１．画像の取り扱いと基本的な画像処理
（１）画像の取り扱い（画像データ・入出力ライブラリ・基本操作など）
（２）階調補正（線形変換・ブライト／コントラスト調整・γ補正など）
（３）２値化処理（ドットパターン法・ディザ法・誤差拡散法など）

２．フィルタリング処理
（１）空間フィルタリング（微分フィルタ・平滑化フィルタ・パターン抽出など）
（２）周波数フィルタリング（三角関数・フーリエ変換／逆変換）

３．画像圧縮と電子透かし
（１）画像の圧縮符号化（ランレングス符号化法・ベクトル量子化法など）
（２）電子透かし（２値画像への混入・階調画像への混入など）

４．２値画像処理
（１）２値画像処理（ラベリング・輪郭線追跡・膨張／収縮処理など）

５．立体・３次元環境認識と動画像処理
（１）立体・３次元環境認識（領域抽出・ステレオマッチングなど）
（２）動画像処理（背景画像の生成・差分処理・速度ベクトル）

６．画像の認識技術　
（１）文字・図形の認識（図形特徴の算出・テンプレートマッチングなど）　
（２）画像の認識（画像特徴量の算出・画像認識実験など）　

７．カラー画像処理　
（１）カラー画像処理（カラー画像ファイル・色成分・顔検出など）　

８．OpenCV、Phython利用施術
（１）機械学習による認識技術

≪担当予定講師≫
横浜国立大学大学院 環境情報研究院 教授 長尾 智晴