【画像処理入門】アルゴリズム&プログラミング

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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

画像処理(Image processing)とは、コンピュータを用いて

①画像から画像への変換 (画像の明るさ変換等)
②画像から様々な情報を取り出す (監視カメラの映像から人の動きを検出)

を行うことです。
ただし、「①は画像処理」「②はコンピュータビジョン」の分野であるという意見もあります。
①の技術は、デジタルカメラ、画像編集ソフト(Photoshopなど)、医療機器(MRI, CT画像の高画質化)などに応用されています。
②の技術は、監視カメラやゲーム(VRやARなど)などに応用されています。

画像処理の特徴

ソフトウェア的で問題を解決できる画像処理技術は、低コスト化しやすい特徴があります。
例えば、これまではカメラとセンサーで取得していた情報を、カメラ映像のみで取得できるようになるとセンサーが不要になり、その分のコストを削減できます。
コスト削減に貢献しやすくコンピュータ技術の発達と共に研究が活発です。

画像処理アルゴリズム

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。

デジタル画像:アナログ画像とデジタル画像, 標本化, 量子化
画像データ:仕組み, フォーマットの種類, ヘッダ部, データ部
色空間の変換:RGBカラー画像, グレースケール変換, 2値化, 多値化, 減色処理, RGB→HSV
ヒストグラム:ヒストグラム, 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:畳み込み演算とカーネル, 平均化, Blur, Sobel, Laplacian, エンボス, Canny
探索:テンプレート探索
動体検出:背景差分法, フレーム差分法
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
画像の分類:カスケード型, SVM, ニューラルネット
特徴点抽出:SIFT, SURF, 位相限定相関法

画像処理プログラミング

基本的な画像処理プログラミングについて以下にまとめました。

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