在图像分割领域中，PM残留边界和残留模型是两种常见的方法。这两种方法在特定场景下均具有优势。

PM残留边界基于梯度信息，对图像边界进行补全，适用于纹理比较丰富且边缘比较明显的情况。

而残留模型基于深度学习算法，准确识别物体边界，适用于图像多变的情况，能够提高分割效果。综合来讲，应根据具体应用场景选择不同的方法，同时也可以结合两种方法，进一步提高分割效果。