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Veuillez expliquer ce qu'est la "segmentation d'image"
gpt
Dans le traitement d'image numérique et la vision par ordinateur, la segmentation d'image est le processus de partition d'une image numérique en plusieurs segments d'image, également appelés régions d'image ou objets d'image (ensembles de pixels). Le but de la segmentation est de simplifier et/ou de changer la représentation d'une image en quelque chose de plus significatif et plus facile à analyser. La segmentation d'image est généralement utilisée pour localiser des objets et des limites (lignes, courbes, etc.) dans les images. Plus précisément, la segmentation d'image est le processus d'attribution d'une étiquette à chaque pixel d'une image de sorte que les pixels portant la même étiquette partagent certaines caractéristiques.
Le résultat de la segmentation de l'image est un ensemble de segments qui recouvrent collectivement l'intégralité de l'image, ou un ensemble de contours extraits de l'image (voir détection des contours). Chacun des pixels d'une région est similaire par rapport à une propriété caractéristique ou calculée
, comme la couleur, l'intensité ou la texture. Les régions adjacentes sont de couleur significativement différente par rapport à la ou aux mêmes caractéristiques. Lorsqu'ils sont appliqués à une pile d'images, typiques de l'imagerie médicale, les contours résultants après segmentation de l'image peuvent être utilisés pour créer des reconstructions 3D à l'aide d'algorithmes d'interpolation comme les cubes de marche.