CN111405281A - 一种点云属性信息的编码方法、解码方法、存储介质及终端设备 - Google Patents

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CN111405281A CN202010238132.3A CN202010238132A CN111405281A CN 111405281 A CN111405281 A CN 111405281A CN 202010238132 A CN202010238132 A CN 202010238132A CN 111405281 A CN111405281 A CN 111405281A
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Abstract

本发明公开了一种点云属性信息的编码方法、解码方法、存储介质及终端设备，所述编码方法包括：根据几何信息对点云中所有点进行排序；对当前点某个属性信息进行编码写入码流；计算当前点已编码属性信息与多个邻居点属性的差距；选择属性差距最小的邻居作为当前点的其他属性信息的预测参考点；对当前点其他属性信息进行预测编码写入码流。本发明通过利用一个属性信息的编码结果指导其他属性信息对预测参考点的选择，增加了预测的准确性，进而提高了点云属性信息的编码性能。

Description

一种点云属性信息的编码方法、解码方法、存储介质及终端 设备
技术领域
本发明涉及点云处理技术领域，特别涉及一种点云属性信息的编码方法、解码方法、 存储介质及终端设备。
背景技术
三维点云是现实世界数字化的重要表现形式。随着三维扫描设备(激光、雷达等)的 快速发展，点云的精度以及分辨率也越来越高。高精度点云广泛应用于城市数字化地图的 构建，在如无人驾驶、文物保护等众多热门研究中起技术支撑作用。
点云属性信息是通过三维扫描设备对物体表面采样所获取的，一帧点云属性信息的点 数一般是百万级别，其中每个点可以包含位置信息以及颜色和反射率等属性信息，数据量 十分庞大。而目前普遍使用的三维单元数据编码技术普遍是对三维点云属性信息进行编码， 而三维点云属性信息编码时会存在数据量大问题，从而造成三维点云属性信息编码效率低。
发明内容
本发明的目的要解决的技术问题在于，针对现有技术的不足，提供一种点云属性信息 的编码方法。
本发明的另外一个目的在于提供一种点云属性信息的解码方法。
本发明的再一个目的在于提供一种点云属性信息的存储介质
本发明的还一目的在于提供一种点云属性信息的终端设备。
为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案如下：
一种点云属性信息的编码方法，所述方法包括：
步骤一：根据几何信息对点云中所有点进行排序；
步骤二：对当前点某个属性信息进行编码写入码流；
步骤三：计算所述当前点已编码属性信息与一个或多个邻居点相应属性信息的属性差 距；
步骤四：选择所述属性差距最小的邻居作为所述当前点的其他属性信息的预测参考点；
步骤五：对所述当前点其他属性信息进行预测编码写入码流。
进一步，所述点云属性信息的编码方法，其特征在于，所述根据几何信息对点云中所 有点进行排序，其中所述排序方法具体包括：所述排序方法为根据几何坐标生成莫顿码， 按照莫顿码的大小进行排序；或，所述排序方法为按照几何信息构建最小生成树，遍历成 生树中所有的点的顺序。
进一步，所述点云属性信息的编码方法，其特征在于，所述对当前点某个属性信息进 行编码，其中所述属性信息具体包括：未做颜色空间转换的颜色R、G、B；和/或，进行颜色空间转换后的颜色Y、U、V；和/或，反射率。
进一步，所述点云属性信息的编码方法，其特征在于，所述对当前点某个属性信息进 行编码写入码流，其中所述编码方法具体包括：对当前点的属性信息直接进行量化、熵编 码；或，利用已经编码的点对当前点的属性信息进行预测，对预测得到的残差进行量化、熵编码。
进一步，所述点云属性信息的编码方法，其特征在于，计算所述当前点已编码属性信 息与一个或多个邻居点相应属性信息的属性差距，所述邻居点的获得方法具体包括：按照 点云中属性编码的顺序，向前搜索规定数量的已编码点作为所述当前点的邻居点；或，在 已编码的点中计算与当前点几何距离最近的规定数量的点作为所述当前点的邻居点。
进一步，所述点云属性信息的编码方法，其特征在于，所述获得邻居点的方法是所述 规定数量的点作为邻居点，邻居点的数量设定具体方法包括：在参数设定文件中输入，并 写入最终的码流；或，在编码和解码过程中设定相同的数量。
进一步，所述点云属性信息的编码方法，其特征在于，所述计算所述当前点已编码属 性信息与一个或多个邻居点相应属性信息的属性差距，所述属性差距的计算的具体方法是： 计算所述当前点的已编码并重构的属性信息与每个邻居点相应的已编码并重构的属性信 息的算数差，对算数差求绝对值；或，计算所述当前点的已编码并重构的属性信息与每个 邻居点相应的已编码并重构的属性信息的平方差。
进一步，所述点云属性信息的编码方法，其特征在于，所述选择所述属性差距最小的 邻居作为所述当前点的其他属性信息的预测参考点，具体包括：如果所述属性差距最小的 邻居只有一个，则该邻居作为所述当前点其他属性信息的预测参考点；如果所述属性差距 最小的邻居有多个，则在所述属性差距最小的多个邻居中，按照权利要求5中所述顺序中 与所述当前点最接近的邻居作为所述当前点其他属性信息的预测参考点；或，对于所述属 性差距最小的多个邻居的重构的属性信息求平均值，获得的新点作为所述当前点其他属性 信息的预测参考点
进一步，所述点云属性信息的编码方法，其特征在于，所述对当前点其他属性信息进 行预测编码写入码流，具体包括：所述当前点的其他属性信息分别与所述预测参考点的相 应的重构的属性信息做预测，对预测后的残差进行量化、熵编码，写入码流。
一种点云属性信息的解码方法，所述解码方法包括：
步骤一：根据几何信息对点云中所有点进行排序；
步骤二：根据码流对当前点某个属性信息进行解码；
步骤三：计算所述当前点重构的属性信息与一个或多个邻居点相应属性信息的属性差 距；
步骤四：选择所述属性差距最小的邻居作为所述当前点的其他属性信息的反预测参考 点；
步骤五：根据码流对所述当前点其他属性信息进行解码。
进一步，所述点云属性信息的解码方法，其特征在于，所述根据码流对当前点某个属 性信息进行解码，其中所述解码方法具体包括：对码流进行熵解码、反量化，得到当前点重构的属性信息；或，对码流进行熵解码、反量化，得到当前点的属性信息的残差，利用 已经编码的点对当前点的属性信息进行预测，将属性信息的残差与预测值相加得到当前点重构的属性信息。
进一步，所述点云属性信息的解码方法，其特征在于，所述计算所述当前点重构的属 性信息与一个或多个邻居点相应属性信息的属性差距，所述规定数量的点作为邻居点，邻 居点的数量设定具体方法包括：由码流中读取数量；或，在编码和解码过程中设定相同的 数量。
进一步，所述点云属性信息的解码方法，其特征在于，所述计算所述当前点重构的属 性信息与一个或多个邻居点相应属性信息的属性差距，所述属性差距的计算的具体方法是： 计算所述当前点解码得到的重构的属性信息与每个邻居点相应的重构的属性信息的算数 差，对算数差求绝对值；或，计算所述当前点解码得到的重构的属性信息与每个邻居点相 应的重构的属性信息的平方差。
进一步，所述点云属性信息的解码方法，其特征在于，所述选择所述属性差距最小的 邻居作为所述当前点的其他属性信息的反预测参考点，具体包括：如果所述属性差距最小 的邻居只有一个，则该邻居作为所述当前点其他属性信息的反预测参考点；如果所述属性 差距最小的邻居有多个，则在所述属性差距最小的多个邻居中，按照点云所有点排序后的 顺序中与所述当前点最接近的邻居作为所述当前点其他属性信息的反预测参考点；或，对 于所述属性差距最小的多个邻居的重构的属性信息求平均值，获得的新点作为所述当前点 其他属性信息的反预测参考点。
进一步，所述点云属性信息的解码方法，其特征在于，所述根据码流对所述当前点其 他属性信息进行解码，具体包括：对码流进行熵解码、反量化，得到所述当前点的其他属性信息的残差，所述当前点的其他属性信息的残差分别与权利要求14中确定的反预测参考点的相应的重构的属性信息相加，得到所述当前点其他属性信息的重构值。
一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述 一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上任一所述的点云属性信息的 编码方法中的步骤，或者以实现如上任一所述的点云属性信息的解码方法中的步骤。
一种终端设备，其包括：处理器、存储器及通信总线；所述存储器上存储有可被所述 处理器执行的计算机可读程序；
所述通信总线实现处理器和存储器之间的连接通信；
所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如上任一所述的点云属性信息的编码方 法中的步骤，或者实现如上任一所述的点云属性信息的解码方法中的步骤。
与现有技术相比，本发明提供了一种点云属性信息的编码方法、解码方法、存储介质 及终端设备具有如下有益效果：
所述编码方法根据几何信息对点云中所有点进行排序；对当前点某个属性信息进行编 码写入码流；计算所述当前点已编码属性信息与一个或多个邻居点相应属性信息的属性差 距；选择所述属性差距最小的邻居作为所述当前点的其他属性信息的预测参考点；对所述 当前点其他属性信息进行预测编码写入码流。本发明通过利用一个属性信息的压缩结果指 导其他属性信息对预测参考点的选择，增加了预测的准确性，进而提高了点云属性信息的 编码性能。
下面结合附图，通过实施例对本发明一种点云属性信息的编码方法、解码方法、存储 介质及终端设备内容作进一步详细说明。
附图说明
图1为本发明提供的点云属性信息的编码方法的流程图。
图2为本发明提供的点云属性信息的解码方法的流程图。
图3(a)、(b)、(c)和(d)为本发明的实验性能展示。
图4为本发明提供的终端设备的结构原理图。
具体实施方式
本发明提供一种点云属性信息的编码方法、解码方法、存储介质及终端设备，为使本 发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明的进一 步详细说明，应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发 明。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、 “所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在 或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解， 当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件， 或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无 线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元 和全部组合。
本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语 和科学术语)，具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该 理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的 意义一致的意义，并且除非像这里一样被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义 来解释。
实施例一
本实施例提供的一种点云属性信息的编码方法。该方法可以由编码装置来执行，所述 装置可以由软件实现，应用于诸如PC机、服务器、云端、平板电脑或个人数字助理等之类的智能终端上。参见图1，本实施例提供的点云属性信息的编码方法具体包括：
步骤一：根据几何信息对点云中所有点进行排序；
步骤二：对当前点某个属性信息进行编码写入码流；
步骤三：计算所述当前点已编码属性信息与一个或多个邻居点相应属性信息的属性差 距；
步骤四：选择所述属性差距最小的邻居作为所述当前点的其他属性信息的预测参考点；
步骤五：对所述当前点其他属性信息进行预测编码写入码流。
举例说明：
对于一帧点云basketball_player_vox11_00000001.ply有2880057个点，每个点有 三维几何信息x、y、z和属性信息颜色R、G、B，或者对属性信息进行颜色空间转换，变 成Y、U、V，后续说明中以Y、U、V为例。按照所属编码方法进行如下步骤(1)至(5)
(1)根据几何信息对点云中所有点进行排序：
方法一：计算点云中每个点三维几何坐标所相应的莫顿码，设第k个点的坐标为(Xk, Yk,Zk)并表示成
Figure BDA0002431692810000061
第 k个点相应的莫顿码可以表示为
Figure BDA0002431692810000062
用 八进制数表示每三个比特，
Figure BDA0002431692810000063
则第k个点相应的莫顿码可以表示成
Figure BDA0002431692810000064
按照莫顿码由小到大的顺序，对所有的点进行排序，后续属性信息编码按照该顺序进行。
方法二：构建最小生成树，任意点选取云中一个点作为起点，加入最小生成树，遍历 剩余未构建树的点，计算每个点与已加入生成树的点的平均距离，选择平均距离最小的点 加入生成树，重复操作直到所有点都被加入到生成树。遍历生成树的，遍历的顺序就是点 云中点的顺序，后续属性信息编码按照该顺序进行。
(2)对当前点某个属性信息进行编码写入码流：
方法一：对所有点的属性信息Y直接进行编码，进行量化、熵编码并写入码流。
方法二：对于第一个点的属性信息Y，直接进行编码，进行量化、熵编码并写入码流； 对第二个及以后的点的属性信息Y参考前一个已编码点的属性信息，进行预测，对残差进 行量化、熵编码并写入码流；
方法三：对于第一个点的属性信息Y，直接进行编码，进行量化、熵编码并写入码流； 对第二个点的属性信息Y参考第一个已编码点的属性信息，进行预测，对残差进行量化、 熵编码并写入码流；对第三个点及以后的点，选择之前已编码点中规定数量的点的属性信 息构建预测值，进行预测，对残差进行量化、熵编码并写入码流。
(3)计算所述当前点已编码属性信息与一个或多个邻居点相应属性信息的属性差距： 其中邻居点个数的设定有以下方法
方法一：邻居点的数量由参数设定文件规定，例如6，并进行编码写入码流。
方法二：邻居点的数量在编码和解码时利用同一个数字，例如6，不需要写入码流。
对于第一个点，没有已编码的点，因此不计算Y的属性差距；对于第二个点到第六个 点，它们的邻居选择范围(已编码点)中的点的数量少于设定的6，因此计算当前点的Y属性与所有已编码点的属性差距；对于第七个之后的点，按照步骤(1)中规定的点的排 列顺序，向前获得6个邻居点，计算当前点的Y属性与它们的属性差距。
设当前点的已编码属性信息为Y，邻居点k的已编码属性信息为Yk,，属性差距的计算 有如下方法：
方法一：差的绝对值，属性差距Ek的计算公式为Ek＝|Y-Yk|。
方法二：平方差，属性差距Ek的计算公式为Ek＝(Y-Yk)2。
(4)选择所述属性差距最小的邻居作为所述当前点的其他属性信息的预测参考点:对 于步骤(3)中获得的属性差距，由小到大进行排序，选择其中属性差距最小的邻居点作 为后续其他属性编码点预测参考点。如果属性差距最小的点有多个，选择其中的一个或多 个构建预测参考点。
方法一：在属性差距最小的多个邻居点中，选择步骤(1)的顺序中距离当前点最近的邻居点作为预测参考点。
方法二：对于属性差距最小的多个邻居点求属性平均值，构建一个新的点作为预测参 考点。
(5)对所述当前点其他属性信息进行预测编码写入码流：对当前点其他属性信息，计算其与步骤(4)确定的预测参考点的相应属性信息的差，获得残差后进行量化、熵编 码，写入码流。
此外，为了进一步本实施例提供的点云属性信息的编码方法，下面将本实施例提供的 方法在AVS现有的探索实验平台PCEMv1.0中实施，用Y属性的编码结果指导U、V属性的预测编码，并与原始探索实验平台进行性能比较，结果如图3所示。
图3(a)为有损几何、有损属性条件下的实验结果，色度Cb、色度Cr的率失真指标节约了7.9％、7.5％。图3(b)为无损几何、有损属性条件下的实验结果，色度Cb、色度 Cr的率失真指标节约了8.0％、7.7％。图3(c)为无损几何、有限损属性条件下的实验结 果，色度Cb、色度Cr的率失真指标节约了11.2％、11.2％。图3(d)为无损几何、无损属 性条件下的实验结果，不影响几何码率大小，颜色码率降低为原来的90.7％，提高了压缩 性能。
综上，本实施例提供了一种点云属性信息的编码方法：根据几何信息对点云中所有点 进行排序；对当前点某个属性信息进行编码写入码流；计算所述当前点已编码属性信息与 一个或多个邻居点相应属性信息的属性差距；选择所述属性差距最小的邻居作为所述当前 点的其他属性信息的预测参考点；对所述当前点其他属性信息进行预测编码写入码流。本 发明通过利用一个属性信息的压缩结果指导其他属性信息对预测参考点的选择，增加了预 测的准确性，进而提高了点云属性信息的编码性能。
实施例二
本实施例提供了一种点云属性信息的解码方法，该方法用于解码如上述实施例所述的 点云属性信息的编码方法编码得到码流，如图2所示，所述方法包括：
步骤一：根据几何信息对点云中所有点进行排序；
步骤二：根据码流对当前点某个属性信息进行解码；
步骤三：计算所述当前点重构的属性信息与一个或多个邻居点相应属性信息的属性差 距；
步骤四：选择所述属性差距最小的邻居作为所述当前点的其他属性信息的反预测参考 点；
步骤五：根据码流对所述当前点其他属性信息进行解码。
举例说明：
对于一帧点云basketball_player_vox11_00000001.ply编码后的码流basketball_player_vox11_00000001.bin进行解码。按照所属解码方法进行如下步骤(6)至(10)
(6)根据几何信息对点云中所有点进行排序：同步骤(1)，获得了点云中所有点的属性解码顺序。
(7)根据码流对当前点某个属性信息进行解码：
方法一：直接对码流进行解码，进行熵解码、反量化，获得所有点的属性Y的解码重构值。
方法二：对于第一个点，直接对码流进行熵解码、反量化，获得属性Y的解码重构值； 对第二个及以后的点，对码流进行熵解码、反量化，得到属性残差，再进行反预测，加上前一个已编解码点的属性信息，获得属性Y的解码重构值。
方法三：对于第一个点，直接对码流进行熵解码、反量化，获得属性Y的解码重构值； 对第二个点，对码流进行熵解码、反量化，得到属性残差，再进行反预测，加上第一个已解码点的属性信息，获得第二个点的属性Y的解码重构值；对第三个点及以后的点，对码 流进行熵解码、反量化，得到属性残差，再进行反预测，选择之前已编码点中规定数量的 点的属性信息构建预测值，与属性残差相加，获得属性Y的解码重构值。
(8)计算所述当前点重构的属性信息与一个或多个邻居点相应属性信息的属性差距；： 同步骤(3)
(9)选择所述属性差距最小的邻居作为所述当前点的其他属性信息的反预测参考点： 同步骤(4)，对于同一个点，解码的反预测参考点与编码的预测参考点应为同一个点，保 证编解码一致。
(10)根据码流对所述当前点其他属性信息进行解码：对码流进行熵解码、反量化，得到其他属性的残差，再进行反预测，计算与步骤(9)确定的反预测参考点的相应属性 信息的和，获得其他属性信息的解码重构值。
实施例三
基于上述点云属性信息的编码方法、解码方法，本实施例提供了一种计算机可读存储 介质，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一 个或者多个处理器执行，以实现如上述实施例所述的点云属性信息的编码方法或解码方法 中的步骤。
实施例四
基于上述点云属性信息的编码方法、解码方法，本发明还提供了一种终端设备，如图 4所示，其包括至少一个处理器(processor)20；显示屏21；以及存储器(memory)22， 还可以包括通信接口(Communications Interface)23和总线24。其中，处理器20、显 示屏21、存储器22和通信接口23可以通过总线24完成相互间的通信。显示屏21设置为 显示初始设置模式中预设的用户引导界面。通信接口23可以传输信息。处理器20可以调 用存储器22中的逻辑指令，以执行上述实施例中的方法。
此外，上述的存储器22中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立 的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
存储器22作为一种计算机可读存储介质，可设置为存储软件程序、计算机可执行程 序，如本公开实施例中的方法相应的程序指令或模块。处理器20通过运行存储在存储器22中的软件程序、指令或模块，从而执行功能应用以及数据处理，即实现上述实施例一或实施例二中的方法。
存储器22可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端设备的使用所创建的数据等。此外，存储器22可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器。例如，U盘、 移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等多种可以存储程序代码的介质，也可以是暂态存储介质。
此外，上述存储介质以及终端设备中的多条指令处理器加载并执行的具体过程在上述 方法中已经详细说明，在这里就不再一一陈述。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参 照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以 对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而 这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范 围。

Claims (17)

1.一种点云属性信息的编码方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
步骤一：根据几何信息对点云中所有点进行排序；
步骤二：对当前点某个属性信息进行编码写入码流；
步骤三：计算所述当前点已编码属性信息与一个或多个邻居点相应属性信息的属性差距；
步骤四：选择所述属性差距最小的邻居作为所述当前点的其他属性信息的预测参考点；
步骤五：对所述当前点其他属性信息进行预测编码写入码流。
2.根据权利要求1所述点云属性信息的编码方法，其特征在于，所述的步骤一：根据几何信息对点云中所有点进行排序，其中所述的排序方法具体包括：
所述排序方法为根据几何坐标生成莫顿码，按照莫顿码的大小进行排序；或
所述排序方法为按照几何信息构建最小生成树，遍历成生树中所有的点的顺序。
3.根据权利要求1所述点云属性信息的编码方法，其特征在于，所述的步骤二：对当前点某个属性信息进行编码写入码流，其中所述的属性信息具体包括：
未做颜色空间转换的颜色R、G、B；和/或
进行颜色空间转换后的颜色Y、U、V；和/或
反射率。
4.根据权利要求1所述点云属性信息的编码方法，其特征在于，所述的步骤二：对当前点某个属性信息进行编码写入码流，其中所述的编码方法具体包括：
对当前点的属性信息直接进行量化、熵编码；或
利用已经编码的点对当前点的属性信息进行预测，对预测得到的属性信息的残差进行量化、熵编码。
5.根据权利要求1所述点云属性信息的编码方法，其特征在于，所述的步骤三：计算所述当前点已编码属性信息与一个或多个邻居点相应属性信息的属性差距，所述邻居点的获得方法具体包括：
按照权利要求2中所述顺序，向前搜索规定数量的已编码点作为所述当前点邻居点；或
在已编码的点中计算与所述当前点几何距离最近的规定数量的点作为所述当前点的邻居点。
6.根据权利要求5所述点云属性信息的编码方法，其特征在于，所述的获得邻居点的方法是所述规定数量的点作为邻居点，邻居点的数量设定具体方法包括：
在参数设定文件中输入，并写入最终的码流；或
在编码和解码过程中设定相同的数量。
7.根据权利要求1所述点云属性信息的编码方法，其特征在于，所述的步骤三：计算所述当前点已编码属性信息与一个或多个邻居点相应属性信息的属性差距，所述属性差距的计算的具体方法是：
计算所述当前点的已编码并重构的属性信息与每个邻居点相应的已编码并重构的属性信息的算数差，对算数差求绝对值；或
计算所述当前点的已编码并重构的属性信息与每个邻居点相应的已编码并重构的属性信息的平方差。
8.根据权利要求1所述点云属性信息的编码方法，其特征在于，所述的步骤四：选择所述属性差距最小的邻居作为所述当前点的其他属性信息的预测参考点，具体包括：
如果所述属性差距最小的邻居只有一个，则该邻居作为所述当前点其他属性信息的预测参考点；
如果所述属性差距最小的邻居有多个，则在所述属性差距最小的多个邻居中，按照权利要求5中所述顺序中与所述当前点最接近的邻居作为所述当前点其他属性信息的预测参考点；或
对于所述属性差距最小的多个邻居的重构的属性信息求平均值，获得的新点作为所述当前点其他属性信息的预测参考点。
9.根据权利要求1所述点云属性信息的编码方法，其特征在于，所述步骤五：对所述当前点其他属性信息进行预测编码写入码流，具体包括：
所述当前点的其他属性信息分别与权利要求8中所述的预测参考点相应的重构的属性信息做预测，对预测后的属性信息的残差进行量化、熵编码，写入码流。
10.一种点云属性信息的解码方法，其特征在于，所述解码方法包括：
步骤一：根据几何信息对点云中所有点进行排序；
步骤二：根据码流对当前点某个属性信息进行解码；
步骤三：计算所述当前点重构的属性信息与一个或多个邻居点相应属性信息的属性差距；
步骤四：选择所述属性差距最小的邻居作为所述当前点的其他属性信息的反预测参考点；
步骤五：根据码流对所述当前点其他属性信息进行解码。
11.根据权利要求10所述点云属性信息的解码方法，其特征在于，所述的步骤二：根据码流对当前点某个属性信息进行解码，其中所述解码方法具体包括：
对码流进行熵解码、反量化，得到当前点重构的属性信息；或
对码流进行熵解码、反量化，得到当前点的属性信息的残差，利用已经编码的点对当前点的属性信息进行预测，将属性信息的残差与预测值相加得到当前点重构的属性信息。
12.根据权利要求10所述点云属性信息的解码方法，其特征在于，所述的步骤三：计算所述当前点重构的属性信息与一个或多个邻居点相应属性信息的属性差距，所述规定数量的点作为邻居点，邻居点的数量设定具体方法包括：
由码流中读取数量；或
在编码和解码过程中设定相同的数量。
13.根据权利要求10所述点云属性信息的解码方法，其特征在于，所述的步骤三：计算所述当前点重构的属性信息与一个或多个邻居点相应属性信息的属性差距，所述属性差距的计算的具体方法是：
计算所述当前点解码得到的重构的属性信息与每个邻居点相应的重构的属性信息的算数差，对算数差求绝对值；或
计算所述当前点解码得到的重构的属性信息与每个邻居点相应的重构的属性信息的平方差。
14.根据权利要求10所述点云属性信息的解码方法，其特征在于，所述的步骤四：选择所述属性差距最小的邻居作为所述当前点的其他属性信息的反预测参考点，具体包括：
如果所述属性差距最小的邻居只有一个，则该邻居作为所述当前点其他属性信息的反预测参考点；
如果所述属性差距最小的邻居有多个，则在所述属性差距最小的多个邻居中，按照点云所有点排序后的顺序中与所述当前点最接近的邻居作为所述当前点其他属性信息的反预测参考点；或
对于所述属性差距最小的多个邻居的重构的属性信息求平均值，获得的新点作为所述当前点其他属性信息的反预测参考点。
15.根据权利要求10所述点云属性信息的解码方法，其特征在于，所述的步骤五：根据码流对所述当前点其他属性信息进行解码，具体包括：
对码流进行熵解码、反量化，得到所述当前点的其他属性信息的残差，所述当前点的其他属性信息的残差分别与权利要求14中确定的反预测参考点的相应的重构的属性信息相加，得到所述当前点其他属性信息的重构值。
16.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1～9任意一项所述的点云属性信息的编码方法中的步骤，或者以实现如权利要求10～15任意一项所述的点云属性信息的解码方法中的步骤。
17.一种终端设备，其特征在于，包括：处理器、存储器及通信总线；所述存储器上存储有可被所述处理器执行的计算机可读程序；
所述通信总线实现处理器和存储器之间的连接通信；
所述处理器执行所述计算机可读程序时实现如权利要求1～9任意一项所述的点云属性信息的编码方法中的步骤，或者实现如权利要求10～15任意一项所述的点云属性信息的解码方法中的步骤。
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