公开(公告)号：CN116094694A

公开(公告)日：2023-05-09

申请号：CN202211604777.X

申请日：2022-12-13

Applicant: 北京大学深圳研究生院

Inventor： 李宏 ,  邓江伟 ,  安禹豪 ,  高伟 ,  李革

IPC: H04L9/08 ,  H04L67/08

Abstract: 本发明公开了一种点云几何编码方法、解码方法、编码设备及解码设备。所述点云定义在树结构中，所述树结构中每个节点包括多个子节点，所述点云几何解码方法包括步骤：根据当前子节点的相邻节点的组合占用数目确定所述当前子节点的上下文；根据所述当前子节点的上下文对点云几何码流进行熵解码，得到所述当前子节点的占用信息。本发明按照当前子节点的相邻节点的组合占用数目确定所述当前子节点的上下文，组合占用数目考虑了当前子节点的多类相邻关系的相邻节点的占用数目，并基于组合占用数目按照相邻节点的几何结构确定上下文，更好地利用相邻节点的空间分布相关性，提高点云几何压缩性能。

公开(公告)号：CN114785998A

公开(公告)日：2022-07-22

申请号：CN202210694204.4

申请日：2022-06-20

Applicant: 北京大学深圳研究生院

Inventor： 李革 ,  宋菲 ,  安禹豪 ,  李宏 ,  高伟

IPC: H04N13/161 ,  H04N19/597 ,  H04N19/96 ,  H04N19/176 ,  G06V10/762 ,  G06K9/62

Abstract: 本公开提供了一种点云的压缩方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取待压缩点云；将所述待压缩点云划分为多个子点云块，其中，所述子点云块通过图进行描述，确定所述子点云块对应的权重矩阵；采用谱聚类算法将所述图过划分为多个子图；根据预设的代价函数迭代合并所述子图，确定所述子图对应的优化图；确定所述优化图对应的目标邻接矩阵，根据所述目标邻接矩阵更新所述权重矩阵；根据更新后的所述权重矩阵确定所述优化图对应的拉普拉斯矩阵，根据所述拉普拉斯矩阵压缩所述待压缩点云。可以提升点云属性压缩的压缩性能与压缩效果。

公开(公告)号：CN117528120A

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202311479611.4

申请日：2023-11-08

Applicant: 北京大学深圳研究生院

Inventor： 李宏 ,  邓江伟 ,  安禹豪 ,  李革

IPC: H04N19/91 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供了一种基于切片的深度学习点云几何压缩方法，包括：S1.预处理；S2.切片分割；S3.深度学习模型的设计与训练；S4.熵模型处理；S5.熵编码/熵解码：已知待编码/解码符号的概率分布，使用算术编码器/解码器将符号进行无损编解码，实现高效压缩，获得解码体素的顺序；S6.点云的重建：熵解码之后得到体素的占位码信息，根据解码体素的顺序，恢复各个点的坐标，进而重建点云的几何信息。本发明方法通过将点云转换为切片序列表示的形式，能够高效地压缩点云数据，减少数据的冗余信息。