AFRIKAANSE OPSOMMING: Dieptebeelde is beelde wat vir elke piksel die afstand tussen die sensor en ’n spesifieke punt in die waargenome toneel, in plaas van die kleur, stoor. Dit verskaf ’n gerieflike stoorformaat vir 3-D puntwolke wat vanaf ’n enkele sigpunt opgeneem is. Die segmentasie van dieptebeelde is die proses waarby die piksels van ’n dieptebeeld in gebiede opgedeel word, sodat punte saam gegroepeer word as hulle op dieselfde oppervlak lê. Segmentasie is nuttig vir verskeie toepassings wat hoërvlak inligting benodig en, in die geval van dieptebeelde, verteenwoordig dit ’n beduidende stap in die rigting van volledige toneel-rekonstruksie. Hierdie studie ondersoek segmentasie waar dieptebeelde opgedeel word in plat vlakke. Dit bespreek die teorie, en implementeer en evalueer ook sekere van die huidige tegnieke wat in die literatuur gevind kan word. Die studie ontwikkel dan ’n nuwe tegniek wat gebaseer is op die teorie van grafieksnit-optimering wat al suksesvol toegepas is op verskeie ander beeldverwerkingsprobleme maar, sover ’n studie op die literatuur wys, nog nie gebruik is om dieptebeelde te segmenteer nie. Hierdie nuwe benadering is merkbaar vir sy sterk waarborge vir die optimering van ’n spesifieke energie-funksie wat ’n sterk teoretiese fondasie het vir die hantering van geraas in beelde. Die tegniek bewys om fors te wees tot geraas sowel as die keuse van waardes vir die min parameters wat afgerig moet word. Resultate word geëvalueer op ’n kwantitatiewe wyse deur die gebruik van ’n standaard evalueringsraamwerk en datastelle wat ons toelaat om hierdie tegniek te vergelyk met ander tegnieke in die literatuur. Ons vind dat ons tegniek resultate lewer wat mededingend is ten opsigte van die huidige stand-van-die-kuns en dat ons dit maklik kan toepas op beelde wat deur verskeie tegnieke opgeneem is, alhoewel hulle verskillende geraastipes en verwerkingsuitdagings bied.