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Voxel-based Point Cloud Geometry Compression and Space-to-Channel Model
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内容提要
本文研究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，改进了数据压缩效果并降低了计算复杂性。通过几何残差编码(GRC)和球坐标系统，该方法提高了重建质量，节省了数据位数，展示了在稠密和低级稀疏点云上的应用潜力。
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关键要点
- 传统体素方法在处理高比特深度点云时存在局限性，特别是接收场的限制。
- 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。
- 引入几何残差编码(GRC)和球坐标系统，提高了重建质量，节省了数据位数。
- 该方法在稠密和低级稀疏点云上展示了良好的应用潜力。
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