JP2019521417A - シーンを表す点群を符号化する方法、符号化器システム、及びプログラムを記憶した非一時的コンピューター可読記録媒体 - Google Patents
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Abstract
Description
パラメーター化された表面を、入力点によって形成される点群上にフィッティングするステップと、
パラメーター化された表面からモデルパラメーターを生成するステップと、
パラメーター化された表面上の対応する点を計算するステップであって、この対応する点は、入力点に対応する、ステップと、
対応する点と点群の入力点とに基づいて残差データを計算するステップと、
モデルパラメーター及び残差データを圧縮して、符号化されたモデルパラメーター及び符号化された残差データを得るステップと、
パラメーター化された表面の符号化されたモデルパラメーターと符号化された残差データとからビットストリームを生成するステップと、
を含む、方法を開示する。
メモリと通信するプロセッサと、
メモリに記憶される符号化器モジュールであって、ステップを実行することによってシーンを表す点群を符号化するように構成される、符号化器モジュールと、
を備え、ステップは、
パラメーター化された表面を、入力点によって形成される点群上にフィッティングするステップと、
パラメーター化された表面からモデルパラメーターを生成するステップと、
パラメーター化された表面上の対応する点を計算するステップであって、この対応する点は、入力点に対応する、ステップと、
対応する点と点群の入力点とに基づいて残差データを計算するステップと、
モデルパラメーター及び残差データを圧縮して、それぞれ、符号化されたモデルパラメーター及び符号化された残差データを得るステップと、
パラメーター化された表面の符号化されたモデルパラメーターと符号化された残差データとからビットストリームを生成するステップと、
を含む、符号化器システムを開示する。
パラメーター化された表面を、入力点によって形成される点群上にフィッティングするステップと、
パラメーター化された表面からモデルパラメーターを生成するステップと、
パラメーター化された表面上の対応する点を計算するステップであって、この対応する点は、入力点に対応する、ステップと、
対応する点と点群の入力点とに基づいて残差データを計算するステップと、
モデルパラメーター及び残差データを圧縮して、符号化されたモデルパラメーター及び符号化された残差データを得るステップと、
パラメーター化された表面の符号化されたモデルパラメーターと符号化された残差データとからビットストリームを生成するステップと、
を含む、方法を開示する。
図1は、本発明のいくつかの実施形態による、符号化器100によって実行される符号化プロセスのブロック図である。符号化器100は、この符号化プロセスを実行するために、メモリ(図示せず)と通信するプロセッサ(図示せず)を備える。
図2及び図3は、対応する点の計算プロセス200及び300のブロック図を示している。対応する点の計算プロセスには、2つのタイプがある。対応する点の計算プロセス200は、編成された点群に適用され、対応する点の計算プロセス300は、編成されていない点群に適用される。
図2は、対応する点の計算プロセス200のブロック図を示している。N個の入力点pi、i={1,2,...,N}101のセットを所与とすると、入力点piは、予め設定された編成又はマッピングに従って、メモリ内又は行列内に配置される。
図3は、対応する点を計算するプロセス300のブロック図を示している。編成されていない点群の表面モデル上の対応する点を計算するプロセス300が図3に示されている。N個の入力点pi、i={1,2,...,N}101のセットを所与とすると、プロセス300が編成されていない点群上で行われ、そのため、入力点pi、i={1,2,...,N}101は、予め設定された編成又はマッピングに従ってメモリ又は行列内に配置される必要がない。
編成された点群の点ロケーションと表面モデル104の対応する点との間の残差を計算するプロセスは、図4に示されている。図2の配置プロセス201及び記憶プロセス202からの出力として入力点pi、i={1,2,...,N}101及びヌル点のプレースホルダーを含む、組み合わされた(210)ロケーションのセットを所与とし、かつ図1の符号化プロセス100中のプロセス109において計算された表面モデルの対応する点fi、i={1,2,...,N}110を所与とすると、残差ri、i={1,2,...,N}108が、各入力点pi101と表面モデル104の対応する点fiとの間の差分として計算される(440)。この差分は、点の各座標について計算することができ、ここで、ri={xi fx i,yi−fy i,zi−fz i}、i={1,2,...,N}である。編成されていない点群を処理する場合、配置された点210にヌル点のプレースホルダーは存在しないので、そのため、残差のリストは、入力点101と表面モデル104上の対応する点110とに対して一対一の対応関係を有する。編成された点群を処理する場合、残差を計算することにおいて一対一の対応関係が依然として存在するが、残差は、配置された点210と同じように配置される。図4において、配置された点210のリストにおけるヌル点によって占有されるロケーションが、配置された点210のリストにおけるヌル点ロケーションに対応するエントリを有しないように、対応する点のリスト430がより大きなメモリ内で配置される。配置された点210のリストから対応する点のリスト430のこのリストを減じることによって、残差441を記憶するメモリは、配置された点210を記憶するメモリ内のロケーションと同じロケーションにおいてヌル点エントリを含むことができる。したがって、編成された点群について、残差計算プロセス107から出力された残差108は、記憶ロケーションに基づいて明示的又は暗示的に、ヌル点エントリのロケーションに関する情報も含む。編成された点群について、ヌル点エントリは存在せず、そのため、出力残差108は、残差計算プロセス107によって計算されるものとして、差分のリストを含む。
本発明のいくつかの実施形態は、パラメーター化された表面のモデルパラメーターと元の点群から計算された残差データとを含むビットストリームを受信することによって、符号化された点群データを効果的に復号することができるという認識に基づいている。いくつかの実施形態は、メモリと通信するプロセッサを備える復号器を用いて、シーンを表す点群を復号する方法を開示し、本方法は、パラメーター化された表面についてのモデルパラメーターを受信するステップと、残差データを受信するステップと、モデルパラメーターを用いてパラメーター化された表面を求めるステップと、予め設定された配置に従ってパラメーター化された表面から対応する点を計算するステップと、残差データと対応する点とを合成することによって再構成された入力点を計算するステップとを含む。
2つ以上の表面モデル104が必要な場合、階層的分割プロセスを用いて点群を分解して、各々がそれら自体のモデルを有するより小さな点群にすることができる。
編成された点群について、表面モデル104は、表面パッチp(ui,vi)とすることができ、ここで、パラメーターの対(ui,vi)301が、表面モデル104のために3D空間における点ロケーションを計算するのに用いられる。連続的表面モデル104について、表面パッチp(u,v)のパラメーター(u,v)は、単位正方形上に拡がり、すなわち、0≦u、v≦1である。離散的表面モデルについて、パラメーター空間(u,v)は、パラメーター値(uj,vk)、j={1,2,...,J}、k={1,2,...,K}のJ×Kグリッドとして離散化することができる。この場合、表面パッチp(uj,vk)は、3D空間においてM×N点を含む。
1つの実施形態では、復号器は、ビットストリームから、初期矩形表現602の幅及び高さ、すなわち、2D編成グリッドを復号することができる。次に、復号器は、ビットストリームから、分割フラグ610を復号し、ここで、1すなわち真の分割フラグは、矩形が分割されて、例えば、2つの矩形(第1の矩形及び第2の矩形)にされることを示し、そして例えば、その分割は、矩形のより大きい次元に交差するように生じることができる。矩形が分割される場合、ビットストリームから復号された次の分割フラグ610は、第1の矩形についての分割フラグ610である。
別の実施形態では、矩形又は分割された矩形612の選択されたセットが処理され、再構成された点群501が復号プロセス600によって出力された後、例えば、スケーリング可能な復号システムにおいて、付加的な矩形を処理して、再構成された点群501のための付加的な点を生成することができる。
サンプリングすることができ、その後、パラメーター空間全体の半分の幅及び高さを有する、中心を合わせた正方形を、全ての整数の2分の1又は4分の1の位置において付加的にサンプリングすることができる。
本発明のいくつかの実施形態によれば、点群を効果的に符号化及び復号することができ、実施形態は、点群におけるオブジェクトの3次元表現を圧縮するのに有用とすることができる。さらに、本発明のいくつかの実施形態による符号化及び復号の方法は、ファイル又はビットストリーム全体を復号する必要なく、点群ジオメトリの粗い表現を迅速かつ容易に復号及び再構成することを可能にする圧縮表現を生成することができる。
Claims (20)
- メモリと通信するプロセッサを備える符号化器を用いて、シーンを表す点群を符号化する方法であって、前記点群の各点は、3次元(3D)空間におけるロケーションであり、該方法は、
パラメーター化された表面を、入力点によって形成される前記点群上にフィッティングするステップと、
前記パラメーター化された表面からモデルパラメーターを生成するステップと、
前記パラメーター化された表面上の対応する点を計算するステップであって、該対応する点は、前記入力点に対応する、ステップと、
前記対応する点と前記点群の前記入力点とに基づいて残差データを計算するステップと、
前記モデルパラメーター及び前記残差データを圧縮して、符号化されたモデルパラメーター及び符号化された残差データを得るステップと、
前記パラメーター化された表面の前記符号化されたモデルパラメーターと前記符号化された残差データとからビットストリームを生成するステップと、
を含む、方法。 - 前記点群は、編成された点群である、請求項1に記載の方法。
- 前記点群は、編成されていない点群である、請求項1に記載の方法。
- 前記残差データは、前記対応する点と前記入力点との間の距離を表す、請求項1に記載の方法。
- 前記入力点及び前記対応する点は、属性を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記属性は、色情報を含む、請求項5に記載の方法。
- 前記圧縮するステップは、エントロピー符号化を含む、請求項1に記載の方法。
- 前記圧縮するステップは、変換ステップ及び量子化ステップを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記モデルパラメーターを前記生成するステップは、前記フィッティングするステップ中に実行される、請求項1に記載の方法。
- 前記残差データを前記計算するステップは、前記対応する点の前記成分と前記点群の前記入力点の前記対応する成分との間の差分である、請求項1に記載の方法。
- 前記パラメーター化された表面についての前記モデルパラメーターを受信するステップと、
前記残差データを受信するステップと、
前記モデルパラメーターを用いて前記パラメーター化された表面を求めるステップと、
予め設定された配置に従って前記パラメーター化された表面から前記対応する点を計算するステップと、
前記残差データと前記対応する点とを合成することによって再構成された入力点を計算するステップと、
を更に含む、請求項1に記載の方法。 - 前記パラメーター化された表面からの前記対応する点は、或る配置に従って計算され、前記モデルパラメーターは、前記配置の明細を含む、請求項11に記載の方法。
- 前記予め設定された配置は、予め設定された配置における近接性によって求められる、請求項11に記載の方法。
- 前記合成するステップは、前記残差データと前記対応する点とを加算することによって実行される、請求項11に記載の方法。
- 前記再構成された入力点は、3次元マップを含み、車両が、該車両から取得されたデータと前記3次元マップにおけるデータとを登録することによって、前記3次元マップ上での該車両の位置を求める、請求項11に記載の方法。
- 前記車両から取得された前記データは、点群であり、前記登録することは、前記車両によって取得された前記点群を、3次元マップを含む前記再構成された入力点と比較することを含む、請求項15に記載の方法。
- モデルパラメーターのサブセット及び残差データのサブセットが受信されて、入力点のサブセットを再構成するように用いられ、後続する付加的なモデルパラメーターのサブセット及び付加的な残差データのサブセットが受信されて、再構成された前記入力点のサブセットを精緻化するように用いられる、請求項11に記載の方法。
- 2次元グリッドを包含する矩形を画定するステップと、
各入力点を、前記2次元グリッド上のインデックスに関連付けるステップと、
前記矩形の各々について、該矩形内にインデックス付けされた前記入力点に、パラメーター化された表面をフィッティングするステップと、
前記矩形の各々について、前記パラメーター化された表面と前記矩形内にインデックス付けされた前記入力点との間のフィッティング誤差を測定するステップと、
前記フィッティング誤差が予め設定された閾値を超えた場合、前記矩形の各々を階層的に分割してより小さな矩形にするステップと、
を更に含む、請求項1に記載の方法。 - シーンを表す点群を符号化する符号化器システムであって、前記点群の各点は、3次元(3D)空間におけるロケーションであり、該符号化器システムは、
メモリと通信するプロセッサと、
前記メモリに記憶される符号化器モジュールであって、ステップを実行することによってシーンを表す点群を符号化するように構成される、符号化器モジュールと、
を備え、前記ステップは、
パラメーター化された表面を、入力点によって形成される前記点群上にフィッティングするステップと、
前記パラメーター化された表面からモデルパラメーターを生成するステップと、
前記パラメーター化された表面上の対応する点を計算するステップであって、該対応する点は、前記入力点に対応する、ステップと、
前記対応する点と前記点群の前記入力点とに基づいて残差データを計算するステップと、
前記モデルパラメーター及び前記残差データを圧縮して、それぞれ、符号化されたモデルパラメーター及び符号化された残差データを得るステップと、
前記パラメーター化された表面の符号化された前記モデルパラメーターと前記符号化された残差データとからビットストリームを生成するステップと、
を含む、符号化器システム。 - シーンを表す点群を符号化するプログラムが記憶された非一時的コンピューター可読記録媒体であって、前記点群の各点は、3次元(3D)空間におけるロケーションであり、プロセッサによって実行されると、前記プログラムは、該プロセッサに、
パラメーター化された表面を、入力点によって形成される前記点群上にフィッティングするステップと、
前記パラメーター化された表面からモデルパラメーターを生成するステップと、
前記パラメーター化された表面上の対応する点を計算するステップであって、該対応する点は、前記入力点に対応する、ステップと、
前記対応する点と前記点群の前記入力点とに基づいて残差データを計算するステップと、
前記モデルパラメーター及び前記残差データを圧縮して、それぞれ、符号化されたモデルパラメーター及び符号化された残差データを得るステップと、
前記パラメーター化された表面の前記符号化されたモデルパラメーターと前記符号化された残差データとからビットストリームを生成するステップと、
を実行させる、非一時的コンピューター可読記録媒体。
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Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2021210549A1 (ja) * | 2020-04-14 | 2021-10-21 | パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ | 三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置、及び三次元データ復号装置 |
JP2022512110A (ja) * | 2019-03-01 | 2022-02-02 | テンセント・アメリカ・エルエルシー | 点群圧縮の方法および装置 |
JP2022528526A (ja) * | 2020-01-09 | 2022-06-14 | テンセント・アメリカ・エルエルシー | 点群圧縮のための変換係数のアルファベットパーティションコーディングの方法及び装置並びにプログラム |
JP2023510822A (ja) * | 2020-01-10 | 2023-03-15 | 上海交通大学 | 点群データのカプセル化方法及び伝送方法 |
WO2024062938A1 (ja) * | 2022-09-20 | 2024-03-28 | パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ | 復号方法及び復号装置 |
Families Citing this family (67)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10496336B2 (en) * | 2016-11-17 | 2019-12-03 | Google Llc | K-D tree encoding for point clouds using deviations |
US10430975B2 (en) * | 2016-11-17 | 2019-10-01 | Google Llc | Advanced k-D tree encoding for point clouds by most significant axis selection |
EP3399757A1 (en) * | 2017-05-04 | 2018-11-07 | Thomson Licensing | Method and apparatus to encode and decode two-dimension point clouds |
US11818401B2 (en) | 2017-09-14 | 2023-11-14 | Apple Inc. | Point cloud geometry compression using octrees and binary arithmetic encoding with adaptive look-up tables |
US10897269B2 (en) * | 2017-09-14 | 2021-01-19 | Apple Inc. | Hierarchical point cloud compression |
US10861196B2 (en) | 2017-09-14 | 2020-12-08 | Apple Inc. | Point cloud compression |
US11113845B2 (en) | 2017-09-18 | 2021-09-07 | Apple Inc. | Point cloud compression using non-cubic projections and masks |
US10909725B2 (en) | 2017-09-18 | 2021-02-02 | Apple Inc. | Point cloud compression |
US10607373B2 (en) | 2017-11-22 | 2020-03-31 | Apple Inc. | Point cloud compression with closed-loop color conversion |
US11651523B2 (en) | 2017-12-28 | 2023-05-16 | Nokia Technologies Oy | Apparatus, a method and a computer program for volumetric video |
WO2019142164A1 (en) * | 2018-01-19 | 2019-07-25 | Interdigital Vc Holdings, Inc. | Processing a point cloud |
EP3515068A1 (en) * | 2018-01-19 | 2019-07-24 | Thomson Licensing | A method and apparatus for encoding and decoding three-dimensional scenes in and from a data stream |
CN108492329B (zh) * | 2018-03-19 | 2022-04-12 | 北京航空航天大学 | 一种三维重建点云精度和完整度评价方法 |
US10909726B2 (en) | 2018-04-10 | 2021-02-02 | Apple Inc. | Point cloud compression |
US10939129B2 (en) | 2018-04-10 | 2021-03-02 | Apple Inc. | Point cloud compression |
US10867414B2 (en) | 2018-04-10 | 2020-12-15 | Apple Inc. | Point cloud attribute transfer algorithm |
US10909727B2 (en) | 2018-04-10 | 2021-02-02 | Apple Inc. | Hierarchical point cloud compression with smoothing |
US10964067B2 (en) | 2018-04-12 | 2021-03-30 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Visual quality enhancement of reconstructed point clouds via color smoothing |
US10956790B1 (en) * | 2018-05-29 | 2021-03-23 | Indico | Graphical user interface tool for dataset analysis |
KR20210018254A (ko) * | 2018-06-06 | 2021-02-17 | 파나소닉 인텔렉츄얼 프로퍼티 코포레이션 오브 아메리카 | 삼차원 데이터 부호화 방법, 삼차원 데이터 복호 방법, 삼차원 데이터 부호화 장치, 및 삼차원 데이터 복호 장치 |
WO2019244931A1 (ja) * | 2018-06-19 | 2019-12-26 | パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ | 三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置、及び三次元データ復号装置 |
CN112438047B (zh) * | 2018-06-26 | 2022-08-09 | 华为技术有限公司 | 用于点云译码的高级语法设计 |
US11017566B1 (en) | 2018-07-02 | 2021-05-25 | Apple Inc. | Point cloud compression with adaptive filtering |
US11202098B2 (en) | 2018-07-05 | 2021-12-14 | Apple Inc. | Point cloud compression with multi-resolution video encoding |
US11095908B2 (en) | 2018-07-09 | 2021-08-17 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Point cloud compression using interpolation |
CN112470480B (zh) | 2018-07-11 | 2024-06-18 | 索尼公司 | 图像处理装置和方法 |
US11012713B2 (en) | 2018-07-12 | 2021-05-18 | Apple Inc. | Bit stream structure for compressed point cloud data |
JP2021182650A (ja) * | 2018-07-20 | 2021-11-25 | ソニーグループ株式会社 | 画像処理装置および方法 |
US10891758B2 (en) | 2018-07-23 | 2021-01-12 | Google Llc | Geometry encoder |
CN112514396A (zh) | 2018-08-02 | 2021-03-16 | 索尼公司 | 图像处理设备和图像处理方法 |
CN109166160B (zh) * | 2018-09-17 | 2022-07-01 | 华侨大学 | 一种采用图形预测的三维点云压缩方法 |
CN110958455B (zh) * | 2018-09-26 | 2022-09-23 | 华为技术有限公司 | 点云编解码方法、编解码器、编解码装置和存储介质 |
JP2022003716A (ja) | 2018-10-01 | 2022-01-11 | ソニーグループ株式会社 | 画像処理装置および方法 |
US11367224B2 (en) | 2018-10-02 | 2022-06-21 | Apple Inc. | Occupancy map block-to-patch information compression |
US10853973B2 (en) | 2018-10-03 | 2020-12-01 | Apple Inc. | Point cloud compression using fixed-point numbers |
US11430155B2 (en) | 2018-10-05 | 2022-08-30 | Apple Inc. | Quantized depths for projection point cloud compression |
JP7434175B2 (ja) | 2018-12-07 | 2024-02-20 | パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ | 三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置、及び三次元データ復号装置 |
CN118781209A (zh) * | 2018-12-14 | 2024-10-15 | 交互数字Vc控股公司 | 用于对空间数据进行程序化着色的方法和装置 |
US11288843B2 (en) | 2019-01-04 | 2022-03-29 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Lossy compression of point cloud occupancy maps |
US11120581B2 (en) * | 2019-03-01 | 2021-09-14 | Tencent America LLC | Method and apparatus for point cloud compression |
US11127166B2 (en) * | 2019-03-01 | 2021-09-21 | Tencent America LLC | Method and apparatus for enhanced patch boundary identification for point cloud compression |
US11272158B2 (en) * | 2019-03-01 | 2022-03-08 | Tencent America LLC | Method and apparatus for point cloud compression |
US11057564B2 (en) | 2019-03-28 | 2021-07-06 | Apple Inc. | Multiple layer flexure for supporting a moving image sensor |
WO2021002657A1 (ko) * | 2019-07-04 | 2021-01-07 | 엘지전자 주식회사 | 포인트 클라우드 데이터 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 포인트 클라우드 데이터 수신 장치 및 포인트 클라우드 데이터 수신 방법 |
WO2021010200A1 (ja) * | 2019-07-17 | 2021-01-21 | ソニー株式会社 | 情報処理装置および方法 |
CN110418135B (zh) * | 2019-08-05 | 2022-05-27 | 北京大学深圳研究生院 | 一种基于邻居的权重优化的点云帧内预测方法及设备 |
US11627314B2 (en) | 2019-09-27 | 2023-04-11 | Apple Inc. | Video-based point cloud compression with non-normative smoothing |
US11562507B2 (en) | 2019-09-27 | 2023-01-24 | Apple Inc. | Point cloud compression using video encoding with time consistent patches |
US11538196B2 (en) | 2019-10-02 | 2022-12-27 | Apple Inc. | Predictive coding for point cloud compression |
US11895307B2 (en) | 2019-10-04 | 2024-02-06 | Apple Inc. | Block-based predictive coding for point cloud compression |
US11798196B2 (en) | 2020-01-08 | 2023-10-24 | Apple Inc. | Video-based point cloud compression with predicted patches |
US11625866B2 (en) | 2020-01-09 | 2023-04-11 | Apple Inc. | Geometry encoding using octrees and predictive trees |
WO2021210837A1 (ko) * | 2020-04-13 | 2021-10-21 | 엘지전자 주식회사 | 포인트 클라우드 데이터 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 포인트 클라우드 데이터 수신 장치 및 포인트 클라우드 데이터 수신 방법 |
WO2021246796A1 (ko) * | 2020-06-05 | 2021-12-09 | 엘지전자 주식회사 | 포인트 클라우드 데이터 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 포인트 클라우드 데이터 수신 장치 및 포인트 클라우드 데이터 수신 방법 |
US11615557B2 (en) | 2020-06-24 | 2023-03-28 | Apple Inc. | Point cloud compression using octrees with slicing |
US11620768B2 (en) | 2020-06-24 | 2023-04-04 | Apple Inc. | Point cloud geometry compression using octrees with multiple scan orders |
CN114598891B (zh) * | 2020-12-07 | 2023-05-26 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 点云数据编码方法、解码方法、点云数据处理方法及装置 |
US11948338B1 (en) | 2021-03-29 | 2024-04-02 | Apple Inc. | 3D volumetric content encoding using 2D videos and simplified 3D meshes |
EP4071718A1 (en) * | 2021-04-09 | 2022-10-12 | Beijing Xiaomi Mobile Software Co., Ltd. | Method and apparatus of encoding/decoding point cloud geometry data captured by a spinning sensors head |
EP4072145A1 (en) * | 2021-04-09 | 2022-10-12 | Beijing Xiaomi Mobile Software Co., Ltd. | Method and apparatus of encoding/decoding point cloud geometry data captured by a spinning sensors head |
CN115412717B (zh) * | 2021-05-26 | 2024-05-17 | 荣耀终端有限公司 | 一种点云方位角信息的预测编解码方法及装置 |
CN115412713B (zh) * | 2021-05-26 | 2024-06-25 | 荣耀终端有限公司 | 一种点云深度信息的预测编解码方法及装置 |
CN117529912A (zh) * | 2021-06-04 | 2024-02-06 | 华为技术有限公司 | 3d地图的编解码方法及装置 |
CN115474046A (zh) * | 2021-06-11 | 2022-12-13 | 维沃移动通信有限公司 | 点云属性信息编码方法、解码方法、装置及相关设备 |
US12079934B1 (en) | 2021-07-27 | 2024-09-03 | Apple Inc. | Point cloud re-sampling using hierarchical sphere or disk distributions |
US20230298216A1 (en) * | 2022-03-15 | 2023-09-21 | Tencent America LLC | Predictive coding of boundary geometry information for mesh compression |
CN118246797B (zh) * | 2024-03-21 | 2024-09-06 | 苏州奥特兰恩自动化设备有限公司 | 一种基于人工智能的工厂控制方法及系统 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7907784B2 (en) * | 2007-07-09 | 2011-03-15 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Commerce | Selectively lossy, lossless, and/or error robust data compression method |
-
2016
- 2016-08-19 US US15/241,112 patent/US20180053324A1/en not_active Abandoned
-
2017
- 2017-08-04 EP EP17764666.8A patent/EP3501005B1/en active Active
- 2017-08-04 JP JP2018559911A patent/JP6676193B2/ja active Active
- 2017-08-04 WO PCT/JP2017/029238 patent/WO2018034253A1/en unknown
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2022512110A (ja) * | 2019-03-01 | 2022-02-02 | テンセント・アメリカ・エルエルシー | 点群圧縮の方法および装置 |
JP7141535B2 (ja) | 2019-03-01 | 2022-09-22 | テンセント・アメリカ・エルエルシー | 点群圧縮の方法および装置 |
JP2022528526A (ja) * | 2020-01-09 | 2022-06-14 | テンセント・アメリカ・エルエルシー | 点群圧縮のための変換係数のアルファベットパーティションコーディングの方法及び装置並びにプログラム |
JP7246515B2 (ja) | 2020-01-09 | 2023-03-27 | テンセント・アメリカ・エルエルシー | 点群圧縮のための変換係数のアルファベットパーティションコーディングの方法及び装置並びにプログラム |
JP2023510822A (ja) * | 2020-01-10 | 2023-03-15 | 上海交通大学 | 点群データのカプセル化方法及び伝送方法 |
WO2021210549A1 (ja) * | 2020-04-14 | 2021-10-21 | パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ | 三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置、及び三次元データ復号装置 |
WO2024062938A1 (ja) * | 2022-09-20 | 2024-03-28 | パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ | 復号方法及び復号装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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