CN1384469A - 三维对象形变信息的编码方法和装置 - Google Patents

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Abstract

这里提供了3维(3D)对象形变信息的编码方法和装置。3维(3D)对象形变信息的编码方法,其中通过执行3D对象形变的键控成帧方法,描述形成3D对象形状的顶点的信息,编码方法包括:(a)通过语法分析3D对象的节点信息,提取:键码,指示时间轴上键架的位置;键值,指示键架的特性信息;和关系信息;(b)从相关信息中产生顶点连接性信息;(c)根据顶点连接性信息,对于去掉时间数据冗余的每个键码,和去掉时间空间数据冗余的每个键值,产生差分值;(d)将差分值量化;并且(e)通过熵编码去掉位中的冗余,并且产生压缩的位流。

Description

三维对象形变信息的编码方法和装置
技术领域
本发明涉及数据压缩，并且更特别地涉及3维(3D)对象形变信息的编码方法和装置。
背景技术
3维(3D)表示已知用于例如计算机系统的计算机游戏或虚拟现实世界环境中。在3维模型的情况下，虚拟现实建模语言(VRML)已经成为表示3维对象的主要方式。
在VRML中，3维对象以多边形网格的形式表示，对象的动画通过线性键控成帧(linear key framing)方法实现。在这种动画方法中，在任意的时间轴上设置预定的键架(key frame)，并且每个键架之间的动画数据通过线性插值方法来插值。这种方法中使用的键架由插值节点确定，其中插值节点由现场数据(field data)形成，表示为在时间轴上指示键架位置的键码数据，和在相应键码上指示键架属性信息的键值(key value)数据。
同时，当与实际移动主体相似的平滑动画，由键控成帧方法表示时，其中键控成帧方法具有分段线性插值的特点，大量的键架信息应该通过插值节点提供，这促使产生成本和效率上的严重问题。当离线使用键控成帧方法时，需要大容量的存储装置来存储大量的3D动画数据。当在线使用键控成帧方法时，除了大容量的存储装置，3D动画数据从服务器到终端的传输，需要很高的速度和大容量传输路径，并且与传输误差概率的增加一致，数据可靠性降低。由此，需要有效的压缩和编码方法，来减少插值节点数据的量。
为此，使用了差分脉码调制(DPCM)编码方法，如图1所示。在DPCM方法中，只有数据的差分值被编码，从而位数减少。DPCM方法用于压缩与键控成帧方法相关的数据。同样，DPCM方法用于MPEG-4画面二进制格式(BIFS)。
参考图1，语法分析程序105识别被编码的插值节点的数据信息。多路分解器110将插值器节点中被编码的插值器节点的现场数据分类。更特别地，多路分解器从语法分析程序105接收一个坐标插值器(CI)节点，并且输出对应于该节点的一个键码(QK)和键值(QKV)形成的现场数据。DPCM处理器120接收该CI节点的现场数据，将所述键码和键值分开，并且通过产生相邻键码和键值数据的每个差分值(EK，EKV)，去掉数据中的时间冗余。
图2是图1的DPCM处理器的具体图。参考图2，当产生当前被编码的值的差分值时，反向量化器122使时间轴上先前的数据，与解码装置150中重建的值相同。
再次参考图1，量化器130接收这样产生的差分值(EK，EKV)，并且判断被编码数据表示的精度等级，从而提供数据压缩效率。熵编码器135接收量化器130中量化的值 去掉与符号发生的概率相关的冗余，并且产生压缩的位流140。图1的编码装置100产生的位流140被重建为CI节点，它通过解码装置150编码，其中解码装置150执行编码装置100执行过程的反向过程。
然而，在去掉插值器节点的现场数据中存在的数据冗余时，具有上述结构的编码装置100和解码装置150，只去掉相应于形成3D对象形状的顶点空间关系的数据冗余。这样，一点也不考虑相应于时间相关性的数据冗余，其中主要在键控成帧类型的动画中发生时间相关性，由此难于提高实际压缩效率。
发明内容
为了解决上述问题，本发明的第一个目的是提供一种编码方法和装置，用于相应于时间和被编码的3D对象的形变信息，使用空间时间数据相关性，来去掉数据冗余。
本发明的第二个目的是提供一种编码方法和装置，用于相应于时间和被编码的3D对象的形变信息，产生开始顶点，开始顶点产生符合顶点连接性信息的BFS信息。
本发明的第三个目的是提供一种编码方法和装置，用于相应于时间和被编码的3D对象的形变信息，补偿编码中的量化误差。
为了实现本发明的目的，这里提供了一种3维(3D)对象形变信息的编码方法，其中形成3D对象形状的顶点信息，由执行3D对象形变的键控成帧方法描述，这种编码方法包括(a)通过语法分析3D对象的节点信息，提取：键码，指示时间轴上键架的位置；键值，指示键架的特性信息；和关系信息；(b)从相关信息中产生顶点连接性信息；(c)根据顶点连接性信息，对于去掉时间数据冗余的每个键码，和去掉空间时间数据冗余的键值，产生差分值；(d)将差分值量化；和(e)通过接收量化的键码和键值，去掉位中的冗余，并且通过熵编码产生压缩的位流。
为了实现本发明的另一个目的，这里提供了一种3维(3D)对象形变信息的编码方法，其中形成3D对象形状的顶点信息，由执行3D对象形变的键控成帧方法描述，编码方法包括(a)通过语法分析3D对象的节点信息，提取：键码，指示时间轴上键架的位置；键值，指示键架的特性信息；和关系信息；(b)从相关信息中产生顶点连接性信息；(c)将键码和键值量化；(d)根据顶点连接性信息，对于去掉时间数据冗余的每个键码，和去掉空间时间数据冗余的键值，产生差分值；和(e)通过接收量化的键码和键值，去掉位中的冗余，并且通过熵编码产生压缩的位流。
为了实现本发明的另一个目的，这里提供了一种3维(3D)对象形变信息的编码方法，其中形成3D对象形状的顶点信息，由执行3D对象形变的键控成帧方法描述，编码方法包括(a)通过语法分析3D对象的节点信息，提取：键码，指示时间轴上键架的位置；键值，指示键架的特性信息；和关系信息；(b)产生宽度优先搜索(BFS)的搜索开始信息，用于确定3D对象顶点中的空间数据相关性；(c)从步骤(a)提取的相关信息和步骤(b)产生的搜索开始信息中，产生顶点连接性信息；(d)根据顶点连接性信息，对于去掉时间数据冗余的每个键码，和去掉空间时间数据冗余的键值，产生差分值；(e)将差分值量化；(f)接收量化的键码和键值，并且产生键值的位编码的量化级；和(g)通过接收量化的键码和键值，接收位编码并且去掉量化值的位中冗余的量化级，并且通过熵编码产生压缩的位流。为了实现本发明的另一个目的，这里提供了一种3维(3D)对象形变信息的编码方法，其中形成3D对象形状的顶点信息，由执行3D对象形变的键控成帧方法描述，编码方法包括(a)通过语法分析3D对象的节点信息，提取：键码，指示时间轴上键架的位置；键值，指示键架的特性信息；和关系信息；(b)产生宽度优先搜索(BFS)的搜索开始信息，用于确定3D对象顶点中的空间数据关系；(c)从步骤(a)提取的相关信息和步骤(b)产生的搜索开始信息中，产生顶点连接性信息；(d)将键码和键值量化；(e)根据顶点连接性信息，对于去掉时间数据冗余的每个量化的键码，和去掉空间时间数据冗余的量化的键值，产生差分值；(f)接收差分值，并且产生键值的位编码的量化级；和(g)接收位编码并且去掉量化值的位中冗余的量化级，并且通过熵编码产生压缩的位流。为了实现本发明的另一个目的，这里提供了一种3维(3D)对象形变信息的编码装置，其中形成3D对象形状的顶点信息，由执行3D对象形变的键控成帧方法描述，编码装置具有：现场数据输入单元，通过语法分析3D对象的节点信息，提取：键码，指示时间轴上键架的位置；键值，指示键架的特性信息；和关系信息；顶点连接性处理单元，用于从相关信息中产生顶点连接性信息；自适应差分脉码调制(ADPCM)处理单元，根据相关信息和顶点连接性信息，对于去掉时间数据冗余的每个键码，和去掉时间空间数据冗余键值，产生差分值；量化单元，用于将差分值量化，并且输出差分值；和熵编码单元，用于接收量化的键码和键值，并且去掉位中的冗余。
为了实现本发明的另一个目的，这里提供了一种3维(3D)对象形变信息的编码装置，其中形成3D对象形状的顶点信息，由执行3D对象形变的键控成帧方法描述，编码装置具有：现场数据输入单元，通过语法分析3D对象的节点信息，提取：键码，指示时间轴上键架的位置；键值，指示键架的特性信息；和关系信息；量化单元，用于将键码和键值量化；自适应差分脉码调制(ADPCM)处理单元，用于根据相关信息和顶点连接信息，产生去掉时间数据冗余的量化键码的插分值，和去掉时间空间数据冗余的量化键值的差分值；熵编码单元，用于去掉位中的冗余。
附图的简要描述
通过参考附图具体描述本发明的优选实施例，上述的目的和优点将变得更明显，其中：
图1是一种编码装置和解码装置的方块图，其中应用了增量脉码调制(DPCM)；
图2是图1的DPCM处理器的详图；
图3是根据本发明第一实施例的编码装置和解码装置的示意性方块图，它考虑了时间空间数据相关性；
图4是图3编码装置的编码方法的流程图；
图5说明了形成图3的顶点连接性处理单元的BFS图的方法；
图6是图3的自适应增量脉码调制(ADPCM)处理单元的优选实施例的具体方块图；
图7是图6的差分值产生器的优选实施例的具体方块图；
图8说明了用于得到图7顶点间差分值产生器的键值的差分值的计算方法键值；
图9说明了用于提取图6预测器的数据冗余的预测方法；
图10是图3的编码装置产生的位流结构例子的图；
图11是宽度优先搜索(BFS)图的结构例子的图；
图12是根据本发明第二实施例的编码装置和解码装置的示意性方块图，其中补偿了量化误差；
图13是流程图，用于解释图12的编码装置的编码方法；
图14是图12的ADPCM处理单元优选实施例的具体方块图；
图15说明了预测方法，用于提取图14预测器的数据冗余；
图16是图14的DPCM处理器的优选实施例的方块图，其中补偿了量化误差；
图17是根据本发明第三实施例的编码装置和解码装置的方块图，它具有产生开始节点的功能；
图18是根据本发明第四实施例的编码装置和解码装置的方块图，其中补偿了量化误差；
图19是流程图，用于解释产生图17和18的搜索开始节点产生器的搜索开始节点的方法；
图20是图17和18的位编码量化级产生单元的具体方块图；
图21是流程图，用于解释通过图20的量化级产生器执行的量化级计算方法；而
图22是图17和18的编码装置产生的位流结构例子的图。
优选实施例的具体描述
在被编码的3D对象的形变信息相应于时间编码的过程中，通过使用时间空间相关性去掉数据冗余。这里，通过确定形成3D对象形状的顶点的连接性，得到时间空间相关性。使用宽度优先搜索(BFS)方法确定连接性，如图11所示。同样，相应于BFS确定的顶点中的相关性，通过重建时间轴上键值的改变程度特性值的方法，确定时间数据相关性，这通过根据键架方法的键码确定，其中键架方法具有分段精确线性插值特性。在本发明的BFS开始时，搜索允许更有效编码的开始顶点(Start)，并且使用搜索开始顶点，产生更有效的BFS图。这样，CI节点的键值被有效编码。此外，在本发明中，通过防止顶点中量化误差的累加，排除相应的顶点，在3D对象的解码中，防止对象的每部分分开重建。由此，在表示为多边形网格或参数网格的3D对象中，3D图形动画数据的大量键值信息可以被有效压缩、编码并解码，其中随着时间的流逝，这些键码数据作为3D对象的形变信息提供。
根据本发明第一优选实施例和第二优选实施例的编码和解码装置的整个结构，分别在图3和12中显示。根据本发明第三优选实施例和第四优选实施例的编码和解码装置的整个结构，分别在图17和18中显示。如后面所解释的，在表示3D形状和量化单元位置的方法中，发现了图3与12的两个系统之间的功能特性，或图17与18的两个系统之间的功能特性。
图3是根据本发明第一优选实施例的编码装置和解码装置的示意性方块图，它考虑了时间空间数据相关性，并且图4是流程图，用于解释图3编码装置的编码方法。
参考图3和4，本发明第一优选实施例的编码装置200包括语法分析程序205、多路分解器210、顶点连接性处理单元215、自适应差分脉码调制(ADPCM)处理单元220、量化单元230和熵编码单元235。为了执行编码处理的反向处理，解码装置250包括熵解码单元255、多路分解器260、顶点连接性处理单元265、反向量化单元270、反向ADPCM处理单元275和缓冲器280。这里，解码装置250执行编码装置200中执行的编码过程的反向过程。由此，为了简短起见，将只解释编码装置200的编码操作。
首先，在步骤2050中，编码装置200通过语法分析程序205将3D对象的节点信息语法分析，并且提取键码、键值和相关信息。语法分析程序205通过语法分析被编码的3D对象的节点信息，将坐标插值器(CI)节点和加索引的端面接收器(IndexFaceSet)(IFS)节点分类。在本发明中，考虑了将CI节点编码。CI节点用于对3D对象的顶点信息提供形变功能，如变形性(MORPHING)。多路分解器210接收分离的CI节点和IFS节点，并将它们提供给顶点连接性处理单元215和ADPCM处理单元220。这里，提供IFS节点，作为产生CI节点第一键架的差分信息而被参考的信息。通过这样做，在每个CI节点的第一键码位置确定的键架的数据量有效减少，因为CI节点和IFS节点具有1∶1对应。
为了在顶点中产生连接性信息，在步骤2150，顶点连接性处理单元215从多路分解器210接收IFS节点的CoordIdx(CIdx)现场数据，并且形成BFS信息。在ADPCM处理单元220的顶点中，BFS信息用于确定空间相关性。
如图11所示，BFS信息重新确定3D对象的形式信息，其中3D对象具有BFS类型图结构那样的多边形网格结构。BFS信息将任意顶点附近的所有顶点，形成为子节点，从而表示空间数据相关性。这样，当3D对象在时间轴上形变时，确定的空间数据相关性可以用于有效地去掉编码中的数据冗余，其中使用3D空间中相邻顶点具有相似的移动向量的特点，进行编码。
ADPCM处理单元220从多路分解器210接收顶点连接性处理单元215中产生的BFS信息、相应于CI节点的键码(QK)和键值(QKV)和IFS节点的坐标(Coord)。然后，在步骤2200，ADPCM处理单元220产生去掉时间数据冗余的每个键码的差分值(EK，EKV)，和去掉时间空间数据冗余的键值。这样，在编码装置200中编码的顶点位置值被转换成差分值，从而去掉时间空间数据冗余，并且输入量化单元230。在步骤2300，量化单元230相应于量化尺寸值，调整键值数据的表示精度等级，从而提供实际数据压缩效率。量化的结果值 被输入到ADPCM处理单元220和熵编码单元235。在步骤2350，熵编码单元235使用位符号发生的概率，去掉量化值中的位冗余，并且产生最终位流240。
在这个编码过程中，如果量化前键值的差分值被量化，然后重建，那么会在每个重建的顶点中，发生由于量化误差导致的位置改变。由此，3D对象的每部分可以被重建为这样的形状，其中每部分从其它部分分离。通过将量化值的差分值编码，可以防止这个分离重建，如图12所示。
图5说明了根据图3顶点连接性处理单元的优选实施例的处理过程。参考图5，在步骤2152，顶点连接性处理单元215接收指示网格结构的形状的CIdx信息，将CIdx信息存储在队列中，并且在步骤2153，根据每个顶点是否通过队列被访问，来产生BFS图。这时，在步骤2155，为了产生最终BFS信息，顶点连接性处理单元125管理队列，并且在步骤2151和2154，管理是否通过队列访问每个顶点的信息。这里，根据BFS搜索顺序，优先访问的顶点被确定为‘-1’，作为顶部顶点。这样，形成图11所示的BFS图。
图6是图3的ADPCM处理单元220的优选实施例的具体方块图。参考图6，ADPCM处理单元220包括差分值产生器221、预测器222、多路复合器223、键码的DPCM处理器228和键值的DPCM处理器229。差分值产生器221确定所有位置值中的差分值
Figure A0212370700182
其中当任意顶点随时间改变时，得到这些差分值。
图7是图6差分值产生器的优选实施例的具体方块图。参考图7，差分值产生器221包括第一计算器2211、第二计算器2212和顶点间差分值产生器2213。第一计算器2211计算键码数据项的数量(nKey)，而第二计算器2212计算IFS节点中存在的顶点的总数量(nV)。使用这些数量，如后面计算键值的差分值。
图8说明了一种用于得到图7顶点间差分值产生器的键值的差分值的计算方法，。参考图8，在步骤22131，顶点间差分值产生器2213根据顶点连接性处理单元215确定的BFS信息，接收顶点形成信息，并且确定任意第i个顶点 附近的顶点(V)。然后，在根据BFS搜索顺序访问的顶点中，在步骤22132计算3D空间中沿时间轴改变的所有位置值的差分值。在步骤22134和22135，产生差分值，从中去掉了时间区中的数据冗余。特别在步骤22134，通过使用首先在时间轴上产生的键架，作为IFS节点确定的顶点差分的比较值，提高了编码效率。
再次参考图6，预测器222接收差分值产生器221产生的差分值，并且提取由于顶点中的空间相关性导致的数据冗余，其中顶点形成3D对象的形状。
图9说明了预测方法，用于提取图6预测器的数据冗余。参考图9，在步骤2221，预测器222优先访问根据顶点连接性处理单元215确定的BFS搜索顺序的顶点，并且确定访问的第i个顶点附近的顶点(V)。与步骤2221搜索的顶点具有高度空间相关性的顶点，在步骤S2222被确定为BFS搜索顺序的顶部顶点b。然后，计算两个顶点b的3D空间位置值的差分值
Figure A0212370700192
它们具有高的空间相关性，并且分别在步骤2221和步骤2222中确定，从而在步骤2225去掉空间数据冗余。
这时，通过差分值产生器221输入的差分值，被不改变地用作根据BFS顺序优先访问的顶点。在步骤S2226，从步骤2225得到的3D空间位置值的差分值 中，确定每个部分的最大值和最小值(Max，Min)。最大值和最小值输入量化单元230，并且用在量化所需的标准化处理中。
这样，去掉时间空间数据冗余的键值数据的差分值(EKV)，被输入到DPCM处理单元229，如图6所示，并且DPCM处理结果值输出到量化单元230。
作为上述键值数据的差分值(EKV)，通过图6的DPCM处理器228，提供使用时间数据相关性去掉数据冗余的键码(EK)，其中时间数据相关性在键控成帧类型动画方法中提供。然后，量化单元230通过调整数据表示精度等级，来压缩数据，并且熵编码单元235去掉压缩数据的位冗余，并形成位流240。
图10是图3编码装置产生的位流结构的例子图。由图10的参考数字2400、2405和2410指示的信息项，是一个CI节点处理单元编码的位流的部分。头信息2400作为反向量化单元270执行的反向量化条件提供，从而在解码装置250中重建CI节点。作为优选的例子2425，头信息2400包括键码的量化尺寸(Qstep_K)，键值的量化尺寸(Qstep_KV)，和最小值(MinX，MinY和MinZ)和最大值(MaxX，MaxY和MaxZ)，它们用于将量化单元230的差分值标准化为0和1之间的值，包含0和1。
键码信息2405提供时间轴上键码数据插分的量化值。形成键码信息2405，作为优选的例子2405。这里，Klast是1位指示符，用于对解码装置250指示键码数据项的数量。如果Klast为‘0’，那么下一个数据项为键码数据项，而如果Klast为‘1’，那么下一个数据项为键值数据项。
提供键值信息2410作为优选例子2415，其中形成键架的所有顶点的位置值，以BFS搜索顺序布置，键架符合时间轴上顺序发生的每个键码。这里，当数据在熵编码单元235中处理时，BFS搜索顺序中的顶点布置用于提高位之间的相关性。同样，在例子2415中以键码顺序布置键值信息项，用于使延迟时间的发生最小化，直到位流2415重建时导致重建结构为止，并且使解码装置250的内存使用最小化。
再次参考图3，通过上述编码过程产生的位流240，可以通过编码过程的反向过程来重建。这里，编码装置250应该通过多路分解器260接收IFS节点信息，从而重建每个节点第一键码的键架，并且产生表示3D对象空间相关性的BFS信息。
根据本发明的编码和解码过程的主要特性包括：去掉由于3D对象形变信息的时间空间相关性导致的数据冗余；并且使用键控成帧动画方法中提供的IFS节点与CI节点之间的对应性，减少被编码的数据量。
如上所述，图3和4的本发明第一优选实施例的编码装置和方法，在减少被编码的数据量方面，这里提供了一种优于现有技术的性能。然而，如上所述，在将多个部分形成的3D对象的编码和解码过程中，由于量化误差导致的每个重建顶点的位置改变，可以促使产生重建的形状，其中对象的每个部分从其它部分分离。
为了解决这个问题，在本发明中，这里提供了一种ADPCM处理前量化数据的编码方法和装置，如图12和13所示。图12是根据本发明第二优选实施例的编码装置300和解码装置400的示意性方块图，其中补偿了量化误差，并且图13是流程图，用于解释图12的编码方法和编码装置。
参考图12，根据本发明第二优选实施例的编码装置包括：现场数据输入单元，具有语法分析程序305和多路分解器310；顶点连接性处理单元315；量化单元330；ADPCM处理单元330；和熵编码单元335。为了执行编码过程的反向过程，解码装置350包括熵解码单元355、多路分解器360、顶点连接性处理单元365、反向DPCM处理单元370、反向量化单元375和缓冲器380。这里，语法分析程序305、多路分解器310和顶点连接性处理单元315的功能和程序，与图3的相同，其解释将被省略。
参考图13，现在解释编码装置300的操作。优先在步骤3050，编码装置300将3D对象的节点信息语法分析，并且提取键码、键值和相关信息。然后在步骤3150产生顶点连接性信息。下面，在步骤3200，量化单元320接收由CI节点的键码和键值所形成的现场数据，其中CI节点在多路分解器310中分类，并且将数据量化而不差分。
在步骤3300，ADPCM处理单元330接收CI节点这样量化的键码和键值，BFS信息和Coord信息，并且产生差分值，从而去掉现场数据中的时间空间数据冗余。在图3中，在步骤3350，ADPCM的差分结果被发送到量化单元230，但不像图3，图13的ADPCM差分结果被发送到熵编码单元335，然后形成最终位流340。
图14是图12的ADPCM处理单元优选实施例的方块图。与图6的ADPCM处理单元相比，图12的ADPCM处理单元330的预测器332，不具有确定量化中所需顶点的每个X、Y、Z坐标的空间预测差分值的最大值和最小值(Max，Min)的功能。由此，差分值计算器331的具体处理与图7中的相似，但预测器332，也就是空间预测差分值产生器，不产生量化所需的每个部分的最大值和最小值(Max，Min)，因为预测器332使用量化单元320中量化的数据值。
图15说明了预测方法，用于提取图14预测的数据冗余。参考图15，预测方法与图9的预测方法相同，除了步骤2226。由此，为了简单起见，图15中显示的预测方法将被省略。
图16是图14的DPCM处理器338和339优选实施例的方块图，其中补偿了量化误差。参考图16，每个DPCM处理器338和339将DPCM结果提供给熵编码单元335，并且形成最终位流340，不像图6，其中DPCM结果发送到量化单元320。这时，这样形成的位流340具有与图10实际上相同的结构。同样，通过上述编码过程的反向过程，位流340在图12的解码装置350中重建为CI节点。
CI节点在差分前这样量化的键码和键值具有后面的效果。形成被编码的3D对象形状的所有顶点位置值，这里提供了一种位置值在3D空间中已经移动与量化误差相同距离的状态，由此不将量化误差传递到其它相邻的顶点。
由此，在解码过程中，不发生当前顶点以外其它顶点中的量化误差累加，由此当解码多个部分形成的3D对象时，防止对象的每部分从其它部分分离的分离重建结构。这时，压缩效率实际上与图3中的相同。
这样，根据本发明第一和第二优选实施例的编码装置200和300和解码装置250和350，使用顶点连接性处理单元215、315、265和365，有效地将CI节点的键码数据和键值数据编码。这里，输入到熵处理单元的数据被编码为键值的量化位，其中在熵编码之前给出键值。在这种方法中，由于通过使用时间空间数据相关性执行编码，数据的离散度降低，并且数据的分布范围同样变窄。由此，熵编码中键值位编码的量化级，可以减少位编码，足以表示数据的分布范围。由此，不丢失量化数据，通过使用位编码所需的量化级，提高编码效率，而可以减少被存储的数据量。
然而，在上述方法中，不考虑BFS搜索中选择开始顶点的方法，用于形成将键值数据编码的BFS图。由此，优先搜索任意索引或第一索引的顶点。这是搜索任意顶点而不考虑3D对象结构的方法。由此，需要选择开始顶点的有效方法。
现在解释根据本发明第三和第四优选实施例的编码装置和解码装置，它们改善了将CI节点数据中的键值数据压缩和编码的方法。
图17是根据本发明第三优选实施例的编码装置和解码装置的方块图，它们具有产生开始节点的功能，而图18是根据本发明第四优选实施例的编码装置和解码装置的方块图，其中补偿了量化误差。
参考图17，根据本发明第三实施例的编码装置包括：现场数据输入单元，具有语法分析程序405和多路分解器410；开始顶点产生器412；顶点连接性处理单元415；ADPCM处理单元420；量化单元430；键值位编码产生单元432和熵编码单元435。为了执行编码装置400的编码过程的反向过程，解码装置450包括熵解码单元455、多路分解器460、开始顶点产生器462、顶点连接性处理单元465、反向量化单元470、反向ADPCM处理单元475和缓冲器480，这里，与图3的编码装置300的模型相比，除了开始顶点产生器412和462，和键值编码位产生器432。编码装置400的模型具有相同的功能和结构，现在解释编码装置400中执行的编码操作。
多路分解器410接收语法分析程序405中分类的CI节点和IFS节点，并且将节点提供给ADPCM处理单元420和开始顶点产生器412。顶点连接性处理单元415从开始顶点产生器412接收IFS节点的CIdx现场数据和开始顶点信息(Start)，并且形成BFS信息。
ADPCM处理单元420接收顶点连接性处理单元415中产生的BFS信息，和符合IFS节点的CI节点和Coord信息的键码(QK)和键值(QKV)，其中IFS节点由多路分解器410提供。然后，ADPCM处理单元420对量化单元430，产生去掉时间数据冗余的键码，和去掉时间空间数据冗余的键值的每个差分值(EK，EKV)。通过调整键值数据相应于量化尺寸值的表示精度等级，量化单元430将数据压缩。量化的结果值 输入到ADPCM处理单元420和熵编码单元435。响应量化结果值 编码位产生单元432产生位编码的量化级(Qstep_X，Qstep_Y，Qstep_Z)。位编码产生的量化级(Qstep_X，Qstep_Y，Qstep_Z)输入到熵编码单元435。响应量化级(Qstep_X，Qstep_Y，Qstep_Z)，熵编码单元435使用位符号发生的概率，去掉量化值
Figure A0212370700243
中的位冗余，并且形成最终位流(压缩的位流)440。
如上所述，图3和12的编码装置200和300任意索引的顶点或第一索引的顶点开始搜索。与此不同，根据本发明第三优选实施例的编码装置400，这里提供了一种有效的开始顶点。也就是，在开始BFS搜索时，编码装置400找到允许更有效地编码开始顶点(Start)，并且使用它更有效地产生BFS图。
然而，在编码装置400中，被编码的顶点的位置值在量化前转换为差分值，从而减少数据冗余，由此，当差分值量化并重建时，会发生每个重建的顶点的位置改变。这会促使分离的重建，其中对象的每一个部分从其它部分分离。为了减少量化误差，在本发明中，这里提供了一种用于减少量化误差的编码装置500和解码装置550，如图18所示。如上所述，通过使用已经量化的值之间的差分值，可以防止量化误差。对此，图18的编码装置500具有ADPCM处理单元530和量化单元520，其中放置次序是图17的ADPCM处理单元420和量化单元430的颠倒，并且图18的解码装置550具有反向ADPCM处理单元570和反向量化单元575，其中放置次序是图17的反向ADPCM处理单元475和反向量化单元470的颠倒。同样，与图12的编码装置300和解码装置350的模块相比，图18的编码装置500和解码装置550的模块具有相同的功能和结构，除了只在图18中包括的开始顶点产生器512和562和键值位编码产生器532。由此，相同模块的解释将被省略。
图19是流程图，用于解释产生图17和18的开始顶点产生器的搜索开始顶点。参考图19，在步骤S4121，每个开始顶点产生器412和512优先接收顶点中的连接性信息(CIdx)，并且得到连接到所有顶点的每个上的顶点的数量(频率(CIdxi))，并且在步骤S4122，得到顶点中具有最多连接顶点的顶点索引。然后，在步骤4123，得到索引的顶点作为开始顶点(Start)输出。这个开始顶点(Start)用作BFS搜索的开始顶点。
通常，相邻的顶点具有相似的移动向量。顶点具有越多的相邻顶点，当顶点发生改变时，顶点对相邻顶点具有越大的影响。由此，当对相邻顶点具有最大影响的顶点被选择为开始顶点时，BFS搜索图更有效地产生相邻图。如果采用具有最少相邻顶点的顶点作为开始顶点，从而执行搜索，那么搜索图不能有效地产生相邻图。由此，通过根据图19的方法产生开始顶点，产生更有效的搜索图。
参考图20，现在解释键值量化级发生单元432的操作，用于产生位编码的量化级(Qstep_X，Qstep_Y，Qstep_Z)。图20是图17和18的位编码产生单元的具体方块图。
参考图20，位编码产生单元432包括最大值和最小值计算单元(计算Min Max)4321和量化级产生器(计算Qstep)4322。最大值和最小值计算单元(计算Min Max)4321接收键值，符合CI节点的第一键架的Coord数据，和BFS搜索图。最大值和最小值计算单元(计算Min Max)4321还接收键值中X的量化数据的最大值(MaxX)和最小值(MinX)，键值中Y的量化数据的最大值(MaxY)和最小值(MinY)，和键值中Z的量化数据的最大值(MaxZ)和最小值(MinZ)，并且将这些最大值和最小值发送到量化级产生器4322。量化级产生器4322产生位编码的量化级(Qstep_X，Qstep_Y，Qstep_Z)，足以分别表示X、Y和Z坐标的量化数据的范围。现在解释计算量化级的方法，用于得到位编码的量化级。
图21是流程图，用于解释图20的量化级产生器执行的量化级计算方法。参考图21，根据本发明计算量化级的方法，优先接收键值中X的量化数据的最大值(MaxX)和最小值(MinX)，键值中Y的量化数据的最大值(MaxY)和最小值(MinY)，和键值中Z的量化数据的最大值(MaxZ)和最小值(MinZ)。如果输入最大值(MaX，也就是MaxX、MaxY、MaxZ)和最小值(Min，也就是MinX、MinY、MinZ)，那么在步骤4325确定最小值(Min)的绝对值是否小于或等于最大值(MaX)。如果结果指示最小值小于或等于最大值(MaX)，那么位编码的量化级(Qstep，也就是Qstep_X、Qstep_Y、Qstep_Z)，设置为Qstep＝int{(log2|Min|)+1}，否则位编码的量化级(Qstep)，设置为Qstep＝int{(log2|Max|)+1}。这样，得到X、Y、Z坐标量化数据的位编码量化级，并且从图20的量化级产生器4322输出位编码的量化级(Qstep_X、Qstep_Y、Qstep_Z)。
图22是图17和18编码装置产生的压缩位流的结构例子的图。参考图22，图17和18的每个位流440和540包括头信息4400和键值信息4405，其中位流440和540由编码装置400和500最终产生。头信息4400和键值信息4405指示在一个CI节点中处理的信息。头信息4400作为反向量化单元475和575中执行的反向量化的条件而提供，从而在解码装置450和550中重建CI节点。作为优选的例子4415，头信息4400包括键值的量化尺寸(Qstep_KV)、键值中X的位编码的量化级(Qstep_X)、键值中Y的位编码的量化级(Qstep_Y)、键值中Z的位编码的量化级(Qstep_Z)、和最小值(MinX、MinY、MinZ)和最大值(MaxX、MaxY、MaxZ)，它们用于将量化单元430的差分值标准化为0到1之间包括的值。例子44100显示了键值信息4405的结构，它包括根据BFS搜索顺序的键值信息。
如上所述，由编码过程产生的位流可以由解码装置450或550，通过编码过程的反向过程重建为原始数据。这里，为了重建每个节点中第一键码的键架，并且为了产生BFS信息，用于将3D对象的空间相关性表示为BFS形成单元465和565，解码装置450和550应该从开始顶点产生器462或562，接收IFS节点数据和开始顶点(Start)。多路分解器460和560接收IFS数据，并且将CIdx数据发送到开始顶点产生器462或562。
如上所述，在被编码的3D对象的形变信息相应于时间编码时，本发明通过使用时间空间相关性去掉了数据冗余，从而提供更有效的数据压缩。同样，通过找到适于在编码的值中产生有效BFS搜索图的开始顶点，并且通过使用开始顶点，位编码的量化级被调整为量化的数据，并且执行编码。由此，CI节点的键值被有效编码。此外，通过补偿量化误差，除了相应的顶点本身，量化误差不在顶点中累加。由此，在将多个部分形成的编码的3D对象进行解码的过程中，防止了分离重建，其中对象的每部分从其它部分分离。由此，在多边形网格或参数网格表示的3D对象中，3D图形动画数据大量的键值信息可以被有效地压缩、编码和解码，其中3D图形动画数据作为3D对象随着时间流逝的形变信息而提供。

Claims (44)

1.一种3维(3D)对象形变信息的编码方法，其中通过执行3D对象形变的键控成帧方法，描述形成3D对象的形状的顶点信息，所述编码方法包括步骤：
(a)通过语法分析3D对象的节点信息，提取：键码，指示时间轴上键架的位置；键值，指示键架的特性信息，和关系信息；
(b)从相关的信息中产生顶点连接性信息；
(c)根据顶点连接性信息，对于去掉时间数据冗余的每个键码，和去掉时间空间数据冗余的每个键值，产生差分值；
(d)将差分值量化；并且
(e)通过接收量化的键码和键值，通过熵编码去掉位中的冗余，并且产生压缩的位流。
2.根据权利要求1的编码方法，其中在步骤(a)，节点信息被分成坐标插值器(CI)节点和加索引的端面接收器(IFS)节点，并且从CI节点提取由键码和键值形成的的现场数据，并从IFS节点提取坐标索引(CIdx)现场数据。
3.根据权利要求2的编码方法，其中在步骤(b)，接收从IFS节点提取的CIdx现场数据作为相关信息，并且形成确定顶点中空间数据相关性的宽度优先搜索(BFS)信息，作为顶点连接性信息。
4.根据权利要求3的编码方法，其中在步骤(b)，对于每个顶点接收CIdx现场数据，存储在队列中，并且根据是否通过队列访问每个顶点，产生BFS信息。
5.根据权利要求1的编码方法，其中步骤(c)进一步包括步骤：
(c1)接收顶点连接性信息，作为相关信息的IFS节点的坐标信息，和键值，并且在3D空间中键值改变的所有位置值中，产生差分值；
(c2)根据顶点连接性信息，根据顶点中的空间相关性提取差分值的数据冗余；并且
(c3)对于步骤(a)提取的每个键码，和提取由于空间相关性导致的数据冗余的键值，执行差分脉码调制(DPCM)处理。
6.根据权利要求5的编码方法，其中计算被编码的键码数据项的数量，和从作为相关信息的顶点信息中语法分析的IFS顶点的总数量，并且使用计算结果，计算键值的差分值。
7.根据权利要求5的编码方法，其中在步骤(c2)，根据顶点连接性信息的搜索顺序访问顶点，确定访问的顶点附近的顶点，具有与访问的顶点高的空间相关性的顶点，被确定为顶部顶点，计算两个顶点的3D空间位置值的差分值，并且去掉数据冗余。
8.根据权利要求1的编码方法，其中在步骤(e)，相应于符号发生的概率去掉位中的冗余。
9.根据权利要求8的编码方法，其中编码方法得到的位流，至少由编码的键码信息和键值信息所形成，键码信息由键码与键码的键码指示符的结合所形成，以键架中键码的顺序布置键值信息，并且根据顶点连接性信息的搜索顺序形成键架。
10.一种3维(3D)对象形变信息的编码方法，其中通过执行3D对象形变的键控成帧方法，描述形成3D对象形状的顶点上的信息，所述编码方法包括步骤：
(a)通过语法分析3D对象的节点信息，提取：键码，指示时间轴上键架的位置；键值，指示键架的特性信息；和关系信息；
(b)从相关的信息中产生顶点连接性信息；
(c)将所述键码和键值量化；
(d)根据顶点连接性信息，对于去掉时间数据冗余的每个键码，和去掉时间空间数据冗余的量化的键值，产生差分值；并且
(e)通过接收差分值，通过熵编码去掉位中的冗余，并且产生压缩的位流。
11.根据权利要求10的编码方法，其中在步骤(a)，节点信息被分成坐标插值器(CI)节点和加索引的端面接收器(IFS)节点，并且从CI节点提取由键码和键值所形成的现场数据，并从IFS节点提取坐标索引(CIdx)现场数据。
12.根据权利要求10的编码方法，其中在步骤(b)，接收从IFS节点提取的CIdx现场数据作为相关信息，并且用于确定顶点中空间数据相关性的宽度优先搜索(BFS)信息，作为顶点连接性信息形成。
13.根据权利要求12的编码方法，其中在步骤(b)，对于每个顶点接收CIdx现场数据，并且存储在队列中，并且根据是否通过队列访问每个顶点，产生BFS信息。
14.根据权利要求10的编码方法，其中步骤(d)进一步包括步骤：
(d1)接收顶点连接性信息，作为相关信息的IFS节点的坐标信息，和键值，并且在3D空间的键值改变的所有位置值中，产生差分值；
(d2)根据顶点连接性信息，根据顶点中的空间相关性提取差分值中的数据冗余；并且
(d3)对于步骤(a)提取的每个键码，和提取由于空间相关性导致的数据冗余的键值，执行差分脉码调制(DPCM)处理。
15.根据权利要求10的编码方法，其中该编码方法得到的位流至少由编码的键码信息和键值信息所形成，键码信息由键码与键码的键码指示符的结合所形成，以键架中键码的顺序布置键值信息，并且根据顶点连接性信息的搜索顺序形成键架。
16.一种3维(3D)对象形变信息的编码方法，其中通过执行3D对象形变的键控成帧方法，将形成3D对象形状的顶点上的信息编码，所述编码方法包括步骤：
(a)通过语法分析3D对象的节点信息，提取：键码，指示时间轴上键架的位置；键值，指示键架的特性信息；和关系信息；
(b)产生宽度优先搜索(BFS)的搜索开始信息，用于在3D对象的顶点中确定空间数据相关性；
(c)从步骤(a)提取的相关信息和步骤(b)产生的搜索开始信息中，产生顶点连接性信息；
(d)根据顶点连接性信息，产生去掉时间数据冗余的每个键码，和去掉时间空间数据冗余的键值的差分值；
(e)将差分值量化；
(f)接收量化的键码和键值，并且产生键值位编码的量化级；并且
(g)接收位编码的量化级，并且去掉量化值的位中的冗余。
17.根据权利要求16的编码方法，其中在步骤(a)，节点信息被分成坐标插值器(CI)节点和加索引的端面接收器(IFS)节点，并且从CI节点提取由键码和键值所形成的现场数据，并从IFS节点提取坐标索引(CIdx)现场数据。
18.根据权利要求16的编码方法，其中步骤(b)包括步骤：
(b1)响应被编码的顶点中的连接信息，得到连接到每个顶点上的顶点的数量；
(b2)得到顶点数量中具有最大数量连接顶点的顶点索引；并且
(b3)产生得到索引的顶点，作为搜索开始信息。
19.根据权利要求16的编码方法，其中步骤(f)步包括步骤：
(f1)对于形成量化键值的每个X、Y和Z坐标，比较最大值和最小值。
(f2)如果在每个X、Y和Z坐标中，最小值的绝对值小于或等于最大值，那么输出位编码的量化级，作为Qstep＝int{(log2|Min|)+1}；
(f3)如果在每个X、Y和Z坐标中，最小值的绝对值大于最大值，那么输出位编码的量化级作为Qstep＝int{(log2|Max|)+1}。
20.根据权利要求16的编码方法，其中在步骤(g)，相应于符号发生的概率去掉位中的冗余。
21.根据权利要求16的编码方法，其中通过编码方法得到的位流包括：
头信息，具有键值的量化尺寸；键值X坐标的位编码的量化级；键值Y坐标的位编码的量化级；键值Z坐标的位编码的量化级；用于将量化的键码和键值的差分值标准化为包括0与1及它们之间的值的最小值和最大值；和
根据BFS搜索顺序的键值信息。
22.一种3维(3D)对象形变信息的编码方法，其中通过执行3D对象形变的键控成帧方法，将形成3D对象形状的顶点上的信息编码，所述编码方法包括步骤：
(a)通过语法分析3D对象的节点信息，提取：键码，指示时间轴上键架的位置；键值，指示键架的特性信息；和关系信息；
(b)产生宽度优先搜索(BFS)的搜索开始信息，用于确定3D对象的顶点的空间数据相关性；
(c)从步骤(a)提取的相关信息和从步骤(b)产生的搜索开始信息中，产生顶点连接性信息；
(d)将键码和键值量化；
(e)根据顶点连接性信息，对于去掉时间数据冗余的每个量化值，和去掉时间空间数据冗余的量化的键值，产生差分值；
(f)接收差分值，并产生键值位编码的量化级；并且
(g)接收位编码的量化级，并且去掉量化值的位中的冗余。
23.根据权利要求22的编码方法，其中在步骤(a)，节点信息被分成坐标插值器(CI)节点和加索引的端面接收器(IFS)节点，并且从CI节点提取由键码和键值所形成的现场数据，并从IFS节点提取坐标索引(CIdx)现场数据。
24.根据权利要求22的编码方法，其中步骤(b)步包括步骤：
(b1)响应被编码的顶点中的连接信息，得到连接到每个顶点的顶点数量；
(b2)得到顶点数量中具有最大数量的连接顶点的顶点索引；并且
(b3)产生得到索引的顶点，作为搜索开始信息。
25.根据权利要求22的编码方法，其中步骤(f)步包括步骤：
(f1)对于形成量化键值的每个X、Y和Z坐标，比较最大值和最小值。
(f2)如果在每个X、Y和Z坐标中，最小值的绝对值小于或等于最大值，那么输出位编码的量化级，作为Qstep＝int{(log2|Min|)+1}；
(f3)如果在每个X、Y和Z坐标中，最小值的绝对值大于最大值，那么输出位编码的量化级，作为Qstep＝int{(log2|Max|)+1}。
26.根据权利要求22的编码方法，其中在步骤(g)，相应于符号发生的概率去掉位中的冗余。
27.根据权利要求22的编码方法，其中通过编码方法得到的位流包括：
头信息，具有键值的量化尺寸；键值X坐标的位编码的量化级；键值Y坐标的位编码的量化级；键值Z坐标的位编码的量化级；用于将量化的键码与键码的差分值标准化为包括在0与1之间的值的最小值和最大值；和根据BFS搜索顺序的键值信息。
28.一种3维(3D)对象形变信息的编码装置，其中通过用于执行3D对象形变的键控成帧方法，将形成3D对象形状的顶点上的信息编码，所述编码装置包括：
现场数据输入单元，通过语法分析3D对象的节点信息，提取：键码，指示时间轴上键架的位置；键值，指示键架的特性信息，和关系信息；
顶点连接性处理单元，从相关信息中产生顶点连接性信息；
自适应差分脉码调制(ADPCM)处理单元，根据相关信息和顶点连接性信息，对于去掉时间数据冗余的每个键码，和去掉时间空间数据冗余的每个键值，产生差分值；
量化单元，用于将差分值量化，并且输出量化的差分值；
熵编码单元，用于接收量化的键码和键值，去掉位中的冗余。
29.一种3维(3D)对象形变信息的编码装置，其中通过执行3D对象形变的键控成帧方法，将形成3D对象形状的顶点上的信息编码，所述编码装置包括：
现场数据输入单元，通过语法分析3D对象的节点信息，提取：键码，指示时间轴上键架的位置；键值，指示键架的特性信息，和关系信息；
量化单元，用于将键码和键值量化；
自适应差分脉码调制(ADPCM)处理单元，根据相关信息和顶点连接性信息，对于去掉时间数据冗余的量化的键码，和去掉时间空间数据冗余的量化的键值，产生差分值；
熵编码单元，用于去掉位中的冗余。
30.根据权利要求28和29任何之一的编码装置，其中现场数据输入单元包括：
语法分析程序，用于将节点信息分成坐标插值器(CI)节点和加索引的端面接收器(IFS)节点；和
多路分解器，用于从CI节点中提取由键码和键值所形成的现场数据，并且从IFS节点提取坐标索引(CIdx)现场数据。
31.根据权利要求30的编码装置，其中顶点连接性处理单元从IFS节点接收CIdx现场数据，作为相关信息，并且形成确定顶点中的空间数据相关性的宽度优先搜索(BFS)信息，作为顶点连接性信息。
32.根据权利要求31的编码装置，其中顶点连接性处理单元接收CIdx现场数据，对于每个顶点将CIdx现场数据存储在队列中，并且根据是否通过队列访问每个节点，产生BFS信息。
33.根据权利要求28和29任何之一的编码装置，其中ADPCM处理单元包括：
差分值产生器，用于接收顶点连接性信息，作为相关信息的IFS节点的坐标信息，和键值，并且在3D空间的键值改变的所有位置值中，产生差分值；
预测器，用于根据顶点连接性信息，根据顶点中的空间相关性提取差分值中的数据冗余；和
差分脉码调制(DPCM)处理器，对于每个键码，和提取由于空间相关性的数据冗余的键值，进行DPCM处理。
34.根据权利要求28和29任何之一的编码装置，其中熵编码单元产生位流，从中使用位符号发生的概率，去掉量化值的位中的冗余。
35.根据权利要求34的编码装置，其中位流至少由编码的键码信息和键值信息所形成，对于键码，键码信息由键码与键码的键码指示符的结合所形成，以键架中键码的顺序布置键值信息，并且根据顶点连接性信息的搜索顺序形成键架。
36.一种3维(3D)对象形变信息的编码装置，其中通过执行3D对象形变的键控成帧方法，将形成3D对象形状的顶点上的信息编码，所述编码装置包括：
现场数据输入单元，通过语法分析3D对象的节点信息，提取：键码，指示时间轴上键架的位置；键值，指示键架的特性信息；和关系信息；
顶点连接性处理单元，用于从相关信息中产生顶点连接性信息；
开始顶点产生器，用于从相关信息中确定顶点连接性信息的开始顶点；
自适应差分脉码调制(ADPCM)处理单元，根据顶点连接性信息，对于去掉时间数据冗余的每个键码，和去掉时间空间数据冗余的每个键值，产生差分值；
量化单元，用于将键码和键值量化；
量化级产生单元，用于接收量化的键码和键值，并且产生量化的键值X、Y和Z坐标的位编码的量化级；
熵处理单元，用于接收X、Y和Z坐标的位编码的量化级，并且去掉量化值的位中的冗余。
37.一种3维(3D)对象形变信息的编码装置，其中通过执行3D对象形变的键控成帧方法，将形成3D对象形状的顶点上的信息编码，所述编码装置包括：
现场数据输入单元，通过语法分析3D对象的节点信息，提取：键码，指示时间轴上键架的位置；键值，指示键架的特性信息；和关系信息；
顶点连接性处理单元，用于从相关信息中产生顶点连接性信息；
开始顶点产生器，用于从相关信息中确定顶点连接性信息的开始顶点；
量化单元，用于将键码和键值量化；
自适应差分脉码调制(ADPCM)处理单元，根据顶点连接性信息，对于去掉时间数据冗余的量化的键码，和去掉时间空间数据冗余的量化键值，产生差分值；
量化级产生单元，用于产生差分的键值X、Y和Z坐标的位编码的量化级；和
熵处理单元，用于接收X、Y和Z坐标的位编码的量化级，并且去掉量化值的位中的冗余。
38.根据权利要求36或37任何之一的编码装置，其中现场数据输入单元包括：
语法分析程序，用于将节点信息分离成坐标插值器(CI)和加索引的端面接收器(IFS)节点；和
多路分解器，用于从CI节点提取由键码和键值所形成的现场数据，并且从IFS节点提取坐标索引(CIdx)现场数据。
39.根据权利要求38的编码装置，其中响应CIdx现场数据，开始顶点产生器得到连接到所有顶点的每个的顶点数量中具有最大数量的连接顶点的顶点索引，并且产生得到的索引的顶点，作为开始顶点。
40.根据权利要求38的编码装置，其中顶点连接性处理单元接收从IFS节点提取的CIdx现场数据，作为相关信息，形成确定顶点中空间数据相关性的宽度优先搜索(BFS)信息，作为顶点连接性信息，接收开始顶点产生器产生的开始顶点信息，并且产生从开始顶点执行搜索的BFS信息。
41.根据权利要求38的编码装置，其中量化级产生单元包括：
最大值和最小值计算单元，用于接收键值，符合CI节点的第一键架的数据，和顶点连接性信息，并且输出键值X、Y和Z坐标的最大值和最小值；和
量化级产生单元，用于产生位编码的量化级，足以表示对应于X、Y和Z坐标的量化数据的范围。
42.根据权利要求41的编码装置，其中量化级产生器比较最大和最小计算单元输入的每个X、Y和Z坐标数据项的最大值和最小值，并且如果最小值的绝对值小于或等于最大值，那么输出位编码的量化级，作为Qstep＝int{(log2|Min|)+1}，并且如果最小值的绝对值大于最大值，那么输出位编码的量化级，作为Qstep＝int{(log2|Max|)+1}。
43.根据权利要求36或37任何之一的编码装置，其中熵处理单元使用位符号发生的概率，去掉量化值的位中的冗余，并且输出结果作为位流。
44.根据权利要求43的编码装置，其中位流包括：
头信息，具有键值的量化尺寸，键值X坐标的位编码的量化级，键值Y坐标的位编码的量化级，键值Z坐标的位编码的量化级，用于将量化单元的差分值标准化为包括在0与1之间的值的最大值和最小值；和
根据BFS搜索顺序的键值信息。
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