画像処理とは？その特徴や活用される事例について解説する

01画像処理とは

画像処理とは、画像に対して電子工学的（情報工学的）に行う処理のことを示します。画像変換や変形、特徴量などの情報抽出を行うなどの画像データに関わる処理全般を指す名称です。主にコンピュータ上で行われる処理で、デジタル画像を対象に目的に応じたアルゴリズムが必要となります。画像処理を中心とした一連のシステム構成を画像処理システム（または、マシンビジョン）とと呼びます。

画像処理が活用促進される理由

画像処理が活用されている理由とは、汎用性にあります。現在では、さまざまな分野で活用されており、私たちの日常生活でも身近になっています。携帯電話やレントゲンなどさまざまな分野で活用できる汎用性と扱えれる情報の多さにより、今後ますます利用シーンは拡大してくと想定されます。

02画像処理における基本用語とは

画像処理について理解をするために、基本となる3つの用語を解説します。専門用語が多い画像処理の世界のため、聞きなれない言葉があるかもしれませんが、利用用途なども意識しながら理解をしてください。言葉の理解をすることで、より画像処理に関する理解が深まると考えていきましょう。

コンピュータビジョン

機械が画像を解析するためには、画像をデータ化することから始めます。この時、人間の目ではなく、機械のセンサーによって光をとらえる技術を「コンピュータビジョン」と呼びます。サーモグラフィによって熱の分布を見る形にすることで知られています。同様に、コンピュータビジョンは赤外線や紫外線などの人間には見えない光を見える形にすることも可能です。

画像データベース

コンピュータビジョンで得られた画像データを保存しておくデータベースが「画像データベース」と呼ばれるものです。画像データはテキストデータとしての意味を持たないため、AWSのS3など、バイナリデータを保存するサーバーに格納していきます。バイナリデータは通常の検索方法では検索できないため、あらかじめ画像に付与されたメタデータを使ってデータの選択や検索をしていきます。画像の検索は、非常にニーズの高い分野で、研究者や企業が続々と参入して活用を行っています。

パターン認識

「パターン認識」とは、画像に含まれるパターンを読み取る技術です。あらかじめ登録されたパターンに合致している画像を認識していくことです。最近はディープラーニング技術の発展で最も注目されている技術になります。人が何かを見てそれが何かと認識するのと同じ認識をさせることは非常に難しいとされているため、今後の技術進歩に最も注目されています。

03画像処理の活用事例とは

日常生活において画像処理は、どのような場面で利用されているのでしょうか。次に日常生活で活用されている画像処理の技術について紹介をしていきましょう。身近な場面で画像処理が活用され、私たちの生活を支えてくれていることがわかるはずです。身近な場面でが増処理が活用されていることを知ることで、より身近な存在に感じることでしょう。

レントゲンなどの画像診断で病気の早期発見

病院で画像処理が使われている事例です。レントゲンは画像処理の代表的な事例です。病気や怪我をした際に撮るレントゲンは、写真と同様に映像を映し出す技術ですが、光を身体の中に通し、光の屈折を利用してレントゲン写真を札用しています。レントゲンの歴史は古く1895年末ドイツのヴュルツブルグの物理学教授レントゲン（レンチェン）により発見された技術です。偶然の産物として見つかったX線の研究は進み、現在のレントゲンの形になっています。その後も、技術の改良が進んでおり、より高性能になっており、将来はより個性能なレントゲン技術が発見されるかもしれません。

X線CTによる身体の断層撮影

レントゲンと同じように病院などの医療機関で利用されている技術です。レントゲンと同じＸ線技術を活用した画像処理ですが、レントゲンが平面についての技術に対してＸ線CTは、断層（縦）に撮影をおこないます。頭部CTなどという名称で聞いたことがある方も多いと思いますが、この技術は医療業界にとってはセンセーショナルな技術発明でした。

スマホなどの個人認証による改ざん防止

日常で利用しているスマホの顔認証、個人認証も画像処理技術で行われています。この技術を利用することで、改ざん防止などのセキュリティ強化を実施しており身近な事例です。あらかじめ登録されている画像との比較を行い一致した場合には、携帯のロックが解除され利用開始になるなどの仕組みを利用しおり、現在のスマホ社会には欠かせない技術となっています。

自動車の追突防止機能による安全性の向上

自動車の追突防止機能も画像処理技術が利用されています。半径一定距離内に障害物を認識した際には、ブレーキと連動しストップをかける技術です。障害物を認識する部分の技術が難しく、対象物との距離、スピード等を掛け合わせて結果、障害物と認識する仕組みを構築しています。自動車業界では既に当たり前の技術となっていますが、より精度の向上の課題があるとされ現在も研究が進められている技術です。

04画像エンジニアに求められるプログラム技術

画像を扱う開発者をエンジニアを画像エンジニアと呼びます。では、この画像エンジニアが持つべきスキル（プログラム技術）とは、どのような技術でしょうか。本記事では、画像処理を得意とする援護、「C言語」「Python」「MATLAB」についてご紹介します。

画像処理の基本言語「C言語」

画像処理の基本言語は「Ｃ言語」です。世界で最も利用されている言語であり、オープンソースも多く開発者にとっては利便性が高い言語になります。C言語は、汎用性が高く利便性が高い言語として人気です。その特徴は、実行速度が早いことです。そのため、複雑な処理を行う際にも、他の開発言語に比べて処理スピ―ドが早く効率的です。ただし、習得が難しく技術者として活躍するには、ある程度の学習が必要とされています。C言語は、画像処理以外にも、「OSの開発」「組み込みソフト」「ソフトウェア」などの開発にも利用さえており今後もその利用用途は広がると想定されており、同時に画像処理の技術向上にも基因すると考えておくとよいでしょう。

簡易性が高い「Python」

Pythonとは、組み込み開発、WEBアプリケーション、デスクトップアプリケーションなどで利用される言語のことです。その他にも画像処理を始め人工知能や機械学習の分野などの最新技術で利用されている言語です。文法がシンプルでよみやすい特徴があり、学習しやすいことで利用者が増加傾向にあります。豊富なライブラリが豊富に展開されているため、欲しいプログラムを簡単に作成可能です。既に広い分野で活用されているため、汎用性も高く今後もその利用範囲は拡大すると予測されています。

世界中で利用されている「MATLAB」

MATLABは、 MAT rix LAB oratoryを略したものであり、画像処理以外にも 行列計算、 ベクトル演算 、 グラフ化や3次元表示などの豊富な ライブラリ を持った言語です。インタプリタ形式の高性能なテクニカルコンピューティング言語、環境としての機能を持つ特徴があります。標準で数多くのライブラリを有しているため高い汎用性があります。それ以上にデータ解析や統計、アプリケーション展開などが必要な場合には Toolbox と呼ばれる拡張パッケージをインストールすることで、MATLABの機能拡張を利用することも可能です。

05スペシャリストの証明「画像処理エンジニア検定」とは

画像処理のエンジニアである技術の証明である画像処理エンジニア検定についてご紹介します。試験の概要やどのような人が受けているかなどを参考に、今後の受験を検討する際の参考にしてください。

画像処理分野に必要な知識を図ることができる資格

画像処理エンジニア検定は、CG-ARTS協会が主催する画像処理エンジニアの民間資格です。難度によってベーシックとエキスパートの2種類に分かれており、ベーシックであれば画像処理の基礎知識の理解を、エキスパートであれば専門知識の理解とそれらを応用する能力を有していることを証明します。出題される問題は出題される問題がその道のプロの意見をもとに作られているため、専門的な技術力を見極めたい時には非常に参考になる問題が出題されています。

画像処理エンジニア初心者から習得者まで幅広い層が受験する

受験するのは、情報処理技術者、C言語技術者を始めとするプログラミング技術者から画像処理エンジニア初心者から習得者まで幅広い層です。転職活動や就活を行う際に有利になるとして受験する方も多く、専門性の証明として扱われています。ただし、実践の開発環境での試験ではありません。そのため、知識と技術力がイコールにはならない点に注意が必要です。
参考：CG-ARTS協会

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・研修への活用方法
・自己啓発への活用方法　など

06まとめ

本記事では、画像処理をテーマに画像処理が使われている事例などを紹介しています。画像処理は身近な技術であり、私たちの生活に欠かせないものです。今後もより利便性が高くなる技術として認識しておきましょう。