筑波大学システム情報工学研究科コンピュータサイエンス専攻科目一覧
信号画像処理特論II
担当教員
鈴木大三、亀山啓輔
電子メール 鈴木大三:taizo@cs.tsukuba.ac.jp,亀山啓輔:keisuke.kameyama@cs.tsukuba.ac.jp
URL
オフィスアワー SB1107 金15:00-16:00
科目番号 01CH509, 01CJ230
分野 メディア工学
基礎/専門の別
授業形態 講義
開講学期 春B
時限 月5,6
教室 3A306
キーワード 信号処理、画像処理、フィルタリング、スパース性とエネルギー最小化問題
Keyword Signal processing, image processing, linear/non-linear filter, sparsity and energy minimization problem
前提条件
学習目標 1. フィルタリングを用いた画像のノイズ除去やエッジ抽出といった画像処理の原理が、パーツとして使われている数学的手法や性能をあげる工夫を含めて理解できる。
2. スパース性とエネルギー最小化問題を用いた画像のノイズ除去やエッジ抽出といった画像処理の原理が、パーツとして使われている数学的手法や性能をあげる工夫を含めて理解できる。
3. 他にどういう考え方の画像処理手法が存在するかが理解できる。
概要 マルチメディアの技術である高度なフィルタやエネルギー最小化問題による画像処理への応用について解説する。
授業計画 第1週 『フィルタリング』
 画像処理の重要性、フィルタリング、フィルタの種類
第2週 『画像のノイズ除去』
 平均フィルタ、メディアンフィルタ、バイラテラルフィルタ
第3週 『画像のエッジ抽出』
 微分フィルタ、ソーベルフィルタ、ラプラシアンフィルタ
第4週 『スパース性とエネルギー最小化問題』
 凸関数、スパース性、Total Variation法
第5週 『その他の画像処理』
 年度に応じて変更
教科書 特に指定しない。適宜プリントを配布する。
参考書 (1) ディジタル画像処理[改訂新版], CG-ARTS協会 (2015).
(2) R. C. Gonzalez and R. E. Woods, Digital Image Processing, Prentice Hall (2007).
(3) J.-L. Starck, F. Murtagh, and J. M. Fadili, Sparse Image and Signal Processing: Wavelets, Curvelets, Morphological Diversity. Cambridge University Press, (2010).
成績評価 年度に応じて筆記試験またはレポートにより評価する。
TF・TA
その他の情報
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