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<article xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.1/xsd/JATS-journalpublishing1-mathml3.xsd" dtd-version="1.1" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">TACS</journal-id><journal-title-group><journal-title>Technology and Application of Computer Science</journal-title></journal-title-group><issn>2998-8926</issn><eissn>2998-8934</eissn><publisher><publisher-name>Art and Technology</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.61369/TACS.2025110050</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Article</subject></subj-group></article-categories><title>拉格朗日乘数在多约束图像配准中的数学建模
与应用特性研究</title><url>https://artdesignp.com/journal/TACS/2/11/10.61369/TACS.2025110050</url><author>董慧,李洁琼</author><pub-date pub-type="publication-year"><year>2025</year></pub-date><volume>2</volume><issue>11</issue><history><date date-type="pub"><published-time>2025-06-14</published-time></date></history><abstract>图像配准是计算机视觉与医学影像分析的核心技术，旨在实现不同条件下采集图像的空间对齐。多约束配准通过融合多重约束提升精度与鲁棒性，但加剧了优化问题复杂度。拉格朗日乘数法为带约束优化提供了高效求解思路，本文系统研究其在多约束图像配准中的数学建模与应用特性，在梳理相关理论基础后，构建融合多重约束的拉格朗日优化模型，并推导最优解的求解过程，为复杂场景下的高精度图像配准提供了理论依据与可行的解决方案。</abstract><keywords>图像配准,拉格朗日乘数法,多约束优化,数学建模,KKT 条件</keywords></article-meta></front><body/><back><ref-list><ref id="B1" content-type="article"><label>1</label><element-citation publication-type="journal"><p>[1] 张鑫. 基于深度学习的多模态脑部图像配准算法研究[D]. 河南工业大学,2023.[2] 寇俊阳, 邹小波, 毛磊. 光学影像配准和相关性分析方法(COSI-Corr) 在地表形变监测中的应用综述[J]. 地震科学进展,2025,55(04):187-196.[3] 李佳骏. 基于局部特征的图像与点云配准研究[D]. 大连理工大学,2021.[4] 温宇昕. 基于深度学习的红外与可见光图像配准与融合算法研究[D]. 中国科学院大学( 中国科学院西安光学精密机械研究所),2025.[5] 李博瀚. 多光谱图像配准中局部特征表示算法研究[D]. 北京邮电大学,2025.[6] 师尚杰, 李文德, 闫浩文, 等. 图对比学习支撑下的矢量建筑物形状相似性度量[J].地球信息科学学报,2024,26(12):2659-2672.[7] 舒孝珍. 拉格朗日乘数法的应用探究[J]. 内江科技,2020,41(09):42-43.[8] 黄晓美, 唐国吉. 区间值优化问题的KKT 和弱互补近似KKT 条件[J]. 数学物理学报,2023,43(06):1897-1913.[9]郭园, 赵忠峰, 杨党锋, 等. 基于梯度下降法的大房郢水库洪水预报模型参数率定及适用性研究[J]. 南水北调与水利科技( 中英文),2024,22(S1):10-16.[10] 朱明, 姚强, 唐俊, 等. 超图约束和改进归一化互相关方法相结合的图像配准算法[J].国防科技大学学报,2019,41(03):50-55.</p><pub-id pub-id-type="doi"/></element-citation></ref></ref-list></back></article>
