CN110572655A 一种基于邻居权重的参数选取和传递的点云属性编码和解码的方法及设备 （北京大学深圳研究生院）

一种基于邻居权重的参数选取和传递的点本发明提供了一种基于邻居权重的参数选取和传递的点云属性编码和解码的方法及编码的点到当前点的空间距离大小确定该当前点的K解码方法包括根据点云中的点到当前点的空间距离大小确定当前点的K个最近邻点；根据点云属性码流进行熵解码确定计算最近邻点权重时2根据点云中的点到当前点的空间距离大小确定所述所述参数数组的第二个距离调整参数开始依次计算当前距离调整参数与前一距离调整参根据所述当前点与所述最近邻点在x、y坐标分量上的差值和所述z坐标分量上的加权根据所述当前点的K个最近邻点的优化权重和属性重构确定所述当前点的属性预测根据点云中的点到当前点的空间距离大小确定所述根据点云属性码流进行熵解码确定计算所述最近邻3根据所述当前点与该最近邻点在x、y坐标分量上的差值和所述z坐标分量上的加权差根据所述当前点的K个最近邻点的优化权重和属性重构值，确定所述当前点的属性预根据所述当前点的属性预测值和所述当前点的属性残差第一确定模块，用于根据点云中的点到当前点的空间距离大小确定所述当前点的K个方法二：对当前数据集计算每个参数值下的码流大小和方法三：排列一组数据集中每个数据集的所述距离调4根据所述当前点与该最近邻点在x、y坐标分量上的差值和所述z坐标分量上的加权差根据所述当前点的K个最近邻点的优化权重和属性重构值，确定所述当前点的属性预根据所述当前点的点云属性值与属性预测值之间的差值确定所述当前点的属性残差第一确定模块，用于根据点云中的点到当前点的空间距离大小确定所述当前点的K个第一解码模块，用于根据点云属性码流进行熵解根据所述当前点与该最近邻点在x、y坐标分量上的差值和所述z坐标分量上的加权差根据所述当前点的K个最近邻点的优化权重和属性重构值，确定所述当前点的属性预5第三确定模块，用于根据所述当前点的属性预测值和所述当前点的属性残差值相加，6[0003]点云压缩主要分为几何压缩和属性压缩，目前由国际标准组织(MovingPicture[0004]一、基于渐近层次表达(LevelofDetail，简称为LOD)的升降变换(Lifting关度，本发明提出了一种基于邻居权重的参数选取和传递的点云编码和解码的方法及设7当前点的空间距离大小确定当前点的K个最近邻点；确定计算最近邻点权重时的距离调整每个距离调整参数值下的码流大小和失真值，通过率失真优化确定数据集的距离调整参距离调整参数开始依次计算当前距离调整参数与前一距离调整参数相减得到的差值数组，将距离调整参数数组的第一个距离调整参数值及差值数组写入头近邻点优化权重；根据当前点的K个最近邻点的优化权重和属性重构确定当前点的属性预到当前点的空间距离大小确定当前点的K个最近邻点；根据点云属性码流进行熵解码确定8的第二个距离调整参数开始依次计算当前距离调整参数与前一距离调整参数相减得到的9系数并对系数如何选取和传输进行设计，更好地捕捉点云的几何信息和属性信息的相关[0041]基于邻居权重的参数选取和传递的点云属性编码和解码的方法实施例1，包括以数据集的θ,具体地，将θ设定为1到16的16个整数，分别运行计算得到最终的码流大小[0048](5)根据点云属性码流进行熵解码确定计算所述最近邻点权重时的距离调整参[0050]根据当前点的坐标和K个最近邻点的坐标，计算当前点的每个最近邻点的优化权z)，K个邻居中的每个邻居的几何位置为(xi,yi,zi)i＝1,2,…K，则每个邻居的权重为其中θ是根据距离计算每个最近邻点的权重时[0052]基于邻居权重的参数选取和传递的点云编码和解码的方法实施例2，包括以下步[0058]根据当前点的坐标和K个最近邻点的坐标，计算当前点的每个最近邻点的优化权z)，K个邻居中的每个邻居的几何位置为(xi,yi,zi)i＝1,2,…K，则每个邻居的权重为其中θ是根据距离计算每个最近邻点的权重时[0061]D.在解码端执行步骤(6)至(10)，如图[0067]为了验证本发明的效果，将本发明方法的实施例与测试平台TMC13v7的基准结果在有损几何、有损属性条件(采用升降变换策略)下，本发明方法的实施例与测试平台何、无损属性条件下，本发明的颜色码率只需要99.64本发明的反射率码率只需要98.35整体码率只需要99.70％(如图5C所示)。