画像処理アルゴリズムを開発する環境について考える

最近、ある画像から特定の特徴を持つ領域を抽出するアルゴリズムを探索する依頼を受けております。
いろいろ既存のといいますか、定番・定石の画像処理方法というのはあるのだと思うのですが、今回の対象は非常に画素も輝度も解像度の悪い画像が対象であることから、教科書どおりの手法がうまくいくとは限りません。

特に、人間の目だと「ここからここまでがこの範囲だな」なんてペンで辺縁をなぞるようなことができる画像でも、画素の特徴というより、全体の画像の中からの抽象的な特徴をとらえていることが多く、定番の処理だけで解決するのは難しい問題であったりします。

そういった画像をはじめとしたパターン認識には、ニューラルネットワークやサポートベクターマシーンのような学習型のものから、なんらかの特徴抽出をいろいろおこなって統計的にクラスタリング処理や決定木を構築したり、ファジィロジックを組んでみたりといろいろな試行のパターンがあると思います。

こういった作業を繰り返し試行錯誤している人は世の中に何万人といるでしょうから、そういったものはライブラリ化されていることも多々あります。