質問: **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 > > > link --- **「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?
回答: 一応自分も専門家ではないので間違っている部分があるかもしれませんので、すべて鵜呑みにはしないでください。 色についてはもう一つの質問をお読みください。また表現法間の変換は(基本同じ色の範囲を扱っていれば)可逆なので、グレースケール(+色度)からRGB全色戻すことは可能です。 引用は多分エッジ検出とか関連なので色は捨てるという意味だと思いますが、現実的に何度も調整する場合1度グレーにして、何度か処理してカラーに戻したほうが早い場合は十分あると思います。 人間は明るさに敏感なので、人が気になる部分(エッジなど)を見つける場合はグレースケールで処理するのが多いと思います、色情報にあまり特長見えませんし...(参照:YUV画像の各値をそれぞれ示したもの)。ただ必要というわけではなく、うまくRGBすべて使うアルゴリズムはあるでしょうが、処理速度に結果が見合うかと言われるとグレースケールで良いことが大半だと思います。またRGBのうち1つを使うのでは画像によっては全く特徴が現れないので(例えばほぼ青い画像にR要素のみを使う)どんな画像にも同じ様な結果を求めるのであれば、RGBすべてを使うのでなければグレースケールへの変換は必須と言えます。 質問であげられた例のほかに以下(分類があいまいですが)でもグレースケールのみを使うことは考えられると思います(またそこから得た情報を色度にも反映)。 1. ノイズ検出・除去 1. アンチエイリアス 2. ブロック検出:除去 3. 半透明ロゴの除去 2. 周期性検出(フーリエ変換) 3. モーション検出・補間(主に動画) 4. シーン変化検出(動画)