随着在互联网上传播的图像信息量迅速增长,各种获取图像的终端设备不断普及,很多需要进行全自动的图像处理的应用场景也不断增加。图像分割是很多计算机视觉研究领域的基础,而针对特定类别的图像分割问题也越来越受到关注,这种结合了图像分割与物体识别的研究领域具有更强的实际需求背景。本文首先介绍图像分割经典算法,然后深入探讨了几类语义分割算法,并提出了一种可以结合人体姿态的图像全局信息与图像底层局部特征,进行人物图像分割的新方法。这种新算法先将图像分割为保持人物轮廓的超像素,通过人体姿态检测获得人体姿态信息,利用超像素块与人体姿态掩膜的重叠程度建立以超像素为结点的连接关系图,同时根据图像的局部特征,建立另一张超像素的连接关系图,用多视图谱聚类的方法结合这两张连接关系图将超像素分为人物和背景部分。最终通过实验证实本方法对大部分图像都能产生较好的分割效果。