隨著人們對(duì)于三維信息應(yīng)用的需求日趨凸顯,點(diǎn)云作為一種出色的三維信息表征格式逐漸被大家關(guān)注。隨著激光雷達(dá)（Light Detection and Ranging,簡(jiǎn)稱LiDAR）技術(shù)的飛速發(fā)展,由LiDAR采集的點(diǎn)云數(shù)據(jù)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用,是導(dǎo)航、避障、目標(biāo)跟蹤與識(shí)別等任務(wù)的主要輸入數(shù)據(jù)。但是由于點(diǎn)云數(shù)據(jù)量巨大,因此傳輸和存儲(chǔ)需要很大的帶寬和存儲(chǔ)空間,這對(duì)于自動(dòng)駕駛等任務(wù)來(lái)說(shuō)是一個(gè)極大的技術(shù)瓶頸。為了解決面向自動(dòng)駕駛的非結(jié)構(gòu)化LiDAR點(diǎn)云幾何信息無(wú)損壓縮的問(wèn)題,本文以中國(guó)數(shù)字音視頻編解碼標(biāo)準(zhǔn)工作組（Audio Video coding Standard Workgroup of China,簡(jiǎn)稱AVS標(biāo)準(zhǔn)工作組）發(fā)布的點(diǎn)云編碼探索平臺(tái)（Point Cloud Coding Exploration Model,PCEM）v0.2版本作為基礎(chǔ)平臺(tái),根據(jù)LiDAR點(diǎn)云的空間幾何特性,優(yōu)化了PCEM平臺(tái)點(diǎn)云幾何無(wú)損編碼部分。LiDAR三維點(diǎn)云具有點(diǎn)云空間分布跨度大,點(diǎn)云集中聚集的部分（如:車輛,行人,樹(shù)木,建筑等）相對(duì)離散的特點(diǎn),無(wú)損幾何信息編碼過(guò)程中存在大量空間冗余信息。針對(duì)這一特點(diǎn),... 

【文章來(lái)源】：電子科技大學(xué)四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：73 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究工作的背景與意義
    1.2 點(diǎn)云編碼的國(guó)內(nèi)外研究歷史與現(xiàn)狀
        1.2.1 學(xué)術(shù)界研究歷史和現(xiàn)狀
        1.2.2 工業(yè)界研究歷史和現(xiàn)狀
    1.3 本文的主要貢獻(xiàn)與創(chuàng)新
    1.4 本論文的結(jié)構(gòu)安排
第二章 PCEM點(diǎn)云編碼框架
    2.1 PCEM點(diǎn)云編碼框架
        2.1.1 編碼框架總體描述
        2.1.2 點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理
    2.2 基于八叉樹(shù)結(jié)構(gòu)的點(diǎn)云幾何編碼
        2.2.1 點(diǎn)云幾何坐標(biāo)的莫頓碼表示
        2.2.2 依據(jù)莫頓碼構(gòu)建八叉樹(shù)
        2.2.3 點(diǎn)云八叉樹(shù)幾何遍歷模式及編碼過(guò)程
    2.3 點(diǎn)云屬性編碼
        2.3.1 屬性預(yù)處理
        2.3.2 屬性預(yù)測(cè)
        2.3.3 屬性預(yù)測(cè)殘差量化及重建
    2.4 本章小結(jié)
第三章 面向自動(dòng)駕駛的非結(jié)構(gòu)化LIDAR點(diǎn)云幾何重構(gòu)方法
    3.1 面向自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù)的非結(jié)構(gòu)化LIDAR點(diǎn)云
    3.2 一種常用的基于深度圖的結(jié)構(gòu)化LIDAR點(diǎn)云分割方案示例
    3.3 非結(jié)構(gòu)化LIDAR點(diǎn)云地面部分提取方法
    3.4 非結(jié)構(gòu)化LIDAR點(diǎn)云地面以上部分塊結(jié)構(gòu)劃分方法
        3.4.1 最大劃分單元設(shè)置及邊界濾波
        3.4.2 塊劃分尺寸及塊劃分方式設(shè)置
        3.4.3 最優(yōu)劃分方案選擇
        3.4.4 劃分終止條件設(shè)置及劃分后聚類
    3.5 基于裝箱問(wèn)題的幾何重構(gòu)方法
    3.6 本章小結(jié)
第四章 基于幾何重構(gòu)的LIDAR點(diǎn)云幾何無(wú)損壓縮方法
    4.1 基于幾何重構(gòu)的LIDAR點(diǎn)云幾何無(wú)損編解碼方法
        4.1.1 編碼方案一:Model A總體描述
        4.1.2 編碼方案二:Model B總體描述
        4.1.3 解碼方案
    4.2 點(diǎn)云編碼質(zhì)量客觀評(píng)價(jià)方案
        4.2.1 幾何失真評(píng)估
        4.2.2 屬性失真評(píng)估
        4.2.3 點(diǎn)云編碼MD5 描述
    4.3 PCEM V0.2 通用測(cè)試集測(cè)試及比較
        4.3.1 AVS點(diǎn)云通用測(cè)試集及測(cè)試條件
        4.3.2 PCEM v0.2 平臺(tái)與TMC3-v6.0 平臺(tái)性能對(duì)比
    4.4 所提出方案相比PCEM V0.2 的無(wú)損幾何壓縮效果及分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 全文總結(jié)與展望
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 后續(xù)工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間取得的成果



本文編號(hào)：3182434