画像情報処理 (130019) Digital Image Processing (130019)
 
◇ 担当教員 Instructor : 横矢 直和(Naokazu Yokoya / よこや なおかず)、 河合 紀彦(Norihiko Kawai / かわい のりひこ)
◇ 単位数 Credits : 1単位 ◇ 選択・必修 Required/Elective : 選択 ◇ 講義室 Room : L1
◇ 講義スタイル Style : 講義/公開
◇ 開講時期 Quarter : Ⅱ期 金曜2限

◇ 授業目的 Course goals :  画像情報の解析技術を学び、コンピュータによる環境認識やメディア応用のための基礎知識を修得する。このために、ディジタル画像処理の基本的な方法論について講義するとともに、拡張現実感・複合現実感・隠消現実感等の具体的なメディア応用に関するいくつかのトピックを概説する。
This lecture aims at giving fundamentals of image analysis techniques for automatic recognition of real worlds and media-oriented applications. Topics include digital image processing and some media computing applications such as mixed and augmented reality as well as diminished reality.
◇ 授業内容 Course description :  機械の自動化やメディア処理のための基礎技術に、現実世界を撮影した画像の解析技術がある。従来は計算量の問題から実利用が難しかったアルゴリズムも、コンピュータ技術の発展によって、自動車の運転支援・自動運転、自律移動ロボット、映像メディア等のリアルタイム性を要求される分野への応用が可能となり、画像情報処理は現実世界を扱う実システムを開発する上での必須の技術になりつつある。
 本授業では、2次元画像の変換処理と特徴抽出を中心とする画像情報処理の基本的な方法論を学ぶ。また、個々の方法論が実システム開発にどのように結びつくかを理解するために具体的な応用事例についても議論する。
 具体的な項目として、次の順に学んでいく。
 第1回 画像の濃度変換と幾何学的変換
 第2回 雑音除去と画像復元
 第3回 エッジ検出オペレータ
 第4回 線検出
 第5回 領域分割と形状解析
 第6回 テクスチャ解析
 第7回 画像のマッチング
 第8回 応用事例のまとめ・試験
Analysis of images is indispensable for automation and media computing. Recent progress of computer technology has opened the door to apply vision algorithms to various fields such as driving assistance and automatic driving, autonomous robot, and video processing where real-time computation is required. Digital image processing techniques are fundamentals for developing such vision-based systems in practical use.
This lecture covers a range of digital image processing from transformation of two-dimensional data through feature extraction. We discuss basic methodologies as well as applications.
The lecture is structured as follows:
1. Tone transform and geometric transform of images
2. Noise reduction and image restoration
3. Edge detection operator
4. Line detection
5. Region segmentation and shape analysis
6. Texture analysis
7. Image matching
8. Summary of recent applicaions and examination

◇ 教科書 Textbook : 教科書として一冊にまとまったものはない。授業参考ノートと授業用スライドのファイルを公開する。
Lecture Notes and Slides are opened.
◇ 参考書 Reference materials : 1. 奥富正敏(編集): ディジタル画像処理,(財)画像情報教育振興協会,2004.
2. 岸野文郎,佐藤隆夫,横矢直和,相澤清晴,有川正俊: 画像と空間の情報処理,岩波書店,2000.
3. D.A. Forsyth and J. Ponce(著),大北剛(訳):コンピュータビジョン,共立出版,2007.
4. R. Szeliski :Computer Vision Algorithm and applications, Springer 2010.玉木 徹, 他(訳): コンピュータビジョン アルゴリズムと応用, 共立出版, 2013.
◇ 履修条件 Prerequisites : 信号処理論、数値計算法、最適化数学基礎
◇ 成績評価 Grading : 試験(60%)、レポート(20%)および授業への参加度(20%)により評価する。
◇ オフィスアワー Office Hours : (B312)扉を開けているときは何時でも。
◇ 配布資料 Handouts :
種類 公開日 教材名 備 考

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2016-06-01 6月3日講義資料

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2016-06-01 6月10日講義資料

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2016-06-10 6月17日講義資料

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2016-06-20 6月24日講義資料

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2016-07-04 7月1日講義資料

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2016-07-10 7月15日講義資料

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2016-07-24 7月29日講義資料
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