使用混合策略的3D点云的感知导向质量指标
概括
本研究引入了一种新的感知导向混合度量 (PHM) 用于完整的参考点云质量评估. PHM适应性地使用不同的视觉策略来准确预测各个扭曲级别的点云质量.
科学领域:
- 计算机视觉 计算机视觉
- 图像处理 图像处理
- 信号处理 信号处理
背景情况:
- 现有的全参考点云质量评估 (FR-PCQA) 度量通常使用统一的特征,忽视了人类视觉系统 (HVS) 在不同扭曲级别下对视觉信息的动态处理.
- 在HVS中,用于高质量 (扭曲检测) 和低质量 (外观感知) 样品采用了不同的策略,这是当前FR-PCQA方法经常忽视的细微差别.
研究的目的:
- 提出一种感知导向的混合度量 (PHM),通过基于扭曲度的适应性利用HVS视觉策略来弥合现有的FR-PCQA方法的差距.
- 通过考虑人类视觉感知的动态性质,提高点云质量评估的准确性.
主要方法:
- PHM采用两种可适应的视觉策略:对于高质量的样品,它测量可见差异,包括掩盖效果和纹理复杂性. 对于低质量的样品,它利用光谱图理论来评估外观退化,分析几何信号和光谱图波纹系数.
- 该指标结合了这两个组件的结果,使用非线性方法生成最终的质量评分.
主要成果:
- 在五个独立数据库上的实验表明,PHM在点云质量评估中实现了最先进的 (SOTA) 性能.
- 与现有的指标相比,PHM在各种扭曲环境中提供了显著的性能改进.
结论:
- 拟议的PHM有效地模拟了HVS的动态性质,以改善FR-PCQA.
- PHM在准确评估扭曲点云的质量方面取得了重大进展,其性能优于当前的SOTA方法.
更多相关视频
09:10Digital Hybrid Model Preparation for Virtual Planning of Reconstructive Dentoalveolar Surgical Procedures
Published on: August 5, 2021
1.7K
05:12Robotized Testing of Camera Positions to Determine Ideal Configuration for Stereo 3D Visualization of Open-Heart Surgery
Published on: August 12, 2021
2.0K
