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2021_EvaristoRamalhoLucchezidaSilva.pdf8,73 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir
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dc.contributor.advisorSilva, Eduardo Peixoto Fernandes da-
dc.contributor.authorSilva, Evaristo Ramalho Lucchezi da-
dc.date.accessioned2021-12-22T23:52:36Z-
dc.date.available2021-12-22T23:52:36Z-
dc.date.issued2021-12-22-
dc.date.submitted2021-09-29-
dc.identifier.citationSILVA. Evaristo Ramalho Lucchezi da. Codificador de geometria de nuvens de pontos sem perdas com seleção de contextos Silhouette 4D. 2021. xii, 62 f., il. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.unb.br/handle/10482/42616-
dc.descriptionDissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2021.pt_BR
dc.description.abstractDevido à grande quantidade de informação em uma nuvem de pontos, algoritmos de compressão são necessários para viabilizar seu uso nas mais diversas aplicações. Embora a maioria dos algoritmos de compressão para geometria de nuvens de pontos sejam baseados em octrees, recentemente bons resultados foram obtidos utilizando um algoritmo baseado em imagens binárias, o Silhouette 3D (S3D). O foco principal desse trabalho é a extensão do S3D para nuvens de pontos dinâmicas, onde uma nuvem de pontos de referência está disponível. Assim este trabalho apresenta três algoritmos distintos. O primeiro é um algoritmo de pré-processamento de imagens binárias que busca a melhor combinação possível de localização de contextos que será usada posteriormente em um codificador aritmético. Esse algoritmo de codificação sem perdas possui resultados superiores ao padrão JBIG para os dois conjuntos de dados avaliados. O segundo, Silhouette 4D (S4D), é a extensão do algoritmo S3D, incluindo codificação do tipo inter-frame dentro do algoritmo, e um algoritmo de seleção de modos. Esse trabalho conseguiu resultados superiores ao padrão MPEG G-PCC para todas as nuvens de pontos analisadas. Finalmente, o terceiro inclui a ideia de seleção de contextos desenvolvida para imagens binárias dentro do algoritmo do S4D, possuindo um ganho significativo se comparado com a aplicação anterior e possuindo, até o presente momento, os melhores valores de taxa para compressão sem perdas de geometria de nuvens de pontos para os dois conjuntos de dados analisados.pt_BR
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleCodificador de geometria de nuvens de pontos sem perdas com seleção de contextos Silhouette 4Dpt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.subject.keywordNuvens de Pontospt_BR
dc.subject.keywordProcessamento de imagenspt_BR
dc.subject.keywordCodificação aritméticapt_BR
dc.subject.keywordCompressão de imagempt_BR
dc.subject.keywordAlgoritmos de computadorpt_BR
dc.rights.licenseA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.pt_BR
dc.description.abstract1Due to the large amount of information in a point cloud, compression algorithms are needed to enable their use in the most diverse applications. Although most compression algorithms for point cloud geometry are based on octrees, recently good results have been achieved using an algorithm based on binary images, the Silhouette 3D (S3D). The main focus of this work is to extend the S3D to dynamic point clouds, creating an algorithm that uses a reference point cloud to improve compression effiency. Thus, this work presents three distinct algorithms. The first is a pre-processing algorithm for encoding binary images that searches for the best possible combination of contexts that will be used later in an arithmetic encoder. This lossless encoding algorithm has superior results to the JBIG standard for the 2 datasets evaluated. The second, Silhouette 4D (S4D), is the extension of the S3D algorithm, including inter-frame coding and a mode selection algorithm that chooses between two sets of contexts to encode. This work achieved better performance than the MPEG G-PCC standard for all point clouds analysed. Finally, the third algorithm includes the idea of context select developed for binary images within the S4D algorithm, having a significant gain over the S4D rate values, having so far the best rate values for lossless geometry compression of point clouds for the two datasets analysed.pt_BR
dc.description.unidadeFaculdade de Tecnologia (FT)pt_BR
dc.description.unidadeDepartamento de Engenharia Elétrica (FT ENE)pt_BR
dc.description.ppgPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétricapt_BR
Aparece nas coleções:Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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