本稿では，画像のスパース表現のための冗長変換について概説する．スパース表現とは，与えられた信号を少ない数のベクトル，数列，或いは関数の線形結合により表現することを意味する．この表現は，信号モデリングに利用され，信号推定や復元，特徴抽出など多くの応用で有効性が確認されている．より良いスパース表現を得るためには，適切な信号変換の選択が必要不可欠である．本稿ではまず，スパース表現に有効な信号変換の性質として冗長性を取り上げる．次に，スパース表現の問題設定とその解法について解説する．さらに，冗長変換を利用した画像復元の応用例を示す．また，画像処理に適した変換の性質を整理し，冗長変換の設計法として辞書学習法を紹介する．最後に，関連する研究動向をまとめる．