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Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul - FAPERGS

A recente evolução de tecnologias, ferramentas e dispositivos de aquisição e geração de modelos digitais em 3D tem possibilitado o desenvolvimento de aplicações nas áreas de robótica, arqueologia, realidades aumentada, virtual e mista, entre outras. Para representar dados em 3D, tem crescido o desenvolvimento e a utilização do formato de dados conhecido como nuvem de pontos, o qual consiste em um conjunto de pontos tridimensionais que formam a superfície externa de um objeto, servindo para representar tanto imagens estáticas como sequências dinâmicas. Sendo assim, passou a existir a necessidade de se definir padrões de codificação e de compressão de nuvens de pontos, de forma que diversos trabalhos têm sido publicados na área nos últimos anos. Neste contexto, o codec conhecido como Point Cloud Codec (PCC) surgiu como o software de referência na área de codificação de nuvens de pontos. O presente trabalho tem o objetivo de apresentar uma nova técnica de predição intraquadro que explora a redundância espacial existente em cada quadro de nuvem de pontos, verificando a similaridade entre um macrobloco a ser predito em um quadro e seus macroblocos vizinhos e informando, no bitstream codificado, a posição do macrobloco vizinho mais semelhante àquele que está em predição, para que tal informação possa ser utilizada pelo decodificador. O método proposto pode ser aplicado em conjunto com o método de predição intraquadro original do codec PCC, permitindo flexibilidade no processo de codificação para que este se adapte às características da nuvem de pontos. Assim, neste trabalho, foram realizados experimentos práticos com a finalidade de comparar o método proposto com o original em relação à qualidade objetiva de geometria e de textura e à taxa de bits codificados. A técnica proposta permite reduzir a taxa de bits em uma média de 13,74% em relação ao método de predição original do PCC, considerando-se os mesmos valores de qualidade objetiva.

The recent evolution of technologies, tools and devices that perform acquisition and generation of 3D digital models has enabled the development of applications in several areas like robotics, archeology and augmented, virtual and mixed reality. In order to represent 3D data, the development and the utilization of the data format known as point cloud has been growing. A point cloud is made of a set of three dimensional points that form the external surface of an object and aims to represent both static images and dynamic sequences. Thus, as there is currently need to define point clouds encoding and compression standards, several works have been published in this area in recent years. In this context, the codec known as Point Cloud Codec (PCC) has emerged as the reference software in the area of point cloud compression. Therefore, this work aims to present a new intraframe prediction technique that explores the spatial redundancy in each point cloud frame by verifying the similarity between a macroblock to be predicted in a frame and its neighboring macroblocks. Then, the proposed scheme includes in the encoded bitstream the position of the most similar neighboring macroblock to the current macroblock; thus, this information can be used by the decoder. The proposed method can be employed together with the original intraframe prediction method of PCC, allowing more flexibility in the encoding process so that it adapts to the characteristics of the point cloud. Thus, in this work, several experiments were performed in order to compare the proposed method with the original PCC method regarding objective quality in terms of geometry and texture and the encoded bitrate. The proposed technique allows reducing the bitrate by 13,74% on average in comparison with the original PCC method, regarding the same objective quality values.