論文の概要: GeodesicPSIM: Predicting the Quality of Static Mesh with Texture Map via Geodesic Patch Similarity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04928v2
• Date: Thu, 24 Aug 2023 02:11:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-25 17:07:13.442953
• Title: GeodesicPSIM: Predicting the Quality of Static Mesh with Texture Map via Geodesic Patch Similarity
• Title（参考訳）: GeodesicPSIM:ジオデシックパッチ類似性を利用したテクスチャマップによる静的メッシュの品質予測
• Authors: Qi Yang, Joel Jung, Xiaozhong Xu, and Shan Liu
• Abstract要約: 静的メッシュの知覚品質を正確に予測するために,Geodesic Patch similarity (GeodesicPSIM)を提案する。 2ステップのパッチトリミングアルゴリズムとテクスチャマッピングモジュールは、1ホップの測地線パッチのサイズを改良する。 GeodesicPSIMは、画像ベース、ポイントベース、ビデオベースのメトリクスと比較して、最先端のパフォーマンスを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.34820730382366
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Static meshes with texture maps have attracted considerable attention in both industrial manufacturing and academic research, leading to an urgent requirement for effective and robust objective quality evaluation. However, current model-based static mesh quality metrics have obvious limitations: most of them only consider geometry information, while color information is ignored, and they have strict constraints for the meshes' geometrical topology. Other metrics, such as image-based and point-based metrics, are easily influenced by the prepossessing algorithms, e.g., projection and sampling, hampering their ability to perform at their best. In this paper, we propose Geodesic Patch Similarity (GeodesicPSIM), a novel model-based metric to accurately predict human perception quality for static meshes. After selecting a group keypoints, 1-hop geodesic patches are constructed based on both the reference and distorted meshes cleaned by an effective mesh cleaning algorithm. A two-step patch cropping algorithm and a patch texture mapping module refine the size of 1-hop geodesic patches and build the relationship between the mesh geometry and color information, resulting in the generation of 1-hop textured geodesic patches. Three types of features are extracted to quantify the distortion: patch color smoothness, patch discrete mean curvature, and patch pixel color average and variance. To the best of our knowledge, GeodesicPSIM is the first model-based metric especially designed for static meshes with texture maps. GeodesicPSIM provides state-of-the-art performance in comparison with image-based, point-based, and video-based metrics on a newly created and challenging database. We also prove the robustness of GeodesicPSIM by introducing different settings of hyperparameters. Ablation studies also exhibit the effectiveness of three proposed features and the patch cropping algorithm.
• Abstract（参考訳）: テクスチャマップを用いた静的メッシュは、工業生産と学術研究の両方で大きな注目を集めており、効果的で堅牢な客観的品質評価の緊急な要件となっている。 しかし、現在のモデルに基づく静的メッシュの品質指標には明らかな制限がある。そのほとんどは幾何学的情報のみを考慮し、色情報は無視され、メッシュの幾何学的トポロジーには厳格な制約がある。 イメージベースやポイントベースといった他のメトリクスは、投射やサンプリングといった先入観アルゴリズムの影響を受けやすく、彼らの最高のパフォーマンスを妨げている。 本稿では,静的メッシュの知覚品質を正確に予測する新しいモデルベース計量であるGeodesic Patch similarity(GeodesicPSIM)を提案する。 グループキーポイントを選択した後、効率的なメッシュクリーニングアルゴリズムによりクリーニングされた参照メッシュと歪メッシュの両方に基づいて1ホップ測地パッチを構築する。 2段階のパッチトリミングアルゴリズムとパッチテクスチャマッピングモジュールは、1ホップ測地線パッチのサイズを洗練し、メッシュ幾何学と色情報の関係を構築し、1ホップテクスチャ化された測地線パッチを生成する。 歪みを定量化するために,パッチ色平滑度,パッチ離散平均曲率,パッチ画素色平均およびばらつきの3種類の特徴を抽出した。 我々の知る限りでは、GeodesicPSIMは特にテクスチャマップを備えた静的メッシュ用に設計された最初のモデルベースのメトリクスである。 GeodesicPSIMは、新しく作成され、挑戦的なデータベース上で、画像ベース、ポイントベース、ビデオベースのメトリクスと比較して、最先端のパフォーマンスを提供する。 また,GeodesicPSIMの高パラメータの異なる設定を導入することで,ロバスト性を証明した。 アブレーション研究は3つの特徴とパッチクロッピングアルゴリズムの有効性も示している。

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