公开(公告)号：CN110278444A

公开(公告)日：2019-09-24

申请号：CN201910645303.1

申请日：2019-07-17

Applicant: 华侨大学

Inventor： 曾焕强 ,  谷帅 ,  侯军辉 ,  陈婧 ,  朱建清 ,  张联昌

IPC: H04N19/96 ,  H04N19/91 ,  H04N19/124 ,  H04N19/103 ,  H04N19/597 ,  H04N19/176 ,  H04N19/64

Abstract: 本发明公开了一种采用几何引导的稀疏表示三维点云压缩方法，属于视频编码领域，方法包括：采用八叉树对输入三维点云进行分块；采用图形变换的方法得到原始的冗余字典；利用块内点云的几何信息对原始的冗余字典进行降采样；对每个单元块进行去均值，随后对去均值的颜色信息在降采样字典上稀疏表示；利用基于八叉树的块均值预测算法对每个编码单元块的均值进行预测编码；采用Run-Level的方法对量化后的稀疏系数进行编码；最后用算术编码器对所有已编码的参数进行熵编码。本发明利用稀疏表示，能够对庞大的三维点云数据进行高效压缩，极大地提高了三维点云的传输和存储效率。

公开(公告)号：CN109166160B

公开(公告)日：2022-07-01

申请号：CN201811082243.9

申请日：2018-09-17

Applicant: 华侨大学

Inventor： 曾焕强 ,  谷帅 ,  朱建清 ,  陈婧 ,  蔡灿辉 ,  马凯光

IPC: G06T9/00

Abstract: 本发明公开了一种采用图形预测的三维点云压缩方法，属于视频编码领域，方法包括：采用KD树对输入三维点云进行自适应分块；采用KNN算法计算编码单元内每个点的K邻近点；构建每个单元块的图并计算图形平移算子；对每个编码单元的块进行去均值，采用K‑means算法对编码单元进行自适应采样，通过求解优化问题对未采样点进行预测；利用基于KD树的块均值预测算法对每个编码单元块的均值进行预测编码；最后用算术编码器对所有量化的参数和残差进行熵编码。本发明采用图形预测，能够对庞大的三维点云数据进行有效压缩，极大地改善三维点云的传输和存储效率。

公开(公告)号：CN110278444B

公开(公告)日：2022-11-01

申请号：CN201910645303.1

申请日：2019-07-17

Applicant: 华侨大学

Inventor： 曾焕强 ,  谷帅 ,  侯军辉 ,  陈婧 ,  朱建清 ,  张联昌

IPC: H04N19/96 ,  H04N19/91 ,  H04N19/124 ,  H04N19/103 ,  H04N19/597 ,  H04N19/176 ,  H04N19/64

Abstract: 本发明公开了一种采用几何引导的稀疏表示三维点云压缩方法，属于视频编码领域，方法包括：采用八叉树对输入三维点云进行分块；采用图形变换的方法得到原始的冗余字典；利用块内点云的几何信息对原始的冗余字典进行降采样；对每个单元块进行去均值，随后对去均值的颜色信息在降采样字典上稀疏表示；利用基于八叉树的块均值预测算法对每个编码单元块的均值进行预测编码；采用Run‑Level的方法对量化后的稀疏系数进行编码；最后用算术编码器对所有已编码的参数进行熵编码。本发明利用稀疏表示，能够对庞大的三维点云数据进行高效压缩，极大地提高了三维点云的传输和存储效率。

公开(公告)号：CN109166160A

公开(公告)日：2019-01-08

申请号：CN201811082243.9

申请日：2018-09-17

Applicant: 华侨大学

Inventor： 曾焕强 ,  谷帅 ,  朱建清 ,  陈婧 ,  蔡灿辉 ,  马凯光

IPC: G06T9/00

Abstract: 本发明公开了一种采用图形预测的三维点云压缩方法，属于视频编码领域，方法包括：采用KD树对输入三维点云进行自适应分块；采用KNN算法计算编码单元内每个点的K邻近点；构建每个单元块的图并计算图形平移算子；对每个编码单元的块进行去均值，采用K-means算法对编码单元进行自适应采样，通过求解优化问题对未采样点进行预测；利用基于KD树的块均值预测算法对每个编码单元块的均值进行预测编码；最后用算术编码器对所有量化的参数和残差进行熵编码。本发明采用图形预测，能够对庞大的三维点云数据进行有效压缩，极大地改善三维点云的传输和存储效率。