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数字化的三维图形数据越来越广泛地出现在人们的社会生活中,三维模型在产品制造、建筑设计、公众娱乐、教育等领域扮演着日益重要的角色。随着三维图形造型工具的不断涌现和计算机图形学中三维图形扫描技术的日益成熟,人们对于三维模型的精度和细节提出了更高的要求,借助高级造型工具和扫描设备生成的三维模型在结构上也更加复杂,导致原始三维图形的数据量成倍的上升,如何高效地压缩和编码庞大的三维图形数据是亟需解决的研究课题。FAMC在三维图形压缩编码方面具有优良的性能,本文主要工作在于软件实现FAMC编码器,在构建FAMC压缩编码框架的基础上,根据实现功能将FAMC划分为运动预测、变换量化、变换域预测和熵编码四个模块。变换模块采用时域方向上的一维DCT来消除残差数据时域相关性,变换维数随着时间的推移而增加,使得三维网格精度不断提高,实现三维网格质量可分级编码。变换域预测模块支持顶点分层技术,先由第一层的顶点构建三维图形的基本框架,接着是第二层、第三层等多层顶点的不断累加,逐渐提高三维图形的精度,实现三维网格空间分辨率可分级编码。另外,分级B帧结构允许FAMC编码器选择性丢弃B帧,实现三维网格时间分辨率可分级编码。综上所述,FAMC支持三维网格的渐进式压缩,相比于单一速率压缩传输方式,极大地改善了用户体验。熵编码是FAMC编码器的重要组成部分,FAMC采用基于上下文的自适应二进制算术编码(CABAC)作为熵编码工具。原始FAMC的变换系数熵编码存在一些不足,具体表现在有效系数图编码效率比较低；原始FAMC需要重复多次编码变换系数幅值信息来选取最佳的编码参数,增大了FAMC编码器运算量,并且无法利用变换系数码字后缀的统计冗余进行压缩,限制了FAMC编码效率的提高。针对以上不足,本文提出了一种改进的有效系数图编码方案,减少了变换系数位置信息的编码比特数；对于变换系数幅值信息的编码,提出了改进的二进制化方案,编码参数根据变换系数的取值自适应调整,降低了FAMC编码器运算复杂度的同时提高了编码效率；另外改进的上下文建模方法为变换系数码字后缀分配合适的上下文模板,进行CABAC常规编码,提高了编码效率。