JP2022047546A - 情報処理装置および方法 - Google Patents

Abstract

【課題】３次元形状のオブジェクトをより容易に符号化・復号する情報処理装置及び方法を提供する。【解決手段】属性情報を符号化・復号する方法において、３次元形状のオブジェクトを点群として表現するポイントクラウドの属性情報を補間し、その補間後の属性情報を符号化する。また、３次元形状のオブジェクトを点群として表現するポイントクラウドの属性情報の符号化データを復号し、その符号化データが復号されて生成された属性情報から、ポイントクラウドの位置情報に対応する属性情報を抽出する。【選択図】図５

Description

本開示は、情報処理装置および方法に関し、特に、より容易に符号化・復号することができるようにした情報処理装置および方法に関する。

従来、例えばポイントクラウド（Point cloud）のような３次元構造を表す３Ｄデータの符号化方法が考えられた（例えば非特許文献１参照）。

例えば３次元構造を点群で表すポイントクラウドは、点の位置情報と属性情報とにより構成される。このようなポイントクラウドは、位置情報を符号化（復号）し、続いて属性情報を符号化（復号）する方法が考えられた。属性情報を符号化する際は、符号化による劣化を含め位置情報を既知であるものとして、点間の位置関係を利用して符号化を行う。

R. Mekuria, Student Member IEEE, K. Blom, P. Cesar., Member, IEEE, "Design, Implementation and Evaluation of a Point Cloud Codec for Tele-Immersive Video",tcsvt_paper_submitted_february.pdf

しかしながら、この方法の場合、属性情報の符号化の際に、符号化対象に空間的に疎なデータが含まれると、近傍点を使う処理において、近傍点の有無に応じた場合分け等が必要となり、処理が複雑化するおそれがあった。

本開示は、このような状況に鑑みてなされたものであり、３Ｄデータをより容易に符号化・復号することができるようにするものである。

本技術の一側面の情報処理装置は、３次元形状のオブジェクトを点群として表現するポイントクラウドの属性情報を補間する補間処理部と、前記補間処理部による補間後の前記属性情報を符号化する符号化部とを備える情報処理装置である。

本技術の一側面の情報処理方法は、３次元形状のオブジェクトを点群として表現するポイントクラウドの属性情報を補間し、補間後の前記属性情報を符号化する情報処理方法である。

本技術の他の側面の情報処理装置は、３次元形状のオブジェクトを点群として表現するポイントクラウドの属性情報の符号化データを復号する復号部と、前記復号部により前記符号化データが復号されて生成された前記属性情報から、前記ポイントクラウドの位置情報に対応する属性情報を抽出する抽出部とを備える情報処理装置である。

本技術の他の側面の情報処理方法は、３次元形状のオブジェクトを点群として表現するポイントクラウドの属性情報の符号化データを復号し、前記符号化データが復号されて生成された前記属性情報から、前記ポイントクラウドの位置情報に対応する属性情報を抽出する情報処理方法である。

本技術の一側面の情報処理装置および方法においては、３次元形状のオブジェクトを点群として表現するポイントクラウドの属性情報が補間され、その補間後の属性情報が符号化される。

本技術の他の側面の情報処理装置および方法においては、３次元形状のオブジェクトを点群として表現するポイントクラウドの属性情報の符号化データが復号され、その符号化データが復号されて生成された属性情報から、ポイントクラウドの位置情報に対応する属性情報が抽出される。

符号化・復号方法の例を説明する図である。 補間方法の例を説明する図である。 補間方法の例を説明する図である。 符号化装置の主な構成例を示すブロック図である。 符号化処理の流れの例を説明するフローチャートである。 復号装置の主な構成例を示すブロック図である。 復号処理の流れの例を説明するフローチャートである。 符号化装置の主な構成例を示すブロック図である。 符号化処理の流れの例を説明するフローチャートである。 復号装置の主な構成例を示すブロック図である。 復号処理の流れの例を説明するフローチャートである。 符号化装置の主な構成例を示すブロック図である。 符号化処理の流れの例を説明するフローチャートである。 符号化装置の主な構成例を示すブロック図である。 符号化処理の流れの例を説明するフローチャートである。 復号装置の主な構成例を示すブロック図である。 復号処理の流れの例を説明するフローチャートである。 符号化装置の主な構成例を示すブロック図である。 符号化処理の流れの例を説明するフローチャートである。 復号装置の主な構成例を示すブロック図である。 復号処理の流れの例を説明するフローチャートである。 符号化装置の主な構成例を示すブロック図である。 符号化処理の流れの例を説明するフローチャートである。 復号装置の主な構成例を示すブロック図である。 復号処理の流れの例を説明するフローチャートである。 符号化装置の主な構成例を示すブロック図である。 符号化処理の流れの例を説明するフローチャートである。 復号装置の主な構成例を示すブロック図である。 復号処理の流れの例を説明するフローチャートである。 コンピュータの主な構成例を示すブロック図である。

以下、本開示を実施するための形態（以下実施の形態とする）について説明する。なお、説明は以下の順序で行う。
１．疎なデータの符号化・復号
２．第１の実施の形態（方法１）
３．第２の実施の形態（方法１－１）
４．第３の実施の形態（方法１－２）
５．第４の実施の形態（方法１－３）
６．第５の実施の形態（方法１－４）
７．付記

＜１．疎なデータの符号化・復号＞
＜技術内容・技術用語をサポートする文献等＞
本技術で開示される範囲は、実施の形態に記載されている内容だけではなく、出願当時において公知となっている以下の非特許文献に記載されている内容も含まれる。

非特許文献１：（上述）
非特許文献２：TELECOMMUNICATION STANDARDIZATION SECTOR OF ITU（International Telecommunication Union）, "Advanced video coding for generic audiovisual services", H.264, 04/2017
非特許文献３：TELECOMMUNICATION STANDARDIZATION SECTOR OF ITU（International Telecommunication Union）, "High efficiency video coding", H.265, 12/2016
非特許文献４：Jianle Chen, Elena Alshina, Gary J. Sullivan, Jens-Rainer, Jill Boyce, "Algorithm Description of Joint Exploration Test Model 4", JVET-G1001_v1, Joint Video Exploration Team (JVET) of ITU-T SG 16 WP 3 and ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 11 7th Meeting: Torino, IT, 13-21 July 2017

つまり、上述の非特許文献に記載されている内容もサポート要件を判断する際の根拠となる。例えば、非特許文献３に記載されているQuad-Tree Block Structure、非特許文献４に記載されているQTBT（Quad Tree Plus Binary Tree） Block Structureが実施の形態において直接的な記載がない場合でも、本技術の開示範囲内であり、特許請求の範囲のサポート要件を満たすものとする。また、例えば、パース（Parsing）、シンタックス（Syntax）、セマンティクス（Semantics）等の技術用語についても同様に、実施の形態において直接的な記載がない場合でも、本技術の開示範囲内であり、特許請求の範囲のサポート要件を満たすものとする。

＜ポイントクラウド＞
従来、点群の位置情報や属性情報等により３次元構造を表すポイントクラウド（Point cloud）や、頂点、エッジ、面で構成され、多角形表現を使用して３次元形状を定義するメッシュ（Mesh）等の３Ｄデータが存在した。

例えばポイントクラウドの場合、立体構造物（３次元形状のオブジェクト）を多数の点の集合（点群）として表現する。つまり、ポイントクラウドのデータ（ポイントクラウドデータとも称する）は、この点群の各点の位置情報や属性情報により構成される。属性情報には、例えば、色情報、反射率情報、法線情報等が含まれる。したがってデータ構造が比較的単純であるとともに、十分に多くの点を用いることにより任意の立体構造物を十分な精度で表現することができる。

＜ポイントクラウドの符号化・復号＞
このようなポイントクラウドデータはそのデータ量が比較的大きいので、例えば非特許文献１に記載のように、符号化によるデータ量を圧縮することが考えられた。例えば、まず、ポイントクラウドの位置情報を符号化（復号）し、続いて属性情報を符号化（復号）する。属性情報を符号化する際は、符号化による劣化を含め位置情報を既知であるものとして、点間の位置関係を利用して符号化を行う。

しかしながら、この方法の場合、属性情報の符号化の際に、符号化対象に空間的に疎なデータが含まれると、例えば、フィルタリング、直交変換、予測処理等のような近傍点を使う処理において、その近傍点の有無に応じた場合分け等が必要となり、処理が複雑化するおそれがあった。特に、位置情報と属性情報を並列に符号化・復号する場合のボトルネックとなるおそれがあった。

＜属性情報の補間＞
そこで、図１に示される表の方法１のように、ポイントクラウドの疎な点を補間して密にし、属性情報を符号化・復号するようにする。このようにすることにより、属性情報を密な状態で処理することができるので、近傍点の属性情報を用いて処理する際に、その近傍点の有無の場合分け等が不要になり、より容易に符号化・復号を行うことができる。

なお、方法１－１のように、位置情報の符号化データの復号結果において点を補間するようにしてもよい。また、方法１－２のように、符号化前のデータにおいて点を補間するようにしてもよい。さらに、方法１－３のように、符号化において直交変換を用いる（復号において逆直交変換を用いる）ようにしてもよい。また、方法１－４のように、符号化・復号において予測を用いるようにしてもよい。

＜２．第１の実施の形態＞
＜方法１＞
次に、上述の方法１について説明する。方法１では、ポイントクラウドの疎な点を補間して密にし、属性情報を符号化・復号する。例えば、３次元形状のオブジェクトを点群として表現するポイントクラウドの属性情報を補間し、その補間後の属性情報を符号化する。例えば、情報処理装置において、３次元形状のオブジェクトを点群として表現するポイントクラウドの属性情報を補間する補間処理部と、その補間処理部による補間後の属性情報を符号化する符号化部とを備えるようにする。

また、例えば、３次元形状のオブジェクトを点群として表現するポイントクラウドの属性情報の符号化データを復号し、その符号化データが復号されて生成された属性情報から、ポイントクラウドの位置情報に対応する属性情報を抽出する。例えば、情報処理装置において、３次元形状のオブジェクトを点群として表現するポイントクラウドの属性情報の符号化データを復号する復号部と、その復号部により符号化データが復号されて生成された属性情報から、ポイントクラウドの位置情報に対応する属性情報を抽出する抽出部とを備えるようにする。

このようにすることにより、属性情報を密な状態で処理することができるので、近傍点の属性情報を用いて処理する際に、その近傍点の有無の場合分け等が不要になり、より容易に符号化・復号を行うことができる。

３Ｄデータであるポイントクラウドの場合、２Ｄデータである画像等の場合と異なり、点は任意の位置に存在することができる。つまり、画像の場合、画素は等間隔に配置されるが、ポイントクラウドの場合、点の間隔は一定とは限らず、点が疎になる部分が存在し得る。

＜疎なデータ＞
本明細書においては、点の間隔が他に比べて広くなる（解像度が一定でなく、他の部分に比べて低くなる）状態を「疎」と称する。これに対して、そのような「疎」な部分が存在せず、点が一定の間隔で並ぶ（解像度が一定である）状態を「密」と称する。

このような点が疎な状態を２次元画像で表現すると、例えば図２のＡのようになる。図２は、４画素×４画素の画像データを示しており、グレーの四角が画素を示し、白色の四角は画素が存在しない領域を示す。つまり、この場合、１６画素存在可能な領域に１０画素分の情報しか存在していない。このように所定の解像度において画素が存在し得る位置に、画素が存在しない場合、画素は疎な状態である。３Ｄデータの場合、この画素が点に相当する。つまり、所定の解像度において点が存在し得る位置に点が存在しない場合、点は疎な状態である。

位置情報および属性情報についても同様である。つまり、位置情報はこのような各点の位置を示し、属性情報は各点に関連付けられているので、点が疎な状態である場合、位置情報および属性情報も疎な状態である。

ところでポイントクラウドの属性情報の符号化や復号においては、ノイズ抑制のためのフィルタリングを行ったり、符号化効率を向上させるための直交変換（逆直交変換）や予測等を行ったりすることができる。これらの処理では、近傍点（処理対象点の周辺に位置する点）の情報が利用される。

しかしながら、点が疎であると、近傍点が存在するか否かによって処理の場合分けが必要になり、処理が複雑化するおそれがあった。例えば図２のＡのように、画素が疎であると、隣接画素を参照する処理の場合、処理対象画素の位置によって隣接画素の数や位置が異なるので、全て同一の方法で処理することが困難な場合があり得る。例えば隣接画素が存在しない場合、隣接画素を参照することができないので、参照する画素の範囲を拡大する等の対処が必要となることがあり得る。このように、隣接画素の有無や数等に応じて場合分けが必要になると処理が複雑化する。処理が複雑化すると、符号化や復号の負荷や処理時間が増大するおそれがあった。したがって、符号化や復号のコストが増大するおそれがあった。

＜補間方法＞
そこで、上述のように属性情報を補間する。例えば、ポイントクラウドの疎な点を補間して密にし、補間した点に対応する属性情報を生成する。このようにすることにより、図２のＢに示されるように、画素（すなわち点）が存在しない領域がなくなる（密な状態となる）。したがって、上述のような近傍点の情報を利用する処理において、場合分けが不要になり、より容易に符号化・復号を行うことができる。つまり、符号化や復号の負荷や処理時間の増大を抑制することができる。これにより、符号化や復号のコストの増大を抑制することができる。

なお、補間した点に対応する属性情報を生成する際に、その補間した点の近傍に位置する他の点（近傍点）の属性情報を用いるようにしてもよい。近傍点の属性情報を利用することにより、補間した点に対応する属性情報をより容易に生成することができる。つまり、属性情報の補間をより容易に行うことができる。

また、補間した点に対応する属性情報を生成する際に、その点の最も近い他の点（最近傍点）の属性情報を複製するようにしてもよい。このようにすることにより、複数の近傍点の属性情報を用いて補間した点に対応する属性情報を導出する場合よりも容易に、補間した点に対応する属性情報を生成することができる。

また、補間した点に対応する属性情報を生成する際に、その点の近傍に位置する複数の他の点の属性情報を用いて導出するようにしてもよい。このようにすることにより、最近傍点の属性情報を複製して補間した点に対応する属性情報を生成する場合よりも、周辺の属性情報との差が少ない（より調和のとれた）属性情報を生成することができる。

また、補間されていないポイントクラウドの位置情報をさらに符号化するようにしてもよい。また、復号側において、その補間されていないポイントクラウドの位置情報の符号化データをさらに復号するようにしてもよい。このようにすることにより、復号側において、位置情報と属性情報を互いに関連付け、ポイントクラウドを生成することができる。

また、復号側において、取得する符号化データが、ポイントクラウドの属性情報を補間して符号化することにより生成されたデータであり、その符号化データが復号されて生成された補間後の属性情報から、補間されていない位置情報に対応する属性情報を抽出するようにしてもよい。このようにすることにより、位置情報に対応する属性情報を容易に得ることができる。

＜Octree＞
ところで、ポイントクラウドの符号化において、Octreeを構築することが考えられた。Octreeは、ポイントクラウドの３次元領域を木構造化したものである。図３にOctreeの例を示す。このOctreeの各ノードの値が、ポイントクラウドの３次元領域の、そのノードに対応する部分領域におけるポイントの有無を示す。例えば、値「１」がポイントを内包する部分領域を示し、値「０」がポイントを内包しない部分領域を示す。Octreeでは、１ノードが８つの部分領域に対応する。つまり、Octreeの各ノードは、８ビットのデータにより構成され、その８ビットが８つの部分領域のポイントの有無を示す。

そして、Octreeの上位のノードは、そのノードに属する下位ノードに対応する８つの部分領域を１つにまとめた領域のポイントの有無を示す。つまり、下位ノードの部分領域の情報をまとめることにより上位ノードが生成される。なお、値が「０」のノード、すなわち、対応する８つの部分領域が全てポイントを内包しない場合、そのノードは削除される。

このようにすることにより、値が「０」でないノードからなる木構造（Octree）が構築される。つまり、Octreeは、各解像度の部分領域のポイントの有無を示すことができる。したがって、ポイントクラウドをOctree化して符号化することにより、復号の際により多様な解像度のポイントクラウドをより容易に復元することができる。つまり、より容易にポイントクラウドのスケーラビリティを実現することができる。

また、上述のように値が「０」のノードを省略することにより、ポイントが存在しない領域を低解像度化することができるので、さらなる情報量の増大の抑制（典型的には情報量の削減）を行うことができる。

＜Octreeの補間＞
このようなOctreeを適用する場合も、上述のように属性情報を補間するようにしてもよい。例えば、ポイントクラウドのOctreeの疎なノードを補間して密にし、密なノードに対応する属性情報を生成するようにしてもよい。

例えば図３の場合、最下位層の左から４番目（Ｅ’）、８番目（Ｌ’）、１２番目（Ｓ’）、１４番目（Ｖ’）、および１６番目（Ｙ’）のノードが存在していない。そこで、これらのノードを補間し、その属性情報を生成する。このようにOctreeを適用する場合、点（ノード）が疎であるか否か、並びに、どの点（ノード）を補間すべきであるかが容易に識別可能であるので、属性情報の補間をより容易に行うことができる。

なお、補間する属性情報の導出方法は任意である。例えば、依存関係のあるOctreeにおいて周辺のノードの情報を用いるようにしてもよい。例えば、ノードＢの属性情報は、ノードＡおよびノードＣの属性情報を用いて以下の式（１）のように表すことができる。

Ｂ＝（Ａ＋Ｃ）／２ ・・・（１）

同様に、ノードＦの属性情報は、ノードＥとノードＥ’の属性情報を用いて以下の式（２）のように表すことができる。

Ｆ＝（Ｅ＋Ｅ’）／２ ・・・（２）

つまり、ノードＥ’の属性情報は、ノードＦおよびノードＥの属性情報を用いて導出することができる。同様に、ノードＬ’の属性情報はノードＭおよびノードＬの属性情報を用いて、ノードＳ’の属性情報はノードＴおよびノードＳの属性情報を用いて、ノードＶ’の属性情報はノードＷおよびノードＶの属性情報を用いて、ノードＹ’の属性情報はノードＺおよびノードＹの属性情報を用いて、それぞれ導出することができる。

このように導出することにより、補間する属性情報をより容易に導出することができる。もちろん、Octreeのノードの依存関係を考慮せずに、３次元空間における近傍点の属性情報を用いて補間を行うようにしてもよい。ただし、その場合、式（１）や式（２）のような依存関係に基づいて、Octreeの上位のノードの属性情報を更新する必要が生じる場合もありうる。

なお、ノードの補間は、Octreeの任意の階層（レベル）において行うことができる。最下位層において補間するようにしてもよいし、より上位のレベルにおいて補間するようにしてもよい。最下位よりも上位のレベルにおいて属性情報を補間する場合、そのレベルよりも下位の属性情報の符号化・復号を省略し、補間を行ったレベルの属性情報を用いて、より下位層の属性情報を導出するようにすればよい。

＜３．第２の実施の形態＞
＜方法１－１＞
次に、方法１－１について説明する。方法１－１では、ポイントクラウドの位置情報を符号化して復号した結果を用いて、属性情報を補間する。このようにすることにより、位置情報の符号化・復号結果に対応するように属性情報を補間することができる。したがって、復号の際に、位置情報（復号結果）に対応する属性情報をより容易に得ることができる。つまり、このようにすることにより、第１の実施の形態において説明した効果を得ることができるだけでなく、ポイントクラウドの符号化データをより容易に復号することができる。すなわち、復号の負荷や処理時間の増大をより抑制することができ、コストの増大を抑制することができる。

＜従来の符号化装置＞
図４は、符号化装置の主な構成例を示すブロック図である。図４に示される符号化装置１０は、ポイントクラウドを符号化する従来の符号化装置である。図４に示されるように、符号化装置１０は、位置情報符号化部１１、位置情報復号部１２、ポイントクラウド生成部１３、属性情報符号化部１４、およびビットストリーム生成部１５を有する。

位置情報符号化部１１は、符号化装置１０に入力されたポイントクラウド（３Ｄデータ）の位置情報を符号化する。この符号化方法は任意である。例えば、ノイズ抑制（デノイズ）のためのフィルタリングや量子化等の処理が行われるようにしてもよい。位置情報符号化部１１は、生成した位置情報の符号化データを位置情報復号部１２およびビットストリーム生成部１５に供給する。

位置情報復号部１２は、位置情報符号化部１１から供給される位置情報の符号化データを取得し、その符号化データを復号する。この復号方法は、位置情報符号化部１１による符号化に対応する方法であれば任意である。例えば、デノイズのためのフィルタリングや逆量子化等の処理が行われるようにしてもよい。位置情報復号部１２は、生成した位置情報（復号結果）をポイントクラウド生成部１３に供給する。

ポイントクラウド生成部１３は、符号化装置１０に入力されるポイントクラウドの属性情報と、位置情報復号部１２から供給される位置情報（復号結果）を取得する。

位置情報は、位置情報符号化部１１による符号化・復号の際のフィルタリングや量子化（または逆量子化）等の処理により、変化する場合がある（つまり、符号化により、点が増減したり、移動したりする可能性がある）。したがって、位置情報復号部１２が生成する位置情報（復号結果）は、位置情報符号化部１１により符号化される前の位置情報と異なる場合がある。

そこでポイントクラウド生成部１３は、属性情報を位置情報（復号結果）に合わせる処理（リカラー処理）を行う。ポイントクラウド生成部１３は、位置情報（復号結果）に対応させた属性情報を属性情報符号化部１４に供給する。

属性情報符号化部１４は、ポイントクラウド生成部１３から供給される属性情報を取得し、符号化する。この符号化方法は任意である。属性情報符号化部１４は、生成した属性情報の符号化データをビットストリーム生成部１５に供給する。

ビットストリーム生成部１５は、位置情報符号化部１１から供給される位置情報の符号化データと、属性情報符号化部１４から供給される属性情報の符号化データとを取得する。ビットストリーム生成部１５は、それらの符号化データを含むビットストリームを生成し、そのビットストリームを符号化装置１０の外部に出力する。

＜従来の符号化処理の流れ＞
この符号化装置１０により実行される従来の符号化処理の流れの例を、図５のフローチャートを参照して説明する。

符号化処理が開始されると、位置情報符号化部１１は、ステップＳ１１において、ポイントクラウドの位置情報を符号化する。

ステップＳ１２において、位置情報復号部１２は、ステップＳ１１において生成された位置情報の符号化データを復号する。

ステップＳ１３において、ポイントクラウド生成部１３は、ステップＳ１２において得られた位置情報の復号結果を用いて、リカラー処理を行い、属性情報を位置情報（復号結果）に対応させる。

ステップＳ１４において、属性情報符号化部１４は、ステップＳ１３において位置情報の復号結果に対応付けられた属性情報を符号化し、符号化データを生成する。

ステップＳ１５において、ビットストリーム生成部１５は、ステップＳ１１において生成された位置情報の符号化データと、ステップＳ１４において生成された属性情報の符号化データとを含むビットストリームを生成し、出力する。

ステップＳ１５の処理が終了すると符号化処理が終了する。

＜従来の復号装置＞
図６は、復号装置の主な構成例を示すブロック図である。図６に示される復号装置３０は、符号化装置１０に対応し、符号化装置１０において生成されたポイントクラウドの符号化データを復号する従来の復号装置である。図６に示されるように、復号装置３０は、位置情報復号部３１、属性情報復号部３２、およびポイントクラウド生成部３３を有する。

位置情報復号部３１は、復号装置３０に入力されたポイントクラウド（３Ｄデータ）の位置情報の符号化データを復号する。この復号方法は、位置情報符号化部１１（図４）により行われる符号化に対応する方法であれば、任意である。例えば、デノイズのためのフィルタリングや逆量子化等の処理が行われるようにしてもよい。位置情報復号部３１は、生成した位置情報をポイントクラウド生成部３３に供給する。

属性情報復号部３２は、復号装置３０に入力されたポイントクラウド（３Ｄデータ）の属性情報の符号化データを復号する。この復号方法は、属性情報符号化部１４（図４）により行われる符号化に対応する方法であれば、任意である。例えば、デノイズのためのフィルタリングや逆量子化等の処理が行われるようにしてもよい。属性情報復号部３２は、生成した属性情報をポイントクラウド生成部３３に供給する。

ポイントクラウド生成部３３は、位置情報復号部３１から供給される位置情報、および属性情報復号部３２から供給される属性情報を取得する。ポイントクラウド生成部３３は、それらの位置情報と属性情報とを関連付け、ポイントクラウドを生成し、復号装置３０の外部に出力する。

＜従来の復号処理の流れ＞
この復号装置３０により実行される従来の復号処理の流れの例を、図７のフローチャートを参照して説明する。

復号処理が開始されると、位置情報復号部３１は、ステップＳ３１において、位置情報の符号化データを復号する。

ステップＳ３２において、属性情報復号部３２は、属性情報の符号化データを復号する。

ステップＳ３３において、ポイントクラウド生成部３３は、ステップＳ３１において生成された位置情報と、ステップＳ３２において生成された属性情報とを互いに関連付け、ポイントクラウドを生成し、出力する。

ステップＳ３３の処理が終了すると復号処理が終了する。

以上のように符号化装置１０および復号装置３０の場合、属性情報が疎の状態のまま処理される。したがって、符号化や復号の処理が複雑化し、符号化や復号の負荷や処理時間が増大するおそれがあった。したがって、符号化や復号のコストが増大するおそれがあった。

＜符号化装置＞
図８は、本技術を適用した情報処理装置の一態様である符号化装置の構成の一例を示すブロック図である。図８に示される符号化装置１００は、ポイントクラウド（３Ｄデータ）を符号化する装置である。符号化装置１００は、上述した方法１－１を用いてポイントクラウドを符号化する。

なお、図８においては、処理部やデータの流れ等の主なものを示しており、図８に示されるものが全てとは限らない。つまり、符号化装置１００において、図８においてブロックとして示されていない処理部が存在したり、図８において矢印等として示されていない処理やデータの流れが存在したりしてもよい。

図８に示されるように符号化装置１００は、位置情報符号化部１０１、位置情報復号部１０２、ポイントクラウド生成部１０３、補間処理部１０４、属性情報符号化部１０５、およびビットストリーム生成部１０６を有する。

位置情報符号化部１０１は、符号化装置１００に入力されたポイントクラウド（３Ｄデータ）の位置情報を符号化する。この符号化方法は任意である。例えば、第１の実施の形態において説明した各手法を適用することができる。例えば、ノイズ抑制（デノイズ）のためのフィルタリングや量子化等の処理が行われるようにしてもよい。位置情報符号化部１０１は、生成した位置情報の符号化データを位置情報復号部１０２およびビットストリーム生成部１０６に供給する。

位置情報復号部１０２は、位置情報符号化部１０１から供給される位置情報の符号化データを取得し、その符号化データを復号する。この復号方法は、位置情報符号化部１０１による符号化に対応する方法であれば任意である。例えば、デノイズのためのフィルタリングや逆量子化等の処理が行われるようにしてもよい。位置情報復号部１０２は、生成した位置情報（復号結果）をポイントクラウド生成部１０３に供給する。

ポイントクラウド生成部１０３は、符号化装置１００に入力されるポイントクラウドの属性情報と、位置情報復号部１０２から供給される位置情報（復号結果）を取得する。ポイントクラウド生成部１０３は、属性情報を位置情報（復号結果）に合わせる処理（リカラー処理）を行う。ポイントクラウド生成部１０３は、位置情報（復号結果）に対応させた属性情報を補間処理部１０４に供給する。

補間処理部１０４は、ポイントクラウド生成部１０３から供給される属性情報を取得する。補間処理部１０４は、第１の実施の形態において説明したように、その属性情報の疎な部分を補間し、密にする。この補間方法は任意である。例えば、第１の実施の形態において説明した各手法を適用することができる。補間処理部１０４は、補間後の属性情報を属性情報符号化部１０５に供給する。

属性情報符号化部１０５は、補間処理部１０４から供給される補間後の属性情報を取得する。属性情報符号化部１０５は、第１の実施の形態において説明したように、その補間後の属性情報を符号化し、符号化データを生成する。この符号化方法は任意である。例えば、第１の実施の形態において説明した各手法を適用することができる。例えば、ノイズ抑制（デノイズ）のためのフィルタリングや量子化等の処理が行われるようにしてもよい。属性情報符号化部１０５は、生成した補間後の属性情報の符号化データをビットストリーム生成部１０６に供給する。

ビットストリーム生成部１０６は、位置情報符号化部１０１から供給される位置情報の符号化データを取得する。また、ビットストリーム生成部１０６は、属性情報符号化部１０５から供給される補間後の属性情報の符号化データを取得する。ビットストリーム生成部１０６は、位置情報の符号化データと補間後の属性情報の符号化データとを含むビットストリームを生成する。ビットストリーム生成部１０６は、生成したビットストリームを符号化装置１００の外部に出力する。

なお、位置情報符号化部１０１と属性情報符号化部１０５とを一体化してもよい。

このような構成とすることにより、符号化装置１００は、属性情報を密な状態で符号化することができるので、近傍点の属性情報を用いて処理する際に、その近傍点の有無の場合分け等が不要になり、より容易に符号化を行うことができる。したがって、符号化装置１００は、第１の実施の形態において説明した効果を得ることができる。

また、このようにすることにより、位置情報の符号化・復号結果に対応するように属性情報を補間することができる。したがって、復号の際に、位置情報（復号結果）に対応する属性情報をより容易に得ることができる。つまり、ポイントクラウドの符号化データをより容易に復号することができるので、復号の負荷や処理時間の増大をより抑制することができ、コストの増大を抑制することができる。

なお、これらの処理部（位置情報符号化部１０１乃至ビットストリーム生成部１０６）は、任意の構成を有する。例えば、各処理部が、上述の処理を実現する論理回路により構成されるようにしてもよい。また、各処理部が、例えばCPU（Central Processing Unit）、ROM（Read Only Memory）、RAM（Random Access Memory）等を有し、それらを用いてプログラムを実行することにより、上述の処理を実現するようにしてもよい。もちろん、各処理部が、その両方の構成を有し、上述の処理の一部を論理回路により実現し、他を、プログラムを実行することにより実現するようにしてもよい。各処理部の構成は互いに独立していてもよく、例えば、一部の処理部が上述の処理の一部を論理回路により実現し、他の一部の処理部がプログラムを実行することにより上述の処理を実現し、さらに他の処理部が論理回路とプログラムの実行の両方により上述の処理を実現するようにしてもよい。

＜符号化処理の流れ＞
この符号化装置１００により実行される符号化処理の流れの例を、図９のフローチャートを参照して説明する。

符号化処理が開始されると、位置情報符号化部１０１は、ステップＳ１０１において、ポイントクラウドの位置情報を符号化する。

ステップＳ１０２において、位置情報復号部１０２は、ステップＳ１０１において生成された位置情報のポイントクラウドの符号化データを復号する。

ステップＳ１０３において、ポイントクラウド生成部１３は、ステップＳ１０２において得られた位置情報の復号結果を用いて、リカラー処理を行い、属性情報を位置情報（復号結果）に対応させる。

ステップＳ１０４において、補間処理部１０４は、位置情報（点）を補間する。ステップＳ１０５において、補間処理部１０４は、その補間した点に対応する属性情報を補間する。

ステップＳ１０６において、属性情報符号化部１０５は、ステップＳ１０５において生成された補間後の属性情報を符号化し、符号化データを生成する。

ステップＳ１０７において、ビットストリーム生成部１０６は、ステップＳ１０１において生成された位置情報の符号化データと、ステップＳ１０６において生成された属性情報の符号化データとを含むビットストリームを生成し、出力する。

ステップＳ１０７の処理が終了すると符号化処理が終了する。

このように符号化処理を行うことにより、符号化装置１００は、属性情報を密な状態で符号化することができるので、近傍点の属性情報を用いて処理する際に、その近傍点の有無の場合分け等が不要になり、より容易に符号化を行うことができる。したがって、符号化装置１００は、第１の実施の形態において説明した効果を得ることができる。

また、このようにすることにより、位置情報の符号化・復号結果に対応するように属性情報を補間することができる。したがって、復号の際に、位置情報（復号結果）に対応する属性情報をより容易に得ることができる。つまり、ポイントクラウドの符号化データをより容易に復号することができるので、復号の負荷や処理時間の増大をより抑制することができ、コストの増大を抑制することができる。

＜復号装置＞
図１０は、本技術を適用した情報処理装置の一態様である復号装置の構成の一例を示すブロック図である。図１０に示される復号装置１３０は、符号化装置１００に対応し、符号化装置１００において生成されたポイントクラウドの符号化データを復号する。この復号装置１３０は、上述した方法１－１を用いてポイントクラウドの符号化データを復号する。

なお、図１０においては、処理部やデータの流れ等の主なものを示しており、図１０に示されるものが全てとは限らない。つまり、復号装置１３０において、図１０においてブロックとして示されていない処理部が存在したり、図１０において矢印等として示されていない処理やデータの流れが存在したりしてもよい。

図１０に示されるように、復号装置１３０は、位置情報復号部１３１、属性情報復号部１３２、属性情報抽出部１３３、およびポイントクラウド生成部１３４を有する。

位置情報復号部１３１は、復号装置１３０に入力されたポイントクラウド（３Ｄデータ）の位置情報の符号化データを復号する。この位置情報は、第１の実施の形態等において上述したような補間は行われていない。つまり、位置情報復号部１３１は、符号化データを復号することにより、補間されていない位置情報を生成する。なお、この復号方法は、位置情報符号化部１０１（図８）により行われる符号化に対応する方法であれば、任意である。例えば、第１の実施の形態において説明した各手法を適用することができる。例えば、デノイズのためのフィルタリングや逆量子化等の処理が行われるようにしてもよい。位置情報復号部１３１は、生成した、補間されていない位置情報を属性情報抽出部１３３に供給する。

属性情報復号部１３２は、復号装置１３０に入力されたポイントクラウド（３Ｄデータ）の補間後の属性情報の符号化データを復号する。この符号化データの属性情報は、第１の実施の形態等において上述したように、この符号化データを生成する際に符号化装置１００により、データが密になるように補間されている。したがって、属性情報復号部１３２は、この符号化データを復号することにより、その補間後の属性情報を生成する。なお、この復号方法は、属性情報符号化部１０５（図８）により行われる符号化に対応する方法であれば、任意である。例えば、第１の実施の形態において説明した各手法を適用することができる。例えば、デノイズのためのフィルタリングや逆量子化等の処理が行われるようにしてもよい。属性情報復号部１３２は、生成した補間後の属性情報を属性情報抽出部１３３に供給する。

属性情報抽出部１３３は、位置情報復号部１３１から供給される補間されていない位置情報を取得する。また、属性情報抽出部１３３は、属性情報復号部１３２から供給される補間後の属性情報を取得する。属性情報抽出部１３３は、第１の実施の形態において説明したように、その補間後の属性情報から、補間されていない位置情報（つまり点）に対応する属性情報を抽出する。つまり属性情報抽出部１３３は、復号結果である位置情報に対応する属性情報を抽出する。なお、この抽出方法は任意である。例えば、第１の実施の形態において説明した各手法を適用することができる。

上述したように、属性情報は、符号化装置１００において、位置情報（復号結果）に対応するようにリカラー処理されている。したがって、補間後の属性情報は、全ての位置情報（復号結果）に対応する属性情報を含む。したがって、属性情報抽出部１３３は、位置情報に対応する属性情報を容易に抽出することができる。属性情報抽出部１３３は、その補間されていない位置情報と抽出した属性情報とをポイントクラウド生成部１３４に供給する。

ポイントクラウド生成部１３４は、属性情報抽出部１３３から供給される位置情報および属性情報を取得する。ポイントクラウド生成部１３４は、それらの位置情報をおよび属性情報を互いに関連付けてポイントクラウド（つまり補間されていないポイントクラウド）を生成し、復号装置１３０の外部に出力する。

このような構成とすることにより、復号装置１３０は、属性情報を密な状態で復号することができるので、近傍点の属性情報を用いて処理する際に、その近傍点の有無の場合分け等が不要になり、より容易に復号を行うことができる。したがって、復号装置１３０は、第１の実施の形態において説明した効果を得ることができる。

また、補間後の属性情報が位置情報の符号化・復号結果に対応しているので、ポイントクラウドの符号化データをより容易に復号することができる。したがって、復号の負荷や処理時間の増大をより抑制することができ、コストの増大を抑制することができる。

なお、これらの処理部（位置情報復号部１３１乃至ポイントクラウド生成部１３４）は、任意の構成を有する。例えば、各処理部が、上述の処理を実現する論理回路により構成されるようにしてもよい。また、各処理部が、例えばCPU、ROM、RAM等を有し、それらを用いてプログラムを実行することにより、上述の処理を実現するようにしてもよい。もちろん、各処理部が、その両方の構成を有し、上述の処理の一部を論理回路により実現し、他を、プログラムを実行することにより実現するようにしてもよい。各処理部の構成は互いに独立していてもよく、例えば、一部の処理部が上述の処理の一部を論理回路により実現し、他の一部の処理部がプログラムを実行することにより上述の処理を実現し、さらに他の処理部が論理回路とプログラムの実行の両方により上述の処理を実現するようにしてもよい。

＜復号処理の流れ＞
この復号装置１３０により実行される復号処理の流れの例を、図１１のフローチャートを参照して説明する。

復号処理が開始されると、位置情報復号部１３１は、ステップＳ１３１において、補間されていない位置情報の符号化データを復号する。

ステップＳ１３２において、属性情報復号部１３２は、補間後の属性情報の符号化データを復号する。

ステップＳ１３３において、属性情報抽出部１３３は、ステップＳ１３２において生成された補間後の属性情報から、ステップＳ１３１において生成された補間されていない位置情報に対応する属性情報を抽出する。

ステップＳ１３４において、ポイントクラウド生成部１３４は、ステップＳ１３１において生成された位置情報と、ステップＳ１３２において生成された属性情報とを互いに関連付け、ポイントクラウドを生成し、復号装置１３０の外部に出力する。

ステップＳ１３４の処理が終了すると復号処理が終了する。

このように復号処理を実行することにより、復号装置１３０は、属性情報を密な状態で復号することができるので、近傍点の属性情報を用いて処理する際に、その近傍点の有無の場合分け等が不要になり、より容易に復号を行うことができる。したがって、復号装置１３０は、第１の実施の形態において説明した効果を得ることができる。

また、補間後の属性情報が位置情報の符号化・復号結果に対応しているので、ポイントクラウドの符号化データをより容易に復号することができる。したがって、復号の負荷や処理時間の増大をより抑制することができ、コストの増大を抑制することができる。

＜４．第３の実施の形態＞
＜方法１－２＞
次に、方法１－２について説明する。方法１－２では、ポイントクラウドの符号化前の位置情報を用いて、属性情報を補間する。このようにすることにより、位置情報の符号化と属性情報の符号化とを互いに独立に実行することができる。したがって、例えば、位置情報の符号化と属性情報の符号化とを並列に実行することができる。このようにすることにより、第１の実施の形態において説明した効果を得ることができるだけでなく、さらに処理時間の増大を抑制することができる。これにより、コストの増大を抑制することができる。

＜符号化装置＞
図１２は、この場合の符号化装置１００の主な構成例を示すブロック図である。図１２に示される符号化装置１００は、図８の場合と同様に、ポイントクラウド（３Ｄデータ）を符号化する装置である。符号化装置１００は、上述した方法１－２を用いてポイントクラウドを符号化する。

なお、図１２においては、処理部やデータの流れ等の主なものを示しており、図１２に示されるものが全てとは限らない。つまり、符号化装置１００において、図１２においてブロックとして示されていない処理部が存在したり、図１２において矢印等として示されていない処理やデータの流れが存在したりしてもよい。

図１２に示されるように、この場合の符号化装置１００は、位置情報符号化部１０１、補間処理部１０４、属性情報符号化部１０５、およびビットストリーム生成部１０６を有する。つまり、この場合の符号化装置１００は、第２の実施の形態（図８）の場合と比べて、位置情報復号部１０２およびポイントクラウド生成部１０３が省略されている。

この場合の位置情報符号化部１０１は、第２の実施の形態（図８）の場合と同様に、符号化装置１００に入力されたポイントクラウド（３Ｄデータ）の位置情報を符号化する。そして、位置情報符号化部１０１は、生成した位置情報の符号化データをビットストリーム生成部１０６に供給する。

この場合の補間処理部１０４は、符号化装置１００に入力されたポイントクラウド（３Ｄデータ）を取得する。そして、補間処理部１０４は、第２の実施の形態（図８）の場合と同様に、その属性情報の疎な部分を補間し、密にする。ただし、この場合の補間処理部１０４は、上述したように、符号化前の位置情報を用いて属性情報の補間を行う。補間処理部１０４は、補間後の属性情報を属性情報符号化部１０５に供給する。

この場合の属性情報符号化部１０５は、補間処理部１０４から供給される補間後の属性情報を取得する。属性情報符号化部１０５は、第２の実施の形態（図８）の場合と同様に、その補間後の属性情報を符号化し、符号化データを生成する。属性情報符号化部１０５は、生成した補間後の属性情報の符号化データをビットストリーム生成部１０６に供給する。

この場合のビットストリーム生成部１０６は、位置情報符号化部１０１から供給される位置情報の符号化データを取得する。また、ビットストリーム生成部１０６は、属性情報符号化部１０５から供給される補間後の属性情報の符号化データを取得する。ビットストリーム生成部１０６は、第２の実施の形態（図８）の場合と同様に、その位置情報の符号化データと補間後の属性情報の符号化データとを含むビットストリームを生成する。ビットストリーム生成部１０６は、生成したビットストリームを符号化装置１００の外部に出力する。

なお、この場合も、位置情報符号化部１０１と属性情報符号化部１０５とを一体化してもよい。

このような構成とすることにより、符号化装置１００は、属性情報を密な状態で符号化することができるので、近傍点の属性情報を用いて処理する際に、その近傍点の有無の場合分け等が不要になり、より容易に符号化を行うことができる。したがって、符号化装置１００は、第１の実施の形態において説明した効果を得ることができる。

また、このようにすることにより、符号化装置１００は、位置情報の符号化と属性情報の符号化を互いに独立に行うことができる。したがって、符号化装置１００は、例えば、位置情報の符号化と属性情報の符号化とを並列に実行することができる。このようにすることにより、符号化装置１００は、さらに処理時間の増大を抑制することができる。これにより、コストの増大を抑制することができる。

なお、これらの処理部（位置情報符号化部１０１、並びに、補間処理部１０４乃至ビットストリーム生成部１０６）は、任意の構成を有する。例えば、各処理部が、上述の処理を実現する論理回路により構成されるようにしてもよい。また、各処理部が、例えばCPU、ROM、RAM等を有し、それらを用いてプログラムを実行することにより、上述の処理を実現するようにしてもよい。もちろん、各処理部が、その両方の構成を有し、上述の処理の一部を論理回路により実現し、他を、プログラムを実行することにより実現するようにしてもよい。各処理部の構成は互いに独立していてもよく、例えば、一部の処理部が上述の処理の一部を論理回路により実現し、他の一部の処理部がプログラムを実行することにより上述の処理を実現し、さらに他の処理部が論理回路とプログラムの実行の両方により上述の処理を実現するようにしてもよい。

＜符号化処理の流れ＞
この場合の符号化装置１００により実行される符号化処理の流れの例を、図１３のフローチャートを参照して説明する。

符号化処理が開始されると、位置情報符号化部１０１は、ステップＳ１５１において、ポイントクラウドの位置情報を符号化する。ステップＳ１５１の処理が終了すると処理はステップＳ１５５に進む。

また、そのステップＳ１５１の処理と並行して（ステップＳ１５１の処理とは独立に）、ステップＳ１５２乃至ステップＳ１５４の各処理が実行される。

ステップＳ１５２において、補間処理部１０４は、符号化前の位置情報（点）を補間する。ステップＳ１５３において、補間処理部１０４は、その補間した点に対応する属性情報を補間する。

ステップＳ１５４において、属性情報符号化部１０５は、ステップＳ１５３において生成された補間後の属性情報を符号化し、符号化データを生成する。ステップＳ１５４の処理が終了すると処理はステップＳ１５５に進む。

ステップＳ１５１の処理およびステップＳ１５４の処理がともに終了すると、ステップＳ１５５において、ビットストリーム生成部１０６は、ステップＳ１５１において生成された補間されていない位置情報の符号化データと、ステップＳ１５４において生成された補間後の属性情報の符号化データとを含むビットストリームを生成し、出力する。

ステップＳ１５５の処理が終了すると符号化処理が終了する。

このように符号化処理を行うことにより、符号化装置１００は、属性情報を密な状態で符号化することができるので、近傍点の属性情報を用いて処理する際に、その近傍点の有無の場合分け等が不要になり、より容易に符号化を行うことができる。したがって、符号化装置１００は、第１の実施の形態において説明した効果を得ることができる。

また、このようにすることにより、符号化装置１００は、位置情報の符号化と属性情報の符号化を互いに独立に行うことができる。したがって、符号化装置１００は、例えば、位置情報の符号化と属性情報の符号化とを並列に実行することができる。このようにすることにより、符号化装置１００は、さらに処理時間の増大を抑制することができる。これにより、コストの増大を抑制することができる。

＜復号装置＞
この場合の復号装置１３０の構成は、第２の実施の形態（図１０）の場合と同様であるので、その説明を省略する。ただし、この場合、符号化装置１００においてリカラー処理が行われていないので、補間後の属性情報が、符号化結果の全ての位置情報に対応する属性情報を有するとは限らない。そのため、属性情報抽出部１３３が、全ての位置情報に対応する属性情報を抽出することができるとは限らない。その場合、すなわち、属性情報抽出部１３３により抽出された属性情報に対応しない位置情報が存在する場合、ポイントクラウド生成部１３４が、その位置情報（点）の近傍に位置する他の位置情報（点）に対応する属性情報を用いて、その位置情報（点）に対応する属性情報を生成するようにする。このようにすることにより、この場合であっても、全ての位置情報に対応する属性情報を得ることができる。

＜復号処理の流れ＞
この場合の復号処理の流れは、第２の実施の形態（図１１）の場合と同様であるので、その説明を省略する。ただし、属性情報抽出部１３３により抽出された属性情報に対応しない位置情報が存在する場合、ステップＳ１３４において、ポイントクラウド生成部１３４が、その位置情報（点）の近傍に位置する他の位置情報（点）に対応する属性情報を用いて、その位置情報（点）に対応する属性情報を生成するようにする。このようにすることにより、この場合であっても、全ての位置情報に対応する属性情報を得ることができる。

＜５．第４の実施の形態＞
＜方法１－３＞
次に、方法１－３について説明する。方法１－３では、属性情報の符号化・復号において、属性情報の変換・逆変換を適用する。例えば、属性情報を係数データに直交変換して符号化し、復号して得られた係数データを逆直交変換して属性情報を生成するようにする。また例えば、属性情報を係数データに変換する変換処理の処理単位毎に、属性情報を補間する。このようにすることにより、符号化効率を向上させることができる。また、属性情報を補間して密にして符号化・復号するので、例えば、DCT（Discrete Cosine Transform）やウェーブレット変換等の、簡易な直交変換を適用することができる。これにより、符号化・復号の負荷や処理時間の増大を抑制することができる。したがって、コストの増大を抑制することができる。

＜従来の符号化装置＞
図１４は、直交変換を適用する場合の符号化装置の主な構成例を示すブロック図である。図１４に示される符号化装置２００は、ポイントクラウドを符号化する従来の符号化装置である。上述したように３Ｄデータであるポイントクラウドは、各点に近傍点が存在することが保証されないため、２ＤデータのようにDCTやウェーブレット変換を用いることが困難であった。そこで、この符号化装置２００は、直交変換としてRAHT（Region Adaptive Hierarchical Transform）を適用する。

RAHTは、３次元構造を考慮した直交変換の１つであり、ボクセル化された空間において、ポイントの位置関係（例えば隣のボクセルにポイントが存在するか否か）に応じた重み付け（Weight値）を用いたハール変換である。

例えば、ハール変換する隣接領域にポイントが存在する場合、Weight値を合算し、存在しない場合は、Weight値をそのまま継承して処理を進める。つまり、ポイントが密な部分程Weight値が大きくなる。したがって、Weight値からポイントの疎密を判断することができる。

例えば、このWeight値に基づいて密な部分のポイントを残すように量子化を行うことにより、ポイントクラウドの品質の低減を抑制しながら、符号化効率を向上させることができる。

図１４に示されるように、符号化装置２００は、位置情報符号化部２０１、Weight導出部２０２、RAHT処理部２０３、量子化部２０４、属性情報並び替え部２０５、属性情報符号化部２０６、およびビットストリーム生成部２０７を有する。

位置情報符号化部２０１は、符号化装置２００に入力されたポイントクラウド（３Ｄデータ）の位置情報を符号化する。位置情報符号化部２０１は、生成した位置情報の符号化データをWeight導出部２０２およびビットストリーム生成部２０７に供給する。

Weight導出部２０２は、位置情報符号化部２０１から供給される位置情報の符号化データを取得する。Weight導出部２０２は、その位置情報の符号化データの係数をモートン符号順にRAHTし、Weight値を導出する。Weight導出部２０２は、導出したWeight値をRAHT処理部２０３および属性情報並び替え部２０５に供給する。

RAHT処理部２０３は、符号化装置２００に入力されたポイントクラウド（３Ｄデータ）の属性情報に対して、Weight導出部２０２から供給されるWeight値を用いてRAHTを行う。RAHT処理部２０３は、その処理により得られた属性情報の変換係数を量子化部２０４に供給する。量子化部２０４は、供給された属性情報の変換係数を量子化し、量子化係数を生成する。量子化部２０４は、その量子化係数を属性情報並び替え部２０５に供給する。

属性情報並び替え部２０５は、量子化部２０４から供給される量子化係数を、Weight導出部２０２から供給されるWeight値が大きい順に並び替える。属性情報並び替え部２０５は、その並び替え後の量子化係数を属性情報符号化部２０６に供給する。

属性情報符号化部２０６は、属性情報並び替え部２０５から供給される並び替え後の量子化係数を符号化する。つまり、属性情報符号化部２０６は、Weight値が大きい順に属性情報の各係数を符号化する。属性情報符号化部２０６は、その符号化により生成した属性情報の符号化データをビットストリーム生成部２０７に供給する。

ビットストリーム生成部２０７は、位置情報符号化部２０１から供給される位置情報の符号化データと、属性情報符号化部２０６から供給される属性情報の符号化データとを取得する。ビットストリーム生成部２０７は、それらの符号化データを含むビットストリームを生成し、そのビットストリームを符号化装置２００の外部に出力する。

＜従来の符号化処理の流れ＞
この符号化装置２００により実行される従来の符号化処理の流れの例を、図１５のフローチャートを参照して説明する。

符号化処理が開始されると、位置情報符号化部２０１は、ステップＳ２０１において、ポイントクラウドの位置情報を符号化する。

ステップＳ２０２において、Weight導出部２０２は、ステップＳ２０１において生成された位置情報の符号化データの係数をモートン符号順にRAHTし、Weight値を導出する。

ステップＳ２０３において、RAHT処理部２０３は、符号化装置２００に入力されたポイントクラウド（３Ｄデータ）の属性情報に対して、ステップＳ２０２において導出されたWeight値を用いてRAHTを行い、属性情報を変換係数に変換する（属性情報の変換係数を生成する）。

ステップＳ２０４において、量子化部２０４は、ステップＳ２０３において生成された属性情報の変換係数を量子化し、量子化係数を生成する。

ステップＳ２０５において、属性情報並び替え部２０５は、ステップＳ２０４において生成された量子化係数を、ステップＳ２０２において導出されたWeight値が大きい順に並び替える。

ステップＳ２０６において、属性情報符号化部２０６は、ステップＳ２０５において並び替えられた順、すなわち、Weight値が大きい順に属性情報の各係数を符号化する。

ステップＳ２０７において、ビットストリーム生成部２０７は、ステップＳ２０１において生成された位置情報の符号化データと、ステップＳ２０６において生成された属性情報の符号化データとを含むビットストリームを生成し、出力する。

ステップＳ２０７の処理が終了すると符号化処理が終了する。

＜従来の復号装置＞
図１６は、復号装置の主な構成例を示すブロック図である。図１６に示される復号装置２３０は、符号化装置２００に対応し、符号化装置２００において生成されたポイントクラウドの符号化データを復号する従来の復号装置である。図１６に示されるように、復号装置２３０は、位置情報復号部２３１、Weight導出部２３２、属性情報復号部２３３、属性情報並び替え部２３４、逆量子化部２３５、逆RAHT処理部２３６、およびポイントクラウド生成部２３７を有する。

位置情報復号部２３１は、復号装置２３０に入力されるビットストリームに含まれる位置情報の符号化データを取得し、復号する。位置情報復号部２３１は、生成した位置情報をWeight導出部２３２およびポイントクラウド生成部２３７に供給する。

Weight導出部２３２は、位置情報復号部２３１から供給される位置情報を取得し、その位置情報をモートン符号順にRAHTし、Weight値を導出する。Weight導出部２３２は、導出したWeight値を属性情報並び替え部２３４および逆RAHT処理部２３６に供給する。

属性情報復号部２３３は、復号装置２３０に入力されるビットストリームに含まれる属性情報の符号化データを取得し、復号する。属性情報復号部２３３は、生成した属性情報の量子化係数を属性情報並び替え部２３４に供給する。

属性情報並び替え部２３４は、属性情報復号部２３３から供給される、Weight値が大きい順に並ぶ属性情報の量子化係数を、Weight導出部２３２から供給されるWeight値に基づいて、モートン符号順に並び替える。属性情報並び替え部２３４は、その並び替え後の量子化係数を逆量子化部２３５に供給する。

逆量子化部２３５は、属性情報並び替え部２３４から供給される、モートン符号順に並び替えられた属性情報の量子化係数を、逆量子化する。逆量子化部２３５は、その逆量子化により生成した属性情報の変換係数を逆RAHT処理部２３６に供給する。

逆RAHT処理部２３６は、Weight導出部２３２から供給される位置情報のWeight値を用いて、逆量子化部２３５から供給される変換係数に対して、RAHTの逆処理である逆RAHTを行い、その変換係数を属性情報に変換する（属性情報を生成する）。逆RAHT処理部２３６は、生成した属性情報をポイントクラウド生成部２３７に供給する。

ポイントクラウド生成部２３７は、位置情報復号部２３１から供給される位置情報と、および逆RAHT処理部２３６から供給される属性情報とを関連付け、ポイントクラウドを生成し、そのポイントクラウドを復号装置２３０の外部に出力する。

＜従来の復号処理の流れ＞
この復号装置２３０により実行される従来の復号処理の流れの例を、図１７のフローチャートを参照して説明する。

復号処理が開始されると、位置情報復号部２３１は、ステップＳ２３１において、位置情報の符号化データを復号する。

ステップＳ２３２において、Weight導出部２３２は、ステップＳ２３１において生成された位置情報をモートン符号順にRAHTし、Weight値を導出する。

ステップＳ２３３において、属性情報復号部２３３は、属性情報の符号化データを復号する。

ステップＳ２３４において、属性情報並び替え部２３４は、ステップＳ２３３において生成された属性情報の量子化係数（Weight値が大きい順に並べられた量子化係数）を、ステップＳ２３２において導出されたWeight値に基づいて、モートン符号順に並び替える。

ステップＳ２３５において、逆量子化部２３５は、ステップＳ２３４においてモートン符号順に並び替えられた属性情報の量子化係数を逆量子化し、属性情報の変換係数を生成する。

ステップＳ２３６において、逆RAHT処理部２３６は、ステップＳ２３５において生成された属性情報の変換係数に対して、ステップＳ２３２において導出されたWeight値を用いて逆RAHT処理を行い、変換係数を属性情報に変換する（属性情報を生成する）。

ステップS２３７において、ポイントクラウド生成部２３７は、ステップＳ２３１において生成された位置情報と、ステップＳ２３６において生成された属性情報とを互いに関連付け、ポイントクラウドを生成し、出力する。

ステップＳ２３７の処理が終了すると復号処理が終了する。

以上のように符号化装置２００および復号装置２３０の場合、属性情報が疎の状態のまま処理される。したがって、符号化や復号の処理が複雑化し、符号化や復号の負荷や処理時間が増大するおそれがあった。したがって、符号化や復号のコストが増大するおそれがあった。

また、属性情報が疎である可能性があるので、２Ｄデータに用いられるような（逆）DCTや（逆）ウェーブレット変換等の簡易な（逆）直交変換を適用することが困難であった。そのため、RAHTのような、より処理の負荷が大きい（逆）直交変換を適用しなければならず、符号化や復号の負荷や処理時間が増大するおそれがあった。したがって、符号化や復号のコストが増大するおそれがあった。

＜符号化装置＞
図１８は、本技術を適用した情報処理装置の一態様である符号化装置の構成の一例を示すブロック図である。図１８に示される符号化装置３００は、ポイントクラウド（３Ｄデータ）を符号化する装置である。符号化装置３００は、上述した方法１－３を用いてポイントクラウドを符号化する。

なお、図１８においては、処理部やデータの流れ等の主なものを示しており、図１８に示されるものが全てとは限らない。つまり、符号化装置３００において、図１８においてブロックとして示されていない処理部が存在したり、図１８において矢印等として示されていない処理やデータの流れが存在したりしてもよい。

図１８に示されるように符号化装置３００は、位置情報符号化部３０１、補間処理部３０２、直交変換部３０３、量子化部３０４、属性情報符号化部３０５、およびビットストリーム生成部３０６を有する。この場合の符号化装置３００は、第３の実施の形態の符号化装置１００（図１２）と同様に、ポイントクラウドの符号化前の位置情報を用いて、属性情報を補間する。

位置情報符号化部３０１は、第３の実施の形態（図１２）の位置情報符号化部１０１と同様に、符号化装置３００に入力されたポイントクラウド（３Ｄデータ）を取得し、その位置情報を符号化する。そして、位置情報符号化部３０１は、生成した位置情報の符号化データをビットストリーム生成部３０６に供給する。

補間処理部３０２は、第３の実施の形態（図１２）の補間処理部１０４と同様に、符号化装置３００に入力されたポイントクラウド（３Ｄデータ）を取得し、その属性情報の疎な部分を補間し、密にする。つまり、補間処理部３０２は、符号化前の位置情報を用いて属性情報の補間を行う。補間処理部３０２は、補間後の属性情報を直交変換部３０３に供給する。

直交変換部３０３は、補間処理部３０２から供給される属性情報を取得する。直交変換部３０３は、その属性情報を直交変換し、変換係数に変換する。なお、補間処理部３０２から供給される属性情報は、補間後の属性情報である。つまり、直交変換部３０３は、データが密な状態の属性情報を取得する。したがって、直交変換部３０３は、この属性情報に対する直交変換において、DCTやウェーブレット変換のようなRAHTよりも簡易な直交変換を適用する。直交変換部３０３は、直交変換により生成した変換係数を量子化部３０４に供給する。

量子化部３０４は、直交変換部３０３から供給される属性情報の変換係数を取得する。量子化部３０４は、その属性情報の変換係数を量子化し、量子化係数を生成する。この量子化の方法は任意である。量子化部３０４は、生成した属性情報の量子化係数を属性情報符号化部３０５に供給する。

属性情報符号化部３０５は、量子化部３０４から供給される属性情報の量子化係数を取得する。属性情報符号化部３０５は、第３の実施の形態（図１２）の属性情報符号化部１０５と同様に、その属性情報の量子化係数を符号化し、符号化データを生成する。属性情報符号化部３０５は、生成した補間後の属性情報の（量子化係数の）符号化データをビットストリーム生成部３０６に供給する。

ビットストリーム生成部３０６は、位置情報符号化部３０１から供給される位置情報の符号化データを取得する。また、ビットストリーム生成部３０６は、属性情報符号化部３０５から供給される補間後の属性情報の符号化データを取得する。ビットストリーム生成部３０６は、第３の実施の形態（図１２）のビットストリーム生成部１０６と同様に、その位置情報の符号化データと補間後の属性情報の符号化データとを含むビットストリームを生成する。ビットストリーム生成部３０６は、生成したビットストリームを符号化装置３００の外部に出力する。

なお、位置情報符号化部３０１と属性情報符号化部３０５とを一体化してもよい。また、直交変換部３０３（および量子化部３０４）を属性情報符号化部３０５と一体化してもよい。また、量子化部３０４は、省略してもよい。

このような構成とすることにより、符号化装置３００は、属性情報を密な状態で符号化することができるので、近傍点の属性情報を用いて処理する際に、その近傍点の有無の場合分け等が不要になり、より容易に符号化を行うことができる。したがって、符号化装置３００は、第１の実施の形態において説明した効果を得ることができる。

また、このような構成とすることにより、符号化装置３００は、位置情報の符号化と属性情報の符号化を互いに独立に行うことができる。例えば、符号化装置３００は、位置情報の符号化と属性情報の符号化とを並列に実行することができる。したがって、符号化装置３００は、第３の実施の形態において説明した効果を得ることができる。

さらに、このような構成とすることにより、符号化装置３００は、DCTやウェーブレット変換のようなRAHTよりも簡易な直交変換を適用することができる。したがって、符号化装置３００は、さらに、符号化の負荷や処理時間の増大を抑制することができる。これによりコストの増大をさらに抑制することができる。

なお、これらの処理部（位置情報符号化部３０１乃至ビットストリーム生成部３０６）は、任意の構成を有する。例えば、各処理部が、上述の処理を実現する論理回路により構成されるようにしてもよい。また、各処理部が、例えばCPU、ROM、RAM等を有し、それらを用いてプログラムを実行することにより、上述の処理を実現するようにしてもよい。もちろん、各処理部が、その両方の構成を有し、上述の処理の一部を論理回路により実現し、他を、プログラムを実行することにより実現するようにしてもよい。各処理部の構成は互いに独立していてもよく、例えば、一部の処理部が上述の処理の一部を論理回路により実現し、他の一部の処理部がプログラムを実行することにより上述の処理を実現し、さらに他の処理部が論理回路とプログラムの実行の両方により上述の処理を実現するようにしてもよい。

＜符号化処理の流れ＞
符号化装置３００により実行される符号化処理の流れの例を、図１９のフローチャートを参照して説明する。

符号化処理が開始されると、位置情報符号化部３０１は、ステップＳ３０１において、ポイントクラウドの位置情報を符号化し、補間されていない位置情報の符号化データを生成する。ステップＳ３０１の処理が終了すると処理はステップＳ３０７に進む。

また、そのステップＳ３０１の処理と並行して（ステップＳ３０１の処理とは独立に）、ステップＳ３０２乃至ステップＳ３０６の各処理が実行される。

ステップＳ３０２において、補間処理部３０２は、符号化前の位置情報（点）を補間する。ステップＳ３０３において、補間処理部３０２は、その補間した点に対応する属性情報を補間する。

ステップＳ３０４において、直交変換部３０３は、ステップＳ３０３において生成された補間後の属性情報に対して、例えばDCTやウェーブレット変換のようなRAHTよりも簡易な直交変換を行い、変換係数に変換する（属性情報の変換係数を生成する）。

ステップＳ３０５において、量子化部３０４は、ステップＳ３０４において生成された補間後の属性情報の変換係数を量子化し、量子化係数を生成する。

ステップＳ３０６において、属性情報符号化部３０５は、ステップＳ３０５において生成された補間後の属性情報の量子化係数を符号化し、その符号化データを生成する。ステップＳ３０６の処理が終了すると処理はステップＳ３０７に進む。

ステップＳ３０１の処理およびステップＳ３０６の処理がともに終了すると、ステップＳ３０７において、ビットストリーム生成部３０６は、ステップＳ３０１において生成された補間されていない位置情報の符号化データと、ステップＳ３０６において生成された補間後の属性情報の量子化係数の符号化データとを含むビットストリームを生成し、出力する。

ステップＳ３０７の処理が終了すると符号化処理が終了する。

このように符号化処理を実行することにより、符号化装置３００は、属性情報を密な状態で符号化することができるので、近傍点の属性情報を用いて処理する際に、その近傍点の有無の場合分け等が不要になり、より容易に符号化を行うことができる。したがって、符号化装置３００は、第１の実施の形態において説明した効果を得ることができる。

また、このように符号化処理を実行することにより、符号化装置３００は、位置情報の符号化と属性情報の符号化を互いに独立に行うことができる。例えば、符号化装置３００は、位置情報の符号化と属性情報の符号化とを並列に実行することができる。したがって、符号化装置３００は、第３の実施の形態において説明した効果を得ることができる。

さらに、このように符号化処理を実行することにより、符号化装置３００は、DCTやウェーブレット変換のようなRAHTよりも簡易な直交変換を適用することができる。したがって、符号化装置３００は、さらに、符号化の負荷や処理時間の増大を抑制することができる。これによりコストの増大をさらに抑制することができる。

なお、以上においては、符号化装置３００が、第３の実施の形態の符号化装置１００（図１２）と同様に、ポイントクラウドの符号化前の位置情報を用いて、属性情報を補間するように説明したが、これに限らず、第２の実施の形態の符号化装置１００（図８）と同様に、ポイントクラウドの位置情報を符号化して復号した結果を用いて、属性情報を補間するようにしてもよい。

その場合、符号化装置３００は、第２の実施の形態の符号化装置１００（図８）と同様の構成を有し、さらにその補間処理部１０４と属性情報符号化部１０５との間に、直交変換部３０３および量子化部３０４（図１８）を有するようにすればよい。また、その場合の符号化処理は、第２の実施の形態の符号化処理（図９）において、ステップＳ１０５とステップＳ１０６の処理の間において、ステップＳ３０４およびステップＳ３０５（図１９）の処理を追加すればよい。

＜復号装置＞
図２０は、本技術を適用した情報処理装置の一態様である復号装置の構成の一例を示すブロック図である。図２０に示される復号装置３３０は、符号化装置３００に対応し、符号化装置３００において生成されたポイントクラウドの符号化データを復号する。この復号装置３３０は、上述した方法１－３を用いてポイントクラウドの符号化データを復号する。

なお、図２０においては、処理部やデータの流れ等の主なものを示しており、図２０に示されるものが全てとは限らない。つまり、復号装置３３０において、図２０においてブロックとして示されていない処理部が存在したり、図２０において矢印等として示されていない処理やデータの流れが存在したりしてもよい。

図２０に示されるように、復号装置３３０は、位置情報復号部３３１、属性情報復号部３３２、逆量子化部３３３、逆直交変換部３３４、属性情報抽出部３３５、およびポイントクラウド生成部３３６を有する。

位置情報復号部３３１は、第２の実施の形態（図１０）の位置情報復号部１３１と同様に、復号装置３３０に入力されたポイントクラウド（３Ｄデータ）の位置情報の符号化データを復号し、補間されていない位置情報を生成する。位置情報復号部３３１は、生成した、補間されていない位置情報を属性情報抽出部３３５に供給する。

属性情報復号部３３２は、第２の実施の形態（図１０）の属性情報復号部１３２と同様に、復号装置３３０に入力されたポイントクラウド（３Ｄデータ）の補間後の属性情報の（量子化係数の）符号化データを復号し、補間後の属性情報の量子化係数を生成する。属性情報復号部３３２は、生成した補間後の属性情報の量子化係数を逆量子化部３３３に供給する。

逆量子化部３３３は、属性情報復号部３３２から供給される補間後の属性情報の量子化係数を取得する。逆量子化部３３３は、その属性情報の量子化係数を逆量子化し、補間後の属性情報の変換係数を生成する。この逆量子化は、量子化部３０４（図１８）が行う量子化の逆処理であればよい。逆量子化部３３３は、生成した補間後の属性情報の変換係数を逆直交変換部３３４に供給する。

逆直交変換部３３４は、逆量子化部３３３から供給される属性情報の変換係数を取得する。逆直交変換部３３４は、その属性情報の変換係数を直交変換し、属性情報に変換する。なお、逆量子化部３３３から供給される変換係数は、補間後の属性情報の変換係数である。つまり、逆直交変換部３３４は、データが密な状態の属性情報の変換係数を取得する。したがって、逆直交変換部３３４は、この変換係数に対する逆直交変換において、DCTやウェーブレット変換のようなRAHTよりも簡易な逆直交変換を適用する。この逆直交変換は、直交変換部３０３（図１８）が行う直交変換の逆処理であればよい。逆直交変換部３３４は、逆直交変換により生成した補間後の属性情報を属性情報抽出部３３５に供給する。

属性情報抽出部３３５は、位置情報復号部３３１から供給される補間されていない位置情報を取得する。また、属性情報抽出部３３５は、逆直交変換部３３４から供給される補間後の属性情報を取得する。属性情報抽出部３３５は、第２の実施の形態の属性情報抽出部１３３（図１０）と同様に、その補間後の属性情報から、補間されていない位置情報（つまり点）に対応する属性情報を抽出する。属性情報抽出部３３５は、その補間されていない位置情報と抽出した属性情報とをポイントクラウド生成部３３６に供給する。

ポイントクラウド生成部３３６は、属性情報抽出部３３５から供給される位置情報および属性情報を取得する。ポイントクラウド生成部３３６は、第２の実施の形態のポイントクラウド生成部１３４（図１０）と同様に、それらの位置情報をおよび属性情報を互いに関連付けてポイントクラウド（つまり補間されていないポイントクラウド）を生成し、復号装置３３０の外部に出力する。

なお、位置情報復号部３３１と属性情報復号部３３２とを一体化してもよい。また、逆直交変換部３３４（および逆量子化部３３３）を属性情報復号部３３２と一体化してもよい。また、逆量子化部３３３は、省略してもよい。

このような構成とすることにより、復号装置３３０は、属性情報の符号化データを、属性情報が密な状態で復号することができるので、近傍点の属性情報を用いて処理する際に、その近傍点の有無の場合分け等が不要になり、より容易に復号を行うことができる。したがって、復号装置３３０は、第１の実施の形態において説明した効果を得ることができる。

さらに、このような構成とすることにより、復号装置３３０は、逆DCTや逆ウェーブレット変換のようなRAHTよりも簡易な逆直交変換を適用することができる。したがって、復号装置３３０は、さらに、復号の負荷や処理時間の増大を抑制することができる。これによりコストの増大をさらに抑制することができる。

なお、第３の実施の形態の場合と同様に、属性情報抽出部３３５により抽出された属性情報に対応しない位置情報が存在する場合、ポイントクラウド生成部３３６が、その位置情報（点）の近傍に位置する他の位置情報（点）に対応する属性情報を用いて、その位置情報（点）に対応する属性情報を生成するようにする。このようにすることにより、この場合であっても、全ての位置情報に対応する属性情報を得ることができる。

なお、これらの処理部（位置情報復号部３３１乃至ポイントクラウド生成部３３６）は、任意の構成を有する。例えば、各処理部が、上述の処理を実現する論理回路により構成されるようにしてもよい。また、各処理部が、例えばCPU、ROM、RAM等を有し、それらを用いてプログラムを実行することにより、上述の処理を実現するようにしてもよい。もちろん、各処理部が、その両方の構成を有し、上述の処理の一部を論理回路により実現し、他を、プログラムを実行することにより実現するようにしてもよい。各処理部の構成は互いに独立していてもよく、例えば、一部の処理部が上述の処理の一部を論理回路により実現し、他の一部の処理部がプログラムを実行することにより上述の処理を実現し、さらに他の処理部が論理回路とプログラムの実行の両方により上述の処理を実現するようにしてもよい。

＜復号処理の流れ＞
この復号装置３３０により実行される復号処理の流れの例を、図２１のフローチャートを参照して説明する。

復号処理が開始されると、位置情報復号部３３１は、ステップＳ３３１において、補間されていない位置情報の符号化データを復号する。

ステップＳ３３２において、属性情報復号部３３２は、補間後の属性情報の量子化係数の符号化データを復号し、補間後の属性情報の量子化係数を生成する。

ステップＳ３３３において、逆量子化部３３３は、ステップＳ３３２において生成された補間後の属性情報の量子化係数を逆量子化し、補間後の属性情報の変換係数を生成する。

ステップＳ３３４において、逆直交変換部３３４は、ステップＳ３３３において生成された補間後の属性情報の変換係数に対して、例えば逆DCTや逆ウェーブレット変換のような逆RAHTよりも簡易な逆直交変換を行い、補間後の属性情報に変換する（補間後の属性情報を生成する）。

ステップＳ３３５において、属性情報抽出部３３５は、ステップＳ３３４において生成された補間後の属性情報から、ステップＳ３３１において生成された補間されていない位置情報に対応する属性情報を抽出する。

ステップＳ３３６において、ポイントクラウド生成部３３６は、その位置情報と属性情報とを互いに関連付け、ポイントクラウドを生成し、出力する。

ステップＳ３３６の処理が終了すると復号処理が終了する。

このように復号処理を実行することにより、属性情報の符号化データを、属性情報が密な状態で復号することができるので、近傍点の属性情報を用いて処理する際に、その近傍点の有無の場合分け等が不要になり、より容易に復号を行うことができる。したがって、復号装置３３０は、第１の実施の形態において説明した効果を得ることができる。

さらに、このように復号処理を実行することにより、復号装置３３０は、逆DCTや逆ウェーブレット変換のようなRAHTよりも簡易な逆直交変換を適用することができる。したがって、復号装置３３０は、さらに、復号の負荷や処理時間の増大を抑制することができる。これによりコストの増大をさらに抑制することができる。

なお、本実施の形態においては直交変換処理を適用する例について説明したが、これに限らず、直交変換以外の変換処理を適用するようにしてもよい。また、属性情報の補間は、属性情報全体に対して行う（属性情報の解像度がポイントクラウド全体で一定となるようにする）ようにしてもよいし、所定のデータ単位毎に行うようにしてもよい。例えば、直交変換（逆直交変換）の処理単位毎に行うようにしてもよい。

＜６．第５の実施の形態＞
＜方法１－４＞
次に、方法１－４について説明する。方法１－４では、属性情報の符号化・復号において、属性情報の予測を適用する。例えば、属性情報の予測値を導出し、その属性情報と予測値との差分を符号化するようにする。また、例えば、符号化データを復号して、属性情報とその予測値との差分を生成し、属性情報の予測値を導出し、生成した差分に導出した予測値を加算して属性情報を生成するようにする。このようにすることにより、符号化効率を向上させることができる。

また、このようにすることにより、属性情報が密な状態で予測を行うことができる。したがって、予測を行う属性情報の近傍（周辺）の属性情報を用いて予測値を導出する場合、位置情報を用いて近傍点を探索する等の煩雑な処理を必要とせずに、容易に、その近傍の属性情報を特定し、予測値の導出に利用することができる。したがって、符号化装置５００は、さらに、符号化の負荷や処理時間の増大を抑制することができる。これによりコストの増大をさらに抑制することができる。

＜従来の符号化装置＞
図２２は、予測を適用する場合の符号化装置の主な構成例を示すブロック図である。図２２に示される符号化装置４００は、ポイントクラウドを符号化する従来の符号化装置である。

図２２に示されるように、符号化装置４００は、位置情報符号化部４０１、位置情報復号部４０２、ポイントクラウド生成部４０３、予測部４０４、残差導出部４０５、量子化部４０６、属性情報符号化部４０７、およびビットストリーム生成部４０８を有する。

位置情報符号化部４０１は、位置情報符号化部１１と同様に、符号化装置４００に入力されたポイントクラウド（３Ｄデータ）の位置情報を符号化する。位置情報符号化部４０１は、生成した位置情報の符号化データを位置情報復号部４０２およびビットストリーム生成部４０８に供給する。

位置情報復号部４０２は、位置情報符号化部４０１から供給される位置情報の符号化データを取得し、位置情報復号部１２と同様に、その符号化データを復号する。位置情報復号部４０２は、生成した位置情報（復号結果）をポイントクラウド生成部４０３に供給する。

ポイントクラウド生成部４０３は、符号化装置４００に入力されるポイントクラウドの属性情報と、位置情報復号部４０２から供給される位置情報（復号結果）を取得する。ポイントクラウド生成部４０３は、ポイントクラウド生成部１３と同様に、属性情報を位置情報（復号結果）に合わせるリカラー処理を行う。ポイントクラウド生成部４０３は、位置情報（復号結果）に対応させた属性情報を予測部４０４に供給する。

予測部４０４は、ポイントクラウド生成部４０３から供給される属性情報について予測を行い、属性情報の予測値を生成する。例えば、予測部４０４は、処理対象の属性情報について、その周辺に位置する属性情報に基づいて予測し、処理対象の属性情報の予測値を生成する。予測部４０４は、属性情報と、その予測値を残差導出部４０５に供給する。

残差導出部４０５は、予測部４０４から供給された属性情報と予測値を用いて、それらの差分（残差）を導出する。残差導出部４０５は、導出した属性情報とその予測値との差分を量子化部４０６に供給する。

量子化部４０６は、残差導出部４０５から供給された差分を取得し、それを量子化して、差分の量子化係数を生成する。量子化部４０６は、生成した差分の量子化係数を属性情報符号化部４０７に供給する。

属性情報符号化部４０７は、量子化部４０６から供給される、属性情報とその予測値との差分の量子化係数を取得する。属性情報符号化部４０７は、属性情報符号化部１４と同様に、その量子化係数を符号化し、属性情報の符号化データを生成する。属性情報符号化部４０７は、生成した属性情報の符号化データ（属性情報とその予測値との差分の量子化係数の符号化データ）をビットストリーム生成部４０８に供給する。

ビットストリーム生成部４０８は、位置情報符号化部４０１から供給される位置情報の符号化データと、属性情報符号化部４０７から供給される属性情報の符号化データとを取得する。ビットストリーム生成部４０８は、ビットストリーム生成部１５と同様に、それらの符号化データを含むビットストリームを生成し、そのビットストリームを符号化装置４００の外部に出力する。

＜従来の符号化処理の流れ＞
この符号化装置４００により実行される従来の符号化処理の流れの例を、図２３のフローチャートを参照して説明する。

符号化処理が開始されると、位置情報符号化部４０１は、ステップＳ４０１において、ポイントクラウドの位置情報を符号化する。

ステップＳ４０２において、位置情報復号部４０２は、ステップＳ４０１において生成された位置情報の符号化データを復号する。

ステップＳ４０３において、ポイントクラウド生成部４０３は、ステップＳ４０２において得られた位置情報の復号結果を用いて、リカラー処理を行い、属性情報を位置情報（復号結果）に対応させる。

ステップＳ４０４において、予測部４０４は、処理対象の属性情報に対応する点の近傍点を探索する。ステップＳ４０５において、予測部４０４は、探索した近傍点の属性情報を用いて、処理対象の属性情報の予測値を導出する。

ステップＳ４０６において、残差導出部４０５は、属性情報と予測値との差分（残差）を導出する。

ステップＳ４０７において、量子化部４０６は、ステップＳ４０６において導出した差分を量子化し、量子化係数を生成する。

ステップＳ４０８において、属性情報符号化部４０７は、ステップＳ４０７において生成された差分の量子化係数を符号化し、属性情報の符号化データを生成する。

ステップＳ４０９において、ビットストリーム生成部４０８は、ステップＳ４０１において生成された位置情報の符号化データと、ステップＳ４０８において生成された属性情報の符号化データとを含むビットストリームを生成し、出力する。

ステップＳ４０９の処理が終了すると符号化処理が終了する。

＜従来の復号装置＞
図２４は、復号装置の主な構成例を示すブロック図である。図２４に示される復号装置４３０は、符号化装置４００に対応し、符号化装置４００において生成されたポイントクラウドの符号化データを復号する従来の復号装置である。図２４に示されるように、復号装置４３０は、位置情報復号部４３１、属性情報復号部４３２、逆量子化部４３３、予測部４３４、属性情報導出部４３５、およびポイントクラウド生成部４３６を有する。

位置情報復号部４３１は、位置情報復号部３１と同様に、復号装置４３０に入力されたポイントクラウド（３Ｄデータ）の位置情報の符号化データを復号し、位置情報を生成する。位置情報復号部４３１は、生成した位置情報を予測部４３４およびポイントクラウド生成部４３６に供給する。

属性情報復号部４３２は、属性情報復号部３２と同様に、復号装置４３０に入力されたポイントクラウド（３Ｄデータ）の属性情報の符号化データ（属性情報とその予測値との差分の量子化係数の符号化データ）を復号し、差分の量子化係数を生成する。属性情報復号部４３２は、生成した量子化係数を逆量子化部４３３に供給する。

逆量子化部４３３は、属性情報復号部４３２から供給される量子化係数を取得し、それを逆量子化し、属性情報とその予測値との差分を生成する。逆量子化部４３３は、生成した差分を予測部４３４に供給する。

予測部４３４は、逆量子化部４３３から供給される差分を取得する。また、予測部４３４は、位置情報復号部４３１から供給される位置情報を取得する。さらに、予測部４３４は、属性情報導出部４３５より供給される導出済みの属性情報を取得する。予測部４３４は、逆量子化部４３３から供給される差分に対応する属性情報の予測値を導出する。その際、予測部４３４は、位置情報復号部４３１から供給される位置情報に基づいて、予測値を導出する属性情報が対応する点の近傍に位置する点（近傍点）を探索する。そして、予測部４３４は、属性情報導出部４３５から供給される導出済みの属性情報に基づいて、探索した近傍点に対応する属性情報を求める。予測部４３４は、このようにして求めた近傍点の属性情報を用いて、処理対象の属性情報（すなわち逆量子化部４３３から供給される差分に対応する属性情報）の予測値を導出する。予測部４３４は、逆量子化部４３３から供給される差分と導出した予測値とを属性情報導出部４３５に供給する。

属性情報導出部４３５は、予測部４３４から供給される差分と予測値とを取得し、それらを用いて属性情報を導出する。つまり、属性情報導出部４３５は、差分に予測値を加算して属性情報を導出する。属性情報導出部４３５は、導出した属性情報を予測部４３４およびポイントクラウド生成部４３６に供給する。

ポイントクラウド生成部４３６は、位置情報復号部４３１から供給される位置情報と、属性情報導出部４３５から供給される属性情報とを取得する。ポイントクラウド生成部４３６は、その位置情報と属性情報とを関連付け、ポイントクラウドを生成し、復号装置４３０の外部に出力する。

＜従来の復号処理の流れ＞
この復号装置４３０により実行される従来の復号処理の流れの例を、図２５のフローチャートを参照して説明する。

復号処理が開始されると、位置情報復号部４３１は、ステップＳ４３１において、位置情報の符号化データを復号し、位置情報を生成する。

ステップＳ４３２において、属性情報復号部４３２は、属性情報の符号化データ（属性情報とその予測値との差分の量子化係数の符号化データ）を復号し、属性情報とその予測値との差分の量子化係数を生成する。

ステップＳ４３３において、逆量子化部４３３は、ステップＳ４３２において生成された量子化係数を逆量子化し、属性情報とその予測値との差分を生成する。

ステップＳ４３４において、予測部４３４は、ステップＳ４３１において生成された位置情報に基づいて処理対象の属性情報に対応する点（処理対象の点）の近傍点を探索する。

ステップＳ４３５において、予測部４３４は、ステップＳ４３４において探索した近傍点の属性情報を用いて、処理対象の点の属性情報の予測値を導出する。

ステップＳ４３６において、属性情報導出部４３５は、ステップＳ４３３において生成した差分に、ステップＳ４３５において導出した予測値を加算することにより、属性情報を導出する。

ステップＳ４３７において、ポイントクラウド生成部４３６は、ステップＳ４３１において生成された位置情報と、ステップＳ４３６において導出された属性情報とを関連付けてポイントクラウドを生成し、出力する。

ステップＳ４３７の処理が終了すると復号処理が終了する。

以上のように符号化装置４００および復号装置４３０の場合、属性情報が疎の状態のまま処理される。したがって、符号化や復号の処理が複雑化し、符号化や復号の負荷や処理時間が増大するおそれがあった。したがって、符号化や復号のコストが増大するおそれがあった。

＜符号化装置＞
図２６は、本技術を適用した情報処理装置の一態様である符号化装置の構成の一例を示すブロック図である。図２６に示される符号化装置５００は、ポイントクラウド（３Ｄデータ）を符号化する装置である。符号化装置５００は、上述した方法１－４を用いてポイントクラウドを符号化する。

なお、図２６においては、処理部やデータの流れ等の主なものを示しており、図２６に示されるものが全てとは限らない。つまり、符号化装置５００において、図２６においてブロックとして示されていない処理部が存在したり、図２６において矢印等として示されていない処理やデータの流れが存在したりしてもよい。

図２６に示されるように符号化装置５００は、位置情報符号化部５０１、補間処理部５０２、予測部５０３、残差導出部５０４、量子化部５０５、属性情報符号化部５０６、およびビットストリーム生成部５０７を有する。この場合の符号化装置５００は、第４の実施の形態の符号化装置３００（図１８）と同様に、ポイントクラウドの符号化前の位置情報を用いて、属性情報を補間する。

位置情報符号化部５０１は、第４の実施の形態（図１８）の位置情報符号化部３０１と同様に、符号化装置５００に入力されたポイントクラウド（３Ｄデータ）を取得し、その位置情報を符号化する。そして、位置情報符号化部５０１は、生成した位置情報の符号化データをビットストリーム生成部５０７に供給する。

補間処理部５０２は、第４の実施の形態（図１８）の補間処理部３０２と同様に、符号化装置５００に入力されたポイントクラウド（３Ｄデータ）を取得し、その属性情報の疎な部分を補間し、密にする。つまり、補間処理部５０２は、符号化前の位置情報を用いて属性情報の補間を行う。補間処理部５０２は、補間後の属性情報を予測部５０３に供給する。

予測部５０３は、補間処理部５０２から供給される属性情報を取得する。予測部５０３は、その属性情報の予測値を導出する。

この予測の方法は任意である。例えば、予測部５０３は、予測を行う属性情報（処理対象の属性情報）の近傍（周辺）の属性情報を用いて、その処理対象の属性情報の予測値を導出するようにしてもよい。例えば、複数の近傍の属性情報の平均値を予測値としてもよい。また、例えば、処理対象の属性情報に最も近い（最近傍の）属性情報を予測値としてもよい（属性情報を複製して予測値としてもよい）。もちろん、これらの方法以外の方法であってもよい。

なお、補間処理部５０２から供給される属性情報は、補間後の属性情報である。つまり、予測部５０３は、データが密な状態の属性情報を取得する。つまり、属性情報には必ず近傍（周辺）の属性情報が存在する。したがって、予測部５０３は、位置情報を用いて近傍点を探索しなくても、容易に、近傍（周辺）の属性情報を求めることができる。したがって、予測部５０３は、容易に、その近傍（周辺）の属性情報を用いて予測値を導出することができる。予測部５０３は、補間処理部５０２から供給された補間後の属性情報と、導出した予測値とを残差導出部５０４に供給する。

残差導出部５０４は、予測部５０３から供給された属性情報と予測値とを取得する。残差導出部５０４は、その属性情報と予測値とを用いて、それらの差分（残差）を導出する。残差導出部５０４は、導出した属性情報とその予測値との差分を量子化部５０５に供給する。

量子化部５０５は、残差導出部５０４から供給された差分を取得する。量子化部５０５は、第４の実施の形態（図１８）の量子化部３０４と同様に、その差分を量子化して量子化係数を生成する。量子化部５０５は、生成した差分の量子化係数を属性情報符号化部５０６に供給する。

属性情報符号化部５０６は、量子化部５０５から供給される差分の量子化係数を取得する。属性情報符号化部５０６は、第４の実施の形態（図１８）の属性情報符号化部３０５と同様に、その差分の量子化係数を符号化し、属性情報の符号化データ（補間後の属性情報とその予測値との差分の量子化係数の符号化データ）を生成する。属性情報符号化部５０６は、生成した属性情報の符号化データをビットストリーム生成部５０７に供給する。

ビットストリーム生成部５０７は、位置情報符号化部５０１から供給される位置情報の符号化データを取得する。また、ビットストリーム生成部５０７は、属性情報符号化部５０６から供給される属性情報の符号化データを取得する。ビットストリーム生成部５０７は、第４の実施の形態（図１８）のビットストリーム生成部３０６と同様に、その位置情報の符号化データと属性情報の符号化データとを含むビットストリームを生成する。ビットストリーム生成部５０７は、生成したビットストリームを符号化装置５００の外部に出力する。

なお、位置情報符号化部５０１と属性情報符号化部５０６とを一体化してもよい。また、予測部５０３および残差導出部５０４（並びに量子化部５０５）を属性情報符号化部５０６と一体化してもよい。また、量子化部５０５は、省略してもよい。

このような構成とすることにより、符号化装置５００は、属性情報を密な状態で符号化することができるので、近傍点の属性情報を用いて処理する際に、その近傍点の有無の場合分け等が不要になり、より容易に符号化を行うことができる。したがって、符号化装置３００は、第１の実施の形態において説明した効果を得ることができる。

また、このような構成とすることにより、符号化装置５００は、位置情報の符号化と属性情報の符号化を互いに独立に行うことができる。例えば、符号化装置５００は、位置情報の符号化と属性情報の符号化とを並列に実行することができる。したがって、符号化装置５００は、第３の実施の形態において説明した効果を得ることができる。

さらに、このような構成とすることにより、符号化装置５００は、予測値をより容易に導出することができる。したがって、符号化装置５００は、さらに、符号化の負荷や処理時間の増大を抑制することができる。これによりコストの増大をさらに抑制することができる。

なお、これらの処理部（位置情報符号化部５０１乃至ビットストリーム生成部５０７）は、任意の構成を有する。例えば、各処理部が、上述の処理を実現する論理回路により構成されるようにしてもよい。また、各処理部が、例えばCPU、ROM、RAM等を有し、それらを用いてプログラムを実行することにより、上述の処理を実現するようにしてもよい。もちろん、各処理部が、その両方の構成を有し、上述の処理の一部を論理回路により実現し、他を、プログラムを実行することにより実現するようにしてもよい。各処理部の構成は互いに独立していてもよく、例えば、一部の処理部が上述の処理の一部を論理回路により実現し、他の一部の処理部がプログラムを実行することにより上述の処理を実現し、さらに他の処理部が論理回路とプログラムの実行の両方により上述の処理を実現するようにしてもよい。

＜符号化処理の流れ＞
符号化装置５００により実行される符号化処理の流れの例を、図２７のフローチャートを参照して説明する。

符号化処理が開始されると、位置情報符号化部５０１は、ステップＳ５０１において、ポイントクラウドの位置情報を符号化し、補間されていない位置情報の符号化データを生成する。ステップＳ５０１の処理が終了すると処理はステップＳ５０８に進む。

また、そのステップＳ５０１の処理と並行して（ステップＳ５０１の処理とは独立に）、ステップＳ５０２乃至ステップＳ５０７の各処理が実行される。

ステップＳ５０２において、補間処理部５０２は、符号化前の位置情報（点）を補間する。ステップＳ５０３において、補間処理部５０２は、その補間した点に対応する属性情報を補間する。

ステップＳ５０４において、予測部５０３は、ステップＳ５０３において生成された補間後の属性情報に対して、その予測値を導出する。予測部５０３は、例えば、予測を行う属性情報（処理対象の属性情報）の周辺の属性情報を用いて、処理対象の属性情報の予測値を導出する。

ステップＳ５０５において、残差導出部５０４は、ステップＳ５０３において生成された補間後の属性情報と、ステップＳ５０４において導出されたその予測値との差分（残差）を導出する。

ステップＳ５０６において、量子化部５０５は、ステップＳ５０５において導出された補間後の属性情報とその予測値との差分を量子化し、その量子化係数を生成する。

ステップＳ５０７において、属性情報符号化部５０６は、ステップＳ５０６において生成された量子化係数を符号化し、属性情報の符号化データ（補間後の属性情報とその予測値との差分の量子化係数の符号化データ）を生成する。ステップＳ５０７の処理が終了すると処理はステップＳ５０８に進む。

ステップＳ５０１の処理およびステップＳ５０７の処理がともに終了すると、ステップＳ５０８において、ビットストリーム生成部５０７は、ステップＳ５０１において生成された補間されていない位置情報の符号化データと、ステップＳ５０７において生成された補間後の属性情報とその予測値との差分の量子化係数の符号化データとを含むビットストリームを生成し、出力する。

ステップＳ５０７の処理が終了すると符号化処理が終了する。

このように符号化処理を実行することにより、符号化装置５００は、属性情報を密な状態で符号化することができるので、近傍点の属性情報を用いて処理する際に、その近傍点の有無の場合分け等が不要になり、より容易に符号化を行うことができる。したがって、符号化装置３００は、第１の実施の形態において説明した効果を得ることができる。

また、このように符号化処理を実行することにより、符号化装置５００は、位置情報の符号化と属性情報の符号化を互いに独立に行うことができる。例えば、符号化装置５００は、位置情報の符号化と属性情報の符号化とを並列に実行することができる。したがって、符号化装置５００は、第３の実施の形態において説明した効果を得ることができる。

さらに、このように符号化処理を実行することにより、符号化装置５００は、予測値をより容易に導出することができる。したがって、符号化装置５００は、さらに、符号化の負荷や処理時間の増大を抑制することができる。これによりコストの増大をさらに抑制することができる。

なお、以上においては、符号化装置５００が、第３の実施の形態の符号化装置１００（図１２）と同様に、ポイントクラウドの符号化前の位置情報を用いて、属性情報を補間するように説明したが、これに限らず、第２の実施の形態の符号化装置１００（図８）と同様に、ポイントクラウドの位置情報を符号化して復号した結果を用いて、属性情報を補間するようにしてもよい。

その場合、符号化装置５００は、第２の実施の形態の符号化装置１００（図８）と同様の構成を有し、さらにその補間処理部１０４と属性情報符号化部１０５との間に、予測部５０３乃至量子化部５０５（図２６）を有するようにすればよい。また、その場合の符号化処理は、第２の実施の形態の符号化処理（図９）において、ステップＳ１０５とステップＳ１０６の処理の間において、ステップＳ５０４乃至ステップＳ５０６（図２７）の処理を追加すればよい。

＜復号装置＞
図２８は、本技術を適用した情報処理装置の一態様である復号装置の構成の一例を示すブロック図である。図２８に示される復号装置５３０は、符号化装置５００に対応し、符号化装置５００において生成されたポイントクラウドの符号化データを復号する。この復号装置５３０は、上述した方法１－４を用いてポイントクラウドの符号化データを復号する。

なお、図２８においては、処理部やデータの流れ等の主なものを示しており、図２８に示されるものが全てとは限らない。つまり、復号装置５３０において、図２８においてブロックとして示されていない処理部が存在したり、図２８において矢印等として示されていない処理やデータの流れが存在したりしてもよい。

図２８に示されるように、復号装置５３０は、位置情報復号部５３１、属性情報復号部５３２、逆量子化部５３３、予測部５３４、属性情報導出部５３５、属性情報抽出部５３６、およびポイントクラウド生成部５３７を有する。

位置情報復号部５３１は、第４の実施の形態（図２０）の位置情報復号部３３１と同様に、復号装置５３０に入力されたポイントクラウド（３Ｄデータ）の位置情報の符号化データを復号し、補間されていない位置情報を生成する。位置情報復号部５３１は、生成した、補間されていない位置情報を属性情報抽出部５３６に供給する。

属性情報復号部５３２は、第４の実施の形態（図２０）の属性情報復号部３３２と同様に、復号装置５３０に入力されたポイントクラウド（３Ｄデータ）の補間後の属性情報の符号化データ（補間後の属性情報とその予測値との差分の量子化係数の符号化データ）を復号し、量子化係数を生成する。属性情報復号部５３２は、生成した量子化係数を逆量子化部５３３に供給する。

逆量子化部５３３は、属性情報復号部５３２から供給される量子化係数を取得する。逆量子化部５３３は、第４の実施の形態（図２０）の逆量子化部３３３と同様に、その量子化係数を逆量子化し、差分（補間後の属性情報とその予測値との差分）を生成する。この逆量子化は、量子化部５０５（図２６）が行う量子化の逆処理であればよい。逆量子化部５３３は、生成した差分を予測部５３４に供給する。

予測部５３４は、逆量子化部５３３から供給される差分を取得する。予測部５３４は、逆量子化部５３３から供給される差分に対応する属性情報の予測値を導出する。

予測部５０３（図２６）の場合と同様に、この予測の方法は任意である。例えば、予測部５３４は、予測を行う属性情報（処理対象の属性情報）の近傍（周辺）の属性情報を用いて、その処理対象の属性情報の予測値を導出するようにしてもよい。例えば、複数の近傍の属性情報の平均値を予測値としてもよい。また、例えば、処理対象の属性情報に最も近い（最近傍の）属性情報を予測値としてもよい（属性情報を複製して予測値としてもよい）。もちろん、これらの方法以外の方法であってもよい。

なお、この場合も、属性情報は密な状態であるので、予測部５３４は、位置情報を用いて近傍点を探索しなくても、容易に、近傍（周辺）の属性情報を求めることができる。したがって、予測部５３４は、容易に、その近傍（周辺）の属性情報を用いて予測値を導出することができる。予測部５３４は、逆量子化部５３３から供給された差分と、導出した予測値とを属性情報導出部５３５に供給する。

属性情報導出部５３５は、予測部５３４から供給される差分と予測値とを取得する。属性情報導出部５３５は、それらを用いて属性情報を導出する。つまり、属性情報導出部５３５は、差分に予測値を加算して属性情報（補間後の属性情報）を導出する。属性情報導出部５３５は、導出した属性情報を属性情報抽出部５３６に供給する。

属性情報抽出部５３６は、位置情報復号部５３１から供給される補間されていない位置情報を取得する。また、属性情報抽出部５３６は、属性情報導出部５３５から供給される補間後の属性情報を取得する。属性情報抽出部５３６は、第４の実施の形態の属性情報抽出部３３５（図２０）と同様に、その補間後の属性情報から、補間されていない位置情報（つまり点）に対応する属性情報を抽出する。属性情報抽出部５３６は、その補間されていない位置情報と抽出した属性情報とをポイントクラウド生成部５３７に供給する。

ポイントクラウド生成部５３７は、属性情報抽出部５３６から供給される位置情報および属性情報を取得する。ポイントクラウド生成部５３７は、第４の実施の形態のポイントクラウド生成部３３６（図２０）と同様に、それらの位置情報をおよび属性情報を互いに関連付けてポイントクラウド（つまり補間されていないポイントクラウド）を生成し、復号装置５３０の外部に出力する。

なお、位置情報復号部５３１と属性情報復号部５３２とを一体化してもよい。また、予測部５３４および属性情報導出部５３５（並びに逆量子化部５３３）を属性情報復号部５３２と一体化してもよい。また、逆量子化部５３３は、省略してもよい。

このような構成とすることにより、復号装置５３０は、属性情報の符号化データを、属性情報が密な状態で復号することができるので、近傍点の属性情報を用いて処理する際に、その近傍点の有無の場合分け等が不要になり、より容易に復号を行うことができる。したがって、復号装置５３０は、第１の実施の形態において説明した効果を得ることができる。

さらに、このような構成とすることにより、復号装置５３０は、予測値をより容易に導出することができる。したがって、復号装置５３０は、さらに、復号の負荷や処理時間の増大を抑制することができる。これによりコストの増大をさらに抑制することができる。

なお、第４の実施の形態の場合と同様に、属性情報抽出部５３６により抽出された属性情報に対応しない位置情報が存在する場合、ポイントクラウド生成部５３７が、その位置情報（点）の近傍に位置する他の位置情報（点）に対応する属性情報を用いて、その位置情報（点）に対応する属性情報を生成するようにする。このようにすることにより、この場合であっても、全ての位置情報に対応する属性情報を得ることができる。

なお、これらの処理部（位置情報復号部５３１乃至ポイントクラウド生成部５３７）は、任意の構成を有する。例えば、各処理部が、上述の処理を実現する論理回路により構成されるようにしてもよい。また、各処理部が、例えばCPU、ROM、RAM等を有し、それらを用いてプログラムを実行することにより、上述の処理を実現するようにしてもよい。もちろん、各処理部が、その両方の構成を有し、上述の処理の一部を論理回路により実現し、他を、プログラムを実行することにより実現するようにしてもよい。各処理部の構成は互いに独立していてもよく、例えば、一部の処理部が上述の処理の一部を論理回路により実現し、他の一部の処理部がプログラムを実行することにより上述の処理を実現し、さらに他の処理部が論理回路とプログラムの実行の両方により上述の処理を実現するようにしてもよい。

＜復号処理の流れ＞
この復号装置５３０により実行される復号処理の流れの例を、図２９のフローチャートを参照して説明する。

復号処理が開始されると、位置情報復号部５３１は、ステップＳ５３１において、補間されていない位置情報の符号化データを復号する。

ステップＳ５３２において、属性情報復号部５３２は、属性情報の符号化データ（補間後の属性情報とその予測値との差分の量子化係数の符号化データ）を復号し、量子化係数を生成する。

ステップＳ５３３において、逆量子化部５３３は、ステップＳ５３２において生成された量子化係数（補間後の属性情報とその予測値との差分の量子化係数）を逆量子化し、差分を生成する。

ステップＳ５３４において、予測部５３４は、ステップＳ５３３において生成した差分（補間後の属性情報とその予測値との差分）に対応する属性情報の予測値を導出する。例えば、予測部５３４は、予測を行う属性情報（処理対象の属性情報）の近傍（周辺）の属性情報を用いて、その処理対象の属性情報の予測値を導出する。

属性情報は補間されており密な状態であるので、予測部５３４は、位置情報を用いて近傍点を探索する等の煩雑な処理を必要とせずに、容易に、近傍の属性情報を特定し、予測に用いることができる。

ステップＳ５３５において、属性情報導出部５３５は、ステップＳ５３３において生成された差分（補間後の属性情報とその予測値との差分）と、ステップＳ５３４において導出された属性情報の予測値とを用いて、補間後の属性情報を導出する。つまり、属性情報導出部５３５は、差分に予測値を加算して、補間後の属性情報を導出する。

ステップＳ５３６において、属性情報抽出部５３６は、ステップＳ５３５において生成された補間後の属性情報から、ステップＳ５３１において生成された補間されていない位置情報に対応する属性情報を抽出する。

ステップＳ５３７において、ポイントクラウド生成部５３７は、その位置情報と属性情報とを互いに関連付け、ポイントクラウドを生成し、出力する。

ステップＳ５３７の処理が終了すると復号処理が終了する。

このように復号処理を実行することにより、属性情報の符号化データを、属性情報が密な状態で復号することができるので、近傍点の属性情報を用いて処理する際に、その近傍点の有無の場合分け等が不要になり、より容易に復号を行うことができる。したがって、復号装置５３０は、第１の実施の形態において説明した効果を得ることができる。

さらに、このように復号処理を実行することにより、復号装置５３０は、予測値をより容易に導出することができる。したがって、復号装置５３０は、さらに、復号の負荷や処理時間の増大を抑制することができる。これによりコストの増大をさらに抑制することができる。

＜７．付記＞
＜制御情報＞
以上の各実施の形態において説明した本技術に関する制御情報を符号化側から復号側に伝送するようにしてもよい。例えば、上述した本技術を適用することを許可（または禁止）するか否かを制御する制御情報（例えばenabled_flag）を伝送するようにしてもよい。また、例えば、上述した本技術を適用することを許可（または禁止）する範囲（例えばブロックサイズの上限若しくは下限、またはその両方、スライス、ピクチャ、シーケンス、コンポーネント、ビュー、レイヤ等）を指定する制御情報を伝送するようにしてもよい。

＜周辺・近傍＞
なお、本明細書において、「近傍」や「周辺」等の位置関係は、空間的な位置関係だけでなく、時間的な位置関係も含みうる。

＜コンピュータ＞
上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行させることもできるし、ソフトウエアにより実行させることもできる。一連の処理をソフトウエアにより実行する場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、コンピュータにインストールされる。ここでコンピュータには、専用のハードウエアに組み込まれているコンピュータや、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータ等が含まれる。

図３０は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するコンピュータのハードウエアの構成例を示すブロック図である。

図３０に示されるコンピュータ９００において、CPU（Central Processing Unit）９０１、ROM（Read Only Memory）９０２、RAM（Random Access Memory）９０３は、バス９０４を介して相互に接続されている。

バス９０４にはまた、入出力インタフェース９１０も接続されている。入出力インタフェース９１０には、入力部９１１、出力部９１２、記憶部９１３、通信部９１４、およびドライブ９１５が接続されている。

入力部９１１は、例えば、キーボード、マウス、マイクロホン、タッチパネル、入力端子などよりなる。出力部９１２は、例えば、ディスプレイ、スピーカ、出力端子などよりなる。記憶部９１３は、例えば、ハードディスク、RAMディスク、不揮発性のメモリなどよりなる。通信部９１４は、例えば、ネットワークインタフェースよりなる。ドライブ９１５は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリなどのリムーバブルメディア９２１を駆動する。

以上のように構成されるコンピュータでは、CPU９０１が、例えば、記憶部９１３に記憶されているプログラムを、入出力インタフェース９１０およびバス９０４を介して、RAM９０３にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。RAM９０３にはまた、CPU９０１が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。

コンピュータが実行するプログラムは、例えば、パッケージメディア等としてのリムーバブルメディア９２１に記録して適用することができる。その場合、プログラムは、リムーバブルメディア９２１をドライブ９１５に装着することにより、入出力インタフェース９１０を介して、記憶部９１３にインストールすることができる。

また、このプログラムは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供することもできる。その場合、プログラムは、通信部９１４で受信し、記憶部９１３にインストールすることができる。

その他、このプログラムは、ROM９０２や記憶部９１３に、あらかじめインストールしておくこともできる。

＜本技術の適用対象＞
以上においては、ポイントクラウドデータの符号化・復号に本技術を適用する場合について説明したが、本技術は、これらの例に限らず、任意の規格の３Ｄデータの符号化・復号に対して適用することができる。つまり、上述した本技術と矛盾しない限り、符号化・復号方式等の各種処理、並びに、３Ｄデータやメタデータ等の各種データの仕様は任意である。また、本技術と矛盾しない限り、上述した一部の処理や仕様を省略してもよい。

また、以上においては、本技術の適用例として符号化装置１００、復号装置１３０、符号化装置３００、復号装置３３０、符号化装置５００、および復号装置５３０について説明したが、本技術は、任意の構成に適用することができる。

例えば、本技術は、衛星放送、ケーブルＴＶなどの有線放送、インターネット上での配信、およびセルラー通信による端末への配信などにおける送信機や受信機（例えばテレビジョン受像機や携帯電話機）、または、光ディスク、磁気ディスクおよびフラッシュメモリなどの媒体に画像を記録したり、これら記憶媒体から画像を再生したりする装置（例えばハードディスクレコーダやカメラ）などの、様々な電子機器に適用され得る。

また、例えば、本技術は、システムLSI（Large Scale Integration）等としてのプロセッサ（例えばビデオプロセッサ）、複数のプロセッサ等を用いるモジュール（例えばビデオモジュール）、複数のモジュール等を用いるユニット（例えばビデオユニット）、または、ユニットにさらにその他の機能を付加したセット（例えばビデオセット）等、装置の一部の構成として実施することもできる。

また、例えば、本技術は、複数の装置により構成されるネットワークシステムにも適用することもできる。例えば、本技術を、ネットワークを介して複数の装置で分担、共同して処理するクラウドコンピューティングとして実施するようにしてもよい。例えば、コンピュータ、AV（Audio Visual）機器、携帯型情報処理端末、IoT（Internet of Things）デバイス等の任意の端末に対して、画像（動画像）に関するサービスを提供するクラウドサービスにおいて本技術を実施するようにしてもよい。

なお、本明細書において、システムとは、複数の構成要素（装置、モジュール（部品）等）の集合を意味し、全ての構成要素が同一筐体中にあるか否かは問わない。したがって、別個の筐体に収納され、ネットワークを介して接続されている複数の装置、および、１つの筐体の中に複数のモジュールが収納されている１つの装置は、いずれも、システムである。

＜本技術を適用可能な分野・用途＞
本技術を適用したシステム、装置、処理部等は、例えば、交通、医療、防犯、農業、畜産業、鉱業、美容、工場、家電、気象、自然監視等、任意の分野に利用することができる。また、その用途も任意である。

＜その他＞
なお、本明細書において「フラグ」とは、複数の状態を識別するための情報であり、真(1)または偽(0)の２状態を識別する際に用いる情報だけでなく、３以上の状態を識別することが可能な情報も含まれる。したがって、この「フラグ」が取り得る値は、例えば1/0の２値であってもよいし、３値以上であってもよい。すなわち、この「フラグ」を構成するbit数は任意であり、1bitでも複数bitでもよい。また、識別情報（フラグも含む）は、その識別情報をビットストリームに含める形だけでなく、ある基準となる情報に対する識別情報の差分情報をビットストリームに含める形も想定されるため、本明細書においては、「フラグ」や「識別情報」は、その情報だけではなく、基準となる情報に対する差分情報も包含する。

また、符号化データ（ビットストリーム）に関する各種情報（メタデータ等）は、符号化データに関連づけられていれば、どのような形態で伝送または記録されるようにしてもよい。ここで、「関連付ける」という用語は、例えば、一方のデータを処理する際に他方のデータを利用し得る（リンクさせ得る）ようにすることを意味する。つまり、互いに関連付けられたデータは、１つのデータとしてまとめられてもよいし、それぞれ個別のデータとしてもよい。例えば、符号化データ（画像）に関連付けられた情報は、その符号化データ（画像）とは別の伝送路上で伝送されるようにしてもよい。また、例えば、符号化データ（画像）に関連付けられた情報は、その符号化データ（画像）とは別の記録媒体（または同一の記録媒体の別の記録エリア）に記録されるようにしてもよい。なお、この「関連付け」は、データ全体でなく、データの一部であってもよい。例えば、画像とその画像に対応する情報とが、複数フレーム、１フレーム、またはフレーム内の一部分などの任意の単位で互いに関連付けられるようにしてもよい。

なお、本明細書において、「合成する」、「多重化する」、「付加する」、「一体化する」、「含める」、「格納する」、「入れ込む」、「差し込む」、「挿入する」等の用語は、例えば符号化データとメタデータとを１つのデータにまとめるといった、複数の物を１つにまとめることを意味し、上述の「関連付ける」の１つの方法を意味する。

また、本技術の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。

例えば、１つの装置（または処理部）として説明した構成を分割し、複数の装置（または処理部）として構成するようにしてもよい。逆に、以上において複数の装置（または処理部）として説明した構成をまとめて１つの装置（または処理部）として構成されるようにしてもよい。また、各装置（または各処理部）の構成に上述した以外の構成を付加するようにしてももちろんよい。さらに、システム全体としての構成や動作が実質的に同じであれば、ある装置（または処理部）の構成の一部を他の装置（または他の処理部）の構成に含めるようにしてもよい。

また、例えば、上述したプログラムは、任意の装置において実行されるようにしてもよい。その場合、その装置が、必要な機能（機能ブロック等）を有し、必要な情報を得ることができるようにすればよい。

また、例えば、１つのフローチャートの各ステップを、１つの装置が実行するようにしてもよいし、複数の装置が分担して実行するようにしてもよい。さらに、１つのステップに複数の処理が含まれる場合、その複数の処理を、１つの装置が実行するようにしてもよいし、複数の装置が分担して実行するようにしてもよい。換言するに、１つのステップに含まれる複数の処理を、複数のステップの処理として実行することもできる。逆に、複数のステップとして説明した処理を１つのステップとしてまとめて実行することもできる。

また、例えば、コンピュータが実行するプログラムは、プログラムを記述するステップの処理が、本明細書で説明する順序に沿って時系列に実行されるようにしても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで個別に実行されるようにしても良い。つまり、矛盾が生じない限り、各ステップの処理が上述した順序と異なる順序で実行されるようにしてもよい。さらに、このプログラムを記述するステップの処理が、他のプログラムの処理と並列に実行されるようにしても良いし、他のプログラムの処理と組み合わせて実行されるようにしても良い。

また、例えば、本技術に関する複数の技術は、矛盾が生じない限り、それぞれ独立に単体で実施することができる。もちろん、任意の複数の本技術を併用して実施することもできる。例えば、いずれかの実施の形態において説明した本技術の一部または全部を、他の実施の形態において説明した本技術の一部または全部と組み合わせて実施することもできる。また、上述した任意の本技術の一部または全部を、上述していない他の技術と併用して実施することもできる。

なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１） ３次元形状のオブジェクトを点群として表現するポイントクラウドの属性情報を補間する補間処理部と、
前記補間処理部による補間後の前記属性情報を符号化する符号化部と
を備える情報処理装置。
（２） 前記補間処理部は、前記ポイントクラウドの疎な点を補間して密にし、補間した点に対応する属性情報を生成する
（１）に記載の情報処理装置。
（３） 前記補間処理部は、補間した前記点に対応する属性情報を、前記点の近傍に位置する他の点の属性情報を用いて生成する
（２）に記載の情報処理装置。
（４） 前記補間処理部は、補間した前記点に対応する属性情報を、前記点の最も近い他の点の属性情報を複製する
（３）に記載の情報処理装置。
（５） 前記補間処理部は、補間した前記点に対応する属性情報を、前記点の近傍に位置する複数の他の点の属性情報を用いて導出する
（３）に記載の情報処理装置。
（６） 前記補間処理部は、前記ポイントクラウドのOctreeの疎なノードを補間して密にし、密なノードに対応する属性情報を生成する
（１）に記載の情報処理装置。
（７） 前記補間処理部は、前記ポイントクラウドの位置情報を符号化して復号した結果を用いて、前記属性情報を補間する
（１）に記載の情報処理装置。
（８） 前記補間処理部は、符号化前の前記ポイントクラウドの位置情報を用いて、前記属性情報を補間する
（１）に記載の情報処理装置。
（９） 前記符号化部は、前記属性情報を係数データに変換して符号化し、
前記補間処理部は、前記属性情報を前記係数データに変換する変換処理の処理単位毎に、前記属性情報を補間する
（１）に記載の情報処理装置。
（１０） 前記変換処理は直交変換である
（９）に記載の情報処理装置。
（１１） 前記符号化部は、前記属性情報の予測値を導出し、前記属性情報と前記予測値との差分を符号化する
（１）に記載の情報処理装置。
（１２） 前記符号化部は、補間されていない前記ポイントクラウドの位置情報をさらに符号化する
（１）に記載の情報処理装置。
（１３） ３次元形状のオブジェクトを点群として表現するポイントクラウドの属性情報を補間し、
補間後の前記属性情報を符号化する
情報処理方法。

（１４） ３次元形状のオブジェクトを点群として表現するポイントクラウドの属性情報の符号化データを復号する復号部と、
前記復号部により前記符号化データが復号されて生成された前記属性情報から、前記ポイントクラウドの位置情報に対応する属性情報を抽出する抽出部と
を備える情報処理装置。
（１５） 前記符号化データは、前記ポイントクラウドの属性情報を補間して符号化することにより生成されたデータであり、
前記抽出部は、前記復号部により生成された補間後の前記属性情報から、補間されていない前記位置情報に対応する属性情報を抽出する
（１４）に記載の情報処理装置。
（１６） 前記抽出部により抽出された前記属性情報に、前記位置情報に対応する属性情報が含まれていない点が存在する場合、前記点の近傍に位置する他の点の属性情報を用いて前記点に対応する属性情報を生成する生成部をさらに備える
（１４）に記載の情報処理装置。
（１７） 前記符号化データは、前記属性情報が直交変換された係数データの符号化データであり、
前記復号部は、前記符号化データを復号して前記係数データを生成し、生成した前記係数データを逆直交変換して前記属性情報を生成する
（１４）に記載の情報処理装置。
（１８） 前記符号化データは、前記属性情報と前記属性情報の予測値との差分の符号化データであり、
前記復号部は、前記符号化データを復号して前記差分を生成し、前記属性情報の予測値を導出し、生成した前記差分に導出した前記予測値を加算して前記属性情報を生成する
（１４）に記載の情報処理装置。
（１９） 前記復号部は、補間されていない前記ポイントクラウドの位置情報の符号化データをさらに復号する
（１４）に記載の情報処理装置。
（２０） ３次元形状のオブジェクトを点群として表現するポイントクラウドの属性情報の符号化データを復号し、
前記符号化データが復号されて生成された前記属性情報から、前記ポイントクラウドの位置情報に対応する属性情報を抽出する
情報処理方法。

１００ 符号化装置， １０１ 位置情報符号化部， １０２ 位置情報復号部， １０３ ポイントクラウド生成部， １０４ 補間処理部， １０５ 属性情報符号化部， １０６ ビットストリーム生成部， １３０ 復号装置， １３１ 位置情報復号部， １３２ 属性情報復号部， １３３ 属性情報抽出部， １３４ ポイントクラウド生成部， ３００ 符号化装置， ３０１ 位置情報符号化部， ３０２ 補間処理部， ３０３ 直交変換部， ３０４ 量子化部， ３０５ 属性情報符号化部， ３０６ ビットストリーム生成部， ３３０ 復号装置， ３３１ 位置情報復号部， ３３２ 属性情報復号部， ３３３ 逆量子化部， ３３４ 逆直交変換部， ３３５ 属性情報抽出部， ３３６ ポイントクラウド生成部， ５００ 符号化装置， ５０１ 位置情報符号化部， ５０２ 補間処理部， ５０３ 予測部， ５０４ 残差導出部， ５０５ 量子化部， ５０６ 属性情報符号化部， ５０７ ビットストリーム生成部， ５３０ 復号装置， ５３１ 位置情報復号部， ５３２ 属性情報復号部， ５３３ 逆量子化部， ５３４ 予測部， ５３５ 属性情報導出部， ５３６ 属性情報抽出部， ５３７ ポイントクラウド生成部

Claims (20)

1. ３次元形状のオブジェクトを点群として表現するポイントクラウドの属性情報を補間する補間処理部と、
   前記補間処理部による補間後の前記属性情報を符号化する符号化部と
   を備える情報処理装置。
2. 前記補間処理部は、前記ポイントクラウドの疎な点を補間して密にし、補間した点に対応する属性情報を生成する
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記補間処理部は、補間した前記点に対応する属性情報を、前記点の近傍に位置する他の点の属性情報を用いて生成する
   請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記補間処理部は、補間した前記点に対応する属性情報を、前記点の最も近い他の点の属性情報を複製する
   請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記補間処理部は、補間した前記点に対応する属性情報を、前記点の近傍に位置する複数の他の点の属性情報を用いて導出する
   請求項３に記載の情報処理装置。
6. 前記補間処理部は、前記ポイントクラウドのOctreeの疎なノードを補間して密にし、密なノードに対応する属性情報を生成する
   請求項１に記載の情報処理装置。
7. 前記補間処理部は、前記ポイントクラウドの位置情報を符号化して復号した結果を用いて、前記属性情報を補間する
   請求項１に記載の情報処理装置。
8. 前記補間処理部は、符号化前の前記ポイントクラウドの位置情報を用いて、前記属性情報を補間する
   請求項１に記載の情報処理装置。
9. 前記符号化部は、前記属性情報を係数データに変換して符号化し、
   前記補間処理部は、前記属性情報を前記係数データに変換する変換処理の処理単位毎に、前記属性情報を補間する
   請求項１に記載の情報処理装置。
10. 前記変換処理は直交変換である
    請求項９に記載の情報処理装置。
11. 前記符号化部は、前記属性情報の予測値を導出し、前記属性情報と前記予測値との差分を符号化する
    請求項１に記載の情報処理装置。
12. 前記符号化部は、補間されていない前記ポイントクラウドの位置情報をさらに符号化する
    請求項１に記載の情報処理装置。
13. ３次元形状のオブジェクトを点群として表現するポイントクラウドの属性情報を補間し、
    補間後の前記属性情報を符号化する
    情報処理方法。
14. ３次元形状のオブジェクトを点群として表現するポイントクラウドの属性情報の符号化データを復号する復号部と、
    前記復号部により前記符号化データが復号されて生成された前記属性情報から、前記ポイントクラウドの位置情報に対応する属性情報を抽出する抽出部と
    を備える情報処理装置。
15. 前記符号化データは、前記ポイントクラウドの属性情報を補間して符号化することにより生成されたデータであり、
    前記抽出部は、前記復号部により生成された補間後の前記属性情報から、補間されていない前記位置情報に対応する属性情報を抽出する
    請求項１４に記載の情報処理装置。
16. 前記抽出部により抽出された前記属性情報に、前記位置情報に対応する属性情報が含まれていない点が存在する場合、前記点の近傍に位置する他の点の属性情報を用いて前記点に対応する属性情報を生成する生成部をさらに備える
    請求項１４に記載の情報処理装置。
17. 前記符号化データは、前記属性情報が直交変換された係数データの符号化データであり、
    前記復号部は、前記符号化データを復号して前記係数データを生成し、生成した前記係数データを逆直交変換して前記属性情報を生成する
    請求項１４に記載の情報処理装置。
18. 前記符号化データは、前記属性情報と前記属性情報の予測値との差分の符号化データであり、
    前記復号部は、前記符号化データを復号して前記差分を生成し、前記属性情報の予測値を導出し、生成した前記差分に導出した前記予測値を加算して前記属性情報を生成する
    請求項１４に記載の情報処理装置。
19. 前記復号部は、補間されていない前記ポイントクラウドの位置情報の符号化データをさらに復号する
    請求項１４に記載の情報処理装置。
20. ３次元形状のオブジェクトを点群として表現するポイントクラウドの属性情報の符号化データを復号し、
    前記符号化データが復号されて生成された前記属性情報から、前記ポイントクラウドの位置情報に対応する属性情報を抽出する
    情報処理方法。

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