[发明专利]基于图字典学习的三维点云编解码方法、压缩方法及装置在审

专利信息
申请号: 202210288552.1 申请日: 2022-03-22
公开(公告)号: CN114708343A 公开(公告)日: 2022-07-05
发明(设计)人: 戴文睿;李鑫;李劭辉;李成林;邹君妮;熊红凯 申请(专利权)人: 上海交通大学
主分类号: G06T9/40 分类号: G06T9/40;G06N20/00
代理公司: 上海恒慧知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 31317 代理人: 徐红银;张琳
地址: 200240 *** 国省代码: 上海;31
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摘要: 发明提供三维点云图字典学习方法以及基于图字典学习的编解码方法、压缩方法及装置,包括:获得N幅训练集点云数据;对点云数据进行体素化处理,获得体素化的训练集点云数据;对训练集点云数据进行体素块划分,选取若干体素块作为训练集,根据训练集构建图字典学习模型;对图字典学习的目标函数进行迭代优化,获得用于三维点云信号的编解码的图字典。本发明有效地利用点云信号之间的空间相关性,渐进最优地去除点云信号之间的冗余性;利用不同层级信号之间的数据相关性由低层级自上而下进行预测编码,有效地提升了3D点云属性信号的压缩效率,有效减少编码开销,灵活地满足实际需求中对不同质量的解码信号的需求,具有可伸缩性。
搜索关键词: 基于 字典 学习 三维 点云编 解码 方法 压缩 装置
【主权项】:
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