影象分割就是把影象分成若干個特定的、具有獨特性質的區域並提出感興趣目標的技術和過程。它是由影象處理到影象分析的關鍵步驟。現有的影象分割方法主要分以下幾類：基於閾值的分割方法、基於區域的分割方法、基於邊緣的分割方法以及基於特定理論的分割方法等。近年來，研究人員不斷改進原有的影象分割方法並把其它學科的一些新理論和新方法用於影象分割，提出了不少新的分割方法。

在計算機視覺領域，影象分割（Segmentation）指的是將數字影象細分為多個影象子區域（畫素的集合）（也被稱作超畫素）的過程。影象分割的目的是簡化或改變影象的表示形式，使得影象更容易理解和分析。[1]影象分割通常用於定點陣圖像中的物體和邊界（線，曲線等）。更精確的，影象分割是對影象中的每個畫素加標籤的一個過程，這一過程使得具有相同標籤的畫素具有某種共同視覺特性。

影象分割的結果是影象上子區域的集合（這些子區域的全體覆蓋了整個影象），或是從影象中提取的輪廓線的集合（例如邊緣檢測）。一個子區域中的每個畫素在某種特性的度量下或是由計算得出的特性都是相似的，例如顏色、亮度、紋理。鄰接區域在某種特性的度量下有很大的不同。