[发明专利]一种基于车载激光雷达的点云编解码方法

权利要求书

1.一种基于车载激光雷达的点云编解码方法，其特征在于，包括编码过程和解码过程，所述编码过程包括以下步骤：

步骤A1：在编码端输入激光雷达数据；

步骤A2：进行点云格式转换；

A21：根据LiDAR数据的原始信息，生成距离图；

A22：生成3D点云的几何属性；

A23：生成3D点云的距离图索引属性；

步骤A3：基于3D点云分割的降采样；

A31：根据车载点云几何属性特征进行点云分割；

A32：根据分割后点云的特征，采取相应的降采样方法；

A33：将降采样后的点云进行融合；

步骤A4：进行距离图编码与占用图编码；

A41：根据距离图索引属性，生成降采样的2D距离图；

A42：根据距离图索引属性生成占用图；

A43：对矢量化的距离图进行编码；

A44：对占用图进行编码；

所述解码过程包括以下步骤：

步骤B1：距离图和占用图解码，进而转换为3D点云；

B11：距离向量解码，从而获得距离图；

B12：进行占用图解码；

B13：将2D距离图转换为3D点云;

步骤B2：基于3D点云分割的增采样；

B21：根据车载点云几何属性特征对点云进行分割；

B22：选取合适的插值算法对分割后的点云进行增采样；

B23：对于增采样后的点云进行融合；

步骤B3：在解码端输出重构点云。

2.根据权利要求1所述的一种基于车载激光雷达的点云编解码方法，其特征在于，所述步骤A2点云格式转换中，步骤A22生成点云的几何属性，同时步骤A23生成距离图的索引属性，其中索引属性包含距离图上的点所在的行数与列数的序号；将距离图的行列序号形成点云的索引属性，以利于编码端的步骤A41根据点云的索引属性信息生成降采样的2D距离图。

3.根据权利要求1所述的一种基于车载激光雷达的点云编解码方法，其特征在于，所述步骤A3基于3D点云分割的降采样中，步骤A31根据车载点云几何属性特征进行点云分割，步骤A32根据分割后的点云特征，采取相应的降采样方式，步骤A33中将不同方式降采样后的点云进行融合。

4.根据权利要求3所述的一种基于车载激光雷达的点云编解码方法，其特征在于，步骤A31将车载点云分割为地面和非地面点云，步骤A32对于地面点云，根据圈式特征采用最远点降采样；对于非地面点云，根据目标点云致密特征采取基于体素的降采样；步骤A33将降采样的地面和非地面点云进行合并，从而获得降采样的2D距离图和占用图，以便步骤A4进行处理。

5.根据权利要求1所述的一种基于车载激光雷达的点云编解码方法，其特征在于，所述步骤A4距离图编码与占用图编码中，步骤A41根据3D点云的距离图索引属性，恢复出降采样距离图的行列信息，并从步骤A21生成的完整距离图中提取相应位置的距离值，生成降采样的2D距离图；步骤42根据3D点云的距离图索引属性，在其所指示的相应行列位置均填1，其余位置填0，从而生成占用图；步骤A43根据占用图以及莫顿排序获取距离向量，进而对距离向量进行编码；步骤A44对占用图进行编码。

6.根据权利要求1所述的一种基于车载激光雷达的点云编解码方法，其特征在于，所述步骤B1距离图和占用图解码，进而转换为3D点云中，步骤B12占用图解码恢复出降采样的占用图，步骤B11距离图解码重构出距离向量，进而根据占用图的莫顿逆排序恢复出2D距离图像，步骤B13将距离图像转换为3D点云。

7.根据权利要求1所述的一种基于车载激光雷达的点云编解码方法，其特征在于，所述步骤B2基于3D点云分割的增采样中，通过步骤B1获得3D点云后，步骤B21、B23采取和步骤A31、A33相同的算法进行点云分割和点云融合，步骤B22对不同类的点云进行相应增采样处理。