機械学習における画像処理と表現の応用

画像はどのようにしてコンピュータに保存されますか?

まず、白黒画像がどのようにバイナリ形式でコンピュータに保存されるかを理解しましょう。コンピューターはピクセルを使用して画像の最小単位を表し、各ピクセルは黒または白の 2 色のみを保存できます。コンピューターは黒を 0、白を 1 として表し、白黒画像全体を保存するために各ピクセルのカラー値を一連の 2 進数に配置します。次に、カラー画像がどのように保存されるかを見ていきます。

画像内の各画素は数値で表され、この数値は画素値と呼ばれ、画素の明るさや色の情報を表します。白黒画像では、ピクセル値の範囲は通常 0 から 1 で、0 は黒を表し、1 は白を表します。

したがって、コンピューター内のすべての画像はこの形式で保存されます。数値の行列があり、この行列はチャネルとも呼ばれます。

グレースケール画像表現とは

グレースケール画像は、1 色のみを含むモノクロ画像です。グレースケール画像には色の情報はなく、グレーの階調のみが含まれます。グレースケールは白黒ではなく、さまざまな色合いのグレーです。したがって、それはグレースケールと呼ばれます。

通常のグレースケール イメージには通常、8 ビット/ピクセル データが含まれ、256 のグレー レベルがあります。 12 または 16 ビット/ピクセルの画像は、医療画像処理や天文学で一般的に使用されます。

グレースケール モノクロ イメージのピクセル値の範囲は 0 ～ 255 で、0 は最も暗い色を表し、255 は最も明るい色を表します。

カラー画像はどのようにしてコンピュータに保存されますか?

カラー画像は赤、緑、青の 3 色で構成されており、これら 3 つのカラー チャネルが RGB 順に配置されてスタックを形成します。すべての色はこれら 3 原色を混合することで生成できるため、現代のカラー デジタル画像もこの原理に従っています。

画像の特徴抽出

画像の 3 次元空間の処理は、複雑で冗長になる場合があります。特徴抽出では、画像を 2 次元行列に圧縮することで処理を簡略化できます。これは、グレースケール スケーリングまたは 2 値化によって実現できます。グレースケール スケーリングは、イメージをさまざまなグレースケール強度の組み合わせとして表示できるため、2 値化よりも豊かです。 2 値化では、単純に 0 と 1 で構成される行列が構築されます。

したがって、機械学習でコンピューター ビジョン (CV) タスクを実行する場合、グレースケールまたはバイナリ形式への変換などの圧縮を通じて特徴を抽出できます。

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