Verbesserung der Punktwolkenkompressionstechniken

Kürzliche Fortschritte beim Erfassen und Anzeigen von 3D-Szenen haben neue Möglichkeiten in der Multimediatechnik eröffnet und interaktive Erfahrungen in virtueller, erweiterter und gemischter Realität zur Realität gemacht. Eine Hauptmethode, um diese 3D-Objekte darzustellen, sind Punktwolken. Eine Punktwolke ist eine Sammlung von Punkten im Raum, jeder mit Koordinaten und manchmal zusätzlichen Informationen wie Farbe. Punktwolken haben im Vergleich zu anderen 3D-Formaten, wie polygonalen Formen, einzigartige Vorteile, hauptsächlich weil sie einfach und flexibel sind. Das macht sie grossartig, um komplexe Formen zu zeigen, ohne zusätzliche Daten zu benötigen, wie die Punkte verbunden sind. Ausserdem können sie verwendet werden, um hochqualitative Bilder in Echtzeit zu erstellen.

In vielen Fällen bedeutet die Nutzung von Punktwolken, dass man es mit Millionen oder sogar Milliarden von Punkten zu tun hat. Um hohe Qualität und Details zu bewahren, besonders in Anwendungen wie der Erhaltung historischer Stätten oder der Unterstützung von Robotern bei der Navigation, ist es entscheidend, grosse Datenmengen zu verwalten. Die Punktwolkenkompression (PCC) hilft, indem sie es Nutzern ermöglicht, mit hochqualitativem 3D-Daten zu arbeiten, ohne so viel Speicherplatz oder Bandbreite wie unkomprimierte Daten zu benötigen. Die Wichtigkeit von PCC wurde von Experten erkannt, die daran gearbeitet haben, einen Standard dafür zu entwickeln. 2017 begannen sie mit den Bemühungen, einen ersten PCC-Standard zu entwickeln, der zwei Haupttypen umfasst: Video-basierte PCC und Geometrie-basierte PCC. Die Video-basierte PCC wandelt 3D-Formen in 2D-Bilder um und verwendet bestehende Videokomprimierungsmethoden, um Platz zu sparen. Währenddessen arbeitet die Geometrie-basierte PCC direkt mit 3D-Punktwolken und nutzt effiziente Methoden zur Datenspeicherung wie Octrees.

Bei der Datenkompression gibt es zwei Haupttypen: verlustbehaftet und verlustfrei. Verlustbehaftete Kompression ermöglicht eine Reduzierung der Speichergrösse zu Lasten einiger Qualitätsverluste. Das ist besonders hilfreich, wenn man es mit begrenztem Speicher oder Bandbreite zu tun hat. Die auf Octrees basierende geometriemässige PCC verwendet eine grundlegende Form der verlustbehafteten Kompression, was oft zu sichtbaren Fehlern in der resultierenden Punktwolke führt. Um dem zu begegnen, wurde in früheren Arbeiten eine Methode namens SRLUT vorgeschlagen. Diese zielt darauf ab, das Erscheinungsbild nach der Datenkompression zu verbessern, ohne zusätzlichen Speicherplatz zu benötigen. Während solche Methoden Fehler reduzieren können, erreichen sie oft nicht das bestmögliche Gleichgewicht zwischen Speichergrösse und Qualität.

Dieser Artikel stellt eine Methode namens Hierarchical Prior-based Super Resolution for Point Cloud Geometry Compression (HPSR-PCGC) vor. Unsere Methode bringt neue Möglichkeiten zur Verbesserung der Kompression von Punktwolken. Im Encoder erstellen wir eine Hierarchie von Punktwolken, indem wir schrittweise die Grösse der Originaldaten reduzieren. Dies ermöglicht es uns, eine bessere Grundlage für die Verbesserung der Punktwolke auf der Decodierseite aufzubauen. Der verbesserte Ansatz beruht auf dem genauen Wissen über die Struktur der Daten, was eine bessere Rekonstruktion ermöglicht.

Mit starken Ergebnissen, die in Tests gegen führende Methoden der Punktwolkenkompression gezeigt wurden, demonstriert unsere Arbeit eine signifikante Reduzierung des erforderlichen Speicherplatzes bei gleichzeitiger Beibehaltung der Qualität. Die Details unseres Ansatzes und der Ergebnisse zeigen dessen Potenzial und Effektivität auf diesem Gebiet.

#Herausforderungen der Punktwolkenkompression

Bei der Arbeit mit Punktwolken ist eine grosse Herausforderung die hohe Menge an Daten, die benötigt werden, um 3D-Formen darzustellen. Die Punktwolkenkompression (PCC) bietet eine Lösung, indem sie die benötigte Datenmenge reduziert und gleichzeitig hochqualitative Ansichten dieser 3D-Objekte ermöglicht. Die Moving Picture Experts Group (MPEG) erkannte die Notwendigkeit eines einheitlichen Standards dafür und begann 2017 mit der Entwicklung eines solchen. Der Standard umfasst zwei Klassen: Video-basierte PCC (V-PCC) und Geometrie-basierte PCC (G-PCC).

V-PCC verwandelt 3D-Punktwolken in 2D-Bilder und nutzt bestehende Videokomprimierungsmethoden, um die Grösse zu reduzieren. G-PCC hingegen konzentriert sich darauf, direkt mit 3D-Punktwolken zu arbeiten, indem effiziente Strukturen wie Octrees verwendet werden. Während G-PCC effektiv ist, führt es oft zu Qualitätsverlusten bei der Kompression, die durch grundlegende Herabstufungsmethoden verursacht werden. Diese Herabstufung kann zu auffälligen Fehlern in den rekonstruierten Daten führen.

Als Reaktion auf diese Bedenken wurden mehrere Strategien untersucht. Einige Methoden verlassen sich auf Deep Learning, um den Rekonstruktionsprozess zu verbessern, bringen jedoch ihre eigenen Herausforderungen mit sich, wie erhöhte Komplexität bei Berechnungen und Schwierigkeiten beim Umgang mit unterschiedlichen Wolkendichten.

#Wie die neue Methode funktioniert

Unsere neue Methode, HPSR-PCGC, führt einen hierarchischen Ansatz ein, um die Punktwolkenkompression effektiv zu managen. Die zentrale Idee ist, eine Serie von Punktwolken zu erstellen, von denen jede eine Stufe der Herabstufung darstellt, was bedeutet, dass wir die Punktanzahl Schritt für Schritt reduzieren. Dies ermöglicht uns, ein besseres Verständnis der Struktur der Punktwolke aufzubauen und verbessert die Genauigkeit, wie wir sie später rekreieren können.

Die Methode funktioniert in zwei Hauptphasen: Codierung und Decodierung. Während der Codierung erstellen wir eine Reihe von herabgestuften Punktwolken aus den Originaldaten. Wir nutzen diese dann, um einen hierarchischen Vorwissens aufzubauen – ein strukturiertes Verständnis darüber, wie die Punkte in den Daten zueinander stehen. Diese hierarchische Struktur ist entscheidend für den Decoder, um eine hochqualitative Version der ursprünglichen Punktwolke zu rekonstruieren.

Sobald die Daten codiert sind, übernimmt der Decoder. Er erhält die komprimierten Daten zusammen mit dem hierarchischen Vorwissen. Mit diesen Informationen arbeitet der Decoder daran, die ursprüngliche Punktwolke zu rekonstruieren, indem er schrittweise die Details basierend auf den Vorinformationen verfeinert. Dieser Prozess ermöglicht eine hochqualitative Rekonstruktion, während gleichzeitig die benötigte Datenmenge zur Speicherung oder Übertragung der Punktwolke reduziert wird.

#Experimentelle Ergebnisse

Um die Leistung unserer Methode zu bewerten, testeten wir sie mit verschiedenen Arten von Punktwolken, die nach Dichte kategorisiert wurden – solid, dense und sparse. Wir verglichen unsere Ergebnisse mit bestehenden Methoden, wobei wir uns insbesondere darauf konzentrierten, wie effektiv unser Ansatz bei der Einsparung von Bitrate war, während die Qualität erhalten blieb.

Die Ergebnisse zeigten, dass HPSR-PCGC die auf Octrees basierende G-PCC in Bezug auf die Einsparungen bei der Bitrate erheblich übertraf. Bei soliden Punktwolken zeigte die Methode erhebliche Reduktionen des benötigten Speicherplatzes. Im Vergleich zu anderen Methoden, einschliesslich trisoupbasierter G-PCC, schnitt HPSR-PCGC ebenfalls gut ab, jedoch mit leicht variierenden Ergebnissen je nach Dichte der Punktwolke.

Ein zentrales Ergebnis war, dass unsere Methode bei soliden Punktwolken hervorragend abschnitt, die Ergebnisse jedoch für spärliche Punktwolken eine gewisse Überlastung in der Qualität zeigten. Das deutet darauf hin, dass während der hierarchische Ansatz die Datenkompression effektiv verbessert, die Annahmen über Datenstrukturen nicht immer zutreffen, besonders bei weniger dichten Punktwolken, wo mehr Variation besteht.

#Vergleich mit anderen Methoden

Im Bereich der Punktwolkenkompression wurden verschiedene Methoden umrissen, und es ist wichtig zu verstehen, wie unser Ansatz im Vergleich steht.

Traditionelle Methoden wie die auf Octrees basierende G-PCC funktionieren gut, behalten jedoch oft nicht die Qualität bei niedrigeren Bitraten, da sichtbare Fehler durch einfache Herabstufungen entstehen. Unser hierarchischer Ansatz verbessert dies, indem er ein strukturiertes Verständnis der Daten nutzt, das bessere Entscheidungen beim Management der Punkte während der Rekonstruktion ermöglicht.

Deep Learning-Ansätze wie PCGCv2 machen ebenfalls Fortschritte in der Kompressionsqualität, sind aber oft durch ihre Komplexität und mangelnde Anpassungsfähigkeit an unterschiedliche Dichtemuster eingeschränkt. Unser HPSR-PCGC balanciert die Notwendigkeit für Qualität mit beherrschbarer Komplexität, sodass es effektiv über verschiedene Dichten hinweg operieren kann, ohne die übermässigen Ressourcenanforderungen von Modelltraining oder Inferenz.

#Anwendungen in der realen Welt

Die Fortschritte in der Punktwolkenkompression haben praktische Auswirkungen. Für Branchen wie virtuelle Realität, Gaming oder Robotik ist es entscheidend, detaillierte 3D-Darstellungen ohne übermässige Datenanforderungen zu handhaben. Effektive Kompressionsmethoden ermöglichen flüssigere Erfahrungen und schnellere Datenübertragungen.

Zum Beispiel kann die Nutzung von Punktwolken zur Erfassung der Details von Denkmälern und Artefakten in der Erhaltung des kulturellen Erbes erheblich von effizienten Kompressionstechniken profitieren. Durch die Senkung der Speicher- und Übertragungskosten bei gleichbleibend hochwertigen Daten können mehr Orte dazu beitragen, die Geschichte durch Technologie zu bewahren und sie aus der Ferne zugänglich zu machen.

#Zukünftige Richtungen

In Anbetracht der Zukunft gibt es mehrere Möglichkeiten, auf unserer Arbeit aufzubauen. Ein wichtiger Bereich ist die weitere Reduzierung der für Punktwolken erforderlichen Bitrate. Obwohl unsere Methode bewundernswerte Ergebnisse zeigt, gibt es immer Raum für Verbesserungen, besonders da die Technologie fortschreitet und die Datensätze in Grösse zunehmen.

Eine mögliche Verbesserung könnte die Integration fortgeschrittenerer Berechnungsmethoden wie neuronale Netze umfassen, um komplexere Modelle zur Erfassung der Dichte und Struktur von Punktwolken zu entwickeln. Dies könnte zu noch effektiveren Codierungs- und schnelleren Decodierungszeiten führen.

Zudem gibt es Potenzial für die gemeinsame Kompression von Punktwolkengeometrie und zugehörigen Attributen wie Farbe und Reflektivität. Dies würde einen umfassenderen Ansatz zur Datenhandhabung ermöglichen und sowohl die Form als auch das Aussehen von Objekten im gleichen Rahmen erfassen.

Schliesslich könnte die Untersuchung von Methoden zur nahezu verlustfreien und verlustfreien Kompression ebenfalls wertvoll sein. Indem man die Residuen – die Unterschiede zwischen den komprimierten und den originalen Punktwolken – betrachtet, könnte es Möglichkeiten geben, wie wir diese Daten noch weiter verfeinern können, während wir signifikante Details nicht verlieren.

#Fazit

Die Arbeit, die zur Hierarchical Prior-based Super Resolution for Point Cloud Geometry Compression präsentiert wird, bietet einen vielversprechenden Ansatz zur effizienten Verwaltung grosser Mengen an 3D-Daten. Durch den Aufbau einer strukturierten Hierarchie während des Codierungsprozesses verbessert unsere Methode die Qualität der rekonstruierten Punktwolken, ohne übermässigen Speicherplatz zu benötigen.

Durch rigorose Tests über verschiedene Punktwolken-Dichten hinweg hat sich HPSR-PCGC als effektiv erwiesen und zeigt signifikante Reduktionen bei der erforderlichen Bitrate bei gleichzeitiger Beibehaltung hoher Qualität. Diese Fortschritte eröffnen neue Wege für praktische Anwendungen in verschiedenen Branchen und verbessern, wie wir mit 3D-Daten interagieren.

Während wir voranschreiten, wird es entscheidend sein, unseren Ansatz zu verfeinern und neue Strategien zu erkunden, um sicherzustellen, dass diese Techniken relevant und wirkungsvoll in einer zunehmend 3D-gesteuerten Welt bleiben.