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En vision par ordinateur, la segmentation d'une image est le processus de partition d'une image numérique en plusieurs segments (ensembles de pixels, également appelés super-pixels). L'objectif de la segmentation est de simplifier et/ou de modifier la représentation d'une image en quelque chose de plus significatif et de plus facile à analyser. La segmentation d'images est généralement utilisée pour localiser des objets et des limites (lignes, courbes, etc.) dans des 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 ayant la même étiquette partagent certaines caractéristiques. Le résultat de la segmentation d'image est un ensemble de segments qui couvrent collectivement l'ensemble de l'image, ou un ensemble de contours extraits de la détection des bords de l'image). Chacun des pixels d'une région est similaire en ce qui concerne une certaine caractéristique ou propriété calculée, comme la couleur, l'intensité ou la texture. Les régions adjacentes sont significativement différentes en ce qui concerne les mêmes caractéristiques.
A propos de l'auteur
La professoressa B. C. Banik lavora attualmente come professore assistente e TIC del dipartimento ECE presso il Gargi Memorial Institute of Technology. È borsista di Padmsree Ajay Ray. Le sue aree di interesse sono ML, AI, Fuzzy.Il Prof. Srijan Banerjee lavora attualmente come professore assistente presso il Dipartimento EE. La sua area di interesse sono i sistemi di controllo, l'energia.
