【画像処理超入門】アルゴリズムの仕組みと実装方法を簡単に解説

画像処理超アルゴリズムの仕組みとプログラミングによる実装方法を簡単に解説します。

画像処理とは
画像の基本構造と色空間
ヒストグラムと濃度変換
二値画像処理
幾何学的変換（拡大・縮小・回転・移動）
空間フィルタリング（畳み込み演算）
パターン認識
動画像処理
画像計測
画像ファイルの仕組み
応用例
プログラミングによる実装

画像処理とは

画像処理（Image Processing）とは、コンピュータを用いて画像に対して様々な処理を行う技術の総称です。
画像処理には大きく分けて以下2つの目的があります。

画像から画像への変換
- 画像の編集や加工、見やすさの改善を行うことです。
- 例えば、画像の拡大・縮小、高画質化、ノイズ除去などが含まれます。
画像から情報の取得
- 画像を分析し、有用な情報を抽出することです。
- 例えば、顔検出、自動運転技術における障害物認識、医療機器でのCT画像の分析などが含まれます。

「画像から画像への変換」を画像処理、「画像から情報の取得」をコンピュータビジョンと区別する場合もあります。

画像処理技術を活用した分析は、自動運転技術における障害物認識、医療機器でのCT画像の分析など多方面で活躍しています。
画像センサ（カメラ）は、他のセンサーと比較しても多くの情報を取得できるため、対応できる課題分野の幅が大きいことが大きな特徴です。
ただし、画像センサが取得する情報量は多いため、データ処理の計算コストが高い、つまり分析には高価な計算機（コンピュータ）が必要なことが課題です。
特に、監視システムや自動運転車など、即時の反応が求められる用途では、画像データをリアルタイムに処理することが求められるため、高速な計算機や画像処理アルゴリズムが必要となります。