【画像処理入門】アルゴリズム＆プログラミング

この記事では、画像処理における基本的なアルゴリズムとその実装例（プログラム）についてまとめました。

【画像処理とは】特徴・応用例

画像処理（Image processing）とは、コンピュータを用いて画像に対して次の処理①②を行うことです。

– 処理内容 応用例
① 画像から画像への変換 画像編集ソフト（画像の拡大・縮小・高画質化など）
② 画像から様々な情報の取得 デジタルカメラ（顔検出機能など）、自動運転技術（障害物の認識など）、医療機器（CT画像の分析など）

①は画像処理、②は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（画像センサと画像処理の組合せ）の特徴は以下のとおりです。

– 画像処理の特徴
① 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。
② 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（高価な計算機が必要）。

【画像処理入門】基礎的なアルゴリズム

基本的な画像処理アルゴリズムについて以下にまとめました。

– 画像の基本構造
データ構造 ■デジタル画像の基本構造 ■標本化 ■量子化 ■ラスタ走査と二次元配列走査
色空間 ■RGB ■GRAY ■HSV
色空間の変換 ■RGB→GRAY ■RGB→HSV
減色 ■K平均法
– ヒストグラム・濃度変換
基礎 ■ヒストグラムとは
濃度変換 ■線形濃度変換 ■非線形濃度変換（ガンマ補正） ■ヒストグラム平均化
– 空間フィルタリング
基礎 ■畳み込み演算とは
平滑化 ■平均値 ■ガウシアン ■メディアン
輪郭抽出 ■一次微分 ■Prewitt ■Sobel ■Laplacian ■エンボス ⑥LoG ⑦Canny
高速処理 ■積分画像 ■DoG ■DoM ■XDoG
まとめ ■空間フィルタリングの種類
– 周波数フィルタリング
基礎 ■画像のフーリエ変換
ノイズ除去 –
画像圧縮 –
– 二値画像
基礎知識 ■二値画像とは
二値化処理 ■単純二値化 ■適応型二値化 ■大津の二値化
膨張収縮 ■膨張収縮処理 ■マスク処理
直線検出 ■ハフ変換（古典的） ■ハフ変換（確率的）
– 幾何学的変換
補間 ■最近傍補間法 ■バイリニア補間法 ■バイキュービック補間法
回転 ■アフィン変換
– パターン認識
テンプレート探索 ■SSD・SAD・NCC・ZNCC ■FFT+積分画像で高速化
特徴量 ■Haar-like ■HoG ■SIFT ■SURF ■位相限定相関法
識別器 ■カスケード型 ■SVM ■ニューラルネット
利用例 ■顔検出（Haar Cascade） ■人検出（HoG SVM）
– 動画像処理
動体検出 ■背景差分法 ■フレーム差分法 ■色追跡（HSV）
動体追跡 ■MeanShift ■Camshift ■オプティカルフロー ■パーティクルフィルタ
– 画像計測
ノイズ ■ショットノイズ ■熱ノイズ
距離計測 ■単眼カメラ ■ステレオカメラ ■エピポーラ幾何学 ■キャリブレーション ■ステレオマッチング
三次元計測 ■位相シフト法
– ファイル構造
ファイル構造 ■ヘッダ部とデータ部
BMP ■BMP形式 ■BMPをバイナリエディタで解析
JPG –
PNG –
GIF –
– 応用例
画像加工 ■写真の漫画化 ■写真のアニメ絵化

【画像処理応用】プログラミング、ソフトウェア、その他

画像処理プログラミング・ソフトウェアについて以下にまとめました。

– 画像処理プログラミングまとめ
Python ■Pythonで画像処理入門 ■Python + OpenCV入門 ■Python + Scikit image入門
C# ■C#で画像処理入門
– 画像処理ソフトまとめ、その他
画像編集ソフト ■GIMP入門
その他 ■プロ生ちゃん（暮井 慧）（お借りした画像）

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