[發明專利]一種數字對象的屬性壓縮方法及裝置

在審

• 申請號: 202310619840.5
• 申請日: 2023-05-29
• 公開（公告）號: CN116645431A
• 公開（公告）日: 2023-08-25
• 發明（設計）人: 楊玉蓉;王偉可
• 申請（專利權）人: 中國工商銀行股份有限公司
• 主分類號: G06T9/00
• 分類號: G06T9/00
• 代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司 11127
• 代理人: 王首峰

本發明提供一種數字對象的屬性壓縮方法及裝置，涉及數據處理技術領域，可用于金融領域或其他技術領域。所述方法包括：獲取三維點云數據，根據位置信息計算得到與各數據點分別對應的局部特征值，根據各局部特征值計算得到特征閾值；根據各局部特征值分別與特征閾值的比較結果確定各數據點的數據類型，根據不同數據類型分別進行第一屬性預測以及進行第二屬性預測；對與第一屬性預測結果對應的第一預測殘差和與第二屬性預測結果對應的第二預測殘差分別進行編解碼，得到壓縮后的特征點云平滑點云，并合并。所述裝置執行上述方法。本發明實施例提供的數字對象的屬性壓縮方法及裝置，能實現數字對象的屬性壓縮。

技術領域

本發明涉及數據處理技術領域，具體涉及一種數字對象的屬性壓縮方法及裝置。

背景技術

隨著計算機視覺和互聯網技術的發展，人們對虛擬沉浸式體驗提出了更高的要求，通過激光雷達掃描儀可以快速獲取高精度的點云數據，對被掃描對象或場景進行一比一復刻，極大了推動交互式多媒體技術的發展。三維點云因其非接觸全自動全天候采集、高精度、高效率、高表達等眾多優勢成為最具代表的三維數據，已廣泛應用于測繪工程、自主駕駛、智慧城市、智慧網點、文物保護、資產保護等眾多領域。

在金融業，通過激光雷達掃描儀可以輕松實現基于三維點云的線上實景銀行營業廳、虛擬儲蓄卡/信用卡展示、質押物數字化存檔、各類資產保護等，成為科技金融領域的研究熱點。然而，海量的點云數據為用戶帶來細膩逼真的沉浸式體驗的同時，也帶來了數據的存儲和傳輸上的挑戰，在保障人眼的視覺效果和三維對象表面細節的同時，對數據進行高效壓縮是亟待解決的問題。

目前，動態圖像專家組(Moving?Picture?Expert?Group,MPEG)建立了開放的點云壓縮標準體系，并發布了基于幾何的點云壓縮(Geometry-based?Point?Cloud,G-PCC)編解碼框架。然而，由于點云數據的無序性、非結構化等特點，如何更高效的利用點云的空間特征、保證點云質量的同時提高率失真性能仍有巨大的提升空間。

在現有基于預測的點云屬性壓縮算法中，根據k近鄰點的距離特征選擇預測模式對當前點進行屬性預測，由于點云的細節邊緣、紋理變化較豐富的地方往往包含較多的屬性信息，且曲率變化、密度變化較大，如果和局部平緩的表面互為預測點并進行統一壓縮，會降低預測精度和壓縮質量，造成局部特征的丟失。

發明內容

針對現有技術中的問題，本發明實施例提供一種數字對象的屬性壓縮方法及裝置，能夠至少部分地解決現有技術中存在的問題。

一方面，本發明提出一種數字對象的屬性壓縮方法，包括：

獲取數字對象的三維點云數據，所述三維點云數據中的各數據點都包括位置信息和顏色屬性信息；

根據所述位置信息計算得到與各數據點分別對應的局部特征值，根據各局部特征值計算得到特征閾值；

根據各局部特征值分別與所述特征閾值的比較結果確定各數據點的數據類型，對數據類型為特征點的各第一數據點的第一顏色屬性信息進行第一屬性預測，以及對數據類型為平滑點的各第二數據點的第二顏色屬性信息進行第二屬性預測；

對與第一屬性預測結果對應的第一預測殘差和與第二屬性預測結果對應的第二預測殘差分別進行編解碼，得到壓縮后的特征點云和壓縮后的平滑點云，合并所述特征點云和所述平滑點云，完成所述數字對象的屬性壓縮。

其中，所述根據所述位置信息計算得到與各數據點分別對應的局部特征值，包括：

根據所述位置信息計算得到與各數據點分別對應的局部平均密度；

根據各局部平均密度和預先獲取的與各數據點分別對應的曲率，計算得到與各數據點分別對應的局部特征值。

其中，所述根據所述位置信息計算得到與各數據點分別對應的局部平均密度，包括：