通过跨模态学习和对比增强方法进行无参考点云质量评估

《Image and Vision Computing》：No reference Point Cloud Quality Assessment via cross-modal learning and contrastive enhancement

多模态点云质量评估方法提出跨模态学习与对比损失结合框架，通过CLIP预训练模型和卷积网络分别提取点云及投影图像特征，构建并行交叉注意力机制实现多模态融合，有效提升无参考质量评估精度。

　　点云质量评估（Point Cloud Quality Assessment，PCQA）作为3D视觉技术发展的重要研究领域，近年来得到了广泛关注。随着3D点云数据在增强现实、地理测绘等应用场景中的广泛应用，其质量评估的准确性成为衡量技术成熟度的关键指标。然而，现有的PCQA方法在处理多模态交互方面存在一定的局限性，导致模型性能未能达到理想水平。此外，由于点云数据的复杂性和高维度特性，以及其在存储和传输过程中常见的压缩与简化操作，高质量的点云数据集往往稀缺，这进一步限制了深度学习模型的泛化能力。本文提出了一种无需参考的跨模态PCQA框架，通过引入跨模态学习和对比约束机制，旨在解决上述问题，提高模型在不同场景下的评估能力。

点云作为一种具有三维几何信息的数据结构，通常包含几何坐标、颜色和透明度等属性，这些属性共同构成了点云的多维表示。然而，由于点云的高分辨率和复杂性，其在实际应用中往往需要经过压缩、简化等处理，这可能导致关键的质量信息丢失。同时，传感器精度和渲染技术的不足也可能引入噪声、模糊等视觉上的不一致性，影响点云的整体质量。为了在压缩和传输过程中保持点云的高质量，量化点云的失真程度显得尤为重要。因此，PCQA不仅具有理论研究价值，也对实际应用中的点云处理具有重要意义。

当前的PCQA研究主要分为三种类型：全参考（Full-Reference, FR）、少参考（Reduced-Reference, RR）和无参考（No-Reference, NR）。其中，NR-PCQA因其无需原始参考点云的特性，在实际应用中具有更高的灵活性和适用性。然而，NR-PCQA方法在性能上仍存在较大提升空间。一方面，多数现有方法依赖于单一模态的特征提取，忽略了点云和投影图像之间的多模态交互，导致特征提取不够全面。另一方面，深度学习模型通常需要大量标注数据进行训练，而点云数据的标注成本较高，使得高质量的标注数据稀缺，进一步限制了模型的泛化能力。因此，探索能够有效利用多模态信息的PCQA方法，成为当前研究的重要方向。

本文提出的无参考跨模态PCQA框架，通过引入跨模态学习和对比约束机制，实现了对点云质量的高效评估。首先，该方法将原始点云渲染为多个视角的投影图像，并构建增强版本的点云数据，以丰富数据集的多样性。接着，采用经过改进的预训练CLIP-Transformer编码器提取点云的点级特征，同时使用基于卷积网络的编码器提取投影图像的图像级特征。通过这种方式，模型能够充分挖掘点云和图像模态的内在特征，提升特征表示的丰富性和准确性。此外，为了增强多模态特征的一致性，本文引入了对比损失函数，使得点云和投影图像在特征空间中保持高度对应，从而获得更鲁棒的特征表示。

在特征融合方面，本文设计了一种特殊的并行跨注意力机制，用于增强和整合多模态特征。这种机制能够有效捕捉3D点云与2D图像之间的对应关系，从而提升质量评估的准确性。通过将跨模态特征映射到质量感知的嵌入空间，并利用全连接层进行质量评分的预测，最终实现了对点云质量的无参考评估。为了提高预训练模型在不同任务中的适应性，本文还引入了适配器头（Adapter Head），通过修改的多层感知机（MLP）将提取的特征转换为下游任务所需的表示形式。适配器头可以轻松集成到模型中，并与模型进行端到端训练，进一步提升了模型的泛化能力。

本文的主要贡献体现在以下几个方面。首先，针对标注数据稀缺和特征利用不足的问题，提出了一种基于多模态学习的无参考PCQA方法。该方法结合了预训练的CLIP Transformer和联合的模态内与模态间学习，从而实现了对点云和投影图像质量感知特征的高效提取。这一创新使得模型在无需参考的情况下，仍能准确评估点云的质量，为无参考PCQA领域带来了新的研究思路。其次，设计了适配器头，使其能够灵活地适应不同的下游任务。适配器头的引入不仅提升了模型的适应性，还增强了其在不同应用场景中的泛化能力。最后，提出了一种并行对称的跨注意力机制，用于增强多模态特征之间的交互。该机制能够有效捕捉3D点云与2D图像之间的语义和结构对应关系，从而提升模型在质量评估任务中的表现。实验结果表明，本文提出的方法在多个基准数据集上均优于现有的无参考PCQA方法，证明了其有效性。

在具体实现过程中，本文首先对原始点云进行多视角投影，以生成多张2D图像。这些图像与原始点云一起作为输入，用于后续的特征提取和对比学习。通过这种方式，模型能够从多个模态中获取丰富的信息，从而更全面地评估点云的质量。在特征提取阶段，点云分支采用改进的CLIP-Transformer编码器，而图像分支则使用基于ImageNet预训练的卷积网络。为了进一步提升特征的一致性，本文在两个模态之间引入了对比约束机制，使得点云和图像特征在特征空间中保持高度相关性。这种对比学习方法不仅提高了特征表示的鲁棒性，还增强了模型对不同失真类型的识别能力。

在特征融合方面，本文设计了一种并行对称的跨注意力机制，用于增强多模态特征之间的交互。该机制通过并行处理点云和图像特征，使得模型能够在不同模态之间进行有效的信息传递和整合。这种跨注意力机制不仅提升了特征表示的丰富性，还增强了模型对点云质量的感知能力。最终，这些跨模态特征被映射到质量感知的嵌入空间，并通过全连接层进行质量评分的预测。为了提高模型在不同任务中的适应性，本文还引入了适配器头，通过修改的多层感知机将提取的特征转换为下游任务所需的表示形式。适配器头的引入使得模型能够灵活适应不同的应用场景，从而提升了其在实际应用中的表现。

为了验证本文提出方法的有效性，本文在多个常用的PCQA数据集上进行了实验，包括SJTU-PCQA、WPC、WPC 2.0和LS-PCQA。这些数据集涵盖了多种常见的点云失真类型，如基于Octree的压缩、颜色噪声及其组合等。通过在这些数据集上的测试，本文的方法在多个指标上均优于现有的无参考PCQA方法，表明其在实际应用中的优越性。此外，本文还分析了不同模态特征在质量评估中的作用，发现点云和投影图像在不同失真类型下的敏感性存在显著差异。例如，结构失真和几何下采样在密集点云中更为明显，而噪声或颜色偏差导致的纹理失真则对视觉质量影响较小。相比之下，图像模态对纹理信息更为敏感，能够有效传达语义细节。因此，通过结合点云和图像模态的信息，本文的方法能够更全面地评估点云的质量。

本文提出的跨模态学习框架不仅提升了点云质量评估的准确性，还为未来的研究提供了新的思路。通过引入对比学习机制，模型能够在没有参考的情况下，学习到更鲁棒的特征表示，从而提高其在不同场景下的适应能力。此外，适配器头的引入使得模型能够灵活适应不同的下游任务，提升了其在实际应用中的通用性。并行对称的跨注意力机制则进一步增强了多模态特征之间的交互，使得模型能够更准确地捕捉点云和图像之间的对应关系。这些创新点使得本文的方法在无参考PCQA领域具有较高的应用价值。

综上所述，本文提出了一种基于多模态学习和对比约束的无参考点云质量评估方法。通过将点云和投影图像作为输入，利用跨模态学习机制提取高质量的特征表示，并通过适配器头和并行跨注意力机制实现特征的高效融合与增强，最终实现了对点云质量的准确评估。实验结果表明，该方法在多个基准数据集上均优于现有的无参考PCQA方法，证明了其在实际应用中的有效性。本文的研究不仅为点云质量评估提供了新的解决方案，也为未来的研究方向奠定了基础。