基于几何重构的LiDAR点云几何无损压缩的研究

发布时间：2021-05-12 01:05

　　随着人们对于三维信息应用的需求日趋凸显,点云作为一种出色的三维信息表征格式逐渐被大家关注。随着激光雷达（Light Detection and Ranging,简称LiDAR）技术的飞速发展,由LiDAR采集的点云数据在自动驾驶领域被广泛应用,是导航、避障、目标跟踪与识别等任务的主要输入数据。但是由于点云数据量巨大,因此传输和存储需要很大的带宽和存储空间,这对于自动驾驶等任务来说是一个极大的技术瓶颈。为了解决面向自动驾驶的非结构化LiDAR点云几何信息无损压缩的问题,本文以中国数字音视频编解码标准工作组（Audio Video coding Standard Workgroup of China,简称AVS标准工作组）发布的点云编码探索平台（Point Cloud Coding Exploration Model,PCEM）v0.2版本作为基础平台,根据LiDAR点云的空间几何特性,优化了PCEM平台点云几何无损编码部分。LiDAR三维点云具有点云空间分布跨度大,点云集中聚集的部分（如:车辆,行人,树木,建筑等）相对离散的特点,无损几何信息编码过程中存在大量空间冗余信息。针对这一特点,... 

【文章来源】：电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：73 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究工作的背景与意义
    1.2 点云编码的国内外研究历史与现状
        1.2.1 学术界研究历史和现状
        1.2.2 工业界研究历史和现状
    1.3 本文的主要贡献与创新
    1.4 本论文的结构安排
第二章 PCEM点云编码框架
    2.1 PCEM点云编码框架
        2.1.1 编码框架总体描述
        2.1.2 点云数据预处理
    2.2 基于八叉树结构的点云几何编码
        2.2.1 点云几何坐标的莫顿码表示
        2.2.2 依据莫顿码构建八叉树
        2.2.3 点云八叉树几何遍历模式及编码过程
    2.3 点云属性编码
        2.3.1 属性预处理
        2.3.2 属性预测
        2.3.3 属性预测残差量化及重建
    2.4 本章小结
第三章 面向自动驾驶的非结构化LIDAR点云几何重构方法
    3.1 面向自动驾驶任务的非结构化LIDAR点云
    3.2 一种常用的基于深度图的结构化LIDAR点云分割方案示例
    3.3 非结构化LIDAR点云地面部分提取方法
    3.4 非结构化LIDAR点云地面以上部分块结构划分方法
        3.4.1 最大划分单元设置及边界滤波
        3.4.2 块划分尺寸及块划分方式设置
        3.4.3 最优划分方案选择
        3.4.4 划分终止条件设置及划分后聚类
    3.5 基于装箱问题的几何重构方法
    3.6 本章小结
第四章 基于几何重构的LIDAR点云几何无损压缩方法
    4.1 基于几何重构的LIDAR点云几何无损编解码方法
        4.1.1 编码方案一:Model A总体描述
        4.1.2 编码方案二:Model B总体描述
        4.1.3 解码方案
    4.2 点云编码质量客观评价方案
        4.2.1 几何失真评估
        4.2.2 属性失真评估
        4.2.3 点云编码MD5 描述
    4.3 PCEM V0.2 通用测试集测试及比较
        4.3.1 AVS点云通用测试集及测试条件
        4.3.2 PCEM v0.2 平台与TMC3-v6.0 平台性能对比
    4.4 所提出方案相比PCEM V0.2 的无损几何压缩效果及分析
    4.5 本章小结
第五章 全文总结与展望
    5.1 全文总结
    5.2 后续工作展望
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间取得的成果



本文编号：3182434