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Spatio-Temporal Context-Guided Algorithm for Lossless point cloud geometry compression

ZTE Communications 2023年第4期21卷 17-28页

作者： ZHANG Huiran DONG Zhen WANG Mingsheng Guangzhou Urban Planning and Design Survey Research Institute Guangzhou 510060China Guangdong Enterprise Key Laboratory for Urban Sensing Monitoring and Early WarningGuangzhou 510060China State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying Mapping and Remote Sensing Wuhan UniversityWuhan 430079China

point cloud compression is critical to deploy 3D representation of the physical world such as 3D immersive telepresence,autonomous driving,and cultural heritage ***,point cloud data are distributed irregularly and discontinuously in spatial and temporal domains,where redundant unoccupied voxels and weak correlations in 3D space make achieving efficient compression a challenging *** this paper,we propose a spatio-temporal context-guided algorithm for lossless point cloud geometry *** proposed scheme starts with dividing the point cloud into sliced layers of unit thickness along the longest ***,it introduces a prediction method where both intraframe and inter-frame point clouds are available,by determining correspondences between adjacent layers and estimating the shortest path using the travelling salesman ***,the few prediction residual is efficiently compressed with optimal context-guided and adaptive fastmode arithmetic coding *** prove that the proposed method can effectively achieve low bit rate lossless compression of point cloud geometric information,and is suitable for 3D point cloud compression applicable to various types of scenes.

关键词： point cloud geometry compression single-frame point clouds multi-frame point clouds predictive coding arithmetic coding

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