0. このページの概要

このページでは📚用語Wiki中の「コンピュータビジョン(non-deep learning中心)の用語記事」カテゴリーの用語記事の一覧を，階層的構造に沿った章立てにより示します．ディープラーニング以前から行われていた伝統的なコンピュータビジョンの問題・用語の記事群でありであり，「Non-Deep Learning な，以前の時代からある手法・古典的な問題設定」の一覧であります．

「ディープラーニング登場以後のコンピュータビジョン」に関する用語(手法や問題設定)は， 「ディープラーニングの用語記事の一覧 をご覧下さい．

親ページ：📚用語Wiki

管理人は，大学4年で研究室に所属しはじめた2005年頃から，コンピュータビジョン・画像認識に触れているのもあり，過去の non-deep learning の古典的手法にも詳しいです．博士論文も，non-deep learningな手法で解きました(古典的な人物姿勢推定[non-deep leanringな手法]の記事を参照)．

このページにある用語の多くは，古くから学ばれている古典的内容です．よって，以下の デジタル画像処理 [改訂第2版](2020)でも学べます．

関連記事: 【おすすめ書籍の紹介】ディジタル画像処理 [改訂第二版]

[2025年6月14日追記]　このサイト内には，「デジタル画像処理 [改訂第2版] にあるような古典的な詳しい解説(＝用語wiki記事)」はこれ以上積極的には増やさないものの，今後サイト外では，「初心者・分野外だけど仕組みに興味ある方々」「カメラ撮影・ビデオ撮影・写真編集・動画編集など，写して(映して)編集することに興味のある他分野が専門の方々」向けをターゲットに，解説シリーズを提供してしていく事を，現在検討中です (※ただし，あまりやらない可能性もあるので，過度に期待しないでください)．

[2025年7月追記] 今後，「コンピュータビジョン(non-deep 中心)」カテゴリの各記事は，以下に一覧ページもある「OpenCVのモジュール/クラス・関数の解説記事 (以下に記事一覧ページ)」とも，連携していきます：

OpenCV [トップページ・記事一覧]

1. 基本用語

1.1 データ構造

(※ 「リンクはまだ無いが，タイトル案だけ列挙してある用語」は，今後書きたい用語記事の候補です)

• デジタル画像表現 (image representation)
  • グレー画像
  • カラー画像 (RGB画像)
  • 2値画像 (binary image)
  • 画素ごとの意味分割：
    • 2クラスむけ：
      • マスク画像 [インスタンスセグメンテーション向け]
    • 複数クラス：
      • セマンティック画像 (semantic map) [セマンティックセグメンテーションむけ]
  • HDR(High-Dyanamic Range)画像
  • 距離画像
  • ヒートマップ画像
• 3Dデータ表現 (3D data representation)
  • 点群 (point cloud)
  • メッシュ(Mesh)
• 近似最近傍探索むけのデータ構造
  • KD-tree
  • OCtree (八分木)

1.2 画像座標系と同次座標系

• 画像座標系(Image Coordinate)
• 同次座標系(Homogeneous Coordinates)

1.3 カメラとレンズ

• カメラ・センサーの構成と種類

• カメラ幾何
  • ピンホールカメラ
  • カメラモデル(Camera Model)と透視投影(Perspective Projection)
  • レンズ
• カメラキャリブレーション

1.5 画像の性質

• カラー画像
  • カラーモデルと色空間
  • 色ヒストグラム
• グレー画像

2. 画像処理

• 画像処理 (Image Processing)

2.1 フィルタリング

• 画像フィルタリング (Image Filtering)
  • 畳み込み(convolution): 画像フィルタリングの基本演算
    • 空間フィルタリング (Spatial Filtering)
    • 周波数フィルタリング (Spectral Filtering)
    • バイラテラルフィルタ

2.2 画像変換 (Image Transformation)

画像のアフィン変換 (Affine Transformation)

• 画像のアフィン変換 (Affine Transformation)
  • 画像の回転 (rotation)
  • 画像の平行移動(translation)
  • 画像のスケーリング(scaling)
  • 画像のシアー(shear)

画像のクロップ (Image Cropping) = 部分画像の切り出し [画像変換]

• 画像のクロップ (Image Cropping)

画像のフリップ (Image Flipping)：左右反転 と 上下反転 [画像変換]

• 画像のフリップ(Image Flipping)
• 画像の線形補間
  • バイ・リニア補間 (双線形補間)
  • バイ・キュービック補間
• 画像の再標本化
• 画像の合成 (image mixing) (2枚の写真を1枚に合成)

2.3 パターン探索(テンプレートマッチング)

2.3.1 単一スケールでの探索

• テンプレートマッチング (Template Matching)
  • SSD(Sum of Squared Difference)
  • SAD(Sum of Absolute Difference)
• サブピクセル推定

2.3.2 マルチスケールでの高速探索

• 画像ピラミッド(Image Pyramid)
• 粗密(Coase-to-Fine)探索法

2.4 画像特徴

• 画像の特徴検出（Feature extraction）と境界抽出
  • Harrisコーナー検出器(Harris Corner Detector)
  • Cannyエッジ検出器
  • ハフ変換 (Hough Transform)による直線・円の検出
  • 関心点(Interest Point)の検出
    • SIFTとSURF による関心点検出
    • FAST：高速な関心点検出
• 画像の特徴記述子
  • HOG (Histograms of Oriented Gradients) 特徴による人物検出．
  • 局所二値パターン(Local Binary Pattern)
  • 手造り特徴(Hand-crafted feature)

2.5 画像間での位置合わせ

• 特徴点によるマッチング (Feature Matching)
  • 画像のレジストレーション(Image Registration)
• オプティカルフロー (Optical Flow)