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申请/专利权人：北京联合大学
摘要：本发明提供了一种属性视频的快速模式决策方法、系统及装置，涉及点云视频压缩技术领域，方法主要包括：根据输入点云数据，生成属性帧、几何帧和占用图；确定属性帧的显著性映射值；确定几何帧的显著性映射值；获取占用图的边缘信息；基于属性帧的显著性映射值、几何帧的显著性映射值及占用图的边缘信息，确定属性帧的联合显著性映射值，构建相应的映射图；基于联合显著性映射值，将所述映射图划分为非显著性区域、中等显著性区域及显著性区域；基于所述映射图，通过快速模式决策方法，进行帧内预测模式决策。本方案从人眼感知角度出发，将视觉显著性应用到属性视频的快速模式决策算法中，以降低快速模式决策算法对主观感知质量的影响。
主权项：1.一种属性视频的快速模式决策方法，其特征在于，包括：步骤1、根据输入点云数据，生成属性帧、几何帧和占用图；步骤2、定义属性帧中像素点的子区域与邻域，通过计算二者内像素点的平均向量，确定所述属性帧的显著性映射值；步骤3、定义几何帧中像素点的子区域与邻域，通过计算二者内像素点的像素值平均值，确定所述几何帧的显著性映射值；步骤4、通过Canny算子，获取所述占用图的边缘信息；步骤5、基于属性帧的显著性映射值、几何帧的显著性映射值及占用图的边缘信息，通过乘法模型，确定属性帧的联合显著性映射值，构建相应的映射图；步骤6、基于联合显著性映射值，通过第一预设阈值及第二预设阈值，将所述映射图划分为非显著性区域、中等显著性区域及显著性区域；步骤7、基于所述映射图，通过快速模式决策方法，进行帧内预测模式决策，对显著性区域执行率失真损失最小的帧内预测模式；所述快速模式决策方法包括预测单元的角度判断过程；在该过程中，针对非显著性区域、中等显著性区域及显著性区域，分别设置不同的判断阈值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京联合大学 一种属性视频的快速模式决策方法、系统及装置
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