画像処理の関連分野の概説として、画像を計算機で扱う分野を広く捉えて解説する。その中で、本コースで扱う部分の位置づけを行う。計算機による画像処理の一般的な流れについて説明する。画像が一般的には2変数関数として表現され、計算機内では2次元配列として表現されていることを説明した後、一般的な処理として復元処理、前処理セグメンテーション、特徴抽出処理を行うことを解説する。フーリエ変換を中心として画像を周波数領域で扱う手法を復習、演習する。現実世界にある画像、たとえば紙に書かれた文書やプリントされた写真を計算機に入力する方法、および3次元世界をカメラで撮影し計算機に入力する方法の2つについて、その原理を考える。計算機で処理された画像を、プリンタやディスプレイにより表示する方法、そのための装置、その構成、原理について考える。直交変換の一般的議論と特に画像処理でよく利用するアフィン変換、畳み込みの手法などについて復習、演習する。入力装置に起因する画像のひずみの種類、およびその復元方法について考える。画像から抽出したい情報を定めた後、それ以外の情報を除去する方法について考える。周波数による分離、特にエッジの情報を保ったまま低周波数成分を除去する方法について考える。抽出したい物体の色情報を利用する場合、前処理として対象物体の色を抽出しやすくすることが重要である。このための色空間について考える。濃淡画像を二つの領域に分ける閾値処理はセグメンテーションの基本である。閾値を決めるさまざまな方法、および濃淡値の似通っている部分を領域として抽出する領域分割法を中心に考える。画像処理でよく利用する統計分布、それに対する勾配処理、観測データの最小二乗法による近似などについて復習、演習する。前処理結果を利用して必要な情報を抽出する処理について考える。画像の濃淡値が急激に変化している箇所が人間にとって情報となっていることに着目したエッジ抽出法、およびエッジを対象として、それらから線表現を抽出する手法について考える。特徴抽出の対象となる表現は画像の中から抽出された、線か領域である。これらに対して、どのような特徴を抽出しそれぞれを記述するのがよいかについて考える。特徴はそれを利用してどのようなことをするのかに依存するということを理解する。eduCommons。