隨著三維深度感測器的商品化，我們現在可以很容易地將真實的物體和場景建模成數字域，然後在遊戲、動畫、虛擬實境、沉浸式通訊等領域中廣泛應用。現代感測器能夠捕捉細節非常精細的物體和大面積的場景，因此可能包括數百萬個點。在實時傳輸的情況下，這些點資料通常占用較大的儲存空間或需要較高的頻寬。因此，有必要對這些巨大的點雲資料進行有效的壓縮。
點雲通常是由基於八叉樹的結構組織和壓縮的。八叉樹細分序列通常以位元組序列化，然後使用距離編碼、算術編碼或其他方法對其進行熵編碼。這種基於八叉樹的演算法只在一定的細節層次上有效，因為它們在細分層次的數量上具有指數式的執行時間。此外，隨著細分層數的增加，壓縮效率降低。
在這項工作中，我們提出了一種劃分點雲資料的替代方法。點雲是在資料分割的基礎上，用kd樹二值分割代替八叉樹的空間分割方法，形成乙個基礎層。在基層葉節點中，根據節點的平面度，考慮點的分布並投影到二維平面上，基於八叉樹和四叉樹的分割槽用於進一步將資料轉換為位流。這些是可伸縮的點雲位元流，因為對於特定的視角，每次只需要特定數量的kd節點。使用案例是自主車輛中的導航，在這種情況下，它需要在不同速度下達到特定距離的點雲資訊。這些可擴充套件的kd節點位流可用於低延遲的實時傳輸。結果表明，對於點雲中的幾何壓縮，壓縮效能得到了提高，並且為導航用例提供了乙個可擴充套件的低延遲流模型。
1 引言
2 專案背景
2.1 mpeg點雲壓縮pcc
2.2 主成分分析pca
2.3 基於平面投影近似（ppa）的幾何壓縮
2.4 本文提出的kd樹與ppa邏輯
3 實驗與計算細節
3.1 基於ppa的有損幾何壓縮
3.2 無損幾何壓縮
3.3 可擴充套件點雲位元流
4 結論
附錄a ldpc解碼時間估計程式
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姓名 曾毅 oicq 101811267 電子郵件 zengyi820 hotmail.com 學歷 本科 大學三年級 專業 電腦科學與技術 個人愛好 計算機，英語 英語水平 大學英語六級，四六級考試口語加試優秀 經歷 微軟高校資訊交流中心基礎科學版版主 2001 2002北京工業大學實驗學院學習部...