基于体素的点云几何压缩与空间到通道模型

BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-03-24T00:00:00Z

本文探讨了传统体素方法在高比特深度点云处理中的局限性，提出了一种分阶段的空间到通道(S2C)上下文模型，以改善数据压缩效果并降低计算复杂性。通过引入几何残差编码(GRC)和球坐标系统，提升了重建质量并节省了数据位数，展示了在稠密和低级稀疏点云中的应用潜力。