[发明专利]一种点云运动的估计方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本公开提供了一种点云运动的估计方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取待估计点云帧和参考点云帧；在参考点云帧中采样运动中心点构建点云运动变形图；确定参考点云帧与待估计点云帧之间的第一匹配关系；根据第一匹配关系和点云运动变形图，构建点云运动能量方程；求解点云运动能量方程确定运动中心点对应的稀疏非刚性运动场；针对稀疏非刚性运动场进行插值，确定精细非刚性运动场；基于精细非刚性运动场补偿参考点云帧得到参考运动补偿帧；确定待估计点云帧与参考运动补偿帧之间的第二匹配关系；基于第二匹配关系构建待估计点云帧与参考运动补偿帧之间的帧间率失真函数；迭代估计帧间率失真函数，确定点云运动。可以提升点云运动的估计精度。

技术领域

本公开涉及点云压缩技术领域，具体而言，涉及一种点云运动的估计方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

目前，随着三维扫描设备的快速发展，快速将现实世界中的三维信息数字化成为可能，点云正逐渐成为表达三维场景和物体三维表面的一种有效方式。点云是三维扫描设备对物体表面采样所获取的，一帧点云中点的数量众多，其中每个点包含几何信息和颜色、纹理等属性信息，信息量大；而动态点云是对运动物体或移动场景连续采集的点云帧的集合，所以点云序列的数据量更加庞大。考虑到点云的大数据量和网络传输的有限带宽，点云压缩是一个势在必行的任务。如何充分利用帧间相关性去除时域信息冗余是动态点云压缩的关键问题，其中点云运动估计是一个活跃的、富有前景的研究领域。

在现有的点云运动估计方案中，通常采用八叉树对点云进行空间分解得到宏块，计算各宏块内纹理方差，针对纹理方差小于阈值的宏块，在参考帧中选中空间位置相同的参考块，构建参考块与当前块的匹配关系并估计点云运动，但是，此种方式的估计精度较差。

发明内容

本公开实施例至少提供一种点云运动的估计方法、装置、电子设备及存储介质，可以提升点云运动的估计精度。

本公开实施例提供了一种点云运动的估计方法，所述方法包括：

获取待估计点云帧，确定所述待估计点云帧对应的参考点云帧；

在所述参考点云帧中采样多个运动中心点，基于所述运动中心点，构建反映所述运动中心点之间的运动关联关系的点云运动变形图；

确定所述参考点云帧与所述待估计点云帧之间的第一匹配关系；根据所述第一匹配关系以及所述点云运动变形图，构建所述参考点云帧与所述待估计点云帧之间的点云运动能量方程；

迭代求解所述点云运动能量方程，以确定所述运动中心点对应的稀疏非刚性运动场；针对所述稀疏非刚性运动场进行插值，确定所述参考点云帧对应的精细非刚性运动场；

基于所述精细非刚性运动场补偿所述参考点云帧，以得到所述参考点云帧对应的参考运动补偿帧；

确定所述待估计点云帧与所述参考运动补偿帧之间的第二匹配关系；基于所述第二匹配关系，构建所述待估计点云帧与所述参考运动补偿帧之间的帧间率失真函数；迭代估计所述帧间率失真函数，确定所述待估计点云帧与所述参考点云帧之间的点云运动。

一种可选的实施方式中，所述在所述参考点云帧中采样多个运动中心点，基于所述运动中心点，构建反映所述运动中心点之间的运动关联关系的点云运动变形图，具体包括：

在所述参考点云帧中，选取几何分布方差最大的目标坐标轴，其中，所述目标坐标轴由所述参考点云帧中的点连接而成；

根据预设的采样步长，在所述目标坐标轴上采样多个所述运动中心点；

根据预设的采样半径，以所述运动中心点为中心，将所述参考点云帧划分为多个点云子集；

遍历全部所述运动中心点，确定每两个所述运动中心点对应的所述点云子集之间是否存在相交点；若存在，则连接所述运动心点，构成所述点云运动变形图。