基于特征提取的自适应三维点云压缩方法

摘要

一种基于特征提取的自适应三维点云压缩方法，由确定预测点属性、预测点属性归一化、确定差值特征、确定特征重要性参数、确定特征与非特征点集、设置基础量化参数、选择有效量化参数、量化编码步骤组成。通过对空间位置和颜色特征数据提取，按特征优先级从高到低原则，动态设置量化增量值以保留重要区域的特征点信息。与现有技术相比，避免了分块采样密度不均现象，降低了复杂度，减少了计算，保留了数据中的有效点，改善了重建后数据中的栅格化失真现象，峰值信噪比提升0.0835dB，平均码率降低0.083％，具有对三维点云数据编码压缩失真率小、编码质量高等优点，可用于点云数据的传输和存储。