图像分割（Image Segmentation）是指将数字图像划分为若干个不同区域的过程，使得每个区域内的像素具有相似的特征，如颜色、亮度或纹理等。这一过程是计算机视觉和图像处理领域中的基础性问题之一，是图像分类、场景解析、物体检测、图像3D重构等任务的预处理步骤。
图像分割可以分为多种类型，包括语义分割、实例分割和全景分割等。语义分割是对每个像素进行分类的任务，即标注出图像中每个像素所属的对象类别。实例分割则不仅区分不同对象的类别，还区分同一类别的不同实例。全景分割则结合了语义分割和实例分割的特点，能够同时识别图像中的所有对象及其实例。
图像分割的应用非常广泛，包括医学影像诊断、自动驾驶、自动扣图、虚拟试穿等领域。随着深度学习技术的发展，图像分割方法也在不断进步，涵盖了基于图论、像素聚类和深度语义的方法。一些经典的分割算法包括Normalized Cut、Graph Cut、Grab Cut等。
总之，图像分割是一种将图像分成若干具有相似性质的区域的技术和过程，它在许多领域中都有着重要的应用，并且随着技术的发展，其精确度和效率也在不断提高
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