画像処理
Image Processing
このシリーズについて
画像処理は、デジタル画像を数学的に操作・解析する技術分野である。本シリーズでは、画像の基本概念から始めて、フィルタリング、エッジ検出、形態学的処理、そして深層学習を用いた高度な画像認識まで段階的に学習する。
画像処理は医療診断、自動運転、監視システム、製造業の品質検査など、多くの産業分野で不可欠な技術となっている。
レベル別学習
学習の流れ
概念の関係
主な学習内容
画像の基礎
画素、解像度、色空間（RGB, HSV, グレースケール）、画像フォーマット。
フィルタリング
畳み込み演算、平滑化、エッジ検出、ノイズ除去の各種手法。
特徴抽出
コーナー検出、SIFT、ORB、HOG などの特徴記述子。
深層学習
CNN による画像分類、物体検出、セマンティックセグメンテーション。
関連コンテンツ
コンピュータビジョン
特徴点検出（SIFT, ORB）、カメラモデル、3D復元、SLAMなど「画像→3D・意味理解」を扱う分野。
CT画像処理
医用CTスキャン画像の再構成・解析に特化した内容。
よくある質問
画像処理とは何か
デジタル画像に対してコンピュータを用いてさまざまな変換・解析・強調を行う技術である。ノイズ除去・エッジ検出・特徴抽出・セグメンテーション・CT再構成など多岐にわたる応用がある。
このサイトの画像処理ノートはどのように構成されているか
入門（intro）→初級（basic）→中級（intermediate）→上級（advanced）の4段階と、CTスキャンに特化した ct-imaging セクションで構成されている。数学的基礎から実装・応用まで段階的に学べる。
画像処理を学ぶのに必要な数学的背景は何か
線形代数（行列・ベクトル演算・行列式）・微積分（偏微分・積分変換）・フーリエ解析・確率統計の基礎が必要である。CTイメージング分野ではラドン変換や逆問題・最適化（正則化など）の知識も役立つ。
画像処理とコンピュータビジョンの違いは何か
画像処理は画像を入力として、フィルタリング・変換・復元・セグメンテーションなど「より良い画像や扱いやすい表現」を出力する処理が中心である。コンピュータビジョンは画像から特徴点・3D構造・物体の意味など「画像内容の理解」を取り出すことを目指す。両者は連続的で重なりも大きく、特徴点検出やカメラモデルは両分野の橋渡しに位置する。