セグメンテーション

このセクションでは、画像から特定の領域を抽出するセグメンテーション技術について学びます。 領域ベースのセグメンテーションは、画像中の連続するピクセルグループを一つのセグメントとして識別する手法です。 ここでは、特に「領域拡張法」と「分割統合法」という二つの領域ベースのアプローチに焦点を当てます。

領域拡張法（Region Growing）

領域拡張法は、類似の属性を持つ画素を基準にして新しい画素を領域に追加していくことでセグメントを成長させていきます。 最も基本的な属性は画素のグレースケール値ですが、カラー情報やテクスチャ情報を利用することも可能です。

領域拡張法のステップ

1. シードポイントを選択する: セグメント成長の開始点となる画素を選びます。
2. 近隣画素の条件を定義する: シードポイントに類似した属性を持つ画素を定義します。
3. 領域の拡張: 条件に合った近隣画素を現在の領域に追加していきます。
4. 成長プロセスの反復: 新たに追加された画素の近傍も領域に合うかを評価し、成長を続けます。
5. 終了条件: 成長が止まるまでこれらのステップを繰り返します。