基于深度学习的二分图像分割综述

来源：计算机工程与应用杂志2026年第1期北京时间：

作者：杨茜, 王安志, 吴锦涛, 任春洪

单位：贵州师范大学 大数据与计算机科学学院，贵阳 550025

摘要：二分图像分割是计算机视觉领域的一项重要任务，旨在从自然图像中高精度地分割出目标物体，为后续的视觉分析和场景理解提供基础支持。近年来，基于深度学习的二分图像分割技术取得了显著进展，多种算法被相继提出。但目前缺少对基于深度学习的二分图像分割方法进行全面分析和总结的综述。对基于深度学习的二分图像分割方法进行全面梳理，将其划分为三类方法：基于全局-局部信息、基于辅助信息和基于扩散模型的方法。对该领域的基准数据集和评价指标进行阐述，并在这些指标上对上述三类代表性的二分图像分割算法进行系统的定量和定性实验对比分析。总结二分图像分割面临的挑战，对其未来发展方向进行展望。

关键词：二分图像分割,高精度,深度学习,全局-局部信息,扩散模型