一种噪点识别方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种噪点识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：针对EVS像素阵列中当前时刻产生事件的目标像素点，规划以目标像素点为中心的目标阵列区域；计算当前时刻与目标阵列区域中除目标像素点之外的其它像素点最近一次产生事件的时间戳之间的时间差；根据时间差小于或等于时长阈值的像素点数量判断目标像素点是否为噪点。通过本申请的实施，以当前事件点为中心规划邻域像素点组成的阵列区域，然后统计区域内所有像素点中与当前事件点产生事件的时间间隔小于时长阈值的像素点数量，再以此判断当前事件点是否为噪点，可以实现精准去噪，对小范围聚集噪声及零散噪声具备较好去噪效果，降低了事件数据处理需求的通信带宽和计算资源。信带宽和计算资源。信带宽和计算资源。

【技术实现步骤摘要】
一种噪点识别方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及电子
，尤其涉及一种噪点识别方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着科学技术的不断发展，图像传感器广泛应用于智能手机、数码相机、安防摄像头等产品领域，EVS(Event
‑
based Vision Sensor，事件监测视觉传感器)是一种新型图像传感器，其模拟人类的视网膜，响应由于运动产生的亮度变化的像素点脉冲，因此它能够以极高的帧率捕获场景的亮度变化(也即光强变化)，记录特定时间点和图像中特定位置的事件，形成事件流而不是帧流，从而可以解决传统相机信息冗余、数据存储量和实时处理量较大等问题。
[0003]在实际应用中，EVS对背景活动(BA，Background Activity)噪声极其敏感，BA噪声主要与热噪声和泄露电流有关，会降低传感器所产生的事件数据的质量，导致不必要的通信带宽和计算资源的消耗。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种噪点识别方法、装置、设备及存储介质，至少能够解决相关技术中的事件监测视觉传感器受噪声影响会产生不必要的通信带宽和计算资源的消耗的问题。
[0005]本申请实施例第一方面提供了一种噪点识别方法，包括：针对EVS像素阵列中当前时刻产生事件的目标像素点，在所述EVS像素阵列中规划以所述目标像素点为中心的目标阵列区域；计算所述当前时刻与所述目标阵列区域中除所述目标像素点之外的其它像素点最近一次产生事件的时间戳之间的第一时间差；根据所述第一时间差小于或等于预设时长阈值的第一像素点数量，判断所述目标像素点是否为噪点。
[0006]本申请实施例第二方面提供了一种噪点识别装置，包括：规划模块，用于针对EVS像素阵列中当前时刻产生事件的目标像素点，在所述EVS像素阵列中规划以所述目标像素点为中心的目标阵列区域；计算模块，用于计算所述当前时刻与所述目标阵列区域中除所述目标像素点之外的其它像素点最近一次产生事件的时间戳之间的第一时间差；判断模块，用于根据所述第一时间差小于或等于预设时长阈值的第一像素点数量，判断所述目标像素点是否为噪点。
[0007]本申请实施例第三方面提供了一种电子设备，包括：存储器及处理器，其中，处理器用于执行存储在存储器上的计算机程序，处理器执行计算机程序时，实现上述本申请实施例第一方面提供的噪点识别方法中的各步骤。
[0008]本申请实施例第四方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，实现上述本申请实施例第一方面提供的噪点识别方法中的各步骤。
[0009]由上可见，根据本申请方案所提供的噪点识别方法、装置、设备及存储介质，针对
EVS像素阵列中当前时刻产生事件的目标像素点，在EVS像素阵列中规划以目标像素点为中心的目标阵列区域；计算当前时刻与目标阵列区域中除目标像素点之外的其它像素点最近一次产生事件的时间戳之间的第一时间差；根据第一时间差小于或等于预设时长阈值的第一像素点数量，判断目标像素点是否为噪点。通过本申请方案的实施，以当前事件点为中心规划邻域像素点组成的阵列区域，然后统计区域内所有像素点中与当前事件点产生事件的时间间隔小于时长阈值的像素点数量，再以此来判断当前事件点是否为噪点，可以实现精准去噪，对小范围聚集噪声以及零散噪声均具备较好的去噪效果，有效降低了事件数据处理时需求的通信带宽和计算资源。
附图说明
[0010]图1为本申请一实施例提供的噪点识别方法的基本流程示意图；
[0011]图2为本申请一实施例提供的一种目标阵列区域的规划示意图；
[0012]图3为本申请一实施例提供的一种扩张阵列区域的规划示意图；
[0013]图4为本申请一实施例提供的噪点识别方法的细化流程示意图；
[0014]图5为本申请一实施例提供的噪点识别装置的程序模块示意图；
[0015]图6为本申请一实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0016]为使得本申请的专利技术目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而非全部实施例。基于本申请中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0017]在本申请实施例的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请实施例的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
[0018]下面将结合附图详细说明本申请实施例的一种噪点识别方法、装置、设备及存储介质。
[0019]为了解决相关技术中的事件监测视觉传感器受噪声影响会产生不必要的通信带宽和计算资源的消耗的问题，本申请一实施例提供了一种噪点识别方法，如图1为本申请一实施例提供的噪点识别方法的基本流程图，该噪点识别方法具体包括以下的步骤：
[0020]步骤101、针对EVS像素阵列中当前时刻产生事件的目标像素点，在EVS像素阵列中规划以目标像素点为中心的目标阵列区域。
[0021]具体的，在本实施例中，事件监测视觉传感器的整体像素阵列包括多个EVS像素，每一个EVS像素也即本实施例所提及的像素点，在事件监测视觉传感器工作过程中，像素点响应于光强变化而产生事件，对于当前时刻产生事件的目标像素点，本实施例在整体像素阵列上规划以该目标像素点为中心的目标阵列区域。
[0022]在实际应用中，可以以目标像素点为中心规划一矩形阵列区域，例如尺寸为a*b的长方形阵列区域，或尺寸为S*S的正方形阵列区域。然而，该阵列规划形式在面对事件稀疏
度差异较大的应用场景时，鲁棒性较差，作为唯一变量的窗口大小会难以控制，另外，对于物体边缘以及小范围聚集的极少量噪声的识别难度较大，因为它们会相互证明对方是正确事件点。
[0023]基于此，本实施例在EVS像素阵列中规划以目标像素点为中心的矩形阵列；然后在矩形阵列中规划以目标像素点为旋转对称中心的目标阵列区域；其中，自矩形阵列的中间行至边缘行，每行归属于目标阵列区域的像素点逐步减少。
[0024]如图2所示为本实施例提供的一种目标阵列区域的规划示意图，首先，本实施例以当前时刻产生事件的目标像素点P(x,y)为中心，规划一S*S的矩形阵列区域，然后再在此阵列区域的基础上进一步规划出一旋转对称的目标阵列区域，旋转角可以为90
°
，图2中各实线框所限定的像素点即为组成目标阵列区域的像素点，该目标阵列区域可以理解为矩形阵列中的一个感兴趣区域。本实施例在规划该感兴趣区域时，可以将矩形阵列中目标像素点所处的中间行以及中间列的像素点尽量多的规划至目标阵列区域，优选的可以将中间行以及中间列的所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种噪点识别方法，其特征在于，包括：针对EVS像素阵列中当前时刻产生事件的目标像素点，在所述EVS像素阵列中规划以所述目标像素点为中心的目标阵列区域；计算所述当前时刻与所述目标阵列区域中除所述目标像素点之外的其它像素点最近一次产生事件的时间戳之间的第一时间差；根据所述第一时间差小于或等于预设时长阈值的第一像素点数量，判断所述目标像素点是否为噪点。2.根据权利要求1所述的噪点识别方法，其特征在于，所述在所述EVS像素阵列中规划以所述目标像素点为中心的目标阵列区域的步骤，包括：在所述EVS像素阵列中规划以所述目标像素点为中心的矩形阵列；在所述矩形阵列中规划以所述目标像素点为旋转对称中心的目标阵列区域；其中，自所述矩形阵列的中间行至边缘行，每行归属于所述目标阵列区域的像素点逐步减少。3.根据权利要求1所述的噪点识别方法，其特征在于，所述根据所述第一时间差小于或等于预设时长阈值的第一像素点数量，判断所述目标像素点是否为噪点的步骤，包括：将所述第一时间差小于或等于预设时长阈值的第一像素点数量与预设第一数量阈值以及预设第二数量阈值进行比较；其中，所述第一数量阈值为大于等于2的正整数，所述第二数量阈值为小于所述第一数量阈值的正整数；当所述第一像素点数量大于或等于所述第一数量阈值时，确定所述目标像素点为正确事件点；当所述第一像素点数量小于所述第二数量阈值时，确定所述目标像素点为噪点。4.根据权利要求3所述的噪点识别方法，其特征在于，所述将所述第一时间差小于或等于预设时长阈值的第一像素点数量与预设第一数量阈值以及预设第二数量阈值进行比较的步骤之后，还包括：当所述第一像素点数量大于或等于所述第二数量阈值且小于所述第一数量阈值时，选取满足所述第一时间差小于或等于所述时长阈值的待扩张像素点；在所述EVS像素阵列中规划以所述待扩张像素点为中心的扩张阵列区域；计算所述待扩张像素点最近一次产生事件的时间戳与所述扩张阵列区域中各像素点最近一次产生事件的时间戳之间的第二时间差；根据所述第二时间差小于或等于所述时长阈值的第二像素点数量，判断所述目标像素点是否为噪点。5.根据权利要求4所述的噪点识别方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：万尧，
申请(专利权)人：深圳锐视智芯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：