第1章

解説

検定試験合格のためのコツ

事前の勉強
  • テキストのキーワード(太字)の定義を覚える (「…の正しい説明はどれか」のような問題が多い)
  • カタカナ語は英語の意味も併せて覚える (遠回りのようだが、忘れにくい)
  • とにかくたくさん過去問を解く (何年かおきに似たような問題が出ている)

試験当日
  • 解答のしかたに注意 (解く問題、解答欄を間違えないように)
  • 悩んだら後回し (得意な問題を先に片付けてからゆっくり考える)

1-1 ビジュアル情報処理とディジタルカメラモデル

008~012で言っていること → 「カメラでの撮影」⇔「3D CGでの画像作成」との対応

([P1]と[M1], [P2]と[M2],...が対応)
(この範囲の問題はいままでに出ていない。予備知識として覚えておく)

1-2 座標系とモデリング

重要な用語
  • 2次元座標系 (直交座標系, 極座標系)
  • 3次元座標系 (直交座標系, 極座標系, 円柱座標系)
  • (014の左に座標系どうしの変換式があるが、過去には直接これを使うような問題は出ていない)
  • ポリゴン (Polygon:[英]多角形)
  • (Pentagon:五角形, Hexagon:六角形 → Poly-が「たくさん」、-gonが「角形」)

1-3 ビジュアル情報処理の幾何学的モデル

[1] 平行移動

  • 変換はテキスト(1.1)式 (覚える)
  • txがプラス → 右にずれる
  • tyがプラス → 上にずれる

[2] 拡大・縮小
  • 変換はテキスト(1.2)式 (覚える)
  • sxが1より大 → 横に広がる
  • syが1より大 → 縦に伸びる

[3] 回転
  • 変換はテキスト(1.3)式 (覚える…厳しければ、少なくとも「sinとcos, xとyの組み合わせで表わされる」は押さえておく)
  • θがプラス → 反時計回りにθ°回転

[4] 鏡映
  • 変換はテキストの表(1.1)
    • x軸(横軸)に関する鏡映 → 上下が反転 → yの符号が変わる
    • y軸(縦軸)に関する鏡映 → 左右が反転 → xの符号が変わる
    • y=xに関する鏡映 → xとyがいれかわる

[5] スキュー (せん断)
  • 変換はテキストの表(1.2)
    • x軸方向のスキュー → 横に歪む → yは変わらない
    • y軸方向のスキュー → 縦に歪む → xは変わらない
    • (式の形がどっちなのかわからなくなったら、変わらないものがx, yのどちらなのか考えればわかる)

[1]~[5]の組み合わせ
  • 変換の組み合わせの問題が毎年出題される
    • 「変換A」「変換B」「変換C」の順に行った結果はどれか (4つの図から正解を選ぶ)
    • 元の図がこのようになるにはどのような変換をすればよいか (4つの合成変換から正解を選ぶ)
    (図を描いてみると確実)
    (有り得ない選択肢を候補から外して考えるのも有効)

投影変換
  • 投影:3Dから2Dに落とすこと
    • 透視投影:遠近感を再現(近い→大, 遠い→小)
    • 平行投影:遠近感なし(歪みがない)

    参考サイト でPキーを押した状態が透視投影、Oキーを押した状態が平行投影になる。画面左側が「カメラからどう見えるか」にあたる。

1-4 ビジュアル情報処理の光学的モデル

三原色
  • 加法混色:PCモニター、TVの画素の色→混ぜると明るくなる
  • 減法混色:プリンタのインクの色→混ぜると暗くなる

  • 図1.39の左右の図はどちらも同じ並び (時計回りに 青、マゼンタ、赤、イエロー、緑、シアン)
    「何と何の間がどの色」を覚えれば両方に使える。

HSIカラーモデル
  • H : Hue (色合い)
  • S : Saturation (鮮やかさ)
  • I : Intensity (明るさ)

拡散反射光
  • 式 (1.6) で実際に明るさを計算させる問題は出ない → 選択問題に答えられるように、少なくとも「拡散反射はcosの式」ということだけは押さえておく

1-5 ディジタル画像

重要な用語
  • 標本化:「アナログな絵をピクセル(マス)に刻む」
    • 解像度:ピクセルの数の多さ→少ないと縞模様が出る標本化定理
    • 標本化間隔:マスの大きさ (解像度に反比例)
    • dpi:1インチあたりのピクセル数 (dots per inch)
  • 量子化:「無限の色を有限に落とす」
    • 量子化レベル:色の数の多さ→少ないと疑似エッジが出る

画像のデータ量
  • ビット:2進数の1桁分(0か1)
  • バイト:2進数の8桁分(1バイト = 8ビット)

  • 画像の種類(2値、グレースケール、カラー)によって、1ピクセルを表わすデータ量は異なる (表1.3)
  • 画像全体のデータ量 = 1ピクセルのデータ量 × ピクセル数

1-6 画像処理の分類と役割

重要な用語
  • ニアレストネイバー:いちばん近い点の色を使う
  • バイリニア:周りの4点の色を混ぜる
  • (バイリニアの方が滑らかな絵になる)

過去問を使った学習

解く問題

2015年度 後期 第26問
2016年度 後期 第25問
2017年度 前期 第27問
2018年度 後期 第27問
2020年度 後期 第27問

基本的な進め方

  1. テキストエディタ (メモ帳やTeraPadなど) を開き、上の「解く問題」の範囲をコピー&ペーストする。
  2. (以下の説明用画像では今回の出題範囲とは違うものにしてある。自分でやるときはこの画像にある問題ではなく、上の「解く問題」の方を使うこと)


  3. 過去問のファイルを開き、その問題を解いて結果を入力する。このときテキストを参照したり、検索したりしてもよい。


  4. 解答・解説のページを見て採点し、点数を入力する。


  5. 「解く範囲」の問題すべてについてこれを行う。
  6. 記入したファイルを「第01回.txt」という名前で保存する。

提出方法

以下のようにしてファイルを提出する。なお、この提出によって出欠をとるので、授業終了時点ですべて完了していない場合でもその時点のものを送り、完了したら再度送り直すこと。
  • 送信先
    • aocg2021a@gmail.com
  • 件名
    • 第01回過去問
  • 本文
    • 学籍番号、氏名
  • 添付するもの
    • 第01回.txt

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