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Dissertação

Dynamic 3D Point Cloud Compression EVALUATED

Detalhes: As point clouds são um modelo de representação representando por um conjunto de pontos num sistema de coordenadas 3D, com atributos opcionais associados, e.g. as cores, representando objetos e superfícies. Avanços recentes na captura e no display de informação visual permitem experiências mais imersivas e realísticas para o utilizador. No entanto, uma tarefa desafiante consiste em representar e codificar a informação visual necessária numa maneira eficiente, para facilitar o armazenamento, a transmissão e o processamento dos respectivos dados. Para point clouds dinâmicas, i.e. point clouds que se alteram ao longo do tempo, o desenvolvimento de soluções de codificação está ainda numa fase muito inicial, com bastante espaço para melhoramento. Esta Dissertação propõe uma solução nova que explora tanto as correlações espaciais como temporais numa point cloud dinâmica. A solução proposta estima movimento entre as tramas actual e passada usando descriptores de ponto, estabelecendo correspondências entre os pontos das duas tramas, modelando o movimento com uma Homografia e produzindo uma trama com compensação de movimento através de “warping”. As diferenças entre as tramas compensada e actual são codificadas e transmitidas usando o codec da Point Cloud Library. A avaliação mostra que a trama compensada com compensação de movimento tem uma melhor predição que a trama anterior, quando existe muito movimento entre duas tramas sucessivas. No entanto, a avaliação do desempenho RD mostra que esta melhoria não é suficiente para que a solução proposta consiga superar o desempenho da solução original do codec da PCL, que utiliza a trama passada codificada.
Keywords: Point cloud, Função plenóptica, estimação de movimento, homografia, compressão de point clouds dinâmicas

Discussão: novembro 9, 2017, 10:0