场景分割（scene segmentation），理学-计算机科学技术-计算机应用-计算机图形学-几何造型与数字几何处理-三维形状与场景分析-三维场景分析，输入场景数据（如图像或点云），自动检测并分割出场景中的主要物体，并根据需要给出这些物体的语义标签。如果分割结果带有语义标签，此过程又称场景解析（scene parsing）。场景分割是一种面向场景物体的、细粒度的语义理解。在计算机视觉领域，场景分割的输入一般是彩色或深度图像，也可以是二者的结合。在计算机图形学中，场景分割一般面向三维点云或三维模型。场景分割/解析是对未知场景进行探索和交互的关键，因此在机器人和自动驾驶等领域具有十分重要的地位。基于彩色/深度图像的场景分割本质上是对图像进行像素级别的稠密标注（dense labeling），即为每一个像素分配一个物体标签。因此，该过程是同时求解分割与识别。像素标注分割的常用算法是随机场方法。早期方法大多是马尔可夫随机场模型（Markov random fields，MRF），现在更多工作使用条件随机场模型（conditional random field，CRF）。