【ELT.ZIP】OpenHarmony啃论文俱乐部——即刻征服3D网格压缩编码 原创 精华

发布于 2022-4-29 15:52
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  • 本文出自ELT.ZIP团队,ELT<=>Elite(精英),.ZIP为压缩格式,ELT.ZIP即压缩精英。
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    • 上海工程技术大学大二在校生
    • 合肥师范学院大二在校生
    • 清华大学大二在校生
    • 成都信息工程大学大一在校生
    • 黑龙江大学大一在校生
    • 山东大学大三在校生
    • 华南理工大学大一在校生
  • 我们是来自7个地方的同学,我们在OpenHarmony成长计划啃论文俱乐部里,与华为、软通动力、润和软件、拓维信息、深开鸿等公司一起,学习和研究操作系统技术

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【往期回顾】

 2月23日 《老子到此一游系列》之 老子为什么是老子 —— ++综述视角解读压缩编码++
 3月11日 《老子到此一游系列》之 老子带你看懂这些风景 —— ++多维探秘通用无损压缩++
 3月25日 《老子到此一游系列》之 老子见证的沧海桑田 —— ++轻翻那些永垂不朽的诗篇++
 4月4日 《老子到此一游系列》之 老子游玩了一条河 —— ++细数生活中的压缩点滴++
 4月18日 ++【ELT.ZIP】OpenHarmony啃论文俱乐部——一文穿透多媒体过往前沿++
 4月18日 ++【ELT.ZIP】OpenHarmony啃论文俱乐部——这些小风景你不应该错过++
 4月18日 ++【ELT.ZIP】OpenHarmony啃论文俱乐部——浅析稀疏表示医学图像++

【本期看点】

  • 高速缓存与压缩算法会碰撞出什么火花呢?
  • 图像、医疗、机器人、通信都在这里了
  • 你可能少有听说的TinyOS操作系统
  • 揭秘 3D 网格压缩的三类方式
  • 殿堂级 WARP 寄存器压缩技术

【技术DNA】

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【智慧场景】

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引言

  • 本文对近年来的网格压缩方法进行了综述。随着该技术的逐渐成熟,我们不仅总结了以往的单速率网格压缩和渐进式网格压缩方法,还回顾了随机可达性网格压缩方法。对各种方法进行了分类,并针对现有方法的局限性分析了网格压缩技术的发展趋势
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  • 网格压缩概念自 20 世纪 90 年代初提出以来,多年来一直是研究的热点。近年来,不仅个人电脑的计算能力,网络带宽也比几十年前的资源有了巨大的飞跃。然而,实现更高层次的现实主义的 3d 模型,所需的 3d 网格精度不断在医学成像等领域、计算机辅助设计、数字遗产和娱乐,和当前硬件仍然不能满足存储、访问和传输这些网格数据高效、迅速。为了获得良好的用户体验,高效的网格压缩算法是必不可少的,需要通过使用适当的方法来增强交互能力。

  • 网格压缩方式可分为三大类:

  1. 单速率压缩
  2. 渐进压缩
  3. 随机可访问压缩

基本概念

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  • 三维网格模型通常表示为顶点、边和面的集合,包括几何信息、连通性信息和其他属性信息;网格的几何信息是指网格的顶点在空间中的位置;连通性信息是指顶点、边和面之间的连接关系,也可称为拓扑信息;网格的属性包括面和顶点的法线、顶点的颜色、纹理坐标等等。

流形

  • 是网格压缩中的一个重要概念。一个网格是一个流形,整体圆润、局部平坦,比如我们的地球,从外太空来看我们的地球是一个巨大的球体,但在局部也就是我们生活的地方却感觉如履平地,这就是流形的直观感受,由此我们就可以对网格的局部建立坐标系进行量化数据处理。一些非流形网格的例子:
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  • 并不是所有的流形网格都是可定向的,最著名的是莫比乌斯带和克莱因瓶。莫比乌斯带是一个有边界的单面流形,克莱因瓶是一个无边界的不可定向曲面的。
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① 单频压缩

  • 单速率压缩方案主要关注于减少存储空间,由于一个典型的网格包含连接数据和几何数据,因此在网格压缩算法中这两部分通常是分开编码的。目前,单速率压缩技术可分为两大类:连通性编码和几何编码
    连接压缩算法分为六类:
    索引面集

  • 索引面集方法将三角形网格表示为索引面集。索引面集由列出所有顶点的坐标的坐标数组列出每个面三个顶点的索引面数组组成。
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  • 然而,顶点引用的重复会降低连通性编码的效率。

三角形带

  • 三角形条带法将三维网格划分为三角形长条,并对这些长条进行编码。这种方法适用于任何拓扑结构的网格,特别是适合于长三角形条
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生成树

  • 在生成树方法中,运行是一个基本的编码单元。在此基础上,Taubin 和 Rossignac 开发了一种通用流形编码算法网格,如有边界网格,任意属网格和不可定向网格,但这种方法不能直接处理非流形网格。
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分层分解

  • Bajaj 等在连通编码方法中采用了一种分层的顶点结构,将三角形网格分解为若干同心层的顶点,然后在每对相邻顶点层中构造三角形层。网格连通性表示为顶点层的总数、每个顶点层的布局和每个三角形层中的三角形的布局

价驱动方法

  • 价驱动方法具有很好的压缩比性能,该方法首先由 Touma And Gotsman 提出,然后 Alliez 和 Desbrun 进一步改进了该方法的性能,但 Alliez 和 Desburn 算法仅适用于可定向流形网格。

三角形征服

几何编码

  • 对于连通性编码算法,目前的最佳性能被认为是非常接近最优的,由于几何数据占总网格数据的主导地位,现在网格压缩的研究主要转向几何编码。与连通数据的无损编码方案相比,几何数据通常以有损的方式编码。
  • 为了利用相邻顶点位置之间的高度相关性,大多数几何压缩算法都遵循三个步骤: 顶点位置量化、预测、熵编码。不同的几何编码方法会使用不同的预测方法,如delta 预测、线性预测和二次预测

② 渐进式编码

  • 渐进式网格压缩技术使用了细化的概念,原始网格被转换为层次结构或应用于简单、粗糙网格的一系列细化,在解压过程中:
  1. 允许提取网格的详细级别
  2. 当用户接收到数据并解压后,可以看到网格的逐步细化过程
  3. 根据视点或可视化设备的能力,将显示最适当的细节级别
  4. 渐进式网格压缩算法的主要挑战是获得最佳的率失真性能。(查)
  • 生成的细节级别必须与初始网格一样接近:
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  • 渐进式网格压缩技术通常可以分为两大类:

  1. 基于连通性的压缩
  2. 基于几何形状的压缩
    虽然这些方法看起来与单速率压缩方案相似,但目的和结果完全不同

Connectivity-based 压缩

  • Hoppe 首先引入了递进网格的概念,它使用边缘折叠操作来连续抽取网格。当一条边折叠时,它的两个端点合并成一个,并删除这条边上的两个三角形。压缩后的数据包含粗网格,然后是顶点分割操作所需的所有参数,顶点分割操作是边缘折叠的反向操作。
  • 该方法的主要优点是具有较高的多分辨率粒度,并且可以在解码过程中进行选择性细化
  • 最后,通过 10 比特的量化,得到了每个顶点 37 比特的压缩比(bpv)。在此之后,Popovic 和 Hoppe 将 PM 表示推广到任意的单形复合体,有了这种表示,一个模型通常需要 50bpv 外加 10 位量化。
  • 为了使压缩比更接近单速率方法,Taubin 等人受到单速率拓扑手术算法的启发,使用一种称为渐进森林分割(PFS)的表示创建了一种新的渐进式网格压缩方案。这个表示编码了一个带有一个基本网格和一系列森林分割操作的流形三角形网格,森林分割操作包括将网格切割通几组连通的边,用三角形填充生成的孔并重新定位顶点。
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A. 森林分割操作。一个三角形网格,由红色标记的边缘组成。
B. 切割森林边缘和分割树木边界循环的顶点后的结果网格。
C. 简单的多边形缝在边界环上,多边形边界与树边界循环之间的对应关系是隐式的。
D. 精细网眼。通常,为了产生一个平滑的过渡,顶点只有在边界循环三角化之后才会被置换。在图中,它们在切割后立即被替换,以说明连接性改进过程。

由于降低粒度的代价,PFS 方法可以实现比以往方法更高的压缩比

③ 随机可达网格压缩

前世今生

时间 事件
2001年 J. Kim, S. Lee 给出了渐进式网格的选择性细化方案
2004年 Choe, Sungyul, et al. 提出了一个有效的随机可访问网格压缩方案框架
2006年 J. Kim, S. Choe, S. Lee 提出了多分辨率随机可访问网格压缩算法
2007年 Yoon, Sung-eui, and Peter Lindstrom提出了基于簇的随机可访问压缩方案
2009年 Courbet, Clement, and Celine Hudelot提出了网格的分层表示
2011年 Maglo, Adrien, Ian Grimstead, and Céline Hudelot扩展了基于簇的随机可访问方法
2013年 Maglo, Adrien, Ian Grimstead, and CéLine Hudelot提出了一种新的随机可及的无损网

关键技术

随机可访问网格压缩的目的是部分消除网格元素之间的依赖关系,提出了两种主要的范式:基于聚类的方法和层次表示方法

有效的随机可访问网格压缩方案框架

  • 允许以任意顺序解码理想的部分,而不解码其他无兴趣的部分在编码之前,对经过 chartification 的原始网格进行处理,构建一个称为 wire-net mesh 的多边形网格。利用线性预测和角度分析算法分别对线和图进行编码。
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参考文献

[1] Li H, Meng W, Zhang X. A survey on recent approaches of mesh compressions[C]//2014 International Conference on Virtual Reality and Visualization. IEEE, 2014: 50-57.
[2] Kim J, Choe S, Lee S. Multiresolution random accessible mesh compression[C]//Computer Graphics Forum. Oxford, UK and Boston, USA: Blackwell Publishing, Inc, 2006, 25(3): 323-331.
[3] Maglo A, Grimstead I, Hudelot C. Cluster-based random accessible and progressive lossless compression of colored triangular meshes for interactive visualization[C]//Proceedings of computer graphics international. 2011.
[4] Valette S, Chaine R, Prost R. Progressive lossless mesh compression via incremental parametric refinement[C]//Computer Graphics Forum. Oxford, UK: Blackwell Publishing Ltd, 2009, 28(5): 1301-1310.

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