摘要
图像分割是计算机视觉领域的一项基础性任务，其目标是将图像分割成多个具有语义含义的区域。
显著性检测旨在模拟人类视觉系统快速提取图像中最引人注目的区域，近年来，基于显著性的图像分割算法研究取得了显著进展，这些算法利用显著性信息引导分割过程，有效提升了分割精度和效率。
本文首先介绍了图像分割和视觉显著性的基本概念，然后分别从传统方法和深度学习方法两个方面回顾了图像分割和显著性检测的研究现状，并重点概述了基于显著性的图像分割算法。
最后，总结了该领域的挑战和未来发展方向。
关键词：图像分割；显著性检测；深度学习；视觉注意力；显著性信息融合
#1.1图像分割
图像分割是计算机视觉领域的一项基本任务，旨在将图像划分为多个具有语义意义的区域或类别。
其目标是简化图像表示，以便于后续的图像分析和理解任务。
图像分割在众多领域有着广泛的应用，例如：
目标识别:将目标从背景中分离出来，为后续的目标识别提供基础。
医学图像分析:分割器官、组织或病变区域，辅助医生进行诊断和治疗。
自动驾驶:识别道路、车辆、行人等不同物体，为车辆提供环境感知信息。
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