【画像処理エンジニア検定対策】合格を目指す一問一答 Part1

ディジタルカメラの主な構成要素はレンズ、イメージセンサ、プロセッサです。レンズは光を集めてイメージセンサに送り、イメージセンサは光を電気信号に変換し、プロセッサがその信号を処理してデジタル画像にします。他の選択肢はフィルムカメラの構成要素を含んでいます。

ピンホールモデルは、小さな穴を通過する光が直進することで画像が形成されるモデルです。透視投影モデルは3次元オブジェクトを2次元平面に投影するモデル、レンズモデルはレンズを用いて画像を生成するモデル、焦点距離モデルはレンズの焦点距離を基に画像を生成するモデルです。

透視投影モデルは、3次元オブジェクトを2次元平面に投影するための数学的モデルです。平行投影モデルは物体を平行に投影し、直交投影モデルは直角に投影し、アフィン投影モデルはアフィン変換を用いて投影します。

画角は、カメラのレンズが捉えることのできる視野の広さを示します。画素の分解能は画像の詳細度を示し、光の屈折率は光の屈折の度合いを示し、F値はレンズの焦点距離を有効口径で割った値であり、レンズの明るさを示します。

露出時間は、カメラのシャッターが開いている時間を示します。絞りはレンズの開口サイズを示し、ISO感度はセンサの感度を示し、フレームレートは1秒間に記録されるフレームの数を示します。

量子化は、アナログ信号をデジタル信号に変換する過程です。標本化は信号をサンプルする過程であり、フィルタリングは信号を特定の周波数成分に分ける過程、圧縮はデータのサイズを減らす過程です。

グレースケール画像は、各ピクセルが明るさの情報のみを持つ画像です。カラー画像は色の情報を持ち、バイナリ画像は2つの値のみを持ち、ハイダイナミックレンジ画像は広い範囲の明るさを持つ画像です。

デモザイク処理は、ベイヤーフィルタで撮影されたRAW画像データをカラー画像に変換する処理です。量子化と標本化はアナログ信号をデジタル信号に変換する過程であり、フィルタリングは信号を特定の周波数成分に分ける過程、画像圧縮はデータのサイズを減らす過程です。

ヒストグラムは画像の明るさや色の分布を表現するグラフで、各ピクセルの明るさレベルがどれくらいの頻度で現れるかを示します。平均値はデータの中央値を示し、標準偏差はデータのばらつきを示し、分散はデータの広がりを示します。

ガウシアンノイズは、画像に加わるランダムなノイズの一種で、正規分布に従います。スパイクノイズは一時的なノイズ、ソルトアンドペッパーノイズはランダムに白と黒のピクセルが現れるノイズ、シュアレンスノイズは特定の周波数成分に影響を与えるノイズです。

sRGBは最も広く使われる色空間で、インターネットや一般的なディスプレイで標準として使用されています。色相は色の種類を示し、CIE-RGBはCIEによって定義されたRGB色空間、CIE-XYZはCIEによって定義された色空間です。

人間の目に見える光の波長の範囲は約400ナノメートル (nm) から700ナノメートル (nm) です。この範囲は「可視光」と呼ばれ、私たちが日常的に見る色を含みます。具体的には、波長が短い方（400 nm 付近）には紫色や青色があり、波長が長い方（700 nm 付近）には赤色が含まれます。

マンセル表色系は、色の三属性（色相、明度、彩度）に基づいて色を分類するシステムです。CIE-RGB表色系はCIEによって定義されたRGB色空間、CIE-XYZ表色系はCIEによって定義された色空間、sRGB色空間は最も広く使われる色空間です。

トーンカーブは、画像の明るさやコントラストを調整するために使用される曲線で、画像の各ピクセルの輝度値を変換します。線形変換は線形関数を使用して変換を行い、ヒストグラム平坦化は画像のコントラストを均一化し、ガウシアンフィルタは画像をぼかします。

濃淡の反転は、画像の明るさの値を逆転させる処理で、暗い部分を明るくし、明るい部分を暗くします。ポスタリゼーションは画像の色数を減らし、ソラリゼーションは部分的に反転させ、エッジ検出は画像のエッジを強調します。

S字トーンカーブは、画像のコントラストを高めるために使用され、特に中間トーンのコントラストを強調します。トーンカーブは一般的な明るさ調整に使用され、ヒストグラム均一化はコントラストを均一化し、ガウシアンフィルタは画像をぼかします。

ヒストグラム平坦化は、画像のコントラストを均一化するための手法で、画像全体の明るさの分布を平坦にします。ヒストグラム均一化も同様の目的で使用され、トーンカーブ変換は明るさやコントラストの調整に使用され、カラーバランス調整は色のバランスを調整します。

平滑化は、画像のノイズを減少させるために使用されるフィルタリング技術です。これにより、画像がより滑らかに見えるようになります。エッジ抽出はエッジを強調し、ポスタリゼーションは色数を減らし、画像のディジタル化はアナログ画像をデジタル画像に変換します。

重み付き平均化は、各ピクセルに異なる重みを割り当てて平均化するフィルタリング技術です。平均化フィルタは均一な重みを使用し、ガウシアンフィルタはガウス分布に基づく重みを使用し、メディアンフィルタは中央値を使用します。

特定方向の強調は、画像の特定の方向にあるエッジや特徴を強調するフィルタリング技術です。Sobelフィルタ、Laplacianフィルタ、Prewittフィルタはすべてエッジ検出フィルタです。

エッジ検出は、画像内のエッジを強調して検出する技術です。エッジ保存平滑化はエッジを保持しながら画像を平滑化し、エッジ強調はエッジを強調し、エッジ強度測定はエッジの強度を測定します。

フーリエ変換は、画像を周波数領域に変換する数学的手法で、画像のスペクトル成分を分析するのに使用されます。ラプラス変換は微分方程式の解析に使用され、ウェーブレット変換は信号の解析に使用され、ヒストグラム均一化はコントラストの均一化に使用されます。

2次元フーリエ変換は、2次元画像を周波数領域に変換する手法です。1次元フーリエ変換は1次元信号に使用され、3次元フーリエ変換は3次元データに使用され、時間領域フーリエ変換は時間信号の解析に使用されます。

低周波成分は、画像のゆっくりとした変化を表し、通常は画像の基本的な形や構造を含みます。高周波成分はエッジや細かいディテールを表し、中周波成分は中間の周波数成分を含みます。超高周波成分は非常に細かいディテールを含みます。

ローパスフィルタは、低周波成分を通過させ、高周波成分を除去するフィルタです。ハイパスフィルタは高周波成分を通過させ、バンドパスフィルタは特定の周波数帯域を通過させ、ノッチフィルタは特定の周波数を除去します。

画像のぼけは、撮影時のカメラの動きやレンズの焦点が合っていない場合に発生します。ぼけ画像の復元はこれを修正するプロセスです。ぶれはカメラの動きによって生じる画像のずれ、モザイクは低解像度の画像、セグメンテーションは画像の分割を指します。

逆フィルタは、ぼけやぶれを補正するために使用されるフィルタです。ウィーナーフィルタも同様に補正に使用され、メディアンフィルタはノイズ除去に、平均フィルタは平滑化に使用されます。

画像超解像は、低解像度の画像を高解像度に変換する技術です。画像圧縮は画像のデータサイズを減らし、画像フィルタリングはノイズ除去やエッジ強調に使用され、画像セグメンテーションは画像を分割します。

回転変換は、画像を特定の角度で回転させる幾何学的操作です。平行移動は画像を平行に移動させ、スキューは画像を斜めに変形させ、スケールは画像の大きさを変更します。

アフィン変換は、平行移動、回転、スケール、スキューを含む線形変換の一種です。射影変換は透視投影を表し、同次座標変換は同次座標を使用した変換、回転変換は画像の回転を表します。

バイキュービック補間は、画像の補間に使用される手法で、各ピクセルの周囲の16ピクセルを使用して補間を行います。最近傍補間は最も近いピクセルの値を使用し、バイリニア補間は周囲の4ピクセルを使用し、バイラテラル補間はエッジを保存しながら補間を行います。

エイリアシングは、サンプリング定理に従わない場合に発生する現象であり、信号の高周波成分がサンプリングレート以下の周波数として誤って再現されることにより生じる折り返し雑音（aliasing）です。これを防ぐために、アンチエイリアス処理が行われます。
アンチエイリアス処理の一般的な方法は、サンプリング前に高周波成分を除去することです。これには、低域通過フィルタ（ローパスフィルタ）を使用します。

2値化は、画像を白と黒の2値に変換する処理です。量子化はアナログ信号をデジタル信号に変換し、標本化は信号をサンプルし、フィルタリングはノイズ除去やエッジ強調に使用されます。

連結性は、2値画像において隣接するピクセルがどのように接続されているかを示す概念です。形態学的特徴量は形状に関する特徴を示し、面積測定は領域の面積を測定し、周辺長測定は領域の周囲の長さを測定します。

形態学的特徴量は、画像の形状に関する特徴を示す量です。面積測定は領域の面積を測定し、周辺長測定は領域の周囲の長さを測定し、凸性は形状の凸性を示します。

ラベリングは、2値画像内の連結成分にラベルを付ける処理です。フィルタリングはノイズ除去やエッジ強調に使用され、2値化は画像を白と黒の2値に変換し、エッジ検出はエッジを強調します。

テクスチャは画像の表面特性を表し、画像の領域ごとのパターンや繰り返しを分析するために使用されます。色相は色の種類を示し、輝度は明るさを示し、彩度は色の鮮やかさを示します。

フーリエ変換は、画像を周波数領域に変換する数学的手法で、画像のスペクトル成分を分析するのに使用されます。ラプラス変換は微分方程式の解析に使用され、ガウス変換はガウス分布を使用して変換を行い、ハフ変換は形状の検出に使用されます。

ガボールフィルタは、特定の周波数や方向に応じたフィルタリングを行うためのフィルタです。ソーベルフィルタはエッジ検出に使用され、ラプラシアンフィルタはエッジ強調に使用され、メディアンフィルタはノイズ除去に使用されます。