[发明专利]一种基于拉格朗日乘子模型的点云帧内编码优化方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于拉格朗日乘子模型的点云帧内编码优化方法及装置，属于点云数字信号处理领域。所述方法包括：对点云数据进行离线训练得到拉格朗日乘子模型；将点云数据按照不同模式分别进行映射，得到不同的映射数据，对各映射数据分别进行独立编码得到对应的各编码结果；根据拉格朗日乘子模型及各编码结果，筛选出不同模式中的最优模式。本发明中，对点云数据进行不同模式的映射，相比于单模式映射，提供了更多的编码选择，充分利用了无序点云数据间的相关性；同时基于训练得到的拉格朗日乘子模型在不同的映射模式中确定最优模式，提高了编码性能，提升了点云数据的整体编码效果。

技术领域

本发明涉及点云数字信号处理领域，尤其涉及一种基于拉格朗日乘子模型的点云帧内编码优化方法及装置。

背景技术

对比多路纹理加深度的数据格式，三维点云是一种更加高效的数据表示形式，其由大量的三维无序点组成，每一个点包括位置信息(X，Y，Z)以及若干属性信息(颜色，法向量等)。三维点云在自由视点渲染方面具有数据量小，处理方便等优点；同时，随着计算机硬件及算法的不断发展，三维点云数据的获取也越来越方便，为了方便的对点云数据进行存储与传输，点云压缩技术逐渐成为人们关注的焦点。

MPEG(Moving Pictures Experts Group/Motion Pictures Experts Group，动态图像专家组)成立工作组3DG，对于点云编码方案做了研究和征集，可参见以下文献1；MP3DG-PCC是MPEG推荐的一个点云编码软件，对于点云的位置信息以及颜色信息进行编码，可参见以下文献2；其中，对于颜色信息进行编码时，首先进行映射，即采用单种映射方式将三维的点云信息，映射到二维平面，如图1所示，其中虚线内的点为映射时的起点，然后通过JPEG对于映射后的点云颜色信息进行编码。然而，对于不同的点云数据，单种映射方式无法充分利用点云数据间的相关性，从而响应了点云数据整体的编码效果。再者，在现有的视频编码中，拉格朗日优化算法被大量的应用于模式决策中，可参见以下文献3和文献4，然而，并没有一种基于点云数据的决策模型，即没有一种基于点云数据特征的拉格朗日乘子模型，因而即使采用多种映射方式对点云数据进行映射，也无法确定其中最优的模式。

文献1：“Draft call for proposals for point cloud compression,”in ISO/IECJTC1/SC29/WG11(MPEG)output document N16538,Oct.2016.

文献2：R.Mekuria,K.Blom,and P.Cesar,“Design,implementationandevaluation of a point cloud codec for tele-immersive video,”IEEETransactions on Circuits and Systems for Video Technology,vol.PP,no.99,pp.1–1,2016.

文献3：G.J.Sullivan and T.Wiegand,“Rate-distortion optimization forvideocompression,”IEEE Signal Processing Magazine,vol.15,no.6,pp.74–90,1998.

文献4：J.Liu,Y.Cho,Z.Guo,and J.Kuo,“Bit allocation for spatialscalabilitycodingof h.264/svc with dependent rate-distortion analysis,”IEEETransactions on Circuits and Systems for Video Technology,vol.20,no.7,pp.967–981,2010.

发明内容

为解决现有技术的不足，本发明提供一种基于拉格朗日乘子模型的点云帧内编码优化方法及装置。