基于特征提取的自适应三维点云压缩方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010743631.8
IPC分类号：H04N19/42;H04N19/96;H04N19/147
申请日期：
2020-07-29
申请人：
西安邮电大学

基础信息

权利要求

说明书

PDF全文

法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于特征提取的自适应三维点云压缩方法
申请号	CN202010743631.8	申请日期	2020-07-29
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2020-10-30	公开/公告号	CN111866518A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	H04N19/42 ? IPC结构图谱： H 电学 H9 电学 H04 电通信技术 H04N 图像通信，如电视 H04N19/00 用于数字视频信号编码，解码，压缩或解压缩的方法或装置〔2014.01〕 H04N19/42 以用于视频压缩或解压缩的特定实现零部件或硬件为特征的，例如专用的软件实现〔2014.01〕	IPC分类号	H;0;4;N;1;9;/;4;2;;;H;0;4;N;1;9;/;9;6;;;H;0;4;N;1;9;/;1;4;7查看分类表>
申请人	西安邮电大学	申请人地址	陕西省西安市长安区韦郭路西安邮电大学南校区变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西安邮电大学	当前权利人	西安邮电大学
发明人	艾达;卢洪颖;胥策
代理机构	西安永生专利代理有限责任公司	代理人	申忠才

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。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

我浏览过的专利

专利服务由北京酷爱智慧知识产权代理公司提供