BMPCQA：基于大型多模态模型的生物启发式元宇宙点云质量评估

《Advanced Intelligent Systems》：BMPCQA: Bioinspired Metaverse Point Cloud Quality Assessment Based on Large Multimodal Models

三维点云质量评估：基于生物启发的多模态特征融合方法

　　在当今科技迅速发展的背景下，虚拟现实和增强现实技术的广泛应用使得“元宇宙”这一概念逐渐走进人们的视野。元宇宙的目标是构建一个更加丰富、交互性更强、集成度更高的数字环境，使用户能够沉浸式地体验现实世界。在这一宏伟愿景中，3D内容扮演着至关重要的角色，因为它能够提供更加真实、直观的体验。点云作为元宇宙中广泛应用的3D数据表示方式，因其灵活性、精确性和对真实世界几何结构的直接表达能力，成为当前研究的热点。然而，点云质量评估仍然是一个亟待解决的问题，尤其是在面对复杂几何结构或纹理时，传统的评估方法往往难以准确反映用户的感知体验。

为了解决这一问题，本研究提出了一种新型的点云质量评估方法，即**生物启发式元宇宙点云质量评估（BMPCQA）**。该方法模拟人类视觉评估过程，结合生物视觉系统的局部细节敏感性和全局上下文理解能力，对点云进行质量分析。BMPCQA框架的核心思想是：通过提取来自纹理图像和视频、法线图像以及点云补丁的特征，实现对点云质量的全面感知。具体而言，首先利用渲染投影视频、法线图像和点云补丁提取相关的高质量特征，然后将这些特征输入到大型多模态模型（LMMs）中，实现特征融合，从而输出点云的质量评分。

在当前的点云质量评估研究中，主要分为全参考（FR）、降参考（RR）和无参考（NR）三类。全参考方法依赖于原始和失真点云的对比，能够较为精确地评估几何和纹理方面的质量，但在实际应用中，由于原始点云难以获取，这类方法的适用性受到限制。降参考方法通过简化参考点云进行比较，虽然在一定程度上降低了计算复杂度，但仍然需要一定的参考信息。无参考方法则完全不依赖参考点云，而是通过点云自身的特征来评估质量。然而，现有无参考方法在处理不同类型的点云时，普遍缺乏足够的泛化能力，未能充分利用多模态信息如视觉外观、深度线索和空间结构。

为了解决这些问题，BMPCQA方法在无参考质量评估中引入了多模态特征提取和融合策略。首先，对输入的点云进行预处理，生成纹理图像和视频、法线图像以及点云补丁。这些不同模态的数据分别用于提取与质量相关的特征。其中，纹理图像和视频用于提取空间和时间上的特征，法线图像用于提取形状相关的特征，而点云补丁则用于捕捉局部几何结构的变化。通过这种方式，BMPCQA能够全面地感知点云的质量信息，而不仅仅依赖于单一的模态。

在特征提取阶段，BMPCQA采用了一系列先进的深度学习模型。例如，使用预训练的InternViT模型提取纹理图像和视频的空间特征，并通过两个多层感知机（MLP）进行特征对齐，以便与语言模型的空间一致。同样地，法线图像使用Swin-Transformer Tiny模型提取特征，并通过MLP对齐到语言模型空间。点云补丁则采用PointNet++模型进行特征提取，并通过MLP对齐到语言模型空间。这些多模态特征被整合到一个大型语言模型（LLM）中，该模型能够对来自不同模态的特征进行融合，实现更接近生物感知的质量评估。

为了进一步提高模型的泛化能力和适应不同场景的能力，BMPCQA采用了**两阶段训练策略**。第一阶段采用交叉熵损失函数，通过文本描述进行训练，以提升模型对质量评分格式的理解和生成能力。第二阶段则采用均方误差（MSE）损失函数，使用平均意见评分（MOS）作为标签，以优化模型对点云质量的预测精度。这种训练策略确保了模型在不同类型的点云失真情况下的稳定性和准确性。

为了验证BMPCQA的有效性，本研究在多个标准点云质量评估数据集上进行了实验，包括SJTU-PCQA、WPC和WPC2.0。实验结果表明，BMPCQA在所有数据集上均优于现有的传统和学习型方法，其预测结果与人类主观评分的关联性更高。此外，BMPCQA在处理特定类型的点云失真（如降采样、颜色噪声和几何噪声）时表现尤为突出，说明该方法能够有效捕捉不同失真对点云感知质量的影响。

为了进一步分析不同特征对点云质量评估的影响，本研究还进行了**消融实验**。实验结果表明，时间特征的缺失会导致模型性能显著下降，这说明时间特征在点云质量评估中起着至关重要的作用。而法线图像特征和点云补丁特征的缺失则对模型性能产生一定的负面影响，但仍然能够维持较高的评估准确度。这表明，尽管时间特征最为关键，但法线图像和点云补丁特征也对点云质量评估有重要贡献。

此外，BMPCQA还进行了**跨数据集验证**，即在WPC数据集上训练模型，并在SJTU-PCQA和WPC2.0数据集上进行测试。实验结果表明，BMPCQA在跨数据集评估中表现良好，其预测结果与人类主观评分的关联性高于其他方法。这说明BMPCQA具有较强的泛化能力，能够适应不同类型的点云数据和不同的失真情况。

综上所述，BMPCQA方法通过模拟人类视觉系统的工作机制，结合多模态特征提取和融合，实现了对点云质量的准确评估。其不仅在标准数据集上表现出色，还具备较强的跨数据集泛化能力和适应不同失真类型的鲁棒性。这种方法为元宇宙中的高质量、沉浸式虚拟环境提供了一种新的评估工具，具有广阔的应用前景。

该研究还提供了模型的开源代码库，方便后续研究者进行实验和验证。未来的研究可以进一步探索如何优化多模态特征融合机制，提高模型在实际应用中的效率和准确性。同时，也可以结合更先进的语言模型和视觉模型，进一步提升BMPCQA在复杂场景下的评估能力。此外，随着元宇宙技术的不断发展，点云质量评估的需求将更加多样化和复杂化，因此，开发更加智能和高效的评估方法将成为一个重要的研究方向。