修整用于点云压缩中的最近邻确定的搜索空间制造技术

可修整用于执行最近邻搜索以用于对点云数据进行编码的搜索空间。可使用空间填充曲线的范围识别要从搜索空间中排除的点。另外，可基于该空间填充曲线的这些范围搜索相邻体素以识别在修整的搜索期间丢失的任何相邻点。以识别在修整的搜索期间丢失的任何相邻点。以识别在修整的搜索期间丢失的任何相邻点。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】修整用于点云压缩中的最近邻确定的搜索空间

技术介绍


[0001]本公开整体涉及点云的压缩和解压缩，这些点云包括多个点，每个点具有相关联的属性信息。
[0002]相关技术描述
[0003]各种类型的传感器(诸如光检测和测距(LIDAR)系统、3D相机、3D扫描仪等)可以捕获指示点在三维空间中的位置(例如在X、Y和Z平面中的位置)的数据。另外，此类系统除了针对相应点的空间信息之外还可捕获属性信息，诸如颜色信息(例如，RGB值)、强度属性、反射率属性、运动相关属性、模态属性或各种其他属性。在一些情况下，可以将附加属性分配给相应点，诸如捕获该点时的时间戳。由此类传感器捕获的点可以构成“点云”，该“点云”包括各自具有相关联的空间信息和一个或多个相关联的属性的一组点。在一些情况下，点云可以包括数千个点、数十万个点、数百万个点或甚至更多的点。另外，在一些情况下，与正由一个或多个传感器捕获的点云不同，可以例如在软件中生成点云。在任一种情况下，此类点云可包括大量数据，并且存储和传输这些点云可能成本高且耗时。

技术实现思路

[0004]在一些实施方案本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种或多种非暂态计算机可读存储介质，所述一种或多种非暂态计算机可读存储介质存储程序指令，所述程序指令当在一个或多个计算设备上或跨所述一个或多个计算设备执行时使得所述一个或多个计算设备：将点云的点分组到一个或多个组中，其中所述点基于一个或多个空间填充曲线值范围来分组，其中所述点云的空间填充曲线值在所述一个或多个空间填充曲线值范围中的给定空间填充曲线值范围内的点与所述点云的所述点中的空间填充曲线值在所述给定空间填充曲线值范围内的其他点被分组到所述一个或多个组中的同一组中；针对被分组点的所述一个或多个组中的相应组，确定界定包括在所述相应组中的所述点的边界体积；以及执行相邻点搜索，其中在执行所述相邻点搜索时，所述程序指令使得所述一个或多个计算设备：针对被分组点的所述一个或多个组，确定所述点云的正针对其执行所述相邻点搜索的点与针对被分组点的所述一个或多个组的边界体积之间的相应距离；以及从所述相邻点搜索中排除包括在被分组点的所述一个或多个组中的相应组中的那些点，针对所述相应组所确定的到针对所述相应组的所述边界体积的距离超过距离阈值。2.根据权利要求1所述的一种或多种非暂态计算机可读存储介质，其中，为了执行所述相邻点搜索，所述程序指令使得所述一个或多个计算设备：确定所述点与包括在所述一个或多个组中的未从所述相邻点搜索中排除的相应组中的点之间的相应距离；以及将所述点与未从所述相邻点搜索中排除的那些组的所述点之间的所述相应距离与阈值距离进行比较，以将所述点云的所述点中的一个或多个点识别为所述点的相邻点。3.根据权利要求2所述的一种或多种非暂态计算机可读存储介质，其中所述程序指令使得所述一个或多个计算设备进一步：确定所述点云的一个或多个细节级别(LOD)，其中所述一个或多个细节级别包括所述点云的所述点的子集，并且其中为了确定所述一个或多个细节级别(LOD)，所述程序指令使得所述一个或多个计算设备：选择所述点云的要包括在给定细节级别中的第一点或一个或多个其他点；针对所选择点确定在所述阈值距离内的相邻点；以及避免将所选择点的包括在所述给定细节级别中的相邻点包括在所述给定细节级别中。4.根据权利要求3所述的一种或多种非暂态计算机可读存储介质，其中程序指令使得所述一个或多个计算设备：使用所述被分组点和对应边界体积来确定所述一个或多个细节级别中的第一个细节级别，并且作为执行相邻点搜索的一部分，重复使用所确定的被分组点和对应边界体积来确定所述一个或多个细节级别中的一个或多个附加细节级别。5.根据权利要求1所述的一种或多种非暂态计算机可读存储介质，其中所述程序指令还使得所述一个或多个计算设备：预测针对所述点云的所述点中的相应点的属性值，其中为了预测针对给定点的属性值，所述程序指令使得所述一个或多个计算设备：确定所述给定点与未从所述相邻点搜索中排除的所述相邻点之间的相应距离；以及基于未从所述相邻点搜索中排除的所述相邻点的相应属性值以及针对未从所述相邻
点搜索中排除的所述相邻点确定的所述相应距离来预测针对所述给定点的所述属性值。6.根据权利要求5所述的一种或多种非暂态计算机可读存储介质，其中所述程序指令还使得所述一个或多个计算设备：基于针对所述点云的所述点中的相应点的所预测属性值与针对所述点云的所述点的已知属性值之间的差异来确定相应属性校正值；以及在针对所述点云的压缩位流中编码所确定属性校正值。7.根据权利要求5所述的一种或多种非暂态计算机可读存储介质，其中所述程序指令还使得所述一个或多个计算设备：接收针对所述点云的压缩位流，所述压缩位流包括针对所述点云的所述点的属性校正值；以及将所述属性校正值应用于针对所述点云的所述点的所预测属性值，所预测属性值是基于所述属性值以及到未从所述相邻点搜索中排除的所述相邻点的距离预测的。8.根据权利要求5所述的一种或多种非暂态计算机可读存储介质，其中所述程序指令使得所述一个或多个计算设备：使用利用L
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1范数计算的距离来确定所述给定点与未从所述相邻点搜索中排除的所述相邻点之间的所述相应距离。9.根据权利要求5所述的一种或多种非暂态计算机可读存储介质，其中所述程序指令使得所述一个或多个计算设备：使用利用L
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1范数计算的距离来确定所述给定点与未从所述相邻点搜索中排除的所述相邻点之间的所述相应距离，并且使用L
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2范数细化一组所确定的相邻点以确定所述相应距离，其中使用利用所述L
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2范数计算的距离来进一步评估使用所述L
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1范数被确定为相邻点的所述点。10.根据权利要求9所述的一种或多种非暂态计算机可读存储介质，其中使用所述L
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1范数或所述L
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2范数计算的所述距离是在K个维度上确定的，其中K是三或更大。11.根据权利要求1所述的一种或多种非暂态计算机可读存储介质，其中所述边界体积是具有与用于限定所述点云的所述点的坐标的坐标轴平行的宽度、高度和深度尺寸的立方体或矩形棱柱。12.根据权利要求11所述的一种或多种非暂态计算机可读存储介质，其中所述边界体积中的至少一些边界体积包括较...

【专利技术属性】
技术研发人员：K，
申请(专利权)人：苹果公司，
类型：发明
国别省市：