二维图像是目前应用最广泛地可视化数据形式之一,对视觉信息的传播与展示具有重要意义。计算机视觉领域的研究任务大都依靠二维图像这种数据形式展开。尽管近年来三维图像技术已经有了长足的发展,但是由于三维数据摄取成本较高,所占的资源消耗也比较大,在可预期的未来。三维图像这种数据形式仍然难以与二维图像相提并论。二维图像数据虽然简单易存储,但是由于二维图像缺少了现实世界中的深度信息,导致了二维图像中的信息缺失。图像中普遍存在的遮挡现象便是图像信息缺失的直接表现。本文针对普通二维图像中的普遍存在的遮挡现象展开研究。解决二维图像的遮挡边界检测问题。本文提出了端到端的基于编码器解码器的多分支遮挡边界检测算法,能够针对图像中的遮挡现象,检测物体之间的遮挡边界,并通过左手定则来判断物体之间的遮挡关系。针对二维图像中存在的边界像素与非边界像素不平衡问题,提出新的损失函数来平衡边界像素与非边界像素的权重,并通过实验验证提出的损失函数能够有效降低目前遮挡边界检测中存在的遮挡边界像素的误判率。本文方法在公共数据集BSDS500和PIOD上进行了系统性验证实验。通过定量和定性实验,证明所提出方法能够精确检测出物体图像中的遮挡边界,有效缓解由于边界像素与非边界像素的不平衡问题导致的遮挡边界识别效率低的问题。