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龙图腾网获悉同济大学申请的专利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获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119850686B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411827849.6，技术领域涉及：G06T7/277；该发明授权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是由李安虎;赵鑫设计研发完成，并于2024-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本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在说明书摘要公布了：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。

本发明授权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在权利要求书中公布了：1.一种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，其特征在于，包括： 步骤S1：利用多孔径阵列成像系统拍摄阵连续列图像，选取源图像和目标图像，计算出初始的光流矢量运动场； 步骤S2：基于初始的光流矢量运动场，结合多孔径阵列成像系统的孔径个数与排列方式，构建稀疏框架下的光流矢量运动场； 步骤S3：基于光流矢量运动场，利用GSP分析处理计算光流稀疏矩阵； 步骤S4：使用多层感知器将原始描述子通过尺度不变特征变换映射为自适应描述算子，捕捉关键点之间的关系； 步骤S5：结合关键点之间的关系和光流稀疏矩阵实现局部光流激活； 所述步骤S3包括： 步骤S3-1：将光流矢量运动场表示为流场矩阵，并结合设定的字典矩阵，得到系数矩阵的估计值： 其中：为述系数矩阵的估计值，为流场矩阵，为字典矩阵，为系数矩阵，为进行正则约束的稀疏约束，为一种正则化计算方法，为另一种正则化计算方法，a为系数矩阵中的元素； 步骤S3-2：引入图拉普拉斯正则项，结合光流估计的能量函数，结合系数矩阵的估计值，得到重构流场的估计值； 步骤S3-3：基于梯度自适应策略，在求解能量函数过程引入梯度抑制权重因子，抑制孔径重叠区域感受野的激活，针对重构流场V，根据阵列排列方式进行流场重建； 所述重构流场的估计值为： 其中：为重构流场的估计值，M为孔径个数的集合，H为流场降解策略，V为重构流场，γ为图拉普拉斯正则参数，Tr为矩阵求迹，U为拉普拉斯变换矩阵，L为拉普拉斯变换分解后的矩阵； 所述步骤S3-3重建后的流场为： 其中：为运动向量j相匹配的像素集合i下的重构光流运动矢量，目的是为了通过梯度操作抑制相同位置的基向量，为图约束下的运动向量k相匹配的像素集合i下的重构光流运动矢量，为运动向量j相匹配的像素集合i下的重构光流运动抑制矢量，为图约束下的运动向量k相匹配的像素集合i下的光流运动抑制矢量，为运动向量j相匹配的像素集合i下的重构光流运动矢量。

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