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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种点云颜色属性自适应压缩行程编码方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113905242B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111093337.8，技术领域涉及：H04N19/93；该发明授权一种点云颜色属性自适应压缩行程编码方法是由梁凡;刘祎;何堅设计研发完成，并于2021-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种点云颜色属性自适应压缩行程编码方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种点云颜色属性自适应压缩行程编码方法，包括：将点云属性从RGB颜色空间转换到YUV颜色空间；对点云数据进行Hilbert重排序，在Hilbert顺序下进行差分预测，得到预测残差；将所述预测残差进行量化，得到预测量化残差；采用颜色属性自适应压缩行程编码方法对所述预测量化残差进行熵编码，得到属性码流。本发明能够进一步压缩点云数据属性信息，可广泛应用于图像处理技术领域。

本发明授权一种点云颜色属性自适应压缩行程编码方法在权利要求书中公布了：1.一种点云颜色属性自适应压缩行程编码方法，其特征在于，包括： 将点云属性从RGB颜色空间转换到YUV颜色空间； 对点云数据进行Hilbert重排序，在Hilbert顺序下进行差分预测，得到属性预测残差； 将所述属性预测残差进行量化，得到属性预测量化残差； 采用颜色属性自适应压缩行程编码方法对所述属性预测量化残差进行熵编码，得到属性码流，包括： 根据属性量化步长参数配置自适应阈值门限；所述自适应阈值门限用于确定是否使用压缩行程解码； 遍历每点的属性预测量化残差，统计连续属性预测量化残差值为0的第一点数； 根据所述第一点数，直接编码行程编码值或者使用压缩行程编码； 当所述属性预测量化残差非零，对所述第一点数的值进行编码，将所述第一点数的值置为0重新开始计数后，对非零属性预测量化残差进行编码； 所述根据所述第一点数，使用压缩行程编码，包括： 将所述第一点数除以2后向下取整得到第二点数，最后编码所述第二点数； 新增一固定上下文编码，若所述第一点数除以2后余1，则固定上下文编码为1；若所述第一点数除以2后余0，则固定上下文编码为0； 所述对非零属性预测量化残差进行编码，包括： 利用固定上下文编码第一标志位代表是否等于0， 如果所述第一标志位代表等于0，继续利用所述固定上下文编码第二标志位代表是否等于0； 如果所述第二标志位代表以及所述第一标志位代表都等于0，利用所述固定上下文编码的绝对值减1，并编码所述固定上下文编码的符号； 如果所述第一标志位代表等于0但所述第二标志位代表不等于0，利用所述固定上下文编码的绝对值减1； 如果所述第一标志位代表不等于0，利用固定上下文编码所述第一标志位代表的绝对值减1，并编码所述第一标志位代表符号，继续利用固定的上下文编码所述第二标志位代表和所述第二标志位代表的符号。

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