CN117396920A - 三维数据编码方法、三维数据解码方法、三维数据编码装置及三维数据解码装置 - Google Patents

Abstract

三维数据编码方法计算分别由距离分量和角度分量表示的多个三维点中的第一三维点的角度分量与通过帧间预测计算出的第一三维点的角度分量的预测值之间的第一残差(S161)，使用第一量化步长将第一残差量化(S162)，第一量化步长根据第一三维点的距离分量、以及包含在多个三维点中且位于第一三维点的周边的一个以上的第二三维点的距离分量中的至少一方来计算。

Description

三维数据编码方法、三维数据解码方法、三维数据编码装置及 三维数据解码装置

技术领域

本公开涉及三维数据编码方法、三维数据解码方法、三维数据编码装置及三维数据解码装置。

背景技术

在用于汽车或机器人自主地动作的计算机视觉、地图信息、监视、基础设施检查、或影像分发等广泛的领域中，今后，预计活用三维数据的装置或服务会普及。三维数据可以通过测距仪等距离传感器、立体相机或多个单眼相机的组合等各种方法取得。

作为三维数据的表现方法之一，有被称为点云的表现方法，该方法通过三维空间内的点群来表示三维结构的形状。在点云中，存放点群的位置和颜色。预测点云将作为三维数据的表现方法的主流，但点群的数据量非常大。因此，在三维数据的积累或传送中，与二维的运动图像(作为一例，有以MPEG标准化的MPEG-4AVC或HEVC等)同样，必须进行基于编码的数据量的压缩。

另外，关于点云的压缩，由进行点云相关的处理的公开库(Point Cloud Library，点云库)等部分地支持。

另外，已知有使用三维地图数据检索位于车辆周边的设施并进行显示的技术(例如，参照专利文献1)。

在先技术文献

专利文献

专利文献1：国际公开第2014/020663号

发明内容

发明要解决的问题

在三维数据的编码处理及三维数据解码处理中，希望能够提高编码效率。

本公开的目的在于提供一种可能提高编码效率的三维数据编码方法、三维数据解码方法、三维数据编码装置或三维数据解码装置。

解决问题的手段

本公开的一个方式的三维数据编码方法，计算分别由距离分量和角度分量表示的多个三维点中的第一三维点的角度分量与通过帧间预测计算出的所述第一三维点的所述角度分量的预测值之间的第一残差，使用第一量化步长将所述第一残差量化，所述第一量化步长根据所述第一三维点的距离分量、以及包含在所述多个三维点中且位于所述第一三维点的周边的一个以上的第二三维点的距离分量中的至少一方来计算。

发明的效果

本公开能够提供能够提高编码效率的三维数据编码方法、三维数据解码方法、三维数据编码装置或三维数据解码装置。

附图说明

图1是实施方式的三维数据编码装置的框图。

图2是表示实施方式的预测树的一例的图。

图3是实施方式的三维数据解码装置的框图。

图4是表示三维数据编码装置中的、对预测树(Predtree)的各三维点进行编码的顺序的一例的流程图。

图5是表示编码处理中的针对残差信号的自适应量化的处理的一例的流程图。

图6是表示编码处理中的针对通过自适应量化生成的量化值的自适应逆量化的处理的一例的流程图。

图7是表示三维数据解码装置中的、对预测树(Predtree)的各三维点进行解码的顺序的一例的流程图。

图8是表示在解码处理中针对量化值的自适应量化的处理的一例的流程图。

图9是实施方式的变形例的三维数据编码装置的框图。

图10是实施方式的变形例的三维数据解码装置的框图。

图11是表示实施方式的三维数据编码处理的一例的流程图。

图12是表示实施方式的三维数据解码处理的一例的流程图。

图13是表示变形例的三维数据编码处理的一例的流程图。

图14是表示变形例的三维数据解码处理的一例的流程图。

具体实施方式

本发明的一个方式的三维数据编码方法计算分别由距离分量和角度分量表示的多个三维点中的第一三维点的角度分量与通过帧间预测计算出的所述第一三维点的所述角度分量的预测值之间的第一残差，使用第一量化步长将所述第一残差量化，所述第一量化步长根据所述第一三维点的距离分量、以及包含在所述多个三维点中且位于所述第一三维点的周边的一个以上的第二三维点的距离分量中的至少一方来计算。

根据三维点，有时角度分量的帧间预测的预测准的容易度根据该三维点的距离分量及周边的三维点的距离分量中的至少一方而变化。例如，在帧间预测中，有时在远的位置(或近的位置)角度分量容易预测准，残差变小。换言之，有时在近的位置(或远的位置)角度分量的预测容易偏离，残差变大。因此，通过根据第一三维点的距离分量和周边的一个以上的第二三维点的距离分量中的至少一方计算出第一量化步长，并使用该第一量化步长进行量化，可以减少量化误差变大和量化值变得冗余。因此，可以提高编码效率。

此外，也可以是，所述一个以上的第二三维点在所述多个三维点的编码顺序中在所述第一三维点之前被编码。

此外，也可以是，进一步地，计算所述多个三维点中的第三三维点的角度分量与通过帧内预测计算出的所述第三三维点的所述角度分量的预测值之间的第二残差，使用不同于所述第一量化步长的第二量化步长将所述第二残差量化。

根据三维点，有时角度分量的残差根据预测方式而变大或变小。因此，在角度分量的残差除了距离分量以外还根据预测方式而变化的情况下，通过根据距离分量及预测方式而自适应地计算出量化步长，并使用该量化步长将残差量化，可以提高编码效率。

此外，也可以是，所述第二量化步长根据所述第三三维点的距离分量、以及包含在所述多个三维点中且位于所述第三三维点的周边的一个以上的第四三维点的距离分量中的至少一方来计算。

通过在帧内预测中也根据距离分量而自适应地量化，可以提高编码效率。

此外，也可以是，所述第一量化步长被计算为随着所述第一三维点的所述角度分量的所述预测值的第一预测精度减小而变大。

第一预测精度越大则生成越准确的预测值，因此残差变小。相反，第一预测精度越小则生成越不准确的预测值，因此残差变大。因此，通过将第一量化步长计算为随着第一预测精度减小而变大，可以减少量化误差变大和量化值变得冗余。因此，可以提高编码效率。

此外，也可以是，所述第一量化步长根据所述第一三维点的距离分量和所述一个以上的第二三维点的距离分量中的至少一方、以及第一基准值来计算，所述第一基准值是用于使所述第一量化步长被计算为随着所述第一预测精度减小而变大的基准值，所述三维数据编码方法还生成包含量化后的所述第一残差和所述第一基准值的比特流。

第一基准值是用于使第一量化步长被计算为随着第一预测精度减小而变大的基准值，因此能够将第一量化步长计算为随着第一预测精度减小而变大。因此，可以减少量化误差变大和量化值变得冗余。因此，可以提高编码效率。此外，通过在比特流中包含第一基准值，在解码侧也可以执行与编码侧相同的自适应量化。

此外，也可以是，进一步地，计算所述多个三维点中的第三三维点的角度分量与通过帧内预测计算出的所述第三三维点的所述角度分量的预测值之间的第二残差，使用不同于所述第一量化步长的第二量化步长将所述第二残差量化，所述第二量化步长根据所述第三三维点的距离分量和所述一个以上的第四三维点的距离分量中的至少一方、以及第二基准值来计算，所述第二基准值是用于使所述第二量化步长被计算为随着所述第三三维点的所述角度分量的所述预测值的第二预测精度减小而变大的基准值，所述比特流还包含量化后的所述第二残差和所述第二基准值。

第二基准值是用于使第二量化步长被计算为随着第二预测精度减小而变大的基准值，因此能够将第二量化步长计算为随着第二预测精度减小而变大。因此，可以减少量化误差变大和量化值变得冗余。因此，可以提高编码效率。

此外，也可以是，所述第一量化步长被计算为随着所述第一三维点的距离分量和所述一个以上的第二三维点的距离分量中的至少一方增大而变小。

根据三维点，有时其距离分量及周边的三维点的距离分量中的至少一方越大则角度分量的帧间预测越难以预测准，因此通过使用根据距离分量而自适应地计算出的第一量化步长将第一残差量化，可以有效地减少量化误差变大和量化值变得冗余的情况。因此，可以提高编码效率。

此外，也可以是，进一步地，计算所述多个三维点中的第三三维点的角度分量与通过帧内预测计算出的所述第三三维点的所述角度分量的预测值之间的第二残差，使用不同于所述第一量化步长的第二量化步长将所述第二残差量化，所述第二量化步长被计算为随着所述第三三维点的距离分量、以及所述一个以上的第四三维点的距离分量中的至少一方增大而变小。

根据三维点，有时其距离分量及周边的三维点的距离分量中的至少一方越大则角度分量的帧间预测越难以预测准。通过在这种情况下也根据距离分量而自适应地进行量化，可以有效地减少量化误差变大和量化值变得冗余的情况。因此，可以提高编码效率。

此外，本公开的另一方式的三维数据编码方法通过帧间预测和帧内预测中的一个预测方式来计算三维点的位置的预测值，计算所述预测值与所述位置之间的残差，使用与所述预测方式相应的量化步长将所述残差量化。

根据三维点，有时位置的残差根据预测方式而变大或变小。因此，在位置的残差根据预测方式而变化的情况下，通过使用根据预测方式而计算出的量化步长将残差量化，可以提高编码效率。

本公开的一个方式的三维数据解码方法取得分别由距离分量和角度分量表示的多个三维点中的第一三维点的所述角度分量与通过帧间预测计算出的所述第一三维点的所述角度分量的预测值之间的第一残差，使用第一量化步长将所述第一残差逆量化，所述第一量化步长根据所述第一三维点的距离分量、以及包含在所述多个三维点中且位于所述第一三维点的周边的一个以上的第二三维点的距离分量中的至少一方来计算。

根据三维点，有时角度分量的帧间预测的预测准的容易度根据该三维点的距离分量及周边的三维点的距离分量中的至少一方而变化。例如，在帧间预测中，有时在远的位置(或近的位置)角度分量容易预测准，残差变小。换言之，有时在近的位置(或远的位置)角度分量的预测容易偏离，残差变大。因此，能够适当地解码第一残差，该第一残差有可能被使用根据第一三维点的距离分量和周边的一个以上的第二三维点的距离分量的至少一方计算出的第一量化步长进行量化而提高了编码效率。

此外，也可以是，所述一个以上的第二三维点在所述多个三维点的解码顺序中在所述第一三维点之前被解码。

此外，也可以是，进一步地，取得所述多个三维点中的第三三维点的角度分量与通过帧内预测计算出的所述第三三维点的所述角度分量的预测值之间的第二残差，使用不同于所述第一量化步长的第二量化步长将所述第二残差逆量化。

根据三维点，有时角度分量的残差根据预测方式而变大或变小。因此，在角度分量的残差除了距离分量之外还根据预测方式而变化的情况下，能够适当地将第一残差解码，该第一残差是使用根据距离分量及预测方式而自适应地计算出的量化步长来量化的，有可能提高编码效率的残差。

此外，也可以是，所述第二量化步长根据所述第三三维点的距离分量、以及包含在所述多个三维点中且位于所述第三三维点的周边的一个以上的第四三维点的距离分量中的至少一方来计算。

能够适当地将第二残差解码，该第二残差在帧内预测中也根据距离分量而自适应地量化，有可能提高了编码效率。

此外，也可以是，所述第一量化步长被计算为随着所述第一三维点的所述角度分量的所述预测值的第一预测精度减小而变大。

第一预测精度越大则生成越准确的预测值，因此残差变小。相反，第一预测精度越小则生成越不准确的预测值，因此残差变大。因此，通过将第一量化步长计算为随着第一预测精度减小而变大，能够适当地解码第一残差，所述第一残差有可能减少量化误差变大和量化值变得冗余。

此外，也可以是，进一步地，取得第一基准值，所述第一量化步长根据所述第一三维点的距离分量和所述一个以上的第二三维点的距离分量中的至少一方、以及第一基准值来计算，所述第一基准值是用于使所述第一量化步长被计算为随着所述第一预测精度的减小而变大的基准值。

第一基准值是用于使第一量化步长被计算为随着第一预测精度减小而变大的基准值，因此，通过将第一量化步长计算为随着第一预测精度减小而变大，能够适当地将第一残差解码，所述第一残差有可能减少量化误差变大和量化值变得冗余。

此外，也可以是，进一步地，取得所述多个三维点中的第三三维点的角度分量与通过帧内预测计算出的所述第三三维点的所述角度分量的预测值之间的第二残差、和第二基准值，使用不同于所述第一量化步长的第二量化步长将所述第二残差逆量化，所述第二量化步长根据所述第三三维点的距离分量和所述一个以上的第四三维点的距离分量中的至少一方、以及第二基准值来计算，所述第二基准值是用于使所述第二量化步长被计算为随着所述第三三维点的所述角度分量的第二预测精度减小而变大的基准值。

第二基准值是用于使第二量化步长被计算为随着第二预测精度减小而变大的基准值，因此能够将第二量化步长计算为随着第二预测精度减小而变大。因此，能够适当地对有可能降低量化误差变大和量化值变得冗余的第二残差进行解码。

此外，也可以是，所述第一量化步长被计算为随着所述第一三维点的距离分量和所述一个以上的第二三维点的距离分量中的至少一方增大而变小。

根据三维点，有时其距离分量及周边的三维点的距离分量中的至少一方越大则角度分量的帧间预测越难以预测准，所以能够适当地将第一残差解码，所述第一残差使用根据距离分量而自适应地计算出的第一量化步长而被量化，有可能提高了编码效率。

此外，也可以是，进一步地，取得所述多个三维点中的第三三维点的角度分量与通过帧内预测计算出的所述第三三维点的所述角度分量的预测值之间的第二残差，使用不同于所述第一量化步长的第二量化步长将所述第二残差逆量化，所述第二量化步长被计算为随着所述第三三维点的距离分量、以及所述一个以上的第四三维点的距离分量中的至少一方增大而变小。

根据三维点，有时其距离分量及周边的三维点的距离分量中的至少一方越大则角度分量的帧间预测越难以预测准。能够适当地将第二残差解码，所述第二残差在该情况下也根据距离分量而自适应地被量化，有可能提高了编码效率。

本公开的另一方式的三维数据解码方法取得三维点的位置与通过帧间预测和帧内预测中的一个预测方式计算出的预测值之间的残差，使用与所述预测方式相应的量化步长将所述残差逆量化。

根据三维点，有时位置的残差根据预测方式而变大或变小。因此，在位置的残差根据预测方式而变化的情况下，能够适当地将使用根据预测方式计算出的量化步长而被量化的、有可能提高编码效率的残差解码。

本公开的一个方式的三维数据编码装置具备处理器和存储器，所述处理器使用所述存储器，计算分别由距离分量和角度分量表示的多个三维点中的第一三维点的角度分量与通过帧间预测计算出的所述第一三维点的所述角度分量的预测值之间的第一残差，使用第一量化步长将所述第一残差量化，所述第一量化步长根据所述第一三维点的距离分量、以及包含在所述多个三维点中且位于所述第一三维点的周边的一个以上的第二三维点的距离分量中的至少一方来计算。

根据三维点，有时角度分量的帧间预测的预测准的容易度根据该三维点的距离分量及周边的三维点的距离分量中的至少一方而变化。例如，在帧间预测中，有时在远的位置(或近的位置)角度分量容易预测准，残差变小。换言之，有时在近的位置(或远的位置)角度分量的预测容易偏离，残差变大。因此，通过根据第一三维点的距离分量和周边的一个以上的第二三维点的距离分量中的至少一方计算出第一量化步长，并使用该第一量化步长进行量化，可以减少量化误差变大和量化值变得冗余。因此，可以提高编码效率。

本公开的另一方式的三维数据编码装置具备处理器和存储器，所述处理器使用所述存储器，通过帧间预测和帧内预测中的一个预测方式来计算三维点的位置的预测值，计算所述预测值与所述位置之间的残差，使用与所述预测方式相应的量化步长将所述残差量化。

根据三维点，有时位置的残差根据预测方式而变大或变小。因此，在位置的残差根据预测方式而变化的情况下，通过使用根据预测方式而计算出的量化步长将残差量化，可以提高编码效率。

本公开的一个方式的三维数据解码装置具备处理器和存储器，所述处理器使用所述存储器，取得分别由距离分量和角度分量表示的多个三维点中的第一三维点的所述角度分量与通过帧间预测计算出的所述第一三维点的所述角度分量的预测值之间的第一残差，使用第一量化步长将所述第一残差逆量化，所述第一量化步长根据所述第一三维点的距离分量、以及包含在所述多个三维点中且位于所述第一三维点的周边的一个以上的第二三维点的距离分量中的至少一方来计算。

根据三维点，有时角度分量的帧间预测的预测准的容易度根据该三维点的距离分量及周边的三维点的距离分量中的至少一方而变化。例如，在帧间预测中，有时在远的位置(或近的位置)角度分量容易预测准，残差变小。换言之，有时在近的位置(或远的位置)角度分量的预测容易偏离，残差变大。因此，能够适当地解码第一残差，该第一残差有可能被使用根据第一三维点的距离分量和周边的一个以上的第二三维点的距离分量的至少一方计算出的第一量化步长进行量化而提高了编码效率。

本公开的另一方式的三维数据解码装置具备处理器和存储器，所述处理器使用所述存储器，取得三维点的位置与通过帧间预测和帧内预测中的一个预测方式计算出的预测值之间的残差，使用与所述预测方式相应的量化步长将所述残差逆量化。

根据三维点，有时位置的残差根据预测方式而变大或变小。因此，在位置的残差根据预测方式而变化的情况下，能够将使用根据预测方式计算出的量化步长而被量化的、有可能提高编码效率的残差适当地解码。

此外，这些概括性或具体的方式可以通过系统、方法、集成电路、计算机程序或计算机可读取的CD-ROM等记录介质来实现，也可以通过系统、方法、集成电路、计算机程序以及记录介质的任意组合来实现。

以下，参照附图对实施方式进行具体说明。另外，以下说明的实施方式均表示本公开的一个具体例。以下的实施方式所示的数值、形状、材料、构成要素、构成要素的配置位置以及连接形态、步骤、步骤的顺序等是一例，并非旨在限定本公开。另外，关于以下的实施方式中的构成要素中的、独立技术方案中未记载的构成要素，作为任意的构成要素进行说明。

(实施方式)

在本实施方式中，说明对点群(点云)的位置信息切换执行帧间预测及帧内预测中的某一个的情况。

图1是本实施方式的三维数据编码装置100的框图。另外，在图1中，记载了与点群的位置信息(几何学)的编码有关的处理部，但三维数据编码装置100也可以具备进行点群的属性信息的编码等的处理部等其他处理部。在帧间预测及帧内预测中，一边参照已编码的点群一边对编码对象的点群进行编码。

在此，帧间预测是一种预测方法，其使用属于与编码对象或解码对象的三维点所属的第一三维点群(第一帧)不同的第二三维点群(第二帧)的第二参照三维点来计算预测值。帧内预测是一种预测方法，其使用属于编码对象或解码对象的三维点所属的第一三维点群(第一帧)的第一参照三维点来计算预测值。

三维数据编码装置100具备分组部101、缓冲器102、自适应量化部103、自适应逆量化部104、缓冲器105、帧内预测部106、缓冲器107、运动补偿部108、帧间预测部109、切换部110以及熵编码部111。

分组部101从输入的编码对象的点群的数据即对象点群中提取作为编码的一个单位的预测树(Predtree)的点群，并将其设定为一个组。此外，在输入的对象点群中，点群的位置例如由三维的坐标来表现。

图2是表示本实施方式的预测树的一例的图。

预测树200表示构成在1个组中设定的点群的多个三维点的位置的预测中的参照关系。预测树200例如包括第一节点201、作为第一节点的子节点的第二节点211和第三节点212、以及作为第二节点211的子节点的第四节点221。第一节点201、第二节点211、第三节点212以及第四节点221表示互不相同的三维点。第一节点201是比第二节点211以及第三节点212上位的节点，第二节点211是比第四节点221上位的节点。第一节点201是在第二节点211的预测值的计算、以及第三节点212的预测值的计算中被参照的节点。第一节点201可以在第四节点221的预测值的计算中被参照。第二节点211是在第四节点221的预测值的计算中被参照的节点。这样，在下位节点的预测值的计算中，参照比下位节点上位的一个以上的节点。可以根据预测模式来决定使用哪个节点如何计算预测值。

预测树200的编码顺序和解码顺序可以是深度优先顺序，也可以是宽度优先顺序。预测树200也可以通过从按照莫顿顺序排列的多个三维点的开头的三维点起依次进行处理来生成。例如，可以生成预测树200，使得在预测树200的生成处理中最接近处理对象三维点的三维点成为该处理对象三维点的子节点。

深度优先顺序是通过重复以下事项而决定的顺序：以根节点为开头，以接下来排列前一个节点的下位节点(子节点)的方式依次排列直到叶节点，之后，按照深度增大的顺序在剩余的多个节点中排列最上位的节点，以接下来排列前一个节点的下位节点(子节点)的方式依次排列直到叶节点。在图2中，深度优先顺序是例如第一节点201、第二节点211、第四节点221以及第三节点212的顺序。

宽度优先顺序是通过以根节点为开头，按照层级从浅到深的顺序排列预测树的各层级中包含的节点来决定的顺序。在图2中，宽度优先顺序例如是第一节点201、第二节点211、第三节点212以及第四节点221的顺序。

另外，编码对象的点群的极坐标可以是将输入的点群的正交坐标变换成极坐标而得到的坐标，也可以是输入的点群本身是极坐标。此外，例如，当设从传感器位置到对象点的距离d、水平角Φ和仰角θ时，可以使用这三个要素将极坐标表现为极坐标(d，Φ，θ)。另外，也可以代替仰角θ，而用Lidar的laser_id等传感器的信息来表现。例如，也可以通过使用具有值最接近仰角θ的扫描角度的laser_id来代替仰角，将极坐标表现为(d，Φ，laser_id)。即，这样，laser_id可以作为表示仰角θ的值用于极坐标中。通过使用laser_id代替仰角θ，能够削减信息量，能够提高编码效率。

缓冲器102保持所生成的预测树。例如，缓冲器102可以初始化按每个预测树保持的数据。针对在缓冲器102中保持的预测树(Predtree)所包含的多个三维点中的每一个点依次执行用于编码的处理。

然后，计算预测树(Predtree)所包含的多个三维点中的每一个与所选择的预测点之间的差(第一残差信号)。该第一残差信号也称为预测残差。另外，第一残差信号是第一残差的一例。

自适应量化部103对第一残差信号进行自适应量化。熵编码部111对自适应量化后的第一残差信号进行熵编码而生成编码数据，并输出(生成)包含编码数据的比特流。

自适应逆量化部104对由自适应量化部103自适应量化后的第一残差信号进行自适应逆量化。自适应逆量化后的第一残差信号通过与基于所选择的预测点(一个以上的候选点)的预测值相加，作为用于帧内预测及帧间预测的三维点(参照点)而被解码。另外，预测值是基于一个以上的候选点的位置信息而计算出的。缓冲器105保持解码后的帧内预测的参照点群。例如，缓冲器105可以初始化按每个预测树(对象点群)保持的数据。另外，缓冲器107保持帧间预测的参照点群。例如，缓冲器107可以初始化按每个预测树(对象点群)保持的数据。

帧内预测部106参照诸如包含编码对象的三维点的预测树(Predtree)所包含的多个三维点(帧内预测的参照点群)等的该预测树(Predtree)内的信息，通过规定的方法决定用于预测的帧内预测点。例如，帧内预测部106可以使用在编码对象的三维点的紧前(例如，预测树的父节点等的祖先节点)被自适应逆量化的两个三维点(解码点)进行外插等，来决定帧内预测点。

运动补偿部108基于包含编码对象的三维点的预测树(Predtree)所包含的多个三维点(多个解码点)来再现已编码的点群，检测已编码的点群与编码对象的点群之间的位移(运动检测)，基于检测出的位移来修正已编码的点群(运动补偿)，由此生成位置对准后的帧间预测的参照点群即帧间预测点群。

帧间预测部109基于运动补偿后的帧间预测点群，通过规定的方法决定用于预测的帧间预测点。例如，帧间预测部109可以从帧间预测点群中选择最接近帧内预测点的点作为帧间预测点，也可以不参照帧内预测点，而选择紧前(最后)编码出的三维点(例如，与预测树的父节点等的祖先节点对应的三维点)的附近的三维点(例如最接近紧前编码出的三维点的三维点)作为帧间预测点。

另外，帧间预测部109也可以使用预测树(Predtree)的父节点的已解码的水平角Φp和laser_idp来决定帧间预测点。例如，帧间预测部109可以从帧间预测点群中选择如下的三维点作为帧间预测点，即，该三维点具有与父节点的已解码的laser_idp相同的laser_id，并且具有Φ，该Φ的值接近于对父节点的已解码的水平角Φp加上offset而得到的值Φp+offset。在此，offset是0以上的值，例如，也可以根据lidar的水平扫描的角速度等来决定其值。由此，三维数据编码装置100能够根据帧间预测点群生成与编码对象点的极坐标(d，Φ，laser_id)的各值接近的预测值，能够提高编码效率。编码对象点是第一三维点的一例。另外，编码对象点也可以是第二三维点的一例。

切换部110通过选择帧内预测点及帧间预测点中的某一个，来决定用于预测的预测点。这样，在三维数据编码装置100中，将多个已编码的三维点中的一个以上的候选点的位置信息决定为预测点，基于预测点计算预测值。在帧内预测部106及帧间预测部109中，基于在编码对象的三维点的紧前编码出的三维点来决定预测点(帧内预测点或帧间预测点)。即，三维数据编码装置100基于多个已编码的三维点中的一个以上的基准点，决定用于计算预测值的一个以上的候选点。一个以上的基准点是在编码对象的三维点紧前编码出的三维点，例如，在预测树中，也可以是与编码对象的一个三维点的父节点(祖先节点)对应的三维点。

另外，三维数据编码装置100也可以按照后述的图4的流程图的顺序，从帧内预测点及帧间预测点中选择某一个作为预测点。此外，用于选择将帧内预测点及帧间预测点中的哪一个用于预测点的、与预测有关的信息(预测信息)可以被熵编码而记载于各三维点的头部，也可以与各三维点交织而记载。另外，运动矢量等与运动补偿有关的信息可以记载于帧或预测树(Predtree)的头部，也可以被熵编码而记载于各三维点的头部，也可以与各三维点交织而记载。另外，帧间预测的参照点群可以是与编码对象的帧不同的已编码的帧所包含的点群，也可以是与编码对象的帧相同的帧所包含的已编码的点群。

例如，三维数据编码装置100在切换对预测树(Predtree)的每个节点参照的帧间预测点群的帧来进行编码的情况下，也可以对预测树(Predtree)的每个节点附加作为帧间预测而选择的参照帧的识别编号(以下，参照帧编号)。由此，三维数据编码装置100通过对每个节点选择最佳的参照帧编号进行帧间预测，能够提高编码效率。另外，三维数据解码装置120(参照后述)通过对附加于比特流的每个节点的参照帧编号进行解码，能够判断从哪个参照帧生成帧间预测点，通过对每个节点选择最佳的参照帧编号进行帧间预测，能够适当地对提高了编码效率的比特流进行解码。

另外，帧间预测的参照点群可以是与编码对象的帧不同的已编码的帧所包含的点群，也可以是与编码对象的帧相同的帧所包含的已编码的点群。

这样，三维数据编码装置100除了帧内预测之外还使用帧间预测进行编码对象点的预测，由此可能能够减少进行熵编码的第一残差信号的信息量，能够提高编码效率。

另外，三维数据编码装置100不需要总是参照帧间预测点，也可以以规定的时间间隔(例如每1秒等)、规定的帧间隔(例如每30帧等)、或向三维数据解码装置通知的任意定时等，对存放帧间预测的参照点群的缓冲器107进行初始化等，仅基于编码对象的点群的信息进行编码。由此，在对应的三维数据解码装置中，能够从未参照帧间预测点的比特流的不是开头的点群开始进行跳入再现，有可能能够提高该比特流的随机存取性或抗错误性。

三维数据编码装置100在输入的编码对象的点群具有用正交坐标表现的坐标作为位置信息的情况下，对用正交坐标表现的坐标所示的位置信息进行编码。三维数据编码装置100在输入的编码对象的点群具有用极坐标表现的坐标作为位置信息的情况下，对用极坐标表现的坐标所示的位置信息进行编码。

图3是本实施方式的三维数据解码装置120的框图。另外，在图3中，记载了与点群的位置信息(几何)的解码有关的处理部，但三维数据解码装置120也可以具备进行点群的属性信息的解码等的处理部等其他处理部。三维数据解码装置120进行一边参照已解码的点群一边将解码对象的点群解码的帧间预测解码。例如，三维数据解码装置120将由图1所示的三维数据编码装置100生成的比特流解码。

三维数据解码装置120具备熵解码部121、自适应逆量化部122、缓冲器123、帧内预测部124、缓冲器125、运动补偿部126、帧间预测部127和切换部128。

三维数据解码装置120取得在三维数据编码装置100中生成的比特流。

熵解码部121通过将所输入的比特流按预测树(Predtree)的每个三维点进行熵解码，生成自适应量化后的第一残差信号。自适应逆量化部122对自适应量化后的第一残差信号进行自适应逆量化，再现第一残差信号。各三维点的第一残差信号与基于与各三维点对应的预测点的预测值相加后，作为解码点生成(输出)。即，三维数据解码装置120通过将预测值与预测残差相加，计算解码对象的一个三维点的位置信息。

缓冲器123将所生成的解码点作为帧内预测的参照点群来保持。例如，缓冲器123可以初始化按每个预测树(对象点群)保持的数据。另外，缓冲器125将所生成的解码点作为帧间预测的参照点群来保持。例如，缓冲器125可以初始化按每个预测树(对象点群)保持的数据。

帧内预测部124参照诸如包含解码对象的三维点的预测树(Predtree)所包含的多个三维点(帧内预测的参照点群)等该预测树(Predtree)内的信息，通过规定的方法决定用于预测的帧内预测点。例如，帧内预测部124可以使用在解码对象的三维点的紧前(例如，预测树的父节点等的祖先节点)被自适应逆量化的两个三维点(解码点)进行外插等，来决定帧内预测点。

运动补偿部126基于包含解码对象的三维点的预测树(Predtree)所包含的多个三维点(多个解码点)，再现已解码的点群，对已解码的点群与解码对象的点群之间的位移进行修正(运动补偿)，由此生成位置对准后的帧间预测的参照点群即帧间预测点群。

基于运动补偿后的帧间预测点群，帧间预测部127通过规定的方法来决定用于预测的帧间预测点。例如，帧间预测部127可以从帧间预测点群中选择最接近帧内预测点的点作为帧间预测点，也可以不参照帧内预测点，选择在紧前解码出的三维点(例如，与预测树的父节点等祖先节点对应的三维点)附近的三维点(例如，最接近紧前解码出的三维点的三维点)作为帧间预测点。

此外，帧间预测部127可以使用预测树(Predtree)的父节点的已解码的水平角Φp和laser_idp来决定帧间预测点。例如，帧间预测部127可以从帧间预测点群中选择如下的三维点作为帧间预测点，即，该三维点具有与父节点的已解码的laser_idp相同的laser_id，并且具有Φ，该Φ的值接近于对父节点的已解码的水平角Φp加上offset而得到的值Φp+offset。在此，offset是0以上的值，例如，也可以根据lidar的水平扫描的角速度等来决定其值。由此，三维数据解码装置120能够根据帧间预测点群生成与解码对象点的极坐标(d，Φ，laser_id)的各值接近的预测值，对提高了编码效率的比特流适当地进行解码。解码对象点是第一三维点的一例。此外，解码对象点也可以是第二三维点的一例。

切换部128通过选择帧内预测点及帧间预测点中的一个，决定用于预测的预测点。这样，在三维数据解码装置120中，将多个已解码的三维点中的一个以上的候选点的位置信息决定为预测点，基于预测点计算预测值。在帧内预测部124及帧间预测部127中，基于在解码对象的三维点的紧前解码出的三维点来决定预测点(帧内预测点或帧间预测点)。即，三维数据解码装置120基于多个已解码的三维点中的一个以上的基准点，决定用于计算预测值的一个以上的候选点。一个以上的基准点是在解码对象的三维点的紧前编码出的三维点，例如，在预测树中，可以是与解码对象的一个三维点的父节点(祖先节点)对应的三维点。

另外，三维数据解码装置120也可以按照后述的图5的流程图的顺序，从帧内预测点及帧间预测点中选择某一个作为预测点。此外，三维数据解码装置120也可以基于用于选择将帧内预测点及帧间预测点中的哪一个用作预测点的、与预测有关的信息(预测信息)，选择帧内预测点及帧间预测点中的某一个作为预测点。预测信息可以被熵编码并记载于各三维点的头部，也可以与各三维点交织记载。另外，运动矢量等与运动补偿有关的信息可以记载于帧或预测树(Predtree)的头部，也可以被熵编码并记载于各点的头部，还可以与各三维点交织记载。这样，预测信息或与运动补偿有关的信息也可以从对应的三维数据编码装置100向三维数据解码装置120通知。另外，帧间预测的参照点群可以是与编码对象的帧不同的已编码的帧所包含的点群，也可以是与编码对象的帧相同的帧所包含的已编码的点群。

这样，三维数据解码装置120除了帧内预测以外还使用帧间预测进行解码对象点的预测，从而能够一边参照已解码的点群一边从被编码后的比特流(例如从图1的三维数据编码装置100输出的比特流)解码点群。

另外，三维数据解码装置120不需要总是参照帧间预测点，也可以以规定的时间间隔(例如每1秒等)、规定的帧间隔(例如每30帧等)、或从对应的三维数据编码装置100通知的任意定时等，将存放有帧间预测的参照点群的缓冲器125初始化等，仅基于解码对象的点群的信息进行解码。由此，三维数据解码装置120能够从未参照帧间预测点的比特流的不是开头的点群起开始进行跳入再现，有可能能够提高该比特流的随机存取性或抗错误性。

三维数据解码装置120在比特流具有用正交坐标表现的坐标所示的位置信息编码后的编码数据的情况下，对用正交坐标表现的坐标所示的位置信息进行解码。三维数据解码装置120在比特流具有将用极坐标表现的坐标所示的位置信息编码后的编码数据的情况下，对用极坐标表现的坐标所示的位置信息进行解码。

图4是表示三维数据编码装置100中的、对预测树(Predtree)的各三维点进行编码的顺序的一例的流程图。

在该例中，三维数据编码装置100首先根据帧内预测的参照点群决定帧内预测点(S101)。三维数据编码装置100可以例如使用已经说明过的实施方式中公开的使用预测树决定预测点的方法来决定帧内预测点。例如，三维数据编码装置100也可以使用多个已编码的三维点生成预测树，基于预测树从多个已编码的三维点中选择一个以上的候选点。三维数据编码装置100可以将通过上述方法中的至少一个方法决定的至少一个帧内预测点中的、编码量最少的预测点决定为帧内预测点。此外，三维数据编码装置100可以将通过上述方法中的至少一个方法决定的至少一个帧内预测点中的、坐标残差的绝对值和(或平方和)最小的预测点决定为帧内预测点。

接着，三维数据编码装置100输出帧内预测关联参数(S102)。在步骤S101中决定的帧内预测点的决定方法的候选为两个以上的情况下，三维数据编码装置100可以将表示所选择的决定方法的候选的信息作为帧内预测关联参数输出到比特流。

接着，三维数据编码装置100参照从帧间预测点群提取出的至少一个候选点来决定帧间预测点。例如，三维数据编码装置100可以将一个候选点决定为帧间预测点，也可以将具有多个候选点的坐标的平均值作为坐标的预测点决定为帧间预测点。或者，三维数据编码装置100也可以将具有帧内预测点和至少一个候选点的坐标的平均值作为坐标的预测点决定为帧间预测点。

这里，三维数据编码装置100也可以搜索位于帧内预测点附近的点作为至少一个候选点(S103)。

接下来，三维数据编码装置100也可以对决定出的至少一个帧间预测点的每一个，按照距帧内预测点从近到远的顺序赋予变小的索引值(S104)。

接着，三维数据编码装置100判定搜索是否已结束(S105)，在搜索已结束的情况下(S105中“是”)，进入到下一步骤S106，在搜索没有结束的情况下(S105中“否”)，返回到步骤S103。搜索已结束可以通过发现规定点数的帧间预测点来判定，也可以通过搜索了规定范围的所有点群来判定，也可以通过满足发现了规定点数的帧间预测点或者搜索了规定范围的所有点群中的某一个来判定。

接着，三维数据编码装置100决定预测方法(S106)。具体地，三维数据编码装置100决定将决定预测点的方法是设为帧内预测还是设为帧间预测。即，三维数据编码装置100决定是将帧内预测点决定为预测点，还是将帧间预测点决定为预测点。例如，三维数据编码装置100可以决定为帧内预测点及帧间预测点中的、编码量最少的预测点的预测方法。此外，三维数据编码装置100可以决定为帧内预测点及帧间预测点中的、坐标残差的绝对值和(或平方和)最小的预测点的预测方法。

三维数据编码装置100判定决定出的预测方法的模式是表示预测方法是帧间预测的帧间模式，还是表示预测方法是帧内预测的帧内预测模式(S107)。

三维数据编码装置100在决定出的预测方法是帧间预测的情况下(S107中为帧间模式)，将表示决定帧间预测点为预测点的识别信息(例如，标志)输出到比特流(S108)。

接着，三维数据编码装置100将与在帧间预测点的坐标的决定中使用的候选点的数量有关的信息、以及所使用的各候选点的索引值等作为帧间预测关联参数输出到比特流(S109)。索引值可以被分配给用于决定预测值的一个以上的候选点。

此外，三维数据编码装置100在决定出的预测方法是帧内预测的情况下(S107中为帧内模式)，将表示决定帧内预测点为预测点的识别信息(例如，标志)输出到比特流(S111)。此外，步骤S108及步骤S111中的识别信息是表示决定帧间预测点为预测点还是决定帧内预测点为预测点的信息。

在步骤S109或步骤S111之后，三维数据编码装置100参照通过决定出的预测方法求出的预测点，对编码对象的三维点的坐标信息进行编码(S110)。

这样，三维数据编码装置100参照帧间预测点群和帧内预测点决定至少一个帧间预测点，根据这些帧内预测点及帧间预测点决定求出预测点的方法，参照预测点对编码对象的三维点的位置信息(坐标信息)进行编码。

另外，在步骤S103中，也可以不参照帧内预测点，而在紧前编码出的三维点(例如，与预测树的父节点等祖先节点对应的三维点)等不依赖于帧内预测关联参数而唯一地决定的三维点的附近，搜索帧间预测点。在该情况下，也可以不紧接在步骤S101之后实施步骤S102，而紧接在步骤S111之后实施步骤S102。

图5是表示编码处理中的针对残差信号的自适应量化的处理的一例的流程图。

自适应量化在步骤S110中进行。

自适应量化部103判定接下来要自适应量化的编码对象的三维点的坐标分量的残差是否是水平角Φ的残差(S121)。

在接下来要自适应量化的编码对象的三维点的坐标分量的残差是水平角Φ的残差的情况下(S121中“是”)，自适应量化部103取得编码对象的三维点的极坐标中的距离d(S122)。

接着，自适应量化部103使用所取得的距离d，计算针对水平角Φ的残差的量化步长QS(S123)。具体地说，量化步长QS是量化步长(即量化宽度)。

接着，自适应量化部103将水平角Φ的残差用量化步长QS量化，计算水平角Φ的量化后的量化值(S124)。此外，水平角Φ的量化值可以使用下述式1来计算。

水平角Φ的残差信号的量化值＝水平角Φ的残差信号/QS(式1)

另外，在接下来要自适应量化的编码对象的三维点的坐标分量的残差不是水平角Φ的残差的情况下(S121中“否”)，即，在编码对象的三维点的坐标分量的残差是距离d的残差或仰角θ的残差的情况下，自适应量化部103量化距离d的残差或仰角θ的残差(S125)。例如，自适应量化部103可以与向水平角Φ的残差的量化同样地，对距离d的残差或仰角θ的残差进行自适应量化，也可以对距离d的残差或仰角θ的残差以固定值的量化步长进行量化。

另外，量化步长QS可以被计算为随着距离d增大而变小(即，随着距离d减小而变大)。具体地说，量化步长QS可以使用下述式2来计算。

QS＝Φprecision/d (式2)

如式2所示，量化步长QS也可以通过将规定的基准值Φprecision除以距离d来计算。在式2中使用的距离d是编码对象的三维点的极坐标中的距离，但不限于此。距离d也可以是以比编码对象的三维点靠前的编码顺序被编码的三维点的极坐标的距离。另外，距离d可以是使用以比编码对象的三维点靠前的编码顺序被编码的多个三维点的极坐标的距离计算出的距离，也可以是例如以比编码对象的三维点靠前的编码顺序被编码的多个三维点的极坐标的距离的平均、中央值、最大值、以及最小值等。另外，距离d可以是使用编码对象的三维点的距离以及以比编码对象的三维点靠前的编码顺序被编码的一个以上的三维点的极坐标的距离计算出的距离，也可以是例如编码对象的三维点的距离以及以比编码对象的三维点靠前的编码顺序被编码的一个以上的三维点的极坐标的距离的平均、中央值、最大值、以及最小值等。

另外，距离d可以是使用以比编码对象的三维点靠后的编码顺序被编码的多个三维点的极坐标的距离计算出的距离，也可以是例如以比编码对象的三维点靠后的编码顺序被编码的多个三维点的极坐标的距离的平均、中央值、最大值、以及最小值等。另外，距离d可以是使用编码对象的三维点的距离以及以比编码对象的三维点靠后的编码顺序被编码的一个以上的三维点的极坐标的距离计算出的距离，也可以是例如编码对象的三维点的距离以及以比编码对象的三维点靠后的编码顺序被编码的一个以上的三维点的极坐标的距离的平均、中央值、最大值、以及最小值等。

另外，以比编码对象的三维点靠前的编码顺序被编码的一个以上的三维点是一个以上的第二三维点或者一个以上的第四三维点的一例。此外，以比编码对象的三维点靠后的编码顺序被编码的一个以上的三维点是一个以上的第二三维点或者一个以上的第四三维点的另一例。一个以上的第二三维点是包含在多个三维点中且位于编码对象的三维点的周边的三维点。位于周边的三维点是指空间上的位置接近于编码对象的三维点的三维点，或者时间上的位置接近于编码对象的三维点的三维点。空间上的位置接近于编码对象的三维点，是指位于与编码对象的三维点之间的距离小于规定距离的位置的三维点、或者处于与编码对象的三维点的编码顺序之差小于规定的差的顺序的三维点。时间上的位置接近于编码对象的三维点，是指在多个帧的生成顺序中，生成顺序之差小于规定的差的顺序的帧中包含的三维点。另外，量化步长QS不限于通过式2来计算。例如，量化步长QS也可以通过参照值与多个阶段的距离d建立了对应的表来计算。即，量化步长QS在距离d包含在第一距离范围的情况下决定为第一值，在距离d包含在大于第一距离范围的最大值的第二距离范围内的情况下，决定为比第一值小的第二值。即，量化步长QS可以在距离近的第一距离范围内决定为大的第一值，在距离远的第二距离范围内决定为小的第二值。量化步长QS与距离d的关系不需要是一次函数，只要满足随着距离d变大量化步长QS变小的单调减少的关系即可。在该情况下，在表中，可以使第一距离范围和第一值相关联，使第二距离范围和第二值相关联。并且，表不限于将距离范围划分为2个阶段，也可以划分为3个阶段以上，在该情况下，也是只要与随着由划分后的距离范围表示的距离增大而值减小的量化步长QS建立对应即可。

这样，量化步长QS被计算为随着距离d的值变大，量化步长QS的值变小，而且，随着距离d的值变小，量化步长QS的值变大。由此，距离d越大，量化步长QS越小，所以能够抑制量化误差，距离d越小，量化步长QS越大，所以能够削减更多的信息。

这是因为，到被摄体的距离越远，越难以预测准被摄体上的三维点的水平角Φ，残差信号的值越大。因此，通过随着距离d增大而减小量化步长QS，能够抑制将残差信号量化时的量化误差，能够提高编码效率。此外相反地，到被摄体的距离越近，越容易预测准被摄体上的三维点Φ，残差信号的值越小。因此，通过随着距离d减小而增大量化步长QS并将残差信号量化，能够提高编码效率。

另外，式2中使用的Φprecision是表示水平角Φ的比特精度的参数。由于比特精度越大，越能够生成准确的预测值，因此所计算的残差变小。相反，由于比特精度的值越小，越计算出不准确的预测值，因此所计算的残差变大。因此，能够随着比特精度减小而减小量化步长来抑制量化误差，随着比特精度增大而增大量化步长来提高编码偏好率。

此外，Φprecision也可以是表示水平角Φ的预测精度的参数。由于水平角Φ的预测精度的值越大，越能够生成准确的预测值，因此所计算的残差变小。相反，由于预测精度的值越小，越计算出不准确的预测值，因此所计算的残差变大。因此，能够随着预测精度减小而增大量化步长来提高编码效率。预测精度例如是预测值的比特精度、插值(interpolation)的比特精度等。

三维数据编码装置100也可以将Φprecision附加到GPS(几何参数集)、切片等的头而包含在比特流中。这里，比特精度表示表现水平角Φ的比特数。例如，比特精度为32比特表示用32比特的数值来表现水平角Φ。另外，三维数据编码装置100也可以将用于计算Φprecision的参数附加到GPS或切片等的头。通过将Φprecision附加到比特流，三维数据解码装置120能够通过解码比特流来获知在三维数据编码装置100中使用的水平角Φ的比特精度，能够适当地解码比特流。

另外，Φprecision也可以在帧内预测和帧间预测中使用不同的值。例如，可以准备用于帧内预测的ΦprecisionIntra和用于帧间预测的ΦprecisionInter，并根据是帧内预测还是帧间预测来切换Φprecision的值。由此，能够根据是帧内预测还是帧间预测来切换量化步长QS，能够提高编码效率。例如，与帧间预测相比，帧内预测具有Φ的预测后的残差信号容易变大的倾向的情况下，通过使ΦprecisionIntra比ΦprecisionInter小，能够使帧内预测的量化步长QS比帧间预测的量化步长QS小，可以通过抑制帧内预测的残差信号的量化误差来提高编码效率。

这样，由于在帧间预测和帧内预测中使用不同的Φprecision，因此所计算的量化步长QS在帧间预测和帧内预测中可能计算为不同的值。即，在量化中，使用第一量化步长QS1计算水平角Φ与通过帧间预测而预测出的帧间预测值之间的第一残差。另外，在量化中，使用不同于第一量化步长QS1的第二量化步长QS2，计算水平角Φ与通过帧内预测而预测出的帧内预测值之间的第二残差。具体地说，第一量化步长QS1及第二量化步长QS2也可以分别使用下述式3及式4来计算。

QS1＝ΦprecisionInter/d (式3)

QS2＝ΦprecisionIntra/d (式4)

这样，第一量化步长QS1可以使用作为第一基准值的ΦprecisionInter及距离d来计算。并且，第二量化步长QS2可以使用作为第二基准值的ΦprecisionIntra及距离d来计算。

另外，三维数据编码装置100也可以将ΦprecisionIntra及ΦprecisionInter附加到GPS或切片等的头而包含在比特流中。即，三维数据编码装置100也可以生成包含第一基准值及第二基准值的比特流。ΦprecisionIntra是帧内预测中的第二基准值的一例。ΦprecisionIntra可以是表示水平角Φ的比特精度的参数，也可以是表示水平角Φ的预测精度的参数。另外，ΦprecisionInter是帧间预测中的第一基准值的一例。ΦprecisionInter可以是表示水平角Φ的比特精度的参数，也可以是表示水平角Φ的预测精度的参数。这样，基准值也可以是表示能够分别通过帧内预测和帧间预测生成的预测值的准确性的值。三维数据编码装置100通过根据基准值切换量化步长，能够抑制量化误差并且提高编码效率。

另外，三维数据编码装置100也可以将用于计算ΦprecisionIntra及ΦprecisionInter的参数附加到GPS或切片等的头。通过将ΦprecisionIntra及ΦprecisionInter附加到比特流，三维数据解码装置120能够通过解码比特流来获知在三维数据编码装置100中使用的帧内预测和帧间预测各自的水平角Φ的比特精度，能够适当地解码比特流。

另外，虽然示出了在帧内预测和帧间预测中切换作为水平角Φ的比特精度的Φprecision的例子，但不一定限于此，例如，也可以在帧内预测的帧或切片、和帧间预测的帧或切片中切换水平角Φ的比特精度。此外，Φprecision可以以帧为单位、以切片为单位或以流为单位来切换。即，Φprecision在帧内预测中切换了编码对象的三维点的帧或切片的情况下，帧内预测可以继续也可以被切换。另外，Φprecision在帧间预测中切换了编码对象的三维点的帧或切片的情况下，帧间预测可以继续也可以被切换。在这种情况下，三维数据编码装置100可以将水平角Φ的比特精度或用于生成该比特精度的信息附加到帧单位或切片单位的头。这样，Φprecision可以在包含一个以上的三维点的规定的点群单位即帧单位、切片单位、以及流单位等中使用相同的值。另外，同样地，ΦprecisionInter也可以在包含一个以上的三维点的规定的点群单位即帧单位、切片单位、以及流单位等中使用相同的值。ΦprecisionIntra可以在包含一个以上的三维点的规定的点群单位即帧单位、切片单位、以及流单位等中使用相同的值。

图6是表示编码处理中的针对通过自适应量化生成的量化值的自适应逆量化处理的一例的流程图。

例如，在步骤S110中，在图5所说明的自适应量化之后进行自适应逆量化。

自适应逆量化部104判定接下来要自适应逆量化的编码对象的三维点的坐标分量的残差的量化值是否是水平角Φ的残差的量化值(S131)。

在接下来要自适应逆量化的编码对象的三维点的坐标分量的残差的量化值是水平角Φ的残差的量化值的情况下(S131中“是”)，自适应逆量化部104取得在编码对象的三维点的极坐标中的距离d(S132)。

接着，自适应逆量化部104使用所取得的距离d来计算针对水平角Φ的残差的量化值的逆量化步长iQS(S133)。逆量化步长iQS也称为逆量化宽度。另外，如果是针对相同的三维点的处理，则在步骤S123中计算出的量化步长QS和在步骤S133中计算出的逆量化步长iQS是彼此相同的值。即，与量化步长QS同样地计算逆量化步长iQS。

接着，自适应逆量化部104在逆量化步长iQS中将水平角Φ的残差的量化值逆量化，计算水平角Φ的残差(S134)。另外，水平角Φ的残差信号可以使用下述式5来计算。

水平角Φ的残差信号＝水平角Φ的残差信号的量化值*iQS(式5)

另外，在接下来要自适应逆量化的编码对象的三维点的坐标分量的残差的量化值不是水平角Φ的残差的量化值的情况下(S131中“否”)，即，在编码对象的三维点的坐标分量的残差的量化值是距离d的残差的量化值或仰角θ的残差的量化值的情况下，自适应逆量化部104将距离d的残差的量化值或仰角θ的残差的量化值逆量化(S135)。例如，自适应逆量化部104对距离d的残差的量化值或仰角θ的残差的量化值可以以与向水平角Φ的残差的量化值进行逆量化的方式同样的方式进行自适应逆量化，也可以以固定值的逆量化步长进行量化。

在使用图5说明的自适应量化中，根据编码对象点的距离d，对编码对象点的极坐标中的水平角Φ的残差信号自适应地执行量化。在使用图6说明的自适应逆量化中，根据编码对象点的距离d，对编码对象点的极坐标中的水平角Φ的残差信号的量化值自适应地执行逆量化。这样，通过根据距离d的值自适应地控制水平角Φ的残差信号的量化，能够提高编码效率。另外，这里的水平角Φ的残差信号，在通过帧内预测将编码对象点编码的情况下，是根据由帧内预测计算出的帧内预测值和编码对象的输入值的差分而生成的残差信号。可以对该残差信号执行自适应量化。另外，水平角Φ的残差信号在通过帧间预测将编码对象点编码的情况下，是根据由帧间预测计算出的帧间预测值与编码对象的输入值的差分而生成的残差信号，可以对该残差信号执行自适应量化。这样，对通过帧内预测和帧间预测中的至少一方而生成的残差信号应用共同的自适应量化，从而能够抑制追加的硬件的电路规模和软件的代码量，并且能够提高编码效率。

另外，在本实施方式中，示出了对帧内预测和帧间预测的残差信号应用自适应量化的例子，但不一定限于此。例如，三维数据编码装置100也可以对帧内预测的残差信号应用自适应量化，对帧间预测的残差信号不应用自适应量化。由此，能够抑制处理量并且提高帧内预测的编码效率。此外，例如，三维数据编码装置100也可以对帧间预测的残差信号应用自适应量化，对帧内预测的残差信号不应用自适应量化。由此，能够抑制处理量并且提高帧间预测的编码效率。

另外，在本实施方式中，示出了针对极坐标的水平角Φ的自适应量化和自适应逆量化的例子，但不一定限于此。例如，在使用仰角θ来代替laser_id作为三维点的极坐标的情况下，可以使用与水平角Φ同样的方法，对仰角θ应用与距离d相应的自适应量化和自适应逆量化。由此，能够提高仰角θ的编码效率。

另外，在本实施方式中，作为控制量化步长QS的参数使用了Φprecision，但如果是能够控制量化步长QS的值的量化参数可以是任何信息。例如，也可以将水平角Φ的量化参数附加到头等，使用根据量化参数计算出的值来代替Φprecision。另外，在这种情况下，三维数据编码装置100也可以分别准备水平角Φ的用于帧间预测的第一量化参数和用于帧内预测的第二量化参数，将第一量化参数和第二量化参数附加到GPS或切片等的头。由此，能够通过帧内预测和帧间预测适当地设定水平角Φ的量化参数，可以提高编码效率。

另外，在三维点的极坐标中从之前被编码后的三维点变更了laser_id的情况下，三维数据编码装置100在针对该三维点的量化中，也可以不进行自适应量化而进行通常的量化。

图7是表示三维数据解码装置120中的、将预测树(Predtree)的各三维点解码的顺序的一例的流程图。图7对应于按照图4的编码的顺序生成的比特流的解码。即，比特流包含编码后的第一残差信号(预测残差)和分配给用于计算预测值的候选点的索引值。

在该例中，三维数据解码装置120从比特流中首先取得帧内预测关联参数(S141)。

接着，三维数据解码装置120基于取得的帧内预测关联参数决定帧内预测点(S142)。具体而言，三维数据解码装置120通过与图4的步骤S101同样的方法决定帧内预测点。三维数据解码装置120由对应的三维数据编码装置100通知帧内预测关联参数，按照帧内预测关联参数决定帧内预测点。帧内预测关联参数在步骤S141中被取得，包括对决定帧内预测点的至少一个方法进行指定的信息以及随附于该信息的参数。

接着，三维数据解码装置120从比特流中取得表示预测方法的模式的识别信息(S143)。

接着，三维数据解码装置120判定取得的识别信息是表示预测方法是帧间预测的帧间模式、还是表示预测方法是帧内预测的帧内预测模式(S144)。

三维数据解码装置120在预测方法是帧间预测的情况下(步骤S144中为帧间模式)，从比特流取得帧间预测关联参数(S145)。

接着，三维数据解码装置120执行用于决定帧间预测点的处理(S146～S149)。具体而言，三维数据解码装置120通过与图4的步骤S103～S105同样的方法决定帧间预测点。例如，三维数据解码装置120参照从帧间预测点群提取出的至少一个候选点来决定帧间预测点。例如，三维数据解码装置120可以将一个候选点决定为帧间预测点，也可以将具有多个候选点的坐标的平均值作为坐标的预测点决定为帧间预测点。或者，三维数据解码装置120也可以将具有帧内预测点和至少一个候选点的坐标的平均值作为坐标的预测点决定为帧间预测点。

这里，三维数据解码装置120也可以搜索位于帧内预测点附近的点作为至少一个候选点(S146)。

接下来，三维数据解码装置120也可以对决定出的至少一个帧间预测点的每一个，按照距帧内预测点从近到远的顺序赋予变小的索引值(S147)。

接着，三维数据解码装置120判定搜索是否已结束(S148)，在搜索已结束的情况下(S148中“是”)，进入到下一步骤S149，在搜索没有结束的情况下(S148中“否”)，返回到步骤S146。搜索已结束可以通过发现规定点数的帧间预测点来判定，也可以通过搜索了规定范围的所有点群来判定，也可以通过满足发现了规定点数的帧间预测点或者搜索了规定范围的所有点群中的某一个来判定。

接着，三维数据解码装置120一边参照帧间预测点群和帧内预测点，一边基于帧间预测关联参数决定帧间预测点(S149)。例如，三维数据解码装置120基于帧间预测关联参数中包含的与在帧间预测点的坐标的决定中使用的候选点的数量有关的信息、以及分配给所使用的各候选点的索引值，确定在帧间预测点的坐标的决定中使用的候选点，使用确定出的候选点决定帧间预测点的坐标，从而决定帧间预测点。即，三维数据解码装置120基于比特流中包含的索引值，从多个已解码的三维点中选择一个候选点。

三维数据解码装置120在步骤S149之后、或在步骤S144中是帧内模式的情况下，参照通过所指定的预测方法求出的预测点，对解码对象的三维点的位置信息(坐标信息)进行解码(S150)。

这样，三维数据解码装置120在预测方法是帧间预测的情况下，参照帧间预测点将解码对象点的坐标信息解码，在预测方法是帧内预测的情况下，参照帧内预测点将解码对象点的坐标信息解码。

另外，在S146中，也可以不参照帧内预测点，而在紧前解码出的三维点(例如，与预测树的父节点等祖先节点对应的三维点)等不依赖于帧内预测关联参数而唯一地决定的三维点的附近，搜索帧间预测点。在这种情况下，可以在步骤S143的紧前不实施步骤S141和S142，而是在步骤S144中判定为帧内模式的情况下实施步骤S141和S142。

图8是表示解码处理中针对量化值的自适应逆量化的处理的一例的流程图。

自适应逆量化例如在步骤S150中进行。

自适应逆量化部122判定接下来要自适应逆量化的解码对象的三维点的坐标分量的残差的量化值是否是水平角Φ的残差的量化值(S151)。

在接下来要自适应逆量化的解码对象的三维点的坐标分量的残差的量化值是水平角Φ的残差的量化值的情况下(S151中“是”)，自适应逆量化部122取得解码对象的三维点的极坐标中的距离d(S152)。

接着，自适应逆量化部122使用所取得的距离d来计算针对水平角Φ的残差的量化值的逆量化步长iQS(S153)。

接着，自适应逆量化部122用逆量化步长iQS将水平角Φ的残差的量化值逆量化，并计算水平角Φ的残差(S154)。此外，水平角Φ的残差信号也可以使用下述式6来计算。

水平角Φ的残差信号＝水平角Φ的残差信号的量化值*iQS(式6)

此外，在接下来要自适应逆量化的编码对象的三维点的坐标分量的残差的量化值不是水平角Φ的残差的量化值的情况下(S151中“否”)，即，在编码对象的三维点的坐标分量的残差的量化值是距离d的残差的量化值或仰角θ的残差的量化值的情况下，自适应逆量化部104将距离d的残差的量化值或仰角θ的残差的量化值逆量化(S155)。例如，自适应逆量化部104对距离d的残差的量化值或仰角θ的残差的量化值可以以与向水平角Φ的残差的量化值进行逆量化的方式同样的方式进行自适应逆量化，也可以以固定值的逆量化步长进行量化。

另外，逆量化步长iQS可以与量化步长QS同样地，计算为随着距离d增大而变小(即，随着距离d减小而变大)。具体地，逆量化步长iQS可以使用下述式7来计算。

iQS＝Φprecision/d (式7)

如式7所示，逆量化步长iQS可以通过将规定的基准值Φprecision除以距离d来计算。在式7中使用的距离d是解码对象的三维点的极坐标中的距离，但不限于此。距离d也可以是以比解码对象的三维点靠前的解码顺序被解码的三维点的极坐标的距离。另外，距离d可以是根据以比解码对象的三维点靠前的解码顺序被解码的多个三维点的极坐标的距离而得到的距离，也可以是例如以比解码对象的三维点靠前的解码顺序被解码的多个三维点的极坐标的距离的平均、中央值、最大值、以及最小值等。另外，距离d可以是根据解码对象的三维点的距离以及以比解码对象的三维点靠前的解码顺序被解码的一个以上的三维点的极坐标的距离而得到的距离，也可以是例如解码对象的三维点的距离以及以比解码对象的三维点靠前的解码顺序被解码的一个以上的三维点的极坐标的距离的平均、中央值、最大值、以及最小值等。

另外，距离d可以是使用以比解码对象的三维点靠后的解码顺序被解码的多个三维点的极坐标的距离计算出的距离，也可以是例如以比解码对象的三维点靠后的解码顺序被解码的多个三维点的极坐标的距离的平均、中央值、最大值、以及最小值等。另外，距离d可以是使用解码对象的三维点的距离以及以比解码对象的三维点靠后的解码顺序被解码的一个以上的三维点的极坐标的距离计算出的距离，也可以是例如解码对象的三维点的距离以及以比解码对象的三维点靠后的解码顺序被解码的一个以上的三维点的极坐标的距离的平均、中央值、最大值、以及最小值等。

另外，以比解码对象的三维点靠前的解码顺序被解码的一个以上的三维点是一个以上的第二三维点或者一个以上的第四三维点的一例。此外，以比解码对象的三维点靠后的解码顺序被解码的一个以上的三维点是一个以上的第二三维点或者一个以上的第四三维点的另一例。一个以上的第二三维点是包含在多个三维点中且位于解码对象的三维点的周边的三维点。位于周边的三维点是指空间上的位置接近于解码对象的三维点的三维点，或者时间上的位置接近于解码对象的三维点的三维点。空间上的位置接近于解码对象的三维点，是指位于与解码对象的三维点之间的距离小于规定距离的位置的三维点、或者处于与解码对象的三维点的解码顺序之差小于规定的差的顺序的三维点。时间上的位置接近于解码对象的三维点，是指在多个帧的生成顺序中，生成顺序之差小于规定的差的顺序的帧中包含的三维点。

另外，式7中使用的Φprecision是表示水平角Φ的比特精度的参数。由于比特精度越大，越能够生成准确的预测值，因此所计算的残差越小。相反，由于比特精度的值越小，越计算出不准确的预测值，因此所计算的残差越大。因此，能够随着比特精度减小而减小量化步长来抑制量化误差，随着比特精度增大而增大量化步长来提高编码偏好率。

此外，Φprecision也可以是表示水平角Φ的预测精度的参数。由于水平角Φ的预测精度的值越大，越能够生成准确的预测值，因此所计算的残差变小。相反，由于预测精度的值越小，越计算出不准确的预测值，因此所计算的残差变大。因此，能够随着预测精度减小而增大量化步长来提高编码效率。预测精度例如是预测值的比特精度、插值(interpolation)的比特精度等。

三维数据解码装置120可以解码GPS、切片等的头等附加在比特流中的对象来取得Φprecision。另外，三维数据解码装置120也可以通过从GPS、切片等的头中解码来取得用于计算Φprecision的参数。通过将Φprecision从比特流中解码，三维数据解码装置120能够通过解码比特流来获知在三维数据编码装置100中使用的水平角Φ的比特精度，能够适当地解码比特流。

另外，Φprecision也可以在帧内预测和帧间预测中使用不同的值。例如，可以从比特流中分别解码用于帧内预测的ΦprecisionIntra和用于帧间预测的ΦprecisionInter，并根据是帧内预测还是帧间预测来切换用于解码的Φprecision的值。由此，通过根据是帧内预测还是帧间预测来切换量化步长QS，能够适当地解码提高了编码效率的比特流。另外，三维数据解码装置120通过解码附加于GPS、切片等的头中的信息来取得用于计算ΦprecisionIntra和ΦprecisionInter的参数。

这样，由于在帧间预测和帧内预测中使用不同的Φprecision，因此所计算的逆量化步长iQS在帧间预测和帧内预测中可能计算为不同的值。即，在逆量化中，使用第一逆量化步长iQS1计算水平角Φ与通过帧间预测而预测出的帧间预测值之间的第一残差。另外，在量化中，使用不同于第一逆量化步长iQS1的第二逆量化步长iQS2，计算水平角Φ与通过帧内预测而预测出的帧内预测值之间的第二残差。具体地说，第一逆量化步长iQS1及第二逆量化步长iQS2也可以分别使用下述式8及式9来计算。

QS1＝ΦprecisionInter/d (式8)

QS2＝ΦprecisionIntra/d (式9)

这样，第一逆量化步长iQS1可以使用作为第一基准值的ΦprecisionInter及距离d来计算。另外，第二逆量化步长iQS2可以使用作为第二基准值的ΦprecisionIntra及距离d来计算。

ΦprecisionIntra是帧内预测中的第二基准值的一例。ΦprecisionIntra可以是表示水平角Φ的比特精度的参数，也可以是表示水平角Φ的预测精度的参数。另外，ΦprecisionInter是帧间预测中的第一基准值的一例。ΦprecisionInter可以是表示水平角Φ的比特精度的参数，也可以是表示水平角Φ的预测精度的参数。这样，基准值也可以是表示能够分别通过帧内预测和帧间预测生成的预测值的准确性的值。三维数据解码装置120通过根据基准值切换量化步长，能够将提高了编码效率的第一残差或第二残差解码。

另外，与量化步长QS同样地计算逆量化步长iQS，因此也可以说是量化步长QS。另外，由于与第一量化步长QS1同样地计算第一逆量化步长iQS1，因此也可以说是第一量化步长QS1。另外，由于与第二量化步长QS2同样地计算第二逆量化步长iQS2，因此也可以说是第二量化步长QS2。

此外，示出了在帧内预测和帧间预测之间切换作为水平角Φ的比特精度的Φprecision并附加到比特流的例子，但不一定限于此，也可以是，例如，水平角Φ的比特精度可以在帧内预测的帧或切片和帧间预测的帧或切片之间切换，并附加到比特流。另外，附加到比特流的数据Φprecision可以以帧为单位、以切片为单位或以流为单位切换。即，附加于比特流的Φprecision在帧内预测中编码对象的三维点的帧或者切片发生了切换的情况下，帧内预测可以继续也可以切换。另外，附加于比特流的Φprecision在帧间预测中编码对象的三维点的帧或切片发生了切换的情况下，帧间预测可以继续也可以切换。在这种情况下，三维数据解码装置120可以从头中解码在帧单位或切片单位的头中水平角Φ的比特精度或用于生成该比特精度的信息。这样，Φprecision可以在包含一个以上的三维点的规定的点群单位即帧单位、切片单位、以及流单位等中使用同一值。另外，同样地，ΦprecisionInter也可以在包含一个以上的三维点的规定的点群单位即帧单位、切片单位、以及流单位等中使用相同的值。ΦprecisionIntra可以在包含一个以上的三维点的规定的点群单位即帧单位、切片单位、以及流单位等中使用相同的值。

在使用图8说明的自适应逆量化中，根据解码对象点的距离d，对解码对象点的极坐标中的水平角Φ的残差信号的量化值自适应地执行逆量化。由此，能够根据距离d的值自适应地控制水平角Φ的残差信号的量化，并能够适当地解码提高了编码效率的比特流。此外，三维数据解码装置120在通过帧内预测将解码对象点解码的情况下，通过将由帧内预测计算出的帧内预测值和通过自适应逆量化而得到的水平角Φ的残差信号相加，来计算解码对象点的解码值(水平角Φ)。另外，三维数据解码装置120在通过帧间预测将解码对象点解码的情况下，通过将由帧间预测计算出的帧间预测值和通过自适应逆量化而得到的水平角Φ的残差信号相加，来计算解码对象点的解码值(水平角Φ)。这样，通过对由帧内预测和帧间预测中的至少一方生成的预测值加上应用共同的自适应逆量化而得到的残差信号来得到解码对象点的解码值，从而能够抑制追加的硬件的电路规模和软件的代码量并且适当地将比特流解码。

另外，在本实施方式中，示出了对帧内预测和帧间预测的残差信号适当地解码应用了自适应量化的比特流的例子，但不一定限于此。例如，对于对帧内预测的残差信号应用自适应量化、且对帧间预测的残差信号不应用自适应量化的比特流，三维数据解码装置120也可以在帧内预测的残差信号的情况下应用自适应逆量化，在帧间预测的残差信号的情况下不应用自适应逆量化，并将比特流解码。由此，能够在抑制处理量的同时适当地将通过帧内预测而提高了编码效率的比特流解码。此外，例如，对于对帧间预测的残差信号应用自适应量化、且对帧内预测的残差信号不应用自适应量化的比特流，三维数据解码装置120也可以在帧间预测的残差信号的情况下应用自适应逆量化，在帧内预测的残差信号的情况下不应用自适应逆量化，并将比特流解码。由此，三维数据解码装置120能够在抑制处理量的同时适当地将提高了帧间预测的编码效率的比特流解码。

图9是本实施方式的变形例的三维数据编码装置130的框图。另外，在图9中，记载了与点群的位置信息(几何)的编码有关的处理部，但三维数据编码装置130也可以具备进行点群的属性信息的编码等的处理部等其他处理部。在帧间预测及帧内预测中，一边参照已编码的点群一边对编码对象的点群进行编码。三维数据编码装置130在其结构和动作上与图1的三维数据编码装置100相比，不同之处在于：具有坐标变换部131，该坐标变换部131用于将具有用正交坐标表现的位置信息的点群变换为用极坐标表现的位置信息并进行编码、以及对与由正交坐标与极坐标之间的变换产生的误差相当的正交坐标的第二残差信号进行量化。另一方面，三维数据编码装置130在其结构及动作上，与三维数据编码装置100相比，除了上述不同点以外的点相同。

三维数据编码装置130具备坐标变换部131、分组部132、缓冲器133、自适应量化部134、自适应逆量化部135、缓冲器136、帧内预测部137、缓冲器138、运动补偿部139、帧间预测部140、切换部141、坐标变换部142、缓冲器143、量化部144和熵编码部145。

坐标变换部131将所输入的编码对象的点群的数据即对象点群的位置信息的坐标系从正交坐标系变换成极坐标系。即，坐标变换部131通过变换编码对象的一个三维点的正交坐标系的位置信息的坐标系来生成极坐标系的位置信息。将变换为极坐标后的编码对象的点群输出到分组部132。

分组部132从作为变换为极坐标后的编码对象的点群的对象点群中提取作为编码的一个单位的预测树(Predtree)的点群，并将其设定为一个组。缓冲器133保持所生成的预测树。例如，缓冲器133可以初始化按每个预测树保持的数据。针对在缓冲器133中保持的预测树(Predtree)所包含的多个三维点中的每一个点依次执行用于编码的处理。

计算在缓冲器133中保持的预测树所包含的多个三维点的每一个(编码对象的点)与针对该编码对象的点选择的预测点之间的差(第一残差信号)。该第一残差信号是用极坐标表现的位置信息的残差信号。第一残差信号也称为预测残差。该第一残差信号是第一残差的一例。由于缓冲器133中保持的多个三维点的位置信息被变换为极坐标系，因此第一残差是变换后的极坐标系的位置信息与预测值之间的差。

自适应量化部134对第一残差信号进行自适应量化。熵编码部111对自适应量化后的第一残差信号进行熵编码而生成编码数据，并输出(生成)包含编码数据的比特流。

自适应逆量化部135对由自适应量化部134自适应量化后的第一残差信号进行自适应逆量化。自适应逆量化后的第一残差信号被加到基于所选择的预测点(一个以上的候选点)的预测值，从而被解码为用于帧内预测和帧间预测的三维点(参照点)。另外，预测值是基于一个以上的候选点的位置信息而计算的。缓冲器136保持解码后的帧内预测的参照点群。例如，缓冲器136可以初始化每个预测树(对象点群)中保持的数据。另外，缓冲器138保持帧间预测的参照点群。例如，缓冲器138可以初始化每个预测树(对象点群)中保持的数据。缓冲器136、138中保持的解码点的位置信息由极坐标表现。

坐标变换部142取得与缓冲器136、138中保持的解码点相同的解码点，并将取得的解码点的位置信息的坐标系从极坐标系变换为正交坐标系。即，坐标变换部142通过对基于坐标变换部131的变换后的极坐标系的位置信息的坐标系进行逆变换来生成正交坐标系的位置信息。

缓冲器143保持输入到三维数据编码装置130的、用正交坐标表现的三维点的位置信息。

然后，计算所输入的正交坐标系的位置信息与在坐标变换部142中将坐标系从极坐标系变换为正交坐标系而得到的正交坐标系的位置信息的差(第二残差信号)。该第二残差信号是第二残差的一例。即，第二残差信号是在坐标变换部131中未进行坐标变换的正交坐标系的位置信息与一度变换为极坐标后进一步逆变换为正交坐标系后的位置信息的差，是由坐标变换产生的变换误差。

量化部144对第二残差信号进行量化。

熵编码部145对第一残差信号和量化后的第二残差信号进行熵编码，生成编码数据，输出包含编码数据的比特流。

这样，三维数据编码装置130将三维点的位置信息的坐标系从正交坐标系变换为极坐标系，并且对极坐标系的位置信息进行编码。由此，在对如LiDAR等那样以传感器位置为中心取得周围物体的三维位置而生成的点群进行编码时，有可能能够提高编码对象的点的预测精度，能够提高编码效率。

图10是本实施方式的变形例的三维数据解码装置150的框图。另外，在图10中，记载了与点群的位置信息(几何)的解码有关的处理部，但三维数据解码装置150也可以具备进行点群的属性信息的解码等的处理部等其他处理部。三维数据解码装置150进行一边参照已解码的点群一边将解码对象的点群解码的帧间预测解码。例如，三维数据解码装置150将由图9所示的三维数据编码装置130生成的比特流解码。三维数据解码装置150在基本的结构和动作中，与图3的三维数据解码装置120相比，不同点在于：对与由正交坐标和极坐标之间的变换产生的变换误差相当的正交坐标的第二残差信号进行熵解码，并进行逆量化并再现，将该变换误差与从对应的极坐标的解码点变换为正交坐标的解码点相加，并作为正交坐标的解码点输出。另一方面，三维数据解码装置150与三维数据解码装置120相比，除了上述不同点以外的点是相同的。

三维数据解码装置150具备熵解码部151、自适应逆量化部152、缓冲器153、帧内预测部154、缓冲器155、运动补偿部156、帧间预测部157、切换部158、坐标变换部159、和逆量化部160。

熵解码部151通过按照预测树(Predtree)的每个三维点对所输入的比特流进行熵解码，生成自适应量化后的第一残差信号和量化后的第二残差信号。

自适应逆量化部152对自适应量化后的第一残差信号进行自适应逆量化，并再现第一残差信号。各三维点的第一残差信号在与基于对应于各三维点的预测点的预测值相加后，生成(输出)为用极坐标表现的解码点。

缓冲器153将所生成的解码点作为帧内预测的参照点群来保持。例如，缓冲器153可以初始化按每个预测树(对象点群)保持的数据。另外，缓冲器155将所生成的解码点作为帧间预测的参照点群来保持。例如，缓冲器155可以初始化按每个预测树(对象点群)中保持的数据。缓冲器153、155中保持的解码点的位置信息由极坐标表现。

另外，帧内预测部154、运动补偿部156、帧间预测部157和切换部158的功能也分别与帧内预测部124、运动补偿部126、帧间预测部127和切换部128的功能不同。

坐标变换部159取得与在缓冲器153、155中保持的解码点相同的解码点，并将取得的解码点的位置信息的坐标系从极坐标系变换为正交坐标系。

逆量化部160对量化后的第二残差信号进行逆量化，再现第二残差信号。

由坐标变换部159进行坐标变换而得到的正交坐标系的位置信息与由逆量化部160进行逆量化而再现的第二残差信号相加之后，作为包含正交坐标系的位置信息的解码点而生成(输出)。

这样，三维数据解码装置150具备如下手段：将具有极坐标系的位置信息的解码点的坐标系从极坐标系变换为正交坐标系，并与相当于通过正交坐标系的位置信息与极坐标系的位置信息之间的变换而产生的误差的、正交坐标的第二残差信号相加。由此，三维数据解码装置150能够一边在极坐标中参照已编码的点群一边从编码后的比特流(例如从图9的三维数据编码装置130输出的比特流)解码点群。

如上所述，本实施方式的三维数据编码装置100、130进行图11所示的处理(三维数据编码方法)。三维数据编码装置100、130计算分别由距离分量和角度分量表示的多个三维点中的第一三维点的角度分量与通过帧间预测计算出的第一三维点的角度分量的预测值之间的第一残差(S161)。接下来，三维数据编码装置100、130使用第一量化步长将第一残差量化(S162)。第一量化步长根据第一距离来计算，该第一距离是根据第一三维点的距离分量以及已编码的一个以上的第二三维点的距离分量中的至少一方而得到的。

根据三维点，有时角度分量的帧间预测的预测准的容易度根据该三维点的距离分量及周边的三维点的距离分量中的至少一方而变化。例如，在帧间预测中，有时在远的位置(或近的位置)容易预测准角度分量，残差变小。换言之，有时在近的位置(或远的位置)容易偏离角度分量的预测，残差变大。因此，通过根据第一三维点的距离分量和周边的一个以上的第二三维点的距离分量中的至少一方计算出第一量化步长，并使用该第一量化步长进行量化，可以减少量化误差变大和量化值变得冗余。因此，可以提高编码效率。

例如，一个以上的第二三维点在多个三维点的编码顺序中在第一三维点之前被编码。

例如，三维数据编码装置100、130进一步计算多个三维点中的第三三维点的角度分量与通过帧内预测计算出的第三三维点的角度分量的预测值之间的第二残差。三维数据编码装置100、130使用不同于第一量化步长的第二量化步长将第二残差量化。

根据三维点，有时角度分量的残差根据预测方式而变大或变小。因此，在角度分量的残差除了距离分量以外还根据预测方式而变化的情况下，通过根据距离分量及预测方式而自适应地计算出量化步长，并使用该量化步长将残差量化，可以提高编码效率。

例如，第二量化步长根据第三三维点的距离分量、以及包含在已编码的一个以上的第四三维点的距离分量中的至少一方来计算。

通过在帧内预测中也根据距离分量而自适应地量化，可以提高编码效率。

例如，第一量化步长被计算为随着第一三维点的角度分量的第一预测精度减小而变大。

第一预测精度越大则生成越准确的预测值，因此残差变小。相反，第一预测精度越小则生成越不准确的预测值，因此残差变大。因此，通过将第一量化步长计算为随着第一预测精度减小而变大，可以减少量化误差变大和量化值变得冗余。因此，可以提高编码效率。

例如，第一量化步长根据第一距离以及第一基准值来计算。第一基准值是用于以随着第一预测精度的减小而变大的方式来计算第一量化步长的基准值。三维数据编码装置100、130还生成包含量化后的第一残差及第一基准值的比特流。

第一基准值是用于使第一量化步长被计算为随着第一预测精度减小而变大的基准值，因此能够将第一量化步长计算为随着第一预测精度减小而变大。因此，可以减少量化误差变大和量化值变得冗余。因此，可以提高编码效率。此外，通过在比特流中包含第一基准值，在解码侧也可以执行与编码侧相同的自适应量化。

例如，第二量化步长根据第二距离以及第二基准值来计算。第二基准值是用于以随着第三三维点的角度分量的第二预测精度减小而变大的方式来计算第二量化步长的基准值。比特流还包含量化后的第二残差及第二基准值。

第二基准值是用于使第二量化步长被计算为随着第二预测精度减小而变大的基准值，因此能够将第二量化步长计算为随着第二预测精度减小而变大。因此，可以减少量化误差变大和量化值变得冗余。因此，可以提高编码效率。

例如，第一量化步长被计算为随着第一距离的增大而变小。

根据三维点，有时其距离分量及周边的三维点的距离分量中的至少一方越大则角度分量的帧间预测越难以预测准，因此通过使用根据距离分量而自适应地计算出的第一量化步长将第一残差量化，可以有效地减少量化误差变大和量化值变得冗余的情况。因此，可以提高编码效率。

第二量化步长被计算为随着第二距离的增大而变小。

根据三维点，有时其距离分量及周边的三维点的距离分量中的至少一方越大则角度分量的帧间预测越难以预测准。通过在这种情况下也根据距离分量而自适应地进行量化，可以有效地减少量化误差变大和量化值变得冗余的情况。因此，可以提高编码效率。

例如，三维数据编码装置100、130具备处理器和存储器，处理器使用存储器进行上述的处理。

此外，本实施方式的三维数据解码装置120、150进行图12所示的处理(三维数据解码方法)。三维数据解码装置120、150取得分别由距离分量和角度分量表示的多个三维点中的第一三维点的角度分量与通过帧间预测计算出的第一三维点的角度分量的预测值之间的第一残差(S171)。接着，三维数据解码装置120、150使用第一量化步长将第一残差逆量化(S172)。第一量化步长根据第一三维点的距离分量、以及已解码的一个以上的第二三维点的距离分量中的至少一方来计算。

根据三维点，有时角度分量的帧间预测的预测准的容易度根据该三维点的距离分量及周边的三维点的距离分量中的至少一方而变化。例如，在帧间预测中，有时在远的位置(或近的位置)容易预测准角度分量，残差变小。换言之，有时在近的位置(或远的位置)容易偏离角度分量的预测，残差变大。因此，能够适当地解码第一残差，该第一残差有可能被使用根据第一三维点的距离分量和周边的一个以上的第二三维点的距离分量的至少一方计算出的第一量化步长进行量化而提高了编码效率。

例如，一个以上的第二三维点在多个三维点的解码顺序中在第一三维点之前被解码。

例如，三维数据解码装置120、150进一步取得多个三维点中的第三三维点的角度分量与通过帧内预测计算出的第三三维点的角度分量的预测值之间的第二残差。接着，三维数据解码装置120、150使用不同于第一量化步长的第二量化步长将第二残差逆量化。

根据三维点，有时角度分量的残差根据预测方式而变大或变小。因此，在角度分量的残差除了距离分量之外还根据预测方式而变化的情况下，能够适当地将第一残差解码，该第一残差是使用根据距离分量及预测方式而自适应地计算出的量化步长来量化的，有可能提高编码效率的残差。

例如，第二量化步长根据基于第三三维点的距离分量、以及已解码的一个以上的第四三维点的距离分量中的至少一方而得到的第二距离来计算。

能够适当地将第二残差解码，该第二残差在帧内预测中也根据距离分量而自适应地量化，有可能提高了编码效率。

例如，第一量化步长被计算为随着第一三维点的角度分量的第一预测精度减小而变大。

第一预测精度越大则生成越准确的预测值，因此残差变小。相反，第一预测精度越小则生成越不准确的预测值，因此残差变大。因此，通过将第一量化步长计算为随着第一预测精度减小而变大，能够适当地解码第一残差，所述第一残差有可能减少量化误差变大和量化值变得冗余。

例如，三维数据解码装置120、150取得第一基准值。第一量化步长根据第一距离和第一基准值来计算。第一基准值是用于计算为第一量化步长随着第一预测精度减小而变大的基准值。

第一基准值是用于使第一量化步长被计算为随着第一预测精度减小而变大的基准值，因此，通过将第一量化步长计算为随着第一预测精度减小而变大，能够适当地将第一残差解码，所述第一残差有可能减少量化误差变大和量化值变得冗余。

例如，三维数据解码装置120、150进一步取得第二基准值。第二量化步长根据第二距离和第二基准值来计算。第二基准值是用于将第二量化步长计算为随着第三三维点的角度分量的第二预测精度减小而变大的基准值。

第二基准值是用于使第二量化步长被计算为随着第二预测精度减小而变大的基准值，因此能够将第二量化步长计算为随着第二预测精度减小而变大。因此，能够适当地对有可能降低量化误差变大和量化值变得冗余的第二残差进行解码。

例如，第一量化步长被计算为随着第一距离增大而变小。

根据三维点，有时其距离分量及周边的三维点的距离分量中的至少一方越大则角度分量的帧间预测越难以预测准，所以能够适当地将第一残差解码，所述第一残差使用根据距离分量而自适应地计算出的第一量化步长而被量化，有可能提高了编码效率。

例如，第二量化步长被计算为随着第二距离增大而变小。

根据三维点，有时其距离分量及周边的三维点的距离分量中的至少一方越大则角度分量的帧间预测越难以预测准。能够适当地将第二残差解码，所述第二残差在该情况下也根据距离分量而自适应地被量化，有可能提高了编码效率。

例如，三维数据解码装置120、150具备处理器和存储器，处理器使用存储器进行上述的处理。

(变形例)

在上述实施方式中，三维数据编码装置100、130执行自适应量化，在自适应量化中切换在帧间预测和帧内预测中使用的量化步长，但不限于此，也可以与执行自适应量化无关地，在量化中切换在帧间预测和帧内预测中使用的量化步长。同样，三维数据解码装置120、150执行自适应逆量化，在自适应逆量化中切换在帧间预测和帧内预测中使用的量化步长，但不限于此，也可以与执行自适应逆量化无关地，在逆量化中切换在帧间预测和帧内预测中使用的量化步长。

变形例的三维数据编码装置100、130进行图13所示的处理(三维数据编码方法)。三维数据编码装置100、130通过帧间预测和帧内预测中的一个预测方式来计算三维点的位置的预测值(S181)。接着，三维数据编码装置100、130计算预测值与位置的残差(S182)。三维数据编码装置100、130使用与预测方式相应的量化步长将残差量化(S183～S185)。即，三维数据编码装置100、130在预测值是通过帧间预测计算出的情况下，使用第一量化步长将残差量化。并且，三维数据编码装置100、130在预测值是通过帧内预测计算出的情况下(S173中帧内预测)，使用不同于第一量化步长的第二量化步长将残差量化(S185)。另外，三维点的位置可以用正交坐标来表现，也可以用极坐标来表现。

根据三维点，有时位置的残差根据预测方式而变大或变小。因此，在位置的残差根据预测方式而变化的情况下，通过使用根据预测方式而计算出的量化步长将残差量化，可以提高编码效率。

例如，三维数据编码装置100、130具备处理器和存储器，处理器使用存储器进行上述的处理。

变形例的三维数据解码装置120、150进行图14所示的处理(三维数据解码方法)。三维数据解码装置120、150取得三维点的位置与通过帧间预测和帧内预测中的一个预测方式而计算出的预测值之间的残差(S191)。三维数据解码装置120、150使用与预测方式相应的量化步长将残差逆量化(S192～S194)。即，三维数据解码装置120、150在预测值是通过帧间预测计算出的情况下(S192中帧间预测)，使用第一量化步长将残差逆量化(S193)。此外，三维数据解码装置120、150在预测值是通过帧内预测计算出的情况下(S192中帧内预测)，使用不同于第一量化步长的第二量化步长将残差逆量化(S194)。另外，三维点的位置可以用正交坐标来表现，也可以用极坐标来表现。

根据三维点，有时位置的残差根据预测方式而变大或变小。因此，在位置的残差根据预测方式而变化的情况下，能够适当地将使用根据预测方式计算出的量化步长而被量化的、有可能提高编码效率的残差解码。

例如，三维数据解码装置120、150具备处理器和存储器，处理器使用存储器进行上述处理。

以上，对本公开的实施方式及变形例的三维数据编码装置及三维数据解码装置等进行了说明，但本公开并不限定于该实施方式。

此外，上述实施方式的三维数据编码装置及三维数据解码装置等中包含的各处理部典型地作为集成电路即LSI实现。这些可以单独地单芯片化，也可以以包含一部分或全部的方式单芯片化。

另外，集成电路化不限于LSI，也可以通过专用电路或通用处理器来实现。也可以利用能够在LSI制造后编程的FPGA(Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)、或能够重构LSI内部的电路单元的连接或设定的可重构处理器。

另外，在上述各实施方式中，各构成要素可以由专用的硬件构成，也可以通过执行适合于各构成要素的软件程序来实现。各构成要素也可以通过CPU或处理器等程序执行部读出并执行记录在硬盘或半导体存储器等记录介质中的软件程序来实现。

此外，本公开也可以作为由三维数据编码装置及三维数据解码装置等执行的三维数据编码方法或三维数据解码方法等来实现。

此外，框图中的功能块的分割是一例，也可以将多个功能块作为一个功能块来实现，或者将一个功能块分割为多个，或者将一部分功能转移到其他功能块。另外，也可以由单一的硬件或软件并列或分时地处理具有类似功能的多个功能块的功能。

此外，执行流程图中的各步骤的顺序是为了具体说明本公开而例示的，也可以是上述以外的顺序。另外，上述步骤的一部分也可以与其他步骤同时(并列)执行。

以上，基于实施方式对一个或多个方式的三维数据编码装置及三维数据解码装置等进行了说明，但本公开并不限定于该实施方式。只要不脱离本公开的主旨，对本实施方式实施本领域技术人员想到的各种变形而得到的方式、组合不同的实施方式中的构成要素而构建的方式也可以包含在一个或多个技术方案的范围内。

产业上的可利用性

本公开能够应用于三维数据编码装置以及三维数据解码装置。

附图标记说明

100、130三维数据编码装置

101、132分组部

102、105、107、123、125、133、136、138、143、153、155缓冲器

103、134自适应量化部

104、122、135、152自适应逆量化部

106、124、137、154帧内预测部

108、139运动补偿部

109、127、140、157帧间预测部

110、128、141、158切换部

111、145熵编码部

120、150三维数据解码装置

121、151熵解码部

126、156运动补偿部

131、142、159坐标变换部

144量化部

Claims (24)

1.一种三维数据编码方法，其中，

计算分别由距离分量和角度分量表示的多个三维点中的第一三维点的角度分量与通过帧间预测计算出的所述第一三维点的所述角度分量的预测值之间的第一残差，

使用第一量化步长将所述第一残差量化，

所述第一量化步长根据所述第一三维点的距离分量、以及包含在所述多个三维点中且位于所述第一三维点的周边的一个以上的第二三维点的距离分量中的至少一方来计算。

2.根据权利要求1所述的三维数据编码方法，其中，

所述一个以上的第二三维点在所述多个三维点的编码顺序中在所述第一三维点之前被编码。

3.根据权利要求1所述的三维数据编码方法，其中，

进一步地，

计算所述多个三维点中的第三三维点的角度分量与通过帧内预测计算出的所述第三三维点的所述角度分量的预测值之间的第二残差，

使用不同于所述第一量化步长的第二量化步长将所述第二残差量化。

4.根据权利要求3所述的三维数据编码方法，其中，

所述第二量化步长根据所述第三三维点的距离分量、以及包含在所述多个三维点中且位于所述第三三维点的周边的一个以上的第四三维点的距离分量中的至少一方来计算。

5.根据权利要求1所述的三维数据编码方法，其中，

所述第一量化步长被计算为随着所述第一三维点的所述角度分量的所述预测值的第一预测精度减小而变大。

6.根据权利要求5所述的三维数据编码方法，其中，

所述第一量化步长根据所述第一三维点的距离分量和所述一个以上的第二三维点的距离分量中的至少一方、以及第一基准值来计算，

所述第一基准值是用于使所述第一量化步长被计算为随着所述第一预测精度减小而变大的基准值，

所述三维数据编码方法还生成包含量化后的所述第一残差和所述第一基准值的比特流。

7.根据权利要求6所述的三维数据编码方法，其中，

进一步地，

计算所述多个三维点中的第三三维点的角度分量与通过帧内预测计算出的所述第三三维点的所述角度分量的预测值之间的第二残差，

使用不同于所述第一量化步长的第二量化步长将所述第二残差量化，

所述第二量化步长根据所述第三三维点的距离分量和包含在所述多个三维点中且位于所述第三三维点的周边的一个以上的第四三维点的距离分量中的至少一方、以及第二基准值来计算，

所述第二基准值是用于使所述第二量化步长被计算为随着所述第三三维点的所述角度分量的所述预测值的第二预测精度减小而变大的基准值，

所述比特流还包含量化后的所述第二残差和所述第二基准值。

8.根据权利要求1所述的三维数据编码方法，其中，

所述第一量化步长被计算为随着所述第一三维点的距离分量和所述一个以上的第二三维点的距离分量中的至少一方增大而变小。

9.根据权利要求8所述的三维数据编码方法，其中，

进一步地，

计算所述多个三维点中的第三三维点的角度分量与通过帧内预测计算出的所述第三三维点的所述角度分量的预测值之间的第二残差，

使用不同于所述第一量化步长的第二量化步长将所述第二残差量化，

所述第二量化步长被计算为随着所述第三三维点的距离分量、以及包含在所述多个三维点中且位于所述第三三维点的周边的一个以上的第四三维点的距离分量中的至少一方增大而变小。

10.一种三维数据编码方法，其中，

通过帧间预测和帧内预测中的一个预测方式来计算三维点的位置的预测值，

计算所述预测值与所述位置之间的残差，

使用与所述预测方式相应的量化步长将所述残差量化。

11.一种三维数据解码方法，其中，

取得分别由距离分量和角度分量表示的多个三维点中的第一三维点的所述角度分量与通过帧间预测计算出的所述第一三维点的所述角度分量的预测值之间的第一残差，

使用第一量化步长将所述第一残差逆量化，

所述第一量化步长根据所述第一三维点的距离分量、以及包含在所述多个三维点中且位于所述第一三维点的周边的一个以上的第二三维点的距离分量中的至少一方来计算。

12.根据权利要求11所述的三维数据解码方法，其中，

所述一个以上的第二三维点在所述多个三维点的解码顺序中在所述第一三维点之前被解码。

13.根据权利要求11所述的三维数据解码方法，其中，

进一步地，

取得所述多个三维点中的第三三维点的角度分量与通过帧内预测计算出的所述第三三维点的所述角度分量的预测值之间的第二残差，

使用不同于所述第一量化步长的第二量化步长将所述第二残差逆量化。

14.根据权利要求13所述的三维数据解码方法，其中，

所述第二量化步长根据所述第三三维点的距离分量、以及包含在所述多个三维点中且位于所述第三三维点的周边的一个以上的第四三维点的距离分量中的至少一方来计算。

15.根据权利要求11所述的三维数据解码方法，其中，

所述第一量化步长被计算为随着所述第一三维点的所述角度分量的所述预测值的第一预测精度减小而变大。

16.根据权利要求15所述的三维数据解码方法，其中，

进一步地，

取得第一基准值，

所述第一量化步长根据所述第一三维点的距离分量和所述一个以上的第二三维点的距离分量中的至少一方、以及第一基准值来计算，

所述第一基准值是用于使所述第一量化步长被计算为随着所述第一预测精度减小而变大的基准值。

17.根据权利要求16所述的三维数据解码方法，其中，

进一步地，

取得所述多个三维点中的第三三维点的角度分量与通过帧内预测计算出的所述第三三维点的所述角度分量的预测值之间的第二残差、和第二基准值，

使用不同于所述第一量化步长的第二量化步长将所述第二残差逆量化，

所述第二量化步长根据所述第三三维点的距离分量和包含在所述多个三维点中且位于所述第三三维点的周边的一个以上的第四三维点的距离分量中的至少一方、以及第二基准值来计算，

所述第二基准值是用于使所述第二量化步长被计算为随着所述第三三维点的所述角度分量的第二预测精度减小而变大的基准值。

18.根据权利要求11所述的三维数据解码方法，其中，

所述第一量化步长被计算为随着所述第一三维点的距离分量和所述一个以上的第二三维点的距离分量中的至少一方增大而变小。

19.根据权利要求18所述的三维数据解码方法，其中，

进一步地，

取得所述多个三维点中的第三三维点的角度分量与通过帧内预测计算出的所述第三三维点的所述角度分量的预测值之间的第二残差，

使用不同于所述第一量化步长的第二量化步长将所述第二残差逆量化，

所述第二量化步长被计算为随着所述第三三维点的距离分量、以及包含在所述多个三维点中且位于所述第三三维点的周边的一个以上的第四三维点的距离分量中的至少一方增大而变小。

20.一种三维数据解码方法，其中，

取得三维点的位置与通过帧间预测和帧内预测中的一个预测方式计算出的预测值之间的残差，

使用与所述预测方式相应的量化步长将所述残差逆量化。

21.一种三维数据编码装置，其中，具备：

处理器；以及

存储器，

所述处理器使用所述存储器，

计算分别由距离分量和角度分量表示的多个三维点中的第一三维点的角度分量与通过帧间预测计算出的所述第一三维点的所述角度分量的预测值之间的第一残差，

使用第一量化步长将所述第一残差量化，

所述第一量化步长根据所述第一三维点的距离分量、以及包含在所述多个三维点中且位于所述第一三维点的周边的一个以上的第二三维点的距离分量中的至少一方来计算。

22.一种三维数据编码装置，其中，具备：

处理器；以及

存储器，

所述处理器使用所述存储器，

通过帧间预测和帧内预测中的一个预测方式来计算三维点的位置的预测值，

计算所述预测值与所述位置之间的残差，

使用与所述预测方式相应的量化步长将所述残差量化。

23.一种三维数据解码装置，其中，具备：

处理器；以及

存储器，

所述处理器使用所述存储器，

取得分别由距离分量和角度分量表示的多个三维点中的第一三维点的所述角度分量与通过帧间预测计算出的所述第一三维点的所述角度分量的预测值之间的第一残差，

使用第一量化步长将所述第一残差逆量化，

所述第一量化步长根据所述第一三维点的距离分量、以及包含在所述多个三维点中且位于所述第一三维点的周边的一个以上的第二三维点的距离分量中的至少一方来计算。

24.一种三维数据解码装置，其中，具备：

处理器；以及

存储器，

所述处理器使用所述存储器，

取得三维点的位置与通过帧间预测和帧内预测中的一个预测方式计算出的预测值之间的残差，

使用与所述预测方式相应的量化步长将所述残差逆量化。