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基于Surfel点云数据的压缩算法
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]浙江大学CAD&CG国家重点实验室,杭州310058, [2]大连民族学院计算机科学与工程学院,辽宁大连116600, [3]吉林大学计算机科学与技术学院,长春130025
  • 相关基金:基金项目:国家自然科学基金资助项目(60675008)
中文摘要:

针对点云数据局部集中的特点,使用差值预测对点云数据进行预测处理;在预测的同时,根据IEEE-754浮点数标准,简化浮点数的尾数,使用3.5 Byte来表示一个浮点数,以提高压缩效果;然后对预测数据中连续重复的字节使用该字节加该字节重复的次数的方式存储;最后对经过以上处理的数据使用一阶自适应算术编码进行压缩。最终得到的程序在压缩比和内存占用两个方面远优于WinRAR、WinZip压缩软件。

英文摘要:

According to the fact that the Surfel was locally intensive, a predictor was used to predict next Surfel by getting the difference between this Surfel and prior one. At the same time, according to the IEEE-754 floating standards, the mantissa part of a float was reduced from 23 bit to 19 bit. After this, the repeated byte was replaced by this byte and it was repeated times. At the last, the 1 context-based adaptive arithmetic coding was used to further compress the data sets. The result shows that the compression ratio and memory using of the algorithm is greatly better than WinRAR and WinZip.

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期刊论文 24 会议论文 2 获奖 2 专利 1 著作 1
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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049