[发明专利]动态3D点云压缩快速CU划分方法、设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种动态3D点云压缩快速CU划分方法、设备及存储介质，包括：判断当前动态3D点云压缩编码帧是否为P帧；若是，则顺序提取需要压缩编码的目标编码CU，获取目标编码CU的预测失真并进行变换；当目标编码CU的宽度和高度为64，并满足第一预设条件；或者，当目标编码CU的宽度和高度为32，并满足第二预设条件；或者，当目标编码CU的宽度和高度为16，并满足第三预设条件，则停止对目标编码CU进行进一步划分。上述方法能够提前且准确地预测CTU中目标编码CU是否是最优编码，从而可以省略或者跳过递归划分方法的繁琐步骤，进而保证目标编码CU的编码质量，显著降低在对目标编码CU进行划分过程中的计算复杂度。

技术领域

本发明涉及点云压缩技术领域，特别是涉及一种动态3D点云压缩快速CU划分方法、设备及存储介质。

背景技术

3D点云利用真实物理场景中的几何信息、颜色信息、表面法线等特征来重建逼真的数字三维场景，给人们提供任意角度的视觉体验。作为一种能够表示三维场景的数据形式，3D点云已经逐步应用于虚拟现实(Virtual Reality,VR)、智慧城市、机器人技术和自动驾驶等领域。3D点云主要包括静态点云和动态点云两种形式。以每秒30帧速率捕获的动态3D点云，每帧通常具有70万个点，传输未压缩的动态3D点云数据需要的网络传输速率高达500MB/s。显然，直接存储和传输动态3D点云数据，将占用巨大的存储空间和传输带宽。

为了有效的压缩动态3D点云，MPEG(Moving Picture Experts Group)正制定采用视频压缩的方法(High Efficiency Video Coding，HEVC)用于动态3D点云压缩，即基于视频的点云压缩(Video-based Point Cloud Compression，V-PCC)。由于在HEVC压缩编码过程中，一个编码树单元(Coding Tree Unit，CTU)为了获得最优编码单元(Coding Unit，CU)划分，首先将CTU(64x64)进行穷尽递归四叉树划分，直到最小CU为8x8，然后通过率失真优化技术从下向上进行CU裁剪，以获得最优CU划分。然而，这种穷尽划分策略虽然能提升压缩编码效率，但同时也带来了巨大压缩编码计算复杂度，严重阻碍了动态3D点云的实时传输。此外，由于动态3D点云映射生成的几何和颜色视频与自然视频存在非常大的差异，这会导致已提出的针对自然视频的HEVC快速CU划分方法不能很好地用于基于视频的动态3D点云压缩编码优化中。目前，针对这一问题，还没有较为有效的解决办法。因此，迫切需要发展动态3D点云压缩中的快速CU划分方法，以解决网络实时传输的问题，提升用户体验。

由此可见，如何降低基于视频的动态3D点云压缩过程中的CU划分计算复杂度，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种动态3D点云压缩快速CU划分方法、设备及存储介质，可以降低CU划分过程中的计算复杂度。其具体方案如下：

一种动态3D点云压缩快速CU划分方法，包括：

在动态3D点云压缩帧内压缩编码配置中，判断当前动态3D点云压缩编码帧是否为P帧；

若是，则顺序提取需要压缩编码的目标编码CU，获取所述目标编码CU的预测失真并进行变换；

获取所述目标编码CU的宽度和高度；

若所述目标编码CU的宽度和高度为64，则根据所述目标编码CU的预测失真的变换值，判断所述目标编码CU是否满足第一预设条件；若是，则停止对所述目标编码CU进行进一步划分；

若所述目标编码CU的宽度和高度为32，则根据所述目标编码CU的预测失真的变换值，判断所述目标编码CU是否满足第二预设条件；若是，则停止对所述目标编码CU进行进一步划分；