研究目的
利用卷积神经网络（CNN）框架，在无参考的情况下评估三维网格的感知视觉质量。
研究成果
所提出的基于CNN的方法无需参考网格，就能成功预测失真网格的视觉质量，且与人类判断具有高度相关性。这使得该方法适用于无参考网格的实际应用场景。
研究不足
该方法的效果取决于显著性计算的准确性和补丁的选择。对于训练集中未包含的其他类型失真或网格的泛化能力未作讨论。
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[IEEE 2018年第25届国际图像处理会议(ICIP) - 希腊雅典 (2018.10.7-2018.10.10)] 2018年第25届IEEE国际图像处理会议(ICIP) - 基于三维视觉显著性的盲网格视觉质量评估卷积神经网络
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[IEEE 2018年第25届国际图像处理会议(ICIP) - 希腊雅典 (2018.10.7-2018.10.10)] 2018年第25届IEEE国际图像处理会议(ICIP) - 基于三维视觉显著性的盲网格视觉质量评估卷积神经网络
DOI：10.1109/icip.2018.8451763
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要：
在这项工作中，我们提出了一种卷积神经网络（CNN）框架，用于在无参考条件下评估三维网格的感知视觉质量。该CNN架构以根据显著性水平精心选取的小图像块作为输入。具体而言，首先计算三维网格的视觉显著性，然后从三维网格及其对应的三维显著性图生成二维投影视图。随后将这些视图分割成小图像块，并通过显著性滤波器筛选出最具相关性的图像块。我们在两个MVQ评估数据库上进行了实验，结果表明训练后的CNN在与人类判断的相关性方面取得了良好效果。
作者：
Ilyass Abouelaziz，Aladine Chetouani，Mohammed El Hassouni，Longin Jan Latecki，Hocine Cherifi
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