[发明专利]用于对点云进行熵编码的方法和设备

说明书

用于对点云进行编码的方法和设备。与子体积相关联的当前节点被拆分成另外的子体积，每个另外的子体积对应于当前节点的子节点，并且在编码器处，占用模式基于子节点的占用状态针对当前节点被确定。基于针对与当前节点相邻的多个节点的占用数据，概率分布从多个概率分布中被选择。编码器熵基于所选择的概率分布对占用模式进行编码，以产生用于比特流的编码数据，并且更新所选择的概率分布。解码器基于针对相邻节点的占用数据进行相同的选择，并且对比特流进行熵解码以重建占用模式。

技术领域

本申请总体上涉及点云压缩，并且具体地涉及用于点云的改进熵编码的方法和设备。

背景技术

数据压缩被使用在通信和计算机网络中以有效地存储、传输和再现信息。人们对三维对象或空间的表示越来越感兴趣，这种表示可能会涉及大型数据集，并且针对这种表示的高效而有效的压缩将非常有用和有价值。在一些情况下，可以使用点云来表示三维对象或空间，点云是点集，每个点具有三个坐标地点(X，Y，Z)，在一些情况下还具有其他属性，如颜色数据(例如亮度和色度)、透明度、反射率、法向矢量等。点云可以是静态的(在单个时间点处的固定对象或环境/对象的快照)或动态的(按时间顺序的点云序列)。

点云的示例应用包括地形和地图应用。自主车辆和其他机器视觉应用可以依赖于诸如来自激光雷达(LiDAR)扫描仪的环境3D扫描形式的点云传感器数据。虚拟现实模拟可以依赖于点云。

应当理解，点云可能会涉及大量数据，并且快速且准确地压缩(编码和解码)该数据是非常重要的。因此，提供更高效和/或有效地压缩点云数据的方法和设备将是有利的。

附图说明

现在将通过示例的方式参考附图，附图示出了本申请的示例实施例，并且在附图中：

图1示出了示例点云编码器的简化框图；

图2示出了示例点云解码器的简化框图；

图3示出了用于编码的示例部分子体积和相关联的树结构；

图4图示出了八叉树的递归拆分和编码；

图5示出了来自八叉树的示例立方体内的示例扫描模式；

图6示出了示例立方体内的示例占用模式；

图7以流程图的形式示出了一种用于对点云进行编码的示例方法；

图8图示出了示例八叉树的一部分；

图9示出了相邻子体积的示例；

图10示出了示例邻居配置，其示出了相邻节点之间的占用；

图11示意性地示出了一个使用依赖于父模式的上下文的点云熵编码过程的说明性实施例；

图12示出了使用依赖于邻居配置的上下文的点云熵编码的过程的说明性实施例；

图13以流程图的形式示出了一种用于对压缩点云数据的比特流进行解码的示例方法；

图14示出了编码器的示例简化框图；

图15示出了解码器的示例简化框图；

图16示出了示例笛卡尔坐标系和绕轴的示例旋转；

图17示出了围绕Z轴的旋转的一次或若干次迭代下的邻居配置的不变性的类别；

图18示出了针对垂直旋转的邻居配置的不变性的类别；

图19示出了针对旋转和反射两者的不变性的类别；以及

图20示出了针对在三个旋转和反射下的不变性的类别。

在不同的图中可能已经使用了相似的附图标记来标示相似的组件。

具体实施方式