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。

Feb, 2024

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

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

通过使用概率建模，本文提出了一种新的点云质量评估方法，使用条件变分自编码器对主观测试的评判随机性进行建模，并生成多个中间质量评分，最终将这些评分整合为准确的质量预测，实现对点云质量的准确评估。实验证明，该方法在不同数据集上表现出色，超越了先前领先的方法。

Jan, 2024

我们提出了一种专门为机器任务而设计的可扩展点云数据编解码器，基于 PointNet++ 的架构，并在 ModelNet40 数据集上进行了测试，显示了与之前的非专用编解码器相比显著的改进。

Feb, 2024

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

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

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

通过将预测编码视为拉普拉斯近似下的变分贝叶斯算法，我们发现其目标函数中排除与之关联的 Hessian 项是其性能不佳的根源。借此，我们提出了三个主要贡献：提出了一个简单的蒙特卡罗估计证据下界，该证据下界依赖于从 Hessian 参数化的变分后验中进行采样；推导出了全 Hessian 矩阵的新型块对角线逼近；介绍了一种将我们的方法与标准预测编码相结合以进一步降低内存复杂度的算法。我们在图像基准数据集上评估了我们的方法训练的模型，并将其与标准预测编码框架进行了对比。我们的方法产生了更高的对数似然值和更好的样本，更好地捕获了数据生成分布的多样性。

Mar, 2023

我们提出了一种点云压缩方案，通过生成可直接解码为可渲染的 3D 高斯图像的比特流来解决从有损压缩的点云中解码和渲染高质量图像的问题。该方案显著提高了渲染质量，同时大幅度降低了解码和渲染时间，相比现有的点云压缩方法。此外，该方案生成可扩展的比特流，允许在不同比特率范围内的多个细节级别。我们的方法支持实时颜色解码和高质量点云的渲染，为具有自由视角的交互式 3D 流媒体应用铺平了道路。

Jun, 2024