基于v-SVR的无参考3D点云质量评估模型

刘雨鑫 杨环 苏洪磊 刘祺 陈添鑫 龙春意

摘要：

为了实现对3D点云质量有效监控，提出一种基于v-SVR的无参考3D点云质量评估模型。首先，分析失真点云编码相关参数与主观质量之间的关系，确定编码设置对主观质量的影响。其次，分析相同编码设置下不同内容特性对主观质量的影响，并提出了一个能够估计表征点云内容特性的几何特性因子和纹理特性因子的模型。最后，将量化参数、位置量化尺度、纹理特征因子、几何特征因子作为v-SVR的输入参数，主观质量分数作为输出参数，训练并得出一个反映人眼视觉特性的无参考3D点云质量评估模型。实验结果表明，与其他典型点云质量评估模型（Pointssim、PSNR-Y、PCMrr）相比，本文模型得到客观质量分数与主观质量分数的皮尔森相关系数分别提高了03265、01855、01748，均方根误差分别下降了63174、38350、36050。

关键词：

点云质量评估（PCQA）;基于几何的点云压缩（G-PCC）;无参考;3D点云;支持向量回归（SVR）

中图分类号：TN919.8

文献标志码：A

收稿日期：2020-12-29

基金项目：

山东省重点研发计划（批准号：2019GGX101021）资助;山东省自然科学基金（批准号：ZR2018PF002）资助。

通信作者：

杨环，女，博士，副教授，主要研究方向为图像/视频处理与分析、视觉感知建模及质量评估、机器学习等。E-mail：cathy_yanghuan@hotmail.com。

3D点云是由分散在三维空间中大量非结构化的三维点组成，这些点不仅具有几何信息，还具有相应属性（RGB颜色，表面法向量，不透明度，反射率等）。目前，随着沉浸式媒体通讯的迅速发展，日常生活中出现了越来越多的3D点云应用，如沉浸式通话、智能购物、数字博物馆等。……