面向点云几何压缩的轻量级超分辨率网络

本文提出了一种利用轻量级超分辨率网络压缩点云几何的方法。所提方法将一点云分解为一个基础点云以及用于重建原始点云的插值模式。虽然基础点云可使用任意无损编解码器（如基于几何的点云压缩）高效压缩，但对于插值模式采用了一种不同的策略。该方法不直接压缩插值模式，而是利用轻量级超分辨率网络通过过拟合来学习该信息。随后，传输网络参数以辅助解码端的点云重建。值得注意的是，我们的方法不同于基于查找表的方法，能够在可接受的计算代价下通过访问更广范围的邻域体素获得更精确的插值模式。在 MPEG Cat1（实体）和 Cat2 数据集上的实验证明了我们所提方法取得的卓越压缩性能。