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公开(公告)号：CN113014903B
公开(公告)日：2023-05-19
申请号：CN202110277920.8
申请日：2021-03-15
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04N13/161 , H04N19/50
Abstract: 本发明公开了点云邻居确定、点云预测、点云编码、点云解码方法及设备。确定用于比较距离的参数p；确定当前点的多个邻居候选点；根据每个邻居候选点到所述当前点的距离，确定p个距离最小的点中的最大距离值；将所有所述距离小于等于所述最大距离值的邻居候选点作为所述当前点的邻居。本发明实现了灵活的邻居确定，在进行点云属性预测的时候提供更准确的预测值，从而提高点云属性的编码及解码性能。
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公开(公告)号：CN112218079B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202011310281.2
申请日：2020-11-20
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04N19/13 , H04N19/30 , H04N19/56 , H04N19/567
Abstract: 本发明公开了一种基于空间顺序的点云预测方法、点云分层方法及设备。所述点云预测方法包括：生成点云的两个或多个空间顺序；使用所述两个或多个空间顺序进行当前点的前向和/或后向搜索，获得所述当前点的邻居；根据所述当前点的邻居确定所述当前点的属性预测值。所述点云分层方法包括：利用点云的坐标生成所有点的空间顺序码；对于所述空间顺序码高位相同的点，选择其中的部分点，将点云划分为两个或多个层次。本发明提供的点云预测方法实现了灵活的邻居搜索模式，在进行点云属性预测的时候提供更准确的预测值，本发明提供的点云分层方法实现了点云的层次划分，能够进一步利用点云的几何信息和属性信息相关性，从而提高点云属性的压缩性能。
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公开(公告)号：CN110418135A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910717002.5
申请日：2019-08-05
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04N19/124 , H04N19/13 , H04N19/147 , H04N19/587 , H04N19/61 , H04N21/4402
Abstract: 本发明提供了一种基于邻居的权重优化的点云帧内预测及设备，该方法是在点云的属性压缩做帧内预测时，基于点云在x、y、z三个方向上分布的密集程度差异，对点云中的点所参考的邻居的权重进行优化的方案，具体是在计算邻居的权重时对距离在x、y、z三个方向上的分量的系数进行优化。本发明能够通过加强对点云整体几何信息的利用，提高帧内预测的准确性，然后再对预测残差进行变换、量化和熵编码处理，以达到更好的点云属性压缩性能。
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公开(公告)号：CN113014903A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110277920.8
申请日：2021-03-15
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04N13/161 , H04N19/50
Abstract: 本发明公开了点云邻居确定、点云预测、点云编码、点云解码方法及设备。确定用于比较距离的参数p；确定当前点的多个邻居候选点；根据每个邻居候选点到所述当前点的距离，确定p个距离最小的点中的最大距离值；将所有所述距离小于等于所述最大距离值的邻居候选点作为所述当前点的邻居。本发明实现了灵活的邻居确定，在进行点云属性预测的时候提供更准确的预测值，从而提高点云属性的编码及解码性能。
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公开(公告)号：CN108833927B
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201810412818.2
申请日：2018-05-03
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04N19/85 , H04N19/124 , H04N19/91 , H04N19/96
Abstract: 本发明公布了一种基于删除量化矩阵中0元素的点云属性压缩方法，针对点云属性压缩过程中的量化矩阵，在编码端采用最优的遍历顺序使0元素在生成的数据流中集中分布在末端，将这些0删除后进行熵编码，降低数据流的数据量，减小编码后生成的码流，在解码端结合点云几何信息复原被删除的0元素，保证本方法不引入额外的误差；包括：编码端优化对量化矩阵的遍历顺序；删除数据流末端的0元素；解码端参考几何信息复原量化矩阵；点云属性压缩编码过程和解码过程。本发明在点云属性压缩的编码端对量化矩阵采用7种遍历顺序，使0元素在数据流中的分布更集中在末端；删除数据流末端的0元素，去除冗余信息，减小需要进行熵编码的数据量；在解码端结合点云几何信息补齐被删除的0元素，按照遍历顺序复原量化矩阵，在不引入新误差的前提下提高压缩性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116260984A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202211596014.5
申请日：2022-12-13
Applicant: 北京大学深圳研究生院 , 鹏城实验室
IPC: H04N19/96 , H04N19/597
Abstract: 本发明公开了一种基于预测树的点云几何编码、解码方法及设备，包括：预先遍历预测树，获取待编码顶点到待编码顶点的前序顶点的残差的最小编码比特位数的最大值并进行编码；之后再次遍历以获取待编码顶点到所述待编码顶点的前序顶点的第一残差；利用最小编码比特位数的最大值与新的增强型联动上下文模型，对所述第一残差的绝对值进行编码；获取所述前序顶点到所述前序顶点的父顶点的第二残差；将每个可能的残差方向分别与所述第二残差的方向进行按位异或，以便重排序获得若干相对残差方向；根据相对残差方向的可行性作为先验信息，对第一残差的残差方向进行算术编码。与现有技术相比，本发明的编码方法对残差编码进行了优化，提高了编解码效率。
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公开(公告)号：CN114563785A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210092743.0
申请日：2022-01-26
Applicant: 北京大学
Abstract: 本申请公开了一种基于相位梯度的地表形变探测方法、装置、设备及介质，所述方法包括：采用合成孔径雷达干涉测量得到时间序列干涉图；根据所述时间序列干涉图计算形变相位梯度；叠加计算出来的所述形变相位梯度，并对叠加的形变相位梯度进行解缠运算，得到解缠后的绝对相位梯度；将解缠后的绝对相位梯度输入预训练的局部地表形变识别模型，识别出形变区域。根据本申请实施例提供的基于相位梯度的地表形变探测方法，不仅提高了地表形变探测的准确性和可靠性，而且降低了从时间序列分析获取的速率图中识别局部形变信号的难度，极大地提升了大范围内局部形变信号的探测效率，同时计算成本也得到了极大地降低。
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公开(公告)号：CN113395506A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110666282.9
申请日：2021-06-16
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04N13/161 , H04N19/14 , H04N19/593
Abstract: 本发明提供的一种基于分段的点云邻居搜索方法、编码方法、解码方法及设备，通过把按空间顺序把点云分成多个段，对每个段生成点云的两个或多个空间顺序，对每个段内使用该两个或多个空间顺序进行当前点的前向和/或后向搜索，获得该当前点的邻居，在同等复杂度时候比现有技术能利用更大范围的点云进行编码，在同等性能时候减少了编码所需的时间，因此本发明提供的一种基于分段的点云邻居搜索方法、编码方法、解码方法及设备能提升点云编码的性能。
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公开(公告)号：CN111405281A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010238132.3
申请日：2020-03-30
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04N19/13 , H04N19/124 , H04N19/184 , H04N19/186 , H04N21/4402
Abstract: 本发明公开了一种点云属性信息的编码方法、解码方法、存储介质及终端设备，所述编码方法包括：根据几何信息对点云中所有点进行排序；对当前点某个属性信息进行编码写入码流；计算当前点已编码属性信息与多个邻居点属性的差距；选择属性差距最小的邻居作为当前点的其他属性信息的预测参考点；对当前点其他属性信息进行预测编码写入码流。本发明通过利用一个属性信息的编码结果指导其他属性信息对预测参考点的选择，增加了预测的准确性，进而提高了点云属性信息的编码性能。
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公开(公告)号：CN110572655A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910942969.3
申请日：2019-09-30
Applicant: 北京大学深圳研究生院
IPC: H04N19/147 , H04N19/186 , H04N19/597 , H04N19/593 , H04N19/91 , H04N19/42
Abstract: 本发明提供了一种基于邻居权重的参数选取和传递的点云属性编码和解码的方法及编码设备和解码设备。该编码方法包括：根据点云中的点到当前点的空间距离大小确定该当前点的K个最近邻点；确定计算该最近邻点权重时的距离调整参数；根据该距离调整参数进行熵编码；根据该距离调整参数确定该当前点的属性预测值；根据该当前点的属性预测值进行编码处理。以及解码方法包括根据点云中的点到当前点的空间距离大小确定当前点的K个最近邻点；根据点云属性码流进行熵解码确定计算最近邻点权重时的距离调整参数；根据距离调整参数确定当前点的属性预测值。由此，能够通过选取合适的距离调整参数，提升点云编码性能。
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