近年來,隨著多媒體通信和3D成像技術(shù)的發(fā)展,3D點云（3D Point Cloud）數(shù)據(jù)在3D建模、仿真、增強現(xiàn)實、沉浸式交流等新興產(chǎn)業(yè)獲得廣泛應(yīng)用。3D點云是由大量擁有具體三維位置信息的點集組成,其中每個點具備一個或多個特征（如:顏色,法線等）。作為新型空間數(shù)據(jù)類型,3D點云適合用來表示3D模型和空間,且計算處理起來非常高效。盡管3D點云數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)有著許多優(yōu)勢,但是其存在著數(shù)據(jù)量巨大的問題。如何尋求有效的方法進行3D點云壓縮,以節(jié)省存貯空間和實現(xiàn)點云有效傳輸,是目前迫切需要解決的難題。因此,3D點云高效壓縮算法研究有著重要的理論意義和實用價值。為此,本文根據(jù)3D點云的數(shù)據(jù)特性探索了3D點云高效壓縮算法,包括基于Morton排序的一維DCT壓縮算法、基于改進圖形變換的3D點云壓縮算法、幾何引導(dǎo)的稀疏表示3D點云壓縮算法。具體如下:1、考慮到散亂的3D點云可以通過重排序排列成一維點陣列,本文提出了一種基于Morton排序的一維DCT壓縮方法。該方法首先采用八叉樹的方法對原始輸入3D點云進行分割,隨后以塊作為基本編碼單位。由于3D點云在空間的分布是不規(guī)則的,該方法進一步采用Mordon排序（... 

【文章來源】：華僑大學(xué)福建省

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

用于生成移動隱射點云的傳感器系統(tǒng)示意圖（圖片來源于[32]）

動態(tài)點云數(shù)據(jù)采集樣例

點云體素化結(jié)果示意圖


本文編號：2901662