一种基于帧内预测的点云属性压缩方法

摘要

本发明公布了一种基于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，提供四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：点云属性的颜色空间转换；采用K‑dimension(KD)树划分点云得到编码块；基于块结构的帧内预测；帧内预测模式决策；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四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。