KR20210127600A - 포인트 클라우드 데이터 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 포인트 클라우드 데이터 수신 장치 및 포인트 클라우드 데이터 수신 방법 - Google Patents
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Abstract
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 전송 방법은, 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계, 상기 인코드된 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 파일로 인캡슐레이팅하는 단계, 및 상기 파일을 전송하는 단계를 포함하고, 상기 비트스트림은 상기 파일의 싱글 트랙 또는 멀티플 트랙들에 저장되고, 상기 파일은 시그널링 데이터를 더 포함하고, 상기 시그널링 데이터는 적어도 하나의 파라미터 세트와 공간 영역 정보를 포함할 수 있다.
Description
실시예들은 포인트 클라우드 콘텐트(Point Cloud Content)를 처리하는 방법 및 장치에 대한 것이다.
포인트 클라우드 콘텐트는 3차원 공간(space or volume)을 표현하는 좌표계에 속한 점(포인트)들의 집합인 포인트 클라우드로 표현되는 콘텐트이다. 포인트 클라우드 콘텐트는3차원으로 이루어진 미디어를 표현할 수 있으며, VR (Virtual Reality, 가상현실), AR (Augmented Reality, 증강현실), MR (Mixed Reality, 혼합현실), XR (Extended Reality), 및 자율 주행 서비스 등의 다양한 서비스를 제공하기 위해 사용된다. 하지만 포인트 클라우드 콘텐트를 표현하기 위해서는 수만개에서 수십만개의 포인트 데이터가 필요하다. 따라서 방대한 양의 포인트 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 방법이 요구된다.
실시예들에 따른 기술적 과제는, 전술한 문제점 등을 해결하기 위해서, 포인트 클라우드를 효율적으로 송수신하기 위한 포인트 클라우드 데이터 전송 장치, 전송 방법, 포인트 클라우드 데이터 수신 장치 및 수신 방법을 제공하는데 있다.
실시예들에 따른 기술적 과제는, 지연시간(latency) 및 인코딩/디코딩 복잡도를 해결하기 위한 포인트 클라우드 데이터 전송 장치, 전송 방법, 포인트 클라우드 데이터 수신 장치 및 수신 방법을 제공하는데 있다.
실시예들에 따른 기술적 과제는, 지오메트리-포인트 클라우드 압축(Geometry - point cloud compression, G-PCC) 비트스트림을 효율적으로 송수신하기 위한 포인트 클라우드 데이터 전송 장치, 전송 방법, 포인트 클라우드 데이터 수신 장치 및 수신 방법을 제공하는데 있다.
실시예들에 따른 기술적 과제는, G-PCC 비트스트림을 파일 내 단일 트랙에 효율적으로 저장하고, 저장된 G-PCC 비트스트림에 효율적으로 접근할 수 있도록 하기 위한 포인트 클라우드 데이터 전송 장치, 전송 방법, 포인트 클라우드 데이터 수신 장치 및 수신 방법을 제공하는데 있다.
실시예들에 따른 기술적 과제는, G-PCC 비트스트림을 파일 내 멀티플 트랙들에 효율적으로 저장하고, 저장된 G-PCC 비트스트림에 효율적으로 접근할 수 있도록 하기 위한 포인트 클라우드 데이터 전송 장치, 전송 방법, 포인트 클라우드 데이터 수신 장치 및 수신 방법을 제공하는데 있다.
실시예들에 따른 기술적 과제는, G-PCC 비트스트림을 파일 내 단일 트랙 또는 멀티플 트랙들에 효율적으로 저장하고, 저장된 G-PCC 비트스트림의 공간적 접근을 지원하기 위한 포인트 클라우드 데이터 전송 장치, 전송 방법, 포인트 클라우드 데이터 수신 장치 및 수신 방법을 제공하는데 있다.
실시예들에 따른 기술적 과제는, 파일 내 단일 트랙 또는 멀티플 트랙들에 저장된 G-PCC 비트스트림의 공간적 접근을 지원하기 위해 관련 정보의 시그널링을 제공하는 포인트 클라우드 데이터 전송 장치, 전송 방법, 포인트 클라우드 데이터 수신 장치 및 수신 방법을 제공하는데 있다.
다만, 전술한 기술적 과제만으로 제한되는 것은 아니고, 본 문서 전체 내용에 기초하여 당업자가 유추할 수 있는 다른 기술적 과제로 실시예들의 권리범위가 확장될 수 있다.
상술한 목적 및 다른 이점을 달성하기 위해서 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법은, 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계, 상기 인코드된 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 파일로 인캡슐레이팅하는 단계, 및 상기 파일을 전송하는 단계를 포함할 수 있다. 실시예들에 따르면, 상기 비트스트림은 상기 파일의 싱글 트랙 또는 멀티플 트랙들에 저장되고, 상기 파일은 시그널링 데이터를 더 포함하며, 상기 시그널링 데이터는 적어도 하나의 파라미터 세트와 공간 영역 정보를 포함할 수 있다. 상기 인코드된 포인트 클라우드 데이터는 지오메트리 데이터와 어트리뷰트 데이터를 포함하는 것을 일 실시예로 한다.
상기 포인트 클라우드 데이터는 하나 이상의 3D 공간 영역들로 구분되고, 상기 공간 영역 정보는 적어도 각 3D 공간 영역을 식별하기 위한 식별 정보, 각 3D 공간 영역의 오리진을 나타내는 앵커 포인트의 위치 정보, 또는 각 3D 공간 영역의 사이즈 정보를 포함하는 것을 일 실시예로 한다.
상기 공간 영역 정보는 시간에 따라 변화하지 않는 스태틱 공간 영역 정보 또는 시간에 따라 다이나믹하게 변화하는 다이나믹 공간 영역 정보인 것을 일 실시예로 한다.
상기 비트스트림은 데이터 유닛들로 구성되고, 각 데이터 유닛은 타입 정보, 길이 정보, 및 페이로드를 포함하고, 상기 타입 정보는 상기 페이로드에 포함되는 데이터의 타입을 지시하고, 상기 길이 정보는 상기 페이로드의 길이를 지시하며, 그리고 상기 페이로드는 상기 지오메트리 데이터, 상기 어트리뷰트 데이터, 또는 상기 적어도 하나의 파라미터 세트 중 하나를 포함하는 것을 일 실시예로 한다.
상기 비트스트림이 상기 파일의 멀티플 트랙들에 저장되면, 상기 시그널링 데이터는 각 트랙에 저장된 컴포넌트의 타입을 지시하는 컴포넌트 타입 정보를 더 포함하는 것을 일 실시예로 한다. 상기 컴포넌트는 상기 지오메트리 데이터 또는 상기 어트리뷰트 데이터이고, 상기 컴포넌트 타입 정보는 각 트랙의 샘플 엔트리에 시그널링되는 것을 일 실시예로 한다.
실시예들에 따르면, 포인트 클라우드 데이터 송신 장치는 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 인코더, 상기 인코드된 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 파일로 인캡슐레이팅하는 인캡슐레이터, 및 상기 파일을 전송하는 트랜스미터를 포함할 수 있다. 실시예들에 따르면, 상기 비트스트림은 상기 파일의 싱글 트랙 또는 멀티플 트랙들에 저장되고, 상기 파일은 시그널링 데이터를 더 포함하며, 상기 시그널링 데이터는 적어도 하나의 파라미터 세트와 공간 영역 정보를 포함할 수 있다. 상기 인코드된 포인트 클라우드 데이터는 지오메트리 데이터와 어트리뷰트 데이터를 포함하는 것을 일 실시예로 한다.
상기 포인트 클라우드 데이터는 하나 이상의 3D 공간 영역들로 구분되고, 상기 공간 영역 정보는 적어도 각 3D 공간 영역을 식별하기 위한 식별 정보, 각 3D 공간 영역의 오리진을 나타내는 앵커 포인트의 위치 정보, 또는 각 3D 공간 영역의 사이즈 정보를 포함하는 것을 일 실시예로 한다.
상기 공간 영역 정보는 시간에 따라 변화하지 않는 스태틱 공간 영역 정보 또는 시간에 따라 다이나믹하게 변화하는 다이나믹 공간 영역 정보인 것을 일 실시예로 한다.
상기 비트스트림은 데이터 유닛들로 구성되고, 각 데이터 유닛은 타입 정보, 길이 정보, 및 페이로드를 포함하고, 상기 타입 정보는 상기 페이로드에 포함되는 데이터의 타입을 지시하고, 상기 길이 정보는 상기 페이로드의 길이를 지시하며, 그리고 상기 페이로드는 상기 지오메트리 데이터, 상기 어트리뷰트 데이터, 또는 상기 적어도 하나의 파라미터 세트 중 하나를 포함하는 것을 일 실시예로 한다.
상기 비트스트림이 상기 파일의 멀티플 트랙들에 저장되면, 상기 시그널링 데이터는 각 트랙에 저장된 컴포넌트의 타입을 지시하는 컴포넌트 타입 정보를 더 포함하는 것을 일 실시예로 한다. 상기 컴포넌트는 상기 지오메트리 데이터 또는 상기 어트리뷰트 데이터이고, 상기 컴포넌트 타입 정보는 각 트랙의 샘플 엔트리에 시그널링되는 것을 일 실시예로 한다.
실시예들에 따르면, 포인트 클라우드 데이터 수신 장치는 파일을 수신하는 리시버, 상기 파일을 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림으로 디캡슐레이팅하며 상기 비트스트림은 상기 파일의 싱글 트랙 또는 멀티플 트랙들에 저장되고, 상기 파일은 시그널링 데이터를 더 포함하는 디캡슐레이터, 상기 시그널링 데이터를 기반으로 상기 포인트 클라우드 데이터의 일부 또는 전체를 디코딩하는 디코더, 및 상기 시그널링 데이터를 기반으로 상기 디코드된 포인트 클라우드 데이터의 일부 또는 전체를 렌더링하는 렌더러를 포함할 수 있다. 실시예들에 따르면, 상기 시그널링 데이터는 적어도 하나의 파라미터 세트와 공간 영역 정보를 포함하고, 상기 포인트 클라우드 데이터는 지오메트리 데이터와 어트리뷰트 데이터를 포함할 수 있다.
상기 포인트 클라우드 데이터는 하나 이상의 3D 공간 영역들로 구분되고, 상기 공간 영역 정보는 적어도 각 3D 공간 영역을 식별하기 위한 식별 정보, 각 3D 공간 영역의 오리진을 나타내는 앵커 포인트의 위치 정보, 또는 각 3D 공간 영역의 사이즈 정보를 포함하는 것을 일 실시예로 한다.
상기 공간 영역 정보는 시간에 따라 변화하지 않는 스태틱 공간 영역 정보 또는 시간에 따라 다이나믹하게 변화하는 다이나믹 공간 영역 정보인 것을 일 실시예로 한다.
상기 비트스트림은 데이터 유닛들로 구성되고, 각 데이터 유닛은 타입 정보, 길이 정보, 및 페이로드를 포함하고, 상기 타입 정보는 상기 페이로드에 포함되는 데이터의 타입을 지시하고, 상기 길이 정보는 상기 페이로드의 길이를 지시하며, 그리고 상기 페이로드는 상기 지오메트리 데이터, 상기 어트리뷰트 데이터, 또는 상기 적어도 하나의 파라미터 세트 중 하나를 포함하는 것을 일 실시예로 한다.
상기 비트스트림이 상기 파일의 멀티플 트랙들에 저장되면, 상기 시그널링 데이터는 각 트랙에 저장된 컴포넌트의 타입을 지시하는 컴포넌트 타입 정보를더 포함하는 것을 일 실시예로 한다. 상기 컴포넌트는 상기 지오메트리 데이터 또는 상기 어트리뷰트 데이터이고, 상기 컴포넌트 타입 정보는 각 트랙의 샘플 엔트리에 시그널링되는 것을 일 실시예로 한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 수신 방법, 수신 장치는 퀄리티 있는 포인트 클라우드 서비스를 제공할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 수신 방법, 수신 장치는 다양한 비디오 코덱 방식을 달성할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 수신 방법, 수신 장치는 자율주행 서비스 등 범용적인 포인트 클라우드 콘텐츠를 제공할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 수신 방법, 수신 장치는 포인트 클라우드 데이터의 독립적 인코딩 및 디코딩을 위해 포인트 클라우드 데이터의 공간 적응적 분할을 수행함으로써, 병렬 처리의 향상 및 스케일러비티(scalability)를 제공할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 수신 방법, 수신 장치는 포인트 클라우드 데이터를 타일 및/또는 슬라이스 단위로 분할하여 인코딩 및 디코딩을 수행하고 이를 위해 필요한 데이터를 시그널링함으로써 포인트 클라우드의 인코딩 및 디코딩 성능을 향상시킬 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 수신 방법, 수신 장치는 지오메트리, 어트리뷰트 그리고 시그널링 정보를 포함하는 TLV (Type-Length-Value) 인캡슐레이션 구조들로 구성된 G-PCC 비트스트림을 파일의 싱글 트랙 또는 멀티플 트랙들에 저장하고, 저장된 G-PCC 비트스트림에 효율적으로 접근하도록 함으로써, 포인트 클라우드의 인코딩 및 디코딩 성능을 향상시킬 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 수신 방법, 수신 장치는 하나의 샘플이 멀티플 TLV 인캡슐레이션 구조들로 구성되면, 멀티플 TLV 인캡슐레이션 구조들 각각을 서브 샘플로서 저장함으로써, 저장된 G-PCC 비트스트림에 대한 효율적인 접근을 지원할 수 있는 효과가 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 수신 방법, 수신 장치는 G-PCC 비트스트림을 효과적으로 멀티플렉싱할 수 있도록 하고, G-PCC 억세스 유닛 단위로 G-PCC 비트스트림의 효율적인 접근을 지원할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 수신 방법, 수신 장치는 G-PCC 비트 스트림 내 데이터 처리 및 랜더링을 위한 메타데이터를 비트스트림 내에 전송 할 수 있도록 한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 수신 방법, 수신 장치는 G-PCC 비트스트림을 파일 내 하나 이상의 트랙들에 분할하여 저장하고 이를 시그널링하도록 하고, 저장된 G-PCC 비트스트림과 하나 이상의 트랙들간의 관계성을 나타내기 위해 시그널링하며, 파일 내 저장된 대체(alternative) G-PCC트랙에 대한 인디케이션(indication)을 통해 포인트 클라우드 비트스트림을 포함하는 파일을 효율적으로 저장하고 전송할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 수신 방법, 수신 장치는 공간적 접근을 지원하기 위한 시그널링 정보를 파일의 트랙 내 샘플, 샘플 엔트리, 샘플 그룹, 또는 트랙 그룹 또는 메타데이터 트랙의 샘플 및/또는 샘플 엔트리에 시그널링함으로써, 사용자의 뷰포트에 해당하는 포인트 클라우드 데이터(즉, 포인트 클라우드 데이터의 일부)를 포함하는 트랙 또는 아이템 등을 파일로부터 선택(또는 파싱)하거나 디코딩하거나 또는 렌더링을 할 수 있다. 따라서, 포인트 클라우드 데이터 수신 방법 및/또는 포인트 클라우드 데이터 수신 장치는 전체 포인트 클라우드 데이터 중 불필요한 데이터 예를 들어, 사용자의 뷰포트와 연관없는 포인트 클라우드 데이터에 대한 불필요한 연산 수행을 감소시킬 수 있고, 또한 포인트 클라우드 데이터의 파일에서의 파싱, 포인트 클라우드 데이터의 디코딩/랜더링을 효과적으로 수행할 수 있게 된다. 다시 말해, 전체 포인트 클라우드 데이터 중 일부 포인트 클라우드 데이터에 효율적으로 접근할 수 있는 효과를 제공한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 수신 방법, 수신 장치는 G-PCC 비트스트림을 파일 내 복수 트랙들로 분할하여 저장하고, G-PCC 비트스트림이 저장된 복수 트랙들 간의 관계성을 나타내기 위한 시그널링 정보를 시그널링함으로써, G-PCC 비트스트림을 포함하는 파일을 효율적으로 저장하고 전송할 수 있다.
도면은 실시예들을 더욱 이해하기 위해서 포함되며, 도면은 실시예들에 관련된 설명과 함께 실시예들을 나타낸다.
도 1은 실시예들에 따른 포인트 클라우드(Point Cloud) 콘텐츠 제공을 위한 시스템을 나타낸다.
도 2는 실시예들에 따른 Point Cloud 콘텐츠 제공을 위한 과정을 나타낸다.
도 3은 실시예들에 따른 Point Cloud 캡처 장비 배열 구성을 나타낸다.
도 4는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(Point Cloud Video Encoder)를 나타낸다.
도 5는 실시예들에 따른 3차원 공간상의 복셀을 나타낸다.
도 6은 실시예들에 따른 옥트리와 occupancy 코드의 예시를 나타낸다.
도 7은 실시예들에 따른 이웃 노드 패턴의 예시를 나타낸다.
도 8은 실시예들에 따른 LOD별 Point Cloud 콘텐츠의 Point 구성의 예시를 나타낸다.
도 9는 실시예들에 따른 LOD별 Point Cloud 콘텐츠의 Point 구성의 예시를 나타낸다.
도 10은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 디코더(Point Cloud Video Decoder)의 블록 다이어그램(block diagram) 예시를 나타낸다.
도 11은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 디코더(Point Cloud Video Decoder)의 예시를 나타낸다.
도 12는 실시예들에 따른 송신기의 Point Cloud 비디오 인코딩을 위한 구성요소를 나타낸다.
도 13은 실시예들에 따른 수신기의 Point Cloud 비디오 디코딩을 위한 구성요소를 나타낸다.
도 14는 실시예들에 따른 G-PCC 기반 point cloud 데이터 저장 및 스트리밍을 위한 아키텍쳐를 나타낸다.
도 15는 실시예들에 따른 point cloud 데이터 저장 및 전송을 나타낸다.
도 16은 실시예들에 따른 point cloud 데이터 수신 장치를 나타낸다.
도 17은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 방법/장치와 연동 가능한 구조의 예시를 나타낸다.
도 18은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 송신 장치의 또 다른 예시를 보인 도면이다.
도 19는 바운딩 박스를 하나 이상의 타일들과 하나 이상의 슬라이스들로 분할하는 일 실시예를 보이고 있다.
도 20은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 수신 장치의 또 다른 예시를 보인 도면이다.
도 21은 실시예들에 따른 송/수신을 위한 포인트 클라우드 데이터의 비트스트림 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 22는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터의 비트스트림 구조의 예시를 나타낸 도면이다.
도 23은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터의 비트스트림 내 구성 간의 연결관계를 나타낸 도면이다.
도 24는 본 명세서에 따른 시퀀스 파라미터 세트의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다.
도 25는 실시예들에 따른 attribute_label_four_bytes필드에 할당된 어트리뷰트 타입의 예시를 보인 테이블이다.
도 26은 실시예들에 따른 axis_coding_order 필드에 할당된 X, Y, Z 값들의 예시를 보인 테이블이다.
도 27은 실시예들에 따른 지오메트리 파라미터 세트의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 28은 실시예들에 따른 어트리뷰트 파라미터 세트의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 29는 실시예들에 따른 attr_coding_type 필드에 할당된 어트리뷰트 코딩 타입의 예시를 보인 테이블이다.
도 30은 실시예들에 따른 타일 인벤토리의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 31은 실시예들에 따른 프레임 바운더리 마커의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 32는 실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스 비트스트림()의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 33은 실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스 헤더의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 34는 실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스 데이터의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 35는 실시예들에 따른 어트리뷰트 슬라이스 비트스트림()의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 36은 실시예들에 따른 어트리뷰트 슬라이스 헤더의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 37은 실시예들에 따른 어트리뷰트 슬라이스 데이터의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 38은 실시예들에 따른 메타데이터 슬라이스 비트스트림()의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 39는 실시예들에 따른 메타데이터 슬라이스 헤더의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 40은 실시예들에 따른 메타데이터 슬라이스 데이터의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 41은 실시예들에 따른 TLV 인캡슐레이션 구조의 예시를 보이고 있다.
도 42는 실시예들에 따른 타입-길이-값(TLV) 인캡슐레이션()의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 43은 실시예들에 따른 tlv_type 필드에 할당된 TLV 타입의 예시를 보인 테이블이다.
도 44는 실시예들에 따른 G-PCC 비트스트림을 저장하는 싱글 트랙을 위한 파일 구조의 예시를 보이고 있다.
도 45는 실시예들에 따른 G-PCC비트스트림이 싱글 트랙에 저장될 때의 샘플 구조의 예시를 보이고 있다.
도 46은 실시예들에 따른 G-PCC 비트스트림을 저장하는 멀티플 트랙들을 위한 파일 구조의 예시를 보이고 있다.
도 47은 실시예들에 따른 G-PCC 비트스트림이 멀티플 트랙들에 저장될 때의 각 샘플의 예시를 보이고 있다.
도 48의 (a) 내지 도 48의 (d)는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터를 싱글 트랙 또는 멀티플 트랙들로 캐리하는 예시들을 보인 도면이다.
도 49는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법의 흐름도를 나타낸다.
도 50은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법의 흐름도를 나타낸다.
도 1은 실시예들에 따른 포인트 클라우드(Point Cloud) 콘텐츠 제공을 위한 시스템을 나타낸다.
도 2는 실시예들에 따른 Point Cloud 콘텐츠 제공을 위한 과정을 나타낸다.
도 3은 실시예들에 따른 Point Cloud 캡처 장비 배열 구성을 나타낸다.
도 4는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(Point Cloud Video Encoder)를 나타낸다.
도 5는 실시예들에 따른 3차원 공간상의 복셀을 나타낸다.
도 6은 실시예들에 따른 옥트리와 occupancy 코드의 예시를 나타낸다.
도 7은 실시예들에 따른 이웃 노드 패턴의 예시를 나타낸다.
도 8은 실시예들에 따른 LOD별 Point Cloud 콘텐츠의 Point 구성의 예시를 나타낸다.
도 9는 실시예들에 따른 LOD별 Point Cloud 콘텐츠의 Point 구성의 예시를 나타낸다.
도 10은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 디코더(Point Cloud Video Decoder)의 블록 다이어그램(block diagram) 예시를 나타낸다.
도 11은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 디코더(Point Cloud Video Decoder)의 예시를 나타낸다.
도 12는 실시예들에 따른 송신기의 Point Cloud 비디오 인코딩을 위한 구성요소를 나타낸다.
도 13은 실시예들에 따른 수신기의 Point Cloud 비디오 디코딩을 위한 구성요소를 나타낸다.
도 14는 실시예들에 따른 G-PCC 기반 point cloud 데이터 저장 및 스트리밍을 위한 아키텍쳐를 나타낸다.
도 15는 실시예들에 따른 point cloud 데이터 저장 및 전송을 나타낸다.
도 16은 실시예들에 따른 point cloud 데이터 수신 장치를 나타낸다.
도 17은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 방법/장치와 연동 가능한 구조의 예시를 나타낸다.
도 18은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 송신 장치의 또 다른 예시를 보인 도면이다.
도 19는 바운딩 박스를 하나 이상의 타일들과 하나 이상의 슬라이스들로 분할하는 일 실시예를 보이고 있다.
도 20은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 수신 장치의 또 다른 예시를 보인 도면이다.
도 21은 실시예들에 따른 송/수신을 위한 포인트 클라우드 데이터의 비트스트림 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 22는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터의 비트스트림 구조의 예시를 나타낸 도면이다.
도 23은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터의 비트스트림 내 구성 간의 연결관계를 나타낸 도면이다.
도 24는 본 명세서에 따른 시퀀스 파라미터 세트의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다.
도 25는 실시예들에 따른 attribute_label_four_bytes필드에 할당된 어트리뷰트 타입의 예시를 보인 테이블이다.
도 26은 실시예들에 따른 axis_coding_order 필드에 할당된 X, Y, Z 값들의 예시를 보인 테이블이다.
도 27은 실시예들에 따른 지오메트리 파라미터 세트의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 28은 실시예들에 따른 어트리뷰트 파라미터 세트의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 29는 실시예들에 따른 attr_coding_type 필드에 할당된 어트리뷰트 코딩 타입의 예시를 보인 테이블이다.
도 30은 실시예들에 따른 타일 인벤토리의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 31은 실시예들에 따른 프레임 바운더리 마커의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 32는 실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스 비트스트림()의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 33은 실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스 헤더의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 34는 실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스 데이터의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 35는 실시예들에 따른 어트리뷰트 슬라이스 비트스트림()의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 36은 실시예들에 따른 어트리뷰트 슬라이스 헤더의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 37은 실시예들에 따른 어트리뷰트 슬라이스 데이터의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 38은 실시예들에 따른 메타데이터 슬라이스 비트스트림()의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 39는 실시예들에 따른 메타데이터 슬라이스 헤더의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 40은 실시예들에 따른 메타데이터 슬라이스 데이터의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 41은 실시예들에 따른 TLV 인캡슐레이션 구조의 예시를 보이고 있다.
도 42는 실시예들에 따른 타입-길이-값(TLV) 인캡슐레이션()의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 43은 실시예들에 따른 tlv_type 필드에 할당된 TLV 타입의 예시를 보인 테이블이다.
도 44는 실시예들에 따른 G-PCC 비트스트림을 저장하는 싱글 트랙을 위한 파일 구조의 예시를 보이고 있다.
도 45는 실시예들에 따른 G-PCC비트스트림이 싱글 트랙에 저장될 때의 샘플 구조의 예시를 보이고 있다.
도 46은 실시예들에 따른 G-PCC 비트스트림을 저장하는 멀티플 트랙들을 위한 파일 구조의 예시를 보이고 있다.
도 47은 실시예들에 따른 G-PCC 비트스트림이 멀티플 트랙들에 저장될 때의 각 샘플의 예시를 보이고 있다.
도 48의 (a) 내지 도 48의 (d)는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터를 싱글 트랙 또는 멀티플 트랙들로 캐리하는 예시들을 보인 도면이다.
도 49는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법의 흐름도를 나타낸다.
도 50은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법의 흐름도를 나타낸다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 하기의 실시예들은 본 발명을 구체화하기 위한 것일 뿐 본 발명의 권리 범위를 제한하거나 한정하는 것이 아님은 물론이다. 본 발명의 상세한 설명 및 실시예들로부터 본 발명이 속하는 기술 분야의 전문가가 용이하게 유추할 수 있는 것은 본 발명의 권리 범위에 속하는 것으로 해석된다.
본 명세서의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 안되며, 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.
바람직한 실시예들에 대해 구체적으로 설명하되, 그 예는 첨부된 도면에 나타낸다. 첨부된 도면을 참조한 아래의 상세한 설명은 구현될 수 있는 실시예들만을 나타내기보다는 바람직한 실시예들을 설명하기 위한 것이다. 이하에서는 본 발명에 대한 철저한 이해를 제공하기 위해 세부 사항을 포함하여 설명한다. 그러나 본 발명이 이러한 세부 사항 없이 실행될 수 있다는 것은 당업자에게 자명하다. 본 명세서에서 사용되는 대부분의 용어는 해당 분야에서 널리 사용되는 일반적인 것들에서 선택되지만, 일부 용어는 출원인에 의해 임의로 선택되며 그 의미는 필요에 따라 다음 설명에서 자세히 서술한다. 따라서 본 발명은 용어의 단순한 명칭이나 의미가 아닌 용어의 의도된 의미에 근거하여 이해되어야 한다. 또한 이하의 도면들 및 상세한 설명은 구체적으로 기술된 실시예들에만 국한되어 해석되지 않고, 도면 및 상세한 설명에 기재된 실시예들과 균등하거나, 대체 가능한 것들까지 포함하는 것으로 해석되어야만 한다.
도 1은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 예시를 나타낸다.
도 1에 도시된 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 전송 장치(transmission device)(10000) 및 수신 장치(reception device)(10004)를 포함할 수 있다. 전송 장치(10000) 및 수신 장치(10004)는 포인트 클라우드 데이터를 송수신하기 위해 유무선 통신이 가능하다.
실시예들에 따른 전송 장치(10000)는 포인트 클라우드 비디오(또는 포인트 클라우드 콘텐트)를 확보하고 처리하여 전송할 수 있다. 실시예들에 따라, 전송 장치(10000)는 고정국(fixed station), BTS(base transceiver system), 네트워크, AI(Artificial Intelligence) 기기 및/또는 시스템, 로봇, AR/VR/XR 기기 및/또는 서버 등을 포함할 수 있다. 또한 실시예들에 따라 전송 장치(10000)는 무선 접속 기술(예, 5G NR(New RAT), LTE(Long Term Evolution))을 이용하여, 기지국 및/또는 다른 무선 기기와 통신을 수행하는 기기, 로봇, 차량, AR/VR/XR 기기, 휴대기기, 가전, IoT(Internet of Thing)기기, AI 기기/서버 등을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 전송 장치(10000)는 포인트 클라우드 비디오 획득부(Point Cloud Video Acquisition unit, 10001), 포인트 클라우드 비디오 인코더(Point Cloud Video Encoder, 10002) 및/또는 트랜스미터(Transmitter (or Communication module), 10003)를 포함한다
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 획득부(10001)는 캡쳐, 합성 또는 생성 등의 처리 과정을 통해 포인트 클라우드 비디오를 획득한다. 포인트 클라우드 비디오는 3차원 공간에 위치한 포인트들의 집합인 포인트 클라우드로 표현되는 포인트 클라우드 콘텐트로서, 포인트 클라우드 비디오 데이터 등으로 호칭될 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오는 하나 또는 그 이상의 프레임들을 포함할 수 있다. 하나의 프레임은 정지 영상/픽쳐를 나타낸다. 따라서 포인트 클라우드 비디오는 포인트 클라우드 영상/프레임/픽처를 포함할 수 있으며, 포인트 클라우드 영상, 프레임 및 픽처 중 어느 하나로 호칭될 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)는 확보된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 인코딩한다. 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)는 포인트 클라우드 컴프레션(Point Cloud Compression) 코딩을 기반으로 포인트 클라우드 비디오 데이터를 인코딩할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 컴프레션 코딩은 G-PCC(Geometry-based Point Cloud Compression) 코딩 및/또는 V-PCC(Video based Point Cloud Compression) 코딩 또는 차세대 코딩을 포함할 수 있다. 또한 실시예들에 따른 포인트 클라우드 컴프레션 코딩은 상술한 실시예에 국한되는 것은 아니다. 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)는 인코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 포함하는 비트스트림을 출력할 수 있다. 비트스트림은 인코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터뿐만 아니라, 포인트 클라우드 비디오 데이터의 인코딩과 관련된 시그널링 정보를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 트랜스미터(10003)는 인코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 포함하는 비트스트림을 전송한다. 실시예들에 따른 비트스트림은 파일 또는 세그먼트(예를 들면 스트리밍 세그먼트) 등으로 인캡슐레이션되어 방송망 및/또는 브로드밴드 망등의 다양한 네트워크를 통해 전송된다. 도면에 도시되지 않았으나, 전송 장치(10000)는 인캡슐레이션 동작을 수행하는 인캡슐레이션부(또는 인캡슐레이션 모듈)을 포함할 수 있다. 또한 실시예들에 따라 인캡슐레이션부는 트랜스미터(10003)에 포함될 수 있다. 실시예들에 따라 파일 또는 세그먼트는 네트워크를 통해 수신 장치(10004)로 전송되거나, 디지털 저장매체(예를 들면 USB, SD, CD, DVD, 블루레이, HDD, SSD 등)에 저장될 수 있다. 실시예들에 따른 트랜스미터(10003)는 수신 장치(10004) (또는 리시버(Receiver, 10005))와 4G, 5G, 6G 등의 네트워크를 통해 유/무선 통신이 가능하다. 또한 트랜스미터(10003)는 네트워크 시스템(예를 들면 4G, 5G, 6G 등의 통신 네트워크 시스템)에 따라 필요한 데이터 처리 동작을 수행할 수 있다. 또한 전송 장치(10000)는 온 디맨드(On Demand) 방식에 따라 인캡슐레이션된 데이터를 전송할 수도 있다.
실시예들에 따른 수신 장치(10004)는 리시버(Receiver, 10005), 포인트 클라우드 비디오 디코더(Point Cloud Video Decoder, 10006) 및/또는 렌더러(Renderer, 10007)를 포함한다. 실시예들에 따라 수신 장치(10004)는 무선 접속 기술(예, 5G NR(New RAT), LTE(Long Term Evolution))을 이용하여, 기지국 및/또는 다른 무선 기기와 통신을 수행하는 기기, 로봇, 차량, AR/VR/XR 기기, 휴대기기, 가전, IoT(Internet of Thing)기기, AI 기기/서버 등을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 리시버(10005)는 포인트 클라우드 비디오 데이터를 포함하는 비트스트림 또는 비트스트림이 인캡슐레이션된 파일/세그먼트 등을 네트워크 또는 저장매체로부터 수신한다. 리시버(10005)는 네트워크 시스템(예를 들면 4G, 5G, 6G 등의 통신 네트워크 시스템)에 따라 필요한 데이터 처리 동작을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 리시버(10005)는 수신한 파일/세그먼트를 디캡슐레이션하여 비트스트림을 출력할수 있다. 또한 실시예들에 따라 리시버(10005)는 디캡슐레이션 동작을 수행하기 위한 디캡슐레이션부(또는 디캡슐레이션 모듈)을 포함할 수 있다. 또한 디캡슐레이션부는 리시버(10005)와 별개의 엘레멘트(또는 컴포넌트 또는 모듈)로 구현될 수 있다.
포인트 클라우드 비디오 디코더(10006)는 포인트 클라우드 비디오 데이터를 포함하는 비트스트림을 디코딩한다. 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006)는 포인트 클라우드 비디오 데이터가 인코딩된 방식에 따라 디코딩할 수 있다(예를 들면 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)의 동작의 역과정). 따라서 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006)는 포인트 클라우드 컴프레션의 역과정인 포인트 클라우드 디컴프레션 코딩을 수행하여 포인트 클라우드 비디오 데이터를 디코딩할 수 있다. 포인트 클라우드 디컴프레션 코딩은 G-PCC 코딩을 포함한다.
렌더러(10007)는 디코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 렌더링한다. 일 실시예로, 렌더러(10007)는 디코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 뷰포트 등에 따라 렌더링할 수 있다. 렌더러(10007)는 포인트 클라우드 비디오 데이터 뿐만 아니라 오디오 데이터도 렌더링하여 포인트 클라우드 콘텐트를 출력할 수 있다. 실시예들에 따라 렌더러(10007)는 포인트 클라우드 콘텐트를 디스플레이하기 위한 디스플레이를 포함할 수 있다. 실시예들에 따라 디스플레이는 렌더러(10007)에 포함되지 않고 별도의 디바이스 또는 컴포넌트로 구현될 수 있다.
도면에 점선으로 표시된 화살표는 수신 장치(10004)에서 획득한 피드백 정보(feedback information)의 전송 경로를 나타낸다. 피드백 정보는 포인트 클라우드 콘텐트를 소비하는 사용자와의 인터랙티비를 반영하기 위한 정보로서, 사용자의 정보(예를 들면 헤드 오리엔테이션 정보, 뷰포트(Viewport) 정보 등)을 포함한다. 특히 포인트 클라우드 콘텐트가 사용자와의 상호작용이 필요한 서비스(예를 들면 자율주행 서비스 등)를 위한 콘텐트인 경우, 피드백 정보는 콘텐트 송신측(예를 들면 전송 장치(10000)) 및/또는 서비스 프로바이더에게 전달될 수 있다. 실시예들에 따라 피드백 정보는 전송 장치(10000) 뿐만 아니라 수신 장치(10004)에서도 사용될 수 있으며, 제공되지 않을 수도 있다.
실시예들에 따른 헤드 오리엔테이션 정보는 사용자의 머리 위치, 방향, 각도, 움직임 등에 대한 정보를 의미할 수 있다. 실시예들에 따른 수신 장치(10004)는 헤드 오리엔테이션 정보를 기반으로 뷰포트 정보를 계산할 수 있다. 뷰포트 정보는 사용자가 바라보고 있는 포인트 클라우드 비디오의 영역(즉, 사용자가 현재 보고 있는 영역)에 대한 정보이다. 즉, 뷰포트 정보는 사용자가 현재 포인트 클라우드 비디오 내에서 보고 있는 영역에 대한 정보이다. 다시 말해, 뷰포트 또는 뷰포트 영역은 사용자가 포인트 클라우드 비디오에서 보고 있는 영역을 의미할 수 있다. 그리고 시점(viewpoint)은 사용자가 포인트 클라우드 비디오에서 보고 있는 지점으로서, 뷰포트 영역의 정중앙 지점을 의미할 수 있다. 즉, 뷰포트는 시점을 중심으로 한 영역으로서, 그 영역이 차지하는 크기, 형태 등은 FOV(Field Of View) 에 의해 결정될 수 있다. 따라서 수신 장치(10004)는 헤드 오리엔테이션 정보 외에 장치가 지원하는 수직(vertical) 혹은 수평(horizontal) FOV 등을 기반으로 뷰포트 정보를 추출할 수 있다. 또한 수신 장치(10004)는 헤드 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보를 기반으로 게이즈 분석 (Gaze Analysis) 등을 수행하여 사용자의 포인트 클라우드 비디오 소비 방식, 사용자가 응시하는 포인트 클라우드 비디오 영역, 응시 시간 등을 확인할 수 있다. 실시예들에 따라 수신 장치(10004)는 게이즈 분석 결과를 포함하는 피드백 정보를 송신 장치(10000)로 전송할 수 있다. 실시예들에 따르면, VR/XR/AR/MR 디스플레이 등의 장치는 사용자의 머리 위치/방향, 장치가 지원하는 수직(vertical) 또는 수평(horizontal) FOV 등에 근거하여 뷰포트 영역을 추출할 수 있다. 실시예들에 따르면, 헤드 오리엔테이션 정보와 뷰포트 정보는 피드백 정보 또는 시그널링 정보 또는 메타데이터라 칭할 수 있다.
실시예들에 따른 피드백 정보는 렌더링 및/또는 디스플레이 과정에서 획득될 수 있다. 실시예들에 따른 피드백 정보는 수신 장치(10004)에 포함된 하나 또는 그 이상의 센서들에 의해 확보될 수 있다. 또한 실시예들에 따라 피드백 정보는 렌더러(10007) 또는 별도의 외부 엘레멘트(또는 디바이스, 컴포넌트 등)에 의해 확보될 수 있다. 도1의 점선은 렌더러(10007)에서 확보한 피드백 정보의 전달 과정을 나타낸다. 상기 피드백 정보는 송신측으로 전달되는 것뿐만 아니라, 수신측에서 소비될 수도 있다. 즉, 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 피드백 정보를 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 처리(인코딩/디코딩/렌더링)할 수 있다. 예를 들어, 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006)와 렌더러(10007)는 피드백 정보 즉, 헤드 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보를 이용하여 현재 사용자가 보고 있는 영역에 대한 포인트 클라우드 비디오만 우선적으로 디코딩 및 렌더링할 수 있다.
또한 수신 장치(10004)는 피드백 정보를 전송 장치(10000)로 전송할 수 있다. 전송 장치(10000)(또는 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002))는 피드백 정보를 기반으로 인코딩 동작을 수행할 수 있다. 따라서 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 모든 포인트 클라우드 데이터를 처리(인코딩/디코딩)하지 않고, 피드백 정보를 기반으로 필요한 데이터(예를 들면 사용자의 헤드 위치에 대응하는 포인트 클라우드 데이터)를 효율적으로 처리하고, 사용자에게 포인트 클라우드 콘텐트를 제공할 수 있다.
실시예들에 따라, 전송 장치(10000)는 인코더, 전송 디바이스, 전송기, 전송 시스템 등으로 호칭될 수 있으며, 수신 장치(10004)는 디코더, 수신 디바이스, 수신기, 수신 시스템 등으로 호칭될 수 있다.
실시예들에 따른 도 1 의 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템에서 처리되는 (획득/인코딩/전송/디코딩/렌더링의 일련의 과정으로 처리되는) 포인트 클라우드 데이터는 포인트 클라우드 콘텐트 데이터 또는 포인트 클라우드 비디오 데이터라고 호칭할 수 있다. 실시예들에 따라 포인트 클라우드 콘텐트 데이터는 포인트 클라우드 데이터와 관련된 메타데이터 내지 시그널링 정보를 포함하는 개념으로 사용될 수 있다.
도 1에 도시된 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 엘리먼트들은 하드웨어, 소프트웨어, 프로세서 및/또는 그것들의 결합 등으로 구현될 수 있다.
도 2는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 동작을 나타내는 블록도이다.
도 2의 블록도는 도 1에서 설명한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 동작을 나타낸다. 상술한 바와 같이 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 포인트 클라우드 컴프레션 코딩(예를 들면 G-PCC)을 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 처리할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 포인트 클라우드 전송 장치(10000) 또는 포인트 클라우드 비디오 획득부(10001))은 포인트 클라우드 비디오를 획득할 수 있다(20000). 포인트 클라우드 비디오는 3차원 공간을 표현하는 좌표계에 속한 포인트 클라우드로 표현된다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오는 Ply (Polygon File format or the Stanford Triangle format) 파일을 포함할 수 있다. 포인트 클라우드 비디오가 하나 또는 그 이상의 프레임들을 갖는 경우, 획득한 포인트 클라우드 비디오는 하나 또는 그 이상의 Ply 파일들을 포함할 수 있다. Ply 파일은 포인트의 지오메트리(Geometry) 및/또는 어트리뷰트(Attribute)와 같은 포인트 클라우드 데이터를 포함한다. 지오메트리는 포인트들의 포지션들을 포함한다. 각 포인트의 포지션은 3차원 좌표계(예를 들면 XYZ축들로 이루어진 좌표계 등)를 나타내는 파라미터들(예를 들면 X축, Y축, Z축 각각의 값)로 표현될 수 있다. 어트리뷰트는 포인트들의 어트리뷰트들(예를 들면, 각 포인트의 텍스쳐 정보, 색상(YCbCr 또는 RGB), 반사율(r), 투명도 등)을 포함한다. 하나의 포인트는 하나 또는 그 이상의 어트리뷰트들(또는 속성들)을 가진다. 예를 들어 하나의 포인트는 하나의 색상인 어트리뷰트를 가질 수도 있고, 색상 및 반사율인 두 개의 어트리뷰트들을 가질 수도 있다.
실시예들에 따라, 지오메트리는 포지션들, 지오메트리 정보, 지오메트리 데이터 등으로 호칭 가능하며, 어트리뷰트는 어트리뷰트들, 어트리뷰트 정보, 어트리뷰트 데이터 등으로 호칭할 수 있다.
또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 포인트 클라우드 전송 장치(10000) 또는 포인트 클라우드 비디오 획득부(10001))은 포인트 클라우드 비디오의 획득 과정과 관련된 정보(예를 들면 깊이 정보, 색상 정보 등)로부터 포인트 클라우드 데이터를 확보할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 전송 장치(10000) 또는 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002))은 포인트 클라우드 데이터를 인코딩할 수 있다(20001). 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 포인트 클라우드 컴프레션 코딩을 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 인코딩할 수 있다. 상술한 바와 같이 포인트 클라우드 데이터는 포인트의 지오메트리 및 어트리뷰트를 포함할 수 있다. 따라서 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 지오메트리를 인코딩하는 지오메트리 인코딩을 수행하여 지오메트리 비트스트림을 출력할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 어트리뷰트를 인코딩하는 어트리뷰트 인코딩을 수행하여 어트리뷰트 비트스트림을 출력할 수 있다. 실시예들에 따라 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 지오메트리 인코딩에 기초하여 어트리뷰트 인코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 비트스트림 및 어트리뷰트 비트스트림은 멀티플렉싱되어 하나의 비트스트림으로 출력될 수 있다. 실시예들에 따른 비트스트림은 지오메트리 인코딩 및 어트리뷰트 인코딩과 관련된 시그널링 정보를 더 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 전송 장치(10000) 또는 트랜스미터(10003))는 인코딩된 포인트 클라우드 데이터를 전송할 수 있다(20002). 도1에서 설명한 바와 같이 인코딩된 포인트 클라우드 데이터는 지오메트리 비트스트림, 어트리뷰트 비트스트림으로 표현될 수 있다. 또한 인코딩된 포인트 클라우드 데이터는 포인트 클라우드 데이터의 인코딩과 관련된 시그널링 정보(예를 들면 지오메트리 인코딩 및 어트리뷰트 인코딩과 관련된 시그널링 정보)과 함께 비트스트림의 형태로 전송될 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 인코딩된 포인트 클라우드 데이터를 전송하는 비트스트림을 인캡슐레이션 하여 파일 또는 세그먼트의 형태로 전송할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 리시버(10005))은 인코딩된 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 수신할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 리시버(10005))은 비트스트림을 디멀티플렉싱할 수 있다.
포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10005))은 비트스트림으로 전송되는 인코딩된 포인트 클라우드 데이터(예를 들면 지오메트리 비트스트림, 어트리뷰트 비트스트림)을 디코딩할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10005))은 비트스트림에 포함된 포인트 클라우드 비디오 데이터의 인코딩과 관련된 시그널링 정보를 기반으로 포인트 클라우드 비디오 데이터를 디코딩할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10005))은 지오메트리 비트스트림을 디코딩하여 포인트들의 포지션들(지오메트리)을 복원할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 복원한 지오메트리를 기반으로 어트리뷰트 비트스트림을 디코딩하여 포인트들의 어트리뷰트들을 복원할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10005))은 복원된 지오메트리에 따른 포지션들 및 디코딩된 어트리뷰트를 기반으로 포인트 클라우드 비디오를 복원할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 렌더러(10007))은 디코딩된 포인트 클라우드 데이터를 렌더링할 수 있다(20004). 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 렌더러(10007))은 디코딩 과정을 통해 디코딩된 지오메트리 및 어트리뷰트들을 다양한 렌더링 방식에 따라 렌더링 할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트의 포인트들은 일정 두께를 갖는 정점, 해당 정점 위치를 중앙으로 하는 특정 최소 크기를 갖는 정육면체, 또는 정점 위치를 중앙으로 하는 원 등으로 렌더링 될 수도 있다. 렌더링된 포인트 클라우드 콘텐트의 전부 또는 일부 영역은 디스플레이 (예를 들면 VR/AR 디스플레이, 일반 디스플레이 등)을 통해 사용자에게 제공된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004))는 피드백 정보를 확보할 수 있다(20005). 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 피드백 정보를 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 인코딩 및/또는 디코딩할 수 있다. 실시예들에 따른 피드백 정보 및 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 동작은 도 1에서 설명한 피드백 정보 및 동작과 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
도 3은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 캡쳐 과정의 예시를 나타낸다.
도 3은 도 1과 도 2에서 설명한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 포인트 클라우드 비디오 캡쳐 과정의 예시를 나타낸다.
포인트 클라우드 콘텐트는 다양한 3차원 공간(예를 들면 현실 환경을 나타내는 3차원 공간, 가상 환경을 나타내는3차원 공간 등)에 위치한 오브젝트(object) 및/또는 환경을 나타내는 포인트 클라우드 비디오(이미지들 및/또는 영상들)을 포함한다. 따라서 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 포인트 클라우드 콘텐트를 생성하기 위하여 하나 또는 그 이상의 카메라(camera)들(예를 들면, 깊이 정보를 확보할 수 있는 적외선 카메라, 깊이 정보에 대응되는 색상 정보를 추출 할 수 있는 RGB 카메라 등), 프로젝터(예를 들면 깊이 정보를 확보하기 위한 적외선 패턴 프로젝터 등), 라이다(LiDAR)등을 사용하여 포인트 클라우드 비디오를 캡쳐할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 깊이 정보로부터 3차원 공간상의 포인트들로 구성된 지오메트리의 형태를 추출하고, 색상정보로부터 각 포인트의 어트리뷰트를 추출하여 포인트 클라우드 데이터를 확보할 수 있다. 실시예들에 따른 이미지 및/또는 영상은 인워드-페이싱(inward-facing) 방식 및 아웃워드-페이싱(outward-facing) 방식 중 적어도 어느 하나 이상을 기반으로 캡쳐될 수 있다.
도 3의 왼쪽은 인워드-페이싱 방식을 나타낸다. 인워드-페이싱 방식은 중심 오브젝트를 둘러싸고 위치한 하나 또는 그 이상의 카메라들(또는 카메라 센서들)이 중심 오브젝트를 캡쳐하는 방식을 의미한다. 인워드-페이싱 방식은 핵심 객체에 대한 360도 이미지를 사용자에게 제공하는 포인트 클라우드 콘텐트(예를 들면 사용자에게 객체(예-캐릭터, 선수, 물건, 배우 등 핵심이 되는 객체)의 360도 이미지를 제공하는 VR/AR 콘텐트)를 생성하기 위해 사용될 수 있다.
도 3의 오른쪽은 아웃워드-페이싱 방식을 나타낸다. 아웃워드-페이싱 방식은 중심 오브젝트를 둘러싸고 위치한 하나 또는 그 이상의 카메라들(또는 카메라 센서들)이 중심 오브젝트가 아닌 중심 오브젝트의 환경을 캡쳐하는 방식을 의미한다. 아웃워드-페이싱 방식은 사용자의 시점에서 나타나는 주변 환경을 제공하기 위한 포인트 클라우드 콘텐트(예를 들면, 자율 주행 차량의 사용자에게 제공될 수 있는 외부 환경을 나타내는 콘텐트)를 생성하기 위해 사용될 수 있다.
도 3에 도시된 바와 같이, 포인트 클라우드 콘텐트는 하나 또는 그 이상의 카메라들의 캡쳐 동작을 기반으로 생성될 수 있다. 이 경우 각 카메라의 좌표계가 다를 수 있으므로 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 캡쳐 동작 이전에 글로벌 공간 좌표계(global coordinate system)을 설정하기 위하여 하나 또는 그 이상의 카메라들의 캘리브레이션을 수행할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 상술한 캡쳐 방식으로 캡쳐된 이미지 및/또는 영상과 임의의 이미지 및/또는 영상을 합성하여 포인트 클라우드 콘텐트를 생성할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 가상 공간을 나타내는 포인트 클라우드 콘텐트를 생성하는 경우, 도 3에서 설명한 캡쳐 동작을 수행하지 않을 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 캡쳐한 이미지 및/또는 영상에 대해 후처리를 수행할 수 있다. 즉, 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 원하지 않는 영역(예를 들면 배경)을 제거하거나, 캡쳐한 이미지들 및/또는 영상들이 연결된 공간을 인식하고, 구멍(spatial hole)이 있는 경우 이를 메우는 동작을 수행할 수 있다.
또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 각 카메라로부터 확보한 포인트 클라우드 비디오의 포인트들에 대하여 좌표계 변환을 수행하여 하나의 포인트 클라우드 콘텐트를 생성할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 각 카메라의 위치 좌표를 기준으로 포인트들의 좌표계 변환을 수행할 수 있다. 이에 따라, 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 하나의 넓은 범위를 나타내는 콘텐트를 생성할 수도 있고, 포인트들의 밀도가 높은 포인트 클라우드 콘텐트를 생성할 수도 있다.
도 4는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(Point Cloud Video Encoder)의 예시를 나타낸다.
도 4는 도 1의 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)의 상세 예시를 나타낸다. 포인트 클라우드 비디오 인코더는 네트워크의 상황 혹은 애플리케이션 등에 따라 포인트 클라우드 콘텐트의 질(예를 들어 무손실-lossless, 손실-lossy, near-lossless)을 조절하기 위하여 포인트 클라우드 데이터(예를 들면 포인트들의 포지션들 및/또는 어트리뷰트들)을 재구성하고 인코딩 동작을 수행한다. 포인트 클라우드 콘텐트의 전체 사이즈가 큰 경우(예를 들어 30 fps의 경우 60 Gbps인 포인트 클라우드 콘텐트) 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 해당 콘텐트를 리얼 타임 스트리밍하지 못할 수 있다. 따라서 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 네트워크 환경등에 맞춰 제공하기 위하여 최대 타깃 비트율(bitrate)을 기반으로 포인트 클라우드 콘텐트를 재구성할 수 있다.
도 1과 도2 에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 비디오 인코더는 지오메트리 인코딩 및 어트리뷰트 인코딩을 수행할 수 있다. 지오메트리 인코딩은 어트리뷰트 인코딩보다 먼저 수행된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 좌표계 변환부(Transformation Coordinates unit, 40000), 양자화부(Quantization unit, 40001), 옥트리 분석부(Octree Analysis unit, 40002), 서페이스 어프록시메이션 분석부(Surface Approximation Analysis unit, 40003), 아리스메틱 인코더(Arithmetic Encode, 40004), 지오메트리 리컨스트럭션부(Geometry Reconstruction unit, 40005), 컬러 변환부(Color Transformation unit, 40006), 어트리뷰트 변환부(Attribute Transformation unit, 40007), RAHT(Region Adaptive Hierarchical Transform) 변환부(40008), LOD생성부( LOD Generation unit, 40009), 리프팅 변환부(Lifting Transformation unit)(40010), 계수 양자화부(Coefficient Quantization unit, 40011) 및/또는 아리스메틱 인코더(Arithmetic Encoder, 40012)를 포함한다.
좌표계 변환부(40000), 양자화부(40001), 옥트리 분석부(40002), 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003), 아리스메틱 인코더(40004), 및 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)는 지오메트리 인코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 인코딩은 옥트리 지오메트리 코딩, 다이렉트 코딩(direct coding), 트라이숩 지오메트리 인코딩(trisoup geometry encoding) 및 엔트로피 인코딩을 포함할 수 있다. 다이렉트 코딩 및 트라이숩 지오메트리 인코딩은 선택적으로 또는 조합으로 적용된다. 또한 지오메트리 인코딩은 위의 예시에 국한되지 않는다.
도면에 도시된 바와 같이, 실시예들에 따른 좌표계 변환부(40000)는 포지션들을 수신하여 좌표계(coordinate)로 변환한다. 예를 들어, 포지션들은 3차원 공간 (예를 들면XYZ 좌표계로 표현되는 3차원 공간 등)의 위치 정보로 변환될 수 있다. 실시예들에 따른 3차원 공간의 위치 정보는 지오메트리 정보로 지칭될 수 있다.
실시예들에 따른 양자화부(40001)는 지오메트리를 양자화한다. 예를 들어, 양자화부(40001)는 전체 포인트들의 최소 위치 값(예를 들면 X축, Y축, Z축 에 대하여 각축상의 최소 값)을 기반으로 포인트들을 양자화 할 수 있다. 양자화부(40001)는 최소 위치 값과 각 포인트의 위치 값의 차이에 기 설정된 양자 스케일(quantization scale) 값을 곱한 뒤, 내림 또는 올림을 수행하여 가장 가까운 정수 값을 찾는 양자화 동작을 수행한다. 따라서 하나 또는 그 이상의 포인트들은 동일한 양자화된 포지션 (또는 포지션 값)을 가질 수 있다. 실시예들에 따른 양자화부(40001)는 양자화된 포인트들을 재구성하기 위해 양자화된 포지션들을 기반으로 복셀화(voxelization)를 수행한다. 복셀화는 3차원 공간 상의 위치정보를 표현하는 최소한의 유닛을 의미한다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트(또는 3차원 포인트 클라우드 비디오)의 포인트들은 하나 또는 그 이상의 복셀(voxel)들에 포함될 수 있다. 복셀은 볼륨(Volume)과 픽셀(Pixel)의 조합어로서, 3차원 공간을 표현하는 축들(예를 들면 X축, Y축, Z축)을 기반으로 3차원 공간을 유닛(unit=1.0) 단위로 나누었을 때 발생하는 3차원 큐빅 공간을 의미한다. 양자화부(40001)는 3차원 공간의 포인트들의 그룹들을 복셀들로 매칭할 수 있다. 실시예들에 따라 하나의 복셀은 하나의 포인트만 포함할 수 있다. 실시예들에 따라 하나의 복셀은 하나 또는 그 이상의 포인트들을 포함할 수 있다. 또한 하나의 복셀을 하나의 포인트로 표현하기 위하여, 하나의 복셀에 포함된 하나 또는 그 이상의 포인트들의 포지션들을 기반으로 해당 복셀의 중앙점(center point)의 포지션을 설정할 수 있다. 이 경우 하나의 복셀에 포함된 모든 포지션들의 어트리뷰트들은 통합되어(combined) 해당 복셀에 할당될(assigned)수 있다.
실시예들에 따른 옥트리 분석부(40002)는 복셀을 옥트리(octree) 구조로 나타내기 위한 옥트리 지오메트리 코딩(또는 옥트리 코딩)을 수행한다. 옥트리 구조는 팔진 트리 구조에 기반하여 복셀에 매칭된 포인트들을 표현한다.
실시예들에 따른 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003)는 옥트리를 분석하고, 근사화할 수 있다. 실시예들에 따른 옥트리 분석 및 근사화는 효율적으로 옥트리 및 복셀화를 제공하기 위해서 다수의 포인트들을 포함하는 영역에 대해 복셀화하기 위해 분석하는 과정이다.
실시예들에 따른 아리스메틱 인코더(40004)는 옥트리 및/또는 근사화된 옥트리를 엔트로피 인코딩한다. 예를 들어, 인코딩 방식은 아리스메틱(Arithmetic) 인코딩 방법을 포함한다. 인코딩의 결과로 지오메트리 비트스트림이 생성된다.
컬러 변환부(40006), 어트리뷰트 변환부(40007), RAHT 변환부(40008), LOD생성부(40009), 리프팅 변환부(40010), 계수 양자화부(40011) 및/또는 아리스메틱 인코더(40012)는 어트리뷰트 인코딩을 수행한다. 상술한 바와 같이 하나의 포인트는 하나 또는 그 이상의 어트리뷰트들을 가질 수 있다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 인코딩은 하나의 포인트가 갖는 어트리뷰트들에 대해 동일하게 적용된다. 다만, 하나의 어트리뷰트(예를 들면 색상)이 하나 또는 그 이상의 요소들을 포함하는 경우, 각 요소마다 독립적인 어트리뷰트 인코딩이 적용된다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 인코딩은 컬러 변환 코딩, 어트리뷰트 변환 코딩, RAHT(Region Adaptive Hierarchical Transform) 코딩, 예측 변환(Interpolation-based hierarchical nearest-neighbour prediction-Prediction Transform) 코딩 및 리프팅 변환 (interpolation-based hierarchical nearest-neighbour prediction with an update/lifting step (Lifting Transform)) 코딩을 포함할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트에 따라 상술한 RAHT 코딩, 예측 변환 코딩 및 리프팅 변환 코딩은 선택적으로 사용되거나, 하나 또는 그 이상의 코딩들의 조합이 사용될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 어트리뷰트 인코딩은 상술한 예시에 국한되는 것은 아니다.
실시예들에 따른 컬러 변환부(40006)는 어트리뷰트들에 포함된 컬러 값(또는 텍스쳐)을 변환하는 컬러 변환 코딩을 수행한다. 예를 들어, 컬러 변환부(40006)는 색상 정보의 포맷을 변환(예를 들어 RGB에서 YCbCr로 변환)할 수 있다. 실시예들에 따른 컬러 변환부(40006)의 동작은 어트리뷰트들에 포함된 컬러값에 따라 옵셔널(optional)하게 적용될 수 있다.
실시예들에 따른 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)는 옥트리 및/또는 근사화된 옥트리를 재구성(디컴프레션)한다. 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)는 포인트들의 분포를 분석한 결과에 기반하여 옥트리/복셀을 재구성한다. 재구성된 옥트리/복셀은 재구성된 지오메트리(또는 복원된 지오메트리)로 호칭될 수 있다.
실시예들에 따른 어트리뷰트 변환부(40007)는 지오메트리 인코딩이 수행되지 않은 포지션들 및/또는 재구성된 지오메트리를 기반으로 어트리뷰트들을 변환하는 어트리뷰트 변환을 수행한다. 상술한 바와 같이 어트리뷰트들은 지오메트리에 종속되므로, 어트리뷰트 변환부(40007)는 재구성된 지오메트리 정보를 기반으로 어트리뷰트들을 변환할 수 있다. 예를 들어, 어트리뷰트 변환부(40007)는 복셀에 포함된 포인트의 포지션값을 기반으로 그 포지션의 포인트가 가지는 어트리뷰트를 변환할 수 있다. 상술한 바와 같이 하나의 복셀에 포함된 하나 또는 그 이상의 포인트들의 포지션들을 기반으로 해당 복셀의 중앙점의 포지션이 설정된 경우, 어트리뷰트 변환부(40007)는 하나 또는 그 이상의 포인트들의 어트리뷰트들을 변환한다. 트라이숩 지오메트리 인코딩이 수행된 경우, 어트리뷰트 변환부(40007)는 트라이숩 지오메트리 인코딩을 기반으로 어트리뷰트들을 변환할 수 있다.
어트리뷰트 변환부(40007)는 각 복셀의 중앙점의 포지션(또는 포지션 값)으로부터 특정 위치/반경 내에 이웃하고 있는 포인트들의 어트리뷰트들 또는 어트리뷰트 값들(예를 들면 각 포인트의 색상, 또는 반사율 등)의 평균값을 계산하여 어트리뷰트 변환을 수행할 수 있다. 어트리뷰트 변환부(40007)는 평균값 계산시 중앙점으로부터 각 포인트까지의 거리에 따른 가중치를 적용할 수 있다. 따라서 각 복셀은 포지션과 계산된 어트리뷰트(또는 어트리뷰트 값)을 갖게 된다.
어트리뷰트 변환부(40007)는 K-D 트리 또는 몰톤(morton) 코드를 기반으로 각 복셀의 중앙점의 포지션으로부터 특정 위치/반경 내에 존재하는 이웃 포인트들을 탐색할 수 있다. K-D 트리는 이진 탐색 트리(binary search tree)로 빠르게 최단 이웃점 탐색(Nearest Neighbor Search-NNS)이 가능하도록 point들을 위치 기반으로 관리할 수 있는 자료 구조를 지원한다. 몰톤 코드는 모든 포인트들의 3차원 포지션을 나타내는 좌표값(예를 들면 (x, y, z))을 비트값으로 나타내고, 비트들을 믹싱하여 생성된다. 예를 들어 포인트의 포지션을 나타내는 좌표값이 (5, 9, 1)일 경우 좌표값의 비트 값은 (0101, 1001, 0001)이다. 비트 값을z, y, x 순서로 비트 인덱스에 맞춰 믹싱하면 010001000111이다. 이 값을 10진수로 나타내면 1095이 된다. 즉, 좌표값이 (5, 9, 1)인 포인트의 몰톤 코드 값은 1095이다. 어트리뷰트 변환부(40007)는 몰톤 코드 값을 기준으로 포인트들을 정렬하고depth-first traversal 과정을 통해 최단 이웃점 탐색(NNS)을 할 수 있다. 어트리뷰트 변환 동작 이후, 어트리뷰트 코딩을 위한 다른 변환 과정에서도 최단 이웃점 탐색(NNS)이 필요한 경우, K-D 트리 또는 몰톤 코드가 활용된다.
도면에 도시된 바와 같이 변환된 어트리뷰트들은 RAHT 변환부(40008) 및/또는 LOD 생성부(40009)로 입력된다.
실시예들에 따른 RAHT 변환부(40008)는 재구성된 지오메트리 정보에 기반하여 어트리뷰트 정보를 예측하는 RAHT코딩을 수행한다. 예를 들어, RAHT 변환부(40008)는 옥트리의 하위 레벨에 있는 노드와 연관된 어트리뷰트 정보에 기반하여 옥트리의 상위 레벨에 있는 노드의 어트리뷰트 정보를 예측할 수 있다.
실시예들에 따른 LOD생성부(40009)는 LOD(Level of Detail)를 생성한다. 실시예들에 따른 LOD는 포인트 클라우드 콘텐트의 디테일을 나타내는 정도로서, LOD 값이 작을 수록 포인트 클라우드 콘텐트의 디테일이 떨어지고, LOD 값이 클 수록 포인트 클라우드 콘텐트의 디테일이 높음을 나타낸다. 포인트들을 LOD에 따라 분류될 수 있다.
실시예들에 따른 리프팅 변환부(40010)는 포인트 클라우드의 어트리뷰트들을 가중치에 기반하여 변환하는 리프팅 변환 코딩을 수행한다. 상술한 바와 같이 리프팅 변환 코딩은 선택적으로 적용될 수 있다.
실시예들에 따른 계수 양자화부(40011)은 어트리뷰트 코딩된 어트리뷰트들을 계수에 기반하여 양자화한다.
실시예들에 따른 아리스메틱 인코더(40012)는 양자화된 어트리뷰트들을 아리스메틱 코딩 에 기반하여 인코딩한다.
도 4의 포인트 클라우드 비디오 인코더의 엘레멘트들은 도면에 도시되지 않았으나 포인트 클라우드 콘텐트 제공 장치에 포함된 하나 또는 그 이상의 메모리들과 통신가능하도록 설정된 하나 또는 그 이상의 프로세서들 또는 집적 회로들(integrated circuits)을 포함하는 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 하나 또는 그 이상의 프로세서들은 상술한 도 4의 포인트 클라우드 비디오 인코더의 엘레멘트들의 동작들 및/또는 기능들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다. 또한 하나 또는 그 이상의 프로세서들은 도 4의 포인트 클라우드 비디오 인코더의 엘레멘트들의 동작들 및/또는 기능들을 수행하기 위한 소프트웨어 프로그램들 및/또는 인스트럭션들의 세트를 동작하거나 실행할 수 있다. 실시예들에 따른 하나 또는 그 이상의 메모리들은 하이 스피드 랜덤 억세스 메모리를 포함할 수도 있고, 비휘발성 메모리(예를 들면 하나 또는 그 이상의 마그네틱 디스크 저장 디바이스들, 플래쉬 메모리 디바이스들, 또는 다른 비휘발성 솔리드 스테이트 메모리 디바이스들(Solid-state memory devices)등)를 포함할 수 있다.
도 5 는 실시예들에 따른 복셀의 예시를 나타낸다.
도 5는 X축, Y축, Z축의 3가지 축으로 구성된 좌표계로 표현되는 3차원 공간상에 위치한 복셀을 나타낸다. 도 4에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 양자화부(40001) 등)은 복셀화를 수행할 수 있다. 복셀은 3차원 공간을 표현하는 축들(예를 들면 X축, Y축, Z축)을 기반으로 3차원 공간을 유닛(unit=1.0) 단위로 나누었을 때 발생하는 3차원 큐빅 공간을 의미한다. 도 5는 두 개의 극점들(0,0,0) 및 (2d, 2d, 2d) 으로 정의되는 바운딩 박스(cubical axis-aligned bounding box)를 재귀적으로 분할(recursive subdividing)하는 옥트리 구조를 통해 생성된 복셀의 예시를 나타낸다. 하나의 복셀은 적어도 하나 이상의 포인트를 포함한다. 복셀은 복셀군(voxel group)과의 포지션 관계로부터 공간 좌표를 추정 할 수 있다. 상술한 바와 같이 복셀은 2차원 이미지/영상의 픽셀과 마찬가지로 어트리뷰트(색상 또는 반사율 등)을 가진다. 복셀에 대한 구체적인 설명은 도 4에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다.
도 6은 실시예들에 따른 옥트리 및 오큐판시 코드 (occupancy code)의 예시를 나타낸다.
도 1 내지 도 4에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)) 또는 포인트 클라우드 비디오 인코더의 옥트리 분석부(40002))는 복셀의 영역 및/또는 포지션을 효율적으로 관리하기 위하여 옥트리 구조 기반의 옥트리 지오메트리 코딩(또는 옥트리 코딩)을 수행한다.
도 6의 상단은 옥트리 구조를 나타낸다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트의 3차원 공간은 좌표계의 축들(예를 들면 X축, Y축, Z축)로 표현된다. 옥트리 구조는 두 개의 극점들(0,0,0) 및 (2d, 2d, 2d) 으로 정의되는 바운딩 박스(cubical axis-aligned bounding box)를 재귀적으로 분할(recursive subdividing)하여 생성된다. 2d는 포인트 클라우드 콘텐트(또는 포인트 클라우드 비디오)의 전체 포인트들을 감싸는 가장 작은 바운딩 박스를 구성하는 값으로 설정될 수 있다. d는 옥트리의 깊이(depth)를 나타낸다. d값은 다음의 수학식 1에 따라 결정된다. 하기 수학식 1에서 (xint n, yint n, zint n)는 양자화된 포인트들의 포지션들(또는 포지션 값들)을 나타낸다.
[수학식 1]
도 6의 상단의 중간에 도시된 바와 같이, 분할에 따라 전체 3차원 공간은 8개의 공간들로 분할될 수 있다. 분할된 각 공간은 6개의 면들을 갖는 큐브로 표현된다. 도 6의 상단의 오른쪽에 도시된 바와 같이 8개의 공간들 각각은 다시 좌표계의 축들(예를 들면 X축, Y축, Z축)을 기반으로 분할된다. 따라서 각 공간은 다시 8개의 작은 공간들로 분할된다. 분할된 작은 공간 역시 6개의 면들을 갖는 큐브로 표현된다. 이와 같은 분할 방식은 옥트리의 리프 노드(leaf node)가 복셀이 될 때까지 적용된다.
도 6의 하단은 옥트리의 오큐판시 코드를 나타낸다. 옥트리의 오큐판시 코드는 하나의 공간이 분할되어 발생되는 8개의 분할된 공간들 각각이 적어도 하나의 포인트를 포함하는지 여부를 나타내기 위해 생성된다. 따라서 하나의 오큐판시 코드는 8개의 자식 노드(child node)들로 표현된다. 각 자식 노드는 분할된 공간의 오큐판시를 나타내며, 자식 노드는 1비트의 값을 갖는다. 따라서 오큐판시 코드는 8 비트 코드로 표현된다. 즉, 자식 노드에 대응하는 공간에 적어도 하나의 포인트가 포함되어 있으면 해당 노드는 1값을 갖는다. 자식 노드에 대응하는 공간에 포인트가 포함되어 있지 않으면 (empty), 해당 노드는 0값을 갖는다. 도 6에 도시된 오큐판시 코드는 00100001이므로 8개의 자식 노드 중 3번째 자식 노드 및 8번째 자식 노드에 대응하는 공간들은 각각 적어도 하나의 포인트를 포함함을 나타낸다. 도면에 도시된 바와 같이 3번째 자식 노드 및 8번째 자식 노드는 각각 8개의 자식 노드를 가지며, 각 자식 노드는 8비트의 오큐판시 코드로 표현된다. 도면은 3번째 자식 노드의 오큐판시 코드가 10000111이고, 8번째 자식 노드의 오큐판시 코드가 01001111임을 나타낸다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 아리스메틱 인코더(40004))는 오큐판시 코드를 엔트로피 인코딩할 수 있다. 또한 압축 효율을 높이기 위해 포인트 클라우드 비디오 인코더는 오큐판시 코드를 인트라/인터 코딩할 수 있다. 실시예들에 따른 수신 장치(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006))는 오큐판시 코드를 기반으로 옥트리를 재구성한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 옥트리 분석부(40002))는 포인트들의 포지션들을 저장하기 위해 복셀화 및 옥트리 코딩을 수행할 수 있다. 하지만 3차원 공간 내 포인트들이 언제나 고르게 분포하는 것은 아니므로, 포인트들이 많이 존재하지 않는 특정 영역이 존재할 수 있다. 따라서, 3차원 공간 전체에 대해 복셀화를 수행하는 것은 비효율 적이다. 예를 들어 특정 영역에 포인트가 거의 존재하지 않는다면, 해당 영역까지 복셀화를 수행할 필요가 없다.
따라서 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 상술한 특정 영역(또는 옥트리의 리프 노드를 제외한 노드)에 대해서는 복셀화를 수행하지 않고, 특정 영역에 포함된 포인트들의 포지션을 직접 코딩하는 다이렉트 코딩(Direct coding)을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 다이렉트 코딩 포인트의 좌표들은 다이렉트 코딩 모드(Direct Coding Mode, DCM)으로 호칭된다. 또한 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 표면 모델(surface model)을 기반으로 특정 영역(또는 노드)내의 포인트들의 포지션들을 복셀 기반으로 재구성하는 트라이숩 지오메트리 인코딩(Trisoup geometry encoding)을 수행할 수 있다. 트라이숩 지오메트리 인코딩은 오브젝트의 표현을 삼각형 메쉬(triangle mesh)의 시리즈로 표현하는 지오메트리 인코딩이다. 따라서 포인트 클라우드 비디오 디코더는 메쉬 표면으로부터 포인트 클라우드를 생성할 수 있다. 실시예들에 따른 다이렉트 코딩 및 트라이숩 지오메트리 인코딩은 선택적으로 수행될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 다이렉트 코딩 및 트라이숩 지오메트리 인코딩은 옥트리 지오메트리 코딩(또는 옥트리 코딩)과 결합되어 수행될 수 있다.
다이렉트 코딩(Direct coding)을 수행하기 위해서는 다이렉트 코딩을 적용하기 위한 직접 모드(direct mode) 사용 옵션이 활성화 되어 있어야 하며, 다이렉트 코딩을 적용할 노드는 리프 노드가 아니고, 특정 노드 내에 한계치(threshold) 이하의 포인트들이 존재해야 한다. 또한 다이렉트 코딩의 대상이 되는 전체 포인트들의 개수는 기설정된 한계값을 넘어서는 안된다. 위의 조건이 만족되면, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들어, 아리스메틱 인코더(40004))는 포인트들의 포지션들(또는 포지션 값들)을 엔트로피 코딩할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003))는 옥트리의 특정 레벨(레벨은 옥트리의 깊이 d보다는 작은 경우)을 정하고, 그 레벨부터는 표면 모델을 사용하여 노드 영역내의 포인트의 포지션을 복셀 기반으로 재구성하는 트라이숩 지오메트리 인코딩을 수행할 수 있다(트라이숩 모드). 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 트라이숩 지오메트리 인코딩을 적용할 레벨을 지정할 수 있다. 예를 들어, 지정된 레벨이 옥트리의 깊이와 같으면 포인트 클라우드 비디오 인코더는 트라이숩 모드로 동작하지 않는다. 즉, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 지정된 레벨이 옥트리의 깊이값 보다 작은 경우에만 트라이숩 모드로 동작할 수 있다. 실시예들에 따른 지정된 레벨의 노드들의 3차원 정육면체 영역을 블록(block)이라 호칭한다. 하나의 블록은 하나 또는 그 이상의 복셀들을 포함할 수 있다. 블록 또는 복셀은 브릭(brick)에 대응될 수도 있다. 각 블록 내에서 지오메트리는 표면(surface)으로 표현된다. 실시예들에 따른 표면은 최대 한번 블록의 각 엣지(edge, 모서리)와 교차할 수 있다.
하나의 블록은 12개의 엣지들을 가지므로, 하나의 블록 내 적어도 12개의 교차점들이 존재한다. 각 교차점은 버텍스(vertex, 정점 또는 꼭지점)라 호칭된다. 엣지를 따라 존재하는 버텍스는 해당 엣지를 공유하는 모든 블록들 중 그 엣지에 인접한 적어도 하나의 오큐파이드 복셀(occupied voxel)이 있는 경우 감지된다. 실시예들에 따른 오큐파이드 복셀은 포인트를 포함하는 복셀을 의미한다. 엣지를 따라 검출된 버텍스의 포지션은 해당 엣지를 공유하는 모든 블록들 중 해당 엣지에 인접한 모든 복셀들의 엣지에 따른 평균 포지션(the average position along the edge of all voxels)이다.
버텍스가 검출되면 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 엣지의 시작점(x, y, z), 엣지의 방향벡터(
x, 
y, 
z), 버텍스 위치 값 (엣지 내의 상대적 위치 값)들을 엔트로피 코딩할 수 있다. 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 지오메트리 리컨스트럭션부(40005))는 삼각형 재구성(triangle reconstruction), 업-샘플링(up-sampling), 복셀화 과정을 수행하여 복원된 지오메트리(재구성된 지오메트리)를 생성할 수 있다.
블록의 엣지에 위치한 버텍스들은 블록을 통과하는 표면(surface)를 결정한다. 실시예들에 따른 표면은 비평면 다각형이다. 삼각형 재구성 과정은 엣지의 시작점, 엣지의 방향 벡터와 버텍스의 위치값을 기반으로 삼각형으로 나타내는 표면을 재구성한다. 삼각형 재구성 과정은 다음의 수학식 2와 같다. ①각 버텍스들의 중심(centroid)값을 계산하고, ②각 버텍스값에서 중심 값을 뺀 값들에 ③자승을 수행하고 그 값을 모두 더한 값을 구한다.
[수학식 2]
그리고나서, 더해진 값의 최소값을 구하고, 최소값이 있는 축에 따라서 프로젝션 (Projection, 투영) 과정을 수행한다. 예를 들어 x 요소(element)가 최소인 경우, 각 버텍스를 블록의 중심을 기준으로 x축으로 프로젝션 시키고, (y, z) 평면으로 프로젝션 시킨다. (y, z)평면으로 프로젝션 시키면 나오는 값이 (ai, bi)라면 atan2(bi, ai)를 통해 θ값을 구하고, θ값을 기준으로 버텍스들(vertices)을 정렬한다. 하기의 표 1은 버텍스들의 개수에 따라 삼각형을 생성하기 위한 버텍스들의 조합을 나타낸다. 버텍스들은 1부터 n까지의 순서로 정렬된다. 하기 표 1은 4개의 버텍스들에 대하여, 버텍스들의 조합에 따라 두 개의 삼각형들이 구성될 수 있음을 나타낸다. 첫번째 삼각형은 정렬된 버텍스들 중 1, 2, 3번째 버텍스들로 구성되고, 두번째 삼각형은 정렬된 버텍스들 중 3, 4, 1번째 버텍스들로 구성될 수 있다.
표 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) |
업샘플링 과정은 삼각형의 엣지를 따라서 중간에 점들을 추가하여 복셀화 하기 위해서 수행된다. 업샘플링 요소 값(upsampling factor)과 블록의 너비를 기준으로 추가 점들을 생성한다. 추가점은 리파인드 버텍스(refined vertex)라고 호칭된다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 리파인드 버텍스들을 복셀화할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 비디오 인코더는 복셀화 된 포지션(또는 포지션 값)을 기반으로 어트리뷰트 인코딩을 수행할 수 있다.
도 7은 실시예들에 따른 이웃 노드 패턴의 예시를 나타낸다.
포인트 클라우드 비디오의 압축 효율을 증가시키기 위하여 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 콘텍스트 어댑티브 아리스메틱 (context adaptive arithmetic) 코딩을 기반으로 엔트로피 코딩을 수행할 수 있다.
도 1 내지 도 6에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템 또는 도 2의 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002) 또는 도 4의 포인트 클라우드 비디오 인코더 또는 아리스메틱 인코더(40004)는 오큐판시 코드를 곧바로 엔트로피 코딩할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템 또는 포인트 클라우드 비디오 인코더는 현재 노드의 오큐판시 코드와 이웃 노드들의 오큐판시를 기반으로 엔트로피 인코딩(인트라 인코딩)을 수행하거나, 이전 프레임의 오큐판시 코드를 기반으로 엔트로피 인코딩(인터 인코딩)을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 프레임은 동일한 시간에 생성된 포인트 클라우드 비디오의 집합을 의미한다. 실시예들에 따른 인트라 인코딩/인터 인코딩의 압축 효율은 참조하는 이웃 노드들의 개수에 따라 달라질 수 있다. 비트가 커지면 복잡해지지만 한쪽으로 치우치게 만들어서 압축 효율이 높아질 수 있다. 예를 들어 3-bit context를 가지면, 2의 3승인 = 8가지 방법으로 코딩 해야 한다. 나누어 코딩을 하는 부분은 구현의 복잡도에 영향을 준다. 따라서 압축의 효율과 복잡도의 적정 수준을 맞출 필요가 있다.
도 7은 이웃 노드들의 오큐판시를 기반으로 오큐판시 패턴을 구하는 과정을 나타낸다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 옥트리의 각 노드의 이웃 노드들의 오큐판시(occupancy)를 판단하고 이웃 노드 패턴(neighbor pattern) 값을 구한다. 이웃 노드 패턴은 해당 노드의 오큐판시 패턴을 추론하기 위해 사용된다. 도7의 왼쪽은 노드에 대응하는 큐브(가운데 위치한 큐브) 및 해당 큐브와 적어도 하나의 면을 공유하는 6개의 큐브들(이웃 노드들)을 나타낸다. 도면에 도시된 노드들은 같은 뎁스(깊이)의 노드들이다. 도면에 도시된 숫자는 6개의 노드들 각각과 연관된 가중치들(1, 2, 4, 8, 16, 32, 등)을 나타낸다. 각 가중치는 이웃 노드들의 위치에 따라 순차적으로 부여된다.
도 7의 오른쪽은 이웃 노드 패턴 값을 나타낸다. 이웃 노드 패턴 값은 오큐파이드 이웃 노드(포인트를 갖는 이웃 노드)의 가중치가 곱해진 값들의 합이다. 따라서 이웃 노드 패턴 값은 0에서 63까지의 값을 갖는다. 이웃 노드 패턴 값이 0 인 경우, 해당 노드의 이웃 노드 중 포인트를 갖는 노드(오큐파이드 노드)가 없음을 나타낸다. 이웃 노드 패턴 값이 63인 경우, 이웃 노드들이 전부 오큐파이드 노드들임을 나타낸다. 도면에 도시된 바와 같이 가중치1, 2, 4, 8가 부여된 이웃 노드들은 오큐파이드 노드들이므로, 이웃 노드 패턴 값은 1, 2, 4, 8을 더한 값인 15이다. 포인트 클라우드 비디오 인코더는 이웃 노드 패턴 값에 따라 코딩을 수행할 수 있다(예를 들어 이웃 노드 패턴 값이 63인 경우, 64가지의 코딩을 수행). 실시예들에 따라 포인트 클라우드 비디오 인코더는 이웃 노드 패턴 값을 변경 (예를 들면 64를 10 또는 6으로 변경하는 테이블을 기반으로) 하여 코딩의 복잡도를 줄일 수 있다.
도 8은 실시예들에 따른 LOD 별 포인트 구성의 예시를 나타낸다.
도 1 내지 도 7에서 설명한 바와 같이, 어트리뷰트 인코딩이 수행되기 전 인코딩된 지오메트리는 재구성(디컴프레션) 된다. 다이렉트 코딩이 적용된 경우, 지오메트리 재구성 동작은 다이렉트 코딩된 포인트들의 배치를 변경하는 것을 포함할 수 있다(예를 들면 다이렉트 코딩된 포인트들을 포인트 클라우드 데이터의 앞쪽에 배치). 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 지오메트리 재구성 과정은 삼각형 재구성, 업샘플링, 복셀화 과정을 어트리뷰트는 지오메트리에 종속되므로, 어트리뷰트 인코딩은 재구성된 지오메트리를 기반으로 수행된다.
포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 LOD 생성부(40009))는 포인트들을 LOD별로 분류(reorganization) 또는 그룹핑(grouping)할 수 있다. 도 8은 LOD에 대응하는 포인트 클라우드 콘텐트를 나타낸다. 도 8의 가장 왼쪽은 오리지널 포인트 클라우드 콘텐트를 나타낸다. 도 8의 왼쪽에서 두번째 그림은 가장 낮은 LOD의 포인트들의 분포를 나타내며, 도 8의 가장 오른쪽 그림은 가장 높은 LOD의 포인트들의 분포를 나타낸다. 즉, 가장 낮은 LOD의 포인트들은 드문드문(sparse) 분포하며, 가장 높은 LOD의 포인트들은 촘촘히 분포한다. 즉, 도 8의 하단에 표시된 화살표 방향에 따라 LOD가 증가할수록 포인트들 간의 간격(또는 거리)는 더 짧아진다.
도 9는 실시예들에 따른 LOD 별 포인트 구성의 예시를 나타낸다.
도 1 내지 도 8에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템, 또는 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 도 2의 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002), 도 4의 포인트 클라우드 비디오 인코더, 또는 LOD 생성부(40009))는 LOD를 생성할 수 있다. LOD는 포인트들을 설정된 LOD 거리 값(또는 유클리디안 디스턴스(Euclidean Distance)의 세트)에 따라 리파인먼트 레벨들(refinement levels)의 세트로 재정열(reorganize)하여 생성된다. LOD 생성 과정은 포인트 클라우드 비디오 인코더뿐만 아니라 포인트 클라우드 비디오 디코더에서도 수행된다.
도 9의 상단은 3차원 공간에 분포된 포인트 클라우드 콘텐트의 포인트들의 예시(P0내지 P9)를 나타낸다. 도 9의 오리지널 오더(Original order)는 LOD 생성 전 포인트들 P0 내지 P9의 순서를 나타낸다. 도 9의 LOD 기반 오더 (LOD based order)는 LOD 생성에 따른 포인트들의 순서를 나타낸다. 포인트들은 LOD별 재정열된다. 또한 높은 LOD는 낮은 LOD에 속한 포인트들을 포함한다. 도 9에 도시된 바와 같이 LOD0는 P0, P5, P4 및 P2를 포함한다. LOD1은 LOD0의 포인트들과 P1, P6 및 P3를 포함한다. LOD2는 LOD0의 포인트들, LOD1의 포인트들 및 P9, P8 및 P7을 포함한다.
도 4에서 설명한 바와 같이 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 LOD 기반의 예측 변환 코딩, 리프팅 변환 코딩 및 RAHT 변환 코딩을 선택적으로 또는 조합하여 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 포인트들에 대한 예측기(predictor)를 생성하여 각 포인트의 예측 어트리뷰트(또는 예측 어트리뷰트값)을 설정하기 위한 LOD 기반의 예측 변환 코딩을 수행할 수 있다. 즉, N개의 포인트들에 대하여 N개의 예측기들이 생성될 수 있다. 실시예들에 따른 예측기는 각 포인트의 LOD 값과 LOD별 설정된 거리 내에 존재하는 이웃 포인트들에 대한 인덱싱 정보 및 이웃 포인트들까지의 거리 값을 기반으로 가중치(=1/거리) 값을 계산할 수 있다.
실시예들에 따른 예측 어트리뷰트(또는 어트리뷰트값)은 각 포인트의 예측기에 설정된 이웃 포인트들의 어트리뷰트들(또는 어트리뷰트 값들, 예를 들면 색상, 반사율 등)에 각 이웃 포인트까지의 거리를 기반으로 계산된 가중치(또는 가중치값)을 곱한 값의 평균값으로 설정된다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 계수 양자화부(40011)는 해당 포인트의 어트리뷰트(즉, 오리지날 어트리뷰트 값)에서 해당 예측 어트리뷰트(어트리뷰트값)을 뺀 해당 포인트의 잔여값(residual, 잔여 어트리뷰트, 잔여 어트리뷰트값, 어트리뷰트 예측 잔여값, 예측 에러 어트리뷰트 값 등으로 호칭할 수 있다)을 양자화(quantization) 및 역양자화(inverse quantization)할 수 있다. 잔여 어트리뷰트 값에 대해 수행되는 송신 디바이스의 양자화 과정은 표 2와 같다. 그리고 표 2와 같이 양자화가 이루어진 잔여 어트리뷰트 값에 대해 수행되는 수신 디바이스의 역 양자화 과정은 표 3과 같다.
| int PCCQuantization(int value, int quantStep) { |
| if( value >=0) { |
| return floor(value / quantStep + 1.0 / 3.0); |
| } else { |
| return -floor(-value / quantStep + 1.0 / 3.0); |
| } |
| } |
| int PCCInverseQuantization(int value, int quantStep) { |
| if( quantStep ==0) { |
| return value; |
| } else { |
| return value * quantStep; |
| } |
| } |
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 아리스메틱 인코더(40012))는 각 포인트의 예측기에 이웃한 포인트들이 있는 경우, 상술한 바와 같이 양자화 및 역양자화된 잔여(residual) 어트리뷰트 값을 엔트로피 코딩 할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 아리스메틱 인코더(40012))는 각 포인트의 예측기에 이웃한 포인트들이 없으면 상술한 과정을 수행하지 않고 해당 포인트의 어트리뷰트들을 엔트로피 코딩할 수 있다.실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더 (예를 들면 리프팅 변환부(40010))는 각 포인트의 예측기를 생성하고, 예측기에 계산된 LOD를 설정 및 이웃 포인트들을 등록하고, 이웃 포인트들까지의 거리에 따른 가중치를 설정하여 리프팅 변환 코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 리프팅 변환 코딩은 상술한 LOD 기반의 예측 변환 코딩과 유사하나, 어트리뷰트 값에 가중치를 누적 적용한다는 점에서 차이가 있다. 실시예들에 따른 어트리뷰트값에 가중치를 누적 적용하는 과정은 다음과 같다.1) 각 포인트의 가중치 값을 저장하는 배열 QW(QuantizationWeight)를 생성한다. QW의 모든 요소들의 초기값은 1.0이다. 예측기에 등록된 이웃 노드의 예측기 인덱스의 QW 값에 현재 포인트의 예측기의 가중치를 곱한 값을 더한다. 2) 리프트 예측 과정: 예측된 어트리뷰트 값을 계산하기 위하여 포인트의 어트리뷰트 값에 가중치를 곱한 값을 기존 어트리뷰트값에서 뺀다.
3) 업데이트웨이트(updateweight) 및 업데이트(update)라는 임시 배열들을 생성하고 임시 배열들을 0으로 초기화한다.
4) 모든 예측기에 대해서 계산된 가중치에 예측기 인덱스에 해당하는 QW에 저장된 가중치를 추가로 곱해서 산출된 가중치를 업데이트웨이트 배열에 이웃 노드의 인덱스로 누적으로 합산한다. 업데이트 배열에는 이웃 노드의 인덱스의 어트리뷰트 값에 산출된 가중치를 곱한 값을 누적 합산한다.
5) 리프트 업데이트 과정: 모든 예측기에 대해서 업데이트 배열의 어트리뷰트 값을 예측기 인덱스의 업데이트웨이트 배열의 가중치 값으로 나누고, 나눈 값에 다시 기존 어트리뷰트 값을 더한다.
6) 모든 예측기에 대해서, 리프트 업데이트 과정을 통해 업데이트된 어트리뷰트 값에 리프트 예측 과정을 통해 업데이트 된(QW에 저장된) 가중치를 추가로 곱하여 예측 어트리뷰트 값을 산출한다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 계수 양자화부(40011))는 예측 어트리뷰트 값을 양자화한다. 또한 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 아리스메틱 인코더(40012))는 양자화된 어트리뷰트 값을 엔트로피 코딩한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 RAHT 변환부(40008))는 옥트리의 하위 레벨에 있는 노드와 연관된 어트리뷰트를 사용하여 상위 레벨의 노드들의 어트리뷰트를 에측하는 RAHT 변환 코딩을 수행할 수 있다. RAHT 변환 코딩은 옥트리 백워드 스캔을 통한 어트리뷰트 인트라 코딩의 예시이다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 복셀에서 전체 영역으로 스캔하고, 각 스텝에서 복셀을 더 큰 블록으로 합치면서 루트 노드까지의 병합 과정을 반복 수행한다. 실시예들에 따른 병합 과정은 오큐파이드 노드에 대해서만 수행된다. 엠티 노드(empty node)에 대해서는 병합 과정이 수행되지 않으며, 엠티 노드의 바로 상위 노드에 대해 병합 과정이 수행된다.
하기의 수학식 3은 RAHT 변환 행렬을 나타낸다. glx,y,z 는 레벨 l에서의 복셀들의 평균 어트리뷰트 값을 나타낸다. glx,y,z는 gl+1 2x,y,z와 gl+1 2x+1,y,z로부터 계산될 수 있다. gl 2x,y,z 와 gl 2x+1,y,z 의 가중치를 w1=wl 2x,y,z과 w2=wl 2x+1,y,z 이다.
[수학식 3]
gl-1 x,y,z는 로-패스(low-pass) 값으로, 다음 상위 레벨에서의 병합 과정에서 사용된다. hl-1 x,y,z은 하이패스 계수(high-pass coefficients)이며, 각 스텝에서의 하이패스 계수들은 양자화되어 엔트로피 코딩 된다(예를 들면 아리스메틱 인코더(40012)의 인코딩). 가중치는 wl-1 x,y,z = wl 2x,y,z + wl 2x+1,y,z로 계산된다. 루트 노드는 마지막 g1 0,0,0 과 g1 0,0,1을 통해서 다음의 수학식 4와 같이 생성된다.
[수학식 4]
gDC값 또한 하이패스 계수와 같이 양자화되어 엔트로피 코딩된다.
도 10은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 디코더(Point Cloud Video Decoder)의 예시를 나타낸다.
도 10에 도시된 포인트 클라우드 비디오 디코더는 도 1에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006) 예시로서, 도 1에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006)의 동작 등과 동일 또는 유사한 동작을 수행할 수 있다. 도면이 도시된 바와 같이 포인트 클라우드 비디오 디코더는 하나 또는 그 이상의 비트스트림(bitstream)들에 포함된 지오메트리 비트스트림(geometry bitstream) 및 어트리뷰트 비트스트림(attribute bitstream)을 수신할 수 있다. 포인트 클라우드 비디오 디코더는 지오메트리 디코더(geometry decoder) 및 어트리뷰트 디코더(attribute decoder)를 포함한다. 지오메트리 디코더는 지오메트리 비트스트림에 대해 지오메트리 디코딩을 수행하여 디코딩된 지오메트리(decoded geometry)를 출력한다. 어트리뷰트 디코더는 디코딩된 지오메트리를 기반으로 어트리뷰트 비트스트림에 대해 어트리뷰트 디코딩을 수행하여 디코딩된 어트리뷰트들(decoded attributes)을 출력한다. 디코딩된 지오메트리 및 디코딩된 어트리뷰트들은 포인트 클라우드 콘텐트를 복원(decoded point cloud)하는데 사용된다.
도 11은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 디코더(Point Cloud Video Decoder)의 예시를 나타낸다.
도 11에 도시된 포인트 클라우드 비디오 디코더는 도 10에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 디코더의 상세 예시로서, 도 1 내지 도 9에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 인코더의 인코딩 동작의 역과정인 디코딩 동작을 수행할 수 있다.
도 1 및 도 10에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 비디오 디코더는 지오메트리 디코딩 및 어트리뷰트 디코딩을 수행할 수 있다. 지오메트리 디코딩은 어트리뷰트 디코딩보다 먼저 수행된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 디코더는 아리스메틱 디코더(arithmetic decoder, 11000), 옥트리 합성부(octree synthesis unit, 11001), 서페이스 오프록시메이션 합성부(surface approximation synthesis unit, 11002), 지오메트리 리컨스트럭션부(geometry reconstruction unit, 11003), 좌표계 역변환부(coordinates inverse transformation unit, 11004), 아리스메틱 디코더(arithmetic decoder, 11005), 역양자화부(inverse quantization unit, 11006), RAHT변환부(11007), LOD생성부(LOD generation unit, 11008), 인버스 리프팅부(Inverse lifting unit, 11009), 및/또는 컬러 역변환부(color inverse transformation unit, 11010)를 포함한다.
아리스메틱 디코더(11000), 옥트리 합성부(11001), 서페이스 오프록시메이션 합성부(11002), 지오메트리 리컨스트럭션부(11003), 좌표계 역변환부(11004)는 지오메트리 디코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 디코딩은 다이렉트 디코딩(direct decoding) 및 트라이숩 지오메트리 디코딩(trisoup geometry decoding)을 포함할 수 있다. 다이렉트 디코딩 및 트라이숩 지오메트리 디코딩은 선택적으로 적용된다. 또한 지오메트리 디코딩은 위의 예시에 국한되지 않으며, 도 1 내지 도 9에서 설명한 지오메트리 인코딩의 역과정으로 수행된다.
실시예들에 따른 아리스메틱 디코더(11000)는 수신한 지오메트리 비트스트림을 아리스메틱 코딩을 기반으로 디코딩한다. 아리스메틱 디코더(11000)의 동작은 아리스메틱 인코더(40004)의 역과정에 대응한다.
실시예들에 따른 옥트리 합성부(11001)는 디코딩된 지오메트리 비트스트림으로부터 (또는 디코딩 결과 확보된 지오메트리에 관한 정보)로부터 오큐판시 코드를 획득하여 옥트리를 생성할 수 있다. 오큐판시 코드에 대한 구체적인 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 같다.
실시예들에 따른 서페이스 오프록시메이션 합성부(11002)는 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 디코딩된 지오메트리 및/또는 생성된 옥트리에 기반하여 서페이스를 합성할 수 있다.
실시예들에 따른 지오메트리 리컨스트럭션부(11003)는 서페이스 및 또는 디코딩된 지오메트리에 기반하여 지오메트리를 재생성할 수 있다. 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 같이, 다이렉트 코딩 및 트라이숩 지오메트리 인코딩은 선택적으로 적용된다. 따라서 지오메트리 리컨스트럭션부(11003)는 다이렉트 코딩이 적용된 포인트들의 포지션 정보들을 직접 가져와서 추가한다. 또한, 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 지오메트리 리컨스트럭션부(11003)는 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)의 재구성 동작, 예를 들면 삼각형 재구성, 업-샘플링, 복셀화 동작을 수행하여 지오메트리를 복원할 수 있다. 구체적인 내용은 도 6에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다. 복원된 지오메트리는 어트리뷰트들을 포함하지 않는 포인트 클라우드 픽쳐 또는 프레임을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 좌표계 역변환부(11004)는 복원된 지오메트리를 기반으로 좌표계를 변환하여 포인트들의 포지션들을 획득할 수 있다.
아리스메틱 디코더(11005), 역양자화부(11006), RAHT 변환부(11007), LOD생성부(11008), 인버스 리프팅부(11009), 및/또는 컬러 역변환부(11010)는 도 10에서 설명한 어트리뷰트 디코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 디코딩은 RAHT(Region Adaptive Hierarchical Transform) 디코딩, 예측 변환(Interpolation-based hierarchical nearest-neighbour prediction-Prediction Transform) 디코딩 및 리프팅 변환 (interpolation-based hierarchical nearest-neighbour prediction with an update/lifting step (Lifting Transform)) 디코딩을 포함할 수 있다. 상술한 3가지의 디코딩들은 선택적으로 사용되거나, 하나 또는 그 이상의 디코딩들의 조합이 사용될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 어트리뷰트 디코딩은 상술한 예시에 국한되는 것은 아니다.
실시예들에 따른 아리스메틱 디코더(11005)는 어트리뷰트 비트스트림을 아리스메틱 코딩으로 디코딩한다.
실시예들에 따른 역양자화부(11006)는 디코딩된 어트리뷰트 비트스트림 또는 디코딩 결과 확보한 어트리뷰트에 대한 정보를 역양자화(inverse quantization)하고 역양자화된 어트리뷰트들(또는 어트리뷰트 값들)을 출력한다. 역양자화는 포인트 클라우드 비디오 인코더의 어트리뷰트 인코딩에 기반하여 선택적으로 적용될 수 있다.
실시예들에 따라 RAHT 변환부(11007), LOD생성부(11008) 및/또는 인버스 리프팅부(11009)는 재구성된 지오메트리 및 역양자화된 어트리뷰트들을 처리할 수 있다. 상술한 바와 같이 RAHT 변환부(11007), LOD 생성부(11008) 및/또는 인버스 리프팅부(11009)는 포인트 클라우드 비디오 인코더의 인코딩에 따라 그에 대응하는 디코딩 동작을 선택적으로 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 컬러 역변환부(11010)는 디코딩된 어트리뷰트들에 포함된 컬러 값(또는 텍스쳐)을 역변환하기 위한 역변환 코딩을 수행한다. 컬러 역변환부(11010)의 동작은 포인트 클라우드 비디오 인코더의 컬러 변환부(40006)의 동작에 기반하여 선택적으로 수행될 수 있다.
도 11의 포인트 클라우드 비디오 디코더의 엘레멘트들은 도면에 도시되지 않았으나 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템에 포함된 하나 또는 그 이상의 메모리들과 통신가능하도록 설정된 하나 또는 그 이상의 프로세서들 또는 집적 회로들(integrated circuits)을 포함하는 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 하나 또는 그 이상의 프로세서들은 상술한 도 11의 포인트 클라우드 비디오 디코더의 엘레멘트들의 동작들 및/또는 기능들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다. 또한 하나 또는 그 이상의 프로세서들은 도11의 포인트 클라우드 비디오 디코더의 엘레멘트들의 동작들 및/또는 기능들을 수행하기 위한 소프트웨어 프로그램들 및/또는 인스트럭션들의 세트를 동작하거나 실행할 수 있다.
도 12는 실시예들에 따른 전송 장치의 예시이다.
도 12에 도시된 전송 장치는 도 1의 전송장치(10000) (또는 도 4의 포인트 클라우드 비디오 인코더)의 예시이다. 도 12에 도시된 전송 장치는 도 1 내지 도 9에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 인코더의 동작들 및 인코딩 방법들과 동일 또는 유사한 동작들 및 방법들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 전송 장치는 데이터 입력부(12000), 양자화 처리부(12001), 복셀화 처리부(12002), 옥트리 오큐판시 코드 (Occupancy code) 생성부(12003), 표면 모델 처리부(12004), 인트라/인터 코딩 처리부(12005), 아리스메틱 (Arithmetic) 코더(12006), 메타데이터 처리부(12007), 색상 변환 처리부(12008), 어트리뷰트 변환 처리부(또는 속성 변환 처리부)(12009), 예측/리프팅/RAHT 변환 처리부(12010), 아리스메틱 (Arithmetic) 코더(12011) 및/또는 전송 처리부(12012)를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 데이터 입력부(12000)는 포인트 클라우드 데이터를 수신 또는 획득한다. 데이터 입력부(12000)는 포인트 클라우드 비디오 획득부(10001)의 동작 및/또는 획득 방법(또는 도2에서 설명한 획득과정(20000))과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 획득 방법을 수행할 수 있다.
데이터 입력부(12000), 양자화 처리부(12001), 복셀화 처리부(12002), 옥트리 오큐판시 코드 (Occupancy code) 생성부(12003), 표면 모델 처리부(12004), 인트라/인터 코딩 처리부(12005), Arithmetic 코더(12006)는 지오메트리 인코딩을 수행한다. 실시예들에 따른 지오메트리 인코딩은 도 1 내지 도 9에서 설명한 지오메트리 인코딩과 동일 또는 유사하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 양자화 처리부(12001)는 지오메트리(예를 들면 포인트들의 위치값, 또는 포지션값)을 양자화한다. 양자화 처리부(12001)의 동작 및/또는 양자화는 도 4에서 설명한 양자화부(40001)의 동작 및/또는 양자화와 동일 또는 유사하다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하다.
실시예들에 따른 복셀화 처리부(12002)는 양자화된 포인트들의 포지션 값을 복셀화한다. 복셀화 처리부(120002)는 도 4에서 설명한 양자화부(40001)의 동작 및/또는 복셀화 과정과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 과정을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하다.
실시예들에 따른 옥트리 오큐판시 코드 생성부(12003)는 복셀화된 포인트들의 포지션들을 옥트리 구조를 기반으로 옥트리 코딩을 수행한다. 옥트리 오큐판시 코드 생성부(12003)는 오큐판시 코드를 생성할 수 있다. 옥트리 오큐판시 코드 생성부(12003)는 도 4 및 도 6에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 인코더 (또는 옥트리 분석부(40002))의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하다.
실시예들에 따른 표면 모델 처리부(12004)는 표면 모델(surface model)을 기반으로 특정 영역(또는 노드)내의 포인트들의 포지션들을 복셀 기반으로 재구성하는 트라이숩 지오메트리 인코딩을 수행할 수 있다. 포면 모델 처리부(12004)는 도 4 에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003))의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하다.
실시예들에 따른 인트라/인터 코딩 처리부(12005)는 포인트 클라우드 데이터를 인트라/인터 코딩할 수 있다. 인트라/인터 코딩 처리부(12005)는 도 7에서 설명한 인트라/인터 코딩과 동일 또는 유사한 코딩을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 7에서 설명한 바와 동일하다. 실시예들에 따라 인트라/인터 코딩 처리부(12005)는 아리스메틱 코더(12006)에 포함될 수 있다.
실시예들에 따른 아리스메틱 코더(12006)는 포인트 클라우드 데이터의 옥트리 및/또는 근사화된 옥트리를 엔트로피 인코딩한다. 예를 들어, 인코딩 방식은 아리스메틱(Arithmetic) 인코딩 방법을 포함한다. 아리스메틱 코더(12006)는 아리스메틱 인코더(40004)의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다.
실시예들에 따른 메타데이터 처리부(12007)는 포인트 클라우드 데이터에 관한 메타데이터, 예를 들어 설정 값 등을 처리하여 지오메트리 인코딩 및/또는 어트리뷰트 인코딩 등 필요한 처리 과정에 제공한다. 또한 실시예들에 따른 메타데이터 처리부(12007)는 지오메트리 인코딩 및/또는 어트리뷰트 인코딩과 관련된 시그널링 정보를 생성 및/또는 처리할 수 있다. 실시예들에 따른 시그널링 정보는 지오메트리 인코딩 및/또는 어트리뷰트 인코딩과 별도로 인코딩처리될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 시그널링 정보는 인터리빙 될 수도 있다.
색상 변환 처리부(12008), 어트리뷰트 변환 처리부(12009), 예측/리프팅/RAHT 변환 처리부(12010), 아리스메틱 (Arithmetic) 코더(12011)는 어트리뷰트 인코딩을 수행한다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 인코딩은 도 1 내지 도 9에서 설명한 어트리뷰트 인코딩과 동일 또는 유사하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 색상 변환 처리부(12008)는 어트리뷰트들에 포함된 색상값을 변환하는 색상 변환 코딩을 수행한다. 색상 변환 처리부(12008)는 재구성된 지오메트리를 기반으로 색상 변환 코딩을 수행할 수 있다. 재구성된 지오메트리에 대한 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하다. 또한 도 4에서 설명한 컬러 변환부(40006)의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다. 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 어트리뷰트 변환 처리부(12009)는 지오메트리 인코딩이 수행되지 않은 포지션들 및/또는 재구성된 지오메트리를 기반으로 어트리뷰트들을 변환하는 어트리뷰트 변환을 수행한다. 어트리뷰트 변환 처리부(12009)는 도 4에 설명한 어트리뷰트 변환부(40007)의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다. 구체적인 설명은 생략한다. 실시예들에 따른 예측/리프팅/RAHT 변환 처리부(12010)는 변환된 어트리뷰트들을 RAHT 코딩, LOD 기반의 예측 변환 코딩 및 리프팅 변환 코딩 중 어느 하나 또는 조합하여 코딩할 수 있다. 예측/리프팅/RAHT 변환 처리부(12010)는 도 4에서 설명한 RAHT 변환부(40008), LOD 생성부(40009) 및 리프팅 변환부(40010)의 동작들과 동일 또는 유사한 동작들 중 적어도 하나 이상을 수행한다. 또한 LOD 기반의 예측 변환 코딩, 리프팅 변환 코딩 및 RAHT 변환 코딩에 대한 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 아리스메틱 코더(12011)는 코딩된 어트리뷰트들을 아리스메틱 코딩에 기반하여 인코딩할 수 있다. 아리스메틱 코더(12011)는 아리스메틱 인코더(40012)의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다.
실시예들에 따른 전송 처리부(12012)는 인코딩된 지오메트리 및/또는 인코딩된 어트리뷰트, 메타 데이터 정보를 포함하는 각 비트스트림을 전송하거나, 인코딩된 지오메트리 및/또는 인코딩된 어트리뷰트, 메타 데이터 정보를 하나의 비트스트림으로 구성하여 전송할 수 있다. 실시예들에 따른 인코딩된 지오메트리 및/또는 인코딩된 어트리뷰트, 메타 데이터 정보가 하나의 비트스트림으로 구성되는 경우, 비트스트림은 하나 또는 그 이상의 서브 비트스트림들을 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 비트스트림은 시퀀스 레벨의 시그널링을 위한 SPS (Sequence Parameter Set), 지오메트리 정보 코딩의 시그널링을 위한 GPS(Geometry Parameter Set), 어트리뷰트 정보 코딩의 시그널링을 위한 APS(Attribute Parameter Set), 타일 레벨의 시그널링을 위한 TPS (Tile Parameter Set 또는 tile inventory)를 포함하는 시그널링 정보 및 슬라이스 데이터를 포함할 수 있다. 슬라이스 데이터는 하나 또는 그 이상의 슬라이스들에 대한 정보를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 하나의 슬라이스는 하나의 지오메트리 비트스트림(Geom00) 및 하나 또는 그 이상의 어트리뷰트 비트스트림들(Attr00, Attr10)을 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 TPS(또는 타일 인벤토리)는 하나 또는 그 이상의 타일들에 대하여 각 타일에 관한 정보(예를 들면 bounding box의 좌표값 정보 및 높이/크기 정보 등)을 포함할 수 있다. 지오메트리 비트스트림은 헤더와 페이로드를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 비트스트림의 헤더는 GPS에 포함된 파라미터 세트의 식별 정보(geom_parameter_set_id), 타일 식별자(geom_tile_id), 슬라이스 식별자(geom_slice_id) 및 페이로드에 포함된 데이터에 관한 정보 등을 포함할 수 있다. 상술한 바와 같이 실시예들에 따른 메타데이터 처리부(12007)는 시그널링 정보를 생성 및/또는 처리하여 전송 처리부(12012)로 전송할 수 있다. 실시예들에 따라, 지오메트리 인코딩을 수행하는 엘레멘트들 및 어트리뷰트 인코딩을 수행하는 엘레멘트들은 점선 처리된 바와 같이 상호 데이터/정보를 공유할 수 있다. 실시예들에 따른 전송 처리부(12012)는 트랜스미터(10003)의 동작 및/또는 전송 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 전송 방법을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 2에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다.
도 13은 실시예들에 따른 수신 장치의 예시이다.
도 13에 도시된 수신 장치는 도 1의 수신장치(10004) (또는 도 10 및 도 11의 포인트 클라우드 비디오 디코더)의 예시이다. 도 13에 도시된 수신 장치는 도 1 내지 도 11에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 디코더의 동작들 및 디코딩 방법들과 동일 또는 유사한 동작들 및 방법들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 수신 장치는 수신부(13000), 수신 처리부(13001), 아리스메틱 (arithmetic) 디코더(13002), 오큐판시 코드 (Occupancy code) 기반 옥트리 재구성 처리부(13003), 표면 모델 처리부(삼각형 재구성, 업-샘플링, 복셀화)(13004), 인버스(inverse) 양자화 처리부(13005), 메타데이터 파서(13006), 아리스메틱 (arithmetic) 디코더(13007), 인버스(inverse)양자화 처리부(13008), 예측/리프팅/RAHT 역변환 처리부(13009), 색상 역변환 처리부(13010) 및/또는 렌더러(13011)를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 디코딩의 각 구성요소는 실시예들에 따른 인코딩의 구성요소의 역과정을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 수신부(13000)는 포인트 클라우드 데이터를 수신한다. 수신부(13000)는 도 1의 리시버(10005)의 동작 및/또는 수신 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 수신 방법을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 수신 처리부(13001)는 수신한 데이터로부터 지오메트리 비트스트림 및/또는 어트리뷰트 비트스트림을 획득할 수 있다. 수신 처리부(13001)는 수신부(13000)에 포함될 수 있다.
아리스메틱 디코더(13002), 오큐판시 코드 기반 옥트리 재구성 처리부(13003), 표면 모델 처리부(13004) 및 인버스 양자화 처리부(13005)는 지오메트리 디코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 디코딩은 도 1 내지 도 10에서 설명한 지오메트리 디코딩과 동일 또는 유사하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 아리스메틱 디코더(13002)는 지오메트리 비트스트림을 아리스메틱 코딩을 기반으로 디코딩할 수 있다. 아리스메틱 디코더(13002)는 아리스메틱 디코더(11000)의 동작 및/또는 코딩과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 코딩을 수행한다.
실시예들에 따른 오큐판시 코드 기반 옥트리 재구성 처리부(13003)는 디코딩된 지오메트리 비트스트림으로부터 (또는 디코딩 결과 확보된 지오메트리에 관한 정보)로부터 오큐판시 코드를 획득하여 옥트리를 재구성할 수 있다. 오큐판시 코드 기반 옥트리 재구성 처리부(13003)는 옥트리 합성부(11001)의 동작 및/또는 옥트리 생성 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다. 실시예들에 따른 표면 모델 처리부(13004)는 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 표면 모델 방식에 기반하여 트라이숩 지오메트리 디코딩 및 이와 관련된 지오메트리 리컨스트럭션(예를 들면 삼각형 재구성, 업-샘플링, 복셀화)을 수행할 수 있다. 표면 모델 처리부(13004)는 서페이스 오프록시메이션 합성부(11002) 및/또는 지오메트리 리컨스트럭션부(11003)의 동작과 동일 또는 유사한 동작을 수행한다.
실시예들에 따른 인버스 양자화 처리부(13005)는 디코딩된 지오메트리를 인버스 양자화할 수 있다.
실시예들에 따른 메타데이터 파서(13006)는 수신한 포인트 클라우드 데이터에 포함된 메타데이터, 예를 들어 설정 값 등을 파싱할 수 있다. 메타데이터 파서(13006)는 메타데이터를 지오메트리 디코딩 및/또는 어트리뷰트 디코딩에 전달할 수 있다. 메타데이터에 대한 구체적인 설명은 도 12에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다.
아리스메틱 디코더(13007), 인버스 양자화 처리부(13008), 예측/리프팅/RAHT 역변환 처리부(13009) 및 색상 역변환 처리부(13010)는 어트리뷰트 디코딩을 수행한다. 어트리뷰트 디코딩는 도 1 내지 도 10에서 설명한 어트리뷰트 디코딩과 동일 또는 유사하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 아리스메틱 디코더(13007)는 어트리뷰트 비트스트림을 아리스메틱 코딩으로 디코딩할 수 있다. 아리스메틱 디코더(13007)는 재구성된 지오메트리를 기반으로 어트리뷰트 비트스트림의 디코딩을 수행할 수 있다. 아리스메틱 디코더(13007)는 아리스메틱 디코더(11005)의 동작 및/또는 코딩과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 코딩을 수행한다.
실시예들에 따른 인버스 양자화 처리부(13008)는 디코딩된 어트리뷰트 비트스트림을 인버스 양자화할 수 있다. 인버스 양자화 처리부(13008)는 역양자화부(11006)의 동작 및/또는 역양자화 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다.
실시예들에 따른 예측/리프팅/RAHT 역변환 처리부(13009)는 재구성된 지오메트리 및 역양자화된 어트리뷰트들을 처리할 수 있다. 예측/리프팅/RAHT 역변환 처리부(13009)는 RAHT 변환부(11007), LOD생성부(11008) 및/또는 인버스 리프팅부(11009)의 동작들 및/또는 디코딩들과 동일 또는 유사한 동작들 및/또는 디코딩들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행한다. 실시예들에 따른 색상 역변환 처리부(13010)는 디코딩된 어트리뷰트들에 포함된 컬러 값(또는 텍스쳐)을 역변환하기 위한 역변환 코딩을 수행한다. 색상 역변환 처리부(13010)는 컬러 역변환부(11010)의 동작 및/또는 역변환 코딩과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 역변환 코딩을 수행한다. 실시예들에 따른 렌더러(13011)는 포인트 클라우드 데이터를 렌더링할 수 있다.
도 14는 실시예들에 따른 G-PCC 기반으로 압축되는 포인트 클라우드 데이터를 저장 또는 스트리밍하기 위한 전체 아키텍쳐를 나타낸다. 실시예들에 따르면, 도 14는 사용자에게 VR, AR, MR, 자율 주행 등 다양한 서비스를 지원하는 포인트 클라우드 데이터를 저장 및 스트리밍하기 위한 아키텍쳐를 나타낸다.
전술한 포인트 클라우드 비디오 제공을 위한 전체 아키텍처 내에서, 획득/인코딩/전송/디코딩/렌더링의 일련의 과정을 거치게 되는 포인트 클라우드 데이터를 포인트 클라우드 콘텐츠 데이터 또는 포인트 클라우드 비디오 데이터라고 부를 수 있다. 실시예들에 따르면, 포인트 클라우드 콘텐츠 데이터라는 용어는 또한 이러한 포인트 클라우드 데이터와 관련되는 메타데이터 내지 시그널링 정보를 포함하는 개념으로 쓰일 수도 있다.
실시예들에 따르면, 포인트 클라우드 데이터의 저장 및 스트리밍 과정은 획득 과정, 인코딩 과정, 전송 과정, 디코딩 과정, 랜더링 과정 및/또는 피드백 과정을 포함할 수 있다.
도 14의 상단의 전송 장치는 획득부, 포인트 클라우드 비디오 인코더, 파일/세그먼트 인캡슐레이션부를 포함할 수 있으며, 도 1 내지 도 13에서 설명한 전송 장치(예를 들면 전송 장치(10000), 도 12의 전송 장치 등)가 포인트 클라우드 콘텐트를 처리 및 전송하는 과정을 나타낸다.
도 1 내지 도 13에서 설명한 바와 같이 전송 장치는 포인트 클라우드 콘텐트의 오디오(Ba)를 획득하고(Audio Acquisition), 획득한 오디오를 인코딩(Audio encoding)하여 오디오 비트스트림(Ea)들을 출력할 수 있다. 또한 전송 장치는 포인트 클라우드 콘텐트의 포인트 클라우드(Bv)(또는 포인트 클라우드 비디오)를 획득하고(Point Acquisition), 획득한 포인트 클라우드에 대하여 포인트 클라우드 비디오 인코딩(Point cloud video encoding)을 수행하여 포인트 클라우드 비디오 비트스트림(Ev)들을 출력할 수 있다. 즉, 전송 장치의 포인트 클라우드 비디오 인코더에서 예측, 변환, 양자화, 엔트로피 코딩 등과 같은 일련의 절차를 통해 포인트 클라우드 비디오 인코딩된 데이터(인코딩된 비디오/영상 정보)는 비트스트림 형태로 출력될 수 있다. 전송 장치의 포인트 클라우드 비디오 인코딩은 도 1 내지 도 13에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 인코딩(예를 들면 도 4의 포인트 클라우드 비디오 인코더의 인코딩 등)과 동일 또는 유사하므로 구체적인 설명은 생략한다.
전송 장치의 파일/세그먼트 인캡슐레이션부는 생성된 오디오 비트스트림들 및 비디오 비트스트림들 또는 포인트 클라우드 관련 메타데이터를 파일 및/또는 스트리밍을 위한 세그먼트로 인캡슐레이션할 수 있다. 상기 메타데이터는 포인트 클라우드를 위한 콘텐츠에 관련된 시그널링 정보를 의미한다. 예를 들어, 메타데이터는 이니셜 초기 뷰일 오리엔테이션 메타데이터(initial viewing orientation metadata)를 포함할 수 있다. 또 다른 예로, 메타데이터는 포인트 클라우드 데이터가 앞을 나타내는 데이터인지 뒤를 나타내는 데이터 인지를 식별하기 위한 정보, 캡쳐 등과 관련된 정보를 포함할 수 있다. 여기서 포인트 클라우드 관련 메타데이터는 메타데이터 처리부(도 12 참조)로부터 전달받을 수 있다. 상기 메타데이터 처리부는 상기 포인트 클라우드 비디오 인코더에 포함될 수도 있고, 또는 별도의 컴포넌트/모듈로 구성될 수도 있다. 인캡슐레이션된 파일 및/또는 세그먼트(Fs, File)은 ISOBMFF 등의 파일 포맷의 파일 또는 DASH(dynamic adaptive streaming over HTTP) 세그먼트를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 관련 메타 데이터(metadata)는 인캡슐레이션된 파일 포맷 및/또는 세그먼트에 포함될 수 있다. 상기 포인트 클라우드 관련 메타 데이터는 ISOBMFF (ISO International Standards Organization Base Media File Format) 파일 포맷 상의 다양한 레벨의 박스(box)에 포함되거나 파일 내에서 별도의 트랙에 포함될 수 있다. 실시예에 따라 파일/세그먼트 인캡슐레이션부는 포인트 클라우드 관련 메타데이터 자체를 별도의 파일로 인캡슐레이션할 수 있다. 실시예들에 따른 전송 장치(또는 전송 처리부)는 포인트 클라우드 비트스트림 또는 해당 포인트 클라우드 비트스트림을 포함하는 파일 및/또는 세그먼트를 디지털 저장매체 또는 네트워크를 통해 수신 장치로 전송(delivery)할 수 있다. 실시예들에 따른 전송 장치는 전송을 위해 임의의 전송 프로토콜에 따른 처리를 수행할 수 있다. 전송 장치에서 전송을 위한 처리를 마친 데이터들은 방송망 및/또는 브로드밴드를 통해 전달될 수 있다. 이 데이터들은 온 디맨드(On Demand) 방식으로 수신측으로 전달될 수도 있다. 실시예들에 따른 디지털 저장 매체는 USB, SD, CD, DVD, 블루레이, HDD, SSD 등 다양한 저장 매체를 포함할 수 있다. 전송 장치의 인캡슐레이션 및 전송 처리 방법은 도 1 내지 도 13에서 설명한 바 (예를 들면 트랜스미터(10003), 도 2의 전송 단계(20002) 등)와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
도 14의 하단의 수신 장치는 파일/세그먼트 디캡슐레이션부, 포인트 클라우드 비디오 디코더, 렌더러, 및 센싱/트랙킹부를 포함할 수 있으며, 도 1 내지 도 13에서 설명한 수신 장치(예를 들면 수신 장치(10004), 도 13의 수신 장치 등)가 포인트 클라우드 콘텐트를 처리 및 출력하는 과정을 나타낸다.
실시예들에 따라 수신 장치는 최종 오디오 데이터 및 최종 비디오 데이터를 출력하는 디바이스 (예를 들면 스피커(Loudspeakers), 헤드폰들(headphones), 디스플레이(Display))와 포인트 클라우드 콘텐트를 처리하는 포인트 클라우드 플레이어(Point Cloud Player)를 포함할 수 있다. 최종 데이터 출력 디바이스 및 포인트 클라우드 플레이어는 별도의 물리적인 디바이스들로 구성될 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 플레이어는 G-PCC(Geometry-based Point Cloud Compression) 코딩 및/또는 V-PCC(Video based Point Cloud Compression) 코딩 및/또는 차세대 코딩을 수행할 수 있다.
실시예들에 따르면, 수신 장치의 파일/세그먼트 디캡슐레이션부는 방송망, 브로드밴드, 디지털 저장매체 등을 통하여 파일 및/또는 세그먼트 형태로 수신되는 포인트 클라우드 데이터를 디캡슐레이션할 수 있다. 실시예들에 따르면, 상기 파일/세그먼트 디캡슐레이션부는 ISOBMFF 기반의 파일을 디캡슐레이션하여, 포인트 클라우드 비트스트림 및/또는 포인트 클라우드 관련 메타데이터(또는 별도의 메타데이터 비트스트림)를 획득할 수 있다. 획득된 포인트 클라우드 비트스트림은 포인트 클라우드 비디오 디코더로, 획득된 포인트 클라우드 관련 메타데이터(또는 메타데이터 비트스트림)는 메타데이터 파서(도 13 참조)로 전달할 수 있다. 상기 포인트 클라우드 비트스트림은 포인트 클라우드 관련 메타데이터(또는 메타데이터 비트스트림)를 포함할 수도 있다. 상기 메타데이터 파서는 상기 포인트 클라우드 비디오 디코더에 포함될 수도 있고, 또는 별도의 컴포넌트/모듈로 구성될 수도 있다. 상기 파일/세그먼트 디캡슐레이션부가 획득하는 포인트 클라우드 관련 메타데이터는 파일 포맷 상의 다양한 레벨의 박스(box)에 포함되거나 파일 내에서 별도의 트랙에 포함되어 있을 수 있다. 상기 파일/세그먼트 디캡슐레이션부는 필요한 경우 메타데이터 파서로부터 디캡슐레이션에 필요한 메타데이터를 전달받을 수 있다. 상기 포인트 클라우드 관련 메타데이터는 상기 포인트 클라우드 비디오 디코더에 전달되어 포인트 클라우드 디코딩 절차에 사용될 수도 있고, 또는 렌더러에 전달되어 포인트 클라우드 렌더링 절차에 사용될 수도 있다. 즉, 수신 장치는 상기 메타데이터를 기반으로 디캡슐레이션, 오디오 디코딩, 오디오 렌더링, 비디오 디코딩 및 비디오 렌더링 동작 중 적어도 하나 이상을 수행할 수 있다. 메타데이터에 대한 설명은 도 12 내지 도 13에서 설명한 바와 유사 또는 동일하므로 여기서 설명되지 않은 부분은 도 12 내지 도 13의 설명을 참조한다. 또한, 수신 장치의 수신 및 디캡슐레이션 방법은 도 1 내지 도 13에서 설명한 바(예를 들면 리시버(10005), 수신부(13000), 수신 처리부(13001)등)와 동일 또는 유사하므로 여기서 설명되지 않은 부분은 도 1 내지 도 13의 설명을 참조한다.
실시예들에 따른 수신 장치는 파일 및/또는 세그먼트에 포함된 오디오 비트스트림(E'a)를 확보한다. 도면에 도시된 바와 같이 수신 장치는 오디오 비트스트림(E'a)에 대해 오디오 디코딩(audio decoding)을 수행하여 디코딩된 오디오 데이터(B'a)를 출력하고, 디코딩된 오디오 데이터를 렌더링(audio rendering)하여 최종 오디오 데이터(A'a)를 스피커 또는 헤드폰 등을 통해 출력한다.
또한 수신 장치의 포인트 클라우드 비디오 디코더는 파일/세그먼트 디캡슐레이션부에서 제공되는 비디오 비트스트림(E'v)에 대해 포인트 클라우드 비디오 디코딩(point cloud video decoding)을 수행하여 디코딩된 비디오 데이터(B'v)를 출력한다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 디코딩은 도 1 내지 도 13에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 디코딩과 동일 또는 유사하므로 (예를 들면 도11의 포인트 클라우드 비디오 디코더의 디코딩 등) 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따르면, 수신 장치의 렌더러는 디코딩된 비디오 데이터(B'v)를 3D 공간 상에 렌더링할 수 있다. 실시예들에 따르면, 렌더링된 비디오/영상은 디스플레이부를 통하여 디스플레이될 수 있다. 사용자는 VR/XR/AR/MR 디스플레이 또는 일반 디스플레이 등을 통하여 렌더링된 결과의 전부 또는 일부 영역을 볼 수 있다.
실시예들에 따르면, 수신 장치의 센싱/트랙킹부는 사용자 또는 수신측로부터 헤드 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보를 획득(또는 생성 또는 추출) 또는 계산하여 수신 장치의 파일/세그먼트 디캡슐레이션부, 포인트 클라우드 비디오 디코더, 렌더러 및/또는 피드백 채널을 통해 전송 장치의 포인트 클라우드 비디도 인코더, 파일/세그먼트 인캡슐레이션부에 전달한다. 헤드 오리엔테이션 정보는 사용자의 머리 위치, 각도, 움직임 등에 대한 정보를 나타내거나 또는 사용자가 보고 있는 장치의 위치, 각도, 움직임 등에 대한 정보를 나타낼 수 있다. 이 정보를 기반으로 사용자가 현재 3D 공간 상에서 보고 있는 영역에 대한 정보, 즉 뷰포트 정보가 계산될 수 있다.
실시예들에 따르면, 뷰포트 정보는 현재 사용자가 3D 공간 상에서 디바이스 혹은 HMD 등을 통하여 보고 있는 영역에 대한 정보일 수 있다. VR/XR/AR/MR 디스플레이 등의 장치는 헤드 오리엔테이션 정보(즉, 사용자의 머리 위치/방향), 장치가 지원하는 수직(vertical) 또는 수평(horizontal) FOV 등에 근거하여 뷰포트 영역을 추출할 수 있다.
실시예들에 따르면, 수신 장치는 센싱/트랙킹부에 의해 획득된 헤드 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보를 기반으로 모든 포인트 클라우드 데이터를 수신하거나 또는 상기 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보가 나타내는 포인트 클라우드 데이터(즉, 포인트 클라우드 데이터의 일부)를 수신할 수 있다.
실시예들에 따르면, 수신 장치의 파일/세그먼트 디캡슐레이션부 및/또는 포인트 클라우드 비디오 디코더 및/또는 렌더러는 센싱/트랙킹부에 의해 획득된 헤드 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보를 기반으로 모든 포인트 클라우드 데이터를 디캡슐레이션하거나 디코딩하거나 렌더링할 수 있으며, 또는 상기 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보가 나타내는 포인트 클라우드 데이터(즉, 포인트 클라우드 데이터의 일부)를 디캡슐레이션하거나 디코딩하거나 렌더링할 수 있다. 즉, 수신 장치의 파일/세그먼트 디캡슐레이션부 및/또는 포인트 클라우드 비디오 디코더 및/또는 렌더러는 상기 헤드 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보를 기반으로 특정 영역, 즉 헤드 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보가 나타내는 영역의 미디어 데이터만 효율적으로 파일에서 추출하거나 디코딩하거나 렌더링할 수 있다. 다시 말해, 상기 헤드 오리엔테이션 정보, 뷰포트 정보와 같은 피드백 정보 및/또는 메타데이터를 이용하여 수신 장치의 디캡슐레이션 처리, 포인트 클라우드 비디오 디코딩 과정, 렌더링 과정 등이 수행될 수 있다. 예를 들어, 헤드 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보를 이용하여 현재 사용자가 보고 있는 영역에 대한 포인트 클라우드 데이터가 우선적으로 디캡슐레이션, 디코딩 및 렌더링될 수 있다.
실시예들에 따르면, 전송 장치의 포인트 클라우드 비디오 인코더 및/또는 파일/세그먼트 인캡슐레이션부는 상기 센싱/트랙킹부에 의해 획득되어 피드백된 헤드 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보를 사용하여 특정 영역, 즉 헤드 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보가 나타내는 영역의 미디어 데이터만 효율적으로 인코딩하거나 또는 파일을 생성하여 전송할 수 있다. 즉, 전송 장치의 포인트 클라우드 비디오 인코더는 헤드 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보에 기반하여 모든 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하거나 또는 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보가 나타내는 포인트 클라우드 데이터(즉, 포인트 클라우드 데이터의 일부)를 인코딩할 수 있다. 또한, 파일/세그먼트 인캡슐레이션부는 피드백되는 헤드 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보를 기반으로 모든 포인트 클라우드 데이터를 인캡슐레이션하거나 또는 헤드 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보가 나타내는 포인트 클라우드 데이터(즉, 포인트 클라우드 데이터의 일부)를 인캡슐레이션할 수 있다. 이에 더하여, 전송 장치는 피드백되는 헤드 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보를 기반으로 모든 포인트 클라우드 데이터를 딜리버리하거나 또는 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보가 나타내는 포인트 클라우드 데이터(즉, 포인트 클라우드 데이터의 일부)를 딜리버리할 수 있다.
실시예들에 따르면, 피드백 과정을 통한 포인트 클라우드 데이터의 소비에 있어 인터랙티비티(interactivity)가 제공될 수 있다. 실시예들에 따르면, 사용자는 VR/AR/MR/자율주행 환경 상에 구현된 것들과 상호작용 할 수도 있는데, 이 경우 그 상호 작용과 관련된 정보가 피드백 정보로서 전송 장치 내지 서비스 프로바이더로 전달될 수도 있다. 일 실시예에 따라 피드백 정보를 전달하는 피드백 과정은 수행되지 않을 수도 있다.
피드백 정보에 대한 설명은 도 1 내지 도 13에서 설명한 바와 동일 또는 유사하므로 여기서 설명되지 않은 부분은 도 1 내지 도 13의 설명을 참조한다.
도 15는 실시예들에 따른 전송 장치의 예시를 나타낸다.
도 15의 전송 장치는 포인트 클라우드 콘텐트를 전송하는 장치로서, 도 1 내지 도 14에서 설명한 전송 장치(예를 들면 도 1의 전송 장치(10000), 도 4의 포인트 클라우드 비디오 인코더, 도 12의 전송 장치, 도 14의 전송 장치 등)의 예시에 해당한다. 따라서 도 15의 전송 장치는 도 1 내지 도 14에서 설명한 전송 장치의 동작과 동일 또는 유사한 동작을 수행한다.
실시예들에 따른 전송 장치는 포인트 클라우드 획득(point cloud acquisition), 포인트 클라우드 비디오 인코딩(point cloud video encoding), 파일/세그먼트 인캡슐레이션(file/segment encapsulation) 및 전송(delivery) 중 적어도 하나 또는 그 이상을 수행할 수 있다.
도면에 도시된 포인트 클라우드 획득 및 전송 동작은 도 1 내지 도 14에서 설명한 바와 동일 또는 유사하므로 구체적인 설명은 생략한다.
도 1 내지 도 14에서 설명한 바와 같이 실시예들에 따른 전송 장치는 지오메트리 인코딩 및 어트리뷰트 인코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 인코딩은 지오메트리 컴프레션(geometry compression)이라 호칭될 수 있으며 어트리뷰트 인코딩은 어트리뷰트 컴프레션(attribute compression)이라 호칭될 수 있다. 상술한 바와 같이 하나의 포인트는 하나의 지오메트리와 하나 또는 그 이상의 어트리뷰트들을 가질 수 있다. 따라서 전송 장치는 각 어트리뷰트에 대하여 어트리뷰트 인코딩을 수행한다. 도면은 전송 장치가 하나 또는 그 이상의 어트리뷰트 컴프레션들(attribute #1 compression, …attribute #N compression)을 수행한 예시를 나타낸다. 또한 실시예들에 따른 전송 장치는 추가 컴프레션(auxiliary compression)을 수행할 수 있다. 추가 컴프레션은 메타데이터(metadata)에 대해 수행된다. 메타 데이터에 대한 설명은 도 1 내지 도 14에서 설명한 바와 동일 또는 유사하므로 생략한다. 또한 전송 장치는 메쉬 데이터 컴프레션(Mesh data compression)을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 메쉬 데이터 컴프레션은 도 1 내지 도 14에서 설명한 트라이숩 지오메트리 인코딩을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 전송 장치는 포인트 클라우드 비디오 인코딩에 따라 출력된 비트스트림들(예를 들면 포인트 클라우드 스트림들)을 파일 및/또는 세그먼트로 인캡슐레이션 할 수 있다. 실시예들에 따라 전송 장치는 메타 데이터 외의 데이터(예를 들면 미디어 데이터)를 운반하는 미디어 트랙 인캡슐레이션(media track encapsulation)을 수행하고, 메타 데이터를 운반하는 메타데이터 트랙 인캡슐레이션(metadata track encapsulation)을 수행할 수 있다. 실시예들에 따라 메타데이터는 미디어 트랙으로 인캡슐레이션 될 수 있다.
도 1 내지 도 14에서 설명한 바와 같이 전송 장치는 수신 장치로부터 피드백 정보(오리엔테이션/뷰포트 메타 데이터)를 수신하고, 수신한 피드백 정보를 기반으로 포인트 클라우드 비디오 인코딩, 파일/세그먼트 인캡슐레이션 및 전송 동작 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 14에서 설명한 바와 동일 또는 유사하므로 생략한다.
도 16은 실시예들에 따른 수신 장치의 예시를 나타낸다.
도 16의 수신 장치는 포인트 클라우드 콘텐트를 수신하는 장치로서, 도 1 내지 도 14에서 설명한 수신 장치(예를 들면 도 1의 수신 장치(10004), 도 11의 포인트 클라우드 비디오 디코더, 도 13의 수신 장치, 도 14의 수신 장치 등)의 예시에 해당한다. 따라서 도 16의 수신 장치는 도 1 내지 도 14에서 설명한 수신 장치의 동작과 동일 또는 유사한 동작을 수행한다. 또한 도 16의 수신 장치는 도 15의 전송 장치에서 전송한 신호 등을 받고, 도 15의 전송 장치의 동작의 역과정을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 수신 장치는 딜리버리 (delivery), 파일/세그먼트 디캡슐레이션(file/segment decapsulation), 포인트 클라우드 비디오 디코딩(point cloud video decoding) 및 포인트 클라우드 렌더링(point cloud rendering) 중 적어도 하나 또는 그 이상을 수행할 수 있다.
도면에 도시된 포인트 클라우드 수신 및 포인트 클라우드 렌더링 동작은 도 1 내지 도 14에서 설명한 바와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
도 1 내지 도 14에서 설명한 바와 같이 실시예들에 따른 수신 장치는 네트워크 또는 저장 장치로부터 획득한 파일 및/또는 세그먼트에 대해 디캡슐레이션을 수행한다. 실시예들에 따라 수신 장치는 메타 데이터 외의 데이터(예를 들면 미디어 데이터)를 운반하는 미디어 트랙 디캡슐레이션(media track decapsulation)을 수행하고, 메타 데이터를 운반하는 메타데이터 트랙 디캡슐레이션(metadata track decapsulation)을 수행할 수 있다. 실시예들에 따라 메타데이터가 미디어 트랙으로 인캡슐레이션 된 경우, 메타 데이터 트랙 디캡슐레이션은 생략된다.
도 1 내지 도 14에서 설명한 바와 같이 수신 장치는 디캡슐레이션을 통해 확보한 비트스트림(예를 들면 포인트 클라우드 스트림들)에 대하여 지오메트리 디코딩 및 어트리뷰트 디코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 디코딩은 지오메트리 디컴프레션(geometry decompression)이라 호칭될 수 있으며 어트리뷰트 디코딩은 어트리뷰트 디컴프레션(attribute decompression)이라 호칭될 수 있다. 상술한 바와 같이 송신 장치에서 하나의 포인트는 하나의 지오메트리와 하나 또는 그 이상의 어트리뷰트들을 가질 수 있으며 각각 인코딩된다. 따라서 수신 장치는 각 어트리뷰트에 대하여 어트리뷰트 디코딩을 수행한다. 도면은 수신 장치가 하나 또는 그 이상의 어트리뷰트 디컴프레션들(attribute #1 decompression, …attribute #N decompression)을 수행한 예시를 나타낸다. 또한 실시예들에 따른 수신 장치는 추가 디컴프레션(auxiliary decompression)을 수행할 수 있다. 추가 디컴프레션은 메타데이터(metadata)에 대해 수행된다. 메타 데이터에 대한 설명은 도 1 내지 도 14에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다. 또한 수신 장치는 메쉬 데이터 디컴프레션(Mesh data decompression)을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 메쉬 데이터 디컴프레션은 도 1 내지 도 14에서 설명한 트라이숩 지오메트리 디코딩을 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 수신 장치는 포인트 클라우드 비디오 디코딩에 따라 출력된 포인트 클라우드 데이터를 렌더링 할 수 있다.
도 1 내지 도 14에서 설명한 바와 같이 수신 장치는 별도의 센싱/트랙킹 엘레멘트등을 이용하여 오리엔테이션/뷰포트 메타 데이터를 확보하고, 이를 포함하는 피드백 정보를 전송 장치(예를 들면 도 15의 전송 장치)로 전송할 수 있다. 또한 수신 장치는 피드백 정보를 기반으로 수신 동작, 파일/세그먼트 디캡슐레이션 및 포인트 클라우드 비디오 디코딩 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 14에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다.
도 17은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 방법/장치와 연동 가능한 구조의 예시를 나타낸다.
도 17의 구조는 서버(17600), 로봇(17100), 자율 주행 차량(17200), XR 장치(17300), 스마트폰(17400), 가전(17500) 및/또는 HMD(Head-Mount Display, 17700) 중에서 적어도 하나 이상이 클라우드 네트워크(17000)와 연결된 구성을 나타낸다. 로봇(17100), 자율 주행 차량(17200), XR 장치(17300), 스마트폰(17400) 또는 가전(17500) 등은 장치라 호칭된다. 또한, XR 장치(17300)는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 압축 데이터 (PCC) 장치에 대응되거나 PCC장치와 연동될 수 있다.
클라우드 네트워크(17000)는 클라우드 컴퓨팅 인프라의 일부를 구성하거나 클라우드 컴퓨팅 인프라 안에 존재하는 네트워크를 의미할 수 있다. 여기서, 클라우드 네트워크(17000)는 3G 네트워크, 4G 또는 LTE(Long Term Evolution) 네트워크 또는 5G 네트워크 등을 이용하여 구성될 수 있다.
서버(17600)는 로봇(17100), 자율 주행 차량(17200), XR 장치(17300), 스마트폰(17400), 가전(17500) 및/또는 HMD(17700) 중에서 적어도 하나 이상과 클라우드 네트워크(17000)을 통하여 연결되고, 연결된 장치들(17100 내지 17700)의 프로세싱을 적어도 일부를 도울 수 있다.
HMD (Head-Mount Display)(17700)는 실시예들에 따른 XR 디바이스 및/또는 PCC 디바이스가 구현될 수 있는 타입 중 하나를 나타낸다. 실시예들에 따른HMD 타입의 디바이스는, 커뮤니케이션 유닛, 컨트롤 유닛, 메모리 유닛, I/O 유닛, 센서 유닛, 그리고 파워 공급 유닛 등을 포함한다.
이하에서는, 상술한 기술이 적용되는 장치(17100 내지 17500)의 다양한 실시 예들을 설명한다. 여기서, 도 17에 도시된 장치(17100 내지 17500)는 상술한 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 장치와 연동/결합될 수 있다.
<PCC+XR>
XR/PCC 장치(17300)는 PCC 및/또는 XR(AR+VR) 기술이 적용되어, HMD(Head-Mount Display), 차량에 구비된 HUD(Head-Up Display), 텔레비전, 휴대폰, 스마트 폰, 컴퓨터, 웨어러블 디바이스, 가전 기기, 디지털 사이니지, 차량, 고정형 로봇이나 이동형 로봇 등으로 구현될 수도 있다.
XR/PCC 장치(17300)는 다양한 센서들을 통해 또는 외부 장치로부터 획득한 3차원 포인트 클라우드 데이터 또는 이미지 데이터를 분석하여 3차원 포인트들에 대한 위치 데이터 및 어트리뷰트 데이터를 생성함으로써 주변 공간 또는 현실 객체에 대한 정보를 획득하고, 출력할 XR 객체를 렌더링하여 출력할 수 있다. 예컨대, XR/PCC 장치(17300)는 인식된 물체에 대한 추가 정보를 포함하는 XR 객체를 해당 인식된 물체에 대응시켜 출력할 수 있다.
<PCC+자율주행+XR>
자율 주행 차량(17200)은 PCC 기술 및 XR 기술이 적용되어, 이동형 로봇, 차량, 무인 비행체 등으로 구현될 수 있다.
XR/PCC 기술이 적용된 자율 주행 차량(17200)은 XR 영상을 제공하는 수단을 구비한 자율 주행 차량이나, XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율 주행 차량 등을 의미할 수 있다. 특히, XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율 주행 차량(17200)은 XR 장치(17300)와 구분되며 서로 연동될 수 있다.
XR/PCC영상을 제공하는 수단을 구비한 자율 주행 차량(17200)은 카메라를 포함하는 센서들로부터 센서 정보를 획득하고, 획득한 센서 정보에 기초하여 생성된 XR/PCC 영상을 출력할 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(17200)은 HUD를 구비하여 XR/PCC 영상을 출력함으로써, 탑승자에게 현실 객체 또는 화면 속의 객체에 대응되는 XR/PCC 객체를 제공할 수 있다.
이때, XR/PCC 객체가 HUD에 출력되는 경우에는 XR/PCC 객체의 적어도 일부가 탑승자의 시선이 향하는 실제 객체에 오버랩되도록 출력될 수 있다. 반면, XR/PCC 객체가 자율 주행 차량의 내부에 구비되는 디스플레이에 출력되는 경우에는 XR/PCC 객체의 적어도 일부가 화면 속의 객체에 오버랩되도록 출력될 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(17200)은 차로, 타 차량, 신호등, 교통 표지판, 이륜차, 보행자, 건물 등과 같은 객체와 대응되는 XR/PCC 객체들을 출력할 수 있다.
실시예들에 의한 VR (Virtual Reality) 기술, AR (Augmented Reality) 기술, MR (Mixed Reality) 기술 및/또는 PCC(Point Cloud Compression) 기술은, 다양한 디바이스에 적용 가능하다.
즉, VR 기술은, 현실 세계의 객체나 배경 등을 CG 영상으로만 제공하는 디스플레이 기술이다. 반면, AR 기술은, 실제 사물 영상 위에 가상으로 만들어진 CG 영상을 함께 보여 주는 기술을 의미한다. 나아가, MR 기술은, 현실세계에 가상 객체들을 섞고 결합시켜서 보여준다는 점에서 전술한 AR 기술과 유사하다. 그러나, AR 기술에서는 현실 객체와 CG 영상으로 만들어진 가상 객체의 구별이 뚜렷하고, 현실 객체를 보완하는 형태로 가상 객체를 사용하는 반면, MR 기술에서는 가상 객체가 현실 객체와 동등한 성격으로 간주된다는 점에서 AR 기술과는 구별이 된다. 보다 구체적으로 예를 들면, 전술한 MR 기술이 적용된 것이 홀로그램 서비스 이다.
다만, 최근에는 VR, AR, MR 기술을 명확히 구별하기 보다는 XR (extended Reality) 기술로 부르기도 한다. 따라서, 본 명세서의 실시예들은 VR, AR, MR, XR 기술 모두에 적용 가능하다. 이러한 기술은 PCC, V-PCC, G-PCC 기술 기반 인코딩/디코딩이 적용될 수 있다.
실시예들에 따른 PCC방법/장치는 자율 주행 서비스를 제공하는 차량에 적용될 수 있다.
자율 주행 서비스를 제공하는 차량은 PCC 디바이스와 유/무선 통신이 가능하도록 연결된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 압축 데이터 (PCC) 송수신 장치는 차량과 유/무선 통신이 가능하도록 연결된 경우, 자율 주행 서비스와 함께 제공할 수 있는 AR/VR/PCC 서비스 관련 콘텐트 데이터를 수신/처리하여 차량에 전송할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 데이터 송수신 장치 차량에 탑재된 경우, 포인트 클라우드 송수신 장치는 사용자 인터페이스 장치를 통해 입력된 사용자 입력 신호에 따라 AR/VR/PCC 서비스 관련 콘텐트 데이터를 수신/처리하여 사용자에게 제공할 수 있다. 실시예들에 따른 차량 또는 사용자 인터페이스 장치는 사용자 입력 신호를 수신할 수 있다. 실시예들에 따른 사용자 입력 신호는 자율 주행 서비스를 지시하는 신호를 포함할 수 있다.
실시예들에 따르면, 포인트 클라우드 콘텐트(또는 G-PCC 콘텐트라 함)는 G-PCC를 이용하여 인코드되는 볼륨메트릭 미디어를 의미한다.
실시예들에 따르면, 포인트 클라우드 데이터(즉, G-PCC 데이터)는 포인트 클라우드 프레임들의 시퀀스로 이루어진 포인트 클라우드의 볼륨메트릭 인코딩(volumetric encoding)을 나타낸다. 그리고 각 포인트 클라우드 프레임은 복수개의 포인트들(the number of points), 그들의 포지션들 그리고, 그들의 어트리뷰트들을 포함하며, 그것은 프레임마다 다를 수 있다(it may vary from one frame to another). 즉, 각 포인트 클라우드 프레임은 특정 타임 인스턴스(particulary time instance)에서 3D 포인트들의 직교 좌표계(Cartesian coordinates) (x, y, z) (즉, 포지션들)과 제로 이상의 어트리뷰트들에 의해 명시된 3D 포인트들의 셋트를 의미한다. 그리고, 지오메트리는 포인트 클라우드 프레임과 관련된 직교 좌표계(Cartesian coordinates)의 세트를 의미하고, 어트리뷰트는 컬러(colour), 반사율(reflectance), 프레임 인덱스 등과 같은 포인트 클라우드 데이터의 각 포인트와 옵셔널하게 관련된 스칼라 또는 벡터 속성(scalar or vector property)를 의미한다.
실시예들에 따르면, 포인트 클라우드 비디오 인코더는 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하기 전에 포인트 클라우드 데이터를 하나 이상의 3차원 블록들로 공간 분할하는 공간 분할 과정을 더 수행할 수 있다. 즉, 송신 장치의 인코딩 및 전송 동작 그리고 수신 장치의 디코딩 및 렌더링 동작이 실시간으로 이루어짐과 동시에 저지연으로 처리되기 위하여, 송신 장치에서 포인트 클라우드 데이터를 복수 개의 3D 블록들로 공간 분할할 수 있다. 그리고 송신 장치는 공간 분할된 3D 블록들을 각각 독립적으로 또는 비독립적으로 인코딩함으로써, 포인트 클라우드 데이터가 점유하는 3차원 공간상의 랜덤 액세스(random access)와 병렬 인코딩을 가능하게 하는 효과를 제공한다. 또한 송신 장치 및 수신 장치는 공간 분할된 3D 블록 단위로 독립적으로 또는 비독립적으로 인코딩 및 디코딩을 수행함으로써, 인코딩 및 디코딩 과정에서 누적되는 오류를 방지할 수 있다.
실시예들에 따르면, 3D 블록은 타일 그룹(Tile Group) 또는 타일(Tile) 또는 슬라이스(Slice) 또는 코딩 단위(Coding Unit, CU), 예측 단위(Prediction Unit, PU) 또는 변환 단위(TU)를 의미할 수 있다.
도 18은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 송신 장치의 또 다른 예시를 보인 도면으로서, 공간 분할부를 구비한 예이다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 송신 장치는 공간 분할부(51001), 시그널링 처리부(51002), 지오메트리 인코더(51003), 어트리뷰트 인코더(51004), 전송 처리부(51005), 및 파일/세그먼트 인캡슐레이션부(51006)를 포함할 수 있다. 실시예들에 따라 공간 분할부(51001), 지오메트리 인코더(51003), 및 어트리뷰트 인코더(51004)를 포인트 클라우드 비디오 인코더라 칭할 수 있다.
실시예들에 따르면, 상기 공간 분할부(51001)는 입력되는 포인트 클라우드 데이터를 바운딩 박스(bounding box) 및/또는 서브 바운딩 박스 등에 기반하여 하나 이상의 타일들 및/또는 하나 이상의 슬라이스들로 분할할 수 있다. 실시예들에 따르면, 상기 공간 분할부(51001)는 포인트 클라우드 데이터를 하나 이상의 타일들로 분할할 수 있고, 각 타일을 다시 하나 이상의 슬라이스들로 분할할 수 있다.
그리고 공간 분할을 위한 시그널링 정보는 시그널링 처리부(51002)에서 엔트로피 인코딩된 후 비트스트림 형태로 전송 처리부(51005)로 출력되는 것을 일 실시예로 한다.
도 19는 바운딩 박스를 하나 이상의 3D 블록들로 공간 분할하는 일 실시예를 보이고 있다.
실시예들에 따르면, 포인트 클라우드 데이터에 해당하는 포인트 클라우드 오브젝트는 좌표계에 기반한 박스 형태로 나타낼 수 있는데, 이를 바운딩 박스라 한다. 즉, 바운딩 박스는 포인트 클라우드의 포인트들을 모두 담을 수 있는 직육면체(rectangular cuboid)를 의미한다. 다시 말해, 바운딩 박스는 소스 포인트 클라우드 프레임이 포함되는 직육면체(rectangular cuboid)로 정의될 수 있다. 실시예들에 따르면, 포인트 클라우드 프레임은 특정 타임 인스턴스(particular time instance)에서 3D 포인트들의 직교 좌표계(Cartesian coordinates) (x, y, z)와 제로 이상의 어트리뷰트들에 의해 명시된 3D 포인트들의 셋트를 의미한다.
도 19는 포인트 클라우드 데이터의 전체(overall) 바운딩 박스가 3개의 타일 즉, 타일 #1(tile #1), 타일 #2(tile #2), 그리고 타일 #3(tile #3)으로 분할되는 예시를 보이고 있다. 또한 도 19는 타일 #0(tile #0)이 다시 슬라이스 #0(slice #0)와 슬라이스 #1(slice #1)로 분할되고, 타일 #1(tile #1)이 슬라이스 #2(slice #2)와 슬라이스 #3(slice #3)으로 분할되며, 타일 #2(tile #2)가 슬라이스 #4(slice #4)로 분할되는 예시를 보이고 있다. 도 19는 당업자의 이해를 돕기 위한 예시들이며, 바운딩 박스로부터 분할되는 타일들의 개수, 각 타일로부터 분할되는 슬라이스들의 개수는 변경 가능하다.
실시예들에 따르면, 타일(tile) 또는 슬라이스는 포인트 클라우드 데이터가 점유하는 3차원 공간의 일부 영역을 의미할 수 있다. 실시예들에 따르면, 바운딩 박스(즉, 포인트 클라우드 데이터)는 하나 이상의 타일들로 분할되며, 하나의 타일(tile)은 하나 이상의 슬라이스(slice)들로 분할됨으로써 포인트 클라우드 비디오 인코더는 포인트 클라우드 데이터를 병렬적으로 인코딩할 수 있고, 포인트 클라우드 비디오 디코더는 포인트 클라우드 데이터를 병렬적으로 디코딩할 수 있다.
실시예들에 따르면, 슬라이스(slice)는 포인트 클라우드 비디오 인코더에서 독립적으로 인코딩을 수행하는 데이터의 단위 및/또는 포인트 클라우드 비디오 디코더에서 독립적으로 디코딩을 수행하는 데이터의 단위를 의미할 수 있다. 즉, 슬라이스는 독립적으로 인코딩 또는 디코딩될 수 있는 포인트들의 셋트이다. 실시예들에 따르면, 슬라이스는 포인트 클라우드 데이터가 점유하는 3D 공간 상의 데이터의 집합을 의미할 수도 있고, 포인트 클라우드 데이터 중 일부 데이터의 집합을 의미할 수도 있다. 즉, 슬라이스는 코드된 포인트 클라우드 프레임의 일부 또는 전체를 나타내는 신택스 엘레먼트들의 시리즈(series)를 의미할 수 있다. 실시예들에 따르면, 슬라이스는 타일(tile) 내에 포함된 포인트들의 영역 또는 포인트들의 집합을 의미할 수 있다. 실시예들에 따르면, 타일(tile)은 하나의 타일 내에 포함된 포인트들의 개수에 기초하여 하나 또는 그 이상의 슬라이스(slice)들로 분할될 수 있다. 즉, 하나의 타일(tile)은 포인트 클라우드 프레임의 바운딩 박스 내 직육면체(rectangular cuboid)로 정의될 수 있으며, 슬라이스들의 그룹으로 이루어진다. 다시 말해, 하나의 타일은 바운딩 박스 정보를 갖는 슬라이스들의 그룹일 수 있다(A tile is a group of slices with bounding box information). 실시예들에 따르면, 각 타일의 바운딩 박스 정보는 타일 인벤토리(또는 타일 파라미터 세트라 함)에서 명시될 수 있다. 실시예들에 따르면, 하나의 타일은 바운딩 박스에서 다른 타일과 오버랩될 수 있다. 실시예들에 따른 타일(tile)은 포인트들의 개수에 기초하여 하나 이상의 슬라이스들로 분할될 수 있고, 분할하는 과정에서 일부 데이터가 분리(split)되거나 병합(merge)될 수 있다. 즉, 슬라이스는 해당 타일 내에서 독립적으로 인코딩 또는 디코딩이 될 수 있는 단위일 수 있다. 또한, 각 슬라이스의 지오메트리 정보와 어트리뷰트 정보는 독립적으로 인코딩 또는 디코딩될 수 있다. 실시예들에 따르면, 각 슬라이스는 해당 슬라이스가 속하는 타일을 식별하는 인덱스를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 슬라이스 단위 또는 하나 이상의 슬라이스들을 포함하는 타일 단위로 포인트 클라우드 데이터의 인코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 디코더는 슬라이스 단위 또는 하나 이상의 슬라이스들을 포함하는 타일 단위로 포인트 클라우드 데이터의 디코딩을 수행할 수 있다.
또한 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 타일별로 또는 슬라이스별로 양자화 및/또는 변환을 다르게 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 디코더는 타일별로 또는 슬라이스별로 역양자화 및/또는 역변환을 다르게 수행할 수 있다.
이와 같이, 포인트 클라우드 데이터(즉, 바운딩 박스)를 하나 이상의 타일들 및/또는 하나 이상의 슬라이스들로 분할하였을 때, 수신 장치에서 전체 포인트 클라우드 데이터 중 특정 타일 또는 특정 슬라이스에 해당하는 일부 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하기 위한 시그널링 정보가 필요하다. 또한, 수신 장치에서 포인트 클라우드 데이터의 공간적 접근(또는 부분적인 접근)을 지원하기 위해 3D 공간 영역(들)에 관련된 시그널링 정보가 필요하다. 특히 수신 장치에서 디코딩 전 포인트 클라우드 데이터의 공간적 접근을 가능하게 하기 위해, 적어도 하나의 3D 공간 영역과 해당 포인트 클라우드 데이터 (즉, 포인트 클라우드 데이터의 해당 파트) 사이의 연관(association)이 파일 레벨(또는 파일 포맷 레벨)에서 효과적으로 지시될 필요가 있다. 다시 말해, 수신 장치에서 사용자의 뷰포트 등을 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 렌더링할 때, 전체 포인트 클라우드 데이터 중 필요한 일부 포인트 클라우드 데이터를 파일 내에서 추출하여 디코딩하기 위해, 3D 공간 영역들과 타일들 사이의 연관(association)이 파일 레벨에서 시그널링될 필요가 있다. 본 명세서에서 3D 공간 영역은 3D 영역 또는 공간 영역으로 호칭될 수 있으며, 큐빅 영역(cubic region) 또는 큐보이드 영역(cuboid region)을 포함할 수 있다.
실시예들에 따르면, 전체 포인트 클라우드 데이터 중 일부 포인트 클라우드 데이터만을 파일 내에서 추출하고 디코딩하기 위해 필요한 시그널링 정보 즉, 공간적 접근(또는 부분적인 접근)을 위한 시그널링 정보는 3D 바운딩 박스 정보, 3D 공간 영역 정보(또는 큐빅 영역 정보), 타일 정보 및/또는 타일 인벤토리 정보 등을 포함할 수 있다. 상기 시그널링 정보는 트랙 내 샘플, 샘플 엔트리, 샘플 그룹, 트랙 그룹 또는 별도의 메타데이터 트랙에 저장될 수 있다. 상기 시그널링 정보에 포함되는 3D 바운딩 박스 정보, 3D 공간 영역 정보(또는 큐빅 영역 정보), 타일 정보 및/또는 타일 인벤토리 정보 등의 저장 및 시그널링에 대해서는 뒤에서 상세히 설명하기로 한다.
한편, 상기 공간 분할부(51001)에서 공간 분할된 하나 이상의 3차원 블록들의 포지션들은 지오메트리 인코더(51003)로 출력되고, 어트리뷰트 정보(또는 어트리뷰트들이라 함)는 어트리뷰트 인코더(51004)로 출력된다. 실시예들에 따르면, 3D 블록은 타일 그룹(Tile Group) 또는 타일(Tile) 또는 슬라이스(Slice) 또는 코딩 단위(Coding Unit, CU), 예측 단위(Prediction Unit, PU) 또는 변환 단위(TU)가 될 수 있다. 실시예들에 따르면, 포지션들은 분할된 3D 블록에 포함된 포인트들의 위치 정보일 수 있으며, 지오메트리 정보라 칭한다.
상기 지오메트리 인코더(51003)는 공간 분할부(51001)에서 출력되는 포지션들을 기반으로 옥트리를 구성하고 인코딩하여 지오메트리 비트스트림을 출력한다. 또한 상기 지오메트리 인코더(51003)는 옥트리 및/또는 근사화된 옥트리를 재구성하여 어트리뷰트 인코더(51004)로 출력할 수 있다. 재구성된 옥트리(reconstructed octree)는 재구성된 지오메트리(또는 복원된 지오메트리)로 호칭될 수 있다.
상기 어트리뷰트 인코더(51004)는 상기 지오메트리 인코더(51003)에서 출력되는 재구성된 지오메트리를 기반으로 공간 분할부(51001)에서 출력되는 포인트들의 어트리뷰트들을 인코딩하여 어트리뷰트 비트스트림을 출력한다.
상기 지오메트리 인코더(51003)는 도 4의 좌표계 변환부(40000), 양자화부(40001), 옥트리 분석부(40002), 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003), 아리스메틱 인코더(40004), 및 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)의 동작의 일부 또는 전부를 수행할 수도 있고, 또는 도 12의 양자화 처리부(12001), 복셀화 처리부(12002), 옥트리 오큐판시 코드 생성부(12003), 표면 모델 처리부(12004), 인트라/인터 코딩 처리부(12005), 및 아리스메틱 (Arithmetic) 코더(12006)의 동작의 일부 또는 전부를 수행할 수도 있다.
상기 어트리뷰트 인코더(51004)는 도 4의 컬러 변환부(40006), 어트리뷰트 변환부(40007), RAHT 변환부(40008), LOD생성부(40009), 리프팅 변환부(40010), 계수 양자화부(40011) 및 아리스메틱 인코더(40012)의 동작의 일부 또는 전부를 수행할 수도 있고, 또는 도 12의 색상 변환 처리부(12008), 어트리뷰트 변환 처리부(12009), 예측/리프팅/RAHT 변환 처리부(12010), 및 아리스메틱 (Arithmetic) 코더(12011)의 동작의 일부 또는 전부를 수행할 수도 있다.
상기 시그널링 처리부(51002)는 시그널링 정보를 생성 및/또는 처리하여 비트스트림 형태로 전송 처리부(51005)로 출력할 수 있다. 상기 시그널링 처리부(51002)에서 생성 및/또는 처리된 시그널링 정보는 지오메트리 인코딩, 어트리뷰트 인코딩, 및 전송 처리를 위해 지오메트리 인코더(51003), 어트리뷰트 인코더(51004), 전송 처리부(51005) 및/또는 파일/세그먼트 인캡슐레이션부(51006)로 제공될 수도 있고, 또는 상기 시그널링 처리부(51002)가 지오메트리 인코더(51003), 어트리뷰트 인코더(51004), 전송 처리부(51005), 및/또는 파일/세그먼트 인캡슐레이션부(51006)에서 생성된 시그널링 정보를 제공받을 수도 있다. 상기 시그널링 처리부(51002)는 수신 장치에서 피드백되는 정보(예를 들어, 헤드 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보를 지오메트리 인코더(51003), 어트리뷰트 인코더(51004), 전송 처리부(51005), 및/또는 파일/세그먼트 인캡슐레이션부(51006)로 제공할 수도 있다.
본 명세서에서 시그널링 정보는 parameter set (SPS: sequence parameter set, GPS: geometry parameter set, APS: attribute parameter set, TPS: Tile Parameter Set (또는 tile inventory라 함) 등) 단위로 시그널링되어 전송될 수 있다. 또한 슬라이스 또는 타일과 같이 각 영상의 코딩 유닛 단위로 시그널링되어 전송될 수도 있다. 또한, 본 명세서에서 공간적 접근을 지원하기 위한 시그널링 정보는 3D 바운딩 박스 정보, 3D 공간 영역 정보(또는 큐빅 영역 정보), 타일 정보 및/또는 타일 인벤토리 정보 등을 포함할 수 있으며, 트랙 내 샘플, 샘플 엔트리, 샘플 그룹, 또는 트랙 그룹에 시그널링되거나 또는 별도의 메타데이터 트랙에 시그널링되어 전송될 수 있다. 실시예들에 따르면, 공간적 접근을 지원하기 위한 시그널링 정보는 시그널링 처리부(51002)에서 생성되어 트랙 내 샘플, 샘플 엔트리, 샘플 그룹, 또는 트랙 그룹에 시그널링되거나 또는 별도의 메타데이터 트랙에 시그널링될 수도 있고, 또는 파일/세그먼트 인캡슐레이션부(51006)에서 생성되어 트랙 내 샘플, 샘플 엔트리, 샘플 그룹, 또는 트랙 그룹에 시그널링되거나 또는 별도의 메타데이터 트랙에 시그널링될 수도 있다. 본 명세서에서 시그널링 정보는 포인트 클라우드 데이터에 관한 메타데이터(예를 들어 설정 값 등)를 포함할 수 있다. 어플리케이션에 따라 시그널링 정보는 파일 포맷, DASH(dynamic adaptive streaming over HTTP), MMT(MPEG media transport) 등의 시스템 단 또는 HDMI(High Definition Multimedia Interface), Display Port, VESA(Video Electronics Standards Association), CTA 등의 유선 인터페이스 단에서도 정의될 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치가 실시예들의 동작을 추가/수행 하기 위해서 관련 정보를 시그널링 할 수 있다. 실시예들에 따른 시그널링 정보는 송신 장치 및/또는 수신 장치에서 사용될 수 있다.
상기 전송 처리부(51005)는 도 12의 전송 처리부(12012)의 동작 및/또는 전송 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 전송 방법을 수행할 수도 있고, 도 1의 트랜스미터(1003)의 동작 및/또는 전송 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 전송 방법을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 또는 도 12의 설명을 참조하기로 하고 여기서는 생략한다.
상기 전송 처리부(51005)는 상기 지오메트리 인코더(51003)에서 출력되는 지오메트리 비트스트림, 상기 어트리뷰트 인코더(51004)에서 출력되는 어트리뷰트 비트스트림, 상기 시그널링 처리부(51002)에서 출력되는 시그널링 비트스트림을 각각 파일/세그먼트 인캡슐레이션부(51006)로 출력할 수도 있고, 하나의 비트스트림으로 다중화하여 파일/세그먼트 인캡슐레이션부(51006)로 출력할 수도 있다.
상기 파일/세그먼트 인캡슐레이션부(51006)는 입력되는 비트스트림을 파일 또는 세그먼트 등으로 인캡슐레이션하여 전송하는 것을 일 실시예로 한다. 본 명세서에서 파일은 ISOBMFF 파일 포맷인 것을 일 실시예로 한다.
상기 파일/세그먼트 인캡슐레이션부(51006)는 TLV (Type-Length-Value) 인캡슐레이션 구조들로 구성된 G-PCC 비트스트림을 파일로 인캡슐레이션하는 것을 일 실시예로 한다. 실시예들에 따르면, G-PCC 비트스트림을 구성하는 TLV 인캡슐레이션 구조들은 상기 지오메트리 인코더(51003)에서 출력되는 지오메트리 비트스트림, 상기 어트리뷰트 인코더(51004)에서 출력되는 어트리뷰트 비트스트림, 상기 시그널링 처리부(51002)에서 출력되는 시그널링 비트스트림을 포함한다. 상기 G-PCC 비트스트림은 상기 전송 처리부(51005) 또는 상기 파일/세그먼트 인캡슐레이션부(51006)에서 생성되는 것을 일 실시예로 한다. 실시예들에 따르면, 상기 G-PCC 비트스트림은 파일의 싱글 트랙 또는 멀티플 트랙들에 저장될 수 있다. 인캡슐레이션 구조 및 트랙에 대한 상세 내용은 뒤에서 설명하기로 한다.
실시예들에 따라 파일 또는 세그먼트는 상기 파일/세그먼트 인캡슐레이션부(51006) 또는 딜리버리부(도시되지 않음)를 통해 수신 장치로 전송되거나, 디지털 저장매체(예를 들면 USB, SD, CD, DVD, 블루레이, HDD, SSD 등)에 저장될 수 있다. 실시예들에 따른 딜리버리부는 수신 장치와 4G, 5G, 6G 등의 네트워크를 통해 유/무선 통신 가능하다. 또한 딜리버리부는 네트워크 시스템(예를 들면 4G, 5G, 6G 등의 통신 네트워크 시스템)에 따라 필요한 데이터 처리 동작을 수행할 수 있다. 또한 딜리버리부는 온 디맨드(On Demand) 방식에 따라 인캡슐레이션된 데이터를 전송할 수도 있다.
도 20은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 수신 장치의 또 다른 예시를 보인 도면이다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 수신 장치는 수신 처리부(61000), 파일/세그먼트 디캡슐레이션부(61001), 시그널링 처리부(61002), 지오메트리 디코더(61003), 어트리뷰트 디코더(61004), 및 후 처리부(post-processor)(61005)를 포함할 수 있다. 실시예들에 따라 지오메트리 디코더(61003)와 어트리뷰트 디코더(61004)를 포함하여 포인트 클라우드 비디오 디코더라 칭할 수 있다. 실시예들에 따르면, 포인트 클라우드 비디오 디코더는 PCC 디코더, PCC 디코딩부, 포인트 클라우드 디코더, 포인트 클라우드 디코딩부 등으로 호칭될 수 있다.
실시예들에 따른 수신 장치는 무선 접속 기술(예, 5G NR(New RAT), LTE(Long Term Evolution))을 이용하여, 기지국 및/또는 다른 무선 기기와 통신을 수행하는 기기, 로봇, 차량, AR/VR/XR 기기, 휴대기기, 가전, IoT(Internet of Thing)기기, AI 기기/서버 등을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 수신 처리부(61000)는 포인트 클라우드 비디오 데이터를 포함하는 G-PCC 비트스트림 또는 G-PCC 비트스트림이 인캡슐레이션된 파일/세그먼트 등을 딜리버리부 또는 저장매체로부터 수신한다. 수신 처리부(61000)는 네트워크 시스템(예를 들면 4G, 5G, 6G 등의 통신 네트워크 시스템)에 따라 필요한 데이터 처리 동작을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 파일/세그먼트 디캡슐레이션부(61001)는 수신한 파일/세그먼트를 디캡슐레이션하여 G-PCC 비트스트림을 출력할 수 있다.
실시예들에 따르면, 지오메트리 비트스트림, 어트리뷰트 비트스트림, 시그널링 비트스트림을 포함하는 TLV 구조들로 구성된 G-PCC 비트스트림은 파일의 멀티플 트랙들을 통해 수신될 수도 있고, 파일의 싱글 트랙을 통해 수신될 수도 있다. 즉, 상기 파일/세그먼트 디캡슐레이션부(61001)는 파일의 싱글 트랙 또는 멀티플 트랙들로부터 TLV 구조들로 구성된 G-PCC 비트스트림을 디캡슐레이션하고, TLV 구조들로부터 지오메트리 비트스트림, 어트리뷰트 비트스트림, 시그널링 비트스트림을 디멀티플렉싱한다. 그리고 디멀티플렉스된 시그널링 비트스트림은 시그널링 처리부(61002)로, 지오메트리 비트스트림은 지오메트리 디코더(61003)로, 어트리뷰트 비트스트림은 어트리뷰트 디코더(61004)로 출력된다.
실시예들에 따르면, 파일/세그먼트 디캡슐레이션부(61001) 및/또는 시그널링 처리부(61002)는 공간적 접근을 지원하기 위한 시그널링 정보를 트랙 내 샘플, 샘플 엔트리, 샘플 그룹, 또는 트랙 그룹으로부터 획득하거나 또는 별도의 메타데이터 트랙으로부터 획득할 수 있다. 상기 획득된 정보는 지오메트리 디코더(61003), 어트리뷰트 디코더(61004), 및/또는 후 처리부(61005)로 제공될 있다. 상기 공간적 접근을 지원하기 위한 시그널링 정보는 3D 바운딩 박스 정보, 3D 공간 영역 정보(또는 큐빅 영역 정보), 타일 정보 및/또는 타일 인벤토리 정보 등을 포함할 수 있다. 즉, 상기 공간적 접근을 지원하기 위한 시그널링 정보는 파일 레벨(또는 파일 포맷 레벨)의 시그널링 정보이다.
실시예들에 따르면, 상기 파일/세그먼트 디캡슐레이션부(61001)는 공간적 접근을 위한 시그널링 정보를 기반으로 공간적 접근을 원하는 3D 공간 영역에 관련된 타일(들)의 지오메트리 비트스트림과 어트리뷰트 비트스트림을 지오메트리 디코더(61003)와 어트리뷰트 디코더(61004)로 각각 출력할 수 있다.
실시예들에 따르면, 타일은 포인트 클라우드 데이터의 전체 바운딩 박스(overall bounding box) 내 rectangular cuboid이다. 그리고, G-PCC 비트스트림은 전체 바운딩 박스 내 하나 이상의 3D 공간 영역들(또는 cuboid regions 또는 cuboid regions이라 함)로 파티션(또는 구분)될 수 있다. 즉, 3D 공간 영역은 전체 바운딩 박스의 3D 공간 중 특정 3D 볼륨이고, 타일은 전체 바운딩 박스 내 특정 rectangular cuboid이다. 그러므로, 각 3D 공간 영역은 하나 이상의 타일들과 관련될 수 있으며, 상기 공간적 접근을 지원하기 위한 시그널링 정보는 3D 공간 영역들과 타일들 사이의 연관 정보를 포함한다.
상기 시그널링 처리부(61002)는 입력된 시그널링 비트스트림으로부터 시그널링 정보 예를 들어, SPS, GPS, APS, 타일 인벤토리 정보(또는 TPS라 함), 메타 데이터 등에 포함된 정보를 파싱 및 처리하여 지오메트리 디코더(61003), 어트리뷰트 디코더(61004), 및/또는 후 처리부(61005)로 제공할 수 있다. 즉, 상기 SPS, GPS, APS, 타일 인벤토리 정보와 같은 시그널링 정보는 비트스트림 레벨의 시그널링 정보이다. 실시예들에 따르면, 타일 인벤토리 정보는 파일 레벨 및/또는 비트스트림 레벨에서 시그널링될 수 있다.
일 실시예로, 송신측에서 포인트 클라우드 데이터가 도 19와 같이 타일들 및/또는 슬라이스들로 분할되었다면, 타일 인벤토리 정보는 각각의 타일 내에 포함된 슬라이스들의 개수를 포함하므로, 포인트 클라우드 비디오 디코더는 슬라이스의 개수를 확인할 수 있고, 병렬적 디코딩을 위한 정보를 신속하게 파싱할 수 있다.
따라서, 본 명세서의 포인트 클라우드 비디오 디코더는 데이터 양이 줄어든 SPS를 수신함으로써 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 빠르게 파싱(parsing)할 수 있다. 이로 인해, 포인트 클라우드 비디오 디코더는 타일들을 수신하는대로 해당 타일의 디코딩을 수행할 수 있고, 타일 별로 타일 내에 포함된 GPS와 APS에 기초하여 슬라이스 별로 디코딩을 수행함으로써 디코딩 효율을 극대화할 수 있다.
즉, 상기 포인트 클라우드 비디오 디코더의 지오메트리 디코더(61003)는 시그널링 정보(예, 지오메트리 관련된 파라미터들)를 기반으로 입력된 지오메트리 비트스트림에 대해 도 18의 지오메트리 인코더(51003)의 역과정을 수행하여 지오메트리를 복원할 수 있다. 상기 지오메트리 디코더(61003)에서 복원된(또는 재구성된(reconstructed)) 지오메트리는 어트리뷰트 디코더(61004)로 제공된다. 상기 포인트 클라우드 비디오 디코더의 어트리뷰트 디코더(61004)는 시그널링 정보(예, 어트리뷰트 관련된 파라미터들)와 재구성된 지오메트리를 기반으로 입력된 어트리뷰트 비트스트림에 대해 도 18의 어트리뷰트 인코더(51004)의 역과정을 수행하여 어트리뷰트를 복원할 수 있다. 실시예들에 따르면, 송신측에서 포인트 클라우드 데이터가 도 19와 같이 타일 및/또는 슬라이스 단위로 분할되었다면, 지오메트리 디코더(61003)와 어트리뷰트 디코더(61004)에서 타일 및/또는 슬라이스 단위로 지오메트리 디코딩과 어트리뷰트 디코딩을 수행할 수 있다. 여기서, 타일은 공간적 접근을 원하는 3D 공간 영역과 관련된 타일일 수 있다.
실시예들에 따른 지오메트리 디코더(61003)는 도 11의 아리스메틱 디코더(11000), 옥트리 합성부(11001), 서페이스 오프록시메이션 합성부(11002), 지오메트리 리컨스트럭션부(11003), 및 좌표계 역변환부(11004)의 동작의 일부 또는 전부를 수행할 수도 있고, 또는 도 13의 아리스메틱 디코더(13002), 오큐판시 코드 기반 옥트리 재구성 처리부(13003), 표면 모델 처리부(13004), 및 인버스 양자화 처리부(13005)의 동작의 일부 또는 전부를 수행할 수도 있다.
실시예들에 따른 어트리뷰트 디코더(61004)는 도 11의 아리스메틱 디코더(11005), 역양자화부(11006), RAHT변환부(11007), LOD생성부(11008), 인버스 리프팅부(11009), 및 컬러 역변환부(11010)의 동작의 일부 또는 전부를 수행할 수도 있고, 또는 도 13의 아리스메틱 디코더(13007), 인버스 양자화 처리부(13008), 예측/리프팅/RAHT 역변환 처리부(13009), 및 색상 역변환 처리부(13010)의 동작의 일부 또는 전부를 수행할 수도 있다.
상기 후 처리부(61005)는 복원된 지오메트리와 복원된 어트리뷰트를 매칭하여 포인트 클라우드 데이터를 재구성할 수 있다. 또한 상기 후 처리부(61005)는 재구성된 포인트 클라우드 데이터가 타일 및/또는 슬라이스 단위라면, 시그널링 정보를 기반으로 송신측의 공간 분할의 역과정을 수행할 수 있다. 예를 들어, 도 19와 같이 송신측에서 바운딩 박스가 타일들 및/또는 슬라이스들로 분할되었다면, 시그널링 정보를 기반으로 슬라이스들 및/또는 타일들을 결합하여 포인트 클라우드 데이터의 바운딩 박스를 복원할 수 있다.
다른 실시예로, 상기 후처리부(61005)는 송신측에서 바운딩 박스가 타일들 및/또는 슬라이스들로 분할되었다면, 시그널링 정보를 기반으로 일부 슬라이스들 및/또는 일부 타일들을 결합하여 바운딩 박스의 일부를 복원할 수 있다. 여기서, 타일은 공간적 접근을 원하는 3D 공간 영역과 관련된 타일일 수 있다.
도 21은 실시예들에 따른 송/수신을 위한 포인트 클라우드 데이터의 비트스트림 구조의 예시를 나타낸다.
실시예들에 따른 지오메트리 비트스트림, 어트리뷰트 비트스트림, 및 시그널링 비트스트림이 하나의 비트스트림(또는 G-PCC 비트스트림)으로 구성되는 경우, 비트스트림은 하나 또는 그 이상의 서브 비트스트림들을 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 비트스트림은 시퀀스 레벨의 시그널링을 위한 SPS (Sequence Parameter Set), 지오메트리 정보 코딩의 시그널링을 위한 GPS(Geometry Parameter Set), 어트리뷰트 정보 코딩의 시그널링을 위한 하나 이상의 APS(Attribute Parameter Set, APS0, APS1), 타일 레벨의 시그널링을 위한 타일 인벤토리(또는 TPS라 함), 하나 이상의 슬라이스들(slice 0 ~ slice n)를 포함할 수 있다. 즉, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터의 비트스트림은 하나 이상의 타일들을 포함할 수 있으며, 각 타일은 하나 이상의 슬라이스들(slice 0 ~ slice n)를 포함하는 슬라이스들의 그룹일 수 있다. 실시예들에 따른 타일 인벤토리(즉, TPS)는 하나 이상의 타일들에 대하여 각 타일에 관한 정보(예를 들면 bounding box의 좌표값 정보 및 높이/크기 정보 등)를 포함할 수 있다. 각 슬라이스는 하나의 지오메트리 비트스트림(Geom0) 및/또는 하나 이상의 어트리뷰트 비트스트림들(Attr0, Attr1)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 슬라이스 0(slice 0)는 하나의 지오메트리 비트스트림(Geom00) 및 하나 이상의 어트리뷰트 비트스트림들(Attr00, Attr10)을 포함할 수 있다.
각 슬라이스 내 지오메트리 비트스트림은 지오메트리 슬라이스 헤더(geom_slice_header)와 지오메트리 슬라이스 데이터(geom_slice_data)로 구성될 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스 헤더(geom_slice_header)는 지오메트리 파라미터 세트(GPS)에 포함된 파라미터 세트의 식별 정보(geom_parameter_set_id), 타일 식별자(geom_tile_id), 슬라이스 식별자(geom_slice_id) 및 지오메트리 슬라이스 데이터(geom_slice_data)에 포함된 데이터에 관한 정보 (geomBoxOrigin, geom_box_log2_scale, geom_max_node_size_log2, geom_num_points) 등을 포함할 수 있다. geomBoxOrigin는 해당 지오메트리 슬라이스 데이터의 박스 원점을 나타내는 지오메트리 박스 오리진 정보이고, geom_box_log2_scale는 해당 지오메트리 슬라이스 데이터의 로그 스케일을 나타내는 정보이며, geom_max_node_size_log2는 루트 지오메트리 옥트리 노드의 사이즈를 나타내는 정보이며, geom_num_points는 해당 지오메트리 슬라이스 데이터의 포인트들의 개수와 관련된 정보이다. 실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스 데이터(geom_slice_data)는 해당 슬라이스 내 포인트 클라우드 데이터의 지오메트리 정보(또는 지오메트리 데이터)를 포함할 수 있다.
각 슬라이스 내 각 어트리뷰트 비트스트림은 어트리뷰트 슬라이스 헤더(attr_slice_header)와 어트리뷰트 슬라이스 데이터(attr_slice_data)로 구성될 수 있다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 슬라이스 헤더(attr_slice_header)는 해당 어트리뷰트 슬라이스 데이터에 관한 정보를 포함할 수 있고, 어트리뷰트 슬라이스 데이터는 해당 슬라이스 내 포인트 클라우드 데이터의 어트리뷰트 정보(또는 어트리뷰트 데이터)를 포함할 수 있다. 하나의 슬라이스 내 어트리뷰트 비트스트림이 복수개 있는 경우, 각각은 서로 다른 어트리뷰트 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 하나의 어트리뷰트 비트스트림은 색상에 해당하는 어트리뷰트 정보를 포함하고, 다른 하나의 어트리뷰트 비트스트림은 반사율에 해당하는 어트리뷰트 정보를 포함할 수 있다.
도 22는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터의 비트스트림 구조의 예시를 나타낸다.
도 23은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터의 비트스트림 내 구성 간의 연결관계를 나타낸다.
도 22와 도 23에 나타낸 포인트 클라우드 데이터의 비트스트림 구조는 도 21에 나타낸 포인트 클라우드 데이터의 비트스트림 구조를 의미할 수 있다.
실시예들에 따른 SPS는 해당 SPS를 식별하기 위한 식별자(seq_parameter_set_id)를 포함하고, GPS는 해당 GPS를 식별하기 위한 식별자(geom_parameter_set_id)와 해당 GPS가 속해있는 액티브 SPS(Active SPS)를 가리키는 식별자(seq_parameter_set_id)를 포함하며, APS는 해당 APS를 식별하기 위한 식별자(attr_parameter_set_id)와 해당 APS가 속해있는 액티브 SPS(Active SPS)를 가리키는 식별자(seq_parameter_set_id)를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 데이터는 지오메트리 슬라이스 헤더와 지오메트리 슬라이스 데이터를 포함하며, 지오메트리 슬라이스 헤더는 해당 지오메트리 슬라이스에서 참조할 액티브 GPS의 식별자(geom_parameter_set_id)를 포함할 수 있다. 지오메트리 슬라이스 헤더는 해당 지오메트리 슬라이스를 식별하기 위한 식별자(geom_slice_id) 및/또는 해당 타일을 식별하기 위한 식별자(geom_tile_id)를 더 포함할 수 있다. 지오메트리 슬라이스 데이터는 해당 슬라이스에 속한 지오메트리 비트스트림을 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 데이터는 어트리뷰트 슬라이스 헤더와 어트리뷰트 슬라이스 데이터를 포함하며, 어트리뷰트 슬라이스 헤더는 해당 어트리뷰트 슬라이스에서 참조할 액티브 APS의 식별자(attr_parameter_set_id)와 해당 어트리뷰트 슬라이스와 관련된 지오메트리 슬라이스를 식별하기 위한 식별자(geom_slice_id)를 포함할 수 있다. 어트리뷰트 슬라이스 데이터는 해당 슬라이스에 속한 어트리뷰트 비트스트림을 포함할 수 있다.
즉, 지오메트리 슬라이스는 GPS를 참조하고, GPS는 SPS를 참조한다. 또한, SPS는 이용 가능한(available) 어트리뷰트들을 나열하며, 각각에 식별자를 할당하고 디코딩 방법을 식별한다. 어트리뷰트 슬라이스는 상기 식별자에 따라 출력 어트리뷰트들에 매핑되며, 어트리뷰트 슬라이스 자체는 선행 (디코드된) 지오메트리 슬라이스와 APS에 대해 종속성을 가진다. APS는 SPS를 참조한다.
실시예들에 따르면, 포인트 클라우드 데이터의 인코딩에 필요한 파라미터들은 포인트 클라우드 데이터의 파라미터 세트(parameter set) 및/또는 해당 슬라이스 헤더에 새로 정의될 수 있다. 예를 들어, 어트리뷰트 정보의 인코딩을 수행할 때에는 어트리뷰트 파라미터 세트(APS)에, 타일 기반의 인코딩을 수행할 때에는 타일 및/또는 슬라이스 헤더에 추가할 수 있다.
도 21, 도 22, 도 23에서 보는 바와 같이, 포인트 클라우드 데이터의 비트스트림은 포인트 클라우드 데이터를 영역별로 나누어 처리할 수 있도록 타일 또는 슬라이스를 제공한다. 실시예들에 따른 비트스트림의 각각의 영역은 서로 다른 중요도를 가질 수 있다. 따라서, 포인트 클라우드 데이터가 타일들로 나누어지는 경우, 각 타일별로 다른 필터(인코딩 방법), 다른 필터 유닛을 적용할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 데이터가 슬라이스들로 나누어지는 경우, 각 슬라이스별로 다른 필터, 다른 필터 유닛을 적용할 수 있다.
실시예들에 따른 송신 장치 및 수신 장치는 포인트 클라우드 데이터를 영역들로 분할하여 압축시, 분할된 영역 내 어트리뷰트 정보들의 선택적 전송을 위해 하이 레벨 신택스 구조로 비트스트림을 전송 및 수신할 수 있다.
실시예들에 따른 송신 장치는, 도 21, 도 22, 도 23과 같은 비트스트림의 구조에 따라 포인트 클라우드 데이터를 전송함으로써, 중요도에 따라서 다른 인코딩 동작을 적용할 수 있게 하고, 품질(quality)이 좋은 인코딩 방법을 중요한 영역에 사용할 수 있는 방안을 제공할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 데이터의 특성에 따른 효율적인 인코딩 및 전송을 지원하고 사용자의 요구사항에 따른 어트리뷰트 값을 제공할 수 있다.
실시예들에 따른 수신 장치는, 도 21, 도 22, 도 23과 같은 비트스트림의 구조에 따라 포인트 클라우드 데이터를 수신함으로써, 수신 장치의 처리능력(capacity)에 따라서 포인트 클라우드 데이터 전체에 복잡한 디코딩(필터링) 방법을 사용하는 대신 영역별로 (타일 또는 슬라이스로 나누어진 영역) 서로 다른 필터링(디코딩 방법)을 적용할 수 있게 된다. 따라서, 사용자에게 중요한 영역에 더 좋은 화질과 시스템 상으로 적절한 레이턴시(latency)을 보장할 수 있다.
이후 설명되는 본 명세서의 신택스들에서 사용되는 용어인 필드는 파라미터 또는 엘리먼트와 동일한 의미를 가질 수 있다.
도 24는 본 명세서에 따른 시퀀스 파라미터 세트(seq_parameter_set())(SPS)의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다. SPS는 포인트 클라우드 데이터 비트스트림의 시퀀스 정보를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 SPS는 main_profile_compatibility_flag 필드, unique_point_positions_constraint_flag 필드, level_idc 필드, sps_seq_parameter_set_id 필드, sps_bounding_box_present_flag 필드, sps_source_scale_factor_numerator_minus1 필드, sps_source_scale_factor_denominator_minus1 필드, sps_num_attribute_sets 필드, log2_max_frame_idx 필드, axis_coding_order 필드, sps_bypass_stream_enabled_flag 필드, 및 sps_extension_flag 필드를 포함할 수 있다.
상기 main_profile_compatibility_flag 필드는 그 비트스트림이 메인 프로파일을 따르는지 여부를 지시할 수 있다. 예를 들어, 상기 main_profile_compatibility_flag 필드의 값이 1이면, 그 비트스트림이 메인 프로파일을 따른다는 것(the bitstream conforms to the main profile)을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 상기 main_profile_compatibility_flag 필드의 값이 0이면, 그 비트스트림이 메인 프로파일 외의 프로파일을 따른다는 것을 나타낼 수 있다.
상기 unique_point_positions_constraint_flag 필드의 값이 1이면, 현재 SPS가 참조하는 각 포인트 클라우드 프레임에서, 모든 출력 포인트들은 유니크한 포지션들을 가질수 있다. 상기 unique_point_positions_constraint_flag 필드의 값이 0이면, 현재 SPS가 참조하는 임의의 포인트 클라우드 프레임에서, 2개 이상의 출력 포인트들이 같은 포지션(the same position)을 가질 수 있다. 예를 들어, 모든 포인트들이 각 슬라이스들에서 유니크할지라도, 프레임 내 슬라이스들과 다른 포인트들은 오버랩할 수 있다. 그 경우에, unique_point_positions_constraint_flag 필드의 값은 0으로 셋트된다.
상기 level_idc 필드는 그 비트스트림이 따르는 레벨을 나타낸다.
상기 sps_seq_parameter_set_id 필드는 다른 신택스 엘레먼트들에 의해 참조되는 SPS에 대한 식별자를 제공한다(provides an identifier for the SPS for reference by other syntax elements).
상기 sps_bounding_box_present_flag 필드는 바운딩 박스가 상기 SPS에 존재하는지 여부를 지시한다. 예를 들어, 상기 sps_bounding_box_present_flag 필드의 값이 1이면, 바운딩 박스가 상기 SPS에 존재하고, 0이면 바운딩 박스의 사이즈가 정의되지 않음(undefined)을 나타낸다.
실시예들에 따르면, SPS는 상기 sps_bounding_box_present_flag 필드의 값이 1이면, sps_bounding_box_offset_x 필드, sps_bounding_box_offset_y 필드, sps_bounding_box_offset_z 필드, sps_bounding_box_offset_log2_scale 필드, sps_bounding_box_size_width 필드,
sps_bounding_box_size_height 필드, 및 sps_bounding_box_size_depth 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 sps_bounding_box_offset_x 필드는 직교 좌표계(Cartesian coordinates)에서 소스 바운딩 박스의 x 오프셋을 나타낸다. 소스 바운딩 박스의 x 오프셋이 존재하지 않으면, 상기 sps_bounding_box_offset_x 필드의 값은 0이다.
상기 sps_bounding_box_offset_y 필드는 직교 좌표계에서 소스 바운딩 박스의 y 오프셋을 나타낸다. 소스 바운딩 박스의 y 오프셋이 존재하지 않으면, 상기 sps_bounding_box_offset_y 필드의 값은 0이다.
상기 sps_bounding_box_offset_z 필드는 직교 좌표계에서 소스 바운딩 박스의 z 오프셋을 나타낸다. 소스 바운딩 박스의 z 오프셋이 존재하지 않으면, 상기 sps_bounding_box_offset_z 필드의 값은 0이다.
상기 sps_bounding_box_offset_log2_scale 필드는 양자화된 x, y, z 소스 바운딩 박스 옵셋들을 스케일하기 위한 스케일 펙터를 나타낸다.
상기 sps_bounding_box_size_width 필드는 직교 좌표계에서 소스 바운딩 박스의 폭을 나타낸다. 소스 바운딩 박스의 폭이 존재하지 않으면, 상기 sps_bounding_box_size_width 필드의 값은 1일 수 있다.
상기 sps_bounding_box_size_height 필드는 직교 좌표계에서 소스 바운딩 박스의 높이를 나타낸다. 소스 바운딩 박스의 높이가 존재하지 않으면, 상기 sps_bounding_box_size_height 필드의 값은 1일 수 있다.
상기 sps_bounding_box_size_depth 필드는 직교 좌표계에서 소스 바운딩 박스의 깊이를 나타낸다. 소스 바운딩 박스의 깊이가 존재하지 않으면, 상기 sps_bounding_box_size_depth 필드의 값은 1일 수 있다.
상기 sps_source_scale_factor_numerator_minus1 plus 1은 소스 포인트 클라우드의 스케일 팩터 분자 (numerator)를 나타낸다.
상기 sps_source_scale_factor_denominator_minus1 plus 1은 소스 포인트 클라우드의 스케일 팩터 분모 (denominator)를 나타낸다.
상기 sps_num_attribute_sets 필드는 해당 비트스트림 내 코딩된 어트리뷰트들의 개수를 나타낸다(indicates the number of coded attributes in the bitstream).
실시예들에 따른 SPS는 상기 sps_num_attribute_sets 필드의 값만큼 반복되는 반복문을 포함한다. 이때 i는 0으로 초기화되고, 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, i값이 상기 sps_num_attribute_sets 필드의 값이 될때까지 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다. 이 반복문은 attribute_dimension_minus1[i] 필드와 attribute_instance_id[i] 필드를 포함할 수 있다. 상기 attribute_dimension_minus1[i] plus 1은 i번째 어트리뷰트의 컴포넌트들의 수를 나타낸다.
상기 attribute_instance_id[i] 필드는 i번째 어트리뷰트의 인스턴스 식별자를 나타낸다.
실시예들에 따르면, 상기 반복문은 상기 attribute_dimension_minus1[i] 필드의 값이 1보다 크면, attribute_secondary_bitdepth_minus1[i] 필드, attribute_cicp_colour_primaries[i] 필드, attribute_cicp_transfer_characteristics[i] 필드, attribute_cicp_matrix_coeffs[i] 필드, 및 attribute_cicp_video_full_range_flag[i] 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 attribute_secondary_bitdepth_minus1[i] plus 1은 i번째 어트리뷰트 신호(들)의 제2 컴포넌트를 위한 비트깊이(bitdepth)를 나타낸다.
상기 attribute_cicp_colour_primaries[i] 필드는 i번째 어트리뷰트의 컬러 어트리뷰트 소스 프라이머리들의 색도(chromaticity coordinates)를 나타낸다.
상기 attribute_cicp_transfer_characteristics[i] 필드는 i번째 어트리뷰트의 0에서 1사이의 노미널 real-valued 범위를 갖는 소스 입력 리니어 옵티컬 강도(input linear optical intensity)로서 참조 광-전자 전달 특성 함수(reference opto-electronic transfer characteristic function)를 지시하거나 또는 출력 리니어 옵티컬 강도(output linear optical intensity)의 함수로서 참조 전자-광 전달 특성 함수(reference opto-electronic transfer characteristic function)의 역(inverse)을 나타낸다.
상기 attribute_cicp_matrix_coeffs[i] 필드는 i번째 어트리뷰트의 녹색, 청색 및 적색 (또는 Y, Z, X의 삼원색)으로부터 루마(luma)와 채도(chroma) 신호들을 도출하는데(deriving) 사용된 매트릭스 계수를 설명한다(describes the matrix coefficients used in deriving luma and chroma signals from the green, blue, and red, or Y, Z, and X primaries.)
상기 attribute_cicp_video_full_range_flag[i] 필드는 i번째 어트리뷰트의 E'Y, E'PB 및 E'PR 또는 E'R, E'G 및 E'B 실제-값 컴포넌트 신호들로부터 도출되는 블랙 레벨과 루마 및 채도 신호의 범위를 나타낸다.
상기 known_attribute_label_flag[i] 필드는 i번째 어트리뷰트를 위해 know_attribute_label[i] 필드 또는 attribute_label_four_bytes[i] 필드가 시그널링되는지를 나타낸다. 예를 들어, 상기 known_attribute_label_flag[i] 필드의 값이 0이면, i번째 어트리뷰트를 위해 known_attribute_label[i] 필드가 시그널링되고, 상기 known_attribute_label_flag[i] 필드의 값이 1이면, i번째 어트리뷰트를 위해 attribute_label_four_bytes[i] 필드가 시그널링됨을 나타낸다.
상기 known_attribute_label[i] 필드는 i번째 어트리뷰트의 타입을 나타낸다. 예를 들어, 상기 known_attribute_label[i] 필드의 값이 0이면 i번째 어트리뷰트는 컬러임을 나타내고, 상기 known_attribute_label[i] 필드의 값이 1이면 i번째 어트리뷰트는 반사율(reflectance)임을 나타내며, known_attribute_label[i] 필드의 값이 2이면 i번째 어트리뷰트는 프레임 인덱스(frame index)임을 나타낼 수 있다. 또한, 상기 known_attribute_label[i] 필드의 값이 4이면 i번째 어트리뷰트는 투명도(transparency)임을 나타내며, 상기 known_attribute_label[i] 필드의 값이 5이면 i번째 어트리뷰트는 normals임을 나타낸다.
상기 attribute_label_four_bytes[i] 필드는 4바이트 코드로 known 어트리뷰트 타입을 지시한다.
도 25는 상기 attribute_label_four_bytes[i] 필드에 할당된 어트리뷰트 타입의 예시를 보인 테이블이다. 도 25는 상기 attribute_label_four_bytes[i] 필드의 값이 0이면 i번째 어트리뷰트는 컬러임을, 1이면 i번째 어트리뷰트는 반사율(reflectance)임을, 2이면 i번째 어트리뷰트는 프레임 인덱스(frame index)임을, 4이면 i번째 어트리뷰트는 투명도(transparency)임을, 5이면 i번째 어트리뷰트는 normals임을 지시하는 예이다.
상기 log2_max_frame_idx 필드는 frame_idx 신택스 변수(variable)를 시그널하기 위해 사용된 비트들의 개수를 나타낸다.
상기 axis_coding_order 필드는 X, Y, Z output axis labels과 axis=0..2를 갖는 재구성된 포인트 클라우드 RecPic [pointidx] [axis] 내 3개의 포지션 컴포넌트들간의 유사성(correspondence)을 지시한다.
도 26은 실시예들에 따른 출력 X, Y, Z axis labels을 RecPIC [i][axis] 인덱스들 축(indices axis)에 매핑하는 예를 보인 테이블이다.
상기 sps_bypass_stream_enabled_flag 필드의 값이 1이면, 바이패스 코딩 모드가 비트스트림을 읽어내는데 사용됨을 지시할 수 있다. 다른 예로, 상기 sps_bypass_stream_enabled_flag 필드의 값이 0이면, 바이패스 코딩 모드가 비트스트림을 읽어내는데 사용되지 않음을 지시할 수 있다.
상기 sps_extension_flag 필드는 sps_extension_data 신택스 구조가 해당 SPS 신택스 구조에 존재하는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 sps_extension_present_flag 필드의 값이 1이면, sps_extension_data 신택스 구조가 이 SPS 신택스 구조에 존재하고, 0이면 존재하지 않음을 나타낸다.
실시예들에 따른 SPS는 상기 sps_extension_flag 필드의 값이 1이면sps_extension_data_flag 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 sps_extension_data_flag 필드는 어느 값이나 가질 수 있다.
도 27은 본 명세서에 따른 지오메트리 파라미터 세트(geometry_parameter_set())(GPS)의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다. 실시예들에 따른 GPS는 하나 또는 그 이상의 슬라이스들에 포함된 포인트 클라우드 데이터의 지오메트리 정보를 인코딩하는 방법에 관한 정보를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 GPS는 gps_geom_parameter_set_id 필드, gps_seq_parameter_set_id 필드, gps_box_present_flag 필드, unique_geometry_points_flag 필드, geometry_planar_mode_flag 필드, geometry_angular_mode_flag 필드, neighbour_context_restriction_flag 필드, inferred_direct_coding_mode_enabled_flag 필드, bitwise_occupancy_coding_flag 필드, adjacent_child_contextualization_enabled_flag 필드, log2_neighbour_avail_boundary 필드, log2_intra_pred_max_node_size 필드, log2_trisoup_node_size 필드, geom_scaling_enabled_flag 필드, gps_implicit_geom_partition_flag 필드, 및 gps_extension_flag 필드를 포함할 수 있다.
상기 gps_geom_parameter_set_id 필드는 다른 신택스 엘레먼트들에 의해 참조되는 GPS의 식별자를 제공한다.
상기 gps_seq_parameter_set_id 필드는 해당 액티브 SPS에 대한 seq_parameter_set_id 필드의 값을 나타낸다(gps_seq_parameter_set_id specifies the value of sps_seq_parameter_set_id for the active SPS).
상기 gps_box_present_flag 필드는 추가 바운딩 박스 정보가 현재 GPS를 참조하는 지오메트리 슬라이스 헤더에서 제공되는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 gps_box_present_flag 필드의 값이 1이면, 추가 바운딩 박스 정보가 현재 GPS를 참조하는 지오메트리 슬라이스 헤더 내에 제공됨을 지시할 수 있다. 따라서 상기 gps_box_present_flag 필드의 값이 1이면 GPS는 gps_gsh_box_log2_scale_present_flag 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 gps_gsh_box_log2_scale_present_flag 필드는 gps_gsh_box_log2_scale 필드가 현재 GPS를 참조하는 각 지오메트리 슬라이스 헤더에 시그널링되는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 gps_gsh_box_log2_scale_present_flag 필드의 값이 1이면, 상기 gps_gsh_box_log2_scale 필드가 현재 GPS를 참조하는 각 지오메트리 슬라이스 헤더에 시그널링됨을 지시할 수 있다. 다른 예로, 상기 gps_gsh_box_log2_scale_present_flag 필드의 값이 0이면, 상기 gps_gsh_box_log2_scale 필드가 현재 GPS를 참조하는 각 지오메트리 슬라이스 헤더에 시그널링되지 않으며, 모든 슬라이스들을 위한 공통 스케일(common scale)이 현재 GPS의 gps_gsh_box_log2_scale 필드에 시그널링됨을 지시할 수 있다.
상기 gps_gsh_box_log2_scale_present_flag 필드의 값이 0이면, GPS는 gps_gsh_box_log2_scale 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 gps_gsh_box_log2_scale 필드는 현재 GPS를 참조하는 모든 슬라이스들에 대한 바운딩 박스 오리진의 공통 스케일 팩터(common scale factor)를 나타낸다.
상기 unique_geometry_points_flag 필드는 현재 GPS를 참조하는 모든 슬라이들에서, 모든 출력 포인트들이 하나의 슬라이스 내에서 고유의 포지션들(unique positions)을 가지는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 unique_geometry_points_flag 필드의 값이 1이면, 현재 GPS를 참조하는 모든 슬라이들에서, 모든 출력 포인트들이 하나의 슬라이스 내에서 고유의 포지션들을 가진다고 지시한다. 상기 unique_geometry_points_flag 필드의 값이 0이면, 현재 GPS를 참조하는 모든 슬라이들에서, 2개 이상의 출력 포인트들이 하나의 슬라이스 내에서 같은 포지션들을 가질 수 있음을 지시한다(equal to 1 indicates that in all slices that refer to the current GPS, all output points have unique positions within a slice. unique_geometry_points_flag field equal to 0 indicates that in all slices that refer to the current GPS, the two or more of the output points may have same positions within a slice.)
상기 geometry_planar_mode_flag 필드는 planar coding mode가 activate인지 여부를 지시한다. 예를 들어, 상기 geometry_planar_mode_flag 필드의 값이 1이면, 상기 planar coding mode가 active하고, 0이면 상기 planar coding mode가 액티브하지 않음을 지시할 수 있다.
상기 geometry_planar_mode_flag 필드의 값이 1이면 즉, 참이면, 상기 GPS는 geom_planar_mode_th_idcm 필드, geom_planar_mode_th[1] 필드, geom_planar_mode_th[2] 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 geom_planar_mode_th_idcm 필드는 다이렉트 코딩 모드를 위한 액티베이션(activation)의 임계값을 나타낼 수 있다.
상기 geom_planar_mode_th[i] 필드는, 0-2의 범위 중 i에 대해, 효율적인 planar coding mode를 위해 i번째 most probable direction과 함께 planar coding mode를 위한 activation의 임계값을 명시한다(for i in the rang 0…specifies the value of the threshold of activation for planar coding mode along the i-th most probable direction for the planar coding mode to be efficient).
상기 geometry_angular_mode_flag 필드는 앵귤러(angular) 코딩 모드가 액티브인지 여부를 지시한다. 예를 들어, 상기 geometry_angular_mode_flag 필드의 값이 1이면, 상기 angular coding mode가 active하고, 0이면 상기 angular coding mode가 액티브하지 않음을 지시할 수 있다.
상기 geometry_angular_mode_flag 필드의 값이 1이면 즉, 참이면, 상기 GPS는 lidar_head_position[0] 필드,
lidar_head_position[1] 필드, lidar_head_position[2] 필드, number_lasers 필드, planar_buffer_disabled 필드, implicit_qtbt_angular_max_node_min_dim_log2_to_split_z 필드, 및 implicit_qtbt_angular_max_diff_to_split_z 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 lidar_head_position[0] 필드,
lidar_head_position[1] 필드, 및 lidar_head_position[2] 필드는 내부 축들을 갖는 좌표 시스템(coordinate system with the internal axes)에서 lidar 헤드의 (X, Y, Z) 좌표를 나타낼 수 있다.
상기 number_lasers 필드는 angular coding mode를 위해 사용된 레이저들(lasers)의 개수를 지시한다.
실시예들에 따른 GPS는 상기 number_lasers 필드의 값만큼 반복되는 반복문을 포함한다. 이때 i는 0으로 초기화되고, 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, i값이 상기 number_lasers 필드의 값이 될때까지 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다. 이 반복문은 laser_angle[i] 필드와 laser_correction[i] 필드를 포함할 수 있다.
상기 laser_angle[i] 필드는 0번째와 1번째 내부 축들(internal axes)에 의해 정의된 수평면과 관련된 i번째 레이저의 앙각(elevation angle)의 탄젠트를 나타낸다.
상기 laser_correction[i] 필드는 lidar_head_position[2] 필드와 관련된 i번째 레이저 포지션의 정정을, 2번째 내부 축(internal axis)에 따라, 지시한다.
상기 planar_buffer_disabled 필드의 값이 1이면, 버퍼를 이용하여 closest nodes를 트랙킹하는 것이 planar mode에서 planar mode flag와 평면 포지션(plane position)을 코딩하는 과정에서 사용되지 않음을 지시한다. 상기 planar_buffer_disabled 필드의 값이 0이면, 버퍼를 이용하여 closest nodes를 트랙킹하는 것이 사용됨을 지시한다.
상기 implicit_qtbt_angular_max_node_min_dim_log2_to_split_z 필드는 노드들의 수평 스플릿(horizontal split)이 수직 스플릿(vertical split)보다 더 선호되는 노드 사이즈의 log2 값을 지시한다.
상기 implicit_qtbt_angular_max_diff_to_split_z 필드는 노드에 허용된 수평 노드 사이즈 비율에 대한 최대 수직의 log2 값을 나타낸다.
상기 neighbour_context_restriction_flag 필드의 값이 0이면, 현재 노드의 지오메트리 노드 오큐판시가 현재 노드의 부모 노드 내부에 위치된 이웃 노드들로부터 결정된 콘텍스들로 코딩됨을 나타낸다. 상기 neighbour_context_restriction_flag 필드의 값이 1이면, 현재 노드의 지오메트리 노드 오큐판시가 현재 노드의 부모 노드 밖 또는 내부에 위치된 이웃 노드들로부터 결정된 콘텐스들로 코딩됨을 나타낸다(neighbour_context_restriction_flag equal to 0 indicates that geometry node occupancy of the current node is coded with the contexts determined from neighbouring nodes which is located inside the parent node of the current node. neighbour_context_restriction_flag equal to 1 indicates that geometry node occupancy of the current node is coded with the contexts determined from neighbouring nodes which is located inside or outside the parent node of the current node).
상기 inferred_direct_coding_mode_enabled_flag필드는 direct_mode_flag 필드가 해당 지오메트리 노드 신택스에 존재하는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 inferred_direct_coding_mode_enabled_flag필드의 값이 1이면, 상기 direct_mode_flag 필드가 해당 지오메트리 노드 신택스에 존재함을 지시한다. 예를 들어, 상기 inferred_direct_coding_mode_enabled_flag필드의 값이 0이면, 상기 direct_mode_flag 필드가 해당 지오메트리 노드 신택스에 존재하지 않음을 지시한다.
상기 bitwise_occupancy_coding_flag 필드는 지오메트리 노드 오큐판시가 그 신택스 엘리먼트 오큐판시 맵의 비트와이즈 맥락화(bitwise contextualization)를 사용하여 인코딩되는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 bitwise_occupancy_coding_flag 필드의 값이 1이면, 지오메트리 노드 오큐판시가 그 신택스 엘리먼트 occupancy_map의 비트와이즈 맥락화(bitwise contextualization)를 사용하여 인코딩됨을 지시한다. 예를 들어, 상기 bitwise_occupancy_coding_flag 필드의 값이 0이면, 지오메트리 노드 오큐판시가 그 디렉토리 인코드된 신택스 엘리먼트 occupancy_byte를 사용하여 인코딩됨을 지시한다.
상기 adjacent_child_contextualization_enabled_flag 필드는 이웃 옥트리 노드들(neighbouring octree nodes)의 인접한 자식들(adjacent children)이 비트와이즈 오큐판시 맥락화(bitwise occupancy contextualization)를 위해 사용되는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 adjacent_child_contextualization_enabled_flag 필드의 값이 1이면, 이웃 옥트리 노드들(neighbouring octree nodes)의 인접한 자식들(adjacent children)이 비트와이즈 오큐판시 맥락화(bitwise occupancy contextualization)를 위해 사용됨을 지시한다. 예를 들어, 상기 adjacent_child_contextualization_enabled_flag 필드의 값이 0이면, 이웃 옥트리 노드들(neighbouring octree nodes)의 자식들(children)이 비트와이즈 오큐판시 맥락화(bitwise occupancy contextualization)를 위해 사용되지 않음을 지시한다.
상기 log2_neighbour_avail_boundary 필드는 디코딩 프로세스에서 이용되는 변수(variable) NeighbAvailBoundary의 값을 나타낸다. 예를 들어, 상기 neighbour_context_restriction_flag 필드의 값이 1이면, NeighbAvailabilityMask는 1로 설정될 수 있다. 예를 들어, 상기 neighbour_context_restriction_flag 필드의 값이 0이면, NeighbAvailabilityMask는 1 << log2_neighbour_avail_boundary로 설정될 수 있다.
상기 log2_intra_pred_max_node_size 필드는 오큐판시 인트라 예측 자격이 있는 옥트리 노드 사이즈를 나타낸다.
상기 log2_trisoup_node_size 필드는 트라이앵글 노드들의 사이즈로서 변수(variable) TrisoupNodeSize을 나타낸다(log2_trisoup_node_size specifies the variable TrisoupNodeSize as the size of the triangle nodes).
상기 geom_scaling_enabled_flag 필드는 지오메트리 포지션들을 위한 스케일링 과정이 지오메트리 슬라이스 디코딩 과정 동안 적용되는지를 지시한다. 예를 들어, 상기 geom_scaling_enabled_flag 필드의 값이 1이면, 지오메트리 포지션들을 위한 스케일링 과정이 지오메트리 슬라이스 디코딩 과정 동안 적용됨을 지시한다. 상기 geom_scaling_enabled_flag 필드의 값이 0이면, 지오메트리 포지션들은 스케일링을 요구하지 않음을 지시한다.
상기 geom_base_qp 필드는 지오메트리 포지션 양자화 파라미터(geometry position quantization parameter)의 베이스 값(base value)을 지시한다.
상기 gps_implicit_geom_partition_flag 필드는 implicit 지오메트리 파티션이 그 시퀀스 또는 슬라이스에 대해 인에이블인지 여부를 지시한다. 예를 들어, 상기 gps_implicit_geom_partition_flag 필드의 값이 1이면, implicit 지오메트리 파티션이 그 시퀀스 또는 슬라이스에 대해 인에이블임을 지시하고, 0이면 디제이블임을 지시한다(equal to 1 specifies that the implicit geometry partition is enabled for the sequence or slice. gps_implicit_geom_partition_flag equal to 0 specifies that the implicit geometry partition is disabled for the sequence or slice). 만일 gps_implicit_geom_partition_flag 필드의 값이 1이면, 다음 두 필드들 즉, gps_max_num_implicit_qtbt_before_ot 필드와 gps_min_size_implicit_qtbt 필드가 시그널링된다.
상기 gps_max_num_implicit_qtbt_before_ot 필드는 OT 파티션들 전 implicit QT와 BT 파티션들의 최대 개수를 나타낸다(specifies the maximal number of implicit QT and BT partitions before OT partitions). 그리고 나서, 변수 K는상기 gps_max_num_implicit_qtbt_before_ot 필드에 의해 아래와 같이 초기화된다.
K = gps_max_num_implicit_qtbt_before_ot.
상기 gps_min_size_implicit_qtbt 필드는 implicit QT and BT partitions의 최소 사이즈를 나타낸다(specifies the minimal size of implicit QT and BT partitions). 그리고나서, 변수 M은 상기 gps_min_size_implicit_qtbt 필드에 의해 아래와 같이 초기화된다.
M = gps_min_size_implicit_qtbt
상기 gps_extension_flag 필드는 gps_extension_data 신택스 구조가 해당 GPS 신택스 구조에 존재하는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 gps_extension_flag 필드의 값이 1이면, gps_extension_data 신택스 구조가 해당 GPS 신택스에 존재함을 지시한다. 예를 들어, 상기 gps_extension_flag 필드의 값이 0이면, gps_extension_data 신텍스 구조가 해당 GPS 신택스에 존재하지 않음을 지시한다.
실시예들에 따른 GPS는 상기 gps_extension_flag 필드의 값이 1이면gps_extension_data_flag 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 gps_extension_data_flag 필드는 어느 값이나 가질 수 있다. 그것의 존재와 값은 디코더 규격(decoder conformance to profiles)에 영향을 주지 않는다.
도 28은 본 명세서에 따른 어트리뷰트 파라미터 세트(attribute_parameter_set())(APS)의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다. 실시예들에 따른 APS는 하나 또는 그 이상의 슬라이스들에 포함된 포인트 클라우드 데이터의 어트리뷰트 정보를 인코딩하는 방법에 관한 정보를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 APS는 aps_attr_parameter_set_id 필드, aps_seq_parameter_set_id 필드, attr_coding_type 필드, aps_attr_initial_qp 필드, aps_attr_chroma_qp_offset 필드, aps_slice_qp_delta_present_flag 필드, 및 aps_extension_flag 필드를 포함할 수 있다.
상기 aps_attr_parameter_set_id 필드는 다른 신택스 엘리먼트들에 의한 참조를 위한 APS의 식별자를 나타낸다.
상기 aps_seq_parameter_set_id 필드는 액티브(active) SPS에 대한 sps_seq_parameter_set_id의 값을 나타낸다.
상기 attr_coding_type 필드는 어트리뷰트에 대한 코딩 타입을 나타낸다.
도 29는 상기 attr_coding_type 필드에 할당된 어트리뷰트 코딩 타입의 예시를 보인 테이블이다.
상기 attr_coding_type 필드의 값이 0이면 코딩 타입은 예측 가중치 리프팅(predicting weight lifting)를, 1이면 코딩 타입은 RAHT를, 2이면 고정 가중치 리프팅(fix weight lifting)을 지시하는 예이다.
상기 aps_attr_initial_qp 필드는 APS를 참조하는 각 슬라이스에 대한 변수 슬라이스 양자화 파라미터(SliceQp)의 초기 값을 나타낸다(specifies the initial value of the variable SliceQp for each slice referring to the APS).
상기 aps_attr_chroma_qp_offset 필드는 신택스 aps_attr_initial_qp에 의해 시그널링된 초기 양자화 파라미터에 대한 오프셋들을 나타낸다(specifies the offsets to the initial quantization parameter signalled by the syntax aps_attr_initial_qp).
상기 aps_slice_qp_delta_present_flag 필드는 ash_attr_qp_delta_luma and ash_attr_qp_delta_chroma 신택스 엘리먼트들이 해당 어트리뷰트 슬라이스 헤더(ASH)에 존재하는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 aps_slice_qp_delta_present_flag 필드의 값이 1이면, ash_attr_qp_delta_luma and ash_attr_qp_delta_chroma 신택스 엘리먼트들이 해당 어트리뷰트 슬라이스 헤더(ASH)에 존재함을 지시한다(equal to 1 specifies that the ash_attr_qp_delta_luma and ash_attr_qp_delta_chroma syntax elements are present in the ASH). 예를 들어, 상기 aps_slice_qp_delta_present_flag 필드의 값이 0이면, ash_attr_qp_delta_luma and ash_attr_qp_delta_chroma 신택스 엘리먼트들이 해당 어트리뷰트 슬라이스 헤더(ASH)에 존재하지 않음을 지시한다(specifies that the ash_attr_qp_delta_luma and ash_attr_qp_delta_chroma syntax elements are not present in the ASH).
실시예들에 따른 APS는 상기 attr_coding_type 필드의 값이 0이거나 또는 2이면, 즉, 코딩 타입이 예측 가중치 리프팅(predicting weight lifting)이거나 또는 고정 가중치 리프팅(fix weight lifting)이면, lifting_num_pred_nearest_neighbours_minus1 필드, lifting_search_range_minus1 필드, 및 lifting_neighbour_bias[k] 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 lifting_num_pred_nearest_neighbours_minus1 필드 plus 1은 예측(prediction)을 위해 사용될 가장 가까운 이웃(nearest neighbor)들의 최대 개수를 나타낸다. 실시예들에 따르면, NumPredNearestNeighbours의 값은 lifting_num_pred_nearest_neighbours와 같도록 설정된다.
상기 lifting_search_range_minus1 필드 plus 1은 예측을 위해 사용될 가장 가까운 이웃들을 결정하고 거리 기반 LOD(distance-based levels of detail)를 빌드(build)하기 위해 사용된 서치 범위를 나타낸다(lifting_search_range_minus1 plus 1 specifies the search range used to determine nearest neighbours to be used for prediction and to build distance-based levels of detail). 서치 범위를 명시하기 위한 변수 LiftingSearchRange는 상기 lifting_search_range_minus1 필드의 값에 1을 더하여 구할 수 있다(LiftingSearchRange = lifting_search_range_minus1 +1).
상기 lifting_neighbour_bias[k] 필드는 가장 가까운 이웃 유도 과정의 일부로서 두 포인트들 사이의 유클리디언 거리의 계산에서 k번째 컴포넌트들을 가중하기 위해 사용된 바이어스를 나타낸다(specifies a bias used to weight the k-th components in the calculation of the euclidean distance between two points as part of the nearest neighbour derivation process).
실시예들에 따르면, APS는 상기 attr_coding_type 필드의 값이 2이면, 즉 코딩 타입이 고정 가중치 리프팅을 지시하면, lifting_scalability_enabled_flag 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 lifting_scalability_enabled_flag 필드는 어트리뷰트 디코딩 과정이 입력 지오메트리 포인트들에 대해 pruned 옥트리 디코드 결과를 허용하는지 여부를 지시한다. 예를 들어, 상기 lifting_scalability_enabled_flag 필드의 값이 1이면, 어트리뷰트 디코딩 과정이 입력 지오메트리 포인트들에 대해 pruned 옥트리 디코드 결과를 허용함을 나타낸다(specifies that the attribute decoding process allows the pruned octree decode result for the input geometry points). 만일 상기 lifting_scalability_enabled_flag 필드의 값이 0이면, 상기 어트리뷰트 디코딩 과정이 입력 지오메트리 포인트들에 대해 완전한 옥트리 디코드 결과를 요구함을 나타낸다(specifies that that the attribute decoding process requires the complete octree decode result for the input geometry points).
실시예들에 따르면, APS는 상기lifting_scalability_enabled_flag 필드의 값이 거짓이면, lifting_num_detail_levels_minus1 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 lifting_num_detail_levels_minus1 필드는 어트리뷰트 코딩을 위해 LOD들의 개수를 나타낸다(specifies the number of levels of detail for the attribute coding). LOD들의 개수를 명시하기 위한 변수 LevelDetailCount는 상기 lifting_num_detail_levels_minus1 필드의 값에 1을 더하여 구할 수 있다(LevelDetailCount = lifting_num_detail_levels_minus1 + 1).
실시예들에 따르면, APS는 상기 lifting_num_detail_levels_minus1 필드의 값이 1보다 크면, lifting_lod_regular_sampling_enabled_flag 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 lifting_lod_regular_sampling_enabled_flag 필드는 LOD(levels of detail)가 레귤러 샘플링 전략에 의해 만들어지는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 lifting_lod_regular_sampling_enabled_flag 필드의 값이 1이면, LOD가 레귤러 샘플링 전략을 사용하여 만들어짐을 지시한다. 예를 들어, 상기 lifting_lod_regular_sampling_enabled_flag 필드의 값이 0이면, 거리 기반 샘플링 전략(distance_based sampling strategy)이 대신 사용됨을 지시한다(The lifting_lod_regular_sampling_enabled_flag equal to 1 specifies levels of detail are built by using a regular sampling strategy. The lifting_lod_regular_sampling_enabled_flag equal to 0 specifies that a distance-based sampling strategy is used instead).
실시예들에 따르면, APS는 상기lifting_scalability_enabled_flag 필드의 값이 거짓일 때, 상기 lifting_num_detail_levels_minus1 필드의 값만큼 반복되는 반복문을 더 포함할 수 있다. 이때 인덱스(idx)는 0으로 초기화되고, 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, 인덱스(idx)가 상기 lifting_num_detail_levels_minus1 필드의 값보다 커질때까지 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다. 이 반복문은 lifting_lod_regular_sampling_enabled_flag 필드의 값이 참(예를 들어, 1)이면 lifting_sampling_period_minus2 [idx] 필드를 포함하고, 거짓(예를 들어, 0)이면 lifting_sampling_distance_squared_scale_minus1 [idx] 필드를 포함할 수 있다. 그리고, idx의 값이 0이 아니면(idx != 0), lifting_sampling_distance_squared_offset [idx] 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 lifting_sampling_period_minus2 [idx] 필드 plus 2는 LOD idx를 위한 샘플링 주기를 나타낸다(specifies the sampling period for the level of detail idx).
상기 lifting_sampling_distance_squared_scale_minu1 [idx] 필드 plus 1은 LOD idx를 위한 샘플링 거리의 제곱의 derivation를 위한 스케일 팩터(scale factor)를 나타낸다(specifies the scale factor for the derivation of the square of the sampling distance for the level of detail idx).
상기 lifting_sampling_distance_squared_offset [idx] 필드는 LOD idx를 위한 샘플링 거리의 제곱의 derivation을 위한 옵셋을 나타낸다(specifies the offset of the derivation of the square of the sampling distance for the level of detail idx).
실시예들에 따른 APS는 상기 attr_coding_type 필드의 값이 0이면, 즉 코딩 타입이 예측 가중치 리프팅(predicting weight lifting)이면, lifting_adaptive_prediction_threshold 필드, lifting_intra_lod_prediction_num_layers 필드, lifting_max_num_direct_predictors 필드, 및 inter_component_prediction_enabled_flag 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 lifting_adaptive_prediction_threshold 필드는 적응적 예측을 가능하게 하기 위한 임계값을 나타낸다(specifies the threshold to enable adaptive prediction). 실시예들에 따르면, 적응적 예측기 선택 모드를 스위치하기 위하여 임계값을 명시하는 변수 AdaptivePredictionThreshold는 상기 lifting_adaptive_prediction_threshold 필드의 값과 같게 설정된다 (AdaptivePredictionThreshold = lifting_adaptive_prediction_threshold).
상기 lifting_intra_lod_prediction_num_layers 필드는 같은 LOD 레이어 내 디코드된 포인트들이 타겟 포인트의 예측 값을 생성하기 위해 참조할 수 있는 LOD 레이어의 number를 나타낸다(specifies number of LOD layer where decoded points in the same LOD layer could be referred to generate prediction value of target point). 예를 들어, 상기 lifting_intra_lod_prediction_num_layers 필드의 값이 상기 LevelDetailCount의 값이면, 타겟 포인트는 모든 LOD 레이어들을 위한 동일 LOD 레이어 내 디코드된 포인트들을 참조할 수 있음을 나타낸다(The lifting_intra_lod_prediction_num_layers field equal to LevelDetailCount indicates that target point could refer decoded points in the same LOD layer for all LOD layers). 예를 들어, 상기 lifting_intra_lod_prediction_num_layers 필드의 값이 0이면, 타겟 포인트는 임의의 LOD 레이어들을 위한 동일 LOD 레이어 내 디코드된 포인트들을 참조할 수 없음을 나타낸다(The lifting_intra_lod_prediction_num_layers field equal to 0 indicates that target point could not refer decoded points in the same LoD layer for any LoD layers). 상기 lifting_max_num_direct_predictors 필드는 직접 예측(direct prediction)을 위해 사용될 예측기(predictor)의 최대 개수를 나타낸다. 상기 lifting_max_num_direct_predictors 필드의 값은 0부터 LevelDetailCount의 범위에 있다.
상기 inter_component_prediction_enabled_flag 필드는 멀티 컴포넌트 어트리뷰트의 primary 컴포넌트가 non-primary 컴포넌트들의 reconstructed 값을 예측하기 위해 사용되는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 inter_component_prediction_enabled_flag 필드의 값이 1이면, 멀티 컴포넌트 어트리뷰트의 primary 컴포넌트가 non-primary 컴포넌트들의 reconstructed 값을 예측하기 위해 사용됨을 나타낸다(specifies that the primary component of a multi component attribute is used to predict the reconstructed value of non-primary components). 만일, 상기 inter_component_prediction_enabled_flag 필드의 값이 0이면, 모든 어트리뷰트 컴포넌트들이 독립적으로 reconstruct됨을 나타낸다(specifies that all attribute components are reconstructed independently).
실시예들에 따르면, APS는 상기 attr_coding_type 필드의 값이 1이면, 즉 어트리뷰트 코딩 타입이 RAHT이면, raht_prediction_enabled_flag 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 raht_prediction_enabled_flag 필드는 이웃 포인트들로부터 온 트랜스폼 웨이트 예측(transform weight prediction from the neighbour points)이 RAHT 디코딩 과정에서 인에이블되는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 raht_prediction_enabled_flag 필드의 값이 1이면, 이웃 포인트들로부터 온 트랜스폼 웨이트 예측(transform weight prediction from the neighbour points)이 RAHT 디코딩 과정에서 인에이블되고, 0이면 디제이블됨을 나타낸다.
실시예들에 따르면, APS는 상기 raht_prediction_enabled_flag 필드의 값이 참이면, raht_ prediction_threshold0 필드와 raht_prediction_threshold1 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 raht_ prediction_threshold0 필드는 이웃 포인트들로부터 온 트랜스폼 웨이트 예측(transform weight prediction from the neighbour points)을 종료하기 위한 임계값을 나타낸다.
상기 raht_prediction_threshold1 필드는 이웃 포인트들로부터 온 트랜스폼 웨이트 예측(transform weight prediction from the neighbour points)을 스킵하기 위한 임계값을 나타낸다.
상기 aps_extension_flag 필드는 aps_extension_data 신택스 구조가 해당 APS 신택스 구조에 존재하는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 aps_extension_flag 필드의 값이 1이면, aps_extension_data 신택스 구조가 해당 APS 신택스 구조에 존재함을 지시한다. 예를 들어, 상기 aps_extension_flag 필드의 값이 0이면, aps_extension_data 신택스 구조가 해당 APS 신택스 구조에 존재하지 않음을 지시한다.
실시예들에 따른 APS는 상기 aps_extension_flag 필드의 값이 1이면aps_extension_data_flag 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 aps_extension_data_flag 필드는 어느 값이나 가질 수 있다. 그것의 존재와 값은 디코더 규격(decoder conformance to profiles)에 영향을 주지 않는다.
도 30은 본 명세서에 따른 타일 인벤토리(tile_inventory())의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다. 실시예들에 따라 타일 인벤토리(tile inventory)는 TPS(Tile Parameter Set)로 호칭될 수 있다.
실시예들에 따른 타일 인벤토리는 tile_frame_idx 필드와 num_tiles_minus1 필드를 포함한다.
상기 tile_frame_idx 필드는 상기 타일 인벤토리와 관련하여 관련 포인트 클라우드 프레임의 식별자를 나타낸다(tile_frame_idx specifies the identifier of associated point cloud frame associated with the tile inventory).
상기 num_tiles_minus1 필드 plus 1은 상기 타일 인벤토리에 존재하는 타일 바운딩 박스들의 개수를 나타낸다.
실시예들에 따른 타일 인벤토리는 상기 num_tiles_minus1 필드의 값만큼 반복되는 반복문을 포함한다. 이때 i는 0으로 초기화되고, 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, i값이 상기 num_tiles_minus1 필드의 값이 될 때까지 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다. 이 반복문은 tile_bounding_box_offset_x[i] 필드, tile_bounding_box_offset_y[i] 필드, tile_bounding_box_offset_z[i] 필드, tile_bounding_box_size_width[i] 필드, tile_bounding_box_size_height[i] 필드, 및 tile_bounding_box_size_depth[i] 필드를 포함할 수 있다.
상기 tile_bounding_box_offset_x[i] 필드는 직교 좌표계에서 i-번째 타일의 x 오프셋을 나타낸다 (indicates the x offset of the i-th tile in the cartesian coordinates). 만일 존재하지 않으면, tile_bounding_box_offset_x[0] 필드의 값은 sps_bounding_box_offset_x가 될 것이다(When not present, the value of tile_bounding_box_offset_x[0] is inferred to be sps_bounding_box_offset_x).
상기 tile_bounding_box_offset_y[i] 필드는 직교 좌표계에서 i-번째 타일의 y 오프셋을 나타낸다. 만일 존재하지 않으면, tile_bounding_box_offset_y[0] 필드의 값은 sps_bounding_box_offset_y가 될 것이다.
상기 tile_bounding_box_offset_z[i] 필드는 직교 좌표계에서 i-번째 타일의 z 오프셋을 나타낸다. 만일 존재하지 않으면, tile_bounding_box_offset_z[0] 필드의 값은 sps_bounding_box_offset_z가 될 것이다.
상기 tile_bounding_box_size_width[i] 필드는 직교 좌표계에서 i-번째 타일의 폭(width)를 나타낸다. 만일 존재하지 않으면, tile_bounding_box_size_width[0] 필드의 값은 sps_bounding_box_size_width가 될 것이다.
상기 tile_bounding_box_size_height[i] 필드는 직교 좌표계에서 i-번째 타일의 높이(height)를 나타낸다. 만일 존재하지 않으면, tile_bounding_box_size_height[0] 필드의 값은 sps_bounding_box_size_height가 될 것이다.
상기 tile_bounding_box_size_depth[i] 필드는 직교 좌표계에서 i-번째 타일의 깊이(depth)를 나타낸다. 만일 존재하지 않으면, tile_bounding_box_size_depth[0] 필드의 값은 sps_bounding_box_size_depth가 될 것이다.
도 31은 본 명세서에 따른 frame boundary marker ()의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면으로서, 이 신택스 구조는 내부적으로 비어있다.
도 32는 본 명세서에 따른 지오메트리 슬라이스 비트스트림()의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다.
실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스 비트스트림(geometry_slice_bitstream ())은 지오메트리 슬라이스 헤더(geometry_slice_header())와 지오메트리 슬라이스 데이터(geometry_slice_data())를 포함할 수 있다. 지오메트리 슬라이스 비트스트림은 지오메트리 슬라이스로 호칭될 수 있다. 또한 어트리뷰트 슬라이스 비트스트림은 어트리뷰트 슬라이스로 호칭될 수 있다.
도 33은 본 명세서에 따른 지오메트리 슬라이스 헤더(geometry_slice_header())의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다.
실시예들에 따른 송신 장치가 전송하는 비트스트림(또는 수신 장치가 수신하는 비트스트림)은 하나 이상의 슬라이스들을 포함할 수 있다. 각 슬라이스(slice)는 지오메트리 슬라이스 및 어트리뷰트 슬라이스를 포함할 수 있다. 지오메트리 슬라이스는 지오메트리 슬라이스 헤더(GSH, Geometry Slice Header)를 포함한다. 어트리뷰트 슬라이스는 어트리뷰트 슬라이스 헤더(ASH, Attribute Slice Header)를 포함한다.
실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스 헤더(geometry_slice_header())는 gsh_geometry_parameter_set_id 필드, gsh_tile_id 필드, gsh_slice_id 필드, frame_idx 필드, gsh_num_points 필드 및 byte_alignment() 필드를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스 헤더(geometry_slice_header())는 지오메트리 파라미터 세트(GPS)에 포함된 gps_box_present_flag 필드의 값이 참(예를 들어, 1)이고, gps_gsh_box_log2_scale_present_flag 필드의 값이 참(예를 들어, 1)이면,
gsh_box_log2_scale 필드, gsh_box_origin_x 필드, gsh_box_origin_y 필드, 및 gsh_box_origin_z 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 gsh_geometry_parameter_set_id 필드는 액티브 GPS의 gps_geom_parameter_set_id의 값을 나타낸다(gsh_geometry_parameter_set_id specifies the value of the gps_geom_parameter_set_id of the active GPS).
상기 gsh_tile_id 필드는 해당 지오메트리 슬라이스 헤더(GSH)에 의해 참조되는 해당 타일(tile)의 식별자를 나타낸다.
상기 gsh_slice_id는 다른 신택스 엘레먼트들에 의한 참조를 위해 해당 슬라이스의 식별자를 나타낸다.
상기 frame_idx 필드는 개념상의 프레임 넘버 카운터(notional frame number counter)의 log2_max_frame_idx + 1 least significant bits를 나타낸다. 다른 프레임 인덱스 값을 갖는 연속적인 슬라이스들은 다른 출력 포인트 클라우드 프레임들을 형성한다(Consecutive slices with differing values of frame_idx form parts of different output point cloud frames). 사이에 오는 프레임 바운더리 마커 데이터 유닛이 없이 동일한 프레임 인덱스 값을 갖는 연속적인 슬라이스들은 동일 출력 포인트 클라우드 프레임을 형성한다(Consecutive slices with identical values of frame_idx without an intervening frame boundary marker data unit form parts of the same output point cloud frame).
상기 gsh_num_points 필드는 해당 슬라이스 내 코드된 포인트들의 최대 개수를 나타낸다. 실시예들에 따르면, 상기 gsh_num_points 필드의 값은 상기 슬라이스 내 디코드된 포인트들의 개수보다 크거나 같아야 하는 것이 비트스트림 일치의 요구 사항이다(It is a requirement of bitstream conformance that gsh_num_points is greater than or equal to the number of decoded points in the slice).
상기 gsh_box_log2_scale 필드는 해당 슬라이스를 위한 바운딩 박스 오리진의 스케일링 팩터를 나타낸다.
상기 gsh_box_origin_x 필드는 상기 gsh_box_log2_scale 필드의 값에 의해 스케일링된 바운딩 박스 오리진의 x값을 나타낸다.
상기 gsh_box_origin_y 필드는 상기 gsh_box_log2_scale 필드의 값에 의해 스케일링된 바운딩 박스 오리진의 y값을 나타낸다.
상기 gsh_box_origin_z 필드는 상기 gsh_box_log2_scale 필드의 값에 의해 스케일링된 바운딩 박스 오리진의 z값을 나타낸다.
이때, 변수 slice_origin_x, slice_origin_y, 그리고 slice_origin_z는 아래와 같이 유도(추출, derived)될 수 있다.
만일 상기 gps_gsh_box_log2_scale_present_flag 필드의 값이 0이면, originScale은 gsh_box_log2_scale이 된다.
그리고, 상기 gps_gsh_box_log2_scale_present_flag 필드의 값이 1이면, originScale은 gps_gsh_box_log2_scale이 된다.
또한, 상기 gps_box_present_flag 필드의 값이 0이면, 변수 slice_origin_x, slice_origin_y, 그리고 slice_origin_z의 값은 0이 될 것이다.
만일, 상기 gps_box_present_flag 필드의 값이 1이면, 변수 slice_origin_x, slice_origin_y, 그리고 slice_origin_z에 대해 다음식이 적용될 것이다.
slice_origin_x = gsh_box_origin_x << originScale
slice_origin_y = gsh_box_origin_y << originScale
slice_origin_z = gsh_box_origin_z << originScale
실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스 헤더(geometry_slice_header())는 상기 gps_implicit_geom_partition_flag 필드의 값이 참이면(즉, 0이면), gsh_log2_max_nodesize_x 필드, gsh_log2_max_nodesize_y_minus_x 필드, gsh_log2_max_nodesize_z_minus_y 필드를 더 포함할 수 있고, 상기 gps_implicit_geom_partition_flag 필드의 값이 거짓이면(즉, 1이면), gsh_log2_max_nodesize 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 gsh_log2_max_nodesize_x 필드는 x 디멘젼에서 바운딩 박스 사이즈 즉, 디코딩 과정에서 사용되는 MaxNodesizeXLog2를 아래와 같이 나타낸다(specifies the bounding box size in the x dimension, i.e., MaxNodesizeXLog2 that is used in the decoding process).
MaxNodeSizeXLog2 = gsh_log2_max_nodesize_x
MaxNodeSizeX = 1 << MaxNodeSizeXLog2
상기 gsh_log2_max_nodesize_y_minus_x 필드는 y 디멘젼에서 바운딩 박스 사이즈 즉, 디코딩 과정에서 사용되는 MaxNodesizeYLog2를 아래와 같이 나타낸다(specifies the bounding box size in the y dimension, i.e., MaxNodesizeYLog2 that is used in the decoding process).
MaxNodeSizeYLog2=gsh_log2_max_nodesize_y_minus_x + MaxNodeSizeXLog2.
MaxNodeSizeY = 1 << MaxNodeSizeYLog2.
상기 gsh_log2_max_nodesize_z_minus_y 필드는 z 디멘젼에서 바운딩 박스 사이즈 즉, 디코딩 과정에서 사용되는 MaxNodesizeZLog2를 아래와 같이 나타낸다(specifies the bounding box size in the z dimension, i.e., MaxNodesizeZLog2 that is used in the decoding process).
MaxNodeSizeZLog2=gsh_log2_max_nodesize_z_minus_y + MaxNodeSizeYLog2
MaxNodeSizeZ = 1 << MaxNodeSizeZLog2
상기 gsh_log2_max_nodesize 필드는 상기 gps_implicit_geom_partition_flag 필드의 값이 1이면, 아래와 같이 구해진다.
gsh_log2_max_nodesize=max{MaxNodeSizeXLog2, MaxNodeSizeYLog2, MaxNodeSizeZLog2}
상기 gsh_log2_max_nodesize 필드는 상기 gps_implicit_geom_partition_flag 필드의 값이 0이면, 루트 지오메트리 옥트리 노드의 사이즈를 나타낸다.
이때, 변수 MaxNodeSize와 MaxGeometryOctreeDepth는 아래와 같이 구해진다.
MaxNodeSize = 1 << gsh_log2_max_nodesize
MaxGeometryOctreeDepth=gsh_log2_max_nodesizelog2_trisoup_node_size
실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스 헤더(geometry_slice_header())는 상기 geom_scaling_enabled_flag 필드의 값이 참이면, geom_slice_qp_offset 필드와 geom_octree_qp_offsets_enabled_flag 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 geom_slice_qp_offset 필드는 베이스 지오메트리 양자화 파라미터에 대한 오프셋을 나타낸다(specifies an offset to the base geometry quantisation parameter geom_base_qp).
상기 geom_octree_qp_offsets_enabled_flag 필드는 geom_octree_qp_ofsets_depth 필드가 해당 지오메트리 슬라이스 헤더에 존재하는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 geom_octree_qp_offsets_enabled_flag 필드의 값이 1이면, geom_octree_qp_ofsets_depth 필드가 해당 지오메트리 슬라이스 헤더에 존재하고, 0이면 존재하지 않음을 나타낸다.
상기 geom_octree_qp_offsets_depth 필드는 지오메트리 옥트리의 뎁스를 나타낸다.
도 34는 본 명세서에 따른 지오메트리 슬라이스 데이터(geometry_slice_data())의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다. 실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스 데이터(geometry_slice_data())는 해당 슬라이스에 속한 지오메트리 비트스트림을 전송할 수 있다.
실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스 데이터(geometry_slice_data())는 MaxGeometryOctreeDepth의 값만큼 반복되는 제1 반복문을 포함할 수 있다. 이때 depth는 0으로 초기화되고, 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, depth가 MaxGeometryOctreeDepth의 값이 될 때까지 제1 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다. 제1 반복문은 NumNodesAtDepth의 값만큼 반복되는 제2 반복문을 포함할 수 있다. 이때 nodeidx는 0으로 초기화되고, 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, nodeidx가 NumNodesAtDepth의 값이 될 때까지 제2 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다. 제2 반복문은 xN = NodeX[depth][nodeIdx], yN = NodeY[depth][nodeIdx], zN = NodeZ[depth][nodeIdx], geometry_node(depth, nodeIdx, xN, yN, zN)를 포함할 수 있다. MaxGeometryOctreeDepth는 지오메트리 옥트리 깊이의 최대 값을 나타내고, NumNodesAtDepth[depth]는 해당 깊이에서 디코드될 노드들의 개수를 나타낸다. 변수 NodeX[depth][nodeIdx], NodeY[depth][nodeIdx], NodeZ[depth][nodeIdx]는 주어진 깊이에서 디코딩 순서로 Idx-th 노드의 x, y, z 좌표(coordinates)를 나타낸다. geometry_node(depth, nodeIdx, xN, yN, zN)를 통해 해당 깊이의 해당 노드의 지오메트리 비트스트림을 전송한다.
실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스 데이터(geometry_slice_data())는 log2_trisoup_node_size 필드의 값이 0보다 크면, geometry_trisoup_data()를 더 포함할 수 있다. 즉, 트라이앵글 노드들의 사이즈가 0보다 크면, geometry_trisoup_data()를 통해 트라이?? 지오메트리 인코딩된 지오메트리 비트스트림을 전송한다.
도 35는 본 명세서에 따른 어트리뷰트 슬라이스 비트스트림()의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다.
실시예들에 따른 어트리뷰트 슬라이스 비트스트림(attribute_slice_bitstream ())은 어트리뷰트 슬라이스 헤더(attribute_slice_header())와 어트리뷰트 슬라이스 데이터(attribute_slice_data())를 포함할 수 있다.
도 36은 본 명세서에 따른 어트리뷰트 슬라이스 헤더(attribute_slice_header())의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다.
실시예들에 따른 어트리뷰트 슬라이스 헤더(attribute_slice_header())는 ash_attr_parameter_set_id 필드, ash_attr_sps_attr_idx 필드, ash_attr_geom_slice_id 필드, ash_attr_layer_qp_delta_present_flag 필드, 및 ash_attr_region_qp_delta_present_flag 필드를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 어트리뷰트 슬라이스 헤더(attribute_slice_header())는 어트리뷰트 파라미터 세트(APS)의 aps_slice_qp_delta_present_flag 필드의 값이 참(예, 1)이면, ash_attr_qp_delta_luma 필드를 더 포함하고, attribute_dimension_minus1 [ash_attr_sps_attr_idx] 필드의 값이 0보다 크면 상기 어트리뷰트 슬라이스 헤더는 ash_attr_qp_delta_chroma 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 ash_attr_parameter_set_id 필드는 현재 액티브 APS의 aps_attr_parameter_set_id필드의 값을 나타낸다.
상기 ash_attr_sps_attr_idx 필드는 현재 액티브 SPS 내의 어트리뷰트 세트를 나타낸다.
상기 ash_attr_geom_slice_id 필드는 현재 지오메트리 슬라이스 헤더의 gsh_slice_id 필드의 값을 나타낸다.
상기 ash_attr_qp_delta_luma 필드는 액티브 어트리뷰트 파라미터 세트 내 초기 슬라이스 qp로부터 도출된 루마 델타 양자화 파라미터(qp)를 나타낸다.
상기 ash_attr_qp_delta_chroma 필드는 액티브 어트리뷰트 파라미터 세트 내 초기 슬라이스 qp로부터 도출된 크로마 델타 양자화 파라미터(qp)를 나타낸다.
이때 변수들 InitialSliceQpY와 InitialSliceQpC는 아래와 같이 도출된다.
InitialSliceQpY = aps_attrattr_initial_qp + ash_attr_qp_delta_luma
InitialSliceQpC = aps_attrattr_initial_qp + aps_attr_chroma_qp_offset+ ash_attr_qp_delta_chroma
상기 ash_attr_layer_qp_delta_present_flag 필드는 각 레이어 별로 ash_attr_layer_qp_delta_luma 필드와 ash_attr_layer_qp_delta_chroma 필드가 해당 어트리뷰트 슬라이스 헤더(ASH)에 존재하는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 ash_attr_layer_qp_delta_present_flag 필드의 값이 1이면 상기 ash_attr_layer_qp_delta_luma 필드와 ash_attr_layer_qp_delta_chroma 필드가 해당 어트리뷰트 슬라이스 헤더에 존재하고, 0이면 존재하지 않음을 나타낸다.
상기 ash_attr_layer_qp_delta_present_flag 필드의 값이 참이면, 어트리뷰트 슬라이스 헤더는 ash_attr_num_layer_qp_minus1 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 ash_attr_num_layer_qp_minus1 필드 plus 1은 상기 ash_attr_qp_delta_luma 필드와 상기 ash_attr_qp_delta_chroma 필드가 시그널링되는 레이어의 개수를 나타낸다. 상기 ash_attr_num_layer_qp 필드가 시그널링되지 않으면, 상기 ash_attr_num_layer_qp 필드의 값은 0이 될 것이다. 실시예들에 따르면, 레이어의 개수를 명시하는 NumLayerQp는 상기 ash_attr_num_layer_qp_minus1 필드의 값에 0을 더하여 구할 수 있다(NumLayerQp = ash_attr_num_layer_qp_minus1 + 1).
실시예들에 따르면, 지오메트리 슬라이스 헤더는 상기 ash_attr_layer_qp_delta_present_flag 필드의 값이 참이면, 상기 NumLayerQp의 값만큼 반복문을 포함할 수 있다. 이때 i는 0으로 초기화되고, 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, i값이 상기 NumLayerQp의 값이 될 때까지 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다. 이 반복문은 ash_attr_layer_qp_delta_luma[i] 필드를 포함한다. 또한 상기 반복문은 attribute_dimension_minus1[ash_attr_sps_attr_idx] 필드의 값이 0보다 크면, ash_attr_layer_qp_delta_chroma[i] 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 ash_attr_layer_qp_delta_luma 필드는 각 레이어에서 상기 InitialSliceQpY로부터 luma delta 양자화 파라미터(qp)를 나타낸다.
상기 ash_attr_layer_qp_delta_chroma 필드는 각 레이어에서 상기 InitialSliceQpC 로부터 chroma delta 양자화 파라미터(qp)를 나타낸다.
The variables SliceQpY[i] and SliceQpC[i] with i = 0…1는 아래와 같이 도출된다.
for ( i = 0; i < NumLayerQPNumQPLayer; i++) {
SliceQpY[i] = InitialSliceQpY + ash_attr_layer_qp_delta_luma[i]
SliceQpC[i] = InitialSliceQpC + ash_attr_layer_qp_delta_chroma[i]
}
실시예들에 따른 어트리뷰트 슬라이스 헤더(attribute_slice_header())는 상기 ash_attr_region_qp_delta_present_flag 필드의 값이 1이면, ash_attr_region_qp_delta, region bounding box origin, 그리고 size가 현재 어트리뷰트 슬라이스 헤더에 존재함을 지시한다. 만일 상기 ash_attr_region_qp_delta_present_flag 필드의 값이 0이면, 상기 ash_attr_region_qp_delta, region bounding box origin, and size가 현재 어트리뷰트 슬라이스 헤더에 존재하지 않음을 지시한다.
즉, 상기 ash_attr_layer_qp_delta_present_flag 필드의 값이 1이면, 상기 어트리뷰트 슬라이스 헤더는 ash_attr_qp_region_box_origin_x 필드, ash_attr_qp_region_box_origin_y 필드, ash_attr_qp_region_box_origin_z 필드, ash_attr_qp_region_box_width 필드, ash_attr_qp_region_box_height 필드, ash_attr_qp_region_box_depth 필드, 및 ash_attr_region_qp_delta 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 ash_attr_qp_region_box_origin_x 필드는 slice_origin_x와 관련된 region bounding box의 x 오프셋을 지시한다(indicates the x offset of the region bounding box relative to slice_origin_x).
상기 ash_attr_qp_region_box_origin_y 필드는 slice_origin_y와 관련된 region bounding box의 y 오프셋을 지시한다(indicates the y offset of the region bounding box relative to slice_origin_y).
상기 ash_attr_qp_region_box_origin_z 필드는 slice_origin_z와 관련된 region bounding box의 z 오프셋을 지시한다(indicates the z offset of the region bounding box relative to slice_origin_z).
상기 ash_attr_qp_region_box_size_width 필드는 region bounding box의 width를 지시한다.
상기 ash_attr_qp_region_box_size_height 필드는 region bounding box의 height를 지시한다.
상기 ash_attr_qp_region_box_size_depth 필드는 region bounding box의 depth를 지시한다.
상기 ash_attr_region_qp_delta 필드는 ash_attr_qp_region_box 필드에 의해 지정된 region의 SliceQpY[i] and SliceQpC[i] 로부터 delta qp를 나타낸다.
실시예들에 따르면, 영역 박스 델타 양자화 파라미터(region box delta quantization parameter)를 명시하는 변수(variable) RegionboxDeltaQp는 상기 ash_attr_region_qp_delta 필드의 값과 같도록 설정된다(RegionboxDeltaQp = ash_attr_region_qp_delta).
도 37은 본 명세서에 따른 어트리뷰트 슬라이스 데이터(attribute_slice_data())의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 슬라이스 데이터(attribute_slice_data())는 해당 슬라이스에 속한 어트리뷰트 비트스트림을 전송할 수 있다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 슬라이스 데이터는 포인트 클라우드들의 일부 또는 전체와 관련하여 어트리뷰트 또는 어트리뷰트와 관련된 데이터를 포함할 수 있다.
도 37에서, zerorun 필드는 predIndex 또는 residual 앞의 0의 개수를 지시한다(specifies the number of 0 prior to predIndex or residual).
그리고 predIndex[i] 필드는 어트리뷰트의 i번째 포인트 값을 디코딩하기 위한 예측기 인덱스(predictor index)를 나탄낸다. 상기 predIndex[i] 필드의 값은 0부터 max_num_predictors 필드 값까지의 범위를 갖는다.
한편, 전술한 바와 같이 전송 처리부(51005)에서 출력되는 포인트 클라우드 데이터의 비트스트림은 SPS, GPS, 하나 이상의 APS들, tile inventory, 하나 이상의 슬라이스들을 포함하고, 하나 이상의 슬라이스들은 지오메트리 슬라이스, 하나 이상의 어트리뷰트 슬라이스들, 그리고 하나 이상의 메타데이터 슬라이스들로 구성될 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스는 지오메트리 슬라이스 헤더와 지오메트리 슬라이스 데이터로 이루어지고, 각 어트리뷰트 슬라이스는 어트리뷰트 슬라이스 헤더와 어트리뷰트 슬라이스 데이터로 이루어지며, 각 메타데이터 슬라이스는 메타데이터 슬라이스 헤더와 메타데이터 슬라이스 데이터로 이루어진다. 도 18의 포인트 클라우드 송신 장치를 예로 들면, 지오메트리 슬라이스 구조, 어트리뷰트 슬라이스 구조, 메타데이터 슬라이스 구조는 지오메트리 인코더(51003), 어트리뷰트 인코더(51004), 시그널링 처리부(51002)에서 각각 생성할 수도 있고, 전송 처리부(51005)에서 생성할 수도 있으며, 별도의 모듈/컴포넌트를 이용하여 생성할 수도 있다.
도 38은 본 명세서에 따른 메타데이터 슬라이스 비트스트림()의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다.
실시예들에 따른 메타데이터 슬라이스 비트스트림(metadata_slice_bitstream ())은 메타데이터 슬라이스 헤더(metadata_slice_header())와 메타데이터 슬라이스 데이터(metadata_slice_data())를 포함할 수 있다.
도 39는 본 명세서에 따른 메타데이터 슬라이스 헤더(metadata_slice_header())의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다.
실시예들에 따른 메타데이터 슬라이스 헤더(metadata_slice_header())는 msh_slice_id 필드, msh_geom_slice_id 필드, msh_attr_id 필드, 및 msh_attr_slice_id 필드를 포함할 수 있다.
상기 msh_slice_id 필드는 해당 메타데이터 슬라이스 비트스트림을 식별하기 위한 식별자를 나타낸다.
상기 msh_geom_slice_id 필드는 해당 메타데이터 슬라이스로 캐리되는 메타데이터와 관련된 지오메트리 슬라이스를 식별하기 위한 식별자를 나타낸다.
상기 msh_attr_id 필드는 해당 메타데이터 슬라이스로 캐리되는 메타데이터와 관련된 어트리뷰트를 식별하기 위한 식별자를 나타낸다.
상기 msh_attr_slice_id 필드는 해당 메타데이터 슬라이스로 캐리되는 메타데이터와 관련된 어트리뷰트 슬라이스를 식별하기 위한 식별자를 나타낸다.
도 40은 본 명세서에 따른 메타데이터 슬라이스 데이터(metadata_slice_data())의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다.
실시예들에 따른 메타데이터 슬라이스 데이터(metadata_slice_data())는 메타데이터 슬라이스를 포함하는 메타데이터 비트스트림(metadata_bitstream())을 포함한다.
실시예들에 따른 메타데이터 슬라이스 비트스트림의 메타데이터 슬라이스 헤더 및/또는 메타데이터 슬라이스 데이터는 포인트 클라우드 데이터에 관한 메타데이터, 예를 들어 설정 값 등을 포함할 수도 있고 또는 3D 공간 영역, 타일, 슬라이스 등에 관련된 정보를 포함할 수도 있다.
실시예들에 따르면, 인코드된 포인트 클라우드 데이터의 비트스트림은 도 21 내지 도 40에서와 같은 파라미터 세트들(예를 들어, SPS, GPS, APS, 타일 인벤토리), 하나 이상의 지오메트리 슬라이스들(또는 지오메트리 슬라이스 비트스트림들), 하나 이상의 어트리뷰트 슬라이스들(또는 어트리뷰트 슬라이스 비트스트림들) 및/또는 하나 이상의 메타데이터 슬라이스들(또는 메타데이터 슬라이스 비트스트림들)을 포함할 수 있다.
본 명세서는 포인트 클라우드 데이터의 비트스트림을 TLV (Type-Length-Value) 구조들의 시퀀스로 이루어지는 G-PCC 비트스트림으로 만드는 것을 일 실시예로 한다. 본 명세서에서 TLV 구조들은 TLV 인캡슐레이션 구조들 또는 G-PCC TLV 인캡슐레이션 구조들 또는 G-PCC TLV 구조들이라 칭할 수 있다. 실시예들에 따르면, G-PCC 비트스트림은 파라미터 세트들, 코드된 지오메트리 비트스트림(또는 지오메트리 슬라이스라 함), 그리고 제로 이상의 코드된 어트리뷰트 비트스트림들(또는 어트리뷰트 슬라이스들이라 함)을 캐리하는 TLV (Type-Length-Value) 인캡슐레이션 구조들로 이루어진다. 즉, 각 TLV 구조는 타입 정보에 따라 시퀀스 파라미터 세트, 지오메트리 파라미터 세트, 어트리뷰트 파라미터 세트, 지오메트리 슬라이스, 어트리뷰트 슬라이스, 및 메타데이터 슬라이스 중 하나를 포함할 수 있다. 일 실시예로, TLV 인캡슐레이션 구조들로 구성된 G-PCC 비트스트림은 그대로 수신측으로 전송될 수 있다. 다른 실시예로, TLV 인캡슐레이션 구조들로 구성된 G-PCC 비트스트림은 도 14 또는 도 15 또는 도 18 의 파일/세그먼트 인캡슐레이션부에서 파일/세그먼트 형태로 인캡슐레이션되어 수신측으로 전송될 수 있다.
실시예들에 따르면, 전송 처리부(51005) 또는 파일/세그먼트 인캡슐레이션부(51006) 또는 별도의 모듈/컴포넌트에서 코드된 지오메트리 비트스트림, 제로 이상의 코드된 어트리뷰트 비트스트림들, 파라미터 세트들을 포함하는 TLV 인캡슐레이션 구조들을 생성할 수 있다. 본 명세서에서 G-PCC 비트스트림은 TLV 인캡슐레이션 구조들로 이루어진다.
도 41은 실시예들에 따른 TLV 인캡슐레이션 구조들의 예시를 보이고 있다. 각 TLV 인캡슐레이션 구조는 TLV 타입, TLV 길이, TLV 페이로드로 구성된다. 본 명세서는 TLV 타입을 TLV 페이로드의 타입 정보라 칭하고, TLV 길이를 TLV 페이로드의 길이 정보라 칭하며, TLV 페이로드를 페이로드 (또는 페이로드 바이트들)라 칭할 수 있다. 실시예들에 따르면, 상기 TLV 페이로드의 타입 정보를 통해 해당 TLV 페이로드에 포함되는 데이터를 구분한다. 그리고 상기 TLV 페이로드의 길이 정보를 통해 해당 TLV 페이로드의 길이를 지시한다. TLV 인캡슐레이션 구조들의 TLV 페이로드들은 SPS, GPS, 하나 이상의 APS들, tile inventory, 지오메트리 슬라이스, 하나 이상의 어트리뷰트 슬라이스들, 그리고 하나 이상의 메타데이터 슬라이스들을 포함할 수 있다. 실시예들에 따르면, 각 TLV 인캡슐레이션 구조의 TLV 페이로드는 상기 TLV 페이로드의 타입 정보에 따라 SPS, GPS, 하나 이상의 APS들, tile inventory, 지오메트리 슬라이스, 하나 이상의 어트리뷰트 슬라이스들, 그리고 하나 이상의 메타데이터 슬라이스들 중 하나를 포함할 수 있다.
상기 SPS에 포함되는 정보는 도 24의 SPS에 포함된 정보의 일부 또는 전부를 포함할 수 있으므로 도 24의 설명을 참조하기로 한다. 상기 tile inventory에 포함되는 정보는 도 30의 tile inventory에 포함된 정보의 일부 또는 전부를 포함할 수 있으므로 도 30의 설명을 참조하기로 한다. 상기 GPS에 포함되는 정보는 도 27의 GPS에 포함된 정보의 일부 또는 전부를 포함할 수 있으므로 도 27의 설명을 참조하기로 한다. 상기 APS에 포함되는 정보는 도 28의 APS에 포함된 정보의 일부 또는 전부를 포함할 수 있으므로 도 28의 설명을 참조하기로 한다.
상기 지오메트리 슬라이스의 상세 설명은 도 32 내지 도 34의 설명을 참조하기로 한다. 상기 어트리뷰트 슬라이스의 상세 설명은 도 35 내지 도 37의 설명을 참조하기로 한다.
한편, 메타데이터는 수신기에서 지오메트리 또는 어트리뷰트 슬라이스를 디코딩하기 위해 또는 재구성된 포인트 클라우드들(reconstructed point clouds)을 렌더링하기 위해 사용될 수 있다. 실시예들에 따르면, 메타데이터는 G-PCC 비트스트림에 포함될 수 있다.
예를 들어, 포인트 클라우드가 도 2나 도 14에서처럼 시점 (viewing orientation 또는 viewpoint)에 따라 서로 다른 색상 값을 가지고 있는 경우, 메타데이터는 포인트 클라우드의 어트리뷰트 값 중 각 색상 정보와 연관된viewing orientation(또는 viewpoint)일 수 있다. 예를 들어, 포인트 클라우드를 구성하는 포인트들이 (0,0,0)에서 바라봤을 때 보여지는 색상과 (0,90,0)에서 바라봤을 때 보여지는 색상이 서로 다르게 랜더링이 되는 경우, 포인트 클라우드의 각 포인트에 연관된 색상 정보는 두 가지가 존재할 수 있다. 그리고 랜더링 시 사용자의 viewing orientation (또는 viewpoint) 등에 따라 적합한 색상 정보를 렌더링 해주기 위해서는 각 색상 정보와 연관된 viewing orientation (또는 viewpoint)가 전달될 수 있어야 한다. 이를 위해 각 메타데이터 슬라이스는 하나 이상의 viewing orientation (또는 viewpoint) 정보를 포함할 수 있으며 이와 연관된 어트리뷰트 정보를 포함하는 슬라이스에 대한 정보를 포함할 수 있다.
이를 통하여 플레이어는 사용자의viewing orientation (또는 viewpoint) 에 따라 적합한 메타데이터 슬라이스 내에 포함된 정보를 기반으로 연관된 어트리뷰트 슬라이드를 찾아 이를 디코딩 한 후 디코딩 결과를 기반으로 랜더링 할 수 있음으로써, 사용자의viewing orientation (또는 viewpoint)에 따른 어트리뷰트 값을 랜더링하여 제공할 수 있다.
도 42는 실시예들에 따른 TLV 인캡슐레이션 ()의 신택스 구조의 예시를 보이고 있다. 도 42의 TLV 인캡슐레이션 ()는 tlv_type 필드, tlv_num_payload_bytes 필드, 및 tlv_payload byte 필드를 포함하는 것을 일 실시예로 한다.
상기 tlv_type 필드는 해당 tlv_payload byte 필드에 포함되는 데이터 타입을 지시한다.
상기 tlv_num_payload_bytes 필드는 해당 tlv_payload byte 필드의 길이를 나타낸다.
상기 tlv_payload byte 필드는 상기 tlv_num_payload_bytes 필드의 값만큼 반복하여, 상기 tlv_type 필드에 의해 지시되는 데이터를 포함한다.
상기 tlv_type 필드는 도 41의 TLV 타입에 대응하고, 상기 tlv_num_payload_bytes 필드는 도 41의 TLV 길이에 대응하며, 상기 tlv_payload byte 필드는 도 41의 TLV 페이로드에 대응하는 것을 일 실시예로 한다.
도 43은 실시예들에 따른 tlv_type 필드에 할당되는 TLV 인캡슐레이션 구조의 페이로드 타입의 예시를 보이고 있다.
도 43을 참조하면, tlv_type 필드의 값이 0이면 해당 TLV 인캡슐레이션 구조의 페이로드에 포함되는 데이터는 시퀀스 파라미터 세트임을 지시하고, 1이면 지오메트리 파라미터 세트임을 지시하고, 2이면 지오메트리 슬라이스임을 지시하고, 3이면 어트리뷰트 파라미터 세트임을 지시하고, 4이면 어트리뷰트 슬라이스임을 지시하고, 5이면 타일 인벤토리(또는 타일 파라미터 세트)임을 지시하고, 6이면 frame boundary marker임을 지시하고, 7이면 메타데이터 슬라이스임을 지시하는 것을 일 실시예로 한다. 실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스는 다른 슬라이스(another slice)와 독립적으로 디코드되는 지오메트리 데이터를 포함한다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 슬라이스는 다른 슬라이스(another slice)와 독립적으로 디코드되는 어트리뷰트 데이터를 포함한다. 실시예들에 따른 메타데이터 슬라이스는 다른 슬라이스(another slice)와 독립적으로 디코드되는 메타데이터를 포함한다.
tlv_type 필드에 할당되는 값의 의미, 순서, 삭제, 추가 등은 당업자에 의해 용이하게 변경될 수 있으므로, 본 발명은 위의 실시예로 한정되지 않을 것이다.
이때, TLV 인캡슐레이션 구조의 페이로드는 HEVC(High Efficiency Video Coding) NAL (Network Abstraction Layer) 유닛의 포맷을 따르는 것을 일 실시예로 한다.
전술한 바와 같이, TLV 인캡슐레이션 구조들로 이루어진 G-PCC 비트스트림은 그대로 수신측으로 전송될 수도 있고, 또는 도 14, 도 15, 도 18 의 파일/세그먼트 인캡슐레이션부 중 어느 하나에서 파일/세그먼트 형태로 인캡슐레이션되어 수신측으로 전송될 수도 있다.
실시예들에 따르면, 도 14 또는 도 15 또는 도 18 의 송신 장치의 파일/세그먼트 인캡슐레이션부에서 G-PCC 비트스트림을 파일로 인캡슐레이션하여 전송할 수 있다. 실시예들에 따르면, 도 14 또는 도 16 또는 도 20의 수신 장치의 파일/세그먼트 디캡슐레이션부에서 파일은 G-PCC 비트스트림으로 디캡슐레이션될 수 있다.
예를 들어, 파라미터 세트들, 지오메트리 슬라이스(또는 코드된 지오메트리 비트스트림이라 함), 그리고 제로 이상(zero or more)의 어트리뷰트 슬라이스들(또는 코드된 어트리뷰트 비트스트림들이라 함)을 캐리하는 TLV 인캡슐레이션 구조들로 이루어진 G-PCC 비트스트림은 도 14 또는 도 15 또는 도 18의 파일/세그먼트 인캡슐레이션부에서 ISOBMFF (ISO Base Media File Format) 기반의 파일 포맷으로 인캡슐레이션할 수 있다.
이때, TLV 인캡슐레이션 구조들로 이루어진 G-PCC 비트스트림은 ISOBMFF 기반의 파일 내 싱글 트랙 또는 멀티플 트랙들에 저장되는 것을 일 실시예로 한다.
실시예들에 따르면, ISOBMFF 기반의 파일은 컨테이너, 컨테이너 파일, 미디어 파일, G-PCC 파일 등으로 지칭될 수 있다. 구체적으로, 파일은 ftyp, moov, mdat 이라고 지칭할 수 있는 박스 및/또는 정보 등으로 구성될 수 있다.
ftyp 박스(파일 타입 박스)는 해당 파일에 대한 파일 타입 또는 파일 호환성 관련 정보를 제공할 수 있다. 수신측에서는 ftyp 박스를 참조하여 해당 파일을 구분할 수 있다.
mdat 박스는 미디어 데이터 박스라고도 하며, 실제 미디어 데이터를 포함한다. 실시예들에 따라 지오메트리 슬라이스(또는 코드된 지오메트리 비트스트림이라 함), 제로 이상의 어트리뷰트 슬라이스들(또는 코드된 어트리뷰트 비트스트림들이라 함)은 파일 내 mdat 박스의 샘플에 포함된다. 실시예들에 따라 샘플은 G-PCC 샘플로 호칭될 수 있다.
moov 박스는 movie 박스라고도 하며, 해당 파일의 미디어 데이터에 대한 메타데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 해당 미디어 데이터의 디코딩 및 재생에 필요한 정보를 포함할 수 있고, 해당 파일의 트랙 및 샘플에 관한 정보를 포함할 수 있다. moov 박스는 모든 메타데이터를 위한 컨테이너 역할을 할 수 있다. moov 박스는 메타데이터 관련 박스들 중 최상위 레이어의 박스일 수 있다.
실시예들에 따르면, moov 박스는 상기 파일의 트랙에 관련된 정보를 제공하는 트랙(trak) 박스를 포함하고, 상기 trak 박스는 해당 트랙의 미디어 정보를 제공하는 미디어(mdia) 박스(MediaBox) 및 해당 트랙과 해당 트랙에 대응하는 파일의 샘플을 연결(reference)하기 위한 트랙 레퍼런스 컨테이너(tref) 박스를 포함할 수 있다.
상기 미디어(mdia) 박스는 해당 미디어 데이터의 정보를 제공하는 미디어 정보 컨테이너(minf) 박스와 스트림의 타입을 지시하는 핸들러(hdlr) 박스(HandlerBox)를 포함할 수 있다.
상기 minf 박스는 mdat 박스의 샘플에 관련된 메타데이터를 제공하는 샘플 테이블(stbl) 박스를 포함할 수 있다.
상기 stbl 박스는 사용된 코딩 타입(coding type)에 대한 정보와 해당 코딩 타입을 위해 필요한 초기 정보(initialization information)를 제공하는 샘플 디스크립션 (stsd) 박스를 포함할 수 있다.
실시예들에 따르면, 샘플 디스크립션 (stsd) 박스는 트랙을 위한 샘플 엔트리(sample entry)를 포함할 수 있다.
실시예들에 따르면, 시퀀스 파라미터 세트, 지오메트리 파라미터 세트, 어트리뷰트 파라미터 세트, 타일 인벤토리와 같은 시그널링 정보(또는 메타데이터라 함)는 파일 내 moov 박스의 샘플 엔트리 또는 mdat 박스의 샘플에 포함될 수 있다.
본 명세서에서 G-PCC 비트스트림의 일부 또는 모두를 캐리하는 파일 내 트랙을 G-PCC 트랙이라 칭할 수 있다. 실시예들에 따르면, G-PCC 트랙은 지오메트리 슬라이스(또는 코드된 지오메트리 비트스트림이라 함) 또는 어트리뷰트 슬라이스(또는 코드된 어트리뷰트 비트스트림이라 함) 또는 지오메트리 슬라이스와 어트리뷰트 슬라이스 둘 다를 캐리하는 볼륨메트릭 비쥬얼 트랙(volumetric visual track)으로 정의할 수 있다.
실시예들에 따르면, 볼륨메트릭 비쥬얼 트랙은 미디어(mdia) 박스(MediaBox)의 핸들러(hdlr) 박스(HandlerBox) 내 볼륨메트릭 비쥬얼 미디어 핸들러 타입(volumetric visual media handler type) 'volv' 및/또는 미디어(mdia) 박스(MediaBox)의 minf 박스 내 볼륨메트릭 비쥬얼 미디어 헤더(volumetric visual media header, vvhd)에 의해 식별될 수 있다. 상기 minf 박스는 미디어 정보 컨테이너 또는 미디어 정보 박스라 칭한다. 상기 minf 박스는 상기 미디어(mdia) 박스에 포함되고, 상기 미디어(mdia) 박스는 트랙(trak) 박스에 포함되며, 상기 트랙(trak) 박스는 상기 파일의 moov 박스에 포함된다. 싱글 볼륨메트릭 비쥬얼 트랙 또는 멀티플 볼륨메트릭 비쥬얼 트랙들은 상기 파일에 존재할 수 있다.
실시예들에 따르면, 볼륨메트릭 비쥬얼 트랙들은 미디어 정보 박스(MediaInformationBox) 내의 볼륨메트릭 비쥬얼 미디어 헤더 박스(VolumetricVisualMediaHeaderBox)를 사용할 수 있다(Volumetric visual tracks use the VolumetricVisualMediaHeaderBox in the MediaInformationBox). 상기 미디어 정보 박스(MediaInformationBox)는 minf 박스라 칭하며, 상기 볼륨메트릭 비쥬얼 미디어 헤더 박스(VolumetricVisualMediaHeaderBox)를 vvhd 박스라 칭한다. 실시예들에 따르면, 상기 볼륨메트릭 비쥬얼 미디어 헤더(vvhd) 박스는 다음과 같이 정의될 수 있다.
Box Type:
'vvhd'
Container: MediaInformationBox
Mandatory: Yes
Quantity:
Exactly one
실시예들에 따른 볼륨메트릭 비쥬얼 미디어 헤더 박스(즉, vvhd 타입의 박스)의 신택스는 아래와 같다.
aligned(8) class VolumetricVisualMediaHeaderBox
extends FullBox('vvhd', version = 0, 1) {
}
위의 신택스에서 version 필드는 해당 박스의 버전을 나타내는 정수(integer) 값일 수 있다.
실시예들에 따르면, 볼륨메트릭 비쥬얼 트랙들은 시그널링 정보의 전송을 위해 아래와 같이 볼륨메트릭 비쥬얼 샘플 엔트리(VolumetricVisualSampleEntry)를 사용할 수 있다.
class VolumetricVisualSampleEntry(codingname) extends SampleEntry (codingname) {
unsigned int(8)[32] compressorname;
// other boxes from derived specifications
}
위의 신택스에서 compressorname 필드는 informative 목적들(purposes)을 위한 compressor의 이름을 나타낸다.
실시예들에 따르면, 볼륨메트릭 비쥬얼 샘플 엔트리(VolumetricVisualSampleEntry)가 상속받는 샘플 엔트리(즉, 상기 VolumetricVisualSampleEntry의 상위 클래스)는 GPCC 디코더 컨피규레이션 박스 (GPCCConfigurationBox)를 포함한다.
실시예들에 따르면, G-PCC 디코더 컨피규레이션 박스 (GPCCConfigurationBox)는 아래와 같이 GPCCDecoderConfigurationRecord()를 포함할 수 있다.
class GPCCConfigurationBox extends Box('gpcC') {
GPCCDecoderConfigurationRecord() GPCCConfig;
}
실시예들에 따르면, 상기 GPCCDecoderConfigurationRecord()는 geometry-based 포인트 클라우드 콘텐트를 위한 G-PCC 디코더 configuration 정보를 제공한다.
실시예들에 따르면, 상기 GPCCDecoderConfigurationRecord()의 신택스는 아래와 같이 정의될 수 있다.
aligned(8) class GPCCDecoderConfigurationRecord {
unsigned int(8) configurationVersion = 1;
unsigned int(8) profile_idc;
unsigned int(24) profile_compatibility_flags
unsigned int(8) level_idc;
unsigned int(8) numOfSetupUnitArrays;
for (i=0; i< numOfSetupUnitArrays; i++) {
unsigned int(7) SetupUnitType;
bit(1) SetupUnit completeness;
unsigned int(8) numOfSepupUnit;
for (i=0; numOfSepupUnit; i++) {
tlv_encapsulation setupUnit;
}
}
// additional fields
}
상기 configurationVersion 필드는 버전 필드이다. 그 레코드에 대한 비호환성 변경(Incompatible changes to the record)은 버전 넘버의 변경에 의해 지시된다. 또한, 이 레코드에 대한 호환성 확장들(compatible extensions to this record)은 그것을 확장할 것이고, configuration version code를 변경하지 않을 것이다.
상기 profile_idc 필드, profile_compatibility_flags 필드, level_idc 필드에 대한 값들은 이 레코드에 의해 설명되는 비트스트림이 디코드될 때 활성화되는 모든 파라미터 세트들에 대해 유효하다.
상기 profile_idc 필드는 이 컨피규레이션 레코드와 관련된 스트림이 따르는 프로파일을 지시한다. 실시예들에 따르면, 상기 profile_idc 필드는 G-PCC의 특정 프로파일을 지시하기 위해 프로파일 코드를 포함할 수 있다.
상기 profile_compatibility_flags 필드의 값이 1이면 해당 비트스트림이 상기 profile_idc 필드에 의해 지시되는 프로파일을 따르는 것을 나타낸다. 실시예들에 따르면, profile_compatibility_flags 필드 내 각 비트는 모든 파라미터 세트들이 그 비트를 세트할때만 세트될 수 있다(Each bit in profile_compatibility_flags may only be set if all the parameter sets set that bit).
상기 level_idc 필드는 프로파일 레벨 코드를 포함한다. 실시예들에 따르면, level_idc 필드는 모든 파라미터 세트들 내 가장 높은 티어에 대해 지시된 가장 높은 레벨과 같거나 더 높은 레벨의 캐퍼빌러티 레벨을 지시한다(The level indication level_idc shall indicate a level of capability equal to or greater than the highest level indicated for the highest tier in all the parameter sets).
상기 numOfSetupUnitArrays 필드는 setupUnitTye 필드에 의해 지시된 타입의 G-PCC setup 유닛들의 어레이들의 개수를 나타낼 수 있다. 즉, 상기 GPCCDecoderConfigurationRecord()에 포함된 G-PCC setup units의 어레이의 개수를 나타낸다.
실시예들에 따르면, 상기 numOfSetupUnitArrays 필드의 값만큼 반복되는 반복문이 상기 GPCCDecoderConfigurationRecord()에 포함되며, 상기 반복문은 setupUint arrary를 포함할 수 있다. 이때 i는 0으로 초기화되고, 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, i값이 상기 numOfSetupUnitArrays의 값이 될때까지 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다.
상기 setupUint arrary는 GPCCDecoderConfigurationRecord()가 존재하는 볼륨메트릭 비쥬얼 샘플 엔트리에 의해 참조되는 비트스트림에 대해 일정한 G-PCC TLV 인캡슐레이션 구조들을 포함한다. 본 명세서에서 G-PCC TLV 인캡슐레이션 구조들의 타입은 시퀀스 파라미터 세트, 지오메트리 파라미터 세트, 어트리뷰트 파라미터 세트, 타일 인벤토리 중 하나를 지시하는 것으로 제한된다.
상기 setupUnitTye 필드는 G-PCC setupUnits의 타입을 지시한다. 즉, 상기 setupUnitTye 필드의 값은 SPS, GPS, APS, 또는 타일 인벤토리를 지시하는 값들 중 하나일 수 있다.
상기 setupUnit completeness 필드의 값이 1이면, 주어진 타입의 모든 셋업 유닛들이 다음 어레이에 있고, 해당 스트림에는 아무것도 없음을 지시할 수 있다. 또한 setupUnit completeness 필드의 값이 0이면, 지시된 타입의 추가 셋업 유닛들이 해당 스트림에 있음을 지시할 수 있다(setupUnit completeness equal to 1 indicates that all setup units of the given type are in the following array and none are in the stream; when equal to 0 indicates that additional setup units of the indicated type may be in the stream).
상기 numOfSetupUnits 필드는 상기 setupUnitTye 필드에 의해 지시된 타입의 G-PCC setup units의 개수를 나타낸다.
실시예들에 따르면, 상기 numOfSetupUnits 필드의 값만큼 반복되는 반복문이 상기 GPCCDecoderConfigurationRecord()에 포함되며, 상기 반복문은 setupUnit를 포함할 수 있다. 이때 i는 0으로 초기화되고, 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, i값이 상기 numOfSetupUnits 필드의 값이 될때까지 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다.
상기 setupUnit은 상기 setupUnitTye 필드에 의해 지시된 타입의 셋업 유닛, 예를 들어 시퀀스 파라미터 세트, 지오메트리 파라미터 세트, 어트리뷰트 파라미터 세트, 또는 타일 인벤토리(또는 타일 파라미터 세트라 함))를 캐리하는 TLV 인캡슐레이션 구조의 instance이다.
실시예들에 따른 볼륨메트릭 비쥬얼 트랙들은 실제 데이터의 전송을 위해 볼륨메트릭 비쥬얼 샘플(VolumetricVisualSample)을 사용할 수 있다.
실시예들에 따르면, 볼륨메트릭 비쥬얼 샘플 엔트리는 샘플 엔트리 또는 G-PCC 샘플 엔트리로 호칭될 수 있고, 볼륨메트릭 비쥬얼 샘플은 샘플 또는 G-PCC 샘플로 호칭될 수 있다.
실시예들에 따르면, 싱글 볼륨메트릭 비쥬얼 트랙 또는 멀티플 볼륨메트릭 비쥬얼 트랙들은 상기 파일에 존재할 수 있다.
실시예들에 따르면, 싱글 볼륨메트릭 비쥬얼 트랙은 싱글 트랙 또는 G-PCC 싱글 트랙으로 호칭될 수 있고, 멀티플 볼륨메트릭 비쥬얼 트랙들은 멀티플 트랙 또는 멀티플 G-PCC 트랙들로 호칭될 수 있다.
실시예들에 따르면, 본 명세서의 시그널링 처리부(51002) 및/또는 파일/세그먼트 인캡슐레이션부(51006)는 샘플들의 그룹핑, 트랙들의 그룹핑, G-PCC 비트스트림의 싱글 트랙 인캡슐레이션, 또는 G-PCC 비트스트림의 멀티플 트랙들 인캡슐레이션 등에 관련된 시그널링 정보 또는 공간적 접근을 지원하기 위한 시그널링 정보를 박스(Box) 내지 풀 박스(FullBox) 형태로 샘플 엔트리에 추가할 수 있다. 상기 시그널링 정보는 GPCC엔트리 정보 박스(GPCCEntryInfoBox), GPCC 컴포넌트 타입 박스(GPCCComponentTypeBox), 큐빅 영역 정보 박스(CubicRegionInfoBox), 3D 바운딩 박스 정보 박스(3DBoundingBoxInfoBox), 또는 타일 인벤토리 박스(TileInventoryBox) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 각 박스의 설명은 아래에서 상세히 하기로 한다.
G-PCC엔트리 정보 구조
실시예들에 따르면, G-PCC 엔트리 정보 박스(GPCCEntryInfoBox)의 신택스는 아래와 같이 정의할 수 있다.
class GPCCEntryInfoBox extends Box('gpsb') {
GPCCEntryInfoStruct ();
}
위 신택스에서, 'gpsb'의 샘플 엔트리 타입을 가지는 GPCCEntryInfoBox는 GPCCEntryInfoStruct ()를 포함할 수 있다.
상기 GPCCEntryInfoStruct ()의 신택스는 아래와 같이 정의될 수 있다.
aligned(8) class GPCCEntryInfoStruct {
unsigned int (1)
main_entry_flag;
unsigned int(1)
dependent_on;
if (dependent_on) { //non-entry
unsigned int(16)
dependency_id;
}
}
상기 GPCCEntryInfoStruct ()는 main_entry_flag 필드와 dependent_on 필드를 포함할 수 있다.
상기 main_entry_flag 필드는 G-PCC 비트스트림을 디코딩하기 위한 엔트리 포인트(entry point)인지 아닌지를 지시한다.
상기 dependent_on 필드는 그것의 디코딩이 다른 것들에 따라 달라지는지를 지시한다(dependent_on indicates its decoding is dependent on others). 만일 상기 dependent_on이 샘플 엔트리에 있으면, 상기 dependent_on 필드는 트랙 내 샘플들의 디코딩이 다른 트랙들에 종속된다는 것을 지시한다(When it presents in sample entry, it indicates that decoding of samples in the track is depend on other tracks).
상기 dependent_on 필드의 값이 참이면, 상기 GPCCEntryInfoStruct()는 dependency_id 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 dependency_id 필드는 관련된 데이터를 디코드하기 위한 트랙들의 식별자를 지시한다. 만일 상기 dependency_id 필드가 샘플 엔트리에 존재하면, 상기 dependency_id 필드는 트랙 내 샘플들의 디코딩이 종속되는 G-PCC 서브 비트스트림을 캐리하는 트랙의 식별자를 나타낸다(When it presents in sample entry, it indicates the identifier of track carrying G-PCC sub-bitstream which decoding of samples in track is dependent on). 만일 상기 dependency_id 필드가 샘플 그룹에 존재하면, 상기 dependency_id 필드는 관련된 샘플들의 디코딩이 종속되는 G-PCC 서브 비트스트림을 캐리하는 샘플들의 식별자를 나타낸다(When it presents in sample group, it indicates the identifier of samples carrying G-PCC sub-bitstream which decoding of associated samples is dependent on).
실시예들에 따르면, GPCCEntryInfoStruct()를 포함하는 GPCCEntryInfoBox 또는 GPCCEntryInfoStruct()에 포함되는 정보를 G-PCC엔트리 정보라 칭할 수 있다.
실시예들에 따르면, G-PCC엔트리 정보는 멀티플 트랙들을 위해 사용되고, 샘플 엔트리에 시그널링될 수 있다.
G-PCC 컴포넌트 정보 구조
실시예들에 따르면, G-PCC 컴포넌트 타입 박스(GPCCComponentTypeBox)의 신택스는 아래와 같이 정의할 수 있다.
aligned(8) class GPCCComponentTypeBox extends FullBox('gtyp', version = 0, 0) {
GPCCComponentTypeStruct();
}
실시예들에 따르면, 'gtyp'의 샘플 엔트리 타입을 가지는 GPCCComponentTypeBox는 GPCCComponentTypeStruct()를 포함할 수 있다.
상기 GPCCComponentTypeStruct()의 신택스는 아래와 같이 정의될 수 있다.
aligned(8) class GPCCComponentTypeStruct {
unsigned int(8)
numOfComponents;
for (i=0; i< numOfComponents; i++) {
unsigned int(8)
gpcc_type;
if(gpcc_type == 4)
unsigned int(8)
AttrIdx;
}
// additional fields
}
상기 numOfComponents 필드는 해당 GPCCComponentTypeStruct에 시그널링된 G-PCC 컴포넌트들의 개수를 지시한다.
실시예들에 따르면, 상기 numOfComponents 필드의 값만큼 반복되는 반복문이 GPCCComponentTypeStruct에 포함되고, 상기 반복문은 gpcc_type 필드를 포함할 수 있다. 이때 i는 0으로 초기화되고, 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, i값이 상기 numOfComponents의 값이 될때까지 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다.
상기 gpcc_type 필드는 G-PCC 컴포넌트의 타입을 지시한다. 예를 들어, 상기gpcc_type 필드의 값이 2이면 지오메트리 컴포넌트를 지시하고, 4이면 어트리뷰트 컴포넌트를 지시할 수 있다.
상기 gpcc_type 필드의 값이 4 즉, 어트리뷰트 컴포넌트를 지시하면, 상기 반복문은 AttrIdx 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 AttrIdx 필드는 SPS()에 시그널링된 어트리뷰트의 식별자를 지시할 수 있다.
실시예들에 따르면, 상기 G-PCC 컴포넌트 타입 박스(GPCCComponentTypeBox)는 멀티플 트랙들을 위한 샘플 엔트리에 포함될 수 있다. 상기 G-PCC 컴포넌트 타입 박스(GPCCComponentTypeBox)가 G-PCC 비트스트림의 일부 또는 모두를 캐리하는 트랙들의 샘플 엔트리에 존재하면, 상기 GPCCComponentTypeStruct()는 각 트랙에 의해 캐리되는 하나 이상의 G-PCC 컴포넌트 타입들을 지시할 수 있다(When this box is present in a sample entry of tracks carrying the part or all G-PCC bitstreams, it indicates one or more G-PCC component types carried by the respective track).
실시예들에 따르면, GPCCComponentTypeStruct()를 포함하는 GPCCComponentTypeBox 또는 GPCCComponentTypeStruct()를 G-PCC컴포넌트 정보라 칭할 수 있다.
3D 포인트 정보 구조
실시예들에 따르면 3D 포인트 정보 구조(3DPointStruct)의 신택스는 아래와 같이 정의될 수 있다.
aligned(8) class 3DPointStruct()
{
unsigned int(16)
pos_x;
unsigned int(16)
pos_y;
unsigned int(16)
pos_z;
}
상기 3DPointStruct()는 pos_x 필드, pos_y 필드, and pos_z 필드를 포함할 수 있다.
상기 pos_x 필드, pos_y 필드, and pos_z 필드는 직교 좌표계(Cartesian coordinates)에서 x, y, z 옵셋들을 지시할 수 있다.
실시예들에 따르면, 3D 포인트 정보(3DPointStruct)는 큐빅 영역 정보에 포함될 수 있다.
큐빅 영역 정보 구조
실시예들에 따르면, 큐빅 영역 정보 박스(CubicRegionInfoBox)는 CubicRegionStruct() 및/또는 CubicRegionSetStruct()를 포함할 수 있다.
실시예들에 따르면, CubicRegionSetStruct()를 포함하는 큐빅 영역 정보 박스(CubicRegionInfoBox)의 신택스는 아래와 같이 정의할 수 있다.
aligned(8) class CubicRegionInfoBox extends FullBox('gpcr', 0, 0) {
CubicRegionSetStruct ();
}
실시예들에 따르면, 'gpcr'의 샘플 엔트리 타입을 가지는 CubicRegionInfoBox에 포함된 CubicRegionSetStruct()의 신택스는 아래와 같이 정의할 수 있다.
aligned(8) class CubicRegionSetStruct()
{
unsinged int(16)
num_regions;
unsigned int(1)
tile_id_present;
for(i=0; i< num_regions; i++){
CubicRegionStruct();
if(tile_id_present){
unsigned int(8) num_tiles[i];
for(int j=0; j < num_tiles; j++)
unsigned int(16) tile_id[j];
}
}
}
상기 num_regions 필드는 이 CubicRegionSetStruct()에 포함된 공간 영역들의 개수를 나타낼 수 있다. 즉, 상기 num_regions 필드는 포인트 클라우드 데이터의 3D 공간 영역들(3D spatial regions)의 개수를 나타낼 수 있다.
상기 tile_id_present 필드는 해당 공간 영역과 관련된 타일들의 식별자가 존재하는지 여부를 지시한다. 예를 들어, 상기 tile_id_present 필드의 값이 0이면 해당 공간 영역과 관련된 타일들의 식별자가 존재하지 않으며, 1이면 해당 공간 영역과 관련된 타일들의 식별자가 존재한다는 것을 지시할 수 있다.
실시예들에 따르면, 상기 num_regions 필드의 값만큼 반복되는 제1 반복문이 CubicRegionSetStruct()에 포함되고, 상기 제1 반복문은 CubicRegionStruct()를 포함할 수 있다. 이때 i는 0으로 초기화되고, 제1 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, i값이 상기 num_regions 필드의 값이 될때까지 제1 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다.
상기 CubicRegionStruct()는 anchor point에 의해 지시된 일부 또는 모든 포인트 클라우드 데이터의 3D 공간 영역 정보와 상기 anchor point와 관련된 X, Y, Z 축들에 따른 공간 영역의 사이즈를 제공한다.
실시예들에 따르면, 상기 tile_id_present 필드의 값이 참이면(즉, 1이면) 상기 제1 반복문은 num_tiles[i] 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 num_tiles[i] 필드는 i번째 공간 영역과 관련된 타일들의 개수를 지시한다.
실시예들에 따르면, 상기 제1 반복문은 상기 num_tiles[i] 필드의 값만큼 반복되는 제2 반복문을 포함하고, 상기 제2 반복문은 tile_id[j]를 포함할 수 있다. 이때 j는 0으로 초기화되고, 제2 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, j값이 상기 num_tiles[i] 필드의 값이 될때까지 제2 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다.
상기 tile_id[j] 필드는 i번째 공간 영역과 관련된 j번째 타일의 식별자를 나타낸다.
즉, 제2 반복문은 i번째 공간 영역의 포인트 클라우드 데이터가 속하는 타일(들)을 식별하기 위한 식별 정보를 포함한다.
실시예들에 따르면, 상기 CubicRegionStruct()의 신택스는 아래와 같이 정의할 수 있다.
aligned(8) class CubicRegionStruct()
{
unsinged int(16)
cubic_region_id;
3DPointStruct
anchor_point;
unsigned int(16)
cubic_region_dx;
unsigned int(16)
cubic_region_dy;
unsigned int(16)
cubic_region_dz;
}
상기 CubicRegionStruct()는 cubic_region_id 필드, anchor_point 필드, cubic_region_dx 필드, cubic_region_dy 필드, cubic_region_dz 필드를 포함할 수 있다.
상기 cubic_region_id 필드는 해당 큐빅 영역(또는 해당 공간 영역)의 식별자를 지시할 수 있다.
상기 anchor_point 필드는 해당 큐빅 영역의 오리진 포인트(origin point)를 지시할 수 있다.
상기 cubic_region_dx 필드, cubic_region_dy 필드, cubic_region_dz 필드는 상기 anchor_point 필드에 의해 지시된 포인트와 관련하여, 각각 X, Y, Z 축들에 따라 해당 큐빅 영역의 확장을 지시할 수 있다(cubic_region_dx, cubic_region_dy, and cubic_region_dz indicates the extension of this cubic region along the X, Y, Z axes, respectively relative to the point indicated by the anchor_point).
상기 CubicRegionInfoBox는 해당 공간 영역과 관련된 타일 정보를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, i번째 공간 영역이 2개의 타일들과 관련된다면, i번째 공간 영역과 관련된 2개의 타일들의 식별자를 제공할 수 있다.
이와 같이, 상기 CubicRegionInfoBox는 anchor point의X, Y, Z 좌표 값들을 포함하는 관련된 3D 공간 영역 정보와 상기 anchor point와 관련된 X, Y, Z 축들에 따른 공간 영역의 사이즈를 제공한다. 실시예들에 따르면, 상기 CubicRegionInfoBox가 지오메트리 비트스트림 및/또는 어트리뷰트 비트스트림을 캐리하는 트랙의 샘플 엔트리에 존재하면, 이것은 그 트랙으로 캐리되는 포인트 클라우드 데이터의 스태틱 3D 공간 영역 정보(static 3D spatial region information)을 지시한다.
실시예들에 따르면, CubicRegionSetStruct() 및/또는 CubicRegionStruct()를 포함하는 CubicRegionInfoBox 또는 CubicRegionStruct()를 포함하는 CubicRegionSetStruct() 또는 CubicRegionSetStruct() 또는 CubicRegionStruct()에 포함되는 정보를 큐빅 영역 정보 또는 3D 영역 정보 또는 3D 공간 영역 정보 또는 공간 영역 정보라 칭할 수 있다.
실시예들에 따르면, 큐빅 영역 정보는 G-PCC 3D 바운딩 박스 정보, 싱글 트랙의 샘플 엔트리, 멀티플 트랙들의 샘플 엔트리, 샘플 그룹핑을 위한 정보, 또는 트랙 그룹핑을 위한 정보 등에 포함될 수 있다.
G-PCC 3D 바운딩 박스 정보 구조
실시예들에 따르면, 3D 바운딩 박스 정보 박스(3DBoundingBoxInfoBox)의 신택스는 아래와 같이 정의할 수 있다.
aligned(8) class 3DBoundingBoxInfoBox extends FullBox('gpbb', 0, 0) {
3DBoundingBoxInfoStruct();
}
실시예들에 따르면, 'gpbb'의 샘플 엔트리 타입을 가지는 3DBoundingBoxInfoBox는 3DBoundingBoxInfoStruct()를 포함할 수 있다.
상기 3DBoundingBoxInfoStruct()의 신택스는 아래와 같이 정의될 수 있다.
aligned(8) class 3DBoundingBoxInfoStruct extends CubicRegionStruct() {
unsinged int(16)
3d_bb_log2_scale;
CubicRegionStruct
3d_bb_info;
unsigned int(7)
reserved = 0 ;
unsinged int(1)
source_presence;
if(source_presence){
unsinged int(16)
3d_bb_log2_scale_src;
CubicRegionStruct
3d_bb_src_info;
}
}
상기 3DBoundingBoxInfoStruct는 CubicRegionStruct()를 상속받으며, 3d_bb_log2_scale 필드, 3d_bb_info, source_presence 필드를 포함할 수 있다.
상기 3d_bb_info는 상기 포인트 클라우드 데이터의 3D 바운딩 박스 정보를 포함하며, 상기 3D 바운딩 박스 정보는 X, Y, Z 축들을 따라 오리진(origin)과 확장(extension)을 포함할 수 있다(3d_bb_info indicates the 3D bounding box information, which includes the orgin and the extension of the region along the X, Y, Z axes, of the point cloud data).
상기 3D_bb_log2_scale 필드는 상기 3d_bb_info에 포함된 필드들에 의해 지시되는 3D 바운딩 박스 정보를 스케일하기 위한 스케일링 팩터를 지시할 수 있다(3D_bb_log2_scale indicates the scaling factor to scale the 3D bounding box information indicated by fields in 3d_bb_info).
상기 source_presence 필드는 소스 포인트 클라우드 데이터의 바운딩 박스 정보가 존재하는지 여부를 지시할 수 있다(source_presence indicates whether the 3D bounding box information of source point cloud data presents).
상기 source_presence 필드의 값이 참이면, 즉 소스 포인트 클라우드 데이터의 바운딩 박스 정보가 존재함을 지시하면, 상기 3DboundingBoxInfoStruct()는 3d_bb_log2_scale_src 필드와 3d_bb_src_info를 포함할 수 있다.
상기 3d_bb_src_info는 소스 포인트 클라우드 데이터의 3D 바운딩 박스 정보를 지시한다. 상기 3D 바운딩 박스 정보는 X, Y, Z 축들을 따라 오리진(origin)과 확장(extension)을 포함할 수 있다(3d_bb_src_info indicates the 3D bounding box information, which includes the orgin and the extension of the region along the X, Y, Z axes, of the source point cloud data).
상기 3D_bb_log2_scale_src 필드는 상기 3d_bb_src_info 내 필드들에 의해 지시되는 소스 포인트 클라우드 데이터의 3D 바운딩 박스 정보를 스케일 하기 위한 스케일 팩터를 지시할 수 있다(3D_bb_log2_scale_src indicates the scaling factor to scale the 3D bounding box information of the source point cloud data indicated by fields in 3d_bb_src_info).
실시예들에 따르면, 3DBoundingBoxInfoStruct()를 포함하는 3DBoundingBoxInfoBox 또는 3DBoundingBoxInfoStruct()에 포함되는 정보를 G-PCC 3D 바운딩 박스 정보 또는 3D 바운딩 박스 정보라 칭할 수 있다.
실시예들에 따르면, G-PCC 3D 바운딩 박스 정보는 싱글 트랙의 샘플 엔트리, 멀티플 트랙들의 샘플 엔트리, 샘플 그룹핑을 위한 정보, 또는 트랙 그룹핑을 위한 정보 등에 포함될 수 있다.
G-PCC 3D 타일 정보 구조
실시예들에 따르면 3D 타일 정보(TileInfoStruct)의 신택스는 아래와 같이 정의될 수 있다.
aligned(8) class TileInfoStruct()
{
unsinged int(16)
tile_id;
unsinged int(16)
tile_frame_idx;
unsigned int(16)
tile_bounding_box_offset_x;
unsigned int(16)
tile_bounding_box_offset_y;
unsigned int(16)
tile_bounding_box_offset_z;
unsigned int(16)
tile_bounding_box_size_width;
unsigned int(16)
tile_bounding_box_size_height;
unsigned int(16)
tile_bounding_box_size_depth;
}
상기 TileInfoStruct()는 tile_id 필드,
tile_frame_idx 필드, tile_bounding_box_offset_x 필드, tile_bounding_box_offset_y 필드, tile_bounding_box_offset_z 필드, tile_bounding_box_size_width 필드, tile_bounding_box_size_height 필드, tile_bounding_box_size_depth 필드를 포함할 수 있다.
상기 tile_id 필드는 해당 3D 타일의 식별자를 나타낸다.
상기 tile_frame_idx 필드는 상기 3D 타일과 관련된 관련 포인트 클라우드 프레임의 식별자를 나타낸다(tile_frame_idx specifies the identifier of associated point cloud frame associated with the 3D tile).
상기 tile_bounding_box_offset_x 필드, tile_bounding_box_offset_y 필드, tile_bounding_box_offset_z 필드는 직교 좌표계(cartesian coordinates)에서 상기 3D 타일의 x, y, 그리고 z 옵셋들을 지시할 수 있다.
상기 tile_bounding_box_size_width 필드,
tile_bounding_box_size_height 필드, tile_bounding_box_size_depth 필드는 직교 좌표계(cartesian coordinates)에서 상기 3D 타일의 폭(width), 높이(height), 그리고 깊이(depth)를 지시할 수 있다.
실시예들에 따르면, 3D 타일 정보(TileInfoStruct 또는 G-PCC 3D 타일 정보라 함)는 3D 타일 트랙 그룹핑을 위한 시그널링 정보에 포함될 수 있다.
G-PCC 3D 타일 인벤토리 정보 구조
실시예들에 따르면, 타일 인벤토리 박스(TileInventoryBox)의 신택스는 아래와 같이 정의할 수 있다.
aligned(8) class TileInventoryBox extends FullBox('gpti', 0, 0) {
TileInventoryStruct ();
}
실시예들에 따르면, 'gpti'의 샘플 엔트리 타입을 가지는 TileInventoryBox는 TileInventoryStruct ()를 포함할 수 있다.
실시예들에 따르면, 상기 TileInventoryStruct ()의 신택스 구조는 아래와 같이 정의할 수 있다.
aligned(8) class TileInventoryStruct()
{
unsinged int(16)
tile_frame_idx;
unsigned int(16)
num_tiles_minus1;
for(i=0; I < num_tiles_minus1 ; i++){
unsinged int(16)
tile_id;
unsigned int(16)
tile_bounding_box_offset_x[i];
unsigned int(16)
tile_bounding_box_offset_y[i];
unsigned int(16)
tile_bounding_box_offset_z[i];
unsigned int(16)
tile_bounding_box_size_width[i];
unsigned int(16)
tile_bounding_box_size_height[i];
unsigned int(16)
tile_bounding_box_size_depth[i];
}
}
상기 TileInventoryStruct()는 tile_frame_idx 필드와 num_tiles_minus1 필드를 포함할 수 있다.
상기 tile_frame_idx 필드는 상기 타일 인벤토리 구조(또는 박스)와 관련된 관련 포인트 클라우드 프레임의 식별자를 지시할 수 있다(tile_frame_idx specifies the identifier of associated point cloud frame associated with the tile inventory structure).
상기 num_tiles_minus1 필드 plus 1은 상기 타일 인벤토리에 존재하는 타일 바운딩 박스들의 개수를 지시할 수 있다.
실시예들에 따르면, 상기 TileInventoryStruct()는 상기 num_tiles_minus1 필드의 값만큼 반복되는 반복문을 포함할 수 있다. 이때 i는 0으로 초기화되고, 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, i값이 상기 num_tiles_minus1 필드의 값이 될때까지 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다.
상기 반복문은 tile_id 필드,
tile_bounding_box_offset_x[i] 필드, tile_bounding_box_offset_y[i] 필드, tile_bounding_box_offset_z[i] 필드, tile_bounding_box_size_width[i] 필드, tile_bounding_box_size_height[i] 필드, tile_bounding_box_size_depth[i] 필드를 포함할 수 있다.
상기 tile_id 필드는 i번째 타일의 식별자를 나타낼 수 있다.
상기 tile_bounding_box_offset_x[i] 필드, tile_bounding_box_offset_y[i] 필드, tile_bounding_box_offset_z[i] 필드는 직교 좌표계(cartesian coordinates)에서 i번째 타일의 x, y, 그리고 z 옵셋들을 지시할 수 있다.
상기 tile_bounding_box_size_width[i] 필드, tile_bounding_box_size_height[i] 필드, tile_bounding_box_size_depth[i] 필드는 직교 좌표계(cartesian coordinates)에서 i번째 타일의 폭(width), 높이(height), 그리고 깊이(depth)를 지시할 수 있다.
실시예들에 따르면, TileInventoryStruct()를 포함하는 TileInventoryBox 또는 TileInventoryStruct()에 포함되는 정보를 G-PCC 3D 타일 인벤토리 정보 또는 3D 타일 인벤토리 정보라 칭할 수 있다.
실시예들에 따르면, G-PCC 3D 타일 인벤토리 정보는 싱글 트랙의 샘플 엔트리, 멀티플 트랙들의 샘플 엔트리, 샘플 그룹핑을 위한 정보, 또는 트랙 그룹핑을 위한 정보 등에 포함될 수 있다.
샘플 그룹(Sample group)
실시예들에 따르면, 도 14 또는 도 15 또는 도 18의 파일/세그먼트 인캡슐레이션부는 하나 이상의 샘플들을 그룹핑하여 샘플 그룹을 생성할 수 있다. 실시예들에 따르면, 도 14 또는 도 15 또는 도 18의 파일/세그먼트 인캡슐레이션부 또는 메타데이터 처리부 또는 시그널링 처리부는 상기 샘플 그룹에 연관된 시그널링 정보를 샘플 또는 샘플 그룹 또는 샘플 엔트리에 시그널링할 수 있다. 즉, 상기 샘플 그룹에 연관된 샘플 그룹 정보는 샘플 또는 샘플 그룹 또는 샘플 엔트리에 추가될 수 있다. 상기 샘플 그룹 정보의 설명은 아래에서 해당 샘플 그룹과 함께 상세히 하기로 한다. 실시예들에 따르면, 샘플 그룹 정보는 3D 바운딩 박스 샘플 그룹 정보, 3D 영역 샘플 그룹 정보, 3D 타일 샘플 그룹 정보, 3D 타일 인벤토리 샘플 그룹 정보 등이 될 수 있다.
3D 바운딩 박스 샘플 그룹(3D bounding box sample group)
실시예들에 따르면, 동일한 3D 바운딩 박스가 적용될 수 있는 하나 이상의 샘플들이 그룹핑될 수 있으며, 이 샘플 그룹을 3D 바운딩 박스 샘플 그룹(3D Bounding box sample group)이라 칭할 수 있다.
실시예들에 따르면, 상기 3D 바운딩 박스 샘플 그룹(3D Bounding box sample group)에 연관된 3D 바운딩 박스 샘플 그룹 정보(GPCC3DBoundingBoxSampleGroupDescriptionEntry)의 신택스는 아래와 같이 정의할 수 있다.
aligned(8) class GPCC3DBoundingBoxSampleGroupDescriptionEntry()
extends SampleGroupDescriptionEntry('3bsg') {
3DBoundingBoxInfoStruct ();
}
실시예들에 따르면, '3bsg'의 그룹핑 타입을 가지는 3D 바운딩 박스 샘플 그룹 정보(GPCC3DBoundingBoxSampleGroupDescriptionEntry)는 3DBoundingBoxInfoStruct()를 포함할 수 있다. 다시 말해, 샘플 그룹핑을 위한 '3bsg' grouping_type은 상기 3D 바운딩 박스 샘플 그룹으로 캐리되는 3D 바운딩 박스 샘플 그룹 정보에 트랙들 내 샘플들의 배치(assignment)를 나타낸다('3bsg' grouping_type for sample grouping represents the assignment of samples in tracks to 3D bounding box sample group information carried in this sample group).
실시예들에 따르면, '3bsg' grouping_type을 갖는 SampleToGroupBox가 존재하면, 동일한 그룹핑 타입을 갖는 동반 SampleGroupDescriptionBox가 존재하고, 샘플들이 속한 해당 샘플 그룹의 ID를 포함한다(When a SampleToGroupBox with grouping_type equal to '3bsg' is present, an accompanying SampleGroupDescriptionBox with the same grouping type is present, and contains the ID of this sample group of samples belong to).
상기 3DBoundingBoxInfoStruct()는 상기 3D 바운딩 박스 샘플 그룹의 샘플들에 적용되는 3D 바운딩 박스 정보를 포함한다.
상기 3DBoundingBoxInfoStruct()에 포함되는 3D 바운딩 박스 정보 즉, 필드들의 설명은 위의 'G-PCC 3D 바운딩 박스 정보 구조'에서 상세히 하였으므로, 중복 설명을 피하기 위해 여기서는 생략하기로 한다.
공간 영역 샘플 그룹(Spatial region sample group)
실시예들에 따르면, 동일한 3D 영역과 연관된 하나 이상의 샘플들이 그룹핑될 수 있으며, 이 샘플 그룹을 공간 영역 샘플 그룹(Spatial region sample group)라 칭할 수 있다.
실시예들에 따르면, 상기 공간 영역 샘플 그룹(Spatial region sample group)에 연관된 3D 영역(또는 큐빅 영역을 포함하는 공간 영역) 샘플 그룹 정보(GPCCCubicRegionSampleGroupDescriptionEntry)의 신택스는 아래와 같이 정의할 수 있다.
aligned(8) class GPCCCubicRegionSampleGroupDescriptionEntry()
extends SampleGroupDescriptionEntry('srsg') {
CubicRegionStruct ();
}
실시예들에 따르면, 'srsg'의 그룹핑 타입을 가지는 3D 영역(또는 큐빅 영역을 포함하는 공간 영역) 샘플 그룹 정보(GPCCCubicRegionSampleGroupDescriptionEntry)는 CubicRegionStruct()를 포함할 수 있다. 다시 말해, 샘플 그룹핑을 위한 'srsg' grouping_type는 상기 공간 영역 샘플 그룹으로 캐리되는 3D 영역(또는 큐빅 영역을 포함하는 공간 영역) 샘플 그룹 정보에 트랙들 내 샘플들의 배치(assignment)를 나타낸다(The 'srsg' grouping_type for sample grouping represents the assignment of samples in tracks to the spatial region (including cubic region) sample group information carried in this sample group).
실시예들에 따르면, 'srsg' grouping_type을 갖는 SampleToGroupBox가 존재하면, 동일한 그룹핑 타입을 갖는 동반 SampleGroupDescriptionBox가 존재하고, 샘플들이 속한 해당 샘플 그룹의 ID를 포함한다(When a SampleToGroupBox with grouping_type equal to 'srsg' is present, an accompanying SampleGroupDescriptionBox with the same grouping type is present, and contains the ID of this sample group of samples belong to).
상기 CubicRegionStruct()는 상기 공간 영역 샘플 그룹의 샘플들에 적용되는 큐빅 영역 정보를 포함한다.
상기 CubicRegionStruct()에 포함되는 큐빅 영역 정보 즉, 필드들의 설명은 중복 설명을 피하기 위해 위의 '큐빅 영역 정보 구조'에서의 상세 설명을 참조하기로 하고, 여기서는 생략한다.
공간 영역 세트 샘플 그룹(Spatial region set sample group)
실시예들에 따르면, 동일한 하나 이상의 3D 영역들과 연관된 하나 이상의 샘플들이 그룹핑될 수 있으며, 이 샘플 그룹을 공간 영역 셋트 샘플 그룹(Spatial region set sample group)라 칭할 수 있다.
실시예들에 따르면, 상기 공간 영역 세트 샘플 그룹(Spatial region set sample group)에 연관된 하나 이상의 3D 영역들(또는 큐빅 영역들을 포함하는 하나 이상의 공간 영역들) 샘플 그룹 정보(GPCCCubicRegionSetSampleGroupDescriptionEntry)의 신택스는 아래와 같이 정의할 수 있다.
aligned(8) class GPCCCubicRegionSetSampleGroupDescriptionEntry()
extends SampleGroupDescriptionEntry('sssg') {
CubicRegionSetStruct ();
}
실시예들에 따르면, 'sssg'의 그룹핑 타입을 가지는 3D 영역(또는 큐빅 영역을 포함하는 공간 영역) 샘플 그룹 정보(GPCCCubicRegionSetSampleGroupDescriptionEntry)는 CubicRegionSetStruct()를 포함할 수 있다. 다시 말해, 샘플 그룹핑을 위한 'sssg' grouping_type는 상기 공간 영역 세트 샘플 그룹으로 캐리되는 하나 이상의 공간 영역들 (큐빅 영역들을 포함하는) 샘플 그룹 정보에 트랙들 내 샘플들의 배치(assignment)를 나타낸다('sssg' grouping_type for sample grouping represents the assignment of samples in tracks to one or more spatial regions (including cubic regions) sample group information carried in this sample group).
실시예들에 따르면, 'sssg' grouping_type을 갖는 SampleToGroupBox가 존재하면, 동일한 그룹핑 타입을 갖는 동반 SampleGroupDescriptionBox가 존재하고, 샘플들이 속한 해당 샘플 그룹의 ID를 포함한다(When a SampleToGroupBox with grouping_type equal to 'sssg' is present, an accompanying SampleGroupDescriptionBox with the same grouping type is present, and contains the ID of this sample group of samples belong to).
상기 CubicRegionSetStruct()는 해당 샘플 그룹의 샘플들에 적용되는 하나 이상의 공간 영역들(큐빅 영역들을 포함하는) 정보를 포함한다.
상기 CubicRegionSetStruct()에 포함되는 하나 이상의 공간 영역들(큐빅 영역들을 포함하는) 정보 즉, 필드들의 설명은 중복 설명을 피하기 위해 위의 '큐빅 영역 정보 구조'에서의 상세 설명을 참조하기로 하고, 여기서는 생략한다.
3D 타일 샘플 그룹(3D tile sample group)
실시예들에 따르면, 동일한 3D 타일과 연관된 하나 이상의 샘플들이 그룹핑될 수 있으며, 이 샘플 그룹을 3D 타일 샘플 그룹(3D tile sample group)라 칭할 수 있다.
실시예들에 따르면, 상기 3D 타일 샘플 그룹(3D tile sample group)에 연관된 3D 타일 샘플 그룹 정보(GPCC3DTileSampleGroupDescriptionEntry)의 신택스는 아래와 같이 정의할 수 있다.
aligned(8) class GPCC3DTileSampleGroupDescriptionEntry()
extends SampleGroupDescriptionEntry('3tsg') {
TileInfoSturct ();
}
실시예들에 따르면, '3tsg'의 그룹핑 타입을 가지는 3D 타일 샘플 그룹 정보(GPCC3DTileSampleGroupDescriptionEntry)는 TileInfoSturct()를 포함할 수 있다. 다시 말해, 샘플 그룹핑을 위한 '3tsg' grouping_type는 상기 샘플 그룹으로 캐리되는 3D 타일 샘플 그룹 정보에 트랙들 내 샘플들의 배치(assignment)를 나타낸다('3tsg' grouping_type for sample grouping represents the assignment of samples in tracks to the 3D tile sample group information carried in this sample group).
실시예들에 따르면, '3tsg' grouping_type을 갖는 SampleToGroupBox가 존재하면, 동일한 그룹핑 타입을 갖는 동반 SampleGroupDescriptionBox가 존재하고, 샘플들이 속한 해당 샘플 그룹의 ID를 포함한다(When a SampleToGroupBox with grouping_type equal to '3tsg' is present, an accompanying SampleGroupDescriptionBox with the same grouping type is present, and contains the ID of this sample group of samples belong to).
상기 TileInfoSturct()는 해당 샘플 그룹의 샘플들에 적용된 3D 타일 정보를 포함한다.
상기 TileInfoSturct()에 포함되는 3D 타일 정보 즉, 필드들의 설명은 중복 설명을 피하기 위해 위의 'G-PCC 3D 타일 정보 구조'에서의 상세 설명을 참조하기로 하고, 여기서는 생략한다.
3D 타일 인벤토리 샘플 그룹(3D tile inventory sample group)
실시예들에 따르면, 동일한 tile inventory 정보와 연관된 하나 이상의 샘플들이 그룹핑될 수 있으며, 이 샘플 그룹을 3D 타일 인베토리 샘플 그룹(3D tile inventory sample group)라 칭할 수 있다.
실시예들에 따르면, 상기 3D 타일 인벤토리 샘플 그룹(3D tile inventory sample group)에 연관된 3D 타일 인벤토리 샘플 그룹 정보(GPCC3DTileInventorySampleGroupDescriptionEntry)의 신택스는 아래와 같이 정의할 수 있다.
aligned(8) class GPCC3DTileInventorySampleGroupDescriptionEntry()
extends SampleGroupDescriptionEntry('tisg') {
TileInventoryStruct ();
}
실시예들에 따르면, 'tisg'의 그룹핑 타입을 가지는 3D 타일 인벤토리 샘플 그룹 정보(GPCC3DTileInventorySampleGroupDescriptionEntry)는 TileInventoryStruct()를 포함할 수 있다. 다시 말해, 샘플 그룹핑을 위한 'tisg' grouping_type는 상기 샘플 그룹으로 캐리되는 타일 인벤토리 샘플 그룹 정보에 트랙들 내 샘플들의 배치(assignment)를 나타낸다('tisg' grouping_type for sample grouping represents the assignment of samples in tracks to the tile inventory sample group information carried in this sample group).
실시예들에 따르면, 'tisg' grouping_type을 갖는 SampleToGroupBox가 존재하면, 동일한 그룹핑 타입을 갖는 동반 SampleGroupDescriptionBox가 존재하고, 샘플들이 속한 해당 샘플 그룹의 ID를 포함한다(When a SampleToGroupBox with grouping_type equal to 'tisg' is present, an accompanying SampleGroupDescriptionBox with the same grouping type is present, and contains the ID of this sample group of samples belong to).
상기 TileInventoryStruct()는 해당 샘플 그룹의 샘플들에 적용된 3D 타일 인벤토리 정보를 포함한다.
상기 TileInventoryStruct()에 포함되는 3D 타일 인벤토리 정보 즉, 필드들의 설명은 중복 설명을 피하기 위해 위의 'G-PCC 3D 타일 인벤토리 정보 구조'에서의 상세 설명을 참조하기로 하고, 여기서는 생략한다.
트랙 그룹(Track Group)
실시예들에 따르면, 도 14 또는 도 15 또는 도 18의 파일/세그먼트 인캡슐레이션부는 하나 이상의 트랙들을 그룹핑하여 트랙 그룹을 생성할 수 있다. 실시예들에 따르면, 도 14 또는 도 15 또는 도 18의 파일/세그먼트 인캡슐레이션부 또는 메타데이터 처리부 또는 시그널링 처리부는 상기 트랙 그룹에 연관된 시그널링 정보를 샘플 또는 트랙 그룹 또는 샘플 엔트리에 시그널링할 수 있다. 즉, 상기 트랙 그룹에 연관된 트랙 그룹 정보는 샘플 또는 트랙 그룹 또는 샘플 엔트리에 추가될 수 있다. 상기 트랙 그룹 정보의 설명은 아래에서 해당 트랙 그룹과 함께 상세히 하기로 한다. 실시예들에 따르면, 트랙 그룹 정보는 3D 바운딩 박스 트랙 그룹 정보, 포인트 클라우드 콤포지션 트랙 그룹 정보, 공간 영역 트랙 그룹 정보, 3D 타일 트랙 그룹 정보, 3D 타일 인벤토리 트랙 그룹 정보 등이 될 수 있다.
3D 바운딩 박스 트랙 그룹(3D bounding box track group)
실시예들에 따르면, 동일한 3D 바운딩 박스가 적용될 수 있는 하나 이상의 트랙들이 그룹핑될 수 있으며, 이 트랙 그룹을 3D 바운딩 박스 트랙 그룹(3D Bounding box track group)이라 칭할 수 있다.
실시예들에 따르면, 상기 3D 바운딩 박스 트랙 그룹(3D Bounding box track group)에 연관된 3D 바운딩 박스 트랙 그룹 정보(GPCC3DBoundingBoxTrackGroupBox)의 신택스는 아래와 같이 정의할 수 있다.
aligned(8) class GPCC3DBoundingBoxTrackGroupBox
extends TrackGroupTypeBox('3btg') {
3DBoundingBoxInfoStruct ();
}
실시예들에 따르면, '3btg'의 트랙 그룹 타입을 가지는 3D 바운딩 박스 트랙 그룹 정보(GPCC3DBoundingBoxTrackGroupBox)는 3DBoundingBoxInfoStruct()를 포함할 수 있다. 실시예들에 따르면, '3btg' track_group_type를 갖는 TrackGroupTypeBox는 이 트랙이 상기 3D 바운딩 박스 트랙 그룹 정보와 관련된 트랙들의 그룹(즉, 3D 바운딩 박스 트랙 그룹)에 속한다는 것을 지시할 수 있다(TrackGroupTypeBox with track_group_type equal to '3btg' indicates that this track belongs to a group of tracks that are associated with the 3D bounding box track group information). 실시예들에 따르면, 같은 3D 바운딩 박스 트랙 그룹 정보에 속한 트랙들은 '3btg' track_group_type을 위해 같은 track_group_id 값을 갖는다. 그리고, 하나의 3D 바운딩 박스 트랙 그룹 정보로부터 나온 트랙들의 track_group_id는 다른 3D 바운딩 박스 트랙 그룹 정보로부터 나온 트랙들의 track_group_id와 다르다(Tracks belonging to the same 3D bounding box track group information have the same value of track_group_id for track_group_type '3btg', and the track_group_id of tracks from one 3D bounding box track group information differs from the track_group_id of tracks from any other 3D bounding box track group information).
상기 3DBoundingBoxInfoStruct()는 상기 3D 바운딩 박스 트랙 그룹의 트랙들에 적용된 3D 바운딩 박스 정보를 포함한다. 예를 들어, 3D 바운딩 박스 정보를 캐리하는 타임드 메타데이터 트랙이 존재하면, 상기 3DBoundingBoxInfoStruct()는 관련된 포인트 클라우드 데이터의 초기 3D 바운딩 박스 정보를 지시할 수 있다(When the timed metadata track carrying 3D bounding box information present, it indicates the initial 3D bounding box information of associated point cloud data).
상기 3DBoundingBoxInfoStruct()에 포함되는 3D 바운딩 박스 정보 즉, 필드들의 설명은 중복 설명을 피하기 위해 위의 'G-PCC 3D 바운딩 박스 정보 구조'에서의 상세 설명을 참조하기로 하고, 여기서는 생략한다.
G-PCC 포인트 클라우드 콤포지션 트랙 그룹
실시예들에 따르면, 포인트 클라우드 데이터가 하나 이상의 트랙으로 나뉘어서 저장되는 경우, 동일한 포인트 클라우드 데이터에 속하는 데이터를 전송하는 하나 이상의 트랙들이 그룹핑될 수 있으며, 이 트랙 그룹을 G-PCC 포인트 클라우드 콤포지션 트랙 그룹(G-PCC point cloud composition track group)이라 칭할 수 있다.
실시예들에 따르면, 상기 G-PCC 포인트 클라우드 콤포지션 트랙 그룹(G-PCC point cloud composition track group)에 연관된 포인트 클라우드 콤포지션 트랙 그룹 정보(GPCCCompositionTrackGroupBox)의 신택스는 아래와 같이 정의할 수 있다.
aligned(8) class GPCCCompositionTrackGroupBox
extends TrackGroupTypeBox('gctg') {
3DBoundingBoxInfoStruct ();
}
실시예들에 따르면, 'gctg'의 트랙 그룹 타입을 가지는 포인트 클라우드 콤포지션 트랙 그룹 정보(GPCCCompositionTrackGroupBox)는 3DBoundingBoxInfoStruct()를 포함할 수 있다. 실시예들에 따르면, 'gctg' track_group_type를 갖는 TrackGroupTypeBox는 이 트랙이 동일한 소스 포인트 클라우드 데이터와 관련된 트랙들의 그룹(즉, G-PCC 포인트 클라우드 콤포지션 트랙 그룹)에 속한다는 것을 지시할 수 있다(TrackGroupTypeBox with track_group_type equal to 'gctg' indicates that this track belongs to a group of tracks that are associated with same source point cloud data).
실시예들에 따르면, 같은 포인트 클라우드 데이터에 속한 트랙들은 'gctg' track_group_type을 위해 같은 track_group_id 값을 갖는다. 그리고, 하나의 포인트 클라우드 데이터로부터 나온 트랙들의 track_group_id는 다른 포인트 클라우드 데이터로부터 나온 트랙들의 track_group_id와 다르다.
상기 3DBoundingBoxInfoStruct()는 상기 G-PCC 포인트 클라우드 콤포지션 트랙 그룹의 트랙들에 적용된 3D 바운딩 박스 정보를 포함한다.
상기 3DBoundingBoxInfoStruct()에 포함되는 3D 바운딩 박스 정보 즉, 필드들의 설명은 중복 설명을 피하기 위해 위의 'G-PCC 3D 바운딩 박스 정보 구조'에서의 상세 설명을 참조하기로 하고, 여기서는 생략한다.
공간 영역 트랙 그룹
실시예들에 따르면, 포인트 클라우드 데이터가 하나 이상의 트랙으로 나뉘어서 저장되는 경우, 포인트 클라우드 데이터의 동일한 3D 영역에 속하는 데이터를 전송하는 하나 이상의 트랙들이 그룹핑될 수 있으며, 이 트랙 그룹을 공간 영역 트랙 그룹(spatial region track group)이라 칭할 수 있다.
실시예들에 따르면, 상기 공간 영역 트랙 그룹((spatial region track group)에 연관된 공간 영역 트랙 그룹 정보(GPCCCubicRegionTrackGroupBox)의 신택스는 아래와 같이 정의할 수 있다.
aligned(8) class GPCCCubicRegionTrackGroupBox
extends TrackGroupTypeBox('srtg') {
CubicRegionStruct ();
}
실시예들에 따르면, 'srtg'의 트랙 그룹 타입을 가지는 공간 영역 트랙 그룹 정보(GPCCCubicRegionTrackGroupBox)는 CubicRegionStruct()를 포함할 수 있다. 실시예들에 따르면, 'srtg' track_group_type를 갖는 TrackGroupTypeBox는 이 트랙이 동일한 공간 영역과 관련된 트랙들의 그룹(즉, 공간 영역 트랙 그룹)에 속한다는 것을 지시할 수 있다.
실시예들에 따르면, 같은 공간 영역에 속한 트랙들은 'srtg' track_group_type을 위해 같은 track_group_id 값을 갖는다. 그리고, 하나의 공간 영역으로부터 나온 트랙들의 track_group_id는 다른 공간 영역으로부터 나온 트랙들의 track_group_id와 다르다.
상기 CubicRegionStruct()는 상기 공간 영역 트랙 그룹의 트랙들에 적용된 큐빅 영역 정보(또는 공간 영역 정보라 함)를 포함한다. 상기 CubicRegionStruct()에 포함되는 큐빅 영역 정보 즉, 필드들의 설명은 중복 설명을 피하기 위해 위의 '큐빅 영역 정보 구조'에서의 상세 설명을 참조하기로 하고, 여기서는 생략한다.
실시예들에 따르면, 관련된 공간 영역 정보를 캐리하는 타임드 메타데이터 트랙들이 존재하면, 이것은 초기 공간 영역 정보를 지시할 수 있다(When timed metadata tracks carrying associated spatial region information present, it indicates the initial spatial region information).
실시예들에 따르면, 각 트랙이 하나 이상의 공간 영역 트랙 그룹들에 속할 수 있다.
3D 타일 트랙 그룹
실시예들에 따르면, 포인트 클라우드 데이터의 동일한 3D 타일에 속하는 데이터를 전송하는 하나 이상의 트랙들이 그룹핑될 수 있으며, 이 트랙 그룹을 3D 타일 트랙 그룹(3D tile track group)이라 칭할 수 있다.
실시예들에 따르면, 상기 3D 타일 트랙 그룹(3D tile track group)에 연관된 3D 타일 트랙 그룹 정보(GPCC3DTileTrackGroupBox)의 신택스는 아래와 같이 정의할 수 있다.
aligned(8) class GPCC3DTileTrackGroupBox
extends TrackGroupTypeBox('3dtg') {
TileInfoStruct ();
}
실시예들에 따르면, '3dtg'의 트랙 그룹 타입을 가지는 3D 타일 트랙 그룹 정보(GPCC3DTileTrackGroupBox)는 TileInfoStruct()를 포함할 수 있다. 실시예들에 따르면, '3dtg' track_group_type를 갖는 TrackGroupTypeBox는 이 트랙이 동일한 3D 타일과 관련된 트랙들의 그룹(즉, 3D 타일 트랙 그룹)에 속한다는 것을 지시할 수 있다.
실시예들에 따르면, 같은 3D 타일에 속한 트랙들은 '3dtg' track_group_type을 위해 같은 track_group_id 값을 갖는다. 그리고, 하나의 3D 타일로부터 나온 트랙들의 track_group_id는 다른 3D 타일로부터 나온 트랙들의 track_group_id와 다르다.
상기 TileInfoStruct()는 상기 3D 타일 트랙 그룹의 트랙들에 적용된 3D 타일 정보를 포함한다. 상기 TileInfoSturct()에 포함되는 3D 타일 정보 즉, 필드들의 설명은 중복 설명을 피하기 위해 위의 'G-PCC 3D 타일 정보 구조'에서의 상세 설명을 참조하기로 하고, 여기서는 생략한다.
실시예들에 따르면, 관련된 3D 타일 정보 또는 공간 영역 정보를 캐리하는 타임드 메타데이터 트랙들이 존재하면, 이것은 초기 3D 타일 정보를 지시할 수 있다(When timed metadata tracks carrying associated 3D tile information or spatial region information present, it indicates the initial 3D tile information).
실시예들에 따르면, 각 트랙이 하나 이상의 3D 타일 트랙 그룹들에 속할 수 있다.
3D 타일 인벤토리 트랙 그룹
실시예들에 따르면, 포인트 클라우드 데이터의 동일한 타일 인벤토리가 적용되는 하나 이상의 트랙들이 그룹핑될 수 있으며, 이 트랙 그룹을 3D 타일 인벤토리 트랙 그룹(3D tile inventory track group)이라 칭할 수 있다.
실시예들에 따르면, 상기 3D 타일 인벤토리 트랙 그룹(3D tile inventory track group)에 연관된 3D 타일 트랙 그룹 정보(GPCCTileInventoryTrackGroupBox)의 신택스는 아래와 같이 정의할 수 있다.
aligned(8) class GPCCTileInventoryTrackGroupBox
extends TrackGroupTypeBox('titg') {
TileInventoryStruct ();
}
실시예들에 따르면, 'titg'의 트랙 그룹 타입을 가지는 3D 타일 인벤토리 트랙 그룹 정보(GPCCTileInventoryTrackGroupBox)는 TileInventoryStruct()를 포함할 수 있다. 실시예들에 따르면, 'titg' track_group_type를 갖는 TrackGroupTypeBox는 이 트랙이 동일한 타일 인벤토리 정보가 적용된 트랙들의 그룹(즉, 3D 타일 인벤토리 트랙 그룹)에 속한다는 것을 지시할 수 있다.
실시예들에 따르면, 같은 타일 인벤토리에 속한 트랙들은 'titg' track_group_type을 위해 같은 track_group_id 값을 갖는다. 그리고, 하나의 타일 인벤토리로부터 나온 트랙들의 track_group_id는 다른 타일 인벤토리로부터 나온 트랙들의 track_group_id와 다르다.
상기 TileInventoryStruct()는 상기 3D 타일 인벤토리 트랙 그룹의 트랙들에 적용된3D 타일 인벤토리 정보를 포함한다. 상기 TileInventoryStruct()에 포함되는 3D 타일 인벤토리 정보 즉, 필드들의 설명은 중복 설명을 피하기 위해 위의 'G-PCC 3D 타일 인벤토리 정보 구조'에서의 상세 설명을 참조하기로 하고, 여기서는 생략한다.
실시예들에 따르면, 관련된 타일 인벤토리 정보 또는 공간 영역 정보를 캐리하는 타임드 메타데이터 트랙들이 존재하면, 이것은 초기 타일 인벤토리 정보를 지시할 수 있다.
실시예들에 따르면, 각 트랙이 하나 이상의 타일 인벤토리 트랙 그룹들에 속할 수 있다.
한편, 전술한 GPCC 디코더 컨피규레이션 박스(GPCCConfigurationBox), GPCC엔트리 정보 박스(GPCCEntryInfoBox), GPCC 컴포넌트 타입 박스(GPCCComponentTypeBox), 큐빅 영역 정보 박스(CubicRegionInfoBox), 3D 바운딩 박스 정보 박스(3DBoundingBoxInfoBox), 또는 타일 인벤토리 박스(TileInventoryBox) 중 적어도 하나는 파일의 싱글 트랙의 샘플 엔트리 및/또는 멀티플 트랙들의 샘플 엔트리에 포함될 수 있다. 실시예들에 따르면, 싱글 트랙의 샘플 엔트리는 GPCC 디코더 컨피규레이션 박스(GPCCConfigurationBox), 3D 바운딩 박스 정보 박스(3DBoundingBoxInfoBox), 큐빅 영역 정보 박스(CubicRegionInfoBox), 그리고 타일 인벤토리 박스(TileInventoryBox)를 포함할 수 있다. 실시예들에 따르면, 멀티플 트랙들의 샘플 엔트리는 GPCC 디코더 컨피규레이션 박스(GPCCConfigurationBox), GPCC엔트리 정보 박스(GPCCEntryInfoBox), GPCC 컴포넌트 타입 박스(GPCCComponentTypeBox), 3D 바운딩 박스 정보 박스(3DBoundingBoxInfoBox), 큐빅 영역 정보 박스(CubicRegionInfoBox), 그리고 타일 인벤토리 박스(TileInventoryBox)를 포함할 수 있다.
실시예들에 따르면, G-PCC 비트스트림의 저장을 위한 싱글 트랙의 샘플 엔트리(GPCCSampleEntry()) 및/또는 멀티플 트랙들의 샘플 엔트리(GPCCSampleEntry())는 볼륨메트릭 비쥬얼 샘플 엔트리(VolumetricVisualSampleEntry)를 상속받을 수 있다.
도 44는 실시예들에 따른 G-PCC 비트스트림을 저장하는 싱글 트랙을 위한 G-PCC 파일 구조를 시각화한 도면이다. 즉, 싱글 트랙을 포함하는 ISOBMFF 기반의 파일의 레이아웃의 예시를 나타낸다.
도 44에서 ISOBMFF 기반의 파일은 컨테이너, 컨테이너 파일, 미디어 파일, G-PCC 파일 등으로 지칭될 수 있다. 구체적으로, 파일은 ftyp, moov, mdat 이라고 지칭할 수 있는 박스 및/또는 정보 등으로 구성될 수 있다.
실시예들에 따르면, 파일의 moov 박스에 포함되는 stsd 박스(SampleDescriptionBox)는 G-PCC 비트스트림을 저장하는 싱글 트랙을 위한 샘플 엔트리(sample entry)를 포함할 수 있다. 실시예들에 따르면, G-PCC 비트스트림을 저장하는 싱글 트랙을 G-PCC 트랙이라 칭할 수 있다.
실시예들에 따르면, 시퀀스 파라미터 세트, 지오메트리 파라미터 세트, 어트리뷰트 파라미터 세트, 타일 인벤토리는 파일 내 moov 박스의 샘플 엔트리 또는 mdat 박스의 샘플에 포함될 수 있다.
실시예들에 따르면, 지오메트리 슬라이스(또는 코드된 지오메트리 비트스트림이라 함), 제로 이상의 어트리뷰트 슬라이스들(또는 코드된 어트리뷰트 비트스트림들이라 함)은 파일 내 mdat 박스의 샘플에 포함된다
실시예들에 따르면, G-PCC 비트스트림이 파일의 싱글 트랙에 저장될 때, 각 샘플은 멀티플 G-PCC 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 즉, 각 샘플은 하나 이상의 TLV 인캡슐레이션 구조들로 구성된다. 실시예들에 따르면, 시퀀스 파라미터 세트, 지오메트리 파라미터 세트, 어트리뷰트 파라미터 세트, 타일 인벤토리, 지오메트리 슬라이스, 어트리뷰트 슬라이스를 각각 G-PCC 컴포넌트라 칭하기로 한다.
실시예들에 따르면, 싱글 트랙의 샘플 엔트리는 다음과 같이 정의할 수 있다.
Sample Entry Type:
'gpe1', 'gpeg'
Container:
SampleDescriptionBox
Mandatory:
A 'gpe1' or 'gpeg' sample entry is mandatory
Quantity:
One or more sample entries may be present
샘플 엔트리 타입 'gpe1' 또는 'gpeg'는 필수적이며, 하나 이상의 샘플 엔트리들이 존재할 수 있다.
실시예들에 따르면, G-PCC 트랙은 'gpe1' 또는 'gpeg'의 샘플 엔트리 타입을 가지는 VolumetricVisualSampleEntry를 사용할 수 있다.
실시예들에 따르면, G-PCC 트랙의 샘플 엔트리는 G-PCC 디코더 컨피규레이션 박스(GPCCConfigurationBox)를 포함할 수 있고, 상기 G-PCC 디코더 컨피규레이션 박스(GPCCConfigurationBox)는 G-PCC 디코더 컨피규레이션 레코드(GPCCDecoderConfigurationRecord())를 포함할 수 있다.
상기 GPCCDecoderConfigurationRecord()는 configurationVersion 필드, profile_idc 필드, profile_compatibility_flags 필드, level_idc 필드, numOfSetupUnitArrays 필드, SetupUnitType 필드, completeness 필드, numOfSepupUnit 필드, setupUnit 필드 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 각 필드의 설명은 동일한 명칭을 가지는 전술한 각 필드의 설명으로 대체한다.
실시예들에 따르면, 상기 GPCCDecoderConfigurationRecord()에 포함된 setupUnit array 필드는 하나의 SPS를 포함하는 TLV 인캡슐레이션 구조들을 포함할 수 있다.
실시예들에 따르면, 샘플 엔트리 타입이 'gpe1'이면, 모든 파라미터 세트들 예를 들어, SPS, GPS, APS, 타일 인벤토리(또는 타일 파라미터 세트라 함)이 setupUints의 어레이(arrary)에 포함된다.
실시예들에 따르면, 샘플 엔트리 타입이 'gpeg'이면, 상기 파라미트 세트들은 setupUints의 arrary(즉, 샘플 엔트리)에 포함되거나 또는 해당 스트림 (즉, 샘플)에 포함될 수 있다.
다음은 'gpe1'의 샘플 엔트리 타입을 가지는 G-PCC 샘플 엔트리(GPCCSampleEntry)의 신택스의 예시이다.
aligned(8) class GPCCSampleEntry()
extends VolumetricVisualSampleEntry ('gpe1') {
GPCCConfigurationBox config; //mandatory
3DBoundingBoxInfoBox();
CubicRegionInfoBox();
TileInventoryBox();
}
실시예들에 따르면, 'gpe1'의 샘플 엔트리 타입을 가지는 G-PCC 샘플 엔트리(GPCCSampleEntry)는 GPCCConfigurationBox, 3DBoundingBoxInfoBox(), CubicRegionInfoBox(), 그리고 TileInventoryBox()를 포함할 수 있다.
상기 3DBoundingBoxInfoBox()는 이 트랙으로 캐리되는 샘플들과 관련된 포인트 클라우드 데이터의 3D 바운딩 박스 정보를 지시한다. 상기 3DBoundingBoxInfoBox()에 포함되는 3D 바운딩 박스 정보 즉, 필드들의 설명은 중복 설명을 피하기 위해 위의 'G-PCC 3D 바운딩 박스 정보 구조'에서의 상세 설명을 참조하기로 하고, 여기서는 생략한다.
상기 CubicRegionInfoBox()는 이 트랙 내 샘플들로 캐리되는 포인트 클라우드 데이터의 하나 이상의 공간 영역 정보(one or more spatial region information)를 지시한다. 상기 CubicRegionInfoBox()에 포함되는 하나 이상의 공간 영역 정보 즉, 필드들의 설명은 중복 설명을 피하기 위해 위의 '큐빅 영역 정보 구조'에서의 상세 설명을 참조하기로 하고, 여기서는 생략한다.
상기 TileInventoryBox()는 이 트랙 내 샘플들로 캐리된 포인트 클라우드 데이터의 3D 타일 인벤토리 정보(tile inventory information)를 지시한다. 상기 TileInventoryStruct()에 포함되는 3D 타일 인벤토리 정보 즉, 필드들의 설명은 중복 설명을 피하기 위해 위의 'G-PCC 3D 타일 인벤토리 정보 구조'에서의 상세 설명을 참조하기로 하고, 여기서는 생략한다.
도 45는 실시예들에 따른 G-PCC 비트스트림이 파일의 싱글 트랙에 저장될 때, mdat 박스의 샘플 구조의 예시를 보인 도면이다.
즉, 도 45에서 샘플은 지오메트리 슬라이스(즉, 코드된 지오메트리 비트스트림)을 포함하는 지오메트리 TLV 인캡슐레이션 구조를 포함한다. 이에 더하여, 상기 샘플은, 만일 존재할 경우, 하나 이상의 파라미터 세트들을 포함하는 파라미터 세트 TLV 인캡슐레이션 구조들을 더 포함할 수도 있다. 또한 상기 샘플은, 만일 존재할 경우, 하나 이상의 어트리뷰트 슬라이스(즉, 코드된 어트리뷰트 비트스트림)들을 포함하는 어트리뷰트 TLV 인캡슐레이션 구조들을 더 포함할 수도 있다.
그리고 각 샘플이 멀티플 TLV 인캡슐레이션 구조들로 구성되면, 그 샘플에서 각 TLV 인캡슐레이션 구조를 억세스할 필요가 있다. 왜냐하면, 수신 장치에서 지오메트리 슬라이스가 먼저 디코드되고, 상기 디코드된 지오메트리를 기반으로 어트리뷰트 슬라이스가 디코드될 필요가 있기 때문이다.
또한 하나의 샘플이 멀티플 TLV 인캡슐레이션 구조들로 구성되면, 멀티플 TLV 인캡슐레이션 구조들 각각은 서브 샘플로서 저장될 수 있다. 실시예들에 따라 서브 샘플은 G-PCC 서브 샘플로 호칭될 수 있다. 예를 들어, 하나의 샘플이 파라미터 세트를 포함하는 파라미터 세트 TLV 인캡슐레이션 구조와 지오메트리 슬라이스를 포함하는 지오메트리 TLV 인캡슐레이션 구조 그리고 어트리뷰트 슬라이스를 포함하는 어트리뷰트 TLV 인캡슐레이션 구조를 포함한다면, 파라미터 세트 TLV 인캡슐레이션 구조, 지오메트리 TLV 인캡슐레이션 구조, 그리고 어트리뷰트 TLV 인캡슐레이션 구조는 각각 서브 샘플로서 저장된다. 본 명세서에서 서브 샘플은 오직 하나의 TLV 인캡슐레이션 구조를 포함하는 것을 일 실시예로 한다.
이때 그 샘플에서 각 G-PCC 컴포넌트를 억세스하는 것을 가능하게 하기 위해, 그 서브 샘플로 캐리되는 TLV 인캡슐레이션 구조의 타입이 필요하다.
다음은 G-PCC 비트스트림이 싱글 트랙에 저장될 때, 샘플 포맷의 신택스에 대해 설명한다.
아래 신택스에서 각 샘플(GPCCSample)은 싱글 포인트 클라우드 프레임에 해당하며, 동일 프리젠테이션 타임(same presentation time)에 속하는 하나 이상의 TLV 인캡슐레이션 구조들로 구성될 수 있다. 각 TLV 인캡슐레이션 구조는 싱글 타입의 TLV 페이로드 (또는 G-PCC 페이로드라 함), 예를 들어, 지오메트리 슬라이스, 어트리뷰트 슬라이스를 포함할 수 있다. 이에 더하여, 하나의 샘플은 독립적(예, 싱크 샘플)일 수 있다(a sample may be self-contained).
aligned(8) class GPCCSample
{
unsigned int GPCCLength = sample_size; //Size of Sample
for (i=0; i< GPCCLength; )
// to end of the sample
{
tlv_encapsulation
gpcc_unit;
i += (1+4)+ gpcc_unit.tlv_num_payload_bytes;
}
}
위 신택스에서 GPCCLength 필드는 해당 샘플의 길이를 나타내고, gpcc_unit 필드는 싱글 G-PCC 컴포넌트(예, 지오메트리 슬라이스)를 포함하는 TLV 인캡슐레이션 구조의 instance를 포함한다.
다음은 서브 샘플의 신택스에 대해 설명한다.
실시예들에 따르면, G-PCC 서브 샘플은 오직 하나의 TLV 인캡슐레이션 구조를 포함한다. 실시예들에 따르면, moov 박스의 샘플 테이블 박스(SampleTableBox, stbl)에 또는 무비 프래그먼트 박스(MovieFragmentBox, moof)들 각각의 트랙 프래그먼트 박스(TrackFragmentBox, traf)에 하나의 SubSampleInformationBox가 존재할 수 있다.
만일 SubSampleInformationBox가 존재한다면 TLV 인캡슐레이션 구조의 8비트 타입 값이 그리고 상기 TLV 인캡슐레이션 구조가 어트리뷰트 페이로드를 포함한다면 어트리뷰트 인덱스의 6비트 값이 상기 SubSampleInformationBox 내 sub-sample entry의 32-bit codec_specific_parameters field에 포함될 수 있다. 실시예들에 따르면, 각 서브 샘플의 타입은 SubSampleInformationBox 내 sub-sample entry의 codec_specific_parameters field를 파싱함에 의해 식별될 수 있다.
상기 SubSampleInformationBox의 codec_specific_parameters field는 다음과 같이 정의될 수 있다.
unsigned int(8) PayloadType;
if(PayloadType == 4) { // attribute payload
unsigned int(6) AttrIdx;
bit(18) reserved = 0;
}
else
bit(24) reserved = 0;
위의 서브 샘플 신택스에서, PayloadType 필드는 해당 서브 샘플 내 TLV 인캡슐레이션 구조의 tlv_type을 지시한다. 예를 들어, PayloadType 파라미터의 값이 4이면 어트리뷰트 슬라이스(즉, attribute payload)를 지시할 수 있다.
AttrIdx 필드는 해당 서브 샘플 내 어트리뷰트 페이로드를 포함하는 TLV 인캡슐레이션 구조의 어트리뷰트 정보의 식별자를 지시한다. 이것은 해당 서브 샘플 내 어트리뷰트 페이로드를 포함하는 TLV 인캡슐레이션 구조의 ash_attr_sps_attr_idx와 같을 수 있다.
도 46은 실시예들에 따른 G-PCC 비트스트림을 저장하는 멀티플 트랙들을 위한 ISOBMFF 기반의 G-PCC 파일 구조를 시각화한 도면이다. 즉, 다른 G-PCC 컴포넌트들이 별도의 트랙들(separate tracks)로 캐리될 때 G-PCC 비트스트림의 멀티-트랙 컨테이너의 예시이다.
도 46에서도 ISOBMFF 기반의 파일은 컨테이너, 컨테이너 파일, 미디어 파일, G-PCC 파일 등으로 지칭될 수 있다. 구체적으로, 파일은 ftyp, moov, mdat 이라고 지칭할 수 있는 박스 및/또는 정보 등으로 구성될 수 있다.
실시예들에 따르면, G-PCC 비트스트림이 ISOBMFF 기반의 파일의 멀티플 트랙들로 캐리될 때, 각 지오메트리 또는 어트리뷰트 슬라이스는 개별 트랙(indivisual track)에 매핑될 수 있다. 예를 들어, 지오메트리 슬라이스(geometry sub-stream or coded geometry bitstream or coded geometry slice bitstream이라 함)은 트랙 1(track 1)에, 어트리뷰트 슬라이스(attribute sub-stream or coded attribute bitstream or coded attribute slice bitstream이라 함)은 트랙2(track 2)에 매핑된다.
실시예들에 따르면, 지오메트리 슬라이스를 캐리하는 트랙(예, track 1)은 지오메트리 트랙 또는 G-PCC 지오메트리 트랙으로 호칭될 수 있고, 어트리뷰트 슬라이스를 캐리하는 트랙(예, track 2)은 어트리뷰트 트랙 또는 G-PCC 어트리뷰트 트랙으로 호칭될 수 있다. 그리고, 지오메트리 트랙은 지오메트리 슬라이스를 캐리하는 볼륨메트릭 비쥬얼 트랙으로 그리고 어트리뷰트 트랙은 어트리뷰트 슬라이스를 캐리하는 볼륨메트릭 비쥬얼 트랙으로 정의될 수 있다.
실시예들에 따르면, 지오메트리 슬라이스와 어트리뷰트 슬라이스 둘 다를 포함하는 G-PCC 비트스트림의 일부(the part of G-PCC bitstream)를 캐리하는 트랙을 다중화된 트랙(multiplexed track)이라 호칭할 수 있다.
실시예들에 따르면, 지오메트리 슬라이스와 어트리뷰트 슬라이스가 개별 트랙들(separate tracks)에 저장될 때, 트랙 내 각 샘플은 싱글 G-PCC 컴포넌트의 데이터를 캐리하는 적어도 하나의 TLV 인캡슐레이션 구조를 포함한다. 이때, 각 샘플은 지오메트리와 어트리뷰트 둘 다를 포함하지 않으며 또한 멀티플 어트리뷰트들을 포함하지 않는다.
실시예들에 따르면, G-PCC 비트스트림의 멀티-트랙 인캡슐레이션은 G-PCC 플레이어가 G-PCC 컴포넌트들 중 하나를 효과적(effectively)으로 억세스하는 것을 가능하게 한다. 예를 들어, 수신 장치에서 지오메트리가 먼저 디코드되고, 상기 디코드된 지오메트리를 기반으로 어트리뷰트가 디코드되어야 한다. 즉, G-PCC 플레이어는 어트리뷰트 비트스트림들보다 앞서 지오메트리 비트스트림을 캐리하는 트랙을 억세스하여야 한다.
실시예들에 따르면, G-PCC 비트스트림이 멀티플 트랙들로 캐리될 때, G-PCC 플레이어가 G-PCC 컴포넌트들 중 하나를 효과적으로 억세스하기 위해, 다음 조건들이 만족될 필요가 있다.
즉, TLV 인캡슐레이션 구조들로 이루어진 G-PCC 비트스트림이 멀티플 트랙들로 캐리될 때, 지오메트리 비트스트림(또는 지오메트리 슬라이스)을 캐리하는 트랙이 엔트리 포인트가 된다(When the G-PCC bitstream is carried in multiple tracks, a track carrying G-PCC geometry bitstream shall be an entry point).
그리고, 샘플 엔트리에서, 이 트랙에 포함된 스트림의 역할(role)을 지시하기 위해 새로운 박스가 추가된다. 새로운 박스는 전술한 G-PCC 컴포넌트 타입 박스(GPCCComponentTypeBox)인 것을 일 실시예로 한다. 즉, 상기 GPCCComponentTypeBox가 멀티플 트랙들을 위한 샘플 엔트리에 포함될 수 있다.
상기 GPCCComponentTypeBox는 GPCCComponentTypeStruct()를 포함할 수 있다.
상기 GPCCComponentTypeBox가 G-PCC 비트스트림의 일부 또는 모두를 캐리하는 트랙들의 샘플 엔트리에 존재하면, 상기 GPCCComponentTypeStruct()는 각 트랙에 의해 캐리되는 하나 이상의 G-PCC 컴포넌트들의 타입 예를 들어, 지오메트리, 어트리뷰트를 지시할 수 있다(When this box is present in a sample entry of tracks carrying the part or all G-PCC bitstreams, it indicates one or more G-PCC component types carried by the respective track).
예를 들어, GPCCComponentTypeStruct()에 포함된 gpcc_type 필드의 값이 2이면 지오메트리 컴포넌트를 지시하고, 4이면 어트리뷰트 컴포넌트를 지시할 수 있다. 또한, 상기 gpcc_type 필드의 값이 4 즉, 어트리뷰트 컴포넌트를 지시하면, SPS()에 시그널링된 어트리뷰트의 식별자를 지시하는 AttrIdx 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 GPCCComponentTypeStruct()에 포함되는 G-PCC 컴포넌트 타입에 관련된 정보 즉, 필드들의 설명은 중복 설명을 피하기 위해 전술한 'G-PCC 컴포넌트 정보 구조'의 상세 설명을 참조하기로 하고, 여기서는 생략한다.
실시예들에 따르면, G-PCC 비트스트림이 멀티플 트랙들로 캐리될 때, 샘플 엔트리의 신택스는 다음과 같이 정의할 수 있다.
Sample Entry Type:
'gpc1' or 'gpcg'
Container:
SampleDescriptionBox ('stsd')
Mandatory:
'gpc1', 'gpcg' sample entry is mandatory
Quantity:
One or more sample entries may be present
샘플 엔트리 타입 'gpc1' 또는 'gpcg'는 필수적이며, 하나 이상의 샘플 엔트리들이 존재할 수 있다.
그리고, 멀티플 트랙들(예를 들어, 지오메트리 또는 어트리뷰트 트랙들)은 'gpc1' 또는 'gpcg'의 샘플 엔트리 타입을 갖는 VolumetricVisualSampleEntry를 사용할 수 있다.
실시예들에 따르면, 멀티플 트랙들의 샘플 엔트리는 G-PCC 디코더 컨피규레이션 박스(GPCCConfigurationBox)를 포함할 수 있고, 상기 G-PCC 디코더 컨피규레이션 박스(GPCCConfigurationBox)는 G-PCC 디코더 컨피규레이션 레코드(GPCCDecoderConfigurationRecord())를 포함할 수 있다.
실시예들에 따르면, 상기 GPCCDecoderConfigurationRecord()는 geometry-based 포인트 클라우드 콘텐트를 위한 디코더 configuration 정보를 제공한다.
실시예들에 따른 시퀀스 파라미터 세트, 지오메트리 파라미터 세트, 어트리뷰트 파라미터 세트, 타일 인벤토리 중 적어도 하나는 샘플 엔트리 내 GPCCDecoderConfigurationRecord()에 포함될 수 있다.
상기 GPCCDecoderConfigurationRecord()는 configurationVersion 필드, profile_idc 필드, profile_compatibility_flags 필드, level_idc 필드, numOfSetupUnitArrays 필드, SetupUnitType 필드, completeness 필드, numOfSepupUnit 필드, tlv_encapsulation setupUnit 필드 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 각 필드의 설명은 동일한 명칭을 가지는 전술한 각 필드의 설명으로 대체한다.
일 실시예로, GPCCDecoderConfigurationRecord() 내 setup units의 어레이와 이 트랙의 샘플들에 포함되는 모든 데이터는 TLV 인캡슐레이션 구조로 저장된다. 그리고, 다른 configuration or parameter sets를 사용하는 G-PCC 데이터의 섹션들을 지시하기 위해 멀티플 샘플 엔트리들이 사용될 수 있다.
실시예들에 따르면, 상기 GPCCDecoderConfigurationRecord()에 포함된 setup units의 어레이는 하나의 SPS를 포함하는 TLV 인캡슐레이션 구조들을 포함할 수 있다.
실시예들에 따르면, 샘플 엔트리 타입이 'gpc1' 또는 'gpcq'이면 그 샘플 엔트리에 GPCCComponentTypeBox가 존재한다.
일 실시예로, 샘플 엔트리 타입이 'gpc1'이면, 모든 SPS, GPS, 타일 인벤토리는 지오메트리 비트스트림을 캐리하는 지오메트리 트랙들의 샘플 엔트리 내 setupUint 어레이에 포함될 수 있다. 또한, 모든 관련된 APS는 어트리뷰트 비트스트림을 캐리하는 어트리뷰트 트랙들의 샘플 엔트리 내 setupUint 어레이에 포함될 수 있다.
일 실시예로, 샘플 엔트리 타입이 'gpcg'이면, SPS, APS, GPS 또는 타일 인벤토리는 해당 트랙의 샘플 엔트리(즉, setupUint 어레이)에 포함되거나 또는 해당 트랙의 샘플(즉, stream)에 포함될 수 있다.
다음은 'gpc1'의 샘플 엔트리 타입을 가지는 G-PCC 샘플 엔트리(GPCCSampleEntry)의 신택스의 예시이다.
aligned(8) class GPCCSampleEntry() extends VolumetricVisualSampleEntry ('gpc1') {
GPCCConfigurationBox
config;
GPCCComponentTypeBox();
GPCCEntryInfoBox();
3DBoundingBoxInfoBox();
CubicRegionInfoBox();
TileInventoryBox();
}
실시예들에 따르면, 'gpc1'의 샘플 엔트리 타입을 가지는 G-PCC 샘플 엔트리(GPCCSampleEntry)는 GPCCConfigurationBox, GPCCComponentTypeBox(), GPCCEntryInfoBox(), 3DBoundingBoxInfoBox(), CubicRegionInfoBox(), 그리고 TileInventoryBox()를 포함할 수 있다.
상기 GPCCConfigurationBox는 G-PCC 디코더 컨피규레이션 레코드(GPCCDecoderConfigurationRecord())를 포함한다. 상기 GPCCDecoderConfigurationRecord()는 G-PCC 비트스트림을 위한 디코더 configuration 정보를 제공한다. 실시예들에 따르면, 시퀀스 파라미터 세트, 지오메트리 파라미터 세트, 어트리뷰트 파라미터 세트, 타일 인벤토리 중 적어도 하나는 샘플 엔트리 내 GPCCDecoderConfigurationRecord()의 setup unit들의 어레이에 포함될 수 있다. 상기 GPCCDecoderConfigurationRecord()의 설명은 위에서 상세히 하였으므로, 설명의 중복을 피하기 위해 여기서는 생략한다.
상기 3DBoundingBoxInfoBox()는 이 트랙으로 캐리되는 샘플들과 관련된 포인트 클라우드 데이터의 3D 바운딩 박스 정보를 지시한다. 상기 3DBoundingBoxInfoBox()에 포함되는 3D 바운딩 박스 정보 즉, 필드들의 설명은 중복 설명을 피하기 위해 위의 'G-PCC 3D 바운딩 박스 정보 구조'에서의 상세 설명을 참조하기로 하고, 여기서는 생략한다.
상기 GPCCComponentTypeBox()는 각 트랙으로 캐리되는 G-PCC 컴포넌트의 타입을 나타낸다. 실시예들에 따르면, 멀티플 타입들의 G-PCC 컴포넌트 데이터가 하나의 트랙에서 다중화되면, 예를 들어, 지오메트리 서브-스트림과 어트리뷰트 서브-스트림이 하나의 트랙에서 다중화되면, GPCCComponentTypeBox는 각 트랙에 의해 캐리되는 멀티플 G-PCC 컴포넌트들의 타입을 지시할 수 있다. 실시예들에 따르면, 멀티플 컴포넌트 타입들이 지시되고, 컴포넌트 타입 샘플 그룹이 없으면, GPCCComponentTypeBox 내 시그널링된 컴포넌트 타입의 순서는 해당 트랙의 각 샘플 내 관련된 서브-샘플의 순서를 지시할 수 있다(when multiple component types are indicated and no component type sample group presents, the order of signaled component type in GPCCComponentTypeBox indicates the order of associated sub-sample in each sample in the track). 상기 GPCCComponentTypeBox()에 포함되는 G-PCC 컴포넌트 타입에 관련된 정보 즉, 필드들의 설명은 중복 설명을 피하기 위해 전술한 'G-PCC 컴포넌트 정보 구조'에서의 상세 설명을 참조하기로 하고, 여기서는 생략한다.
상기 GPCCEntryInfoBox()는 해당 트랙의 엔트리 정보를 나타낸다. 예를 들어, 이 트랙이 G-PCC 비트스트림 디코딩을 위한 엔트리 포인트인지 여부를 지시할 수 있다. 상기 GPCCEntryInfoBox()에 포함되는 엔트리 포인트에 관련된 정보 즉, 필드들의 설명은 중복 설명을 피하기 위해 전술한 'G-PCC엔트리 정보 구조'에서의 상세 설명을 참조하기로 하고, 여기서는 생략한다.
상기 CubicRegionInfoBox()는 이 트랙 내 샘플들로 캐리되는 포인트 클라우드 데이터의 하나 이상의 공간 영역 정보(one or more spatial region information)를 지시한다. 상기 CubicRegionInfoBox()에 포함되는 하나 이상의 공간 영역 정보 즉, 필드들의 설명은 중복 설명을 피하기 위해 위의 '큐빅 영역 정보 구조'에서의 상세 설명을 참조하기로 하고, 여기서는 생략한다.
상기 TileInventoryBox()는 이 트랙 내 샘플들로 캐리된 포인트 클라우드 데이터의 3D 타일 인벤토리 정보(tile inventory information)를 지시한다. 상기 TileInventoryStruct()에 포함되는 3D 타일 인벤토리 정보 즉, 필드들의 설명은 중복 설명을 피하기 위해 위의 'G-PCC 3D 타일 인벤토리 정보 구조'에서의 상세 설명을 참조하기로 하고, 여기서는 생략한다.
도 47은 실시예들에 따라 TLV 인캡슐레이션 구조들로 구성된 G-PCC 비트스트림이 파일의 멀티플 트랙들에 저장될 때, mdat 박스의 샘플들의 구조의 예시를 보인 도면이다. 실시예들에 따르면, 각 샘플은 하나 이상의 TLV 인캡슐레이션 구조들을 포함한다. 이때, 각 샘플은 지오메트리와 어트리뷰트 둘 다를 포함하지 않으며 또한 멀티플 어트리뷰트들을 포함하지 않는다.
도 47에서, 지오메트리 트랙(또는 G-PCC 지오메트리 트랙이라 함)의 샘플은 지오메트리 슬라이스를 포함하는 지오메트리 TLV 인캡슐레이션 구조는 포함하지만 어트리뷰트 슬라이스를 포함하는 어트리뷰트 TLV 인캡슐레이션 구조는 포함하지 않는다. 마찬가지로, 어트리뷰트 트랙(또는 G-PCC 어트리뷰트 트랙이라 함)의 샘플은 어트리뷰트 슬라이스를 포함하는 어트리뷰트 TLV 인캡슐레이션 구조는 포함하지만 지오메트리 슬라이스를 포함하는 지오메트리 TLV 인캡슐레이션 구조는 포함하지 않는다. 하지만, 파라미터 세트들이 존재한다면, 파라미터 세트들은 TLV 인캡슐레이션 구조로 지오메트리 트랙의 샘플 및/또는 어트리뷰트 트랙의 샘플에 포함될 수 있다.
실시예들에 따르면, G-PCC 비트스트림이 멀티플 트랙들에 저장될 때, 샘플 포맷의 신택스는 아래와 같이 정의할 수 있다.
aligned(8) class GPCCSample
{
unsigned int GPCCLength = sample_size; //Size of Sample
for (i=0; i< GPCCLength; )
// to end of the sample
{
tlv_encapsulation
gpcc_unit;
i += (1+4)+ gpcc_unit.tlv_num_payload_bytes;
}
}
위 신택스에서 G-PCC 샘플(GPCCsample)은 싱글 포인트 클라우드 프레임에 해당하며, 동일 프리젠테이션 타임(same presentation time)에 속하는 하나 이상의 TLV 인캡슐레이션 구조들로 구성될 수 있다. 각 TLV 인캡슐레이션 구조는 싱글 타입의 TLV 페이로드 (또는 G-PCC 페이로드라 함) 예를 들어, 지오메트리 슬라이스, 어트리뷰트 슬라이스 또는 파라미터 세트를 포함한다.
만일 GPCCComponentTypeBox가 해당 샘플 엔트리에 존재하면, 각 샘플은 지오메트리 슬라이스 또는 어트리뷰트 슬라이스를 캐리하는 하나의 TLV 인캡슐레이션 구조를 포함한다. 이에 더하여, 각 샘플은 파라미터 세트들을 캐리하는 제로 이상의 TLV 인캡슐레이션 구조를 선택적으로 포함할 수 있다.
위 신택스에서 GPCCLength 필드는 해당 샘플의 길이를 나타내고, gpcc_unit은 싱글 G-PCC 컴포넌트(예, 지오메트리 슬라이스)를 포함하는 G-PCC TLV 인캡슐레이션 구조의 instance를 포함한다.
실시예들에 따르면, 멀티플 타입들의 G-PCC 컴포넌트 데이터가 하나의 트랙에 다중화되면, 예를 들어 지오메트리 슬라이스와 어트리뷰트 슬라이스가 하나에 트랙에 다중화되면, 하나 이상의 서브-샘플들이 각 샘플에 존재할 수 있다. 즉, 하나의 샘플이 멀티플 G-PCC TLV 인캡슐레이션 구조들로 구성되면, 멀티플 G-PCC TLV 인캡슐레이션 구조들 각각은 서브 샘플로서 저장될 수 있다. 예를 들어, 하나의 샘플이 파라미터 세트를 포함하는 파라미터 세트 TLV 인캡슐레이션 구조와 지오메트리 슬라이스를 포함하는 지오메트리 TLV 인캡슐레이션 구조를 포함한다면, 파라미터 세트 TLV 인캡슐레이션 구조와 지오메트리 TLV 인캡슐레이션 구조는 각 서브 샘플로서 저장된다. 다른 예로, 하나의 샘플이 파라미터 세트를 포함하는 파라미터 세트 TLV 인캡슐레이션 구조와 어트리뷰트 슬라이스를 포함하는 어트리뷰트 TLV 인캡슐레이션 구조를 포함한다면, 파라미터 세트 TLV 인캡슐레이션 구조와 어트리뷰트 TLV 인캡슐레이션 구조는 각 서브 샘플로서 저장된다. 본 명세서에서 서브 샘플은 오직 하나의 TLV 인캡슐레이션 구조를 포함하는 것을 일 실시예로 한다.
실시예들에 따르면, 하나의 서브 샘플은 오직 하나의 TLV 인캡슐레이션 구조를 포함한다.
실시예들에 따르면, 파일의 moov 박스의 샘플 테이블 박스(SampleTableBox, stbl)에 또는 파일의 무비 프래그먼트 박스(MovieFragmentBox, moof)들 각각의 트랙 프래그먼트 박스(TrackFragmentBox, traf)에 하나의 SubSampleInformationBox가 존재할 수 있다.
만일 SubSampleInformationBox가 존재한다면 TLV 인캡슐레이션 구조의 8비트 타입 값이 그리고 상기 TLV 인캡슐레이션 구조가 어트리뷰트 페이로드를 포함한다면 어트리뷰트 인덱스의 6비트 값이 상기 SubSampleInformationBox 내 sub-sample entry의 32-bit codec_specific_parameters field에 포함될 수 있다. 실시예들에 따르면, 각 서브 샘플의 타입은 SubSampleInformationBox 내 sub-sample entry의 codec_specific_parameters field를 파싱함에 의해 식별될 수 있다.
상기 SubSampleInformationBox의 codec_specific_parameters field는 다음과 같이 정의될 수 있다.
unsigned int(8) PayloadType;
if(PayloadType == 4) { // attribute payload
unsigned int(6) AttrIdx;
bit(18) reserved = 0;
}
else
bit(24) reserved = 0;
위의 서브 샘플 신택스에서, PayloadType 필드는 해당 서브 샘플 내 TLV 인캡슐레이션 구조의 tlv_type을 지시한다. 예를 들어, PayloadType 파라미터의 값이 4이면 어트리뷰트 슬라이스(즉, attribute payload)를 지시할 수 있다.
AttrIdx 필드는 해당 서브 샘플 내 어트리뷰트 페이로드를 포함하는 TLV 인캡슐레이션 구조의 어트리뷰트 정보의 식별자를 지시한다. 이것은 해당 서브 샘플 내 어트리뷰트 페이로드를 포함하는 TLV 인캡슐레이션 구조의 ash_attr_sps_attr_idx를 지시할 수 있다.
실시예들에 따르면, 상기 SubSampleInformationBox가 존재하지 않으면, 해당 샘플 내 서브 샘플들의 순서는 샘플 엔트리 또는 샘플 그룹에 시그널링된 컴포넌트 타입들의 순서를 따를 수 있다.
실시예들에 따르면, 지오메트리 슬라이스(또는 지오메트리 비트스트림)와 어트리뷰트 슬라이스(또는 어트리뷰트 비트스트림)이 별개의 트랙들(separate tracks)로 캐리될 때, 트랙들 사이를 링크하기 위해 새로운 박스가 추가될 수 있다. 일 실시예로, 새로운 박스는 TrackReferenceTypeBox라 칭할 수 있다.
상기 TrackReferenceTypeBox는 지오메트리 트랙의 샘플 엔트리의 트랙 박스(TrackBox, trak 박스) 내 트랙 레퍼런스 박스(TrackReferenceBox, tref 박스)에 추가되는 것을 일 실시예로 한다. 실시예들에 따르면, 상기 TrackReferenceTypeBox는 상기 지오메트리 트랙이 참조하는 트랙들을 지정하는(designating) 트랙 ID들(track_IDs)의 어레이를 포함한다. 실시예들에 따르면, 지오메트리 트랙을 어트리뷰트 트랙과 링크하기 위해, 지오메트리 트랙의 샘플 엔트리의 트랙 레퍼런스 타입 박스(TrackReferenceTypeBox)의 레퍼런스 타입(reference_type)이 관련된 어트리뷰트 트랙들을 식별하는 것을 일 실시예로 한다. 이들 트랙 레퍼런스 타입들의 4CCs는 다음과 같다.
'gpca': the referenced track(s) contain the coded bitstream of G-PCC attribute data
도 48의 (a) 내지 도 48의 (d)는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터를 싱글 트랙 또는 멀티플 트랙들로 캐리하는 예시들을 보인 도면이다.
도 48의 (a)는 3D 공간 영역들과 타일들과의 연관을 보인 예시이다. 실시예들에 따르면, 타일은 포인트 클라우드 데이터의 전체 바운딩 박스(overall bounding box) 내 특정 rectangular cuboid이고, 3D 공간 영역은 상기 전체 바운딩 박스의 3D 공간 중 특정 3D 볼륨이다. 그러므로, 각 3D 공간 영역은 하나 이상의 타일들과 관련된다. 도 48의 (a)는 3D 공간 영역 #0 (3DRegion #0)은 타일 #0(tile #0)과 관련되고, 3D 공간 영역 #1(3DRegion #1)은 타일 #1(tile #1) 및 타일 #2(tile #2)와 관련된 예시를 보인다. 이때, 상기 3D 공간 영역 #0은 타일 #0의 일부 데이터 또는 전체 데이터를 포함할 수 있고, 3D 공간 영역 #1은 타일 #1의 일부 데이터 또는 전체 데이터와 타일 #2의 일부 데이터 또는 전체 데이터를 포함할 수 있다.
이 경우, 큐빅 영역 정보(또는 3D 공간 영역 정보)는 상기 3D 공간 영역들과 상기 타일들의 연관 정보(또는 링크 정보 또는 매핑 정보라 함)를 시그널링한다. 예를 들어, 상기 큐빅 영역 정보(또는 3D 공간 영역 정보)는 상기 3D 공간 영역 #0과 3D 공간 영역 #1을 각각 식별하기 위한 영역 식별 정보, 상기 3D 공간 영역 #0과 관련된 타일 #0을 식별하기 위한 타일 식별 정보, 및 상기 3D 공간 영역 #1과 관련된 상기 타일 #1과 타일 #2를 각각 식별하기 위한 타일 식별 정보를 포함한다.
그러므로, 수신 장치에서는 상기 큐빅 영역 정보(또는 3D 공간 영역 정보)를 기반으로 3D 공간 영역들과 타일들과의 연관을 알 수 있으므로, 포인트 클라우드 데이터의 공간적 접근이 가능해진다.
도 48의 (b)는 샘플 #0의 서브 샘플 #0로 타일 #0을 캐리하고, 서브 샘플 #1로 타일 #1을 캐리하며, 서브 샘플 #2로 타일 #2를 캐리하는 예시이다. 이 경우, 해당 트랙의 샘플 엔트리는 전술한 SubSampleInformation를 포함할 수 있다.
도 48의 (c)는 3D 공간 영역 #0과 3D 공간 영역 #1과 관련된 타일 #0 내지 타일 #3의 지오메트리 슬라이스들과 어트리뷰트 슬라이스들이 싱글 G-PCC 트랙으로 캐리되는 예시이다. 이 경우, 싱글 G-PCC 트랙의 샘플 엔트리는 전술한 GPCCConfigurationBox, 3DBoundingBoxInfoBox(), CubicRegionInfoBox(), 및 TileInventoryBox()를 포함할 수 있다.
도 48의 (d)는 지오메트리 트랙 #1로 3D 공간 영역 #0과 관련된 타일 #0의 지오메트리 슬라이스들을 캐리하고, 어트리뷰트 트랙 #1로 3D 공간 영역 #0 과 관련된 타일 #0의 어트리뷰트 슬라이스들을 캐리하고, 지오메트리 트랙 #2로 3D 공간 영역 #1과 관련된 타일 #1과 타일 #2의 지오메트리 슬라이스들을 캐리하고, 어트리뷰트 트랙 #2로 3D 공간 영역 #1과 관련된 타일 #1과 타일 #2의 어트리뷰트 슬라이스들을 캐리하는 예시이다. 이 경우, 각 트랙의 샘플 엔트리는 전술한 GPCCConfigurationBox, GPCCComponentTypeBox(), GPCCEntryInfoBox(), 3DBoundingBoxInfoBox(), CubicRegionInfoBox(), TileInventoryBox()를 포함할 수 있다. 그리고, 'gpca' 트랙 레퍼런스를 이용하여 지오메트리 트랙 #1과 어트리뷰트 트랙 #1을 링크하고, 'gpca' 트랙 레퍼런스를 이용하여 지오메트리 트랙 #2과 어트리뷰트 트랙 #2를 링크할 수 있다.
실시예들에 따르면, 도 14 또는 도 15 또는 도 18의 파일/세그먼트 인캡슐레이션부는 G-PCC 비트스트림을 파일로 인캡슐레이션할 때, 상기 G-PCC 비트스트림에 포함된 메타데이터를 캐리하는 메타데이터 트랙들을 생성할 수 있다. 실시예들에 따르면, 메타데이터 트랙은 타임드 메타데이타 트랙으로 칭할 수 있다.
실시예들에 따르면, 타임드 메타데이터 트랙들로 캐리되는 메타데이터는 3D 바운딩 박스 정보, 3D 공간 영역 정보(즉, 큐빅 영역 정보), 3D 타일 정보 또는 타일 인벤토리 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
실시예들에 따르면, 3D 바운딩 박스 정보를 캐리하는 타임드 메타데이터 트랙을 3D 바운딩 박스 타임드 메타데이터 트랙이라 칭하고, 3D 공간 영역 정보를 캐리하는 타임드 메타데이터 트랙을 3D 공간 영역 타임드 메타데이터 트랙이라 칭할 수 있다. 실시예들에 따르면, 3D 타일 정보 또는 타일 인벤토리 정보를 캐리하는 타임드 메타데이터 트랙을 3D 타일 타임드 메타데이터 트랙이라 칭할 수 있다.
실시예들에 따르면, 상기 3D 바운딩 박스 타임드 메타데이터 트랙은 시간에 따라 다이나믹하게 변경될 수 있는 3D 바운딩 박스 정보를 나타낸다. 실시예들에 따르면, 상기 3D 바운딩 박스 타임드 메타데이터 트랙은 'cdsc' 트랙 레퍼런스를 이용하여 일부 또는 모든 G-PCC 비트스트림을 캐리하는 각 트랙들(respective tracks)에 링크될 수 있다. 실시예들에 따르면, 상기 3D 바운딩 박스 타임드 메타데이터 트랙은 'cdsc' 트랙 레퍼런스를 이용하여 일부 또는 모든 G-PCC 비트스트림을 캐리하는 각 트랙 그룹들(respective track groups)에 링크될 수 있다. 콘텐트 디스크립션 레퍼런스 'cdsc'는 디스크립티브 또는 메타데이터 트랙을 그것이 설명하는 콘텐트에 링크한다. 실시예들에 따르면, 메타데이터 트랙들은 'cdsc' 트랙 레퍼런스를 사용하여 그들이 설명하는 트랙에 링크될 수 있다.
실시예들에 따르면, 3D 바운딩 박스 정보(3DBoundingBoxInfoStruct())는 3D 바운딩 박스 타임드 메타데이터 트랙의 샘플 엔트리 및/또는 샘플로 캐리될 수 있다.
실시예들에 따르면, 3D 바운딩 박스 타임드 메타데이터 트랙 내 샘플 엔트리(GPCC3DBBSampleEntry)의 신택스는 다음과 같이 정의할 수 있다.
aligned(8) class GPCC3DBBSampleEntry extends MetadataSampleEntry('dy3b') {
3DBoundingBoxInfoStruct();
}
실시예들에 따르면, 3D 바운딩 박스 타임드 메타데이터 트랙의 샘플 엔트리(GPCC3DBBSampleEntry)는 3DBoundingBoxInfoStruct()를 포함할 수 있으며, 상기 3DBoundingBoxInfoStruct()는 관련된 포인트 클라우드 데이터의 초기(initial) 3D 바운딩 박스 정보를 포함하는 3D 바운딩 박스 정보를 포함한다.
실시예들에 따르면, 3D 바운딩 박스 타임드 메타데이터 트랙 내 샘플(GPCC3DBBSample)의 신택스는 다음과 같이 정의할 수 있다.
aligned(8) class GPCC3DBBSample {
3DBoundingBoxInfoStruct();
}
실시예들에 따르면, 3D 바운딩 박스 타임드 메타데이터 트랙의 샘플(GPCC3DBBSample)은 3DBoundingBoxInfoStruct()를 포함할 수 있으며, 상기 3DBoundingBoxInfoStruct()는 시간에 따라(over time) 다이나믹하게 변하는 관련된 포인트 클라우드 데이터의 3D 바운딩 박스 정보를 나타낸다.
예를 들어, 일부 또는 모든 지오메트리 비트스트림을 캐리하는 트랙이 3D 바운딩 박스 타임드 메타데이터 트랙을 가진다면, 해당 트랙으로 캐리되는 포인트 클라우드 데이터의 관련된 3D 바운딩 박스 정보는 다이나믹으로 간주될 수 있다.
상기 3D 바운딩 박스 타임드 메타데이터 트랙의 샘플 엔트리 및/또는 샘플에 포함되는 3DBoundingBoxInfoStruct()에 포함되는 3D 바운딩 박스 정보 즉, 필드들의 설명은 중복 설명을 피하기 위해 위의 'G-PCC 3D 바운딩 박스 정보 구조'에서의 상세 설명을 참조하기로 하고, 여기서는 생략한다.
실시예들에 따르면, 상기 3D 공간 영역 타임드 메타데이터 트랙은 시간에 따라 다이나믹하게 변경될 수 있는 3D 공간 영역 정보를 나타낸다. 실시예들에 따르면, 상기 3D 공간 영역 타임드 메타데이터 트랙은 'cdsc' 트랙 레퍼런스를 이용하여 관련된 G-PCC 비트스트림를 캐리하는 각 트랙들(respective tracks)에 링크될 수 있다. 실시예들에 따르면, 상기 3D 공간 영역 타임드 메타데이터 트랙은 'cdsc' 트랙 레퍼런스를 이용하여 관련된 G-PCC 비트스트림을 캐리하는 각 트랙 그룹들(respective track groups)에 링크될 수 있다.
실시예들에 따르면, 3D 공간 영역 정보는 3D 공간 영역 타임드 메타데이터 트랙의 샘플 엔트리 및/또는 샘플로 캐리될 수 있다.
실시예들에 따르면, 3D 공간 영역 타임드 메타데이터 트랙 내 샘플 엔트리(GPCCSpatialRegionSampleEntry)의 신택스는 다음과 같이 정의할 수 있다.
aligned(8) class GPCCSpatialRegionSampleEntry extends MetadataSampleEntry('dy3r') {
CubicRegionInfoBox();
}
실시예들에 따르면, 3D 공간 영역 타임드 메타데이터 트랙의 샘플 엔트리(GPCCSpatialRegionSampleEntry)는 CubicRegionInfoBox()를 포함할 수 있으며, 상기 CubicRegionInfoBox()는 관련된 포인트 클라우드 데이터의 초기(initial) 3D 공간 영역 정보를 포함하는 3D 공간 영역 정보를 포함한다. 즉, 상기 CubicRegionInfoBox()는 관련된 포인트 클라우드 데이터에 적용하는 디폴트 3D 공간 영역 정보를 포함할 수 있다.
실시예들에 따르면, 3D 공간 영역 타임드 메타데이터 트랙 내 샘플(GPCCSpatialRegionSample)의 신택스는 다음과 같이 정의할 수 있다.
aligned(8) class GPCCSpatialRegionSample {
CubicRegionSetStruct();
}
실시예들에 따르면, 3D 공간 영역 타임드 메타데이터 트랙의 샘플(GPCCSpatialRegionSample)은 CubicRegionSetStruct()를 포함할 수 있으며, 상기 CubicRegionSetStruct()는 다이나믹하게 변화하는 관련된 포인트 클라우드 데이터의 3D 공간 영역 정보를 나타낸다.
예를 들어, 일부 또는 모든 지오메트리 비트스트림을 캐리하는 트랙이 3D 공간 영역 타임드 메타데이터 트랙을 가진다면, 해당 트랙으로 캐리되는 포인트 클라우드 데이터의 관련된 3D 공간 영역 정보는 다이나믹으로 간주될 수 있다.
상기 3D 공간 영역 타임드 메타데이터 트랙의 샘플 엔트리에 포함되는 CubicRegionInfoBox() 및/또는 샘플에 포함되는 CubicRegionSetStruct()에 포함되는 3D 바운딩 박스 정보 즉, 필드들의 설명은 중복 설명을 피하기 위해 위의 'G-PCC 3D 바운딩 박스 정보 구조'에서의 상세 설명을 참조하기로 하고, 여기서는 생략한다.
실시예들에 따르면, 상기 3D 타일 타임드 메타데이터 트랙은 시간에 따라 다이나믹하게 변경될 수 있는 3D 타일 정보 또는 타일 인벤토리 정보를 나타낸다. 실시예들에 따르면, 상기 3D 타일 타임드 메타데이터 트랙은 'cdsc' 트랙 레퍼런스를 이용하여 관련된 G-PCC 비트스트림를 캐리하는 각 트랙들(respective tracks)에 링크될 수 있다. 실시예들에 따르면, 상기 3D 공간 영역 타임드 메타데이터 트랙은 'cdsc' 트랙 레퍼런스를 이용하여 관련된 G-PCC 비트스트림을 캐리하는 각 트랙 그룹들(respective track groups)에 링크될 수 있다.
실시예들에 따르면, 3D 타일 정보 또는 타일 인벤토리 정보는 3D 타일 타임드 메타데이터 트랙의 샘플 엔트리 및/또는 샘플로 캐리될 수 있다.
실시예들에 따르면, 3D 타일 타임드 메타데이터 트랙 내 샘플 엔트리(GPCCTileInventorySampleEntry)의 신택스는 다음과 같이 정의할 수 있다.
aligned(8) class GPCCTileInventorySampleEntry extends MetadataSampleEntry('dyti') {
TileInfoStruct();
}
또는
aligned(8) class GPCCTileInventorySampleEntry extends MetadataSampleEntry('dyti') {
TileInventoryBox();
}
실시예들에 따르면, 3D 타일 타임드 메타데이터 트랙의 샘플 엔트리(GPCCTileInventorySampleEntry)는 TileInfoStruct() 또는 TileInventoryBox()를 포함할 수 있다. 상기 TileInfoStruct()는 관련된 포인트 클라우드 데이터의 초기(initial) 3D 타일 정보를 포함하는 3D 타일 정보를 포함할 수 있고, 상기 TileInventoryBox()는 관련된 포인트 클라우드 데이터의 초기(initial) 타일 인벤토리 정보를 포함하는 타일 인벤토리 정보를 포함할 수 있다. 즉, 상기 TileInfoStruct()는 관련된 포인트 클라우드 데이터에 적용하는 디폴트 3D 타일 정보를 포함할 수 있고, 상기 TileInventoryBox()는 관련된 포인트 클라우드 데이터에 적용하는 디폴트 타일 인벤토리 정보를 포함할 수 있다.
실시예들에 따르면, 3D 타일 타임드 메타데이터 트랙 내 샘플(GPCCTileInventorySample)의 신택스는 다음과 같이 정의할 수 있다.
aligned(8) class GPCCTileInventorySample {
TileInfoStruct();
}
또는
aligned(8) class GPCCTileInventorySample {
TileInventoryStruct();
}
실시예들에 따르면, 3D 타일 타임드 메타데이터 트랙의 샘플(GPCCTileInventorySample)은 TileInfoStruct() 또는 TileInventoryStruct()를 포함할 수 있으며, 상기 TileInfoStruct()는 다이나믹하게 변하는 관련된 포인트 클라우드 데이터의 3D 타일 정보를 나타내고, 상기 TileInventoryStruct()는 다이나믹하게 변하는 관련된 포인트 클라우드 데이터의 타일 인벤토리 정보를 나타낸다.
예를 들어, 일부 또는 모든 지오메트리 비트스트림을 캐리하는 트랙이 3D 공간 영역 타임드 메타데이터 트랙을 가진다면, 해당 트랙으로 캐리되는 포인트 클라우드 데이터의 관련된 3D 타일 정보 또는 타일 인벤토리 정보는 다이나믹으로 간주될 수 있다.
상기 3D 타일 타임드 메타데이터 트랙의 샘플 및/또는 샘플 엔트리에 포함되는 TileInfoStruct()에 포함되는 3D 타일 정보 즉, 필드들의 설명은 중복 설명을 피하기 위해 위의 'G-PCC 3D 타일 정보 구조'에서의 상세 설명을 참조하고, TileInventoryStruct() 및/또는 TileInventoryBox()에 포함되는 타일 인벤토리 정보 즉, 필드들의 설명은 중복 설명을 피하기 위해 위의 'G-PCC 3D 타일 인벤토리 정보 구조'에서의 상세 설명을 참조하고, 여기서는 생략한다.
전술한 바와 같이 포인트 클라우드 데이터(즉, 바운딩 박스)는 하나 이상의 타일들로 분할되며, 하나 이상의 타일들은 하나 이상의 3D 공간 영역들과 관련된다. 그리고, 포인트 클라우드 데이터의 공간적 접근을 지원하기 위한 시그널링 정보 예를 들어, 3D 바운딩 박스 정보, 3D 공간 영역 정보, 타일 정보 또는 타일 인벤토리 정보는 시간에 따라 변화하지 않거나 시간에 따라 다이나믹하게 변화할 수 있다. 시간에 따라 변화하지 않는 시그널링 정보를 스태틱 시그널링 정보라 칭하고, 시간에 따라 다이나믹하게 변화하는 시그널링 정보를 다이나믹 시그널링 정보라 칭할 수 있다. 예를 들어, 3D 공간 영역 정보는 스태틱 3D 공간 영역 정보 또는 다이나믹 3D 공간 영역 정보일 수 있다.
실시예들에 따르면, 포인트 클라우드 데이터(예를 들어, 3D 맵)는 다이나믹하게 획득될 수 있기 때문에, 하나 이상의 타일들로의 분할(partitioning)은 시간에 따라 역동적일 수 있다(As point cloud data, e.g., 3D Map, is dynamically acquired, the partitioning into one or more tiles is dynamic over the time). 그러므로, 공간 영역들과 포인트 클라우드 데이터의 해당 파트 사이의 연관(association)도 역동적일 수 있다. 실시예들에 따르면, 디코딩 전에 포인트 클라우드 데이터의 공간적 접근을 가능하게 하기 위해, 공간 영역들과 해당 포인트 클라우드 데이터 사이의 연관(association)이 파일 레벨(또는 파일 포맷 레벨)에서 효과적으로 지시될 필요가 있다. 이를 위해, 전술한 바와 같이 전송 장치에서 스태틱 시그널링 정보는 지오메트리 정보 및/또는 어트리뷰트 정보 및/또는 파라미터 세트들을 캐리하는 트랙을 통해, 시간에 따라 다이나믹하게 변화할 수 있는 시그널링 정보는 타임드 메타데이터 트랙을 통해 캐리될 수 있다.
즉, 3D 바운딩 박스 정보, 3D 공간 영역 정보, 타일 정보 및/또는 타일 인벤토리 정보와 같은 시그널링 정보는 싱글 트랙 또는 멀티플 트랙들 내 샘플, 샘플 엔트리, 샘플 그룹, 트랙 그룹 또는 별도의 메타데이터 트랙의 샘플 또는 샘플 엔트리로 전달될 수 있다.
따라서, 수신 장치 또는 플레이어에서는 상기 시그널링 정보를 기반으로 필요한 공간 영역에 존재하는 포인트 클라우드 데이터만을 파일 내에서 추출하거나 디코딩하거나 렌더링할 수 있게 된다.
또한, 특정 3D 타일 영역과 연관된 포인트 클라우드 데이터가 하나 이상의 트랙으로 전달되는 경우, 수신 장치가 해당 영역의 포인트 클라우드 데이터를 사용한다면, 연관된 트랙으로부터 포인터 클라우드 데이터를 획득할 수 있도록 하기 위해 트랙 그룹핑 관련 시그널링 정보를 제공할 수 있다. 특히, 해당 트랙 그룹과 연관된 다이나믹 정보는 메타데이터 트랙 등을 통하여 전달할 수 있다.
도 49는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법의 흐름도를 나타낸다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계(71001), 인코드된 포인트 클라우드 데이터와 시그널링 정보를 포함하는 비트스트림을 파일로 인캡슐레이션하는 단계(71002), 및 상기 파일을 전송하는 단계(71003)를 포함할 수 있다.
포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계(71001)는 도 1의 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002), 도 2의 인코딩(20001), 도 4의 포인트 클라우드 비디오 인코더, 도 12의 포인트 클라우드 비디오 인코더, 도 14의 포인트 클라우드 인코딩, 도 15의 포인트 클라우드 인코딩, 도 18의 포인트 클라우드 비디오 인코더의 동작의 일부 또는 전체를 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계(71001)는 포인트 클라우드 데이터의 지오메트리 데이터(또는 지오메트리 정보라 함)를 인코딩하는 단계와 포인트 클라우드 데이터의 어트리뷰트 데이터(또는 어트리뷰트 정보라 함)를 인코딩하는 단계를 포함할 수 있다. 이때, 실시예들에 따른 인코딩하는 단계는 3D 블록 단위(예를 들어, 슬라이스(slice) 단위 또는 하나 이상의 슬라이스들을 포함하는 타일(tile) 단위)로 인코딩을 수행할 수 있다. 이를 위해, 인코딩 전에 포인트 클라우드 데이터(즉, 바운딩 박스)를 하나 이상의 타일들로 분할하며, 각 타일을 하나 이상의 슬라이스들로 분할하는 과정이 수행될 수 있다. 이때 하나 이상의 타일들은 하나 이상의 3D 공간 영역들과 관련될 수 있다.
상기 인코딩된 포인트 클라우드 데이터와 시그널링 정보를 포함하는 G-PCC 비트스트림을 파일로 인캡슐레이션하는 단계(71002)는 도 41과 같은 TLV 인캡슐레이션 구조들로 이루어진 G-PCC 비트스트림을 ISOBMFF 기반의 파일로 인캡슐레이션하는 것을 일 실시예로 한다. 실시예들에 따르면, 인코딩된 포인트 클라우드 데이터와 시그널링 정보를 포함하는 G-PCC 비트스트림을 파일로 인캡슐레이션하는 단계(71002)는 도 14 또는 도 15 또는 도 18의 파일/세그먼트 인캡슐레이션부에서 수행될 수도 있다.
실시예들에 따르면, G-PCC 비트스트림에 포함되는 TLV 인캡슐레이션 구조들 은 SPS, GPS, APS, 타일 인벤토리(또는 TPS라 함)와 같은 시그널링 정보, 지오메트리 데이터(또는 코드된 지오메트리 비트스트림 또는 지오메트리 슬라이스라 함), 어트리뷰트 데이터(또는 코드된 어트리뷰트 비트스트림 또는 어트리뷰트 슬라이스라 함), 및/또는 메타데이터(또는 코드된 메타데이터 비트스트림 또는 메타데이터 슬라이스라 함)를 포함할 수 있다. 메타데이터도 시그널링 정보로 간주될 수 있다. 각 TLV 인캡슐레이션 구조는 도 41 내지 도 43의 설명을 참조하기로 하고 여기서는 상세 설명을 생략한다.
상기 G-PCC 비트스트림이 파일로 인캡슐레이션될 때, G-PCC 비트스트림은 파일의 싱글 트랙 또는 멀티플 트랙들에 저장될 수 있다. 상기 G-PCC 비트스트림이 파일의 싱글 트랙 또는 멀티플 트랙들로 저장(즉, 전송)될 때, SPS, GPS, APS, 또는 타일 인벤토리(또는 TPS라 함)는 트랙의 샘플 엔트리 또는 샘플에 포함될 수 있다. 하지만, 지오메트리 비트스트림(즉, 지오메트리 슬라이스), 어트리뷰트 비트스트림(즉, 어트리뷰트 슬라이스), 및/또는 메타데이터 비트스트림(즉, 메타데이터 슬라이스)는 트랙의 샘플에 포함된다. 이때, 하나의 샘플이 멀티플 TLV 인캡슐레이션 구조들로 구성되면, 멀티플 TLV 인캡슐레이션 구조들 각각은 서브 샘플로서 저장될 수 있다. 상기 TLV 인캡슐레이션 구조들로 구성된 G-PCC 비트스트림이 파일의 싱글 트랙 또는 멀티플 트랙들에 저장될 때의 파일의 상세 구조는 도 44 내지 도 47의 설명을 참조하기로 한다.
또한, 인캡슐레이션 단계(71002)에서 전술한 바와 같이 G-PCC 비트스트림을 파일의 싱글 트랙 또는 멀티플 트랙들에 저장할 때, 관련있는 샘플들의 그룹핑, 관련있는 트랙들의 그룹핑이 수행될 수 있다.
실시예들에 따르면, 포인트 클라우드 데이터의 공간적 접근을 지원하기 위한 시그널링 정보(즉, 하나 이상의 3D 공간 영역들에 관련된 정보)는 3D 바운딩 박스 정보, 3D 공간 영역 정보, 타일 정보 또는 타일 인벤토리 정보 등을 포함할 수 있으며, 상기 시그널링 정보는 인캡슐레이션 단계(71002)에서 싱글 트랙 또는 멀티플 트랙들 내 샘플, 샘플 엔트리, 샘플 그룹, 트랙 그룹 또는 별도의 메타데이터 트랙에 시그널링될 수 있다.
실시예들에 따르면, 시간에 따라 변화하지 않는 스태틱 시그널링 정보(static signalling information)는 싱글 트랙 또는 멀티플 트랙들 내 샘플, 샘플 엔트리, 샘플 그룹, 또는 트랙 그룹에 시그널링될 수 있고, 시간에 따라 다이나믹하게 변화하는 다이나믹 시그널링 정보(dynamic signalling information)는 메타데이터 트랙의 샘플에 시그널링될 수 있다. 그리고, 초기(initial) 3D 바운딩 박스 정보, 초기 3D 공간 영역 정보, 초기 타일 정보 또는 초기 타일 인벤토리 정보는 메타데이터 트랙의 샘플 엔트리에 시그널링될 수 있다.
도 50은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법의 흐름도를 나타낸다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법은 파일을 수신하는 단계(81001), 수신된 파일을 포인트 클라우드 데이터와 시그널링 정보를 포함하는 비트스트림으로 디캡슐레이션하는 단계(81002), 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계(81003), 및 디코딩된 포인트 클라우드 데이터를 렌더링하는 단계(81004)를 포함할 수 있다.
실시예들에 따르면, 수신 단계(81001)에서 수신하는 ISOBMFF 기반의 파일의 싱글 트랙 또는 멀티플 트랙들에 도 41의 G-PCC 비트스트림이 저장될 수 있다.
실시예들에 따르면, 디캡슐레이션 단계(81002)는 수신된 파일의 싱글 트랙 또는 멀티플 트랙들의 샘플 엔트리 및/또는 샘플로부터 도 41의 TLV 인캡슐레이션 구조들로 구성된 G-PCC 비트스트림을 획득하는 디캡슐레이션을 수행한다.
상기 TLV 인캡슐레이션 구조들은 SPS, GPS, APS, 타일 인벤토리(또는 TPS라 함)와 같은 시그널링 정보, 지오메트리 슬라이스(또는 지오메트리 비트스트림), 제로 이상의 어트리뷰트 슬라이스들(또는 어트리뷰트 비트스트림들), 및/또는 메타데이터 슬라이스(또는 메타데이터 비트스트림)를 포함할 수 있다. 각 TLV 인캡슐레이션 구조는 도 41 내지 도 43의 설명을 참조하기로 하고 여기서는 상세 설명을 생략한다.
실시예들에 따르면, 디캡슐레이션 단계(81002)는 공간적 접근을 지원하기 위한 시그널링 정보를 싱글 트랙 또는 멀티플 트랙들 내 샘플, 샘플 엔트리, 샘플 그룹, 또는 트랙 그룹으로부터 획득하거나 또는 별도의 메타데이터 트랙으로부터 획득할 수 있다. 상기 공간적 접근을 지원하기 위한 시그널링 정보(즉, 하나 이상의 3D 공간 영역들에 관련된 정보)는 3D 바운딩 박스 정보, 3D 공간 영역 정보(또는 큐빅 영역 정보), 타일 정보 및/또는 타일 인벤토리 정보 등을 포함할 수 있다.
실시예들에 따르면, 디캡슐레이션하는 단계(81002)에서 디캡슐레이션은 도 14 또는 도 16 또는 도 20의 파일/세그먼트 디캡슐레이션부에서 수행될 수 있다.
실시예들에 따르면, 디캡슐레이션 단계(81002) 또는 디코딩 단계(81003)는 G-PCC 비트스트림을 구성하는 TLV 인캡슐레이션 구조들로부터 SPS, GPS, APS, 타일 인벤토리(또는 TPS라 함)와 같은 시그널링 정보, 지오메트리 슬라이스(또는 지오메트리 비트스트림), 제로 이상의 어트리뷰트 슬라이스들(또는 어트리뷰트 비트스트림들), 및/또는 메타데이터 슬라이스(또는 메타데이터 비트스트림)을 획득할 수 있다.
실시예들에 따르면, 디코딩 단계(81003)는 지오메트리 디코딩 단계, 어트리뷰트 디코딩 단계, 및 포인트 클라우드 데이터 복원 단계를 포함할 수 있다. 상기 지오메트리 디코딩 단계는 상기 시그널링 정보를 기반으로 지오메트리 데이터(또는 지오메트리 정보라 함)의 디코딩을 수행하고, 어트리뷰트 디코딩 단계는 상기 시그널링 정보를 기반으로 어트리뷰트 데이터(또는 어트리뷰트 정보라 함)의 디코딩을 수행한다. 상기 포인트 클라우드 데이터 복원 단계는 디코딩된 지오메트리 데이터와 디코딩된 어트리뷰트 데이터를 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 복원(재구성)한다. 이때, 실시예들에 따른 디코딩 단계(81003)는 3D 블록 단위(예를 들어, 슬라이스(slice) 단위 또는 하나 이상의 슬라이스들을 포함하는 타일(tile) 단위)로 디코딩을 수행할 수 있다. 또한, 공간적 접근을 지원하기 위한 시그널링 정보(즉, 하나 이상의 3D 공간 영역들에 관련된 정보)가 디캡슐레이션 단계(81002) 및/또는 디코딩 단계(81003)에서 사용될 수 있다. 상기 시그널링 정보는 3D 바운딩 박스 정보, 3D 공간 영역 정보(또는 큐빅 영역 정보), 타일 정보 및/또는 타일 인벤토리 정보 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 디코딩 단계(81003)는 공간적 접근을 지원하기 위한 시그널링 정보(즉, 파일 레벨의 시그널링 정보)를 기반으로 특정 3D 공간 영역과 관련된 타일(들)에 속한 지오메트리 데이터와 어트리뷰트 데이터를 디코딩할 수 있다.
실시예들에 따르면, 상기 디코딩 단계(81003)는 복원된(또는 재구성된) 포인트 클라우드 데이터가 타일 및/또는 슬라이스 단위라면, 비트스트림 레벨의 시그널링 정보를 기반으로 송신측의 공간 분할의 역과정을 수행할 수 있다. 예를 들어, 도 19와 같이 송신측에서 바운딩 박스가 타일들 및 슬라이스들로 분할되었다면, 시그널링 정보를 기반으로 슬라이스들 및/또는 타일들을 결합하여 포인트 클라우드 데이터의 바운딩 박스를 복원할 수 있다. 다른 예로, 시그널링 정보를 기반으로 일부 슬라이스들 및/또는 일부 타일들을 결합하여 바운딩 박스의 일부를 복원할 수도 있다.
상기 디코딩 단계(81003)는 도 1의 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006), 도 2의 디코딩(20003), 도 11의 포인트 클라우드 비디오 디코더, 도 13의 포인트 클라우드 비디오 디코더, 도 14의 포인트 클라우드 디코딩, 도 16의 포인트 클라우드 디코딩, 도 20의 포인트 클라우드 비디오 디코더의 동작의 일부 또는 전체를 수행할 수 있다.
실시예들에 따르면, 렌더링 단계(81004)는 복원된 포인트 클라우드 데이터를 다양한 렌더링 방식에 따라 렌더링할 수 있다. 예를 들어, 포인트 클라우드 콘텐트의 포인트들은 일정 두께를 갖는 정점, 해당 정점 위치를 중앙으로 하는 특정 최소 크기를 갖는 정육면체, 또는 정점 위치를 중앙으로 하는 원 등으로 렌더링 될 수도 있다. 실시예들에 따르면, 렌더링 단계(81004)는 상기 시그널링 정보를 기반으로 포인트 클라우드 콘텐트의 전부 또는 일부 영역을 디스플레이 (예를 들면 VR/AR 디스플레이, 일반 디스플레이 등)을 통해 사용자에게 제공할 수 있다. 상기 시그널링 정보는 디캡슐레이션 단계(81002)에서 획득된 3D 바운딩 박스 정보, 3D 공간 영역 정보(또는 큐빅 영역 정보), 타일 정보, 타일 인벤토리 정보, 센싱/트랙킹부에서 획득된 헤드 오리엔테이션 정보, 및 뷰포트 정보 중 적어도 하나가 될 수 있다.
실시예들에 따른 렌더링 단계(81004)는 도 1의 렌더러(10007) 또는 도 2의 렌더링(20004) 또는 도 13의 렌더러(13011) 또는 도 14의 렌더링부 또는 도 16의 포인트 클라우드 렌더링부에서 수행될 수 있다.
이와 같이, 수신 장치 또는 플레이어에서는 공간적 접근을 지원하기 위한 시그널링 정보를 기반으로 필요한 공간 영역에 존재하는 포인트 클라우드 데이터만을 파일 내에서 추출하거나 디코딩하거나 렌더링할 수 있게 된다.
전술한 각각의 파트, 모듈 또는 유닛은 메모리(또는 저장 유닛)에 저장된 연속된 수행과정들을 실행하는 소프트웨어, 프로세서, 하드웨어 파트일 수 있다. 전술한 실시예에 기술된 각 단계들은 프로세서, 소프트웨어, 하드웨어 파트들에 의해 수행될 수 있다. 전술한 실시예에 기술된 각 모듈/블락/유닛들은 프로세서, 소프트웨어, 하드웨어로서 동작할 수 있다. 또한, 실시예들이 제시하는 방법들은 코드로서 실행될 수 있다. 이 코드는 프로세서가 읽을 수 있는 저장매체에 쓰여질 수 있고, 따라서 장치(apparatus)가 제공하는 프로세서에 의해 읽혀질 수 있다.
또한 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 “포함”한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 그리고 명세서에 기재된 “…부”등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
본 명세서는 설명의 편의를 위하여 각 도면을 나누어 설명하였으나, 각 도면에 서술되어 있는 실시 예들을 병합하여 새로운 실시 예를 구현하도록 설계하는 것도 가능하다. 그리고, 통상의 기술자의 필요에 따라, 이전에 설명된 실시 예들을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체를 설계하는 것도 실시예들의 권리범위에 속한다.
실시예들에 따른 장치 및 방법은 상술한 바와 같이 설명된 실시 예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 실시 예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시 예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.
실시예들의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 실시예들은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 실시예들의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 실시예들의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해돼서는 안 될 것이다.
실시예들의 장치의 다양한 구성요소들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 그것들의 조합에 의해 수행될 수 있다. 실시예들의 다양한 구성요소들은 하나의 칩, 예를 들면 하나의 하드웨어 서킷으로 구현될 수 있다. 실시예들에 따른 구성요소들은 각각 별도의 칩들로 구현될 수 있다. 실시예들에 따른 장치의 구성요소들 중 적어도 하나 이상은 하나 또는 그 이상의 프로그램들을 실행 할 수 있는 하나 또는 그 이상의 프로세서들로 구성될 수 있으며, 하나 또는 그 이상의 프로그램들은 실시예들에 따른 동작/방법들 중 어느 하나 또는 그 이상의 동작/방법들을 수행시키거나, 수행시키기 위한 인스트럭션들을 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 장치의 방법/동작들을 수행하기 위한 실행 가능한 인스트럭션들은 하나 또는 그 이상의 프로세서들에 의해 실행되기 위해 구성된 일시적이지 않은 CRM 또는 다른 컴퓨터 프로그램 제품들에 저장될 수 있거나, 하나 또는 그 이상의 프로세서들에 의해 실행되기 위해 구성된 일시적인 CRM 또는 다른 컴퓨터 프로그램 제품들에 저장될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 메모리는 휘발성 메모리(예를 들면 RAM 등)뿐 만 아니라 비휘발성 메모리, 플래쉬 메모리, PROM등을 전부 포함하는 개념으로 사용될 수 있다. 또한, 인터넷을 통한 전송 등과 같은 캐리어 웨이브의 형태로 구현되는 것도 포함될 수 있다. 또한, 프로세서가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 프로세서가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
이 문서에서 "/"와 ","는 "및/또는"으로 해석된다. 예를 들어, "A/B"는 "A 및/또는 B"로 해석되고, "A, B"는 "A 및/또는 B"로 해석된다. 추가적으로, "A/B/C"는 "A, B, 및/또는 C 중 적어도 하나"를 의미한다. 또한, "A, B, C"도 "A, B 및/또는 C 중 적어도 하나"를 의미한다.
추가적으로, 이 문서에서 “또는”는 “및/또는”으로 해석된다. 예를 들어, "A 또는 B"은, 1) "A"만을 의미하고, 2) "B"만을 의미하거나, 3) "A 및 B"를 의미할 수 있다. 달리 표현하면, 본 문서의 “또는”은 “추가적으로 또는 대체적으로(additionally or alternatively)”를 의미할 수 있다.
실시예들의 다양한 엘리먼트들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 그것들의 조합에 의해 수행될 수 있다. 실시예들의 다양한 엘리먼트는 하드웨어 회로와 같은 싱글 칩 상에서 수행될 수 있다. 실시예들에 따라, 실시예들은 선택적으로 개별적인 칩들 상에서 수행될 수 있다. 실시예들에 따라, 실시예들의 엘리먼트들 중 적어도 하나는 실시예들에 따른 동작을 수행하는 인스트럭션들을 포함하는 하나 또는 하나 이상의 프로세서 내에서 수행될 수 있다.
제1, 제2 등과 같은 용어는 실시예들의 다양한 구성요소들을 설명하기 위해 사용될 수 있다. 하지만 실시예들에 따른 다양한 구성요소들은 위 용어들에 의해 해석이 제한되어서는 안된다. 이러한 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위해 사용되는 것에 불과하다. 것에 불과하다. 예를 들어, 제1 사용자 인풋 시그널은 제2 사용자 인풋 시그널로 지칭될 수 있다. 이와 유사하게, 제2 사용자 인풋 시그널은 제1 사용자 인풋 시그널로 지칭될 수 있다. 이러한 용어의 사용은 다양한 실시예들의 범위 내에서 벗어나지 않는 것으로 해석되어야만 한다. 제1 사용자 인풋 시그널 및 제2 사용자 인풋 시그널은 모두 사용자 인풋 시그널들이지만, 문맥 상 명확하게 나타내지 않는 한 동일한 사용자 인풋 시그널들을 의미하지 않는다.
실시예들을 설명하기 위해 사용된 용어는 특정 실시예들을 설명하기 위한 목적으로 사용되고, 실시예들을 제한하기 위해서 의도되지 않는다. 실시예들의 설명 및 청구항에서 사용된 바와 같이, 문맥 상 명확하게 지칭하지 않는 한 단수는 복수를 포함하는 것으로 의도된다. 및/또는 표현은 용어 간의 모든 가능한 결합을 포함하는 의미로 사용된다. “포함한다” 표현은 특징들, 수들, 단계들, 엘리먼트들, 및/또는 컴포넌트들이 존재하는 것을 설명하고, 추가적인 특징들, 수들, 단계들, 엘리먼트들, 및/또는 컴포넌트들을 포함하지 않는 것을 의미하지 않는다. 실시예들을 설명하기 위해 사용되는, ~인 경우, ~때 등의 조건 표현은 선택적인 경우로만 제한 해석되지 않는다. 특정 조건을 만족하는 때, 특정 조건에 대응하여 관련 동작을 수행하거나, 관련 정의가 해석되도록 의도되었다.
또한, 본 문서에서 설명하는 실시예들에 따른 동작은 실시예들에 따라서 메모리 및/또는 프로세서를 포함하는 송수신 장치에 의해 수행될 수 있다. 메모리는 실시예들에 따른 동작을 처리/제어하기 위한 프로그램들을 저장할 수 있고, 프로세서는 본 문서에서 설명한 다양한 동작을 제어할 수 있다. 프로세서는 컨트롤러 등으로 지칭 가능하다. 실시예들에 따른 동작들은 펌웨어, 소프트웨어, 및/또는 그것들의 조합에 의해 수행될 수 있고, 펌웨어, 소프트웨어, 및/또는 그것들의 조합은 프로세서에 저장되거나 메모리에 저장될 수 있다.
51001: 데이터 입력부
51002: 좌표계 변환부
51003: 양자화 처리부 51004: 공간 분할부
51005: 시그널링 처리부 51006: 지오메트리 인코더
51007: 어트리뷰트 인코더 51008: 전송 처리부
61001: 수신 처리부 61002: 시그널링 처리부
61003: 지오메트리 디코더 61004: 어트리뷰트 디코더
61005: 후 처리부
51003: 양자화 처리부 51004: 공간 분할부
51005: 시그널링 처리부 51006: 지오메트리 인코더
51007: 어트리뷰트 인코더 51008: 전송 처리부
61001: 수신 처리부 61002: 시그널링 처리부
61003: 지오메트리 디코더 61004: 어트리뷰트 디코더
61005: 후 처리부
Claims (15)
- 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계;
상기 인코드된 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 파일로 인캡슐레이팅하는 단계; 및
상기 파일을 전송하는 단계를 포함하고,
상기 비트스트림은 상기 파일의 싱글 트랙 또는 멀티플 트랙들에 저장되고,
상기 파일은 시그널링 데이터를 더 포함하고,
상기 시그널링 데이터는 적어도 하나의 파라미터 세트와 공간 영역 정보를 포함하고,
상기 인코드된 포인트 클라우드 데이터는 지오메트리 데이터와 어트리뷰트 데이터를 포함하는 포인트 클라우드 데이터 송신 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 포인트 클라우드 데이터는 하나 이상의 3D 공간 영역들로 구분되고,
상기 공간 영역 정보는 적어도 각 3D 공간 영역을 식별하기 위한 식별 정보, 각 3D 공간 영역의 오리진을 나타내는 앵커 포인트의 위치 정보, 또는 각 3D 공간 영역의 사이즈 정보를 포함하는 포인트 클라우드 데이터 송신 방법. - 제 2 항에 있어서,
상기 공간 영역 정보는 시간에 따라 변화하지 않는 스태틱 공간 영역 정보 또는 시간에 따라 다이나믹하게 변화하는 다이나믹 공간 영역 정보인 포인트 클라우드 데이터 송신 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 비트스트림은 데이터 유닛들로 구성되고,
각 데이터 유닛은 타입 정보, 길이 정보, 및 페이로드를 포함하고,
상기 타입 정보는 상기 페이로드에 포함되는 데이터의 타입을 지시하고, 상기 길이 정보는 상기 페이로드의 길이를 지시하며, 그리고 상기 페이로드는 상기 지오메트리 데이터, 상기 어트리뷰트 데이터 또는 상기 적어도 하나의 파라미터 세트 중 하나를 포함하는 포인트 클라우드 데이터 송신 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 비트스트림이 상기 파일의 멀티플 트랙들에 저장되면, 상기 시그널링 데이터는 각 트랙에 저장된 컴포넌트의 타입을 지시하는 컴포넌트 타입 정보를 더 포함하며, 상기 컴포넌트는 상기 지오메트리 데이터 또는 상기 어트리뷰트 데이터이고, 상기 컴포넌트 타입 정보는 각 트랙의 샘플 엔트리에 시그널링되는 포인트 클라우드 데이터 송신 방법. - 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 인코더;
상기 인코드된 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 파일로 인캡슐레이팅하는 인캡슐레이터; 및
상기 파일을 전송하는 트랜스미터를 포함하고,
상기 비트스트림은 상기 파일의 싱글 트랙 또는 멀티플 트랙들에 저장되고,
상기 파일은 시그널링 데이터를 더 포함하고,
상기 시그널링 데이터는 적어도 하나의 파라미터 세트와 공간 영역 정보를 포함하고,
상기 인코드된 포인트 클라우드 데이터는 지오메트리 데이터와 어트리뷰트 데이터를 포함하는 포인트 클라우드 데이터 송신 장치. - 제 6 항에 있어서,
상기 포인트 클라우드 데이터는 하나 이상의 3D 공간 영역들로 구분되고,
상기 공간 영역 정보는 적어도 각 3D 공간 영역을 식별하기 위한 식별 정보, 각 3D 공간 영역의 오리진을 나타내는 앵커 포인트의 위치 정보, 또는 각 3D 공간 영역의 사이즈 정보를 포함하는 포인트 클라우드 데이터 송신 장치. - 제 7 항에 있어서,
상기 공간 영역 정보는 시간에 따라 변화하지 않는 스태틱 공간 영역 정보 또는 시간에 따라 다이나믹하게 변화하는 다이나믹 공간 영역 정보인 포인트 클라우드 데이터 송신 장치. - 제 6 항에 있어서,
상기 비트스트림은 데이터 유닛들로 구성되고,
각 데이터 유닛은 타입 정보, 길이 정보, 및 페이로드를 포함하고,
상기 타입 정보는 상기 페이로드에 포함되는 데이터의 타입을 지시하고, 상기 길이 정보는 상기 페이로드의 길이를 지시하며, 그리고 상기 페이로드는 상기 지오메트리 데이터, 상기 어트리뷰트 데이터 또는 상기 적어도 하나의 파라미터 세트 중 하나를 포함하는 포인트 클라우드 데이터 송신 장치. - 제 6 항에 있어서,
상기 비트스트림이 상기 파일의 멀티플 트랙들에 저장되면, 상기 시그널링 데이터는 각 트랙에 저장된 컴포넌트의 타입을 지시하는 컴포넌트 타입 정보를 더 포함하며, 상기 컴포넌트는 상기 지오메트리 데이터 또는 상기 어트리뷰트 데이터이고, 상기 컴포넌트 타입 정보는 각 트랙의 샘플 엔트리에 시그널링되는 포인트 클라우드 데이터 송신 장치. - 파일을 수신하는 리시버;
상기 파일을 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림으로 디캡슐레이팅하며, 상기 비트스트림은 상기 파일의 싱글 트랙 또는 멀티플 트랙들에 저장되고, 상기 파일은 시그널링 데이터를 더 포함하는 디캡슐레이터;
상기 시그널링 데이터를 기반으로 상기 포인트 클라우드 데이터를 일부 또는 전체를 디코딩하는 디코더; 및
상기 시그널링 데이터를 기반으로 상기 디코드된 포인트 클라우드 데이터의 일부 또는 전체를 렌더링하는 렌더러를 포함하고,
상기 시그널링 데이터는 적어도 하나의 파라미터 세트와 공간 영역 정보를 포함하고,
상기 포인트 클라우드 데이터는 지오메트리 데이터와 어트리뷰트 데이터를 포함하는 포인트 클라우드 데이터 수신 장치. - 제 11 항에 있어서,
상기 포인트 클라우드 데이터는 하나 이상의 3D 공간 영역들로 구분되고,
상기 공간 영역 정보는 적어도 각 3D 공간 영역을 식별하기 위한 식별 정보, 각 3D 공간 영역의 오리진을 나타내는 앵커 포인트의 위치 정보, 또는 각 3D 공간 영역의 사이즈 정보를 포함하는 포인트 클라우드 데이터 수신 장치. - 제 12 항에 있어서,
상기 공간 영역 정보는 시간에 따라 변화하지 않는 스태틱 공간 영역 정보 또는 시간에 따라 다이나믹하게 변화하는 다이나믹 공간 영역 정보인 포인트 클라우드 데이터 수신 장치. - 제 11 항에 있어서,
상기 비트스트림은 데이터 유닛들로 구성되고,
각 데이터 유닛은 타입 정보, 길이 정보, 및 페이로드를 포함하고,
상기 타입 정보는 상기 페이로드에 포함되는 데이터의 타입을 지시하고, 상기 길이 정보는 상기 페이로드의 길이를 지시하며, 그리고 상기 페이로드는 상기 지오메트리 데이터, 상기 어트리뷰트 데이터 또는 상기 적어도 하나의 파라미터 세트 중 하나를 포함하는 포인트 클라우드 데이터 수신 장치. - 제 11 항에 있어서,
상기 비트스트림이 상기 파일의 멀티플 트랙들에 저장되면, 상기 시그널링 데이터는 각 트랙에 저장된 컴포넌트의 타입을 지시하는 컴포넌트 타입 정보를 더 포함하며, 상기 컴포넌트 타입 정보는 각 트랙의 샘플 엔트리에 시그널링되는 포인트 클라우드 데이터 수신 장치.
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