Syllabus data
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Teacher name ： Hirotake Yamazoe
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Course Title
Image and Media Processing
Course Title in English
Image and Media Processing
Course Type
Major Courses
−
Eligible Students
School of Engineering
Target Grade
3Year
Course Numbering Code
HETBK3MCA1
Credits
2.00Credits
The course numbering code represents the faculty managing the subject, the department of the target students, and the education category (liberal arts / specialized course). For detailed information, please download the separate manual from the upper right 'question mark'.
Type of Class
講義 (Lecture)
Eligible Year/Semester
Fall semester 2026
Instructor
Hirotake Yamazoe
Affiliation
工学研究科
Language of Instruction
Japanese
Related SDGs
9
Office Hours and Location
金曜12:10〜13:00 書写6205研究室
(メールによる事前連絡が必要) Contact
Email：yamazoe@eng.u-hyogo.ac.jp
Corresponding Diploma Policy
A double circle indicates the most relevant DP number and a circle indicates the associated DP.
Corresponding Undergraduate School DP
3◎／4〇／5〇
Corresponding Graduate School DP
ー
Corresponding University-Wide DP
N/a
Academic Goals of Teacher Training Course
ー
Course Objectives and Learning Outcome
講義目的：スマートフォンの普及に伴い、画像メディアに触れる機会が増加しており、カメラを用いたアプリケーションも多く開発されている。本講義では、そういったアプリケーションの基礎となる画像処理の基本的知識を理解することを目的とする。
到達目標：ディジタル画像の仕組みや画像フィルタリング、3次元復元などの基本的な画像処理手法を説明できること。問題に応じて適切な手法を選択し利用できるようになること。 Subtitle and Keywords of the Class
サブタイトル：カメラを用いたアプリケーションの基礎となる画像処理の基本的知識を理解する
キーワード：カメラ、ディジタル画像、画像フィルタリング、テンプレートマッチング、3次元復元 Course Overview and Schedule
講義内容：前半はディジタル画像の仕組みや画像フィルタリング（狭義の画像処理）について説明し、後半はテンプレートマッチングや3次元復元といった画像解析（計測・理解）について説明する。
授業計画： 1. イントロダクション 2. ディジタル画像の撮影と性質（テキスト2・3章） 3. 濃淡変換（テキスト４章） 4. 空間フィルタリング（テキスト５章） 5. 画像のフーリエ変換（テキスト６章） 6. 周波数フィルタリング（テキスト６章） 7. ２値画像処理（テキスト９章） 8. 前半のまとめと復習 9. 幾何学的変換（テキスト8章） 10. 幾何学的変換の応用（テキスト8章） 11. パターンの検出（テキスト11章） 12. 特徴・図形の検出（テキスト11章） 13. カメラキャリブレーション（テキスト14章） 14. 画像からの3次元復元（テキスト14章） 15. まとめと復習 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。 In-person/Remote Classification
In-person
Implementation Method and Remote Credit Limit Application
Uses of Generative AI
Limited permission for use
Precautions for using Generative AI
課題のために利用することは禁止
Textbook
ディジタル画像処理 [改訂第二版]，CG-ARTS協会
References
コンピュータビジョン —アルゴリズムと応用—，Richard Szeliski(著)，共立出版Contents and Estimated Time for Pre- and Post- Learning (Preparation and Review)
【予習】授業に際して指示する部分のテキストの事前読み込み（20ｈ）
【復習】講義資料に基づく復習（20ｈ）、課題の実施（20ｈ） Contents of Active Learning
採用しない
Grading Criteria and Methods
成績評価の基準
「講義目的・到達目標」に記載する内容への到達度に応じて，S（90点以上）、A（80点以上）、B（70点以上）、C（60点以上）の成績評価の上，単位を付与する。 成績評価の方法 中間・期末試験（60%）とレポート・課題等（40%）をもとに評価する。 How to Disclose Assignments and Exam Results
課題は、原則次の講義内で解説する。
Precautions and Requirements for Course Registration
特になし
Practical Education
該当しない
Remarks
In cases where any differences arise between the English version and the original Japanese version, the Japanese version shall prevail as the official authoritative version.
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