面向點云幾何壓縮的隱式編碼網(wǎng)絡

摘要： 目的 現(xiàn)有點云幾何壓縮算法通常將點云轉換為八叉樹或帶潛在特征的稀疏點，從而提高數(shù)據(jù)結構的存儲效率。這些方法將點云量化至三維網(wǎng)格點，導致點云所在表面的精度受限于量化分辨率。針對這一問題，本文將點云轉化為連續(xù)的隱式表征，提出一種基于隱式表征的點云幾何壓縮算法框架，以克服量化分辨率對壓縮質量的不利影響。方法 該框架由基于符號對數(shù)距離場的隱式表征與帶乘性分支結構的神經(jīng)網(wǎng)絡組成。具體來說... （共16頁）