基于双阈值多层滤波的事件流去噪算法研究
苗好田
李凯
沈阳理工大学 辽宁 沈阳 110159
摘要：事件相机是一种新型的成像设备,能够生成高速异步事件流数据.与传统相机相比,事件相机具有高时间分辨率、低延迟和高动态范围等优点,但拍摄的事件流数据稀疏杂乱,需要适用的处理方法.基于此,通过挖掘事件流数据的时空相关性,设置三层滤波逐步过滤噪声,实现数据预处理,为后续目标检测等提供基础.通过对事件相机特点和噪声种类的分析,采用基于事件数量和时间密度双重限制的动态切片方法,并针对不同噪声类型采用相应的滤波算法,以去除噪声并尽可能保留事件信息.最后通过实验验证了算法的去噪效果,噪声去除率较好,为事件相机的应用提供了数据基础,后续还将继续研究去噪算法的自适应参数选择和普适性,优化算法流程.
关键词：事件相机点云去噪时空相关性邻域密度多层滤波
论文发表日期：2025-05-25
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 54-59 )