がぞう‐しょり〔グワザウ‐〕【画像処理】
画像処理
別名：デジタルイメージ処理
【英】image processing
画像処理とは、コンピュータ技術を用いて、デジタル写真やCG、映像、イラストレーションなどの画像情報を様々に編集・加工することの総称である。
画像処理は、写真の加工やCGアニメーションの描画など様々な場面で行われている。産業用途では、人間の目で捉えることができない高速現象や微細領域などの画像データを撮影して、画像処理によってデータを認識したり、解析したりする。他にも、医療や半導体、宇宙分野など、分野は多岐にわたる。
デジタルカメラやゲーム機においては、画像を鮮明に見せるために、大容量のデータを高速で処理する画像処理専用のLSIが用いられている。
画像処理
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2026/08/04 07:51 UTC 版)
画像処理（がぞうしょり、英: image processing）とは、画像を変形したり、色合いを変えたり、別の画像と合成したり、画像から何らかの情報を取り出したりする処理全般を指す。一般的に画像処理と言えば、コンピュータを使用した画像処理、すなわちデジタル画像処理のことを指す。
概要
処理の対象としては、デジタル画像が用いられることがほとんどである。処理の内容に応じて適切なアルゴリズムを記述することが必要となる。
画像処理の流れの一例として、「画像入力－画像変換－分類」というものを挙げる。まず対象とする画像を入力し、この画像に対して変換処理を行う。変換の方法としてはさまざまなものが存在するが、基本的（古典的）なものでは、何らかの閾値（しきい値、英: threshold）をもとにカラー画像や濃淡画像を白黒2値にする「2値化」、濃度変化から物体の境界を見出す「エッジ検出」などがある。これらいくつもの変換処理を重ねて行うことで必要な情報の抽出を行い、最後に得られた情報の分類（ラベリング）を行う。
応用
画像処理が産業分野で実用化されている事例として、製品の欠陥検査がある。集積回路のマスクパターンなどの工業製品の欠陥検査のほか、形が一様ではない農産物の選別などにも用いられる。また、ロボットが外界を認識するための方法としての画像処理も研究が進んでいる。交通分野では、ナンバープレートの読み取りや、歩行者、他車、障害物、車線および路面標示などを車上カメラで認識する、車線逸脱防止支援システムや衝突被害軽減ブレーキに用いられている。
デジタルカメラでは、ハードウェア自身が画像処理エンジン（組み込みのシステムLSI）を備えており[1]、撮影と同時に各種画像処理を実行して記録媒体に画像データをファイルとして記録する。
画像編集分野では、ノイズの除去（平滑化）や特殊効果の付与といった用途で画像処理が使用されることも多い。有償・無償の様々なアプリケーションソフトウェアが存在する。
変分法および偏微分方程式を用いた高度な画像処理
画像の平滑化やノイズ除去、エッジ保持・強調などにおいて、変分原理や偏微分方程式（PDE）に基づく連続的・数学的なアプローチが広く研究・活用されている。
全変分モデルと熱方程式モデル
伝統的な熱方程式（ガウスフィルタリングに対応）に基づく拡散モデルでは、ノイズの除去と同時に画像の重要な情報である輪郭（エッジ）まで鈍化・平滑化してしまう欠点があった。これに対し、1992年にルディン・オッシャー・ファテミ（Rudin, Osher, Fatemi）らによって提案された全変分除ノイズモデル（ROFモデル）は、解不連続性を許容する正則化項（全変分ノルム）を用いることで、ノイズを除去しつつ輪郭を先鋭に残す（エッジ保持ノイズ除去）ことに成功した。
変動指数ルベーグ空間による適応型モデリング
画像空間は領域によって性質が大きく異なる。例えば、均一で平坦な領域（ノイズが目立ちやすい部分）と、急速な輝度変化を伴う領域（エッジやテクスチャ）が混在する。これらに一様な指数による微分方程式（例えば 
画像処理
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2021/09/13 22:38 UTC 版)
高さ制限が無いため、スタート地点で上方からカメラで迷路を撮影し、画像処理で最短経路を求める事も可能である。
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