1.一种基于点特征直方图测地距离的全参考3D点云质量评估方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：对三维点云进行重采样的预处理操作，将参考点云通过图高通滤波器来获取其轮廓或边缘上的高频关键点；

S2：通过k近邻搜索算法来聚类高频点在参考点云和失真点云中近邻点的集合 和即局部邻域；

S3：计算 和 的快速点特征直方图，作为其几何特征描述算子，然后计算两几何特征描述算子之间的EMD距离，并将计算的结果通过对数函数归一化得到局部区域的几何质量度量结果；

S4：将 和 的颜色属性由RGB颜色空间转换为高斯颜色空间，然后分别计算 和颜色属性亮度分量的均值、标准差和协方差，最后通过聚合计算结果得到局部区域颜色属性的质量度量；

S5：根据几何质量度量和颜色属性质量度量，将几何骨架关键点的所有局部邻域质量度量结果线性加权聚合得到最终的点云感知质量评价模型。

2.根据权利要求1所述的基于点特征直方图测地距离的全参考3D点云质量评估方法，其特征在于：步骤S1中所述点云是由大量非结构化的三维点组成，每个点都被赋予多个属性，将有N个点，每个点包括K个属性的点云记为：K个属性划分为三种类别：几何坐标 颜色属性 法线值每个点表示为

使用邻接矩阵 来表示局部区域中邻近点的连接权值，其中每个元素Wij表示点pi和pj之间的连接权值，其定义如下：

节点加权程度矩阵定义为 其中Di＝∑jWij表示点pi的连接密度；

定义 为图移位算子，一个线性且移位不变的图滤波器表示为A的多项式：其中L是滤波器长度，hl是滤波器系数；此处，采用一种Haar‑like高通图滤波器对三维点云进行重采样，其定义如下：‑1

其中图移位算子为A＝D W，λi和V分别为A的特征值和特征向量，点云中每个点通过该滤波器的频率响应为：F(pi)＝hHH(A)·pi＝(I‑A)·pi根据点云中每个点频率响应的不同来获取所需的高频关键点；假设滤波器采样率为fs，经过图高通滤波器后点云的总点数为 重采样后的点云表示为：

3.根据权利要求1所述的基于点特征直方图测地距离的全参考3D点云质量评估方法，其特征在于：在所述步骤S2中，给定一个欧式距离阈值δ，通过k近邻搜索算法KNN分别聚类每个关键点 在参考点云和失真点云的局部邻域，定义如下：

4.根据权利要求1所述的基于点特征直方图测地距离的全参考3D点云质量评估方法，其特征在于：所述步骤S3中的快速点特征直方图计算过程如下：对于每一对三维点 和 分别计算α,φ,θ三个特征，其中pi是一对点中法线和两点之间连线夹角较小的那个点，其中，uvn坐标系定义为：

α,φ,θ三个特征将被转化到直方图中作为几何特征的描述算子，具体转化方式如下：其中b为每个特征在特征直方图中所占的直方数量；对于获取最终的局部区域几何质量评估结果 具体求解过程包括以下步骤：S31：从聚类出的参考点云局部区域 或失真点云局部区域 中选取距离高频点最近的k个点，并将这k个点与si之间的最大距离记为δmax；

S32：对于每一对关键点si及其相邻点 或 都分别计算出α，φ，θ三个特征；将所有对点si和点pi或者 计算出的几何特征相加，进而得到关键点si的简化特征直方图SPFHr(si)或者SPFHd(si)；

S33：确定si的每个邻点pi或者 在 或者 中距离其在范围δmax内的k个邻点，并计算每个pi或者 的简化特征直方图SPFHr(pi)或者SPFHd(si)；

S34：计算 和 的快速点特征直方图 和 作为其几何特征描述算子，其定义如下：

其中dj或者 指si和pj或者 之间的欧氏距离；

S35：计算 和 几何特征描述算子间的EMD距离，直方图H和G间的EMD距离定义如下：其中，α＝1，dij是表示直方图中直方i和直方j间的全局距离，定义为：dij＝min(min(|i‑j|，T‑|i‑j|)，2)其中，T表示直方图中直方的总数量， 和 几何特征描述算子之间的EMD距离定义为：S36：将最终的几何质量评估结果通过对数函数归一化进而得到最终的几何质量评估指标其中pr为点云的精度。

5.根据权利要求1所述的基于点特征直方图测地距离的全参考3D点云质量评估方法，其特征在于：所述步骤S4中求解点云局部区域颜色属性质量评估结果 的具体步骤包括：S41：将 和 中的颜色属性由RGB颜色空间转换至GCM颜色空间中：S42：计算失真点云与参考点云对应的第i个局部区域颜色属性相似性的3个度量值为：其中，μi,r和μi,d表示参考点云和失真点云第i个局部区域颜色属性亮度分量的均值，σi,r和σi,d为标准差，σi,rd则为它们之间的协方差；Cm，Cstd和Ccov是三个非负常数来避免分母的不稳定性；

S43：最后，将参考点云与失真点云对应局部区域之间颜色属性的质量度量结果 聚合为上述三个度量值的乘积：

6.根据权利要求1所述的基于点特征直方图测地距离的全参考3D点云质量评估方法，其特征在于：所述步骤S5中将根据几何骨架关键点聚类的所有局部区域质量评估结果线性加权聚合，进而得到点云感知质量评价模型为：其中 和 分别为该模型中几何和颜色质量测量的权重因子。