由于對圖像處理要求的不同，圖像處理方法多種多樣，主要有圖像變換、圖像增強、圖像銳化、圖像分割與特征提取等多種方法。圖像分割是圖像處理技術(shù)的基本方法之一，可應(yīng)用于諸如染色體分類、景物理解系統(tǒng)、機器視覺等方面。

圖像分割是將圖像分成若干部分，每一部分對應(yīng)于某一物體表面。在進(jìn)行分割時，每一部分的灰度或紋理符合某一種均勻測度度量，其本質(zhì)是將像素進(jìn)行分類，分類的依據(jù)是像素的灰度值、顏色、頻譜特性、空間特性或紋理特性等。

通常按兩種原則進(jìn)行圖像分割：一是基于點相關(guān)的分割技術(shù)，即依據(jù)各個像素點的灰度不連續(xù)性進(jìn)行分割；二是基于區(qū)域相關(guān)的分割技術(shù)，即依據(jù)同一區(qū)域內(nèi)具有相似的區(qū)域或組織特征尋求不同區(qū)域之邊界。依據(jù)這兩條原則，圖像分割方法分為基于直方圖、基于邊緣、基于區(qū)域和邊緣分割等方法。

圖像分割主要有兩種方法：一是鑒于度量空間的灰度閾值分割法。它是根據(jù)圖像灰度直方圖來決定圖像空間域像素聚類，但它只利用了圖像灰度特征，并沒有利用圖像中的其它有用信息，使得分割結(jié)果對噪聲十分敏感。二是空間域區(qū)域增長分割方法。它是對在某種意義上如灰度級、組織、梯度等具有相似性質(zhì)的像素連通集構(gòu)成分割區(qū)域。該方法有很好的分割 效果，但缺點是運算復(fù)雜，處理速度慢。