图像除雨算法一般对单帧图像或视频流中的雨滴进行去除，以降低雨滴对视觉任务的不良影响。然而，由于雨滴下落速度极快，基于帧的相机无法获取雨滴在时间上的连续性，且相机的曝光时间和运动模糊进一步降低了图像中雨滴的清晰度，导致传统图像的除雨算法无法准确检出雨滴覆盖区域。为探究图像除雨的新思路，利用事件相机极高采样率、无运动模糊的特性，分析并建立了雨滴事件生成模型，并提出了基于时空关联性的事件相机雨滴检测算法。该算法通过分析事件相机记录下的每个事件与相邻事件之间的时空关系来对每个事件产生自雨滴运动的概率进行计算，从而实现雨滴检测。在三种降雨场景上的实验结果表明，在相机静止不动时，所提算法的雨滴检测正确率可达95%以上，误检率低于5%；当相机处于运动状态时，所提算法仍可达到95%以上的正确率与不超过20%的误检率。说明所提算法可有效检出雨滴。
