3D点云的客观质量评估对于在现实世界应用中的沉浸式多媒体系统的开发至关重要。尽管对2D图像和视频的感知质量评估成功，但对于具有大规模不规则分布的3D点的3D点云仍然很少。因此，在本文中，我们提出了一个带有结构引导重采样（SGR）的客观点云质量指数，以自动评估3D密集点云的感知视觉质量。所提出的SGR是无需任何参考信息的通用盲质量评估方法。具体而言，考虑到人类视觉系统（HVS）对结构信息高度敏感，我们首先利用点云的唯一正常向量来执行区域预处理，其中包括按键重新采样和局部区域构建。然后，我们提取三组与质量相关的特征，包括：1）几何密度特征； 2）颜色自然特征； 3）角度一致性特征。人脑的认知特征和自然性的规律性都涉及设计的质量感知功能，这些特征可以捕获扭曲的3D点云的最重要方面。对几个公开可用的主点云质量数据库进行的广泛实验验证了我们提出的SGR可以与最新的全参考，减少引用和无参考质量评估算法竞争。

With the wide applications of colored point cloud in many fields, point cloud perceptual quality assessment plays a vital role in the visual communication systems owing to the existence of quality degradations introduced in various stages. However, the existing point cloud quality assessments ignore the mechanism of human visual system (HVS) which has an important impact on the accuracy of the perceptual quality assessment. In this paper, a progressive knowledge transfer based on human visual perception mechanism for perceptual quality assessment of point clouds (PKT-PCQA) is proposed. The PKT-PCQA merges local features from neighboring regions and global features extracted from graph spectrum. Taking into account the HVS properties, the spatial and channel attention mechanism is also considered in PKT-PCQA. Besides, inspired by the hierarchical perception system of human brains, PKT-PCQA adopts a progressive knowledge transfer to convert the coarse-grained quality classification knowledge to the fine-grained quality prediction task. Experiments on three large and independent point cloud assessment datasets show that the proposed no reference PKT-PCQA network achieves better of equivalent performance comparing with the state-of-the-art full reference quality assessment methods, outperforming the existed no reference quality assessment network.

Point Cloud是3D内容使用最广泛使用的数字表示格式之一，其视觉质量可能会在生产过程中遇到噪声和几何变化，以及在传输过程中的压缩和压缩采样。为了应对点云质量评估（PCQA）的挑战，已经提出了许多PCQA方法来评估点云的视觉质量水平，以评估渲染的静态2D投影。尽管这种基于投影的PCQA方法在成熟图像质量评估（IQA）方法的帮助下实现了竞争性能，但它们忽略了动态质量感知信息，这与观察者倾向于通过两种静态感知点云的事实完全不符和动态视图。因此，在本文中，我们将点云视为移动相机视频，并通过使用视频质量评估（VQA）方法（NR）方式探索处理PCQA任务的方式。首先，我们通过四个圆形路径将相机围绕点云旋转来生成捕获的视频。然后，我们分别使用可训练的2D-CNN和预训练的3D-CNN模型从所选的关键帧和视频剪辑中提取空间和时间质量感知功能。最后，点云的视觉质量由回归的视频质量值表示。实验结果表明，所提出的方法可有效预测点云的视觉质量水平，甚至可以使用全参考（FR）PCQA方法竞争。消融研究进一步验证了提出的框架的合理性，并确认了从动态视图中提取的质量感知特征所做的贡献。

由于预计不断增长的3D视觉应用程序将为用户提供具有成本效益和高质量的体验，因此人们非常强调点云的视觉质量。回顾点云质量评估（PCQA）方法的开发，通常通过使用单模式信息，即从2D投影或3D点云中提取的视觉质量进行评估。 2D投影包含丰富的纹理和语义信息，但高度依赖于观点，而3D点云对几何变形更敏感，并且对观点不变。因此，为了利用点云和投影图像模式的优势，我们提出了一种新型的无引用点云质量评估（NR-PCQA），以多模式方式进行。在具体上，我们将点云分为子模型，以表示局部几何变形，例如点移和下采样。然后，我们将点云渲染为2D图像投影，以进行纹理特征提取。为了实现目标，子模型和投影图像由基于点和基于图像的神经网络编码。最后，使用对称的跨模式注意来融合多模式质量意识的信息。实验结果表明，我们的方法的表现都优于所有最新方法，并且远远超过了先前的NR-PCQA方法，这突出了所提出方法的有效性。

我们提出了一种小说的无参考质量评估度量，图像转移点云质量评估（IT-PCQA），用于3D点云。对于质量评估，深度神经网络（DNN）在无参考度量设计上显示了令人信服的性能。但是，无引用PCQA最具挑战性的问题是我们缺乏大规模的主观数据库来驱动强大的网络。我们的动机是人类视觉系统（HVS）是决策者，无论质量评估的媒体类型如何。利用自然图像的丰富主观评分，我们可以通过DNN探讨人类感知的评估标准，并将预测的能力转移到3D点云。特别是，我们将自然图像视为源域和点云作为目标域，并通过无监督的对抗域适应推断云质量。为了提取有效的潜在特征并最小化域差异，我们提出了分层特征编码器和条件鉴别网络。考虑到最终目的是回归客观评分，我们在条件鉴别网络中引入了一种新的条件跨熵损失，以惩罚阻碍质量回归网络的收敛的负样本。实验结果表明，该方法可以实现比传统的无参考度量更高的性能，甚至与全引用度量的相当结果。该方法还表明，在没有昂贵和繁琐的主观评估的情况下评估特定媒体内容质量的可行性。

Following the advent of immersive technologies and the increasing interest in representing interactive geometrical format, 3D Point Clouds (PC) have emerged as a promising solution and effective means to display 3D visual information. In addition to other challenges in immersive applications, objective and subjective quality assessments of compressed 3D content remain open problems and an area of research interest. Yet most of the efforts in the research area ignore the local geometrical structures between points representation. In this paper, we overcome this limitation by introducing a novel and efficient objective metric for Point Clouds Quality Assessment, by learning local intrinsic dependencies using Graph Neural Network (GNN). To evaluate the performance of our method, two well-known datasets have been used. The results demonstrate the effectiveness and reliability of our solution compared to state-of-the-art metrics.

Point Cloud是3D模型使用最广泛的数字格式之一，其视觉质量对扭曲（例如下采样，噪声和压缩）非常敏感。为了在没有参考的情况下应对点云质量评估（PCQA）的挑战，我们建议基于捕获的视频序列对彩色点云进行无参考质量评估指标。具体而言，通过将摄像机围绕点云旋转三个特定轨道来获得三个视频序列。视频序列不仅包含静态视图，而且还包含多帧的时间信息，这极大地有助于了解人类对点云的感知。然后，我们将RESNET3D修改为特征提取模型，以了解捕获视频与相应的主观质量分数之间的相关性。实验结果表明，我们的方法的表现优于最先进的全参考和无参考PCQA指标，从而验证了所提出的方法的有效性。

Objective methods for assessing perceptual image quality have traditionally attempted to quantify the visibility of errors between a distorted image and a reference image using a variety of known properties of the human visual system. Under the assumption that human visual perception is highly adapted for extracting structural information from a scene, we introduce an alternative framework for quality assessment based on the degradation of structural information. As a specific example of this concept, we develop a Structural Similarity Index and demonstrate its promise through a set of intuitive examples, as well as comparison to both subjective ratings and state-of-the-art objective methods on a database of images compressed with JPEG and JPEG2000. 1

We propose a natural scene statistic-based distortion-generic blind/no-reference (NR) image quality assessment (IQA) model that operates in the spatial domain. The new model, dubbed blind/referenceless image spatial quality evaluator (BRISQUE) does not compute distortion-specific features, such as ringing, blur, or blocking, but instead uses scene statistics of locally normalized luminance coefficients to quantify possible losses of "naturalness" in the image due to the presence of distortions, thereby leading to a holistic measure of quality. The underlying features used derive from the empirical distribution of locally normalized luminances and products of locally normalized luminances under a spatial natural scene statistic model. No transformation to another coordinate frame (DCT, wavelet, etc.) is required, distinguishing it from prior NR IQA approaches. Despite its simplicity, we are able to show that BRISQUE is statistically better than the full-reference peak signal-tonoise ratio and the structural similarity index, and is highly competitive with respect to all present-day distortion-generic NR IQA algorithms. BRISQUE has very low computational complexity, making it well suited for real time applications. BRISQUE features may be used for distortion-identification as well. To illustrate a new practical application of BRISQUE, we describe how a nonblind image denoising algorithm can be augmented with BRISQUE in order to perform blind image denoising. Results show that BRISQUE augmentation leads to performance improvements over state-of-the-art methods. A software release of BRISQUE is available online: http:// live.ece.utexas.edu/ research/ quality/ BRISQUE_release.zip for public use and evaluation.

基于几何点云压缩（G-PCC）可以为点云实现显着的压缩效率。但是，它仍然导致严重的属性压缩伪影，尤其是在低比特率方案下。在本文中，我们提出了一个多尺度图注意网络（MS-GAT），以删除由G-PCC压缩的点云属性的伪影。我们首先构建基于点云几何坐标的图形，然后使用Chebyshev Graph卷曲来提取点云属性的特征。考虑到一个点可以与离IT附近和远离它的点来相关，我们提出了一种多尺度方案来捕获当前点与其相邻和远处的远程之间的短距离和长距离相关性。为了解决各种点可能具有由自适应量化引起的不同程度的不同程度的问题，我们将量化步骤介绍为对所提出的网络的额外输入。我们还将图形注意力层纳入网络中，以特别关注具有更多属性工件的点。据我们所知，这是G-PCC的第一个属性伪影删除方法。我们在各种点云上验证了我们方法的有效性。实验结果表明，我们的提出方法平均降低了9.28％的BD速率。此外，我们的方法可以实现下游点云语义分割任务的一些性能改进。

近年来，图像存储和传输系统的快速发展，其中图像压缩起着重要作用。一般而言，开发图像压缩算法是为了确保以有限的比特速率确保良好的视觉质量。但是，由于采用不同的压缩优化方法，压缩图像可能具有不同的质量水平，需要对其进行定量评估。如今，主流全参考度量（FR）指标可有效预测在粗粒水平下压缩图像的质量（压缩图像的比特速率差异很明显），但是，它们对于细粒度的压缩图像的性能可能很差比特率差异非常微妙。因此，为了更好地提高经验质量（QOE）并为压缩算法提供有用的指导，我们提出了一种全参考图像质量评估（FR-IQA）方法，以针对细粒度的压缩图像进行压缩图像。具体而言，首先将参考图像和压缩图像转换为$ ycbcr $颜色空间。梯度特征是从对压缩伪像敏感的区域中提取的。然后，我们采用对数 - 盖尔转换来进一步分析纹理差异。最后，将获得的功能融合为质量分数。提出的方法在细粒度的压缩图像质量评估（FGIQA）数据库中进行了验证，该数据库尤其是用于评估具有亲密比特率的压缩图像质量的构建。实验结果表明，我们的公制优于FGIQA数据库上的主流FR-IQA指标。我们还在其他常用的压缩IQA数据库上测试我们的方法，结果表明，我们的方法在粗粒度压缩IQA数据库上也获得了竞争性能。

在过去的几十年中，盲目的图像质量评估（BIQA）旨在准确地预测图像质量而无需任何原始参考信息，但一直在广泛关注。特别是，在深层神经网络的帮助下，取得了巨大进展。但是，对于夜间图像（NTI）的BIQA的研究仍然较少，通常患有复杂的真实扭曲，例如可见性降低，低对比度，添加噪声和颜色失真。这些多样化的真实降解特别挑战了有效的深神网络的设计，用于盲目NTI质量评估（NTIQE）。在本文中，我们提出了一个新颖的深层分解和双线性池网络（DDB-NET），以更好地解决此问题。 DDB-NET包含三个模块，即图像分解模块，一个特征编码模块和双线性池模块。图像分解模块的灵感来自Itinex理论，并涉及将输入NTI解耦到负责照明信息的照明层组件和负责内容信息的反射层组件。然后，编码模块的功能涉及分别植根于两个解耦组件的降解的特征表示。最后，通过将照明相关和与内容相关的降解作为两因素变化进行建模，将两个特征集组合在一起，将双线汇总在一起以形成统一的表示，以进行质量预测。在几个基准数据集上进行了广泛的实验，已对所提出的DDB-NET的优势得到了很好的验证。源代码将很快提供。

由于空间分辨率的巨大改进，4K内容可以为消费者提供更严肃的视觉体验。但是，由于分辨率扩大和特定的扭曲，现有的盲图质量评估（BIQA）方法不适合原始和升级的4K内容物。在本文中，我们提出了一个针对4K内容的深度学习的BIQA模型，一方面可以识别True和pseudo 4K内容，另一方面可以评估其感知视觉质量。考虑到高空间分辨率可以代表更丰富的高频信息的特征，我们首先提出了基于灰色级别的共发生矩阵（GLCM）的纹理复杂度度量，以从4K图像中选择三个代表性图像贴片，这可以减少计算复杂性，被证明对通过实验的总体质量预测非常有效。然后，我们从卷积神经网络（CNN）的中间层中提取不同种类的视觉特征，并将它们集成到质量感知的特征表示中。最后，使用两个多层感知（MLP）网络用于将质量感知功能映射到类概率和每个贴片的质量分数中。总体质量指数是通过平均贴片结果汇总获得的。提出的模型通过多任务学习方式进行了训练，我们引入了不确定性原理，以平衡分类和回归任务的损失。实验结果表明，所提出的模型的表现均优于所有4K内容质量评估数据库中的BIQA指标。

任意神经风格转移是一个重要的主题，具有研究价值和工业应用前景，该主题旨在使用另一个样式呈现一个图像的结构。最近的研究已致力于任意风格转移（AST）的任务，以提高风格化质量。但是，关于AST图像的质量评估的探索很少，即使它可以指导不同算法的设计。在本文中，我们首先构建了一个新的AST图像质量评估数据库（AST-IQAD），该数据库包括150个内容样式的图像对以及由八种典型AST算法产生的相应的1200个风格化图像。然后，在我们的AST-IQAD数据库上进行了一项主观研究，该研究获得了三种主观评估（即内容保存（CP），样式相似（SR）和整体视觉（OV），该数据库获得了所有风格化图像的主观评分评分。 。为了定量测量AST图像的质量，我们提出了一个新的基于稀疏表示的图像质量评估度量（SRQE），该指标（SRQE）使用稀疏特征相似性来计算质量。 AST-IQAD的实验结果证明了该方法的优越性。数据集和源代码将在https://github.com/hangwei-chen/ast-iqad-srqe上发布

In recent years, large amounts of effort have been put into pushing forward the real-world application of dynamic digital human (DDH). However, most current quality assessment research focuses on evaluating static 3D models and usually ignores motion distortions. Therefore, in this paper, we construct a large-scale dynamic digital human quality assessment (DDH-QA) database with diverse motion content as well as multiple distortions to comprehensively study the perceptual quality of DDHs. Both model-based distortion (noise, compression) and motion-based distortion (binding error, motion unnaturalness) are taken into consideration. Ten types of common motion are employed to drive the DDHs and a total of 800 DDHs are generated in the end. Afterward, we render the video sequences of the distorted DDHs as the evaluation media and carry out a well-controlled subjective experiment. Then a benchmark experiment is conducted with the state-of-the-art video quality assessment (VQA) methods and the experimental results show that existing VQA methods are limited in assessing the perceptual loss of DDHs. The database will be made publicly available to facilitate future research.

为基于几何的点云压缩（G-PCC）标准开发了基于学习的自适应环滤波器，以减少属性压缩工件。提出的方法首先生成多个最可行的样品偏移（MPSO）作为潜在的压缩失真近似值，然后线性权重以减轻伪影。因此，我们将过滤后的重建驱动尽可能靠近未压缩的PCA。为此，我们设计了一个由两个连续的处理阶段组成的压缩工件还原网络（CARNET）：MPSOS推导和MPSOS组合。 MPSOS派生使用两个流网络来模拟来自直接空间嵌入和频率依赖性嵌入的局部邻域变化，在该嵌入中，稀疏的卷积被利用可从细微和不规则分布的点中最佳汇总信息。 MPSOS组合由最小平方误量学指导，以进一步捕获输入PCAS的内容动力学，从而得出加权系数。 Carnet作为GPCC的环内过滤工具实现，其中这些线性加权系数被封装在比特斯流中，并以忽略不计的比特率开销。实验结果表明，对最新的GPCC的主观和客观性都显着改善。

视频质量评估（VQA）仍然是一个重要而挑战性的问题，影响了最广泛的尺度的许多应用程序。移动设备和云计算技术的最新进展使得可以捕获，处理和共度高分辨率，高分辨率（HFR）视频几乎瞬间。能够监控和控制这些流式视频的质量可以使得能够提供更令人愉快的内容和感知的优化速率控制。因此，需要一种强迫需要开发可以在巨大尺度部署的VQA模型。虽然最近的一些效果已应用于可变帧速率和HFR视频质量的全参考（FR）分析，但是没有研究帧速率变化的无引用（NR）VQA算法的开发。在这里，我们提出了一种用于评估HFR视频的一级盲VQA模型，我们将其配给了帧群感知视频评估程序W / O参考（Faver）。 Faver使用扩展模型的空间自然场景统计数据，即包括节省空间小波分解的视频信号，进行有效的帧速率敏感质量预测。我们对几个HFR视频质量数据集的广泛实验表明，PEVER以合理的计算成本优于其他盲VQA算法。为了便于可重复的研究和公共评估，在线可以在线进行狂热的实施：\ url {https://github.com/uniqzheng/hfr-bvqa}。

本文解决了从给定稀疏点云生成密集点云的问题，以模拟物体/场景的底层几何结构。为了解决这一具有挑战性的问题，我们提出了一种新的基于端到端学习的框架。具体地，通过利用线性近似定理，我们首先明确地制定问题，这逐到确定内插权和高阶近似误差。然后，我们设计轻量级神经网络，通过分析输入点云的局部几何体，自适应地学习统一和分类的插值权重以及高阶改进。所提出的方法可以通过显式制定来解释，因此比现有的更高的内存效率。与仅用于预定义和固定的上采样因子的现有方法的鲜明对比，所提出的框架仅需要一个单一的神经网络，一次性训练可以在典型范围内处理各种上采样因子，这是真实的-world应用程序。此外，我们提出了一种简单但有效的培训策略来推动这种灵活的能力。此外，我们的方法可以很好地处理非均匀分布和嘈杂的数据。合成和现实世界数据的广泛实验证明了所提出的方法在定量和定性的最先进方法上的优越性。

图像质量评估（IQA）指标被广泛用于定量估计一些形成，恢复，转换或增强算法后图像降解的程度。我们提出了Pytorch图像质量（PIQ），这是一个以可用性为中心的库，其中包含最受欢迎的现代IQA算法，并保证根据其原始命题正确实现并进行了彻底验证。在本文中，我们详细介绍了图书馆基础背后的原则，描述了使其可靠的评估策略，提供了展示性能时间权衡的基准，并强调了GPU加速的好处Pytorch后端。Pytorch图像质量是一个开源软件：https：//github.com/photosynthesis-team/piq/。

由于存在于视觉信号采集，压缩，传输和显示的各个阶段的质量降级，图像质量评估（IQA）在基于图像的应用中起着重要作用。根据参考图像是否完整且可用，图像质量评估可分为三类：全引用（FR），减少参考（RR）和非引用（NR）。本文将审查最先进的图像质量评估算法。