エッジ検出とレベル検出の違いを徹底解説！中学生にも分かる画像処理入門

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はじめに: エッジ検出とレベル検出の基本がわかる入口

この2つの考え方は、画像処理を学ぶときの出発点です。エッジ検出は、画像の中で明るさが急に変わる部分、つまり境界を見つけ出す技術です。こうして物体の輪郭をはっきりさせたり、形の情報を取り出したりします。レベル検出は、画像の明るさを複数の階層に分ける方法で、暗い部分・中間の部分・明るい部分といった区分を作って、それぞれに別の処理を行えるようにします。どちらも“見やすくする”という点では共通ですが、目的が異なります。エッジ検出は形を知る手がかり、レベル検出は光の雰囲気を整える道具と言えるでしょう。
スマートフォンの写真を例にすると、山の境界をくっきりさせたいときはエッジ検出、空の部分の明るさのばらつきを抑えたいときはレベル検出を使います。
名称だけ覚えるよりも、何を目的に選べば良いかを考えることが大切です。
この先では、エッジ検出とレベル検出の基本的な仕組み、代表的なアルゴリズムの考え方、そして使い分けのコツを学んでいきます。

エッジ検出とは何か

エッジ検出は、画像の中で明るさが急に変わる場所を見つける作業です。人の目が物体の境界を見つける原理と似ています。コンピュータでは主に画素の勾配を計算して、変化が大きいところを“エッジ”としてマークします。代表的な方法としてSobelやPrewittといった勾配フィルタがあります。これらのフィルタは、周囲の画素と現在の画素の明るさの差を測り、差が大きい方向をエッジの方向として示します。出力は白地に黒の線のような二値画像になることが多いですが、しきい値を調整することでグラデーション状のエッジも検出できます。エッジ検出の利点は、形の情報を直感的に取り出せる点です。不足点は、ノイズや薄い境界を拾い損ねる場合があること。改善策としてはノイズ除去、複数のフィルタを組み合わせる、しきい値を状況に合わせて変える、などがあります。
現場では、照明が強いときと暗いときでエッジの見え方が変わるため、条件に合わせてパラメータを微調整します。

レベル検出とは何か

レベル検出は、画像の明るさをいくつかの階層（レベル）に分ける作業です。暗い領域、中間の領域、明るい領域といった階層を作って、それぞれに別の処理を適用することで、写真の雰囲気や識別しやすさを向上させます。基本的な方法には閾値処理があります。ある明るさ以上を1、それ以下を0とする二値化から始め、これを組み合わせて複数のレベルを作るのが一般的です。大きな利点は、写真の印象を整えやすく、階調を揃えやすい点です。照明の不均一な写真でも、階調を安定させることで見やすさが向上します。反面、階層を増やしすぎると目的が分かりにくくなることもあり、用途に合わせた階層数の設定が大切です。
また、より高度な方法としては大域的閾値（例: Otsu法）やヒストグラム分割を用い、最適なレベル数を自動で決める技術もあります。

比較と使い分けのポイント

エッジ検出とレベル検出は、同じ目標を持ちながら、使う場面と出力が異なります。ここでは、使い分けの感覚を養うためのポイントを詳しく説明します。
まず目的の違いです。エッジ検出は「形・境界を見つける」ことに主眼があり、物体がどう分離されているかを知る手掛かりを作ります。
一方、レベル検出は「明るさの階調を整理する」ことに力点があり、写真全体のトーンを滑らかにしたり、特定の階調を強調したりします。
次に出力の違いです。エッジ検出はエッジマップと呼ばれる線の集合を返すことが多く、レベル検出は階調の分布を表すマップを返すことが多いです。
適用場面も異なります。物体認識や境界追従、形状抽出にはエッジ検出が向いています。写真の補正・雰囲気作り・後のセグメンテーション準備にはレベル検出が有効です。
最後に注意点と難しさです。エッジ検出はノイズの影響を受けやすく、薄い境界を拾いすぎることと、逆に強いノイズで境界が埋もれることがあります。レベル検出は階層数が多いほど、像の識別が難しくなることがあります。適切なパラメータと目的意識を持つことが、両者を良い結果へと導く鍵です。

able>項目エッジ検出レベル検出狙い形や境界の検出明るさの階層化出力形式エッジマップ（境界の線）階調分布のマップ/階層画像代表的アルゴリズムSobel/Prewitt、Cannyなど閾値処理、Otsu法、ヒストグラム分割使われる場面物体の輪郭抽出、境界検出、形状認識写真補正、階調整正、前処理の統一ble>

実際の使い分けの例と注意点

デジカメで撮った街の写真を例にすると、夜間の街灯が揺らいでいる場面ではレベル検出を使って階調を整えると、暗い部分と明るい部分の差が落ち着いて見えます。逆に、建物の窓や看板の縁をはっきりさせたい場合はエッジ検出を適用します。日中の風景では、空と山の境界を強調するためにエッジ検出を先に使い、次にレベル検出で空の階調を調整してから他の処理に進むと、結果がまとまりやすくなります。さらに、両方を組み合わせた前処理を行うと、次のセグメンテーションや物体検出の精度が上がることがあります。
このような使い分けを実践で身につけるには、いくつかの写真を用意して、エッジを強くする設定と階調を整える設定を交互に試す練習を繰り返すのが一番です。検証の際には、“何を伝えたいか”という目的を都度書き出しておくと、結果の解釈がぶれず、スムーズに学習を進められます。

ピックアップ解説

友だちと写真の話をしていたときのこと。テンションが上がって、スマホの写真にエッジ検出とレベル検出を同時にかけてみたんだ。結果を比べてみると、エッジ検出は建物の輪郭がくっきり出て、像の形がはっきり。いっぽうでレベル検出は空の青みや影の階調がスムーズになって、写真全体の雰囲気がぐっと落ち着いた。二つの効果を組み合わせると、写真が“生きている感”を出すイメージを作れるんだと気づいた。こんな小さな違いが、作品の伝わり方を大きく変えるんだなと実感した瞬間でした。

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