Tesis
On predictive RAHT for dynamic point cloud compression
Fecha
2021-08-11Registro en:
FERREIRA, André Luis Souto. On predictive RAHT for dynamic point cloud compression. 2021. xvi, 64 f., il. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2021.
Autor
Ferreira, André Luis Souto
Institución
Resumen
O aumento no número de aplicações 3D fez necessária a pesquisa e o desenvolvimento
de padrões para compressão de nuvem de pontos. Visto que nuvens de pontos
representam uma quantidade significativa de dados, padrões de compressão são
essenciais para transmissão e armazenamento eficientes desses formatos. Por esse
motivo, o Moving Pictures Expert Group (MPEG) iniciou atividades de padronização de
technologias para compressão de nuvens de pontos resultando em dois padrões: o
Geometry-based Point Cloud Compression (G-PCC) e o Video-based Point Cloud
Compression (V-PCC). G-PCC foi desenvolvido para compressão de nuvens de pontos
estáticas, aquelas que representam objetos e cenas, e nuvens de pontos adquiridas
dinamicamente, obtidas por technologia LiDAR. Por outro lado, V-PCC foi direcionado
para compressão de nuvens de pontos dinâmicas, aquelas representadas por diversos
quadros temporais semelhantes a sequências de vídeo.
Na compressão de nuvens de pontos dinâmicas, os algoritmos para estimar e compensar
movimento desempenham um papel essencial. Eles permitem que redundâncias
temporais entre quadros sucessivos sejam exploradas, reduzindo significativamente o
número de bits necessários para armazenar e transmitir as cenas dinâmicas. Embora
técnicas de estimação de movimento já tenham sido estudadas, esses algoritmos para
nuvens de pontos ainda são muito complexos e exigem muito poder computacional,
tornando-os inadequados para aplicações práticas com restrições de tempo. Portanto,
uma solução de estimação de movimento eficiente para nuvens de pontos ainda é um
problema de pesquisa em aberto.
Com base nisso, o trabalho apresentado nesta dissertação se concentra em explorar o
uso de uma predição inter-quadros simples ao lado da region-adaptive hierarchical (or
Haar) transform (RAHT). Nosso objetivo é melhorar o desempenho de compressão de
atributos da RAHT para nuvens de pontos dinâmicas usando um algoritmo de predição
inter-quadros de baixa complexidade. Desenvolvemos esquemas simples combinando a
última versão da transformada RAHT com uma etapa preditiva intra-quadros adicionada a
uma predição inter-quadros de baixa complexidade para melhorar o desempenho da
compressão de nuvens de pontos dinâmicas usando a RAHT. Como mencionado
anteriormente, os algoritmos de predição inter-quadros baseados em estimação de
movimento ainda são muito complexos para nuvens de pontos. Por esse motivo, usamos
uma predição inter-quadros com base na proximidade espacial de voxels vizinhos entre
quadros sucessivos. A predição inter-quadros do vizinho mais próximo combina cada
voxel no quadro de nuvem de pontos atual com seu voxel mais próximo no quadro
imediatamente anterior. Por ser um algoritmo simples, ele pode ser implementado de
forma eficiente para aplicações com restrições de tempo.
Finalmente, desenvolvemos duas abordagens adaptativas que combinam a predição inter-
quadros do vizinho mais próximo ao lado da RAHT com predição intra-quadros. A
primeira abordagem desenvolvida é definida como fragment-based multiple decision e a
segunda como level-based multiple decision. Ambos os esquemas são capazes de
superar o uso apenas da predição intra-quadros ao lado da RAHT para compressão de
nuvens de pontos dinâmicas. O algoritmo fragment-based tem um desempenho
ligeiramente melhor se comparado ao uso apenas da predição intra-quadros com ganhos
Bjontegaard delta (BD) PSNR-Y médios de 0,44 dB e economia média de taxa de bits de
10,57%. O esquema level-based foi capaz de atingir ganhos mais substanciais sobre o uso
apenas da predição intra-quadros com ganhos BD PSNR-Y médios de 0,97 dB e economia
média de taxa de bits de 21,73%.