[發明專利]一種點云的屬性熵編碼和熵解碼的方法及設備

有效

• 申請號: 202110269745.8
• 申請日: 2021-03-12
• 公開（公告）號: CN112995662B
• 公開（公告）日: 2022-10-25
• 發明（設計）人: 李革;馬闖;王靜;邵薏婷
• 申請（專利權）人: 北京大學深圳研究生院
• 主分類號: H04N19/13
• 分類號: H04N19/13;H04N13/161
• 代理公司: 北京京萬通知識產權代理有限公司 11440
• 代理人: 萬學堂

本發明提供了一種點云的屬性熵編碼和熵解碼的方法及設備，該編碼方法包括：如果滿足點云屬性殘差系數整體的編碼處理條件，則對點云屬性殘差系數進行整體的編碼處理，之后編碼結束，如果不滿足，則對點云屬性殘差系數進行局部的逐個的編碼處理直至編碼結束；該熵解碼方法包括：如果滿足點云屬性殘差系數整體的解碼處理條件，則對點云屬性殘差系數進行整體的解碼處理，之后解碼結束，如果不滿足，則對點云屬性殘差系數進行局部的逐個的解碼處理直至解碼結束；本發明的點云的屬性熵編碼和熵解碼的方法及設備，更好的利用了點云中的冗余的信息，提高了壓縮性能。

技術領域

本發明涉及點云處理技術領域，尤其涉及一種點云的屬性熵編碼和熵解碼的方法及設備。

背景技術

三維點云是現實世界數字化的重要表現形式。隨著三維掃描設備(激光、雷達等)的快速發展，點云的精度、分辨率更高。高精度點云處理廣泛應用于城市數字化地圖的構建，在如智慧城市、無人駕駛、文物保護等眾多熱門研究中起技術支撐作用。點云是三維掃描設備對物體表面采樣所獲取的，一幀點云的點數一般是百萬級別，其中每個點包含幾何信息和顏色、反射率等屬性信息，數據量十分龐大。三維點云龐大的數據量給數據存儲、傳輸等帶來巨大挑戰，所以點云壓縮十分必要。

點云壓縮主要分為幾何壓縮和屬性壓縮，目前由國際標準組織(Moving PictureExperts Group，MPEG)所提供的測試平臺TMC13v12(Test Model for Category 13version 12)中描述的屬性壓縮框架主要有基于漸近層次表達(Level of Detail，簡稱為LOD)的升降變換(Lifting Transform)策略以及基于LOD的預測變換(PredictingTransform)策略，其核心都是先產生屬性預測值，之后用當前點的實際屬性值減去屬性預測值得到屬性殘差系數。對屬性殘差系數進行熵編碼，同理在解碼端，先生成屬性預測值，加上解碼之后的屬性殘差系數得到最終的屬性值。

而在對屬性殘差系數進行編解碼對時候，點云的屬性熵編碼器和熵解碼器壓縮框架主要是基于連續零的個數來進行熵編解碼。

同時也有目前由中國AVS(Audio Video coding Standard)點云壓縮工作組所提供的測試平臺PCRM v1.0中描述的點云屬性壓縮方法主要采用基于預測或變換方法對點云屬性壓縮方法，其核心都是編碼屬性殘差系數以及解碼屬性殘差系數。而其對屬性殘差系數的編碼或者解碼都是采用直接編碼或者解碼的方式。

現有技術的直接編碼和解碼方法的壓縮性能效率低，考慮到如上的情況，本發明設計了一種新的點云的屬性熵編碼器和屬性熵解碼器，使得本發明的屬性熵編碼器和屬性熵解碼器更加的高效。

發明內容

本發明的目的在于公開一種點云的屬性熵編碼和熵解碼的方法及設備，提高了點云屬性的壓縮性能。

本發明提供的技術方案描述如下：

根據本發明的一個方面，提供了一種點云的屬性熵編碼和熵解碼的方法，包括：確定屬性熵編碼器和熵解碼器的結構；確定屬性熵編碼的編碼方法和屬性熵解碼的解碼方法；編碼以及解碼。

根據本發明的再又另一方面，一種點云的屬性熵編碼和點云的屬性熵解碼的設備，包括處理器、存儲器及通信總線；存儲器上存儲有可被處理器執行的計算機可讀程序；通信總線實現處理器和存儲器之間的連接通信；處理器執行計算機可讀程序時實現一種點云的屬性熵編碼器和點云的屬性熵解碼方法的步驟。

一種點云的屬性熵編碼方法，其特征在于，包括：

C4：對于當前點的屬性殘差系數A₁，A₂，……，A_M，M為大于1的整數，若M個屬性殘差系數不同時等于0，利用上下文編碼標志位Fk，表示A_k(0＜k＜＝M)是否等于0；