[发明专利]三维点云的传输方法、接收方法、传输装置、接收装置及存储介质

说明书

本申请提供了一种三维点云的传输、接收的方法、装置及介质，该传输方法包括如下步骤：将原始点云划分为不同的空间区域；对各空间领域内不同联合质量等级的组件轨道组的点云数据分别进行预编码，以生成该空间区域的不同联合质量等级的媒体码流；根据接收到的用户请求信息，确定各空间领域中所要选取的组件轨道组的联合质量等级，并选出对应的媒体码流；将各空间领域的质量指示信息写入对应的媒体码流中；传输所述媒体码流。

技术领域

本申请涉及多媒体技术领域，例如涉及一种三维点云的传输方法、接收方法、传输装置、接收装置及存储介质。

背景技术

随着信息技术的快速发展，三维点云已成为与图像、音频、视频等互补的重要数据模态。三维点云作为自主导航、地图构建和场景理解等任务的主要输入数据，在自动驾驶、移动机器人、虚拟/混合现实、地理信息系统、遥感测绘以及文化遗产保护等诸多领域有巨大应用前景，已成为新一代人工智能技术的研究热点之一。

三维点云是空间中一系列点的几何，记录了被扫描物体表面每个点的一组的三维坐标信息和多种属性信息，如纹理、材质、颜色、占用图、法向量、反射强度、特征等。三维点云数据是真实物体的几何描述，是一种新的三维模型数据格式，作为视觉通信场景下表达信息的主要载体，不仅可以有效的表示视觉媒体服务中的静态实物和场景，还可以实时渲染精确的立体模型，真实地描述动态实物或场景信息。因此，三维点云数据可以为用户带来虚实结合、实时交互的沉浸式消费体验。

近年来，三维点云的压缩技术已经引起了众多科研人员的深入探究。目前，根据三维点云的压缩技术，可以将点云数据分为基于视频压缩的点云数据(Video-based PointCloud Compression,V-PCC)、基于几何压缩的点云数据(Geometry-based Point CloudCompression,G-PCC)、以及基于人工智能技术压缩的点云数据(AI-based Point CloudCompression,AI-PCC)。每种点云压缩方式对应的点云组件数据类型有所不同，例如：V-PCC点云数据中包含几何组件、占用图组件、属性组件以及图集组件；而G-PCC点云数据中包含几何组件和属性组件。

目前对于如何压缩、存储和传输三维点云媒体已有一定研究，但现有的传输方案没有考虑在传输中指示不同质量点云组件数据进行组合后的整体质量。对于客户端而言，用户在进行点云媒体消费时更加关注的是当前空间区域内点云呈现的整体质量，而非每个点云组件信息的单独质量。因此需要在传输中增加对于点云空间区域整体质量的指示信息，以满足用户个性化的呈现需求，以及在带宽受限情况下，能够选择恰当质量等级的点云数据进行传输，在实现低时延的同时使传输效率最大化。

发明内容

本申请提供一种三维点云的传输方法、接收方法、传输装置、接收装置及存储介质。

根据本申请提供的一种三维点云的传输方法，包括：

将原始点云划分为不同的空间区域；

对各空间领域内不同联合质量等级的组件轨道组的点云数据分别进行预编码，以生成该空间区域的不同联合质量等级的媒体码流；

根据接收到的用户请求信息，确定各空间领域中所要选取的组件轨道组的联合质量等级，并选出对应的媒体码流；

将各空间领域的质量指示信息写入对应的媒体码流中；

传输所述媒体码流；

其中，每个所述空间区域包括至少一个组件轨道组；

所述空间领域的质量指示信息，用于指示该空间区域中所选取的组件轨道组的联合质量等级。

根据本申请提供一种三维点云的接收方法，包括：

从接收到的媒体码流中解析出各空间区域的质量指示信息；