图像分割的最佳方法取决于任务、数据和资源。三种广泛使用的方法包括传统算法、基于深度学习的模型和混合技术。每种方法在准确性、速度和复杂性方面都有权衡，使其适用于不同的场景。以下是详细介绍：
传统算法对于边界清晰或纹理一致的简单任务有效。阈值处理（例如 Otsu 方法）通过强度值分离前景和背景，适用于文档扫描。Canny 边缘等边缘检测方法利用梯度变化识别对象边界，非常适合高对比度图像。区域生长或分水岭等基于区域的技术根据相似性或拓扑对像素进行分组，常用于医学成像中的器官分割。这些方法轻量且易于解释，但在处理复杂纹理或重叠对象时会遇到困难。
深度学习模型擅长处理复杂的模式。U-Net 是一种带有跳跃连接的卷积神经网络 (CNN)，在医学成像中因保留分割过程中的空间细节而广受欢迎。Mask R-CNN 通过添加像素级掩码扩展了对象检测功能，适用于实例分割（例如，识别交通场景中的单个汽车）。全卷积网络 (FCN) 用卷积层取代了全连接层，可实现自动驾驶等任务的端到端分割。这些模型需要大量标注数据集和显著的计算资源，但能达到最先进的准确性。
实际考虑因素决定了选择。对于数据有限的情况，预训练模型或迁移学习（例如，在自定义数据上微调 Mask R-CNN）可以减少训练时间。实时应用（例如，视频处理）倾向于轻量级架构，如 MobileNetV3 与 FCN 的组合。混合方法，例如将边缘检测与 CNN 相结合，可以提高鲁棒性。例如，使用 Canny 边缘引导 U-Net 的注意力，可以改进噪声工业检测系统中的分割效果。务必评估计算限制、标注成本以及对精度和速度的需求。