CN110708529B - 动态点云投影压缩方法、系统、装置及介质 - Google Patents

动态点云投影压缩方法、系统、装置及介质 Download PDF

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Abstract

本发明动态点云投影压缩方法、系统、装置及介质，包括如下步骤：步骤1，对原始点云进行片段划分并获得片段信息；步骤2，拟合片段信息生成片段信息视频；步骤3，压缩片段信息视频及参数信息生成混合码流。与现有技术相比，本发明的有益效果如下：通过较少的参数来拟合点云的几何信息，从而减小需要压缩的几何信息的大小，最终带来更高的压缩效率。

Description

动态点云投影压缩方法、系统、装置及介质
技术领域
本发明涉及3D媒体数据压缩与传输应用领域，具体地，涉及一种针对3D动态点云数据基于多项式拟合的投影压缩和传输的方法。
背景技术
随着媒体渲染以及传输技术的日益发展，人们对于媒体消费的要求越来越高，对于图像和视频的体验要求更加细致逼真，色彩更加绚丽，画面更加清晰。因此，我们将对于未来媒体的研究方向转而投向满足用于沉浸式体验的发展方向，使用户获得更加精细真实的媒体体验。因此媒体数据的表现形式更加的精细化和多样化，其中，随着3D采集设备的快速发展，点云数据在沉浸式体验的表现上展现出了越来越突出的优势。3D点云是一种特殊的3D模式数据格式，它用来描述空间中众多点的集合，并记录下了被扫描采集的物体表面各点的3D空间坐标信息，同时记录包括这些点的颜色，材质，法向量，反射强度等在内的各种属性信息。点云数据不仅可以精确地表达沉浸式多媒体场景的静态实物和场景，也可以有效地实时渲染立体模型，从而真实描述动态实物和场景信息。但是点云数据伴随着实时全交互，服务个性化，体验更逼真等优点的同时，也面临着当采样间隔较小时，扫描获得的数据量巨大，复杂度高，无规则性明显的问题，这将为计算机处理运算增加沉重的负载，大大降低工作效率。对于静态点云，一个点云模型中动辄数以百万计的3D点造成了其庞大的数据量，给存储、传输、呈现等过程带来了巨大的压力；并且空间分布稀疏散乱、无规则也造成了其数据的高复杂度，这给点云数据的压缩编码增加了难度。除此之外，动态点云数据的时变信息由点的位置信息及其他特征信息的变化来表示，与传统视频数据不同，动态的点云数据的点集数量可能发生变化。在实际应用场景中，经常将动态点云传输应用在虚拟现实，人机交互等场景中，有很大的应用价值。因此，我们需要进一步研究动态点云数据的高效压缩技术，减少数据量，同时保证可靠传输及相应的媒体服务质量。
基于以上的现状需求，提出了一种针对动态点云压缩的测试方案。该测试方案的原理是将动态点云数据通过多角度投影转换为两组视频序列，分别记录点云数据的几何信息与纹理信息，并利用现有的视频压缩方案进行压缩。但是该测试方案的压缩效率还比较低，不能满足高压缩率的要求，对于点云数据的处理还有待改进的空间。其中点云的几何信息数值较大，对于压缩之后占有的比特还有较高的要求。
发明内容
针对上述技术缺陷，本发明的目的在于提供一种提高压缩效率的动态点云投影压缩方法、系统、装置及介质。
为解决上述技术问题，本发明动态点云投影压缩方法，包括如下步骤：
步骤1，对原始点云进行片段划分并获得片段信息；
步骤2，拟合片段信息生成片段信息视频；
步骤3，压缩片段信息视频及参数信息生成混合码流。
优选地，步骤1包括：
步骤1.1，将原始点云划分成点云片段；
步骤1.2，将点云片段的三维点集片段投影到二维平面上获得第一二维平面布局；
步骤1.3，提取第一二维平面布局上各个位置上的点云片段的片段信息；其中
片段信息包括几何信息及纹理信息。
优选地，步骤2包括：
步骤2.1，对于(x，y，deepth)进行多项式拟合并获得拟合值；其中
(x，y，deepth)为几何信息中各个点的三维信息，x，y分别为点云片段投影到第一二维平面布局上的位置坐标，deepth为在该坐标处的高度值；
步骤2.2，获取替代差值；其中
替代差值为在不同的拟合模型下，均方根误差最小的取拟合值与deepth的差值。
步骤2.3，用替代差值替换原deepth值，形成第二二维平面布局；
步骤2.4，通过第二二维平面布局生成片段信息视频。
优选地，步骤2.3包括：
若点云片段内的替代差值有小于0的，则遍历点云片段内的所有的替代差值，对所有替代差值加上offset，并取整；
否则，则遍历点云片段内的所有的替代差值，对所有替代差值加上offset、且offset值为0；
其中，offset为满足所有替代差值为非负数值的最小偏移量。
优选地，步骤2.4包括：
步骤2.4.1，通过第二二维平面布局生成片段信息图片；
步骤2.4.2，通过片段信息图片生成片段信息视频。
优选地，步骤2.4.2包括：
步骤2.4.2.1，对片段信息图片进行平滑处理；
步骤2.4.2.2，将经过平滑处理的片段信息图片生成片段信息视频。
优选地，步骤3中，参数信息至少包括占用图信息及多项式拟合的参数。
一种基于多项式拟合的动态点云投影压缩系统，包括：
处理模块，用于对原始点云进行片段划分并获得片段信息；
拟合模块，用于拟合片段信息生成片段信息视频；
压缩模块，用于压缩片段信息视频及参数信息生成混合码流。
一种基于多项式拟合的动态点云投影压缩装置，包括：存储有基于多项式拟合的动态点云投影压缩程序的存储器及用于运行基于多项式拟合的动态点云投影压缩程序的处理器，基于多项式拟合的动态点云投影压缩程序配置为实现动态点云投影压缩方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有基于多项式拟合的动态点云投影压缩程序，基于多项式拟合的动态点云投影压缩程序被处理器执行时实现动态点云投影压缩方法的步骤。
与现有技术相比，本发明的有益效果如下：通过较少的参数来拟合点云的几何信息，从而减小需要压缩的几何信息的大小，最终带来更高的压缩效率。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征目的和优点将会变得更明显。
图1为本发明所提出的编解码器以及传输系统框架的示意图；
图2为点云分片段拟合之后投影的几何拟合差值图片效果示意图；
图3为多项式拟合片段的效果图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
本发明动态点云投影压缩方法，包括如下步骤：
步骤1，对原始点云进行片段划分并获得片段信息；
步骤2，拟合片段信息生成片段信息视频；
步骤3，压缩片段信息视频及参数信息生成混合码流。
步骤1包括：
步骤1.1，将原始点云划分成点云片段；
步骤1.2，将点云片段的三维点集片段投影到二维平面上获得第一二维平面布局；
步骤1.3，提取第一二维平面布局上各个位置上的点云片段的片段信息；其中
片段信息包括几何信息及纹理信息。
步骤2包括：
步骤2.1，对于(x，y，deepth)进行多项式拟合并获得拟合值；其中
(x，y，deepth)为几何信息中各个点的三维信息，x，y分别为点云片段投影到第一二维平面布局上的位置坐标，deepth为在该坐标处的高度值；
步骤2.2，获取替代差值；其中
替代差值为在不同的拟合模型下，均方根误差最小的取拟合值与deepth的差值。
步骤2.3，用替代差值替换原deepth值，形成第二二维平面布局；
步骤2.4，通过第二二维平面布局生成片段信息视频。
步骤2.3包括：
若点云片段内的替代差值有小于0的，则遍历点云片段内的所有的替代差值，对所有替代差值加上offset，并取整；
否则，则遍历点云片段内的所有的替代差值，对所有替代差值加上offset、且offset值为0；
其中，offset为满足所有替代差值为非负数值的最小偏移量。
步骤2.4包括：
步骤2.4.1，通过第二二维平面布局生成片段信息图片；
步骤2.4.2，通过片段信息图片生成片段信息视频。
步骤2.4.2包括：
步骤2.4.2.1，对片段信息图片进行平滑处理；
步骤2.4.2.2，将经过平滑处理的片段信息图片生成片段信息视频。
步骤3中，参数信息至少包括占用图信息及多项式拟合的参数。
本发明提供了一套完整的3D动态点云编解码器如图1所示，其中包括一个高效的3D与2D相互映射的算法，在原压缩方案中将点云划分不同片段之后，提取几何信息与纹理信息，对此，我们进行优化，利用多项式拟合来拟合几何信息，获得拟合几何差值信息图片与纹理信息图片以及视频，从而利用目前高效的2D编码方法进行进一步压缩。编码端输出压缩后的视频文件以及压缩与拟合的参数；而解码器的输入时视频码流以及参数码流，最终高效的重建出点云模型。
编码
相较于静态点云模型，动态点云具有需要进行实时传输处理的要求。所以对于动态点云的压缩传输，不仅需要考虑压缩传输的压缩率，失真率，还需要考虑处理速度，带宽资源等，对于传输系统有着更高的要求。
本发明的传输系统的主要应用对象，就是对于连续的动态点云压缩。系统的主要设计理念是利用现有视频编解码器来压缩动态点云的几何和颜色信息，并通过多项式拟合方式来将其中的几何信息用拟合参数以及拟合差值来代替，实质上是将点云数据通过分视角分类转换为一些不同的视频序列，其中主要包括两个视频序列，一个拟合几何视频序列用于记录传输点云数据的拟合几何差值信息，另一个纹理视频序列用于记录和传输点云数据的颜色信息。在生成这些视频序列之后，使用现有的视频编解码器压缩，例如使用HEVC编码器进行压缩编码。同时还需要编码传输这两个视频序列的一些辅助信息，主要包括在分视角投影过程中产生的占用图信息以及多项式拟合的参数等。由于多项式拟合，可以通过少量参数来代表片段曲面关系，而不需要传递原始几何信息，因此可以节约压缩之后的码流尺寸。接下来重点以多项式拟合优化部分以及相关模块，对算法流程进行描述，具体如下：
算法输入为：需要进行压缩的原始点云
算法输出为：压缩之后的码流
(1)我们对原始点云进行片段划分，并将其3维点集片段根据法向量分方向投影到二维平面上，获得即将转化为二维图片的第一二维平面布局。并用占用图信息来记录该二维布局上被点云信息占用的位置以及位置坐标。
(2)提取各个位置上的点云片段的几何信息。遍历各个点云片段内的所有点，将所有点的(x，y，deepth)的三维信息分别提取记录。其中，各个维度的具体数值需要根据各个片段的投影方向进行选择。其中x，y为点云片段投影到二维布局上的位置坐标，deepth为在该坐标处的高度值。
(3)对于各个片段的三维信息，以(x，y)信息为基底，deepth信息为拟合对象，进行多项式拟合。我们提前预设好点云片段可能适应性较好的参数数量不同的拟合模型，对于这些模型均进行拟合；其中pi为在该拟合模型中的拟合参数，i为拟合参数的序号，i为自然数。
deepth＝p0+p1u+p2y+p3x2+p4xy+p5y2；
deepth＝p0+p1x+p2y+p3x2+p4xy+p5y2+p6x2y+p7xy2+p8y3；
deepth＝p0+p1x+p2y+p3x2+p4xy+p5y2+p6x2y+p7xy2+p8x3+p9x4+p10x3y+p11x2y2；
deepth＝p0+p1x+p2y+p3x2+p4xy+p5y2+p6x2y+p7xy2+p8x3+p9x4+p10x3y+p11x2y2+p12y3+p13xy3+p14y4；
(4)对于各个片段拟合之后的各个位置上的拟合值，我们分别对于不同的拟合模型下，求拟合值与原值deepth的差值，并计算差值的均方根误差，选择均方根误差最小的拟合模型作为当前片段的拟合模型。
(5)将片段投影之后的二维分布上各位置的deepth值，用拟合值与deepth的差值代替。若片段内的差值有小于0的值，则遍历该片段内的所有差值，选择最小的负差值，取其绝对值为offset偏移量，对所有差值加上offset，并取整。其中若片段内差值均大于0，则offset值为0。其中，Offset值即为满足所有差值为非负数值的最小偏移量。
(6)对于进行多项式拟合替代之后的二维分布，进行图片生成，视频生成以及压缩获得压缩码流。同时需要压缩各个片段的拟合参数以及offset偏移值。
经过多项式拟合以及图片生成，我们对于每一帧点云可以获得两幅几何拟合差值图片以及两幅纹理图片，其中几何拟合差值图片由于拟合差值要远小于deepth值，因此图片进行平滑处理以及后续压缩之后，生成的码流大小将有效的减小，几何拟合差值如图2所示。对于拟合参数，由于每个片段的拟合参数的数量较少，几乎不会增加压缩成本，因此我们选用量化之后的QAM压缩即可满足压缩传输效果。
解码
在接收端采用HM16.16参数配置的HM视频编解码器进行解压缩，来获得压缩前的视频文件。在解码过程中，传输系统从指定路径文件中提取视频比特流并将它们写入磁盘。然后，HM16.16解码器被作为一个单独的过程来解码每个比特流。重建的几何拟合差值/纹理视频被写入磁盘，以进行后续的处理。几何信息的重建首先需要利用到解码获得的占用图来，检测几何拟合差值图像中哪些像素是被占用的像素。对于这些位置上的解码获得数值，需要减去该位置所属片段的offset值，并根据多项式拟合的参数计算该位置的拟合值进行相加获得真实几何信息。纹理的重建过程在对几何图片进行平滑之后，生成暂时的点云片段的模型，在纹理图片的对应位置寻找有哪些点属于这个像素，从纹理图片对应位置的颜色恢复出这些点的颜色纹理。
算法输入：视频压缩码流以及辅助信息压缩码流
算法输出：重建出来的动态点云
(1)对于视频压缩码流进行视频解码获得多帧几何拟合差值图片以及纹理图片，对于辅助信息码流进行QAM解码。
(2)对于获得的几何拟合差值图片，遍历该图片上的每一个像素。根据辅助信息中的占用图信息确定被点云信息占用的位置以及所属的片段。
(3)对于各个点云片段内的点，获得点所处的位置的像素值，并减去该片段的offset偏移值获得差值。根据该片段的拟合模型，以位置信息为基底，拟合出该位置的拟合值，用拟合值减去差值获得真实deepth值，从而获得真实几何信息图片。
(4)对于几何信息推按以及纹理信息图片进行点云重建获得重建点云。
经过重建之后的部分点云由于在进行压缩的时候进行了取整操作，所以可能产生不可逆的误差，但是由于在进行点云片段划分的时候，划分的片段都较接近于真实曲面，因此拟合差值较小，对于点云压缩误差影响不大。最终解码器将输出重建后完整的动态点云序列到播放器进行呈现。
本发明还提供了一种基于多项式拟合的动态点云投影压缩系统，包括：
处理模块，用于对原始点云进行片段划分并获得片段信息；
拟合模块，用于拟合片段信息生成片段信息视频；
压缩模块，用于压缩片段信息视频及参数信息生成混合码流。
本发明还提供了一种基于多项式拟合的动态点云投影压缩装置，包括：存储有基于多项式拟合的动态点云投影压缩程序的存储器及用于运行基于多项式拟合的动态点云投影压缩程序的处理器，基于多项式拟合的动态点云投影压缩程序配置为实现动态点云投影压缩方法的步骤。
本发明还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有基于多项式拟合的动态点云投影压缩程序，基于多项式拟合的动态点云投影压缩程序被处理器执行时实现动态点云投影压缩方法的步骤。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。

Claims (7)

1.一种动态点云投影压缩方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，对原始点云进行片段划分并获得片段信息；
步骤2，拟合片段信息生成片段信息视频；
步骤3，压缩片段信息视频及参数信息生成混合码流；
步骤1包括：
步骤1.1，将原始点云划分成点云片段；
步骤1.2，将点云片段的三维点集片段投影到二维平面上获得第一二维平面布局；
步骤1.3，提取第一二维平面布局上各个位置上的点云片段的片段信息；其中片段信息包括几何信息及纹理信息；
步骤2包括：
步骤2.1，对(x，y，deepth)进行多项式拟合并获得拟合值；其中(x，y，deepth)为几何信息中各个点的三维信息，x，y分别为点云片段投影到第一二维平面布局上的位置坐标，deepth为在该坐标处的高度值；
步骤2.2，获取替代差值；其中替代差值为在不同的拟合模型下，均方根误差最小的拟合值与deepth的差值；
步骤2.3，用替代差值替换原deepth值，形成第二二维平面布局；
步骤2.4，通过第二二维平面布局生成片段信息视频；
步骤3中，参数信息至少 包括占用图信息及多项式拟合的参数，占用图信息是记录所述第一二维平面布局被点云信息占用的位置以及位置坐标。
2.根据权利要求1所述的动态点云投影压缩方法，其特征在于，步骤2.3包括：
若点云片段内的替代差值有小于0的，则遍历点云片段内的所有的替代差值，对所有替代差值加上offset，并取整；
否则，则遍历点云片段内的所有的替代差值，对所有替代差值加上0；
其中，offset为将所有替代差值转换为非负数值的最小偏移量。
3.根据权利要求1所述的动态点云投影压缩方法，其特征在于，步骤2.4包括：步骤2.4.1，通过第二二维平面布局生成片段信息图片；
步骤2.4 .2，通过片段信息图片生成片段信息视频。
4.根据权利要求3所述的动态点云投影压缩方法，其特征在于，步骤2.4.2包括：步骤2.4.2.1，对片段信息图片进行平滑处理；
步骤2.4.2.2，将经过平滑处理的片段信息图片生成片段信息视频。
5.一种基于多项式拟合的动态点云投影压缩系统，其特征在于，包括：
处理模块，用于对原始点云进行片段划分并获得片段信息；
拟合模块，用于拟合片段信息生成片段信息视频；
压缩模块，用于压缩片段信息视频及参数信息生成混合码流；
处理模块包括：
模块1.1，将原始点云划分成点云片段；
模块1.2，将点云片段的三维点集片段投影到二维平面上获得第一二维平面布局；
模块1.3，提取第一二维平面布局上各个位置上的点云片段的片段信息；其中片段信息包括几何信息及纹理信息；
拟合模块包括：
模块2.1，对(x，y，deepth)进行多项式拟合并获得拟合值；其中(x，y，deepth)为几何信息中各个点的三维信息，x，y分别为点云片段投影到第一二维平面布局上的位置坐标，deepth为在该坐标处的高度值；
模块2.2，获取替代差值；其中替代差值为在不同的拟合模型下，均方根误差最小的拟合值与deepth的差值；
模块2.3，用替代差值替换原deepth值，形成第二二维平面布局；
模块2.4，通过第二二维平面布局生成片段信息视频；
压缩模块中，参数信息至少 包括占用图信息及多项式拟合的参数，占用图信息是记录所述第一二维平面布局被点云信息占用的位置以及位置坐标。
6.一种基于多项式拟合的动态点云投影压缩装置，其特征在于，包括：存储有基于多项
式拟合的动态点云投影压缩程序的存储器及用于运行基于多项式拟合的动态点云投影压缩程序的处理器，基于多项式拟合的动态点云投影压缩程序配置为实现权利要求1～4任一项所述的动态点云投影压缩方法的步骤。
7.一种计算机可读存储介质，其特征在于，计算机可读存储介质上存储有基于多项式拟合的动态点云投影压缩程序，基于多项式拟合的动态点云投影压缩程序被处理器执行时实现如权利要求1～4任一项所述的动态点云投影压缩方法的步骤。
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