タイトル

開講年度 開講学部等
2025 理学部
開講学期 曜日時限 授業形態 AL（アクティブ・ラーニング）ポイント
前期 火3～4 講義 1.0
時間割番号 科目名[英文名] 使用言語 単位数
1041220007 信号画像処理[Signal and Image Processing] 日本語 2
担当教員（責任）[ローマ字表記] メディア授業
末竹　規哲[SUETAKE Noriaki] ー
担当教員[ローマ字表記]
末竹　規哲　[SUETAKE Noriaki]
特定科目区分   対象学生   対象年次 3～4
ディプロマ・ポリシーに関わる項目 カリキュラムマップ(授業科目とDPとの対応関係はこちらから閲覧できます)
授業の目的と概要
情報科学に関する発展的な知識、数量的スキル、リテラシーを身に着けることを目的に、企業において研究開発業務の経験のある教員が，解析技術を中心に，実社会で役立つ種々の信号・画像処理技術について説明する．本年度は2次元信号を対象とする画像処理のみを取り扱う．
授業の到達目標
情報科学に関する発展的な知識、数量的スキル、リテラシーを身に着けるために、信号・画像の解析手法，処理手法について学習し理解できること，及び計算機分野を含む種々の分野において信号・画像処理技術を積極的に応用する態度を身に付けることが目標である．
授業計画
【全体】
授業では，画像解析・処理に関する基礎的事項を中心に解説し，理解度を小テストで確認しながら進行する．
項目 内容 授業時間外学習 備考
第1回 オリエンテーション 担当教員の紹介，授業の目標と進め方，シラバスの説明，成績評価の方法． シラバスを読んでおくこと、統計学とは、画像処理とはどういうものなのかについて調べておくこと（学習時間の目安：4時間以上）
第2回 画像処理の基礎 デジタル画像，ベクトル量子化法等の画像処理の基礎的事項について説明する． 前回の授業に関する復習（学習時間の目安：2時間以上）とデジタル画像やベクトル量子化法等に関する予習（学習時間の目安：2時間以上）
第3回 画像の空間フィルタリング 平滑化フィルタ，微分フィルタ，特徴抽出フィルタについて説明する． 前回の授業に関する復習（学習時間の目安：2時間以上）と空間フィルタに関する予習（学習時間の目安：2時間以上）
第4回 画像の直交変換とフィルタリング フーリエ変換，離散的コサイン変換等について説明する． 前回の授業に関する復習（学習時間の目安：2時間以上）と直交変換に関する予習（学習時間の目安：2時間以上）
第5回 画像の表示 階調画像の表示法，画像の拡大・縮小法について説明する． 前回の授業に関する復習（学習時間の目安：2時間以上）と階調画像の表示法や画像の拡大・縮小法に関する予習（学習時間の目安：2時間以上）
第6回 画像の可逆符号化法 画像のデータ圧縮符号化について説明する． 前回の授業に関する復習（学習時間の目安：2時間以上）と画像のデータ圧縮符号化に関する予習（学習時間の目安：2時間以上）
第7回 画像の非可逆符号化法 非可逆符号化方式，符号化の評価方法等について説明する． 前回の授業に関する復習（学習時間の目安：2時間以上）と非可逆符号化方式や符号化の評価方法等に関する予習（学習時間の目安：2時間以上）
第8回 画像の解析 線図形の表現，解析，線成分の抽出・追跡方法について説明する． 前回の授業に関する復習（学習時間の目安：2時間以上）と線図形の表現，解析，線成分の抽出・追跡方法に関する予習（学習時間の目安：2時間以上）
第9回 階調画像の解析処理 濃度ヒストグラム解析，テクスチャ解析などについて説明する． 前回の授業に関する復習（学習時間の目安：2時間以上）と濃度ヒストグラム解析やテクスチャ解析に関する予習（学習時間の目安：2時間以上）
第10回 動画像処理 動画像の基本的処理アルゴリズムにてついて説明する． 前回の授業に関する復習（学習時間の目安：2時間以上）と動画像の基本的処理アルゴリズムに関する予習（学習時間の目安：2時間以上）
第11回 生物の動画像処理 生命体の画像処理，人間の画像処理，動物の画像処理に関して説明する． 前回の授業に関する復習（学習時間の目安：2時間以上）と生物の動画像処理に関する予習（学習時間の目安：2時間以上）
第12回 画像のパターン認識法(1) 統計的パターン認識法，ダイナミックプログラミング法について説明する． 前回の授業に関する復習（学習時間の目安：2時間以上）と画像のパターン認識法に関する予習（学習時間の目安：2時間以上）
第13回 画像のパターン認識法(2) 構造解析的パターン認識法，ニューラルネットワークを使ったパターン認識法について説明する． 前回の授業に関する復習（学習時間の目安：2時間以上）と構造解析的パターン認識法やニューラルネットワークを使ったパターン認識法に関する予習（学習時間の目安：2時間以上）
第14回 画像パターン認識の実際 文字パターンの認識，図形パターンの認識などについて説明する． 前回の授業に関する復習（学習時間の目安：2時間以上）と文字パターンの認識や図形パターンの認識に関する予習（学習時間の目安：2時間以上）
第15回 まとめ（知識の確認） これまで学んだ内容について総括する 今までの学習項目について復習しておくこと（学習時間の目安：4時間以上）
第16回 期末試験 期末試験を行う 今までの学習項目について復習しておくこと（学習時間の目安：4時間以上）
※AL（アクティブ・ラーニング）欄に関する注
・授業全体で、AL（アクティブ・ラーニング）が占める時間の割合を、それぞれの項目ごとに示しています。
・A〜Dのアルファベットは、以下の学修形態を指しています。
【A：グループワーク】、【B：ディスカッション・ディベート】、【C：フィールドワーク（実験・実習、演習を含む）】、【D：プレゼンテーション】
A: --%　B: --%　C: 10%　D: --%
成績評価法
小テスト、授業内のレポート、学期末の筆記テストで評価します。
小テスト　5％、レポート　5％、学期末の筆記テスト　90％
教科書にかかわる情報
備考
教科書は使用しない．適宜プリント等を配布する．
参考書にかかわる情報
備考
参考書は使用しない．
メッセージ
しっかり予習、復習を行っておくこと．
キーワード
ディジタル画像，フィルタリング，画像符号化，画像解析，画像認識
持続可能な開発目標（SDGs）

  • 質の高い教育をみんなに
(教育)すべての人に包摂的かつ公正な質の高い教育を確保し、生涯学習の機会を促進する。
関連科目
マルチメディア処理演習
履修条件
連絡先
E-mail:nsuetake@yamaguchi-u.ac.jp, 電話：083-933-5703
オフィスアワー
平日9:00-17:00
ただし，事前に必ず連絡して予約をとって下さい．

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