Nell'ambito dell'image processing, per segmentazione si intende un processo che raggruppa i pixel di una immagine in segmenti o "cluster", in funzione del valore del pixel e della loro posizione.
Pixel collegati spazialmente e che hanno valori simili vengono raggruppati in un unico segmento o cluster.
La segmentazione è di presente di frequente come step intermedio in workflow più complessi, finalizzati ad esempio all'estrazione di oggetti (feature extraction) o alla classificazione ad oggetti di una immagine (object based classification) e viene seguita spesso da una conversione raster > vettoriale dei segmenti
In ERDAS IMAGINE sono disponibili due tool di segmentazione:
- Image Segmentation;
- FLS Image Segmentation
Li trovate sotto Raster > Unsupervised. Il secondo (FLS) è disponibile anche in versione Spatial Modeler. Di recente, per un corso di formazione, abbiamo approfondito il funzionamento di questi due algoritmi, indagando il significato e il funzionamento dei vari parametri che li controllano. Trovate la presentazione, in versione pdf, qui:
Nella presentazione ci sono anche degli esercizi, che potete rifare utilizzando delle immagini Sentinel-2.
Nei prossimi articoli vedremo come utilizzare la segmentazione in abbinamento ad algoritmi di deep learning, per la classificazione ad oggetti. Per ulteriori informazioni scrivete a hexagon@planetek.it
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