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J-GLOBAL ID：201802239691560582   整理番号：18A0535896

3Dポイントクラウドのためのベストエフォート射影に基づく属性圧縮【Powered by NICT】

Best-effort projection based attribute compression for 3D point cloud

著者 (3件)： He Lanyi (Cooperative MediaNet Innovation Center, Shanghai Jiao Tong University Shanghai, China) ,  Zhu Wenjie (Cooperative MediaNet Innovation Center, Shanghai Jiao Tong University Shanghai, China) ,  Xu Yiling (Cooperative MediaNet Innovation Center, Shanghai Jiao Tong University Shanghai, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： APCC  ページ： 1-6  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 精巧な提示と急速な捕獲の特性によれば,3D点雲は没入型メディア産業に広く適用されている。オブジェクトまたは動的シナリオの鮮明なレンダリングを目指して,各点は,色,正常または強度大量データ容量を誘導するような対応する属性と関連している。,電流媒質系における有効没入型メディア伝送と消費に必須である効率的な属性圧縮法。本論文では,点雲特性のためのベストエフォート射影ベース圧縮法を提案した。よく発達した2次元圧縮アルゴリズムの利点を利用するために,位置情報と関連属性が保存されているが,正則化された3D点群は,異なるビューとして指定された面に投影した。ジョイント深さとカラー依存ブロック予測を,予想される2D画像間のビュー間冗長性をさらに減少させるために利用されている。実験結果はポイントクラウドは,対応する復号化過程を介して再構成に成功したことを示した。著者らの方法は,3Dポイントクラウドの属性の無損失と有損失の圧縮における強い競争力を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 冗長性 ,  次元縮小 ,  画像 ,  アルゴリズム ,  正則化 ,  高速度 ,  *三次元 ,  *射影 ,  位置情報 ,  再構成 ,  復号化 ,  レンダリング ,  二次元 ,  点群
準シソーラス用語： *ベストエフォート , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： 3D ,  ポイント ,  クラウド ,  ベストエフォート ,  射影 ,  属性