La segmentación de imágenes es la partición de una imagen en regiones homogéneas u objetos. La forma de detectar regiones homogéneas que representan un objeto de la imagen es la clasificación. Existen varios tipos de clasificación: de color, de contorno, etcétera.
Probablemente, la forma más obvia de clasificación en una imagen se realiza basándose en su color, a través de la identificación de regiones que pertenecen a un color o a un rango de color determinados. Dado el color de un objeto previamente identificado, ¿qué otros objetos de la imagen tienen el mismo color, es decir, son de la misma clase?
Otra técnica de detección de regiones homogéneas u objetos se realiza por medio de la detección de sus contornos. Una forma de detectar un contorno dentro de una imagen digital consiste en calcular la diferencia entre pixeles vecinos. Se define un umbral o valor de diferencia entre pixeles y se calculan para toda la imagen.
En una estructura cuadriculada hay dos formas de vecindad y conectividad entre los pixeles: la conectividad 4, que sólo considera a los pixeles vecinos de la izquierda, derecha, arriba y abajo; y la conectividad 8, donde se consideran los vecinos antes mencionados, más los cuatro vecinos de las esquinas. La figura 3 fue segmentada por medio del cómputo de la diferencia entre pixeles vecinos usando conectividad 8 y definiendo un umbral de diferencia. Como resultado de esta segmentación se obtuvo la imagen segmentada mostrada en la figura 6.
Esta imagen permite observar los contornos como límites de regiones homogéneas o de objetos; por ejemplo, se pueden identificar claramente los contornos de las hojas de la planta, tanto las verdes como las rosas, así como los contornos de los pistilos y otros elementos. En este ejemplo de segmentación se intentó conservar los colores originales.
