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本发明公开了一种高维光场视频的快速压缩分解方法和系统，属于光场显示技术领域。本发明的一种高维光场视频的快速压缩分解方法，通过构建光场采集模型、第一帧提取模型、第一优化仿真模型、第二帧提取模型、第二优化仿真模型以及对象生成模型，将与视频非关键帧最近邻的视频关键帧的第一优化值作为压缩光场的第二迭代初始值，从而可以利用视频关键帧和非关键帧之间的相关性，快速获取非关键帧的迭代初始值，因而可以大幅减少了光场视频的迭代次数，提升了动态压缩光场视频信息的压缩分解速度，进而可以实现更高分辨率，更复杂对象的压缩分解。进一步，本发明克服了传统迭代优化方法容易收敛到局域最优解，且显示结果的信噪比不高的局限。

本发明公开了一种基于图卷积网络的点云压缩方法，涉及点云压缩技术领域，包括：编码器接收原始点云，利用最远点采样实现全局均匀采样，利用图卷积网络实现局部密度采样，按比例选择全局均匀采样后的点云和局部密度采样后的点云，获得下采样后的点云，再使用边缘卷积、点变压器和注意力机制分别进行动态特征学习和融合获得融合特征；熵瓶颈层对下采样后的点云和融合特征进行压缩‑解压缩获得重建点云和重建特征；解码器基于SGFN和DenseGCN对重建点云和重建特征进行特征提取，提取到的特征通过上采样和坐标重建获得重建后的点云。本发明能够在保证相同视觉质量的前提下显著降低比特率开销，提高压缩效率。

本发明的一种针对高维信号的相干快照压缩成像方法、存储介质及设备，所述方法包括以下步骤，S1、针对相干光照明场景的空‑时光场传播，通过将空间光调制器生成的复合相位掩膜对空‑时光场进行调制；S2、在探测器平面叠加记录，实现能够由单次曝光得到的空‑时光场压缩调制产生的单幅全息图；S3、将全息图发送至接收端，利用现有的重构算法重建原始信号以实现相干快照压缩成像。本发明中将快照压缩感知引入相干光照明场景，在相干光照明场合下应用快照压缩感知理论，实现了以二维测量值捕获高维数据，提高了采集速度，降低了对物理传感器的要求，仿真结果表明，在针对自稀疏3D空‑时光场的重构时，本发明在各项指标上都取得了较好结果。

本发明涉及一种面向三维点云无线传输的自适应深度信源信道联合编码方法，属于信源信道编码领域，包括以下步骤：S1：构建深度信源信道联合编码器模型，包括点云下采样模块和特征提取模块；S2：利用适合于无序点云的功率归一化方法获得输入信道的复数语义向量使其在噪声信道上传输；S3：对点云特征与点云坐标进行初始估计；S4：设计信道条件自适应的感知机制；S5：利用多压缩率支持的训练策略对深度信源信道联合编码器模型进行训练；S6：构建深度信源信道联合解码器模型，包括特征提取模块、特征扩展模块的和点云坐标重建模块。

本发明公开了一种3D‑HEVC帧内深度图快速CU深度选择方法，包括以下步骤：首先对当前编码帧已编码CTU得到的最优深度划分结果进行学习，获取提前终止划分阈值；其次，获取当前编码CU在深度i的最优预测失真和相应的编码参数CBF、最优预测模式Pm。最后，将当前编码CU的最优预测失真与提前终止划分阈值进行比较，并联合当前编码CU的编码参数CBF和最优预测模式Pm，判断是否提前终止当前编码CU深度i继续向下划分。本发明通过上述处理过程实现了对深度图CU深度i的提前划分快速终止，在保证编码质量基本不变的情况下，大幅降低了3D‑HEVC帧内深度图编码时间。

本发明涉及一种基于不规则匀质块分割的三维视频深度图编码及解码方法，包括以下步骤；1)输入一帧深度图及对应纹理图像；2)采用标准编码方法对纹理视频进行编码；3)对重建纹理视频进行超像素分割；4)将深度图划分为不规则匀质块；5)计算使得不规则匀质块对应合成区域失真最小的深度像素值并用该像素值表示整个不规则匀质块；6)对不规则匀质块表示的深度图进行无损编码；7)接收并解码一帧三维视频图像码流；8)对解码的纹理视频图像进行超像素分割；9)对解码的深度图进行重建；10)对重建深度图采用伪边缘滤波法进行质量增强。本发明充分考虑深度图分片平滑的内部特性和虚拟视点的合成失真，可提高深度图编码效率并显著降低深度图编码的计算复杂度，还可兼容任何标准深度图编码方法。