3D point-cloud quality assessment using color and geometry texture descriptors

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorFarias, Mylène Christine Queiroz de-
Autor(es): dc.contributorFreitas, Pedro Garcia-
Autor(es): dc.creatorDiniz, Rafael-
Data de aceite: dc.date.accessioned2024-10-23T15:21:09Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2024-10-23T15:21:09Z-
Data de envio: dc.date.issued2021-11-02-
Data de envio: dc.date.issued2021-11-02-
Data de envio: dc.date.issued2021-11-02-
Data de envio: dc.date.issued2021-07-26-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://repositorio.unb.br/handle/10482/42224-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/880879-
Descrição: dc.descriptionTese (doutorado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2021.-
Descrição: dc.descriptionDesde meados do século 20 o uso de formatos digitais para conteúdo visual permitiu uma grande evolução sobre como a sociedade se comunica. A Internet e os sistemas de transmissão digital introduzidos na década de 90 para o público em geral permitiu uma expansão incrível do consumo de conteúdo multimídia pela população, ao mesmo tempo que as redes de telecomunicações e os provedores foram levados ao limite para lidar com a crescente demanda de conteúdo multimídia. Sistemas de imagem eletrônicos mais antigos, principalmente sistemas de transmissão de TV, foram projetados após uma longa análise subjetiva de qualidade para a definição de parâmetros como número de linhas do vídeo. No entanto serviços com conteúdo visual digital mais recentes precisam de maneiras rápidas e acessíveis de avaliar a qualidade percebida por seres humanos dos sistemas multimídia em constante evolução. Para atender à necessidade de avaliação automática da qualidade, nas últimas décadas, muitos modelos de qualidade visual baseados em algoritmos que funcionam em computa- dores digitais foram propostos. Tipos diferentes de métricas para acessar a qualidade de imagens estáticas e vídeo foram desenvolvidas e fornecem boa correlação com a percep- ção de qualidade por humanos. Enquanto as métricas atuais são muito avançadas para imagens digitais 2D, um novo conjunto de mídias imersivas está surgindo, com diferentes estruturas de dados, para as quais os métodos 2D não são aplicáveis e precisam de novas métricas de avaliação de qualidade. Os novos formatos de mídia visual imersiva fornecem uma representação visual 3D de objetos e cenas reais. Neste novo formato visual, objetos podem ser capturados, compri- midos, transmitidos e visualizados em tempo real, não mais como uma imagem 2D, mas como conteúdo visual 3D, permitindo a livre seleção do ponto de vista por um consumidor de tal mídia. Um dos formatos mais populares para mídia imersiva é o Point Cloud (PC), que é composto por pontos com 3 coordenadas geométricas e informações de cores e, às vezes, outras informações como refletância e transparência. Neste trabalho é apresentada uma pesquisa sobre avaliação da qualidade de Point Clouds 3D com base em estatísticas de texturas de cor e geometria inovadoras. Consi- derando que distorções em ambos os atributos de cor e geometria do conteúdo visual 3D viii afetam a qualidade visual percebida, é proposto neste trabalho usar ambos descritores de textura baseados em cor e geometria para PC para se obter a degradação visual através de suas estatísticas. O modelo proposto para avaliação da qualidade é um método de referência completa, o que significa que usa informações do PC de referência e da versão degradada do PC para obter uma estimativa de qualidade. Este trabalho apresenta 4 novos descritores de texturas para PC, 3 deles baseados em cores, enquanto 1 é baseado em geometria. Um novo método de voxelização é também proposto, que converte pontos em voxels (elementos de volume) e melhora o desempenho dos descritores de textura baseados em cores. O desempenho da proposta de avaliação da qualidade de PC está entre os melhores métodos do estado da arte para avaliação da qualidade de PC, sendo flexível e extensível para se adaptar a diferentes tipos de distorções.-
Descrição: dc.descriptionFundação de Apoio à Pesquisa do Distrito Federal (FAP/DF) e Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).-
Descrição: dc.descriptionSince the mid 20th century the use of digital formats for visual content allowed a great evolution on how the society communicates. The Internet and digital broadcast systems introduced in the decade of 90 to the wider public allowed an incredible expansion of mul- timedia consumption by the people, while the telecommunication networks and providers were pushed to their limits to address the growing multimedia content demand. Older electronic imaging systems, notably TV broadcasting systems, were designed after long subjective quality analysis for the definition of parameters like number of lines of the video. But recent digital visual content services need faster and affordable ways of evaluating the human perceived quality of the always evolving multimedia systems. To address the need of automatic quality assessment, in the past decades many visual quality models based on algorithms which run on digital computers have been proposed. Different types of metrics to access the quality of still images and video were developed and provide good correlation to the perception of quality by humans. While the current metrics are very advanced for 2D digital imagery, a new set of immersive media is dawning, with different data structures, to which the 2D methods are not applicable, and need new quality assessment metrics. The new visual immersive media formats provide a 3D visual representation of real objects and scenes. In this new visual format, objects can be captured, compressed, transmitted and visualized in real-time not anymore as a flat 2D image, but as 3D content, allowing free view point selection by a consumer of such media. One of the most popular formats for immersive media is Point Cloud (PC), which is composed by points with 3 geometry coordinates plus color information, and sometimes, other information like reflectance and transparency. In this work it is presented a research about quality assessment of 3D Point Clouds based on novel color and geometric texture statistics. Considering that distortions to both color and geometry attributes of 3D visual content affect the perceived visual quality, it is proposed in this work to use both color-based and geometry-based texture descriptors for PC to obtain the visual degradation through their statistics. The proposed model for quality evaluation is a full-reference method, which means vi it uses information from the reference PC and degraded version of the PC to obtain a quality estimation. This work introduces 4 novel PC texture descriptors, 3 of them color-based, while 1 is geometry based. Also, a new voxelization method is proposed, which converts points to voxels (volume elements), and improves the performance of the color-based texture descriptors. The performance of the proposed PC quality assessment method is among the best of the state-of-the-art PC quality assessment methods, while being flexible and extensible to adapt to different types of distortions.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Direitos: dc.rightsAcesso Aberto-
Direitos: dc.rightsA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.-
Palavras-chave: dc.subjectPoint cloud quality assessment-
Palavras-chave: dc.subjectRBG-D-
Palavras-chave: dc.subjectVolumetric video-
Palavras-chave: dc.subjectPoint cloud-
Palavras-chave: dc.subjectMesh-
Palavras-chave: dc.subjectVirtual reality-
Palavras-chave: dc.subjectMixed reality-
Título: dc.title3D point-cloud quality assessment using color and geometry texture descriptors-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositório Institucional – UNB

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