A Novel Coding Architecture for LiDAR Point Cloud Sequence
A Novel Coding Architecture for LiDAR Point Cloud Sequence
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一种新颖的 LiDAR 点云序列编码架构
DOI：
10.1109/lra.2020.3010207
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发表时间：
2020-07
影响因子：
5.2
通讯作者：
M. Liu
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
X. Sun;S. Wang;M. Wang;Z. Wang;M. Liu
在这封信中，我们提出了一种基于聚类和预测神经网络的激光雷达点云序列新型编码架构。LiDAR点云是结构化的，这提供了将3D数据转换为表示为范围图像的2D阵列的机会。因此，我们将激光雷达点云压缩问题转化为距离图像编码问题。受高效视频编码（HEVC）算法的启发，我们设计了一种新的点云序列编码架构。扫描分为两类：帧内和帧间。对于帧内帧，利用基于聚类的帧内预测技术来去除空间冗余。对于帧间，我们使用卷积LSTM单元设计了一个预测网络模型，该模型能够根据编码的帧内帧预测未来的帧间帧。因此，可以去除时间冗余。在KITTI数据集上的实验表明，该方法取得了令人印象深刻的压缩比，在毫米精度为4.10%。与八叉树、GoogleDraco和MPEGTMC13方法相比，该方案在压缩比上也有较大的提高。
In this letter, we propose a novel coding architecture for LiDAR point cloud sequences based on clustering and prediction neural networks. LiDAR point clouds are structured, which provides an opportunity to convert the 3D data to a 2D array, represented as range images. Thus, we cast the LiDAR point clouds compression as a range images coding problem. Inspired by the high efficiency video coding (HEVC) algorithm, we design a novel coding architecture for the point cloud sequence. The scans are divided into two categories: intra-frames and inter-frames. For intra-frames, a cluster-based intra-prediction technique is utilized to remove the spatial redundancy. For inter-frames, we design a prediction network model using convolutional LSTM cells, which is capable of predicting future inter-frames according to the encoded intra-frames. Thus, the temporal redundancy can be removed. Experiments on the KITTI data set show that the proposed method achieves an impressive compression ratio, with 4.10% at millimeter precision. Compared with octree, Google Draco and MPEG TMC13 methods, our scheme also yields better performance in compression ratio.
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Chenxi Tu;E. Takeuchi;Alexander Carballo;K. Takeda
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通讯作者：
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DOI：
10.1109/3dtv.2009.5069669
发表时间：
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--
作者：
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通讯作者：
P. Zanuttigh;G. Cortelazzo
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10.1109/titb.2009.2022971
发表时间：
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S. Miaou;Fu-Sheng Ke;Shu-Ching Chen