Digital Image Processing

画像処理を学生に教えるということに当たって、どういった流れでやっていくのが適当かなぁ…と個人的に思案中です。
今までの順序としては

• 画像のデジタル化とサンプリング定理
• 画像の統計的手法(平均・分散・中央値・歪度・尖度)
• ROIフィルタ
• Hough変換
• 形態素解析
• カラーイメージとカラーモデル(RGB,CMYK,HSV)
• 周波数フィルタ(FFT/DCT)
• ウェーブレット(Haar)

Bitmapを弄ってるんだと思わせるために、わざとOpneCV等の便利ツールを使わせないで、Unix上で扱えるPNM系の独自ライブラリを使わせて、直接配列内データをいじらせるようにしてるけれども…それも結構微妙っちゃ微妙なんですよね(汗＜個人的にはOpenCVでもいいような気がしますが…
追加すると面白いんじゃないかなぁと思うのが、

• 画像復元（Wiener Filter等）
• 最小二乗フィッティング等の技術
• 顔画像認識みたいなの
• Term Project

あんまり追加すると、難易度が上がりすぎて学生が色々と逼迫する（4年の前期は就活）ので、ある程度吟味してやんないといけないとは思うけれども…実際に使い物になる画像処理までやらせようとすると、分量結構多くなるのもまた事実…さて、どうしたもんかね。