基于Ncuts算法的场景分割设计与实现文献综述

场景分割作为计算机视觉领域的关键任务，其目标在于将图像或视频帧分割成不同的语义区域，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。

本文深入探讨了基于归一化割(NormalizedCuts,Ncuts)算法的场景分割技术，旨在全面概述其发展历程、研究现状、主要方法以及未来趋势。

首先，介绍了场景分割的基本概念、研究意义以及Ncuts算法的基本原理。

其次，对国内外基于Ncuts的场景分割研究进行了系统综述，从传统方法到结合深度学习的改进方法，详细分析了不同方法的优缺点和适用场景。

接着，重点阐述了Ncuts算法在场景分割中的应用，包括图像预处理、特征提取、分割结果优化等关键环节，并对不同研究方法的性能进行了比较分析。

最后，总结了基于Ncuts算法的场景分割研究面临的挑战，并展望了其未来发展方向。

关键词：场景分割；归一化割；图论；图像分割；特征提取

场景分割是计算机视觉领域的一项基础性任务，其目标是将图像或视频帧分割成具有语义意义的不同区域，例如天空、道路、建筑、车辆等。

作为图像理解和场景分析的关键步骤，场景分割在自动驾驶、机器人导航、图像编辑、虚拟现实等领域具有广泛的应用价值。

归一化割(NormalizedCuts,Ncuts)算法是一种基于图论的图像分割算法，其核心思想是将图像表示为一个无向加权图，其中像素点对应图中的节点，像素之间的相似性度量对应图中的边权重。