KR20110126110A - 3차원 메쉬 모델 인코딩 방법 및 장치, 인코딩된 3차원 메쉬 모델의 디코딩 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

3차원 메쉬 모델은 3차원 대상물을 표현하는 다양한 응용예에서 널리 사용되고 있다. 이들 모델은 꼭지점 및 대응하는 삼각형으로 이루어지며, 이는 예측과 레시듀얼을 기초로 압축될 수 있다. 본 발명은 특히 날카로운 부분 근처에서 평행사변형 예측의 정확도를 향상시킨다. 제안된 3차원 메쉬 모델의 인코딩은 삼각형들 사이의 공간 또는 2면각들을 분석하고, 유사하거나 동일한 2면각들을 갖는 삼각형들을 클러스터링하고, 각 클러스터에 대해 대표 2면각을 정의하는 것을 포함한다. 각 클러스터의 삼각형은 이후 클러스터에 따른 대표 2면각을 갖는 개별 예측 삼각형에 관련되어 인코딩된다. 부가적으로, 예측 삼각형은 대칭 배열될 수 있다. 인코딩 모드의 표시는 인코딩된 비트 스트림의 각 꼭지점 내로 삽입된다. 디코더는 인코딩 모드 표시를 추출하고, 각각의 대표 2면각을 기초로 개별 예측 삼각형을 재구성하고, 삼각형 예측 및 재구성을 수행한다.

Description

3차원 메쉬 모델 인코딩 방법 및 장치, 인코딩된 3차원 메쉬 모델의 디코딩 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR ENCODING 3D MESH MODELS, AND METHOD AND APPARATUS FOR DECODING ENCODED 3D MESH MODELS}

본 발명은 3차원 메쉬 모델의 인코딩 방법 및 장치와, 인코딩된 3차원 메쉬 모델의 디코딩 방법 및 장치에 관한 것이다.

3차원 메쉬(3D mesh)는 비디오 게임, 공학적 설계, 전자 상거래, 가상 현실 및 구조적 및 과학적 시각화와 같이 3차원 대상물을 표현하는 다양한 용례에 널리 사용되고 있다. 통상 이들의 원시 상태(raw)의 표현은 대량의 데이터를 필요로 한다. 그러나, 대부분의 용례는 저장 또는 전송을 위해 콤팩트한 3차원 메쉬 표현을 선호한다. 1990년대 초 이후 3차원 메쉬를 효율적으로 압축하기 위한 다양한 알고리즘이 제안되고 있다(예, 2005년도 ELSEVIER Journal of Visual Communication and Image Representation, 688-733 페이지에 소개된 Jingliang Peng, Chang-Su Kim, C.-C. Jay Kuo에 의한 "Technologies for 3D mesh compression: A SURVEY"). 또한, 게임과 같은 인터넷 기반의 3차원 어플리케이션에 기인하여 3차원 메쉬 모델에 대해 급격히 증가하는 수요를 예상할 수 있다.

통상, 3차원 메쉬는 3가지 종류의 데이터로서 표현된다: 접속 데이터(connectivity data), 기하학적 데이터(geometry data) 및 속성 데이터(property data). 접속 데이터는 꼭지점간 인접 관계를 기술하고, 기하학적 데이터는 꼭지점 위치를 지정하고, 속성 데이터는 법선 벡터(normal vector), 물질 반사율 및 텍스처 좌표와 같은 속성을 지정한다. 3차원 압축 알고리즘 대부분은 접속 데이터와 기하학적 데이터를 따로 압축한다. 기하학적 데이터의 코딩 오더(order)는 기초가 되는 접속 코딩에 의해 결정된다. 기하학적 데이터는 통상 3개의 주요 단계에 의해 압축된다: 양자화, 예측 및 통계적 인코딩. 3차원 메쉬 속성 데이터는 통상 유사한 방식으로 압축된다.

예측 단계는 인접 꼭지점 위치들 사이의 상관 관계(correlation)를 이용하며, 이는 기하학적 압축 효율의 향상에 매우 결정적이다. 가장 널리 사용되는 예측 전략은 [TG98] 논문(1998년 Proceedings of Graphics Interface 26-34 페이지에 소개된 C. Touma, C.Gotsman에 의한 "Triangle mesh compression")에 의해 제안된 바와 같은 평행사변형 예측(parallelogram prediction)이다. 이러한 접근법은 도 1에 예시된다. 빗금 영역은 이미 인코딩/디코딩된 부분이다. 새로운 꼭지점(r)의 위치는 수학식 1을 사용하여 기준 삼각형(Δuvw)에 의해 예측된다.

[수학식 1]

r^p = u + v - w

평행사변형 예측은 4개의 꼭지점(u, v, w, r)이 동일평면 상이고 편평한 평행사변형을 구성한다는 전제에 기초한다. 그러나, 이러한 기초적 전제는 언제나 참인 것은 아니다. 도 1에서, 기준 삼각형(Δuvw)과 새로운, 소위 스패닝(spanning) 삼각형(Δurv) 사이에 공간각(θ)이 존재한다. 2면각(dihedral angle)으로 지칭되는 이 공간각이 인코딩된다. 공간각은 기준 삼각형(Δuvw), 동일평면 예측 삼각형(Δur^pv) 및 스패닝 삼각형(Δurv)이 가지는 공통 변(uv) 주위의 스패닝 삼각형(Δurv)의 회전을 정의한다. 예측된 꼭지점(r^p)과 실제 꼭지점(r) 간의 예측 에러 또는 레시듀얼(residual)은 벡터(res_p)로서 표현될 수 있다.

도 2에 도시된 박스와 같은 단순한 모델의 경우에도, 평행사변형 예측 후의 레시듀얼이 매우 클 수 있어서: 예측된 꼭지점(r^p)과 실제 꼭지점(r) 간의 차이 벡터(res_p)는 박스 변보다 더 길 수도 있다.

전형적인 실패의 경우가 도 3a)에 도시된다. 인코딩/디코딩된 영역(A_ed)의 삼각형은 통상 동일평면 상이 아니다. 하나의 실패의 경우, 새로운 꼭지점(c)은 기준 삼각형(Δabd)과 동일 평면에 있지 않다. 따라서, 레시듀얼(C1)은 크다. 또한 다른 실패의 경우, 새로운 꼭지점(h)이 기준 삼각형(Δfeg)과 동일한 평면에 있을지라도 예측된 위치(h^p)와 실제 꼭지점(h) 사이에 큰 차이(C2)가 존재한다. 예측 정확도의 향상을 위해, [TG98]은 도 3b)에 도시된 Δebg와 Δbdg 사이의 2면각(θ)을 사용하여 Δadb와 Δabc 사이의 인접하는 2면각을 예측한다. 다른 접근법¹은 도 4에 도시된 다중 방식 평행사변형 예측 체계를 사용한다[¹: Tel Aviv University의 Scool of Computer Science의 2002년 Technical report로서 D. Cohen-Or, R. Cohen, R. Irony에 의한 "Multiway geometry encoding"]. 상기 다중 방식 예측은 모든 가능한 기준 삼각형을 활용하고 다중 방식 예측 결과로서 모든 단일 방식의 예측된 위치의 평균을 이용한다. [GA03]²과 [LAM02]³은 꼭지점 위치를 도 5에 도시된 바와 같이 접선(tangential) 좌표와 2면각으로 분할한다[²: 2003년 서울에서 개최된 Proceedings of the Shape Modeling International의 S. Gumhold, R. Amjoun에 의한 "Higher order prediction of geometry compression"의 59~66페이지; ³: 2002년도 Eurographics Conference Proceedings, H. Lee, O. Allidz, M. Desbrun에 의한 "Angle-analyzer: A triangle-quad mesh codec"의 383~392페이지]. 기준삼각형과 스패닝 삼각형 사이의 2면각은 이러한 종류의 로컬 좌표계를 사용하여 예측되고 인코딩된다. [GA03]은 고차수 표면(higher order surface)을 인코딩된 꼭지점에 피팅(fit)시키고 해당 고차수 표면을 사용하여 2면각(α)을 예측한다.

평행사변형 예측의 정확도를 향상시키기 위해 많은 알고리즘이 제안되어 왔지만, 날카로운 부분, 즉 크게 변하는 곡률을 갖는 부분의 근처의 꼭지점은 여전히 비교적 큰 레시듀얼을 가진다. 대응하는 2면각은 통상 날카로운 부분과 반대측에 있는 기준 삼각형으로부터는 잘 도출될 수 없다. 대부분의 예측 체계는 기준 삼각형이 스패닝 삼각형과 동일한 평탄면, 즉 실제적인 새로운 꼭지점을 포함하고 있는 면에 있도록 강제한다. [GA03]이 2면각(α)의 정확한 예측의 수행에 효과적이더라도, 고차수 표면을 피팅하는 꼭지점은 이미 인코딩되고 거의 평면인 기준 삼각형 둘레 영역에 제한되며, 추가의 고차수 표면 피팅 단계는 또한 기하학적 인코더 및 디코더 모두의 속도를 크게 감소시킨다.

전형적인 3차원 엔지니어링 모델과 같이 특히 다수의 날카로운 부분을 갖는 3차원 메쉬의 기하학적 압축 효율의 향상을 위해, 날카로운 부분의 꼭지점을 위해 특별히 설계된 효율적인 예측 전략이 요구된다.

본 발명은 많은 3차원 메쉬 모델에서 소정의 범위의 2면각이 다른 것보다 훨씬 자주 사용된다는 사실에 대한 인식을 기초로 한다. 따라서, 인코딩 중에 리던던시(redundancy)를 감소시키는 것이 가능하다.

기본적으로, 본 발명은, 일 측면에서, 3차원 메쉬의 인접한 삼각형들 사이의 2면각들을 분석하는 단계 - 여기서, 다수의 2면각이 동일하거나 실질적으로 동일함이 결정됨 - , 동일하거나 실질적으로 동일한 2면각에 근접한 적어도 일 범위의 2면각들을 정의하는 단계, 대응하는 대표 2면각을 정의하는 단계와, 상기 대표 2면각과 관련해 해당 대표 2면각과 동일하거나 실질적으로 동일한 2면각을 인코딩하는 단계를 포함한다. 다른 2면각은 통상적으로 인코딩되거나, 다른 대표 각을 갖는 다른 범위로 클러스터링 될 수 있다. 인코딩 모드의 표시(indication)는 인코딩된 3차원 메쉬의 삼각형 내로 삽입된다. 스패닝 삼각형과 그 각각의 기준 삼각형 사이의 2면각만이 고려될 필요가 있다.

다른 측면에서, 본 발명은, 기본적으로, 대표 2면각을 결정하는 단계, 인코딩된 3차원 메쉬로부터 스패닝 삼각형의 인코딩 모드의 표시를 추출하는 단계, 상기 표시에 따라 기준 삼각형만을 기초로 또는 기준 삼각형과 예측 삼각형을 기초로 상기 스패닝 삼각형을 재구성하는 단계를 포함하는데, 이때 상기 기준 삼각형과 예측 삼각형 사이의 2면각은 상기 대표 2면각이다.

본 발명은 3차원 엔지니어링 모델과 같이 특히 다수의 날카로운 부분을 갖는 3차원 메쉬에 대한 코딩 효율을 증가시키고 예측 정확도를 향상시키는데 적합하다. 이것은 기하학적 코더를 보다 효율적으로 만든다. 본 발명은 다른 공간 면에 있는 삼각형을 인코딩하고 특히 예측을 기초로 그 2면각을 인코딩하는 데 이용될 수 있다.

본 발명의 일 측면에 따르면, 접속 데이터, 기하학적 데이터 및 속성 데이터로 표현되는 삼각형들로 구성된 3차원 메쉬 모델의 인코딩 방법이 제공되며, 해당 방법은 기준 삼각형과 예측되는 삼각형을 각기 가지고, 상기 기준 삼각형과 예측되는 삼각형 모두는 각 쌍의 삼각형마다 제1 축을 따라 공통의 변을 가지는 삼각형들의 쌍들을 결정하는 단계, 상기 기준 삼각형과 예측되는 삼각형 사이의 2면각을 결정하는 단계, 상기 3차원 메쉬 모델에 대하여 상기 삼각형 쌍들의 2면각을 분석하는 단계, 상기 분석에 기초하여, 복수의 상기 2면각이 속하는 적어도 제1 범위의 2면각을 정의하는 단계, 상기 제1 범위의 2면각에 대하여 제1 대표 2면각을 정의하는 단계, 상기 3차원 메쉬 모델의 삼각형을 인코딩하는 단계 - 여기서, 기준 삼각형과 대응하는 예측 삼각형 사이의 레시듀얼이 결정되어 인코딩되고, 기준 삼각형과 대응하는 예측 삼각형 사이의 2면각이 상기 제1 범위의 2면각 내에 존재하는 경우, 상기 인코딩은 향상된 예측 삼각형을 기초로 한 예측을 이용하고, 상기 기준 삼각형과 상기 향상된 예측 삼각형 사이의 2면각은 상기 대표 2면각임 - , 상기 예측 삼각형과 상기 향상된 예측 삼각형 사이의 레시듀얼을 계산 및 인코딩하는 단계, 상기 대표 2면각을 가리키는 것을 나타내는 표시와 상기 인코딩된 레시듀얼을 연관시키는 단계를 포함한다.

본 발명의 일 측면은 3차원 메쉬 모델을 인코딩하는 대응하는 장치에 관한 것이다.

상기 인코딩 방법의 일 실시예에서, 제1 모드의 제1 향상된 예측 삼각형과 제2 모드의 제2 향상된 예측 삼각형은 상기 제1 축에 직교하는 동일평면 상의 제2 축을 따라 대칭 배열(mirrored)되며, 제2 표시는 상기 인코딩된 레시듀얼과 연관된다. 상기 제2 표시는 상기 레시듀얼이 상기 제1 또는 제2 모드의 예측 삼각형을 가리키는지를 나타낸다.

상기 인코딩 방법의 일 실시예에서, 상기 제1 모드에서, 상기 향상된 예측 삼각형은 상기 제1 축 상의 상기 대표 2면각만큼 회전되는 기준 삼각형의 동일평면 평행사변형 연장부에 대응하고, 상기 제1 및 제2 모드의 상기 향상된 예측 삼각형은 동일평면 상이고, 양자 모두는 상기 기준 삼각형과 공통인 제1 축을 따르는 상기 변을 가진다.

본 발명의 다른 측면에 따르면, 신호는 삼각형으로 구성된 인코딩된 3차원 메쉬 모델을 포함하고, 상기 인코딩된 3차원 메쉬 모델은 복수의 삼각형에 대한 레시듀얼 데이터를 포함하고, 상기 레시듀얼 데이터는 기준 삼각형을 기초로 다음 삼각형을 재구성하는데 적합하고, 상기 기준 삼각형과 상기 다음의 삼각형은 공통의 변을 가지며, 상기 레시듀얼 데이터는 상기 다음의 삼각형의 인코딩이 마찬가지로 상기 공통의 변을 가지는 예측 삼각형에 관련됨을 나타내는 표시를 포함하며, 상기 예측 삼각형과 상기 기준 삼각형 사이의 상기 2면각은 미리 정해진 2면각이다.

본 발명의 신호의 측면의 일 실시예에서, 상기 레시듀얼 데이터는 상기 인코딩이 제1 또는 제2 예측 삼각형을 가리키는지를 나타내는 표시를 더 포함하고, 상기 제2 예측 삼각형(T_{adv _ pred2})은 상기 공통의 변에 직교하는 동일평면 축(Y)을 따라 대칭 배열하거나(mirrored) 회전시키는 것에 의해 상기 제1 예측 삼각형(T_{adv _ pred1})으로부터 획득될 수 있다.

신호 측면의 일 실시예에서, 상기 신호는 상기 미리 정해진 2면각의 값을 더 포함한다.

본 발명의 또 다른 측면에 따르면, 삼각형으로 구성되는 인코딩된 3차원 메쉬 모델의 디코딩 방법은, 제1 대표 2면각을 결정하는 단계, 상기 인코딩된 3차원 메쉬 모델로부터 기준 삼각형 및 재구성될 다음 삼각형에 관한 레시듀얼 데이터로서 코딩 모드를 나타내는 표시와 연관된 레시듀얼 데이터를 추출하는 단계, 상기 레시듀얼 데이터로부터, 레시듀얼 삼각형 또는 레시듀얼 벡터를 포함하는 레시듀얼을 디코딩하는 단계, 상기 기준 삼각형으로부터의 예측을 기초로 상기 재구성될 삼각형을 재구성하는 단계를 포함하고, 상기 기준 삼각형과 상기 재구성될 삼각형은 제1 축을 따라 공통의 변을 가지며, 상기 표시에 응답하여, 상기 레시듀얼을 미리 정해진 예측 삼각형과 결합시키는 것을 포함하는 예측 모드가 이용되며, 상기 기준 삼각형과 상기 미리 정해진 예측 삼각형 사이의 상기 2면각은 상기 제1 대표 2면각이다.

본 발명의 일 측면은 3차원 메쉬 모델의 대응하는 디코딩 장치에 관한 것이다.

디코딩 방법의 일 실시예에서, 제1 예측 모드에서, 상기 레시듀얼은 제1 예측 삼각형에 추가되고, 제2 예측 모드에서, 상기 레시듀얼은 제2 예측 삼각형에 추가되며, 상기 제1 및 제2 예측 삼각형은 상기 제1 축을 따라 상기 기준 삼각형과 공통의 변을 가지며 상기 제1 축에 직교하는 제2 축에 대칭 배열된다.

바람직하게, 상기 예측 삼각형은 상기 기준 삼각형의 평행사변형 연장부로서 보조 삼각형을 구성하는 것에 의해 생성될 수 있다. 상기 기준 삼각형과 그 대응하는 보조 삼각형은 동일평면 상이므로 이들 각각과 인코딩될 상기 스패닝 삼각형 사이의 2면각은 동일하다. 다음, 상기 보조 삼각형은 상기 기준 삼각형과 상기 보조 삼각형이 가지는 공통의 변의 축 주위로 회전된다. 그러나, 이 방법은 기존의 많은 3차원 메쉬 모델에 대해 최적화될지라도, 일반저적으로 3차원 메쉬 모델의 메쉬 요소에 따라 예측 삼각형을 구성하는데 사용가능한 다른 방법도 존재한다.

본 발명의 유익한 실시예들은 종속 청구항, 하기의 설명 및 도면 에 개시된다.

본 발명의 예시적인 실시예를 하기의 첨부 도면을 참조로 설명한다.
도 1은 종래의 평행사변형 예측을 예시하고;
도 2는 종래의 평행사변형 예측을 이용하는 박스의 3차원 메쉬 모델을 예시하고;
도 3은 평행사변형 예측의 전형적인 실패의 경우를 예시하며;
도 4는 다중 방식 평행사변형 예측을 예시하며;
도 5는 종래의 로컬 좌표계를 예시하며;
도 6은 평행사변형 예측기를 갖는 기하학적 인코더를 예시하며;
도 7은 평행사변형 예측기를 갖는 기하학적 디코더를 예시하며;
도 8은 대표 2면각을 이용한 개선된 평행사변형 예측을 예시하며;
도 9는 개선된 평행사변형 예측을 이용한 박스의 3차원 메쉬 모델을 예시하며;
도 10은 대칭 배열된(mirrored) 예측 삼각형을 사용하는 개선된 삼각형 예측의 원리를 예시하며;
도 11은 다중의 다른 대표 2면각과 대칭 배열된 예측 삼각형을 사용하는 개선된 삼각형 예측을 예시하며;
도 12는 3차원 메쉬 모델의 예를 예시하며;
도 13은 예시적인 3차원 메쉬 모델의 예측 모드 히스토그램을 예시한다.

본 발명은 3차원 메쉬의 기하학적 압축 도중에 예측의 정확성을 더욱 향상시키기 위한 발전된 예측 체계에 관한 것이다. 각 쌍의 기준 삼각형 및 스패닝 삼각형 사이의 2면각을 분석하여, 빈번하게 사용되는 2면각을 검출하고 클러스터링한다. 다시 말해, 다수의 2면각이 하나의 클러스터에 속하도록 현재의 3차원 메쉬 모델에 사용되는 2면각에 따라 하나 이상의 클러스터가 형성된다. 각각의 클러스터에 대해, 대표각이 정해진다. 2면각 중 다수가 하나의 클러스터에 속하는 경우, 해당 클러스터의 대표각은 예측 모드를 정의하는데 사용된다. 인코더는 각각의 꼭지점에 대해 적절한 예측 모드를 선택할 것이다. 예측된 위치는 회전 동작에 의해, 그리고 일 실시예에서는 전통적인 평행사변형 예측 이후의 추가적인 미러 매핑 동작에 의해 형성된다. 회전각과 미러 매핑의 실행 여부는 예측 모드에 따라 결정된다.

하기에 본 발명의 다양한 실시예들이 설명된다. 도 8은 종래의 평탄한 예측 삼각형 대신에 발전된 예측 삼각형을 기초로 한 예측 체계의 예를 예시한다.

기준 삼각형(T_ref)(또는 Δuvw)의 일측 변(uv)과 진보된 예측 꼭지점(r^AdvPred)에 의해 정의되는 진보된 예측 삼각형을 사용하여 기준 삼각형의 상기 변(uv)과 실제 꼭지점(r)에 의해 정의되는 스패닝 삼각형(T_span)(또는 Δurv)을 예측한다. 볼 수 있는 바와 같이, r과 r^AdvPred 사이의 레시듀얼(즉, 예측 에러)은 r과 종래의 예측 꼭지점(r^Pred) 간의 레시듀얼보다 매우 작다. 2면각(α)의 추가 인코딩 손실(cost)은 아래 설명되는 각도 클러스터링을 이용하는 것에 의해 최소화된다. 그러므로, 실제 꼭지점은 진전된 예측 꼭지점을 사용하여 인코딩하는 것이 더 저렴한데(cheaper), 이는 그것이 보다 적은 데이터를 사용하기 때문이다. 진전된 예측 삼각형(T_AdvPred)의 형태는 여전히 보조 삼각형(Δur^Predv)의 형태와 동일하므로, 이들은 동일한 각도와 변의 길이를 가진다(2개의 진전된 예측 삼각형을 갖는 하기의 실시예에서 이것은 여전히 그러한데, 이는 양자의 삼각형 모두가 대칭 배열되어 2개의 각도와 2개의 변이 그대로 교체되기 때문이다). 그러나, 스패닝 삼각형(T_Span)의 형태는 다를 수 있다. 기준 삼각형(T_ref)과 보조 삼각형(Δur^Predv)은 동일평면 상인 반면, 진전된 예측 삼각형(T_AdvPred)(Δur^AdvPredv)은 이들에 대해 2면각(α)을 가지고 있음에 주의하여야 한다. 일 실시예에서, 진전된 예측 삼각형(T_AdvPred)과 스패닝 삼각형(T_span)은 T_ref의 기준면에 대해 실질적으로 동일한 2면각(α)을 가진다. 다른 실시예에서, 하기에 설명되는 바와 같이, 스패닝 삼각형의 2면각은 정해진 작은 범위 내에서 진전된 예측 삼각형의 2면각과 상이할 수 있다.

접속 코딩의 지시에 따른 꼭지점 배열을 따라 본 발명의 일 측면에 따른 기하학적 인코더는 우선 기준 삼각형 및 스패닝 삼각형 각각의 쌍 사이의 2면각을 계산한다. 가능한 이득은 스패닝 삼각형과 (실질적으로) 동일한 면으로 예측된 위치를 회전시키고 또한 선택적으로 로컬 Y 축을 따른 추가적인 미러 매핑 후에 유지되는 예측 레시듀얼에 대해 계산된다. 로컬 Y 축은 기준 삼각형과 스패닝 삼각형에 공통인 변에 대응한다. 그런 다음, 각도 클러스터링을 이용하여 모든 2면각이 분석되고; 클러스터는 각도의 실제 분포에 따라 적응적으로 정의되며, 유사하거나 동일한 각도는 하나의 클러스터에 할당되며, 각 클러스터의 각도의 수가 결정된다.

하나의 예시적인 실시예에서, 클러스터는 해당 클러스터에 속하는 꼭지점의 수에 의해 감소되는 순서로 분류된다. 제1의 복수의 클러스터, 즉 대부분의 꼭지점을 포함하는 클러스터가 지배적이고, 진전된 예측 레시듀얼의 이득이 종래의 예측 레시듀얼에 비해 상대적으로 크면, 본 발명에 따른 진전된 평행사변형 예측 체계가 기하학적 인코딩에 사용된다. 제1의 복수의 클러스터의 대표 2면각은 예측 모드를 정의한다. 기본적으로, 하나의 클러스터로 충분하지만 3차원 메쉬 모델에 따라 효율은 복수의 클러스터의 경우에 높을 수 있다. 그러지 않은 경우, 3차원 메쉬 모델의 2면각이 광범위하게 균일하게 분포되면, 통상의 평행사변형 예측이 나을 수 있다.

이후, 기하학적 데이터가 압축된다. 진전된 평행사변형 예측 체계가 채용되는 경우, 진전된 평행사변형 예측기는 먼저 예측 모드를 선택할 것이다. 유리하게는, 인코딩될 각각의 꼭지점마다 최소의 레시듀얼을 생성하는 예측 모드를 선택할 것이다. 새로운 꼭지점은 클러스터의 대표 2면각만큼의 회전과 선택적으로 미러 매핑 스텝에 따라 예측적으로 인코딩된다.

도 9는 미러 매핑을 이용하는데 유용한 경우를 예시한다. 3차원 메쉬 모델은 (실질적으로) 직사각형 박스이다. 2면각의 분석은 270도의 대표각에 근접한 클러스터의 정의가 된다. 기준 삼각형(T_ref)은 동일평면 상의 보조 삼각형(Δur^Predv)에 매핑되고, 상기 보조 삼각형은 이후 양측 삼각형의 공통의 변, 즉 로컬 X 축 둘레로 대표 2면각만큼 회전된다. 제1의 예측되는 꼭지점(r^Pred)은 제2의 예측되는 꼭지점(r^RotPred)에 매핑된다. 얻어지는 제1의 진전된 예측 삼각형(Δur^RotPredv)은 (u+v)/2에서, 즉 u와 v의 사이의 중간에서 동일평면 상의 로컬 Y 축에서 대칭 배열되고, 대칭 배열된 삼각형도 그 변 중의 하나로서 uv를 가진다. 얻어지는 대칭 배열된 삼각형(Δur^AdvPredv)는 스패닝 삼각형(T_span)(또는 Δurv)과 완전히 매칭된다. 다음 단계에서, 3개의 예측 삼각형(Δur^Predv, Δur^RotPredv, 또는 Δur^AdvPredv) 중 어떤 것이 최적인지가 결정된다. 이것은 그 각각의 레시듀얼을 비교하고, 최소 레시듀얼을 생성하는 예측 삼각형을 선택하는 것에 의해 결정된다. 이 경우, 분명하게 Δur^AdvPredv가 될 것인데, 이는 레시듀얼이 제로이기 때문이다. 따라서, 스패닝 삼각형(T_span)의 인코딩을 위해서는 기준 삼각형(T_ref) 및 그 엣지(uv)(3차원 메쉬 압축에서는 일반적인), 예측이 속하는 클러스터(따라서 2면각을 식별) 및 미러 매핑이 사용되는 점을 식별하는 것으로 충분하다. 다시 말해, 기준 삼각형(T_ref)과 그 엣지(uv)가 식별되면, 인코딩된 스패닝 삼각형(T_span)은 클러스터의 표시(본 실시예의 경우 하나의 클러스터만 존재하므로 1 비트)와 미러 매핑 스텝의 표시(1 비트)만을 포함한다.

이 예에서 박스는 실질적으로 직사각형일지라도 본 발명은 다른 예의 경우에도 여전히 유익하다. 그러나, 2 이상의 클러스터가 존재하는 경우, 클러스터의 식별을 위해 보다 많은 비트가 필요하다. 추가 비트는 덜 규칙적인 구조의 3차원 메쉬에 대한 레시듀얼을 인코딩하기 위해 필요하다. 어떤 경우든, 본 발명은 3차원 메쉬 모델의 2면각 다수를 포함하고 실질적으로 비어 있는 인접 범위를 가지는 제한된 범위가 존재하는 모든 경우에 유리하다. 제한된 범위가 작을수록, 보다 많은 2면각이 해당 범위를 사용할수록, 그리고 비어있는 인접 범위가 클수록, 유리한 효과는 커진다. 2 이상의 클러스터가 정의된 경우, 다른 클러스터는 동일한 폭을 가질 필요가 없다. 후술하는 바와 같이 그 예가 도 13 a)에 예시된다.

도 10은 대칭 배열된 예측 삼각형을 사용한 개선된 삼각형 예측의 일반적 원리를 예시한다. 기준 삼각형(T_ref12)의 경우, 평행사변형 연장부(T_aux12)가 형성되고, 그 연장부는 제1 회전에 의해 제1 예측 꼭지점(r_{adv_pred1})에 의해 정의되는 제1 예측 삼각형(T_{adv _ pred1})으로 매핑된다. 제1 예측 삼각형(T_{adv _ pred1})은 이후 제2 예측 꼭지점(r_{adv _ pred2})에 의해 정의되는 제2 예측 삼각형(T_{adv _ pred2})으로 대칭 배열된다. 따라서, 제1 예측 꼭지점(r_{adv_pred1})의 제2 예측 꼭지점(r_{adv_pred2})으로의 미러 매칭에 상당한다. 이들 삼각형 모두는 공통의 변을 가진다. 제1 회전은 공통 변의 축 둘레로 2면각(θ₁₂)만큼에 해당한다. 인코딩의 경우, 이것은 전술한 바와 같이 현재 3차원 메쉬 모델에 따라 결정되는 대표 2면각이다. 디코딩의 경우, 이 2면각은 미리 정해져서 임의의 소스로부터 수신되거나 통상 인코딩된 3차원 메쉬 모델의 코딩 파라미터로서 수신된 데이터로부터 추출될 수 있다. 제2 예측 삼각형(T_{adv _ pred2})은 그 중간 축(ax_m12) 상에서의 미러 매핑에 의해 제1 예측 삼각형(T_{adv _ pred1})으로부터 얻어진다. 이것은 해당 축(ax_m12)에서의 180°회전에 상당한다. 결국, 예측 삼각형의 베이스는 자체(단부점들이 교체되는 것을 제외하고)에 매핑된다.

그런 다음, 스패닝 삼각형(T_span)과 양자의 예측 삼각형(T_{adv _ pred1}, T_{adv _ pred2}) 사이의 레시듀얼(res_{adv_pred1}, res_{adv_pred2})이 계산되고 서로 비교되며, 인코딩(이 경우 T_{adv_pred2})이 용이한/저렴한(cheaper) 레시듀얼이 예측적 코딩을 위해 선택된다.

도 11은 다른 2면각의 예와 얻어지는 예측 삼각형의 대략적인 위치를 예시한다. 제1 예에서 약 90°의 2면각(θ₁₂)이 제1 쌍의 예측 삼각형(T_{adv _ pred1}, T_{adv _ pred2})을 정의하고, 제2 예에서 약 200°의 2면각(θ₃₄)이 제2 쌍의 예측 삼각형(T_{adv _ pred3}, T_{adv_pred4})을 정의하고, 제3 예에서 약 300°의 2면각(θ₅₆)이 제3 쌍의 예측 삼각형(T_{adv _ pred5}, T_{adv _ pred6})을 정의한다. 또한, 도 11은 미러 매핑에 사용되는 각각의 축(ax_m12, ax_m34, ax_m56)을 예시한다. 도면들은 이 점에서 정확하지 않을지라도, 축들은 직사각형의 공통 변의 중간(사시도 때문에 다르게 보일지라도 또한 ax_m34)에서 항상 직교하고 예측 삼각형과 동일평면 상이다.

3차원 엔지니어링 모델과 같이 다수의 날카로운 부분을 갖는 모델의 경우, 제안된 진전된 예측 체계는 기하학적 압축 효율을 크게 향상시킨다. 분석 단계는 인코딩 속도에 미미한 영향을 주는 기하학적 데이터의 부가적 스캔을 필요로 한다. 그러나, 기하학적 데이터의 양은 감소되고 디코더 속도는 전진된 예측에 의해 거의 영향을 받지 않는다.

3차원 메쉬의 접속 데이터를 압축하기 위해 기하학적으로 가이드된(geometry-guided) 예측적 체계를 사용하는 것에 의해 여기서 제안되는 진전된 예측 방법은 기하학적 예측이 양호하므로 기하학적 인코더의 효율을 더욱 향상시킬 수 있다.

클러스터링은 통상 개별 3차원 메쉬 모델에 의존하지만, 예컨대 소정의 종류의 모델의 경우 미리 정해진 클러스터링 범위와 대표 2면각을 가지는 것이 유용할 수 있다. 이 경우, 진전된 예측 삼각형에 대한 각각의 대표 2면각에 대한 명확한 표시가 사용되는 한, 대표 각도를 전송할 필요가 없다. 또한 이 경우, 미러 매핑을 사용하는 것이 가능하고 유리하다.

제1 예측 삼각형과 제2 예측 삼각형은 공통의 변을 가지고 해당 공통의 변에 직교하는 축을 따라 대칭 배열됨으로써 이들 삼각형은 동일한 각도와 변의 길이를 가진다.

대표각 주변의 각도 범위가 얼마나 넓은가 하는 것은 3차원 메쉬 모델의 상세에 의존한다. 상기 범위는 통상적으로 예컨대 5 도 이하로 작고, 상기 대표각은 통상 클러스터의 중간값이다. 통상, 상기 범위 내에서 국부적 최대값이 정해질 수 있다. 그러나, 3차원 메쉬 모델이 큰 범위에 있는 2면각을 주로 사용하는 것도 가능하다. 본 발명은 상기 범위 내의 각도가 실질적으로 균일하게 분포되는 경우 유리할 수 있기 때문에, 상기 범위 내에 단일의 국부적 최대값을 정의하기 곤란하여 비교 가능한 인접 범위 내에 2면각이 존재하지 않는다. 예를 들면, 소정의 모델은 80-100도의 범위로 균일하게 분포된 다수의 2면각이 존재할 수 있지만, 60-80도 또는 100-120도 범위에는 2면각이 존재하지 않을 수 있다. 다른 한편, 2면각이 상기 범위 내에서 실질적으로 균일하게 분포되지 않는 경우, 2개 이상의 국부적 최대값을 정의하고 각각의 최대값을 그 자체의 범위로 할당하는 것이 좋을 수 있다.

또한, 3차원 메쉬 모델은 적절한 크기의 서브-모델로 분할될 수도 있으며, 각각의 서브-모델은 별도로 취급될 수 있다. 이경우, 클러스터링 및 대표 2면각은 서브 모델 내에서만 유효하다. 이것은 3차원 메쉬 모델의 일부가 다른 부분보다 크게 다른 표면 구조를 가지는 경우 유리하다.

본 발명의 하나의 특별한 장점은 2면각이 다음의 삼각형과 그 각각의 기준 삼각형 사이에서 계산되는 것만이 필요하다는 것이다. 다시 말해, 각각의 삼각형은 단 하나의 기준 삼각형을 가지며, 이는 계산량을 제한한다.

도 6은 본 발명의 일 측면에 따른 인코더를 예시한다. 인코더는 기하학적 인코더부(GE)와 엔트로피 인코더부(EE)를 포함한다. 기하학적 인코더는 2면각 클러스터링 모듈(DAC), 예측 모드 정의 모듈(PMD) 및 진전된 평행사변형 예측 모듈(APP)을 포함한다. 2면각 클러스터링 모듈(DAC)은 3차원 메쉬 모델의 분석, 2면각의 클러스터링 및 대표 2면각의 생성(적용 가능한 경우)을 수행한다. 예측 모드 정의 모듈(PMD)은 각 꼭지점마다 최적화된 인코딩 모드(종래의 대표각을 기초로 한 진전된 방식 또는 대표각과 대칭 배열(mirroring)을 기초로 한 진전된 방식)를 정의하고, 진전된 평행사변형 예측 모듈(APP)은 레시듀얼을 발생시키는데, 여기서, 예측 모드 정의 모듈(PMD)에 의해 각각 정의된 인코딩 모드를 적용한다. 결국, 예측 모드 정보(PMI)와 예측 레시듀얼 정보(PRI)가 엔트로피 인코딩 유닛(EE)에 제공되고, 해당 엔트로피 인코딩 유닛은 엔트로피 인코딩을 수행하고 엔트로피 인코딩된 데이터(d_out)를 출력한다. 예를 들면, 엔트로피 인코딩 유닛(EE)은 특히 상이한 다른 대표 2면각이 정의되는 일반적 헤더와 각각의 꼭지점마다 별도의 데이터부를 갖는 데이터 포맷을 발생시킬 수 있다. 꼭지점의 데이터부는 각각의 예측 모드 표시(PMI)와 엔트로피 인코딩된 예측 레시듀얼 데이터(PRI)를 포함한다.

도 7은 본 발명의 일 측면에 따른 디코더를 예시한다. 디코더는 엔트로피 디코더부(ED)와 기하학적 디코더부(GD)를 포함한다. 엔트로피 디코더부는 엔트로피 인코딩된 입력 데이터(d_in)를 수신하고, 엔트로피 디코딩을 수행하고, 기하학적 디코더부(GD)에 예측 모드 정보(PMI)와 예측 레시듀얼 정보(PRI)를 제공한다. 기하학적 디코더부(GD)는 디코딩 버전의 진전된 평행사변형 예측 모듈(APP')을 포함하고, 각각의 예측모드 정보에 따라 꼭지점의 예측을 수행한다. 진전된 평행사변형 예측 모듈(APP')은 예측 모드 판독 유닛(RPM)으로부터 대표 2면각에 대한 정보를 취하는데, 예측 모드 판독 유닛은 예컨대 이 정보를 수신된 신호의 헤더(도시 생략)로부터 추출할 수 있다.

3차원 메쉬 모델의 예가 도 12에 예시된다. 메쉬 모델은 3DsMax로 형성된 것이고, 288개의 꼭지점과 572개의 삼각형을 가진다. 도 12 b)에 메쉬가 보이지만, 이들은 도 12 a)에서 질감이 입혀진다(covered by texture). 이 예시적인 모델은 분석되어 표 1에열거된 바와 같이 클러스터링될 수 있는 다수의 2면각을 가진다. 최우측의 칼럼은 얼마나 많은 꼭지점이 대응하는 모드를 사용하는지를 보여준다.

"T" 모델의 예측 모드

예측 모드	회전각도(°)	국부적 미러 매핑?	#
0	0	0	76
1	0	1	144
2	90	0	14
3	90	1	7
4	355	0	31
5	355	1	0
6	350	0	13
7	350	1	0

표 1로부터 볼 수 있는 바와 같이, 0°, 90°, 350°, 355° 근처의 2면각만이 보인다. 이들 각각의 경우, 별도의 클러스터가 정의된다. 일반적으로, 각 클러스터의 폭(즉, 그에 속하는 2면각의 범위)은 각기 다를 수 있다. 또한, 대부분의 꼭지점은 전통적인 평탄형 평행사변형 예측 체계인 예측 모드 '0'을 선택하지 않는다. 이것은 최적화된 레시듀얼의 선택의 결과이고, 그 표면이 다소 평탄한 경우에도 "T" 모델과 같은 구조를 압축하기 위한 진전된 평행사변형 예측기의 장점을 보여준다.

범위의 폭은 다를 수 있다. 도 13 a)는 제1 대표 2면각(α₁) 근처의 제1 범위(R₁)와 제2 대표 2면각(α₂) 근처의 상이한 제2 범위(R₂)(R₁>R₂)에 속하는 2면각의 예시적인 분포를 보여준다. 그러나, 인공적으로 창조된 많은 3차원 메쉬 모델의 경우 소정의 2면각만이 사용되므로 범위는 매우 작다. 도 13 b)는 표 1의 7개 인코딩 모드의 히스토그램을 보여준다. 볼 수 있는 바와 같이, 가능한 모든 예측 모드가 사용되는 것은 아니다. 예를 들면, 350°의 2면각이 단지 미러 매핑없이 사용된다(국부적 미러 매핑=0).

본 발명의 일 측면에 따르면, 인코딩된 3차원 메쉬 모델의 비트 스트림은 2가지 레벨에서 향상된다:

1차적으로 기하학적 레벨에, 즉 꼭지점 데이터 그룹의 헤더에서 예측 모드 정보는 다음의 비트를 포함한다:

-제안된 진전된 평행사변형 예측기의 사용 여부를 나타내는 1 비트.(예, "1"은 제안된 예측 방법이 채용됨을 의미하고, "0"은 종래의 해법이 채용됨을 의미한다.);

-예측 모드의 수를 나타내는 일부 비트들(예, 1 바이트).(도 13의 예에서 예측 모드의 수는 8이므로 비트 스트림에 "00001000" 비트가 삽입된다.);

-각각의 예측 모드의 상세를 나타내는 비트.(예, 각 모드는 0-359°의 범위에 있는 회전각을 나타내는데 10 비트를 사용한다. 다른 1 비트가 미러 매핑의 사용 여부를 나타내는데 사용된다. 합하여 11 비트가 각 모드에 사용된다.)

2차적으로 꼭지점 레벨에, 즉 각 꼭지점의 헤더 정보에서 예측 모드 정보가 부가된다: 현재 꼭지점의 예측 모드를 나타내는 소정의 비트. (예, 8개의 모드의 표현에 충분하게 각 꼭지점에 대해 3 비트가 사용된다.)

상기 예의 경우, 엔트로피 코더로서 산술적 또는 후프먼(Huffman) 코더와 유사한 범위 코더⁴를 사용하면, 예측 레시듀얼이 크게 감소하므로 약 9%의 저장을 절약할 수 있다(⁴: 1979년 3월 영국 Southampton에서 개최된 Video & Data Recording Conference에서 G.N.N. Martin에 의해 기고된 "Range encoding: an algorithm for removing redundancy from digitized message"). 특히 예측 모드 정보의 압축을 위한 인코더와 같은 엔트로피 인코더의 신중한 선택에 의해, 이득은 더욱 커질 수 있다. 이것은 진전된 평행사변형 예측 체계의 사용시 압축된 기하학적 데이터가 예측 레시듀얼은 물론 예측 모드 정보를 포함함을 이미 고려한 것이다.

본 발명은 인코더 및 디코더용으로, 특히 3차원 메쉬 모델 인코더 및 디코더용으로 유리하다.

본 발명은 오직 예시의 목적으로 설명되었으며 본 발명의 범위를 벗어나지 않고 상세 구성의 변형이 가능함을 이해할 것이다. 상세한 설명과 (적절한 경우) 특허청구범위 및 도면에 개시된 각각의 특징은 독립적으로 또는 임의의 적절한 조합의 형태로 제공될 수 있다. 특징들은 적절한 경우 하드웨어, 소프트웨어 또는 이들의 조합으로 실시될 수 있다. 적용 가능한 경우, 접속은 무선 접속 또는 유선 접속으로서 실시될 수 있으며 반드시 직접 또는 전용일 필요는 없다. 특허청구범위에 보이는 참조 번호는 예시만을 목적으로 한 것으로, 특허청구범위에 한정적인 효과를 미치지 않는다. 도면은 실제 크기에 반드시 비례하지는 않는다.

Claims (15)

1. 삼각형들로 구성된 3차원 메쉬 모델(3D mesh model)을 인코딩하는 방법으로서,
   삼각형들의 쌍들을 결정하는 단계 - 각각의 쌍은 기준 삼각형(T_ref12)과 예측되는 삼각형(T_span)으로 이루어지며, 삼각형들 양자 모두는 제1 축(X)을 따라 공통의 변(common side)을 가짐 - ;
   상기 삼각형들의 쌍들 각각에 대해, 상기 기준 삼각형(T_ref12)과 상기 예측되는 삼각형(T_span) 사이의 2면각(dihedral angle)(θ)을 결정하는 단계;
   상기 3차원 메쉬 모델에 대하여 상기 삼각형들의 쌍들의 2면각들을 분석하고, 상기 분석에 기초하여, 적어도 제1 범위의 2면각들을 정의하는 단계 - 복수의 상기 2면각들이 상기 제1 범위의 2면각들 내에 있음 - ;
   상기 제1 범위의 2면각들에 대하여 제1 대표 2면각(θ₁₂)을 정의하는 단계;
   상기 3차원 메쉬 모델의 삼각형들을 인코딩하는 단계 - 여기서, 기준 삼각형들 및 대응하는 예측되는 삼각형들 사이의 레시듀얼(residual)들이 결정되고 인코딩되며, 기준 삼각형 및 대응하는 예측되는 삼각형 사이의 2면각이 상기 제1 범위의 2면각들 내에 있는 경우 상기 인코딩은 향상된 예측 삼각형(T_{adv _ pred1}, T_{adv_pred2}, ...)을 기초로 한 예측을 이용하고, 상기 기준 삼각형과 상기 향상된 예측 삼각형 사이의 2면각은 상기 대표 2면각(θ₁₂)임 - ;
   상기 예측되는 삼각형(T_span)과 상기 향상된 예측 삼각형(T_{adv _ pred1}, T_{adv _ pred2}) 사이의 레시듀얼을 산출하고 인코딩하는 단계; 및
   상기 대표 2면각(θ₁₂)을 가리키는 것을 나타내는 표시와 상기 인코딩된 레시듀얼을 연관시키는 단계
   를 포함하는, 3차원 메쉬 모델의 인코딩 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 대표 2면각(θ₁₂)을 나타내는 값과 상기 인코딩된 3차원 메쉬 모델을 연관시키는 단계를 더 포함하는, 3차원 메쉬 모델의 인코딩 방법.
3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
   제1 모드의 제1 향상된 예측 삼각형(T_{adv _ pred1})과 제2 모드의 제2 향상된 예측 삼각형(T_{adv _ pred2})이 상기 제1 축(X)에 직교하는 동일평면 상의 제2 축(Y)을 따라 대칭 배열되며(mirrored), 상기 제1 향상된 예측 삼각형 및 제2 향상된 예측 삼각형은 공통의 변(common side)을 가지며, 제2 표시가 상기 인코딩된 레시듀얼과 연관되며, 상기 제2 표시는 상기 레시듀얼이 상기 제1 모드의 예측 삼각형을 가리키는지 또는 제2 모드의 예측 삼각형을 가리키는지를 나타내는, 3차원 메쉬 모델의 인코딩 방법.
4. 제3항에 있어서,
   상기 제1 모드에서, 상기 향상된 예측 삼각형(T_{adv _ pred1})은 상기 제1 축(X) 상의 상기 대표 2면각(θ₁₂)만큼 회전되는 기준 삼각형의 동일평면 평행사변형 연장부에 대응하고, 상기 제1 모드 및 제2 모드의 향상된 예측 삼각형들(T_{adv _ pred1}, T_{adv_pred2})은 동일평면 상에 있으며, 양자 모두는 상기 기준 삼각형과 공통인, 상기 제1 축(X)을 따르는 상기 변을 가지는, 3차원 메쉬 모델의 인코딩 방법.
5. 제3항 또는 제4항에 있어서,
   상기 기준 삼각형(T_ref)에 대해, 2개의 예측 모드들에 따른 2개의 레시듀얼들이 상기 2개의 동일평면 상의 향상된 예측 삼각형(T_{adv _ pred1}, T_{adv _ pred2})을 기초로 산출되며,
   상기 방법은,
   상기 2개의 레시듀얼들을 비교하는 단계; 및
   상기 기준 삼각형의 더 저렴한(cheaper) 인코딩을 허용하는 레시듀얼(res_{adv_pred2})을 선택하는 단계
   를 더 포함하는, 3차원 메쉬 모델의 인코딩 방법.
6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
   복수 범위들의 2면각들 및 대응하는 복수의 대표 2면각들(θ₁₂, θ₃₄, θ₅₆)이 정의되고 예측을 위해 사용되며, 상기 제1 표시는 또한 각각의 레시듀얼에 대해 해당 레시듀얼이 가리키는 대표 2면각을 나타내는, 3차원 메쉬 모델의 인코딩 방법.
7. 삼각형들로 구성되는 인코딩된 3차원 메쉬 모델을 디코딩하는 방법으로서,
   제1 대표 2면각(θ₁₂)을 결정하는 단계;
   상기 인코딩된 3차원 메쉬 모델로부터 기준 삼각형(T_ref) 및 재구성될 삼각형(T_span)과 관련되는 레시듀얼 데이터를 추출하는 단계 - 상기 데이터는 코딩 모드를 나타내는 표시와 연관됨 - ;
   상기 레시듀얼 데이터로부터 레시듀얼 삼각형 또는 레시듀얼 벡터(r_{adv _ pred2})를 포함하는 레시듀얼을 디코딩하는 단계; 및
   상기 기준 삼각형(T_ref)으로부터의 예측에 기초하여 상기 재구성될 삼각형(T_span)을 재구성하는 단계 - 상기 기준 삼각형과 상기 재구성되는 삼각형은 제1 축(X)을 따라 공통의 변을 가지며, 상기 표시에 응답하여 상기 레시듀얼을 미리 정해진 예측 삼각형(T_{adv _ pred1}, T_{adv _ pred2})과 결합시키는 것을 포함하는 예측 모드가 이용되며, 상기 기준 삼각형(T_ref)과 상기 미리 정해진 예측 삼각형(T_{adv _ pred1}, T_{adv _ pred2}) 사이의 2면각은 상기 제1 대표 2면각(θ₁₂)임 -
   를 포함하는, 인코딩된 3차원 메쉬 모델의 디코딩 방법.
8. 제7항에 있어서,
   상기 제1 대표 2면각(θ₁₂)은 상기 인코딩된 3차원 메쉬 모델로부터 추출되는, 인코딩된 3차원 메쉬 모델의 디코딩 방법.
9. 제7항 또는 제8항에 있어서,
   제1 예측 모드에서 상기 레시듀얼은 제1 예측 삼각형(T_{adv _ pred1})에 추가되고, 제2 예측 모드에서 상기 레시듀얼은 제2 예측 삼각형(T_{adv _ pred2})에 추가되며, 상기 제1 예측 삼각형 및 제2 예측 삼각형은 상기 제1 축(X)을 따라 상기 기준 삼각형과 공통의 변을 가지며 상기 제1 축에 직교하는 제2 축(Y)에 대해 대칭 배열되는, 인코딩된 3차원 메쉬 모델의 디코딩 방법.
10. 삼각형들로 구성된 인코딩된 3차원 메쉬 모델을 포함하는 신호로서,
    상기 인코딩된 3차원 메쉬 모델은 복수의 삼각형들에 대한 레시듀얼 데이터를 포함하고,
    상기 레시듀얼 데이터는 기준 삼각형(T_ref12)을 기초로 하여 다음 삼각형(next triangle)(T_span)을 재구성하는데 적합하고, 상기 기준 삼각형과 상기 다음 삼각형은 공통의 변을 가지며, 상기 레시듀얼 데이터는 상기 다음 삼각형(T_span)의 인코딩이 상기 공통의 변을 또한 갖는 예측 삼각형(T_{adv _ pred1}, T_{adv _ pred2})에 관련됨을 나타내는 표시를 포함하며, 상기 예측 삼각형과 상기 기준 삼각형 사이의 2면각은 미리 정해진 2면각(θ₁₂)인, 신호.
11. 제10항에 있어서,
    상기 레시듀얼 데이터는, 상기 인코딩이 제1 예측 삼각형을 가리키는지 또는 제2 예측 삼각형을 가리키는지를 나타내는 표시를 더 포함하고,
    상기 제2 예측 삼각형(T_{adv _ pred2})은, 상기 공통의 변에 직교하는 동일평면 축(Y)을 따라 대칭 배열하거나(mirroring) 회전시키는 것에 의해 상기 제1 예측 삼각형(T_{adv _ pred1})으로부터 획득될 수 있는, 신호.
12. 접속 데이터(connectivity data), 기하학적 데이터(geometry data) 및 속성 데이터(property data)에 의해 표현되는 삼각형들로 구성되는 3차원 메쉬 모델을 인코딩하는 장치로서,
    삼각형들의 쌍들을 결정하기 위한 수단 - 각각의 쌍은 기준 삼각형(T_ref12)과 예측되는 삼각형(T_span)으로 이루어지며, 삼각형들 양자 모두는 제1 축(X)을 따라 공통의 변(common side)을 가짐 - ;
    상기 삼각형들의 쌍들 각각에 대해, 상기 기준 삼각형(T_ref12)과 상기 예측되는 삼각형(T_span) 사이의 2면각(dihedral angle)(θ)을 결정하기 위한 수단;
    상기 3차원 메쉬 모델에 대하여 상기 삼각형들의 쌍들의 2면각들을 분석하고, 상기 분석에 기초하여, 적어도 제1 범위의 2면각들을 정의하기 위한 수단 - 복수의 상기 2면각들이 상기 제1 범위의 2면각들 내에 있음 - ;
    상기 제1 범위의 2면각들에 대하여 제1 대표 2면각(θ₁₂)을 정의하기 위한 수단;
    상기 3차원 메쉬 모델의 삼각형들을 인코딩하기 위한 수단 - 여기서, 기준 삼각형들 및 대응하는 예측되는 삼각형들 사이의 레시듀얼(residual)들이 결정되고 인코딩되며, 기준 삼각형 및 대응하는 예측되는 삼각형 사이의 2면각이 상기 제1 범위의 2면각들 내에 있는 경우 상기 인코딩은 향상된 예측 삼각형(T_{adv _ pred1}, T_{adv _ pred2}, ...)을 기초로 한 예측을 이용하고, 상기 기준 삼각형과 상기 향상된 예측 삼각형 사이의 2면각은 상기 대표 2면각(θ₁₂)임 - ;
    상기 예측되는 삼각형(T_span)과 상기 향상된 예측 삼각형(T_{adv _ pred1}, T_{adv _ pred2}) 사이의 레시듀얼을 산출하고 인코딩하기 위한 수단; 및
    상기 대표 2면각(θ₁₂)을 가리키는 것을 나타내는 표시와 상기 인코딩된 레시듀얼을 연관시키기 위한 수단
    을 포함하는, 3차원 메쉬 모델의 인코딩 장치.
13. 제12항에 있어서,
    제1 모드의 제1 향상된 예측 삼각형(T_{adv _ pred1})과 제2 모드의 제2 향상된 예측 삼각형(T_{adv _ pred2})은 상기 제1 축(X)에 직교하는 동일평면 상의 제2 축(Y)을 따라 대칭 배열되며, 상기 제1 향상된 예측 삼각형 및 제2 향상된 예측 삼각형은 공통의 변을 가지며, 제2 표시가 상기 인코딩된 레시듀얼과 연관되며, 상기 제2 표시는 상기 레시듀얼이 상기 제1 모드의 예측 삼각형을 가리키는지 또는 제2 모드의 예측 삼각형을 가리키는지를 나타내는, 3차원 메쉬 모델의 인코딩 장치.
14. 삼각형들로 구성되는 인코딩된 3차원 메쉬 모델을 디코딩하는 장치로서,
    제1 대표 2면각(θ₁₂)을 결정하기 위한 수단;
    상기 인코딩된 3차원 메쉬 모델로부터 기준 삼각형(T_ref) 및 재구성될 삼각형(T_span)과 관련되는 레시듀얼 데이터를 추출하기 위한 수단 - 상기 데이터는 코딩 모드를 나타내는 표시와 연관됨 - ;
    상기 레시듀얼 데이터로부터 레시듀얼 삼각형 또는 레시듀얼 벡터(r_{adv _ pred2})를 포함하는 레시듀얼을 디코딩하기 위한 수단;
    상기 기준 삼각형(T_ref)으로부터의 예측에 기초하여 상기 재구성될 삼각형(T_span)을 재구성하기 위한 수단 - 상기 기준 삼각형과 상기 재구성되는 삼각형은 제1 축(X)을 따라 공통의 변을 가지며, 상기 표시에 응답하여 상기 레시듀얼을 미리 정해진 예측 삼각형(T_{adv _ pred1}, T_{adv _ pred2})과 결합시키는 것을 포함하는 예측 모드가 이용되며, 상기 기준 삼각형(T_ref)과 상기 미리 정해진 예측 삼각형(T_{adv _ pred1}, T_{adv _ pred2}) 사이의 2면각은 상기 제1 대표 2면각(θ₁₂)임 -
    을 포함하는, 인코딩된 3차원 메쉬 모델의 디코딩 장치.
15. 제14항에 있어서,
    상기 인코딩된 레시듀얼로부터 제2 표시를 추출하기 위한 수단을 더 포함하고,
    상기 재구성될 삼각형(T_span)을 재구성하기 위한 수단은 적어도 제1 예측 모드 및 제2 예측 모드를 가지며, 상기 제2 표시는 레시듀얼이 상기 제1 예측 모드의 예측 삼각형을 가리키는지 또는 제2 예측 모드의 예측 삼각형을 가리키는지를 나타내며, 상기 제1 예측 모드에서, 상기 레시듀얼은 제1 예측 삼각형(T_{adv _ pred1})에 추가되고, 상기 제2 예측 모드에서, 상기 레시듀얼은 제2 예측 삼각형(T_{adv _ pred2})에 추가되며, 상기 제1 예측 삼각형 및 제2 예측 삼각형은 상기 제1 축(X)을 따라 상기 기준 삼각형과 공통의 변을 가지며 상기 제1 축에 직교하는 제2 축(Y)에 대해 대칭 배열되는, 인코딩된 3차원 메쉬 모델의 디코딩 장치.

Images