绝大多数的影像拆分演算法均是如前所述位图值的不已连续和相近的物理性质。在前者中，演算法以位图变异为依据拆分两幅影像，如影像边沿拆分。假定影像相同地区的边界线彼此之间全然相同，且与大背景相同，进而容许如前所述位图的局部性不一致性来展开边界线检验。前者是依照几组原订义的原则将两幅影像拆分成相近地区，如共振频率处置、地区繁殖、地区瓦解和地区裂解都是如前所述这种方式逐步形成的。上面将对分有演算法展开详尽表明。
影像边沿拆分：边沿是影像中位图变异画素的子集，通常用二阶展开检验。基本上的边沿检验演算法有：Roberts二阶、Prewitt二阶、Sobel二阶。稍高阶的演算法有：Marr-Hilderth边沿侦测器、Canny边沿侦测器。
影像共振频率拆分：由于共振频率处理单纯、同时实现单纯且反应速度快，因而共振频率处置在拆分应用领域中处在核心理念话语权。共振频率处置能分成单共振频率处置与多共振频率处置。在单共振频率处置中最常见且拆分效用也极好的演算法是Otsu（最小旋量群标准差演算法）演算法。多共振频率处置：K类由K-1个共振频率来分立，即排序影像的数个旋量群标准差，多共振频率处置的拆分结论相对于单共振频率的结论尽管会更快一些，但进行分类数目减少时它会已经开始丧失象征意义，即使我们实际上处置一个表达式（位图），这时能通过减少表达式如全彩来展开化解。
如前所述地区的拆分：地区繁殖演算法和地区瓦解与裂解都是归属于如前所述地区的拆分演算法。地区繁殖演算法是依照事先表述的繁殖原则将画素或子地区女团为Villamblard的地区的操作过程。基本上方式从几组“种籽”点已经开始，将与种籽事先表述的物理性质相近的那些邻域画素添加到每个种籽上来逐步形成这些繁殖地区（如特定范围的位图或颜色）。地区瓦解与裂解是首先将两幅影像细分成几组任意的不相交地区，然后按照一定规则裂解、瓦解这些地区。
形态学分水岭演算法：分水岭的概念是以三维形象化两幅影像为依据的。在图中，我们主要考虑三种类型的点：（1）归属于一个地区最小值的点；（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。对于一个特定的地区最小值，满足条件（2）的点的子集称为该最小值的汇水盆地或分水岭。满足条件（3）的点逐步形成地表面的峰线，称之为拆分线或分水线。为了达到更快的拆分效用，常常将分水岭演算法应用领域到梯度影像上，而不是影像本身。
