[发明专利]一种基于支持向量机的点云压缩编码器关键参数优化方法

权利要求书

1.一种基于支持向量机的点云压缩编码器关键参数优化方法，其特征在于，包括步骤如下：

(1)点云数据预处理：

①对点云信息中的几何信息进行均一化预处理；

②对点云中第i个点p_i中的几何坐标信息(x_i,y_i,z_i)进行均一化处理；i∈{1,2,…N},N为点云中点的数量；

③对点云信息中的颜色信息进行RGB与YUV格式转化预处理；

④对步骤③预处理后的颜色信息进行进一步的均一化处理；

(2)点云分布特征提取：

⑤将点云中的每个点的几何信息和颜色信息分别投射到X_Y平面，Y_Z平面和X_Z平面，分别得到三个投射点集，包括：N_xy、N_yz、N_xz分别表示投射到X_Y平面，Y_Z平面和X_Z平面的点的数量；

⑥对于投射到X_Y平面的点集分别求得两个坐标方向的位置坐标的均值和方差以及亮度信号的均值和方差作为点云分布在X_Y平面的特征向量

对于投射到Y_Z平面的点集分别求得两个坐标方向的位置坐标的均值和方差以及亮度信号的均值和方差作为点云分布在Y_Z平面的特征向量

对于投射到X_Z平面的点集分别求得两个坐标方向的位置坐标的均值和方差以及亮度信号的均值和方差作为点云分布在X_Z平面的特征向量

对于一个给定的点云数据，其特征向量定义为：

(3)SVM的训练预测：

⑦从M₀个点云数据中，挑选出M₁个点云数据作为训练集，剩余的M₀-M₁个点云数据作为测试集；

⑧对于训练集，对于给定的目标码率R_target，输入每个点云数据的特征向量f和标签L_optimal；

在给定目标码率R_target条件下，使用全搜索的方式找到最优的编码参数对(OctreeLevel,JPEG_Value)，Octree Level、JPEG_Value分别表示三维点云编码器中的八叉树层数和量化参数；并将最优的编码参数对(Octree Level,JPEG_Value)映射成对应的标签L_(t,c)，t表示目标码率的值，c表示的点云的名字。

2.根据权利要求1所述的一种基于支持向量机的点云压缩编码器关键参数优化方法，其特征在于，步骤①，是指：读取点云中所有点的几何信息(x,y,z)，计算出点云几何信息的最小值(x_min,y_min,z_min)和点云几何信息的最大值(x_max,y_max,z_max)。

3.根据权利要求2所述的一种基于支持向量机的点云压缩编码器关键参数优化方法，其特征在于，步骤②，对点云中第i个点p_i中的几何坐标信息(x_i,y_i,z_i)进行均一化处理，如式(Ⅰ)所示：

式(Ⅰ)中，表示均一化处理后第i个点p_i的几何坐标信息。

4.根据权利要求3所述的一种基于支持向量机的点云压缩编码器关键参数优化方法，其特征在于，步骤③，读取点云中第i个点p_i的颜色信息(R_i,G_i,B_i),将RGB格式转化为YUV格式，如式(Ⅱ)所示：

式(Ⅱ)中，R_i,G_i,B_i分别表示颜色信息的红色分量、绿色分量和蓝色分量，Y_i,U_i,V_i分别表示亮度信号、蓝色色差信号和红色色差信号。