CN116830579A - 几何重构方法、解码器以及计算机存储介质 - Google Patents

几何重构方法、解码器以及计算机存储介质 Download PDF

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CN116830579A CN202180092793.2A CN202180092793A CN116830579A CN 116830579 A CN116830579 A CN 116830579A CN 202180092793 A CN202180092793 A CN 202180092793A CN 116830579 A CN116830579 A CN 116830579A
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陈章
王哲诚
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Abstract

本申请实施例公开了一种几何重构方法、解码器以及计算机存储介质，该方法包括：根据当前结点的位置信息，确定所述当前结点的邻居结点；基于所述邻居结点的属性信息，确定所述当前结点在预设坐标轴方向上的邻居结点影响参数值；确定所述当前结点的邻居结点权重值；根据所述当前结点在预设坐标轴方向上的邻居结点影响参数值以及所述邻居结点权重值，确定所述当前结点的几何重构坐标值。这样，可以充分利用点云的空间相关性，从而能够降低空间可伸缩后几何重构过程中的几何误差。

Description

几何重构方法、解码器以及计算机存储介质 技术领域
本申请实施例涉及编解码技术领域，尤其涉及一种几何重构方法、解码器以及计算机存储介质。
背景技术
在基于几何的点云压缩(Geometry-based Point Cloud Compression，G-PCC)框架中，点云的几何信息和每个点云所对应的属性信息是分开进行编码的。几何编码完成后，对几何信息进行重建，而属性信息的编码将依赖于重建的几何信息。其中，属性信息编码主要针对颜色信息的编码，以将颜色信息从空间域变换到频域，得到高频系数和低频系数，最后对系数进行量化和熵编码，生成二进制码流。
其中，空间可伸缩(Spatial Scalability)是G-PCC框架的重要功能，通过解码部分点云的比特流信息生成点云缩略图，目前主要作用在基于八叉树几何信息的G-PCC解码器中。这里，跳过层(skip Layer)表示G-PCC解码器中无需解码的八叉树层级。然而，在相关技术中，对于已有Spatial Scalability后的几何重构过程，目前并没有考虑到不同结点内部点分布情况的不同，导致spatial scalability后几何重构过程中的几何误差较大。
发明内容
本申请实施例提供一种几何重构方法、解码器以及计算机存储介质，可以充分利用点云的空间相关性，从而能够降低spatial scalability后几何重构过程中的几何误差。
本申请实施例的技术方案可以如下实现：
第一方面，本申请实施例提供了一种几何重构方法，应用于解码器，该方法包括：
根据当前结点的位置信息，确定所述当前结点的邻居结点；
基于所述邻居结点的属性信息，确定所述当前结点在预设坐标轴方向上的邻居结点影响参数值；
确定所述当前结点的邻居结点权重值；
根据所述当前结点在预设坐标轴方向上的邻居结点影响参数值以及所述邻居结点权重值，确定所述当前结点的几何重构坐标值。
第二方面，本申请实施例提供了一种解码器，该解码器包括确定单元和计算单元；其中，
所述确定单元，配置为根据当前结点的位置信息，确定所述当前结点的邻居结点；以及基于所述邻居结点的属性信息，确定所述当前结点在预设坐标轴方向上的邻居结点影响参数值；
所述确定单元，还配置为确定所述当前结点的邻居结点权重值；
所述计算单元，配置为根据所述当前结点在预设坐标轴方向上的邻居结点影响参数值以及所述邻居结点权重值，确定所述当前结点的几何重构坐标值。
第三方面，本申请实施例提供了一种解码器，该解码器包括存储器和处理器；其中，
所述存储器，用于存储能够在所述处理器上运行的计算机程序；
所述处理器，用于在运行所述计算机程序时，执行如第一方面所述的方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机存储介质，该计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被至少一个处理器执行时实现如第一方面所述的方法。
本申请实施例提供了一种几何重构方法、解码器以及计算机存储介质，根据当前结点的位置信息，确定所述当前结点的邻居结点；基于所述邻居结点的属性信息，确定所述当前结点在预设坐标轴方向上的邻居结点影响参数值；确定所述当前结点的邻居结点权重值；根据所述当前结点在预设坐标轴方向上的邻居结点影响参数值以及所述邻居结点权重值，确定所述当前结点的几何重构坐标值。这样，由于充分利用了点云的空间相关性，同时根据邻居结点与当前结点的接触程度不同，而为其分配不同的邻居结点权重值，使得计算得到的几何重构坐标值在数值上更接近当前结点内所有点的坐标均值，从而能够降低spatial scalability后几何重构过程中的几何误差。
附图说明
图1为相关技术提供的一种空间可伸缩的结构示意图；
图2为相关技术提供的一种G-PCC解码器的框架组成示意图；
图3为相关技术提供的一种根据skip Layer的层级不同而采用不同的重构策略示意图；
图4为相关技术提供的一种点到点误差测度的结构示意图；
图5为本申请实施例提供的一种几何重构方法的流程示意图；
图6为本申请实施例提供的一种当前结点的邻居结点位置关系示意图；
图7为本申请实施例提供的另一种当前结点的邻居结点位置关系示意图；
图8为本申请实施例提供的又一种当前结点的邻居结点位置关系示意图；
图9为本申请实施例提供的另一种几何重构方法的流程示意图；
图10为本申请实施例提供的又一种当前结点的邻居结点位置关系示意图；
图11为本申请实施例提供的又一种几何重构方法的流程示意图；
图12为本申请实施例提供的一种解码器的组成结构示意图；
图13为本申请实施例提供的一种解码器的具体硬件结构示意图；
图14为本申请实施例提供的一种点云系统的组成结构示意图。
具体实施方式
为了能够更加详尽地了解本申请实施例的特点与技术内容，下面结合附图对本申请实施例的实现进行详细阐述，所附附图仅供参考说明之用，并非用来限定本申请实施例。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使用的术语只是为了描述本申请实施例的目的，不是旨在限制本申请。
在以下的描述中，涉及到“一些实施例”，其描述了所有可能实施例的子集，但是可以理解，“一些实施例”可以是所有可能实施例的相同子集或不同子集，并且可以在不冲突的情况下相互结合。
需要指出，本申请实施例所涉及的术语“第一\第二\第三”仅仅是是区别类似的对象，不代表针对对象的特定排序，可以理解地，“第一\第二\第三”在允许的情况下可以互换特定的顺序或先后次序，以使这里描述的本申请实施例能够以除了在这里图示或描述的以外的顺序实施。
对本申请实施例进行进一步详细说明之前，对本申请实施例中涉及的名词和术语进行说明，本申请实施例中涉及的名词和术语适用于如下的解释。
1)点云压缩(Point Cloud Compression，PCC)
2)基于几何的点云压缩(Geometry-based Point Cloud Compression，G-PCC)
3)片(slice)
4)包围盒(bounding box)
5)八叉树(octree)
6)帧内预测(intra prediction)
7)三角面片集(triangle soup，trisoup)
8)基于上下文模型的自适应二进制算术编码(Context-based Adaptive Binary Arithmetic Coding，CABAC)
9)块(block)
10)交点(vertex)
11)细节层次(Level of Detail，LOD)
12)区域自适应分层变换(Region Adaptive Hierarchal Transform，RAHT)
13)跳过层(skip Layer)
14)空间可伸缩(Spatial Scalability)
15)动态图像专家组(Moving Picture Experts Group，MPEG)
16)国际标准化组织(International Standardization Organization，ISO)
17)国际电工委员会(International Electrotechnical Commission，IEC)
18)最小几何结点边长的log2对数(Minimum Geometry Node Size Log2，MinGeomNodeSizeLog2)
19)直接编码点数(Direct Point Count，DirectPointCount)
这里，点云是物体表面的三维表现形式，通过光电雷达、激光雷达、激光扫描仪、多视角相机等采 集设备，可以采集得到物体表面的点云(数据)。
点云(Point Cloud)是指海量三维点的集合，点云中的点可以包括点的位置信息和点的属性信息。例如，点的位置信息可以是点的三维坐标信息。点的位置信息也可称为点的几何信息。例如，点的属性信息可包括颜色信息和/或反射率等等。例如，颜色信息可以是任意一种色彩空间上的信息。例如，颜色信息可以是RGB信息。其中，R表示红色(Red，R)，G表示绿色(Green，G)，B表示蓝色(Blue，B)。再如，颜色信息可以是亮度色度(YcbCr，YUV)信息。其中，Y表示明亮度(Luma)，Cb(U)表示蓝色色差，Cr(V)表示红色色差。
根据激光测量原理得到的点云，点云中的点可以包括点的三维坐标信息和点的激光反射强度(reflectance)。再如，根据摄影测量原理得到的点云，点云中的点可以可包括点的三维坐标信息和点的颜色信息。再如，结合激光测量和摄影测量原理得到点云，点云中的点可以可包括点的三维坐标信息、点的激光反射强度(reflectance)和点的颜色信息。
点云可以按获取的途径分为：
第一类静态点云：即物体是静止的，获取点云的设备也是静止的；
第二类动态点云：物体是运动的，但获取点云的设备是静止的；
第三类动态获取点云：获取点云的设备是运动的。
例如，按点云的用途分为两大类：
类别一：机器感知点云，其可以用于自主导航系统、实时巡检系统、地理信息系统、视觉分拣机器人、抢险救灾机器人等场景；
类别二：人眼感知点云，其可以用于数字文化遗产、自由视点广播、三维沉浸通信、三维沉浸交互等点云应用场景。
由于点云是海量点的集合，存储点云不仅会消耗大量的内存，而且不利于传输，也没有这么大的带宽可以支持将点云不经过压缩直接在网络层进行传输，因此，需要对点云进行压缩。
截止目前，可对点云进行压缩的点云编码框架可以是运动图象专家组(Moving Picture Experts Group，MPEG)提供的基于几何的点云压缩(Geometry Point Cloud Compression，G-PCC)编解码框架或基于视频的点云压缩(Video Point Cloud Compression，V-PCC)编解码框架，也可以是音视频编码标准(Audio Video Standard，AVS)提供的AVS-PCC编解码框架。G-PCC编解码框架可用于针对第一类静态点云和第三类动态获取点云进行压缩，V-PCC编解码框架可用于针对第二类动态点云进行压缩。G-PCC编解码框架也称为点云编解码器TMC13，V-PCC编解码框架也称为点云编解码器TMC2。
可以理解，在点云G-PCC编码器框架中，将输入点云进行slice划分后，然后对slice进行独立编码。在slice中，点云的几何信息和点云中的点所对应的属性信息是分开进行编码的。G-PCC编码器首先对几何信息进行编码。编码器对几何信息进行坐标转换，使点云全都包含在一个bounding box中；然后再进行量化，这一步量化主要起到缩放的作用，由于量化取整，使得一部分点的几何信息相同，根据参数来决定是否移除重复点，将不去除重复点称为几何无损压缩，去除重复点称为几何有损压缩，而量化和移除重复点这一过程又被称为体素化过程。接下来，对bounding box进行基于八叉树的划分。根据八叉树划分层级深度的不同，几何信息的编码又分为基于八叉树和三角面片集的两种框架。
在基于八叉树的几何信息编码框架中，将包围盒八等分为8个子立方体，并记录子立方体的占位比特(其中，1为非空，0为空)，对非空的子立方体继续进行八等分，通常划分得到的叶子结点为1×1×1的单位立方体时停止划分。在这个过程中，利用结点(node)与周围结点的空间相关性，对占位比特进行帧内预测，最后进行算术编码(CABAC)，生成二进制的几何比特流，即几何码流。
在基于三角面片集的几何信息编码框架中，同样也要先进行八叉树划分，但区别在于基于八叉树的几何信息编码，该方法不需要将点云逐级划分到边长为1×1×1的单位立方体，而是划分到block的边长为W时停止划分，基于每个block中点云的分布所形成的表面，得到该表面与block的十二条边所产生的至多十二个vertex。最后依次编码每个block的vertex坐标，生成二进制的几何比特流，即几何码流。
G-PCC编码器在完成几何信息编码后，对几何信息进行重建，并使用重建的几何信息对点云的属性信息进行编码。其中，在基于八叉树的几何信息编码框架中，几何无损压缩和几何有损压缩在八叉树划分完成时均存在几何重建过程。目前，点云的属性编码主要是对点云中点的颜色信息进行编码。首先，编码器可以对点的颜色信息进行颜色空间转换，例如，当输入点云中点的颜色信息使用RGB颜色空间表示时，编码器可以将颜色信息从RGB颜色空间转换到YUV颜色空间。然后，利用重建的几何信息对点云重新着色，使得未编码的属性信息与重建的几何信息对应起来。在颜色信息编码中，主要有两种变换方法，一种方法是依赖于LOD划分的基于距离的提升变换，另一种方法是直接进行RAHT变换，这两种方法都会将颜色信息从空间域变换到频域，得到高频系数和低频系数，最后对系数进行量化和算 术编码，生成二进制的属性比特流，即属性码流。
在点云G-PCC解码器框架中，点云的几何比特流和点云中的点所对应的属性比特流是分开进行解码的。G-PCC解码器对几何比特流进行解码。解码器对几何比特流进行算术解码，解码出点云的bounding box和基于八叉树的占位比特(1为非空，0为空)；根据编码时八叉树划分层级深度的不同，几何信息的解码又分为基于八叉树和三角面片集的两种框架。
这里，Spatial Scalability是G-PCC的重要功能，通过解码部分点云的比特流信息生成点云缩略图，目前仅作用在基于八叉树几何信息的G-PCC解码器框架中。skip Layer为解码器少解码的八叉树层级。如图1所示，其示出了相关技术提供的一种空间可伸缩的结构示意图。在图1中，八叉树几何编码到了第K层。这时候，如果解码器不进行spatial scalability过程解码，那么这K层将完全解码；如果解码器进行spatial scalability过程时部分解码，那么将解码到M层结束(M＝K–skip Layer)，其中，skip Layer表示不需要解码的八叉树层级。
需要说明的是，spatial scalability功能是通过参数scalable_lifting_enabled_flag来控制的。如果scalable_lifting_enabled_flag＝0，那么表示不进行spatial scalability功能；如果scalable_lifting_enabled_flag＝1，那么表示进行spatial scalability功能。
在基于八叉树的几何信息解码框架中，根据bounding box计算出当前点云在空间中的最大立方盒，再根据占位比特对非空的子立方体继续进行八等分，通常划分得到的叶子结点为1×1×1的单位立方体时停止划分。但是，如果解码过程进行Spatial scalability功能时，那么将是划分到指定的skip Layer，此时生成2 skipLayer×2 skipLayer×2 skipLayer的立方体。之后，通过该立方体生成几何坐标信息。这里，对叶子结点为1×1×1的单位立方体，则几何坐标为该立方体左前下角的坐标；对叶子结点为2 skipLayer×2 skipLayer×2 skipLayer的单位立方体，则几何坐标会根据skip Layer的不同，然后采用不同的重构策略进行确定。
示例性地，如图2所示，其示出了相关技术提供的一种G-PCC解码器的框架示意图。在图2中，获取二进制码流后，针对二进制码流中的几何比特流和属性比特流分别进行独立解码。在对几何比特流的解码时，通过算术解码-合成八叉树-表面拟合-重建几何-坐标转换逆过程，得到点云的几何信息。这里，在表面拟合之后，可以选择执行重建几何的步骤，也可以选择执行Scalable-重建几何的步骤，其主要是根据是否进行spatial scalability功能来确定的。另外，在对属性比特流的解码时，通过算术解码-反量化-基于LOD的逆提升或者基于RAHT的逆变换-颜色转换逆过程，得到点云的属性信息，基于几何信息和属性信息还原待编码的点云数据的三维图像模型。
然而，目前的相关技术中，已有的可伸缩编码几何重构方法是于2020年1月在提案中提出的，已经被MPEG G-PCC标准(即MPEG-I(ISO/IEC 23090)Part 9)接收。该技术方案根据skip Layer的层级不同而采用不同的重构策略。具体地，以图3为例，解码器的具体实施描述如下：
当skip Layer＝1时，几何坐标为该立方体左前下角的坐标信息，如图3中的Q点位置；
当skip Layer>1时，几何坐标为该立方体中心位置的坐标信息，如图3中的P点位置。
该技术方案是在MPEG G-PCC标准附录C处。其中，针对解码时的位置移位过程，当MinGeomNodeSizeLog2大于1时，其对当前点云图像的每个slice在基于八叉树的几何信息解码框架的具体操作如下:
mask＝(-1)<<MinGeomNodeSizeLog2
for(i＝0；i<PointCount；i++){
PointPos[i][0]＝(PointPos[i][0]&mask)+(1<<(MinGeomNodeSizeLog2-1))
PointPos[i][1]＝(PointPos[i][1]&mask)+(1<<(MinGeomNodeSizeLog2-1))
PointPos[i][2]＝(PointPos[i][2]&mask)+(1<<(MinGeomNodeSizeLog2-1))
}
这里，MinGeomNodeSizeLog2表示当前八叉树最小的结点边长，数值上等于skip Layer；PointCount表示当前slice在解码到MinGeomNodeSizeLog2层级时结点的总数；PointPos[i][0]表示当前结点重构几何点的x轴坐标；PointPos[i][1]表示当前结点重构几何点的y轴坐标；PointPos[i][2]表示当前结点重构几何点的z轴坐标；mask表示中间掩码。
需要说明的是，PointPos[i][0]、PointPos[i][1]、PointPos[i][2]的初始值，可以为当前边长为MinGeomNodeSizeLog2结点立方体左前下角的坐标，即图3中的Q点位置坐标所示；在经过上述代码的移位操作后，PointPos[i][0]、PointPos[i][1]、PointPos[i][2]的值会等于当前结点立方体中心位置的坐标，即图3中的P点位置坐标所示。
还需要说明的是，由于仅解码部分几何比特流信息，在边长为skip Layer的结点空间内，通过一个几何点代表该结点空间范围内的所有点，所以进行spatial scalability后几何重构过程是一个有损的过程。目前G-PCC使用如下两种方式衡量该过程的几何误差大小。
第一种方式为利用点到点距离表示。这里，点到点几何误差测度的计算过程如图4所示，在图4中，黑点(b i)为点云伸缩编解码后生成的点，白点(a j)为原始点云中与其距离最近的点。黑点与白点的坐标之差为点对点误差向量，可以用E(i,j)＝b i-a j表示。该误差向量的长度为点对点的几何误差，即: 其中，B为伸缩编码后的稀疏点云，A为原始点云，根据所有点i∈B的点对点距离 以N B为点云B中的点数，定义整个点云的点对点误差D1的计算如式(1)所示。
第二种方式为利用点到平面距离表示。这里，如图4所示，将误差向量E(i,j)沿法向N j投影，得到一个新的误差向量 这样，点对平面的误差D2的计算如式(2)所示。
其中，‖N j‖表示采用L1范数，L1范数是对应向量的绝对值之和，如式(3)所示；‖E(i,j)‖ 2表示采用L2范数，L2范数是对应向量的平方项累加和的开平方，如式(4)所示。
||x||＝|x 1|+|x 2|+|x 3|+…+|x n|……………………………………..(3)
||x|| 2＝(|x 1| 2+|x 2| 2+|x 3| 2+…+|x n| 2) 1/2…………………………..(4)
在已有spatial scalability后几何重构过程中，对skip Layer所有的结点都采用相同的几何重构方法(例如，当skip Layer＝1时，所有结点几何坐标为结点立方体左前下角的坐标信息；当skip Layer>1时，所有结点几何坐标为结点立方体中心位置的坐标信息)。然而，由于结点几何坐标在数值上越接近结点内所有点的坐标均值，使得点到点误差测度越小，反之，点到点误差测度越大；但是目前的技术方案没有考虑到不同结点内部点分布情况不同，如果当前结点内所有点的坐标均值远离中心位置和立方体左前下角位置，那么目前的技术方案可能会增大spatial scalability后几何重构过程中的几何误差。
本申请一实施例提供一种几何重构方法，该方法的基本思想是：根据当前结点的位置信息，确定所述当前结点的邻居结点；基于所述邻居结点的属性信息，确定所述当前结点在预设坐标轴方向上的邻居结点影响参数值；确定所述当前结点的邻居结点权重值；根据所述当前结点在预设坐标轴方向上的邻居结点影响参数值以及所述邻居结点权重值，确定所述当前结点的几何重构坐标值。这样，由于充分利用了点云的空间相关性，同时根据邻居结点与当前结点的接触程度不同，而为其分配不同的邻居结点权重值，使得计算得到的几何重构坐标值在数值上更接近当前结点内所有点的坐标均值，从而能够降低spatial scalability后几何重构过程中的几何误差。
下面将结合附图对本申请各实施例进行详细阐述。
需要说明的是，本申请实施例提供的几何重构方法应用于视频解码设备，即G-PCC解码器，也可简称为解码器。该方法所实现的功能可以通过解码器中的处理器调用计算机程序来实现，当然计算机程序可以保存在存储器中，可见，解码器至少包括处理器和存储器。
本申请的一实施例中，参见图5，其示出了本申请实施例提供的一种几何重构方法的流程示意图。如图5所示，该方法可以包括：
S501：根据当前结点的位置信息，确定所述当前结点的邻居结点。
这里，在点云中，点可以是点云中的所有点，也可以是点云中的部分点，这些点在空间上相对集中。
还需要说明的是，基于图2所示的G-PCC解码器的框架，本申请实施例的方法主要应用于加粗框标识的“重建几何”部分，针对目前的相关技术中spatial scalability后几何重构过程进行优化，以提升对空间相关性的利用程度。
可以理解，在解码器中，对于八叉树解码框架下的解码是否需要进行spatial scalability功能，可以是由一标识(flag)信息确定。在一些实施例中，该标识信息可以是使能标识信息，以防止该flag被修改为反向的。这里，使能标识信息具体是指空间可伸缩的使能标识信息(用scalable_lifting_enabled_flag表示)，而空间可伸缩的使能标识信息的取值可以是通过解析码流获得的。具体地，在一些实施例中，该方法可以包括：
解析码流，获取空间可伸缩的使能标识信息；
在所述空间可伸缩的使能标识信息指示不对所述当前结点所在的跳过层(skip Layer)进行解码的情况下，执行所述根据当前结点的位置信息，确定所述当前结点的邻居结点的步骤。
也就是说，通过解析码流获得空间可伸缩的使能标识信息后，可以根据该空间可伸缩的使能标识信息确定是否需要进行spatial scalability功能。只有在空间可伸缩的使能标识信息指示需要进行spatial scalability功能时，即不对所述当前结点所在的跳过层(skip Layer)进行解码，这时候才会执行本申请实施例提供的几何重构方法。
进一步地，对于空间可伸缩的使能标识信息来说，在一些实施例中，该方法还可以包括：
若所述空间可伸缩的使能标识信息的取值等于第一值，则确定所述空间可伸缩的使能标识信息指示 对所述当前结点所在的跳过层进行解码；
若所述空间可伸缩的使能标识信息的取值等于第二值，则确定所述空间可伸缩的使能标识信息指示不对所述当前结点所在的跳过层进行解码。
在一种具体的示例中，所述第一值为0，所述第二值为1；或者，所述第一值为false，所述第二值为true。
示例性地，以第一值为0，第二值为1为例，如果scalable_lifting_enabled_flag的取值等于0，那么这时候不进行spatial scalability功能，即对于八叉树解码框架下的解码进行完全解码，换言之，这时候对当前结点所在的skip Layer进行解码。如果scalable_lifting_enabled_flag的取值等于1，那么这时候进行spatial scalability功能，即对于八叉树解码框架下的解码进行部分解码，换言之，这时候不对当前结点所在的skip Layer进行解码，此时才会执行本申请实施例提供的几何重构方法。
还需要说明的是，对于S501来说，所述确定当前结点的邻居结点，可以包括下述至少之一：与所述当前结点具有面相邻的共面邻居结点、与所述当前结点具有边相邻的共边邻居结点、与所述当前结点具有点相邻的共点邻居结点。
也就是说，在对于八叉树解码框架下的解码进行部分解码的情况下，针对skip Layer层中的当前结点而言，通常情况下，该当前结点周围存在有26个邻居结点，具体如图6所示。在图6中，用灰色填充的点表示当前结点，其周围有26个邻居结点，其中，共面邻居结点的数量为6个，共边邻居结点(也可以称为“共线邻居结点”)的数量为12个，共点邻居结点的数量为8个。
在本申请实施例中，这里所确定的邻居结点，可以是这26个所有的邻居结点，也可以是仅6个共面邻居结点，还可以是仅6个共面邻居结点和12个共边邻居结点，甚至还可以是其他数量的邻居结点，本申请实施例不作具体限定。
进一步地，对于在确定当前结点的邻居结点之后，还可以得到邻居结点的属性信息。这里，邻居结点的属性信息可以包括邻居结点的类型；其中，所述邻居结点的类型至少可包括下述之一：与所述当前结点具有面相邻的共面邻居结点、与所述当前结点具有边相邻的共边邻居结点、与所述当前结点具有点相邻的共点邻居结点。
在一些实施例中，所述当前结点的共面邻居结点的数量为6、共边邻居结点的数量为12、共点邻居结点的数量为8。
换句话说，本申请实施例可以将这26个邻居结点作为该当前结点的搜索范围，也可以将部分邻居结点(如仅6个共面邻居结点、或者仅6个共面邻居结点和12个共边邻居结点、或者甚至是其他类型的邻居结点组合等)作为该当前结点的搜索范围，这里不作任何限定。
S502：基于所述邻居结点的属性信息，确定所述当前结点在预设坐标轴方向上的邻居结点影响参数值。
在本申请实施例中，由于邻居结点与当前结点的接触程度不同，可以根据邻居结点的属性信息，确定出当前结点在预设坐标轴方向上的邻居结点影响参数值。另外，预设坐标轴方向可以是水平坐标轴方向(X坐标轴方向)，也可以是垂直坐标轴方向(Y坐标轴方向)，还可以是第三坐标轴方向(Z坐标轴方向)，这里也不作任何限定。
具体来讲，在确定当前结点在预设坐标轴方向上的邻居结点影响参数值时，还与当前结点的中心位置坐标信息有关。在一些实施例中，对于S502来说，所述基于所述邻居结点的属性信息，确定所述当前结点在预设坐标轴方向上的邻居结点影响参数值，可以包括：
确定所述当前结点的中心位置坐标信息；
基于所述中心位置坐标信息以及所述邻居结点的属性信息，确定所述当前结点在预设坐标轴方向上的邻居结点影响参数值。
需要说明的是，以搜索范围为26个邻居结点为例，假定中心位置坐标信息用(x 0,y 0,z 0)表示，这里确定的是中心位置坐标信息为(x 0,y 0,z 0)的当前结点在预设坐标轴方向的邻居结点影响参数值，具体可以包括：共面邻居结点影响参数值、共边邻居结点影响参数值和共点邻居结点影响参数值。
进一步地，在一些实施例中，所述基于所述中心位置坐标信息以及所述邻居结点的属性信息，确定所述当前结点在预设坐标轴方向上的邻居结点影响参数值，可以包括：
当所述邻居结点的属性信息指示所述邻居结点包含共面邻居结点时，基于所述当前结点的中心位置坐标信息以及所述共面邻居结点，确定所述当前结点在预设坐标轴方向上的共面邻居结点影响参数值；
当所述邻居结点的属性信息指示所述邻居结点包含共边邻居结点时，基于所述当前结点的中心位置坐标信息以及所述共边邻居结点，确定所述当前结点在预设坐标轴方向上的共边邻居结点影响参数值；
当所述邻居结点的属性信息指示所述邻居结点包含共点邻居结点时，基于所述当前结点的中心位置坐标信息以及所述共点邻居结点，确定所述当前结点在预设坐标轴方向上的共点邻居结点影响参数值。
还需要说明的是，如果邻居结点的搜索范围包含共面邻居结点、共边邻居结点和共点邻居结点，也就意味着这里的邻居结点是指当前结点周围的26个邻居结点，具体如图6所示。这时候，本申请实施例还需要对这些邻居结点的存在信息进行确定。在一些实施例中，所述确定所述当前结点在预设坐标轴方向上的邻居结点影响参数值，可以包括：确定所述邻居结点是否有点存在的步骤。
可以理解地，在本申请实施例中，解码器在确定邻居结点是否有点存在时，可以通过解码器中的码流来确定出邻居结点是否有点存在，以便进一步确定当前结点在预设坐标轴方向上的邻居结点影响参数值。
这样，在解码器侧，本申请实施例可以利用预设函数g(x i,y i,z i)来表示在以下范围内是否有点存在， 其中，L表示解码器进行空间可伸缩解码时，此时的skip Layer对应的结点边长，L＝2 skip Layer。
在一种具体的示例中，如果该范围内存在点(即“有点存在”)，那么g(x i,y i,z i)的函数值等于1；如果该范围内不存在点(即“无点存在”)，那么g(x i,y i,z i)的函数值等于0。
如此，可以利用该预设函数来表示这26个邻居结点的存在信息，以确定出共面邻居结点的函数值、共边邻居结点的函数值和共点邻居结点的函数值，进而确定出当前结点在预设坐标轴方向上的共面邻居结点影响参数值、共边邻居结点影响参数值和共点邻居结点影响参数值。
对于共面邻居结点影响参数值而言，在一些实施例中，所述基于所述中心位置坐标信息以及所述共面邻居结点，确定所述当前结点在预设坐标轴方向上的共面邻居结点影响参数值，可以包括：
确定所述共面邻居结点的函数值；
基于所述中心位置坐标信息以及所述共面邻居结点的函数值，利用第一计算模型确定所述当前结点在预设坐标轴方向上的共面邻居结点影响参数值。
在一种具体的示例中，所述确定所述共面邻居结点的函数值，可以包括：
确定所述共面邻居结点是否有点存在；
若所述共面邻居结点有点存在，则确定所述共面邻居结点的函数值为1；
若所述共面邻居结点无点存在，则确定所述共面邻居结点的函数值为0。
在本申请实施例中，假定当前结点的中心位置坐标信息用(x 0,y 0,z 0)表示，该当前结点在X坐标轴方向上的共面邻居结点影响参数值用b 1x表示，该当前结点在Y坐标轴方向上的共面邻居结点影响参数值用b 1y表示，该当前结点在Z坐标轴方向上的共面邻居结点影响参数值用b 1z表示，这时候的第一计算模型如下，
b 1x＝g(x 0+L,y 0,z 0)(x 0+L)-g(x 0-L,y 0,z 0)(x 0-L)…………………………..(5)
b 1y＝g(x 0,y 0+L,z 0)(y 0+L)-g(x 0,y 0-L,z 0)(y 0-L)…………………………..(6)
b 1z＝g(x 0,y 0,z 0+L)(z 0+L)-g(x 0,y 0,z 0-L)(z 0-L)…………………………..(7)
其中，g(x 0+L,y 0,z 0)、g(x 0-L,y 0,z 0)、g(x 0,y 0+L,z 0)、g(x 0,y 0-L,z 0)、g(x 0,y 0,z 0+L)、g(x 0,y 0,z 0-L)这6个预设函数可以用于指示6个共面邻居结点分别是否有点存在。根据式(5)、式(6)、式(7)可以计算得到当前结点在预设坐标轴方向上的共面邻居结点影响参数值。其中，预设坐标轴方向可以为：X坐标轴方向、Y坐标轴方向和Z坐标轴方向。
进一步地，由于式(5)、式(6)、式(7)所得到的计算结果为标量，在一些实施例中，该方法还可以包括：
对所述共面邻居结点影响参数值进行求绝对值运算，将计算得到的共面邻居结点影响参数值确定为所述共面邻居结点影响参数值。
也就是说，该当前结点在X坐标轴方向上的共面邻居结点影响参数值为|b 1x|，该当前结点在Y坐标轴方向上的共面邻居结点影响参数值为|b 1y|，该当前结点在Z坐标轴方向上的共面邻居结点影响参数值为|b 1z|。
对于共边邻居结点影响参数值而言，在一些实施例中，所述基于所述中心位置坐标信息以及所述共边邻居结点，确定所述当前结点在预设坐标轴方向上的共边邻居结点影响参数值，可以包括：
确定所述共边邻居结点的函数值；
基于所述中心位置坐标信息以及所述共边邻居结点的函数值，利用第二计算模型确定所述当前结点在预设坐标轴方向上的共边邻居结点影响参数值。
在一种具体的示例中，所述确定所述共边邻居结点的函数值，可以包括：
确定所述共边邻居结点是否有点存在；
若所述共边邻居结点有点存在，则确定所述共边邻居结点的函数值为1；
若所述共边邻居结点无点存在，则确定所述共边邻居结点的函数值为0。
在本申请实施例中，假定当前结点的中心位置坐标信息用(x 0,y 0,z 0)表示，该当前结点在X坐标轴方向上的共边邻居结点影响参数值用b 2x表示，该当前结点在Y坐标轴方向上的共边邻居结点影响参数值用b 2y表示，该当前结点在Z坐标轴方向上的共边邻居结点影响参数值用b 2z表示，这时候的第二计算模型如下，
其中，g(x 0+L,y 0,z 0-L)、g(x 0+L,y 0,z 0+L)、g(x 0+L,y 0-L,z 0)、g(x 0+L,y 0+L,z 0)、g(x 0-L,y 0,z 0-L)、g(x 0-L,y 0-L,z 0)、g(x 0-L,y 0,z 0+L)、g(x 0-L,y 0+L,z 0)、g(x 0,y 0+L,z 0+L)、g(x 0,y 0+L,z 0-L)、g(x 0,y 0-L,z 0+L)、g(x 0,y 0-L,z 0-L)这12个预设函数可以用于指示12个共边邻居结点分别是否有点存在。根据式(8)、式(9)、式(10)可以计算得到当前结点在预设坐标轴方向上的共边邻居结点影响参数值。其中，预设坐标轴方向可以为：X坐标轴方向、Y坐标轴方向和Z坐标轴方向。
进一步地，由于式(8)、式(9)、式(10)所得到的计算结果为矢量，在一些实施例中，该方法还可以包括：
对所述共边邻居结点影响参数值进行求范数运算，将计算得到的共边邻居结点影响参数值确定为所述共边邻居结点影响参数值。
也就是说，该当前结点在X坐标轴方向上的共边邻居结点影响参数值为||b 2x||，该当前结点在Y坐标轴方向上的共边邻居结点影响参数值为||b 2y||，该当前结点在Z坐标轴方向上的共边邻居结点影响参数值为||b 2z||。
对于共点邻居结点影响参数值而言，在一些实施例中，所述基于所述中心位置坐标信息以及所述共点邻居结点，确定所述当前结点在预设坐标轴方向上的共点邻居结点影响参数值，可以包括：
确定所述共点邻居结点的函数值；
基于所述中心位置坐标信息以及所述共点邻居结点的函数值，利用第三计算模型确定所述当前结点在预设坐标轴方向上的共点邻居结点影响参数值。
在一种具体的示例中，所述确定所述共点邻居结点的函数值，可以包括：
确定所述共点邻居结点是否有点存在；
若所述共点邻居结点有点存在，则确定所述共点邻居结点的函数值为1；
若所述共点邻居结点无点存在，则确定所述共点邻居结点的函数值为0。
在本申请实施例中，假定当前结点的中心位置坐标信息用(x 0,y 0,z 0)表示，该当前结点在X坐标轴方向上的共点邻居结点影响参数值用b 3x表示，该当前结点在Y坐标轴方向上的共点邻居结点影响参数值用b 3y表示，该当前结点在Z坐标轴方向上的共点邻居结点影响参数值用b 3z表示，这时候的第三计算模型如下，
其中，g(x 0+L,y 0+L,z 0-L)、g(x 0+L,y 0-L,z 0-L)、g(x 0+L,y 0-L,z 0+L)、g(x 0+L,y 0+L,z 0+L)、g(x 0-L,y 0+L,z 0-L)、g(x 0-L,y 0-L,z 0-L)、g(x 0-L,y 0-L,z 0+L)、g(x 0-L,y 0+L,z 0+L)这8个预设函数可以用于指示8个共点邻居结点分别是否有点存在。根据式(11)、式(12)、式(13)可以计算得到当前结点在预设坐标轴方向上的共点邻居结点影响参数值。其中，预设坐标轴方向可以为：X坐标轴方向、Y坐标轴方向和Z坐标轴方向。
进一步地，由于式(11)、式(12)、式(13)所得到的计算结果为矢量，在一些实施例中，该方法还可以包括：
对所述共点邻居结点影响参数值进行求范数运算，将计算得到的共点邻居结点影响参数值确定为所述共点邻居结点影响参数值。
也就是说，该当前结点在X坐标轴方向上的共点邻居结点影响参数值为||b 3x||，该当前结点在Y坐标轴方向上的共点邻居结点影响参数值为||b 3y||，该当前结点在Z坐标轴方向上的共点邻居结点影响参数值为||b 3z||。
这样，以搜索范围为26个邻居结点为例，针对中心位置坐标信息为(x 0,y 0,z 0)的当前结点，该当前结点在X坐标轴方向上的共面邻居结点影响参数值为|b 1x|，该当前结点在Y坐标轴方向上的共面邻居结点影响参数值为|b 1y|，该当前结点在Z坐标轴方向上的共面邻居结点影响参数值为|b 1z|；该当前结点在X坐标轴方向上的共边邻居结点影响参数值为||b 2x||，该当前结点在Y坐标轴方向上的共边邻居结点影响参数值为||b 2y||，该当前结点在Z坐标轴方向上的共边邻居结点影响参数值为||b 2z||；该当前结点在X坐标轴方向上的共点邻居结点影响参数值为||b 3x||，该当前结点在Y坐标轴方向上的共点邻居结点影响参数值为||b 3y||，该当前结点在Z坐标轴方向上的共点邻居结点影响参数值为||b 3z||。
S503：确定所述当前结点的邻居结点权重值。
需要说明的是，以搜索范围为26个邻居结点为例，根据与当前结点接触程度不同，可以将邻居关系分为面相邻，边相邻，点相邻，从而将邻居结点的类型划分为共面邻居结点、共边邻居结点和共点邻居结点。如图7所示，用灰色填充的立方体表示当前结点，标识有W1的立方体结点与当前结点在Z坐标轴方向上具有公共的平面，故它们在Z坐标轴方向上为面相邻，标识有W1的立方体结点可以称为共面邻居结点；标识有W2的立方体结点与当前结点在X坐标轴、Y坐标轴方向上具有公共的边，其与当前结点在X坐标轴、Y坐标轴方向上为边相邻，故标识有W1的立方体结点可以称为共边邻居结点；标识有W3的立方体结点与当前结点在X坐标轴、Y坐标轴、Z坐标轴方向上具有公共的点，其与当前结点在X坐标轴、Y坐标轴、Z坐标轴方向上为点相邻，故标识有W3的立方体结点可以称为共点邻居结点(这里，面相邻不计入边相邻和点相邻，边相邻不计入点相邻)；对面相邻，边相邻，点相邻的邻居结点(即共面邻居结点、共边邻居结点和共点邻居结点)，本申请实施例采用不同的权重值。
在一些实施例中，对于S503来说，所述确定所述当前结点的邻居结点权重值，可以包括：
基于所述共面邻居结点、所述共边邻居结点和所述共点邻居结点与所述当前结点之间的距离，确定所述共面邻居结点权重值、所述共边邻居结点权重值和所述共点邻居结点权重值之间的预设比值；
对所述预设比值进行归一化计算，得到归一化系数；
基于所述归一化系数与所述预设比值，确定所述当前结点的共面邻居结点权重值、所述共边邻居结点权重值以及所述共点邻居结点权重值。
在本申请实施例中，本申请实施例是基于点到点误差测度的基础上改进的。对于共面邻居结点权重值、共边邻居结点权重值和共点邻居结点权重值，其具体的计算过程如下：
由相关技术的点到点误差测度可知，在spatial scalability后几何重构点选择的位置越是与原始点云内点分布密集的地方接近，那么几何重构后的误差也就越小。另外，由于当前没有解码到最底层，获取不到准确的原始云点的位置。因此，采用邻居结点信息对原始点云内点分布情况进行预测。以图7为例，在当前结点的26个邻居结点中，存在有当前的3个邻居结点(如共面邻居结点、共边邻居结点和共点邻居结点)，那么当前结点内选择的点若是向这三个点的位置偏移，那么根据点到点误差测度，该几何重构方法理论上所产生的误差会小于采用当前结点中心位置坐标信息的方案。
具体来讲，由于距离越近的邻居结点产生的偏移影响越大，因此共面邻居结点权重值>共边邻居结点权重值>共点邻居结点权重值，这时候如图7所示，采用欧式距离的倒数作为三种权重值的预设比值，即：共面邻居结点权重值：共边邻居结点权重值： 又因为在当前结 点内重构后的点最大不能超过当前结点的边界，因此当产生最大偏移影响时，重构的点在当前结点的边界上，此时，可以为1个共面邻居结点，4个共边邻居结点，4个共点邻居结点。由此计算出的归一化系数为：
通过归一化系数与权重值的预设比值，可以计算出这三种邻居结点的权重值：
共面邻居结点权重值为w 1＝1×0.081＝0.081；
也就是说，在一种具体的示例中，在预设比值为 的情况下，确定共面邻居结点权重值为0.081，共边邻居结点权重值为0.057，共点邻居结点权重值为0.046。
在另一种具体的示例中，在预设比值为 的情况下，确定共面邻居结点权重值为0.115，共边邻居结点权重值为0.057，共点邻居结点权重值为0.038。
需要说明的是，共面邻居结点权重值、共边邻居结点权重值和共点邻居结点权重值之间的预设比值并不局限于上述两种情况，该预设比值也可以设置为其他比值，本申请实施例不作具体限定。
还需要说明的是，对于上述得到的权重值(比如0.081、0.057、0.046等)，这些权重值为浮点数，在实际的标准提案中，可以通过二进制移位求近似值的方式来实现。
这样，在得到当前结点在预设坐标轴上的邻居结点影响参数值和邻居结点权重值之后，可以确定出当前结点的几何重构坐标值。
S504：根据所述当前结点在预设坐标轴方向上的邻居结点影响参数值以及所述邻居结点权重值，确定所述当前结点的几何重构坐标值。
在这里，以搜索范围为26个邻居结点为例，邻居结点权重值可以包括共面邻居结点权重值、共边邻居结点权重值和共点邻居结点权重值，当前结点在预设坐标轴方向上的邻居结点影响参数值可以包括当前结点在预设坐标轴方向上的共面邻居结点影响参数值、共边邻居结点影响参数值和共点邻居结点影响参数值。如此，在一些实施例中，该方法还可以包括：
基于所述当前结点的共面邻居结点权重值、共边邻居结点权重值以及共点邻居结点权重值，对所述当前结点在预设坐标轴方向上的所述共面邻居结点影响参数值、所述共边邻居结点影响参数值和所述共点邻居结点影响参数值进行加权计算，得到所述当前结点在预设坐标轴方向上的坐标修正值；
根据所述当前结点的中心位置坐标信息和所述当前结点在预设坐标轴方向上的坐标修正值，确定所述当前结点的几何重构坐标值。
在一种具体的示例中，所述根据所述当前结点的中心位置坐标信息和所述当前结点在预设坐标轴方向上的坐标修正值，确定所述当前结点的几何重构坐标值，可以包括：
对所述当前结点的中心位置坐标信息和所述当前结点在预设坐标轴方向上的坐标修正值进行加法计算，得到所述当前结点的几何重构坐标值。
更具体地，当前结点的几何重构坐标值包括X坐标轴方向的几何重构坐标值、Y坐标轴方向的几何重构坐标值和Z坐标轴方向的几何重构坐标值；
相应地，所述对所述当前结点的中心位置坐标信息和所述当前结点在预设坐标轴方向上的坐标修正值进行加法计算，得到所述当前结点的几何重构坐标值，可以包括：
对所述当前结点在X坐标轴方向的中心位置坐标信息和所述当前结点在X坐标轴方向上的坐标修正值进行加法计算，得到所述当前结点在X坐标轴方向的几何重构坐标值；
对所述当前结点在Y坐标轴方向的中心位置坐标信息和所述当前结点在Y坐标轴方向上的坐标修正值进行加法计算，得到所述当前结点在Y坐标轴方向的几何重构坐标值；
对所述当前结点在Z坐标轴方向的中心位置坐标信息和所述当前结点在Z坐标轴方向上的坐标修正值进行加法计算，得到所述当前结点在Z坐标轴方向的几何重构坐标值。
需要说明的是，以搜索范围为26个邻居结点为例，假定中心位置坐标信息用(x 0,y 0,z 0)表示，共面邻居结点权重值用w 1表示，共边邻居结点权重值用w 2表示，共点邻居结点权重值用w 3表示；针对中心位置坐标信息为(x 0,y 0,z 0)的当前结点，该当前结点在X坐标轴方向上的共面邻居结点影响参数值为|b 1x|，该当前结点在Y坐标轴方向上的共面邻居结点影响参数值为|b 1y|，该当前结点在Z坐标轴方向上的共面邻居结点影响参数值为|b 1z|；该当前结点在X坐标轴方向上的共边邻居结点影响参数值为||b 2x||，该当前结点在Y坐标轴方向上的共边邻居结点影响参数值为||b 2y||，该当前结点在Z坐标轴方向上的共边邻居结点影响参数值为||b 2z||；该当前结点在X坐标轴方向上的共点邻居结点影响参数值 为||b 3x||，该当前结点在Y坐标轴方向上的共点邻居结点影响参数值为||b 3y||，该当前结点在Z坐标轴方向上的共点邻居结点影响参数值为||b 3z||；这样，对于当前结点的几何重构坐标值，其计算如下，
示例性地，如果w 1为0.081，w 2为0.057，w 3为0.046，那么式(15)可以等效如下，
简言之，在本申请实施例中，其提供了一种基于点云邻居结点的几何重构方法，利用了当前结点周围的邻居结点的空间相关性，同时采用不同权重的邻居信息来计算点云空间可伸缩编码后的几何坐标，如对面邻居、边邻居、点邻居分别采用0.081，0.057，0.046的权重值，根据当前结点周围的26个邻居结点范围内的存在信息计算出几何重构时点的坐标，该坐标在数值上更接近结点内所有点的坐标均值，以使得spatial scalability后的几何重构误差减小。
本申请的另一实施例中，考虑到算法复杂度以及耗时情况，一种可替代方案为，本申请实施例确定的邻居结点可以仅包含共面邻居结点。
具体来说，本申请实施例中邻居结点的搜索范围可以更改为6个，即仅使用6个共面邻居结点，具体如图8所示。在图8中，灰色填充的立方体为当前结点，其周围的6个面相邻的结点为6个共面邻居结点。在这种情况下，图9示出了本申请实施例提供的另一种几何重构方法的流程示意图。如图9所示，该方法可以包括：
S901：确定当前结点在预设坐标轴方向上的共面邻居结点影响参数值。
需要说明的是，当邻居结点的属性信息指示所述邻居结点包含共面邻居结点时，这时候，基于当前结点的中心位置坐标信息以及所述共面邻居结点，可以确定出当前结点在预设坐标轴方向上的共面邻居结点影响参数值。
此时，假定当前结点的中心位置坐标信息用(x 0,y 0,z 0)表示，该当前结点在X坐标轴方向上面相邻的共面邻居结点影响参数值用b 1x表示，该当前结点在Y坐标轴方向上面相邻的共面邻居结点影响参数值用b 1y表示，该当前结点在Z坐标轴方向上面相邻的共面邻居结点影响参数值用b 1z表示，这时候b 1x、b 1y、b 1z可以根据式(5)、式(6)、式(7)计算得到。
进一步地，由于式(5)、式(6)、式(7)所得到的计算结果为标量，在一些实施例中，该方法还可以包括：
对所述共面邻居结点影响参数值进行求绝对值运算，将计算得到的共面邻居结点影响参数值确定为所述共面邻居结点影响参数值。
也就是说，该当前结点在X坐标轴方向上的共面邻居结点影响参数值为|b 1x|，该当前结点在Y坐标轴方向上的共面邻居结点影响参数值为|b 1y|，该当前结点在Z坐标轴方向上的共面邻居结点影响参数值为|b 1z|。
S902：基于所述当前结点的共面邻居结点权重值，对所述当前结点在预设坐标轴方向上的所述共面邻居结点影响参数值进行加权计算，得到所述当前结点在预设坐标轴方向上的坐标修正值。
需要说明的是，这种情况下的共面邻居结点权重值可以为预设常数。在一种具体的示例中，预设常数是1/4。也就是说，共面邻居结点权重值可以为0.25，但是本申请实施例对此不作具体限定。
这样，当前结点在X坐标轴方向上的坐标修正值为0.25|b 1x|，当前结点在Y坐标轴方向上的坐标修正值为0.25|b 1y|，当前结点在Z坐标轴方向上的坐标修正值为0.25|b 1z|。
还需要说明的是，在实际应用中，对于0.25|b 1x|，可以通过二进制|b 1x|右移两位实现，同理0.25|b 1y|和0.25|b 1z|也是通过二进制移位的方式来实现的。
S903：根据所述当前结点的中心位置坐标信息和所述当前结点在预设坐标轴方向上的坐标修正值，确定所述当前结点的几何重构坐标值。
在一种具体的示例中，对于S903来说，所述根据所述当前结点的中心位置坐标信息和所述当前结点在预设坐标轴方向上的坐标修正值，确定所述当前结点的几何重构坐标值，可以包括：
对所述当前结点的中心位置坐标信息和所述当前结点在预设坐标轴方向上的坐标修正值进行加法计算，得到所述当前结点的几何重构坐标值。
更具体地，当前结点的几何重构坐标值包括X坐标轴方向的几何重构坐标值、Y坐标轴方向的几何重构坐标值和Z坐标轴方向的几何重构坐标值；
相应地，所述对所述当前结点的中心位置坐标信息和所述当前结点在预设坐标轴方向上的坐标修正值进行加法计算，得到所述当前结点的几何重构坐标值，可以包括：
对所述当前结点在X坐标轴方向的中心位置坐标信息和所述当前结点在X坐标轴方向上的坐标修正值进行加法计算，得到所述当前结点在X坐标轴方向的几何重构坐标值；
对所述当前结点在Y坐标轴方向的中心位置坐标信息和所述当前结点在Y坐标轴方向上的坐标修正值进行加法计算，得到所述当前结点在Y坐标轴方向的几何重构坐标值；
对所述当前结点在Z坐标轴方向的中心位置坐标信息和所述当前结点在Z坐标轴方向上的坐标修正值进行加法计算，得到所述当前结点在Z坐标轴方向的几何重构坐标值。
需要说明的是，以搜索范围为6个邻居结点为例，假定中心位置坐标信息用(x 0,y 0,z 0)表示，共面邻居结点权重值用w 1表示；针对中心位置坐标信息为(x 0,y 0,z 0)的当前结点，该当前结点在X坐标轴方向上的共面邻居结点影响参数值为|b 1x|，该当前结点在Y坐标轴方向上的共面邻居结点影响参数值为|b 1y|，该当前结点在Z坐标轴方向上的共面邻居结点影响参数值为|b 1z|；这样，对于当前结点的几何重构坐标值，其计算如下，
示例性地，如果w 1为0.25，那么式(17)可以等效如下，
本申请的又一实施例中，考虑到算法复杂度以及耗时情况，另一种可替代方案为，本申请实施例确定的邻居结点可以仅包含共面邻居结点和共边邻居结点。
具体来说，本申请实施例中邻居结点的搜索范围可以更改为18个，即仅使用6个共面邻居结点和12个共边邻居结点，具体如图10所示。在图10中，灰色填充的立方体为当前结点，其周围的6个面相邻的结点为6个共面邻居结点，12个边相邻的结点为12个共边邻居结点。在这种情况下，图11示出了本申请实施例提供的又一种几何重构方法的流程示意图。如图11所示，该方法可以包括：
S1101：确定当前结点在预设坐标轴方向上的共面邻居结点影响参数值和共边邻居结点影响参数值。
需要说明的是，当邻居结点的属性信息指示所述邻居结点包含共面邻居结点时，这时候，基于当前结点的中心位置坐标信息以及所述共面邻居结点，可以确定出当前结点在预设坐标轴方向上的共面邻居结点影响参数值。当邻居结点的属性信息指示所述邻居结点包含共边邻居结点时，这时候，基于当前结点的中心位置坐标信息以及所述共边邻居结点，可以确定出当前结点在预设坐标轴方向上的共边邻居结点影响参数值。
此时，假定当前结点的中心位置坐标信息用(x 0,y 0,z 0)表示，该当前结点在X坐标轴方向上面相邻的共面邻居结点影响参数值用b 1x表示，该当前结点在Y坐标轴方向上面相邻的共面邻居结点影响参数值用b 1y表示，该当前结点在Z坐标轴方向上面相邻的共面邻居结点影响参数值用b 1z表示，这时候b 1x、b 1y、b 1z可以根据式(5)、式(6)、式(7)计算得到。该当前结点在X坐标轴方向上面相邻的共边邻居结点影响参数值用b 2x表示，该当前结点在Y坐标轴方向上面相邻的共边邻居结点影响参数值用b 2y表示，该当前结点在Z坐标轴方向上面相邻的共边邻居结点影响参数值用b 2z表示，这时候b 2x、b 2y、b 2z可以根据式(8)、式(9)、式(10)计算得到
进一步地，由于式(5)、式(6)、式(7)所得到的计算结果为标量，在一些实施例中，该方法还可以包括：
对所述共面邻居结点影响参数值进行求绝对值运算，将计算得到的共面邻居结点影响参数值确定为所述共面邻居结点影响参数值。
也就是说，该当前结点在X坐标轴方向上的共面邻居结点影响参数值为|b 1x|，该当前结点在Y坐标轴方向上的共面邻居结点影响参数值为|b 1y|，该当前结点在Z坐标轴方向上的共面邻居结点影响参数值为|b 1z|。
进一步地，由于式(8)、式(9)、式(10)所得到的计算结果为矢量，在一些实施例中，该方法还可以包括：
对所述共边邻居结点影响参数值进行求范数运算，将计算得到的共边邻居结点影响参数值确定为所述共边邻居结点影响参数值。
也就是说，该当前结点在X坐标轴方向上的共边邻居结点影响参数值为||b 2x||，该当前结点在Y 坐标轴方向上的共边邻居结点影响参数值为||b 2y||，该当前结点在Z坐标轴方向上的共边邻居结点影响参数值为||b 2z||。
S1102：基于所述当前结点的共面邻居结点权重值和共边邻居结点权重值，对所述当前结点在预设坐标轴方向上的所述共面邻居结点影响参数值和所述共边邻居结点影响参数值进行加权计算，得到所述当前结点在预设坐标轴方向上的坐标修正值。
需要说明的是，这种情况下的共面邻居结点权重值和共边邻居结点权重值，其确定方法可以包括：
基于所述共面邻居结点和所述共边邻居结点与所述当前结点之间的距离，确定所述共面邻居结点权重值和所述共边邻居结点权重值之间的预设比值；
对所述预设比值进行归一化计算，得到归一化系数；
基于所述归一化系数与所述预设比值，确定所述当前结点的共面邻居结点权重值和所述共边邻居结点权重值。
在本申请实施例中，本申请实施例也是基于点到点误差测度的基础上改进的。对于共面邻居结点权重值和共边邻居结点权重值，其具体的计算过程如下：
由于距离越近的邻居结点产生的偏移影响越大，因此共面邻居结点权重值>共边邻居结点权重值，这时候采用欧式距离的倒数作为两种权重值的预设比值，即：共面邻居结点权重值： 又因为在当前结点内重构后的点最大不能超过当前结点的边界，因此当产生最大偏移影响时，重构的点在当前结点的边界上，此时，可以为1个共面邻居结点和4个共边邻居结点。由此计算出的归一化系数为：
通过归一化系数与权重值的预设比值，可以计算出这两种邻居结点的权重值：
共面邻居结点权重值为w 1＝1×0.13＝0.13；
共边邻居结点权重值为
也就是说，在一种具体的示例中，在预设比值为 的情况下，确定共面邻居结点权重值为0.13，共边邻居结点权重值为0.091。
在另一种具体的示例中，在预设比值为 的情况下，确定共面邻居结点权重值为0.166，共边邻居结点权重值为0.083。
需要说明的是，共面邻居结点权重值和共边邻居结点权重值之间的预设比值并不局限于上述两种情况，该预设比值也可以设置为其他比值，本申请实施例不作具体限定。
还需要说明的是，对于上述得到的权重值(比如0.13、0.091等)，这些权重值为浮点数，在实际的标准提案中，可以通过二进制移位求近似值的方式来实现。
这样，在得到当前结点在预设坐标轴上的邻居结点影响参数值和邻居结点权重值之后，可以确定出当前结点在预设坐标轴方向上的坐标修正值。具体地，如果共面邻居结点权重值为0.13，共边邻居结点权重值为0.091，那么当前结点在X坐标轴方向上的坐标修正值为0.13|b 1x|+0.091||b 2x||，当前结点在Y坐标轴方向上的坐标修正值为0.13|b 1y|+0.091||b 2y||，当前结点在Z坐标轴方向上的坐标修正值为0.13|b 1z|+0.091||b 2z||。
S1103：根据所述当前结点的中心位置坐标信息和所述当前结点在预设坐标轴方向上的坐标修正值，确定所述当前结点的几何重构坐标值。
在一种具体的示例中，对于S1103来说，所述根据所述当前结点的中心位置坐标信息和所述当前结点在预设坐标轴方向上的坐标修正值，确定所述当前结点的几何重构坐标值，可以包括：
对所述当前结点的中心位置坐标信息和所述当前结点在预设坐标轴方向上的坐标修正值进行加法计算，得到所述当前结点的几何重构坐标值。
更具体地，当前结点的几何重构坐标值包括X坐标轴方向的几何重构坐标值、Y坐标轴方向的几何重构坐标值和Z坐标轴方向的几何重构坐标值；
相应地，所述对所述当前结点的中心位置坐标信息和所述当前结点在预设坐标轴方向上的坐标修正值进行加法计算，得到所述当前结点的几何重构坐标值，可以包括：
对所述当前结点在X坐标轴方向的中心位置坐标信息和所述当前结点在X坐标轴方向上的坐标修正值进行加法计算，得到所述当前结点在X坐标轴方向的几何重构坐标值；
对所述当前结点在Y坐标轴方向的中心位置坐标信息和所述当前结点在Y坐标轴方向上的坐标修正值进行加法计算，得到所述当前结点在Y坐标轴方向的几何重构坐标值；
对所述当前结点在Z坐标轴方向的中心位置坐标信息和所述当前结点在Z坐标轴方向上的坐标修 正值进行加法计算，得到所述当前结点在Z坐标轴方向的几何重构坐标值。
需要说明的是，以搜索范围为18个邻居结点为例，假定中心位置坐标信息用(x 0,y 0,z 0)表示，共面邻居结点权重值用w 1表示，共面邻居结点权重值用w 2表示；针对中心位置坐标信息为(x 0,y 0,z 0)的当前结点，该当前结点在X坐标轴方向上的共面邻居结点影响参数值为|b 1x|，该当前结点在Y坐标轴方向上的共面邻居结点影响参数值为|b 1y|，该当前结点在Z坐标轴方向上的共面邻居结点影响参数值为|b 1z|；该当前结点在X坐标轴方向上的共边邻居结点影响参数值为||b 2x||，该当前结点在Y坐标轴方向上的共边邻居结点影响参数值为||b 2y||，该当前结点在Z坐标轴方向上的共边邻居结点影响参数值为||b 2z||；这样，对于当前结点的几何重构坐标值，其计算如下，
示例性地，如果w 1为0.13，w 2为0.091，那么式(20)可以等效如下，
简言之，本申请实施例提供了一种基于点云邻居结点的几何重构方法，利用了当前结点周围的邻居结点的空间相关性，根据不同邻居结点情况计算出几何重构时点的坐标，该坐标在数值上更接近结点内所有点的坐标均值，以使得spatial scalability后的几何重构误差减小。
具体来说，本申请实施例提出了一种基于邻居结点权重的点云空间可伸缩编码几何重构方法，通过每个结点周围26个邻居结点的存在信息来计算出当前结点的位置坐标。下面以26个邻居结点为搜索范围，其具体过程如下：
首先，如果解码器进行空间可伸缩解码时，此时的skip Layer对应的结点边长为L(L＝2 skip Layer)，对每个skip Layer层结点搜索结点周围26个邻居结点的存在信息，利用函数g(x i,y i,z i)表示在以下范围内是否存在点：
这里，当该结点内存在点时，g(x i,y i,z i)＝1；当该结点内不存在点时，g(x i,y i,z i)＝0，该结点与其周围26个邻居结点之间的位置关系如图6所示。
其次，根据与结点接触程度的不同，可以将邻居关系分为面相邻，边相邻，点相邻。如图7所示，用灰色填充的立方体表示当前结点，标识有W1的立方体结点与当前结点在Z坐标轴方向上具有公共的平面，故它们在Z坐标轴方向上为面相邻，其可以称为共面邻居结点；标识有W2的立方体结点与当前结点在X坐标轴、Y坐标轴方向上具有公共的边，其与当前结点在X坐标轴、Y坐标轴方向上为边相邻，故可以称为共边邻居结点；标识有W3的立方体结点与当前结点在X坐标轴、Y坐标轴、Z坐标轴方向上具有公共的点，其与当前结点在X坐标轴、Y坐标轴、Z坐标轴方向上为点相邻，故可以称为共点邻居结点(这里，面相邻不计入边相邻和点相邻，边相邻不计入点相邻)；对面相邻，边相邻，点相邻的邻居结点(即共面邻居结点、共边邻居结点和共点邻居结点)，本申请实施例采用不同的权重值。示例性地，面相邻权重(即共面邻居结点权重值)为w 1(w 1＝0.081)，边相邻权重(即共边邻居结点权重值)为w 2(w 2＝0.057)，点相邻权重(即共点邻居结点权重值)为w 3(w 3＝0.046)，其具体的位置关系示意如图7所示。
再次，利用(x 0,y 0,z 0)表示当前结点的中心位置坐标信息，即图7中灰色填充立方体的中心位置，用b 1k,b 2k,b 3k分别表示当前结点在k坐标轴方向上的面相邻影响，边相邻影响，点相邻影响，k＝x,y,z；
中心位置在(x 0,y 0,z 0)处的当前结点在X坐标轴方向上面相邻的影响为b 1x，在Y坐标轴方向上面相邻的影响为b 1y，在Z坐标轴方向上面相邻的影响为b 1z，具体如上述的式(5)、式(6)、式(7)所示。
中心位置在(x 0,y 0,z 0)处的当前结点在X坐标轴方向上边相邻的影响为b 2x，在Y坐标轴方向上边相邻的影响为b 2y，在Z坐标轴方向上边相邻的影响为b 2z，具体如上述的式(8)、式(9)、式(10)所示。
中心位置在(x 0,y 0,z 0)处的当前结点在X坐标轴方向上点相邻的影响为b 3x，在Y坐标轴方向上点相邻的影响为b 3y，在Z坐标轴方向上点相邻的影响为b 3z，具体如上述的式(11)、式(12)、式(13)所示。
这样，在共面邻居结点权重值为0.081，共边邻居结点权重值为0.057，共点邻居结点权重值为0.046的情况下，利用上述的几何重构方法得到的几何重构坐标值表示如上述式(16)所示。
由于本申请实施例的保护点在于采用不同权重的邻居信息计算点云空间可伸缩编码后的几何坐标， 对面邻居、边邻居、点邻居分别采用0.081、0.057、0.046的权重值，根据当前结点周围的26个邻居结点范围内的存在信息计算该结点的重构几何坐标值。如此，本申请的技术方案更加充分的利用了点云的空间相关性，使spatial scalability后几何重构的误差减少。这里，几何信息的峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio，PSNR)表示：与相关技术相比，在相同的码率情况下，本申请的技术方案带来的几何误差比相关技术带来的几何误差减少(PSNR为正值)或增加(PSNR为负值)的数值。表1示出了skip Layer＝1，2，3，4不同跳过层时的对比情况。
D1-PSNR计算公式如下所示，
D2-PSNR计算公式如下所示，
其中，p为表1中定义的每个参考点云的峰值恒定值，由点云序列确定，具体如表2中加粗部分所示。
表1 几何信息的PSNR
表2 点云序列峰值恒定值
本实施例提供了一种几何重构方法，应用于解码器。根据当前结点的位置信息，确定所述当前结点的邻居结点；基于所述邻居结点的属性信息，确定所述当前结点在预设坐标轴方向上的邻居结点影响参数值；确定所述当前结点的邻居结点权重值；根据所述当前结点在预设坐标轴方向上的邻居结点影响参数值以及所述邻居结点权重值，确定所述当前结点的几何重构坐标值。这样，由于充分利用了点云的空间 相关性，同时根据邻居结点与当前结点的接触程度不同，而为其分配不同的邻居结点权重值，使得计算得到的几何重构坐标值在数值上更接近当前结点内所有点的坐标均值，从而能够降低spatial scalability后几何重构过程中的几何误差。
本申请的再一实施例中，基于前述实施例相同的发明构思，参见图12，其示出了本申请实施例提供的一种解码器120的组成结构示意图。如图12所示，该解码器120可以包括：确定单元1201和计算单元1202；其中，
确定单元1201，配置为根据当前结点的位置信息，确定所述当前结点的邻居结点；以及基于所述邻居结点的属性信息，确定所述当前结点在预设坐标轴方向上的邻居结点影响参数值；
确定单元1201，还配置为确定所述当前结点的邻居结点权重值；
计算单元1202，配置为根据所述当前结点在预设坐标轴方向上的邻居结点影响参数值以及所述邻居结点权重值，确定所述当前结点的几何重构坐标值。
在一些实施例中，所述邻居结点的属性信息包括邻居结点的类型；其中，所述邻居结点的类型至少包括下述之一：与所述当前结点具有面相邻的共面邻居结点、与所述当前结点具有边相邻的共边邻居结点、与所述当前结点具有点相邻的共点邻居结点。
在一些实施例中，所述当前结点的共面邻居结点的数量为6、共边邻居结点的数量为12、共点邻居结点的数量为8。
在一些实施例中，所述确定所述当前结点的邻居结点，包括下述至少之一：与所述当前结点具有面相邻的共面邻居结点、与所述当前结点具有边相邻的共边邻居结点、与所述当前结点具有点相邻的共点邻居结点。
在一些实施例中，确定单元1201，还配置为确定所述当前结点的中心位置坐标信息；以及基于所述中心位置坐标信息以及所述邻居结点的属性信息，确定所述当前结点在预设坐标轴方向上的邻居结点影响参数值。
在一些实施例中，确定单元1201，还配置为当所述邻居结点的属性信息指示所述邻居结点包含共面邻居结点时，基于所述当前结点的中心位置坐标信息以及所述共面邻居结点，确定所述当前结点在预设坐标轴方向上的共面邻居结点影响参数值；当所述邻居结点的属性信息指示所述邻居结点包含共边邻居结点时，基于所述当前结点的中心位置坐标信息以及所述共边邻居结点，确定所述当前结点在预设坐标轴方向上的共边邻居结点影响参数值；当所述邻居结点的属性信息指示所述邻居结点包含共点邻居结点时，基于所述当前结点的中心位置坐标信息以及所述共点邻居结点，确定所述当前结点在预设坐标轴方向上的共点邻居结点影响参数值。
在一些实施例中，确定单元1201，还配置为确定所述邻居结点是否有点存在的步骤。
在一些实施例中，计算单元1202，还配置为当所述邻居结点包括共面邻居结点、共边邻居结点和共点邻居结点时，基于所述当前结点的共面邻居结点权重值、共边邻居结点权重值以及共点邻居结点权重值，对所述当前结点在预设坐标轴方向上的所述共面邻居结点影响参数值、所述共边邻居结点影响参数值和所述共点邻居结点影响参数值进行加权计算，得到所述当前结点在预设坐标轴方向上的坐标修正值；以及根据所述当前结点的中心位置坐标信息和所述当前结点在预设坐标轴方向上的坐标修正值，确定所述当前结点的几何重构坐标值。
在一些实施例中，计算单元1202，还配置为对所述当前结点的中心位置坐标信息和所述当前结点在预设坐标轴方向上的坐标修正值进行加法计算，得到所述当前结点的几何重构坐标值。
在一些实施例中，确定单元1201，还配置为基于所述共面邻居结点、所述共边邻居结点和所述共点邻居结点与所述当前结点之间的距离，确定所述共面邻居结点权重值、所述共边邻居结点权重值和所述共点邻居结点权重值之间的预设比值；
计算单元1202，还配置为对所述预设比值进行归一化计算，得到归一化系数；以及基于所述归一化系数与所述预设比值，确定所述当前结点的共面邻居结点权重值、所述共边邻居结点权重值以及所述共点邻居结点权重值。
在一些实施例中，计算单元1202，还配置为在所述预设比值为 的情况下，确定所述共面邻居结点权重值为0.081，所述共边邻居结点权重值为0.057，所述共点邻居结点权重值为0.046；或者，在所述预设比值为 的情况下，确定所述共面邻居结点权重值为0.115，所述共边邻居结点权重值为0.057，所述共点邻居结点权重值为0.038。
在一些实施例中，计算单元1202，还配置为当所述邻居结点仅包括共面邻居结点时，基于所述当前结点的共面邻居结点权重值，对所述当前结点在预设坐标轴方向上的所述共面邻居结点影响参数值进 行加权计算，得到所述当前结点在预设坐标轴方向上的坐标修正值；以及根据所述当前结点的中心位置坐标信息和所述当前结点在预设坐标轴方向上的坐标修正值，确定所述当前结点的几何重构坐标值。
在一些实施例中，计算单元1202，还配置为对所述当前结点的中心位置坐标信息和所述当前结点在预设坐标轴方向上的坐标修正值进行加法计算，得到所述当前结点的几何重构坐标值。
在一些实施例中，所述共面邻居结点权重值为预设常数。
在一些实施例中，所述预设常数是1/4。
在一些实施例中，计算单元1202，还配置为当所述邻居结点包括共面邻居结点和共边邻居结点时，基于所述当前结点的共面邻居结点权重值和共边邻居结点权重值，对所述当前结点在预设坐标轴方向上的所述共面邻居结点影响参数值和所述共边邻居结点影响参数值进行加权计算，得到所述当前结点在预设坐标轴方向上的坐标修正值；以及根据所述当前结点的中心位置坐标信息和所述当前结点在预设坐标轴方向上的坐标修正值，确定所述当前结点的几何重构坐标值。
在一些实施例中，计算单元1202，还配置为对所述当前结点的中心位置坐标信息和所述当前结点在预设坐标轴方向上的坐标修正值进行加法计算，得到所述当前结点的几何重构坐标值。
在一些实施例中，确定单元1201，还配置为基于所述共面邻居结点和所述共边邻居结点与所述当前结点之间的距离，确定所述共面邻居结点权重值和所述共边邻居结点权重值之间的预设比值；
计算单元1202，还配置为对所述预设比值进行归一化计算，得到归一化系数；以及基于所述归一化系数与所述预设比值，确定所述当前结点的共面邻居结点权重值和所述共边邻居结点权重值。
在一些实施例中，计算单元1202，还配置为在所述预设比值为 的情况下，确定所述共面邻居结点权重值为0.13，所述共边邻居结点权重值为0.091；或者，在所述预设比值为 的情况下，确定所述共面邻居结点权重值为0.166，所述共边邻居结点权重值为0.083。
在一些实施例中，所述当前结点的几何重构坐标值包括X坐标轴方向的几何重构坐标值、Y坐标轴方向的几何重构坐标值和Z坐标轴方向的几何重构坐标值；
相应地，计算单元1202，具体配置为对所述当前结点在X坐标轴方向的中心位置坐标信息和所述当前结点在X坐标轴方向上的坐标修正值进行加法计算，得到所述当前结点在X坐标轴方向的几何重构坐标值；以及对所述当前结点在Y坐标轴方向的中心位置坐标信息和所述当前结点在Y坐标轴方向上的坐标修正值进行加法计算，得到所述当前结点在Y坐标轴方向的几何重构坐标值；以及对所述当前结点在Z坐标轴方向的中心位置坐标信息和所述当前结点在Z坐标轴方向上的坐标修正值进行加法计算，得到所述当前结点在Z坐标轴方向的几何重构坐标值。
在一些实施例中，参见图12，解码器120还可以包括解析单元1203，配置为解析码流，获取空间可伸缩的使能标识信息；
确定单元1201，还配置为在所述空间可伸缩的使能标识信息指示不对所述当前结点所在的跳过层进行解码的情况下，执行所述根据当前结点的位置信息，确定所述当前结点的邻居结点的步骤。
在一些实施例中，确定单元1201，还配置为若所述空间可伸缩的使能标识信息的取值等于第一值，则确定所述空间可伸缩的使能标识信息指示对所述当前结点所在的跳过层进行解码；若所述空间可伸缩的使能标识信息的取值等于第二值，则确定所述空间可伸缩的使能标识信息指示不对所述当前结点所在的跳过层进行解码。
在一些实施例中，所述第一值为0，所述第二值为1；或者，所述第一值为false，所述第二值为true。
可以理解地，在本申请实施例中，“模块”可以是部分电路、部分处理器、部分程序或软件等等，当然也可以是单元，还可以是非模块化的。而且在本实施例中的各组成部分可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并非作为独立的产品进行销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中，基于这样的理解，本实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或processor(处理器)执行本实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
因此，本申请实施例提供了一种计算机存储介质，应用于解码器120，该计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现前述实施例中任一项所述的方法。
基于上述解码器120的组成以及计算机存储介质，参见图13，其示出了本申请实施例提供的解码 器120的具体硬件结构示意图。如图13所示，可以包括：通信接口1301、存储器1302和处理器1303；各个组件通过总线系统1304耦合在一起。可理解，总线系统1304用于实现这些组件之间的连接通信。总线系统1304除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见，在图13中将各种总线都标为总线系统1304。其中，
通信接口1301，用于在与其他外部网元之间进行收发信息过程中，信号的接收和发送；
存储器1302，用于存储能够在处理器1303上运行的计算机程序；
处理器1303，用于在运行所述计算机程序时，执行：
根据当前结点的位置信息，确定所述当前结点的邻居结点；
基于所述邻居结点的属性信息，确定所述当前结点在预设坐标轴方向上的邻居结点影响参数值；
确定所述当前结点的邻居结点权重值；
根据所述当前结点在预设坐标轴方向上的邻居结点影响参数值以及所述邻居结点权重值，确定所述当前结点的几何重构坐标值。
可以理解，本申请实施例中的存储器1302可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、可编程只读存储器(Programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable PROM，EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically EPROM，EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的RAM可用，例如静态随机存取存储器(Static RAM，SRAM)、动态随机存取存储器(Dynamic RAM，DRAM)、同步动态随机存取存储器(Synchronous DRAM，SDRAM)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(Double Data Rate SDRAM，DDRSDRAM)、增强型同步动态随机存取存储器(Enhanced SDRAM，ESDRAM)、同步连接动态随机存取存储器(Synchlink DRAM，SLDRAM)和直接内存总线随机存取存储器(Direct Rambus RAM，DRRAM)。本申请描述的系统和方法的存储器1302旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
而处理器1303可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器1303中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器1303可以是通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器1302，处理器1303读取存储器1302中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。
可以理解的是，本申请描述的这些实施例可以用硬件、软件、固件、中间件、微码或其组合来实现。对于硬件实现，处理单元可以实现在一个或多个专用集成电路(Application Specific Integrated Circuits，ASIC)、数字信号处理器(Digital Signal Processing，DSP)、数字信号处理设备(DSP Device，DSPD)、可编程逻辑设备(Programmable Logic Device，PLD)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)、通用处理器、控制器、微控制器、微处理器、用于执行本申请所述功能的其它电子单元或其组合中。对于软件实现，可通过执行本申请所述功能的模块(例如过程、函数等)来实现本申请所述的技术。软件代码可存储在存储器中并通过处理器执行。存储器可以在处理器中或在处理器外部实现。
可选地，作为另一个实施例，处理器1303还配置为在运行所述计算机程序时，执行前述实施例中任一项所述的方法。
本实施例提供了一种解码器，该解码器可以包括确定单元和计算单元。这样，由于充分利用了点云的空间相关性，同时根据邻居结点与当前结点的接触程度不同，而为其分配不同的邻居结点权重值，使得计算得到的几何重构坐标值在数值上更接近当前结点内所有点的坐标均值，从而能够降低spatial scalability后几何重构过程中的几何误差。
本申请再一实施例中，参见图14，其示出了本申请实施例提供的一种点云系统的组成结构示意图。如图14所示，该点云系统140可以包括编码器1401和解码器1402。其中，解码器1402为前述实施例任一项所述的解码器。
在本申请实施例中，对于待编码的原始点云，在编码器1401中，一方面对原始点云进行八叉树划分，并基于八叉树编码方式将其写入码流；另一方面还会将空间可伸缩的使能标识信息(用 scalable_lifting_enabled_flag表示)的取值写入码流，以便传输到解码器1402。然后在解码器1402中，通过解析码流获得scalable_lifting_enabled_flag的取值，在scalable_lifting_enabled_flag的取值等于1的情况下，这时候解码器1402需要进行spatial scalability功能，即对于八叉树解码框架下的解码进行部分解码；如此，利用本申请实施例提供的几何重构方法，由于充分利用了点云的空间相关性，使得计算得到的几何重构坐标值在数值上更接近当前结点内所有点的坐标均值，从而能够降低spatial scalability后几何重构过程中的几何误差。
需要说明的是，在本申请中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
本申请所提供的几个方法实施例中所揭露的方法，在不冲突的情况下可以任意组合，得到新的方法实施例。
本申请所提供的几个产品实施例中所揭露的特征，在不冲突的情况下可以任意组合，得到新的产品实施例。
本申请所提供的几个方法或设备实施例中所揭露的特征，在不冲突的情况下可以任意组合，得到新的方法实施例或设备实施例。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
工业实用性
本申请实施例中，根据当前结点的位置信息，确定所述当前结点的邻居结点；基于所述邻居结点的属性信息，确定所述当前结点在预设坐标轴方向上的邻居结点影响参数值；确定所述当前结点的邻居结点权重值；根据所述当前结点在预设坐标轴方向上的邻居结点影响参数值以及所述邻居结点权重值，确定所述当前结点的几何重构坐标值。这样，由于充分利用了点云的空间相关性，同时根据邻居结点与当前结点的接触程度不同，而为其分配不同的邻居结点权重值，使得计算得到的几何重构坐标值在数值上更接近当前结点内所有点的坐标均值，从而能够降低spatial scalability后几何重构过程中的几何误差。

Claims (26)

  1. 一种几何重构方法，应用于解码器，所述方法包括：
    根据当前结点的位置信息，确定所述当前结点的邻居结点；
    基于所述邻居结点的属性信息，确定所述当前结点在预设坐标轴方向上的邻居结点影响参数值；
    确定所述当前结点的邻居结点权重值；
    根据所述当前结点在预设坐标轴方向上的邻居结点影响参数值以及所述邻居结点权重值，确定所述当前结点的几何重构坐标值。
  2. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述邻居结点的属性信息包括邻居结点的类型；其中，所述邻居结点的类型至少包括下述之一：与所述当前结点具有面相邻的共面邻居结点、与所述当前结点具有边相邻的共边邻居结点、与所述当前结点具有点相邻的共点邻居结点。
  3. 根据权利要求2所述的方法，其中，所述当前结点的共面邻居结点的数量为6、共边邻居结点的数量为12、共点邻居结点的数量为8。
  4. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定所述当前结点的邻居结点，包括下述至少之一：与所述当前结点具有面相邻的共面邻居结点、与所述当前结点具有边相邻的共边邻居结点、与所述当前结点具有点相邻的共点邻居结点。
  5. 根据权利要求4所述的方法，其中，所述基于所述邻居结点的属性信息，确定所述当前结点在预设坐标轴方向上的邻居结点影响参数值，包括：
    确定所述当前结点的中心位置坐标信息；
    基于所述中心位置坐标信息以及所述邻居结点的属性信息，确定所述当前结点在预设坐标轴方向上的邻居结点影响参数值。
  6. 根据权利要求5所述的方法，其中，所述基于所述中心位置坐标信息以及所述邻居结点的属性信息，确定所述当前结点在预设坐标轴方向上的邻居结点影响参数值，包括：
    当所述邻居结点的属性信息指示所述邻居结点包含共面邻居结点时，基于所述当前结点的中心位置坐标信息以及所述共面邻居结点，确定所述当前结点在预设坐标轴方向上的共面邻居结点影响参数值；
    当所述邻居结点的属性信息指示所述邻居结点包含共边邻居结点时，基于所述当前结点的中心位置坐标信息以及所述共边邻居结点，确定所述当前结点在预设坐标轴方向上的共边邻居结点影响参数值；
    当所述邻居结点的属性信息指示所述邻居结点包含共点邻居结点时，基于所述当前结点的中心位置坐标信息以及所述共点邻居结点，确定所述当前结点在预设坐标轴方向上的共点邻居结点影响参数值。
  7. 根据权利要求5所述的方法，其中，所述确定所述当前结点在预设坐标轴方向上的邻居结点影响参数值，包括：确定所述邻居结点是否有点存在的步骤。
  8. 根据权利要求6所述的方法，其中，当所述邻居结点包括共面邻居结点、共边邻居结点和共点邻居结点时，所述方法还包括：
    基于所述当前结点的共面邻居结点权重值、共边邻居结点权重值以及共点邻居结点权重值，对所述当前结点在预设坐标轴方向上的所述共面邻居结点影响参数值、所述共边邻居结点影响参数值和所述共点邻居结点影响参数值进行加权计算，得到所述当前结点在预设坐标轴方向上的坐标修正值；
    根据所述当前结点的中心位置坐标信息和所述当前结点在预设坐标轴方向上的坐标修正值，确定所述当前结点的几何重构坐标值。
  9. 根据权利要求8所述的方法，其中，所述根据所述当前结点的中心位置坐标信息和所述当前结点在预设坐标轴方向上的坐标修正值，确定所述当前结点的几何重构坐标值，包括：
    对所述当前结点的中心位置坐标信息和所述当前结点在预设坐标轴方向上的坐标修正值进行加法计算，得到所述当前结点的几何重构坐标值。
  10. 根据权利要求8或9所述的方法，其中，所述确定所述当前结点的邻居结点权重值，包括：
    基于所述共面邻居结点、所述共边邻居结点和所述共点邻居结点与所述当前结点之间的距离，确定所述共面邻居结点权重值、所述共边邻居结点权重值和所述共点邻居结点权重值之间的预设比值；
    对所述预设比值进行归一化计算，得到归一化系数；
    基于所述归一化系数与所述预设比值，确定所述当前结点的共面邻居结点权重值、所述共边邻居结点权重值以及所述共点邻居结点权重值。
  11. 根据权利要求10所述的方法，其中，所述方法还包括：
    在所述预设比值为 的情况下，确定所述共面邻居结点权重值为0.081，所述共边邻居结 点权重值为0.057，所述共点邻居结点权重值为0.046；或者，
    在所述预设比值为 的情况下，确定所述共面邻居结点权重值为0.115，所述共边邻居结点权重值为0.057，所述共点邻居结点权重值为0.038。
  12. 根据权利要求6所述的方法，其中，当所述邻居结点仅包括共面邻居结点时，所述方法还包括：
    基于所述当前结点的共面邻居结点权重值，对所述当前结点在预设坐标轴方向上的所述共面邻居结点影响参数值进行加权计算，得到所述当前结点在预设坐标轴方向上的坐标修正值；
    根据所述当前结点的中心位置坐标信息和所述当前结点在预设坐标轴方向上的坐标修正值，确定所述当前结点的几何重构坐标值。
  13. 根据权利要求12所述的方法，其中，所述根据所述当前结点的中心位置坐标信息和所述当前结点在预设坐标轴方向上的坐标修正值，确定所述当前结点的几何重构坐标值，包括：
    对所述当前结点的中心位置坐标信息和所述当前结点在预设坐标轴方向上的坐标修正值进行加法计算，得到所述当前结点的几何重构坐标值。
  14. 根据权利要求12或13所述的方法，其中，所述共面邻居结点权重值为预设常数。
  15. 根据权利要求14所述的方法，其中，所述预设常数是1/4。
  16. 根据权利要求6所述的方法，其中，当所述邻居结点包括共面邻居结点和共边邻居结点时，所述方法还包括：
    基于所述当前结点的共面邻居结点权重值和共边邻居结点权重值，对所述当前结点在预设坐标轴方向上的所述共面邻居结点影响参数值和所述共边邻居结点影响参数值进行加权计算，得到所述当前结点在预设坐标轴方向上的坐标修正值；
    根据所述当前结点的中心位置坐标信息和所述当前结点在预设坐标轴方向上的坐标修正值，确定所述当前结点的几何重构坐标值。
  17. 根据权利要求16所述的方法，其中，所述根据所述当前结点的中心位置坐标信息和所述当前结点在预设坐标轴方向上的坐标修正值，确定所述当前结点的几何重构坐标值，包括：
    对所述当前结点的中心位置坐标信息和所述当前结点在预设坐标轴方向上的坐标修正值进行加法计算，得到所述当前结点的几何重构坐标值。
  18. 根据权利要求16或17所述的方法，其中，所述确定所述当前结点的邻居结点权重值，包括：
    基于所述共面邻居结点和所述共边邻居结点与所述当前结点之间的距离，确定所述共面邻居结点权重值和所述共边邻居结点权重值之间的预设比值；
    对所述预设比值进行归一化计算，得到归一化系数；
    基于所述归一化系数与所述预设比值，确定所述当前结点的共面邻居结点权重值和所述共边邻居结点权重值。
  19. 根据权利要求18所述的方法，其中，所述方法还包括：
    在所述预设比值为 的情况下，确定所述共面邻居结点权重值为0.13，所述共边邻居结点权重值为0.091；或者，
    在所述预设比值为 的情况下，确定所述共面邻居结点权重值为0.166，所述共边邻居结点权重值为0.083。
  20. 根据权利要求9、13或17所述的方法，其中，所述当前结点的几何重构坐标值包括X坐标轴方向的几何重构坐标值、Y坐标轴方向的几何重构坐标值和Z坐标轴方向的几何重构坐标值；
    相应地，所述对所述当前结点的中心位置坐标信息和所述当前结点在预设坐标轴方向上的坐标修正值进行加法计算，得到所述当前结点的几何重构坐标值，包括：
    对所述当前结点在X坐标轴方向的中心位置坐标信息和所述当前结点在X坐标轴方向上的坐标修正值进行加法计算，得到所述当前结点在X坐标轴方向的几何重构坐标值；
    对所述当前结点在Y坐标轴方向的中心位置坐标信息和所述当前结点在Y坐标轴方向上的坐标修正值进行加法计算，得到所述当前结点在Y坐标轴方向的几何重构坐标值；
    对所述当前结点在Z坐标轴方向的中心位置坐标信息和所述当前结点在Z坐标轴方向上的坐标修正值进行加法计算，得到所述当前结点在Z坐标轴方向的几何重构坐标值。
  21. 根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：
    解析码流，获取空间可伸缩的使能标识信息；
    在所述空间可伸缩的使能标识信息指示不对所述当前结点所在的跳过层(skip Layer)进行解码的情况下，执行所述根据当前结点的位置信息，确定所述当前结点的邻居结点的步骤。
  22. 根据权利要求21所述的方法，其中，所述方法还包括：
    若所述空间可伸缩的使能标识信息的取值等于第一值，则确定所述空间可伸缩的使能标识信息指示对所述当前结点所在的跳过层进行解码；
    若所述空间可伸缩的使能标识信息的取值等于第二值，则确定所述空间可伸缩的使能标识信息指示不对所述当前结点所在的跳过层进行解码。
  23. 根据权利要求22所述的方法，其中，所述第一值为0，所述第二值为1；或者，所述第一值为false，所述第二值为true。
  24. 一种解码器，所述解码器包括确定单元和计算单元；其中，
    所述确定单元，配置为根据当前结点的位置信息，确定所述当前结点的邻居结点；以及基于所述邻居结点的属性信息，确定所述当前结点在预设坐标轴方向上的邻居结点影响参数值；
    所述确定单元，还配置为确定所述当前结点的邻居结点权重值；
    所述计算单元，配置为根据所述当前结点在预设坐标轴方向上的邻居结点影响参数值以及所述邻居结点权重值，确定所述当前结点的几何重构坐标值。
  25. 一种解码器，所述解码器包括存储器和处理器；其中，
    所述存储器，用于存储能够在所述处理器上运行的计算机程序；
    所述处理器，用于在运行所述计算机程序时，执行如权利要求1至23任一项所述的方法。
  26. 一种计算机存储介质，其中，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被至少一个处理器执行时实现如权利要求1至23任一项所述的方法。
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