FenixEdu™

Dissertação

Graph-based Point Cloud Compression EVALUATED

Detalhes: Os modelos tri-dimensionais (3D) de representação visual, como light fields e point clouds, estão a tornar-se cada vez mais populares devido à sua capacidade para representar o mundo real de uma forma mais completa e imersiva. Neste sentido, os modelos 3D abrem caminho para cenários aplicacionais novos e mais avançados. O modelo point cloud permite representar eficazmente a superfície de objetos/cenas através de pontos 3D com atributos associados. Tendo em conta as suas características, é já bastante utilizado em diferentes contextos, desde veículos autónomos a realidade aumentada. Recentemente, novos sensores de imagem vieram facilitar a aquisição de point clouds mais ricas e densas, constituídas por milhões de pontos. A enorme quantidade de dados associada a este tipo de informação torna o seu armazenamento e transmissão particularmente difíceis. Assim sendo, é necessário desenvolver soluções de codificação eficientes, que possibilitem experiências de multimédia imersivas e ofereçam uma maior qualidade de experiência ao utilizador. O objetivo desta Dissertação é o desenho, implementação e avaliação de uma solução de compressão de informação geométrica de point clouds estáticas. Deste modo, este trabalho começa por introduzir alguns conceitos base, aplicações e estruturas gerais acerca de point clouds e revê soluções de codificação para point clouds disponíveis na literatura. A solução proposta usa um método baseado em octrees na camada base e a transformada de grafos na camada superior, onde um resíduo entre camadas é codificado. A análise de resultados mostra um aumento de desempenho comparativamente com o estado da arte, especialmente para baixos e médios débitos.
Keywords: aquisição de point clouds, compressão de point clouds, rendering de point clouds, análise de point clouds, transformada de grafos.

Discussão: novembro 23, 2017, 14:30