画像処理の分野では、画像を拡大・縮小したり、回転・変形させたりする場面がよくあります。この時に欠かせないのが再標本化という処理です。そして再標本化において特に重要な技術が「補間」になります。今回は代表的な補間手法と具体的な計算方法について例題を用いて紹介したいと思います、
白って200色あんねん。 有名なセリフですが、白は数値でどのように表せるでしょうか？そもそも、色はどのように数値で表現するのでしょうか？今回は、色の数値化について解説します。 代表的な表現方法といえば「RGB」ですよね。多くの方が耳にしたことがあると思います。 では「HSI」はいかがでしょうか？これも重要な色の表現方法の一つです。画像処理において、何かしらの操作を行うためには、どちらも理解しておくと便利ですので、ぜひこの機会に学んでみてください。
カラー画像は私たちの日常に溶け込んでおり、その技術を意識することはほとんどありません。しかし、カラー画像がどのようにカメラで撮影され、再現されているかを考えたことはありますか？今回はその仕組みについて紹介します。
「グレースケール」という言葉を聞いたことがあるかもしれませんが、具体的に何なのかよく分からない方もいるでしょう。今回は、グレースケールの基本と、白黒画像との違いについて解説します。
画像処理で判定を行う際には、カメラや被写体の撮影条件を調整して被写界深度を深くすることが重要です。この記事では、被写界深度の基本と、被写界深度を深くするための方法について解説します。
撮影した写真が全体的に暗いと、被写体が見えづらいだけでなく被写体の中の特徴も黒く潰れてしまいます。逆に明る過ぎても、被写体の中の特徴が白く飛んでしまいよくわからない状態になりますね。 画像処理で判定をする場合、このような状態では正しく判定がまず難しいです。この様なことにならないように、明るさの調整について理解をしたいですね。
望遠レンズ・広角レンズってよく聞くと思うのですが何が違うのか？と聞かれると答えづらい人もいるかもしれません。今回は望遠・広角レンズについて説明します。
ピンホール・透視投影モデルよりも馴染み深いレンズモデルについてです。レンズモデルについても解説しつつ画像処理検定に向けた演習問題もしてみましょう。
画像処理で利用する画像はどうあるべきでしょうか？実は深い画像であったり正しく色が撮影できている画像であったりと画像処理を行う目的によって変わってきます。つまり画像を撮るためのカメラの条件ってすごい大事なんです。
画像処理技術とは、撮影した画像を修正・合成するだけでなく画像から得られる特徴を抽出したり数値化を行える技術です。画像処理技術をしっかりと学ぶことで、業務の幅も広がります。
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