PCQM: 컬러 3D 포인트 클라우드를 위한 전체 참조 품질 메트릭

3D 포인트 클라우드는 현재 다양한 응용 분야에서 사용되는 새로운 멀티미디어 콘텐츠를 구성합니다. 이 표현의 주요 단점은 데이터의 크기인데, 일반적인 포인트 클라우드는 수백만 개의 점을 포함할 수 있으며, 보통 기하학 및 색상 정보와 관련이 있습니다. 따라서 이 표현의 효율적인 압축을 위해 상당한 양의 작업이 수행되었습니다. 손실 압축은 데이터의 감소를 초래하여 표시된 콘텐츠의 시각적 품질에 영향을 미칩니다. 이러한 맥락에서, 인지된 시각적 품질을 계산적으로 예측하는 것은 압축 알고리즘의 최적화 및 평가에 필수적입니다. 본 논문에서는 3D 포인트 클라우드의 시각적 품질 평가를 위한 전체 참조 객관적 메트릭인 PCQM을 소개합니다. 이 메트릭은 기하학 기반 및 색상 기반 기능의 최적 가중 선형 조합입니다. 우리는 여러 알고리즘에 의해 압축된 컬러 포인트 클라우드의 개방형 주관적 데이터 세트에서 이 메트릭의 성능을 평가합니다; 제안된 품질 평가 접근법은 평균 의견 점수와의 상관관계 측면에서 이전 메트릭을 초월합니다.