一种基于信息量加权投影的点云质量评估方法技术

本发明专利技术属于3D点云质量评估技术领域，涉及一种基于信息量加权投影的点云质量评估方法，先将点云坐标对齐原点，然后旋转点云获取多个视点，再对点云坐标进行缩放使得参考点云的2D投影在保存细节的同时尽量水密无缝，再使用正交投影和栅格化来获取投影图像，对原始点云和失真点云分别进行上述操作获取各视点投影图像，并将成对图像送入IW

【技术实现步骤摘要】
一种基于信息量加权投影的点云质量评估方法

：
[0001]本专利技术属于3D点云质量评估
，涉及一种基于信息量加权投影的点云质量评估方法。

技术介绍
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[0002]3D点云是用来表示3D形状、物体以及室内外环境等点的集合，每个点都具有三维坐标及其属性信息，如颜色信息、反射强度、透明度、法向量等。近些年3D点云做为一种新型媒介形式在沉浸式媒体通信领域有广泛的应用。相比传统的语音、视频通信，沉浸式媒体通信可以极大提高用户的体验质量，拉近人们的距离，改变人们的生活方式。国际上MPEG和国内的AVS工作组已分别成立专门小组开展点云压缩标准化工作，同时点云质量评估(PCQA)也引起了VQEG 的重视。
[0003]点云处理的每个环节，如采集、压缩、传输、存储以及渲染等，都可引入失真并导致点云质量下降。因此，如何对点云质量进行有效评估已成为点云处理领域一个迫切需要解决的问题。点云质量可以做为衡量比较各种点云处理算法优劣的标准，或可做为反馈值进一步调整相关算法参数，达到设计、评估和优化的目的。
[0004]目前，大多数3D点云应用中人眼是点云的最终受体，因此主观评估被认为是最直接、最准确的评价方法，但主观质量评估开销大、实时性差。因此客观质量评估方法就显得非常重要。根据是否需要原始参考点云，点云客观质量评估可分为全参考、部分参考和无参考三种模式，现有算法大部为全参考模型，根据是否投影至2D平面，算法又分为基于点的算法和基于投影的算法，基于点的算法又分为几何失真评估算法和“几何+颜色”失真评估算法。由于人眼所见即所得，故基于投影的算法更符合人类视觉系统特性，但是现有基于投影的算法还存在以下不足：投影后背景像素也参与计算，无法去除背景区域对算法的影响。

技术实现思路
：
[0005]本专利技术目的在于克服现有技术存在的缺点，设计提供一种基于信息量加权投影的点云质量评估方法，该方法考虑信息量权重，使客观质量预测值与主观质量评分具有较好的一致性，从而用于指导3D点云编码、传输等各处理过程。
[0006]为了实现上述目的，本专利技术所述基于信息量加权投影的点云质量评估方法包括以下步骤：
[0007]S1、将原始点云生成各种失真类型，选择不同程度的几何失真和纹理失真组合，得到3D点云质量评估数据库，并进行主观评估实验，得到每个失真点云的主观质量评分；
[0008]S2、将点云中心对齐坐标原点，得到点云坐标；
[0009]S3、采用旋转向量旋转点云以获取多个视点，得到旋转后的点云坐标；
[0010]S4、缩放旋转后的点云坐标使得原始点云的2D投影在保存细节的同时尽量水密无缝；
[0011]S5、对S4中得到的点云坐标使用正交投影并栅格化获取投影图像；
[0012]S6、重复步骤S2
‑
S5分别获取原始点云和失真点云在各视点的投影图像；
[0013]S7：将各视点成对图像送入IW
‑
SSIM算法，获取各视点客观分数并池化得到最终失真点云客观分数，完成点云质量评估。
[0014]本专利技术S2中将点云中心对齐至坐标原点的操作为：
[0015]g
t
＝g
‑
t
r
[0016]其中g
t
为点p＝(g c)变换后的3D坐标，g为变换前点p的3D坐标，c为属性颜色信息，t
r
为变换向量并且其值为对应参考点云的几何中心坐标；
[0017]本专利技术S3中所述旋转向量rθ为：
[0018][0019]θ＝arccos(n
v
·
n
z
)
[0020]其中n
v
为点p的单位法向量，n
z
为(0,0,1)，||n
v
×
n
z
||表示取向量的l2范数，r 为旋转轴，θ为旋转轴角，由r和θ得到旋转矩阵R，然后获取点p旋转之后的坐标：
[0021]g
r
＝g
t
R。
[0022]本专利技术S4得到的点云坐标为：g
s
＝s
·
g
r
，其中g
s
表示缩放后的坐标，s为缩放因子。
[0023]本专利技术S5中对S4中得到的点云坐标使用正交投影的具体过程为：
[0024][0025]其中为点p的投影坐标，如果有相同的点坐落于同一个坐标，则取g的z分量的最大值；栅格化时，将属性颜色信息c放入其对应的投影位置，并且空余位置c取(127,127,127)，最终获取投影图像I。
[0026]本专利技术S6中所述重复以上步骤分别获取原始点云和失真点云在各视点的投影图像I
ref
(n)和I
dis
(n)。
[0027]本专利技术S7得到的失真点云客观分数为：
[0028][0029]其中I
ref
(n),I
dis
(n)分别为原始点云和失真点云在各视点的投影图像，N
v
为视点数。
[0030]本专利技术先将点云坐标对齐原点，然后旋转点云获取多个视点，再对点云坐标进行缩放使得参考点云的2D投影在保存细节的同时尽量水密无缝，再使用正交投影和栅格化来获取投影图像，对原始点云和失真点云分别进行上述操作获取各视点投影图像，并将成对图像送入IW
‑
SSIM算法，计算得到失真点云在各视点的客观分数，最后池化各视点得分为最终客观分数。
[0031]本专利技术与现有技术相比，具有以下优点：一是能准确评估3D点云的质量，进而指导3D点云的处理过程，便于提高后续应用的性能；二是方法简单，利用投影及现有的图像质量评估方法IW
‑
SSIM即可评估点云质量；三是信息量加权投影能更好的去除背景区域对点云质量的影响，更准确评估失真点云的质量分数，使得客观质量分数与主观质量分数具有更
好的一致性。
附图说明：
[0032]图1为本专利技术所述基于信息量加权投影的点云质量评估的流程图。
[0033]图2为本专利技术测试集使用的原始点云和部分失真点云，其中(a)、(c)、(e)、 (g)分别为原始点云cake、cauliflower、flower_pot和glasses_case；(b)、(d)、 (f)、(h)分别为上述原始点云对应的V
‑
PCC不同编码参数的点云：(b)GQP＝38， TQP＝44，MOS＝64.02；(d)GQP＝50，TQP＝26，MOS＝36.30；(f)GQP＝38，TQP＝38， MOS＝65.28；(h)GQP＝26，TQP＝26，MOS＝89.81。
具体实施方式：
[0034]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于信息量加权投影的点云质量评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、将原始点云生成各种失真类型，选择不同程度的几何失真和纹理失真组合，得到3D点云质量评估数据库，并进行主观评估实验，得到每个失真点云的主观质量评分；S2、将点云中心对齐坐标原点，得到点云坐标；S3、采用旋转向量旋转点云以获取多个视点，得到旋转后的点云坐标；S4、缩放旋转后的点云坐标；S5、对S4中得到的点云坐标使用正交投影并栅格化获取投影图像；S6、重复步骤S2
‑
S5分别获取原始点云和失真点云在各视点的投影图像；S7：将各视点成对图像送入IW
‑
SSIM算法，获取各视点客观分数并池化得到最终失真点云客观分数，完成点云质量评估。2.根据权利要求1所述基于信息量加权投影的点云质量评估方法，其特征在于，S2中将点云中心对齐至坐标原点的过程为：g
t
＝g
‑
t
r
其中g
t
为点p＝(g c)变换后的3D坐标，g为变换前点p的3D坐标，c为属性颜色信息，t
r
为变换向量并且其值为对应参考点云的几何中心坐标。3.根据权利要求2所述基于信息量加权投影的点云质量评估方法，其特征在于，S3中所述旋转向量rθ为：θ＝arccos(n
v
·
n
z
)其中n
v
为点p的单位法向量，n
z
为(0,0,...

【专利技术属性】
技术研发人员：苏洪磊，刘祺，吕剑雨，
申请(专利权)人：青岛大学，
类型：发明
国别省市：