JP2023516246A - 区分方法、エンコーダー、デコーダー、及びコンピュータ記憶媒体 - Google Patents

Abstract

本願の実施例は区分方法、エンコーダー、デコーダー、及びコンピュータ記憶媒体を開示し、該方法は、区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを計算することと、区分待ちのポイントクラウドにおけるｉ番目の詳細レベル（ＬＯＤ）層に対応する右シフトビット数Ｎｉを決定することと、ｉがＭ－１以下であるかどうかを判断することと、ｉがＭ－１以下である場合、ｉ番目のＬＯＤ層に対して、区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを右にＮｉビットシフトして、右にシフトされたモートンコードをプリセットのバッファに記憶することと、ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する親ノードのモートンコードを決定することと、決定された親ノードのモートンコードに基づいて、プリセットの記憶領域において、親ノードに対応するネイバーノードをサーチすることと、現在ノードをｉ番目のＬＯＤ層に区分し、ネイバーノードをｉ＋１番目のＬＯＤ層に区分することと、ｉ＋１に基づいてｉを更新し、ｉがＭ－１以下であるかどうかの判断に戻ることと、ｉがＭ－１より大きい場合、０番目のＬＯＤ層～Ｍ－１番目のＬＯＤ層を、区分待ちのポイントクラウドに対応して区分されるＬＯＤ層として決定することと、を含む。

Description

本願の実施例はビデオ符号化・複合化技術分野における詳細レベル（ＬＯＤ、Ｌｅｖｅｌ ｏｆ ｄｅｔａｉｌ）の区分技術に関し、特に区分方法、エンコーダー、デコーダー、及びコンピュータ記憶媒体に関する。

ジオメトリベースのポイントクラウド圧縮（Ｇ－ＰＣＣ、Ｇｅｏｍｅｔｒｙ－ｂａｓｅｄ Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ）のエンコーダーのフレームにおいて、ポイントクラウドの幾何学的情報と各ポイントクラウドに対応する属性情報はそれぞれ符号化される。ジオメトリコーディングが完成した後、幾何学的情報を再構築し、属性情報の符号化は再構築された幾何学的情報に依存する。属性情報の符号化は主に色情報に対する符号化である。色情報の符号化には、主に２種類の変換方法があり、１つの方法は距離に基づいてＬＯＤ区分を行うリフティング変換であり、他の方法は直接に行う領域適応型階層変換（ＲＡＨＴ、Ｒｅｇｉｏｎ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｈｉｅｒａｒｃｈａｌ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）である。この２種類の方法はいずれも色情報を空間領域から周波数領域に変換し、変換により高周波係数と低周波係数を取得し、最後には係数を量子化して符号化し、バイナリビットストリームを生成する。

現在、ポイントクラウドに対して距離に基づいてＬＯＤ区分を行う場合、一方で、計算複雑度が比較的高く、他方で、考慮の要素の不全のため、サーチして得られたネイバーノードの精度性が不足し、予測残差が比較的大きく、符号化のビット数が増加し、符号化の効率が低下してしまう。

本願の実施例は区分方法、エンコーダー、デコーダー、及びコンピュータ記憶媒体を提供し、ネイバーノードの予測属性の精度を向上させ、符号化のビットオーバーヘッドを効果的に低減し、符号化・復号化の効率を向上させることができる。

本願の実施例による技術案は下記のように実現できる。

第１態様では、本願の実施例は区分方法を提供し、エンコーダー又はデコーダーに適用され、前記方法は、
区分待ちのポイントクラウドに基づいて、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを計算することと、
前記区分待ちのポイントクラウドにおけるｉ番目の詳細レベル（ＬＯＤ）層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉを決定し、ｉが０以上の整数であり、Ｎ_ｉが０より大きい整数であることと、
ｉがＭ－１以下であるかどうかを判断し、ＭがＬＯＤ区分のプリセット層数を示すことと、
ｉがＭ－１以下である場合、ｉ番目のＬＯＤ層に対して、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを右にＮ_ｉビットシフトして、右にシフトされたモートンコードをプリセットのバッファに記憶することと、
ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する親ノードのモートンコードを決定することと、
決定された親ノードのモートンコードに基づいて、前記プリセットの記憶領域において、前記親ノードに対応するネイバーノードをサーチすることと、
前記現在ノードをｉ番目のＬＯＤ層に区分し、前記ネイバーノードをｉ＋１番目のＬＯＤ層に区分することと、
ｉ＋１に基づいてｉを更新し、ｉがＭ－１以下であるかどうかの判断に戻ることと、
ｉがＭ－１より大きい場合、０番目のＬＯＤ層～Ｍ－１番目のＬＯＤ層を、前記区分待ちのポイントクラウドに対応して区分されるＬＯＤ層として決定することと、を含む。

第２態様では、本願の実施例はエンコーダーを提供し、第１計算ユニット、第１決定ユニット、第１判断ユニット、第１右シフトユニット、第１サーチユニット及び第１区分ユニットを備え、
第１計算ユニットは、区分待ちのポイントクラウドに基づいて、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを計算するように設定され、
第１決定ユニットは、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるｉ番目の詳細レベル（ＬＯＤ）層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉを決定するように設定され、ｉが０以上の整数であり、Ｎ_ｉが０より大きい整数であり、
第１判断ユニットは、ｉがＭ－１以下であるかどうかを判断するように設定され、ＭはＬＯＤ区分のプリセット層数を示し、
第１右シフトユニットは、ｉがＭ－１以下である場合、ｉ番目のＬＯＤ層に対して、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを右にＮ_ｉビットシフトして、右にシフトされたモートンコードをプリセットのバッファに記憶するように設定され、
第１決定ユニットは更に、ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する親ノードのモートンコードを決定するように設定され、
第１サーチユニットは、決定された親ノードのモートンコードに基づいて、前記プリセットの記憶領域において、前記親ノードに対応するネイバーノードをサーチするように設定され、
第１区分ユニットは、前記現在ノードをｉ番目のＬＯＤ層に区分し、前記ネイバーノードをｉ＋１番目のＬＯＤ層に区分するように設定され、
第１判断ユニットは更に、ｉ＋１に基づいてｉを更新し、ｉがＭ－１以下であるかどうかの判断に戻るように設定され、
第１決定ユニットは更に、ｉがＭ－１より大きい場合、０番目のＬＯＤ層～Ｍ－１番目のＬＯＤ層を、前記区分待ちのポイントクラウドに対応して区分されるＬＯＤ層として決定するように設定される。

第３態様では、本願の実施例はエンコーダーを提供し、第１メモリ及び第１プロセッサを備え、
第１メモリは、第１プロセッサで実行可能なコンピュータプログラムを記憶することに用いられ、
第１プロセッサは、コンピュータプログラムを実行する場合、第１態様に記載の方法を実行することに用いられる。

第４態様では、本願の実施例はデコーダーを提供し、第２計算ユニット、第２決定ユニット、第２判断ユニット、第２右シフトユニット、第２サーチユニット及び第２区分ユニットを備え、
第２計算ユニットは、区分待ちのポイントクラウドに基づいて、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを計算するように設定され、
第２決定ユニットは、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるｉ番目の詳細レベル（ＬＯＤ）層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉを決定するように設定され、ｉが０以上の整数であり、Ｎ_ｉが０より大きい整数であり、
第２判断ユニットは、ｉがＭ－１以下であるかどうかを判断するように設定され、ＭはＬＯＤ区分のプリセット層数を示し、
第２右シフトユニットは、ｉがＭ－１以下である場合、ｉ番目のＬＯＤ層に対して、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを右にＮ_ｉビットシフトして、右にシフトされたモートンコードをプリセットのバッファに記憶するように設定され、
第２決定ユニットは更に、ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する親ノードのモートンコードを決定するように設定され、
第２サーチユニットは、決定された親ノードのモートンコードに基づいて、前記プリセットの記憶領域において、前記親ノードに対応するネイバーノードをサーチするように設定され、
第２区分ユニットは、前記現在ノードをｉ番目のＬＯＤ層に区分し、前記ネイバーノードをｉ＋１番目のＬＯＤ層に区分するように設定され、
第２判断ユニットは更に、ｉ＋１に基づいてｉを更新し、ｉがＭ－１以下であるかどうかの判断に戻るように設定され、
第２決定ユニットは更に、ｉがＭ－１より大きい場合、０番目のＬＯＤ層～Ｍ－１番目のＬＯＤ層を、前記区分待ちのポイントクラウドに対応して区分されるＬＯＤ層として決定するように設定される。

第５態様では、本願の実施例はデコーダーを提供し、第２メモリ及び第２プロセッサを備え、
第２メモリは、第２プロセッサで実行可能なコンピュータプログラムを記憶することに用いられ、
第２プロセッサは、コンピュータプログラムを実行する場合、第１態様に記載の方法を実行することに用いられる。

第６態様では、本願の実施例はコンピュータ記憶媒体を提供し、該コンピュータ記憶媒体にコンピュータプログラムが記憶され、コンピュータプログラムは第１プロセッサにより実行される場合、第１態様に記載の方法を実現し、又は第２プロセッサにより実行される場合、第１態様に記載の方法を実現する。

本願の実施例は区分方法、エンコーダー、デコーダー、及びコンピュータ記憶媒体を提供する。区分待ちのポイントクラウドに基づいて、区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを計算することと、区分待ちのポイントクラウドにおけるｉ番目の詳細レベル（ＬＯＤ）層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉを決定し、ｉが０以上の整数であり、Ｎ_ｉが０より大きい整数であることと、ｉがＭ－１以下であるかどうかを判断し、ＭがＬＯＤ区分のプリセット層数を示すことと、ｉがＭ－１以下である場合、ｉ番目のＬＯＤ層に対して、区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを右にＮ_ｉビットシフトして、右にシフトされたモートンコードをプリセットのバッファに記憶することと、ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する親ノードのモートンコードを決定することと、決定された親ノードのモートンコードに基づいて、プリセットの記憶領域において、親ノードに対応するネイバーノードをサーチすることと、現在ノードをｉ番目のＬＯＤ層に区分し、ネイバーノードをｉ＋１番目のＬＯＤ層に区分することと、ｉ＋１に基づいてｉを更新し、ｉがＭ－１以下であるかどうかの判断に戻ることと、ｉがＭ－１より大きい場合、０番目のＬＯＤ層～Ｍ－１番目のＬＯＤ層を、区分待ちのポイントクラウドに対応して区分されるＬＯＤ層として決定することと、によって、本願の技術案は現在ノードとネイバーノードとの間の空間距離を計算せず、ＬＯＤ層を区分するたびに、モートンコードを利用して現在ノードに対応する親ノードのネイバーノードをサーチして、現在ノードをサンプリングポイントとしてネイバーノードを予測する。それにより、計算複雑度を低減するだけでなく、ポイントクラウドの空間分布特性を考慮するため、ネイバーノードの予測属性の精度も向上させ、属性部分の再構築品質を向上させ、符号化のビットオーバーヘッドを効果的に低減して、符号化・復号化の効率を向上させることができる。

図１は関連技術案によるＧ－ＰＣＣ符号化のフローブロック図である。 図２は関連技術案によるＧ－ＰＣＣ復号化のフローブロック図である。 図３Ａは関連技術案によるＬＯＤ生成過程の構造模式図である。 図３Ｂは関連技術案による他のＬＯＤ生成過程の構造模式図である。 図４は本願の実施例による区分方法のフロー模式図である。 図５は本願の実施例による初期右シフトビット数の決定のフロー模式図である。 図６は本願の実施例による現在ノードとネイバーノードとの空間関係の模式図である。 図７は本願の実施例による区分方法の詳細フロー模式図である。 図８は本願の実施例によるエンコーダーの構造模式図である。 図９は本願の実施例によるエンコーダーの具体的なハードウェアの構造模式図である。 図１０は本願の実施例によるデコーダーの構造模式図である。 図１１は本願の実施例によるデコーダーの具体的なハードウェアの構造模式図である。

本願の実施例の特徴と技術内容をより詳しく理解するために、以下、図面を参照しながら、本願の実施例の実現を詳しく説明し、添付の図面は参考と説明のためのものであり、本願の実施例を制限するためのものではない。

ポイントクラウドＧ－ＰＣＣエンコーダーのフレームにおいて、三次元画像モデルに入力されたポイントクラウドに対してスライス（ｓｌｉｃｅ）区分を行った後、各スライスに対して独立の符号化を行う。

図１を参照して、図１は関連技術案によるＧ－ＰＣＣ符号化のフローブロック図を示す。図１に示すＧ－ＰＣＣ符号化のフローブロック図は、ポイントクラウドエンコーダー（Ｅｎｃｏｄｅｒ）に適用され、符号化待ちのポイントクラウドデータに対して、まずスライス区分によって、ポイントクラウドデータを複数のスライスに区分する。各スライスにおいて、ポイントクラウドの幾何学的情報と各ポイントクラウドに対応する属性情報は、それぞれ符号化される。幾何学的符号化過程において、まず幾何学的情報に対して座標変換を行って、ポイントクラウドをすべて１つのｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ（バウンディングボックス）に含め、それから量子化する。この量子化ステップは主に拡大縮小の役割を果たす。量子化丸めにより、一部のポイントクラウドの幾何学的情報は同じであるため、パラメータに基づいて、重複するポイントを取り外すかどうかを決定する。量子化と重複するポイントの取り外しの過程は、ボクセル化過程とも称される。次に、バウンディングボックスに対して八分木区分を行う。八分木に基づく幾何学的情報の符号化フローにおいて、バウンディングボックスを８つのサブキューブに均分し、空ではない（ポイントクラウドにおけるポイントを含む）サブキューブを続いて８等分し、区分して得られたリーフノードが１×１×１の単位キューブである時、区分を停止する。リーフノードにおけるポイントに対して算術符号化を行い、バイナリ幾何学的ビットストリーム、即ち幾何学的ビットストリームを生成する。トライアングルスープ（ｔｒｉｓｏｕｐ、ｔｒｉａｎｇｌｅ ｓｏｕｐ）に基づく幾何学的情報の符号化の過程においても、まず八分木区分を行う必要がある、八分木に基づく幾何学的情報の符号化と違って、該ｔｒｉｓｏｕｐはポイントクラウドをレベルごとに辺長が１×１×１の単位キューブに区分する必要がなく、ｂｌｏｃｋ（サブブロック）の辺長がＷとなるまで区分し、その後区分を停止し、各ｂｌｏｃｋにおけるポイントクラウドの分布による表面に基づいて、該表面とｂｌｏｃｋの１２つの辺とからなる多くとも１２つのｖｅｒｔｅｘ（交点）を取得し、ｖｅｒｔｅｘに対して算術符号化を行い（交点に基づいて表面フィッティングを行う）、バイナリ幾何学的ビットストリーム、即ち幾何学的ビットストリームを生成する。Ｖｅｒｔｅｘはまた幾何学的再構築の過程における実現にも用いられ、再構築された集合情報はポイントクラウドの属性に対する符号化の際に使用される。

幾何学的符号化が遂行した後、幾何学的情報を再構築する。現在、属性符号化は主に色情報に対して行われる。属性符号化の過程において、まず色情報（即ち属性情報）をＲＧＢ色空間からＹＵＶ色空間に変換する。それから、再構築された幾何学的情報を利用して、ポイントクラウドを改めて着色して、符号化されていない属性情報と再構築された幾何学的情報を対応付ける。色情報符号化の過程において、主に２つの変換方法がある。一方の方法は、詳細レベル（ＬＯＤ、Ｌｅｖｅｌ ｏｆ Ｄｅｔａｉｌ）に依存して区分する、距離に基づくリフティング変換である。現在のＬＯＤ区分は主に、距離に基づくＬＯＤ区分（主にＣａｔｅｇｏｒｙ１シーケンスに対する）と固定サンプリングレートに基づくＬＯＤ区分（主にＣａｔｅｇｏｒｙ３シーケンスに対する）の２つの方式に分けられる。他方の方法は、直接に領域適応型階層変換（ＲＡＨＴ、Ｒｅｇｉｏｎ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｈｉｅｒａｒｃｈａｌ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を行う変換である。ここで、この２つの方法はいずれも色情報を空間領域から周波数領域に変換し、変換により高周波係数と低周波係数を取得し、最後に係数を量子化して（即ち量子化係数）、最終的に、八分木区分及び表面フィッティングを経た幾何学的符号化データと、量子化係数処理を経た属性符号化データとに対してスライス合成を行った後、順に各ｂｌｏｃｋのｖｅｒｔｅｘ座標を符号化し（即ち算術符号化）、バイナリの属性ビットストリーム、即ち属性ビットストリームを生成する。

図２を参照して、図２は関連技術案によるＧ－ＰＣＣ復号化のフローブロック図を示す。図２に示すＧ－ＰＣＣ復号化のフローブロック図は、ポイントクラウドデコーダー（Ｄｅｃｏｄｅｒ）に適用され、取得したバイナリビットストリームに対して、まずバイナリビットストリームにおける幾何学的ビットストリームと属性ビットストリームに対してそれぞれ独立の復号化を行う。幾何学的ビットストリームに対する復号化において、算術復号化－八分木合成－表面フィッティング－幾何学的再構築－逆座標変換を経て、ポイントクラウドの幾何学的情報を取得する。属性ビットストリームに対する復号化において、算術復号化－逆量子化－ＬＯＤに基づくリフティング逆変換又はＲＡＨＴに基づく逆変換－逆色変換を経て、ポイントクラウドの属性情報を取得する。幾何学的情報と属性情報に基づいて、符号化待ちのポイントクラウドデータの三次元画像モデルを還元する。

図１に示すＧ－ＰＣＣ符号化のフローブロック図において、ＬＯＤ区分は主にポイントクラウド属性変換におけるＰｒｅｄｉｃｔｉｎｇ（予測）とｌｉｆｔｉｎｇ（リフティング）の２つの方式に用いられる。以下、距離に基づくＬＯＤ区分について詳細に説明する。

ＬＯＤ区分の過程はポイントクラウドの幾何学的再構築の後に行われ、この時、ポイントクラウドの幾何学的座標情報は直接に取得できるものである。ＬＯＤ区分の過程はポイントクラウドエンコーダーとポイントクラウドデコーダーに同時に適用されることができ、具体的な過程は下記の通りである。

（１）、ポイントクラウドにおけるすべてのポイントを「アクセスすることがない」ポイント集合に置き、「アクセスすることがある」ポイント集合（Ｖで示す）を空集合に初期化する。

（４）、すべてのＬＯＤ層が生成され又はすべてのポイントがいずれもトラバーサルされるまで、（１）～（３）の過程を繰り返すことにより絶えずイテレーションする。

図３Ａを参照して、図３Ａは関連技術案によるＬＯＤ生成過程の構造模式図を示す。

図３Ａにおいて、ポイントクラウドにはＰ０、Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、Ｐ５、Ｐ６、Ｐ７、Ｐ８、Ｐ９の１０つのポイントが含まれ、距離閾値に基づいてＬＯＤ区分を行う。このように、ＬＯＤ０集合には順にＰ０、Ｐ５、Ｐ４、Ｐ２が含まれ、ＬＯＤ１集合には順にＰ０、Ｐ５、Ｐ４、Ｐ２、Ｐ１、Ｐ６、Ｐ３が含まれ、ＬＯＤ２集合には順にＰ０、Ｐ５、Ｐ４、Ｐ２、Ｐ１、Ｐ６、Ｐ３、Ｐ９、Ｐ８、Ｐ７が含まれる。

関連技術案では、モートンコードに基づいてＬＯＤ区分を行う技術案が提出された。元々すべてのポイントをトラバーサルしてサーチしてＬＯＤ区分を行う技術案と比べて、モートンコードに基づいてＬＯＤ区分を行う技術案は計算複雑度を低減できる。

更に、Ｄ０（初期距離の閾値）とρ（隣接するＬＯＤ層区分の際の距離閾値比）はそれぞれユーザがカスタマイズする初期パラメータであり、且つρ＞１である。仮にＩはすべてのポイントのインデックスを示すと、ｋ回目のイテレーションの時、ＬＯＤｋにおけるポイントはＬＯＤ０～ＬＯＤｋ－１層から、最も近いネイバー、即ち距離が最も近いポイントをサーチし、ｋ＝１，２，．．．，Ｎ－１である。ここで、ＮはＬＯＤ区分の総層数であり、ｋ＝０の場合、０回目のイテレーションの時、ＬＯＤ０におけるポイントは直接にＬＯＤ０から最も近いネイバーをサーチする。具体的な過程は下記の通りである。

（２）、ｋ回目のイテレーションの時、集合Ｌ（ｋ）はｋ層目のＬＯＤに属するポイントを保存し、集合Ｏ（ｋ）はＬＯＤｋ層より詳細レベルが更に高いポイント集合を保存する。ここで、Ｌ（ｋ）とＯ（ｋ）の計算過程は下記の通りである。

まず、Ｏ（ｋ）とＬ（ｋ）はいずれも空集合に初期化する。

（３）、毎回のイテレーションの過程において、集合Ｌ（ｋ）とＯ（ｋ）はそれぞれ計算し、Ｏ（ｋ）におけるポイントは集合Ｌ（ｋ）におけるポイントの予測に用いられる。仮に集合Ｒ（ｋ）＝Ｌ（ｋ）／Ｌ（ｋ－１）であり、即ちＲ（ｋ）はＬＯＤ（ｋ－１）とＬＯＤ（ｋ）集合の差分部分のポイント集合を示すと、集合Ｒ（ｋ）に位置するポイントに対して、集合Ｏ（ｋ）から最も近いｈ個の予測ネイバーをサーチする（一般的に、ｈは３としてもよい）。最も近いネイバーをサーチする具体的な過程は下記の通りである。

ａ、集合Ｒ（ｋ）におけるポイントＰｉに対して、該ポイントに対応するモートンコードはＭｉである。
ｂ、集合Ｏ（ｋ）から、現在ポイントＰｉに対応するモートンコードＭｉより大きい１番目のポイントのインデックスｊをサーチする。
ｃ、インデックスｊに基づいて、集合Ｏ（ｋ）における１つのサーチ範囲［ｊ－ＳＲ２，ｊ＋ＳＲ２］内において、現在ポイントＰｉの最も近いネイバーをサーチする（ここで、ＳＲ２は１つのサーチ範囲を示し、値が一般的に８、１６、３２、６４である）。

（４）、集合Ｉにおけるすべてのポイントが全部でトラバーサルされるまで、（１）～（３）の過程を繰り返して絶えずイテレーションする。

図３Ｂを参照して、図３Ｂは関連技術案による他のＬＯＤ生成過程の構造模式図を示す。図３Ｂにおいて、ポイントクラウドにはＰ０、Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、Ｐ５、Ｐ６、Ｐ７、Ｐ８、Ｐ９の１０つのポイントが含まれ、モートンコードに基づいてＬＯＤ区分を行い、まずモートンコードの昇順に従って配列し、この１０つのポイントの順序はＰ４、Ｐ１、Ｐ９、Ｐ５、Ｐ０、Ｐ６、Ｐ８、Ｐ２、Ｐ７、Ｐ３であり、次に最も近いネイバーをサーチする。このように、ＬＯＤ０集合には依然として順にＰ０、Ｐ５、Ｐ４、Ｐ２が含まれ、ＬＯＤ１集合には依然として順にＰ０、Ｐ５、Ｐ４、Ｐ２、Ｐ１、Ｐ６、Ｐ３が含まれ、ＬＯＤ２集合には依然として順にＰ０、Ｐ５、Ｐ４、Ｐ２、Ｐ１、Ｐ６、Ｐ３、Ｐ９、Ｐ８、Ｐ７が含まれる。

しかし、現在の解決手段ではポイントクラウド属性変換Ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇとｌｉｆｔｉｎｇの前に、まず異なる距離閾値に基づいてＬＯＤ区分を行う。具体的に、現在のＬＯＤ区分は、毎回ですべてのポイントの間の距離を計算する。該ポイントとすべてのポイントとの間の距離がいずれも距離閾値より小さい場合、該ポイントを現在のＬＯＤ層に添加してもよく、そうではない場合、該ポイントを次の層に置いてＬＯＤ区分を行い、すべてのポイントがトラバーサルされ又はすべてのＬＯＤ層の区分が遂行されるまで、異なる閾値範囲に従って絶えずイテレーションし、それにより計算複雑度が高くなる。また、異なるポイントクラウドは異なる空間分布を有するため、異なるポイントクラウドの物体密度は異なる。距離閾値に基づいてＬＯＤ区分を行う場合、ポイントクラウドの空間分布特性を考慮せず、サーチして得られたネイバーノードの精度が不足し、最終的にネイバーノードに基づいて予測して得られた予測残差は比較的大きく、属性情報には依然として比較的大きい冗長が存在し、符号化のビット数が増加し、最適な符号化・復号化の効率の達成を確保できない。

本願の実施例は区分方法を提供し、該方法はエンコーダー（ポイントクラウドエンコーダーとも称されてもよい）又はデコーダー（ポイントクラウドデコーダーとも称されてもよい）に適用されてもよい。区分待ちのポイントクラウドに基づいて、区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを計算することと、区分待ちのポイントクラウドにおけるｉ番目の詳細レベル（ＬＯＤ）層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉを決定し、ｉが０以上の整数であり、Ｎ_ｉが０より大きい整数であることと、ｉがＭ－１以下であるかどうかを判断し、ＭがＬＯＤ区分のプリセット層数を示すことと、ｉがＭ－１以下である場合、ｉ番目のＬＯＤ層に対して、区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを右にＮ_ｉビットシフトして、右にシフトされたモートンコードをプリセットのバッファに記憶することと、ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する親ノードのモートンコードを決定することと、決定された親ノードのモートンコードに基づいて、プリセットの記憶領域において、親ノードに対応するネイバーノードをサーチすることと、現在ノードをｉ番目のＬＯＤ層に区分し、ネイバーノードをｉ＋１番目のＬＯＤ層に区分することと、ｉ＋１に基づいてｉを更新し、ｉがＭ－１以下であるかどうかの判断に戻ることと、ｉがＭ－１より大きい場合、０番目のＬＯＤ層～Ｍ－１番目のＬＯＤ層を、区分待ちのポイントクラウドに対応して区分されるＬＯＤ層として決定することと、によって、本願の技術案は現在ノードとネイバーノードとの間の空間距離を計算せず、ＬＯＤ層を区分するたびに、モートンコードを利用して現在ノードに対応する親ノードのネイバーノードをサーチして、現在ノードをサンプリングポイントとしてネイバーノードを予測する。それにより、計算複雑度を低減するだけでなく、ポイントクラウドの空間分布特性を考慮するため、ネイバーノードの予測属性の精度も向上させ、属性部分の再構築品質を向上させ、符号化のビットオーバーヘッドを効果的に低減して、符号化・復号化の効率を向上させることができる。

以下、図面を参照しながら本願の各実施例を詳しく説明する。

図４を参照して、図４は本願の実施例による区分方法のフロー模式図を示す。図４に示すように、エンコーダー又はデコーダーに適用され、該方法は下記ステップＳ４０１～Ｓ４０９を含んでもよい。

ステップＳ４０１において、区分待ちのポイントクラウドに基づいて、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを計算する。

なお、ポイントクラウドにおいて、ポイントはポイントクラウドにおけるすべてのポイントであってもよく、ポイントクラウドにおける一部のポイントであってもよく、これらのポイントは空間において相対的に集中する。

更に説明するように、本願の実施例による区分方法はｌｉｆｔｉｎｇとＰｒｅｄｉｃｔｉｎｇ属性変換におけるＬＯＤの生成過程に対して改善する。即ち、ｌｉｆｔｉｎｇ又はＰｒｅｄｉｃｔｉｎｇ変換を行う前に、まず該区分方法を用いてＬＯＤ層の区分を行う必要がある。具体的に、該区分方法は図１に示すＧ－ＰＣＣ符号化のフローブロック図におけるＬＯＤ生成の部分に適用されてもよく、図２に示すＧ－ＰＣＣ復号化のフローブロック図におけるＬＯＤ生成の部分に適用されてもよく、更に図１に示すＧ－ＰＣＣ符号化のフローブロック図におけるＬＯＤ生成の部分及び図２に示すＧ－ＰＣＣ復号化のフローブロック図におけるＬＯＤ生成の部分に同時に適用されてもよい。本願の実施例は具体的に限定しない。

このように、区分待ちのポイントクラウドを取得した後、まず区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを計算し、それにより後続のイテレーション演算においてモートンコードを利用して現在ノードに対応する親ノードのネイバーノードをサーチすることができる。それによって、ＬＯＤ層の区分を行う際に、現在ノードをサンプリングポイントとして利用して、ネイバーノードを予測することに寄与する。

ステップＳ４０２において、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるｉ番目のＬＯＤ層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉを決定する。

なお、ｉが０以上の整数であり、Ｎ_ｉが０より大きい整数である。区分待ちのポイントクラウドを複数のＬＯＤ層に区分するために、ここでイテレーション方法を用いて区分する。区分待ちのポイントクラウドに対するＬＯＤ区分の層数を予め設定してもよい。一般的に、ＬＯＤ区分のプリセット層数はＭで示してもよく、Ｍが０より大きい整数である。

このように、区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを決定した後、区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードをソートし、各ＬＯＤ層に対応する右シフトビット数の決定するようにしてもよい。従って、いくつかの実施例において、該方法は更に、
プリセットのソートポリシーに従って、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードをソートし、ソートしたモートンコードを前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードとして決定することを含んでもよい。

なお、プリセットのソートポリシーは低い順の昇順ポリシーであってもよく、高い順の降順ポリシーであってもよく、更に他のソートポリシー（例えば、ランダムソートポリシー等）であってもよい。好ましくは、プリセットのソートポリシーは昇順ポリシーである。即ち、区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを低い順の昇順でソートし、ソートしたモートンコードを区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードとして決定する。

このように、モートンコードをソートした後、ソートしたモートンコードに基づいて、区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードの初期右シフトビット数を決定することができる。ここで、初期右シフトビット数は、区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードの０番目のＬＯＤ層において対応する右シフトビット数（Ｎ_０で示してもよい）を示す。具体的に、いくつかの実施例において、ｉが０に等しい場合、ステップＳ４０２にとって、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるｉ番目のＬＯＤ層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉを決定することは、
ソートしたモートンコードをサンプリングし、Ｋ個のサンプリングポイントのモートンコードを取得し、Ｋが０より大きい整数であることと、
前記Ｋ個のサンプリングポイントのモートンコードに対して右シフト処理を行い、右にシフトされたモートンコードに対応するＫ個のサンプリングポイントを取得することと、
前記右にシフトされたモートンコードに対応するＫ個のサンプリングポイントが、１つのサンプリングポイントあたり少なくとも１つのネイバーノードに対応するかどうかを判断することと、
前記右にシフトされたモートンコードに対応するＫ個のサンプリングポイントが、１つのサンプリングポイントあたり少なくとも１つのネイバーノードに対応しない場合、前記Ｋ個のサンプリングポイントのモートンコードに対して右シフト処理を行うステップを実行し続けることと、
前記右にシフトされたモートンコードに対応するＫ個のサンプリングポイントが、１つのサンプリングポイントあたり少なくとも１つのネイバーノードに対応する場合、前記Ｋ個のサンプリングポイントの右シフトビット数を取得し、前記右シフトビット数を前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードの初期右シフトビット数として決定し、前記初期右シフトビット数は前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードの０番目のＬＯＤ層において対応する右シフトビット数Ｎ_０を示すことと、を含んでもよい。

即ち、初期にＬＯＤ層を区分し、即ち０番目のＬＯＤ層を区分する場合、まずソートしたモートンコードをサンプリングして、Ｋ個のサンプリングポイントのモートンコードを取得し、それから、右にシフトされたモートンコードに対応するＫ個のサンプリングポイントが、１つのサンプリングポイントあたり少なくとも１つのネイバーノードに対応するまで、このＫ個のサンプリングポイントのモートンコードに対して絶えず右シフト処理を行い、最後に、取得した右シフトビット数を初期右シフトビット数Ｎ_０とする。具体的に、該初期右シフトビット数Ｎ_０の取得過程について、図５に示すように、下記ステップＳ５０１～Ｓ５０６を含んでもよい。

ステップＳ５０１において、ソートしたモートンコードをサンプリングし、Ｋ個のサンプリングポイントのモートンコードを取得する。

ステップＳ５０２において、ｎ＝０である。

ステップＳ５０３において、ｎ＝ｎ＋３である。

ステップＳ５０４において、Ｋ個のサンプリングポイントのモートンコードに対して、ｎビットの右シフト処理を行う。

ステップＳ５０５において、１つのサンプリングポイントあたりに対応するネイバーノードの数が１より大きいかどうかを判断する。

ステップＳ５０６において、Ｎ_０＝ｎである。

なお、ｎはプリセットの変数であり、ｎの初期値は０に設定される。それから、後続のステップＳ５０４を実行するために、即ちＫ個のサンプリングポイントのモートンコードに対してｎビットの右シフト処理を行うために、毎回でｎ＋３でｎの値を更新する。

また、ステップＳ５０５にとって、判断結果が「はい」である場合、ステップＳ５０６を実行し、即ち初期右シフトビット数Ｎ_０を取得でき、判断結果が「いいえ」である場合、ステップＳ５０５の判断結果が「はい」となるまで、ステップＳ５０３に戻って実行する必要があり、それにより、最終的に初期右シフトビット数Ｎ_０を取得する。

更に説明するように、Ｋが０より大きい整数であり、例えば、Ｋの値は１００に設定されてもよいが、本願の実施例は具体的に限定しない。即ち、初期右シフトビット数Ｎ_０の決定過程において、Ｋの値は一般的にランダムに設定されるものであるが、Ｋの値を取る方式は、区分待ちのポイントクラウドに対して特性分析を行い、Ｋの値を決定することを更に含んでもよい。

ここで、Ｋの値は一般的に区分待ちのポイントクラウドの特性情報、例えば区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントの数、空間密度等に関係がある。このように、区分待ちのポイントクラウドに対して特性分析を行って、Ｋの値を決定し、更に初期右シフトビット数Ｎ_０を決定することができる。Ｋの値は区分待ちのポイントクラウド全体の特性を組合わせて取得するものであるため、符号化・復号化の効率を向上させることができる。

理解できるように、モートンコードをソートした後、更に最大モートンコードと最小モートンコードとの間の差値に基づいて絶えず右シフト処理を行って、初期右シフトビット数Ｎ_０を決定することができる。具体的に、いくつかの実施例において、ｉが０に等しい場合、ステップＳ４０２にとって、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるｉ番目のＬＯＤ層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉを決定することは、
ソートしたモートンコードに基づいて、最大モートンコードと最小モートンコードを決定することと、
前記最大モートンコードと前記最小モートンコードとの間の差値を計算することと、
前記差値に対して右シフト処理を行い、右にシフトされた差値がプリセット範囲を満足する場合、前記差値の右シフトビット数を取得することと、
前記右シフトビット数を前記区分待ちのポイントクラウドの初期右シフトビット数として決定することと、を含んでもよい。

なお、モートンコードは低い順の昇順でソートするものであるため、ソートしたモートンコードに基づいて、最大モートンコードと最小モートンコードを決定して、最大モートンコードと最小モートンコードとの間の差値（ｄｅｌｔａで示してもよい）を算出することができる。

ｄｅｌｔａビットを右にシフトし、ｄｅｌｔａビットを右にＮビットシフトした後、シフトされたｄｅｌｔａを取得する。それにより、シフトされたｄｅｌｔａがプリセット範囲を満足し、この時、Ｎを初期右シフトビット数Ｎ_０として決定することができる。ｄｅｌｔａビットを右にＮビットシフトすることは、最大モートンコードビットを右にＮビットシフトし、最小モートンコードビットを右にＮビットシフトし、それから両者について差値の計算を行い、取得した差値即ちｄｅｌｔａビットを右にＮビットシフトすることと見なされてもよい。

更に説明するように、プリセット範囲は、１つのサンプリングポイントあたりに対応するネイバーノードの数が１より大きいかどうかを示す。このように、右にＮビットシフトされた差値がプリセット範囲を満足する場合、この時の右シフトビット数Ｎを初期右シフトビット数Ｎ_０として決定することができ、それにより符号化・復号化の効率を向上させることができる。

更に、初期右シフトビット数Ｎ_０を決定し、即ち区分待ちのポイントクラウドにおける０番目のＬＯＤ層に対応する右シフトビット数を決定した後、初期右シフトビット数Ｎ_０に基づいて、区分待ちのポイントクラウドにおけるｉ番目のＬＯＤ層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉを決定してもよい。ここで、ｉが０に等しくない。具体的に、いくつかの実施例において、ｉが０に等しい場合、ステップＳ４０２にとって、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるｉ番目のＬＯＤ層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉを決定することは、
第１プリセット計算モデルを利用して、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるｉ番目のＬＯＤ層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉを決定することを含んでもよい。

更に、いくつかの実施例において、前記第１プリセット計算モデルを利用して、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるｉ番目のＬＯＤ層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉを決定することは、
ｉ－１番目のＬＯＤ層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉ－１を取得することと、
ｉ－１番目のＬＯＤ層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉ－１とプリセット値を加算し、加算値を取得することと、
前記加算値をｉ番目のＬＯＤ層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉとして決定することと、を含んでもよい。

即ち、後続のＬＯＤ層を区分する際に、ｉ番目のＬＯＤ層に対応する右シフトビット数は、前の１つのＬＯＤ層（即ちｉ－１番目のＬＯＤ層）に対応する右シフトビット数に基づいて決定するものである。ここで、第１プリセット計算モデルは下記の通りである。

なお、プリセット値は実際のポイントクラウド空間情報に基づいて具体的に設定されてもよい。好ましくは、プリセット値が３に等しくてもよい。本願の実施例は限定しない。

更に、いくつかの実施例において、該方法は更に、
前記区分待ちのポイントクラウドに対して特性分析を行い、前記プリセット値を決定することを含んでもよい。

ここで、プリセット値は一般的に区分待ちのポイントクラウドの特性情報、例えば区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントの数、空間密度等に関係がある。このように、区分待ちのポイントクラウドに対して特性分析を行って、プリセット値を決定することができる。各ＬＯＤ層に対応するプリセット値は同じであってもよく、異なってもよい。例えば、区分待ちのポイントクラウドの特性に基づいて、異なるＬＯＤ層の右シフトビット数の計算時の対応のプリセット値を適応調整することができ、それにより異なる領域に対応する隣接領域をより正確的にサーチして、予測性能を更に向上させることができる。

このように、各ＬＯＤ層に対応する右シフトビット数を決定した後、各ＬＯＤ層に対応する右シフトビット数に基づいて右シフト処理を行って、各ＬＯＤ層の区分を実行することができる。

ステップＳ４０３において、ｉがＭ－１以下であるかどうかを判断する。

なお、ＭはＬＯＤ区分のプリセット層数を示し、ここで、Ｍが０より大きい整数である。ｉがＭ－１以下である場合、各ＬＯＤ層に対して区分を行う必要があるため、ステップＳ４０４～Ｓ４０８を実行する。ｉがＭ－１より大きい場合、各ＬＯＤに対する区分が既に完成したため、ステップＳ４０９を実行する。

ステップＳ４０４において、ｉがＭ－１以下である場合、ｉ番目のＬＯＤ層に対して、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを右にＮ_ｉビットシフトして、右にシフトされたモートンコードをプリセットのバッファに記憶する。

ステップＳ４０５において、ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する親ノードのモートンコードを決定する。

ステップＳ４０６において、決定された親ノードのモートンコードに基づいて、前記プリセットの記憶領域において、前記親ノードに対応するネイバーノードをサーチする。

ステップＳ４０７において、前記現在ノードをｉ番目のＬＯＤ層に区分し、前記ネイバーノードをｉ＋１番目のＬＯＤ層に区分する。

なお、プリセットのバッファはｉｎｐｕｔＭｏｒｔｏｎで示してもよい。主に、各ＬＯＤ層の区分の前に、区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードに対して右シフト処理を行った後、ｉｎｐｕｔＭｏｒｔｏｎに記憶し、後続のモートンコードによる対応のネイバーノードのサーチに寄与する。

更に説明するように、モートンコードにより対応のネイバーノードをサーチする前に、まずｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する親ノードのモートンコードを決定する必要がある。具体的に、いくつかの実施例において、ステップＳ４０５にとって、前記ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する親ノードのモートンコードを決定することは、
ｉ番目のＬＯＤ層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉに基づいて、前記ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードのモートンコードに対して右シフト処理を行うことと、
右にシフトされたモートンコードを、前記ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する親ノードのモートンコードとして決定することと、を含んでもよい。

ここで、現在ノードのモートンコードはｃｈｉｌｄｒｅｎＭｏｒｔｏｎで示し、親ノードのモートンコードはｐａｒｅｎｔＭｏｒｔｏｎで示し、そうすると、両者の間の対応関係は下記のように示す。

即ち、ｉ番目のＬＯＤ層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉに基づいて、ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードのモートンコード（ｃｈｉｌｄｒｅｎＭｏｒｔｏｎで示す）を右にＮ_ｉビットシフト処理し、それから、右にシフトされたモートンコードを、ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する親ノードのモートンコード（ｐａｒｅｎｔＭｏｒｔｏｎで示す）として決定してもよい。

更に、現在ノードに対応する親ノードのモートンコードを決定した後、親ノードのモートンコードに基づいて、親ノードに対応するネイバーノードをサーチしてもよい。具体的に、いくつかの実施例において、ステップＳ４０６にとって、前記決定された親ノードのモートンコードに基づいて、前記プリセットの記憶領域において、前記親ノードに対応するネイバーノードをサーチすることは、
決定された親ノードのモートンコードに基づいて、前記親ノードに対応するネイバーノードのモートンコードを決定することと、
前記ネイバーノードのモートンコードに基づいて、前記プリセットの記憶領域において、前記ネイバーノードのモートンコードに対応するネイバーノードをサーチすることと、を含んでもよい。

更に、前記決定された親ノードのモートンコードに基づいて、前記親ノードに対応するネイバーノードのモートンコードを決定することは、
決定された親ノードのモートンコードに基づいて、前記親ノードと同一平面上にあり、同一直線上にあり、同一点にあるすべてのネイバーノードのモートンコードを計算し、第１数量個のネイバーノードのモートンコードを取得することと、
前記第１数量個のネイバーノードのモートンコードを、それぞれ現在ノードのモートンコードと比較することと、
ネイバーノードのモートンコードが現在ノードのモートンコードより小さい場合、前記ネイバーノードのモートンコードを廃棄することと、
ネイバーノードのモートンコードが現在ノードのモートンコード以上である場合、前記ネイバーノードのモートンコードを保留して、第２数量個のネイバーノードのモートンコードを取得し、前記第２数量が前記第１数量以下であることと、
前記第２数量個のネイバーノードのモートンコードを、前記親ノードに対応するネイバーノードのモートンコードとして決定することと、を含んでもよい。

なお、親ノードのモートンコードを決定した後、親ノードと同一平面上にあり（全部で６つのネイバーノード）、同一直線上にあり（全部で１２つのネイバーノード）、同一点にある（全部で８つのネイバーノード）のもののモートンコードを計算してもよく、親ノード自体のモートンコードを加えて、全部で第１数量（例えば２７）個のネイバーノードのモートンコードを取得できる。ＬＯＤ層の区分はモートンコードの昇順で行われるため、この時、２７個のネイバーノードを第２数量（例えば２０）個のネイバーノードに絞ってもよい。具体的に、２７個のネイバーノードのモートンコードをそれぞれ現在ノードのモートンコードと比較する。ネイバーノードのモートンコードが現在ノードのモートンコードより小さい場合、該ネイバーノードのモートンコードを廃棄してもよい。例えば、もし７つのネイバーノードのモートンコードが現在ノードのモートンコードより小さければ、この７つのネイバーノードのモートンコードを除き、残る２０個のネイバーノードのモートンコードは現在ノードのモートンコード以上であり、即ち、この残る２０個のネイバーノードのモートンコードのみを保留する。ここで、残る２０個のネイバーノードは、現在ノードに対応する親ノード、同一平面上にあるネイバーノード（３つのネイバーノード）、同一直線上にあるネイバーノード（９つのネイバーノード）、及び同一点にあるネイバーノード（７つのネイバーノード）を含んでもよい。

例示的に、図６を参照して、図６は本願の実施例による現在ノードとネイバーノードとの空間関係の模式図を示す。図６において、太いマークが付く空間ブロックは現在ノードである。図６から分かるように、該空間ブロックと同一平面上にあるものは６つのネイバーノードであり、該空間ブロックと同一直線上にあるものは１２つのネイバーノードであり、該空間ブロックと同一点にあるものは８つのネイバーノードである。このように、決定された親ノードのモートンコードに基づいて、親ノードに対応するネイバーノードのモートンコードを決定でき、ネイバーノードのモートンコードを利用して、プリセットの記憶領域（ｉｎｐｕｔＭｏｒｔｏｎ）において対応のネイバーノードをサーチすることができる。

このように、ｉ番目のＬＯＤ層に対して、ネイバーノードをサーチして取得した後、現在ノードをｉ番目のＬＯＤ層に区分し、即ち集合Ｏ（ｋ）に置き、ネイバーノードをｉ＋１番目のＬＯＤ層に区分し、即ち集合Ｌ（ｋ）に置くようにしてもよい。ここで、ｋが０以上の整数である。それにより、ｉ番目のＬＯＤ層に対する区分を実現できる。

更に、ネイバーノードの予測属性の効果を向上させるために、隣接領域の質量中心を計算して、質量中心に最も近いポイントを目標ノードとすることによって、ネイバーノードを予測してもよい。従って、いくつかの実施例において、第１数量個のネイバーノードのモートンコードを取得した後、該方法は更に、
前記区分待ちのポイントクラウドに基づいて、前記ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する隣接領域を決定することと、
前記隣接領域の質量中心を計算し、前記現在ノード及び前記第１数量個のネイバーノードから、前記質量中心に最も近いノードを目標ノードとして選択することと、
前記目標ノードをｉ番目のＬＯＤ層に区分し、残りのノードをｉ＋１番目のＬＯＤ層に区分することと、を含んでもよい。

なお、残りのノードは現在ノード及び第１数量個のネイバーノードのうちの目標ノード以外のノードを示す。このように、現在ノードに対応する親ノードのネイバーノードに基づいて、ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する隣接領域を決定し、それから、該隣接領域の質量中心を計算して、現在ノード及び第１数量個のネイバーノードから、該質量中心に最も近いノードを目標ノードとして選択することができる。そうすると、目標ノードをｉ番目のＬＯＤ層に区分し、残りのノードをｉ＋１番目のＬＯＤ層に区分し、ｉ番目のＬＯＤ層に対する区分も実現できる。

更に説明するように、現在ノードに対応する親ノードのネイバーノードに基づいて、ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する隣接領域を決定した後、更に隣接領域を異なる空間領域に区分して、異なる空間領域から選択した対応のポイントを目標ノードとすることができる。そうすると、目標ノードをｉ番目のＬＯＤ層に区分し、残りのノードをｉ＋１番目のＬＯＤ層に区分し、ｉ番目のＬＯＤ層に対する区分も実現できる。同時に、隣接領域に対して更なる空間区分を行ったため、予測性能を更に向上させることができる。

ステップＳ４０８において、ｉ＋１に基づいてｉを更新し、ｉがＭ－１以下であるかどうかの判断に戻る。

ステップＳ４０９において、ｉがＭ－１より大きい場合、０番目のＬＯＤ層～Ｍ－１番目のＬＯＤ層を、前記区分待ちのポイントクラウドに対応して区分されるＬＯＤ層として決定する。

なお、ｉ番目のＬＯＤ層に対する区分の後、ｉ＝ｉ＋１を利用してｉの値を更新し、それからステップＳ４０３の実行に戻り、即ち、ｉがＭ－１以下であるかどうかを判断する。Ｍ－１番目のＬＯＤ層に対する区分を遂行するまで、即ちｉがＭに等しい場合、区分待ちのポイントクラウドのＬＯＤ層の区分を既に遂行したことを示し、この時、０番目のＬＯＤ層～Ｍ－１番目のＬＯＤ層を区分待ちのポイントクラウドに対応して区分されるＬＯＤ層として決定してもよい。

更に説明するように、区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードに対して右シフト処理を行った後、異なる集合を取得でき、即ち、区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントをクラスタリングして、空間における隣接領域（即ち空間が相対的に集中する）のポイントを同一の集合に区分する。それから、各集合に対してＬＯＤ層の区分を行う。具体的に、いくつかの実施例において、該方法は更に、
前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードに対して右シフト処理を行い、複数の集合を取得し、各集合が前記区分待ちのポイントクラウドのうちの一部の区分待ちのポイントクラウドを含むことと、
前記複数の集合のうちの各集合に対して、それぞれ各集合に含まれる一部の区分待ちのポイントクラウドに対してＬＯＤ層区分を行うステップを実行することと、を含んでもよい。

即ち、区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードの右シフトビット数を調整することにより、区分待ちのポイントクラウドを複数の集合に区分し、各集合は区分待ちのポイントクラウドにおける一部の区分待ちのポイントクラウド、即ち一部のポイントを含む。各集合に対して、本願の実施例の区分方法も利用して、モートンコードに基づいて現在ノードに対応する親ノードのネイバーノードをサーチする。この区分方式は空間における隣接領域のポイントクラウドを同一の集合に区分して、予測性能を更に向上させることができる。

本願の実施例において、モートンコードに基づいてネイバーノードをサーチする方式を用いて、ＬＯＤ層の区分を行ってもよい。具体的に、現在ノードのモートンコードを利用して現在ノードに対応する親ノードのネイバーノードをサーチし、即ち現在ノードをサンプリングポイントとしてネイバーノードを予測する方式であっても、現在ノードのモートンコードを利用してポイントクラウド空間における隣接領域を区分し、即ちポイントクラウド空間における空間が近い部分を区分して異なる集合（又はクラスタリング）を取得する方式であっても、いずれもネイバーノードに基づく属性予測の効果を向上させることができ、それにより符号化の効率を向上させることができる。

即ち、モートンコードに基づいて現在ノードに対応する親ノードのネイバーノードをサーチし、現在ノードをサンプリングポイントとしてネイバーノードを予測することにより、ポイントクラウドの空間分布特性とポイントクラウドの間の空間距離をまとめて考慮することができ、ネイバーノードに基づく属性予測の効果を向上させることができる。即ち、性能を基本的に影響しない前提で、属性部分の再構築品質を向上させることができ、更に予測属性の符号化・復号化時間と計算複雑度を低減して、符号化の効率を向上させることができる。ピーク信号対雑音比（ＰＳＮＲ、Ｐｅａｋ Ｓｉｇｎａｌ ｔｏ Ｎｏｉｓｅ Ｒａｔｉｏ）は画像評価の客観的な標準としてもよい。ＰＳＮＲが大きければ大きいほど、画像の品質が良くなる。ＢＤ－ｒａｔｅも性能優劣を評価するパラメータとしてもよい。ＢＤ－ｒａｔｅが負の値である場合は、同一のＰＳＮＲ条件で、ビットレートが減少し、性能が向上することを示す。この上で、ＢＤ－ｒａｔｅの絶対値が大きければ大きいほど、性能のゲインが大きくなる。表１に示すように、性能を基本的に影響しない前提で、属性部分の色チャネル（ＵとＶで示す）のビットレートを低減して、再構築されたポイントクラウドのＢＤ－ｒａｔｅが明らかに向上することができる。

本願の実施例は区分方法を提供する。区分待ちのポイントクラウドに基づいて、区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを計算することと、区分待ちのポイントクラウドにおけるｉ番目の詳細レベル（ＬＯＤ）層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉを決定し、ｉが０以上の整数であり、Ｎ_ｉが０より大きい整数であることと、ｉがＭ－１以下であるかどうかを判断し、ＭがＬＯＤ区分のプリセット層数を示すことと、ｉがＭ－１以下である場合、ｉ番目のＬＯＤ層に対して、区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを右にＮ_ｉビットシフトして、右にシフトされたモートンコードをプリセットのバッファに記憶することと、ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する親ノードのモートンコードを決定することと、決定された親ノードのモートンコードに基づいて、プリセットの記憶領域において、親ノードに対応するネイバーノードをサーチすることと、現在ノードをｉ番目のＬＯＤ層に区分し、ネイバーノードをｉ＋１番目のＬＯＤ層に区分することと、ｉ＋１に基づいてｉを更新し、ｉがＭ－１以下であるかどうかの判断に戻ることと、ｉがＭ－１より大きい場合、０番目のＬＯＤ層～Ｍ－１番目のＬＯＤ層を、区分待ちのポイントクラウドに対応して区分されるＬＯＤ層として決定することと、によって、本願の技術案は現在ノードとネイバーノードとの間の空間距離を計算せず、ＬＯＤ層を区分するたびに、モートンコードを利用して現在ノードに対応する親ノードのネイバーノードをサーチして、現在ノードをサンプリングポイントとしてネイバーノードを予測する。それにより、計算複雑度を低減するだけでなく、ポイントクラウドの空間分布特性を考慮するため、ネイバーノードの予測属性の精度も向上させ、属性部分の再構築品質を向上させ、符号化のビットオーバーヘッドを効果的に低減して、符号化・復号化の効率を向上させることができる。

上記実施例の同一の発明考案に基づいて、図７を参照して、図７は本願の実施例による区分方法の詳細フロー模式図を示す。図７に示すように、エンコーダー又はデコーダーに適用され、該詳細フローは下記ステップＳ７０１～Ｓ７１１を含んでもよい。

ステップＳ７０１において、区分待ちのポイントクラウドに基づいて、区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを計算する。

ステップＳ７０２において、区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを昇順でソートする。

なお、区分待ちのポイントクラウドに対して、仮に該区分待ちのポイントクラウドにＮ個のポイントが含まれ、各ポイントがＰｉと示し、各ポイントＰｉに対応するモートンコードがＭｉであり、ｉ＝０、１、２、…、Ｎ－１であるとする。即ち、まず区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントに対応するモートンコード（ｐａｃｋＶｏｘｅｌで示しても良い）を計算し、次に区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを低い順の昇順でソートし、ソートしたモートンコードを区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードとして決定してもよい。

ステップＳ７０３において、ｌｏｄｉｎｄｅｘ＜ｌｏｄｃｏｕｎｔであるかどうかを判断する。

なお、ｌｏｄｉｎｄｅｘは現在の区分処理されるものが何番目のＬＯＤ層であるか、例えばｌｏｄｉｎｄｅｘ番目のＬＯＤ層であることを示し、ｌｏｄｃｏｕｎｔは予め設定された区分待ちのポイントクラウドの総区分層数を示す。ここで、ｌｏｄｃｏｕｎｔは０より大きい整数であり、ｌｏｄｉｎｄｅｘは０以上且つｌｏｄｃｏｕｎｔ－１以下の整数である。

更に説明するように、ｌｏｄｉｎｄｅｘ＜ｌｏｄｃｏｕｎｔであり、即ち判断結果が「はい」である場合、ステップＳ７０４を実行し、ｌｏｄｉｎｄｅｘ≧ｌｏｄｃｏｕｎｔであり、即ち判断結果が「いいえ」である場合、フローを終了する。

ステップＳ７０４において、判断結果が「はい」である場合、ｌｏｄｉｎｄｅｘ＝＝０であるかどうかを判断する。

ステップＳ７０５において、判断結果が「はい」である場合、区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードの初期右シフトビット数Ｎを計算する。

ステップＳ７０６において、判断結果が「いいえ」である場合、Ｎ_{ｃｕｒｌｏｄ}＝Ｎ_{ｌａｓｔｌｏｄ}＋３であり、Ｎ_{ｃｕｒｌｏｄ}をＮとして決定する。

なお、Ｎ_{ｃｕｒｌｏｄ}は現在の処理されるＬＯＤ層に対応する右シフトビット数を示し、Ｎ_{ｌａｓｔｌｏｄ}は前の１つの処理されるＬＯＤ層に対応する右シフトビット数を示す。例えば、０番目のＬＯＤ層に対応する初期右シフトビット数が４である場合、１番目のＬＯＤ層に対応する右シフトビット数が７であり、２番目のＬＯＤ層に対応する右シフトビット数が１０であり、３番目のＬＯＤ層に対応する右シフトビット数が１３であり、これにより類推して、各ＬＯＤ層に対応する右シフトビット数を取得できる。

このように、ｌｏｄｉｎｄｅｘ＜ｌｏｄｃｏｕｎｔである場合、更にｌｏｄｉｎｄｅｘが０に等しいかどうかを判断する必要がある。ｌｏｄｉｎｄｅｘが０に等しく、即ち判断結果が「はい」である場合、ステップＳ７０５を実行し、即ち区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードの初期右シフトビット数Ｎを計算し、ｌｏｄｉｎｄｅｘが０に等しくなく、即ち判断結果が「いいえ」である場合、ステップＳ７０６を実行し、即ちＮ_{ｃｕｒｌｏｄ}＝Ｎ_{ｌａｓｔｌｏｄ}＋３であり、それからＮ_{ｃｕｒｌｏｄ}をＮとして決定し、後続のステップＳ７０７の実行に供する。

ステップＳ７０７において、区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを右にＮビットシフトして、右にシフトされたモートンコードをｉｎｐｕｔＭｏｒｔｏｎに記憶する。

ステップＳ７０８において、ｐｏｉｎｔｉｎｄｅｘ＜ｉｎｐｕｔＭｏｒｔｏｎ．ｓｉｚｅであるかどうかを判断する。

なお、ｐｏｉｎｔｉｎｄｅｘは現在ノードのｉｎｐｕｔＭｏｒｔｏｎでのインデックス番号を示し、ｉｎｐｕｔＭｏｒｔｏｎ．ｓｉｚｅはｉｎｐｕｔＭｏｒｔｏｎの長さを示す。このように、ｐｏｉｎｔｉｎｄｅｘ＜ｉｎｐｕｔＭｏｒｔｏｎ．ｓｉｚｅであり、即ち判断結果が「はい」である場合は、現在ノードがまだｌｏｄｉｎｄｅｘ番目のＬＯＤ層にあることを示し、この時にステップＳ７０９を実行する必要がある。ｐｏｉｎｔｉｎｄｅｘ≧ｉｎｐｕｔＭｏｒｔｏｎ．ｓｉｚｅであり、即ち判断結果が「いいえ」である場合は、現在ノードが既にｌｏｄｉｎｄｅｘ番目のＬＯＤ層にないことを示し、この時にステップＳ７１０を実行する必要がある。

ステップＳ７０９において、判断結果が「はい」である場合、現在ノードを集合Ｏ（ｌｏｄｉｎｄｅｘ）に添加し、現在ノードに対応するネイバーノードを集合Ｌ（ｌｏｄｉｎｄｅｘ）に添加する。

ステップＳ７１０において、ｐｏｉｎｔｉｎｄｅｘ＝ｐｏｉｎｔｉｎｄｅｘ＋１であり、ステップＳ７０８の実行に戻る。

ステップＳ７１１において、判断結果が「いいえ」である場合、ｌｏｄｉｎｄｅｘ＝ｌｏｄｉｎｄｅｘ＋１であり、ステップＳ７０３の実行に戻る。

なお、ｐｏｉｎｔｉｎｄｅｘ＜ｉｎｐｕｔＭｏｒｔｏｎ．ｓｉｚｅの場合、現在ノードを集合Ｏ（ｌｏｄｉｎｄｅｘ）に添加し、即ち現在ノードをｌｏｄｉｎｄｅｘ番目のＬＯＤ層に区分し、それと同時に、現在ノードに対応するネイバーノードを集合Ｌ（ｌｏｄｉｎｄｅｘ）に添加し、即ち現在ノードに対応するネイバーノードをｌｏｄｉｎｄｅｘ＋１番目のＬＯＤ層に区分する。それから、ｐｏｉｎｔｉｎｄｅｘ＝ｐｏｉｎｔｉｎｄｅｘ＋１にして、ｐｏｉｎｔｉｎｄｅｘ＝ｉｎｐｕｔＭｏｒｔｏｎ．ｓｉｚｅ－１となるまで、ステップＳ７０８の実行に戻り、それによりｌｏｄｉｎｄｅｘ番目のＬＯＤ層に対する区分を実現する。更に、ｐｏｉｎｔｉｎｄｅｘ≧ｉｎｐｕｔＭｏｒｔｏｎ．ｓｉｚｅの場合は、ｌｏｄｉｎｄｅｘ番目のＬＯＤ層に対する区分の完成を示す。この時、ｌｏｄｉｎｄｅｘ＝ｌｏｄｉｎｄｅｘ＋１が必要であり、且つｌｏｄｉｎｄｅｘ＝ｌｏｄｃｏｕｎｔ－１となるまで、ステップＳ７０３の実行に戻り、ｌｏｄｃｏｕｎｔ－１番目のＬＯＤ層に対する区分を実現する。それにより、区分待ちのポイントクラウドに対するＬＯＤ区分も実現する。ここで、０番目のＬＯＤ層～ｌｏｄｃｏｕｎｔ－１番目のＬＯＤ層を、前記区分待ちのポイントクラウドに対応して区分されるＬＯＤ層として決定する。

具体的に、ソートした区分待ちのポイントクラウドのモートンコードをサンプリングして、Ｋ個のサンプリングポイントのモートンコードを取得してもよく、そしてこのＫ個のサンプリングポイントのモートンコードに対して右シフト処理を行うことにより、区分待ちのポイントクラウドに対応する初期右シフトビット数Ｎを取得して、更に各ＬＯＤ層に対応する右シフトビット数を決定することができる。それから、各ＬＯＤ層に対して区分する時、入力された区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを右にＮビットシフトして、右にシフトされたモートンコードをｉｎｐｕｔＭｏｒｔｏｎに記憶する。この時、現在ノードに対応する親ノードのモートンコードを計算して、親ノードによりそのネイバーノードのモートンコードを算出してもよく、最後に、ｉｎｐｕｔＭｏｒｔｏｎからネイバーノードのモートンコードに対応するネイバーノードをサーチして、現在ノードをＯ（ｌｏｄｉｎｄｅｘ）に区分するとともに、サーチして得られたこれらのネイバーノードをＬ（ｌｏｄｉｎｄｅｘ）に区分する。

本願の実施例では、現在ノードとネイバーノードとの間の空間距離を計算する必要がない。一般的に、空間において現在ノードと同一の親ノードにあり、且つ現在ノードと同一平面上又は同一直線上及び同一点にあるネイバーノードと現在ノードとの空間距離はいずれも非常に近いと認められ、同一の隣接領域に属すると見なされてもよい。この時、モートンコードに基づいて、現在ノードに対応する親ノードのネイバーノードをサーチしてもよい。異なる距離閾値に基づいてネイバーノードをサーチする従来の技術案と比べて、本願の実施例の区分方法は異なる閾値パラメータの設定を必要とせず、ポイント同士の間の空間距離の毎回計算も必要とせず、それにより計算複雑度を大幅に低減できる。

更に、本願の実施例において、ＬＯＤ層を区分するたびに、現在ノードに対応する親ノードのネイバーノードのみを判断して、現在ノードを集合Ｏ（ｋ）に添加し、現在ノードに対応するネイバーノードを集合Ｌ（ｋ）に添加するため、ポイント同士の間の空間幾何学的距離のみを考慮することがなく、空間分布の上で、ポイントクラウドの空間分布特性も考慮し、即ち空間におけるポイントの空間幾何学的距離及び空間におけるポイントクラウドの空間分布特性をまとめて考慮することにより、予測性能を向上させることができ、比較的良い符号化・復号化性能を取得することもできる。特に注意されるように、本願の実施例の区分方法は、原始ポイントクラウドのモートンコードのみに基づいて、現在ノードのネイバーノードをサーチしてサンプリングする。毎回でモートンコードのインデックスに基づいて、一定の範囲内において最も近いネイバーをサーチする元の区分方法と比べて、計算複雑度を大幅に低減する。

本実施例は区分方法を提供し、該区分方法はエンコーダー又はデコーダーに適用される。上記実施例により前記実施例の具体的な実現を詳しく説明することにより、本願の技術案は現在ノードとネイバーノードとの間の空間距離を計算せず、ＬＯＤ層を区分するたびに、モートンコードを利用して現在ノードに対応する親ノードのネイバーノードをサーチして、現在ノードをサンプリングポイントとしてネイバーノードを予測する。それにより、計算複雑度を低減するだけでなく、ポイントクラウドの空間分布特性を考慮するため、ネイバーノードの予測属性の精度も向上させ、属性部分の再構築品質を向上させ、符号化のビットオーバーヘッドを効果的に低減して、符号化・復号化の効率を向上させることができる。

上記実施例の同一の発明考案に基づいて、図８を参照して、図８は本願の実施例によるエンコーダー８０の構造模式図を示す。図８に示すように、該エンコーダー８０は、第１計算ユニット８０１、第１決定ユニット８０２、第１判断ユニット８０３、第１右シフトユニット８０４、第１サーチユニット８０５及び第１区分ユニット８０６を備えてもよく、
第１計算ユニット８０１は、区分待ちのポイントクラウドに基づいて、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを計算するように設定され、
第１決定ユニット８０２は、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるｉ番目の詳細レベル（ＬＯＤ）層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉを決定するように設定され、ｉが０以上の整数であり、Ｎ_ｉが０より大きい整数であり、
第１判断ユニット８０３は、ｉがＭ－１以下であるかどうかを判断するように設定され、ＭはＬＯＤ区分のプリセット層数を示し、
第１右シフトユニット８０４は、ｉがＭ－１以下である場合、ｉ番目のＬＯＤ層に対して、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを右にＮ_ｉビットシフトして、右にシフトされたモートンコードをプリセットのバッファに記憶するように設定され、
第１決定ユニット８０２は更に、ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する親ノードのモートンコードを決定するように設定され、
第１サーチユニット８０５は、決定された親ノードのモートンコードに基づいて、前記プリセットの記憶領域において、前記親ノードに対応するネイバーノードをサーチするように設定され、
第１区分ユニット８０６は、前記現在ノードをｉ番目のＬＯＤ層に区分し、前記ネイバーノードをｉ＋１番目のＬＯＤ層に区分するように設定され、
第１判断ユニット８０３は更に、ｉ＋１に基づいてｉを更新し、ｉがＭ－１以下であるかどうかの判断に戻るように設定され、
第１決定ユニット８０２は更に、ｉがＭ－１より大きい場合、０番目のＬＯＤ層～Ｍ－１番目のＬＯＤ層を、前記区分待ちのポイントクラウドに対応して区分されるＬＯＤ層として決定するように設定される。

上記技術案において、図８を参照して、エンコーダー８０は第１ソートユニット８０７を更に備えてもよい。第１ソートユニット８０７は、プリセットのソートポリシーに従って、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードをソートし、ソートしたモートンコードを前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードとして決定するように設定される。

上記技術案において、図８を参照して、エンコーダー８０は第１サンプリングユニット８０８を更に備えてもよい。第１サンプリングユニット８０８は、ソートしたモートンコードをサンプリングし、Ｋ個のサンプリングポイントのモートンコードを取得するように設定され、Ｋが０より大きい整数であり、
第１右シフトユニット８０４は更に、前記Ｋ個のサンプリングポイントのモートンコードに対して右シフト処理を行い、右にシフトされたモートンコードに対応するＫ個のサンプリングポイントを取得するように設定され、
第１判断ユニット８０３は更に、前記右にシフトされたモートンコードに対応するＫ個のサンプリングポイントが、１つのサンプリングポイントあたり少なくとも１つのネイバーノードに対応するかどうかを判断し、前記右にシフトされたモートンコードに対応するＫ個のサンプリングポイントが、１つのサンプリングポイントあたり少なくとも１つのネイバーノードに対応しない場合、前記Ｋ個のサンプリングポイントのモートンコードに対して右シフト処理を行うステップを実行し続け、前記右にシフトされたモートンコードに対応するＫ個のサンプリングポイントが、１つのサンプリングポイントあたり少なくとも１つのネイバーノードに対応する場合、前記Ｋ個のサンプリングポイントの右シフトビット数を取得し、前記右シフトビット数を前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードの初期右シフトビット数として決定するように設定され、前記初期右シフトビット数は前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードの０番目のＬＯＤ層において対応する右シフトビット数Ｎ_０を示す。

上記技術案において、図８を参照して、エンコーダー８０は第１分析ユニット８０９を更に備えてもよい。第１分析ユニット８０９は、前記区分待ちのポイントクラウドに対して特性分析を行い、Ｋの値を決定するように設定される。

上記技術案において、第１決定ユニット８０２は更に、ソートしたモートンコードに基づいて、最大モートンコードと最小モートンコードを決定するように設定され、
第１計算ユニット８０１は更に、前記最大モートンコードと前記最小モートンコードとの間の差値を計算するように設定され、
第１右シフトユニット８０４は更に、前記差値に対して右シフト処理を行い、右にシフトされた差値がプリセット範囲を満足する場合、前記差値の右シフトビット数を取得するように設定され、
第１決定ユニット８０２は更に、前記右シフトビット数を前記区分待ちのポイントクラウドの初期右シフトビット数として決定するように設定される。

上記技術案において、第１決定ユニット８０２は更に、ｉが０に等しくない場合、第１プリセット計算モデルを利用して、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるｉ番目のＬＯＤ層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉを決定するように設定される。

上記技術案において、第１決定ユニット８０２は具体的に、ｉ－１番目のＬＯＤ層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉ－１を取得し、ｉ－１番目のＬＯＤ層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉ－１とプリセット値を加算し、加算値を取得し、前記加算値をｉ番目のＬＯＤ層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉとして決定するように設定される。

上記技術案において、第１分析ユニット８０９は更に、前記区分待ちのポイントクラウドに対して特性分析を行い、前記プリセット値を決定するように設定される。

上記技術案において、前記プリセット値が３に等しい。

上記技術案において、第１右シフトユニット８０４は更に、ｉ番目のＬＯＤ層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉに基づいて、前記ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードのモートンコードに対して右シフト処理を行うように設定され、
第１決定ユニット８０２は更に、右にシフトされたモートンコードを、前記ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する親ノードのモートンコードとして決定するように設定される。

上記技術案において、第１決定ユニット８０２は更に、決定された親ノードのモートンコードに基づいて、前記親ノードに対応するネイバーノードのモートンコードを決定するように設定され、
第１サーチユニット８０５は具体的に、前記ネイバーノードのモートンコードに基づいて、前記プリセットの記憶領域において、前記ネイバーノードのモートンコードに対応するネイバーノードをサーチするように設定される。

上記技術案において、第１計算ユニット８０１は更に、決定された親ノードのモートンコードに基づいて、前記親ノードと同一平面上にあり、同一直線上にあり、同一点にあるすべてのネイバーノードのモートンコードを計算し、第１数量個のネイバーノードのモートンコードを取得するように設定され、
第１決定ユニット８０２は具体的に、前記第１数量個のネイバーノードのモートンコードを、それぞれ現在ノードのモートンコードと比較し、ネイバーノードのモートンコードが現在ノードのモートンコードより小さい場合、前記ネイバーノードのモートンコードを廃棄し、ネイバーノードのモートンコードが現在ノードのモートンコード以上である場合、前記ネイバーノードのモートンコードを保留して、第２数量個のネイバーノードのモートンコードを取得し、前記第２数量が前記第１数量以下であり、前記第２数量個のネイバーノードのモートンコードを、前記親ノードに対応するネイバーノードのモートンコードとして決定するように設定される。

上記技術案において、第１決定ユニット８０２は更に、前記区分待ちのポイントクラウドに基づいて、前記ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する隣接領域を決定するように設定され、
第１計算ユニット８０１は更に、前記隣接領域の質量中心を計算し、前記現在ノード及び前記第１数量個のネイバーノードから、前記質量中心に最も近いノードを目標ノードとして選択するように設定され、
第１区分ユニット８０６は更に、前記目標ノードをｉ番目のＬＯＤ層に区分し、残りのノードをｉ＋１番目のＬＯＤ層に区分するように設定され、前記残りのノードは前記現在ノード及び前記第１数量個のネイバーノードのうちの前記目標ノード以外のノードを示す。

上記技術案において、第１右シフトユニット８０４は更に、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードに対して右シフト処理を行い、複数の集合を取得するように設定され、各集合は前記区分待ちのポイントクラウドのうちの一部の区分待ちのポイントクラウドを含み、
第１区分ユニット８０６は更に、前記複数の集合のうちの各集合に対して、それぞれ各集合に含まれる一部の区分待ちのポイントクラウドに対してＬＯＤ層区分を行うステップを実行するように設定される。

理解できるように、本実施例において、「ユニット」は一部の電子回路、一部のプロセッサ、一部のプログラム又はソフトウェア等であってもよく、当然ながら、モジュールであってもよく、非モジュール化のものであってもよい。そして、本実施例における各構成部分は、１つの処理ユニットに集積されたものであってもよく、各ユニットがそれぞれ物理的に存在するものであってもよく、２つ以上のユニットが１つのユニットに集積されたものであってもよい。上記の集積されたユニットはハードウェアの形態で実現してよく、ソフトウェア機能モジュールの形態で実現してもよい。

前記集積されたユニットはソフトウェア機能モジュールの形態で実現し且つ独立の製品として販売又は使用する場合、１つのコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶されることができる。このような理解に基づいて、本実施例の技術案の本質又は従来技術に対する貢献の部分或いは該技術案の全部又は一部は、ソフトウェア製品の形式で体現してもよく、該コンピュータソフトウェア製品は１つの記憶媒体に記憶され、１つのコンピュータ装置（パソコン、サーバ、又はネットワーク装置等であってもよい）又はプロセッサ（ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）が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するための若干の指令を含む。前記記憶媒体は、Ｕディスク、移動ハードディスク、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ、Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ、Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、磁気ディスク又は光ディスク等の各種のプログラムコードを記憶可能な媒体を含む。

従って、本実施例はコンピュータ記憶媒体を提供し、エンコーダー８０に適用され、該コンピュータ記憶媒体に区分プログラムが記憶され、前記区分プログラムは第１プロセッサにより実行される場合、前記実施例のうちのいずれか１つに記載の方法を実現する。

上記エンコーダー８０の構成及びコンピュータ記憶媒体に基づいて、図９を参照して、図９は本願の実施例によるエンコーダー８０の具体的なハードウェア構造を示し、第１通信インタフェース９０１、第１メモリ９０２及び第１プロセッサ９０３を備えてもよく、各コンポーネントは第１バスシステム９０４によりカップリングされる。理解できるように、第１バスシステム９０４は、これらのコンポーネントの間の接続通信を実現することに用いられる。第１バスシステム９０４は、データバスに加えて、電源バス、制御バス及び状態信号バスも含む。但し、説明を明確にするために、図９において、様々なバスを第１バスシステム９０４と表記する。そのうち、
第１通信インタフェース９０１は、他の外部ネットワークエレメントとの情報の送受信の過程における信号の送受信に用いられ、
第１メモリ９０２は、第１プロセッサ９０３で実行可能なコンピュータプログラムを記憶することに用いられ、
第１プロセッサ９０３は、前記コンピュータプログラムを実行する場合、
区分待ちのポイントクラウドに基づいて、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを計算することと、
前記区分待ちのポイントクラウドにおけるｉ番目の詳細レベル（ＬＯＤ）層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉを決定し、ｉが０以上の整数であり、Ｎ_ｉが０より大きい整数であることと、
ｉがＭ－１以下であるかどうかを判断し、ＭがＬＯＤ区分のプリセット層数を示すことと、
ｉがＭ－１以下である場合、ｉ番目のＬＯＤ層に対して、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを右にＮ_ｉビットシフトして、右にシフトされたモートンコードをプリセットのバッファに記憶することと、
ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する親ノードのモートンコードを決定することと、
決定された親ノードのモートンコードに基づいて、前記プリセットの記憶領域において、前記親ノードに対応するネイバーノードをサーチすることと、
前記現在ノードをｉ番目のＬＯＤ層に区分し、前記ネイバーノードをｉ＋１番目のＬＯＤ層に区分することと、
ｉ＋１に基づいてｉを更新し、ｉがＭ－１以下であるかどうかの判断に戻ることと、
ｉがＭ－１より大きい場合、０番目のＬＯＤ層～Ｍ－１番目のＬＯＤ層を、前記区分待ちのポイントクラウドに対応して区分されるＬＯＤ層として決定することと、を実行することに用いられる。

理解できるように、本願の実施例における第１メモリ９０２は揮発性メモリ又は不揮発性メモリであってもよく、或いは揮発性メモリと不揮発性メモリの両方を含んでもよい。ここで、不揮発性メモリは、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 ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ、Ｅｒａｓａｂｌｅ ＰＲＯＭ）、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 ＥＰＲＯＭ）又はフラッシュメモリであってもよい。揮発性メモリは、外部キャッシュとして使用するランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ、Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）であってもよい。限定的でなく例示的な説明により、多くの形式のＲＡＭ、例えばスタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ、Ｓｔａｔｉｃ ＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ、Ｄｙｎａｍｉｃ ＲＡＭ）、シンクロナスダイナミックランダムアクセスメモリ（ＳＤＲＡＭ、Ｓｙｎｃｈｒｏｎｏｕｓ ＤＲＡＭ）、ダブルデータレート同期ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＤＲＳＤＲＡＭ、Ｄｏｕｂｌｅ Ｄａｔａ Ｒａｔｅ ＳＤＲＡＭ）、拡張同期ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＥＳＤＲＡＭ、Ｅｎｈａｎｃｅｄ ＳＤＲＡＭ）、同期接続ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＳＬＤＲＡＭ、Ｓｙｎｃｈｌｉｎｋ ＤＲＡＭ）、ダイレクトメモリアクセスメモリ（ＤＲＲＡＭ、Ｄｉｒｅｃｔ Ｒａｍｂｕｓ ＲＡＭ）は利用可能である。本願で説明するシステム及び方法の第１メモリ９０２は、これらのメモリ及びその他の任意の適切なタイプのメモリを含むが、これらに限定されない。

第１プロセッサ９０３は集積回路チップである可能性があり、信号の処理能力を持つ。実現過程において、上記方法の各ステップは、第１プロセッサ９０３内のハードウェアの集積論理回路又はソフトウェア形態の指令によって遂行できる。上記第１プロセッサ９０３は汎用プロセッサ、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ、Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、専用集積回路（ＡＳＩＣ、Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ、Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）又は他のプログラマブル論理デバイス、ディスクリートゲート又はトランジスタ論理デバイス、ディスクリートハードウェアモジュールであってもよい。本願の実施例に開示される様々な方法、ステップ及び論理ブロック図は、実現又は実行されることができる。汎用プロセッサはマイクロプロセッサであってもよく、或いは、該プロセッサは任意の通常のプロセッサ等であってもよい。本願の実施例を組合わせて開示された方法のステップは、直接にハードウェアデコードプロセッサで実行され、或いは、デコードプロセッサにおけるハードウェア及びソフトウェアのモジュールの組合せで実行される。ソフトウェアモジュールはランダムアクセスメモリ、フラッシュメモリ、読み出し専用メモリ、プログラマブル読み出し専用メモリ、又は電気的に書き換え可能なプログラマブルメモリ、レジスタ等の本分野で成熟した記憶媒体に位置してもよい。該記憶媒体は第１メモリ９０２にあり、第１プロセッサ９０３は第１メモリ９０２内の情報を読み取り、そのハードウェアと共に上記方法のステップを遂行する。

理解できるように、本願に記載のこれらの実施例はハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード又はそれらの組合せにより実現できる。ハードウェアによる実現について、処理ユニットは１つの又は複数の特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ、Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔｓ）、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ、Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）、デジタル信号処理装置（ＤＳＰＤ、ＤＳＰ Ｄｅｖｉｃｅ）、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ、Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ、Ｆｉｅｌｄ－ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、汎用プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ、マイクロプロセッサ、本願に記載の機能を実行するための他の電子ユニット又はそれらの組合せにおいて実現できる。ソフトウェアによる実現について、本願に記載の機能のモジュール（例えばプロセス、関数等）により本願に記載の技術を実現できる。ソフトウェアコードはメモリに記憶されて、プロセッサにより実行されてもよい。メモリはプロセッサ内又はプロセッサの外部において実現できる。

選択肢として、他の実施例として、第１プロセッサ９０３は更に、前記コンピュータプログラムを実行する場合、上記実施例のうちのいずれか１つに記載の方法を実行するように設定される。

本願の実施例はエンコーダーを提供し、第１計算ユニット、第１決定ユニット、第１判断ユニット、第１右シフトユニット、第１サーチユニット及び第１区分ユニットを備えてもよい。第１計算ユニットは、区分待ちのポイントクラウドに基づいて、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを計算するように設定される。第１決定ユニットは、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるｉ番目の詳細レベル（ＬＯＤ）層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉを決定するように設定され、ｉが０以上の整数であり、Ｎ_ｉが０より大きい整数である。第１判断ユニットは、ｉがＭ－１以下であるかどうかを判断するように設定され、ＭはＬＯＤ区分のプリセット層数を示す。第１右シフトユニットは、ｉがＭ－１以下である場合、ｉ番目のＬＯＤ層に対して、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを右にＮ_ｉビットシフトして、右にシフトされたモートンコードをプリセットのバッファに記憶するように設定される。第１決定ユニットは更に、ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する親ノードのモートンコードを決定するように設定される。第１サーチユニットは、決定された親ノードのモートンコードに基づいて、前記プリセットの記憶領域において、前記親ノードに対応するネイバーノードをサーチするように設定される。第１区分ユニットは、前記現在ノードをｉ番目のＬＯＤ層に区分し、前記ネイバーノードをｉ＋１番目のＬＯＤ層に区分するように設定される。第１判断ユニットは更に、ｉ＋１に基づいてｉを更新し、ｉがＭ－１以下であるかどうかの判断に戻るように設定される。第１決定ユニットは更に、ｉがＭ－１より大きい場合、０番目のＬＯＤ層～Ｍ－１番目のＬＯＤ層を、前記区分待ちのポイントクラウドに対応して区分されるＬＯＤ層として決定するように設定される。このように、本願の技術案は現在ノードとネイバーノードとの間の空間距離を計算せず、ＬＯＤ層を区分するたびに、モートンコードを利用して現在ノードに対応する親ノードのネイバーノードをサーチして、現在ノードをサンプリングポイントとしてネイバーノードを予測する。それにより、計算複雑度を低減するだけでなく、ポイントクラウドの空間分布特性を考慮するため、ネイバーノードの予測属性の精度も向上させ、属性部分の再構築品質を向上させ、符号化のビットオーバーヘッドを効果的に低減して、符号化・復号化の効率を向上させることができる。

上記実施例の同一の発明考案に基づいて、図１０を参照して、図１０は本願の実施例によるデコーダー１００の構造模式図を示す。図１０に示すように、該デコーダー１００は、第２計算ユニット１００１、第２決定ユニット１００２、第２判断ユニット１００３、第２右シフトユニット１００４、第２サーチユニット１００５及び第２区分ユニット１００６を備えてもよく、
第２計算ユニット１００１は、区分待ちのポイントクラウドに基づいて、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを計算するように設定され、
第２決定ユニット１００２は、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるｉ番目の詳細レベル（ＬＯＤ）層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉを決定するように設定され、ｉが０以上の整数であり、Ｎ_ｉが０より大きい整数であり、
第２判断ユニット１００３は、ｉがＭ－１以下であるかどうかを判断するように設定され、ＭはＬＯＤ区分のプリセット層数を示し、
第２右シフトユニット１００４は、ｉがＭ－１以下である場合、ｉ番目のＬＯＤ層に対して、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを右にＮ_ｉビットシフトして、右にシフトされたモートンコードをプリセットのバッファに記憶するように設定され、
第２決定ユニット１００２は更に、ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する親ノードのモートンコードを決定するように設定され、
第２サーチユニット１００５は、決定された親ノードのモートンコードに基づいて、前記プリセットの記憶領域において、前記親ノードに対応するネイバーノードをサーチするように設定され、
第２区分ユニット１００６は、前記現在ノードをｉ番目のＬＯＤ層に区分し、前記ネイバーノードをｉ＋１番目のＬＯＤ層に区分するように設定され、
第２判断ユニット１００３は更に、ｉ＋１に基づいてｉを更新し、ｉがＭ－１以下であるかどうかの判断に戻るように設定され、
第２決定ユニット１００２は更に、ｉがＭ－１より大きい場合、０番目のＬＯＤ層～Ｍ－１番目のＬＯＤ層を、前記区分待ちのポイントクラウドに対応して区分されるＬＯＤ層として決定するように設定される。

上記技術案において、図１０を参照して、デコーダー１００は第２ソートユニット１００７を更に備えてもよい。第２ソートユニット１００７は、プリセットのソートポリシーに従って、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードをソートし、ソートしたモートンコードを前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードとして決定するように設定される。

上記技術案において、図１０を参照して、デコーダー１００は第２サンプリングユニット１００８を更に備えてもよい。第２サンプリングユニット１００８は、ソートしたモートンコードをサンプリングし、Ｋ個のサンプリングポイントのモートンコードを取得するように設定され、Ｋが０より大きい整数であり、
第２右シフトユニット１００４は更に、前記Ｋ個のサンプリングポイントのモートンコードに対して右シフト処理を行い、右にシフトされたモートンコードに対応するＫ個のサンプリングポイントを取得するように設定され、
第２判断ユニット１００３は更に、前記右にシフトされたモートンコードに対応するＫ個のサンプリングポイントが、１つのサンプリングポイントあたり少なくとも１つのネイバーノードに対応するかどうかを判断し、前記右にシフトされたモートンコードに対応するＫ個のサンプリングポイントが、１つのサンプリングポイントあたり少なくとも１つのネイバーノードに対応しない場合、前記Ｋ個のサンプリングポイントのモートンコードに対して右シフト処理を行うステップを実行し続け、前記右にシフトされたモートンコードに対応するＫ個のサンプリングポイントが、１つのサンプリングポイントあたり少なくとも１つのネイバーノードに対応する場合、前記Ｋ個のサンプリングポイントの右シフトビット数を取得し、前記右シフトビット数を前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードの初期右シフトビット数として決定するように設定され、前記初期右シフトビット数は前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードの０番目のＬＯＤ層において対応する右シフトビット数Ｎ_０を示す。

上記技術案において、図１０を参照して、デコーダー１００は第２分析ユニット１００９を更に備えてもよい。第２分析ユニット１００９は、前記区分待ちのポイントクラウドに対して特性分析を行い、Ｋの値を決定するように設定される。

上記技術案において、第２決定ユニット１００２は更に、ソートしたモートンコードに基づいて、最大モートンコードと最小モートンコードを決定するように設定され、
第２計算ユニット１００１は更に、前記最大モートンコードと前記最小モートンコードとの間の差値を計算するように設定され、
第２右シフトユニット１００４は更に、前記差値に対して右シフト処理を行い、右にシフトされた差値がプリセット範囲を満足する場合、前記差値の右シフトビット数を取得するように設定され、
第２決定ユニット１００２は更に、前記右シフトビット数を前記区分待ちのポイントクラウドの初期右シフトビット数として決定するように設定される。

上記技術案において、第２決定ユニット１００２は更に、ｉが０に等しくない場合、第１プリセット計算モデルを利用して、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるｉ番目のＬＯＤ層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉを決定するように設定される。

上記技術案において、第２決定ユニット１００２は具体的に、ｉ－１番目のＬＯＤ層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉ－１を取得し、ｉ－１番目のＬＯＤ層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉ－１とプリセット値を加算し、加算値を取得し、前記加算値をｉ番目のＬＯＤ層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉとして決定するように設定される。

上記技術案において、第２分析ユニット１００９は更に、前記区分待ちのポイントクラウドに対して特性分析を行い、前記プリセット値を決定するように設定される。
上記技術案において、前記プリセット値が３に等しい。

上記技術案において、第２右シフトユニット１００４は更に、ｉ番目のＬＯＤ層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉに基づいて、前記ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードのモートンコードに対して右シフト処理を行うように設定され、
第２決定ユニット１００２は更に、右にシフトされたモートンコードを、前記ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する親ノードのモートンコードとして決定するように設定される。

上記技術案において、第２決定ユニット１００２は更に、決定された親ノードのモートンコードに基づいて、前記親ノードに対応するネイバーノードのモートンコードを決定するように設定され、
第２サーチユニット１００５は具体的に、前記ネイバーノードのモートンコードに基づいて、前記プリセットの記憶領域において、前記ネイバーノードのモートンコードに対応するネイバーノードをサーチするように設定される。

上記技術案において、第２計算ユニット１００１は更に、決定された親ノードのモートンコードに基づいて、前記親ノードと同一平面上にあり、同一直線上にあり、同一点にあるすべてのネイバーノードのモートンコードを計算し、第１数量個のネイバーノードのモートンコードを取得するように設定され、
第２決定ユニット１００２は具体的に、前記第１数量個のネイバーノードのモートンコードを、それぞれ現在ノードのモートンコードと比較し、ネイバーノードのモートンコードが現在ノードのモートンコードより小さい場合、前記ネイバーノードのモートンコードを廃棄し、ネイバーノードのモートンコードが現在ノードのモートンコード以上である場合、前記ネイバーノードのモートンコードを保留して、第２数量個のネイバーノードのモートンコードを取得し、前記第２数量が前記第１数量以下であり、前記第２数量個のネイバーノードのモートンコードを、前記親ノードに対応するネイバーノードのモートンコードとして決定するように設定される。

上記技術案において、第２決定ユニット１００２は更に、前記区分待ちのポイントクラウドに基づいて、前記ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する隣接領域を決定するように設定され、
第２計算ユニット１００１は更に、前記隣接領域の質量中心を計算し、前記現在ノード及び前記第１数量個のネイバーノードから、前記質量中心に最も近いノードを目標ノードとして選択するように設定され、
第２区分ユニット１００６は更に、前記目標ノードをｉ番目のＬＯＤ層に区分し、残りのノードをｉ＋１番目のＬＯＤ層に区分するように設定され、前記残りのノードは前記現在ノード及び前記第１数量個のネイバーノードのうちの前記目標ノード以外のノードを示す。

上記技術案において、第２右シフトユニット１００４は更に、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードに対して右シフト処理を行い、複数の集合を取得するように設定され、各集合は前記区分待ちのポイントクラウドのうちの一部の区分待ちのポイントクラウドを含み、
第２区分ユニット１００６は更に、前記複数の集合のうちの各集合に対して、それぞれ各集合に含まれる一部の区分待ちのポイントクラウドに対してＬＯＤ層区分を行うステップを実行するように設定される。

理解できるように、本実施例において、「ユニット」は一部の電子回路、一部のプロセッサ、一部のプログラム又はソフトウェア等であってもよく、当然ながら、モジュールであってもよく、非モジュール化のものであってもよい。そして、本実施例における各構成部分は、１つの処理ユニットに集積されたものであってもよく、各ユニットがそれぞれ物理的に存在するものであってもよく、２つ以上のユニットが１つのユニットに集積されたものであってもよい。上記の集積されたユニットはハードウェアの形態で実現してよく、ソフトウェア機能モジュールの形態で実現してもよい。

前記集積されたユニットはソフトウェア機能モジュールの形態で実現し且つ独立の製品として販売又は使用する場合、１つのコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶されることができる。このような理解に基づいて、本実施例はコンピュータ記憶媒体を提供し、デコーダー１００に適用され、該コンピュータ記憶媒体に区分プログラムが記憶され、前記区分プログラムは第２プロセッサにより実行される場合、前記実施例のうちのいずれか１つに記載の方法を実現する。

上記デコーダー１００の構成及びコンピュータ記憶媒体に基づいて、図１１を参照して、図１１は本願の実施例によるデコーダー１００の具体的なハードウェア構造を示し、第２通信インタフェース１１０１、第２メモリ１１０２及び第２プロセッサ１１０３を備えてもよく、各コンポーネントは第２バスシステム１１０４によりカップリングされる。理解できるように、第２バスシステム１１０４は、これらのコンポーネントの間の接続通信を実現することに用いられる。第２バスシステム１１０４は、データバスに加えて、電源バス、制御バス及び状態信号バスも含む。但し、説明を明確にするために、図１１において、様々なバスを第２バスシステム１１０４と表記する。そのうち、
第２通信インタフェース１１０１は、他の外部ネットワークエレメントとの情報の送受信の過程における信号の送受信に用いられ、
第２メモリ１１０２は、第２プロセッサ１１０３で実行可能なコンピュータプログラムを記憶することに用いられ、
第２プロセッサ１１０３は、前記コンピュータプログラムを実行する場合、
区分待ちのポイントクラウドに基づいて、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを計算することと、
前記区分待ちのポイントクラウドにおけるｉ番目の詳細レベル（ＬＯＤ）層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉを決定し、ｉが０以上の整数であり、Ｎ_ｉが０より大きい整数であることと、
ｉがＭ－１以下であるかどうかを判断し、ＭがＬＯＤ区分のプリセット層数を示すことと、
ｉがＭ－１以下である場合、ｉ番目のＬＯＤ層に対して、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを右にＮ_ｉビットシフトして、右にシフトされたモートンコードをプリセットのバッファに記憶することと、
ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する親ノードのモートンコードを決定することと、
決定された親ノードのモートンコードに基づいて、前記プリセットの記憶領域において、前記親ノードに対応するネイバーノードをサーチすることと、
前記現在ノードをｉ番目のＬＯＤ層に区分し、前記ネイバーノードをｉ＋１番目のＬＯＤ層に区分することと、
ｉ＋１に基づいてｉを更新し、ｉがＭ－１以下であるかどうかの判断に戻ることと、
ｉがＭ－１より大きい場合、０番目のＬＯＤ層～Ｍ－１番目のＬＯＤ層を、前記区分待ちのポイントクラウドに対応して区分されるＬＯＤ層として決定することと、を実行することに用いられる。

選択肢として、他の実施例として、第２プロセッサ１１０３は更に、前記コンピュータプログラムを実行する場合、上記実施例のうちのいずれか１つに記載の方法を実行するように設定される。

理解できるように、第２メモリ１１０２と第１メモリ９０２のハードウェア機能は類似し、第２プロセッサ１１０３と第１プロセッサ９０３のハードウェア機能は類似するため、ここで繰り返して説明しない。

本願の実施例はデコーダーを提供し、第２計算ユニット、第２決定ユニット、第２判断ユニット、第２右シフトユニット、第２サーチユニット及び第２区分ユニットを備えてもよい。第２計算ユニットは、区分待ちのポイントクラウドに基づいて、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを計算するように設定される。第２決定ユニットは、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるｉ番目の詳細レベル（ＬＯＤ）層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉを決定するように設定され、ｉが０以上の整数であり、Ｎ_ｉが０より大きい整数である。第２判断ユニットは、ｉがＭ－１以下であるかどうかを判断するように設定され、ＭはＬＯＤ区分のプリセット層数を示す。第２右シフトユニットは、ｉがＭ－１以下である場合、ｉ番目のＬＯＤ層に対して、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを右にＮ_ｉビットシフトして、右にシフトされたモートンコードをプリセットのバッファに記憶するように設定される。第２決定ユニットは更に、ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する親ノードのモートンコードを決定するように設定される。第２サーチユニットは、決定された親ノードのモートンコードに基づいて、前記プリセットの記憶領域において、前記親ノードに対応するネイバーノードをサーチするように設定される。第２区分ユニットは、前記現在ノードをｉ番目のＬＯＤ層に区分し、前記ネイバーノードをｉ＋１番目のＬＯＤ層に区分するように設定される。第２判断ユニットは更に、ｉ＋１に基づいてｉを更新し、ｉがＭ－１以下であるかどうかの判断に戻るように設定される。第２決定ユニットは更に、ｉがＭ－１より大きい場合、０番目のＬＯＤ層～Ｍ－１番目のＬＯＤ層を、前記区分待ちのポイントクラウドに対応して区分されるＬＯＤ層として決定するように設定される。このように、本願の技術案は現在ノードとネイバーノードとの間の空間距離を計算せず、ＬＯＤ層を区分するたびに、モートンコードを利用して現在ノードに対応する親ノードのネイバーノードをサーチして、現在ノードをサンプリングポイントとしてネイバーノードを予測する。それにより、計算複雑度を低減するだけでなく、ポイントクラウドの空間分布特性を考慮するため、ネイバーノードの予測属性の精度も向上させ、属性部分の再構築品質を向上させ、符号化のビットオーバーヘッドを効果的に低減して、符号化・復号化の効率を向上させることができる。

なお、本願において、「含む」、「含まれる」という用語又はその他のいかなる変形は、非排他的な包含を意味し、これにより、一連の要素を含む過程、方法、物又は装置はそれらの要素だけでなく、明確に列挙されない他の要素をも含み、或いはこのような過程、方法、物又は装置が固有する要素を更に含む。より多くの制限がない場合、「１つの…を含む」というセンテンスにより限定された要素は、該要素を含む過程、方法、物又は装置に別の同一の要素が更に存在することを排除しない。

上記本願の実施例の番号はただ記述のためのものであり、実施例の優劣を代表しない。

本願によるいくつの方法実施例に開示された方法は、衝突しない場合に任意に組合わせて、新たな方法実施例を取得することができる。

本願によるいくつの製品実施例に開示された特徴は、衝突しない場合に任意に組合わせて、新たな製品実施例を取得することができる。

本願によるいくつの方法又は装置実施例に開示された特徴は、衝突しない場合に任意に組合わせて、新たな方法実施例又は装置実施例を取得することができる。

上記のものは本願の具体的な実施形態に過ぎず、本願の保護範囲はこれに限定されるものではなく、いかなる当業者が本願の開示した技術範囲内において容易に想到し得る変化又は置き換えは、いずれも本願の保護範囲内に含まれるべきである。従って、本願の保護範囲は記載の請求項の保護範囲を基準とするべきである。

本願の実施例において、該方法はエンコーダーに適用される。区分待ちのポイントクラウドに基づいて、区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを計算することと、区分待ちのポイントクラウドにおけるｉ番目の詳細レベル（ＬＯＤ）層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉを決定し、ｉが０以上の整数であり、Ｎ_ｉが０より大きい整数であることと、ｉがＭ－１以下であるかどうかを判断し、ＭがＬＯＤ区分のプリセット層数を示すことと、ｉがＭ－１以下である場合、ｉ番目のＬＯＤ層に対して、区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを右にＮ_ｉビットシフトして、右にシフトされたモートンコードをプリセットのバッファに記憶することと、ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する親ノードのモートンコードを決定することと、決定された親ノードのモートンコードに基づいて、プリセットの記憶領域において、親ノードに対応するネイバーノードをサーチすることと、現在ノードをｉ番目のＬＯＤ層に区分し、ネイバーノードをｉ＋１番目のＬＯＤ層に区分することと、ｉ＋１に基づいてｉを更新し、ｉがＭ－１以下であるかどうかの判断に戻ることと、ｉがＭ－１より大きい場合、０番目のＬＯＤ層～Ｍ－１番目のＬＯＤ層を、区分待ちのポイントクラウドに対応して区分されるＬＯＤ層として決定することと、によって、本願の技術案は現在ノードとネイバーノードとの間の空間距離を計算せず、ＬＯＤ層を区分するたびに、モートンコードを利用して現在ノードに対応する親ノードのネイバーノードをサーチして、現在ノードをサンプリングポイントとしてネイバーノードを予測する。それにより、計算複雑度を低減するだけでなく、ポイントクラウドの空間分布特性を考慮するため、ネイバーノードの予測属性の精度も向上させ、属性部分の再構築品質を向上させ、符号化のビットオーバーヘッドを効果的に低減して、符号化・復号化の効率を向上させることができる。

第１態様では、本願の実施例は区分方法を提供し、エンコーダー又はデコーダーに適用され、前記方法は、
区分待ちのポイントクラウドに基づいて、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを計算することと、
前記区分待ちのポイントクラウドにおけるｉ番目の詳細レベル（ＬＯＤ）層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉを決定し、ｉが０以上の整数であり、Ｎ_ｉが０より大きい整数であることと、
ｉがＭ－１以下であるかどうかを判断し、ＭがＬＯＤ区分のプリセット層数を示すことと、
ｉがＭ－１以下である場合、ｉ番目のＬＯＤ層に対して、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを右にＮ_ｉビットシフトして、右にシフトされたモートンコードをプリセットの記憶領域に記憶することと、
ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する親ノードのモートンコードを決定することと、
決定された親ノードのモートンコードに基づいて、前記プリセットの記憶領域において、前記親ノードに対応するネイバーノードをサーチすることと、
前記現在ノードをｉ番目のＬＯＤ層に区分し、前記ネイバーノードをｉ＋１番目のＬＯＤ層に区分することと、
ｉ＋１に基づいてｉを更新し、ｉがＭ－１以下であるかどうかの判断に戻ることと、
ｉがＭ－１より大きい場合、０番目のＬＯＤ層～Ｍ－１番目のＬＯＤ層を、前記区分待ちのポイントクラウドに対応して区分されるＬＯＤ層として決定することと、を含む。

第２態様では、本願の実施例はエンコーダーを提供し、第１計算ユニット、第１決定ユニット、第１判断ユニット、第１右シフトユニット、第１サーチユニット及び第１区分ユニットを備え、
第１計算ユニットは、区分待ちのポイントクラウドに基づいて、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを計算するように設定され、
第１決定ユニットは、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるｉ番目の詳細レベル（ＬＯＤ）層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉを決定するように設定され、ｉが０以上の整数であり、Ｎ_ｉが０より大きい整数であり、
第１判断ユニットは、ｉがＭ－１以下であるかどうかを判断するように設定され、ＭはＬＯＤ区分のプリセット層数を示し、
第１右シフトユニットは、ｉがＭ－１以下である場合、ｉ番目のＬＯＤ層に対して、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを右にＮ_ｉビットシフトして、右にシフトされたモートンコードをプリセットの記憶領域に記憶するように設定され、
第１決定ユニットは更に、ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する親ノードのモートンコードを決定するように設定され、
第１サーチユニットは、決定された親ノードのモートンコードに基づいて、前記プリセットの記憶領域において、前記親ノードに対応するネイバーノードをサーチするように設定され、
第１区分ユニットは、前記現在ノードをｉ番目のＬＯＤ層に区分し、前記ネイバーノードをｉ＋１番目のＬＯＤ層に区分するように設定され、
第１判断ユニットは更に、ｉ＋１に基づいてｉを更新し、ｉがＭ－１以下であるかどうかの判断に戻るように設定され、
第１決定ユニットは更に、ｉがＭ－１より大きい場合、０番目のＬＯＤ層～Ｍ－１番目のＬＯＤ層を、前記区分待ちのポイントクラウドに対応して区分されるＬＯＤ層として決定するように設定される。

第４態様では、本願の実施例はデコーダーを提供し、第２計算ユニット、第２決定ユニット、第２判断ユニット、第２右シフトユニット、第２サーチユニット及び第２区分ユニットを備え、
第２計算ユニットは、区分待ちのポイントクラウドに基づいて、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを計算するように設定され、
第２決定ユニットは、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるｉ番目の詳細レベル（ＬＯＤ）層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉを決定するように設定され、ｉが０以上の整数であり、Ｎ_ｉが０より大きい整数であり、
第２判断ユニットは、ｉがＭ－１以下であるかどうかを判断するように設定され、ＭはＬＯＤ区分のプリセット層数を示し、
第２右シフトユニットは、ｉがＭ－１以下である場合、ｉ番目のＬＯＤ層に対して、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを右にＮ_ｉビットシフトして、右にシフトされたモートンコードをプリセットの記憶領域に記憶するように設定され、
第２決定ユニットは更に、ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する親ノードのモートンコードを決定するように設定され、
第２サーチユニットは、決定された親ノードのモートンコードに基づいて、前記プリセットの記憶領域において、前記親ノードに対応するネイバーノードをサーチするように設定され、
第２区分ユニットは、前記現在ノードをｉ番目のＬＯＤ層に区分し、前記ネイバーノードをｉ＋１番目のＬＯＤ層に区分するように設定され、
第２判断ユニットは更に、ｉ＋１に基づいてｉを更新し、ｉがＭ－１以下であるかどうかの判断に戻るように設定され、
第２決定ユニットは更に、ｉがＭ－１より大きい場合、０番目のＬＯＤ層～Ｍ－１番目のＬＯＤ層を、前記区分待ちのポイントクラウドに対応して区分されるＬＯＤ層として決定するように設定される。

本願の実施例は区分方法、エンコーダー、デコーダー、及びコンピュータ記憶媒体を提供する。区分待ちのポイントクラウドに基づいて、区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを計算することと、区分待ちのポイントクラウドにおけるｉ番目の詳細レベル（ＬＯＤ）層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉを決定し、ｉが０以上の整数であり、Ｎ_ｉが０より大きい整数であることと、ｉがＭ－１以下であるかどうかを判断し、ＭがＬＯＤ区分のプリセット層数を示すことと、ｉがＭ－１以下である場合、ｉ番目のＬＯＤ層に対して、区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを右にＮ_ｉビットシフトして、右にシフトされたモートンコードをプリセットの記憶領域に記憶することと、ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する親ノードのモートンコードを決定することと、決定された親ノードのモートンコードに基づいて、プリセットの記憶領域において、親ノードに対応するネイバーノードをサーチすることと、現在ノードをｉ番目のＬＯＤ層に区分し、ネイバーノードをｉ＋１番目のＬＯＤ層に区分することと、ｉ＋１に基づいてｉを更新し、ｉがＭ－１以下であるかどうかの判断に戻ることと、ｉがＭ－１より大きい場合、０番目のＬＯＤ層～Ｍ－１番目のＬＯＤ層を、区分待ちのポイントクラウドに対応して区分されるＬＯＤ層として決定することと、によって、本願の技術案は現在ノードとネイバーノードとの間の空間距離を計算せず、ＬＯＤ層を区分するたびに、モートンコードを利用して現在ノードに対応する親ノードのネイバーノードをサーチして、現在ノードをサンプリングポイントとしてネイバーノードを予測する。それにより、計算複雑度を低減するだけでなく、ポイントクラウドの空間分布特性を考慮するため、ネイバーノードの予測属性の精度も向上させ、属性部分の再構築品質を向上させ、符号化のビットオーバーヘッドを効果的に低減して、符号化・復号化の効率を向上させることができる。

図３Ａにおいて、ポイントクラウドにはＰ０、Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、Ｐ５、Ｐ６、Ｐ７、Ｐ８、Ｐ９である１０つのポイントが含まれ、距離閾値に基づいてＬＯＤ区分を行う。このように、ＬＯＤ０集合には順にＰ０、Ｐ５、Ｐ４、Ｐ２が含まれ、ＬＯＤ１集合には順にＰ０、Ｐ５、Ｐ４、Ｐ２、Ｐ１、Ｐ６、Ｐ３が含まれ、ＬＯＤ２集合には順にＰ０、Ｐ５、Ｐ４、Ｐ２、Ｐ１、Ｐ６、Ｐ３、Ｐ９、Ｐ８、Ｐ７が含まれる。

図３Ｂを参照して、図３Ｂは関連技術案による他のＬＯＤ生成過程の構造模式図を示す。図３Ｂにおいて、ポイントクラウドにはＰ０、Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、Ｐ５、Ｐ６、Ｐ７、Ｐ８、Ｐ９である１０つのポイントが含まれ、モートンコードに基づいてＬＯＤ区分を行い、まずモートンコードの昇順に従って配列し、この１０つのポイントの順序はＰ４、Ｐ１、Ｐ９、Ｐ５、Ｐ０、Ｐ６、Ｐ８、Ｐ２、Ｐ７、Ｐ３であり、次に最も近いネイバーをサーチする。このように、ＬＯＤ０集合には依然として順にＰ０、Ｐ５、Ｐ４、Ｐ２が含まれ、ＬＯＤ１集合には依然として順にＰ０、Ｐ５、Ｐ４、Ｐ２、Ｐ１、Ｐ６、Ｐ３が含まれ、ＬＯＤ２集合には依然として順にＰ０、Ｐ５、Ｐ４、Ｐ２、Ｐ１、Ｐ６、Ｐ３、Ｐ９、Ｐ８、Ｐ７が含まれる。

本願の実施例は区分方法を提供し、該方法はエンコーダー（ポイントクラウドエンコーダーとも称されてもよい）又はデコーダー（ポイントクラウドデコーダーとも称されてもよい）に適用されてもよい。区分待ちのポイントクラウドに基づいて、区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを計算することと、区分待ちのポイントクラウドにおけるｉ番目の詳細レベル（ＬＯＤ）層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉを決定し、ｉが０以上の整数であり、Ｎ_ｉが０より大きい整数であることと、ｉがＭ－１以下であるかどうかを判断し、ＭがＬＯＤ区分のプリセット層数を示すことと、ｉがＭ－１以下である場合、ｉ番目のＬＯＤ層に対して、区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを右にＮ_ｉビットシフトして、右にシフトされたモートンコードをプリセットの記憶領域に記憶することと、ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する親ノードのモートンコードを決定することと、決定された親ノードのモートンコードに基づいて、プリセットの記憶領域において、親ノードに対応するネイバーノードをサーチすることと、現在ノードをｉ番目のＬＯＤ層に区分し、ネイバーノードをｉ＋１番目のＬＯＤ層に区分することと、ｉ＋１に基づいてｉを更新し、ｉがＭ－１以下であるかどうかの判断に戻ることと、ｉがＭ－１より大きい場合、０番目のＬＯＤ層～Ｍ－１番目のＬＯＤ層を、区分待ちのポイントクラウドに対応して区分されるＬＯＤ層として決定することと、によって、本願の技術案は現在ノードとネイバーノードとの間の空間距離を計算せず、ＬＯＤ層を区分するたびに、モートンコードを利用して現在ノードに対応する親ノードのネイバーノードをサーチして、現在ノードをサンプリングポイントとしてネイバーノードを予測する。それにより、計算複雑度を低減するだけでなく、ポイントクラウドの空間分布特性を考慮するため、ネイバーノードの予測属性の精度も向上させ、属性部分の再構築品質を向上させ、符号化のビットオーバーヘッドを効果的に低減して、符号化・復号化の効率を向上させることができる。

ステップＳ４０４において、ｉがＭ－１以下である場合、ｉ番目のＬＯＤ層に対して、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを右にＮ_ｉビットシフトして、右にシフトされたモートンコードをプリセットの記憶領域に記憶する。

なお、プリセットの記憶領域はｉｎｐｕｔＭｏｒｔｏｎで示してもよい。主に、各ＬＯＤ層の区分の前に、区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードに対して右シフト処理を行った後、ｉｎｐｕｔＭｏｒｔｏｎに記憶し、後続のモートンコードによる対応のネイバーノードのサーチに寄与する。

即ち、モートンコードに基づいて現在ノードに対応する親ノードのネイバーノードをサーチし、現在ノードをサンプリングポイントとしてネイバーノードを予測することにより、ポイントクラウドの空間分布特性とポイントクラウドにおけるポイントとの間の空間距離をまとめて考慮することができ、ネイバーノードに基づく属性予測の効果を向上させることができる。即ち、性能を基本的に影響しない前提で、属性部分の再構築品質を向上させることができ、更に予測属性の符号化・復号化時間と計算複雑度を低減して、符号化の効率を向上させることができる。ピーク信号対雑音比（ＰＳＮＲ、Ｐｅａｋ Ｓｉｇｎａｌ ｔｏ Ｎｏｉｓｅ Ｒａｔｉｏ）は画像評価の客観的な標準としてもよい。ＰＳＮＲが大きければ大きいほど、画像の品質が良くなる。ＢＤ－ｒａｔｅも性能優劣を評価するパラメータとしてもよい。ＢＤ－ｒａｔｅが負の値である場合は、同一のＰＳＮＲ条件で、ビットレートが減少し、性能が向上することを示す。この上で、ＢＤ－ｒａｔｅの絶対値が大きければ大きいほど、性能のゲインが大きくなる。表１に示すように、性能を基本的に影響しない前提で、属性部分の色チャネル（ＵとＶで示す）のビットレートを低減して、再構築されたポイントクラウドのＢＤ－ｒａｔｅが明らかに向上することができる。

本願の実施例は区分方法を提供する。区分待ちのポイントクラウドに基づいて、区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを計算することと、区分待ちのポイントクラウドにおけるｉ番目の詳細レベル（ＬＯＤ）層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉを決定し、ｉが０以上の整数であり、Ｎ_ｉが０より大きい整数であることと、ｉがＭ－１以下であるかどうかを判断し、ＭがＬＯＤ区分のプリセット層数を示すことと、ｉがＭ－１以下である場合、ｉ番目のＬＯＤ層に対して、区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを右にＮ_ｉビットシフトして、右にシフトされたモートンコードをプリセットの記憶領域に記憶することと、ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する親ノードのモートンコードを決定することと、決定された親ノードのモートンコードに基づいて、プリセットの記憶領域において、親ノードに対応するネイバーノードをサーチすることと、現在ノードをｉ番目のＬＯＤ層に区分し、ネイバーノードをｉ＋１番目のＬＯＤ層に区分することと、ｉ＋１に基づいてｉを更新し、ｉがＭ－１以下であるかどうかの判断に戻ることと、ｉがＭ－１より大きい場合、０番目のＬＯＤ層～Ｍ－１番目のＬＯＤ層を、区分待ちのポイントクラウドに対応して区分されるＬＯＤ層として決定することと、によって、本願の技術案は現在ノードとネイバーノードとの間の空間距離を計算せず、ＬＯＤ層を区分するたびに、モートンコードを利用して現在ノードに対応する親ノードのネイバーノードをサーチして、現在ノードをサンプリングポイントとしてネイバーノードを予測する。それにより、計算複雑度を低減するだけでなく、ポイントクラウドの空間分布特性を考慮するため、ネイバーノードの予測属性の精度も向上させ、属性部分の再構築品質を向上させ、符号化のビットオーバーヘッドを効果的に低減して、符号化・復号化の効率を向上させることができる。

上記実施例の同一の発明考案に基づいて、図８を参照して、図８は本願の実施例によるエンコーダー８０の構造模式図を示す。図８に示すように、該エンコーダー８０は、第１計算ユニット８０１、第１決定ユニット８０２、第１判断ユニット８０３、第１右シフトユニット８０４、第１サーチユニット８０５及び第１区分ユニット８０６を備えてもよく、
第１計算ユニット８０１は、区分待ちのポイントクラウドに基づいて、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを計算するように設定され、
第１決定ユニット８０２は、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるｉ番目の詳細レベル（ＬＯＤ）層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉを決定するように設定され、ｉが０以上の整数であり、Ｎ_ｉが０より大きい整数であり、
第１判断ユニット８０３は、ｉがＭ－１以下であるかどうかを判断するように設定され、ＭはＬＯＤ区分のプリセット層数を示し、
第１右シフトユニット８０４は、ｉがＭ－１以下である場合、ｉ番目のＬＯＤ層に対して、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを右にＮ_ｉビットシフトして、右にシフトされたモートンコードをプリセットの記憶領域に記憶するように設定され、
第１決定ユニット８０２は更に、ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する親ノードのモートンコードを決定するように設定され、
第１サーチユニット８０５は、決定された親ノードのモートンコードに基づいて、前記プリセットの記憶領域において、前記親ノードに対応するネイバーノードをサーチするように設定され、
第１区分ユニット８０６は、前記現在ノードをｉ番目のＬＯＤ層に区分し、前記ネイバーノードをｉ＋１番目のＬＯＤ層に区分するように設定され、
第１判断ユニット８０３は更に、ｉ＋１に基づいてｉを更新し、ｉがＭ－１以下であるかどうかの判断に戻るように設定され、
第１決定ユニット８０２は更に、ｉがＭ－１より大きい場合、０番目のＬＯＤ層～Ｍ－１番目のＬＯＤ層を、前記区分待ちのポイントクラウドに対応して区分されるＬＯＤ層として決定するように設定される。

上記エンコーダー８０の構成及びコンピュータ記憶媒体に基づいて、図９を参照して、図９は本願の実施例によるエンコーダー８０の具体的なハードウェア構造を示し、第１通信インタフェース９０１、第１メモリ９０２及び第１プロセッサ９０３を備えてもよく、各コンポーネントは第１バスシステム９０４によりカップリングされる。理解できるように、第１バスシステム９０４は、これらのコンポーネントの間の接続通信を実現することに用いられる。第１バスシステム９０４は、データバスに加えて、電源バス、制御バス及び状態信号バスも含む。但し、説明を明確にするために、図９において、様々なバスを第１バスシステム９０４と表記する。そのうち、
第１通信インタフェース９０１は、他の外部ネットワークエレメントとの情報の送受信の過程における信号の送受信に用いられ、
第１メモリ９０２は、第１プロセッサ９０３で実行可能なコンピュータプログラムを記憶することに用いられ、
第１プロセッサ９０３は、前記コンピュータプログラムを実行する場合、
区分待ちのポイントクラウドに基づいて、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを計算することと、
前記区分待ちのポイントクラウドにおけるｉ番目の詳細レベル（ＬＯＤ）層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉを決定し、ｉが０以上の整数であり、Ｎ_ｉが０より大きい整数であることと、
ｉがＭ－１以下であるかどうかを判断し、ＭがＬＯＤ区分のプリセット層数を示すことと、
ｉがＭ－１以下である場合、ｉ番目のＬＯＤ層に対して、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを右にＮ_ｉビットシフトして、右にシフトされたモートンコードをプリセットの記憶領域に記憶することと、
ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する親ノードのモートンコードを決定することと、
決定された親ノードのモートンコードに基づいて、前記プリセットの記憶領域において、前記親ノードに対応するネイバーノードをサーチすることと、
前記現在ノードをｉ番目のＬＯＤ層に区分し、前記ネイバーノードをｉ＋１番目のＬＯＤ層に区分することと、
ｉ＋１に基づいてｉを更新し、ｉがＭ－１以下であるかどうかの判断に戻ることと、
ｉがＭ－１より大きい場合、０番目のＬＯＤ層～Ｍ－１番目のＬＯＤ層を、前記区分待ちのポイントクラウドに対応して区分されるＬＯＤ層として決定することと、を実行することに用いられる。

本願の実施例はエンコーダーを提供し、第１計算ユニット、第１決定ユニット、第１判断ユニット、第１右シフトユニット、第１サーチユニット及び第１区分ユニットを備えてもよい。第１計算ユニットは、区分待ちのポイントクラウドに基づいて、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを計算するように設定される。第１決定ユニットは、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるｉ番目の詳細レベル（ＬＯＤ）層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉを決定するように設定され、ｉが０以上の整数であり、Ｎ_ｉが０より大きい整数である。第１判断ユニットは、ｉがＭ－１以下であるかどうかを判断するように設定され、ＭはＬＯＤ区分のプリセット層数を示す。第１右シフトユニットは、ｉがＭ－１以下である場合、ｉ番目のＬＯＤ層に対して、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを右にＮ_ｉビットシフトして、右にシフトされたモートンコードをプリセットの記憶領域に記憶するように設定される。第１決定ユニットは更に、ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する親ノードのモートンコードを決定するように設定される。第１サーチユニットは、決定された親ノードのモートンコードに基づいて、前記プリセットの記憶領域において、前記親ノードに対応するネイバーノードをサーチするように設定される。第１区分ユニットは、前記現在ノードをｉ番目のＬＯＤ層に区分し、前記ネイバーノードをｉ＋１番目のＬＯＤ層に区分するように設定される。第１判断ユニットは更に、ｉ＋１に基づいてｉを更新し、ｉがＭ－１以下であるかどうかの判断に戻るように設定される。第１決定ユニットは更に、ｉがＭ－１より大きい場合、０番目のＬＯＤ層～Ｍ－１番目のＬＯＤ層を、前記区分待ちのポイントクラウドに対応して区分されるＬＯＤ層として決定するように設定される。このように、本願の技術案は現在ノードとネイバーノードとの間の空間距離を計算せず、ＬＯＤ層を区分するたびに、モートンコードを利用して現在ノードに対応する親ノードのネイバーノードをサーチして、現在ノードをサンプリングポイントとしてネイバーノードを予測する。それにより、計算複雑度を低減するだけでなく、ポイントクラウドの空間分布特性を考慮するため、ネイバーノードの予測属性の精度も向上させ、属性部分の再構築品質を向上させ、符号化のビットオーバーヘッドを効果的に低減して、符号化・復号化の効率を向上させることができる。

上記実施例の同一の発明考案に基づいて、図１０を参照して、図１０は本願の実施例によるデコーダー１００の構造模式図を示す。図１０に示すように、該デコーダー１００は、第２計算ユニット１００１、第２決定ユニット１００２、第２判断ユニット１００３、第２右シフトユニット１００４、第２サーチユニット１００５及び第２区分ユニット１００６を備えてもよく、
第２計算ユニット１００１は、区分待ちのポイントクラウドに基づいて、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを計算するように設定され、
第２決定ユニット１００２は、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるｉ番目の詳細レベル（ＬＯＤ）層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉを決定するように設定され、ｉが０以上の整数であり、Ｎ_ｉが０より大きい整数であり、
第２判断ユニット１００３は、ｉがＭ－１以下であるかどうかを判断するように設定され、ＭはＬＯＤ区分のプリセット層数を示し、
第２右シフトユニット１００４は、ｉがＭ－１以下である場合、ｉ番目のＬＯＤ層に対して、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを右にＮ_ｉビットシフトして、右にシフトされたモートンコードをプリセットの記憶領域に記憶するように設定され、
第２決定ユニット１００２は更に、ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する親ノードのモートンコードを決定するように設定され、
第２サーチユニット１００５は、決定された親ノードのモートンコードに基づいて、前記プリセットの記憶領域において、前記親ノードに対応するネイバーノードをサーチするように設定され、
第２区分ユニット１００６は、前記現在ノードをｉ番目のＬＯＤ層に区分し、前記ネイバーノードをｉ＋１番目のＬＯＤ層に区分するように設定され、
第２判断ユニット１００３は更に、ｉ＋１に基づいてｉを更新し、ｉがＭ－１以下であるかどうかの判断に戻るように設定され、
第２決定ユニット１００２は更に、ｉがＭ－１より大きい場合、０番目のＬＯＤ層～Ｍ－１番目のＬＯＤ層を、前記区分待ちのポイントクラウドに対応して区分されるＬＯＤ層として決定するように設定される。

上記デコーダー１００の構成及びコンピュータ記憶媒体に基づいて、図１１を参照して、図１１は本願の実施例によるデコーダー１００の具体的なハードウェア構造を示し、第２通信インタフェース１１０１、第２メモリ１１０２及び第２プロセッサ１１０３を備えてもよく、各コンポーネントは第２バスシステム１１０４によりカップリングされる。理解できるように、第２バスシステム１１０４は、これらのコンポーネントの間の接続通信を実現することに用いられる。第２バスシステム１１０４は、データバスに加えて、電源バス、制御バス及び状態信号バスも含む。但し、説明を明確にするために、図１１において、様々なバスを第２バスシステム１１０４と表記する。そのうち、
第２通信インタフェース１１０１は、他の外部ネットワークエレメントとの情報の送受信の過程における信号の送受信に用いられ、
第２メモリ１１０２は、第２プロセッサ１１０３で実行可能なコンピュータプログラムを記憶することに用いられ、
第２プロセッサ１１０３は、前記コンピュータプログラムを実行する場合、
区分待ちのポイントクラウドに基づいて、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを計算することと、
前記区分待ちのポイントクラウドにおけるｉ番目の詳細レベル（ＬＯＤ）層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉを決定し、ｉが０以上の整数であり、Ｎ_ｉが０より大きい整数であることと、
ｉがＭ－１以下であるかどうかを判断し、ＭがＬＯＤ区分のプリセット層数を示すことと、
ｉがＭ－１以下である場合、ｉ番目のＬＯＤ層に対して、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを右にＮ_ｉビットシフトして、右にシフトされたモートンコードをプリセットの記憶領域に記憶することと、
ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する親ノードのモートンコードを決定することと、
決定された親ノードのモートンコードに基づいて、前記プリセットの記憶領域において、前記親ノードに対応するネイバーノードをサーチすることと、
前記現在ノードをｉ番目のＬＯＤ層に区分し、前記ネイバーノードをｉ＋１番目のＬＯＤ層に区分することと、
ｉ＋１に基づいてｉを更新し、ｉがＭ－１以下であるかどうかの判断に戻ることと、
ｉがＭ－１より大きい場合、０番目のＬＯＤ層～Ｍ－１番目のＬＯＤ層を、前記区分待ちのポイントクラウドに対応して区分されるＬＯＤ層として決定することと、を実行することに用いられる。

本願の実施例はデコーダーを提供し、第２計算ユニット、第２決定ユニット、第２判断ユニット、第２右シフトユニット、第２サーチユニット及び第２区分ユニットを備えてもよい。第２計算ユニットは、区分待ちのポイントクラウドに基づいて、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを計算するように設定される。第２決定ユニットは、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるｉ番目の詳細レベル（ＬＯＤ）層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉを決定するように設定され、ｉが０以上の整数であり、Ｎ_ｉが０より大きい整数である。第２判断ユニットは、ｉがＭ－１以下であるかどうかを判断するように設定され、ＭはＬＯＤ区分のプリセット層数を示す。第２右シフトユニットは、ｉがＭ－１以下である場合、ｉ番目のＬＯＤ層に対して、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを右にＮ_ｉビットシフトして、右にシフトされたモートンコードをプリセットの記憶領域に記憶するように設定される。第２決定ユニットは更に、ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する親ノードのモートンコードを決定するように設定される。第２サーチユニットは、決定された親ノードのモートンコードに基づいて、前記プリセットの記憶領域において、前記親ノードに対応するネイバーノードをサーチするように設定される。第２区分ユニットは、前記現在ノードをｉ番目のＬＯＤ層に区分し、前記ネイバーノードをｉ＋１番目のＬＯＤ層に区分するように設定される。第２判断ユニットは更に、ｉ＋１に基づいてｉを更新し、ｉがＭ－１以下であるかどうかの判断に戻るように設定される。第２決定ユニットは更に、ｉがＭ－１より大きい場合、０番目のＬＯＤ層～Ｍ－１番目のＬＯＤ層を、前記区分待ちのポイントクラウドに対応して区分されるＬＯＤ層として決定するように設定される。このように、本願の技術案は現在ノードとネイバーノードとの間の空間距離を計算せず、ＬＯＤ層を区分するたびに、モートンコードを利用して現在ノードに対応する親ノードのネイバーノードをサーチして、現在ノードをサンプリングポイントとしてネイバーノードを予測する。それにより、計算複雑度を低減するだけでなく、ポイントクラウドの空間分布特性を考慮するため、ネイバーノードの予測属性の精度も向上させ、属性部分の再構築品質を向上させ、符号化のビットオーバーヘッドを効果的に低減して、符号化・復号化の効率を向上させることができる。

本願の実施例において、該方法はエンコーダーに適用される。区分待ちのポイントクラウドに基づいて、区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを計算することと、区分待ちのポイントクラウドにおけるｉ番目の詳細レベル（ＬＯＤ）層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉを決定し、ｉが０以上の整数であり、Ｎ_ｉが０より大きい整数であることと、ｉがＭ－１以下であるかどうかを判断し、ＭがＬＯＤ区分のプリセット層数を示すことと、ｉがＭ－１以下である場合、ｉ番目のＬＯＤ層に対して、区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを右にＮ_ｉビットシフトして、右にシフトされたモートンコードをプリセットの記憶領域に記憶することと、ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する親ノードのモートンコードを決定することと、決定された親ノードのモートンコードに基づいて、プリセットの記憶領域において、親ノードに対応するネイバーノードをサーチすることと、現在ノードをｉ番目のＬＯＤ層に区分し、ネイバーノードをｉ＋１番目のＬＯＤ層に区分することと、ｉ＋１に基づいてｉを更新し、ｉがＭ－１以下であるかどうかの判断に戻ることと、ｉがＭ－１より大きい場合、０番目のＬＯＤ層～Ｍ－１番目のＬＯＤ層を、区分待ちのポイントクラウドに対応して区分されるＬＯＤ層として決定することと、によって、本願の技術案は現在ノードとネイバーノードとの間の空間距離を計算せず、ＬＯＤ層を区分するたびに、モートンコードを利用して現在ノードに対応する親ノードのネイバーノードをサーチして、現在ノードをサンプリングポイントとしてネイバーノードを予測する。それにより、計算複雑度を低減するだけでなく、ポイントクラウドの空間分布特性を考慮するため、ネイバーノードの予測属性の精度も向上させ、属性部分の再構築品質を向上させ、符号化のビットオーバーヘッドを効果的に低減して、符号化・復号化の効率を向上させることができる。

Claims (19)

1. 区分方法であって、エンコーダー又はデコーダーに適用され、前記方法は、
   区分待ちのポイントクラウドに基づいて、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを計算することと、
   前記区分待ちのポイントクラウドにおけるｉ番目の詳細レベル（ＬＯＤ）層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉを決定し、ｉが０以上の整数であり、Ｎ_ｉが０より大きい整数であることと、
   ｉがＭ－１以下であるかどうかを判断し、ＭがＬＯＤ区分のプリセット層数を示すことと、
   ｉがＭ－１以下である場合、ｉ番目のＬＯＤ層に対して、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを右にＮ_ｉビットシフトして、右にシフトされたモートンコードをプリセットのバッファに記憶することと、
   ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する親ノードのモートンコードを決定することと、
   決定された親ノードのモートンコードに基づいて、前記プリセットの記憶領域において、前記親ノードに対応するネイバーノードをサーチすることと、
   前記現在ノードをｉ番目のＬＯＤ層に区分し、前記ネイバーノードをｉ＋１番目のＬＯＤ層に区分することと、
   ｉ＋１に基づいてｉを更新し、ｉがＭ－１以下であるかどうかの判断に戻ることと、
   ｉがＭ－１より大きい場合、０番目のＬＯＤ層～Ｍ－１番目のＬＯＤ層を、前記区分待ちのポイントクラウドに対応して区分されるＬＯＤ層として決定することと、を含む区分方法。
2. 前記方法は更に、
   プリセットのソートポリシーに従って、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードをソートし、ソートしたモートンコードを前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードとして決定することを含む請求項１に記載の方法。
3. ｉが０に等しい場合、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるｉ番目のＬＯＤ層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉを決定することは、
   ソートしたモートンコードをサンプリングし、Ｋ個のサンプリングポイントのモートンコードを取得し、Ｋが０より大きい整数であることと、
   前記Ｋ個のサンプリングポイントのモートンコードに対して右シフト処理を行い、右にシフトされたモートンコードに対応するＫ個のサンプリングポイントを取得することと、
   前記右にシフトされたモートンコードに対応するＫ個のサンプリングポイントが、１つのサンプリングポイントあたり少なくとも１つのネイバーノードに対応するかどうかを判断することと、
   前記右にシフトされたモートンコードに対応するＫ個のサンプリングポイントが、１つのサンプリングポイントあたり少なくとも１つのネイバーノードに対応しない場合、前記Ｋ個のサンプリングポイントのモートンコードに対して右シフト処理を行うステップを実行し続けることと、
   前記右にシフトされたモートンコードに対応するＫ個のサンプリングポイントが、１つのサンプリングポイントあたり少なくとも１つのネイバーノードに対応する場合、前記Ｋ個のサンプリングポイントの右シフトビット数を取得し、前記右シフトビット数を前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードの初期右シフトビット数として決定し、前記初期右シフトビット数は前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードの０番目のＬＯＤ層において対応する右シフトビット数Ｎ_０を示すことと、を含む請求項２に記載の方法。
4. 前記方法は更に、
   前記区分待ちのポイントクラウドに対して特性分析を行い、Ｋの値を決定することを含む請求項３に記載の方法。
5. 前記方法は更に、
   ソートしたモートンコードに基づいて、最大モートンコードと最小モートンコードを決定することと、
   前記最大モートンコードと前記最小モートンコードとの間の差値を計算することと、
   前記差値に対して右シフト処理を行い、右にシフトされた差値がプリセット範囲を満足する場合、前記差値の右シフトビット数を取得することと、
   前記右シフトビット数を前記区分待ちのポイントクラウドの初期右シフトビット数として決定することと、を含む請求項３に記載の方法。
6. ｉが０に等しくない場合、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるｉ番目のＬＯＤ層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉを決定することは、
   第１プリセット計算モデルを利用して、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるｉ番目のＬＯＤ層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉを決定することを含む請求項１に記載の方法。
7. 前記第１プリセット計算モデルを利用して、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるｉ番目のＬＯＤ層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉを決定することは、
   ｉ－１番目のＬＯＤ層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉ－１を取得することと、
   ｉ－１番目のＬＯＤ層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉ－１とプリセット値を加算し、加算値を取得することと、
   前記加算値をｉ番目のＬＯＤ層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉとして決定することと、を含む請求項６に記載の方法。
8. 前記方法は更に、
   前記区分待ちのポイントクラウドに対して特性分析を行い、前記プリセット値を決定することを含む請求項７に記載の方法。
9. 前記プリセット値が３に等しい請求項７に記載の方法。
10. 前記ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する親ノードのモートンコードを決定することは、
    ｉ番目のＬＯＤ層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉに基づいて、前記ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードのモートンコードに対して右シフト処理を行うことと、
    右にシフトされたモートンコードを、前記ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する親ノードのモートンコードとして決定することと、を含む請求項１に記載の方法。
11. 前記決定された親ノードのモートンコードに基づいて、前記プリセットの記憶領域において、前記親ノードに対応するネイバーノードをサーチすることは、
    決定された親ノードのモートンコードに基づいて、前記親ノードに対応するネイバーノードのモートンコードを決定することと、
    前記ネイバーノードのモートンコードに基づいて、前記プリセットの記憶領域において、前記ネイバーノードのモートンコードに対応するネイバーノードをサーチすることと、を含む請求項１に記載の方法。
12. 前記決定された親ノードのモートンコードに基づいて、前記親ノードに対応するネイバーノードのモートンコードを決定することは、
    決定された親ノードのモートンコードに基づいて、前記親ノードと同一平面上にあり、同一直線上にあり、同一点にあるすべてのネイバーノードのモートンコードを計算し、第１数量個のネイバーノードのモートンコードを取得することと、
    前記第１数量個のネイバーノードのモートンコードを、それぞれ現在ノードのモートンコードと比較することと、
    ネイバーノードのモートンコードが現在ノードのモートンコードより小さい場合、前記ネイバーノードのモートンコードを廃棄することと、
    ネイバーノードのモートンコードが現在ノードのモートンコード以上である場合、前記ネイバーノードのモートンコードを保留して、第２数量個のネイバーノードのモートンコードを取得し、前記第２数量が前記第１数量以下であることと、
    前記第２数量個のネイバーノードのモートンコードを、前記親ノードに対応するネイバーノードのモートンコードとして決定することと、を含む請求項１１に記載の方法。
13. 前記方法は更に、
    前記区分待ちのポイントクラウドに基づいて、前記ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する隣接領域を決定することと、
    前記隣接領域の質量中心を計算し、前記現在ノード及び前記第１数量個のネイバーノードから、前記質量中心に最も近いノードを目標ノードとして選択することと、
    前記目標ノードをｉ番目のＬＯＤ層に区分し、残りのノードをｉ＋１番目のＬＯＤ層に区分し、前記残りのノードは前記現在ノード及び前記第１数量個のネイバーノードのうちの前記目標ノード以外のノードを示すことと、を含む請求項１２に記載の方法。
14. 前記方法は更に、
    前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードに対して右シフト処理を行い、複数の集合を取得し、各集合が前記区分待ちのポイントクラウドのうちの一部の区分待ちのポイントクラウドを含むことと、
    前記複数の集合のうちの各集合に対して、それぞれ各集合に含まれる一部の区分待ちのポイントクラウドに対してＬＯＤ層区分を行うステップを実行することと、を含む請求項１に記載の方法。
15. エンコーダーであって、第１計算ユニット、第１決定ユニット、第１判断ユニット、第１右シフトユニット、第１サーチユニット及び第１区分ユニットを備え、
    前記第１計算ユニットは、区分待ちのポイントクラウドに基づいて、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを計算するように設定され、
    前記第１決定ユニットは、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるｉ番目の詳細レベル（ＬＯＤ）層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉを決定するように設定され、ｉが０以上の整数であり、Ｎ_ｉが０より大きい整数であり、
    前記第１判断ユニットは、ｉがＭ－１以下であるかどうかを判断するように設定され、ＭはＬＯＤ区分のプリセット層数を示し、
    前記第１右シフトユニットは、ｉがＭ－１以下である場合、ｉ番目のＬＯＤ層に対して、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを右にＮ_ｉビットシフトして、右にシフトされたモートンコードをプリセットのバッファに記憶するように設定され、
    前記第１決定ユニットは更に、ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する親ノードのモートンコードを決定するように設定され、
    前記第１サーチユニットは、決定された親ノードのモートンコードに基づいて、前記プリセットの記憶領域において、前記親ノードに対応するネイバーノードをサーチするように設定され、
    前記第１区分ユニットは、前記現在ノードをｉ番目のＬＯＤ層に区分し、前記ネイバーノードをｉ＋１番目のＬＯＤ層に区分するように設定され、
    前記第１判断ユニットは更に、ｉ＋１に基づいてｉを更新し、ｉがＭ－１以下であるかどうかの判断に戻るように設定され、
    前記第１決定ユニットは更に、ｉがＭ－１より大きい場合、０番目のＬＯＤ層～Ｍ－１番目のＬＯＤ層を、前記区分待ちのポイントクラウドに対応して区分されるＬＯＤ層として決定するように設定されるエンコーダー。
16. エンコーダーであって、第１メモリ及び第１プロセッサを備え、
    前記第１メモリは、前記第１プロセッサで実行可能なコンピュータプログラムを記憶することに用いられ、
    前記第１プロセッサは、前記コンピュータプログラムを実行する場合、請求項１～１４のいずれか１項に記載の方法を実行することに用いられるエンコーダー。
17. デコーダーであって、第２計算ユニット、第２決定ユニット、第２判断ユニット、第２右シフトユニット、第２サーチユニット及び第２区分ユニットを備え、
    前記第２計算ユニットは、区分待ちのポイントクラウドに基づいて、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを計算するように設定され、
    前記第２決定ユニットは、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるｉ番目の詳細レベル（ＬＯＤ）層に対応する右シフトビット数Ｎ_ｉを決定するように設定され、ｉが０以上の整数であり、Ｎ_ｉが０より大きい整数であり、
    前記第２判断ユニットは、ｉがＭ－１以下であるかどうかを判断するように設定され、ＭはＬＯＤ区分のプリセット層数を示し、
    前記第２右シフトユニットは、ｉがＭ－１以下である場合、ｉ番目のＬＯＤ層に対して、前記区分待ちのポイントクラウドにおけるポイントのモートンコードを右にＮ_ｉビットシフトして、右にシフトされたモートンコードをプリセットのバッファに記憶するように設定され、
    前記第２決定ユニットは更に、ｉ番目のＬＯＤ層における現在ノードに対応する親ノードのモートンコードを決定するように設定され、
    前記第２サーチユニットは、決定された親ノードのモートンコードに基づいて、前記プリセットの記憶領域において、前記親ノードに対応するネイバーノードをサーチするように設定され、
    前記第２区分ユニットは、前記現在ノードをｉ番目のＬＯＤ層に区分し、前記ネイバーノードをｉ＋１番目のＬＯＤ層に区分するように設定され、
    前記第２判断ユニットは更に、ｉ＋１に基づいてｉを更新し、ｉがＭ－１以下であるかどうかの判断に戻るように設定され、
    前記第２決定ユニットは更に、ｉがＭ－１より大きい場合、０番目のＬＯＤ層～Ｍ－１番目のＬＯＤ層を、前記区分待ちのポイントクラウドに対応して区分されるＬＯＤ層として決定するように設定されるデコーダー。
18. デコーダーであって、第２メモリ及び第２プロセッサを備え、
    前記第２メモリは、前記第２プロセッサで実行可能なコンピュータプログラムを記憶することに用いられ、
    前記第２プロセッサは、前記コンピュータプログラムを実行する場合、請求項１～１４のいずれか１項に記載の方法を実行することに用いられるデコーダー。
19. コンピュータプログラムが記憶され、前記コンピュータプログラムは、第１プロセッサにより実行される場合、請求項１～１４のいずれか１項に記載の方法を実現し、又は第２プロセッサにより実行される場合、請求項１～１４のいずれか１項に記載の方法を実現するコンピュータ記憶媒体。

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