CN112333453A - 解码方法和装置以及计算机***和存储介质 - Google Patents

解码方法和装置以及计算机***和存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN112333453A
CN112333453A CN202010766707.9A CN202010766707A CN112333453A CN 112333453 A CN112333453 A CN 112333453A CN 202010766707 A CN202010766707 A CN 202010766707A CN 112333453 A CN112333453 A CN 112333453A
Authority
CN
China
Prior art keywords
line
computer
point cloud
geo
geometric features
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202010766707.9A
Other languages
English (en)
Inventor
张翔
高文
刘杉
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Tencent America LLC
Original Assignee
Tencent America LLC
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Priority claimed from US16/926,110 external-priority patent/US11158116B2/en
Application filed by Tencent America LLC filed Critical Tencent America LLC
Publication of CN112333453A publication Critical patent/CN112333453A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/90—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using coding techniques not provided for in groups H04N19/10-H04N19/85, e.g. fractals
    • H04N19/96—Tree coding, e.g. quad-tree coding
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T15/00—3D [Three Dimensional] image rendering
    • G06T15/10—Geometric effects
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T9/00—Image coding
    • G06T9/001—Model-based coding, e.g. wire frame
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/30—Arrangements for executing machine instructions, e.g. instruction decode
    • G06F9/30181—Instruction operation extension or modification
    • G06F9/30196—Instruction operation extension or modification using decoder, e.g. decoder per instruction set, adaptable or programmable decoders
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • G06T17/10—Constructive solid geometry [CSG] using solid primitives, e.g. cylinders, cubes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T9/00—Image coding
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/124—Quantisation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Graphics (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)

Abstract

解码方法和装置以及计算机***和存储介质。本申请实施例提供了一种解码方法，包括：接收与点云相对应的数据；从接收到的与所述点云相对应的数据当中检测一个或多个几何特征；为所述一个或多个几何特征确定表示；并且基于所确定的表示，对接收到的与所述点云相对应的数据进行解码，其中，基于已解码的数据重建所述点云。

Description

解码方法和装置以及计算机***和存储介质
相关申请的交叉引用
本申请要求基于第62/883,077号美国临时申请以及第16/926,110号美国正式申请的优先权，其全部内容被并入本文中。
技术领域
本公开总体上涉及数据处理领域，并且更具体地涉及解码方法和装置以及计算机***和存储介质。
背景技术
点云包含一组高维点(通常是三维(3D))，每个点包括3D位置信息和诸如颜色、反射率等的附加属性。可使用多个照相机和深度传感器或各种设置的激光雷达来捕获点云，并且点云可由数千到数十亿个点组成以真实地表示原始场景。需要压缩技术来减少表示点云所需的数据量，以进行更快的传输或减少存储。在类别1和类别3的测试模型(TMC13)中，分别压缩几何信息和诸如颜色或反射率的关联属性。由具有几何信息的占用信息的八叉树分区对作为点云的3D坐标的几何信息进行编解码。然后，基于重建的几何结构，使用预测、提升和区域自适应分层变换(RAHT)技术来压缩属性。
在目前的TMC13设计中，点云的几何结构由八叉树模型表示并且可由与每个八叉树节点关联的占用代码来进行编码。然而，八叉树编解码方法对于具有明确的几何结构的点云来说可能效率更低。
发明内容
本申请实施例提供了一种解码方法，包括：
接收与点云相对应的数据；
从接收到的与所述点云相对应的数据当中检测一个或多个几何特征；
为所述一个或多个几何特征确定表示；并且
基于所确定的表示，对接收到的与所述点云相对应的数据进行解码，其中，基于已解码的数据重建所述点云。
本申请实施例提供了一种解码装置，包括：
接收模块，用于接收与点云相对应的数据；
检测模块，用于从接收到的与所述点云相对应的数据当中检测一个或多个几何特征；
确定模块，用于为所述一个或多个几何特征确定表示；并且
解码模块，用于基于所确定的表示，对接收到的与所述点云相对应的数据进行解码，其中，基于已解码的数据重建所述点云。
本申请实施例提供了一种计算机***，包括：
一种或多种计算机可读非暂时性存储介质,其被配置为存储计算机程序代码；及
一个或多个计算机处理器，其被配置为访问所述计算机程序代码并且按照所述计算机程序代码的指示进行操作以实现本申请任一实施例所述的方法。
本申请实施例提供了一种非暂时性计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被配置为使一个或多个计算机处理器实现本申请任一实施例所述的方法。
基于本申请实施例，可以提高点云解码的效率，进而提高视频解码的效率。
附图说明
这些和其它目的、特征和优点将从以下结合附图阅读的说明性实施例的详细描述中变得显而易见。由于图示是用于结合详细描述来方便本领域技术人员进行清楚的理解，因此附图的各种特征并非按比例绘制。在附图中：
图1图示根据至少一个实施例的联网计算机环境；
图2A至图2Z是根据至少一个实施例的语法元素；
图3是图示根据至少一个实施例的由用于点云编解码的程序执行的步骤的操作流程图；
图4是根据至少一个实施例的图1中所描绘的计算机和服务器的内部组件和外部组件的框图；
图5是根据至少一个实施例的包括图1中所描绘的计算机***的说明性云计算环境的框图；并且
图6是根据至少一个实施例的图6的说明性云计算环境的功能层的框图。
具体实施方式
本文公开了所要求保护的结构和方法的详细实施例；然而，可理解的是，所公开的实施例仅仅是可以以各种形式实施的所要求保护的结构和方法的说明。然而，那些结构和方法可以以许多不同的形式来实施并且不应被解释为限于本文阐述的示例性实施例。相反，这些示例性实施例被提供使得本公开将是彻底和完整的，并且将向本领域技术人员完全传达范围。在描述中，可省略众所周知的特征和技术的细节，以避免不必要地模糊所呈现的实施例。
实施例总体上涉及数据处理领域，并且更具体地涉及数据编码和解码。以下描述的示例性实施例提供用于点云编解码等的***、方法和计算机程序。因此，一些实施例具有通过允许将点云数据表示为几何特征从而允许点云数据的更高的压缩来改进计算领域的能力。
如先前所描述的，点云包含一组高维点(通常是三维(3D))，每个点包括3D位置信息和诸如颜色、反射率等的附加属性。可使用多个照相机和深度传感器或各种设置的激光雷达来捕获点云，并且点云可由数千到数十亿个点组成以真实地表示原始场景。需要压缩技术来减少表示点云所需的数据量，以进行更快的传输或减少存储。在类别1和类别3的测试模型(TMC13)中，分别压缩几何信息和诸如颜色或反射率的关联属性。由具有几何信息的占用信息的八叉树分区对作为点云的3D坐标的几何信息进行编解码。然后，基于重建的几何结构，使用预测、提升和区域自适应分层变换(RAHT)技术来压缩属性。点云的几何结构可由八叉树模型表示并且可由与每个八叉树节点关联的占用代码来进行编码。然而，八叉树编解码方法对于具有明确的几何结构的点云来说可能效率更低。例如，点云的一些部分可图示强空间线性。因此，通过几何模型(例如，直线、抛物线、圆、椭圆、平面、圆柱、立方体等)来表示点云的这些部分并且对这些部分进行编码可以是有利的。
参考根据各种实施例的方法、装置(***)和计算机可读介质的流程图图示和/或框图在本文中描述了各个方面。将理解的是，流程图图示和/或框图的每个框，和流程图图示和/或框图中的框的组合可由计算机可读程序指令实现。
现在参考图1，图1是图示了用于使用几何特征对点云数据进行编码的点云编解码***100(以下被称为“***”)的联网计算机环境的功能框图。应理解的是，图1仅提供一种实施方式的图示，并不意味着对可实施不同实施例的环境的任何限制。可基于设计和实施需求对所描绘的环境进行许多修改。
***100可包括计算机102和服务器计算机114。计算机102可经由通信网络110(以下被称为“网络”)与服务器计算机114通信。计算机102可包括处理器104和被存储在数据存储设备106上并且能够与用户进行接口以及与服务器计算机114进行通信的软件程序108。如下面将参考图4所讨论的，计算机102可分别包括内部组件800A和外部组件900A，并且服务器计算机114可分别包括内部组件800B和外部组件900B。计算机102可为(例如)移动设备、电话、个人数字助理、上网本、膝上型计算机、平板计算机、台式计算机或者能够运行程序、访问网络和访问数据库的任何类型的计算设备。
服务器计算机114还可在云计算服务模型(诸如软件即服务(SaaS)、平台即服务(PaaS)或基础架构即服务(IaaS))中操作，如下面参考图5和图6所讨论的。服务器计算机114还可位于云计算部署模型(诸如私有云、社区云、公共云或混合云)中。
可用于点云编解码的服务器计算机114被启用以运行可与数据库112交互的点云编解码程序116(以下被称为“程序”)。下面将参考图3更详细地解释点云编解码程序方法。在一个实施例中，计算机102可作为包括用户接口的输入设备操作，而程序116可主要在服务器计算机114上运行。在可替代实施例中，程序116可主要在一个或多个计算机102上运行，而服务器计算机114可被用于由程序116使用的数据的处理和存储。应注意的是，程序116可为独立程序或者可被集成到更大的点云编解码程序中。
然而，应注意的是，在一些实例中，可以以任何比例在计算机102和服务器计算机114之间共享对程序116的处理。在另一个实施例中，程序116可在一个以上计算机、服务器计算机或者计算机和服务器计算机的某组合上操作，例如，多个计算机102跨网络110与单个服务器计算机114通信。在另一个实施例中，例如，程序116可在多个服务器计算机114上操作，该多个服务器计算机114跨网络110与多个客户端计算机通信。可替代地，程序可在网络服务器上运行，该网络服务器跨网络与服务器和多个客户端计算机通信。
网络110可以包括有线连接，无线连接，光纤连接或其某种组合。一般而言，网络110可以是将支持计算机102与服务器计算机114之间的通信的连接和协议的任何组合。网络110可以包括各种类型的网络，诸如，例如，局域网(LAN)、诸如Internet的广域网(WAN)、诸如公用电话交换网(PSTN)的电信网、无线网、公用交换网、卫星网络、蜂窝网络(例如，第五代(5G)网络、长期演进(LTE)网络、第三代(3G)网络、码分多址(CDMA)网络等)、公共陆地移动网络(PLMN)，城域网(MAN)、专用网、自组织网、内联网、基于光纤的网络等，和/或这些或其它类型的网络的组合。
图1所示的设备和网络的数量和排列被作为示例来提供。实际上，与图1所示的设备和/或网络相比，可以有更多的设备和/或网络、更少的设备和/或网络、不同的设备和/或网络、或排列不同的设备和/或网络。此外，图1所示的两个或更多个设备可以在单个设备内实现，或者图1所示的单个设备可以实现为多个分布式设备。另外或可替代地，***100的一组设备(例如，一个或多个设备)可以执行被描述为由***100的另一组设备执行的一个或多个功能。
图2A至图2Z描绘了根据一个或多个实施例的用于几何模型的信令的示例性语法参数。几何模型的信令可具有两个部分：可指定何时和何处应用几何模型的控制参数和确定量化步长的参数；以及发信号通知用于重建的参数，该参数可包括点的数目、开始位置和结束位置、方向矢量、投影间隔、几何残差等。可在码流的序列头或条带头中的高级语法中指定控制参数的第一部分。可与八叉树编解码语法分开指定用于重建的参数的第二部分，或者可与八叉树编解码语法一起指定该用于重建的参数的第二部分。
现在参考图2A，语法参数200A描绘了可被发信号通知以指示几何线模型是被启用还是被禁用的标志。gps_line_model_flag等于1可指定针对序列或条带启用几何线模型。gps_line_model_flag等于0可指定针对序列或条带禁用几何线模型。
现在参考图2B，语法参数200B描绘可被检测为线的点的最小数目的标志，线可以是固定的或者由语法指定。line_min_num_point_minus_two可将线上的点的最小数目指定为LineMinNumPnt＝line_min_num_point_minus_two+2。
现在参考图2C，描绘了用于发信号通知几何参数集中的最小深度和最大深度的语法参数200C。可仅在八叉树分区的某些深度处启用几何线模型。因此，可固定或发信号通知一个或两个控制参数以指示允许几何线模型的最小深度和最大深度。line_min_depth可指定启用几何线模型的最小八叉树分区深度。line_max_depth可指定启用几何线模型的最大八叉树分区深度。在八叉树分区深度在指定范围之间时，可启用几何线模型。
现在参考图2D，描绘了用于发信号通知几何参数集中的最小深度的语法参数200D。
现在参考图2E，描绘了用于发信号通知几何参数集中的最大深度的语法参数200E。
现在参考图2F，描绘了用于发信号通知几何参数集中的深度数目的语法参数200F。可仅在某个八叉树分区深度处允许几何线模型。line_present_depth可指定在其中启用几何线模型的八叉树分区深度。
现在参考图2G，语法参数200G描绘了用于指示是否可启用对线上的原始点位置和重建的点位置之间的残差进行编码的标志。gps_line_signal_residual_flag等于1可指定可启用原始点位置和重建的点位置之间的残差的信令。gps_line_signal_residual_flag等于0可指定可禁用残差的信令。
现在参考图2H，描绘了用于发信号通知针对线重建的参数(例如，分别是开始位置和结束位置、方向矢量、线上的投影间隔、几何残差)的不同量化步长的语法参数200H。注意，除了点的数目(N)之外，可在编码之前量化线模型中的所有其它参数。可通过简单地划分某个量化步长来应用量化，步长的较大值将在重建中引入更多误差。线参数的这些量化步长可为固定的或者可由码流中的语法指定。以开始位置为例，可将量化执行为
Figure BDA0002614943590000061
其中a′＝(a′x，a′y，a′z)指示被量化的开始位置，Qsp是开始位置的量化步长。然后，可将开始位置的重建执行为
Figure BDA0002614943590000062
可以以球面坐标表示线的方向，并且可使用不同的量化步长来分别量化θ和φ。line_qs_start_pos可指定线的开始位置的量化步长。line_qs_end_pos可指定线的结束位置的量化步长。line_qs_dir_theta可指定θ的量化步长。line_qs_dir_phi可指定φ的量化步长。line_qs_interval可指定线投影的间隔的量化步长。line_qs_residual可指定线的几何残差的量化步长。
现在参考图2I，描绘了用于以单个语法参数指定θ和φ的量化步长的语法参数200I。line_qs_dir可将θ和φ的量化步长指定为line_qs_dir_theta＝line_qs_dir*C1，line_qs_dir_phi＝line_qs_dir*C2，其中C1和C2可为模型参数。
现在参考图2J，描绘了用于针对所有量化步长发信号通知仅一个参数的语法参数200J。line_qs_lambda可指定几何线模型中的所有量化步长，它们可为所指定的line_qs_lambda的函数。示例可包括：line_qs_dir_theta＝line_qs_lambda*C1、line_qs_dir_phi＝line_qs_lambda*C2、line_qs_interval＝line_qs_lambda*C3、line_qs_residual＝line_qs_lambda*C4、line_qs_start_pos＝line_qs_lambda*C5和line_qs_end_pos＝line_qs_lambda*C6，其中C1，C2，...，C6是模型参数。可理解的是，函数可以是具有更多模型参数的任何其它形式并且可仅使用函数的子集。例如，可不同时指定line_qs_end_pos和line_qs_dir，从而指示是否指定它们中的一个且不需要指定另一个。
现在参考图2K，描绘了发信号通知线的开始位置和结束位置的语法参数200K。线的开始位置对于线重建可为强制性的，而结束位置可由线方向矢量代替。在该实例中，可指定线的开始位置和结束位置。geo_number_lines可指定线的数目。对于每个线，geo_line_pnt_count_minus_min_num[i]可将线上的点的数目指定为geo_line_pnt_count[i]＝geo_line_pnt_count_minus_mi__num[i]+LineMinNumPnt，其中LineMinNumPnt可为固定的或者在高级语法中由line_min_num_point_minus_two指定。geo_line_start_pos_x[i]、geo_line_start_pos_y[i]和geo_line_start_pos_z[i]可指定线在笛卡尔坐标中的开始位置。geo_line_end_pos_x[i]、geo_line_end_pos_y[i]和geo_line_end_pos_z[i]可指定线在笛卡尔坐标中的结束位置。
现在参考图2L，描绘了用于在编码之前量化开始位置和结束位置的语法参数200L。geo_line_start_pos_x_quant[i]、geo_line_start_pos_y_quant[i]和geo_line_start_pos_z_quant[i]可将线在笛卡尔坐标中的开始位置指定为
Figure BDA0002614943590000071
Figure BDA0002614943590000072
和
Figure BDA0002614943590000073
geo_line_end_pos_x_quant[i]、geo_line_end_pos_y_quant[i]和geo_line_end_pos_z_quant[i]可将线在笛卡尔坐标中的结束位置指定为
Figure BDA0002614943590000074
Figure BDA0002614943590000075
知
Figure BDA0002614943590000076
现在参考图2M，描绘了用于发信号通知作为开始位置的差的结束位置的语法参数200M。geo_line_end_pos_x_minus_start_pos_x[i]、geo_line_end_pos_y_minus_start_pos_y[i]和geo_line_end_pos_z_minus_start_pos_z[i]将线在笛卡尔坐标中的结束位置指定为geo_line_end_pos_x[i]＝geo_line_end_pos_x_minus_start_pos_x[i]+geo_line_start_pos_x[i]、geo_line_end_pos_y[i]＝geo_line_end_pos_y_minus_start_pos_y[i]+geo_line_start_pos_y[i]和geo_line_end_pos_z[i]＝geo_line_end_pos_z_minus_start_pos_z[i]+geo_line_start_pos_z[i]。
现在参考图2N，描绘了用于发信号通知八叉树编解码内的语法的语法参数200N。变量GeoLineModelFlagPresent可确定是否可启用几何线模型。
现在参考图2O，描绘了用于发信号通知线的开始位置和方向矢量的语法参数200O。可在笛卡尔坐标中指定方向矢量，即，(bx，by，bz)。geo_line_dir_x[i]、geo_line_dir_y[i]和geo_line_dir_z[i]可在笛卡尔坐标中指定线的方向。方向矢量的长度可被归一化为单位矢量或等于线段的长度。对于后一种情况，可将线的结束位置推断为geo_line_end_pos_x[i]＝geo_line_dir_x[i]+geo_line_start_pos_x[i]、geo_line_end_pos_y[i]＝geo_line_dir_y[i]+geo_line_start_pos_y[i]和geo_line_end_pos_z[i]＝geo_line_dir_z[i]+geo_line_start_pos_z[i]。
现在参考图2P，描绘了用于指定方向矢量的语法参数200P可在笛卡尔坐标(即，(bx，by，bz))中被指定。量化可被应用于方向矢量。geo_line_dir_x_quant[i]、geo_line_dir_y_quant[i]和geo_line_dir_z_quant[i]可将线在笛卡尔坐标中的方向指定为geo_line_dir_x[i]＝geo_line_dir_x_quant[i]*line_qs_dir、geo_line_dir_y[i]＝geo_line_dir_y_quant[i]*line_qs_dir和geo_line_dir_z[i]＝geo_line_dir_z_quant[i]*line_qs_dir。
现在参考图2Q，描绘了用于在球面坐标(即，
Figure BDA0002614943590000081
)中指定方向矢量的语法参数200Q。geo_line_dir_theta_sign[i]可指定
Figure BDA0002614943590000082
的符号并且geo_line_dir_abs_theta_quant[i]可指定
Figure BDA0002614943590000083
的绝对值。如果geo_line_dir_theta_sign＝＝1，则然后可将
Figure BDA0002614943590000084
导出为
Figure BDA0002614943590000085
否则，
Figure BDA0002614943590000086
geo_line_dir_phi_sign[i]可指定
Figure BDA0002614943590000087
的符号并且geo_line_dir_abs_phi_quant[i]可指定
Figure BDA0002614943590000088
的绝对值。if geo_line_dir_phi_sign＝＝1，则然后可将
Figure BDA0002614943590000089
导出为
Figure BDA00026149435900000810
否则，
Figure BDA00026149435900000811
现在参考图2R，描绘了用于将
Figure BDA00026149435900000812
限制为正值的语法参数200R。可不发信号通知geo_line_dir_phi_sign[i]。geo_line_dir_phi_quant[i]可将
Figure BDA00026149435900000813
的值指定为
Figure BDA00026149435900000814
现在参考图2S，描绘了用于发信号通知线上的投影间隔的语法参数200S。可以以多种方式表示投影间隔(即，di)。根据不同的表示，投影间隔的信令不同。例如，可针对线上的每两个相邻投影位置发信号通知投影间隔。geo_line_interval[i][j]可指定每两个相邻投影位置的投影间隔(即，dj＝geo_line_interval[i][j])，并且线i上的点j的重建的位置可被导出为
Figure BDA00026149435900000815
现在参考图2T，描绘了用于发信号通知线上的每两个相邻投影位置的投影间隔并将量化应用到间隔的语法参数200T。geo_line_interval_quant[i][j]可将每两个相邻投影位置的投影间隔指定为dj＝geo_line_interval_quant[i][j]*line_qs_interval。线i上的点j的重建的位置可被导出为
Figure BDA00026149435900000816
现在参考图2U，描绘了用于指定平均投影间隔(假设所有的点均匀地分布在线上)的语法参数200U。geo_line_avg_interval[i]可指定平均投影间隔，即，
Figure BDA00026149435900000817
线i上的点j的重建的位置可被导出为
Figure BDA00026149435900000818
现在参考图2V，描绘了用于指定平均投影间隔(假定所有的点均匀地分布在线上并且应用量化)的语法参数200V。geo_line_avg_interval_quant[i]可指定平均投影间隔，即，
Figure BDA0002614943590000091
线i上的点j的重建的位置可被导出为
Figure BDA0002614943590000092
现在参考图2W，描绘了用于通过假设点分段式均匀分布在线上来指定投影间隔的语法参数200W。geo_line_num_segment[i]可指定线段的数目。对于每个段s，可指定两个语法，然后，geo_line_segment_num_interval[i][s]可指定与该段关联的间隔的数目，被表示为Ns，geo_line_segment_avg_interval[i][s]可指定该段s的平均间隔，即，
Figure BDA0002614943590000093
线i上的段s的第j点的重建的位置可被导出为：
Figure BDA0002614943590000094
现在参考图2X，描绘了用于通过假设点分段式均匀分布在线上并且应用量化来指定投影间隔的语法参数200X。geo_line_num_segment[i]可指定线段的数目。对于每个段s，当可以指定两个语法时，则geo_line_segment_num_pnt[i][s]可指定与该段关联的点的数目，被表示为Ns，并且geo_line_segment_avg_interval_quant[i][s]可指定该段s的平均间隔，即，
Figure BDA0002614943590000095
线上的段s的第j点的重建的位置可被导出为
Figure BDA0002614943590000096
现在参考图2Y，描绘了用于发信号通知线的几何残差的语法参数200Y。由于点位置可不位于线上，因此可指定几何残差来恢复原始点位置。可在没有量化的情况下指定几何残差，在这种情况下可实现无损几何编解码。geo_line_residual_x[i][j]、geo_line_residual_y[i][j]和geo_line_residual_z[i][j]可在笛卡尔坐标中为线i上的每个点j指定几何残差，即，rj＝{geo_line_residual_x[i][j]，geo_line_residual_y[i][j]，geo_line_residual_z[i][j]}
现在参考图2Z，描绘了用于在存在量化的情况下指定几何残差的语法参数200Z。geo_line_residual_x_quant[i][j]、geo_line_residual_y_quant[i][j]和geo_line_residual_z_quant[i][j]在笛卡尔坐标中为线上的每个点j指定几何残差，即，rj＝{geo_line_residual_x_quant[i][j]·line_qs_residual，geo_line_residual_y_quant[i][j]·line_qs_residual，geo_line_residual_z_quant[i][j]·line_qs_residual}。
现在参考图3，描绘了图示由用于点云编解码的程序执行的步骤的操作流程图300。可借助于图1以及图2A至图2Z描述图3。如先前所描述的，点云编解码程序116(图1)可使用从点云数据识别的几何特征来快速地且有效地对点云数据进行解码。
在302处，接收与点云相对应的数据。数据可对应于静止图像或可从中提取一个或多个帧的视频数据。在操作中，服务器计算机114(图1)上的点云编解码程序116(图1)可在通信网络110(图1)上从计算机102(图1)接收与点云相对应的数据，或者可从数据库112(图1)检索视频数据200。
在304处，从接收到的与点云相对应的数据中检测一个或多个几何特征。可在3D空间中检测几何特征，例如，线、抛物线、圆、椭圆、平面、圆柱、立方体等。例如，可在八叉树编解码之前或在八叉树编解码内执行线检测。还可在几何量化之前或在几何量化之后执行线检测。如果在八叉树编解码之前检测到线，则可通过将原始点云分区成区域来从整个点云或从较小的段中提取线。如果在八叉树分区期间检测到线，则对于每个八叉树分区节点，如果满足特定准则，则对当前节点内的所有点执行线检测。在操作中，服务器计算机114(图1)上的点云编解码程序116(图1)可从接收到的与点云相对应的数据检测诸如线的一个或多个几何特征。
在306处，为检测到的几何特征中的一个或多个确定表示。特征可被表示为起点和终点或者起点和方向矢量，使得可基于数学公式来重建特征。在操作中，服务器计算机114(图1)上的点云编解码程序116(图1)可使用语法元素200A至200Z(图2A至图2Z)将检测到的几何特征表示为数学公式。
在308处，基于所确定的表示对接收到的与点云相对应的数据进行解码，从而从已解码的数据中重建点云。通过利用所确定的表示对数据进行编码，点云的区域可被编码为几何特征以节省计算资源。例如，可将粗略对应于线段的点直接编码为线段。因此，通过对可以被编码为几何特征数据的数据进行解码，点云可以被重建。在操作中，服务器计算机114(图1)上的点云编解码程序116(图1)可基于语法元素200A至200Z(图2A至图2Z)的状态使用一个或多个图像或视频编码技术对与点云相对应的数据进行解码，并且可以使用已解码的数据来重建点云。
可理解的是，图3仅提供一种实施方式的图示，并不意味着对关于可如何实现不同实施例的任何限制。可基于设计和实施需求对所描绘的环境进行许多修改。
本申请实施例提供了一种解码方法，包括：
接收与点云相对应的数据；
从接收到的与所述点云相对应的数据当中检测一个或多个几何特征；
为所述一个或多个几何特征确定表示；并且
基于所确定的表示，对接收到的与所述点云相对应的数据进行解码，其中，基于已解码的数据重建所述点云。
本申请实施例提供了一种解码装置，包括：
接收模块，用于接收与点云相对应的数据；
检测模块，用于从接收到的与所述点云相对应的数据当中检测一个或多个几何特征；
确定模块，用于为所述一个或多个几何特征确定表示；并且
解码模块，用于基于所确定的表示，对接收到的与所述点云相对应的数据进行解码，其中，基于已解码的数据重建所述点云。
本申请实施例提供了一种计算机***，包括：
一种或多种计算机可读非暂时性存储介质,其被配置为存储计算机程序代码；及
一个或多个计算机处理器，其被配置为访问所述计算机程序代码并且按照所述计算机程序代码的指示进行操作以实现本申请任一实施例所述的方法。
本申请实施例提供了一种非暂时性计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被配置为使一个或多个计算机处理器实现本申请任一实施例所述的方法。
根据本申请的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述本申请任一实施例中提供的方法。
图4是根据说明性实施例的图1中所描绘的计算机的内部组件和外部组件的框图400。应当理解，图4仅提供了一种实施方式的图示，并不意味着对可以实施不同实施例的环境的任何限制。可以基于设计和实施方式需求对所描绘的环境进行许多修改。
计算机102(图1)和服务器计算机114(图1)可以包括图4中图示的相应的各组内部组件800A、800B和外部组件900A、900B。每组内部组件800包括一个或多个处理器820、一条或多条总线826上的一个或多个计算机可读RAM 822和一个或多个计算机可读ROM 824、一个或多个操作***828以及一个或多个计算机可读有形存储设备830。
处理器820以硬件、固件或硬件和软件的组合来实施。处理器820是中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、加速处理单元(APU)、微处理器、微控制器、数字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)或另一种类型的处理部件。在一些实施方式中，处理器820包括能够被编程以执行函数的一个或多个处理器。总线826包括允许内部组件800A、800B之间进行通信的部件。
服务器计算机114(图1)上的一个或多个操作***828、软件程序108(图1)和点云编解码程序116(图1)被存储在一个或多个相应的计算机可读有形存储设备830上，以由一个或多个相应的处理器820经由一个或多个相应的RAM 822(其通常包括高速缓冲存储器)来执行。在图4图示的实施例中，计算机可读有形存储设备830中的每一个是内部硬盘驱动器的磁盘存储设备。或者，计算机可读有形存储设备830中的每一个是半导体存储设备，诸如ROM 824、EPROM、闪存、光盘、磁光盘、固态盘、压缩盘(CD)、数字多功能盘(DVD)、软盘、盒式磁带、磁带和/或能够存储计算机程序和数字信息的另一种类型的非暂时性计算机可读有形存储设备。
每组内部组件800A、800B还包括R/W驱动器或接口832，以从一个或多个便携式计算机可读有形存储设备936(例如CD-ROM、DVD、记忆棒、磁带、磁盘、光盘或半导体存储设备)读取或向其写入。诸如软件程序108(图1)和点云编解码程序116(图1)的软件程序可被存储在一个或多个相应的便携式计算机可读有形存储设备936上，经由相应的R/W驱动器或接口832读取并被加载到相应的硬盘驱动器830中。
每组内部组件800A、800B还包括网络适配器或接口836，诸如TCP/IP适配卡、无线Wi-Fi接口卡、或者3G、4G或5G无线接口卡或其它有线或无线通信链路。可以经由网络(例如，因特网、局域网或其它广域网)和相应的网络适配器或接口836将服务器计算机114(图1)上的软件程序108(图1)和点云编解码程序116(图1)从外部计算机下载到计算机102(图1)和服务器计算机114。从网络适配器或接口836将服务器计算机114上的软件程序108和点云编解码程序116加载到相应的硬盘驱动器830中。网络可以包括铜线、光纤、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。
各组外部组件900A、900B中的每一组可以包括计算机显示监视器920、键盘930和计算机鼠标934。外部组件900A、900B还可包括触摸屏、虚拟键盘、触摸板、定点设备和其它人机接口设备。各组内部组件800A、800B中的每一组还包括设备驱动器840，以与计算机显示监视器920、键盘930和计算机鼠标934进行接口。设备驱动器840、R/W驱动器或接口832以及网络适配器或接口836包括硬件和软件(存储在存储设备830和/或ROM 824中)。
应预先理解，尽管本申请包括对云计算的详细描述，但此处所引用的教导的实施方式不限于云计算环境。相反，一些实施例能够结合现在已知或以后开发的任何其它类型的计算环境来实施。
云计算是一种服务递送模型，用于实现对可配置计算资源(例如，网络、网络带宽、服务器、处理、存储器、储存器、应用、虚拟机和服务)的共享池的方便的按需网络访问，可以用最少的管理努力或与服务的提供者的交互来快速供应和释放所述可配置计算资源。该云模型可以包括至少五个特性、至少三个服务模型和至少四个部署模型。
特性如下：
按需自助服务：云消费者可根据需要自动地单方面提供诸如服务器时间和网络存储等计算能力，而无需与服务的提供者进行人工交互。
广泛的网络接入：能力在网络上是可用的，并且通过促进异构的瘦或胖客户端平台(例如，移动电话、膝上型计算机和PDA)使用的标准机制来访问能力。
资源池化(pooling)：供应商的计算资源被池化以使用多租户模型来服务多个消费者，其中，不同的物理和虚拟资源根据需求被动态地分配和重新分配。存在位置无关的意义，因为消费者通常不控制或不了解所提供的资源的确切位置，但是能够在更高的抽象级别(例如国家、州或数据中心)指定位置。
快速弹性：在一些情况下，可以快速且弹性地自动提供能力以快速地向外扩展和快速地释放以向内扩展。对于消费者来说，可用于供应的能力通常看起来是无限的，并且可以在任何时间以任何数量购买。
可度量的服务：云***通过在适合于服务类型(例如，存储、处理、带宽和活动用户帐户)的某个抽象级别利用计量能力来自动控制和优化资源使用。可以监控、控制和报告资源使用，以便为所使用的服务的提供者和消费者提供透明度。
服务模型如下：
软件即服务(SaaS)：提供给消费者的能力是使用在云基础设施上运行的提供者的应用。应用可通过诸如web浏览器(例如，基于web的电子邮件)的瘦客户端接口从各种客户端设备访问。消费者不管理或控制包括网络、服务器、操作***、储存器或甚至个别应用能力的底层云基础设施，可能的例外是有限的用户专用应用配置设置。
平台即服务(PaaS)：提供给消费者的能力是将消费者创建的或获取的应用部署到云基础设施上，这些应用是使用提供者支持的编程语言和工具创建的。消费者不管理或控制包括网络、服务器、操作***或储存器的底层云基础设施，但具有对部署的应用和可能的应用托管环境配置的控制。
基础设施即服务(laaS)：提供给消费者的能力是提供处理、存储、网络和消费者能够部署和运行任意软件的其它基本计算资源，所述软件可以包括操作***和应用。消费者不管理或控制底层云基础设施，但是具有对操作***、存储、部署的应用的控制，以及对选择的联网部件(例如，主机防火墙)的可能的有限控制。
部署模型如下：
私有云：云基础设施仅用于组织。它可以由组织或第三方来管理，并且可以存在于内部或外部。
社区云：云基础设施由若干组织共享，并且支持具有共享的关注(例如，使命、安全要求、策略和一致性考虑)的特定社区。它可以由组织或第三方来管理，并且可以存在于内部或外部。
公共云：云基础设施可用于一般公众或大型行业组，并且由销售云服务的组织拥有。
混合云：云基础设施是两个或更多个云(私有、社区或公共)的组合，所述两个或更多个云保持唯一实体，但是通过标准化或专有技术被绑定在一起，所述专有技术实现数据和应用可移植性(例如，用于云之间的负载平衡的云爆发)。
云计算环境是面向服务的，其焦点在于无状态、低耦合、模块性和语义互操作性。在云计算的核心处的是包括互连节点的网络的基础设施。
参考图5，描绘了说明性云计算环境500。如图所示，云计算环境500包括一个或多个云计算节点10，云消费者使用的本地计算设备可以与一个或多个云计算节点10进行通信，所述本地计算设备例如个人数字助理(PDA)或蜂窝电话54A、台式计算机54B、膝上型计算机54C和/或汽车计算机***54N。云计算节点10可以彼此通信。它们可以在一个或多个网络中被物理地或虚拟地分组(未示出)，诸如如上所述的私有云、社区云、公共云或混合云，或者它们的组合。这允许云计算环境500提供基础设施即服务、平台即服务和/或软件即服务，云消费者不需要为该服务在本地计算设备上维护资源。应当理解，图5中所示的计算设备54A-54N的类型仅旨在是说明性的，并且云计算节点10和云计算环境500可通过任何类型的网络和/或网络可寻址连接(例如，使用web浏览器)与任何类型的计算机化设备进行通信。
参考图6，示出了由云计算环境500(图5)提供的一组功能抽象层600。应当预先理解的是，图6中所示的部件、层和功能仅仅是说明性的，并且实施例不限于此。如所描绘的，提供以下层和对应的功能。
硬件和软件层60包括硬件部件和软件部件。硬件部件的示例包括：主机61、基于RISC(精简指令集计算机)体系结构的服务器62、服务器63、刀片服务器64、存储设备65、以及网络和联网部件66。在一些实施例中，软件部件包括网络应用服务器软件67和数据库软件68。
虚拟化层70提供抽象层，从该抽象层可以提供以下虚拟实体的示例：虚拟服务器71、虚拟存储72、包括虚拟专用网络的虚拟网络73、虚拟应用和操作***74、以及虚拟客户端75。
在一个示例中，管理层80可以提供下述功能。资源供应81提供计算资源和被用于在云计算环境内执行任务的其它资源的动态采购。计量和定价82提供了在云计算环境内利用资源时的成本跟踪，以及针对这些资源的消耗的开账单或开***。在一个示例中，这些资源可包括应用软件许可证。安全性为云消费者和任务提供身份验证，以及为数据和其它资源提供保护。用户门户83为消费者和***管理员提供对云计算环境的访问。服务级别管理84提供云计算资源分配和管理，从而满足所需的服务级别。服务水平协议(SLA)规划和履行85提供对云计算资源的预安排和采购，其中，根据SLA预期对云计算资源的未来需求。
工作负荷层90提供可以利用云计算环境的功能的示例。可从该层提供的工作负荷和功能的示例包括：映射和导航91、软件开发和生命周期管理92、虚拟课堂教学交付93、数据分析处理94、交易处理95、以及点云编解码96。点云编解码96可以从点云数据中检测几何特征，以对点云数据进行编码。
一些实施例可以涉及在集成的任何可能的技术细节级别的***、方法和/或计算机可读介质。计算机可读介质可以包括计算机可读的非暂时性存储介质，该计算机可读的非暂时存储介质上具有用于使处理器执行操作的计算机可读程序指令。
计算机可读存储介质可以是有形设备，该有形设备可以保存和存储供指令执行设备使用的指令。计算机可读存储介质可以是，例如，但不限于，电子存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或前述内容的任何合适的组合。计算机可读存储介质的更具体示例的非穷尽列表包括以下：便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式光盘只读存储器(CD-ROM)、数字通用盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备(诸如在其上记录有指令的凹槽中的穿孔卡片或凸起结构)以及前述内容的任何合适的组合。本文使用的计算机可读存储介质不被解释为是瞬时信号本身，例如无线电波或其它自由传播的电磁波、通过波导或其它传输介质传播的电磁波(例如，穿过光缆的光脉冲)、或通过导线传输的电信号。
本文所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到相应的计算/处理设备，或者经由诸如因特网、局域网、广域网和/或无线网络的网络下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光传输光纤、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令以存储在相应的计算/处理设备内的计算机可读存储介质中。
用于执行操作的计算机可读程序代码/指令可以是汇编指令、指令集体系结构(ISA)指令、机器指令、机器依赖指令、微代码、固件指令、状态设置数据、用于集成电路的配置数据，或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言(诸如Smalltalk、C++等)以及过程化编程语言(诸如“C”编程语言或类似编程语言)。计算机可读程序指令可以完全地在用户的计算机上执行、部分地在用户的计算机上执行、作为独立软件包执行、部分地在用户的计算机上并且部分地在远程计算机上执行或者完全地在远程计算机或服务器上执行。在后一种情况下，远程计算机可以通过任何类型的网络(包括局域网(LAN)或广域网(WAN))连接到用户的计算机，或者可以连接到外部计算机(例如，通过使用因特网服务提供商的因特网)。在一些实施例中，包括例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)的电子电路可通过利用计算机可读程序指令的状态信息来执行计算机可读程序指令，以使电子电路个性化，以便执行各方面或操作。
这些计算机可读程序指令可以被提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器以产生机器，使得经由计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行的指令创建用于实施在流程图和/或框图的一个或多个框中指定的功能/动作的装置。这些计算机可读程序指令还可被存储在计算机可读存储介质中，该计算机可读存储介质可以指示计算机、可编程数据处理装置和/或其它设备以特定方式运行，使得其中存储有指令的计算机可读存储介质包括这样的制品，该制品包括实施在流程图和/或框图的一个或多个框中指定的功能/动作的各方面的指令。
计算机可读程序指令还可以被加载到计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上，以使得在计算机、其它可编程装置或其它设备上执行一系列操作步骤，从而产生计算机执行的过程，使得在计算机、其它可编程装置或其它设备上执行的指令实施在流程图和/或框图的一个或多个框中指定的功能/动作。
附图中的流程图和框图图示了根据各种实施例的***、方法和计算机可读介质的可能实施方式的体系结构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个框可以表示指令的模块、分段或部分，其包括用于实施指定逻辑功能的一个或多个可执行指令。该方法、计算机***和计算机可读介质可以包括更多的框、更少的框、不同的框或者与附图中所描绘的那些不同地布置的框。在一些可替换的实施方式中，在框中指出的功能可以不按照附图中指出的顺序发生。例如，连续示出的两个框实际上可以同时或基本上同时执行，或者这些框有时可以以相反的顺序执行，这取决于所涉及的功能。还应当注意，框图和/或流程图图示中的每个框，以及框图和/或流程图图示中的框的组合可以由执行指定功能或动作或执行专用硬件和计算机指令的组合的专用的基于硬件的***来实施。
显然，本文所描述的***和/或方法可以以不同形式的硬件、固件或硬件和软件的组合来实现。用于实现这些***和/或方法的实际的专用控制硬件或软件代码不限于这些实施方式。因此，在不参考特定软件代码的情况下在本文描述了***和/或方法的操作和行为——应当理解，可以基于本文的描述来设计软件和硬件以实现***和/或方法。
本文中使用的元件、动作或指令都不应被解释为关键的或必要的，除非明确地如此描述。此外，如本文所用，冠词“一”和“一个”旨在包括一个或多个项目，并且可与“一个或多个”互换使用。此外，如本文所用，术语“组”旨在包括一个或多个项目(例如，相关项目、不相关项目、相关和不相关项目的组合等)，并且可以与“一个或多个”互换使用。当仅意指一个项目时，使用术语“仅一个”或类似语言。此外，如本文所用，术语“具有”、“有”、“具备”等旨在是开放式术语。此外，短语“基于”旨在表示“至少部分地基于”，除非另外明确声明。
已经出于说明的目的而呈现了对各方面和实施例的描述，但是这些描述并不旨在穷举或限制于所公开的实施例。虽然在权利要求中陈述和/或在说明书中公开了特征的组合，但是这些组合并不旨在对可能的实施方式的公开内容进行限制。事实上，这些特征中的许多特征可以以权利要求中未具体列举和/或说明书中未公开的方式来组合。虽然下面列出的每个从属权利要求可直接从属于仅一个权利要求，但是可能的实施方式的公开内容包括与权利要求集合中的每个其它权利要求进行组合的每个从属权利要求。在不脱离所描述的实施例的范围的情况下，许多修改和变型对于本领域的普通技术人员是显而易见的。本文使用的术语被选择为最佳地解释实施例的原理、实际应用或相对于市场中发现的技术的技术改进，或者使得本领域普通技术人员能够理解本文公开的实施例。

Claims (10)

1.一种解码方法，其特征在于，包括：
接收与点云相对应的数据；
从接收到的与所述点云相对应的数据当中检测一个或多个几何特征；
为所述一个或多个几何特征确定表示；并且
基于所确定的表示，对接收到的与所述点云相对应的数据进行解码，其中，基于已解码的数据重建所述点云。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括：发信号通知所确定的表示中的每一个。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述几何特征包括线、抛物线、圆、椭圆、平面、圆柱和立方体中的一个或多个。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于被设置为指示是否启用或禁用几何线模型的标志来确定所检测到的几何特征中的一个或多个的所述表示。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述编码之前量化所确定的表示。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所检测到的几何特征指定为起点和终点。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所检测到的几何特征指定为起点和方向矢量。
8.一种解码装置，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收与点云相对应的数据；
检测模块，用于从接收到的与所述点云相对应的数据当中检测一个或多个几何特征；
确定模块，用于为所述一个或多个几何特征确定表示；并且
解码模块，用于基于所确定的表示，对接收到的与所述点云相对应的数据进行解码，其中，基于已解码的数据重建所述点云。
9.一种计算机***，其特征在于，包括：
一种或多种计算机可读非暂时性存储介质,其被配置为存储计算机程序代码；及
一个或多个计算机处理器，其被配置为访问所述计算机程序代码并且按照所述计算机程序代码的指示进行操作以实现如权利要求1至7中的任一项所述的方法。
10.一种非暂时性计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被配置为使一个或多个计算机处理器实现如权利要求1至7中的任一项所述的方法。
CN202010766707.9A 2019-08-05 2020-08-03 解码方法和装置以及计算机***和存储介质 Pending CN112333453A (zh)

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201962883077P 2019-08-05 2019-08-05
US62/883,077 2019-08-05
US16/926,110 US11158116B2 (en) 2019-08-05 2020-07-10 Geometry model for point cloud coding
US16/926,110 2020-07-10

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN112333453A true CN112333453A (zh) 2021-02-05

Family

ID=74303567

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010766707.9A Pending CN112333453A (zh) 2019-08-05 2020-08-03 解码方法和装置以及计算机***和存储介质

Country Status (2)

Country Link
US (1) US11600038B2 (zh)
CN (1) CN112333453A (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113811922A (zh) * 2019-07-01 2021-12-17 Oppo广东移动通信有限公司 点云模型重建方法、编码器、解码器、及存储介质

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003304562A (ja) * 2002-04-10 2003-10-24 Victor Co Of Japan Ltd オブジェクト符号化方法、オブジェクト符号化装置、及びオブジェクト符号化用プログラム
CN108267141A (zh) * 2016-12-30 2018-07-10 乐视汽车（北京）有限公司 道路点云数据处理***
US20180268570A1 (en) * 2017-03-16 2018-09-20 Samsung Electronics Co., Ltd. Point cloud and mesh compression using image/video codecs

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3429208A1 (en) * 2017-07-13 2019-01-16 Thomson Licensing A method and apparatus for encoding/decoding a colored point cloud representing the geometry and colors of a 3d object
EP3467777A1 (en) 2017-10-06 2019-04-10 Thomson Licensing A method and apparatus for encoding/decoding the colors of a point cloud representing a 3d object
EP3467789A1 (en) 2017-10-06 2019-04-10 Thomson Licensing A method and apparatus for reconstructing a point cloud representing a 3d object
EP3489900A1 (en) 2017-11-23 2019-05-29 Thomson Licensing Method, apparatus and stream for encoding/decoding volumetric video
MX2020007660A (es) 2018-01-19 2020-09-18 Interdigital Vc Holdings Inc Procesamiento de una nube de puntos.
WO2019161558A1 (en) 2018-02-26 2019-08-29 Intel Corporation Method and system of point cloud registration for image processing
US11348283B2 (en) 2018-07-10 2022-05-31 Samsung Electronics Co., Ltd. Point cloud compression via color smoothing of point cloud prior to texture video generation
US10911799B2 (en) 2018-07-31 2021-02-02 Intel Corporation Video refinement mechanism
US20200153885A1 (en) 2018-10-01 2020-05-14 Lg Electronics Inc. Apparatus for transmitting point cloud data, a method for transmitting point cloud data, an apparatus for receiving point cloud data and/or a method for receiving point cloud data

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003304562A (ja) * 2002-04-10 2003-10-24 Victor Co Of Japan Ltd オブジェクト符号化方法、オブジェクト符号化装置、及びオブジェクト符号化用プログラム
CN108267141A (zh) * 2016-12-30 2018-07-10 乐视汽车（北京）有限公司 道路点云数据处理***
US20180268570A1 (en) * 2017-03-16 2018-09-20 Samsung Electronics Co., Ltd. Point cloud and mesh compression using image/video codecs

Also Published As

Publication number Publication date
US20210390763A1 (en) 2021-12-16
US11600038B2 (en) 2023-03-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11580671B2 (en) Hash-based attribute prediction for point cloud coding
US11967120B2 (en) Attribute coding of duplicate points for point cloud coding
US11615556B2 (en) Context modeling of occupancy coding for point cloud coding
US20240013445A1 (en) Coding of multiple-component attributes for point cloud coding
US11158116B2 (en) Geometry model for point cloud coding
AU2021257883B2 (en) Context modeling of occupancy coding for pointcloud coding
US20210390763A1 (en) Geometry model for point cloud coding
CN114503438A (zh) 用于视频编解码的半解耦分区
US20230104243A1 (en) Improved cross component intra prediction mode
US11722678B2 (en) Method and apparatus for transform skip coefficients coding
RU2784416C1 (ru) Кодирование многокомпонентных атрибутов для кодирования облака точек
US11259055B2 (en) Extended maximum coding unit size
RU2817735C1 (ru) Контекстное моделирование кодирования занятости для кодирования облака точек
JP7444979B2 (ja) 映像データをコーディングするための方法、コンピュータシステム、及びコンピュータプログラム
CN115699739A (zh) 视频压缩中的自适应色度帧内模式编解码

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination