Inertia-Informed Orientation Priors for Event-Based Optical Flow Estimation

📄 arXiv: 2511.12961v1 📥 PDF

作者: Pritam P. Karmokar, William J. Beksi

分类: eess.IV, cs.CV

发布日期: 2025-11-17

备注: 13 pages, 9 figures, and 3 tables

💡 一句话要点

提出一种融合惯性信息的事件相机光流估计方法，提升鲁棒性和收敛性。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 事件相机 光流估计 惯性信息融合 对比度最大化 机器人视觉

📋 核心要点

  1. 事件相机的时序密集和空间稀疏特性给光流估计带来了挑战，现有方法难以兼顾精度和鲁棒性。
  2. 论文提出利用惯性测量单元(IMU)数据生成方向图，作为先验信息引导对比度最大化(CM)过程，约束运动轨迹搜索空间。
  3. 实验结果表明，该方法在多个数据集上取得了优于现有技术的光流估计精度，验证了方向引导的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种受生物学启发的混合对比度最大化(CM)方法，用于事件相机光流估计，该方法结合了视觉和惯性运动线索。具体来说，我们建议使用从相机3D速度导出的方向图作为先验来指导CM过程。方向图提供了方向引导，并约束了估计的运动轨迹空间。我们表明，这种方向引导的公式可以提高事件相机光流估计的鲁棒性和收敛性。在MVSEC、DSEC和ECD数据集上的评估表明，我们的方法优于现有技术。

🔬 方法详解

问题定义：事件相机光流估计旨在从异步事件流中恢复像素级的运动信息。现有的基于对比度最大化(CM)的方法虽然有效，但面临高度非凸优化问题，容易陷入局部最优，导致估计精度下降。

核心思路：论文的核心思路是利用IMU提供的相机3D速度信息，生成运动方向的先验知识，并将其融入到CM优化过程中。通过方向图引导，缩小搜索空间，避免优化过程陷入局部最优，从而提高光流估计的鲁棒性和精度。

技术框架：该方法首先利用IMU数据计算相机3D速度，然后将其转换为方向图，作为CM优化的先验信息。CM优化模块则根据事件数据和方向图，估计每个事件的运动轨迹。整体流程可以概括为：IMU数据处理 -> 方向图生成 -> CM优化 -> 光流估计。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将惯性信息以方向图的形式融入到事件相机光流估计中。与传统的纯视觉方法相比，该方法利用了IMU提供的运动先验，显著提高了估计的鲁棒性和收敛速度。

关键设计：方向图的生成方式是关键设计之一，需要将3D速度信息转换为适合CM优化的方向信息。具体的损失函数设计需要考虑如何有效地将方向图作为约束项加入到CM优化目标中，平衡数据项和先验项之间的权重。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在MVSEC、DSEC和ECD数据集上均取得了优于现有技术的光流估计精度。与现有方法相比，该方法在精度指标上取得了显著提升，验证了惯性信息引导的有效性。具体提升幅度在论文中进行了详细的量化分析。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人导航、自动驾驶、无人机等领域。事件相机在高速运动和高动态范围场景下具有优势，结合惯性信息的融合，可以提高运动估计的准确性和鲁棒性，从而提升相关应用在复杂环境下的性能。

📄 摘要（原文）

Event cameras, by virtue of their working principle, directly encode motion within a scene. Many learning-based and model-based methods exist that estimate event-based optical flow, however the temporally dense yet spatially sparse nature of events poses significant challenges. To address these issues, contrast maximization (CM) is a prominent model-based optimization methodology that estimates the motion trajectories of events within an event volume by optimally warping them. Since its introduction, the CM framework has undergone a series of refinements by the computer vision community. Nonetheless, it remains a highly non-convex optimization problem. In this paper, we introduce a novel biologically-inspired hybrid CM method for event-based optical flow estimation that couples visual and inertial motion cues. Concretely, we propose the use of orientation maps, derived from camera 3D velocities, as priors to guide the CM process. The orientation maps provide directional guidance and constrain the space of estimated motion trajectories. We show that this orientation-guided formulation leads to improved robustness and convergence in event-based optical flow estimation. The evaluation of our approach on the MVSEC, DSEC, and ECD datasets yields superior accuracy scores over the state of the art.