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Adaptive embedded coding of 3D point clouds using hierarchical transforms and context modeling
Use este link compartilhar ou citar este material: http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1187227
Registro completo de metadados
| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.contributor | Queiroz, Ricardo Lopes de | - |
| Autor(es): dc.creator | Figueiredo, Victor Fabre | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-08-11T11:07:39Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-08-11T11:07:39Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2026-07-08 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2026-07-08 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2026-07-08 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2025-11-26 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.unb.br/handle/10482/55300 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1187227 | - |
| Descrição: dc.description | Tese (doutorado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, 2025. | - |
| Descrição: dc.description | Nuvens de pontos tridimensionais (3D) tornaram-se uma representação fundamental em aplicações de realidade virtual, aumentada e mista, proporcionando experiências visuais altamente detalhadas e interativas. O grande volume de dados necessário para descrever cenas 3D levanta desafios significativos em termos de transmissão, armazenamento e renderização em tempo real. Esses desafios motivam o desenvolvimento de estratégias de compressão mais eficientes, que preservem a maior fidelidade possível ao mesmo tempo em que reduzem a taxa de bits. Este trabalho aborda tais desafios ao propor um esquema progressivo de codificação embedded para os atributos de nuvens de pontos 3D. O cerne da abordagem envolve o uso de transformadas hierárquicas — particularmente a Transformada Hierárquica Adaptativa à Região (RAHT) — combinadas ao Set Partitioning in Hierarchical Trees (SPIHT), resultando em um bit-stream progressivo único. Ao codificar os coeficientes de transformação em diferentes planos de bits, o método proposto possibilita que a transmissão seja interrompida a qualquer momento, permitindo um equilíbrio flexível entre eficiência de compressão e qualidade de reconstrução. Para aprimorar ainda mais o processo de codificação, investigamos diversas otimizações. Incorporando modelagem de contexto por meio de árvores de partição hierárquica e redes neurais, como Multi-Layer Perceptrons (MLPs), que preveem probabilidades condicionais dos coeficientes para melhorar a etapa de codificação aritmética. Também exploramos a codificação de regiões de interesse (ROI) para atribuir maior fidelidade a áreas mais relevantes da nuvem de pontos. Além disso, propomos uma melhoria preliminar de modelagem de contextos usando redes neurais em algoritmos de codificação aritmética para compressão de imagens sem perdas, inspirada em avanços recentes na compressão de imagens, evidenciando seu potencial na compressão sem perdas (e eventualmente com perdas) de atributos de nuvens de pontos. Os resultados experimentais demonstram que o arcabouço proposto obtém desempenho competitivo em termos de taxa-distorção, ao mesmo tempo em que oferece funcionalidade totalmente embedded. Ademais, a natureza modular da abordagem — combinando RAHT, SPIHT, modelagem de contexto baseada em redes neurais e estratégias de ROI — torna-a facilmente adaptável a diferentes formatos de nuvens de pontos e casos de uso. Em conjunto, essas contribuições reforçam a viabilidade da codificação embedded adaptativa como uma solução robusta e flexível para os desafios impostos por grandes volumes de dados 3D. | - |
| Descrição: dc.description | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) | - |
| Descrição: dc.description | Three-dimensional (3D) point clouds have become an essential data representation in virtual, augmented, and mixed reality applications, providing highly detailed and interactive visual experiences. The substantial volume of data required for 3D scenes raises critical challenges for transmission, storage, and real-time rendering. These issues have spurred research into efficient compression strategies that maintain as much fidelity as possible while reducing overall bit-rates. This thesis addresses these challenges by introducing an adaptive embedded coding framework for 3D point cloud attributes. Central to our approach is the use of hierarchical transforms — specifically the Region-Adaptive Hierarchical Transform (RAHT) — together with Set Partitioning in Hierarchical Trees (SPIHT) to produce a single, progressive bit-stream. By encoding transform coefficients in successive bit-planes, the proposed method allows the encoded data to be truncated at any point, enabling a flexible balance between compression efficiency and reconstruction quality. To further refine the coding process, we explore multiple enhancements. We incorporate context modeling through classical set partitioning trees and neural networks, such as Multi-Layer Perceptrons (MLPs), which predict the conditional probabilities of coefficients for improved arithmetic coding. We also investigate region-of-interest (ROI) coding to allocate higher fidelity to salient areas of the point cloud. In addition, we propose a preliminary extension of neural-based context modeling in arithmetic coding algorithms for lossless image compression, inspired by recent advances in variational image compression, to highlight its potential applicability to lossless (and eventually lossy) point cloud attribute compression. Experimental results demonstrate that the proposed framework achieves a competitive ratedistortion performance while offering fully embedded functionality. Moreover, the modular nature of the approach — combining RAHT, SPIHT, neural network-based context modeling, and ROI strategies — makes it readily adaptable to different point cloud formats and use cases. Taken together, these contributions underscore the viability of adaptive embedded coding as a robust and flexible solution to the challenges posed by large-scale 3D point cloud data. | - |
| Descrição: dc.description | Faculdade de Tecnologia (FT) | - |
| Descrição: dc.description | Departamento de Engenharia Elétrica (FT ENE) | - |
| Descrição: dc.description | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | en | - |
| Direitos: dc.rights | Acesso Aberto | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Realidade virtual | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Realidade aumentada | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Codificação de vídeo | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Processamento de sinais | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Nuvens de pontos 3D | - |
| Título: dc.title | Adaptive embedded coding of 3D point clouds using hierarchical transforms and context modeling | - |
| Título: dc.title | Codificação progressiva de nuvens de pontos 3D usando transformadas hierárquicas e modelagem de contexto | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional – UNB | |
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