環境画像処理

Environmental image processing

専門教育科目

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環境人間学部

3年

HHHBE3MCA7

2.0単位

講義・演習 (Lecture/Seminar)

2024年度前期

(Spring semester)

木村 敏文

環境人間学部

日本語

目標11／目標14／目標15

オフィスアワー一覧表(ユニバーサルパスポートに掲示) を参照のこと

オフィスアワー一覧表(ユニバーサルパスポートに掲示) を参照のこと

3◎／1〇／2〇

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画像や映像には多くの情報が含まれており、本学部における研究でも広く⽤いられている。画像や映像から得られる情報は人それぞれ違うため、多くの情報を見逃してしまっている現状がある。本講義では、画像・映像の基本的な知識と様々な解析に必要な情報を得るための方法の習得を目的としている。
本講義の到達目標は、１）画像・映像の基本的知識の習得、２）特徴的な情報を得る方法の習得、３）コンピュータを使った画像処理方法の実践、である。

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本講義では様々な環境で利用されている画像・映像処理についての基本的な知識を紹介すると共に、画像・映像から得られる特徴量から必要な情報を得る方法について講義する。さらに後半では、コンピュータを使い、画像処理ソフトウェア、フリーソフトウェア、プログラミングを通じて、画像処理を演習する。

○ ガイダンス
1．ガイダンス 本講義の目標や講義計画を説明
○講義
2. 環境画像処理の紹介　様々な環境で利用されている画像処理の紹介
3. 画像・映像の基礎知識（１）　デジタル画像について
4. 画像・映像の基礎知識（２）　色空間について
5. 画像処理の基礎　明るさ・コントラスト調整など
6. フィルタリング処理　画像平滑化、輪郭強調、細線化など
7. 幾何学的画像処理　アフィン変換など
8. ２値画像処理　２値化、ラベリングなど
○演習
9．環境画像処理演習（１）画像処理ソフトウェアの利⽤⽅法
10．環境画像処理演習（２）画像ファイル、映像ファイルの扱い⽅
11．環境画像処理演習（３） 画像平滑化、強調、細線化や領域拡張、収縮など
12．環境画像処理演習（４） 画像計測、個体追跡⼿法など
13．環境画像処理演習（５） python + OpenCV を利用した画像処理
14．環境画像処理演習（６） プログラミングを用いた画像処理実践
○ まとめ
15．講義のまとめ

※パソコンの利⽤: 毎回使⽤予定
※⽣成系AIの利⽤: ⽣成系AIの利⽤については教員の指⽰に従うこと．⽣成系AIによる出⼒結果をそのまま課題レポートとして提出
してはいけません．⽣成系AIによる出⼒をそのまま提出したことが判明した場合は単位を認定しない，または認定を取り消すことが
あります．

ユニバーサルパスポートのクラスプロファイル機能を使って資料を配布する。

参考書籍，文献等については適宜指示する。

【予習】講義に際して配布する資料確認（15ｈ）、講義で使用するソフトウェアの準備と操作確認（15ｈ）
【復習】レポート作成（５回、15ｈ）、講義内容の理解を深め定着させるために配布資料を読み直し（15ｈ）

受講学生間で情報共有や意見交換を行い、課題に対する議論を実施する。

成績評価の基準
　画像・映像の基本的な知識を習得し、コンピュータを用いた画像処理手法について理解できた者については、講義目的・到達目標に記載する能力（画像・映像についての知識、データ取得方法等）の到達度に基づき、S（90点以上）、Ａ（80点以上）。B（70点以上）、C（60点以上）による成績評価のうえ、単位を付与する。
成績評価の方法
　レポート・演習課題 60 %、定期試験 40 % を基準として、受講態度を含めて、総合的に評価する。

演習課題は、原則次の講義内で解説する。
定期試験は、ユニバーサルパスポートのクラスプロファイル機能を使って試験結果に関するコメントを示す。

・本講義は画像処理についていの基礎知識を学ぶ講義とソフトウェアやプログラミングによる演習で構成している。
・演習においては画像処理ソフトウェアやプログラミング言語を用いて、演習を行う。
・学生持参のノートＰＣへのソフトウェアのインストールも行う。
・画像処理プログラムの作成も行うため、プログラミング演習や応用プログラミング演習などを受講していることが望ましい。

該当しない

担当教員の研究は生物行動解析のための画像・映像処理手法の開発であり、この講義の目的である環境分野に関する画像処理のスキルを教授することに深く関連している。