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，即三维运动估计(3D
‑
ME)和二维运动估计(2D
‑
ME)。3D
‑
ME主要是按八叉树的结构把点云分成很多立方块，然后对立方块进行运动估计和补偿，然而由于点云的形状通常是不规则的，使得连续帧中的点不一定能找到对应的匹配点；2D
‑
ME则将3D点云按柱面或立方体表面的形式投影到2D空间，然后把投影生成的样本组成为视频，进而采用视频压缩中2D运动估计的形式降低时域冗余，然而，遮挡会导致大量的点在投影过程中被丢失。
[0004]为了更大程度利用时域相关性并同时减少丢失点的个数，现有技术中采用基于块投影(patch projection)的动态点云编码方法，将动态点云按照法向量的相似性分解为很多块，然后把这些块拼成2D图像并组成视频，其中每个块的几何信息组成几何视频，颜色信息组成属性视频，并生成指示点云投影的占位图，然后采用现有视频压缩方法(Video
‑
based Point Cloud Compression,V
‑
PCC)分别对编码中生成的占位图、几何视频以及属性视频进行编码。现有视频压缩方法中，动态点云的每个块被投影为两层：远层图像和相应的近层图像；近层图像表示最小深度值的点，远层图像表示最大深度值的点。在现有视频压缩方法中，预测编码包括跳跃预测编码方法和合并预测编码方法，由于远近层具有较高的相似性，在跳跃模式和合并模式中零运动矢量大概率会被采用。现有的视频编码方法的主要用于压缩自然视觉数据，设计上缺乏对点云特点的考虑。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于克服现有技术中的不足，提供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，能够提升点云几何信息的编码性能。为达到上述目的，本专利技术是采用下述技术方案实现的：
[0006]第一方面，本专利技术提供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：
[0007]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；其中，偏移值δ＝1；
[0008]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。
[0009]结合第一方面，进一步地，所述占位图引导合并预测编码，包括：
[0010]将远层图像编码单元中的各像素作为采样点；
[0011]判断各采样点对应的占位图的取值是否为真：
[0012]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；
[0013]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。
[0014]结合第一方面，进一步地，所述非占位图引导合并预测编码，包括：
[0015]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。
[0016]结合第一方面，进一步地，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。
[0017]结合第一方面，进一步地，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：
[0018]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：
[0019][0020]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
；
[0021]将公式(1)改写为：
[0022][0023]令n
l，i
和x
h，i
‑
x
l，i
是相互独立的，公式(2)改写为：
[0024][0025]公式(3)中，E[
·
]表示期望，M表示远层图像编码单元中像素的个数；
[0026]令x
l，i
的编码失真为0，则公式(3)为：
[0027][0028]计算远层图像编码单元的改进预测模式的预测误差pe
’
，通过以下公式计算：
[0029][0030]公式(5)中，δ表示各像素的偏移值，且δ为整数；
[0031]计算对远层图像编码单元进行预测的预测误差pe与远层图像编码单元的改进预测模式的预测误差pe的差值：
[0032]pe
‑
pe
′
＝2Mδ
·
E[(x
h，i
‑
x
l，i
)]‑
Mδ2ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(6)
[0033]初始化远层图像编码单元X
h
与近层图像编码单元X
l
中深度值相等的像素的比例α，且0≤α≤1，由于深度值为正整数，则x
h，i
‑
x
l，i
≥1，对于整个编码单元有E(x
h，i
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【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：