Título: | Codificação das cores de uma point cloud através da sua divisão em filamentos |
Autor(es): | Reis, Bruno José Bergamaschi Kumer |
Orientador(es): | Silva, Eduardo Peixoto Fernandes da |
Assunto: | Nuvem de pontos Imagens 3D |
Data de apresentação: | 10-Dez-2018 |
Data de publicação: | 21-Set-2021 |
Referência: | REIS, Bruno José Bergamaschi Kumer. Codificação das cores de uma point cloud através da sua divisão em filamentos. 2018. 63 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia da Computação)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018. |
Resumo: | Point cloud, ou nuvem de pontos, é uma representação tridimensional de uma cena que
é possível ser visualizada por qualquer ângulo desejado. É uma tecnologia cuja captura
está sendo cada vez mais desenvolvida e para que possa ser difundida em diversas apli-
cações na sociedade é necessário o aprimoramento de seu processamento e codificação.
Assim, nesse trabalho será desenvolvido um codificador sem perdas das cores de uma
point cloud completo, que consiste em dividir a point cloud em camadas, segmentar as
camadas em filamentos unidimensionais e codificar as cores desses filamentos através da
codificação diferencial e de Huffman. O trabalho desenvolvido não depende da forma que
a geometria da point cloud é codificada, permitindo que uma vez que o destinatário tenha
a geometria seja possível decodificar gerando exatamente os mesmos filamentos realizados
na codificação e a codificação gerada é sem perdas, podendo ser interessante para apli-
cações que não tolerem perda de informação. Os resultados obtidos foram promissores,
a taxa de compressão atingida média foi de 10 para 1, considerando o tamanho da point
cloud como um todo e não só suas cores. Comparando com o codificador com perdas
RAHT, que hoje é considerado o estado-da-arte na compressão de cores de uma point
cloud, com um valor de parâmetro pequeno suficiente para que a imagem codificada seja
o mais próximo da imagem original, o algortimo desenvolvido consegue gerar um arquivo
menor e sem perdas, fazendo com que o trabalho possa ser competitivo com os devidos
aprimoramentos. As possíveis melhorias futuras no trabalho desenvolvido se extendem
desde a otimização na segmentação dos cortes para gerar os filamentos até a forma como
as cores são codificadas e escritas no arquivo final. |
Abstract: | Point clouds are a three-dimensional representation of a scene that can be viewed by any
desired angle. It is a technology whose capture is being improved considerably and for it
to be diffused in diverse applications in society it is necessary to improve its processing
and codification. In this work we will develop a complete lossless color encoder for point
clouds, which consists of dividing the point cloud into layers and then segment these layers
into one-dimensional filaments, encoding the colors from these filaments with Huffman
and differential encoding. One of the merits of the work developed is that it does not
depend on the way that the geometry of the point cloud is coded, allowing the use of
other methods in the coding of the geometry of the point cloud. It also is a lossless
method, allowing the use of this work for applications that cannot afford lossy methods
for the used data. The results obtained were promissing, the average data compression
ratio was 10 to 1, considering the size of the pointcloud as a whole, not only its colors.
Comparing with the lossy encoder RAHT, which is considered the state of the art in color
compression for point clouds, with a small enough parameter value for RAHT, making
the coded image to be closest to he original imagem, our algorithm is able to generate
a lossless smaller file, being able to be competitive with the appropriate improvements.
One of the possible future improvements with the work that was developed is to find a
better way for the segmentation of the layers or even changing the methodology used for
coding the colors from the filaments, amongst other things. |
Informações adicionais: | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2018. |
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