デジタルイメージング

デジタルイメージングまたはデジタル画像取得とは、物理的なシーンや物体の内部構造など、物体の視覚特性のデジタル表現を作成することです。 ^{[1]この用語は、多くの場合、そのような画像の}処理、圧縮、保存、印刷、表示を意味するか、または含むものと見なされます。フィルム写真などのアナログ画像と比較したデジタル画像の主な利点は、画質を損なうことなく、元の被写体のコピーをデジタル的に無制限に複製できることです。

デジタル画像は、物体を通過したり反射したりする際に変化する減衰によって画像を構成する情報を伝達する電磁放射線やその他の波の種類によって分類できます。すべてのクラスのデジタル画像では、情報が画像センサーによってデジタル信号に変換され、コンピューターで処理されて可視光画像として出力されます。たとえば、可視光を媒体とすることで、さまざまな種類のデジタルカメラ(デジタルビデオカメラを含む) を使用したデジタル写真撮影 (デジタルビデオ撮影を含む)が可能になります。X線を使用すると、デジタル X 線画像 (デジタルラジオグラフィー、透視法、およびCT ) が可能になり、ガンマ線を使用すると、デジタルガンマ線画像 (デジタルシンチグラフィー、SPECT、およびPET ) が可能になります。音を使用すると、超音波検査 (医療用超音波検査など ) やソナーが可能になり、電波を使用すると、レーダーが可能になります。デジタル画像は、ソフトウェアによる画像分析や画像編集(画像操作を含む) に適しています。

デジタル画像が発明される以前、世界初の写真である「ル・グラの窓からの眺め」は、1826年にフランス人のジョゼフ・ニセフォール・ニエプスによって撮影された。ジョゼフは28歳のとき、弟のクロードと光で画像を再現する可能性について話し合っていた。彼が新しい発明に着目したのは1816年のことだった。実際、彼はボートのエンジンを作ることに興味があった。ジョゼフと弟は長い間そのことに取り組み、クロードは彼の発明を成功裏に宣伝し、彼をイギリスに移住させて昇進させた。ジョゼフは写真に集中することができ、ついに1826年に、窓からの景色を撮影した最初の写真を撮影することができた。これには8時間以上の露光が必要だった。^[2]

最初のデジタル画像は、1920年にバートレーンケーブル画像伝送システムによって作成されました。この方法は、イギリスの発明家ハリー・G・バーソロミューとメイナード・D・マクファーレンによって開発されました。このプロセスは、「亜鉛板上の一連のネガをさまざまな時間露光し、さまざまな濃度を生成する」というものでした。^[3]バートレーンケーブル画像伝送システムは、送信側と受信側の両方でパンチデータカードまたはテープを作成し、それを画像として再現しました。^[4]

1957年、ラッセル・A・キルシュはドラムスキャナと光電子増倍管を使用して、コンピュータに保存できるデジタルデータを生成する装置を開発しました。^[3]

デジタル画像処理は、 KH-11プログラムなどの科学および軍事ミッションにおいて、主にフィルム カメラの操作上の弱点を回避するために 1960 年代から 1970 年代にかけて開発されました。その後数十年でデジタル技術が安価になり、多くの目的で古いフィルム方式に取って代わりました。

1960年代初頭、海軍航空機の搭載型非破壊検査用の小型軽量ポータブル装置を開発していたオートメーション・インダストリーズ社（当時カリフォルニア州エルセグンド）のフレデリック・G・ワイアート氏^[5]とジェームズ・F・マクナルティ氏（米国の無線技術者）^[6]は、リアルタイムでデジタル画像を生成する最初の装置を共同発明しました。その画像は、透視デジタルレントゲン写真でした。画像を作成するために、方形波信号が透視装置の蛍光スクリーン上で検出されました。

電荷結合素子は、1969年にベル研究所のウィラード・S・ボイルとジョージ・E・スミスによって発明されました。 ^[7] MOS技術を研究しているときに、彼らは電荷が磁気バブルのアナロジーであり、小さなMOSコンデンサに蓄えることができることに気づきました。一連のMOSコンデンサを一列に製造するのはかなり簡単だったので、彼らは適切な電圧をそれらに接続し、電荷を1つから次のコンデンサに段階的に移すことができました。^{[8] CCDは半導体回路であり、後に}テレビ放送用の最初のデジタルビデオカメラに使用されました。^[9]

初期のCCDセンサーはシャッターラグに悩まされていました。これはピンフォトダイオード（PPD）の発明によってほぼ解決されました。 ^[10]これは1980年にNECの寺西信和、白木宏光、石原康夫によって発明されました。 ^{[10] [11]}これは、ラグが少なく、ノイズが少なく、量子効率が高く、暗電流が低い光検出器構造でした。^[10] 1987年には、PPDがほとんどのCCDデバイスに組み込まれ始め、民生用電子ビデオカメラ、次にデジタルスチルカメラに欠かせないものになりました。それ以来、PPDはほぼすべてのCCDセンサー、次にCMOSセンサーに使用されています。^[10]

NMOSアクティブピクセルセンサー（ APS ）は、1980年代半ばに日本のオリンパス社によって発明されました。これは、MOS半導体デバイス製造の進歩によって可能になり、MOSFETのスケーリングはより小さなミクロン、さらにサブミクロンレベルに達しました。^{[12] [13]} NMOS APSは、1985年にオリンパスの中村勉のチームによって製造されました。 ^[14] CMOSアクティブピクセルセンサー（CMOSセンサー）は、その後、1993年にNASAジェット推進研究所のエリック・フォッサムのチームによって開発されました。[ ^10] 2007年までに、CMOSセンサーの売上はCCDセンサーを上回りました。^[15]

デジタル画像圧縮技術における重要な進歩は、離散コサイン変換（DCT）でした。^[16] DCT圧縮は、 1992年にJoint Photographic Experts Groupによって導入されたJPEGで使用されています。 ^[17] JPEGは画像をはるかに小さなファイルサイズに圧縮し、インターネットで最も広く使用されている画像ファイル形式になりました。^[18]

これらの異なるスキャンのアイデアは、デジタルカメラの最初の設計の基礎となりました。初期のカメラは画像を撮影するのに長い時間がかかり、消費者の用途には適していませんでした。^{[3]デジタルカメラが本格的に普及したのは、CCD（}電荷結合素子）の採用によってでした。CCDは望遠鏡で使用される画像システムの一部となり、1980年代には最初の白黒デジタルカメラが登場しました。^[3]最終的にCCDに色が追加され、今日のカメラの一般的な機能となっています。

デジタル画像処理の分野では大きな進歩が遂げられています。ネガや露出は多くの人にとって馴染みのない概念ですが、1920年に初めてデジタル画像が登場したことで、最終的にはより安価な機器、ますます強力かつシンプルなソフトウェア、そしてインターネットの成長につながりました。^[19]

デジタル画像処理に関連する物理的な機器やハードウェアの絶え間ない進歩と生産は、この分野を取り巻く環境に影響を与えています。カメラやウェブカメラからプリンターやスキャナーまで、ハードウェアはより洗練され、より薄く、より高速で、より安価になっています。機器のコストが下がるにつれて、新しい愛好家の市場が広がり、より多くの消費者が独自の画像を作成するスリルを体験できるようになります。

日常的に使用する個人のラップトップ、家庭のデスクトップ、会社のコンピュータは、写真ソフトウェアを扱うことができます。コンピュータはより強力なマシンとなり、あらゆる種類のプログラム、特にデジタル イメージング ソフトウェアを実行する能力が高まっています。また、そのソフトウェアは急速にスマートかつシンプルになっています。今日のプログラムの機能は、精密な編集や 3D 画像のレンダリングのレベルに達していますが、ユーザー インターフェイスは、初心者だけでなく上級ユーザーにも使いやすいように設計されています。

インターネットでは、デジタル写真やグラフィックを編集、表示、共有できます。Web をざっとブラウズするだけで、新進気鋭のアーティストによるグラフィック アート、世界中のニュース写真、新製品や新サービスの企業イメージなど、さまざまなものが簡単に見つかります。インターネットは、デジタル イメージングの成長を促進する触媒として機能していることは明らかです。

オンラインで画像を共有することは、写真や写真家に対する私たちの理解を変えました。Flickr 、Shutterfly、Instagramなどのオンラインサイトは、アマチュア、プロを問わず、何十億もの人々に写真を共有する機会を提供しています。写真は、コミュニケーションと共有の贅沢な媒体から、よりつかの間の瞬間へと変化しました。被写体も変化しました。以前は、主に人物や家族を撮影していました。今では、何でも写真を撮ります。指先でタッチするだけで、その日の出来事を記録し、みんなと共有することができます。^[20]

1826 年にニエプスが初めて光を使って画像を再現する写真技術を開発して以来、写真技術は年々飛躍的に進歩してきました。今では誰もが自分なりの方法で写真家ですが、1800 年代初頭から 1900 年代にかけては、消費者や制作者から永久保存写真の費用が高く評価され、高く評価されていました。雑誌の記事「デジタル カメラが私たちを変えた 5 つの方法」には、次のように書かれています。「プロの写真家への影響は劇的でした。」かつて写真家は、うまくいくとほぼ確信が持てない限り、あえて無駄なショットを撮ることはしませんでした。」デジタル画像（写真）の使用は、長年にわたって私たちが環境とやりとりする方法を変えてきました。世界の一部は、永続的な思い出を視覚的に想像することで違った形で体験され、世界中の友人、家族、愛する人と対面せずにコミュニケーションをとる新しい形になりました。写真を通じて、これまで見たことのない人を簡単に見ることができ、彼らが近くにいなくてもその存在を感じることができます。たとえば、Instagramは、誰もが好きなものを友人や家族と撮影、編集、共有できるソーシャルメディアの一種です。Facebook、スナップショット、Vine、Twitterも、人々が言葉をほとんどまたはまったく使わずに自分を表現し、重要な瞬間をすべて捉えることができる方法です。捉えるのが難しかった永続的な思い出は、今では誰もが携帯電話やラップトップで写真を撮って編集できるため、簡単に捉えることができます。写真は新しいコミュニケーション方法になり、時が経つにつれて急速に増加し、私たちの周りの世界に影響を与えています。^[21]

ベイシー、メインズ、フランシス、メルボルンによる研究では、授業で使われる絵は、学生の実験レポート、実験の展望、興奮、学習の時間効率といった低次の内容に重大な悪影響を及ぼすことがわかった。ドキュメンテーション形式の学習は、これらの分野では学生に大きな影響を及ぼさない。また、デジタル画像を使用すると、学生はより学習意欲が高まり、学習に熱中することが明らかになった。^[22]

教育の分野で。

• デジタルプロジェクター、スクリーン、グラフィックスが教室に導入されるにつれ、教師も生徒も、それらが提供する利便性とコミュニケーションの向上から恩恵を受けていますが、学校では盗難が頻繁に発生しています。^[23]さらに、若い専門家にとって、基本的なデジタルイメージング教育を受けることがますます重要になっています。西ワシントン大学のデザイン制作の専門家であるリードは、「21世紀の主要産業の1つであるエキサイティングでやりがいのあるテクノロジーを学生に理解させるためにデジタルコンセプトを使用する」ことの重要性を強調しました。^[24]

医療画像分野

• 病気の診断と治療を支援することを目的としたデジタル画像診断の分野は急速に成長しています。米国小児科学会による最近の研究では、虫垂炎の可能性がある小児を適切に画像診断することで、虫垂切除の必要回数を減らすことができる可能性があることが示唆されています。さらに進歩した技術には、脳、肺、腱、その他の体の部位の驚くほど詳細かつ正確な画像診断があり、医療従事者が患者により良いサービスを提供するために使用できる画像です。^[25]
• Vidar 氏によると、より多くの国がこの新しい画像撮影方法を採用するにつれて、医療における画像のデジタル化は患者と医療スタッフの両方にとってますます有益であることが判明しています。ペーパーレス化とデジタル化に向かう​​ことによるプラスの影響には、医療費の全体的な削減、およびこれらの画像へのグローバルでリアルタイムのアクセス性の向上が含まれます。(http://www.vidar.com/film/images/stories/PDFs/newsroom/Digital%20Transition%20White%20Paper%20hi-res%20GFIN.pdf)
• 医療の世界を変えつつある、デジタル画像通信と医療（DICOM）と呼ばれるプログラムがあります。DICOMは、前述の内臓の高画質画像を撮影するだけでなく、その画像を処理するのにも役立ちます。患者の快適さと理解のために、画像処理、共有、分析を組み込んだユニバーサルシステムです。このサービスは包括的であり、必需品になりつつあります。^[26]

テクノロジーの分野では、現代の技術の進歩を考慮すると、デジタル画像処理はアナログ画像処理よりも有用になってきています。

• イメージの鮮明化と復元–
  • 画像のシャープ化と復元は、現代のカメラで撮影した画像をより良い画像にしたり、選択した製品を得るために画像を操作したりする処理です。これには、ズーム処理、ぼかし処理、シャープ化処理、グレースケールからカラーへの変換処理、画像復元処理、および画像識別処理が含まれます。
• 顔認識–
  • 顔認識は、デジタル画像内の人物の顔の位置とサイズを決定するコンピュータ技術です。顔の部分を識別し、建物、木、体など、あらゆるものを認識します。
• 遠隔検出–
  • リモート検出とは、物体に直接または密接に接触しない録画またはリアルタイム検出装置を使用して、物体または出来事に関するデータを小規模または大規模に収集することです。実際には、リモート検出は、特定の物体または場所に関するデータを収集するためのさまざまなデバイスを使用した対面収集です。
• パターン検出–
  • パターン検出は、画像処理の研究または調査です。パターン検出では、画像処理を使用して画像内の要素を認識し、その後、機械学習を使用してパターンの変化のフレームワークを学習します。パターン検出は、コンピューター支援分析、書道の検出、画像の識別などに使用されます。
• カラー処理–
  • カラー処理には、カラー画像の処理と、使用されるさまざまなカラー領域が含まれます。これには、カラー画像の送信、保存、およびエンコードの研究も含まれます。

拡張現実のためのデジタルイメージング（DIAR）は、拡張現実（AR）技術のより広い文脈における包括的な分野です。拡張現実環境で使用するためのデジタル画像の作成、操作、解釈が含まれます。DIARは、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、現実世界にデジタル情報をリアルに重ね合わせることで、物理世界と仮想世界のギャップを埋める重要な役割を果たします。^{[27] [28]}

DIARは、エンターテイメント、教育、医療、軍事、小売など、さまざまな分野で採用されています。エンターテイメントでは、DIARは没入型のゲーム体験やインタラクティブな映画の作成に使用されています。教育では、より魅力的な学習環境を提供し、医療では複雑な外科手術を支援します。軍隊では、トレーニング目的や戦場の視覚化にDIARを使用しています。小売では、顧客は購入前に仮想的に服を試着したり、家具を自宅で視覚化したりできます。^[29]

技術の継続的な進歩により、DIARの将来はよりリアルなオーバーレイ、3Dオブジェクトモデリングの改善、モノのインターネット（IoT）とのシームレスな統合を目の当たりにすることが期待されています。DIARシステムに触覚フィードバックを組み込むことで、視覚的なオーバーレイに触覚が加わり、ユーザーエクスペリエンスがさらに向上する可能性があります。さらに、人工知能と機械学習の進歩により、オーバーレイされたデジタル画像のコンテキストの適切性とリアリティがさらに向上すると期待されています。^[30]

今日の技術社会では理論が急速に現実のものとなりつつありますが、デジタル画像処理の可能性は無限大です。現在も開発が進められている主要な用途の 1 つは、子供の安全と保護です。デジタル画像処理をどのように活用すれば、子供たちをよりよく保護できるでしょうか。コダックのプログラム、キッズ ID デジタル ソフトウェア (KIDS) がその疑問に答えてくれるかもしれません。その始まりには、学生の身分証明写真の収集に使用するデジタル画像処理キットが含まれています。これは、医療上の緊急事態や犯罪の際に役立ちます。このようなアプリケーションのより強力で高度なバージョンは現在も開発中であり、機能のテストと追加が継続的に行われています。^[31]

しかし、このようなデータベースにメリットを感じているのは、親や学校だけではありません。警察署、州犯罪研究所、さらには連邦機関などの犯罪捜査機関も、指紋や証拠の分析、逮捕、安全なコミュニティの維持においてデジタル画像の重要性を認識しています。デジタル画像の分野が進化するにつれて、公衆を保護する能力も向上します。^[32]

デジタル画像処理は、特に携帯電話で撮影した画像のソーシャル メディアの側面について言及する場合、ソーシャル プレゼンス理論と密接に関連している可能性があります。ソーシャル プレゼンス理論にはさまざまな定義がありますが、明確に定義される 2 つの定義は、「人間がリアルであると認識される度合い」(Gunawardena、1995) と「社会的、感情的にリアルな人間として自分自身を投影する能力」(Garrison、2000) です。デジタル画像処理により、仮想世界に存在感を与えるために、画像を通じて社会生活を表現できます。これらの画像の存在は、他者にとって自分自身の延長として機能し、彼らが何をしているのか、誰と一緒にいるのかをデジタルで表現します。携帯電話のカメラという意味でのデジタル画像処理は、ソーシャル メディアで友人と一緒にいるというこの効果を促進するのに役立ちます。アレクサンダー（2012）は、「存在と表現は、画像に対する私たちの反映に深く刻み込まれています...これはもちろん、変化した存在です...誰も画像と表現の現実を混同しません。しかし、私たちはその表現に引き込まれ、その「表現」だけが不在者の活気を信憑性のある方法で示すことができます。」と述べています。したがって、デジタルイメージングは​​、私たちの社会的存在を反映するような方法で私たち自身を表現することを可能にします。^[33]

写真は、特定の瞬間を視覚的に捉えるために使用される媒体です。写真を通じて、私たちの文化は、ほとんどまたはまったく歪みのない情報 (外観など) を送信する機会を得てきました。メディア リッチネス理論は、メディアが情報を損失や歪みなく伝達する能力を説明するフレームワークを提供します。この理論は、コミュニケーション テクノロジーにおける人間の行動を理解する機会を提供してきました。Daft と Lengel (1984、1986) が書いた記事には、次のように書かれています。

コミュニケーション メディアは、豊かさの連続体に沿っています。メディアの豊かさは、次の 4 つの側面から構成されます。質問したり答えたりできる即時フィードバックの利用可能性、物理的な存在、声の抑揚、身振り、言葉、数字、グラフィック シンボルなどの複数の手がかりの使用、幅広い概念やアイデアの理解を伝えるために使用できる自然言語の使用、メディアの個人的焦点 (83 ページ)。

メディアが正確な外観、社会的手がかり、その他の特性を伝達できるほど、そのメディアはより豊かになります。写真は、コミュニケーション方法の自然な一部となっています。たとえば、ほとんどの携帯電話には、テキスト メッセージで写真を送信する機能があります。Snapchat や Vine などのアプリは、コミュニケーションにますます人気が高まっています。Instagram や Facebook などのサイトも、情報を再現できるため、ユーザーがより深いレベルの豊かさに到達できるようにしています。Sheer、VC (2011 年 1 月～3 月)。「ティーンエイジャーによる MSN 機能の使用、ディスカッション トピック、およびオンラインの友情の発展: メディアの豊かさとコミュニケーション制御の影響」Communication Quarterly、59(1)。

デジタル写真は、カメラまたは類似の装置によって物理的なシーンから直接作成される場合があります。あるいは、デジタル画像は、画像スキャナまたは類似の装置によって、写真、写真フィルム、印刷された紙などのアナログ媒体の別の画像から取得される場合があります。断層撮影装置、サイドスキャンソナー、電波望遠鏡で取得されたものなど、多くの技術的な画像は、実際には非画像データの複雑な処理によって取得されます。テレビのニュースで見られる気象レーダーマップは一般的な例です。アナログの実世界のデータをデジタル化する作業は、デジタル化と呼ばれ、サンプリング（離散化）と量子化を伴います。デジタルラジオグラフィーの投影イメージングは​​、画像を直接デジタル形式に変換するX線検出器によって行うことができます。あるいは、リン光体プレートラジオグラフィーでは、まず光刺激性リン光体（PSP）プレートで画像が撮影され、次に光刺激発光と呼ばれるメカニズムによってスキャンされます。

最後に、デジタル画像は、幾何学モデルまたは数式から計算することもできます。この場合、画像合成という名前の方が適切であり、レンダリングと呼ばれることがよくあります。

デジタル画像の認証は、医療機関、法執行機関、保険会社などのデジタル画像の提供者や制作者にとっての課題です^{[34] 。}法医学写真の分野では、デジタル画像を分析して改ざんされていないかどうかを判断する方法が登場しています。

以前は、デジタル画像処理は化学および機械的なプロセスに依存していましたが、現在ではこれらすべてのプロセスが電子化されています。デジタル画像処理が実現するには、いくつかのことが必要です。光エネルギーが電気エネルギーに変換されます。何百万もの小さな太陽電池を備えたグリッドを想像してください。それぞれの条件で特定の電荷が生成されます。これらの「太陽電池」の電荷は、ファームウェアに転送され、解釈されるよう通信されます。ファームウェアは、色やその他の光の特性を理解して変換します。次に注目されるのはピクセルです。ピクセルはさまざまな強度でさまざまな色を作り出し、画像を作成します。最後に、ファームウェアは将来の日付と再現のために情報を記録します。

デジタル画像処理にはいくつかの利点がある。まず、このプロセスにより、写真やワード文書に簡単にアクセスできる。Googleは、世界中の書籍をデジタル化するという使命を掲げ、この「革命」の最前線にいる。このようなデジタル化により書籍は検索可能になり、スタンフォード大学やカリフォルニア大学バークレー校などの参加図書館が世界中でアクセスできるようになる。^[35]デジタル画像処理は、医療の世界にもメリットがある。なぜなら、「画像をモデム経由でサードパーティ プロバイダー、紹介歯科医、コンサルタント、保険会社に電子的に送信できる」からである。^[35]このプロセスは「化学処理を必要としないため、環境にも優しい」。^[35]デジタル画像処理は、歴史的、科学的、個人的な人生の出来事を文書化して記録するのにも頻繁に使用される。^[36]

写真に関しても利点がある。デジタル画像処理により、元の画像との物理的な接触の必要性が減る。 [ ^37]さらに、デジタル画像処理により、部分的に損傷した写真の視覚的内容を再構築できる可能性が生まれ、元の画像が改変されたり破壊されたりする可能性がなくなる。^[37]さらに、写真家は「暗室に『縛られる』ことから解放され」、撮影により多くの時間を費やすことができ、より効果的に仕事をこなせるようになる。^[38]デジタル画像処理は「写真家がフィルムを急いでオフィスに運ぶ必要がなくなり、締め切りに間に合わせながらより長く現場に滞在できる」ことを「意味する」。^[39]

デジタル写真のもう一つの利点は、カメラ付き携帯電話にまで拡大したことです。私たちはカメラをどこにでも持ち歩くことができ、写真を即座に他の人に送ることができます。それは人々にとって使いやすく、若い世代の自己認識のプロセスにも役立ちます。^[40]

デジタル画像処理の批評家は、いくつかの否定的な結果を挙げている。「読者に高品質の画像を提供する柔軟性」が高まると、編集者、写真家、ジャーナリストが写真を操作したくなるだろう。^[38]さらに、「スタッフ写真家はもはやフォトジャーナリストではなく、カメラマンになるだろう...編集者は何を『撮影』したいかを決定する力を持つようになる」^{[38] 。}

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• 画像科学技術協会(IS&T)
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• デジタル画像処理の最新技術、速度: 1 時間あたり 12,000 ページ。
• ロチェスター工科大学デジタルイメージングおよびリモートセンシング研究所
• コーネル大学。デジタル画像処理チュートリアル。2004-02-11 にWayback Machineでアーカイブされました。
• デジタルイメージング FAQ/よくある質問。デジタルイメージング FAQ は 2015-09-22 にWayback Machineにアーカイブされています。
• ダートマス、ハニー・ファリド。デジタル画像鑑識
• 画像処理に関する講義、Alan Peters 著。ヴァンダービルト大学。2016 年 1 月 7 日更新。
• http://electronics.howstuffworks.com/cameras-photography/digital/digital-camera.htm