.png){kind=icon}
返回
Virtual Reference Frame-Based Inter Prediction for MPEG Enhanced G-PCC
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1109/LSP.2025.3644314.png)
.png){kind=icon}
原文求助.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
随着3D点云需求的增长，数据量正呈戏剧性增长。为应对这一挑战，运动图像专家组（MPEG）正在开发增强型基于几何的点云压缩（Enhanced G-PCC）标准，该标准采用区域自适应分层变换（RAHT）进行高效属性编码。然而，由于当前帧和参考帧的几何形状不同，它们之间的八叉树结构不匹配，这影响了帧间预测的性能。因此，我们提出了一种基于虚拟参考帧的帧间预测方法，通过将参考帧和当前帧的几何形状对齐。具体而言，虚拟参考帧的几何形状源自当前帧，而其属性信息源自参考帧。实验结果表明，所提出的方法可以显著提高帧间预测的RAHT系数比例，从而在无损几何和有损属性编码条件下，相比当前最先进的增强型G-PCC参考软件版本28发布候选2（TMC13v28.0-rc2），分别实现了Luma、Cb和Cr分量的Bjøntegaard Delta码率（BD-rates）平均降低6.3%、8.9%和8.4%。对于有损几何和有损属性的编码条件，相应的BD-rates分别为6.5%、11.3%和7.7%。
Keyword:
Point cloud compression
inter prediction
region-adaptive hierarchical transform
virtual reference frame
期刊
I
IF:
3.9
论文数:
622
被引数:
0
机构
引用论文
Dependence-Based Coarse-to-Fine Approach for Reducing Distortion Accumulation in G-PCC Attribute Compression减少g-pcc属性压缩中失真累积的基于依赖的从粗到细方法
.png){kind=icon}
PREAI
分享收藏
分享收藏分享收藏分享收藏
查看更多内容