第44卷第4期2023年4月激光杂志LASERJOURNALVol.44,No.4April,2023http∶//www.laserjournal.cn收稿日期:2022-10-11基金项目:国家自然科学基金(No.62171243)作者简介:刘威(1998-),男,硕士生,从事基于视频的点云压缩技术研究。E-mail:lwspace1998@163.com通讯作者:郁梅(1968-),女,博士,教授,博士生导师,从事多媒体信号处理与通信的研究。E-mail:yumei@nbu.edu.cn·光通信与网络·采用SJND模型的动态点云感知编码方法刘威,郁梅,蒋志迪,徐海勇宁波大学信息科学与工程学院,浙江宁波315211摘要:动态点云能有效描述自然场景与3D对象,提供沉浸式视觉体验;但其数据量庞大。需对其进行有效压缩。提出了采用显著性引导的恰可察觉失真(Saliency-guidedJustNoticeableDistortion,SJND)模型的动态点云感知编码方法。针对纹理图感知冗余,构建了基于离散余弦变换域的SJND模型,应用于纹理图编码过程中的DCT系数抑制;考虑到相同失真等级下显著区域的几何失真更易被察觉,提出使用投影显著图将几何图进行分层;最后,为不同层级的编码树单元进行自适应量化参数选择和编码。与V-PCC标准方法相比,在保证动态点云视觉质量的前提下,所提出方法提升了动态点云的编码效率。关键词:动态点云编码;基于视频的点云压缩;显著性引导恰可察觉失真模型;自适应量化参数选择中图分类号:TN919文献标识码:Adoi:10.14016/j.cnki.jgzz.2023.04.107DynamicpointcloudperceptualcodingmethodwithSJNDmodelLIUWei,YUMei,JIANGZhidi,XUHaiyongFacultyofInformationScienceandEngineering,NingboUniversity,NingboZhejiang315211,ChinaAbstract:Dynamicpointcloudcaneffectivelydescribenaturalscenesand3Dobjects,providinganimmersivevisualexperience.However,ithasahugeamountofdatawhichneedstobecompressedeffectively.Inthispaper,aSaliency-guidedJustNoticeableDistortion(SJND)modelisdefinedandusedtodesignadynamicpointcloudpercep-tualcodingmethod.Consideringtheperceptualredundancyoftexturemap,theSJNDmodelisconstructedinDiscreteCosineTransform(DCT)domainandusedtosuppresstheDCTcoefficientsintexturemapcoding.Consideringthatthegeometricdistortionofsaliencyregionsismoreeasilyperceivedatthesamelevelofdistortion,aprojectedsaliencymapisproposedtolayerthegeometricimages.Finally,adaptivequantizationparameters(QPs)areselectedforCod-ingTreeunits(CTUs)ofdi...
