图像分割（Image Segmentation）是指将一张数字图像按照一定的规则分成若干个区域，使得同一区域内的像素具有相似的特征，不同区域之间具有明显差别。图像分割是计算机视觉中的一个重要领域，它是很多应用的基础，比如目标检测、人脸识别、医学图像分析等。
在图像分割中，我们通常将图像分成若干个“区域”或“分割”，这些区域可以是任何形状和大小，而且它们通常应该包含原始图像中的所有像素。
在分割完成后，我们可以通过对每个区域进行进一步的分析处理来了解图像中的内容。例如，我们可以对每个区域进行特征提取，计算出每个区域内的颜色、纹理、形状等信息，然后使用这些信息来区分不同的物体，并进一步进行分类或识别等操作。此外，图像分割也可以用于抠图、图像增强、图像压缩等领域。
在图像分割中，常用的方法包括：
基于阈值的分割：这种方法基于像素的灰度值或颜色值，将像素分为不同的区域。其中阈值是根据实际情况确定的。
区域生长法：这种方法基于相邻像素之间的相似度，将相似度高的像素放在同一区域内。
面向边缘的分割：这种方法基于图像中的边缘信息，将像素分为不同的区域。
基于聚类的分割：这种方法通常使用聚类算法（如K均值算法），将像素划分为不同的聚类组，每个聚类组形成一个区域。
模型-based分割：这种方法基于预先训练好的模型，对图像进行分割，例如使用深度学习中的卷积神经网络。
其中，基于深度学习的图像分割方法已经成为当前研究的主流，特别是基于卷积神经网络（CNN）的图像分割方法。CNN可以自动从数据中学习到特征表示，从而更好地进行图像分割。目前，很多基于CNN的图像分割方法已经被应用在了实际生产环境中，取得了很好的效果。
总之，图像分割是计算机视觉中一个非常重要的问题，它是许多应用中必不可少的部分。随着新的算法和技术的出现，图像分割的性能和效果将会不断得到提高，这将进一步促进计算机视觉在各个领域的应用和发展。