一种基于图注意力网络的点云属性编码方法

本发明属于点云技术领域，涉及一种基于图注意力网络的点云属性编码方法，包括：获取点云数据，对点云数据进行块划分；对经过块划分后的点云数据进行细节级别生成，按照细节级别生成顺序对点云属性进行预测，将具有属性信息的邻居点集输入到多头图注意力层进行特征提取，得到当前点的预测残差；对当前点预测残差进行编码得到属性码流；将属性码流输入到解码模块中，得到预测残差；在预测点集中搜索未预测点的邻居点集，将邻居点集输入到多头图注意力层中对当前点进行预测；将预测值与解码的预测残差进行合并，得到重构属性；本发明通过逐层递归预测编码的方式，实现了点云数据的高效压缩和精确重构，可应用于需要高效数据传输和存储的三维场景中。