一种基于逆Loop细分的嵌入式零树编码方法技术

一种基于逆Loop细分的嵌入式零树编码方法，包括以下步骤：(1)构建偏移量小波树：实际顶点O与预测顶点O′的差就形成了偏移量d，偏移量d是在删除顶点重建网格的对应边上产生，同时每一网格Mj-1中的边与较细层次网格Mj中四个边建立对应四叉树关系；(2)偏移量小波处理与选择阈值；(3)编码与码流组织：基于三维图形三角网格的嵌入式编码将重要的信息优先编码，并将压缩后的结果放在码流的初始部分。本发明专利技术提供一种大幅提高压缩效率的基于逆Loop细分的嵌入式零树编码方法。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数字媒体
，尤其是一种计算机三维图形的编码方法。
技术介绍
维图像压缩已经广泛用于应用，其中嵌入式零树编码是有效的方法之一。图像嵌入式零树编码包括三个过程:(I)零树预测，用零树结构编码重要图像，逐次逼近量化。经过小波变换的图像按其频带从低到高形成一个树状结构，树根是最低频子带的结点，它有三个孩子分别位于三个次低频子带的相应位置，见图1左上角。其余子带(最高频子带除外)的结点都有四个孩子位于高一级子带的相应位置(由于高频子带分辨率增加，所以一个低频子带结点对应有四个高频子带结点，即相邻的2X2矩阵)。这样三级小波分解就形成了深度为4的树。一幅图像经小波分解后，在不同子带的相同位置的变换系数是相关的，这种相关性形成了零树结构。(2)小波处理:所有的小波系数分为下面三种情况:零树根(ZTR);孤立零(IZ);重要系数。为了编码的需要又把重要系数分为正重要系数(POS)和负重要系数(NEG)，小波系数的判断流程如图2所示。(3) EZff编码:EZW编码通过逐次逼近量化来完成，就是要通过逐次的使用阈值序列Ttl, T1, T2,, Tlri来决定重要系数，其中Ti=TiV^且出示阈值Ttl要满足条件:所有的小波系数有aiUT。。嵌入式编码是对重要的图像信息优先编码，将压缩后的结果放在码流的初始部分，然后依次按照信息的重要程度放置码流的其他部分，这样，将低码率的码流嵌入在高码率的码流中。嵌入式码流支持渐进传输，可以在任意点停止编码，能够严格满足目标码率或目标失真度要求。采用嵌入式码流能够对码率进行精确的控制，当编码失真或编码码率达到要求时，就可以随时停止编码过程。因此适应于在互联网上的图像数据的渐进传输。随着三维图形的需求增加，人们对三维图形的精度和细节都提出了更高的要求，这也导致了三维图形数据的规模和复杂程度急剧增长。庞大的数据量对现有的服务器和智能终端都提出了巨大的挑战，同时，网络带宽的限制严重阻碍了这三维图形的传播，所以需要提出一种方法能便于三维图形的存储和网络传输。
技术实现思路
为了克服已有三维图形数据压缩方法的压缩效率较低的不足，本专利技术提供一种大幅提高压缩效率的基于逆Loop细分的嵌入式零树编码方法。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是:，所述编码方法包括以下步骤:(I)构建偏移量小波树:三角网格作逆Loop细分操作时，每四个三角形简化成一个三角形，利用预测器预测顶点0'，而实际顶点0与预测顶点0'的差就形成了偏移量d，偏移量d是在删除顶点重建网格的对应边上产生，同时每一网格中的边与较细层次网格中四个边建立对应四叉树关系；对于渐进网格M° — M1 —...— Mlri — Mn，基网格< 中的三角形边构成了四叉树的根，树的高即是渐进网格的层级，(n-1)层的偏移量(T1是最低层的树叶，除(n-1)层外，每层都有4个节点；(2)偏移量小波处理与选择阈值:把基网格的偏移量小波d°定义为零树根，最细层次的偏移量小波(T1定义为孤立零，网格从粗到细的偏移量系数的重要性依次降低，粗网格的系数为重要系数，同时，重要系数分为正重要系数和负重要系数；在同一层次的三角网格的 三个偏移量都小于阈值时，则视此偏移系数为不重要的，并假定:如果偏移系数在粗网格中不重要，则其孩子在细网格中也不重要，将此节点连同孩子的均设为零树；零树不必在网络中传输，否则偏移量连同其位置和符号信息一起传输;(3)编码与码流组织:基于三维图形三角网格的嵌入式编码将重要的信息优先编码，并将压缩后的结果放在码流的初始部分，其编码步骤如下:(3.1)初始化:选定阈值e。；(3.2)建立两个列表:主表为所有小波系数，副表为空；(3.3)第一遍扫描:主表系数是否重要，重要加入副表中，然后相应值清零；(3.4)第二遍扫描:对不重要的系数判断是否是树叶，如果是则不编码；(3.5) e = e 0/2 ；(3.6)主表不为空,返回(3.1)；(3.7)结束。进一步，所述步骤(2)中，初始阈值8(|估算:^)>111心(|<|)/2，阈值％的取值可根据压缩效率的要求而定，对不同层次j (0彡j彡n-1)，阈值递减e J+1= e /2。再进一步，所述步骤(2)中，渐进网络的压缩采用分级零树编码。本专利技术的技术构思为:根据渐进网格中基网络与偏移量的关系，以基网格的每条边为根，建立与较细层次网格边的四叉树结构，由于网格中的边与偏移量对应，这样也就建立了偏移量小波与下一层级偏移量小波的四叉树关系。把基网格的偏移量小波数定义为零树根，最细层次的偏移量小波定义为孤立零，网格从粗到细的偏移量系数的重要性依次降低。提出三角网格的嵌入式零树编码方法。选择阈值，在同一层次的三角网格的三个偏移系数都小于阈值时，则视此偏移量为不重要的，如果偏移量在粗网格中不重要，则其偏移量子树在细网格中也不重要，将此节点连同子树均设为零树。零树不必在网络中传输，否则偏移量连同其位置信息一起传输。经过零树编码后，由于偏移量小波多数为零值或在零值附近而无需编码，这样就大大减少了偏移量小波的数据量。提出基于三角网格的码流组织方法，将重要的信息优先编码，并将压缩后的结果放在码流的初始部分，渐进网格按以下格式进行存储:M° — d° — d1 —...— dn_2 — (T1，并依照次序在网格中传输。由细分技术生成的三角网格通常可经逆Loop细分对其简化生成一个基网格Mtl和一系列偏移量dQ — d1 —.. — dn 2 — dn 1组成的渐进网格Mci — M1 —.. — Mn 1 — Mn。每简化一次Mj — Mj-1 (n彡j > I)，网格的顶点和三角形的数目各减少75%，但由于减少的顶点数目与增加的偏移量数目相同，故网格的压缩效果并不理想。经三次简化后的渐进网格与简化前的网格压缩比约45%，压缩效率较低。如果能对渐进网络提供一个消除冗余几何信息的机制，网格的压缩效率会大幅度地提高。本专利技术的有益效果主要表现在:该方法实现对三维图形重要信息优先编码，将编码后的数据放在码流的初始部分，然后依次按照数据的重要程度放置码流的其他部分。将低分辨率的图形码流嵌入在高分辨率的码流中。嵌入式码流支持渐进传输，可以在任意点停止编码，能够严格满足目标分辨率或目标失真度要求。这样当编码失真或编码分辨率达到要求时，就可以随时停止编码过程。因此适应于在互联网上的三维图形数据的渐进传输和不同分辨率用户终端的使用。该专利技术要解决的关键问题是如何构建基于三维图形三角网格的树结构。附图说明图1是小波变换的空间一频率树结构的示意图。图2是小波系数的判断流程图。图3是逆细分简化示意图，其中，(a)简化前(b)预测顶点(C)简化后。图4是MH与Mj网格形成的树结构示意图。具体实施例方式下面结合附图对本专利技术作进一步描述。参照图1 图4，，Loop细分曲面可能通过逆变换将三角网格简化分解生成的渐进网格(详见专利:一种基于逆Loop细分的渐进网格生成方法，专利号:ZL2006101241528)，其基网格中含有顶点和三角形大量地减少，但每删除一条边就产生一个偏移量信息，故偏移量信息占据了很大的存储空间。由于被简化的模型其三角网格中邻接点间不会有很大的突变，邻接点间具有很好的相关性，所以本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于逆Loop细分的嵌入式零树编码方法，其特征在于：所述编码方法包括以下步骤：(1)构建偏移量小波树：三角网格作逆Loop细分操作时，每四个三角形简化成一个三角形，利用预测器预测顶点O′，而实际顶点O与预测顶点O′的差就形成了偏移量d，偏移量d是在删除顶点重建网格的对应边上产生，同时每一网格Mj?1中的边与较细层次网格Mj中四个边建立对应四叉树关系；对于渐进网格M0→M1→...→Mn?1→Mn，基网格M0中的三角形边构成了四叉树的根，树的高即是渐进网格的层级，(n?1)层的偏移量dn?1是最低层的树叶，除(n?1)层外，每层都有4个节点；(2)偏移量小波处理与选择阈值：把基网格的偏移量小波d0定义为零树根，最细层次的偏移量小波dn?1定义为孤立零，网格从粗到细的偏移系数的重要性依次降低，粗网格的系数为重要系数，同时，重要系数分为正重要系数和负重要系数；在同一层次的三角网格的三个偏移量都小于阈值时，则视此偏移系数为不重要的，并假定：如果偏移系数在粗网格中不重要，则其孩子在细网格中也不重要，将此节点连同孩子的均设为零树；零树不必在网络中传输，否则偏移量连同其位置和符号信息一起传输；(3)编码与码流组织：基于三维图形三角网格的嵌入式编码将重要的信息优先编码，并将压缩后的结果放在码流的初始部分，其编码步骤如下：(3.1)初始化：选定阈值ε0，(3.2)建立两个列表：主表为所有小波系数，副表为空；(3.3)第一遍扫描：主表系数是否重要，重要加入副表中，然后相应值清零；(3.4)第二遍扫描：对不重要的系数判断是否是树叶，如果是则不编码；(3.5)ε0=ε0/2(3.6)主表不为空，返回(3.1)(3.7)结束。...

【技术特征摘要】
1.一种基于逆Loop细分的嵌入式零树编码方法，其特征在于:所述编码方法包括以下步骤: (1)构建偏移量小波树: 三角网格作逆Loop细分操作时，每四个三角形简化成一个三角形，利用预测器预测顶点0'，而实际顶点0与预测顶点0'的差就形成了偏移量d，偏移量d是在删除顶点重建网格的对应边上产生，同时每一网格MH中的边与较细层次网格W中四个边建立对应四叉树关系; 对于渐进网格M° — M1 —...— Mlri — Mn，基网格< 中的三角形边构成了四叉树的根，树的高即是渐进网格的层级，(n-1)层的偏移量(T1是最低层的树叶，除(n-1)层外，每层都有4个节点； (2)偏移量小波处理与选择阈值: 把基网格的偏移量小波d°定义为零树根，最细层次的偏移量小波(T1定义为孤立零，网格从粗到细的偏移系数的重要性依次降低，粗网格的系数为重要系数，同时，重要系数分为正重要系数和负重要系数； 在同一层次的三角网格的三个偏移量都小于阈值时，则视此偏移系数为不重要的，并假定:如果偏移系数在粗网格中不重要，则其孩子在细网格中也不重要，将此...

【专利技术属性】
技术研发人员：马建平，陈渤，
申请(专利权)人：浙江工业大学，
类型：发明
国别省市：