[发明专利]视频编解码方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本申请公开了一种视频编解码方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：接收与点云相关联的数据；基于对与提升分解相关联的属性进行可扩展编解码，通过所述提升分解对接收到的数据执行变换；及，根据变换后的数据，对所述点云进行重建。

引用并入

本申请要求于2020年1月9日提交的、申请号为62/958,863的美国临时申请的优先权、于2020年4月14日提交的、申请号为63/009,874的美国临时申请的优先权、于2020年4月14日提交的、申请号为63/009,875的美国临时申请的优先，以及于2020年12月29日提交的美国申请第17/136,122号的优先权，其全部内容通过引用并入本申请中。

技术领域

本申请实施例涉及视频编解码技术，尤其涉及一种视频编解码方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

世界的高级三维(3D)表示能够实现更加沉浸式的交互和通信。它们还允许机器理解、解释和导航我们的世界。3D点云已经成为这类信息的启用表示。已经识别出与点云数据相关联的多个用例，并且已经开发了对点云表示和压缩的相应要求。

点云是指在3D空间中的一组点，每个点具有相关联的属性，例如颜色、材料特性等。点云可以用于重建对象或场景作为此类点的组合。可以在各种设置中使用多个相机和深度传感器捕获所述点，并且所述点可以由数千到数十亿个点组成，以便真实地表示重建的场景。

需要压缩技术来减少表示点云所需的数据量。因此，在实时通信和六自由度(6DoF)虚拟现实中，需要使用点云的有损压缩技术。另外，在自动驾驶和文化遗产应用等的动态映射的环境中，寻求无损点云压缩技术。运动图像专家组(MPEG)开始研究解决几何形状和属性的压缩的标准，例如颜色和反射率、可缩放/渐进编码、随时间捕获的点云序列的编码以及对点云子集的随机访问。

在点云压缩(G-PCC,Graph-based Point Cloud Compression)预测和属性编解码提升中，能够有相邻属性样本可用，对于压缩效率是非常重要的，因为相邻属性样本越多，预测越精确。当没有足够的相邻样本用于预测时，压缩效率将会降低。

发明内容

本申请实施例和点云编解码技术有关，提供了一种视频编解码方法、装置、计算机设备及存储介质。

本申请实施例提供了一种视频编解码方法，包括：

接收与点云相关联的数据；

基于对与提升分解相关联的属性进行可扩展编解码，通过所述提升分解对接收到的数据执行变换；及，

根据变换后的数据，对所述点云进行重建。

本申请实施例还提供了一种视频编解码装置，包括：

接收模块，用于接收与点云相关联的数据；

变换模块，用于基于对与提升分解相关联的属性进行可扩展编解码，通过所述提升分解对接收到的数据执行变换；及，

重建模块，用于根据变换后的数据，对所述点云进行重建。

本申请实施例还提供一种计算机设备，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令，所述至少一条指令由所述处理器加载并执行，以实现如上所述的视频编解码方法。

本申请实施例还提供一种非暂时性计算机可读介质，其上存储有指令，当所述指令由计算机执行时，使得所述计算机执行如上所述的视频编解码方法。

本申请实施例还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述视频编解码的方法。