本申請公開涉及一組高級視頻編碼技術，其包括網(wǎng)格運動矢量編碼中的頂點分組。
背景技術：
1、三維(three-dimensional，3d)拍攝、3d建模和3d渲染技術的進步促進了3d內容在多個平臺和裝置上的廣泛使用。如今，可以在一個大洲拍攝到嬰兒邁出的第一步，并讓在另一個大洲的祖父母看到(可能還會互動)并與孩子享受完全沉浸式體驗。然而，為了實現(xiàn)這種真實感，模型變得越來越復雜，并且這些模型的創(chuàng)建和消耗與大量數(shù)據(jù)相關聯(lián)。3d網(wǎng)格被廣泛用于表示這種沉浸式內容。
2、動態(tài)網(wǎng)格序列可能需要大量數(shù)據(jù)，因為它可能由大量的隨時間變化的信息組成。因此，需要有效的壓縮技術來存儲和傳輸此類內容。在以前，動態(tài)圖像專家組(movingpicture?experts?group，mpeg)開發(fā)了網(wǎng)格壓縮標準ic、meshgrid、famc，以用于處理具有恒定連接性、時變幾何和頂點屬性的動態(tài)網(wǎng)格。然而，這些標準沒有考慮時變屬性映射和連接信息。數(shù)字內容創(chuàng)建(digital?content?creation，dcc)工具通常會生成這樣的動態(tài)網(wǎng)格。相比之下，體積采集技術特別是在實時限制下生成具有恒定連接的動態(tài)網(wǎng)格頗具挑戰(zhàn)性?，F(xiàn)有標準不支持這種類型的內容。mpeg計劃開發(fā)一種新的網(wǎng)格壓縮標準，以直接處理具有時變連接信息和可選的時變屬性映射的動態(tài)網(wǎng)格。該標準面向各種應用的有損壓縮和無損壓縮，如實時通信、存儲、自由視角視頻、增強現(xiàn)實(augmented?reality，ar)和虛擬現(xiàn)實(virtual?reality，vr)。還考慮了隨機訪問、可伸縮/漸進編碼等功能。因此，由于上述原因，業(yè)界亟需技術解決方案來解決視頻編碼技術中出現(xiàn)的這些問題。
技術實現(xiàn)思路
1、本文包括一種方法和裝置，裝置包括存儲器和一個或多個處理器，存儲器配置為存儲計算機程序代碼，一個或多個處理器配置為訪問計算機程序代碼并按照計算機程序代碼的指示操作。所述計算機程序被配置為使得所述處理器實現(xiàn)獲得代碼，所述獲得代碼被配置為使所述至少一個處理器從碼流獲得網(wǎng)格，該網(wǎng)格表示至少一個三維(three-dimensional，3d)視覺內容的已編碼體數(shù)據(jù)，并且所述計算機程序被配置為使得所述處理器基于所述網(wǎng)格的基網(wǎng)格量化來解碼所述已編碼體數(shù)據(jù)，其中，所述基網(wǎng)格量化包括：通過多平行四邊形預測通過利用已編碼的頂點位置來預測當前頂點，通過量化步長值來量化預測殘差，以及通過將所述已量化的預測殘差的反量化預測殘差與所述多平行四邊形預測相加來壓縮已量化的預測殘差并重建當前頂點的位置，以作為其他頂點的參考。
2、根據(jù)本申請公開的方面，基網(wǎng)格量化可以包括：在量化所述預測殘差之后、重建所述當前頂點的所述位置之前，對已量化的預測殘差進行反量化。
3、根據(jù)本申請公開的方面，基網(wǎng)格量化可以包括：基于網(wǎng)格的一頂點被確定為所述網(wǎng)格的在時序上的第一個待編碼的頂點，通過以正整數(shù)對頂點的位置進行量化并對已量化的位置進行熵編碼，來確定直接編碼所述網(wǎng)格的頂點的位置。
4、根據(jù)本申請公開的方面，所述量化步長值是一個二元有理數(shù)，包括分子m和分母，所述分母是2的n次冪，所述分子m和所述值n都是整數(shù)。
5、根據(jù)本申請公開的方面，所述分子m可以是大于零的第一整數(shù)，并且所述值n可以是大于或等于零的第二整數(shù)。
6、根據(jù)本申請公開的方面，可以通過至少在所述碼流中用信號通知所述分子m和所述值n來對所述量化步長值進行信號指示。
7、根據(jù)本申請公開的各方面，可以在所述碼流中通過“mesh_position_quantization_step_size_log2_denominator”語法及“mesh_position_quantization_step_size_numerator_minus1”語法用信號通知所述量化步長值。
1.一種視頻解碼的方法，所述方法由至少一個處理器執(zhí)行，所述方法包括：
2.根據(jù)權利要求1所述的視頻解碼的方法，其中，所述基網(wǎng)格量化還包括：在量化所述預測殘差之后、重建所述當前頂點的位置之前，對已量化的所述預測殘差進行反量化。
3.根據(jù)權利要求1所述的視頻解碼的方法，其中，所述基網(wǎng)格量化包括：基于所述網(wǎng)格的一頂點被確定為所述網(wǎng)格的在時序上第一個待編碼的頂點，通過以正整數(shù)對所述頂點的位置進行量化并對已量化的所述位置進行熵編碼，來確定直接對所述網(wǎng)格的所述頂點的位置進行編碼。
4.根據(jù)權利要求1所述的視頻解碼的方法，其中，所述量化步長值是一個二元有理數(shù)，包括分子m和分母，所述分母是2的n次冪，所述分子m和值n都是整數(shù)。
5.根據(jù)權利要求4所述的視頻解碼的方法，
6.根據(jù)權利要求5所述的視頻解碼的方法，
7.根據(jù)權利要求4所述的視頻解碼的方法，
8.一種視頻解碼的裝置，所述裝置包括：
9.根據(jù)權利要求8所述的視頻解碼的裝置，其中，所述基網(wǎng)格量化還包括：在量化所述預測殘差之后、重建所述當前頂點的位置之前，對已量化的所述預測殘差進行反量化。
10.根據(jù)權利要求8所述的視頻解碼的裝置，其中，所述基網(wǎng)格量化包括：基于所述網(wǎng)格的一頂點被確定為所述網(wǎng)格的在時序上第一個待編碼的頂點，通過以正整數(shù)對所述頂點的位置進行量化并對已量化的所述位置進行熵編碼，來確定直接對所述網(wǎng)格的所述頂點的位置進行編碼。
11.根據(jù)權利要求8所述的視頻解碼的裝置，其中，所述量化步長值是一個二元有理數(shù)，包括分子m和分母，所述分母是2的n次冪，所述分子m和所述值n都是整數(shù)。
12.根據(jù)權利要求11所述的視頻解碼的裝置，
13.根據(jù)權利要求12所述的視頻解碼的裝置，
14.根據(jù)權利要求12所述的視頻解碼的裝置，
15.一種存儲程序的非暫時性計算機可讀介質，所述程序使得計算機：
16.根據(jù)權利要求15所述的非暫時性計算機可讀介質，其中，所述基網(wǎng)格量化還包括：在量化所述預測殘差之后、重建所述當前頂點的所述位置之前，對已量化的所述預測殘差進行反量化。
17.根據(jù)權利要求15所述的非暫時性計算機可讀介質，其中，所述基網(wǎng)格量化包括：基于將所述網(wǎng)格的一頂點確定為所述網(wǎng)格的在時序上第一個待編碼的頂點，通過以正整數(shù)對所述頂點的位置進行量化并對已量化的所述位置進行熵編碼，來確定直接對所述網(wǎng)格的所述頂點的位置進行編碼。
18.根據(jù)權利要求15所述的非暫時性計算機可讀介質，其中，所述量化步長值是一個二元有理數(shù)，包括分子m和分母，所述分母是2的n次冪，所述分子m和所述值n都是整數(shù)。
19.根據(jù)權利要求18所述的非暫時性計算機可讀介質，
20.根據(jù)權利要求19所述的非暫時性計算機可讀介質，