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dc.contributor.advisorSilva, Eduardo Peixoto Fernandes da-
dc.contributor.authorReis, Bruno José Bergamaschi Kumer-
dc.identifier.citationREIS, Bruno José Bergamaschi Kumer. Codificação das cores de uma point cloud através da sua divisão em filamentos. 2018. 63 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia da Computação)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018.pt_BR
dc.descriptionTrabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2018.pt_BR
dc.description.abstractPoint cloud, ou nuvem de pontos, é uma representação tridimensional de uma cena que é possível ser visualizada por qualquer ângulo desejado. É uma tecnologia cuja captura está sendo cada vez mais desenvolvida e para que possa ser difundida em diversas apli- cações na sociedade é necessário o aprimoramento de seu processamento e codificação. Assim, nesse trabalho será desenvolvido um codificador sem perdas das cores de uma point cloud completo, que consiste em dividir a point cloud em camadas, segmentar as camadas em filamentos unidimensionais e codificar as cores desses filamentos através da codificação diferencial e de Huffman. O trabalho desenvolvido não depende da forma que a geometria da point cloud é codificada, permitindo que uma vez que o destinatário tenha a geometria seja possível decodificar gerando exatamente os mesmos filamentos realizados na codificação e a codificação gerada é sem perdas, podendo ser interessante para apli- cações que não tolerem perda de informação. Os resultados obtidos foram promissores, a taxa de compressão atingida média foi de 10 para 1, considerando o tamanho da point cloud como um todo e não só suas cores. Comparando com o codificador com perdas RAHT, que hoje é considerado o estado-da-arte na compressão de cores de uma point cloud, com um valor de parâmetro pequeno suficiente para que a imagem codificada seja o mais próximo da imagem original, o algortimo desenvolvido consegue gerar um arquivo menor e sem perdas, fazendo com que o trabalho possa ser competitivo com os devidos aprimoramentos. As possíveis melhorias futuras no trabalho desenvolvido se extendem desde a otimização na segmentação dos cortes para gerar os filamentos até a forma como as cores são codificadas e escritas no arquivo final.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subject.keywordNuvem de pontospt_BR
dc.subject.keywordImagens 3Dpt_BR
dc.titleCodificação das cores de uma point cloud através da sua divisão em filamentospt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bachareladopt_BR
dc.date.accessioned2021-09-21T18:24:23Z-
dc.date.available2021-09-21T18:24:23Z-
dc.date.submitted2018-12-10-
dc.identifier.urihttps://bdm.unb.br/handle/10483/28640-
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.rights.licenseA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta.pt_BR
dc.description.abstract1Point clouds are a three-dimensional representation of a scene that can be viewed by any desired angle. It is a technology whose capture is being improved considerably and for it to be diffused in diverse applications in society it is necessary to improve its processing and codification. In this work we will develop a complete lossless color encoder for point clouds, which consists of dividing the point cloud into layers and then segment these layers into one-dimensional filaments, encoding the colors from these filaments with Huffman and differential encoding. One of the merits of the work developed is that it does not depend on the way that the geometry of the point cloud is coded, allowing the use of other methods in the coding of the geometry of the point cloud. It also is a lossless method, allowing the use of this work for applications that cannot afford lossy methods for the used data. The results obtained were promissing, the average data compression ratio was 10 to 1, considering the size of the pointcloud as a whole, not only its colors. Comparing with the lossy encoder RAHT, which is considered the state of the art in color compression for point clouds, with a small enough parameter value for RAHT, making the coded image to be closest to he original imagem, our algorithm is able to generate a lossless smaller file, being able to be competitive with the appropriate improvements. One of the possible future improvements with the work that was developed is to find a better way for the segmentation of the layers or even changing the methodology used for coding the colors from the filaments, amongst other things.pt_BR
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