WO2019213986A1 - 一种基于多角度自适应帧内预测的点云属性压缩方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公布了一种基于多角度自适应帧内预测的点云属性压缩方法，针对点云属性信息,提出一种新的基于块结构的帧内预测方案，提供六种预测模式以尽可能地减少点云不同编码块之间的信息冗余，提高点云属性的压缩性能；包括：(1)点云的输入；(2)点云属性的颜色空间转换；(3)采用K-dimension(KD)树划分点云得到编码块；(4)基于块结构的多角度自适应帧内预测；(5)帧内预测模式决策；(6)变换、均匀量化和熵编码。本发明使用KD树对点云进行编码块的划分，并按照广度优先遍历的顺序对编码块进行编号，根据编号顺序使用具有六种预测模式的点云帧内预测方案对编码块进行逐一处理，由模式决策选出最佳预测模式，再对预测残差进行变换、量化和熵编码处理，以达到点云属性压缩的最佳性能。

Description

一种基于多角度自适应帧内预测的点云属性压缩方法 技术领域
本发明属于点云数据处理技术领域，涉及点云数据压缩方法，尤其涉及一种基于多角度自适应帧内预测的点云属性压缩的方法，我们将这种帧内预测命名为“多角度自适应帧内预测”。
背景技术
随着人们对三维视觉的需求日益增加，三维点云作为现实世界数字化的一种重要表现形式，在如智慧城市、无人驾驶、文物保护等众多热门研究中起技术支撑作用。随着三维扫描设备(激光、雷达等)的快速发展，点云的精度、分辨率更高。高精度点云广泛应用于城市数字化地图的构建，。点云是三维扫描设备对物体表面采样所获取的，一帧点云的点数一般是百万级别，其中每个点包含几何信息和颜色、纹理等属性信息，数据量十分庞大。三维点云庞大的数据量给数据存储、传输等带来巨大挑战，所以点云压缩十分必要。
点云压缩主要分为几何压缩和属性压缩，现有的点云属性压缩框架主要包括以下几种：
一、基于八叉树分解和DCT的方法：该方法先用八叉树对点云进行空间分解得到编码块，然后对树进行深度优先遍历，将遍历的结点颜色值按照蛇形的顺序写入二维的JPEG表，再利用现有的JPEG编码器对获得的点云颜色表进行编码，其中JPEG编码器使用的是DCT。该方法利用现有的编码器，计算复杂度低，但并未充分利用点与点之间的空间相关性，在压缩性能上有待提高；
二、基于八叉树分解和图变换的方法：该方法先用八叉树对点云进行空间分解，划分到特定层次得到变换块；在每个变换块内形成图，将沿着任意坐标轴的距离不超过1的两点用一条边连接起来，边的权重与欧氏距离成反比；再对图中结点的属性信息进行图变换。该方法的压缩性能佳；但运算复杂度较高，其构图方式可能会带来子图问题，影响图变换的效率，仍有改善的空间；
三、基于KD树分解和图变换的方法：该方法先用KD树对点云进行空间分解，划分到一定深度得到变换块，其中每个变换块内所包含的点数大致相同：在变换块内，每两点用一条 边连接起来，边的权重与欧氏距离有关，设定的边欧式距离阈值决定图的稀疏度；然后再对图内点的属性信息进行图变换。该方法彻底解决了子图问题，同时在压缩性能方面较前两种方法都有较大的提升，但运算复杂度较高，性能仍待改善。
发明内容
为了克服上述现有技术的不足，在考虑计算复杂度的条件下，进一步改善点云属性的压缩性能，本发明提供一种基于多角度自适应帧内预测的点云属性压缩的方法，通过使用一种新的基于块结构的帧内预测方案，提供六种预测模式以尽可能地减少点云不同编码块之间的信息冗余，提高点云属性的压缩性能。
此发明提出的六种预测模式基本涵盖了所有可预测方向，提供了一套完备的多角度自适应帧内预测方法。
本发明提供的技术方案是：
一种基于多角度自适应帧内预测的点云属性压缩方法，针对点云数据，使用KD树对点云进行编码块的划分，并按照广度优先遍历的顺序对编码块进行编号，根据编号顺序使用具有六种预测模式的点云帧内预测方案对编码块进行逐一处理，由模式决策选出最佳预测模式，再对预测残差进行变换、量化和熵编码处理，以达到点云属性压缩的最佳性能；包括如下步骤：
1)点云属性的颜色空间转换：读入待处理的点云属性信息，考虑人眼的视觉特性和压缩处理的难易程度，将点云颜色空间从RGB空间转换到YUV空间；
2)采用KD树划分点云得到编码块：根据几何信息对点云进行KD树划分，每次选择点云位置坐标中分布方差最大的坐标轴作为划分轴，选取坐标大小是中位值的点作为划分点，迭代划分直至达到设定的KD树深度；
KD树划分的最后一层为叶子节点，所得到的块即为点云的编码块；编码块的上一层为宏块层，每个宏块是两个叶子结点的父节点。按照广度遍历的顺序对所有编码块进行编号，该编号将作为编码块后期处理的顺序。
3)基于块结构的帧内预测：根据编码块的编号顺序依次对编码块进行帧内预测，共六种预测模式。
预测模式一是使用数值128作为当前块b 2i的Y亮度分量的预测参考值，U、V色度分量不预测，称为“直流模式”；
预测模式二是用当前块b 2i的前一个块b 2i-1重构后所有点Y、U、V分量的均值
Figure PCTCN2018086791-appb-000001
Figure PCTCN2018086791-appb-000002
作为预测参考值，对当前块b 2i的Y 2i、U 2i、V 2i分量进行帧内预测；
预测模式三是用当前块b 2i的前两个块b 2i-2重构后所有点Y、U、V分量的均值
Figure PCTCN2018086791-appb-000003
Figure PCTCN2018086791-appb-000004
作为预测参考值，对当前块b 2i的Y 2i、U 2i、V 2i分量进行帧内预测；
预测模式四是用当前块b 2i的前三个块b 2i-3重构后所有点Y、U、V分量的均值
Figure PCTCN2018086791-appb-000005
Figure PCTCN2018086791-appb-000006
作为预测参考值，对当前块b 2i的Y 2i、U 2i、V 2i分量进行帧内预测；
预测模式二、模式三、模式四这三种预测模式为KD树叶子节点之间的多角度预测。
预测模式五是使用当前块b 2i在KD树上父节点Mb i的前一个父节点Mb i-1作为预测参考块，将该父节点重构后所有点Y、U、V分量的均值
Figure PCTCN2018086791-appb-000007
作为当前叶子节点的Y 2i、U 2i、V 2i分量的参考值进行预测；
预测模式六是使用当前块b 2i在KD树上父节点Mb i的前两个父节点Mb i-2作为预测参考块，将该父节点重构后所有点Y、U、V分量的均值
Figure PCTCN2018086791-appb-000008
作为当前叶子节点的Y 2i、U 2i、V 2i分量的参考值进行预测；
这两种预测模式为KD树叶子节点与父节点之间跨层次的多角度预测，提供了更灵活的预测方案，有利于编码块内信息冗余的去除。
对第一个编码块b 1进行帧内预测时，只能使用预测模式一；对第二个编码块b 2进行帧内预测时，可以预测模式一和预测模式二；对第三个编码块b 3进行帧内预测时，可以使用预测模式一、预测模式二、预测模式三和预测模式五；对第四个编码块b 4进行帧内预测时，可以使用预测模式一、预测模式二、预测模式三、预测模式四和预测模式五；对编号k≥5的编码块b k进行帧内预测时，六种预测模式均可采用。
4)帧内预测模式决策：对编码块b k(k≥2)的颜色分量Y k、U k、V k预测需要进行模式决策选出最佳的预测模式，而第一个编码块不需要进行模式决策；使用预测残差变换系数的绝对值和SATD(Sum of Absolute Transformed Difference)来估计预测模式的代价，其中使用离散余弦变换DCT(Discrete cosine transform)对预测残差进行变换处理；SATD值越小，代 表预测模式代价越小，预测性能越好，具有最小SATD的模式将被选择为当前块的预测模式；
5)点云属性压缩码流的生成：按照编码顺序处理所有编码块，对预测后残差进行DCT变换、均匀量化和熵编码，得到点云属性压缩的最终码流；
上述步骤1)所述的颜色空间转换，其具体过程如下：
(1-1)点云中的点p k具有RGB颜色空间的颜色值为r k、g k、b k，通过颜色空间转换矩阵将RGB转换到YUV颜色空间，颜色值为y k、u k、v k；
(1-2)颜色空间转换的数学表达式为:
Figure PCTCN2018086791-appb-000009
上述步骤2)所述的编码块的划分和编号，其具体过程如下：KD树划分时，选择点的分布方差最大的坐标轴作为划分轴，充分考虑了变换块内各点的相关性；同时把划分轴上坐标是中位值的点作为划分点，使变换块内点的数量基本相同。设待处理的点云共有N个点，KD树设定的划分深度为d，经过对点云d次划分后，得到2 d个编码块；对所有的编码块按照广度遍历的顺序进行编号
Figure PCTCN2018086791-appb-000010
上述步骤3)所述的基于编码块顺序的帧内预测，编码块的预测参考值如表1所示：
表1 编码块帧内预测的颜色分量参考值
Figure PCTCN2018086791-appb-000011
Figure PCTCN2018086791-appb-000012
上述步骤4)中所述的帧内预测的模式决策，其具体过程如下：编码块b k(k≠1)的颜色分量Y k、U k、V k的预测参考值分别为Y k_ref、U k_ref、V k_ref，预测残差b k(res)由式2计算可得，预测模式的代价SATD由式3计算可得，选择SATD最小的模式作为最佳预测模式：
b k(res)＝(Y k-Y k_ref)+(U k-U k_ref)+(V k-V k_ref)      (式2)
SATD＝sum(abs(DCT(b k(res))))             (式3)
上述步骤5)中所述的点云属性压缩码流的生成，其具体过程如下：
(5-1)经过上述步骤1)至4)的处理，得到带编号的编码块预测残差和其预测模式信息；对预测残差进行DCT变换和均匀量化，二值化后得到属性信息的码流，再结合编码块的预测模式信息，经过熵编码得到最终的点云属性压缩码流；
(5-2)点云属性压缩的性能由码率和峰值信噪比PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)来衡量，其中码率由码字总比特数除以点云的点数可得，单位是bpp(bits per point)，PSNR的单位是分贝dB；码率越小，PSNR越大，点云属性压缩性能越好。
上述方法使用帧内预测减少编码块之间的信息冗余，提供六种预测模式并由模式决策选出最佳模式，再使用传统DCT变换对点云属性进行压缩，计算复杂度低，属性压缩效率高，实现更优的点云压缩性能。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明提供一种基于多角度自适应帧内预测的点云属性压缩方法，具有以下技术优势：
(一)提出一种新的帧内预测方案，支持六种预测模式，有效地降低了编码块之间的属性信息冗余。
(二)处理不同编码块时，通过模式决策选出最佳的预测模式，实现点云压缩的最佳压缩性能。
(三)预测模式中支持直流预测模式、三种KD树叶子节点之间的多角度预测以及两种KD树叶子节点与父节点之间跨层次的多角度预测；这一灵活的预测方案有利于不同特点的编码块内信息冗余的去除。
附图说明
图1是本发明提供方法的流程框图。
图2是点云的KD树划分及编码块编号的示例图。
图3a、b、c、d和e是不同编号的编码块可选预测模式示意图，其中：
图3a：第一个编码块预测模式是模式一；
图3b：第二个编码块可选预测模式为模式一和模式二；
图3c：第三个编码块可选模式为模式一、模式二、模式三和模式五；
图3d：第四个编码块可选模式为模式一、模式二、模式三、模式四和模式五；
图3e：编号大于等于五的所有编码块六种预测模式均可选。
图4是点云属性信息压缩后的码流结构示例图。
图5a、b和c是本发明方法与现有传统方法的压缩性能对比图，其中，
图5a：测试longdress_vox10_1300.ply；
图5b：测试Shiva35.ply；
图5c：测试Queen_frame_0200.ply。
最佳实施方式
下面结合附图，通过实施例进一步描述本发明，但不以任何方式限制本发明的范围。
本发明的一种基于多角度自适应帧内预测的点云属性压缩的方法，针对点云数据，提出 一种新的基于块结构的帧内预测方案，提供六种预测模式以尽可能地减少点云不同编码块之间的信息冗余，提高点云属性的压缩性能；图1是本发明方法的流程框图。图4是点云属性信息压缩后的码流结构示例图。
以下针对MPEG点云压缩工作组中的官方点云数据集longdress_vox10_1300.ply、Shiva35.ply和Queen_frame_0200.ply，采用本发明方法进行点云属性压缩，如图1所示，具体实施步骤为：
(1)点云属性的颜色空间转换：读入待处理的点云属性信息，点云中的点p k具有RGB颜色空间的颜色值为r k、g k、b k，通过颜色空间转换矩阵将RGB转换到YUV颜色空间，颜色值为y k、u k、v k，如式1所示：
Figure PCTCN2018086791-appb-000013
点云longdress_vox10_1300.ply的第一个点p 1的RGB颜色值为(102,94,87)，经过颜色转换矩阵的处理得到YUV颜色值为(54.4128,-2.7926,50.3798)。
点云Shiva35.ply的第一个点p 1的RGB颜色值为(125,88,54)，经过颜色转换矩阵的处理得到YUV颜色值为(43.4902,30.9580,50.5518)。
点云Queen_frame_0200.ply的第一个点p 1的RGB颜色值为(102,80,71)，经过颜色转换矩阵的处理得到YUV颜色值为(48.0172,9.8702,44.1126)。
(2)采用KD树划分点云得到编码块：KD树实质上是一种二叉树，对该点云进行KD树的划分时，每次选择点云位置坐标中分布方差最大的坐标轴作为划分轴，在该轴上选取坐标大小是中位值的点作为划分点，迭代划分直至达到设定的KD树深度n，划分完成后的KD树及带编号的编码块如图2所示。最终，树划分后得到2 n个编码块，每两个编码块共用一个父节点，例如，编码块b 2i-1和编码块b 2i的父节点为Mb i.
点云longdress_vox10_1300.ply共有857966个点，KD树划分深度d设为13，经过划分后块内点的数量为104或105。
点云Shiva35.ply共有1010591个点，KD树划分深度d设为13，经过划分后块内点的数量为123或124。
点云Queen_frame_0200.ply共有1000993个点，KD树划分深度d设为13，经过划分后块内点的数量为122或123。
(3)基于块结构的帧内预测3：点云经过步骤(2)的空间划分，将所有的点按照空间位置关系划分成一定数量的编码块，编码块的顺序由树划分的广度遍历顺序决定，再根据编号顺序依次对编码块进行帧内预测。点云longdress_vox10_1300.ply、Shiva35.ply和Queen_frame_0200.ply均有8192个编码块，每个块内的所有点可以看成一个类。
(3-1)对第一个编码块b 1进行帧内预测时，使用128作为Y分量的预测参考值；
例如，点云longdress_vox10_1300.ply第一个编码块b 1的第一个点RGB颜色值为(131,96,72)，经过颜色转换后YUV颜色值为(52.85,23.99,54.16)，经过颜色预测后残差值为(-75.15,23.99,54.16)。
(3-2)对第二个编码b 2进行帧内预测时，预测模式一是使用128作为Y分量的预测参考值；预测模式二是用前一个块b 1重构后所有点Y、U、V分量的均值
Figure PCTCN2018086791-appb-000014
对当前块内点的Y i、U i、V i分量进行预测。
(3-3)对第三个编码b 3进行帧内预测时，预测模式一是使用128作为Y分量的预测参考值，；预测模式二是用前一个块b 2重构后所有点Y、U、V分量的均值
Figure PCTCN2018086791-appb-000015
对当前块内点的Y i、U i、V i分量；预测模式三是用前两个块b 1重构后所有点Y、U、V分量的均值
Figure PCTCN2018086791-appb-000016
对当前块内点的Y i、U i、V i分量；预测模式五是使用当前块b 3的父节点Mb 2的前向宏块Mb 1重构后所有点Y、U、V分量的均值作为当前块b 3的Y k、U k、V k分量预测的参考值；
(3-4)对第四个编码b 4进行帧内预测时，预测模式一是使用128作为Y分量的预测参考值，；预测模式二是用前一个块b 3重构后所有点Y、U、V分量的均值
Figure PCTCN2018086791-appb-000017
对Y i、U i、V i进行预测；预测模式三是用前两个块b i-1重构后所有点Y、U、V分量的均值
Figure PCTCN2018086791-appb-000018
对Y k、U k、V k进行预测；预测模式四是使用前三个块重构后所有点Y、U、V分量的均值
Figure PCTCN2018086791-appb-000019
分别对Y k、U k、V k进行预测；预测模式五是使用当前块b 4的父节点Mb 2的前向宏块Mb 1重构后所有点Y、U、V分量的均值作为当前块b 4的Y k、U k、V k分量预测的参考值；
(3-5)对b k(k≥5)编码块进行帧内预测时，预测模式一是使用128作为Y分量的预测参考值，；预测模式二是用前一个块b i重构后所有点Y、U、V分量的均值Y i、U i、V i对Y k、U k、V k进行预测；预测模式三是用前两个块b i-1重构后所有点Y、U、V分量的均值Y i-1、U i-1、V i-1对Y k、U k、V k进行预测；预测模式四是使用前三个块重构后所有点Y、U、V分量的均值Y i-2、U i-2、V i-2分别对Y k、U k、V k进行预测；预测模式五是使用当前块b k父节点
Figure PCTCN2018086791-appb-000020
的前向宏块
Figure PCTCN2018086791-appb-000021
重构后所有点Y、U、V分量的均值作为当前块的Y k、U k、V k分量预测的参考值；预测模式六是使用使用当前块b k父节点
Figure PCTCN2018086791-appb-000022
的前向第二个宏块
Figure PCTCN2018086791-appb-000023
重构后所有点Y、U、V分量的均值作为当前块的Y k、U k、V k分量预测的参考值；
(4)帧内预测模式决策：对编码块b k(k≠1)的颜色分量Y k、U k、V k预测有多种模式，需要估计每种模式的代价来进行模式决策，选出最佳的预测模式；使用SATD来估计预测模式的代价，其中使用DCT对预测残差进行变换处理，具有最小SATD的模式将被选择为当前块的预测模式。
(5)点云属性压缩码流的生成：针对点云longdress_vox10_1300.ply的8192个编码块、Shiva35.ply的8192个编码块、Queen_frame_0200.ply的8192个编码块，将块内的颜色信息依次经过预测、DCT变换、量化和熵编码处理，再结合预测模式和变换模式的码流信息，按照编码块的顺序写入码流文件中，最终码流文件的结构如图3a、b、c、d和e所示。点云属性压缩的性能由码率和峰值信噪比PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)来衡量，其中码率的单位是bpp(bits per point)，PSNR的单位是分贝dB。
为了验证本发明的一种基于多角度自适应帧内预测的点云属性压缩的方法的效果，我们使用上述3个数据集longdress_vox10_1300.ply、Shiva35.ply、Queen_frame_0200.ply进行实验，在压缩性能上与现有的方法对比结果如图5a、b和c所示。
从图5a、b和c可以看出，在测试的三类典型的点云序列上，本发明的方法在相同码率点下相对未采用预测的方法均有1～3dB的增益，性能优势明显。本方法使用KD树这一简单的划分方式，结合多角度自适应帧内预测这一高效的去冗余方案，压缩性能的优势明显，优点突出。
需要注意的是，公布实施例的目的在于帮助进一步理解本发明，但是本领域的技术人员可以理解：在不脱离本发明及所附权利要求的精神和范围内，各种替换和修改都是可能的。因此，本发明不应局限于实施例所公开的内容，本发明要求保护的范围以权利要求书界定的范围为准。
工业实用性
本发明的涉及点云数据压缩方法，尤其涉及一种基于多角度自适应帧内预测的点云属性 压缩的方法，我们将这种帧内预测命名为“多角度自适应帧内预测”,该方法使用帧内预测减少编码块之间的信息冗余，提供六种预测模式并由模式决策选出最佳模式，再使用传统DCT变换对点云属性进行压缩，计算复杂度低，属性压缩效率高，实现更优的点云压缩性能。在如智慧城市、无人驾驶、文物保护等众多热门研究中起技术支撑作用,广泛应用于城市数字化地图的构建等领域。

Claims (6)

  1. 一种基于多角度自适应帧内预测的点云属性压缩方法，针对点云属性信息，提出一种新的基于块结构的帧内预测方案，提供六种预测模式以尽可能地减少点云不同编码块之间的信息冗余，提高点云属性的压缩性能；包括如下步骤：
    1)点云属性的颜色空间转换：
    读入待处理的点云属性信息，考虑人眼的视觉特性和压缩处理的难易程度，将点云颜色空间从RGB空间转换到YUV空间；
    2)采用KD树划分点云得到编码块，并按照广度遍历顺序对编码块进行编号：
    读入点云的几何信息，根据几何信息对点云进行KD树划分，每次选择点云位置坐标中分布方差最大的坐标轴作为划分轴，选取坐标大小是中位值的点作为划分点，迭代划分直至达到设定的KD树深度；
    KD树划分的最后一层为叶子节点，所得到的块即为点云的编码块；编码块的上一层为宏块层，每个宏块是两个叶子结点的父节点。按照广度遍历的顺序对所有编码块进行编号，该编号将作为编码块后期处理的顺序；
    3)基于编号顺序对点云编码块的属性信息进行多角度自适应帧内预测，有六种预测模式：
    预测模式一是使用数值128作为当前块b 2i的Y亮度分量的预测参考值，U、V色度分量不预测，称为“直流模式”；
    预测模式二是用当前块b 2i的前一个块b 2i-1重构后所有点Y、U、V分量的均值
    Figure PCTCN2018086791-appb-100001
    作为预测参考值，对当前块b 2i的Y 2i、U 2i、V 2i分量进行帧内预测；
    预测模式三是用当前块b 2i的前两个块b 2i-2重构后所有点Y、U、V分量的均值
    Figure PCTCN2018086791-appb-100002
    作为预测参考值，对当前块b 2i的Y 2i、U 2i、V 2i分量进行帧内预测；
    预测模式四是用当前块b 2i的前三个块b 2i-3重构后所有点Y、U、V分量的均值
    Figure PCTCN2018086791-appb-100003
    作为预测参考值，对当前块b 2i的Y 2i、U 2i、V 2i分量进行帧内预测；
    预测模式二、模式三、模式四这三种预测模式为KD树叶子节点之间的多角度预测；
    预测模式五是使用当前块b 2i在KD树上父节点Mb i的前一个父节点Mb i-1作为预测参考块，将该父节点重构后所有点Y、U、V分量的均值
    Figure PCTCN2018086791-appb-100004
    作为当前叶子节点的Y 2i、U 2i、V 2i分量的参考值进行预测；
    预测模式六是使用当前块b 2i在KD树上父节点Mb i的前两个父节点Mb i-2作为预测参考块，将该父节点重构后所有点Y、U、V分量的均值
    Figure PCTCN2018086791-appb-100005
    作为当前叶子节点的Y 2i、U 2i、V 2i分量的参考值进行预测；
    这两种预测模式为KD树叶子节点与父节点之间跨层次的多角度预测，提供了更灵活的预测方案，有利于编码块内信息冗余的去除；
    对第一个编码块b 1进行帧内预测时，只能使用预测模式一；对第二个编码块b 2进行帧内预测时，可以预测模式一和预测模式二；对第三个编码块b 3进行帧内预测时，可以使用预测模式一、预测模式二、预测模式三和预测模式五；对第四个编码块b 4进行帧内预测时，可以使用预测模式一、预测模式二、预测模式三、预测模式四和预测模式五；对编号k≥5的编码块b k进行帧内预测时，六种预测模式均可采用。
    4)帧内预测的模式决策：
    对编码块b k(k≥2)的颜色分量Y k、U k、V k预测需要进行模式决策选出最佳的预测模式，而第一个编码块不需要进行模式决策；使用预测残差变换系数的绝对值和SATD(Sum of Absolute Transformed Difference)来估计预测模式的代价，其中使用离散余弦变换DCT(Discrete cosine transform)对预测残差进行变换处理；SATD值越小，编码该预测残差系数所需码字越少，模式引入的失真越小，代表预测模式代价越小，预测性能越好；所以，具有最小SATD的模式将被选择为当前块的预测模式；
    5)点云属性压缩码流的生成：按照编码顺序处理所有编码块，对预测后残差进行DCT变换、均匀量化和熵编码，得到点云属性压缩的最终码流。
  2. 如权利要求1所述点云属性压缩方法，其特征是，步骤1)中颜色空间转换的具体过程是：点云中的点p k具有RGB颜色空间的颜色值为r k、g k、b k，通过式1转换到YUV颜色空间，颜色值为y k、u k、v k：
    Figure PCTCN2018086791-appb-100006
  3. 如权利要求1所述点云属性压缩方法，其特征是，步骤2)中KD树划分方法为二元划分方法；设待处理的点云共有N个点，KD树设定的划分深度为d，经过对点云d次划分后，得到2 d个编码块；对所有的编码块按照广度遍历的顺序进行编号
    Figure PCTCN2018086791-appb-100007
  4. 如权利要求1所述点云属性压缩方法，其特征是，步骤3)中对编码块进行帧内预测所用的参考值如下表1所示：
    表1编码块帧内预测的颜色分量参考值
    Figure PCTCN2018086791-appb-100008
    Figure PCTCN2018086791-appb-100009
  5. 如权利要求1所述点云属性压缩方法，其特征是，步骤4)中编码块b k(k≠1)的颜色分量Y k、U k、V k的预测参考值分别为Y k_ref、U k_ref、V k_ref，预测残差b k(res)由式2计算可得，预测模式的代价SATD由式3计算可得，具体过程如下：
    b k(res)＝(Y k-Y k_ref)+(U k-U k_ref)+(V k-V k_ref)      (式2)
    SATD＝sum(abs(DCT(b k(res))))        (式3)
  6. 如权利要求1所述点云属性压缩方法，其特征是，步骤5)中具体细节如下：
    (6-1)经过步骤1)至4)的处理，得到带编号的编码块预测残差和其预测模式信息；对预测残差进行DCT变换和均匀量化，二值化后得到属性信息的码流，再结合编码块的预测模式信息，经过熵编码得到最终的点云属性压缩码流；
    (6-2)点云属性信息的码流点云属性信息的码流主要由压缩头信息和编码块信息两大部分组成。其中，头信息主要包括量化步长等；编码块信息流以编码块为单位，按照编码块的顺序排列，每个块内主要包括编码块的预测模式信息和颜色残差信息。
    (6-3)点云属性压缩的性能由码率和峰值信噪比PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)来衡量，其中码率的单位是bpp(bits per point)，PSNR的单位是分贝dB；码率越小，PSNR越大，点云属性压缩性能越好。
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