基于连续子空间图变换的点云属性编码方法及解码方法技术

本发明专利技术公开了基于连续子空间图变换的点云属性编码方法以及解码方法，通过将目标点云划分为多层级结构，对多层级结构的第二级以及第二级以上的目标点云空间，都由该目标点云空间在下一级的子空间的第一属性系数进行图变换得到该节点的第一属性系数和第二属性系数，目标点云空间的第一属性系数在上一级继续被变换，这样进行连续变换后，最终得到所述目标点云的第一属性系数和各个目标点云空间的第二属性系数，再根据所述目标点云的第一属性系数和各个目标点云空间的第二属性系数进行点云属性编码，在编码的过程中，不涉及寻找变换点的过程，避免了寻找方向的顺序影响点云属性编码效果，保证了点云属性编码质量。保证了点云属性编码质量。保证了点云属性编码质量。

【技术实现步骤摘要】
基于连续子空间图变换的点云属性编码方法及解码方法


[0001]本专利技术涉及点云处理
，特别涉及一种基于连续子空间图变换的点云属性编码方法及解码方法。

技术介绍

[0002]三维点云是现实世界数字化的重要表现形式。随着三维扫描设备(如激光、雷达等)的快速发展，点云的精度和分辨率变得更高。高精度点云广泛应用于城市数字化地图的构建，在智慧城市、无人驾驶、文物保护等众多热门研究中起技术支撑作用。点云是三维扫描设备对物体表面采样所获取的，一帧点云的点数一般是百万级别，其中每个点包含几何信息和颜色、反射率等属性信息，数据量十分庞大。三维点云庞大的数据量给数据存储、传输等带来了巨大挑战，因此对点云进行压缩编码变得十分重要。
[0003]在现有技术中，点云编码常使用RAHT(基于区域自适应的分层变换)方法进行点云属性编码，但是，RAHT作为一种多层次分层变换，每次变换沿着x，y和z方向，寻找两个变换点进行变换，这就会涉及到寻找方向的顺序问题，不是最佳解的寻找方向会导致点云编码效果差。
[0004]因此，现有技术还有待改进和提高。

技术实现思路

[0005]针对现有技术的上述缺陷，本专利技术提供基于连续子空间图变换的点云属性编码方法及解码方法，旨在解决现有技术中采用RAHT方法进行点云属性编码时寻找方向的顺序影响点云编码效果的问题。
[0006]为了解决上述技术问题，本专利技术所采用的技术方案如下：
[0007]本专利技术的第一方面，提供一种基于连续子空间图变换的点云属性编码方法，包括：
[0008]根据目标点云内点的位置将所述目标点云划分为多层级结构，所述多层级结构包括M个层级，每级中包括至少两个点云空间，每一级的点云空间是对上一级的点云空间进行划分得到的，其中，M为大于1的整数；
[0009]对于所述多层级结构中的每一个目标点云空间，获取所述目标点云空间的子空间，根据所述子空间构建图模型，其中，所述目标点云空间为所述多层级结构中第一级之外的层级中的点云空间；
[0010]根据所述图模型对所述子空间的第一属性系数进行变换，获取所述目标点云空间的第一属性系数和第二属性系数；
[0011]根据所述多层级结构中的第M级中的点云空间的第一属性系数、以及所述多层级结构中各个所述目标点云空间的第二属性系数对所述目标点云进行属性编码；
[0012]其中，所述多层级结构中的第一级中的点云空间的第一属性系数为点云空间的原始属性值。
[0013]本专利技术的第二方面，提供一种基于连续子空间图变换的点云属性解码方法，包括：
[0014]根据目标点云内点的位置将所述目标点云划分为多层级结构，所述多层级结构包括M个层级，每级中包括至少两个点云空间，每一级的点云空间是对上一级的点云空间进行划分得到的，其中，M为大于1的整数；
[0015]对于所述多层级结构中的每一个目标点云空间，获取所述目标点云空间的子空间，根据所述子空间构建图模型，其中，所述目标点云空间为所述多层级结构中第一级之外的层级中的点云空间；
[0016]对所述目标点云的编码码流进行解码，获取所述多层级结构的第M级中的点云空间的第一属性系数和各个所述目标点云空间分别对应的第二属性系数，并根据所述图模型对所述目标点云空间的第一属性系数和第二属性系数进行变换，获取各个所述子空间的第一属性系数；
[0017]根据所述多层级结构中的第一级中各个点云空间的第一属性系数获取所述目标点云的属性值。
[0018]本专利技术的第三方面，提供一种终端，所述终端包括处理器、与处理器通信连接的存储介质，所述存储介质适于存储多条指令，所述处理器适于调用所述存储介质中的指令，以执行实现上述的基于连续子空间图变换的点云属性编码方法的步骤和/或上述的基于连续子空间图变换的点云属性解码方法的步骤。
[0019]本专利技术的第四方面，提供一种存储介质，所述存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述的基于连续子空间图变换的点云属性编码方法的步骤和/或上述的基于连续子空间图变换的点云属性解码方法的步骤。
[0020]与现有技术相比，本专利技术提供了基于连续子空间图变换的点云属性编码方法及解码方法，通过将目标点云划分为多层级结构，对多层级结构的第二级以及第二级以上的目标点云空间，都由该目标点云空间在下一级的子空间的第一属性系数进行图变换得到该节点的第一属性系数和第二属性系数，目标点云空间的第一属性系数在上一级继续被变换，这样进行连续变换后，最终得到所述目标点云的第一属性系数和各个目标点云空间的第二属性系数，再根据所述目标点云的第一属性系数和各个目标点云空间的第二属性系数进行点云属性编码，在编码的过程中，不涉及寻找变换点的过程，避免了寻找方向的顺序影响点云属性编码效果，保证了点云属性编码质量。
附图说明
[0021]图1为本专利技术提供的基于连续子空间图变换的点云属性编码方法的实施例的流程图；
[0022]图2为本专利技术提供的基于连续子空间图变换的点云属性编码方法的实施例中多层级结构的示意图；
[0023]图3为本专利技术提供的基于连续子空间图变换的点云属性编码方法的实施例中图模型的示意图；
[0024]图4为本专利技术提供的基于连续子空间图变换的点云属性编码方法的实施例的效果示意图；
[0025]图5为本专利技术提供的基于连续子空间图变换的点云属性解码方法的实施例的流程
图；
[0026]图6为本专利技术提供的终端的实施例的原理示意图。
具体实施方式
[0027]为使本专利技术的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本专利技术进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。
[0028]本专利技术提供的基于连续子空间图变换的点云属性编码方法及解码方法，可以是应用在终端中，终端可以通过本专利技术提供的基于连续子空间图变换的点云属性编码方法及解码方法进行点云属性编码和点云属性解码。终端可以但不限于是各种计算机、手机、平板电脑、车载电脑和便携式可穿戴设备。
[0029]实施例一
[0030]如图1所示，本专利技术提供的基于连续子空间图变换的点云属性编码方法的一个实施例中，包括步骤：
[0031]S110、根据目标点云内点的位置将所述目标点云划分为多层级结构。
[0032]所述多层级结构包括M个层级，每级中包括至少两个点云空间，每一级的点云空间是对上一级的点云空间进行划分得到的，其中，M为大于1的整数。将目标点云看做是一个根空间，可以根据空间位置将所述目标点云划分为多个点云空间，每个点云空间可以继续划分为下一级的点云空间。如图2所示，图2中是一个4级的多层级结构，G
01
为给多层级结构中的所述目标点云，位于多层级结构的第4级。
[0033]具体地，所述所述根据目标点云内点的位置将所述目标点云划分为多层级结构，包括：
[0034]对点云空间本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于连续子空间图变换的点云属性编码方法，其特征在于，所述方法包括：根据目标点云内点的位置将所述目标点云划分为多层级结构，所述多层级结构包括M个层级，每级中包括至少两个点云空间，每一级的点云空间是对上一级的点云空间进行划分得到的，其中，M为大于1的整数；对于所述多层级结构中的每一个目标点云空间，获取所述目标点云空间的子空间，根据所述子空间构建图模型，其中，所述目标点云空间为所述多层级结构中第一级之外的层级中的点云空间；根据所述图模型对所述子空间的第一属性系数进行变换，获取所述目标点云空间的第一属性系数和第二属性系数；根据所述多层级结构中的第M级中的点云空间的第一属性系数、以及所述多层级结构中各个所述目标点云空间的第二属性系数对所述目标点云进行属性编码；其中，所述多层级结构中的第一级中的点云空间的第一属性系数为点云空间的原始属性值。2.根据权利要求1所述的基于连续子空间图变换的点云属性编码方法，其特征在于，所述根据目标点云内点的位置将所述目标点云划分为多层级结构，包括：对点云空间进行划分，得到K个子空间，每个子空间的空间大小相等或包含的数据点数量相等，每个子空间内包括至少一个所述目标点云的数据点，其中，K为大于1的整数；当点云空间内包含的数据点的数量为1时，不再继续划分。3.根据权利要求1所述的基于连续子空间图变换的点云属性编码方法，其特征在于，所述根据所述子空间构建图模型包括：将所述子空间作为所述图模型中的顶点，将所述子空间两两连接的连接线作为所述图模型中的边。4.根据权利要求1所述的基于连续子空间图变换的点云属性编码方法，其特征在于，所述根据所述图模型对所述子空间的第一属性系数进行变换，获取所述目标点云空间的第一属性系数和第二属性系数，包括：根据各个所述子空间之间的距离获取所述图模型中每条边的权重；根据所述图模型中每条边的权重获取所述图模型对应的归一化对称图拉普拉斯矩阵；将所述归一化对称图拉普拉斯矩阵对应的特征向量组作为变换矩阵，对所述子空间的第一属性系数进行图傅里叶变换，获取所述目标点云空间的第一属性系数和第二属性系数；其中，所述目标点云空间的第一属性系数为所述特征向量组中特征值为0的特征向量对应的变换结果，所述目标点云空间的第二属性系数为所述特征向量组中特征值不为0的特征向量对应的变换结果。5.根据权利要求4所述的基于连续子空间图变换的点云属性编码方法，其特征在于，所述根据各个所述子空间之间的距离获取所述图模型中每条边的权重，包括：根据预设公式获取所述图模型中每条边的权重；
所述预设公式为：：其中，W(i,j)表示连接顶点i和顶点j的边的权重，a
i
、a
j
分别为顶点i和顶点j对应的点云子空间内包含的点数，x
i
、x
j
分别为顶点i和顶点j对应的点云子空间的位置，α为预设参数。6.根据权利要求1所述的基于连续子空间图变换的点云属性编码方法，其特征在于，所述根据所述多层级结构中的第M级中的点云空间的第一属性系数、以及所述多层级结构中各个所述目标点云空间的第二属性系数对所述目标点云进行属性编码之后，包括：对所述第M级中的点云空间的第一属性系数、以及所述多层级结构中各个所述目标点云的第二属性系数进行量化得到量化属性系数，对所述量化属性系数进行逆量化得到重建属性系数，根据所述图模型对所述重建属性系数进行逆变换，获取所述多层级结构中第1级的点云空间分别对应的重建属性值；计算所述多层级结构中第1级的点云空间分别对应的所述原始属性值与所述重建属性值的差值作为属性...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈悦汝，王静，李革，高文，
申请(专利权)人：鹏城实验室，
类型：发明
国别省市：