一种面向动态点云几何信息压缩的新型合并预测编码方法技术

本发明专利技术公开了一种面向动态点云几何信息压缩的新型合并预测编码方法，包括：根据对远层图像编码单元进行预测的预测误差和远层图像编码单元的改进预测模式的预测误差，获得远层图像编码单元中各像素的偏移值；根据解码需求选择占位图引导合并预测编码和非占位图引导合并预测编码；其中，占位图引导合并预测编码与非占位图引导合并预测编码，包括：筛选远层图像编码单元的待预测像素，计算待预测像素的预测像素值。本发明专利技术能够提升点云几何信息的编码性能。的编码性能。的编码性能。

【技术实现步骤摘要】
一种面向动态点云几何信息压缩的新型合并预测编码方法


[0001]本专利技术涉及一种面向动态点云几何信息压缩的新型合并预测编码方法，属于点云处理


技术介绍

[0002]点云被定义为三维空间中点的集合，其中每个点被表示为三维坐标和具体的属性信息(如颜色、法向量或反射率等)。随着三维重建和三维成像技术的发展，点云被广泛应用于虚拟现实、沉浸式远程呈现、三维打印等领域。点云的一种典型应用是在虚拟现实和远程呈现中表示动态人体的三维影像，这种影像被称为动态点云(Dynamic Point Cloud,DPC)。也就是说，动态点云为一个静态点云(Static Point Cloud,SPC)序列，其中每个静态点云称为一帧。与动态点云相关的应用会产生大量的数据，因此对动态点云的压缩是这些3D应用系统的关键技术。
[0003]由于动态点云表示连续运动的前景对象，因此动态点云的连续帧之间具有大量的时域冗余。现有动态点云压缩方法主要利用运动估计(Motion Estimation,ME)和运动补偿的方式来降低时域冗余。这些运动估计方法可以分为两大类，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向动态点云几何信息压缩的新型合并预测编码方法，其特征在于，包括：根据对远层图像编码单元进行预测的预测误差和远层图像编码单元的改进预测模式的预测误差，获得远层图像编码单元中各像素的偏移值δ；根据解码需求选择占位图引导合并预测编码和非占位图引导合并预测编码；其中，占位图引导合并预测编码与非占位图引导合并预测编码，包括：筛选远层图像编码单元的待预测像素，计算待预测像素的预测像素值。2.根据权利要求1所述的面向动态点云几何信息压缩的新型合并预测编码方法，其特征在于，所述占位图引导合并预测编码，包括：将远层图像编码单元中的各像素作为采样点；判断各采样点对应的占位图的取值是否为真：若该采样点对应的占位图的取值为真，则该采样点为待预测像素，预测像素值为原预测像素值加偏移值δ；若该采样点对应的占位图的取值为假，则该采样点不是待预测像素，原预测像素值不做调整。3.根据权利要求1所述的面向动态点云几何信息压缩的新型合并预测编码方法，其特征在于，所述非占位图引导合并预测编码，包括：将远层图像编码单元中的所有像素作为待预测像素，预测像素值为原预测像素值加偏移值δ。4.根据权利要求2或3所述的面向动态点云几何信息压缩的新型合并预测编码方法，其特征在于，所述原预测像素值为采用现有合并预测编码方法得到的远层图像编码单元中各像素的预测像素值。5.根据权利要求1所述的面向动态点云几何信息压缩的新型合并预测编码方法，其特征在于，根据对远层图像编码单元进行预测的预测误差和远层图像编码单元的改进预测模式的预测误差，获得远层图像编码单元中各像素的偏移值δ，偏移值δ＝1是通过下述步骤得到的：计算对远层图像编码单元进行预测的预测误差pe，通过以下公式计算：公式(1)中，X
h
表示远层图像编码单元，X
l
表示远层图像编码单元X
h
在近层中相同位置的近层图像编码单元；x
h，i
和x
l，i
分别表示远层图像编码单元和近层图像编码单元中的位置i，且x
h，i
∈X
h
、x
l，i
∈X
l
；N
l
为近层图像编码单元X
l
的编码失真，n
l，i
表示x
l，i
的编码失真，且n
l，i
∈N
l
；将公式(1)改写为：令n
l，i
和x
h，i
‑
x
l，i
是相互独立的，公式(2)改写为：公式(3)中，E[

【专利技术属性】
技术研发人员：熊健，罗旺，高浩，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：