面向 MPEG G-PCC 的高效 Wiener 滤波点云质量增强方法
计算机视觉与模式识别
2025-03-25 v1 图像与视频处理
摘要
点云通过大量点直接记录场景或物体的几何与属性信息，广泛应用于虚拟现实和沉浸式通信等领域。然而，由于数据容量巨大且几何结构不规则，对点云的高效压缩至关重要。移动画像专家小组（MPEG）正在为静态与动态点云制定基于几何的点云压缩（G-PCC）标准。虽然 G-PCC 的有损压缩可实现极高的压缩比，但在低比特率下重建质量相对较低。为缓解此问题，本文提出一种高效 Wiener 滤波器，可集成到 G-PCC 编码器和解码器管道中，以提高动态点云的重建质量及率失真性能。具体而言，我们首先提出基础 Wiener 滤波器，然后通过引入系数继承和基于方差的点分类来改进 Luma 分量。此外，为减少最近邻搜索在 Wiener 滤波应用时的计算复杂度，我们还提出一种基于 Morton 码的快速最近邻搜索算法，以高效计算滤波器系数。实验结果表明，在无损几何有损属性配置下，所提方法相对于最新的 G-PCC 编码平台（即几何基固体内容测试模型第 7.0 版候选 release 2）可实现 Luma、Chroma Cb、Chroma Cr 分别平均 Bjontegaard 增减率为 -6.1%、-7.3%、-8.0%，同时仅消耗可接受的计算复杂度。
引用
@article{arxiv.2503.17467,
title = {High Efficiency Wiener Filter-based Point Cloud Quality Enhancement for MPEG G-PCC},
author = {Yuxuan Wei and Zehan Wang and Tian Guo and Hao Liu and Liquan Shen and Hui Yuan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.17467},
year = {2025}
}