2025年2月11日更新
画像処理アルゴリズムは、デジタル画像の解析や編集を効率的に行うための技術で、スマートフォンの写真補正や医療画像診断など、日常生活から専門分野まで幅広く利用されています。製造業においても、品質管理や製品検査で画像処理アルゴリズムが活用されています。さらに、近年ではAI技術の進化により、画像処理アルゴリズムがさらに高度化しています。特にディープラーニングを用いた画像認識技術は、従来の手法を超える精度で物体認識や分類を可能にしています。本記事では、基本概念から応用例までを解説し、最新技術動向と実務に生かせる知識を提供します。
本記事は、画像処理アルゴリズムを活用してAI外観検査システムを自社開発し提供している株式会社Phoxterが作成しています。（Phoxterの外観検査自動化ソリューションはこちら）
画像処理アルゴリズムとは?
画像処理アルゴリズムとは、デジタル画像をさまざまな方法で編集したり、改善したりする技術のことです。例えば、写真の中のノイズを取り除いたり、エッジをはっきりさせたり、画像を拡大したり縮小したりすることができます。これらの技術は、写真をもっと見やすくしたり、データを詳しく分析するのに役立ちます。また、コンピュータビジョンやAIの分野で使われ、物体や顔を認識する技術としても使われています。医療の現場では、診断を助けるために画像を詳しく見るのに役立ちます。日常生活では、スマホやSNSで写真を補正する機能として使われており、これらの技術はますます進化していくことが期待されています。さらに、製造業の工場では、製品の品質検査や不良品の検出にも画像処理アルゴリズムが活用されています。これにより、生産ラインの効率化や品質向上が図られています。
AIと画像処理アルゴリズムとの関係
AIと画像処理アルゴリズムは、現代のテクノロジー分野において密接に関係しています。AIは、特に機械学習やディープラーニングの技術を活用して、画像処理の複雑なタスクを効率的に解決することができます。この関係性は、画像認識や分類、セグメンテーションなどの分野において顕著に見られます。例えば、AIは大量の画像データから特徴を抽出し、それをもとにモデルを学習させ、未知の画像に対する予測や自動分類を行います。これにより、従来の手作業に頼っていたプロセスが大幅に自動化され、精度と速度が向上します。
さらに、AIは画像処理アルゴリズムの性能を向上させるだけでなく、全く新しいアプローチを生み出すことも可能にします。後述するディープラーニングを活用した生成的敵対ネットワーク（GAN）はその一例で、これにより合成画像の生成や画質の向上が可能となっています。AIは、画像処理アルゴリズムを調整することで、さまざまな環境や条件にうまく対応できるようにします。 このように、AIと画像処理アルゴリズムの統合は、医療診断、監視システム、エンターテインメントなど、多岐にわたる分野で応用され、革新をもたらしています。この協働により、より高度な画像解析が可能になり、ビジネスや研究において新たな価値を提供しています。AI技術の進化とともに、画像処理の分野は今後さらに発展し続けることでしょう。
画像処理アルゴリズムを使ってでできること3種
画像処理アルゴリズムでできることは多岐にわたりますが、大きく分けると認識、検出、生成の3つに分類できます。それぞれの特徴について解説します。
認識
画像処理アルゴリズムを用いた認識は、特定の物体やパターンを識別し画像に何が映っているかを認識する能力です。これは、顔認識や文字認識、良/不良の分類などのアプリケーションで広く利用されています。次に認識を用いた代表的な活用方法を5つ解説します。
顔認識
顔認識は、個人識別やセキュリティシステムなどの多くの応用分野で利用されています。画像処理アルゴリズムの中でも特に注目され、進化が著しい分野の一つです。個々の人間の顔の特徴を解析し、顔を特定するために使用されます。公共の場やセキュリティシステムでの利用が増加しています。また、スマートフォンの顔認識ロック機能や写真アプリの顔検出機能など、日常生活でも広く利用されています。
文字認識
画像処理アルゴリズムを用いた文字認識は、印刷文字や手書き文字を画像から自動的に識別する技術です。ビジネス文書のスキャンや古い文書や書籍のデジタルアーカイブプロジェクトなど、さまざまなアプリケーションで利用されています。OCR（Optical Character Recognition）としても知られ、多くの場面で利用されています。
シーン認識
シーン認識は、画像内の特定のシーンや環境を識別する技術です。自動運転車などの応用分野で重要な役割を果たしています。画像内のさまざまな要素や特徴を解析し、その情報から場所や状況を推測します。これにより、自動運転車の周囲環境の理解が可能となります。
分類
分類は、画像内の物体やシーンを適切なカテゴリに分類する能力です。画像内の特徴を抽出し、それを基に適切なカテゴリに分類します。ImageNetなどの大規模な学習用データを用いて学習したモデルは、数千ものカテゴリに高い精度で画像を分類することが可能です。
例えば、自動運転車の場合、歩行者、自転車、車両などの障害物を正確に分類し、適切な行動を選択するのに役立ちます。
異常検知
異常検知は、通常のパターンと異なるものを検出し、異常な状況や行動を識別することです。
産業分野では機械の故障や不良品の検出をし、即座に対処することで生産性を向上させます。セキュリティ分野では不審な行動や侵入を検知し、即座に警告を発することでセキュリティを強化します。
画像認識の種類まとめ
| 技術 | 説明 | 応用分野 |
|---|---|---|
| 顔認識 | 個々の人間の顔の特徴を解析し、顔を特定する技術 | 個人識別、セキュリティシステム、スマートフォンのロック機能、写真アプリ |
| 文字認識 | 印刷文字や手書き文字を画像から自動的に識別する技術 | ビジネス文書のスキャン、デジタルアーカイブ |
| シーン認識 | 画像内の特定のシーンや環境を識別する技術 | 自動運転車 |
| 分類 | 画像内の物体やシーンを適切なカテゴリに分類する技術 | 自動運転車、ImageNetデータを用いた学習モデル |
| 異常検知 | 通常のパターンと異なるものを検出し、異常な状況や行動を識別する技術 | 産業分野の機械故障検知、セキュリティ分野の不審行動検知 |
検出（Detection）
画像処理アルゴリズムを用いた検出は、特定の物体やパターンを識別し画像の何処に何が映っているかを認識する能力です。（検出は物体の識別だけでなく、位置の特定が行われるという点で異なります。）
物体検出
物体検出は、画像処理アルゴリズムの中で特に注目される技術で、画像や動画から特定の物体を見つけ出し、その位置を特定します。分かりやすい例として、スマートフォンのカメラアプリを考えてみましょう。顔認識機能は、物体検出の一種であり、写真を撮る際に顔を自動で認識し、フォーカスを合わせてくれます。
製造業においても、物体検出は重要な役割を果たしています。例えば、工場の製造ラインでは、カメラを使って製品の品質を自動でチェックすることができます。これは、カメラが製品を撮影し、画像処理アルゴリズムがその画像を解析して、欠陥のある製品を即座に見つけ出すというものです。この技術により、製造の効率が向上し、人的ミスを減らすことが可能となります。
物体検出は、機械学習やディープラーニングを活用しており、特に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）がよく使われます。これにより、画像の中の複雑なパターンを学習し、高い精度で物体を認識できます。この技術の進化により、画像処理アルゴリズムはますます多くの分野で実用化され、我々の生活を便利で安全にすることに貢献しています。
セグメンテーション
セグメンテーションとは、画像を複数の意味のある部分に分割する画像処理アルゴリズムの一種です。分かりやすい例として、写真の中から特定のオブジェクトを認識することが挙げられます。たとえば、動物の写真から猫だけを抽出する場合、セグメンテーション技術を用いて背景と猫を区別します。
製造業では、セグメンテーションが品質管理に活用されています。たとえば、ベルトコンベア上で流れる製品の画像をリアルタイムで分析し、不良品を自動的に検出するシステムがあります。このシステムは、製品の形状や色をセグメンテーションで分析し、基準に合わないものを特定し、効率的に選別します。このように、セグメンテーションは様々な分野で活用され、作業の効率化と精度向上に寄与しています。
姿勢推定
姿勢推定とは、画像処理アルゴリズムを用いて人間や物体の姿勢を認識し、解析する技術です。この技術は、カメラで撮影した人の動きをリアルタイムで分析することが可能で、スポーツのフォームチェックやフィットネスアプリでの利用が一般的な事例として挙げられます。
製造業においては、姿勢推定技術が作業者の動作を監視し、安全性や効率性を向上させるために活用されています。例えば、組立ラインでの作業者の姿勢を自動的に検知し、不適切な姿勢が検出された際にはアラートを発することで、労働災害のリスクを低減させることができます。このように、姿勢推定は様々な分野で応用され、日常生活から産業界まで幅広く役立てられています。
生成（Generation）
画像処理アルゴリズムを用いた生成は、新しい画像を生成する能力です。入力として与えられたデータに基づいて、新しい画像を合成または生成します。例えば、機械学習モデルの教師データを作成する際に既存の画像の一部をアレンジし学習用データの多様性を強化します。また、画像修復では欠損した部分を補完し、画像の品質を向上させます。あるいは、芸術分野において抽象的な画像や芸術的な作品を生成するのに活用されます。 生成アルゴリズムの種類は多岐にわたりますが、敵対的生成ネットワーク（GAN）や変分オートエンコーダー（VAE）などのモデルが有名です。
画像処理アルゴリズムを使用するメリット
画像の品質向上と編集の精度向上
画像処理アルゴリズムの進化と機械学習の導入により、デジタル画像の品質と編集の精度が向上しています。ノイズリダクション技術は、不要なノイズを除去しながら画像を鮮明に保ちます。シャープニング技術は輪郭を強調し、プロフェッショナルな仕上がりを実現します。 色補正技術は、色相や明度を正確に調整し、自然で鮮やかな色を再現します。AI技術を活用したオブジェクト認識と背景変更により、特定部分の編集が容易になっています。
自動化による効率的な作業プロセス
画像処理アルゴリズムの自動化は作業効率を大幅に向上させます。従来の手作業による検査はミスが生じやすく、時間がかかるものでしたが、画像処理アルゴリズムを活用することで、迅速かつ正確な処理が可能になり、人的ミスを大幅に削減します。例えば、画像のリサイズや色調補正は自動化され、作業者はより創造的なタスクに集中できます。さらに、AIを用いた画像認識や分類はデータ整理を効率化し、プロジェクトの進行を加速します。これにより、納期短縮やコスト削減が実現し、業務の効率が向上します。また、統一された作業フローにより、チーム間のコミュニケーションが改善され、一貫性が保たれます。自動化されたプロセスはリアルタイムでのフィードバックを可能にし、迅速にクライアントのニーズに応えることができます。このように、画像処理アルゴリズムの自動化は企業の競争力強化に不可欠です。
大量データの迅速な処理能力
画像処理アルゴリズムは、大量の画像データを迅速に処理する能力を持ち、現代のデジタル社会で重要な役割を果たしています。例えば、医療分野では、短時間で画像を解析し、異常を検出することで迅速な診断をサポートします。また、交通監視システムでは、リアルタイムで映像データを解析し、交通渋滞や事故を早期に発見します。このように、画像処理アルゴリズムは多くの産業で効率性と精度を向上させ、新たなビジネスチャンスや社会的課題の解決に貢献しています。
パターン認識による新たなインサイトの発見
パターン認識は、画像処理アルゴリズムを用いてデータから情報を引き出す技術です。この手法は、画像内の規則性や特徴を自動で検出し、医療分野での病変発見や製造業の品質管理に役立っています。微細な変化を機械解析で捉えることで、新たな洞察を得ることができます。ビッグデータ時代には、膨大なデータから有益な情報を抽出し、企業の意思決定を支援します。また、AIや機械学習と組み合わせることで、音声やテキストデータの分析にも応用可能です。パターン認識は、さまざまな分野で価値を提供し、その重要性は増しています。
画像処理アルゴリズムの種類
画像処理アルゴリズムは、シンプルなノイズフィルタから複雑なパターン認識まで、さまざまな方法で画像データを解析します。ここでは代表的な画像処理アルゴリズムについて解説します。
基本的な画像処理アルゴリズム5種類
基本的な画像処理アルゴリズムは、画像の明るさ、コントラスト、形状などの特徴を操作することで、画像の品質を向上させます。また、高度な画像処理アルゴリズムを適切に行うための前処理として行われます。
二値化処理
二値化処理は、画像を白黒の2値画像に変換する手法です。ある閾値を基準に、画像の各ピクセルの明るさを比較し、閾値以上なら白、閾値以下なら黒として分類します。
（二値化の詳細についてはこちらの記事を参照）
エッジ検出
エッジ検出は、画像内の物体の境界や輪郭を検出する手法です。画像の勾配や微分を利用して、明るさの急激な変化を検出し、それを物体の境界とみなします。
ヒストグラム平均化
ヒストグラム平均化は、画像のコントラストを調整する手法です。画像のヒストグラムを解析し、明るさの範囲を均等に広げることで、画像全体のコントラストを向上させます。
ノイズ除去
ノイズ除去は、画像から不要なノイズを取り除く手法です。フィルタリングや平滑化などの手法を用いて、画像内の不要な情報を抑制し、クリアな画像を生成します。
膨張・収縮画像処理
膨張・収縮画像処理は、画像内の物体の形状を変化させる手法です。膨張は物体を拡張し、収縮は物体を縮小します。これらの操作により、物体の形状やサイズを調整することができます。
高度な画像処理アルゴリズム5種類
高度な画像処理アルゴリズムは、機械学習などの技術を利用して、より複雑な画像処理を実行します。画像の分類、検出、セグメンテーションなどのタスクに使用されています。
サポートベクターマシン（SVM）
サポートベクターマシンは教師あり学習のクラス分類と、回帰のできる機械学習アルゴリズムです。画像処理においては分類を行うアルゴリズムとして広く利用されています。少ない教師データで高い汎化性能を持てることが特徴で、計算も早く過学習も起こしづらいので使い勝手が良く様々な分野で活用されています。ただし、データが偏ると、計算量が膨大になり、学習が非効率なため、データのサンプル数が多い場合は処理が難しくなるデメリットがあります。
例えば、手書きの数字の認識などに利用されています。
オートエンコーダ
オートエンコーダとは、ニューラルネットワークを利用した教師なし機械学習アルゴリズムの一つです。もとは次元削減や特徴抽出といった小さい次元に落とし込む作業を効率的に行うために開発されましたが、近年はデータ生成や異常検知などの用途でも用いられています。
オートエンコーダのネットワークは、入力したデータの次元数を下げ、再び戻して出力するという構造を持っています。入力と出力が一致するように学習することでネットワークの前半部分は次元削減と特徴抽出の機能を有し、後半部分は低次元の情報を基とするデータ生成機能を獲得します。前半部分をエンコーダ、後半部分をデコーダと呼び、それぞれ独立して利用することができます。
エンコーダは分類やノイズ除去などの用途で用いられ、デコーダは画像生成などの用途で用いられます。
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、画像処理において重要なニューラルネットワークの一つです。CNNは複数の層を持ち、畳み込み層、プーリング層、全結合層などから構成されています。畳み込み層では、局所的な特徴量の抽出をし、プーリング層では特徴量を維持したまま画像データを小さくまとめる処理を行います、全結合層では、畳み込み層やプーリング層で抽出した特徴量から、全情報を取りまとめることで画像の認識ができるようになります。
CNNが主に価値を発揮するのは認識のタスクです。顔認識や物体検出などの分野で高い精度を実現しています。また、現代の画像処理システムの中心を担っており、多くの画像処理アルゴリズムと組み合わせて使用されています。
GAN
GAN（敵対的生成ネットワーク）は、主に画像生成に利用されています。
GANの仕組みは、GeneratorとDiscriminatorの2つの要素で構成されています。Generatorは入力データの偽物を作り出し、Discriminatorはその偽物を見破るウソ発見器の役割を担います。この流れを繰り返すことで、生成データを訓練データに近づけることができます。最終的に、Generatorが生成する偽物が、本物である訓練データと区別できないような画像になっていればGANの学習は成功となります。
活用例としては、画像の高画質化、テキストからの画像生成、画像のスタイルを変換があります。
YOLO
YOLO（You Only Look Once）は物体検出のタスクに適しており、特にリアルタイム物体検出において高速かつ正確な性能を発揮します。
YOLOという言葉は「You Only Look Once」という英文の頭文字です。日本語だと「一度見るだけで良い」という意味で、一目見ただけで物体検出ができることを指しています。
従来の物体検出システムと異なり、YOLOは画像全体を一度に処理し、物体の位置とカテゴリを即座に予測します。この手法により、非常に高速な検出が可能となり、自動運転などのリアルタイム処理が要求されるアプリケーションに採用されています。
適切なアルゴリズムの選択基準
適切な画像処理アルゴリズムを選択する際には、利用目的、画像データの特性、そしてリソースの制約の観点から検討することが重要です。
利用目的
適切な画像処理アルゴリズムを選択するためには、まず利用目的を明確にすることが重要です。画像の分類、検出、セグメンテーションなど、目的に応じて最適な画像処理アルゴリズムが異なります。顔認識のような精細なタスクでは、ニューラルネットワークベースのアルゴリズムが適していますが、サイズを見分けるだけの簡単な分類では、より軽量なサポートベクターマシンなどの画像処理アルゴリズムが有効になります。
例えば、医療画像解析では、腫瘍の切除範囲を知るためのセグメンテーションには精度の高い画像処理アルゴリズムが必要ですが、自動運転車の物体検出では、リアルタイム性が求められるため、YOLO等の高速なアルゴリズムが適切です。
画像データの特性
画像データの特性も、適切な画像処理アルゴリズムを選択する際の重要な要素です。画像の品質やカラーの有無、画像の種類（自然画像、医療画像、顔画像など）によって、最適なアルゴリズムが異なります。
高解像度の画像や多色の画像を扱う場合には、処理により多くの計算リソースが必要となります。また、低品質の画像データを扱う場合はオートエンコーダ等でノイズの除去や欠損部分の補完生成後に分類等のタスクを行うなどの前処理工程を設計する必要があります。
リソースの制約
適切な画像処理アルゴリズムを選択する際には、利用可能なリソースの制約も考慮する必要があります。処理に必要な計算リソースやメモリ、ネットワーク帯域などが限られている場合には、それに応じた軽量な画像処理アルゴリズムを選択することも重要です。
モバイルデバイスや組み込みシステムなどのリソースが制限されている環境では、適用することが難しいアルゴリズムがあります。そのため、計算リソースやメモリ使用量の少ない画像処理アルゴリズムを選択することで、リソースの制約に対処することができます。
最後に
この記事では様々な画像処理アルゴリズムについて解説しました。目的に合わせたアルゴリズムの最適な運用には、事前の計画と準備が大切になります。
Phoxterでは、画像処理アルゴリズムを活用した外観検査の自動化システムを提供しており、下図のとおり様々なAI検査機能とルールベース画像処理機能を自由に組み合わせて、課題に適した検査設定を構築できます。
AI検査機能では、製品の外観検査の課題に適した『AI外観検査』機能に加えて、文字認識や対象の検出に利用可能など豊富な機能を提供しています。
ルールベース画像処理機能では、位置決め・計測検査・キズ検査・色検査などに利用できる機能に加えて、極座標変換や台形補正など細かな検査要求にも対応可能な機能を提供しています。
（ルールベースとAIの詳細はこちらの記事を参照）
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