为解决模糊、纹理特征不均匀等复杂图像进行分割时存在的精度低问题,提出了一种基于图像局部滤波去噪增强算法的图像语义分割模型。利用Eformer去除图像中的噪声,增强图像区域的边缘;使用非参数图像定位、增强方法定位和增强目标区域,从而提高后续分割的准确性;提出基于DFANet对图像进行语义分割,从而获取目标轮廓特征。实验结果表明,与U-Net、ResU-net、R2U-Net相比,所提模型综合性能最优,分割准确率为96.60%。仿真结果验证了所提模型的有效性和实用性。