三维点云压缩算法研究

发布时间：2021-05-31 18:08

　　随着多媒体通信和三维成像技术的发展,三维点云模型得到广泛的应用。三维点云模型由众多点组成,每个点都由位置、颜色,甚至和法向量信息组成,其庞大的数据量使其在存储、实时传输中非常受限,因此三维点云模型的压缩极其必要。本文研究三维点云压缩算法,主要内容和成果如下:（1）提出一种分层除点新算法。将每个模型细分成若干个子薄片,使用角度限差和弦高限差进行非关键点移除,解决了随机采样法、均匀网格法、法矢量夹角法存在的关键点丢失问题。与法矢量夹角法相比,在相同的精简率下提高了保真度,P-PSNR和P-PSNR_y值能够达到35dB左右。（2）提出基于IAAC的混合压缩方法。方法一将IAAC与JPEG 2000相结合,方法二将IAAC与边缘定向预测结合。将三维点云模型投影到二维平面,使用混合方法对点云的颜色数据进行压缩。方法三将IAAC与哈尔小波变换相结合,先对点云的数据进行小波变换,再对变换后的系数采用IAAC方法进行压缩。基于IAAC的混合压缩方法的几种策略中,计算仿真结果表明:方法一和JPEG2000相比压缩率得到了提高,方法一和方法二的PSNR和P-PSNR_y

【文章来源】：西安科技大学陕西省

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

体素化点云

点云平行投影

点云投影N=6

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：3208718