引言
3D点云在各个行业中有广泛的应用，并为自动驾驶、沉浸式媒体、元宇宙和文化遗产保护等领域的进步做出了贡献。随着3D点云数据及其应用的快速增长，高效压缩技术的需求变得至关重要。
Point Cloud Compression
Technologies and Standardization
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作者寄语
3D视觉技术和应用的快速发展引起了学术界和工业界的极大兴趣。3D点云具有提供沉浸式视觉体验和高精度3D建模的强大能力。我们见证了点云压缩、处理和分析技术的显著进步。尤其是，有限的可用带宽总是限制点云的存储和传输，因此高效的压缩和流媒体技术得到了广泛探索。类似于大规模图像和视频数据，庞大的点云数据需要更高效的压缩算法来获得理想的率失真折衷。标准化组织（例如，MPEG、JPEG、AVS等）和企业投入了大量精力开发非学习和学习方法，以更好地利用冗余来压缩海量点云数据。在受限带宽下，点云压缩质量的提高在提升点云应用效用方面起着关键作用。
图书简介
本书深入探讨了点云压缩的前沿技术，探索了关键技术、标准化工作以及未来前景。
这本全面的书籍揭示了点云压缩的基础概念、数据获取方法和相关数据集。通过研究基础压缩技术，读者可以清晰了解预测编码、变换编码、量化技术和熵编码。通过生动的插图和示例，书中阐明了这些技术多年来的发展和未来的潜力。为了提供完整的图景，本书介绍了点云压缩领域的前沿研究方法，并进行比较分析。读者可以深入了解最新的进展，并洞悉这一动态领域中使用的各种方法。
本书的另一个显著特点是探讨了点云压缩的标准化工作。诸如MPEG G-PCC、AVS PCC和MPEG V-PCC等著名标准得到了详细说明。通过深入研究基于几何、基于视频和基于深度学习的压缩方法，读者能够熟悉标准社区中的最新突破。
本书包含11章，其中前两章介绍了点云技术的背景知识，最后一章讨论了点云技术的未来发展。第3到第10章是本书的主要部分，重点介绍了点云压缩的关键技术和标准。其中，第3到第6章介绍了压缩技术的基础知识，如预测编码、变换编码、量化技术和熵编码。第7到第10章讨论了MPEG和AVS的点云压缩标准，如MPEG V-PCC、MPEG G-PCC、AVS PCC以及正在进行的基于AI的PCC。
作者介绍
李革
北京大学深圳校区信息工程学院教授。他在中国音视频编码标准（AVS）工作组中负责点云压缩的标准化工作。他的研究兴趣包括点云压缩及其标准化、图像/视频处理与分析、机器学习和信号处理。
高伟
北京大学深圳校区信息工程学院的助理教授，IEEE高级会员。他的研究兴趣包括点云压缩与处理、视频编码与处理、深度学习和人工智能。高博士积极参与多媒体压缩的标准化活动，并领导点云技术的开源项目OpenPointCloud的开发。
高文
北京大学计算机学院教授兼视频与视觉技术国家工程研究中心主任，他也是深圳鹏城实验室主任。他的研究领域包括多媒体和计算机视觉，重点涉及视频编码、视频分析、多媒体检索、人脸识别和多模态接口。他是IEEE会士、ACM会士以及中国工程院院士。
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