基于神经动力学的图像分割新视角：注意区域转移的影响与应用

一、引言

1.1研究背景与意义

图像分割作为计算机视觉领域的关键研究方向，旨在将图像划分成若干具有相似性质的子区域，在众多领域有着广泛应用，例如医学图像分割助力医生精准识别病变区域，为疾病诊断与治疗方案制定提供关键依据；车辆检测中能快速定位车辆，实现交通流量监测与智能驾驶辅助；人脸识别里可精确分割出人脸部位，提升识别准确率。经过多年发展，图像分割算法不断演进，从早期的阈值分割法、边缘提取法、区域分割法、分水岭分割法，到近年来基于聚类算法、深度学习、图论等的分割方法不断涌现，每种方法都在特定场景展现出独特优势，但也存在各自的局限性。