JP7448660B2 - 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

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 Download PDF

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Description

実施例はユーザにＶＲ（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｒｅａｌｉｔｙ、仮想現実）、ＡＲ（Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ、増強現実）、ＭＲ（Ｍｉｘｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ、複合現実）およ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、ポイントクラウドコンテンツ（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｃｏｎｔｅｎｔ)を提供する方案を提供する。
ポイントクラウドデータは、３Ｄ空間上のポイントの集合である。３D空間上のポイントの量が多くてポイントクラウドデータの生成が難しいという問題点がある。
ポイントクラウドデータは、送信、符号化、復号化及びレンダリング処理の過程がリアルタイム、低遅延で行われるという要求に合わせるために、ポイントクラウドフレーム又はポイントクラウドデータをタイル(ｔｉｌｅ)又はスライス(ｓｌｉｃｅ)単位に分けることができる。
実施例による技術的課題は、上述した問題点などを解決するために、ポイントクラウドを効率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。
実施例による技術的課題は、ポイントクラウドデータの符号化及び復号のためにポイントクラウドデータを分割する方法を提供することにある。
実施例による技術的課題は、ジオメトリ－ポイントクラウド圧縮（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ － ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ、Ｇ－ＰＣＣ)の属性情報（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）の符号化技術を改善してポイントクラウドの圧縮性能を向上させることにある。
但し、上述した技術的課題のみに制限されず、記載された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。
上述した技術的課題を達成するために、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を符号化するステップ；及び／又はポイントクラウドデータ及び／又はポイントクラウドデータに対するシグナル情報を含むビットストリームを送信するステップ；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）。
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をスライス（ｓｌｉｃｅ）に基づいて分割するステップ；及び／又はスライス内のポイントの数がポイントの最小数よりも少ない場合、前記スライスを隣接したスライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）と合併（ｍｅｒｇｉｎｇ）するか、前記スライス内のポイントの数がポイントの最大数よりも多い場合、前記スライスを２つ以上のスライスにスプリット（ｓｐｌｉｔ）するステップ；をさらに含む。
さらに、実施例による前記分割するステップは、第１の方法、第２の方法又は第３の方法のうちの少なくとも１つに基づいて行われる。実施例による第１の方法は、前記ポイントクラウドデータを含む３次元空間を８の前記スライスの八分木の深さ（ｄｅｐｔｈ）の自乗個に分割するステップを含み、前記八分木の深さは、前記スライスのポイントの数の比率（ｒａｔｉｏ）に基づいて算出される。実施例による前記第２の方法は、前記３次元空間内の最長エッジ（ｌｏｎｇｅｓｔ ｅｄｇｅ）を前記３次元空間内最短エッジ（ｓｈｏｒｔｅｓｔ ｅｄｇｅ）で分けるステップを含む。実施例による前記第３の方法は、前記３次元空間の第１の軸及び第２の軸を前記３次元空間の第３の軸にセグメント（ｓｅｇｍｅｎｔ）することで、前記３次元空間を均等四角形（ｕｎｉｆｏｒｍ ｓｑｕａｒｅｓ）のスライスに分割するステップを含む。
さらに、実施例による前記隣接したスライスは、前記スライスの左側スライス（ｌｅｆｔ ｓｌｉｃｅ）、前記スライスの右側スライス（ｒｉｇｈｔ ｓｌｉｃｅ）、前記スライスの上側スライス（ｔｏｐ ｓｌｉｃｅ）又は前記スライスの下側スライス（ｂｏｔｔｏｍ ｓｌｉｃｅ）のうちのいずれか１つである。
さらに、実施例による前記隣接したスライスは、前記スライスの左側スライス（ｌｅｆｔ ｓｌｉｃｅ）、前記スライスの右側スライス（ｒｉｇｈｔ ｓｌｉｃｅ）、前記スライスの上側スライス（ｔｏｐ ｓｌｉｃｅ）、前記スライスの下側スライス（ｂｏｔｔｏｍ ｓｌｉｃｅ）、前記スライスの前側スライス（ｆｒｏｎｔ ｓｌｉｃｅ）及び／又は前記スライスの後側スライス（ｂａｃｋ ｓｌｉｃｅ）のうちのいずれか１つである。
さらに、実施例による前記合併するステップ又は前記スプリットするステップは、前記スライス間の隣接性を示すデータ構造（ｄａｔａ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）に基づいて行われる。また実施例によれば、前記隣接しているか否かを決定するためのデータ構造は、木（ｔｒｅｅ）に基づくデータ構造又はリスト（ｌｉｓｔ）に基づくデータ構造である。
さらに、実施例による前記シグナル情報は、前記ポイントクラウドデータを分割する方法を示す情報を含む。
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、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ことができる。
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、受信装置は、様々なビデオコーデック方式を達成することができる。
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、受信装置は、自律走行サービスなどの汎用的なポイントクラウドコンテンツを提供することができる。
実施例によるポイントクラウドデータ送受信方法及び装置は、ブリックタイリング分割方法を行い、このために必要なデータをシグナルすることで、ポイントクラウドのコーディング性能を向上させる効果を提供することができる。
実施例によるポイントクラウドデータの送受信装置及び方法は、ポイントクラウドデータの独立した符号化／復号化のため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）を提供することができる。
実施例によるポイントクラウドデータの送受信装置及び方法は、独立したデータ分割を行うとき、空間上近い点同士で再分割が行われる効果を提供することができる。
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置/受信装置は、ポイントクラウドデータを１つ又はそれ以上のタイル（ｔｉｌｅｓ）及び／又はスライス（ｓｌｉｃｅｓ）に分割し、これに基づいて並列に符号化／復号を行うことができる。
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を分割し、これらを各々独立して符号化することで、ポイントクラウドデータが占有する３次元空間上のランダムアクセス（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ）と並列符号化を可能にし、よって実施例によるポイントクラウドデータ受信装置は、このようなポイントクラウドデータを素早く復号することができる。
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、上述した方法に従ってスライスを生成することで、個別のポイントの属性を照会しなくてもスライスを生成することができ、スライス生成過程から発生する遅延を減らすことができる。
実施例による送信装置は、実施例による重畳スライスの構成をシグナルするためにタイル別に又はスライス別に異なるスライス構成ヘッダユニットを生成することができる。
実施例によるポイントクラウドデータ送受信方法は、このようなビットストリーム構造を提供することで、受信機においてポイントクラウドデータの属性情報の復号性能を上げることができる。
添付図面は実施例の理解を助けるためのものであり、実施例に関連する説明と共に実施例を示す。後述する様々な実施例に対するより適切な理解のために、添付図面において類似する参照番号に対応する部分を含む次の図面に関連して以下の実施例の説明を必ず参照すべきである。
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の一例を示す。 実施例によるポイントクラウドコンテンツ提供動作を示すブロック図である。 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。 実施例によるポイントクラウドエンコーダ（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｅｎｃｏｄｅｒ）の一例を示す。 実施例によるボクセルの一例を示す。 実施例による八分木及び占有コード（ｏｃｃｕｐａｎｃｙ ｃｏｄｅ）の一例を示す。 実施例による隣接ノードパターンの一例を示す。 実施例によるＬＯＤごとのポイント構成の一例を示す。 実施例によるＬＯＤごとのポイント構成の一例を示す。 実施例によるポイントクラウドデコーダ（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｄｅｃｏｄｅｒ）の一例を示す。 実施例によるポイントクラウドデコーダ（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｄｅｃｏｄｅｒ）の一例を示す。 実施例による送信装置の一例を示す。 実施例による受信装置の一例を示す。 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。 実施例によるポイントクラウドエンコーダを示す図である。 ポイントと隣接ポイントの一例を示す。 ビットストリーム構造図の一例を示す。 実施例によるシグナル情報の一例を示す。 実施例によるシグナル情報の一例を示す。 実施例による相関加重値のコード化可能な方法の一例を示す。 空間的拡張性復号の一例を示す。 改善された量子化加重値の誘導プロセスの一例を示す。 実施例によるポイントクラウド符号化を示すフローダイヤグラムである。 実施例によるポイントクラウドデータ送信方法を示すフローダイヤグラムである。 実施例によるポイントクラウドデータ処理方法を示すフローダイヤグラムである。 実施例による隣接したスライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）の一例を示す。 実施例による隣接したスライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）を用いてスライスを精製する方法の一例を示す。 実施例によるポイントクラウドデータ受信装置の一例を示す。 実施例によるポイントクラウドデータ受信装置を示す。 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構造の一例を示す。 実施例によるビットストリームのＳＰＳ（Ｓｅｑｕｅｎｃｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）の一例を示す。 実施例によるビットストリームのＴＰＳ（Ｔｉｌｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）の一例を示す。 実施例によるビットストリームのＧＰＳ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）の一例を示す。 実施例によるビットストリームのＳＰＳ（Ｓｅｑｕｅｎｃｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）の一例を示す。 実施例によるビットストリームのＴＰＳ（Ｔｉｌｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）の一例を示す。 実施例によるビットストリームのＧＰＳ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）の一例を示す。 実施例によるビットストリームのＧＳＨ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ Ｓｌｉｃｅ Ｈｅａｄｅｒ）の一例を示す。 実施例によるビットストリームのＡＳＨ（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ Ｓｌｉｃｅ Ｈｅａｄｅｒ）の一例を示す。 実施例によるポイントクラウドデータ送信方法を示す流れ図である。 実施例によるポイントクラウドデータ受信方法を示す流れ図である。
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。
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に示した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（例とえば、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取得部（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取得部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取得する。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いずれかに呼ばれる。
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ル情報を含む。
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（例えば、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。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（ｆｅｅｄｂａｃｋ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）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（例えば、ヘッドオリエンテーション情報）、ビューポート（Ｖｉｅｗｐｏｒｔ）情報などを含む。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には、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、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でも使用されることができ、提供されないこともできる。
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である。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に関する情報である。視点（ｖｉｅｗｐｏｉｎｔ）はユーザがポイントクラウドビデオを見ている点であり、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、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。実施例において、受信装置１０００４はゲイズ分析の結果を含むフィードバック情報を送信装置１００００に送信することができる。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に含まれた一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に示された点線はレンダラー１０００７で確保したフィードバック情報の伝達過程を示す。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）する。従って、ポイントクラウドビデオデータデコーダ１０００６はフィードバック情報に基づいて復号の動作を行うことができる。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データエンコーダ１０００２）はフィードバック情報に基づいて符号化の動作を行うことができる。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（取得／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ル情報を含む概念として使用することができる。
図１に示した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取得部１０００１）では、ポイントクラウドビデオを取得する（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、取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（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、色の一つの特質を有するか、或いは色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取得部１０００１）は、ポイントクラウドビデオの取得過程に関連する情報（例えば、深さ情報、色情報など）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ル情報をさらに含む。
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ル情報（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ル情報）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ル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情報を抽出できるＲＧＢカメラなど）、プロジェクター（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）方式のうちのいずれか１つ以上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校正(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エンコーダ（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ 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できないこともある。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エンコーダは、座標系変換部（Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ）４００００、量子化部（Ｑｕａｎｔｉｚｅ ａｎｄ Ｒｅｍｏｖｅ Ｐｏｉｎｔｓ（Ｖｏｘｅｌｉｚｅ））４０００１、八分木分析部（Ａｎａｌｙｚｅ Ｏｃｔｒｅｅ）４０００２、表面近似分析部（Ａｎａｌｙｚｅ Ｓｕｒｆａｃｅ Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ）４０００３、演算エンコーダ（Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ Ｅｎｃｏｄｅ）４０００４、ジオメトリ再構成部（Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔ Ｇｅｏｍｅｔｒｙ）４０００５、色変換部（Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ Ｃｏｌｏｒｓ）４０００６、特質変換部（Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ）４０００７、ＲＡＨＴ変換部４０００８、ＬＯＤ生成部（Ｇｅｎｅｒａｔｅｄ ＬＯＤ）４０００９、リフト変換部（Ｌｉｆｔｉｎｇ）４００１０、係数量子化部（Ｑｕａｎｔｉｚｅ Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ）４００１１及び／又は演算エンコーダ（Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ Ｅｎｃｏｄｅ）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）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、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）ができるように、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は予測変換コーディングを行うために、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を示す。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エンコーダのエレメントの動作及び／又は機能のうちいず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（２d、２d、２d）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ないし図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エンコーダ（例えば、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（２d、２d、２d）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は八分木の深さを示す。ｄ値は以下の式により決定される。以下の式において、（ｘint n、ｙint n、ｚint 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、分割によって全体の３次元空間は８つの空間に分割される。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）により分割される。よって、それぞれの空間は再び８つの小さい空間に分割される。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に示した占有コードは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エンコーダ（例えば、図４のポイントクラウドエンコーダ、又は八分木分析部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存在し得る。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エンコーダ（又は演算エンコーダ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（レベルは八分木の深さｄよりは小さい場合）を定め、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通りである。下記式中、「まる１」各バーテックスの中心（ｃｅｎｔｒｏｉｄ）値を計算し、「まる２」各バーテックスの値から中心値を引いた値に「まる３」自乗を行って、その値を全て併せた値を得る。
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２－１．Ｔｒｉａｎｇｌｅｓ ｆｏｒｍｅｄ ｆｒｏｍ ｖｅｒｔｉｃｅｓ ｏｒｄｅｒｅｄ １，…，ｎ
ｎ ｔｒｉａｎｇｌｅｓ
3 (1,2,3)
4 (1,2,3), (3,4,1)
5 (1,2,3), (3,4,5), (5,1,3)
6 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,1), (1,3,5)
7 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,1,3), (3,5,7)
8 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,8,1), (1,3,5), (5,7,1)
9 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,8,9), (9,1,3), (3,5,7), (7,9,3)
10 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,8,9), (9,10,1), (1,3,5), (5,7,9), (9,1,5)
11 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,8,9), (9,10,11), (11,1,3), (3,5,7), (7,9,11), (11,3,7)
12 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,8,9), (9,10,11), (11,12,1), (1,3,5), (5,7,9), (9,11,1), (1,5,9)
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ないし図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ポイントクラウドエンコーダ（例えば、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を足した値である１５である。ポイントクラウド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ないし図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。
ポイントクラウドエンコーダ（例えば、ＬＯＤ生成部４０００９）はポイントをＬＯＤごとに分類する（ｒｅｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ）。図面はＬＯＤに対応するポイントクラウドコンテンツを示す。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のポイントの分布を示し、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、図面の下側に示された矢印方向に沿って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ないし図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エンコーダ（例えば、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エンコーダだけではなく、ポイントクラウド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エンコーダは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エンコーダは、ポイントに対する予測機（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個の予測機が生成される。実施例による予測機は各ポイントの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、各ポイントの予測機に設定された隣接ポイントの特質（又は特質値、例えば、色、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エンコーダ（例えば、係数量子化部４００１１）は、各ポイントの特質（特質値）から予測特質（特質値）を引いた残余値（ｒｅｓｉｄｕａｌｓ、残余特質、残余特質値、特質予測残余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。量子化過程は以下の表の通りである。
実施例によるポイントクラウドエンコーダ（例えば、演算エンコーダ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。実施例によるポイントクラウドエンコーダ（例えば、演算エンコーダ４００１２）は、各ポイントの予測機に隣接するポイントがないと、上述した過程を行わず、該当ポイントの特質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エンコーダ（例えば、リフト変換部４００１０）は、各ポイントの予測機を生成し、予測機に計算されたＬＯＤを設定及び隣接ポイントを登録し、隣接ポイントまでの距離による加重値を設定してリフト変換コーディングを行う。実施例によるリフト変換コーディングは、上述した測変換コーディングと類似するが、特質値に加重値を累積適用するという点で差がある。実施例による特質値に加重値を累積適用する過程は以下の通りである。
１）各ポイントの加重値を貯蔵する配列ＱＷ（ＱｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎＷｉｅｇｈｔ）を生成する。ＱＷの全ての要素の初期値は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値に現在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、各ステップにおい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値もまたハイパス係数と共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デコーダ（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｄｅｃｏｄｅｒ）の一例を示す図である。
図１０に示したポイントクラウドデコーダは、図１に示した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、ポイントクラウドデコーダは一つ又はそれ以上のビットストリーム（ｂｉｔｓｔｒｅａｍ）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及び特質ビットストリームに基づい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デコーダ（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｄｅｃｏｄｅｒ）の一例を示す図である。
図１１に示したポイントクラウドデコーダは、図１０で説明したポイントクラウドデコーダの一例であり、図１ないし図９で説明したポイントクラウド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デコーダは、演算デコーダ（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｄｅｃｏｄｅ）１１０００、八分木合成部（ｓｙｎｔｈｅｓｉｚｅ ｏｃｔｒｅｅ）１１００１、表面近似合成部（ｓｙｎｔｈｅｓｉｚｅ ｓｕｒｆａｃｅ ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ）１１００２、ジオメトリ再構成部（ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔ ｇｅｏｍｅｔｒｙ）１１００３、座標系逆変換部（ｉｎｖｅｒｓｅ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ）１１００４、演算デコーダ（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｄｅｃｏｄｅ）１１００５、逆量子化部（ｉｎｖｅｒｓｅ ｑｕａｎｔｉｚｅ）１１００６、ＲＡＨＴ変換部１１００７、ＬＯＤ生成部（ｇｅｎｅｒａｔｅ ＬＯＤ）１１００８、逆リフト部（Ｉｎｖｅｒｓｅ ｌｉｆｔｉｎｇ）１１００９及び／又は色逆変換部（ｉｎｖｅｒｓｅ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｃｏｌｏｒｓ）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コーディング（ｄｉｒｅｃｔ ｃｏｄｉｎｇ）及びｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ復号（ｔｒｉｓｏｕｐ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｄｅｃｏｄｉｎｇ）を含む。ダイレクトコーディング及び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ないし図９で説明したジオメトリ符号化の逆過程で行われる。
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）から占有コードを取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ないし図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ないし図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で復号する。
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デコーダの要素は、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デコーダの要素の動作及び／又は機能のうちのいずれかを行う。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に示した送信装置は、図１の送信装置１００００（又は図４のポイントクラウドエンコーダ）の一例である。図１２に示した送信装置は、図１ないし図９で説明したポイントクラウド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いずれかを行う。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取得する。データ入力部１２０００はポイントクラウドビデオ取得部１０００１の動作及び／又は取得方法（又は図２に示した取得過程２００００）と同一又は類似する動作及び／又は取得方法を行う。
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ないし図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に示した量子化部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ないし図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に示した量子化部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ないし図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に示したポイントクラウドエンコーダ（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ないし図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ないし図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ル情報を生成及び／又は処理する。実施例によるシグナル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ル情報はインターリービングされることもある。
色変換処理部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ないし図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。
実施例による色変換処理部１２００８は、特質に含まれた色値を変換する色変換コーディングを行う。色変換処理部１２００８は再構成されたジオメトリに基づいて色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ないし図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いず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いずれか１つ以上を行う。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ないし図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４０００１２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）を含むシグナル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。
スライス(ｓｌｉｃｅ)とは、コーディングされたポイントクラウドフレームの全体又は一部を示すシンタックスエレメントのシリーズをいう。
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はシグナル情報を生成及び／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に示した受信装置は、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デコーダ）の一例である。図１３に示した受信装置は、図１ないし図１１で説明したポイントクラウド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いずれかを行う。
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ないし図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）から占有コードを取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／又は復号のうちのいずれか１つ以上を行う。実施例による色逆変換処理部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の送受信方法／装置に連動可能な構造の一例を示す図である。
図１４の構造はサーバー１４６０、ロボット１４１０、自律走行車両１４２０、ＸＲ装置１４３０、スマートフォン１４４０、家電１４５０及び／又はＨＭＤ１４７０のうちのいずれかがクラウドネットワーク１４１０に連結された構成を示している。ロボット１４１０、自律走行車両１４２０、ＸＲ装置１４３０、スマートフォン１４４０又は家電１４５０などは装置とも呼ばれる。またＸＲ装置１４３０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１４００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１４００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１４６０はロボット１４１０、自律走行車両１４２０、ＸＲ装置１４３０、スマートフォン１４４０、家電１４５０及び／又はＨＭＤ１４７０のいずれかにクラウドネットワーク１４００により連結され、連結された装置１４１０～１４７０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）１４７０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いずれかを示す。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１４１０～１４５０の様々な実施例について説明する。ここで、図１４に示した装置１４１０～１４５０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１４３０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で具現されることもできる。
ＸＲ／ＰＣＣ装置１４３０は、様々なセンサにより又は外部装置から取得した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客体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１４３０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＋ＸＲ＋モバイルフォン＞
ＸＲ／ＰＣＣ装置１４３０は、ＰＣＣ技術が適用されて、モバイルフォン１４４０などで具現される。
モバイルフォン１４４０は、ＰＣＣ技術に基づいてポイントクラウドコンテンツを復号し、ディスプレイすることができる。
＜ＰＣＣ＋自立走行＋ＸＲ＞
自律走行車両１４２０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１４２０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１４２０はＸＲ装置１４３０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１４２０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１４２０はＨＵＤを備えてＸＲ／ＰＣＣ映像を出力することにより、搭乗者に現実客体又は画面内の客体に対応するＸＲ／ＰＣＣ客体を提供することができる。
このとき、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技術が適用されたもの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できる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た場合は、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。
図１５は実施例によるポイントクラウドエンコーダを示す。
実施例によるポイントクラウドエンコーダ１５０００は、ポイントクラウドデータ（ＰＣＣデータ）１５０００ａを受信し、これらを符号化する。実施例によるポイントクラウドエンコーダは幾何情報ビットストリーム１５０００ｂ及び属性情報ビットストリーム１５０００ｃを出力する。実施例によるポイントクラウドエンコーダ１５０００は空間分割部１５００１、幾何情報符号化部１５００２及び／又は属性情報符号化部１５００３を含む。
図１５のポイントクラウドエンコーダは、図１の送信装置１０００、ポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２、図２の符号化部１８００１、図４のエンコーダ、図１２の送信装置、及び図１４のＸＲデバイス１４３０などに対応又は結合する。
空間分割部１５００１は、ポイントクラウドエンコーダがポイントクラウドデータ（ＰＣＣデータ）１５０００ａを受信し、ポイントクラウドデータを一つ又はそれ以上の３次元空間に分割する。空間分割部１５００１はポイントクラウドデータを受信し、ポイントクラウドデータを３次元ブロックに空間分割する。ポイントクラウドデータはポイント（又は複数のポイント）の幾何情報及び／又は属性情報を含む。空間分割部１５００１は境界ボックス（ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ）及び／又は副境界ボックスなどに基づいてポイントクラウドデータ（ＰＣＣデータ）を空間分割する。実施例による方法／装置は分割された単位（ボックス）に基づいて符号化／復号を行う。
実施例による送信装置（例えば、空間分割部）は、３次元空間上のポイントクラウドデータを圧縮するために、並列処理が可能な単位に分割する。実施例による空間分割部１５００１は、受信装置がユーザに拡張性（Ｓｃａｌａｂｉｌｉｔｙ）、及び／又は関心領域（ＲＯＩ）の機能を支援するために、ポイントクラウドデータをスライス単位に分割する。
実施例による送信装置は、低遅延、低複雑度、時間的拡張性、空間的拡張性、関心領域基盤の空間的拡張性、品質拡張性、並列的符号化、及び受信装置の並列的復号化を達成するために、実施例によるポイントクラウドデータをスライス（ブリックとも呼ばれる）、タイル単位に分割する。よって、実施例による送信装置は、スライス単位で拡張性の調節、量子値の調節などを支援する動作を行う必要がある。従って、実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、スライス間の重畳領域が含まれるように重畳スライスを構成する。実施例によるポイントクラウドデータ送信装置がポイントクラウドデータを一つ又はそれ以上のスライス（又は重畳スライス）に分割する方法については、以下に詳しく説明する。
スライスとは、実施例によるポイントクラウドデータ送信装置がポイントクラウドデータを符号化及び／又は復号するための単位（又は最小単位）を意味し、ポイントクラウドデータ送信装置及び／又は受信装置は、スライス単位でポイントクラウドデータを独立して（ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｌｙ）符号化及び／又は復号化することができる。実施例によるスライスは、他にはブリック、ブロック、マクロブロックとも呼ばれる。
空間分割部１５００１は、図１のクラウド取得（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ）１０００１、図２の取得２００００の動作、図３ないし図５による動作、図１２のデータ入力部１２０００の動作の一部／全部を行う。
幾何情報符号化部１５００２は、実施例によるポイントクラウドデータ（ＰＣＣデータ）のジオメトリ情報を受信してそれを符号化する。ジオメトリ情報はポイントクラウドデータに含まれたポイントの位置情報を意味する。幾何情報符号化部１５００２はジオメトリ情報を符号化して幾何情報ビットストリームを出力する。幾何情報符号化部１５００２はポイントの位置情報を再構成して復元された幾何情報１５００２ａを出力する。幾何情報符号化部１５００２は復元された幾何情報を属性情報符号化部１５００２に伝達する。
幾何情報符号化部１５００２は、図１のポイントクラウドビデオエンコーダ（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｖｉｄｅｏ Ｅｎｃｏｄｅｒ）１０００２、図２の符号化部２０００１、図４の座標系変換部４００００、量子化４０００１、八分木分析部４０００２、表面近似分析部４０００３、演算エンコーダ４０００４、ジオメトリ再構成部４０００５、図１２の量子化処理部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／又は演算コーダー１２００６の動作の一部／全部を行う。
属性情報符号化部１５００３は実施例によるポイントクラウドデータの属性情報を受信し、幾何情報符号化部１５００３から受信した復元された幾何情報を用いて属性情報を符号化する。属性情報符号化部１５００３は属性情報を符号化して属性情報ビットストリーム１５０００ｃを出力する。属性情報符号化部１５００３は例えば、実施例による予測変換（ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）、リフト変換（ｌｉｆｔｉｎｇ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）及び／又はＲＡＨＴ（Ｒｅｇｉｏｎ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）変換を行う。属性情報符号化部１５００３は、例えば、予測リフト（ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｌｉｆｔｉｎｇ）変換を行う。予測リフト変換は実施例による予測変換及び／又はリフト変換の各々の詳しい動作の一部又は全部を組み合わせたことを意味する。
実施例によるポイントクラウドエンコーダは、実施例による予測変換（ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）、リフト変換（ｌｉｆｔｉｎｇ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）及び／又はＲＡＨＴ（Ｒｅｇｉｏｎ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）変換の一部、全部及び／又はそれぞれの組み合わせにより符号化を行う。
属性情報符号化部１５００３は、図１のポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２、図２の符号化部２０００１、図４の色変換部４０００６、属性変換部４０００７、ＲＡＴＨ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／又は演算符号化部４００１２の動作、図１２の色変換処理部１２００８、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の動作の全部／一部を行う。
ここで、復元された幾何情報１５００２ｃは、図４で説明したジオメトリ再構成部（Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔ Ｇｅｏｍｅｔｒｙ）４０００５により再構成された八分木及び／又は近似化された八分木を意味する。復元された幾何情報は図６で説明した占有コードを意味するか又は八分木構造を意味する。復元された幾何情報は図１２で説明した八分木占有コード生成部１２００３により生成された八分木占有コードを意味することもできる。
属性情報符号化部１５００３は、実施例によるポイントクラウドデータの属性情報を符号化する。ここで、実施例による符号化部１５００３は実施例による復元された幾何情報（又は復元されたジオメトリ情報）を用いて属性情報を符号化する。属性情報符号化部１５００３は受信されたデータを符号化して特質情報（又は属性情報）を含むビットストリームを生成することができる。
実施例による属性情報符号化部１５００３は、図４の色変換部４０００６、属性送信部４０００７、ＲＡＨＴ変換部４０００８、ＬＯＤ生成部４０００９、リフト部４００１０、量子化部４００１１及び／又は演算符号化部４００１２を含む。
実施例によるポイントクラウドデータは、データの特性によってカテゴリー１とカテゴリー３とに分類される。カテゴリー１のデータは静的データであって、１枚のフレーム（ｆｒａｍｅ）で構成されるデータである。カテゴリー３のデータは動的データであって、Ｎ枚のフレームで構成されるデータである。ポイントクラウドデータのファイルフォーマットであるｐｌｙファイルは、データの取得方法によって複数のポイントで構成される。
実施例によるポイントは、該当ポイントの位置情報（ジオメトリ情報）及び色情報、反射率情報、時間情報、法線ベクトル（Ｎｏｒｍａｌ ｖｅｃｔｏｒ）情報などを含む属性情報（特質情報）を含む。実施例によるポイントは表現しようとする条件に応じて様々な情報を含む。ポイントからなるカテゴリー１とカテゴリー３のデータは大容量のポイントを含むフレームを含む。しかし、実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、このポイントを含むフレームを受信して符号化する場合、遅延時間と不要なリソースが多く使われるという問題がある。
従って、実施例によるポイントクラウドデータ送信装置では、ポイントクラウドデータの送信動作、符号化動作、受信装置の復号化動作、及び受信装置のレンダリング処理動作がリアルタイムで行われると共に、低遅延で処理するために、ポイントクラウドデータを複数の領域に分割する。実施例によるポイントクラウドデータ送信装置では、ポイントクラウドデータのフレームをタイル、スライス及び／又はブリックの単位に分割する。
従って、実施例によるポイントクラウドデータ送信装置では、３次元ポイントクラウド（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ）データの並列処理能力の向上及び拡張性（ｓｃａｌａｂｉｌｉｔｙ）の向上のために独立したデータ分割方法によってポイントクラウドデータを分割する。独立したデータ分割を行うとき、空間上近い点同士で再分割が行われる方法を支援することで空間適応的分割方法を含むことができる。
実施例によれば、ポイントクラウドデータは、例えばデータの特性によってカテゴリー１（Ｃａｔｅｇｏｒｙ １）とカテゴリー３（Ｃａｔｅｇｏｒｙ ３）とに分類される。例えば、カテゴリー１のデータは静的ポイントクラウド（ｓｔａｔｉｃ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ）であって、１枚のフレーム（ｆｒａｍｅ）で構成されるデータである。例えば、カテゴリー３のデータは動的データ（動的に取得されたポイントクラウドデータ、ｄｙｎａｍｉｃａｌｌｙ ａｃｑｕｉｒｅｄ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｄａｔａ）であって、Ｎ枚のフレーム（ｆｒａｍｅ）で構成される。
実施例によるフレーム（ｆｒａｍｅ）は、実施例によるタイル及び／又はスライスなどを含む。実施例によるタイル及び／又はスライスは、１つ又はそれ以上のポイントを含む。１つのポイントは、位置情報、色情報、反射率情報、時間情報、ノーマル大型地形地図（ｆｕｓｅｄ）データなどで構成される。実施例によれば、ポイントクラウドデータのファイルフォーマット（ｆｉｌｅ ｆｏｒｍａｔ）であるｐｌｙファイルは、データの法線ベクトル（Ｎｏｒｍａｌ ｖｅｃｔｏｒ）情報など表現しようとする条件に応じて様々な情報を含むことができる。
このようなポイントからなるカテゴリー１とカテゴリー３のデータは、大容量のポイントを１つのフレームで構成する。１つのデータを符号化／復号化する時間とリソースが多く使われるという問題がある。例えば、大型ポイントクラウドであるカテゴリー３－ｆｕｓｅｄデータは、１つのデータに圧縮するには処理にかかるメモリが多く必要であり、よって符号化過程において多くのリソースと時間が消費される。また１枚のフレーム内で算出すべき隣接ノード（ｎｅｉｇｈｂｏｒ ｎｏｄｅｓ）算出法、ＬｏＤ（Ｌｅｖｅｌ ｏｆ Ｄｅｔａｉｌ）生成など１回の符号化／復号化で処理すべき単位が大きくなり得る。
よって、実施例によるポイントクラウドデータ送信装置／受信装置は、ポイントクラウドデータを１つ又はそれ以上のタイル（ｔｉｌｅｓ）及び／又はスライス（ｓｌｉｃｅｓ）に分割し、これらに基づいて並列的に符号化／復号を行う。ポイントクラウドの送信、符号化／復号化、レンダリング処理過程がリアルタイム、低遅延で行われるために、送信装置及び／又は受信装置は、ポイントクラウドフレームの１枚をタイル、スライス、又はブリックの単位に分ける。このような構成は、送信装置及び／又は受信装置が空間上のランダムアクセス（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ）と並列符号化／復号化を行えるようにする。よって、実施例によるポイントクラウドデータ送信装置（又は空間分割部）１５００１は、３次元ポイントクラウド（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ）データを符号化及び／又は圧縮する前に、並列処理と空間ランダムアクセス（ｓｐａｔｉａｌ ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ）機能を支援するためのポイントクラウドデータを分割することができる。
実施例によるスライス（ｓｌｉｃｅ）は、独立して実施例によるポイントクラウドデータ送信装置によって符号化されるか、ポイントクラウドデータ受信装置によって復号されるポイントのセットを意味する（Ａ ｓｌｉｃｅ ｉｓ Ａ ｓｅｔ ｏｆ ｐｏｉｎｔｓ ｔｈａｔ ｃａｎ ｂｅ ｅｎｃｏｄｅｄ ｏｒ ｄｅｃｏｄｅｄ ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｌｙ）。スライスは１つのジオメトリデータユニット及び０又はそれ以上の特質データユニットを含む（Ａ ｓｌｉｃｅ ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ ｏｎｅ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｄａｔａ ｕｎｉｔ ａｎｄ ｚｅｒｏ ｏｒ ｍｏｒｅ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｄａｔａ ｕｎｉｔｓ）。特質データユニットは、同一のスライス内にある対応するジオメトリデータユニットに依存する（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｄａｔａ ｕｎｉｔｓ ｄｅｐｅｎｄ ｕｐｏｎ ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｄａｔａ ｕｎｉｔ ｗｉｔｈｉｎ ｔｈｅ ｓａｍｅ ｓｌｉｃｅ）。同一のスライスにおいて、ジオメトリデータユニットは、連関した特質ユニットよりも先に現れることがある（Ｗｉｔｈｉｎ ａ ｓｌｉｃｅ、ｔｈｅ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｄａｔａ ｕｎｉｔ ｍｕｓｔ ａｐｐｅａｒ ｂｅｆｏｒｅ ａｎｙ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｕｎｉｔｓ）。スライスのデータユニットは連続的である（Ｔｈｅ ｄａｔａ ｕｎｉｔｓ ｏｆ ａ ｓｌｉｃｅ ｍｕｓｔ ｂｅ ｃｏｎｔｉｇｕｏｕｓ）。１つのフレーム（ｆｒａｍｅ）におけるスライスの順序は任意に決定される。
スライスのグループは、共通するタイル識別子により識別される（Ａ ｇｒｏｕｐ ｏｆ ｓｌｉｃｅｓ ｍａｙ ｂｅ ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄ ｂｙ ａ ｃｏｍｍｏｎ ｔｉｌｅ ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）。よって、実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、タイルインベントリ（ｔｉｌｅ ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ、又はタイルパラメータセット（ｔｉｌｅ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｓｅｔ））を含むシグナル情報をさらに送信する。タイルインベントリは、各々のタイル（ｔｉｌｅ）に対する境界ボックスを説明する。１つのタイルは境界ボックス内の他のタイルとオーバーラップ（ｏｖｅｒｌａｐ）されることがある（ａ ｔｉｌｅ ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ ｄｅｓｃｒｉｂｅｓ ａ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ ｆｏｒ ｅａｃｈ ｔｉｌｅ。ａ ｔｉｌｅ ｍａｙ ｏｖｅｒｌａｐ ａｎｏｔｈｅｒ ｔｉｌｅ ｉｎ ｔｈｅ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ）。各々のスライスは、そのスライスが含まれるタイルを識別するインデックス（ｉｎｄｅｘ）を含む。
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を分割し、これらをそれぞれ独立して符号化することで、ポイントクラウドデータが占有する３次元空間上のランダムアクセス（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ）と並列符号化を可能にし、よって実施例によるポイントクラウドデータ受信装置はこのポイントクラウドデータを素早く復号することができる。
図１６は実施例によるポイントクラウドデータ送信装置を示す。
図１６に示した実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、図１のポイントクラウドビデオ取得部１０００１、ポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２の一部又は全部、図２の取得部１８０００及び／又は符号化部１８００１の全部又は一部である。図１６に示した実施例による構成は、図１５の空間分割部１５００１、幾何情報符号化部１５００２及び／又は属性情報符号化部１５００３の一部又は全部に含まれる。
図１６に示した実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、図１４のＸＲデバイス１４３０などによって結合される。
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、データ特性調査部１６０００、分割部及び精製部１６００１、データ入力部１６００２、座標変換部１６００３、量子化／ボクセル化処理部１６００４、八分木占有コード生成部１６００５、表面モデル処理部１６００６、第１の演算コーダ、ジオメトリ再構成部１６００８、色変換処理部１６００９、属性変換処理部１６０１０、予測／リフト／ＲＡＨＴ変換処理部１６０１１、係数量子化処理部１６０１２及び／又は第２の演算コーダ１６０１３を含む。
データ特性調査部１６０００は、実施例によるポイントクラウドデータの特性を調査する。データ特性調査部１６０００は、図１のポイントクラウドビデオ取得部１０００１の動作、図３に示した動作を行う。
分割部及び／又は精製部１６００１は、実施例によるポイントクラウドデータを分割（ｐａｒｔｉｔｉｏｎ）及び／又は精製（ｒｅｆｉｎｅ）する。分割及び／又は精製部１６００１は、分割部及び／又は精製部を含む。
実施例による分割部は、ポイントクラウドデータを１つ又はそれ以上のタイル（ｔｉｌｅ）に分割する。実施例による分割部は、ポイントクラウドデータを１つ又はそれ以上のスライス（ｓｌｉｃｅ）（ブリック（ｂｒｉｃｋ）又はブロック（ｂｌｏｃｋ）とも呼ばれる）に分割する。
例えば、分割部は、ポイントクラウドデータを１つ又はそれ以上のタイル（ｔｉｌｅ）に分割し、各々のタイルに対して１つ又はそれ以上のスライス（ｓｌｉｃｅ）に分割する。１つのスライス（ｓｌｉｃｅ）はポイントクラウドデータのポイント（ｐｏｉｎｔ）を含むことができる。
実施例による精製部は、ポイントクラウドデータを分割して生成された１つ又はそれ以上のスライス（又はタイル）を精製する。精製とは、１つ又はそれ以上のスライス（ｓｌｉｃｅ）を併合（ｍｅｒｇｅ）して、併合されたスライスを生成するか、１つのスライスを分離（ｓｐｌｉｔ）して、複数のスライスを生成又は隣接したスライスに再分配することを意味する。
併合（ｍｅｒｇｅ）とは、２つ以上のスライスに含まれたポイントをいずれも含む１つのスライスを生成する動作を意味する。
分離（ｓｐｌｉｔ）とは、１つのスライスに含まれたポイントが２つ以上のスライスに含まれるように１つのスライスを再び分割するか、１つのスライスに含まれたポイントを該当スライス及び該当スライスと隣接したスライスが分け持つように再分配することを意味する。
分割部及び／又は精製部１６００１は、図１５に示した空間分割部１５００１に含まれる。
データ入力部１６００２には、実施例による分割部及び／又は精製部１６００１によって生成されたスライスが入力される。データ入力部１６００２は、入力されたスライスを実施例によるエンコーダ（例えば、ジオメトリエンコーダ及び／又は特質エンコーダ）へ伝達する。例えば、実施例によるデータ入力部１６００２は、各々のスライスに含まれたポイントの位置情報（位置値）を実施例による座標変換部１６００３へ伝達する。また、例えば、実施例によるデータ入力部１６００２は、各々のスライスに含まれたポイントの属性情報（位置値）を実施例による色変換処理部１６００９へ伝達する。
実施例によるデータ入力部１６００２は、ポイントクラウドデータ送信装置が各々のスライス別に独立した符号化を行うために、スライス単位でポイントクラウドデータが入力され、スライス単位でポイントクラウドデータを実施例によるエンコーダへ伝達する。
データ入力部１６００２は、図１５に示した空間分割部１５００１に含まれる。
座標変換部１６００３は、実施例によるポイントの位置情報（位置値）を受信し、これらの座標を変換する。座標変換部１６００３は、図１のポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２、図２の符号化部１８００１、図４の座標変換部３００００、図５の動作を行う。
量子化／ボクセル化処理部１６００４は、実施例によるポイントクラウドデータを量子化及び／又はボクセル化する。量子化／ボクセル化処理部１６００４は、図１のポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２、図２の符号化部１８００１、図４の量子化及びボクセル化部３０００１、図５の動作、図６の動作を行う。
八分木占有コード生成部１６００５は、量子化及び／又はボクセル化処理したポイントクラウドデータを用いて八分木（ｏｃｔｒｅｅ）占有コード（ｏｃｃｕｐａｎｃｙ ｃｏｄｅ）を生成する。量子化／ボクセル化処理部１６００４は、図１のポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２、図２の符号化部１８００１、図４の八分木分析部３０００２、図６の動作、図７の動作を行う。
表面モデル処理部１６００６は、図４の表面モデル処理部３０００３の動作、図１２の表面モデル処理部１２００４の動作を行う。
第１の演算コーダは、実施例による八分木占有コードを演算コーディングする。第１の演算コーダは、図４の演算符号化部３０００４の動作を行う。
ジオメトリ再構成部１６００８は、八分木占有コード生成部１６００５によって生成された八分木占有コード及び／又は、表面モデル処理部１６００６によって表面モデル処理された八分木占有コードを用いてジオメトリ情報を再構成する。ジオメトリ再構成部１６００８は、図４のジオメトリ再構成部３０００５の動作を行う。
色変換処理部１６００９は、特質に含まれた色値（又はテキスチャー）を変換する色変換コーディングを行う。色変換処理部１６００９は、図４に示した色変換部４０００６を意味する。
属性変換処理部１６０１０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。属性変換処理部１６０１０は、図４に示した特質変換部４０００７を意味する。
予測／リフト／ＲＡＨＴ変換処理部１６０１１は、図４のＲＡＨＴ変換部４０００８、ＬＯＤ生成部４０００９及び／又はリフト変換部４００１０を意味する。
係数量子化処理部１６０１２は、図４の係数量子化部４００１１を意味する。
第２の演算コーダ１６０１３は、図４の演算コーダ４００１２、図１２の演算コーダ１２０１１を意味する。
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、符号化されたジオメトリビットストリーム、符号化された特質ビットストリームを結合する結合部をさらに含んでもよい。
図１７は実施例によるポイントクラウドデータ送信装置を示す。
図１７に示した構成要素は、例えば、図１５の空間分割部１５００１、図１６のデータ特性調査部１６０００、分割部及び／又は精製部１６００１を意味する。図１７に示した構成要素は、図１のポイントクラウドビデオ取得部１０００１及び／又はポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２であってもよい。図１７に示した構成要素は、図２の取得部１８０００及び／又は符号化部１８００１、図１２のデータ入力部１２０００であってもよい。
図１７に示した実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、図１４のＸＲデバイス１４３０などによって結合される。
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置１７０００（例えば、空間分割部１５００１）は、分割部１７００１、精製部１７００２を含む。
実施例による分割部１７００１は、ポイントクラウドデータを受信し、これらを前処理（ｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）及び／又は分割（ｐａｒｔｉｔｉｏｎ）する。例えば、分割部は、１つのフレーム（ｆｒａｍｅ）を１つ又はそれ以上のタイル（ｔｉｌｅ）及び／又はスライス（ｓｌｉｃｅｓ）に分割する。実施例による分割部１７００１は、様々な分割方法（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ）によってポイントクラウドデータを分割する。よって、分割部１７００１は実施例による分割方法確認部１７００１ａを含む。
実施例による分割方法確認部１７００１ａは、ポイントクラウドデータの特性に基づいて分割方法を決定する。実施例による分割方法は、時間による分割方法（Ｔｉｍｅｓｔａｍｐ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）、モールトン順序分割方法（Ｍｏｒｔｏｎ ｏｒｄｅｒ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）、均等四角形分割方法（Ｕｎｉｆｏｒｍ ｓｑｕａｒｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）、八分木分割方法（Ｏｃｔｒｅｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）のうちのいずれか１つである。
実施例による分割部１７００１（又は分割方法確認部１７００１ａ）は、実施例による分割部がポイントクラウドデータを分割する分割方法を示すシグナル情報を生成する（例えば、後述する分割方法（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）パラメータなど）。実施例による送信装置（又は分割部）は、上述した分割方法のうちの１つの分割方法に基づいてポイントクラウドデータを分割してもよく、複数の分割方法に基づいて分割してもよい。
実施例による分割部１７００１は、図１６のデータ特性調査部１６０００、データ特性による分割部＆精製部１６００１の動作の一部又は全部を行う。実施例による分割部１７００１は、図１５の空間分割部１５００１の動作の一部又は全部を行う。実施例による分割部１７００１は、図１のポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２、図２の符号化部１８００１に含まれる。
実施例による精製部１７００２（ｒｅｆｉｎｅｒ）は、実施例による分割部によって生成されたスライスのうちの一部のスライスを併合（ｍｅｒｇｅ）又は分離（ｓｐｌｉｔ）する。精製部は、所定の基準（１つのスライスに入るポイントの数、空間の体積、ポイントの密度）によって既に分割部によって分割されたスライスを精製（ｒｅｆｉｎｅ）する。
併合（ｍｅｒｇｅ）とは、分割部１７００１によって分割して生成されたスライスのうちの一部のスライスを１つのスライスに合わせることである。例えば、スライスのうちの第１のスライス、第２のスライスを併合する場合、精製部１７００２は、第１のスライス及び第２のスライスに含まれた全てのポイントを含む１つのスライスを生成する。
分離（ｓｐｌｉｔ）とは、分割部１７００１によって分割して生成されたスライスのうちの１つのスライスを複数のスライスに分けるか、１つのスライスに含まれたポイントを隣接したスライスと分け持つように分配（又はスライスの境界を再設定）することを意味する。例えば、第１のスライスを分離（ｓｐｌｉｔ）する場合、第１のスライスに含まれたポイントを第２のスライス、第３のスライスなどが含むように再分割する動作を意味する。例えば、第１のスライスを分離（ｓｐｌｉｔ）する場合、第１のスライスに含まれたポイントを、第１のスライスと隣接した第２のスライスと分け持つように、第１のスライスと第２のスライスの境界を再設定することを意味する。
実施例による精製部１７００２は、実施例による併合（ｍｅｒｇｅ）の動作を行う併合部１７００２ａ、分離（ｓｐｌｉｔ）の動作を行う分離部１７００２ｂを含む。
実施例による精製部１７００２（又は併合部１７００２ａ）は、１つのスライスに含まれたポイントの数が、ポイントの数の最小値（ｍｉｎｉｍｕｍ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｐｏｉｎｔｓ）より少ない場合、該当スライスを他のスライスと併合（ｍｅｒｇｅ）する。ポイントの数の最小値はシステムによって予め設定した値でもよく、ユーザが設定した値でもよい。
実施例による精製部１７００２（又は分離部１７００２ｂ）は、１つのスライスに含まれたポイントの数が、ポイントの数の最大値（ｍａｘｉｍｕｍ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｐｏｉｎｔｓ）より多い場合、該当スライスを分離（ｓｐｌｉｔ）する。ポイントの数の最大値はシステムによって予め設定した値でもよく、ユーザが設定した値でもよい。
精製部１７００２は、実施例による境界ボックス内の空間上に位置するスライスのインデックス（ｉｎｄｅｘ）に応じて、１次元探索、２次元探索、３次元探索などを行う。
実施例による分割方法は、ジオメトリビットストリームと属性ビットストリームを送信するために、送信装置からシグナル情報で送信することができる。実施例による送信装置は、符号化されたジオメトリビットストリーム及び符号化された特質ビットストリームを結合する結合部をさらに含んでもよい。このとき、結合部は、ジオメトリビットストリームと属性ビットストリームをどのような順序によって結合するかを決定し、この順序を示す情報をシグナル情報で送信することができる。
精製部１７００２は、実施例による精製動作（例えば、併合部１７００２の併合動作及び／又は分離部１７００２ｂの分離動作）は、精製のためのデータ構造（ｄａｔａ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）に基づいて行われる。精製のためのデータ構造は、分割部１７００１によって分割されたスライス間の隣接性（ａｄｊａｃｅｎｃｙ）を示すためのデータ構造を含む。
精製のためのデータ構造は、例えば、リスト型（１次元配列、１次元リンクされたリスト、２次元配列、２次元リンクされたリストなど）のデータ構造であってもよく、ツリー型（二分木、ｋ－ワンツリー、ｂツリーなど）のデータ構造であってもよい。
例えば、精製部では、リスト型のデータ構造を用いるリスト型精製方法（Ｌｉｓｔ ｒｅｆｉｎｅ ｍｅｔｈｏｄ）を使用するか、又はツリー型のデータ構造を用いるツリー型精製方法（Ｔｒｅｅ ｒｅｆｉｎｅ ｍｅｔｈｏｄ）を使用するかを決定する。リスト型精製方法は、分割されたリストをスライスに属したポイントの数の昇順（ｌｉｓｔ＿ｐｏｉｎｔ＿ｎｕｍ＿ａｓｃｅｎｄｉｎｇ＿ｏｒｄｅｒ）又は降順（ｌｉｓｔ＿ｐｏｉｎｔ＿ｎｕｍ＿ｄｅｓｃｅｎｄｉｎｇ＿ｏｒｄｅｒ）にシグナリングする。
実施例による精製部の精製動作の精製方法は、距離に基づく精製方法、２／４／６方形の精製方法を含む。距離に基づく精製方法は、例えば、ｍｉｎポイント間の距離（ｍｉｎＰｏｉｎｔ＿ｄｉｓｔａｎｃｅ）、ｍａｘポイント間の距離（ｍａｘＰｏｉｎｔ＿ｄｉｓｔａｎｃｅ）、またｍｉｄポイント間の距離（ｍｉｄｐｏｉｎｔ＿ｄｉｓｔａｎｃｅ）を精製有無に対する基準として有する。２／４／６方形の精製方法は、例えば、所定のスライスと隣接するｎ個のスライスのうち、ポイントの数が少ない順に併合（ｍｉｎＰｏｉｎｔＮｕｍ＿ｏｒｄｅｒ）、ポイントの数が多い順に併合（ｍａｘＰｏｉｎｔＮｕｍ＿ｏｒｄｅｒ）、またユーザが定義した順に併合（ｌｅｆｔ＿ｒｉｇｈｔ＿ｂｏｔｔｏｍ＿ｔｏｐ＿ｏｒｄｅｒ）を行う。
実施例による分割部１７００１で行う分割方法の実施例は、図１８ないし図２１、図２４ないし図２５で詳しく説明する。
実施例による精製部１７００２の動作に対する実施例は、図２２、図２３、図２６、図２７で説明する。
よって、実施例によるポイントクラウドデータ送信装置／受信装置は、ポイントクラウドデータを１つ又はそれ以上のタイル（ｔｉｌｅｓ）及び／又はスライス（ｓｌｉｃｅｓ）に分割し、これに基づいて並列的に符号化／復号を行う。この構成は、送信装置及び／又は受信装置が空間上のランダムアクセス（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ）と並列符号化／復号化をできるようにする。
図１８は実施例によるポイントクラウドデータ送信装置がポイントクラウドデータを分割する動作の一例を示す。
具体的に、図１８は、ポイントクラウドデータを伝達する１つのフレーム（ｆｒａｍｅ）においてポイントクラウドデータが複数のスライス（ｓｌｉｃｅ）に分割されることを示す。即ち、図１８はポイントクラウドデータ１８００１とこれらを分割する複数のスライス（ｓｌｉｃｅ）１８００２を示す。図１８に示した動作は、図１７の分割部１７００１、図１６のデータ特性調査部１６０００、データ特性による分割部＆精製部１６００１の一部又は全部、図１５の空間分割部１５００１において行われる。
図１８に示した動作の一部又は全部は、図１４のＸＲデバイス１４３０などによって結合して行われる。
実施例によるポイントクラウドデータ１８００１は、図１ないし図１６で説明したポイントクラウドデータを意味し、カテゴリー１（Ｃａｔｅｇｏｒｙ １）データ及び／又はカテゴリー３（Ｃａｔｅｇｏｒｙ ３）データのうちのいずれか１つを意味する。図１８に示したポイントクラウドデータは、例えば、カテゴリー３（Ｃａｔｅｇｏｒｙ）データを意味する。
複数のスライス１８００２は、図１５ないし図１７で説明したスライス（又はブリック）を意味する。１つのスライスはポイントを含む。
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、図１８に示したように、ポイントクラウドデータを複数のスライスに分割する。しかし、ポイントクラウドデータをスライスに分割する場合、スライスのサイズ及び密度によっては符号化／復号の効率が低下することがある。
例えば、図１８の１８００２ａに示したスライスは、多数のポイントを含むためポイントの密度が高い。図１８の１８００２ａをポイントクラウドデータが独立して符号化する場合、多いメモリのリソースと高い処理演算が求められる。別の例として、図１８の１８００２ｂに示したスライスは、ポイントの数が少ないため、符号化の効率が低下することがある。図１８の１８００２ｂをポイントクラウドデータが独立して符号化する場合、不要な遅延が発生する可能性がある。
また、例えば、送信装置が均等に又は所定の基準に従ってスライスを分割するだけである場合、実施例による受信装置を使用する者が１８００２ｂを視聴する場合にも、送信装置は１８００１に存在する全ての部分を符号化する必要があり、受信装置はその部分を全部復号する必要がある。これは送信装置及び／又は受信装置が不要な遅延を発生させることになる。
よって、送信装置は、１８００２ａのスライスに対して、図１５ないし図１７で説明した分離（ｓｐｌｉｔ）の動作によって複数のスライスに分離する。また送信装置は、１８００２ｂのスライスに対して、図１５ないし図１７で説明した併合（ｍｅｒｇｅ）の動作によって他のスライスと併合する。また実施例による送信装置は、図１９ないし図２１、図２４ないし図２５による分割方法に基づいて分割を行うことで、符号化の性能を効率的に改善することができる。分割方法には、例えば、時間による分割方法（Ｔｉｍｅｓｔａｍｐ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）、モールトン順序分割方法（Ｍｏｒｔｏｎ ｏｒｄｅｒ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）、均等四角形分割方法（Ｕｎｉｆｏｒｍ ｓｑｕａｒｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）、八分木分割方法（Ｏｃｔｒｅｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）などがある。
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置／受信装置は、ポイントクラウドデータを１つ又はそれ以上のタイル（ｔｉｌｅｓ）及び／又はスライス（ｓｌｉｃｅｓ）に分割し、これに基づいて並列的に符号化／復号を行う。この構成は、送信装置及び／又は受信装置が空間上のランダムアクセス（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ）と並列符号化／復号化をできるようにする。
図１９は実施例によるポイントクラウドデータを分割する方法の実施例を示す。
図１９の動作は、図１８に示した分割動作の方法の実施例を示す。図１９の動作は、図１７の分割部１７００１、図１６のデータ特性調査部１６０００、データ特性による分割部＆精製部１７００１、図１５の空間分割部１５００１において行われる。
図１９に示した動作の一部又は全部は、図１４のＸＲデバイス１４３０などによって結合して行われる。
図１９は、実施例による時間分割方法（ｔｉｍｅｓｔａｍｐ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）を示す。図１９の動作は、ポイントクラウドデータの属性のうちの時間属性に基づいて分割することを意味する。実施例によるポイントクラウドデータの時間（ｔｉｍｅ）特質（属性）は、実施例による取得部（Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ）によって取得される特質データであるため、時間属性が存在する場合にはこの方法を用いることができる。
図１９（Ｂ）によれば、ポイントクラウドデータは時間属性を含む。実施例によるポイントは、同図に示したように、フロート（ｆｌｏａｔ）のような時間属性を含む。
図１９（Ａ）によれば、ポイントクラウドデータ送信装置は、図１９の右側の時間属性を用いてポイントの時間順序を把握する。例えば、ポイントクラウドデータ送信装置は、時間属性を整列してポイントクラウドデータがいずれの方向順に生成されるかを確認する。
ポイントクラウドデータ送信装置は、時間属性を昇順又は降順に整列してポイントを複数のスライスに分割する。
図２０は実施例によるポイントクラウドデータの分割方法及び精製方法の実施例を示す。
図２０の動作は、図１７ないし図１８に示した分割動作及び精製方法の実施例を示す。図２０の動作は、図１７の分割部１７００１及び／又は精製部１７００２、図１６のデータ特性調査部１６０００、データ特性による分割部＆精製部１７００１、図１５の空間分割部１５００１において行われる。
図２０に示した動作の一部又は全部は、図１４のＸＲデバイス１４３０などによって結合して行われる。
図２０は、モールトン順序分割方法（Ｍｏｒｔｏｎ ｏｒｄｅｒ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）及びモールトン順序精製方法（Ｍｏｒｔｏｎ ｏｒｄｅｒ ｒｅｆｉｎｉｎｇ）を示す。図２０の動作は、ポイントクラウドデータのポイントのモールトンコードに基づいてポイントを複数のスライスに分割する。
モールトンコード（Ｍｏｒｔｏｎ ｃｏｄｅ）は、ポイントの位置情報の座標値（例えば、ｘ座標値、ｙ座標値、ｚ座標値）をビット単位でインターリービングして生成されたコードを意味する。モールトンコードは２進数又は１０進数の実数で表現される。実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、分割されたスライスに基づいて実施例による分割／精製動作及び／又は符号化動作の順序を定める。
図２０によれば、実施例による分割部は、ポイントクラウドデータを含む３次元空間（例えば、境界ボックス）を所定の基準に従って分割する。所定の基準は、図１９、図２０、図２２ないし図２６に示した分割方法による基準である。例えば、分割部は、ポイントクラウドデータを含む３次元空間を図２６に示した軸長さに基づく分割方法によって複数のスライスに分割するか、又は図２２に示した均等四角形分割方法によって複数のスライスに分割する。分割部は、ポイントクラウドデータのポイントの数、分割されたスライスの最大のポイント数及び／又は最小のポイント数に基づいて分割を行う。
図２０によれば、実施例による精製部は、分割された複数のスライスを、各々のスライスの位置に基づいて、各々のスライスのモールトンコードを生成し、生成したスライスのモールトンコードの昇順に実施例による精製（例えば、図２３ないし図２４に示した方法）を行う。
実施例により分割されたスライスは、ポイントの存在するスライスとポイントの存在しないスライスとに分けられ、ポイントの存在するスライスをモールトンコードに基づいて整列すれば、ｂｏｔｔｏｍ－ｌｅｆｔ－ｆｒｏｎｔスライスからｔｏｐ－ｒｉｇｈｔ－ｂａｃｋスライスまで整列することができる。
例えば、スライスのうち、モールトンコード順に、最小コードは２０００１スライスである。２０００１スライスはポイントの数が少ないため、実施例による精製部は次のモールトンコード順である２０００２スライスと併合するか否かを決定する。次に、２０００２スライスは２０００１スライスと併合されたスライスであり、依然としてポイントの数が少ないことがある（例えば、ｍｉｍＰｏｉｎｔＮｕｍより少ないポイント数を有する）。よって、精製部は、２０００２スライスを次のモールトンコード順である２０００３スライスと併合するか否かを決定する。
例えば、精製部が２０００２スライス及び２０００３スライスを併合する場合、併合されたスライス内のポイントの数が多いことがある（例えば、ｍａｘＰｏｉｎｔＮｕｍより多いポイント数を有する）。よって、精製部は、併合された２０００３スライスを分離（ｓｐｌｉｔ）することができる。精製部は、２０００３スライスを次のモールトンコード順である２０００４スライスの方向に分離してもよく、２０００２の方向に分離してもよく、２０００１の方向に分離してもよい。
精製部は上述した方法によって、２０００ｎスライスまで実施例によるスライスを併合及び／又は分離する。
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、上述した方法によってスライスを生成することで、個別のポイントの属性を照会しなくてもスライスを生成することができ、スライスの生成過程から発生する遅延を減らすことができる。
図２１は実施例によるポイントクラウドデータを分割する方法の実施例を示す。
図２１の動作は、図１８に示した分割動作の方法の実施例を示す。図２１の動作は、図１７の分割部１７００１、図１６のデータ特性調査部１６０００、データ特性による分割部＆精製部１７００１、図１５の空間分割部１５００１において行われる。
図２１に示した動作の一部又は全部は、図１４のＸＲデバイス１４３０などによって結合して行われる。
図２１は、均等四角形分割方法（Ｕｎｉｆｏｒｍ ｓｑｕａｒｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）を示す。図２１の動作は、ポイントクラウドデータのポイントを均等な四角形（ｕｎｉｆｏｒｍ ｓｑｕａｒｅ）２１００２のスライスに分割することを示す。均等な四角形（ｕｎｉｆｏｒｍ ｓｑｕａｒｅ）２１００２は、例えば、少なくとも１面が正四角形の正六面体を意味する。均等な四角形のスライスは、碁盤状スライスとも呼ばれる。
ポイントクラウドデータ２１００１は、図１ないし図２０に示したポイントを含むデータを意味する。
均等な四角形スライス２１００２は、ポイントクラウドデータの境界ボックス２１０００を構成するスライスである。
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２１００１の境界ボックスの最長軸、中間長軸を最短軸の長さにセグメント（ｓｅｇｍｅｎｔ）することで複数の均等な四角形のスライス２１００２を生成する。
例えば、図２１によれば、ポイントクラウドデータの境界ボックスは、最長軸である第１の軸２１０００Ｃ（ｍａｘＡｘｉｓ）、中間長軸である第２の軸２１０００ｂ（ｍｉｄＡｘｉｓ）及び最短軸である第３の軸２１０００ａ（ｍｉｎＡｘｉｓ）で構成される。ポイントクラウドデータ送信装置は、第１の軸（例えば、ｍａｘＡｘｉｓ）、第２の軸（例えば、ｍｉｄＡｘｉｓ）を第３の軸の長さに切り、均等な四角形のスライス２１００２を生成（又はセグメント）する。
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、均等四角形分割方法（Ｕｎｉｆｏｒｍ ｓｑｕａｒｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）に基づいてポイントクラウドデータを複数のスライスに分割した後、複数のスライスをさらに精製（ｒｅｆｉｎｅ）する。ポイントクラウドデータ送信装置が複数のスライスをさらに精製（ｒｅｆｉｎｅ）する過程は、図２２ないし図２３、図２６ないし図２７で詳細に説明する。
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、上述した方法によってスライスを生成することで、個別のポイントの属性を照会しなくてもスライスを生成することができ、スライス生成過程から発生する遅延を減らすことができる。
図２２は実施例によるスライス（ｓｌｉｃｅ）を精製する方法の実施例を示す。
図２２に示した実施例によるスライスを精製する動作は、図１５の空間分割部１５００１、図１６のデータ特性による分割部＆精製部１６００１、図１７の精製部１７００２において行われる。
図２２（Ａ）は、ポイントクラウドデータのポイントが複数のスライスに分割２２０００されることを示す。実施例によるスライスは、スライス識別子によって他のスライスと区別できる。例えば、２２００１で指示されるスライスの識別子は、Ｎ（Ｎ番目のスライス）である。
図２２に示した動作の一部又は全部は、図１４のＸＲデバイス１４３０などによって結合して行われる。
実施例によれば、Ｎ番目のスライス２２００１は、他のスライスと隣接している。例えば、Ｎ番目のスライス２２００１は、複数の隣接したスライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉｃｅｓ）を有する。例えば、図２２（Ａ）によれば、Ｎ番目のスライスは、Ｎ＋１番目のスライス、Ｎ－Ｍ番目のスライス、Ｎ＋Ｍ番目のスライス、Ｎ－１番目のスライスと隣接している。
図２２によれば、Ｎ＋１番目のスライスはＮ番目のスライス２２００１の上（ｕｐ）方向に隣接したスライスであり、Ｎ－１番目のスライスはＮ番目のスライス２２００１の下（ｄｏｗｎ）方向に隣接したスライスであり、Ｎ＋Ｍ番目のスライスはＮ番目のスライス２２００１の右（ｒｉｇｈｔ）方向に隣接したスライスであり、Ｎ－Ｍ番目のスライスはＮ番目のスライス２２００１の左（ｌｅｆｔ）方向に隣接したスライスである。
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、特定のスライス（例えば、Ｎ番目のスライス）を精製することができる。
図２２（Ｂ）は、実施例によるポイントクラウドデータ送信装置がポイントクラウドデータを複数のスライスに分割（ｐａｒｔｉｔｉｏｎ）し、分割したスライスのうちの一部を精製する動作を示す。
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を分割するステップ２２００２ａ、特定のスライスと隣接したスライスに関する情報を導き出すステップ２２００２ｂ及び／又はスライスを併合（ｍｅｒｇｅ）及び／又は分離（ｓｐｌｉｔ）することで精製するステップ２２００２ｃを含む。
ポイントクラウドデータを分割するステップ２２００２ａは、ポイントクラウドデータを複数のスライス（ｓｌｉｃｅ）に分割する。ポイントクラウドデータを分割するステップ２２００２ａは、図１５の空間分割部１５００１、図１６のデータ特性調査部１６０００、データ特性による分割部１６００１の動作の一部、図１７の分割部１７００１、図１８ないし図２１の動作を行う。例えば、ポイントクラウドデータを分割するステップ２２００２ａは、図２１に示した均等四角形分割方法（Ｕｎｉｆｏｒｍ ｓｑｕａｒｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）によってポイントクラウドデータを分割する。分割したスライス（例えば、図示した現在スライス（ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ））は、図２２（Ａ）により、隣接したスライス（例えば、上側スライス（ｔｏｐ ｓｌｉｃｅ）、下側スライス（ｂｏｔｔｏｍ ｓｌｉｃｅ）、左側スライス（ｌｅｆｔ ｓｌｉｃｅ）、右側スライス（ｒｉｇｈｔ ｓｌｉｃｅ））を有する。
特定のスライスと隣接したスライスに関する情報を導き出すステップ２２００２ｂは、分割したスライス（例えば、現在スライス（ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ））と隣接したスライスに関する情報を導き出す。
例えば、０番目のスライスは、最左側最下端に位置したスライスである。この場合、隣接したスライスが１番目のスライス及び３番目のスライスであり、ポイントクラウドデータ送信装置は各々の隣接したスライスのポイントの数を確認（例えば、１番目のスライスは１００個、３番目のスライスは２００個など）する。ポイントクラウドデータ送信装置は、既に確認したスライスに対しては重複してポイントの数を確認しなくてもよい。
スライスを併合（ｍｅｒｇｅ）及び／又は分離（ｓｐｌｉｔ）することで精製するステップ２２００２ｃは、分割したスライスを精製する。
ポイントクラウドデータ送信装置は、分割したスライス（例えば、現在スライス（ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ））のポイント数がポイントの最小数（ｍｉｎｉｍｕｍ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｐｏｉｎｔ、ｍｉｎＮｕｍＰｏｉｎｔ）より少ない場合は、実施例による隣接したスライスのうちの１つのスライスと併合する。よって、併合したスライスは分割したスライスに含まれたポイントと隣接したスライスのうちの１つのスライスに含まれたポイントをいずれも含む１つのスライスである。隣接したスライスのうちの１つのスライスは、例えば、隣接したスライスのうち、ポイントの数が最も少ないスライスである。
例えば、現在スライス（ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）がポイントの最小数（ｍｉｎＮｕｍＰｏｉｎｔ）より少ないポイントを有する場合、ポイントクラウドデータ送信装置は、実施例による併合（ｍｅｒｇｅ）の動作を行う。現在スライスと隣接したスライス（４個のスライス）のそれぞれが２０個、１００個、５０個、８０個のポイントを有する場合、２０個のポイントを有するスライスを現在スライスと併合する。
ポイントクラウドデータ送信装置は、分割したスライス（例えば、現在スライス（ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ））のポイントの数がポイントの最大数（ｍａｘｉｍｕｍ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｐｏｉｎｔ、ｍａｘＮｕｍＰｏｉｎｔ）より多い場合は、分割したスライスを分離（ｓｐｌｉｔ）することができる。よって、ポイントクラウドデータ送信装置は、分割したスライス（ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）に含まれたポイントを２つ以上のスライスが含むようにする。
例えば、現在スライス（ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）がポイントの最大数（ｍａｘＮｕｍＰｏｉｎｔ）より少ないポイントを有する場合、ポイントクラウドデータ送信装置は、実施例による分離（ｓｐｌｉｔ）の動作を行う。現在スライスの数が１５０個（例えば、ポイントの最大数（ｍａｘＮｕｍＰｏｉｎｔ）が１００個である場合）、ポイントクラウドデータ送信装置は、現在スライスを分離して２個のスライスを生成する。
ポイントクラウドデータ送信装置は、例えば、現在スライス（Ｎ番目のスライス）の１５０個のポイントのうちの１００個はＮ番目のスライスに、余りの５０個のポイントは隣接したスライス（例えば、Ｎ＋１番目のスライス）に分配する。この場合、Ｎ＋１番目のスライスはその境界がさらに大きくなることがある。例えば、Ｎ番目のスライスに含まれたポイントのうち、Ｎ＋１番目のスライスの近くに位置するポイントはＮ＋１番目のスライスに含まれるように、ポイントクラウドデータ送信装置がＮ＋１番目のスライスの境界を再設定する。
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、現在スライスで再分配するポイントを次のインデックスを有するスライスに再分配し、次のインデックスを有するスライスの境界を再調整することができる。
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、上述した方法によってスライスを生成することで、個々のポイントの属性を照会しなくてもスライスを生成することができ、スライス生成過程から発生する遅延を減らすことができる。
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、このような構成により、スライス内のポイントの数を均等に又は適宜に分配又は決定することができ、送信装置の並列的な符号化効率を高めることができる。
また、実施例によるポイントクラウドデータ受信装置は、このような構成により、スライス内のポイントの数の偏差が大きくないように設定され、各々のスライスを独立して符号化する過程から発生する遅延を減らすことができる。
図２３は実施例によるポイントクラウドデータが複数のスライスに分割及び／又は精製された結果の一例を示す。
図２３の動作は、図１７の分割部１７００１、図１６のデータ特性調査部１６０００、データ特性による分割部＆精製部１７００１、図１５の空間分割部１５００１において行われる。
図２３に示した動作の一部又は全部は、図１４のＸＲデバイス１４３０などによって結合して行われる。
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を分割（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）して複数のスライスを生成し、生成した複数のスライスを精製する。
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、実施例による分割（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）の動作を行い、以下のような動作を行う。
１）隣接情報生成（Ｇｅｎｅｒａｔｅ ａｄｊａｃｅｎｔ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）
各々の分割されたスライス（精製されていないスライス）は、少なくとも１つの隣接したスライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）に関する情報を含む隣接情報（ａｄｊａｃｅｎｔ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）を生成する。実施例による隣接したスライスは、分割されたスライス（ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）と下側に（ｂｏｔｔｏｍ）、左側に（ｌｅｆｔ）、上側に（ｔｏｐ）、右側に（ｒｉｇｈｔ）隣接したスライスのうちの１つを意味する。実施例による隣接したスライスは、分割されたスライス（ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）と下側に（ｂｏｔｔｏｍ）、左側に（ｌｅｆｔ）、上側に（ｔｏｐ）、右側に（ｒｉｇｈｔ）、前側に（ｆｒｏｎｔ）、後側に（ｂａｃｋ）隣接したスライスのうちの１つを意味する。
隣接情報は、現在スライス（ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）と下側に（ｂｏｔｔｏｍ）隣接したスライス、左側に（ｌｅｆｔ）隣接したスライス、上側に（ｔｏｐ）隣接したスライス及び／又は右側に（ｒｉｇｈｔ）隣接したスライスの情報（例えば、スライスの識別子情報、スライスに含まれたポイント数の情報など）を含む。隣接情報は、現在スライス（ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）と下側に（ｂｏｔｔｏｍ）隣接したスライス、左側に（ｌｅｆｔ）隣接したスライス、上側に（ｔｏｐ）隣接したスライス、右側に（ｒｉｇｈｔ）隣接したスライス、前側に（ｆｒｏｎｔ）隣接したスライス、後側に（ｂａｃｋ）隣接したスライスの情報を含む。
２）併合（Ｍｅｒｇｅ）
実施例による併合（ｍｅｒｇｅ）は、現在スライス（ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）と隣接したスライスのうちの１つを併合する。併合（ｍｅｒｇｅ）は、現在スライス（ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）のポイントの数がポイントの最小数情報（ｍｉｎｉｍｕｍ ｎｕｍｂｅｒｓ ｏｆ ｐｏｉｎｔｓ、ｍｉｎＮｕｍＰｏｉｎｔ）の値より少ない場合に行われる。
実施例による隣接したスライスのうちの１つは、現在スライス（ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）と下側に（ｂｏｔｔｏｍ）隣接したスライス、左側に（ｌｅｆｔ）隣接したスライス、上側に（ｔｏｐ）隣接したスライス、右側に（ｒｉｇｈｔ）隣接したスライス、前側に（ｆｒｏｎｔ）隣接したスライス、後側に（ｂａｃｋ）隣接したスライスである。
３）分離（Ｓｐｌｉｔ）
実施例による分離（ｓｐｌｉｔ）は、現在スライス（ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）を複数のスライスに分けるか、次のインデックスを有するスライスにポイントを再分配することを意味する。分離（ｓｐｌｉｔ）は現在スライス（ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）のポイントの数がポイントの最小数情報（ｍｉｎｉｍｕｍ ｎｕｍｂｅｒｓ ｏｆ ｐｏｉｎｔｓ、ｍｉｎＮｕｍＰｏｉｎｔ）の値より少ない場合に行われる。
図２３は実施例によるポイントクラウドデータ送信装置が併合（ｍｅｒｇｅ）及び／又は分離（ｓｐｌｉｔ）の動作を行った後のスライスを示す。ポイントクラウドデータ送信装置が併合（ｍｅｒｇｅ）及び／又は分離（ｓｐｌｉｔ）の動作を行う場合、スライスはポイントの分布又は領域に適応して（ａｄａｐｔｉｖｅ）配置される。即ち、実施例による併合（ｍｅｒｇｅ）及び／又は分離（ｓｐｌｉｔ）の動作が行われたスライスは符号化又は復号に最適化してポイントの数を含む。
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、このような構成により、スライス内のポイントの数を均等に又は適宜に分配又は決定することができ、送信装置の並列的な符号化効率を高めることができる。
また、実施例によるポイントクラウドデータ受信装置は、このような構成により、スライス内のポイントの数の偏差が大きくないように設定され、各々のスライスを独立して符号化する過程から発生する遅延を減らすことができる。
図２４は実施例によるポイントクラウドデータを分割する方法の実施例を示す。
図２４の動作は、図１８に示した分割動作の方法の実施例を示す。図２４の動作は、図１７の分割部１７００１、図１６のデータ特性調査部１６０００、データ特性による分割部＆精製部１７００１、図１５の空間分割部１５００１において行われる。
図２４に示した分割方法による動作は、図１の送信装置１０００、送信機１０００３、ポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２、図２の符号化部１８００１、送信部１８００２、図４のエンコーダ、図１２の送信装置、図１４のＸＲデバイス１４３０などによって結合して行われる。
図２４に示した動作の一部又は全部は、図１４のＸＲデバイス１４３０などによって結合して行われる。
図２４は八分木分割方法（Ｏｃｔｒｅｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）を示す。図２４の動作は、ポイントクラウドデータのポイントを境界ボックス（ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ）２４０００に対する八分木（ｏｃｔｒｅｅ）に基づいて複数のスライスに分割することを示す。
八分木分割方法（Ｏｃｔｒｅｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）は、全体の空間（実施例によるポイントクラウドデータが含まれた境界ボックス）を８つの空間に８等分して再帰的（ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ）に分割する。
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、最長軸の長さＬを境界ボックスに設定し（ＬＸＬＸＬ）、八分木の１レベルが下がる度に８のｌ自乗（８ ｐｏｗｅｒ ｏｆ ｌ）の空間を生成する。実施例による八分木のレベル（ｌ）は所定値でもよく、ユーザによって設定された値でもよい。例えば、八分木のレベル（即ち、ｌ）の値を３にする場合、送信装置は、８＾３の５１２つの空間に分割することができる。実施例による送信装置は、実施例によるレベルの値をシグナル情報として受信装置に送信することができる。
実施例によるレベルの値は入力値として伝達された値でもよく、境界ボックス（空間）内に存在するポイントの数に基づいて決定（例えば、ｌの数はポイントの数でしきい値として決定）してもよい。
例えば、実施例による送信装置は、スライス分割のためのレベルがｘであるとき、１つのスライス内に存在するポイントの数が１ないし１００，０００であるスライスの数が全体のスライス数の５０％を占める場合には八分木分割を中止することができる。このとき、八分木分割を中止する方法としては、密度、しきい値、スライスの長さなどを基準としてもよい。
八分木分割方法（Ｏｃｔｒｅｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）は、八分木を用いた均等－ジオメトリ分割（Ｕｎｉｆｏｒｍ－Ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｐａｒｔｉｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ Ｏｃｔｒｅｅ）とも呼ばれる。八分木を用いた均等－ジオメトリ分割は、例えば、以下の動作を行う分割方法である。
１）八分木の深さ（八分木のレベル、ｄｅｐＯｃｔｒｅｅ）を１に設定する。（Ｓｅｔ ｔｈｅ ｄｅｐｔｈ ｏｆ ｏｃｔｒｅｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎ ｄｅｐＯｃｔｒｅｅ ＝ １ ｂｙ ｄｅｆａｕｌｔ）
２）八分木分割スキーム（Ｏｃｔｒｅｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎ ｓｃｈｅｍｅ）に従ってポイントクラウドデータを８＾ｄｅｐＯｃｔｒｅｅ個のスライスに分割する。（Ｄｉｖｉｄｅ ｔｈｅ ｉｎｐｕｔ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｉｎｔｏ ８ｄｅｐＯｃｔｒｅｅ ｓｌｉｃｅｓ ｂｙ Ｏｃｔｒｅｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎ ｓｃｈｅｍｅ．）
３）全てのスライスに対して、各々のスライス内のポイントの分布比率がポイントの最大数（ｍａｘＰｏｉｎｔＮｕｍ）になるように確認する。分布比率のしきい値（ｔｈｒｅｓ）を設定する。分布の比率がしきい値より大きい場合、次のステップに進む。分布の比率がしきい値より大きくない場合は、１）の動作を再び行い、八分木の深さ（ｄｅｐＯｃｔｒｅｅ）の値から１を上げる。（Ｅｖａｌｕａｔｅ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ ｒａｔｉｏ ｏｆ ｐｏｉｎｔｓ ｓｍａｌｌｅｒ ｔｈａｎ ｔｈｅ ｍａｘＰｏｉｎｔＮｕｍ ｉｎ ａｌｌ ｓｌｉｃｅｓ．Ｓｅｔ ａ ｒａｔｉｏ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｔｈｒｅｓ．Ｉｆ ｒａｔｉｏ ｉｓ ｂｉｇｇｅｒ ｔｈａｎ ｔｈｒｅｓ、ｇｏ ｔｏ ｎｅｘｔ ｓｔｅｐ．Ｏｔｈｅｒｗｉｓｅ、ｂａｃｋ ｔｏ ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ １） ａｎｄ ｓｅｔ ｄｅｐＯｃｔｒｅｅ ＋＝ １．）
スライス分割（ｓｌｉｃｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎ）が行われた後、ポイントの数がポイントの最大数（ＭａｘＰｏｉｎｔＮｕｍ）より多いスライスのポイントクラウドは分離（ｓｐｌｉｔ）してもよい。スライス分割（ｓｌｉｃｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎ）が行われた後、ポイントの数がポイントの最小数（ＭｉｎＰｏｉｎｔＮｕｍ）より少ないスライスのポイントクラウドは併合（ｍｅｒｇｅ）してもよい。（Ａｆｔｅｒ ｓｌｉｃｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎ、ｔｈｅ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｏｆ ｓｌｉｃｅ ｗｈｏｓｅ ｐｏｉｎｔ ｃｏｕｎｔ ｉｓ ｍｏｒｅ ｔｈａｎ ＭａｘＰｏｉｎｔＮｕｍ ｉｓ ｓｐｌｉｔｔｅｄ、ａｎｄ ｔｈｅ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｏｆ ｓｌｉｃｅ ｗｈｏｓｅ ｐｏｉｎｔ ｃｏｕｎｔ ｔｏｏ ｆｅｗ ｐｏｉｎｔｓ ｉｓ ｍｅｒｇｅｄ．）
実施例による分離（ｓｐｌｉｔ）の動作は、図１８なしい図２３に示した分離動作を意味する。分離動作は、ポイントの数（Ａｓｉｚｅ）がポイントの最大数より多い場合は、該当スライスをｎ個のスライスに分けることができる。ｎは、例えば、ｃｅｉｌ（Ａｓｉｚｅ／ＭａｘＰｏｉｎｔＮｕｍ）である。
実施例による併合（ｍｅｒｇｅ）の動作は、図１８ないし図２３に示した併合動作を意味する。併合動作は、ポイントの数がポイントの最小数（ＭｉｎＰｏｉｎｔＮｕｍ）より少ない場合、該当スライスを前のスライス又は次のスライスと併合する。（Ｍｅｒｇｅ： Ｉｆ ｔｈｅ ｐｏｉｎｔ ｃｏｕｎｔ ｏｆ ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ ｉｓ ｌｅｓｓ ｔｈａｎ ＭｉｎＰｏｉｎｔＮｕｍ、ｍｅｒｇｅ ｉｔ ｗｉｔｈ ｅｉｔｈｅｒ ｐｒｉｏｒ ｓｌｉｃｅ ｏｒ ｎｅｘｔ ｏｎｅ．）
併合（ｍｅｒｇｅ）しようとするスライス（ｓｌｉｃｅ）を決定するために、実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、併合の方向（ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ ｔｏ ｍｅｒｇｅ）を以下のように決定する。
スライスが最初のスライス（ｆｉｒｓｔ ｐｌａｃｅ）である場合、併合の方向は、次のスライス（ｎｅｘｔ ｓｌｉｃｅ）の方向である。
スライスが最後のスライス（ａｔ ｔｈｅ ｅｎｄ）である場合、併合の方向は、前のスライス（ｐｒｉｏｒ ｓｌｉｃｅ）の方向である。
スライスが最初のスライスでもなく、最後のスライスでもない場合は、以下のように行われる。該当スライス（ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）が前のスライス（ｐｒｉｏｒ ｓｌｉｃｅ）と併合して生成されたスライスのポイントの数を「ＳｕｍＦｒｏｎｔ」、該当スライス（ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）が次のスライス（ｎｅｘｔ ｓｌｉｃｅ）と併合して生成されたスライスのポイントの数を「ＳｕｍＮｅｘｔ」とすれば、併合動作は、以下のように行われる。
ＳｕｍＦｒｏｎｔがポイントの最大数より大きく、ＳｕｍＮｅｘｔがポイントの最大数より大きい場合（Ｉｆ ＳｕｍＦｒｏｎｔ ＞ ＭａｘＰｏｉｎｔＮｕｍ ａｎｄ ＳｕｍＮｅｘｔ ＞ ＭａｘＰｏｉｎｔＮｕｍ）、前のスライス（ｐｒｉｏｒ ｓｌｉｃｅ）及び次のスライス（ｎｅｘｔ ｓｌｉｃｅ）のうち、ポイントの数がより多いスライスを選択する。
ＳｕｍＦｒｏｎｔがポイントの最大数より小さく、ＳｕｍＮｅｘｔがポイントの最大数より小さい場合（Ｉｆ ＳｕｍＦｒｏｎｔ ＜ ＭａｘＰｏｉｎｔＮｕｍ ａｎｄ ＳｕｍＮｅｘｔ ＜ ＭａｘＰｏｉｎｔＮｕｍ）、前のスライス（ｐｒｉｏｒ ｓｌｉｃｅ）及び次のスライス（ｎｅｘｔ ｓｌｉｃｅ）のうち、ポイントの数がより多いスライスを選択する。
その他の場合（ｏｔｈｅｒｗｉｓｅ）、ＳｕｍＦｒｏｎｔ及びＳｕｍＮｅｘｔのうちの一方がポイントの最大数より大きく、その他方がポイントの最大数より小さい場合は、前のスライス（ｐｒｉｏｒ ｓｌｉｃｅ）及び次のスライス（ｎｅｘｔ ｓｌｉｃｅ）のうち、少ないポイントの数を有するスライスと併合する。
併合動作が行われた後、併合後に生成された全てのスライスを巡回して、ＳｕｍＭｅｒｇｅｄとＭａｘＰｏｉｎｔＮｕｍを比較する。ＳｕｍＭｅｒｇｅｄは併合したスライスのポイントの数である。
ＳｕｍＭｅｒｇｅｄ ＜ ＭｉｎＰｏｉｎｔＮｕｍである場合、現在スライスを他のスライスとさらに併合することができる。
ＳｕｍＭｅｒｇｅｄ ＞ ＭａｘＰｏｉｎｔＮｕｍである場合は、併合したスライスを分離（ｓｐｌｉｔ）することができる。
ＭｉｎＰｏｉｎｔＮｕｍ ＜ＳｕｍＭｅｒｇｅｄ＜ ＭａｘＰｏｉｎｔＮｕｍである場合、現在スライスを維持する。
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、このような構成により、スライス内のポイントの数を均等に又は適宜に分配又は決定することができ、送信装置の並列的な符号化効率を高めることができる。
また、実施例によるポイントクラウドデータ受信装置は、このような構成により、スライス内のポイントの数の偏差が大きくないように設定され、各々のスライスを独立して符号化する過程から発生する遅延を減らすことができる。
図２５は実施例によるポイントクラウドデータを分割する方法の実施例を示す。
図２５の動作は、図１８に示した分割動作方法の実施例を示す。図２５の動作は、図１７の分割部１７００１、図１６のデータ特性調査部１６０００、データ特性による分割部＆精製部１７００１、図１５の空間分割部１５００１において行われる。
図２５に示した分割方法による動作は、図１の送信装置１０００、送信機１０００３、ポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２、図２の符号化部１８００１、送信部１８００２、図４のエンコーダ、図１２の送信装置、図１４のＸＲデバイス１４３０などによって結合して行われる。
図２５は、ポイントクラウドデータ送信装置がポイントクラウドデータの占める３次元空間又はポイントクラウドデータ２５０００を境界ボックスの軸の長さに基づいて分割した領域２５００１、２５００２に分割することを示す。実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、実施例によるポイントクラウドデータを１つ又はそれ以上の境界ボックスの軸の長さに基づいて分割した領域２５００１、２５００２別に符号化することができる。実施例によれば、境界ボックスの軸の長さに基づいて分割した領域２５００１、２５００２（例えば、スライス）に分割する動作を適応的軸長さ基盤のスライスタイルリング（又は軸長さ基盤のスライス分割）とも呼ぶ。図２５に示した動作は、例えば、図１２のデータ入力部１２０００において行われる。
ポイントクラウドデータ２５０００は、１つ又はそれ以上のポイントを含む。ポイントクラウドデータは、３次元空間（例えば、境界ボックス）内に含まれる。実施例による３次元空間（例えば、境界ボックス）は、ｘ軸、ｙ軸及びｚ軸で表現される。
ポイントクラウドデータ２５０００は、例えば、ｘ軸、ｙ軸及びｚ軸のうちのいずれかの長さがその他の２つの軸の長さよりも短いか、顕著に短い。例えば、１つの軸を除く２つの軸に広く分散されている形態の地形を表現するポイントクラウドデータが存在する。ポイントクラウドデータの送信装置が軸の長さとは関係なく境界ボックス内のポイントに対して符号化を行う場合、符号化の効率は低下する。よって、ポイントクラウドデータ送信装置は、３次元空間の軸の長さに適応して、１つ又はそれ以上の領域に分割する必要がある。よって、実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、ｘ軸、ｙ軸及びｚ軸の相対的な長さを算出し、算出した相対的な長さに基づいてポイントクラウドデータを１つ又はそれ以上の領域に分割する。
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置（例えば、図１６のタイル分割部１６０００）は、３次元空間のｘ軸の長さ２５０００ｘ、ｙ軸の長さ２５０００ｙ及びｚ軸の長さ２５０００ｚのうち、最長軸（例えば、Ｘ軸）の長さを最短軸（例えば、Ｚ軸）の長さ単位に分割して、１つ又はそれ以上のスライス２５００１を構成する。１つ又はそれ以上のスライスに分けられたデータは、並列的に符号化及び復号が可能な単位である。
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置（例えば、図１８のタイル分割部１８０００、又は図１９のタイルリング部１９００１）は、一部のスライス２５００１に対して再分割を行う。実施例による再分割は、スライスのうちの一部のスライスに対して、最長軸（即ち、図２５の２５００１スライスではｙ軸２５０００ｙ）を最短軸（例えば、ｘ軸又はｚ軸）の長さ単位に分割して、１つ又はそれ以上の細部のスライス（又は第２のスライス２５００２）を構成する。１つ又はそれ以上の細部のスライス（又は第２のスライス）に分けられたデータは、並列的に符号化及び復号が可能な単位である。
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、第１のスライス内のポイントの最大数と最小数（ｍａｘＰｏｉｎｔＮｕｍ、ｍｉｎＰｏｉｎｔＮｕｍ）で空間上のデータ分布によらず、ポイントの最小／最大（ｍｉｎ／ｍａｘ）情報に基づいて分割を行ってもよい。
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、第１のスライス又は第２のスライスを領域内のポイントの数、領域のそれぞれが割り当てる空間のサイズ、領域内に含まれたポイントの密度に基づいて、また再分割を行うか否かを決定する。実施例によれば、空間上に再分割を行う場合、空間適応的に行い、単に特定の軸に分ける方法の他にも中間軸を基準として再分割を行うような方法でスライスを分割することができる。
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、実施例による適応的軸長さ基盤の領域タイルリングを用いることで、大型地形地物を含むポイントクラウドデータの１つのフレーム内で空間単位で連関関係のあるシーケンスにおいて効果的に符号化を行うことができる。実施例によるポイントクラウドデータ受信装置は、大型地形地物を含むポイントクラウドデータに対して効果的に復号化を行うことができる。
例えば、最短軸（例えば、Ｚ軸）で最長軸（例えば、Ｘ軸）を分割して１つのスライスを構成する。特定の軸に分けられたスライスは再分割されてもよい。上述した最短軸で最長軸を分割する方法を再分割に置き換えて、再帰的に分割を行ってもよい。再分割されるスライスは最短軸がまたＺ軸となり、スライス内で分割されない最長軸であるＹ軸に対してＺ軸の長さｘ（Ｚ軸の長さ）だけの空間を有するスライスに再分割される。
実施例による軸長さ基盤のスライス分割方法は、最長エッジに対する均等－ジオメトリ分割（Ｕｎｉｆｏｒｍ－Ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｐａｒｔｉｔｉｏｎ ａｌｏｎｇ ｔｈｅ ｌｏｎｇｅｓｔ ｅｄｇｅ）とも呼ばれる。
最長エッジに対する均等－ジオメトリ分割（Ｕｎｉｆｏｒｍ－Ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｐａｒｔｉｔｉｏｎ ａｌｏｎｇ ｔｈｅ ｌｏｎｇｅｓｔ ｅｄｇｅ）は、例えば、以下のように行われる。
１）実施例によるスライス分割方法によってポイントクラウドデータを分割する。
２）スライス内のポイントの最大数（例えば、実施例によるＭａｘＰｏｉｎｔＮｕｍ）及び／又はスライス内のポイントの最小数（例えば、実施例によるＭｉｎＰｏｉｎｔＮｕｍ）に基づいて、実施例による併合（ｍｅｒｇｅ）動作及び／又は分離（ｓｐｌｉｔ）動作を行う。
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、このような構成により、別途のシグナル情報及びパラメータがなくても、スライス内のポイントの数を均等に又は適宜に分配又は決定することができ、送信装置の並列的な符号化効率を高めることができる。
実施例による軸長さ基盤のスライス分割方法は、ポイントクラウドデータにおいて１つの軸を除く２つの軸に広く分散されている形態の地形を有するポイントクラウドデータを分割する方法において効果的である。
図２６は実施例による隣接したスライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）の一例を示す。
図２６の動作は、図２２に示した実施例による精製動作において、該当スライスと隣接したスライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）を決定する方法を示す。例えば、図２６に示した動作は、図２２のＮ番目のスライス（ｓｌｉｃｅ Ｎ）２２００１と隣接したスライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）を探す方法を示す。
図２６の動作は、図１７の精製部１７００２、図１６のデータ特性調査部１６０００、データ特性による分割部＆精製部１６００１、図１５の空間分割部１５００１において行われる。
図２６に示した分割方法による動作は、図１の送信装置１０００、送信機１０００３、ポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２、図２の符号化部１８００１、送信部１８００２、図４のエンコーダ、図１２の送信装置、図１４のＸＲデバイス１４３０などによって結合して行われる。
精製部は、実施例による併合（ｍｅｒｇｅ）動作及び／又は分離（ｓｐｌｉｔ）動作を行う。精製部は、精製基準に従って決定する距離に基づく精製及び／又は２／４／６方形に基づく精製を行う。
図２６（Ａ）ないし２６（Ｃ）のそれぞれは、２方形精製方法、４方形精製方法、６方形精製方法を示す。
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、分割されたスライスの位置又は分割方法によって、２方形（左右）、４方形（左右上下）、６方形（左右上下前後）に存在する隣接スライスの探索を行う。
図２６（Ａ）は２方形に基づく精製方法を示す。
２方形に基づく精製方法は、１次元で長軸を短軸で分ける分割方法の精製方法であって、併合又は分離が適用される。例えば、２方形に基づく精製方法は、ポイントクラウドデータ送信装置が１つのスライスに対して併合（ｍｅｒｇｅ）動作及び／又は分離（ｓｐｌｉｔ）動作を行うために、隣接したスライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）を１次元上で探索する。例えば、ポイントクラウドデータ送信装置は、２方形に基づく精製方法によって、該当スライスと左側に隣接したスライス、該当スライスと右側に隣接したスライスを用いて併合及び／又は分離の動作を行う。
図２６（Ｂ）は４方形に基づく精製方法を示す。
４方形に基づく精製方法は、現在位置するスライスから上側、下側、左側、右側に位置するスライスの位置を見て併合又は分離を行う方法である。例えば、４方形に基づく精製方法は、ポイントクラウドデータ送信装置が１つのスライスに対して併合（ｍｅｒｇｅ）動作及び／又は分離（ｓｐｌｉｔ）動作を行うために、隣接したスライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）を２次元上で探索する。例えば、ポイントクラウドデータ送信装置は、４方形に基づく精製方法によって、該当スライスと左側に（ｌｅｆｔ）隣接したスライス、該当スライスと右側に（ｒｉｇｈｔ）隣接したスライス、該当スライスと上側に（ｕｐ）隣接したスライス、該当ライスと下側に（ｂｏｔｔｏｍ）隣接したスライスを用いて、併合及び／又は分離の動作を行う。
図２６（Ｃ）は６方形に基づく精製方法を示す。
６方形に基づく精製方法は、八分木分割方法のように、空間に基づいて分割が行われた分割方法に適用される。例えば、６方形に基づく精製方法は、ポイントクラウドデータ送信装置が１つのスライスに対して併合（ｍｅｒｇｅ）動作及び／又は分離（ｓｐｌｉｔ）動作を行うために、隣接したスライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）を３次元上で探索する。例えば、ポイントクラウドデータ送信装置は、６方形に基づく精製方法によって、該当スライスと左側に（ｌｅｆｔ）隣接したスライス、該当スライスと右側に（ｒｉｇｈｔ）隣接したスライス、該当スライスと上側に（ｕｐ）隣接したスライス、該当スライスと下側に（ｂｏｔｔｏｍ）隣接したスライス、該当スライスと前側に（ｆｒｏｎｔ）隣接したスライス、該当スライスと後側に（ｂａｃｋ）隣接したスライスを用いて、併合及び／又は分離の動作を行う。
ポイントクラウドデータ送信装置が分割部において分けられたスライスを２、４、６方形に併合及び／又は分離する方法は、１次元リスト型で構成されたデータ構造及び／又はツリー型で構成されたデータ構造に基づいて行われる。ポイントクラウドデータ送信装置が１次元リスト型で構成されたデータ構造及び／又はツリー型で構成されたデータ構造に基づいて併合及び／又は分離する動作は、図２７に詳述する。
距離に基づく精製方法は、分割部で分割したスライスの適応的距離を算出又は測定し、算出又は測定した距離に基づいて併合動作及び／又は分離動作を行う。距離に基づく精製方法は、例えば、疑似コード（ｐｓｅｕｄｏｃｏｄｅ）で示すと以下のようである。
ｆｏｒ（ｓｌｉｃｅ Ｎ）
ｓｌｉｃｅ０からｓｌｉｃｅ１～Ｎの全ての距離
最も近い距離に存在するｓｌｉｃｅＸをｓｌｉｃｅ０の次であるｓｌｉｃｅ１に格納
ｓｌｉｃｅ＋＋
例えば、ポイントクラウドデータ送信装置は、現在スライスと最も近く存在するスライス（即ち、該当スライスから最小距離を有するスライス）、現在スライスと全てのスライスのそれぞれの距離のうち、中間値を有する距離のスライス、現在スライスと最も遠く存在するスライス（即ち、該当スライスから最大距離を有するスライス）の距離を測定又は算出することができ、全てのスライスの距離のうち、最も近いスライスが次のスライスに再整列される。
ポイントクラウドデータ送信装置は、最も近いスライス、中間スライス及び／又は最も遠いスライスを算出及び測定する場合、既に照会したスライスをスキップすることができる。例えば、二番目のスライスでは一番目のスライスを除外して残りのスライス３～Ｎまでの距離を測定又は算出して最も近いスライスを次のスライスとして決定し、上記動作を全てのスライスＮに対して繰り返して行う。
ポイントクラウドデータ送信装置は、距離に基づいて整列されたスライス順に併合動作及び／又は分離動作を行う。併合動作は１つのスライス内のポイントの数がｍｉｎＰｏｉｎｔＮｕｍより少ない場合、次のスライスと併合する動作であり、分離動作は１つのスライス内のポイントの数がｍａｘＰｏｉｎｔＮｕｍより多い場合、次のスライスと近い位置に属するポイントを分離（ｓｐｌｉｔ）して２つのスライスに分ける。
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、距離に基づく精製及び／又は２／４／６方形に基づく精製動作を、図１８ないし図２５に示した分割方法を適用したスライスに対して共通して適用する。
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、このような構成により、スライス内のポイントの数を均等に又は適宜に分配又は決定することができ、送信装置の並列的な符号化効率を高めることができる。
また、実施例によるポイントクラウドデータ受信装置は、このような構成により、スライス内のポイント数の偏差が大きくないように設定され、各々のスライスを独立して符号化する過程から発生する遅延を減らすことができる。
図２７は実施例による隣接したスライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）を用いてスライスを精製する方法の一例を示す。
図２７は隣接したスライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）を用いてスライスを精製するためのデータ構造を示す。ポイントクラウドデータ送信装置が分割部部で分けられたスライスを２、４、６方形に併合及び／又は分離する方法は、１次元リスト型で構成されたデータ構造及び／又はツリー型で構成されたデータ構造に基づいて行われる。
図２７は、図２２に示した実施例による精製動作において、該当スライスと隣接したスライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）を決定し、実施例による精製動作を示す。例えば、図２７に示した動作は、図２２のＮ番目のスライス（ｓｌｉｃｅ Ｎ）２２００１と隣接したスライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）を探す方法を示し、隣接したスライスと精製する動作を示す。
図２７は、図１７の精製部１７００２、図１６のデータ特性調査部１６０００、データ特性による分割部＆精製部１６００１、図１５の空間分割部１５００１において行われる。
図２７に示した分割方法による動作は、図１の送信装置１０００、送信機１０００３、ポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２、図２の符号化部１８００１、送信部１８００２、図４のエンコーダ、図１２の送信装置、図１４のＸＲデバイス１４３０などによって結合して行われる。
図２７（Ａ）は１次元リスト型に基づくデータ構造によって精製動作を行うことを示す。
例えば、送信装置は、ポイントクラウドデータを分割して生成されたＮ個のスライスを、各々のスライスに含まれたポイント数に基づいて整列する。整列したスライスは、整列前の上側、下側、左側、右側に位置する隣接したスライスをインデックスに格納する。送信装置は、ポイントの数で整列されたスライスに対して最小ポイント数のスライスから併合及び分離を行う。このとき、送信装置は、併合されるスライスが上側、下側、左側、右側に位置するインデックスを確認し、４つのスライスの中でもポイントの数が最小のスライスから併合する。送信装置は、併合後にもｍｉｎＰｏｉｎｔＮｕｍより少ないポイント数を有する場合、２つ／４つ／６つの隣接したスライスのうち、その次にポイントの数の少ないスライスと併合する。送信装置は、スライス内のｍａｘＰｏｉｎｔＮｕｍより多いポイントを有しているとき、最小ポイント数を有する方向に分離を行う。
例えば、図２７（Ａ）によれば、１次元リスト型に基づくデータ構造は、図２７（Ａ）の右側図のようである。１次元リスト型に基づくデータ構造は、各々のスライスを行に区分し、各行に対応するスライスと隣接したスライスをリンク（ｌｉｎｋ）することで構成される。各行は、該当スライスと隣接したスライスをポイント数の昇順に従ってリンク（ｌｉｎｋ）する。例えば、２番目のスライスは[２]行に位置し、２番目のスライスは０番目、３番目及び４番目のスライスと隣接し、０番目のスライス（１０個）、３番目のスライス（３０個）、４番目のスライス（１００個）の順にポイントの数が少ないため、[２]行には[０]、[３]、[４]が順にリンクされる。ここで、データ構造の１番目の列（ [０]ないし[５]と示される個所）はヘッド（ｈｅａｄ）とも呼び、２番目の列ないし最後の列に該当する箇所はノード（ｎｏｄｅ）とも呼ぶ。
例えば、図２７（Ａ）によれば、以下のように行われる。
０番目のスライスから順に精製動作を行う。０番目のスライスは１０個のポイントを有し、１番目のスライス及び２番目のスライスのそれぞれと上側（ｕｐ）、右側（ｒｉｇｈｔ）に隣接する。精製部は隣接したスライス（１番目及び２番目のスライス）のうち、ポイント数の少ないスライス順に併合を行うか否かを決定する。例えば、精製部は、０番目のスライスを１番目及び２番目のスライスのうち、ポイント数の少ない１番目のスライスと併合する。仮に、０番目のスライスが１番目のスライスと併合した後にもｍｉｎＰｏｉｎｔＮｕｍより少ないポイントを有する場合、精製部は併合したスライスを２番目のスライスと再び併合する。図２７（Ａ）では、ｍｉｎＰｏｉｎｔＮｕｍを６０と仮定していて、０番目及び１番目のスライスと併合して５０個のポイントを有するため、精製部は該当スライスを２番目のスライスと再び併合して１００個のスライスを有することができる。併合した０番目ないし２番目のスライスのポイント数は１００個であって、ｍａｘＰｏｉｎｔＮｕｍの以下であるため、分離動作は行わない。よって、精製部は、次のスライス（３番目のスライス）に対して併合及び分離を行うか否かを確認する。
３番目のスライスは３０個のポイントを有する。よって、精製部は隣接したスライスのうちの最小ポイントを有するスライスと併合する。データ構造によれば、１番目のスライス、２番目のスライス、５番目のスライスの順に併合を行う。１番目のスライスは０番目ないし３番目のスライスと併合したスライスであって、１００個のポイントを有する。よって、３番目のスライスは０番目ないし２番目のスライスと併合して１３０個のポイントを有する。併合したスライスは０番目ないし２番目又は３番目のスライスに含まれる。併合した０番目ないし３番目のスライスはｍａｘＰｏｉｎｔＮｕｍより多いため、２つのスライスに分離される。
４番目のスライスのポイント数は、ｍｉｎＰｏｉｎｔＮｕｍ以上、ｍａｘＰｏｉｎｔＮｕｍ以下であるため、精製が行われない。
５番目のスライスのポイント数は、ｍａｘＰｏｉｎｔＮｕｍ以上であるため（１８０個）、精製部は５番目のスライスを分離する。精製部は５番目のスライスを、例えば、４番目の方向に９０個のポイントを有する２つのスライスに分離する。
図２７（Ｂ）はツリー型に基づくデータ構造によって精製動作を行うことを示す。
実施例による精製部がツリー型に基づくデータ構造によって精製動作を行う場合、精製部はツリー型精製とも呼ばれる。
実施例によるツリー型精製部は、ポイントクラウドデータを含むスライスのそれぞれの位置情報をツリー（ｔｒｅｅ）型のデータ構造で示す。図２７（Ｂ）はツリー型のデータ構造の一例である。
例えば、図２７（Ｂ）によれば、ツリー型に基づくデータ構造は、図２７（Ｂ）の右側図のようである。ツリー型に基づくデータ構造において、子ノード（ｃｈｉｌｄ ｎｏｄｅ、１つ又は複数）は、親ノード（ｐａｒｅｎｔ ｎｏｄｅ）の隣接したスライスの関係であることを示す。例えば、０番目のスライスは１番目のスライスと２番目のスライスと隣接しているため、０番目のスライスを親ノード、１番目及び２番目のスライスは０番目のスライスの子ノードである。さらに、１番目のスライスは３番目のスライスとより隣接しているため、１番目のスライスの子ノードは３番目のスライスである。さらに、２番目のスライスは４番目のスライスとより隣接しているため、２番目のスライスの子ノードは４番目のスライスである。さらに、４番目のスライスは５番目のスライスとより隣接しているため、４番目のスライスの子ノードは５番目のスライスである。即ち、精製部はスライスのインデックスとスライス内のポイント数を用いて、ツリー型隣接性情報を含むツリー型データ構造で生成する。
精製部は、例えば、完成したツリーで深さ優先探索（ＤＦＳ、Ｄｅｐｔｈ ｆｉｒｓｔ ｓｅａｒｃｈ）を行い、ポイント数を調査する。
例えば、精製部は、深さ優先探索を用いてリーフノードにある５番目のスライスからｍｉｎＰｏｉｎｔＮｕｍ及びｍａｘＰｏｉｎｔＮｕｍの間にポイント数が存在するか否かを確認する。例えば、５番目のスライスは１５０個のポイントを有するため、精製部は５番目のスライスに対して分離動作を行い、２つのスライスに分ける。例えば、精製部は５番目のスライスを分離し、２つ以上のスライスを生成して、２つ以上のスライスをいずれも４番目のスライスの子ノードとして生成する。また、例えば、精製部は５番目のスライスを分離し、一部は親ノードである４番目のスライスに組み入れ（又は再分配）てもよく、余りのポイントを１つ又はそれ以上のスライスに分配して４番目のスライスの子ノードとして生成してもよい。
精製部は、深さ優先探索を用いて、次の４番目のスライスに対して精製動作を行う。仮に、５番目のスライスを精製する過程において、５番目のスライス内のポイントのうちの一部が４番目のスライスに組み入れられない場合、４番目のスライスのポイントの数は１００個である。よって、精製動作を行わない（ｍｉｎＰｏｉｎｔＮｕｍ及びｍａｘＰｏｉｎｔＮｕｍの間のポイント数を有するためである）。
精製部は、次の２番目のスライスに対して精製動作を行うか否かを確認する。２番目のスライスは、精製動作を行わない（ｍｉｎＰｏｉｎｔＮｕｍ及びｍａｘＰｏｉｎｔＮｕｍの間のポイント数を有するためである）。
精製部は、次の３番目のスライスに対して精製動作を行うか否かを確認する。３番目のスライスは、３０個のポイントを有するため、併合動作を行う（ｍｉｎＰｏｉｎｔＮｕｍ以上であるためである）。精製部は３番目のスライスの親ノードである１番目のスライスと併合を行い、７０個のポイントを有するスライスを生成する。併合した１番目及び３番目のスライスは０番目のスライスの子ノードとして生成される。併合した１番目及び３番目のスライスに対して、精製部は分離動作を行わない。
精製部は、次の０番目のスライスに対して精製動作を行うか否かを確認する。０番目のスライスは、１０個のポイントを有するため、子ノードのうち、少ないポイント数を有するスライス（即ち、併合した１番目及び３番目のスライス）と併合して８０個のポイントを有するスライスを生成する。
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、このような構成により、スライス内のポイント数を均等に又は適宜に分配又は決定することができ、送信装置の並列的な符号化効率を高めることができる。
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、このようなデータ構造を用いて精製動作を行うことで、メモリの効率を極大化すると共に、精製過程において不要な遅延及びエラーを最小化することができる。
また、実施例によるポイントクラウドデータ受信装置は、このような構成により、スライス内のポイント数の偏差が大きくないように設定され、各々のスライスを独立して符号化する過程から発生する遅延を減らすことができる。
図２８は実施例によるポイントクラウドデータ受信装置の一例を示す。
図２８に示した分割動作は、図１の受信装置１０００４、受信部１０００５、ポイントクラウドビデオデコーダ１０００６、図２の復号１８００３、送信部１８００２、図１０、図１１のデコーダ、図１３の受信装置、図１４のＸＲデバイス１４３０などによって結合して行われる。
実施例によるポイントクラウド受信装置（又はデコーダ）２８０００は、幾何情報復号化部２８００１及び／又は属性情報復号化部２８００２を含む。実施例によれば、ポイントクラウドデコーダは、ＰＣＣ復号化機、ＰＣＣ復号化部、ポイントクラウド復号化機、ポイントクラウド復号化部、ＰＣＣデコーダなどとも呼ばれる。
幾何情報復号化部２８００１は、ポイントクラウドデータの幾何情報ビットストリーム２８０００ａを受信する。幾何情報復号化部２８００１は、ポイントクラウドデータの幾何情報ビットストリーム２８０００ａを復号化（復号）して、復元されたポイントクラウドデータ２８０００ｃの特質情報を出力する。 幾何情報復号化部２８００１は、幾何情報ビットストリームをジオメトリ情報で再構成して、復元された幾何情報２８００１を出力する。幾何情報ビットストリーム２８０００ａは、図１５の幾何情報ビットストリーム、ジオメトリビットストリームを意味する。属性情報ビットストリーム２８０００ｂは、図１５の属性情報ビットストリーム、特質ビットストリームを意味する。
幾何情報復号化部２８００１は、入力された幾何情報ビットストリームを復号化して、幾何情報を復元する。復元された幾何情報は、属性情報復号化部に入力される。属性情報復号化部２８００２は、入力された属性情報ビットストリームと幾何情報復号化部から入力された復元された幾何情報が入力され、属性情報を復元する。復元された幾何情報は、図１１に示したジオメトリ再構成部（ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔ ｇｅｏｍｅｔｒｙ）１１００３によって再構成されたジオメトリを意味する。復元された幾何情報は、図１３に示した占有コードに基づく八分木再構成処理部１３００３によって再構成された八分木占有コードを意味する。
幾何情報復号化部２８００１は実施例による受信装置が受信した幾何情報ビットストリームを受信する。幾何情報復号化部２８００１は幾何情報ビットストリームを復号化する。
幾何情報復号化部２８００１は、図１のポイントクラウドビデオデコーダの動作、図２の復号２０００３、図１０のジオメトリデコーダの動作、図１１に示した演算デコーダ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／又は座標系逆変換部１１００４の動作の全部／一部を行う。
属性情報復号化部２８００２はポイントクラウドデータの属性情報ビットストリーム２８０００ｂを受信する。属性情報復号化部２８００２は、ポイントクラウドデータの属性情報ビットストリーム２８０００ｂを復号化（デコード）し、復元されたポイントクラウドデータ２８０００ｃの特質情報を出力する。属性情報復号化部２８００２は、幾何情報復号化部２８００１によって生成された復元された幾何情報２８００１ａに基づいて属性情報ビットストリームを復号化（デコード）する。
属性情報復号化部２８００２は、実施例による受信装置が受信した属性情報ビットストリームを受信する。属性情報復号化部は、復元された幾何情報に基づいて属性情報ビットストリームの属性情報を復号化する。ポイントクラウドデータに含まれた幾何情報及び／又は属性情報は復号化されて復元されたＰＣＣデータである。
属性情報復号化部２８００２は、図１のポイントクラウドビデオデコーダ、図２の復号２０００３の動作、図１０に示した特質デコーダ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｄｅｃｏｄｅｒ）の動作、図１１の逆量子化部１１００６、ＲＡＨＴ１１００７、ＬＯＤ生成部１１００８、逆リフト部１１００９,及び／又は色逆変換部１１０１０の動作、図１３に示した演算デコーダ１３００７、逆量子化処理部１３００８、予測／リフト／ＲＡＨＴ逆変換処理部１３００９、色逆変換処理部１３０１０及び／又はレンダラー１３０１１の動作の一部又は全部を行う。
図２９は実施例によるポイントクラウドデータ受信装置を示す。
図２９に示した実施例によるポイントクラウドデータデコーダの一部又は全部は、図１の受信装置１０００４、受信部１０００５、ポイントクラウドビデオデコーダ１０００６、図２の復号１８００３、送信部１８００２、図１０、図１１のデコーダ、図１３の受信装置、図１４のＸＲデバイス１４３０などによって結合して行われる。
図２９の実施例によるポイントクラウドデコーダは、図２８の実施例によるポイントクラウドデータデコーダ２８０００を意味する。実施例によるポイントクラウドデコーダは、受信部２９０００、分割されたデータ入力部２９００１、第１の演算デコーダ２９００２、占有コードに基づく八分木再構成処理部２９００３、表面モデル処理部２９００４、ジオメトリ再構成部２９００５、座標逆変換部２９００６、第２の演算デコーダ２９００７、逆量子化処理部２９００８、予測／リフト／ＲＡＨＴ逆変換処理部２９００９、属性再構成部２９０１０、色逆変換部２９０１１及び／又はポイント結合部を含む。
図２９に示した実施例によるポイントクラウドデータデコーダの構成要素は、ブリック（ｂｒｉｃｋ）単位で行われてもよく、ブリック単位で独立して行われてもよい。
受信部２９０００は実施例による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。受信部２９０００は受信したビットストリームを分割されたデータ入力部２９００１に送信する。受信部２９０００は、図１の受信機１０００７、図２の送信部２０００２、図１３の受信部１３０００の動作を行う。
分割されたデータ入力部２９００１は、実施例によるポイントクラウドデータを含むビットストリームをブリック（ｂｒｉｃｋ）単位で受信し、ブリック単位で復号を行うためにブリック単位でポイントクラウドデータのジオメトリビットストリームと属性ビットストリームを出力する。分割されたデータ入力部２９００１は、ブリック単位のジオメトリビットストリームを第１の演算デコーダ２９００２に送信し、ブリック単位の属性ビットストリームを第２の演算デコーダ２９００２に送信する。
分割されたデータ入力部２９００１は、受信部２９０００によって受信したビットストリームに含まれた、ブリック単位で符号化されたことを示すシグナル情報（例えば、ｂｉｓｔｒｅａｍ＿ｂｒｉｃｋ＿ｄｅｃｏｄｉｎｇ＿ｆｌａｇ）が存在する場合（又はブリック単位で符号化されたことを指示する場合）、実施例によるポイントクラウドデータ受信装置は、受信ビットストリームに対してＮ回の復号動作が行われる。分割されたデータ入力部２９００１は、図１の受信機１０００７、図２の送信２０００２、図１３の受信処理部１３００１の動作を行う。
第１の演算デコーダ２９００２はブリック単位でジオメトリビットストリームを受信する。第１の演算デコーダ２９００２はジオメトリビットストリームを復号化する。第１の演算デコーダ２９００２は復号化されたジオメトリ情報を出力する。
第１の演算デコーダ２９００２は、図１のポイントクラウドビデオデコーダ１０００６、図２の復号２０００３、図１１の演算復号部１１０００、図１３の演算デコーダ１３００２の動作を行う。
占有コードに基づく八分木再構成処理部２９００３は、復号化されたジオメトリ情報を受信する。占有コードに基づく八分木再構成処理部２９００３は、ブリック単位のジオメトリビットストリームに基づいて占有（ｏｃｃｕｐａｎｃｙ）基盤の八分木（ｏｃｔｒｅｅ）を再構成する。占有コードに基づく八分木再構成処理部２９００３は、再構成された八分木を表面モデル処理部２９００４に送信する。
占有コードに基づく八分木再構成処理部２９００３は、図１のポイントクラウドビデオデコーダ１０００６、図２の復号２０００３、図１１の八分木分析部１１００１、図１３の占有コードに基づく八分木再構成処理部１３００３の動作を行う。
表面モデル処理部２９００４は、第１の演算デコーダ２９００２によって復号されたジオメトリ情報及び／又は占有コードに基づく八分木再構成処理部２９００３によって再構成された八分木に基づいてジオメトリ情報の表面モデル処理を行う。ジオメトリ情報の表面モデル処理は、例えば、三角形再構成の動作、アップ－サンプリングの動作、ボクセル化の動作を含む。
表面モデル処理部２９００４は、図１のポイントクラウドビデオデコーダ１０００６、図２の復号２０００３、図１１の表面近似分析部１１００２、図１３の表面モデル処理部１３００４の動作を行う。
ジオメトリ再構成部２９００５は、表面モデル処理部２９００４によって表面モデル処理されたジオメトリ情報を受信する。ジオメトリ再構成部は、表面モデル処理されたジオメトリ情報を再構成する。ジオメトリ再構成部２９００５は、再構成されたジオメトリ情報を予測／リフト／ＲＡＨＴ逆変換処理部２９００９及び／又は座標逆変換部２９００６に送信する。
ジオメトリ再構成部２９００５は、図１のポイントクラウドビデオデコーダ１０００６、図２の復号２０００３、図１１のジオメトリ再構成部１１００３の動作を行う。
座標逆変換部２９００６は、ジオメトリ再構成部２９００５によって生成されたジオメトリ情報の座標情報を逆変換する。座標逆変換部２９００６は、ジオメトリ情報を逆変換して、ポイントクラウドデータのポイントの位置情報を出力する。座標逆変換部２９００６はポイントの位置情報をポイント結合部２９０１２に送信する。
座標逆変換部２９００６は、該当ポイントに対応するブリック（ｂｒｉｃｋ）に対してジオメトリ復号が行われたことを示す情報を分割されたデータ入力部２９００１に送信する。
座標逆変換部２９００６は、図１のポイントクラウドビデオデコーダ１０００６、図２の復号２０００３、図１１の座標逆変換部１１００４の動作を行う。
第２の演算デコーダ２９００７は、ブリック単位でジオメトリビットストリームを受信する。第２の演算デコーダ２９００７は、属性ビットストリーム（特質ビットストリーム）を復号化する。第２の演算デコーダ２９００７は復号化された特質情報を出力する。
第２の演算デコーダ２９００７は、図１のポイントクラウドビデオデコーダ１０００６、図２の復号２０００３、図１１の演算復号１１００５、図１３の演算デコーダ１３００７の動作を行う。
逆量子化処理部２９００８は、第２の演算デコーダ２９００７によって生成された復号化された特質情報を受信する。逆量子化処理部２９００８は、受信した復号化された特質情報を逆量子化する。逆量子化処理部２９００８は、逆量子化された特質情報を出力し、逆量子化された特質情報を予測／リフト／ＲＡＨＴ逆変換処理部２９００９に送信する。
逆量子化処理部２９００８は、図１のポイントクラウドビデオデコーダ１０００６、図２の復号２０００３、図１１の逆量子化部１１００６、図１３の演算デコーダ１３００７の動作を行う。
予測／リフト／ＲＡＨＴ逆変換処理部２９００９は、逆量子化処理部２９００８によって逆量子化されたジオメトリ情報を受信し、これらを逆変換する。予測／リフト／ＲＡＨＴ逆変換処理部２９００９は、逆量子化された特質情報を予測方法（ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）、リフト方法（ｌｉｆｔｉｎｇ）、ＲＡＨＴ方法のうちの少なくとも１つに基づいて逆変換する。予測／リフト／ＲＡＨＴ逆変換処理部２９００９は、ジオメトリ再構成部２９００５によって再構成されたジオメトリ情報（又は復元されたジオメトリ情報）に基づいて特質情報を逆変換する。
予測／リフト／ＲＡＨＴ逆変換処理部２９００９は、図１のポイントクラウドビデオデコーダ１０００６、図２の復号２０００３、図１１のＲＡＨＴ１１００７、ＬＯＤ生成部１１００８、逆リフト部１１００９の動作を行う。
属性再構成部２９０１０は、予測／リフト／ＲＡＨＴ逆変換処理部２９００９によって逆変換された特質情報に基づいて属性情報を再構成する。属性再構成部は再構成された属性情報を出力し、これを色逆変換処理部２９０１１に送信する。
属性再構成部２９０１０は、図１のポイントクラウドビデオデコーダ１０００６、図２の復号２０００３、図１１の色逆変換部１１０１０、図１３の色逆変換処理部１３０１０の動作を行う。
色逆変換部２９０１１は、属性再構成部２９０１０によって再構成されたジオメトリ情報を受信する。色逆変換部２９０１１は、再構成されたジオメトリ情報を色逆変換する。色逆変換部２９０１１はポイントクラウドデータのポイントの属性情報を出力する。
色逆変換部２９００６は、該当ポイントに対応するブリック（ｂｒｉｃｋ）に対して特質復号が行われたことを示す情報を分割されたデータ入力部２９００１に送信する。属性再構成部２９０１０は、図１のポイントクラウドビデオデコーダ１０００６、図２の復号２０００３、図１１の色逆変換部１１０１０、図１３の色逆変換処理部１３０１０の動作を行う。
ポイント結合部は、実施例によるポイントクラウドデータのポイントのジオメトリ情報（位置情報）及び／又はポイントの特質情報（属性情報）を受信する。ポイント結合部はブリック（ｂｒｉｃｋ）単位のポイントクラウドデータのポイントのジオメトリ情報（位置情報）及び／又はポイントの特質情報（属性情報）を受信し、これをブリック単位で結合する。ポイント結合部はポイントの位置情報と属性情報を含むブリック単位のポイントクラウドデータを出力する。
図３０は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構造の一例を示す。
図３０は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構造３００００の一例である。図３０に示したポイントクラウドデータのビットストリーム構造３００００は、実施例による送信装置の図１の送信機１０００３、図２の送信部１８００２、図１２の送信処理部１２０１２、図１６のビットストリーム結合部１６０１４、図１７のビットストリーム結合部１７０００で生成される。
実施例による送信装置は、分割部と精製部を追加／実行するために、フィルタリング情報をシグナルする。
実施例によるパラメータ（メタデータ、シグナル情報などと呼ばれる）は、後述する実施例による送信機のプロセス上で生成されてもよく、実施例による受信機に伝達されて再構成過程に用いられてもよい。
例えば、実施例によるパラメータは、後述する実施例による送信装置のメタデータ処理部（又はメタデータ生成部）で生成され、実施例による受信装置のメタデータ分析で取得される。
図３０に示したポイントクラウドデータのビットストリーム構造３００００は、実施例による受信装置の図１の受信機１０００５、図２の復号部１８００３、図１３の受信部１３０００、図３５の受信部３５０００で受信するビットストリームである。図３０に示したポイントクラウドデータのビットストリーム構造３００００は、図３６の各々のスライスのジオメトリと属性ビットストリーム３６００１を意味する。
図３８に示した実施例によるビットストリーム構造３００００の一部又は全部は、図１４のＸＲデバイス１４３０によって生成される。また、同図に示すブリック（ｂｒｉｃｋ）はスライス（ｓｌｉｃｅ）に対応し、その逆も成り立つ。本明細書においてブリックはスライスとも呼ばれる。
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、図３１に示したビットストリーム構造を有するビットストリーム３００００を送信する。ポイントクラウドデータのビットストリーム３００００は、ＳＰＳ（Ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）３０００１、ＧＰＳ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）３０００２、ＡＰＳ（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）３０００３、ＴＰＳ（Ｔｉｌｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）３０００４及び１つ又はそれ以上のスライス（ｓｌｉｃｅ ０、ｓｌｉｃｅ １ …ｓｌｉｃｅ ｎ）３０００４を含む。ポイントクラウドデータのビットストリーム３００００は、１つ又はそれ以上のタイル（ｔｉｌｅ）を含む。実施例によるタイルは、１つ又はそれ以上のスライスを含むスライスグループである。実施例によるビットストリーム３００００は、ポイントクラウドデータを領域別に分けて処理するように、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３００００の各々の領域は、互いに異なる重要度を有する。よって、ポイントクラウドデータをタイルで分けられる場合、各々のタイル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。ポイントクラウドをスライスで分けられる場合、各々のスライス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。
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、図３１に示したビットストリーム３００００の構造によってポイントクラウドデータを送信することで、重要度に応じて異なる符号化動作を適用し、品質（ｑｕａｌｉｔｙ）の良い符号化方法を重要な領域に使用する方法を提供できる。
実施例によるポイントクラウドデータ受信装置は、受信装置の処理能力（ｃａｐａｃｉｔｙ）によって、全体のポイントクラウドデータに複雑な復号化（フィルタリング）方法の代わりに、領域別に（タイル又はスライスで分けられる領域）互いに異なるフィルタリング（復号化方法）を提供することで、ユーザにとって重要な領域にさらに良い画質及びシステム上の適宜な遅延（ｌａｔｅｎｃｙ）を保障することができる。
ＳＰＳ（Ｓｅｑｕｅｎｃｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）３０００１は、各々のスライスセグメントヘッダ（ｓｌｉｃｅ ｓｅｇｍｅｎｔ ｈｅａｄｅｒ）内の構文要素（ｓｙｎｔａｘ ｅｌｅｍｅｎｔ）によって参照されるＰＰＳ内の構文要素のコンテンツによって決定される０又はそれ以上の全体のＣＶＳに適用される構文要素を含む構文構造である。（ａ ｓｙｎｔａｘ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ ｓｙｎｔａｘ ｅｌｅｍｅｎｔｓ ｔｈａｔ ａｐｐｌｙ ｔｏ ｚｅｒｏ ｏｒ ｍｏｒｅ ｅｎｔｉｒｅ ＣＶＳｓ ａｓ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ｃｏｎｔｅｎｔ ｏｆ ａ ｓｙｎｔａｘ ｅｌｅｍｅｎｔ ｆｏｕｎｄ ｉｎ ｔｈｅ ＰＰＳ ｒｅｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｙ ａ ｓｙｎｔａｘ ｅｌｅｍｅｎｔ ｆｏｕｎｄ ｉｎ ｅａｃｈ ｓｌｉｃｅ ｓｅｇｍｅｎｔ ｈｅａｄｅｒ.）ＳＰＳは、実施例による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。
ＧＰＳ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）３０００２は、０又はそれ以上の全体のジオメトリ（又は、符号化されたジオメトリ）が適用される構文要素（ｓｙｎｔａｘ ｅｌｅｍｅｎｔｓ）を含む構文構造（ｓｙｎｔａｘ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）を意味する。実施例によるＧＰＳ３０００２は、１つ又はそれ以上のスライス３０００４に含まれたポイントクラウドデータの特質（属性）情報を符号化する方法に関する情報を含む。ＧＰＳ３０００２は、いずれのＳＰＳ３０００１に関連したジオメトリパラメータを含むかを示すＳＰＳ識別子情報、該当ＧＰＳを識別するＧＰＳ識別子情報を含む。
ＡＰＳ（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）３０００３は、０又はそれ以上の全体の特質（又は符号化された特質）が適用される構文要素（ｓｙｎｔａｘ ｅｌｅｍｅｎｔｓ）を含む構文構造（ｓｙｎｔａｘ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）を意味する。実施例によるＡＰＳ３０００３は、１つ又はそれ以上のスライス３０００４に含まれたポイントクラウドデータの特質（属性）情報を符号化する方法に関する情報を含む。ＡＰＳ３０００３は、いずれのＳＰＳ３０００１に関連したジオメトリパラメータを含むかを示すＳＰＳ識別子情報、該当ＡＰＳを識別するＧＰＳ識別子情報を含む。
ＴＰＳ（Ｔｉｌｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）３０００４は、０又はそれ以上の全体のタイル（又は符号化されたタイル）が適用される構文要素（ｓｙｎｔａｘ ｅｌｅｍｅｎｔｓ）を含む構文構造（ｓｙｎｔａｘ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）を意味する。タイルインベントリは、実施例によるポイントクラウドデータビットストリームに含まれた０又はそれ以上のタイル（ｔｉｌｅ）に関する情報を含む。タイルインベントリは、実施例によってはＴＰＳ（Ｔｉｌｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）とも呼ばれる。
ＴＰＳ（Ｔｉｌｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）３０００４は、１つ又はそれ以上のタイル（ｔｉｌｅ）を識別する識別子情報及び１つ又はそれ以上のタイル（ｔｉｌｅ）の範囲（即ち、タイルの境界ボックス）を示す情報を含む。１つ又はそれ以上のタイル（ｔｉｌｅ）の範囲（即ち、タイルの境界ボックス）を示す情報は、該当タイルが示す境界ボックスの基準となるポイントの座標情報（例えば、Ｔｉｌｅ（ｎ）.ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｘｙｚ０）及び該当境界ボックスの幅、高さ及び深さに関する情報（例えば、Ｔｉｌｅ（ｎ）.ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｄｎｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｗｈｄ）を含む。複数のタイルが存在する場合、タイルインベントリ（Ｔｉｌｅ Ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ）３３００４は、各々のタイルに対する境界ボックスを示す情報を含む。例えば、各々のタイルがタイルの識別子情報によって０ないしｎで表現される場合、各々のタイルの境界ボックスを示す情報は、Ｔｉｌｅ（０）.ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｘｙｚ０、Ｔｉｌｅ（０）.ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｗｈｄ、Ｔｉｌｅ（１）.ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｘｙｚ０、Ｔｉｌｅ（１）.ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｗｈｄ …などと示される。
スライス３０００４は、実施例によるポイントクラウドデータの送信装置がポイントクラウドデータを符号化するための単位を意味する。実施例によるスライス３０００４は、１つのジオメトリビットストリーム（Ｇｅｏｍ００）３０００４ａ及び１つ又はそれ以上の特質ビットストリーム（Ａｔｔｒ００、Ａｔｔｒ１０、３０００４ｂ、３０００４ｂ）を含む単位を意味する。
スライス３０００４は、該当スライス内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示すジオメトリスライス（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ Ｓｌｉｃｅ、Ｇｅｏｍ）３０００４ａ及び該当スライス内に含まれたポイントクラウドデータの特質情報を示す１つ又はそれ以上の特質スライス（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ Ｓｌｉｃｅ、Ａｔｔｒ）３０００４ｂ、３０００４ｃを含む。
ジオメトリスライス（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ Ｓｌｉｃｅ、Ｇｅｏｍ）３０００４ａは、ポイントクラウドデータのジオメトリ情報を含むジオメトリスライスデータ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ Ｓｌｉｃｅ Ｄａｔａ、Ｇｅｏｍ＿ｓｌｉｃｅ＿ｄａｔａ）３０００４ａ－２及びジオメトリスライスデータに関する情報を含むジオメトリスライスヘッダ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ Ｓｌｉｃｅ Ｈｅａｄｅｒ、Ｇｅｏｍ＿ｓｌｉｃｅ＿ｈｅａｄｅｒ、ＧＳＨ）３０００４ａ－１を含む。
ジオメトリスライスヘッダ３０００４ａ－１は、該当スライス内のジオメトリスライスデータ３０００４ａ－２に関する情報を含む。例えば、ジオメトリスライスヘッダ３０００４ａ－１は、いずれのＧＰＳ３０００２が該当スライスのジオメトリ情報を示すかを識別するためのジオメトリパラメータセット識別子（ｇｅｏｍ＿ｇｅｏｍ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ）、該当ジオメトリスライスを識別するためのジオメトリスライス識別子（ｇｅｏｍ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄ）、該当ジオメトリスライスデータのボックス原点を示すジオメトリボックス原点情報（ｇｅｏｍＢｏｘＯｒｉｇｉｎ）、ジオメトリスライスのログスケールを示す情報（ｇｅｏｍ＿ｂｏｘ＿ｌｏｇ２＿ｓｃａｌｅ）、該当ジオメトリスライスのポイント数に関連した情報（ｇｅｏｍ＿ｎｕｍ＿ｐｏｉｎｔｓ）などを含む。
実施例によるポイントクラウドデータビットストリームが１つ又はそれ以上のタイル（ｔｉｌｅ）を含む場合、実施例によるジオメトリビットストリームのヘッダは該当ジオメトリビットストリームを含むタイルを識別するための情報（ｇｅｏｍ＿ｔｉｌｅ＿ｉｄ）をさらに含んでもよい。
特質スライス（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ Ｓｌｉｃｅ、Ａｔｔｒ）３０００４ｂ、３０００４ｃは、ポイントクラウドデータの特質情報を含む特質スライスデータ（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ Ｓｌｉｃｅ Ｄａｔａ、Ａｔｔｒ＿ｓｌｉｃｅ＿ｄａｔａ）及び特質スライスデータに関する情報を含む特質スライスヘッダ（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ Ｓｌｉｃｅ Ｈｅａｄｅｒ、Ａｔｔｒ＿ｓｌｉｃｅ＿ｈｅａｄｅｒ、ＡＳＨ）３３００５ｃを含む。
実施例によれば、ポイントクラウド符号化に必要なパラメータは、ポイントクラウド（ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ）のパラメータセット（ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｓｅｔ）及びヘッダ（ｈｅａｄｅｒ）情報として新たに定義できる。例えば、属性情報符号化を行うときには、特質パラメータセット（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｓｅｔ）ＲＢＳＰ構文（ｓｙｎｔａｘ）に、タイル基盤符号化を行うときには、タイルヘッダ構文（ｔｉｌｅ＿ｈｅａｄｅｒ ｓｙｎｔａｘ）などに追加することができる。
実施例によれば、送信装置は、実施例による重畳スライスの構成をシグナルするために、タイル別に又はスライス別に異なるスライス構成ヘッダユニットを生成する。
実施例によるポイントクラウドデータ送受信方法は、このようなビットストリーム構造を提供することで、受信機においてポイントクラウドデータの属性情報の復号化性能を高めることができる。
図３１は実施例によるビットストリームのＳＰＳ（Ｓｅｑｕｅｎｃｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）の一例を示す。
図３１に示したパラメータは、図３０に示したＳＰＳ（Ｓｅｑｕｅｎｃｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）に含まれる。実施例によるＳＰＳは、実施例によるスライスの分割（スライス分割）、スライスタイルリング方法に関連したシグナル情報及び／又は関連したシグナル情報を含む。
プロファイル＿ｉｄｃ（ｐｒｏｆｉｌｅ＿ｉｄｃ）は、Ｈ．２６４標準文書のアネックスＡ（Ａｎｎｅｘ Ａ）を満たすビットストリームのプロファイル（ｐｒｏｆｉｌｅ）を示す情報を意味する。ｐｒｏｆｉｌｅ＿ｉｄｃの他の値は、ＩＳＯ／ＩＥＣによって今後使用してもよい。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ａ ｐｒｏｆｉｌｅ ｔｏ ｗｈｉｃｈ ｔｈｅ ｂｉｔｓｔｒｅａｍ ｃｏｎｆｏｒｍｓ ａｓ ｓｐｅｃｉｆｉｅｄ ｉｎ Ａｎｎｅｘ Ａ。Ｂｉｔｓｔｒｅａｍｓ ｓｈａｌｌ ｎｏｔ ｃｏｎｔａｉｎ ｖａｌｕｅｓ ｏｆ ｐｒｏｆｉｌｅ＿ｉｄｃ ｏｔｈｅｒ ｔｈａｎ ｔｈｏｓｅ ｓｐｅｃｉｆｉｅｄ ｉｎ Ａｎｎｅｘ Ａ．Ｏｔｈｅｒ ｖａｌｕｅｓ ｏｆ ｐｒｏｆｉｌｅ＿ｉｄｃ ａｒｅ ｒｅｓｅｒｖｅｄ ｆｏｒ ｆｕｔｕｒｅ ｕｓｅ ｂｙ ＩＳＯ／ＩＥＣ．）
プロファイル互換性フラグ（ｐｒｏｆｉｌｅ＿ｃｏｍｐａｔｉｂｉｌｉｔｙ＿ｆｌａｇｓ）が１の場合、該当ビットストリームはｐｒｏｆｉｌｅ＿ｉｄｃがＡｎｎｅｘ Ａによりｊであるプロファイル（ｐｒｏｆｉｌｅ）を満たすことを示す。ｐｒｏｆｉｌｅ＿ｃｏｍｐａｔｉｂｉｌｉｔｙ＿ｆｌａｇ「 ｊ ]の値は、Ａｎｎｅｘ Ａにより定義された値ではなくｊを有する場合には０である。（ｅｑｕａｌ ｔｏ １、ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｂｉｔｓｔｒｅａｍ ｃｏｎｆｏｒｍｓ ｔｏ ｔｈｅ ｐｒｏｆｉｌｅ ｉｎｄｉｃａｔｅｄ ｂｙ ｐｒｏｆｉｌｅ＿ｉｄｃ ｅｑｕａｌ ｔｏ ｊ ａｓ ｓｐｅｃｉｆｉｅｄ ｉｎ Ａｎｎｅｘ Ａ．Ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｐｒｏｆｉｌｅ＿ｃｏｍｐａｔｉｂｉｌｉｔｙ＿ｆｌａｇ「 ｊ 」 ｓｈａｌｌ ｂｅ ｅｑｕａｌ ｔｏ ０ ｆｏｒ ａｎｙ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｊ ｔｈａｔ ｉｓ ｎｏｔ ｓｐｅｃｉｆｉｅｄ ａｓ ａｎ ａｌｌｏｗｅｄ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｐｒｏｆｉｌｅ＿ｉｄｃ ｉｎ Ａｎｎｅｘ Ａ．）
レベル＿ｉｄｃ（ｌｅｖｅｌ＿ｉｄｃ）は、Ｈ．２６４標準文書のアネックスＡ（Ａｎｎｅｘ Ａ）を満たすビットストリームのレベルを示す。ビットストリームは、Ｈ．２６４標準文書のアネックスＡに定義された情報と他の情報としてｌｅｖｅｌ＿ｉｄｃの値を有さない。Ｌｅｖｅｌ＿ｉｄｃの他の値は、ＩＳＯ／ＩＥＣによって今後使用するために残す。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ａ ｌｅｖｅｌ ｔｏ ｗｈｉｃｈ ｔｈｅ ｂｉｔｓｔｒｅａｍ ｃｏｎｆｏｒｍｓ ａｓ ｓｐｅｃｉｆｉｅｄ ｉｎ Ａｎｎｅｘ Ａ．Ｂｉｔｓｔｒｅａｍｓ ｍａｙ ｎｏｔ ｃｏｎｔａｉｎ ｖａｌｕｅｓ ｏｆ ｌｅｖｅｌ＿ｉｄｃ ｏｔｈｅｒ ｔｈａｎ ｔｈｏｓｅ ｓｐｅｃｉｆｉｅｄ ｉｎ Ａｎｎｅｘ Ａ。Ｏｔｈｅｒ ｖａｌｕｅｓ ｏｆ ｌｅｖｅｌ＿ｉｄｃ ａｒｅ ｒｅｓｅｒｖｅｄ ｆｏｒ ｆｕｔｕｒｅ ｕｓｅ ｂｙ ＩＳＯ／ＩＥＣ．）
ＳＰＳ境界ボックス存在フラグ（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇ）は、境界ボックスオフセットとサイズ情報がシグナルされる場合には１である。（ｅｑｕａｌ ｔｏ １ ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ ｏｆｆｓｅｔ ａｎｄ ｓｉｚｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｓ ｓｉｇｎａｌｌｅｄ。ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇ ｅｑｕａｌ ｔｏ ０ ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ）
ＳＰＳ境界ボックス存在フラグ（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇ）が「ｔｒｕｅ」値を有する場合、実施例によるＳＰＳはＳＰＳ境界ボックスｘオフセット（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｘ）、ＳＰＳ境界ボックスｙオフセット（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｙ）、ＳＰＳ境界ボックスｚオフセット（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｚ）、ＳＰＳ境界ボックススケール因子（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｃａｌｅ＿ｆａｃｔｏｒ）、ＳＰＳ境界ボックス幅サイズ（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｗｉｄｔｈ）、ＳＰＳ境界ボックス高さサイズ（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｈｅｉｇｈｔ）及びＳＰＳ境界ボックス深さサイズ（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｄｅｐｔｈ）をさらに含む。
ＳＰＳ境界ボックスオフセットｘ（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｘ）は、直交座標系のソース境界ボックスのｘオフセットを示す。その情報が存在しない場合、本パラメータの値は０である。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｘ ｏｆｆｓｅｔ ｏｆ ｔｈｅ ｓｏｕｒｃｅ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ ｉｎ ｔｈｅ ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ．Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ、ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｘ ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ０．）
ＳＰＳ境界ボックスオフセットｙ（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｙ）は、直交座標系のソース境界ボックスのｙオフセットを示す。その情報が存在しない場合、本パラメータの値は０である。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｙ ｏｆｆｓｅｔ ｏｆ ｔｈｅ ｓｏｕｒｃｅ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ ｉｎ ｔｈｅ ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ．Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ、ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｙ ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ０．）
ＳＰＳ境界ボックスオフセットｚ（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｚ）は、直交座標系のソース境界ボックスのｚオフセットを示す。その情報が存在しない場合、本パラメータの値は０である。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｚ ｏｆｆｓｅｔ ｏｆ ｔｈｅ ｓｏｕｒｃｅ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ ｉｎ ｔｈｅ Ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ．Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ、ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｚ ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ０．）
ＳＰＳ境界ボックススケール因子（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｃａｌｅ＿ｆａｃｔｏｒ）は、直交座標系のソース境界ボックスのスケール因子を示す。その情報が存在しない場合、本パラメータの値は１又は０である。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｓｃａｌｅ ｆａｃｔｏｒ ｔｈｅ ｓｏｕｒｃｅ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ ｉｎ ｔｈｅ Ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ．Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ、ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｃａｌｅ＿ｆａｃｔｏｒ ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ １．Ｉｎｄｉｃａｔｅｓ．Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ、ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｃａｌｅ＿ｆａｃｔｏｒ ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ０．）
ＳＰＳ境界ボックスサイズ幅（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｗｉｄｔｈ）は、直交座標系のソース境界ボックスの幅を示す。その情報が存在しない場合、ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｗｉｄｔｈの値は１０などの所定値である。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｗｉｄｔｈ ｏｆ ｔｈｅ ｓｏｕｒｃｅ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ ｉｎ ｔｈｅ Ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ． … Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ、ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｗｉｄｔｈ ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ａ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｖａｌｕｅ （ｓｕｃｈ ａｓ １０）．）
ＳＰＳ境界ボックスサイズ高さ（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｈｅｉｇｈｔ）は、直交座標系のソース境界ボックスの高さを示す。その情報が存在しない場合、ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｈｅｉｇｈｔの値は１又は０である。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｈｅｉｇｈｔ ｏｆ ｔｈｅ ｓｏｕｒｃｅ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ ｉｎ ｔｈｅ Ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ．Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ、ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｈｅｉｇｈｔ ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ １。Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ、ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｈｉｅｇｈｔ ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ０．）
ＳＰＳ境界ボックスサイズ深さ（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｄｅｐｔｈ）は、直交座標系のソース境界ボックスの深さを示す。その情報が存在しない場合、ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｈｅｉｇｈｔの値は１又は０である。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｄｅｐｔｈ ｏｆ ｔｈｅ ｓｏｕｒｃｅ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ ｉｎ ｔｈｅ Ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ．Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ、ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｄｅｐｔｈ ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂＥ １．Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ、ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｄｅｐｔｈ ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ０．）
ＳＰＳソーススケール因子（ｓｐｓ＿ｓｏｕｒｃｅ＿ｓｃａｌｅ＿ｆａｃｔｏｒ）は、ソースポイントクラウドのスケール因子を示す。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｓｃａｌｅ ｆａｃｔｏｒ ｏｆ ｔｈｅ ｓｏｕｒｃｅ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ．）
ＳＰＳ連続パラメータセットＩＤ（ｓｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ）は、他の構文要素によって参照されるＳＰＳに対するｉｄ情報を示す。ｓｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄは、該当バージョンの明細書内の条件を満たす範囲内で０～１５の値に定められる。０ではない他の情報としてｓｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄは、ＩＳＯ／ＩＥＣによって今後使用される。（ｐｒｏｖｉｄｅｓ ａｎ ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ ｆｏｒ ｔｈｅ ＳＰＳ ｆｏｒ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｂｙ ｏｔｈｅｒ ｓｙｎｔａｘ ｅｌｅｍｅｎｔｓ．Ｉｎ Ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｓｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ ｍａｙ ｂｅ ｉｎ ｔｈｅ ｒａｎｇｅ ｏｆ ０ ｔｏ １５、ｉｎｃｌｕｓｉｖｅ ｉｎ ｂｉｔｓｔｒｅａｍｓ ｃｏｎｆｏｒｍｉｎｇ ｔｏ ｔｈｉｓ ｖｅｒｓｉｏｎ ｏｆ ｔｈｉｓ Ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ．Ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｔｈｅｒ ｔｈａｎ ０ ｆｏｒ ｓｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ ｉｓ ｒｅｓｅｒｖｅｄ ｆｏｒ ｆｕｔｕｒｅ ｕｓｅ ｂｙ ＩＳＯ／ＩＥＣ．）
ＳＰＳ特質セット数（ｓｐｓ＿ｎｕｍ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｓｅｔｓ）は、ビットストリーム内のコーディングされた属性の数を示す。ｓｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄは０～６４の範囲である。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｃｏｄｅｄ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｂｉｔｓｔｒｅａｍ。Ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｓｐｓ＿ｎｕｍ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｓｅｔｓ ｍａｙ ｂｅ ｉｎ ｔｈｅ ｒａｎｇｅ ｏｆ ０ ｔｏ ６４．）
実施例によるＳＰＳは、ＳＰＳ特質セット数（ｓｐｓ＿ｎｕｍ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｓｅｔｓ）だけの特質範囲（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ[ ｉ ]）、特質インスタンス（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｉｎｓｔａｎｃｅ＿ｉｄ[ ｉ ]）、特質ビット深さ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｂｉｔｄｅｐｔｈ[ ｉ ]）、特質ＣＩＣＰ色プライマリ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｃｉｃｐ＿ｃｏｌｏｕｒ＿ｐｒｉｍａｒｉｅｓ[ ｉ ]）、特質ＣＩＣＰ伝達特性（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｃｉｃｐ＿ｔｒａｎｓｆｅｒ＿ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ[ ｉ ]）、特質ＣＩＣＰマトリックス係数（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｃｉｃｐ＿ｍａｔｒｉｘ＿ｃｏｅｆｆｓ[ ｉ ]）、特質ＣＩＣＰビデオプルレンジフラグ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｃｉｃｐ＿ｖｉｄｅｏ＿ｆｕｌｌ＿ｒａｎｇｅ＿ｆｌａｇ[ ｉ ]）及び／又は既知の特質ラベルフラグ（ｋｎｏｗｎ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｌａｂｅｌ＿ｆｌａｇ[ ｉ ]）を含む。
特質範囲（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ[ ｉ ]）は、ｉ番目の属性のコンポーネントの数を示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｏｆ ｔｈｅ ｉ－ｔｈ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ．）
特質インスタンス（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｉｎｓｔａｎｃｅ＿ｉｄ[ ｉ ]）は、属性インスタンスｉｄを示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｉｎｓｔａｎｃｅ ｉｄ．）
特質ビット深さ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｂｉｔｄｅｐｔｈ[ ｉ ]）は、ｉ番目の属性信号（ら）のビット深さ（ｂｉｔｄｅｐｔｈ）情報を示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｂｉｔｄｅｐｔｈ ｏｆ ｔｈｅ ｉ－ｔｈ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｓｉｇｎａｌ（ｓ）．）
特質ＣＩＣＰ色プライマリ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｃｉｃｐ＿ｃｏｌｏｕｒ＿ｐｒｉｍａｒｉｅｓ[ ｉ ]）は、色属性ソースプライマリの色度を示す。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｃｈｒｏｍａｔｉｃｉｔｙ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ｃｏｌｏｕｒ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｓｏｕｒｃｅ ｐｒｉｍａｒｉｅｓ．）
特質ＣＩＣＰ伝達特性（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｃｉｃｐ＿ｔｒａｎｓｆｅｒ＿ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ[ ｉ ]）は、ソース入力線形視覚的強度（ｉｎｐｕｔ ｌｉｎｅａｒ ｏｐｔｉｃａｌ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）であるＬｃと０から１の間の公称実際－値で構成された、色属性の参照光電子的伝達特性関数を示す。又は、本パラメータは、出力線形視覚的強度（ｏｕｔｐｕｔ ｌｉｎｅａｒ ｏｐｔｉｃａｌ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）であるＬｏと０から１の範囲を有する公称実際－値で構成された、参照光電子的伝達特性関数の逆を示す。（ｅｉｔｈｅｒ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｏｐｔｏ－ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｔｒａｎｓｆｅｒ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｃｏｌｏｕｒ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ａｓ ａ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｏｆ ａ ｓｏｕｒｃｅ ｉｎｐｕｔ ｌｉｎｅａｒ ｏｐｔｉｃａｌ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｌｃ 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 Ｌｏ ｗｉｔｈ ａ ｎｏｍｉｎａｌ ｒｅａｌ－ｖａｌｕｅｄ ｒａｎｇｅ ｏｆ ０ ｔｏ １．）
特質ＣＩＣＰマトリックス係数（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｃｉｃｐ＿ｍａｔｒｉｘ＿ｃｏｅｆｆｓ[ ｉ ]）は、緑色、青色及び赤色（又は、Ｙ、Ｚ、Ｘの三原色）の輝度（ｌｕｍａ）と彩度（ｃｈｒｏｍａ）信号の行列係数を示す。（ｄｅｓｃｒｉｂｅｓ ｔｈｅ ｍａｔｒｉｘ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ ｕｓｅｄ ｉｎ ｄｅｒｉｖｉｎｇ ｌｕｍａ ａｎｄ ｃｈｒｏｍａ ｓｉｇｎａｌｓ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｇｒｅｅｎ、ｂｌｕｅ、ａｎｄ ｒｅｄ、ｏｒ Ｙ、Ｚ、ａｎｄ Ｘ ｐｒｉｍａｒｉｅｓ．）
特質ＣＩＣＰビデオプルレンジフラグ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｃｉｃｐ＿ｖｉｄｅｏ＿ｆｕｌｌ＿ｒａｎｇｅ＿ｆｌａｇ[ ｉ ]）は、Ｅ′Ｙ、Ｅ′ＰＢ及びＥ′ＰＲ又はＥ′Ｒ、Ｅ′Ｇ及びＥ′Ｂの実際-値コンポーネント信号から導き出すブラックレベルと輝度及び彩度信号の範囲を示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｂｌａｃｋ ｌｅｖｅｌ ａｎｄ ｒａｎｇｅ ｏｆ ｔｈｅ ｌｕｍａ ａｎｄ ｃｈｒｏｍａ ｓｉｇｎａｌｓ ａｓ ｄｅｒｉｖｅｄ ｆｒｏｍ Ｅ'Ｙ、Ｅ'ＰＢ、ａｎｄ Ｅ'ＰＲ ｏｒ Ｅ'Ｅ'ｎｄ Ｅ'ｒｅａｌ－ｖａｌｕｅｄ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ｓｉｇｎａｌｓ．）
既知の特質ラベル（ｋｎｏｗｎ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｌａｂｅｌ[ ｉ ]）が０である場合、属性が色であることを示す。本パラメータが１である場合、属性は反射率であることを示す。本パラメータが２である場合、属性はフレームインデックスであることを示す。（ｅｑｕａｌ ｔｏ ０ ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｉｓ ｃｏｌｏｕｒ．ｋｎｏｗｎ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｌａｂｅｌ「 ｉ 」 ｅｑｕａｌ ｔｏ １ ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｉｓ ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ．ｋｎｏｗｎ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｌａｂｅｌ「 ｉ 」 Ｅｑｕａｌ ｔｏ ２ ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｉｓ ｆａｒｍｅ ｉｎｄｅｘ．）
実施例によるＳＰＳは、分割イネーブルフラグ（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｅｎａｂｌｉｎｇ＿ｆｌａｇ）をさらに含んでもよい。
分割イネーブルフラグ（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｅｎａｂｌｉｎｇ＿ｆｌａｇ）は、実施例によるスライス分割（分割）動作を行うか否かを示す情報を示す。例えば、分割イネーブルフラグの値が０である場合、ポイントクラウドデータ送信装置は、実施例によるポイントクラウドデータを１つ又はそれ以上のスライスに分割しないことを示す。分割イネーブルフラグの値が１である場合、ポイントクラウドデータ送信装置は、実施例によるポイントクラウドデータを１つ又はそれ以上のスライスに分割することを示す。
分割イネーブルフラグの値が１である場合、実施例によるＳＰＳは、分割方法（Ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報をさらに含んでもよい。
分割方法（Ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）は、実施例によるポイントクラウドデータ送信装置がポイントクラウドデータを分割する方法を示す情報である。
例えば、分割方法（Ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報の値が０である場合、本パラメータは送信装置が実施例による時間による分割方法（Ｔｉｍｅｓｔａｍｐ＿ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ、時間属性を用いたスライス分割方法）に基づいて分割動作が行われることを示す。分割方法は、１つ以上を用いることができる（スライス別に使用した分割方法シグナリング）。
例えば、分割方法（Ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報の値が１である場合、本パラメータは、送信装置がモールトンコード順序分割方法（Ｍｏｒｔｏｎ＿ｏｒｄｅｒ＿ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ、モールトン順序を用いたスライス分割方法）に基づいてスライス分割が行われることを示す。
例えば、分割方法（Ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報の値が２である場合、本パラメータは、送信装置が均等四角形分割方法（Ｕｎｉｆｏｒｍ＿ｓｑｕａｒｅ＿ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）に基づいてスライス分割が行われることを示す。
例えば、分割方法（Ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報の値が３である場合、図１８ないし図２７に示した他のスライス分割方法によって分割が行われることを示す。
精製スライス方法フラグ（ｒｅｆｉｎｅ＿ｓｌｉｃｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｆｌａｇ）は、実施例によるポイントクラウドデータ送信装置が分割されたスライスを精製するか否かを示す情報である。例えば、精製スライス方法フラグ（ｒｅｆｉｎｅ＿ｓｌｉｃｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｆｌａｇ）の値が０である場合、送信装置がスライスに対して実施例による精製動作を行わないことを示す。例えば、精製スライス方法フラグ（ｒｅｆｉｎｅ＿ｓｌｉｃｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｆｌａｇ）の値が１である場合、送信装置がスライスに対して実施例による精製動作を行うことを示す。
例えば、精製スライス方法フラグ（ｒｅｆｉｎｅ＿ｓｌｉｃｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｆｌａｇ）の値が１である場合、実施例によるＳＰＳは精製方法（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報をさらに含んでもよい。
精製方法（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報は、送信装置が分割されたスライスをいずれの方法（又は形態）で精製するかを示す情報である。例えば、精製方法（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報の値が０（又は第１の値）である場合、送信装置は実施例によるリスト基盤のスライス精製方法を使用することを意味する（ｌｉｓｔ＿ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ：リスト基盤のスライス精製方法）。例えば、精製方法（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報の値が１（又は第２の値）である場合、送信装置は実施例によるツリー基盤のスライス精製方法を使用することを意味する（ｔｒｅｅ＿ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ：ツリー基盤のスライス精製方法）。
精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報は、送信装置が行う精製方法が距離に基づく方法であるか、２／４／６方形に基づく精製方法であるか、及び／又はその他の精製方法であるかを示す。
例えば、精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報の値が０である場合、本パラメータは、送信装置が実施例による距離に基づく精製方法（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）を使用することを示す。精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報の値が０である場合、ＴＰＳは距離ポイント間位置（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｔｏ＿ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔｉｏｎ）情報をさらに含んでもよい。
例えば、精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報の値が１である場合、本パラメータは、送信装置が実施例による２／４／６方形に基づく隣接スライスによって精製を行う方法を使用することを示す（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）。精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報の値が１である場合、ＴＰＳは隣接スライス併合順序（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ＿ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅｒｇｅ）情報をさらに含んでもよい（２ｗａｙ＿ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｈｏｄ）。
例えば、精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報の値が２である場合、本パラメータは、送信装置がその他の精製方法（ｏｔｈｅｒｓ）を使用することを示す。
距離ポイント間位置（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｔｏ＿ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔｉｏｎ）情報は、実施例による送信装置が、距離に基づく精製方法で精製を行う場合、各々のスライスの距離を測定する基準を示す。
例えば、送信装置は、距離ポイント間位置（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｔｏ＿ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔｉｏｎ）情報を用いて、境界ボックス内の最も近いスライス、中間値のスライス、最も遠いスライスを基準として距離測定を行う。
距離ポイント間位置（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｔｏ＿ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔｉｏｎ）情報の値が０である場合、送信装置は、スライスのうちの最も近いスライスを基準として距離測定を行うことを示す。距離ポイント間位置（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｔｏ＿ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔｉｏｎ）情報の値が１である場合、送信装置は、スライスのうちの距離が中間値に該当するスライスを基準として距離測定を行う。距離ポイント間位置（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｔｏ＿ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔｉｏｎ）情報の値が２である場合、送信装置は、スライスのうちの最も遠いスライスを基準として距離測定を行う。
隣接スライス併合順序（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ＿ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅｒｇｅ）情報は、２つ／４つ／６つの隣接するスライス（該当スライスと上側に隣接、該当スライスと下側に隣接、該当スライスと左側に隣接、該当スライスと右側に隣接）のうち、以下に示した順に併合動作及び／又は分離動作を行う。
隣接スライス併合順序（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ＿ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅｒｇｅ）情報の値が０である場合、該当スライスと隣接したスライスのうちの最小数のポイントを含むスライスを優先して併合及び／又は分離の動作を行うことを示す。隣接スライス併合順序（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ＿ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅｒｇｅ）情報の値が１である場合、該当スライスと隣接したスライスのうちの最大数のポイントを含むスライスを優先して併合及び／又は分離の動作を行うことを示す。隣接スライス併合順序（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ＿ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅｒｇｅ）情報の値が２である場合、該当スライスと隣接したスライスのうちの所定のスライスを優先して併合及び／又は分離の動作を行うことを示す。
ＳＰＳ拡張存在フラグ（ｓｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇ）が１である場合、ｓｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｄａｔａがＳＰＳ ＲＢＳＰ構文構造内に存在することを示す。本パラメータが０である場合、その構文構造が存在しないことを示す。存在しない場合、ｓｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇの値が０である。（ｅｑｕａｌ ｔｏ １ ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｓｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｄａｔａ ｓｙｎｔａｘ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｉｓ ｐｒｅｓｅｎｔ ｉｎ ｔｈｅ ＳＰＳ ＲＢＳＰ ｓｙｎｔａｘ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ．ｓｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇ Ｅｑｕａｌ ｔｏ ０ ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈａｔ ｔｈｉｓ ｓｙｎｔａｘ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｉｓ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ．Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ、ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｓｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇ ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ｅｑｕａｌ ｔｏ ０．）
ＳＰＳ拡張データフラグ（ｓｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｄａｔａ＿ｆｌａｇ）はいずれの値でも有する。本パラメータの存在は、デコーダの該当標準文書のアネックスＡに示されたプロファイルの動作に影響を及ぼさない。（ｍａｙ ｈａｖｅ ａｎｙ ｖａｌｕｅ。Ｉｔｓ ｐｒｅｓｅｎｃｅ ａｎｄ ｖａｌｕｅ ｄｏ ｎｏｔ ａｆｆｅｃｔ ｄｅｃｏｄｅｒ ｃｏｎｆｏｒｍａｎｃｅ ｔｏ ｐｒｏｆｉｌｅｓ ｓｐｅｃｉｆｉｅｄ ｉｎ Ａｎｎｅｘ Ａ Ｄｅｃｏｄｅｒｓ ｃｏｎｆｏｒｍｉｎｇ ｔｏ ａ ｐｒｏｆｉｌｅ ｓｐｅｃｉｆｉｅｄ ｉｎ Ａｎｎｅｘ Ａ．）
実施例によるＳＰＳは、タイル内のシーケンス入力スライス構成フラグ（ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ＿ｉｎｐｕｔ＿ｓｌｉｃｅ＿ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ＿ｉｎ＿ｔｉｌｅ＿ｆｌａｇ）、重畳スライス構成フラグ（ｏｖｅｒｌａｐｐｉｎｇ＿ｓｌｉｃｅ＿ｃｏｍｐｏｓｅ＿ｆｌａｇ）、重畳スライス構成方法（ｏｖｅｒｌａｐｐｉｎｇ＿ｓｌｉｃｅ＿ｃｏｍｐｏｓｅ＿ｍｅｔｈｏｄ[ ｉ ]）情報をさらに含んでもよい。
図３２は実施例によるビットストリームのＴＰＳ（Ｔｉｌｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）の一例を示す。
図３２に示されたパラメータは、図３０に示したＴＰＳ（Ｔｉｌｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）に含まれる。実施例によるＴＰＳは、実施例によるスライスの分割（スライス分割）、スライスタイルリング方法に関連したシグナル情報及び／又は関連したシグナル情報を含む。
タイル数（ｎｕｍ＿ｔｉｌｅｓ）は、該当ビットストリーム内に存在するタイルの数を示す。（Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔｓ ｔｈｅ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｔｉｌｅｓ ｓｉｇｎａｌｌｅｄ ｆｏｒ ｔｈｅ ｂｉｔｓｔｒｅａｍ．）仮に、該当ビットストリーム内に存在するタイルがない場合は、ｎｕｍ＿ｔｉｌｅｓは０とシグナルされる。（Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ、ｎｕｍ＿ｔｉｌｅｓ ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ０．）
実施例によるＴＰＳは、タイル数（ｎｕｍ＿ｔｉｌｅｓ）に示された値だけ以下のシグナル情報を含む。
タイル境界ボックスオフセットｘ[ｉ]（ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｘ[ ｉ ]）は、直交座標系内のｉ－番目のタイルのｘオフセットを示す。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｘ ｏｆｆｓｅｔ ｏｆ ｔｈｅ ｉ－ｔｈ ｔｉｌｅ ｉｎ ｔｈｅ ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ．）ｘオフセットが存在しない場合は、ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｘ[ ０ ]の値がｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｘである。（Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ、ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｘ「 ０ 」 ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｘ．）
タイル境界ボックスオフセットｙ[ｉ]（ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｙ[ ｉ ]）は、直交座標系内のｉ－番目のタイルのｙオフセットを示す。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｙ ｏｆｆｓｅｔ ｏｆ ｔｈｅ ｉ－ｔｈ ｔｉｌｅ ｉｎ ｔｈｅ ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ．）ｙオフセットが存在しない場合は、ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｙ[ ０ ]の値がｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｙである。（Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ、ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｙ「 ０ 」 ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｙ．）
タイル境界ボックスオフセットｚ[ｉ]（ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｚ[ ｉ ]）は、直交座標系内のｉ－番目のタイルのｚオフセットを示す。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｚ ｏｆｆｓｅｔ ｏｆ ｔｈｅ ｉ－ｔｈ ｔｉｌｅ ｉｎ ｔｈｅ Ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ．）ｚオフセットが存在しない場合は、ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｚ[ ０ ]の値がｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｚである。（Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ、ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｚ「 ０ 」 ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｚ．）
タイル境界ボックススケール因子[ｉ]（ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｃａｌｅ＿ｆａｃｔｏｒ[ ｉ ]）は、直交座標系内のｉ－番目のタイルに関連したスケール因子（ｓｃａｌｅ ｆａｃｔｏｒ）を示す。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｓｃａｌｅ ｆａｃｔｏｒ ｔｈｅ ｉ－ｔｈ ｔｉｌｅ ｉｎ ｔｈｅ Ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ．）スケール因子が存在しない場合は、ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｃａｌｅ＿ｆａｃｔｏｒ[ ０ ]がｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｃａｌｅ＿ｆａｃｔｏｒである。（Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ，ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｃａｌｅ＿ｆａｃｔｏｒ[ ０ ] ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｃａｌｅ＿ｆａｃｔｏｒ．）
タイル境界ボックスサイズ幅[ｉ]（ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｗｉｄｔｈ[ ｉ ]）は、直交座標系内のｉ－番目のタイルの幅（ｗｉｄｔｈ）を示す。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｗｉｄｔｈ ｏｆ ｔｈｅ ｉ－ｔｈ ｔｉｌｅ ｉｎ ｔｈｅ Ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ．）幅の値が存在しない場合は、ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｗｉｄｔｈ[ ０ ]はｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｗｉｄｔｈである。（Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ、ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｗｉｄｔｈ「 ０ 」 ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｗｉｄｔｈ．）
タイル境界ボックスサイズ高さ[ｉ]（ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｈｅｉｇｈｔ[ ｉ ]）は、直交座標系内のｉ－番目のタイルの高さ（ｈｅｉｇｈｔ）を示す。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｈｅｉｇｈｔ ｏｆ ｔｈｅ ｉ－ｔｈ ｔｉｌｅ ｉｎ ｔｈｅ Ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ．）高さ値が存在しない場合は、ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｈｅｉｇｈｔ[ ０ ]はｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｈｅｉｇｈｔである。（Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ、ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｈｅｉｇｈｔ[ ０ ] ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｈｅｉｇｈｔ．）
タイル境界ボックスサイズ深さ[ｉ]（ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｄｅｐｔｈ[ ｉ ]）は、直交座標系内のｉ－番目のタイルの深さ（ｄｅｐｔｈ）を示す。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｄｅｐｔｈ ｏｆ ｔｈｅ ｉ－ｔｈ ｔｉｌｅ ｉｎ ｔｈｅ Ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ．）高さ値が存在しない場合は、ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｄｅｐｔｈ[ ０ ]はｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｄｅｐｔｈである。（Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ、ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｄｅｐｔｈ[ ０ ] ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｄｅｐｔｈ．）
実施例によるＴＰＳは、分割イネーブルフラグ（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｅｎａｂｌｅ＿ｆｌａｇ）を含む。
分割イネーブルフラグ（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｅｎａｂｌｉｎｇ＿ｆｌａｇ）は、図３１に示したＳＰＳに含まれた分割イネーブルフラグ（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｅｎａｂｌｉｎｇ＿ｆｌａｇ）と同様な動作を意味するパラメータである。分割イネーブルフラグの値が１である場合、実施例によるＴＰＳは、分割方法（Ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報をさらに含んでもよい。
分割方法（Ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）は、図３１に示したＳＰＳに含まれた分割方法（Ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）と同様な動作を意味する。
精製スライス方法フラグ（ｒｅｆｉｎｅ＿ｓｌｉｃｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｆｌａｇ）は、図３１に示したＳＰＳに含まれた精製スライス方法フラグ（ｒｅｆｉｎｅ＿ｓｌｉｃｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｆｌａｇ）と同様な動作を意味するパラメータである。例えば、精製スライス方法フラグ（ｒｅｆｉｎｅ＿ｓｌｉｃｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｆｌａｇ）の値が１である場合、実施例によるＴＰＳは、精製方法（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報をさらに含んでもよい。
精製方法（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報は、図３１に示したＳＰＳに含まれた精製方法（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報と同様な動作を意味するパラメータである。
精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報は、図３１に示したＳＰＳに含まれた精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報と同様な動作を意味するパラメータである。
例えば、精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報の値が０である場合、本パラメータは、送信装置が実施例による距離に基づく精製方法（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）を使用することを示す。精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報の値が０である場合、ＴＰＳは距離ポイント間位置（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｔｏ＿ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔｉｏｎ）情報をさらに含んでもよい。
例えば、精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報の値が１である場合、本パラメータは、送信装置が実施例による２／４／６方形に基づく隣接スライスによって精製を行うことを示す。精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報の値が１である場合、ＴＰＳは隣接スライス併合順序（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ＿ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅｒｇｅ）情報をさらに含んでもよい。
距離ポイント間位置（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｔｏ＿ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔｉｏｎ）情報、隣接スライス併合順序（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ＿ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅｒｇｅ）情報は、図３１に示したＳＰＳに含まれた距離ポイント間位置（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｔｏ＿ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔｉｏｎ）情報、隣接スライス併合順序（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ＿ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅｒｇｅ）情報と同様な動作を意味するパラメータである。
図３３は実施例によるビットストリームのＧＰＳ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）の一例を示す。
図３３に示したパラメータは、図３０に示したＧＰＳ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）に含まれる。実施例によるＧＰＳは、実施例によるスライス（ｓｌｉｃｅ）の分割（スライス分割）、スライスタイルリング方法に関連したシグナル情報及び／又は関連したシグナル情報を含む。
ＧＰＳパラメータセットＩＤ（ｇｐｓ＿ｇｅｏｍ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ）は、他の構文要素によって参照されるＧＰＳの識別子を示す。本パラメータの値は０～１５である。（ｐｒｏｖｉｄｅｓ ａｎ ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ ｆｏｒ ｔｈｅ ＧＰＳ ｆｏｒ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｂｙ ｏｔｈｅｒ ｓｙｎｔａｘ ｅｌｅｍｅｎｔｓ．Ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｇｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ ｍａｙ ｂｅ ｉｎ ｔｈｅ ｒａｎｇｅ ｏｆ ０ ｔｏ １５、ｉｎｃｌｕｓｉｖｅ．）
ＧＰＳ連続パラメータセットＩＤ（ｇｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ）は、動的ＳＰＳに対するｓｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄの値を示す。その値は０～１５である。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｓｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ ｆｏｒ ｔｈｅ ａｃｔｉｖｅ ＳＰＳ．Ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｇｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ ｓｈａｌｌ ｂｅ ｉｎ ｔｈｅ ｒａｎｇｅ ｏｆ ０ ｔｏ １５、ｉｎｃｌｕｓｉｖｅ．）
ＧＰＳ境界ボックス存在フラグ（ｇｐｓ＿ｂｏｘ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇ）は、追加の境界ボックス情報がＧＰＳ内でジオメトリヘッダ（ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｈｅａｄｅｒ）に提供される場合には１である。本パラメータは、追加の境界ボックス情報がジオメトリヘッダに提供されない場合には０を示す。（ｅｑｕａｌ ｔｏ １ ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ａｎ ａｄｄｉｔｉｏｎａｌ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｓ ｐｒｏｖｉｄｅｄ ｉｎ ａ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｈｅａｄｅｒ ｔｈａｔ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ ｔｈｅ ｃｕｒｒｅｎｔ ＧＰＳ．ｇｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇ ｅｑｕａｌ ｔｏ ０ ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈａｔ ａｄｄｉｔｉｏｎａｌ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｓ ｎｏｔ ｓｉｇｎａｌｌｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｈｅａｄｅｒ．）
ユニークジオメトリポイントフラグ（ｕｎｉｑｕｅ＿ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｐｏｉｎｔｓ＿ｆｌａｇ）は、全ての出力されたポイントが固有の位置を有する場合は１である。本パラメータは、出力ポイントが同じ位置に存在する場合は０である。（ｅｑｕａｌ ｔｏ １ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈａｔ ａｌｌ ｏｕｔｐｕｔ ｐｏｉｎｔｓ ｈａｖｅ ｕｎｉｑｕｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ． ｕｎｉｑｕｅ＿ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｐｏｉｎｔｓ＿ｆｌａｇ ｅｑｕａｌ ｔｏ ０ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｏｕｔｐｕｔ ｐｏｉｎｔｓ ｍａｙ ｈａｖｅ ｓａｍｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ．）
隣接コンテキスト制約フラグ（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｃｏｎｔｅｘｔ＿ｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎ＿ｆｌａｇ）が０である場合、八分木占有コーディングが６つの隣接ノードに基づいて決定されたコンテキストを使用することを示す。その値が１である場合、八分木占有コーディングが兄弟ノードのみに基づいて決定されたコンテキストを使用することを示す。（ｅｑｕａｌ ｔｏ ０ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈａｔ ｏｃｔｒｅｅ ｏｃｃｕｐａｎｃｙ ｃｏｄｉｎｇ ｕｓｅｓ ｃｏｎｔｅｘｔｓ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ ｆｒｏｍ ｓｉｘ ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｉｎｇ ｐａｒｅｎｔ ｎｏｄｅｓ．ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｃｏｎｔｅｘｔ＿ｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎ＿ｆｌａｇ ｅｑｕａｌ ｔｏ １ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈａｔ ｏｃｔｒｅｅ ｃｏｄｉｎｇ ｕｓｅｓ ｃｏｎｔｅｘｔｓ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ ｆｒｏｍ ｓｉｂｌｉｎｇ ｎｏｄｅｓ ｏｎｌｙ．）
推論ダイレクトコーディングモード設定フラグ（ｉｎｆｅｒｒｅｄ＿ｄｉｒｅｃｔ＿ｃｏｄｉｎｇ＿ｍｏｄｅ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇ）が０である場合、八分木コーディングがｉｎｆｅｒｒｅｄ＿ｄｉｒｅｃｔ＿ｃｏｄｉｎｇ＿ｍｏｄｅを使用することを示す。その値が１である場合、兄弟隣接ノードから決定された複数のコンテキストを使用して八分木コーディングを行うことを示す。（ｅｑｕａｌ ｔｏ ０ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｏｃｔｒｅｅ ｃｏｄｉｎｇ ｕｓｅｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ＿ｄｉｒｅｃｔ＿ｃｏｄｉｎｇ＿ｍｏｄｅ。ｉｎｆｅｒｒｅｄ＿ｄｉｒｅｃｔ＿ｃｏｄｉｎｇ＿ｍｏｄｅ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇ ｅｑｕａｌ ｔｏ １ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｏｃｔｒｅｅ ｃｏｄｉｎｇ ｕｓｅｓ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｃｏｎｔｅｘｔ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ ｆｒｏｍ ｓｉｂｌｉｎｇ ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｉｎｇ ｎｏｄｅｓ．）
ログ２ネーバーアベイル境界（ｌｏｇ２＿ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ａｖａｉｌ＿ｂｏｕｎｄａｒｙ）は、復号プロセスが以下のように用いられるＮｅｉｇｈｂＡｖａｉｌＢｏｕｎｄａｒｙの値を示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｈｅ ｖａｒｉａｂｌｅ ＮｅｉｇｈｂＡｖａｉｌＢｏｕｎｄａｒｙ ｔｈａｔ ｉｓ ｕｓｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｄｅｃｏｄｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ ａｓ ｆｏｌｌｏｗｓ：）
ＮｅｉｇｈｂＡｖａｉｌＢｏｕｎｄａｒｙ ＝ ２ｌｏｇ２＿ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ａｖａｉｌ＿ｂｏｕｎｄａｒｙ
ログ２ｔｒｉｓｏｕｐノードサイズ（ｌｏｇ２＿ｔｒｉｓｏｕｐ＿ｎｏｄｅ＿ｓｉｚｅ）は、以下のように定められる三角形ノードのサイズであって、ＴｒｉｓｏｕｐＮｏｄｅＳｉｚｅを示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｖａｒｉａｂｌｅ ＴｒｉｓｏｕｐＮｏｄｅＳｉｚｅ ａｓ ｔｈｅ ｓｉｚｅ ｏｆ ｔｈｅ ｔｒｉａｎｇｌｅ ｎｏｄｅｓ ａｓ ｆｏｌｌｏｗｓ．）
ＴｒｉｓｏｕｐＮｏｄｅＳｉｚｅ ＝ ２ｌｏｇ２＿ｔｒｉｓｏｕｐ＿ｎｏｄｅ＿ｓｉｚｅ
ｌｏｇ２＿ｔｒｉｓｏｕｐ＿ｎｏｄｅ＿ｓｉｚｅの値は０より大きい。ｌｏｇ２＿ｔｒｉｓｏｕｐ＿ｎｏｄｅ＿ｓｉｚｅの大きさが０である場合、ジオメトリビットストリームはもっぱら八分木コーディング構文のみを含むことを示す。（Ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｌｏｇ２＿ｔｒｉｓｏｕｐ＿ｎｏｄｅ＿ｓｉｚｅ ｍａｙ ｂｅ ｅｑｕａｌ ｔｏ ｏｒ ｇｒｅａｔｅｒ ｔｈａｎ ０。Ｗｈｅｎ ｌｏｇ２＿ｔｒｉｓｏｕｐ＿ｎｏｄｅ＿ｓｉｚｅ ｉｓ ｅｑｕａｌ ｔｏ ０、ｔｈｅ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｂｉｔｓｔｒｅａｍ ｉｎｃｌｕｄｅｓ ｏｎｌｙ ｔｈｅ ｏｃｔｒｅｅ ｃｏｄｉｎｇ ｓｙｎｔａｘ．）
実施例によるＴＰＳは、分割イネーブルフラグ（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｅｎａｂｌｅ＿ｆｌａｇ）を含む。
分割イネーブルフラグ（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｅｎａｂｌｉｎｇ＿ｆｌａｇ）は、図３１に示したＳＰＳに含まれた分割イネーブルフラグ（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｅｎａｂｌｉｎｇ＿ｆｌａｇ）と同様な動作を意味するパラメータである。分割イネーブルフラグの値が１である場合、実施例によるＧＰＳは、分割方法（Ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報をさらに含んでもよい。
分割方法（Ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）は、図３１に示したＳＰＳに含まれた分割方法（Ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）と同様な動作を意味するパラメータである。
精製スライス方法フラグ（ｒｅｆｉｎｅ＿ｓｌｉｃｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｆｌａｇ）は、図３１に示したＳＰＳに含まれた精製スライス方法フラグ（ｒｅｆｉｎｅ＿ｓｌｉｃｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｆｌａｇ）と同様な動作を意味するパラメータである。例えば、精製スライス方法フラグ（ｒｅｆｉｎｅ＿ｓｌｉｃｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｆｌａｇ）の値が１である場合、実施例によるＧＰＳは精製方法（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報をさらに含んでもよい。
精製方法（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報は、図３１に示したＳＰＳに含まれた精製方法（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報と同様な動作を意味するパラメータである。
精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報は、図３１に示したＳＰＳに含まれた精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報と同様な動作を意味するパラメータである。
例えば、精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報の値が０である場合、本パラメータは、送信装置が実施例による距離に基づく精製方法（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）を使用することを示す。精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報の値が０である場合、ＴＰＳは距離ポイント間位置（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｔｏ＿ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔｉｏｎ）情報をさらに含んでもよい。
例えば、精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報の値が１である場合、本パラメータは、送信装置が実施例による２／４／６方形に基づく隣接スライスによって精製を行うことを示す。精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報の値が１である場合、ＴＰＳは、隣接スライス併合順序（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ＿ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅｒｇｅ）情報をさらに含んでもよい。
距離ポイント間位置（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｔｏ＿ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔｉｏｎ）情報、隣接スライス併合順序（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ＿ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅｒｇｅ）情報は、図３１に示したＳＰＳに含まれた距離ポイント間位置（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｔｏ＿ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔｉｏｎ）情報、隣接スライス併合順序（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ＿ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅｒｇｅ）情報と同様な動作を意味するパラメータである。
ＧＰＳ拡張存在フラグ（ｇｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇ）が１である場合、ｇｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｄａｔａ構文構造がＧＰＳ ＲＢＳＰ構文構造内に存在することを示す。０である場合、その構文構造が存在しないことを示す。（ｅｑｕａｌ ｔｏ １ ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｇｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｄａｔａ ｓｙｎｔａｘ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｉｓ ｐｒｅｓｅｎｔ ｉｎ ｔｈｅ ＧＰＳ ＲＢＳＰ ｓｙｎｔａｘ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ．ｇｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇ ｅｑｕａｌ ｔｏ ０ ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈａｔ ｔｈｉｓ ｓｙｎｔａｘ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｉｓ ｎｏｔ Ｐｒｅｓｅｎｔ．Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ、ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｇｐｓ＿ ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇ ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ｅｑｕａｌ ｔｏ ０．）
ＧＰＳ拡張存在フラグ（ｇｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｄａｔａ＿ｆｌａｇ）は、いずれの値でも有する。該当値が存在する場合、値はデコーダに影響を及ぼさない。（ｍａｙ ｈａｖｅ ａｎｙ ｖａｌｕｅ．Ｉｔｓ ｐｒｅｓｅｎｃｅ ａｎｄ ｖａｌｕｅ ｄｏ ｎｏｔ ａｆｆｅｃｔ ｄｅｃｏｄｅｒ ｃｏｎｆｏｒｍａｎｃｅ ｔｏ ｐｒｏｆｉｌｅｓ ｓｐｅｃｉｆｉｅｄ ｉｎ Ａｎｎｅｘ Ａ．Ｄｅｃｏｄｅｒｓ ｃｏｎｆｏｒｍｉｎｇ ｔｏ ａ ｐｒｏｆｉｌｅ ｓｐｅｃｉｆｉｅｄ ｉｎ Ａｎｎｅｘ Ａ．）
図３４は実施例によるビットストリームのＳＰＳ（Ｓｅｑｕｅｎｃｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）の一例を示す。
図３４に示されたパラメータは、図３０に示したＳＰＳ（Ｓｅｑｕｅｎｃｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）に含まれる。実施例によるＳＰＳは、実施例によるスライス（ｓｌｉｃｅ）の分割（スライス分割）、スライスタイルリング方法に関連したシグナル情報及び／又は関連したシグナル情報を含む。
実施例によるＳＰＳは、図３１に示したプロファイル＿ｉｄｃ（ｐｒｏｆｉｌｅ＿ｉｄｃ）、プロファイル互換性フラグ（ｐｒｏｆｉｌｅ＿ｃｏｍｐａｔｉｂｉｌｉｔｙ＿ｆｌａｇｓ）、レベル＿ｉｄｃ（ｌｅｖｅｌ＿ｉｄｃ）、ＳＰＳ境界ボックス存在フラグ（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇ）、ＳＰＳ境界ボックスオフセットｘ（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｘ）、ＳＰＳ境界ボックスオフセットｙ（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｙ）、ＳＰＳ境界ボックスオフセットｚ（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｚ）、ＳＰＳ境界ボックススケール因子（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｃａｌｅ＿ｆａｃｔｏｒ）、ＳＰＳ境界ボックスサイズ幅（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｗｉｄｔｈ）、ＳＰＳ境界ボックスサイズ高さ（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｈｅｉｇｈｔ）、ＳＰＳ境界ボックスサイズ深さ（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｄｅｐｔｈ）、ＳＰＳソーススケール因子（ｓｐｓ＿ｓｏｕｒｃｅ＿ｓｃａｌｅ＿ｆａｃｔｏｒ）、ＳＰＳ連続パラメータセットＩＤ（ｓｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ）、ＳＰＳ特質セット数（ｓｐｓ＿ｎｕｍ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｓｅｔｓ）、特質範囲（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ[ ｉ ]）、特質インスタンス（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｉｎｓｔａｎｃｅ＿ｉｄ[ ｉ ]）、特質ビット深さ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｂｉｔｄｅｐｔｈ[ ｉ ]）、特質ＣＩＣＰ色プライマリ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｃｉｃｐ＿ｃｏｌｏｕｒ＿ｐｒｉｍａｒｉｅｓ[ ｉ ]）、特質ＣＩＣＰ伝達特性（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｃｉｃｐ＿ｔｒａｎｓｆｅｒ＿ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ[ ｉ ]）、特質ＣＩＣＰマトリックス係数（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｃｉｃｐ＿ｍａｔｒｉｘ＿ｃｏｅｆｆｓ[ ｉ ]）、特質ＣＩＣＰビデオプルレンジフラグ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｃｉｃｐ＿ｖｉｄｅｏ＿ｆｕｌｌ＿ｒａｎｇｅ＿ｆｌａｇ[ ｉ ]）、既知の特質ラベル（ｋｎｏｗｎ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｌａｂｅｌ[ ｉ ]）、分割イネーブルフラグ（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｅｎａｂｌｉｎｇ＿ｆｌａｇ）、分割方法（Ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）、精製スライス方法フラグ（ｒｅｆｉｎｅ＿ｓｌｉｃｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｆｌａｇ）、精製方法（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）、精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）、距離ポイント間位置（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｔｏ＿ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔｉｏｎ）、隣接スライス併合順序（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ＿ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅｒｇｅ）、ＳＰＳ拡張存在フラグ（ｓｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇ）、ＳＰＳ拡張データフラグ（ｓｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｄａｔａ＿ｆｌａｇ）を含む。図３１と重なり合う図３４の要素の定義は、図３１の説明を参照する。
実施例によるＳＰＳは、精製方法状態の値が１である場合、隣接スライス数（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｎｕｍ）情報及び／又は隣接スライス探索方法（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｓｅａｒｃｈ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報をさらに含んでもよい。
隣接スライス数（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｎｕｍ）情報は、実施例による送信装置（精製部）が該当スライスと隣接するスライスの数をシグナルする。例えば、２方形精製方法の場合、所定のスライスは隣接スライス数情報の値が２である。
隣接スライス探索方法（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｓｅａｒｃｈ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報は、送信装置がＮ個（２方形／４方形／６方形）のスライスに基づいて精製を行う場合、隣接するスライスの選択方向を示す。
図３５は実施例によるビットストリームのＴＰＳ（Ｔｉｌｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）の一例を示す。
図３５に示したパラメータは、図３０に示したＴＰＳ（Ｔｉｌｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）に含まれる。実施例によるＴＰＳは、実施例によるスライスの分割（スライス分割）、スライスタイルリング方法に関連したシグナル情報及び／又は関連したシグナル情報を含む。
実施例によるＴＰＳは、図３２に示した実施例によるタイル数（ｎｕｍ＿ｔｉｌｅｓ）情報、タイル境界ボックスオフセットｘ[ｉ]（ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｘ[ ｉ ]）情報、タイル境界ボックスオフセットｙ[ｉ]（ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｙ[ ｉ ]）情報、タイル境界ボックスオフセットｚ[ｉ]（ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｚ[ ｉ ]）情報、タイル境界ボックススケール因子[ｉ]（ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｃａｌｅ＿ｆａｃｔｏｒ[ ｉ ]）情報、タイル境界ボックスサイズ幅[ｉ]（ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｗｉｄｔｈ[ ｉ ]）情報、タイル境界ボックスサイズ高さ[ｉ]（ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｈｅｉｇｈｔ[ ｉ ]）情報、タイル境界ボックスサイズ深さ[ｉ]（ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｄｅｐｔｈ[ ｉ ]）情報、分割イネーブルフラグ（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｅｎａｂｌｉｎｇ＿ｆｌａｇ）情報、分割方法（Ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報、精製スライス方法フラグ（ｒｅｆｉｎｅ＿ｓｌｉｃｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｆｌａｇ）情報、精製方法（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報、精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報、距離ポイント間位置（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｔｏ＿ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔｉｏｎ）情報、隣接スライス併合順序（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ＿ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅｒｇｅ）情報を含む。図３２と重なり合う図３５の要素の定義は、図３２の説明を参照する。
実施例によるＴＰＳは、精製方法状態の値が１である場合、隣接スライス数（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｎｕｍ）情報及び／又は隣接スライス探索方法（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｓｅａｒｃｈ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報をさらに含んでもよい。
隣接スライス数（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｎｕｍ）情報、隣接スライス探索方法（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｓｅａｒｃｈ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報は、図３４に示した隣接スライス数（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｎｕｍ）情報、隣接スライス探索方法（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｓｅａｒｃｈ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報と同一又は類似する動作を行う。ＴＰＳは、タイル数（ｎｕｍ＿ｔｉｌｅｓ）だけ各々のタイルに対する隣接スライス数（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｎｕｍ）情報及び／又は隣接スライス探索方法（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｓｅａｒｃｈ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報を含む。
図３６は実施例によるビットストリームのＧＰＳ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）の一例を示す。
図３６に示したパラメータは、図３０に示したＧＰＳ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）に含まれる。実施例によるＧＰＳは、実施例によるスライスの分割（スライス分割）、スライスタイルリング方法に関連したシグナル情報及び／又は関連したシグナル情報を含む。
実施例によるＧＰＳは、図３３に示した実施例によるＧＰＳパラメータセットＩＤ（ｇｐｓ＿ｇｅｏｍ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ）情報、ＧＰＳ連続パラメータセットＩＤ（ｇｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ）情報、ＧＰＳ境界ボックス存在フラグ（ｇｐｓ＿ｂｏｘ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇ）情報、ユニークジオメトリポイントフラグ（ｕｎｉｑｕｅ＿ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｐｏｉｎｔｓ＿ｆｌａｇ）情報、隣接コンテキスト制約フラグ（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｃｏｎｔｅｘｔ＿ｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎ＿ｆｌａｇ）情報、推論ダイレクトコーディングモード設定フラグ（ｉｎｆｅｒｒｅｄ＿ｄｉｒｅｃｔ＿ｃｏｄｉｎｇ＿ｍｏｄｅ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇ）情報、ビット単位占有コーディングフラグ（ｂｉｔｗｉｓｅ＿ｏｃｃｕｐａｎｃｙ＿ｃｏｄｉｎｇ＿ｆｌａｇ）情報、子隣接スライスイネーブルフラグ（ｃｈｉｌｄ＿ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇ）情報、ジオメトリ占有ＣＴＸ減少因子（ｇｅｏｍ＿ｏｃｃｕｐａｎｃｙ＿ｃｔｘ＿ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ＿ｆａｃｔｏｒ）情報、ログ２ネーバーアベイル境界（ｌｏｇ２＿ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ａｖａｉｌ＿ｂｏｕｎｄａｒｙ）情報、ログ２イントラ予測最大ノードサイズ（ｌｏｇ２＿ｉｎｔｒａ＿ｐｒｅｄ＿ｍａｘ＿ｎｏｄｅ＿ｓｉｚｅ）情報、ログ２ｔｒｉｓｏｕｐノードサイズ（ｌｏｇ２＿ｔｒｉｓｏｕｐ＿ｎｏｄｅ＿ｓｉｚｅ）情報、分割イネーブルフラグ（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｅｎａｂｌｉｎｇ＿ｆｌａｇ）情報、分割方法（Ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報、精製スライス方法フラグ（ｒｅｆｉｎｅ＿ｓｌｉｃｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｆｌａｇ）情報、精製方法（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報、精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報、距離ポイント間位置（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｔｏ＿ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔｉｏｎ）情報、隣接スライス併合順序（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ＿ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅｒｇｅ）情報、ＧＰＳ拡張存在フラグ（ｇｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇ）情報、ＧＰＳ拡張存在フラグ（ｇｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｄａｔａ＿ｆｌａｇ）情報を含む。図３３と重なり合う図３６の要素の定義は、図３３の説明を参照する。
実施例によるＧＰＳは、精製方法状態情報の値が１である場合、隣接スライス数（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｎｕｍ）情報及び／又は隣接スライス探索方法（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｓｅａｒｃｈ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報をさらに含んでもよい。
隣接スライス数（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｎｕｍ）情報、隣接スライス探索方法（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｓｅａｒｃｈ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報は、図３４に示した隣接スライス数（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｎｕｍ）情報、隣接スライス探索方法（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｓｅａｒｃｈ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報と同一又は類似する動作を行う。ＧＰＳは、タイル数（ｎｕｍ＿ｔｉｌｅｓ）だけ各々のタイルに対する隣接スライス数（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｎｕｍ）情報及び／又は隣接スライス探索方法（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｓｅａｒｃｈ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報を含む。
図３７は実施例によるビットストリームのＧＳＨ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ Ｓｌｉｃｅ Ｈｅａｄｅｒ）の一例を示す。
図３７に示したパラメータは、図３０に示したジオメトリスライスヘッダ（ＧＳＨ、Ｇｅｏｍｅｔｒｙ Ｓｌｉｃｅ Ｈｅａｄｅｒ）３０００４ａ－１に含まれる。実施例によるＧＳＨは、実施例によるスライスの分割（スライス分割）、スライスタイルリング方法に関連したシグナル情報及び／又は関連したシグナル情報を含む。
ＧＳＨジオメトリパラメータセットＩＤ（ｇｓｈ＿ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ）は、動的ＧＰＳのｇｐｓ＿ｇｅｏｍ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄの値を示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｈｅ ｇｐｓ＿ｇｅｏｍ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ ｏｆ ｔｈｅ ａｃｔｉｖｅ ＧＰＳ．）
ＧＳＨタイルＩＤ（ｇｓｈ＿ｔｉｌｅ＿ｉｄ）は、タイル（ｔｉｌｅ）のｉｄを示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｉｄ ｏｆ ｔｉｌｅ．）
ＧＳＨスライスＩＤ（ｇｓｈ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄ）は、スライス（ｓｌｉｃｅ）のｉｄを示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｉｄ ｏｆ ｓｌｉｃｅ．）
実施例によるＧＰＳボックス存在フラグ（ＧＰＳ＿ｂｏｘ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇ）が１又は「ｔｒｕｅ」の値を有する場合、ＧＳＨはＧＳＨボックスログ２スケール（ｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｌｏｇ２＿ｓｃａｌｅ）、ＧＳＨボックスソースｘ（ｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｘ）、ＧＳＨボックスソースｙ（ｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｙ）、ＧＳＨボックスソースｚ（ｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｚ）をさらに含んでもよい。
ＧＳＨボックスログ２スケール（ｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｌｏｇ２＿ｓｃａｌｅ）は、スケール値を示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｓｃａｌｅ ｖａｌｕｅ．）
ＧＳＨボックスソースｘ（ｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｘ）は、直交座標系内のソース境界ボックスのｘ座標情報を示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｘ ｏｆ ｔｈｅ ｓｏｕｒｃｅ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ ｉｎ ｔｈｅ ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ．）
ＧＳＨボックスソースｙ（ｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｙ）は、直交座標系内のソース境界ボックスのｙ座標情報を示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｙ ｏｆ ｔｈｅ ｓｏｕｒｃｅ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ ｉｎ ｔｈｅ ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ．）
ＧＳＨボックスソースｚ（ｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｚ）は、直交座標系内のソース境界ボックスのｚ座標情報を示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｚ ｏｆ ｔｈｅ ｓｏｕｒｃｅ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ ｉｎ ｔｈｅ ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ．）
ＧＳＨログ２最大ノードサイズ（ｇｓｈ＿ｌｏｇ２＿ｍａｘ＿ｎｏｄｅｓｉｚｅ）は、復号プロセスが以下のように行われるＭａｘＮｏｄｅＳｉｚｅの値を示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｈｅ ｖａｒｉａｂｌｅ ＭａｘＮｏｄｅＳｉｚｅ ｔｈａｔ ｉｓ ｕｓｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｄｅｃｏｄｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ ａｓ ｆｏｌｌｏｗｓ：）
ＭａｘＮｏｄｅＳｉｚｅ ＝ ２（ｇｂｈ＿ｌｏｇ２＿ｍａｘ＿ｎｏｄｅｓｉｚｅ）
ＧＳＨポイント数（ｇｓｈ＿ｐｏｉｎｔｓ＿ｎｕｍｂｅｒ）は、スライス内のコーディングされたポイントの数を示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｃｏｄｅｄ ｐｏｉｎｔｓ ｉｎ ｔｈｅ ｓｌｉｃｅ．）
実施例によるＧＳＨは、図３１ないし図３６に示した実施例による分割イネーブルフラグ（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｅｎａｂｌｉｎｇ＿ｆｌａｇ）情報、分割方法（Ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報、精製スライス方法フラグ（ｒｅｆｉｎｅ＿ｓｌｉｃｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｆｌａｇ）情報、精製方法（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報、精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報、距離ポイント間位置（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｔｏ＿ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔｉｏｎ）情報及び／又は隣接スライス併合順序（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ＿ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅｒｇｅ）情報をさらに含んでもよい。
実施例によるＧＳＨは、精製方法状態情報の値が１である場合、隣接スライス数（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｎｕｍ）情報及び／又は隣接スライス探索方法（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｓｅａｒｃｈ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報をさらに含んでもよい。
隣接スライス数（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｎｕｍ）情報、隣接スライス探索方法（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｓｅａｒｃｈ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報は、図３４に示した隣接スライス数（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｎｕｍ）情報、隣接スライス探索方法（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｓｅａｒｃｈ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報と同一又は類似する動作を行う。
図３８は実施例によるビットストリームのＡＳＨ（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ Ｓｌｉｃｅ Ｈｅａｄｅｒ）の一例を示す。
図３８に示したパラメータは、図３０に示したＡｔｔｒ３０００４ｂ、３０００４ｃに含まれる。実施例によるＡＳＨは、実施例によるスライスの分割（スライス分割）、スライスタイルリング方法に関連したシグナル情報及び／又は関連したシグナル情報を含む。
ＡＳＨ特質パラメータセットＩＤ（ａｂｈ＿ａｔｔｒ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ）は、現在の動的ＡＰＳのａｐｓ＿ａｔｔｒ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄの値を示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｈｅ ａｐｓ＿ａｔｔｒ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ ｏｆ ｔｈｅ ａｃｔｉｖｅ ＡＰＳ．）
ＡＳＨ特質ＳＰＳ特質インデックス（ａｂｈ＿ａｔｔｒ＿ｓｐｓ＿ａｔｔｒ＿ｉｄｘ）は、現在の動的ＳＰＳ内の特質セットを示す。ａｂｈ＿ａｔｔｒ＿ｓｐｓ＿ａｔｔｒ＿ｉｄｘの値は、０ないし現在の動的ＳＰＳのｓｐｓ＿ｎｕｍ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｓｅｔｓｄの値の範囲内である。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｓｅｔ ｉｎ ｔｈｅ ａｃｔｉｖｅ ＳＰＳ．Ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ａｂｈ＿ａｔｔｒ＿ｓｐｓ＿ａｔｔｒ＿ｉｄｘ ｍａｙ ｂｅ ｉｎ ｔｈｅ ｒａｎｇｅ ｏｆ ０ ｔｏ ｓｐｓ＿ｎｕｍ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｓｅｔｓ ｉｎ ｔｈｅ ａｃｔｉｖｅ ＳＰＳ．）
ＡＳＨ特質ジオメトリスライスＩＤ（ａｂｈ＿ａｔｔｒ＿ｇｅｏｍ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄ）は、ジオメトリスライスｉｄの値を示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｇｅｏｍ ｓｌｉｃｅ ｉｄ．）
実施例によるＡＳＨは、図３１ないし図３７に示した実施例による分割イネーブルフラグ（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｅｎａｂｌｉｎｇ＿ｆｌａｇ）情報、分割方法（Ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報、精製スライス方法フラグ（ｒｅｆｉｎｅ＿ｓｌｉｃｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｆｌａｇ）情報、精製方法（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報、精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報、距離ポイント間位置（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｔｏ＿ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔｉｏｎ）情報及び／又は隣接スライス併合順序（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ＿ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅｒｇｅ）情報をさらに含んでもよい。
実施例によるＡＳＨは、精製方法状態情報の値が１である場合、隣接スライス数（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｎｕｍ）情報及び／又は隣接スライス探索方法（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｓｅａｒｃｈ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報をさらに含んでもよい。
隣接スライス数（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｎｕｍ）情報、隣接スライス探索方法（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｓｅａｒｃｈ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報は、図３４に示した隣接スライス数（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｎｕｍ）情報、隣接スライス探索方法（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｓｅａｒｃｈ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報と同一又は類似する動作を行う。
図３９は実施例によるポイントクラウドデータ送信方法を示す流れ図である。
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を符号化するステップ３９０００及び／又はポイントクラウドデータ及びポイントクラウドデータに関するシグナル情報を含むビットストリームを送信するステップ３９００１を含む。
図３９に示した動作の一部又は全部は、図１４のＸＲデバイス１４３０などによって結合して行われる。
ポイントクラウドデータを符号化するステップ３９０００は、ポイントクラウドデータ送信装置がポイントクラウドデータを取得（ａｃｑｕｉｒｅ）し、取得したポイントクラウドデータを符号化（ｅｎｃｏｄｉｎｇ）する。符号化は、図１のポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２の動作、図２の符号化部１８００１の動作、図４に示した動作の一部又は全部、図５ないし図９に示した動作の一部又は全部、図１２に示した動作の一部又は全部を意味する。
ポイントクラウドデータを符号化するステップ３９０００は、図１５に示した空間分割部１５００１の動作、幾何情報符号化部１５００２の動作、属性情報符号化部１５００３の動作、図１６ないし２８に示した動作の一部又は全部を行う。
ポイントクラウドデータ及びポイントクラウドデータに関するシグナル情報を含むビットストリームを送信するステップ３９００１は、ポイントクラウドデータ送信装置が符号化されたポイントクラウドデータ及び／又はシグナル情報を送信する。ステップ３９００１は、図１の送信機１０００３、図２の送信部１８００２、図１２の送信処理部１２０１２の動作を意味する。ステップ３９００１は、図１５の幾何情報ビットストリーム１５０００ｂ、属性情報ビットストリーム１５０００ｃを送信する。ステップ３９００１は、幾何情報ビットストリーム１５０００ｂ、属性情報ビットストリーム１５０００ｃを１つのビットストリームに結合して送信するステップである。
シグナル情報はメタデータ（ｍｅｔａｄａｔａ）とも呼ばれる。
ポイントクラウドデータは、例えば、図３０に示したスライスに含まれたジオメトリスライスデータ（ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｓｌｉｃｅ ｄａｔａ）及び／又は各々のＡｔｔｒに含まれた特質スライスデータ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｓｌｉｃｅ ｄａｔａ）を意味する。メタデータは、例えば、図３０のＳＰＳ３０００１、ＧＰＳ３０００２、ＡＰＳ３０００３、ＴＰＳ３０００４を含む。メタデータは、例えば、スライスに含まれたジオメトリスライスヘッダ３０００４ａ－１及び／又は各々のＡｔｔｒに含まれた特質スライスヘッダ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｓｌｉｃｅ ｈｅａｄｅｒ、ＡＳＨ）を意味する。
即ち、メタデータは、例えば、図３１ないし図３７に示した実施例によるＳＰＳ、ＴＰＳ、ＧＰＳ、ＧＳＨ及び／又はＡＳＨを含む。
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をスライスに基づいて分割するステップをさらに含んでもよい。ポイントクラウドデータをスライスに基づいて分割するステップは、ポイントクラウドデータを符号化するステップ３９０００の以前に行われてもよい。実施例によるポイントクラウドデータ送信方法は、分割されたスライス別に独立して（ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｌｙ）ポイントクラウドデータを符号化するステップ３９０００を行う。
実施例によるポイントクラウドデータ送信方法は、スライス内のポイント数がポイントの最小数より少ない場合、前記スライスを隣接したスライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）と併合（ｍｅｒｇｉｎｇ）するステップをさらに含んでもよい。実施例による分割するステップは、実施例による均等－ジオメトリ分割（Ｕｎｉｆｏｒｍ－Ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｐａｒｔｉｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ Ｏｃｔｒｅｅ）、実施例による最長エッジに対する均等－ジオメトリ分割（Ｕｎｉｆｏｒｍ－Ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｐａｒｔｉｔｉｏｎ ａｌｏｎｇ ｔｈｅ ｌｏｎｇｅｓｔ ｅｄｇｅ）及び／又は実施例による均等四角形分割方法（Ｕｎｉｆｏｒｍ ｓｑｕａｒｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）のうちの少なくとも１つに基づいて行われる。
実施例による均等－ジオメトリ分割（Ｕｎｉｆｏｒｍ－Ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｐａｒｔｉｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ Ｏｃｔｒｅｅ）は、図２４に示した分割方法を意味する。実施例による均等－ジオメトリ分割（Ｕｎｉｆｏｒｍ－Ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｐａｒｔｉｔｉｏｎ ａｌｏｎｇ ｔｈｅ ｌｏｎｇｅｓｔ ｅｄｇｅ）は、図２５に示した分割方法を意味する。実施例による均等四角形分割方法（Ｕｎｉｆｏｒｍ ｓｑｕａｒｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）は、図２１に示した分割方法を意味する。
実施例によるポイントクラウドデータ送信方法は、スライス内のポイント数がポイントの最大数より多い場合、前記スライスを２つ以上のスライスに分離（ｓｐｌｉｔ）するステップをさらに含んでもよい。
実施例による隣接したスライスは、４方形精製方法に基づいて、前記スライスの左側スライス（ｌｅｆｔ ｓｌｉｃｅ）、前記スライスの右側スライス（ｒｉｇｈｔ ｓｌｉｃｅ）、前記スライスの上側スライス（ｔｏｐ ｓｌｉｃｅ）又は前記スライスの下側スライス（ｂｏｔｔｏｍ ｓｌｉｃｅ）のうちの１つである。実施例による隣接したスライスは、６方形精製方法に基づいて、前記スライスの左側スライス（ｌｅｆｔ ｓｌｉｃｅ）、前記スライスの右側スライス（ｒｉｇｈｔ ｓｌｉｃｅ）、前記スライスの上側スライス（ｔｏｐ ｓｌｉｃｅ）、前記スライスの下側スライス（ｂｏｔｔｏｍ ｓｌｉｃｅ）、前記スライスの前側スライス（ｆｒｏｎｔ ｓｌｉｃｅ）及び／又は前記スライスの後側スライス（ｂａｃｋ ｓｌｉｃｅ）のうちの１つである。
図４０は実施例によるポイントクラウドデータ受信方法を示す流れ図である。
実施例によるポイントクラウドデータ受信方法は、ポイントクラウドデータ及び／又は前記ポイントクラウドデータに関するシグナル情報を含むビットストリームを受信するステップ４００００及び／又はビットストリーム内のポイントクラウドデータを復号するステップ４０００１を含む。
図４０に示した動作の一部又は全部は、図１４のＸＲデバイス１４３０などによって結合して行われる。
ビットストリームを受信するステップ４００００は、図１の受信機１０００５の動作、図２の送信部で送信されたビットストリームを受信する動作、図１０に示したビットストリーム（ｂｉｔｓｔｒｅａｍ）を受信する動作、図１２のデータ入力部１２０００、図１３の受信部１３０００、受信処理部１３００１の動作を意味する。
ビットストリームは、図２８の幾何情報ビットストリーム２８０００ａ、属性情報ビットストリーム２８０００ｂを含むビットストリームである。ビットストリームは、ポイントクラウドデータ及び／又は前記ポイントクラウドデータに関するシグナル情報を含む。シグナル情報はメタデータ（ｍｅｔａｄａｔａ）とも呼ばれる。
ポイントクラウドデータは、例えば、図３０に示したスライス（ｓｌｉｃｅ）に含まれたジオメトリスライスデータ（ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｓｌｉｃｅ ｄａｔａ）及び／又は各々のＡｔｔｒに含まれた特質スライスデータ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｓｌｉｃｅ ｄａｔａ）を意味する。メタデータは、例えば、図３０のＳＰＳ３０００１、ＧＰＳ３０００２、ＡＰＳ３０００３、ＴＰＳ３０００４を含む。メタデータは、例えば、スライスに含まれたジオメトリスライスヘッダ３０００４ａ－１及び／又は各々のＡｔｔｒに含まれた特質スライスヘッダ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｓｌｉｃｅ ｈｅａｄｅｒ、ＡＳＨ）を意味する。
即ち、メタデータは、例えば、図３１ないし図３７に示した実施例によるＳＰＳ、ＴＰＳ、ＧＰＳ、ＧＳＨ及び／又はＡＳＨを含む。
実施例によるビットストリーム（又は、ポイントクラウドデータ）は、１つ又はそれ以上のスライス又は１つ又はそれ以上のタイルによって伝達される。各々のスライスは、実施例によるポイントクラウドデータを分割する方法に基づいて分割（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）されるか、実施例によるポイントクラウドデータを精製する方法に基づいて精製（ｒｅｆｉｎｅ）されたポイントクラウドデータを含む。
実施例は方法及び／又は装置の観点で説明しており、方法の説明及び装置の説明は互いに補完して適用できる。
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られて適用されるのではなく、実施例は様々な変形が行われるよう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いず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／方法のうちのいず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のうちのいずれか」を意味する。また、「Ａ、Ｂ、Ｃ」も「Ａ、Ｂ及び／又はＣのうちのいずれか」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。
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、実施例を制限するものではない。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」という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」、「～とき」などの条件表現は選択的な場合のみに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などとも称される。実施例の動作はファームウェア、ソフトウェア及び／又はこ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／又はこ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。
なお、上述した実施例による動作は、実施例による送信装置及び／又は受信装置によって行われる。送受信装置はメディアデータを送受信する送受信部、実施例によるプロセスに対する指示（プログラムコード、アルゴリズム、フローチャート及び／又はデータ）を格納するメモリ、送／受信装置の動作を制御するプロセッサを含む。
プロセッサはコントローラーとも呼ばれ、例えば、ハードウェア、ソフトウェア、及び／又はそれらの組み合わせに対応する。上述した実施例による動作はプロセッサによって行われる。また、プロセッサは、上述した実施例の動作のためのエンコーダ／デコードなどで具現される。
発明を実施するための最善の形態について具体的に説明する。
本発明の思想や範囲を逸脱することなく、本発明で様々な変更及び変形が可能であることは当業者にとって自明である。したがって、本発明は、添付の特許請求の範囲及びその同等範囲内で提供される本発明の変更及び変形を含むものとして意図される。

Claims (8)

  1. ポイントクラウドデータを送信する方法であって、
    ポイントクラウドデータの最短軸の長さにより最長軸及び中間長軸にセグメントする（ｓｅｇｍｅｎｔｉｎｇ）ことで、前記ポイントクラウドデータを含むスライス（ｓｌｉｃｅ）を均等四角形（ｕｎｉｆｏｒｍ ｓｑｕａｒｅｓ）に分割する（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）ステップ；
    前記分割されたスライスの各スライスについての隣接情報（ａｄｊａｃｅｎｔ ｉｎｆｏｍａｔｉｏｎ）を生成するステップ；
    前記隣接情報は、前記分割されたスライスの前記各スライスに対して、下側隣接スライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）、左側隣接スライス、上側隣接スライス、及び右側隣接スライスを含む４方向において、隣接スライス内に複数のポイントを含み、
    第１スライス内の複数のポイントの数がポイントの最小数より少ない場合、前記分割されたスライスの前記第１スライスと、前記第１スライスの４つの隣接スライスのうち最小数のポイントを有する前記隣接スライスのうちの１つと、併合する（ｍｅｒｇｉｎｇ）ステップ；
    第２スライス内の複数のポイントの数がポイントの最大数より大きい場合、前記分割されたスライスの前記第２スライスを、前記第２スライスの前記４つの隣接スライスのうち前記隣接スライスのうちの１つの方向に分離する（ｓｐｌｉｔｔｉｎｇ）ステップ；
    前記併合したスライス又は前記分離したスライスを含む前記ポイントクラウドデータのジオメトリデータ（ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｄａｔａ）を符号化する（ｅｎｃｏｄｉｎｇ）ステップ；
    前記併合したスライス又は前記分離したスライスを含む前記ポイントクラウドデータの前記ジオメトリデータを再構成する（ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇ）ステップ；
    前記再構成された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属性データ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｄａｔａ）を符号化するステップ；及び
    前記符号化されたジオメトリデータ及び前記符号化された属性データを含むビットストリームを送信するステップ；を含んでなる、送信方法。
  2. 前記スライス間の隣接性を示すデータ構造（ｄａｔａ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）に基づいて、前記併合するステップ又は前記分離するステップが実行され、
    前記データ構造は、ツリー（ｔｒｅｅ）に基づくデータ構造又はリスト（ｌｉｓｔ）に基づくデータ構造である、請求項１に記載の送信方法。
  3. 前記ビットストリームは、前記ポイントクラウドデータを分割する方法を示すシグナル情報を含む、請求項１に記載の送信方法。
  4. ポイントクラウドデータを送信する装置であって、
    分割部、精製部、分離部、ジオメトリ（ｇｅｏｍｅｔｒｙ）エンコーダ、再構成部、属性（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）エンコーダ、並びに、送信機、を備えてなり、
    前記分割部は、ポイントクラウドデータの最短軸の長さにより最長軸及び中間長軸にセグメントする（ｓｅｇｍｅｎｔｉｎｇ）ことで、前記ポイントクラウドデータを含むスライス（ｓｌｉｃｅ）を均等四角形（ｕｎｉｆｏｒｍ ｓｑｕａｒｅｓ）に分割する（ｐａｒｔｉｔｉｏｎ）ように構成され；及び、
    前記分割されたスライスの各スライスについての隣接情報（ａｄｊａｃｅｎｔ ｉｎｆｏｍａｔｉｏｎ）を生成するように構成され；
    前記隣接情報は、前記分割されたスライスの前記各スライスに対して、下側隣接スライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）、左側隣接スライス、上側隣接スライス、及び右側隣接スライスを含む４方向において、隣接スライス内に複数のポイントを含み、
    前記精製部は、第１スライス内の複数のポイントの数がポイントの最小数より少ない場合、前記分割されたスライスの前記第１スライスと、前記第１スライスの４つの隣接スライスのうち最小数のポイントを有する前記隣接スライスのうちの１つと、併合する（ｍｅｒｇｅ）ように構成され；
    前記分離部は、第２スライス内の複数のポイントの数がポイントの最大数より大きい場合、前記分割されたスライスの前記第２スライスを、前記第２スライスの前記４つの隣接スライスのうち前記隣接スライスのうちの１つの方向に分離する（ｓｐｌｉｔ）ように構成され、
    前記ジオメトリエンコーダは、前記併合したスライス又は前記分離したスライスを含む前記ポイントクラウドデータのジオメトリデータ（ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｄａｔａ）を符号化する（ｅｎｃｏｄｅ）ように構成され、
    前記再構成部は、前記併合したスライス又は前記分離したスライスを含む前記ポイントクラウドデータの前記ジオメトリデータを再構成する（ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔ）ように構成され；
    前記属性エンコーダは、前記再構成された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属性データ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｄａｔａ）を符号化する（ｅｎｃｏｄｅ）ように構成され；及び
    前記送信機は、前記符号化されたジオメトリデータ及び前記符号化された属性データを含むビットストリームを送信するように構成される；送信装置。
  5. 前記精製部は、前記スライス間の隣接性を示すデータ構造（ｄａｔａ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）に基づいて、前記併合を実行し、又は前記分離を実行し、
    前記データ構造は、ツリー（ｔｒｅｅ）に基づくデータ構造又はリスト（ｌｉｓｔ）に基づくデータ構造である、請求項４に記載の送信装置。
  6. 前記ビットストリームは、前記ポイントクラウドデータを分割する方法を示すシグナル情報を含む、請求項４に記載の送信装置。
  7. ポイントクラウドデータを受信する方法であって、
    符号化されたジオメトリデータ（ｅｎｃｏｄｅｄ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｄａｔａ）及び符号化された属性データ（ｅｎｃｏｄｅｄ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｄａｔａ）を含むポイントクラウドデータを備えるビットストリームを受信するステップ；並びに、
    前記ポイントクラウドデータは、前記ポイントクラウドデータが、ポイントクラウドデータの最短軸の長さにより最長軸及び中間長軸にセグメントする（ｓｅｇｍｅｎｔｉｎｇ）ことで、均等四角形（ｕｎｉｆｏｒｍ ｓｑｕａｒｅｓ）に分割された（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｅｄ）、スライス（ｓｌｉｃｅ）内に含まれ、
    前記分割されたスライスについての隣接情報（ａｄｊａｃｅｎｔ ｉｎｆｏｍａｔｉｏｎ）が生成され、
    前記隣接情報は、前記分割されたスライスの各スライスに対して、下側隣接スライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）、左側隣接スライス、上側隣接スライス、及び右側隣接スライスを含む４方向において、隣接スライス内に複数のポイントを含み、
    前記分割されたスライスは、第１スライス内の複数のポイントの数がポイントの最小数より少ない場合、前記第１スライスの４つの隣接スライスのうち最小数のポイントを有する前記隣接スライスのうちの１つと併合された（ｍｅｒｇｅｄ）第１スライスと、及び、
    第２スライス内の複数のポイントの数がポイントの最大数より大きい場合、前記第２スライスの前記４つの隣接スライスのうち前記隣接スライスのうちの１つの方向に分離された（ｓｐｌｉｔ）第２スライスと、を含み、
    前記併合したスライス又は前記分離したスライスを含む前記ポイントクラウドデータの前記ジオメトリデータは符号化され（ｅｎｃｏｄｅｄ）、
    前記併合したスライス又は前記分離したスライスを含む前記ポイントクラウドデータの前記ジオメトリデータは再構成され（ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ）、
    前記再構成された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属性データは符号化され（ｅｎｃｏｄｅｄ）、
    前記符号化されたジオメトリデータ及び符号化された属性データを符号するステップ；を含んでなる、受信方法。
  8. ポイントクラウドデータを受信する装置であって、
    符号化されたジオメトリデータ（ｅｎｃｏｄｅｄ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｄａｔａ）及び符号化された属性データ（ｅｎｃｏｄｅｄ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｄａｔａ）を含むポイントクラウドデータを備えるビットストリームを受信する受信部；並びに、
    前記ポイントクラウドデータは、前記ポイントクラウドデータが、ポイントクラウドデータの最短軸の長さにより最長軸及び中間長軸にセグメントする（ｓｅｇｍｅｎｔｉｎｇ）ことで、均等四角形（ｕｎｉｆｏｒｍ ｓｑｕａｒｅｓ）に分割された（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｅｄ）、スライス（ｓｌｉｃｅ）内に含まれ、
    前記分割されたスライスについての隣接情報（ａｄｊａｃｅｎｔ ｉｎｆｏｍａｔｉｏｎ）が生成され、
    前記隣接情報は、前記分割されたスライスの各スライスに対して、下側隣接スライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）、左側隣接スライス、上側隣接スライス、及び右側隣接スライスを含む４方向において、隣接スライス内に複数のポイントを含み、
    前記分割されたスライスは、第１スライス内の複数のポイントの数がポイントの最小数より少ない場合、前記第１スライスの４つの隣接スライスのうち最小数のポイントを有する前記隣接スライスのうちの１つと併合された（ｍｅｒｇｅｄ）第１スライスと、及び、
    第２スライス内の複数のポイントの数がポイントの最大数より大きい場合、前記第２スライスの前記４つの隣接スライスのうち前記隣接スライスのうちの１つの方向に分離された（ｓｐｌｉｔ）第２スライスと、を含み、
    前記併合したスライス又は前記分離したスライスを含む前記ポイントクラウドデータの前記ジオメトリデータは符号化され（ｅｎｃｏｄｅｄ）、
    前記併合したスライス又は前記分離したスライスを含む前記ポイントクラウドデータの前記ジオメトリデータは再構成され（ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ）、
    前記再構成された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属性データは符号化され（ｅｎｃｏｄｅｄ）、
    前記符号化されたジオメトリデータ及び符号化された属性データを符号化するように構成されたデコーダ；を備えてなる、受信装置。
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