1.本技术属于点云处理
技术领域：
：，具体涉及一种点云编码处理方法、点云解码处理方法及相关设备。
背景技术：
：：2.点云是三维物体或场景的一种表现形式，是由空间中一组无规则分布、表达三维物体或场景空间结构和表面属性的离散点集所构成。为了准确反映空间中的信息，所需离散点的数量相当大，而为了减少点云数据存储和传输时所占用的带宽，需要对点云数据进行编码压缩处理。点云数据通常由描述位置的几何信息如三维坐标(x，y，z)以及该位置的属性信息如颜色(r，g，b)或者反射率等构成。在点云编码压缩过程中对几何信息及属性信息的编码是分开进行的。3.目前，在对点云的几何信息进行编码之前，会对几何信息进行取整和去重的预处理，而信源疏密程度对几何信息预处理的影响较大，例如，在信源分布较为稠密时，对几何信息进行预处理会急剧减少点云的数量，导致几何码流的速率受信源疏密程度的影响较大，从而导致点云的几何码流的速率控制效果较差。技术实现要素：4.本技术实施例提供一种点云编码处理方法、点云解码处理方法及相关设备，能够解决几何码流的速率受信源疏密程度的影响较大，从而导致点云的几何码流的速率控制效果较差的问题。5.第一方面，提供了一种点云编码处理方法，该方法包括：6.基于待编码点云的几何信息进行预测编码，得到几何预测残差信息；7.依据几何量化参数对所述几何预测残差信息进行量化处理，得到量化几何预测残差信息；8.基于所述量化几何预测残差信息进行熵编码，得到几何码流。9.第二方面，提供了一种点云解码处理方法，该方法包括：10.对几何码流进行熵解码，得到量化几何预测残差信息；11.依据几何量化参数对所述量化几何预测残差信息进行反量化处理，得到几何预测残差信息；12.基于所述几何预测残差信息进行预测解码，得到待解码点云的几何信息。13.第三方面，提供了一种点云编码处理装置，包括：14.第一编码模块，用于基于待编码点云的几何信息进行预测编码，得到几何预测残差信息；15.第一量化模块，用于依据几何量化参数对所述几何预测残差信息进行量化处理，得到量化几何预测残差信息；16.第二编码模块，用于基于所述量化几何预测残差信息进行熵编码，得到几何码流。17.第四方面，提供了一种点云解码处理装置，包括：18.第一解码模块，用于对几何码流进行熵解码，得到量化几何预测残差信息；19.第一反量化模块，用于依据几何量化参数对所述量化几何预测残差信息进行反量化处理，得到几何预测残差信息；20.第二解码模块，用于基于所述几何预测残差信息进行预测解码，得到待解码点云的几何信息。21.第五方面，提供了一种终端，该终端包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤；或者，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第二方面所述的方法的步骤。22.第六方面，提供了一种终端，包括处理器及通信接口，其中，所述处理器或者所述通信接口用于：23.基于待编码点云的几何信息进行预测编码，得到几何预测残差信息；24.依据几何量化参数对所述几何预测残差信息进行量化处理，得到量化几何预测残差信息；25.基于所述量化几何预测残差信息进行熵编码，得到几何码流。26.第七方面，提供了一种终端，包括处理器及通信接口，其中，所述处理器或者所述通信接口用于：27.对几何码流进行熵解码，得到量化几何预测残差信息；28.依据几何量化参数对所述量化几何预测残差信息进行反量化处理，得到几何预测残差信息；29.基于所述几何预测残差信息进行预测解码，得到待解码点云的几何信息。30.第八方面，提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的点云编码处理方法的步骤，或者，所述程序或指令被处理器执行时实现如第二方面所述的点云解码处理方法的步骤。31.第九方面，提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现如第一方面所述的点云编码处理方法的步骤，或者，实现如第二方面所述的点云解码处理方法的步骤。32.第十方面，提供了一种计算机程序/程序产品，所述计算机程序/程序产品被存储在非易失的存储介质中，所述程序/程序产品被至少一个处理器执行以实现如第一方面所述的点云编码处理方法的步骤，或者，实现如第二方面所述的点云解码处理方法的步骤。。33.本技术实施例中，基于待编码点云的几何信息进行预测编码，得到几何预测残差信息；依据几何量化参数对所述几何预测残差信息进行量化处理，得到量化几何预测残差信息；基于所述量化几何预测残差信息进行熵编码，得到几何码流。这样，通过几何量化参数对所述几何预测残差信息进行量化处理，降低了信源疏密程度对几何码流速率的影响，能够提高点云的几何码流的速率控制效果。附图说明34.图1是一种点云avs编码器框架示意图之一；35.图2是一种点云avs解码器框架示意图之一；36.图3是本技术实施例提供的一种点云编码处理方法的流程图；37.图4是一种点云avs编码器框架示意图之二；38.图5是一种点云avs解码器框架示意图之二；39.图6是本技术实施例提供的一种点云解码处理方法的流程图；40.图7是本技术实施例提供的一种点云编码处理装置的结构图之一；41.图8是本技术实施例提供的一种点云编码处理装置的结构图之二；42.图9是本技术实施例提供的一种点云编码处理装置的结构图之三；43.图10是本技术实施例提供的一种点云编码处理装置的结构图之四；44.图11是本技术实施例提供的一种点云解码处理装置的结构图之一；45.图12是本技术实施例提供的一种点云解码处理装置的结构图之二；46.图13是本技术实施例提供的一种通信设备的结构图；47.图14是本技术实施例提供的一种终端的结构图。具体实施方式48.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚描述，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。49.本技术的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的术语在适当情况下可以互换，以便本技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施，且“第一”、“第二”所区别的对象通常为一类，并不限定对象的个数，例如第一对象可以是一个，也可以是多个。此外，说明书以及权利要求中“和/或”表示所连接对象的至少其中之一，字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。50.本技术实施例中的编解码方法对应的编解码端可以为终端，该终端也可以称作终端设备或者用户终端(userequipment，ue)，终端可以是手机、平板电脑(tabletpersonalcomputer)、膝上型电脑(laptopcomputer)或称为笔记本电脑、个人数字助理(personaldigitalassistant，pda)、掌上电脑、上网本、超级移动个人计算机(ultra-mobilepersonalcomputer，umpc)、移动上网装置(mobileinternetdevice，mid)、增强现实(augmentedreality，ar)/虚拟现实(virtualreality，vr)设备、机器人、可穿戴式设备(wearabledevice)或车载设备(vue)、行人终端(pue)等终端侧设备，可穿戴式设备包括：智能手表、手环、耳机、眼镜等。需要说明的是，在本技术实施例并不限定终端的具体类型。51.为了方便理解，以下对本技术实施例涉及的一些内容进行说明：52.如图1所示，在点云数字音视频编解码技术标准(audiovideocodingstandard，avs)编码器框架中，点云的几何信息和属性信息是分开编码的。首先对几何信息进行坐标转换，使点云全部包含在一个包围盒(boundingbox)中，然后再进行坐标量化。量化主要起到缩放的作用，由于量化会对几何坐标取整，使得一部分点的几何信息相同，称为重复点，根据参数来决定是否移除重复点，量化和移除重复点这两个步骤又被称为体素化过程。接下来，对包围盒进行多叉树划分，例如八叉树、四叉树或二叉树划分。在基于多叉树的几何信息编码框架中，将包围盒八等分为8个子立方体，对非空的的子立方体继续进行划分，直到划分得到叶子节点为1x1x1的单位立方体时停止划分，对叶子结点中的点数进行编码，生成二进制码流。目前avs几何划分顺序包括两种：53.1、广度优先遍历顺序：对几何进行八叉树划分时，首先对当前同一层的节点进行划分，直至划分完当前层上的所有节点，才会继续划分下一层的节点，最终当划分得到的叶子结点为1x1x1的单位立方体时停止划分。54.2、深度优先遍历顺序：对几何进行八叉树划分时，首先会对当前层的第一个节点进行不断地划分，直到划分得到的叶子结点为1x1x1的单位立方体时停止划分当前节点。按照该顺序，对当前层后续的节点进行划分，直至当前层上的节点划分完成停止。55.几何编码完成后，对几何信息进行重建，用于后面的重着色。属性编码主要针对的是颜色和反射率信息。首先根据参数判断是否进行颜色空间转换，若进行颜色空间转换，则将颜色信息从红绿蓝(redgreenblue，rgb)颜色空间转换到亮度色彩(yuv)颜色空间。然后，利用原始点云对几何重建点云进行重着色，使得未编码的属性信息与重建的几何信息对应起来。在颜色信息编码中，通过莫顿码对点云进行排序后，利用几何空间关系搜索待预测点的最近邻，并利用所找到邻居的重建属性值对待预测点进行预测得到预测属性值，然后将真实属性值和预测属性值进行差分得到预测残差，最后对预测残差进行量化并编码，生成二进制码流。56.可选地，avs解码流程与编码流程对应，具体的，avs解码器框架如图2所示。57.需要说明的是，avs编码框架可以包括预处理及编码两个阶段，在预处理阶段对点云的处理可以称为环外处理，而在预处理完成后，即编码阶段对点云的处理可以称为环内处理。58.下面结合附图，通过一些实施例及其应用场景对本技术实施例提供的点云编码处理方法进行详细地说明。59.参见图3，图3是本技术实施例提供的一种点云编码处理方法的流程图，如图3所示，点云编码处理方法包括以下步骤：60.步骤101、基于待编码点云的几何信息进行预测编码，得到几何预测残差信息。61.其中，几何信息可以包括几何位置。在进行预测编码时，可以对待编码点云的几何信息建立预测候选列表，从预测候选列表中选取最佳的几何预测值，将最佳的几何预测值与几何信息做差得到几何预测残差信息。预测候选列表中的每个几何预测值均可以与一个几何预测模式对应。示例地，可以预先建立预测候选列表，该预测候选列表可以包括n个几何预测值，其中，n个几何预测值与n个几何预测模式一一对应，n为大于1的正整数。示例性的，若n的数量为4，即预测候选列表包括4个几何预测值，待编码点云为所有点云中的第5个待编码的点云，则可以利用位于待编码点云之前的编码顺序为1至4的4个待编码点云的几何信息，确定几何预测值。例如，几何预测值的确定规则可以是，第一个几何预测值为4个待编码点云的几何信息的和；第二个几何预测值为4个待编码点云的最小几何信息；第三个几何预测值为4个待编码点云的几何信息的平均值；第四个几何预测值为第4个待编码点云的几何信息与第3个待编码点云的几何信息的差值。其中，待编码点云的几何信息可以表征为待编码点云的三维坐标(x，y，z)。62.应理解，关于几何预测值具体的确定规则可以灵活设定，本实施例在此不做具体限定。63.步骤102、依据几何量化参数对所述几何预测残差信息进行量化处理，得到量化几何预测残差信息。64.其中，可以确定几何量化控制参数是否指示启用量化处理；在所述几何量化控制参数指示启用量化处理的情况下，依据几何量化参数对所述几何预测残差信息进行量化处理，得到量化几何预测残差信息，基于所述量化几何预测残差信息进行熵编码，得到几何码流；在所述几何量化控制参数指示不启用量化处理的情况下，依据所述几何预测残差信息进行熵编码，得到几何码流。65.另外，几何量化参数可以从配置文件中读取，示例地，可以读取配置文件中参数geomqp的值作为几何量化参数。66.步骤103、基于所述量化几何预测残差信息进行熵编码，得到几何码流。67.其中，可以对量化几何预测残差信息和几何预测模式进行熵编码，得到几何码流。68.需要说明的是，在基于八叉树的几何编码方案中，会在预处理中进行对几何信息有损量化的过程，在预处理中通过量化步长对原始点云数据进行去重和取整的有损量化，不仅对原始点云数据进行取整，且在取整后去除重复点，实现有损量化。该预处理中的有损量化会存在以下问题：当信源分布较为稀疏、均匀时，同过设置不同的量化步长可以均匀地减少量化后的点数，但当信源分布较为稠密、集中时，较小的量化步长就会导致点数的急剧减少；有损量化在环外完成，通过量化步长实现，可以认为是对原始点云数据进行了一次下采样操作，而下采样的点数受到信源的影响，因此量化后的几何码流也会受到信源的影响，同时在点数固定的情况下无法对点的坐标进行进一步的有损量化，从而无法做到几何码流的速率控制；预处理后的点云受到信源的稠密程度的影响较大，在信源未知的情况下，无法通过调整环外的量化步长来准确控制预处理后的点云的几何信息的质量。69.本技术实施例中，通过几何量化参数对所述几何预测残差信息进行量化处理，在点云编码中引入环内有损量化，降低了信源疏密程度对几何码流速率的影响，能够提高点云的几何码流的速率控制效果。70.本技术实施例中，基于待编码点云的几何信息进行预测编码，得到几何预测残差信息；依据几何量化参数对所述几何预测残差信息进行量化处理，得到量化几何预测残差信息；基于所述量化几何预测残差信息进行熵编码，得到几何码流。这样，通过几何量化参数对所述几何预测残差信息进行量化处理，降低了信源疏密程度对几何码流速率的影响，能够提高点云的几何码流的速率控制效果。71.可选的，所述依据几何量化参数对所述几何预测残差信息进行量化处理，包括：72.确定几何量化控制参数是否指示启用量化处理；73.在所述几何量化控制参数指示启用量化处理的情况下，依据几何量化参数对所述几何预测残差信息进行量化处理。74.其中，几何量化控制参数指示启用量化处理，可以认为是指示对几何预测残差信息启用环内有损量化。几何量化控制参数可以从配置文件中读取，示例地，可以读取配置文件中参数geometry_enable_quantizated_flag的值作为几何量化控制参数。参数geometry_enable_quantizated_flag可以为gps(geometryparametersset)高层语法元素中新引入的参数。在几何量化控制参数被配置为1时，可以表示启用量化处理；在几何量化控制参数被配置为0时，可以表示不启用量化处理。75.该实施方式中，通过几何量化控制参数确定是否依据几何量化参数对所述几何预测残差信息进行量化处理，能够提高点云的几何信息编码的灵活性。76.可选的，所述确定几何量化控制参数是否指示启用量化处理之后，所述方法还包括：77.在所述几何量化控制参数指示不启用量化处理的情况下，依据所述几何预测残差信息进行熵编码，得到几何码流。78.其中，几何量化控制参数指示不启用量化处理，可以认为是指示对几何预测残差信息不启用环内有损量化。79.该实施方式中，在所述几何量化控制参数指示不启用量化处理的情况下，依据所述几何预测残差信息进行熵编码，从而可以依据几何量化控制参数确定在对几何信息的预测编码过程中是否对几何预测残差信息进行量化处理，能够提高点云的几何信息编码的灵活性。80.可选的，所述对待编码点云的几何信息进行预测编码，包括：81.基于待编码点云对应的节点标识将所述待编码点云划分为第一子待编码点云和第二子待编码点云；82.在几何编码控制参数指示第一编码模式的情况下，对所述第一子待编码点云的几何信息进行预测编码；83.在所述几何编码控制参数指示第二编码模式的情况下，对所述第二子待编码点云的几何信息进行预测编码。84.其中，可以依据待编码点云对应的节点标识与预设阈值的关系将待编码点云划分为第一子待编码点云和第二子待编码点云。第一子待编码点云可以为低比特待编码点云，第二子待编码点云可以为高比特待编码点云。高比特待编码点云的几何信息可以包括八叉树高比特坐标，低比特待编码点云的几何信息可以包括八叉树低比特坐标。85.示例地，如图4所示，对于高比特待编码点云，进行八叉树构建实现八叉树编码；对于低比特待编码点云，进行几何预测和残差量化，实现预测编码。而在解码端，如图5所示，通过八叉树重建，得到高比特待编码点云；通过逆量化和几何重建，得到低比特待编码点云。86.以待编码点云的几何信息用莫顿码表示，且通过莫顿码对几何信息构建几何八叉树为例，待编码点云对应的节点标识可以为八叉树编码过程中的编码层的层数。示例地，预设阈值可以为5，全部待编码点云可以包括10个编码层，可以将第1个编码层至第4个编码层对应的待编码点云作为高比特待编码点云，将第5个编码层至第10个编码层对应的待编码点云作为低比特待编码点云。87.另外，预设阈值可以为参数octree_division_end_nodesizelog2[3]的值。可以从配置文件读取参数octree_division_end_nodesizelog2[3]的值作为预设阈值。在几何量化参数大于或等于预设阈值时，几何预测残差信息均量化为0，可以不需要对量化几何预测残差信息进行熵编码。在第一编码模式且预设阈值与预处理中环外量化的第一量化参数相匹配时，点云的有损量化与现有的量化保持一致。在几何量化参数小于预设阈值时，几何预测残差信息不会量化为0，可以基于所述量化几何预测残差信息进行熵编码。[0088]该实施方式中，在几何编码控制参数指示不同的编码模式的情况下，对几何信息进行预测编码的待编码点云不同，用户可以通过设置几何编码控制参数修改编码模式，从而修改待编码点云的编码方式，从而能够提高点云编码的灵活性。[0089]可选的，所述基于所述量化几何预测残差信息进行熵编码，包括：[0090]基于所述量化几何预测残差信息确定至少两个候选几何预测残差信息；[0091]获取所述至少两个候选几何预测残差信息对应的率失真代价；[0092]依据所述至少两个候选几何预测残差信息对应的率失真代价确定目标量化几何预测残差信息；[0093]基于所述目标量化几何预测残差信息进行熵编码。[0094]其中，所述至少两个候选几何预测残差信息中可以包括与所述量化几何预测残差信息相关的候选几何预测残差信息，及与所述量化几何预测残差信息不相关的候选几何预测残差信息。示例地，所述至少两个候选几何预测残差信息可以包括量化几何预测残差信息及固定值{0，0，0}。[0095]该实施方式中，针对量化几何预测残差信息，引入率失真优化算法处理得到目标量化几何预测残差信息，基于所述目标量化几何预测残差信息进行熵编码，能够提升对几何信息有损编码的效率。[0096]可选的，所述目标量化几何预测残差信息为所述至少两个候选几何预测残差信息中率失真代价最小的候选几何预测残差信息。[0097]其中，可以以候选列表的形式存储所述至少两个候选几何预测残差信息，将候选列表中的第一个候选几何预测残差信息作为最佳候选几何预测残差信息；遍历候选列表中的候选几何预测残差信息；若当前候选几何预测残差信息对应的率失真代价小于最佳候选几何预测残差信息对应的率失真代价，则将当前候选几何预测残差信息更新为最佳候选几何预测残差信息，否则，不对最佳候选几何预测残差信息进行更新；在遍历完候选列表后，将最佳候选几何预测残差信息确定为目标量化几何预测残差信息。在确定目标量化几何预测残差信息之后，可以将目标量化几何预测残差信息输入编码器进行熵编码。[0098]该实施方式中，将所述至少两个候选几何预测残差信息中率失真代价最小的候选几何预测残差信息确定为目标量化几何预测残差信息，从而能够优化几何信息的有损编码过程，提高点云编码效率。[0099]可选的，所述候选几何预测残差信息对应的率失真代价基于几何失真值及第一预测残差码率确定，所述几何失真值用于表征所述候选几何预测残差信息对应的几何失真，所述第一预测残差码率用于表征编码所述候选几何预测残差信息预计的比特值。[0100]其中，所述候选几何预测残差信息对应的率失真代价可以与几何失真值及第一预测残差码率均正相关。示例地，所述候选几何预测残差信息对应的率失真代价cost1可以为：[0101]cost1＝dist1 λ1*rate1[0102]其中，λ1可以表示码率与失真在率失真代价中的权重参数，示例地，λ1可以设置为0.4，0.5或者0.6等等；rate1可以表示第一预测残差码率；dist可以表示几何失真值。几何失真值dist1的计算公式可以如下所示：[0103]dist1＝normal1(recpos-oripos)[0104]其中，函数normal1表示求取表达式的一范数，recpos表示利用候选几何预测残差信息与几何预测值重建的几何坐标，oripos表示原始几何坐标。[0105]该实施方式中，所述候选几何预测残差信息对应的率失真代价基于几何失真值及第一预测残差码率确定，能够较为准确地确定候选几何预测残差信息对应的率失真代价。[0106]可选的，所述至少两个候选几何预测残差信息中包括与所述量化几何预测残差信息相关的候选几何预测残差信息，及与所述量化几何预测残差信息不相关的候选几何预测残差信息；[0107]所述基于所述目标量化几何预测残差信息进行熵编码，包括：[0108]在所述目标量化几何预测残差信息为与所述量化几何预测残差信息相关的候选几何预测残差信息的情况下，基于所述目标量化几何预测残差信息对应的标识和所述目标量化几何预测残差信息进行熵编码；[0109]在所述目标量化几何预测残差信息为与所述量化几何预测残差信息不相关的候选几何预测残差信息的情况下，基于所述目标量化几何预测残差信息对应的标识进行熵编码。[0110]其中，每个候选几何预测残差信息均可以对应设置有一个标识。候选几何预测残差信息与所述量化几何预测残差信息相关，可以是，候选几何预测残差信息可以基于所述量化几何预测残差信息获得，示例地，候选几何预测残差信息等于量化几何预测残差信息，该候选几何预测残差信息对应的标识可以为1；或者，候选几何预测残差信息等于量化几何预测残差信息的整数倍，该候选几何预测残差信息对应的标识可以为2，等等；候选几何预测残差信息与所述量化几何预测残差信息不相关，可以是，候选几何预测残差信息为预设几何预测残差信息，示例地，可以为(0，0，0)，该候选几何预测残差信息对应的标识可以为0。[0111]另外，可以设置有几何率失真优化控制参数，若几何率失真优化控制参数为第一预设值，则所述基于所述目标量化几何预测残差信息进行熵编码，包括：在所述目标量化几何预测残差信息为与所述量化几何预测残差信息相关的候选几何预测残差信息的情况下，基于所述目标量化几何预测残差信息对应的标识和所述目标量化几何预测残差信息进行熵编码；在所述目标量化几何预测残差信息为与所述量化几何预测残差信息不相关的候选几何预测残差信息的情况下，基于所述目标量化几何预测残差信息对应的标识进行熵编码。[0112]若几何率失真优化控制参数为第二预设值，则所述基于所述目标量化几何预测残差信息进行熵编码，包括：在所述目标量化几何预测残差信息为与所述量化几何预测残差信息相关的候选几何预测残差信息的情况下，基于所述目标量化几何预测残差信息进行熵编码；在所述目标量化几何预测残差信息为与所述量化几何预测残差信息不相关的候选几何预测残差信息的情况下，基于所述目标量化几何预测残差信息进行熵编码。[0113]本实施例对第一预设值和第二预设值不进行限定。示例地，第一预设值可以为1，第二预设值可以为0。[0114]进一步的，可以通过目标量化几何预测残差信息对应的标识确定所述目标量化几何预测残差信息与所述量化几何预测残差信息相关或者不相关。在解码端进行解码时，可以先解析目标量化几何预测残差信息对应的标识，若根据目标量化几何预测残差信息对应的标识确定所述目标量化几何预测残差信息与所述量化几何预测残差信息不相关，则可以根据目标量化几何预测残差信息对应的标识查找到目标量化几何预测残差信息；若根据目标量化几何预测残差信息对应的标识确定所述目标量化几何预测残差信息与所述量化几何预测残差信息相关，则可以从几何码流中解码得到目标量化几何预测残差信息。[0115]该实施方式中，在所述目标量化几何预测残差信息为与所述量化几何预测残差信息相关的候选几何预测残差信息的情况下，基于所述目标量化几何预测残差信息对应的标识和所述目标量化几何预测残差信息进行熵编码；在所述目标量化几何预测残差信息为与所述量化几何预测残差信息不相关的候选几何预测残差信息的情况下，基于所述目标量化几何预测残差信息对应的标识进行熵编码。这样，对于部分目标量化几何预测残差信息，可以不对其进行编码，而仅编码目标量化几何预测残差信息对应的标识，能够进一步提高编码效率。[0116]可选的，所述对待编码点云的几何信息进行预测编码，包括：[0117]依据预先设置的第一量化步长获取待编码点云对应的量化点云；[0118]对所述量化点云进行去重处理；[0119]将去重处理后得到的量化点云对应的待编码点云的几何信息进行预测编码。[0120]其中，所述依据预先设置的第一量化步长获取待编码点云对应的量化点云之前，如图4所示，可以对待编码点云进行坐标平移处理，坐标平移处理可以将包围盒移动至坐标原点(0，0，0)，其中包围盒表示包含输入点云中所有点的最小长方体。第一量化步长可以由用户预先设定，示例地，第一量化步长qs可以为：[0121]qs＝2i[0122]其中，在无损情况下，i＝0，在有损情况下，根据不同的量化等级(r01，…，r06)，i＝9、8、6、5、3、2，即qs的值可以为512，256，64，32，8，4，1。[0123]待编码点云对应的量化点云的获取方式可以如下：[0124]x＝round(x/qs)[0125]y＝round(y/qs)[0126]z＝round(z/qs)[0127]其中，(x，y，z)表示量化点云的量化坐标，(x，y，z)表示原始点云的坐标，qs表示第一量化步长，round(s)函数表示返回距s最近的整数，该函数的具体定义可以如下所示：[0128][0129]在计算得到量化点云的量化坐标后，会存在多个原始点云的量化坐标相同的情况，具有相同量化坐标的原始点云为重复点。可以在去重参数geom_remove_dup_flag指示去除重复点的情况下，对所述量化点云进行去重处理。去重处理后得到的量化点云对应的待编码点云坐标为原始点云坐标，并未对点云坐标进行量化操作。[0130]该实施方式中，将去重处理后得到的量化点云对应的待编码点云的几何信息进行预测编码，从而在环外量化时仅对点云数量进行下采样，而对点云坐标不进行量化。[0131]可选的，所述依据几何量化参数对所述几何预测残差信息进行量化处理，包括：[0132]依据几何量化参数确定第一几何量化步长；[0133]基于所述第一几何量化步长及第一预设几何偏移值对所述几何预测残差信息进行量化处理。[0134]其中，第一几何量化步长qs1可以为：[0135][0136]其中，2shift1可以表示第一预设几何偏移值，shift1可以表示量化处理过程中偏移的比特位数，shift1越大则表征量化结果越精确，qp1可以表示几何量化参数。[0137]示例地，shift1可以配置为14。[0138]进行量化处理得到的量化几何预测残差信息qtres1可以为：[0139][0140]其中，res1可以表示几何预测残差信息，offset1可以表示第一预设几何偏移值的一半，即offset1为2shift1-1，通过offset1可以实现四舍五入的操作。[0141]该实施方式中，依据几何量化参数确定第一几何量化步长，基于所述第一几何量化步长及第一预设几何偏移值对所述几何预测残差信息进行量化处理，能够获得较好的量化效果。[0142]可选的，所述几何预测残差信息包括三个维度的子几何预测残差信息；[0143]所述几何量化参数包括与所述三个维度的子几何预测残差信息分别对应的三个子几何量化参数。[0144]其中，三个维度可以分别为三维坐标系中的x、y、z维度。可以通过配置文件(cfg)中的参数geomqp[3]来配置三个子几何量化参数，该三个子几何量化参数可以分别对三个维度的子几何预测残差信息进行对应的量化。[0145]该实施方式中，所述几何量化参数包括与所述三个维度的子几何预测残差信息分别对应的三个子几何量化参数，能够分别对三个维度的子几何预测残差信息进行量化，从而能够提高几何信息环内有损量化的鲁棒性和适应性。[0146]可选的，所述方法还包括：[0147]对所述待编码点云的属性信息进行预测编码，得到属性预测残差信息；[0148]依据属性量化参数对所述属性预测残差信息进行量化处理，得到量化属性预测残差信息；[0149]基于所述量化属性预测残差信息进行熵编码，得到属性码流。[0150]其中，可以依据属性量化参数确定第一属性量化步长；基于所述第一属性量化步长及预设属性偏移值对所述属性预测残差信息进行量化处理。[0151]其中，第一属性量化步长qs2可以为：[0152][0153]其中，qp2可以表示属性量化参数。[0154]进行量化处理得到的量化属性预测残差信息qtres2可以为：[0155][0156]其中，res2可以表示属性预测残差信息，offset2可以表示预设属性偏移值，示例地，offset2可以设置为0.5。[0157]另外，在进行预测编码时，可以对待编码点云的属性信息建立预测候选列表，从预测候选列表中选取最佳的属性预测值，将最佳的属性预测值与属性信息做差得到属性预测残差信息。预测候选列表中的每个属性预测值均可以与一个属性预测模式对应。示例地，可以预先建立预测候选列表，该预测候选列表可以包括n个属性预测值，其中，n个属性预测值与n个属性预测模式一一对应，n为大于1的正整数。示例性的，若n的数量为4，即预测候选列表包括4个属性预测值，待编码点云为所有点云中的第5个待编码的点云，则可以利用位于待编码点云之前的编码顺序为1至4的4个待编码点云的属性信息，确定属性预测值。例如，属性预测值的确定规则可以是，第一个属性预测值为4个待编码点云的属性信息的和；第二个属性预测值为4个待编码点云的最小属性信息；第三个属性预测值为4个待编码点云的属性信息的平均值；第四个属性预测值为第4个待编码点云的属性信息与第3个待编码点云的属性信息的差值。其中，待编码点云的属性信息可以表征为待编码点云的三维坐标(x，y，z)。[0158]应理解，关于属性预测值具体的确定规则可以灵活设定，本实施例在此不做具体限定。[0159]该实施方式中，对所述待编码点云的属性信息进行预测编码，得到属性预测残差信息；依据属性量化参数对所述属性预测残差信息进行量化处理，得到量化属性预测残差信息；基于所述量化属性预测残差信息进行熵编码，得到属性码流。这样，在属性信息编码的过程中引入量化处理，能够提高属性信息编码效率。[0160]可选的，所述基于所述量化属性预测残差信息进行熵编码，包括：[0161]基于所述量化属性预测残差信息确定至少两个候选属性预测残差信息；[0162]获取所述至少两个候选属性预测残差信息对应的率失真代价；[0163]依据所述至少两个候选属性预测残差信息对应的率失真代价确定目标量化属性预测残差信息；[0164]基于所述目标量化属性预测残差信息进行熵编码。[0165]其中，所述至少两个候选属性预测残差信息中可以包括与所述量化属性预测残差信息相关的候选属性预测残差信息，及与所述量化属性预测残差信息不相关的候选属性预测残差信息。示例地，在编码颜色时，所述至少两个候选属性预测残差信息可以包括量化属性预测残差信息及固定值{0，0，0}。[0166]该实施方式中，针对量化属性预测残差信息，引入率失真优化算法处理得到目标量化属性预测残差信息，基于所述目标量化属性预测残差信息进行熵编码，能够提升对属性信息有损编码的效率。[0167]可选的，所述目标量化属性预测残差信息为所述至少两个候选属性预测残差信息中率失真代价最小的候选属性预测残差信息。[0168]其中，可以以候选列表的形式存储所述至少两个候选属性预测残差信息，将候选列表中的第一个候选属性预测残差信息作为最佳候选属性预测残差信息；遍历候选列表中的候选属性预测残差信息；若当前候选属性预测残差信息对应的率失真代价小于最佳候选属性预测残差信息对应的率失真代价，则将当前候选属性预测残差信息更新为最佳候选属性预测残差信息，否则，不对最佳候选属性预测残差信息进行更新；在遍历完候选列表后，将最佳候选属性预测残差信息确定为目标量化属性预测残差信息。在确定目标量化属性预测残差信息之后，可以将目标量化属性预测残差信息输入编码器进行熵编码。[0169]该实施方式中，将所述至少两个候选属性预测残差信息中率失真代价最小的候选属性预测残差信息确定为目标量化属性预测残差信息，从而能够优化属性信息的有损编码过程，提高点云编码效率。[0170]可选的，所述候选属性预测残差信息对应的率失真代价基于属性失真值及第二预测残差码率确定，所述属性失真值用于表征所述候选属性预测残差信息对应的属性失真，所述第二预测残差码率用于表征编码所述候选属性预测残差信息预计的比特值。[0171]其中，所述候选属性预测残差信息对应的率失真代价可以与属性失真值及第二预测残差码率均正相关。示例地，所述候选属性预测残差信息对应的率失真代价cost2可以为：[0172]cost2＝dist2 λ2*rate2[0173]其中，λ2可以表示码率与失真在率失真代价中的权重参数，示例地，λ2可以设置为0.4，0.5或者0.6等等；rate2可以表示第二预测残差码率；dist2可以表示属性失真值。属性失真值dist2的计算公式可以如下所示：[0174]dist2＝normal1(recattri-oriattri)[0175]其中，函数normal1表示求取表达式的一范数，recattri表示利用候选属性预测残差信息与属性预测值得到的重建属性值，oriattri表示原始属性值。[0176]该实施方式中，所述候选属性预测残差信息对应的率失真代价基于属性失真值及第二预测残差码率确定，能够较为准确地确定候选属性预测残差信息对应的率失真代价。[0177]可选的，所述至少两个候选属性预测残差信息中包括与所述量化属性预测残差信息相关的候选属性预测残差信息，及与所述量化属性预测残差信息不相关的候选属性预测残差信息；[0178]所述基于所述目标量化属性预测残差信息进行熵编码，包括：[0179]在所述目标量化属性预测残差信息为与所述量化属性预测残差信息相关的候选属性预测残差信息的情况下，基于所述目标量化几何预测残差信息对应的标识和所述目标量化属性预测残差信息进行熵编码；[0180]在所述目标量化属性预测残差信息为与所述量化属性预测残差信息不相关的候选属性预测残差信息的情况下，基于所述目标量化属性预测残差信息对应的标识进行熵编码。[0181]其中，候选属性预测残差信息与所述量化属性预测残差信息相关，可以是，候选属性预测残差信息可以基于所述量化属性预测残差信息获得，示例地，候选属性预测残差信息等于量化属性预测残差信息，或者，候选属性预测残差信息等于量化属性预测残差信息的整数倍等等；候选属性预测残差信息与所述量化属性预测残差信息不相关，可以是，候选属性预测残差信息为预设属性预测残差信息，示例地，可以为(0，0，0)。[0182]另外，可以设置有属性率失真优化控制参数，若属性率失真优化控制参数为第三预设值，则所述基于所述目标量化属性预测残差信息进行熵编码，包括：在所述目标量化属性预测残差信息为与所述量化属性预测残差信息相关的候选属性预测残差信息的情况下，基于所述目标量化属性预测残差信息对应的标识和所述目标量化属性预测残差信息进行熵编码；在所述目标量化属性预测残差信息为与所述量化属性预测残差信息不相关的候选属性预测残差信息的情况下，基于所述目标量化属性预测残差信息对应的标识进行熵编码。[0183]若属性率失真优化控制参数为第四预设值，则所述基于所述目标量化属性预测残差信息进行熵编码，包括：在所述目标量化属性预测残差信息为与所述量化属性预测残差信息相关的候选属性预测残差信息的情况下，基于所述目标量化属性预测残差信息进行熵编码；在所述目标量化属性预测残差信息为与所述量化属性预测残差信息不相关的候选属性预测残差信息的情况下，基于所述目标量化属性预测残差信息进行熵编码。[0184]本实施例对第三预设值和第四预设值不进行限定。示例地，第三预设值可以为1，第四预设值可以为0。[0185]进一步的，可以通过目标量化属性预测残差信息对应的标识确定所述目标量化属性预测残差信息与所述量化属性预测残差信息相关或者不相关。在解码端进行解码时，可以先解析目标量化属性预测残差信息对应的标识，若根据目标量化属性预测残差信息对应的标识确定所述目标量化属性预测残差信息与所述量化属性预测残差信息不相关，则可以根据目标量化属性预测残差信息对应的标识查找到目标量化属性预测残差信息；若根据目标量化属性预测残差信息对应的标识确定所述目标量化属性预测残差信息与所述量化属性预测残差信息相关，则可以从属性码流中解码得到目标量化属性预测残差信息。[0186]该实施方式中，在所述目标量化属性预测残差信息为与所述量化属性预测残差信息相关的候选属性预测残差信息的情况下，基于所述目标量化属性预测残差信息对应的标识和所述目标量化属性预测残差信息进行熵编码；在所述目标量化属性预测残差信息为与所述量化属性预测残差信息不相关的候选属性预测残差信息的情况下，基于所述目标量化属性预测残差信息对应的标识进行熵编码。这样，对于部分目标量化属性预测残差信息，可以不对其进行编码，而仅编码目标量化属性预测残差信息对应的标识，能够进一步提高编码效率。[0187]参见图，图6是本技术实施例提供的一种点云解码处理方法的流程图，如图6所示，点云解码处理方法包括以下步骤：[0188]步骤201、对几何码流进行熵解码，得到量化几何预测残差信息；[0189]步骤202、依据几何量化参数对所述量化几何预测残差信息进行反量化处理，得到几何预测残差信息；[0190]步骤203、基于所述几何预测残差信息进行预测解码，得到待解码点云的几何信息。[0191]其中，可以对几何码流进行熵解码，得到量化几何预测残差信息和几何预测模式。可以基于所述几何预测残差信息和几何预测模式进行预测解码，得到待解码点云的几何信息。示例地，可以对几何预测模式进行解析，根据几何预测模式选取对应的几何预测值；将几何预测值与几何预测残差信息相加，得到待解码点云的几何信息。几何信息可以包括几何坐标。[0192]可选的，所述对所述几何码流进行熵解码，得到量化几何预测残差信息，包括：[0193]确定几何量化控制参数是否指示启用量化处理；[0194]在所述几何量化控制参数指示启用量化处理的情况下，对所述几何码流进行熵解码，得到量化几何预测残差信息。[0195]可选的，所述确定几何量化控制参数是否指示启用量化处理之后，所述方法还包括：[0196]在所述几何量化控制参数指示不启用量化处理的情况下，对所述几何码流进行熵解码，得到几何预测残差信息。[0197]可选的，所述依据几何量化参数对所述量化几何预测残差信息进行反量化处理，包括：[0198]依据几何量化参数确定第二几何量化步长；[0199]基于所述第二几何量化步长及第二预设几何偏移值对所述量化几何预测残差信息进行反量化处理。[0200]其中，第二几何量化步长qs3可以为：[0201][0202]其中，2shift3可以表示第二预设几何偏移值，shift3可以表示量化处理过程中偏移的比特位数，shift3越大则表征量化结果越精确，qp1可以表示几何量化参数。[0203]示例地，shift3可以配置为6。[0204]进行反量化处理得到的几何预测残差信息rqtres1可以为：[0205][0206]其中，qtres1可以表示量化几何预测残差信息，offset3可以表示第二预设几何偏移值的一半，即offset3为2shift3-1。[0207]可选的，所述几何预测残差信息包括三个维度的子几何预测残差信息；[0208]所述几何量化参数包括与所述三个维度的子几何预测残差信息分别对应的三个子几何量化参数。[0209]可选的，所述方法还包括：[0210]对属性码流进行熵解码，得到量化属性预测残差信息；[0211]依据属性量化参数对所述量化属性预测残差信息进行反量化处理，得到属性预测残差信息；[0212]基于所述属性预测残差信息进行预测解码，得到所述待解码点云的属性信息。[0213]其中，所述对属性码流进行熵解码，得到量化属性预测残差信息，可以包括：确定属性量化控制参数是否指示启用量化处理；在所述属性量化控制参数指示启用量化处理的情况下，对所述属性码流进行熵解码，得到量化属性预测残差信息；在所述属性量化控制参数指示不启用量化处理的情况下，对所述属性码流进行熵解码，得到属性预测残差信息。[0214]其中，可以对属性码流进行熵解码，得到量化属性预测残差信息和属性预测模式。可以基于所述属性预测残差信息和属性预测模式进行预测解码，得到待解码点云的属性信息。示例地，可以对属性预测模式进行解析，根据属性预测模式选取对应的属性预测值；将属性预测值与属性预测残差信息相加，得到待解码点云的属性信息。属性信息可以包括属性坐标。[0215]其中，可以依据属性量化参数确定第二属性量化步长，第二属性量化步长qs4可以为：[0216][0217]其中，qp2可以表示属性量化参数。[0218]进行反量化处理得到的属性预测残差信息rqtres2可以为：[0219]rqtres2＝qtres2·qs4[0220]其中，qtres2可以表示量化属性预测残差信息。[0221]需要说明的是，本实施例作为与图3所示的实施例中对应的解码侧的实施方式，其具体的实施方式可以参见图3所示的实施例的相关说明，为了避免重复说明，本实施例不再赘述，且还可以达到相同有益效果。[0222]需要说明的是，本技术实施例提供的点云编码处理方法，执行主体可以为点云编码处理装置，或者，该点云编码处理装置中的用于执行点云编码处理的方法的控制模块。本技术实施例中以点云编码处理装置执行点云编码处理的方法为例，说明本技术实施例提供的点云编码处理装置。[0223]请参见图7，图7是本技术实施例提供的一种点云编码处理装置的结构图之一，如图7所示，点云编码处理装置300包括：[0224]第一编码模块301，用于基于待编码点云的几何信息进行预测编码，得到几何预测残差信息；[0225]第一量化模块302，用于依据几何量化参数对所述几何预测残差信息进行量化处理，得到量化几何预测残差信息；[0226]第二编码模块303，用于基于所述量化几何预测残差信息进行熵编码，得到几何码流。[0227]可选的，所述第一量化模块302具体用于：[0228]确定几何量化控制参数是否指示启用量化处理；[0229]在所述几何量化控制参数指示启用量化处理的情况下，依据几何量化参数对所述几何预测残差信息进行量化处理。[0230]可选的，所述第一量化模块302具体还用于：[0231]在所述几何量化控制参数指示不启用量化处理的情况下，依据所述几何预测残差信息进行熵编码，得到几何码流。[0232]可选的，所述第一编码模块301具体用于：[0233]基于待编码点云对应的节点标识将所述待编码点云划分为第一子待编码点云和第二子待编码点云；[0234]在几何编码控制参数指示第一编码模式的情况下，对所述第一子待编码点云的几何信息进行预测编码；[0235]在所述几何编码控制参数指示第二编码模式的情况下，对所述第二子待编码点云的几何信息进行预测编码。[0236]可选的，如图8所示，所述第二编码模块303具体包括：[0237]第一确定单元3031，用于基于所述量化几何预测残差信息确定至少两个候选几何预测残差信息；[0238]第一获取单元3032，用于获取所述至少两个候选几何预测残差信息对应的率失真代价；[0239]第二确定单元3033，用于依据所述至少两个候选几何预测残差信息对应的率失真代价确定目标量化几何预测残差信息；[0240]第一编码单元3034，用于基于所述目标量化几何预测残差信息进行熵编码。[0241]可选的，所述目标量化几何预测残差信息为所述至少两个候选几何预测残差信息中率失真代价最小的候选几何预测残差信息。[0242]可选的，所述候选几何预测残差信息对应的率失真代价基于几何失真值及第一预测残差码率确定，所述几何失真值用于表征所述候选几何预测残差信息对应的几何失真，所述第一预测残差码率用于表征编码所述候选几何预测残差信息预计的比特值。[0243]可选的，所述至少两个候选几何预测残差信息中包括与所述量化几何预测残差信息相关的候选几何预测残差信息，及与所述量化几何预测残差信息不相关的候选几何预测残差信息；[0244]所述第一编码单元3034具体用于：[0245]在所述目标量化几何预测残差信息为与所述量化几何预测残差信息相关的候选几何预测残差信息的情况下，基于所述目标量化几何预测残差信息对应的标识和所述目标量化几何预测残差信息进行熵编码；[0246]在所述目标量化几何预测残差信息为与所述量化几何预测残差信息不相关的候选几何预测残差信息的情况下，基于所述目标量化几何预测残差信息对应的标识进行熵编码。[0247]可选的，所述第一编码模块301具体用于：[0248]依据预先设置的第一量化步长获取待编码点云对应的量化点云；[0249]对所述量化点云进行去重处理；[0250]将去重处理后得到的量化点云对应的待编码点云的几何信息进行预测编码。[0251]可选的，所述第一量化模块302具体用于：[0252]依据几何量化参数确定第一几何量化步长；[0253]基于所述第一几何量化步长及第一预设几何偏移值对所述几何预测残差信息进行量化处理。[0254]可选的，所述几何预测残差信息包括三个维度的子几何预测残差信息；[0255]所述几何量化参数包括与所述三个维度的子几何预测残差信息分别对应的三个子几何量化参数。[0256]可选的，如图9所示，所述装置300还包括：[0257]第三编码模块304，用于对所述待编码点云的属性信息进行预测编码，得到属性预测残差信息；[0258]第二量化模块305，用于依据属性量化参数对所述属性预测残差信息进行量化处理，得到量化属性预测残差信息；[0259]第四编码模块306，用于基于所述量化属性预测残差信息进行熵编码，得到属性码流。[0260]可选的，如图10所示，所述第四编码模块306具体包括：[0261]第三确定单元3061，用于基于所述量化属性预测残差信息确定至少两个候选属性预测残差信息；[0262]第二获取单元3062，用于获取所述至少两个候选属性预测残差信息对应的率失真代价；[0263]第四确定单元3063，用于依据所述至少两个候选属性预测残差信息对应的率失真代价确定目标量化属性预测残差信息；[0264]第二编码单元3064，用于基于所述目标量化属性预测残差信息进行熵编码。[0265]可选的，所述目标量化属性预测残差信息为所述至少两个候选属性预测残差信息中率失真代价最小的候选属性预测残差信息。[0266]可选的，所述候选属性预测残差信息对应的率失真代价基于属性失真值及第二预测残差码率确定，所述属性失真值用于表征所述候选属性预测残差信息对应的属性失真，所述第二预测残差码率用于表征编码所述候选属性预测残差信息预计的比特值。[0267]可选的，所述至少两个候选属性预测残差信息中包括与所述量化属性预测残差信息相关的候选属性预测残差信息，及与所述量化属性预测残差信息不相关的候选属性预测残差信息；[0268]所述第二编码单元3064具体用于：[0269]在所述目标量化属性预测残差信息为与所述量化属性预测残差信息相关的候选属性预测残差信息的情况下，基于所述目标量化几何预测残差信息对应的标识和所述目标量化属性预测残差信息进行熵编码；[0270]在所述目标量化属性预测残差信息为与所述量化属性预测残差信息不相关的候选属性预测残差信息的情况下，基于所述目标量化属性预测残差信息对应的标识进行熵编码。[0271]本技术实施例中的点云编码处理装置300能够提高点云的几何码流的速率控制效果。[0272]本技术实施例中的点云编码处理装置可以是装置，具有操作系统的装置或电子设备，也可以是终端中的部件、集成电路、或芯片。该装置或电子设备可以是移动终端，也可以为非移动终端。示例性的，移动终端可以包括但不限于上述所列举的终端的类型，非移动终端可以为服务器、网络附属存储器(networkattachedstorage，nas)、个人计算机(personalcomputer，pc)、电视机(television，tv)、柜员机或者自助机等，本技术实施例不作具体限定。[0273]本技术实施例提供的点云编码处理装置能够实现图3的方法实施例实现的各个过程，并达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。[0274]需要说明的是，本技术实施例提供的点云解码处理方法，执行主体可以为点云解码处理装置，或者，该点云解码处理装置中的用于执行点云解码处理的方法的控制模块。本技术实施例中以点云解码处理装置执行点云解码处理的方法为例，说明本技术实施例提供的点云解码处理装置。[0275]请参见图11，图11是本技术实施例提供的一种点云解码处理装置的结构图之一，如图11所示，点云解码处理装置400包括：[0276]第一解码模块401，用于对几何码流进行熵解码，得到量化几何预测残差信息；[0277]第一反量化模块402，用于依据几何量化参数对所述量化几何预测残差信息进行反量化处理，得到几何预测残差信息；[0278]第二解码模块403，用于基于所述几何预测残差信息进行预测解码，得到待解码点云的几何信息。[0279]可选的，所述第一解码模块401具体用于：[0280]确定几何量化控制参数是否指示启用量化处理；[0281]在所述几何量化控制参数指示启用量化处理的情况下，对所述几何码流进行熵解码，得到量化几何预测残差信息。[0282]可选的，所述第一解码模块401具体还用于：[0283]在所述几何量化控制参数指示不启用量化处理的情况下，对所述几何码流进行熵解码，得到几何预测残差信息。[0284]可选的，所述第一反量化模块402具体用于：[0285]依据几何量化参数确定第二几何量化步长；[0286]基于所述第二几何量化步长及第二预设几何偏移值对所述量化几何预测残差信息进行反量化处理。[0287]可选的，所述几何预测残差信息包括三个维度的子几何预测残差信息；[0288]所述几何量化参数包括与所述三个维度的子几何预测残差信息分别对应的三个子几何量化参数。[0289]可选的，如图12所示，所述装置400还包括：[0290]第三解码模块404，用于对属性码流进行熵解码，得到量化属性预测残差信息；[0291]第二反量化模块405，用于依据属性量化参数对所述量化属性预测残差信息进行反量化处理，得到属性预测残差信息；[0292]第四解码模块406，用于基于所述属性预测残差信息进行预测解码，得到所述待解码点云的属性信息。[0293]本技术实施例中的点云解码处理装置400能够提高点云的几何码流的速率控制效果。[0294]本技术实施例中的点云解码处理装置可以是装置，具有操作系统的装置或电子设备，也可以是终端中的部件、集成电路、或芯片。该装置或电子设备可以是移动终端，也可以为非移动终端。示例性的，移动终端可以包括但不限于上述所列举的终端的类型，非移动终端可以为服务器、网络附属存储器(networkattachedstorage，nas)、个人计算机(personalcomputer，pc)、电视机(television，tv)、柜员机或者自助机等，本技术实施例不作具体限定。[0295]本技术实施例提供的点云解码处理装置能够实现图6的方法实施例实现的各个过程，并达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。[0296]可选的，如图13所示，本技术实施例还提供一种通信设备500，包括处理器501，存储器502，存储在存储器502上并可在所述处理器501上运行的程序或指令，例如，该通信设备500为终端时，该程序或指令被处理器501执行时实现上述点云编码处理方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果；或者，该程序或指令被处理器501执行时实现上述点云解码处理方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。[0297]本技术实施例还提供一种终端，包括处理器和通信接口，该终端实施例是与上述点云编码处理方法实施例对应的，或者，该终端实施例是与上述点云解码处理方法实施例对应的，上述方法实施例的各个实施过程和实现方式均可适用于该终端实施例中，且能达到相同的技术效果。具体地，图14为实现本技术实施例的一种终端的硬件结构示意图。[0298]该终端600包括但不限于：射频单元601、网络模块602、音频输出单元603、输入单元604、传感器605、显示单元606、用户输入单元607、接口单元608、存储器609、以及处理器610等中的至少部分部件。[0299]本领域技术人员可以理解终端600还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，电源可以通过电源管理系统与处理器610逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。图6中示出的终端结构并不构成对终端的限定，终端可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置，在此不再赘述。[0300]应理解的是，本技术实施例中，输入单元604可以包括图形处理器(graphicsprocessingunit，gpu)6041和麦克风6042，图形处理器6041对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)获得的静态图片或视频的图像数据进行处理。显示单元606可包括显示面板6061，可以采用液晶显示器、有机发光二极管等形式来配置显示面板6061。用户输入单元607包括触控面板6071以及其他输入设备6072。触控面板6071，也称为触摸屏。触控面板6071可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其他输入设备6072可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆，在此不再赘述。[0301]本技术实施例中，射频单元601将来自网络侧设备的下行数据接收后，给处理器610处理；另外，将上行的数据发送给网络侧设备。通常，射频单元601包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等。[0302]存储器609可用于存储软件程序或指令以及各种数据。存储器609可主要包括存储程序或指令区和存储数据区，其中，存储程序或指令区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序或指令(比如声音播放功能、图像播放功能等)等。此外，存储器609可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，其中，非易失性存储器可以是只读存储器(read-onlymemory，rom)、可编程只读存储器(programmablerom，prom)、可擦除可编程只读存储器(erasableprom，eprom)、电可擦除可编程只读存储器(electricallyeprom，eeprom)或闪存。例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。[0303]处理器610可包括一个或多个处理单元；可选的，处理器610可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序或指令等，调制解调处理器主要处理无线通信，如基带处理器。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器610中。[0304]其中，所述终端是用于执行点云编码处理方法的情况下：[0305]所述处理器或者所述通信接口用于：基于待编码点云的几何信息进行预测编码，得到几何预测残差信息；依据几何量化参数对所述几何预测残差信息进行量化处理，得到量化几何预测残差信息；基于所述量化几何预测残差信息进行熵编码，得到几何码流。[0306]可选的，处理器610还用于：[0307]确定几何量化控制参数是否指示启用量化处理；[0308]在所述几何量化控制参数指示启用量化处理的情况下，依据几何量化参数对所述几何预测残差信息进行量化处理。[0309]可选的，处理器610还用于：[0310]在所述几何量化控制参数指示不启用量化处理的情况下，依据所述几何预测残差信息进行熵编码，得到几何码流。[0311]可选的，处理器610还用于：[0312]基于待编码点云对应的节点标识将所述待编码点云划分为第一子待编码点云和第二子待编码点云；[0313]在几何编码控制参数指示第一编码模式的情况下，对所述第一子待编码点云的几何信息进行预测编码；[0314]在所述几何编码控制参数指示第二编码模式的情况下，对所述第二子待编码点云的几何信息进行预测编码。[0315]可选的，处理器610还用于：[0316]基于所述量化几何预测残差信息确定至少两个候选几何预测残差信息；[0317]获取所述至少两个候选几何预测残差信息对应的率失真代价；[0318]依据所述至少两个候选几何预测残差信息对应的率失真代价确定目标量化几何预测残差信息；[0319]基于所述目标量化几何预测残差信息进行熵编码。[0320]可选的，所述目标量化几何预测残差信息为所述至少两个候选几何预测残差信息中率失真代价最小的候选几何预测残差信息。[0321]可选的，所述候选几何预测残差信息对应的率失真代价基于几何失真值及第一预测残差码率确定，所述几何失真值用于表征所述候选几何预测残差信息对应的几何失真，所述第一预测残差码率用于表征编码所述候选几何预测残差信息预计的比特值。[0322]可选的，所述至少两个候选几何预测残差信息中包括与所述量化几何预测残差信息相关的候选几何预测残差信息，及与所述量化几何预测残差信息不相关的候选几何预测残差信息；[0323]处理器610还用于：[0324]在所述目标量化几何预测残差信息为与所述量化几何预测残差信息相关的候选几何预测残差信息的情况下，基于所述目标量化几何预测残差信息对应的标识和所述目标量化几何预测残差信息进行熵编码；[0325]在所述目标量化几何预测残差信息为与所述量化几何预测残差信息不相关的候选几何预测残差信息的情况下，基于所述目标量化几何预测残差信息对应的标识进行熵编码。[0326]可选的，处理器610还用于：[0327]依据预先设置的第一量化步长获取待编码点云对应的量化点云；[0328]对所述量化点云进行去重处理；[0329]将去重处理后得到的量化点云对应的待编码点云的几何信息进行预测编码。[0330]可选的，处理器610还用于：[0331]依据几何量化参数确定第一几何量化步长；[0332]基于所述第一几何量化步长及第一预设几何偏移值对所述几何预测残差信息进行量化处理。[0333]可选的，所述几何预测残差信息包括三个维度的子几何预测残差信息；[0334]所述几何量化参数包括与所述三个维度的子几何预测残差信息分别对应的三个子几何量化参数。[0335]可选的，处理器610还用于：[0336]对所述待编码点云的属性信息进行预测编码，得到属性预测残差信息；[0337]依据属性量化参数对所述属性预测残差信息进行量化处理，得到量化属性预测残差信息；[0338]基于所述量化属性预测残差信息进行熵编码，得到属性码流。[0339]可选的，处理器610还用于：[0340]基于所述量化属性预测残差信息确定至少两个候选属性预测残差信息；[0341]获取所述至少两个候选属性预测残差信息对应的率失真代价；[0342]依据所述至少两个候选属性预测残差信息对应的率失真代价确定目标量化属性预测残差信息；[0343]基于所述目标量化属性预测残差信息进行熵编码。[0344]可选的，所述目标量化属性预测残差信息为所述至少两个候选属性预测残差信息中率失真代价最小的候选属性预测残差信息。[0345]可选的，所述候选属性预测残差信息对应的率失真代价基于属性失真值及第二预测残差码率确定，所述属性失真值用于表征所述候选属性预测残差信息对应的属性失真，所述第二预测残差码率用于表征编码所述候选属性预测残差信息预计的比特值。[0346]可选的，关的候选属性预测残差信息，及与所述量化属性预测残差信息不相关的候选属性预测残差信息；[0347]处理器610还用于：[0348]在所述目标量化属性预测残差信息为与所述量化属性预测残差信息相关的候选属性预测残差信息的情况下，基于所述目标量化几何预测残差信息对应的标识和所述目标量化属性预测残差信息进行熵编码；[0349]在所述目标量化属性预测残差信息为与所述量化属性预测残差信息不相关的候选属性预测残差信息的情况下，基于所述目标量化属性预测残差信息对应的标识进行熵编码。[0350]本技术实施例中的终端能够提高点云的几何码流的速率控制效果。[0351]具体地，本技术实施例的终端还包括：存储在存储器609上并可在处理器610上运行的指令或程序，处理器610调用存储器609中的指令或程序执行图7所示各模块执行的方法，并达到相同的技术效果，为避免重复，故不在此赘述。[0352]其中，所述终端是用于执行点云解码处理方法的情况下：[0353]所述处理器或者所述通信接口用于：对几何码流进行熵解码，得到量化几何预测残差信息；依据几何量化参数对所述量化几何预测残差信息进行反量化处理，得到几何预测残差信息；基于所述几何预测残差信息进行预测解码，得到待解码点云的几何信息。[0354]可选的，处理器610还用于：[0355]确定几何量化控制参数是否指示启用量化处理；[0356]在所述几何量化控制参数指示启用量化处理的情况下，对所述几何码流进行熵解码，得到量化几何预测残差信息。[0357]可选的，处理器610还用于：[0358]在所述几何量化控制参数指示不启用量化处理的情况下，对所述几何码流进行熵解码，得到几何预测残差信息。[0359]可选的，处理器610还用于：[0360]依据几何量化参数确定第二几何量化步长；[0361]基于所述第二几何量化步长及第二预设几何偏移值对所述量化几何预测残差信息进行反量化处理。[0362]可选的，所述几何预测残差信息包括三个维度的子几何预测残差信息；[0363]所述几何量化参数包括与所述三个维度的子几何预测残差信息分别对应的三个子几何量化参数。[0364]可选的，处理器610还用于：[0365]对属性码流进行熵解码，得到量化属性预测残差信息；[0366]依据属性量化参数对所述量化属性预测残差信息进行反量化处理，得到属性预测残差信息；[0367]基于所述属性预测残差信息进行预测解码，得到所述待解码点云的属性信息。[0368]本技术实施例中的终端能够提高点云的几何码流的速率控制效果。[0369]具体地，本技术实施例的终端还包括：存储在存储器609上并可在处理器610上运行的指令或程序，处理器610调用存储器609中的指令或程序执行图11所示各模块执行的方法，并达到相同的技术效果，为避免重复，故不在此赘述。[0370]本技术实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有程序或指令，该程序或指令被处理器执行时实现上述点云编码处理方法实施例的各个过程，或者，该程序或指令被处理器执行时实现上述点云解码处理方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。[0371]其中，所述处理器为上述实施例中所述的终端中的处理器。所述可读存储介质，包括计算机可读存储介质，如计算机只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)、磁碟或者光盘等。[0372]本技术实施例另提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现上述点云编码处理方法实施例的各个过程，或者，实现上述点云解码处理方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。[0373]应理解，本技术实施例提到的芯片还可以称为系统级芯片，系统芯片，芯片系统或片上系统芯片等。[0374]需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。此外，需要指出的是，本技术实施方式中的方法和装置的范围不限按示出或讨论的顺序来执行功能，还可包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序来执行功能，例如，可以按不同于所描述的次序来执行所描述的方法，并且还可以添加、省去、或组合各种步骤。另外，参照某些示例所描述的特征可在其他示例中被组合。[0375]通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以计算机软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述的方法。[0376]上面结合附图对本技术的实施例进行了描述，但是本技术并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本技术的启示下，在不脱离本技术宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本技术的保护之内。当前第1页12当前第1页12
技术领域：
：，具体涉及一种点云编码处理方法、点云解码处理方法及相关设备。
背景技术：
：：2.点云是三维物体或场景的一种表现形式，是由空间中一组无规则分布、表达三维物体或场景空间结构和表面属性的离散点集所构成。为了准确反映空间中的信息，所需离散点的数量相当大，而为了减少点云数据存储和传输时所占用的带宽，需要对点云数据进行编码压缩处理。点云数据通常由描述位置的几何信息如三维坐标(x，y，z)以及该位置的属性信息如颜色(r，g，b)或者反射率等构成。在点云编码压缩过程中对几何信息及属性信息的编码是分开进行的。3.目前，在对点云的几何信息进行编码之前，会对几何信息进行取整和去重的预处理，而信源疏密程度对几何信息预处理的影响较大，例如，在信源分布较为稠密时，对几何信息进行预处理会急剧减少点云的数量，导致几何码流的速率受信源疏密程度的影响较大，从而导致点云的几何码流的速率控制效果较差。技术实现要素：4.本技术实施例提供一种点云编码处理方法、点云解码处理方法及相关设备，能够解决几何码流的速率受信源疏密程度的影响较大，从而导致点云的几何码流的速率控制效果较差的问题。5.第一方面，提供了一种点云编码处理方法，该方法包括：6.基于待编码点云的几何信息进行预测编码，得到几何预测残差信息；7.依据几何量化参数对所述几何预测残差信息进行量化处理，得到量化几何预测残差信息；8.基于所述量化几何预测残差信息进行熵编码，得到几何码流。9.第二方面，提供了一种点云解码处理方法，该方法包括：10.对几何码流进行熵解码，得到量化几何预测残差信息；11.依据几何量化参数对所述量化几何预测残差信息进行反量化处理，得到几何预测残差信息；12.基于所述几何预测残差信息进行预测解码，得到待解码点云的几何信息。13.第三方面，提供了一种点云编码处理装置，包括：14.第一编码模块，用于基于待编码点云的几何信息进行预测编码，得到几何预测残差信息；15.第一量化模块，用于依据几何量化参数对所述几何预测残差信息进行量化处理，得到量化几何预测残差信息；16.第二编码模块，用于基于所述量化几何预测残差信息进行熵编码，得到几何码流。17.第四方面，提供了一种点云解码处理装置，包括：18.第一解码模块，用于对几何码流进行熵解码，得到量化几何预测残差信息；19.第一反量化模块，用于依据几何量化参数对所述量化几何预测残差信息进行反量化处理，得到几何预测残差信息；20.第二解码模块，用于基于所述几何预测残差信息进行预测解码，得到待解码点云的几何信息。21.第五方面，提供了一种终端，该终端包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤；或者，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第二方面所述的方法的步骤。22.第六方面，提供了一种终端，包括处理器及通信接口，其中，所述处理器或者所述通信接口用于：23.基于待编码点云的几何信息进行预测编码，得到几何预测残差信息；24.依据几何量化参数对所述几何预测残差信息进行量化处理，得到量化几何预测残差信息；25.基于所述量化几何预测残差信息进行熵编码，得到几何码流。26.第七方面，提供了一种终端，包括处理器及通信接口，其中，所述处理器或者所述通信接口用于：27.对几何码流进行熵解码，得到量化几何预测残差信息；28.依据几何量化参数对所述量化几何预测残差信息进行反量化处理，得到几何预测残差信息；29.基于所述几何预测残差信息进行预测解码，得到待解码点云的几何信息。30.第八方面，提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的点云编码处理方法的步骤，或者，所述程序或指令被处理器执行时实现如第二方面所述的点云解码处理方法的步骤。31.第九方面，提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现如第一方面所述的点云编码处理方法的步骤，或者，实现如第二方面所述的点云解码处理方法的步骤。32.第十方面，提供了一种计算机程序/程序产品，所述计算机程序/程序产品被存储在非易失的存储介质中，所述程序/程序产品被至少一个处理器执行以实现如第一方面所述的点云编码处理方法的步骤，或者，实现如第二方面所述的点云解码处理方法的步骤。。33.本技术实施例中，基于待编码点云的几何信息进行预测编码，得到几何预测残差信息；依据几何量化参数对所述几何预测残差信息进行量化处理，得到量化几何预测残差信息；基于所述量化几何预测残差信息进行熵编码，得到几何码流。这样，通过几何量化参数对所述几何预测残差信息进行量化处理，降低了信源疏密程度对几何码流速率的影响，能够提高点云的几何码流的速率控制效果。附图说明34.图1是一种点云avs编码器框架示意图之一；35.图2是一种点云avs解码器框架示意图之一；36.图3是本技术实施例提供的一种点云编码处理方法的流程图；37.图4是一种点云avs编码器框架示意图之二；38.图5是一种点云avs解码器框架示意图之二；39.图6是本技术实施例提供的一种点云解码处理方法的流程图；40.图7是本技术实施例提供的一种点云编码处理装置的结构图之一；41.图8是本技术实施例提供的一种点云编码处理装置的结构图之二；42.图9是本技术实施例提供的一种点云编码处理装置的结构图之三；43.图10是本技术实施例提供的一种点云编码处理装置的结构图之四；44.图11是本技术实施例提供的一种点云解码处理装置的结构图之一；45.图12是本技术实施例提供的一种点云解码处理装置的结构图之二；46.图13是本技术实施例提供的一种通信设备的结构图；47.图14是本技术实施例提供的一种终端的结构图。具体实施方式48.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚描述，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。49.本技术的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的术语在适当情况下可以互换，以便本技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施，且“第一”、“第二”所区别的对象通常为一类，并不限定对象的个数，例如第一对象可以是一个，也可以是多个。此外，说明书以及权利要求中“和/或”表示所连接对象的至少其中之一，字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。50.本技术实施例中的编解码方法对应的编解码端可以为终端，该终端也可以称作终端设备或者用户终端(userequipment，ue)，终端可以是手机、平板电脑(tabletpersonalcomputer)、膝上型电脑(laptopcomputer)或称为笔记本电脑、个人数字助理(personaldigitalassistant，pda)、掌上电脑、上网本、超级移动个人计算机(ultra-mobilepersonalcomputer，umpc)、移动上网装置(mobileinternetdevice，mid)、增强现实(augmentedreality，ar)/虚拟现实(virtualreality，vr)设备、机器人、可穿戴式设备(wearabledevice)或车载设备(vue)、行人终端(pue)等终端侧设备，可穿戴式设备包括：智能手表、手环、耳机、眼镜等。需要说明的是，在本技术实施例并不限定终端的具体类型。51.为了方便理解，以下对本技术实施例涉及的一些内容进行说明：52.如图1所示，在点云数字音视频编解码技术标准(audiovideocodingstandard，avs)编码器框架中，点云的几何信息和属性信息是分开编码的。首先对几何信息进行坐标转换，使点云全部包含在一个包围盒(boundingbox)中，然后再进行坐标量化。量化主要起到缩放的作用，由于量化会对几何坐标取整，使得一部分点的几何信息相同，称为重复点，根据参数来决定是否移除重复点，量化和移除重复点这两个步骤又被称为体素化过程。接下来，对包围盒进行多叉树划分，例如八叉树、四叉树或二叉树划分。在基于多叉树的几何信息编码框架中，将包围盒八等分为8个子立方体，对非空的的子立方体继续进行划分，直到划分得到叶子节点为1x1x1的单位立方体时停止划分，对叶子结点中的点数进行编码，生成二进制码流。目前avs几何划分顺序包括两种：53.1、广度优先遍历顺序：对几何进行八叉树划分时，首先对当前同一层的节点进行划分，直至划分完当前层上的所有节点，才会继续划分下一层的节点，最终当划分得到的叶子结点为1x1x1的单位立方体时停止划分。54.2、深度优先遍历顺序：对几何进行八叉树划分时，首先会对当前层的第一个节点进行不断地划分，直到划分得到的叶子结点为1x1x1的单位立方体时停止划分当前节点。按照该顺序，对当前层后续的节点进行划分，直至当前层上的节点划分完成停止。55.几何编码完成后，对几何信息进行重建，用于后面的重着色。属性编码主要针对的是颜色和反射率信息。首先根据参数判断是否进行颜色空间转换，若进行颜色空间转换，则将颜色信息从红绿蓝(redgreenblue，rgb)颜色空间转换到亮度色彩(yuv)颜色空间。然后，利用原始点云对几何重建点云进行重着色，使得未编码的属性信息与重建的几何信息对应起来。在颜色信息编码中，通过莫顿码对点云进行排序后，利用几何空间关系搜索待预测点的最近邻，并利用所找到邻居的重建属性值对待预测点进行预测得到预测属性值，然后将真实属性值和预测属性值进行差分得到预测残差，最后对预测残差进行量化并编码，生成二进制码流。56.可选地，avs解码流程与编码流程对应，具体的，avs解码器框架如图2所示。57.需要说明的是，avs编码框架可以包括预处理及编码两个阶段，在预处理阶段对点云的处理可以称为环外处理，而在预处理完成后，即编码阶段对点云的处理可以称为环内处理。58.下面结合附图，通过一些实施例及其应用场景对本技术实施例提供的点云编码处理方法进行详细地说明。59.参见图3，图3是本技术实施例提供的一种点云编码处理方法的流程图，如图3所示，点云编码处理方法包括以下步骤：60.步骤101、基于待编码点云的几何信息进行预测编码，得到几何预测残差信息。61.其中，几何信息可以包括几何位置。在进行预测编码时，可以对待编码点云的几何信息建立预测候选列表，从预测候选列表中选取最佳的几何预测值，将最佳的几何预测值与几何信息做差得到几何预测残差信息。预测候选列表中的每个几何预测值均可以与一个几何预测模式对应。示例地，可以预先建立预测候选列表，该预测候选列表可以包括n个几何预测值，其中，n个几何预测值与n个几何预测模式一一对应，n为大于1的正整数。示例性的，若n的数量为4，即预测候选列表包括4个几何预测值，待编码点云为所有点云中的第5个待编码的点云，则可以利用位于待编码点云之前的编码顺序为1至4的4个待编码点云的几何信息，确定几何预测值。例如，几何预测值的确定规则可以是，第一个几何预测值为4个待编码点云的几何信息的和；第二个几何预测值为4个待编码点云的最小几何信息；第三个几何预测值为4个待编码点云的几何信息的平均值；第四个几何预测值为第4个待编码点云的几何信息与第3个待编码点云的几何信息的差值。其中，待编码点云的几何信息可以表征为待编码点云的三维坐标(x，y，z)。62.应理解，关于几何预测值具体的确定规则可以灵活设定，本实施例在此不做具体限定。63.步骤102、依据几何量化参数对所述几何预测残差信息进行量化处理，得到量化几何预测残差信息。64.其中，可以确定几何量化控制参数是否指示启用量化处理；在所述几何量化控制参数指示启用量化处理的情况下，依据几何量化参数对所述几何预测残差信息进行量化处理，得到量化几何预测残差信息，基于所述量化几何预测残差信息进行熵编码，得到几何码流；在所述几何量化控制参数指示不启用量化处理的情况下，依据所述几何预测残差信息进行熵编码，得到几何码流。65.另外，几何量化参数可以从配置文件中读取，示例地，可以读取配置文件中参数geomqp的值作为几何量化参数。66.步骤103、基于所述量化几何预测残差信息进行熵编码，得到几何码流。67.其中，可以对量化几何预测残差信息和几何预测模式进行熵编码，得到几何码流。68.需要说明的是，在基于八叉树的几何编码方案中，会在预处理中进行对几何信息有损量化的过程，在预处理中通过量化步长对原始点云数据进行去重和取整的有损量化，不仅对原始点云数据进行取整，且在取整后去除重复点，实现有损量化。该预处理中的有损量化会存在以下问题：当信源分布较为稀疏、均匀时，同过设置不同的量化步长可以均匀地减少量化后的点数，但当信源分布较为稠密、集中时，较小的量化步长就会导致点数的急剧减少；有损量化在环外完成，通过量化步长实现，可以认为是对原始点云数据进行了一次下采样操作，而下采样的点数受到信源的影响，因此量化后的几何码流也会受到信源的影响，同时在点数固定的情况下无法对点的坐标进行进一步的有损量化，从而无法做到几何码流的速率控制；预处理后的点云受到信源的稠密程度的影响较大，在信源未知的情况下，无法通过调整环外的量化步长来准确控制预处理后的点云的几何信息的质量。69.本技术实施例中，通过几何量化参数对所述几何预测残差信息进行量化处理，在点云编码中引入环内有损量化，降低了信源疏密程度对几何码流速率的影响，能够提高点云的几何码流的速率控制效果。70.本技术实施例中，基于待编码点云的几何信息进行预测编码，得到几何预测残差信息；依据几何量化参数对所述几何预测残差信息进行量化处理，得到量化几何预测残差信息；基于所述量化几何预测残差信息进行熵编码，得到几何码流。这样，通过几何量化参数对所述几何预测残差信息进行量化处理，降低了信源疏密程度对几何码流速率的影响，能够提高点云的几何码流的速率控制效果。71.可选的，所述依据几何量化参数对所述几何预测残差信息进行量化处理，包括：72.确定几何量化控制参数是否指示启用量化处理；73.在所述几何量化控制参数指示启用量化处理的情况下，依据几何量化参数对所述几何预测残差信息进行量化处理。74.其中，几何量化控制参数指示启用量化处理，可以认为是指示对几何预测残差信息启用环内有损量化。几何量化控制参数可以从配置文件中读取，示例地，可以读取配置文件中参数geometry_enable_quantizated_flag的值作为几何量化控制参数。参数geometry_enable_quantizated_flag可以为gps(geometryparametersset)高层语法元素中新引入的参数。在几何量化控制参数被配置为1时，可以表示启用量化处理；在几何量化控制参数被配置为0时，可以表示不启用量化处理。75.该实施方式中，通过几何量化控制参数确定是否依据几何量化参数对所述几何预测残差信息进行量化处理，能够提高点云的几何信息编码的灵活性。76.可选的，所述确定几何量化控制参数是否指示启用量化处理之后，所述方法还包括：77.在所述几何量化控制参数指示不启用量化处理的情况下，依据所述几何预测残差信息进行熵编码，得到几何码流。78.其中，几何量化控制参数指示不启用量化处理，可以认为是指示对几何预测残差信息不启用环内有损量化。79.该实施方式中，在所述几何量化控制参数指示不启用量化处理的情况下，依据所述几何预测残差信息进行熵编码，从而可以依据几何量化控制参数确定在对几何信息的预测编码过程中是否对几何预测残差信息进行量化处理，能够提高点云的几何信息编码的灵活性。80.可选的，所述对待编码点云的几何信息进行预测编码，包括：81.基于待编码点云对应的节点标识将所述待编码点云划分为第一子待编码点云和第二子待编码点云；82.在几何编码控制参数指示第一编码模式的情况下，对所述第一子待编码点云的几何信息进行预测编码；83.在所述几何编码控制参数指示第二编码模式的情况下，对所述第二子待编码点云的几何信息进行预测编码。84.其中，可以依据待编码点云对应的节点标识与预设阈值的关系将待编码点云划分为第一子待编码点云和第二子待编码点云。第一子待编码点云可以为低比特待编码点云，第二子待编码点云可以为高比特待编码点云。高比特待编码点云的几何信息可以包括八叉树高比特坐标，低比特待编码点云的几何信息可以包括八叉树低比特坐标。85.示例地，如图4所示，对于高比特待编码点云，进行八叉树构建实现八叉树编码；对于低比特待编码点云，进行几何预测和残差量化，实现预测编码。而在解码端，如图5所示，通过八叉树重建，得到高比特待编码点云；通过逆量化和几何重建，得到低比特待编码点云。86.以待编码点云的几何信息用莫顿码表示，且通过莫顿码对几何信息构建几何八叉树为例，待编码点云对应的节点标识可以为八叉树编码过程中的编码层的层数。示例地，预设阈值可以为5，全部待编码点云可以包括10个编码层，可以将第1个编码层至第4个编码层对应的待编码点云作为高比特待编码点云，将第5个编码层至第10个编码层对应的待编码点云作为低比特待编码点云。87.另外，预设阈值可以为参数octree_division_end_nodesizelog2[3]的值。可以从配置文件读取参数octree_division_end_nodesizelog2[3]的值作为预设阈值。在几何量化参数大于或等于预设阈值时，几何预测残差信息均量化为0，可以不需要对量化几何预测残差信息进行熵编码。在第一编码模式且预设阈值与预处理中环外量化的第一量化参数相匹配时，点云的有损量化与现有的量化保持一致。在几何量化参数小于预设阈值时，几何预测残差信息不会量化为0，可以基于所述量化几何预测残差信息进行熵编码。[0088]该实施方式中，在几何编码控制参数指示不同的编码模式的情况下，对几何信息进行预测编码的待编码点云不同，用户可以通过设置几何编码控制参数修改编码模式，从而修改待编码点云的编码方式，从而能够提高点云编码的灵活性。[0089]可选的，所述基于所述量化几何预测残差信息进行熵编码，包括：[0090]基于所述量化几何预测残差信息确定至少两个候选几何预测残差信息；[0091]获取所述至少两个候选几何预测残差信息对应的率失真代价；[0092]依据所述至少两个候选几何预测残差信息对应的率失真代价确定目标量化几何预测残差信息；[0093]基于所述目标量化几何预测残差信息进行熵编码。[0094]其中，所述至少两个候选几何预测残差信息中可以包括与所述量化几何预测残差信息相关的候选几何预测残差信息，及与所述量化几何预测残差信息不相关的候选几何预测残差信息。示例地，所述至少两个候选几何预测残差信息可以包括量化几何预测残差信息及固定值{0，0，0}。[0095]该实施方式中，针对量化几何预测残差信息，引入率失真优化算法处理得到目标量化几何预测残差信息，基于所述目标量化几何预测残差信息进行熵编码，能够提升对几何信息有损编码的效率。[0096]可选的，所述目标量化几何预测残差信息为所述至少两个候选几何预测残差信息中率失真代价最小的候选几何预测残差信息。[0097]其中，可以以候选列表的形式存储所述至少两个候选几何预测残差信息，将候选列表中的第一个候选几何预测残差信息作为最佳候选几何预测残差信息；遍历候选列表中的候选几何预测残差信息；若当前候选几何预测残差信息对应的率失真代价小于最佳候选几何预测残差信息对应的率失真代价，则将当前候选几何预测残差信息更新为最佳候选几何预测残差信息，否则，不对最佳候选几何预测残差信息进行更新；在遍历完候选列表后，将最佳候选几何预测残差信息确定为目标量化几何预测残差信息。在确定目标量化几何预测残差信息之后，可以将目标量化几何预测残差信息输入编码器进行熵编码。[0098]该实施方式中，将所述至少两个候选几何预测残差信息中率失真代价最小的候选几何预测残差信息确定为目标量化几何预测残差信息，从而能够优化几何信息的有损编码过程，提高点云编码效率。[0099]可选的，所述候选几何预测残差信息对应的率失真代价基于几何失真值及第一预测残差码率确定，所述几何失真值用于表征所述候选几何预测残差信息对应的几何失真，所述第一预测残差码率用于表征编码所述候选几何预测残差信息预计的比特值。[0100]其中，所述候选几何预测残差信息对应的率失真代价可以与几何失真值及第一预测残差码率均正相关。示例地，所述候选几何预测残差信息对应的率失真代价cost1可以为：[0101]cost1＝dist1 λ1*rate1[0102]其中，λ1可以表示码率与失真在率失真代价中的权重参数，示例地，λ1可以设置为0.4，0.5或者0.6等等；rate1可以表示第一预测残差码率；dist可以表示几何失真值。几何失真值dist1的计算公式可以如下所示：[0103]dist1＝normal1(recpos-oripos)[0104]其中，函数normal1表示求取表达式的一范数，recpos表示利用候选几何预测残差信息与几何预测值重建的几何坐标，oripos表示原始几何坐标。[0105]该实施方式中，所述候选几何预测残差信息对应的率失真代价基于几何失真值及第一预测残差码率确定，能够较为准确地确定候选几何预测残差信息对应的率失真代价。[0106]可选的，所述至少两个候选几何预测残差信息中包括与所述量化几何预测残差信息相关的候选几何预测残差信息，及与所述量化几何预测残差信息不相关的候选几何预测残差信息；[0107]所述基于所述目标量化几何预测残差信息进行熵编码，包括：[0108]在所述目标量化几何预测残差信息为与所述量化几何预测残差信息相关的候选几何预测残差信息的情况下，基于所述目标量化几何预测残差信息对应的标识和所述目标量化几何预测残差信息进行熵编码；[0109]在所述目标量化几何预测残差信息为与所述量化几何预测残差信息不相关的候选几何预测残差信息的情况下，基于所述目标量化几何预测残差信息对应的标识进行熵编码。[0110]其中，每个候选几何预测残差信息均可以对应设置有一个标识。候选几何预测残差信息与所述量化几何预测残差信息相关，可以是，候选几何预测残差信息可以基于所述量化几何预测残差信息获得，示例地，候选几何预测残差信息等于量化几何预测残差信息，该候选几何预测残差信息对应的标识可以为1；或者，候选几何预测残差信息等于量化几何预测残差信息的整数倍，该候选几何预测残差信息对应的标识可以为2，等等；候选几何预测残差信息与所述量化几何预测残差信息不相关，可以是，候选几何预测残差信息为预设几何预测残差信息，示例地，可以为(0，0，0)，该候选几何预测残差信息对应的标识可以为0。[0111]另外，可以设置有几何率失真优化控制参数，若几何率失真优化控制参数为第一预设值，则所述基于所述目标量化几何预测残差信息进行熵编码，包括：在所述目标量化几何预测残差信息为与所述量化几何预测残差信息相关的候选几何预测残差信息的情况下，基于所述目标量化几何预测残差信息对应的标识和所述目标量化几何预测残差信息进行熵编码；在所述目标量化几何预测残差信息为与所述量化几何预测残差信息不相关的候选几何预测残差信息的情况下，基于所述目标量化几何预测残差信息对应的标识进行熵编码。[0112]若几何率失真优化控制参数为第二预设值，则所述基于所述目标量化几何预测残差信息进行熵编码，包括：在所述目标量化几何预测残差信息为与所述量化几何预测残差信息相关的候选几何预测残差信息的情况下，基于所述目标量化几何预测残差信息进行熵编码；在所述目标量化几何预测残差信息为与所述量化几何预测残差信息不相关的候选几何预测残差信息的情况下，基于所述目标量化几何预测残差信息进行熵编码。[0113]本实施例对第一预设值和第二预设值不进行限定。示例地，第一预设值可以为1，第二预设值可以为0。[0114]进一步的，可以通过目标量化几何预测残差信息对应的标识确定所述目标量化几何预测残差信息与所述量化几何预测残差信息相关或者不相关。在解码端进行解码时，可以先解析目标量化几何预测残差信息对应的标识，若根据目标量化几何预测残差信息对应的标识确定所述目标量化几何预测残差信息与所述量化几何预测残差信息不相关，则可以根据目标量化几何预测残差信息对应的标识查找到目标量化几何预测残差信息；若根据目标量化几何预测残差信息对应的标识确定所述目标量化几何预测残差信息与所述量化几何预测残差信息相关，则可以从几何码流中解码得到目标量化几何预测残差信息。[0115]该实施方式中，在所述目标量化几何预测残差信息为与所述量化几何预测残差信息相关的候选几何预测残差信息的情况下，基于所述目标量化几何预测残差信息对应的标识和所述目标量化几何预测残差信息进行熵编码；在所述目标量化几何预测残差信息为与所述量化几何预测残差信息不相关的候选几何预测残差信息的情况下，基于所述目标量化几何预测残差信息对应的标识进行熵编码。这样，对于部分目标量化几何预测残差信息，可以不对其进行编码，而仅编码目标量化几何预测残差信息对应的标识，能够进一步提高编码效率。[0116]可选的，所述对待编码点云的几何信息进行预测编码，包括：[0117]依据预先设置的第一量化步长获取待编码点云对应的量化点云；[0118]对所述量化点云进行去重处理；[0119]将去重处理后得到的量化点云对应的待编码点云的几何信息进行预测编码。[0120]其中，所述依据预先设置的第一量化步长获取待编码点云对应的量化点云之前，如图4所示，可以对待编码点云进行坐标平移处理，坐标平移处理可以将包围盒移动至坐标原点(0，0，0)，其中包围盒表示包含输入点云中所有点的最小长方体。第一量化步长可以由用户预先设定，示例地，第一量化步长qs可以为：[0121]qs＝2i[0122]其中，在无损情况下，i＝0，在有损情况下，根据不同的量化等级(r01，…，r06)，i＝9、8、6、5、3、2，即qs的值可以为512，256，64，32，8，4，1。[0123]待编码点云对应的量化点云的获取方式可以如下：[0124]x＝round(x/qs)[0125]y＝round(y/qs)[0126]z＝round(z/qs)[0127]其中，(x，y，z)表示量化点云的量化坐标，(x，y，z)表示原始点云的坐标，qs表示第一量化步长，round(s)函数表示返回距s最近的整数，该函数的具体定义可以如下所示：[0128][0129]在计算得到量化点云的量化坐标后，会存在多个原始点云的量化坐标相同的情况，具有相同量化坐标的原始点云为重复点。可以在去重参数geom_remove_dup_flag指示去除重复点的情况下，对所述量化点云进行去重处理。去重处理后得到的量化点云对应的待编码点云坐标为原始点云坐标，并未对点云坐标进行量化操作。[0130]该实施方式中，将去重处理后得到的量化点云对应的待编码点云的几何信息进行预测编码，从而在环外量化时仅对点云数量进行下采样，而对点云坐标不进行量化。[0131]可选的，所述依据几何量化参数对所述几何预测残差信息进行量化处理，包括：[0132]依据几何量化参数确定第一几何量化步长；[0133]基于所述第一几何量化步长及第一预设几何偏移值对所述几何预测残差信息进行量化处理。[0134]其中，第一几何量化步长qs1可以为：[0135][0136]其中，2shift1可以表示第一预设几何偏移值，shift1可以表示量化处理过程中偏移的比特位数，shift1越大则表征量化结果越精确，qp1可以表示几何量化参数。[0137]示例地，shift1可以配置为14。[0138]进行量化处理得到的量化几何预测残差信息qtres1可以为：[0139][0140]其中，res1可以表示几何预测残差信息，offset1可以表示第一预设几何偏移值的一半，即offset1为2shift1-1，通过offset1可以实现四舍五入的操作。[0141]该实施方式中，依据几何量化参数确定第一几何量化步长，基于所述第一几何量化步长及第一预设几何偏移值对所述几何预测残差信息进行量化处理，能够获得较好的量化效果。[0142]可选的，所述几何预测残差信息包括三个维度的子几何预测残差信息；[0143]所述几何量化参数包括与所述三个维度的子几何预测残差信息分别对应的三个子几何量化参数。[0144]其中，三个维度可以分别为三维坐标系中的x、y、z维度。可以通过配置文件(cfg)中的参数geomqp[3]来配置三个子几何量化参数，该三个子几何量化参数可以分别对三个维度的子几何预测残差信息进行对应的量化。[0145]该实施方式中，所述几何量化参数包括与所述三个维度的子几何预测残差信息分别对应的三个子几何量化参数，能够分别对三个维度的子几何预测残差信息进行量化，从而能够提高几何信息环内有损量化的鲁棒性和适应性。[0146]可选的，所述方法还包括：[0147]对所述待编码点云的属性信息进行预测编码，得到属性预测残差信息；[0148]依据属性量化参数对所述属性预测残差信息进行量化处理，得到量化属性预测残差信息；[0149]基于所述量化属性预测残差信息进行熵编码，得到属性码流。[0150]其中，可以依据属性量化参数确定第一属性量化步长；基于所述第一属性量化步长及预设属性偏移值对所述属性预测残差信息进行量化处理。[0151]其中，第一属性量化步长qs2可以为：[0152][0153]其中，qp2可以表示属性量化参数。[0154]进行量化处理得到的量化属性预测残差信息qtres2可以为：[0155][0156]其中，res2可以表示属性预测残差信息，offset2可以表示预设属性偏移值，示例地，offset2可以设置为0.5。[0157]另外，在进行预测编码时，可以对待编码点云的属性信息建立预测候选列表，从预测候选列表中选取最佳的属性预测值，将最佳的属性预测值与属性信息做差得到属性预测残差信息。预测候选列表中的每个属性预测值均可以与一个属性预测模式对应。示例地，可以预先建立预测候选列表，该预测候选列表可以包括n个属性预测值，其中，n个属性预测值与n个属性预测模式一一对应，n为大于1的正整数。示例性的，若n的数量为4，即预测候选列表包括4个属性预测值，待编码点云为所有点云中的第5个待编码的点云，则可以利用位于待编码点云之前的编码顺序为1至4的4个待编码点云的属性信息，确定属性预测值。例如，属性预测值的确定规则可以是，第一个属性预测值为4个待编码点云的属性信息的和；第二个属性预测值为4个待编码点云的最小属性信息；第三个属性预测值为4个待编码点云的属性信息的平均值；第四个属性预测值为第4个待编码点云的属性信息与第3个待编码点云的属性信息的差值。其中，待编码点云的属性信息可以表征为待编码点云的三维坐标(x，y，z)。[0158]应理解，关于属性预测值具体的确定规则可以灵活设定，本实施例在此不做具体限定。[0159]该实施方式中，对所述待编码点云的属性信息进行预测编码，得到属性预测残差信息；依据属性量化参数对所述属性预测残差信息进行量化处理，得到量化属性预测残差信息；基于所述量化属性预测残差信息进行熵编码，得到属性码流。这样，在属性信息编码的过程中引入量化处理，能够提高属性信息编码效率。[0160]可选的，所述基于所述量化属性预测残差信息进行熵编码，包括：[0161]基于所述量化属性预测残差信息确定至少两个候选属性预测残差信息；[0162]获取所述至少两个候选属性预测残差信息对应的率失真代价；[0163]依据所述至少两个候选属性预测残差信息对应的率失真代价确定目标量化属性预测残差信息；[0164]基于所述目标量化属性预测残差信息进行熵编码。[0165]其中，所述至少两个候选属性预测残差信息中可以包括与所述量化属性预测残差信息相关的候选属性预测残差信息，及与所述量化属性预测残差信息不相关的候选属性预测残差信息。示例地，在编码颜色时，所述至少两个候选属性预测残差信息可以包括量化属性预测残差信息及固定值{0，0，0}。[0166]该实施方式中，针对量化属性预测残差信息，引入率失真优化算法处理得到目标量化属性预测残差信息，基于所述目标量化属性预测残差信息进行熵编码，能够提升对属性信息有损编码的效率。[0167]可选的，所述目标量化属性预测残差信息为所述至少两个候选属性预测残差信息中率失真代价最小的候选属性预测残差信息。[0168]其中，可以以候选列表的形式存储所述至少两个候选属性预测残差信息，将候选列表中的第一个候选属性预测残差信息作为最佳候选属性预测残差信息；遍历候选列表中的候选属性预测残差信息；若当前候选属性预测残差信息对应的率失真代价小于最佳候选属性预测残差信息对应的率失真代价，则将当前候选属性预测残差信息更新为最佳候选属性预测残差信息，否则，不对最佳候选属性预测残差信息进行更新；在遍历完候选列表后，将最佳候选属性预测残差信息确定为目标量化属性预测残差信息。在确定目标量化属性预测残差信息之后，可以将目标量化属性预测残差信息输入编码器进行熵编码。[0169]该实施方式中，将所述至少两个候选属性预测残差信息中率失真代价最小的候选属性预测残差信息确定为目标量化属性预测残差信息，从而能够优化属性信息的有损编码过程，提高点云编码效率。[0170]可选的，所述候选属性预测残差信息对应的率失真代价基于属性失真值及第二预测残差码率确定，所述属性失真值用于表征所述候选属性预测残差信息对应的属性失真，所述第二预测残差码率用于表征编码所述候选属性预测残差信息预计的比特值。[0171]其中，所述候选属性预测残差信息对应的率失真代价可以与属性失真值及第二预测残差码率均正相关。示例地，所述候选属性预测残差信息对应的率失真代价cost2可以为：[0172]cost2＝dist2 λ2*rate2[0173]其中，λ2可以表示码率与失真在率失真代价中的权重参数，示例地，λ2可以设置为0.4，0.5或者0.6等等；rate2可以表示第二预测残差码率；dist2可以表示属性失真值。属性失真值dist2的计算公式可以如下所示：[0174]dist2＝normal1(recattri-oriattri)[0175]其中，函数normal1表示求取表达式的一范数，recattri表示利用候选属性预测残差信息与属性预测值得到的重建属性值，oriattri表示原始属性值。[0176]该实施方式中，所述候选属性预测残差信息对应的率失真代价基于属性失真值及第二预测残差码率确定，能够较为准确地确定候选属性预测残差信息对应的率失真代价。[0177]可选的，所述至少两个候选属性预测残差信息中包括与所述量化属性预测残差信息相关的候选属性预测残差信息，及与所述量化属性预测残差信息不相关的候选属性预测残差信息；[0178]所述基于所述目标量化属性预测残差信息进行熵编码，包括：[0179]在所述目标量化属性预测残差信息为与所述量化属性预测残差信息相关的候选属性预测残差信息的情况下，基于所述目标量化几何预测残差信息对应的标识和所述目标量化属性预测残差信息进行熵编码；[0180]在所述目标量化属性预测残差信息为与所述量化属性预测残差信息不相关的候选属性预测残差信息的情况下，基于所述目标量化属性预测残差信息对应的标识进行熵编码。[0181]其中，候选属性预测残差信息与所述量化属性预测残差信息相关，可以是，候选属性预测残差信息可以基于所述量化属性预测残差信息获得，示例地，候选属性预测残差信息等于量化属性预测残差信息，或者，候选属性预测残差信息等于量化属性预测残差信息的整数倍等等；候选属性预测残差信息与所述量化属性预测残差信息不相关，可以是，候选属性预测残差信息为预设属性预测残差信息，示例地，可以为(0，0，0)。[0182]另外，可以设置有属性率失真优化控制参数，若属性率失真优化控制参数为第三预设值，则所述基于所述目标量化属性预测残差信息进行熵编码，包括：在所述目标量化属性预测残差信息为与所述量化属性预测残差信息相关的候选属性预测残差信息的情况下，基于所述目标量化属性预测残差信息对应的标识和所述目标量化属性预测残差信息进行熵编码；在所述目标量化属性预测残差信息为与所述量化属性预测残差信息不相关的候选属性预测残差信息的情况下，基于所述目标量化属性预测残差信息对应的标识进行熵编码。[0183]若属性率失真优化控制参数为第四预设值，则所述基于所述目标量化属性预测残差信息进行熵编码，包括：在所述目标量化属性预测残差信息为与所述量化属性预测残差信息相关的候选属性预测残差信息的情况下，基于所述目标量化属性预测残差信息进行熵编码；在所述目标量化属性预测残差信息为与所述量化属性预测残差信息不相关的候选属性预测残差信息的情况下，基于所述目标量化属性预测残差信息进行熵编码。[0184]本实施例对第三预设值和第四预设值不进行限定。示例地，第三预设值可以为1，第四预设值可以为0。[0185]进一步的，可以通过目标量化属性预测残差信息对应的标识确定所述目标量化属性预测残差信息与所述量化属性预测残差信息相关或者不相关。在解码端进行解码时，可以先解析目标量化属性预测残差信息对应的标识，若根据目标量化属性预测残差信息对应的标识确定所述目标量化属性预测残差信息与所述量化属性预测残差信息不相关，则可以根据目标量化属性预测残差信息对应的标识查找到目标量化属性预测残差信息；若根据目标量化属性预测残差信息对应的标识确定所述目标量化属性预测残差信息与所述量化属性预测残差信息相关，则可以从属性码流中解码得到目标量化属性预测残差信息。[0186]该实施方式中，在所述目标量化属性预测残差信息为与所述量化属性预测残差信息相关的候选属性预测残差信息的情况下，基于所述目标量化属性预测残差信息对应的标识和所述目标量化属性预测残差信息进行熵编码；在所述目标量化属性预测残差信息为与所述量化属性预测残差信息不相关的候选属性预测残差信息的情况下，基于所述目标量化属性预测残差信息对应的标识进行熵编码。这样，对于部分目标量化属性预测残差信息，可以不对其进行编码，而仅编码目标量化属性预测残差信息对应的标识，能够进一步提高编码效率。[0187]参见图，图6是本技术实施例提供的一种点云解码处理方法的流程图，如图6所示，点云解码处理方法包括以下步骤：[0188]步骤201、对几何码流进行熵解码，得到量化几何预测残差信息；[0189]步骤202、依据几何量化参数对所述量化几何预测残差信息进行反量化处理，得到几何预测残差信息；[0190]步骤203、基于所述几何预测残差信息进行预测解码，得到待解码点云的几何信息。[0191]其中，可以对几何码流进行熵解码，得到量化几何预测残差信息和几何预测模式。可以基于所述几何预测残差信息和几何预测模式进行预测解码，得到待解码点云的几何信息。示例地，可以对几何预测模式进行解析，根据几何预测模式选取对应的几何预测值；将几何预测值与几何预测残差信息相加，得到待解码点云的几何信息。几何信息可以包括几何坐标。[0192]可选的，所述对所述几何码流进行熵解码，得到量化几何预测残差信息，包括：[0193]确定几何量化控制参数是否指示启用量化处理；[0194]在所述几何量化控制参数指示启用量化处理的情况下，对所述几何码流进行熵解码，得到量化几何预测残差信息。[0195]可选的，所述确定几何量化控制参数是否指示启用量化处理之后，所述方法还包括：[0196]在所述几何量化控制参数指示不启用量化处理的情况下，对所述几何码流进行熵解码，得到几何预测残差信息。[0197]可选的，所述依据几何量化参数对所述量化几何预测残差信息进行反量化处理，包括：[0198]依据几何量化参数确定第二几何量化步长；[0199]基于所述第二几何量化步长及第二预设几何偏移值对所述量化几何预测残差信息进行反量化处理。[0200]其中，第二几何量化步长qs3可以为：[0201][0202]其中，2shift3可以表示第二预设几何偏移值，shift3可以表示量化处理过程中偏移的比特位数，shift3越大则表征量化结果越精确，qp1可以表示几何量化参数。[0203]示例地，shift3可以配置为6。[0204]进行反量化处理得到的几何预测残差信息rqtres1可以为：[0205][0206]其中，qtres1可以表示量化几何预测残差信息，offset3可以表示第二预设几何偏移值的一半，即offset3为2shift3-1。[0207]可选的，所述几何预测残差信息包括三个维度的子几何预测残差信息；[0208]所述几何量化参数包括与所述三个维度的子几何预测残差信息分别对应的三个子几何量化参数。[0209]可选的，所述方法还包括：[0210]对属性码流进行熵解码，得到量化属性预测残差信息；[0211]依据属性量化参数对所述量化属性预测残差信息进行反量化处理，得到属性预测残差信息；[0212]基于所述属性预测残差信息进行预测解码，得到所述待解码点云的属性信息。[0213]其中，所述对属性码流进行熵解码，得到量化属性预测残差信息，可以包括：确定属性量化控制参数是否指示启用量化处理；在所述属性量化控制参数指示启用量化处理的情况下，对所述属性码流进行熵解码，得到量化属性预测残差信息；在所述属性量化控制参数指示不启用量化处理的情况下，对所述属性码流进行熵解码，得到属性预测残差信息。[0214]其中，可以对属性码流进行熵解码，得到量化属性预测残差信息和属性预测模式。可以基于所述属性预测残差信息和属性预测模式进行预测解码，得到待解码点云的属性信息。示例地，可以对属性预测模式进行解析，根据属性预测模式选取对应的属性预测值；将属性预测值与属性预测残差信息相加，得到待解码点云的属性信息。属性信息可以包括属性坐标。[0215]其中，可以依据属性量化参数确定第二属性量化步长，第二属性量化步长qs4可以为：[0216][0217]其中，qp2可以表示属性量化参数。[0218]进行反量化处理得到的属性预测残差信息rqtres2可以为：[0219]rqtres2＝qtres2·qs4[0220]其中，qtres2可以表示量化属性预测残差信息。[0221]需要说明的是，本实施例作为与图3所示的实施例中对应的解码侧的实施方式，其具体的实施方式可以参见图3所示的实施例的相关说明，为了避免重复说明，本实施例不再赘述，且还可以达到相同有益效果。[0222]需要说明的是，本技术实施例提供的点云编码处理方法，执行主体可以为点云编码处理装置，或者，该点云编码处理装置中的用于执行点云编码处理的方法的控制模块。本技术实施例中以点云编码处理装置执行点云编码处理的方法为例，说明本技术实施例提供的点云编码处理装置。[0223]请参见图7，图7是本技术实施例提供的一种点云编码处理装置的结构图之一，如图7所示，点云编码处理装置300包括：[0224]第一编码模块301，用于基于待编码点云的几何信息进行预测编码，得到几何预测残差信息；[0225]第一量化模块302，用于依据几何量化参数对所述几何预测残差信息进行量化处理，得到量化几何预测残差信息；[0226]第二编码模块303，用于基于所述量化几何预测残差信息进行熵编码，得到几何码流。[0227]可选的，所述第一量化模块302具体用于：[0228]确定几何量化控制参数是否指示启用量化处理；[0229]在所述几何量化控制参数指示启用量化处理的情况下，依据几何量化参数对所述几何预测残差信息进行量化处理。[0230]可选的，所述第一量化模块302具体还用于：[0231]在所述几何量化控制参数指示不启用量化处理的情况下，依据所述几何预测残差信息进行熵编码，得到几何码流。[0232]可选的，所述第一编码模块301具体用于：[0233]基于待编码点云对应的节点标识将所述待编码点云划分为第一子待编码点云和第二子待编码点云；[0234]在几何编码控制参数指示第一编码模式的情况下，对所述第一子待编码点云的几何信息进行预测编码；[0235]在所述几何编码控制参数指示第二编码模式的情况下，对所述第二子待编码点云的几何信息进行预测编码。[0236]可选的，如图8所示，所述第二编码模块303具体包括：[0237]第一确定单元3031，用于基于所述量化几何预测残差信息确定至少两个候选几何预测残差信息；[0238]第一获取单元3032，用于获取所述至少两个候选几何预测残差信息对应的率失真代价；[0239]第二确定单元3033，用于依据所述至少两个候选几何预测残差信息对应的率失真代价确定目标量化几何预测残差信息；[0240]第一编码单元3034，用于基于所述目标量化几何预测残差信息进行熵编码。[0241]可选的，所述目标量化几何预测残差信息为所述至少两个候选几何预测残差信息中率失真代价最小的候选几何预测残差信息。[0242]可选的，所述候选几何预测残差信息对应的率失真代价基于几何失真值及第一预测残差码率确定，所述几何失真值用于表征所述候选几何预测残差信息对应的几何失真，所述第一预测残差码率用于表征编码所述候选几何预测残差信息预计的比特值。[0243]可选的，所述至少两个候选几何预测残差信息中包括与所述量化几何预测残差信息相关的候选几何预测残差信息，及与所述量化几何预测残差信息不相关的候选几何预测残差信息；[0244]所述第一编码单元3034具体用于：[0245]在所述目标量化几何预测残差信息为与所述量化几何预测残差信息相关的候选几何预测残差信息的情况下，基于所述目标量化几何预测残差信息对应的标识和所述目标量化几何预测残差信息进行熵编码；[0246]在所述目标量化几何预测残差信息为与所述量化几何预测残差信息不相关的候选几何预测残差信息的情况下，基于所述目标量化几何预测残差信息对应的标识进行熵编码。[0247]可选的，所述第一编码模块301具体用于：[0248]依据预先设置的第一量化步长获取待编码点云对应的量化点云；[0249]对所述量化点云进行去重处理；[0250]将去重处理后得到的量化点云对应的待编码点云的几何信息进行预测编码。[0251]可选的，所述第一量化模块302具体用于：[0252]依据几何量化参数确定第一几何量化步长；[0253]基于所述第一几何量化步长及第一预设几何偏移值对所述几何预测残差信息进行量化处理。[0254]可选的，所述几何预测残差信息包括三个维度的子几何预测残差信息；[0255]所述几何量化参数包括与所述三个维度的子几何预测残差信息分别对应的三个子几何量化参数。[0256]可选的，如图9所示，所述装置300还包括：[0257]第三编码模块304，用于对所述待编码点云的属性信息进行预测编码，得到属性预测残差信息；[0258]第二量化模块305，用于依据属性量化参数对所述属性预测残差信息进行量化处理，得到量化属性预测残差信息；[0259]第四编码模块306，用于基于所述量化属性预测残差信息进行熵编码，得到属性码流。[0260]可选的，如图10所示，所述第四编码模块306具体包括：[0261]第三确定单元3061，用于基于所述量化属性预测残差信息确定至少两个候选属性预测残差信息；[0262]第二获取单元3062，用于获取所述至少两个候选属性预测残差信息对应的率失真代价；[0263]第四确定单元3063，用于依据所述至少两个候选属性预测残差信息对应的率失真代价确定目标量化属性预测残差信息；[0264]第二编码单元3064，用于基于所述目标量化属性预测残差信息进行熵编码。[0265]可选的，所述目标量化属性预测残差信息为所述至少两个候选属性预测残差信息中率失真代价最小的候选属性预测残差信息。[0266]可选的，所述候选属性预测残差信息对应的率失真代价基于属性失真值及第二预测残差码率确定，所述属性失真值用于表征所述候选属性预测残差信息对应的属性失真，所述第二预测残差码率用于表征编码所述候选属性预测残差信息预计的比特值。[0267]可选的，所述至少两个候选属性预测残差信息中包括与所述量化属性预测残差信息相关的候选属性预测残差信息，及与所述量化属性预测残差信息不相关的候选属性预测残差信息；[0268]所述第二编码单元3064具体用于：[0269]在所述目标量化属性预测残差信息为与所述量化属性预测残差信息相关的候选属性预测残差信息的情况下，基于所述目标量化几何预测残差信息对应的标识和所述目标量化属性预测残差信息进行熵编码；[0270]在所述目标量化属性预测残差信息为与所述量化属性预测残差信息不相关的候选属性预测残差信息的情况下，基于所述目标量化属性预测残差信息对应的标识进行熵编码。[0271]本技术实施例中的点云编码处理装置300能够提高点云的几何码流的速率控制效果。[0272]本技术实施例中的点云编码处理装置可以是装置，具有操作系统的装置或电子设备，也可以是终端中的部件、集成电路、或芯片。该装置或电子设备可以是移动终端，也可以为非移动终端。示例性的，移动终端可以包括但不限于上述所列举的终端的类型，非移动终端可以为服务器、网络附属存储器(networkattachedstorage，nas)、个人计算机(personalcomputer，pc)、电视机(television，tv)、柜员机或者自助机等，本技术实施例不作具体限定。[0273]本技术实施例提供的点云编码处理装置能够实现图3的方法实施例实现的各个过程，并达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。[0274]需要说明的是，本技术实施例提供的点云解码处理方法，执行主体可以为点云解码处理装置，或者，该点云解码处理装置中的用于执行点云解码处理的方法的控制模块。本技术实施例中以点云解码处理装置执行点云解码处理的方法为例，说明本技术实施例提供的点云解码处理装置。[0275]请参见图11，图11是本技术实施例提供的一种点云解码处理装置的结构图之一，如图11所示，点云解码处理装置400包括：[0276]第一解码模块401，用于对几何码流进行熵解码，得到量化几何预测残差信息；[0277]第一反量化模块402，用于依据几何量化参数对所述量化几何预测残差信息进行反量化处理，得到几何预测残差信息；[0278]第二解码模块403，用于基于所述几何预测残差信息进行预测解码，得到待解码点云的几何信息。[0279]可选的，所述第一解码模块401具体用于：[0280]确定几何量化控制参数是否指示启用量化处理；[0281]在所述几何量化控制参数指示启用量化处理的情况下，对所述几何码流进行熵解码，得到量化几何预测残差信息。[0282]可选的，所述第一解码模块401具体还用于：[0283]在所述几何量化控制参数指示不启用量化处理的情况下，对所述几何码流进行熵解码，得到几何预测残差信息。[0284]可选的，所述第一反量化模块402具体用于：[0285]依据几何量化参数确定第二几何量化步长；[0286]基于所述第二几何量化步长及第二预设几何偏移值对所述量化几何预测残差信息进行反量化处理。[0287]可选的，所述几何预测残差信息包括三个维度的子几何预测残差信息；[0288]所述几何量化参数包括与所述三个维度的子几何预测残差信息分别对应的三个子几何量化参数。[0289]可选的，如图12所示，所述装置400还包括：[0290]第三解码模块404，用于对属性码流进行熵解码，得到量化属性预测残差信息；[0291]第二反量化模块405，用于依据属性量化参数对所述量化属性预测残差信息进行反量化处理，得到属性预测残差信息；[0292]第四解码模块406，用于基于所述属性预测残差信息进行预测解码，得到所述待解码点云的属性信息。[0293]本技术实施例中的点云解码处理装置400能够提高点云的几何码流的速率控制效果。[0294]本技术实施例中的点云解码处理装置可以是装置，具有操作系统的装置或电子设备，也可以是终端中的部件、集成电路、或芯片。该装置或电子设备可以是移动终端，也可以为非移动终端。示例性的，移动终端可以包括但不限于上述所列举的终端的类型，非移动终端可以为服务器、网络附属存储器(networkattachedstorage，nas)、个人计算机(personalcomputer，pc)、电视机(television，tv)、柜员机或者自助机等，本技术实施例不作具体限定。[0295]本技术实施例提供的点云解码处理装置能够实现图6的方法实施例实现的各个过程，并达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。[0296]可选的，如图13所示，本技术实施例还提供一种通信设备500，包括处理器501，存储器502，存储在存储器502上并可在所述处理器501上运行的程序或指令，例如，该通信设备500为终端时，该程序或指令被处理器501执行时实现上述点云编码处理方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果；或者，该程序或指令被处理器501执行时实现上述点云解码处理方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。[0297]本技术实施例还提供一种终端，包括处理器和通信接口，该终端实施例是与上述点云编码处理方法实施例对应的，或者，该终端实施例是与上述点云解码处理方法实施例对应的，上述方法实施例的各个实施过程和实现方式均可适用于该终端实施例中，且能达到相同的技术效果。具体地，图14为实现本技术实施例的一种终端的硬件结构示意图。[0298]该终端600包括但不限于：射频单元601、网络模块602、音频输出单元603、输入单元604、传感器605、显示单元606、用户输入单元607、接口单元608、存储器609、以及处理器610等中的至少部分部件。[0299]本领域技术人员可以理解终端600还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，电源可以通过电源管理系统与处理器610逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。图6中示出的终端结构并不构成对终端的限定，终端可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置，在此不再赘述。[0300]应理解的是，本技术实施例中，输入单元604可以包括图形处理器(graphicsprocessingunit，gpu)6041和麦克风6042，图形处理器6041对在视频捕获模式或图像捕获模式中由图像捕获装置(如摄像头)获得的静态图片或视频的图像数据进行处理。显示单元606可包括显示面板6061，可以采用液晶显示器、有机发光二极管等形式来配置显示面板6061。用户输入单元607包括触控面板6071以及其他输入设备6072。触控面板6071，也称为触摸屏。触控面板6071可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其他输入设备6072可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆，在此不再赘述。[0301]本技术实施例中，射频单元601将来自网络侧设备的下行数据接收后，给处理器610处理；另外，将上行的数据发送给网络侧设备。通常，射频单元601包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等。[0302]存储器609可用于存储软件程序或指令以及各种数据。存储器609可主要包括存储程序或指令区和存储数据区，其中，存储程序或指令区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序或指令(比如声音播放功能、图像播放功能等)等。此外，存储器609可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，其中，非易失性存储器可以是只读存储器(read-onlymemory，rom)、可编程只读存储器(programmablerom，prom)、可擦除可编程只读存储器(erasableprom，eprom)、电可擦除可编程只读存储器(electricallyeprom，eeprom)或闪存。例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。[0303]处理器610可包括一个或多个处理单元；可选的，处理器610可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序或指令等，调制解调处理器主要处理无线通信，如基带处理器。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器610中。[0304]其中，所述终端是用于执行点云编码处理方法的情况下：[0305]所述处理器或者所述通信接口用于：基于待编码点云的几何信息进行预测编码，得到几何预测残差信息；依据几何量化参数对所述几何预测残差信息进行量化处理，得到量化几何预测残差信息；基于所述量化几何预测残差信息进行熵编码，得到几何码流。[0306]可选的，处理器610还用于：[0307]确定几何量化控制参数是否指示启用量化处理；[0308]在所述几何量化控制参数指示启用量化处理的情况下，依据几何量化参数对所述几何预测残差信息进行量化处理。[0309]可选的，处理器610还用于：[0310]在所述几何量化控制参数指示不启用量化处理的情况下，依据所述几何预测残差信息进行熵编码，得到几何码流。[0311]可选的，处理器610还用于：[0312]基于待编码点云对应的节点标识将所述待编码点云划分为第一子待编码点云和第二子待编码点云；[0313]在几何编码控制参数指示第一编码模式的情况下，对所述第一子待编码点云的几何信息进行预测编码；[0314]在所述几何编码控制参数指示第二编码模式的情况下，对所述第二子待编码点云的几何信息进行预测编码。[0315]可选的，处理器610还用于：[0316]基于所述量化几何预测残差信息确定至少两个候选几何预测残差信息；[0317]获取所述至少两个候选几何预测残差信息对应的率失真代价；[0318]依据所述至少两个候选几何预测残差信息对应的率失真代价确定目标量化几何预测残差信息；[0319]基于所述目标量化几何预测残差信息进行熵编码。[0320]可选的，所述目标量化几何预测残差信息为所述至少两个候选几何预测残差信息中率失真代价最小的候选几何预测残差信息。[0321]可选的，所述候选几何预测残差信息对应的率失真代价基于几何失真值及第一预测残差码率确定，所述几何失真值用于表征所述候选几何预测残差信息对应的几何失真，所述第一预测残差码率用于表征编码所述候选几何预测残差信息预计的比特值。[0322]可选的，所述至少两个候选几何预测残差信息中包括与所述量化几何预测残差信息相关的候选几何预测残差信息，及与所述量化几何预测残差信息不相关的候选几何预测残差信息；[0323]处理器610还用于：[0324]在所述目标量化几何预测残差信息为与所述量化几何预测残差信息相关的候选几何预测残差信息的情况下，基于所述目标量化几何预测残差信息对应的标识和所述目标量化几何预测残差信息进行熵编码；[0325]在所述目标量化几何预测残差信息为与所述量化几何预测残差信息不相关的候选几何预测残差信息的情况下，基于所述目标量化几何预测残差信息对应的标识进行熵编码。[0326]可选的，处理器610还用于：[0327]依据预先设置的第一量化步长获取待编码点云对应的量化点云；[0328]对所述量化点云进行去重处理；[0329]将去重处理后得到的量化点云对应的待编码点云的几何信息进行预测编码。[0330]可选的，处理器610还用于：[0331]依据几何量化参数确定第一几何量化步长；[0332]基于所述第一几何量化步长及第一预设几何偏移值对所述几何预测残差信息进行量化处理。[0333]可选的，所述几何预测残差信息包括三个维度的子几何预测残差信息；[0334]所述几何量化参数包括与所述三个维度的子几何预测残差信息分别对应的三个子几何量化参数。[0335]可选的，处理器610还用于：[0336]对所述待编码点云的属性信息进行预测编码，得到属性预测残差信息；[0337]依据属性量化参数对所述属性预测残差信息进行量化处理，得到量化属性预测残差信息；[0338]基于所述量化属性预测残差信息进行熵编码，得到属性码流。[0339]可选的，处理器610还用于：[0340]基于所述量化属性预测残差信息确定至少两个候选属性预测残差信息；[0341]获取所述至少两个候选属性预测残差信息对应的率失真代价；[0342]依据所述至少两个候选属性预测残差信息对应的率失真代价确定目标量化属性预测残差信息；[0343]基于所述目标量化属性预测残差信息进行熵编码。[0344]可选的，所述目标量化属性预测残差信息为所述至少两个候选属性预测残差信息中率失真代价最小的候选属性预测残差信息。[0345]可选的，所述候选属性预测残差信息对应的率失真代价基于属性失真值及第二预测残差码率确定，所述属性失真值用于表征所述候选属性预测残差信息对应的属性失真，所述第二预测残差码率用于表征编码所述候选属性预测残差信息预计的比特值。[0346]可选的，关的候选属性预测残差信息，及与所述量化属性预测残差信息不相关的候选属性预测残差信息；[0347]处理器610还用于：[0348]在所述目标量化属性预测残差信息为与所述量化属性预测残差信息相关的候选属性预测残差信息的情况下，基于所述目标量化几何预测残差信息对应的标识和所述目标量化属性预测残差信息进行熵编码；[0349]在所述目标量化属性预测残差信息为与所述量化属性预测残差信息不相关的候选属性预测残差信息的情况下，基于所述目标量化属性预测残差信息对应的标识进行熵编码。[0350]本技术实施例中的终端能够提高点云的几何码流的速率控制效果。[0351]具体地，本技术实施例的终端还包括：存储在存储器609上并可在处理器610上运行的指令或程序，处理器610调用存储器609中的指令或程序执行图7所示各模块执行的方法，并达到相同的技术效果，为避免重复，故不在此赘述。[0352]其中，所述终端是用于执行点云解码处理方法的情况下：[0353]所述处理器或者所述通信接口用于：对几何码流进行熵解码，得到量化几何预测残差信息；依据几何量化参数对所述量化几何预测残差信息进行反量化处理，得到几何预测残差信息；基于所述几何预测残差信息进行预测解码，得到待解码点云的几何信息。[0354]可选的，处理器610还用于：[0355]确定几何量化控制参数是否指示启用量化处理；[0356]在所述几何量化控制参数指示启用量化处理的情况下，对所述几何码流进行熵解码，得到量化几何预测残差信息。[0357]可选的，处理器610还用于：[0358]在所述几何量化控制参数指示不启用量化处理的情况下，对所述几何码流进行熵解码，得到几何预测残差信息。[0359]可选的，处理器610还用于：[0360]依据几何量化参数确定第二几何量化步长；[0361]基于所述第二几何量化步长及第二预设几何偏移值对所述量化几何预测残差信息进行反量化处理。[0362]可选的，所述几何预测残差信息包括三个维度的子几何预测残差信息；[0363]所述几何量化参数包括与所述三个维度的子几何预测残差信息分别对应的三个子几何量化参数。[0364]可选的，处理器610还用于：[0365]对属性码流进行熵解码，得到量化属性预测残差信息；[0366]依据属性量化参数对所述量化属性预测残差信息进行反量化处理，得到属性预测残差信息；[0367]基于所述属性预测残差信息进行预测解码，得到所述待解码点云的属性信息。[0368]本技术实施例中的终端能够提高点云的几何码流的速率控制效果。[0369]具体地，本技术实施例的终端还包括：存储在存储器609上并可在处理器610上运行的指令或程序，处理器610调用存储器609中的指令或程序执行图11所示各模块执行的方法，并达到相同的技术效果，为避免重复，故不在此赘述。[0370]本技术实施例还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有程序或指令，该程序或指令被处理器执行时实现上述点云编码处理方法实施例的各个过程，或者，该程序或指令被处理器执行时实现上述点云解码处理方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。[0371]其中，所述处理器为上述实施例中所述的终端中的处理器。所述可读存储介质，包括计算机可读存储介质，如计算机只读存储器(read-onlymemory，rom)、随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)、磁碟或者光盘等。[0372]本技术实施例另提供了一种芯片，所述芯片包括处理器和通信接口，所述通信接口和所述处理器耦合，所述处理器用于运行程序或指令，实现上述点云编码处理方法实施例的各个过程，或者，实现上述点云解码处理方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。[0373]应理解，本技术实施例提到的芯片还可以称为系统级芯片，系统芯片，芯片系统或片上系统芯片等。[0374]需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。此外，需要指出的是，本技术实施方式中的方法和装置的范围不限按示出或讨论的顺序来执行功能，还可包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序来执行功能，例如，可以按不同于所描述的次序来执行所描述的方法，并且还可以添加、省去、或组合各种步骤。另外，参照某些示例所描述的特征可在其他示例中被组合。[0375]通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以计算机软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如rom/ram、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述的方法。[0376]上面结合附图对本技术的实施例进行了描述，但是本技术并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本技术的启示下，在不脱离本技术宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，均属于本技术的保护之内。当前第1页12当前第1页12
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