LiDAR連動リサイズ 2025 — 空間コンテキストで最適化する立体画像配信

空間コンピューティング対応端末では、LiDAR や ToF (Time-of-Flight) センサーから得られる深度情報を活用することで、画像のリサイズ・圧縮・表示位置をユーザーの環境に合わせて最適化できます。平面スクリーン前提の DPI 設計だけでは、視差ズレや立体錯覚による UX 低下が発生します。本稿では、2025年のリサイズ設計 — レイアウトから逆算して 30–70% の無駄を削る、INP中心の画像配信最適化 2025 — decode/priority/スクリプト協調で体感を守る、ほどよい効果で画質劣化を招かない — シャープ/ノイズ低減/ハロ対策の勘所 を背景として、LiDAR 連動型リサイズの設計と運用をまとめます。

TL;DR

• 深度マップを端末側で正規化し、z-index ではなく物理距離で画像サイズを調整する。
• 帯域配分は距離×注視度で動的制御: 重要度の高い要素にビットレートを集中。
• アクセシビリティを最優先: 立体効果が不要なユーザー向けにフラット版へ即時切替。
• 測定と QA: ΔE・INP に加え、視差誤差 (Parallax Error) を KPI 化。
• データ保護: 深度データは端末内で処理し、匿名化してエッジに送る。

データフロー概観

flowchart LR
  A[LiDAR Sensor] --> B[Depth Normalizer]
  B --> C[Importance Scorer]
  C --> D[Adaptive Resizer]
  D --> E[Renderer]
  D --> F[Bandwidth Controller]
  F -->|Hints| CDN

• Depth Normalizer: 端末の LiDAR 精度を考慮し、距離データを 0–1 の正規空間に変換。
• Importance Scorer: 視線追跡と距離情報から重要度スコアを算出。
• Adaptive Resizer: image-resizer の WebAssembly 版で、必要な解像度へ瞬時に調整。
• Bandwidth Controller: priority-hints と fetchPriority を動的に発行。

深度マップの処理と正規化

function normalizeDepth(rawDepth, calibration) {
  const { minRange, maxRange } = calibration
  return rawDepth.map((z) => {
    const clamped = Math.min(Math.max(z, minRange), maxRange)
    return (clamped - minRange) / (maxRange - minRange)
  })
}

• キャリブレーション: 環境光や反射率の違いによる誤差を minRange / maxRange に反映。
• ノイズ除去: メディアンフィルタで外れ値を抑制。
• 視差補正: 左右カメラのベースライン差を考慮して disparity = f * B / z を計算し、ズーム比に反映。

リサイズ戦略

Adaptive Resizer は以下のように距離ゾーンを元に drawImage を決定します。

const scale = distanceZone === "near" ? 1.4 : distanceZone === "mid" ? 1.0 : 0.7
await imageResizer.resize({ width: baseWidth * scale, height: baseHeight * scale })

帯域制御とフェッチヒント

• Priority Hints: link rel="preload" fetchpriority="high" を近距離要素に付与。
• INP 最適化: 遠距離要素は IntersectionObserver で遅延ロード。
• Edge キャッシュ: edge-image-delivery に距離ゾーン別バリアントを置き、Accept-Distance-Zone ヘッダーで選択。

GET /hero?zone=near HTTP/2
Accept-Distance-Zone: near

QA 指標

Parallax Error は視差オフセットを計測し、ユーザーの視点移動に追従できているかを可視化します。

セキュリティとプライバシー

• ローカル処理: 深度マップは端末内でハッシュ化し、個人識別情報として扱わない。
• 匿名統計: エッジには距離帯別の集計のみ送信。
• オプトアウト: アクセシビリティ設定でオフにした場合は平面画像を提供。

チェックリスト

• [ ] 深度キャリブレーションデータが最新化されている
• [ ] 距離ゾーン別バリアントがエッジにデプロイ済み
• [ ] Parallax Error / INP / ΔE の KPI がダッシュボード化されている
• [ ] アクセシビリティ設定で立体効果オフが即時反映される
• [ ] 深度データの匿名化と破棄ポリシーが文書化されている

まとめ

LiDAR を活用した動的リサイズは、空間コンピューティング時代の UX を高める強力な手段です。距離に応じた解像度調整、帯域配分、アクセシビリティ配慮をバランス良く設計し、リアルタイム監視とポリシー運用を組み合わせることで、最新端末でも一貫したブランド体験を提供できます。深度データ保護と反映スピードを両立し、プロジェクト全体の信頼性を引き上げましょう。