JP2023548393A - ポイントクラウドデータ送信装置、ポイントクラウドデータ送信方法、ポイントクラウドデータ受信装置及びポイントクラウドデータ受信方法 - Google Patents

Abstract

実施例によるポイントクラウドデータ送信方法は、ポイントクラウドデータのジオメトリデータを符号化する段階、前記ジオメトリデータに基づいて前記ポイントクラウドデータの特質データを符号化する段階、及び前記符号化したジオメトリデータ、前記符号化した特質データ及びシグナリングデータを送信する段階を含む。

Description

実施例はポイントクラウドコンテンツ（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｃｏｎｔｅｎｔ）を処理する方法及び装置に関する。

ポイントクラウドコンテンツは３次元空間を表現する座標系に属する点（ポイント）の集合であるポイントクラウドで表現されるコンテンツである。ポイントクラウドコンテンツは３次元からなるメディアを表現でき、ＶＲ（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｒｅａｌｉｔｙ、仮想現実）、ＡＲ（Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ、拡張現実）、ＭＲ（Ｍｉｘｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ、複合現実）、ＸＲ（Ｅｘｔｅｎｄｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ）及び自律走行サービスなどの様々なサービスを提供するために使用される。しかし、ポイントクラウドコンテンツを表現するためには、数万から数十万個のポイントデータが必要である。従って、膨大な量のポイントデータを効率的に処理する方法が求められる。

即ち、ポイントクラウドのデータを送受信するためには多い処理量が求められるという問題がある。よって、ポイントクラウドデータを送受信する過程で圧縮のための符号化／圧縮解除のための復号を行うが、ポイントクラウドデータのサイズが大きいので、演算が複雑であり、長い時間がかかるという問題がある。

実施例による技術的課題は、上述した問題などを解決するために、ポイントクラウドを効率的に送受信するためのポイントクラウドデータ送信装置、送信方法、ポイントクラウドデータ受信装置及び受信方法を提供することにある。

実施例による技術的課題は、遅延時間（ｌａｔｅｎｃｙ）及び符号化／復号の複雑度を解決するためのポイントクラウドデータ送信装置、送信方法、ポイントクラウドデータ受信装置及び受信方法を提供することにある。

実施例に係る技術的課題は、複数のスライスの間にエントロピー連続性が与えられたとき、受信装置で効率的にバッファー管理を行うためのポイントクラウドデータ送信装置、送信方法、ポイントクラウドデータ受信装置及び受信方法を提供することにある。

但し、上記技術的課題のみに制限されず、この明細書の全ての内容に基づいて当業者が導き出される他の技術的課題にも実施例の権利範囲を拡張することができる。

上記目的及び他の利点を達成するために、本発明、実施例に係るポイントクラウドデータ送信方法は、ポイントクラウドデータのジオメトリデータを符号化する段階、ジオメトリデータに基づいてポイントクラウドデータの特質データを符号化する段階、及び符号化されたジオメトリデータ、符号化された特質データ及びシグナリングデータを送信する段階を含む（備える；構成する；構築する；設定する；包接する；包含する；含有する）。

符号化されたジオメトリデータは複数のスライスにセグメントされ、複数のスライスの何れかのコンテキストが少なくとも１つの他のスライスにより参照されることを一実施例とする。

シグナリングデータはスライス関連情報とバッファー管理関連情報を含むことを一実施例とする。

バッファー管理関連情報は、少なくとも現スライスのコンテキストが少なくとも１つの他のスライスで参照されるか否かを指示する情報、又は現スライスのコンテキストが少なくとも１つの他のスライスで参照されれば、現スライスのコンテキストの参照回数を識別するための情報を含むことを一実施例とする。

実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、ポイントクラウドデータのジオメトリデータを符号化するジオメトリエンコーダー、ジオメトリデータに基づいてポイントクラウドデータの特質データを符号化する特質エンコーダー、及び符号化されたジオメトリデータ、符号化された特質データ及びシグナリングデータを送信する送信部を含む。

符号化されたジオメトリデータは複数のスライスにセグメントされ、複数のスライスの何れかのコンテキストが少なくとも１つの他のスライスにより参照されることを一実施例とする。

シグナリングデータはスライス関連情報とバッファー管理関連情報を含むことを一実施例とする。

バッファー管理関連情報は、少なくとも現スライスのコンテキストが少なくとも１つの他のスライスで参照されるか否かを指示する情報、又は現スライスのコンテキストが少なくとも１つの他のスライスで参照されれば、現スライスのコンテキストの参照回数を識別するための情報を含むことを一実施例とする。

実施例によるポイントクラウドデータ受信方法は、ジオメトリデータ、特質データ及びシグナリングデータを受信する段階、シグナリングデータに基づいてジオメトリデータを復号する段階、シグナリングデータと復号されたジオメトリデータに基づいて特質データを復号する段階、及びシグナリングデータに基づいて復号されたポイントクラウドデータをレンダリングする段階を含む。

ジオメトリデータは複数のスライスに含まれ、複数のスライスの何れかのコンテキストは少なくとも１つの他のスライスにより参照されることを一実施例とする。

シグナリングデータはスライス関連情報とバッファー管理関連情報を含むことを一実施例とする。

バッファー管理関連情報は、少なくとも現スライスのコンテキストが少なくとも１つの他のスライスで参照されるか否かを指示する情報、又は現スライスのコンテキストが少なくとも１つの他のスライスで参照されれば、現スライスのコンテキストの参照回数を識別するための情報を含むことを一実施例とする。

ジオメトリ復号段階は、シグナリング関連情報とバッファー管理関連情報に基づいて現スライスのコンテキストのバッファー格納を制御することを一実施例とする。

ジオメトリ復号段階は、シグナリング関連情報とバッファー管理関連情報に基づいて現スライスのコンテキストが少なくとも１つの他のスライスで参照されないことが確認されれば、現スライスコンテキストをバッファーから削除することを一実施例とする。

ジオメトリ復号段階は、シグナリング関連情報とバッファー管理関連情報に基づいて現スライスのコンテキストが少なくとも１つの他のスライスで参照されることが確認されれば、少なくとも１つの他のスライスによる参照後、現スライスコンテキストをバッファーから削除することを一実施例とする。

実施例によるポイントクラウドデータ送信方法、送信装置、ポイントクラウドデータ受信方法及び受信装置は、良質のポイントクラウドサービスを提供する。

実施例によるポイントクラウドデータ送信方法、送信装置、ポイントクラウドデータ受信方法及び受信装置は、様々なビデオコーデック方式を達成する。

実施例によるポイントクラウドデータ送信方法、送信装置、ポイントクラウドデータ受信方法及び受信装置は、自律走行サービスなどの汎用のポイントクラウドコンテンツを提供する。

実施例によるポイントクラウドデータ送信方法、送信装置、ポイントクラウドデータ受信方法及び受信装置は、ポイントクラウドデータの独立的な符号化及び復号のためにポイントクラウドデータの空間適応的分割を行うことにより、並列処理の向上及び拡張性（ｓｃａｌａｂｉｌｉｔｙ）を提供する。

実施例によるポイントクラウドデータ送信方法、送信装置、ポイントクラウドデータ受信方法及び受信装置は、ポイントクラウドデータをタイル及び／又はスライス単位に分割して符号化及び復号を行い、そのために必要なデータをシグナリングすることによりポイントクラウドの符号化及び復号の性能を向上させる。

実施例によるポイントクラウドデータ送信方法、送信装置、ポイントクラウドデータ受信方法及び受信装置は、ポイントクラウドデータに対して一定基準に従って圧縮データを分けて送信することができる。また階層符号化（ｌａｙｅｒｅｄ ｃｏｄｉｎｇ）を使用する場合、階層によって圧縮データを分けて送信することができる。従って、送信装置の格納及び送信効率が増加する。

実施例によるポイントクラウドデータ送信方法、送信装置、ポイントクラウドデータ受信方法及び受信装置は、ビットストリームをスライス単位に分けて伝達する場合、受信機ではデコーダーの性能或いは応用分野によって表現（ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ）しようとするポイントクラウドデータの密度によってビットストリームを選択的にデコーダーに伝達することができる。この場合、選択が復号前に行われるのでデコーダーの効率が高くなり、様々な性能のデコーダーを支援できるという長所がある。

実施例によるポイントクラウドデータ送信方法、送信装置、ポイントクラウドデータ受信方法及び受信装置は、受信装置のバッファー（又はコンテキストバッファーという）の効率的な管理のために、シグナリングにより次のスライスで現在スライスのコーディング情報／ノード情報を使用するか否かを知らせ、それに基づいて現在スライスのコンテキストのバッファーへの格納及び削除などを管理することにより、受信機のバッファー管理を効率的に行うことができる。即ち、送信装置ではポイントクラウドデータを複数のスライスに分けて送信する場合にも、連続するコーディング情報及び／又は隣のノード情報の使用を許容することにより圧縮効率を高めることができる。また受信装置では次のスライスで現在スライスのコーディング情報／ノード情報の使用有無を認知できるので、バッファー管理を効率的に行うことができる。例えば、受信機では現在スライスのコンテキストを次のスライスでも使用するか否かを予め判断することにより、リソースを効率的に管理することができる。

図面は実施例をさらに理解するために添付され、実施例に関する説明と共に実施例を示す図である。
実施例によるポイントクラウドのコンテンツ提供のためのシステムを示す図である。 実施例によるポイントクラウドのコンテンツ提供のための過程を示す図である。 実施例によるポイントクラウドのキャプチャー装備の配列構成を示す図である。 実施例によるポイントクラウドビデオエンコーダ（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｖｉｄｅｏ Ｅｎｃｏｄｅｒ）を示す図である。 実施例による３次元空間上のボクセルを示す図である。 実施例による八分木及び占有コードの一例を示す図である。 実施例による隣接ノードパターンの一例を示す図である。 実施例によるＬＯＤごとのポイントクラウドコンテンツのポイント構成の一例を示す図である。 実施例によるＬＯＤごとのポイントクラウドコンテンツのポイント構成の一例を示す図である。 実施例によるポイントクラウドビデオデコーダ（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｖｉｄｅｏ Ｄｅｃｏｄｅｒ）のブロック図（ｂｌｏｃｋ ｄｉａｇｒａｍ）の一例である。 実施例によるポイントクラウドビデオデコーダ（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｖｉｄｅｏ Ｄｅｃｏｄｅｒ）の一例を示す図である。 実施例による送信機のポイントクラウドビデオ符号化のための構成要素を示す図である。 実施例による受信機のポイントクラウドビデオ復号のための構成要素を示す図である。 実施例によるポイントクラウドデータ方法／装置に連動可能な構造の一例を示す図である。 実施例によるポイントクラウドデータの符号化、送信、復号過程を示す図である。 実施例によるポイントクラウドデータの符号化、送信、復号過程を示す図である。 実施例によるツリー構造において１つ以上のブリックを構成する一例を示す図である。 実施例による１つのブリックに属するポイントクラウドデータを送信するためにツリーレイヤとスライスのマッチング関係の一例を示す図である。 実施例によるレイヤー基盤のポイントクラウドデータ構成の一例を示す図である。 実施例によるジオメトリビットストリームと特質ビットストリームがそれぞれのスライスに含まれる例を示す図である。 実施例によってジオメトリビットストリームを分割して複数のスライスで構成する一例を示す図である。 実施例によって特質ビットストリームを分割して複数のスライスで構成する一例を示す図である。 実施例によってジオメトリビットストリームを分割して複数のスライスで構成する他の例を示す図である。 実施例によって特質ビットストリームを分割して複数のスライスで構成する他の例を示す図である。 実施例によるジオメトリビットストリームと特質ビットストリームの整列方法の一例を示す図である。 実施例によるジオメトリビットストリームと特質ビットストリームの整列方法の他の例を示す図である。 実施例によるビットストリーム構造においてスライス間の依存性（ｄｅｐｅｎｄｅｎｃｙ）を示す一例を示す図である。 実施例によるスライス間の依存性が発生したとき、それぞれのスライスで生成されるコンテキスト（ｃｏｎｔｅｘｔ）の例を示す図である。 実施例によるスライス間の依存性が生成されるとき、コンテキスト（ｃｏｎｔｅｘｔ）バッファー管理の一例を示す図である。 実施例による隣（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ）の構造の例を示す図である。 実施例による送受信のためのポイントクラウドデータのビットストリーム構造の一例を示す図である。 実施例によるシーケンスパラメータセットの構文構造の一実施例を示す図である。 実施例によるシーケンスパラメータセットの構文構造の一実施例を示す図である。 実施例によるジオメトリパラメータセットの構文構造の一例を示す図である。 実施例によるジオメトリパラメータセットの構文構造の他の例を示す図である。 実施例による特質パラメータセットの構文構造の一例を示す図である。 実施例による特質パラメータセットの構文構造の一例を示す図である。 実施例によるジオメトリスライスビットストリームの構文構造の一例を示す図である。 実施例によるジオメトリスライスヘッダーの構文構造の一例を示す図である。 実施例によるジオメトリデータユニットヘッダーの構文構造の一例を示す図である。 実施例によるジオメトリデータユニットの構文構造の一例を示す図である。 実施例による特質スライスビットストリームの構文構造の一例を示す図である。 実施例による特質スライスヘッダーの構文構造の一例を示す図である。 実施例による特質データユニットヘッダーの構文構造の他の例を示す図である。 実施例による特質データユニットの構文構造の他の例を示す図である。 実施例によるポイントクラウド送信装置のさらに他の例を示す図である。 実施例によるポイントクラウド受信装置のさらに他の例を示す構成ブロック図である。

以下、添付図面を参照しながらこの明細書に記載された実施例について詳しく説明するが、図面符号に関係なく、同一又は類似する構成要素には同じ参照符号を付し、重複する説明は省略する。以下の実施例は本発明を具体化するためのものであり、本発明の権利範囲を制限又は限定するものではない。本発明の詳細な説明及び実施例から本発明が属する技術分野の専門家が容易に類推できるものは本発明の権利範囲に属するものと解釈される。

この明細書の詳細な説明は全ての面で制限的に解釈されてはいけず、例示的なものとして考慮されるべきである。本発明の範囲は添付する請求範囲の合理的な解釈に基づいて決定されるべきであり、本発明の等価的範囲内での全ての変更は本発明の範囲に含まれる。

添付図面を参照しながら望ましい実施例について具体的に説明する。添付図面を参照した以下の詳細な説明は、実施例によって具現可能な実施例のみを示すというより、望ましい実施例を説明するためのものである。以下の詳細な説明は実施例に関する徹底な理解を提供するために細部事項を含む。しかし、かかる細部事項がなくても実施例を実行できることは当業者にとって明らかである。実施例で使用するほとんどの用語は該当分野において広く使用される一般的なものであるが、一部は出願人によって任意に選択されたものもあり、その意味は必要によって以下に詳しく説明する。よって、実施例は用語の単純な名称や意味ではなく、用語が意図する意味に基づいて理解されるべきである。また、以下の図面及び詳細な説明は具体的に記載された実施例に限って解釈してはいけず、図面及び詳細な説明に記載の実施例と均等又は代替可能なものまで含むものと解釈すべきである。

図１は実施例によるポイントクラウドコンテンツ提供システムの一例を示す図である。

図１に示すポイントクラウドコンテンツ提供システムは、送信装置（ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ ｄｅｖｉｃｅ）１００００及び受信装置（ｒｅｃｅｐｔｉｏｎ ｄｅｖｉｃｅ）１０００４を含む。送信装置１００００及び受信装置１０００４はポイントクラウドデータを送受信するために有無線通信が可能である。

実施例による送信装置１００００は、ポイントクラウドビデオ（又はポイントクラウドコンテンツ）を確保し処理して送信する。実施例において、送信装置１００００は固定局（ｆｉｘｅｄ ｓｔａｔｉｏｎ）、ＢＴＳ（ｂａｓｅ ｔｒａｎｓｃｅｉｖｅｒ ｓｙｓｔｅｍ）、ネットワーク、ＡＩ（Ａｒｉｔｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）機器及び／又はシステム、ロボット、ＡＲ／ＶＲ／ＸＲ機器及び／又はサーバーなどを含む。また実施例において、送信装置１００００は無線接続技術（例、５Ｇ ＮＲ（Ｎｅｗ ＲＡＴ）、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ））を用いて、基地局及び／又は他の無線機器と通信を行う機器、ロボット、車両、ＡＲ／ＶＲ／ＸＲ機器、携帯機器、家電、ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇ）機器、ＡＩ機器／サーバーなどを含む。

実施例による送信装置１００００は、ポイントクラウドビデオ獲得部（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｖｉｄｅｏ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ）１０００１、ポイントクラウドビデオエンコーダ（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｖｉｄｅｏ Ｅｎｃｏｄｅｒ）１０００２及び／又は送信機（Ｔｒａｎｓｍｉｔｔｅｒ（又は通信モジュール）１０００３を含む。

実施例によるポイントクラウドビデオ獲得部１０００１は、キャプチャー、合成又は生成などの処理過程によりポイントクラウドビデオを獲得する。ポイントクラウドビデオは、３次元空間に位置するポイントの集合であるポイントクラウドで表現されるポイントクラウドコンテンツであって、ポイントクラウドビデオデータなどと呼ばれる。実施例によるポイントクラウドビデオは、一つ又はそれ以上のフレームを含む。一つのフレームは停止映像／ピクチャを示す。よって、ポイントクラウドビデオはポイントクラウド映像／フレーム／ピクチャを含み、ポイントクラウド映像、フレーム及びピクチャのうちの何れかに呼ばれる。

実施例によるポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２は、確保したポイントクラウドビデオデータを符号化する。ポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２はポイントクラウド圧縮（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ）コーディングに基づいてポイントクラウドビデオデータを符号化する。実施例によるポイントクラウド圧縮コーディングは、Ｇ－ＰＣＣ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ－ｂａｓｅｄ Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ）コーディング及び／又はＶ－ＰＣＣ（Ｖｉｄｅｏ ｂａｓｅｄ Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ）コーディング又は次世代コーディングを含む。なお、実施例によるポイントクラウド圧縮コーディングは、上述した実施例に限られない。ポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２は、符号化されたポイントクラウドビデオデータを含むビットストリームを出力することができる。ビットストリームは符号化されたポイントクラウドビデオデータだけではなく、ポイントクラウドビデオデータの符号化に関連するシグナリング情報を含む。

実施例による送信機１０００３は、符号化されたポイントクラウドビデオデータを含むビットストリームを送信する。実施例によるビットストリームはファイル又はセグメント（例えば、ストリーミングセグメント）などにカプセル化されて、放送網及び／又はブロードバンド網などの様々なネットワークにより送信される。図示していないが、送信装置１００００はカプセル化動作を行うカプセル化部（又はカプセル化モジュール）を含む。また実施例において、カプセル化部は送信機１０００３に含まれる。実施例において、ファイル又はセグメントはネットワークにより受信装置１０００４に送信されるか、又はデジタル格納媒体（例えば、ＵＳＢ、ＳＤ、ＣＤ、ＤＶＤ、ブルーレイ、ＨＤＤ、ＳＳＤなど）に格納される。実施例による送信機１０００３は受信装置１０００４（又は受信機（Ｒｅｃｅｉｖｅｒ）１０００５）と４Ｇ、５Ｇ、６Ｇなどのネットワークにより有無線通信が可能である。また送信機１０００３はネットワークシステム（例えば、４Ｇ、５Ｇ、６Ｇなどの通信ネットワークシステム）によって必要なデータ処理動作を行うことができる。また送信装置１００００はオン・デマンド（Ｏｎ Ｄｅｍａｎｄ）方式によってカプセル化されたデータを送信することもできる。

実施例による受信装置１０００４は、受信機（Ｒｅｃｅｉｖｅｒ）１０００５、ポイントクラウドビデオデコーダ（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｄｅｃｏｄｅｒ）１０００６及び／又はレンダラー（Ｒｅｎｄｅｒｅｒ）１０００７を含む。実施例において、受信装置１０００４は無線接続技術（例、５Ｇ ＮＲ（Ｎｅｗ ＲＡＴ）、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ））を用いて、基地局及び／又は他の無線機器と通信を行う機器、ロボット、車両、ＡＲ／ＶＲ／ＸＲ機器、携帯機器、家電、ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇ）機器、ＡＩ機器／サーバーなどを含む。

実施例による受信機１０００５は、ポイントクラウドビデオデータを含むビットストリーム又はビットストリームがカプセル化されたファイル／セグメントなどをネットワーク又は格納媒体から受信する。受信機１０００５はネットワークシステム（例えば、４Ｇ、５Ｇ、６Ｇなどの通信ネットワークシステム）により必要なデータ処理動作を行う。実施例による受信機１０００５は、受信したファイル／セグメントをデカプセル化してビットストリームを出力する。また実施例において、受信機１０００５はデカプセル化の動作を行うためのデカプセル化部（又はデカプセル化モジュール）を含む。またデカプセル化部は受信機１０００５とは別個のエレメント（又はコンポーネント）で具現される。

ポイントクラウドビデオデコーダ１０００６は、ポイントクラウドビデオデータを含むビットストリームを復号する。ポイントクラウドビデオデコーダ１０００６はポイントクラウドビデオデータが符号化された方式により復号することができる（例えば、ポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２の動作の逆の過程）。従って、ポイントクラウドビデオデコーダ１０００６はポイントクラウド圧縮の逆過程であるポイントクラウド復元コーディングを行って、ポイントクラウドビデオデータを復号することができる。ポイントクラウド復元コーディングはＧ－ＰＣＣコーディングを含む。

レンダラー１０００７は、復号されたポイントクラウドビデオデータをレンダリングする。一実施例において、レンダラー１０００７は復号されたポイントクラウドビデオデータをビューポートなどによってレンダリングする。レンダラー１０００７はポイントクラウドビデオデータだけではなくオディオデータもレンダリングしてポイントクラウドコンテンツを出力する。実施例において、レンダラー１０００７はポイントクラウドコンテンツをディスプレイするためのディスプレイを含む。実施例において、ディスプレイはレンダラー１０００７に含まれず、別途のデバイス又はコンポーネントで具現される。

図面において、点線で示した矢印は、受信装置１０００４で得たフィードバック情報の送信経路を示す。フィードバック情報はポイントクラウドコンテンツを消費するユーザとの相互作用を反映するための情報であって、ユーザの情報を含む（例えば、ヘッドオリエンテーション情報、ビューポート情報など）。特にポイントクラウドコンテンツがユーザとの相互作用が必要なサービス（例えば、自律走行サービスなど）のためのものである場合は、フィードバック情報はコンテンツ送信側（例えば、送信装置１００００）及び／又はサービス供給者に伝達されることができる。実施例においては、フィードバック情報は送信装置１００００だけではなく受信装置１０００４でも使用でき、提供されなくてもよい。

実施例によるヘッドオリエンテーション情報はユーザの頭の位置、方向、角度、動きなどに関する情報を意味する。実施例による受信装置１０００４はヘッドオリエンテーション情報に基づいてビューポート情報を計算する。ビューポート情報はユーザが見ているポイントクラウドビデオの領域（即ち、ユーザが現在見ている領域）に関する情報である。即ち、ビューポート情報はユーザが現在ポイントクラウドビデオ内で見ている領域に関する情報である。言い換えれば、ビューポート又はビューポート領域はユーザがポイントクラウドビデオで見ている領域を意味する。そして、視点はユーザがポイントクラウドビデオで見ている地点であって、ビューポート領域の真ん中を意味する。即ち、ビューポートは視点を中心とする領域であり、この領域のサイズ、形態などはＦＯＶ（Ｆｉｅｌｄ Ｏｆ Ｖｉｅｗ）により決定される。従って、受信装置１０００４はヘッドオリエンテーション情報以外に、装置が支援する垂直（ｖｅｒｔｉｃａｌ）或いは水平（ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ）ＦＯＶなどに基づいてビューポート情報を抽出することができる。また受信装置１０００４はヘッドオリエンテーション情報及び／又はビューポート情報に基づいてゲイズ分析（Ｇａｚｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ）などを行って、ユーザのポイントクラウドビデオ消費方式、ユーザが凝視するポイントクラウドビデオ領域、凝視時間などを確認することができる。実施例においては、受信装置１０００４はゲイズ分析結果を含むフィードバック情報を送信装置１００００に送信する。実施例によれば、ＶＲ／ＸＲ／ＡＲ／ＭＲディスプレイなどの装置は、ユーザの頭の位置／方向、装置が支援する垂直（ｖｅｒｔｉｃａｌ）或いは水平（ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ）ＦＯＶなどに基づいてビューポート領域を抽出する。実施例によれば、ヘッドオリエンテーション情報とビューポート情報はフィードバック情報、シグナリング情報又はメタデータとも呼ばれる。

実施例によるフィードバック情報はレンダリング及び／又はディスプレイ過程で得られる。実施例によるフィードバック情報は受信装置１０００４に含まれた１つ又はそれ以上のセンサにより確保される。また実施例において、フィードバック情報はレンダラー１０００７又は別の外部エレメント（又はデバイス、コンポーネントなど）により確保される。図１の点線はレンダラー１０００７で得たフィードバック情報の伝達過程を示す。フィードバック情報は送信側に伝達されることだけではなく、受信側でも消費できる。即ち、ポイントクラウドコンテンツ提供システムはフィードバック情報に基づいてポイントクラウドデータを処理（符号化／復号／レンダリング）することができる。例えば、ポイントクラウドビデオデコーダー１０００６とレンダラー１０００７はフィードバック情報、即ち、ヘッドオリエンテーション情報及び／又はビューポート情報を用いて現在ユーザが見ている領域に対するポイントクラウドビデオのみを優先して復号及びレンダリングすることができる。

また受信装置１０００４はフィードバック情報を送信装置１００００に送信することができる。送信装置１００００（又はポイントクラウドビデオエンコーダー１０００２）はフィードバック情報に基づいて符号化動作を行う。従って、ポイントクラウドコンテンツ提供システムは全てのポイントクラウドデータを処理（符号化／復号）せず、フィードバック情報に基づいて必要なデータ（例えば、ユーザのヘッド位置に対応するポイントクラウドデータ）を効率的に処理して、ユーザにポイントクラウドコンテンツを提供することができる。

実施例において、送信装置１００００はエンコーダ、送信デバイス、送信機などに呼ばれ、受信装置１０００４はデコーダ、受信デバイス、受信機などに呼ばれる。

実施例による図１のポイントクラウドコンテンツ提供システムで処理される（獲得／符号化／送信／復号／レンダリングの一連の過程で処理される）ポイントクラウドデータは、ポイントクラウドコンテンツデータ又はポイントクラウドビデオデータとも呼ばれる。実施例において、ポイントクラウドコンテンツデータはポイントクラウドデータに関連するメタデータ或いはシグナリング情報を含む概念として使用することができる。

図１に示すポイントクラウドコンテンツ提供システムのエレメントは、ハードウェア、ソフトウェア、プロセッサ及び／又はこれらの組み合わせなどで具現される。

図２は実施例によるポイントクラウドコンテンツ提供の動作を示すブロック図である。

図２は図１で説明したポイントクラウドコンテンツ提供システムの動作を示すブロック図である。上述したように、ポイントクラウドコンテンツ提供システムは、ポイントクラウド圧縮コーディング（例えば、Ｇ－ＰＣＣ）に基づいてポイントクラウドデータを処理する。

実施例によるポイントクラウドコンテンツ提供システム（例えば、ポイントクラウド送信装置１００００又はポイントクラウドビデオ獲得部１０００１）では、ポイントクラウドビデオを獲得する（２００００）。ポイントクラウドビデオは３次元空間を表現する座標系に属するポイントクラウドで表現される。実施例によるポイントクラウドビデオはＰｌｙ（Ｐｏｌｙｇｏｎ Ｆｉｌｅ ｆｏｒｍａｔ ｏｒ ｔｈｅ Ｓｔａｎｆｏｒｄ Ｔｒｉａｎｇｌｅ ｆｏｒｍａｔ）ファイルを含む。ポイントクラウドビデオが一つ又はそれ以上のフレームを有する場合、獲得したポイントクラウドビデオは一つ又はそれ以上のＰｌｙファイルを含む。Ｐｌｙファイルはポイントのジオメトリ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ）及び／又は特質（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）のようなポイントクラウドデータを含む。ジオメトリはポイントの位置を含む。それぞれのポイントの位置は３次元座標系（例えば、ＸＹＺ軸からなる座標系など）を示すパラメータ（例えば、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸それぞれの値）で表現される。特質はポイントの特質（例えば、それぞれのポイントのテクスチャ情報、色相（ＹＣｂＣｒ又はＲＧＢ）、反射率（ｒ）、透明度など）を含む。一つのポイントは一つ又はそれ以上の特質（又は属性）を有する。例えば、一つのポイントは、色相の一つの特質を有するか、或いは色相及び反射率の二つの特質を有することができる。実施例において、ジオメトリは位置、ジオメトリ情報、ジオメトリデータなどとも呼ばれ、特質は特質、特質情報、特質データなどとも呼ばれる。またポイントクラウドコンテンツ提供システム（例えば、ポイントクラウド送信装置１００００又はポイントクラウドビデオ獲得部１０００１）は、ポイントクラウドビデオの獲得過程に関連する情報（例えば、深さ情報、色相情報など）からポイントクラウドデータを確保することができる。

実施例によるポイントクラウドコンテンツ提供システム（例えば、送信装置１００００又はポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２）は、ポイントクラウドデータを符号化する（２０００１）。ポイントクラウドコンテンツ提供システムは、ポイントクラウド圧縮コーディングに基づいてポイントクラウドデータを符号化する。上述したように、ポイントクラウドデータはポイントのジオメトリ及び特質を含む。よって、ポイントクラウドコンテンツ提供システムは、ジオメトリを符号化するジオメトリ符号化を行ってジオメトリビットストリームを出力することができる。ポイントクラウドコンテンツ提供システムは、特質を符号化する特質符号化を行って特質ビットストリームを出力することができる。実施例において、ポイントクラウドコンテンツ提供システムはジオメトリ符号化に基づいて特質符号化を行うことができる。実施例によるジオメトリビットストリーム及び特質ビットストリームは多重化されて一つのビットストリームで出力される。実施例によるビットストリームはジオメトリ符号化及び特質符号化に関連するシグナリング情報をさらに含む。

実施例によるポイントクラウドコンテンツ提供システム（例えば、送信装置１００００又は送信機１０００３）は、符号化されたポイントクラウドデータを送信する（２０００２）。図１で説明したように、符号化されたポイントクラウドデータはジオメトリビットストリーム、特質ビットストリームで表現される。また符号化されたポイントクラウドデータはポイントクラウドデータの符号化に関連するシグナリング情報（例えば、ジオメトリ符号化及び特質符号化に関連するシグナリング情報）と共に、ビットストリームの形態で送信される。またポイントクラウドコンテンツ提供システムは符号化されたポイントクラウドデータを送信するビットストリームをカプセル化してファイル又はセグメントの形態で送信する。

実施例によるポイントクラウドコンテンツ提供システム（例えば、受信装置１０００４又は受信機１０００５）は、符号化されたポイントクラウドデータを含むビットストリームを受信する。またポイントクラウドコンテンツ提供システム（例えば、受信装置１０００４又は受信機１０００５）は、ビットストリームを逆多重化することができる。

ポイントクラウドコンテンツ提供システム（例えば、受信装置１０００４又はポイントクラウドビデオデコーダ１０００５）は、ビットストリームで送信される符号化されたポイントクラウドデータ（例えば、ジオメトリビットストリーム、特質ビットストリーム）を復号する。ポイントクラウドコンテンツ提供システム（例えば、受信装置１０００４又はポイントクラウドビデオデコーダ１０００５）は、ビットストリームに含まれたポイントクラウドビデオデータの符号化に関連するシグナリング情報に基づいてポイントクラウドビデオデータを復号する。ポイントクラウドコンテンツ提供システム（例えば、受信装置１０００４又はポイントクラウドビデオデコーダ１０００５）は、ジオメトリビットストリームを復号してポイントの位置（ジオメトリ）を復元する。ポイントクラウドコンテンツ提供システムは、復元したジオメトリに基づいて特質ビットストリームを復号してポイントの特質を復元する。ポイントクラウドコンテンツ提供システム（例えば、受信装置１０００４又はポイントクラウドビデオデコーダ１０００５）は、復元されたジオメトリによる位置及び復号された特質に基づいてポイントクラウドビデオを復元する。

実施例によるポイントクラウドコンテンツ提供システム（例えば、受信装置１０００４又はレンダラー１０００７）は、復号されたポイントクラウドデータをレンダリングする（２０００４）。ポイントクラウドコンテンツ提供システム（例えば、受信装置１０００４又はレンダラー１０００７）は、復号過程で復号されたジオメトリ及び特質を様々なレンダリング方式によってレンダリングする。ポイントクラウドコンテンツのポイントは、一定の厚さを有する定点、該当定点の位置を中央とする所定の最小サイズを有する立方体、又は定点の位置を中央とする円などにレンダリングされる。レンダリングされたポイントクラウドコンテンツの全部又は一部の領域はディスプレイ（例えば、ＶＲ／ＡＲディスプレイ、一般ディスプレイなど）によりユーザに提供される。

実施例によるポイントクラウドコンテンツ提供システム（例えば、受信装置１０００４）は、フィードバック情報を確保することができる（２０００５）。ポイントクラウドコンテンツ提供システムは、フィードバック情報に基づいてポイントクラウドデータを符号化及び／又は復号する。実施例によるフィードバック情報及びポイントクラウドコンテンツ提供システムの動作は、図１で説明したフィードバック情報及び動作と同一であるので、具体的な説明は省略する。

図３は実施例によるポイントクラウドビデオキャプチャー過程の一例を示す図である。

図３は図１及び図２で説明したポイントクラウドコンテンツ提供システムのポイントクラウドビデオキャプチャー過程の一例を示す。

ポイントクラウドコンテンツは、様々な３次元空間（例えば、現実環境を示す３次元空間、仮想環境を示す３次元空間など）に位置するオブジェクト（ｏｂｊｅｃｔ）及び／又は環境を示すポイントクラウドビデオ（イメージ及び／又は映像）を含む。従って、実施例によるポイントクラウドコンテンツ提供システムは、ポイントクラウドコンテンツを生成するために一つ又はそれ以上のカメラ（例えば、深さ情報を確保できる赤外線カメラ、深さ情報に対応する色相情報を抽出できるＲＧＢカメラなど）、プロジェクト（例えば、深さ情報を確保するための赤外線パターンプロジェクターなど）、ＬｉＤＡＲなどを使用してポイントクラウドビデオをキャプチャーする。実施例によるポイントクラウドコンテンツ提供システムは、深さ情報から３次元空間上のポイントで構成されたジオメトリの形態を抽出し、色相情報からそれぞれのポイントの特質を抽出してポイントクラウドデータを確保する。実施例によるイメージ及び／又は映像は内向き（ｉｎｗａｒｄ－ｆａｃｉｎｇ）方式及び外向き（ｏｕｔｗａｒｄ－ｆａｃｉｎｇ）方式のうちの何れかに基づいてキャプチャーされる。

図３の左側には内向き方式が示されている。内向き方式は中心オブジェクトを取り囲んで位置する一つ又はそれ以上のカメラ（又はカメラセンサ）が中心オブジェクトをキャプチャーする方式である。内向き方式は核心核心客体に対する３６０°イメージをユーザに提供するポイントクラウドコンテンツ（例えば、ユーザに客体（例：キャラクター、選手、品物、俳優などの核心となる客体）の３６０°イメージを提供するＶＲ／ＡＲコンテンツ）を生成するために使用される。

図３の右側には外向き方式が示されている。外向き方式は中心オブジェクトを取り囲んで位置する一つ又はそれ以上のカメラ（又はカメラセンサ）が中心オブジェクトではない中心オブジェクトの環境をキャプチャーする方式である。外向き方式はユーザの視点からの周辺環境を提供するためのポイントクラウドコンテンツ（例えば、自律走行車両のユーザに提供される外部環境を示すコンテンツ）を生成するために使用される。

図示したように、ポイントクラウドコンテンツは一つ又はそれ以上のカメラのキャプチャー動作に基づいて生成される。この場合、それぞれのカメラの座標系が異なるので、ポイントクラウドコンテンツ提供システムはキャプチャー動作前にグローバル空間座標系（ｇｌｏｂａｌ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ ｓｙｓｔｅｍ）を設定するために、一つ又はそれ以上のカメラの較正（ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ）を行う。またポイントクラウドコンテンツ提供システムは、上述したキャプチャー方式でキャプチャーされたイメージ及び／又は映像と任意のイメージ及び／又は映像を合成してポイントクラウドコンテンツを生成する。またポイントクラウドコンテンツ提供システムは、仮想空間を示すポイントクラウドコンテンツを生成する場合、図３で説明したキャプチャー動作を行わない。実施例によるポイントクラウドコンテンツ提供システムは、キャプチャーしたイメージ及び／又は映像に対して後処理を行うこともできる。即ち、ポイントクラウドコンテンツ提供システムは、望まない領域（例えば、背景）を除去したり、キャプチャーしたイメージ及び／又は映像が連結された空間を認識して空間（ｓｐａｔｉａｌ ｈｏｌｅ）がある場合、それを埋める動作を行うことができる。

またポイントクラウドコンテンツ提供システムは、それぞれのカメラから確保したポイントクラウドビデオのポイントに対して座標系変換を行って、一つのポイントクラウドコンテンツを生成することができる。ポイントクラウドコンテンツ提供システムは、それぞれのカメラの位置座標を基準としてポイントの座標系変換を行う。これにより、ポイントクラウドコンテンツ提供システムは、一つの広い範囲を示すコンテンツを生成するか、或いはポイントの密度が高いポイントクラウドコンテンツを生成することができる。

図４は実施例によるポイントクラウドビデオエンコーダ（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｖｉｄｅｏ Ｅｎｃｏｄｅｒ）の一例を示す図である。

図４は図１のポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２の一例を示す。ポイントクラウドビデオエンコーダは、ネットワーク状況或いはアプリケーションなどによってポイントクラウドコンテンツの質（例えば、無損失－ｌｏｓｓｌｅｓｓ、損失－ｌｏｓｓｙ、損失に近い－ｎｅａｒ－ｌｏｓｓｌｅｓｓ）を調節するために、ポイントクラウドデータ（例えば、ポイントの位置及び／又は特質）を再構成して符号化動作を行う。ポイントクラウドコンテンツの全体サイズが大きい場合（例えば、３０ｆｐｓの場合、６０Ｇｂｐｓであるポイントクラウドコンテンツ）、ポイントクラウドコンテンツ提供システムは該当コンテンツをリアルタイムストリーミングすることができない。従って、ポイントクラウドコンテンツ提供システムは、ネットワーク環境などに合わせて提供するために、最大ターゲットビットレートに基づいてポイントクラウドコンテンツを再構成することができる。

図１及び図２に示したように、ポイントクラウドビデオエンコーダはジオメトリ符号化及び特質符号化を行うことができる。ジオメトリ符号化は特質符号化よりも先に行われる。

実施例によるポイントクラウドビデオエンコーダは、座標系変換部（Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ ｕｎｉｔ）４００００、量子化部（Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ ｕｎｉｔ）４０００１、八分木分析部（Ｏｃｔｒｅｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｕｎｉｔ）４０００２、表面近似分析部（Ｓｕｒｆａｃｅ Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｕｎｉｔ）４０００３、演算エンコーダ（Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ Ｅｎｃｏｄｅ）４０００４、ジオメトリ再構成部（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｕｎｉｔ）４０００５、色変換部（Ｃｏｌｏｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｕｎｉｔ）４０００６、特質変換部（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｕｎｉｔ）４０００７、ＲＡＨＴ（Ｒｅｇｉｏｎ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｈｉｅｒａｃｈｉｃａｌ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）変換部４０００８、ＬＯＤ生成部（ＬＯＤ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｕｎｉｔ）４０００９、リフト変換部（Ｌｉｆｔｉｎｇ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｕｎｉｔ）４００１０、係数量子化部（Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ ｕｎｉｔ）４００１１及び／又は演算エンコーダ（Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ Ｅｎｃｏｄｅｒ）４００１２を含む。

座標系変換部４００００、量子化部４０００１、八分木分析部４０００２、表面近似分析部４０００３、演算エンコーダ４０００４及びジオメトリ再構成部４０００５は、ジオメトリ符号化を行うことができる。実施例によるジオメトリ符号化は、八分木ジオメトリコーディング、ダイレクトコーディング（ｄｉｒｅｃｔ ｃｏｄｉｎｇ）、ｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ符号化（ｔｒｉｓｏｕｐ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｅｎｃｏｄｉｎｇ）及びエントロピー符号化を含む。ダイレクトコーディング及びｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ符号化は選択的に或いは組み合わせて適用される。なお、ジオメトリ符号化は上記の例示に限られない。

図示したように、実施例による座標系変換部４００００は、位置を受信して座標系（ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ）に変換する。例えば、位置は３次元空間（例えば、ＸＹＺ座標系で表現される３次元空間など）の位置情報に変換される。実施例による３次元空間の位置情報はジオメトリ情報とも称される。

実施例による量子化部４０００１は、ジオメトリを量子化する。例えば、量子化部４０００１は全体ポイントの最小位置値（例えば、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸に対して各軸上の最小値）に基づいてポイントを量子化する。量子化部４０００１は最小の位置値とそれぞれのポイントの位置値との差に所定の量子スケール（ｑｕａｔｉｚａｔｉｏｎ ｓｃａｌｅ）値を掛けた後、切り下げ又は切り上げをして最も近い整数値を探す量子化動作を行う。従って、一つ又はそれ以上のポイントは同一の量子化された位置（又は位置値）を有することができる。実施例による量子化部４０００１は量子化されたポイントを再構成するために、量子化された位置に基づいてボクセル化（ｖｏｘｅｌｉｚａｔｉｏｎ）を行う。２次元イメージ／ビデオ情報を含む最小単位はピクセル（ｐｉｘｅｌ）のように、実施例によるポイントクラウドコンテンツ（又は３次元ポイントクラウドビデオ）のポイントは一つ又はそれ以上のボクセル（ｖｏｘｅｌ）に含まれる。ボクセルはボリューム（Ｖｏｌｕｍｅ）とピクセル（Ｐｉｘｅｌ）を組み合わせた言葉であり、３次元空間を表現する軸（例えば、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）に基づいて３次元空間をユニット（ｕｎｉｔ＝１．０）単位で分けたときに発生する３次元キュービック空間を意味する。量子化部４０００１は３次元空間のポイントのグループをボクセルでマッチングすることができる。実施例において、一つのボクセルは一つのポイントのみを含むことができる。実施例において、一つのボクセルは一つ又はそれ以上のポイントを含む。また一つのボクセルを一つのポイントで表現するために、一つのボクセルに含まれた一つ又はそれ以上のポイントの位置に基づいて、該当ボクセルの中央点（ｃｅｔｅｒ）の位置を設定することができる。この場合、一つのボクセルに含まれた全ての位置の特質が統合されて（ｃｏｍｂｉｎｅｄ）、該当ボクセルに割り当てられる。

実施例による八分木分析部４０００２は、ボクセルを八分木構造で表すための八分木ジオメトリコーディング（又は八分木コーディング）を行う。八分木構造は八分割構造に基づいてボクセルにマッチングされたポイントを表現する。

実施例による表面近似分析部４０００３は、八分木を分析して近似化する。実施例による八分木分析及び近似化は、八分木及びボクセル化を効率的に提供するために、多数のポイントを含む領域をボクセル化するために分析を行う過程である。

実施例による演算エンコーダ４０００４は、八分木及び／又は近似化された八分木をエントロピー符号化する。例えば、符号化方式は演算（Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ）符号化方法を含む。符号化の結果としてジオメトリビットストリームが生成される。

色変換部４０００６、特質変換部４０００７、ＲＡＨＴ変換部４０００８、ＬＯＤ生成部４０００９、リフト変換部４００１０、係数量子化部４００１１及び／又は演算エンコーダ４００１２は、特質符号化を行う。上述したように、一つのポイントは一つ又はそれ以上の特質を有する。実施例による特質符号化は、一つのポイントが有する特質に対して等しく適用される。但し、一つの特質（例えば、色相）が一つ又はそれ以上の要素を含む場合は、各要素ごとに独立した特質符号化が適用される。実施例による特質符号化は、色変換コーディング、特質変換コーディング、ＲＡＨＴ（Ｒｅｇｉｏｎ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｈｉｅｒａｒｃｈｉａｌ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）コーディング、予測変換（Ｉｎｔｅｒｐｏｌａｒａｔｉｏｎ－ｂａｓｅｄ ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ ｎｅａｒｅｓｔ－ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ－Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）コーディング及びリフト変換（ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ－ｂａｓｅｄ ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ ｎｅａｒｅｓｔ－ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ａｎ ｕｐｄａｔｅ／ｌｉｆｔｉｎｇ ｓｔｅｐ（Ｌｉｆｔｉｎｇ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ））コーディングを含む。ポイントクラウドコンテンツによって、上述したＲＡＨＴコーディング、予測変換コーディング及びリフト変換コーディングが選択的に使用されるか、又は一つ又はそれ以上のコーディングの組み合わせが使用される。また実施例による特質符号化は上述した例示に限られない。

実施例による色変換部４０００６は、特質に含まれた色値（又はテクスチャ）を変換する色変換コーディングを行う。例えば、色変換部４０００６は色相情報のフォーマットを変換（例えば、ＲＧＢからＹＣｂＣｒに変換）する。実施例による色変換部４０００６の動作は、特質に含まれた色値によって任意に（ｏｐｔｉｏｎａｌ）適用される。

実施例によるジオメトリ再構成部４０００５は、八分木及び／又は近似化した八分木を再構成（復元）する。ジオメトリ再構成部４０００５はポイントの分布を分析した結果に基づいて八分木／ボクセルを再構成する。再構成された八分木／ボクセルは再構成されたジオメトリ（又は復元されたジオメトリ）とも呼ばれる。

実施例による特質変換部４０００７は、ジオメトリ符号化が行われていない位置及び／又は再構成されたジオメトリに基づいて特質を変換する特質変換を行う。上述したように、特質はジオメトリに従属するので、特質変換部４０００７は再構成されたジオメトリ情報に基づいて特質を変換することができる。例えば、特質変換部４０００７は、ボクセルに含まれたポイントの位置値に基づいてその位置のポイントが有する特質を変換することができる。上述したように、一つのボクセルに含まれた一つ又はそれ以上のポイントの位置に基づいて該当ボクセルの中央点の位置が設定される場合、特質変換部４０００７は一つ又はそれ以上のポイントの特質を変換する。ｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ符号化が行われた場合、特質変換部４０００７はｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ符号化に基づいて特質を変換することができる。

特質変換部４０００７は、各ボクセルの中央点の位置（又は位置値）から特定の位置／半径内に隣接しているポイントの特質又は特質値（例えば、各ポイントの色相、又は反射率など）の平均値を計算して特質変換を行う。特質変換部４０００７は平均値の計算時、中央点から各ポイントまでの距離による加重値を適用する。従って、各ボクセルは位置及び計算された特質（又は特質値）を有する。

特質変換部４０００７はＫ－Ｄツリー又はモールトンコード（ｍｏｕｌｔｏｎ ｃｏｄｅ）に基づいて各ボクセルの中央点の位置から特定の位置／半径内に存在する隣接ポイントを探索する。Ｋ－Ｄツリーは二分探索木（ｂｉｎａｒｙ ｓｅａｒｃｈ ｔｒｅｅ）で迅速に最短隣接点探索（Ｎｅａｒｅｓｔ Ｎｅｉｇｈｂｏｒ Ｓｅａｒｃｈ－ＮＮＳ）をできるように、ポイントを位置基盤に管理する資料構造を支援する。モールトンコードは全てのポイントの３次元位置を示す座標値（例えば、（ｘ，ｙ，ｚ））をビット値で示し、ビットを混ぜて生成される。例えば、ポイントの位置を示す座標値が（５，９，１）であると、座標値のビット値は（０１０１、１００１、０００１）である。ビット値をｚ、ｙ、ｘの順にビットインデックスに合わせて混ぜると、０１０００１０００１１１である。この値を１０進数で示すと１０９５になる。即ち、座標値が（５，９，１）であるポイントのモールトンコード値は１０９５である。特質変換部４０００７はモールトンコード値を基準としてポイントを整列し、ｄｅｐｔｈ－ｆｉｒｓｔ ｔｒａｖｅｒｓａｌ過程により最短隣接点探索（ＮＮＳ）を行う。特質変換動作後、特質コーディングのための他の変換過程でも最短隣接点探索（ＮＮＳ）が必要であれば、Ｋ－Ｄツリー又はモールトンコードが活用される。

図示したように、変換された特質はＲＡＨＴ変換部４０００８及び／又はＬＯＤ生成部４０００９に入力される。

実施例によるＲＡＨＴ変換部４０００８は、再構成されたジオメトリ情報に基づいて特質情報を予測するＲＡＨＴコーディングを行う。例えば、ＲＡＨＴ変換部４０００８は、八分木の下位レベルにあるノードに連関する特質情報に基づいて、八分木の上位レベルにあるノードの特質情報を予測することができる。

実施例によるＬＯＤ生成部４０００９はＬＯＤ（Ｌｅｖｅｌ ｏｆ Ｄｅｔａｉｌ）を生成する。実施例によるＬＯＤはポイントクラウドコンテンツの詳細を示す程度であり、ＬＯＤ値が小さいほどポイントクラウドコンテンツの詳細が下がり、ＬＯＤ値が大きいほどポイントクラウドコンテンツの詳細が高いことが示されている。ポイントをＬＯＤによって分類できる。

実施例によるリフト変換部４００１０は、ポイントクラウドの特質を加重値に基づいて変換するリフト変換コーディングを行う。上述したように、リフト変換コーディングは選択的に適用される。

実施例による係数量子化部４００１１は、特質コーディングされた特質を係数に基づいて量子化する。

実施例による演算エンコーダ４００１２は、量子化された特質を演算コーディングに基づいて符号化する。

図４のポイントクラウドビデオエンコーダのエレメントは、図示していないが、ポイントクラウド提供装置に含まれた一つ又はそれ以上のメモリと通信可能に設定された一つ又はそれ以上のプロセッサ又は集積回路（ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔｓ）を含むハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア又はこれらの組み合わせで具現される。一つ又はそれ以上のプロセッサは、上述した図４のポイントクラウドビデオエンコーダのエレメントの動作及び／又は機能のうち、何れか一つを行うことができる。また、一つ又はそれ以上のプロセッサは、図４のポイントクラウドビデオエンコーダのエレメントの動作及び／又は機能を行うためのソフトウェアプログラム及び／又は指示（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）のセットを動作又は実行することができる。実施例による一つ又はそれ以上のメモリは高速ランダムアクセスメモリを含むか、又は非揮発性メモリ（例えば、一つ又はそれ以上のマグネチックディスク格納デバイス、フラッシュメモリデバイス、又は他の非揮発性固体のメモリデバイス（Ｓｏｌｉｄ－ｓｔａｔｅ ｍｅｍｏｒｙ ｄｅｖｉｃｅｓ）など）を含む。

図５は実施例によるボクセルの一例を示す図である。

図５はＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の３つの軸で構成された座標系で表現される３次元空間上に位置するボクセルを示す。図４に示すように、ポイントクラウドビデオエンコーダ（例えば、量子化部４０００１など）はボクセル化を行う。ボクセルは３次元空間を表現する軸（例えば、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）に基づいて３次元空間をユニット（ｕｎｉｔ＝１．０）単位で分けたときに発生する３次元キュービック空間を意味する。図５は２つの極点（０，０，０）及び（２^d、２^d、２^d）により定義される境界ボックス（ｃｕｂｉｃａｌ ａｘｉｓ－ａｌｉｇｎｅｄ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ）を再帰的に分割（ｒｅｃｕｌｓｉｖｅ ｓｕｂｄｉｖｉｄｉｎｇ）する八分木構造により生成されたボクセルの一例を示す。一つのボクセルは少なくとも一つ以上のポイントを含む。ボクセルはボクセル群（ｖｏｘｅｌ ｇｒｏｕｐ）との位置関係から空間座標を推定することができる。上述したように、ボクセルは２次元イメージ／映像のピクセルと同様に、特質（色相又は反射率など）を有する。ボクセルに対する具体的な説明は図４で説明した通りであるので、省略する。

図６は実施例による八分木及び占有コード（ｏｃｃｕｐａｎｃｙ ｃｏｄｅ）の一例を示す図である。

図１乃至図４に示したように、ポイントクラウドコンテンツ提供システム（ポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２）又はポイントクラウドビデオエンコーダの八分木分析部４０００２は、ボクセルの領域及び／又は位置を効率的に管理するために、八分木構造基盤の八分木ジオメトリコーディング（又は八分木コーディング）を行う。

図６の上側は八分木構造を示している。実施例によるポイントクラウドコンテンツの３次元空間は座標系の軸（例えば、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）で表現される。八分木構造は２つの極点（０，０，０）及び（２^d、２^d、２^d）により定義される境界ボックス（ｃｕｂｉｃａｌ ａｘｉｓ－ａｌｉｇｎｅｄ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ）を再帰的に分割（ｒｅｃｕｌｓｉｖｅ ｓｕｂｄｉｖｉｄｉｎｇ）して生される。２ｄはポイントクラウドコンテンツ（又はポイントクラウドビデオ）の全体ポイントを取り囲む最小の境界ボックスを構成する値で設定される。ｄ値は以下の数１により決定される。以下の数１において、（ｘ^int _n、ｙ^int _n、ｚ^int _n）は量子化されたポイントの位置（又は位置値）を示す。

図６の上側中央に示したように、分割によって全体３次元空間は８つの空間に分かれる。分割されたそれぞれの空間は６つの面を有するキューブで表現される。図６の右上側に示したように、８つの空間はそれぞれ再び座標系の軸（例えば、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）により分かれる。よって、それぞれの空間は再び８つの小さい空間に分かれる。分割された小さい空間も６つの面を有するキューブで表現される。このような分割方式は八分木のリーフノード（ｌｅａｆ ｎｏｄｅ）がボクセルになるまで適用される。

図６の下側は八分木の占有コードを示す。八分木の占有コードは一つの空間が分かれて発生する８つの分割空間がそれぞれ少なくとも一つのポイントを含むか否かを示すために生成される。従って、一つの占有コードは８つの子ノード（ｃｈｉｌｄ ｎｏｄｅ）で表現される。それぞれの子ノードは分割された空間の占有率（ｏｃｃｕｐａｎｃｙ）を示し、子ノードは１ビットの値を有する。従って、占有コードは８ビットコードで表現される。即ち、子ノードに対応する空間に少なくとも一つのポイントが含まれていると、該当ノードは１値を有する。ノードに対応する空間にポイントが含まれていないと（ｅｍｐｔｙ）、該当ノードは０値を有する。図６に示す占有コードは００１００００１であるので、８つの子ノードのうち、３番目の子ノード及び８番目の子ノードに対応する空間はそれぞれ少なくとも一つのポイントを含むことを示している。図示したように、３番目の子ノード及び８番目の子ノードはそれぞれ８つの子ノードを有し、それぞれの子ノードは８ビットの占有コードで表現される。図面では、３番目の子ノードの占有コードが１００００１１１であり、８番目の子ノードの占有コードが０１００１１１１であることを示している。実施例によるポイントクラウドビデオエンコーダ（例えば、演算エンコーダ４０００４）は占有コードをエントロピー符号化することができる。また圧縮効率を高めるために、ポイントクラウドビデオエンコーダは占有コードをイントラ／インターコーディングすることができる。実施例による受信装置（例えば、受信装置１０００４又はポイントクラウドビデオデコーダ１０００６）は占有コードに基づいて八分木を再構成する。

実施例によるポイントクラウドビデオエンコーダ（例えば、八分木分析部４０００２）は、ポイントの位置を格納するためにボクセル化及び八分木コーディングを行う。しかし、３次元空間内のポイントがいつも均一に分布していることではないので、ポイントが多く存在しない特定の領域があり得る。従って、３次元空間の全体に対してボクセル化を行うことは非効率的である。例えば、特定の領域にポイントがほぼ存在しないと、該当領域までボクセル化を行う必要はない。

従って、実施例によるポイントクラウドビデオエンコーダは、上述した特定の領域（又は八分木のリーフノードを除いたノード）についてはボクセル化を行わず、特定の領域に含まれたポイントの位置を直接コーディングするダイレクトコーディング（Ｄｉｒｅｃｔ ｃｏｄｉｎｇ）を行う。実施例によるダイレクトコーディングポイントの座標は、ダイレクトコーディングモード（Ｄｉｒｅｃｔ Ｃｏｄｉｎｇ Ｍｏｄｅ、ＤＣＭ）と呼ばれる。また実施例によるポイントクラウドビデオエンコーダは、表面モデル（ｓｕｒｆａｃｅ ｍｏｄｅｌ）に基づいて特定の領域（又はノード）内のポイントの位置をボクセルに基づいて再構成するｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ符号化（Ｔｒｉｓｏｕｐ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｅｎｃｏｄｉｎｇ）を行うことができる。ｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ符号化はオブジェクトの表現を三角形メッシュ（ｔｒｉａｎｇｌｅ ｍｅｓｈ）のシリーズで表現するジオメトリ符号化である。従って、ポイントクラウドビデオデコーダはメッシュ表面からポイントクラウドを生成することができる。実施例によるダイレクトコーディング及びｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ符号化は選択的に行われる。また実施例によるダイレクトコーディング及びｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ符号化は八分木ジオメトリコーディング（又は八分木コーディング）と結合して行うことができる。

ダイレクトコーディング（Ｄｉｒｅｃｔ ｃｏｄｉｎｇ）を行うためには、ダイレクトコーディングを適用するための直接モード（ｄｉｒｅｃｔ ｍｏｄｅ）の使用オプションが活性化されている必要があり、ダイレクトコーディングを適用するノードはリーフノードではなく、特定のノード内に閾値（ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ）以下のポイントが存在する必要がある。またダイレクトコーディングの対象となる全体ポイントの個数は所定の閾値を超えてはいけない。上記条件を満たすと、実施例によるポイントクラウドビデオエンコーダ（例えば、演算エンコーダ４０００４）はポイントの位置（又は位置値）をエントロピーコーディングすることができる。

実施例によるポイントクラウドビデオエンコーダ（例えば、表面近似分析部４０００３）は、八分木の特定のレベルを定め（レベルは八分木の深さｄよりは小さい場合）、そのレベルからは表面モデルを使用してノード領域内のポイントの位置をボクセルに基づいて再構成するｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ符号化を行うことができる（ｔｒｉｓｏｕｐモード）。実施例によるポイントクラウドビデオエンコーダは、ｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ符号化を適用するレベルを指定できる。例えば、指定されたレベルが八分木の深さと同一であると、ポイントクラウドビデオエンコーダはｔｒｉｓｏｕｐモードで動作しない。即ち、実施例によるポイントクラウドビデオエンコーダは指定されたレベルが八分木の深さ値よりも小さい場合にのみｔｒｉｓｏｕｐモードで動作することができる。実施例による指定されたレベルのノードの３次元立方体領域をブロック（ｂｌｏｃｋ）と呼ぶ。一つのブロックは一つ又はそれ以上のボクセルを含む。ブロック又はボクセルはブリック（ｂｒｉｃｋ）に対応することもできる。それぞれのブロック内においてジオメトリは表面（ｓｕｒｆａｃｅ）と表現される。実施例による表面は最大１回、ブロックの各エッジ（ｅｄｇｅ）と交差することができる。

一つのブロックは１２つのエッジを有するので、一つのブロック内に少なくとも１２つの交差点が存在する。それぞれの交差点はバーテックス（ｖｅｒｔｅｘ、頂点又は頂上）と呼ばれる。エッジに沿って存在するバーテックスは該当エッジを共有する全てのブロックのうち、そのエッジに隣接する少なくとも一つの占有ボクセル（ｏｃｃｕｐｉｅｄ ｖｏｘｅｌ）がある場合に検知される。実施例による占有ボクセルはポイントを含むボクセルを意味する。エッジに沿って検出されたバーテックスの位置は、該当エッジを共有する全てのブロックのうち、該当エッジに隣接する全てのボクセルのエッジによる平均位置である（ｔｈｅ ａｖｅｒａｇｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎ ａｌｏｎｇ ｔｈｅ ｅｄｇｅ ｏｆ ａｌｌ ｖｏｘｅｌｓ）。

バーテックスが検出されると、実施例によるポイントクラウドビデオエンコーダは、エッジの開始点（ｘ、ｙ、ｚ）、エッジの方向ベクトル（Δｘ、Δｙ、Δｚ）、バーテックス位置値（エッジ内の相対的位置値）をエントロピーコーディングすることができる。ｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ符号化が適用された場合、実施例によるポイントクラウドビデオエンコーダ（例えば、ジオメトリ再構成部４０００５）は三角形再構成（ｔｒｉａｎｇｌｅ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）、アップ－サンプリング（ｕｐ－ｓａｍｐｌｉｎｇ）、ボクセル化過程を行って復元されたジオメトリ（再構成されたジオメトリ）を生成することができる。

ブロックのエッジに位置するバーテックスはブロックを通過する表面を決定する。実施例による表面は非平面多角形である。三角形再構成の過程ではエッジの開始点、エッジの方向ベクトルとバーテックスの位置値に基づいて三角形で示される表面を再構成する。三角形再構成の過程は以下の数２の通りである。数２において、（丸１）各バーテックスの中心（ｃｅｎｔｒｏｉｄ）値を計算し、(2)各バーテックスの値から中心値を引いた値に、(3)自乗を行って、その値を全て加算した値を得る。

その後、加えられた値の最小値を求め、最小値がある軸に沿って投影（Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）過程を行う。例えば、ｘ要素（ｅｌｅｍｅｎｔ）が最小である場合、各バーテックスをブロックの中心を基準としてｘ軸に投影し、（ｙ，ｚ）平面に投影させる。（ｙ，ｚ）平面に投影させて得た値が（ａｉ，ｂｉ）であれば、ａｔａｎ２（ｂｉ，ａｉ）によりθ値を求め、θ値を基準としてバーテックスを整列する。以下の表１はバーテックスの個数によって三角形を生成するためのバーテックスの組み合わせを示している。バーテックスは１からｎまで順に整列される。以下の表１は４つのバーテックスに対して、バーテックスの組み合わせによって２つの三角形が構成されることを示している。１番目の三角形は整列されたバーテックスのうち、１，２，３番目のバーテックスで構成され、２番目の三角形は整列されたバーテックスのうち、３，４，１番目のバーテックスで構成される。

表１．Ｔｒｉａｎｇｌｅｓ ｆｏｒｍｅｄ ｆｒｏｍ ｖｅｒｔｉｃｅｓ ｏｒｄｅｒｅｄ １，…，ｎ

アップサンプリング過程は三角形のエッジに沿って中間に点を追加してボクセル化するために行われる。アップサンプリング係数（ｕｐｓａｍｐｌｉｎｇ ｆａｃｔｏｒ）とブロックの幅を基準として追加点を生成する。追加点はリファインドバーテックス（ｒｅｆｉｎｅｄ ｖｅｒｔｉｃｅ）と呼ばれる。実施例によるポイントクラウドビデオエンコーダはリファインドバーテックスをボクセル化することができる。またポイントクラウドビデオエンコーダはボクセル化された位置（又は位置値）に基づいて特質符号化を行うことができる。

図７は実施例による隣接ノードパターンの一例を示す図である。

ポイントクラウドビデオの圧縮効率を増加させるために、実施例によるポイントクラウドビデオエンコーダはコンテキスト適応演算（ｃｏｎｔｅｘｔ ａｄａｐｔｉｖｅ ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ）コーディングに基づいてエントロピーコーディングを行う。

図１乃至図６で説明したように、ポイントクラウドコンテンツ提供システム又は図２のポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２又は図４のポイントクラウドビデオエンコーダ又は演算エンコーダ４０００４は、占有コードをすぐエントロピーコーディングすることができる。またポイントクラウドコンテンツ提供システム又はポイントクラウドビデオエンコーダは、現在ノードの占有コードと隣接ノードの占有率に基づいてエントロピー符号化（イントラ符号化）を行うか、又は以前フレームの占有コードに基づいてエントロピー符号化（インター符号化）を行うことができる。実施例によるフレームは、同時間に生成されたポイントクラウドビデオの集合を意味する。実施例によるイントラ符号化／インター符号化の圧縮効率は、参照する隣接ノードの個数によって異なる。ビットが大きくなると複雑になるが、一側に傾くようにして圧縮効率を高めることができる。例えば、３－ｂｉｔ ｃｏｎｔｅｘｔを有すると、２の３乗である８つの方法でコーディングする。分けてコーディングする部分は具現の複雑度に影響を及ぼす。従って、圧縮効率と複雑度の適正水準を合わせる必要がある。

図７は隣接ノードの占有率に基づいて占有パターンを求める過程を示す。実施例によるポイントクラウドビデオエンコーダは、八分木の各ノードの隣接ノードの占有率（ｏｃｃｕｐａｎｃｙ）を判断して隣接ノードパターン（ｎｅｉｇｈｂｏｒ ｐａｔｔｅｒｎ）値を得る。隣接ノードパターンは該当ノードの占有パターンを推論するために使用される。図７の左側はノードに対応するキューブ（真ん中に位置するキューブ）及び該当キューブと少なくとも一面を共有する６つのキューブ（隣接ノード）を示している。図示したノードは同じ深さのノードである。図示した数字は６つのノードとそれぞれ連関する加重値（１、２、４、８、１６、３２など）を示す。各加重値は隣接ノードの位置によって順に付与される。

図７の右側は隣接ノードパターン値を示す。隣接ノードパターン値は占有された隣接ノード（ポイントを有する隣接ノード）の加重値が掛けられた値の合計である。従って、隣接ノードパターン値は０から６３までの値を有する。隣接ノードパターン値が０であることは、該当ノードの隣接ノードのうち、ポイントを有するノード（占有ノード）がないことを意味する。隣接ノードパターン値が６３であることは、隣接ノードが全て占有ノードであることを意味する。図示したように、加重値１、２、４、８が付与された隣接ノードは占有ノードであるので、隣接ノードパターン値は１、２、４、８を併せた値である１５である。ポイントクラウドビデオエンコーダは隣接ノードパターン値によってコーディングを行うことができる（例えば、隣接ノードパターン値が６３である場合、６４つのコーディングを行う）。実施例においてポイントクラウドビデオエンコーダは隣接ノードパターン値を変更して（例えば、６４を１０又は６に変更するテーブルに基づく）、コーディングの複雑度を減らすことができる。

図８は実施例によるＬＯＤごとのポイント構成の一例を示す図である。

図１乃至図７で説明したように、特質符号化が行われる前、符号化されたジオメトリは再構成（復元）される。ダイレクトコーディングが適用された場合、ジオメトリ再構成の動作はダイレクトコーディングされたポイントの配置を変更することを含む（例えば、ダイレクトコーディングされたポイントをポイントクラウドデータの前方に配置）。ｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ符号化が適用された場合、ジオメトリ再構成の過程は三角形再構成、アップサンプリング、ボクセル化の過程を特質はジオメトリに従属するので、特質符号化は再構成されたジオメトリに基づいて行われる。

ポイントクラウドビデオエンコーダー（例えば、ＬＯＤ生成部４０００９）は、ポイントをＬＯＤごとに分類する。図面ではＬＯＤに対応するポイントクラウドコンテンツを示している。図において左側はオリジナルポイントクラウドコンテンツを示す。図において、左側から２番目は最低ＬＯＤのポイント分布を示し、最右側は最高ＬＯＤのポイントの分布を示す。即ち、最低ＬＯＤのポイントは粗い（ｓｐａｒｓｅ）分布であり、最高ＬＯＤのポイントは細かい分布である。即ち、図面下側の矢印方向に沿ってＬＯＤが増加するほどポイント間の間隔（又は距離）は短くなる。

図９は実施例によるＬＯＤごとのポイント構成の一例を示す図である。

図１乃至図８で説明したように、ポイントクラウドコンテンツ提供システム又はポイントクラウドビデオエンコーダ（例えば、図２のポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２、図４のポイントクラウドビデオエンコーダ又はＬＯＤ生成部４０００９）はＬＯＤを生成する。ＬＯＤはポイントを設定されたＬＯＤ距離値（又はユークリッド距離（Ｅｕｃｌｉｄｅａｎ Ｄｉｓｔａｎｃｅ）のセット）によって改良レベル（ｒｅｆｉｎｅｍｅｎｔ ｌｅｖｅｌｓ）のセットで再整列して生成される。ＬＯＤ生成過程はポイントクラウドビデオエンコーダだけではなく、ポイントクラウドビデオデコーダでも行われる。

図９の上側は３次元空間に分布されたポイントクラウドコンテンツのポイントの一例（Ｐ０～Ｐ９）を示す。図９のオリジナルオーダー（Ｏｒｉｇｉｎａｌ ｏｒｄｅｒ）はＬＯＤ生成前のポイントＰ０～Ｐ９の順を示す。図９のＬｏＤ基盤のオーダー（ＬＯＤ ｂａｓｅｄ ｏｒｄｅｒ）はＬＯＤ生成によるポイントの順を示す。ポイントはＬＯＤごとに再整列される。また高いＬＯＤは低いＬＯＤに属するポイントを含む。図９に示すように、ＬＯＤ０はＰ０、Ｐ５、Ｐ４及びＰ２を含む。ＬＯＤ１はＬＯＤ０のポイントとＰ１、Ｐ６及びＰ３を含む。ＬＯＤ２はＬＯＤ０のポイント、ＬＯＤ１のポイント及びＰ９、Ｐ８及びＰ７を含む。

図４で説明したように、実施例によるポイントクラウドビデオエンコーダはＬＯＤ基盤の予測変換コーディング、リフト変換コーディング及びＲＡＨＴ変換コーディングを選択的に又は組み合わせて行うことができる。

実施例によるポイントクラウドビデオエンコーダは、ポイントに対する予測器（ｐｒｅｄｉｃｔｏｒ）を生成して各ポイントの予測特質（又は予測特質値）を設定するためのＬＯＤ基盤の予測変換コーディングを行う。即ち、Ｎ個のポイントに対してＮ個の予測器が生成される。実施例による予測器は各ポイントのＬＯＤ値とＬＯＤごとに設定された距離内に存在する隣接ポイントに対するインデックス情報及び隣接ポイントまでの距離値に基づいて加重値（＝１／距離）を計算することができる。

実施例による予測特質（又は特質値）は、各ポイントの予測器に設定された隣接ポイントの特質（又は特質値、例えば、色相、反射率など）に各隣接ポイントまでの距離に基づいて計算された加重（又は加重値）を掛けた値の平均値で設定される。実施例によるポイントクラウドビデオエンコーダ（例えば、係数量子化部４００１１）は、該当ポイントの特質（即ち、オリジナル特質値）から該当予測特質（特質値）を引いた該当ポイントの残余値（ｒｅｓｉｄｕａｌ、残余の特質、残余の特質値、特質予測残余値、予測エラー特質値などとも呼ばれる）を量子化（ｑｕａｔｉｚａｔｉｏｎ）及び逆量子化（ｉｎｖｅｒｓｅ ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ）することができる。残余の特質値に対して行われる送信機での量子化過程は表２の通りである。また表２のように量子化された残余の特質値に対して行われる受信機での逆量子化過程は表３の通りである。

実施例によるポイントクラウドビデオエンコーダー（例えば、演算エンコーダー４００１２）は、各ポイントの予測機に隣接するポイントがあれば、上述したように、量子化及び逆量子化された残余値をエントロピーコーディングする。１）各ポイントの加重値を格納する配列ＱＷ（ＱｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎＷｅｉｇｈｔ）を生成する。ＱＷの全要素の初期値は１．０である。予測機に登録された隣接ノードの予測機インデックスのＱＷ値に現ポイントの予測機の加重値を掛けた値を加える。

２）リフト予測過程：予測された特質値を計算するために、ポイントの特質値に加重値を掛けた値を既存の特質値から引く。

３）アップデートウェイト（ｕｐｄａｔｅｗｅｉｇｈｔ）及びアップデートという臨時配列を生成し、臨時配列を０に初期化する。

４）全ての予測機に対して計算された加重値に予測機インデックスに該当するＱＷに貯蔵された加重値をさらに掛けて算出された加重値をアップデートウェイト配列に隣接ノードのインデックスとして累積して合算する。アップデート配列には隣接ノードのインデックスの特質値に算出された加重値を掛けた値を累積して合算する。

５）リフトアップデート過程：全ての予測機に対して、アップデート配列の特質値を予測機インデックスのアップデートウェイト配列の加重値で割り、割った値に再び既存の特質値を加える。

６）全ての予測機に対して、リフトアップデート過程でアップデートされた特質値にリフト予測過程でアップデートされた（ＱＷに貯蔵された）加重値をさらに掛けて予測特質値を算出する。実施例によるポイントクラウドビデオエンコーダ（例えば、係数量子化部４００１１）は予測特質値を量子化する。またポイントクラウドビデオエンコーダ（例えば、演算エンコーダ４００１２）は量子化された特質値をエントロピーコーディングする。

実施例によるポイントクラウドビデオエンコーダ（例えば、ＲＡＨＴ変換部４０００８）は、八分木の下位レベルのノードに連関する特質を使用して上位レベルのノードの特質を予測するＲＡＨＴ変換コーディングを行う。ＲＡＨＴ変換コーディングは八分木バックワードスキャンによる特質イントラコーディングの一例である。実施例によるポイントクラウドビデオエンコーダは、ボクセルから全体領域にスキャンし、各ステップもぽてボクセルをもっと大きいブロックに合わせながらルートノード（ｒｏｏｔ ｎｏｄｅ）までの併合過程を繰り返して行う。実施例による併合過程は、占有ノードのみについて行われる。空ノード（ｅｍｐｔｙ ｎｏｄｅ）については併合過程が行われず、空ノードの直上位ノードについて併合過程が行われる。

ｇＤＣ値もハイパス係数のように量子化されてエントロピーコーディングされる。

図１０は実施例によるポイントクラウドビデオデコーダ（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｖｉｄｅｏ Ｄｅｃｏｄｅｒ）の一例を示す図である。

図１０に示すポイントクラウドビデオデコーダは、図１に示すポイントクラウドビデオデコーダ１０００６の一例であり、図１で説明したポイントクラウドビデオデコーダ１０００６の動作などと同一又は類似する動作を行う。図示したように、ポイントクラウドビデオデコーダは一つ又はそれ以上のビットストリームに含まれたジオメトリビットストリーム（ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｂｉｔｓｔｒｅａｍ）及び特質ビットストリーム（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｂｉｔｓｔｒｅａｍ）を受信する。ポイントクラウドビデオデコーダはジオメトリデコーダ（ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｄｅｃｏｄｅｒ）及び特質デコーダ（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｄｅｃｏｄｅｒ）を含む。ジオメトリデコーダはジオメトリビットストリームに対してジオメトリ復号を行って復号されたジオメトリ（ｄｅｃｏｄｅｄ ｇｅｏｍｅｔｒｙ）を出力する。特質デコーダは復号されたジオメトリに基づいて特質ビットストリームに対して特質復号を行って復号された特質（ｄｅｃｏｄｅｄ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ）を出力する。復号されたジオメトリ及び復号された特質はポイントクラウドコンテンツを復元（ｄｅｃｏｄｅｄ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ）するために使用される。

図１１は実施例によるポイントクラウドビデオデコーダの一例を示す図である。

図１１に示すポイントクラウドビデオデコーダは図１０で説明したポイントクラウドビデオデコーダの一例であり、図１乃至図９で説明したポイントクラウドビデオエンコーダの符号化動作の逆過程である復号動作を行う。

図１及び図１０で説明したように、ポイントクラウドビデオデコーダはジオメトリ復号及び特質復号を行う。ジオメトリ復号は特質復号よりも先に行われる。

実施例によるポイントクラウドビデオデコーダは、演算デコーダ（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｄｅｃｏｄｅｒ、１１０００）、八分木合成部（ｏｃｔｒｅｅ ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ ｕｎｉｔ、１１００１）、表面近似合成部（ｓｕｒｆａｃｅ ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ ｕｎｉｔ、１１００２）、ジオメトリ再構成部（ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ ｕｎｉｔ、１１００３）、座標系逆変換部（ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ ｉｎｖｅｒｓｅ ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｕｎｉｔ、１１００４）、演算デコーダ（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｄｅｃｏｄｅｒ、１１００５）、逆量子化部（ｉｎｖｅｒｓｅ ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ ｕｎｉｔ、１１００６）、ＲＡＨＴ変換部１１００７、ＬＯＤ生成部（ＬＯＤ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ｕｎｉｔ、１１００８）、逆リフト部（Ｉｎｖｅｒｓｅ ｌｉｆｔｉｎｇ ｕｎｉｔ、１１００９）、及び／又は色逆変換部（ｃｏｌｏｒ ｉｎｖｅｒｓｅ ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｕｎｉｔ、１１０１０）を含む。

演算デコーダ１１０００、八分木合成部１１００１、表面近似合成部１１００２、ジオメトリ再構成部１１００３及び座標系逆変換部１１００４は、ジオメトリ復号を行う。実施例によるジオメトリ復号はダイレクト復号（ｄｉｒｅｃｔ ｄｅｃｏｄｉｎｇ）及びｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ復号（ｔｒｉｓｏｕｐ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｄｅｃｏｄｉｎｇ）を含む。ダイレクト復号及びｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ復号は選択的に適用される。またジオメトリ復号は上記の例示に限られず、図１乃至図９で説明したジオメトリ符号化の逆過程により行われる。

実施例による演算デコーダ１１０００は、受信したジオメトリビットストリームを演算コーディングに基づいて復号する。演算デコーダ１１０００の動作は演算エンコーダ４０００４の逆過程に対応する。

実施例による八分木合成部１１００１は、復号されたジオメトリビットストリームから（又は復号結果、確保されたジオメトリに関する情報）から占有コードを獲得して八分木を生成する。占有コードに関する具体的な説明は図１乃至図９に説明した通りである。

実施例による表面近似合成部１１００２は、ｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ符号化が適用された場合、復号されたジオメトリ及び／又は生成された八分木に基づいて表面を合成する。

実施例によるジオメトリ再構成部１１００３は、表面及び／又は復号されたジオメトリに基づいてジオメトリを再生成する。図１乃至図９で説明したように、ダイレクトコーディング及びｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ符号化は選択的に適用される。従って、ジオメトリ再構成部１１００３はダイレクトコーディングが適用されたポイントの位置情報を直接持ってきて追加する。また、ｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ符号化が適用される場合、ジオメトリ再構成部１１００３はジオメトリ再構成部４０００５の再構成動作、例えば、三角形再構成、アップサンプリング、ボクセル化動作を行ってジオメトリを復元する。具体的な内容は図６で説明した通りであるので省略する。復元されたジオメトリは特質を含まないポイントクラウドピクチャ又はフレームを含む。

実施例による座標系逆変換部１１００４は、復元されたジオメトリに基づいて座標系を変換してポイントの位置を得る。

演算デコーダ１１００５、逆量子化部１１００６、ＲＡＨＴ変換部１１００７、ＬＯＤ生成部１１００８、逆リフト部１１００９及び／又は色逆変換部１１０１０は、図１０で説明した特質復号を行う。実施例による特質復号は、ＲＡＨＴ（Ｒｅｇｉｏｎ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｈｉｅｒａｒｃｈｉａｌ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）復号、予測変換（Ｉｎｔｅｒｐｏｌａｒａｔｉｏｎ－ｂａｓｅｄ ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ ｎｅａｒｅｓｔ－ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ－Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）復号、及びリフト変換（ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ－ｂａｓｅｄ ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ ｎｅａｒｅｓｔ－ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ａｎ ｕｐｄａｔｅ／ｌｉｆｔｉｎｇ ｓｔｅｐ （Ｌｉｆｔｉｎｇ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ））復号を含む。上記３つの復号は選択的に使用されるか、又は一つ又はそれ以上の復号の組み合わせが使用される。また実施例による特質復号は上述した例示に限られない。

実施例による演算デコーダ１１００５は、特質ビットストリームを演算コーディングに復号する。

実施例による逆量子化部１１００６は、復号された特質ビットストリーム又は復号結果確保した特質に関する情報を逆量子化（ｉｎｖｅｒｓｅ ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ）して、逆量子化された特質（又は特質値）を出力する。逆量子化はポイントクラウドビデオエンコーダの特質符号化に基づいて選択的に適用される。

実施例においてＲＡＨＴ変換部１１００７、ＬＯＤ生成部１１００８及び／又は逆リフト部１１００９は、再構成されたジオメトリ及び逆量子化された特質を処理する。上述したように、ＲＡＨＴ変換部１１００７、ＬＯＤ生成部１１００８及び／又は逆リフト部１１００９は、ポイントクラウドビデオエンコーダの符号化によってそれに対応する復号動作を選択的に行う。

実施例による色逆変換部１１０１０は、復号された特質に含まれた色値（又はテクスチャ）を逆変換するための逆変換コーディングを行う。色逆変換部１１０１０の動作はポイントクラウドビデオエンコーダの色変換部４０００６の動作に基づいて選択的に行われる。

図１１のポイントクラウドビデオデコーダのエレメントは、図示していないが、ポイントクラウド提供装置に含まれた一つ又はそれ以上のメモリと通信可能に設定された一つ又はそれ以上のプロセッサ又は集積回路（ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔｓ）を含むハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア又はこれらの組み合わせで具現される。一つ又はそれ以上のプロセッサは、上述した図１１のポイントクラウドビデオデコーダのエレメント動作及び／又は機能のうちの何れかを行う。また、一つ又はそれ以上のプロセッサは、図１１のポイントクラウドビデオデコーダのエレメントの動作及び／又は機能を行うためのソフトウェアプログラム及び／又は指示（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）のセットを動作又は実行する。

図１２は実施例による送信装置の一例を示す。

図１２に示す送信装置は、図１の送信装置１００００（又は図４のポイントクラウドビデオエンコーダ）の一例である。図１２に示す送信装置は、図１乃至図９で説明したポイントクラウドビデオエンコーダの動作及び符号化方法と同一又は類似する動作及び方法のうちの何れかを行う。実施例による送信装置は、データ入力部１２０００、量子化処理部１２００１、ボクセル化処理部１２００２、八分木占有コード生成部１２００３、表面モデル処理部１２００４、イントラ／インターコーディング処理部１２００５、演算コーダー１２００６、メタデータ処理部１２００７、色相変換処理部１２００８、特質変換処理部（又は属性変換処理部）１２００９、予測／リフト／ＲＡＨＴ変換処理部１２０１０、演算コーダー１２０１１及び／又は送信処理部１２０１２を含む。

実施例によるデータ入力部１２０００はポイントクラウドデータを受信又は獲得する。データ入力部１２０００はポイントクラウドビデオ獲得部１０００１の動作及び／又は獲得方法（又は図２に示す獲得過程２００００）と同一又は類似する動作及び／又は獲得方法を行う。

データ入力部１２０００、量子化処理部１２００１、ボクセル化処理部１２００２、八分木占有コード生成部１２００３、表面モデル処理部１２００４、イントラ／インターコーディング処理部１２００５及び演算コーダー１２００６はジオメトリ符号化を行う。実施例によるジオメトリ符号化は、図１乃至図９で説明したジオメトリ符号化と同一又は類似するので、具体的な説明は省略する。

実施例による量子化処理部１２００１は、ジオメトリ（例えば、ポイントの位置値、又はポジション値）を量子化する。量子化処理部１２００１の動作及び／又は量子化は、図４に示す量子化部４０００１の動作及び／又は量子化と同一又は類似する。具体的な説明は図１乃至図９に説明した通りである。

実施例によるボクセル化処理部１２００２は、量子化されたポイントの位置値をボクセル化する。ボクセル化処理部１２０００２は図４に示す量子化部４０００１の動作及び／又はボクセル化過程と同一又は類似する動作及び／又は過程を行う。具体的な説明は図１乃至図９に説明した通りである。

実施例による八分木占有コード生成部１２００３は、ボクセル化されたポイントの位置を八分木構造に基づいて八分木コーディングを行う。八分木占有コード生成部１２００３は占有コードを生成する。八分木占有コード生成部１２００３は図４及び図６で説明したポイントクラウドエンコーダ（又は八分木分析部４０００２）の動作及び／又は方法と同一又は類似する動作及び／又は方法を行う。具体的な説明は図１乃至図９に説明した通りである。

実施例による表面モデル処理部１２００４は、表面モデル（ｓｕｒｆａｃｅ ｍｏｄｅｌ）に基づいて特定の領域（又はノード）内のポイントの位置をボクセル基盤に再構成するｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ符号化を行う。表面モデル処理部１２００４は図４に示すポイントクラウドビデオエンコーダ（例えば、表面近似分析部４０００３）の動作及び／又は方法と同一又は類似する動作及び／又は方法を行う。具体的な説明は図１乃至図９に説明した通りである。

実施例によるイントラ／インターコーディング処理部１２００５は、ポイントクラウドデータをイントラ／インターコーディングする。イントラ／インターコーディング処理部１２００５は、図７で説明したイントラ／インターコーディングと同一又は類似するコーディングを行う。具体的な説明は図７に説明した通りである。実施例においてイントラ／インターコーディング処理部１２００５は演算コーダー１２００６に含まれる。

実施例による演算コーダー１２００６は、ポイントクラウドデータの八分木及び／又は近似化された八分木をエントロピー符号化する。例えば、符号化方式は演算（Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ）符号化方法を含む。演算コーダー１２００６は演算エンコーダ４０００４の動作及び／又は方法と同一又は類似する動作及び／又は方法を行う。

実施例によるメタデータ処理部１２００７は、ポイントクラウドデータに関するメタデータ、例えば、設定値などを処理してジオメトリ符号化及び／又は特質符号化などの必要な処理過程に提供する。また実施例によるメタデータ処理部１２００７は、ジオメトリ符号化及び／又は特質符号化に関連するシグナリング情報を生成及び／又は処理する。実施例によるシグナリング情報はジオメトリ符号化及び／又は特質符号化とは別途に符号化処理される。また実施例によるシグナリング情報はインターリービングされることもある。

色相変換処理部１２００８、特質変換処理部１２００９、予測／リフト／ＲＡＨＴ変換処理部１２０１０及び演算コーダー１２０１１は特質符号化を行う。実施例による特質符号化は、図１乃至図９で説明した特質符号化と同一又は類似するので具体的な説明は省略する。

実施例による色相変換処理部１２００８は、特質に含まれた色相値を変換する色相変換コーディングを行う。色相変換処理部１２００８は再構成されたジオメトリに基づいて色相変換コーディングを行う。再構成されたジオメトリに関する説明は、図１乃至図９に説明した通りである。また図４で説明した色変換部４０００６の動作及び／又は方法と同一又は類似する動作及び／又は方法を行う。具体的な説明は省略する。

実施例による特質変換処理部１２００９は、ジオメトリ符号化が行われていない位置及び／又は再構成されたジオメトリに基づいて特質を変換する特質変換を行う。特質変換処理部１２００９は図４に説明した特質変換部４０００７の動作及び／又は方法と同一又は類似する動作及び／又は方法を行う。具体的な説明は省略する。実施例による予測／リフト／ＲＡＨＴ変換処理部１２０１０は変換された特質をＲＡＨＴコーディング、予測変換コーディング及びリフト変換コーディングのうちの何れか一つ又は組み合わせてコーディングする。予測／リフト／ＲＡＨＴ変換処理部１２０１０は図４に説明したＲＡＨＴ変換部４０００８、ＬＯＤ生成部４０００９及びリフト変換部４００１０の動作と同一又は類似する動作のうちの何れかを行う。また、予測変換コーディング、リフト変換コーディング及びＲＡＨＴ変換コーディングに関する説明は図１乃至図９に説明した通りであるので、具体的な説明は省略する。

実施例による演算コーダー１２０１１は、コーディングされた特質を演算コーディングに基づいて符号化する。演算コーダー１２０１１は演算エンコーダ４００１２の動作及び／又は方法と同一又は類似する動作及び／又は方法を行う。

実施例による送信処理部１２０１２は、符号化されたジオメトリ及び／又は符号化された特質、メタデータ情報を含む各ビットストリームを送信するか、又は符号化されたジオメトリ及び／又は符号化された特質、メタデータ情報を一つのビットストリームで構成して送信する。実施例による符号化されたジオメトリ及び／又は符号化された特質、メタデータ情報が一つのビットストリームで構成された場合、ビットストリームは一つ又はそれ以上のサブビットストリームを含む。実施例によるビットストリームはシーケンスレベルのシグナリングのためのＳＰＳ（Ｓｅｑｕｅｎｃｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）、ジオメトリ情報コーディングのシグナリングのためのＧＰＳ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）、特質情報コーディングのシグナリングのためのＡＰＳ（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）、タイルレベルのシグナリングのためのＴＰＳ（Ｔｉｌｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）を含むシグナリング情報及びスライスデータを含む。スライスデータは一つ又はそれ以上のスライスに関する情報を含む。実施例による一つのスライスは一つのジオメトリビットストリーム（Ｇｅｏｍ０⁰）及び一つ又はそれ以上の特質ビットストリーム（Ａｔｔｒ０⁰、Ａｔｔｒ１⁰）を含む。実施例によるＴＰＳは一つ又はそれ以上のタイルに対してそれぞれのタイルに関する情報（例えば、ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘの座標値情報及び高さ／サイズ情報など）を含む。ジオメトリビットストリームはヘッダとペイロードを含む。実施例によるジオメトリビットストリームのヘッダはＧＰＳに含まれたパラメータセットの識別情報（ｇｅｏｍ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ）、タイル識別子（ｇｅｏｍ＿ｔｉｌｅ＿ｉｄ）、スライス識別子（ｇｅｏｍ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄ）及びペイロードに含まれたデータに関する情報などを含む。上述したように、実施例によるメタデータ処理部１２００７はシグナリング情報を生成及び／又は処理して送信処理部１２０１２に送信することができる。実施例において、ジオメトリ符号化を行うエレメント及び特質符号化を行うエレメントは、点線処理したように、相互データ／情報を共有することができる。実施例による送信処理部１２０１２は送信機１０００３の動作及び／又は送信方法と同一又は類似する動作及び／又は送信方法を行う。具体的な説明は図１及び図２に説明した通りであるので、省略する。

図１３は実施例による受信装置の一例を示す。

図１３に示す受信装置は、図１の受信装置１０００４（又は図１０及び図１１のポイントクラウドビデオデコーダ）の一例である。図１３に示す受信装置は、図１乃至図１１で説明したポイントクラウドビデオデコーダの動作及び復号方法と同一又は類似する動作及び方法のうちの何れかを行う。

実施例による受信装置は、受信部１３０００、受信処理部１３００１、演算（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ）デコーダ１３００２、占有コード（Ｏｃｃｕｐａｎｃｙ ｃｏｄｅ）基盤の八分木再構成処理部１３００３、表面モデル処理部（三角形再構成、アップサンプリング、ボクセル化）１３００４、逆（ｉｎｖｅｒｓｅ）量子化処理部１３００５、メタデータ分析１３００６、演算（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ）デコーダ１３００７、逆量子化処理部１３００８、予測／リフト／ＲＡＨＴ逆変換処理部１３００９、色相逆変換処理部１３０１０及び／又はレンダラー１３０１１を含む。実施例による復号の各構成要素は実施例による符号化の構成要素の逆過程を行う。

実施例による受信部１３０００は、ポイントクラウドデータを受信する。受信部１３０００は図１の受信機１０００５の動作及び／又は受信方法と同一又は類似する動作及び／又は受信方法を行う。具体的な説明は省略する。

実施例による受信処理部１３００１は、受信したデータからジオメトリビットストリーム及び／又は特質ビットストリームを得る。受信処理部１３００１は受信部１３０００に含まれる。

演算デコーダ１３００２、占有コード基盤の八分木再構成処理部１３００３、表面モデル処理部１３００４及び逆量子化処理部１３００５はジオメトリ復号を行う。実施例によるジオメトリ復号は図１乃至図１０で説明したジオメトリ復号と同一又は類似するので、具体的な説明は省略する。

実施例による演算デコーダ１３００２は、ジオメトリビットストリームを演算コーディングに基づいて復号する。演算デコーダ１３００２は演算デコーダ１１０００の動作及び／又はコーディングと同一又は類似する動作及び／又はコーディングを行う。

実施例による占有コード基盤の八分木再構成処理部１３００３は、復号されたジオメトリビットストリームから（又は復号結果、確保されたジオメトリに関する情報）から占有コードを獲得して八分木を再構成する。占有コード基盤の八分木再構成処理部１３００３は、八分木合成部１１００１の動作及び／又は八分木生成方法と同一又は類似する動作及び／又は方法を行う。実施例による表面モデル処理部１３００４はｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ符号化が適用された場合、表面モデル方式に基づいてｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ復号及びそれに関連するジオメトリ再構成（例えば、三角形再構成、アップサンプリング、ボクセル化）を行う。表面モデル処理部１３００４は表面近似合成部１１００２及び／又はジオメトリ再構成部１１００３の動作と同一又は類似する動作を行う。

実施例による逆量子化処理部１３００５は、復号されたジオメトリを逆量子化する。

実施例によるメタデータ分析１３００６は、受信したポイントクラウドデータに含まれたメタデータ、例えば、設定値などを分析する。メタデータ分析１３００６はメタデータをジオメトリ復号及び／又は特質復号に伝達する。メタデータに関する具体的な説明は図１２で説明した通りであるので省略する。

演算デコーダ１３００７、逆量子化処理部１３００８、予測／リフト／ＲＡＨＴ逆変換処理部１３００９及び色相逆変換処理部１３０１０は特質復号を行う。特質復号は図１なしい図１０で説明した特質復号と同一又は類似するので、具体的な説明は省略する。

実施例による演算デコーダ１３００７は、特質ビットストリームを演算コーディングに復号する。演算デコーダ１３００７は再構成されたジオメトリに基づいて特質ビットストリームの復号を行う。演算デコーダ１３００７は演算デコーダ１１００５の動作及び／又はコーディングと同一又は類似する動作及び／又はコーディングを行う。

実施例による逆量子化処理部１３００８は、復号された特質ビットストリームを逆量子化する。逆量子化処理部１３００８は逆量子化部１１００６の動作及び／又は逆量子化方法と同一又は類似する動作及び／又は方法を行う。

実施例による予測／リフト／ＲＡＨＴ逆変換処理部１３００９は、再構成されたジオメトリ及び逆量子化された特質を処理する。予測／リフト／ＲＡＨＴ逆変換処理部１３００９は、ＲＡＨＴ変換部１１００７、ＬＯＤ生成部１１００８及び／又は逆リフト部１１００９の動作及び／又は復号と同一又は類似する動作及び／又は復号のうちの何れかを行う。実施例による色相逆変換処理部１３０１０は、復号された特質に含まれた色値（又はテクスチャ）を逆変換するための逆変換コーディングを行う。色相逆変換処理部１３０１０は色逆変換部１１０１０の動作及び／又は逆変換コーディングと同一又は類似する動作及び／又は逆変換コーディングを行う。実施例によるレンダラー１３０１１はポイントクラウドデータをレンダリングする。

図１４は実施例によるポイントクラウドデータ送受信方法／装置に連動可能な構造の一例を示す。

図１４の構造はサーバー１７６００、ロボット１７１００、自律走行車両１７２００、ＸＲ装置１７３００、スマートフォン１７４００、家電１７５００及び／又はＨＭＤ（Ｈｅａｄ－Ｍｏｕｎｔ Ｄｉｓｐｌａｙ）１７７００のうちの何れかがクラウドネットワーク１７１００に連結された構成を示している。ロボット１７１００、自律走行車両１７２００、ＸＲ装置１７３００、スマートフォン１７４００又は家電１７５００などは装置とも呼ばれる。またＸＲ装置１７３００は実施例によるポイントクラウドデータ（ＰＣＣ）装置に対応するか又はＰＣＣ装置に連動する。

クラウドネットワーク１７０００はクラウドコンピューティングインフラの一部を構成するか、又はクラウドコンピューティングインフラ内に存在するネットワークを意味する。ここで、クラウドネットワーク１７０００は３Ｇネットワーク、４Ｇ又はＬＴＥネットワーク又は５Ｇネットワークなどを用いて構成される。

サーバー１７６００はロボット１７１００、自律走行車両１７２００、ＸＲ装置１７３００、スマートフォン１７４００、家電１７５００及び／又はＨＭＤ１７７００の何れかにクラウドネットワーク１７０００により連結され、連結された装置１７１００～１７７００のプロセシングの少なくとも一部を助けることができる。

ＨＭＤ（Ｈｅａｄ－Ｍｏｕｎｔ Ｄｉｓｐｌａｙ）１７７００は実施例によるＸＲデバイス及び／又はＰＣＣデバイスが具現されるタイプのうちの何れかを示す。実施例によるＨＭＤタイプのデバイスは、コミュニケーションズユニット、コントロールユニット、メモリユニット、Ｉ／Ｏユニット、センサユニット及びパーワ供給ユニットなどを含む。

以下、上記技術が適用される装置１７１００～１７５００の様々な実施例について説明する。ここで、図１４に示す装置１７１００～１７５００は上述した実施例によるポイントクラウドデータ送受信装置に連動／結合することができる。

＜ＰＣＣ＋ＸＲ＞

ＸＲ／ＰＣＣ装置１７３００はＰＣＣ及び／又はＸＲ（ＡＲ＋ＶＲ）技術が適用されて、ＨＭＤ（Ｈｅａｄ－Ｍｏｕｎｔ Ｄｉｓｐｌａｙ）、車両に備えられたＨＵＤ（Ｈｅａｄ－Ｕｐ Ｄｉｓｐｌａｙ）、ＴＶ、携帯電話、スマートフォン、コンピューター、ウェアラブルデバイス、家電機器、デジタル看板、車両、固定型ロボットや移動型ロボットなどに具現されることもできる。

ＸＲ／ＰＣＣ装置１７３００は、様々なセンサにより又は外部装置から獲得した３次元ポイントクラウドデータ又はイメージデータを分析して３次元ポイントに対する位置データ及び特質データを生成することにより周辺空間又は現実オブジェクトに関する情報を得て、出力するＸＲ客体をレンダリングして出力することができる。例えば、ＸＲ／ＰＣＣ装置１７３００は認識された物体に関する追加情報を含むＸＲ客体を該当認識された物体に対応して出力することができる。

＜ＰＣＣ＋自律走行＋ＸＲ＞

自律走行車両１７２００はＰＣＣ技術及びＸＲ技術が適用されて、移動型ロボット、車両、無人飛行体などで具現される。

ＸＲ／ＰＣＣ技術が適用された自律走行車両１７２００は、ＸＲ映像を提供する手段を備えた自律走行車両やＸＲ映像内での制御／相互作用の対象となる自律走行車両などを意味する。特に、ＸＲ映像内での制御／相互作用の対象となる自律走行車両１７２００はＸＲ装置１７３００とは区分されて互いに連動されることができる。

ＸＲ／ＰＣＣ映像を提供する手段を備えた自律走行車両１７２００は、カメラを含むセンサからセンサ情報を得、得たセンサ情報に基づいて生成されたＸＲ／ＰＣＣ映像を出力する。例えば、自律走行車両１７２００はＨＵＤを備えてＸＲ／ＰＣＣ映像を出力することにより、搭乗者に現実オブジェクト又は画面内のオブジェクトに対応するＸＲ／ＰＣＣ客体を提供することができる。

この時、ＸＲ／ＰＣＣ客体がＨＵＤに出力される場合には、ＸＲ／ＰＣＣ客体の少なくとも一部が搭乗者の視線が向く実際の客体にオーバーラップされるように出力される。反面、ＸＲ／ＰＣＣ客体が自律走行車両内に備えられるディスプレイに出力される場合には、ＸＲ／ＰＣＣ客体の少なくとも一部が画面内の客体にオーバーラップされるように出力される。例えば、自律走行車両１２２０は車路、他の車両、信号灯、交通表示板、二輪車、歩行者、建物などのような客体に対応するＸＲ／ＰＣＣ客体を出力することができる。

実施例によるＶＲ（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｒｅａｌｉｔｙ）技術、ＡＲ（Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ）技術、ＭＲ（Ｍｉｘｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ）技術及び／又はＰＣＣ（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ）技術は、様々なデバイスに適用可能である。

即ち、ＶＲ技術は現実の客体や背景などをＣＧ映像のみで提供するディスプレイ技術である。反面、ＡＲ技術は実際物事の映像上に仮想のＣＧ映像を共に見せる技術である。また、ＭＲ技術は現実世界に仮想客体を混ぜて見せるという点では上記ＡＲ技術と類似する。しかし、ＡＲ技術では現実の客体とＣＧ映像からなる仮想の客体の区別が明らかであり、現実客体を補完する形態で仮想の客体を使用する反面、ＭＲ技術では仮想の客体と現実の客体が同様の性格と見なされるという点でＡＲ技術とは区別される。より具体的には、例えば、上記ＭＲ技術が適用されたことがホログラムサービスである。

但し、最近にはＶＲ、ＡＲ、ＭＲ技術を明確に区別するよりは、ＸＲ（ｅｘｔｅｎｄｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ）技術とも呼ぶ。よって、本発明の実施例はＶＲ、ＡＲ、ＭＲ、ＸＲ技術のいずれにも適用可能である。かかる技術はＰＣＣ、Ｖ－ＰＣＣ、Ｇ－ＰＣＣ技術基盤の符号化／復号が適用される。

実施例によるＰＣＣ方法／装置は自律走行サービスを提供する車両に適用できる。

自律走行サービスを提供する車両はＰＣＣデバイスと有無線通信可能に連結される。

実施例によるポイントクラウド圧縮データ（ＰＣＣ）送受信装置は、車両と有無線通信可能に連結された場合、自律走行サービスと共に提供可能なＡＲ／ＶＲ／ＰＣＣサービス関連コンテンツデータを受信／処理して車両に送信することができる。またポイントクラウドデータ送受信装置車両に搭載されれば、ポイントクラウド送受信装置はユーザインターフェース装置で入力されたユーザ入力信号によってＡＲ／ＶＲ／ＰＣＣサービス関連コンテンツデータを受信／処理してユーザに提供することができる。実施例による車両又はユーザインターフェース装置はユーザ入力信号を受信する。実施例によるユーザ入力信号は自律走行サービスを指示する信号を含む。

実施例によるポイントクラウドデータ送信方法／装置は、図１の送信装置１００００、ポイントクラウドビデオエンコーダー１０００２、送信機１０００３、図２の獲得－符号化－送信２００００－２０００１－２０００２、図４のポイントクラウドビデオエンコーダー、図１２の送信装置、図１４のデバイス及び図４２の送信装置などを称する用語として解釈される。

実施例によるポイントクラウドデータ受信方法／装置は、図１の受信装置１０００４、受信機１０００５、ポイントクラウドビデオデコーダー１０００６、図２の送信－復号－レンダリング２０００２－２０００３－２０００４、図１０のデコーダー、図１１のポイントクラウドビデオデコーダー、図１３の受信装置、図１４のデバイス及び図４３の受信装置などを称する用途として解釈される。

また実施例によるポイントクラウドデータ送受信方法／装置は、簡略に実施例による方法／装置と称してもよい。

実施例においては、ポイントクラウドデータを構成するジオメトリデータ、ジオメトリ情報、位置情報などは互いに同じ意味に解釈できる。ポイントクラウドデータを構成する特質データ、特質情報、属性情報なども互いに同じ意味に解釈できる。

実施例による方法／装置は、拡張可能な（ｓｃａｌａｂｌｅ）送信を考慮してポイントクラウドデータを処理する。

実施例による方法／装置は、ポイントクラウドデータの送受信において受信機の性能或いは送信速度などによってデータの一部に対する選択的復号が必要な場合に効率的に支援するための方法について記載する。

そのために、この明細書では、ジオメトリ（ｇｅｏｍｅｔｒｙ）及び特質データ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｄａｔａ）をジオメトリ八分木（ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｏｃｔｒｅｅ）、ＬｏＤ（ｌｅｖｅｌ ｏｆ Ｄｅｔａｉｌ）のような意味単位に分けることにより、ビットストリーム単位で必要とする情報を選択したり又は不要な情報を除去したりすることができる。

またこの明細書では、ジオメトリ及び特質データを複数のスライスにより送信することにより、受信装置では選択的復号又は並列復号を行うことができる。

実施例によれば、この明細書では、ジオメトリビットストリーム及び／又は特質ビットストリーム、及び／又はジオメトリビットストリームと特質ビットストリームが多重化されたポイントクラウドビットストリーム構造を細分化し、細分化されたビットストリームをスライス単位で送信することにより、受信装置では選択的復号又は並列復号を行うことができる。

実施例によるこの明細書では、ポイントクラウドで構成されたデータ構造を構成するための技術を説明する。より具体的には、スライスの構成において分割（即ち、セグメント）により発生し得る性能低下を減らし、受信機の負担を軽減するための方法を提案する。図４及び図１１に示すように、実施例によるポイントクラウドデータ送受信装置（又は簡単にエンコーダー／デコーダー）を参照すると、ポイントクラウドデータはポイントの集合で構成され、各々のポイントはジオメトリ情報（又はジオメトリ、ジオメトリデータという）と特質情報（又は特質、特質データという）で構成される。ジオメトリ情報は各ポイントの３次元位置情報（ｘｙｚ）である。即ち、各々のポイントの位置は３次元空間を示す座標系上のパラメータで表現される（例えば、空間を示す３つの軸であるＸ軸、Ｙ軸及びＺ軸のパラメータ（ｘ，ｙ，ｚ））。また特質情報はそのポイントの色相（ＲＧＢ，ＹＵＶなど）、反射度（ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ）、法線（ｎｏｒｍａｌ ｖｅｃｔｏｒｓ）、透明度（ｔｒａｎｓｐａｒｅｎｃｙ）などを意味する。ポイントクラウド圧縮（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ：ＰＣＣ）では、３次元空間上に不均一に分布する分布特性を効率的に圧縮するために、八分木基盤の圧縮を行い、それに基づいて特質情報を圧縮する。図４及び図１１に示すポイントクラウドビデオエンコーダー及びポイントクラウドビデオデコーダーは、各構成要素により実施例による動作を処理する。

実施例によれば、送信装置では、ポイントクラウドデータのジオメトリ情報（例えば、位置）と特質情報（例えば、色相／明るさ／反射度など）をそれぞれ圧縮して受信装置に伝達する。このとき、詳細（ｄｅｔａｉｌ）程度によってレイヤーを有する八分木構造又はＬＯＤ（Ｌｅｖｅｌ ｏｆ Ｄｅｔａｉｌ）によってポイントクラウドデータを構成するが、それらに基づいて拡張可能なポイントクラウドデータコーディング（ｓｃａｌａｂｌｅ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｄａｔａ ｃｏｄｉｎｇ）及び表現（ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ）が可能である。このとき、受信装置の性能或いは送信速度によってポイントクラウドデータの一部のみを復号又は表現することができるが、現在のところ、不要なデータを予め除去する方法はない。

即ち、拡張可能なポイントクラウド圧縮ビットストリームに対して一部のみを送信すればよい場合に（例えば、拡張可能な復号のうち、一部のレイヤーのみを復号する場合）、必要とする部分のみを選択して送ることができないので、図１５のように送信装置で復号した後、必要な部分を再符号化するか、或いは図１６のように全体を受信装置に伝達して受信装置で復号した後、必要なデータを選択的に適用する必要がある。

しかし、図１５の場合、復号及び再符号化のための時間により遅延が発生する可能性があり、図１６の場合は、不要なデータまで受信装置に送信することにより帯域幅（ｂａｎｄｗｉｄｔｈ）の効率が落ち、固定帯域幅を使用する場合にはデータの品質（ｄａｔａ ｑｕａｌｉｔｙ）を下げて送信しなければならないという短所がある。

従って、これを解決するために実施例による方法／装置は、ポイントクラウドを領域ごとに分けて処理するようにスライスを提供する。

特に実施例による方法／装置ではスライスを分けて伝達する方法を使用できるが、スライスが独立してコーディングされる場合、エントロピー（ｅｎｔｒｏｐｙ）連続性などが落ちることにより圧縮効率が落ちる可能性がある。そのために、実施例による方法／装置では、分離されたスライスの間のエントロピーを連続して使用するための方法を提案する。このとき、連続して使用するスライスに関する情報を予め伝達することにより、受信装置のリソースを効率的に管理することができる。また分離されたスライスの境界で隣（ｎｅｉｇｈｂｏｒ）を参照するために他のスライスの情報を使用する必要もあるが、このとき、並列処理（ｐａｒａｌｌｅｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）のためにスライス間の独立性を保障したり圧縮効率を高めるためのスライス境界での処理方法を提案する。実施例による装置及び方法は、複数のスライスの間にエントロピー連続性が与えられたとき、受信装置でバッファー管理を効率的に行うための方法を提案する。

また実施例による方法／装置では、ポイントクラウドデータのスライス細分化構造を定義し、拡張可能な送信（ｓｃａｌａｂｌｅ ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ）のための拡張可能なレイヤー（ｓｃａｌａｂｌｅ ｌａｙｅｒ）及びスライス（ｓｌｉｃｅ）構造をシグナリングする。

またこの明細書では、ジオメトリ及び特質データを複数のスライスにより送信することにより、受信装置では選択的復号又は並列復号を行うことができる。

実施例によれば、方法／装置は、１つのスライスを複数のスライスにセグメント（又は区分、分け、分割という）し、セグメントした複数のスライスによりポイントクラウドビットストリームを分けて送信することにより、受信装置では選択的復号又は並列復号を支援することができる。

このとき、この明細書では、セグメントされたスライスに対する上位概念としてブリック（ｂｒｉｃｋ）を定義している。実施例によれば、ブリックは入力データを構成するツリーに対するサブ－ツリー（ｓｕｂ－ｔｒｅｅ）として考えられる。それぞれのブリックは入力データを構成するツリー構造に対して一定のツリー深さ（ｔｒｅｅ ｄｅｐｔｈ）で占有された（ｏｃｃｕｐｉｅｄ）ノードの下位ツリー深さを含む単位である。

図１７は実施例によるツリー構造において１つ以上のブリックを構成する例を示す図である。

例えば、図１７では、ツリー深さ（ｔｒｅｅ ｄｅｐｔｈ）２に対して占有されたノードをルートとして考慮する４つのサブ－ツリーを互いに異なるブリックで構成している。例えば、ポイントクラウドデータ（例えば、ジオメトリデータ）に基づくツリー構造はそれぞれ５０００１，５０００３，５０００５，５０００７で表示される４つのブリックに区分できる。図１７におけるブリック数は当事者の理解を助けるための一実施例であり、ブリック数は可変である。また各ブリックに属するポイントクラウドデータは各データユニットにより送信される。このとき、それぞれのブリックは独立して構成でき、この場合、並列処理が可能である。また、１つのブリックは１つ以上のスライスで構成される。

図１８（ａ）乃至図１８（ｃ）は実施例による１つのブリックに属するポイントクラウドデータを送信するためにツリーレイヤーとスライスのマッチング関係の例示を示している。

実施例による送信方法／装置／エンコーダーは、ポイントクラウドビットストリームをスライス構造に分けるとき、より細かい単位でスライスを構成することができる。詳しいデータ表現のためのデータ単位（ｄａｔａ ｕｎｉｔ）がスライスである。

例えば、１つのスライスに１つ又は複数の八分木レイヤー（ｏｃｔｒｅｅ ｌａｙｅｒ）がマッチングされる。

実施例による送信方法／装置、例えば、エンコーダーはスキャン順序５１０００の方向に八分木に含まれたノード（ポイント）をスキャンしてスライス５１００１基盤のビットストリームを構成する。１つのスライスは八分木構造において１つ以上のレベルのノードを含むか、特定のレベルのノードのみを含むか、或いは特定のレベルの一部ノードのみを含む。又は１つ以上のレベルの一部ノードのみを含んでも良い。

図１８（ａ）は八分木構造が７つのスライスで構成される一例を示しており、スライス５１００２はレベル０からレベル４までのノードで構成される。スライス５１００３はレベル５の一部ノード、スライス５１００４はレベル５の一部ノード、スライス５１００５はレベル５のさらに他の一部ノードで構成される。即ち、図１８（ａ）において、レベル５は３つのスライスに分けられる。同様に図１８（ａ）において、レベル６（即ち、リーフレベル）も３つのスライスに分けられる。言い換えれば、特定のレベルの一部ノードで１つのスライスを構成することができる。

図１８（ｂ）は八分木構造が４つのスライスで構成される一例を示しており、レベル０からレベル３までのノード及びレベル４の一部ノードで１つのスライスが構成され、レベル４の残りのノードとレベル５の一部ノードで１つのスライスが構成されている。またレベル５の残りのノードとレベル６の一部ノードで１つのスライスが構成され、レベル６の残りのノードで１つのスライスが構成されている。

図１８（ｃ）は八分木構造が５つのスライスで構成される一例を示しており、レベル０からレベル３までのノードで１つのスライスが構成され、レベル４からレベル６までのノードで４つのスライスが構成されている。即ち、レベル４の一部ノード、レベル５の一部ノード、レベル６の一部ノードで１つのスライスが構成されている。

言い換えれば、図１８（ｂ）及び図１８（ｃ）に示すように、１つのスライスに複数の八分木レイヤー（ｏｃｔｒｅｅ ｌａｙｅｒ）がマッチングされるとき、各レイヤーの一部ノードのみが含まれてよい。このように複数のスライスが１つのジオメトリ／特質フレームを構成する場合、受信装置でレイヤーを構成するために必要な情報をシグナリング情報により受信装置に伝達することができる。例えば、シグナリング情報に各スライスに含まれたレイヤー情報、各レイヤーに含まれたノード情報などが含まれる。図１８（ａ）乃至図１８（ｃ）において、中空の円（例えば、５１００７）はコーディング単位を知らせる役割をし、中身の詰まった円（例えば、５１００８）は該当スライスの終了点（又は前のスライスの開始点）を示す。

実施例によるエンコーダー及びエンコーダーに対応する装置などは、ポイントクラウドデータを符号化し、符号化されたデータ及びポイントクラウドデータに関するシグナリング情報（又はパラメータ情報という）をさらに含むビットストリームを生成して送信する。

さらに実施例によるビットストリーム構造などに基づいてビットストリームを生成する。従って実施例による受信装置、デコーダー、それに対応する装置などは、一部データの選択的復号構造に適合するビットストリームを受信しパース（ｐａｒｓｉｎｇ）して、一部のポイントクラウドデータのみを復号して効率的に提供することができる。

以下、ポイントクラウドデータの拡張可能な送信（ｓｃａｌａｂｌｅ ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ）について説明する。

実施例によるポイントクラウドデータ送信方法／装置はポイントクラウドデータを含むビットストリームを拡張可能に送信し、実施例によるポイントクラウドデータ受信方法／装置はビットストリームを拡張可能に受信して復号する。

図１８（ａ）乃至図１８（ｃ）で説明した構造が拡張可能な送信に使用される場合、受信装置で必要とするスライスを選別するためのシグナリング情報を受信装置に伝達することができる。拡張可能な送信はビットストリームの全体を送信又は復号することではなく、一部のビットストリームのみを送信又は復号する場合を意味する。従って受信装置は低解像度のポイントクラウドデータ（又はコンテンツ）を提供することができる。

実施例において、八分木基盤のジオメトリビットストリームに拡張可能な送信を適用する場合、ルートノード（ｒｏｏｔ ｎｏｄｅ）からリーフノード（ｌｅａｆ ｎｏｄｅ）に至る各々の八分木レイヤーのビットストリームに対して特定の八分木レイヤーまでの情報のみでポイントクラウドデータを構成する必要がある。

そのためには、目標とする八分木レイヤーに対しては下位八分木レイヤー情報に対する依存性（ｄｅｐｅｎｄｅｎｃｙ）があってはいけない。これはジオメトリ／特質コーディングに対して共通して適用される制約事項である。

また拡張可能な送信時、送／受信装置で拡張可能なレイヤーを選別するための拡張可能な構造を受信装置に伝達する必要がある。実施例による八分木構造を考慮するとき、全ての八分木レイヤーが拡張可能な送信を支援することもできるものの、特定の八分木レイヤー以下に対してのみ拡張可能な送信を可能にすることができる。例えば、八分木レイヤーの一部を含む場合、該当スライスがどの拡張可能なレイヤーに含まれるかをシグナリング情報により受信装置に知らせることにより、受信装置はビットストリーム段階で該当スライスの必要／不要を判断することができる。図１８（ａ）の例において、レベル０（即ち、ルートレベル）からレベル４まで５１００２は拡張可能な送信を支援せず、１つの拡張可能なレイヤーを構成し、以下の八分木レイヤーに対しては拡張可能なレイヤーと１：１マッチングされるように構成することができる。一般的には、リーフノードに該当する部分に対して拡張性を支援することができるが、図１８（ｃ）のように複数の八分木レイヤーが１つのスライス内に含まれる場合は、該当レイヤーに対しては１つの拡張可能なレイヤーを構成するように定義することができる。

このとき、目的に合わせて拡張可能な送信と拡張可能な復号を区分して使用することができる。実施例によれば、拡張可能な送信は送受信装置でデコーダーを経ず、特定のレイヤーまでの情報を選別するために使用される。実施例によれば、拡張可能な復号はコーディング中に特定のレイヤーを選別するために使用できる。即ち、拡張可能な送信は圧縮された状態で（即ち、ビットストリーム段階で）デコーダーを経ず、必要とする情報の選別を支援して送信或いは受信装置で特定のレイヤーの判別が可能になる。反面、拡張可能な復号の場合、符号化／復号過程で必要とする部分までのみ符号化／復号を支援することにより、拡張可能な表現（ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ）のような場合に使用することができる。

この場合、拡張可能な送信のためのレイヤー構成と拡張可能な復号のためのレイヤー構成が異なる。例えば、リーフノードを含む下位３つの八分木レイヤーは、拡張可能な送信の観点では１つのレイヤーを構成できるが、拡張可能な復号の観点では全てのレイヤー情報を含む場合、リーフノードレイヤー、リーフノードレイヤー－１、リーフノードレイヤー－２のそれぞれに対して拡張可能な復号が可能である。

以上説明したレイヤー構成のためのスライス構造及び拡張可能な送信のためのシグナリング方法について詳しくは後述する。

上述したように、実施例による方法／装置では効率的なビットストリームの伝達及び復号のために、ビットストリームを特定の単位に区分して処理する。

実施例による方法／装置は、レイヤーからなるポイントクラウドデータに対してビットストリーム単位で選択的に伝達及び復号を行う。

実施例による単位はＬＯＤ、レイヤー、スライスなどと称される。ＬＯＤは特質データコーディングのＬＯＤと同じ用語であるが、他の意味として、ビットストリームのレイヤー構造のためのデータ単位をも意味する。実施例によるＬＯＤはポイントクラウドデータのレイヤー構造、例えば、八分木又は様々なツリーなどの深さ（レベル）に基づく、１つの深さに対応するか、又は２つ以上の深さを集める概念である。同様に、レイヤーはサブ－ビットストリームの単位を生成するためのものであって、１つの深さに対応するか、又は２つ以上の深さを集める概念であり、１つのＬＯＤに対応するか、或いは２つ以上のＬＯＤに対応する。またスライスはサブ－ビットストリームの単位を構成するための単位であって、１つの深さに対応するか、１つの深さの一部に対応するか、又は２つ以上の深さに対応する。またスライスは１つのＬＯＤに対応するか、１つのＬＯＤの一部に対応するか、又は２つ以上のＬＯＤに対応する。実施例によってＬＯＤ、レイヤー、スライスは互いに対応するか又は含まれる。また実施例による単位はＬＯＤ、レイヤー、スライス、レイヤーグループ、サブグループなどを含み、互いに補完して称されることもできる。実施例によって、八分木構造においてレイヤー、深さ、レベル、深さレベルは同じ意味で使用される。

図１９は実施例によるレイヤー基盤のポイントクラウドデータ構成の一例を示す図である。図１９はルートノードの深さレベルは０、リーフノードの深さレベルは７に設定された八分木構造の一例である。

実施例による方法／装置では、図１９のようにレイヤー基盤のポイントクラウドデータを構成し、ポイントクラウドデータを符号化して復号する。

実施例によるポイントクラウドデータのレイヤリング（ｌａｙｅｒｉｎｇ）は、応用分野によってＳＮＲ、空間解像度（ｓｐａｒｉａｌ ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ）、色（ｃｏｌｏｒ）、時間周波数（ｔｅｍｐｏｒａｌ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）、ビット深さ（ｂｉｔｄｅｐｔｈ）などの様々な観点でのレイヤー構造を有し、八分木構造或いはＬＯＤ構造に基づいてデータの密度が増加する方向にレイヤーが形成される。

即ち、八分木構造に基づいてＬＯＤを生成する場合、詳細（ｄｅｔａｉｌ）が増加する方向、即ち、八分木深さレベルが増加する方向にＬＯＤが増加するように定義することができる。この明細書において、レイヤーはレベル、深さ、深さレベルと同じ意味で使用される。

例えば、図１９ではルートノードレベル（又はルートレベルという）を除いて７つの深さレベルを有する八分木構造において、ＬＯＤ０はルートノードレベルから八分木深さレベル４まで含んで構成され、ＬＯＤ１はルートノードレベルから八分木深さレベル５まで含んで構成され、ＬＯＤ２はルートノードレベルから八分木深さレベル７まで含んで構成される。

実施例によれば、ポイントクラウド圧縮により得たビットストリームをデータの種類によって図２０のようにジオメトリビットストリームと特質ビットストリームに分けて伝達することができる。このとき、それぞれのビットストリームはスライスで構成されて伝達される。

図２０は実施例によるジオメトリビットストリームと特質ビットストリームがそれぞれのスライスに含まれる例を示す図である。即ち、図２０を参照すると、ジオメトリデータを含むジオメトリビットストリームはスライス０（ｓｌｉｃｅ０）で構成され、特質データを含む特質ビットストリームはスライス１（ｓｌｉｃｅ１）で構成されて伝達される。

実施例による方法／装置は、図１９のような八分木構造のレイヤリングに基づいてＬＯＤを生成し、図２０のようなジオメトリビットストリーム及び特質ビットストリームを構成する。

このようにレイヤー情報又はＬｏＤ情報に関連なくジオメトリビットストリームと特質ビットストリームをそれぞれ１つのスライスで構成して伝達する場合、レイヤー又はＬｏＤの一部のみを使用するためには、ビットストリームを復号する過程、使用しようとする部分のみを選択して不要な部分を除去する過程、及び必要な情報のみに基づいて再符号化する過程が必要である。

この明細書ではこのような不要な中間過程を避けるために、ビットストリームを複数のスライスに分けて伝達する方法を提案する。

図２１（ａ）は実施例によってジオメトリビットストリームを分割して複数のスライスで構成する一例を示す図であり、図２１（ｂ）は実施例によって特質ビットストリームを分割して複数のスライスで構成する例を示す図である。

即ち、ビットストリームを複数のスライスに分けて受信装置に送信する場合、図２１（ａ）、図２１（ｂ）のように、ジオメトリビットストリームと特質ビットストリームをそれぞれ複数のスライスに分けて伝達することができる。各スライスはスライスヘッダー（又はデータユニットヘッダーという）とスライスデータ（又はデータユニットデータという）で構成される。このとき、スライスヘッダーは該当スライス及び／又は参照スライス（例えば、前のスライス）に関連する参照情報を含み、スライスデータは実際ビットストリームを含む。

このとき、分けられたスライスのそれぞれは独立して存在する。即ち、図２１（ａ）、図２１（ｂ）の例示において、ジオメトリスライス（ｓｌｉｃｅ０、ｓｌｉｃｅ１、ｓｌｉｃｅ ２）に対してスライス０、スライス１、スライス２が互いの関係性なしにコーディングされる。この場合、それぞれのスライスを独立してコーディングできるので、並列プロセシング（ｐａｒａｌｌｅｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）の観点で３つのジオメトリコーダを同時に動作でき、ライブ符号化／復号（ｌｉｖｅ ｅｎｃｏｄｉｎｇ／ｄｅｃｏｄｉｎｇ）応用分野などにおいて実行時間を基準として一番効率的にスライスを構成することができる。例えば、レイヤー間の関係性が落ちる予測ジオメトリコーディング（ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｃｏｄｉｎｇ）の場合、図２１（ａ）のように互いに独立してスライスを構成することができ、このとき、独立して復号可能なスライスの数をシグナリング情報により受信装置に知らせることにより、受信装置が並列に動作することができる。これは特質スライス（ｓｌｉｃｅ３、ｓｌｉｃｅ４、ｓｌｉｃｅ５）にも同じく又は同様に適用できる。

さらに他の方法においては、ビットストリームを複数のスライスに分けて伝達する場合、図２２（ａ）、図２２（ｂ）のように、互いの連関性が考えられる。図２２（ａ）は実施例によってジオメトリビットストリームを分割して複数のスライスで構成する他の例示を示す図であり、図２２（ｂ）は実施例によって特質ビットストリームを分割して複数のスライスで構成する他の例を示す図である。

例えば、八分木基盤のジオメトリコーディングの場合、以前のノードに対するコンテキスト情報を順に、そして累積して使用することにより圧縮性能を向上させることができる。また隣接サーチ（ｎｅｉｇｈｂｏｒ ｓｅａｒｃｈ）、イントラ予測（ｉｎｔｒａ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）などの場合、まず復号された隣接（又は周辺部という）ノードの占有情報を使用するが、この場合、直前のスライスの情報を使用することができる。又は並列プロセシングのために先行スライスの情報を使用することができる。この場合、図２２（ａ）、図２２（ｂ）のように、スライス間の依存（ｄｅｐｅｎｄｅｎｃｙ）が発生する。このとき、先行スライスの情報をシグナリング情報により受信装置に伝達して特定することができる。

図２２（ａ）はスライス２（ｓｌｉｃｅ ２）がスライス１（ｓｌｉｃｅ １）を参照し、スライス１（ｓｌｉｃｅ １）がスライス０（ｓｌｉｃｅ ０）を参照する一例を示している。また図２２（ｂ）はスライス５（ｓｌｉｃｅ ５）がスライス４（ｓｌｉｃｅ ４）を参照し、スライス４（ｓｌｉｃｅ ４）がスライス３（ｓｌｉｃｅ ３）を参照する一例を示している。

このとき、複数のスライスによりジオメトリビットストリームと特質ビットストリームを伝達するためのビットストリーム整列方法には様々な実施例が適用される。

図２３は実施例によるジオメトリビットストリームと特質ビットストリームの整列方法の一例を示す図である。

実施例による送信方法／装置は、ビットストリームを伝達する場合、図２３のようにジオメトリデータ（又はジオメトリビットストリーム、ジオメトリ情報という）及び特質データ（又は特質ビットストリーム、特質情報という）を直列に伝達する。このとき、データの種類によってジオメトリデータの全てを先に送った後、特質データを伝達する。この場合、伝達されるビットストリームの情報に基づいてジオメトリデータを迅速に復元できるという長所がある。

図２３はジオメトリデータを含むスライス０、スライス１、スライス２、特質データを含むスライス３、スライス４、スライス５の順に伝達される例である。このとき、位置は実施例によって様々に変更可能である。またジオメトリヘッダー間の参照が可能であり、特質ヘッダー及びジオメトリヘッダー間の参照も可能である。

図２４は実施例によるジオメトリビットストリームと特質ビットストリームの整列方法の他の例を示す図である。

実施例による送信方法／装置は、ビットストリームを伝達する場合、図２４のように同レイヤーを構成するジオメトリビットストリームと特質ビットストリームを集めて伝達することができる。この場合、ジオメトリと特質の並列復号が可能な圧縮技法を使用する場合、復号実行時間を短縮することができる。このとき、まず処理すべき情報を先に配置する（即ち、小さいＬｏＤ、ジオメトリを特質より先行する）。

図２４はジオメトリデータを含むスライス０、特質データを含むスライス３、ジオメトリデータを含むスライス１、特質データを含むスライス４、ジオメトリデータを含むスライス２、及び特質データを含むスライス５の順に伝達する例である。このとき、位置は実施例によって様々に変更可能である。またジオメトリヘッダー間の参照が可能であり、特質ヘッダー及びジオメトリヘッダー間の参照も可能である。

実施例による送受信方法／装置は、ビットストリームを送／受信する場合、応用分野で希望するレイヤー（或いはＬＯＤ）をビットストリームレベルで効率的に選択することができる。実施例によるビットストリーム整列方法のうち、図２３のようにジオメトリ情報を集めて先に送るとき、特定のビットストリームレベルの選択後に中間に空いている部分があり得るが、この場合は、ビットストリームの再配置が必要である。

一方、図２４のようにレイヤーによってジオメトリデータと特質データを集めて伝達する場合は、応用分野によって必要な情報を選択的に伝達するか、及び／又は不要な情報を選択的に除去することができる。

実施例において、ビットストリームの一部を選択する場合、例えば、図２４では送信装置は同レイヤーのジオメトリスライス０と特質スライス３、さらに他の同レイヤーのジオメトリスライス１と特質スライス４までを選択して送信し、さらに他の同レイヤーのジオメトリスライス２と特質スライス５はビットストリームから除去して送信しなくてもよい。即ち、対称的なジオメトリ－特質選択の場合、同じレイヤーのジオメトリデータと特質データは同時に選択されて送信されるか、又は同時に選択されて除去される。

実施例において、ビットストリームの一部を選択する場合、例えば、図２４では送信装置は同レイヤーのジオメトリスライス０と特質スライス３、さらに他の同レイヤーのジオメトリスライス１と特質スライス４、さらに他の同レイヤーのジオメトリスライス２と特質スライス５のうち、ジオメトリスライス２までを選択して送信し、特質スライス５はビットストリームから除去して送信しなくてもよい。即ち、非対称的なジオメトリ－特質選択の場合、同レイヤーのジオメトリデータと特質データの一方のみを選択して送信されるか又は除去される。

上述したビットストリームの分割、一部ビットストリームの選択などは、ポイントクラウドデータの拡張性を支援するためのものである。

次に、連続スライスの動作及びコンテキストバッファーの管理について説明する。コンテキストバッファーは図４３の受信装置のジオメトリバッファー及び／又は特質バッファーであることを一実施例とする。

上述したように、八分木基盤のジオメトリコーディングの場合、以前ノードに関するコンテキスト情報を順に、そして累積して使用することにより圧縮性能を向上させることができる。また隣接サーチ（ｎｅｉｇｈｂｏｒ ｓｅａｒｃｈ）、イントラ予測（ｉｎｔｒａ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）などの場合、先に復号した隣接（又は周辺部という）ノードの占有情報を使用するが、この場合、直前スライスの情報を使用することができる。又は並列プロセシングのために、先行スライスの情報を使用することができる。この場合、スライス間の依存が発生する。

依存スライス（Ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）の場合、以前スライスの情報を次のスライスコーディングに使用することにより、スライスを分けて発生するコーディング効率の低下を解決することができる。ジオメトリコーディングの場合、ＣＡＢＡＣ（ｃｏｎｔｅｘｔ－ｂａｓｅｄ ａｄａｐｔｉｖｅ ｂｉｎａｒｙ ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｃｏｄｉｎｇ）コンテキスト、コンテキストマップ、ｄｉｃｔｉｏｎａｒｙ ＬｕＴ、ｐｌａｎａｒ ｃｏｄｉｎｇ ｖａｒｉａｂｌｅｓなどの情報を連続して使用することができる。このようにコンテキストを連続して使用する場合、コンテキストバッファーの管理が必要である。

図２５（ａ）は実施例によるビットストリーム構造においてスライス間の依存を示す一例を示す。図２５（ｂ）は図２５（ａ）のように、スライス間に依存が発生したとき、各スライスで生成されるコンテキストの例を示している。また図２５（ｃ）乃至図２５（ｅ）は実施例によるスライス間に依存が生成されるとき、コンテキストバッファー管理の例示を示す。

図２５（ａ）の場合、ビットストリームを複数のスライスに分けて伝達する場合、スライス２とスライス３はスライス０の情報を使用し、スライス４はスライス３の情報を使用する例示を示している。即ち、スライス２とスライス３はスライス０に依存し、スライス４はスライス３に依存する。例えば、スライス２はスライス０のコンテキスト情報（例えば、ジオメトリデータ又は特質データ）に基づいて符号化が行われるので、スライス２の符号化はスライス０の符号化が終了した後に開始する。また図２５（ａ）において、スライス０はスライス２とスライス３により参照されるので、スライス０が他のスライスにより参照される回数は２である。一方、スライス１は他のスライスとは独立している。従って、スライス１のデータ（例えば、ジオメトリデータ又は特質データ）は他のスライスとの関係性なしに独立して符号化される。

図２５（ａ）の実施例ではツリーをスライス単位に分ける場合を考慮して記載しているが、これは一例に過ぎない。即ち、サブツリーを含む概念であるブリック（ｂｒｉｃｋ）単位、領域ごとに分けるタイル単位、又はフレーム単位に分けられたビットストリームに対しても、他のブリック、他のタイル又は他のフレームの連続（ｃｏｎｔｉｎｕａｔｉｏｎ）情報、コンテキスト使用情報、隣接の参照有無などが使用される。

また各スライスに属するデータ（例えば、ジオメトリデータ又は特質データ）がエンコーダーで符号化されると、各スライスごとにコンテキストが生成される。ここで、エンコーダーは図１のポイントクラウドビデオエンコーダー１０００２、図２の符号化２０００１、図４のポイントクラウドビデオエンコーダー、図１２の送信装置及び図４２のエンコーダーなどである。

図２５（ｂ）を見ると、１番目のスライス（ｓｌｉｃｅ０）のデータがエンコーダーに入力されると、符号化によってコンテキスト情報であるコンテキストＡ（ｃｏｎｔｅｘｔ Ａ）が生成される。また２番目のスライス（ｓｌｉｃｅ１）のデータがエンコーダーで符号化されると、コンテキストＢが生成され、３番目のスライス（ｓｌｉｃｅ２）のデータがエンコーダーで符号化されると、コンテキストＡ’が生成される。また、４番目のスライス（ｓｌｉｃｅ３）のデータがエンコーダーで符号化されると、コンテキストＡ’’が生成され、５番目のスライス（ｓｌｉｃｅ４）のデータがエンコーダーで符号化されると、コンテキストＣが生成される。例えば、コンテキストＡ’はコンテキストＡを参照するが、コンテキストＡと独立した（又は異なる）コンテキストである。即ち、コンテキストＡ’はコンテキストＡがアップデートされたコンテキストである。

また、受信装置では各スライスのコンテキストをコンテキストバッファーに格納する。

このとき、図２５（ｃ）のように、コンテキストバッファーの制御なしに全てのコンテキストをコンテキストバッファーに格納すると、格納空間が不足するか、又はもっと大きい格納空間を確保するために費用が増加する。

従って、この明細書ではコンテキストバッファーを効率的に管理できる方法を提案する。図２５（ｄ）及び図２５（ｅ）は実施例によってコンテキストバッファーを管理する例示を示す図である。

図２５（ｄ）を参照すれば、１番目のスライス（ｓｌｉｃｅ０）のデータが送信装置のエンコーダーに入力されると、符号化によりコンテキスト情報であるコンテキストＡが生成される。このとき、コンテキストＡの場合、１つ以上の次のスライス（例えば、スライス２、スライス３、図示していない他のスライス）で使用されるので、受信装置でコンテキストＡはコンテキストバッファー内に格納される。この場合、送信装置はスライス０のコンテキストを使用するスライス（例えば、スライス２とスライス３）に関する情報をシグナリング情報（例えば、バッファー管理関連情報）により受信装置に伝達することにより、受信装置ではバッファー（又はコンテキストバッファーという）管理を効率的に行うことができる。例えば、次のスライスのうち、コンテキストＡを使用する全体スライスの数（＝Ｎ）（例えば、ｎｕｍ＿ｃｏｎｔｅｘｔ＿ｒｅｕｓｅ＿ｍｉｎｕｓ１）をシグナリング情報（例えば、バッファー管理関連情報又はカウンター）により受信装置に伝達することができる。例えば、図２５（ａ）では、Ｎは３である。このとき、Ｎが０より大きい場合、受信装置のコンテキストバッファーにコンテキストＡを格納した後、コンテキストＡに対して他のスライスでＮ回参照が行われると、コンテキストＡをコンテキストバッファーから除去することができる。図２５（ｄ）において、’ｉｎ’はコンテキストバッファーにコンテキストを格納することを意味し、’ｏｕｔ’はコンテキストバッファーからコンテキストを除去することを意味する。

実施例によれば、スライス０はスライス２、スライス３、そして図示していない他のスライスで使用されるので、スライス０のコンテキストであるコンテキストＡはコンテキストバッファーから除去されず、続けて格納される（ｃｏｎｔｅｘｔ Ａ（ｉｎ））。

実施例によれば、スライス１はスライス０及び次のスライスとの関係性なしに独立して符号化（又は復号）されるので、スライス２のコンテキストであるコンテキストＢはコンテキストバッファー内で処理された後にすぐ除去できる（ｃｏｎｔｅｘｔ Ｂ（ｉｎ／ｏｕｔ））。実施例によれば、スライス０を処理するとき、同時にスライス１を並列処理することにより実行時間を短縮することができる。

実施例によれば、スライス２はスライス０を参照するが、次のスライスとは関係性がないので、スライス２のコンテキストであるコンテキストＡ’はコンテキストバッファー内で処理後、すぐ除去できる（ｃｏｎｔｅｘｔ Ａ’（ｉｎ／ｏｕｔ））。スライス２はスライス０のコンテキスト（又はコンテキスト情報という）であるコンテキストＡに基づいて符号化（又は復号）が行われるので、スライス０の符号化（又は復号）が終了後、符号化（又は復号）を開始することができる。またスライス２の場合は、次のスライスで参照が行われないので、符号化（又は復号）を終了後、コンテキストバッファーから削除できる。

実施例によれば、スライス３はスライス４と図示していない他のスライスで使用されるので、スライス３のコンテキストであるコンテキストＡ’’はコンテキストバッファーから除去されず、続けて格納される（ｃｏｎｔｅｘｔ Ａ’’（ｉｎ））。スライス３の場合、スライス２と同様に、スライス０のコンテキストＡに基づいて符号化（又は復号）が行われる。従って、スライス３をスライス２と同時に並列に符号化（又は復号）することにより、実行時間を短縮することができる。しかし、スライス３で生成されたコンテキスト（即ち、コンテキストＡ’’）の場合、次のスライス符号化（又は復号）に使用されるので、コンテキストバッファーに格納された後、除去されない。また、コンテキストバッファーに格納されたコンテキストＡ’’はスライス４の符号化（又は復号）に使用される。

実施例によれば、スライス４はスライス３を参照するが、次のスライスとは関係性がないので、スライス４のコンテキストであるコンテキストＣはコンテキストバッファー内で処理後、すぐ除去できる（ｃｏｎｔｅｘｔ Ｃ（ｉｎ／ｏｕｔ））。

実施例によれば、特定のスライスの符号化後に生成されるコンテキストがコンテキストバッファーに貯蔵される期間は少なくとも１つの次のスライスで該当スライスを参照する回数に基づいて決定される。

このようにコンテキストバッファーに関する追加情報が存在する場合、コンテキストの追加使用有無及び追加使用回数に関する情報に基づいて、コンテキストがそれ以上使用されない場合はコンテキストバッファーから除去することによりコンテキストバッファーを効率的に管理することができる。即ち、次のスライスとの関係性のないスライスのコンテキストはコンテキストバッファー内で処理後にすぐ除去することにより、コンテキストバッファーを効率的に管理することができる。また依存情報に基づいて並列処理が可能な場合は、同時実行により実行時間を短縮することができる。

図２５（ｅ）は２つ以上のスライスの並列処理を行うとき、コンテキストバッファーを管理する例示を示している。

例えば、スライス０とスライス１を並列処理すれば、スライス０のコンテキストＡとスライス１のコンテキストＢは同時にコンテキストバッファーに格納される。このとき、スライス０はスライス２、スライス３、そして図示していない他のスライスで使用されるので、コンテキストＡはコンテキストバッファーから除去されず、続けて格納される（ｃｏｎｔｅｘｔ ａ（ｉｎ））。しかし、スライス１はスライス０及び次のスライスとの関係性がないので、コンテキストＢはコンテキストバッファー内で処理後、すぐ除去される（ｃｏｎｔｅｘｔ ｂ（ｉｎ／ｏｕｔ））。

他の例においては、スライス２とスライス３を並列処理すれば、スライス２のコンテキストＡ’とスライス３のコンテキストＡ’’は同時にコンテキストバッファーに格納される。このとき、スライス２は次のスライスで使用されないので、コンテキストＡ’はコンテキストバッファー内で処理後、すぐ除去される（ｃｏｎｔｅｘｔ Ａ’（ｉｎ／ｏｕｔ））。しかし、スライス３はスライス４で使用されるので、コンテキストＡ’’はコンテキストバッファーから除去されず、続けて格納される（ｃｏｎｔｅｘｔ ａ’’（ｉｎ））。

次に、連続するスライスの動作（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ ｃｏｎｔｉｎｕａｔｉｏｎ）について説明する。

実施例によれば、スライスを分けてコーディングする場合、位置的に隣接しているノードが互いに異なるスライスに存在し得る。

図２６（ａ）乃至図２６（ｄ）は実施例による隣接（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ）構造の例示を示す図である。

例えば、図２６（ａ）乃至図２６（ｄ）の隣接構造においては、隣接構造の中央に位置するノード５３０００がスライスの境界に存在する場合、１，８，３２は同じスライス内に存在する反面、２，４，１６は１つ或いは複数の互いに異なるスライスに存在してもよい。この場合、隣接（又は周辺部という）ノードとの関係性を考慮して、スライス間の依存有無によって隣接ノードを使用するか又は使用しない。例えば、隣接ノードを活用する場合、スライス間の依存を知らせ、それぞれの隣接ノードが含まれるスライスを知らせる。図２６（ａ）乃至図２６（ｄ）は中央に位置するノードと６つの依存する（ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ）隣接ノード、１８つの依存する隣接ノード及び３２つの依存する隣接ノードの例示を示す。又は、依存を認めない場合、該当隣接ノードはないと仮定するか、全て占有されたと仮定するか、又は占有されていない（即ち、非占有）と仮定して、隣接サーチ（ｎｅｉｇｈｂｏｒ ｓｅａｒｃｈ）を使用する。かかる仮定を使用する場合、関連情報をシグナリング情報により受信装置に伝達することができる。このとき、それぞれのスライスを独立して処理できるという点で並列処理に対する可能性を開けることができる。逆に隣接ノードの情報を正確に使用する場合は、隣接スライスに対する処理結果が必要である。この隣接ノードとの関係はジオメトリコーディングの占有マップを求めるか、或いはＬｏＤ生成の隣接サーチ、ＲＡＨＴの予測などの過程で使用される。

図２６（ａ）乃至図２６（ｄ）ではツリーをスライス単位に分ける場合を考慮して記載しているが、サブ－ツリーを含む概念であるブリック単位又は領域ごとに分けるタイル単位又はフレーム単位に分けられたビットストリームに対しても連続（ｃｏｎｔｉｎｕａｔｉｏｎ）情報、コンテキスト使用情報、隣接の参照有無などが使用される。

図２７は実施例による送受信のためのポイントクラウドデータのビットストリーム構造の一例を示す。実施例によれば、図１、図２、図４、図１２及び図４２の何れかのポイントクラウドビデオエンコーダーで出力されるビットストリームは図２７の形態である。

実施例によれば、ポイントクラウドデータのビットストリームはポイントクラウドデータを領域ごとに分けて処理できるようにタイル又はスライスを提供する。実施例によるビットストリームのそれぞれの領域は互いに異なる重要度を有する。従って、ポイントクラウドデータがタイルに分けられる場合、各タイルごとに異なるフィルター（符号化方法）、異なるフィルターユニットを適用することができる。またポイントクラウドデータがスライスに分けられる場合、各スライスごとに異なるフィルター、異なるフィルターユニットを適用することができる。

実施例による送信装置及び受信装置はポイントクラウドデータを領域に分割して圧縮するとき、分割された領域内の特質情報の選択的送信のために、高いレベルの構文構造でビットストリームを送信及び受信することができる。

実施例による送信装置では、図２７のようなビットストリーム構造によってポイントクラウドデータを送信することにより、重要度によって異なる符号化動作を適用して、高品質の符号化方法を重要な領域に使用する方案を提供する。またポイントクラウドデータの特性による効率的な符号化及び送信を支援し、ユーザの要求事項による特質値を提供することができる。

実施例による受信装置では、図２７のようなビットストリームの構造によってポイントクラウドデータを受信することにより、受信装置の処理能力によってポイントクラウドデータの全体に複雑な復号（フィルタリング）方法を使用する代わりに、領域ごとに（タイル又はスライスに分けられた領域）互いに異なるフィルタリング（復号方法）を提供することができる。従って、ユーザにとって重要な領域により良好な画質とシステムに適切な遅延（ｌａｔｅｎｃｙ）を保障することができる。

実施例によるジオメトリビットストリーム、特質ビットストリーム及び／又はシグナリングビットストリーム（又はシグナリング情報）が図２７のように１つのビットストリーム（又はＧ－ＰＣＣビットストリーム）で構成される場合、ビットストリームは１つ又はそれ以上のサブビットストリームを含む。実施例によるビットストリームはシーケンスレベルのシグナリングのためのＳＰＳ（Ｓｅｑｕｅｎｃｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）、ジオメトリ情報コーディングのシグナリングのためのＧＰＳ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）、特質情報コーディングのシグナリングのための１つ以上のＡＰＳ（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ，ＡＰＳ₀，ＡＰＳ₁）、タイルレベルのシグナリングのためのタイル目録（又はＴＰＳという）、及び１つ以上のスライス（ｓｌｉｃｅ ０～ｓｌｉｃｅ ｎ）を含む。即ち、実施例によるポイントクラウドデータのビットストリームは１つ以上のタイルを含み、各タイルは１つ以上のスライス（ｓｌｉｃｅ０～ｓｌｉｃｅ ｎ）を含むスライスのグループである。実施例によるタイル目録（即ち、ＴＰＳ）は１つ以上のタイルに対して各タイルに関する情報（例えば、ｔｉｌｅ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘの座標値情報及び高さ／サイズ情報など）を含む。各スライスは１つのジオメトリビットストリーム（Ｇｅｏｍ０）及び／又は１つ以上の特質ビットストリーム（Ａｔｔｒ０，Ａｔｔｒ１）を含む。例えば、スライス０（ｓｌｉｃｅ ０）は１つのジオメトリビットストリーム（Ｇｅｏｍ０⁰）及び１つ以上の特質ビットストリーム（Ａｔｔｒ０⁰，Ａｔｔｒ１⁰）を含む。

それぞれのスライス内のジオメトリビットストリームはジオメトリスライスヘッダー（ｇｅｏｍ＿ｓｌｉｃｅ＿ｈｅａｄｅｒ）とジオメトリスライスデータ（ｇｅｏｍ＿ｓｌｉｃｅ＿ｄａｔａ）で構成される。実施例によれば、それぞれのスライス内のジオメトリビットストリームはジオメトリデータユニットと称し、ジオメトリスライスヘッダーはジオメトリデータユニットヘッダーと称し、ジオメトリスライスデータはジオメトリデータユニットデータとも称する。

それぞれのスライス内の各特質ビットストリームは特質スライスヘッダー（ａｔｔｒ＿ｓｌｉｃｅ＿ｈｅａｄｅｒ）と特質スライスデータ（ａｔｔｒ＿ｓｌｉｃｅ＿ｄａｔａ）で構成される。実施例によれば、それぞれのスライス内の特質ビットストリームは特質データユニットと称し、特質スライスヘッダーは特質データユニットヘッダーと称し、特質スライスデータは特質データユニットデータとも称する。

実施例によれば、ポイントクラウドデータの符号化及び／又は復号に必要なパラメータはポイントクラウドデータのパラメータセット（（例えば、ＳＰＳ，ＧＰＳ，ＡＰＳ及びＴＰＳ（又はタイル目録という）など）及び／又は該当スライスのヘッダーなどに新しく定義される。例えば、ジオメトリ情報の符号化及び／又は復号を行うときには、ジオメトリパラメータセット（ＧＰＳ）に、タイル基盤の符号化及び／又は復号を行うときには、タイル（ＴＰＳ）及び／又はスライスヘッダーに追加することができる。

実施例によれば、スライスに関連する情報（又はスライス関連情報と称する）及び／又はバッファー管理に関連する情報（又はバッファー管理情報と称する）は、シーケンスパラメータセット、ジオメトリパラメータセット、特質パラメータセット、タイルパラメータセット及びＳＥＩメッセージの何れかにシグナリングされる。またスライスに関連する情報（又はスライス関連情報と称する）及び／又はバッファー管理に関連する情報（又はバッファー管理情報と称する）は、ジオメトリスライスヘッダー（又はジオメトリデータユニットヘッダーと称する）及び特質スライスヘッダー（又は特質データユニットヘッダーと称する）の何れかにシグナリングされる。

実施例によれば、スライス関連情報及び／又はバッファー管理情報は、アプリケーション、システムに応じて相応する位置又は別の位置に定義して適用範囲、適用方法などを変えることができる。後述するこの明細書の構文で使用される用語であるフィールドは、パラメータ又は構文要素と同じ意味を有する。

即ち、シグナル（例えば、スライス関連情報及び／又はバッファー管理情報）が伝達される位置によって異なる意味を有するが、仮にＳＰＳに定義されると、シーケンス全体に同一に適用され、ＧＰＳに定義されると、位置の復元に使用されることを示し、ＡＰＳに定義されると、特質の復元に適用され、ＴＰＳに定義されると、タイル内のポイントに対してのみ該当シグナリングが適用されることを示す。またスライス単位に伝達されると、該当スライスに対してのみシグナリングが適用されることを示す。一方、次に定義するフィールド（又は構文要素と称する）が現在ポイントクラウドデータストリームだけではなく複数のポイントクラウドデータストリームに適用される場合には、上位概念のパラメータセットなどにより伝達することができる。

実施例によれば、パラメータ（メタデータ、シグナリング情報などに様々に呼ばれる）は、送信装置のメタデータ処理部（又はメタデータ生成器）やシグナリング処理部、プロセッサで生成され、受信装置に伝達されて復号／再構成過程で用いられる。例えば、送信装置で生成されて送信されるパラメータは、受信装置のメタデータパーサーで得られる。

この実施例ではコーディング技法と独立して該当情報を定義することを記載しているが、他の実施例としてコーディング方法と連携して定義することができ、地域的に互いに異なる拡張性（ｓｃａｌａｂｉｌｉｔｙ）を支援するためにタイルパラメータセットに定義することができる。

又はＮＡＬ（Ｎｅｔｗｏｒｋ ａｂｓｔｒａｃｔ ｌａｙｅｒ）単位を定義し、ｌａｙｅｒ＿ｉｄのようにレイヤーを選択できる関連情報（例えば、スライス関連情報及び／又はバッファー管理情報）を伝達することにより、システムレベルでもビットストリームを選択することができる。

図２８はこの明細書によるシーケンスパラメータセット（ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ）（ＳＰＳ）の構文構造の一実施例を示す図である。ＳＰＳはポイントクラウドデータビットストリームのシーケンス情報を含む。

実施例によるＳＰＳはｍａｉｎ＿ｐｒｏｆｉｌｅ＿ｃｏｍｐａｔｉｂｉｌｉｔｙ＿ｆｌａｇフィールド、ｕｎｉｑｕｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ＿ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ＿ｆｌａｇフィールド、ｌｅｖｅｌ＿ｉｄｃフィールド、ｓｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄフィールド、ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇフィールド、ｓｐｓ＿ｓｏｕｒｃｅ＿ｓｃａｌｅ＿ｆａｃｔｏｒ＿ｎｕｍｅｒａｔｏｒ＿ｍｉｎｕｓ１フィールド、ｓｐｓ＿ｓｏｕｒｃｅ＿ｓｃａｌｅ＿ｆａｃｔｏｒ＿ｄｅｎｏｍｉｎａｔｏｒ＿ｍｉｎｕｓ１フィールド、ｓｐｓ＿ｎｕｍ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｓｅｔｓフィールド、ｌｏｇ２＿ｍａｘ＿ｆｒａｍｅ＿ｉｄｘフィールド、ａｘｉｓ＿ｃｏｄｉｎｇ＿ｏｒｄｅｒフィールド、ｓｐｓ＿ｂｙｐａｓｓ＿ｓｔｒｅａｍ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールド及びｓｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｆｌａｇフィールドを含む。

ｍａｉｎ＿ｐｒｏｆｉｌｅ＿ｃｏｍｐａｔｉｂｉｌｉｔｙ＿ｆｌａｇフィールドは、そのビットストリームがメインプロファイルに従うか否かを指示する。例えば、ｍａｉｎ＿ｐｒｏｆｉｌｅ＿ｃｏｍｐａｔｉｂｉｌｉｔｙ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、そのビットストリームがメインプロファイルを従うことを示す（ｔｈｅ ｂｉｔｓｔｒｅａｍ ｃｏｎｆｏｒｍｓ ｔｏ ｔｈｅ ｍａｉｎ ｐｒｏｆｉｌｅ）。例えば、ｍａｉｎ＿ｐｒｏｆｉｌｅ＿ｃｏｍｐａｔｉｂｉｌｉｔｙ＿ｆｌａｇフィールドの値が０であると、そのビットストリームがメインプロファイル以外のプロファイルを従うことを示す。

ｕｎｉｑｕｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ＿ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、現ＳＰＳが参照する各ポイントクラウドフレームにおいて、全ての出力ポイントは固有（ｕｎｉｑｕｅ）のポジションを有する。ｕｎｉｑｕｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ＿ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ＿ｆｌａｇフィールドの値が０であると、現ＳＰＳが参照する任意のポイントクラウドフレームにおいて、２つ以上の出力ポイントが同じポジションを有する。例えば、全てのポイントが各々のスライスにおいて唯一であっても、フレーム内のスライスと他のポイントは重複することができる。この場合、ｕｎｉｑｕｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ＿ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔ＿ｆｌａｇフィールドの値は０にセットされる。

ｌｅｖｅｌ＿ｉｄｃフィールドはそのビットストリームが従うレベルを示す。

ｓｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄフィールドは、他の構文要素により参照されるＳＰＳに対する識別子を提供する（ｐｒｏｖｉｄｅｓ ａｎ ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ ｆｏｒ ｔｈｅ ＳＰＳ ｆｏｒ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｂｙ ｏｔｈｅｒ ｓｙｎｔａｘ ｅｌｅｍｅｎｔｓ）。

ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇフィールドは、バウンディングボックスがＳＰＳに存在するか否かを指示する。例えば、ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、バウンディングボックスがＳＰＳに存在し、０であると、バウンディングボックスのサイズが定義されないことを示す。

実施例によれば、ＳＰＳはｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｘフィールド、ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｙフィールド、ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｚフィールド、ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｌｏｇ２＿ｓｃａｌｅフィールド、ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｗｉｄｔｈフィールド、ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｈｅｉｇｈｔフィールド及びｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｄｅｐｔｈフィールドをさらに含む。

ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｘフィールドは、直交座標系（Ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ）においてソースバウンディングボックスのｘオフセットを示す。ソースバウンディングボックスのｘオフセットが存在しないと、ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｘフィールドの値は０である。

ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｙフィールドは、直交座標系においてソースバウンディングボックスのｙオフセットを示す。ソースバウンディングボックスのｙオフセットが存在しないと、ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｙフィールドの値は０である。

ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｚフィールドは、直交座標系においてソースバウンディングボックスのｚオフセットを示す。ソースバウンディングボックスのｚオフセットが存在しないと、ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｚフィールドの値は０である。

ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｌｏｇ２＿ｓｃａｌｅフィールドは、量子されたｘ，ｙ，ｚソースバウンディングボックスオフセットをスケールするための倍率（ｓｃａｌｅ ｆａｃｔｏｒ）を示す。

ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｗｉｄｔｈフィールドは、直交座標系においてソースバウンディングボックスの幅を示す。ソースバウンディングボックスの幅が存在しないと、ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｗｉｄｔｈフィールドの値は１であってもよい。

ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｈｅｉｇｈｔフィールドは、直交座標系においてソースバウンディングボックスの高さを示す。ソースバウンディングボックスの高さが存在しないと、ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｈｅｉｇｈｔフィールドの値は１であってもよい。

ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｄｅｐｔｈフィールドは、直交座標系においてソースバウンディングボックスの深さを示す。ソースバウンディングボックスの深さが存在しないと、ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｄｅｐｔｈフィールドの値は１であってもよい。

ｓｐｓ＿ｓｏｕｒｃｅ＿ｓｃａｌｅ＿ｆａｃｔｏｒ＿ｎｕｍｅｒａｔｏｒ＿ｍｉｎｕｓ１ ｐｌｕｓ１は、ソースポイントクラウドの倍率の分子（ｎｕｍｅｒａｔｏｒ）を示す。

ｓｐｓ＿ｓｏｕｒｃｅ＿ｓｃａｌｅ＿ｆａｃｔｏｒ＿ｄｅｎｏｍｉｎａｔｏｒ＿ｍｉｎｕｓ１ ｐｌｕｓ１は、ソースポイントクラウドの倍率の分母（ｄｅｎｏｍｉｎａｔｏｒ）を示す。

ｓｐｓ＿ｎｕｍ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｓｅｔｓフィールドは、該当ビットストリーム内のコーディングされた特質の数を示す（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｃｏｄｅｄ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｂｉｔｓｔｒｅａｍ）。

実施例によるＳＰＳは、ｓｐｓ＿ｎｕｍ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｓｅｔｓフィールドの値だけ繰り返される繰り返し文を含む。このとき、ｉは０に初期化され、繰り返し文が行われるたびに１ずつ増加し、ｉ値がｓｐｓ＿ｎｕｍ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｓｅｔｓフィールドの値になるまで繰り返し文が繰り返されることを一実施例とする。この繰り返し文はａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ＿ｍｉｎｕｓ１［ｉ］フィールドとａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｉｎｓｔａｎｃｅ＿ｉｄ［ｉ］フィールドを含む。ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ＿ｍｉｎｕｓ１［ｉ］ ｐｌｕｓ１はｉ番目の特質のコンポーネントの数を示す。

ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｉｎｓｔａｎｃｅ＿ｉｄ［ｉ］フィールドはｉ番目の特質のインスタンス識別子を示す。

実施例によれば、繰り返し文はａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ＿ｍｉｎｕｓ１［ｉ］フィールドの値が１より大きいと、ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｓｅｃｏｎｄａｒｙ＿ｂｉｔｄｅｐｔｈ＿ｍｉｎｕｓ１［ｉ］フィールド、ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｃｉｃｐ＿ｃｏｌｏｕｒ＿ｐｒｉｍａｒｉｅｓ［ｉ］フィールド、ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｃｉｃｐ＿ｔｒａｎｓｆｅｒ＿ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ［ｉ］フィールド、ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｃｉｃｐ＿ｍａｔｒｉｘ＿ｃｏｅｆｆｓ［ｉ］フィールド及びａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｃｉｃｐ＿ｖｉｄｅｏ＿ｆｕｌｌ＿ｒａｎｇｅ＿ｆｌａｇ［ｉ］フィールドをさらに含む。

ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｓｅｃｏｎｄａｒｙ＿ｂｉｔｄｅｐｔｈ＿ｍｉｎｕｓ１［ｉ］ ｐｌｕｓ１は、ｉ番目の特質信号の第２のコンポーネントのためのビット深さ（ｂｉｔｄｅｐｔｈ）を示す。

ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｃｉｃｐ＿ｃｏｌｏｕｒ＿ｐｒｉｍａｒｉｅｓ［ｉ］フィールドは、ｉ番目の特質の色特質ソース初期の色度（ｃｈｒｏｍａｔｉｃｉｔｙ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ）を示す。

ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｃｉｃｐ＿ｔｒａｎｓｆｅｒ＿ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ［ｉ］フィールドは、ｉ番目の特質の０から１の間の名目上の実数値範囲を有するソース入力線形光強度（ｉｎｐｕｔ ｌｉｎｅａｒ ｏｐｔｉｃａｌ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）であって、参照光－電子伝達特性関数（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｏｐｔｏ－ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｔｒａｎｓｆｅｒ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）を指示するか、又は出力線形光強度（ｏｕｔｐｕｔ ｌｉｎｅａｒ ｏｐｔｉｃａｌ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）の関数であって、参照電子－光伝達特性関数（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｏｐｔｏ－ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｔｒａｎｓｆｅｒ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｆｕｎｃｔｉｏｎ）の逆（ｉｎｖｅｒｓｅ）を示す（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｃｉｃｐ＿ｔｒａｎｓｆｅｒ＿ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ［ｉ］ ｅｉｔｈｅｒ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｏｐｔｏ－ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｔｒａｎｓｆｅｒ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｃｏｌｏｕｒ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ａｓ ａ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｏｆ ａ ｓｏｕｒｃｅ ｉｎｐｕｔ ｌｉｎｅａｒ ｏｐｔｉｃａｌ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ ｗｉｔｈ ａ ｎｏｍｉｎａｌ ｒｅａｌ－ｖａｌｕｅｄ ｒａｎｇｅ ｏｆ ０ ｔｏ １ ｏｒ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｉｎｖｅｒｓｅ ｏｆ ｔｈｅ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｅｌｅｃｔｒｏ－ｏｐｔｉｃａｌ ｔｒａｎｓｆｅｒ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ａｓ ａ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｏｆ ａｎ ｏｕｔｐｕｔ ｌｉｎｅａｒ ｏｐｔｉｃａｌ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）。

ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｃｉｃｐ＿ｍａｔｒｉｘ＿ｃｏｅｆｆｓ［ｉ］フィールドは、ｉ番目の特質の緑、青及び赤（又はＹ、Ｚ、Ｘの三原色）からルマ（ｌｕｍａ）と彩度（ｃｈｒｏｍａ）信号を導き出すために使用されるマトリックス係数を説明する（ｄｅｓｃｒｉｂｅｓ ｔｈｅ ｍａｔｒｉｘ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ ｕｓｅｄ ｉｎ ｄｅｒｉｖｉｎｇ ｌｕｍａ ａｎｄ ｃｈｒｏｍａ ｓｉｇｎａｌｓ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｇｒｅｅｎ， ｂｌｕｅ， Ａｎｄ ｒｅｄ， ｏｒ Ｙ， Ｚ， Ａｎｄ Ｘ ｐｒｉｍａｒｉｅｓ）。

ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｃｉｃｐ＿ｖｉｄｅｏ＿ｆｕｌｌ＿ｒａｎｇｅ＿ｆｌａｇ［ｉ］フィールドは、ｉ番目の特質のＥ’Ｙ、Ｅ’ＰＢ及びＥ’ＰＲ又はＥ’Ｒ、Ｅ’Ｇ及びＥ’Ｂ実際－値コンポーネント信号から導き出されるブラックレベルとルマ及び彩度信号の範囲を示す。

ｋｎｏｗｎ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｌａｂｅｌ＿ｆｌａｇ［ｉ］フィールドは、ｉ番目の特質のためにｋｎｏｗ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｌａｂｅｌ［ｉ］フィールド又はａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｌａｂｅｌ＿ｆｏｕｒ＿ｂｙｔｅｓ［ｉ］フィールドがシグナリングされるか否かを示す。例えば、ｋｎｏｗｎ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｌａｂｅｌ＿ｆｌａｇ［ｉ］フィールドの値が０であると、ｉ番目の特質のためにｋｎｏｗｎ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｌａｂｅｌ［ｉ］フィールドがシグナリングされ、ｋｎｏｗｎ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｌａｂｅｌ＿ｆｌａｇ［ｉ］フィールドの値が１であると、ｉ番目の特質のためにａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｌａｂｅｌ＿ｆｏｕｒ＿ｂｙｔｅｓ［ｉ］フィールドがシグナリングされることを示す。

ｋｎｏｗｎ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｌａｂｅｌ［ｉ］フィールドは、ｉ番目の特質のタイプを示す。例えば、ｋｎｏｗｎ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｌａｂｅｌ［ｉ］フィールドの値が０であると、ｉ番目の特質は色であることを示し、ｋｎｏｗｎ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｌａｂｅｌ［ｉ］フィールドの値が１であると、ｉ番目の特質は反射率であることを示し、ｋｎｏｗｎ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｌａｂｅｌ［ｉ］フィールドの値が２であると、ｉ番目の特質はフレームインデックスであることを示す。また、ｋｎｏｗｎ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｌａｂｅｌ［ｉ］フィールドの値が４であると、ｉ番目の特質は透明度であることを示し、ｋｎｏｗｎ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｌａｂｅｌ［ｉ］フィールドの値が５であると、ｉ番目の特質はｎｏｒｍａｌｓであることを示す。

ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｌａｂｅｌ＿ｆｏｕｒ＿ｂｙｔｅｓ［ｉ］フィールドは、４バイトコードでｋｎｏｗｎ特質タイプを指示する。

実施例によれば、ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｌａｂｅｌ＿ｆｏｕｒ＿ｂｙｔｅｓ［ｉ］フィールドの値が０であるとｉ番目の特質は色を、１であるとｉ番目の特質は反射率を、２であるとｉ番目の特質はフレームインデックスを、４であるとｉ番目の特質は透明度を、そして５であるとｉ番目の特質はｎｏｒｍａｌｓであることを指示する。

ｌｏｇ２＿ｍａｘ＿ｆｒａｍｅ＿ｉｄｘフィールドは、ｆｒａｍｅ＿ｉｄｘ構文の変数（ｖａｒｉａｂｌｅ）をシグナリングするために使用されたビット数を示す。

ａｘｉｓ＿ｃｏｄｉｎｇ＿ｏｒｄｅｒフィールドは、Ｘ，Ｙ，Ｚ ｏｕｔｐｕｔ ａｘｉｓ ｌａｂｅｌｓとａｘｉｓ＝０．．２を有する再構成されたポイントクラウドＲｅｃＰｉｃ［ｐｏｉｎｔｉｄｘ］［ａｘｉｓ］内の３つのポジションコンポーネントの間の類似性（ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｅｎｃｅ）を指示する。

ｓｐｓ＿ｂｙｐａｓｓ＿ｓｔｒｅａｍ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、バイパスコーディングモードがビットストリームを読み取るときに使用されることを指示する。他の例においては、ｓｐｓ＿ｂｙｐａｓｓ＿ｓｔｒｅａｍ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドの値が０であると、バイパスコーディングモードがビットストリームを読み取るときに使用されないことを指示する。

ｓｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｆｌａｇフィールドはｓｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｄａｔａ 構文構造が該当ＳＰＳ構文構造に存在するか否かを示す。例えば、ｓｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、ｓｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｄａｔａ構文構造がこのＳＰＳ構文構造に存在し、０であると存在しないことを示す。

実施例によるＳＰＳは、ｓｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、ｓｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｄａｔａ＿ｆｌａｇフィールドをさらに含む。

ｓｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｄａｔａ＿ｆｌａｇフィールドはいずれの値であってもよい。

図２９は実施例によるシーケンスパラメータセット（ｓｅｑｕｅｎｃｙ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ）（ＳＰＳ）の構文構造の他の実施例を示す図である。

図２９のＳＰＳは、ｓｐｓ＿ｅｎｔｒｏｐｙ＿ｃｏｎｔｉｎｕａｔｉｏｎ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドをさらに含む。例えば、ｓｐｓ＿ｅｎｔｒｏｐｙ＿ｃｏｎｔｉｎｕａｔｉｏｎ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、スライスの初期エントロピーコンテキスト状態は以前（又は先行）状態（ｐｒｅｃｅｅｄｉｎｇ ｓｔａｔｅ）の最後のエントロピーコンテキスト状態によって異なることを指示する（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈａｔ ａ ｓｌｉｃｅ’ｓ Ｉｎｉｔｉａｌ ｅｎｔｒｏｐｙ ｃｏ
ｎｔｅｘｔ ｓｔａｔｅ ｍａｙ ｄｅｐｅｎｄ ｕｐｏｎ ｔｈｅ ｆｉｎａｌ ｅｎｔｒｏｐｙ ｃｏｎｔｅｘｔ ｓｔａｔｅ ｏｆ ｔｈｅ ｐｒｅｃｅｅｄｉｎｇ ｓｌｉｃｅ）。ｓｐｓ＿ｅｎｔｒｏｐｙ＿ｃｏｎｔｉｎｕａｔｉｏｎ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドの値が０であると、各スライスの初期エントロピーコンテキスト状態は独立していることを明示する（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ Ｉｎｉｔｉａｌ ｅｎｔｒｏｐｙ ｃｏｎｔｅｘｔ ｓｔａｔｅ ｏｆ ｅａｃｈ ｓｌｉｃｅ ｉｓ ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ）。

実施例によれば、図２９のｓｐｓ＿ｅｎｔｒｏｐｙ＿ｃｏｎｔｉｎｕａｔｉｏｎ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドは、図２８のＳＰＳの任意の位置に含まれる。

図３０はこの明細書によるジオメトリパラメータセット（ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ）（ＧＰＳ）の構文構造の一実施例を示す図である。実施例によるＧＰＳは、１つ又はそれ以上のスライスに含まれたポイントクラウドデータのジオメトリ情報を符号化する方法に関する情報を含む。

実施例によるＧＰＳは、ｇｐｓ＿ｇｅｏｍ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄフィールド、ｇｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄフィールド、ｇｐｓ＿ｂｏｘ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇフィールド、ｕｎｉｑｕｅ＿ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｐｏｉｎｔｓ＿ｆｌａｇフィールド、ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｐｌａｎａｒ＿ｍｏｄｅ＿ｆｌａｇフィールド、ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ａｎｇｕｌａｒ＿ｍｏｄｅ＿ｆｌａｇフィールド、ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｃｏｎｔｅｘｔ＿ｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎ＿ｆｌａｇフィールド、ｉｎｆｅｒｒｅｄ＿ｄｉｒｅｃｔ＿ｃｏｄｉｎｇ＿ｍｏｄｅ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールド、ｂｉｔｗｉｓｅ＿ｏｃｃｕｐａｎｃｙ＿ｃｏｄｉｎｇ＿ｆｌａｇフィールド、ａｄｊａｃｅｎｔ＿ｃｈｉｌｄ＿ｃｏｎｔｅｘｔｕａｌｉｚａｔｉｏｎ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールド、ｌｏｇ２＿ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ａｖａｉｌ＿ｂｏｕｎｄａｒｙフィールド、ｌｏｇ２＿ｉｎｔｒａ＿ｐｒｅｄ＿ｍａｘ＿ｎｏｄｅ＿ｓｉｚｅフィールド、ｌｏｇ２＿ｔｒｉｓｏｕｐ＿ｎｏｄｅ＿ｓｉｚｅフィールド、ｇｅｏｍ＿ｓｃａｌｉｎｇ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールド、ｇｐｓ＿ｉｍｐｌｉｃｉｔ＿ｇｅｏｍ＿ｐａｒｔｉｔｉｏｎ＿ｆｌａｇフィールド及びｇｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｆｌａｇフィールドを含む。

ｇｐｓ＿ｇｅｏｍ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄフィールドは、他の構文要素により参照されるＧＰＳの識別子を提供する。

ｇｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄフィールドは、該当アクティブＳＰＳに対するｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄフィールドの値を示す（ｇｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｓｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ ｆｏｒ ｔｈｅ ａｃｔｉｖｅ ＳＰＳ）。

ｇｐｓ＿ｂｏｘ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇフィールドは、追加バウンディングボックス情報が現在ＧＰＳを参照するジオメトリスライスヘッダーから提供されるか否かを示す。例えば、ｇｐｓ＿ｂｏｘ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、追加バウンディングボックス情報が現在ＧＰＳを参照するジオメトリスライスヘッダー内に提供されることを指示する。従って、ｇｐｓ＿ｂｏｘ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、ＧＰＳはｇｐｓ＿ｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｌｏｇ２＿ｓｃａｌｅ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇフィールドをさらに含む。

ｇｐｓ＿ｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｌｏｇ２＿ｓｃａｌｅ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇフィールドは、ｇｐｓ＿ｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｌｏｇ２＿ｓｃａｌｅフィールドが現在ＧＰＳを参照する各ジオメトリスライスヘッダーにシグナリングされるか否かを示す。例えば、ｇｐｓ＿ｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｌｏｇ２＿ｓｃａｌｅ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、ｇｐｓ＿ｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｌｏｇ２＿ｓｃａｌｅフィールドが現在ＧＰＳを参照する各ジオメトリスライスヘッダーにシグナリングされることを指示する。他の例においては、ｇｐｓ＿ｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｌｏｇ２＿ｓｃａｌｅ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇフィールドの値が０であると、ｇｐｓ＿ｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｌｏｇ２＿ｓｃａｌｅフィールドが現在ＧＰＳを参照する各ジオメトリスライスヘッダーにシグナリングされず、全てのスライスのための共通スケール（ｃｏｍｍｏｎ ｓｃａｌｅ）が現在ＧＰＳのｇｐｓ＿ｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｌｏｇ２＿ｓｃａｌｅフィールドにシグナリングされることを指示する。

ｇｐｓ＿ｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｌｏｇ２＿ｓｃａｌｅ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇフィールドの値が０であると、ＧＰＳはｇｐｓ＿ｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｌｏｇ２＿ｓｃａｌｅフィールドをさらに含む。

ｇｐｓ＿ｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｌｏｇ２＿ｓｃａｌｅフィールドは、現在ＧＰＳを参照する全てのスライスに対するバウンディングボックスオリジンの共通倍率（ｃｏｍｍｏｎ ｓｃａｌｅ ｆａｃｔｏｒ）を示す。

ｕｎｉｑｕｅ＿ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｐｏｉｎｔｓ＿ｆｌａｇフィールドは現在ＧＰＳを参照する全てのスライスにおいて、全ての出力ポイントが１つのスライス内で固有のポジション（ｕｎｉｑｕｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ）を有するか否かを示す。例えば、ｕｎｉｑｕｅ＿ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｐｏｉｎｔｓ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、現在ＧＰＳを参照する全てのスライスにおいて、全ての出力ポイントが１つのスライス内で固有のポジションを有すると指示する。ｕｎｉｑｕｅ＿ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｐｏｉｎｔｓ＿ｆｌａｇフィールドの値が０であると、現在ＧＰＳを参照する全てのスライスにおいて、２つ以上の出力ポイントが１つのスライス内で同じポジションを有し得ると指示する（Ｅｑｕａｌ ｔｏ １ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈａｔ ｉｎ ａｌｌ ｓｌｉｃｅｓ ｔｈａｔ ｒｅｆｅｒ ｔｏ ｔｈｅ ｃｕｒｒｅｎｔ ＧＰＳ， ａｌｌ ｏｕｔｐｕｔ ｐｏｉｎｔｓ ｈａｖｅ ｕｎｉｑｕｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ ｗｉｔｈｉｎ ａ ｓｌｉｃｅ． ｕｎｉｑｕｅ＿ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｐｏｉｎｔｓ＿ｆｌａｇ ｆｉｅｌｄ ｅｑｕａｌ ｔｏ ０ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈａｔ ｉｎ ａｌｌ ｓｌｉｃｅｓ ｔｈａｔ ｒｅｆｅｒ ｔｏ ｔｈｅ ｃｕｒｒｅｎｔ ＧＰＳ， ｔｈｅ ｔｗｏ ｏｒ ｍｏｒｅ ｏｆ ｔｈｅ ｏｕｔｐｕｔ ｐｏｉｎｔｓ ｍａｙ ｈａｖｅ ｓａｍｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ ｗｉｔｈｉｎ ａ ｓｌｉｃｅ）。

ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｐｌａｎａｒ＿ｍｏｄｅ＿ｆｌａｇフィールドは、ｐｌａｎａｒ ｃｏｄｉｎｇ ｍｏｄｅが活性（ａｃｔｉｖａｔｅ）であるか否かを指示する。例えば、ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｐｌａｎａｒ＿ｍｏｄｅ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、ｐｌａｎａｒ ｃｏｄｉｎｇ ｍｏｄｅが活性であり、０であると、ｐｌａｎａｒ ｃｏｄｉｎｇ ｍｏｄｅが活性ではないことを指示する。

ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｐｌａｎａｒ＿ｍｏｄｅ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、即ち、真であると、ＧＰＳはｇｅｏｍ＿ｐｌａｎａｒ＿ｍｏｄｅ＿ｔｈ＿ｉｄｃｍフィールド、ｇｅｏｍ＿ｐｌａｎａｒ＿ｍｏｄｅ＿ｔｈ［１］フィールド及びｇｅｏｍ＿ｐｌａｎａｒ＿ｍｏｄｅ＿ｔｈ［２］フィールドをさらに含む。

ｇｅｏｍ＿ｐｌａｎａｒ＿ｍｏｄｅ＿ｔｈ＿ｉｄｃｍフィールドはダイレクトコーディングモードのための活性化（ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ）のしきい値を示す。

ｇｅｏｍ＿ｐｌａｎａｒ＿ｍｏｄｅ＿ｔｈ［ｉ］フィールドは０－２の範囲のうち、ｉに対して効率的なｐｌａｎａｒ ｃｏｄｉｎｇ ｍｏｄｅのためにｉ番目の最も可能性のある方向（ｍｏｓｔ ｐｒｏｂａｂｌｅ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ）と共に、ｐｌａｎａｒ ｃｏｄｉｎｇ ｍｏｄｅのための活性のしきい値を明示する（ｆｏｒ ｉ ｉｎ ｔｈｅ ｒａｎｇ ０…２， ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｈｅ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｏｆ ａｃｔｉｖａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｐｌａｎａｒ ｃｏｄｉｎｇ ｍｏｄｅ ａｌｏｎｇ ｔｈｅ ｉ－ｔｈ ｍｏｓｔ ｐｒｏｂａｂｌｅ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ ｆｏｒ ｔｈｅ ｐｌａｎａｒ ｃｏｄｉｎｇ ｍｏｄｅ ｔｏ ｂｅ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）。

ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ａｎｇｕｌａｒ＿ｍｏｄｅ＿ｆｌａｇフィールドは、ａｎｇｕｌａｒ ｃｏｄｉｎｇ ｍｏｄｅが活性であるか否かを指示する。例えば、ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ａｎｇｕｌａｒ＿ｍｏｄｅ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、ａｎｇｕｌａｒ ｃｏｄｉｎｇ ｍｏｄｅが活性であり、０であると、ａｎｇｕｌａｒ ｃｏｄｉｎｇ ｍｏｄｅが活性ではないことを指示する。

ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ａｎｇｕｌａｒ＿ｍｏｄｅ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、即ち、真であると、ＧＰＳはｌｉｄａｒ＿ｈｅａｄ＿ｐｏｓｉｔｉｏｎ［０］フィールド、ｌｉｄａｒ＿ｈｅａｄ＿ｐｏｓｉｔｉｏｎ［１］フィールド、ｌｉｄａｒ＿ｈｅａｄ＿ｐｏｓｉｔｉｏｎ［２］フィールド、ｎｕｍｂｅｒ＿ｌａｓｅｒｓフィールド、ｐｌａｎａｒ＿ｂｕｆｆｅｒ＿ｄｉｓａｂｌｅｄフィールド、ｉｍｐｌｉｃｉｔ＿ｑｔｂｔ＿ａｎｇｕｌａｒ＿ｍａｘ＿ｎｏｄｅ＿ｍｉｎ＿ｄｉｍ＿ｌｏｇ２＿ｔｏ＿ｓｐｌｉｔ＿ｚフィールド及びｉｍｐｌｉｃｉｔ＿ｑｔｂｔ＿ａｎｇｕｌａｒ＿ｍａｘ＿ｄｉｆｆ＿ｔｏ＿ｓｐｌｉｔ＿ｚフィールドをさらに含む。

ｌｉｄａｒ＿ｈｅａｄ＿ｐｏｓｉｔｉｏｎ［０］フィールド、ｌｉｄａｒ＿ｈｅａｄ＿ｐｏｓｉｔｉｏｎ［１］フィールド及びｌｉｄａｒ＿ｈｅａｄ＿ｐｏｓｉｔｉｏｎ［２］フィールドは、内部軸を有する座標システム（ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ ｓｙｓｔｅｍ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｉｎｔｅｒｎａｌ ａｘｅｓ）においてライダーヘッド（ｌｉｄａｒ ｈｅａｄ）の（Ｘ，Ｙ，Ｚ）座標を示す。

ｎｕｍｂｅｒ＿ｌａｓｅｒｓフィールドは、ａｎｇｕｌａｒ ｃｏｄｉｎｇ ｍｏｄｅのために使用されたレーザの数を指示する。

実施例によるＧＰＳは、ｎｕｍｂｅｒ＿ｌａｓｅｒｓフィールドの値だけ繰り返される繰り返し文を含む。このとき、ｉは０に初期化され、繰り返し文が行われるたびに１ずつ増加し、ｉ値がｎｕｍｂｅｒ＿ｌａｓｅｒｓフィールドの値になるまで繰り返し文が繰り返されることを一実施例とする。この繰り返し文はｌａｓｅｒ＿ａｎｇｌｅ［ｉ］フィールドとｌａｓｅｒ＿ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ［ｉ］フィールドを含む。

ｌａｓｅｒ＿ａｎｇｌｅ［ｉ］フィールドは、０番目と１番目の内部軸（ｉｎｔｅｒｎａｌ ａｘｅｓ）により定義された水平面に関連するｉ番目のレーザの仰角（ｅｌｅｖａｔｉｏｎ ａｎｇｌｅ）のタンジェント（ｔａｎｇｅｎｔ）を示す。

ｌａｓｅｒ＿ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ［ｉ］フィールドは、ｌｉｄａｒ＿ｈｅａｄ＿ｐｏｓｉｔｉｏｎ［２］フィールドに関連するｉ番目のレーザポジションの訂正を、２番目の内部軸によって指示する。

ｐｌａｎａｒ＿ｂｕｆｆｅｒ＿ｄｉｓａｂｌｅｄフィールドの値が１であると、バッファーを用いて最接近ノード（ｃｌｏｓｅｓｔ ｎｏｄｅｓ）をトラッキングすることが、ｐｌａｎａｒ ｍｏｄｅでｐｌａｎａｒ ｍｏｄｅ ｆｌａｇと平面ポジション（ｐｌａｎｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎ）をコーディングする過程で使用されないことを指示する。ｐｌａｎａｒ＿ｂｕｆｆｅｒ＿ｄｉｓａｂｌｅｄフィールドの値が０であると、バッファーを用いて最接近ノードをトラッキングすることが使用されることを指示する。

ｉｍｐｌｉｃｉｔ＿ｑｔｂｔ＿ａｎｇｕｌａｒ＿ｍａｘ＿ｎｏｄｅ＿ｍｉｎ＿ｄｉｍ＿ｌｏｇ２＿ｔｏ＿ｓｐｌｉｔ＿ｚフィールドは、ノードの水平分割（ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ ｓｐｌｉｔ）が垂直分割（ｖｅｒｔｉｃａｌ ｓｐｌｉｔ）よりも選好されるノードサイズのｌｏｇ２値を指示する。

ｉｍｐｌｉｃｉｔ＿ｑｔｂｔ＿ａｎｇｕｌａｒ＿ｍａｘ＿ｄｉｆｆ＿ｔｏ＿ｓｐｌｉｔ＿ｚフィールドは、ノードに許容された水平ノードサイズ比率に対する最大垂直のｌｏｇ２値を示す。

ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｃｏｎｔｅｘｔ＿ｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎ＿ｆｌａｇフィールドの値が０であると、現ノードのジオメトリノード占有が現ノードの親ノードの内に位置する隣接ノードから決定されたコンテキストにコーディングされることを示す。ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｃｏｎｔｅｘｔ＿ｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、現ノードのジオメトリノード占有が現ノードの親ノードの外又は内に位置する隣接ノードから決定されたコンテキストにコーディングされることを示す（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｃｏｎｔｅｘｔ＿ｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎ＿ｆｌａｇ ｅｑｕａｌ ｔｏ ０ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈａｔ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｎｏｄｅ ｏｃｃｕｐａｎｃｙ ｏｆ ｔｈｅ ｃｕｒｒｅｎｔ ｎｏｄｅ ｉｓ ｃｏｄｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｃｏｎｔｅｘｔｓ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ ｆｒｏｍ ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｉｎｇ ｎｏｄｅｓ ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｌｏｃａｔｅｄ ｉｎｓｉｄｅ ｔｈｅ ｐａｒｅｎｔ ｎｏｄｅ ｏｆ ｔｈｅ ｃｕｒｒｅｎｔ ｎｏｄｅ． ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｃｏｎｔｅｘｔ＿ｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎ＿ｆｌａｇ ｅｑｕａｌ ｔｏ １ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈａｔ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｎｏｄｅ ｏｃｃｕｐａｎｃｙ ｏｆ ｔｈｅ ｃｕｒｒｅｎｔ ｎｏｄｅ ｉｓ ｃｏｄｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｃｏｎｔｅｘｔｓ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ ｆｒｏｍ ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｉｎｇ ｎｏｄｅｓ ｗｈｉｃｈ ｉｓ ｌｏｃａｔｅｄ ｉｎｓｉｄｅ ｏｒ ｏｕｔｓｉｄｅ ｔｈｅ ｐａｒｅｎｔ ｎｏｄｅ ｏｆ ｔｈｅ ｃｕｒｒｅｎｔ ｎｏｄｅ）。

ｉｎｆｅｒｒｅｄ＿ｄｉｒｅｃｔ＿ｃｏｄｉｎｇ＿ｍｏｄｅ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドは、ｄｉｒｅｃｔ＿ｍｏｄｅ＿ｆｌａｇフィールドが該当ジオメトリノードシンタックスに存在するか否かを示す。例えば、ｉｎｆｅｒｒｅｄ＿ｄｉｒｅｃｔ＿ｃｏｄｉｎｇ＿ｍｏｄｅ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、ｄｉｒｅｃｔ＿ｍｏｄｅ＿ｆｌａｇフィールドが該当ジオメトリノードシンタックスに存在することを示す。例えば、ｉｎｆｅｒｒｅｄ＿ｄｉｒｅｃｔ＿ｃｏｄｉｎｇ＿ｍｏｄｅ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドの値が０であると、ｄｉｒｅｃｔ＿ｍｏｄｅ＿ｆｌａｇフィールドが該当ジオメトリノードシンタックスに存在しないことを示す。

ｂｉｔｗｉｓｅ＿ｏｃｃｕｐａｎｃｙ＿ｃｏｄｉｎｇ＿ｆｌａｇフィールドは、ジオメトリノード占有率がそのシンタックスエレメント占有率マップのビット文脈（ｂｉｔｗｉｓｅ ｃｏｎｔｅｘｔｕａｌｉｚａｔｉｏｎ）を使用して符号化されるか否かを示す。例えば、ｂｉｔｗｉｓｅ＿ｏｃｃｕｐａｎｃｙ＿ｃｏｄｉｎｇ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、ジオメトリノード占有率がそのシンタックスエレメントｏｃｃｕｐａｎｃｙ＿ｍａｐのビット文脈を使用して符号化されることを示す。例えば、ｂｉｔｗｉｓｅ＿ｏｃｃｕｐａｎｃｙ＿ｃｏｄｉｎｇ＿ｆｌａｇフィールドの値が０であると、ジオメトリノード占有率がそのディレクトリ符号化されたシンタックスエレメントｏｃｃｕｐａｎｃｙ＿ｂｙｔｅを使用して符号化されることを示す。

ａｄｊａｃｅｎｔ＿ｃｈｉｌｄ＿ｃｏｎｔｅｘｔｕａｌｉｚａｔｉｏｎ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドは、隣接八分木ノード（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｉｎｇ ｏｃｔｒｅｅ ｎｏｄｅｓ）の隣接する子（ａｄｊａｃｅｎｔ ｃｈｉｌｄｒｅｎ）がビット占有率の文脈化（ｂｉｔｗｉｓｅ ｏｃｃｕｐａｎｃｙ ｃｏｎｔｅｘｔｕａｌｉｚａｔｉｏｎ）のために使用されるか否かを示す。例えば、ａｄｊａｃｅｎｔ＿ｃｈｉｌｄ＿ｃｏｎｔｅｘｔｕａｌｉｚａｔｉｏｎ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、隣接八分木ノード（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｉｎｇ ｏｃｔｒｅｅ ｎｏｄｅｓ）の隣接する子がビット占有率の文脈化のために使用されることを示す。例えば、ａｄｊａｃｅｎｔ＿ｃｈｉｌｄ＿ｃｏｎｔｅｘｔｕａｌｉｚａｔｉｏｎ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドの値が０であると、隣接八分木ノード（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｉｎｇ ｏｃｔｒｅｅ ｎｏｄｅｓ）の子（ｃｈｉｌｄｒｅｎ）がビット占有率の文脈化のために使用されないことを示す。

ｌｏｇ２＿ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ａｖａｉｌ＿ｂｏｕｎｄａｒｙフィールドは、復号プロセスで用いられる変数ＮｅｉｇｈｂＡｖａｉｌＢｏｕｎｄａｒｙの値を示す。例えば、ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｃｏｎｔｅｘｔ＿ｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、ＮｅｉｇｈｂＡｖａｉｌａｂｉｌｉｔｙＭａｓｋは１に設定される。例えば、ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｃｏｎｔｅｘｔ＿ｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎ＿ｆｌａｇフィールドの値が０であると、ＮｅｉｇｈｂＡｖａｉｌａｂｉｌｉｔｙＭａｓｋは１＜＜ｌｏｇ２＿ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ａｖａｉｌ＿ｂｏｕｎｄａｒｙに設定される。

ｌｏｇ２＿ｉｎｔｒａ＿ｐｒｅｄ＿ｍａｘ＿ｎｏｄｅ＿ｓｉｚｅフィールドは、占有イントラー予測資格のある八分木ノードサイズを示す。

ｌｏｇ２＿ｔｒｉｓｏｕｐ＿ｎｏｄｅ＿ｓｉｚｅフィールドは、三角形ノードのサイズであって、変数ＴｒｉｓｏｕｐＮｏｄｅＳｉｚｅを示す（ｌｏｇ２＿ｔｒｉｓｏｕｐ＿ｎｏｄｅ＿ｓｉｚｅ ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｖａｒｉａｂｌｅ ＴｒｉｓｏｕｐＮｏｄｅＳｉｚｅ ａｓ ｔｈｅ ｓｉｚｅ ｏｆ ｔｈｅ ｔｒｉａｎｇｌｅ ｎｏｄｅｓ）。

ｇｅｏｍ＿ｓｃａｌｉｎｇ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドは、ジオメトリポジションのためのスケーリング過程がジオメトリスライス復号過程の間に適用されるか否かを指示する。例えば、ｇｅｏｍ＿ｓｃａｌｉｎｇ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、ジオメトリポジションのためのスケーリング過程がジオメトリスライス復号過程の間に適用されることを指示する。ｇｅｏｍ＿ｓｃａｌｉｎｇ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールド値が０であると、ジオメトリポジションはスケーリングを求めないことを指示する。

ｇｅｏｍ＿ｂａｓｅ＿ｑｐフィールドは、ジオメトリポジション量子化パラメータ（ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｐｏｓｉｔｉｏｎ ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ ｐａｒａｍｅｔｅｒ）のベース値（ｂａｓｅ ｖａｌｕｅ）を指示する。

ｇｐｓ＿ｉｍｐｌｉｃｉｔ＿ｇｅｏｍ＿ｐａｒｔｉｔｉｏｎ＿ｆｌａｇフィールドは、黙示的な（ｉｍｐｌｉｃｉｔ）ジオメトリパーティションがそのシーケンス又はスライスに対して有効であるか否かを指示する。例えば、ｇｐｓ＿ｉｍｐｌｉｃｉｔ＿ｇｅｏｍ＿ｐａｒｔｉｔｉｏｎ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、黙示的なジオメトリパーティションがそのシーケンス又はスライスに対して有効であることを指示し、０であると、無効であることを指示する（ｅｑｕａｌ ｔｏ １ ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｉｍｐｌｉｃｉｔ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｐａｒｔｉｔｉｏｎ ｉｓ ｅｎａｂｌｅｄ ｆｏｒ ｔｈｅ ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｏｒ ｓｌｉｃｅ． ｇｐｓ＿ｉｍｐｌｉｃｉｔ＿ｇｅｏｍ＿ｐａｒｔｉｔｉｏｎ＿ｆｌａｇ ｅｑｕａｌ ｔｏ ０ ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｉｍｐｌｉｃｉｔ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｐａｒｔｉｔｉｏｎ ｉｓ ｄｉｓａｂｌｅｄ ｆｏｒ ｔｈｅ ｓｅｑｕｅｎｃｅ ｏｒ ｓｌｉｃｅ）。仮に、ｇｐｓ＿ｉｍｐｌｉｃｉｔ＿ｇｅｏｍ＿ｐａｒｔｉｔｉｏｎ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、以下の２つのフィールド、即ち、ｇｐｓ＿ｍａｘ＿ｎｕｍ＿ｉｍｐｌｉｃｉｔ＿ｑｔｂｔ＿ｂｅｆｏｒｅ＿ｏｔフィールドとｇｐｓ＿ｍｉｎ＿ｓｉｚｅ＿ｉｍｐｌｉｃｉｔ＿ｑｔｂｔフィールドがシグナリングされる。

ｇｐｓ＿ｍａｘ＿ｎｕｍ＿ｉｍｐｌｉｃｉｔ＿ｑｔｂｔ＿ｂｅｆｏｒｅ＿ｏｔフィールドは、ＯＴパーティション前の黙示的なＱＴとＢＴパーティションの最大数を示す（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｍａｘｉｍａｌ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｉｍｐｌｉｃｉｔ ＱＴ Ａｎｄ ＢＴ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ ｂｅｆｏｒｅ ＯＴ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ）。その後、変数Ｋはｐｓ＿ｍａｘ＿ｎｕｍ＿ｉｍｐｌｉｃｉｔ＿ｑｔｂｔ＿ｂｅｆｏｒｅ＿ｏｔフィールドにより以下のように初期化される。

Ｋ＝ｇｐｓ＿ｍａｘ＿ｎｕｍ＿ｉｍｐｌｉｃｉｔ＿ｑｔｂｔ＿ｂｅｆｏｒｅ＿ｏｔ

ｇｐｓ＿ｍｉｎ＿ｓｉｚｅ＿ｉｍｐｌｉｃｉｔ＿ｑｔｂｔフィールドは、黙示的なＱＴとＢＴパーティションの最小サイズを示す（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｍｉｎｉｍａｌ ｓｉｚｅ ｏｆ ｉｍｐｌｉｃｉｔ ＱＴ Ａｎｄ ＢＴ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｓ）。その後、変数Ｍはｇｐｓ＿ｍｉｎ＿ｓｉｚｅ＿ｉｍｐｌｉｃｉｔ＿ｑｔｂｔフィールドにより以下のように初期化される。

Ｍ＝ｇｐｓ＿ｍｉｎ＿ｓｉｚｅ＿ｉｍｐｌｉｃｉｔ＿ｑｔｂｔ

ｇｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｆｌａｇフィールドは、ｇｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｄａｔａ構文構造が該当ＧＰＳ構文構造に存在するか否かを示す。例えば、ｇｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、ｇｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｄａｔａ構文構造が該当ＧＰＳ構文に存在することを指示する。例えば、ｇｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｆｌａｇフィールドの値が０であると、ｇｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｄａｔａ構文構造が該当ＧＰＳ構文に存在しないことを指示する。

実施例によるＧＰＳはｇｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、ｇｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｄａｔａ＿ｆｌａｇフィールドをさらに含む。

ｇｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｄａｔａ＿ｆｌａｇフィールドはいずれの値であってもよい。その存在と値はデコーダー規格（ｄｅｃｏｄｅｒ ｃｏｎｆｏｒｍａｎｃｅ ｔｏ ｐｒｏｆｉｌｅｓ）に影響を与えない。

実施例によれば、ＧＰＳはｇｅｏｍ＿ｔｒｅｅ＿ｔｙｐｅフィールドをさらに含む。例えば、ｇｅｏｍ＿ｔｒｅｅ＿ｔｙｐｅフィールドの値が０であると、位置情報（又はジオメトリ）が八分木を使用してコーディングされたことを示し、１であると、位置情報（又はジオメトリ）が予測ツリー（ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ ｔｒｅｅ）を使用してコーディングされたことを示す。

図３１は実施例によるスライス関連情報及び／又はバッファー管理関連情報を含むジオメトリパラメータセット（ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ）（ＧＰＳ）の構文構造の一実施例を示す図である。

実施例によれば、ＧＰＳはｇｅｏｍ＿ｓｌｉｃｅ＿ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドを含む。

例えば、ｇｅｏｍ＿ｓｌｉｃｅ＿ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、ジオメトリビットストリームが複数のスライスに分けられて伝達されることを示す。この場合、追加条件により並列処理、拡張可能な送信（ｓｃａｌａｂｌｅ ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ）、空間拡張性（ｓｐａｔｉａｌ ｓｃａｌａｂｉｌｉｔｙ）が可能である。ｇｅｏｍ＿ｓｌｉｃｅ＿ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、ジオメトリビットストリームがそれぞれの単一スライスに伝達されることを示す。

実施例によれば、図３１のスライス関連情報及び／又はバッファー管理関連情報は図３０のＧＰＳの任意の位置に含まれる。

図３２はこの明細書による特質パラメータセット（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ）（ＡＰＳ）の構文構造の一実施例を示す図である。実施例によるＡＰＳは１つ又はそれ以上のスライスに含まれたポイントクラウドデータの特質情報を符号化する方法に関する情報を含む。

実施例によるＡＰＳはａｐｓ＿ａｔｔｒ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄフィールド、ａｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄフィールド、ａｔｔｒ＿ｃｏｄｉｎｇ＿ｔｙｐｅフィールド、ａｐｓ＿ａｔｔｒ＿Ｉｎｉｔｉａｌ＿ｑｐフィールド、ａｐｓ＿ａｔｔｒ＿ｃｈｒｏｍａ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔフィールド、ａｐｓ＿ｓｌｉｃｅ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇフィールド及びａｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｆｌａｇフィールドを含む。

ａｐｓ＿ａｔｔｒ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄフィールドは他の構文要素による参照のためのＡＰＳの識別子を示す。

ａｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄフィールドはアクティブ（ａｃｔｉｖｅ）ＳＰＳに対するｓｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄの値を示す。

ａｔｔｒ＿ｃｏｄｉｎｇ＿ｔｙｐｅフィールドは特質に対するコーディングタイプを示す。

実施例によれば、ａｔｔｒ＿ｃｏｄｉｎｇ＿ｔｙｐｅフィールドの値が０であると、コーディングタイプは予測加重値挙げ（ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ ｗｅｉｇｈｔ ｌｉｆｔｉｎｇ）を、１であると、コーディングタイプはＲＡＨＴを、２であると、固定加重値挙げ（ｆｉｘ ｗｅｉｇｈｔ ｌｉｆｔｉｎｇ）を指示する。

ａｐｓ＿ａｔｔｒ＿Ｉｎｉｔｉａｌ＿ｑｐフィールドはＡＰＳを参照する各スライスに対する変数スライス量子化パラメータ（ＳｌｉｃｅＱｐ）の初期値を示す（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ Ｉｎｉｔｉａｌ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｈｅ ｖａｒｉａｂｌｅ ＳｌｉｃｅＱｐ ｆｏｒ ｅａｃｈ ｓｌｉｃｅ ｒｅｆｅｒｒｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ＡＰＳ）。

ａｐｓ＿ａｔｔｒ＿ｃｈｒｏｍａ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔフィールドは、構文ａｐｓ＿ａｔｔｒ＿ｉｎｉｔｉａｌ＿ｑｐによってシグナリングされた初期量子化パラメータに対するオフセットを示す。

ａｐｓ＿ｓｌｉｃｅ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇフィールドは、ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａ＿ｌｕｍａ ａｎｄ ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａ＿ｃｈｒｏｍａ構文要素が該当特質スライスヘッダ（ＡＳＨ）に存在するか否かを示す。例えば、ａｐｓ＿ｓｌｉｃｅ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａ＿ｌｕｍａ ａｎｄ ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａ＿ｃｈｒｏｍａ構文要素が該当特質スライスヘッダ（ＡＳＨ）に存在することを指示する（ｅｑｕａｌ ｔｏ １ ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａ＿ｌｕｍａ ａｎｄ ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａ＿ｃｈｒｏｍａ ｓｙｎｔａｘ ｅｌｅｍｅｎｔｓ ａｒｅ ｐｒｅｓｅｎｔ ｉｎ ｔｈｅ ＡＳＨ）。例えば、ａｐｓ＿ｓｌｉｃｅ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇフィールドの値が０であると、ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａ＿ｌｕｍａ ａｎｄ ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａ＿ｃｈｒｏｍａ構文要素が該当特質スライスヘッダ（ＡＳＨ）に存在しないことを指示する。

実施例によるＡＰＳはａｔｔｒ＿ｃｏｄｉｎｇ＿ｔｙｐｅフィールドの値が０又は２であると、即ち、コーディングタイプが予測加重値挙げであるか又は固定加重値挙げであると、ｌｉｆｔｉｎｇ＿ｎｕｍ＿ｐｒｅｄ＿ｎｅａｒｅｓｔ＿ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ＿ｍｉｎｕｓ１フィールド、ｌｉｆｔｉｎｇ＿ｓｅａｒｃｈ＿ｒａｎｇｅ＿ｍｉｎｕｓ１フィールド及びｌｉｆｔｉｎｇ＿ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｂｉａｓ［ｋ］フィールドをさらに含む。

ｌｉｆｔｉｎｇ＿ｎｕｍ＿ｐｒｅｄ＿ｎｅａｒｅｓｔ＿ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ＿ｍｉｎｕｓ１フィールドｐｌｕｓ１は、予測のために使用される最近接の隣の最大数を示す。実施例によれば、ＮｕｍＰｒｅｄＮｅａｒｅｓｔＮｅｉｇｈｂｏｕｒｓの値はｌｉｆｔｉｎｇ＿ｎｕｍ＿ｐｒｅｄ＿ｎｅａｒｅｓｔ＿ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓと同じく設定される。

ｌｉｆｔｉｎｇ＿ｓｅａｒｃｈ＿ｒａｎｇｅ＿ｍｉｎｕｓ１フィールドｐｌｕｓ１は、予測のために使用される最近接の隣を決定し、距離基盤のＬＯＤ（ｄｉｓｔａｎｃｅ－ｂａｓｅｄ ｌｅｖｅｌｓ ｏｆ ｄｅｔａｉｌ）を形成するために使用されたサーチ範囲を示す（ｌｉｆｔｉｎｇ＿ｓｅａｒｃｈ＿ｒａｎｇｅ＿ｍｉｎｕｓ１ ｐｌｕｓ １ ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｓｅａｒｃｈ ｒａｎｇｅ ｕｓｅｄ ｔｏ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅ ｎｅａｒｅｓｔ ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ ｔｏ ｂｅ ｕｓｅｄ ｆｏｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ Ａｎｄ ｔｏ ｂｕｉｌｄ ｄｉｓｔａｎｃｅ－ｂａｓｅｄ ｌｅｖｅｌｓ ｏｆ ｄｅｔａｉｌ）。サーチ範囲を明示するための変数ＬｉｆｔｉｎｇＳｅａｒｃｈＲａｎｇｅは、ｌｉｆｔｉｎｇ＿ｓｅａｒｃｈ＿ｒａｎｇｅ＿ｍｉｎｕｓ１フィールドの値に１を加えて求めることができる（ＬｉｆｔｉｎｇＳｅａｒｃｈＲａｎｇｅ＝ｌｉｆｔｉｎｇ＿ｓｅａｒｃｈ＿ｒａｎｇｅ＿ｍｉｎｕｓ１＋１）。

ｌｉｆｔｉｎｇ＿ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｂｉａｓ［ｋ］フィールドは、最近接の隣の誘導過程の一部として、２つのポイントの間のユークリッド距離の計算においてｋ番目のコンポーネントを加重するために使用されたバイアスを示す（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ａ ｂｉａｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ｗｅｉｇｈｔ ｔｈｅ ｋ－ｔｈ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｉｎ ｔｈｅ ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｅｕｃｌｉｄｅａｎ ｄｉｓｔａｎｃｅ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｗｏ ｐｏｉｎｔｓ ａｓ ｐａｒｔ ｏｆ ｔｈｅ ｎｅａｒｅｓｔ ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ ｄｅｒｉｖａｔｉｏｎ ｐｒｏｃｅｓｓ）。

実施例によれば、ＡＰＳはａｔｔｒ＿ｃｏｄｉｎｇ＿ｔｙｐｅフィールドの値が２であると、即ち、コーディングタイプが固定加重値挙げを指示すると、ｌｉｆｔｉｎｇ＿ｓｃａｌａｂｉｌｉｔｙ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドをさらに含む。

ｌｉｆｔｉｎｇ＿ｓｃａｌａｂｉｌｉｔｙ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドは特質復号過程が入力ジオメトリポイントに対して枝切り（ｐｒｕｎｅｄ）八分木の復号結果を許容するか否かを指示する。例えば、ｌｉｆｔｉｎｇ＿ｓｃａｌａｂｉｌｉｔｙ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、特質復号過程が入力ジオメトリポイントに対して枝切り八分木の復号結果を許容することを示す（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｄｅｃｏｄｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ ａｌｌｏｗｓ ｔｈｅ ｐｒｕｎｅｄ ｏｃｔｒｅｅ ｄｅｃｏｄｅ ｒｅｓｕｌｔ ｆｏｒ ｔｈｅ ｉｎｐｕｔ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｐｏｉｎｔｓ）。仮にｌｉｆｔｉｎｇ＿ｓｃａｌａｂｉｌｉｔｙ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドの値が０であると、特質復号過程が入力ジオメトリポイントに対して完全な八分木復号結果を求めることを示す（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈａｔ ｔｈａｔ ｔｈｅ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｄｅｃｏｄｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ ｒｅｑｕｉｒｅｓ ｔｈｅ ｃｏｍｐｌｅｔｅ ｏｃｔｒｅｅ ｄｅｃｏｄｅ ｒｅｓｕｌｔ ｆｏｒ ｔｈｅ ｉｎｐｕｔ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｐｏｉｎｔｓ）。

実施例によれば、ＡＰＳはｌｉｆｔｉｎｇ＿ｓｃａｌａｂｉｌｉｔｙ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドの値が偽であると、ｌｉｆｔｉｎｇ＿ｎｕｍ＿ｄｅｔａｉｌ＿ｌｅｖｅｌｓ＿ｍｉｎｕｓ１フィールドをさらに含む。

ｌｉｆｔｉｎｇ＿ｎｕｍ＿ｄｅｔａｉｌ＿ｌｅｖｅｌｓ＿ｍｉｎｕｓ１フィールドは特質コーディングのためにＬＯＤの数を示す（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｌｅｖｅｌｓ ｏｆ ｄｅｔａｉｌ ｆｏｒ ｔｈｅ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｃｏｄｉｎｇ）。ＬＯＤの数を明示するための変数ＬｅｖｅｌＤｅｔａｉｌＣｏｕｎｔはｌｉｆｔｉｎｇ＿ｎｕｍ＿ｄｅｔａｉｌ＿ｌｅｖｅｌｓ＿ｍｉｎｕｓ１フィールドの値に１を加えて求めることができる（ＬｅｖｅｌＤｅｔａｉｌＣｏｕｎｔ＝ｌｉｆｔｉｎｇ＿ｎｕｍ＿ｄｅｔａｉｌ＿ｌｅｖｅｌｓ＿ｍｉｎｕｓ１＋１）。

実施例によれば、ＡＰＳはｌｉｆｔｉｎｇ＿ｎｕｍ＿ｄｅｔａｉｌ＿ｌｅｖｅｌｓ＿ｍｉｎｕｓ１フィールドの値が１より大きいと、ｌｉｆｔｉｎｇ＿ｌｏｄ＿ｒｅｇｕｌａｒ＿ｓａｍｐｌｉｎｇ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドをさらに含む。

ｌｉｆｔｉｎｇ＿ｌｏｄ＿ｒｅｇｕｌａｒ＿ｓａｍｐｌｉｎｇ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドは、ＬＯＤ（ｌｅｖｅｌｓ ｏｆ ｄｅｔａｉｌ）が正規のサンプリング戦略により形成されるか否かを示す。例えば、ｌｉｆｔｉｎｇ＿ｌｏｄ＿ｒｅｇｕｌａｒ＿ｓａｍｐｌｉｎｇ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、ＬＯＤが正規のサンプリング戦略を使用して形成されることを指示する。例えば、ｌｉｆｔｉｎｇ＿ｌｏｄ＿ｒｅｇｕｌａｒ＿ｓａｍｐｌｉｎｇ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドの値が０であると、距離基盤のサンプリング戦略（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｂａｓｅｄ ｓａｍｐｌｉｎｇ ｓｔｒａｔｅｇｙ）が代わりに使用されること指示する（Ｔｈｅ ｌｉｆｔｉｎｇ＿ｌｏｄ＿ｒｅｇｕｌａｒ＿ｓａｍｐｌｉｎｇ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇ ｅｑｕａｌ ｔｏ １ ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｌｅｖｅｌｓ ｏｆ ｄｅｔａｉｌ ａｒｅ ｂｕｉｌｔ ｂｙ ｕｓｉｎｇ ａ ｒｅｇｕｌａｒ ｓａｍｐｌｉｎｇ ｓｔｒａｔｅｇｙ． Ｔｈｅ ｌｉｆｔｉｎｇ＿ｌｏｄ＿ｒｅｇｕｌａｒ＿ｓａｍｐｌｉｎｇ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇ ｅｑｕａｌ ｔｏ ０ ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈａｔ ａ ｄｉｓｔａｎｃｅ－ｂａｓｅｄ ｓａｍｐｌｉｎｇ ｓｔｒａｔｅｇｙ ｉｓ ｕｓｅｄ ｉｎｓｔｅａｄ）。

実施例によれば、ＡＰＳはｌｉｆｔｉｎｇ＿ｓｃａｌａｂｉｌｉｔｙ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドの値が偽であるとき、ｌｉｆｔｉｎｇ＿ｎｕｍ＿ｄｅｔａｉｌ＿ｌｅｖｅｌｓ＿ｍｉｎｕｓ１フィールドの値だけ繰り返される繰り返し文をさらに含む。このとき、インデックス（ｉｄｘ）は０に初期化され、繰り返し文が行われるたびに１ずつ増加して、インデックス（ｉｄｘ）がｌｉｆｔｉｎｇ＿ｎｕｍ＿ｄｅｔａｉｌ＿ｌｅｖｅｌｓ＿ｍｉｎｕｓ１フィールドの値より大きくなるまで繰り返し文が繰り返されることを一実施例とする。この繰り返し文はｌｉｆｔｉｎｇ＿ｌｏｄ＿ｒｅｇｕｌａｒ＿ｓａｍｐｌｉｎｇ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドの値が真であると（例えば、１）、ｌｉｆｔｉｎｇ＿ｓａｍｐｌｉｎｇ＿ｐｅｒｉｏｄ＿ｍｉｎｕｓ２［ｉｄｘ］フィールドを含み、偽であると（例えば、０）、ｌｉｆｔｉｎｇ＿ｓａｍｐｌｉｎｇ＿ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｓｑｕａｒｅｄ＿ｓｃａｌｅ＿ｍｉｎｕｓ１ ［ｉｄｘ］フィールドを含む。また、ｉｄｘの値が０ではないと（ｉｄｘ ！＝０）、ｌｉｆｔｉｎｇ＿ｓａｍｐｌｉｎｇ＿ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｓｑｕａｒｅｄ＿ｏｆｆｓｅｔ［ｉｄｘ］フィールドをさらに含む。

ｌｉｆｔｉｎｇ＿ｓａｍｐｌｉｎｇ＿ｐｅｒｉｏｄ＿ｍｉｎｕｓ２ ［ｉｄｘ］フィールドｐｌｕｓ２は、ＬＯＤ ｉｄｘのためのサンプリング周期を示す（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｓａｍｐｌｉｎｇ ｐｅｒｉｏｄ ｆｏｒ ｔｈｅ ｌｅｖｅｌ ｏｆ ｄｅｔａｉｌ ｉｄｘ）。

ｌｉｆｔｉｎｇ＿ｓａｍｐｌｉｎｇ＿ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｓｑｕａｒｅｄ＿ｓｃａｌｅ＿ｍｉｎｕ１ ［ｉｄｘ］フィールドｐｌｕｓ１は、ＬＯＤ ｉｄｘのためのサンプリング距離の二乗を導き出すための倍率を示す（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｓｃａｌｅ ｆａｃｔｏｒ ｆｏｒ ｔｈｅ ｄｅｒｉｖａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｓｑｕａｒｅ ｏｆ ｔｈｅ ｓａｍｐｌｉｎｇ ｄｉｓｔａｎｃｅ ｆｏｒ ｔｈｅ ｌｅｖｅｌ ｏｆ ｄｅｔａｉｌ ｉｄｘ）。

ｌｉｆｔｉｎｇ＿ｓａｍｐｌｉｎｇ＿ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｓｑｕａｒｅｄ＿ｏｆｆｓｅｔ［ｉｄｘ］フィールドは、ＬＯＤ ｉｄｘのためのサンプリング距離の二乗を導き出すためのオフセットを示す（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｏｆｆｓｅｔ ｏｆ ｔｈｅ ｄｅｒｉｖａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｓｑｕａｒｅ ｏｆ ｔｈｅ ｓａｍｐｌｉｎｇ ｄｉｓｔａｎｃｅ ｆｏｒ ｔｈｅ ｌｅｖｅｌ ｏｆ ｄｅｔａｉｌ ｉｄｘ）。

実施例によるＡＰＳはａｔｔｒ＿ｃｏｄｉｎｇ＿ｔｙｐｅフィールドの値が０であると、即ち、コーディングタイプが予測加重値挙げであると、ｌｉｆｔｉｎｇ＿ａｄａｐｔｉｖｅ＿ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄフィールド、ｌｉｆｔｉｎｇ＿ｉｎｔｒａ＿ｌｏｄ＿ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ＿ｎｕｍ＿ｌａｙｅｒｓフィールド、ｌｉｆｔｉｎｇ＿ｍａｘ＿ｎｕｍ＿ｄｉｒｅｃｔ＿ｐｒｅｄｉｃｔｏｒｓフィールド及びｉｎｔｅｒ＿ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ＿ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドをさらに含む。

ｌｉｆｔｉｎｇ＿ａｄａｐｔｉｖｅ＿ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄフィールドは適応的予測を可能にするためのしきい値を示す（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｔｏ ｅｎａｂｌｅ ａｄａｐｔｉｖｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）。実施例によれば、適応的予測機選択モードを転換するためにしきい値を明示する変数ＡｄａｐｔｉｖｅＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎＴｈｒｅｓｈｏｌｄは、ｌｉｆｔｉｎｇ＿ａｄａｐｔｉｖｅ＿ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄフィールドの値と同じく設定される（ＡｄａｐｔｉｖｅＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎＴｈｒｅｓｈｏｌｄ＝ｌｉｆｔｉｎｇ＿ａｄａｐｔｉｖｅ＿ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ）。

ｌｉｆｔｉｎｇ＿ｉｎｔｒａ＿ｌｏｄ＿ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ＿ｎｕｍ＿ｌａｙｅｒｓフィールドは、同じＬＯＤレイヤー内の復号されたポイントがターゲットポイントの予測値を生成するために参照できるＬＯＤレイヤーの数を示す（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ＬＯＤ ｌａｙｅｒ ｗｈｅｒｅ ｄｅｃｏｄｅｄ ｐｏｉｎｔｓ ｉｎ ｔｈｅ ｓａｍｅ ＬＯＤ ｌａｙｅｒ ｃｏｕｌｄ ｂｅ ｒｅｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｇｅｎｅｒａｔｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔａｒｇｅｔ ｐｏｉｎｔ）。例えば、ｌｉｆｔｉｎｇ＿ｉｎｔｒａ＿ｌｏｄ＿ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ＿ｎｕｍ＿ｌａｙｅｒｓフィールドの値がＬｅｖｅｌＤｅｔａｉｌＣｏｕｎｔの値であると、ターゲットポイントは全てのＬＯＤレイヤーのための同じＬＯＤレイヤー内の復号されたポイントを参照できることを示す（Ｔｈｅ ｌｉｆｔｉｎｇ＿ｉｎｔｒａ＿ｌｏｄ＿ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ＿ｎｕｍ＿ｌａｙｅｒｓ ｆｉｅｌｄ ｅｑｕａｌ ｔｏ ＬｅｖｅｌＤｅｔａｉｌＣｏｕｎｔ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈａｔ ｔａｒｇｅｔ ｐｏｉｎｔ ｃｏｕｌｄ ｒｅｆｅｒ ｄｅｃｏｄｅｄ ｐｏｉｎｔｓ ｉｎ ｔｈｅ ｓａｍｅ ＬＯＤ ｌａｙｅｒ ｆｏｒ ａｌｌ ＬＯＤ ｌａｙｅｒｓ）。例えば、ｌｉｆｔｉｎｇ＿ｉｎｔｒａ＿ｌｏｄ＿ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ＿ｎｕｍ＿ｌａｙｅｒｓフィールドの値が０であると、ターゲットポイントは任意のＬＯＤレイヤーのための同じＬＯＤレイヤー内の復号されたポイントを参照できないことを示す（Ｔｈｅ ｌｉｆｔｉｎｇ＿ｉｎｔｒａ＿ｌｏｄ＿ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ＿ｎｕｍ＿ｌａｙｅｒｓ ｆｉｅｌｄ ｅｑｕａｌ ｔｏ ０ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈａｔ ｔａｒｇｅｔ ｐｏｉｎｔ ｃｏｕｌｄ ｎｏｔ ｒｅｆｅｒ ｄｅｃｏｄｅｄ ｐｏｉｎｔｓ ｉｎ ｔｈｅ ｓａｍｅ ＬＯＤ ｌａｙｅｒ ｆｏｒ ａｎｙ ＬＯＤ ｌａｙｅｒｓ）。ｌｉｆｔｉｎｇ＿ｍａｘ＿ｎｕｍ＿ｄｉｒｅｃｔ＿ｐｒｅｄｉｃｔｏｒｓフィールドは直接予測（ｄｉｒｅｃｔ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）のために使用される予測機の最大数を示す。ｌｉｆｔｉｎｇ＿ｍａｘ＿ｎｕｍ＿ｄｉｒｅｃｔ＿ｐｒｅｄｉｃｔｏｒｓフィールドの値は０からＬｅｖｅｌＤｅｔａｉｌＣｏｕｎｔの範囲にある。

ｉｎｔｅｒ＿ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ＿ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドはマルチコンポーネント特質のｐｒｉｍａｒｙ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔがｎｏｎ－ｐｒｉｍａｒｙ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔの再構成（ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ）値を予測するために使用されるか否かを示す。例えば、ｉｎｔｅｒ＿ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ＿ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、マルチコンポーネント特質のｐｒｉｍａｒｙ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔがｎｏｎ－Ｐｒｉｍａｒｙ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔの再構成値を予測するために使用されることを示す（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ Ｐｒｉｍａｒｙ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ｏｆ ａ ｍｕｌｔｉ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｉｓ ｕｓｅｄ ｔｏ ｐｒｅｄｉｃｔ ｔｈｅ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｎｏｎ－Ｐｒｉｍａｒｙ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ）。仮に、ｉｎｔｅｒ＿ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ＿ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドの値が０であると、全ての特質コンポーネントが独立して再構成されることを示す（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈａｔ ａｌｌ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ａｒｅ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｌｙ）。

実施例によれば、ＡＰＳはａｔｔｒ＿ｃｏｄｉｎｇ＿ｔｙｐｅフィールドの値が１であると、即ち、特質コーディングタイプがＲＡＨＴであると、ｒａｈｔ＿ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドをさらに含む。

ｒａｈｔ＿ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドは隣接ポイントからの変換重量予測がＲＡＨＴ復号過程で有効であるか否かを示す。例えば、ｒａｈｔ＿ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、隣接ポイントからの変換重量予測がＲＡＨＴ復号過程で有効になり、０であると、無効であることを示す。

実施例によれば、ＡＰＳはｒａｈｔ＿ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドの値が真であると、ｒａｈｔ＿ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ０フィールドとｒａｈｔ＿ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ１フィールドをさらに含む。

ｒａｈｔ＿ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ０フィールドは隣接ポイントからの変換重量予測を終了するためのしきい値を示す。

ｒａｈｔ＿ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ１フィールドは隣接ポイントからの変換重量予測をスキップするためのしきい値を示す。

ａｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｆｌａｇフィールドは、ａｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｄａｔａ構文構造が該当ＡＰＳ構文構造に存在するか否かを示す。例えば、ａｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、ａｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｄａｔａ構文構造が該当ＡＰＳ構文構造に存在することを指示する。例えば、ａｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｆｌａｇフィールドの値が０であると、ａｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｄａｔａ構文構造が該当ＡＰＳ構文構造に存在しないことを指示する。

実施例によるＡＰＳはａｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、ａｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｄａｔａ＿ｆｌａｇフィールドをさらに含む。

ａｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｄａｔａ＿ｆｌａｇフィールドはいずれの値であってもよい。その存在と値はデコーダー規格に影響を与えない。

実施例によるＡＰＳはさらにＬｏＤ基盤の特質圧縮に関連する情報を含む。

図３３は実施例によるスライス関連情報及び／又はバッファー管理関連情報を含む特質パラメータセット（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ）（ＡＰＳ）の構文構造の一実施例を示す図である。

実施例によれば、ＡＰＳはａｔｔｒ＿ｓｌｉｃｅ＿ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドを含む。

例えば、ａｔｔｒ＿ｓｌｉｃｅ＿ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、特質ビットストリームが複数のスライスに分けられて伝達されることを示す。この場合、追加条件により並列処理、拡張可能な送信（ｓｃａｌａｂｌｅ Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ）、空間拡張性（ｓｐａｔｉａｌ ｓｃａｌａｂｉｌｉｔｙ）が可能である。ａｔｔｒ＿ｓｌｉｃｅ＿ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、特質ビットストリームがそれぞれの単一スライスに伝達されることを示す。

実施例によれば、図３３のセグメントされた（分離された）スライスに関する情報及び／又はダイレクトコーディングに関連する情報は図３２のＡＰＳの任意の位置に含まれる。

図３４はこの明細書によるジオメトリスライスビットストリームの構文構造の一実施例を示す図である。

実施例によるジオメトリスライスビットストリーム（ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｓｌｉｃｅ＿ｂｉｔｓｔｒｅａｍ）は、ジオメトリスライスヘッダー（ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｓｌｉｃｅ＿ｈｅａｄｅｒ）とジオメトリスライスデータ（ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｓｌｉｃｅ＿ｄａｔａ）を含む。実施例によれば、ジオメトリスライスビットストリームはジオメトリデータユニット、ジオメトリスライスヘッダーはジオメトリデータユニットヘッダー、ジオメトリスライスデータはジオメトリデータユニットデータとも称する。

図３５はこの明細書によるジオメトリスライスヘッダー（ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｓｌｉｃｅ＿ｈｅａｄｅｒ）の構文構造の一実施例を示す図である。

実施例による送信装置が送信するビットストリーム（又は受信装置が受信するビットストリーム）は１つ以上のスライスを含む。それぞれのスライスはジオメトリスライス及び特質スライスを含む。ジオメトリスライスはジオメトリスライスヘッダー（ＧＳＨ，Ｇｅｏｍｅｔｒｙ Ｓｌｉｃｅ Ｈｅａｄｅｒ）を含む。特質スライスは特質スライスヘッダー（ＡＳＨ，Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ Ｓｌｉｃｅ Ｈｅａｄｅｒ）を含む。

実施例によるジオメトリスライスヘッダー（ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｓｌｉｃｅ＿ｈｅａｄｅｒ）はｇｓｈ＿ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄフィールド、ｇｓｈ＿ｔｉｌｅ＿ｉｄフィールド、ｇｓｈ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄフィールド、ｆｒａｍｅ＿ｉｄｘフィールド、ｇｓｈ＿ｎｕｍ＿ｐｏｉｎｔｓフィールド及びｂｙｔｅ＿ａｌｉｇｎｍｅｎｔフィールドを含む。

実施例によるジオメトリスライスヘッダー（ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｓｌｉｃｅ＿ｈｅａｄｅｒ）は、ジオメトリパラメータセット（ＧＰＳ）に含まれたｇｐｓ＿ｂｏｘ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇフィールドの値が真であり（例えば、１）、ｇｐｓ＿ｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｌｏｇ２＿ｓｃａｌｅ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇフィールドの値が真であると（例えば、１）、ｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｌｏｇ２＿ｓｃａｌｅフィールド、ｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｘフィールド、ｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｙフィールド及びｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｚフィールドをさらに含む。

ｇｓｈ＿ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄフィールドは、アクティブＧＰＳのｇｐｓ＿ｇｅｏｍ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄの値を示す（ｇｓｈ＿ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｈｅ ｇｐｓ＿ｇｅｏｍ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ ｏｆ ｔｈｅ ａｃｔｉｖｅ ＧＰＳ）。

ｇｓｈ＿ｔｉｌｅ＿ｉｄフィールドは該当ジオメトリスライスヘッダー（ＧＳＨ）により参照される該当タイルの識別子を示す。

ｇｓｈ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄフィールドは他の構文要素による参照のために該当スライスの識別子を示す（ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｓｌｉｃｅ ｈｅａｄｅｒ ｆｏｒ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｂｙ ｏｔｈｅｒ ｓｙｎｔａｘ ｅｌｅｍｅｎｔｓ）。

ｆｒａｍｅ＿ｉｄｘフィールドは概念上のフレーム数カウンター（ｎｏｔｉｏｎａｌ ｆｒａｍｅ ｎｕｍｂｅｒ ｃｏｕｎｔｅｒ）のｌｏｇ２＿ｍａｘ＿ｆｒａｍｅ＿ｉｄｘ＋１ ｌｅａｓｔ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｂｉｔｓを示す。異なるフレームインデックス値を有する連続するスライスは、異なる出力ポイントクラウドフレームを形成する（Ｃｏｎｓｅｃｕｔｉｖｅ ｓｌｉｃｅｓ ｗｉｔｈ ｄｉｆｆｅｒｉｎｇ ｖａｌｕｅＳ ｏｆ ｆｒａｍｅ＿ｉｄｘ ｆｏｒｍ ｐａｒｔｓ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｏｕｔｐｕｔ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｆｒａｍｅｓ）。介在するフレーム境界マーカーデータユニットなしに同じフレームインデックス値を有する連続するスライスは、同じ出力ポイントクラウドフレームを形成する（Ｃｏｎｓｅｃｕｔｉｖｅ ｓｌｉｃｅｓ ｗｉｔｈ ｉｄｅｎｔｉｃａｌ ｖａｌｕｅｓ ｏｆ ｆｒａｍｅ＿ｉｄｘ ｗｉｔｈｏｕｔ ａｎ ｉｎｔｅｒｖｅｎｉｎｇ ｆｒａｍｅ ｂｏｕｎｄａｒｙ ｍａｒｋｅｒ ｄａｔａ ｕｎｉｔ ｆｏｒｍ ｐａｒｔｓ ｏｆ ｔｈｅ ｓａｍｅ ｏｕｔｐｕｔ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｆｒａｍｅ）。

ｇｓｈ＿ｎｕｍ＿ｐｏｉｎｔｓフィールドは該当スライス内のコーディングされたポイントの最大数を示す。実施例によれば、ｇｓｈ＿ｎｕｍ＿ｐｏｉｎｔｓフィールド値がスライス内の復号されたポイント数より大きいか又は等しいことが、ビットストリーム一致の要求事項である（Ｉｔ ｉｓ ａ ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔ ｏｆ ｂｉｔｓｔｒｅａｍ ｃｏｎｆｏｒｍａｎｃｅ ｔｈａｔ ｇｓｈ＿ｎｕｍ＿ｐｏｉｎｔｓ ｉｓ ｇｒｅａｔｅｒ ｔｈａｎ ｏｒ ｅｑｕａｌ ｔｏ ｔｈｅ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｄｅｃｏｄｅｄ ｐｏｉｎｔＳ ｉｎ ｔｈｅ ｓｌｉｃｅ）。

ｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｌｏｇ２＿ｓｃａｌｅフィールドは該当スライスのためのバウンディングボックスオリジンの倍率を示す。

ｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｘフィールドはｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｌｏｇ２＿ｓｃａｌｅフィールドの値によりスケーリングされたバウンディングボックスオリジンのｘ値を示す。

ｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｙフィールドはｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｌｏｇ２＿ｓｃａｌｅフィールドの値によりスケーリングされたバウンディングボックスオリジンのｙ値を示す。

ｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｚフィールドはｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｌｏｇ２＿ｓｃａｌｅフィールドの値によりスケーリングされたバウンディングボックスオリジンのｚ値を示す。

このとき、変数ｓｌｉｃｅ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｘ、ｓｌｉｃｅ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｙ及びｓｌｉｃｅ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｚは以下のように導き出される（抽出される）。

仮にｇｐｓ＿ｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｌｏｇ２＿ｓｃａｌｅ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇフィールドの値が０であると、ｏｒｉｇｉｎＳｃａｌｅはｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｌｏｇ２＿ｓｃａｌｅになる。

また、ｇｐｓ＿ｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｌｏｇ２＿ｓｃａｌｅ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、ｏｒｉｇｉｎＳｃａｌｅはｇｐｓ＿ｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｌｏｇ２＿ｓｃａｌｅになる。

また、ｇｐｓ＿ｂｏｘ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇフィールドの値が０であると、変数ｓｌｉｃｅ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｘ、ｓｌｉｃｅ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｙ及びｓｌｉｃｅ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｚの値は０になる。

仮に、ｇｐｓ＿ｂｏｘ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、変数ｓｌｉｃｅ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｘ、ｓｌｉｃｅ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｙ及びｓｌｉｃｅ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｚに対して以下の式が適用される。

ｓｌｉｃｅ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｘ＝ｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｘ＜＜ｏｒｉｇｉｎＳｃａｌｅ

ｓｌｉｃｅ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｙ＝ｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｙ＜＜ｏｒｉｇｉｎＳｃａｌｅ

ｓｌｉｃｅ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｚ＝ｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｚ＜＜ｏｒｉｇｉｎＳｃａｌｅ

実施例によるジオメトリスライスヘッダー（ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｓｌｉｃｅ＿ｈｅａｄｅｒ）は、ｇｐｓ＿ｉｍｐｌｉｃｉｔ＿ｇｅｏｍ＿ｐａｒｔｉｔｉｏｎ＿ｆｌａｇフィールドの値が真であると（即ち、０であると）、ｇｓｈ＿ｌｏｇ２＿ｍａｘ＿ｎｏｄｅｓｉｚｅ＿ｘフィールド、ｇｓｈ＿ｌｏｇ２＿ｍａｘ＿ｎｏｄｅｓｉｚｅ＿ｙ＿ｍｉｎｕｓ＿ｘフィールド及びｇｓｈ＿ｌｏｇ２＿ｍａｘ＿ｎｏｄｅｓｉｚｅ＿ｚ＿ｍｉｎｕｓ＿ｙフィールドをさらに含み、ｇｐｓ＿ｉｍｐｌｉｃｉｔ＿ｇｅｏｍ＿ｐａｒｔｉｔｉｏｎ＿ｆｌａｇフィールドの値が偽であると（即ち、１であると）、ｇｓｈ＿ｌｏｇ２＿ｍａｘ＿ｎｏｄｅｓｉｚｅフィールドをさらに含む。

ｇｓｈ＿ｌｏｇ２＿ｍａｘ＿ｎｏｄｅｓｉｚｅ＿ｘフィールドはｘ次元においてバウンディングボックスサイズ、即ち、復号過程で使用されるＭａｘＮｏｄｅｓｉｚｅＸＬｏｇ２を以下のように示す（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ ｓｉｚｅ ｉｎ ｔｈｅ ｘ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ， ｉ．ｅ．， ＭａｘＮｏｄｅｓｉｚｅＸＬｏｇ２ ｔｈａｔ ｉｓ ｕｓｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｄｅｃｏｄｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ）。

ＭａｘＮｏｄｅｓｉｚｅＸＬｏｇ２＝ｇｓｈ＿ｌｏｇ２＿ｍａｘ＿ｎｏｄｅｓｉｚｅ＿ｘ

ＭａｘＮｏｄｅＳｉｚｅＸ＝１＜＜ＭａｘＮｏｄｅｓｉｚｅＸＬｏｇ２

ｇｓｈ＿ｌｏｇ２＿ｍａｘ＿ｎｏｄｅｓｉｚｅ＿ｙ＿ｍｉｎｕｓ＿ｘフィールドはｙ次元においてバウンディングボックスサイズ、即ち、復号過程で使用されるＭａｘＮｏｄｅｓｉｚｅＹＬｏｇ２を以下のように示す（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ ｓｉｚｅ ｉｎ ｔｈｅ ｙ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ， ｉ．ｅ．， ＭａｘＮｏｄｅｓｉｚｅＹＬｏｇ２ ｔｈａｔ ｉｓ ｕｓｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｄｅｃｏｄｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ）。

ＭａｘＮｏｄｅＳｉｚｅＹＬｏｇ２＝ｇｓｈ＿ｌｏｇ２＿ｍａｘ＿ｎｏｄｅｓｉｚｅ＿ｙ＿ｍｉｎｕｓ＿ｘ＋ＭａｘＮｏｄｅｓｉｚｅＸＬｏｇ２．

ＭａｘＮｏｄｅＳｉｚｅＹ＝１＜＜ＭａｘＮｏｄｅＳｉｚｅＹＬｏｇ２．

ｇｓｈ＿ｌｏｇ２＿ｍａｘ＿ｎｏｄｅｓｉｚｅ＿ｚ＿ｍｉｎｕｓ＿ｙフィールドはｚ次元においてバウンディングボックスサイズ、即ち、復号過程で使用されるＭａｘＮｏｄｅｓｉｚｅＺＬｏｇ２を以下のように示す（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ ｓｉｚｅ ｉｎ ｔｈｅ ｚ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ， ｉ．ｅ．， ＭａｘＮｏｄｅｓｉｚｅＺＬｏｇ２ ｔｈａｔ ｉｓ ｕｓｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｄｅｃｏｄｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ）。

ＭａｘＮｏｄｅＳｉｚｅＺＬｏｇ２＝ｇｓｈ＿ｌｏｇ２＿ｍａｘ＿ｎｏｄｅｓｉｚｅ＿ｚ＿ｍｉｎｕｓ＿ｙ＋ＭａｘＮｏｄｅＳｉｚｅＹＬｏｇ２

ＭａｘＮｏｄｅＳｉｚｅＺ＝１＜＜ＭａｘＮｏｄｅＳｉｚｅＺＬｏｇ２

ｇｓｈ＿ｌｏｇ２＿ｍａｘ＿ｎｏｄｅｓｉｚｅフィールドはｇｐｓ＿ｉｍｐｌｉｃｉｔ＿ｇｅｏｍ＿ｐａｒｔｉｔｉｏｎ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、以下のように求めされる。

ｇｓｈ＿ｌｏｇ２＿ｍａｘ＿ｎｏｄｅｓｉｚｅ＝ｍａｘ｛ＭａｘＮｏｄｅｓｉｚｅＸＬｏｇ２，ＭａｘＮｏｄｅＳｉｚｅＹＬｏｇ２，ＭａｘＮｏｄｅＳｉｚｅＺＬｏｇ２｝

ｇｓｈ＿ｌｏｇ２＿ｍａｘ＿ｎｏｄｅｓｉｚｅフィールドはｇｐｓ＿ｉｍｐｌｉｃｉｔ＿ｇｅｏｍ＿ｐａｒｔｉｔｉｏｎ＿ｆｌａｇフィールドの値が０であると、ルートジオメトリ八分木ノードのサイズを示す。

このとき、変数ＭａｘＮｏｄｅＳｉｚｅとＭａｘＧｅｏｍｅｔｒｙＯｃｔｒｅｅＤｅｐｔｈは以下のように求めされる。

ＭａｘＮｏｄｅＳｉｚｅ＝１＜＜ｇｓｈ＿ｌｏｇ２＿ｍａｘ＿ｎｏｄｅｓｉｚｅ

ＭａｘＧｅｏｍｅｔｒｙＯｃｔｒｅｅＤｅｐｔｈ＝ｇｓｈ＿ｌｏｇ２＿ｍａｘ＿ｎｏｄｅｓｉｚｅ？ｌｏｇ２＿ｔｒｉｓｏｕｐ＿ｎｏｄｅ＿ｓｉｚｅ

実施例によるジオメトリスライスヘッダー（ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｓｌｉｃｅ＿ｈｅａｄｅｒ）はｇｅｏｍ＿ｓｃａｌｉｎｇ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドの値が真であると、ｇｅｏｍ＿ｓｌｉｃｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔフィールドとｇｅｏｍ＿ｏｃｔｒｅｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔｓ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドをさらに含む。

ｇｅｏｍ＿ｓｌｉｃｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔフィールドはベースジオメトリ量子化パラメータに対するオフセットを示す（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ａｎ ｏｆｆｓｅｔ ｔｏ ｔｈｅ ｂａｓｅ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｑｕａｎｔｉｓａｔｉｏｎ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｇｅｏｍ＿ｂａｓｅ＿ｑｐ）。

ｇｅｏｍ＿ｏｃｔｒｅｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔｓ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドは、ｇｅｏｍ＿ｏｃｔｒｅｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔｓ＿ｄｅｐｔｈフィールドが該当ジオメトリスライスヘッダーに存在するか否かを示す。例えば、ｇｅｏｍ＿ｏｃｔｒｅｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔｓ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、ｇｅｏｍ＿ｏｃｔｒｅｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔｓ＿ｄｅｐｔｈフィールドが該当ジオメトリスライスヘッダーに存在し、０であると、存在しないことを示す。

ｇｅｏｍ＿ｏｃｔｒｅｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔｓ＿ｄｅｐｔｈフィールドはジオメトリ八分木の深さを示す。

図３６は実施例によるスライス関連情報及び／又はバッファー管理関連情報を含むジオメトリデータユニットヘッダー（又はジオメトリスライスヘッダーという）の構文構造の一実施例を示す図である。

実施例によるジオメトリデータユニットヘッダーはｓｌｉｃｅ＿ｉｄフィールドとｄｅｐｅｎｄｅｎｔ＿ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドを含む。

ｓｌｉｃｅ＿ｉｄフィールドは該当データユニット（即ち、スライス）を識別するための識別子を示す。即ち、ｓｌｉｃｅ＿ｉｄフィールドはスライス又はデータユニットを区分するための指示子を示し、スライスレイヤーに属するデータユニット（又はスライスという）に対する指示子を伝達する。又は、ｓｌｉｃｅ＿ｉｄフィールドは他の構文要素による参照のために該当スライスヘッダーを識別する。

例えば、ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ＿ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、コーディング過程でスライス外部の隣接情報が使用されることを示す。ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ＿ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドの値が０であると、スライス外部の隣接情報を使用せず、内部情報のみで隣接関係性を推定することを示す。

実施例によるジオメトリデータユニットヘッダーはｓｐｓ＿ｅｎｔｒｏｐｙ＿ｃｏｎｔｉｎｕａｔｉｏｎ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドの値が偽であると（即ち、０）、ｇｓｈ＿ｅｎｔｒｏｐｙ＿ｃｏｎｔｉｎｕａｔｉｏｎ＿ｆｌａｇフィールドをさらに含み、ｇｓｈ＿ｅｎｔｒｏｐｙ＿ｃｏｎｔｉｎｕａｔｉｏｎ＿ｆｌａｇフィールドの値が真であると（即ち、１）、ｇｓｈ＿ｐｒｅｖ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄフィールドをさらに含む。

ｓｐｓ＿ｅｎｔｒｏｐｙ＿ｃｏｎｔｉｎｕａｔｉｏｎ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドはＳＰＳに含まれ、このフィールドの値が０であると、各スライスの初期エントロピーコンテキスト状態が独立的であることを明示する。

例えば、ｇｓｈ＿ｅｎｔｒｏｐｙ＿ｃｏｎｔｉｎｕａｔｉｏｎ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、現在ジオメトリデータユニットのエントロピーコーディングで使用されたパース状態は、以前のジオメトリデータユニットの最後のパース状態によって変わることを指示する。また、ｇｓｈ＿ｅｎｔｒｏｐｙ＿ｃｏｎｔｉｎｕａｔｉｏｎ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、現在ジオメトリデータに関連する特質データユニットのエントロピーコーディングで使用されたパース状態は、以前の特質データユニットの最後のパース状態によって変わることを指示する（ｇｓｈ＿ｅｎｔｒｏｐｙ＿ｃｏｎｔｉｎｕａｔｉｏｎ＿ｆｌａｇ ｆｉｅｌｄ ｅｑｕａｌ ｔｏ １ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｐａｒｓｉｎｇ ｓｔａｔｅ ｕｓｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｅｎｔｒｏｐｙ ｃｏｄｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ ｃｕｒｒｅｎｔ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｄａｔａ ｕｎｉｔ ｉｓ ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｕｐｏｎ ｔｈｅ ｆｉｎａｌ ｐａｒｓｉｎｇ ｓｔａｔｅ ｏｆ ｔｈｅ ｐｒｅｖｉｏｕｓ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｄａｔａ ｕｎｉｔ ａｎｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｐａｒｓｉｎｇ ｓｔａｔｅ ｕｓｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｅｎｔｒｏｐｙ ｃｏｄｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｄａｔａ ｕｎｉｔ ｔｈａｔ ｒｅｆｅｒｓ ｔｏ ｔｈｅ ｃｕｒｒｅｎｔ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｄａｔａ ｕｎｉｔ ｉｓ ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ ｕｐｏｎ ｔｈｅ ｆｉｎａｌ ｐａｒｓｉｎｇ ｓｔａｔｅ ｏｆ ｔｈｅ ｐｒｅｖｉｏｕｓ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｄａｔａ ｕｎｉｔ）。

例えば、ｇｓｈ＿ｅｎｔｒｏｐｙ＿ｃｏｎｔｉｎｕａｔｉｏｎ＿ｆｌａｇフィールドの値が０であると、現在ジオメトリデータユニット、そして現在ジオメトリデータユニットに関連する特質データユニットのエントロピーコーディングで使用されたパース状態が任意の以前データユニットによって異ならないことを指示する（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｐａｒｓｉｎｇ ｓｔａｔｅ ｕｓｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｅｎｔｒｏｐｙ ｃｏｄｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ ｃｕｒｒｅｎｔ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｄａｔａ ｕｎｉｔ ａｎｄ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｄａｔａ ｕｎｉｔ ｔｈａｔ ｒｅｆｅｒｓ ｔｏ ｔｈｅ ｃｕｒｒｅｎｔ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｄａｔａ ｕｎｉｔ ｄｏ ｎｏｔ ｄｅｐｅｎｄ ｕｐｏｎ ａｎｙ ｐｒｅｖｉｏｕｓ ｄａｔａ ｕｎｉｔ）。実施例においては、現在ジオメトリデータユニットがポイントクラウドフレーム内の１番目のデータユニットであると、ｇｓｈ＿ｅｎｔｒｏｐｙ＿ｃｏｎｔｉｎｕａｔｉｏｎ＿ｆｌａｇフィールドの値は０であることがビットストリーム適合性の要求条件である（Ｉｔ ｉｓ ａ ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔ ｏｆ ｂｉｔｓｒｅａｍ ｃｏｎｆｏｒｍａｎｃｅ ｔｈａｔ ｇｓｈ＿ｅｎｔｒｏｐｙ＿ｃｏｎｔｉｎｕａｔｉｏｎ＿ｆｌａｇ ｉｓ ｅｑｕａｌ ｔｏ ０ ｗｈｅｎ ｔｈｅ ｃｕｒｒｅｎｔ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｄａｔａ ｕｎｉｔ ｉｓ ｔｈｅ ｆｉｒｓｔ ｄａｔａ ｕｎｉｔ ｉｎ ａ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｆｒａｍｅ）。

ｇｓｈ＿ｐｒｅｖ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄフィールドは、ビットストリームの順序において先行（以前）ジオメトリデータユニットのｇｓｈ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄフィールド（又はｓｌｉｃｅ＿ｉｄフィールド）の値を示す（ｇｓｈ＿ｐｒｅｖ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄ ｉｓ ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｇｓｈ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄ ｏｆ ｔｈｅ ｐｒｅｃｅｅｄｉｎｇ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｄａｔａ ｕｎｉｔ ｉｎ ｂｉｔｓｔｒｅａｍ ｏｒｄｅｒ）。

実施例によるジオメトリデータユニットヘッダーは、ｇｅｏｍ＿ｓｌｉｃｅ＿ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、ｃｏｎｔｅｘｔ＿ｒｅｕｓｅ＿ｆｌａｇフィールドをさらに含み、ｃｏｎｔｅｘｔ＿ｒｅｕｓｅ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、ｎｕｍ＿ｃｏｎｔｅｘｔ＿ｒｅｕｓｅ＿ｍｉｎｕｓ１フィールドをさらに含む。

ｇｅｏｍ＿ｓｌｉｃｅ＿ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、ジオメトリビットストリームが複数のスライスに分けられて伝達されることを示す。

例えば、ｃｏｎｔｅｘｔ＿ｒｅｕｓｅ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、現スライスのコンテキストが少なくとも１つの次のスライスで使用されることを示す。実施例においては、受信装置でコンテキストバッファー制御を使用する場合、少なくとも１つの次のスライスのために現スライスのコンテキストをコンテキストバッファーに格納することができる。ｃｏｎｔｅｘｔ＿ｒｅｕｓｅ＿ｆｌａｇフィールドの値が０であると、現スライスのコンテキストが次のスライスのために使用されないことを示す。

ｎｕｍ＿ｃｏｎｔｅｘｔ＿ｒｅｕｓｅ＿ｍｉｎｕｓ１フィールドに１を加えると、現スライスのコンテキストが次のスライスに使用される回数を示す。

例えば、受信装置でコンテキストバッファー制御を使用する場合、カウンター（コンテキスト参照カウンターという）によりｎｕｍ＿ｃｏｎｔｅｘｔ＿ｒｅｕｓｅ＿ｍｉｎｕｓ１フィールド＋１だけ参照された後、コンテキストバッファーで現スライスのコンテキストを削除するように使用することができる。

実施例によるジオメトリデータユニットヘッダーはｎｕｍ＿ｃｏｎｔｅｘｔ＿ｒｅｕｓｅ＿ｍｉｎｕｓ１フィールドの値だけ繰り返される繰り返し文を含む。このとき、ｉは０に初期化され、繰り返し文が行われるたびに１ずつ増加して、ｉ値がｎｕｍ＿ｃｏｎｔｅｘｔ＿ｒｅｕｓｅ＿ｍｉｎｕｓ１フィールドの値になるまで繰り返し文が繰り返されることを一実施例とする。この繰り返し文はｓｕｂｓｅｑｕｅｎｔ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄフィールドを含む。

ｓｕｂｓｅｑｕｅｎｔ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄフィールドは現在コンテキストを使用するｉ番目の次のスライスを識別するための識別子を示す。即ち、ｓｕｂｓｅｑｕｅｎｔ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄフィールドは現スライスのコンテキストを使用する次のスライスを示すために使用される。

例えば、受信装置でコンテキストバッファー制御を使用し、ｓｕｂｓｅｑｕｅｎｔ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄフィールドにより特定されたスライス（即ち、次のスライス）が入る場合、以下のようにカウンター（又はコンテキスト参照カウンターという）を減らすか、又はカウンターによりｎｕｍ＿ｃｏｎｔｅｘｔ＿ｒｅｕｓｅ＿ｍｉｎｕｓ１＋１だけ参照した後、コンテキストバッファーで現コンテキストを削除するように使用することができる。即ち、次のスライスで使用するたびにカウンター値を１ずつ減らし、カウンター値が０になると、コンテキストバッファーで該当コンテキストを削除する。

ＮｕｍＣｏｎｔｅｘｔＲｅｕｓｅ＝ｎｕｍ＿ｃｏｎｔｅｘｔ＿ｒｅｕｓｅ＿ｍｉｎｕｓ１＋１

Ｉｆ（ｓｕｂｓｅｑｕｅｎｔ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄ＝＝ｓｌｉｃｅ＿ｉｄ）

ＮｕｍＣｏｎｔｅｘｔＲｅｕｓｅ＝ＮｕｍＣｏｎｔｅｘｔＲｅｕｓｅ－１

実施例によるジオメトリデータユニットヘッダーは、ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ＿ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、ｎｕｍ＿ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｓｌｉｃｅフィールドをさらに含み、ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ＿ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドの値が０であると、ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｏｃｃｕｐａｎｃｙ＿ｔｙｐｅフィールドをさらに含む。

ｎｕｍ＿ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｓｌｉｃｅフィールドは、スライス外部のノード情報を参照するとき、該当ノードが含まれたスライスの数を示す。

ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｏｃｃｕｐａｎｃｙ＿ｔｙｐｅフィールドはスライス外部のノード情報を参照しないとき、該当ノードに対してどのような仮定をおくかについて定義する。例えば、ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｏｃｃｕｐａｎｃｙ＿ｔｙｐｅフィールドの値が０であると、該当隣接ノードがない場合、１は全て占有された場合、２は非占有の場合、そして３は中心ノードを基準として対称となるスライス内のノードの占有情報を使用する場合を示す。

実施例によるジオメトリデータユニットヘッダーはｎｕｍ＿ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｓｌｉｃｅフィールドの値だけ繰り返される繰り返し文を含む。このとき、ｉは０に初期化され、繰り返し文が行われるたびに１ずつ増加して、ｉ値がｎｕｍ＿ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｓｌｉｃｅフィールドの値になるまで繰り返し文が繰り返されることを一実施例とする。この繰り返し文はｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄフィールドを含む。

ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄフィールドはスライス外部のノード情報を参照するとき、該当ノードが含まれたｉ番目のスライスを識別するための識別子を示す。

実施例によれば、図３６のスライス関連情報及び／又はバッファー管理関連情報は図３５のジオメトリスライスヘッダー（即ち、ジオメトリデータユニットヘッダー）の任意の位置に含まれる。

図３７はこの明細書によるジオメトリスライスデータ（ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｓｌｉｃｅ＿ｄａｔａ）の構文構造の一実施例を示す。実施例によるジオメトリスライスデータ（ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｓｌｉｃｅ＿ｄａｔａ）は該当スライス（又はデータユニット）に属するジオメトリビットストリームを送信する。

実施例によるジオメトリスライスデータ（ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｓｌｉｃｅ＿ｄａｔａ）は、ＭａｘＧｅｏｍｅｔｒｙＯｃｔｒｅｅＤｅｐｔｈの値だけ繰り返される第１繰り返し文を含む。このとき、深さは０に初期化され、繰り返し文が行われるたびに１ずつ増加し、深さがＭａｘＧｅｏｍｅｔｒｙＯｃｔｒｅｅＤｅｐｔｈの値になるまで第１繰り返し文が繰り返されることを一実施例とする。第１繰り返し文はＮｕｍＮｏｄｅｓＡｔＤｅｐｔｈの値だけ繰り返される第２繰り返し文を含む。このとき、ｎｏｄｅｉｄｘは０に初期化され、繰り返し文が行われるたびに１ずつ増加し、ｎｏｄｅｉｄｘがＮｕｍＮｏｄｅｓＡｔＤｅｐｔｈの値になるまで第２繰り返し文が繰り返されることを一実施例とする。第２繰り返し文はｘＮ＝ＮｏｄｅＸ［ｄｅｐｔｈ］［ｎｏｄｅｉｄｘ］、ｙＮ＝ＮｏｄｅＹ［ｄｅｐｔｈ］［ｎｏｄｅｉｄｘ］、ｚＮ＝ＮｏｄｅＺ［ｄｅｐｔｈ］［ｎｏｄｅｉｄｘ］、ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｎｏｄｅ（ｄｅｐｔｈ，ｎｏｄｅｉｄｘ，ｘＮ，ｙＮ，ｚＮ）を含む。ＭａｘＧｅｏｍｅｔｒｙＯｃｔｒｅｅＤｅｐｔｈはジオメトリ八分木深さの最大値を示し、ＮｕｍＮｏｄｅｓＡｔＤｅｐｔｈ［ｄｅｐｔｈ］は該当深さで復号されるノードの数を示す。変数ＮｏｄｅＸ［ｄｅｐｔｈ］［ｎｏｄｅｉｄｘ］、ＮｏｄｅＹ［ｄｅｐｔｈ］［ｎｏｄｅｉｄｘ］、ＮｏｄｅＺ［ｄｅｐｔｈ］［ｎｏｄｅｉｄｘ］は所定の深さで復号順にｉｄｘ－ｔｈノードのｘ，ｙ，ｚ座標を示す。ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｎｏｄｅ（ｄｅｐｔｈ，ｎｏｄｅｉｄｘ，ｘＮ，ｙＮ，ｚＮ）により該当深さの該当ノードのジオメトリビットストリームを送信する。

実施例によるジオメトリスライスデータ（ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｓｌｉｃｅ＿ｄａｔａ）はｌｏｇ２＿ｔｒｉｓｏｕｐ＿ｎｏｄｅ＿ｓｉｚｅフィールドの値が０より大きいと、ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｔｒｉｓｏｕｐ＿ｄａｔａをさらに含む。即ち、三角形ノードのサイズが０より大きいと、ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｔｒｉｓｏｕｐ＿ｄａｔａによりｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ符号化されたジオメトリビットストリームを送信する。

図３８はこの明細書による特質スライスビットストリームの構文構造の一実施例を示す図である。

実施例による特質スライスビットストリーム（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｓｌｉｃｅ＿ｂｉｔｓｔｒｅａｍ）は特質スライスヘッダー（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｓｌｉｃｅ＿ｈｅａｄｅｒ）と特質スライスデータ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｓｌｉｃｅ＿ｄａｔａ）を含む。実施例によれば、特質スライスビットストリームは特質データユニット、特質スライスヘッダーは特質データユニットヘッダー、特質スライスデータは特質データユニットデータとも称される。

図３９はこの明細書による特質スライスヘッダー（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｓｌｉｃｅ＿ｈｅａｄｅｒ）の構文構造の一実施例を示す。

実施例による特質スライスヘッダー（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｓｌｉｃｅ＿ｈｅａｄｅｒ）はａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄフィールド、ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｓｐｓ＿ａｔｔｒ＿ｉｄｘフィールド、ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｇｅｏｍ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄフィールド、ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｌａｙｅｒ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇフィールド及びａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｒｅｇｉｏｎ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇフィールドを含む。

実施例による特質スライスヘッダー（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｓｌｉｃｅ＿ｈｅａｄｅｒ）は特質パラメータセット（ＡＰＳ）のａｐｓ＿ｓｌｉｃｅ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇフィールドの値が真であると（例えば、１）、ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａ＿ｌｕｍａフィールドをさらに含み、ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ＿ｍｉｎｕｓ１ ［ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｓｐｓ＿ａｔｔｒ＿ｉｄｘ］フィールドの値が０より大きいと、特質スライスヘッダーはａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａ＿ｃｈｒｏｍａフィールドをさらに含む。

ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄフィールドは現在アクティブＡＰＳのａｐｓ＿ａｔｔｒ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄフィールドの値を示す。

ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｓｐｓ＿ａｔｔｒ＿ｉｄｘフィールドは現在アクティブＳＰＳ内の特質セットを示す。

ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｇｅｏｍ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄフィールドは現在ジオメトリスライスヘッダーのｇｓｈ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄフィールドの値を示す。

ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａ＿ｌｕｍａフィールドはアクティブ特質パラメータセット内の初期スライスｑｐから導き出されたルマデルタ量子化パラメータ（ｑｐ）を示す。

ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａ＿ｃｈｒｏｍａフィールドはアクティブ特質パラメータセット内の初期スライスｑｐから導き出されたクロムデルタ量子化パラメータ（ｑｐ）を示す。

このとき、変数ＩｎｉｔｉａｌＳｌｉｃｅＱｐＹとＩｎｉｔｉａｌＳｌｉｃｅＱｐＣは以下のように導き出される。

ＩｎｉｔｉａｌＳｌｉｃｅＱｐＹ＝ａｐｓ＿ａｔｔｒａｔｔｒ＿Ｉｎｉｔｉａｌ＿ｑｐ＋ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａ＿ｌｕｍａ

ＩｎｉｔｉａｌＳｌｉｃｅＱｐＣ＝ａｐｓ＿ａｔｔｒａｔｔｒ＿Ｉｎｉｔｉａｌ＿ｑｐ＋ａｐｓ＿ａｔｔｒ＿ｃｈｒｏｍａ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔ＋ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａ＿ｃｈｒｏｍａ

ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｌａｙｅｒ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇフィールドは各レイヤーごとにａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｌａｙｅｒ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａ＿ｌｕｍａフィールドとａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｌａｙｅｒ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａ＿ｃｈｒｏｍａフィールドが該当特質スライスヘッダー（ＡＳＨ）に存在するか否かを示す。例えば、ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｌａｙｅｒ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｌａｙｅｒ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａ＿ｌｕｍａフィールドとａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｌａｙｅｒ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａ＿ｃｈｒｏｍａフィールドが該当特質スライスヘッダーに存在し、０であると、存在しないことを示す。

ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｌａｙｅｒ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇフィールドの値が真であると、特質スライスヘッダーはａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｎｕｍ＿ｌａｙｅｒ＿ｑｐ＿ｍｉｎｕｓ１フィールドをさらに含む。

ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｎｕｍ＿ｌａｙｅｒ＿ｑｐ＿ｍｉｎｕｓ１フィールドｐｌｕｓ１はａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａ＿ｌｕｍａフィールドとａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａ＿ｃｈｒｏｍａフィールドがシグナリングされるレイヤーの数を示す。ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｎｕｍ＿ｌａｙｅｒ＿ｑｐフィールドがシグナリングされないと、ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｎｕｍ＿ｌａｙｅｒ＿ｑｐフィールドの値は０になる。実施例によれば、レイヤーの数を明示するＮｕｍＬａｙｅｒＱｐはａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｎｕｍ＿ｌａｙｅｒ＿ｑｐ＿ｍｉｎｕｓ１フィールドの値に０を加えて求められる（ＮｕｍＬａｙｅｒＱｐ＝ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｎｕｍ＿ｌａｙｅｒ＿ｑｐ＿ｍｉｎｕｓ１＋１）。

実施例によれば、ジオメトリスライスヘッダーはａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｌａｙｅｒ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇフィールドの値が真であると、ＮｕｍＬａｙｅｒＱｐの値だけ繰り返し文を含む。このとき、ｉは０に初期化され、繰り返し文が行われるたびに１ずつ増加して、ｉ値がＮｕｍＬａｙｅｒＱｐの値になるまで繰り返し文が繰り返されることを一実施例とする。この繰り返し文はａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｌａｙｅｒ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａ＿ｌｕｍａ［ｉ］フィールドを含む。また、繰り返し文はａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ＿ｍｉｎｕｓ１［ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｓｐｓ＿ａｔｔｒ＿ｉｄｘ］フィールドの値が０より大きいと、ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｌａｙｅｒ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａ＿ｃｈｒｏｍａ［ｉ］フィールドをさらに含む。

ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｌａｙｅｒ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａ＿ｌｕｍａフィールドは各レイヤーにおいてＩｎｉｔｉａｌＳｌｉｃｅＱｐＹからルマデルタ量子化パラメータ（ｑｐ）を示す。

ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｌａｙｅｒ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａ＿ｃｈｒｏｍａフィールドは各レイヤーにおいてＩｎｉｔｉａｌＳｌｉｃｅＱｐＣからクロムデルタ量子化パラメータ（ｑｐ）を示す。

Ｔｈｅ ｖａｒｉａｂｌｅｓ ＳｌｉｃｅＱｐＹ［ｉ］ ａｎｄ ＳｌｉｃｅＱｐＣ［ｉ］ ｗｉｔｈ ｉ＝０…１は以下のように導き出される。

ｆｏｒ （ｉ＝０；ｉ＜ＮｕｍＬａｙｅｒＱＰＮｕｍＱＰＬａｙｅｒ；ｉ＋＋）｛

ＳｌｉｃｅＱｐＹ［ｉ］＝ＩｎｉｔｉａｌＳｌｉｃｅＱｐＹ＋ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｌａｙｅｒ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａ＿ｌｕｍａ［ｉ］

ＳｌｉｃｅＱｐＣ［ｉ］＝ＩｎｉｔｉａｌＳｌｉｃｅＱｐＣ＋ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｌａｙｅｒ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａ＿ｃｈｒｏｍａ［ｉ］

｝

実施例による特質スライスヘッダー（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｓｌｉｃｅ＿ｈｅａｄｅｒ）はａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｒｅｇｉｏｎ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｒｅｇｉｏｎ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａ、領域バウンディングボックスオリジン（ｒｅｇｉｏｎ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ ｏｒｉｇｉｎ）、そしてサイズが現在特質スライスヘッダーに存在することを指示する。仮に、ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｒｅｇｉｏｎ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇフィールドの値が０であると、ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｒｅｇｉｏｎ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａ、ｒｅｇｉｏｎ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ ｏｒｉｇｉｎ及びサイズが現在特質スライスヘッダーに存在しないことを指示する。

即ち、ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｌａｙｅｒ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、特質スライスヘッダーはａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｑｐ＿ｒｅｇｉｏｎ＿ｂｏｘ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｘフィールド、ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｑｐ＿ｒｅｇｉｏｎ＿ｂｏｘ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｙフィールド、ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｑｐ＿ｒｅｇｉｏｎ＿ｂｏｘ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｚフィールド、ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｑｐ＿ｒｅｇｉｏｎ＿ｂｏｘ＿ｗｉｄｔｈフィールド、ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｑｐ＿ｒｅｇｉｏｎ＿ｂｏｘ＿ｈｅｉｇｈｔフィールド、ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｑｐ＿ｒｅｇｉｏｎ＿ｂｏｘ＿ｄｅｐｔｈフィールド及びａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｒｅｇｉｏｎ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａフィールドをさらに含む。

ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｑｐ＿ｒｅｇｉｏｎ＿ｂｏｘ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｘフィールドはｓｌｉｃｅ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｘに関連するｒｅｇｉｏｎ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘのｘオフセットを指示する（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｘ ｏｆｆｓｅｔ ｏｆ ｔｈｅ ｒｅｇｉｏｎ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｔｏ ｓｌｉｃｅ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｘ）。

ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｑｐ＿ｒｅｇｉｏｎ＿ｂｏｘ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｙフィールドはｓｌｉｃｅ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｙに関連するｒｅｇｉｏｎ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘのｙオフセットを指示する（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｙ ｏｆｆｓｅｔ ｏｆ ｔｈｅ ｒｅｇｉｏｎ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｔｏ ｓｌｉｃｅ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｙ）。

ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｑｐ＿ｒｅｇｉｏｎ＿ｂｏｘ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｚフィールドはｓｌｉｃｅ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｚに関連するｒｅｇｉｏｎ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘのｚオフセットを指示する（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｚ ｏｆｆｓｅｔ ｏｆ ｔｈｅ ｒｅｇｉｏｎ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｔｏ ｓｌｉｃｅ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｚ）。

ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｑｐ＿ｒｅｇｉｏｎ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｗｉｄｔｈフィールドはｒｅｇｉｏｎ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘの幅を指示する。

ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｑｐ＿ｒｅｇｉｏｎ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｈｅｉｇｈｔフィールドはｒｅｇｉｏｎ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘの高さを指示する。

ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｑｐ＿ｒｅｇｉｏｎ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｄｅｐｔｈフィールドはｒｅｇｉｏｎ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘの深さを指示する。

ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｒｅｇｉｏｎ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａフィールドはａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｑｐ＿ｒｅｇｉｏｎ＿ｂｏｘフィールドにより指定された領域のＳｌｉｃｅＱｐＹ［ｉ］ ａｎｄ ＳｌｉｃｅＱｐＣ［ｉ］からｄｅｌｔａ ｑｐを示す。

実施例によれば、領域ボックスデルタ量子化パラメータ（ｒｅｇｉｏｎ ｂｏｘ ｄｅｌｔａ ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ ｐａｒａｍｅｔｅｒ）を明示する変数ＲｅｇｉｏｎｂｏｘＤｅｌｔａＱｐは、ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｒｅｇｉｏｎ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａフィールドの値と同じく設定される（ＲｅｇｉｏｎｂｏｘＤｅｌｔａＱｐ＝ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｒｅｇｉｏｎ＿ｑｐ＿ｄｅｌｔａ）。

図４０は実施例によるスライス関連情報及び／又はバッファー管理関連情報を含む特質データユニットヘッダー（又は特質スライスヘッダーという）の構文構造の一実施例を示す。

実施例による特質データユニットヘッダーはｓｌｉｃｅ＿ｉｄフィールドとｄｅｐｅｎｄｅｎｔ＿ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドを含む。

ｓｌｉｃｅ＿ｉｄフィールドは該当データユニット（即ち、スライス）を識別するための識別子を示す。即ち、ｓｌｉｃｅ＿ｉｄフィールドはスライス又はデータユニットを区分するための指示子を示し、スライスレイヤーに属するデータユニット（又はスライスという）に対する指示子を伝達することができる。又はｓｌｉｃｅ＿ｉｄフィールドは他の構文要素による参照のために該当スライスヘッダーを識別することができる。

例えば、ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ＿ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、コーディング過程でスライス外部の隣接情報が使用されることを示す。ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ＿ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドの値が０であると、スライス外部の隣接情報を使用せず、内部情報のみで隣接関係性を推定することを示す。

実施例による特質データユニットヘッダーはｓｐｓ＿ｅｎｔｒｏｐｙ＿ｃｏｎｔｉｎｕａｔｉｏｎ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドの値が偽であると（即ち、０）、ａｓｈ＿ｃｏｎｔｉｎｕａｔｉｏｎ＿ｆｌａｇフィールドをさらに含み、ａｓｈ＿ｅｎｔｒｏｐｙ＿ｃｏｎｔｉｎｕａｔｉｏｎ＿ｆｌａｇフィールドの値が真であると（即ち、１）、ａｓｈ＿ｐｒｅｖ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄフィールドをさらに含む。

ｓｐｓ＿ｅｎｔｒｏｐｙ＿ｃｏｎｔｉｎｕａｔｉｏｎ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドはＳＰＳに含まれ、このフィールドの値が０であると、各スライスの初期エントロピーコンテキスト状態は独立していることを明示する。

例えば、ａｓｈ＿ｅｎｔｒｏｐｙ＿ｃｏｎｔｉｎｕａｔｉｏｎ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、現在特質データユニットのエントロピーコーディングで使用されたパース状態は以前特質データユニットの最後のパース状態によって変わることを指示する。また、ａｓｈ＿ｅｎｔｒｏｐｙ＿ｃｏｎｔｉｎｕａｔｉｏｎ＿ｆｌａｇフィールドの値が０であると、現在特質データユニットのエントロピーコーディングで使用されたパース状態は任意の以前データユニットによって変わらないことを指示する。実施例においては、現在特質データユニットがポイントクラウドフレーム内の１番目のデータユニットであると、ａｓｈ＿ｅｎｔｒｏｐｙ＿ｃｏｎｔｉｎｕａｔｉｏｎ＿ｆｌａｇフィールドの値は０であることがビットストリーム適合性の要求条件である。

ａｓｈ＿ｐｒｅｖ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄフィールドは、ビットストリーム順において先行（以前）の特質データユニットのａｓｈ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄフィールド（又はｓｌｉｃｅ＿ｉｄフィールド）の値を示す。

実施例による特質データユニットヘッダーは、ａｔｔｒ＿ｓｌｉｃｅ＿ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、ｃｏｎｔｅｘｔ＿ｒｅｕｓｅ＿ｆｌａｇフィールドをさらに含み、ｃｏｎｔｅｘｔ＿ｒｅｕｓｅ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、ｎｕｍ＿ｃｏｎｔｅｘｔ＿ｒｅｕｓｅ＿ｍｉｎｕｓ１フィールドをさらに含む。

ａｔｔｒ＿ｓｌｉｃｅ＿ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、特質ビットストリームが複数のスライスに分けられて伝達されることを示す。

例えば、ｃｏｎｔｅｘｔ＿ｒｅｕｓｅ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、現スライスのコンテキストが少なくとも１つの次のスライスで使用されることを示す。実施例においては、受信装置でコンテキストバッファー制御を使用する場合、少なくとも１つの次のスライスのために現スライスのコンテキストをコンテキストバッファーに格納することができる。ｃｏｎｔｅｘｔ＿ｒｅｕｓｅ＿ｆｌａｇフィールドの値が０であると、現スライスのコンテキストが次のスライスのために使用されないことを示す。

ｎｕｍ＿ｃｏｎｔｅｘｔ＿ｒｅｕｓｅ＿ｍｉｎｕｓ１フィールドに１を加えると、現スライスのコンテキストが次のスライスに使用される回数を示す。

例えば、受信装置でコンテキストバッファー制御を使用する場合、カウンター（コンテキスト参照カウンターという）によりｎｕｍ＿ｃｏｎｔｅｘｔ＿ｒｅｕｓｅ＿ｍｉｎｕｓ１フィールド＋１だけ参照された後、コンテキストバッファーで現スライスのコンテキストを削除するように使用することができる。

実施例による特質データユニットヘッダーはｎｕｍ＿ｃｏｎｔｅｘｔ＿ｒｅｕｓｅ＿ｍｉｎｕｓ１フィールドの値だけ繰り返される繰り返し文を含む。このとき、ｉは０に初期化され、繰り返し文が行われるたびに１ずつ増加し、ｉ値がｎｕｍ＿ｃｏｎｔｅｘｔ＿ｒｅｕｓｅ＿ｍｉｎｕｓ１フィールドの値になるまで繰り返し文が繰り返されることを一実施例とする。この繰り返し文はｓｕｂｓｅｑｕｅｎｔ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄフィールドを含む。

ｓｕｂｓｅｑｕｅｎｔ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄフィールドは現在コンテキストを使用するｉ番目の次のスライスを識別するための識別子を示す。即ち、ｓｕｂｓｅｑｕｅｎｔ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄフィールドは現スライスのコンテキストを使用する次のスライスを示すために使用される。

例えば、受信装置でコンテキストバッファー制御を使用し、ｓｕｂｓｅｑｕｅｎｔ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄフィールドにより特定されたスライス（即ち、次のスライス）が入る場合、以下のようにカウンター（又はコンテキスト参照カウンターという）を減らすか又はカウンターによりｎｕｍ＿ｃｏｎｔｅｘｔ＿ｒｅｕｓｅ＿ｍｉｎｕｓ１＋１だけ参照された後、コンテキストバッファーで現コンテキストを削除するように使用することができる。

ＮｕｍＣｏｎｔｅｘｔＲｅｕｓｅ＝ｎｕｍ＿ｃｏｎｔｅｘｔ＿ｒｅｕｓｅ＿ｍｉｎｕｓ１＋１

Ｉｆ（ｓｕｂｓｅｑｕｅｎｔ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄ＝＝ｓｌｉｃｅ＿ｉｄ）

ＮｕｍＣｏｎｔｅｘｔＲｅｕｓｅ＝ＮｕｍＣｏｎｔｅｘｔＲｅｕｓｅ－１

実施例による特質データユニットヘッダーはｄｅｐｅｎｄｅｎｔ＿ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドの値が１であると、ｎｕｍ＿ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｓｌｉｃｅフィールドをさらに含み、ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ＿ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールドの値が０であると、ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｏｃｃｕｐａｎｃｙ＿ｔｙｐｅフィールドをさらに含む。

ｎｕｍ＿ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｓｌｉｃｅフィールドはスライス外部のノード情報を参照するとき、該当ノードが含まれたスライスの数を示す。

ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｏｃｃｕｐａｎｃｙ＿ｔｙｐｅフィールドはスライス外部のノード情報を参照しないとき、該当ノードに対してどのような仮定をおくかについて定義する。例えば、ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｏｃｃｕｐａｎｃｙ＿ｔｙｐｅフィールドの値が０であると、該当隣接ノードがない場合、１は全て占有された場合、２は非－占有された場合、そして３は中心ノードに基づいて対称するスライス内のノードの占有情報を使用する場合を示す。

実施例による特質データユニットヘッダーはｎｕｍ＿ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｓｌｉｃｅフィールドの値だけ繰り返される繰り返し文を含む。このとき、ｉは０に初期化され、繰り返し文が行われるたびに１ずつ増加し、ｉ値がｎｕｍ＿ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｓｌｉｃｅフィールドの値になるまで繰り返し文が繰り返されることを一実施例とする。この繰り返し文はｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄフィールドを含む。

ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄフィールドはスライス外部のノード情報を参照するとき、該当ノードが含まれたｉ番目のスライスを識別するための識別子を示す。

実施例によれば、図４０のスライス関連情報及び／又はバッファー管理関連情報は図３９の特質スライスヘッダー（即ち、特質データユニットヘッダー）の任意の位置に含まれる。

図４１はこの明細書による特質スライスデータ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｓｌｉｃｅ＿ｄａｔａ）の構文構造の一実施例を示す。実施例による特質スライスデータ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｓｌｉｃｅ＿ｄａｔａ）は該当スライスに属する特質ビットストリームを送信する。実施例による特質スライスデータはポイントクラウドの一部又は全体に関連して特質又は特質に関連するデータを含む。

図４１の特質スライスデータ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｓｌｉｃｅ＿ｄａｔａ）において、ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ＝ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ［ａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｓｐｓ＿ａｔｔｒ＿ｉｄｘ］は、該当特質スライスヘッダ内のａｓｈ＿ａｔｔｒ＿ｓｐｓ＿ａｔｔｒ＿ｉｄｘフィールドにより識別される特質セットの特質次元（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）を示す。特質次元（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）は特質を構成するコンポーネントの数を意味する。実施例による特質は反射率、色相などを示す。よって、特質が有するコンポーネントの数は異なる。例えば、色相に対応する特質は３つの色相コンポーネント（例えば、ＲＧＢ）を有する。よって、反射率に対応する特質はモノ次元特質（ｍｏｎｏ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）となり、色相に対応する特質は３次元特質（ｔｈｒｅｅ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）となる。

実施例による特質は次元（ｄｅｍｅｎｓｉｏｎ）単位で特質符号化される。

例えば、反射率に対応する特質と色相に対応する特質はそれぞれ特質符号化される。また実施例による特質は次元に関係なく一緒に特質符号化される。例えば、反射率に対応する特質及び色相に対応する特質は一緒に特質符号化される。

図４１において、ｚｅｒｏｒｕｎは残余特質値（ｒｅｓｉｄｕａｌ）前の０の数を示す（ｚｅｒｏｒｕｎ ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ０ ｐｒｉｏｒ ｔｏ ｒｅｓｉｄｕａｌ）。

また図４１において、ｉはその特質のｉ番目のポイント値を意味し、ａｔｔｒ＿ｃｏｄｉｎｇ＿ｔｙｐｅフィールドとｌｉｆｔｉｎｇ＿ａｄａｐｔｉｖｅ＿ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄフィールドはＡＰＳにシグナリングされることを一実施例とする。

また図４１の変数ＭａｘＮｕｍＰｒｅｄｉｃｔｏｒｓはポイントクラウドデータ復号過程で使用される変数であり、ＡＰＳにシグナリングされたｌｉｆｔｉｎｇ＿ａｄａｐｔｉｖｅ＿ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄフィールド値に基づいて以下のように得られる。

ＭａｘＮｕｍＰｒｅｄｉｃｔｏｒｓ＝ｌｉｆｔｉｎｇ＿ｍａｘ＿ｎｕｍ＿ｄｉｒｅｃｔ＿ｐｒｅｄｉｃｏｔｓフィールド＋１

ここで、ｌｉｆｔｉｎｇ＿ｍａｘ＿ｎｕｍ＿ｄｉｒｅｃｔ＿ｐｒｅｄｉｃｔｏｒｓフィールドはダイレクト予測のために使用される予測機の最大数を示す。

実施例によるｐｒｅｄＩｎｄｅｘ［ｉ］はその特質のｉ番目のポイント値を復号するための予測機インデックス（ｐｒｅｄｉｃｔｏｒ ｉｎｄｅｘ又はｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｍｏｄｅという）を示す（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｐｒｅｄｉｃｔｏｒ ｉｎｄｅｘ ｔｏ ｄｅｃｏｄｅ ｔｈｅ ｉ－ｔｈ ｐｏｉｎｔ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｈｅ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）。ｐｒｅｄＩｎｄｅｘ［ｉ］の値は０からｌｉｆｔｉｎｇ＿ｍａｘ＿ｎｕｍ＿ｄｉｒｅｃｔ＿ｐｒｅｄｉｃｔｏｒｓフィールドの値までの範囲にある。

図４２は実施例によるポイントクラウドデータ送信装置構造を示す。

実施例による送信装置は、図１の送信装置１００００、ポイントクラウドビデオエンコーダー１０００２、送信機１０００３、図２の獲得－符号化－送信２００００－２０００１－２０００２、図４のエンコーダー、図１２の送信装置、図１４のデバイス及び図２０のエンコーダーなどに対応する。図４２の各構成要素はハードウェア、ソフトウェア、プロセッサ及び／又はそれらの組み合わせに対応する。

実施例によるエンコーダー、送信部の動作は以下の通りである。

送信装置にポイントクラウドデータが入力されると、ジオメトリエンコーダー６００１０ではポイントクラウドデータのうち、位置情報（ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｄａｔａ：ｅ．ｇ．， ＸＹＺ座標、ｐｈｉ－ｔｈｅｔａ座標など）を符号化し、特質エンコーダー６００２０ではポイントクラウドデータのうち、特質情報（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｄａｔａ：ｅ．ｇ．， ｃｏｌｏｒ， ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ， ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ， ｇｒａｙｓｃａｌｅ， ｏｐａｃｉｔｙ， ｍｅｄｉｕｍ， ｍａｔｅｒｉａｌ， ｇｌｏｓｓｉｎｅｓｓなど）を符号化する。

圧縮された（符号化された）データは送信のための単位に分けられるが、サブ－ビットストリーム生成部６００４０を介してレイヤリング構造情報によりビットストリーム単位で必要な情報の選択に適切な単位に分けてパッキングすることができる。

実施例によれば、ジオメトリエンコーダー６００１０で出力されるジオメトリビットストリーム及び／又は特質エンコーダー６００２０で出力される特質ビットストリームはサブ－ビットストリーム生成部６００４０に入力される。サブ－ビットストリーム生成部６００４０はメタデータ生成部６００３０で出力されるスライス関連情報及び／又はバッファー管理関連情報に基づいて各々のビットストリームを複数のサブビットストリームに分割して複数のスライスで構成する。各ビットストリームの分割及びスライスの構成に関する詳しい内容は上述した図１７乃至図２４を参照し、ここでは詳しい説明を省略する。実施例によれば、スライス関連情報はレイヤリング構造情報を含み、スライス関連情報は図１７乃至図２４で説明したビットストリーム構成、整列、選択、スライス構成を示す情報であり、図２７ないし図４１などに示す情報を意味する。

実施例によれば、メタデータ生成部６００３０によりレイヤリング構造情報を含むスライス関連情報及び／又はバッファー管理関連情報が生成される。

スライス関連情報及び／又はバッファー管理関連情報はＳＰＳ、ＧＰＳ、ＴＰＳ、ＡＰＳ、ジオメトリスライスヘッダー、特質スライスヘッダー及びＳＥＩメッセージの何れかに含まれて受信装置に送信される。スライス関連情報及び／又はバッファー管理関連情報はｓｐｓ＿ｅｎｔｒｏｐｙ＿ｃｏｎｔｉｎｕａｔｉｏｎ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールド、ｇｅｏｍ＿ｓｌｉｃｅ＿ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールド、ａｔｔｒ＿ｓｌｉｃｅ＿ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールド、ｓｌｉｃｅ＿ｉｄフィールド、ｇｓｈ＿ｅｎｔｒｏｐｙ＿ｃｏｎｔｉｎｕａｔｉｏｎ＿ｆｌａｇフィールド、ｇｓｈ＿ｐｒｅｖ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄフィールド、ｃｏｎｔｅｘｔ＿ｒｅｕｓｅ＿ｆｌａｇフィールド、ｎｕｍ＿ｃｏｎｔｅｘｔ＿ｒｅｕｓｅ＿ｍｉｎｕｓ１フィールド、ｓｕｂｓｅｑｕｅｎｔ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄフィールド、ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ＿ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールド、ｎｕｍ＿ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｓｌｉｃｅフィールド、ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄフィールド、ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｏｃｃｕｐａｎｃｙ＿ｔｙｐｅフィールド、ａｓｈ＿ｃｏｎｔｉｎｕａｔｉｏｎ＿ｆｌａｇフィールド及びａｓｈ＿ｐｒｅｖ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄフィールドの何れかを含む。上述した各フィールドの説明は図２７乃至図４１での説明を参照し、ここでは詳しい説明を省略する。

他の実施例においては、サブ－ビットストリーム生成部６００４０は各ビットストリームを分割し、分割処理を示すスライス関連情報（又はレイヤリング構造情報）を生成して、メタデータ生成部６００３０に伝達する。メタデータ生成部６００３０はジオメトリ符号化処理及び特質符号化処理を示す情報を各エンコーダー６００１０，６００２０から受信してメタデータ（パラメータ）として生成する。

実施例によれば、サブ－ビットストリーム生成部６００４０はジオメトリビットストリームから分割された複数のサブ－ビットストリームを複数のスライスにより送信するために、メタデータ生成部６００３０で提供されるスライス関連情報及び／又はバッファー関連情報に基づいてスライスセグメント過程を行う。また、サブ－ビットストリーム生成部６００４０は特質ビットストリームから分割された複数のサブ－ビットストリームを複数のスライスにより送信するために、メタデータ生成部６００３０で提供されるスライス関連情報及び／又はバッファー関連情報に基づいてスライスセグメント過程を行う。即ち、ジオメトリビットストリーム（又はジオメトリデータ）及び特質ビットストリーム（又は特質データ）をそれぞれ複数のスライスにより送信することにより、受信装置では選択的復号又は並列復号を行うことができる。

実施例によれば、ジオメトリデータを含む複数のスライスが先に送信され、その後、特質データを含む複数のスライスが送信される。詳しい内容は図２３の説明を参照し、ここでは省略する。

他の実施例によれば、レイヤーによってジオメトリデータのスライスと特質データのスライスを送信してもよい。詳しい内容は図２４の説明を参照し、ここでは省略する。

実施例によれば、複数のスライスは互いに独立してもよく、互いに依存関係を有してもよい。実施例によれば、八分木基盤のジオメトリコーディングの場合、以前ノードに関するコンテキスト情報を順に、そして累積して使用することにより圧縮性能を向上させることができる。また隣接サーチ、イントラー予測などの場合、先に復号された隣接（又は周辺部という）ノードの占有情報を使用するが、この場合、直前スライスの情報を使用することができる。又は並列プロセシングのために先行スライスの情報を使用することができる。この場合、スライス間の依存が発生する。他の実施例においては、少なくとも１つのスライスは他のスライスとの関係性なしに独立していてもよい。依存を有するスライス及び／又は独立的なスライスに関する説明は図２０乃至図２５の説明を参照し、ここでは省略する。

実施例によれば、各スライスに属するデータ（例えば、ジオメトリデータ又は特質データ）がエンコーダーで符号化されると、各スライスごとにコンテキストが生成される。このとき、コンテキストを連続して使用する場合、受信装置のコンテキストバッファー管理が必要である。実施例によれば、コンテキストバッファー管理のための詳しい内容は図２５及び図２６で説明したので、ここでは省略する。また受信装置のコンテキストバッファーの管理のためのシグナリング情報（例えば、スライス関連情報及び／又はバッファー管理関連情報）については図２７乃至図４１での説明を参照し、ここでは省略する。

マルチプレクサー６００６０はサブ－ビットストリーム生成部６００４０で出力される複数のセグメントとメタデータ生成部６００５０で生成されるシグナリング情報を多重化して送信機６００７０に出力する。マルチプレクサー６００５０の多重化はレイヤーごとに行われる。メタデータ生成部６００３０で生成されるスライス関連情報及び／又はバッファー管理関連情報は図２７乃至図４８を参照する。

実施例による送信機６００６０はマルチプレクサー６００５０で多重化されたデータ（又はスライス単位のビットストリーム）を送信する。実施例によるビットストリームはファイル又はセグメント（例えば、ストリーミングセグメント）などにカプセル化されて放送網及び／又はブロードバンド網などの様々なネットワークにより送信される。図示していないが、送信機６００６０はカプセル化動作を行うカプセル化部（又はカプセル化モジュール）を含む。

図４３は実施例によるポイントクラウドデータ受信装置の構造を示す。

図４３の実施例による受信装置は、図１の受信装置１０００４、受信機１０００５、ポイントクラウドビデオデコーダー１０００６、図２の送信－復号－レンダリング２０００２－２０００３－２０００４、図１０のデコーダー、図１１のデコーダー、図１３の受信装置及び図１４のデバイスなどに対応する。図４３の各構成要素はハードウェア、ソフトウェア、プロセッサ及び／又はそれらの組み合わせに対応する。

実施例によるデコーダー／受信部の動作は以下の通りである。

受信装置の受信機６５０１０にビットストリームが入力されると、受信機６５０１０はビットストリームをデマルチプレクサー６５０２０に出力し、デマルチプレクサー６５０２０はジオメトリ情報と特質情報を含むビットストリームとスライス関連情報及び／又はバッファー管理関連情報を含むシグナリング情報を区分する。

区分されたジオメトリ情報と特質情報を含むビットストリームはサブ－ビットストリーム分類部（ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ）６５０４０に出力され、区分されたシグナリング情報はメタデータパーサー６５０３０に出力される。

サブ－ビットストリーム分類部６５０４０は１つ以上のスライスの各ヘッダーの情報及び／又はスライス関連情報及び／又はバッファー管理関連情報に基づいてジオメトリ情報と特質情報を含むビットストリームを処理した後、ジオメトリ情報を含むビットストリーム（又はサブビットストリーム）はジオメトリデコーダー６５０６０に出力し、特質情報を含むビットストリーム（又はサブビットストリーム）は特質デコーダー６５０８０に出力する。

又はこの過程において受信機が必要とするレイヤーを選択してもよい。分類されたビットストリームはデータの特性によってジオメトリデコーダー６５０６０と特質デコーダー６５０８０でそれぞれジオメトリデータと特質データに復元された後、レンダラー６５０９０で最終出力のためのフォーマットに変換することができる。

実施例によれば、サブ－ビットストリーム分類部６５０４０はメタデータパーサー６５０３０により得られたメタデータ（例えば、スライス関連情報及び／又はバッファー管理関連情報）に基づいてビットストリームを分類／選択する。

スライス関連情報及び／又はバッファー管理関連情報はＳＰＳ、ＧＰＳ、ＴＰＳ、ＡＰＳ、ジオメトリスライスヘッダー、特質スライスヘッダー及びＳＥＩメッセージの何れかに含まれて受信される。スライス関連情報及び／又はバッファー管理関連情報はｓｐｓ＿ｅｎｔｒｏｐｙ＿ｃｏｎｔｉｎｕａｔｉｏｎ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールド、ｇｅｏｍ＿ｓｌｉｃｅ＿ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールド、ａｔｔｒ＿ｓｌｉｃｅ＿ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールド、ｓｌｉｃｅ＿ｉｄフィールド、ｇｓｈ＿ｅｎｔｒｏｐｙ＿ｃｏｎｔｉｎｕａｔｉｏｎ＿ｆｌａｇフィールド、ｇｓｈ＿ｐｒｅｖ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄフィールド、ｃｏｎｔｅｘｔ＿ｒｅｕｓｅ＿ｆｌａｇフィールド、ｎｕｍ＿ｃｏｎｔｅｘｔ＿ｒｅｕｓｅ＿ｍｉｎｕｓ１フィールド、ｓｕｂｓｅｑｕｅｎｔ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄフィールド、ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ＿ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇフィールド、ｎｕｍ＿ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｓｌｉｃｅフィールド、ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄフィールド、ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｏｃｃｕｐａｎｃｙ＿ｔｙｐｅフィールド、ａｓｈ＿ｃｏｎｔｉｎｕａｔｉｏｎ＿ｆｌａｇフィールド及びａｓｈ＿ｐｒｅｖ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄフィールドの何れかを含む。上述した各フィールドの説明は図２７乃至図４１での説明を参照し、ここでは詳しい説明は省略する。

実施例によれば、ポイントクラウドデータは各ポイントの位置（即ち、ジオメトリ）情報及び色相／明るさ／反射度などの特質情報で構成され、これらをそれぞれ圧縮して受信装置に送信する。このとき、受信装置の性能或いは送信速度によって受信装置でポイントクラウドデータの一部のみを復号或いは表現（ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ）するために、送信装置ではポイントクラウドデータ（又はコーディングされたビットストリーム）を複数のスライスに分けて伝達する方法が使用される。このとき、複数のスライスがシグナリングされ、スライス間の依存（ｄｅｐｅｎｄｅｎｃｙ）が定義されることにより、現スライスは以前スライスで生成された情報を使用するが、この場合、受信装置のバッファー管理が必要である。

実施例によれば、ジオメトリデコーダー６００６０はメタデータパーサー６５０３０で提供されるスライス関連情報及び／又はバッファー管理関連情報に基づいてジオメトリバッファー６５０５０を調節する。ジオメトリバッファー６５０５０は図２５及び図２６で説明したコンテキストバッファーであることを一実施例とする。例えば、現スライスのジオメトリコンテキストを次のスライスで使用する場合、現スライスのジオメトリコンテキストをジオメトリバッファー６５０５０に格納し、コンテキストカウンター（例えば、Ｎ又はｎｕｍ＿ｒｅｕｓｅ＿ｍｉｎｕｓ１を参照）が０になるまで又はマッチングされる次のスライス識別子（ｓｌｉｃｅ＿ｉｄ）が入る場合、格納された情報を使用することができる。又は図２６で説明したように、隣接ノード情報を使用する場合（例えば、ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ＿ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇ＝＝１）、該当ノード情報をジオメトリバッファー６５０５０に格納した後、必要時に使用することもできる。ジオメトリバッファー６５０５０の管理（又は制御）の詳しい説明は図２５及び図４１での説明を参照し、ここでは省略する。

実施例によれば、特質デコーダー６０６８０はメタデータパーサー６５０３０で提供されるスライス関連情報及び／又はバッファー管理関連情報に基づいて特質バッファー６５０７０を調節する。特質バッファー６５０７０は図２５及び図２６で説明したコンテキスバッファーであることを一実施例とする。特質バッファー６５０７０の管理（又は制御）は図２５及び図４１での説明を参照し、ここでは省略する。

上述したように、受信装置のバッファー（又はコンテキストバッファーという）の効率的な管理のために、シグナリングにより次のスライスで現スライスのコーディング情報／ノード情報（例えば、スライス関連情報及び／又はバッファー管理関連情報）を使用するか否かを知らせ、それに基づいて現スライスのコンテキストのバッファーへの格納及び削除などを管理することにより、受信機のバッファー管理を効率的に行うことができる。即ち、送信装置ではポイントクラウドデータを複数のスライスに分けて送信する場合にも連続するコーディング情報及び／又は隣接ノード情報の使用を許容することにより圧縮効率を向上させることができる。また受信装置では次のスライスで現スライスのコーディング情報／ノード情報（例えば、スライス関連情報及び／又はバッファー管理関連情報）を使用するか否かを分かることができるので、バッファー管理を効率的に行うことができる。例えば、受信装置では現スライスのコンテキストが次のスライスで使用されるか否かを予め判断することによりリソースを効率的に管理することができる。

上述したそれぞれのパート、モジュール又はユニットはメモリ（又は貯蔵ユニット）に貯蔵された連続する実行過程を行うソフトウェア、プロセッサ、ハードウェアパートである。上記実施例に記載された各段階は、プロセッサ、ソフトウェア、ハードウェアパートにより行われる。上記実施例に記載のそれぞれのモジュール／ブロック／ユニットは、プロセッサ、ソフトウェア、ハードウェアとして動作する。また実施例が提示する方法はコードとして実行される。このコードはプロセッサが読み取り可能な格納媒体に書き込まれ、よって装置が提供するプロセッサにより読み取られる。

また全明細書において、ある部分がある構成要素を“含む”とするとき、これは特に記載しない限り、他の構成要素を除くことではなく、他の構成要素をさらに含むことを意味する。また明細書に記載の“…部”などの用語は、少なくとも一つの機能や動作を処理する単位を意味し、これはハードウェアやソフトウェア又はハードウェアとソフトウェアの組み合わせにより具現される。

説明の便宜のために、各図を区分して説明したが、各図に述べられている実施例を併合して新しい実施例を具現するように設計することも可能である。また通常の技術者の必要によって、以前に説明した実施例を実行するためのプログラムが記録されているコンピューターで読み取り可能な記録媒体を設計することも実施例の権利範囲に属する。

実施例による装置及び方法は、上述したように、説明された実施例の構成と方法が限定して適用されることではなく、実施例は様々に変形可能に各実施例の全部又は一部が選択的に組み合わせられて構成されることもできる。

実施例の好ましい実施例について示して説明したが、実施例は上述した特定の実施例に限定されず、請求の範囲で請求する実施例の要旨から離脱せず、当該発明が属する技術分野において通常の知識を有する者により様々な変形実施が可能であり、かかる変形実施は実施例の技術的思想や見込みから個々に理解されてはいけない。

実施例による装置の様々な構成要素は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア又はそれらの組み合わせにより構成される。実施例の様々な構成要素は一つのチップ、例えば、一つのハードウェア回路で具現される。実施例において、実施例による構成要素はそれぞれ個々のチップで具現される。実施例において、実施例による装置の構成要素の何れかは一つ又はそれ以上のプログラムを実行できる一つ又はそれ以上のプロセッサで構成され、一つ又はそれ以上のプログラムは実施例による動作／方法のうちの何れか一つ又はそれ以上の動作／方法を行わせるか、実行させるための指示を含む。実施例による装置の方法／動作を行うための実行可能な指示は、一つ又はそれ以上のプロセッサにより実行されるために構成された一時的ではないＣＲＭ又は他のコンピュータープログラム製品に格納されるか、又は一つ又はそれ以上のプロセッサにより実行されるために構成された一時的なＣＲＭ又は他のコンピュータープログラム製品に格納されることができる。また実施例によるメモリは、揮発性メモリ（例えば、ＲＡＭなど）だけではなく、非揮発性メモリ、フラッシュメモリ、ＰＲＯＭなどを全部含む概念として使用される。また、インターネットによる送信などのような搬送波の形態で具現されることも含む。またプロセッサが読み取られる記録媒体は、ネットワークで連結されたコンピューターシステムに分散されて、分散方式によりプロセッサが読み取られるコードが格納されて実行されることができる。

この明細書において、“／”と“，”は“及び／又は”に解釈される。例えば、“Ａ／Ｂ”は“Ａ及び／又はＢ”に解釈され、“Ａ、Ｂ”は“Ａ及び／又はＢ”に解釈される。さらに、“Ａ／Ｂ／Ｃ”は“Ａ、Ｂ及び／又はＣのうちの何れか”を意味する。また、“Ａ、Ｂ、Ｃ”も“Ａ、Ｂ及び／又はＣのうちの何れか”を意味する。さらに、この文書において、“又は”は“及び／又は”に解釈される。例えば、“Ａ又はＢ”は、１）“Ａ”のみを意味するか、２）“Ｂ”のみを意味するか、又は３）“Ａ及びＢ”を意味する。言い換えれば、この明細書において“又は”は“さらに（ａｄｄｉｔｉｏｎａｌｌｙ）又は代わりに（ａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅｌｙ）”を意味する。

実施例の様々な構成要素はハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア又はそれらの組み合わせにより構成される。実施例の様々な構成要素はハードウェア回路のような単一チップ上で行われる。実施例においては選択的に個々のチップ上で行われる。実施例においては、実施例の構成要素の何れかは実施例による動作を行う指示を含む１つ又は１つ以上のプロセッサ内で行われる。

また、この明細書で説明する実施例による動作は、実施例によって１つ以上のメモリ及び／又は１つ以上のプロセッサを含む送受信装置により行われる。１つ以上のメモリは実施例による動作を処理／制御するためのプログラムを格納し、１つ以上のプロセッサはこの明細書で説明する様々な動作を制御する。１つ以上のプロセッサはコントローラーとも称される。実施例において、動作はファームウェア、ソフトウェア及び／又はそれらの組み合わせにより行われ、ファームウェア、ソフトウェア及び／又はそれらの組み合わせはプロセッサに格納されるか、又はメモリに格納される。

第１、第２などの用語は実施例の様々な構成要素を説明するために使用される。しかし、実施例による様々な構成要素は上記用語により解釈が制限されてはいけない。かかる用語は一つの構成要素を他の構成要素と区別するために使用されることに過ぎない。例えば、第１ユーザ入力信号は第２ユーザ入力信号と称することができる。同様に、第２ユーザ入力信号は第１ユーザ入力信号と称することができる。かかる用語の使用は様々な実施例の範囲から離脱していない。第１ユーザ入力信号及び第２ユーザ入力信号はいずれもユーザ入力信号であるが、文脈上、明確に示していない限り、同一のユーザ入力信号を意味してはいない。

実施例を説明のために使用された用語は、特定の実施例を説明するために使用されており、実施例を制限されるものではない。実施例の説明及び請求範囲で使用したように、文脈上明確に称していない限り、単数は複数を含む。「及び／又は」表現は用語間の全ての可能な結合を含む意味で使用される。「含む」は特徴、数、段階、要素及び／又はコンポーネントが存在することを説明し、さらなる特徴、数、段階、要素及び／又はコンポーネントを含まないことを意味しない。実施例を説明するために使用される、「～である場合」、「～の時」などの条件表現は選択的な場合にのみ制限して解釈されない。特定の条件を満たすとき、特定の条件に対応して関連動作を行うか、又は関連定義が解釈されるように意図されている。また、この明細書で説明する実施例による動作は、実施例によってメモリ及び／又はプロセッサを含む送受信装置により行われる。メモリは実施例による動作を処理／制御するためのプログラムを格納し、プロセッサはこの明細書で説明した様々な動作を制御する。プロセッサはコントローラとも称される。実施例において、動作はファームウェア、ソフトウェア及び／又はそれらの組み合わせにより行われ、ファームウェア、ソフトウェア及び／又はそれらの組み合わせはプロセッサに格納されるか又はメモリに格納される。
〔発明の実施のための形態〕

発明の実施のための最善の形態について具体的に説明している。
〔産業上の利用可能性〕

この実施例の思想や範囲を外れることなく、この実施例を様々に変更／変形できることは当業者にとって明らかである。従って、これらの実施例は添付する請求範囲及びそれと同等な範囲内で提供される実施例の変更及び変形を含む。

Claims (15)

1. ポイントクラウドデータ送信方法であって、
   ポイントクラウドデータのジオメトリデータを符号化する段階；
   前記ジオメトリデータに基づいて前記ポイントクラウドデータの特質データを符号化する段階；及び
   前記符号化されたジオメトリデータ、前記符号化された特質データ、及びシグナリングデータを送信する段階；を含んでなる、ポイントクラウドデータ送信方法。
2. 前記符号化されたジオメトリデータは複数のスライスにセグメントされ、
   前記複数のスライスの何れかのコンテキストが少なくとも１つの他のスライスにより参照される、請求項１に記載のポイントクラウドデータ送信方法。
3. 前記シグナリングデータはスライス関連情報とバッファー管理関連情報を含む、請求項２に記載のポイントクラウドデータ送信方法。
4. 前記バッファー管理関連情報は、
   少なくとも現スライスのコンテキストが少なくとも１つの他のスライスで参照されるか否かを指示する情報、又は、
   現スライスのコンテキストが少なくとも１つの他のスライスで参照されれば、現スライスのコンテキストの参照回数を識別するための情報、を含む、請求項３に記載のポイントクラウドデータ送信方法。
5. ポイントクラウドデータ送信装置であって、
   ポイントクラウドデータのジオメトリデータを符号化するジオメトリエンコーダー；
   前記ジオメトリデータに基づいて前記ポイントクラウドデータの特質データを符号化する特質エンコーダー；及び
   前記符号化されたジオメトリデータ、前記符号化された特質データ、及びシグナリングデータを送信する送信部；を備えてなる、ポイントクラウドデータ送信装置。
6. 前記符号化されたジオメトリデータは複数のスライスにセグメントされ、
   前記複数のスライスの何れかのコンテキストが少なくとも１つの他のスライスにより参照される、請求項５に記載のポイントクラウドデータ送信装置。
7. 前記シグナリングデータはスライス関連情報とバッファー管理関連情報を含む、請求項６に記載のポイントクラウドデータ送信装置。
8. 前記バッファー管理関連情報は、
   少なくとも現スライスのコンテキストが少なくとも１つの他のスライスで参照されるか否かを指示する情報、又は、
   現スライスのコンテキストが少なくとも１つの他のスライスで参照されれば、現スライスのコンテキストの参照回数を識別するための情報、を含む、請求項７に記載のポイントクラウドデータ送信装置。
9. ポイントクラウドデータ受信方法であって、
   ジオメトリデータ、特質データ及びシグナリングデータを受信する段階；
   前記シグナリングデータに基づいて前記ジオメトリデータを復号する段階；
   前記シグナリングデータと前記復号されたジオメトリデータに基づいて前記特質データを復号する段階；及び
   前記シグナリングデータに基づいて前記復号されたポイントクラウドデータをレンダリングする段階；を含んでなる、ポイントクラウドデータ受信方法。
10. 前記ジオメトリデータは複数のスライスに含まれ、
    前記複数のスライスの何れかのスライスのコンテキストは少なくとも１つの他のスライスにより参照される、請求項９に記載のポイントクラウドデータ受信方法。
11. 前記シグナリングデータはスライス関連情報とバッファー管理関連情報を含む、請求項１０に記載のポイントクラウドデータ受信方法。
12. 前記バッファー管理関連情報は、
    少なくとも現スライスのコンテキストが少なくとも１つの他のスライスで参照されるか否かを指示する情報、又は、
    現スライスのコンテキストが少なくとも１つの他のスライスで参照されれば、現スライスのコンテキストの参照回数を識別するための情報、を含む、請求項１１に記載のポイントクラウドデータ受信方法。
13. 前記ジオメトリ復号段階は、前記シグナリング関連情報とバッファー管理関連情報に基づいて現スライスのコンテキストのバッファー格納を制御する、請求項１１に記載のポイントクラウドデータ受信方法。
14. 前記ジオメトリ復号段階は、前記シグナリング関連情報とバッファー管理関連情報に基づいて現スライスのコンテキストが少なくとも１つの他のスライスで参照されないことが確認されれば、現スライスコンテキストをバッファーから削除する、請求項１３に記載のポイントクラウドデータ受信方法。
15. 前記ジオメトリ復号段階は、前記シグナリング関連情報とバッファー管理関連情報に基づいて現スライスのコンテキストが少なくとも１つの他のスライスで参照されることが確認されれば、前記少なくとも１つの他のスライスによる参照後、現スライスコンテキストをバッファーから削除する、請求項１３に記載のポイントクラウドデータ受信方法。