Khoanh vùng ảnh là một quá trình phân chia ảnh thành các vùng có ý nghĩa, giúp xác định và nhận diện các đối tượng hoặc vùng quan tâm trong ảnh. Trong bài viết này, đề xuất hướng tiếp cận SEG-ED-EBM cho khoanh vùng ảnh. Đây là một phương pháp kết hợp giữa energy distance và energy-based model nhằm cải thiện độ chính xác và khả năng khoanh vùng các vùng phức tạp trong ảnh. Kết quả thực nghiệm trên tập dữ liệu Pascal VOC 2012 và Data Augmentation cho huấn luyện mô hình cho thấy phương pháp SEG-ED-EBM có tiềm năng mang lại kết quả tốt trong khoanh vùng ảnh nhờ khả năng học máy và tối ưu hóa sâu hơn. Đề xuất phương pháp SEG-ED-EBM cho thấy có thể cung cấp một cách tiếp cận tốt hơn để so sánh các vùng trong ảnh, đặc biệt hiệu quả khi các vùng trong ảnh có đặc trưng phức tạp, có nhiều nhiễu hoặc có nhiều trùng lắp.