深度强化学习系列，包括最基础的DQN，DQN模型改进，DQN算法改进，分层DRL，基于策略梯度的深度强化学习等等

针对图像配准中尺度不变特征变换（SIFT）算法解算速率慢的问题，提出了基于非极大值抑制的改进算法。该算法扩大了极值检测区域半径，对SIFT关键点进行筛选，实现了关键点的优化分布。还提出一种自适应确定检测区域半径的方法，来更精确地控制关键点的数目和分布。仿真试验结果表明，该算法能在一系列不同的图像变换下表现出稳定的配准结果，解算速率较标准SIFT算法提升显著。

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