La segmentazione delle immagini è un metodo digitale che crea più livelli e frammenti di immagini da una semplice immagine o immagine. Questa tecnologia aiuta notevolmente i computer e le macchine a distinguere un oggetto dall’altro durante la scansione di un’immagine unidimensionale. In un’immagine, ad esempio, di una scimmia aggrappata a un ramo di un albero, la segmentazione dell’immagine aiuta a riconoscere e differenziare la scimmia dal ramo, facilitando il compito in termini di modifica e riconoscimento delle immagini.
Generalmente, ciò che fa la segmentazione dell’immagine è assegnare un valore a ciascun pixel, che sono le piccole parti che compongono un’immagine. Questi pixel vengono quindi raggruppati in base alla loro somiglianza in aree come colore, saturazione e vicinanza l’uno all’altro. In questo modo, l’immagine viene poi frammentata in diverse parti con cui i tecnici e gli editori digitali possono lavorare senza dover alterare l’intera immagine, solo il frammento selezionato. Molti programmi e software riconoscono i diversi frammenti evidenziando l’oggetto quando selezionato. Alcuni programmi hanno persino la capacità di isolare un oggetto, quindi isolare ulteriormente ciascuna delle parti dell’oggetto.
Esistono quattro metodi comunemente usati per la segmentazione dell’immagine, il più semplice dei quali è la tecnica della soglia. La soglia è di solito per immagini in scala di grigi e in bianco e nero, in cui il processo assegna ai pixel solo due valori possibili. Ai pixel riconosciuti come sfondo viene assegnato il valore “0”, mentre ai pixel oggetto viene assegnato il valore “1”. Un’immagine colorata si trasformerà in bianco e nero quando segmentata dalla tecnica di sogliatura.
Un altro metodo di segmentazione dell’immagine è la tecnica edge-based. Questo approccio isola le immagini distinguendo i contorni di ogni oggetto, differenziandoli dallo sfondo. Questa tecnica può essere molto efficace per immagini con contrasti netti, ma non è altrettanto utile per immagini sfocate e contorni spezzati. La tecnica basata sulla regione, d’altra parte, non solo isola ciascun oggetto, ma isola anche ciascuna regione del particolare oggetto in base alle loro caratteristiche. Molti artisti che utilizzano l’arte digitale utilizzano spesso questo metodo per una creazione più precisa, ma spesso minuziosa.
L’approccio più recente alla segmentazione dell’immagine è il modello di contorno attivo. Questa tecnica utilizza linee curve chiamate “serpenti” per rendere evidente il contorno di un oggetto. Questo è più efficace per le immagini con forme e contorni irregolari, poiché i serpenti hanno la capacità di adattarsi automaticamente alla forma dell’oggetto. Viene anche utilizzato per immagini rumorose e sgranate che influiscono sulla vivacità e sul colore dell’oggetto primario.