JP2023514034A - イントラ予測方法、装置、エンコーダ、デコーダ及び記憶媒体 - Google Patents

イントラ予測方法、装置、エンコーダ、デコーダ及び記憶媒体 Download PDF

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Abstract

本願の実施例は、イントラ予測方法、装置、エンコーダ、デコーダ及び記憶媒体を提供する。該方法は、入力ポイントクラウドに対して分割を行った後に得られた現在階層が目標階層よりも小さいと決定した時、現在ノードの第１数量の近隣ノードの占有情報を得ることと、第１数量の近隣ノードの占有情報から、第２数量の近隣ノードの占有情報を抽出することであって、第１数量は第２数量よりも大きく、第２数量の近隣ノードと現在ノードの子ノードとは関連関係を有する、ことと、第２数量の近隣ノードの占有情報に基づいて、現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、第１予測結果を得ることと、を含む。

Description

本願の実施例は、通信分野における符号化復号技術に関し、特にイントラ予測方法、装置、エンコーダ、デコーダ及び記憶媒体に関する。
現在、関連技術における八分木の幾何学的情報符号化に基づくイントラ予測方案において、現在ノード（即ち、符号化対象ノード）の２６個の近隣ノードの占有情報と複数の所定の閾値を利用して計算と比較を行う。説明すべきこととして、上記予測方案を用いてイントラ予測を行う時、係るルックアップテーブル（Ｌｏｏｋ Ｕｐ Ｔａｂｌｅ）が多く、且つイントラ予測を行う時、少なくとも１６個の重み及び１０個の閾値の設定にかかわり、最適解を見つけにくいことによって、最適のイントラ予測の結果を得ることができない。これから分かるように、関連技術においてイントラ予測を行う時、計算量が大きく、符号化復号時間が長く、イントラ予測結果が正確にならないという問題が存在する。
本願の実施例は、符号化復号処理時のイントラ予測の速度と正確度を向上させ、更に、符号化復号の品質を向上させることができるイントラ予測方法、装置、エンコーダ、デコーダ及び記憶媒体を提供する。
本願の実施例の技術的解決手段は、以下のように実現することができる。
第１態様によれば、本願の実施例は、イントラ予測方法を提供する。前記方法は、
入力ポイントクラウドに対して分割を行った後に得られた現在階層が目標階層よりも小さいと決定した時、現在ノードの第１数量の近隣ノードの占有情報を得ることと、
前記第１数量の近隣ノードの占有情報から、第２数量の近隣ノードの占有情報を抽出することであって、前記第１数量は前記第２数量よりも大きく、前記第２数量の近隣ノードと前記現在ノードの子ノードとは関連関係を有する、ことと、
前記第２数量の近隣ノードの占有情報に基づいて、前記現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、第１予測結果を得ることと、を含む。
第２態様によれば、本願の実施例は、イントラ予測装置を更に提供する。前記装置は、
入力ポイントクラウドに対して分割を行った後に得られた現在階層が目標階層よりも小さいと決定した時、現在ノードの第１数量の近隣ノードの占有情報を得るように構成される第１処理モジュールと、
前記第１数量の近隣ノードの占有情報から、第２数量の近隣ノードの占有情報を抽出するように構成される第１抽出モジュールであって、前記第１数量は前記第２数量よりも大きく、前記第２数量の近隣ノードと前記現在ノードの子ノードとは関連関係を有する、第１抽出モジュールと、
前記第２数量の近隣ノードの占有情報に基づいて、前記現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、第１予測結果を得るように構成される第２処理モジュールと、を備える。
第３態様によれば、本願の実施例は、エンコーダを提供する。前記エンコーダは、
実行可能なイントラ予測命令を記憶するように構成される第１メモリと、
前記第１メモリに記憶されている実行可能なイントラ予測命令を実行する時、第１態様に記載のイントラ予測方法を実現させるように構成される第１プロセッサと、を備える。
第４態様によれば、本願の実施例は、デコーダを更に提供する。前記デコーダは、
実行可能なイントラ予測命令を記憶するように構成される第２メモリと、
前記第２メモリに記憶されている実行可能なイントラ予測命令を実行する時、第１態様に記載のイントラ予測方法を実現させるように構成される第２プロセッサと、を備える。
第５態様によれば、本願の実施例は、コンピュータ可読記憶媒体を提供する。前記コンピュータ可読記憶媒体に実行可能なイントラ予測命令が記憶されており、該命令は、第１プロセッサにより実行される時、第１態様に記載のイントラ予測方法を実現させるためのものである。
本願の実施例は、イントラ予測方法、装置、エンコーダ、デコーダ及び記憶媒体を提供する。方法は、入力ポイントクラウドに対して分割を行った後に得られた現在階層が目標階層よりも小さいと決定した時、現在ノードの第１数量の近隣ノードの占有情報を得ることと、第１数量の近隣ノードの占有情報から、第２数量の近隣ノードの占有情報を抽出することであって、第１数量は第２数量よりも大きく、第２数量の近隣ノードと現在ノードの子ノードとは関連関係を有する、ことと、第２数量の近隣ノードの占有情報に基づいて、現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、第１予測結果を得ることと、を含む。つまり、本願の実施例において、現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行う時、現在ノードの子ノードと関連関係を有する第２数量の近隣ノードのみを考慮することによって、ルックアップテーブルを減少させ、計算の複雑さを低減させ、イントラ予測結果の正確性を向上させ、符号化復号の時間長を短縮し、符号化復号の正確性を向上させるという目的を達する。
本願の実施例による例示的な符号化フローのブロック図である。 本願の実施例による例示的なイントラ予測方法のフローチャート１である。 本願の実施例による例示的なイントラ予測方法のフローチャート２である。 本願の実施例による例示的な現在ノードの異なる子ノードに含まれるポイントクラウドの概略図である。 本願の実施例による例示的なエンコーダによるイントラ予測方法の実行のフローチャートである。 本願の実施例による例示的なデコーダによるイントラ予測方法の実行のフローチャートである。 本願の実施例による例示的な現在ノードのある子ノードに含まれるポイントクラウドの概略図である。 本願の実施例による損失圧縮におけるＢＤ－Ｒａｔｅである。 本願の実施例による無損失圧縮におけるｂｐｉｐ ｒａｔｉｏである。 本願の実施例によるイントラ予測装置の構造概略図である。 本願の実施例によるエンコーダの構造概略図である。 本願の実施例によるデコーダの構造概略図である。
本願の実施例の目的、技術的解決手段及び利点をより明確にするために、以下、本願の実施例における図面を参照しながら、本願の具体的な技術的解決手段を更に詳しく説明する。下記実施例は、本願を説明するためのものであり、本願の範囲を限定するものではない。
別途定義しない限り、本明細書に用いられる全ての技術的用語及び科学的用語は、本願が属する分野における当業者が一般的に理解する意味と同じである。本明細書に用いられる用語は、本願の実施例の目的を記述するためのものだけであり、本願を限定するものではない。
下記記述において、「いくつかの実施例」に係る。これは、全ての可能な実施例のサブ集合を記述する。「いくつかの実施例」は、全ての可能な実施例の同一のサブ集合又は異なるサブ集合であってもよく、また、矛盾しない限り、互いに組み合わせられてもよいと理解されるべきである。
下記記述に係る用語「第１／第２／第３」は、類似した対象を区別するためのものであり、対象の特定の順番を説明するためのものではないことに留意されたい。ここで説明した本願の実施例をここで示した又は説明した順番以外の順番で実施可能なものにするために、「第１／第２／第３」は、許された場合であれば特定の順番又は前後順序を互いに取り替えることができることは、理解されるべきである。
本願の実施例を更に詳しく説明する前に、本願の実施例に係る名詞及び用語を説明する。本願の実施例に係る名詞及び用語は、下記解釈に適用される。
１）ポイントクラウド圧縮（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ：ＰＣＣ）
２）幾何学に基づくポイントクラウド圧縮（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ－ｂａｓｅｄ Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ：Ｇ－ＰＣＣ）
３）スライス／ストライプｓｌｉｃｅ
４）バウンディングボックスｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ
５）八分木ｏｃｔｒｅｅ
６）イントラ予測ｉｎｔｒａ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ
７）三角形スープ（ｔｒｉａｎｇｌｅ ｓｏｕｐ：ｔｒｉｓｏｕｐ）
８）コンテキストモデルに基づく自己適応的二値算術符号化（Ｃｏｎｔｅｘｔ－ｂａｓｅｄ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｂｉｎａｒｙ Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ Ｃｏｄｉｎｇ：ＣＡＢＡＣ）
９）ブロックｂｌｏｃｋ
１０）交点ｖｅｒｔｅｘ
１１）赤緑青（Ｒｅｄ－Ｇｒｅｅｎ－Ｂｌｕｅ：ＲＧＢ）
１２）輝度色度（Ｌｕｍｉｎａｎｃｅ－Ｃｈｒｏｍｉｎａｎｃｅ：ＹＵＶ）
１３）詳細度（Ｌｅｖｅｌ ｏｆ Ｄｅｔａｉｌ：ＬＯＤ）
１４）領域適応階層変換（Ｒｅｇｉｏｎ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｈｉｅｒａｒｃｈａｌ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ：ＲＡＨＴ）
１５）ルックアップテーブル（Ｌｏｏｋ Ｕｐ Ｔａｂｌｅ：ＬＵＴ）
１６）動画専門家グループ（Ｍｏｖｉｎｇ Ｐｉｃｔｕｒｅ Ｅｘｐｅｒｔｓ Ｇｒｏｕｐ：ＭＰＥＧ）
１７）国際標準化機構（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｓｔａｎｄａｒｄｉｚａｔｉｏｎ Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ：ＩＳＯ）
１８）国際電気標準委員会（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｅｌｅｃｔｒｏｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎ：ＩＥＣ）
１９）近隣ノード内の占有されたノード数量（ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｏｃｃｕｐｉｅｄ ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ：Ｎｏ）
本願の実施例において、ポイントクラウドＧ－ＰＣＣエンコーダフレームワークにおいて、三次元画像モデルに入力されるポイントクラウドに対してｓｌｉｃｅ分割を行った後、各ｓｌｉｃｅに対して独立して符号化を行う。
図１に示すＧ－ＰＣＣ符号化のフローのブロック図において、入力ポイントクラウドに対してｓｌｉｃｅ分割を行った後、各ｓｌｉｃｅに対して独立して符号化を行う。各ｓｌｉｃｅにおいて、ポイントクラウドの幾何学的情報と各ポイントに対応する属性情報は、別々に符号化される。まず、幾何学的情報に対して座標変換を行い、ポイントクラウドを全て１つのｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘに含ませる。続いて、量子化を行う。この量子化は、主に、スケーリングの役割を果たす。量子化の端数処理で、一部のポイントの幾何学的情報が同じになり、パラメータに基づいて、重複ポイントを除去するかどうかを決定する。量子化と重複ポイントの除去プロセスは、ボクセル化とも呼ばれる。続いて、ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘに対して、ｏｃｔｒｅｅに基づく分割を行う。八分木分割階層の深さによって、幾何学的情報の符号化は、八分木に基づくフレームワークとｔｒｉｓｏｕｐに基づくフレームワークという２つのフレームワークに分けられる。
八分木に基づく幾何学的情報符号化フレームワークにおいて、バウンディングボックスを８個のサブ立方体に八等分し、各立方体の占有情報（１は、空きではないことを表し、０は、空きであることを表す）を記録し、空きではないサブ立方体に対して引き続き八等分を行い、得られるリーフノードが１ｘ１ｘ１の単位立方体となる時に分割を停止する。このプロセスにおいて、ノードと周辺ノードとの空間的相関性を利用して、占有情報に対してｉｎｔｒａ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎを行い、最後にＣＡＢＡＣを行い、バイナリコードストリームを生成する。
ｔｒｉｓｏｕｐに基づく幾何学的情報符号化フレームワークにおいて、同様に、まず、八分木分割を行うが、八分木に基づく幾何学的情報符号化と異なっており、該方法において、ポイントクラウドを辺長が１ｘ１ｘ１である単位立方体に段階的に分割する必要がなく、ｂｌｏｃｋ辺長がＷとなる時に分割を停止し、各ｂｌｏｃｋにおけるポイントクラウドの分布によって形成される表面に基づいて、該表面とｂｌｏｃｋの１２本の辺によって生成される多くとも１２個のｖｅｒｔｅｘを得る。各ｂｌｏｃｋのｖｅｒｔｅｘ座標を順に符号化し、バイナリコードストリームを生成する。
幾何学的符号化を遂行した後、幾何学的情報に対して再構築を行う。現在、属性符号化は、主に、色情報に対して行われる。まず、色情報をＲＧＢ色空間からＹＵＶ色空間に変換する。続いて、再構築した幾何学的情報を利用してポイントクラウドに対して再着色を行い、符号化されていない属性情報と再構築した幾何学的情報を対応付ける。色情報符号化において、主に２つの変換方法がある。１つ目は、ＬＯＤ分割に依存する、距離に基づく向上変換であり、２つ目は、直接的にＲＡＨＴ変換を行うことである。これら２つの方法において、いずれも、色情報を空間領域から周波数領域に変換し、変換により高周波数係数と低周波数係数を得て、最後に係数に対して量子化と符号化を行い、バイナリコードストリームを生成する。
ここで、八分木に基づく幾何学的情報符号化のイントラ予測に対して説明する。
現在ノードの２６個の近隣ノードの占有情報に基づいて、現在ノード（即ち、符号化対象ノード）の子ノードが占有されているかどうかに対して予測を行う。これは、イントラ予測であり、イントラ予測の実施に関する説明は、以下のとおりである。
まず、八分木分割の現在階層が所定の層数Ｌよりも小さい時、イントラ予測をイネーブルする。入力は、（ｘ，ｙ，ｚ）座標とフラグビットをマッピングするためのモートン３Ｄマップ、マップ変位パラメータ及び現在ノードの原点の座標である。
Figure 2023514034000002
Figure 2023514034000003
Figure 2023514034000004
Figure 2023514034000005
Figure 2023514034000006
最後に、０又は１で表される「予測するかどうか」と「予測値」を出力し、後続の占有情報に対するエントロピー符号化に用いる。１、１は、「占有している」を表し、１、０は、「占有していない」を表し、０、０は、「予測しない」を表す。
Figure 2023514034000007
Figure 2023514034000008
本願の実施例は、イントラ予測方法を提供する。図２に示すように、該方法は、以下のステップを含む。
ステップ１０１において、入力ポイントクラウドに対して分割を行った後に得られた現在階層が目標階層よりも小さいと決定した時、現在ノードの第１数量の近隣ノードの占有情報を得る。
本願の実施例において、エンコーダ又はデコーダは、ステップ１０１－ステップ１０３を実行し、現在ノード（即ち、符号化対象ノード）の子ノードの占有情報に対するイントラ予測の第１予測結果を得ることができる。
ここで、エンコーダがステップ１０１－ステップ１０３を実行することを例として、該エンコーダは、三次元ポイントクラウドエンコーダ、例えばＧ－ＰＣＣエンコーダを含む。Ｇ－ＰＣＣエンコーダは、入力ポイントクラウドに対してｓｌｉｃｅ分割を行った後、各ｓｌｉｃｅに対して独立して符号化を行う。ここで、エンコーダは、入力ポイントクラウドに対して分割を行った後に得られた現在階層が目標階層よりも小さいと決定した時、現在ノードの第１数量の近隣ノードの占有情報を得る。いくつかの実施例において、エンコーダは、ｏｃｔｒｅｅに基づいて、入力ポイントクラウドに対して分割を行うことができる。
ステップ１０２において、第１数量の近隣ノードの占有情報から、第２数量の近隣ノードの占有情報を抽出する。
第１数量は第２数量よりも大きく、第２数量の近隣ノードと現在ノードの子ノードとは関連関係を有する。
本願の実施例において、エンコーダは、現在ノードの第１数量の近隣ノードの占有情報を得た後、第１数量の近隣ノードの占有情報から、第２数量の近隣ノードの占有情報を抽出する。説明すべきこととして、第２数量の近隣ノードと現在ノードの子ノードとは関連関係を有する。つまり、現在ノードの第１数量の近隣ノードの占有情報を得た後、まず、現在ノードの第１数量の近隣ノードの占有情報に対してスクリーニングを行い、現在ノードの子ノードに対して一定の影響を及ぼす近隣ノードの占有情報を決定し、選び出した占有情報を現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測する参照要因とする。このように、全ての第１数量の近隣ノードの占有情報を考慮することによる計算量を減少させ、符号化の時間長の短縮、符号化効率の向上、及び符号化の正確性の向上のための基礎を築いた。
ステップ１０３において、第２数量の近隣ノードの占有情報に基づいて、現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、第１予測結果を得る。
本願の実施例において、エンコーダは、第２数量の近隣ノードの占有情報を選び出した後、第２数量の近隣ノードの占有情報に基づいて、現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、第１予測結果を得る。
本願の実施例によるイントラ予測方法において、入力ポイントクラウドに対して分割を行った後に得られた現在階層が目標階層よりも小さいと決定した時、現在ノードの第１数量の近隣ノードの占有情報を得て、第１数量の近隣ノードの占有情報から、第２数量の近隣ノードの占有情報を抽出し、第１数量は第２数量よりも大きく、第２数量の近隣ノードと現在ノードの子ノードとは関連関係を有し、第２数量の近隣ノードの占有情報に基づいて、現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、第１予測結果を得る。つまり、本願の実施例において、現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行う時、現在ノードの子ノードと関連関係を有する第２数量の近隣ノードのみを考慮することによって、ルックアップテーブルを減少させ、計算の複雑さを低減させ、イントラ予測結果の正確性を向上させ、符号化復号の時間長を短縮し、符号化復号の正確性を向上させるという目的を達する。
本願の実施例は、イントラ予測方法を提供する。図３に示すように、説明すべきこととして、イントラ予測方法がエンコーダに適用される時、該方法は、ステップ２０１－ステップ２０６を含み、イントラ予測方法がデコーダに適用される時、該方法は、ステップ２０１－ステップ２０４及びステップ２０７－ステップ２０８を含む。
いくつかの実施例において、エンコーダは、三次元ポイントクラウドエンコーダを含み、デコーダは、三次元ポイントクラウドデコーダを含む。
ステップ２０１において、入力ポイントクラウドに対して分割を行った後に得られた現在階層が目標階層よりも小さいと決定した時、現在ノードの第１数量の近隣ノードの占有情報を得る。
Figure 2023514034000009
ステップ２０２において、第１数量の近隣ノードの占有情報から、第２数量の近隣ノードの占有情報を抽出する。
第１数量は第２数量よりも大きく、第２数量の近隣ノードと現在ノードの子ノードとは関連関係を有する。ここで、関連関係は、第２数量の近隣ノードと現在ノードの子ノードとが、面、辺又は頂点を共有することを含む。
本願の実施例において、第２数量の近隣ノードは、現在ノードの子ノードとが面、辺又は頂点を共有する近隣ノードを含む。それにより、第１数量の近隣ノードのうち、現在ノードのある子ノードに対して殆ど影響を及ぼさないか又は極めて小さい影響を及ぼす近隣ノードを除く。このように、計算量を減少させると同時に、符号化復号の時間長を効果的に短縮し、且つ符号化復号の正確性を確保する。
ステップ２０３において、第２数量の近隣ノードの占有情報に基づいて、子ノードの第２数量の近隣ノードに対応する占有数量を決定する。
Figure 2023514034000010
Figure 2023514034000011
Figure 2023514034000012
ステップ２０４において、占有数量に基づいて、現在ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、第１予測結果を得る。
第１予測結果は、予測を行うかどうかの予測パラメータ及び予測の場合の予測値パラメータを指示するためのものである。
本願の実施例において、占有数量に基づいて、現在ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、第１予測結果を得るステップ２０４は、以下のステップにより実現してもよい。
ステップ２０４ａにおいて、第２数量に関連する第３数量を得る。
いくつかの実施例において、第３数量は、第２数量の半分に等しくてもよい。無論、本願の他の実施例において、実際の状況に応じて、第２数量に基づいて、第３数量を柔軟に決定してもよい。
例示的に、子ノードｍの７近隣ノードを考慮する場合、第３数量は、４であってもよい。
ステップ２０４ｂにおいて、占有数量と第３数量に基づいて、現在ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、第１予測結果を得る。
本願のいくつかの実施例において、占有数量と第３数量に基づいて、現在ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、第１予測結果を得るステップ２０４ｂは、以下のステップ２０４ｂ１を含む。
ステップ２０４ｂ１において、占有数量と第３数量が異なると決定した時、占有数量、第１閾値、第２閾値に基づいて、現在ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、第１予測結果を得る。
Figure 2023514034000013
更に、占有数量と第３数量が異なると決定した時、実現可能な場面において、ステップ２０４ｂ１において、占有数量、第１閾値、第２閾値に基づいて、現在ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、第１予測結果を得ることは、以下のステップを含んでもよい。
Ｓｔｅｐ１１において、占有数量と第１閾値を比較する。
Ｓｔｅｐ１２において、占有数量が第１閾値以下であると決定した時、現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、現在ノードの子ノードにポイントクラウドが含まれない第１予測結果を得る。
更に、占有数量と第３数量が異なると決定した時、別の実現可能な場面において、占有数量、第１閾値、第２閾値に基づいて、現在ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、第１予測結果を得ることは、以下のステップを含んでもよい。
Ｓｔｅｐ２１において、占有数量と第１閾値を比較する。
Ｓｔｅｐ２２において、占有数量が第２閾値以上であると決定した時、現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、現在ノードの子ノードにポイントクラウドが含まれる第１予測結果を得る。
本願のまた１つの実現可能な場面において、占有数量と第１閾値を比較し、占有数量が第１閾値よりも大きく且つ第２閾値よりも小さいと決定した時、現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行わない第２予測結果を得る。
本願の他の実施例において、占有数量と第３数量に基づいて、現在ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、第１予測結果を得るステップ２０４ｂは、以下のステップ２０４ｂ２を含む。
ステップ２０４ｂ２において、占有数量と第３数量が同じであると決定した時、占有数量、第３閾値、第４閾値に基づいて、現在ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、第１予測結果を得る。
本願の実施例において、占有数量と第３数量が同じであると決定した時、占有数量、第３閾値、第４閾値に基づいて、現在ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、第１予測結果を得るステップ２０４ｂ２は、以下のステップ２０４ｂ２１～ステップ２０４ｂ２３を含んでもよい。
ステップ２０４ｂ２１において、占有数量と第３数量が同じであると決定した時、子ノードの第２数量の近隣ノードから子ノードまでの距離に基づいて、第２数量の近隣ノードの占有情報の重みを設定する。
ステップ２０４ｂ２２において、第２数量の近隣ノードの占有情報、及び第２数量の近隣ノードの占有情報に対応する重みに基づいて、子ノードの目標パラメータを決定する。
ステップ２０４ｂ２３において、目標パラメータ、第３閾値、第４閾値に基づいて、第１予測結果を決定する。
更に、実現可能な場面において、目標パラメータ、第３閾値、第４閾値に基づいて、第１予測結果を決定するステップ２０４ｂ２３は、目標パラメータが第３閾値以下であると決定した時、現在ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、現在ノードの子ノードにポイントクラウドが含まれない第１予測結果を得るステップを含んでもよい。
Figure 2023514034000014
Figure 2023514034000015
例示的に、図４における（Ａ）から（Ｈ）で、それぞれ現在ノードの異なる子ノードに対応する占有状況を表し、即ち、現在ノードの異なる子ノードの占有情報を表す。
Figure 2023514034000016
本願の実施例において、例示的に、
LUT_I[8][7]={{0,1,3,4,9,10,12},{1,2,4,5,10,11,13},{3,4,6,7,12,14,15},{4,5,7,8,13,15,16},{9,10,12,17,18,20,21},{10,11,13,18,19,21,22},{12,14,15,20,21,23,24},{13,15,16,21,22,24,25}}、
LUT_d[8][7]={{2,1,1,0,1,0,0},{1,2,0,1,0,1,0},{1,0,2,1,0,1,0},{0,1,1,2,0,0,1},{1,0,0,2,1,1,0},{0,1,0,1,2,0,1},{0,1,0,1,0,2,1},{0,0,1,0,1,1,2}}、
Figure 2023514034000017
更に、別の実現可能な場面において、目標パラメータ、第３閾値、第４閾値に基づいて、第１予測結果を決定するステップ２０４ｂ２３は、目標パラメータが第４閾値以上であると決定した時、現在ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、現在ノードの子ノードにポイントクラウドが含まれる第１予測結果を得るステップを含んでもよい。
更に、また１つの実現可能な場面において、目標パラメータ、第３閾値、第４閾値に基づいて、第１予測結果を決定するステップ２０４ｂ２３は、目標パラメータが第３閾値よりも大きく且つ第４閾値よりも小さいと決定した時、現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行わない第２予測結果を得るステップを含んでもよい。
ステップ２０５において、第１予測結果に関連する符号化モデルを決定する。
本願の実施例において、エンコーダは、第１予測結果を得た後、第１予測結果に関連する符号化モデルを決定する。
ステップ２０６において、符号化モデルに基づいて、現在ノードの子ノードの占有情報に対して符号化を行い、コードストリームに書き込む。
本願の実施例において、エンコーダは、符号化モデルに基づいて、現在ノードの子ノードの占有情報に対して符号化を行い、コードストリームに書き込む。
ステップ２０７において、第１予測結果に関連する復号モデルを決定する。
本願の実施例において、エンコーダは、第１予測結果を得た後、第１予測結果に関連する復号モデルを決定する。
ステップ２０８において、復号モデルに基づいて、得たコードストリームに対して解析を行い、現在ノードの子ノードの占有情報を得る。
本願の実施例において、エンコーダは、復号モデルに基づいて、得たコードストリームに対して解析を行い、現在ノードの子ノードの占有情報を得る。
実現可能な場面において、図５に示すように、イントラ予測方法がエンコーダに適用されることを例として、エンコーダは、現在ノードのある子ノードに対して予測を行う時、それと面、辺、頂点を共有する７個の近隣親ノードによる影響のみを考慮する。更に、重みの計算及び閾値の設定に基づいて、予測結果を３種類に分ける。エンコーダによるイントラ予測方法の実行のステップは、以下のとおりである。
ステップ１において、八分木分割の現在階層Ｌが所定の層数よりも小さい時、イントラ予測をイネーブルする。入力は、（ｘ，ｙ，ｚ）座標とフラグビットをマッピングするためのモートン３Ｄマップ、マップ変位パラメータ及び現在ノードの原点の座標である。
Figure 2023514034000018
Figure 2023514034000019
Figure 2023514034000020
Figure 2023514034000021
Figure 2023514034000022
Figure 2023514034000023
Figure 2023514034000024
ステップ５において、０又は１で表される「予測するかどうか」と「予測値」を出力し、後続の占有情報に対するエントロピー符号化に用いる。１、１は、「占有している」を表し、１、０は、「占有していない」を表し、０、０は、「予測しない」を表す。
Figure 2023514034000025
例示的に、いくつかの実施例において、
LUT_I[8][7]={{0,1,3,4,9,10,12},{1,2,4,5,10,11,13},{3,4,6,7,12,14,15},{4,5,7,8,13,15,16},{9,10,12,17,18,20,21},{10,11,13,18,19,21,22},{12,14,15,20,21,23,24},{13,15,16,21,22,24,25}}、
LUT_d[8][7]={{2,1,1,0,1,0,0},{1,2,0,1,0,1,0},{1,0,2,1,0,1,0},{0,1,1,2,0,0,1},{1,0,0,2,1,1,0},{0,1,0,1,2,0,1},{0,1,0,1,0,2,1},{0,0,1,0,1,1,2}}、
Figure 2023514034000026
更に、エンコーダは、前記第１予測結果に関連する符号化モデルを決定し、前記符号化モデルに基づいて、前記現在ノードの子ノードの占有情報に対して符号化を行い、コードストリームに書き込む。
実現可能なシーンにおいて、図６に示すように、イントラ予測方法がデコーダに適用されることを例として、デコーダは、現在ノードのある子ノードに対して予測を行う時、それと面、辺、頂点を共有する７個の近隣親ノードによる影響のみを考慮する。更に、重みの計算及び閾値の設定に基づいて、予測結果を３種類に分ける。デコーダによるイントラ予測方法の実行のステップは、以下のとおりである。
ステップ１において、八分木分割の現在階層Ｌが所定の層数よりも小さい時、イントラ予測をイネーブルする。入力は、（ｘ，ｙ，ｚ）座標とフラグビットをマッピングするためのモートン３Ｄマップ、マップ変位パラメータ及び現在ノードの原点の座標である。
Figure 2023514034000027
Figure 2023514034000028
Figure 2023514034000029
Figure 2023514034000030
Figure 2023514034000031
Figure 2023514034000032
Figure 2023514034000033
ステップ５において、０又は１で表される「予測するかどうか」と「予測値」を出力し、後続の占有情報に対するエントロピー符号化に用いる。１、１は、「占有している」を表し、１、０は、「占有していない」を表し、０、０は、「予測しない」を表す。
更に、デコーダは、前記第１予測結果に関連する復号モデルを決定し、前記復号モデルに基づいて、得たコードストリームに対して解析を行い、前記現在ノードの子ノードの占有情報を得る。
Figure 2023514034000034
例示的に、いくつかの実施例において、
LUT_I[8][7]={{0,1,3,4,9,10,12},{1,2,4,5,10,11,13},{3,4,6,7,12,14,15},{4,5,7,8,13,15,16},{9,10,12,17,18,20,21},{10,11,13,18,19,21,22},{12,14,15,20,21,23,24},{13,15,16,21,22,24,25}}、
LUT_d[8][7]={{2,1,1,0,1,0,0},{1,2,0,1,0,1,0},{1,0,2,1,0,1,0},{0,1,1,2,0,0,1},{1,0,0,2,1,1,0},{0,1,0,1,2,0,1},{0,1,0,1,0,2,1},{0,0,1,0,1,1,2}}、
Figure 2023514034000035
別の実現可能な場面において、イントラ予測方法がエンコーダに適用されることを例として、上記イントラ予測方案に対して更なる簡略化を行うことによって、イントラ予測の計算量を更に減少させることができる。エンコーダによるイントラ予測方法の実行のステップは、以下のとおりである。
Figure 2023514034000036
ステップ１において、八分木分割の現在階層Ｌが所定の層数よりも小さい時、イントラ予測をイネーブルする。入力は、（ｘ，ｙ，ｚ）座標とフラグビットをマッピングするためのモートン３Ｄマップ、マップ変位パラメータ及び現在ノードの原点の座標である。
Figure 2023514034000037
Figure 2023514034000038
Figure 2023514034000039
Figure 2023514034000040
ステップ５において、０又は１で表される「予測するかどうか」と「予測値」を出力し、後続の占有情報に対するエントロピー符号化に用いる。１、１は、「占有している」を表し、１、０は、「占有していない」を表し、０、０は、「予測しない」を表す。
Figure 2023514034000041
Figure 2023514034000042
ステップ１において、八分木分割の現在階層Ｌが所定の層数よりも小さい時、イントラ予測をイネーブルする。入力は、（ｘ，ｙ，ｚ）座標とフラグビットをマッピングするためのモートン３Ｄマップ、マップ変位パラメータ及び現在ノードの原点の座標である。
Figure 2023514034000043
Figure 2023514034000044
Figure 2023514034000045
Figure 2023514034000046
ステップ５において、０又は１で表される「予測するかどうか」と「予測値」を出力し、後続の占有情報に対するエントロピー符号化に用いる。１、１は、「占有している」を表し、１、０は、「占有していない」を表し、０、０は、「予測しない」を表す。
Figure 2023514034000047
本願によるイントラ予測方法によれば、図８に示すように、表１は、損失圧縮の場合、関連技術におけるポイントクラウド圧縮に基づく方案に比べて、同じ符号化品質の場合、コードレートを何パーセント節約できるかを表す。ここで、試験シーケンスは、１３種のケースを含む。表１から分かるように、本願によるイントラ予測方法は、各試験シーケンスに対して処理を行い、いずれも、コードストリームを節約することができる。図９に示すように、表２は、無損失圧縮の場合、圧縮後のコードストリームを表す。表２から分かるように、圧縮後のコードストリームは、いずれも１００％よりも小さく、関連技術における一部のコードレートのみにより、コードストリームを得ることができる。
本願の実施例は、以下の有益な効果を得ることができる。２６個の近隣ノードのうち、符号化復号済みノードの子ノードの占有情報に基づいて、現在ノードのある子ノードに対して予測を行う時、それと面、辺、頂点を共有する７個の近隣親ノードによる影響のみを考慮することによって、ルックアップテーブルを減少させ、計算の複雑さを低減するという効果を達する。それと同時に、簡単な重みと閾値の設定により、最適解が見つけられやすく、最適な重みと閾値の設定では、本技術は、コードレートが低下し、且つＰＳＮＲが不変のままであるという効果を達する。それと同時に、ポイントクラウドの空間的相関性をより簡単かつ正確に利用することで、八分木に基づく幾何学的情報符号化のイントラ予測結果をＣＡＢＡＣにおける確率モデルの構築に更に適させ、それによりバイナリコードストリームを低減させる。
図１０は、本願の実施例によるイントラ予測装置の構造概略図である。図１０に示すように、イントラ予測装置３００は、第１処理モジュール３０１と、第１抽出モジュール３０２と、第２処理モジュール３０３と、を備え、
第１処理モジュール３０１は、入力ポイントクラウドに対して分割を行った後に得られた現在階層が目標階層よりも小さいと決定した時、現在ノードの第１数量の近隣ノードの占有情報を得るように構成され、
第１抽出モジュール３０２は、第１数量の近隣ノードの占有情報から、第２数量の近隣ノードの占有情報を抽出するように構成され、第１数量は第２数量よりも大きく、第２数量の近隣ノードと現在ノードの子ノードとは関連関係を有し、
第２処理モジュール３０３は、第２数量の近隣ノードの占有情報に基づいて、現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、第１予測結果を得るように構成される。
他の実施例において、関連関係は、第２数量の近隣ノードと現在ノードの子ノードとが、面、辺又は頂点を共有することを含む。
他の実施例において、第２処理モジュール３０３は、第２数量の近隣ノードの占有情報に基づいて、子ノードの第２数量の近隣ノードに対応する占有数量を決定し、
占有数量に基づいて、現在ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、第１予測結果を得るように構成され、第１予測結果は、予測を行うかどうかの予測パラメータ及び予測の場合の予測値パラメータを指示するためのものである。
他の実施例において、第２処理モジュール３０３は、第２数量に関連する第３数量を得て、
占有数量と第３数量に基づいて、現在ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、第１予測結果を得るように構成される。
他の実施例において、第２処理モジュール３０３は、占有数量と第３数量が異なると決定した時、占有数量、第１閾値、第２閾値に基づいて、現在ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、第１予測結果を得るように構成される。
他の実施例において、第２処理モジュール３０３は、占有数量と第３数量が異なると決定した時、占有数量と第１閾値を比較し、
占有数量が第１閾値以下であると決定した時、現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、現在ノードの子ノードにポイントクラウドが含まれない第１予測結果を得るように構成される。
他の実施例において、第２処理モジュール３０３は、占有数量が第２閾値以上であると決定した時、現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、現在ノードの子ノードにポイントクラウドが含まれる第１予測結果を得るように構成される。
他の実施例において、第２処理モジュール３０３は、占有数量が第１閾値よりも大きく且つ第２閾値よりも小さいと決定した時、現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行わない第２予測結果を得るように構成される。
他の実施例において、第２処理モジュール３０３は、占有数量と第３数量が同じであると決定した時、占有数量、第３閾値、第４閾値に基づいて、現在ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、第１予測結果を得るように構成される。
他の実施例において、第２処理モジュール３０３は、占有数量と第３数量が同じであると決定した時、子ノードの第２数量の近隣ノードから子ノードまでの距離に基づいて、第２数量の近隣ノードの占有情報の重みを設定し、
第２数量の近隣ノードの占有情報、及び第２数量の近隣ノードの占有情報に対応する重みに基づいて、子ノードの目標パラメータを決定し、
目標パラメータ、第３閾値、第４閾値に基づいて、第１予測結果を決定するように構成される。
他の実施例において、第２処理モジュール３０３は、目標パラメータが第３閾値以下であると決定した時、現在ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、現在ノードの子ノードにポイントクラウドが含まれない第１予測結果を得るように構成される。
他の実施例において、第２処理モジュール３０３は、目標パラメータが第４閾値以上であると決定した時、現在ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、現在ノードの子ノードにポイントクラウドが含まれる第１予測結果を得るように構成される。
他の実施例において、第２処理モジュール３０３は、目標パラメータが第３閾値よりも大きく且つ第４閾値よりも小さいと決定した時、現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行わない第２予測結果を得るように構成される。
他の実施例において、イントラ予測装置は、符号化装置であり、符号化装置は、第１予測結果に関連する符号化モデルを決定するように構成される第１決定モジュールと、
符号化モデルに基づいて、現在ノードの子ノードの占有情報に対して符号化を行い、コードストリームに書き込むように構成される符号化モジュールと、を更に備える。
他の実施例は、イントラ予測装置は、復号装置であり、復号装置は、第１予測結果に関連する復号モデルを決定するように構成される第２決定モジュールと、
復号モデルに基づいて、得たコードストリームに対して解析を行い、現在ノードの子ノードの占有情報を得るように構成される復号モジュールと、を更に備える。
実際の応用において、図１１に示すように、本願の実施例は、エンコーダを更に提供する。前記エンコーダは、
実行可能なイントラ予測命令を記憶するように構成される第１メモリ４１と、
第１メモリ４１に記憶されている実行可能なイントラ予測命令を実行する時、本願の実施例による符号化装置側のイントラ予測方法を実現させるように構成される第１プロセッサ４２と、を備える。
プロセッサは、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア又はそれらの組み合わせにより実現してもよく、回路、単一又は複数の特定用途向け集積回路（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔｓ：ＡＳＩＣ）、単一又は複数の汎用集積回路、単一又は複数のマイクロプロセッサ、単一又は複数のプログラマブルロジックデバイス、又は前記回路やデバイスの組み合わせ、又は他の適切な回路やデバイスを用いることで、該プロセッサに、前記符号化装置の実施例におけるイントラ予測方法の該当するステップを実行させる。
理解できるように、入力ポイントクラウドに対して分割を行った後に得られた現在階層が目標階層よりも小さいと決定した時、現在ノードの第１数量の近隣ノードの占有情報を得て、第１数量の近隣ノードの占有情報から、第２数量の近隣ノードの占有情報を抽出し、第１数量は第２数量よりも大きく、第２数量の近隣ノードと現在ノードの子ノードとは関連関係を有し、第２数量の近隣ノードの占有情報に基づいて、現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、第１予測結果を得る。つまり、本願の実施例において、現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行う時、現在ノードの子ノードと関連関係を有する第２数量の近隣ノードのみを考慮することによって、ルックアップテーブルを減少させ、計算の複雑さを低減させ、イントラ予測結果の正確性を向上させ、符号化復号の時間長を短縮し、符号化復号の正確性を向上させるという目的を達する。
実際の応用において、図１２に示すように、本願の実施例は、エンコーダを更に提供する。前記エンコーダは、
実行可能なイントラ予測命令を記憶するように構成される第２メモリ５１と、
第２メモリ５１に記憶されている実行可能なイントラ予測命令を実行する時、本願の実施例による符号化装置側のイントラ予測方法を実現させるように構成される第２プロセッサ５２と、を備える。
プロセッサは、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェア又はそれらの組み合わせにより実現してもよく、回路、単一又は複数の特定用途向け集積回路（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔｓ：ＡＳＩＣ）、単一又は複数の汎用集積回路、単一又は複数のマイクロプロセッサ、単一又は複数のプログラマブルロジックデバイス、又は前記回路やデバイスの組み合わせ、又は他の適切な回路やデバイスを用いることで、該プロセッサに、前記復号装置の実施例におけるイントラ予測方法の該当するステップを実行させる。
理解できるように、入力ポイントクラウドに対して分割を行った後に得られた現在階層が目標階層よりも小さいと決定した時、現在ノードの第１数量の近隣ノードの占有情報を得て、第１数量の近隣ノードの占有情報から、第２数量の近隣ノードの占有情報を抽出し、第１数量は第２数量よりも大きく、第２数量の近隣ノードと現在ノードの子ノードとは関連関係を有し、第２数量の近隣ノードの占有情報に基づいて、現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、第１予測結果を得る。つまり、本願の実施例において、現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行う時、現在ノードの子ノードと関連関係を有する第２数量の近隣ノードのみを考慮することによって、ルックアップテーブルを減少させ、計算の複雑さを低減させ、イントラ予測結果の正確性を向上させ、符号化復号の時間長を短縮し、符号化復号の正確性を向上させるという目的を達する。
本願の実施例における各構成部は一つの処理ユニットに集積されてもよいし、各ユニットが物理的に別個のものとして存在してもよいし、２つ以上のユニットが一つのユニットに集積されてもよい。上記集積したユニットは、ハードウェアの形式で実現してもよく、ソフトウェア機能モジュールの形式で実現してもよい。
集積したユニットは、ソフトウェア機能モジュールの形式で実現され、かつ独立した製品として販売または使用されるとき、コンピュータ可読記憶媒体に記憶されてもよい。このような理解のもと、本実施例の技術的解決手段は、本質的に、又は、従来技術に対して貢献をもたらした部分又は該技術的解決手段の全部又は一部は、ソフトウェア製品の形式で具現化することができ、該コンピュータソフトウェア製品は、記憶媒体に記憶してもよく、また、１台のコンピュータ機器（パソコン、サーバ、又はネットワーク機器など）又はｐｒｏｃｅｓｓｏｒ（プロセッサ）に、本実施例に記載の方法の全部又は一部のステップを実行させるための若干の命令を含む。前記記憶媒体は、磁気ランダムアクセスメモリ（ＦＲＡＭ：ｆｅｒｒｏｍａｇｎｅｔｉｃ ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ：Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、プログラマブル読み出し専用メモリ（ＰＲＯＭ：Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ：Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、電気的消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ：Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ（Ｆｌａｓｈ Ｍｅｍｏｒｙ）、磁気面メモリ、光ディスク又はコンパクトディスク読み出し専用メモリ（ＣＤ－ＲＯＭ，Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ－Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）など、プログラムコードを記憶可能な各種の媒体を含む。本願の実施例は、これを限定しない。
本願の実施例は、コンピュータ可読記憶媒体を更に提供する。前記コンピュータ可読記憶媒体に実行可能なイントラ予測命令が記憶されており、該命令は、第１プロセッサにより実行される時、本願の実施例によるエンコーダ側のイントラ予測方法を実現させるためのものである。
本願の実施例は、コンピュータ可読記憶媒体を更に提供する。前記コンピュータ可読記憶媒体に実行可能なイントラ予測命令が記憶されており、該命令は、第２プロセッサにより実行される時、本願の実施例によるデコーダ側のイントラ予測方法を実現させるためのものである。
本願の実施例は、イントラ予測方法、装置、エンコーダ、デコーダ及び記憶媒体を提供する。入力ポイントクラウドに対して分割を行った後に得られた現在階層が目標階層よりも小さいと決定した時、現在ノードの第１数量の近隣ノードの占有情報を得て、第１数量の近隣ノードの占有情報から、第２数量の近隣ノードの占有情報を抽出し、第１数量は第２数量よりも大きく、第２数量の近隣ノードと現在ノードの子ノードとは関連関係を有し、第２数量の近隣ノードの占有情報に基づいて、現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、第１予測結果を得る。つまり、本願の実施例において、現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行う時、現在ノードの子ノードと関連関係を有する第２数量の近隣ノードのみを考慮することによって、ルックアップテーブルを減少させ、計算の複雑さを低減させ、イントラ予測結果の正確性を向上させ、符号化復号の時間長を短縮し、符号化復号の正確性を向上させるという目的を達する。
ステップ２０４において、占有数量に基づいて、現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、第１予測結果を得る。
本願の実施例において、占有数量に基づいて、現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、第１予測結果を得るステップ２０４は、以下のステップにより実現してもよい。
ステップ２０４ｂにおいて、占有数量と第３数量に基づいて、現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、第１予測結果を得る。
本願のいくつかの実施例において、占有数量と第３数量に基づいて、現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、第１予測結果を得るステップ２０４ｂは、以下のステップ２０４ｂ１を含む。
ステップ２０４ｂ１において、占有数量と第３数量が異なると決定した時、占有数量、第１閾値、第２閾値に基づいて、現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、第１予測結果を得る。
更に、占有数量と第３数量が異なると決定した時、実現可能な場面において、ステップ２０４ｂ１において、占有数量、第１閾値、第２閾値に基づいて、現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、第１予測結果を得ることは、以下のステップを含んでもよい。
更に、占有数量と第３数量が異なると決定した時、別の実現可能な場面において、占有数量、第１閾値、第２閾値に基づいて、現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、第１予測結果を得ることは、以下のステップを含んでもよい。
Ｓｔｅｐ２１において、占有数量と第２閾値を比較する。
本願の他の実施例において、占有数量と第３数量に基づいて、現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、第１予測結果を得るステップ２０４ｂは、以下のステップ２０４ｂ２を含む。
ステップ２０４ｂ２において、占有数量と第３数量が同じであると決定した時、占有数量、第３閾値、第４閾値に基づいて、現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、第１予測結果を得る。
本願の実施例において、占有数量と第３数量が同じであると決定した時、占有数量、第３閾値、第４閾値に基づいて、現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、第１予測結果を得るステップ２０４ｂ２は、以下のステップ２０４ｂ２１～ステップ２０４ｂ２３を含んでもよい。
更に、実現可能な場面において、目標パラメータ、第３閾値、第４閾値に基づいて、第１予測結果を決定するステップ２０４ｂ２３は、目標パラメータが第３閾値以下であると決定した時、現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、現在ノードの子ノードにポイントクラウドが含まれない第１予測結果を得るステップを含んでもよい。
更に、別の実現可能な場面において、目標パラメータ、第３閾値、第４閾値に基づいて、第１予測結果を決定するステップ２０４ｂ２３は、目標パラメータが第４閾値以上であると決定した時、現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、現在ノードの子ノードにポイントクラウドが含まれる第１予測結果を得るステップを含んでもよい。
他の実施例において、第２処理モジュール３０３は、第２数量の近隣ノードの占有情報に基づいて、子ノードの第２数量の近隣ノードに対応する占有数量を決定し、
占有数量に基づいて、現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、第１予測結果を得るように構成され、第１予測結果は、予測を行うかどうかの予測パラメータ及び予測の場合の予測値パラメータを指示するためのものである。
他の実施例において、第２処理モジュール３０３は、第２数量に関連する第３数量を得て、
占有数量と第３数量に基づいて、現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、第１予測結果を得るように構成される。
他の実施例において、第２処理モジュール３０３は、占有数量と第３数量が異なると決定した時、占有数量、第１閾値、第２閾値に基づいて、現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、第１予測結果を得るように構成される。
他の実施例において、第２処理モジュール３０３は、占有数量と第３数量が同じであると決定した時、占有数量、第３閾値、第４閾値に基づいて、現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、第１予測結果を得るように構成される。
他の実施例において、第２処理モジュール３０３は、目標パラメータが第３閾値以下であると決定した時、現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、現在ノードの子ノードにポイントクラウドが含まれない第１予測結果を得るように構成される。
他の実施例において、第２処理モジュール３０３は、目標パラメータが第４閾値以上であると決定した時、現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、現在ノードの子ノードにポイントクラウドが含まれる第１予測結果を得るように構成される。
実際の応用において、図１２に示すように、本願の実施例は、デコーダを更に提供する。前記デコーダは、
実行可能なイントラ予測命令を記憶するように構成される第２メモリ５１と、
第２メモリ５１に記憶されている実行可能なイントラ予測命令を実行する時、本願の実施例による復号装置側のイントラ予測方法を実現させるように構成される第２プロセッサ５２と、を備える。

Claims (22)

  1. イントラ予測方法であって、
    入力ポイントクラウドに対して分割を行った後に得られた現在階層が目標階層よりも小さいと決定した時、現在ノードの第１数量の近隣ノードの占有情報を得ることと、
    前記第１数量の近隣ノードの占有情報から、第２数量の近隣ノードの占有情報を抽出することであって、前記第１数量は前記第２数量よりも大きく、前記第２数量の近隣ノードと前記現在ノードの子ノードとは関連関係を有する、ことと、
    前記第２数量の近隣ノードの占有情報に基づいて、前記現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、第１予測結果を得ることと、を含む、イントラ予測方法。
  2. 前記関連関係は、前記第２数量の近隣ノードと前記現在ノードの前記子ノードとが、面、辺又は頂点を共有することを含むことを特徴とする
    請求項１に記載の方法。
  3. 前記第２数量の近隣ノードの占有情報に基づいて、前記現在ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、第１予測結果を得ることは、
    前記第２数量の近隣ノードの占有情報に基づいて、前記子ノードの第２数量の近隣ノードに対応する占有数量を決定することと、
    前記占有数量に基づいて、前記現在ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、前記第１予測結果を得ることであって、前記第１予測結果は、予測を行うかどうかの予測パラメータ及び予測の場合の予測値パラメータを指示するためのものである、ことと、を含むことを特徴とする
    請求項２に記載の方法。
  4. 前記占有数量に基づいて、前記現在ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、前記第１予測結果を得ることは、
    前記第２数量に関連する第３数量を得ることと、
    前記占有数量と前記第３数量に基づいて、前記現在ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、前記第１予測結果を得ることと、を含むことを特徴とする
    請求項３に記載の方法。
  5. 前記占有数量と前記第３数量に基づいて、前記現在ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、前記第１予測結果を得ることは、
    前記占有数量と前記第３数量が異なると決定した時、前記占有数量、第１閾値、第２閾値に基づいて、前記現在ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、前記第１予測結果を得ることを含むことを特徴とする
    請求項４に記載の方法。
  6. 前記占有数量と前記第３数量が異なると決定した時、前記占有数量、第１閾値、第２閾値に基づいて、前記現在ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、前記第１予測結果を得ることは、
    前記占有数量と前記第３数量が異なると決定した時、前記占有数量と前記第１閾値を比較することと、
    前記占有数量が前記第１閾値以下であると決定した時、前記現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、前記現在ノードの子ノードにポイントクラウドが含まれない前記第１予測結果を得ることと、を含むことを特徴とする
    請求項５に記載の方法。
  7. 前記方法は、
    前記占有数量が前記第２閾値以上であると決定した時、前記現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、前記現在ノードの子ノードにポイントクラウドが含まれる前記第１予測結果を得ることを更に含むことを特徴とする
    請求項６に記載の方法。
  8. 前記方法は、
    前記占有数量が前記第１閾値よりも大きく且つ前記第２閾値よりも小さいと決定した時、前記現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行わない第２予測結果を得ることを更に含むことを特徴とする
    請求項６に記載の方法。
  9. 前記占有数量と前記第３数量に基づいて、前記現在ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、前記第１予測結果を得ることは、
    前記占有数量と前記第３数量が同じであると決定した時、前記占有数量、第３閾値、第４閾値に基づいて、前記現在ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、前記第１予測結果を得ることを含むことを特徴とする
    請求項４に記載の方法。
  10. 前記占有数量と前記第３数量が同じであると決定した時、前記占有数量、第３閾値、第４閾値に基づいて、前記現在ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、前記第１予測結果を得ることは、
    前記占有数量と前記第３数量が同じであると決定した時、前記子ノードの前記第２数量の近隣ノードから前記子ノードまでの距離に基づいて、前記第２数量の近隣ノードの占有情報の重みを設定することと、
    前記第２数量の近隣ノードの占有情報、及び前記第２数量の近隣ノードの占有情報に対応する重みに基づいて、前記子ノードの目標パラメータを決定することと、
    前記目標パラメータ、前記第３閾値、前記第４閾値に基づいて、前記第１予測結果を決定することと、を含むことを特徴とする
    請求項９に記載の方法。
  11. 前記目標パラメータ、前記第３閾値、前記第４閾値に基づいて、前記第１予測結果を決定することは、
    前記目標パラメータが前記第３閾値以下であると決定した時、前記現在ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、前記現在ノードの子ノードにポイントクラウドが含まれない前記第１予測結果を得ることを含むことを特徴とする
    請求項１０に記載の方法。
  12. 前記方法は、
    前記目標パラメータが前記第４閾値以上であると決定した時、前記現在ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、前記現在ノードの子ノードにポイントクラウドが含まれる前記第１予測結果を得ることを更に含むことを特徴とする
    請求項１０に記載の方法。
  13. 前記方法は、
    前記目標パラメータが前記第３閾値よりも大きく且つ前記第４閾値よりも小さいと決定した時、前記現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行わない第２予測結果を得ることを更に含むことを特徴とする
    請求項１０に記載の方法。
  14. 前記方法は、エンコーダに適用され、
    前記第１予測結果に関連する符号化モデルを決定することと、
    前記符号化モデルに基づいて、前記現在ノードの子ノードの占有情報に対して符号化を行い、コードストリームに書き込むことと、を更に含むことを特徴とする
    請求項１から７及び９から１２のいずれか１項に記載の方法。
  15. 前記方法は、デコーダに適用され、
    前記第１予測結果に関連する復号モデルを決定することと、
    前記復号モデルに基づいて、得たコードストリームに対して解析を行い、前記現在ノードの子ノードの占有情報を得ることと、を更に含むことを特徴とする
    請求項１から７及び９から１２のいずれか１項に記載の方法。
  16. イントラ予測装置であって、
    入力ポイントクラウドに対して分割を行った後に得られた現在階層が目標階層よりも小さいと決定した時、現在ノードの第１数量の近隣ノードの占有情報を得るように構成される第１処理モジュールと、
    前記第１数量の近隣ノードの占有情報から、第２数量の近隣ノードの占有情報を抽出するように構成される第１抽出モジュールであって、前記第１数量は前記第２数量よりも大きく、前記第２数量の近隣ノードと前記現在ノードの子ノードとは関連関係を有する、第１抽出モジュールと、
    前記第２数量の近隣ノードの占有情報に基づいて、前記現在ノードの子ノードの占有情報に対してイントラ予測を行い、第１予測結果を得るように構成される第２処理モジュールと、を備える、イントラ予測装置。
  17. 前記イントラ予測装置は、符号化装置であり、前記符号化装置は、
    前記第１予測結果に関連する符号化モデルを決定するように構成される第１決定モジュールと、
    前記符号化モデルに基づいて、前記現在ノードの子ノードの占有情報に対して符号化を行い、コードストリームに書き込むように構成される符号化モジュールと、を更に備えることを特徴とする
    請求項１６に記載の装置。
  18. 前記イントラ予測装置は、復号装置であり、前記復号装置は、
    前記第１予測結果に関連する復号モデルを決定するように構成される第２決定モジュールと、
    前記復号モデルに基づいて、得たコードストリームに対して解析を行い、前記現在ノードの子ノードの占有情報を得るように構成される復号モジュールと、を更に備えることを特徴とする
    請求項１６に記載の装置。
  19. エンコーダであって、
    実行可能なイントラ予測命令を記憶するように構成される第１メモリと、
    前記第１メモリに記憶されている実行可能なイントラ予測命令を実行する時、請求項１から１４のいずれか１項に記載の方法を実現させるように構成される第１プロセッサと、を備える、エンコーダ。
  20. デコーダであって、
    実行可能なイントラ予測命令を記憶するように構成される第２メモリと、
    前記第２メモリに記憶されている実行可能なイントラ予測命令を実行する時、請求項１から１３及び１５のいずれか１項に記載の方法を実現させるように構成される第２プロセッサと、を備える、デコーダ。
  21. コンピュータ可読記憶媒体であって、前記コンピュータ可読記憶媒体に実行可能なイントラ予測命令が記憶されており、該命令は、第１プロセッサにより実行される時、請求項１から１４のいずれか１項に記載の方法を実現させるためのものである、コンピュータ可読記憶媒体。
  22. コンピュータ可読記憶媒体であって、前記コンピュータ可読記憶媒体に実行可能なイントラ予測命令が記憶されており、該命令は、第１プロセッサにより実行される時、請求項１から１３及び１５のいずれか１項に記載の方法を実現させるためのものである、コンピュータ可読記憶媒体。
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