Este artículo propone un nuevo método para la estimación y eliminación de ruido simultáneas de movimiento, considerando las características de ruido de las cámaras de eventos. A diferencia de los métodos existentes que procesan secuencialmente la eliminación de ruido y la estimación de movimiento, nuestro método estima simultáneamente diversos tipos de movimiento (p. ej., movimiento propio, flujo óptico, etc.) y ruido. Basado en el marco de Maximización de Contraste, nuestro método puede reemplazarse fácilmente con otros estimadores de movimiento (p. ej., redes neuronales profundas). Los resultados experimentales en los benchmarks E-MLB y DND21 demuestran un rendimiento de vanguardia, demostrando su eficacia tanto en la estimación de movimiento como en la reconstrucción de intensidad. Extendemos nuestro enfoque a aplicaciones prácticas de eliminación de ruido mediante código abierto.
