[发明专利]一种基于邻近点投影分布特征的点云快速投影方法

说明书

本发明提出一种基于邻近点投影分布特征的点云快速投影方法，包括以下步骤：将点云划分为固定大小的网格；计算首个网格对应的邻近网格的全零列索引final；根据所述全零列索引final，计算当前网格对应的邻近网格中全零列索引final对应的平面以外的平面的scoreSmooth累加值，然后计算当前网格中每个平面的scoreSmooth累加值及当前网格的scoreNromal值的加权和，取所述加权和数值最大时对应的平面作为当前网格的投影平面；计算次个网格对应的邻近网格的全零列索引final，并重复上述步骤至所有网格完成遍历，得到点云中每个点的投影情况。

技术领域

本发明涉及点云编码技术领域，更具体地，涉及一种基于邻近点投影分布特征的点云快速投影方法。

背景技术

V-PCC(Video-based Point Cloud Compression，基于视频的点云压缩编码)是目前MPEG正在制定的点云压缩编码的标准。目前的V-PCC(Video-based Point CloudCompression，基于视频的点云压缩编码)的参考软件TMC2的编码过程中，patch生成的过程主要包括三个步骤：初始划分、改进划分和patch生成，其中初始划分和改进划分过程的功能用于确定点云中的每个点投影在包围盒六面体的哪一个平面上。

然而，在点云压缩的改进划分过程中，通过将点云划分成网格进行，对于每一个网格都会进行邻近网格搜索，对于所有的邻近网格都需要计算其六个平面的scoreSmooth值的累加和，需要耗费大量时间。此外，当点云中每个点的邻近网格中的投影情况中，可能会存在一个点的所有邻近网格中的点普遍只投影在六个平面的某几个平面上的情况，甚至有时会全部只投影在一个平面上。如图1所示，为部分邻近网格的点的投影情况，其中，每一行数值表示每个网格中的点投影到六个平面的情况，每一个数值表示当前网格中投影到该平面的点的数量。由此可见，在原始的程序中如果对六个平面进行遍历会产生大量非必要的计算量，因为如果某些平面没有被投影，比如第k个平面没有被投影，那么scoreSmooth[k]的值就会出现很多0进行累加的情况，虽然改进划分过程中是对每一个网格进行遍历，但依然是一个庞大的数据量，因此在点云压缩的改进划分过程中存在非必要计算量过大的问题。

发明内容

本发明为克服上述现有技术所述的在点云压缩的改进划分过程中非必要计算量大的缺陷，提供一种基于邻近点投影分布特征的点云快速投影方法。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：

一种基于邻近点投影分布特征的点云快速投影方法，包括以下步骤：

S1：将点云划分为固定大小的网格；

S2：计算首个网格所有邻近网格的全零列索引final；其中，所述全零列索引final为当前网格对应的邻近网格中没有投影的平面索引组成的字符串；

S3：根据所述全零列索引final，计算当前网格对应的邻近网格中全零列索引final对应的平面以外的平面的scoreSmooth累加值，然后计算当前网格中每个所述平面的scoreSmooth累加值及当前网格的scoreNromal值的加权和，取所述加权和数值最大时对应的平面作为当前网格的投影平面；所述scoreSmooth值为每一个网格的固有属性，用于反映当前网格的投影情况；

S4：计算次个网格对应的邻近网格的全零列索引final，并跳转执行S3步骤，重复本步骤至所有网格完成遍历，得到点云中每个点的投影平面。