原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对3D模型海量点云数据存在的空间冗余问题,提出一种基于TSLVQ (tree structure lattice vector quantization)的静态点云有损渲染算法.算法旨在利用层级嵌套网格的集合,解决渲染低效的问题.首先对整个点云进行包围盒封装,多层量化,把数个较小尺度的截断包围盒嵌入到一个较高尺度的截断包围盒单元中,每一步量化过程采用8叉树方法将包围盒分割为八个最佳尺寸的空或非空小包围盒;最后在最高深度的层级里,用包围盒来代替整个小包围盒中全部的点.同时,算法可自行设定8叉树的深度,从而任意控制编码的复杂度和精度,满足渲染的实时性要求.实验结果表明,与现有的网格有损压缩算法相比,提出的算法能在保证模型重建精度的基础上具有较好的空间分解优势,实现实时渲染效果.
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文献信息
篇名 基于树型结构网格矢量量化的点云渲染算法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 向量量化 树型结构网格编码矢量量化 有损压缩 3D点云
年,卷(期) 2019,(7) 所属期刊栏目 图形图像技术
研究方向 页码范围 2205-2209
页数 5页 分类号 TP301.6
字数 语种 中文
DOI 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.01.0114
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 曾安 广东工业大学计算机学院 32 150 8.0 11.0
2 石祖旭 广东工业大学计算机学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
向量量化
树型结构网格编码矢量量化
有损压缩
3D点云
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
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