基于热重启学习率的NAG算法在图像分割中的应用

摘要

文章针对水平集演化模型的梯度下降法收敛速度较慢,且对局部极小值较为敏感的问题,提出一种热重启学习率和Nesterov加速梯度(Nesterov accelerated gradient,NAG)算法相结合的水平集演化方法,以替换Chan-Vese(CV)模型中用于演化水平集函数的梯度下降法,对2种算法的图像分割速度以及分割精准度进行了对比。首先根据CV模型和距离保持惩罚项建立初始的水平集演化方程;然后对NAG算法增加学习率动态变化项计算梯度来演化水平集函数;最后不断更新得到水平集函数直到收敛。使用ground truth(GT)图像评估分割精准度,通过与传统梯度下降法得到的实验结果对比,改进算法的CPU运行时间减少了30%以上且分割精确度明显提升,表明其可对图像进行有效且快速地分割。