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J-GLOBAL ID：201702247982503531   整理番号：17A0023509

画像圧縮法を用いた連続点雲データの圧縮【Powered by NICT】

Compressing continuous point cloud data using image compression methods

著者 (4件)： Chenxi Tu (Media Science, Informarion Science School, Nagoya University, Furo-cho, Chikusa-ku, 464-8603 Japan) ,  Takeuchi Eijiro (Media Science, Informarion Science School, Nagoya University, Furo-cho, Chikusa-ku, 464-8603 Japan) ,  Miyajima Chiyomi (Media Science, Informarion Science School, Nagoya University, Furo-cho, Chikusa-ku, 464-8603 Japan) ,  Takeda Kazuya (Media Science, Informarion Science School, Nagoya University, Furo-cho, Chikusa-ku, 464-8603 Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ITSC  ページ： 1712-1719  発行年： 2016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： 連続点雲データは自律走行技術の開発における重要な要素として最近非常に重要になってきた,実際に障害物検出のようないくつかの自律運転応用のための不可欠になってきている。しかし,このような大量のデータが蓄積する非常に高価で,それらの体積による直接共有することは困難である。以前の研究では,2D画像に変換することにより,またはツリーベースアプローチを用いて直接点雲データを圧縮する様々な方法を調べた。本研究では,点雲データを圧縮直接よりもむしろ,著者らは,生の点雲データであるパケットデータを圧縮し,無損失変換する距離画像に分解し,続いてデータ量を削減するための様々な画像/ビデオ圧縮アルゴリズムを用いて選択した。本論文では,四つの方法,MPEG,JPEG,各方法のための二種類の前処理アプローチに基づいた,距離画像圧縮のための評価した。PSNR V.SビットレートとRMSE V.Sビットレートは,これら四つの方法の性能を比較し,評価した。ロッシー圧縮法は用途に応じて常に良好で,点雲データ再構成性能を試験するために局在化の応用も行った。これらの方法を比較することにより,いくつかの重要な結論が得られる。Copyright 2017 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： 前処理 ,  距離画像 ,  MPEG ,  *画像圧縮 ,  JPEG ,  *画像
準シソーラス用語： データ再構成 ,  ロッシー圧縮 ,  ビットレート ,  ピーク信号対雑音比 ,  ビデオ圧縮 ,  データ量 ,  自律性 ,  障害物検出 ,  自律走行 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 画像圧縮 ,  点雲