画像セグメンテーションとは何ですか？

画像セグメンテーションは、単純な画像または画像から画像の複数のレイヤーとフラグメントを作成するデジタルメソッドです。このテクノロジーは、1次元の画像をスキャンするときに、コンピューターとマシンが1つのオブジェクトを別のオブジェクトとは別に伝えるのを大幅に支援します。たとえば、木の枝にしがみついている猿の写真では、画像セグメンテーションは猿を枝から認識して区別し、画像の編集と認識の観点から簡単にタスクを課すのに役立ちます。

一般的に、画像セグメンテーションは各ピクセルに値を割り当てます。これらのピクセルは、色、飽和、互いに近接性などの領域での肖像に応じてグループ化されます。このようにして、画像はさまざまな部分に断片化され、技術者とデジタルエディターは、選択したフラグメントだけを変更することなく、技術者とデジタル編集者が操作できます。多くのプログラムとソフトウェアは、選択したときにオブジェクト。一部のプログラムには、オブジェクトを分離し、各オブジェクトの部分をさらに分離する機能もあります。

画像セグメンテーションには4つの一般的に使用されるメソッドがあり、その中で最も単純なものはしきい値手法です。しきい値は通常、グレースケールと白黒画像用であり、プロセスはピクセルに2つの可能な値のみを割り当てます。背景のものとして認識されるピクセルには値「0」が割り当てられ、オブジェクトピクセルには「1」の値が与えられます。しきい値技術によってセグメント化されると、色付きの画像が白黒に変わります。

画像セグメンテーションのもう1つの方法は、エッジベースの手法です。このアプローチは、各オブジェクトのアウトラインを区別し、背景と区別することにより、画像を分離します。この手法は、シャープなコントラストのある画像に非常に効果的ですが、ぼやけた画像や壊れた概要にはそれほど役立ちません。レジ一方、オンベースの手法では、各オブジェクトを分離するだけでなく、特性に応じて特定のオブジェクトの各領域を分離します。デジタルアートを使用する多くのアーティストは、この方法をより正確に使用して、しばしば細心の、創造物を使用していることがよくあります。

画像セグメンテーションに対する最新のアプローチは、アクティブな輪郭モデルです。この手法では、「ヘビ」と呼ばれる曲線を使用して、オブジェクトのアウトラインを明白にします。これは、ヘビにはオブジェクトの形状に自動的に適合する能力があるため、不規則な形状と輪郭を備えた画像に対してより効果的です。また、主要なオブジェクトの活気と色に影響を与える騒々しい粒子の粗い画像にも使用されます。