Qu'est-ce que la segmentation d'image?

La segmentation d'images est une méthode numérique qui crée plusieurs couches et fragments d'images à partir d'une image simple ou d'une image. Cette technologie aide considérablement les ordinateurs et les machines à distinguer un objet d'un autre lors du balayage d'une image unidimensionnelle. Dans une image, par exemple, d'un singe accroché à une branche d'arbre, la segmentation d'image aide à reconnaître et à différencier le singe de la branche, facilitant ainsi la tâche en termes de modification et de reconnaissance d'image.

Généralement, la segmentation d'image attribue une valeur à chaque pixel, qui sont les petites parties qui composent une image. Ces pixels sont ensuite regroupés en fonction de leur ressemblance dans des domaines tels que la couleur, la saturation et la proximité les uns des autres. De cette manière, l'image est ensuite fragmentée en différentes parties avec lesquelles les techniciens et les éditeurs numériques peuvent travailler sans avoir à modifier toute l'image, mais uniquement le fragment sélectionné. De nombreux programmes et logiciels reconnaissent les différents fragments en mettant en surbrillance l'objet sélectionné. Certains programmes ont même la capacité d'isoler un objet, puis d'isoler davantage chacune des parties de l'objet.

Il existe quatre méthodes couramment utilisées pour la segmentation d’images, la plus simple étant la technique du seuil. Le seuillage est généralement utilisé pour les images en noir et blanc et en niveaux de gris, le processus n’attribuant aux pixels que deux valeurs possibles. La valeur «0» est affectée aux pixels reconnus en tant qu'arrière-plan, tandis que la valeur «1» est attribuée aux pixels de l'objet. Une image colorée devient noir et blanc lorsqu'elle est segmentée par la technique de seuillage.

Une autre méthode de segmentation d'image est la technique basée sur les contours. Cette approche isole les images en distinguant les contours de chaque objet, en les différenciant de l'arrière-plan. Cette technique peut être très efficace pour les images contrastées, mais n’est pas aussi utile pour les images floues et les contours brisés. En revanche, la technique basée sur les régions isole non seulement chaque objet, mais isole également chaque région de l’objet particulier en fonction de leurs caractéristiques. De nombreux artistes qui utilisent l'art numérique utilisent souvent cette méthode pour une création plus précise, mais souvent méticuleuse.

L'approche la plus récente de la segmentation d'image est le modèle de contour actif. Cette technique utilise des lignes courbes appelées «serpents» pour rendre évident le contour d'un objet. Cela est plus efficace pour les images aux formes et aux contours irréguliers, car les serpents ont la capacité de se conformer automatiquement à la forme de l'objet. Il est également utilisé pour les images bruitées et granuleuses qui affectent le dynamisme et la couleur de l'objet principal.

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