A Volumetric Approach to Point Cloud Compression—Part I: Attribute Compression

正交基 基函数 点云 数学 数据压缩 压缩(物理) 算法 变换编码 小波变换 小波 计算机科学 数学分析 人工智能 离散余弦变换 图像(数学) 物理 量子力学 复合材料 材料科学
作者
Philip A. Chou,Maxim Koroteev,Maja Krivokuća
出处
期刊:IEEE transactions on image processing [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:29: 2203-2216 被引量:49
标识
DOI:10.1109/tip.2019.2908095
摘要

Compression of point clouds has so far been confined to coding the positions of a discrete set of points in space and the attributes of those discrete points. We introduce an alternative approach based on volumetric functions that are functions defined not just on a finite set of points but throughout space. As in regression analysis, volumetric functions are continuous functions that are able to interpolate values on a finite set of points as linear combinations of continuous basis functions. Using a B-spline wavelet basis, we are able to code volumetric functions representing both geometry and attributes. Geometry compression is addressed in Part II of this paper, while attribute compression is addressed in Part I. Attributes are represented by a volumetric function whose coefficients can be regarded as a critically sampled orthonormal transform that generalizes the recent successful Region-Adaptive Hierarchical (or Haar) Transform to higher orders. Experimental results show that attribute compression using higher order volumetric functions is an improvement over the first-order functions used in the emerging MPEG point cloud compression standard.
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