1.画像処理エンジニアの仕事内容とは

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画像処理エンジニアはデジタル画像技術に関する課題分析・開発・運用を行うエンジニアです。

職種・職域は広く、システムやアプリケーションのほか、ソフトウェアからハードウェアまで開発を行います。

 

画像処理エンジニアという名称から、画像加工や編集を行うエンジニアと誤解される方もいますが、画像の加工や編集といった「表現系」の作業はWebデザイナーやCGクリエイターの仕事であり、画像処理エンジニアが行うことはありません。

画像処理エンジニアの仕事は既存の技術の課題を分析に、新たにシステム等を開発する「技術系」の作業です。

 

工業分野や医用、リモートセンシング（衛星や航空機から撮影を行う技術）、ロボットビジョン、バーチャルスタジオ、交通量計測、画像映像系製品などのソフトウェアやシステム、製品など活躍の場は豊富です。

近年注目を集める自動運転などのAIテクノロジーでは画像処理にAIを活用し、認識精度を高めるのに画像処理エンジニアは貢献しています。

 

画像処理エンジニアの案件は画像処理に関する専門的な知識やプログラミング技術、応用力が求められます。

例えば公益財団法人画像情報教育振興協会「CG-ARTS」の「画像処理エンジニア検定」の出題範囲は以下のように多岐に渡ります。（公式ページより一部抜粋）

 

画像信号処理	デジタル画像の撮影 画像の性質と色空間 画素ごとの濃淡変換 フィルタリング処理 画像の復元と生成 幾何学的変換
パターン認識・計測	2値化 領域処理 パターン検出 特異点検出 パターン認識
メディア処理・符号化	移動物体検出 動画像処理 3次元空間情報の取得と処理

参照：”画像処理エンジニア検定”,CG-ARTS

 

仕事の流れは一般的なエンジニアと同じです。クライアントや企画担当からの要望を受けるかヒアリングを行い、要件を定義し、必要な技術を選定します。

利用できる技術やシステムが存在しない場合、アルゴリズムを1から開発することもあります。

 

開発が進むと、テスト運用を実施し、トライアンドエラーを繰り返し、生じる課題を分析し、プログラムを最適化します。

デバッグの完了後は技術のプロダクトへの実装や商品開発を行います。画像処理に関する専門的な知識やプログラミング技術、応用力が重要です。

 

 

 

2.画像処理エンジニアに必要なスキル

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前述の画像処理エンジニア検定の出題範囲には知的財産権に関する知識も含まれており、画像エンジニアには様々な知識やスキルが求められます。

その中でも特に重要な2つのスキルを紹介します。

 

画像認識アルゴリズムの知識

画像認識とは画像の中に写っているものが一体何なのかをコンピューターや機会などが識別する技術を指します。

画像から色や形などの特徴を読み取り、その特徴をさまざまな学習機に入れて新たな画像を認識できるようにするパターン認識技術の1つです。

 

画像検索やディープラーニングとの併用により、複雑な特徴を捉えることが可能で、さまざま分野で活用が進んでいます。

例えばスマホやカメラにおける写真撮影時の顔認識技術や、スマホのロックを顔認証で解除する機能も画像認識技術を活用したものであり、画像処理エンジニアの活躍の場の1つです。

 

これらの画像認識に利用されるアルゴリズムの知識が画像処理エンジニアには欠かせません。

また現在はCNN（Convolutional Neural Network）と呼ばれるディープラーニングを用いた画像認識モデルが利用されることがあります。

 

これまでは特定物体認識の部分で、人間が主観的にラベル付けを行っていました。

一方でCNNは人間でもわからない特徴量を導き出して学習していくことで大幅に識別率を向上させました。ディープラーニングのアルゴリズムの知識も画像処理エンジニアに役立つでしょう。

 

 

Python・C言語などのプログラミング言語での開発スキル

画像処理エンジニアにはPythonもしくはC言語や、MATLABなどのプログラミング言語での開発スキルが必要です。

 

Pythonは少ないコードで簡潔にプログラムを書くことが可能で、専門的なライブラリが豊富にあるという特徴を持つプログラミング言語です。初心者でも比較的簡単に学習できます。

 

C言語は習得するのが難しいものの、汎用性が高く、実行速度が早いという特徴を持つプログラミング言語です。ハードウェアに密着した処理がしやすいという特徴を持ちます。

 

MATLABはアメリカのMathWorks社が開発している数値解析ソフトウェアと、その中で使うプログラミング言語です。アルゴリズム開発やグラフィカルインターフェイスの機能を有しています。

 

またプログラミング言語と併せて画像認識ライブラリの知識や利用経験も重要です。

以下のライブラリの知識や利用経験があれば、画像処理エンジニアとしての案件獲得に役立つでしょう。

 

 

 

 

3.画像処理エンジニアの求人・需要

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画像処理エンジニアの求人・需要を解説していきます。

 

画像処理エンジニアの求人例

月額	職務内容	必須スキル
100-150万円	・研究/ソリューション開発 ・機械学習の研究/アルゴリズム実装	・学習モデルで画像処理を扱った経験 ・学習モデルを扱うプロジェクト経験
80-100万円	・AI有識者リードのもと、精度検証、学習データ収集・生成、テストなど、開発作業全般を行う	・ソフトウェアエンジニアとしての業務経験（3年以上） ・業務でPythonプログラミングをした経験（半年以上） ・git、AWS、Docker、PyCharm。この内、2つ以上を業務で使用した経験
70-100万円	・ハードウェア組込み、サーバサイド、動画配信、機会学習、画像処理、アプリ開発まで	・Linux構築経験 ・AWS構築経験 ・大規模なクラスタ、制御経験

 

 

画像処理エンジニアの年収

フリーランススタートに2021年現在掲載されている求人を確認すると、画像処理エンジニアの年収は720万円〜となっています。

リクナビ「Tech総研」の調査によれば、例えば30代前半のソフト系エンジニアの平均年収は525万円です。平均年収は高いといえるでしょう。

 

 

需要のある業界

自動車メーカーやカメラメーカー、医療機器メーカーなど需要のある業界は多いです。

 

 

2022年現在、デジタルカメラやスマホなど、映像機器が多いため、画像処理エンジニアの活躍の場は今後も拡大していくことが予想されます。

 

 

 

4.まとめ

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画像処理エンジニアはデジタル画像技術に関する課題分析・開発・運用を行うエンジニアです。

平均よりも高い年収が期待でき、将来性も高いため、興味がある方は画像認識アルゴリズムやPythonやC言語などのプログラミング言語、画像処理ライブラリを学習しましょう。

 

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本記事が皆様にとって少しでもお役に立てますと幸いです。