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公开(公告)号：CN112385222B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN201980039249.4
申请日：2019-06-12
申请人： 浙江大学 , 深圳市大疆创新科技有限公司
IPC分类号： H04N19/154 , G06T7/00
摘要： 一种点云处理的方法与装置，该方法包括：获取第一点与第二点，第一点为第一点云中的点，第二点为第二点云中与第一点满足预设条件的点，第一点云和第二点云中的一个为输入点云，另一个为输出点云；根据第一点以及第二点的位置信息，确定第一点与第二点之间的失真信息；其中，第一点与第二点之间的失真程度与第一点的权重配置和/或第二点的权重配置相关，第一点的权重配置和/或第二点的权重配置与位置信息相关。在计算点云的失真时，可以为点云中不同位置信息的点配置不同的权重，从而可以使得计算得到的点云的失真较为符合点云的实际情况。
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公开(公告)号：CN112385238B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201980039768.0
申请日：2019-07-10
申请人： 深圳市大疆创新科技有限公司 , 浙江大学
IPC分类号： H04N19/85 , H04N19/124 , H04N19/169
摘要： 一种数据编码、数据解码方法、设备及存储介质，其中，该方法包括：确定点云数据的语法元素的取值，所述点云数据包括点云的属性值，所述语法元素用于指示所述点云的属性值在进行预测编码时的搜索范围(S301)；根据所述搜索范围对所述点云的属性值进行预测处理，得到所述点云的属性值的残差，对所述点云的属性值的残差以及所述语法元素的取值与固定数值的差值进行编码，生成码流数据，其中，所述固定数值为正数(S302)。通过这种方式可以降低编码、解码的算法复杂度，提高编码、解码的效率。
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公开(公告)号：CN113453018B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202010220697.9
申请日：2020-03-25
申请人： 浙江大学
IPC分类号： H04N19/597 , H04N19/176 , H04N19/50 , H04N19/105
摘要： 本发明提出了一种点云属性预测方法和装置，使用空间中被预测点所在的块中的所有已编码点以及与被预测点所在块紧近的若干个已编码邻块中的所有已编码点作为候选预测点，然后在候选预测点中选取三维空间中距离当前点最近的点的作为当前点的预测点，使用该最近点的属性值作为当前点属性值的预测值。由于当前块已编码点和紧邻块中的已编码点都可能与当前编码点在三维空间中相近，所以使用它们作为预测点的候选点会使预测点与当前点属性值的更相关，在复杂度增加不明显的情况下提升了点云属性编码的效率。
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公开(公告)号：CN114079793A
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202011063672.9
申请日：2020-09-30
申请人： 浙江大学
摘要： 针对莫顿序下相邻点之前的三维空间距离会发生周期性跳跃的缺点，为了进一步的点云属性的编码效率，本发明提出了一种基于新的处理顺序的点云属性解码方法和装置。使用Hilbert序作为点云属性的编码顺序，在Hilbert序下当前待点前序若干个点中查找当前待点三维空间上的近邻点，使用这些近邻点作为当前待点的预测点。由于Hilbert序下相近的点三维空间上也相近，特别的，最坏情况下，Hilbert序上距离为n的两点三维空间上的距离小于等于n1/2，而Morton序上距离为n的两点三维空间上的距离有可能大于点云维度长的最大值，且在K较小的时候，Hilbert序上当前点前序K个点距离当前点的平均距离小于Morton序上当前点前序K个点距离当前点的平均距离。因此采用Hilbert序可以更大概率的找到和当前点三维空间上更相近的邻居点，从而使得预测点的属性值和当前待点的属性值更相关，进而提升点云属性的编码效率。
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公开(公告)号：CN112384955A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN201980039756.8
申请日：2019-06-11
申请人： 深圳市大疆创新科技有限公司 , 浙江大学
摘要： 本发明实施例提供一种三维数据点的编解码方法和装置，通过根据待编码的三维数据点的位置坐标，确定所述待编码的三维数据点的初始块在径向距离方向、方位角方向和高度方向的范围值的最大值，对初始块进行至少一次八叉树划分，得到多个第一类子块，对第一类子块中的至少一个第一类子块进行至少一次四叉树划分和/或二叉树划分，根据所述初始块的划分结果对所述待编码的三维数据点进行编码。由于构建的用来划分空间三维数据点的分布的初始块的三个方向上的范围值不同，从而，在划分过程中，三个方向上的范围值到达最小精度的划分次数不同，当方向到达最小精度时，接着采用四叉树划分或者二叉树划分的方式进行划分，直到三个方向的范围值均到达最小精度，从而，减小划分次数，提高编解码效率。
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公开(公告)号：CN112262578B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN201980039255.X
申请日：2019-03-21
申请人： 深圳市大疆创新科技有限公司 , 浙江大学
摘要： 提供了一种点云属性编码方法，包括：对点云数据中的属性值进行二值化，得到二进制属性值，其中，所述二进制属性值的比特深度为N，N为大于或等于1的正整数；采用至少一个概率模型对所述二进制属性值中的比特位进行算术编码。上述方法通过对点云数据中的属性信息进行二值化，并对二值化的结果进行算术编码，避免了使用层次编码方案对属性信息进行编码和解码，从而减小了时间开销。
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公开(公告)号：CN113496546A
公开(公告)日：2021-10-12
申请号：CN202010428531.6
申请日：2020-05-20
申请人： 浙江大学
IPC分类号： G06T17/00
摘要： 为了能够在兼顾复杂度的前提下进一步提高点云属性的预测效率，本发明提出一种多预测点的点云属性编码方法和装置，将空间中与当前待编码点相近的当前待编码点所在的当前块中的已编码点和当前块的已编码邻块中的点作为预测候选点，然后在预测候选点中选取多个点作为预测点，使用选取的多个预测点的属性值的加权平均来求当前待编码点属性值的预测值，最后使用求得的当前待编码点的属性值的预测值来预测当前待编码点的属性值，提高了预测点与当前待编码点属性的相关性，多点加权预测提高了预测值准确度的平稳性，进而大幅度提升了点云属性编码的效率。
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公开(公告)号：CN113453018A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202010220697.9
申请日：2020-03-25
申请人： 浙江大学
IPC分类号： H04N19/597 , H04N19/176 , H04N19/50 , H04N19/105
摘要： 本发明提出了一种点云属性预测方法和装置，使用空间中被预测点所在的块中的所有已编码点以及与被预测点所在块紧近的若干个已编码邻块中的所有已编码点作为候选预测点，然后在候选预测点中选取三维空间中距离当前点最近的点的作为当前点的预测点，使用该最近点的属性值作为当前点属性值的预测值。由于当前块已编码点和紧邻块中的已编码点都可能与当前编码点在三维空间中相近，所以使用它们作为预测点的候选点会使预测点与当前点属性值的更相关，在复杂度增加不明显的情况下提升了点云属性编码的效率。
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公开(公告)号：CN112352431B
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN201980038685.X
申请日：2019-09-30
申请人： 浙江大学 , 深圳市大疆创新科技有限公司
IPC分类号： H04N19/13 , H04N19/186 , H04N19/61
摘要： 一种数据编码、解码方法、设备及存储介质，方法包括：获取当前点云点的属性残差(S201)；对属性残差进行二值化，得到用于指示第一标志位的二元码和用于指示第二标志位的二元码(S202)；根据第一条件从上下文模型列表中选择用于编码第一标志位的二元码的第一上下文模型(S203)；根据第二条件从上下文模型列表中选择用于编码第二标志位的二元码的第二上下文模型(S204)，其中，第一上下文模型和第二上下文模型对应上下文模型列表中的同一个索引时，第一条件与第二条件不相同；采用第二上下文模型对第二标志位的二元码进行编码(S205)；采用第一上下文模型对第一标志位的二元码进行编码(S206)，在不增加额外复杂度的情况下，提高了编码效率。
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公开(公告)号：CN114078170A
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202010822353.5
申请日：2020-08-16
申请人： 浙江大学
IPC分类号： G06T9/40
摘要： 本发明提出了一种新的点云几何孤立点解码方法，从码流中解码几何信息时，对当前需要解码的八叉树节点来说，该节点在满足孤立点模式的条件single_condition时，进入孤立点解码模式，通过新增额外的1个二进制符号single_flag作为标志位，指示接下来要解码的是否是孤立点，实质为标识出现孤立点的方法不同，并结合利用周围节点及其父节点周围节点的占用信息，合理地设计了single_flag标志位熵编码的上下文模型，有效地减少了孤立点编码的码流，同时允许孤立点位置信息的降精度表达，更好地权衡了失真和码率的关系。
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