La segmentación de imágenes es un método digital que crea múltiples capas y fragmentos de imágenes a partir de una simple imagen o imagen. Esta tecnología ayuda enormemente a las computadoras y máquinas a diferenciar un objeto de otro al escanear una imagen unidimensional. En una imagen, por ejemplo, de un mono aferrado a la rama de un árbol, la segmentación de la imagen ayuda a reconocer y diferenciar al mono de la rama, lo que facilita la tarea en términos de edición y reconocimiento de imágenes.
Generalmente, lo que hace la segmentación de imágenes es asignar un valor a cada píxel, que son las pequeñas partes que componen una imagen. Luego, estos píxeles se agrupan de acuerdo con su semejanza en áreas como el color, la saturación y la proximidad entre sí. De esta manera, la imagen se fragmenta en diferentes partes con las que los técnicos y editores digitales pueden trabajar sin tener que alterar toda la imagen, solo el fragmento seleccionado. Muchos programas y software reconocen los diferentes fragmentos resaltando el objeto cuando se selecciona. Algunos programas incluso tienen la capacidad de aislar un objeto y luego aislar aún más cada una de las partes del objeto.
Existen cuatro métodos de uso común para la segmentación de imágenes, el más simple de los cuales es la técnica de umbral. El umbral suele ser para imágenes en escala de grises y en blanco y negro, en las que el proceso asigna a los píxeles solo dos valores posibles. A los píxeles reconocidos como de fondo se les asigna el valor «0», mientras que a los píxeles del objeto se les asigna el valor «1». Una imagen en color se convertirá en blanco y negro cuando se segmente mediante la técnica de umbral.
Otro método de segmentación de imágenes es la técnica basada en bordes. Este enfoque aísla las imágenes al distinguir los contornos de cada objeto, diferenciándolos del fondo. Esta técnica puede resultar muy eficaz para imágenes con contrastes nítidos, pero no es tan útil para imágenes borrosas y contornos discontinuos. La técnica basada en regiones, por otro lado, no solo aísla cada objeto, sino que también aísla cada región del objeto particular de acuerdo con sus características. Muchos artistas que utilizan arte digital suelen utilizar este método para una creación más precisa, pero a menudo meticulosa.
El enfoque más reciente para la segmentación de imágenes es el modelo de contorno activo. Esta técnica utiliza líneas curvas llamadas «serpientes» para hacer que el contorno de un objeto sea obvio. Esto es más efectivo para imágenes con formas y contornos irregulares, ya que las serpientes tienen la capacidad de adaptarse automáticamente a la forma del objeto. También se utiliza para imágenes ruidosas y granuladas que afectan la vitalidad y el color del objeto principal.