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龙图腾网获悉成都力比科技有限公司申请的专利基于空域稀疏性的动态纹理图集重组压缩方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121810824B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610299474.3，技术领域涉及：G06T9/00；该发明授权基于空域稀疏性的动态纹理图集重组压缩方法及系统是由凌云;徐明;张啸;苟谆;王川;崔大光;林迈;姜贞秀设计研发完成，并于2026-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于空域稀疏性的动态纹理图集重组压缩方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于空域稀疏性的动态纹理图集重组压缩方法及系统，属于数据压缩技术领域，其包括获取动态纹理序列，对其中的纹理单元进行特征分析，生成多维特征向量；基于多维特征向量，为每个纹理单元构建初始可压缩性潜力模型；以初始可压缩性潜力模型为输入，执行迭代的协同决策过程，生成优化后的纹理图集布局和分区压缩策略映射表；依据分区压缩策略映射表，对按照优化后的纹理图集布局排列的纹理数据执行差异化压缩，生成压缩纹理数据；将优化后的纹理图集布局的布局信息、分区压缩策略映射表与压缩纹理数据进行整合封装，生成压缩数据流。本发明采用协同决策机制，结合空域稀疏性分析与差异化压缩策略，能够实现动态纹理图集的高效压缩。

本发明授权基于空域稀疏性的动态纹理图集重组压缩方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于空域稀疏性的动态纹理图集重组压缩方法，其特征在于，所述方法包括： 获取动态纹理序列，并对所述动态纹理序列中的纹理单元进行特征分析，生成各自的多维特征向量，其中包括：计算所述纹理单元内部的像素分布复杂度，生成空域内一致性特征；量化所述纹理单元与其时空邻域内其他单元的关联度，生成邻域相关性特征；将所述空域内一致性特征和所述邻域相关性特征融合成各自的多维特征向量； 基于所述多维特征向量，为每个纹理单元构建初始可压缩性潜力模型，所述初始可压缩性潜力模型用于表征该纹理单元在不同邻域环境下的压缩潜力； 以所述初始可压缩性潜力模型为输入，执行迭代的协同决策过程，在所述过程中同步生成优化后的纹理图集布局和与之匹配的分区压缩策略映射表，其中包括：依据所述初始可压缩性潜力模型，生成初始图集布局草案；对所述初始图集布局草案执行一次联合决策循环，所述联合决策循环通过模拟压缩生成预估压缩结果，并基于所述预估压缩结果计算联合效率评分；根据所述联合效率评分，对所述初始图集布局草案进行调整，生成更新后的图集布局草案；重复执行所述联合决策循环与调整步骤，直至所述联合效率评分满足预设的收敛条件，并将更新后的图集布局草案及对应的压缩策略作为所述优化后的纹理图集布局和所述分区压缩策略映射表； 依据所述分区压缩策略映射表，对按照所述优化后的纹理图集布局排列的纹理数据执行差异化压缩，生成压缩纹理数据，其中包括：解析所述分区压缩策略映射表，识别出所述优化后的纹理图集布局中第一区域和一个第二区域，其中所述第一区域对应第一压缩算法，所述第二区域对应第二压缩算法；对所述第一区域内的纹理数据应用所述第一压缩算法进行编码，生成压缩纹理数据，所述第一区域为高均质性稀疏簇；对所述第二区域内的纹理数据应用所述第二压缩算法进行编码，生成压缩纹理数据； 将所述优化后的纹理图集布局的布局信息、所述分区压缩策略映射表与所述压缩纹理数据进行整合封装，生成压缩数据流。

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