稀疏拓扑框架下的多孔径阵列成像系统局部光流激活方法

本发明涉及一种稀疏拓扑框架下的多孔径成像系统局部光流激活方法，用于多孔径成像系统在复杂运动场景中的自适应运动矢量估计，与传统变分法、深度学习等光流估计方法相比，不需要繁杂的标签标注，便可以处理视觉运动数据，保证高精度的阵列流场，从而在实现像素级的处理遮挡和视角变化引起的流场估计误差。同时还充分考虑孔径间关联运动特性，实现区域孔径自适应估计，极大地减少计算资源负担。利用的轻量级神经网络来加速SIFT特征搜索，不仅可以通过自增强机制提升关键点描述符的精度，还可以占用更低地计算资源嵌入多孔径阵列成像系统中，实现形态特征关键点筛选，最终达到流场局部鲁棒增强的目的。