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2026年度秋学期 画像情報処理 第1回 イントロダクション

 2026年度秋学期 画像情報処理 第1回 イントロダクション

関西大学総合情報学部 画像情報処理(担当・浅野晃)
http://racco.mikeneko.jp/Kougi/2026a/IPPR/

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Akira Asano PRO

September 24, 2026

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  1. デジタル画像とは 画像は,離散的な点(画素, pixel)の集まりでできている 60 60 60 65 65 65 70

    70 70 2026年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 5 18
  2. デジタル画像とは 画像は,離散的な点(画素, pixel)の集まりでできている 60 60 60 65 65 65 70

    70 70 各画素は,明るさ(輝度)を表す 整数である 2026年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 5 18
  3. デジタル画像とは 画像は,離散的な点(画素, pixel)の集まりでできている 60 60 60 65 65 65 70

    70 70 各画素は,明るさ(輝度)を表す 整数である ※カラー画像の1画素=3原色のそれぞれの輝度を表す整数 2026年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 5 18
  4. 画像情報圧縮の必要性 この画像では,1画素の明るさを0〜255の整数で表す 1画素に,2進数8桁 = 8ビット = 1バイト必要 1000万画素のデジタル画像は,約10メガバイト必要 こういう画像は,1画素 =

    16ビットで, 2倍の20メガバイト必要なこともある カラー画像ならば,R,G,Bで3倍必要 動画ならば,1秒でこのデータ量の30倍?60倍?120倍? 2026年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 10 18
  5. JPEG方式による画像圧縮 JPEG = Joint Photographic Experts Group 画像を波の重ね合わせで表わし,一部を省略して,データ量を減らす 8×8ピクセルずつの セルに分解

    ひとつのセルを, これらの波の重ね合わせで表す 2026年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 11 18
  6. JPEG方式による画像圧縮 JPEG = Joint Photographic Experts Group 画像を波の重ね合わせで表わし,一部を省略して,データ量を減らす 8×8ピクセルずつの セルに分解

    ひとつのセルを, これらの波の重ね合わせで表す 2026年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 11 18
  7. JPEG方式による画像圧縮 JPEG = Joint Photographic Experts Group 画像を波の重ね合わせで表わし,一部を省略して,データ量を減らす 8×8ピクセルずつの セルに分解

    ひとつのセルを, これらの波の重ね合わせで表す 細かい部分は,どの画像でも大してかわらないから,省略しても気づかない 2026年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 11 18
  8. JPEG方式による画像圧縮 JPEG = Joint Photographic Experts Group 画像を波の重ね合わせで表わし,一部を省略して,データ量を減らす 8×8ピクセルずつの セルに分解

    ひとつのセルを, これらの波の重ね合わせで表す 細かい部分は,どの画像でも大してかわらないから,省略しても気づかない 2026年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 11 18
  9. JPEG方式による画像圧縮 JPEG = Joint Photographic Experts Group 画像を波の重ね合わせで表わし,一部を省略して,データ量を減らす 8×8ピクセルずつの セルに分解

    ひとつのセルを, これらの波の重ね合わせで表す 細かい部分は,どの画像でも大してかわらないから,省略しても気づかない 省略すると,データ量が減る 2026年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 11 18
  10. CTスキャナとは CT(computed tomography) = 計算断層撮影法 キャノンメディカルシステムズ What is CT? より

    https://jp.medical.canon/general/what-is-ct/ 体の周囲からX線撮影を行い,そのデータから断面像を計算で求める 2026年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 14 18
  11. CTを実現するには 影 s 投 軸 ) θ , ある方向からX線を照射し,その方向での 吸収率(投影)を調べる

    y (0 g s s, ( g θ) 物体 0 u すべての方向からの投影がわかれば,元の物体 における吸収率分布がわかる(Radonの定理) s θ x 2026年度秋学期 画像情報処理 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 15 18