基于局部相似度的三维点云属性压缩方法.pdfVIP

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2023-07-02 发布于四川
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基于局部相似度的三维点云属性压缩方法.pdf

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一种基于局部相似度的三维点云属性压缩方法，由输入点云数据、八叉树排序、生成预测点、确定点所在平面间的法向量夹角、确定近邻点的相似度、确定属性预测值、确定属性预测残差步骤组成。通过提取点云局部数据特征，构建基于欧氏距离和法线夹角的局部相似度计算方法，根据最大的相似度值选择实际的属性预测值，可降低属性预测过程中的属性信息丢失，提高了预测精度。经过对比仿真实验，本发明有效地改善了压缩过程中的颜色属性失真程度，具有压缩效率高、重建质量高、易于实现等特点，有利于点云的存储和传输，可用于有色点云的压缩编码。

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114998456 A (43)申请公布日 2022.09.02 (21)申请号 202210698973.1 (22)申请日 2022.06.20 (71)申请人西安邮电大学地址 710121