| 专利名称 | 一种基于自适应采样和量化的点云属性压缩方法 | ||
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| 申请号/专利号 | 专利权人(第一权利人) | 延边大学 | |
| 申请日 | 2023-12-04 | 授权日 | 2024-06-21 |
| 专利类别 | 战略新兴产业分类 | 新一代信息技术 | |
| 技术主题 | 通用技术|技术研发|数字视频信号修改|工程技术|技术创新|应用技术|发明专利 | ||
| 应用领域 | |||
| 意向价格 | 具体面议 | ||
| 专利概述 | 本发明公开了一种基于自适应采样和量化的点云属性压缩方法,包括:划分点云子块,并计算所述点云子块的纹理复杂度;根据配置信息判断所述点云子块的压缩类型,所述压缩类型包括:无损压缩和有损压缩;若为无损压缩,则根据所述纹理复杂度计算采样距离,生成细节级别,根据所述细节级别,生成预测器,完成点云的无损压缩;若为有损压缩,在量化阶段,则根据所述纹理复杂度计算量化参数,根据所述量化参数量化预测残差,完成点云的有损压缩。本发明在无损压缩时,根据纹理复杂度更新每个子块的采样距离,提高了参考点的预测精度使得预测误差减小,在有损压缩时根据纹理复杂度更新每个子块的量化参数,有效提升了复杂区域的图像质量。 | ||
| 图片资料 |
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| 合作方式 | 具体面议 | ||
| 联系人 | 孟爽 | 联系电话 | 18088660757 |