图像语义分割是指根据语义信息,对图像中每个像素点进行分类标注的技术。它是一个计算机视觉领域的基础研究课题,它对于场景理解和环境感知具有重要的意义。然而,语义分割模型的训练需要大量可靠有效的数据集,并且语义分割图像逐像素标注需要耗费大量的时间和人力。为了解决有效数据集不足和样本标注耗时耗力的问题,本文利用主动学习算法从未标注数据集中选择更有意义的样本进行标注,构造可靠有效的数据集。为了更好的实现语义分割的批量式主动学习方法的研究,本文结合语义分割任务的特点,提出了以下几个工作:（1）提出了一种基于先验信息的批量模式的主动学习算法用于语义分割任务,为了更好地度量像素之间的联系,本文将非局部自相似度的先验信息引入到主动学习的选择策略的设计中;该主动学习算法是融合了非局部自相似度,信息量以及代表性三种准则,每一种准则进行对应的样本选择,是一种符合语义分割特性的主动学习方法。另外,本文还利用了一种不确定性度量方式,用于图像不确定性的度量。根据选择策略迭代地从未标注样本池中主动选择样本进行标注,构造可靠有效的训练集,训练语义分割模型。针对该算法,设计了一定的基准实验,以验证其有效性和可行性。（2）提出了一种通用的基于多策略样本选择的批量模式主动学习算法用于语义分割任务,包括图像边缘信息,信息量和代表性三种选择策略,它们分别从不同的角度度量了样本的信息,不同的选择策略能够实现训练集的样本多样性。三种准则分别选择样本组成选择样本集合,由人工标注后更新已标注和未标注样本集,构造可靠有效的训练集。此方法将图像边缘信息引入到主动学习算法中,能够弥补信息量和代表性准则的不足,选择对语义分割任务更有效的样本。针对该算法,设计了一定的基准实验,以验证其有效性和可行性。整体而言,本文结合语义分割的任务特点,对批量式主动学习方法进行了研究,本文的方法可以构造可靠有效的语义分割数据集。针对语义分割任务,本文的方法不仅可以减少样本标注的成本,同时还可以利用更有效的数据集提高语义分割模型的精度。