什么是点云压缩(PCC)

AI解读 3个月前 硕雀
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点云压缩Point Cloud Compression, PCC)是一种用于减少三维点云数据存储和传输需求的技术,同时尽量保留其几何和语义属性。点云数据通常由激光雷达或三维立体相机获取,由于其高维特性,处理和存储这些数据对计算资源提出了更高的要求。

点云压缩技术可以分为两大类:基于视频的点云压缩(VPCC)和基于几何的点云压缩GPCC)。VPCC利用现有的视频编码标准,如HEVC和VVC,将点云数据从三维转换为二维,从而利用视频编码技术进行高效压缩。这种方法通过利用时间冗余和帧间依赖性来实现高压缩比,同时保持视觉质量和准确性。

另一方面,GPCC专注于点云的几何特性,采用八叉树编码、预测编码和属性编码等技术来高效压缩点云数据。例如,八叉树结构递进式地表示划分信息,父子节点和相邻节点的相关性可以用于高效预测和算术编码。此外,GPCC还考虑了点云的局部曲面变化,通过滤除局部变化平缓或分布均匀的点,保留局部变化明显的点,从而实现更高效的压缩。

点云压缩技术的应用场景广泛,包括虚拟现实增强现实自动驾驶、历史假象扫描和3D打印等。这些技术不仅能够显著降低数据存储和传输成本,还能实现实时编解码,满足各种应用场景的需求。

总之,点云压缩技术通过多种方法和算法,有效地减少了点云数据的体积,同时保持了其重要的几何和语义信息,为各种三维应用提供了重要的技术支持。

来源:www.aiug.cn
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