发表机构
York University（约克大学）
机构由 AI 辅助整理，请以论文原文为准。AI 中文总结
针对三维高斯泼溅颜色属性压缩，通过识别图像空间基与系数空间内积，在编码前对系数进行正交归一化，实现超过2分贝的增益。
AI 中文摘要
我们解决了三维高斯泼溅的颜色属性压缩问题。我们证明，由三维高斯泼溅生成的所有图像，对于每个颜色通道、每个球谐函数以及每个泼溅的系数都是线性的，并为此类所有图像的空间确定了一个基。我们为系数空间确定了一个内积，该内积在图像上诱导出平方误差损失。我们证明，在编码前相对于该内积对系数进行正交归一化，可以获得超过2分贝的增益。
英文摘要
We address the problem of color attribute compression for 3D splats. We show that all images generated by 3D splats are linear in the coefficients for each color channel, each spherical harmonic, and each splat, and we identify a basis for the space of all such images. We identify an inner product for the coefficient space that induces the squared error loss on images. We show that orthonormalizing the coefficients with respect to this innner product before coding can yield over 2 dB gain.
