35、图像配准与非线性时滞系统最优控制研究

图像配准与非线性时滞系统最优控制研究

在工程和计算机视觉领域，图像配准和非线性时滞系统的最优控制是两个重要的研究方向。下面将分别介绍一种新的图像配准算法以及基于强化学习的非线性时滞系统输入约束最优控制策略。

图像配准算法：MR - TPS

在图像配准中，不同的算法在面对各种图像变化时表现各异。为了对比不同算法的性能，我们来看下面这个表格：
| 算法 | 视角变化 | 质量退化 | 光照变化 | 不同成像过程 |
| — | — | — | — | — |
| RANSAC | (87.54%, 95.48%) | (97.10%, 99.73%) | (74.54%, 89.76%) | (39.62%, 70.53%) |
| VFC | (90.17%, 95.77%) | (98.48%, 97.48%) | (85.19%, 93.92%) | (65.02%, 86.01%) |
| GS | (79.35%, 95.16%) | (91.75%, 86.48%) | (62.93%, 94.14%) | (23.91%, 99.98%) |
| MR - TPS | (96.30%, 97.80%) | (97.09%, 98.11%) | (88.36%, 98.81%) | (71.28%, 92.24%) |

从表格数据可以看出，MR - TPS 算法在各个图像变化场景下都有着较为出色的表现。它通过使用流形正则化项来构建约束项，充分利用了图像信息，从而提高了算法的性能。

并且，考虑到特征检测方法可能存在的误差，仅仅依靠局部特征的方法难以满足匹配的鲁棒性要求。而 TPS 模型可以描述为