点云压缩（Point Cloud Compression, PCC）是一种用于减少三维点云数据存储和传输需求的技术，同时尽量保留其几何和语义属性。点云数据通常由激光雷达或三维立体相机获取，由于其高维特性，处理和存储这些数据对计算资源提出了更高的要求。
点云压缩技术可以分为两大类：基于视频的点云压缩（VPCC）和基于几何的点云压缩（GPCC）。VPCC利用现有的视频编码标准，如HEVC和VVC，将点云数据从三维转换为二维，从而利用视频编码技术进行高效压缩。这种方法通过利用时间冗余和帧间依赖性来实现高压缩比，同时保持视觉质量和准确性。
另一方面，GPCC专注于点云的几何特性，采用八叉树编码、预测编码和属性编码等技术来高效压缩点云数据。例如，八叉树结构递进式地表示划分信息，父子节点和相邻节点的相关性可以用于高效预测和算术编码。此外，GPCC还考虑了点云的局部曲面变化，通过滤除局部变化平缓或分布均匀的点，保留局部变化明显的点，从而实现更高效的压缩。
点云压缩技术的应用场景广泛，包括虚拟现实、增强现实、自动驾驶、历史假象扫描和3D打印等。这些技术不仅能够显著降低数据存储和传输成本，还能实现实时编解码，满足各种应用场景的需求。
总之，点云压缩技术通过多种方法和算法，有效地减少了点云数据的体积，同时保持了其重要的几何和语义信息，为各种三维应用提供了重要的技术支持。
声明：文章来源于网络，如有侵权请联系删除！