【技术实现步骤摘要】
一种点云属性重着色方法、装置及编码器
本专利技术属于点云编码
，具体涉及一种点云属性重着色方法、装置及编码器。
技术介绍
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。通常，三维点云数据包括代表每点三维空间坐标的几何信息，以及每点附属的颜色、反射率等属性信息，根据应用场景的不同，还可能具有材质或其他信息。随着点云技术的不断发展，点云数据的压缩编码成为重要的研究问题。目前，国内数字音视频编解码技术标准工作组(AVS，AudioVideocodingStandardWorkgroupofChina)和国际标准化组织中的运动图像专家组(MPEG，MovingPictureExpertsGroup)均在制订点云编码的标准。对于原始点云，不论是AVS的平台还是G-PCC平台，点云的几何信息和属性信息都是分开进行编解码的。现阶段，属性编码主要针对颜色信息和反射率信息进行。对于现有的AVS平台和G-PCC平台，在进行属性编码时，通常需要将原始点云属性中的颜色信息从RGB颜色空间转换到亮度和色度颜色空间；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，该过称为点云属性重着色过程。然后再进行后面的属性预测和编码处理。然而，由于点云序列本身存在重复点，现有的AVS平台和G-PCC平台在进行几何有损重着色时，均没有考虑到点云本身的重复点，即重构属性值的计算会将点云本身的重复点多次计算，影响重构属性值，从而影响编码新性能。专利技术内...
【技术保护点】
1.一种点云属性重着色方法，其特征在于，包括：/n获取原始点云并进行处理，得到重构点云；/n在所述原始点云中找出与所述重构点云中的每个点对应的关联点，得到关联点集；/n基于所述关联点集中所有点的原始属性信息，对所述关联点集中原始点云的重复点进行合并处理，以得到处理后的关联点集的属性信息；/n根据所述处理后的关联点集的属性信息计算所述重构点云中每个点的属性信息。/n
【技术特征摘要】
1.一种点云属性重着色方法，其特征在于，包括：
获取原始点云并进行处理，得到重构点云；
在所述原始点云中找出与所述重构点云中的每个点对应的关联点，得到关联点集；
基于所述关联点集中所有点的原始属性信息，对所述关联点集中原始点云的重复点进行合并处理，以得到处理后的关联点集的属性信息；
根据所述处理后的关联点集的属性信息计算所述重构点云中每个点的属性信息。
2.根据权利要求1所述的点云属性重着色方法，其特征在于，在所述原始点云中找出与所述重构点云中的每个点对应的关联点，得到关联点集，包括：
对于第一重构点云中的每个点在所述原始点云中找到量化为该点的多个点Pk(i)，作为关联点集，记为：
U(i)＝(P1k(i))k∈{1，...，D1(i)}；
其中，D1(i)为U(i)的点数，P1k(i)∈(Pi)i＝0...N-1，Pi表示原始点云中的点。
3.根据权利要求1所述的点云属性重着色方法，其特征在于，基于所述关联点集中所有点的原始属性信息，对所述关联点集中原始点云的重复点进行合并处理，以得到处理后的关联点集的属性信息，包括：
将所述关联点集中原始点云的每组重复点分别合并成一个点，并根据每组重复点的原始属性值得到该合并点的属性值；其中，所述合并点的属性值为该组所有重复点原始属性值的均值、或中位数、或众数、或第一个值、或最大值、或最小值；
基于所述关联点集中原始点云的非重复点的原始属性值和所述合并点的属性值得到所述处理后的关联点集的属性信息。
4.根据权利要求2所述的点云属性重着色方法，其特征在于，所述第一重构点云中每个点的属性信息的计算公式为：
其中，表示第一重构点云中点的属性值，A1k(i)表示关联点集U(i)中点P1k(i)的属性值，且点P1k(i)表示一个点或者多个点的合并点，wk(i)表示点P1k(i)的加权权重值。
5.根据权利要求1所述的点云属性重着色方法，其特征在于，在所述原始点云中找出与所述重构点云中的每个点对应的关联点，得到关联点集，还包括：
对于第二重构点云中的每个点在所述原始点云中找到与该点距离最近的多个点，记为：
W(i)＝(Pk*(i))k∈{1，...，C(i)}；
其中，Pk*(i)是与距离相等的点，C(i)为W(i)的点数；
对于所述原始点云中的每个点(Pi)i＝0...N-1，在所述第二重构点云中找到与之距离最近的点；
对于所述第二重构点云中的每个点将原始点云中将该点作为最近点的点的集合V(i)作为关联点集，记为：
V(i)＝...
【专利技术属性】
技术研发人员：张伟，杨付正，杨丽慧，孙泽星，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。