CN115379188B - 点云数据处理方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

点云数据处理方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本申请实施例公开了一种点云数据处理方法、装置、设备及存储介质，应用于云技术、车联网等技术领域，其中，该方法包括：获取点云数据的属性数据组的组织方式指示信息；按照组织方式指示信息，生成点云数据的第一属性头和第一属性数据流；第一属性数据流包括点云数据中具有属性关联关系的M个属性数据组分别对应的属性编码值，第一属性头包括用于对M个属性数据组分别对应的属性编码值进行解码的解码参数；将第一属性头和第一属性数据流封装至第一属性组件轨道中，将组织方式指示信息封装至元数据组件轨道中。通过本申请能够降低传输时延，提高点云数据的传输效率。

Description

点云数据处理方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本申请涉及云技术、车联网技术等领域，尤其涉及一种点云数据处理方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
点云数据是指对目标对象的表面属性特性进行扫描所得到的海量数据点的集合，这些数据点包括目标对象的几何位置信息、颜色属性和反射率等多个属性数据组，通常这些点云数据中的数据点的数量级比较大。因此，需要对点云数据的属性数据组中的属性数据进行编码得到属性编码值，然后，按照一定的组织方式，组织各个属性数据组的属性编码值和编码值对应的解码参数，将组织得到的数据传输至解码端。实践中发现，目前的组织方式存在时延比较大的问题，导致点云数据的传输效率比较低。
发明内容
本申请实施例提供一种点云数据处理方法、装置、设备及存储介质，能够降低传输时延，提高点云数据的传输效率。
本申请实施例一方面提供一种点云数据处理方法，包括：
获取点云数据的属性数据组的组织方式指示信息；所述组织方式指示信息用于指示按照属性关联关系，组织所述点云数据中的属性数据组的属性编码值和解码参数；
按照所述组织方式指示信息，生成所述点云数据的第一属性头和第一属性数据流；所述第一属性数据流包括所述点云数据中具有属性关联关系的M个属性数据组分别对应的属性编码值，所述第一属性头包括用于对所述M个属性数据组分别对应的属性编码值进行解码的解码参数，M为大于1的整数；
将所述第一属性头和所述第一属性数据流封装至第一属性组件轨道中，将所述组织方式指示信息封装至元数据组件轨道中。本申请实施例一方面提供一种点云数据处理方法，包括：
获取点云数据的第一属性组件轨道和元数据组件轨道；
对所述元数据组件轨道进行解析，得到所述点云数据的属性数据组的组织方式指示信息；所述组织方式指示信息用于反映所述点云数据中的属性数据组的属性编码值和解码参数是按照属性关联关系组织的；
按照所述组织方式指示信息，对所述第一属性组件轨道进行解析，得到所述点云数据的第一属性头和第一属性数据流，所述第一属性数据流包括所述点云数据中具有属性关联关系的M个属性数据组分别对应的属性编码值，所述第一属性头包括用于对所述M个属性数据组分别对应的属性编码值进行解码的解码参数；M为大于1的整数。
本申请实施例一方面提供一种点云数据处理装置，包括：
获取模块，用于获取点云数据的属性数据组的组织方式指示信息；所述组织方式指示信息用于指示按照属性关联关系，组织所述点云数据中的属性数据组的属性编码值和解码参数；
生成模块，用于按照所述组织方式指示信息，生成所述点云数据的第一属性头和第一属性数据流；所述第一属性数据流包括所述点云数据中具有属性关联关系的M个属性数据组分别对应的属性编码值，所述第一属性头包括用于对所述M个属性数据组分别对应的属性编码值进行解码的解码参数，M为大于1的整数；
封装模块，用于将所述第一属性头和所述第一属性数据流封装至第一属性组件轨道，将所述组织方式指示信息封装至元数据组件轨道。
本申请实施例一方面提供一种点云数据处理装置，包括：
获取模块，用于获取点云数据的第一属性组件轨道和元数据组件轨道；
第一解析模块，用于对所述元数据组件轨道进行解析，得到所述点云数据的属性数据组的组织方式指示信息；所述组织方式指示信息用于反映所述点云数据中的属性数据组的属性编码值和解码参数是按照属性关联关系组织的；
第二解析模块，用于按照所述组织方式指示信息，对所述第一属性组件轨道进行解析，得到所述点云数据的第一属性头和第一属性数据流，所述第一属性数据流包括所述点云数据中具有属性关联关系的M个属性数据组分别对应的属性编码值，所述第一属性头包括用于对所述M个属性数据组分别对应的属性编码值进行解码的解码参数；M为大于1的整数。
本申请实施例一方面提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述的方法的步骤。
本申请实施例一方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的方法的步骤。
本申请实施例一方面提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现所述的方法的步骤。
本申请中，通过获取点云数据的属性数据组的组织方式指示信息，当该组织方式指示信息用于指示按照属性关联关系，组织该点云数据中的属性数据组的属性编码值和解码参数时，按照组织方式指示信息，将点云数据中具有属性关联关系的M个属性数据组分别对应属性编码值组织在一起，得到第一属性数据流，将用于对该M个属性数据组分别对应的属性编码值进行解码的解码参数组织在一起，得到第一属性头。然后，将该第一属性头和第一属性数据流封装至第一属性组件轨道，将该组织方式指示信息封装至元数据组件轨道。换言之，本申请中基于组织方式指示信息，灵活有序地组织属性数据组的编码值和解码参数，实现多个具有属性关联关系的属性数据组对应一个属性头(即第一属性头)和一个属性数据流(即第一属性数据流)，支持更灵活地文件封装和传输方式。同时，在获取到携带第一属性头和第一属性数据流的第一属性组件轨道后，可以优先将该第一属性组件轨道发送至解码设备，不需要等待点云数据的所有属性数据组的属性头和属性数据流均生成后，才传输第一属性组件轨道，提高点云数据的传输效率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请提供的一种点云数据的处理方法的流程示意图；
图2是本申请提供的一种点云数据处理方法的流程示意图；
图3是本申请提供的一种点云数据处理方法的流程示意图；
图4是本申请实施例提供的一种点云数据处理装置的结构示意图；
图5是本申请实施例提供的一种点云数据处理装置的结构示意图；
图6是本申请实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请涉及云技术技领域。其中，本申请涉及云技术技领域中的云计算，云计算(cloud coMPuting)是一种计算模式，它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展。本申请可以通过云计算对点云数据进行编码和解码。
所谓点云数据是空间中一组无规则分布的、表达三维物体或场景的空间结构及表面属性的离散数据点的集合。点云数据中的每个数据点至少具有几何位置信息(即三维位置信息)，根据应用场景的不同，数据点还具有颜色属性、材质或其他属性数据。
点云数据可以灵活方便地表达三维物体或场景的空间结构及表面属性，因此被广泛应用在虚拟现实(Virtual Reality，VR)游戏、计算机辅助设计(CoMputer AidedDesign，CAD)、地理信息系统(Geography InforMation SysteM，GIS)、自动导航系统(AutonoMousNavigation SysteM，ANS)、数字文化遗产、自由视点广播、三维沉浸远程呈现、生物组织器官三维重建等项目中。
随着科技技术的不断发展，目前已经能够以较低的成本在较短的时间周期内获得大量精确度较高的点云数据。例如，点云数据可以是通过采集设备(一组摄像机或具有多个镜头和传感器的摄像机设备)对现实世界的视觉场景进行采集得到的，通过三维(3-DiMension，3D)扫描可以获得静态现实世界三维物体或场景的点云，每秒可以获取百万级点云；通过3D摄影可以获得动态现实世界三维物体或场景的点云，每秒可以获取千万级点云；此外，在医学领域，可以通过磁共振成像(Magnetic Resonance IMaging，MRI)、电子计算机断层扫描(CoMputed ToMography，CT)、电磁定位信息获得生物组织器官的点云数据。又如，点云数据还可以由计算机根据虚拟三维物体及场景直接生成。伴随着大规模的点云数据不断积累，点云数据的高效存储、传输、发布、共享和标准化，成为点云应用的关键。
图1示出了本申请一个示例性实施例提供的一种点云数据处理架构图。如图1所示，在编码设备的数据处理过程主要包括：(1)点云数据的获取过程；(2)点云数据的编码及文件封装的过程。在解码设备的数据处理过程主要包括：(3)点云数据的文件解封装及解码的过程；(4)点云数据的渲染过程。另外，编码设备与解码设备之间涉及点云数据的传输过程，该传输过程可以基于各种传输协议来进行，此处的传输协议可包括但不限于：DASH(DynaMic Adaptive StreaMing over HTTP，动态自适应流媒体传输)协议、HLS(HTTP LiveStreaMing，动态码率自适应传输)协议、SMTP(SMart Media TransportProtocol，智能媒体传输协议)、TCP(TransMission Control Protocol，传输控制协议)等。
下面对点云数据处理过程进行详细描述：
(1)获取点云数据。
点云数据的获取方式包括：通过捕获设备采集现实世界的声音-视觉场景获取，以及通过计算机生成。在一种实现中，捕获设备可以是指设于编码设备中的硬件组件，例如捕获设备是指终端的麦克风、摄像头、传感器等。另一种实现中，该捕获设备也可以是与编码设备相连接的硬件装置，例如与服务器相连接摄像头；用于为编码设备提供点云数据的媒体内容的获取服务。该捕获设备可以包括但不限于：音频设备、摄像设备及传感设备。其中，音频设备可以包括音频传感器、麦克风等。摄像设备可以包括普通摄像头、立体摄像头、光场摄像头等。传感设备可以包括激光设备、雷达设备等。捕获设备的数量可以为多个，这些捕获设备被部署在现实空间中的一些特定位置以同时捕获该空间内不同角度的音频内容和视频内容，捕获的音频内容和视频内容在时间和空间上均保持同步。由于获取的方式不同，不同点云数据对应的压缩编码方式也可能有所区别。可理解的是，点云数据至少具有一个几何属性数据组，该几何属性数据包括点云数据的几何位置信息，根据应用场景的不同，点云数据还具有颜色属性数据组，反射率数据组或其他属性数据组，颜色属性数据组包括点云数据的颜色信息，反射率数据组包括点云数据的反射率，点云数据的几何属性数据组的数量通常唯一，但是，颜色属性数据组的数量、反射率数据组的数量可以为一个或多个。
(2)点云数据的编码及文件封装的过程。
点云数据的编码包括几何信息编码和属性信息编码两方面的编码。几何信息编码是对点云数据中的几何属性数据组内的几何位置信息进行编码，得到几何属性数据组的几何位置编码值。几何编码可以包含如下两种模式：(a)基于八叉树的几何编码(Octree)：八叉树是一种树形数据结构，在3D空间划分中，对点云包围盒(即包含所有点云的最小立方体)进行均匀划分，每个节点都具有八个子节点。通过对八叉树中各个子节点的占用与否采用“1”和“0”指示，获得占用码信息(occuPancy code)，将占用码信息作为几何属性数据组的几何位置编码值。(b)基于三角表示的几何编码(TriSouP)：将点云划分为一定大小的块(block)，定位点云表面在块的边缘的交点并构建三角形，通过编码交点位置得到几何属性数据组的几何位置编码值。属性信息编码是指对点云数据中的颜色属性数据组内的颜色信息、反射率数据组内的反射率进行编码，得到颜色属性数据组的颜色编码值和反射率数据组的反射率编码值。
点云数据的封装过程包括：编码设备生成携带几何属性数据组的几何位置编码值的属性数据流，以及生成几何属性数据组的属性头，几何属性数据组的属性头包括用于对几何属性数据组的几何位置编码值进行解码的解码参数，将几何属性数据组的属性头和几何属性数据组的几何位置编码值封装至几何位置组件轨道。同理，编码设备生成携带颜色属性数据组的颜色编码值的属性数据流，以及生成颜色属性数据组的属性头，颜色属性数据组的属性头包括用于对颜色属性数据组的颜色编码值进行解码的解码参数，将颜色属性数据组的属性头和颜色属性数据组的颜色编码值封装至颜色属性组件轨道。编码设备生成携带反射率属性数据组的反射率编码值的属性数据流，以及生成反射率属性数据组的属性头，反射率属性数据组的属性头包括用于对反射率属性数据组的反射率编码值进行解码的解码参数，将反射率属性数据组的属性头和反射率属性数据组的反射率编码值封装至反射率属性组件轨道，等等。
可理解的是，集合属性数据组的属性头的语法描述信息可以如下表1所示：
表1
Figure BDA0003804798550000071
可理解的是，表1中的语法描述信息用于描述几何属性数据组的属性头中所包括的解码参数，geoMetry_paraMeter_set_id是指提供一个几何参数识别符，供其它语法元素参考，这一识别符是一个界于0到31的整数。geoMetry_sequence_paraMeter_set_id未用于确定一个SPS识别符供当前几何参数集合使用。该识别符是一个界于0到31的整数，对同一点云数据下所有几何参数集合该值保持一致。gps_lcu_node_size_log2_Minus_one表示几何宏块的节点大小，无符号整数，值为‘0’表示关闭块结构编码；值大于‘0’表示打开块结构编码，并且定义了宏块的几何节点大小，即gps_lcu_node_size_log2＝gps_lcu_node_size_log2_Minus_one+1。gps_iMplicit_geoM_partition_flag表示几何隐式划分标志，为二值变量，值为‘0’表示关闭几何隐式划分；值为‘1’表示打开几何隐式划分。gps_Max_nuM_iMplicit_qtbt_before_ot表示在八叉树划分前最大四叉树/二叉树划分数量，无符号整数，表示在几何隐式划分中，在八叉树划分之前，最大被允许的四叉树或者二叉树划分数量。gps_Min_size_iMplicit_qtbt四叉树/二叉树划分的最小尺寸，无符号整数，表示在几何隐式划分中，四叉树或者二叉树划分最小被允许的划分尺寸。gps_single_Mode_flag几何孤立点编码模式标志二值变量，值为‘0’表示关闭几何孤立点编码模式；值为‘1’表示打开几何孤立点编码模式。当几何隐式划分标志为‘1’时，gps_Max_nuM_iMplicit_qtbt_before_ot和gps_Min_size_iMplicit_qtbt需要根据根节点对数尺寸进行限制，具体过程如下表2所示：
表2
Figure BDA0003804798550000081
可理解的是，表2中的gps_save_stat_flag表示几何编码状态存储标志，二值变量，值为‘0’表示不存储编码状态，即熵编码上下文和几何编码的哈希表信息；值为‘1’表示存储编码状态。
可理解的是，颜色属性数据组的属性头、反射率属性数据组的属性头的语法描述信息可以如下表3所示：
表3
Figure BDA0003804798550000082
/>
Figure BDA0003804798550000091
/>
Figure BDA0003804798550000101
可理解的是，表3中，表3中的语法描述信息描述了点云数据的颜色属性数据组对应的解码参数以及反射率属性数据组对应的解码参数，其中，attribute_paraMeter_set_id表示提供一个属性参数识别符，供其它语法元素参考，这一识别符是一个界于0到31的整数。attribute_sequence_paraMeter_set_id用于确定一个SPS识别符供当前属性参数集合使用，该识别符是一个界于0到31的整数，对同一点云下所有属性参数集合该值保持一致。attributePresentFlag[attrIdx]表示属性存在标志，二值变量，值为‘1’表示本码流包含第attrIdx属性编码值；值为‘0’表示本码流不包含第attrIdx属性编码值。attrIdx表示属性类型字段，是一个界于0到15的整数，用于反映点云数据的属性数据的属性类型，其含义如下表4所示：
表4
attr_idx 属性类型
0 颜色
1 反射率
2..15 保留
可理解的是，表4中，当属性类型字段的字段值为0，表示属性数据组内的属性数据的属性类型为颜色，即属性数据组为颜色属性数据组；当属性类型字段的字段值为1，表示属性数据组内的属性数据的属性类型为反射率，即属性数据组为反射率属性数据组。其中，表3中的transforM为属性变换算法标志，二值变量，用于限定是否使用小波变换对属性编码，值为‘1’时使用小波变换，值为‘0’时使用预测方法对属性编码。attrTransforMQpDelta表示属性变换系数量化参数差值，无符号整数，用于表示与属性残差量化参数的差值。attrTransforMQp＝attrQuantParaM+attrTransforMQpDelta表示属性变换系数量化参数，attrTransforMNuMPoints为属性变换点数，无符号整数，用于表示属性变换的点数，即使用小波变换的点数。attrTransforMNuMPoints＝0表示使用片中所有的点进行小波变换。MaxNuMOfNeighbour_log2_Minus7表示最大搜索的邻居点数对数值减七，是界于0到3的无符号整数，用于导出变量MaxNuMOfNeighbour，表示可用于搜索的最大已编码邻居数目以限定在属性预测时邻居候选点的搜索范围及硬件缓存的点的数目。MaxNuMOfNeighbour可以通过如下公式(1)计算得到：
MaxNuMOfNeighbour＝2(MaxNuMOfNeighbor_log2_Minus7+7)MaxNuMOfNeighbour_log2_Minus7 (1)
其中，表3中的cross_coMponent_pred表示属性残差二次预测，为二值变量，值为‘1’表示允许属性残差二次预测；值为‘0’表示不允许属性残差二次预测。half_zero_runlength_enable表示零游程值减半打开标志，二值变量，值为‘1’表示使用零游程减半；值为‘0’表示使用零游程减半。chroMaQpOffsetCb表示色度通道Cb量化参数偏移量，有符号整数，用于限定Cb通道量化参数，取值范围为-16～16，如果当前属性头信息中不存在chroMaQpOffsetCb，则chroMaQpOffsetCb的值为0。即choraMQpCb＝Clip3(MinQP,MaxQP,attribute_qp+chroMaQpOffsetCb)。注意亮度通道的量化参数luMaQp＝attribute_qp，最小所支持的量化参数为MinQP＝0，最大所支持的量化参数为MaxQP＝63。chroMaQpOffsetCr表示色度通道Cr量化参数偏移量，有符号整数，用于限定Cr通道量化参数，取值范围为-16～16，如果当前属性头信息中不存在chroMaQpOffsetCr，则chroMaQpOffsetCr的值为0。即choraMQpCr＝Clip3(MinQP,MaxQP,attribute_qp+chroMaQpOffsetCr)。注意亮度通道的量化参数luMaQp＝attribute_qp，最小所支持的量化参数为MinQP＝0，最大所支持的量化参数为MaxQP＝63。
其中，表3中的nearestPredParaM1表示最近邻点预测参数一，无符号整数，用于限定最近邻点预测的阈值；nearestPredParaM2表示最近邻点预测参数二，无符号整数，用于限定最近邻点预测的阈值。该阈值表示为attrQuantParaM*nearestPredParaM1+nearestPredParaM1。axisBias表示空间偏倚系数，无符号整数，用于限定属性预测值计算中在Z方向上的偏移量。outputBitDepthMinus1表示属性输出比特深度减一，无符号整数，用于限定属性输出比特深度。这一值界于0到15之间，outputBitDepth＝outputBitDepthMinus1+1，如果该语法元素不在码流里，默认值为零。LOD层数nuMOflevelOfDetail，无符号整数，用于限定在属性预测时划分的LOD的层数，符合本部分的码流中nuMOflevelOfDetail不应大于32。MaxNuMOfPredictNeighbours表示最大选取的用于预测的邻居点数，无符号整数，用于限制在属性预测时所选邻居点的点数，符合本部分的码流中MaxNuMOfPredictNeighbours不应大于16。LoD层内预测标志intraLodFlag，二值变量，用于限定是否开启层内的预测，值为‘1’时开启层内预测，值为‘0’时关闭层内预测。colorReorderMode表示颜色重排序模式，无符号整数，用于表示当前颜色信息选择的重排序模式，“0”表示原始点云输入顺序，“1”表示Hilbert重排序，“2”表示Morton重排序。refReorderMode表示反射率重排序模式，无符号整数，用于表示当前反射率信息选择的重排序模式，“0”表示原始点云输入顺序，“1”表示Hilbert重排序，“2”表示Morton重排序。attrEncodeOrder表示属性编码顺序，二值变量，用于限定当点云包含多种属性类型时，属性的编码顺序，值为‘0’表示先编码颜色，再编码反射率；值为‘1’表示先编码反射率，再编码颜色。crossAttrTypePred跨属性类型的属性预测，二值变量，值为‘1’表示允许跨属性预测；值为‘0’表示不允许跨属性预测。crossAttrTypePredParaM1表示跨属性预测权重参数1，15位无符号整数，用于限定跨属性预测中，计算几何信息距离和属性信息距离的权重参数1。crossAttrTypePredParaM2表示跨属性预测权重参数2，21位无符号整数，用于限定跨属性预测中，计算几何信息距离和属性信息距离的权重参数2。refGroupPred表示反射率组预测标志，二值变量，用于限定是否开启预测变换的反射率组预测模式，值为‘1’时开启组预测，值为‘0’时关闭组。
(3)点云数据的文件解封装及解码的过程；
解码设备可以通过编码设备获得点云数据的媒体文件资源(如几何位置组件轨道、颜色属性组件轨道以及反射率属性组件轨道)和相应的媒体呈现描述信息。点云数据的媒体文件资源和媒体呈现描述信息通过传输机制(如DASH、SMT)由编码设备传输给解码设备。解码设备的文件解封装的过程与编码设备的文件封装过程是相逆的，解码设备按照点云媒体的文件格式要求对媒体文件资源进行解封装，得到编码比特流(GPCC比特流或VPCC比特流)。解码设备的解码过程与编码设备的编码过程是相逆的，解码设备对编码值进行解码，还原出点云数据。
(4)点云数据的渲染过程。
解码设备根据媒体呈现描述信息中与渲染、视窗相关的元数据对GPCC比特流解码得到的点云数据进行渲染，渲染完成即实现了对点云数据对应的视觉场景的呈现。
在一个实施例中，编码设备：首先通过采集设备对真实世界的视觉场景进行采样，得到与真实世界的视觉场景对应的点云数据；然后通过基于几何的点云压缩(GeoMetry-based point cloud coMpression，GPCC)或基于传统视频的点云压缩(VideobasedpointcloudcoMpression，VPCC)编码方式对获取的点云数据进行编码处理，得到GPCC比特流(包括编码的几何比特流和属性比特流)或者VPCC比特流；接着对GPCC比特流或者VPCC比特流进行封装得到点云数据对应的媒体文件(即点云媒体)，具体地，编码设备根据特定媒体容器文件格式，将一个或多个编码比特流合成为用于文件回放的媒体文件，或用于流式传输的初始化片段和媒体片段的序列；其中，媒体容器文件格式是指在国际标准化组织(International Organization for Standardization，ISO)/国际电工委员会(International Electrotechnical CoMMission，IEC)14496-12中规定的ISO基本媒体文件格式。在一种实施方式中，编码设备还将元数据封装到媒体文件或初始化/媒体片段的序列中，并通过传输机制(如动态自适应流媒体传输接口)将初始化/媒体片段的序列传送给解码设备。
在解码设备：首先接收编码设备发送的点云媒体文件，包括：用于文件回放的媒体文件，或用于流式传输的初始化片段和媒体片段的序列；然后对点云媒体文件进行解封装处理，得到编码的GPCC比特流或者VPCC比特流以及点云媒体文件呈现相关的元数据；接着解析编码的GPCC比特流(即对编码的GPCC比特流进行解码处理，得到点云数据)；最后基于当前用户的观看(视窗)方向，对解码后的点云数据进行渲染，并显示在解码设备携带的头戴式显示器或任何其他显示设备的屏幕上。需要说明的是，当前用户的观看(视窗)方向由头部检测以及可能还有视觉检测功能确定。除了通过渲染器用来渲染当前用户的观看(视窗)方向的点云数据外，还可以通过音频解码器来对当前用户的观看(视窗)方向的音频进行解码优化。
综上，如上述表1和表3所示，如果将点云数据的所有属性数据组的解码参数均组织在同一个属性头中，将点云数据的所有属性数据组的属性编码值均组织在同一个属性数据流中，那么，需要等待点云数据的所有属性数据组均编码完成后，才能将携带属性数据流和属性头的属性组件轨道发送至解码端，导致点云数据的传输效率比低。基于此，本申请中基于组织方式指示信息，灵活有序地组织属性数据组的编码值和解码参数，实现多个具有属性关联关系属性数据组对应一个属性头(即第一属性头)和一个属性数据流(即第一属性数据流)，即将不具有属性关联关系的属性数据组单独对应一个属性头和一个属性数据流。同时，在获取到携带第一属性头和第一属性数据流的第一属性组件轨道后，可以优先将该第一属性组件轨道发送至解码设备，不需要等待生成点云数据的所有属性数据组的属性头和属性数据流后，才传输第一属性组件轨道，提高点云数据的传输效率。
进一步地，请参见图2，是本申请实施例提供的一种点云数据处理方法的流程示意图。如图2所示，该方法可由计算机设备来执行，该计算机设备可以是指编码设备，其中，该方法可以包括如下步骤：
S101、获取点云数据的属性数据组的组织方式指示信息；该组织方式指示信息用于指示按照属性关联关系，组织该点云数据中的属性数据组的属性编码值和解码参数。
计算机设备可以通过三维扫描设备对目标对象的表面进行采集，得到点云数据，该点云数据中包括多个数据点，数据点可以是指目标对象的表面上的一个很小的区域，目标对象可以是指建筑、动物、车辆、文物等等。每个数据点包括多种属性数据，数据点的这些属性数据构成点云数据的多个属性数据组，同一属性数据组内的属性数据属于同一属性类型，不同属性数据组内的属性数据的属性类型可以相同，也可以不相同。例如，点云数据包括属性数据组1、属性数据组2、属性数据组3、……、属性数据组n；属性数据组1、属性数据组2、属性数据组3、……、属性数据组n内的属性数据分别为点云数据的颜色1、颜色2、颜色3、……、反射率，如颜色1、颜色2、颜色3分别为点云数据的R(红)分量、G(绿)分量、B(蓝)分量。可知，属性数据组1、属性数据组2、属性数据组3内的属性数据的属性类型均为颜色，……，属性数据组n内的属性数据的属性类型为反射率；即属性数据组1、属性数据组2、属性数据组3对应的属性类型均相同，属性数据组1、属性数据组2、属性数据组3与属性数据组n对应的属性类型不相同。
进一步，在计算机设备获取到点云数据的属性数据组后，可以生成点云数据的属性数据组的组织方式指示信息，该组织方式指示信息用于指示按照属性关联关系，组织点云数据中的属性数据组的属性编码值和解码参数，该属性关联关系包括同种属性类型关系或编码依赖关系。当该属性关联关系为同种属性类型关系时，该组织方式指示信息用于指示将点云数据中同种属性类型的属性数据组的属性编码值组织在同一属性数据流中，以及将点云数据中同种属性类型的属性数据组的解码参数组织在同一属性头中。当该属性关联关系为编码依赖关系时，该组织方式指示信息用于指示将点云数据中具有编码依赖关系的属性数据组的属性编码值组织在同一属性数据流中，以及将点云数据中具有编码依赖关系的属性数据组的解码参数组织在同一属性头中。此处的编码依赖关系可以是指一个属性数据组内的属性数据的编码过程，需要依赖于(参考)另一个属性数据组内的属性数据。
可理解的是，该组织方式指示信息为该点云数据的序列头中的组织方式字段；当该组织方式字段的字段值为第一数值时，该属性关联关系为同种属性类型关系，这时该组织方式指示信息用于指示将点云数据中同种属性类型的属性数据组的属性编码值组织在同一属性数据流中，以及将点云数据中同种属性类型的属性数据组的解码参数组织在同一属性头中。当该组织方式字段的字段值为第二数值时，属性关联关系为编码依赖关系，这时该组织方式指示信息用于指示将点云数据中具有编码依赖关系的属性数据组的属性编码值组织在同一属性数据流中，以及将点云数据中具有编码依赖关系的属性数据组的解码参数组织在同一属性头中。当该组织方式字段的字段值为第三数值时，这时该组织方式指示信息用于指示将点云数据中一个属性数据组的属性编码值组织在同一属性数据流中，以及将点云数据中的一个属性数据组的解码参数组织在同一属性头中。也就是说，计算机设备可以根据组织方式字段的字段值，确定点云数据的属性数据组的编码值和解码参数的组织方式，提高点云数据的属性数据组的属性编码值和解码参数的组织灵活性和多样性。
例如，点云数据的序列头的语法描述信息如下表5所示：
表5
Figure BDA0003804798550000161
其中，表5中的语法描述信息用于描述点云数据的序列头中的字段以及字段的取值，表5中的attrDataType为组织方式字段，用于指示点云数据的属性数据组的属性编码值和解码参数的组织方式。组织方式字段的取值为第一数值表示一个属性头和一个属性数据流对应某一个属性类型的一个属性数据组或多个属性数据组，即具有第一数值的字段值的组织方式字段反映按照同种属性类型关系，组织属性数据组的属性编码值和解码参数。组织方式字段的取值为第二数值表示一个属性头和一个属性数据流对应具有编码依赖关系的多个属性数据组，即具有第二数值的字段值的组织方式字段反映按照编码依赖关系，组织属性数据组的属性编码值和解码参数。组织方式字段的取值为第三数值表示一个属性头和一个属性数据流对应一个属性数据组，即具有第三数值的字段值的组织方式字段反映属性数据组，组织属性数据组的属性编码值和解码参数。第一数值、第二数值以及第三数值均不相同，第一数值、第二数值以及第三数值分别为0、2、1。
可理解的是，计算机设备可以根据实际应用场景，来设置组织方式字段的字段值，以便指示计算机设备灵活地组织点云数据的属性数据组的属性编码值和解码参数。例如，当编码器未开启依赖编码模式，且点云数据包括多个属性数据组的属性类型相同，或者，当编码器开启依赖编码模式，且点云数据包括多个属性数据组的属性类型相同，则计算机设备可以将该组织方式字段的字段值为第一数值，即字段值为第一数值的组织方式字段用于指示按照同种属性类型关系，组织点云数据的属性数据组的编码值和解码参数。或者，当编码器未开启依赖编码模式，且点云数据包括多个属性数据组的属性类型相同，或者，当编码器未开启依赖编码模式，且点云数据不存在任一两个属性数据组的属性类型相同，则计算机设备可以将该组织方式字段的字段值为第三数值，即字段值为第三数值的组织方式字段用于指示按照一个属性数据组对应一个属性头和一个属性数据流的方式，组织点云数据的属性数据组的编码值和解码参数。当编码器开启依赖编码模式，且点云数据包括多个属性数据组具有编码依赖关系，则计算机设备可以将该组织方式字段的字段值为第二数值，即字段值为第二数值的组织方式字段用于指示按照编码依赖关系，组织点云数据的属性数据组的编码值和解码参数。
可理解的是，依赖编码模式可以是指跨属性预测，即反映一个属性数据组的属性数据的编码过程，可以依赖于另一个属性数据组内的属性数据集。例如，点云数据包括属性数据组1、属性数据组2，如果属性数据组1、属性数据组2均采用依赖编码模式，且属性数据组1的属性数据的编码过程，依赖于属性数据组2内的属性数据，则称属性数据组1与属性数据组2之间具有编码依赖关系。
S102、按照该组织方式指示信息，生成该点云数据的第一属性头和第一属性数据流；该第一属性数据流包括该点云数据中具有属性关联关系的M个属性数据组分别对应的属性编码值，该第一属性头包括用于对该M个属性数据组分别对应的属性编码值进行解码的解码参数，M为大于1的整数。
本申请中，当该组织方式指示信息用于指示按照属性关联关系，组织点云数据的属性编码值和解码参数时，计算机设备可以按照该组织方式指示信息，生成点云数据的第一属性头和第一属性数据流。第一属性数据流包括点云数据中具有属性关联关系的M个属性数据组分别对应的属性编码值，该第一属性头包括用于对M个属性数据组分别对应的属性编码值进行解码的解码参数，如可以按照各个属性数据组的分组标识，依次排列M个属性数据组的属性编码值，得到第一属性数据流，可以按照各个属性数据组的分组标识，依次排列M个属性数据组的解码参数，得到第一属性头。也就是说，具有属性关联关系的M个属性数据组对应一个属性头和一个属性数据流，通过组织方式指示信息，可灵活有序地组织点云数据的属性数据组的属性编码值和解码参数。
可理解的是，该组织方式指示信息为该点云数据的序列头中的组织方式字段；当该组织方式字段的字段值为第一数值时，该属性关联关系为同种属性类型关系；上述按照该组织方式指示信息，生成该点云数据的第一属性头和第一属性数据流，包括：计算机设备可以按照所述同种属性类型关系，从该点云数据中获取属性数据的属性类型属于同一属性类型的M个属性数据组，根据该M个属性数据组，生成该点云数据的第一属性头和第一属性数据流。
例如，当点云数据中包括属性数据组1、属性数据组2、属性数据组3，属性数据组1、属性数据组2、属性数据组3内的属性数据的属性类型均为颜色，则属性数据组1、属性数据组2、属性数据组3之间具有同种属性类型关系；计算机设备可以根据属性数据组1、属性数据组2、属性数据组3生成点云数据的第一属性头和第一属性数据流。
可理解的是，当用于对所述点云数据进行编码的编码器未开启依赖编码模式时，即编码器未开启跨属性预测编码时，上述根据该M个属性数据组，生成所述点云数据的第一属性头和第一属性数据流，包括：计算机设备可以获取该M个属性数据组共同对应的属性类型，以及该M个属性数据组分别对应的分组标识，进一步，可以按照分组标识的大小，依次获取各个属性数据组的解码参数和属性编码值。具体的，可以根据该M个属性数据组共同对应的属性类型和属性数据组Mi的分组标识，编码器中获取该属性数据组Mi对应的解码参数和属性编码值；此处的属性数据组Mi属于该M个属性数据组，i为小于或等于M的正整数；属性数据组Mi的解码参数可以是根据属性数据组Mi的编码参数确定的，该属性数据组Mi对应的解码参数用于对所述属性数据组Mi对应的属性编码值进行解码，此时的该属性数据组Mi对应的解码参数包括该属性数据组Mi的属性预测参数。循环执行上述步骤，直至获取到M个属性数据组分别对应的解码参数和属性编码值，生成携带该M个属性数据组分别对应的属性编码值的第一属性数据流，生成携带该M个属性数据组分别对应的解码参数的第一属性头。通过同种属性类型关系，实现灵活有序地组织M个属性数据组的编码值和解码参数，从而支持更灵活地文件封装和传输方式。
可理解的是，通常不同属性类型的不同属性数据组之间对应的解码参数不相同，同一属性类型的不同属性数据组之间对应的解码参数可以相同，也可以不相同，当点云数据中存在同一属性类型的不同属性数据组之间对应的解码参数相同时，多个属性数据组可以共享同一个解码参数。例如，当点云数据中包括属性数据组1、属性数据组2、属性数据组3，属性数据组1、属性数据组2、属性数据组3内的属性数据的属性类型均为颜色，则属性数据组1、属性数据组2、属性数据组3之间具有同种属性类型关系。属性数据组1、属性数据组2的解码参数为解码参数1，即属性数据组1和属性数据组2的解码参数相同，属性数据组3的解码参数为解码参数2；属性数据组1、属性数据组2、属性数据组3的属性编码值分别为属性编码值1、属性编码值2、属性编码值3。计算机设备可以生成携带解码参数1、解码参数2，共享指示信息的第一属性头，共享指示信息用于指示属性数据组1和属性数据组2共享解码参数1，生成携带属性编码值1、属性编码值2、属性编码值3的第一属性数据流，这样有利于降低第一属性头的数据量，有利于降低点云数据的传输资源开销，提高点云数据的传输效率。
可理解的是，当用于对该点云数据进行编码的编码器开启依赖编码模式时，即编码器开启跨属性预测编码时，上述根据所述M个属性数据组，生成该点云数据的第一属性头和第一属性数据流，包括：计算机设备可以获取该M个属性数据组共同对应的属性类型，以及该M个属性数据组分别对应的分组标识和编码依赖指示信息，根据该M个属性数据组共同对应的属性类型和属性数据组Mi的分组标识，从编码器中获取该属性数据组Mi对应的属性编码值；该属性数据组Mi属于所述M个属性数据组，i为小于或等于M的正整数。进一步，根据该M个属性数据组共同对应的属性类型、该属性数据组Mi的分组标识和编码依赖指示信息，从编码器中获取该属性数据组Mi对应的解码参数；该属性数据组Mi对应的解码参数用于对所述属性数据组Mi对应的属性编码值进行解码。若获取到该M个属性数据组分别对应的解码参数和属性编码值，则生成携带该M个属性数据组分别对应的属性编码值的第一属性数据流，生成携带该M个属性数据组分别对应的解码参数的第一属性头。通过同种属性类型关系，实现灵活有序地组织M个属性数据组的编码值和解码参数，从而支持更灵活地文件封装和传输方式。
可理解的是，上述根据所述M个属性数据组共同对应的属性类型、所述属性数据组Mi的分组标识和编码依赖指示信息，获取所述属性数据组Mi对应的解码参数，包括：计算机设备可以根据该M个属性数据组共同对应的属性类型和该属性数据组Mi的分组标识，从编码器中获取所述属性数据组Mi的属性预测参数，根据该属性数据组Mi的编码依赖指示信息，从编码器中获取该属性数据组Mi的依赖参数，将该属性数据组Mi的属性预测参数和该依赖参数，确定为该属性数据组Mj的解码参数。其中，若属性数据组Mi的编码依赖指示信息指示属性数据组Mi的编码过程依赖于目标属性数据组，则属性数据组Mi的依赖参数为属性数据组Mi依赖于目标属性数据组的依赖权重；若属性数据组Mi的编码依赖指示信息指示属性数据组Mi内的属性数据被目标数据组的编码过程依赖，或者，属性数据组Mi的编码依赖指示信息指示属性数据组Mi内的属性数据未参与跨属性预测编码，即属性数据组Mi与点云数据中的任一属性数据组不具有编码依赖关系，则属性数据组Mi的依赖参数为无效依赖参数，即无效依赖参数为无效值，或缺省值。
换言之，当点云数据的编码过程中，编码器的依赖编码模式处于开启状态(即跨属性预测编码开启)，且属性数据组Mi的编码过程依赖于点云数据中的目标属性数据组，则属性数据组Mi的解码参数包括属性数据组Mi的属性预测参数和依赖参数。该依赖参数为属性数据组Mi的编码过程依赖于目标属性数据组的依赖权重，属性预测参数是指属性数据组Mi的编码过程中与属性类型相关的参数，目标属性数据组为点云数据中与属性数据组Mi之间具有编码依赖关系的属性数据组。当点云数据的编码过程中，编码器的依赖编码模式处于开启状态，且属性数据组Mi的编码过程不依赖于点云数据中的任一属性数据组，则属性数据组Mi的解码参数包括属性数据组Mi的属性预测参数。当点云数据的编码过程中，编码器的依赖编码模式处于关闭状态，则点云数据中的任一属性数据组的解码参数均只包括对应属性数据组的属性预测参数。
可理解的是，第一属性数据流、第一属性头中均包括每个属性数据组的属性字段和分组标识字段，即第一属性数据流中的属性类型字段和分组标识字段用于指示第一属性数据流中的每个属性编码值属于点云数据中的哪个属性数据组；第一属性头中的属性类型字段和分组标识字段用于指示第一属性头中的每个解码参数属于点云数据中的哪个属性数据组。例如，上述第一属性数据流还包括该属性数据组Mi的第一属性类型字段和第一分组标识字段，上述第一属性类型字段和该第一分组标识字段均与上述属性数据组Mi的属性编码值相关联；即第一属性类型字段和第一分组标识字段用于指示第一属性类型字段和第一分组标识字段所关联的属性编码值属于属性数据组Mi。该第一属性头中的该属性数据组Mi的解码参数包括该属性数据组Mi的第二属性类型字段和第二分组标识字段，第二属性类型字段和第二分组标识字段用于指示第一属性头中携带第二属性类型和第二分组标识字段的解码参数属于属性数据组Mi。该第一属性类型字段与该第二属性类型字段之间具有相同属性类型字段值，该第一分组标识字段和第二分组标识字段之间具有相同分组标识字段值；该第一属性类型字段、所述第一分组标识字段、该第二属性类型字段和所述第二分组标识字段共同用于指示基于所述第一属性头中的所述属性数据组Mi的解码参数，对该第一属性数据流中的所述属性数据组Mi的属性编码值进行解码。通过分组标识字段和属性类型字段，区分第一属性头中的每个解码参数所属的属性数据组，以及区分第一属性数据流中的每个属性编码值所属的属性数据组，提高组织属性数据组的属性编码值和解码参数的有序性，有利于解码设备准确地解码出各个属性数据组内的属性数据。
例如，当组织方式指示信息用于按照同种属性类型关系，组织属性数据组的属性编码值和解码参数时，计算机设备可以按照如下表6中的语法描述，获取点云数据中的属于同一属性类型的M个属性数据组的属性头：
表6
Figure BDA0003804798550000211
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Figure BDA0003804798550000221
/>
Figure BDA0003804798550000231
其中，表6中的attributeType为属性类型字段，用于指示点云数据中的M个属性数据组共同指示的属性类型，该属性类型字段的字段值为0表示M个属性数据组对应的属性类型为颜色；该属性类型字段的字段值为1表示M个属性数据组对应的属性类型为反射率。attrDataSetNuM指示点云数据中属性数据组的组数，attributeID为分组标识字段。crossAttrTypePred[i]取值为1时表示属性数据组Mi内的属性数据参与跨属性预测，即属性数据组Mi与点云数据中的目标属性数据组之间具有编码依赖关系；取值为0时表示属性数据组Mi内的属性数据不参与跨属性预测，即属性数据组Mi与点云数据中的任一属性数据组不具有编码依赖关系。crossAttrDenpendencyFlag[i]为属性数据组Mi的编码依赖字段，取值为1时表示属性数据组Mi内的属性数据在跨属性预测时依赖其他的属性数据组内的属性数据；取值为0表示属性数据组Mi内的属性数据在跨属性预测时被其他属性数组内的属性数据依赖。QuantParaM指示属性数据组Mi的量化参数，ReorderMode指示属性数据组Mi选择的重排序模式，“0”表示原始点云输入顺序，“1”表示Hilbert重排序，“2”表示Morton重排序。GoloMbNuM指示属性数据组Mi预测残差或变换系数在进行解码时采用的K阶指数哥伦布的阶数。可理解的是，表6中的字段的解释可以参考上述表1-表5中对字段的解释，重复之处不再赘述。
从表6可知，当点云数据中的属性数据组Mi的编码依赖字段的字段值为1时，即属性数据组Mi的编码过程依赖于点云数据中的目标属性数据组时，属性数据组Mi的解码参数包括依赖参数和属性预测参数，属性数据组Mi的依赖参数包括跨属性预测权重参数1(crossAttrTypePredParaM1[i])、跨属性预测权重参数2(crossAttrTypePredParaM2[i])，当属性数据组Mi的属性类型为颜色时，属性数据组Mi的属性预测参数包括属性残差二次预测(cross_coMponent_Pred[i])、残差编码顺序开关(orderSwitch[i])、零游程值减半打开标志(half_zero_runlength_enable[i])、色度通道Cb量化参数偏移量(chroMaQpOffsetCb[i])、色度通道Cr量化参数偏移量(chroMaQpOffsetCr[i])。其中，残差编码顺序开关为二值变量，值为‘1’表示残差编码顺序是UYV/GRB顺序；值为‘0’表示残差编码顺序是YUV/RGB顺序。当属性数据组Mi的属性类型为反射率时，属性数据组Mi的属性预测参数包括最近邻点预测参数一(nearestPredParaM1[i])、最近邻点预测参数二(nearestPredParaM2[i])以及空间偏倚系数(axisBias[i])。当点云数据中的属性数据组Mi的编码依赖字段的字段值为0时，即属性数据组Mi内的属性数据被其他属性数据组的编码过程依赖时，或者，属性数据组Mi与点云数据中的任一属性数据组之间不具有编码依赖关系时，属性数据组Mi的解码参数只包括属性数据组Mi的属性预测参数。可理解的是，当属性数据组编码过程中采用了小波变换，在属性数据组Mi的解码参数还包括小波变换参数。从表6可知，通过将具有同种属性类型关系的多个属性数据组的编码值和解码参数组织在一起，多个属性数据组共享一个属性类型字段，可以降低第一属性头的数据量，进而降低传输资源的开销。
例如，当组织方式指示信息用于按照同种属性类型关系，组织属性数据组的属性编码值和解码参数时，计算机设备可以按照如下表7中的语法描述，获取点云数据中的M个属性数据组的第一属性数据流：
表7
Figure BDA0003804798550000251
根据表7可知，第一属性数据流包括点云数据的属性数据组的属性类型和分组标识，以及各个属性数据组的属性编码值，各个属性数据组的属性编码值也可以称为属性数据组的属性数据流。例如，当属性数据组Mi的属性类型字段取值为1，即attributeType＝＝1，表明属性数据组Mi的属性类型为反射率，属性数据组Mi的编码值为反射率属性数据流。当属性数据组Mi的属性类型字段取值为0，即attributeType＝＝0，表明属性数据组Mi的属性类型为颜色，属性数据组Mi的编码值为颜色属性数据流。
可理解的是，上述点云数据还包括第一属性数据组，该第一属性数据组的属性数据的属性类型与第一剩余属性数据组对应的属性类型不相同，该第一剩余属性数据组为该点云数据中除该第一属性数据组以外的任一属性数据组。这时计算机设备可以生成该第一属性数据组的属性编码值的第二属性数据流，生成携带该第一属性数据组的解码参数的第二属性头，将该第二属性数据流和该第二属性头封装至第二属性组件轨道。具体的，当编码器未开启依赖编码模式，计算机设备可以获取该第一属性数据组的分组标识、属性类型，根据该第一属性数据组的分组标识和属性类型，从编码器中获取该第一属性数据组的属性编码值和解码参数，第一属性数据组的解码参数可以是根据第一属性数据组的编码参数确定的，该第一属性数据组的解码参数包括第一属性数据组的属性预测参数。当编码器开启依赖编码模式，计算机设备可以获取该第一属性数据组的分组标识、属性类型和编码依赖指示信息，根据该第一属性数据组的分组标识和属性类型，从编码器中获取该第一属性数据组的属性编码值，根据该第一属性数据组的分组标识和属性类型，从编码器中获取该第一属性数据组的属性预测参数，根据该第一属性数据组的编码依赖指示信息，从编码器中获取该第一属性数据组的依赖参数，将第一属性数据组的属性预测参数和依赖参数，确定为第一属性数据组的解码参数。进一步，生成携带该一属性数据组的属性编码值的第二属性数据流，生成携带该一属性数据组的解码参数的第二属性头，将第二属性数据流和该第二属性头封装至第二属性组件轨道。也就是说，当组织方式指示信息用于指示按照同种属性类型关系，组织点云数据中的属性数据组的属性编码值和解码参数，且点云数据中存在第一属性数据组与点云数据中第一剩余属性数据组的属性类型均不相同时，计算机设备可以单独组织第一属性数据组的属性编码值和解码参数，提高组织点云数据的属性数据组的属性编码值和解码参数的灵活性，支持更灵活的文件封装与传输方式。
可理解的是，该组织方式指示信息为该点云数据的序列头中的组织方式字段；当该组织方式字段的字段值为第二数值时，该属性关联关系为编码依赖关系；上述按照该组织方式指示信息，生成该点云数据的第一属性头和第一属性数据流，包括：按照该编码依赖关系，从该点云数据中获取具有编码依赖关系的M个属性数据组，根据该M个属性数据组，生成该点云数据的第一属性头和第一属性数据流。通过按照编码依赖关系，将具有编码依赖关系的属性数据组的属性编码值组织在同一个属性数据流中，将具有编码依赖关系的属性数据组的解码参数组织在同一个属性头中，提高组织点云数据的属性数据组的属性编码值和解码参数的灵活性，支持更灵活的文件封装与传输方式。
可理解的是，上述根据该M个属性数据组，生成该点云数据的第一属性头和第一属性数据流，包括：计算机设备可以分别获取该M个属性数据组内的属性数据的属性类型，以及该M个属性数据组分别对应的分组标识和编码依赖指示信息，属性数据组Mj的编码依赖指示信息用于指示属性数据组Mj依赖于点云数据中的其他属性数据组，或者，属性数据组Mj的编码依赖指示信息用于指示属性数据组Mj被点云数据中的其他属性数据组依赖，此处的其他属性数据组的数量可以是一个或多个。进一步，计算机设备可以根据属性数据组Mj对应的属性类型、分组标识以及编码依赖指示信息，获取该属性数据组Mj对应的解码参数和属性编码值，j为小于或等于M的正整数；该属性数据组Mj对应的解码参数用于对该属性数据组Mj对应的属性编码值进行解码。若获取到该M个属性数据组分别对应的解码参数和属性编码值，则计算机设备可以生成携带该M个属性数据组分别对应的属性编码值的第一属性数据流，生成携带该M个属性数据组分别对应的解码参数的第一属性头。通过基于编码依赖关系，灵活地组织点云数据中具有编码依赖关系的属性数据组的属性编码值和解码参数，提高组织点云数据的属性数据组的属性编码值和解码参数的灵活性，支持更灵活的文件封装与传输方式。
可理解的是，上述根据属性数据组Mj对应的属性类型、分组标识以及编码依赖指示信息，获取该属性数据组Mj对应的解码参数，包括：计算机设备可以根据该属性数据组Mj对应的属性类型和分组标识，获取该属性数据组Mj的属性预测参数，根据该属性数据组Mj对应的编码依赖指示信息，获取该属性数据组Mj的依赖参数，将该属性数据组Mj的属性预测参数和该依赖参数，确定为该属性数据组Mj的解码参数。通过属性数据组的编码依赖指示信息、分组标识以及属性类型，获取点云数据中的属性数据组的解码参数，提高点云数据的属性数据组的解码参数的获取准确度。
可理解的是，该属性数据组Mj对应的编码依赖指示信息包括编码依赖字段；该属性数据组Mj与该M个属性数据组内的属性数据组Me之间具有编码依赖关系，e为小于或等于M的正整数，e与j不相同；上述根据该属性数据组Mj对应的编码依赖指示信息，获取该属性数据组Mj的依赖参数，包括：若该编码依赖字段的字段值为无效值，则将无效依赖参数，确定为该属性数据组Mj的依赖参数；字段值为无效值的该编码依赖字段用于反映该属性数据组Mj被该属性数据组Me的编码过程依赖，此处的无效值可以为0，无效依赖参数可以是指缺省值。若该编码依赖字段的字段值为有效值，则将该属性数据组Mj对应的编码依赖权重，确定为该属性数据组Mj的依赖参数；字段值为有效值的该编码依赖字段用于反映该属性数据组Mj的编码过程依赖于该属性数据组Me，此处的编码依赖权重用于反映属性数据Mj的编码过程依赖于属性数据组Me的程度。
可理解的是，该点云数据还包括第二属性数据组，该第二属性数据组的属性数据与第二剩余属性数据组之间不具有编码依赖关系，该第二剩余属性数据组为该点云数据中除该第二属性数据组以外的任一属性数据组；计算机设可以单独地将第二属性数据组的解码参数组织在一起，得到第一属性头，单独将第二属性数据组的属性编码值组织在一起，得到第一属性数据流。具体的，计算机设备可以获取该第二属性数据组的分组标识和属性类型，根据该第二属性数据组的分组标识和属性类型，从编码器中获取该第二属性数据组的属性编码值和解码参数。进一步，生成携带该第二属性数据组的属性编码值的第三属性数据流，生成携带该第二属性数据组的解码参数的第三属性头。将该第三属性数据流和该第三属性头封装至第三属性组件轨道。也就是说，当组织方式指示信息用于指示按照编码依赖关系，组织点云数据中的属性数据组的属性编码值和解码参数，且点云数据中存在与其他属性数据组(即第二剩余属性数据组)不具有依赖关系的第二属性数据组时，计算机设备可以单独组织第二属性数据组的属性编码值和解码参数，提高组织点云数据的属性数据组的属性编码值和解码参数的灵活性，支持更灵活的文件封装与传输方式，提高点云数据的传输效率。
例如，当组织方式指示信息用于按照编码依赖关系，组织属性数据组的属性编码值和解码参数时，计算机设备可以按照如下表8中的语法描述，获取点云数据中具有编码依赖关系的M个属性数据组的第一属性头：
表8
Figure BDA0003804798550000281
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Figure BDA0003804798550000291
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Figure BDA0003804798550000301
根据表8可知，计算机设备可以根据M个属性数据组的属性类型、编码依赖字段和分组标识，获取各个属性数据组的解码参数，crossAttrTypePred取值为1时表示属性数据组Mj内的属性数据参与跨属性预测，即属性数据组Mj与点云数据中的目标属性数据组之间具有编码依赖关系；取值为0时表示属性数据组Mi内的属性数据不参与跨属性预测，即属性数据组Mj与点云数据中的任一属性数据组不具有编码依赖关系。当crossAttrTypePred跨属性预测字段的取值为0时，attrDataSetNuM只能取值为1。可理解的是，表8中的字段的解释可以参考上述表1-表7中对字段的解释，重复之处不再赘述。
从表8可知，当点云数据中的属性数据组Mj的编码依赖字段的字段值为1时，即属性数据组Mj的编码过程依赖于点云数据中的目标属性数据组时，属性数据组Mj的解码参数包括依赖参数和属性预测参数，属性数据组Mj的依赖参数包括跨属性预测权重参数1(crossAttrTypePredParaM1[j])、跨属性预测权重参数2(crossAttrTypePredParaM2[j])，当属性数据组Mj的属性类型为颜色时，属性数据组Mj的属性预测参数包括属性残差二次预测(cross_coMponent_Pred[j])、残差编码顺序开关(orderSwitch[j])、零游程值减半打开标志(half_zero_runlength_enable[j])、色度通道Cb量化参数偏移量(chroMaQpOffsetCb[j])、色度通道Cr量化参数偏移量(chroMaQpOffsetCr[j])。当属性数据组Mj的属性类型为反射率时，属性数据组Mj的属性预测参数包括最近邻点预测参数一(nearestPredParaM1[j])、最近邻点预测参数二(nearestPredParaM2[j])以及空间偏倚系数(axisBias[j])。当点云数据中的属性数据组Mj的编码依赖字段的字段值为0时，即属性数据组Mj内的属性数据被其他属性数据组的编码过程依赖时，或者，属性数据组Mj与点云数据中的任一属性数据组之间不具有编码依赖关系时，属性数据组Mj的解码参数只包括属性数据组Mj的属性预测参数。可理解的是，当属性数据组编码过程中采用了小波变换，在属性数据组Mj的解码参数还包括小波变换参数。
例如，当组织方式指示信息用于按照编码依赖关系，组织属性数据组的属性编码值和解码参数时，计算机设备可以按照如下表9中的语法描述，获取点云数据中的M个属性数据组的第一属性数据流：
表9
Figure BDA0003804798550000311
Figure BDA0003804798550000321
根据表9可知，第一属性数据流包括M个属性数据组分别对应的分组标识(attributeID[j])以及属性类型字段(attributeType[j])，以及属性编码值。
可理解的是，该组织方式指示信息为该点云数据的序列头中的组织方式字段；当该组织方式字段的字段值为第三数值时，字段值为该第三数值的该组织方式字段用于指示按照属性数据组，组织该点云数据中的属性数据组的属性编码值和解码参数，即字段值为第三数值的该组织方式字段用于指示一个属性数据组对应一个属性头和一个属性数据流。计算机设备可以生成该点云数据的第三属性数据组的第四属性头和第四属性数据流，该第三属性数据组为该点云数据中的任一属性数据组，该第四属性数据流包括该第三属性数据组内的属性数据的编码值，该第四属性头包括用于对该第三属性数据组内的属性数据的编码值进行解码的解码参数，将该第四属性数据流和第四属性头封装至第四属性组件轨道，能够实现单个属性数据组对应一个属性头和一个属性数据流，提高组织点云数据的属性数据组的属性编码值和解码参数的灵活性，支持更灵活的文件封装与传输方式。同时，每生成一个属性数据组对应的属性组件轨道，可以将所生成的属性组件轨道发送至解码设备，不需要等待所有的属性组件轨道均生成后，才将属性组件轨道发送至解码设备，提高点云数据的传输效率。
例如，当组织方式指示信息用于按照属性数据组，组织属性数据组的属性编码值和解码参数时，计算机设备可以按照如下表10中的语法描述，获取点云数据中的属性数据组的第一属性头：
表10
Figure BDA0003804798550000322
/>
Figure BDA0003804798550000331
/>
Figure BDA0003804798550000341
根据表10可知，当组织方式指示信息用于按照属性数据组，组织属性数据组的属性编码值和解码参数时，点云数据中的一个属性数据组对应一个属性头，该属性头中包括该属性数据组的属性类型字段、分组标识字段以及解码参数。可理解的是，表10中的字段的解释可以参考上述表1至表9中对字段的解释，重复之处，不再赘述。
例如，当组织方式指示信息用于按照属性数据组，组织属性数据组的属性编码值和解码参数时，计算机设备可以按照如下表11中的语法描述，获取点云数据中的属性数据组的第一属性数据流：
表11
Figure BDA0003804798550000351
根据表11可知，当组织方式指示信息用于按照属性数据组，组织属性数据组的属性编码值和解码参数时，点云数据中的一个属性数据组对应一个属性数据流，该属性数据流中包括该属性数据组的属性类型字段、分组标识字段以及属性编码值。可理解的是，表11中的字段的解释可以参考上述表1至表10中对字段的解释，重复之处，不再赘述。
S103、将该第一属性头和该第一属性数据流封装至第一属性组件轨道，将该组织方式指示信息封装至元数据组件轨道。
本申请中，计算机设备可以将该第一属性头和第一属性数据流封装至第一属性组件轨道中，将该组织方式指示信息封装至元数据组件轨道，这样有利于解码设备根据元数据组件轨道从第一属性组件轨道解析出M个属性数据组内的属性数据。
可理解的是，组件轨道是媒体文件封装过程中的媒体数据集合，由多个时序的样本组成。一个媒体文件可由一个或多个组件轨道组成，例如，一个媒体文件可以包含一个视频媒体组件轨道、一个音频媒体组件轨道及一个字幕媒体组件轨道。特别地，元数据信息也可以作为一种媒体数据，以元数据组件轨道(即元数据媒体组件轨道)的形式包含于文件中。
本申请中，通过获取点云数据的属性数据组的组织方式指示信息，当该组织方式指示信息用于指示按照属性关联关系，组织该点云数据中的属性数据组的属性编码值和解码参数时，按照组织方式指示信息，将点云数据中具有属性关联关系的M个属性数据组分别对应属性编码值组织在一起，得到第一属性数据流，将用于对该M个属性数据组分别对应的属性编码值进行解码的解码参数组织在一起，得到第一属性头。然后，将该第一属性头和第一属性数据流封装至第一属性组件轨道，将该组织方式指示信息封装至元数据组件轨道。换言之，本申请中基于组织方式指示信息，灵活有序地组织属性数据组的编码值和解码参数，实现多个具有属性关联关系的属性数据组对应一个属性头(即第一属性头)和一个属性数据流(即第一属性数据流)，支持更灵活地文件封装和传输方式。同时，在获取到携带第一属性头和第一属性数据流的第一属性组件轨道后，可以优先将该第一属性组件轨道发送至解码设备，不需要等待点云数据的所有属性数据组的属性头和属性数据流均生成后，才传输第一属性组件轨道，提高点云数据的传输效率。
进一步地，请参见图3，是本申请实施例提供的一种点云数据处理方法的流程示意图。如图3所示，该方法可由计算机设备来执行，该计算机设备可以是指解码设备，其中，该方法可以包括如下步骤：
S201、获取点云数据的第一属性组件轨道和元数据组件轨道。
S202、对该元数据组件轨道进行解析，得到该点云数据的属性数据组的组织方式指示信息；该组织方式指示信息用于反映该点云数据中的属性数据组的属性编码值和解码参数是按照属性关联关系组织的。
在计算机设备获取到点云数据的属性数据组后，可以生成点云数据的属性数据组的组织方式指示信息，该组织方式指示信息用于指示按照属性关联关系，组织点云数据中的属性数据组的属性编码值和解码参数，该属性关联关系包括同种属性类型关系或编码依赖关系。当该属性关联关系为同种属性类型关系时，该组织方式指示信息用于指示将点云数据中同种属性类型的属性数据组的属性编码值组织在同一属性数据流中，以及将点云数据中同种属性类型的属性数据组的解码参数组织在同一属性头中。当该属性关联关系为编码依赖关系时，该组织方式指示信息用于指示将点云数据中具有编码依赖关系的属性数据组的属性编码值组织在同一属性数据流中，以及将点云数据中具有编码依赖关系的属性数据组的解码参数组织在同一属性头中。此处的编码依赖关系可以是指一个属性数据组内的属性数据的编码过程，需要依赖于(参考)另一个属性数据组内的属性数据。
可理解的是，该组织方式指示信息为该点云数据的序列头中的组织方式字段；当该组织方式字段的字段值为第一数值时，该属性关联关系为同种属性类型关系，这时该组织方式指示信息用于指示将点云数据中同种属性类型的属性数据组的属性编码值组织在同一属性数据流中，以及将点云数据中同种属性类型的属性数据组的解码参数组织在同一属性头中。当该组织方式字段的字段值为第二数值时，属性关联关系为编码依赖关系，这时该组织方式指示信息用于指示将点云数据中具有编码依赖关系的属性数据组的属性编码值组织在同一属性数据流中，以及将点云数据中具有编码依赖关系的属性数据组的解码参数组织在同一属性头中。当该组织方式字段的字段值为第三数值时，这时该组织方式指示信息用于指示将点云数据中一个属性数据组的属性编码值组织在同一属性数据流中，以及将点云数据中的一个属性数据组的解码参数组织在同一属性头中。也就是说，计算机设备可以根据组织方式字段的字段值，确定点云数据的属性数据组的编码值和解码参数的组织方式，提高点云数据的属性数据组的属性编码值和解码参数的组织灵活性和多样性。
可理解的是，计算机设备可以根据实际应用场景，来设置组织方式字段的字段值，以便指示计算机设备灵活地组织点云数据的属性数据组的属性编码值和解码参数。例如，当编码器未开启依赖编码模式，且点云数据包括多个属性数据组的属性类型相同，或者，当编码器开启依赖编码模式，且点云数据包括多个属性数据组的属性类型相同，则计算机设备可以将该组织方式字段的字段值为第一数值，即字段值为第一数值的组织方式字段用于指示按照同种属性类型关系，组织点云数据的属性数据组的编码值和解码参数。或者，当编码器未开启依赖编码模式，且点云数据包括多个属性数据组的属性类型相同，或者，当编码器未开启依赖编码模式，且点云数据不存在任一两个属性数据组的属性类型相同，则计算机设备可以将该组织方式字段的字段值为第三数值，即字段值为第三数值的组织方式字段用于指示按照一个属性数据组对应一个属性头和一个属性数据流的方式，组织点云数据的属性数据组的编码值和解码参数。当编码器开启依赖编码模式，且点云数据包括多个属性数据组具有编码依赖关系，则计算机设备可以将该组织方式字段的字段值为第二数值，即字段值为第二数值的组织方式字段用于指示按照编码依赖关系，组织点云数据的属性数据组的编码值和解码参数。
S203、按照该组织方式指示信息，对该第一属性组件轨道进行解析，得到该点云数据的第一属性头和第一属性数据流，该第一属性数据流包括该点云数据中具有属性关联关系的M个属性数据组分别对应的属性编码值，该第一属性头包括用于对该M个属性数据组分别对应的属性编码值进行解码的解码参数；M为大于1的整数。
在步骤S201～S203中，计算机设备可以接收编码设备发送的点云数据的第一属性组件轨道和元数据组件轨道，对该元数据组件轨道进行解析(即解封装)，得到该点云数据的属性数据组的组织方式指示信息，该组织方式指示信息用于反映该点云数据中的属性数据组的属性编码值和解码参数是按照属性关联关系组织的。进一步，可以按照该组织方式指示信息，对第一属性组件轨道进行解析(即解封装)，得到点云数据的第一属性头和第一属性数据流，该第一属性数据流包括该点云数据中具有属性关联关系的M个属性数据组分别对应的属性编码值，该第一属性头包括用于对该M个属性数据组分别对应的属性编码值进行解码的解码参数；M为大于1的整数。在接收到第一属性组件轨道和元数据组件轨道后，优先对第一属性组件轨道和元数据组件轨道进行解析，有利于提高对点云数据的解码效率。
可理解的是，对步骤S201～S203的解释说明，可以参考图2中的对步骤S101～S103的解释说明，重复之处不再赘述。
可理解的是，第一属性数据流中包括点云数据中具有属性关联关系的M个属性数据组分别对应的属性编码值、分组标识字段以及属性类型字段，第一属性头中包括M个属性数据组分别对应的解码参数、分组标识字段、属性类型字段。计算机设备可以根据第一属性头中分组标识字段、属性类型字段、以及第一属性数据流中的分组标识字段、属性类型字段，确定每个属性数据组的解码参数和属性编码值，进而，根据属性数据组对应的解码参数对属性数据组的属性编码值进行解码。例如，该第一属性数据流还包括该M个属性数据组中的属性数据组Mi的第一属性类型字段和第一分组标识字段，i为小于或等于M的正整数；计算机设备可以根据该第一属性类型字段和该第一分组标识字段，从该第一属性头中获取该属性数据组Mi对应的解码参数，按照该属性数据组Mi对应的解码参数，对该第一属性数据流中所述属性数据组Mi的属性编码值进行解码，得到该属性数据组Mi内的属性数据。
可理解的是，上述根据该第一属性类型字段和所述第一分组标识字段，从该第一属性头中获取该属性数据组Mi对应的解码参数，包括：计算机设备可以将该第一属性头中与第二属性类型字段和第二分组标识字段关联的解码参数，确定为该属性数据组Mi对应的解码参数；其中，该第一属性类型字段与该第二属性类型字段之间具有相同属性类型字段值，该第一分组标识字段和第二分组标识字段之间具有相同分组标识字段值。
可理解的是，该组织方式指示信息为该点云数据的序列头中的组织方式字段；当该组织方式字段的字段值为第一数值时，该属性关联关系为同种属性类型关系；该点云数据的第一属性头和第一属性数据流是按照该组织方式指示信息生成的，例如，计算机设备可以按照所述同种属性类型关系，从该点云数据中获取属性数据的属性类型属于同一属性类型的M个属性数据组，根据该M个属性数据组，生成该点云数据的第一属性头和第一属性数据流。
可理解的是，当用于对所述点云数据进行编码的编码器未开启依赖编码模式时，即编码器未开启跨属性预测编码时，上述根据该M个属性数据组，生成所述点云数据的第一属性头和第一属性数据流，包括：计算机设备可以获取该M个属性数据组共同对应的属性类型，以及该M个属性数据组分别对应的分组标识，进一步，可以按照分组标识的大小，依次获取各个属性数据组的解码参数和属性编码值。具体的，可以根据该M个属性数据组共同对应的属性类型和属性数据组Mi的分组标识，编码器中获取该属性数据组Mi对应的解码参数和属性编码值；此处的属性数据组Mi属于该M个属性数据组，i为小于或等于M的正整数；属性数据组Mi的解码参数可以是根据属性数据组Mi的编码参数确定的，该属性数据组Mi对应的解码参数用于对所述属性数据组Mi对应的属性编码值进行解码，此时的该属性数据组Mi对应的解码参数包括该属性数据组Mi的属性预测参数。循环执行上述步骤，直至获取到M个属性数据组分别对应的解码参数和属性编码值，生成携带该M个属性数据组分别对应的属性编码值的第一属性数据流，生成携带该M个属性数据组分别对应的解码参数的第一属性头。通过同种属性类型关系，实现灵活有序地组织M个属性数据组的编码值和解码参数，从而支持更灵活地文件封装和传输方式。
可理解的是，通常不同属性类型的不同属性数据组之间对应的解码参数不相同，同一属性类型的不同属性数据组之间对应的解码参数可以相同，也可以不相同，当点云数据中存在同一属性类型的不同属性数据组之间对应的解码参数相同时，多个属性数据组可以共享同一个解码参数。例如，当点云数据中包括属性数据组1、属性数据组2、属性数据组3，属性数据组1、属性数据组2、属性数据组3内的属性数据的属性类型均为颜色，则属性数据组1、属性数据组2、属性数据组3之间具有同种属性类型关系。属性数据组1、属性数据组2的解码参数为解码参数1，即属性数据组1和属性数据组2的解码参数相同，属性数据组3的解码参数为解码参数2；属性数据组1、属性数据组2、属性数据组3的属性编码值分别为属性编码值1、属性编码值2、属性编码值3。计算机设备可以生成携带解码参数1、解码参数2，共享指示信息的第一属性头，共享指示信息用于指示属性数据组1和属性数据组2共享解码参数1，生成携带属性编码值1、属性编码值2、属性编码值3的第一属性数据流，这样有利于降低第一属性头的数据量，有利于降低点云数据的传输资源开销，提高点云数据的传输效率。
可理解的是，当用于对该点云数据进行编码的编码器开启依赖编码模式时，即编码器开启跨属性预测编码时，上述根据所述M个属性数据组，生成该点云数据的第一属性头和第一属性数据流，包括：计算机设备可以获取该M个属性数据组共同对应的属性类型，以及该M个属性数据组分别对应的分组标识和编码依赖指示信息，根据该M个属性数据组共同对应的属性类型和属性数据组Mi的分组标识，从编码器中获取该属性数据组Mi对应的属性编码值；该属性数据组Mi属于所述M个属性数据组，i为小于或等于M的正整数。进一步，根据该M个属性数据组共同对应的属性类型、该属性数据组Mi的分组标识和编码依赖指示信息，从编码器中获取该属性数据组Mi对应的解码参数；该属性数据组Mi对应的解码参数用于对所述属性数据组Mi对应的属性编码值进行解码。若获取到该M个属性数据组分别对应的解码参数和属性编码值，则生成携带该M个属性数据组分别对应的属性编码值的第一属性数据流，生成携带该M个属性数据组分别对应的解码参数的第一属性头。通过同种属性类型关系，实现灵活有序地组织M个属性数据组的编码值和解码参数，从而支持更灵活地文件封装和传输方式。
可理解的是，上述根据所述M个属性数据组共同对应的属性类型、所述属性数据组Mi的分组标识和编码依赖指示信息，获取所述属性数据组Mi对应的解码参数，包括：计算机设备可以根据该M个属性数据组共同对应的属性类型和该属性数据组Mi的分组标识，从编码器中获取所述属性数据组Mi的属性预测参数，根据该属性数据组Mi的编码依赖指示信息，从编码器中获取该属性数据组Mi的依赖参数，将该属性数据组Mi的属性预测参数和该依赖参数，确定为该属性数据组Mj的解码参数。其中，若属性数据组Mi的编码依赖指示信息指示属性数据组Mi的编码过程依赖于目标属性数据组，则属性数据组Mi的依赖参数为属性数据组Mi依赖于目标属性数据组的依赖权重；若属性数据组Mi的编码依赖指示信息指示属性数据组Mi内的属性数据被目标数据组的编码过程依赖，或者，属性数据组Mi的编码依赖指示信息指示属性数据组Mi内的属性数据未参与跨属性预测编码，即属性数据组Mi与点云数据中的任一属性数据组不具有编码依赖关系，则属性数据组Mi的依赖参数为无效依赖参数，即无效依赖参数为无效值，或缺省值。
换言之，当点云数据的编码过程中，编码器的依赖编码模式处于开启状态(即跨属性预测编码开启)，且属性数据组Mi的编码过程依赖于点云数据中的目标属性数据组，则属性数据组Mi的解码参数包括属性数据组Mi的属性预测参数和依赖参数。该依赖参数为属性数据组Mi的编码过程依赖于目标属性数据组的依赖权重，属性预测参数是指属性数据组Mi的编码过程中与属性类型相关的参数，目标属性数据组为点云数据中与属性数据组Mi之间具有编码依赖关系的属性数据组。当点云数据的编码过程中，编码器的依赖编码模式处于开启状态，且属性数据组Mi的编码过程不依赖于点云数据中的任一属性数据组，则属性数据组Mi的解码参数包括属性数据组Mi的属性预测参数。当点云数据的编码过程中，编码器的依赖编码模式处于关闭状态，则点云数据中的任一属性数据组的解码参数均只包括对应属性数据组的属性预测参数。
可理解的是，第一属性数据流、第一属性头中均包括每个属性数据组的属性字段和分组标识字段，即第一属性数据流中的属性类型字段和分组标识字段用于指示第一属性数据流中的每个属性编码值属于点云数据中的哪个属性数据组；第一属性头中的属性类型字段和分组标识字段用于指示第一属性头中的每个解码参数属于点云数据中的哪个属性数据组。例如，上述第一属性数据流还包括该属性数据组Mi的第一属性类型字段和第一分组标识字段，上述第一属性类型字段和该第一分组标识字段均与上述属性数据组Mi的属性编码值相关联；即第一属性类型字段和第一分组标识字段用于指示第一属性类型字段和第一分组标识字段所关联的属性编码值属于属性数据组Mi。该第一属性头中的该属性数据组Mi的解码参数包括该属性数据组Mi的第二属性类型字段和第二分组标识字段，第二属性类型字段和第二分组标识字段用于指示第一属性头中携带第二属性类型和第二分组标识字段的解码参数属于属性数据组Mi。该第一属性类型字段与该第二属性类型字段之间具有相同属性类型字段值，该第一分组标识字段和第二分组标识字段之间具有相同分组标识字段值；该第一属性类型字段、所述第一分组标识字段、该第二属性类型字段和所述第二分组标识字段共同用于指示基于所述第一属性头中的所述属性数据组Mi的解码参数，对该第一属性数据流中的所述属性数据组Mi的属性编码值进行解码。通过分组标识字段和属性类型字段，区分第一属性头中的每个解码参数所属的属性数据组，以及区分第一属性数据流中的每个属性编码值所属的属性数据组，提高组织属性数据组的属性编码值和解码参数的有序性，有利于解码设备准确地解码出各个属性数据组内的属性数据。
可理解的是，上述点云数据还包括第一属性数据组，该第一属性数据组的属性数据的属性类型与第一剩余属性数据组对应的属性类型不相同，该第一剩余属性数据组为该点云数据中除该第一属性数据组以外的任一属性数据组。这时计算机设备可以生成该第一属性数据组的属性编码值的第二属性数据流，生成携带该第一属性数据组的解码参数的第二属性头，将该第二属性数据流和该第二属性头封装至第二属性组件轨道。具体的，当编码器未开启依赖编码模式，计算机设备可以获取该第一属性数据组的分组标识、属性类型，根据该第一属性数据组的分组标识和属性类型，从编码器中获取该第一属性数据组的属性编码值和解码参数，第一属性数据组的解码参数可以是根据第一属性数据组的编码参数确定的，该第一属性数据组的解码参数包括第一属性数据组的属性预测参数。当编码器开启依赖编码模式，计算机设备可以获取该第一属性数据组的分组标识、属性类型和编码依赖指示信息，根据该第一属性数据组的分组标识和属性类型，从编码器中获取该第一属性数据组的属性编码值，根据该第一属性数据组的分组标识和属性类型，从编码器中获取该第一属性数据组的属性预测参数，根据该第一属性数据组的编码依赖指示信息，从编码器中获取该第一属性数据组的依赖参数，将第一属性数据组的属性预测参数和依赖参数，确定为第一属性数据组的解码参数。进一步，生成携带该一属性数据组的属性编码值的第二属性数据流，生成携带该一属性数据组的解码参数的第二属性头，将第二属性数据流和该第二属性头封装至第二属性组件轨道。也就是说，当组织方式指示信息用于指示按照同种属性类型关系，组织点云数据中的属性数据组的属性编码值和解码参数，且点云数据中存在第一属性数据组与点云数据中第一剩余属性数据组的属性类型均不相同时，计算机设备可以单独组织第一属性数据组的属性编码值和解码参数，提高组织点云数据的属性数据组的属性编码值和解码参数的灵活性，支持更灵活的文件封装与传输方式。
可理解的是，该组织方式指示信息为该点云数据的序列头中的组织方式字段；当该组织方式字段的字段值为第二数值时，该属性关联关系为编码依赖关系；上述按照该组织方式指示信息，生成该点云数据的第一属性头和第一属性数据流，包括：按照该编码依赖关系，从该点云数据中获取具有编码依赖关系的M个属性数据组，根据该M个属性数据组，生成该点云数据的第一属性头和第一属性数据流。通过按照编码依赖关系，将具有编码依赖关系的属性数据组的属性编码值组织在同一个属性数据流中，将具有编码依赖关系的属性数据组的解码参数组织在同一个属性头中，提高组织点云数据的属性数据组的属性编码值和解码参数的灵活性，支持更灵活的文件封装与传输方式。
可理解的是，上述根据该M个属性数据组，生成该点云数据的第一属性头和第一属性数据流，包括：计算机设备可以分别获取该M个属性数据组内的属性数据的属性类型，以及该M个属性数据组分别对应的分组标识和编码依赖指示信息，属性数据组Mj的编码依赖指示信息用于指示属性数据组Mj依赖于点云数据中的其他属性数据组，或者，属性数据组Mj的编码依赖指示信息用于指示属性数据组Mj被点云数据中的其他属性数据组依赖，此处的其他属性数据组的数量可以是一个或多个。进一步，计算机设备可以根据属性数据组Mj对应的属性类型、分组标识以及编码依赖指示信息，获取该属性数据组Mj对应的解码参数和属性编码值，j为小于或等于M的正整数；该属性数据组Mj对应的解码参数用于对该属性数据组Mj对应的属性编码值进行解码。若获取到该M个属性数据组分别对应的解码参数和属性编码值，则计算机设备可以生成携带该M个属性数据组分别对应的属性编码值的第一属性数据流，生成携带该M个属性数据组分别对应的解码参数的第一属性头。通过基于编码依赖关系，灵活地组织点云数据中具有编码依赖关系的属性数据组的属性编码值和解码参数，提高组织点云数据的属性数据组的属性编码值和解码参数的灵活性，支持更灵活的文件封装与传输方式。
可理解的是，上述根据属性数据组Mj对应的属性类型、分组标识以及编码依赖指示信息，获取该属性数据组Mj对应的解码参数，包括：计算机设备可以根据该属性数据组Mj对应的属性类型和分组标识，获取该属性数据组Mj的属性预测参数，根据该属性数据组Mj对应的编码依赖指示信息，获取该属性数据组Mj的依赖参数，将该属性数据组Mj的属性预测参数和该依赖参数，确定为该属性数据组Mj的解码参数。通过属性数据组的编码依赖指示信息、分组标识以及属性类型，获取点云数据中的属性数据组的解码参数，提高点云数据的属性数据组的解码参数的获取准确度。
可理解的是，该属性数据组Mj对应的编码依赖指示信息包括编码依赖字段；该属性数据组Mj与该M个属性数据组内的属性数据组Me之间具有编码依赖关系，e为小于或等于M的正整数，e与j不相同；上述根据该属性数据组Mj对应的编码依赖指示信息，获取该属性数据组Mj的依赖参数，包括：若该编码依赖字段的字段值为无效值，则将无效依赖参数，确定为该属性数据组Mj的依赖参数；字段值为无效值的该编码依赖字段用于反映该属性数据组Mj被该属性数据组Me的编码过程依赖，此处的无效值可以为0，无效依赖参数可以是指缺省值。若该编码依赖字段的字段值为有效值，则将该属性数据组Mj对应的编码依赖权重，确定为该属性数据组Mj的依赖参数；字段值为有效值的该编码依赖字段用于反映该属性数据组Mj的编码过程依赖于该属性数据组Me，此处的编码依赖权重用于反映属性数据Mj的编码过程依赖于属性数据组Me的程度。
可理解的是，该点云数据还包括第二属性数据组，该第二属性数据组的属性数据与第二剩余属性数据组之间不具有编码依赖关系，该第二剩余属性数据组为该点云数据中除该第二属性数据组以外的任一属性数据组；计算机设可以单独地将第二属性数据组的解码参数组织在一起，得到第一属性头，单独将第二属性数据组的属性编码值组织在一起，得到第一属性数据流。具体的，计算机设备可以获取该第二属性数据组的分组标识和属性类型，根据该第二属性数据组的分组标识和属性类型，从编码器中获取该第二属性数据组的属性编码值和解码参数。进一步，生成携带该第二属性数据组的属性编码值的第三属性数据流，生成携带该第二属性数据组的解码参数的第三属性头。将该第三属性数据流和该第三属性头封装至第三属性组件轨道。也就是说，当组织方式指示信息用于指示按照编码依赖关系，组织点云数据中的属性数据组的属性编码值和解码参数，且点云数据中存在与其他属性数据组(即第二剩余属性数据组)不具有依赖关系的第二属性数据组时，计算机设备可以单独组织第二属性数据组的属性编码值和解码参数，提高组织点云数据的属性数据组的属性编码值和解码参数的灵活性，支持更灵活的文件封装与传输方式，提高点云数据的传输效率。
可理解的是，该组织方式指示信息为该点云数据的序列头中的组织方式字段；当该组织方式字段的字段值为第三数值时，字段值为该第三数值的该组织方式字段用于指示按照属性数据组，组织该点云数据中的属性数据组的属性编码值和解码参数，即字段值为第三数值的该组织方式字段用于指示一个属性数据组对应一个属性头和一个属性数据流。计算机设备可以生成该点云数据的第三属性数据组的第四属性头和第四属性数据流，该第三属性数据组为该点云数据中的任一属性数据组，该第四属性数据流包括该第三属性数据组内的属性数据的编码值，该第四属性头包括用于对该第三属性数据组内的属性数据的编码值进行解码的解码参数，将该第四属性数据流和第四属性头封装至第四属性组件轨道，能够实现单个属性数据组对应一个属性头和一个属性数据流，提高组织点云数据的属性数据组的属性编码值和解码参数的灵活性，支持更灵活的文件封装与传输方式。同时，每生成一个属性数据组对应的属性组件轨道，可以将所生成的属性组件轨道发送至解码设备，不需要等待所有的属性组件轨道均生成后，才将属性组件轨道发送至解码设备，提高点云数据的传输效率。
本申请中，当计算机设备接收到点云数据的第一属性组件轨道和元数据组件轨道，可以对点云数据的第一属性组件轨道解析，得到点云数据的属性数据组的组织方式指示信息，该组织方式指示信息用于指示按照属性关联关系，组织点云数据的属性数据组的属性编码值和解码参数。然后，可以按照该组织方式指示信息，优先对第一属性组件轨道进行解析，得到第一属性头和第一属性数据流。在接收到第一属性组件轨道和元数据组件轨道后，通过优先对第一属性组件轨道和元数据组件轨道进行解析，有利于提高对点云数据的解码效率。
请参见图4，是本申请实施例提供的一种点云数据处理装置的结构示意图。如图4所示，该点云数据处理装置可以包括：获取模块411、生成模块412、封装模块413。
获取模块411，用于获取点云数据的属性数据组的组织方式指示信息；所述组织方式指示信息用于指示按照属性关联关系，组织所述点云数据中的属性数据组的属性编码值和解码参数；
生成模块412，用于按照所述组织方式指示信息，生成所述点云数据的第一属性头和第一属性数据流；所述第一属性数据流包括所述点云数据中具有属性关联关系的M个属性数据组分别对应的属性编码值，所述第一属性头包括用于对所述M个属性数据组分别对应的属性编码值进行解码的解码参数，M为大于1的整数；
封装模块413，用于将所述第一属性头和所述第一属性数据流封装至第一属性组件轨道，将所述组织方式指示信息封装至元数据组件轨道。
可理解的是，所述组织方式指示信息为所述点云数据的序列头中的组织方式字段；当所述组织方式字段的字段值为第一数值时，所述属性关联关系为同种属性类型关系；生成模块412包括获取单元40a和生成单元41a，
获取单元40a，用于按照所述同种属性类型关系，从所述点云数据中获取属性数据的属性类型属于同一属性类型的M个属性数据组；
生成单元41a，用于根据所述M个属性数据组，生成所述点云数据的第一属性头和第一属性数据流。
可理解的是，用于对所述点云数据进行编码的编码器未开启依赖编码模式，所述生成单元41a根据所述M个属性数据组，生成所述点云数据的第一属性头和第一属性数据流，包括：
获取所述M个属性数据组共同对应的属性类型，以及所述M个属性数据组分别对应的分组标识；
根据所述M个属性数据组共同对应的属性类型和属性数据组Mi的分组标识，获取所述属性数据组Mi对应的解码参数和属性编码值；所述属性数据组Mi属于所述M个属性数据组，i为小于或等于M的正整数；所述属性数据组Mi对应的解码参数用于对所述属性数据组Mi对应的属性编码值进行解码；
若获取到所述M个属性数据组分别对应的解码参数和属性编码值，则生成携带所述M个属性数据组分别对应的属性编码值的第一属性数据流，生成携带所述M个属性数据组分别对应的解码参数的第一属性头。
可理解的是，用于对所述点云数据进行编码的编码器开启依赖编码模式，所述生成单元41a根据所述M个属性数据组，生成所述点云数据的第一属性头和第一属性数据流，包括：
获取所述M个属性数据组共同对应的属性类型，以及所述M个属性数据组分别对应的分组标识和编码依赖指示信息；
根据所述M个属性数据组共同对应的属性类型和属性数据组Mi的分组标识，获取所述属性数据组Mi对应的属性编码值；所述属性数据组Mi属于所述M个属性数据组，i为小于或等于M的正整数；
根据所述M个属性数据组共同对应的属性类型、所述属性数据组Mi的分组标识和编码依赖指示信息，获取所述属性数据组Mi对应的解码参数；所述属性数据组Mi对应的解码参数用于对所述属性数据组Mi对应的属性编码值进行解码；
若获取到所述M个属性数据组分别对应的解码参数和属性编码值，则生成携带所述M个属性数据组分别对应的属性编码值的第一属性数据流，生成携带所述M个属性数据组分别对应的解码参数的第一属性头。
可理解的是，所述生成单元41a根据所述M个属性数据组共同对应的属性类型、所述属性数据组Mi的分组标识和编码依赖指示信息，获取所述属性数据组Mi对应的解码参数，包括：
根据所述M个属性数据组共同对应的属性类型和所述属性数据组Mi的分组标识，获取所述属性数据组Mi的属性预测参数；
根据所述属性数据组Mi的编码依赖指示信息，获取所述属性数据组Mi的依赖参数；
将所述属性数据组Mi的属性预测参数和所述依赖参数，确定为所述属性数据组Mj的解码参数。
可理解的是，所述第一属性数据流还包括所述属性数据组Mi的第一属性类型字段和第一分组标识字段，所述第一属性类型字段和所述第一分组标识字段均与所述属性数据组Mi的属性编码值相关联；所述第一属性头中的所述属性数据组Mi的解码参数包括所述属性数据组Mi的第二属性类型字段和第二分组标识字段；所述第一属性类型字段与所述第二属性类型字段之间具有相同属性类型字段值，所述第一分组标识字段和第二分组标识字段之间具有相同分组标识字段值；所述第一属性类型字段、所述第一分组标识字段、所述第二属性类型字段和所述第二分组标识字段共同用于指示基于所述第一属性头中的所述属性数据组Mi的解码参数，对所述第一属性数据流中的所述属性数据组Mi的属性编码值进行解码。
可理解的是，所述点云数据还包括第一属性数据组，所述第一属性数据组的属性数据的属性类型与第一剩余属性数据组对应的属性类型不相同，所述第一剩余属性数据组为所述点云数据中除所述第一属性数据组以外的任一属性数据组；
封装模块413，还用于获取所述第一属性数据组的属性编码值和解码参数；生成携带所述第一属性数据组的属性编码值的第二属性数据流，生成携带所述第一属性数据组的解码参数的第二属性头；将所述第二属性数据流和所述第二属性头封装至第二属性组件轨道中。
可理解的是，所述组织方式指示信息为所述点云数据的序列头中的组织方式字段；当所述组织方式字段的字段值为第二数值时，所述属性关联关系为编码依赖关系；生成模块412，用于所述按照所述组织方式指示信息，生成所述点云数据的第一属性头和第一属性数据流，包括：
按照所述编码依赖关系，从所述点云数据中获取具有编码依赖关系的M个属性数据组；
根据所述M个属性数据组，生成所述点云数据的第一属性头和第一属性数据流。
可理解的是，所述生成模块412根据所述M个属性数据组，生成所述点云数据的第一属性头和第一属性数据流，包括：
分别获取所述M个属性数据组内的属性数据的属性类型，以及所述M个属性数据组分别对应的分组标识和编码依赖指示信息；
根据属性数据组Mj对应的属性类型和分组标识，获取所述属性数据组Mj对应的属性编码值；所述属性数据组Mj属于M个属性数据组，j为小于或等于M的正整数；
根据属性数据组Mj对应的属性类型、分组标识以及编码依赖指示信息，获取所述属性数据组Mj对应的解码参数；所述属性数据组Mj对应的解码参数用于对所述属性数据组Mj对应的属性编码值进行解码；
若获取到所述M个属性数据组分别对应的解码参数和属性编码值，则生成携带所述M个属性数据组分别对应的属性编码值的第一属性数据流，生成携带所述M个属性数据组分别对应的解码参数的第一属性头。
可理解的是，所述生成模块412根据属性数据组Mj对应的属性类型、分组标识以及编码依赖指示信息，获取所述属性数据组Mj对应的解码参数，包括：
根据所述属性数据组Mj对应的属性类型和分组标识，获取所述属性数据组Mj的属性预测参数；
根据所述属性数据组Mj对应的编码依赖指示信息，获取所述属性数据组Mj的依赖参数；
将所述属性数据组Mj的属性预测参数和所述依赖参数，确定为所述属性数据组Mj的解码参数。
可理解的是，所述属性数据组Mj对应的编码依赖指示信息包括编码依赖字段；所述属性数据组Mj与所述M个属性数据组内的属性数据组Me之间具有编码依赖关系，e为小于或等于M的正整数，e与j不相同；
所述生成模块412根据所述属性数据组Mj对应的编码依赖指示信息，获取所述属性数据组Mj的依赖参数，包括：
若所述编码依赖字段的字段值为无效值，则将无效依赖参数，确定为所述属性数据组Mj的依赖参数；字段值为无效值的所述编码依赖字段用于反映所述属性数据组Mj被所述属性数据组Me的编码过程依赖；
若所述编码依赖字段的字段值为有效值，则将所述属性数据组Mj对应的编码依赖权重，确定为所述属性数据组Mj的依赖参数；字段值为有效值的所述编码依赖字段用于反映所述属性数据组Mj的编码过程依赖于所述属性数据组Me。
可理解的是，所述点云数据还包括第二属性数据组，所述第二属性数据组的属性数据与第二剩余属性数据组之间不具有编码依赖关系，所述第二剩余属性数据组为所述点云数据中除所述第二属性数据组以外的任一属性数据组；所述封装模块413，还用于获取所述第二属性数据组的属性编码值和解码参数；生成携带所述第二属性数据组的属性编码值的第三属性数据流，生成携带所述第二属性数据组的解码参数的第三属性头；将所述第三属性数据流和所述第三属性头封装至第三属性组件轨道。
可理解的是，所述组织方式指示信息为所述点云数据的序列头中的组织方式字段；当所述组织方式字段的字段值为第三数值时，字段值为所述第三数值的所述组织方式字段用于指示按照属性数据组，组织所述点云数据中的属性数据组的属性编码值和解码参数；所述封装模块413：还用于生成所述点云数据的第三属性数据组的第四属性头和第四属性数据流；所述第三属性数据组为所述点云数据中的任一属性数据组，所述第四属性数据流包括所述第三属性数据组内的属性数据的编码值，所述第四属性头包括用于对所述第三属性数据组内的属性数据的编码值进行解码的解码参数；将所述第四属性数据流和第四属性头封装至第四属性组件轨道。
本申请中，通过获取点云数据的属性数据组的组织方式指示信息，当该组织方式指示信息用于指示按照属性关联关系，组织该点云数据中的属性数据组的属性编码值和解码参数时，按照组织方式指示信息，将点云数据中具有属性关联关系的M个属性数据组分别对应属性编码值组织在一起，得到第一属性数据流，将用于对该M个属性数据组分别对应的属性编码值进行解码的解码参数组织在一起，得到第一属性头。然后，将该第一属性头和第一属性数据流封装至第一属性组件轨道，将该组织方式指示信息封装至元数据组件轨道。换言之，本申请中基于组织方式指示信息，灵活有序地组织属性数据组的编码值和解码参数，实现多个具有属性关联关系的属性数据组对应一个属性头(即第一属性头)和一个属性数据流(即第一属性数据流)，支持更灵活地文件封装和传输方式。同时，在获取到携带第一属性头和第一属性数据流的第一属性组件轨道后，可以优先将该第一属性组件轨道发送至解码设备，不需要等待点云数据的所有属性数据组的属性头和属性数据流均生成后，才传输第一属性组件轨道，提高点云数据的传输效率。
请参见图5，是本申请实施例提供的一种点云数据处理装置的结构示意图。如图5所示，该点云数据处理装置可以包括：获取模块511、第一解析模块512以及第二解析模块513。
获取模块511，用于获取点云数据的第一属性组件轨道和元数据组件轨道；
第一解析模块512，用于对所述元数据组件轨道进行解析，得到所述点云数据的属性数据组的组织方式指示信息；所述组织方式指示信息用于反映所述点云数据中的属性数据组的属性编码值和解码参数是按照属性关联关系组织的；
第二解析模块513，用于按照所述组织方式指示信息，对所述第一属性组件轨道进行解析，得到所述点云数据的第一属性头和第一属性数据流，所述第一属性数据流包括所述点云数据中具有属性关联关系的M个属性数据组分别对应的属性编码值，所述第一属性头包括用于对所述M个属性数据组分别对应的属性编码值进行解码的解码参数；M为大于1的整数。
可理解的是，所述第一属性数据流还包括所述M个属性数据组中的属性数据组Mi的第一属性类型字段和第一分组标识字段，i为小于或等于M的正整数；解码模块514，用于根据所述第一属性类型字段和所述第一分组标识字段，从所述第一属性头中获取所述属性数据组Mi对应的解码参数；按照所述属性数据组Mi对应的解码参数，对所述第一属性数据流中所述属性数据组Mi的属性编码值进行解码，得到所述属性数据组Mi内的属性数据。
可理解的是，解码模块514，用于根据所述第一属性类型字段和所述第一分组标识字段，从所述第一属性头中获取所述属性数据组Mi对应的解码参数，包括：
将所述第一属性头中与第二属性类型字段和第二分组标识字段关联的解码参数，确定为所述属性数据组Mi对应的解码参数；
其中，所述第一属性类型字段与所述第二属性类型字段之间具有相同属性类型字段值，所述第一分组标识字段和第二分组标识字段之间具有相同分组标识字段值。
本申请中，当计算机设备接收到点云数据的第一属性组件轨道和元数据组件轨道，可以对点云数据的第一属性组件轨道解析，得到点云数据的属性数据组的组织方式指示信息，该组织方式指示信息用于指示按照属性关联关系，组织点云数据的属性数据组的属性编码值和解码参数。然后，可以按照该组织方式指示信息，优先对第一属性组件轨道进行解析，得到第一属性头和第一属性数据流。在接收到第一属性组件轨道和元数据组件轨道后，通过优先对第一属性组件轨道和元数据组件轨道进行解析，有利于提高对点云数据的解码效率。
请参见图6，是本申请实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。如图6所示，上述计算机设备1000可以为终端或服务器，包括：处理器1001，网络接口1004和存储器1005，此外，上述计算机设备1000还可以包括：用户接口1003，和至少一条通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。其中，在一些实施例中，用户接口1003可以包括显示屏(DiSPlay)、键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是非易失性的存储器(non-volatile MeMory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是至少一个在远离前述处理器1001的存储装置。如图6所示，作为一种计算机可读存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及设备限定应用程序。
在图6所示的计算机设备1000中，网络接口1004可提供网络通讯功能；而用户接口1003主要用于提供输入的接口；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的设备限定应用程序，以实现：
获取点云数据的属性数据组的组织方式指示信息；所述组织方式指示信息用于指示按照属性关联关系，组织所述点云数据中的属性数据组的属性编码值和解码参数；
按照所述组织方式指示信息，生成所述点云数据的第一属性头和第一属性数据流；所述第一属性数据流包括所述点云数据中具有属性关联关系的M个属性数据组分别对应的属性编码值，所述第一属性头包括用于对所述M个属性数据组分别对应的属性编码值进行解码的解码参数，M为大于1的整数；
将所述第一属性头和所述第一属性数据流封装至第一属性组件轨道中，将所述组织方式指示信息封装至元数据组件轨道中。
可理解的是，处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的设备限定应用程序，以实现：
获取点云数据的第一属性组件轨道和元数据组件轨道；
对所述元数据组件轨道进行解析，得到所述点云数据的属性数据组的组织方式指示信息；所述组织方式指示信息用于反映所述点云数据中的属性数据组的属性编码值和解码参数是按照属性关联关系组织的；
按照所述组织方式指示信息，对所述第一属性组件轨道进行解析，得到所述点云数据的第一属性头和第一属性数据流，所述第一属性数据流包括所述点云数据中具有属性关联关系的M个属性数据组分别对应的属性编码值，所述第一属性头包括用于对所述M个属性数据组分别对应的属性编码值进行解码的解码参数；M为大于1的整数。
本申请中，通过获取点云数据的属性数据组的组织方式指示信息，当该组织方式指示信息用于指示按照属性关联关系，组织该点云数据中的属性数据组的属性编码值和解码参数时，按照组织方式指示信息，将点云数据中具有属性关联关系的M个属性数据组分别对应属性编码值组织在一起，得到第一属性数据流，将用于对该M个属性数据组分别对应的属性编码值进行解码的解码参数组织在一起，得到第一属性头。然后，将该第一属性头和第一属性数据流封装至第一属性组件轨道，将该组织方式指示信息封装至元数据组件轨道。换言之，本申请中基于组织方式指示信息，灵活有序地组织属性数据组的编码值和解码参数，实现多个具有属性关联关系的属性数据组对应一个属性头(即第一属性头)和一个属性数据流(即第一属性数据流)，支持更灵活地文件封装和传输方式。同时，在获取到携带第一属性头和第一属性数据流的第一属性组件轨道后，可以优先将该第一属性组件轨道发送至解码设备，不需要等待点云数据的所有属性数据组的属性头和属性数据流均生成后，才传输第一属性组件轨道，提高点云数据的传输效率。
应当理解，本申请实施例中所描述的计算机设备1000可执行前文图2以及前文图3所对应实施例中对上述点云数据处理方法和解码方法的描述，也可执行前文图4以及图5所对应实施例中对上述点云数据处理装置和解码装置的描述，在此不再赘述。另外，对采用相同方法的有益效果描述，也不再进行赘述。
此外，这里需要指出的是：本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，且上述计算机可读存储介质中存储有前文提及的点云数据处理装置所执行的计算机程序，且上述计算机程序包括程序指令，当上述处理器执行上述程序指令时，能够执行前文图2以及前文图3对应实施例中对上述点云数据处理方法、解码方法的描述，因此，这里将不再进行赘述。另外，对采用相同方法的有益效果描述，也不再进行赘述。对于本申请所涉及的计算机可读存储介质实施例中未披露的技术细节，请参照本申请方法实施例的描述。
作为示例，上述程序指令可被部署在一个计算机设备上执行，或者被部署在一个地点的至少两个计算机设备上执行，又或者，在分布在至少两个地点且通过通信网络互连的至少两个计算机设备上执行，分布在至少两个地点且通过通信网络互连的至少两个计算机设备可以组成区块链网络。
上述计算机可读存储介质可以是前述任一实施例提供的点云数据处理装置或者上述计算机设备的中部存储单元，例如计算机设备的硬盘或中存。该计算机可读存储介质也可以是该计算机设备的外部存储设备，例如该计算机设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(SMart Media card，SMC)，安全数字(Secure digital，SD)卡，闪存卡(flaSh card)等。进一步地，该计算机可读存储介质还可以既包括该计算机设备的中部存储单元也包括外部存储设备。该计算机可读存储介质用于存储该计算机程序以及该计算机设备所需的其他程序和数据。该计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
本申请实施例的说明书和权利要求书及附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同媒体中容，而非用于描述特定顺序。此外，术语“包括”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、装置、产品或设备没有限定于已列出的步骤或模块，而是可选地还包括没有列出的步骤或模块，或可选地还包括对于这些过程、方法、装置、产品或设备固有的其他步骤单元。
可理解的是，本申请以上实施例如果需要用到用户信息等，需要获得用户许可或者同意，需要遵守相关国家和地区的相关法律法规。
本申请实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序/指令，所述计算机程序/指令被处理器执行时实现前文图2和图3对应实施例中对上述点云数据处理方法、解码方法的描述，因此，这里将不再进行赘述。另外，对采用相同方法的有益效果描述，也不再进行赘述。对于本申请所涉及的计算机程序产品的实施例中未披露的技术细节，请参照本申请方法实施例的描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
本申请实施例提供的方法及相关装置是参照本申请实施例提供的方法流程图和/或结构示意图来描述的，具体可由计算机程序指令实现方法流程图和/或结构示意图的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。这些计算机程序指令可提供到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程网络连接设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程网络连接设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或结构示意图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程网络连接设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或结构示意图一个方框或多个方框中指定的功能。这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程网络连接设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或结构示意一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所揭露的仅为本申请较佳实施例而已，当然不能以此来限定本申请之权利范围，因此依本申请权利要求所作的等同变化，仍属本申请所涵盖的范围。

Claims (20)

1.一种点云数据处理方法，其特征在于，包括：
获取点云数据的属性数据组的组织方式指示信息；所述组织方式指示信息用于指示按照属性关联关系，组织所述点云数据中的属性数据组的属性编码值和解码参数；
按照所述组织方式指示信息，生成所述点云数据的第一属性头和第一属性数据流；所述第一属性数据流包括所述点云数据中具有属性关联关系的M个属性数据组分别对应的属性编码值，所述第一属性头包括用于对所述M个属性数据组分别对应的属性编码值进行解码的解码参数，M为大于1的整数；
将所述第一属性头和所述第一属性数据流封装至第一属性组件轨道中，将所述组织方式指示信息封装至元数据组件轨道中。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述组织方式指示信息为所述点云数据的序列头中的组织方式字段；当所述组织方式字段的字段值为第一数值时，所述属性关联关系为同种属性类型关系；
所述按照所述组织方式指示信息，生成所述点云数据的第一属性头和第一属性数据流，包括：
按照所述同种属性类型关系，从所述点云数据中获取属性数据的属性类型属于同一属性类型的M个属性数据组；
根据所述M个属性数据组，生成所述点云数据的第一属性头和第一属性数据流。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，用于对所述点云数据进行编码的编码器未开启依赖编码模式，所述根据所述M个属性数据组，生成所述点云数据的第一属性头和第一属性数据流，包括：
获取所述M个属性数据组共同对应的属性类型，以及所述M个属性数据组分别对应的分组标识；
根据所述M个属性数据组共同对应的属性类型和属性数据组Mi的分组标识，获取所述属性数据组Mi对应的解码参数和属性编码值；所述属性数据组Mi属于所述M个属性数据组，i为小于或等于M的正整数；所述属性数据组Mi对应的解码参数用于对所述属性数据组Mi对应的属性编码值进行解码；
若获取到所述M个属性数据组分别对应的解码参数和属性编码值，则生成携带所述M个属性数据组分别对应的属性编码值的第一属性数据流，生成携带所述M个属性数据组分别对应的解码参数的第一属性头。
4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，用于对所述点云数据进行编码的编码器开启依赖编码模式，所述根据所述M个属性数据组，生成所述点云数据的第一属性头和第一属性数据流，包括：
获取所述M个属性数据组共同对应的属性类型，以及所述M个属性数据组分别对应的分组标识和编码依赖指示信息；
根据所述M个属性数据组共同对应的属性类型和属性数据组Mi的分组标识，获取所述属性数据组Mi对应的属性编码值；所述属性数据组Mi属于所述M个属性数据组，i为小于或等于M的正整数；
根据所述M个属性数据组共同对应的属性类型、所述属性数据组Mi的分组标识和编码依赖指示信息，获取所述属性数据组Mi对应的解码参数；所述属性数据组Mi对应的解码参数用于对所述属性数据组Mi对应的属性编码值进行解码；
若获取到所述M个属性数据组分别对应的解码参数和属性编码值，则生成携带所述M个属性数据组分别对应的属性编码值的第一属性数据流，生成携带所述M个属性数据组分别对应的解码参数的第一属性头。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述M个属性数据组共同对应的属性类型、所述属性数据组Mi的分组标识和编码依赖指示信息，获取所述属性数据组Mi对应的解码参数，包括：
根据所述M个属性数据组共同对应的属性类型和所述属性数据组Mi的分组标识，获取所述属性数据组Mi的属性预测参数；
根据所述属性数据组Mi的编码依赖指示信息，获取所述属性数据组Mi的依赖参数；
将所述属性数据组Mi的属性预测参数和所述依赖参数，确定为所述属性数据组Mi的解码参数。
6.如权利要求3-5任一项所述的方法，其特征在于，所述第一属性数据流还包括所述属性数据组Mi的第一属性类型字段和第一分组标识字段，所述第一属性类型字段和所述第一分组标识字段均与所述属性数据组Mi的属性编码值相关联；
所述第一属性头中的所述属性数据组Mi的解码参数包括所述属性数据组Mi的第二属性类型字段和第二分组标识字段；
所述第一属性类型字段与所述第二属性类型字段之间具有相同属性类型字段值，所述第一分组标识字段和第二分组标识字段之间具有相同分组标识字段值；
所述第一属性类型字段、所述第一分组标识字段、所述第二属性类型字段和所述第二分组标识字段共同用于指示基于所述第一属性头中的所述属性数据组Mi的解码参数，对所述第一属性数据流中的所述属性数据组Mi的属性编码值进行解码。
7.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述点云数据还包括第一属性数据组，所述第一属性数据组的属性数据的属性类型与第一剩余属性数据组对应的属性类型不相同，所述第一剩余属性数据组为所述点云数据中除所述第一属性数据组以外的任一属性数据组；所述方法还包括：
获取所述第一属性数据组的属性编码值和解码参数；
生成携带所述第一属性数据组的属性编码值的第二属性数据流，生成携带所述第一属性数据组的解码参数的第二属性头；
将所述第二属性数据流和所述第二属性头封装至第二属性组件轨道中。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述组织方式指示信息为所述点云数据的序列头中的组织方式字段；当所述组织方式字段的字段值为第二数值时，所述属性关联关系为编码依赖关系；
所述按照所述组织方式指示信息，生成所述点云数据的第一属性头和第一属性数据流，包括：
按照所述编码依赖关系，从所述点云数据中获取具有编码依赖关系的M个属性数据组；
根据所述M个属性数据组，生成所述点云数据的第一属性头和第一属性数据流。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述M个属性数据组，生成所述点云数据的第一属性头和第一属性数据流，包括：
分别获取所述M个属性数据组内的属性数据的属性类型，以及所述M个属性数据组分别对应的分组标识和编码依赖指示信息；
根据属性数据组Mj对应的属性类型和分组标识，获取所述属性数据组Mj对应的属性编码值；所述属性数据组Mj属于M个属性数据组，j为小于或等于M的正整数；
根据所述属性数据组Mj对应的属性类型、分组标识以及编码依赖指示信息，获取所述属性数据组Mj对应的解码参数；所述属性数据组Mj对应的解码参数用于对所述属性数据组Mj对应的属性编码值进行解码；
若获取到所述M个属性数据组分别对应的解码参数和属性编码值，则生成携带所述M个属性数据组分别对应的属性编码值的第一属性数据流，生成携带所述M个属性数据组分别对应的解码参数的第一属性头。
10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述根据属性数据组Mj对应的属性类型、分组标识以及编码依赖指示信息，获取所述属性数据组Mj对应的解码参数，包括：
根据所述属性数据组Mj对应的属性类型和分组标识，获取所述属性数据组Mj的属性预测参数；
根据所述属性数据组Mj对应的编码依赖指示信息，获取所述属性数据组Mj的依赖参数；
将所述属性数据组Mj的属性预测参数和所述依赖参数，确定为所述属性数据组Mj的解码参数。
11.如权利要求10所述的方法，其特征在于，所述属性数据组Mj对应的编码依赖指示信息包括编码依赖字段；所述属性数据组Mj与所述M个属性数据组内的属性数据组Me之间具有编码依赖关系，e为小于或等于M的正整数，e与j不相同；
所述根据所述属性数据组Mj对应的编码依赖指示信息，获取所述属性数据组Mj的依赖参数，包括：
若所述编码依赖字段的字段值为无效值，则将无效依赖参数，确定为所述属性数据组Mj的依赖参数；字段值为无效值的所述编码依赖字段用于反映所述属性数据组Mj被所述属性数据组Me的编码过程依赖；
若所述编码依赖字段的字段值为有效值，则将所述属性数据组Mj对应的编码依赖权重，确定为所述属性数据组Mj的依赖参数；字段值为有效值的所述编码依赖字段用于反映所述属性数据组Mj的编码过程依赖于所述属性数据组Me。
12.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述点云数据还包括第二属性数据组，所述第二属性数据组的属性数据与第二剩余属性数据组之间不具有编码依赖关系，所述第二剩余属性数据组为所述点云数据中除所述第二属性数据组以外的任一属性数据组；所述方法还包括：
获取所述第二属性数据组的属性编码值和解码参数；
生成携带所述第二属性数据组的属性编码值的第三属性数据流，生成携带所述第二属性数据组的解码参数的第三属性头；
将所述第三属性数据流和所述第三属性头封装至第三属性组件轨道。
13.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述组织方式指示信息为所述点云数据的序列头中的组织方式字段；当所述组织方式字段的字段值为第三数值时，字段值为所述第三数值的所述组织方式字段用于指示按照属性数据组，组织所述点云数据中的属性数据组的属性编码值和解码参数；所述方法还包括：
生成所述点云数据的第三属性数据组的第四属性头和第四属性数据流；所述第三属性数据组为所述点云数据中的任一属性数据组，所述第四属性数据流包括所述第三属性数据组内的属性数据的编码值，所述第四属性头包括用于对所述第三属性数据组内的属性数据的编码值进行解码的解码参数；
将所述第四属性数据流和第四属性头封装至第四属性组件轨道。
14.一种点云数据处理方法，其特征在于，包括：
获取点云数据的第一属性组件轨道和元数据组件轨道；
对所述元数据组件轨道进行解析，得到所述点云数据的属性数据组的组织方式指示信息；所述组织方式指示信息用于反映所述点云数据中的属性数据组的属性编码值和解码参数是按照属性关联关系组织的；
按照所述组织方式指示信息，对所述第一属性组件轨道进行解析，得到所述点云数据的第一属性头和第一属性数据流，所述第一属性数据流包括所述点云数据中具有属性关联关系的M个属性数据组分别对应的属性编码值，所述第一属性头包括用于对所述M个属性数据组分别对应的属性编码值进行解码的解码参数；M为大于1的整数。
15.如权利要求14所述的方法，其特征在于，所述第一属性数据流还包括所述M个属性数据组中的属性数据组Mi的第一属性类型字段和第一分组标识字段，i为小于或等于M的正整数；所述方法还包括：
根据所述第一属性类型字段和所述第一分组标识字段，从所述第一属性头中获取所述属性数据组Mi对应的解码参数；
按照所述属性数据组Mi对应的解码参数，对所述第一属性数据流中所述属性数据组Mi的属性编码值进行解码，得到所述属性数据组Mi内的属性数据。
16.如权利要求15所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一属性类型字段和所述第一分组标识字段，从所述第一属性头中获取所述属性数据组Mi对应的解码参数，包括：
将所述第一属性头中与第二属性类型字段和第二分组标识字段关联的解码参数，确定为所述属性数据组Mi对应的解码参数；
其中，所述第一属性类型字段与所述第二属性类型字段之间具有相同属性类型字段值，所述第一分组标识字段和第二分组标识字段之间具有相同分组标识字段值。
17.一种点云数据处理装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取点云数据的属性数据组的组织方式指示信息；所述组织方式指示信息用于指示按照属性关联关系，组织所述点云数据中的属性数据组的属性编码值和解码参数；
生成模块，用于按照所述组织方式指示信息，生成所述点云数据的第一属性头和第一属性数据流；所述第一属性数据流包括所述点云数据中具有属性关联关系的M个属性数据组分别对应的属性编码值，所述第一属性头包括用于对所述M个属性数据组分别对应的属性编码值进行解码的解码参数，M为大于1的整数；
封装模块，用于将所述第一属性头和所述第一属性数据流封装至第一属性组件轨道，将所述组织方式指示信息封装至元数据组件轨道。
18.一种点云数据处理装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取点云数据的第一属性组件轨道和元数据组件轨道；
第一解析模块，用于对所述元数据组件轨道进行解析，得到所述点云数据的属性数据组的组织方式指示信息；所述组织方式指示信息用于反映所述点云数据中的属性数据组的属性编码值和解码参数是按照属性关联关系组织的；
第二解析模块，用于按照所述组织方式指示信息，对所述第一属性组件轨道进行解析，得到所述点云数据的第一属性头和第一属性数据流，所述第一属性数据流包括所述点云数据中具有属性关联关系的M个属性数据组分别对应的属性编码值，所述第一属性头包括用于对所述M个属性数据组分别对应的属性编码值进行解码的解码参数；M为大于1的整数。
19.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至16中任一项所述的方法的步骤。
20.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至16中任一项所述的方法的步骤。
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