华南理工大学学报(自然科学版)

作者：刘昊, 元辉, 陈晨, 高伟

单位：1.山东大学 控制科学与工程学院, 山东 济南 250061；2.烟台大学 计算机与控制工程学院, 山东 烟台 264005；3.北京大学 深圳研究生院, 广东 深圳 518055

关键词：点云,几何编码,深度学习,采样

基金：国家自然科学基金资助项目(62172259);山东省自然科学基金资助项目(ZR2023QF111);香港RGC资助项目(CityU11202320);OPPO科研基金资助项目

随着科学技术的快速发展，三维点云采集设备的精度不断提升，海量三维点云数据的获取成为可能。然而，三维点云数据点分布不规则、数量巨大等特性给存储和传输带来了巨大的挑战，点云编码势在必行。针对三维点云几何信息，文中从数据采样的角度出发，将三维点云编码问题转换为三维点云采样-重建问题，并提出基于采样的三维点云几何编码框架。该框架首先在编码端使用指定采样率的三维点云下采样方法，将原始三维点云下采样至指定点数的稀疏三维点云，然后采用任意现有的编码方法对稀疏三维点云进行编码（待编码点数大幅减少，可有效降低编码码率），最后使用三维点云上采样方法将解码端获得的稀疏三维点云插值重建成与原始输入点云外形近似的高质量稠密三维点云。实验结果表明，与MPEG提出的最新G-PCC三维点云编码标准相比，在相同码率下，文中提出的三维点云几何编码框架可以使解码端重建三维点云的客观质量平均提升5.49 dB，同时呈现出更好的主观视觉效果。

来源：2024年第6期

《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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