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公开(公告)号：CN115714864A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202110969710.5
申请日：2021-08-23
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04N19/42 , H04N19/44 , H04N19/597 , H04N19/60 , H04N19/96
Abstract: 本发明公开了一种点云属性编码方法、装置、解码方法以及装置，其中，上述点云属性编码方法包括：对所有待编码点云数据进行排序，获取排序点云数据，其中，待编码点云数据为属性待编码的点云数据；基于所有排序点云数据以及各排序点云数据之间的距离构建多层结构；获取多层结构中各节点对应的编码方式，其中，一个节点对应的编码方式为直接编码模式、预测编码模式或变换编码模式，其中，预测编码模式是基于与节点对应的邻近节点的信息对节点进行编码，变换编码模式是基于变换矩阵对节点进行编码；基于多层结构以及对应的编码方式分别对各节点进行点云属性编码。与现有技术相比，本发明方案有利于提升点云数据的总体编码效率。
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公开(公告)号：CN115278269A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210699502.2
申请日：2022-06-20
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04N19/91 , H04N19/18 , H04N19/50 , H04N19/61 , H04N19/124 , H04N19/186 , H04N19/597
Abstract: 本发明公开一种点云属性编码方法、点云属性解码方法及存储介质，所述编码方法包括：基于待编码点云数据得到目标排序码后对待编码点云数据进行排序；按照排序依次进行属性编码：计算当前待编码点与最相邻点之间的差值距离并与阈值距离比较，根据比较结果调整当前量化参数或当前量化舍入方法后，使用当前调整量化参数或当前调整量化舍入方法对输入系数进行量化得到量化系数。通过在编码时，计算当前待编码点与最相邻点之间的差值距离后与阈值距离比较，并根据比较结果调整当前量化参数或当前量化舍入方法后，对输入系数进行量化得到量化系数，即通过对距离的判定筛选预测误差较大的点，调整量化参数减小预测误差，从而提升重建点云数据的精度。
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公开(公告)号：CN114189692A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202010966930.8
申请日：2020-09-15
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了基于连续子空间图变换的点云属性编码方法以及解码方法，通过将目标点云划分为多层级结构，对多层级结构的第二级以及第二级以上的目标点云空间，都由该目标点云空间在下一级的子空间的第一属性系数进行图变换得到该节点的第一属性系数和第二属性系数，目标点云空间的第一属性系数在上一级继续被变换，这样进行连续变换后，最终得到所述目标点云的第一属性系数和各个目标点云空间的第二属性系数，再根据所述目标点云的第一属性系数和各个目标点云空间的第二属性系数进行点云属性编码，在编码的过程中，不涉及寻找变换点的过程，避免了寻找方向的顺序影响点云属性编码效果，保证了点云属性编码质量。
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公开(公告)号：CN120017836A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510109384.9
申请日：2025-01-21
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04N19/149 , H04N19/54 , H04N19/597 , H04N19/86 , H04N19/91
Abstract: 本申请实施例提供一种数据编码方法、解码方法、装置、存储介质及计算机设备，通过获取点云数据并对其点数据进行编码点组划分，得到多个编码点组。接着为每个编码点组构建上下文点组。对于序号为一的第一编码点组，对其中点数据的属性值编码，获第一子属性码流。对于序号不为一的第二编码点组，依据其点数据和上下文点组中的点数据确定属性值概率分布，再输入熵编码器得到第二子属性码流。最终将第一和第二子属性码流整合为点云数据的属性码流，通过上述操作，可降低或避免冗余，减少存储空间占用，提升数据传输效率。在保留海量点云数据原有属性信息的基础上降低或避免冗余，降低存储空间占用，提高传输效率。
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公开(公告)号：CN119562059B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202510093365.1
申请日：2025-01-21
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04N19/137 , H04N19/132
Abstract: 本申请实施例提出的高光谱图像编码方法、解码方法及相关设备，编码方法包括：首先，将高光谱图像划分基本图像和附加图像，基本图像包括锚定波段数据，附加图像包括非锚定波段数据；然后，对基本图像中的锚定波段数据进行光谱插值处理，得到包含非锚定波段数据的插值基本图像；接下来，基于附加图像和插值基本图像的差值，得到实际残差图像；之后，将基本图像输入光谱超分辨率网络生成预测残差图像，并基于实际残差图像和预测残差图像的差值，得到优化网络参数；最后，基于优化网络参数和基本图像得到高光谱图像的图像编码数据，有效地提高高光谱图像的编码压缩效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118678084A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410958898.7
申请日：2024-07-16
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04N19/159 , H04N19/50 , H04N19/70 , H04N19/96
Abstract: 本申请实施例提供了一种点云数据编解码方法、装置、计算机设备及可读存储介质。编码方法包括：获取点云数据中的待编码子节点；获取待编码子节点的预测编码状态；其中，预测编码状态包括帧间编码状态和帧内编码状态；基于预测编码状态，确定待编码子节点对应的第一上下文概率模型；通过第一上下文概率模型对待编码子节点的占位信息进行编码，得到占位信息的目标编码数据。以此，能够有效利用预测编码状态准确确定对应的第一上下文概率模型，提高了对点云数据的待编码子节点进行编码的准确性。
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公开(公告)号：CN112995758B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN201911284170.6
申请日：2019-12-13
Applicant: 鹏城实验室 , 北京大学深圳研究生院
IPC: H04N21/4402 , H04N21/2343 , G06T9/00
Abstract: 本发明公开了一种点云数据的编码方法、解码方法、存储介质及终端设备，所述编码方法包括根据待编码的点云数据生成占位图；根据待编码的点云数据、所述占位图、预设扫描顺序生成一维序列组；对所述占位图和一维序列组进行编码，以得到所述点云数据对应的码流。本发明通过将点云数据转换为一维序列组，并对一维序列组进行编码，降低了编码时的数据量，进而提高了点云数据的编码效率。
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公开(公告)号：CN115086672A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110264409.4
申请日：2021-03-11
Applicant: 鹏城实验室
IPC: H04N19/42 , H04N19/124 , H04N19/91 , H04N19/136 , H04N19/186
Abstract: 本发明公开了一种点云属性编码方法、装置、解码方法、装置及相关设备，其中，上述点云属性编码方法包括：对待编码点云数据进行排序和分组，获取待编码组，其中，上述待编码点云数据为属性待编码的点云数据；基于变换矩阵分别对各上述待编码组进行变换，获取变换系数，其中，上述变换系数包括直流系数和交流系数；分别获取各上述待编码组的直流系数预测值，基于上述直流系数预测值和上述变换系数实现对各上述待编码组的点云属性编码。与现有技术相比，本发明方案有利于提高编码性能，获得更好的点云属性压缩效果。
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公开(公告)号：CN114187401A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202010967090.7
申请日：2020-09-15
Applicant: 鹏城实验室
Abstract: 本发明公开了一种点云属性编码方法、解码方法、编码设备及解码设备，点云属性编码方法包括步骤：对于N层K‑D树结构的N‑2层，获取目标节点的子节点，对子节点的第一属性系数进行计算，获取目标节点的第一属性系数和第二属性系数；对于N层K‑D树结构的N‑3层至第一层的目标节点，获取目标节点的两个子节点，对两个子节点的第一属性系数进行哈尔小波变换，获取目标节点的第一属性系数和第二属性系数；将根节点的第一属性系数以及K‑D树结构中各个所述目标节点的第二属性系数作为点云属性编码方法的输出系数。本发明提供的点云属性编码方法和解码方法能提升子节点之间属性相关性地利用，有效提高点云属性压缩性能。
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公开(公告)号：CN114092631A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202010859079.9
申请日：2020-08-24
Applicant: 鹏城实验室
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明公开了基于加权三维哈尔变换的点云属性编码方法及解码方法，其中，所述点云属性编码方法包括步骤：将点云进行八叉树划分，构建N层八叉树结构；针对八叉树的N‑1层，将当前层节点的8个子节点属性值作为变换输入系数进行加权三维哈尔变换，计算相应的N‑1层变换输出系数，至少包括一个低频系数；从八叉树的N‑2层开始直到根节点，将前一层变换输出的低频系数作为当前层节点的子节点变换输入系数进行加权三维哈尔变换，得到变换输出系数；将根节点变换输出系数及其它层变换输出高频系数作为所述点云变换输出系数。本发明提供的点云属性编码方法和解码方法能够提升子节点之间属性相关性地利用，从而有效提高点云属性压缩性能。
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