Conclusion

Bien que le nombre de techniques différentes puisse faire croire à un sujet fermé, la segmentation d'image est loin d'être résolue. En effet, le nombre de documents ayant des caractéristiques différentes rend difficile l'élaboration d'une technique non-supervisée capable de travailler sur l'ensemble des documents. Il est ainsi fréquent de trouver une solution très efficace pour, par exemple, la détection de texte dans une vidéo et incapable de segmenter un document manuscrit.

La segmentation reste donc un sujet actif, comme le montre le nombre de publications, parce qu'il n'y a pas de solution encore générale suceptible d'être utilisable pour toutes les applications possibles. Une première application est de pouvoir augmenter les performances de l'indexation de contenu multimédia, afin de faciliter l'accès à l'information. Une autre application est de permettre de compresser un document manuscrit ou typographié de manière très importante, en extrayant le texte et en compressant différemment le fond du texte. Cette compression travaillant sans reconnaissance de caractère mais en se basant sur des graphèmes (entités inférieures au caractère), elle permet de travailler sur des documents de langues différentes. Une autre application importante de ces traitements est de permettre aux mal-voyants de pouvoir accéder aux documents écrits. Quelques travaux existent déjà, comme le DELTA (Dispositif Electronique de Lecture de Texte pour Aveugles) où une caméra permet de transformer un document textuel en braille. Ces dispositifs manquent encore de précision et les techniques de segmentation moderne permettraient d'augmenter le taux de reconnaissance. Enfin, la segmentation d'image entre bien entendu dans le processus de la "vision intelligente" , comme retrouver les plaques d'immatriculation des voitures, le nom des rues, des marques de produits, etc.