基于形状分析的三维点云模型压缩.docx

该【基于形状分析的三维点云模型压缩 】是由【wz_198613】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【基于形状分析的三维点云模型压缩 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。基于形状分析的三维点云模型压缩
基于形状分析的三维点云模型压缩
摘要：
随着三维扫描技术的发展，三维点云模型的生成变得越来越容易。然而，由于点云数据量大且存在冗余，对点云数据进行高效压缩成为一个重要的研究方向。本论文提出了一种基于形状分析的三维点云模型压缩方法。首先，我们将点云数据转换为几何形状表示，然后通过形状分析算法提取关键特征，并利用这些特征进行点云模型的压缩。实验结果表明，所提出的方法能够在保持点云模型形状完整性的同时，实现较高的压缩比。
1. 引言
随着虚拟现实、增强现实和三维重建等应用的兴起，对三维模型的需求不断增加。而生成三维模型最常用的方法之一就是通过三维扫描技术获取物体的点云数据。然而，点云数据的体积通常很大，导致存储和传输的困难。因此，点云模型的压缩成为一个重要的问题。
2. 相关工作
目前，已有多种点云模型压缩方法被提出。其中，基于几何形状分析的方法是其中一类比较常用的方法。这类方法通过对点云数据进行几何形状表示，然后提取关键特征，最终实现点云模型的压缩。
3. 方法
本文提出了一种基于形状分析的三维点云模型压缩方法。具体步骤如下：
（1）点云数据转换：将点云数据转换为几何形状表示，比如使用网格表示或体素表示等方法。
（2）形状分析：利用形状分析算法提取关键特征，如曲率、法向量等。
（3）特征编码：将提取的关键特征进行编码，以减少数据量。
（4）点云重构：利用编码后的关键特征，重构原始点云数据。
4. 实验与结果
为了验证所提出方法的有效性，我们使用了多个三维点云数据集进行实验。实验结果显示，所提出的方法在保持点云模型形状完整性的同时，能够获得较高的压缩比。不仅如此，所提出的方法还具有较低的重构误差。
5. 讨论
本文提出的基于形状分析的三维点云模型压缩方法具有一定的优势，但仍然存在一些挑战。首先，对于具有复杂形状的点云模型，如何提取准确的关键特征仍然是一个难题。其次，特征编码方法的选择对压缩效果有重要影响，需要更进一步的研究。
6. 结论
本文提出的基于形状分析的三维点云模型压缩方法可以有效地压缩点云数据并保持模型形状的完整性。实验结果表明，所提出的方法具有较高的压缩率和较低的重构误差。然而，今后的研究还需要进一步深入，以解决一些现有方法存在的挑战以及提高压缩效果。
参考文献：
1. Li, H., Zhang, L., Chen, L., & Zhang, H. (2019). Point Cloud Compression Based on Geometry Coding and Inverted Index. IEEE Access, 7, 26664-26673.
2. Zhao, L., Han, J., & Zhang, Y. (2018). Point cloud compression using graph transform and spectral clustering. Signal Processing: Image Communication, 63, 21-34.
3. Ylmaz, S. (2017). A new adaptive approach for efficient point cloud compression. Computer Communications, 107, 81-91.