[发明专利]基于特征提取的自适应三维点云压缩方法有效
| 申请号： | 202010743631.8 | 申请日： | 2020-07-29 |
| 公开（公告）号： | CN111866518B | 公开（公告）日： | 2022-05-27 |
| 发明（设计）人： | 艾达;卢洪颖;胥策 | 申请（专利权）人： | 西安邮电大学 |
| 主分类号： | H04N19/42 | 分类号： | H04N19/42;H04N19/96;H04N19/147 |
| 代理公司： | 西安永生专利代理有限责任公司 61201 | 代理人： | 申忠才 |
| 地址： | 710121 陕西省西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 一种基于特征提取的自适应三维点云压缩方法，由确定预测点属性、预测点属性归一化、确定差值特征、确定特征重要性参数、确定特征与非特征点集、设置基础量化参数、选择有效量化参数、量化编码步骤组成。通过对空间位置和颜色特征数据提取，按特征优先级从高到低原则，动态设置量化增量值以保留重要区域的特征点信息。与现有技术相比，避免了分块采样密度不均现象，降低了复杂度，减少了计算，保留了数据中的有效点，改善了重建后数据中的栅格化失真现象，峰值信噪比提升0.0835dB，平均码率降低0.083％，具有对三维点云数据编码压缩失真率小、编码质量高等优点，可用于点云数据的传输和存储。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 提取 自适应 三维 压缩 方法 | ||
【主权项】：
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