编码3D网格模型的方法和装置以及解码所编码的3D网格模型的方法和装置

摘要

3D网格模型被广泛地用于表示3D对象的各种应用。这些模型由可以基于预测和残差被压缩的顶点和对应的三角形组成。本发明改进了平行四边形预测的精度，特别是在尖锐的特征附近。所提出的3D网格模型编码包括：分析三角形之间的空间角或二面角，将具有类似或者相等的二面角的三角形进行群集，并且为每个群集定义代表性的二面角。然后根据群集将每个群集的三角形相对于具有代表性二面角的各个预测三角形进行编码。另外，预测三角形可以被镜像。将编码模式的指示插入到编码的比特流的每个顶点中。解码器提取编码模式指示，基于相应的代表性二面角重构各个预测三角形并且执行三角形预测和重构。

说明书

技术领域

本发明涉及一种编码3D网格(mesh)模型的方法和装置，以及解码所 编码的3D网格模型的方法和装置。

背景技术

三维(3D)网格被广泛地用于表示3D对象的各种应用，诸如，视频游 戏、工程设计、电子商务、虚拟现实，以及建筑学和科学可视化。通常，它 们的原始表示需要巨大的数据量。然而，多数应用更偏爱紧致的3D网格表 示以用于存储或传输。自90年代早期已经提出了用于高效地压缩3D网格的 各种算法，例如，2005年，ELSEVIER Journal of Visual Communication and  Image Representation，pp.688-733，Jingliang Peng，Chang-Su Kim，C.-C.Jay  Kuo的“Technologies for 3D mesh compression：A survey”。另外，由于基于因 特网的3D应用，例如游戏，所以可以预期对于3D网格模型的快速增长的需 求。

典型地，3D网格由三种类型的数据表示：连通性数据、几何数据和属性 数据。连通性数据描述顶点(vertex)之间的相邻关系，几何数据指定顶点位 置，而属性数据指定诸如法向矢量、材料反射以及纹理坐标之类的特性。多 数3D压缩算法分别压缩连通性数据和几何数据。几何数据的编码顺序由底 层连通性编码确定。几何数据通常通过三个主要步骤压缩：量化、预测和统 计编码。3D网格属性数据通常以类似的方式压缩。

预测步骤采用相邻顶点位置之间的相关性，其是改进几何压缩效率中最 关键的。最广泛使用的预测策略是如文献[TG98](1998年，Proceedings of  Graphics Interface，pp.26-34C.Touma，C.Gotsman的“Triangle mesh  compression”)提出的平行四边形预测。在图1示出该方法。阴影区域已经被 编码/解码。新顶点r的位置通过使用以下等式由参考三角形Δuvw预测

r^p＝u+v-w            (等式1)

平行四边形预测是基于这样的假设：四个顶点u，v，w，r是同平面 (co-planar)的并且构成平坦的平行四边形。然而，该基本的假设不总是成 立。在图1中，在参考三角形Δuvw和新的所谓的生成(spanning)三角形Δurv 之间存在空间角度θ。编码被称为二面角(dihedral angle)的该空间角。其定 义了生成三角形Δuvr围绕参考三角形Δuvw、同平面预测三角形Δur^pv以及 生成三角形Δuvv具有的公共边uv的旋转。预测顶点r^p和实际顶点r之间的 预测误差或者残差可以被表达为矢量res_p。

即使对于简单的模型，诸如图2中所示的盒子，平行四边形预测之后的 残差可能相当大：预测顶点r^p和实际顶点r之间的差矢量res_p甚至比盒子的 边还要长。

图3a)示出了典型的失败情形。编码/解码区域A_ed的三角形通常不在同 平面上。在一种失败的情形下，新的顶点c与参考三角形Δabd不在同一平面 上。由此，残差C1是显著的。此外，在另一失败情形下，尽管新的顶点h 与参考三角形Δfeg位于同一平面上，但是在预测位置h^p和实际顶点h之间存 在显著的差C2。为了改进预测精度，[TG98]使用图3b中所示的Δebg和Δbdg 之间的二面角θ来预测Δadb和Δabc之间的邻近二面角。另一方法 (D.Cohen-Or，R.Cohen，和R.Irony的：“Multiway geometry encoding”， Technical report，School of Computer Science，Tel Aviv University，2002)使用 图4所示的多路(multi-way)平行四边形预测方案。多路预测采用所有可能 的参考三角形并且使用所有单路预测的位置的平均值作为多路预测结果。 [GA03](S.Gumhold，R.Amjoun的：“High order prediction of geometry  compression”，Proceedings of the Shape Modeling International，Seoul，2003， 59-66)和[LAM02](H.Lee，O.Allidz，M.Desbrun的：“Angle-analyzer：A  triangle-quad mesh codec”，Eurographics Conference Proceedings，2002， 383-392)将顶点位置划分为切线坐标和二面角，如图5所示。使用这种类型 的局部坐标系统来预测并编码参考三角形和生成三角形之间的二面角。 [GA03]将更高阶的表面拟合(fit)于编码的顶点并且使用高阶表面来预测二 面角α。

尽管已经提出许多算法来改进平行四边形预测的精度，但尖锐的特征 (sharp feature)附近的顶点，即，具有高变化的曲率的区域，仍然具有相对 大的残差。不能从通常位于尖锐特征的相对边的参考三角形中很好地推导对 应的二面角。多数预测方案将参考三角形约束在与生成三角形位于同一光滑 表面，即，包括实际的新的顶点的表面。尽管[GA03]在进行准确预测二面角 α时起作用，但是用于拟合于高阶表面的顶点被限制在参考三角形周围已经 被编码并且几乎平坦的区域，而且额外的高阶表面拟合步骤也显著地降低了 几何编码器和解码器二者的速度。

为了改进特别是具有大量尖锐特征的3D网格(诸如典型的3D工程模型) 的几何压缩效率，需要一种被特别设计用于尖锐特征上的顶点的高效的预测 策略。

发明内容

本发明基于认识到以下事实：在许多3D网格模型中，某些范围的二面 角使用得比其他二面角要频繁地多。由此，可以在编码期间减少冗余度。

原理上，在一方面本发明包括以下步骤：分析3D网格的相邻三角形之 间的二面角，其中确定多个二面角是相等还是基本上相等；定义所述相等或 者基本上相等的二面角周围的二面角的至少一个范围并且定义对应的代表性 的二面角；以及相对于代表性二面角编码与代表性二面角相等或者基本上相 等的二面角。其它二面角可以进行传统的编码，或者被群集到具有另一代表 的另一范围中。编码模式的指示被插入到编码的3D网格的三角形中。只需 要考虑生成三角形和它们相应的参考三角形之间的那些二面角。

在另一方面中，本发明在原理上包括以下步骤：确定代表性的二面角， 从编码的3D网格中提取生成三角形的编码模式的指示，并且依赖于该指示， 仅仅基于参考三角形或者基于参考三角形和预测三角形来重构生成三角形， 其中参考三角形和预测三角形之间的二面角是所述代表性二面角。

本发明适合于增加编码效率并且改进预测精度，尤其对于具有多个尖锐 特征的3D网格，诸如3D工程模型。这使得几何编码器更有效率。本发明可 以用于编码在不同空间平面上的三角形，并且具体地基于预测来编码它们的 二面角。

根据本发明的一方面，一种用于编码由连通性数据、几何数据和属性数 据代表的三角形组成的3D网格模型的方法包括以下步骤：确定三角形的对， 每一对具有参考三角形和要预测的三角形，其中对于每一个所述三角形对， 两个三角形沿着第一轴具有公共边；确定参考三角形和要预测的三角形之间 的二面角；为3D网格模型分析三角形对的二面角；以及基于所述分析，至 少定义二面角的第一范围，其中多个所述二面角位于二面角的第一范围内； 为二面角的第一范围定义第一代表性二面角；编码3D网格模型的三角形， 其中确定并编码参考三角形和对应的预测三角形之间的残差，并且其中如果 参考三角形和对应的预测三角形之间的二面角在二面角的第一范围内，则所 述编码使用基于增强的预测三角形的预测，其中参考三角形和增强的预测三 角形之间的二面角是所述代表性的二面角；计算并编码要预测的三角形和所 述增强预测三角形之间的残差，并且将编码的残差与用以指示其参照(refer  to)所述代表性的二面角的指示相关联。

本发明的一方面涉及一种用于编码3D网格模型的对应装置。

在编码方法的一个实施例中，第一模式的第一增强的预测三角形和第二 模式的第二增强的预测三角形沿着与所述第一轴正交的同平面的第二轴被镜 像，并且将第二指示与编码残差相关联。第二指示指示残差参照第一模式的 预测三角形还是第二模式的预测三角形。

在编码方法的一个实施例中，在第一模式中，增强的预测三角形对应于 在第一轴上被旋转了所述代表性二面角的参考三角形的同平面平行四边形扩 展，并且其中第一模式的增强的预测三角形和第二模式的增强的预测三角形 是同平面的并且二者具有与参考三角形公共的沿第一轴的边。

根据本发明的另一方面，一种包括由三角形组成的编码的3D网格模型 的信号，编码的3D网格模型包括用于多个三角形的残差数据，其中残差数 据适合于基于参考三角形来重构下一个三角形，其中参考三角形和下一个三 角形具有公共边，并且其中残差数据包括用以指示下一个三角形的编码与也 具有所述公共边的预测三角形有关的指示，其中预测三角形和参考三角形之 间的二面角是预定义的二面角。

在本发明的信号方面的一个实施例中，残差数据还包括用以指示所述编 码是参照第一预测三角形还是参照第二预测三角形的指示，其中第二预测三 角形(T_{adv_pred2})可以通过沿与所述公共边正交的同平面轴(Y)进行镜像或 者旋转而从第一预测三角形(T_{adv_pred1})中获得。

在信号方面的一个实施例中，该信号还包括所述预定义的二面角的值。

根据本发明的又一方面，一种用以解码由三角形组成的编码3D网格模 型的方法包括以下步骤：确定第一代表性二面角；从编码的3D网格模型中 提取与参考三角形和要重构的下一个三角形有关的残差数据，其中所述数据 已经与指示编码模式的指示相关联；从残差数据中解码包括残差三角形或者 残差矢量的残差；基于来自所述参考三角形的预测重构要重构的三角形，其 中所述参考三角形和重构的三角形沿第一轴具有公共边，并且其中响应于所 述指示，使用包括将所述残差与预定义的预测三角形进行组合的预测模式， 其中参考三角形和预定义的预测三角形之间的二面角是所述第一代表性的二 面角。

本发明的一方面涉及一种用于解码3D网格模型的对应装置。

在解码方法的一个实施例中，在第一预测模式中将残差添加到第一预测 三角形，而在第二预测模式中将残差添加到第二预测三角形，第一预测三角 形和第二预测三角形沿所述第一轴与参考三角形具有公共边并且在与所述第 一轴正交的第二轴上被镜像。

优选地，预测三角形可以通过将辅助三角形构造为参考三角形的平行四 边形扩展来生成。参考三角形和对应的辅助三角形是同平面的，使得它们中 的每一个与要编码的生成三角形之间的二面角相同。在下一步骤中，辅助三 角形围绕参考三角形和辅助三角形具有的公共边的轴而被旋转。然而，尽管 该方法被优化用于许多现有的3D网格模型，但是依赖于3D网格模型的网格 元素，一般还存在可用于构造预测三角形的其它方法。

在从属权利要求、以下的描述和附图中公开了本发明的有利实施例，

附图说明

参照附图来描述本发明的示例性实施例，在附图中示出：

图1：传统的平行四边形预测；

图2：使用传统的平行四边形预测的盒子的3D网格模型；

图3：平行四边形预测典型的失败情形；

图4：多路平行四边形预测；

图5：传统的局部坐标系统；

图6：具有平行四边形预测器的几何编码器；

图7：具有平行四边形预测器的几何解码器；

图8：使用代表性的二面角的改进的平行四边形预测；

图9：使用改进的平行四边形预测的盒子的3D网格模型；

图10：使用镜像的预测三角形的改进的三角形预测的原理；

图11：使用多个不同的代表性的二面角和镜像的预测三角形的改进的三 角形预测；

图12：3D网格模型的示例；以及

图13：示例性3D网格模型的预测模式直方图。

具体实施方式

本发明涉及一种用于在3D网格的几何压缩期间进一步改进预测精度的 高级预测方案。分析每一对参考三角形和生成三角形之间的二面角，并且检 测并群集(cluster)频繁使用的二面角。也就是，依赖于在当前3D网格模型 中使用的二面角创建一个或多个群集，使得多个二面角落入群集。对于每个 群集，定义代表性的角。如果多个二面角落入群集，则使用这样的群集的代 表性的角来定义预测模式。编码器将为每个顶点选取合适的预测模式。在一 个实施例中，在传统的平行四边形预测之后，通过旋转操作并且通过附加的 镜像映射操作来产生预测位置。根据预测模式来决定旋转角以及是否进行镜 像映射。

以下，描述本发明的各种实施例。图8示出基于高级预测三角形而不是 传统的平坦的预测三角形的预测方案的示例。

如通过参考三角形T_ref(或者Δuvw)的一条边uv和高级预测的顶点r^AdvPred定义的高级预测三角形用于预测由参考三角形的所述边uv和实际顶点r定义 的生成三角形T_span(或者Δurv)。如可见的，r和r^AdvPred之间的残差(即，预测 误差)比r和传统预测的顶点r^Pred之间的残差小得多。通过使用以下描述的 角的群集使得用于编码二面角α的附加成本最小化。因此，由于其使用更少 的数据，所以使用高级的预测顶点来编码实际顶点更低廉(cheap)。高级预 测三角形T_AdvPred的形状仍然与辅助三角形(Δur^Predv)的形状相同，即，它们 具有相同的角和边长(在以下描述的具有两个高级预测三角形的实施例中， 这仍然保持成立，这是由于二者被镜像，即，两个角和两个边刚好被交换)。 然而，生成三角形T_Span的形状可能不同。在此要注意，参考三角形T_ref和辅 助三角形Δur^Predv是同平面的，而高级预测三角形T_AdvPred(Δur^AdvPredv)具有 相对于它们的二面角α。在一个实施例中，高级预测三角形T_AdvPred和生成三 角形T_Span具有相对于T_ref的参考平面基本上相同二面角α。在另一实施例中， 如下所述，在定义的小范围内，生成三角形的二面角可能与高级预测三角形 的二面角不同。

沿着通过连通性编码指示的顶点顺序，根据本发明一方面的几何编码器 首先计算每一对参考三角形和生成三角形之间的二面角。为预测残差计算可 能的增益，在将预测位置旋转到(基本上)与生成三角形相同的平面，并且可选 的沿着局部Y轴的附加的镜像映射之后剩余所述预测残差。局部Y轴对应于 参考三角形和生成三角形公共的边。然后，使用角的群集分析所有的二面角： 根据角的实际分布自适应地定义群集，类似的或者相等的角被分配到群集， 并且确定每个群集中的角的数目。

在一个示例性实施例中，以递减的顺序、通过落入群集的顶点的数目来 对群集进行分类。如果若干第一群集是占优势的(dominant)，即，包括多数 顶点，并且与传统预测残差相比，高级预测残差的增益相对大，则使用根据 本发明的高级平行四边形预测方案用于几何编码。若干第一群集的代表性二 面角定义预测模式。原理上，一个群集是足够的，但是依赖于3D网格模型， 群集越多，则效率可能越高。否则，如果3D网格模型的二面角在宽范围上 均匀地展开，则传统的平行四边形预测可能更好。

然后压缩几何数据。如果采用高级平行四边形预测方案，则高级平行四 边形预测器将首先选取预测模式。有利地，它将为要编码的每个顶点选取产 生最小残差的预测模式。通过群集的代表性的二面角进行的旋转，以及可选 的镜像映射步骤，新的顶点被可预测地编码。

图9示出了其中使用镜像映射是有利的示例。3D网格模型(基本上)是 矩形盒子。二面角的分析导致270度的代表性角周围的群集的定义。参考三 角形T_ref被映射到同平面的辅助三角形Δur^Predv，其然后围绕两个三角形的公 共边(即，局部X轴)旋转代表性二面角。第一预测顶点r^Pred被映射到第二 预测顶点r^RotPred。作为结果的第一高级预测三角形Δur^RotPredv在(u+v)/2(即，在 u和v的中间)在其同平面的局部Y轴处被镜像，使得镜像后的三角形也将uv 作为其的边之一。作为结果的镜像后的三角形Δur^AdvPredv完全匹配生成三角 形T_span(或者Δurv)。在下一步骤中，确定三个预测三角形中哪一个是最好的： Δur^Predv、Δur^RotPredv，或者Δur^AdvPredv。通过比较它们各自的残差，并且选取 产生最小残差的预测三角形来进行上述确定。很明显，在该情形下，由于残 差为零，所以将是Δur^AdvPredv。由此，对于编码生成三角形T_span，足以识别出 参考三角形T_ref和边uv(如通常在3D网格压缩中那样)，预测所属的群集(由 此识别二面角)和使用镜像映射的事实。换言之，当识别参考三角形T_ref和 边uv时，编码的生成三角形T_span仅仅包括群集的指示(由于仅仅存在一个群 集，所以在本示例中为一个比特)和镜像映射步骤的指示(一个比特)。

尽管在本示例中，盒子基本上是矩形，但本发明对于其他示例仍是有利 的。然而，在将存在不止一个群集的情形下，并且因此需要更多比特来识别 群集。需要附加比特用于编码具有较少规则结构的3D网格的残差。在任何 情形下，在其中存在包括3D网格模型的多个二面角并且具有基本上空邻近 范围的有限范围的每个情形下，本发明是有利的。有限的范围越小，则有利 效果越好，使用该范围的二面角越多，并且空的邻近范围越大。如果定义不 止一个群集，则不同的群集不需要具有相同的宽度。如稍后描述的，在图13a) 中示出了示例。

图10示出了使用镜像的预测三角形进行的改进的三角形预测的总的原 理。对于参考三角形T_ref12，创建平行四边形扩展T_aux12，其通过第一旋转映射 到如第一预测顶点r_{adv_pred1}定义的第一预测三角形T_{adv_pred1}。第一预测三角形 T_{adv_pred1}然后被镜像到第二预测顶点r_{adv_pred2}定义的第二预测三角形T_{adv_pred2}。

由此，等效于第一预测顶点r_{adv_pred1}到第二预测顶点r_{adv_pred2}的镜像映射。 所有的这些三角形具有公共边。围绕该公共边的轴进行二面角θ₁₂的第一旋 转。对于编码，如上所述，这是根据当前3D网格模型确定的代表性的二面 角。对于解码，该二面角是预定义的并且可能从任何源接收，或者从通常作 为编码的3D网格模型的编码参数的接收数据中提取。第二预测三角形 T_{adv_pred2}通过在其中间轴ax_m12上的镜像映射而从第一预测三角形T_{adv_pred1}中 获得。这等效于在该轴ax_m12处进行180°的旋转。结果，预测三角形的底边 被映射到其自身(除了端点被互换之外)。

然后，计算生成三角形T_span与预测三角形T_{adv_pred1}、T_{adv_pred2}二者之间的 残差res_{adv_pred1}、res_{adv_pred2}，彼此之间进行比较并且选择更容易/更低廉编码的 残差(在该情形下T_{adv_pred2})用于预测编码。

图11示出了不同二面角的示例，以及作为结果的预测三角形的近似位 置。在第一示例中，在大约90°的二面角θ₁₂定义第一对预测三角形T_{adv_pred1}、 T_{adv_pred2}，在第二示例中，在大约200°的二面角θ₃₄定义第二对预测三角形 T_{adv_pred3}、T_{adv_pred4}，而在第三示例中，在大约300°的二面角θ₅₆定义第三对预 测三角形T_{adv_pred5}、T_{adv_pred6}。此外，图11示出用于镜像映射的相应的轴ax_m12、 ax_m34、ax_m56。尽管这些图可能在该方面上不精确，但是所述轴总是在矩形的 公共边的中间是正交的(ax_m34也是如此，尽管由于投影它看起来有所不同)， 并且与预测三角形同平面。

对于具有多个尖锐特征的这些模型，诸如3D工程模型，所提出的高级 预测方案显著地改进了几何压缩效率。分析步骤需要将轻微地影响编码速度 的几何数据的额外扫描。然而，减少了几何数据量并且解码器速度几乎不受 高级预测的影响。

通过使用这些几何引导的预测方案用于压缩3D网格的连通性数据，由 于几何预测是更好的，所以在此提出的高级预测方法还可以改进拓扑编码器 的效率。

尽管群集一般依赖于各个3D网格模型，但是具有例如用于某些种类的 模型的预定义的群集范围和代表性的二面角可能是有用的。在该情形下，只 要使用高级预测三角形的相应的代表性的二面角的明确的指示，不必传送代 表性角。此外，在该情形下，使用镜像映射是可能的且有利的。

第一预测三角形和第二预测三角形具有公共的底边并且沿着与它们的公 共底边正交的轴被镜像，使得它们具有相同的角和边长。

围绕代表性角的角的范围有多宽依赖于3D网格模型的细节。该范围一 般小，例如5度或者更小，并且代表性角通常是群集的中间值。典型地，可 以定义范围内的局部最大值。然而，3D网格模型主要使用更大范围中的二面 角也是可能的。如果在该范围内的角基本上均匀地展开，使得难以在该范围 内定义单个局部最大值，并且在可比较的相邻范围内不存在二面角，则本发 明可能是有利的。例如，模型可能具有在80-100度范围中均匀展开的多个二 面角，但是在60-80度或者100-120度范围中不存在二面角。另一方面，如果 二面角在该范围内不是基本上均匀地展开，则可以更好地定义两个或者更多 个局部最大值并且向每个最大值分配它们自身的范围。

3D网格模型还可以被分区为合适大小的子模型，并且每个子模型可以单 独地处理。在该情形下，群集和代表性的二面角仅仅在子模型内有效。例如， 如果3D网格模型的一部分具有与其他部分显著不同的表面结构，则这是有 利的。

本发明的一个特定优点是，仅仅需要在下一三角形和其相应的参考三角 形之间计算二面角。也就是，每个三角形仅仅具有一个参考三角形，这限制 了计算量。

图6示出了根据本发明的一方面的编码器。该编码器包括几何编码器部 分GE和熵编码器EE。几何编码器包括二面角群集模块DAC、预测模式定义 模块PMD和高级平行四边形预测模块APP。二面角群集模块DAC执行3D 网格模型的分析、二面角的群集和代表性二面角的产生(如果可应用)。预测 模式定义模块PMD为每个顶点定义优化的编码模式(传统的编码模式、基于 代表性角的高级的编码模式，或者基于代表性角和镜像的高级的编码模式) 并且高级的平行四边形预测模块APP产生残差，其中它应用由预测模式定义 模块PMD相应定义的编码模式。结果，将预测模式信息PMI和预测残差信 息PRI提供给熵编码单元EE，其执行熵编码并且输出熵编码后的数据d_out。 例如，熵编码单元EE可以产生具有一般首标的数据格式，其中除了别的以 外，定义不同的代表性二面角，以及用于每个顶点的单独的数据部分。顶点 的数据部分包括其相应的预测模式指示PMI和熵编码的预测残差数据PRI。

图7示出了根据本发明一方面的解码器。该解码器包括熵解码器部分ED 和几何解码器部分GD。熵解码器接收熵编码的输入数据d_in，执行熵解码并 且向几何解码器部分GD提供预测模式信息PMI和预测残差信息PRI。几何 解码器部分GD包括高级平行四边形预测模块APP’的解码版本，并且根据顶 点各自的预测模式信息对它们执行预测。高级平行四边形预测模块APP’从预 测模块读取器单元RPM取得关于代表性二面角的信息，例如其可以从接收的 信号的首标中提取该信息(未示出)。

在图12示出3D网格模型的示例。其利用3DsMax创建并且具有288个 顶点和572个三角形。尽管在图12b)中，网格是可见的，但它们在图12a)中 被纹理覆盖。该示例性的模型包括如表1列出的被分析的并且可以被群集的 多个二面角。最右侧一列示出有多少个顶点使用对应的模式。

表1：“T”模型的预测模式

如从表1中可见，仅仅0°、90°、350°、和355°周围的二面角出现。对于 它们中的每一个，定义单独的群集。一般地，每个群集的宽度(即落入群集 的二面角的范围)可以各个不同。此外，多数顶点不选取预测模式“0”，其是 传统的平坦平行四边形预测方案。这是选取优化的残差的结果，并且示出了 高级的平行四边形预测器用于压缩像“T”模型的结构的优点，即使该表面相当 地平滑。

范围的宽度可以不同。图13a)示出了落入了第一代表性二面角α₁周围的 第一范围R₁中和落入第二代表性二面角α₂周围的不同的第二范围R₂(R₁＞R₂) 中的二面角的示例性分布。然而，在许多人工创建的3D网格模型中，范围 非常小，这是由于仅仅使用某些二面角。图13b)示出了表1的七种编码模式 的直方图。如可见的，不是所有可能的预测模式都被使用。例如，仅使用不 具有镜像映射(局部镜像映射＝0)的350°的二面角。

根据本发明的一方面，在两个等级上增强具有编码的3D网格模型的比 特流：

首先，在几何等级上，即，在顶点数据组的首标中，预测模式信息包括：

-用于指示是否使用提出的高级平行四边形预测器的一个比特。例如， “1”意味着采用提出的预测方法，而“0”意味着采用传统的解决方案。

-用于指示预测模式的数目的一些比特，例如一个字节。在图13的示例 中，预测模式的数目是8，从而比特“00001000”被插入到比特流。

-用于示出每个预测模式的细节的比特。例如，每个模式使用10个比特 来代表它位于0-359°的范围中的旋转角。另一比特用于指示是否使用镜像映 射。总共11个比特用于每个模式。

第二，在顶点等级上，即，在每个顶点的首标信息中，添加预测模式信 息：几个比特代表当前顶点的预测模式。例如，3个比特用于每个顶点，足 够代表8种模式。

对于以上的示例，当使用熵编码器时，范围编码器(1979年三月，Video & Data Recording Conference，Southampton，UK，G.N.N Martin的：“Range  encoding：an algorithm for removing redundancy from digitized message”)类似 于算术编码器或者Huffman编码器，可以节约大约9％的存储，这是由于极大 地减少了预测残差。通过仔细地选取熵编码器，特别是用于压缩预测模式信 息的编码器，可以进一步扩大增益。这已经考虑到在使用高级平行四边形预 测方案时，压缩的几何数据不仅包括预测残差而且包括预测模式信息。

本发明对于编码器和解码器是有利的，特别对于3D网格模型编码器和 解码器是有利的。

应理解，已经借助于示例单纯描述了本发明，并且可以进行细节的修改 而不脱离本发明的范围。可以单独地或者以任何适当的组合来提供在说明书 和(在适当时)权利要求书以及附图中公开的每个特征。在适当时，可以以 硬件、软件或者二者的组合来实现所述特征。在可应用时，连接可以被实现 为无线连接或者有线的，不一定是直接的或者专用的连接。在权利要求书中 出现的参考标记仅仅是说明性的并且不应对权利要求的范围有限制影响。附 图不一定与实际尺寸成比例。