Кодирование многокомпонентных атрибутов для кодирования облака точек

1. Способ кодирования облака точек, выполняемый процессором, согласно которому:
принимают из битового потока данные, соответствующие облаку точек;
получают из этих данных первый остаток предсказания первого компонента из множества компонентов атрибута, связанного с облаком точек;
восстанавливают первый остаток предсказания;
определяют предсказанный второй остаток предсказания на основе восстановленного первого остатка предсказания и по меньшей мере одного параметра модели;
получают второй остаток предсказания второго компонента из множества компонентов на основе предсказанного второго остатка предсказания;
восстанавливают второй остаток предсказания; и
декодируют данные, соответствующие облаку точек, на основе восстановленных первого и второго остатков предсказания.
2. Способ по п. 1, в котором модель, соответствующая упомянутому по меньшей мере одному параметру модели, содержит по меньшей мере одну из линейной модели, квадратичной модели и полиномиальной модели.
3. Способ по п. 1, в котором дополнительно
определяют предсказанный третий остаток предсказания на основе восстановленного первого остатка предсказания, восстановленного второго остатка предсказания и по меньшей мере одного параметра модели;
получают третий остаток предсказания третьего компонента из множества компонентов на основе предсказанного третьего остатка предсказания;
восстанавливают третий остаток предсказания; и
декодируют данные, соответствующие облаку точек, на основе восстановленных первого, второго и третьего остатков предсказания.
4. Способ по п. 3, в котором предсказанный второй остаток предсказания определяют по следующей первой формуле:
1
0
0
p=αR,
и предсказанный третий остаток предсказания определяют по следующей второй формуле:
2
1
0
1
1
р=αR+βR,
0
1
1
2
где R - восстановленный первый остаток предсказания, p - предсказанный второй остаток предсказания, R - восстановленный второй остаток предсказания, р - предсказанный третий остаток предсказания, и
0
1
1
α, α и β - параметры модели из упомянутых по меньшей мере одного параметра модели.
5. Способ по п. 3, в котором предсказанный второй остаток предсказания определяют по следующей первой формуле:
1
0
0
p=αR,
и предсказанный третий остаток предсказания определяют по следующей второй формуле:
2
1
0
р=αR,
0
1
2
где R - восстановленный первый остаток предсказания, p - предсказанный второй остаток предсказания, р - предсказанный третий остаток предсказания, и
0
1
α и α - параметры модели из упомянутых по меньшей мере одного параметра модели.
6. Способ по п. 3, в котором предсказанный второй остаток предсказания определяют по следующей первой формуле:
1
0
0
p=αβ,
и предсказанный третий остаток предсказания определяют по следующей второй формуле:
2
1
1
p=ββ,
0
1
1
2
где R - восстановленный первый остаток предсказания, p - предсказанный второй остаток предсказания, R - восстановленный второй остаток предсказания, р - предсказанный третий остаток предсказания, и
0
1
α и β - параметры модели из упомянутых по меньшей мере одного параметра модели.
7. Способ по п. 3, в котором предсказанный второй остаток предсказания определяют по следующей первой формуле:
1
0
0
p=αβ,
и предсказанный третий остаток предсказания определяют по следующей второй формуле:
2
0
0
p=αR,
0
1
2
где R - восстановленный первый остаток предсказания, p - предсказанный второй остаток предсказания, р - предсказанный третий остаток предсказания, и
0
α - параметр модели из упомянутых по меньшей мере одного параметра модели.
8. Способ по п. 3, в котором предсказанный второй остаток предсказания определяют по следующей первой формуле:
1
0
0
p=αR,
и предсказанный третий остаток предсказания определяют по следующей второй формуле:
2
0
1
p=αR,
0
1
1
2
где R - восстановленный первый остаток предсказания, p - предсказанный второй остаток предсказания, R - восстановленный второй остаток предсказания, р - предсказанный третий остаток предсказания, и
0
α - параметр модели из упомянутых по меньшей мере одного параметра модели.
9. Способ по п. 1, в котором по меньшей мере один параметр модели сигнализируют в данных.
10. Способ по п. 1, в котором по меньшей мере один параметр модели заранее задан.
11. Способ по п. 1, в котором по меньшей мере один параметр модели получают адаптивно путем обучения на основе по меньшей мере одного из восстановленных первого и второго остатков предсказания.
12. Способ по п. 1, в котором первый компонент связан с первой контекстной моделью, и
второй компонент связан со второй контекстной моделью, отличной от первой контекстной модели.
13. Компьютерная система для кодирования облака точек, содержащая:
один или более машиночитаемых носителей информации, сконфигурированных для хранения компьютерного программного кода, и
один или более процессоров, сконфигурированных для доступа к компьютерному программному коду и работы в соответствии с его инструкциями, причем этот компьютерный программный код содержит:
принимающий код, сконфигурированный так, чтобы заставлять один или более процессоров принимать из битового потока данные, соответствующие облаку точек;
первый получающий код, сконфигурированный так, чтобы заставлять один или более процессоров получать из этих данных первый остаток предсказания первого компонента из множества компонентов атрибута, связанного с облаком точек;
первый восстанавливающий код, сконфигурированный так, чтобы заставлять один или более процессоров восстанавливать первый остаток предсказания;
первый определяющий код, сконфигурированный так, чтобы заставлять один или более процессоров определять предсказанный второй остаток предсказания на основе восстановленного первого остатка предсказания и по меньшей мере одного параметра модели;
второй получающий код, сконфигурированный так, чтобы заставлять один или более процессоров получать второй остаток предсказания второго компонента из множества компонентов на основе предсказанного второго остатка предсказания;
второй восстанавливающий код, сконфигурированный так, чтобы заставлять один или более процессоров восстанавливать второй остаток предсказания; и
первый декодирующий код, сконфигурированный так, чтобы заставлять один или более процессоров декодировать данные, соответствующие облаку точек, на основе восстановленных первого и второго остатков предсказания.
14. Компьютерная система по п. 13, в которой модель, соответствующая упомянутому по меньшей мере одному параметру модели, содержит по меньшей мере одну из линейной модели, квадратичной модели и полиномиальной модели.
15. Компьютерная система по п. 13, в которой компьютерный программный код также содержит:
третий определяющий код, сконфигурированный так, чтобы заставлять один или более процессоров определять предсказанный третий остаток предсказания на основе восстановленного первого остатка предсказания, восстановленного второго остатка предсказания и по меньшей мере одного параметра модели;
третий получающий код, сконфигурированный так, чтобы заставлять один или более процессоров получать третий остаток предсказания третьего компонента из множества компонентов на основе предсказанного третьего остатка предсказания;
третий восстанавливающий код, сконфигурированный так, чтобы заставлять один или более процессоров восстанавливать третий остаток предсказания; и
второй декодирующий код, сконфигурированный так, чтобы заставлять один или более процессоров декодировать данные, соответствующие облаку точек, на основе восстановленных первого, второго и третьего остатков предсказания.
16. Компьютерная система п. 13, в которой по меньшей мере один параметр модели сигнализируется в данных.
17. Компьютерная система по п. 13, в которой по меньшей мере один параметр модели заранее задан.
18. Компьютерная система по п. 13, в которой по меньшей мере один параметр модели получают адаптивно путем обучения на основе по меньшей мере одного из восстановленных первого и второго остатков предсказания.
19. Компьютерная система по п. 13, в которой первый компонент связан с первой контекстной моделью, и
второй компонент связан со второй контекстной моделью, отличной от первой контекстной модели.
20. Машиночитаемый носитель, на котором хранится компьютерная программа для кодирования облака точек, причем компьютерная программа сконфигурирована так, что под ее управлением один или более компьютерных процессоров выполняют:
прием, из битового потока, данных, соответствующих облаку точек;
получение из этих данных первого остатка предсказания первого компонента из множества компонентов атрибута, связанного с облаком точек;
восстановление первого остатка предсказания;
определение предсказанного второго остатка предсказания на основе восстановленного первого остатка предсказания и по меньшей мере одного параметра модели;
получение второго остатка предсказания второго компонента из множества компонентов на основе предсказанного второго остатка предсказания;
восстановление второго остатка предсказания; и
декодирование данных, соответствующих облаку точек, на основе восстановленных первого и второго остатков предсказания.