多数的图像分割算法均是基于灰度值的不连续和相似的性质。在前者中，算法以灰度突变为基础分割一幅图像，如图像边缘分割。假设图像不同区域的边界彼此完全不同，且与背景不同，从而允许基于灰度的局部不连续性来进行边界检测。后者是根据一组预定义的准则将一幅图像分割为相似区域，如阈值处理、区域生长、区域分裂和区域聚合都是基于这种方法形成的。下面将对每类算法进行详细说明。 图像边缘分割：边缘是图像中灰度突变像素的集合，一般用微分进行检测。基本的边缘检测算法有：Roberts算子、Prewitt算子、Sobel算子。稍高级的算法有：Marr-Hilderth边缘检测器、Canny边缘检测器。 图像阈值分割：由于阈值处理直观、实现简单且计算速度快，因此阈值处理在分割应用中处于核心地位。阈值处理可以分为单阈值处理与多阈值处理。在单阈值处理中最常用且分割效果也不错的算法是Otsu（最大类间方差算法）算法。多阈值处理：K类由K-1个阈值来分离，即计算图像的多个类间方差，多阈值处理的分割结果相较于单阈值的结果虽然会更好一些，但分类数量增加时它会开始失去意义，因为我们仅仅处理一个变量（灰度），此时可以通过增加变量如彩色来进行解决。 基于区域的分割：区域生长算法和区域分裂与聚合都是属于基于区域的分割算法。区域生长算法是根据预先定义的生长准则将像素或子区域组合为更大的区域的过程。基本方法是从一组“种子”点开始，将与种子预先定义的性质相似的那些邻域像素添加到每个种子上来形成这些生长区域（如特定范围的灰度或颜色）。区域分裂与聚合是首先将一幅图像细分为一组任意的不相交区域，然后按照一定规则聚合、分裂这些区域。 形态学分水岭算法：分水岭的概念是以三维形象化一幅图像为基础的。在图中，我们主要考虑三种类型的点：（1）属于一个区域最小值的点；（2）把一点看成是一个水滴，如果把这些点放在任意位置上，水滴一定会下落到一个单一的最小值点；（3）处在该点的水会等可能性地流向不止一个这样的最小值点。对于一个特定的区域最小值，满足条件（2）的点的集合称为该最小值的汇水盆地或分水岭。满足条件（3）的点形成地表面的峰线，称之为分割线或分水线。为了达到更好的分割效果，常常将分水岭算法应用到梯度图像上，而不是图像本身。 对图像分割算法的研究，目前大多都是对经典算法的改进或是针对不同特性的图像对已有算法进行组合使用。目前热度最高的当属卷积神经网络对图像进行分割。
