语义分割(semantic segmentation),工学-信息与通信工程-模式识别-语义分割,将图像中的像素分割为不同的语义类别的技术。计算机视觉中重要的基本问题之一,也是计算机视觉和模式识别领域非常活跃的研究方向。语义分割融合了传统的图像分割和目标识别两个任务。它将图像分割成几组具有某种特定语义含义的像素区域,并识别出每个区域的类别,最终获得一幅具有像素语义标注的图像。语义分割在很多领域具有广泛的应用价值。例如,在时尚领域,通过对人体的语义分割可以定位出人脸、躯干和着装等信息,从而帮助网民在互联网购物过程中实现自动试衣等功能;在自动驾驶领域,通过对车体前方场景的语义分割可以精确定位道路、车体和行人等场景或物体信息,从而提升自动驾驶的安全性。语义分割的技术难点有类内物体的相异性、类间物体的相似性、相同物体视角光照多样性和背景的复杂性等。语义分割的常用方法有阈值法、边缘检测法、区域法、聚类法、模糊法、可变模型法以及基于深度学习的方法等。阈值法简单地通过设定阈值将灰度相近的像素认定为同一类。边缘检测法利用边缘检测算子得到边界将物体与背景分割。