【USE CASE：文字の識字率向上】画像鮮鋭化機能の適用

【背景・目的】

　画像鮮鋭化機能の適用により、文字の識字率が向上するかを評価します。

　今回はImage-Jの、リサイズ、シャープの機能を適用します。

【対象・評価方法】

　神社の掲示物などの文字に対して、画像鮮鋭化機能を適用する。

　その後OCR（※Googleドライブ）を用いて、識字率の向上を評価します。

　以下４パターンを用意。

　　①オリジナル　　　　　　　　②リサイズ（画像拡大　2*2倍）

　　③シャープ　　　　　　　　　④リサイズ、シャープの組み合わせ

【ケース１】

【ケース２】

【結論】

　③シャープ機能は、エッジ強調効果はありますがOCRへの応用では精度が低い結果になりました。

　シャープ機能より、画素補間による効果が良いと予測されます。

　また、目視の印象では、シャープ＋画素補間の画質が良い見栄えでした。

【次回】

　次回以降の記事で、RINGの「デコンボリューション（※）」による効果を検証します。

　※観測画像から、元の像を数学的に逆算して推定する

　特に、画像にブラーによりボケ感のあるグラデーションがある方が、「デコンボリューション」による効果が出ます。

　以下①と②は、画像の黒白を度合定量化したものです。

　②の方が①に比べグラデーション（段差が多く）があり、「デコンボリューション」の効果が見込まれる画像になります。それらを考慮し、評価していく予定です。

【①】

【②】

　Windowsに基本搭載されているフォトアプリでも「画素補間の機能」があり、画像を滑らかにすることが可能です。

　引き続きRINGの適用で「画素補間の機能」に加えて、「デコンボリューション」による画像鮮鋭化を確認していきます。