デプスマップとは、画像や映像の各画素における「カメラからの距離（奥行き）」の情報を数値化し、2次元の画像として表現したデータです。一般的には手前にあるものほど明るく、奥にあるものほど暗いグレースケール画像として可視化されます。3Dモデリングや自動運転、スマートフォンのポートレートモードなどの画像処理、AIによる立体認識に不可欠な技術です。
デプスマップとは
デプスマップは、カメラやセンサーから写っている対象物までの「奥行き（距離）情報」を各ピクセル（画素）ごとに記録し、2次元の平面画像として表現したものです。
詳しく解説
デプスマップは、通常のRGBカラー画像に「深さ（Depth）」の次元を追加するためのデータです。主にグレースケール（白黒の階調）で表現され、カメラに近い物体を白（高輝度）、遠い物体を黒（低輝度）としてマッピングします。この情報を得るために、LiDARやステレオカメラ、Time-of-Flight（ToF）センサーなどの物理的なハードウェアが使われるほか、近年ではディープラーニングを用いた単眼デプス推定（Monocular Depth Estimation）AIにより、通常の単一カメラ画像から高精度なデプスマップを予測・生成する技術も発展しています。
具体例・使われ方
具体的な利用例として、スマートフォンの「ポートレートモード」での背景ぼかし処理が挙げられます。デプスマップを利用して人物と背景の距離を判別し、背景部分だけにぼかしを適用します。また、自動運転システムでは、周囲の障害物や歩行者との距離を把握するために使用されます。その他、3Dスキャンによる立体モデリング、AR（拡張現実）における仮想オブジェクトの自然な配置、ロボット掃除機の障害物回避などにも幅広く応用されています。
似た用語との違い
混同されやすい概念として「視差マップ（Disparity Map）」があります。視差マップは、左右の2つのカメラ（ステレオカメラ）から見えた位置のズレ（視差）をピクセル単位で表したものです。視差は距離の逆数に比例するため、視差マップを数学的に変換することでデプスマップが得られます。また、「3D点群（Point Cloud）」は3次元空間上の座標（X, Y, Z）の集合であり、2次元画像として表現されるデプスマップとはデータ構造が異なります。
注意点
デプスマップの限界として、透明なガラス、鏡、光沢のある素材、均一で特徴のない白い壁などでは、光の反射やセンサーの特性により距離を正確に測定できない場合があります。また、単眼デプス推定などのAIによる予測では、影や模様を奥行きと誤認するエラーが発生することがあります。リアルタイム処理を行う場合、解像度を高めると計算負荷が増大するため、処理速度と精度のトレードオフを考慮する必要があります。