【技术实现步骤摘要】
本申请涉及通信，尤其涉及一种点云属性预测方法、设备和存储介质。
技术介绍
1、在avs-pcc(point cloud compression of audio video coding standard)标准草案中，编码器和解码器需首先处理点云几何位置信息，再基于编码或者解码后的几何位置处理属性信息。avs-pcc框架中对点云属性信息的压缩流程大概如下：由于点云的几何位置通过坐标平移、量化和八叉树重建，所以需要对点云中的每个点进行属性插值后进行重上色的操作，为了进一步压缩数据，使用差分预测的方法，通过已知的若干个点的属性值去预测得到当前点的属性值，当前属性值与预测属性值相减从而得到属性预测残差，再对预测残差进行量化及熵编码。但是，相关技术在预测待解/编码点的属性值时，只考虑了待解/编码点和邻居点之间的几何距离，当邻居点以及待解/编码点的属性值随着距离呈递增或递减的情况下，预测残差会比较大，造成压缩性能下降。
技术实现思路
1、以下是对本文详细描述的主题的概述。本概述并非是为了限制保护范围。
2、本申请提供了一种点云属性预测方法、设备和存储介质，用于提高点云属性的预测精度。
3、第一方面，本申请实施例提供了一种点云属性预测方法，所述方法包括以下步骤：
4、确定当前预测点的邻居预测点以及所述邻居预测点对应的第一属性预测值；
5、根据所述邻居预测点对应的第一属性预测值确定所述当前预测点对应的第二属性预测值；
6、根据所述第二属
7、第二方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：
8、至少一个处理器；
9、至少一个存储器，用于存储至少一个程序；
10、当至少一个所述程序被至少一个所述处理器执行时实现如上第一方面所述的点云属性预测方法。
11、第三方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其中存储有处理器可执行的程序，所述处理器可执行的程序被处理器执行时用于实现如上第一方面所述的点云属性预测方法。
12、第四方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序或计算机指令，所述计算机程序或所述计算机指令存储在计算机可读存储介质中，计算机设备的处理器从所述计算机可读存储介质读取所述计算机程序或所述计算机指令，所述处理器执行所述计算机程序或所述计算机指令，使得所述计算机设备执行如上第一方面所述的点云属性预测方法。
13、本申请实施例，首先确定当前预测点的邻居预测点以及所述邻居预测点对应的第一属性预测值；进而根据所述邻居预测点对应的第一属性预测值对当前预测点的属性进行预测，得到对应当前预测点的第二属性预测值；然后根据第二属性预测值调整当前预测点的属性预测结果，得到对应当前预测点的第三属性预测值。本申请实施例的方案，即使在邻居预测点以及当前预测点的属性值随着距离呈递增或递减的情况下，仍然能够针对当前预测点获得较准确的属性预测值，进而提高点云整体属性预测的准确性。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种点云属性预测方法，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述邻居预测点对应的第一属性预测值确定所述当前预测点对应的第二属性预测值，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述邻居预测点对应的预测权重参数，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述邻居预测点对应的第一属性预测值计算得到所述邻居预测点对应的预测调整权重参数，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据当前遍历的第二邻居预测点与其余邻居预测点之间的第一属性预测值的差值绝对值之和，确定当前遍历的第二邻居预测点对应的预测调整权重参数，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第二阈值为预设值，或者按照预定规则计算得到，或者从配置文件获取，或者携带在码流之中。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二属性预测值确定所述当前预测点对应的第三属性预测值，包括以下之一：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据两个所述邻居预测点的第一属性预测值之间的差值绝对值以及所述第一阈值，对所述第二属性预测值进行调整，得到所述当前预测点对应的第三属性预测值，包括以下至少之一：
10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述对所述第二属性预测值进行调整，得到所述当前预测点对应的第三属性预测值，包括：
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述调整参数为固定值或者基于预设的规则确定，其中，所述预设的规则包括根据数据类型、点云类型或者属性量化参数确定所述调整参数。
12.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述调整参数为预设值，或者按照预定规则计算得到，或者从配置文件获取，或者携带在码流之中。
13.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述第一阈值为预设值，或者按照预定规则计算得到，或者从配置文件获取，或者携带在码流之中。
14.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述确定当前预测点的邻居预测点之前，所述方法还包括：
15.一种电子设备，其特征在于，包括：
16.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其中存储有处理器可执行的程序，所述处理器可执行的程序被处理器执行时用于实现如权利要求1至14任意一项所述的点云属性预测方法。
17.一种计算机程序产品，包括计算机程序或计算机指令，其特征在于，所述计算机程序或所述计算机指令存储在计算机可读存储介质中，计算机设备的处理器从所述计算机可读存储介质读取所述计算机程序或所述计算机指令，所述处理器执行所述计算机程序或所述计算机指令，使得所述计算机设备执行如权利要求1至14任意一项所述的点云属性预测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种点云属性预测方法，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述邻居预测点对应的第一属性预测值确定所述当前预测点对应的第二属性预测值，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述邻居预测点对应的预测权重参数，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述邻居预测点对应的第一属性预测值计算得到所述邻居预测点对应的预测调整权重参数，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据当前遍历的第二邻居预测点与其余邻居预测点之间的第一属性预测值的差值绝对值之和，确定当前遍历的第二邻居预测点对应的预测调整权重参数，包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述第二阈值为预设值，或者按照预定规则计算得到，或者从配置文件获取，或者携带在码流之中。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二属性预测值确定所述当前预测点对应的第三属性预测值，包括以下之一：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二属性预测值和预设的第一阈值确定所述当前预测点对应的第三属性预测值，包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据两个所述邻居预测点的第一属性预测值之间的差值绝对值以及所述第一阈值，对所述第二属性预测值进行调整，得到所述当前预测点对应的第三属性预测值，包括以下至少之一：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄锐珊，梁凡，何堅，刘祎，高莹，谢绍伟，吴平，
申请(专利权)人：中兴通讯股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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