点云质量评价挑战与关键技术研究

XU Yiling,YANG Qi, YANG Kaifa, Jenq-Neng Hwang, ZHU Jianfang

Journal of Communication University of China Science and Technology（2021）

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摘要

近年3D数据采集和处理技术快速发展,点云作为一种典型的3D媒体数据类型引起越来越多的关注,其在无人驾驶、混合现实、测绘和医学影像等多个领域的发展上起到了巨大作用.与传统的图像、视频类似,点云在计算处理过程中会不可避免的引入各种失真,因此,合理准确的点云质量评价模型尤为重要.本文首先分析点云质量评价存在的挑战与困难;然后从点云主观实验方法、数据库构建和客观模型设计三个方面阐述研究现状;针对其关键技术进行分析和探索,并介绍本团队在点云主观质量评价标准化、数据库构建和客观模型设计上取得的阶段成果和未来展望.

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