【摘 要】
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为解决点云压缩中基于距离的细节层次(LoD)划分未优化的问题,提出了基于预测残差的LoD优化模型以及相应的快速LoD划分方法。推导了LoD预测残差与码率的关系,建立了LoD预测残差和距离的数学模型;以预测残差的最小化为目标,通过对点云进行预编码或在线计算获取模型参数,根据所提模型获得编码性能最优的LoD层数;为了降低实现复杂度,分析模型各参数对编码性能的影响,得出细节层中的点数随着LoD层数的增加
【机 构】
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西北工业大学电子信息学院,皇家墨尔本理工大学工程学院,西安电子科技大学通信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61801364)。
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为解决点云压缩中基于距离的细节层次(LoD)划分未优化的问题,提出了基于预测残差的LoD优化模型以及相应的快速LoD划分方法。推导了LoD预测残差与码率的关系,建立了LoD预测残差和距离的数学模型;以预测残差的最小化为目标,通过对点云进行预编码或在线计算获取模型参数,根据所提模型获得编码性能最优的LoD层数;为了降低实现复杂度,分析模型各参数对编码性能的影响,得出细节层中的点数随着LoD层数的增加而呈现指数级减少,导致这部分点对编码性能的影响急剧降低这一结论;根据均匀采样及平滑点云的特性,对模型参数
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