「画像処理をする際、グレースケール変換が必要なケース」としては、どういう処理が挙げられるでしょうか?

投稿者: Anonymous

下記の意味は、「グレースケール」変換後「カラー」へ再変換すれば高速になるのではなく、「カラー」が不要な処理は色情報を削除した方が良い、ということでしょうか?

画像処理では、計算処理を効率よく行うために、カラー画像よりグレースケール画像を多く用います

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「画像処理でグレースケール変換するケース」としては、例えばどんな処理があるでしょうか?

・2値化?
・エッジ検出?


基本的に「グレースケール」変換した内容は「カラー」へ戻さない、という認識で合っているでしょうか?
・結果を「カラー」で受け取りたい処理は、「グレースケール」変換しない方が良い?

解決

下記の意味は、「グレースケール」変換後「カラー」へ再変換すれば高速になるのではなく、「カラー」が不要な処理は色情報を削除した方が良い、ということでしょうか?

主に下記理由によります:

  • 多くの画像処理アルゴリズムは単一チャネル(グレースケール)画像のみを対象とする
  • 人間の視覚特性として色差成分よりも、輝度成分に対して強い感度を持っている
  • 計算量削減・作業メモリ削減のために、扱うデータが3チャネルよりも1チャネルの方が好ましい

なお、単一チャネルのグレイスケール画像のみから、カラー画像(3チャネル画像)を復元することは 原理的に不可能 です。一般にグレイスケール画像という場合、カラー画像から「色差」という情報を削ぎ落とし、主成分である「輝度」情報のみに要約したものを指します。

「画像処理でグレースケール変換するケース」としては、例えばどんな処理があるでしょうか?

色情報を利用する必要が無く、空間情報(オブジェクト形状など)に着目するアルゴリズムでは、グレースケール変換を行います。

基本的に「グレースケール」変換した内容は「カラー」へ戻さない、という認識で合っているでしょうか?
結果を「カラー」で受け取りたい処理は、「グレースケール」変換しない方が良い?

(狭義の解釈をする限り、)”戻さない” ではなく戻すことが 出来ません

あなたの言う「グレースケール変換」が、3チャネルカラー画像から1チャネルの輝度プレーン+2チャネルの色差プレーンへの変換(いわゆるRGB→YUV変換)を意味しているならば、輝度プレーン処理結果に従って色差プレーンにも画像処理を適用/色差プレーンはそのままに、その後RGB色空間に逆変換することは良くあります。

回答者: Anonymous

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