基于感知引导的混合策略 3D 点云质量评估指标
计算机视觉与模式识别
2024-09-30 v2 图像与视频处理
摘要
全参考点云质量评估 (FR-PCQA) 旨在利用可用参考信号推断失真点云的质量。现有的大多数 FR-PCQA 指标忽略了人类视觉系统 (HVS) 根据不同失真程度动态处理视觉信息的事实（即对高质量样本进行失真检测，对低质量样本进行外观感知），并采用统一的特征来衡量点云质量。为弥合这一差距，本文提出了感知引导的混合指标 (PHM)，通过适应不同失真程度的视觉策略来预测点云质量：PHM 用于衡量高质量样本中可见差异，考虑掩码效应，并运用纹理复杂度作为绝对差异的有效补偿因子；另一方面，PHM 利用谱图论来评估低质量样本中的外观退化。几何信号在图上的变化和谱图小波系数的变化被用于刻画几何和纹理外观退化。最后，将两种组件获得的结果以非线性方法组合，以产生所测试点云的综合质量得分。实验在五个独立数据库上的结果表明，PHM 实现了最先进 (SOTA) 的性能，并在多个失真环境中显著提升了性能。代码已公开 disponible at https://github.com/zhangyujie-1998/PHM。
引用
@article{arxiv.2407.03885,
title = {Perception-Guided Quality Metric of 3D Point Clouds Using Hybrid Strategy},
author = {Yujie Zhang and Qi Yang and Yiling Xu and Shan Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.03885},
year = {2024}
}