画像処理とは、デジタル画像を分析・修正・情報抽出するための手法や技術の総称です。コンピュータサイエンスや人工知能の分野で、専用アルゴリズムを使い画像の変換、強調、解釈を行います。単なる画像取得とは異なり、画像処理は視覚データから価値を引き出したり業務を自動化することを目的としています。主な処理にはノイズ除去、コントラスト強調、エッジ・物体検出、セグメンテーション、パターン認識などがあります。画像処理はコンピュータビジョン（画像の意味理解）とは異なり、画像自体の技術的な操作や改善に特化します。

活用事例と使用例

画像処理は医療（X線やMRI解析）、産業（品質検査）、セキュリティ（顔認識）、農業（ドローン監視）、モバイルアプリ（自動写真補正）など幅広い分野で利用されています。また、古い写真の修復、Web画像の圧縮、スキャン文書の解析などにも使われます。

主なソフトウェア・ライブラリ・フレームワーク

OpenCVは画像処理やコンピュータビジョン分野で広く使われるオープンソースライブラリです。scikit-image（Python）は多様な画像解析機能を提供します。Pillow（Python）は基本的な画像処理に適しています。MATLABも学術・産業界でよく用いられています。高度な処理にはTensorFlowやPyTorchの関連モジュールでディープラーニングを活用できます。

最新動向・進展・トレンド

最新の進展はディープラーニングの統合にあり、セグメンテーションや画像認識、物体検出で従来手法を凌駕しています。GAN（敵対的生成ネットワーク）は高品質な画像生成や高度な修復を可能にします。自動医療診断、モバイル端末でのリアルタイム強調、エッジコンピューティングによるローカル処理などが現在のトレンドです。ツールの普及やGPU性能向上により、さまざまな領域で画像処理の導入が加速しています。