基于贝叶斯熵编码的3D网格压缩算法

"该论文研究了一种新的3D网格压缩算法，基于贝叶斯熵编码的局部坐标分级跳跃渐进式3D网格压缩算法。在高斯混合概率模型（GHPM）的基础上，该方法实现了顶点创建、边沿触发器设计、面方向预测和分级跳跃分割，对顶点的后验概率几何拓扑符号进行了估计。通过后验概率的算术编码器进行拓扑符号编码，并提出了渐进式的标签预测过程，有效利用已编码信息。同时，采用局部坐标系压缩几何残差，提高了压缩效率和精度。实验结果表明，该算法相比于AD、wavemesh、AAD和RDO编码器，具有更高的压缩比和更优的计算性能。" 本文探讨了3D网格数据压缩的重要领域，目标是优化现有的压缩算法，特别是在高分辨率网格数据处理中的性能。作者提出的新方法结合了贝叶斯理论和熵编码技术，旨在实现更高效的数据压缩。 首先，算法基于高斯混合概率模型（GHPM）来处理3D网格的顶点创建和管理。GHPM是一种统计模型，可以有效地表示复杂的数据分布，对于顶点的位置和拓扑结构提供了灵活的描述。在此基础上，算法引入了边沿触发器设计，这有助于识别和处理网格的边缘信息，减少冗余数据。 其次，面方向预测是算法的另一关键组成部分，它预测相邻面的方向，进一步减少了需要存储的信息量。分级跳跃分割策略被用于划分网格，允许算法根据重要性和细节级别逐步压缩数据，这不仅节省了存储空间，也使得数据的渐进解压成为可能。 接下来，贝叶斯熵编码用于对顶点的后验概率几何拓扑符号进行编码。这种编码方式考虑了上下文信息，能更准确地估计概率，从而提高编码效率。为了充分利用已编码的信息，作者还设计了一个渐进式的标签预测过程，这使得算法能够在解压过程中逐渐改进预测，提高解压精度。 最后，局部坐标系的应用是压缩几何残差的关键。通过将数据转换到局部坐标系，可以更好地捕捉局部特征，进一步减小压缩后的数据量。实验部分对比了几种常见的3D网格压缩编码器，如AD、wavemesh、AAD和RDO，结果显示，提出的算法在压缩比和计算效率上都表现得更为出色。 这篇论文提出了一种创新的3D网格压缩方法，融合了多种高级技术，包括贝叶斯理论、熵编码、局部坐标和分级跳跃，实现了高效且精确的3D网格数据压缩。这对于3D图形、虚拟现实和大数据存储等领域具有重要的实际应用价值。