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随着三维建模技术的快速发展,三维模型及其应用受到了人们的广泛关注,作为三维模型的主要表现形式,三维网格模型被广泛用于计算机辅助设计、医学成像和数字娱乐等领域,三维网格模型在经过处理之后往往会受到不同程度失真,使得三维网格模型的视觉质量发生变化,需要人们对三维网格模型的视觉质量进行评估。三维网格模型的最终受体通常是人眼,作为评价三维网格模型质量最直观的方式,主观评价方法通常比较费时且具有一定的随机性,难以在实际应用中使用,而客观评价方法通过对人眼视觉系统的感知特性进行建模,可以有效地对三维网格模型的视觉质量进行评价,从而大幅度提高三维网格模型质量评价的效率,因此,研究三维网格模型客观感知质量评价方法具有重要意义。本论文研究三维网格模型的客观感知质量评价方法,主要围绕网格质量的局部感知重要性进行研究,分析网格顶点局部失真度的统计特性,研究网格质量与局部失真度的统计特性描述符之间的关系,构建基于局部失真度的视觉重要性模型,研究网格视觉显著性与网格质量之间的关系,构建基于网格显著性的视觉重要性模型,研究内容包含:基于统计特性描述符的网格质量预测、采用百分比加权法的网格空间池化方法、融合网格显著性的网格质量评价方法,提出了三种全参考网格质量评价方法TPDMSP、TPDMPW和TPDMVS。研究了失真网格整体质量与网格顶点局部失真度统计分布之间的相关性,从网格顶点的局部失真度映射中提取统计特性描述符作为反映网格整体质量的特征向量,采用支持向量回归模型学习网格的特征向量与质量分数之间的映射关系,提出了一种基于统计特性描述符的网格质量评价方法TPDMSP。采用三个公开的网格主观质量意见评分数据库评估了TPDMSP方法的质量评价性能、模型间泛化能力和数据库间泛化能力,分析了统计特性描述符中七个统计特性值对特征向量的贡献大小。实验结果表明,失真网格整体质量与网格顶点局部失真度的统计分布之间存在紧密的相关性,网格局部失真较严重的区域对网格模型整体质量的影响较大,TPDMSP方法比其它网格质量评价方法的性能更好。深入研究了网格局部失真较严重区域对网格整体质量的影响,通过对一小部分局部失真度较大的网格顶点赋予较大权重,构建基于局部失真度的视觉重要性模型,采用网格顶点的局部表面积对网格顶点的局部失真度进行加权,以反映网格顶点局部表面积对网格整体质量的影响,提出了一种采用百分比加权法的网格空间池化方法和基于百分比加权法的网格质量评价方法TPDMPW。采用三个公开的网格主观质量意见评分数据库分析了百分比加权法参数对TPDMPW方法质量评价性能的影响,通过实验测试的方式确定了百分比加权法在三个数据库上的相同参数值和最优化参数值。实验结果表明,百分比加权法能够较好地突出局部失真较严重区域对网格整体质量的影响,基于局部失真度的视觉重要性模型能够提高质量评价方法的性能,与其它网格质量评价方法相比,TPDMPW方法具有更好的性能。研究了网格显著性与网格质量评价之间的关系,通过使用网格顶点显著性对局部失真度进行加权的方式对网格质量评价方法进行优化,构建基于网格显著性的视觉重要性模型,以突出网格表面显著区域对网格整体质量的影响,提出了一种融合网格显著性的网格质量评价方法TPDMVS,采用三种知名的网格显著性检测方法产生网格显著性映射,分析TPDMVS方法的质量评价性能。提出了一种显著性映射合成方法,将相同网格不同显著性映射的显著区域进行合并以产生合成的显著性映射,分析了在TPDMVS方法中使用合成显著性映射进行质量评价时相对于使用单个显著性映射进行质量评价时的性能增益,研究了该性能增益与显著性映射相似度之间的相关性。实验结果表明,基于网格显著性的视觉重要性模型能够提高质量评价方法的性能,与基于局部失真度的视觉重要性模型相比,基于网格显著性的视觉重要性模型能够实现更好的质量评价性能,而且,TPDMVS方法比其它网格质量评价方法的性能更好。