计算机应用

作者：原泉, 王艳, 李玉先

单位：1. 重庆师范大学 数学科学学院, 重庆 401331;2. 重庆市中医院 药剂科, 重庆 400011

关键词：图像分割,水平集方法,活动轮廓模型,距离保持水平集演化模型,NAG算法

基金：国家自然科学基金青年基金资助项目（11901071）；重庆市自然科学基金面上项目（cstc2019jcyj-msxmX0219）；重庆市教委科学技术研究项目青年项目（KJQN201800506）；重庆师范大学博士启动基金资助项目（17XLB001）；浙江省博士后科研项目（514000-X81902）。

针对梯度下降法收敛性较差、对局部极小值比较敏感的问题，提出一种改进NAG算法，并以此替换距离保持水平集演化（DRLSE）模型中的梯度下降算法，进而得到一个基于NAG的图像快速分割算法。首先，给出初始水平集演化方程；其次，用改进NAG算法计算梯度；最后，对水平集函数进行不断更新，从而避免水平集函数陷入局部极小值。实验结果表明，与DRLSE模型中的原算法相比，所提算法迭代次数减少了约30%，CPU运行时间减少了30%以上。该算法实现简单，能够对实时性要求较高的红外图像、医学图像进行快速、有效的分割。

来源：2020年第9期

《计算机应用》期刊编辑部

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