[发明专利]3D数据极致压缩方法及装置

权利要求书

1.一种3D数据极致压缩方法，其特征在于，所述3D数据极致压缩方法包括：

获取一3D影像；

将所述3D影像与一预存影像库中的目标预存影像匹配，预存影像库中每一预存影像上的影像点数量小于所述3D影像的影像点，预存影像库中每一预存影像上设有用于调节预存影像的影像点形状的张量模型；

按3D影像的形状调节目标预存影像的张量模型获取处理影像，处理影像的形状与3D影像的形状相同；

对处理影像上的影像点做预设次数的卷积运算以生成3D影像的压缩影像；

其中，每一预存影像均与预设个数的过滤式对应，对应于同一预存影像的过滤式之间设有次序，过滤式中的元素个数按所述次序依次减小，所述对处理影像上的影像点做预设次数的卷积运算以生成3D影像的压缩影像包括：

利用当前过滤式对当前处理影像上的影像点做一次的卷积运算；

判断当前过滤式的次序是否为最后一个，若是则结束流程，若否则将当前过滤式的下一个过滤式作为当前过滤式；

其中，所述张量模型为预存影像上设置的表示影像点之间关系的函数式，所述按3D影像的形状调节目标预存影像的张量模型获取处理影像为：

按3D影像的形状调节目标预存影像的影像点之间关系的函数式获取处理影像。

2.如权利要求1所述的3D数据极致压缩方法，其特征在于，预存影像库中每一预存影像划分为若干区域，每一区域内设有表示同一区域内影像点之间关系的函数式。

3.如权利要求2所述的3D数据极致压缩方法，其特征在于，所述3D数据极致压缩方法包括：

对于预存影像库中一目标预存影像，获取目标预存影像中相邻影像点之间的函数式，所述函数式为多项式函数；

通过人工智能深度学习获取若干穿过相邻影像点之间的分割线，并计算分割线穿过的全部相邻影像点之间的多项式函数的最高次项的次数总和，以次数总和低于预设值的分割线划分目标预存影像的区域。

4.如权利要求1所述的3D数据极致压缩方法，其特征在于，所述3D数据极致压缩方法包括：

将3D影像与目标预存影像重叠放置以获取目标预存影像上影像点到3D影像的距离；

获取所述距离最大的影像点为控制点，并将所述控制点向3D影像所在方向移动目标长度；

利用所述目标预存影像的张量模型将控制点周围的周围控制点向3D影像所在方向移动计算长度，每一周围控制点的计算长度大小与周围控制点到控制点的距离成反比，所述计算长度小于所述目标长度。

5.一种3D数据极致压缩装置，其特征在于，所述3D数据极致压缩装置包括一获取模块、一匹配模块、一处理模块以及一加密模块，

所述获取模块用于获取一3D影像；

所述匹配模块用于将所述3D影像与一预存影像库中的目标预存影像匹配，预存影像库中每一预存影像上的影像点数量小于所述3D影像的影像点，预存影像库中每一预存影像上设有用于调节预存影像的影像点形状的张量模型；

所述处理模块用于按3D影像的形状调节目标预存影像的张量模型获取处理影像，处理影像的形状与3D影像的形状相同；

所述加密模块用于对处理影像上的影像点做卷积运算以生成3D影像的压缩影像；

其中，每一预存影像均与预设个数的过滤式对应，对应于同一预存影像的过滤式之间设有次序，过滤式中的元素个数按所述次序依次减小，所述加密模块用于：

利用当前过滤式对当前处理影像上的影像点做一次的卷积运算；

判断当前过滤式的次序是否为最后一个，若是则结束流程，若否则将当前过滤式的下一个过滤式作为当前过滤式；

其中，所述张量模型为预存影像上设置的表示影像点之间关系的函数式，所述处理模块用于按3D影像的形状调节目标预存影像的影像点之间关系的函数式获取处理影像。