激进显著性感知的点云压缩
图像与视频处理
2023-07-21 v1 信号处理
摘要
对三维场景精确表示的需求增长,结合沉浸式技术,使点云得到广泛普及。然而,高质量点云需要大量数据,因此压缩方法势在必行。本文提出一种新颖的、基于几何的端到端压缩方案,其结合了点云几何特征与用户位置信息,在要求极低码率的激进压缩方案下取得了显著效果。在分离可见与不可见点后,利用点云几何及其与用户的距离、可见性信息以及用户焦点计算四张显著性图。这些图的融合生成最终显著性图,指示各点的总体重要性,从而在编码过程中以不同比特数对不同区域进行量化。解码器利用增量坐标并求解稀疏线性系统来重建点云。针对多种点云开展的评估研究及与运动图像专家组(MPEG)的基于几何的点云压缩(G-PCC)算法的对比表明,所提方法在微小码率下取得了明显更优的结果。
引用
@article{arxiv.2307.10741,
title = {Aggressive saliency-aware point cloud compression},
author = {Eleftheria Psatha and Dimitrios Laskos and Gerasimos Arvanitis and Konstantinos Moustakas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.10741},
year = {2023}
}