-  Une segmentation grossière et rapide des images en couleurs ⁽¹⁾ - 

1. La Segmentation 

La segmentation des images consiste à créer une partition de l'image en sous ensembles homogènes appelés régions, selon un certain critère [4].  Dans le cas de la segmentation d'une image couleur, les caractéristiques utilisées sont les composantes colorimétriques des pixels.  

Généralement, on regroupe les méthodes de segmentation en deux grandes classes [3] :

–  Approche contours.

–  Approche région.  

Les deux approches sont complémentaires et aucune n'a prouvée sa supériorité par rapport à l'autre, chacune ayant des avantages et ses domaines d'application. L'extraction des contours a en général l'avantage de fournir des contours bien localisés et fonctionne bien lorsque les zones de part et d'autre du contour ont des intensités moyennes différentes. Les méthodes qui extraient les régions sont peu précises sur les contours.

Dans les approches qui extraient les régions, les méthodes de classification sont beaucoup utilisées. Elles déterminent une partition de l'espace des couleurs et ne prennent pas en compte la disposition spatiale des pixels. Dans l'espace des données, les régions peuvent être regardées comme des régions de hautes densités, séparées par des régions de faible densité. 

Les méthodes de cette classe se révèlent efficaces si la classification permet de mettre en évidence les différentes régions homogènes de l'image, dans le cas d'images comprenant des objets de couleurs différentes se détachant sur un fond [3].