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  影象分割在實際中的應用包括:  現已有許多各種用途的影象分割演算法。對於影象分割問題沒有統一的解決方法,這一技術通常要與相關領域的知識結合起來,這樣才能更有效的解決該領域中的影象分割問題。

  二值化(英語:thresholding)是最簡單的影象分割方法,會根據特定的限幅值(英語:clip-value)將灰度圖轉換為黑白圖,該值也稱閾值(英語:threshold)。  該方法的關鍵在於如何選取閾值。工業上所採用的方法有很多,如大津演算法和K-平均演算法。

  K-均值演算法是一種將影象分割成K個聚類的迭代技術。基本演算法如下:  這裡,距離指畫素與聚類中心之間絕對偏差或偏差的平方。偏差通常用畫素顏色、亮度、紋理、位置,或它們的加權組合。K值可以手動選取、隨機選取、或其它方式得到。此演算法保證收斂,但它可能不會返回最佳的解決方案。該解決方案的質量取決於最初的一組叢集和K值。

  相對於其他的影象分割演算法來說,基於直方圖的方法是一種效率非常高的方法,因為通常來說,該方法只需要對整幅圖片掃描一遍即可。該方法對於整幅影象建立一張直方圖,並通過圖中的峰和谷來進行分類。顏色與灰度是通常進行直方圖統計的特徵。

  邊緣檢測主要是影象的灰度變化的度量、監測和定位,其實質就是提取影象中不連續部分的特徵。邊緣檢測在影象處理中比較重要,邊緣檢測的結果是影象分割技術所依賴的重要特徵,因此邊緣檢測是影象分割領域的一部分。邊緣檢測常用於計算機視覺、武器的跟蹤控制及自控制式的車船運動研究等領域。  首先介紹影象邊緣檢測,具體就梯度運算元、kirsch運算元、laplacian-gauss運算元、canny運算元、log濾波運算元、sobel運算元、Robert運算元、prewitt運算元邊緣檢測方法介紹檢測原理並通過程式設計實現,比較各種方法的處理結果。

  區域生長的基本思想是將具有相似性質的畫素集合起來構成區域。具體先對每個需要分割的區域找一個種子畫素作為生長的起點,然後將種子畫素周圍鄰域中與種子畫素具有相同或相似性質的畫素(根據某種事先確定的生長或相似準則來判定)合併到種子畫素所在的區域中。將這些新畫素當做新的種子畫素繼續進行上面的過程,直到再沒有滿足條件的畫素可被包括進來,這樣,一個區域就長成了。

  水平集方法最初由Osher和Sethian提出,目的是用於介面追蹤。在90年代末期被廣泛應用在各種影象領域。這一方法能夠在隱式有效的應對曲線/曲面演化問題。基本思想是用一個符號函式表示演化中的輪廓(曲線或曲面),其中符號函式的零水平面對應於實際的輪廓。這樣對應於輪廓運動方程,可以容易的匯出隱式曲線/曲面的相似曲線流,當應用在零水平面上將會反映輪廓自身的演化。水平集方法具有許多優點:它是隱式的,引數自由的,提供了一種估計演化中的幾何性質的直接方法,能夠改變拓撲結構並且是本質的。

  小波變換常被用來抽取影像的特徵,並能應用在去除噪聲、邊界偵測、辨識等問題,因此也能用來處理影象分割的問題。Andrea Gavlasova在2006年被提出的Wavelet Based Image Segmentation,示範了小波變換用來處理影象分割的流程,整個演算法的流程如下:
在計算機視覺領域,影象分割(segmentation)指的是將數字影象細分為多個影象子區域(畫素的集合)(也被稱作超畫素)的過程。影象分割的目的是簡化或改變影象的表示形式,使得影象更容易理解和分析。影象分割通常用於定點陣圖像中的物體和邊界(線,曲線等)。更精確的,影象分割是對影象中的每個畫素加標籤的一個過程,這一過程使得具有相同標籤的畫素具有某種共同視覺特性。