Görüntü bölümlendirme, basit bir görüntüden veya görüntüden çok sayıda katman ve görüntü parçaları oluşturan dijital bir yöntemdir. Bu teknoloji, bilgisayarlara ve makinelere, tek boyutlu bir görüntüyü tararken bir nesneyi diğerinden ayırma konusunda yardımcı olur. Örneğin, bir ağaç dalına yapışan bir maymunun bir resminde, görüntü segmentasyonu, maymunun daldan tanınmasına ve ayırt edilmesine yardımcı olarak görüntü düzenleme ve tanıma açısından daha kolay bir görev yapar.
Genel olarak, görüntü segmentasyonunun yaptığı, görüntüyü oluşturan küçük parçalar olan her piksele bir değer atamaktır. Bu pikseller daha sonra renk, doygunluk ve birbirlerine yakınlık gibi alanlarda benzerliklerine göre gruplandırılır. Bu şekilde, görüntü, teknisyenlerin ve dijital editörlerin tüm görüntüyü değiştirmek zorunda kalmadan, sadece seçilen parçayı değiştirmeden çalışabileceği farklı parçalara bölünür. Birçok program ve yazılım, seçildiğinde nesneyi vurgulayarak farklı parçaları tanır. Bazı programlar, bir nesneyi izole etme yeteneğine, daha sonra nesnenin parçalarının her birini daha da izole etme yeteneğine sahiptir.
En kolay eşik tekniği olan görüntü bölümleme için yaygın olarak kullanılan dört yöntem vardır. Eşiklendirme genellikle gri ölçekli ve siyah beyaz görüntüler içindir, burada işlem piksellere sadece iki olası değer atar. Arka plan olarak tanınan piksellere “0”, nesne piksellerine ise “1” değeri verilir. Renkli bir görüntü eşikleme tekniğine göre ayrıldığında siyah beyaza dönüşür.
Bir başka görüntü bölümleme yöntemi de kenar bazlı tekniktir. Bu yaklaşım, görüntüleri her nesnenin ana hatlarını ayırarak ve arka plandan farklılaştırarak izole eder. Bu teknik keskin kontrastlı görüntüler için çok etkili olabilir, ancak bulanık görüntüler ve kesik çizgiler için bu kadar kullanışlı değil. Bölge temelli teknik ise sadece her bir nesneyi izole etmekle kalmaz, aynı zamanda belirli bir nesnenin her bölgesini özelliklerine göre izole eder. Dijital sanatı kullanan birçok sanatçı, bu yöntemi daha kesin fakat daha titiz bir yaratık için kullanır.
Görüntü segmentasyonuna en yeni yaklaşım aktif kontur modelidir. Bu teknik, bir nesnenin dış çizgisini belirginleştirmek için “yılan” adı verilen eğri çizgiler kullanır. Bu, yılanlar nesnenin şekline otomatik olarak uyma yeteneğine sahip olduğundan düzensiz şekil ve anahatlara sahip görüntüler için daha etkilidir. Ayrıca, birincil nesnenin canlılığını ve rengini etkileyen gürültülü ve grenli görüntüler için kullanılır.
