Impact de la compression des normales sur l'évaluation de qualité subjective de nuages de points éclairés
Amar Tious  1@  , Toinon Vigier  2@  , Vincent Ricordel  3@  
1 : Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes
Université de Nantes, Ecole Centrale de Nantes, Centre National de la Recherche Scientifique
2 : Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes
Centre National de la Recherche Scientifique : UMR6004, Université de Nantes
Université de Nantes – faculté des Sciences et Techniques (FST)2 Chemin de la HoussinièreBP 92208, 44322 Nantes Cedex 3 -  France
3 : LS2N
Ecole Polytechnique de l'Université de Nantes, Université Nantes Angers Le Mans
rue Christian Pauc BP 50609, 44306 Nantes Cedex -  France

L'avènement de nouveaux cas d'usage intégrant des représentations 3D de contenus naturels a mené au développement de nouvelles méthodes pour la compression, le rendu et l'évaluation de qualité de nuage de points (point
clouds). Cependant, ces méthodes ne traitent que les coordonnées et la couleur des points, et ne prennent pas en
compte d'autres attributs pouvant jouer un rôle dans l'optimisation du rendu de point clouds. Dans cet article, nous
nous intéressons aux normales des points qui permettent un rendu avec ombrage des point clouds. Nous ajoutons
le traitement des normales au codec V-PCC en considérant 2 approches : encoder les normales comme attributs,
ou bien les recalculer après décodage à partir du point cloud décompressé. Nous comparons ces 2 approches en
terme de qualité visuelle dans une expérience d'évaluation subjective de point clouds avec ombrage. Nous démontrons
alors les avantages que présente la compression des normales pour différents types de contenus et cas d'usages.
Nous concluons en identifiant les prochaines étapes vers un rendu physique réaliste des point clouds


Personnes connectées : 1 Vie privée
Chargement...