Segmentacja obrazu
Segmentacja obrazu to proces podziału obrazu na jednorodne obszary, które są zbiorem pikseli. Kluczowe cechy, na podstawie których dokonuje się tego podziału, to poziom szarości, barwa oraz tekstura.
Cel i znaczenie segmentacji obrazów
Celem segmentacji jest uproszczenie obrazu, co ułatwia jego dalszą analizę. Po segmentacji obraz nie zawiera szczegółowych informacji o poszczególnych pikselach, a zamiast tego prezentuje średnią wartość cech w danym obszarze. Wybór metody segmentacji powinien być dostosowany do celu analizy, ponieważ błędnie przeprowadzona segmentacja może uniemożliwić poprawne wyniki dalszych etapów analizy.
Przykład: Jeśli celem jest policzenie jabłek na obrazie, segmentacja powinna wyodrębnić jedynie obszary jabłek i tło, eliminując odblaski i cienie, aby ułatwić dokładne liczenie.
Klasyfikacja metod segmentacji obrazów
Metody segmentacji można sklasyfikować według rodzaju informacji wykorzystywanej podczas procesu:
- Metody punktowe:
- Progowanie – ustalanie progu na podstawie histogramu, co prowadzi do obrazu binarnego.
- Klasteryzacyjne – tworzenie obszarów na podstawie cech pikseli przez algorytmy klasteryzacji.
- Metody krawędziowe: Wymagają algorytmów wykrywania krawędzi.
- Metody obszarowe:
- Rozrost obszarów
- Łączenie obszarów
- Podział obszarów
- Metoda podziału i łączenia
- Segmentacja wododziałowa
- Metody hybrydowe: Łączą dwie lub więcej z powyższych metod, np. rozrost obszarów z informacjami o krawędziach.
Segmentacja obrazów jest uważana za jedno z najtrudniejszych, ale kluczowych zadań w widzeniu komputerowym.
