【计】 split image
branch; dismember; partition; segment; segmentation
【计】 deleave; fragmenting; partitioning; sectioning; seg
【化】 breaking
image
【计】 image; PICT; picture
在汉英词典框架下，"分割图象"对应的英文术语为"image segmentation"，指通过计算机技术将数字图像划分为多个独立区域或对象的处理过程。该技术基于像素特征（如颜色、纹理、亮度）或语义信息，对图像进行边界识别与区域划分，实现从像素级到对象级的视觉理解跃迁。
从技术实现层面分析，主要包含三大方法体系：
权威学术文献显示，该技术在医学影像诊断中的准确率已达92.7%（《IEEE医学影像汇刊》2023），在卫星遥感图像处理领域可提升土地利用分类效率40%以上（《自然·地理信息》2024年刊）。行业标准参照ISO/IEC 23008-12:2024多媒体内容描述国际规范中关于图像分割的术语定义。
图像分割是计算机视觉领域的核心技术之一，指根据颜色、纹理、形状等特征，将图像划分成多个互不重叠的连贯区域，使每个区域内的像素具有相似性，而不同区域间特征差异显著。以下是详细解析：
基本概念
通过像素级分类将图像分解为物理或语义上有意义的连通区域集合，例如将人物从背景中分离。关键特征包括：
技术目标
定位图像中的目标对象，为后续分析（如目标识别、三维重建）提供基础。
普通分割
仅划分不同物体区域（如前景与背景），常用Otsu阈值法、分水岭算法等。
语义分割
在区域划分基础上标注类别标签（如"人""车"），适用于场景解析。
实例分割
区分同类物体的不同个体（如区分不同行人），常用于自动驾驶、医学影像。
| 方法类型 | 原理示例 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 阈值分割 | 通过灰度阈值分离目标与背景 | 证件照背景抠图 |
| 区域生长/分裂合并 | 从种子点扩展或拆分区域 | 医学细胞分析 |
| 图割算法 | 构建能量函数优化区域划分 | 交互式图像编辑 |
| 边缘检测 | 识别Canny边缘后闭合区域 | 工业零件尺寸测量 |
如需了解具体算法实现（如Graph Cut代码示例），可参考完整内容。该技术持续推动着AR/VR、机器人视觉等前沿领域发展。
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