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画像情報処理基礎特論２　Image Processing 2

授業概要

マセマティカル・モルフォロジーに関しては， パターン解析の重要な手法であるモルフォロジーの基礎概念および応用を学ぶ． また，動画像処理では，動画ファイルやカメラからの映像を入力とし，そこから動物体を検出するための代表的な手法について学び，同時にプログラミング演習を通して理解を深める． さらに，3次元計測では，カメラモデルの基礎，エピポーラ幾何の理論に加え，プログラミング演習を通してステレオ視アルゴリズムの本質を理解する． アクティブ計測法についても代表例を学ぶ．

授業の到達目標およびテーマ

実世界で利用されている画像情報処理の共通的基本要素技術として，画像パターン解析，動画像処理技術，および3次元計測技術に関連する学問領域を題材に， 主要なアルゴリズムの数理的側面を理解するとともに，実利用されている技術の現状と最新の研究動向を習得することを目標とする．

授業計画

　１．マセマティカル・モルフォロジー(1)モルフォロジーの基礎
　２．マセマティカル・モルフォロジー(2)モルフォロジーの応用
　３．動画像処理応用・演習(1) 画像処理プログラミングの準備
　４．動画像処理応用・演習(2) 画像フォーマットの基礎
　５．動画像処理応用・演習(3) 動画像からの物体検出法１
　６．動画像処理応用・演習(4) 動画像からの物体検出演習１
　７．動画像処理応用・演習(5) 動画像からの物体検出法２
　８．動画像処理応用・演習(6) 動画像からの物体検出演習２
　９．3次元計測・認識(1)数学的準備（射影幾何学の基礎）
１０．3次元計測・認識(2)カメラモデル・キャリブレーションの理論
１１．3次元計測・認識(3)エピポーラ幾何・F行列
１２．3次元計測・認識(4)アクティブ計測法
１３．3次元計測・認識(5)パターン照合アルゴリズム演習
１４．3次元計測・認識(6)ステレオ視差検出アルゴリズム演習
１５．まとめ

教科書・参考書

なし（適宜，最新の学術論文を使用する）
参考書：　出口光一郎，ロボットビジョンの基礎，コロナ社　ほか

学生に対する評価

3つのテーマそれぞれに関して主要な手法の原理と特徴を理解し，重要な理論については簡単な数式や図表等を用いて概要を説明できるレベルに達していることを条件に単位を付与する．