[发明专利]一种三维图像数据中顶点数据的压缩方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及三维图像处理领域中的数据压缩技术，尤其涉及一种三维图像数据中顶点数据的压缩方法及装置。

背景技术

随着图像处理技术的发展，效果更为逼真的三维图像逐渐成为图像数据处理的热点。三维图像数据处理中的一个重要技术即压缩技术，三维图像数据的压缩包括：顶点连接关系数据的压缩和顶点数据的压缩两部分；其中，顶点连接关系数据的压缩方法，目前已经可以使顶点连接关系数据的压缩效率接近理论上的极限值，所以，三维图像数据中顶点数据的压缩方法成为影响三维图像数据压缩效率的重要因素。

目前顶点数据的压缩方法，包括以下步骤：首先生成压缩码书；计算待压缩的三维图像数据的各个顶点对应的残差矢量，将所得的残差矢量作为待编码残差矢量；逐个提取待编码残差矢量，利用所提取的待编码残差矢量在预置的压缩码书中搜索获取最佳匹配码字，将最佳匹配码字的码字索引值作为该顶点数据的压缩结果，依此类推，直至获取所有顶点数据对应的残差矢量的压缩结果。

其中，生成压缩码书的方法为：利用平行四边形预测算法对选定的专门用于生成压缩码书的三维图像数据进行计算，得出该三维图像数据各个顶点对应的残差矢量；利用LBG算法，对上述各个顶点对应的残差矢量的模值进行训练，得到最终的码字组成的集合即为压缩码书。但是，这种方法没有充分考虑三维图像数据的残差矢量的模值的分布特性，即残差矢量的模值较小的部分较多，且相互之间差值很小，如此，生成的压缩码书中就会存储大量欧氏距离很近的码字，从而浪费存储空间。比如：假设最终得到的压缩码书有一百个码字为{x₁，y₁，z₁；x₂，y₂，z₂；…；x₁₀₀，y₁₀₀，z₁₀₀}，其中八十个码字所对应的残差矢量的模值为0到150之间，且这八十个压缩码之间的欧氏距离非常小，这样，就会使用较大的存储空间存储很多类似的码字；并且，由于只有小部分压缩码书用来表示残差矢量的模值较大的顶点数据，会导致无法使图像质量提高。

另外，上述顶点数据的压缩方法中，在压缩码书中搜索的方法为全搜索(FS，Full Search)方法，包括：遍历压缩码书中的所有码字，对每个码字与待编码残差矢量进行计算获得欧氏距离，最终将欧氏距离最小的码字作为最佳匹配码字，将最佳匹配码字的码字索引值作为该顶点数据的压缩结果。但是，由于在预置压缩码书时，压缩码书中就会存储大量欧氏距离很近的码字，所以在获取最佳匹配码字时，会浪费时间来遍历大量类似码字并进行计算，因此，影响顶点数据的压缩效率；并且，由于大量类似码字会增加码字索引值的数量，从而，使码字索引值的比特(Bit)数增加，进而使由顶点数据的压缩结果与残差矢量的Bit比值计算得到的顶点数据的压缩比无法改善。

可见，目前已有的顶点数据的压缩方法，由于没有充分利用三维图像数据中顶点数据的分布特点，导致无法节约码字的存储空间、无法提高编码质量、无法改善顶点数据的压缩比、并且影响压缩效率。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种三维图像数据中顶点数据的压缩方法及装置，能节约码字的存储空间、提高编码质量、改善顶点数据的压缩比、并且提高压缩效率。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

本发明提供了一种三维图像数据中顶点数据的压缩装置，该装置包括：码书设计模块和码字搜索模块；其中，

码书设计模块，用于将码书设计三维图像数据中顶点数据的残差矢量分组，为各组残差矢量生成对应的由指定数量码字组成的压缩子码书，将各组压缩子码书发送给码字搜索模块；

码字搜索模块，用于接收码书设计模块发来的压缩子码书，以及依次为待压缩三维图像数据中顶点数据的残差矢量选取最佳匹配码字，将所述最佳匹配码字的码字索引值、及所在压缩子码书的索引值作为所述顶点数据的压缩结果。

上述方案中，所述装置还包括：顶点数据预测模块，用于计算得出码书设计三维图像数据中顶点数据的残差矢量，并将残差矢量发送给码书设计模块；

相应的，所述码书设计模块，具体用于接收顶点预测模块发来的码书设计三维图像数据中顶点数据的残差矢量，根据分组数量和分组比例，逐个根据分组比例从残差矢量中按照残差矢量模值从小到大的顺序，提取相应数量的残差矢量组成一组残差矢量，记录该组门限值，依此类推，获得与分组数量一致的多组残差矢量，并按照生成顺序为每个残差矢量组编号。