CN108513136A - 海量空间三维图像数据的压缩方法和读取方法 - Google Patents
海量空间三维图像数据的压缩方法和读取方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108513136A CN108513136A CN201810306440.8A CN201810306440A CN108513136A CN 108513136 A CN108513136 A CN 108513136A CN 201810306440 A CN201810306440 A CN 201810306440A CN 108513136 A CN108513136 A CN 108513136A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image data
- dimensional
- dimensional image
- data
- small
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
- H04N19/50—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding
- H04N19/597—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding specially adapted for multi-view video sequence encoding
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T19/00—Manipulating 3D models or images for computer graphics
- G06T19/20—Editing of 3D images, e.g. changing shapes or colours, aligning objects or positioning parts
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
- H04N19/42—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals characterised by implementation details or hardware specially adapted for video compression or decompression, e.g. dedicated software implementation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Architecture (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
- Processing Or Creating Images (AREA)
Abstract
本发明提供一种海量空间三维图像数据的压缩方法和读取方法,所述海量空间三维图像数据的压缩方法,包括以下步骤:将海量空间三维图像数据分成尺寸相同的三维数据小块;对分块得到的每个三维数据小块使用视频编码器进行视频编码压缩,得到视频编码文件集合。本发明通过对海量空间三维图像数据先进行分块,然后再视频编码压缩的方法,能够有效且高效地对海量空间三维图像数据进行压缩,而且读取也非常方便快捷。
Description
技术领域
本发明涉及图像数据处理技术,尤其涉及一种海量空间三维图像数据的压缩方法和读取方法。
背景技术
空间三维图像能够记录物体在三维空间内的完整结构信息,对于研究物体的完整结构有十分重要的意义。例如在神经生物学领域,为了研究大脑的结构,需要获取大脑的空间三维图像数据。随着成像技术的发展,通过显微成像系统获取的空间三维图像数据的数据量越来越大,甚至达到10TB量级,这种海量的空间三维图像数据对存储、传输都造成了巨大的压力。因此,对海量空间三维图像数据进行数据压缩对于海量空间三维图像数据的相关应用,具有十分重要的意义。
上述空间三维图像是由多张尺寸相同的二维光栅图像组成。目前对空间三维图像数据集进行压缩的通用方法是对组成空间三维图像的多张二维图像独立进行压缩。例如:使用图片压缩中常用的lzw、jpeg等编码方式,对其进行压缩。但是上述压缩方法是对构成空间三维图像的每一张二维图像进行独立压缩编码,仅仅利用了数据在二维空间中的冗余信息,并没有充分利用数据在三维空间中的冗余信息,因此其压缩效果不甚理想。
人们很早就意识到,空间三维图像的冗余不仅存在于表示它的多张二维图像内部,也同时存在于相邻的二维图像之间。由于视频数据是由时间轴上连续的多张二维图像所组成的,实际上是一种时间轴上的三维图像数据。因此,人们也想到,可以利用视频编码技术实现对空间三维图像的数据压缩。例如在医学领域,就有研究者利用视频编码技术对核磁共振获取的空间三维图像数据进行压缩。具体的方案是:将组成空间三维图像数据的每张二维图像作为视频的一帧输入视频编码器,对完整的空间三维数据进行视频编码,得到一个视频编码文件。但是,对于一些海量空间三维图像数据,其图像的尺寸往往大大超过了现有所有视频编码器所支持的大小,使用现有的视频编码器直接对其进行视频压缩无法实现。即使对现有的视频编码器进行改进,实现出支持如此大尺寸数据的视频编码器,按照与核磁共振空间三维图像类型的做法,对数据量多达数十TB的海量的空间三维图像数据直接进行视频编码,将完整海量空间三维图像数据直接编码得到一个视频文件,也是计算量极大并且难以并行执行的工作。并且,在使用这样的压缩数据时,即使仅仅需要获取空间三维图像数据中的某一个很小的子空间的数据,也不得不对完整的三维图像数据进行视频解码,效率极低。此外,科学研究中的图像数据还有多通道、高动态范围的特点。因此,现有的用于空间三维图像数据的视频压缩方案并不适用于海量空间三维图像数据的视频压缩。
因此,需要一种能有效且高效的对海量空间三维图像数据进行压缩的压缩方法以及相应的读取方法。
发明内容
本发明的目的是为了解决上述问题而提供一种有效且高效的海量空间三维图像数据的压缩方法和读取方法。
本发明的目的是通过下面的技术方案实现的:
一种海量空间三维图像数据的压缩方法,包括以下步骤:
S11.分块,将海量空间三维图像数据分成尺寸相同的三维数据小块;
S12.视频编码压缩,对分块得到的每个三维数据小块使用视频编码器进行视频编码压缩,得到视频编码文件集合。
进一步,所述海量空间三维图像数据由尺寸相同的二维光栅图像组成。
进一步,所述S11.分块步骤,在对边界区域分块时进行补足数据,使边界区域分块得到的三维数据小块的尺寸与非边界区域分块得到的三维数据小块的尺寸相同。
进一步,所述三维数据小块的尺寸相同。
进一步,所述三维数据小块的长、宽、高,大于200个像素,且小于5000个像素。
进一步,所述S11.分块步骤,同时生成三维数据小块在原海量空间三维图像数据中的空间位置索引。
进一步,所述S11.分块步骤,所述图像数据的像素单通道位深度大于8bits,沿着位深度方向,在数据空间中从低位到高位对数据进行分块,分块后数据的位深度等于8bits,不足8bits的部分在高位补0。
进一步,所述S12.视频编码压缩步骤,为有损压缩或无损压缩。
进一步,所述S12.视频编码压缩步骤,使用CPU进行计算,或使用GPU进行加速。
一种海量空间三维图像数据的读取方法,包括以下步骤:
S21.输入需要读取的数据的坐标范围;
S22.根据坐标范围计算需要读取的视频编码文件集合,并获取所述视频编码文件集合;
S23.对所述视频编码文件集合进行视频解码得到多个尺寸相同的三维数据小块;
S24.将所述三维数据小块读取进内存空间中,在内存空间中对所述多个三维数据小块进行拼接与裁剪,最终得到所需坐标范围的海量空间三维图像数据。
进一步,所述S23.对所述视频编码文件集合进行视频解码得到多个尺寸相同的三维数据小块,使用CPU进行计算或使用GPU进行加速。
本发明的有益效果体现在,通过对海量空间三维图像数据先进行分块,获得适合进行视频压缩的数据小块,然后对每个数据小块应用视频编码压缩的方法,能够有效且高效的对海量空间三维图像数据进行压缩,而且读取也非常方便快捷。
附图说明
图1为本发明具体实施方式海量空间三维图像数据的压缩方法的流程图;
图2为本发明具体实施方式海量空间三维图像数据的压缩方法的示意图;
图3为本发明具体实施方式海量空间三维图像数据的压缩方法的在数据空间中对数据进行分块的示意图;
图4为本发明具体实施方式海量空间三维图像数据的读取方法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施方式对本发明做进一步详细的说明。
图1所示为本发明具体实施方式海量空间三维图像数据的压缩方法的流程图。图2为本发明具体实施方式海量空间三维图像数据的压缩方法的示意图。请参见图1和图2所示,所述海量空间三维图像数据的压缩方法,包括以下步骤:
S11.分块步骤,将海量空间三维图像数据分成尺寸相同的三维数据小块;
S12.视频编码压缩步骤,对分块得到的每个三维数据小块使用视频编码器进行视频编码压缩,得到视频编码文件集合。
其中,所述海量空间三维图像数据是区别于矢量图像的光栅图像,并且是由尺寸相同的二维光栅图像组成。
所述尺寸相同的三维数据小块,为每个三维数据小块的长、宽、高分别对应相等。
若完整的海量空间三维图像数据的长、宽、高无法被三维数据小块的长、宽、高整除,所述S11.分块步骤,在对边界区域分块时将边界区域的尺寸进行扩展,对扩展出的区域进行补足数据,可以使用0或任意常量填充。因为0代表黑色,就相当于在元素数据块周围套了个黑色的框,使边界区域分块得到的三维数据小块的尺寸与非边界区域分块得到的三维数据小块的尺寸相同。
所述三维数据小块的长、宽、高可以是相等的,也可以是其它任意比例的。在本实施方式中,所述三维数据小块的长、宽、高相等。
为了提高视频编码和解码的效率,所述三维数据小块的长、宽、高,大于200个像素,且小于5000个像素。
为了将分块得到的三维数据小块拼接合并回原海量空间三维图像数据,所述S11.分块步骤,同时生成三维数据小块在原海量空间三维图像数据中的空间位置索引。
所述S11.分块步骤,可以在位置空间中对数据进行分块,也可以在数据空间中对数据进行分块。目前,大部分视频编码器都只能针对每个通道8bits的图像数据进行编码,但在科学研究中,每个通道16bits甚至更大的图像数据也很常用,为了利用支持8bits数据的视频编码器对16bits数据进行视频编码压缩,可以在数据空间中对16bits的三维图像数据进行分块,对一个16bits的三维图像数据块的高8bits与低8bits进行拆分,分解得到两个8bits数据块。如果图像数据的像素单通道位深度大于8bits,还需沿着位深度方向,在数据空间中从低位到高位进行分块,分块后数据的位深度等于8bits,不足8bits的部分在高位补0。如图3所示。
所述S12.视频编码压缩步骤,可以是有损压缩,也可以是无损压缩,可以根据具体的应用场景选择合适的视频编码压缩方式。
所述S12.视频编码压缩步骤,可以使用CPU进行计算,也可以使用GPU进行加速。
请参见图4所示,为本发明具体实施方式海量空间三维图像数据的读取方法的流程图。
本发明还揭示了一种所述海量空间三维图像数据的读取方法,包括以下步骤:
S21.输入需要读取的数据的坐标范围;
S22.根据坐标范围计算需要读取的视频编码文件集合,并获取所述视频编码文件集合;
S23.对所述视频编码文件集合进行视频解码得到多个尺寸相同的三维数据小块;
S24.将所述三维数据小块读取进内存空间中,在内存空间中对所述多个三维数据小块进行拼接与裁剪,最终得到所需坐标范围的海量空间三维图像数据。
其中,所述S23.对所述视频编码文件集合进行视频解码得到多个尺寸相同的三维数据小块,可以使用CPU进行计算,解码操作,也可以使用GPU进行加速。
以下分别举例说明本发明具体实施方式海量空间三维图像数据的压缩方法。
例1:
(1)使用分块软件TDat对光学三维图像数据集进行分块,得到大小为512*512*512的数据块,数据块的文件名包含有其在原数据集中的坐标信息;
(2)将每个512*512*512的数据块存为512张512*512的二维图像,在文件名末尾添加数字表示该二维图像是原三维图像中的第几层的数据;
(3)对生成的二维图像序列使用视频编码工具ffmeg结合libx264进行H.264视频编码,设定编码参数为:
-preset slow crf 18 tune film
进行有损压缩,每个数据块对应得到一个后缀为mp4的视频文件。
例2:
(1)使用数据分块软件TDat对电子显微镜获取的三维图像数据进行分块,得到大小为1024*800*400的数据块;
(2)在内存中形成多个1024*800*400的三维图像数据块,并记录其在原始三维图像数据集中的坐标信息;
(3)对(2)过程产生的数据块进行处理,将该数据块视作400张1024*800的二维图像序列;
(4)将(3)过程中获取的400张二维图像作为400帧,逐帧输入使用mov编码器进行编码;
(5)每个数据块对应生成一个后缀名为.mov的视频文件。
例3:
(1)由光学显微镜获取三维图像数据,由1000张位深度为8bits的1000pixels*1000pixels的二维光栅图像组成;
(2)将每个小块尺寸设计为512pixels*512pixels*512pixels。为了保证在对1000pixels*1000pixels*1000pixels的原始三维图像数据的边界位置进行分块时,得到的三维小块的尺寸也为512pixels*512pixels*512pixels,对原始三维图像数据的边界区域进行补足,补足的数值为0,将原始三维图像数据的尺寸扩展为:1024pixels*1024pixels*1024pixels。分块得到8个尺寸都为512pixels*512pixels*512pixels的三维数据小块;
(3)在内存中对分块得到的8个三维数据小块分别进行H.264视频编码,并根据它们在原始数据中的位置,将8个数据小块分别保存为0_0_0.mp4,0_0_1.mp4,0_1_0.mp4,0_1_1.mp4,1_0_0.mp4,1_0_1.mp4,1_1_0.mp4,1_1_1.mp4。
例4:
(1)由光学显微镜获取三维图像数据,像素位深度为12bits,1000张1000pixels*1000pixels的二维光栅图像组成;
(2)将每个小块尺寸设计为512pixels*512pixels*512pixels。为了保证在对1000pixels*1000pixels*1000pixels的原始三维图像数据的边界位置进行分块时,得到的三维小块的尺寸也为512pixels*512pixels*512pixels,对原始三维图像数据的边界区域进行补足,补足的数值为0,将原始三维图像数据的尺寸扩展为:1024pixels*1024pixels*1024pixels。在位置空间中对三维数据分块,得到8个位深度为12bits、尺寸都为512pixels*512pixels*512pixels的三维数据小块;
(3)在数据空间中对分块得到的8个数据块进行分块,每个小块在数据空间中分块得到两个位深度为8bits的小块,其中一个8bits的小块存储的是原12bits小块的低8位信息,另一个8bits的小块存储的低4位存储的是原12bits小块的高4位信息,高四位是补足的0;
(4)在内存中对分块得到的16个位深度为8bits三维数据小块分别进行H.264视频编码,并根据它们在原始数据中的位置,将8个数据小块分别保存为0_0_0_high.mp4,0_0_0_low.mp4,0_0_1_high.mp4,0_0_low.mp4,0_1_0_high.mp4,0_1_0_low.mp4,0_1_1_high.mp4,0_1_1_low.mp4,1_0_0_high.mp4,1_0_0_low.mp4,1_0_1_high.mp4,1_0_1_low.mp4,1_1_0_high.mp4,1_1_0_low.mp4,1_1_1_high.mp4,1_1_1_high.mp4。文件名中的前三个数字表示数据块在原三维数据的位置空间中的相对位置,文件名最后的high表示该数据块是原三维数据空间中的高位数据,low表示该数据块是原三维数据空间中的低位数据。
例5:对RGB彩色图像数据进行视频编码压缩
(1)由光学显微成像系统获取彩色三维图像数据,图像数据分为RGB三通道,每个通道位深度为8bits。三维图像数据由1024张1024pixels*1024pixels的二维光栅图像组成;
(2)将每个小块尺寸设计为512pixels*512pixels*512pixels。在位置空间中对三维数据分块,得到8个尺寸都为512pixels*512pixels*512pixels的彩色三维数据小块;
(3)在内存中对分块得到的8个三维数据小块分别进行H.264视频编码,并根据它们在原始数据中的位置,将8个数据小块分别保存为0_0_0.mp4,0_0_1.mp4,0_1_0.mp4,0_1_1.mp4,1_0_0.mp4,1_0_1.mp4,1_1_0.mp4,1_1_1.mp4。
根据以上内容可以看到,本发明通过对海量空间三维图像数据先进行分块,然后再视频编码压缩的方法,能够有效且高效的对海量空间三维图像数据进行压缩。而且读取也非常方便快捷。
最后所应说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本发明技术方案的精神和范围,其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (11)
1.一种海量空间三维图像数据的压缩方法,其特征在于,包括以下步骤:
S11.分块步骤,将海量空间三维图像数据分成尺寸相同的三维数据小块;
S12. 视频编码压缩步骤,对分块得到的每个三维数据小块使用视频编码器进行视频编码压缩,得到视频编码文件集合。
2.根据权利要求1所述的海量空间三维图像数据的压缩方法,其特征在于:所述海量空间三维图像数据由尺寸相同的二维光栅图像组成。
3.根据权利要求1所述的海量空间三维图像数据的压缩方法,其特征在于:所述S11.分块步骤,在对边界区域分块时进行补足数据,使边界区域分块得到的三维数据小块的尺寸与非边界区域分块得到的三维数据小块的尺寸相同。
4.根据权利要求1所述的海量空间三维图像数据的压缩方法,其特征在于:所述三维数据小块的尺寸相同。
5.根据权利要求1所述的海量空间三维图像数据的压缩方法,其特征在于:所述三维数据小块的长、宽、高,大于200个像素,且小于5000个像素。
6.根据权利要求1所述的海量空间三维图像数据的压缩方法,其特征在于:所述S11.分块步骤,同时生成三维数据小块在原海量空间三维图像数据中的空间位置索引。
7.根据权利要求1所述的海量空间三维图像数据的压缩方法,其特征在于: 所述S11.分块步骤,所述图像数据的像素单通道位深度大于8 bits,沿着位深度方向,在数据空间中从低位到高位进行分块,分块后数据的位深度等于8 bits,不足8 bits的部分在高位补0。
8.根据权利要求1所述的海量空间三维图像数据的压缩方法,其特征在于:所述S12.视频编码压缩步骤,为有损压缩或无损压缩。
9.根据权利要求1所述的海量空间三维图像数据的压缩方法,其特征在于:所述S12.视频编码压缩步骤,使用CPU进行计算,或使用GPU进行加速。
10.一种海量空间三维图像数据的读取方法,其特征在于,包括以下步骤:
S21.输入需要读取的数据的坐标范围;
S22.根据坐标范围计算需要读取的视频编码文件集合,并获取所述视频编码文件集合;
S23.对所述视频编码文件集合进行视频解码得到多个尺寸相同的三维数据小块;
S24. 将所述三维数据小块读取进内存空间中,在内存空间中对所述多个三维数据小块进行拼接与裁剪,最终得到所需坐标范围的海量空间三维图像数据。
11.根据权利要求10所述的一种海量空间三维图像数据的读取方法,其特征在于:所述S23.对所述视频编码文件集合进行视频解码得到多个尺寸相同的三维数据小块,使用CPU进行计算或使用GPU进行加速。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810306440.8A CN108513136A (zh) | 2018-04-08 | 2018-04-08 | 海量空间三维图像数据的压缩方法和读取方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810306440.8A CN108513136A (zh) | 2018-04-08 | 2018-04-08 | 海量空间三维图像数据的压缩方法和读取方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN108513136A true CN108513136A (zh) | 2018-09-07 |
Family
ID=63380928
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201810306440.8A Pending CN108513136A (zh) | 2018-04-08 | 2018-04-08 | 海量空间三维图像数据的压缩方法和读取方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN108513136A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113704207A (zh) * | 2021-08-10 | 2021-11-26 | 南京信息工程大学 | 一种基于视频压缩技术的高空气象数据压缩及解码方法 |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103237216A (zh) * | 2013-04-12 | 2013-08-07 | 华为技术有限公司 | 深度图像的编解码方法和编解码装置 |
| CN103947209A (zh) * | 2011-11-18 | 2014-07-23 | 皇家飞利浦有限公司 | 使用标准较低质量(网络)图像格式对高质量(医学)图像进行编码 |
| CN104504760A (zh) * | 2014-12-09 | 2015-04-08 | 北京畅游天下网络技术有限公司 | 实时更新三维图像的方法和系统 |
| CN104615739A (zh) * | 2015-02-11 | 2015-05-13 | 华中科技大学 | 适用于三维脑组织高分辨海量图集的数据快速归档方法 |
| US20170208336A1 (en) * | 2016-01-15 | 2017-07-20 | Qualcomm Incorporated | Multi-type-tree framework for video coding |
| US20180084281A1 (en) * | 2016-09-20 | 2018-03-22 | Qualcomm Incorporated | Storing and retrieving high bit depth image data |
-
2018
- 2018-04-08 CN CN201810306440.8A patent/CN108513136A/zh active Pending
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103947209A (zh) * | 2011-11-18 | 2014-07-23 | 皇家飞利浦有限公司 | 使用标准较低质量(网络)图像格式对高质量(医学)图像进行编码 |
| CN103237216A (zh) * | 2013-04-12 | 2013-08-07 | 华为技术有限公司 | 深度图像的编解码方法和编解码装置 |
| CN104504760A (zh) * | 2014-12-09 | 2015-04-08 | 北京畅游天下网络技术有限公司 | 实时更新三维图像的方法和系统 |
| CN104615739A (zh) * | 2015-02-11 | 2015-05-13 | 华中科技大学 | 适用于三维脑组织高分辨海量图集的数据快速归档方法 |
| US20170208336A1 (en) * | 2016-01-15 | 2017-07-20 | Qualcomm Incorporated | Multi-type-tree framework for video coding |
| US20180084281A1 (en) * | 2016-09-20 | 2018-03-22 | Qualcomm Incorporated | Storing and retrieving high bit depth image data |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| YUXIN LI等: ""TDat: An Efficient Platform for Processing Petabyte-Scale Whole-Brain Volumetric Images"", 《FRONTIERS IN NEURAL CIRCUITS》 * |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113704207A (zh) * | 2021-08-10 | 2021-11-26 | 南京信息工程大学 | 一种基于视频压缩技术的高空气象数据压缩及解码方法 |
| CN113704207B (zh) * | 2021-08-10 | 2023-05-09 | 南京信息工程大学 | 一种基于视频压缩技术的高空气象数据压缩及解码方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US12020461B2 (en) | Method and apparatus for Haar-based point cloud coding | |
| US11049283B2 (en) | Lossless compression of fragmented image data | |
| CN111402380B (zh) | 一种gpu压缩纹理处理方法 | |
| CN121053229A (zh) | 点云的树内几何量化 | |
| WO2020115471A1 (en) | Bit plane encoding of data arrays | |
| JP2014039257A (ja) | デコーダおよび復号方法 | |
| CN115088017B (zh) | 点云的树内几何量化 | |
| JP2024505798A (ja) | 点群符号化・復号化方法及びシステム、点群符号器並びに点群復号器 | |
| RU2683614C2 (ru) | Кодер, декодер и способ работы с использованием интерполяции | |
| WO2024221458A9 (zh) | 点云编解码方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN108513136A (zh) | 海量空间三维图像数据的压缩方法和读取方法 | |
| CN114554175B (zh) | 一种基于分类重排的二维点云距离图像的无损压缩方法 | |
| TW202408237A (zh) | 一種點雲幀間補償方法、編解碼方法、碼流、裝置和系統 | |
| CN120476600A (zh) | 点云解码和编码方法及设备、系统、存储介质、码流 | |
| Kamatar et al. | Two phase image compression algorithm Using diagonal pixels of image blocks | |
| US20250225679A1 (en) | System and method for geometry point cloud coding | |
| CA2480442A1 (en) | Repetition coded compression for highly correlated image data | |
| WO2024007253A1 (zh) | 点云率失真优化方法及属性压缩方法、装置和存储介质 | |
| Narasimhulu et al. | A Hybrid Image Compression Framework Using DWT and Wavelet-GAN with Entropy Coding | |
| CN107124614B (zh) | 一种具有超高压缩比的图像数据压缩方法 | |
| WO2025125406A1 (en) | Point cloud attribute coding by transfer function parameters | |
| HK40084295A (zh) | 点云编解码方法、装置、设备及存储介质 | |
| WO2023168712A1 (zh) | 零游程值编解码方法及视频编解码方法、装置和系统 | |
| WO2017187244A1 (en) | Method of data compression and decompression | |
| CN121126005A (zh) | 面向三维重建的高斯点云无损编解码方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20180907 |