非显而易见性评估仅供参考,不构成法律建议。
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一种方法,所述方法包括;接收比特流;所述比特流至少编码;(i)用于点云的几何信息;(ii)神经网络参数数据;和;(iii)残差颜色信号;通过将所述几何信息作为输入供应给由所接收的神经网络参数数据表征的神经网络来产生用于所述点云的颜色预测数据;以及;将所述残差颜色信号添加到所述颜色预测数据以生成用于所述点云的重建颜色信号;其中;所述神经网络参数数据包括所述神经网络的权重。
根据权利要求1所述的方法,所述方法还包括使用所述重建颜色信号来渲染所述点云的表示。
根据权利要求1或2所述的方法,还包括以周期性更新速率更新所述神经网络参数数据。
根据权利要求1或2所述的方法,其中所述神经网络参数数据包括识别存储的神经网络权重集合的信息。
根据权利要求1或2所述的方法,其中所述比特流还对颜色提示数据进行编码;并且;其中产生颜色预测数据还包括将所述颜色提示数据作为输入供应给所述神经网络。
根据权利要求1或2所述的方法,其中所述比特流还对局部颜色提示数据进行编码;所述局部颜色提示数据包括所述点云中至少一个相应位置的至少一个颜色样本;并且;其中产生颜色预测数据还包括将所述局部颜色提示数据作为输入供应给所述神经网络。
根据权利要求1或2所述的方法,其中所述比特流还对包括颜色直方图数据的全局颜色提示数据进行编码;并且;其中产生颜色预测数据还包括将所述全局颜色提示数据作为输入供应给所述神经网络。
根据权利要求1或2所述的方法,其中所述比特流还对包括颜色饱和度数据的全局颜色提示数据进行编码;并且;其中产生颜色预测数据还包括将所述全局颜色提示数据作为输入供应给所述神经网络。
根据权利要求1或2所述的方法,其中产生颜色预测数据还包括将先前重建的点云的先前重建的颜色信号作为输入供应到所述神经网络中。
根据权利要求1或2所述的方法,其中针对所述点云产生的所述颜色预测数据包括用于所述点云中的多个点中的每个点的亮度和色度信息。
根据权利要求1或2所述的方法,其中所述几何信息以压缩形式被编码在所述比特流中;并且;其中所述方法还包括将所述几何信息解压缩。
根据权利要求1或2所述的方法,其中用于所述点云的所述几何信息包括用于所述点云中的多个点中的每个点的位置信息。