[发明专利]一种点云孤立点编码、解码方法及装置

说明书

本发明提供的一种点云孤立点编码、解码方法及装置，通过获取待编码点云的几何信息；对待编码点云的几何位置进行坐标平移及坐标量化以使待编码点云包含在一个包围盒中；基于待编码点云进行坐标量化后的几何位置对包围盒迭代进行多叉树划分，获得每一次划分后的该层当前待编码块；针对每一个当前待编码块，基于点云点的几何位置和点数判断该当前待编码块是否满足截止划分条件；如果不满足截止划分条件，则继续执行多叉树划分；将满足截止划分条件的当前待编码块中的点云点熵编码为二进制码流。本发明提供的截止划分条件对于存在重复点的当前待编码块，如果满足截止划分条件，则无需继续划分，直接进行熵编码，从而降低了编解码复杂度。

技术领域

本发明属于编码技术领域，具体涉及一种点云孤立点编码、解码方法及装置。

背景技术

点云是空间中一组无规则分布的、表达三维物体或场景的空间结构及表面属性的离散点集。点云中的每个点至少具有三维位置信息，根据应用场景的不同，还可能具有色彩、材质或其他信息。通常，点云中的每个点都具有相同数量的附加属性。

点云可以灵活方便地表达三维物体或场景的空间结构及表面属性，因而应用广泛。现有的一些点云数据应用场景，根据数据使用和处理特点的不同，目前主要可归为两大类别：类别一是机器感知点云，例如自主导航系统、实时巡检系统、地理信息系统、视觉分拣机器人、抢险救灾机器人；类别二是人眼感知点云，例如数字文化遗产、自由视点广播、三维沉浸通信、三维沉浸交互等应用场景。针对以上不同的点云应用场景，其相应的点云表示和压缩的需求也进行了进一步细化。

目前，我国数字音视频编解码标准工作组(AVS,Audio Video coding StandardWorkgroup of China)正在制订面向点云的压缩编码标准。其编码框架将点云的几何信息和属性信息分开进行编码。AVS的编码过程如图1所示，首先对几何信息进行坐标转换，使点云全都包含在一个包围盒中。然后再进行量化，这一步量化主要起到缩放的作用，由于量化取整，使得一部分点的几何信息相同，根据参数来决定是否移除重复点，量化和移除重复点这一过程又被称为体素化。对包围盒进行多叉树划分。在基于多叉树的几何信息编码框架中，将包围盒进行迭代划分，对非空的(包含点云中的点)的子块继续进行划分，直到划分得到的叶子结点为1x1x1的单位立方体时停止划分，对叶子结点中的点进行编码生成二进制码流，几何编码完成后对几何信息进行重建。属性信息的编码主要针对颜色信息进行。首先，将颜色信息从RGB颜色空间转换到YUV颜色空间。然后，利用重建的几何信息对点云重新着色，使得未编码的属性信息与重建的几何信息对应起来。在颜色信息编码中，用莫顿码对点云进行排序后，利用几何空间关系搜索待预测点的最近邻，并利用所找到邻居的重建属性值对待预测点进行插值预测得到预测属性值，然后将真实属性值和预测属性值进行差分得到预测残差，最后对预测残差进行量化并编码，生成二进制码流。解码过程如图2所示，解码过程与编码过程互逆。

在对点云进行几何编码的时候，不论是使用八叉树结构还是其他树结构，对于孤立点的处理都是使用直接编码模式更加有利。

当前AVS平台在进行多叉树几何编码过程中，由于点云在进行坐标平移以及坐标量化后，点的坐标可能相同，在多叉树的当前待编码块内点云点将互相叠加在一起，即节点内会出现点的几何坐标相等的情况。按照现有技术对于该种状态点云并不是孤立点，还要继续进行树结构的划分。因此现有技术熵编码的时间复杂度上升，导致编码效率不高。

发明内容

为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种点云孤立点编码、解码方法及装置。本发明要解决的技术问题通过以下技术方案实现：

第一方面，本发明提供的一种点云孤立点编码方法包括：

S1a，获取待编码点云的几何信息；

其中，所述几何信息为几何位置坐标；

S2a，对待编码点云的几何位置进行坐标平移后，进行坐标量化以使待编码点云包含在一个包围盒中；