Key points are not available for this paper at this time.
자유 시점 비디오에서 장면 객체를 여러 깊이 맵을 사용하는 대신 고체로 표현하는 최근 경향이 있습니다. 포인트 클라우드는 컴퓨터 그래픽스에서 오랫동안 사용되어 왔으며, 최근 실시간 캡처 및 렌더링 가능성으로 인해 계산을 줄이기 위해 메시보다 포인트 클라우드가 선호되고 있습니다. 클라우드의 각 포인트는 3D 위치와 색상과 연관되어 있습니다. 우리는 계층 변환과 산술 부호화를 기반으로 포인트 클라우드의 색상을 압축하는 방법을 고안했습니다. 이 변환은 Haar 웨이브렛의 적응형 변형과 유사한 계층 서브 밴드 변환입니다. 계수의 산술 코딩은 각 서브 밴드당 하나의 라플라스 분포를 가정합니다. 각 분포에 대한 라플라스 매개변수는 사용자 정의 방법을 사용하여 디코더에 전송됩니다. 포인트 클라우드의 기하학은 잘 확립된 옥트리 스캐닝을 사용하여 인코딩됩니다. 결과는 제안한 솔루션이 현재의 최신 기술과 비교할 수 있으며, 훨씬 더 계산적으로 효율적임을 보여줍니다. 우리는 이 논문이 실시간 3D 비디오를 위한 포인트 클라우드의 프레임 내 압축에서 최신 기술을 나타낸다고 믿습니다.
Queiroz et al. (Thu,)는 이 질문을 연구했습니다.