Compressão de nuvens de pontos dinâmicas: uma abordagem eficiente para a etapa de predição

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: Santos, Cristiano Flores dos
• Orientador(a): Porto, Marcelo Schiavon
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Pelotas
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Computação
• Departamento: Centro de Desenvolvimento Tecnológico
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Computação; Compressão; Nuvens de pontos; Predição; Estimação de movimento 3D; Compression; Point clouds; Prediction; 3D motion estimation
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
• Link de acesso: http://guaiaca.ufpel.edu.br/handle/prefix/6244

Atualmente, novas tecnologias para representação de cenas com maior rea-lismo estão sendo alvo de intensas pesquisas. Nesse contexto, os conteúdos multi-mídia em 3D estão ganhando foco e possibilitando aplicações como vídeos tele-imersivos, realidade virtual, aumentada e mista, mapeamento de objetos históricos e monumentos arquitetônicos, entre outras. As nuvens de pontos têm atraído a atenção de pesquisas atuais como forma de representação de conteúdos 3D diante do seu baixo custo computacional considerando aspectos como geração e manipulação dos dados, destacando-se assim frente a outras alternativas, como malhas (meshes). Porém, as-sim como em vídeos digitais 2D, o volume de dados gerados por nuvem de pontos sem compressão se torna proibitivo para a sua transmissão e armazenamento. No cenário de compressão de vídeo são exploradas redundâncias, entre elas, a redundância espacial (intra), e a redundância temporal (inter). No entanto, características inerentes às nuvens de pontos, como diferentes limites das caixas delimitadoras entre nuvens temporalmente vizinhas, assim como a presença de regiões oclusas ou esparsas, tornam desafiadora a exploração dessas predições na compressão de nuvens de pontos. Nesse sentido, a compressão de nuvem de pontos dinâmica, em especial as etapas de predição intra e inter nuvens, é um tema ativo e desafiador, ainda pouco explorado na literatura. Os trabalhos encontrados na literatura que tratam da predição inter nu-vens a partir de macroblocos, exploram apenas tamanho fixo e/ou exploram somente macroblocos colocalizados. Propostas mais recentes sugerem ainda planificar as nu-vens de pontos e utilizar codificadores de vídeos. No entanto, com essa abordagem a exploração do espaço tridimensional acaba sendo desprezada na etapa de predição inter nuvens. Esta tese tem como objetivo apresentar uma abordagem eficiente para predição na compressão de nuvens de pontos dinâmicas. A solução proposta contempla uma estimação de movimento baseada em macroblocos no espaço 3D, além da capacidade de operar sobre diferentes configurações de tamanhos de blocos, as-sim como um algoritmo de decisão de modo para escolher a melhor configuração baseada na relação entre taxa de bits e qualidade. A solução foi implementada e ava-liada seguindo as condições comuns de testes propostas pelo MPEG, que contempla a avaliação de cinco sequências de nuvens de pontos dinâmicas, cada uma com aproximadamente 300 nuvens de pontos. Os resultados de taxa e qualidade foram comparados com os obtidos no software âncora para compressão de nuvem de pontos dinâmica. As abordagens desenvolvidas apresentam ganho significativo, tanto em termos de qualidade como em taxa de compressão.