一种点云属性压缩方法、装置、电子设备及存储介质

本申请公开了一种点云属性压缩方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：待训练点云属性编码得到初始隐变量；初始隐变量进行量化生成量化隐变量；量化隐变量进行分布估计得到比特流损失，量化隐变量解码得到重建点云属性；重建点云属性进行放缩与量化得到映射幂等性重建值；映射幂等性重建值进行编码得到隐变量一致性值；比特流损失、隐变量一致性损失及失真损失进行加权求和得到损失结果；根据损失结果优化点云属性编解码模型，根据优化的点云属性编解码模型对当前点云属性进行多代压缩得到压缩结果。本申请能够抑制点云属性在多代压缩中的视觉质量快速下降和属性信息失真现象，提升点云属性的跨代压缩鲁棒性，可广泛应用于计算机技术领域。