KR20220035224A - 포인트 클라우드 코딩을 위한 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

포인트 클라우드 디코더에서의 포인트 클라우드 지오메트리 디코딩의 방법에서, 포인트들의 세트를 포함하는 포인트 클라우드에 대한 코딩된 비트스트림으로부터 포인트들의 세트에서의 포인트의 크로마 예측 잔차 정보가 수신된다. 이러한 크로마 예측 잔차 정보는 Cb 성분 및 Cr 성분을 포함한다. 추가로, 처리 회로에 의해 그리고 포인트 클라우드에 대한 코딩된 비트스트림으로부터 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분과 Cr 성분 사이의 상관의 타입이 결정된다. 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분과 Cr 성분 사이의 상관의 타입에 기초하여 크로마 예측 잔차 정보가 디코딩된다.

Description

포인트 클라우드 코딩을 위한 방법 및 장치
참조에 의한 원용
본 출원은, 2020년 4월 17일자로 출원된 미국 임시 출원 제63/011,913호, "METHOD AND APPARATUS FOR JOINT CHROMA CHANNEL CODING OF POINT CLOUD ATTRIBUTES"의 우선권의 이익을 주장하는, 2021년 3월 24일자로 출원된 미국 특허 출원 제17/211,536호, "METHOD AND APPARATUS FOR POINT CLOUD CODING"의 우선권의 이익을 주장한다. 이전 출원들의 전체 개시내용들은 그 전체가 참조로 본 명세서에 의해 원용된다.
기술분야
본 개시내용은 포인트 클라우드 코딩에 일반적으로 관련되는 실시예들을 설명한다.
본 명세서에 제공되는 배경 설명은 본 개시내용의 정황을 일반적으로 제시할 목적을 위한 것이다. 해당 연구가 본 배경기술 섹션에서 설명되는 정도로, 현재 등록된 발명자들의 연구 뿐만 아니라, 출원의 시점에 종래 기술로서 달리 간주되지 않을 수 있는 설명의 양태들은, 명시적으로도 암시적으로도 본 개시내용에 대한 종래 기술로서 인정되지 않는다.
3D(3-dimensional) 공간에서의 세계의 객체들, 세계의 환경들 등과 같은, 세계를 캡처하고 표현하기 위해 다양한 기술들이 개발된다. 세계의 3D 표현들은 상호작용 및 통신의 더 몰입적인 형태들을 가능하게 할 수 있다. 세계의 3D 표현으로서 포인트 클라우드들이 사용될 수 있다. 포인트 클라우드는 3D 공간에서의 포인트들의 세트이고, 각각은 연관된 속성들, 예를 들어, 컬러, 재료 특성들, 텍스처 정보, 강도 속성들, 반사율 속성들, 모션 관련 속성들, 모달리티 속성들, 및/또는 다양한 다른 속성들을 갖는다. 이러한 포인트 클라우드들은 많은 양의 데이터를 포함할 수 있고, 저장 및 송신하기 위해 비용이 많이 들고 시간-소모적일 수 있다.
본 개시내용의 양태들은 포인트 클라우드 데이터를 처리하기 위한 방법들 및 장치들을 제공한다. 본 개시내용의 양태에 따르면, 포인트 클라우드 디코더에서의 포인트 클라우드 지오메트리 디코딩의 방법이 제공된다. 이러한 방법에서, 포인트들의 세트를 포함하는 포인트 클라우드에 대한 코딩된 비트스트림으로부터 포인트들의 세트에서의 포인트의 크로마 예측 잔차 정보가 수신될 수 있다. 이러한 크로마 예측 잔차 정보는 Cb 성분 및 Cr 성분을 포함할 수 있다. 추가로, 처리 회로에 의해 그리고 포인트 클라우드에 대한 코딩된 비트스트림으로부터 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분과 Cr 성분의 상관의 타입이 결정될 수 있다. 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분과 Cr 성분 사이의 상관의 타입에 기초하여 크로마 예측 잔차 정보가 디코딩될 수 있다.
예에서, 크로마 예측 잔차 정보를 디코딩하기 위해, Cb 성분와 Cr 성분의 상관의 타입이 양인 것에 기초하여 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분 및 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분 마이너스 Cr 성분이 디코딩될 수 있다.
다른 예에서, 크로마 예측 잔차 정보를 디코딩하기 위해, Cb 성분와 Cr 성분의 상관의 타입이 음인 것에 기초하여 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분 및 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분 플러스 Cr 성분이 디코딩될 수 있다.
또 다른 예에서, 크로마 예측 잔차 정보를 디코딩하기 위해, Cb 성분과 Cr 성분 사이에 표시된 상관이 없는 것에 기초하여 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분 및 크로마 예측 잔차 정보의 Cr 성분이 디코딩될 수 있다.
일부 실시예들에서, 코딩된 영역의 하나로부터의 잔차 포인트들의 제1 수, 이전 LOD(level of detail), 또는 포인트의 N개의 최근접-이웃 포인트들이 양으로 상관되는 것에 기초하여 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분과 Cr 성분의 상관의 타입이 양이라고 결정될 수 있다. 일부 실시예들에서, 코딩된 영역의 하나로부터의 잔차 포인트들의 제2 수, 이전 LOD, 또는 포인트의 N개의 최근접-이웃 포인트들이 음으로 상관되는 것에 기초하여 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분과 Cr 성분의 상관의 타입이 음이라고 결정될 수 있다.
일부 실시예들에서, 코딩된 영역은 프레임, 비디오 시퀀스, GOP(group of pictures), 화상, 슬라이스, 또는 타일 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일부 실시예들에서, N은 3 또는 4와 동일한 양의 정수일 수 있다.
이러한 방법에서, 코딩된 비트스트림은 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분과 Cr 성분 사이의 상관의 타입을 표시하는 시그널링 정보를 추가로 포함할 수 있다. 예에서, 시그널링 정보는, 코딩된 영역의 하나로부터의 잔차 포인트들의 제1 수, 이전 LOD(level of detail), 포인트가 속하는 LOD, 및 포인트의 N개의 최근접-이웃 포인트들이 양으로 상관되는 것에 기초하여, 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분과 Cr 성분의 상관의 타입이 양이라고 표시할 수 있다. 다른 예에서, 시그널링 정보는, 코딩된 영역의 하나로부터의 잔차 포인트들의 제2 수, 이전 LOD, 포인트가 속하는 LOD, 및 포인트의 N개의 최근접-이웃 포인트들이 음으로 상관되는 것에 기초하여, 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분과 Cr 성분의 상관의 타입이 음이라고 표시할 수 있다.
본 개시내용의 양태에 따르면, 포인트 클라우드 디코더에서의 포인트 클라우드 지오메트리 디코딩의 방법이 제공된다. 이러한 방법에서, 포인트들의 세트를 포함하는 포인트 클라우드에 대한 코딩된 비트스트림으로부터 제1 시그널링 정보가 수신될 수 있다. 제1 시그널링 정보는 포인트들의 세트에서의 포인트의 제1 크로마 예측 잔차 정보 및 제2 크로마 예측 잔차 정보가 제1 크로마 예측 잔차 정보 및 제2 크로마 예측 잔차 정보의 상관의 타입에 기초하여 디코딩된다는 점을 표시할 수 있다. 코딩된 비트스트림은 제1 크로마 예측 잔차 정보 및 제2 크로마 예측 잔차 정보를 포함할 수 있다. 제1 시그널링 정보에 기초하여 제1 크로마 예측 잔차 정보와 제2 크로마 예측 잔차 정보 사이의 상관의 타입이 결정될 수 있다. 추가로, 제1 크로마 예측 잔차 정보, 제2 크로마 예측 잔차 정보, 및 제1 크로마 예측 잔차 정보와 제2 크로마 예측 잔차 정보 사이의 상관의 타입에 기초하여 제1 크로마 정보 및 제2 크로마 정보가 재구성될 수 있다.
일부 실시예들에서, 제1 시그널링 정보가 제1 값인 것에 기초하여 제2 시그널링 정보가 결정될 수 있다. 제2 시그널링 정보는 제3 시그널링 정보에 의해 제1 크로마 예측 잔차 정보와 제2 크로마 예측 잔차 정보 사이의 상관의 타입이 결정된다는 점을 표시할 수 있다. 제2 시그널링 정보가 제1 값인 것에 기초하여 제3 시그널링 정보가 결정될 수 있다. 제3 시그널링 정보에 기초하여 제1 크로마 예측 잔차 정보와 제2 크로마 예측 잔차 정보 사이의 상관의 타입이 결정될 수 있다.
예에서, 제3 시그널링 정보가 제1 값인 것에 기초하여 제1 크로마 예측 잔차 정보와 제2 크로마 예측 잔차 정보 사이의 상관의 타입이 음이라고 결정될 수 있다. 다른 예에서, 제3 시그널링 정보가 제2 값인 것에 기초하여 제1 크로마 예측 잔차 정보와 제2 크로마 예측 잔차 정보 사이의 상관의 타입이 양이라고 결정될 수 있다.
이러한 방법에서, 제1 크로마 예측 잔차 정보에 대해 제1 역-양자화 프로세스를 수행하는 것에 의해 제1 크로마 정보가 재구성될 수 있다. 또한, 제1 시그널링 정보가 제1 값인 것에 응답하여, 제1 부분 및 제2 부분을 포함하는 제2 크로마 정보가 재구성될 수 있다. 제2 크로마 예측 잔차 정보에 대해 제2 역-양자화 프로세스를 수행하는 것에 의해 제1 부분이 획득될 수 있고, 재구성된 제1 크로마 정보와 제1 크로마 예측 잔차 정보와 제2 크로마 예측 잔차 정보 사이의 상관의 타입을 곱하는 것에 의해 제2 부분이 획득될 수 있다.
일부 실시예들에서, 제1 크로마 예측 잔차 정보에 대해 제1 역-양자화 프로세스를 수행하는 것에 의해 제1 크로마 정보가 재구성될 수 있다. 제1 시그널링 정보가 제2 값인 것에 응답하여, 제2 크로마 예측 잔차 정보에 대해 제2 역-양자화 프로세스를 수행하는 것에 의해 제2 크로마 정보가 재구성될 수 있다.
일부 실시예들에서, 제1 크로마 예측 잔차 정보 및 제2 크로마 예측 잔차 정보는 제로 오프셋들과 1차 관계로 상관될 수 있다.
일부 예들에서, 포인트 클라우드 데이터를 처리하기 위한 장치는 위에 설명된 방법들 중 하나 이상을 수행하도록 구성되는 수신 회로 및 처리 회로를 포함한다.
개시된 주제의 추가의 특징들, 본질, 및 다양한 이점들이 다음의 상세한 설명 및 첨부 도면들로부터 더 명백할 것이다.
도 1은 실시예에 따른 통신 시스템의 단순화된 블록도의 개략적 예시이다.
도 2는 실시예에 따른 스트리밍 시스템의 단순화된 블록도의 개략적 예시이다.
도 3은, 일부 실시예들에 따른, 포인트 클라우드 프레임들을 인코딩하기 위한 인코더의 블록도를 도시한다.
도 4는 일부 실시예들에 따른 포인트 클라우드 프레임들에 대응하는 압축된 비트스트림을 디코딩하기 위한 디코더의 블록도를 도시한다.
도 5는 실시예에 따른 비디오 디코더의 단순화된 블록도의 개략적 예시이다.
도 6은 실시예에 따른 비디오 인코더의 단순화된 블록도의 개략적 예시이다.
도 7은 일부 실시예들에 따른 포인트 클라우드 프레임들에 대응하는 압축된 비트스트림을 디코딩하기 위한 디코더의 블록도를 도시한다.
도 8은, 일부 실시예들에 따른, 포인트 클라우드 프레임들을 인코딩하기 위한 인코더의 블록도를 도시한다.
도 9는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 G-PCC(graphic-based point cloud compression)에서의 LOD(level of detail) 생성 프로세스를 예시하는 도면을 도시한다.
도 10은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 G-PCC에서의 속성 코딩에 대한 리프팅-변환을 예시하는 도면을 도시한다.
도 11은 일부 실시예들에 따른 제1 프로세스 예를 약술하는 제1 흐름도를 도시한다.
도 12는 일부 실시예들에 따른 제2 프로세스 예를 약술하는 제2 흐름도를 도시한다.
도 13은 실시예에 따른 컴퓨터 시스템의 개략적인 예시이다.
세계의 진보된 3D 표현들은 상호작용 및 통신의 더 몰입적인 형태들을 가능하게 하고 있으며, 또한 머신들이 우리의 세계를 이해하고, 해석하고, 탐색하는 것을 허용한다. 3D 포인트 클라우드는 이러한 정보의 가능한 표현으로서 출현하였다. 포인트 클라우드 데이터와 연관된 다수의 애플리케이션 경우들이 식별되었고, 포인트 클라우드 표현 및 압축에 대한 대응하는 요건들이 개발되었다. 예를 들어, 객체 검출 및 위치파악을 위한 자율 주행에서 3D 포인트 클라우드가 사용될 수 있다. 이러한 3D 포인트 클라우드는 또한 매핑을 위해 GIS(geographic information systems)에서 사용될 수 있고, 문화 유산 객체들 및 소장품들을 시각화하고 보관하기 위해 문화 유산에서 사용될 수 있다.
포인트 클라우드는, 각각이 연관된 속성들을 갖는, 3D 공간에서의 포인트들의 세트를 일반적으로 지칭할 수 있다. 이러한 속성들은 컬러, 재료 특성들, 텍스처 정보, 강도 속성들, 반사율 속성들, 모션 관련 속성들, 모달리티 속성들, 및/또는 다양한 다른 속성들을 포함할 수 있다. 객체 또는 장면을 이러한 포인트들의 합성으로서 재구성하기 위해 포인트 클라우드들이 사용될 수 있다. 이러한 포인트들은 다양한 셋업들에서 다수의 카메라들, 깊이 센서들 및/또는 Lidar를 사용하여 캡처될 수 있고, 재구성된 장면들을 현실적으로 표현하기 위해 수천 개 내지 수십억 개까지의 포인트들로 구성될 수 있다.
압축 기술들은 더 빠른 송신 또는 스토리지의 감소를 위해 포인트 클라우드를 표현하기 위해 요구되는 데이터의 양을 감소시킬 수 있다. 이와 같이, 실시간 통신들 및 6 DoF(six Degrees of Freedom) 가상 현실에서 사용하기 위한 포인트 클라우드들의 손실 압축을 위한 기술들이 필요하다. 또한, 자율 주행 및 문화 유산 애플리케이션들 등을 위한 동적 매핑의 정황에서 무손실 포인트 클라우드 압축을 위한 기술이 추구된다. 따라서, ISO/IEC MPEG (JTC 1/SC 29/WG 11)은 컬러들 및 반사율, 스케일러블/프로그레시브 코딩, 시간에 따라 캡처되는 포인트 클라우드의 시퀀스들의 코딩, 및 포인트 클라우드의 서브세트들에 대한 랜덤 액세스와 같은 속성들 및 지오메트리의 압축을 다루기 위해 표준 상에서 작업하기 시작했다.
도 1은 본 개시내용의 실시예에 따른 통신 시스템(100)의 단순화된 블록도를 예시한다. 통신 시스템(100)은, 예를 들어, 네트워크(150)를 통해, 서로 통신할 수 있는 복수의 단말 디바이스들을 포함한다. 예를 들어, 통신 시스템(100)은 네트워크(150)를 통해 상호접속되는 한 쌍의 단말 디바이스들(110 및 120)을 포함한다. 도 1의 예에서, 제1 쌍의 단말 디바이스들(110 및 120)은 포인트 클라우드 데이터의 단방향 송신을 수행할 수 있다. 예를 들어, 단말 디바이스(110)는 단말 디바이스(110)와 접속되는 센서(105)에 의해 캡처되는 포인트 클라우드(예를 들어, 구조를 표현하는 포인트들)를 압축할 수 있다. 압축된 포인트 클라우드는, 예를 들어, 비트스트림의 형태로 네트워크(150)를 통해 다른 단말 디바이스(120)에 송신될 수 있다. 단말 디바이스(120)는 네트워크(150)로부터 압축된 포인트 클라우드를 수신하고, 포인트 클라우드를 재구성하기 위해 비트스트림을 압축해제하고, 재구성된 포인트 클라우드를 적합하게 디스플레이할 수 있다. 단방향 데이터 송신은 미디어 서빙 애플리케이션들(media serving applications) 등에서 공통일 수 있다.
도 1의 예에서, 단말 디바이스들(110 및 120)은 서버들 및 개인용 컴퓨터들로서 예시될 수 있지만, 본 개시내용의 원리들은 그렇게 제한되지 않을 수 있다. 본 개시내용의 실시예들은 랩톱 컴퓨터들, 태블릿 컴퓨터들, 스마트폰들, 게이밍 단말들, 미디어 플레이어들, 및/또는 전용 3D(three-dimensional) 장비와의 애플리케이션을 발견한다. 네트워크(150)는 단말 디바이스들(110 및 120) 사이에서 압축된 포인트 클라우드를 송신하는 임의의 수의 네트워크들을 표현한다. 네트워크(150)는 예를 들어 유선(wired) 및/또는 무선 통신 네트워크들을 포함할 수 있다. 네트워크(150)는 회선-교환 및/또는 패킷-교환 채널들에서 데이터를 교환할 수 있다. 대표적인 네트워크들은 통신 네트워크들, 로컬 영역 네트워크들, 광역 네트워크들 및/또는 인터넷을 포함한다. 본 논의의 목적들을 위해, 네트워크(150)의 아키텍처 및 토폴로지는 아래에서 본 명세서에서 설명되지 않는 한 본 개시내용의 동작에 중요하지 않을 수 있다.
도 2는 실시예에 따른 스트리밍 시스템(200)의 단순화된 블록도를 예시한다. 도 2의 예는 포인트 클라우드에 대한 개시된 주제를 위한 애플리케이션이다. 개시된 주제는, 3D 텔레프레즌스 애플리케이션, 가상 현실 애플리케이션 등과 같은, 다른 포인트 클라우드 인에이블형 애플리케이션들에 동등하게 적용가능할 수 있다.
스트리밍 시스템(200)은 캡처 서브시스템(213)을 포함할 수 있다. 캡처 서브시스템(213)은 포인트 클라우드 소스(201), 예를 들어, LIDAR(light detection and ranging) 시스템들, 3D 카메라들, 3D 스캐너들, 예를 들어, 압축되지 않은 포인트 클라우드들(202)을 생성하는 소프트웨어로 압축되지 않은 포인트 클라우드를 생성하는 그래픽 생성 컴포넌트 등을 포함할 수 있다. 예에서, 포인트 클라우드들(202)은 3D 카메라들에 의해 캡처되는 포인트들을 포함한다. 포인트 클라우드들(202)은 압축된 포인트 클라우드들(204)(압축된 포인트 클라우드들의 비트스트림)과 비교할 때 많은 데이터 볼륨을 강조하기 위해 굵은 선으로서 묘사된다. 압축된 포인트 클라우드들(204)은 포인트 클라우드 소스(201)에 연결되는 인코더(203)를 포함하는 전자 디바이스(220)에 의해 생성될 수 있다. 인코더(203)는 아래에서 더 상세히 설명되는 바와 같이 개시된 주제의 양태들을 가능하게 하거나 또는 구현하기 위해 하드웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 포인트 클라우드들(202)의 스트림과 비교할 때 더 적은 데이터 볼륨을 강조하기 위해 가는 선으로서 묘사되는 압축된 포인트 클라우드들(204)(또는 압축된 포인트 클라우드들(204)의 비트스트림)이 미래의 사용을 위해 스트리밍 서버(205) 상에 저장될 수 있다. 도 2에서의 클라이언트 서브시스템들(206 및 208)과 같은 하나 이상의 스트리밍 클라이언트 서브시스템이 압축된 포인트 클라우드(204)의 카피들(207 및 209)을 검색하기 위해 스트리밍 서버(205)에 액세스할 수 있다. 클라이언트 서브시스템(206)은, 예를 들어, 전자 디바이스(230)에서의 디코더(210)를 포함할 수 있다. 디코더(210)는 압축된 포인트 클라우드들의 착신 카피(207)를 디코딩하고 렌더링 디바이스(212) 상에 렌더링될 수 있는 재구성된 포인트 클라우드들(211)의 발신 스트림을 생성한다.
전자 디바이스들(220 및 230)은 다른 컴포넌트들(도시되지 않음)을 포함할 수 있다는 점이 주목된다. 예를 들어, 전자 디바이스(220)는 디코더(도시되지 않음)을 포함할 수 있고 전자 디바이스(230)는 인코더(도시되지 않음)을 마찬가지로 포함할 수 있다.
일부 스트리밍 시스템들에서, 압축된 포인트 클라우드들(204, 207 및 209)(예를 들어, 압축된 포인트 클라우드들의 비트스트림들)은 특정 표준들에 따라 압축될 수 있다. 일부 예들에서, 포인트 클라우드들의 압축에 비디오 코딩 표준들이 사용된다. 이러한 표준들의 예들은 HEVC(High Efficiency Video Coding), VVC(Versatile Video Coding) 등을 포함한다.
도 3은, 일부 실시예들에 따른, 포인트 클라우드 프레임들을 인코딩하기 위한 V-PCC 인코더(300)의 블록도를 도시한다. 일부 실시예들에서, V-PCC 인코더(300)는 통신 시스템(100) 및 스트리밍 시스템(200)에서 사용될 수 있다. 예를 들어, 인코더(203)는 V-PCC 인코더(300)와 유사한 방식으로 구성되고 동작할 수 있다.
V-PCC 인코더(300)는 압축되지 않은 입력들로서 포인트 클라우드 프레임들을 수신하고 압축된 포인트 클라우드 프레임들에 대응하는 비트스트림을 생성한다. 일부 실시예들에서, V-PCC 인코더(300)는, 포인트 클라우드 소스(201) 등과 같은, 포인트 클라우드 소스로부터 포인트 클라우드 프레임들을 수신할 수 있다.
도 3의 예에서, V-PCC 인코더(300)는 패치 생성 모듈(306), 패치 패킹 모듈(308), 지오메트리 이미지 생성 모듈(310), 텍스처 이미지 생성 모듈(312), 패치 정보 모듈(304), 점유 맵 모듈(314), 평활화 모듈(336), 이미지 패딩 모듈들(316 및 318), 그룹 확장 모듈(320), 비디오 압축 모듈들(322, 323 및 332), 보조 패치 정보 압축 모듈(338), 엔트로피 압축 모듈(334), 및 멀티플렉서(324)를 포함한다.
본 개시내용의 양태에 따르면, V-PCC 인코더(300)는, 3D 포인트 클라우드 프레임들을, 압축된 포인트 클라우드를 압축해제된 포인트 클라우드로 다시 변환하기 위해 사용되는 일부 메타 데이터(예를 들어, 점유 맵 및 패치 정보)와 함께 이미지-기반 표현으로 변환한다. 일부 예들에서, V-PCC 인코더(300)는 3D 포인트 클라우드 프레임들을 지오메트리 이미지들, 텍스처 이미지들 및 점유 맵들로 변환하고, 다음으로 비디오 코딩 기법들을 사용하여 지오메트리 이미지들, 텍스처 이미지들 및 점유 맵들을 비트스트림으로 인코딩할 수 있다. 일반적으로, 지오메트리 이미지는 픽셀들에 투영되는 포인트들과 연관된 지오메트리 값들로 채워지는 픽셀들을 갖는 2D 이미지이고, 지오메트리 값으로 채워지는 픽셀은 지오메트리 샘플이라고 지칭될 수 있다. 텍스처 이미지는 픽셀들에 투영되는 포인트들과 연관된 텍스처 값들로 채워지는 픽셀들을 갖는 2D 이미지이고, 텍스처 값으로 채워지는 픽셀은 텍스처 샘플이라고 지칭될 수 있다. 점유 맵은 패치들에 의해 점유되거나 또는 점유되지 않았음을 표시하는 값들로 채워지는 픽셀들을 갖는 2D 이미지이다.
패치는 포인트 클라우드에 의해 설명되는 표면의 연속적인 서브세트를 일반적으로 지칭할 수 있다. 예에서, 패치는 임계량보다 더 적게 서로로부터 벗어나는 표면 법선 벡터들을 갖는 포인트들을 포함한다. 패치 생성 모듈(306)은 포인트 클라우드를, 중첩되거나 또는 그렇지 않을 수 있는, 패치들의 세트로 세그먼트화하여, 각각의 패치가 2D 공간에서의 평면에 대한 깊이 필드에 의해 설명될 수 있다. 일부 실시예들에서, 패치 생성 모듈(306)은 포인트 클라우드를 평활한 경계들을 갖는 최소 수의 패치들로 분해하는 한편, 또한 재구성 오류를 최소화하는 것을 목표로 한다.
패치 정보 모듈(304)은 패치들의 크기들 및 형상들을 표시하는 패치 정보를 수집할 수 있다. 일부 예들에서, 패치 정보는 이미지 프레임 내에 패킹되고 다음으로 보조 패치 정보 압축 모듈(338)에 의해 인코딩되어 압축된 보조 패치 정보를 생성할 수 있다.
패치 패킹 모듈(308)은 미사용 공간을 최소화하면서 추출된 패치들을 2D(2 dimensional) 그리드 상에 매핑하도록 그리고 그리드의 모든
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(예를 들어, 16x16) 블록이 고유 패치와 연관되는 것을 보장하도록 구성된다. 효율적인 패치 패킹은 미사용 공간을 최소화하거나 또는 시간적 일관성을 보장하는 것에 의해 압축 효율에 직접 영향을 줄 수 있다.
지오메트리 이미지 생성 모듈(310)은 주어진 패치 위치들에서 포인트 클라우드의 지오메트리와 연관된 2D 지오메트리 이미지들을 생성할 수 있다. 텍스처 이미지 생성 모듈(312)은 주어진 패치 위치들에서 포인트 클라우드의 텍스처와 연관된 2D 텍스처 이미지들을 생성할 수 있다. 지오메트리 이미지 생성 모듈(310) 및 텍스처 이미지 생성 모듈(312)은 패킹 프로세스 동안 계산되는 3D 대 2D 매핑을 활용하여 포인트 클라우드의 지오메트리 및 텍스처를 이미지들로서 저장한다. 다수의 포인트들이 동일한 샘플에 투영되는 경우를 더 잘 취급하기 위해, 각각의 패치는 레이어들이라고 지칭되는 2개의 이미지들 상에 투영된다. 예에서, 지오메트리 이미지는YUV420-8bit 포맷으로 WxH의 단색 프레임에 의해 표현된다. 텍스처 이미지를 생성하기 위해, 텍스처 생성 프로시저는 리-샘플링된(re-sampled) 포인트들과 연관될 컬러들을 계산하기 위해 재구성/평활화된 지오메트리를 활용한다.
점유 맵 모듈(314)은 각각의 유닛에서 패딩 정보를 설명하는 점유 맵을 생성할 수 있다. 예를 들어, 점유 이미지는 그리드의 각각의 셀에 대해 셀이 빈 공간에 속하는지 또는 포인트 클라우드에 속하는지를 표시하는 바이너리 맵을 포함한다. 예에서, 점유 맵은 픽셀이 패딩되었는지 여부를 각각의 픽셀에 대해 설명하는 바이너리 정보를 사용한다. 다른 예에서, 점유 맵은 픽셀들의 블록이 패딩되는지 여부를 픽셀들의 각각의 블록에 대해 설명하는 바이너리 정보를 사용한다.
점유 맵 모듈(314)에 의해 생성되는 점유 맵은 무손실 코딩 또는 손실 코딩을 사용하여 압축될 수 있다. 무손실 코딩이 사용될 때, 점유 맵을 압축하기 위해 엔트로피 압축 모듈(334)이 사용된다. 손실 코딩이 사용될 때, 점유 맵을 압축하기 위해 비디오 압축 모듈(332)이 사용된다.
패치 패킹 모듈(308)은 이미지 프레임에서 패킹되는 2D 패치들 사이에 일부 빈 공간들을 남길 수 있다는 점이 주목된다. 이미지 패딩 모듈들(316 및 318)은 2D 비디오 및 이미지 코덱들에 적합하게 될 수 있는 이미지 프레임을 생성하기 위해 빈 공간들을 채울 수 있다(패딩이라고 지칭됨). 이미지 패딩은 미사용 공간을 중복 정보로 채울 수 있는 배경 채움이라고 또한 지칭된다. 일부 예들에서, 양호한 배경 채움은 비트 레이트를 최소로 증가시키고 패치 경계들 주위에 상당한 코딩 왜곡을 도입하지 않는다.
비디오 압축 모듈들(322, 323, 및 332)은, HEVC, VVC 등과 같은, 적합한 비디오 코딩 표준에 기초하여, 패딩된 지오메트리 이미지들, 패딩된 텍스처 이미지들, 및 점유 맵들 등과 같은, 2D 이미지들을 인코딩할 수 있다. 예에서, 비디오 압축 모듈들(322, 323, 및 332)은 개별적으로 동작하는 개별 컴포넌트들이다. 비디오 압축 모듈들(322, 323, 및 332)은 다른 예에서 단일 컴포넌트로서 구현될 수 있다는 점이 주목된다.
일부 예들에서, 평활화 모듈(336)은 재구성된 지오메트리 이미지의 평활화된 이미지를 생성하도록 구성된다. 평활화된 이미지는 텍스처 이미지 생성(312)에 제공될 수 있다. 다음으로, 텍스처 이미지 생성(312)은 재구성된 지오메트리 이미지에 기초하여 텍스처 이미지의 생성을 조정할 수 있다. 예를 들어, 패치 형상(예를 들어, 지오메트리)이 인코딩 및 디코딩 동안 약간 왜곡될 때, 패치 형상에서의 왜곡을 보정하기 위해 텍스처 이미지들을 생성할 때 왜곡이 고려될 수 있다.
일부 실시예들에서, 그룹 확장(320)은 재구성된 포인트 클라우드의 시각적 품질 뿐만 아니라 코딩 이득을 개선하기 위해 중복 저주파수 콘텐츠로 객체 경계들 주위의 픽셀들을 패딩하도록 구성된다.
멀티플렉서(324)는 압축된 지오메트리 이미지, 압축된 텍스처 이미지, 압축된 점유 맵, 및/또는 압축된 보조 패치 정보를 압축된 비트스트림으로 멀티플렉싱할 수 있다.
도 4는, 일부 실시예들에 따른, 포인트 클라우드 프레임들에 대응하는 압축된 비트스트림을 디코딩하기 위한 V-PCC 디코더(400)의 블록도를 도시한다. 일부 실시예들에서, V-PCC 디코더(400)는 통신 시스템(100) 및 스트리밍 시스템(200)에서 사용될 수 있다. 예를 들어, 디코더(210)는 V-PCC 디코더(400)와 유사한 방식으로 동작하도록 구성될 수 있다. V-PCC 디코더(400)는 압축된 비트스트림을 수신하고, 압축된 비트스트림에 기초하여 재구성된 포인트 클라우드를 생성한다.
도 4의 예에서, V-PCC 디코더(400)는 디멀티플렉서(432), 비디오 압축해제 모듈들(434 및 436), 점유 맵 압축해제 모듈(438), 보조 패치 정보 압축해제 모듈(442), 지오메트리 재구성 모듈(444), 평활화 모듈(446), 텍스처 재구성 모듈(448) 및 컬러 평활화 모듈(452)을 포함한다.
디멀티플렉서(432)는 압축된 비트스트림을 수신하고 이를 압축된 텍스처 이미지, 압축된 지오메트리 이미지, 압축된 점유 맵, 및 압축된 보조 패치 정보로 분리할 수 있다.
비디오 압축해제 모듈들(434 및 436)은 적합한 표준(예를 들어, HEVC, VVC 등)에 따라 압축된 이미지들을 디코딩하고 압축해제된 이미지들을 출력할 수 있다. 예를 들어, 비디오 압축해제 모듈(434)은 압축된 텍스처 이미지를 디코딩하고 압축해제된 텍스처 이미지를 출력하고; 비디오 압축해제 모듈(436)은 압축된 지오메트리 이미지를 디코딩하고 압축해제된 지오메트리 이미지를 출력한다.
점유 맵 압축해제 모듈(438)은 적합한 표준(예를 들어, HEVC, VVC 등)에 따라 압축된 점유 맵들을 디코딩하고 압축해제된 점유 맵들을 출력할 수 있다.
보조 패치 정보 압축해제 모듈(442)은 적합한 표준(예를 들어, HEVC, VVC 등)에 따라 압축된 보조 패치 정보를 디코딩하고 압축해제된 보조 패치 정보를 출력할 수 있다.
지오메트리 재구성 모듈(444)은 압축해제된 지오메트리 이미지들을 수신하고, 압축해제된 점유 맵 및 압축해제된 보조 패치 정보에 기초하여 재구성된 포인트 클라우드 지오메트리를 생성할 수 있다.
평활화 모듈(446)은 패치들의 에지들에서 부조화들을 평활화할 수 있다. 평활화 프로시저는 압축 아티팩트들로 인해 패치 경계들에서 발생할 수 있는 잠재적인 불연속성들을 완화하는 것을 목표로 한다. 일부 실시예들에서, 평활화 필터는 압축/압축해제에 의해 야기될 수 있는 왜곡들을 완화하기 위해 패치 경계들 상에 위치되는 픽셀들에 적용될 수 있다.
텍스처 재구성 모듈(448)은 압축해제된 텍스처 이미지들 및 평활화 지오메트리에 기초하여 포인트 클라우드에서의 포인트들에 대한 텍스처 정보를 결정할 수 있다.
컬러 평활화 모듈(452)은 컬러링의 부조화들을 평활화할 수 있다. 3D 공간에서의 이웃하지 않는 패치들은 종종 2D 비디오들에서 서로 다음에 패킹된다. 일부 예들에서, 이웃하지 않는 패치들로부터의 픽셀 값들은 블록-기반 비디오 코덱에 의해 혼합될 수 있다. 컬러 평활화의 목적은 패치 경계들에서 나타나는 가시적인 아티팩트들을 감소시키는 것이다.
도 5는 본 개시내용의 실시예에 따른 비디오 디코더(510)의 블록도를 도시한다. 비디오 디코더(510)는 V-PCC 디코더(400)에서 사용될 수 있다. 예를 들어, 비디오 압축해제 모듈들(434 및 436), 점유 맵 압축해제 모듈(438)은 비디오 디코더(510)와 유사하게 구성될 수 있다.
비디오 디코더(510)는 코딩된 비디오 시퀀스와 같은 압축된 이미지들로부터 심볼들(521)을 재구성하기 위한 파서(520)를 포함할 수 있다. 이러한 심볼들의 카테고리들은 비디오 디코더(510)의 동작을 관리하기 위해 사용되는 정보를 포함한다. 파서(520)는 수신되는 코딩된 비디오 시퀀스를 파싱/엔트로피 디코딩할 수 있다. 코딩된 비디오 시퀀스의 코딩은 비디오 코딩 기술 또는 표준에 따를 수 있고, 가변 길이 코딩, Huffman 코딩, 정황 민감성을 갖는 또는 갖지 않는 산술 코딩 등을 포함하는 다양한 원리들을 따를 수 있다. 파서(520)는, 코딩된 비디오 시퀀스로부터, 그룹에 대응하는 적어도 하나의 파라미터에 기초하여, 비디오 디코더 내의 픽셀들의 서브그룹들 중 적어도 하나에 대한 서브그룹 파라미터들의 세트를 추출할 수 있다. 서브그룹들은 GOP들(Groups of Pictures), 화상들, 타일들, 슬라이스들, 매크로블록들, CU들(Coding Units), 블록들, TU들(Transform Units), PU들(Prediction Units) 등을 포함할 수 있다. 파서(520)는 코딩된 비디오 시퀀스로부터 변환 계수들, 양자화기 파라미터 값들, 모션 벡터들 등과 같은 정보를 또한 추출할 수 있다.
파서(520)는 버퍼 메모리로부터 수신되는 비디오 시퀀스에 대해 엔트로피 디코딩/파싱 동작을 수행하여, 심볼들(521)을 생성할 수 있다.
심볼들(521)의 재구성은 코딩된 비디오 화상 또는 그 부분들의 타입(예를 들어, 인터 및 인트라 화상, 인터 및 인트라 블록), 및 다른 인자들에 의존하여 다수의 상이한 유닛을 수반할 수 있다. 어떻게 그리고 어느 유닛들이 수반되는지는 파서(520)에 의해 코딩된 비디오 시퀀스로부터 파싱되었던 서브그룹 제어 정보에 의해 제어될 수 있다. 파서(520)와 아래의 다수의 유닛들 사이의 이러한 서브그룹 제어 정보의 흐름은 명료성을 위해 묘사되지 않는다.
이미 언급된 기능 블록들 이외에, 비디오 디코더(510)는 아래에 설명되는 바와 같이 개념적으로 다수의 기능 유닛들로 세분될 수 있다. 상업적 제약들 하에서 동작하는 실제 구현에서, 이러한 유닛들 중 많은 것은 서로 밀접하게 상호작용하고, 적어도 부분적으로, 서로 통합될 수 있다. 그러나, 개시된 주제를 설명하는 목적을 위해, 아래의 기능 유닛들로의 개념적 세분이 적절하다.
제1 유닛은 스케일러/역 변환 유닛(551)이다. 스케일러/역 변환 유닛(551)은, 파서(520)로부터의 심볼(들)(521)로서, 어느 변환을 사용할지, 블록 크기, 양자화 인자, 양자화 스케일링 행렬들 등을 포함하는, 제어 정보 뿐만 아니라 양자화된 변환 계수를 수신한다. 스케일러/역 변환 유닛(551)은 집계기(aggregator)(555)에 입력될 수 있는 샘플 값들을 포함하는 블록들을 출력할 수 있다.
일부 경우들에서, 스케일러/역 변환(551)의 출력 샘플들은 인트라 코딩된 블록; 즉: 이전에 재구성된 화상들로부터의 예측 정보를 사용하고 있지 않지만, 현재 화상의 이전에 재구성된 부분들로부터의 예측 정보를 사용할 수 있는 블록에 관련될 수 있다. 이러한 예측 정보는 인트라 화상 예측 유닛(552)에 의해 제공될 수 있다. 일부 경우들에서, 인트라 화상 예측 유닛(552)은 현재 화상 버퍼(558)로부터 페치되는 주위의 이미 재구성된 정보를 사용하여, 재구성 중인 블록의 동일한 크기 및 형상의 블록을 생성한다. 현재 화상 버퍼(558)는, 예를 들어, 부분적으로 재구성된 현재 화상 및/또는 완전히 재구성된 현재 화상을 버퍼링한다. 집계기(555)는, 일부 경우들에서, 샘플 당 기준으로, 인트라 예측 유닛(552)이 생성한 예측 정보를 스케일러/역 변환 유닛(551)에 의해 제공되는 출력 샘플 정보에 추가한다.
다른 경우들에서, 스케일러/역 변환 유닛(551)의 출력 샘플들은 인터 코딩되고, 잠재적으로 모션 보상된 블록에 관련될 수 있다. 이러한 경우에, 모션 보상 예측 유닛(553)은 참조 화상 메모리(557)에 액세스하여 예측에 사용되는 샘플들을 페치할 수 있다. 블록에 관련된 심볼들(521)에 따라 페치된 샘플들을 모션 보상한 후에, 이러한 샘플은 집계기(555)에 의해 스케일러/역 변환 유닛(551)의 출력(이러한 경우에 잔차 샘플들 또는 잔차 신호라고 불림)에 추가되어 출력 샘플 정보를 생성할 수 있다. 모션 보상 예측 유닛(553)이 예측 샘플들을 페치하는 참조 화상 메모리(557) 내의 어드레스들은, 예를 들어, X, Y, 및 참조 화상 컴포넌트들을 가질 수 있는 심볼들(521)의 형태로 모션 보상 예측 유닛(553)에 이용가능한, 모션 벡터들에 의해 제어될 수 있다. 모션 보상은 서브-샘플 정밀 모션 벡터들이 사용 중일 때 참조 화상 메모리(557)로부터 페치되는 샘플 값들의 보간, 모션 벡터 예측 메커니즘들 등을 또한 포함할 수 있다.
집계기(555)의 출력 샘플들은 루프 필터 유닛(556)에서의 다양한 루프 필터링 기법들의 대상일 수 있다. 비디오 압축 기술들은, 파서(520)로부터의 심볼들(521)로서 루프 필터 유닛(556)에 이용가능하게 되고 코딩된 비디오 시퀀스(코딩된 비디오 비트스트림이라고 또한 지칭됨)에 포함되는 파라미터들에 의해 제어되지만, 코딩된 화상 또는 코딩된 비디오 시퀀스의 (디코딩 순서로) 이전 부분들의 디코딩 동안 획득되는 메타-정보에 응답할 뿐만 아니라, 이전에 재구성된 및 루프-필터링된 샘플 값들에 또한 응답할 수 있는 인-루프 필터(in-loop filter) 기술들을 포함할 수 있다.
루프 필터 유닛(556)의 출력은 렌더링 디바이스에 출력될 뿐만 아니라 미래의 인터-화상 예측에서 사용하기 위해 참조 화상 메모리(557)에 저장될 수 있는 샘플 스트림일 수 있다.
특정 코딩된 화상들은, 일단 완전히 재구성되면, 미래 예측을 위한 참조 화상들로서 사용될 수 있다. 예를 들어, 일단 현재 화상에 대응하는 코딩된 화상이 완전히 재구성되고 코딩된 화상이 참조 화상으로서 식별되면(예를 들어, 파서(520)에 의해), 현재 화상 버퍼(558)는 참조 화상 메모리(557)의 일부분이 될 수 있고, 다음의 코딩된 화상의 재구성을 개시하기 전에 새로운 현재 화상 버퍼가 재할당될 수 있다.
비디오 디코더(510)는 ITU-T Rec. H.265와 같은 표준에서의 미리 결정된 비디오 압축 기술에 따라 디코딩 동작들을 수행할 수 있다. 코딩된 비디오 시퀀스가 비디오 압축 기술 또는 표준의 신택스와 비디오 압축 기술 또는 표준에서 문서화되는 프로파일들 양자 모두를 고수한다는 점에서, 코딩된 비디오 시퀀스는 사용 중인 비디오 압축 기술 또는 표준에 의해 명시되는 신택스를 따를 수 있다. 구체적으로, 프로파일은 비디오 압축 기술 또는 표준에서 이용가능한 모든 툴들로부터 해당 프로파일 하에서 사용하기 위해 이용가능한 유일한 툴들로서 특정 툴들을 선택할 수 있다. 또한 준수를 위해 필요한 것은 코딩된 비디오 시퀀스의 복잡성이 비디오 압축 기술 또는 표준의 레벨에 의해 정의된 경계들 내에 있다는 것일 수 있다. 일부 경우들에서, 레벨들은 최대 화상 크기, 최대 프레임 레이트, 최대 재구성 샘플 레이트(예를 들어, 초 당 메가샘플들로 측정됨), 최대 참조 화상 크기 등을 제한한다. 레벨에 의해 설정되는 제한들은, 일부 경우들에서, HRD(Hypothetical Reference Decoder) 규격 및 코딩된 비디오 시퀀스에서 시그널링되는 HRD 버퍼 관리를 위한 메타데이터를 통해 추가로 제한될 수 있다.
도 6은 본 개시내용의 실시예에 따른 비디오 인코더(603)의 블록도를 도시한다. 비디오 인코더(603)는 포인트 클라우드들을 압축하는 V-PCC 인코더(300)에서 사용될 수 있다. 예에서, 비디오 압축 모듈(322 및 323) 및 비디오 압축 모듈(332)은 인코더(603)와 유사하게 구성된다.
비디오 인코더(603)는 패딩된 지오메트리 이미지들, 패딩된 텍스처 이미지들 등과 같은 이미지들을 수신하고, 압축된 이미지들을 생성할 수 있다.
실시예에 따르면, 비디오 인코더(603)는 소스 비디오 시퀀스(이미지들)의 화상들을 실시간으로 또는 애플리케이션에 의해 요구되는 임의의 다른 시간 제약들 하에서 코딩된 비디오 시퀀스(압축된 이미지들)로 코딩 및 압축할 수 있다. 적절한 코딩 속도를 시행하는 것이 제어기(650)의 하나의 기능이다. 일부 실시예들에서, 제어기(650)는 아래에 설명되는 바와 같이 다른 기능 유닛들을 제어하고 다른 기능 유닛들에 기능적으로 연결된다. 이러한 연결은 명료성을 위해 묘사되지 않는다. 제어기(650)에 의해 설정되는 파라미터들은 레이트 제어 관련 파라미터들(화상 스킵, 양자화기, 레이트-왜곡 최적화 기법들의 람다 값, ...), 화상 크기, GOP(group of pictures) 레이아웃, 최대 모션 벡터 검색 범위 등을 포함할 수 있다. 제어기(650)는 특정 시스템 설계에 대해 최적화되는 비디오 인코더(603)에 관련된 다른 적합한 기능들을 갖도록 구성될 수 있다.
일부 실시예들에서, 비디오 인코더(603)는 코딩 루프에서 동작하도록 구성된다. 과도하게 단순화된 설명으로서, 예에서, 코딩 루프는 소스 코더(630)(예를 들어, 코딩될 입력 화상, 및 참조 화상(들)에 기초하여 심볼 스트림과 같은 심볼들을 생성하는 것을 담당함), 및 비디오 인코더(603)에 내장되는 (로컬) 디코더(633)를 포함할 수 있다. 디코더(633)는 (원격) 디코더가 또한 생성하는 것과 유사한 방식으로 샘플 데이터를 생성하기 위해 심볼들을 재구성한다(심볼들과 코딩된 비디오 비트스트림 사이의 임의의 압축이 개시된 주제에서 고려되는 비디오 압축 기술들에서 무손실이기 때문에). 재구성된 샘플 스트림(샘플 데이터)은 참조 화상 메모리(634)에 입력된다. 심볼 스트림의 디코딩이 디코더 위치(로컬 또는 원격)와는 독립적으로 비트-정밀 결과들로 이어지기 때문에, 참조 화상 메모리(634)에서의 콘텐츠 또한 로컬 인코더와 원격 인코더 사이에서 비트 정밀하다. 다시 말해서, 인코더의 예측 부분은 디코딩 동안 예측을 사용할 때 디코더가 "보는(see)" 것과 정확히 동일한 샘플 값들을 참조 화상 샘플들로서 "본다(sees)". 참조 화상 동기성의 이러한 기본적인 원리(그리고, 예를 들어, 채널 오류들 때문에 동기성이 유지될 수 없으면 결과적인 드리프트)는 일부 관련 기술들에서 마찬가지로 사용된다.
"로컬(local)" 디코더(633)의 동작은 도 5와 관련하여 위에서 이미 상세히 설명된 비디오 디코더(510)와 같은 "원격(remote)" 디코더와 동일할 수 있다. 그러나, 또한 도 5를 간단히 참조하면, 심볼들이 이용가능하고 엔트로피 코더(645) 및 파서(520)에 의한 코딩된 비디오 시퀀스로의 심볼들의 인코딩/디코딩이 무손실일 수 있기 때문에, 그리고 파서(520)를 포함하는, 비디오 디코더(510)의 엔트로피 디코딩 부분들은 로컬 디코더(633)에서 완전히 구현되지 않을 수 있다.
이러한 포인트에서 이루어질 수 있는 관찰은, 디코더에 존재하는 파싱/엔트로피 디코딩을 제외한 임의의 디코더 기술이 또한 반드시, 대응하는 인코더에서, 실질적으로 동일한 기능 형태로 존재할 필요가 있다는 점이다. 이러한 이유로, 개시된 주제는 디코더 동작에 초점을 맞춘다. 인코더 기술들은 포괄적으로 설명된 디코더 기술들의 역(inverse)이기 때문에 이들의 설명은 축약될 수 있다. 특정 영역들에서만 더 상세한 설명이 요구되고 아래에 제공된다.
동작 동안, 일부 예들에서, 소스 코더(630)는, "참조 화상들(reference pictures)"로서 지정된 비디오 시퀀스로부터의 하나 이상의 이전에 코딩된 화상을 참조하여 예측적으로 입력 화상을 코딩하는, 모션 보상된 예측 코딩을 수행할 수 있다. 이러한 방식으로, 코딩 엔진(632)은 입력 화상의 픽셀 블록들과 입력 화상에 대한 예측 참조(들)로서 선택될 수 있는 참조 화상(들)의 픽셀 블록들 사이의 차이들을 코딩한다.
로컬 비디오 디코더(633)는, 소스 코더(630)에 의해 생성되는 심볼들에 기초하여, 참조 화상들로서 지정될 수 있는 화상들의 코딩된 비디오 데이터를 디코딩할 수 있다. 코딩 엔진(632)의 동작들은 유리하게는 손실 프로세스들일 수 있다. 코딩된 비디오 데이터가 비디오 디코더(도 6에 도시되지 않음)에서 디코딩될 수 있는 경우, 재구성된 비디오 시퀀스는 전형적으로 일부 오류들을 갖는 소스 비디오 시퀀스의 복제본(replica)일 수 있다. 로컬 비디오 디코더(633)는 참조 화상들에 대해 비디오 디코더에 의해 수행될 수 있는 디코딩 프로세스들을 복제하고 재구성된 참조 화상들로 하여금 참조 화상 캐시(634)에 저장되게 할 수 있다. 이러한 방식으로, 비디오 인코더(603)는 (송신 오류들이 없이) 원단(far-end) 비디오 디코더에 의해 획득될 재구성된 참조 화상들로서 공통 콘텐츠를 갖는 재구성된 참조 화상들의 카피들을 로컬로 저장할 수 있다.
예측기(635)는 코딩 엔진(632)에 대한 예측 검색들을 수행할 수 있다. 즉, 코딩될 새로운 화상에 대해, 예측기(635)는 새로운 화상들에 대한 적절한 예측 참조로서 역할할 수 있는 참조 화상 모션 벡터들, 블록 형상들 등과 같은 특정 메타데이터 또는 샘플 데이터(후보 참조 픽셀 블록들로서)에 대해 참조 화상 메모리(634)를 검색할 수 있다. 예측기(635)는 적절한 예측 참조들을 발견하기 위해 샘플 블록-바이-픽셀 블록(sample block-by-pixel block) 기준으로 동작할 수 있다. 일부 경우들에서, 예측기(635)에 의해 획득되는 검색 결과들에 의해 결정되는 바와 같이, 입력 화상은 참조 화상 메모리(634)에 저장되는 다수의 참조 화상들로부터 인출되는 예측 참조들을 가질 수 있다.
제어기(650)는, 예를 들어, 비디오 데이터를 인코딩하기 위해 사용되는 파라미터들 및 서브그룹 파라미터들의 설정을 포함하는, 소스 코더(630)의 코딩 동작들을 관리할 수 있다.
전술된 모든 기능 유닛들의 출력은 엔트로피 코더(645)에서 엔트로피 코딩의 대상일 수 있다. 엔트로피 코더(645)는 다양한 기능 유닛들에 의해 생성되는 심볼들을, Huffman 코딩, 가변 길이 코딩, 산술 코딩 등과 같은 기술들에 따라 압축된 이미지들(643)을 생성하기 위해 심볼들을 무손실 압축하는 것에 의해, 코딩된 비디오 시퀀스로 변환한다.
제어기(650)는 비디오 인코더(603)의 동작을 관리할 수 있다. 코딩 동안, 제어기(650)는, 각각의 화상에 적용될 수 있는 코딩 기법들에 영향을 미칠 수 있는, 특정 코딩된 화상 타입을 각각의 코딩된 화상에 배정할 수 있다. 예를 들어, 화상들은 종종 다음 화상 타입들 중 하나로서 배정될 수 있다:
인트라 화상(Intra Picture)(I 화상)은 예측의 소스로서 시퀀스에서의 임의의 다른 화상을 사용하지 않고 코딩되고 디코딩될 수 있는 것일 수 있다. 일부 비디오 코덱들은, 예를 들어, "IDR"(Independent Decoder Refresh) 화상들을 포함하는, 상이한 타입의 인트라 화상들을 허용한다. 해당 분야에서의 기술자는 I 화상들의 해당 변형들 및 그들 각각의 애플리케이션들 및 특징들을 인식한다.
예측 화상(predictive picture)(P 화상)는 각각의 블록의 샘플 값들을 예측하기 위해 많아야 하나의 모션 벡터 및 참조 인덱스를 사용하여 인트라 예측 또는 인터 예측을 사용하여 코딩되고 디코딩될 수 있는 것일 수 있다.
양방향 예측 화상(bi-directionally predictive picture)(B 화상)는 각각의 블록의 샘플 값들을 예측하기 위해 많아야 2개의 모션 벡터 및 참조 인덱스를 사용하여 인트라 예측 또는 인터 예측을 사용하여 코딩되고 디코딩될 수 있는 것일 수 있다. 유사하게, 다중-예측 화상들은 단일 블록의 재구성을 위해 2개보다 많은 참조 화상 및 연관된 메타데이터를 사용할 수 있다.
소스 화상들은 보통 복수의 샘플 블록들(예를 들어, 각각 4x4, 8x8, 4x8, 또는 16x16 샘플들의 블록들)로 공간적으로 세분되고 블록-바이-블록(block-by-block) 기준으로 코딩될 수 있다. 블록들은 블록들의 각각의 화상들에 적용되는 코딩 배정에 의해 결정되는 다른 (이미 코딩된) 블록들을 참조하여 예측적으로 코딩될 수 있다. 예를 들어, I 화상들의 블록들은 비-예측적으로 코딩될 수 있거나 또는 이들은 동일한 화상의 이미 코딩된 블록들을 참조하여 예측적으로 코딩될 수 있다(공간 예측 또는 인트라 예측). P 화상들의 픽셀 블록들은, 하나의 이전에 코딩된 참조 화상을 참조하여 공간 예측을 통해 또는 시간 예측을 통해, 예측적으로 코딩될 수 있다. B 화상들의 블록들은, 하나 또는 2개의 이전에 코딩된 참조 화상들을 참조하여 공간 예측을 통해 또는 시간 예측을 통해, 예측적으로 코딩될 수 있다.
비디오 인코더(603)는 ITU-T Rec. H.265와 같은 미리 결정된 비디오 코딩 기술 또는 표준에 따라 코딩 동작들을 수행할 수 있다. 자신의 동작 중에, 비디오 인코더(603)는, 입력 비디오 시퀀스에서 시간 및 공간 중복성들을 활용하는 예측 코딩 동작들을 포함하는, 다양한 압축 동작들을 수행할 수 있다. 따라서, 코딩된 비디오 데이터는 사용 중인 비디오 코딩 기술 또는 표준에 의해 명시되는 신택스를 따를 수 있다.
비디오는 시간 시퀀스에서 복수의 소스 화상(이미지들)의 형태일 수 있다. 인트라-화상 예측(종종 인트라 예측으로 축약됨)은 주어진 화상에서 공간 상관을 사용하고, 인터-화상 예측은 화상들 사이의(시간 또는 다른) 상관을 사용한다. 예에서, 현재 화상이라고 지칭되는, 인코딩/디코딩 중인 구체적인 화상이 블록들로 파티셔닝된다. 현재 화상에서의 블록이 비디오 내의 이전에 코딩되고 여전히 버퍼링된 참조 화상에서의 참조 블록과 유사할 때, 현재 화상에서의 블록은 모션 벡터라고 지칭되는 벡터에 의해 코딩될 수 있다. 모션 벡터는 참조 화상에서의 참조 블록을 포인팅하고, 다수의 참조 화상들이 사용 중인 경우에, 참조 화상을 식별하는 제3의 차원을 가질 수 있다.
일부 실시예들에서, 인터-화상 예측에서 양방향-예측 기법이 사용될 수 있다. 양방향-예측 기법에 따르면, 양자 모두 비디오에서 현재 화상에 디코딩 순서에서 이전인 (그러나, 디스플레이 순서에서, 과거 및 미래에 각각 있을 수 있는) 제1 참조 화상 및 제2 참조 화상과 같은, 2개의 참조 화상들이 사용된다. 현재 화상에서의 블록은 제1 참조 화상에서의 제1 참조 블록을 포인팅하는 제1 모션 벡터, 및 제2 참조 화상에서의 제2 참조 블록을 포인팅하는 제2 모션 벡터에 의해 코딩될 수 있다. 블록은 제1 참조 블록과 제2 참조 블록의 조합에 의해 예측될 수 있다.
추가로, 코딩 효율을 개선하기 위해 인터-화상 예측에서 병합 모드 기법이 사용될 수 있다.
본 개시내용의 일부 실시예들에 따르면, 인터-화상 예측들 및 인트라-화상 예측들과 같은 예측들이 블록들의 단위로 수행된다. 예를 들어, HEVC 표준에 따르면, 비디오 화상들의 시퀀스에서의 화상은 압축을 위해 CTU(coding tree units)로 파티셔닝되고, 화상에서의 CTU들은 64x64 픽셀들, 32x32 픽셀들, 또는 16x16 픽셀들과 같은 동일한 크기를 갖는다. 일반적으로, CTU는 3개의 CTB들(coding tree blocks)을 포함하고, 이는 하나의 루마 CTB 및 2개의 크로마 CTB들이다. 각각의 CTU는 하나 또는 다수의 CU(coding units)으로 재귀적으로 쿼드트리 분할(recursively quadtree split)될 수 있다. 예를 들어, 64x64 픽셀들의 CTU는 64x64 픽셀들의 하나의 CU, 또는 32x32 픽셀들의 4개의 CU들, 또는 16x16 픽셀들의 16개의 CU들로 분할될 수 있다. 예에서, 각각의 CU는, 인터 예측 타입 또는 인트라 예측 타입과 같은, CU에 대한 예측 타입을 결정하기 위해 분석된다. CU는 시간 및/또는 공간 예측성에 의존하여 하나 이상의 PU(prediction units)로 분할된다. 일반적으로, 각각의 PU는 루마 PB(prediction block), 및 2개의 크로마 PB들을 포함한다. 실시예에서, 코딩(인코딩/디코딩)에서의 예측 동작은 예측 블록의 단위로 수행된다. 예측 블록의 예로서 루마 예측 블록을 사용하여, 예측 블록은, 8x8 픽셀들, 16x16 픽셀들, 8x16 픽셀들, 16x8 픽셀들 등과 같은, 픽셀들에 대한 값들(예를 들어, 루마 값들)의 행렬을 포함한다.
G-PCC 모델은 지오메트리 정보 및 컬러 또는 반사율과 같은 연관된 속성들을 개별적으로 압축할 수 있다. 포인트 클라우드의 3D 좌표들인 지오메트리 정보는 자신의 점유 정보의 옥트리-분해에 의해 코딩될 수 있다. 다른 한편, 속성 정보는 상이한 레벨들 사이에서 LOD(Level-Of-Detail) 데이터의 폐루프 예측을 수행하는 DPCM형 기법에 의해 인코딩될 수 있다. LOD 정보는 디코딩된 지오메트리 정보에 기초하여 인코더 및 디코더에서 동일한 방식으로 구축될 수 있다. 기본적으로, 더 많은 LOD가 제공됨에 따라 주어진 포인트 클라우드의 더 상세한 정보가 연속적인 방식으로 획득될 수 있는 방식으로 LOD가 구축될 수 있다. 샘플-기반 예측이 속성 코딩을 위해 수행될 때, 가중된 예측을 수행할 이웃 샘플들을 찾기 위해 최근접-이웃 기반 트리 검색이 활용될 수 있다. 이러한 가중은 이웃 샘플들 각각의 지오메트리 거리의 역으로서 계산될 수 있다.
도 7은 실시예에 따른 G-PCC 분해 프로세스 동안 적용되는 G-PCC 디코더(800)의 블록도를 도시한다. 디코더(800)는 압축된 비트스트림을 수신하고 포인트 클라우드 데이터 압축해제를 수행하여 비트스트림을 압축해제하여 디코딩된 포인트 클라우드 데이터를 생성하도록 구성될 수 있다. 실시예에서, 디코더(800)는 산술 디코딩 모듈(810), 역 양자화 모듈(820), 옥트리 디코딩 모듈(830), LOD 생성 모듈(840), 역 양자화 모듈(850), 및 역 보간-기반 예측 모듈(860)을 포함할 수 있다.
도시되는 바와 같이, 압축된 비트스트림(801)은 산술 디코딩 모듈(810)에서 수신될 수 있다. 산술 디코딩 모듈(810)은 압축된 비트스트림(801)을 디코딩하여 포인트 클라우드의 양자화된 예측 잔차들(생성된다면) 및 점유 코드들(또는 심볼들)을 획득하도록 구성된다. 옥트리 디코딩 모듈(830)은 점유 코드들에 따라 포인트 클라우드에서의 포인트들의 양자화된 위치들을 생성하도록 구성된다. 역 양자화 모듈(850)은 옥트리 디코딩 모듈(830)에 의해 제공되는 양자화된 위치들에 기초하여 포인트 클라우드에서의 포인트들의 재구성된 위치들을 생성하도록 구성된다.
LOD 생성 모듈(840)은 재구성된 위치들에 기초하여 포인트들을 상이한 LOD들로 재-편성하고, LOD-기반 순서를 결정하도록 구성된다. 역 양자화 모듈(820)은 산술 디코딩 모듈(810)로부터 수신되는 양자화된 예측 잔차들에 기초하여 재구성된 예측 잔차들을 생성하도록 구성된다. 역 보간-기반 예측 모듈(860)은 역 양자화 모듈(820)로부터 수신되는 재구성된 예측 잔차들 및 LOD 생성 모듈(840)로부터 수신되는 LOD-기반 순서에 기초하여 포인트 클라우드에서의 포인트들의 재구성된 속성들을 생성하기 위해 속성 예측 프로세스를 수행하도록 구성된다.
추가로, 역 양자화 모듈(850)로부터 생성되는 재구성된 위치들과 함께 역 보간-기반 예측 모듈(860)로부터 생성되는 재구성된 속성들은 하나의 예에서 디코더(800)로부터 출력되는 디코딩된 포인트 클라우드(또는 재구성된 포인트 클라우드)(802)에 대응한다.
도 8은 실시예에 따른 G-PPC 인코더(700)의 블록도를 도시한다. 인코더(700)는 포인트 클라우드 데이터를 수신하고 포인트 클라우드 데이터를 압축하여 압축된 포인트 클라우드 데이터를 반송하는 비트 스트림을 생성하도록 구성될 수 있다. 실시예에서, 인코더(700)는 위치 양자화 모듈(710), 복제 포인트 제거 모듈(712), 옥트리 인코딩 모듈(730), 속성 전송 모듈(720), LOD(level of detail) 생성 모듈(740), 보간-기반 예측 모듈(750), 잔차 양자화 모듈(760) 및 산술 코딩 모듈(770)을 포함할 수 있다.
도시되는 바와 같이, 인코더(700)에서 입력 포인트 클라우드(701)가 수신될 수 있다. 포인트 클라우드(701)의 위치들(예를 들어, 3D 좌표들)이 양자화 모듈(710)에 제공된다. 양자화 모듈(710)은 좌표들을 양자화하여 양자화된 위치들을 생성하도록 구성된다. 복제된 포인트들 제거 모듈(712)은 양자화된 위치들을 수신하고 필터 프로세스를 수행하여 복제된 포인트들을 식별하고 제거하도록 구성된다. 옥트리 인코딩 모듈(730)은 복제된 포인트들 제거 모듈(712)로부터 필터링된 위치들을 수신하고, 옥트리-기반 인코딩 프로세스를 수행하여 복셀들의 3D 그리드를 설명하는 점유 코드들(또는 심볼들)의 시퀀스를 생성하도록 구성된다. 점유 코드들이 산술 코딩 모듈(770)에 제공된다.
속성 전송 모듈(720)은 입력 포인트 클라우드의 속성들을 수신하고, 다수의 속성 값들이 각각의 복셀과 연관될 때 각각의 복셀에 대한 속성 값을 결정하기 위해 속성 전송 프로세스를 수행하도록 구성된다. 옥트리 인코딩 모듈(730)로부터 출력되는 재-정렬된 포인트들에 대해 속성 전송 프로세스가 수행될 수 있다. 전송 동작들 후의 속성들이 보간-기반 예측 모듈(750)에 제공된다. LOD 생성 모듈(740)은 옥트리 인코딩 모듈(730)로부터 출력되는 재-정렬된 포인트들에 대해 동작하고, 포인트들을 상이한 LOD들로 재-편성하도록 구성된다. LOD 정보가 보간-기반 예측 모듈(750)에 공급된다.
보간-기반 예측 모듈(750)은 LOD 생성 모듈(740)로부터 LOD 정보에 의해 표시되는 LOD-기반 순서 및 속성 전송 모듈(720)로부터 수신되는 전송된 속성들에 따라 포인트들을 처리하고, 예측 잔차들을 생성한다. 잔차 양자화 모듈(760)은 보간-기반 예측 모듈(750)로부터 예측 잔차들을 수신하고, 양자화를 수행하여 양자화된 예측 잔차들을 생성하도록 구성된다. 이러한 양자화된 예측 잔차들은 산술 코딩 모듈(770)에 제공된다. 산술 코딩 모듈(770)은 옥트리 인코딩 모듈(730)로부터의 점유 코드들, 후보 인덱스들(사용된다면), 보간-기반 예측 모듈(750)로부터의 양자화된 예측 잔차들, 및 다른 정보를 수신하고, 수신된 값들 또는 정보를 추가로 압축하기 위해 엔트로피 인코딩을 수행하도록 구성된다. 결과로서, 압축된 정보를 반송하는 압축된 비트스트림(702)이 생성될 수 있다. 비트스트림(702)은 압축된 비트스트림을 디코딩하는 디코더에 송신되거나, 또는 다른 방식으로 제공될 수 있거나, 또는 스토리지 디바이스에 저장될 수 있다.
본 명세서에 개시되는 속성 예측 기법들을 구현하도록 구성되는 보간-기반 예측 모듈(750) 및 역 보간-기반 예측 모듈(860)은 도 7 및 도 8에 도시되는 것과 유사한 또는 상이한 구조들을 가질 수 있는 다른 디코더들 또는 인코더들에 포함될 수 있다는 점이 주목된다. 또한, 인코더(700) 및 디코더(800)는 다양한 예들에서 동일한 디바이스 또는 별개의 디바이스들에 포함될 수 있다.
다양한 실시예들에서, 인코더(300), 디코더(400), 인코더(700), 및/또는 디코더(800)는 하드웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 인코더(300), 디코더(400), 인코더(700), 및/또는 디코더(800)는, ASIC(application specific integrated circuit), FPGA(field programmable gate array) 등과 같은, 소프트웨어와 함께 또는 소프트웨어 없이 동작하는 하나 이상의 IC(integrated circuits) 등과 같은, 처리 회로로 구현될 수 있다. 다른 예에서, 인코더(300), 디코더(400), 인코더(700), 및/또는 디코더(800)는 비-휘발성(또는 비-일시적) 컴퓨터-판독가능 저장 매체에 저장되는 명령어들을 포함하는 소프트웨어 또는 펌웨어로서 구현될 수 있다. 이러한 명령어들은, 하나 이상의 프로세서와 같은 처리 회로에 의해 실행될 때, 처리 회로로 하여금 인코더(300), 디코더(400), 인코더(700), 및/또는 디코더(800)의 기능들을 수행하게 한다.
예측 변환에 기초하는 현재의 G-PCC 속성 코딩에서, 각각의 3D 포인트들의 LOD(Level of Detail)는 각각의 포인트들의 거리에 기초하여 생성될 수 있다. 각각의 LOD에서의 3D 포인트들의 속성 값은 LOD-기반 순서로 예측을 적용하는 것에 의해 인코딩될 수 있다. 도 9는 G-PCC에서의 LOD 생성 프로세스(900)를 도시한다. 도 9에 도시되는 바와 같이, 포인트들 P0, P5, P4, 및 P2는 LOD0에 있을 수 있다. 포인트들 P1, P6, 및 P3은 LOD1에 있을 수 있다. P9, P8 및 P7은 LOD2에 있을 수 있다. P2 이전에 인코딩 또는 디코딩되는 P0, P5 및 P4의 거리 기반 가중 평균 값을 계산하는 것에 의해 P2의 속성 값이 예측될 수 있다.
현재의 G-PCC 속성 코딩에서, 실시예에서, 현재 포인트(예를 들어, P2)의 이웃의 가변성이 계산되어, 상이한 이웃 값들이 어떻게 존재하는지 및 가변성이 임계값보다 낮은지를 체크할 수 있다. 임계값이 임계값보다 낮으면, 거리-기반 가중 평균 예측이 다음과 같이 수행될 수 있다.
현재 포인트 i의 최근접 이웃들의 거리들에 기초하여 선형 보간 프로세스를 사용하여 속성 값들
Figure pct00002
이 예측될 수 있다.
Figure pct00003
를 현재 포인트 i의 k-최근접 이웃들의 세트라고 하고,
Figure pct00004
를 k-최근접 이웃들의 디코딩된/재구성된 속성 값들이라고 하고,
Figure pct00005
를 현재 포인트 i에 대한 k-최근접 이웃들의 거리들이라고 하자. 현재 포인트 i에 대한 예측된 속성 값
Figure pct00006
이 다음으로 다음과 같이 수학식 1에 의해 주어질 수 있다:
Figure pct00007
속성들이 코딩될 때 모든 포인트 클라우드들의 지오메트리 위치들이 이용가능할 수 있다는 점이 주목되어야 한다. 또한, 이웃 포인트들은 이웃 포인트들의 재구성된 속성 값들과 함께 인코더 및 디코더 양자 모두에서 이용가능할 수 있으며, 여기서 동일한 방식으로 각각의 포인트에 대한 최근접-이웃 검색을 용이하게 하기 위해 KD-트리 구조가 사용될 수 있다.
다른 실시예에서, 가변성이 임계값보다 높으면, 레이트-왜곡 최적화된 예측기 선택이 수행될 수 있다. LOD를 생성함에 있어서 이웃 포인트 검색의 결과에 기초하여 다수의 예측기 후보들이 생성될 수 있다. 예를 들어, P2의 속성 값이 예측을 사용하여 인코딩될 때, P0, P5 및 P4의 거리 기반 가중 평균 값은 0과 동일한 예측기 인덱스로 설정될 수 있다. 다음으로, 최근접 이웃 포인트 P4의 값은 1과 동일한 예측기 인덱스로 설정될 수 있다. 또한, 다음 최근접 이웃 포인트 P5 및 P0의 값은, 표 1에서 보여질 수 있는, 2 및 3과 각각 동일한 예측기 인덱스로 설정될 수 있다. 예측기 후보들을 생성한 후에, 레이트-왜곡 최적화 프로시저를 적용하는 것에 의해 최상의 예측기가 선택될 수 있고, 다음으로, 선택된 예측기 인덱스는 산술 인코딩될 수 있다.
Figure pct00008
(MaxNumCand라고 또한 지칭되는) 예측기 후보의 최대 수가 정의될 수 있고, 속성 헤더로 추가로 인코딩될 수 있다. 현재의 G-PCC 속성 코딩에서, MaxNumCand는 예측에서의 최근접 이웃들의 수 플러스 1(예를 들어, numberOfNearestNeighborsInPrediction + 1)과 동일하도록 설정될 수 있고, 절단된 단항 바이너리화(truncated unary binarization)로 예측기 인덱스를 인코딩 및 디코딩하기 위해 추가로 사용될 수 있다.
리프팅 변환에 기초하는 G-PCC에서의 현재 속성 코딩에서, 리프팅 변환은 위에 설명되는 예측 변환 위에 구축될 수 있다. 예측 스킴(또는 예측 변환)과 리프팅 스킴(또는 리프팅 변환) 사이의 주요 차이는 업데이트 연산자의 도입이다.
도 9는 G-PCC에서의 P/U(Prediction/Update)-리프팅의 예시적인 아키텍처를 도시한다. 리프팅 변환에서 예측 및 업데이트 단계들을 용이하게 하기 위해, 입력 속성 신호는 분해의 각각의 스테이지에서 고-상관 신호들의 2개의 세트로 분할될 수 있다. G-PCC에서의 리프팅 스킴에서, 분할은 레벨들 사이의 고-상관이 예상되고 각각의 레벨이 불균일 포인트 클라우드들을 구조화된 데이터로 조직하기 위해 최근접-이웃 검색에 의해 구성되는 위에 언급된 LOD 구조를 활용하는 것에 의해 수행될 수 있다. 추가로, 각각의 레벨(예를 들어, N)에서의 P/U 분해 단계는 상세 신호(예를 들어, D(N-1)) 및 근사 신호(예를 들어, A(N-1))를 초래할 수 있다. 도 9에 도시되는 바와 같이, 예를 들어, LOD(N), LOD(N-1)...LOD(1)를 포함하는 입력 속성 신호는 LOD(N) 및 LOD(N-1)...LOD(1)로 분할될 수 있다. 짝수 샘플 세트일 수 있는, LOD(N-1)...LOD(1)가, LOD(N)에 대한 예측기로서 사용될 수 있다. LOD(N)는 홀수 샘플 세트일 수 있다. 다음으로, LOD(N)와 LOD(N) 예측기 사이의 차이에 기초하여 차이 신호(또는 상세 신호) D(N-1)가 생성될 수 있다. 차이 신호 D(N-1)는 고역-통과 신호일 수 있다. 추가로, LOD(N-1)...LOD(1)의 근사 신호로서 업데이트 단계 후에 저역-통과 신호(또는 근사 신호) A(N-1)가 생성될 수 있다.
상세 신호 D(N-1) 및 근사 신호 A(N-1)는 D(N-2) 및 A(N-2)로 추가로 분해될 수 있다. 분할 단계는 베이스 레이어 근사 신호 A(1)가 획득될 때까지 반복적으로 적용될 수 있다.
결과적으로, LOD(N), ..., 및 LOD(1)를 포함할 수 있는 입력 속성 신호 자체를 코딩하는 대신에, 리프트 스킴은 D(N-1), D(N-2), ..., D(1), A(1)를 코딩할 수 있다. 효율적인 P/U 단계들의 적용은 종종 D(N-1), ..., D(1)에서 희소 부대역들 "계수들(coefficients)"로 이어질 수 있다는 점이 주목되어야 한다. 따라서, 효율적인 P/U 단계들의 적용은 변환 코딩 이득 이점을 제공할 수 있다.
G-PCC에서의 현재의 속성 코딩에서, 예측 변환에서 위에 설명된 거리-기반 가중 평균 예측만이 리프팅 변환 동안 예측 단계에서 적용된다는 점이 주목되어야 한다.
컬러와 같은 포인트 클라우드 속성들에 대해, 채널들 사이에 상당한 중복성이 존재할 수 있다. 코딩 효율을 개선하기 위해, 전처리/후처리 단계로서 컬러 공간 변환이 수행된다. 심지어 이러한 변환 후에도, 변환된 컬러 공간에서의 채널들 사이에 상당한 상관이 여전히 존재할 수 있다. 그러나, RGB-도메인 예측 또는 잔차-예측과는 달리, YCbCr-공간 대응물은 1차 선형 관계들을 일반적으로 이용한다. 컬러 공간 변환은 스케일링 및 오프셋 파라미터들의 추정 및/또는 시그널링을 요구할 수 있다. RGB-대-YUV의 예시적인 변환에서, 대응하는 루마 잔차로부터의 크로마 잔차들의 예측은 다음과 같이 수학식 2 및 3에 의해 제공될 수 있다:
Figure pct00009
Figure pct00010
여기서, Y는 루마의 예측 잔차를 지칭하고, U 및 V는 크로마의 예측 잔차를 지칭한다.
본 개시내용에서, 포인트 클라우드 속성들의 공동 크로마 채널 코딩을 위한 방법들이 제공된다. 본 개시내용에서 제공되는 방법들은, 예를 들어, 크로마 신호들 사이의 채널간 상관해제만을 제한하는 관련 예들과 비교하여, 파라미터 추정 및 코딩의 오버헤드 없이 압축 효율을 위한 채널간 상관해제를 효율적으로 수행할 수 있다. 본 명세서에 제공되는 방법들은 위에 설명되는 G-PCC에서의 예측 변환 및 리프팅 변환에 관련된다. 이러한 방법들은 포인트 클라우드들에 대해 설계되는 유사한 코덱들에 적용될 수 있다.
멀티-채널 신호를 상관-해제시키기 위해, 예측기가 적용될 수 있다. 본 개시내용에서, 원래의 잔차들 대신에 2차 잔차가 양자화되고 엔트로피-코딩될 수 있도록 채널들의 잔차 신호들을 예측하기 위해 예측기가 적용될 수 있다. 본 개시내용은 Cb 및 Cr 크로마 채널들의 예측 잔차들이 상관될 수 있다는 관찰에 기초하는 실시예들을 포함한다.
본 개시내용의 실시예들은 G-PCC에서의 예측 변환 및 리프팅 변환 양자 모두에 적용될 수 있다. 상세 부대역 계수들(예를 들어, D(N-1))은 리프팅 변환의 예측 단계로부터의 출력이기 때문에, 상세 부대역 계수들은 본질적으로 예측 잔차 신호들일 수 있고, 동일한 예측 전략이 주어지면 상이한 컬러 채널들 사이에서 유사할 수 있다.
본 개시내용에서,
Figure pct00011
및
Figure pct00012
는 각각 Cb 및 Cr 성분들(크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분 및 Cr 성분이라고 또한 지칭됨)의 예측 잔차 신호들을 나타낼 수 있다. 예측 잔차 심볼들 사이의 상관에 기초하여 예측 잔차 신호들 중 하나 및 예측 잔차 신호들의 조합이 코딩될 수 있다. 실시예에서, 2개의 잔차 신호들(예를 들어, Cb 예측 잔차 신호 및 Cr 예측 잔차 신호)이 양으로 상관될 때
Figure pct00013
및
Figure pct00014
대신에
Figure pct00015
및
Figure pct00016
-
Figure pct00017
이 코딩될 수 있다(예를 들어, 엔트로피-코딩이 뒤따르는 양자화). 다른 실시예에서, 2개의 잔차 신호들이 음으로 상관될 때
Figure pct00018
및
Figure pct00019
대신에
Figure pct00020
및
Figure pct00021
+
Figure pct00022
가 코딩될 수 있다. 또 다른 실시예에서, 2개의 잔차 신호가 음으로도 양으로도 상관되지 않을 때 Rescb 및 Rescr가 평소와 같이 코딩될 수 있다.
크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분과 Cr 성분의 상관의 타입을 결정하기 위해, 2개의 크로마 채널 예측 잔차들(예를 들어, Cb 성분 및 Cr 성분)의 계산된 신호 상관의 임계값 테스트가 수행될 수 있다. 실시예에서, 인코더 및 디코더 양자 모두에서 이용가능한 프레임(또는 비디오, 타일 또는 슬라이스와 같은 다른 코딩된 유닛들)의 재구성된 또는 양자화되지 않은 잔차 샘플들(예를 들어, 동일 포인트 클라우드에서의 포인트들)을 사용하여 2개의 크로마 잔차 성분들(예를 들어, Cb 성분 및 Cr 성분) 사이의 상관의 부호(또는 타입)가 도출될 수 있다. 실시예에서, 인코더에서만 프레임(또는 비디오, 타일 또는 슬라이스와 같은 다른 유닛들)의 재구성된 또는 양자화되지 않은 잔차 샘플들을 사용하여 2개의 크로마 잔차 성분들 사이의 상관의 부호가 도출될 수 있으며, 도출된 상관의 부호는 비트스트림에서 디코더에 추가로 시그널링될 수 있다. 다른 실시예에서, 인코더 및 디코더 양자 모두에서 이전 LOD로부터의 재구성된 또는 양자화되지 않은 잔차 샘플들을 사용하여 2개의 크로마 잔차 성분들 사이의 상관의 부호가 도출될 수 있다. 다른 실시예에서, 인코더에서만 이전 LOD로부터의 재구성된 또는 양자화되지 않은 잔차 샘플들을 사용하여 2개의 크로마 잔차 성분들 사이의 상관의 부호가 도출될 수 있고, 도출된 상관의 부호는 비트스트림에서 디코더에 추가로 시그널링될 수 있다.
다른 실시예에서, 인코더에서 현재 포인트 클라우드 픽셀(또는 포인트 클라우드에서의 현재 포인트)이 속하는 LOD의 양자화되지 않은 잔차 샘플들을 사용하여 2개의 크로마 잔차 성분들 사이의 상관의 부호가 도출될 수 있고, 도출된 상관의 부호는 비트스트림에서 디코더에 추가로 시그널링될 수 있다. 다른 실시예에서, 인코더 및 디코더 양자 모두에서 현재 포인트의 N개의 최근접-이웃 샘플로부터의 재구성된 또는 양자화되지 않은 잔차 샘플들을 사용하여 2개의 크로마 잔차 성분들 사이의 상관의 부호가 도출될 수 있으며, 여기서 N은 GPCC 테스트 모델 설계에서 LOD 생성 및 최근접-이웃 검색의 결과로서 획득되는 예측 샘플들의 수일 수 있다. 본 개시내용의 예시적인 실시예에서, N은 3 또는 4로 설정될 수 있다.
임계값 테스트들에서 사용되는 임계값은 신호 특성들 및 코딩 조건들에 의존하여 적응적으로 조정될 수 있다. 임계값은 비트스트림에서 시그널링될 수 있다. 실시예에서, 임계값은 양의 픽셀-당 상관을 갖는 위에 언급된 LOD 내의 픽셀들의 수의 백분율로서 설정될 수 있다. 따라서, 위의 잔차의 코딩 프로세스에서의 부호 상관이 양이라고 결정하기 위해 임계값이 적용될 수 있다. 유사하게, 임계값은 음의 픽셀-당 상관을 갖는 위에 언급된 LOD 내의 픽셀들의 수의 백분율로서 설정될 수 있다. 따라서, 위의 잔차의 코딩 프로세스에서의 부호 상관이 음이라고 결정하기 위해 임계값이 적용될 수 있다.
실시예에서, 잔차 코딩이 인에이블되는지 또는 사용될지를 표시하기 위해 비트스트림으로 글로벌 인에이블링 신호가 전송될 수 있다. 글로벌 인에이블링 신호는, 비디오, 프레임, 타일 또는 슬라이스와 같은, 코딩의 단위로 적용될 수 있다.
잔차 코딩이 사용될 것이라는 점을 글로벌 인에이블링 신호가 표시할 때, 제1 크로마 신호와 제2 크로마 신호 사이에 상관이 존재하는지를 표시하기 위해 제1 바이너리 플래그가 전송될 수 있다. 제1 바이너리 플래그가 참(또는 제1 값, 또는 1)으로 설정되면, 상관이 양인지 또는 음인지를 표시하기 위해 제2 바이너리 플래그가 전송될 수 있다. 예를 들어, G-PCC에서의 각각의 LOD에 제1 및 제2 바이너리 플래그들이 전송될 수 있다. 상관의 부호(예를 들어, 양의 상관 또는 음의 상관)를 결정하기 위해 위에 언급된 임계값 테스트가 여전히 적용될 수 있다.
잔차 코딩 방법들의 예시적인 실시예는 다음과 같이 제1 C형 의사 코드로 예시될 수 있다:
Figure pct00023
여기서 inter_chroma_prediction_enabled_flag는 글로벌 인에이블링 플래그일 수 있고, decode(SignNonzero)는 제1 바이너리 플래그일 수 있다. 제1 바이너리 플래그(예를 들어, decode(SignNonzero))는, 당면한 각각의 LOD에 대해, 상관이 존재하는지를 표시하기 위해 제1 비트 신호를 제공할 수 있다. 제1 바이너리 플래그(예를 들어, decode(SignNonzero))가 1(또는 제1 값)이면, 제2 바이너리 플래그(예를 들어, decode(Sign))는 상관의 부호를 실제로 결정하기 위해 제2 비트 신호를 제공할 수 있다. 예를 들어, 위 제1 C형 의사 코드에서 보여지는 바와 같이, 제2 바이너리 플래그가 1(또는 제1 값)일 때, 상관의 부호는 -1(또는 음)이다. 제2 바이너리 플래그가 0(또는 제2 값)일 때, 상관의 부호는 1(또는 양)이다. 추가로, 제1 바이너리 플래그(예를 들어, decode(SignNonzero))가 0(또는 제2 값)이면, 상관의 타입이 0이고, 이는 제1 크로마 신호와 제2 크로마 신호 사이에 상관이 존재하지 않는다는 것을 의미한다. 각각의 포인트 i에 대한 상관의 부호는 어레이 SaveSign[]에 저장될 수 있다.
추가로, 다음과 같이 제2 C형 의사 코드에서 잔차 재구성 프로세스가 제공될 수 있다:
Figure pct00024
reconsructedColor[1] 및 reconsructedColor[2]는, 각각, 제1 및 제2 크로마 신호들(또는 속성 값들)일 수 있고, dequantize()는 재구성된 샘플을 출력하기 위한 역-양자화 프로세스일 수 있다. 제2 C형 의사 코드에서 보여지는 바와 같이, 제1 크로마 신호(예를 들어, reconsructedColor[1])는 제1 크로마 예측 잔차 정보(예를 들어, ColorQuantizationIndex[1])에 대한 제1 역-양자화 프로세스에 기초하여 재구성될 수 있다. 글로벌 인에이블링 플래그(예를 들어, inter_chroma_prediction_enabled_flag)가 1일 때, 제2 크로마 신호(예를 들어, reconstructedColor[2])는 제1 부분 및 제2 부분과 동일할 수 있다. 제1 부분은 제2 크로마 예측 잔차 정보에 대해 제2 역-양자화 프로세스(예를 들어, dequantize(ColorQuantizationIndex[2]))를 수행하는 것에 의해 획득될 수 있고, 제2 부분은 재구성된 제1 크로마 정보(예를 들어, reconsructedColor[1])와 제1 크로마 예측 잔차 정보와 제2 크로마 예측 잔차 정보의 상관의 타입(예를 들어, SaveSign[lod_counter])을 곱하는 것에 의해 획득될 수 있다. 또한, 글로벌 인에이블링 플래그(예를 들어, inter_chroma_prediction_enabled_flag)가 0(또는 제2 값)일 때, 제2 크로마 정보(예를 들어, reconsructedColor[2])는 제2 크로마 예측 잔차 정보에 대해 제2 역-양자화 프로세스(예를 들어, dequantize(ColorQuantizationIndex[2]))를 수행하는 것에 의해 재구성될 수 있다.
샘플 재구성 동안 (lod_count-1)번째 LOD(예를 들어, LOD(N-1))에 대해 결정되는 부호-상관을 반영하기 위해 SaveSign[lod_counter]이 적용될 수 있다는 점이 주목되어야 한다.
일부 실시예들에서, 위에 언급된 방법들은 2개의 채널들이 제로 오프셋들과 1차 순서 관계로 상관되는 다른 멀티-채널 신호들에 적용될 수 있다.
위 기법들은 포인트 클라우드 압축/압축해제를 위해 적응된 비디오 인코더 또는 디코더에서 구현될 수 있다. 이러한 인코더/디코더는 하드웨어, 소프트웨어, 또는 이들의 임의의 조합으로 구현될 수 있고, 이러한 소프트웨어는, 존재한다면, 하나 이상의 비-일시적 컴퓨터 판독가능 매체에 저장될 수 있다. 예를 들어, 이러한 방법들(또는 실시예들), 인코더들, 및 디코더들 각각은 처리 회로(예를 들어, 하나 이상의 프로세서 또는 하나 이상의 집적 회로)에 의해 구현될 수 있다. 하나의 예에서, 이러한 하나 이상의 프로세서는 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체에 저장되는 프로그램을 실행한다.
도 11 및 도 12는 본 개시내용의 실시예들에 따른 프로세스(1100) 및 프로세스(1200)를 약술하는 흐름도들을 도시한다. 프로세스들(1100 및 1200)은 포인트 클라우드에 대한 디코딩 프로세스들 동안 사용될 수 있다. 다양한 실시예들에서, 프로세스들(1100 및 1200)은, 단말 디바이스들(110)에서의 처리 회로, 인코더(203) 및/또는 디코더(201)의 기능들을 수행하는 처리 회로, 인코더(300), 디코더(400), 인코더(700), 및/또는 디코더(800)의 기능들을 수행하는 처리 회로 등과 같은, 처리 회로에 의해 실행된다. 일부 실시예들에서, 프로세스들(1100 및 1200)은 소프트웨어 명령어들로 구현될 수 있고, 따라서 처리 회로가 소프트웨어 명령어들을 실행할 때, 처리 회로는 프로세스들(1100 및 1200)을 각각 수행한다.
도 11에 도시되는 바와 같이, 프로세스(1100)는 (S1101)에서 시작하고 (S1110)으로 진행한다.
(S1110)에서, 포인트들의 세트를 포함하는 포인트 클라우드에 대한 코딩된 비트스트림으로부터 포인트들의 세트에서의 포인트의 크로마 예측 잔차 정보가 수신될 수 있다. 이러한 크로마 예측 잔차 정보는 Cb 성분 및 Cr 성분을 포함할 수 있다.
(S1120)에서, 처리 회로에 의해 그리고 포인트 클라우드에 대한 코딩된 비트스트림으로부터 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분과 Cr 성분의 상관의 타입이 결정될 수 있다.
(S1130)에서, 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분과 Cr 성분 사이의 상관의 타입에 기초하여 크로마 예측 잔차 정보가 디코딩될 수 있다.
예에서, 크로마 예측 잔차 정보를 디코딩하기 위해, Cb 성분와 Cr 성분의 상관의 타입이 양인 것에 기초하여 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분 및 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분 마이너스 Cr 성분이 디코딩될 수 있다.
다른 예에서, 크로마 예측 잔차 정보를 디코딩하기 위해, Cb 성분와 Cr 성분의 상관의 타입이 음인 것에 기초하여 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분 및 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분 플러스 Cr 성분이 디코딩될 수 있다.
또 다른 예에서, 크로마 예측 잔차 정보를 디코딩하기 위해, Cb 성분과 Cr 성분 사이에 표시된 상관이 없는 것에 기초하여 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분 및 크로마 예측 잔차 정보의 Cr 성분이 디코딩될 수 있다.
일부 실시예들에서, 코딩된 영역의 하나로부터의 잔차 포인트들의 제1 수, 이전 LOD(level of detail), 및 포인트의 N개의 최근접-이웃 포인트들이 양으로 상관되는 것에 기초하여 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분과 Cr 성분의 상관의 타입이 양이라고 결정될 수 있다. 일부 실시예들에서, 코딩된 영역의 하나로부터의 잔차 포인트들의 제2 수, 이전 LOD, 및 포인트의 N개의 최근접-이웃 포인트들이 음으로 상관되는 것에 기초하여 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분과 Cr 성분의 상관의 타입이 음이라고 결정될 수 있다.
일부 실시예들에서, 코딩된 영역은 프레임, 비디오 시퀀스, GOP(group of pictures), 화상, 슬라이스, 또는 타일 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
일부 실시예들에서, N은 3 또는 4와 동일한 양의 정수일 수 있다.
프로세스(1100)에서, 코딩된 비트스트림은 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분과 Cr 성분 사이의 상관의 타입을 표시하는 시그널링 정보를 추가로 포함할 수 있다. 예에서, 시그널링 정보는, 코딩된 영역의 하나로부터의 잔차 포인트들의 제1 수, 이전 LOD(level of detail), 포인트가 속하는 LOD, 또는 포인트의 N개의 최근접-이웃 포인트들이 양으로 상관되는 것에 기초하여, 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분과 Cr 성분의 상관의 타입이 양이라고 표시할 수 있다. 다른 예에서, 시그널링 정보는, 코딩된 영역의 하나로부터의 잔차 포인트들의 제2 수, 이전 LOD, 포인트가 속하는 LOD, 또는 포인트의 N개의 최근접-이웃 포인트들이 음으로 상관되는 것에 기초하여, 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분과 Cr 성분의 상관의 타입이 양이라고 표시할 수 있다.
도 12에 도시되는 바와 같이, 프로세스(1200)는 (S1201)에서 시작하고 (S1210)으로 진행한다.
(S1210)에서, 포인트들의 세트를 포함하는 포인트 클라우드에 대한 코딩된 비트스트림으로부터 제1 시그널링 정보가 수신될 수 있다. 제1 시그널링 정보는 포인트들의 세트에서의 포인트의 제1 크로마 예측 잔차 정보 및 제2 크로마 예측 잔차 정보가 제1 크로마 예측 잔차 정보 및 제2 크로마 예측 잔차 정보의 상관의 타입에 기초하여 디코딩된다는 점을 표시할 수 있다. 코딩된 비트스트림은 제1 크로마 예측 잔차 정보 및 제2 크로마 예측 잔차 정보를 포함할 수 있다.
(S1220)에서, 제1 시그널링 정보에 기초하여 제1 크로마 예측 잔차 정보와 제2 크로마 예측 잔차 정보 사이의 상관의 타입이 결정될 수 있다.
(S1230)에서, 제1 크로마 예측 잔차 정보, 제2 크로마 예측 잔차 정보, 및 제1 크로마 예측 잔차 정보와 제2 크로마 예측 잔차 정보 사이의 상관의 타입에 기초하여 제1 크로마 정보 및 제2 크로마 정보가 재구성될 수 있다.
일부 실시예들에서, 제1 시그널링 정보가 제1 값인 것에 기초하여 제2 시그널링 정보가 결정될 수 있다. 제2 시그널링 정보는 제3 시그널링 정보에 의해 제1 크로마 예측 잔차 정보와 제2 크로마 예측 잔차 정보 사이의 상관의 타입이 결정된다는 점을 표시할 수 있다. 제2 시그널링 정보가 제1 값인 것에 기초하여 제3 시그널링 정보가 결정될 수 있다. 제3 시그널링 정보에 기초하여 제1 크로마 예측 잔차 정보와 제2 크로마 예측 잔차 정보 사이의 상관의 타입이 결정될 수 있다.
예에서, 제3 시그널링 정보가 제1 값인 것에 기초하여 제1 크로마 예측 잔차 정보와 제2 크로마 예측 잔차 정보 사이의 상관의 타입이 음이라고 결정될 수 있다. 다른 예에서, 제3 시그널링 정보가 제2 값인 것에 기초하여 제1 크로마 예측 잔차 정보와 제2 크로마 예측 잔차 정보 사이의 상관의 타입이 양이라고 결정될 수 있다.
프로세스(1200)에서, 제1 크로마 예측 잔차 정보에 대해 제1 역-양자화 프로세스를 수행하는 것에 의해 제1 크로마 정보가 재구성될 수 있다. 또한, 제1 시그널링 정보가 제1 값인 것에 응답하여, 제1 부분 및 제2 부분을 포함하는 제2 크로마 정보가 재구성될 수 있다. 제2 크로마 예측 잔차 정보에 대해 제2 역-양자화 프로세스를 수행하는 것에 의해 제1 부분이 획득될 수 있고, 재구성된 제1 크로마 정보와 제1 크로마 예측 잔차 정보와 제2 크로마 예측 잔차 정보의 상관의 타입을 곱하는 것에 의해 제2 부분이 획득될 수 있다.
일부 실시예들에서, 제1 크로마 예측 잔차 정보에 대해 제1 역-양자화 프로세스를 수행하는 것에 의해 제1 크로마 정보가 재구성될 수 있다. 제1 시그널링 정보가 제2 값인 것에 응답하여, 제2 크로마 예측 잔차 정보에 대해 제2 역-양자화 프로세스를 수행하는 것에 의해 제2 크로마 정보가 재구성될 수 있다.
일부 실시예들에서, 제1 크로마 예측 잔차 정보 및 제2 크로마 예측 잔차 정보는 제로 오프셋들과 1차 관계로 상관될 수 있다.
위에 주목된 바와 같이, 위에 설명된 기법들은 컴퓨터-판독가능 명령어들을 사용하여 컴퓨터 소프트웨어로서 구현되고, 하나 이상의 컴퓨터-판독가능 매체에 물리적으로 저장될 수 있다. 예를 들어, 도 13은 개시된 주제의 특정 실시예들을 구현하기에 적합한 컴퓨터 시스템(1800)을 도시한다.
이러한 컴퓨터 소프트웨어는, 하나 이상의 컴퓨터 CPU(central processing units), GPU(Graphics Processing Units) 등에 의해, 직접, 또는 해석, 마이크로-코드 실행 등을 통해 실행될 수 있는 명령어들을 포함하는 코드를 생성하기 위해 어셈블리, 컴파일(compilation), 링킹(linking) 등의 메커니즘들의 대상일 수 있는, 임의의 적합한 머신 코드 또는 컴퓨터 언어를 사용하여 코딩될 수 있다.
이러한 명령어들은, 예를 들어, 개인용 컴퓨터들, 태블릿 컴퓨터들, 서버들, 스마트폰들, 게이밍 디바이스들, 사물 인터넷 디바이스들 등을 포함하는, 다양한 타입들의 컴퓨터들 또는 그 컴포넌트들 상에서 실행될 수 있다.
컴퓨터 시스템(1800)에 대한 도 13에 도시되는 컴포넌트들은 사실상 예시적인 것이고, 본 개시내용의 실시예들을 구현하는 컴퓨터 소프트웨어의 사용 또는 기능성의 범위에 대한 임의의 제한을 암시하도록 의도되는 것은 아니다. 컴포넌트들의 구성이 컴퓨터 시스템(1800)의 예시적인 실시예에서 예시되는 컴포넌트들 중 임의의 하나 또는 이들의 조합과 관련하여 임의의 종속성 또는 요건을 갖는 것으로 해석되어서도 안 된다.
컴퓨터 시스템(1800)은 특정 인간 인터페이스 입력 디바이스들을 포함할 수 있다. 이러한 인간 인터페이스 입력 디바이스는, 예를 들어, (키스트로크들, 스와이프들, 데이터 글러브 움직임들과 같은) 촉각적 입력, (음성, 박수와 같은) 오디오 입력, (제스처들과 같은) 시각적 입력, 후각적 입력(묘사되지 않음)을 통한 하나 이상의 인간 사용자에 의한 입력에 응답할 수 있다. 인간 인터페이스 디바이스들은 (음성, 음악, 주변 사운드와 같은) 오디오, (스캐닝된 이미지들, 스틸 이미지 카메라로부터 획득된 사진 이미지들과 같은) 이미지들, (2차원 비디오, 입체적 비디오를 포함하는 3차원 비디오와 같은) 비디오와 같은, 인간에 의한 의식적인 입력과 반드시 직접적으로 관련되는 것은 아닌 특정 미디어를 캡처하기 위해 또한 사용될 수 있다.
입력 인간 인터페이스 디바이스들은 키보드(1801), 마우스(1802), 트랙패드(1803), 터치 스크린(1810), 데이터-글러브(도시되지 않음), 조이스틱(1805), 마이크로폰(1806), 스캐너(1807), 카메라(1808) 중 하나 이상 (각각의 단지 하나만이 묘사됨)을 포함할 수 있다.
컴퓨터 시스템(1800)은 특정 인간 인터페이스 출력 디바이스들을 또한 포함할 수 있다. 이러한 인간 인터페이스 출력 디바이스들은, 예를 들어, 촉각적 출력, 사운드, 광, 및 냄새/맛을 통해 하나 이상의 인간 사용자의 감각들을 자극하고 있을 수 있다. 이러한 인간 인터페이스 출력 디바이스들은 촉각적 출력 디바이스들(예를 들어, 터치-스크린(1810), 데이터-글러브(도시되지 않음), 또는 조이스틱(1805)에 의한 촉각 피드백이지만, 입력 디바이스들로서 역할하지 않는 촉각 피드백 디바이스들도 있을 수 있음), (스피커들(1809), 헤드폰들(묘사되지 않음)과 같은) 오디오 출력 디바이스들, (CRT 스크린들, LCD 스크린들, 플라즈마 스크린들, OLED 스크린들을 포함하는 스크린들(1810), 각각은 터치-스크린 입력 능력이 있거나 없고, 각각은 촉각 피드백 능력이 있거나 없고- 이들 중 일부는 스테레오그래픽 출력과 같은 수단을 통해 2차원 시각적 출력 또는 3차원 이상의 출력을 출력할 수 있음 -; 가상-현실 안경들(묘사되지 않음), 홀로그래픽 디스플레이들 및 연기 탱크들(묘사되지 않음)과 같은) 시각적 출력 디바이스들, 및 프린터들(묘사되지 않음)을 포함할 수 있다.
컴퓨터 시스템(1800)은 인간 액세스가능한 스토리지 디바이스들 및 자신의 연관된 매체들, 예컨대 CD/DVD 등과 같은, 매체(1821)를 갖는 CD/DVD ROM/RW(1820)를 포함하는 광학 매체, 썸-드라이브(thumb-drive)(1822), 이동식 하드 드라이브 또는 솔리드 스테이트 드라이브(1823), 테이프 및 플로피 디스크(묘사되지 않음)와 같은 레거시 자기 매체, 보안 동글(묘사되지 않음)과 같은 특수화된 ROM/ASIC/PLD 기반 디바이스들 등을 또한 포함할 수 있다.
해당 분야에서의 기술자들은 현재 개시된 주제와 관련하여 사용되는 용어 "컴퓨터 판독가능 매체(computer readable media)"가 송신 매체들, 반송파들, 또는 다른 일시적 신호들을 포괄하지 않는다는 점을 또한 이해할 것이다.
컴퓨터 시스템(1800)은 하나 이상의 통신 네트워크에 대한 인터페이스를 또한 포함할 수 있다. 네트워크들은 예를 들어, 무선, 유선, 광학일 수 있다. 네트워크들은 추가로 로컬, 광역, 대도시, 차량 및 산업, 실시간, 지연-허용 등일 수 있다. 네트워크들의 예들은 이더넷과 같은 로컬 영역 네트워크들, 무선 LAN들, GSM, 3G, 4G, 5G, LTE 등을 포함하는 셀룰러 네트워크들, 케이블 TV, 위성 TV, 및 지상파 방송 TV를 포함하는 TV 유선 또는 무선 광역 디지털 네트워크들, CANBus를 포함하는 차량 및 산업 등을 포함한다. 특정 네트워크들은(예를 들어, 컴퓨터 시스템(1800)의 USB 포트들과 같은) 특정 범용 데이터 포트들 또는 주변 버스들(1849)에 부착되는 외부 네트워크 인터페이스 어댑터들을 보통 요구하고; 다른 것들은 아래에 설명되는 바와 같은 시스템 버스에 대한 부착에 의해 컴퓨터 시스템(1800)의 코어에 보통 집적된다(예를 들어, PC 컴퓨터 시스템으로의 이더넷 인터페이스 또는 스마트폰 컴퓨터 시스템으로의 셀룰러 네트워크 인터페이스). 이러한 네트워크들 중 임의의 것을 사용하여, 컴퓨터 시스템(1800)은 다른 엔티티들과 통신할 수 있다. 이러한 통신은 단방향, 수신 전용(예를 들어, 브로드캐스트 TV), 단방향 송신 전용(예를 들어, CANbus 대 특정 CANbus 디바이스들), 또는 예를 들어, 로컬 또는 광역 디지털 네트워크들을 사용하는 다른 컴퓨터 시스템들과의 양방향일 수 있다. 위에 설명된 바와 같은 네트워크들 및 네트워크 인터페이스들 각각에 대해 특정 프로토콜들 및 프로토콜 스택들이 사용될 수 있다.
전술된 인간 인터페이스 디바이스들, 인간-액세스가능한 스토리지 디바이스들, 및 네트워크 인터페이스들은 컴퓨터 시스템(1800)의 코어(1840)에 부착될 수 있다.
코어(1840)는 하나 이상의 CPU(Central Processing Units)(1841), GPU(Graphics Processing Units)(1842), FPGA(Field Programmable Gate Areas)(1843)의 형태로 특수화된 프로그램가능 처리 유닛, 특정 태스크에 대한 하드웨어 가속기(1844) 등을 포함할 수 있다. 이러한 디바이스들은, ROM(Read-only memory)(1845), 랜덤-액세스 메모리(1846), 내부 비-사용자 액세스가능 하드 드라이브들, SSD들 등과 같은 내부 대용량 저장소(1847)와 함께, 시스템 버스(1848)를 통해 접속될 수 있다. 일부 컴퓨터 시스템들에서, 시스템 버스(1848)는 추가적인 CPU들, GPU들 등에 의한 확장들을 가능하게 하기 위해 하나 이상의 물리적 플러그의 형태로 액세스가능할 수 있다. 주변 디바이스들은 코어의 시스템 버스(1849)에 직접, 또는 주변 버스(1848)를 통해 부착될 수 있다. 주변 버스를 위한 아키텍처들은 PCI, USB 등을 포함한다.
CPU들(1841), GPU들(1842), FPGA들(1843), 및 가속기들(1844)은, 조합하여, 전술한 컴퓨터 코드를 구성할 수 있는 특정 명령어들을 실행할 수 있다. 이러한 컴퓨터 코드는 ROM(1845) 또는 RAM(1846)에 저장될 수 있다. 과도적인 데이터가 또한 RAM(1846)에 저장될 수 있는 반면, 영구 데이터가, 예를 들어, 내부 대용량 저장소(1847)에 저장될 수 있다. 메모리 디바이스들 중 임의의 것에 대한 고속 저장 및 검색은, 하나 이상의 CPU(1841), GPU(1842), 대용량 저장소(1847), ROM(1845), RAM(1846) 등과 밀접하게 연관될 수 있는, 캐시 메모리의 사용을 통해 인에이블될 수 있다.
컴퓨터 판독가능 매체는 다양한 컴퓨터 구현 동작들을 수행하기 위한 컴퓨터 코드를 그 상에 가질 수 있다. 이러한 매체 및 컴퓨터 코드는 본 개시내용의 목적을 위해 특수하게 설계되고 구성된 것들일 수 있거나, 또는 이들은 컴퓨터 소프트웨어 분야에서의 기술자들에게 잘 알려져 있고 이용가능한 종류의 것일 수 있다.
제한이 아니라 예로서, 아키텍처를 갖는 컴퓨터 시스템(1800), 및 구체적으로 코어(1840)는 프로세서(들)(CPU들, GPU들, FPGA, 가속기들 등을 포함함)가 하나 이상의 유형의(tangible) 컴퓨터-판독가능 매체에 구현된 소프트웨어를 실행하는 결과로서 기능성을 제공할 수 있다. 이러한 컴퓨터-판독가능 매체는 위에 소개된 바와 같은 사용자-액세스가능한 대용량 저장소 뿐만 아니라, 코어-내부 대용량 저장소(1847) 또는 ROM(1845)과 같은 비-일시적인 본질의 것인 코어(1840)의 특정 저장소와 연관된 매체일 수 있다. 본 개시내용의 다양한 실시예들을 구현하는 소프트웨어가 이러한 디바이스들에 저장되고 코어(1840)에 의해 실행될 수 있다. 컴퓨터-판독가능 매체는 특정 필요에 따라 하나 이상의 메모리 디바이스 또는 칩을 포함할 수 있다. 이러한 소프트웨어는 코어(1840) 및 구체적으로 그 내부의 프로세서들(CPU, GPU, FPGA 등을 포함함)로 하여금, RAM(1846)에 저장되는 데이터 구조들을 정의하는 것 및 소프트웨어에 의해 정의된 프로세스들에 따라 이러한 데이터 구조들을 수정하는 것을 포함하는, 본 명세서에 설명된 특정 프로세스들 또는 특정 프로세스들의 특정 부분들을 실행하게 할 수 있다. 또한 또는 대안으로서, 이러한 컴퓨터 시스템은, 본 명세서에 설명된 특정 프로세스들 또는 특정 프로세스들의 특정 부분들을 실행하기 위해 소프트웨어 대신에 또는 그와 함께 동작할 수 있는, 회로(예를 들어: 가속기(1844))에 하드와이어링되거나 또는 다른 방식으로 구현된 로직의 결과로서 기능성을 제공할 수 있다. 소프트웨어에 대한 참조는, 적절한 경우, 로직을 포괄할 수 있고, 그 반대도 가능하다. 컴퓨터-판독가능 매체에 대한 참조는, 적절한 경우, 실행을 위한 소프트웨어를 저장하는(예를 들어, IC(integrated circuit)와 같은) 회로, 또는 실행을 위한 로직을 구현하는 회로, 또는 양자 모두를 포괄할 수 있다. 본 개시내용은 하드웨어 및 소프트웨어의 임의의 적합한 조합을 포괄한다.
본 개시내용이 여러 예시적인 실시예들을 설명하였지만, 본 개시내용의 범위 내에 속하는 변경들, 치환들, 및 다양한 대체 균등물들이 존재한다. 따라서, 해당 분야에서의 기술자들은, 비록 본 명세서에 명시적으로 도시되거나 또는 설명되지는 않더라도, 본 개시내용의 원리들을 구현하고 따라서 그 사상 및 범위 내에 있는, 다수의 시스템들 및 방법들을 고안할 수 있을 것이라는 점이 인정될 것이다.

Claims (20)

  1. 포인트 클라우드 디코더에서의 포인트 클라우드 지오메트리 디코딩의 방법으로서,
    포인트들의 세트를 포함하는 포인트 클라우드에 대한 코딩된 비트스트림으로부터, 상기 포인트들의 세트에서의 포인트의 크로마 예측 잔차 정보를 수신하는 단계- 상기 크로마 예측 잔차 정보는 Cb 성분 및 Cr 성분을 포함함 -;
    처리 회로에 의해 그리고 상기 포인트 클라우드에 대한 코딩된 비트스트림으로부터, 상기 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분과 Cr 성분 사이의 상관의 타입을 결정하는 단계; 및
    상기 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분과 Cr 성분 사이의 상관의 타입에 기초하여 상기 크로마 예측 잔차 정보를 디코딩하는 단계를 포함하는 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 디코딩하는 단계는,
    상기 Cb 성분과 Cr 성분 사이의 상관의 타입이 양인 것에 기초하여 상기 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분 및 상기 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분 마이너스 Cr 성분을 디코딩하는 단계를 포함하는 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 디코딩하는 단계는,
    상기 Cb 성분과 Cr 성분 사이의 상관의 타입이 음인 것에 기초하여 상기 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분 및 상기 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분 플러스 Cr 성분을 디코딩하는 단계를 포함하는 방법.
  4. 제1항에 있어서, 상기 디코딩하는 단계는,
    상기 Cb 성분과 상기 Cr 성분 사이에 표시된 상관이 없는 것에 기초하여 상기 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분 및 상기 크로마 예측 잔차 정보의 Cr 성분을 디코딩하는 단계를 포함하는 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 결정하는 단계는,
    코딩된 영역의 하나로부터의 잔차 포인트들의 제1 수, 이전 LOD(level of detail), 또는 상기 포인트의 N개의 최근접-이웃 포인트들이 양으로 상관되는 것에 기초하여 상기 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분과 Cr 성분 사이의 상관의 타입이 양이라고 결정하는 단계; 및
    상기 코딩된 영역의 하나로부터의 잔차 포인트들의 제2 수, 상기 이전 LOD, 또는 상기 포인트의 N개의 최근접-이웃 포인트들이 음으로 상관되는 것에 기초하여 상기 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분과 Cr 성분 사이의 상관의 타입이 음이라고 결정하는 단계를 포함하는 방법.
  6. 제5항에 있어서, 상기 코딩된 영역은 프레임, 비디오 시퀀스, GOP(group of pictures), 화상, 슬라이스, 또는 타일 중 적어도 하나를 포함하는 방법.
  7. 제5항에 있어서, 상기 N은 3 또는 4와 동일한 양의 정수인 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 코딩된 비트스트림은 상기 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분과 Cr 성분 사이의 상관의 타입을 표시하는 시그널링 정보를 포함하고,
    상기 시그널링 정보는, 코딩된 영역의 하나로부터의 잔차 포인트들의 제1 수, 이전 LOD(level of detail), 상기 포인트가 속하는 LOD, 및 상기 포인트의 N개의 최근접-이웃 포인트들이 양으로 상관되는 것에 기초하여, 상기 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분과 Cr 성분 사이의 상관의 타입이 양이라고 표시하고,
    상기 시그널링 정보는, 상기 코딩된 영역의 하나로부터의 잔차 포인트들의 제2 수, 상기 이전 LOD, 상기 포인트가 속하는 LOD, 및 상기 포인트의 N개의 최근접-이웃 포인트들이 음으로 상관되는 것에 기초하여, 상기 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분과 Cr 성분 사이의 상관의 타입이 음이라고 표시하는 방법.
  9. 포인트 클라우드 디코더에서의 포인트 클라우드 지오메트리 디코딩의 방법으로서,
    포인트들의 세트를 포함하는 포인트 클라우드에 대한 코딩된 비트스트림으로부터, 상기 포인트들의 세트에서의 포인트의 제1 크로마 예측 잔차 정보 및 제2 크로마 예측 잔차 정보가 상기 제1 크로마 예측 잔차 정보와 상기 제2 크로마 예측 잔차 정보 사이의 상관의 타입에 기초하여 디코딩된다는 점을 표시하는 제1 시그널링 정보를 수신하는 단계- 상기 코딩된 비트스트림은 상기 제1 크로마 예측 잔차 정보 및 상기 제2 크로마 예측 잔차 정보를 포함함 -;
    상기 제1 시그널링 정보에 기초하여 상기 제1 크로마 예측 잔차 정보와 상기 제2 크로마 예측 잔차 정보 사이의 상관의 타입을 결정하는 단계; 및
    상기 제1 크로마 예측 잔차 정보, 상기 제2 크로마 예측 잔차 정보, 및 상기 제1 크로마 예측 잔차 정보와 상기 제2 크로마 예측 잔차 정보 사이의 상관의 타입에 기초하여 제1 크로마 정보 및 제2 크로마 정보를 재구성하는 단계를 포함하는 방법.
  10. 제9항에 있어서, 상기 결정하는 단계는 추가로,
    상기 제1 시그널링 정보가 제1 값인 것에 기초하여 제2 시그널링 정보를 결정하는 단계- 상기 제2 시그널링 정보는 상기 제1 크로마 예측 잔차 정보와 상기 제2 크로마 예측 잔차 정보 사이의 상관의 타입이 제3 시그널링 정보에 의해 표시된다는 점을 표시함 -;
    상기 제2 시그널링 정보가 상기 제1 값인 것에 기초하여 제3 시그널링 정보를 결정하는 단계- 상기 제3 시그널링 정보는 상기 제1 크로마 예측 잔차 정보와 상기 제2 크로마 예측 잔차 정보 사이의 상관의 타입을 표시함 -; 및
    상기 제3 시그널링 정보에 기초하여 상기 제1 크로마 예측 잔차 정보와 상기 제2 크로마 예측 잔차 정보 사이의 상관의 타입을 결정하는 단계를 포함하는 방법.
  11. 제10항에 있어서, 상기 상관의 타입을 결정하는 단계는 추가로,
    상기 제3 시그널링 정보가 상기 제1 값인 것에 기초하여 상기 제1 크로마 예측 잔차 정보와 상기 제2 크로마 예측 잔차 정보 사이의 상관의 타입이 음이라고 결정하는 단계; 및
    상기 제3 시그널링 정보가 제2 값인 것에 기초하여 상기 제1 크로마 예측 잔차 정보와 상기 제2 크로마 예측 잔차 정보 사이의 상관의 타입이 양이라고 결정하는 단계를 포함하는 방법.
  12. 제9항에 있어서, 상기 재구성하는 단계는 추가로,
    상기 제1 크로마 예측 잔차 정보에 대해 제1 역-양자화 프로세스를 수행하는 것에 의해 상기 제1 크로마 정보를 재구성하는 단계; 및
    상기 제1 시그널링 정보가 제1 값인 것에 응답하여, 제1 부분 및 제2 부분을 포함하는 상기 제2 크로마 정보를 재구성하는 단계를 포함하고,
    상기 제1 부분은 상기 제2 크로마 예측 잔차 정보에 대해 제2 역-양자화 프로세스를 수행하는 것에 의해 획득되고,
    상기 제2 부분은 상기 재구성된 제1 크로마 정보와, 상기 제1 크로마 예측 잔차 정보와 상기 제2 크로마 예측 잔차 정보 사이의 상관의 타입을 곱하는 것에 의해 획득되는 방법.
  13. 제9항에 있어서, 상기 재구성하는 단계는 추가로,
    상기 제1 크로마 예측 잔차 정보에 대해 제1 역-양자화 프로세스를 수행하는 것에 의해 상기 제1 크로마 정보를 재구성하는 단계; 및
    상기 제1 시그널링 정보가 제2 값인 것에 응답하여, 상기 제2 크로마 예측 잔차 정보에 대해 제2 역-양자화 프로세스를 수행하는 것에 의해 상기 제2 크로마 정보를 재구성하는 단계를 포함하는 방법.
  14. 제8항에 있어서, 상기 제1 크로마 예측 잔차 정보 및 상기 제2 크로마 예측 잔차 정보는 제로 오프셋들과 1차 관계로 상관되는 방법.
  15. 포인트 클라우드 데이터를 처리하는 장치로서,
    처리 회로를 포함하고, 상기 처리 회로는,
    포인트들의 세트를 포함하는 포인트 클라우드에 대한 코딩된 비트스트림으로부터, 상기 포인트들의 세트에서의 포인트의 크로마 예측 잔차 정보를 수신하도록- 상기 크로마 예측 잔차 정보는 Cb 성분 및 Cr 성분을 포함함 -;
    상기 포인트 클라우드에 대한 코딩된 비트스트림으로부터, 상기 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분과 Cr 성분 사이의 상관의 타입을 결정하도록; 그리고
    상기 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분과 Cr 성분 사이의 상관의 타입에 기초하여 상기 크로마 예측 잔차 정보를 디코딩하도록 구성되는 장치.
  16. 제15항에 있어서, 상기 처리 회로는 추가로,
    상기 Cb 성분과 Cr 성분 사이의 상관의 타입이 양인 것에 기초하여 상기 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분 및 상기 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분 마이너스 Cr 성분을 디코딩하도록 구성되는 장치.
  17. 제15항에 있어서, 상기 처리 회로는 추가로,
    상기 Cb 성분과 Cr 성분 사이의 상관의 타입이 음인 것에 기초하여 상기 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분 및 상기 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분 플러스 Cr 성분을 디코딩하도록 구성되는 장치.
  18. 제15항에 있어서, 상기 처리 회로는 추가로,
    상기 Cb 성분과 상기 Cr 성분 사이에 표시된 상관이 없는 것에 기초하여 상기 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분 및 상기 크로마 예측 잔차 정보의 Cr 성분을 디코딩하도록 구성되는 장치.
  19. 제15항에 있어서, 상기 처리 회로는 추가로,
    코딩된 영역의 하나로부터의 잔차 포인트들의 제1 수, 이전 LOD(level of detail), 또는 상기 포인트의 N개의 최근접-이웃 포인트들이 양으로 상관되는 것에 기초하여 상기 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분과 Cr 성분 사이의 상관의 타입이 양이라고 결정하도록; 그리고
    상기 코딩된 영역의 하나로부터의 잔차 포인트들의 제2 수, 상기 이전 LOD, 또는 상기 포인트의 N개의 최근접-이웃 포인트들이 음으로 상관되는 것에 기초하여 상기 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분과 Cr 성분 사이의 상관의 타입이 음이라고 결정하도록 구성되는 장치.
  20. 제15항에 있어서,
    상기 코딩된 비트스트림은 상기 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분과 Cr 성분 사이의 상관의 타입을 표시하는 시그널링 정보를 포함하고,
    상기 시그널링 정보는, 코딩된 영역의 하나로부터의 잔차 포인트들의 제1 수, 이전 LOD(level of detail), 상기 포인트가 속하는 LOD, 및 상기 포인트의 N개의 최근접-이웃 포인트들이 양으로 상관되는 것에 기초하여, 상기 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분과 Cr 성분 사이의 상관의 타입이 양이라고 표시하고,
    상기 시그널링 정보는, 상기 코딩된 영역의 하나로부터의 잔차 포인트들의 제2 수, 상기 이전 LOD, 상기 포인트가 속하는 LOD, 및 상기 포인트의 N개의 최근접-이웃 포인트들이 음으로 상관되는 것에 기초하여, 상기 크로마 예측 잔차 정보의 Cb 성분과 Cr 성분 사이의 상관의 타입이 음이라고 표시하는 장치.
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