「画像処理をする際、グレースケール変換が必要なケース」としては、どういう処理が挙げられるでしょうか？


**下記の意味は、「グレースケール」変換後「カラー」へ再変換すれば高速になるのではなく、「カラー」が不要な処理は色情報を削除した方が良い、ということでしょうか？**

> 画像処理では、計算処理を効率よく行うために、カラー画像よりグレースケール画像を多く用います

[link](http://www.igunoss.co.jp/imageproc/imageproc1-3.html)

* * *

**「画像処理でグレースケール変換するケース」としては、例えばどんな処理があるでしょうか？**

・2値化？  
・エッジ検出？

* * *

**基本的に「グレースケール」変換した内容は「カラー」へ戻さない、という認識で合っているでしょうか？**  
・結果を「カラー」で受け取りたい処理は、「グレースケール」変換しない方が良い？




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> 下記の意味は、「グレースケール」変換後「カラー」へ再変換すれば高速になるのではなく、「カラー」が不要な処理は色情報を削除した方が良い、ということでしょうか？

主に下記理由によります：

  * 多くの画像処理アルゴリズムは単一チャネル（グレースケール）画像のみを対象とする
  * 人間の視覚特性として色差成分よりも、輝度成分に対して強い感度を持っている
  * 計算量削減・作業メモリ削減のために、扱うデータが3チャネルよりも1チャネルの方が好ましい

なお、単一チャネルのグレイスケール画像のみから、カラー画像（3チャネル画像）を復元することは **原理的に不可能**
です。一般にグレイスケール画像という場合、カラー画像から「色差」という情報を削ぎ落とし、主成分である「輝度」情報のみに要約したものを指します。

> 「画像処理でグレースケール変換するケース」としては、例えばどんな処理があるでしょうか？

色情報を利用する必要が無く、空間情報（オブジェクト形状など）に着目するアルゴリズムでは、グレースケール変換を行います。

> 基本的に「グレースケール」変換した内容は「カラー」へ戻さない、という認識で合っているでしょうか？  
>  結果を「カラー」で受け取りたい処理は、「グレースケール」変換しない方が良い？

（狭義の解釈をする限り、）"戻さない" ではなく戻すことが **出来ません** 。

あなたの言う「グレースケール変換」が、3チャネルカラー画像から1チャネルの輝度プレーン＋2チャネルの色差プレーンへの変換（いわゆるRGB→YUV変換）を意味しているならば、輝度プレーン処理結果に従って色差プレーンにも画像処理を適用／色差プレーンはそのままに、その後RGB色空間に逆変換することは良くあります。




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> 下記の意味は、「グレースケール」変換後「カラー」へ再変換すれば高速になるのではなく、「カラー」が不要な処理は色情報を削除した方が良い、ということでしょうか？

主に下記理由によります：

  * 多くの画像処理アルゴリズムは単一チャネル（グレースケール）画像のみを対象とする
  * 人間の視覚特性として色差成分よりも、輝度成分に対して強い感度を持っている
  * 計算量削減・作業メモリ削減のために、扱うデータが3チャネルよりも1チャネルの方が好ましい

なお、単一チャネルのグレイスケール画像のみから、カラー画像（3チャネル画像）を復元することは **原理的に不可能**
です。一般にグレイスケール画像という場合、カラー画像から「色差」という情報を削ぎ落とし、主成分である「輝度」情報のみに要約したものを指します。

> 「画像処理でグレースケール変換するケース」としては、例えばどんな処理があるでしょうか？

色情報を利用する必要が無く、空間情報（オブジェクト形状など）に着目するアルゴリズムでは、グレースケール変換を行います。

> 基本的に「グレースケール」変換した内容は「カラー」へ戻さない、という認識で合っているでしょうか？  
>  結果を「カラー」で受け取りたい処理は、「グレースケール」変換しない方が良い？

（狭義の解釈をする限り、）"戻さない" ではなく戻すことが **出来ません** 。

あなたの言う「グレースケール変換」が、3チャネルカラー画像から1チャネルの輝度プレーン＋2チャネルの色差プレーンへの変換（いわゆるRGB→YUV変換）を意味しているならば、輝度プレーン処理結果に従って色差プレーンにも画像処理を適用／色差プレーンはそのままに、その後RGB色空間に逆変換することは良くあります。

