基于分层先验的点云几何压缩超分辨率方法
图像与视频处理
2024-02-20 v1 计算机视觉与模式识别
多媒体
摘要
基于几何的点云压缩 (G-PCC) 是由动态图像专家组 (MPEG) 开发的用于压缩点云的标准。在其有损模式下，由于朴素的几何量化（即网格下采样），G-PCC 重建的点云往往存在明显的失真。本文提出了一种基于分层先验的点云几何压缩超分辨率方法。该内容相关的分层先验在编码器端构建，使得解码器端能够实现点云几何的由粗到精细超分辨率。更准确的先验通常会带来更好的重建性能，但代价是编码这些侧信息所需的比特数增加。在先验精度与比特消耗之间取得适当平衡后，所提方法在 MPEG Cat1A 数据集上展示了显著的 Bjontegaard-delta 码率节省，超越了基于八叉树和基于 Trisoup 的 G-PCC v14。我们在 https://github.com/lidq92/mpeg-pcc-tmc13 提供了我们的实现以供可重复研究。
引用
@article{arxiv.2402.11250,
title = {Hierarchical Prior-based Super Resolution for Point Cloud Geometry Compression},
author = {Dingquan Li and Kede Ma and Jing Wang and Ge Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.11250},
year = {2024}
}