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  图像分割在实际中的应用包括:  现已有许多各种用途的图像分割算法。对于图像分割问题没有统一的解决方法,这一技术通常要与相关领域的知识结合起来,这样才能更有效的解决该领域中的图像分割问题。

  二值化(英语:thresholding)是最简单的图像分割方法,会根据特定的限幅值(英语:clip-value)将灰度图转换为黑白图,该值也称阈值(英语:threshold)。  该方法的关键在于如何选取阈值。工业上所采用的方法有很多,如大津算法和K-平均算法。

  K-均值算法是一种将图像分割成K个聚类的迭代技术。基本算法如下:  这里,距离指像素与聚类中心之间绝对偏差或偏差的平方。偏差通常用像素颜色、亮度、纹理、位置,或它们的加权组合。K值可以手动选取、随机选取、或其它方式得到。此算法保证收敛,但它可能不会返回最佳的解决方案。该解决方案的质量取决于最初的一组集群和K值。

  相对于其他的图像分割算法来说,基于直方图的方法是一种效率非常高的方法,因为通常来说,该方法只需要对整幅图片扫描一遍即可。该方法对于整幅图像建立一张直方图,并通过图中的峰和谷来进行分类。颜色与灰度是通常进行直方图统计的特征。

  边缘检测主要是图像的灰度变化的度量、监测和定位,其实质就是提取图像中不连续部分的特征。边缘检测在图像处理中比较重要,边缘检测的结果是图像分割技术所依赖的重要特征,因此边缘检测是图像分割领域的一部分。边缘检测常用于计算机视觉、武器的跟踪控制及自控制式的车船运动研究等领域。  首先介绍图像边缘检测,具体就梯度算子、kirsch算子、laplacian-gauss算子、canny算子、log滤波算子、sobel算子、Robert算子、prewitt算子边缘检测方法介绍检测原理并通过编程实现,比较各种方法的处理结果。

  区域生长的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区域。具体先对每个需要分割的区域找一个种子像素作为生长的起点,然后将种子像素周围邻域中与种子像素具有相同或相似性质的像素(根据某种事先确定的生长或相似准则来判定)合并到种子像素所在的区域中。将这些新像素当做新的种子像素继续进行上面的过程,直到再没有满足条件的像素可被包括进来,这样,一个区域就长成了。

  水平集方法最初由Osher和Sethian提出,目的是用于界面追踪。在90年代末期被广泛应用在各种图像领域。这一方法能够在隐式有效的应对曲线/曲面演化问题。基本思想是用一个符号函数表示演化中的轮廓(曲线或曲面),其中符号函数的零水平面对应于实际的轮廓。这样对应于轮廓运动方程,可以容易的导出隐式曲线/曲面的相似曲线流,当应用在零水平面上将会反映轮廓自身的演化。水平集方法具有许多优点:它是隐式的,参数自由的,提供了一种估计演化中的几何性质的直接方法,能够改变拓扑结构并且是本质的。

  小波变换常被用来抽取影像的特征,并能应用在去除噪声、边界侦测、辨识等问题,因此也能用来处理图像分割的问题。Andrea Gavlasova在2006年被提出的Wavelet Based Image Segmentation,示范了小波变换用来处理图像分割的流程,整个算法的流程如下:
在计算机视觉领域,图像分割(segmentation)指的是将数字图像细分为多个图像子区域(像素的集合)(也被称作超像素)的过程。图像分割的目的是简化或改变图像的表示形式,使得图像更容易理解和分析。图像分割通常用于定位图像中的物体和边界(线,曲线等)。更精确的,图像分割是对图像中的每个像素加标签的一个过程,这一过程使得具有相同标签的像素具有某种共同视觉特性。