CN111340899B - 一种彩色点云的压缩采样及重构方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种彩色点云的压缩采样及重构方法。采集端将三维点云按照莫顿码的规则进行排序,分别测量排序后的几何属性和颜色属性分量,重构端利用基于小波稀疏性的SL0优化算法恢复出原始彩色点云。本发明处理三维静态点云时,所需采样的数据量少,重构效率高。
Description
技术领域
本发明涉及一种彩色点云的压缩采样及重构方法。
背景技术
点云是分布在N维空间中的离散点集。目前研究主要针对三维点云,它是对物体表面信息的离散采样。在数字化文物,自由视点赛事转播,虚拟现实/增强现实/混合现实,自动驾驶及辅助驾驶等方面有广阔的应用前景。大规模场景的静态点云需要千万个点表示,动态点云的数据量将达到百兆bps甚至几Gbps。实际应用中由于存储和传输带宽受限,迫切需要进行点云压缩。
目前诸多学者研究了基于八叉树结构、基于图像、或基于三维块的彩色点云压缩算法。大多数算法都需要对三维点云进行全采样,将彩色点云分解为几何属性和颜色属性分别处理,且颜色属性的压缩滞后于或依赖于几何属性,增加了采集端的存储负担和编码复杂度,影响了压缩算法的并行度。
由于点云的稀疏特征,近年来压缩感知被引入到点云的几何属性和颜色属性压缩中。例如,西电的李佳和上大的张习民等研究了点云几何属性的稀疏化算法,对xyz三个坐标轴分别进行分段、降维、变换和测量,并利用正交匹配追踪(OMP)算法重构。Shuai Gu将三维点云的不规则特征作为几何信息,引导颜色属性的虚拟自适应采样过程,并利用OMP进行重建。然而,压缩过程还可以进一步简化,重构效率仍有提升空间。
发明内容
本发明的目的在于提供一种彩色点云的压缩采样及重构方法,进一步简化彩色点云的压缩过程,提升重构的并行度,用于低采样率条件下静态三维点云压缩感知。
为实现上述目的,本发明的技术方案是:一种彩色点云的压缩采样及重构方法,包括采集过程和重构过程,具体如下:
采集过程包括如下步骤:
步骤A1:将一彩色点云的所有顶点根据几何属性的莫顿码进行排序;
步骤A2:将排序的彩色点云分解为几何属性和颜色属性;
步骤A3:将几何属性和颜色属性的所有分量统一分成若干段,分别利用部分DCT矩阵进行测量;
重构过程包括以下步骤:
步骤B1:将几何属性和颜色属性分量的各个分段,分别利用基于小波稀疏性的平滑SL0优化算法进行重构;
步骤B2:将各数据分段组合成重构的几何属性和颜色属性,从而恢复出三维彩色点云。
在本发明一实施例中,所述步骤A3中,所述几何属性和颜色属性的所有分量分段,分别利用部分DCT矩阵进行测量。
在本发明一实施例中,所述步骤B1中,将所述属性分量的各个分段,分别利用基于小波稀疏性的SL0优化算法进行重构。
相较于现有技术,本发明具有以下有益效果:本发明处理彩色点云时,所需采样的数据量少,重构效率高,特别适用于低采样率条件的静态点云压缩感知。
附图说明
图1为本发明总体流程图。
图2是本发明一实施例(x,y,z)=(2,3,1)的莫顿码生成示意图。
图3是本发明部分DCT测量示意图。
图4是本发明SL0-DWT重构算法流程图。
具体实施方式
下面结合附图,对本发明的技术方案进行具体说明。
本发明提供了一种彩色点云的压缩采样及重构方法,包括采集过程和重构过程,具体如下:
采集过程包括如下步骤:
步骤A1:将一彩色点云的所有顶点根据几何属性的莫顿码进行排序;
步骤A2:将排序的彩色点云分解为几何属性和颜色属性;
步骤A3:将几何属性和颜色属性的所有分量统一分成若干段,分别利用部分DCT矩阵进行测量;
重构过程包括以下步骤:
步骤B1:将几何属性和颜色属性分量的各个分段,分别利用基于小波稀疏性的平滑SL0优化算法进行重构;
步骤B2:将各数据分段组合成重构的几何属性和颜色属性,从而恢复出三维彩色点云。
以下为本发明的具体实现过程。
请参照图1,本发明提供一种彩色点云的压缩采样及重构算法,
采样过程包括如下步骤:
步骤A1:将一彩色点云的所有顶点根据几何属性的莫顿码进行排序。所述莫顿码通过交叉存储三维几何坐标的位产生一个数,以实现三维到一维数据的转换。假设某点云所有顶点的几何坐标(x,y,z)的范围都在(0,0,0)到(3,3,3)以内,就可以用两位二进制数表示几何坐标分量,图2举例说明了(x,y,z)=(2,3,1)的莫顿码(Morton)的生成过程。接着根据所有顶点几何坐标的莫顿码,按照从小到大的顺序对顶点的所有属性进行排序。
步骤A2:将所述排序点云分解为几何属性(x,y,z)和颜色属性(r,g,b);
步骤A3:将所述几何属性和颜色属性分为N个数据段,分别利用部分DCT矩阵进行测量:bi=Φidi(i=1,…,N),其中di、Φi和bi分别是第i段的原始数据、测量矩阵和测量值,所获得的bi分段组合成测量值矩阵b。图3举例说明了第i个点云数据段di的测量过程,假设该段数据长度为4,测量率为0.5,则测量矩阵Φi取4x4的DCT矩阵的前2行,那么该段测量值yi的长度则为2。
重构过程包括以下步骤:
步骤B1:将所述属性分量的各个分段,分别利用基于小波稀疏性的平滑L0(SL0-DWT)优化算法进行重构,重构过程即求解如下的非凸优化问题:
步骤B2:将所述各数据分段组合成重构的几何属性和颜色属性,从而恢复出所述三维彩色点云。
以上是本发明的较佳实施例,凡依本发明技术方案所作的改变,所产生的功能作用未超出本发明技术方案的范围时,均属于本发明的保护范围。
Claims (2)
1.一种彩色点云的压缩采样及重构方法,其特征在于,包括采集过程和重构过程,具体如下:
采集过程包括如下步骤:
步骤A1:将一彩色点云的所有顶点根据几何属性的莫顿码进行排序;
步骤A2:将排序的彩色点云分解为几何属性和颜色属性,几何属性为几何坐标(x,y,z),颜色属性为(r,g,b);
步骤A3:将几何属性和颜色属性的所有分量统一分成若干段,分别利用部分DCT矩阵进行测量:
重构过程包括以下步骤:
步骤B1:将几何属性和颜色属性分量的各个分段,分别利用基于小波稀疏性的平滑SL0优化算法进行重构,重构过程即求解如下的非凸优化问题:
步骤B2:将各数据分段组合成重构的几何属性和颜色属性,从而恢复出三维彩色点云。
2.根据权利要求1所述的一种彩色点云的压缩采样及重构方法,其特征在于,所述步骤A3中,所述几何属性和颜色属性的所有分量分段,分别利用部分DCT矩阵进行测量:将几何属性和颜色属性分为N个数据段,分别利用部分DCT矩阵进行测量:bi=Φidi,i=1,…,N,其中di、Φi和bi分别是第i段的原始数据、测量矩阵和测量值,所获得的bi分段组合成测量值矩阵b。
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