【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于点云编码，具体涉及曲面特征约束的渐进式点云几何信息压缩方法。
技术介绍
1、近年来，随着三维感知技术的迅猛发展和广泛应用，点云成为了三维重建、虚拟现实、自动驾驶等领域中不可或缺的重要数据形式。然而，点云的高维性和大规模性使得其存储和传输变得非常具有挑战性。
2、目前广泛应用的传统压缩方案，如gpcc、draco等，通常先对点云“体素化”处理，然后采用树状或者块状结构划分点云，对结构化的点云进行编码。但是体素化的预处理使得重建的点云“马赛克”现象严重，尤其是在高压缩率场景下。近年来，深度学习方法被引入点云压缩领域，如dpcc。深度学习方法通过非线性变换将点云编码为隐变量，具有抽象高级特征的能力，取得了很好的压缩性能。但是由于缺少约束，在比特码率时，重建的点云存在大量偏离点云表面的异常点。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是克服现有技术中的技术缺陷，提出一种曲面特征约束的渐进式点云几何信息压缩方法，在重建阶段利用二维平面的先验信息辅助，保证重建点云的表面平滑。>
2、本专利技本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种曲面特征约束的渐进式点云几何信息压缩方法；其特征在于，包括：对点云预处理，得到大小相同的局部点云面片，该点云面片代表点云的低级局部信息；在编码端，利用神经网络提取点云面片的局部曲面特征和锚点特征；利用锚点特征与局部曲面特征的相关性，进一步压缩局部曲面特征；在译码端，考虑到点云面片在三维点云空间中的连续性，将点云面片视为二维平面的同构体；利用二维平面的先验信息，根据曲面特征重建三维点云，从而将点云约束在曲面流形中，实现点云的高效压缩；具体步骤为：
2.根据权利要求1所述的曲面特征约束的渐进式点云几何信息压缩方法；其特征在于，步骤1的具体操作流程为：<...
【技术特征摘要】
1.一种曲面特征约束的渐进式点云几何信息压缩方法；其特征在于，包括：对点云预处理，得到大小相同的局部点云面片，该点云面片代表点云的低级局部信息；在编码端，利用神经网络提取点云面片的局部曲面特征和锚点特征；利用锚点特征与局部曲面特征的相关性，进一步压缩局部曲面特征；在译码端，考虑到点云面片在三维点云空间中的连续性，将点云面片视为二维平面的同构体；利用二维平面的先验信息，根据曲面特征重建三维点云，从而将点云约束在曲面流形中，实现点云的高效压缩；具体步骤为：
2.根据权利要求1所述的曲面特征约束的渐进式点云几何信息压缩方法；其特征在于，步骤1的具体操作流程为：
3.根据权利要求2所述的曲面特征约束的渐进式点云几何信息压缩方法；其特征在于，步骤2的具体操作流程为：
4.根据权利要求3所述的曲面特征约束的渐进式点云几何信息压缩方法；其特征在于，步骤3的具体操作流程为：...
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