Image decodingとは、PDFファイルに格納された圧縮画像データを、レンダリングまたは表示可能な形式に変換するプロセスです。PDF文書は ( Citation: N.A., 2020 (N.A.). (2020). Document management — Portable document format — Part 2: PDF 2.0 .  International Organization for Standardization Retrieved from https://www.iso.org/standard/75839.html ) で規定されているさまざまな画像圧縮形式をサポートしており、これらの圧縮されたビットストリームを使用可能なピクセルデータに戻すためにdecodingが必要です。このプロセスは、PDFコンテンツを扱うPDFレンダリングエンジンや画像抽出ツールの基礎となります。

Image decodingとは、PDF内にエンコードされた画像データを、表示、処理、または抽出が可能な生のピクセル情報に変換する、解凍および変換のステップです。PDF文書では、画像は通常、DCTDecode（JPEG）、FlateDecode（PNG類似）、JBIG2Decode、JPXDecode（JPEG 2000）、または白黒画像用のCCITTFaxDecodeなどの圧縮アルゴリズムを使用して保存されます。PDF内の各画像オブジェクトには、元の画像データを再構築するために適用すべきdecodingアルゴリズムを指定するフィルタパラメータが含まれています。

Image decodingは画像レンダリングとは異なります。decodingはデータストリームの解凍のみに焦点を当てるのに対し、レンダリングには色空間変換、解像度スケーリング、他のページ要素との合成などの追加ステップが含まれます。また、画像抽出とも異なります。画像抽出はdecodingを含む場合がありますが、さらにPDF構造で定義された画像の座標変換マトリックスやクロッピングパラメータの処理が必要になります。

PDF処理ライブラリを扱う開発者にとって、image decodingを理解することはいくつかの実用的な理由から不可欠です。第一に、アプリケーションのパフォーマンスに直接影響します。非効率的なdecodingは、ページのレンダリングや大きな文書からの画像抽出の際にボトルネックを生み出す可能性があります。第二に、適切なdecoding実装により画像の忠実性が確保され、不適切なフィルタの適用やパラメータ処理から生じる視覚的なアーティファクトを防ぐことができます。

画像の展開（Image decompression）とは、PDFファイルに保存された圧縮画像データを復号化し、元の表示可能な形式に復元するプロセスです。PDFファイルは画像品質を維持しながらファイルサイズを削減するために様々な圧縮アルゴリズムを使用しており、これらの圧縮画像はレンダリングまたは抽出時に展開される必要があります。 ( Citation: N.A., 2020 (N.A.). (2020). Document management — Portable document format — Part 2: PDF 2.0 .  International Organization for Standardization Retrieved from https://www.iso.org/standard/75839.html ) によれば、PDFはJPEG、JPEG2000、JBIG2、Flateなど、特定の展開手順を必要とする複数の画像圧縮フィルタをサポートしています。

PDF開発における画像の展開とは、PDF文書内の画像データに適用された圧縮アルゴリズムをプログラム的に逆変換するプロセスを指します。画像がPDFに埋め込まれる際、通常はDCTDecode（JPEG圧縮）、JPXDecode（JPEG2000）、CCITTFaxDecode（白黒画像用）、FlateDecode（可逆圧縮）などのフィルタを使用した圧縮形式で保存されます。展開プロセスでは、圧縮された画像ストリームを読み取り、画像のストリーム辞書で指定されたフィルタに基づいて適切な展開アルゴリズムを適用し、元のピクセルデータを再構築します。

単独のファイルからの単純な画像読み込みとは異なり、PDF画像の展開にはストリームオブジェクト、フィルタパラメータ、色空間、画像メタデータなど、PDF構造の理解が必要です。展開されたデータは、最終的な表示前に色空間変換、解像度スケーリング、マスキングなどの追加処理が必要な場合があります。

PDFコンテンツを扱う開発者にとって、画像の展開を理解することは、いくつかの実用的なシナリオにおいて重要です。PDFビューアやレンダラーを構築する際、文書を正確に表示するために画像を正しく展開する必要があります。PDFから画像を抽出する文書処理アプリケーションでは、適切な展開により、抽出された画像が意図した品質と形式を維持することが保証されます。画像はPDFファイルサイズの最大部分を占めることが多いため、パフォーマンスの最適化は効率的な展開に依存します。

Image extraction（画像抽出）は、PDF文書に埋め込まれた画像データを取り出すプロセスであり、開発者が視覚的コンテンツにアクセスし、分析、アーカイブ、または再利用のためにエクスポートできるようにします。PDF文書には、 ( Citation: N.A., 2020 (N.A.). (2020). Document management — Portable document format — Part 2: PDF 2.0 .  International Organization for Standardization Retrieved from https://www.iso.org/standard/75839.html ) で定義されているように、さまざまな形式と圧縮方式の画像を含めることができます。これには、直接埋め込まれた画像オブジェクトと、PDFの内部表現から再構築する必要がある画像の両方が含まれます。この操作は、コンテンツ移行、アクセシビリティの向上、および文書処理ワークフローにとって基本的なものです。

Image extractionとは、PDFファイル内に保存されているラスター画像データをプログラム的に取得することを指します。単純なスクリーンショットのキャプチャやページのレンダリングとは異なり、image extractionは、PDFのコンテンツストリームに埋め込まれた実際の画像オブジェクト（ImageタイプのXObject）にアクセスします。これらの画像は、PDF構造内で個別のオブジェクトとして存在し、それぞれが独自のカラースペース、解像度、および圧縮パラメータを持っています。

抽出プロセスは、ページの新しいラスタライゼーションを作成するのではなく、元の画像データを取得するという点でレンダリングとは異なります。画像が抽出されると、開発者は、保存形式（JPEG、JPEG2000、JBIG2、またはその他の形式）の画像と、寸法、色深度、圧縮設定などの関連メタデータを取得します。一部の画像は、ソフトマスクの適用、透明度の処理、またはカラースペース間の変換など、使用可能な出力ファイルを生成するための追加の処理ステップが必要になる場合があります。

PDF処理アプリケーションに取り組む開発者にとって、image extractionはいくつかの実用的なシナリオにおいて不可欠です。コンテンツ管理システムでは、個別の保存、インデックス作成、またはWebインターフェースでの表示のために画像を抽出する必要があることがよくあります。アクセシビリティワークフローでは、代替テキスト説明を生成したり、 ( Citation: N.A., 2014 (N.A.). (2014). Document management applications — Electronic document file format enhancement for accessibility — Part 1: Use of ISO 32000-1 (PDF/UA-1) .  International Organization for Standardization Retrieved from https://www.iso.org/standard/64599.html ) で定義されているように意味のある画像が適切にタグ付けされていることを確認したりするために、画像を抽出する必要がある場合があります。

PDFワークフローにおけるImage highlightingとは、PDF文書内の画像コンテンツを視覚的に強調または選択することを指し、特定のグラフィック要素に注目を集めたり、画像に対するユーザーインタラクションを示すために使用されます。この概念は、インタラクティブなPDFアプリケーションや、画像を他のコンテンツタイプから識別・区別する必要があるアクセシビリティの文脈において特に重要です。構造化PDFの文脈では、適切な画像識別は ( Citation: N.A., 2020 (N.A.). (2020). Document management — Portable document format — Part 2: PDF 2.0 .  International Organization for Standardization Retrieved from https://www.iso.org/standard/75839.html ) で定義されている適切なタグ付けとコンテンツマーキングに依存しています。

Image highlightingは、境界線、カラーオーバーレイ、選択インジケーターなどのさまざまな方法を通じて、PDF文書内の画像オブジェクトを視覚的に区別するプレゼンテーション技法です。文字とグリフデータを操作するテキストハイライトとは異なり、image highlightingはPDFコンテンツストリームに埋め込まれたXObject画像ストリームやインライン画像オブジェクトを対象とします。Image highlightingと他の視覚的強調技法との違いは、テキストやアノテーション要素ではなく、ラスターまたはベクターグラフィックコンテンツに特化している点にあります。アクセシブルなPDFでは、image highlightingは ( Citation: PDF Association, 2023 PDF Association(2023). Retrieved from https://pdfa.org/resource/tagged-pdf-best-practice-guide-syntax/ ) で規定されているFigure構造要素のプログラム的な識別も含む場合があり、支援技術のために画像が適切にマークアップされていることを保証します。

Image indexingとは、PDF文書の構造内で画像XObjectを体系的に整理し参照する仕組みを指します。PDFワークフローでは、画像は外部オブジェクト（XObject）として保存され、コンテンツストリームから一意の識別子を通じて参照されます。これにより、同じ画像を重複させることなく複数回再利用できます ( Citation: N.A., 2020 (N.A.). (2020). Document management — Portable document format — Part 2: PDF 2.0 .  International Organization for Standardization Retrieved from https://www.iso.org/standard/75839.html ) 。このインデックス機構は効率的なPDFファイル構築の基盤であり、開発者がプログラムで画像リソースを管理することを可能にします。

Image indexingとは、PDF文書がドキュメントのリソース辞書内で画像XObjectに一意の識別子を割り当て、維持するプロセスです。各画像はリソース辞書に名前（/Im1、/Image5、/Img23など）で登録され、この名前がインデックスとして機能します。コンテンツストリームが画像を表示する必要がある場合、画像データを直接埋め込むのではなく、このインデックスを参照します。これは画像データの保存方法に焦点を当てた画像埋め込み（image embedding）や、画像データのエンコード方法を扱う画像圧縮（image compression）とは異なります。Image indexingは特に、コンテンツストリームが画像リソースを効率的に見つけて参照できるようにする組織化レイヤーに関わるものです。

PDFの生成や操作を行う開発者にとって、image indexingを理解することは、いくつかの実践的な理由から重要です。第一に、メモリ使用の効率化が可能になります。インデックス化された1つの画像を文書全体で何百回も参照しても、ファイルサイズが比例して増加することはありません。第二に、プログラムによるPDF作成が簡素化されます。開発者は画像を一度登録し、そのインデックスを使って繰り返し参照できます。第三に、適切なimage indexingは文書構造の整合性を維持するために不可欠であり、特にTagged PDFではアクセシビリティ機能が正しいリソース構成に依存しています ( Citation: PDF Association, 2023 PDF Association(2023). Retrieved from https://pdfa.org/resource/tagged-pdf-best-practice-guide-syntax/ ) 。最後に、表示の問題のトラブルシューティングやPDFファイルサイズの最適化を行う際には、文書構造内で画像がどのようにインデックス化され参照されているかを検証する必要があります。

イメージマスク（Image mask）は、PDF文書内でステンシルまたは透明度マスクとして機能する特殊な1ビット画像であり、他の画像やコンテンツのどの領域を可視化するかを制御します。 ( Citation: N.A., 2020 (N.A.). (2020). Document management — Portable document format — Part 2: PDF 2.0 .  International Organization for Standardization Retrieved from https://www.iso.org/standard/75839.html ) で定義されているように、イメージマスクはバイナリ値（0または1）を使用して透明度を決定し、一方の値は下層のコンテンツを透過表示させ、もう一方の値はそれをブロックします。この技術により、PDFレンダリングにおいて画像の透明度とレイヤー効果を精密に制御することが可能になります。

イメージマスクは、1ピクセルあたり1ビットのデータのみで構成されるモノクロームビットマップであり、ピクセル単位で透明度を定義します。色またはグレースケール情報を含む通常の画像とは異なり、イメージマスクは純粋にバイナリテンプレートとして動作し、各ピクセルは完全に透明または完全に不透明のいずれかになります。 ( Citation: N.A., 2020 (N.A.). (2020). Document management — Portable document format — Part 2: PDF 2.0 .  International Organization for Standardization Retrieved from https://www.iso.org/standard/75839.html ) のPDF用語では、マスクは主に2つの方法で適用できます：明示的マスク（ImageMaskエントリをtrueに設定した別個のイメージストリーム）として、またはソフトマスク（より段階的な透明効果を可能にしますが、これらは1ビットではなく8ビットグレースケールデータを使用します）としてです。クリッピングパスなどの類似概念との主な違いは、イメージマスクがピクセルレベルで動作し、現在の色で任意の形状を描画するために適用できることです。これにより、マスクをステンシルとして扱い、そこを通してコンテンツがレンダリングされます。

Image navigationとは、PDF文書内で画像を論理的かつアクセシブルな方法で検索、アクセス、移動するための仕組みと構造を指します。 ( Citation: PDF Association, 2023 PDF Association(2023). Retrieved from https://pdfa.org/resource/tagged-pdf-best-practice-guide-syntax/ ) に準拠した文書では、適切なimage navigationを実現するために、画像が適切にタグ付けされ、支援技術をサポートする代替テキスト記述を含む必要があります。この機能は、 ( Citation: N.A., 2014 (N.A.). (2014). Document management applications — Electronic document file format enhancement for accessibility — Part 1: Use of ISO 32000-1 (PDF/UA-1) .  International Organization for Standardization Retrieved from https://www.iso.org/standard/64599.html ) などの標準に適合したアクセシブルなPDFを作成する上で特に重要です。

Image navigationとは、視覚的な手がかり、プログラム的な構造、または支援技術を使用してPDF文書内の画像を巡回するプロセスです。単純な画像の表示やレンダリングとは異なり、image navigationは文書の論理的な読み上げ順序における画像の構造的な組織化と、 ( Citation: N.A., 2020 (N.A.). (2020). Document management — Portable document format — Part 2: PDF 2.0 .  International Organization for Standardization Retrieved from https://www.iso.org/standard/75839.html ) で定義されている文書のタグツリーへの統合を含みます。

Image object offsetとは、PDFファイル内におけるimage XObjectのデータストリームが開始されるバイト位置を指します。 ( Citation: N.A., 2020 (N.A.). (2020). Document management — Portable document format — Part 2: PDF 2.0 .  International Organization for Standardization Retrieved from https://www.iso.org/standard/75839.html ) で定義されているPDF構造において、画像リソースを含むすべてのオブジェクトはファイル内に特定の位置を持ち、offsetはファイルの先頭からその画像オブジェクトが格納されている場所までのバイト単位の距離を表します。この位置情報は、PDFプロセッサがレンダリングや処理操作中に画像データを効率的に特定し取得するために不可欠です。

Image object offsetは、PDFファイルの物理構造内におけるimage XObjectの正確なバイト位置を表す数値です。PDFに埋め込まれた画像が含まれる場合、各画像はファイル内で固有の位置を持つXObjectストリームオブジェクトとして格納されます。このoffsetは、オブジェクト番号とそのバイト位置を対応付けるインデックスとして機能する、PDFのクロスリファレンステーブル（xrefテーブル）に記録されます。これは画像の座標やページ上の配置とは異なります。offsetは純粋にファイル構造に関するものであり、視覚的な配置に関するものではありません。ページレベルの画像配置が画像が視覚的にどこに表示されるかを決定するのに対し、object offsetはPDFパーサーが画像データ自体を読み取るためにファイル内のどこをシークする必要があるかを決定します。

PDF操作を行う開発者にとって、image object offsetの理解はいくつかの実用的なシナリオで不可欠です。PDFへの増分更新を実装する際、object offsetを知ることでファイル全体を書き直すことなく変更を追加できます。PDF修復ツールでは、破損したoffset値はレンダリング失敗の一般的な原因であり、それらを修正するには正確なoffset計算でクロスリファレンステーブルを再構築する必要があります。パフォーマンスの最適化もoffsetに依存します。ストリーミングPDFビューアは、offset情報を使用して、ドキュメント全体を解析するのではなく、現在表示されているページに必要な画像オブジェクトのみを選択的に読み込むことができます。さらに、プログラムで画像を抽出する際、offsetは無関係なコンテンツをスキャンすることなく画像ストリームに直接移動するのに役立ち、大きなドキュメントの処理速度を大幅に向上させます。

PDF開発におけるImage optimizationとは、PDFドキュメント内で許容可能な視覚品質を維持しながら、画像ファイルサイズを削減し、レンダリングパフォーマンスを向上させるプロセスを指します。PDF仕様 ( Citation: N.A., 2020 (N.A.). (2020). Document management — Portable document format — Part 2: PDF 2.0 .  International Organization for Standardization Retrieved from https://www.iso.org/standard/75839.html ) は、開発者がファイルサイズ、品質、アクセシビリティ要件のバランスを取ることを可能にする、様々な画像圧縮技術とカラースペース設定をサポートしています。適切なImage optimizationは、高速に読み込まれ、ストレージ消費が少なく、異なるデバイスや支援技術間でアクセス可能なPDFを作成するために不可欠です。

Image optimizationは、PDFファイル内に画像を効率的にエンコードおよび保存するために使用される一連の技術を包含します。これには、適切な圧縮アルゴリズムの選択（写真にはJPEG、線画にはFLATE、モノクロ画像にはJBIG2など）、意図する出力デバイスに合わせた画像解像度の削減、データ要件を最小化するためのカラースペース変換、不要なメタデータの削除が含まれます。Web文脈で使用される単純な画像圧縮とは異なり、PDFのImage optimizationは、印刷、アーカイブ、 ( Citation: N.A., 2014 (N.A.). (2014). Document management applications — Electronic document file format enhancement for accessibility — Part 1: Use of ISO 32000-1 (PDF/UA-1) .  International Organization for Standardization Retrieved from https://www.iso.org/standard/64599.html ) などの規格で概説されているアクセシビリティ要件を含む、ドキュメントのライフサイクル全体を考慮する必要があります。最適化プロセスは、PDFレンダリングエンジンの固有の要件を特に対象とし、代替テキスト記述や支援技術のための適切なタグ付けを含むドキュメント構造を保持する必要があるという点で、一般的な画像編集とは異なります。

PDFにおけるImage renderingとは、PDF形式で定義された仕様に従って、ラスター画像およびベクター画像データをページ上に表示するプロセスを指します。PDF仕様 ( Citation: N.A., 2020 (N.A.). (2020). Document management — Portable document format — Part 2: PDF 2.0 .  International Organization for Standardization Retrieved from https://www.iso.org/standard/75839.html ) では、異なる表示プラットフォームやデバイス間で正確な視覚的出力を実現するために、画像がどのようにエンコード、圧縮され、文書構造内に配置されるかが定義されています。Image renderingはPDF処理において重要な側面であり、文書を表示するソフトウェアやハードウェアに関係なく、視覚的忠実性と一貫した外観を保証します。

Image renderingとは、PDFプロセッサがimage XObject（ピクセルデータまたはベクターデータを含む独立したグラフィック要素）を解釈して表示する技術的プロセスです。フォント解釈とグリフ配置を伴うテキストレンダリングとは異なり、image renderingは圧縮された画像ストリームのデコード、色空間変換の適用、画像座標からPDF座標系へのマッピングを扱います。このプロセスには、さまざまな画像フォーマット（JPEG、JPEG2000、JBIG2など）の処理、補間およびスムージングアルゴリズムの適用、画像辞書で定義された透明度とマスク指示の尊重が含まれます。Image renderingは、パスベースのベクターグラフィックスではなく、ビットマップとサンプリングデータを特に扱う点で、一般的なグラフィックスレンダリングとは異なりますが、PDFには両方のタイプのコンテンツを含めることができます。

PDF生成、操作、または表示アプリケーションに携わる開発者にとって、image renderingの理解はいくつかの理由から不可欠です。第一に、適切なimage renderingはファイルサイズとパフォーマンスに直接影響します。適切な圧縮方法と解像度設定を選択することで、500KBのファイルと50MBのファイルの違いが生まれます。第二に、image renderingは文書のアクセシビリティに影響します。画像に意味のあるコンテンツが含まれている場合、開発者はアクセシビリティ標準 ( Citation: N.A., 2014 (N.A.). (2014). Document management applications — Electronic document file format enhancement for accessibility — Part 1: Use of ISO 32000-1 (PDF/UA-1) .  International Organization for Standardization Retrieved from https://www.iso.org/standard/64599.html ) で指定されているように、代替テキストと適切なタグ付けを提供する必要があります。第三に、レンダリング品質は異なるズームレベルや表示密度におけるユーザー体験に影響するため、開発者は補間アルゴリズムを適切に実装または設定する必要があります。最後に、不適切なimage renderingは、視覚的なアーティファクト、色のずれ、またはコンテンツの欠落を引き起こし、文書の整合性と専門的な外観を損なう可能性があります。