CN116347105A - 一种点云编码方法、装置、通信节点及存储介质 - Google Patents

一种点云编码方法、装置、通信节点及存储介质 Download PDF

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CN116347105A CN202111602149.3A CN202111602149A CN116347105A CN 116347105 A CN116347105 A CN 116347105A CN 202111602149 A CN202111602149 A CN 202111602149A CN 116347105 A CN116347105 A CN 116347105A
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Abstract

本申请提供一种点云编码方法、装置、通信节点及存储介质，该方法包括：对属性信息进行预测并生成残差；对残差进行量化；对量化后的残差进行游程编码生成游程值；针对每个游程值，选取对应所述游程值的熵编码策略对所述游程值进行熵编码；对编码后游程值进行处理。

Description

一种点云编码方法、装置、通信节点及存储介质
技术领域
本申请涉及通信技术领域，例如涉及一种点云编码方法、装置、通信节点及存储介质。
背景技术
点云是由空间中一组无规则分布、表达三维物体或场景空间结构和表面属性的离散点集所构成的。点云中的点除了几何坐标还包括了一些附加属性，比如颜色，反射率等。获取物体表面每个采样点的空间坐标后，得到的是一个点的集合，称之为“点云”。点云应用在测绘、汽车驾驶、农业、规划设计、考古与文物保护、医疗和游戏娱乐等。随着三维扫描技术和系统日趋成熟，基于实际物体表面的三维坐标信息的点云数据可以快速并精确的获取并存储，使得点云(Point Cloud)数据逐渐在各种图像处理领域中得到广泛应用。
点云的属性信息编码通常采用预测编码的方法，在编码时游程值的大小直接决定了熵编码后的码字大小，编码码子长，压缩率低。
发明内容
本申请提供了一种点云编码方法、装置、通信节点及存储介质。
第一方面，本申请实施例提供了一种点云编码方法，包括：
对属性信息进行预测并生成残差；
对残差进行量化；
对量化后的残差进行游程编码生成游程值；
针对每个游程值，选取对应所述游程值的熵编码策略对所述游程值进行熵编码；
对编码后游程值进行处理。
第二方面，本申请实施例提供了一种点云解码方法，所述方法包括：
获取编码后游程值；
基于设定阈值，解码所述编码后游程值；
对解码后游程值进行处理。
第三方面，本申请实施例提供了一种第一通信节点，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本申请第一方面所述的方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种第二通信节点，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本申请第二方面所述的方法。
第五方面，本申请实施例提供了一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本申请实施例中的任意一种方法。
关于本申请的以上实施例和其他方面以及其实现方式，在附图说明、具体实施方式和权利要求中提供更多说明。
附图说明
图1为本申请实施例提供的一种点云编码方法的流程示意图；
图2为本申请实施例提供的又一种点云编码方法的流程示意图；
图2a为本申请实施例提供的一种设定阈值传输示意图；
图3为本申请实施例提供的一种点云编码装置的结构示意图；
图4为本申请实施例提供的又一种点云编码装置的结构示意图；
图4a为本申请实施例提供的再一种点云编码装置的结构示意图；
图5为本申请实施例提供的一种第一通信节点的结构示意图；
图6为本申请实施例提供的一种第二通信节点的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下文中将结合附图对本申请的实施例进行详细说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
在一个示例性实施方式中，图1为本申请实施例提供的一种点云编码方法的流程示意图，该方法可以适用于进行点云编码的情况，该方法可以由点云编码装置执行，该装置可以由软件和/或硬件实现，并集成在第一通信节点上，第一通信节点可以为任意进行点云数据传输的节点。如基站或用户终端。
点云数据根据获得方式不同，可以分为：一、根据激光测量原理得到的点云，包括三维坐标(XYZ)和激光反射强度(reflectance)；二、根据摄影测量原理得到的点云，包括三维坐标(XYZ)和颜色信息(RGB)；三、结合激光测量和摄影测量原理得到点云，包括三维坐标(XYZ)、激光反射强度(reflectance)和颜色信息(RGB)。不管是何种获取方式，扫描后点云数据量都将达到几百万比特甚至更大的数量级，因此，为了降低点云的存储和传输数据量，针对点云数据的编码压缩算法是重要的技术之一。
点云的压缩算法已经有了较为系统的研究，可以分为基于视频的点云编码(Video-based Point Cloud Coding，V-PCC)和基于几何的点云编码(Geometry-basedPoint Cloud Coding，G-PCC)。其中，基于几何的点云编码G-PCC主要应用与静态点云，即物体是静止的，获取点云的设备也是静止的，和动态获取点云，即获取点云的设备是运动的。G-PCC的压缩方法通常是将点云数据转化为几何和属性信息等，再分别将几何信息和属性信息编码为码流，其中几何信息是点的位置信息或三维坐标的八叉树(Octree)或KD树(k-dimensional树)等描述，属性信息是点的颜色和反射率等多个不同的组成(Component)。
属性信息编码主要可以分为三类：基于变换的方法、基于映射的方法和基于预测的方法。基于变换的方法是利用重建的几何信息来设计属性信息变换，以去除属性信息之间的相关性。基于映射的方法是采用与基于映射的几何编码方法相同的投影方式，再使用视频编码技术对重着色之后的属性视频进行编码。基于预测的方法是利用现有的属性信息对当前属性信息进行预测，降低当前属性信息的编码代价。其中，点云基于预测的方法如果是在三维空间采用类似图像或视频编码中预测方式不一定高效，但是，针对不同点云数据特性而使用不同的预测方式可以在编码性能和复杂度之间取得了较好的平衡，因此基于预测的方法也是点云属性压缩采用较多的一种方式。基于预测的方法是先为当前属性信息在已有的属性信息中寻找最优预测值，接着当前属性值与预测值相减生成残差，再对残差进行量化，量化后生成的值进行游程编码，最后对游程值和对应的残差进行熵编码。
基于预测编码方法进行点云属性编码时，游程值的大小直接决定了熵编码后的码字大小，编码码字较长，压缩率低，为了解决上述技术问题，如图1所示，本申请提供的点云编码方法，包括：
S110.对属性信息进行预测并生成残差。
遍历点云的某一属性信息的所有值，为每一个点的属性值寻找预测值，每一个点的属性值和对应的预测值相减生成残差。
其中，属性信息是指点云的颜色和反射率等信息，每一种属性信息在点云中的每个点上都有一个值，比如颜色信息，可以是RGB颜色空间中的一个值(R，G，B)，也可以是YUV颜色空间中的一个值(Y，U，V)。
预测值可以是所有点云当前属性信息里与当前值最接近的值，也可以是在一部分点云当前属性信息里与当前值最接近的值，比如已经编码过并解码重建的属性信息。
S120.对残差进行量化。
选取量化参数对残差进行量化，其中，量化是指将信号的连续取值或者大量可能的离散取值近似为有限多个或较少的离散值的过程，量化参数反映了量化过程对原有信号的压缩幅度。
S130.对量化后的残差进行游程编码生成游程值。
其中，游程编码(Run Length Encoding，RLE),又称行程编码、行程长度编码、变动长度编码等，是一种统计编码，技术特点统计重复的比特或字符序列出现次数，并使用出现的次数，即游程值，来进行编码。
游程值可以与对应残差成对出现，也可以是各自单独组成数据序列。
S140.针对每个游程值，选取对应所述游程值的熵编码策略对所述游程值进行熵编码。
本实施例可以对游程值和对应的量化后残差一起进行熵编码，也可以分别对游程值和对应的量化后残差进行熵编码。分别熵编码的情况下，量化后的残差可以在量化后进行熵编码。
本实施例可以对不同的游程值采用不同的熵编码策略，也可以对一系列游程值采用相同的熵编码策略。
在一个实施例中，一系列游程值可以是由同一量化参数对残差进行量化后，对量化后的残差进行游程编码后生成的游程值。在确定该一系列游程值的熵编码策略时，可以仅基于对应的量化参数确定对应的熵编码策略。
其中，熵编码是指编码过程中按熵原理不丢失任何信息的编码。常见的熵编码有：香农(Shannon)编码、哈夫曼(Huffman)编码和算术编码(arithmetic coding)等。
本实施例在选取对应游程值的熵编码策略时，可以综合考虑熵编码和解码运行时间和压缩效率，针对不同的游程值可以采用不同熵编码策略。
在一个实施例中，因为算术编码的实现难度比哈夫曼编码大，算术编码的运行时间比哈夫曼编码的长，但算术编码的压缩效率比哈夫曼编码的效率高，所以，当游程值小的时候选取运行时间短的哈夫曼编码，游程值大的时候选取编码效率高的算术编码。
在针对不同的游程值采用不同的熵编码策略的情况下，可以针对不同的游程值，根据量化参数的不同而采用不同的熵编码策略；还可以针对不同的游程值，根据游程值的不同而采用不同的熵编码策略。
本实施例可以针对每一个游程值均选取了对应的熵编码策略进行熵编码。也可以是针对一个系列的游程值选取对应的熵编码策略进行熵编码。各游程值依次进行熵编码直至所有游程值均编码完成。
每一个游程值进行完熵编码后可以直接编码其对应的残差，也可以在所有游程值编码后再对所有的残差进行编码。
S150.对编码后游程值进行处理。
编码后的数据可以生成文件用于存储，也可以生成码流用于传输。编码后的数据即编码后的点云数据，包括编码后游程值和编码后残差。
本实施例提供的点云编码方法，针对不同游程值选取对应熵编码策略对对应的游程值进行熵编码，实现了自适应的选取对游程值更高效的熵编码策略，有效的降低了编码码字大小，提高了压缩率。
在上述实施例的基础上，提出了上述实施例的变型实施例，在此需要说明的是，为了使描述简要，在变型实施例中仅描述与上述实施例的不同之处。
在一个实施例中，选取对应所述游程值的熵编码策略对所述游程值进行熵编码，包括：
根据所述游程值对应的量化参数和量化参数阈值，确定对应的熵编码策略；
基于所述熵编码策略对所述游程值进行熵编码。
在本实施例中不同游程值根据量化参数的不同，采用不同的熵编码策略。
在结合量化参数选取熵编码策略的情况下，可以结合量化参数阈值。量化参数阈值可以为用于判断所选取的熵编码策略的阈值。
本实施例可以通过将量化参数与量化参数阈值进行比较，确定游程值对应的熵编码策略；进而基于确定的熵编码策略对对应的游程值进行熵编码。
在一个实施例中，根据所述游程值对应的量化参数和量化参数阈值，确定对应的熵编码策略，包括：
在所述游程值对应的量化参数大于量化参数阈值的情况下，选取第一熵编码策略；
在所述游程值对应的量化参数小于或等于量化参数阈值的情况下，选取第二熵编码策略；
其中，所述第一熵编码策略不同于所述第二熵编码策略。
量化参数阈值可以为一个阈值，本实施例通过比较量化参数和量化参数阈值的大小，确定选取第一熵编码策略还是第二熵编码策略。第一熵编码策略可以是针对大数值游程值更高效的熵编码策略。大数值的具体数值不作限定，可以根据实际情况确定。
量化参数阈值Th1可以是预先设定的值，量化参数阈值的取值可以根据统计信息获取，比如，对不同量化参数下的游程值进行统计，如果当量化参数大于阈值Th1时，数值较大的游程值出现的频率高，而当量化参数不大于阈值Th1时，数值较大的游程值出现的频率低，因此，当量化参数大于阈值Th1时，采用针对大数值游程值更高效的熵编码策略B，而当量化参数不大于阈值Th1时，采用针对小数值游程值更高效的熵编码策略A，其中更高效是指综合考虑编码运行时间和压缩率，选取两者平衡点上更优的熵编码策略。
量化参数阈值Th1可以是一个，比如量化参数阈值Th1是35，如果量化参数大于35，那么选取第一熵编码策略，如果量化参数不大于35，那么，选取第二熵编码策略。
在一个实施例中，在量化参数阈值为多个的情况下，根据所述游程值对应的量化参数和量化参数阈值，确定对应的熵编码策略，包括：
根据所述游程值对应的量化参数和所述量化参数阈值，确定所述游程值对应的量化参数所处阈值区间；
基于所述游程值对应的量化参数所处阈值区间，确定对应的熵编码策略。
阈值区间可以由量化参数阈值划分得到。在确定熵编码策略时，可以通过确定游程值对应的阈值区间，确定对应的熵编码策略。
示例性的，量化参数阈值Th1可以是一组数据，包含多个值，比如两个阈值，35和15，将量化参数分为三个集合，即阈值区间，如果量化参数大于35，那么游程值进行熵编码策略B，如果量化参数不大于35且大于15，那么游程值进行熵编码策略C。如果量化参数不大于15，那么游程值进行熵编码策略A。
在一个实施例中，所述量化参数阈值为预设值；或者，所述量化参数阈值编码至编码后的数据中；或者，所述量化参数阈值通过带外的方式传输。
量化参数阈值可以为第一通信节点和第二通信节点内存储的预设值，也可以将量化参数阈值编码至编码后的数据中，或者通过带外的方式传输至第二通信节点，以使得第二通信节点获取量化参数阈值，以基于量化参数阈值解码得到游程值。
在一个实施例中，所述量化参数阈值放在序列头中；或者，属性头中；或者，属性片头中；或者，属性信息中。
在一个实施例中，选取对应所述游程值的熵编码策略对所述游程值进行熵编码，包括：
根据所述游程值和游程值阈值，确定对应的熵编码策略；
基于所述熵编码策略对所述游程值进行熵编码。
本实施例中不同的游程值根据游程值的不同，采用不同的熵编码策略。
在结合游程值选取熵编码策略的情况下，可以结合游程值阈值。游程值阈值可以为用于判断所选取商编码策略的阈值。
游程值阈值可以为一个阈值，本实施例通过比较游程值和游程值阈值的大小，确定游程值对应的熵编码策略，进而基于确定的熵编码策略对对应的游程值进行熵编码。
在一个实施例中，根据所述游程值和游程值阈值，确定对应的熵编码策略，包括：
在所述游程值大于游程值阈值的情况下，选取第三熵编码策略；
在所述游程值小于或等于游程值阈值的情况下，选取第四熵编码策略；
其中，所述第三熵编码策略不同于所述第四熵编码策略。
本实施例中游程值阈值可以为一个阈值，通过游程值和游程值阈值的比较，确定选取第三熵编码策略还是第四熵编码策略。第三商编码策略可以是针对大数值游程值更高效的熵编码策略。大数值的具体数值不作限定，可以根据实际情况确定。
其中，游程值阈值Th2是预先设定的值，这个值可以根据统计信息获取，比如，对所有取值范围内的游程值分别经过熵编码策略A和熵编码策略B后的码字大小进行统计，当游程值大于Th2时，采用熵编码策略B后码字更小，则对当前游程值采用熵编码策略B。当游程值不大于Th2时，采用熵编码策略A码字更小，则对当前游程值采用熵编码策略A。本实施例中，熵编码策略B可以为第三熵编码策略，熵编码策略A可以为第四熵编码策略。
在一个实施例中，也可以不使用游程值阈值Th2，对当前游程值分别进行熵编码策略A和熵编码策略B，比较编码后的码字大小，选取码字最小的编码策略。
游程值阈值Th2也可以是在编码后码字大小和计算复杂度中选取一个平衡，比如当游程值大于Th2时，采用熵编码策略B后码字更小，而当游程值不大于Th2时，采用熵编码策略A计算复杂度更低。
游程值阈值Th2可以是一个，比如阈值是100，如果游程值大于100，那么选取第三熵编码策略，如果游程值不大于35，那么，选取第四熵编码策略。
在一个实施例中，在游程值阈值为多个的情况下，根据所述游程值和游程值阈值，确定对应的熵编码策略，包括：
根据所述游程值和游程值阈值，确定所述游程值所处阈值区间；
基于所述游程值所处阈值区间，确定对应的熵编码策略。
阈值区间可以基于游程值阈值划分得到。在确定熵编码策略时，可以通过确定游程值对应的阈值区间，确定对应的熵编码策略。
示例性的，游程值阈值Th2可以是一组数据，多个值，比如两个阈值，200和100，将游程值分为三个集合，即阈值区间，如果游程值大于200，采用熵编码策略C，如果游程值不大于200且大于100，那么采用熵编码策略B。如果量化参数不大于100，那么采用熵编码策略A。
在生成游程值之后，本申请可以从生成的游程值中选取一个游程值，与游程值阈值进行比较，确定对应的熵编码策略。
判断是否遍历完所有的游程值，如果没有遍历完，那么重新选取下一个游程值。
每一个游程值进行完熵编码后可以直接编码其对应量化后残差，也可以在所有游程值编码后再对所有的残差进行编码。
在一个实施例中，所述游程值阈值为预设值；或者，所述游程值阈值编码至编码后的数据中；或者，所述游程值阈值通过带外的方式传输。
游程值阈值可以为第一通信节点和第二通信节点内存储的预设值，也可以将游程值阈值编码至编码后的数据中，或者通过带外的方式传输至第二通信节点，以使得第二通信节点获取游程值阈值，以基于游程值阈值解码得到游程值。
在一个实施例中，所述游程值阈值放在序列头中；或者，属性头中；或者，属性片头中；或者，属性信息中。
本申请在选取熵编码策略时可以基于设定阈值选取。设定阈值可以包括量化参数阈值和游程值阈值。设定阈值可以为一个阈值，可以选择熵编码策略A和熵编码策略B。
示例一，熵编码策略A是哈夫曼编码。熵编码策略B是算术编码，所有游程值可以使用同一概率模型，也可以使用基于上下文信息动态更新的概率模型。
示例二，熵编码策略A是对游程编码先进行一元编码(Unary Coding)，再对生成的一元编码码字进行算术编码。熵编码策略B是让游程值除以N生成整数的商和整数的余数，对生成的商采用熵编码策略A，对余数采用熵编码策略D，商和余数也可以都采用熵编码策略A，其中，当商和余数都采用熵编码策略A时，采用不同概率模型。如果N是2的次幂，可以使用移位操作代替除法。
如果设定阈值有一组阈值，包含两个阈值，可以选择熵编码策略A、编码策略B和熵编码策略C。
示例一，熵编码策略A是哈夫曼编码。熵编码策略B是算术编码，所有游程值可以使用同一概率模型，也可以使用基于上下文情况动态更新的概率模型。熵编码策略C是指数哥伦布编码(Exponential-Golomb coding)。
示例二，熵编码策略A是对游程编码先进行一元编码(Unary Coding)，再对生成的一元编码码字进行算术编码。熵编码策略B是让游程值除以N生成整数的商和整数的余数，对生成的商采用熵编码策略A，对余数采用熵编码策略D，商和余数也可以都采用熵编码策略A，其中，当商和余数都采用熵编码策略A时，采用不同概率模型。如果N是2的次幂，可以使用移位操作代替除法。熵编码策略C是让游程值除以M生成整数的商和整数的余数，对生成的商采用熵编码策略A，对余数采用熵编码策略E，商和余数也可以都采用熵编码策略A，其中，当商和余数都采用熵编码策略A时，采用不同概率模型，概率模型可以是静态的也可以根据上下文动态更新的。如果M是2的次幂，可以使用移位操作代替除法。
在使用算术编码时，可以利用神经网络对游程编码的概率统计模型进行训练，获得性能最优的概率统计模型。
设定阈值可以是预设值，即点云编码后的数据发送端(第一通信节点)和接收端(第二通信节点)都默认的值，不在点云编码后数据中保存。
设定阈值可以编码到点云编码后的数据中，再由发送端将编码数据发送给接收端，接受端对编码数据解码后得到设定阈值。
表1为本申请实施例提供的一种在序列头中传输阈值信息的示例表。表2为本申请实施例提供的一种在属性头中传输阈值信息的示例表，表3为本申请实施例提供的一种在属性片头中传输阈值信息的示意表，表4为本申请实施例提供的一种在属性信息中传输阈值信息的示意表。
阈值信息(包括设定阈值)可以放在序列头中(如表1)，也可以放在属性头中(如表2)，也可以放在属性片头中(如表3)，也可以放在对应的属性信息中(如表4)。
表1本申请实施例提供的一种在序列头中传输阈值信息的示例表
Figure BDA0003433339370000071
表2本申请实施例提供的一种在属性头中传输阈值信息的示例表
Figure BDA0003433339370000072
表3本申请实施例提供的一种在属性片头中传输阈值信息的示意表
Figure BDA0003433339370000073
表4本申请实施例提供的一种在属性信息中传输阈值信息的示意表
Figure BDA0003433339370000074
runlength_code_threshold是设定阈值。表1至表4中也可以是一组阈值数据。其中，u(8)是指无符号整型8比特数据，runlength_code_thershold也可以是其它数据类型。
表5为本申请实施例提供的一种阈值信息判断示意表。也可以对runlength_code_threshold进行使能判断，数据表达形式如表5所示，其中runlength_code_threshold_flag等于1表示runlength_code_threshold存在，runlength_code_threshold_flag等于0表示runlength_code_threshold不存在。u(1)是指无符号整型1比特数据,runlength_code_threshold_flag也可以是其它数据类型。
runlength_code_threshold_flag可以放在序列头中，也可以放在属性头中，也可以放在属性片头中(如表5所示)，也可以放在对应的属性信息中。
表5本申请实施例提供的一种阈值信息判断示意表
Figure BDA0003433339370000081
在一个实施例中，设定阈值的指示信息可以存储在序列头中；或者，属性头中；或者，属性片头中；或者，属性信息中。指示信息可以指示是否存在设定阈值。
设定阈值可以放在序列头中，也可以放在属性头中，也可以放在属性片头中(如表5所示)，也可以放在对应的属性信息中。在存储在对应位置处时，可以存储是否存储有设定阈值的指示信息，该指示信息指示是否存储有设定阈值。
设定阈值也可以通过带外的方式传输，比如在视频码流的辅助信息(SEI)，或者系统层的传输。
在一个实施例中，熵编码策略为单一熵编码方法或多个熵编码方法的组合，对应所述游程值的熵编码策略基于熵编码或解码的运行时间和压缩效率选取。
在一个实施例中，所述属性信息为一个分区的属性信息或所有待编码属性信息；其中，不同分区的属性信息选取熵编码策略的方式相同或不同。
点云数据可以先进行区域分割，对每个分区进行编码，每个分区的点云数据编码中可以采用上述任意一种方法，可以相同也可以不同。
在一个实施例中，所有待编码属性信息可以进行区域划分得到多个分区的属性信息，针对每个分区的属性信息可以依次确定编码后游程值。不同分区确定编码后游程值的方式相同或不同。
在一个实施例中，所有带编码属性信息也可以直接作为S110中的属性信息进行处理。
在一个实施例中，所述对编码后游程值进行处理，包括：
基于编码后的游程值生成文件，并存储所述文件；或者，
基于所述编码后的游程值生成码流，传输所述码流。
码流中还可以包括编码后的残差。
在一个示例性实施方式中，本申请还提供了一种点云编码方法，图2为本申请实施例提供的又一种点云编码方法的流程示意图。该方法可以由点云编码装置执行，该装置可以由软件和/或硬件实现，并集成在第二通信节点上。第二通信节点可以为任意进行点云数据传输的节点，如基站或用户终端。本实施例尚未详尽之处参见上述实施例此处不作赘述。
如图2所示，本申请实施例提供的一种点云编码方法，包括：
S210.获取编码后游程值。
本步骤可以从文件或码流中获取编码后的点云数据，编码后的点云数据中包括编码后游程值。
S220.基于设定阈值，解码所述编码后游程值。
设定阈值可以是第二通信节点内存储的，也可以是解析编码后点云数据获取的。基于设定阈值对属性信息中的游程值进行熵解码生成游程值。
S230.对解码后游程值进行处理。
处理的手段不作限定，可以基于实际需求进行处理，如存储和应用等。
本申请实施例提供的一种点云编码方法，基于设定阈值对编码后游程值进行解码，得到解码后的游程值，提升了解码效率。
在上述实施例的基础上，提出了上述实施例的变型实施例，在此需要说明的是，为了使描述简要，在变型实施例中仅描述与上述实施例的不同之处。
在一个实施例中，所述编码后游程值从文件或码流中获取。
在一个实施例中，所述设定阈值包括量化参数阈值和游程值阈值，所述预设阈值为预设阈值；或者，从编码后点云数据中解析获取，所述编码后点云数据包括编码后游程值；或者，从序列头中；或者，属性头中；或者，属性片头中；或者，属性信息中获取。
图2a为本申请实施例提供的一种设定阈值传输示意图，参见图2a，设定阈值可以编码在点云码流中，也可以单独编码传输。
在一个示例性实施方式中，本申请实施例提供了一种点云编码装置，该装置集成在第一通信节点上。图3为本申请实施例提供的一种点云编码装置的结构示意图；如图3所示，该装置包括：
预测模块31，设置为对属性信息进行预测并生成残差；
量化模块32，设置为对残差进行量化；
生成模块33，设置为对量化后的残差进行游程编码生成游程值；
选取模块34，设置为针对每个游程值，选取对应所述游程值的熵编码策略对所述游程值进行熵编码；
处理模块35，设置为对编码后游程值进行处理。
本实施例提供的点云编码装置用于实现如图1所示实施例的点云编码方法，本实施例提供的点云编码装置实现原理和技术效果与图1所示实施例的点云编码方法类似，此处不再赘述。
在上述实施例的基础上，提出了上述实施例的变型实施例，在此需要说明的是，为了使描述简要，在变型实施例中仅描述与上述实施例的不同之处。
在一个实施例中，选取模块34选取对应所述游程值的熵编码策略对所述游程值进行熵编码，包括：
根据所述游程值对应的量化参数和量化参数阈值，确定对应的熵编码策略；
基于所述熵编码策略对所述游程值进行熵编码。
在一个实施例中，选取模块34根据所述游程值对应的量化参数和量化参数阈值，确定对应的熵编码策略，包括：
在所述游程值对应的量化参数大于量化参数阈值的情况下，选取第一熵编码策略；
在所述游程值对应的量化参数小于或等于量化参数阈值的情况下，选取第二熵编码策略；
其中，所述第一熵编码策略不同于所述第二熵编码策略。
在一个实施例中，选取模块34在量化参数阈值为多个的情况下，根据所述游程值对应的量化参数和量化参数阈值，确定对应的熵编码策略，包括：
根据所述游程值对应的量化参数和所述量化参数阈值，确定所述游程值对应的量化参数所处阈值区间；
基于所述游程值对应的量化参数所处阈值区间，确定对应的熵编码策略。
在一个实施例中，所述量化参数阈值为预设值；或者，所述量化参数阈值编码至编码后的数据中；或者，所述量化参数阈值通过带外的方式传输。
在一个实施例中，所述量化参数阈值放在序列头中；或者，属性头中；或者，属性片头中；或者，属性信息中。
在一个实施例中，选取模块34选取对应所述游程值的熵编码策略对所述游程值进行熵编码，包括：
根据所述游程值和游程值阈值，确定对应的熵编码策略；
基于所述熵编码策略对所述游程值进行熵编码。
在一个实施例中，选取模块34根据所述游程值和游程值阈值，确定对应的熵编码策略，包括：
在所述游程值大于游程值阈值的情况下，选取第三熵编码策略；
在所述游程值小于或等于游程值阈值的情况下，选取第四熵编码策略；
其中，所述第三熵编码策略不同于所述第四熵编码策略。
在一个实施例中，选取模块34在游程值阈值为多个的情况下，根据所述游程值和游程值阈值，确定对应的熵编码策略，包括：
根据所述游程值和游程值阈值，确定所述游程值所处阈值区间；
基于所述游程值所处阈值区间，确定对应的熵编码策略。
在一个实施例中，所述游程值阈值为预设值；或者，所述游程值阈值编码至编码后的数据中；或者，所述游程值阈值通过带外的方式传输。
在一个实施例中，所述游程值阈值放在序列头中；或者，属性头中；或者，属性片头中；或者，属性信息中。
在一个实施例中，熵编码策略为单一熵编码方法或多个熵编码方法的组合，对应所述游程值的熵编码策略基于熵编码或解码的运行时间和压缩效率选取。
在一个实施例中，所述属性信息为一个分区的属性信息或所有待编码属性信息；其中，不同分区的属性信息选取熵编码策略的方式相同或不同。
在一个实施例中，处理模块35对编码后游程值进行处理，包括：
基于编码后的游程值生成文件，并存储所述文件；或者，
基于所述编码后的游程值生成码流，传输所述码流。
在一个示例性实施方式中，本申请实施例提供了一种点云编码装置，该装置集成在第二通信节点上，图4为本申请实施例提供的又一种点云编码装置的结构示意图；如图4所示，该点云编码装置包括：
获取模块41，设置为获取编码后游程值；
解码模块42，设置为基于设定阈值，解码所述编码后游程值；
处理模块43，设置为对解码后游程值进行处理。
本实施例提供的点云编码装置用于实现如图2所示实施例的点云编码方法，本实施例提供的点云编码装置实现原理和技术效果与图2所示实施例的点云编码方法类似，此处不再赘述。
在上述实施例的基础上，提出了上述实施例的变型实施例，在此需要说明的是，为了使描述简要，在变型实施例中仅描述与上述实施例的不同之处。
在一个实施例中，所述编码后游程值从文件或码流中获取。
在一个实施例中，所述设定阈值包括量化参数阈值和游程值阈值，所述预设阈值为预设阈值；或者，从编码后点云数据中解析获取，所述编码后点云数据包括编码后游程值；或者，从序列头中；或者，属性头中；或者，属性片头中；或者，属性信息中获取。
图4a为本申请实施例提供的再一种点云编码装置的结构示意图。参见图4a,阈值信息模块A01：阈值信息生成，也可以包含在A02模块中；点云编码模块A02：用于生成点云编码数据，可以包含A01的功能；传输模块A03：用于传输点云编码后数据，也可以对阈值信息进行编码传输；阈值信息模块A04：生成阈值信息，也可以包含在A05模块中；点云解码模块A05：用于解码点云数据，可以包含A04的功能；传输模块A06：用于获取点云数据，也可以对阈值信息进行解码。
模块可以通过使用专用硬件、或者能够与适当的软件相结合来执行处理的硬件来实现。这样的硬件或专用硬件可以包括专用集成电路(ASIC)、各种其它电路、各种处理器等。当由处理器实现时，该功能可以由单个专用处理器、单个共享处理器、或者多个独立的处理器(其中某些可能被共享)来提供。另外，处理器不应该被理解为专指能够执行软件的硬件，而是可以隐含地包括、而不限于数字信号处理器(DSP)硬件、用来存储软件的只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、以及非易失存储设备。
本实施例的装置可以是视频应用中设备，例如，手机、计算机、服务器、机顶盒、便携式移动终端、数字摄像机，电视广播系统设备等。
本领域普通技术人员可以理解上述方法中的全部或部分步骤可通过程序来指令相关硬件完成，所述程序可以存储于计算机可读存储介质中，如只读存储器、磁盘或光盘等。可选地，上述实施例的全部或部分步骤也可以使用一个或多个集成电路来实现。相应地，上述实施例中的各模块/单元可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。本申请不限制于任何特定形式的硬件和软件的结合。
本申请还可有其他多种实施例，在不背离本申请精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本申请作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都属于本申请所附的权利要求的保护范围。
在一个示例性实施方式中，本申请实施例提供了一种第一通信节点，图5为本申请实施例提供的一种第一通信节点的结构示意图，如图5所示，本申请提供的第一通信节点，包括一个或多个处理器51和存储装置52；该第一通信节点中的处理器51可以是一个或多个，图5中以一个处理器51为例；存储装置52用于存储一个或多个程序；所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器51执行，使得所述一个或多个处理器51实现如本申请实施例中所述的点云编码方法。
第一通信节点还包括：通信装置53、输入装置54和输出装置55。
第一通信节点中的处理器51、存储装置52、通信装置53、输入装置54和输出装置55可以通过总线或其他方式连接，图5中以通过总线连接为例。
输入装置54可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与第一通信节点的用户设置以及功能控制有关的按键信号输入。输出装置55可包括显示屏等显示设备。
通信装置53可以包括接收器和发送器。通信装置53设置为根据处理器51的控制进行信息收发通信。信息包括但不限于编码后游程值。
存储装置52作为一种计算机可读存储介质，可设置为存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例所述点云编码方法对应的程序指令/模块(例如，点云编码装置中的预测模块31，量化模块32，生成模块33，选取模块34和处理模块35)。存储装置52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第一通信节点的使用所创建的数据等。此外，存储装置52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，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储装置52可进一步包括相对于处理器51远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至第一通信节点。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
在一个示例性实施方式中，本申请实施例提供了一种第二通信节点，图6为本申请实施例提供的一种第二通信节点的结构示意图。如图6所示，本申请提供的一种第二通信节点，包括一个或多个处理器61和存储装置62；该第二通信节点中的处理器61可以是一个或多个，图6中以一个处理器61为例；存储装置62用于存储一个或多个程序；所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器61执行，使得所述一个或多个处理器61实现如本申请实施例中所述的点云编码方法。
第二通信节点还包括：通信装置63、输入装置64和输出装置65。
第二通信节点中的处理器61、存储装置62、通信装置63、输入装置64和输出装置65可以通过总线或其他方式连接，图6中以通过总线连接为例。
输入装置64可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与第二通信节点的用户设置以及功能控制有关的按键信号输入。输出装置65可包括显示屏等显示设备。
通信装置63可以包括接收器和发送器。通信装置63设置为根据处理器61的控制进行信息收发通信。信息包括但不限于编码后游程值。
存储装置62作为一种计算机可读存储介质，可设置为存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例所述点云编码方法对应的程序指令/模块(例如，点云编码装置中的预测模块31，量化模块32，生成模块33，选取模块34和处理模块36)。存储装置62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第二通信节点的使用所创建的数据等。此外，存储装置62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，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储装置62可进一步包括相对于处理器61远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至第二通信节点。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
本申请实施例还提供一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本申请任一所述方法，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本申请实施例中任一所述的点云编码方法。
如应用于第一通信节点的点云编码方法包括：对属性信息进行预测并生成残差；
对残差进行量化；
对量化后的残差进行游程编码生成游程值；
针对每个游程值，选取对应所述游程值的熵编码策略对所述游程值进行熵编码；
对编码后游程值进行处理。
如应用于第二通信节点的点云编码方法包括：
获取编码后游程值；
基于设定阈值，解码所述编码后游程值；
对解码后游程值进行处理。
本申请实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是，但不限于，电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、可擦式可编程只读存储器(ErasableProgrammable Read Only Memory，EPROM)、闪存、光纤、便携式CD-ROM、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于：电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、无线电频率(Radio Frequency，RF)等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言，诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言，诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
以上所述，仅为本申请的示例性实施例而已，并非用于限定本申请的保护范围。
本领域内的技术人员应明白，术语用户终端涵盖任何适合类型的无线用户设备，例如移动电话、便携数据处理装置、便携网络浏览器或车载移动台。
一般来说，本申请的多种实施例可以在硬件或专用电路、软件、逻辑或其任何组合中实现。例如，一些方面可以被实现在硬件中，而其它方面可以被实现在可以被控制器、微处理器或其它计算装置执行的固件或软件中，尽管本申请不限于此。
本申请的实施例可以通过移动装置的数据处理器执行计算机程序指令来实现，例如在处理器实体中，或者通过硬件，或者通过软件和硬件的组合。计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(Instruction Set Architecture，ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、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。
本申请附图中的任何逻辑流程的框图可以表示程序步骤，或者可以表示相互连接的逻辑电路、模块和功能，或者可以表示程序步骤与逻辑电路、模块和功能的组合。计算机程序可以存储在存储器上。存储器可以具有任何适合于本地技术环境的类型并且可以使用任何适合的数据存储技术实现，例如但不限于只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机访问存储器(Random Access Memory，RAM)、光存储器装置和系统(数码多功能光碟(Digital Video Disc，DVD)或光盘(Compact Disk，CD))等。计算机可读介质可以包括非瞬时性存储介质。数据处理器可以是任何适合于本地技术环境的类型，例如但不限于通用计算机、专用计算机、微处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processing，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑器件(Field-Programmable Gate Array，FGPA)以及基于多核处理器架构的处理器。
通过示范性和非限制性的示例，上文已提供了对本申请的示范实施例的详细描述。但结合附图和权利要求来考虑，对以上实施例的多种修改和调整对本领域技术人员来说是显而易见的，但不偏离本申请的范围。因此，本申请的恰当范围将根据权利要求确定。

Claims (20)

1.一种点云编码方法，其特征在于，所述方法包括：
对属性信息进行预测并生成残差；
对残差进行量化；
对量化后的残差进行游程编码生成游程值；
针对每个游程值，选取对应所述游程值的熵编码策略对所述游程值进行熵编码；
对编码后游程值进行处理。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，选取对应所述游程值的熵编码策略对所述游程值进行熵编码，包括：
根据所述游程值对应的量化参数和量化参数阈值，确定对应的熵编码策略；
基于所述熵编码策略对所述游程值进行熵编码。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述游程值对应的量化参数和量化参数阈值，确定对应的熵编码策略，包括：
在所述游程值对应的量化参数大于量化参数阈值的情况下，选取第一熵编码策略；
在所述游程值对应的量化参数小于或等于量化参数阈值的情况下，选取第二熵编码策略；
其中，所述第一熵编码策略不同于所述第二熵编码策略。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在量化参数阈值为多个的情况下，根据所述游程值对应的量化参数和量化参数阈值，确定对应的熵编码策略，包括：
根据所述游程值对应的量化参数和所述量化参数阈值，确定所述游程值对应的量化参数所处阈值区间；
基于所述游程值对应的量化参数所处阈值区间，确定对应的熵编码策略。
5.根据权利要求2-4任一所述的方法，其特征在于，所述量化参数阈值为预设值；或者，所述量化参数阈值编码至编码后的数据中；或者，所述量化参数阈值通过带外的方式传输。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述量化参数阈值放在序列头中；或者，属性头中；或者，属性片头中；或者，属性信息中。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，选取对应所述游程值的熵编码策略对所述游程值进行熵编码，包括：
根据所述游程值和游程值阈值，确定对应的熵编码策略；
基于所述熵编码策略对所述游程值进行熵编码。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，根据所述游程值和游程值阈值，确定对应的熵编码策略，包括：
在所述游程值大于游程值阈值的情况下，选取第三熵编码策略；
在所述游程值小于或等于游程值阈值的情况下，选取第四熵编码策略；
其中，所述第三熵编码策略不同于所述第四熵编码策略。
9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在游程值阈值为多个的情况下，根据所述游程值和游程值阈值，确定对应的熵编码策略，包括：
根据所述游程值和游程值阈值，确定所述游程值所处阈值区间；
基于所述游程值所处阈值区间，确定对应的熵编码策略。
10.根据权利要求7-9任一所述的方法，其特征在于，所述游程值阈值为预设值；或者，所述游程值阈值编码至编码后的数据中；或者，所述游程值阈值通过带外的方式传输。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述游程值阈值放在序列头中；或者，属性头中；或者，属性片头中；或者，属性信息中。
12.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，熵编码策略为单一熵编码方法或多个熵编码方法的组合，对应所述游程值的熵编码策略基于熵编码或解码的运行时间和压缩效率选取。
13.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述属性信息为一个分区的属性信息或所有待编码属性信息；其中，不同分区的属性信息选取熵编码策略的方式相同或不同。
14.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对编码后游程值进行处理，包括：
基于编码后的游程值生成文件，并存储所述文件；或者，
基于所述编码后的游程值生成码流，传输所述码流。
15.一种点云解码方法，其特征在于，所述方法包括：
获取编码后游程值；
基于设定阈值，解码所述编码后游程值；
对解码后游程值进行处理。
16.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，所述编码后游程值从文件或码流中获取。
17.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，所述设定阈值包括量化参数阈值和游程值阈值，所述预设阈值为预设阈值；或者，从编码后点云数据中解析获取，所述编码后点云数据包括编码后游程值；或者，从序列头中；或者，属性头中；或者，属性片头中；或者，属性信息中获取。
18.一种第一通信节点，其特征在于，包括:
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-14任一所述的方法。
19.一种第二通信节点，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求15-17任一所述的方法。
20.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-17中任一项方法。
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