Metrics - D1(Point-to-Point) / D2(Point-to-Plane)

 

 

 

 

 

 

 

D1/D2 Metric

 

 

 

 

 

point cloud data는 3D 스캐너, LiDAR 시스템, 컴퓨터 비전 알고리즘을 통해 생성되며, 3차원 공간에서의 점들의 집합으로 구성된다. 이러한 데이터는 대규모의 공간 정보를 포함하고 있어 압축이 필수적이며, 압축 과정에서 발생하는 손실을 최소화하는 것이 중요하다.

 

 

D1 Metric

 

: Point-to-point Distance

D1 metric은 원본 point cloud와 압축 후 복원된 point cloud 간의 point to point 거리의 평균을 계산한다.  이는 각 복원된 점이 원본 데이터의 해당 점으로부터 얼마나 멀리 떨어져있는지 측정하는 방법으로, 압축으로 인한 공간적 위치 정보의 손실을 평가한다. 

D1 metric은 위치적 정확성에 초점을 맞추어, 복원된 점들이 원본 데이터의 점들로부터 얼마나 멀리 떨어져있는지를 평가한다.


D1 metric은 값이 낮을수록 원본 데이터에 더 가깝게 복원되었음을 의미한다.

 

 

 

D2 Metirc

 

: Point-to-Plane Distance

D2 metric은 원본 point cloud의 점과 복원된 point cloud의 평면까지의 거리를 측정한다. 해당 metric은 복원된 데이터가 원본 데이터의 기하학적 구조와 얼마나 일치하는지를 평가하는 데 사용된다. 

D2 metric은 구조적 정확성에 초점을 맞추어, 특히 평면이나, 부드러운 곡면 등의 구조적 특성이 중요한 poitn cloud 데이터의 압축 품질을 평가하는데에 매우 유용하다. 

D1과 마찬가지로 D2 metric도 값이 낮을 수록 복원 품질이 더 좋다는 것을 의미한다.

 

 

D1,D2 metric은 point cloud compression algorithm의 성능을 평가하고, 다양한 압축 방법 및 파라미터 설정을 비교하는 데에 필수적인 도구이다. D1,D2메트릭을 모두 사용함으로써, 압축된 point cloud data의 위치적 정확성과 구조적 정확성을 모두 평가할 수 있다.