语义分割作为计算机视觉中的基本和具有挑战性的任务之一,旨在为图像中的每个像素分配标签。由于其在一系列计算机视觉任务中的广泛应用,语义分割已经吸引了越来越多的研究关注。随着显卡驱动等硬件的发展,基于深度学习的图像语义分割算法由于模型内在强大的数据拟合能力,使得其逐渐成为主流的图像语义分割方法。然而,基于深度卷积网络的语义分割模型的优化方式存在的局限性,导致最终分割效果存在瓶颈。本文提出了基于生成式对抗网络的语义分割框架解决语义分割方法中的局限性,并从以下三个方面进行研究:1)首先对生成式对抗网络在语义分割任务上的有效性进行分析与验证,提出了一种名为Seg GAN的新方法,该方法采用了一个预训练的生成式对抗模型用来分割模型预测的分割图像。通过预训练,生成式对抗模型学习了标签图像与真实图像之间的潜在关系;2)分析并解决了传统深度学习模型中的存在的高阶不一致的问题。由于基于深度神经的分割模型的性能目前受高阶不一致性的影响,其主要由卷积神经网络内在的空间变换不变性和每个像素的独立预测引起的。通过对引起原因的分析,提出了一种由分割模型和生成式对抗网络组成的新的混合方法,该模型可以通过长距离语义标签连续性来解决这一具有挑战性的问题;3)通过实验分析,对抗学习的稳定性上仍然存在不足,这会导致模型难以达到优异的性能,还有可能在优化时陷入局部最优。本文改进了模型结构,引入了Wasserstein距离提升训练的稳定性,并消除了模式崩坏等问题;4)设计并实现了基于语义分割的图像语义分析系统,该系统允许用户指定待分割图像,并在结果展示界面查看可视化的分割结果,支持下载原始标签信息和分割图像,为其它基于语义分析的任务提供支持。研究方案均在主流数据集上进行了实验和分析,证明了其有效性及合理性。综上所述,本文通过对生成式对抗网络的深入研究,设计并实现了基于语义分割的语义分析模型,该模型可以高质量地完成图像的语义分割任务。