一种基于捕获视频序列的无参考点云质量评估指标
图像与视频处理
2022-09-21 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
点云是应用最广泛的 3D 模型数字格式之一，其视觉质量对下采样、噪声和压缩等失真十分敏感。为应对在无参考情况下点云质量评估（PCQA）的挑战，我们提出一种基于捕获视频序列的彩色点云无参考质量评估指标。具体而言，通过相机绕点云沿三条特定轨道旋转获得三段视频序列。这些视频序列不仅包含静态视角，还包含多帧时间信息，极大有助于理解人类对点云的感知。随后我们改进 ResNet3D 作为特征提取模型，以学习捕获视频与相应主观质量分数之间的相关性。实验结果表明，我们的方法优于大多数最先进的全参考和无参考 PCQA 指标，验证了所提方法的有效性。
引用
@article{arxiv.2206.05054,
title = {A No-reference Quality Assessment Metric for Point Cloud Based on Captured Video Sequences},
author = {Yu Fan and Zicheng Zhang and Wei Sun and Xiongkuo Min and Wei Lu and Tao Wang and Ning Liu and Guangtao Zhai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.05054},
year = {2022}
}
备注
Accepted to IEEE 24th International Workshop on Multimedia Signal Processing, 2022