画像セグメンテーションとは何ですか？

画像の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方式です。 このテクノロジーは、1次元画像をスキャンするときに、あるオブジェクトを別のオブジェクトと区別するのにコンピューターとマシンを大いに助けます。 たとえば、サルが木の枝にしがみついている写真では、画像のセグメンテーションはサルを枝から認識して区別するのに役立ち、画像の編集と認識の面でタスクを簡単にします。

一般的に、画像のセグメンテーションでは、各ピクセルに値を割り当てます。各ピクセルは、画像を構成する小さな部分です。 次に、これらのピクセルは、色、彩度、相互の近接性などの領域の類似性に従っ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、技術者やデジタルエディターは、選択した断片だけを画像全体を変更することなく操作できます。 多くのプログラムおよびソフトウェアは、選択時にオブジェクトを強調表示することにより、さまざまなフラグメントを認識します。 一部のプログラムには、オブジェクトを分離してから、オブジェクトの各部分をさらに分離する機能さえあります。

画像のセグメンテーションには一般的に使用される4つの方法がありますが、最も簡単な方法はしきい値手法です。 しきい値処理は通常、グレースケールおよび白黒画像用であり、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。 背景のピクセルとして認識されるピクセルには値「0」が割り当てられ、オブジェクトのピクセルには「1」の値が与えられます。カラー画像は、しきい値技術によってセグメント化されると白黒に変わります。

画像分割の別の方法は、エッジベースの手法です。 このアプローチでは、各オブジェクトの輪郭を区別し、背景と区別することで画像を分離します。 この手法は、コントラストが鮮明な画像には非常に効果的ですが、ぼやけた画像や輪郭が壊れている場合には役立ちません。 一方、領域ベースの手法は、各オブジェクトを分離するだけでなく、特定のオブジェクトの各領域をその特性に従って分離します。 デジタルアートを使用する多くのアーティストは、この方法を使用して、より正確であるがしばしば細心の注意を払うことがよくあります。

画像セグメンテーションへの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、「蛇」と呼ばれる曲線を使用して、オブジェクトの輪郭を明確にします。 これは、蛇がオブジェクトの形状に自動的に順応する能力を持っているため、不規則な形状と輪郭を持つ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鮮やかさと色に影響を与える、ノイズの多い粒子の粗い画像にも使用されます。