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申请/专利权人：东南大学

摘要：本发明提供了基于热像素和增强时空相关性的动态视觉事件流降噪方法，包括步骤：1、读取动态视觉传感器输出的事件流，并对事件进行时空建模；2、根据时空特征，将噪声事件分为高频噪声事件和背景噪声事件；3、通过构造事件密度图，结合热像素输出噪声的持续高频特性和有效事件的时空连续性，实时检测热像素，实现对高频噪声的消除；4、引入不同强度梯度下动态视觉传感器的动态响应特性，对时空相关性降噪准则进行增强，准确地滤除背景噪声；5、利用降噪后的事件流对热像素的输出进行补偿，提高事件输出精度。该方法适用于动态视觉传感器输出事件流的降噪，兼顾了噪声事件去除效率和有效事件保留能力，以较小的运算资源取得了较高的降噪精度。

主权项：1.基于热像素和增强时空相关性的动态视觉事件流降噪方法，具体步骤如下，其特征在于：步骤1：读取动态视觉传感器输出的事件流，并将事件建模为三维时空系中的脉冲函数：eixi,yi,ti＝δx-xi,y-yi,t-ti其中ei表示事件流中的第i个事件，xi,yi表示事件的像素坐标，ti表示事件的时间戳，δ·表示脉冲函数；步骤2：根据时空特征，将动态视觉传感器输出事件流中噪声事件分为热像素持续输出的高频噪声事件，以及随机分布在像素平面的背景噪声事件；步骤3：通过构造事件密度图，结合热像素输出噪声的持续高频特性和有效事件的时空连续性，实时检测热像素，实现对高频噪声的消除；步骤3中事件密度图的构造包括如下过程：对动态视觉传感器中的每个像素x,y分别使用一个时间长度固定的滑动窗口，统计最近一段时间内在对应像素处的累计触发事件，构造事件密度图Dx,y： 其中表示tc当前时刻，tw是滑动窗口的时间长度；步骤3中的热像素检测和高频噪声去除包括如下过程：3-1由于热像素持续输出时间间隔小于RefractoryPeriod的高频事件，首先结合窗口长度和RefractoryPeriod设置事件数量绝对阈值 其中比例系数s设为0.8，τRP是RefractoryPeriod，设为20ms；3-2根据有效事件的时空连续性，场景中的强度梯度在相邻像素区域上会激发相似数量的事件，导致热像素的窗口包含的事件远多于相邻像素，因此，通过自适应高斯阈值检测事件密度图上的局部最大值像素，进行非极大值抑制，与绝对阈值共同作为热像素的判断条件，将事件密度图上满足条件的像素识别为热像素，并将其输出的事件ehp判别为噪声事件，实现对事件流中高频噪声的有效消除： 其中，表示自适应高斯阈值，表示事件密度图和高斯权值Gσx,y的卷积，自适应高斯阈值的窗口大小设置为5x5，hp表示动态视觉传感器像素平面Z2上的热像素；步骤4：根据动态视觉传感器各像素上连续触发事件的时间间隔，将事件分为短时间内同一像素上的重复触发的重叠事件和仅触发一次的瞬态事件，并通过引入不同强度梯度下动态视觉传感器的动态响应特性，对时空相关性降噪准则进行增强，分别滤除重叠事件和瞬态事件中的背景噪声；步骤4中的事件分类过程和背景噪声去除包括如下过程：4-1首先使用RefractoryPeriod滤波器区分重叠事件和瞬态事件，得到各像素上重复触发的非高频噪声事件eo；4-2之后根据动态视觉传感器的动态响应特性，重叠事件eo是场景中强度梯度较大的边缘等区域在同一像素上连续触发的有效事件，或是背景噪声，因此，利用场景边缘的时空连续性，使用最近邻NNb滤波器去除其中的背景噪声，得到有效重叠事件并保留为真实事件进行输出；4-3最后，对于事件流中的瞬态事件eixi,yi,ti，以其周围8个像素中的非热像素，结合时间间隔τth建立时空邻域Ni：Ni＝{x,y,t||x-xi|≤1,|y-yi|≤1,|t-ti|≤τth}\xi,yi并根据时空邻域内的事件及其时空特性，判断事件ei的时空相关性和有效性，分为以下三种情况：Case1:如果Ni中存在任何有效重叠事件，则该事件是由光照不均匀的边缘或边缘附近的场景纹理等低强度梯度触发的真实事件，因此将ei识别为真实事件并保留；Case2:当ei的时空邻域内只有瞬态事件时，则对该时空邻域内的所有事件ejxj,yj,tj构建类似的子时空邻域 之后，如果内存在任何事件，即事件ei的时空邻域内存在子时空邻域非空的事件，将其识别为有效事件并输出；而当ei的时空邻域内仅存在子时空邻域为空的事件时，仍将其判断为背景噪声并去除；Case3:如果ei的时空邻域内不存在任何事件，即周围像素在最近时刻都没有事件触发，则将该事件判断为背景噪声并去除；所述步骤4中RefractoryPeriod滤波器和最近邻滤波器的实施步骤如下：RefractoryPeriod滤波器通过在同一像素上的连续事件之间设置最小时间间隔区分重叠事件和瞬态事件，得到各像素上重复触发的非高频噪声事件eo： 其中，τRP是RefractoryPeriod滤波器的时间间隔阈值，tixi,yi表示像素xi,yi上第i个事件的时间戳；最近邻滤波器要求有效事件在相邻像素上存在时间上接近的事件，筛选出有效重叠事件 其中tmxi,yi表示对应像素上重叠事件eo的时间戳，τNNb是NNb滤波器的时间间隔阈值，所述时间间隔阈值设为20ms；步骤5：在热像素的输出事件流中，可能存在淹没在高频噪声中的有效事件，为了准确地描述场景和目标，在滤除热像素输出的高频噪声后，结合降噪后的事件流，对其进行输出补偿；步骤5中对于热像素的补偿过程包括：对于每个热像素，如果其时空邻域Nhp中存在连续两个在不同像素上以相同极性被触发的真实事件，则使用相同极性的事件对该热像素的输出进行补偿： ifxi,yi≠xi-1,yi-1andpi＝pi-1ehpxhp,yhp,thp,php＝δx-xhp,y-yhp,t-ti,p-pi其中表示Nhp中的第i个真实事件，ehp是在该热像素处补偿的事件输出。

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百度查询： 东南大学 基于热像素和增强时空相关性的动态视觉事件流降噪方法