本發(fā)明公開了一種基于稀疏卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的點云幾何無損壓縮方法。該方法包括以下步驟:S1,將點云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成稀疏張量形式,并通過體素下采樣生成多個尺度的點云數(shù)據(jù);S2,基于稀疏卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立概率預(yù)測模型,用于估計體素的占據(jù)概率;概率預(yù)測模型采用基于隱層特征的概率預(yù)測模型或者基于鄰居上下文的概率預(yù)測模型;S3,將低尺度點云輸入概率預(yù)測模型中,預(yù)測出高尺度點云中每個體素被占據(jù)的概率,根據(jù)概率對體素的實際占用符號用熵編碼無損壓縮,輸出最終編碼碼流。本發(fā)明能夠減少編解碼復(fù)雜度,且壓縮性能更好。
聲明:
“基于稀疏卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的點云幾何無損壓縮方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
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