[发明专利]基于配准的改进V-PCC帧间预测方法及系统

说明书

本发明涉及一种基于配准的改进V‑PCC帧间预测方法，包括以下步骤:步骤S1:基于运动一致性的二叉树粗分割算法对当前帧点云进行分割，并计算块内点云的质心到原点的距离，按距离的大小依次排序，给予相应的块其索引信息；步骤S2:对分割后的块进行三维配准帧间预测并计算误差，对于误差小于一定阈值的块直接熵编码块索引和运动信息；对于误差大于阈值的块，则融合并使用V‑PCC的帧间估计，最后形成比特流。本发明有效提高V‑PCC的编码性能。

技术领域

本发明涉及一种基于配准的改进V-PCC帧间预测方法及系统。

背景技术

从数学的角度，点云是一系列点的集合，物理含义是三维真实世界的数字化采样，每一个点由几何信息(x,y,z)属性信息(例如，R,G,B,反射强度等)。和传统的2D图像相比，3D点云更加能准确表达目标物体或者场景。目前已经广泛应用于虚拟现实和增强现实、无人驾驶、医疗以及高精度地图等领域。然而，相比传统的2D的图像，点云数量级至少超过了一个数量级而且是无序。目前对于用于点云编码性能测试的典型动态点云序列，每一帧点云通常包含近百万个点，每个点由30个比特表示几何信息以及24个比特表示颜色信息，因此一帧点云大小约为6Mbyte，对于30帧每秒的点云序列，则码率大小为180Mbyte/s，所以有效的压缩方法对于点云的存储和传输是极其重要的。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于配准的改进V-PCC帧间预测方法，弥补V-PCC采用patch的方法破坏了点云的连续性，以及采用深度图投影成几何图因为帧与帧之间发生了伸缩和旋转和平移，使得投影后的几何图像有较大差异，导致未能充分利用点云序列的时空相关性，有效提高编码性能。

为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

一种基于配准的改进V-PCC帧间预测的编码方法，包括以下步骤:

步骤S1:基于运动一致性的二叉树粗分割算法对当前帧点云进行分割，并计算块内点云的质心到原点的距离，按距离的大小依次排序，给予相应的块其索引信息；

步骤S2:对分割后的块进行三维配准帧间预测并计算误差，对于误差小于一定阈值的块直接熵编码块索引和运动信息；对于误差大于阈值的块，则融合并使用V-PCC的帧间估计，最后形成比特流。

进一步的，所述基于运动一致性的二叉树粗分割算法，具体为：

步骤S11:对当前帧点云中每一个点在前一帧点云找到距离最近点并记录此时的最近点距离；

步骤S12:通过计算点云沿着x、y、z维度平均二分后的变异系数之和S(d)如式(1)所示，

其中离散系数为：均方误差：标准差：最近点的误差定义为：e_dji＝||p_dji-r_dji||²；d＝x、y、z表示分别沿着维度x、y、z分割；j＝1、2分别表示分割后的第一块点云和第二块点云的索引；p_dji为当前帧点云沿着维度d分割后的j块点云中的第i点的几何坐标；r_dji为点p_dji在对应块中的最近点的几何坐标；N_dj为当前帧沿着维度d分割后的j块点云的总数。；

步骤S13:求解不同维度d二分后S(d)的最小值，此时最小值对应的维度即为确定的分割维度，点云由一帧变为两帧，通过设置标志位更新点云

步骤S14、统计分割的累计次数，判断是否小于设定分割次数，小于分割次数既重复分割，大于等于分割次数则说明分割完成。

进一步的，所述步骤S2具体为：