Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2021.O aumento no número de aplicações 3D fez necessária a pesquisa e o desenvolvimento
de padrões para compressão de nuvem de pontos. Visto que nuvens de pontos
representam uma quantidade significativa de dados, padrões de compressão são
essenciais para transmissão e armazenamento eficientes desses formatos. Por esse
motivo, o Moving Pictures Expert Group (MPEG) iniciou atividades de padronização de
technologias para compressão de nuvens de pontos resultando em dois padrões: o
Geometry-based Point Cloud Compression (G-PCC) e o Video-based Point Cloud
Compression (V-PCC). G-PCC foi desenvolvido para compressão de nuvens de pontos
estáticas, aquelas que representam objetos e cenas, e nuvens de pontos adquiridas
dinamicamente, obtidas por technologia LiDAR. Por outro lado, V-PCC foi direcionado
para compressão de nuvens de pontos dinâmicas, aquelas representadas por diversos
quadros temporais semelhantes a sequências de vídeo.
Na compressão de nuvens de pontos dinâmicas, os algoritmos para estimar e compensar
movimento desempenham um papel essencial. Eles permitem que redundâncias
temporais entre quadros sucessivos sejam exploradas, reduzindo significativamente o
número de bits necessários para armazenar e transmitir as cenas dinâmicas. Embora
técnicas de estimação de movimento já tenham sido estudadas, esses algoritmos para
nuvens de pontos ainda são muito complexos e exigem muito poder computacional,
tornando-os inadequados para aplicações práticas com restrições de tempo. Portanto,
uma solução de estimação de movimento eficiente para nuvens de pontos ainda é um
problema de pesquisa em aberto.
Com base nisso, o trabalho apresentado nesta dissertação se concentra em explorar o
uso de uma predição inter-quadros simples ao lado da region-adaptive hierarchical (or
Haar) transform (RAHT). Nosso objetivo é melhorar o desempenho de compressão de
atributos da RAHT para nuvens de pontos dinâmicas usando um algoritmo de predição
inter-quadros de baixa complexidade. Desenvolvemos esquemas simples combinando a
última versão da transformada RAHT com uma etapa preditiva intra-quadros adicionada a
uma predição inter-quadros de baixa complexidade para melhorar o desempenho da
compressão de nuvens de pontos dinâmicas usando a RAHT. Como mencionado
anteriormente, os algoritmos de predição inter-quadros baseados em estimação de
movimento ainda são muito complexos para nuvens de pontos. Por esse motivo, usamos
uma predição inter-quadros com base na proximidade espacial de voxels vizinhos entre
quadros sucessivos. A predição inter-quadros do vizinho mais próximo combina cada
voxel no quadro de nuvem de pontos atual com seu voxel mais próximo no quadro
imediatamente anterior. Por ser um algoritmo simples, ele pode ser implementado de
forma eficiente para aplicações com restrições de tempo.
Finalmente, desenvolvemos duas abordagens adaptativas que combinam a predição inter-
quadros do vizinho mais próximo ao lado da RAHT com predição intra-quadros. A
primeira abordagem desenvolvida é definida como fragment-based multiple decision e a
segunda como level-based multiple decision. Ambos os esquemas são capazes de
superar o uso apenas da predição intra-quadros ao lado da RAHT para compressão de
nuvens de pontos dinâmicas. O algoritmo fragment-based tem um desempenho
ligeiramente melhor se comparado ao uso apenas da predição intra-quadros com ganhos
Bjontegaard delta (BD) PSNR-Y médios de 0,44 dB e economia média de taxa de bits de
10,57%. O esquema level-based foi capaz de atingir ganhos mais substanciais sobre o uso
apenas da predição intra-quadros com ganhos BD PSNR-Y médios de 0,97 dB e economia
média de taxa de bits de 21,73%.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).The increase in 3D applications made necessary the research and development of
standards for point cloud compression. Since point clouds represent a significant amount
of data, compression standards are essential to efficiently transmit and store such data.
For this reason, the Moving Pictures Expert Group (MPEG) started the standardization
activities of point cloud compression algorithms resulting in two standards: the
Geometry-based Point Cloud Compression (G-PCC) and the Video-based Point Cloud
Compression (V-PCC). G-PCC was designed to address static point clouds, those
consisting of objects and scenes, and dynamically acquired point clouds, typically
obtained by LiDAR technology. In contrast, V-PCC was addressed to dynamic point
clouds, those consisting of several temporal frames similar to a video sequence.
In the compression of dynamic point clouds, algorithms to estimate and compensate
motion play an essential role. They allow temporal redundancies among successive
frames to be further explored, hence, significantly reducing the number of bits required to
store and transmit the dynamic scenes. Although motion estimation algorithms have been
studied, those algorithms for points clouds are still very complex and demand plenty of
computational power, making them unsuitable for practical time-constrained applications.
Therefore, an efficient motion estimation solution for point clouds is still an open research
problem.
Based on that, the work presented in this dissertation focuses on exploring the use of a
simple inter-frame prediction alongside the region-adaptive hierarchical (or Haar)
transform (RAHT). Our goal is to improve RAHT's attribute compression performance of
dynamic point clouds using a low-complexity inter-frame prediction algorithm. We devise
simple schemes combining the latest version of RAHT with an intra-frame predictive step
added with a low-complexity inter-frame prediction to improve the compression
performance of dynamic point clouds using RAHT. As previously mentioned, inter-frame
prediction algorithms based on motion estimation are still very complex for point clouds.
For this reason, we use an inter-frame prediction based on the spatial proximity of
neighboring voxels between successive frames. The nearest-neighbor inter-frame
prediction simply matches each voxel in the current point cloud frame to its nearest voxel
in the immediately previous frame. Since it is a straightforward algorithm, it can be
efficiently implemented for time-constrained applications.
Finally, we devised two adaptive approaches that combine the nearest-neighbor prediction
alongside the intra-frame predictive RAHT. The first designed approach is referred to as
fragment-based multiple decision, and the second is referred to as level-based multiple
decision. Both schemes are capable of outperforming the use of only the intra-frame
prediction alongside RAHT in the compression of dynamic point clouds. The fragment-
based algorithm is capable of slightly outperforming the use of only the intra-frame
prediction with average Bjontegaard delta (BD) PSNR-Y gains of 0.44 dB and bitrate
savings of 10.57%. The level-based scheme achieves more substantial gains over the use
of only the intra-frame prediction with average BD PSNR-Y gains of 0.97 dB and bitrate
savings of 21.73%
