一种点云属性编码方法、解码方法、编码设备及解码设备技术

本发明专利技术公开了一种点云属性编码方法、解码方法、编码设备及解码设备，点云属性编码方法包括步骤：对于N层K

【技术实现步骤摘要】
一种点云属性编码方法、解码方法、编码设备及解码设备


[0001]本专利技术涉及点云处理
，特别涉及一种点云属性编码方法、解码方法、编码设备及解码设备。

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变得十分重要。
[0003]点云压缩主要分为几何压缩和属性压缩。目前由中国AVS(Audio Video coding Standard)点云压缩工作组所提供的测试平台PCEM中描述的点云属性压缩框架主要是通过近邻点预测。但是，上述相关技术没有很好的利用点云属性的相关性，导致压缩性能降低。
[0004]因此，现有技术还有待于改进和发展本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种点云属性编码方法，其特征在于，包括步骤：根据目标点云内点的位置将点云进行K-D树划分，构建N层K-D树结构，N为大于1的正整数；对于所述K-D树结构中的目标节点，获取所述目标节点的子节点，对所述子节点的第一属性系数进行变换计算，获取所述目标节点的第一属性系数和第二属性系数，其中，所述目标节点为所述K-D树结构中第P级中的节点，P为大于等于1且小于等于N-1的正整数；将所述K-D树结构中的根节点的第一属性系数，以及所述K-D树结构中各个所述目标节点的第二属性系数作为点云属性编码方法的输出系数，其中，所述K-D树结构中的叶节点的第一属性系数为叶节点对应的点云属性值，叶节点无第二属性系数。2.根据权利要求1所述的点云属性编码方法，其特征在于，对所述N层K-D树结构不同层目标节点的变换计算方法，具体包括：针对所述N层K-D树结构的N-2层，将层内所有节点作为目标节点，获取所述目标节点在N-1层和N层的子叶节点，对所述子叶节点的第一属性系数进行计算，获取所述目标节点的第一属性系数和第二属性系数；对于所述K-D树结构中的目标节点，获取所述目标节点的两个子节点，对所述两个子节点的第一属性系数进行哈尔小波变换，获取所述目标节点的第一属性系数和第二属性系数，其中，所述目标节点为所述K-D树结构中第M级中的节点，M为大于等于1且小于等于N-3的正整数。3.根据权利要求2所述的点云属性编码方法，其特征在于，对所述N层K-D树结构的N-2层目标节点的第一属性系数和第二属性系数的计算方法步骤包括：针对所述N层K-D树结构的N-1层，将层内非叶节点作为目标节点，获取所述目标节点的两个子叶节点，所述两个子叶节点的第一属性系数分别为a1,a2，则计算该目标节点的第一属性系数为(a1+a2)/2，第二属性系数为(a1-a2)/2；针对所述N层K-D树结构的N-2层，将层内所有节点作为目标节点，获取所述目标节点的两个子节点，对所述两个子节点的第一属性系数进行上述相同计算，获取所述目标节点的第一属性系数和第二属性系数，令所述两个子节点的第二属性系数也为所述目标节点的第二属性系数。4.根据权利要求2所述的点云属性编码方法，其特征在于，对所述N层K-D树结构的N-2层目标节点的第一属性系数和第二属性系数的另一种计算方法步骤包括：针对所述N层K-D树结构的N-2层，将层内所有节点作为目标节点，获取所述目标节点在N-1层和N层的K个子叶节点，K为大于等于2小于等于4的整数，对所述K个子叶节点的第一属性系数进行一维离散余弦变换，将低频直流系数作为所述目标节点的第一属性系数，将其余高频交流系数作为所述目标节点的第二属性系数；对所述目标节点的第一属性系数和第二属性系数进行归一化，归一化方法为除以5.根据权利要求2所述的点云属性编码方法，其特征在于，所述N层K-D树结构的N-3层到第1层目标节点的第一属性系数和第二属性系数的计算步骤包括：所述目标节点包含两个子节点，所述两个子节点的第一属性系数分别为a1,a2；对所述两个子节点的第一属性系数进行哈尔小波变换，获得所述目标节点的第一属性
系数为第二属性系数为6.根据权利要求1所述的点云属性编码方法，其特征在于，所述将所述K-D树结构中的根节点的第一属性系数，以及所述K-D树结构中各个所述目标节点的第二属性系数作为点云属性编码方法的输出系数之后，还包括步骤：直接对所述输出系数进行熵编码，得到变换系数码流；或者，对所述输出系数进行量化得到量化变换系数；对量化变换系数进行熵编码，得到量化变换系数码流。7.根据权利要求1所述的点云属性编码方法，其特征在于，在进行哈尔小波变换之前，还包括步骤：将RGB颜色空间的属性值转换为YUV空间的属性值。8.根据权利要求1所述的点云属性编码方法，其特征在于，所述将所述K-D树结构中的根节点的第一属性系数，以及所述K-D树结构中各个所述目标节点的第二属性系数作为点云属性编码方法的输出系数之后，还包括步骤：计算原始点云属性值与重建点云属性值的差值作为属性残差值，对所述属性残差值进行熵编码，得到残差点云码流；或者，计算原始点云属性值与重建点云属性值的差值作为属性残差值；对所述属性残差值进行量化得到属性量化残差系数；对所述属性量化残差系数进行编码得到残差点云码流；或者，计算原始点云属性值与重建点云属性值的差值作为属性残差值；对所述属性残差值进行量化得到属性量化残差系数；对所述属性量化残差系数进行编码得到残差点云码流；对属性量化残差余数进行编码。9.一种点云属性编码设备，其特征在于，包括处理器、存储器、编码模块和总线...

【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：