Algoritma arahin'ny ZTE ho an'ny famandrihan'ny Geometry Cloud Point Lossless

Famaritana:

• Anaran'ny vokatra: Algoritma arahin'ny toe-javatra ara-potoana ara-potoana ho an'ny famandrihan'ny Geometry Cloud Point Lossless
• Mpanoratra: ZHANG Huiran, DONG Zhen, WANG Mingsheng
• Navoaka: Desambra 2023
• DOI: 10.12142/ZTECOM.202304003

Torolàlana momba ny fampiasana vokatra

Fampidirana:
Ny vokatra dia natao mba hamehezana amin'ny fomba mahomby ny angon-drahona teboka, hamahana ireo fanamby mifandraika amin'ny fahafahan'ny habaka fitahirizana sy ny bandwidth fifindran'ny tambajotra.

Endri-javatra lehibe:

1. Fomba vinavina azo ampiharina amin'ny rahona intraframe sy inter-frame amin'ny alàlan'ny olan'ny mpivarotra mandeha lavitra.
2. Encoder arithmetika adaptive miaraka amin'ny fanavaozana contexte haingana ho an'ny kajy mety mahomby sy ny valin'ny fanerena.

Dingana fampiasana:

Dingana 1: Zarao ny Point Clouds
Zarao ho sosona iray ny rahona teboka manaraka ny axe lehibe.

Dingana 2: Fomba faminaniany
Mamorona fomba faminaniany amin'ny alàlan'ny algorithm mpivarotra fitsangatsanganana mba hampiasana ny fampidinana ara-potoana sy ara-potoana.

Dingana 3: Encode sisa
Soraty ny sisa tavela amin'ny renirano bit amin'ny fampiasana encoder arithmetika mifanentana amin'ny teny manodidina ho an'ny famatrarana.

FAQ:

• F: Inona no tombontsoa lehibe amin'ny fampiasana ity vokatra ity?
  A: Ny vokatra dia mamela ny famatrarana mahomby amin'ny angon-drahona teboka, amin'ny fampiasana fampifanarahana ara-potoana sy ara-potoana mba hanatsarana ny vokatra fanerena.
• F: Afaka mitantana rahona tokana sy maromaro ve ity vokatra ity?
  A: Eny, ny fomba vinavina dia azo ampiharina amin'ny rahona intraframe sy inter-frame point, ahafahana mampiasa sehatra maro samihafa.

ZHANG Huiran, DONG Zhen, WANG Mingsheng

1. Guangzhou Urban Planning and Design Survey Research Institute, Guangzhou 510060, Sina;
2. Guangdong Enterprise Key Laboratory for Urban Sensing, Monitor⁃ ing ary fampitandremana aloha, Guangzhou 510060, Shina；
3. Laboratory Key of Information Engineering in Surveying Map⁃ ping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan 430079, Sina)

Abstract: Ny famatrarana rahona point dia tena ilaina amin'ny fametrahana ny fanehoana 3D amin'ny tontolo ara-batana toy ny telepresence 3D immersive, ny fiara tsy miankina ary ny heri kolontsaina.tage fitehirizana. Na izany aza, ny angon-drahona teboka dia zaraina tsy ara-dalàna sy tsy miato any amin'ny sehatra ara-nofo sy ara-nofo, izay mahatonga ny voxels tsy misy olona mihoa-pampana sy ny fifandraisana malemy ao amin'ny habaka 3D dia mahatonga ny famatrarana mahomby ho olana sarotra. Ato amin'ity lahatsoratra ity, manolotra algorithm spatio-temporal context-guided ho an'ny famatrarana geometry rahona tsy misy fatiantoka. Manomboka amin'ny fizarazarana ny rahona teboka ho soson'ny hatevin'ny tarika mitetika manaraka ny axis lava indrindra ny tetika aroso. Avy eo, mampiditra fomba faminaniany izay misy rahona intraframe sy inter-frame point, amin'ny famaritana ny fifanandrinana eo amin'ny sosona mifanila ary manombana ny lalana fohy indrindra amin'ny alàlan'ny algorithm mpivarotra mandehandeha. Farany, ny sisa tavela amin'ny vinavina vitsivitsy dia voatsindry tsara miaraka amin'ny teknika fanodinana aritmetika aritmetika tari-dalana tsara indrindra sy adaptive fastmode. Ny fanandramana dia manaporofo fa ny fomba atolotra dia afaka manatratra amin'ny fomba mahomby ny famatrarana tsy misy fatiantoka kely amin'ny fampahalalana geometrika rahona, ary mety amin'ny famatrarana rahona teboka 3D azo ampiharina amin'ny karazana sehatra isan-karazany.
Keyword: famatrarana geometry point cloud; rahona teboka tokana; rahona teboka maromaro; coding vinavina; coding arithmetika.

Citation (endrika 1): ZHANG HR, DONG Z, WANG M S. Algorithm-tarihin'ny contexte ara-potoana ho an'ny famatrarana géometrika rahona tsy misy fatiantoka [J]. ZTE Communications, 2023, 21(4): 17–28. DOI: 10.12142/ZTECOM.202304003
Citation (endrika 2): HR Zhang, Z. Dong, ary MS Wang, "Algorithm-tarihin'ny contexte spatio-temporal ho an'ny famatrarana geometry rahona tsy misy fatiantoka," ZTE Communications, vol. 21, no. 4, p. 17–28, Desambra 2023. doi: 10.12142/ZTECOM.202304003.

 

Sava lalana

Miaraka amin'ny fanatsarana ny fahaiza-manaon'ny fitaovam-pitrandrahana maro-sehatra sy famaha maro, ny teknolojia detection light and ranging (LiDAR) dia afaka manahaka tsara ireo zavatra na seho 3D miaraka amin'ny andiana teboka goavana. Raha ampitahaina amin'ny angona multimedia nentim-paharazana, ny angon-drahona point cloud dia misy fampahalalana fandrefesana ara-batana bebe kokoa izay maneho zavatra avy amin'ny maimaim-poana viewteboka, eny fa na dia sehatra misy rafitra topologika sarotra aza. Izany dia miteraka voka-dratsin'ny interactive sy immersive izay manome traikefa an-tsary mazava sy tena misy ny mpampiasa. Fanampin'izany, ny angon-drahona point cloud dia manana fahaizana manohitra ny feo mahery kokoa sy ny fahaiza-manao fanodinana parallèle, izay toa nahasarika ny indostria sy ny akademia, indrindra ho an'ny sehatra fampiharana toy ny heri kolontsaina.tage fitehirizana, telepresence immersive 3D ary fiara mandeha ho azy [1–2].
Na izany aza, mazàna ny angon-drakitra point cloud dia misy teboka an-tapitrisany ka hatramin'ny miliara amin'ny sehatra spatial, mitondra enta-mavesatra sy fanamby amin'ny fahafahan'ny habaka fitahirizana sy ny bandwidth fifindran'ny tambajotra. Ohatra, ny rahona dynamique mahazatra ampiasaina amin'ny fialamboly matetika dia misy teboka iray tapitrisa eo ho eo isaky ny sary, izay, amin'ny sary 30 isan-tsegondra, dia mitentina 3.6 Gbit / s raha avela tsy voafehy [3]. Noho izany, manana sanda ara-teorika sy azo ampiharina ny fikarohana momba ny algorithm famandrihan-toerana ara-jeometrika avo lenta ho an'ny rahona teboka.
Ny asa teo aloha dia namaha ity olana ity tamin'ny fananganana mivantana ny grids na on-demand down-sampling, noho ny famerana ny herin'ny informatika sy ny fahombiazan'ny fanangonana point cloud, izay niafara tamin'ny famandrihan'ny spatio-temporal compression ambany sy ny fahaverezan'ny fampahalalana momba ny toetra geometrika. Ny fandalinana vao haingana dia mifototra indrindra amin'ny sary amin'ny ordinatera sy ny teknika fanodinana famantarana nomerika mba hampiharana ny hetsika fanakanana amin'ny angon-drakitra rahona [4 5] na teknolojia coding video [6 7] ho an'ny fanatsarana. Tamin'ny taona 2017, ny Moving Picture Experts Group (MPEG) dia nangataka tolo-kevitra momba ny famatrarana point cloud ary nanao fifanakalozan-kevitra manaraka momba ny fomba hanesorana ity karazana data ity. Miaraka amin'ny fitomboan'ny fomba fiasa amin'ny fanondroana rahona misy sy aseho, dia navoaka tamin'ny taona 13 ny rafitra fanerena angon-drakitra rahona roa tondro—TMC2 sy TMC2018. Ny fikarohana etsy ambony dia mampiseho fa nisy fandrosoana niavaka natao tamin'ny teknolojian'ny fanerena ny rahona teboka. Na izany aza, ny asa teo aloha dia nifandraika tamin'ny fiaraha-miasa ara-potoana sy ara-nofo amin'ny rahona teboka misaraka saingy tsy mbola nohararaotina tamin'ny heriny feno amin'ny fanerena ny rahona.
Mba hamahana ireo fanamby voalaza teo aloha, dia manolotra fomba fitarihana spatio-temporal ho an'ny famatrarana geometrika rahona tsy misy fatiantoka. Ny rahona teboka aloha dia zarainay ho sosona singa manaraka ny axe lehibe. Avy eo dia mamolavola fomba vinavina amin'ny alàlan'ny algorithm mpivarotra mandehandeha izahay, amin'ny alàlan'ny fampifanarahana spatiotemporal. Farany, ny sisa tavela dia nosoratana ho bit-streams miaraka amin'ny encoder arithmetic context-adaptive ampiasaina. Toy izao manaraka izao ny fandraisantsika anjara lehibe.
1) Mamolavola- fomba vinavina azo ampiharina amin'ny rahona intra-frame sy inter-frame izahay, amin'ny alàlan'ny olana mpivarotra mandeha lavitra (TSP). Amin'ny alàlan'ny fampiasana ny fampidinana ara-potoana sy ara-potoana amin'ny rahona teboka, ny vinavinan'ny géométrie dia afaka mampiasa tsaratsara kokoa ny fifandraisan'ny habakabaka ary noho izany dia ahafahan'ny karazana toe-javatra samihafa.
2) Manolotra encoder arithmetika adaptatera miaraka amin'ny fanavaozana haingana ny contexte izahay, izay misafidy ny tontolon'ny 3D tsara indrindra amin'ny rakibolana context, ary manafoana ny fitomboan'ny tombantomban'ny entropy. Vokatr'izany dia manatsara ny fahombiazan'ny kajy mety ho an'ny encoders entropy izany ary manome vokatra azo tsapain-tanana.
Ny ambiny amin'ity taratasy ity dia voarafitra toy izao manaraka izao. Fizarana 2 dia manome rindran-damina momba ny asa mifandraika amin'ny famatrarana geometrika rahona. Ny fizarana 3 voalohany dia manolotra ny faranyview ny rafitra naroso. Avy eo, ny fomba atolotra dia hamaritra amin'ny antsipiriany. Ny vokatra andrana sy ny fehin-kevitra dia aseho ao amin'ny Fizarana faha-4 sy faha-5.

Asa mifandraika

Betsaka ny algorithm famandrihan-toerana amin'ny geometry point cloud naroso tao amin'ny literatiora. CAO et al. [8] ary GRAZIOSI et al. [9] manao fanadihadiana sy famintinana ny fomba fanerena rahona amin'izao fotoana izao, mifantoka amin'ny teknolojia fanerena ny refin'ny habaka sy ny rafitra manara-penitra MPEG. Manome famerenana fohy izahayview amin'ny fivoarana vao haingana amin'ny sokajy roa: famatrarana rahona tokana amin'ny teboka tokana sy famoretana rahona multi-frame point.

1. Famandrihan-drahona tokana tokana
   Ny rahona teboka tokana dia ampiasaina betsaka amin'ny fanadihadiana momba ny injeniera, heri kolontsainatage fitehirizana, rafitra fampahalalana ara-jeografika, ary toe-javatra hafa. Ny octree dia rafitra angon-drakitra ampiasaina betsaka mba hanehoana amin'ny fomba mahomby ny rahona teboka, izay azo tsindriana amin'ny alàlan'ny fandraketana fampahalalana amin'ny alàlan'ny node voabodo. HUANG et al.[10] soso-kevitra fomba iray mifototra amin'ny octre izay mizara miverimberina ny rahona teboka ho nodes miaraka amin'ny toerany asehon'ny foibe geometrika tsirairay. FAN et al.[11] hanatsarana bebe kokoa ity fomba ity amin'ny alàlan'ny fampidirana famakafakana cluster mba hamoronana ambaratongan'ny antsipiriany (LOD) ary hametahana azy amin'ny filaharana voalohany. Na izany aza, ireo fomba ireo dia mety miteraka fanodinkodinana noho ny fanombantombanana ny modely tany am-boalohany mandritra ny dingana iterative.
   Mba hamahana ireo fetra ireo, ny manam-pahaizana dia nampiditra endri-javatra ara-jeografika, toy ny- ny modely amin'ny triangular surface [12], ny maodely planar surface [13 14], ary ny clustering al-gorithm [15], ho an'ny vinavinan'ny interlayer sy ny kajy sisa. . RENTE et al.[16] soso-kevitra momba ny famatrarana misy sosona mandroso izay mampiasa ny firafitry ny octree ho an'ny fandokoana matoatoa ary avy eo dia mampiasa ny grafofaon'ny Fourier ho an'ny famatrarana sy fanamboarana ny antsipirihan'ny rahona. Tamin'ny taona 2019, ny MPEG dia namoaka ny teknolojian'ny point cloud compression (G-PCC) mifototra amin'ny geometry ho an'ny rahona static sy dynamique, izay ampiharina amin'ny alàlan'ny fanovana fandrindrana, voxelization, famakafakana rafitra geometrika ary kaody arithmetika tsikelikely [17].
   Koa satria ny octants sasany ao anatin'ny octre iray dia mety ho vitsy mponina na foana mihitsy aza, dia nisy fomba sasany naroso mba hanatsarana ny firafitry ny hazo amin'ny alalan'ny fanetezana zana-vondrona ary noho izany dia mitahiry fahatsiarovana. Ho an'ny example, DRICOT et al. [18] dia manolotra fomba fanodinkodinana mivantana (IDCM) amin'ny famaranana ny fizarazarana octree mifototra amin'ny fepetra efa voafaritra mialoha momba ny famakafakana sparsity, izay tafiditra amin'ny fanetezana ny firafitry ny octree mba hamonjena ireo bitika natokana ho an'ny node ankizy. ZHANG et al. [19] soso-kevitra ny hizara ny habaka rahona amin'ny singa fototra sy ny fampifanarahana ny fomba fisarahana amin'ny hazo binary, quadtree ary octree. Raha ampitahaina amin'ny fizarana octree nentim-paharazana, ireo maodely hybrid voalaza etsy ambony dia afaka mampihena tsara ny isan'ny bits ampiasaina hanehoana teboka vitsy, noho izany dia mitahiry nodes izay mila asiana code. Na izany aza, ny fepetra hyperparameter sarotra sy ny famaritana ny fomba dia takiana amin'ny dingana, ka sarotra ny mahafeno ny fepetra takian'ny fampifanarahana ny tena sy ny fahasarotana ambany.
   Miaraka amin'ny tambajotra neural lalina manao dingana lehibe amin'ny famatrarana sary sy horonan-tsarimihetsika, ny mpikaroka dia nikaroka fomba hampihenana ny tahan'ny bits amin'ny alàlan'ny fampiasana tari-dalana mahery vaika sy ny fihenan'ny fanehoana habaka miafina mandritra ny dingan'ny fanerena. QUACH et al.[20] ary HUANG et al.[21] manolotra fomba izay mampiditra ireo hevitra ireo. GUARDA et al. manambatra ny tamba-jotra neural convolutional sy autoencoders mba hanararaotra ny fihenan'ny elanelana eo amin'ireo teboka mifanakaiky ary manatsara ny fampifanarahana amin'ny coding ao amin'ny Ref. [22]. Vao haingana, WANG et al. [23] manolotra fomba famatrarana point cloud mifototra amin'ny auto-encoder variational, izay manatsara ny tahan'ny compression amin'ny alàlan'ny fianarana ny hyperprior sy ny fampihenana ny fanjifana fahatsiarovana ny kaody arithmetika. Ireo fomba voalaza etsy ambony ireo dia mampiasa encoders amin'ny tambajotra neural mba hisambotra ny vector miafina avo lenta amin'ny rahona teboka, ny mety ho modely amin'ny entropy, ary ny mety ho an'ny sisiny izay mifanentana tsara kokoa, ka mampihena ny fanjifana fahatsiarovana ny kaody arithmetika. Amin'ny ankapobeny, ny fikarohana momba ny famatrarana geometrika rahona tokana tokana dia efa matotra, saingy misy fanamby roa mbola mitoetra. Tsy nampiasaina tamin'ny fomba mandaitra ny fifamatorana spatial, ary ny ankamaroan'ny fomba dia tsy mamaritra ny fifandraisan'ny angona rahona amin'ny fomba tsara sy mahomby. Ankoatr'izay, ny kajy ny modely mety ho an'ny kaody entropy dia toa lava sy sarotra noho ny habetsahan'ny toe-javatra.
2. Fanamafisana rahona maro-frame Point
   Ny rahona misy teboka marobe dia matetika ampiasaina amin'ny toe-javatra toy ny telepresence 3D immersive amin'ny fotoana tena izy, VR interactive, maimaim-poana 3D. viewpoint broadcasting sy mandeha ho azy. Tsy toy ny famatrarana rahona tokana tokana, ny fanerena rahona multi-frame point dia manao laharam-pahamehana ny fampiasana ny fampifandraisana ny fotoana, ary koa ny fanombanana ny hetsika sy ny fanonerana. Ny fomba efa misy ho an'ny famatrarana rahona multi-frame point dia azo zaraina ho sokajy roa: 2D projection sy 3D decorrelation.
   Ny sehatry ny famoretana sary sy horonan-tsary dia midadasika ary efa nodinihina tsara tao anatin'ny folo taona lasa. Algorithm isan-karazany dia mamadika rahona teboka ho sary ary avy eo manindry azy ireo mivantana amin'ny alàlan'ny FFmpeg sy H. 265 encoders, sns. AINALA et al[24] dia mampiditra ny planar projection tombany en-coding mode izay mandika ny toetran'ny jeometrika sy ny loko amin'ny alàlan'ny scan raster amin'ny fiaramanidina. . Na izany aza, ity fomba ity dia miteraka fiovana amin'ny endrika kendrena mandritra ny dingan'ny fanaovana sari-tany, ka manasarotra ny fanombantombanana marina. Noho izany, SCHWARZ et al.[25] ary SEVOM et al.[26] manolo-kevitra ny fomba fanodinana planar mihodina, projection cube, ary fomba projection mifototra amin'ny patch mba hamadihana ny rahona teboka ho horonan-tsary 2D. Amin'ny fametrahana projections mitovy amin'ny frame mifanila amin'ny toerana mitovy amin'ny sary mifanakaiky, ny compressor video dia afaka manala tanteraka ny fifandraisana ara-nofo. Ao amin'ny Ref. [27], ny vinavinan'ny inter-jeometrika dia atao amin'ny alàlan'ny TSP, izay manisa ny taratasin'ny blocs mifanakaiky amin'ny alàlan'ny fitadiavana ny sakana manana sanda antonony akaiky indrindra. Navoakan'ny MPEG ny teknolojia famatrarana rahona mifototra amin'ny horonan-tsary (V-PCC) ho an'ny rahona dynamique amin'ny taona 2019[28]. Ity rafitra ity dia mizara ny rahona teboka fidirana ho bloc kely miaraka amin'ny vector mahazatra mitovy amin'izany sy ny habaka mitohy, avy eo dia mamadika azy ireo ho amin'ny planar amin'ny alàlan'ny cubes mba hanoratana ny sary misy olona sy ny fampahalalana fanampiny. Ny sary rehetra aterak'izany dia nopotehin'ny codec video matotra, ary ny bitstreams rehetra dia mitambatra ho vokatra tokana. file. Nisy ezaka hafa natao hanatsarana ny fahombiazan'ireo fomba ireo. COSTA et al.[29] manararaotra paikady famonosana paty vaovao maromaro avy amin'ny fomba fijery fanatsarana ny algorithm amin'ny fonosana, rohy fonosana data, fanasokajiana mifandraika ary tondro toerana. Ankoatra izany, PARK et al. [30] mamolavola fomba famonosana data-adaptive izay mampifanaraka ny rafitra mifanila amin'ny vondrona mitovy amin'ny fitoviana ara-drafitra nefa tsy misy fiantraikany amin'ny fahombiazan'ny stream V-PCC. Noho ny fahaverezan'ny fampahalalam-baovao tsy azo ihodivirana vokatry ny vinavinan'ny rahona, dia namolavola teknika mahomby hanenjehana ny filaharan'ny rahona misesy amin'ny alàlan'ny teknolojia fanonerana mihetsika mifototra amin'ny habaka 3D ny manam-pahaizana. KAMMERL et al.[31] manolo-kevitra ny fomba fanodinkodinana geometrika mifototra amin'ny octree, izay mahatratra ny fahombiazan'ny fanerena avo lenta amin'ny fanatanterahana ny tsy fitovian'ny OR (XOR) manokana eo amin'ny frame mifanila. Ity fomba ity dia tsy noraisina fotsiny tao amin'ny Point Cloud Library (PCL) malaza [32] fa ampiasaina betsaka amin'ny fikarohana algorithm fanampiny. Ny fomba fiasa interframe hafa dia mamadika ny olan'ny fanombanana hetsika 3D ho olana mifanandrify amin'ny endri-javatra [33] na mampiasa fampahalalana geometrika namboarina [34] mba haminavina ireo vectors mihetsika ary hamantatra tsara ny fifandraisana mifanaraka amin'ny frame mifanila. Ny fanadihadiana mipoaka vao haingana [35 36] dia naneho fa ny famatrarana horonan-tsarimihetsika fianarana dia manome fampandehanana ny tahan'ny fanodinkodinana tsara kokoa noho ny nentim-paharazana, izay mitondra dikany manan-danja amin'ny fanondroana rahona. ZHAO et al.[37] ampidiro tamba-jotra faminavinana eo amin'ny lafiny roa tonta mba hanatanterahana ny vinavinan'ny entam-barotra sy hitondrana ny fampiasana mahomby ny fampahalalana mifandraika amin'ny refy ara-nofo sy ara-nofo. KAYA et al. [38] mamolavola paradigma vaovao ho an'ny fandrafetana endri-javatra geometrika amin'ny filaharan'ny rahona matevina, manatsara ny CNN amin'ny fanombantombanana ny fitsinjarana kaody mba hahatanteraka ny famoretana tsy misy fatiantoka amin'ny rahona matevina.
   Na dia eo aza ny fandrosoana amin'ny teknolojia fanodinkodinana amin'ny maodely rahona multi-frame point, olana roa no mitohy. Ny fomba famatrarana rahona multi-frame efa misy dia miantehitra indrindra amin'ny kaody horonan-tsary sy ny fanonerana ny hetsika, izay tsy azo ihodivirana fa misy fatiantoka na fanodinkodinana ateraky ny fametahana sari-tany sy ny fanakanana ny sisiny. Ankoatr'izay, ny kaody vinavina dia mampiseho ny fampiharana ambany noho ny tsy fitovian'ny geometry rahona inter-frame point. Ny fanodinkodinana miharihary eo anelanelan'ny frame sy ny tabataba tsy azo ihodivirana dia mampitombo ny fahasarotan'ny fampiasana amin'ny fomba mahomby ny kaody vinavina amin'ny fanerena inter-frame.

Soso-kevitra momba ny toe-javatra ara-potoana ara-potoana-tarihin'ny fomba famatrarana rahona tsy misy geometry tsy misy dikany

TAPITRAview
Ny fantsona ankapoben'ny algorithma arahin'ny contexte spatio-temporal dia aseho amin'ny sary. Avy eo, ny rahona teboka dia zaraina ho sosona voatetika hatevin'ny singa manaraka ny axe lehibe. Manaraka izany dia mamolavola fomba faminavina izahay izay mampiasa feno ny fampahalalana momba ny fifandraisana ara-nofo sy ara-potoana ao anatin'ny intra-frame sy inter-frame. Kajy ny lalana fohy indrindra amin'ny teboka misy sosona (R-sosona) amin'ny alàlan'ny algorithm mpivarotra mandehandeha, ary ny valin'ny R-sosona dia ampiasaina haminavina spatiotemporally sy hametahana ny sisa amin'ny rahona teboka, izany hoe sosona voavinavina (P-sosona). ). Farany, ny algorithm coding entropy nohatsaraina dia raisina mba hahazoana ny binary compressed file.

Diviziona Hierarchical Miorina amin'ny sary voatetika

1. mialoha ny fikarakarana
   Ny maodely mialoha ny fanodinana dia misy ny voxelization sy ny fiovan'ny mari-pamantarana, ho an'ny fanondroana tsara kokoa ny teboka tsirairay. Amin'ny voxelization, mizara ny habaka ho cubes amin'ny haben'ny N, izay mifanitsy amin'ny tena fanapahan-kevitry ny rahona teboka. Ny teboka tsirairay dia omena voxel tokana mifototra amin'ny toerany. Voxel dia voarakitra ho 1; raha occupé tsara dia 0 raha tsy izany. Ny fiovan'ny mari-pamantarana dia afaka mampihena ny fahasamihafan'ny famatrarana tsara kokoa amin'ny alàlan'ny fanalefahana ny rahona teboka, izay mihavitsy ny elanelana misy eo amin'ny teboka. Manangona ny fandrindrana rahona (x, y, z) isika amin'ny alalan'ny scaling factor s, izany hoe,
   Mba hiantohana ny famatrarana tsy misy fatiantoka, mila miantoka isika fa ny anton'ny scaling dia tsy afaka miteraka fatiantoka geometrika ary mila voarakitra ao amin'ny lohateny. file.
2. Fizarana sosona voatetika
   Ity maody ity dia miasa amin'ny fizarana ny rahona teboka 3D amin'ny iray amin'ireo famaky, mamorona sosona maromaro voatetika miaraka amin'ny fampahalalana be mpampiasa sy tsy misy afa-tsy izay azo tehirizina bebe kokoa amin'ny alàlan'ny encoder vinavina sy coder arithmetika. Ny fiasa dia voafaritra ho:
   raha ny G dia manondro ny matrix rahona fandrindrana rahona, ny axis dia manondro ny refy voafantina, ary ny S (a, b) dia ny silaka 2D nalaina tamin'ny sosona tsirairay. Amin'ny ankapobeny, manao andrana amin'ny filaharan'ny fitsapana marobe izahay, ary ny valiny dia milaza fa ny fizarazarana amin'ny axis lava indrindra amin'ny fiovaovan'ny habakabaka amin'ny rahona dia manome ny bitrate ambany indrindra, izany hoe.
3. Ny fitrandrahana boaty fatorana farany ambany
   Amin'ny ankabeazan'ny toe-javatra, ny voxels eo an-toerana dia matetika tsy azo ihodivirana ary mihoatra lavitra noho ny voxels voabodo. Vokatr'izany, ny fanodinana sy fametahana ireo karazana voxels roa ireo dia manavesatra ny fahasarotan'ny kajy sy ny hafainganam-pandehan'ny algorithm amin'ny famatrarana. Noho izany, dia mampiasa ny oriented bounding box (OBB) [39] isika mba hikajiana ny boaty fatorana farany ambany ho an'ny sosona voatetika tsirairay, mba hahazoana antoka fa ny torolalan'ny boaty mifamatotra dia mifanaraka amin'ny sosona. Amin'ny fanodinana manaraka, ny voxels hita ao anatin'ny mahitsizoro voafetra ihany no voatsindry.

Fanodinana vinavina tarihin'ny toe-javatra habakabaka

Ny tanjon'ny famandrihana vinavina arahin'ny teny spatial dia ny hanidy ny teboka rehetra isaky ny sosona. Nahazo aingam-panahy avy amin'ny TSP izahay, dia mamolavola fomba vinavina hijerena ny mety ho baiko sy ny fifandraisana ao anatin'ny sosona voatetika tsirairay. Ity maody ity dia misy fizarazarana sy ny kajy lalana fohy indrindra.
Amin'ny voalohany dia mizara ny sosona voatetika isika ary mamaritra ny R-layer sy R-layers ho an'ny vondrona tsirairay. Mandalo ny soson-drahona teboka amin'ny sosona manaraka ny axis voafantina isika. Rehefa tsy mitovy amin'ny halavan'ny tarika iray ny halavan'ny tari-dalana lehibe amin'ny boaty mamehy kely indrindra eo anelanelan'ny sosona mifanila, dia voarakitra ho vondrona iray ihany izany. Raha tsy izany dia ampiasaina ho sosona fanondroan'ny vondrona manaraka izy io, ary ny rahona teboka tsirairay ao amin'ny vondrona manaraka dia mampiasa lalana fohy indrindra. Ato amin'ity taratasy ity, nametraka ny sosona voalohany amin'ny vondrona tsirairay ho toy ny R-layer, ary ny hafa ho P-layers. Manao andrana ihany koa izahay amin'ny andian-tsarimihetsika marobe ary manoro hevitra ny hametraka an'io mari-pamantarana voafaritra io ho singa 3 mba hahazoana ny famatrarana tsara indrindra.
Aorian'izay dia manao ny kajy lalana fohy indrindra amin'ny R-layers izahay ary mirakitra ny sisa tavela amin'ny mpilalao. Araka ny fitsipiky ny fitsinjarana ny rahona teboka isaky ny sosona, dia mandamina tsara ny rahona teboka tsy ara-dalàna ho an'ny sosona tsirairay mifototra amin'ny algorithm TSP. Izany dia ahafahantsika mikajy tsara ny lalana fohy indrindra mankany amin'ny rahon'ny R-sosona, ary avy eo mirakitra ny sisa tavela amin'ireo sosona faminaniana mifanaraka amin'izany. Ny algorithm 1 dia mampiseho ny pseudo-code amin'ny fomba faminaniana.

Voalohany, mamaritra ny fitsipiky ny kajy halavirana eo amin'ny teboka eo amin'ny faritra eo an-toerana ary manomboka ny toetry ny lalana miaraka amin'ny teboka pc1 voafantina kisendrasendra. Isaky ny miverina, isaky ny misy teboka pci vaovao ampiana, ny permutation dia havaozina amin'ny fomba mavitrika amin'ny alàlan'ny lalan'ny fitovian'ny fanjakana (P - i, i) mandra-pahatongan'ny teboka fanampiny rehetra voarakitra ao amin'ny P amin'ny filaharan'ny lalana fohy indrindra. Ity dingana ity dia ovaina tsikelikely mifototra amin'ny fepetra faran'izay kely indrindra. Rehefa vita ny famerimberenana rehetra amin'ny lalana fohy indrindra dia kajy ny min . Ho an'ny famoretana bebe kokoa, dia kajy ny fivilian'ny P-layers avy amin'ny lalana fohy indrindra amin'ny R-layer ao anatin'ny vondrona iray ihany ary manoratra azy ireo ho toy ny sisa tavela. Farany, ny lalana fohy indrindra amin'ny Rlayer sy ny sisa tavela amin'ny vondrona tsirairay dia mivoaka ary alefa any amin'ny entropy encoder mba hanesorana ireo sisa tavela amin'ny faminaniana.

Encoding vinavina tarihin'ny Spatio-Temporal Context
Ny fomba vinavina tarihin'ny teny spatial dia manodinkodina
rahona teboka tokana tokana. Na izany aza, ny fampiharana ny coding spatial ho an'ny rahona teboka tokana tsirairay dia mety tsy hahita ny fahafahana asehon'ny fifandraisana ara-potoana manerana ny rahona teboka maromaro. Raha jerena fa ny rahona multi-frame point dia mizara ampahany betsaka amin'ny fifandimbiasana, dia mifantoka amin'ny fampiasana ny famerana ara-potoana izahay mba hanatsarana bebe kokoa ny fahombiazan'ny famoretana. Noho izany, mifototra amin'ny tolo-kevitra momba ny vinavinan'ny spatial context-guided, dia afaka manindry multiframe point cloud isika amin'ny famantarana ny fifandraisana eo amin'ny sosona mifanila amin'ny frame.

1. Fizarana inter-frame
   Mba hanamafisana ny fahombiazan'ny fomba faminavinana eo anelanelan'ny frame, dia zava-dehibe ny hahazoana antoka ny fitovian'ny sarin'ny sarin-trano mifanila. Vokatr'izany dia mila mizara ny vondrona eo anelanelan'ny frame mifanila isika ary mamaritra ny R-layers sy P-layers manerana ny frame. Amin'ny fanombanana ny lalana fohy indrindra amin'ny P-layers mifototra amin'ny lalana fohy indrindra amin'ny R-layers, dia mirakitra ny sisa tavela amin'ny faminaniana isika ary manindry azy ireo amin'ny alàlan'ny entropy encoder. Ny algorithm 2 dia mampiseho ny pseudocode amin'ny fisarahana interframe.
   Mifototra amin'ny fampifanarahana ny fizotry ny sosona voatetika, dia mahatsapa fizarazarana marokoroko sy fizarazarana tsara misesy. Ho an'ny fizarazarana marokoroko dia alaintsika ny sosona voatetika amin'ny frame tsirairay mifototra amin'ny fandrindrana mifanaraka amin'ny famaky fizarana, manomboka amin'ny kely ka hatramin'ny lehibe. Vokatr'izany, ny soson'ny silaka tsirairay amin'ny frame tsirairay dia manana laharan'ny sosona tokana, ahafahantsika manasaraka amin'ny soson'ny silaka miaraka amin'ny isa mitovy eo anelanelan'ny frame mifanila. Aorian'izay dia kajy ny fahasamihafan'ny halavan'ny axe voalohany amin'ireo boaty mifamatotra kely indrindra amin'ireo sosona mifanila miaraka amin'ny isa mitovy. Raha latsaka na mitovy amin'ny singa lava voafaritra io sanda io, dia hozaraina ho vondrona iray ihany ny sosona. Raha tsy izany, ampitahainay ny fahasamihafan'ny halavan'ny axis lehibe amin'ny boaty mifamatotra kely indrindra amin'ny sosona mifanandrify amin'ny frame mifanila amin'ny sosona voatondro mialoha sy aorian'ny isa ao amin'ny frame mifanila. Ny sosona misy fahasamihafana kely indrindra dia zaraina ho vondrona iray ihany. Izany dia miantoka ny fizarazarana tsara eo amin'ny sosona mifanila, ary mba hahatanteraka ny fisarahana tsara amin'ny fifandraisana mifanakaiky.
2. Fomba vinavina arahin'ny contexte ara-potoana
   Miorina amin'ny fizarazarana, mampihatra sy manitatra ny fomba faminaniana voalaza ao amin'ny fizarana 3.3 izahay. Ampidirinay ao anatin'ilay dingana ny contexte inter-frame, izay midika fa ny sosona voalohany amin'ny vondrona tsirairay, izay miasa ho toy ny R-sosona, dia mety tsy voatery hamokatra vokatra vinavina tsara indrindra. Mba hijerena tanteraka ny mety hisian'ny fifamatorana eo amin'ireo sosona mifanila, dia ilaintsika ny mampiseho ny fomba vinavina tsara indrindra.
   Voalohany, ataontsika kajy ny sisa tavela ho an'ny sosona voatetika tsirairay ao amin'ny vondrona ankehitriny rehefa ampiasaina ho R-layer. Amin'ny fampitahana ny sisa amin'ny faminaniana amin'ny tranga rehetra, dia misafidy ny R-sosona miaraka amin'ny sanda sisa tavela faran'izay kely indrindra isika ho fomba faminaniany tsara indrindra. Ho an'ny kajy R-sosona fohy indrindra, dia mampiasa ny algorithm mpivarotra mandehandeha izahay mba hanisa ny lalana fohy indrindra amin'ny R-sosona eo ambanin'ny fomba faminaniana tsara indrindra. Ankoatr'izay, kajy ny sisa tavela ho an'ny vondrona tsirairay eo ambanin'ny fomba faminaniany tsara indrindra. Noraketinay ihany koa ny halavan'ny fibodoana sy ny fampahalalam-baovao R-layer an'ny vondrona tsirairay ho an'ny famoretana bebe kokoa amin'ny fanodinana manaraka. Amin'ny hetsika fanaraha-maso dia mampiasa kaody arithmetika mifototra amin'ny fifantenana toe-javatra tsara indrindra ho an'ny fampahalalana etsy ambony izahay mba hamitana ny dingana manontolo amin'ny algorithm famandrihan'ny rahona geometry multi-frame point.

Fanodinana aritmetika mifototra amin'ny rakibolana manodidina
Ny habetsan'ny contexte ao amin'ny point cloud dia manavesatra be ny rafitra fanerena amin'ny ankapobeny amin'ny resaka fahasarotana kajy kaody aritmetika. Manatsara ny kaody arithmetika avy amin'ireto modules roa manaraka ireto izahay. 1) Manangana rakibolana contexte izahay, ary mifantina sy manavao ny sanda tsara indrindra eran-tany araka ny tombantomban'ny entropy, ary avy eo 2) mampiasa encoders adaptatera izahay mba hanombanana tsara ny fetra ambony sy ambany amin'ny mety.

1. Fanamboarana rakibolana context
2. Manangana rakibolana contexte izay maneho filaharana telo izahay, ahitana ny fandrindrana ny rahona teboka isaky ny sosona voatetika sy ny fanehoana integer amin'ny contexte tsy misy banga mifandraika aminy. Noho izany, ampifandraisinay amin'ny boaty fatorana faran'izay kely indrindra amin'ny sosona tsirairay miaraka amin'ny contexte tsy misy banga ny voxels ao amin'ny point cloud. Mba hanehoana mazava tsara ny fananganana ny filaharana filaharana telo amin'ny rakibolana contexte, dia manome fanazavana intuitive ao amin'ny sary 2. Ho an'ireo efamira roa misy alokaloka ao amin'ny sary 2, dia ny toeran'ny sarintany context pc1 sy pc2 ihany no raisina. Ny fandraisan'anjaran'ny contexte eo amin'ny axe x sy ny axis y dia voarakitra ao amin'ny filaharana roa QX – sy QY – tsirairay avy. Noho izany ny rakibolana contexte dia ahitana QX – sy QY -. Ny singa filaharana miaraka amin'ny fandrindrana mitovy dia ampidirina amin'ny triplet, ny fanehoana integer amin'ny contexte dia kajy ho fitambaran'ny fandraisan'anjaran'ny contexte an'ilay triplet natambatra.
   Noho izany, ny tontolon'ny voxel tsirairay dia azo isaina ho fitambaran'ny fandraisan'anjaran'ny voxel tsy miankina amin'ny rakibolana manodidina azy. Ity rafitra ity dia manampy amin'ny famaritana raha tokony hampidirina ao amin'ny rakibolana context ny voxel iray tsy misy fitadiavana matrix mandreraka, ka miteraka fihenam-bidy lehibe amin'ny fahasarotan'ny kajy sy ny fotoana fandehanana.
3. Kajy mety
   Mba hanaovana kajy ny mety ho entropy dia tsy maintsy raisina ny halavan'ny filaharana sy ny tontolon'ny voxels. Ato amin'ity môdely ity, dia mamolavola encoder adaptif izay manombana ny fetran'ny mety mitambatra ambony sy ambany ho an'ny vondrona tsirairay avy ao amin'ny rakibolana contexte, ary avy eo manombana izany avy eo. Voalohany indrindra, manangana hazo mimari-droa mifototra amin'ny modely rojo Markov isika. Amin'ny alàlan'ny famakivakiana ny fibodoan'ny voxels, dia manendry sanda 1 sy 0 ho an'ny voxel tsy misy na inona na inona, tsirairay avy, ary manao kajy ny mety hitranga mifototra amin'ny firafitry ny hazo. Manomboka amin'ny fototry ny fotony, rehefa misy voxel dia voarakitra an-tsoratra ny node zaza havia ho 1. Raha tsy izany, dia manamarika ny zana-tsipìka havanana ho 0 ary miroso amin'ny dingana manaraka amin'ny fitsarana sy fizarana. Ny raikipohy kajy ho an'ny mety hazakazaka amin'ny voxels dia hita ao amin'ny Eq. (4).

Ho an'ny halavan'ny hazakazaka latsaka na mitovy amin'ny n, dia mety misy 2n amin'ny node hazo maneho ny toetry ny fibodoana ny voxels. Noho izany, ny mety hisian'ny voxel voabodo dia asehon'ny mety ho fiaraha-miombon'antoka tsy miankina amin'ny fandehanana amin'ny fanjakana rehetra manomboka amin'ny fotony ary mifarana amin'ny node tsy manan-janaka amin'ny hazo. Miorina amin'ny Eq. (4), mba hanatanterahana ny kaody arithmetika amin'ny fipetrahan'ny filaharan'ny voxel, dia mila ny mety ho ambony sy ambany mitambatra ny filaharana, araka ny aseho ao amin'ny Eq. (5).

Amin'ny fampiasana an'io fomba fiasa io, dia afaka mampiasa ny toetran'ny fampifanarahana amin'ny kaody arithmetika isika mba hanitsiana ny sandan'ny tombantombanana mety ho an'ny marika tsirairay mifototra amin'ny maodely fanombantombanana mety tsara indrindra sy ny fatran'ny marika tsirairay amin'ny filaharan'ny marika ankehitriny. Izany dia ahafahantsika manao kajy ny fetra ambony sy ambany amin'ny mety ho fitambaran'ny voxel voabodo ary hamita ny fizotry ny fanodinana.

andrana

Details ny fampiharana

1. Dataset. Mba hanamarinana ny fahombiazan'ny fomba atolotray, dia nisy andrana betsaka natao tamin'ny angona rahona 16 teboka azo alaina ao amin'ny Ref. [40], araka ny asehon'ny sary 3, izay ahitana ny Fig. 3(a)– 3(l) dia sarintany misy teboka matevina, ary Sary. 3(m) – 3(p) dia maritrano misy teboka kely. aviavy. 3(a) - 3(h) dia voxelized voxelized ambony teboka angon-drakitra filaharan'ny rahona fanapahan-kevitra roa azo avy amin'ny Microsoft. aviavy. Ny 3(i)– 3(l) dia nofantenana avy amin'ny filaharan'ny angon-drakitra rahona 8i voxelized feno. Ny sisa tavela amin'ny rahona tsy fahita firy amin'ny aviavy. Ny 3(k)– 3(p) dia angon-drakitra ara-drafitra sy endrika tsy miovaova.
2. Metrika fanombanana. Ny fahombiazan'ny fomba atolotra dia tombanana amin'ny resaka bit per point (BPP). Ny BPP dia manondro ny fitambaran'ny bits ipetrahan'ny fampahalalana mandrindra mifandray amin'ny teboka. Ny ambany ny sanda, ny tsara kokoa ny fampisehoana. izay i Sizedig dia maneho ny isan'ny bits ipetrahan'ny fampahalalana mandrindra ny angona rahona teboka, ary ny k dia manondro ny isan'ny teboka ao amin'ny rahona teboka voalohany.
3. Benchmarks. Mampitaha ny fombantsika amin'ny algorithm fototra hafa izahay, anisan'izany: PCL-PCC: famatrarana mifototra amin'ny octree ao amin'ny PCL; G-PCC (modely fitsapana intra-coders MPEG) sy interEM (modely fitsapana inter-coders MPEG) dia mikendry ny famatrarana rahona tokana sy multi-frame point; Ny Silhouette 3D (S3D)[41] sy ny Silhouette 4D (S4D)[42] dia mikendry ny famatrarana rahona tokana sy teboka maromaro maromaro.
   Ho an'ny PCL, mampiasa ny fomba fanerena rahona octree point ao amin'ny PCL-v1.8.1 izahay ho an'ny famatrarana geometry ihany. Nametraka mari-pamantarana famaha octre avy amin'ny famaha teboka sy famaha voxel izahay. Ho an'ny G-PCC (TM13-v11.0) dia misafidy geometrika tsy misy fatiantoka izahay — toetry ny toetra tsy misy fatiantoka amin'ny fomba vinavina octree, mamela ny masontsivana ho default. Ho an'ny interEM (tmc3v3.0), dia mampiasa ny valim-panadinana eo ambanin'ny géometrika tsy misy fatiantoka sy ny toetra tsy misy fatiantoka ho fampitahana [43]. Ho an'ny S3D
   ary S4D, manaraka ny fepetra sy ny mari-pamantarana default izahay.
4. Hardware. Ny algorithm naroso dia ampiharina ao amin'ny Matlab sy C ++ amin'ny fampiasana ny sasany amin'ny PCL-v1.8.1. Ny fanandramana rehetra dia nosedraina tamin'ny solosaina finday misy Intel Core i7- 8750 CPU @2.20 GHz miaraka amin'ny fahatsiarovana 8 GB.

Vokatry ny famandrihan-drahona tokana amin'ny teboka tokana

1. Vokatry ny famandrihan'ny sarin'ny filaharan'ny angona rahona matevina
   Ny tabilao 1 dia mampiseho ny zava-bitan'ny algorithm famandrihan-toerana amin'ny alàlan'ny contextguided spatial geometry famandrihan-toerana raha oharina amin'ny fomba PCL-PCC, G-PCC ary S3D amin'ny sarin'ny filaharan'ny data rahona matevina. Hita avy amin'ny tabilao 1 fa ho an'ny rahona teboka rehetra amin'ny filaharana mitovy, ny fomba atolotra dia mahatratra ny BPP fanerena ambany indrindra raha oharina amin'ny fomba hafa. Ny algorithm ataontsika dia manome tombony amin'ny salan'isa manomboka amin'ny -1.56% ka hatramin'ny −0.02% amin'ny S3D, ary avy amin'ny −10.62% hatramin'ny −1.45% amin'ny G-PCC. Mampiseho advan mazava kokoa izanytage, izany hoe, ny tombom-pahombiazan'ny famoretana amin'ny algorithm naroso dia manomboka amin'ny -10.62% hatramin'ny -1.45%; Ho an'ny PCL-PCC, ny algorithm naroso dia mampiseho tombony efa ho avo roa heny amin'ny filaharana rehetra, manomboka amin'ny -154.43% ka hatramin'ny -85.39%.
2. Vokatra famandrihan'ny angona rahona misy teboka midadasika
   Satria tsy afaka miasa ny S3D amin'ity tranga ity, dia ampitahainay fotsiny ny algorithm famandrihan'ny rahona tsy misy fatiantoka ara-jeôgrafia tsy misy tolo-kevitra spatial amin'ny fomba PCL-PCC sy G-PCC amin'ny angona rahona misy teboka midadasika. Indray mandeha, ny algorithm ataontsika dia mahatratra fahombiazana lehibe miaraka amin'ny G-PCC sy PCL-PCC, araka ny aseho amin'ny tabilao 1. Ny vokatra dia naneho fa ny salan'isa BPP avy amin'ny -8.84% ka hatramin'ny -4.35% dia voasambotra raha oharina amin'ny G-PCC. Ho an'ny PCL-PCC, ny algorithm narosonay dia mampiseho advan mazava kokoatages, miaraka amin'ny tombony manomboka amin'ny -34.69% hatramin'ny -23.94%.
3. FAMINTINANA
   Mba hanomezana fampitahana azo takarina kokoa amin'ny valin'ny famandrihan-drahona tokana, ny tabilao 2 dia mampiseho ny vokatra antonony eo amin'ny fomba famatrarana tarihin'ny tontolon'ny habakabaka sy ireo fomba hafa manara-penitra. Raha ampitahaina amin'ny S3D, ny fomba atolotray dia mampiseho tombony antonony manomboka amin'ny -0.58% hatramin'ny -3.43%. Raha ny amin'ny G-PCC sy ny PCL-PCC dia mahatratra − 3.43% sy −95.03% farafahakeliny ny salanisa. Ny famakafakana andrana dia manambara fa ny fomba famatrarana spatial contextguided anay dia mihoatra ny S3D, G-PCC ary PCL-PCC ankehitriny amin'ny sisiny lehibe. Noho izany, afaka manome fahafaham-po ny fepetra fanerena tsy misy fatiantoka amin'ny géométrie point cloud ho an'ny karazana sehatra isan-karazany, ohatra, fizarana mikitroka na zara, ary mijanona tsy tapaka ny fahombiazan'ny fombantsika.
4. Vokatry ny famatrarana rahona tondro maromaro maromaro
   Manombatombana ny algorithm compression géométrie point rahona spatial-temporal narosonay amin'ny algorithm fanerena efa misy toa ny S4D, PCL-PCC, G-PCC ary interEM. Sarin'ny filaharan'ny data rahona matevina ihany no ampiasaina amin'ity andrana ity. Ny vokatra dia aseho amin'ny.

Tabilao 1. Ny fampitahana BPP amin'ny algorithm famandrihan-toerana tarihin'ny spatial sy ny fomba fototra.

Tabilao 2. Ny fampitahana BPP amin'ny algorithm manara-penitra amin'ny angon-drahona teboka tokana.

Tabilao 3. Araka ny hitantsika, aorian'ny fanatsarana amin'ny fomba vinavina sy ny encoder arithmetika, ny algorithm naroso dia mampiseho ny fahambonian'ny filaharan'ny fitsapana rehetra. Amin'ny ankapobeny, raha ampitahaina amin'ny interEM sy G-PCC, ny algorithm naroso dia mampiseho tombony lehibe manomboka amin'ny -51.94% hatramin'ny -17.13% ary -46.62% hatramin'ny -5.7%. Raha ampitahaina amin'ny S4D, ny algorithm natolotra dia mampiseho fanatsarana matanjaka manomboka amin'ny -12.18% ka hatramin'ny -0.33%. Raha ny momba ny PCL-PCC, ny algorithm narosonay dia efa saika nihena tamin'ny antsasany ny filaharan'ny fitsapana rehetra.
Fanampin'izay, mamintina ny valin'ny fanerena sy ny tombony amin'ny fomba atolotra amin'ny filaharan'ny angon-drakitra misy rahona matevina ao amin'ny sary, voatanisa ao amin'ny tabilao 4. Amin'ny salan'isa, dia manome tombony eo anelanelan'ny -11.5% sy -2.59% raha oharina amin'ny rahona teboka tarihin'ny habakabaka. algorithm famatrarana geometrika naroso teo aloha. Ambonin'izany, dia mampiseho tombony amin'ny salan'isa ambony amin'ny -19% raha oharina amin'ny G-PCC ary nahazo tombony amin'ny kaody antonony -24.55% raha oharina amin'ny interEM. Fanampin'izany, raha oharina amin'ny S3D sy S4D, dia mahazo mihoatra ny -6.11% sy -3.64% amin'ny salan'isa. Ny famakafakana andrana amin'ny ankapobeny dia mampiseho fa ny fomba famatrarana teboka rahona arahin'ny spatiotemporal dia afaka mampiasa tanteraka ny fampifandraisana ara-nofo sy ara-nofo amin'ireo sosona mifanila ao anatin'ny rindran-damosina anatiny sy eo anelanelan'ny frame. Hatsarainay ihany koa ny fifantenana contexte eran-tany sy ny maodely mety ho an'ny encoder arithmetika mba hahazoana ny tahan'ny bitika ambany kokoa. Ny fomba atolotra dia mihoatra ny fampandehanana ny algorithm manara-penitra, mba hahafeno ny fepetra takian'ny famatrarana tsy misy famoizana ny geometry point cloud amin'ny sehatra fampiharana multimedia toy ny sarintany mavitrika.

Tabilao 3. Fampitahana bit-per-teboka amin'ny algorithm famandrihan-toerana tarihin'ny spatio-temporal sy ny fomba fototra.

Tabilao 4. Fampitahana bit-per-point miaraka amin'ny algorithm manara-penitra amin'ny angona rahona misy teboka maromaro.

Fandalinana Ablation
Manao fanadihadiana momba ny ablation momba ny famandrihana vinavina amin'ny filaharan'ny angon-drakitra rahona feno 8i voxelized izahay mba hampisehoana ny fahombiazan'ny fisarahana. Hita avy amin'ny tabilao 5 fa ny fanatsarana dia mampiseho tombony azo antoka amin'ny −70% amin'ny famatrarana rahona multiframe point ary − 60% amin'ny famatrarana rahona tokana amin'ny teboka tokana manohitra ny kaody vinavina tsy misy fisarahana.
Manaraka izany dia manao andrana ablation momba ny kaody arithmetika izahay mba hanehoana ny fahombiazan'ny rakibolana contexte. Araka ny aseho ao amin'ny tabilao 6, ny fanatsarana matanjaka amin'ny -33% amin'ny famatrarana rahona multi-frame point ary ny an'ny −41% amin'ny famatrarana rahona tokana amin'ny teboka tokana manohitra ny kaody arithmetika tsy misy diksionera momba ny contexte dia hita amin'ny fombantsika.

Fandaniam-potoana
Mitsapa ny fanjifàna fotoana izahay mba hanombanana ny fahasarotan'ny algorithm ary hampitaha ny fomba atolotra amin'ny hafa. Ny fahasarotan'ny algorithm dia dinihin'ny encoders sy ny decoders tsy miankina, voatanisa ao amin'ny tabilao 7. Araka ny hitantsika, ny G-PCC, interEM ary PCL-PCC dia afaka mahatratra ny fe-potoana fanodinkodinana latsaky ny 10 s ary ny fotoana decoding latsaky ny 5 s angona rahona misy teboka mipetaka amin'ny sary. Mandeha tsara ihany koa izy ireo amin'ny angona rahona misy teboka midadasika raha oharina amin'ny hafa. Manodidina ny 60 s sy 15 s eo ho eo ny algorithm narosonay mba handrafetana sy hamadika ny filaharan'ny sarintany, ary bebe kokoa amin'ny angona rahona amin'ny fasade sy ny maritrano. Misy fifampiraharahana eo amin'ny bitrate sy ny hafainganam-pandehan'ny famatrarana. Raha ampitahaina amin'ny S3D sy S4D, izay maka segondra an-jatony mba hanadiovana, dia afaka mampiseho ny maha-ambony ny fombantsika mandany fotoana.
Raha fintinina, ny fanjifàna fotoana amin'ireo fomba atolotray dia antonony eo amin'ireo algorithm rehetra ampitahaina fa mbola ilaina hatsaraina bebe kokoa.

Fehiny

Ato amin'ity lahatsoratra ity, dia manolotra fomba spatiotemporal tari-dalana ho an'ny tsy misy very point cloud geometry compres⁃ sion. Heverintsika ho toy ny singa fampidirana ny rahona matevina amin'ny hatevin'ny singa ary mampiasa ny maodely fanodikodinana ara-jeôgrafia mifototra amin'ny algorithm mpivarotra mandehandeha, izay mihatra amin'ny intra-frame sy inter-frame. Ankoatr'izay, mampiasa feno ny fampahalalana momba ny tontolon'ny tontolo sy ny encoder arithmetika adaptatera mifototra amin'ny fanavaozana haingana ny context izahay mba hahazoana vokatra fanerena tsy misy fatiantoka sy decompression amin'ny rahona teboka. Ny valin'ny fanandramana dia mampiseho ny fahombiazan'ny fombantsika sy ny fahambonian'izy ireo noho ny fianarana teo aloha. Ho an'ny asa ho avy, mikasa ny handalina bebe kokoa ny fahasarotan'ny algorithm amin'ny ankapobeny izahay, amin'ny alàlan'ny fampihenana ny fahasarotan'ny algorithm mba hahatratrarana ny taham-pamokarana haingam-pandeha sy ny vokatra fanerena kely. Ny tahan'ny bitika ambany sy ny fomba tohanana amin'ny fotoana tena izy/fahatarana ambany dia tena irina amin'ny karazana sehatra samihafa.

References

1. MI XX, YANG BS, DONG Z, et al. Ny fitrandrahana sisin-dalana 3D mandeha ho azy sy ny vectorization amin'ny fampiasana rahona teboka MLS [J]. IEEE transactions on intelligent transport systems, 2022, 23(6): 5287 – 5297. DOI: 10.1109/TITS.2021.3052882
2. DONG Z, LIANG FX, YANG BS, et al. Fisoratana anarana amin'ny rahona laser scanner terestrialy midadasika: review ary benchmark [J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote sensing, 2020, 163: 327–342. DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2020.03.013
3. GRAZIOSI D, NAKAGAMI O, KUMA S, et al. An overview amin'ny hetsika manara-penitra faneriterena amin'ny teboka rahona: mifototra amin'ny horonan-tsary (V-PCC) sy mifototra amin'ny geometry (G-PCC) [J]. Transakta APSIPA momba ny fanodinana famantarana sy fampahalalana, 2020, 9: e13
4. DE QUEIROZ RL, CHOU PA. Famoretana ny rahona teboka 3D amin'ny alàlan'ny fiovan'ny ambaratongam-pahefana [J]. Transakta IEEE momba ny fanodinana sary, 2016, 25(8): 3947–3956. DOI: 10.1109/TIP.2016.2575005
5. BLETERER A, PAYAN F, ANTONINI M, et al. Tondro famoretana rahona mampiasa sarintany lalina [J]. Sary elektronika, 2016, 2016(21):1–6
6. MEKURIA R, BLOM K, CESAR P. Famolavolana, fampiharana ary fanombanana ny codec point cloud ho an'ny horonan-tsary tele-immersive [J]. IEEE transactions on circuits and systems for video technology, 2017, 27(4): 828 – 842. DOI: 10.1109/TCSVT.2016.2543039
7. DE QUEIROZ RL, CHOU P A. Famandrihan'ny motion-compensated de dynamic point clouds [J]. Transakta IEEE momba ny fanodinana sary, 2017, 26 (8): 3886–3895. DOI: 10.1109/TIP.2017.2707807
8. CAO C, PREDA M, ZAHARIA T. 3D point cloud compression: fanadihadiana [C] // The 24th International Conference on 3D Web Teknolojia. ACM, 2019: 1–9. DOI: 10.1145/3329714.3338130
9. GRAZIOSI D, NAKAGAMI O, KUMA S, et al. An overview amin'ny hetsika manara-penitra faneriterena amin'ny teboka rahona: mifototra amin'ny horonan-tsary (V-PCC) sy mifototra amin'ny geometry (G-PCC) [J]. Transakta APSIPA momba ny fanodinana famantarana sy fampahalalana, 2020, 9(1): e13. DOI: 10.1017/atsip.2020.12
10. HUANG Y, PENG JL, KUO CJ, et al. Kaody ara-jeometrika mandroso mifototra amin'ny Octree amin'ny rahona teboka [C] // Ny fihaonambe Eurographics/IEEE VGTC faha-3 momba ny sary mifototra amin'ny teboka. IEEE, 2016: 103–110
11. FAN YX, HUANG Y, PENG J L. Famandrihan-drahona teboka mifototra amin'ny fivondronan'ny teboka ambaratonga [C]//Fihaonana an-tampony sy fihaonambe isan-taona ny Fikambanana Asia-Pacific Signal and Information Processing. IEEE, 2014: 1 – 7. DOI: 10.1109/APSIPA.2013.6694334
12. DRICOT A, ASCENSO J. Lasopy telozoro ambaratonga maromaro adaptatera ho an'ny kaody rahona mifototra amin'ny jeometrika [C] // Ny atrikasa iraisam-pirenena faha-21 momba ny fanodinana famantarana maro (MMSP). IEEE, 2019: 1 – 6. DOI: 10.1109/ MMSP.2019.8901791
13. HE C, RAN LQ, WANG L, et al. Ny famatrarana ambonin'ny teboka mifototra amin'ny famakafakana lamina [J]. Fitaovana sy fampiharana multimedia, 2017, 76(20): 20545–20565. DOI: 10.1007/s11042-016-3991-0
14. IMDAD U, ASIF M, AHMAD M, et al. Famandrihan-drahona teboka telo-dimensiona sy famotehana amin'ny fampiasana polynomial ny ambaratonga iray [J]. Symmetry, 2019, 11(2): 209. DOI: 10.3390/sym11020209
15. SUN XB, MA H, SUN YX, et al. Algorithm fanerena rahona vaovao mifototra amin'ny clustering [J]. IEEE robotics and automation letters, 2019, 4(2): 2132–2139. DOI: 10.1109/LRA.2019.2900747
16. DE OLIVEIRA RENTE P, BRITES C, ASCENSO J, et al. Fandikana géométrie 3D point rahona miorina amin'ny graph [J]. IEEE transactions on multimedia, 2019, 21(2): 284–299. DOI: 10.1109/TMM.2018.2859591
17. ISO. Famoretana rahona mifototra amin'ny jeometrika (G-PCC): ISO/IEC 23090-9 [S]. 2021
18. DRICOT A, ASCENSO J. Hybrid octree-plane point cloud geometry coding [C] // The 27th European Signal Processing Conference (EUSIPCO). IEEE, 2019: 1–5
19. ZHANG X, GAO W, LIU S. Fizarana géométrie an-tsokosoko ho an'ny famatrarana rahona teboka [C]//Proceedings of 2020 Data Compression Conference (DCC). IEEE, 2020: 73–82. DOI: 10.1109/DCC47342.2020.00015
20. QUACH M, VALENZISE G, DUFAUX F. Mianara fiovaovana convolutional ho an'ny famatrarana géometrika rahona very point [C]//The 2019 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). IEEE, 2019: 4320–4324. DOI: 10.1109/ICIP.2019.8803413
21. HUANG TX, LIU Y. 3D point cloud geometry compression on deep learning [C]//The 27th ACM International Conference on Multimedia. ACM, 2019: 890–898. DOI: 10.1145/3343031.3351061
22. GUARDA AFR, RODRIGUES NMM, PEREIRA F. Fanodinana rahona amin'ny teboka: Fampiasana fomba fianarana lalina [C]//Picture Coding Symposium (PCS). IEEE, 2020: 1–5. DOI: 10.1109/PCS48520.2019.8954537
23. WANG JQ, ZHU H, MA Z, et al. Nianatra famatrarana géometrika rahona [EB/OL]. [2023-09-01]. https://arxiv.org/abs/1909.12037.pdf
24. AINALA K, MEKURIA RN, KHATHARIYA B, et al. Soso-kevitra fanatsarana⁃ nohatsaraina ho an'ny famatrarana rahona teboka mifototra amin'ny octre miaraka amin'ny vinavina fiaramanidina ap⁃ akaiky [C]//SPIE Optical Engineering+Applications. SPIE, 2016: 223–231. DOI: 10.1117/12.2237753
25. SCHWARZ S, HANNUKSELA MM, FAKOUR-SEVOM V, et al. Fanodinana horonan-tsary 2D momba ny angona horonan-tsary volumetric [C]//Picture Coding Symposium (PCS). IEEE, 2018: 61–65. DOI: 10.1109/PCS.2018.8456265
26. FAKOUR SEVOM V, SCHWARZ S, GABBOUJ M. Fifandraisana angon-drakitra 3D tarihin'ny géométrie ho an'ny kaody rahona dynamika mifototra amin'ny projection [C] // Ny Atrikasa Eoropeana faha-7 momba ny fanodinana ny fampahalalana hita maso (EUVIP). IEEE, 2019: 1–6. DOI: 0.1109/EUVIP.2018.8611760
27. KATHARIYA B, LI L, LI Z, et al. Ny famatrarana géométrie rahona dynamique tsy misy fatiantoka miaraka amin'ny fanonerana sy ny vinavinan'ny mpivarotra mandehandeha [C]// Data Compression Conference. IEEE, 2018: 414. DOI: 10.1109/ DCC.2018.00067
28. ISO. Visual volumetric video-based coding (V3C) sy video-based point cloud compression: ISO/IEC 23090-5 [S]. 2021
29. PARK J, LEE J, PARK S, et al. Fanodinana sarintany fibodoana mifototra amin'ny projection ho an'ny famatrarana rahona teboka 3D [J]. Transakta IEIE momba ny fanodinana sy ny informatika, 2020, 9(4): 293–297. DOI: 10.5573/ieiespc.2020.9.4.293
30. COSTA A, DRICOT A, BRITES C, et al. Fanamboarana paty nohatsaraina ho an'ny fenitra MPEG V-PCC [C]//IEEE 21st International Workshop on Multimedia Signal Processing (MMSP). IEEE, 2019: 1 – 6. DOI: 10.1109/ MMSP.2019.8901690
31. KAMMERL J, BLODOW N, RUSU RB, et al. Famoretana amin'ny fotoana tena misy ny onjam-peo [C] // Proceedings of 2012 IEEE International Conference on Robotics and Automation. IEEE, 2012: 778 – 785. DOI: 10.1109/ ICRA.2012.6224647
32. PCL. Point cloud library. [EB/OL]. [2023-09-01]. http://pointclouds.org/
33. THANOU D, CHOU PA, FROSSARD P. Famoretana mifototra amin'ny grafika amin'ny filaharana rahona 3D mavitrika [J]. Transakta IEEE momba ny fanodinana sary, 2016, 25(4): 1765–1778. DOI: 10.1109/TIP.2016.2529506
34. LI L, LI Z, ZAKHARCHENKO V, et al. Faminaniana hetsika 3D mandroso ho an'ny toetran'ny point cloud mifototra amin'ny horonan-tsary [C]//Data Compression Conference (DCC). IEEE, 2019: 498–507. DOI: 10.1109/DCC.2019.00058
    ZHAO LL, MA KK, LIN XH, et al. Fampidirana rahona LiDAR amin'ny fotoana tena izy amin'ny alàlan'ny faminavina Bi-directional sy kaody mitsingevana mitsinkafona [J]. IEEE transactions on broadcasting, 2022, 68(3): 620 – 635. DOI: 10.1109/TBC.2022.3162406
35. LIN JP, LIU D, LI HQ, et al. M-LVC: Faminanian'ny sary maromaro momba ny famandrihan-dahatsary ianarana [C]//Kaonferansa IEEEE/CVF momba ny fahitana amin'ny solosaina sy ny fanekena ny lamina. IEEE, 2020: 3543 – 3551. DOI: 10.1109/ CVPR42600.2020.00360
36. YANG R, MENTZER F, VAN GOOL L, et al. Mianara momba ny famatrarana horonan-tsary miaraka amin'ny kalitaon'ny ambaratonga ambony sy ny fanatsarana miverimberina [C]//IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. IEEE, 2020: 6627–6636.DOI: 10.1109/CVPR42600.2020.00666
37. KAYA EC, TABUS I. Famoretana tsy misy fatiantoka ny filaharan'ny rahona amin'ny alàlan'ny modely CNN nohatsaraina [J]. fidirana IEEE, 2022, 10: 83678 –83691. DOI: 10.1109/ACCESS.2022.3197295
38. DING S, MANNAN MA, POO A N. Boaty mifamatotra miompana sy fitiliana fitsabahana maneran-tany mifototra amin'ny octree amin'ny machining 5-axis amin'ny surface malalaka [J]. Famolavolana informatika, 2004, 36(13): 1281-1294
39. ALEXIOU E, VIOLA I, BORGES TM, et al. Fandinihana feno momba ny fampandehanana ny tahan'ny fanodinkodinana amin'ny famatrarana rahona MPEG point [J]. Transakta APSIPA momba ny fanodinana famantarana sy fampahalalana, 2019, 8: e27. doi: 10.1017/ ATSIP.2019.20
40. PEIXOTO E. Famandrihan-toerana anatiny amin'ny géométrie rahona amin'ny alalan'ny famongorana dyadic [J]. Taratasy fanodinana famantarana IEEE, 2020, 27: 246–250. DOI: 10.1109/LSP.2020.2965322
41. RAMALHO E, PEIXOTO E, MEDEIROS E. Silhouette 4D miaraka amin'ny fifantenana contexte: famatrarana géometrika tsy misy fatiantoka amin'ny rahona dynamika [J]. Taratasy fanodinana famantarana IEEE, 2021, 28: 1660 – 1664. DOI: 10.1109/ lsp.2021.3102525
42. ISO. Fepetra fitsapana mahazatra ho an'ny antontan-taratasy G-PCC N00106: ISO/IEC JTC 1/ SC 29/WG 7 MPEG [S]. 2021

tantaram-piainana

• ZHANG Huiran Nahazo mari-pahaizana BE sy ME tao amin'ny Sekolin'ny Geodesy sy Geomatics ary Laboratoire Key of Information Engineering ao amin'ny Surveying Mapping sy Remote Sensing, samy avy ao amin'ny Oniversiten'i Wuhan, Shina tamin'ny 2020 sy 2023. Izy no mpandinika ao amin'ny Guangzhou Urban Planning and Design Survey Research Institute, Shina. Ny tombotsoany amin'ny fikarohana dia ahitana ny fanodinana angon-drakitra point cloud sy ny famatrarana. Nandray anjara tamin'ny tetikasa maromaro mifandraika amin'ny sehatry ny fitsikilovana lavitra izy ary namoaka taratasy iray tao amin'ny Geomatics and Information Science of Wuhan University.
• DONG Zhen (dongzhenwhu@whu.edu.cn) nahazo ny mari-pahaizana BE sy PhD amin'ny fandrefesana lavitra sy ny photogrammétrie avy amin'ny Oniversiten'i Wuhan, Shina tamin'ny taona 2011 sy 2018. Izy dia mpampianatra ao amin'ny Laboratoire Key of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing (LIESMARS), Oniversite Wuhan. Ny tombotsoany amin'ny fikarohana dia ny fanamboarana 3D, ny fahatakarana ny sehatra, ny fanodinana point cloud ary koa ny fampiharana azy ireo amin'ny rafi-pitaterana manan-tsaina, tanàna kambana nomerika, fampandrosoana maharitra an-tanàn-dehibe ary robotika. Nahazo mari-boninahitra 10 mahery tamin'ny fifaninanana nasionaly sy iraisam-pirenena isan-karazany izy ary namoaka lahatsoratra manodidina ny 60 tamin'ny gazety sy fihaonambe samihafa.
  WANG Mingsheng nahazo ny mari-pahaizana BE tao amin'ny College of Computer Science and Technology tao amin'ny Jilin University, Shina tamin'ny 2001, ary ME tao amin'ny School of Computer Science and Engineering tao amin'ny South China University of Technology, China tamin'ny 2004. Izy dia injeniera zokiny ao amin'ny Guangzhou Urban Planning. & Design Survey Research Institute, Shina. Ny tombotsoany amin'ny fikarohana dia ny fampiharana informatika sy rindrambaiko, ny fizika ary ny fanadihadiana. Nahazo mari-boninahitra maherin'ny 20 tamin'ny fifaninanam-pirenena isan-karazany izy ary namoaka gazety manodidina ny 50 tamin'ny gazety sy fihaonambe samihafa.

DOI: 10.12142/ZTECOM.202304003
https://kns.cnki.net/kcms/detail/34.1294.TN.20231108.1004.002.html, navoaka tamin'ny Internet tamin'ny 8 Novambra 2023
Sora-tanana voaray: 2023-09-11

Documents / Loharano

Algoritma arahin'ny ZTE ho an'ny famandrihan'ny Geometry Cloud Point Lossless [pdf] Torolàlana ho an'ny mpampiasa Algoritma voatarika ho an'ny Fampidirana Geometry amin'ny rahona tsy misy fatiantoka, Voatarihina, Algoritma ho an'ny famandrihan'ny Geometry rahona tsy misy teboka, famatrarana Geometry amin'ny rahona tsy misy fatiantoka, Famandrihan'ny Geometry amin'ny rahona, famandrihan'ny Geometry

References

• User Manual