画像処理の骨組み

2. General scheme of
image processing
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The purpose of image processing
画像処理の骨組み
Image input/output process
画像処理の一般的な流れ
Image restoration(画像復元)
Pre-processing
Image segmentation(画像分割)
特徴抽出
パターン認識
The purpose of image processing
画像処理の目的は以下の5つに分類される。
[目的1] 画像を見やすくする:
image sharpening(強調), image restoration(復元)
[目的2] 画像中にある注目している物体を数える:
Pattern measurement(パターン計測)
[目的3] 画像の中の物体を見分けるもしくは認識する:
Image recognition(画像認識), image understanding(画像理解)
[目的4] ほしい画像を検索する:
Image retrieval(画像検索)
[目的5] 目に見えないものを見えるようにする:
Visualization（微分方程式をグラフ化し、その初期値を変えると
どう変化するか、等を見る）(可視化)
画像処理の骨組み
3D real world
2D real world
Digital
image
Input
Device
Image
Processing
(a)
Human
Output
Device
Digital
Image
(b)
Description
図のうち、目的1の場合はa、目的2,3の場合はbへと流れる。
例: [目的1] ノイズ除去 (a)
[目的2] 画像中に写っているりんごの数は？→ 5個 (b)
[目的3] 画像中に写っているものは何？→ いぬ (b)
Image input/output process
Image input processは、実世界から画像を獲得するプロセス
1. 実世界の二次元のアナログ画像(例えば紙、写真など)をデジタ
ル化する場合は、サンプリング (sampling) や量子化
(quantization)が重要
2. 3次元の実世界から画像を取り込む場合は、投影モデルと反射
モデルが重要
3. 3次元の実世界から距離情報を直接得る場合は、2枚以上の画
像が必要。ここで距離とは観測者、例えばカメラからの距離
である。
画像の出力プロセスはdigital imageを人間が見ることの出来る形に
変換すること
1. ディザ法(二値画像で濃淡を表現する方法)
2. 色変換(加法混色・減法混色・色の恒常性)
3. 立体視(左右の目に視差のある画像を提示)
画像処理の
一般的な流れ
Image restoration(画像復元)
入力デバイスの不具合や、入力の状態、input processに
おける不適切なセッティングによって生じた歪みを
取り除く。
方法
周波数領域による復元
幾何学的な変換
濃淡値の補間
Etc
Pre-processing
あるプロセスの目的を考えたとき必要ないと思われる
信号を取り除くことを「Pre-Processing」と呼ぶ。ノ
イズ除去や色度変換はこのカテゴリーに含まれる。
Image segmentation(画像分割)
画像の中から今取り出したいものと思われる部分を抽
出するプロセス
この部分をそれぞれ「トークン」と呼び、これらは一
般的にエッジと領域に対応する。この資料では
エッジ抽出
線抽出
領域抽出は
画像分割
について説明を行う。
特徴抽出
トークンの特性を数値化するためには様々な特徴が使
われるが、大きく分けて
線特徴
領域特徴
という2つのカテゴリーに分類される。
パターン認識
トークンの特徴を抽出した後、画像の中のトークンを
あらかじめ定義されたオブジェクトにマッピングす
るために、マッチングやパターン認識プロセスが行
われる。
人間はトークンの視点の位置や歪みなどに関わらず、
このマッピングをいとも簡単に行うが、機械にとっ
てこの処理は非常に難しい。
これらの項目はパターン認識の分野に属するので、興味があれば
その分野を参照してほしい。

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