徳島大学 教育・研究者情報データベース(EDB)

1. 講義

(日) 視覚認識技術に不可欠な画像処理の基本的な手法を理解させる．

(日) 画像処理工学は，医療画像処理，工業用画像処理，視覚パターン処理等の基礎になるディジタル画像処理手法の基本的事項を修得するための講義であり，画像処理の基本概念，2値画像処理，画像の変換と強調，画像の復元，画像の特徴抽出，パターンマッチング，パターン分類，画像処理システム，および工業用画像処理への応用について講述する. なお，工業用画像処理については，その分野の専門家に集中講義を依頼することにより，広い最新情報を修得できるようにしている.

(日) 線形システム解析，信号処理工学及び演習，マイクロプロセッサを履修しておくことが望ましい．

1. (日) 視覚情報処理技術に不可欠な画像処理技術の基本的な手法を理解し，応用力をつける．

1. (日) ディジタル画像処理の特徴，画像のデータ構造

2. (日) 画像処理アルゴリズムの形態，ヒストグラム

3. (日) 画像の2値化，2値画像の連結性と距離

4. (日) 連結成分の変形操作，図形の形状特徴

5. (日) 画像の変換と強調

6. (日) 平滑化と雑音除去

7. (日) 画像の復元，画像の再構成，幾何学的変換

8. (日) エッジ検出，線の検出

9. (日) 領域分割，テクスチャ解析

10. (日) 3次元画像処理，動画像解析

11. (日) パターンマッチング，分類機構

12. (日) 画像処理システム

13. (日) 工業用画像処理の要点，位置，形状の認識

14. (日) 欠陥の認識，表面情報の認識

15. (日) 質問·総括

16. (日) 定期試験

(日) 毎回講義終了前に，その時間帯に習った内容から10分間の小試験を行い(20%)，さらに定期試験も行って(80%)，総合的に評価する．

1. (日) 田村秀行 監修「コンピュータ画像処理入門」総研出版

1. (日) 高木幹雄·下田陽久 監修「画像解析ハンドブック」東京大学出版会

1. 大恵 俊一郎

   オフィスアワー	任意	(日) 月曜日10時∼12時

1. (日) 確率統計学，信号処理工学，線形システム解析および計算機アーキテクチャを履修しておくこと.