四、分水岭算法

        分水岭算法是以数学形态学作为基础的一种区域分割方法。其基本思想是将梯度图像看成是假想的地形表面，每个像素的梯度值表示该点的海拔高度。原图中的平坦区域梯度较小，构成盆地，边界处梯度较大构成分割盆地的山脊。分水岭算法模拟水的渗入过程，假设水从最低洼的地方渗入，随着水位上升，较小的山脊被淹没，而在较高的山脊上筑起水坝，防止两区域合并。当水位达到最高山脊时，算法结束，每一个孤立的积水盆地构成一个分割区域。由于受到图像噪声和目标区域内部的细节信息等因素影响，使用分水岭算法通常会产生过分割现象，分水岭算法一般是作为一种预分割方法，与其它分割方法结合使用，以提高算法的效率或精度。

五、边缘分割（边缘检测）

       图像分割的一种重要途径是通过边缘检测，即检测灰度级或者结构具有突变的地方，表明一个区域的终结，也是另一个区域开始的地方。这种不连续性称为边缘。不同的图像灰度不同，边界处一般有明显的边缘，利用此特征可以分割图像。

       基于边缘检测的方法主要是通过检测出区域的边缘来进行分割，利用区域之间特征的不一致性，首先检测图像中的边缘点，然后按一定策略连接成闭合的曲线，从而构成分割区域。图像中的边缘通常是灰度、颜色或纹理等性质不连续的地方。对于边缘的检测，经常需要借助边缘检测算子来进行，其中常用的边缘检测算子包括：Roberts 算子、Laplace 算子、Prewitt 算子、Sobel 算子、Rosonfeld算子、Kirsch 算子以及Canny 算子等。

        由于边缘和噪声都是灰度不连续点，在频域均为高频分量，直接采用微分运算难以克服噪声的影响。因此用微分算子检测边缘前要对图像进行平滑滤波。   

       边缘检测算法比较适合边缘灰度值过渡比较显著且噪声较小的简单图像的分割。对于边缘比较复杂以及存在较强噪声的图像，则面临抗噪性和检测精度的矛盾。若提高检测精度，则噪声产生的伪边缘会导致不合理的轮廓：若提高抗噪性，则会产生轮廓漏检和位置偏差。

六、直方图法

       与其他图像分割方法相比，基于直方图的方法是非常有效的图像分割方法，因为他们通常只需要一个通过像素。在这种方法中，直方图是从图像中的像素的计算，并在直方图的波峰和波谷是用于定位图像中的簇。颜色和强度可以作为衡量。

        这种技术的一种改进是递归应用直方图求法的集群中的形象以分成更小的簇。重复此操作，使用更小的簇直到没有更多的集群的形成。

        基于直方图的方法也能很快适应于多个帧，同时保持他们的单通效率。直方图可以在多个帧被考虑的时候采取多种方式。同样的方法是采取一个框架可以应用到多个，和之后的结果合并，山峰和山谷在以前很难识别，但现在更容易区分。直方图也可以应用于每一个像素的基础上，将得到的信息被用来确定的像素点的位置最常见的颜色。这种方法部分基于主动对象和一个静态的环境，导致在不同类型的视频分割提供跟踪。