【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及計算機視覺、事件相機技術及數據處理等，具體地說，是一種基于事件相機的實時噪聲過濾方法。
技術介紹
1、隨著計算機視覺和自動化技術的快速發展，傳統幀圖像攝像技術逐漸面臨挑戰，尤其在實時性和低功耗要求較高的場景下。事件相機作為一種新興的傳感器技術，具有高動態范圍、低延遲、低功耗等優勢，能夠在復雜的工業環境中有效捕捉高速動態事件。然而，事件相機生成的數據具有異步性和稀疏性特點，通常包含大量噪聲事件。這些噪聲嚴重影響數據的精度，進而影響后續目標檢測、跟蹤等處理任務的效果。
2、現有的噪聲過濾方法，諸如基于固定窗口的去噪方法，雖然具有一定的過濾效果，但在處理復雜動態場景時，其實時性往往受到挑戰。特別是在智能工業環境中，要求系統能夠快速處理大量的異步事件流，以保證決策的實時性和準確性。然而，現有的嵌入式系統和傳統去噪方法往往難以在資源有限的硬件平臺上實現高效的實時處理。
3、本專利技術專注于基于事件相機的實時處理能力的提升。通過對固定窗口去噪方法的硬件優化及處理架構的改進，本專利技術能夠在復雜場景下大幅提高系統的響應速度和實時性，滿足工業環境中對高效、實時數據處理的需求。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供一種基于事件相機的實時噪聲過濾方法，以解決現有技術在復雜場景下實時性不足的問題。
2、實現本專利技術目的的技術解決方案為：一種基于事件相機的實時噪聲過濾方法，包括如下步驟：
3、(1)：使用事件相機采集原始事件數據，并以事
4、(2)：對步驟(1)得到的事件流數據應用固定窗口濾波器，進行初步噪聲過濾，得到濾波后的事件流數據。
5、(3)：將步驟(2)中處理后的事件流數據，實時展示在新窗口中。
6、進一步的，所述的步驟(1)具體包括如下子步驟：
7、步驟(11)，事件相機采集數據過程中，事件相機的傳感器中的像素感應光強對數的變化，并判斷該變化的差值是否達到激發事件的條件，是則單個像素被激發，進入步驟(12)；
8、δl(x,y,t)＝log(i(x,y,t))-log(i(x,y,t-δt))>c
9、其中，δl(x,y,t)表示在像素(x，y)處、時間t時刻的亮度變化；i(x,y,t)表示在像素(x，y)處、時間t時刻的亮度值，δt為兩個時間點間隔，c為事件相機的亮度變化閾值；
10、步驟(12)：單個像素被激發后輸出一個事件e，事件e包括該事件發生的像素位置、時間和事件的極性，也即e＝(x，y，t，p)為一個四元組；隨著一系列事件的發生，事件相機輸出事件流，事件流為所有事件的四元組組成的序列。
11、進一步的，所述的步驟(2)具體包括如下子步驟：
12、步驟(21)：窗口初始化：設定一個固定大小的窗口，窗口的大小為l。在事件流數據上滑動該窗口，窗口內會容納最近的l個事件。
13、步驟(22)事件流輸入：事件流數據為一系列由事件相機采集到的四元組事件e＝(x,y,t,p)，其中x和y為事件像素位置，t為時間戳，p為事件的極性。
14、步驟(23)滑動窗口操作：對于每個新到來的事件ei，將該事件與窗口內的所有事件進行距離計算。距離采用曼哈頓距離公式：
15、d(ei,ej)＝|xi-xj|+|yi-yj|
16、其中，ei為當前到來的事件，ej為窗口內的事件。
17、步驟(24)最小距離判斷：計算當前事件ei與窗口內所有事件的曼哈頓距離，并找出這些距離的最小值dmin。如果dmin小于預設的噪聲過濾閾值s，則認為ei不是噪聲，將該事件保留。如果dmin大于或等于s，則認為ei是噪聲，將其過濾掉。
18、步驟(25)窗口更新：將當前事件ei添加到窗口中。如果窗口已滿，則移除最早進入窗口的事件，并將當前事件替換進入窗口，以保持窗口內的事件數量為固定大小l。
19、步驟(26)輸出濾波結果：經過固定窗口濾波器處理后的事件流數據為噪聲過濾后的事件流，即濾除噪聲后的有效事件efiltered的序列。每個事件經過該過程后，被視為有效事件或噪聲事件。該過程后，被視為有效事件或噪聲事件。
20、本專利技術與現有技術相比，其顯著優點：(1)顯著提升實時性能：本專利技術通過優化固定窗口濾波算法和事件相機的結合，極大提高了事件數據處理的實時性。與傳統去噪方法相比，本專利技術能夠在復雜、高動態的環境中快速處理大量異步事件流，確保在智能工業環境中對實時性要求較高的場景下有效運行。(2)高效的噪聲過濾效果：本專利技術采用固定窗口濾波器，基于事件的曼哈頓距離計算，快速、精準地過濾噪聲事件。當事件流中的事件與窗口內的歷史事件距離較小并低于設定的閾值時，保留該事件，否則將其視為噪聲過濾掉。這一方法能有效減少無效事件，從而提升后續數據處理的效率和準確性。(3)適配嵌入式系統，資源高效利用：針對嵌入式系統的計算資源有限和低功耗要求，本專利技術的去噪方法進行了算法優化，使其能夠在嵌入式硬件平臺上高效執行。與現有技術中計算量較大的去噪方法相比，本專利技術的計算復雜度顯著降低，更加適合資源受限的應用場景，尤其是在工業自動化設備中。(4)實時可視化事件處理結果：本專利技術不僅在后臺進行事件流的高效處理，還能夠將處理后的數據實時顯示在窗口中，采用不同顏色區分事件的極性，使用戶能夠直觀地觀察事件流的動態變化。此類實時的事件可視化展示為系統調試、數據分析和實時監控提供了有力支持。
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1.一種基于事件相機的實時噪聲過濾的方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于事件相機的實時噪聲過濾的方法，其特征在于，所述步驟(1)中：
3.根據權利要求1所述的基于事件相機的實時噪聲過濾的方法，其特征在于，所述步驟(2)“采用固定窗口濾波器”具體包括如下：
【技術特征摘要】
1.一種基于事件相機的實時噪聲過濾的方法，其特征在于，包括如下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于事件相機的實時噪聲過濾的方法，其特征在于，...
【專利技術屬性】
技術研發人員：朱嘉聰，朱立華，張宇洋，鞠帥，吳征，
申請(專利權)人：南京理工大學，
類型：發明
國別省市：
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