PCL点云压缩总结

PCL点云压缩总结

调用代码

#define _SILENCE_FPOS_SEEKPOS_DEPRECATION_WARNING
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 
#include 

int main()
{
     
	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB> sourceCloud;
	pcl::PLYReader reader;
	if (pcl::io::loadPLYFile("Egyptian_mask_vox12.ply", sourceCloud) == -1)//输入点云文件
	{
     
		PCL_ERROR("Failed to load PLYFile!");
		return -1;
	}
	bool showStatistics = true;
	pcl::io::compression_Profiles_e compressionProfile = pcl::io::MANUAL_CONFIGURATION;
	pcl::io::OctreePointCloudCompression<pcl::PointXYZRGB>* PointCloudEncoder;
	PointCloudEncoder = new pcl::io::OctreePointCloudCompression<pcl::PointXYZRGB>(compressionProfile, showStatistics, 0.001, 0.01,
		true, 100, true, 8);//输入参数
	std::stringstream compressedData;
	pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>::Ptr cloudOut(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZRGB>());
	
	PointCloudEncoder->encodePointCloud(sourceCloud.makeShared(), compressedData);
	compressedData.write("compressed.bin", sizeof(compressedData));
	PointCloudEncoder->decodePointCloud(compressedData, cloudOut);
	pcl::PLYWriter writer;
	writer.write("high_true.ply", *cloudOut, false, false);
	system("pause");
	return 0;
}

参数设置

PCL输入参数配置有两种方式:在compression_profiles.h文件中选择输入参数的方式：选择系统自带的配置（如LOW_RES_ONLINE_COMPRESSION_WITH_COLOR、MED_RES_ONLINE_COMPRESSION_WITH_COLOR、HIGH_RES_ONLINE_COMPRESSION_WITHOUT_COLOR等）或者自定义（选择MANUAL_CONFIGURATION，然后如上面的代码中所示）。输入的参数共六个，见下图所示：

参数说明

其中pointResolution是指点的分辨率，该变量决定了点的坐标在编码时可以精确的程度，但是该变量只在进行细节编码（detail coding）时才会生效；octreeResolution是指划分八叉树时最小块，即voxel的边长；布尔变量doVoxelGridDownSampling为true时，对点云文件进行下采样，以体素的中心点的坐标来代替整个体素内的点的坐标，而颜色则以体素内所有点的颜色的均值为代表，此时pointResolution不会生效；如果pointResolution为false，则进行细节编码,即编码一个体素内的具体坐标与颜色，实现方式是计算体素内每个点到体素左下角的偏移量，并通过整除pointResolution来得到整数坐标，而颜色则需编码体素内每个点的颜色相对于平均值的残差，colorResolution用来表示颜色的RGB的保留的有效位数。iFrameRate是用来决定进行I帧编码的频率，如果此数值为30，则每隔30帧进行一次I帧编码，中间的帧则进行P帧编码。doColorEncoding决定是否进行颜色编码。如果该值为false，则不会对颜色进行编码，如果为true但是输入的点云文件没有颜色信息，则在解码时赋予其默认值。

PCL点云编码流程流程图

在该流程图前，还需判定当前帧是I帧还是P帧，如果是I帧，则按此流程图正常进行编码，而如果是P帧，则在编码八叉树占位码时，编码的是和之前帧的异或之后的差值。八叉树的结构编码就是在进行八叉树划分之后，编码体素的占位码，如果doVoxelGridDownSampling为true，则跳过细节编码部分，解码端在解码时只要根据八叉树的结构信息，恢复出八叉树结构，以其体素中心点为代表即可。

关键技术

1. 双缓存八叉树

PCL中使用了“double-buffering octree”,即双缓冲八叉树结构，使用这种结构在实现动态压缩时或者第三类点云时，可以减少时间冗余，它的使用效果为：首先对第一个点云文件执行一次完整的编码，然后对后续的点云文件，只对前后的差值进行编码。双八叉树数据结构使用的过程是：每个分支节点都有两个缓冲区，当需要创建新的子节点时，会在当前分支节点中执行对前面指针缓冲区的查找，如果找不到相关的引用指针，即在之前处理过的八叉树结构中不存在相应的体素，则创建新的子节点，且两个缓冲区都初始化为0，如下图3左所示；如果在前面的指针缓冲区中可以找到对应的子节点指针，就采用它的引用，并只是初始化所选的子指针缓冲区为0，如下图3右图所示。初始化完成之后，可以通过对两个缓存区进行异或操作，得到两个八叉树缓存区之间的差异，类似于视频编码中的帧间预测，编码两个帧间的差异，如下图4所示。

2. 细节编码

细节编码就是编码体素内的细节。如果八叉树划分时，体素的大小较大，例如我们输入的ply文件中，点云中的点的单位是毫米级的，即每个点对应一个边长为1mm的正方体块。如果我们在设置octreeResolution时，设置其值为5mm，则八叉树划分时划分到边长5mm的立方体就停止，一个体素内会有多个点。如果我们不进行细节编码，即doVoxelGridDownSampling为true时，在解码时一个体素内只会在其中心位置恢复一个点，其属性为几个点的均值，这样会导致点的损失。如果我们进行细节编码，那就会编码一个体素内点的细节信息，即编码点的具体位置与属性。如图5所示:

首先计算每个体素的左下角坐标，然后计算每个点到左下角的偏移量，然后与pointResolution相除，得到最终的编码信息是整数diffX、 diffY、 diffZ，属性编码则是先计算这几个点的均值，然后计算每个点相对于均值的颜色偏移量，每个R、G、B的位数由colorResolution所决定。