Сегментация изображения

Под сегментацией понимают разбиение всего изображения на части , однородные в смысле некоторого центра (яркость).

2 подхода к сегментации :

1) методы основанные на выделение контуров на изображении ;

суть: получить контуры областей , на которые должно быть разбито изображение . Такая задача хорошо решается на бинарном изображении . На каждом шаге сканирования изображения апертурой , которая , как правило , бывает в виде креста , либо квадрата , алгоритм производит сравнение яркостей элементов изображения , попадающих в апертуру , и принимается логическое решение о принадлежности центрального элемента к контуру

Все методы сегментации основаны на выделении контуров весьма чувствительных к помехам; возможны ошибки в окружении положения элементов контуров.

2) методы, основанные на выделении всех элементов объекта, принадлежащих к тому или иному однородному участку

(выделение силуэтов объектов) - менее чувствительны к помехам. Наиболее простой метод - пороговая обработка. Основная проблема - выбор порога, который выбирается либо в ручную (фиксированный порог), либо выбор по гистограмме или автоматически по локальной гистограмме (адаптивный порог).

Еще один метод: наращивание областей.

Суть: исходное изображение считают состоящим из NxN элементов (т.е. каждый пиксель - элемент изображения), которые сравниваются с соседними, и если они одинаковы по каким-либо признакам, то они объединяются, затем сравниваются соседние области, которые опять могут объединяться, и т. д., пока не обработается все изображение. Может выделятся «скелет изображения» - линия, находящееся на середине. При этом очень важно положение этой линии, т.к. по ней потом восстанавливается истинное изображение.