图像分割算法——Normalized Cuts（Ncuts） 算法的简单理解
最近在做毕业设计，看文献综述时查了一些资料，打算在CSDN上对现有的图像分割方法做一些简单的笔记：
首先需要介绍的是，该算法是一种基于图论的算法：将图像整幅图像映射为一幅带权值的无向图G=(V, E)，V为点集，E为边集。图像中的像素点视为图中的顶点，像素点之间相邻关系表示为图中的边，像素点间的相似性或差异性为边的权值。基于图论的算法主要思想是：将图像分割问题，转化为图论中图的划分问题，从而求解。
下面具体说一说Normalized Cuts算法（Ncuts）。该算法的创作者Wu等人根据图论当中的最小割（min-cut）的定义，将图像分割问题转化为求解对应图的最小割问题。
那么，什么是最小割问题？首先明确什么是割：对于一张无向带权图G = (V, E, w)，若存在边集C，将点集V分为点集S和点集T，满足S∪T = V，S∩T = ∅，C中任何一条边的两个端点分别属于S和T中，那么称C = (S, T)是图G的一个割（也称作割集）。最小割指的就是边权值之和最小的割集，最小割问题就是要求解最小割。
在图像分割问题中，定义最小割问题的目标函数可以这样表示：
图1
其中
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