面向三维点云的区域自适应图傅里叶变换
计算机视觉与模式识别
2020-05-29 v2 多媒体
信号处理
摘要
我们引入区域自适应图傅里叶变换（RA-GFT）用于三维点云属性的压缩。RA-GFT 是一种多分辨率变换，由空间局部化的块变换组合而成。我们假设点由表示为有根树的嵌套划分族所组织。在每个分辨率层级，属性在簇中使用块变换进行处理。每个块变换产生一个近似（DC）系数和若干细节（AC）系数。DC 系数被提升至树上的下一（更低分辨率）层级，该过程可重复直至到达根节点。由于簇可能具有不同数量的点，每个块变换必须纳入各系数的相对重要性。为此，我们引入 -归一化图拉普拉斯算子，并提议使用其特征向量作为块变换。RA-GFT 取得了优于先前方法的复杂度-性能折衷。特别地，它以较小的复杂度开销比区域自适应 Haar 变换（RAHT）高出至多 2.5 dB。
引用
@article{arxiv.2003.01866,
title = {Region adaptive graph fourier transform for 3d point clouds},
author = {Eduardo Pavez and Benjamin Girault and Antonio Ortega and Philip A. Chou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2003.01866},
year = {2020}
}
备注
5 pages, 3 figures, accepted ICIP 2020