Highly efficient point cloud compression coding based on the important structure of an object

基于物体重要结构的高效点云压缩编码

基本信息

批准号：
22K12098
负责人：
木全英明
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Kogakuin University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K12098/
关键词：
点群ポイントクラウド符号化深層学習量子化

项目摘要

本研究の目的は，実世界にある物体の形状を表現する点群について，点群に重要度の概念を取り入れて圧縮に利用することで，主観的に重要な点群の再現性を保ちつつ点群全体の圧縮効率を向上する方式を研究することである．今年度は，まず点群に重要度を付与するアルゴリズムと，各点の属性情報を表現するための手法を研究した．形状の主要な特徴を表現することを点の重要度と定義して，その重要度を点群から取得するために，点群から一旦メッシュを構成し，メッシュとして形状の特徴を維持するような縮退を用いる手法を検討した．またこの縮退を繰り返し実行することで，形状の特徴を段階的に備えるメッシュシリーズを構成し，メッシュシリーズに基づいて各点の階層に関する属性情報を生成した．そして，点群の属性情報をコンパクトに表現するために，属性情報の圧縮方法を検討した．属性情報として今回は評価用データが多い色情報を用いて検討を行った．点群をブロック単位に分割して，分割したブロック内の色情報を面に投影して画像情報として扱う手法を検討した．ブロック内部に投影する方式とブロック外部に投影する方式を検討した．更に投影された属性情報を，変分オートエンコーダを用いて圧縮する方式を検討した．この方式の効果を実験で確認し，点の位置情報と属性情報をそれぞれの深層ネットワークで圧縮することを可能とする構成の実現性を確認した．更に大規模な点群の圧縮にも適用可能とするため，点群の重要度の属性情報をもとに点群を階層化し，ブロック単位で符号化することで並列処理が可能な圧縮方式を検討した．各階層をブロック単位で符号化する際に，ブロック内の点が存在するパターンを深層ニューラルネットワークで符号化する方式と．ブロック内の点の位置を符号化する方式を比較検討した．階層の度合いにより圧縮効率の高い方式が異なることを実験により評価して明らかにした．

这项研究的目的是研究一种方法，通过将重要性概念纳入点云并将其用于压缩，同时维持主观重要点云的可重复性，同时保持整个点云的压缩效率。今年，我们首先研究了将重要性分配给点云的算法和表达每个点属性信息的方法。我们将点的重要性定义为一个点的重要性，为了从点云获得该点的重要性，我们研究了一种使用退化的方法，在该方法中，从点云构造了网格并将形状的特性保持为网格。通过反复执行这种变性，构建了具有形状特征阶段的网格系列，并根据网格系列生成了有关每个点层次结构的属性信息。为了以紧凑的方式表达点云的属性信息，我们研究了一种压缩属性信息的方法。这次，我们使用了具有大量评估数据的颜色信息来检查属性信息。我们研究了一种方法，将点云分为块，并将分隔块内的颜色信息投射到表面上并将其视为图像信息。我们研究了块内部投影的方法以及在块之外投射的方法。此外，我们研究了一种使用变异自动编码器来压缩投影属性信息的方法。在实验中确认了该方法的效果，并且可以在每个深网中压缩点位置信息和属性信息的配置的可行性。此外，为了适用于大规模点云压缩，我们研究了一种压缩方法，该方法允许通过基于属性的信息分层点云来平行处理，以了解点云的重要性并将其编码在块中。在块单元中编码每一层时，深神网络编码块中存在点的模式。我们比较并检查了编码块中点位置的方法。我们已经对实验进行了评估，以阐明具有高压缩效率的方法取决于层次结构的程度。