La segmentation d'image est une méthode numérique qui crée de multiples couches et des fragments d'images à partir d'une simple image ou une image. Cette technologie facilite grandement les ordinateurs et les machines en dire un objet en dehors de l'autre lors de la numérisation d'une image unidimensionnelle. Dans une image, par exemple, d'un singe accroché à une branche d'arbre, la segmentation d'image permet de reconnaître et différencier le singe de la branche, ce qui pour une tâche plus facile en termes de retouche d'image et de reconnaissance.
En général, quelle est l'image segmentation fait est d'assigner une valeur à chaque pixel, qui est les petites pièces qui composent une image. Ces pixels sont ensuite regroupés selon leur similarité dans des domaines tels que la couleur, la saturation, et la proximité de l'autre. De cette façon, l'image est ensuite fragmenté en différentes parties qui les techniciens et les éditeurs numériques peuvent travailler avec sans avoir à modifier l'image, juste le fragment sélectionné. Beaucoup de programmes et de logiciels reconnaissent les différents fragments en soulignant l'objet lorsqu'il est sélectionné. Certains programmes ont même la possibilité d'isoler un objet, puis isoler davantage chacune des parties de l'objet.
Il existe quatre méthodes couramment utilisées pour la segmentation d'images, dont la plus simple est la technique de seuil. Thresholding est généralement pour les images en niveaux de gris et en noir et blanc, dans laquelle le processus assigne pixels seulement deux valeurs possibles. Pixel reconnues comme celles de fond sont affectés de la valeur "0", tandis que les pixels d'objet sont donnés la valeur de «1». Une image colorée se transforme en noir et blanc lorsque segmenté par la technique de seuillage.
Une autre méthode de segmentation d'images est une technique basée contour. Cette approche isole les images en distinguant les contours de chaque objet, les différenciant du fond. Cette technique peut être très efficace pour les images avec de forts contrastes, mais n'est pas aussi utile pour les images floues et les grandes lignes brisées. La technique de la région basée, d'autre part, non seulement isole chaque objet, mais également d'isoler chacune des régions de l'objet particulier en fonction de leurs caractéristiques. Beaucoup d'artistes qui utilisent l'art numérique utilisent souvent cette méthode pour un plus précis, mais souvent méticuleux, création.
L'approche la plus récente à la segmentation d'images est le modèle de contour actif. Cette technique utilise des lignes courbes appelées «serpents» pour faire le contour d'un objet évident. Ceci est plus efficace pour les images avec des formes et des contours irréguliers, comme les serpents ont la capacité de se conformer automatiquement à la forme de l'objet. Il est également utilisé pour les images bruitées et granuleux qui affectent le dynamisme et la couleur de l'objet primaire.