Communication Dans Un Congrès Année : 2025

Un indice d'évaluation sans référence basé sur l'apprentissage profond pour l'évaluation de la qualité des maillages 3D colorés

Résumé

The rise of 3D data has transformed industries by enabling precise simulations and realistic visualizations. However, noise and data loss during generation and transmission make quality assessment essential. While existing research addresses 3D point clouds and meshes separately, assessing 3D colored meshes remains a challenge due to the lack of reference datasets. This paper introduces a No-Reference 3D Colored Mesh Visual Quality Assessment (CMVQA) approach, leveraging geometric, color, and spatial features from mesh projections. Extensive experiments show its superior performance compared to full-reference metrics, including image quality assessment algorithms.

Dans cette étude, nous avons proposé une nouvelle approche pour évaluer la qualité visuelle des maillages 3D colorés sans référence, comblant ainsi une lacune importante dans la littérature. Notre méthode, CMDQA, exploite des caractéristiques profondes extraites des projections 2D des maillages et de leurs patchs, combinées à l'indice de qualité d'image sans référence BRISQUE. Grâce à des expériences approfondies sur la base de données CMDM, nous avons démontré l'efficacité de notre approche pour prédire la qualité globale et avons prouvé sa supériorité par rapport aux métriques existantes (avec ou sans référence) de l'état de l'art.

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hal-05230505 , version 1 (29-08-2025)

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  • HAL Id : hal-05230505 , version 1

Citer

Zaineb Ibork, Anass Nouri, Olivier Lézoray, Christophe Charrier. Un indice d'évaluation sans référence basé sur l'apprentissage profond pour l'évaluation de la qualité des maillages 3D colorés. GRETSI'25, Aug 2025, Strasbourg, France. ⟨hal-05230505⟩
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