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Título: Plenoptic point cloud coding using MPEG-Based strategies
Autor(es): Freitas, Davi Rabbouni de Carvalho
Orientador(es): Queiroz, Ricardo Lopes de
Assunto: Nuvem de pontos
Plenóptico
Compressão
Padrões MPEG
Data de publicação: 4-Nov-2021
Referência: FREITAS, Davi Rabbouni de Carvalho. Plenoptic point cloud coding using MPEG-Based strategies. 2021. 60 f., il. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2021.Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2021.
Resumo: Nuvens de pontos plenópticas (PPC) são estruturas que fornecem um maior grau de realismo às nuvens de pontos convencionais, representando a luz por diferentes direções de visualização. Isto é alcançado associando cada ponto a várias cores ao invés de única só. Neste trabalho, apresentamse duas abordagens diferentes para comprimir e cientemente os 푁푐 atributos plenópticos de uma PPC que estão em conformidade com as estratégias de codi cação existentes do MPEG para compressão de nuvens de pontos (PCC). A primeira é um método baseado em geometria, que consiste em uma transformação de Karhunen-Loève sobre os atributos de cor seguida por múltiplos codi - cadores de atributos com capacidade de predição intra-quadro. Este esquema de compressão pode ser incorporado dentro do padrão de PCC do MPEG baseado na geometria (G-PCC), utilizando qualquer uma das soluções existentes do G-PCC para codi cação de atributos. O segundo é uma abordagem baseada em vídeo que é retrocompatível com o padrão de PCC baseado em vídeo do MPEG (V-PCC) e é baseado em uma transformação a nível de pixel dos 푁푐 atlas plenópticos com uma DCT de 푁푐 pontos. Os 푁푐 atlas são codi cados por um codec de vídeo convencional e são transmitidos como informação adicional para o codec convencional do V-PCC. A avaliação do desempenho da compressão usando PPCs de diferentes resoluções revela resultados competitivos em comparação com o estado da arte, ao mesmo tempo em que introduz uma capacidade de incorporar suporte a sequências plenópticas aos dois padrões de compressão do MPEG. Finalmente, foi também proposto um codi cador intra-quadro da geometria, com perdas, de nuvens de pontos que é baseado em um método alternativo de representação das coordenadas dessas estruturas. Ao representar a nuvem de pontos como um conjunto de imagens binárias, esta abordagem fornece resultados competitivos em comparação com os codi cadores intra-quadro do estado da arte, enquanto que usa métodos de processamento existentes para imagens binárias para comprimir a informação diretamente no espaço 3-D.
Abstract: Plenoptic point clouds (PPC) are data structures that provide a higher degree of realism to regular point clouds by representing the light from di erent viewing directions. This is achieved by associating each point to multiple colors instead of a single one. In this work, we present two di erent approaches to e ciently compress the 푁푐 plenoptic attributes of a PPC that are compliant with MPEG’s existing coding strategies for point cloud compression (PCC). The rst is a geometrybased method, consisting of a Karhunen-Loève transform over the color attributes followed by multiple attribute coders with intra-prediction capability. This compression scheme can be incorporated within the MPEG’s geometry-based PCC (G-PCC) standard, using any of G-PCC’s existing solutions for attribute coding. The second one is a video-based approach that is backwards compatible with MPEG’s video-based PCC (V-PCC) codec and is based on a pixel-wise transform of the 푁푐 plenoptic atlases with an 푁푐 -point discrete cosine transform. Transformed atlases are encoded using a conventional video codec and are conveyed as an additional payload to the conventional V-PCC’s bitstream. Compression performance assessment using PPCs of di erent spatial resolutions reveals competitive results, in comparison to the state-of-the-art, while providing plenoptic enhancement to both of MPEG’s compression standards. Finally, we have also proposed a lossy intra-frame coder of the geometry of voxelized point clouds that is based on an alternative method of representing the point cloud coordinates. By representing the point cloud as an array of binary images, this approach provides competitive results in comparison to state-of-the-art intra coders while using existing processing methods for bi-level images to compress the information directly in 3-D space.
Unidade Acadêmica: Faculdade de Tecnologia (FT)
Departamento de Engenharia Elétrica (FT ENE)
Informações adicionais: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2021.
Programa de pós-graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
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