画像から前景と背景を分離する処理は、イメージプロセッシング、コンピュータビジョンの分野で古くから研究されてきた。 その応用は、工業ラインでの部品検出や人物追跡、 CG技術と組み合わせた映像製作など幅広い分野に及ぶ。
　本セミナーでは、単純な色によるセグメンテーションや背景差分による方法に始まり、物体輪郭の曖昧な領域を推定するマッティング手法について解説する。

1. 色に基づくセグメンテーション
   1. 濃淡画像の2値化
   2. クラスタリング
   3. ウォーターシェッド法
   4. 学習によるセグメンテーション精度の向上
2. 背景差分によるセグメンテーション
   1. 背景差分
   2. 背景画像の動的更新
   3. 前景を含む画像からの背景画像の作成
3. グラフを用いたセグメンテーション
   1. グラフカットを用いたセグメンテーション
   2. グラブカットによるセグメンテーション
4. マッティング手法による物体領域抽出
   1. 静止画像に対するマッティング
   2. 動画像に対するマッティング
5. セグメンテーション技術の応用事例