Lossless intra compression of point cloud geometry based on S3D coder using threads and block decomposition

Abstract

Nas últimas décadas, o rápido avanço da tecnologia digital e da internet aumentou dramaticamente a demanda por dados. Esse crescimento nos requisitos de dados supera continuamente as capacidades de processamento do hardware e dispositivos atuais. Contra esse pano de fundo, o campo da compressão de sinais desempenha um papel fundamental na era digital de hoje. Nuvens de pontos, que representam cenas 3D por meio de um conjunto de pontos dentro de um espaço definido, emergiram como um formato significativo de nova mídia. As demandas de armazenamento de nuvens de pontos dinâmicas, que capturam cenas 3D com movimento ao longo do tempo, semelhantes a vídeos, são particularmente desafiadoras, sublinhando a necessidade crítica de pesquisa em compressão de nuvem de pontos. Enquanto técnicas tradicionais de compressão estabeleceram a base para o desenvolvimento de novos codecs, os codificadores mais populares se baseam na representação de geometria octree. No entanto, duas características cruciais que faltam nos codecs recentes são a concorrência e a codificação em tempo real de aquisição. Este trabalho introduz melhorias no codec Silhouette 3D (S3D), especificamente projetado para abordar essas lacunas. Apresentamos duas variações de multi-threading, S3D-Subtree (S3D-S) e S3D-Subtree+Toptree (S3D-ST), que possibilitam o processamento concorrente, uma característica distintiva entre os codecs de geometria de nuvem de pontos de última geração. Adicionalmente, propomos os codecs S3D Block Mode (S3D-BM) e S3D Inverted Mode (S3D-IM), oferecendo alternativas mais simples e diretas à decomposição diádica do S3D para contextos de aquisição em tempo real. Ao abordar a concorrência e a codificação em tempo real, este trabalho avança significativamente o campo da compressão de point clouds, possibilitando aplicações mais eficientes e práticas de representações de cenas 3D.