画像処理

講義の概要

画像情報処理はカメラ等の撮影機器を通して得られたデジタル画像から、 計算機による実世界情報の理解を得るために欠かせない技術である。 近年の人工知能技術の高まりにより、これらの技術は一層注目を集めているが、 その歴史は古く、1970年代初頭に端を発する。

本講義は、伝統的なディジタル画像の補正・認識・生成の技術から最新の深層学習法に至るまで、 その技術的背景の理解ならびにプログラミングを通した実現方法の習得を目的とする。

求める前提知識

プログラミングⅠ、アルゴリズムならびに実践的機械学習Ⅰ・Ⅱ等の機械学習に関する科目を 複数履修済みであることを推奨する。また数学的背景の理解のために、 線形代数学に関わる講義の履修も推奨する。

想定受講者

• 画像情報処理の他、コンピュータビジョンやロボティクス等の発展分野に興味のある学生

• 画像処理を中心に機械学習に関する知識を広げたい学生

参考文献

• CG-ARTS『ディジタル画像処理』 ISBN: 978-4-903474-64-9

License

CC BY-NC-SA 4.0, 2025 (c) Tatsuya Yatagawa

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以下、一橋大生向け情報

講義について

• 実施時期: 春学期 月曜1限、木曜1限

• 教室: 東2号館 2206教室

講義形式

• 対面講義 (教授言語: 日本語)

講義日程

講義回	内容
第1回	デジタル画像の表現
第2回	カラー画像と色空間
第3回	演習: デジタル画像表現と色空間
第4回	画像フィルタ
第5回	画像の幾何変換
第6回	演習: 画像フィルタと幾何変換
第7回	物体検出
第8回	画像特徴量
第9回	演習: 物体検出/画像特徴量
第10回	物体追跡
第11回	ステレオビジョン
第12回	演習: 物体追跡とステレオビジョン
第13回	深層学習

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