摘要
本发明涉及点云压缩编码技术领域,公开了一种基于深度结构预测的点云投影视频低复杂度编码优化方法,包括如下步骤:步骤1.通提取不同码率下动态点云序列的占用视频、几何视频与属性视频;步骤2.提取近层帧的特征信息进行特征强化,获得对应占用图、属性图和几何图的近层强化特征步骤3.提取远层帧的特征信息进行特征强化,获得对应占用图和几何/属性图的远层强化特征步骤4.不同类型帧的特征信息对投影图像块进行特征强化,实现更精确的深度划分结构预测;步骤5.利用深度划分结构预测结果结合优化编码算法,实现低复杂度的点云投影视频编码加速。
技术关键词
低复杂度编码
强化特征
编码算法
压缩编码技术
运动补偿预测
通道注意力机制
边缘检测算子
深度图
输出模块
视频编码器
决策
点云
码率
模式
纹理
图像块
系统为您推荐了相关专利信息
检测头
全局平均池化
工业部件缺陷
特征金字塔
通道
动态物体
动态场景
强化特征
模糊特征
实例分割网络
测井岩性识别方法
测井深度
强化特征
深度学习模型
注意力机制
阵列式传感器
信号传输系统
噪声抑制模块
信号采集模块
柔性