यह शोधपत्र इवेंट कैमरों की शोर विशेषताओं को ध्यान में रखते हुए, एक साथ गति आकलन और शोर-मुक्ति के लिए एक नवीन विधि प्रस्तावित करता है। शोर-मुक्ति और गति आकलन को क्रमिक रूप से संसाधित करने वाली मौजूदा विधियों के विपरीत, हमारी विधि विभिन्न प्रकार की गति (जैसे, स्व-गति, प्रकाशिक प्रवाह, आदि) और शोर का एक साथ आकलन करती है। कंट्रास्ट मैक्सिमाइज़ेशन ढाँचे के आधार पर, हमारी विधि को अन्य गति आकलनकर्ताओं (जैसे, डीप न्यूरल नेटवर्क) से आसानी से प्रतिस्थापित किया जा सकता है। E-MLB और DND21 बेंचमार्क पर प्रायोगिक परिणाम अत्याधुनिक प्रदर्शन प्रदर्शित करते हैं, जो गति आकलन और तीव्रता पुनर्निर्माण दोनों में इसकी प्रभावशीलता को प्रदर्शित करते हैं। हम ओपन-सोर्स कोड के माध्यम से व्यावहारिक शोर-मुक्ति अनुप्रयोगों के लिए अपने दृष्टिकोण का विस्तार करते हैं।
