基于multi-branch的点云几何后处理方法

钱虞杰; 丁丹丹

doi:10.19926/j.cnki.issn.1674-232X.2023.09.151

杭州师范大学学报（自然科学版） ›› 2025, Vol. 24 ›› Issue (6) : 664 -672. DOI: 10.19926/j.cnki.issn.1674-232X.2023.09.151

基于multi-branch的点云几何后处理方法

钱虞杰, 丁丹丹

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摘要

基于几何的点云压缩(geometry-based point cloud compression, G-PCC)可有效降低点云传输对网络带宽和存储的要求，但重建后的点云质量常因点的消失而显著下降.文章提出了一种基于多分支(multi-branch)的G-PCC点云几何后处理方法，通过提取多尺度几何特征，并在每个尺度上使用基于k近邻的最大池化层来聚合几何邻域信息，从而预测体素块的概率，实现更精确的点云重建.在国际运动图像专家组(Moving Picture Experts Group, MPEG)推荐的通用测试条件下，该方法与G-PCC(octree)、G-PCC(trisoup)相比，平均获得91.89%(84.57%)和75.24%(73.51%)的D1(D2)BD-Rate增益；与传统方法LUT相比，平均获得76.78%(70.37%)的D1(D2)BD-Rate增益；与基于深度学习的方法DGPP相比，平均获得23.95%(21.41%)的BD-Rate增益.此外，该方法相较于现有基于学习的方法，复杂度更低，具有更广阔的应用前景.