一种基于新的处理顺序的点云属性解码方法和装置制造方法及图纸

针对莫顿序下相邻点之前的三维空间距离会发生周期性跳跃的缺点，为了进一步的点云属性的编码效率，本发明专利技术提出了一种基于新的处理顺序的点云属性解码方法和装置。使用Hilbert序作为点云属性的编码顺序，在Hilbert序下当前待点前序若干个点中查找当前待点三维空间上的近邻点，使用这些近邻点作为当前待点的预测点。由于Hilbert序下相近的点三维空间上也相近，特别的，最坏情况下，Hilbert序上距离为n的两点三维空间上的距离小于等于n

【技术实现步骤摘要】
一种基于新的处理顺序的点云属性解码方法和装置


[0001]本专利技术专利属于点云编码领域，具体涉及一种基于新的处理顺序的点云属性解码方法和装置。

技术介绍

[0002]支持虚拟现实技术(VR,Virtual Reality)和增强现实技术(AR,AugmentedReality)的应用是21世纪媒体技术的下一个重要挑战。这些应用连同三维数据采集、三维渲染和计算机视觉使得新兴的沉浸式媒体体验在不久的将来成为可能。点云是一种十分理想的三维场景和三维对象的表现形式，其由三维空间中无规则分布并且无连接的一组点构成，构成点云的每一个点都有几何信息以及可选的属性信息。其中几何信息用来表达三维物体的结构，由三维位置坐标x、y、z构成；而属性信息则用来表达三维场景或者对象的表面属性，常见的属性信息有颜色、反射率、法线和透明度等。点云的数据规模十分庞大，例如一个质量较好的表达三维对象的点云大约有几十万到几百万个点。为了便于点云数据的存储和传输，对于点云数据的压缩十分有必要。
[0003]点云压缩算法大多是基于体素化点云的，体素化点云具有处理方便、精度可控本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于新的处理顺序的点云属性解码方法，其特征在于包括：使用Hilbert序下前序解码点重建属性值的加权平均值作为当前点的属性预测值，其中Hilbert序是点云中的点按照其对应的Hilbert码从小到大或者从大到小排序得到的点序；从码流中解码出当前点的属性残差值；根据当前点的属性预测值和解码出的属性残差值获得当前点的重建属性值。2.权利要求2所述的基于新的处理顺序的点云属性解码方法，其特征在于，所述Hilbert序下前序解码点重建属性值的加权平均值包括：选取Hilbert序下前序n个解码点作为当前点的属性预测点，n是自然数；使用这n个属性预测点重建属性值的加权平均值作为当前点的属性预测值。3.权利要求2所述的基于新的处理顺序的点云属性解码方法，其特征在于，所述Hilbert序下前序解码点重建属性值的加权平均值包括：选取Hilbert序下前序L个点中n个距离当前点最近的点作为当前点的属性预测点，L是大于0的自然数，n是自然数；使用这n个属性预测点重建属性值的加权平均值作为当前点的属性预测值。4.权利要求2所述的基于新的处理顺序的点云属性解码方法，其特征在于，所述Hilbert序下前序解码点重建属性值的加权平均值包括：选取Hilbert序下前序L个点中当前点的共面点和共线点作为当前点的属性预测点，其中共面点是该点所在立方体与当前点所在立方体有一个公共面的点，共线点是指该点所在立方体与当前点所在立方体有一个公共边的点，L是大于0的自然数；赋予共面点和共线点权重ω
pl
和ω
po
，其中ω
pl
和ω
po
是大于等于0的实数，ω
pl
大于ω
po
；使用共面点和共线点重建属性值的加权平均值作为当前点的属性预测值。5.一种基于新的处理顺序的点云属性解码方法，其特征在于包括：构建L层细节层次(LOD
i
)
i＝0,1
…
L-1
，其中，LOD
i
是重建点云的子集，是重建点云的子集，LOD
L-1
为整个重建点云，L是大于0的自然数；获得当前点的n个属性预测点，令(R
i
＝LOD
i-LOD
i-1
)
i＝1
…
L-1
，R0＝LOD0，对于R
i
中Hilbert码为H的点P，从LOD
i-1
中Hilbert码范围在[H1,H2](H1≤H≤H2)内的点里面选取n个与点P距离最近的点，将这n个点作为当前点的属性预测点，n是自然数；使用这n个属性预测点重建属性值的加权平均值作为当前点的属性预测值；从码流中解码出当前点的属性残差值；根据当前点的属性预测值和解码出的属性残差值获得当前点的重建属性值。6.一种基于新的处理顺序的点云属性解码方法，其特征在于包括：从高位到低位依次处理点云中重建点的三维几何坐标(X1,X2,X3)
N
的各二进制位，其中第i次处理：根据重建点的三维几何坐标中的(3*m
i
)个二进制位、生成对应的Hilbert码子码
其中,函数根据本次处理的二进制位的状态state
i
和本次处理的二进制位生成本次处理的二进制位对应的Hilbert码子码，m
i
不同时有不同的生成Hilbert码子码的机理是根据由state
i
确定的Hilbert子曲线的形状以及由本次处理的二进制位确定的Hilbert子曲线上的序号确定Hilbert码子码，函数根据本次处理的二进制位的状态state
i
和本次处理的二进制位生成下次处理的二进制位的状态state
i+1
，m
i
不同时有不同的生成下次处理的二进制位的状态state
i+1
的机理是根据由state
i
确定的Hilbert子曲线的形状以及由本次处理的二进制位确定的Hilbert子曲线上的序号确定下次处理的二进制位的状态state
i+1
，二进制位对应的状态和二进制位对应的Hilbert子曲线的形状一一对应，共进行p次处理，各次处理的m
i
的总和为N，即按照Hilbert从小到大或者从大到小的序，依次从码流中解码得到点云的重建属性信息。7.一种基于新的处理顺序的点云属性解码装置，其特征在于包括：属性预测值获取模块：该模块输入是已重建的点云，输出是当前点的属性预测值，该模块使用Hilbert序下前序解码点重建属性值的加权平均值作为当前点的属性预测值，其中Hilbert序是点云中的点按照其对应的Hilbert码从小到大或者从大到小排序得到的点序；属性残差解码模块：该模块输入是码流，输出是属性残差，该模块从码流中解码出当前点的属性残差值；重建属性值获取模块：该模块输入是属性残差和属性预测值，输出是当前点的重建属性值，该模块根据当前点的属性预测值和解码出的属性残差值获得当前点的重建属性值。8.权利要求7所述的基于新的处理顺序的点云属性解码装置，其特征在于，所述Hilbert序下前序解码点重建属性值的加权平均值包括：属性...

【专利技术属性】
技术研发人员：虞露，王文义，陈嘉枫，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：