[发明专利]一种基于平面拟合的事件传感器光流估计方法及装置

权利要求书

1.一种基于平面拟合的事件传感器光流估计方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤一：对事件传感器输出的事件流进行预过滤处理；

步骤二：利用Prim贪婪算法选取最优局部邻近事件集，提取有效事件；

步骤三：根据最优局部邻近事件集，选取最优的M个事件搭建平面拟合初始模型；

步骤四：将最优局部邻近事件集中其他事件代入初始模型，通过RANSAC算法迭代选取最优平面拟合模型，实现光流估计。

2.根据权利要求1所述的一种基于平面拟合的事件传感器光流估计方法，其特征在于，所述步骤一包括：

如果存在两个传入事件e_i与e_j，其像素地址表达分别为(x_i,y_i,t_i)、(x_j,y_j,t_j)，当其像素表达关系为x_i＝x_j、y_i＝y_j、t_jt_i、t_jt_i+T_rf，则事件e_j是宽边缘效应导致的同步事件，将该事件过滤，其中，T_rf为阈值，表示同一位置上发生两个事件的最小时间差。

3.根据权利要求2所述的一种基于平面拟合的事件传感器光流估计方法，其特征在于，所述步骤二中利用Prim贪婪算法选取最优局部邻近事件集N_n的规则为：

(1)N_n中事件N_*与当前触发事件E_n具有相同的极性；

(2)N_n中事件N_*位于当前触发事件E_n的L×L邻域内；

(3)N_n中事件不包含当前触发事件E_n；

(4)N_n中事件为当前触发事件E_n或事件集中其他事件在L×L空间区域内空间位置最小差异事件，若空间距离差异性相同，则选取与当前触发事件E_n时间戳差异最小的事件；

(5)选取事件总数n≥L。

4.根据权利要求3所述的一种基于平面拟合的事件传感器光流估计方法，其特征在于，所述步骤三包括：

选取最优局部邻近事件集后，利用Prim贪婪算法下事件集内的优劣事件排序，选取事件集中最优的M个事件作为初始内点集；

假设平面拟合初始模型表达式为ax+by+ct＝d，在a²+b²+c²＝1的约束条件下，使初始内点集中的各个事件到拟合平面的空间距离d_i最小化，并采用拉格朗日乘数法进行估计，其表达式如下：

d_i＝|ax+by+ct-d| (1)

其中，a,b,c，d均为待求拟合参数，因为d的大小与光流估计值无关，因此假设d的值为0，此时公式(1)对应的拉格朗日函数的表达式如下：

其中λ为待求常数；

对公式(2)求偏导并使其为0，其表达式如下：

此时，最小特征值所对应的特征向量即为所求取的拟合参数a,b,c，根据拟合参数可求取平面拟合初始模型。