1.一种点云反射率属性熵编码方法，其特征在于，包括：将点云属性从RGB颜色空间转换到YUV颜色空间；

对点云数据进行Hilbert重排序，在Hilbert顺序下进行差分预测，得到预测残差；

将所述预测残差进行量化，得到预测量化残差；

采用点云反射率属性熵编码方法对所述预测量化残差进行熵编码，得到属性码流。

2.根据权利要求1所述的一种点云反射率属性熵编码方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据几何信息的改变情况，当几何编码中进行了去除重复点的操作时，进行属性插值操作。

3.根据权利要求1所述的一种点云反射率属性熵编码方法，其特征在于，所述采用点云反射率属性熵编码方法对所述预测量化残差进行熵编码，得到属性码流，包括：遍历每点的属性预测量化残差，统计连续属性预测量化残差值为0的第一点数；

如果属性预测量化残差非零，则首先对所述第一点数的值进行编码，然后对非零的属性预测量化残差进行编码，最后将所述第一点数的值置为0重新开始计数；

对非零的属性预测量化残差进行编码。

4.根据权利要求3所述的一种点云反射率属性熵编码方法，其特征在于，所述对非零的属性预测量化残差进行编码，包括：对输入的预测残差除以2，得到预测残差分量和余值；

当预测残差编码分量不为0时，对所述预测残差编码分量的符号使用旁路编码；

利用上下文对属性残差分量的绝对值是否等于1进行算术编码；

在属性残差分量的绝对值大于1的情况下，利用上下文对属性残差分量的绝对值是否等于2进行算术编码；

在属性残差分量的绝对值大于2的情况下，采用3阶指数哥伦布码；

判断预测残差的绝对值是否等于1或者3，若不是，则结束该点的预测残差编码；若是，则进一步判断预测残差是否等于1或者‑3；若预测残差等于1或者‑3，则编码固定上下文two为0，若预测残差不等于1或者‑3，则编码固定上下文为1。

5.根据权利要求1所述的一种点云反射率属性熵编码方法，其特征在于，所述方法还包括：

采用点云反射率属性熵编码方法将得到的属性码流进行熵解码，得到属性预测量化残差；

将所述属性预测量化残差进行逆量化，得到属性预测残差；

通过残差预测的方法，对重建的点云中的点进行属性预测，最后加上该点对应的属性预测残差，得到点云中该点的属性；

将点云属性从YUV颜色空间转换到RGB颜色空间。

6.根据权利要求5所述的一种点云反射率属性熵编码方法，其特征在于，所述方法还包括：

解码零属性预测量化残差；

解码行程编码；

解码非零属性预测量化残差；

解码固定上下文，得到属性残差分量和余值，所述余值的取值为0或1；

若不是所述余值为1且所述属性残差分量的绝对值为1，则将属性预测量化残差的计算公式确定为：Res＝2*Res_half+sign(Res_half)*r；

若所述余值为1且所述属性残差分量的绝对值为1，则解码固定上下文，所述固定上下文的取值为0或1；

若所述固定上下文的取值为0，则将属性预测量化残差的计算公式确定为：Res＝2*Res_half+sign(Res_half)*r‑1；

若所述固定上下文的取值为1，则将属性预测量化残差的计算公式确定为：Res＝2*Res_half+sign(Res_half)*r+1；

其中，Res代表属性预测量化残差；Res_half代表属性残差分量；sign(x)为符号函数；r代表所述余值。