Feb, 2024

基于分级优先的点云几何压缩的超分辨率

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TL;DR该研究论文提出了一种基于几何的超分辨率方法，用于点云几何压缩，并通过构建内容相关的分层先验实现了粗粒度到细粒度的点云几何超分辨率，以在编码器和解码器之间实现更准确的先验，以减少位数消耗并获得资源占用等方面的性能改进。
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发现论文，激发创造
  • 多尺度点云几何压缩

    本文提出了一种基于多尺度自动编码器的点云压缩方法，利用稀疏性质进行分层重建，通过无损压缩几何空间和有损压缩特征属性，实现了比现有方法更高效的压缩率和编码速度。

    Nov, 2020

  • 轻量级点云几何压缩的超分辨率网络

    该论文介绍了一种利用轻量级超分辨率网络对点云几何进行压缩的方法，通过将点云分解为基点云和插值模式，用于重构原始点云。通过训练超分辨率网络来获取插值模式的信息，然后将网络参数传输到解码器以帮助点云重构。实验证明了该方法在 MPEG Cat1 和 Cat2 数据集上具有出色的压缩性能。

    Nov, 2023

  • GRASP-Net: 基于几何残留分析与合成的点云压缩

    本文介绍了一种基于深度学习和卷积神经网络的、适用于点云的几何压缩方法，实现了对于点云的空间信息和几何细节的有损压缩，该方法可以有效地处理点云中的局部相关性，提高压缩和重建质量。

    Sep, 2022

  • 深度点云几何压缩的改进

    本文提出了一系列改进点云压缩的方法，包括使用尺度先验模型进行熵编码、采用更深的变换、不同的 focal loss 权重、最优解码阈值和连续模型训练，并通过实验验证这些方法可以带来较好的 BD-PSNR 提升。

    Jun, 2020

  • 基于几何先验的深度人体点云几何压缩

    本文提出了一种基于人体几何先验知识的点云压缩框架，通过减少几何冗余以及提供拓扑学约束，实现了对高分辨率的人体点云数据的压缩，该方法在不降低数据质量的情况下，显著提高了压缩性能。

    May, 2023

  • 学习型点云几何压缩

    本文提出了一种基于神经网络的自动编码器和 3D 卷积的点云几何压缩方法，相对于 MPEG 标准压缩算法，可以获得至少 60% BD-Rate 增益，并在视觉效果上表现优越。

    Sep, 2019

  • 基于学习的 3D 点云几何无损压缩

    本文介绍了一种基于学习的无损压缩方法，可用于静态点云几何图形，基于自适应算术编码。我们的编码器在八叉树和体素编码之间混合操作，即将点云自适应地分区为多分辨率体素块，使用八叉树表示分区。利用深卷积神经网络对体素进行学习和处理，呈现了优越的性能。在 Microsoft Voxelized Upper Bodies（MVUB）和 MPEG 的不同点云数据集上，与最先进的 MPEG G-PCC 标准相比，平均节省了 28％的数据。

    Nov, 2020

  • 学习卷积变换用于有损点云几何压缩

    本篇论文介绍了基于学习的卷积变换和均匀量化的静态点云数据几何压缩方法，并将解码过程视为点云占用图的二元分类。该方法在 Microsoft Voxelized Upper Bodies 数据集上表现优异，平均 BDBR 节省率达 51.5%，且能够在低比特率下仍产生高分辨率的输出。

    Mar, 2019

  • 使用质量条件潜变量概率估计的点云几何可扩展编码

    使用质量可伸缩性方案 SQH 在学习为基础的静态点云几何编码中，逐渐解码带有递增质量和保真度的高质量版本，与其他最新的 PC 编解码器相比，SQH 在保持显著压缩效果的同时，几乎没有或者只有极小的压缩性能损失。

    Apr, 2024

  • 基于深度自编码器的点云有损几何压缩

    本研究提出了一种通用的基于自编码器的几何点云有损压缩架构，与手工编码器相比，此方法快速适应先前未见过的媒体内容和格式，并实现了可竞争的性能。

    Apr, 2019