摘要
图像分割是计算机视觉领域的核心任务之一，其目标是将图像分割成多个具有语义意义的区域。
近年来，深度卷积神经网络(DCNN)凭借其强大的特征提取能力，在图像分割领域取得了突破性进展。
本文首先介绍了图像分割和深度卷积神经网络的基本概念，然后重点概述了基于深度卷积神经网络的图像分割模型研究现状，包括编码器-解码器结构、区域选择方法、生成对抗网络等。
接着，对不同模型的优缺点和适用场景进行了分析比较。
最后，总结了该领域面临的挑战并展望了未来的发展趋势。
关键词：图像分割；深度学习；卷积神经网络；编码器-解码器；语义分割
图像分割是计算机视觉领域的一项基础性任务，其目标是将图像划分成若干个具有语义意义的区域，每个区域对应着不同的目标或部分。
它在许多领域中都有着广泛的应用，例如：自动驾驶、医学影像分析、遥感图像解译等[1]。
传统的图像分割方法通常基于图像的颜色、纹理、形状等低层特征，并结合阈值分割、边缘检测、区域生长等算法进行分割。
然而，这些方法往往难以处理复杂场景下的图像分割问题，鲁棒性较差。
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