[發明專利]點云鄰居確定、點云預測、點云編碼、點云解碼方法及設備

有效

• 申請號: 202110277920.8
• 申請日: 2021-03-15
• 公開（公告）號: CN113014903B
• 公開（公告）日: 2023-05-19
• 發明（設計）人: 王靜;張琦;何盈燊;李革
• 申請（專利權）人: 北京大學深圳研究生院
• 主分類號: H04N13/161
• 分類號: H04N13/161;H04N19/50
• 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;魏振華

本發明公開了點云鄰居確定、點云預測、點云編碼、點云解碼方法及設備。確定用于比較距離的參數p；確定當前點的多個鄰居候選點；根據每個鄰居候選點到所述當前點的距離，確定p個距離最小的點中的最大距離值；將所有所述距離小于等于所述最大距離值的鄰居候選點作為所述當前點的鄰居。本發明實現了靈活的鄰居確定，在進行點云屬性預測的時候提供更準確的預測值，從而提高點云屬性的編碼及解碼性能。

技術領域

本發明涉及點云處理技術領域，特別涉及一種點云鄰居確定、點云預測、點云編碼、點云解碼方法及設備。

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(如激光、雷達等)的快速發展，點云的精度和分辨率變得更高。高精度點云廣泛應用于城市數字化地圖的構建，在智慧城市、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、傳輸等帶來了巨大挑戰，因此對點云進行壓縮變得十分重要。

點云壓縮主要分為幾何壓縮和屬性壓縮，目前由中國AVS(Audio?Video?codingStandard)點云壓縮工作組所提供的測試平臺PCRM中描述的點云屬性壓縮方法主要采用基于三維空間順序的點云預測方法，即將當前點云按照點云的位置信息進行空間順序排序，選取當前點空間順序的共面、共線的點作為當前點的鄰居，將鄰居的屬性重構值的加權值作為當前點的屬性預測值，最后用當前點的實際屬性值減去屬性預測值得到屬性殘差值。在點云的共面、共線的點不存在時，則選取莫頓順序的前一個點作為當前點的鄰居。

本專利申請人的另一件專利申請(申請號202011310281.2，申請公布號CN112218079A，申請公布日2021.01.12)一種基于空間順序的點云分層方法、點云預測方法及設備，公開的技術方案是“提供了一種基于空間順序的點云預測方法，包括：生成點云的兩個或多個空間順序；使用該兩個或多個空間順序進行當前點的前向和/或后向搜索，獲得該當前點的鄰居；根據該當前點的鄰居確定該當前點的屬性預測值。

優選地，該生成點云的兩個或多個空間順序，包括：利用點云的坐標生成所有點的空間順序碼1，使用該空間順序碼1對點云的所有點進行排序得到點云的空間順序1；把該點云的幾何坐標加上一個偏移值得到新的坐標，利用該新的坐標生成所有點的空間順序碼2并排序，得到空間順序2，獲得了點云的兩個空間順序。”

現有技術存在固定鄰居個數帶來的同距離下的鄰居未加以利用，以及固定鄰居距離帶來的距離過小選不到鄰居或距離過大導致已有一些近距離鄰居時還選擇了相關性相對更弱的遠距離鄰居的問題，不能很好的預測當前節點屬性值的情況，容易導致屬性預測準確度不高，從而降低編碼和解碼性能。

因此，需要對現有技術進一步改進和發展。

發明內容

本發明提供一種點云鄰居確定、點云預測、點云編碼、點云解碼方法及設備。

為實現上述目的之一，本發明提供一種點云鄰居確定方法，所述的點云鄰居確定方法，包括如下步驟：確定用于比較距離的參數p；確定當前點的多個鄰居候選點；根據每個鄰居候選點到所述當前點的距離，確定p個距離最小的點中的最大距離值；將所有所述距離小于等于所述最大距離值的鄰居候選點作為所述當前點的鄰居。

優選地，所述的點云鄰居確定方法，其中，所述確定當前點的多個鄰居候選點，包括：將點云中的所有點作為所述鄰居候選點；或，將點云中的部分作為所述鄰居候選點。

優選地，所述的點云鄰居確定方法，其中，所述將點云中的部分點作為所述鄰居候選點，包括：根據點云的重構順序選取當前點前向的M個點作為鄰居候選點。

優選地，所述的點云鄰居確定方法，其中，所述將點云中的部分點作為所述鄰居候選點，包括：生成點云的兩個或多個空間順序；使用所述兩個或多個空間順序進行當前點的前向和/或后向搜索，獲得所述當前點的鄰居候選點。