スケール変換・とは?初心者向けの基本と使い方ガイド共起語・同意語・対義語も併せて解説!

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スケール変換・とは?初心者向けの基本と使い方ガイド共起語・同意語・対義語も併せて解説!
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高岡智則

年齢:33歳 性別:男性 職業:Webディレクター(兼ライティング・SNS運用担当) 居住地:東京都杉並区・永福町の1LDKマンション 出身地:神奈川県川崎市 身長:176cm 体系:細身〜普通(最近ちょっとお腹が気になる) 血液型:A型 誕生日:1992年11月20日 最終学歴:明治大学・情報コミュニケーション学部卒 通勤:京王井の頭線で渋谷まで(通勤20分) 家族構成:一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹 恋愛事情:独身。彼女は2年いない(本人は「忙しいだけ」と言い張る)


スケール変換とは

スケール変換とは、図形やデータの大きさを変える処理のことです。形の大きさだけを変え、形自体は保つのが特徴です。平面だけでなく空間の変換にも使われ、コンピュータの画像編集や地図の縮尺変更、グラフィックデザインなど幅広い場面で活躍します。

基本の考え方

2次元の図形を例にすると、どの点も同じ割合で外側に引き伸ばされます。原点を中心に変換すると、全ての点の座標が 掛け算 によって新しい座標に移ります。例えば点 (x,y) をスケール因子 k で拡大する場合は、新しい点は (k×x, k×y) となります。

中心をどこにするか

中心を原点以外の点にすることもできます。その場合はまず中心点を原点に近づけた状態で計算を行い、最後に中心を戻します。

式と手順

原点を中心とする場合はとてもシンプルです。

新しい座標は次の通りです。

x' = k × x

y' = k × y

任意の中心 C(xc, yc) を用いる場合の手順は次のとおりです。

1) 座標を中心点 C に平行移動して原点に近づける

2) 得られた座標に対して x' = k × x, y' = k × y を適用する

3) 原点から中心へ再度平行移動して元の座標系に戻す

具体的な例

以下の表は原点を中心に k=2 で拡大したときと、中心を別の点にしたときの変換を示したものです。

ケースxy変換後
原点中心34(6,8)
中心を(1,1)に設定34(5,7)
中心を(2,0)に設定、k=0.534(2.5,2)
原点中心、k=-134(-3,-4)

応用のコツと注意点

スケール変換は「大きさを変える操作」であり、中心点と係数の符号によって結果が大きく変わることを覚えておくと良いです。データ処理では画像のサイズ変更や地図の縮尺調整、ゲームのグラフィック作成など多くの場面で使われます。練習としては、任意の中心を決めて k の値を変え、それぞれで点がどう動くかを手で計算してみると感覚がつかめます。3D の場合は z 座標も同様に変換します。つまり x' = kx, y' = ky, z' = kz となります。


スケール変換の同意語

スケール変換
座標を一定倍率で拡大・縮小する幾何学的変換。原点を基準にして各座標を倍率で乗算することで、図形の大きさを変えます。
拡縮変換
スケール変換と同義の呼び方。「拡大・縮小」を意味する幾何学的変換です。
拡大縮小変換
物体や図形のサイズを一定の割合で大きくしたり小さくしたりする幾何変換。
スケーリング
英語の scaling に相当する用語。画像処理・機械学習・データ処理などで、サイズ変更や解像度変更を表します。
倍率変換
対象の長さや大きさを、基準に対して一定の倍率で変える変換。
縮尺変換
地図・図面などの縮尺を別の縮尺へ変換する操作。

スケール変換の対義語・反対語

逆スケール
スケール変換を反対方向に適用して元の大きさに戻す操作。拡大を縮小へ、縮小を拡大へ戻すイメージ。
スケールなし(1倍スケール)
サイズを一切変えない変換。スケール因子が1の状態。
等尺変換(等長変換)
長さを保ったまま位置や向きを変える変換のこと。スケールを変えない性質をもち、平行移動・回転・反射を組み合わせることが多い。
平行移動
図形を空間内で一定方向へずらす変換。大きさは変わらない。
回転変換
図形を指定した中心を軸に回転させる変換。距離はそのまま、サイズは変わらない。
鏡映変換(反射)
図形を鏡のように対称的に反転させる変換。大きさは保たれる。

スケール変換の共起語

アフィン変換
平行移動・回転・拡大縮小・せん断を組み合わせて座標を変換する幾何変換の一種。
線形変換
ベクトル空間の線形性を保つ変換。拡大縮小や回転、せん断を含むことがある。
幾何変換
図形の形や位置・向きを変える一連の変換の総称。スケール変換を含むことがある。
アフィン矩陣
アフィン変換を表す行列。拡大縮小・回転・せん断を一つの式で表現できる。
変換行列
座標変換を表現する行列。スケール変換を含むあらゆる幾何変換で用いられる。
行列変換
行列を用いて座標を別の表現へ写す操作の総称。
座標変換
ある座標系の点を別の座標系に対応づける変換。
座標系
参照する座標の系。変換対象の基準となる枠組み。
回転変換
図形を回転させる変換。
平行移動
図形を平行にずらす変換。
せん断変換
図形を傾けて形を崩さずに斜方に変形させる変換。
拡大縮小
サイズを大きくしたり小さくする操作。
等方スケーリング
全方向に等しい倍率で拡大縮小する変換。
非等方スケーリング
方向ごとに異なる倍率で拡大縮小する変換。
尺度変換
尺度(サイズ)の変換。スケール変換とほぼ同義で使われる。
スケール変換
スケールを変更する変換の総称。
スケール空間
多重解像度でスケールを連続的に変化させる空間概念(特に画像処理で用いられる)。
尺度空間
スケール空間の別称として用いられることがある。
スケールファクター
拡大縮小の倍率(例えば2倍、0.5倍など)。
尺度不変性
スケールが変化しても特徴が同じ性質を持つこと。
スケール不変性
尺度不変性と同義で使われる表現。
対数スケール
対数の尺度で値を表現・処理するスケーリング。
リサイズ
画像やデータのサイズを変更する操作。
リサンプリン
新しい解像度に合わせてデータを再取得する処理。
補間
サイズ変更時に新しい点の値を推定する方法(最近傍・バイリニア・バイキュービックなど)。
アップサンプリン
解像度を上げるリサンプリング。
ダウンサンプリング
解像度を下げるリサンプリング。
ウェーブレット変換
異なるスケールで信号を分析する変換。スケールの概念と深く連携する。
正規化
データの範囲を一定化する処理。スケーリングの前後で用いられることが多い。
標準化
データを平均0・分散1になるように調整する処理。
画像処理
画像データを扱う処理全般の分野。スケール変換は基本的な操作の一つ。
画像リサイズ
画像のサイズを変更する具体的な作業。
拡大
対象を実質的に大きくする動作(拡大は拡大縮小の一部)。
縮小
対象を小さくする動作(拡大縮小の一部)。
次元変換
データの次元数を変える変換。スケール変換と組み合わせて扱われることがある。

スケール変換の関連用語

スケール変換
データや座標系を別のスケールへ変換する操作の総称。例: 距離をメートルからセンチメートルへ拡大・縮小すること。
スケーリング
データの大きさを揃える処理全般。機械学習で特徴量の分布を統一して学習を安定させる目的で使われます。
正規化
データを共通の基準に揃える手法の総称。データの範囲や分布をそろえることで比較や計算をしやすくします。
最小-最大正規化
データを最小値0、最大値1の範囲に線形変換する方法。外れ値の影響を受けやすいが直感的
標準化
データを平均0、分散1になるように変換。特徴量のスケールをそろえ、統計的な前処理としてよく使われます。
Z-score正規化
標準化と同義。データの各値を平均からの偏差を標準偏差で割って整える方法。
ロバストスケーリング
外れ値の影響を抑えるスケーリング。例えば中位数とIQRを用いる方法。
対数変換
正のデータに対して対数をとる変換。分布の長尾を短くしてばらつきを安定化するのに有効。
ルート変換
平方根や立方根などの根を取る変換。データの分布を緩やかに整えます。
Box-Cox変換
正のデータに対してパラメータλで変換し正規性を改善。
Yeo-Johnson変換
Box-Coxの一般化版。正のデータ・負のデータの両方に適用可能。
対数スケール
グラフの軸を対数表示にする設定。大きな値の違いを見やすくするために使います。
線形変換
入力を係数と平行移動を使って変換する基本操作。スケーリングを含む場合あり。
アフィン変換
線形変換と平行移動を組み合わせた変換。画像の拡大縮小や位置合わせなどに使われます。
スケール空間
信号や画像を複数の尺度で扱う表現。ぼかしと縮小を組み合わせた表現。
ピラミッド表現
画像を解像度の違う複数の階層へ分解する手法。多重スケール処理の基礎。
スケール不変特徴量
スケールが変化しても同じ特徴を検出できるよう設計された特徴量。SIFTやSURFなど。
ガウス金字塔
ガウスぼかしと縮小を繰り返して作るピラミッドの一種。スケール空間の実装に用いられます。
スケール因子
座標や値を変換する倍率。s > 0の実数として使われる。
逆変換
スケール変換などの変換を元のデータへ戻す操作。

スケール変換のおすすめ参考サイト


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