動的な星点の対象はサイズが小さく輝度が低いため、イベントカメラの撮像はノイズの影響を受けやすく、星点の重心抽出精度が低いという問題がある。そこで、非対称な近傍に基づく密度クラスタリングとイベント形態の反復加重最小二乗ロバストフィッティングによる動的星点重心抽出手法を提案する。まず、動的星点のイベントストリームを固定時間ウィンドウでイベントフレームに分割し、指向性異方性に基づくフレーム内密度クラスタリング手法により、イベント密度連結方式でイベントを集約し、フレーム内の実際の星点イベントクラスタとノイズイベントを効果的に分離する。次に、星点イベントクラスタを主成分分析（PCA）方向に沿ってフレーム中心平面に投影し、2次元投影域内に楕円形態包絡を構築し、改良された反復加重最小二乗法（IRLS）によるロバストフィッティングを用いて外れ値イベントを抑制し、サブピクセルレベルの重心位置を抽出する。実験結果は、半物理的シミュレーション実験において、星点目標が20°/秒の速度で移動し、出力周波数が60 Hzに設定された条件下で、重心の二乗平均平方根誤差が0.1078ピクセルであることを示した。イベントカメラによる高動的目標のサブピクセルレベルの位置決めおよび迅速な追跡を満たし、星センサー分野で重要な応用展望がある。

星点;重心抽出;イベントカメラ;高動的目標追跡;ロバスト最小二乗法