秋田大学

Content／学習内容

• リモートセンシング画像処理のイントロダクション

  • リモートセンシング
  • 人間の視覚

  リモートセンシングの基礎講義のうち、人間の視覚構造（錐体・杆体）と画像処理の初歩を扱い、確率統計・微積分・線形代数の知識が必要である点やカメラとの比較を通じて視覚原理を解説する。また、可視光以外を含む電磁波をセンサーで観測するリモートセンシングの定義と応用事例を示し、衛星・ドローンなどの非接触観測の意義や目的別センサー選択、主要文献も紹介する。

  Videos

  ／学習動画

  • 視覚とは

    リモートセンシングを活用した物理探査と画像処理の基礎を紹介し、確率統計・微積分・線形代数の知識が必要である点を述べる。さらに、人間の視覚構造（錐体・杆体）とカメラの原理を比較・解説する。

  • リモートセンシングとは

    可視光以外の電磁波を観測するセンサーによるリモートセンシングの定義や応用を解説。衛星・ドローンを用いた非接触観測の利点と目的別のセンサー選択、主な参考文献を紹介する。

  Lecturers

  ／講師

  • 鳥屋 剛毅

    秋田大学 国際資源学研究科 准教授

• 画像処理の基礎（1）

  • ビットとバイト
  • 画素

  本講義「画像処理の基本（1）」では、画像のデジタル化に不可欠なサンプリングや量子化の仕組み、解像度・ビット深度などの基礎概念、さらには色空間や座標系の取り扱い方を中心に解説し、画像解析やコンピュータビジョンへ応用できる実践的なスキルの習得を目指す。スマートフォンなど身近な例も交えながら、画像処理全体像の理解を深める。初学者が基礎を身に付けられるよう、数式や図を使った解説を加え、応用や研究への足がかりを提供する。

  Videos

  ／学習動画

  • 画像処理の基礎知識

    デジタル画像の取得方法や色空間の概念を軸に、画像処理の全体像と画素・座標系などの基礎的事項をわかりやすく解説し、実際の処理や分析への応用へ導く講義である。実際例も交えて理解を深め、日常的な画像利用にも役立つ知識を学ぶ。

  • デジタル画像の取得

    本講義では、アナログ情報をデジタル化するためのサンプリングと量子化の概念を詳しく解説し、実世界をコンピュータ上で扱う手法を学ぶ。画素や解像度、ビット数などを例に、画質とデータ容量のトレードオフについても議論する。スマートフォンのカメラ性能やストレージ制限など身近な事例を用いながら、高解像度化によるメリット・デメリットやアナログとの違いも解説される。さらに、量子化精度を変えた場合の画質変化も実例を示しながら検討する。

  • 小演習

    小演習を通して知識の定着を図る。

  Lecturers

  ／講師

  • 鳥屋 剛毅

    秋田大学 国際資源学研究科 准教授

• 画像処理の基礎（2）

  • 加法混色と減法混色

  本講義では、人間の視覚のRGBやカメラのセンサーを例に加法混色と減法混色の原理を解説する。また、カラー画像のグレースケール化手法や、多波長情報を扱うマルチ・ハイパースペクトル画像についても言及し、各チャネルの輝度分布を把握するヒストグラムの仕組みを紹介する。これにより、色の基本概念から高度なスペクトル解析までの基礎を理解できるようになり、学術研究や実務で画像を扱う際の重要な知識を総合的にカバーする内容となっている。

  Videos

  ／学習動画

  • 画像の取り扱いと色空間

    人間の視覚と画像センサーが扱うRGBの加法混色と、印刷などで使われる減法混色の仕組み、グレースケール化の方法、マルチ・ハイパースペクトル画像、そしてヒストグラムの基礎を解説する。

  • 小演習

    小演習を通して知識の定着を図る。

  • FAQとコメント

    講義のFAQとコメントを紹介する

  Lecturers

  ／講師

  • 鳥屋 剛毅

    秋田大学 国際資源学研究科 准教授

• 画素毎の濃淡変換

  • 輝度
  • コントラスト
  • ヒストグラム

  この講義では、統計学の基礎と画像処理の濃淡変換について解説する。前半では平均・分散・標準偏差の定義や計算方法を学び、後半では画素ごとの濃淡変換を通じて画像の明るさやコントラストの調整方法を説明する。ヒストグラム解析やトーンカーブを用いた非線形変換、情報損失を伴うクリッピングの影響についても詳しく解説を行う。

  Videos

  ／学習動画

  • 統計の基礎の復習

    この講義では、統計の基礎知識を復習し、平均（μ）、分散（σ²）、標準偏差（σ）について説明する。具体例としてサイコロやコインを用いた計算を行い、データの分散の違いを考察。また、秋田大学の入試問題を例題に、データのばらつきを求める実践的な演習を行う。

  • 画素毎の濃淡変換

    この講義では、画素毎の濃淡変換について解説します。画像の平均値と分散の計算方法、明るさやコントラストの変化がヒストグラムに与える影響、トーンカーブを用いた非線形変換、さらにクリッピングによる情報損失について説明します。

  • 小演習、FAQとコメント

    小演習を通して知識の習得を図る。FAQとコメントを紹介する。

  Lecturers

  ／講師

  • 鳥屋 剛毅

    秋田大学 国際資源学研究科 准教授

• 空間フィルタリング

  • エッジ検出
  • 先鋭化フィルタ

  本講義では、空間フィルタリングの基本概念とその応用について解説する。まず、ピクセル単位の強度変換と異なり、周囲のピクセル情報を用いる空間フィルタリングの仕組みを説明し、線形フィルタの数学的表現を紹介する。次に、平滑化フィルタ（平均・ガウシアン）とエッジ検出フィルタ（差分・Prewitt・Sobel）を取り上げ、それぞれの特性や画像処理への応用を示す。演習を通じて、実際のフィルタ適用手順を学び、ノイズ低減やエッジ強調の方法を理解する。

  Videos

  ／学習動画

  • 空間フィルタリングの基礎

    この講義では、空間フィルタリングの基本概念を紹介し、ピクセル単位の強度変換との違いを説明する。線形フィルタリングの数学的表現やフィルタ適用の計算手順を示し、演習を通じて理解を深める。

  • 平滑化フィルタとエッジ検出

    この講義では、空間フィルタリングの具体例として、平滑化フィルタ（平均・ガウシアン）とエッジ検出フィルタ（差分・Prewitt・Sobel）を紹介し、各フィルタの特性や応用について解説する。

  • 先鋭化フィルタ、FAQとコメント

    この講義では、先鋭化フィルタについて説明する。またFAQとコメントの紹介も行う。

  Lecturers

  ／講師

  • 鳥屋 剛毅

    秋田大学 国際資源学研究科 准教授

• 周波数領域のフィルタリング

  • ローパスフィルタ

  本講義では、周波数領域のフィルタリングの理論と実践を学ぶ。フーリエ変換を用いて空間領域から周波数領域へ信号を変換し、ローパスフィルタによる平滑化や高周波強調の効果を解説する。また、FFT2Dツールを活用し、画像の周波数成分を視覚的に分析する方法を紹介。さらに、周波数変換が音の知覚やデータ圧縮に応用されていることを示し、実践的な演習を通じて理解を深める。

  Videos

  ／学習動画

  • 周波数フィルタリングの基礎

    本講義では、周波数領域のフィルタリングの基礎について解説する。フーリエ変換を用いた信号の周波数領域への変換と、その結果の解釈方法を紹介し、低周波成分を通すローパスフィルタの効果や、JPEG圧縮における応用について説明する。

  • 周波数フィルタリングの実践

    本講義では、神戸大学のFFT2Dツールを用いた周波数領域フィルタリングの実践を紹介する。ローパスフィルタや高周波強調の効果を確認し、画像の周波数成分を視覚的に分析する方法を学ぶ。

  Lecturers

  ／講師

  • 鳥屋 剛毅

    秋田大学 国際資源学研究科 准教授

• 幾何学的変換（1）

  この講義では、幾何学的変換の基本概念を説明し、線形代数を用いた座標変換を詳しく解説する。第1回では、行列を用いた線形変換の基礎と、拡大縮小・反射・回転などの変換の概要を紹介。第2回では、演習問題の解答を確認しながら、各変換の行列の求め方を詳しく説明する。特に回転変換の行列の導出を解説し、最後にせん断変換についても紹介する。これにより、画像処理や空間変換の基本的な理解を深めることを目的としている。

  Videos

  ／学習動画

  • 幾何学的変換のイントロダクション、小演習

    この講義動画では、画像の幾何学的変換の基本について説明し、線形代数を用いた座標変換を紹介する。行列演算によるスケーリング、回転、反射などの線形変換の概念を解説し、変換行列の求め方についても説明する。

  • 基本的な幾何学的変換

    この動画では、前回の演習問題の解答を確認し、拡大縮小・反射・回転などの線形変換の行列を求める方法を解説する。回転変換の行列式の導出を示し、最後にせん断変換についても紹介する。

  Lecturers

  ／講師

  • 鳥屋 剛毅

    秋田大学 国際資源学研究科 准教授

• 幾何学的変換（2）

  • アフィン変換
  • ホモグラフィ変換

  この講義では、線形変換、アフィン変換、射影変換について解説する。まず、線形変換の基本を復習し、それでは表現できない変換を扱うために同次座標を導入する。同次座標を使うことで、並進変換を含むアフィン変換や射影変換が行列表現できることを説明する。また、変換を組み合わせる方法と、行列の積の順序が計算結果に影響を与えることを示す。最後に、アフィン変換や射影変換を用いた複合変換の例を紹介し、それらの応用について触れる。

  Videos

  ／学習動画

  • アフィン変換とホモグラフィ変換

    この講義では、線形変換の復習を行い、線形変換では表現できない変換を扱うために同次座標系を導入する理由を説明する。その後、同次座標を用いたアフィン変換と射影変換の定義や特徴について解説し、複数の変換を組み合わせる方法や行列の積の順序の重要性について述べる。

  • 小演習、FAQとコメント

    小演習により理解の定着を図る。またFAQとコメントを紹介する。

  Lecturers

  ／講師

  • 鳥屋 剛毅

    秋田大学 国際資源学研究科 准教授

• 幾何学的変換（3）

  • 再標本化
  • 画像レジストレーション

  この講義では、幾何学的変換に関する基礎概念として、リサンプリングと補間の手法を解説する。最近傍法、バイリニア法、バイキュービック法の違いや、それぞれの計算コストと画質のトレードオフを示す。さらに、画像モザイキングや画像レジストレーションの原理を説明し、対応点検出やホモグラフィ変換の手法を紹介する。最後に、実際の応用例として、異なる種類の画像を統合する研究を紹介し、GISへの応用や画像処理技術の発展について議論する。

  Videos

  ／学習動画

  • 再標本化と補間の基礎的な概念

    この講義では、幾何学的変換におけるリサンプリングと補間について解説する。画像の拡大・変換時に生じるピクセルの欠損を補うため、逆変換を利用した補間手法を紹介し、双線形補間の計算方法を具体例とともに説明する。

  • イメージモザイキングとイメージレジストレーション

    この講義では、補間手法として最近傍法、バイリニア法、バイキュービック法を比較し、画質と計算コストのトレードオフを説明する。また、画像モザイキングと画像レジストレーションの原理、特徴点検出、ホモグラフィ変換について解説する。

  • イメージレジストレーションのケーススタディ

    この講義では、画像レジストレーションの実例として、異なる種類の画像（SAR衛星画像、光学衛星画像、ドローン画像、地上画像）を統合する研究を紹介する。GISへの応用や、補間・モザイキング技術の発展についても議論する。

  Lecturers

  ／講師

  • 鳥屋 剛毅

    秋田大学 国際資源学研究科 准教授

• 二値化

  この講義では、画像処理技術の一つである二値化について学ぶ。まず、二値化の基本概念とその応用について説明し、特に鉱業分野での活用可能性に焦点を当てる。次に、画像処理ソフトウェアを用いた実演を行い、実際の操作手順を紹介する。視聴者が無料ソフトを使用して二値化を試せるように、具体的な手順も解説する。これにより、二値化の理論と実践の両方を理解し、鉱業分野での応用を深めることができる。

  Videos

  ／学習動画

  • 二値化のイントロダクション

    この講義は、画像処理技術の一つである二値化について紹介する。二値化の基本概念とその応用について説明し、特に鉱業分野での利用可能性に焦点を当てる。

  • 画像処理ソフトウェアを使用したデモンストレーション

    この講義では、画像処理ソフトウェアを用いた二値化の実演を行う。視聴者が無料ソフトを使って実際に試せるように、操作手順も説明する。

  Lecturers

  ／講師

  • 鳥屋 剛毅

    秋田大学 国際資源学研究科 准教授

• 画像処理の復習（1）

  • A/D変換
  • 解像度

  この講義では、画像処理の基礎を復習し、実践的な演習を通じて理解を深める。前半では、デジタル画像の基本概念、A/D変換、解像度、量子化、ビットとバイト、画像フォーマット、圧縮の種類などを解説する。後半では、画像解析ソフトImageJを用いた実習を行い、ダウンロード方法、基本画面の構成、ヒストグラム表示、画像の二値化処理を紹介する。

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  ／学習動画

  • デジタル画像の基礎

    この講義は、画像処理の基礎を復習し、ImageJを用いた実習を行う内容である。デジタル画像の基本概念、A/D変換、解像度、量子化、ビットとバイト、画像フォーマット、圧縮の種類などを解説する。

  • 「ImageJ」を使用した画像解析

    この講義では、画像解析ソフトImageJの基本操作を紹介する。ImageJのダウンロード方法、基本画面構成、ヒストグラム表示、画像の二値化手順を説明し、次回の応用的な二値化処理へと続く。

  Lecturers

  ／講師

  • 鳥屋 剛毅

    秋田大学 国際資源学研究科 准教授

• 画像処理の復習（2）

  • フィルタリング
  • 粒子解析

  この講義では、ImageJを用いた画像処理の基本を復習し、具体的な粒子解析の手法を学ぶ。前半ではコンクリートの骨材とセメントの面積比を算出し、二値化やヒストグラム解析の手順を確認。後半では柿の種とピーナッツを対象に、画像の前処理、フィルタリング、二値化を行い、形状や色の特徴から分類を試みた。結果として、40粒のうち柿の種32粒、ピーナッツ8粒を識別できた。本講義を通じて、画像解析の実践的なアプローチを学ぶことができる。

  Videos

  ／学習動画

  • ケーススタディ1

    この講義では、ImageJを用いたコンクリートの粒子解析を実演する。画像のグレースケール化、二値化、ヒストグラム解析を行い、骨材とセメントの面積比を算出。

  • ケーススタディ2

    この講義では、ImageJを用いて柿の種とピーナッツの粒子解析を実施。画像の前処理、フィルタリング、二値化を行い、形状や色の特徴から分類を試みた。結果として、合計40粒のうち柿の種32粒、ピーナッツ8粒と判定できた。

  Lecturers

  ／講師

  • 鳥屋 剛毅

    秋田大学 国際資源学研究科 准教授

• パターン認識と機械学習（1）

  • 機械学習
  • 距離計算

  本講義では、パターン認識と機械学習の基礎を解説する。まず、パターン認識の概念を説明し、特徴とクラスの関係を示す。次に、距離計算を用いた認識手法を紹介し、ユークリッド距離やマンハッタン距離、マハラノビス距離などの指標を説明する。さらに、最近傍法やk-近傍法の原理と応用を解説し、大量データの活用により高精度な分類が可能であることを示す。最後に、機械学習を用いたパターン認識の基本的な考え方を紹介し、分類モデルの構築と応用について概説する。

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  • パターン認識の基礎

    パターン認識の基本概念を説明し、クラスと特徴の関係を解説する。距離計算と機械学習の二つの認識手法を紹介し、特徴抽出と分類のプロセスを概説する。

  • 距離計算に基づくパターン認識

    距離計算を用いたパターン認識を説明し、ユークリッド距離などの距離指標を紹介。最近傍法とk-近傍法の仕組みを解説し、大量データの活用で精度向上が可能であることを示す。

  Lecturers

  ／講師

  • 鳥屋 剛毅

    秋田大学 国際資源学研究科 准教授

• パターン認識と機械学習（2）

  • 教師なし学習
  • ニューラルネットワーク

  この講義では、機械学習を用いたパターン認識について解説する。まず、教師あり学習と教師なし学習の概要を説明し、それぞれの代表的な手法である分類・回帰、クラスタリング・次元削減を紹介する。次に、ニューラルネットワークとディープラーニングの仕組みを解説し、CNNの特徴や機械学習の進展要因を述べる。計算能力の向上や特徴抽出の自動化により、ディープラーニングが急速に普及し、画像認識や自然言語処理など多くの分野で活用されていることを示す。

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  ／学習動画

  • 機械学習を用いるパターン認識（1）

    この講義では、機械学習を用いたパターン認識について説明する。機械学習は教師あり学習と教師なし学習に分類され、教師なし学習はクラスタリングと次元削減、教師あり学習は分類と回帰のタスクを含む。

  • 機械学習を用いるパターン認識（2）

    この講義では、ニューラルネットワークとディープラーニングの概念、CNNの特徴、機械学習の進展要因について説明する。また、計算能力の向上や特徴抽出の不要化がディープラーニングの普及を促進したことを述べる。

  Lecturers

  ／講師

  • 鳥屋 剛毅

    秋田大学 国際資源学研究科 准教授

• リモートセンシング画像処理

  • 鉱物資源探査
  • スペクトル解析

  本講義はリモートセンシング画像処理の基礎と鉱物資源探査への応用を解説する。まず、地球科学の進展や鉱床形成のメカニズム、鉱物資源探査の社会的ニーズを説明する。次に、リモートセンシングの種類（パッシブ・アクティブ）、電磁波の特性、反射・放射の原理を紹介し、人工衛星による観測技術を詳しく解説する。さらに、マルチスペクトル・ハイパースペクトル衛星の活用方法や、特定の鉱物を識別する手法についても説明し、資源探査の実践的応用に触れる。

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  • リモートセンシング画像処理の基礎

    リモートセンシング画像処理の基礎を解説する講義。地球科学の進展、鉱床探査の重要性、リモートセンシングの種類（パッシブ・アクティブ）、電磁波の特性、衛星観測技術について説明し、鉱物探査への応用を紹介する。

  Lecturers

  ／講師

  • 鳥屋 剛毅

    秋田大学 国際資源学研究科 准教授

Staff／スタッフ

• 
  鳥屋 剛毅

  秋田大学 国際資源学研究科

  准教授

Competency／コンピテンシー

Contact／お問合せ先

秋田大学 国際資源学研究科 国際戦略担当
kokusaisenryaku@jimu.akita-u.ac.jp

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