Сегментация – это процесс разбиения изображения на неперекрывающиеся области (сегменты), покрывающие все изображение и однородные по некоторому признаку. Все пиксели в сегменте похожи по некоторой характеристике или вычисленному свойству, например по цвету, яркости или текстуре. Соседние сегменты значительно отличаются по этой характеристике.
Цель сегментации заключается в упрощении и/или изменении представления изображения, чтобы его было проще и легче анализировать. Сегментация и выделение границ объектов играют важную роль в системах компьютерного зрения и применяются для задач распознавания сцен и выделения (определения) объектов.
Методы сегментации можно разделить на два класса: автоматические – не требующие взаимодействия с пользователем и интерактивные – использующие пользовательский ввод непосредственно в процессе работы. Например, к интерактивной сегментации можно отнести алгоритм инструмента «Волшебная палочка», реализованный во многих растровых редакторах.
Далее рассмотрим только автоматические методы. Задачи автоматической сегментации делятся на два класса:
§ выделение областей изображения с известными свойствами;
§ разбиение изображения на однородные области.
Между этими двумя постановками задачи есть принципиальная разница. В первом случае задача сегментации состоит в поиске определенных областей, о которых имеется априорная информация (например, мы знаем цвет, форму областей, или интересующие нас области представляют собой изображения известного объекта). Методы этой группы узко специализированы для каждой конкретной задачи. Сегментация в такой постановке используется в основном в задачах машинного зрения (анализ сцен, поиск объектов на изображении).
Во втором случае никакая априорная информация о свойствах областей не используется, зато на само разбиение изображения накладываются некоторые условия (например, все области должны быть однородны по цвету и текстуре). Так как при такой постановке задачи сегментации не используется априорная информация об изображенных объектах, то методы этой группы универсальны и применимы к любым изображениям. В основном сегментация в этой постановке применяется на начальном этапе решения задачи, для того чтобы получить представление изображения в более удобном виде для дальнейшей работы.