[发明专利]一种点云颜色属性自适应压缩行程编码方法

说明书

本发明公开了一种点云颜色属性自适应压缩行程编码方法，包括：将点云属性从RGB颜色空间转换到YUV颜色空间；对点云数据进行Hilbert重排序，在Hilbert顺序下进行差分预测，得到预测残差；将所述预测残差进行量化，得到预测量化残差；采用颜色属性自适应压缩行程编码方法对所述预测量化残差进行熵编码，得到属性码流。本发明能够进一步压缩点云数据属性信息，可广泛应用于图像处理技术领域。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其是一种点云颜色属性自适应压缩行程编码方法。

背景技术

目前国内音视频编码基于几何的点云压缩算法AVS-PCC(Point CloudCompression of Audio Video coding Standard)框架下，在编码器和解码器中首先处理点云几何位置，基于 解码后的几何位置处理属性信息。AVS-PCC框架中对点云属性信息的压缩流程大概如下，由 于点云的几何位置通过坐标平移、量化和八叉树重建，所以需要对点云中的每个点进行属性 插值进行重上色的操作。为了进一步压缩数据，使用差分预测的方法，通过前面的若干点去 预测当前点的属性信息，从而得到属性预测残差。然后对预测残差进行量化，最后进行熵编 码。

行程编码(Run-length Coding)是相对简单的编码技术，主要思路是将一个相同值的连 续串用一个代表值和串长来代替。例如，有一个字符串“aaabccddddd”，经过行程编码后可 以用“3a1b2c5d”来表示。对图像编码来说，可以定义沿特定方向上具有相同灰度值的相邻 像素为一轮，其延续长度称为延续的行程，简称为行程或游程。

目前最新PCRM框架中，对于颜色属性预测残差为(0，0，0)的将会使用行程编码。对颜色属性为零的预测残差Res行程编码。如果属性预测残差Res非零，则首先对run_length值进行编码，然后对该非零属性预测残差进行编码，最后将run_length值置为0重新开始计数。

对非零属性预测残差Res的各个分量Res_i(i＝0,1,2)依次进行编码，编码方式为：

当待编码属性信息为颜色时，首先利用上下文对属性残差分量Res_i是否为0进行算术编 码。在Res_i不为0的情况下，对其符号使用bypass coding；利用上下文对属性残差分量Res_i绝 对值是否等于1进行算术编码；在属性残差分量Res_i绝对值大于1的情况下，利用上下文对 属性残差分量Res_i绝对值是否等于2进行算术编码；

在属性残差分量Res_i绝对值大于2的情况下，利用上下文对(Res_i绝对值-3)进行指数哥 伦布编码。当属性信息为反射率时，采用3阶指数哥伦布码，当属性信息为颜色时，采用1 阶指数哥伦布码。

颜色属性预测残差系数之间的相关性对熵编码通过使用上下文编码进一步压缩。具体方 法如下：

1.利用固定上下文编码一个标志位代表Y/R是否等于0，

2.如果Y/R等于0，继续利用固定上下文编码一个标志位代表U/G是否等于0；

1)如果U/G以及Y/R都等于0，利用固定上下文编码V/B的绝对值减1，并编码其符号；

2)如果Y/R等于0但U/G不等于0，利用固定的上下文编码U/G的绝对值减1，和其符号，继续利用固定的上下文编码V/B和其符号；

3.如果Y/R不等于0，利用固定上下文编码Y/R的绝对值减1，并编码其符号，继续利用固定的上下文编码U/G和其符号；继续利用固定的上下文编码V/B和其符号。