segmentatiemethoden

Segmentatiemethoden zijn technieken voor het verdelen van een beeld, volume of andere dataset in samenhangende regio’s of objecten. Het doel is om de data representatief en analyseerbaar te maken, bijvoorbeeld door grenzen of betekenissen duidelijk te scheiden. Segmentatie speelt een cruciale rol in toepassingen zoals medische beeldvorming, satellite- en landmeting, industriële inspectie en autonome voertuigen.

Een veelvoorkomende indeling is gebaseerd op de aanpak. Thresholding gebruikt drempels om pixels te claseren op basis van intensiteit of kleur. Clusteringstechnieken zoals k-means of Gaussian mixture models groeperen pixels met vergelijkbare kenmerken. Edge-based methoden richten zich op randschilferen en groepering op basis van contouren. Region-based methoden bouwen regio’s op door groeiprocessen of door herverdeling en samenstelling. Graph-based benaderingen formuleren segmentatie als een optimalisatieprobleem, bijvoorbeeld via min-cut of genormaliseerde snijpunten. De deformable models en actieve contouren passen zich contouren aan de data aan. Probabilistische en modelgebaseerde methoden gebruiken statistische aannames over de data, vaak in combinatie met Markov Random Fields. Recentelijk zijn deep learning-gebaseerde methoden dominant, met netwerken zoals U-Net of Mask R-CNN die spatiale informatie leren en exactere segmentaties leveren.

Evaluatie gebeurt met metrics zoals Dice-coëfficiënt, Jaccard-index, pixelprecisie en, voor contouren, Hausdorff-afstanden. Belangrijke uitdagingen zijn ruis en artefacten, variabiliteit binnen klassen, kleinschalige objecten, onevenwichtige klassen en rekenkosten. Segmentatiemethoden vinden toepassing in meerdere domeinen en vereisen vaak voldoende gelabelde data en passende evaluatie op gestandaardiseerde datasets.