为了解图像分割领域的研究现状，对图像分割方法进行了系统性梳理，首先按照基于阈值、边缘、区域、聚类、图论及特定理论等6类方法介绍传统图像分割方法；然后介绍基于深度学习的分割方法，并探讨了几种常用的分割网络模型，包括全卷积网络（full convolutional network,FCN）、金字塔场景解析网络（pyramid scene parsing network,PSPNet）、DeepLab、Mask R-CNN；最后在图像分割的常用数据集上对同类方法进行了性能比较和分析。