Fugu-MT 論文翻訳(概要): Point Cloud Attribute Compression via Successive Subspace Graph Transform

論文の概要: Point Cloud Attribute Compression via Successive Subspace Graph Transform

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.15302v1
Date: Thu, 29 Oct 2020 01:40:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-01 23:54:19.459322
Title: Point Cloud Attribute Compression via Successive Subspace Graph Transform
Title（参考訳）: 連続部分空間グラフ変換によるポイントクラウド属性圧縮
Authors: Yueru Chen, Yiting Shao, Jing Wang, Ge Li, C.-C. Jay Kuo
Abstract要約: 我々は、点クラウド属性の圧縮に対処するために、連続した部分空間グラフ変換を開発する。提案手法は,従来のRAHT法よりも優れたR-D性能を実現する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 39.620248228288546
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Inspired by the recently proposed successive subspace learning (SSL) principles, we develop a successive subspace graph transform (SSGT) to address point cloud attribute compression in this work. The octree geometry structure is utilized to partition the point cloud, where every node of the octree represents a point cloud subspace with a certain spatial size. We design a weighted graph with self-loop to describe the subspace and define a graph Fourier transform based on the normalized graph Laplacian. The transforms are applied to large point clouds from the leaf nodes to the root node of the octree recursively, while the represented subspace is expanded from the smallest one to the whole point cloud successively. It is shown by experimental results that the proposed SSGT method offers better R-D performances than the previous Region Adaptive Haar Transform (RAHT) method.
Abstract（参考訳）: 最近提案された逐次サブスペース学習(SSL)の原則に触発されて,本研究におけるポイントクラウド属性圧縮に対処する逐次サブスペースグラフ変換(SSGT)を開発した。 octree幾何構造はポイントクラウドを分割するために利用され、octreeの各ノードは一定の空間サイズを持つポイントクラウド部分空間を表す。部分空間を記述するために自己ループ付き重み付きグラフを設計し、正規化グラフ Laplacian に基づいてグラフフーリエ変換を定義する。変換は葉ノードからoctreeの根ノードへ再帰的に大点雲に適用され、表現された部分空間は最小の点雲から全点雲へと連続的に拡大される。実験結果から,提案手法は従来の領域適応型Haar Transform (RAHT) 法よりもR-D性能がよいことがわかった。

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