[发明专利]一种三维对象的动态点云压缩及解压缩系统在审

专利信息
申请号: 202310226337.3 申请日: 2023-03-03
公开(公告)号: CN116320441A 公开(公告)日: 2023-06-23
发明(设计)人: 柴振达;王东豪;高晓琼;闫贯博;刘义 申请(专利权)人: 北京京航计算通讯研究所
主分类号: H04N19/172 分类号: H04N19/172;H04N19/20;H04N19/42;H04L67/12
代理公司: 北京天达知识产权代理事务所有限公司 11386 代理人: 刘丰艺
地址: 100074 北*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 三维 对象 动态 压缩 解压缩 系统
【说明书】:

一种三维对象的动态点云压缩及解压缩系统,包括:压缩端,基于多层投影法计算三维对象的点云帧序列中相邻点云帧的最大变化坐标系和最大变化方向;基于相邻点云帧的最大变化方向对点云帧序列分段;根据相邻点云帧的最大变化坐标系计算每段点云帧中每个点云帧的融合投影坐标系;将每段点云帧的每个点云帧投影在对应的融合投影坐标系的投影方向上得到每个点云帧在每个投影方向上的完整投影图像,根据相邻点云帧在每个投影方向上的完整投影图像的相似度得到每段点云帧的关键帧图像;将各段点云帧的关键帧图像及对应的段序号、点云帧序号、融合投影坐标系和投影方向作为点云序列的压缩数据;解压缩端,对压缩数据进行解压缩,得到三维点云帧序列。

技术领域

发明涉及点云压缩解压缩技术领域,尤其涉及一种三维对象的动态点云压缩及解压缩系统。

背景技术

点云可以分为静态点云和动态点云两种类型。静态点云由一组具有三维位置信息的点组成,每一个点都具有一个或多个属性用于储存额外信息;动态点云由多个连续的静态点云组成,其中每一个静态点云称为动态点云的帧。点云中的点的位置信息一般是笛卡尔坐标系中(x,y,z)三坐标,用于表征空间拓扑结构,重建三维物体的形状。点云常见的属性是颜色信息,通常使用RGB值存储红、绿、蓝三通道,或使用强度值记录脉冲返回幅度来占据颜色字段。

点云在未来的实时全息场景,例如人机交互场景中占据很重要的位置,基于激光雷达、摄影测量原理的设备可以快速获取大尺度高频变化的实时人机交互点云信息,又由于计算、存储资源的网络不均匀,传输到用户端进行显示、传输到计算中心进行处理、传输到存储中心进行存储将成为主要需求。但是点云数据量大,无结构、无元数据,如果直接传输将占据巨量的带宽,这成为制约点云传输的主要问题。需要对点云进行压缩以减小数据量。

目前动态点云的压缩方法可以大致分为两类:基于三维结构的压缩方法和基于二维映射的压缩方法。基于三维结构的压缩方法直接对点云研究压缩算法,通过结构化算法进行遍历与匹配,这类方法绝大部分都是基于八叉树数据结构的,普遍存在的一个问题是随着八叉树深度的增加,算法的计算成本会呈指数增长。对于高精度高细节的点云序列的压缩,这个问题尤其严重。基于二维映射的压缩方法的基本思路是通过一定的规则将点云数据投影到二维平面上,之后再利用现有成熟的视频编解码技术对动态点云的二维映射序列进行压缩编码。与基于三维结构的压缩算法相比,这类算法在时间和空间上的压缩效率大大提升,可以取得显著的效果。2017年,ISO/IEC JTC1下的MPEG(Moving Picture ExpertGroup,移动图像专家组)建立了相关的国际化标准并针对动态人机交互点云压缩算法发布了TMC2(Test Model Category 2,测试模型2),他们采用了基于二维映射的压缩方法对点云进行压缩,压缩效率较高,但由于将三维点云映射到二维空间中,三维空间中的变化连续性被完全破坏,导致这类压缩方法损失了一部分信息,压缩效率低,解压后的点云失真较大,并且压缩后的数据量大,不便于传输存储。

发明内容

鉴于上述的分析,本发明实施例旨在提供一种三维对象的动态点云压缩及解压缩系统,用以解决现有动态点云压缩及解压缩系统压缩效率低、失真率高的问题。

一方面,本发明实施例提供了一种三维对象的动态点云压缩及解压缩系统,包括:

压缩端,基于多层投影法计算三维对象的点云帧序列中相邻点云帧的最大变化坐标系和最大变化方向;基于相邻点云帧的最大变化方向对点云帧序列分段;对于每段点云帧,根据相邻点云帧的最大变化坐标系计算每个点云帧的融合投影坐标系;将该段点云帧的每个点云帧投影在对应的融合投影坐标系的投影方向上得到每个点云帧在每个投影方向上的完整投影图像,根据相邻两个点云帧在每个投影方向上的完整投影图像的相似度得到每段点云帧的关键帧图像;

将各段点云帧的关键帧图像以及每个关键帧图像对应的段序号、点云帧序号、融合投影坐标系和投影方向作为三维对象的点云序列的压缩数据;

解压缩端,对所述压缩数据进行解压缩,得到三维点云帧序列。

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