Compressão de cor de point clouds utilizando transformada Wavelet

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Macedo, Lucas Rezende de
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Monografias da UnB
Texto Completo: https://bdm.unb.br/handle/10483/28647
Resumo: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2019.
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spelling Macedo, Lucas Rezende deSilva, Eduardo Peixoto Fernandes daMACEDO, Lucas Rezende de. Compressão de cor de point clouds utilizando transformada Wavelet. 2018. 43 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia da Computação)—Universidade de Brasília, Brasília, 2019.https://bdm.unb.br/handle/10483/28647Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2019.Com o crescimento na popularidade de mídias imersivas como realidade virtual entre o público geral e empresas, a representação de imagens 3D tem se tornado cada vez mais difundida. Uma forma de representação dessas imagens são as point clouds, imagens tridimensionais que podem ser vistas de vários ângulos. Para que haja o crescimento dessa tecnologia, se faz necessário que o armazenamento e transmissão desses dados seja facilitado, para isso são desenvolvidos métodos de compressão de dados. Point clouds são compostas de informações sobre geometria e podem conter informações adicionais, como, no caso deste trabalho, cor. O trabalho a seguir consiste em criar um algoritmo de compressão da cor de point clouds construído de forma diferente dos métodos existentes atualmente. O método proposto consiste em dividir a point cloud em filamentos 1D. Para isso é escolhido um eixo para ser percorrido, gerando planos 2D para cada valor desse eixo. Nesses planos estão contidos os pontos para dado valor do eixo fixado, analisando os pontos adjacentes são obtidos os filamentos, que representam objetos contíguos da cena original. Para cada filamento é extraída a informação de cor para um vetor. Sobre o vetor resultante é aplicada a transformada wavelet, os coeficientes resultantes são quantizados e comprimidos com codificação aritmética. O codificador desenvolvido apresentou a capacidade de compressão com baixa distorção para redução de 2:1 e 3:1 na quantidade de bits utilizada. Comparado com o RAHT, algoritmo do estado da arte, foi possível alcançar distorções próximas às obtidas por tal algoritmo, porém com taxas consideravelmente maiores.Submitted by Luanna Maia (luanna@bce.unb.br) on 2021-09-21T18:46:20Z No. of bitstreams: 1 2018_LucasRezendeDeMacedo_tcc.pdf: 6207882 bytes, checksum: 17e8428eda308b5be32ebf96228dd591 (MD5)Approved for entry into archive by Luanna Maia (luanna@bce.unb.br) on 2021-09-21T18:46:34Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2018_LucasRezendeDeMacedo_tcc.pdf: 6207882 bytes, checksum: 17e8428eda308b5be32ebf96228dd591 (MD5)Made available in DSpace on 2021-09-21T18:46:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2018_LucasRezendeDeMacedo_tcc.pdf: 6207882 bytes, checksum: 17e8428eda308b5be32ebf96228dd591 (MD5)Immersive media such as virtual reality is gaining popularity among the general public and businesses alike, the representation of three-dimensional images has become more widespread. A method of representing and storing 3D images are point clouds, images composed of points in a three-dimensional space that can be rotated and observed from various angles. In the face of the growth of these tecnologies, it is necessary to facilitate the transmisson and storage of such data types, for this end compression algorithms are created. Point clouds consist of geometry information, with the coordinates of each point in space, and may contain additional information such as, in the case of this study, color information, generally consisting of the RGB component values. The following work proposes a novel approach to encoding the color component of point clouds. The metod developed in this work consists of extracting 1D strings from the point cloud. To this end an axis of the 3D space is selected and a 2D plane is generated for each value of the selected axis, consisting of the points possessing such value in its coordinates. Analyzing each plane, the points in close proximity are grouped in 1D strings representing different objects from the original point cloud. Each string has its color components extracted into a vector. The extracted color components are subjected tho the wavelet transform, the resulting coeficients are then quantized and compressed using arithmetic encoding. The proposed algorithm achieved low distortion for 2:1 and 3:1 bit rate reductions. When compared to RAHT, a state-of-the-art point cloud compression algorithm, similar distortion values were achieved, although at much higher bit rates.A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta.info:eu-repo/semantics/openAccessNuvem de pontosCompressão de dadosImagens 3DCompressão de cor de point clouds utilizando transformada Waveletinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis2021-09-21T18:46:34Z2021-09-21T18:46:34Z2018-12-03porreponame:Biblioteca Digital de Monografias da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNBLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain1817http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/28647/2/license.txt21554873e56ad8ddc69c092699b98f95MD52ORIGINAL2018_LucasRezendeDeMacedo_tcc.pdf2018_LucasRezendeDeMacedo_tcc.pdfapplication/pdf6207882http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/28647/1/2018_LucasRezendeDeMacedo_tcc.pdf17e8428eda308b5be32ebf96228dd591MD5110483/286472021-09-21 15:46:34.291oai:bdm.unb.br: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Biblioteca Digital de Monografiahttps://bdm.unb.br/PUBhttp://bdm.unb.br/oai/requestbdm@bce.unb.br||patricia@bce.unb.bropendoar:115712021-09-21T18:46:34Biblioteca Digital de Monografias da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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