تعد تجزئة الصور خطوة أساسية في معالجة الصور، والتي تهدف إلى تسهيل تحليل الصور. يمكن إجراء تجزئة الصورة عن طريق تجميع أو تقسيم بكسلات الصورة إلى مجموعات (مناطق) متطابقة من خلال الاعتماد على بعض الصفات مثل اللون ، أو الملمس ، وما إلى ذلك. وقد تم استخدامها في العديد من المجالات مثل اكتشاف الأشياء، ومهام التعرف، والتصوير الطبي وفي الكثير من المجالات الاخرى. هناك طريقتان أساسيتان لتجزئة الصور وهما الطرق التقليدية وطرق الحوسبة اللينة (SCA) ، وقد تم اقتراح الكثير من الطرق بناءً على هذين النهجين. تتمتع طرق SCA بالعديد من المزايا التي تفوق الطرق التقليدية مثل المرونة والفعالية من حيث التكلفة والأداء العالي. تتضمن طرق SCA استخدام المنطق الضبابي والشبكة العصبية الاصطناعية (ANN) والخوارزمية الجينية. تركز هذه الورقة البحثية على تقديم مراجعة جديدة وحديثة وملخصات لعمل الباحثين على تجزئة الصور بناءً على طرق SCA المختلفة. سيساعد ذلك الباحثين الجدد في التعرف على هذه الأساليب ثم اختيار طريقة معينة منها لتحسينها أو تطويرها لإنتاج طريقة جديدة لتجزئة الصور