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Concept
Segmentation d'image
Résumé
La segmentation d'image est une opération de s consistant à détecter et rassembler les pixels suivant des critères, notamment d'intensité ou spatiaux, l'image apparaissant ainsi formée de régions uniformes. La segmentation peut par exemple montrer les objets en les distinguant du fond avec netteté. Dans les cas où les critères divisent les pixels en deux ensembles, le traitement est une binarisation.
Des algorithmes sont écrits comme substitut aux connaissances de haut niveau que l'homme mobilise dans son identification des objets et structures. Des algorithmes de segmentation de haut niveau (chaque région est un objet sémantique) sont en développement en divers domaines concernés par le traitement d'images.
La segmentation est une étape primordiale en traitement d'image. Les nombreuses méthodes de segmentation se répartissent en quatre principales classes :
La segmentation fondée sur les régions (en anglais : region-based segmentation). On y trouve par exemple : la croissance de région (en anglais : region-growing), décomposition/fusion (en anglais : split and merge).
La segmentation fondée sur les contours (en anglais : edge-based segmentation).
La segmentation fondée sur la classification ou le seuillage des pixels en fonction de leur intensité (en anglais : classification ou thresholding).
La segmentation fondée sur la coopération entre les trois premières segmentations.
La segmentation par régions consiste à rechercher des zones de mêmes caractéristiques, suivant diverses méthodes de détermination des zones (identification et détermination du périmètre).
Les méthodes appartenant à cette famille manipulent directement des régions, les modifiant itérativement jusqu'à satisfaction des conditions attendues. Soit elles partent d'une première partition de l'image, qui est ensuite modifiée en divisant ou regroupant des régions, et on parle alors de méthodes de décomposition/fusion (ou split and merge en anglais) ; soit elles partent de quelques régions, qui croissent par incorporation jusqu'à ce que toute l'image soit couverte, et on parle alors de méthodes par croissance de régions.
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