异常像素检测机制，通过结合图像的梯度信息、重建误差和视差一致性，主动检测并标记出可能受到噪声、遮挡或光照变化影响的异常像素，从而避免这些异常像素影响模型的训练，主要用于处理连续帧图像，通过多种技术手段实现异常像素的检测以及帧间姿态估计等任务。在系统的输入端，接收连续的两帧图像，分别称为第一帧和第二帧。对于每一帧图像，首先进行异常像素检测操作。异常像素检测模块通过特定的算法识别图像中的异常像素点，例如在第一帧中检测出红色点表示的异常像素，在第二帧中检测出蓝色点表示的异常像素。检测出异常像素后，进行异常像素处理，为后续处理做准备。接下来是特征提取阶段，对处理后的两帧图像分别提取特征。提取的特征通过通道叠加的方式与位姿网络的输出进行融合。位姿网络的作用是提取相邻帧之间的姿态信息，帮助系统理解图像间的空间变换关系。之后，融合后的特征输入到由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成的结构中。编码器将输入特征映射到低维潜在空间，解码器则从潜在空间重建输出。在这个过程中，系统一方面进行异常像素检测的后续处理，另一方面利用视角变换模块，根据位姿网络提供的姿态信息对第一帧图像进行视角变换，使其与第二帧图像在视角上对齐。在系统的损失计算部分，通过几何一致性损失和光度重投影损失来优化模型。几何一致性损失确保图像在几何结构上的一致性，光度重投影损失则关注图像在光度信息上的匹配程度。