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画像処理の身近な応用例とは?画像処理に入門したいあなたはこちらをどうぞ

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画像処理 身近 応用例 画像処理
画像処理 身近 応用例
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画像処理は、私たちの生活の至るところで活用されています。

 

私たちの暮らしに身近な医療分野では、例えば、X線CTと呼ばれる人体の内部を撮影する医療機器があります。

 

他にも、スマホで撮った写真の加工アプリや、自動運転技術なども画像処理の応用例の1つです。

 

さらに、人工知能(特にディープラーニングなどの機械学習)では、

さまざまなデータを画像形式で処理することで、大きな成功を収めています。

つまり、画像処理の扱いを理解していることは、人工知能分野でも役立つわけです。

 

このように、画像処理は私たちの生活やこれからの技術に欠かせないものとなっています。

 

また直近でも画像処理は役立ちます。

例えば、画像処理が理解できていると、画像加工や Photoshopなどソフトの操作が理解しやすくなり、関連求人などで有利になります。

 

また、画像処理のプログラミングができれば、関係する企業への就職、転職なども可能です。

もちろん、画像処理技術を極めて、在宅で受託開発というのも選択肢に入るかと思います。

 

そこで本記事では、画像処理ってなに?という方から、

  • 画像処理を学んでみたい
  • 仕事に役立てたい
  • 転職で有利になりたい

といったあなたのために、画像処理の基本や基礎知識をわかりやすく説明しました。

 

特に、画像処理が身近でどんな応用がされているかについて、応用例についてわかりやすくまとめました。

 

本記事の概要

画像処理の身近な応用例とは?画像処理に入門したいあなたはこちらをどうぞ

 

近年の医療技術は、画像処理とは切っても切れない関係となっています。

 

人工知能による画像診断というニュースを聞かれたことがあるかと思います。

 

画像処理の身近な応用例1:人工知能による画像診断

 

人工知能による画像診断を一言でいうと、レントゲンなどの画像データから、 画像処理を使うことで、病気の有無を見分けやすくしよう、という試みです。

 

例えば、肺がんの方と健康な方の肺のレントゲン写真のデジタル画像を大量に用意します。

これらに画像処理を行い、両グループの特徴を求めます。

 

新しい患者さんのレントゲン写真が来た時に、どちらのグループの特徴に近いか、もしくは、肺がん患者さんと同じ特徴がないか、といったことを、判定してくれる、というものになります。

 

お医者さんは大変忙しく、あらかじめコンピュータに大まかな診断をさせておくことで、

その後の人間によるきちんとした診断を、より効率的に行うための役立つと考えられています。

 

 

 

画像処理の身近な応用例2:コンピュータ断層撮影

画像処理は、他にも医療分野で応用されています。

 

例えば、X線を使い体の内部の断層写真を作成する「X線CT」があります。

 

X線CTでは、基本的にはレントゲン写真と同じ仕組みで体の内部の画像データを生成します。

この画像データは、X線源を回転させながら、いろいろな方向から多数撮影します。

得られた画像のデータをフーリエ変換や逆変換を使って画像処理すると、 断面画像を再構成することができます。

 

他にも、以下のような診断方法でも画像処理が応用されています。

  • MRI(magnetic resonance imaging:核磁気共鳴画像法)
  • PET(positron emission tomography:ポジトロン断層法)
  • 超音波(エコー検査)

このように、画像処理の技術を応用することで、 体内の状態について手術することなく調べることができ、

画像処理は、医療を支える、非常に役立つ技術となっています。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

インターネットやスマホの普及で、お金の支払いなどでスマホの決済システムなどがより身近になっています。

画像認識は、これらの決済の時に重要となる個人認証に役立っています。

画像処理の身近な応用例3:個人認証

スマホでお金を払う、ATMでお金を引き出す、といったときなど、 本人が操作していることを確認する必要があります。

 

個人認証とは、操作している人が誰で、それが契約者など操作が許可された人かどうかを確かめる過程のことをいいます。

 

現在の個人認証では、パスワードを使うことが多いですが、

  • パスワードを忘れた
  • パスワードを盗まれた
  • 適当にパスワードを入れて、当たったら操作されてしまう

といったデメリットがあります。

 

個人が持っている体の特徴を、パスワード代わりに使うという

バイオメトリクス」という認証技術が普及してきています。

 

本人の体の特徴なので、他人が真似できないというメリットがあります。

 

具体的に、バイオメトリクスに使われる体の部分は、

  • 指紋
  • 虹彩
  • 目の網膜の毛細血管のパターン
  • 静脈

といったものがあります。

 

これらはどれも、これらの体の部分の画像を読み取り、画像処理をすることで、画像の特徴を計算します。

画像処理には、ノイズを除去したり、線を細くする細線化、領域分割などの技術が応用されています。

得られた特徴が、もともと本人の体からの画像の特徴と一致するかを照合するわけです。

 

パスワードを覚えておく必要も、他人に知られる危険もないバイオメトリクスには、画像処理が欠かせないわけです。

 

 

 

 

 

 

 

 

画像処理の身近な応用例4:自動運転関連技術

他にも、自動運転関連技術なども画像処理の応用例の1つです。

追突防止機能(プリクラッシュ・セーフティ)

 

例えば、追突事故を防ぐ目的で「プリクラッシュ・セーフティ」という機能があります。

 

これは事故が起こることを防ぐためもので、 前方にいる車や障害物を、レーダーを使って感知することで距離を測定し、

衝突しそうな状態になりそうな場合に自動でスピードを落とすような機能です。

 

レーダーは距離は測れますが、形まで認識することが難しいので、カメラ画像を使い、

画像処理を駆使することで、周りの状況の認識精度が高められていたりします。

 

 

居眠り防止機能(ドライバモニターシステム)

運転中にドライバーが居眠りしてしまうと大変です。

 

これを監視して、警報を出すなど、居眠り防止のシステムが開発されています。

 

それは「ドライバモニタシステム」と呼ばれています。

 

仕組みはシンプルで、ドライバの顔をカメラでとらえておいて、

画像処理で顔の向きを検知しておきます。

 

もし顔が不適切な向きに向いている場合には、警告を表示したりブザーで知らせたりする仕組みになっています。

 

さらには、目の瞬きの回数や時間を画像処理を行うこと分析し、より精緻なモニタリングを行うシステムも開発されています。

 

 

 

というわけで、画像処理の身近な応用例をご紹介しました。

 

 

 

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