前面的文章曾提到，肉眼视觉是人类感知外部世界的最主要方式，但利用机器（包括各种计算机和移动设备）进行图像识别已经成为多个领域的研究热点，如信息科学、生物医学、气象学和军事侦察等。然而，图像分割技术在这一过程中扮演着至关重要的角色，尤其是在图像分析和视频处理方面，它是一种必不可少的预处理手段。

在获取的图像中，通常需要将不同背景信息区分开来，即区分出目标区域和背景干扰。这样做是为了对不同图像区域采用不同的信息编码，从而降低信号传输速率，提高有效带宽。例如，在某些场景中，我们需要将图像中的背景设定为户外环境，并将整幅图像分割成包含人、猫和狗的不同区域。

在实际应用中，尽管目标和背景在图像中的对比度可能不一致，但在大多数情况下，单一的阈值无法完全将其区分。因此，需要引入图像分割技术，通过局部特征采用不同的阈值进行图像分割。例如，可以根据具体问题需求，将一幅图像划分为若干子区域，并针对每个子区域选择适当的阈值，或者采用自适应阈值进行图像分割。

在人工智能和视频处理领域，图像分割的应用非常广泛。图像分割的基本概念是，图像由许多像素组成。虽然将图像分割细化到像素级别可能过于繁琐，但在某些情况下，这种细化操作是有必要的。接下来，我们将探讨图像分割的常见应用场景。

图像分割的主要应用方式可以大致分为三种，根据分割的粒度进行区分：

1. 实例分割（Instance Segmentation，粗粒度分割）：这种分割方法不需要对每个像素进行单独标记，只需识别图像中感兴趣的目标边缘。例如，使用Mask R-CNN经典算法进行实例分割。

2. 语义分割（Semantic Segmentation，细粒度分割）：这种分割方法将图像中的每个像素赋予一个类别标签，并通过不同的颜色进行区分，以实现类别统计和处理。例如，使用全卷积网络（FCN）进行语义分割，通过端到端的网络实现精细结果输出。

3. 全景分割（Panorama Segmentation，粗细粒度分割结合）：这种分割方法结合了实例分割和语义分割的优点，不仅对目标区域进行分割，还对背景区域进行分割。全景分割在全局设计上进行了优化，确保不同类别的实例能够被清晰地区分。例如，在某些场景中，对原始图像分别实施了语义分割、实例分割和全景分割。

以上内容可供编程时参考。此外，关于图像分割的数据集训练过程等内容，将在未来分享。希望这些信息对大家有所帮助。