本研究提出了一种新颖的基于图像引导的室外点云质量评估算法（IGO-PQA），通过点云数据、RGB环境图像和车辆目标真值注释生成整体质量得分，并实现无参考室外点云质量评估的直接预测。评估结果表明，IGO-PQA提供了一致且合理的感知质量指标，在nuScenes数据集上达到了0.86的皮尔逊线性相关系数，在Waymo数据集上达到了0.97。

本研究提出了一种高效的稀疏深度数据上采样方法，通过图像引导和边缘检测获取目标边缘线索，并结合测地距离度量实现深度插值。实验结果表明该方法性能卓越。