論文の概要: Motion Estimation Techniques for Volumetric Video Attribute Compression

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.03576v1
• Date: Fri, 03 Jul 2026 19:36:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-07 22:26:29.652154
• Title: Motion Estimation Techniques for Volumetric Video Attribute Compression
• Title（参考訳）: ボリューム映像属性圧縮のための動き推定手法
• Authors: Haoran Hong, Eduardo Pavez, Antonio Ortega, Ryosuke Watanabe, Keisuke Nonaka,
• Abstract要約: ポイントクラウド圧縮は、幾何学と属性の両方を圧縮する技術に依存している。 本稿では,動的ソリッドポイント雲の属性を圧縮する幾何学的インターコーディング手法を提案する。 MPEGフリーな分数ボクセル運動推定法を提案し, 分数ボクセルの精度を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.164947762310156
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Point cloud compression relies on techniques to compress both geometry and attributes. Motion-based approaches for dynamic solid point cloud geometry compression within the geometry-based point cloud compression (G-PCC) framework have achieved significant reductions in geometry rate. However, motion-based techniques for attribute compression remain underexplored, making it challenging to achieve significant reductions in the temporal redundancy of attributes. Firstly, this paper proposes a geometry-based inter-coding scheme to compress the attributes of dynamic solid point clouds. Secondly, a graph-based motion-estimation scheme for point-cloud attribute compression is proposed. Thirdly, an interpolation-free fractional-voxel motion estimation method is proposed to refine motion accuracy to fractional-voxel precision. Our experimental results on the MPEG point cloud dataset show that the proposed scheme outperforms G-PCC, GeS-TM, and V-PCC in lossless and lossy geometry conditions. We achieve average bitrate savings of $55.3\%$, $42.3\%$, and $16.5\%$ over G-PCC, GeS-TM, and V-PCC, respectively, under lossy-geometry conditions.
• Abstract（参考訳）: ポイントクラウド圧縮は、幾何学と属性の両方を圧縮する技術に依存している。 幾何に基づく点雲圧縮(G-PCC)フレームワーク内での動的ソリッドポイントクラウド幾何圧縮に対する運動に基づくアプローチは、幾何率を大幅に低下させた。 しかし, 属性の時間的冗長性を大幅に低下させることは困難である。 まず, 動的ソリッドポイント雲の属性を圧縮する幾何学的インターコーディング手法を提案する。 次に,点-クラウド属性圧縮のためのグラフに基づく動き推定手法を提案する。 第3に、補間不要な分数ボクセルの運動推定法を提案し、分数ボクセルの精度を向上する。 また,MPEG点クラウドデータセットを用いた実験結果から,G-PCC,GeS-TM,V-PCCを無損失・損失幾何学条件で比較した。 我々は、G-PCC、GeS-TM、V-PCCよりも平均ビットレートを5.3\%$、42.3\%$、および16.5\%$を達成する。

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