中國科學家攻克點雲壓縮難題，AR/VR體驗將更流暢

一項由中國科學院、同濟大學和寧波大學聯合團隊開發的創新點雲壓縮技術（TSC-PCAC）取得重大突破。這項技術不僅大幅提升了點雲數據的壓縮效率，還顯著降低了處理時間，爲AR/VR等3D應用的發展掃清了技術障礙。

在當前3D視覺技術快速發展的背景下，點雲作爲虛擬現實和增強現實的關鍵數據形式，面臨着巨大的傳輸和存儲挑戰。一個高質量的點雲可能包含數百萬個數據點，每個點都攜帶着位置、顏色、透明度等多維信息。這些海量數據的處理效率直接影響着3D應用的普及速度。

針對這一難題，研究團隊開發了一種基於端到端體素Transformer和稀疏卷積的點雲屬性壓縮技術（TSC-PCAC）。這項技術的核心在於其獨特的兩階段壓縮架構:第一階段專注於點雲局部特徵的提取和建模，第二階段則通過更大的感受野來捕捉全局特徵，有效降低了數據冗餘。

研究團隊還創新性地設計了基於TSCM的信道上下文模塊，通過優化信道間的相關性，顯著提升了數據壓縮效率。實驗數據顯示，與現有主流技術相比，TSC-PCAC在數據壓縮率上實現了顯著提升:相比Sparse-PCAC提升了38.53%，相比NF-PCAC提升了21.30%，相比G-PCC v23提升了11.19%。更令人矚目的是，其處理速度也獲得了質的飛躍，編碼和解碼時間分別減少了97.68%和98.78%。

這項突破性成果不僅解決了點雲數據處理中的關鍵痛點，更爲AR/VR等3D應用的進一步發展奠定了重要基礎。研究團隊表示，未來將繼續探索更高壓縮比的深度網絡技術，並致力於幾何和屬性編碼的統一處理方案。

論文地址：https://arxiv.org/html/2407.04284v1