【摘 要】
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点云是三维物体或场景的表示形式之一,广泛的应用于多种研究领域。随着三维激光扫描技术的迅速发展,被采集的点云数据精度愈来愈高,数据量也随之越来越大。如何高效地对点云进行编码成为了亟待解决的问题。点云编码分为几何编码和属性编码。本文重点关注属性编码。运动图像专家组（Motion Picture Experts Group,MPEG）发布的G-PCC（Geometry-based point cloud
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点云是三维物体或场景的表示形式之一,广泛的应用于多种研究领域。随着三维激光扫描技术的迅速发展,被采集的点云数据精度愈来愈高,数据量也随之越来越大。如何高效地对点云进行编码成为了亟待解决的问题。点云编码分为几何编码和属性编码。本文重点关注属性编码。运动图像专家组（Motion Picture Experts Group,MPEG）发布的G-PCC（Geometry-based point cloud compression,G-PCC）编码平台包含三种属性编码方法:预测变换、提升变换以及区域自适应分层变换。其中,预测变换相比于后两者的编码性能较低。为了提高属性预测变换的编码性能,本文重点研究点云的属性编码优化以及解码质量增强方法。论文的研究内容包括以下两部分:1、针对G-PCC属性预测变换编码方案,提出了基于卡尔曼滤波的颜色属性预测优化方法。首先,基于预测变换的编码过程以及卡尔曼滤波的原理,提出了基于卡尔曼滤波的颜色信息预测值调优方法;然后采用等间隔保留颜色真实值的方式提高卡尔曼滤波的性能,进一步提高了颜色信息的预测准确度。实验结果表明,与MPEG提供的G-PCC公共测试平台TMC13v11.0相比,该方法在Luma（Y）、Chroma Cb（U）和Chroma Cr（V）三分量的平均BD-rate（同质量条件下的码率节省比例）分别为-0.5%、-2.8%和-3.6%,同时编解码时间复杂度仅增加1%。2、为了提高点云解码重建质量,提出了基于卡尔曼滤波的解码端颜色质量增强方法。首先,分析了颜色预测变换的解码过程;其次,由于卡尔曼滤波对平稳信号滤波效果更好,而点云的亮度信息（Y分量）波动性较大,色度信息（U和V分量）较为平稳,因此仅对点云的U和V分量提出了基于卡尔曼滤波的质量增强方法。实验结果表明,与TMC13v11.0相比,提出的质量增强方法在Luma（Y）、Chroma Cb（U）和Chroma Cr（V）三分量的平均BD-rate分别为-0.1%、-4.1%和-5.3%,同时解码时间复杂度仅增加1%。
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