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Compressed dynamic mesh sequence for progressive streaming
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793k
资源说明：### 压缩动态网格序列在渐进式流媒体中的应用
#### 摘要与背景
本文介绍了一种用于3D动画序列精确记录的新方法——压缩动态网格序列(Compressed Dynamic Mesh Sequence,简称CDMS)。作为一种简单而准确的表现形式,CDMS能够有效地捕捉3D动画序列的变化细节。然而,其数据量通常较大,这导致存储和传输成本较高。为了解决这一问题,文章提出了一种创新框架,该框架通过消除空间和时间冗余来实现有效的CDMS压缩和渐进式流媒体传输。
#### 方法论
##### 1. 时间帧聚类算法(Temporal Frame-Clustering Algorithm)
为了探索时间冗余,文中提出了一个时间帧聚类算法,该算法根据动态网格序列(Dynamic Mesh Sequence,DMS)帧之间的运动轨迹变化对其进行组织。在同一个聚类内的帧共享相似的运动模式,因此可以通过主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)进行降维处理,从而减少聚类内部的冗余信息。这种方法不仅可以提高压缩效率,还能保持较高的重构质量。
##### 2. 空间非冗余轨迹表示(Spatial Non-redundant Trajectory Representation)
为了进一步减少空间冗余,研究者还开发了一种算法,将网格顶点轨迹坐标转换到一个去相关的轨迹空间。这种新的表示方法消除了相邻顶点位置之间的相关性,使得数据更紧凑、更易于压缩。
##### 3. 多分辨率表示(Multi-resolution Representation)
最后,研究团队采用谱图小波变换(Spectral Graph Wavelet Transform,SGWT)结合颜色集分区嵌入块编码(Color Set Partitioning Embedded Block Coding,CSEBC)的方法,将处理后的DMS转化为多分辨率表示。这种方式支持渐进式流媒体传输,即用户可以在较低分辨率下开始观看动画,然后逐渐提高清晰度,直到达到最高分辨率。这种技术不仅减少了初始加载时间,还允许用户在网络条件不佳的情况下仍能观看内容。
#### 实验结果与比较
实验结果显示,所提出的方法在存储需求和重构质量方面均优于现有几种方法。具体而言,通过对DMS进行有效压缩,可以显著减少所需存储空间,同时通过优化的多分辨率表示,提高了最终动画的质量。此外,渐进式流媒体支持还为用户提供了更好的观看体验。
#### 结论
综上所述,本文提出的压缩动态网格序列框架提供了一种有效的方法来处理3D动画序列的数据压缩和流媒体传输问题。通过消除时间和空间冗余,该框架不仅减少了存储空间的需求,还提高了动画的重建质量和用户体验。对于那些需要高效处理和传输大量3D动画数据的应用场景来说,这项研究成果具有重要的实际意义。
关键词:主成分分析(PCA),渐进式流媒体,谱小波变换,3D网格编码,3D网格序列压缩
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