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2021_TomásMalheirosBorges.pdf14,79 MBAdobe PDFView/Open
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dc.contributor.advisorQueiroz, Ricardo Lopes de-
dc.contributor.authorBorges, Tomás Malheiros-
dc.date.accessioned2021-05-04T02:27:02Z-
dc.date.available2021-05-04T02:27:02Z-
dc.date.issued2021-05-03-
dc.date.submitted2021-01-15-
dc.identifier.citationBORGES, Tomás Malheiros. Fractional super-resolution of voxelized point clouds. 2021. 77 f., il. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2021.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.unb.br/handle/10482/40793-
dc.descriptionDissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2021.pt_BR
dc.description.abstractNeste trabalho, apresentamos um método para super-resolver nuvens de pontos por um fator fracionário, utilizando um dicionário construído a partir de auto-similaridades presentes na versão subamostrada. Dada a geometria de uma nuvem de pontos subamostrada 𝑉𝑑, juntamente com o correspondente fator de subamostragem 𝑠, 1 < 𝑠 ≤ 2, o método proposto determina o conjunto de pontos que podem ter gerado 𝑉𝑑 e estima quais desses pontos, de fato, existem em 𝑉 (super resolução). Considerando que a geometria de uma nuvem de pontos é aproximadamente auto similar em diferentes escalas de subamostragem, cria-se um dicionário relacionando a configuração de ocupação da vizinhança com a ocupação de nós-filhos. O dicionário é obtido a partir de nova subamostragem da geometria de entrada utilizando o mesmo fator 𝑠. Desta forma, leva-se em conta as irregularidades da subamostragem por fatores fracionários no desenvolvimento da super-resolução. A textura da nuvem de pontos é interpolada utilizando a média ponderada das cores de vizinhos adjacentes. Diversos conteúdos de diferentes fontes foram testados e resultados interessantes foram obtidos. Adicionalmente, apresentamos uma aplicação direta do método de super-resolução para melhorar a compressão de nuvens de pontos utilizando o codificador G-PCC do MPEG.pt_BR
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES).pt_BR
dc.language.isoInglêspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.titleFractional super-resolution of voxelized point cloudspt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.subject.keywordNuvens de pontospt_BR
dc.subject.keywordAvaliação de qualidadept_BR
dc.subject.keywordCompressãopt_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.abstract1We present a method to super-resolve voxelized point clouds downsampled by a fractional factor, using a lookup-table (LUT) constructed from self-similarities from their own downsampled neighbourhoods. Given a downsampled point cloud geometry 𝑉𝑑, and its corresponding fractional downsampling factor 𝑠, 1 < 𝑠 ≤ 2, the proposed method determines the set of positions that may have generated 𝑉𝑑, and estimates which of these positions were indeed occupied (super resolution). Assuming that the geometry of a point cloud is approximately self-similar at different scales, a LUT relating downsampled neighbourhood configurations with children occupancy configurations can be estimated by further downsampling the input point cloud, and by taking into account the irregular children distribution derived from fractional downsampling. For completeness, we also interpolate texture by averaging colors from adjacent neighbour voxels. Extensive tests over different datasets are presented, and interesting results were obtained. We further present a direct application to improve point cloud compression using MPEG’s G-PCC codec.pt_BR
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