根据实施方式的发送点云数据的方法可编码并发送点云数据。根据实施方式的接收点云数据的方法可接收并解码点云数据。

三维数据编码方法将点群数据中包含的多个三维点的多个属性信息基于多个三维点的多个位置信息分配给多个阶层中的某一个阶层(S8271),对于多个阶层中的从最上层到第N层的阶层,许可同层参照,对于比第N层靠下的阶层禁止同层参照,对多个属性信息进行编码,由此生成编码属性信息(S8272),所述同层参照为,参照与处理对象的属性信息相同的阶层中包含的其他属性信息,生成处理对象的属性信息的预测值,生成包含编码属性信息和表示第N层的第1信息的比特流(S8273)。

本公开内容涉及使得可以促进属性信息的可缩放解码的图像处理装置和方法。通过对参考点递归地重复将表示三维形状的对象的点云的点分类为预测点和参考点的处理来对点云的属性信息执行分层,所述预测点是留下了属性信息与预测值之间的差值的点,所述参考点是在预测值的导出期间参考了属性信息的点。在分层期间,以如下方式选择预测点：在比包含当前层级的点的体素所属的层级高一级的层级的体素中也存在点。本公开内容适用于例如信息处理装置、图像处理装置、编码和解码装置、电子装置、信息处理方法、程序等。

本发明提出一种基于改进EZW的人民币纸币冠字号码图像压缩方法,包括：采集人民币纸币冠字号码图像,并对人民币纸币冠字号码图像进行提升小波变换,建立小波系数树结构；将小波变换后图像的低频子带经过调整后直接存储；若为高频子带的数据,则将高频部分应用改进的嵌入式零树编码；最后输出编码信息；合并低高频数据,实现人民币纸币冠字号码图像的压缩；人民币纸币冠字号码图像的重构过程也就是解码过程是编码的逆过程,采用小波变换对人民币纸币冠字号码图像进行处理,能够克服计算复杂、运算量大、编解码速度慢、存储空间大的问题,用以高效的提升图像压缩效果；人民币纸币冠字号码图像的压缩速度和PSNR值均优于传统的EZW算法。

三维数据编码方法决定1个以上的阶层数(S7771),在阶层数大于1的情况下(S7772的“是”),按照多个三维点的属性信息的数据顺序,按每采样数个三维点的属性信息来选择三维点的属性信息,通过对所选择的三维点的属性信息和未选择的三维点的属性信息分配不同的阶层,将多个三维点的属性信息分类到多个阶层(S7773),按每个阶层对多个三维点的属性信息进行编码(S7774),生成包含编码后的多个三维点的属性信息、表示阶层数的阶层数信息和表示采样数的采样数信息的比特流(S7775),在阶层数为1的情况下(S7772的“否”),生成不包含采样数信息的比特流(S7777)。

三维数据编码方法在编码对象的点群数据中包含的三维点为比规定数量多的n个的情况下(在S7861中为“是”),生成将n个三维点的多个属性信息各自分为高频成分和低频成分进行层级化而得到的层级构造,从而计算编码系数(S7862),生成包含计算出的编码系数的比特流(S7863)；在点群数据中包含的三维点为规定数量以下的m个的情况下(S7861中为“否”),不生成层级构造而基于m个三维点的属性信息生成比特流(S7864)。

本申请公开了一种点云编码方法、系统及存储介质,用以增加深度图的压缩率。所述方法包括：获取待编码的点云数据；计算所述点云数据的包围盒；将所述包围盒内每一个体素确定为单位边长的盒子；基于所述单位边长的盒子进行建堆操作,得到所述点云数据的八叉堆结构；对所述八叉堆结构进行熵编码,得到编码后的点云数据。采用本申请所提供的方案,将点云数据转换为八叉堆结构,之后通过编码生成字符串结构,实现了对点云数据的压缩编码,降低了点云数据占用的存储空间,降低存储和网络分发成本,而堆结构的收敛特性导致每一层的计算量逐渐下降,也提升了编码效率。

一种预测点云属性编解码的方法包括：接收包括至少一个候选点的点云数据,从接收到的点云数据中提取至少一个候选点的至少一个候选属性值。该方法还包括利用提取的所述至少一个候选属性值和权重因子计算加权中值,其中所述权重因子对应于提取的所述候选属性值关联的候选矢量的相对重要性因子。该方法还包括响应于计算所述加权中值,将至少一个预测索引分配给所述候选点,其中所述预测索引对应于用于视频编码的属性数据,以及处理所述媒体内容,从而对具有最低预测索引的候选点所关联的属性数据进行编码。

本发明公开了一种基于多叉树的空域多层级栅格表征和冲突检测方法。该方法首先将经度[70°E,140°E]、纬度[0°N,70°N]、高度[0,100km]范围内的空域栅格化,并对栅格进行统一嵌套编码数字化表达；建立空域多层级栅格表征方法,并将表征栅格自大到小构建空域表征栅格多叉树,将传统几何空域进行栅格表征；建立基于栅格的空域冲突检测方法,将空域栅格表征多叉树进行自上而下遍历两两对比,获取冲突空域栅格编码,确定空域冲突区域,大大提高冲突检测效率。