图像分割是计算机视觉领域中的一个重要问题，指将一幅数字图像划分成多个部分或区域，以便于对每个区域进行处理和分析。它在众多应用领域如医学图像分析、机器人视觉和自动驾驶等方面发挥了重要作用。

图像分割的主要目标是将一幅图像划分成若干子区域，每个子区域具有一些特定的性质，如灰度、颜色、纹理、形状等。为了达到这个目标，通常采用两种基本的方法：基于区域和基于边缘的方法。基于区域的方法首先将图像像素分成不同的区域，然后根据某些相似性准则将这些区域合并，直到满足预设的停止条件。基于边缘的方法则是在局部图像中查找边缘，并在边缘处截断连接相邻的区域。

图像分割的目的是为了提取出感兴趣的图像区域或对象，以便于进行更深入的分析和处理。它在计算机视觉领域的众多应用中发挥着重要作用，如目标检测、图像识别、图像去噪、医学影像分析等。通过对图像进行分割，可以实现自动化处理和减少人工干预的需求，同时也为后续的机器学习和深度学习提供了数据基础。

图像分割技术在许多领域都有广泛的应用：