JP2012530990A - 繰り返しパターンを用いた3dメッシュの圧縮方法 - Google Patents
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Abstract
Description
αはユーザが定義した閾値であるとする。
Step 1:kを小さな数に設定する。例えば、k=4。
Step 2:k-meansクラスタリング法によりデータセットを分類する。
Step 3:各クラスタをチェックする。nは、分散(variance)がαより大きいクラスタの数であるとする。
if(n>0) then {k=k+n; Goto Step 2}
else END.
一つの実施形態において、方向軸及び倍率は、それぞれ上記のクラスタ分析方法を用いてクラスタリングされる。それぞれのクラスタの代表は、方向軸/倍率の一つのモード(mode)を定義する。方向軸/倍率は、対応する形態により予測され得る。
−幾何学的パターンのID
−それぞれの方向軸のクラスタのID及び予測残差(prediction residual)
−それぞれの倍率のクラスタのID及び予測残差
図3は、本発明の一実施形態によるデコーダを示す。エンコードされたビットストリームは、まず、エントロピーデコードされる。ここで、異なる複数の部分のデータが取得される。データの一部は、幾何学的パターンを取得するために、Edgebreakerデコーダ201に入力される。データの一部は、幾何学的パターンのクラスタの代表を含み、kd木に基づくデコーダ202に入力される。デコーダ202は、それぞれの連結成分の平均値(すなわち中央値)を提供する。平均値は、他の成分情報(パターンのID、方向軸及び倍率)とともに、復元ブロックへと伝えられる。成分の繰り返しを復元するための復元ブロックは、正規化された連結成分を復元するための第一のブロック203と、連結成分(繰り返しのない連結成分を含む)を復元する第二のブロック204と、連結成分を構築するための第三のブロック205とを有する。一つの実施形態において、デコーダは、そのインスタンスを復元する前に、それぞれの繰り返しのパターンの平均値を計算する。さらなるブロック(図3では示されない)において、完全なモデルが連結成分から構築される。
−幾何学的パターンの数を示すいくつかのビットと;
−それぞれの幾何学的パターンのための、圧縮された前記メッシュのデータサイズの長さを示すいくつかのビットと;
−圧縮された前記幾何学的パターン(例えば、クラスタの参照データ)を表すビットと;
−方向軸のモードの数を示すいくつかのビットと;
−それぞれの方向軸のモードの詳細(例えば、クラスタの参照データ)を表すビットと;
−倍率のモードの数を示すいくつかのビットと;
−それぞれの倍率のモードの詳細(例えば、クラスタの参照データ)を表すビットと;
−kd木を記録するためのビットと;
−kd木のそれぞれの葉ノードの、幾何学的パターンのIDと方向軸のモードのIDを表すビットとを有する。
ビットストリームは、さらにエントロピーコーデックによりエンコードされ得る。
Claims (15)
- 複数の繰り返しの連結成分を有する3Dメッシュモデルをエンコーディングする方法であって:
前記3Dメッシュモデルを自動的に分析する段階であって、繰り返しの前記成分が決定されてパターンのクラスタに分類され、夫々の成分の平均が決定され、さらに前記成分が正規化され、前記正規化は、倍率を決定して該倍率を倍率のクラスタに分類し、さらに方向軸を決定して該方向軸を方向軸のクラスタにクラスタリングする、段階と;
前記パターンのクラスタと倍率のクラスタと方向軸のクラスタに固有のクラスタの識別子を割り当てる段階と;
前記成分をエンコーディングする段階であって、前記成分が前記パターンのクラスタと倍率のクラスタと方向軸のクラスタと比較されることにより、少なくともパターンのクラスタの識別子と、倍率のクラスタの識別子と、倍率の残差と、方向軸のクラスタの識別子と、方向の残差とを取得する、段階と;
夫々の成分の夫々のパターンのクラスタの識別子と、倍率のクラスタの識別子と、倍率の残差と、方向軸のクラスタの識別子と、方向の残差とにより表される該成分をエントロピーエンコーディングする段階と;
を有する、方法。 - 繰り返しの前記成分は繰り返しの幾何学的なパターンを有し、前記正規化の後に発見される、
請求項1に記載の方法。 - 少なくとも前記方向軸と前記倍率についての前記クラスタリングは拡張されたk-means法によるクラスタリング法を用い、
初期パラメータkに基づいてk-means法によるクラスタリングを実行する段階であって、複数のクラスタを生じる、段階と;
前記クラスタの夫々に対して分散を決定し、決定された前記分散を初期の分散の閾値と比較する段階と;
決定された前記分散が前記閾値より大きいクラスタの数nを決定する段階と;
一つ以上のクラスタにおいて決定された前記分散が前記閾値より大きい間は前記パラメータkを増加させてk-means法によるクラスタリングを実行する前記段階を繰り返し、決定された前記分散が全てのクラスタにおいて前記閾値以下になるまで、増加した前記パラメータkに基づいて夫々のクラスタのための分散を決定して該分散を前記分散閾値と比較する段階と;
を有する、請求項1又は2に記載の方法。 - k-means法によるクラスタリングの前記パラメータkを前記閾値より大きい分散を有するクラスタの数nにより増加させる、
請求項3に記載の方法。 - 成分の前記平均を決定する段階は、
初期の一つのセルにおける前記成分の頂点の座標に従って該頂点を分類する段階と、
それぞれの反復により一つのセルを二つの子のセルに細分化する段階と、
前記二つの子のセルの一つにおいて頂点の数をエンコーディングする段階と、
夫々の空でないセルが一つの頂点のみを含むよう十分小さくなるまで前記細分化を再帰的に適用する段階と、
を有する、反復によるkd木に基づく圧縮を含む、
請求項1乃至4何れか一項に記載の方法。 - 前記正規化する段階は、
前記成分の中央を決定する段階と、
横方向のシフトにおいて該中央をワールド座標系の中央に移動させる段階と、
一つ、二つ又は三つの軸の周りに前記成分を回転させる段階と、
一つ、二つ又は三つの次元において前記成分を拡大縮小する段階と、
を有する、
請求項1乃至5何れか一項に記載の方法。 - 3Dメッシュモデルをデコーディングする方法であって:
受信されたデータをエントロピーデコーディングする段階と;
パターンのクラスタの識別子と変換情報を抽出する段階であって、該変換情報は変換クラスタの識別子と変換残差とを有する、段階と;
前記パターンのクラスタの識別子に従ってパターンを再構成する段階と;
前記変換クラスタの識別子と前記変換残差に従って変換情報を再構成する段階と;
再構成された前記変換情報に従って再構成された前記パターンを変換する段階と;
を有する、方法。 - 前記変換情報は、倍率のクラスタの識別子と、倍率の残差と、方向軸のクラスタの識別子と、方向軸の残差を有する、
請求項7に記載の方法。 - 成分の平均又は中央を計算する段階であって、前記変換は該中央に適用される、段階
をさらに有する、請求項7又は8に記載の方法。 - 拡大縮小及び回転の前に前記パターンの固有のインスタンスの残差のデータを加算する段階
をさらに有する、請求項7乃至9何れか一項に記載の方法。 - 前記変換情報は、クラスタの代表の成分の幾何学的データを有する、
請求項1乃至10何れか一項に記載の方法。 - 成分の前記中央は伝送されずにデコーディングの間に再計算される、
請求項11に記載の方法。 - 複数の繰り返しの成分を有する3Dメッシュモデルをエンコーディングする装置であって:
前記3Dメッシュモデルを自動的に分析する分析手段であって、繰り返しの前記成分が決定されてパターンのクラスタに分類され、夫々の成分の平均又は中央が決定され、前記成分が正規化され、前記正規化は、倍率を決定して該倍率を倍率のクラスタに分類し、さらに方向軸を決定して該方向軸を方向軸のクラスタにクラスタリングする、分析手段と;
前記パターンのクラスタと倍率のクラスタと方向軸のクラスタに固有のクラスタの識別子を割り当てる割り当て手段と;
前記成分をエンコーディングするエンコーディング手段であって、前記成分が前記パターンのクラスタと倍率のクラスタと方向軸のクラスタと比較されることにより、少なくともパターンのクラスタの識別子と、倍率のクラスタの識別子と、倍率の残差と、方向軸のクラスタの識別子と、方向の残差とを取得する、エンコーディング手段と;
夫々の成分の夫々のパターンのクラスタの識別子と、倍率のクラスタの識別子と、倍率の残差と、方向軸のクラスタの識別子と、方向の残差とにより表される該成分をエントロピーエンコーディングするエントロピーエンコーダと;
を有する、装置。 - 3Dメッシュモデルをデコーディングする装置であって:
受信されたデータをエントロピーデコーディングするエントロピーデコーダと;
パターンのクラスタの識別子と変換情報を抽出するデータ抽出手段であって、該変換情報は変換クラスタの識別子と変換残差とを有する、データ抽出手段と;
前記パターンのクラスタの識別子に従ってパターンを再構成するパターン再構成手段と;
前記変換クラスタの識別子と前記変換残差に従って変換情報を再構成する変換情報再構成手段と;
再構成された前記変換情報に従って再構成された前記パターンを変換する変換手段と;
を有する、装置。 - エンコーディングされた3Dメッシュモデルのデータを有する信号であって、該データは少なくとも一つのパターンのクラスタの識別子と変換情報とを有し、該変換情報は変換クラスタの識別子と変換残差を有する、信号。
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