一种基于深度序数回归的点云质量评估方法

本发明涉及一种基于深度序数回归的点云质量评估方法，方法包括：基于对称跨模态注意力机制的特征融合步骤和点云质量评估表述为有序回归步骤；特征融合步骤中通过最远点采样和K近邻算法提取点云特征，将点云投影生成图像并提取图像特征，使用跨模态对称注意力机制融合这两种特征，生成全局特征表示；有序回归步骤中，设计深度序数损失函数优化网络参数，利用质量分数的有序信息，将预测概率转换为连续的点云质量分数，防止阶跃效应，使评估结果更接近真实值。本发明通过特征融合和有序回归，有效提升了点云质量评估的准确性和稳定性，使评估结果更接近真实值。