基于特征分割和基于无特征分割

特征分割和无特征分割是计算机视觉中常见的两种图像分割方法。

特征分割是基于图像中的颜色、纹理、边缘等特征信息进行分割，通常需要先进行特征提取，再根据提取的特征信息进行分类和分割。常见的特征分割方法包括基于边缘检测、基于区域生长、基于边缘和区域的结合等方法。

相比之下，无特征分割则是直接对图像进行像素级别的分类和分割，不需要进行特征提取。常见的无特征分割方法包括基于图像像素相似度的方法，如k-means聚类算法、均值漂移算法等。

两种方法各有优劣，特征分割能够获取更多的语义信息，但需要耗费更多的计算资源和时间；无特征分割计算速度快，但对图像的质量要求较高，且对于复杂场景的分割效果不佳。