公开(公告)号：CN118351424A

公开(公告)日：2024-07-16

申请号：CN202410413037.0

申请日：2024-04-08

Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院

Inventor： 李娜 ,  崔茂 ,  李晴岚 ,  张云

IPC: G06V10/98 ,  G06V10/766 ,  G06V10/56 ,  G06V10/46

Abstract: 本发明涉及点云处理领域，具体涉及一种基于三维和二维空间互补特征的点云质量评估方法及装置。该方法及装置包括：在点邻域中提取感知特征；利用三维空间和二维平面中特征的互补特性，将点云从三维空间映射到二维平面，提取投影图像的空间域结构相似性特征以及小波域质量感知特征；将不同空间下的特征进行融合后通过回归模型得到点云的质量分数。本发明通过三维点特征和二维平面特征之间的互补特性来地反映点云的感知质量，并且在一定程度上可避免主客观评价对象的不一致，结合三维点特征和二维平面特征的优势提出了相对全面的点云客观质量评价方法。

公开(公告)号：CN118351423A

公开(公告)日：2024-07-16

申请号：CN202410413034.7

申请日：2024-04-08

Applicant: 中国科学院深圳先进技术研究院

Inventor： 李娜 ,  崔茂 ,  李晴岚 ,  张云

IPC: G06V10/98 ,  G06V10/766 ,  G06V10/56 ,  G06V10/44 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明涉及点云处理领域，具体涉及一种基于规则化表示的点云质量评估方法及装置。该方法及装置包括：将原始点云和失真点云进行参数化生成排列规则的几何图像和颜色图像；提取几何图像和颜色图像的多层次语义特征并预测图像补片的质量；将几何和颜色图像补片的质量作为质量回归网络的输入，得到点云的质量分数。本发明通过将三维点云规则化为二维网格，同时匹配原始点云和失真点云之间的像素位置并保持点邻域的一致性，在一定程度上可避免评价对象的不一致。通过结合规则化后的几何图像和颜色图像的语义特征以及注意力机制来预测每个图像补片的质量，结合传统的评价指标进行微调进而提出了针对大规模点云的低复杂度点云质量评价网络框架。