深度推定
深度推定とは、2次元のデジタル画像から被写体までの距離情報を計算し、3次元的な奥行きを復元するAI技術です。自動運転、ロボット工学、ARなどの分野で空間把握の基礎として広く活用されています。
画像処理のAI用語一覧（2ページ目）
64件画像処理に関するAI用語を64件掲載しています。意味や使い方、関連用語を一覧から確認できます。 現在は2ページ目です。
塩コショウ雑音
塩コショウ雑音とは、画像内のランダムな位置に極端な白や黒のピクセルが混入する現象です。画像処理や機械学習の前処理において、モデルのロバスト性を高めるためのノイズ除去やデータ拡張の評価対象として広く用いられます。
エイリアシング
エイリアシングとは、デジタル信号や画像を処理・サンプリングする際、元のデータが持つ周波数情報が正しく再現されず、偽のパターンやモアレ、ジャギーとして現れる現象です。AIや画像認識モデルの精度低下を招く原因となります。
デノイズ
デノイズとは、画像や音声などのデータから不要なノイズを除去し、本来のクリーンな情報を復元する技術です。ディープラーニングの進化により、データの文脈を理解した高度なノイズ除去が可能になりました。近年では、画像生成AIの基盤となる拡散モデルにおいて、ランダムなノイズから高品質な画像を生成するプロセスとしても不可欠な技術となっています。
トリマップ
トリマップ（Trimap）とは、画像から前景と背景を分離するイメージマッティングにおいて用いられる、画像を「前景」「背景」「未知領域」の3つの領域に区分けした補助画像のことです。AIや画像処理アルゴリズムが髪の毛などの半透明な境界線を正確に抽出するための重要な手がかりとして機能します。
バイニアレス補間
バイニアレス補間（一般的にはバイリニア補間または双線形補間と呼ばれる）とは、画像処理やディープラーニングにおいて、画像の拡大・縮小や特徴マップのアップサンプリングを行うための補間アルゴリズムです。周囲の4画素のピクセル値から線形補間を二次元に適用して新しい画素値を計算し、滑らかな画像を出力します。
ノイズリダクション
ノイズリダクションとは、データから不要な雑音を除去して信号の品質を向上させる技術です。AIを活用したディープラーニングモデルの導入により、音声認識の精度向上や画像処理における鮮明な復元において従来のフィルター処理を超える高い成果を上げています。
構造光
構造光とは、対象物に向けて特定のパターンを持つ光を照射し、その変形具合から三次元形状を精密に計測する技術です。AIによる画像認識の前段階や、ロボットの視覚システム、顔認証デバイスなどに幅広く応用されています。
ラスタライズ
ラスタライズとは、ベクターデータや3Dモデルの情報を、画素（ピクセル）の集合であるラスタデータへ変換する処理のことです。AIの分野では、NeRFや3D Gaussian Splattingなどの3D生成モデルにおいて、3D空間の情報を2D画像として描画する重要な工程として用いられます。
SfM
SfMとは、複数の異なる視点から撮影された2次元の画像群から、被写体の3次元形状とカメラの位置姿勢を同時に推定するコンピュータビジョン技術です。特別な測距センサーを使わず一般的なカメラ映像から3Dモデルを作成できるため、測量や文化財のデジタルアーカイブなどで広く活用されています。
単眼奥行き推定
単眼奥行き推定とは、1枚の2次元画像から各画素のカメラからの距離や奥行き情報を予測するコンピュータビジョン技術です。従来のステレオカメラやLiDARを使わずに、深層学習を活用して単一のカメラ映像から3次元的な空間構造を復元できるため、自動運転やロボット工学などの分野で注目されています。
UV展開図
UV展開図とは、3Dモデルの表面を2次元の平面として展開した図面のことです。3D生成AIやテクスチャリングにおいて、立体的なオブジェクトの表面に画像や質感を正確に貼り付けるために不可欠な技術であり、効率的なマテリアル適用を支えます。
アルファチャンネル
アルファチャンネルとは、デジタル画像において各画素の透明度や不透明度を保持・管理するための追加データ領域です。通常のRGB色情報に加えることで、画像の切り抜き合成やAIによる背景除去、特定領域の透過処理などを高精度に行うために不可欠な要素となっています。
フレーム補間
「フレーム補間」とは、連続する動画フレームの間に新たな中間フレームを自動生成して挿入し、動画の動きを滑らかにする技術です。近年はディープラーニングの発展により、複雑な動きや物体の重なりを高精度に予測・描画できるようになりました。高フレームレート化による滑らかな映像表現や、スローモーション映像の作成などに広く活用されています。
画像リサイズ
画像リサイズとは、画像の幅や高さなどの画素（ピクセル）数を変更して拡大または縮小する処理です。機械学習や深層学習（ディープラーニング）では、AIモデルに入力する画像サイズを一定に揃える前処理として極めて重要です。適切なサイズ変更により、計算コストの削減や学習の安定化が実現されます。
バイキュービック補間
バイキュービック補間とは、デジタル画像の拡大や縮小を行う際によく使われる数学的なアルゴリズムです。周囲の16画素の情報を利用して滑らかな色を計算するため、画像のボヤケを抑えつつ自然な拡大が可能となります。
ディスプレイスメントマップ
ディスプレイスメントマップは、画像の輝度情報を用いて3Dモデルの表面形状（頂点位置）を実際に変化させ、立体的な凹凸を表現するテクスチャマップ技術です。法線のみを変えるノーマルマップとは異なり、実際に形状を変形させるためリアルな影や輪郭線を表現できます。近年では生成AIによる高度な3Dモデル制作にも活用されています。
超解像
超解像とは、解像度の低い画像や動画を高画質化し、より高精細な画像へと変換する技術です。従来の補間処理とは異なり、ディープラーニングなどの機械学習技術を用いて失われた微細なパターンや質感のデータを予測・復元します。防犯カメラの映像鮮明化、旧作映像のリマスター、医療画像の解析支援など幅広い分野で活用されています。
RGB
RGBは赤、緑、青の3原色を組み合わせて色彩を表現する色空間です。AIやコンピュータビジョン分野における画像処理や深層学習モデルの入力データとして標準的に利用され、視覚情報の解析や生成において基礎となる重要な概念です。
アンチエイリアシング
アンチエイリアシングとは、デジタル画像やコンピュータグラフィックスにおける輪郭のギザギザを目立たなくする技術です。AIの分野では、超解像技術やAI画像生成において、解像度の低い画像やピクセル化を滑らかに補正するために重要な役割を果たします。
背景除去
背景除去とは、画像や動画から被写体だけを残し、周囲の背景を自動で消去または透明化するAI技術です。コンピュータビジョンやディープラーニングの発展により、髪の毛の細かい部分なども高精度に切り抜くことが可能になりました。
最近傍補間
最近傍補間とは、画像処理や機械学習のデータ前処理において、拡大や縮小を行う際に対象ピクセルの最も近い画素の値をそのままコピーして埋める最も単純な補間手法です。計算コストが非常に低い一方、ジャギーと呼ばれる階段状のざらつきが発生しやすい特徴があります。
視差マップ
視差マップとは、ステレオカメラで撮影した左右の画像間における、同じ被写体の位置のずれ（視差）を画素ごとに算出して可視化画像にしたものです。自動運転やロボットの障害物検知、空間認識における距離測定などに広く活用されています。
二値マスク
二値マスクとは、画像処理やコンピュータビジョンにおいて、対象領域を0と1の2つの値で表現するフィルターのことです。AIモデルのセマンティックセグメンテーションなどで特定の領域を抽出・限定するために広く利用されています。