KR20230132818A - 차트 기반 메시 압축을 위한 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

본 개시내용의 양태들은 메시 코딩을 위한 방법들 및 장치들을 제공한다. 일부 예들에서, 메시 코딩을 위한 장치는 처리 회로를 포함한다. 이러한 처리 회로는 3D 메시 프레임을 운반하는 비트스트림을 수신한다. 3D 메시 프레임은 다각형들을 갖는 객체의 표면을 표현하고, 다각형들은 정점들 및 이러한 정점들에 접속하는 에지들에 의해 정의되고, 3D 메시 프레임은 2D UV 아틀라스에서의 복수의 2D 차트들로 파라미터화된다. 처리 회로는 비트스트림으로부터 디코딩되는 하나 이상의 인덱스에 따라 복수의 2D 차트들에 대한 각각의 차트 기반 코딩 모드들을 결정하고, 비트스트림으로부터, 각각의 차트 기반 코딩 모드들에 따라 복수의 2D 차트들과 연관된 적어도 각각의 지오메트리 정보를 디코딩한다. 처리 회로는 복수의 2D 차트들과 연관된 각각의 지오메트리 정보에 따라 3D 메시 프레임을 재구성한다.

Description

차트 기반 메시 압축을 위한 방법 및 장치

<참조에 의한 원용>

본 출원은, 2021년 12월 3일자로 출원된 미국 임시 출원 제63/285,905호, "Method and Apparatus for Chart Based Mesh Compression"의 우선권의 이익을 주장하는, 2022년 10월 12일자로 출원된 미국 특허 출원 제17/964,613호, "METHOD AND APPARATUS FOR CHART BASED MESH COMPRESSION"의 우선권의 이익을 주장한다. 이전 출원들의 개시내용들은 그 전체가 본 명세서에서 참조로 원용된다.

<기술 분야>

본 개시내용은 메시 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. 일부 예들에서, 포인트 클라우드들 및 메시들은 세계의 3D 표현들로서 사용될 수 있다.

본 개시내용의 양태들은 메시 코딩(예를 들어, 압축 및 압축해제)을 위한 방법들 및 장치들을 제공한다. 일부 예들에서, 메시 코딩을 위한 장치는 처리 회로를 포함한다. 이러한 처리 회로는 3D(three dimensional) 메시 프레임을 운반하는 비트스트림을 수신한다. 3D 메시 프레임은 다각형들을 갖는 객체의 표면을 표현하고, 다각형들은 정점들 및 이러한 정점들에 접속하는 에지들에 의해 정의되고, 3D 메시 프레임은 2D UV 아틀라스에서의 복수의 2D(two dimensional) 차트들로 파라미터화된다. 정점들은 2D UV 아틀라스에서의 2D 정점들에 맵핑되고, 2D 정점들은 2D UV 아틀라스에서의 복수의 2D 차트들을 형성한다. 처리 회로는 비트스트림으로부터 디코딩되는 하나 이상의 인덱스에 따라 복수의 2D 차트들에 대한 각각의 차트 기반 코딩 모드들을 결정하고, 비트스트림으로부터, 각각의 차트 기반 코딩 모드들에 따라 복수의 2D 차트들과 연관된 적어도 각각의 지오메트리 정보를 디코딩한다. 처리 회로는 복수의 2D 차트들과 연관된 각각의 지오메트리 정보에 따라 3D 메시 프레임을 재구성한다.

일부 실시예들에서, 차트 기반 코딩 모드들은 적어도 샘플링 기반 코딩 모드, 재순서화 기반 코딩 모드 및 원시 차트 코딩 모드를 포함한다.

일부 예들에서, 복수의 2D 차트들 중 제1 2D 차트가 샘플링 기반 코딩 모드와 연관되는 것에 응답하여, 처리 회로는, 이미지 디코더 및/또는 비디오 디코더를 사용하여, 비트스트림으로부터 제1 지오메트리 맵을 디코딩하고, 제1 지오메트리 맵에 따라 제1 2D 차트에서의 제1 정점들의 3D 좌표들 및 UV 좌표들을 결정한다.

일부 예들에서, 복수의 2D 차트들 중 제2 2D 차트가 재순서화 기반 코딩 모드와 연관되는 것에 응답하여, 처리 회로는, 이미지 디코더 및/또는 비디오 디코더를 사용하여, 비트스트림으로부터 제2 지오메트리 맵, 및 UV 맵을 디코딩하고, 제2 지오메트리 맵에 따라 제2 2D 차트에서의 제2 정점들의 3D 좌표들을 결정하고, UV 맵에 따라 제2 2D 차트에서의 제2 정점들의 UV 좌표들을 결정한다.

일부 예들에서, 처리 회로는 비트스트림으로부터 조합된 2D 지오메트리 맵을 디코딩하고, 조합된 2D 지오메트리 맵은 샘플링 기반 코딩 모드에서의 제1 2D 차트에 대한 제1 2D 맵, 및 재순서화 기반 코딩 모드에서의 제2 2D 차트에 대한 제2 2D 맵을 포함한다. 처리 회로는 조합된 2D 지오메트리 맵에서의 제1 2D 맵에 대한 제1 위치를 표시하는 제1 신호, 및 조합된 2D 지오메트리 맵에서의 제2 2D 맵에 대한 제2 위치를 표시하는 제2 신호를 디코딩한다. 다음으로, 처리 회로는, 샘플링 기반 코딩 모드에 따라, 조합된 2D 지오메트리 맵의 제1 위치에서의 제1 2D 맵에 기초하여 제1 2D 차트와 연관된 제1 지오메트리 정보를 결정하고, 재순서화 기반 코딩 모드에 따라, 조합된 2D 지오메트리 맵의 제2 위치에서의 제2 2D 맵에 기초하여 제2 2D 차트와 연관된 제2 지오메트리 정보를 결정한다.

일부 예들에서, 복수의 2D 차트들 중 제3 2D 차트가 원시 차트 코딩 모드와 연관되는 것에 응답하여, 처리 회로는, 비트스트림으로부터, 이미지 디코더 또는 비디오 디코더를 사용하지 않고 제3 2D 차트의 제3 정점들의 UV 좌표들 및 3D 좌표들을 디코딩한다.

예에서, 처리 회로는 3D 메시 프레임을 포함하는 3D 메시 프레임들의 시퀀스에 대한 시퀀스 헤더로부터 인덱스를 디코딩하고, 시퀀스 헤더에서의 인덱스는 복수의 2D 차트들, 및 3D 메시 프레임들의 시퀀스에서의 다른 3D 메시 프레임들로부터 파라미터화되는 다른 2D 차트들에 대한 차트 기반 코딩 모드를 표시한다.

다른 예에서, 처리 회로는 3D 메시 프레임에 대한 프레임 헤더로부터 인덱스를 디코딩하고, 프레임 헤더에서의 인덱스는 복수의 2D 차트들에 대해 각각 차트 기반 코딩 모드를 표시한다.

다른 예에서, 처리 회로는 3D 메시 프레임의 제1 메시 세그먼트를 운반하기 위해 비트스트림의 제1 부분의 제1 헤더로부터 인덱스를 디코딩하고, 제1 메시 세그먼트는 복수의 2D 차트들에서의 제1 하나 이상의 2D 차트로 파라미터화되고, 인덱스는 제1 하나 이상의 2D 차트에 대해 각각 차트 기반 코딩 모드를 표시한다.

일부 예들에서, 처리 회로는 복수의 2D 차트들과 연관된 각각의 인덱스들을 디코딩하고, 각각의 인덱스들은 복수의 2D 차트들에 대한 각각의 차트 기반 코딩 모드들을 표시한다.

본 개시내용의 양태들은 컴퓨터에 의해 실행될 때 컴퓨터로 하여금 메시 코딩을 위한 방법들 중 임의의 하나 또는 이들의 조합을 수행하게 하는 명령어들을 저장하는 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체를 또한 제공한다.

개시된 주제의 추가의 특징들, 본질, 및 다양한 이점들이 다음의 상세한 설명 및 첨부 도면들로부터 더 명백할 것이다.
도 1은 일부 예들에서의 통신 시스템의 블록도를 도시한다.
도 2는 일부 예들에서의 스트리밍 시스템의 블록도를 도시한다.
도 3은 일부 예들에서의 포인트 클라우드 프레임들을 인코딩하기 위한 인코더의 블록도를 도시한다.
도 4는 일부 예들에서의 포인트 클라우드 프레임들에 대응하는 압축된 비트스트림을 디코딩하기 위한 디코더의 블록도를 도시한다.
도 5는 일부 예들에서의 비디오 디코더의 블록도를 도시한다.
도 6은 일부 예들에서의 비디오 인코더의 블록도를 도시한다.
도 7은 일부 예들에서의 포인트 클라우드 프레임들을 인코딩하기 위한 인코더의 블록도를 도시한다.
도 8은 일부 예들에서의 포인트 클라우드 프레임들을 운반하는 압축된 비트스트림을 디코딩하기 위한 디코더의 블록도를 도시한다.
도 9는 일부 예들에서의 메시를 아틀라스에 맵핑하는 것을 예시하는 도면을 도시한다.
도 10은 일부 예들에서의 다운 샘플링을 예시하는 도면을 도시한다.
도 11은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 메시 압축을 위한 프레임워크의 도면을 도시한다.
도 12는 일부 예들에서의 적응형 샘플링의 도면을 도시한다.
도 13은 일부 예들에서의 적응형 샘플링의 도면을 도시한다.
도 14a 내지 도 14e는 일부 예들에서 메시 압축을 위해 정점 재순서화를 사용하는 예를 도시한다.
도 15는 일부 예들에서의 메시 압축을 위한 프레임워크의 도면을 도시한다.
도 16a 내지 도 16d는 일부 예들에서의 메시 프레임의 코딩 접속성 속성들의 예를 도시한다.
도 17은 예에서의 UV 파라미터화 프로세스의 도면을 도시한다.
도 18은 예에서의 UV 파라미터화 프로세스의 다른 도면을 도시한다.
도 19는 예에서의 2D UV 아틀라스의 도면을 도시한다.
도 20은 일부 예들에서의 프로세스 예를 약술하는 흐름도를 도시한다.
도 21은 일부 예들에서의 프로세스 예를 약술하는 흐름도를 도시한다.
도 22는 일부 예들에서의 컴퓨터 시스템의 개략적 예시이다.

본 개시내용의 양태들은 3D(three dimensional) 미디어 처리의 분야에서의 기법들을 제공한다.

3D(three dimensional) 캡처, 3D 모델링, 및 3D 렌더링 등에서의 진보들과 같은, 3D 미디어 처리에서의 기술 개발들은 몇몇 플랫폼들 및 디바이스들에 걸쳐 3D 미디어 콘텐츠의 유비쿼터스 존재를 촉진하였다. 예에서, 아기의 첫 걸음이 하나의 대륙에서 캡처될 수 있고, 미디어 기술은 조부모들이 다른 대륙에서 아기를 보고(그리고 어쩌면 상호작용하고) 아기와의 몰입적 경험을 즐기는 것을 허용할 수 있다. 본 개시내용의 양태에 따르면, 몰입적 경험을 개선하기 위해, 3D 모델들은 훨씬 더 정교해지고 있고, 3D 모델들의 생성 및 소비는, 데이터 스토리지, 데이터 송신 리소스들과 같은, 상당한 양의 데이터 리소스들을 점유한다.

본 개시내용의 일부 양태들에 따르면, 몰입형 콘텐츠를 표현하기 위해 3D 모델들로서 포인트 클라우드들 및 메시들이 사용될 수 있다.

포인트 클라우드는 일반적으로 3D 공간에서의 포인트들의 세트를 지칭할 수 있고, 각각은, 컬러, 재료 특성들, 텍스처 정보, 강도 속성들, 반사율 속성들, 모션 관련 속성들, 모달리티 속성들, 및/또는 다양한 다른 속성들과 같은, 연관된 속성들을 갖는다. 객체 또는 장면을 이러한 포인트들의 합성으로서 재구성하기 위해 포인트 클라우드들이 사용될 수 있다.

객체의 메시(메시 모델이라고 또한 지칭됨)는 객체의 표면을 설명하는 다각형들을 포함할 수 있다. 각각의 다각형은 3D 공간에서의 다각형의 정점들 및 이러한 정점들이 다각형에 어떻게 접속되는지의 정보에 의해 정의될 수 있다. 이러한 정점들이 어떻게 접속되는지의 정보는 접속성 정보라고 지칭된다. 일부 예들에서, 메시는, 정점들과 연관된, 컬러, 법선 등과 같은, 속성들을 또한 포함할 수 있다.

본 개시내용의 일부 양태들에 따르면, PCC(point cloud compression)를 위한 일부 코딩 툴들이 메시 압축에 대해 사용될 수 있다. 예를 들어, 새로운 메시의 접속성 정보가 추론될 수 있는 새로운 메시를 생성하기 위해 메시가 리-메싱(re-meshed)될 수 있다. 새로운 메시의 정점들, 및 새로운 메시의 정점들과 연관된 속성들은 포인트 클라우드에서의 포인트들로서 고려될 수 있고 PCC 코덱들을 사용하여 압축될 수 있다.

객체 또는 장면을 포인트들의 합성으로서 재구성하기 위해 포인트 클라우드들이 사용될 수 있다. 이러한 포인트들은 다양한 셋업들에서 다수의 카메라들, 깊이 센서들 및/또는 Lidar을 사용하여 캡처될 수 있고, 재구성된 장면들 또는 객체들을 현실적으로 표현하기 위해 수천 개 내지 수십억 개까지의 포인트들로 구성될 수 있다. 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.

G-PCC라고 지칭되는 지오메트리-기반 스킴, V-PCC라고 지칭되는 비디오 코딩 기반 스킴 등과 같은, 다양한 스킴들에 따라 PCC가 수행될 수 있다. 본 개시내용의 일부 양태들에 따르면, G-PCC는 3D 지오메트리를 직접 인코딩하고, 비디오 코딩과 많이 공유하지 않는 순수 지오메트리-기반 접근법이고, V-PCC는 비디오 코딩에 크게 기초한다. 예를 들어, V-PCC는 3D 클라우드의 포인트를 2D 그리드의 픽셀(이미지)에 맵핑할 수 있다. V-PCC 스킴은 포인트 클라우드 압축을 위해 일반 비디오 코덱들을 이용할 수 있다. 본 개시내용에서의 PCC 코덱(인코더/디코더)은 G-PCC 코덱(인코더/디코더) 또는 V-PCC 코덱일 수 있다.

본 개시내용의 양태에 따르면, V-PCC 스킴은 포인트 클라우드의 지오메트리, 점유, 및 텍스처를 3개의 개별 비디오 시퀀스들로서 압축하기 위해 기존의 비디오 코덱들을 사용할 수 있다. 3개의 비디오 시퀀스들을 해석하기 위해 필요한 여분의 메타데이터는 개별적으로 압축된다. 전체 비트스트림의 작은 부분은 메타데이터이며, 이는 예에서 소프트웨어 구현을 사용하여 효율적으로 인코딩/디코딩될 수 있다. 이러한 정보의 대부분은 비디오 코덱에 의해 취급된다.

도 1은 일부 예들에서의 통신 시스템(100)의 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, 스마트 폰들, 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, 인터넷 등을 포함한다.

도 2는 일부 예들에서의 스트리밍 시스템(200)의 블록도를 예시한다. 이러한 스트리밍 시스템(200)은 포인트 클라우드의 사용 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 사본들(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 사본(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)를 포함할 수 있고 전자 디바이스(230)는 인코더(도시되지 않음)를 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 메타데이터(예를 들어, 점유 맵 및 패치 정보)와 함께 이미지-기반 표현들로 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.

패치 생성 모듈(306)은 포인트 클라우드를, 중첩되거나 또는 그렇지 않을 수 있는, 패치들의 세트로 세그먼트화하여(예를 들어, 패치는 포인트 클라우드에 의해 설명되는 표면의 연속적인 서브세트로서 정의됨), 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.

일부 예들에서, 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.

일부 예들에서, 패치 패킹 모듈(308)은 미사용 공간을 최소화하면서 추출된 패치들을 2D(2 dimensional) 그리드 상에 맵핑하도록 그리고 그리드의 모든 (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 맵핑을 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 증가시키는 한편 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, 압축된 보조 패치 정보를 압축된 비트스트림으로 멀티플렉싱할 수 있다.

도 4는, 일부 예들에서, 포인트 클라우드 프레임들에 대응하는 압축된 비트스트림을 디코딩하기 위한 V-PCC 디코더(400)의 블록도를 도시한다. 일부 예들에서, 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 일부 예들에서의 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 (인터 및 인트라 화상, 인터 및 인트라 블록과 같은) 코딩된 비디오 화상 또는 그 부분들의 타입, 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.

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 사본들을 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 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. 이러한 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.

도 7은 일부 예들에서의 G-PCC 인코더(700)의 블록도를 도시한다. G-PCC 인코더(700)는 포인트 클라우드 데이터를 수신하고 포인트 클라우드 데이터를 압축하여 압축된 포인트 클라우드 데이터를 운반하는 비트 스트림을 생성하도록 구성될 수 있다. 실시예에서, G-PCC 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), 속성 예측 모듈(750), 잔차 양자화 모듈(760), 산술 코딩 모듈(770), 역 잔차 양자화 모듈(780), 가산 모듈(781), 및 재구성된 속성 값들을 저장하는 메모리(790)를 포함할 수 있다.

도시되는 바와 같이, G-PCC 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 코드들의 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 재순서화된 포인트들에 대해 속성 전송 프로세스가 수행될 수 있다. 전송 동작들 후의 속성들이 속성 예측 모듈(750)에 제공된다. LOD 생성 모듈(740)은 옥트리 인코딩 모듈(730)로부터 출력되는 재순서화된 포인트들에 대해 동작하고, 포인트들을 상이한 LOD들로 재-편성하도록 구성된다. LOD 정보가 속성 예측 모듈(750)에 공급된다.

속성 예측 모듈(750)은 LOD 생성 모듈(740)로부터 LOD 정보에 의해 표시되는 LOD-기반 순서에 따라 포인트들을 처리하고, 예측 잔차들을 생성한다. 속성 예측 모듈(750)은 메모리(790)에 저장된 현재 포인트의 이웃 포인트들의 세트의 재구성된 속성들에 기초하여 현재 포인트에 대한 속성 예측을 생성한다. 속성 전송 모듈(720)로부터 수신된 원래의 속성 값들 및 로컬로 생성된 속성 예측들에 기초하여 예측 잔차들이 후속하여 획득될 수 있다. 후보 인덱스들이 각각의 속성 예측 프로세스에서 사용될 때, 선택된 예측 후보에 대응하는 인덱스가 산술 코딩 모듈(770)에 제공될 수 있다.

잔차 양자화 모듈(760)은 속성 예측 모듈(750)로부터 예측 잔차들을 수신하고, 양자화를 수행하여 양자화된 예측 잔차들을 생성하도록 구성된다. 이러한 양자화된 잔차들은 산술 코딩 모듈(770)에 제공된다.

역 잔차 양자화 모듈(780)은 잔차 양자화 모듈(760)로부터 양자화된 잔차들을 수신하도록, 그리고 잔차 양자화 모듈(760)에서 수행되는 양자화 동작들의 역을 수행하는 것에 의해 재구성된 예측 잔차들을 생성하도록 구성된다. 가산 모듈(781)은 역 잔차 양자화 모듈(780)로부터 재구성된 예측 잔차들을, 그리고 속성 예측 모듈(750)로부터 각각의 속성 예측들을 수신하도록 구성된다. 재구성된 예측 잔차들과 속성 예측들을 조합하는 것에 의해, 재구성된 속성 값들이 생성되고 메모리(790)에 저장된다.

산술 코딩 모듈(770)은, 점유 코드들, 후보 인덱스들(사용된다면), 양자화된 잔차들(생성된다면), 및 다른 정보를 수신하도록, 그리고 수신된 값들 또는 정보를 추가로 압축하기 위해 엔트로피 인코딩을 수행하도록 구성된다. 결과로서, 압축된 정보를 운반하는 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.

도 8은 실시예에 따른 G-PCC 디코더(800)의 블록도를 도시한다. G-PCC 디코더(800)는 압축된 비트스트림을 수신하고 포인트 클라우드 데이터 압축해제를 수행하여 비트스트림을 압축해제하여 디코딩된 포인트 클라우드 데이터를 생성하도록 구성될 수 있다. 실시예에서, G-PCC 디코더(800)는 산술 디코딩 모듈(810), 역 잔차 양자화 모듈(820), 옥트리 디코딩 모듈(830), LOD 생성 모듈(840), 속성 예측 모듈(850), 및 재구성된 속성 값들을 저장하는 메모리(860)를 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 점유 코드들 및 양자화된 잔차들(생성된다면)을 획득하도록 구성된다. 옥트리 디코딩 모듈(830)은 점유 코드들에 따라 포인트 클라우드에서의 포인트들의 재구성된 위치들을 결정하도록 구성된다. LOD 생성 모듈(840)은 재구성된 위치들에 기초하여 포인트들을 상이한 LOD들로 재-편성하고, LOD-기반 순서를 결정하도록 구성된다. 역 잔차 양자화 모듈(820)은 산술 디코딩 모듈(810)로부터 수신되는 양자화된 잔차들에 기초하여, 재구성된 잔차들을 생성하도록 구성된다.

속성 예측 모듈(850)은 속성 예측 프로세스를 수행하여 LOD-기반 순서에 따라 포인트들에 대한 속성 예측들을 결정하도록 구성된다. 예를 들어, 메모리(860)에 저장된 현재 포인트의 이웃 포인트들의 재구성된 속성 값들에 기초하여 현재 포인트의 속성 예측이 결정될 수 있다. 일부 예들에서, 속성 예측은 현재 포인트에 대한 재구성된 속성을 생성하기 위해 각각의 재구성된 잔차와 조합될 수 있다.

옥트리 디코딩 모듈(830)로부터 생성되는 재구성된 위치들과 함께 속성 예측 모듈(850)로부터 생성되는 재구성된 속성들의 시퀀스는 하나의 예에서 G-PCC 디코더(800)로부터 출력되는 디코딩된 포인트 클라우드(802)에 대응한다. 또한, 재구성된 속성들은 메모리(860)에 또한 저장되고, 후속 포인트들에 대한 속성 예측들을 도출하기 위해 후속하여 사용될 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.

본 명세서에 개시되는 속성 예측 기법들을 구현하도록 구성되는 속성 예측 모듈들(750 및 850)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 별도의 디바이스들에 포함될 수 있다.

본 개시내용의 일부 양태들에 따르면, 메시 압축은 PCC 코딩 툴과 상이한 코딩 툴을 사용할 수 있거나 또는, 위 PCC(예를 들어, G-PCC, V-PCC) 인코더들, 위 PCC(예를 들어, G-PCC, V-PCC) 디코더들 등과 같은, PCC 코딩 툴들을 사용할 수 있다.

객체의 메시(메시 모델, 메시 프레임이라고 또한 지칭됨)는 객체의 표면을 설명하는 다각형들을 포함할 수 있다. 각각의 다각형은 3D 공간에서의 다각형의 정점들 및 이러한 정점들을 다각형에 접속하는 에지들에 의해 정의될 수 있다. 이러한 정점들이 어떻게 접속되는지의 정보(예를 들어, 에지들의 정보)는 접속성 정보라고 지칭된다. 일부 예들에서, 객체의 표면을 설명하는 접속된 삼각형들에 의해 객체의 메시가 형성된다. 에지를 공유하는 2개의 삼각형들은 2개의 접속된 삼각형들이라고 지칭된다. 일부 다른 예에서, 접속된 사변형들에 의해 객체의 메시가 형성된다. 에지를 공유하는 2개의 사변형들은 2개의 접속된 사변형들이라고 지칭될 수 있다. 다른 적합한 다각형들에 의해 메시들이 형성될 수 있다는 점이 주목된다.

일부 예들에서, 메시는, 정점들과 연관된, 컬러, 법선 등과 같은, 속성들을 또한 포함할 수 있다. 이러한 속성들은 2D 속성 맵들을 갖는 메시를 파라미터화하는 맵핑 정보를 이용하여 메시의 표면과 연관될 수 있다. 이러한 맵핑 정보는, 메시 정점들과 연관된, UV 좌표들 또는 텍스처 좌표들이라고 지칭되는, 파라미터 좌표들의 세트에 의해 일반적으로 설명된다. 텍스처, 법선들, 변위들 등과 같은 고 해상도 속성 정보를 저장하기 위해 (일부 예들에서 텍스처 맵들이라고 지칭되는) 2D 속성 맵들이 사용된다. 이러한 정보는 텍스처 맵핑 및 셰이딩과 같은 다양한 목적들을 위해 사용될 수 있다.

일부 실시예들에서, 메시는 지오메트리 정보, 접속성 정보, 맵핑 정보, 정점 속성들, 및 속성 맵들이라고 지칭되는 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 지오메트리 정보는 메시의 정점들과 연관된 3D 위치들의 세트에 의해 설명된다. 예에서, 정점들의 3D 위치들을 설명하기 위해 (x,y,z) 좌표들이 사용될 수 있고, 이들은 3D 좌표들이라고 또한 지칭된다. 일부 예들에서, 접속성 정보는 3D 표면을 생성하기 위해 정점들에 어떻게 접속하는지를 설명하는 정점 인덱스들의 세트를 포함한다. 일부 예들에서, 맵핑 정보는 메시 표면을 평면의 2D 영역들에 어떻게 맵핑하지를 설명한다. 예에서, 맵핑 정보는 접속성 정보와 함께 메시 정점들과 연관된 UV 파라미터/텍스처 좌표들(u,v)의 세트에 의해 설명된다. 일부 예들에서, 정점 속성들은 메시 정점들과 연관된 스칼라 또는 벡터 속성 값들을 포함한다. 일부 예들에서, 속성 맵들은 메시 표면과 연관되고 2D 이미지들/비디오들로서 저장되는 속성들을 포함한다. 예에서, 비디오들(예를 들어, 2D 이미지들/비디오들)과 메시 표면 사이의 맵핑은 맵핑 정보에 의해 정의된다.

본 개시내용의 양태에 따르면, 3D 도메인에서의 메시의 표면들을 2D 도메인에 맵핑하기 위해 UV 맵핑 또는 메시 파라미터화라고 지칭되는 일부 기법들이 사용된다. 일부 예들에서, 메시는 3D 도메인에서 패치들로 파티셔닝된다. 패치는 경계 에지들로 형성되는 경계를 갖는 메시의 연속적인 서브세트이다. 패치의 경계 에지는 패치의 단지 하나의 다각형에만 속하는 에지이고, 패치에서의 2개의 인접한 다각형들에 의해 공유되지 않는다. 패치에서의 경계 에지들의 정점들은 패치의 경계 정점들이라고 지칭되며, 패치에서의 비-경계 정점들은 일부 예들에서 패치의 내부 정점들이라고 지칭될 수 있다.

일부 예들에서, 접속된 삼각형들에 의해 객체의 메시가 형성되고, 이러한 메시는 패치들로 파티셔닝될 수 있으며, 각각의 패치는 접속된 삼각형들의 서브세트이다. 패치의 경계 에지는 패치에서의 단지 하나의 삼각형에만 속하고 패치에서의 인접한 삼각형들에 의해 공유되지 않는 에지이다. 패치에서의 경계 에지들의 정점들은 패치의 경계 정점들이라고 지칭되며, 패치에서의 비-경계 정점들은 일부 예들에서 패치의 내부 정점들이라고 지칭될 수 있다. 경계 루프는 경계 정점들의 시퀀스를 포함하며, 경계 정점들의 시퀀스에 의해 형성되는 경계 에지들은 경계 루프라고 지칭되는 루프를 형성할 수 있다.

본 개시내용의 양태에 따르면, 패치들은 일부 예들에서 2D 형상들(UV 패치들, 또는 2D 차트들, 또는 2D 패치들이라고 또한 지칭됨)로 각각 파라미터화된다. 2D 형상들은 일부 예들에서 2D UV 아틀라스들이라고 또한 지칭되는 2D 맵들로 패킹(예를 들어, 배향 및 배치)될 수 있다. 일부 예들에서, 2D 맵들은 2D 이미지 또는 비디오 처리 기법들을 사용하여 추가로 처리될 수 있다.

예에서, UV 맵핑 기법은 3D 메시의 패치들에 대응하는 2D에서의 UV 아틀라스(UV 맵, 2D UV 아틀라스라고 또한 지칭됨) 및 하나 이상의 텍스처 아틀라스(텍스처 맵이라고 또한 지칭됨)를 생성한다. UV 아틀라스는 2D 도메인(예를 들어, 직사각형)에서의 2D 포인트들에 대한 3D 메시의 3D 정점들의 배정들을 포함한다. UV 아틀라스는 3D 표면의 좌표들과 2D 도메인의 좌표들 사이의 맵핑이다. 예에서, 2D 좌표들(u, v)에 있는 UV 아틀라스에서의 포인트는 3D 도메인에서의 정점의 좌표들(x, y, z)에 의해 형성되는 값을 갖는다. 예에서, 텍스처 아틀라스는 3D 메시의 컬러 정보를 포함한다. 예를 들어, (UV 아틀라스에서의 (x, y, z)의 3D 값을 갖는) 2D 좌표들(u, v)에 있는 텍스처 아틀라스에서의 포인트는 3D 도메인에서의 (x, y, z)에 있는 포인트의 컬러 속성을 명시하는 컬러를 갖는다. 일부 예들에서, 3D 도메인에서의 좌표들 (x, y, z)는, 3D 좌표들 또는 xyz 좌표들이라고 지칭되고, 2D 좌표들 (u, v)는 uv 좌표들 또는 UV 좌표들이라고 지칭된다.

본 개시내용의 일부 양태들에 따르면, 직접 코딩 기법들, 샘플링 기반 코딩 기법들, 재순서화 기반 코딩 기법들과 같은, 다양한 기법들로 메시 압축이 수행될 수 있다.

직접 코딩 기법들에서, 지오메트리 정보(예를 들어, 3D 좌표들, UV 좌표들 등), 속성 정보, 및 정점들의 접속성 정보는 비트스트림으로 직접 코딩될 수 있다. 일부 예들에서, 데이터 중복성을 감소시키기 위해 예측 코딩 기법들이 적용될 수 있다. 예를 들어, 이전에 코딩된 값들이 현재 값을 예측하기 위해 사용될 수 있다. 이러한 예측은 현재 메시 프레임(인트라 프레임 공간 예측이라고 또한 지칭됨) 또는 이전 프레임(인터 프레임 시간 예측이라고 또한 지칭됨)으로부터 온 것일 수 있다. 예를 들어, 3개의 이전에 코딩된 지오메트리(UV 좌표들 및/또는 3D 좌표들) 위치들로부터 현재 지오메트리 위치를 예측하기 위해 평행사변형 예측이 사용될 수 있다. 일부 예들에서, 산술 코딩에 의해 예측 잔차들이 코딩될 수 있다. 추가로, 이전에 코딩된 값들로부터의 정황 정보가 코딩 효율을 개선하기 위해 사용될 수 있다.

샘플링 기반 코딩 기법들 및 재순서화 기반 코딩 기법들에서, 3D 메시는 하나 이상의 2D 맵(일부 예들에서 2D 아틀라스라고 또한 지칭됨)으로 변환될 수 있고, 다음으로 2D 맵들은 이미지 또는 비디오 코덱들을 사용하여 인코딩될 수 있다. 일부 샘플링 기반 코딩 기법들이 도 9 내지 도 13을 참조하여 설명될 것이며, 일부 재순서화 기반 코딩 기법들이 도 14a 내지 도 14e, 도 15 및 도 16a 내지 16d를 참조하여 설명된다.

본 개시내용의 양태에 따르면, 일부 샘플링 기반 기법들은 3D 메시로부터 2D 맵들을 생성할 수 있다.

도 9는 일부 예들에서의 3D 메시(910)를 2D 아틀라스(920)에 맵핑하는 것을 예시하는 도면을 도시한다. 도 9의 예에서, 3D 메시(910)는 4개의 패치들 A 내지 D를 형성하는 4개의 정점들 1 내지 4를 포함한다. 패치들 각각은 정점들의 세트 및 연관된 속성 정보를 갖는다. 예를 들어, 패치 A는 삼각형으로 접속되는 정점들 1, 2 및 3에 의해 형성되고; 패치 B는 삼각형으로 접속되는 정점들 1, 3 및 4에 의해 형성되고; 패치 C는 삼각형으로 접속되는 정점들 1, 2 및 4에 의해 형성되고; 패치 D는 삼각형으로 접속되는 정점들 2, 3 및 4에 의해 형성된다. 일부 예들에서, 정점들 1, 2, 3 및 4는 각각의 속성들을 가질 수 있고, 정점들 1, 2, 3 및 4에 의해 형성되는 삼각형들은 각각의 속성들을 가질 수 있다.

예에서, 3D에서의 패치들 A, B, C 및 D는, UV 아틀라스(920) 또는 맵(920)이라고 또한 지칭되는 2D 아틀라스(920)와 같은, 2D 도메인에 맵핑된다. 예를 들어, 패치 A는 맵(920)에서의 2D 형상(UV 패치라고 또한 지칭됨) A'에 맵핑되고, 패치 B는 맵(920)에서의 2D 형상(UV 패치라고 또한 지칭됨) B'에 맵핑되고, 패치 C는 맵(920)에서의 2D 형상(UV 패치라고 또한 지칭됨) C'에 맵핑되고, 패치 D는 맵(920)에서의 2D 형상(UV 패치라고 또한 지칭됨) D'에 맵핑된다. 일부 예들에서, 3D 도메인에서의 좌표들은 (x, y, z) 좌표들이라고 지칭되고, 맵(920)과 같은, 2D 도메인에서의 좌표들은 UV 좌표들이라고 지칭된다. 3D 메시에서의 정점은 맵(920)에서의 대응하는 UV 좌표들을 가질 수 있다.

맵(920)은 지오메트리 정보를 갖는 지오메트리 맵이거나, 또는 컬러, 법선, 직물, 또는 다른 속성 정보를 갖는 텍스처 맵이거나, 또는 점유 정보를 갖는 점유 맵일 수 있다.

각각의 패치는 도 9의 예에서 삼각형에 의해 표현되지만, 패치는 메시의 연속적인 서브세트를 형성하기 위해 접속되는 임의의 적합한 수의 정점들을 포함할 수 있다는 점이 주목된다. 일부 예들에서, 패치에서의 정점들은 삼각형들로 접속된다. 패치에서의 정점들은 다른 적합한 형상들을 사용하여 접속될 수 있다는 점이 주목된다.

예에서, 정점들의 지오메트리 정보는 2D 지오메트리 맵에 저장될 수 있다. 예를 들어, 2D 지오메트리 맵은 대응하는 포인트에 있는 샘플링 포인트들의 (x, y, z) 좌표들을 2D 지오메트리 맵에 저장한다. 예를 들어, (u, v) 위치에 있는 2D 지오메트리 맵에서의 포인트는 3D 메시에서의 대응하는 샘플링 포인트의 x, y, 및 z 값들에 각각 대응하는 3개 성분들의 벡터 값을 갖는다.

본 개시내용의 양태에 따르면, 맵에서의 영역들이 완전히 점유되지 않을 수 있다. 예를 들어, 도 9에서, 2D 형상들 A', B', C' 및 D' 외부에 있는 영역들은 정의되지 않는다. 디코딩 후에 2D 형상들 A', B', C' 및 D' 외부에 있는 영역들의 샘플 값들은 폐기될 수 있다. 일부 경우들에서, 픽셀이 패치에 속하거나 또는 정의되지 않는지를 식별하기 위한 바이너리 값을 저장하는 것과 같이, 각각의 픽셀에 대해 일부 여분의 정보를 저장하기 위해 점유 맵이 사용된다.

본 개시내용의 양태에 따르면, 동적 메시는, 컴포넌트들(지오메트리 정보, 접속성 정보, 맵핑 정보, 정점 속성들 및 속성 맵들) 중 적어도 하나가 시간에 따라 변하는 메시이다. 동적 메시는 (메시 프레임이라고 또한 지칭되는) 메시들의 시퀀스에 의해 설명될 수 있다. 동적 메시는 시간에 따라 변경되는 상당한 양의 정보를 포함할 수 있기 때문에 동적 메시는 많은 양의 데이터를 요구할 수 있다. 메시의 압축 기술들은 메시 표현에서의 미디어 콘텐츠의 효율적인 저장 및 송신을 허용할 수 있다.

일부 예들에서, 동적 메시는 일정한 접속성 정보, 시변 지오메트리 및 시변 정점 속성들을 가질 수 있다. 일부 예들에서, 동적 메시는 시변 접속성 정보를 가질 수 있다. 예에서, 디지털 콘텐츠 생성 툴들은 시변 속성 맵들 및 시변 접속성 정보를 갖는 동적 메시들을 일반적으로 생성한다. 일부 예들에서, 동적 메시들을 생성하기 위해 볼륨형 취득 기법들이 사용된다. 이러한 볼륨형 취득 기법들은 특히 실시간 제약들 하에서 시변 접속성 정보를 갖는 동적 메시를 생성할 수 있다.

메시 압축을 위해 일부 기법들이 사용된다. 일부 예들에서, 메시 압축을 위해 UV 아틀라스 샘플링 및 V-PCC가 사용될 수 있다. 예를 들어, UV 아틀라스는 정규 그리드들 상에서 샘플링되어 정규 그리드 샘플들을 갖는 지오메트리 이미지를 생성한다. 정규 그리드 샘플들의 접속성이 추론될 수 있다. 정규 그리드 샘플들은 포인트 클라우드에서의 포인트들로서 고려될 수 있고, 따라서, V-PCC 코덱과 같은, PCC 코덱을 사용하여 코딩될 수 있다.

본 개시내용의 양태에 따르면, 3D 메시 정보를 효율적으로 압축하기 위해, 지오메트리 맵, 텍스처 맵(일부 예들에서 속성 맵이라고 또한 지칭됨), 점유 맵 등과 같은, 2D 맵들이 코딩되기 전에 다운-샘플링될 수 있다.

도 10은 일부 예들에서의 다운 샘플링을 예시하는 도면을 도시한다. 도 10에서, 맵(1020)은 수평 방향 및 수직 방향 양자 모두에서 2의 인자만큼 다운-샘플링되고, 다운-샘플링된 맵(1030)이 그에 따라 생성된다. 다운-샘플링된 맵(1030)의 폭(예를 들어, 수평 방향에서의 픽셀들의 수)은 맵(1020)의 폭(예를 들어, 수평 방향에서의 픽셀들의 수)의 1/2이고, 다운-샘플링된 맵(1030)의 높이(예를 들어, 수직 방향에서의 픽셀들의 수)는 맵(1020)의 높이(예를 들어, 수직 방향에서의 픽셀들의 수)의 1/2이다.

도 10에서, 맵(1020)은 2D 형상들(UV 패치들이라고 또한 지칭됨) A', B', C' 및 D'을 포함하고, 다운 샘플링된 맵(1030)은 2D 형상들 A', B', C' 및 D'에 각각 대응하는 샘플링된 2D 형상들 A", B", C" 및 D"를 포함한다. 다음으로, 일부 예들에서, 다운-샘플링된 맵(1030)은 메시 인코더 측에서 이미지 또는 비디오 인코더에 의해 코딩된다.

일부 예들에서, 메시 디코더 측에서, 다운-샘플링된 맵들이 디코딩된다. 다운-샘플링된 맵들의 디코딩 후에, 다운-샘플링된 맵들은 3D 메시를 재구성하기 위해 원래의 해상도(예를 들어, 수직 방향에서의 픽셀들의 원래의 수 및 수평 방향에서의 픽셀들의 원래의 수)로 복구된다.

일반적으로, 동적 메시 시퀀스는 시간에 따라 변경되는 상당한 양의 정보로 이루어질 수 있기 때문에, 동적 메시 시퀀스는 많은 양의 데이터를 요구한다. 2D 맵들(예를 들어, UV 아틀라스, 속성 맵들)에 적용되는 샘플링 단계는 메시 정보를 표현하기 위해 필요한 대역폭을 감소시키는 것에 도움이 될 수 있다. 그러나, 샘플링 단계는 다운-샘플링 동안 3D 메시의 일부 중대한 지오메트리 형상과 같은 키 정보를 또한 제거할 수 있다.

일부 예들에서, 적응형 샘플링 기법들은 너무 많은 중요한 정보를 잃지 않고 2D 아틀라스(2D에서의 맵들이라고 또한 지칭됨)를 처리하기 위해 사용될 수 있다. 이러한 적응형 샘플링 기법들은 정적 메시(하나의 메시 프레임 또는 메시 콘텐츠가 시간에 따라 변경되지 않음) 압축 및 동적 메시 압축에 대해 사용될 수 있다. 다양한 적응형 샘플링 기법들이 개별적으로 또는 임의의 형태의 조합들에 의해 적용될 수 있다. 다음의 설명에서, 지오메트리 맵 또는 속성(텍스처) 맵, 또는 양자 모두일 수 있는, 2D 아틀라스(예를 들어, 2D에서의 맵들)에 적응형 샘플링 방법들이 적용된다.

도 11은 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 메시 압축을 위한 프레임워크(1100)의 도면을 도시한다. 프레임워크(1100)는 메시 인코더(1110) 및 메시 디코더(1150)를 포함한다. 메시 인코더(1110)는 입력 메시(1101)(동적 메시 처리의 경우 메시 프레임)를 수신하고, 입력 메시(1101)를 비트스트림(1145)으로 인코딩하며, 메시 디코더(1150)는 비트스트림(1145)을 디코딩하여, 재구성된 메시(1195)(동적 메시 처리의 경우 재구성된 메시 프레임)를 생성한다.

메시 인코더(1110)는, 컴퓨터, 서버 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 스마트 폰, 게이밍 디바이스, AR 디바이스, VR 디바이스 등과 같은, 임의의 적합한 디바이스일 수 있다. 메시 디코더(1150)는, 컴퓨터, 클라이언트 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 스마트 폰, 게이밍 디바이스, AR 디바이스, VR 디바이스 등과 같은, 임의의 적합한 디바이스일 수 있다. 비트스트림(1145)은 임의의 적합한 통신 네트워크(도시되지 않음)를 통해 메시 인코더(1110)로부터 메시 디코더(1150)에 송신될 수 있다.

도 11의 예에서, 메시 인코더(1110)는 함께 연결되는 전처리 모듈(1111), 적응형 샘플링 모듈(1120), 비디오 인코더(1130) 및 보조 데이터 인코더(1140)를 포함한다. 비디오 인코더들(1130)은, 3D 메시에 대한 표현에서의 2D 맵들과 같은, 이미지 또는 비디오 데이터를 인코딩하도록 구성된다.

도 11의 예에서, 전처리 모듈(1111)은 UV 아틀라스(1105)를 갖는 메시를 생성하기 위해 입력 메시(1101) 상에 적합한 동작들을 수행하도록 구성된다. 예를 들어, 전처리 모듈(1111)은 추적, 리메싱, 파라미터화, 및 복셀화를 포함하는 일련의 동작들을 수행할 수 있다. 도 11의 예에서, 이러한 일련의 동작들은 인코더-전용일 수 있고 디코딩 프로세스의 일부분이 아니다. 일부 예들에서, UV 아틀라스(1105)를 갖는 메시는 정점들의 3D 위치 정보, 3D 위치 정보를 2D에 맵핑하는 UV 아틀라스, 및 다른 2D 속성 맵들(예를 들어, 2D 컬러 맵 등)을 포함한다.

일부 예들에서, 입력 메시(1101)는 UV 아틀라스를 갖는 메시의 형태이고, 다음으로 전처리 모듈(1111)은 입력 메시(1101)를 UV 아틀라스를 갖는 메시(1105)가 되도록 전달할 수 있다는 점이 주목된다.

적응형 샘플링 모듈(1120)은 UV 아틀라스(1105)로 메시를 수신하고 적응형 샘플링을 수행하여 적응형으로 샘플링된 맵들(1125)을 생성한다. 일부 예들에서, 적응형 샘플링 모듈(1120),은 맵들에서의 정보 밀도와 같은, 맵들에서의 또는 맵들의 상이한 영역들에서의 특성들을 검출하고, 이러한 특성들에 기초하여 맵들 또는 맵들의 상이한 영역들을 샘플링하기 위한 상이한 샘플링 레이트들을 결정하기 위해 다양한 기법들을 사용할 수 있다. 다음으로, 2D 맵들이 상이한 샘플링 레이트들에 따라 샘플링되어, 적응형으로 샘플링된 맵들(1125)을 생성할 수 있다. 적응형으로 샘플링된 맵(1125)은 지오메트리 맵(일부 예들에서 지오메트리 이미지라고 또한 지칭됨), 점유 맵, 다른 속성 맵(예를 들어, 컬러 맵) 등을 포함할 수 있다.

비디오 인코더들(1130)은 이미지 인코딩 및/또는 비디오 인코딩 기법들을 사용하여 적응형으로 샘플링된 맵들(1125)을 비트스트림(1145)으로 인코딩할 수 있다.

적응형 샘플링 모듈(1120)은 적응형 샘플링에 대해 사용되는 지원 정보를 표시하는 보조 데이터(1127)를 또한 생성한다. 보조 데이터 인코더(1140)는 보조 데이터(1127)를 수신하고, 보조 데이터(1127)를 비트스트림(1145)으로 인코딩한다.

적응형 샘플링 모듈(1120) 및 보조 데이터 인코더(1140)의 동작들이 본 개시내용에서 추가로 설명될 것이다.

도 11의 예에서, 비트스트림(1145)은 메시 디코더(1150)에 제공된다. 메시 디코더(1150)는 도 11에 도시되는 바와 같이 함께 연결되는 비디오 디코더들(1160), 보조 데이터 디코더(1170), 및 메시 재구성 모듈(1190)을 포함한다. 예에서, 비디오 디코더들(1160)은 비디오 인코더들(1130)에 대응하고, 비디오 인코더(1130)에 의해 인코딩되는 비트스트림(1145)의 일부분을 디코딩하여 디코딩된 맵들(1165)을 생성할 수 있다. 일부 예들에서, 디코딩된 맵들(1165)은 디코딩된 UV 맵, 하나 이상의 디코딩된 속성 맵 등을 포함한다. 일부 예들에서, 디코딩된 맵들(1165)은 디코딩된 점유 맵(예를 들어, 초기 디코딩된 맵들)을 포함한다.

도 11의 예에서, 보조 데이터 디코더(1170)는 보조 데이터 인코더(1140)에 대응하고, 보조 데이터 인코더(1140)에 의해 인코딩되는 비트스트림(1145)의 일부분을 디코딩하여 디코딩된 보조 데이터(1175)를 생성할 수 있다.

도 11의 예에서, 디코딩된 맵들(1165) 및 디코딩된 보조 데이터(1175)는 메시 재구성 모듈(1190)에 제공된다. 메시 재구성 모듈(1190)은, 디코딩된 맵들(1165) 및 디코딩된 보조 데이터(1175)에 기초하여, 재구성된 메시(1195)를 생성한다. 일부 예들에서, 메시 재구성 모듈(1190)은, 정점들과 연관된 각각의 3D 좌표들, UV 좌표들, 컬러 등과 같은, 재구성된 메시(1195)에서의 정점들 및 이러한 정점들의 정보를 결정할 수 있다. 보조 데이터 디코더(1170) 및 메시 재구성 모듈(1190)의 동작들이 본 개시내용에서 추가로 설명될 것이다.

전처리 모듈(1111), 적응형 샘플링 모듈(1120), 비디오 인코더들(1130) 및 보조 데이터 인코더(1140)와 같은, 메시 인코더(1110)에서의 컴포넌트들이 다양한 기법들에 의해 각각 구현될 수 있다는 점이 주목된다. 예에서, 집적 회로에 의해 컴포넌트가 구현된다. 다른 예에서, 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 수 있는 소프트웨어를 사용하여 컴포넌트가 구현된다.

비디오 디코더들(1160), 보조 데이터 디코더(1170), 및 메시 재구성 모듈(1190)과 같은, 메시 디코더(1150)에서의 컴포넌트들은 다양한 기법들에 의해 각각 구현될 수 있다는 점이 주목된다. 예에서, 집적 회로에 의해 컴포넌트가 구현된다. 다른 예에서, 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 수 있는 소프트웨어를 사용하여 컴포넌트가 구현된다.

일부 실시예들에서, 샘플링 적응은 맵 타입에 기초할 수 있다. 일부 예들에서, 적응형 샘플링 모듈(1120)은 상이한 타입들의 맵들에 상이한 샘플링 레이트들을 적용할 수 있다. 예를 들어, 상이한 샘플링 레이트들이 지오메트리 맵 및 속성 맵에 적용될 수 있다. 예에서, 메시는 정규 형상 및 풍부한 텍스처를 갖는 객체에 대한 모델이다. 예를 들어, 객체는 직사각형 형상을 갖지만, 풍부한 컬러들을 갖는다. 따라서, 지오메트리 맵의 정보 밀도는 비교적 낮다. 예에서, 적응형 샘플링 모듈(1120)은 지오메트리 맵 상에 (수직 방향 및 수평 방향 양자 모두에서) 2:1의 제1 샘플링 레이트를 적용하고 텍스처 맵 상에 (수직 방향 및 수평 방향 양자 모두에서) 1:1의 제2 샘플링 레이트를 적용한다.

일부 예들에서, 한 방향에서의 A:B의 샘플링 레이트는 그 방향에서의 원래의 맵에서의 A개의 픽셀들로부터 B개의 샘플들을 생성하는 것을 표시한다. 예를 들어, 수평 방향에서의 2:1의 샘플링 레이트는 수평 방향에서의 원래의 맵에서의 2개의 픽셀들마다 1개의 샘플을 생성하는 것을 표시한다. 수직 방향에서의 2:1의 샘플링 레이트는 수직 방향에서의 원래의 맵에서의 2개의 픽셀들마다 1개의 샘플을 생성하는 것을 표시한다.

일부 예들에서, 샘플링 단계의 용어가 사용된다. 한 방향에서의 샘플링 단계는 그 방향에서의 2개의 인접한 샘플링 위치들 사이의 픽셀들의 수를 표시한다. 예를 들어, 수평 방향에서의 2의 샘플링 단계는 수평 방향에서의 인접한 샘플링 위치들 사이의 2개의 픽셀들을 표시하고; 수직 방향에서의 2의 샘플링 단계는 수직 방향에서의 인접한 샘플링 위치들 사이의 2개의 픽셀들을 표시한다. 본 개시내용에서, 샘플링 레이트는 샘플링 단계와 동등하다는 점이 주목된다. 예를 들어, 2의 샘플링 레이트(예를 들어, 2:1)는 인접한 샘플링 위치 사이의 2개의 픽셀들과 동등하다.

일부 실시예들에서, 샘플링 적응은 맵에서의 서브-영역들에 기초한다. 맵의 상이한 부분들 상에 상이한 샘플링 레이트들이 적용될 수 있다. 일부 예들에서, 픽셀들의 일부 행들은 보존될 더 적은 정보를 갖고, 다음으로 더 큰 샘플링 레이트들이 이러한 행들을 따라 적용될 수 있어서, 그 결과 더 적은 수의 샘플 행들이 코딩된다. 일부 예들에서, 픽셀들의 일부 열들은 보존될 더 적은 정보를 갖고, 다음으로 더 큰 샘플링 레이트들이 이러한 열들을 따라 적용될 수 있어서, 그 결과 더 적은 수의 샘플 열들이 코딩된다. 다른 영역들에 대해, 샘플링 후에 정보의 손실을 최소로 유지하기 위해 더 작은 샘플링 레이트들이 적용된다.

도 12는 일부 예들에서의 적응형 샘플링의 도면을 도시한다. 맵(1220)은 몇몇 블록 행들로 분할되고, 각각의 블록 행은 고정된 수의 샘플(픽셀) 행들을 포함한다. 적응형으로 샘플링된 맵(1230)을 생성하기 위해 수직 방향으로 블록 행들에 상이한 샘플링 레이트들이 적용된다. 예를 들어, 각각의 블록 행은 CTU 행(CTU 라인이라고 또한 지칭됨)이고 64개의 행들의 샘플들(픽셀이라고 또한 지칭됨)을 포함한다. 도 12의 예에서, 맵(1220)에서의 블록 행 0 및 블록 행 6에 대해, 2:1의 제1 샘플링 레이트가 수직 방향으로 적용되고, 그 결과 샘플링 후에 적응형으로 샘플링된 맵(1230)에서의 블록 행 0 및 블록 행 6 각각에 대해 32개의 행들의 샘플들이 있다. 맵(1220)에서의 블록 행들 1 내지 5에 대해, 1:1의 제2 샘플링 레이트가 수직 방향으로 적용되고, 그 결과 적응형으로 샘플링된 맵(1230)에서의 블록 행들 1 내지 5 각각에 대해 64개의 행들의 샘플들이 있다.

1:1의 샘플링 레이트가 도 12에서의 수평 방향에 적용된다는 점이 주목된다.

일부 예들에서, 적응형으로 샘플링된 맵(1230)은 다음으로, 비디오 인코더들(1130)과 같은, 이미지 또는 비디오 인코더에 의해 인코딩된다. 디코더 측에서, 예에서, 적응형으로 샘플링된 맵(1230)이 디코딩된다. 디코딩 후에, 상단 32개의 행들의 샘플들이, 64개의 행들의 샘플들과 같은, 원래의 해상도로 복구(업-샘플링)되고; 하단 32개 행들의 샘플들이, 64개의 행들의 샘플들과 같은, 원래의 해상도로 복구(업-샘플링)된다.

일부 다른 예들에서, 3D 메시의 2D 표현에서의 코딩될 맵이 다수의 서브-영역들로 분할될 수 있다. 맵(예를 들어, 화상) 내부의 이러한 분할의 예들은 슬라이스, 타일, 타일 그룹, 코딩 트리 유닛 등을 포함한다. 일부 예들에서, 상이한 서브-영역들에 상이한 샘플링 레이트들이 적용될 수 있다. 예에서, 상이한 서브-영역들과 연관된 상이한 샘플링 레이트들은 3D 메시를 운반하는 비트스트림에서 시그널링될 수 있다. 디코더 측에서, 적응형으로 샘플링된 맵의 디코딩 후에, 각각의 서브 영역은 서브 영역과 연관된 샘플링 레이트에 따라 그 원래의 해상도로 복구된다.

일부 예들에서, 적응형으로 샘플링된 맵의 원래의 해상도로의 복구 프로세스는 복구된 맵을 생성하는 역 샘플링 프로세스라고 지칭된다. 역 샘플링 프로세스로부터의 복구 후에, 2D 아틀라스 형태의 복구된 맵의 출력은 3D 메시 재구성을 위해 사용될 수 있다.

도 12에서의 예는 수직 방향에서 상이한 블록 행들에 대한 적응형 샘플링을 도시하지만, 유사한 적응형 샘플링이 수평 방향에서 상이한 열들에 적용될 수 있거나, 또는 수직 방향 및 수평 방향 양자 모두에서 적용될 수 있다.

일부 실시예들에서, 샘플링 적응은 패치들에 기초한다. 일부 예들에서, 맵에서의 상이한 패치들은 상이한 샘플링 레이트들을 가질 수 있다.

도 13은 일부 예들에서의 적응형 샘플링의 도면을 도시한다. 고 해상도를 갖는 2D 아틀라스와 같은, 맵(1320)은, 제1 2D 형상 A' 및 제2 2D 형상 B'와 같은, 3D 메시에서의 패치들에 대응하는 UV 패치들이라고 또한 지칭되는 다수의 2D 형상들을 포함한다. 도 13의 예에서, 제1 샘플링된 2D 형상 A"를 생성하기 위해 수직 방향 및 수평 방향 양자 모두에서 제1 2D 형상 A'에 2:1의 제1 샘플링 레이트가 적용되고; 제2 샘플링된 2D 형상 B"를 생성하기 위해 수직 방향 및 수평 방향 양자 모두에서 제2 2D 형상 B'에 1:1의 제2 샘플링 레이트가 적용된다. 제1 샘플링된 2D 형상 A" 및 제2 샘플링된 2D 형상 B"는 적응형으로 샘플링된 맵이라고 지칭되는 새로운 맵(1330)에서 배치된다.

도 13의 예에서, 제1 샘플링된 2D 형상 A"은 제1 2D 형상 A'보다 작고, 제2 샘플링된 2D 형상 B"은 제2 2D 형상 B'와 동일한 크기의 것이다. 적응형으로 샘플링된 맵(1330)은, 비디오 인코더들(1130)과 같은, 이미지 또는 비디오 인코더에 의해, 3D 메시를 운반하는 비트스트림으로 인코딩된다. 일부 예들에서, 샘플링된 2D 형상들과 연관된 샘플링 레이트들은, 예를 들어, 보조 데이터 인코더(1140)에 의해, 3D 메시를 운반하는 비트스트림으로 인코딩된다.

일부 예들에서, 디코더 측에서, 비디오 디코더들(1160)과 같은, 이미지/비디오 디코더는, 비트스트림으로부터 적응형으로 샘플링된 맵(1330)과 같은, 초기 맵을 디코딩한다. 추가로, 샘플링된 2D 형상들과 연관된 샘플링 레이트들은, 예를 들어, 보조 데이터 디코더(1170)에 의해, 비트스트림으로부터 디코딩된다. 샘플링된 2D 형상들과 연관된 샘플링 레이트들에 따라, 적응형으로 샘플링된 맵(1330)에서의 샘플링된 2D 형상들은 복구된 맵을 생성하기 위해 원래의 크기들(예를 들어, 수직 방향 및 수평 방향에서 픽셀들의 동일한 수)로 복구된다. 다음으로, 복구된 맵은 3D 메시 재구성을 위해 사용된다.

본 개시내용의 양태에 따르면, 상이한 맵 타입들에 대한 샘플링 레이트들, 상이한 서브-영역들에 대한 샘플링 레이트들, 상이한 패치들에 대한 샘플링 레이트들 등과 같은, 적응형 샘플링 정보가 메시 인코더 측 및 메시 디코더 측에서 알려진다. 일부 예들에서, 적응형 샘플링 정보는 3D 메시를 운반하는 비트스트림으로 적합하게 인코딩된다. 따라서, 메시 디코더 및 메시 인코더는 동일한 적응형 샘플링 정보에 기초하여 동작할 수 있다. 메시 디코더는 정확한 크기들로 맵들을 복구할 수 있다.

본 개시내용의 양태에 따르면, 재순서화 기반 코딩 기법들이 3D 메시로부터 2D 맵들을 또한 생성한다.

도 14a 내지 도 14e는 메시 압축을 위해 정점 재순서화를 사용하는 예를 도시한다. 도 14a는 입력 메시(1405)(예를 들어, 원래의 메시)의 도면을 도시한다. 입력 메시(1405)는 객체의 표면을 설명하는 접속된 삼각형들을 포함한다. 각각의 삼각형은 정점들 및 이러한 정점들을 삼각형에 접속하는 에지들에 의해 정의된다. 입력 메시(1405)는 도 14a에 도시되는 바와 같이 삼각형들로 접속되는 정점들 0 내지 8을 포함한다.

도 14b는 일부 예들에서의 정점 횡단 순서(1415)의 도면을 도시한다. 정점 횡단 순서(1415)는 화살표들을 갖는 라인들에 의해 도시되고, 정점 0, 정점 1, 정점 2, 정점 3, 정점 4, 정점 5, 정점 6, 정점 7, 및 정점 8을 순차적으로 횡단한다.

다음으로, 정점들의 3D (지오메트리) 좌표들, 정점들의 UV 좌표들, 및 정점들의 다른 속성들과 같은, 정점들의 속성들은, 정점 횡단 순서(1415)에 따라 어레이들로 재순서화될 수 있다. 예를 들어, 정점들의 3D 좌표들은 정점 횡단 순서(1415)로 3D 좌표들의 어레이로 재순서화될 수 있고, 정점들의 UV 좌표들은 정점 횡단 순서(1415)로 UV 좌표들의 어레이로 재순서화될 수 있다. 이러한 어레이들은 1D 어레이들일 수 있거나 또는 2D 어레이들일 수 있다.

일부 예들에서, 정점들의 속성들은 2D 이미지를 형성하는 2D 어레이로 래스터 스캔 라인에 따라 재순서화되고 재성형된다. 2D 이미지는, 이미지 또는 비디오 코덱과 같은, 예측 코딩 기법들에 의해 코딩될 수 있다. 메시 프레임들의 시퀀스를 포함하는 동적 메시의 예에서, 동적 메시의 속성들은 2D 이미지들의 시퀀스를 형성하기 위해 재순서화될 수 있으며, 2D 이미지들의 시퀀스는 예에서 비디오 코덱에 의해 코딩될 수 있다.

도 14c는 정점들의 속성들을 2D 어레이(1435)로 재성형하기 위해 사용되는 래스터 스캔 라인 1425를 예시하는 도면을 도시한다. 래스터 스캔 라인(1425)은 화살표들을 갖는 라인들에 의해 도시된다. 2D 어레이(1435)는 2D 맵 또는 2D 이미지라고 또한 지칭될 수 있다. 예를 들어, 정점에 대한 속성은 정점에 대응하는 2D 어레이(1435)의 엔트리에 저장되고, 그 엔트리는 2D 이미지에서의 픽셀이며, 속성 값은 픽셀의 컬러 정보로서 고려될 수 있다. 예에서, 2D 어레이(1435)는 3D 좌표 맵일 수 있다. 다른 예에서, 2D 어레이(1435)는 UV 좌표 맵일 수 있다. 2D 어레이(1435)는 메시 프레임을 운반하기 위해 비트스트림으로 인코딩될 수 있다.

일부 예들에서, 접속성 정보(예를 들어, 정점들을 삼각형들의 에지들로 어떻게 접속하는지)는 메시 프레임을 운반하기 위해 비트스트림으로 명시적으로 인코딩되지 않는다. 따라서, 디코더 측에서, 디코더는 예를 들어, 2D 맵들로부터 정점들의 속성들(예를 들어, 3D 좌표들, uv 좌표들 등)을 디코딩하고, 정점들을 재구성할 수 있다.

도 14d는 일부 예들에서 재구성된 정점들 0' 내지 8'을 예시하는 도면을 도시한다. 예를 들어, 좌표들(예를 들어, 3D 좌표들, uv 좌표들)이 비트스트림으로부터 디코딩될 수 있고, 다음으로, 재구성된 정점들 0' 내지 8'은 디코딩된 좌표들에 따라 생성될 수 있다.

일부 예들에서, 접속성 정보는 비트스트림으로 명시적으로 인코딩되지 않고, 재구성된 정점들 0' 내지 8'을 접속하는 에지들이 접속성 추론 규칙에 따라 추론된다. 접속성 추론 규칙은 디코더 측 상의 디코딩된 3D 좌표들(xyz 좌표들) 및/또는 UV 좌표들(uv 좌표들)로부터 접속성을 추론할 수 있다. 예에서, 접속성 추론 규칙은 디코더 측에서 적합하게 수립된다. 일단 모든 정점들이 디코딩되면, 접속성 추론 규칙에 따라 이웃 정점들이 접속된다. 디코더는 비트스트림으로부터 접속성 정보를 디코딩할 필요가 없다.

도 14e는 재구성된 정점들 0' 내지 8'을 삼각형들로 접속하여, 재구성된 메시(1495)를 형성할 수 있는 추론된 접속성 정보(에지들)를 예시하는 도면을 도시한다.

도 14a 및 도 14e에 도시되는 바와 같이, 재구성된 메시(1495)에서의 정점들의 접속성(에지들)은 원래의 입력 메시(1405)와 상이할 수 있다. 일부 예들에서는 접속성 차이들은 재구성된 메시의 주관적인 품질로 하여금 저하되게 할 수 있다. 본 개시내용의 다른 양태에 따르면, 디코더 측에서 접속성을 추론하는 것은 복잡성의 관점에서 시간이 걸리고 계산 파워를 소비할 수 있다.

본 개시내용의 양태들은 메시 프레임을 운반하는 비트스트림에서 메시 프레임의 접속성 정보를 명시적으로 코딩하는 기법들을 제공한다. 일부 예들에서, 접속성 정보가 다각형 면들의 형태로 제공된다. 각각의 다각형 면은, 다각형 면의 에지들을 형성하기 위해 접속되는 정점들의 시퀀스에 의해 정의된다. 예에서, 접속성 정보는 삼각형들(삼각형 면들이라고 또한 지칭됨)의 형태로 제공되며, 각각의 삼각형은, 삼각형의 3개 에지들을 형성하기 위해 접속되는 3개의 정점들에 의해 정의된다. 예를 들어, 입력 메시(1405)에 대한 메시 접속성은, "f v0 v1 v6"의 형태로 정점 0, 정점 1 및 정점 6에 의해 형성되는 삼각형을 포함할 수 있고, 여기서 "f"는 면 정보를 표시하고, "v0"은 정점 0에 대한 인덱스이고, "v1"은 정점 1에 대한 인덱스이고, "v6"은 정점 6에 대한 인덱스이다.

본 개시내용의 양태에 따르면, 메시 프레임의 접속성 정보는 정점들의 각각의 접속성 속성들로서 재조직화될 수 있다.

본 개시내용의 양태에 따르면, 정점의 접속성 속성은 그 정점에서의 접속성 정보를 표현하는 임의의 적합한 메트릭일 수 있다. 예에서, 정점의 접속성 속성은 정점에서의 에지들의 수인 원자가 값을 포함한다. 예를 들어, 입력 메시(1405)에서의 정점 3의 원자가 값은 3이고, 입력 메시(1405)에서의 정점 5의 원자가 값은 4이고, 입력 메시(1405)에서의 정점 8의 원자가 값은 6이고, 등이다.

다른 예에서 Edgebreaker 알고리즘이라고 지칭되는 알고리즘이 정점들을 횡단하고, 각각의 정점을 패턴 인덱스로 마킹하여 그 정점이 일부 다른 정점들에 어떻게 접속되는지를 설명할 수 있다. 예를 들어, 패턴 인덱스는, 내부 정점, 경계 정점 및 다른 패턴들과 같은, 접속성 패턴을 식별할 수 있다. 다음으로, 정점의 접속성 속성은 Edgebreaker 알고리즘에 의해 마킹되는 패턴 인덱스를 포함할 수 있다.

일부 예들에서, 정점들의 접속성 속성들은 정점들의 다른 속성들로서 재순서화 및 재성형될 수 있으며, 다음으로 메시를 운반하는 비트스트림으로 명시적으로 코딩될 수 있다.

도 15는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따른 메시 압축을 위한 프레임워크(1500)의 도면을 도시한다. 프레임워크(1500)는 메시 인코더(1510) 및 메시 디코더(1550)를 포함한다. 메시 인코더(1510)는 입력 메시(1505)(동적 메시 처리의 경우 메시 프레임)를 비트스트림(1545)으로 인코딩하고, 메시 디코더(1550)는 비트스트림(1545)을 디코딩하여, 재구성된 메시(1595)(동적 메시 처리의 경우 재구성된 메시 프레임)를 생성한다.

메시 인코더(1510)는, 컴퓨터, 서버 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 스마트 폰, 게이밍 디바이스, AR 디바이스, VR 디바이스 등과 같은, 임의의 적합한 디바이스일 수 있다. 메시 디코더(1550)는, 컴퓨터, 클라이언트 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 스마트 폰, 게이밍 디바이스, AR 디바이스, VR 디바이스 등과 같은, 임의의 적합한 디바이스일 수 있다. 비트스트림(1545)은 임의의 적합한 통신 네트워크(도시되지 않음)를 통해 메시 인코더(1510)로부터 메시 디코더(1550)에 송신될 수 있다.

도 15의 예에서, 메시 인코더(1510)는 함께 연결되는 정점 재순서화 모듈(1520), 1D/2D 인코더들(1530) 및 보조 데이터 인코더(1540)를 포함한다. 정점 재순서화 모듈(1520)은 입력 메시(1505)를 수신하고 재순서화를 수행하여 재순서화된 정점들의 메시 정보(1525)를 생성한다. 일부 예들에서, 입력 메시(1505)는, 원래 순서에서의 메시의 정점들의 3D 위치 정보, 다각형 면들의 형태인 접속성 정보, 메시를 2D(예를 들어, UV 아틀라스)로 파라미터화하는 맵핑 정보, 및 다른 2D 속성 맵들(예를 들어, 2D 컬러 맵)을 포함한다. 정점 재순서화 모듈(1520)은 정점들의 정점 횡단 순서를 결정할 수 있고, 이러한 정점 횡단 순서에 따라 정점들을 재순서화 및/또는 재배열하여 이웃 정점들의 속성 상관들(예를 들어, 시퀀스(예를 들어, 1D 어레이)에서의 이웃 정점들의 속성 상관, 2D 어레이에서의 로컬 영역들에서의 이웃 정점들의 속성 상관, 이웃 프레임들의 속성 상관)을 증가시킬 수 있다.

예에서, 정점 재순서화 모듈(1520)은, 메시 프레임의 접속성 정보를, 정점들의 각각의 접속성 속성들(원래의 접속성 속성들이라고 또한 지칭됨)의 형태로 재조직화할 수 있다. 예에서, 각각의 정점의 접속성 속성은 접속성 압축을 위한 Edgebreaker 알고리즘에 의해 마킹되는 접속성 패턴을 표시하기 위한 패턴 인덱스를 포함할 수 있다. 다른 예에서, 각각의 정점의 접속성 속성은 정점에 접속되는 에지들의 수를 표시하는 원자가 값을 포함할 수 있다.

정점 재순서화 모듈(1520)은 재순서화된 정점들의 메시 정보(1525)를 출력한다. 재순서화된 정점들의 메시 정보(1525)는 재순서화된 시퀀스(예를 들어, 1D)에서의 정점들의 정점 정보를 포함한다. 예를 들어, 각각의 정점에 대한 정점 정보는, 메시에서의 3D 공간 정보(예를 들어, xyz 좌표들), 2D로의 맵핑 정보(예를 들어, uv 좌표들), 컬러 정보(예를 들어, RGB 값들), 및 접속성 속성과 같은, 다양한 속성들을 포함할 수 있다.

다른 예에서, 재순서화된 정점들의 메시 정보(1525)는 2D 이미지들 형태로 정점들의 정점 정보를 포함한다. 예를 들어, 재순서화된 정점들은, (예를 들어, 래스터 스캔 라인 등에 기초하여) 2D의 샘플들(픽셀들)로 재배열되고, 재순서화된 정점들의 메시 정보는, 정점들의 3D 좌표들의 2D 이미지, 정점들의 UV 좌표들의 2D 이미지, 정점 접속성 속성의 2D 이미지 등과 같은, 하나 이상의 2D 이미지를 형성할 수 있다.

1D/2D 인코더들(1530)은 재순서화된 정점들의 메시 정보(1525)를 비트스트림(1545)으로 인코딩하도록 구성된다. 재순서화된 정점들의 메시 정보(1525)가 재순서화된 시퀀스(1D) 내의 정점들의 정점 정보를 포함하는 경우, 1D/2D 인코더들(1530)은 재순서화된 시퀀스에서의 정점들의 정점 정보를 1D 인코딩 기법들을 사용하여 인코딩할 수 있다. 재순서화된 정점들의 메시 정보(1525)가 2D 이미지들을 포함하는 경우, 1D/2D 인코더들(1530)은 2D 이미지들을 이미지 인코딩 및/또는 비디오 인코딩 기법들을 사용하여(예를 들어, 이미지 코덱 또는 비디오 코덱을 사용하여) 인코딩할 수 있다.

정점 재순서화 모듈(1520)은 지원 정보를 포함하는 보조 데이터(1527)를 또한 생성한다. 보조 데이터 인코더(1540)는 보조 데이터(1527)를 수신하고, 보조 데이터(1527)를 비트스트림(1545)으로 인코딩한다. 예를 들어, 정점 재순서화 모듈(1520)은 정점들을 패치별로 재순서화할 수 있다. 정점 재순서화 모듈(1520)은 보조 데이터(1527)에서 각각의 패치에서의 정점들의 수를 표시하는 값들을 제공할 수 있다. 추가로, 예에서, 정점 재순서화 모듈(1520)은, 각각의 패치에 대해, 경계 정점들을 비-경계 정점들의 전면에 재순서화할 수 있다. 정점 재순서화 모듈(1520)은 보조 데이터(1527)에서 각각의 패치에서의 경계 정점들의 수를 표시하는 값들을 제공할 수 있다. 다른 예에서, 정점 재순서화 모듈(1520)은 Edgebreaker 알고리즘에 따라 정점들을 횡단할 수 있고, 보조 데이터(1527)에서 Edgebreaker 알고리즘을 표시하는 신호를 제공할 수 있다.

도 15의 예에서, 비트스트림(1545)은 메시 디코더(1550)에 제공된다. 메시 디코더(1550)는 도 15에 도시되는 바와 같이 함께 연결되는 1D/2D 디코더들(1560), 보조 데이터 디코더(1570), 및 메시 재구성 모듈(1590)을 포함한다. 예에서, 1D/2D 디코더들(1560)은 1D/2D 인코더들(1530)에 대응하고, 1D/2D 인코더(1530)에 의해 인코딩되는 비트스트림(1545)의 일부분을 디코딩하여 디코딩된 정보(1565)를 생성할 수 있다. 예에서, 디코딩된 정보(1565)는, 디코딩된 접속성 속성 맵과, 디코딩된 3D 좌표 맵, 디코딩된 uv 좌표 맵, 컬러 맵 등과 같은, 다른 디코딩된 속성 맵들을 포함한다.

도 15의 예에서, 보조 데이터 디코더(1570)는 보조 데이터 인코더(1540)에 대응하고, 보조 데이터 인코더(1540)에 의해 인코딩되는 비트스트림(1545)의 일부분을 디코딩하여 디코딩된 보조 데이터(1575)를 생성할 수 있다.

도 15의 예에서, 디코딩된 정보(1565), 디코딩된 보조 데이터(1575)는 메시 재구성 모듈(1590)에 제공된다. 메시 재구성 모듈(1590)은 디코딩된 정보(1565), 디코딩된 보조 데이터(1575)에 기초하여, 재구성된 메시(1595)를 생성한다.

정점 재순서화 모듈(1520), 보조 데이터 인코더(1540) 및 1D/2D 인코더들(1530)과 같은, 메시 인코더(1510)에서의 컴포넌트들은 다양한 기법들에 의해 각각 구현될 수 있다는 점이 주목된다. 예에서, 집적 회로에 의해 컴포넌트가 구현된다. 다른 예에서, 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 수 있는 소프트웨어를 사용하여 컴포넌트가 구현된다.

1D/2D 디코더들(1560), 보조 데이터 디코더(1570), 및 메시 재구성 모듈(1590)과 같은, 메시 디코더(1550)에서의 컴포넌트들은 다양한 기법들에 의해 각각 구현될 수 있다는 점이 주목된다. 예에서, 집적 회로에 의해 컴포넌트가 구현된다. 다른 예에서, 하나 이상의 프로세서에 의해 실행될 수 있는 소프트웨어를 사용하여 컴포넌트가 구현된다.

도 16a 내지 도 16d는 본 개시내용의 일부 실시예들에 따라 메시 프레임을 운반하는 비트스트림에서 메시 프레임의 접속성 속성들을 명시적으로 코딩하는 예를 도시한다. 도 16a는 입력 메시(1605)의 도면을 도시한다. 입력 메시(1605)는 객체의 표면을 설명하는 접속된 삼각형들을 포함한다. 각각의 삼각형은 정점들 및 이러한 정점들을 삼각형에 접속하는 에지들에 의해 정의된다. 입력 메시(1605)는 도 16a에 도시되는 바와 같이 삼각형들로 접속되는 정점들 0 내지 8을 포함한다.

도 16b는 정점 횡단 순서(1615)의 도면을 도시한다. 정점 횡단 순서(1615)는, 정점 0, 정점 1, 정점 2, 정점 3, 정점 4, 정점 5, 정점 6, 정점 7, 및 정점 8을 순차적으로 횡단하는 화살표들을 갖는 라인들에 의해 도시된다.

다음으로, 정점들의 3D(지오메트리) 좌표들, 정점들의 UV 좌표들, 정점들의 접속성 속성들, 및 정점들의 다른 속성들과 같은, 정점들의 속성들은, 정점 횡단 순서(1615)에 따라 어레이들로 재순서화될 수 있다. 예를 들어, 정점들의 3D 좌표들은 정점 횡단 순서(1615)로 3D 좌표들의 어레이로 재순서화될 수 있고, 정점들의 UV 좌표들은 정점 횡단 순서(1615)로 UV 좌표들의 어레이로 재순서화될 수 있고, 정점들의 접속성 속성들은 정점 횡단 순서(1615)로 접속성 속성들의 어레이로 재순서화될 수 있다. 이러한 어레이들은 1D 어레이들일 수 있거나 또는 2D 어레이들일 수 있다.

일부 예들에서, 정점들의 속성들은 2D 이미지를 형성하는 2D 어레이로 래스터 스캔 라인에 따라 재순서화되고 재성형된다. 2D 이미지는, 이미지 또는 비디오 코덱과 같은, 예측 코딩 기법들에 의해 코딩될 수 있다. 메시 프레임들의 시퀀스를 포함하는 동적 메시의 예에서, 동적 메시의 속성들은 2D 이미지들의 시퀀스를 형성하기 위해 재순서화될 수 있으며, 2D 이미지들의 시퀀스는 예에서 비디오 코덱에 의해 코딩될 수 있다.

도 16c는 정점들의 속성들을, 2D 어레이(1645) 및 2D 어레이(1635)와 같은, 2D 어레이들로 재성형하기 위해 사용되는 래스터 스캔 라인(1625)을 예시하는 도면을 도시한다. 래스터 스캔 라인(1625)은 화살표들을 갖는 라인들에 의해 도시된다. 2D 어레이들(1635 및 1645)은 2D 맵들 또는 2D 이미지들이라고 또한 지칭될 수 있다. 예에서, 정점에 대한 접속성 속성이 정점에 대응하는 2D 어레이(1645)에서의 엔트리에 저장되며, 이러한 엔트리는 2D 이미지에서의 픽셀이고, 접속성 속성은 픽셀의 컬러 정보이다. 예에서, 정점에 대한 3D 좌표들, UV 좌표들 등과 같은, 다른 속성이 정점에 대응하는 2D 어레이(1635)에서의 엔트리에 저장되며, 이러한 엔트리는 2D 이미지에서의 픽셀이고, 속성은 픽셀의 컬러 정보이다. 예에서, 2D 어레이(1635)는 3D 좌표 맵일 수 있다. 다른 예에서, 2D 어레이(1635)는 UV 좌표 맵일 수 있다. 2D 어레이(1635) 및 2D 어레이(1645)는 메시 프레임을 운반하기 위해 비트스트림으로 인코딩될 수 있다.

도 16c의 예에서, 접속성 정보(예를 들어, 정점들을 삼각형들의 에지들에 어떻게 접속하는지)는 정점들의 접속성 속성들의 형태로 재조직화되고, 정점들의 접속성 속성들은 메시 프레임을 운반하기 위해 비트스트림으로 명시적으로 인코딩된다는 점이 주목된다. 일부 예들에서, 입력 메시(1605)와 같은, 원래의 메시의 정점들이 횡단되고, 각각의 정점은 그 정점의 접속성 정보를 표현할 수 있는 패턴 인덱스 또는 원자가 값으로 마킹된다. 예를 들어, EdgeBreaker 알고리즘은, 정점 횡단 순서(1615)와 같은, 정점 횡단 순서를 결정하여 정점들을 횡단하기 위해 사용될 수 있고, EdgeBreaker 알고리즘은 각각의 정점을 패턴 인덱스로 마킹할 수 있다. 정점들의 접속성 속성들은 정점 횡단 순서에 따라 재순서화될 수 있고, 다음으로, 2D 어레이(1645)와 같은, 에 의해 표기되는 접속성 맵이라고 또한 지칭되는 2D 맵으로 성형될 수 있다. 접속성 맵(예를 들어, 2D 어레이(1645))에서 픽셀 위치에서의 각각의 값은, 재순서화되고 픽셀 위치로 재성형되는 정점의 대응하는 패턴 인덱스 또는 원자가 값이다. 정점들의 다른 속성들이 정점 횡단 순서에 따라 재순서화되고, 다음으로, 2D 어레이(1635)와 같은, 다른 2D 맵들로 성형될 수 있다. 접속성 맵은, 이미지 코덱들, 비디오 코덱들 등과 같은, 임의의 예측 코딩 방법들에 의해 코딩될 수 있다. 일부 예들에서, 접속성 맵은 손실 모드로 코딩될 수 있다. 일부 예들에서, 접속성 맵은 무손실 모드로 코딩될 수 있다.

본 개시내용의 양태에 따르면, 디코더 측에서, 디코더는 메시 프레임을 운반하는 비트스트림으로부터 직접, 정점들의 다른 속성들과 함께 정점들의 접속성 속성들을 디코딩할 수 있다. 다음으로, 디코더는 정점의 접속성 속성들 및 정점들의 다른 속성들에 따라 메시 프레임을 재구성할 수 있다.

도 16d는 재구성된 메시 프레임(1695)을 예시하는 도면을 도시한다. 예에서, 재구성된 정점들 0' 내지 8'은, 예를 들어, 비트스트림으로부터의 정점들의 디코딩된 좌표들로부터 재구성될 수 있다. 다음으로, 재구성된 정점들 0' 내지 8'은, 정점들의 원자가들 또는 정점들의 패턴 인덱스들과 같은, 비트스트림으로부터의 정점들의 디코딩된 접속성 속성들에 따라 접속될 수 있다. 예에서, 정점들의 패턴 인덱스들에 따라 재구성된 메시 프레임(1695)을 생성하기 위해 Edgebreaker 알고리즘이 사용될 수 있다. 다른 예에서, 정점들의 원자가들에 따라 재구성된 메시 프레임(1695)을 생성하기 위해 적합한 알고리즘이 사용된다. 재구성된 메시 프레임(1695)은 원래의 메시 프레임(1605)과 동일한 접속성 정보(동일한 에지)를 가질 수 있다.

일부 실시예들에서, 메시 프레임의 접속성 차이 정보는 메시 프레임을 운반하는 비트스트림에서 인코딩될 수 있다. 접속성 차이 정보는, 입력 메시 프레임에서의 원래의 접속성 정보와 접속성 추론 규칙에 따라 추론된 접속성 정보 사이의 차이이다.

본 개시내용의 일부 양태들은 차트 기반 메시 압축을 위한 기법들을 제공한다. 직접 코딩 기법들, 샘플링 기반 코딩 기법들, 재순서화 기반 코딩 기법들과 같은, 다양한 코딩 기법들이 상이한 부분들의 특성들에 적합하도록 메시의 상이한 부분들에 대해 선택될 수 있고, 따라서 전체 메시(또는 메시 시퀀스)에 대한 전체 코딩 효율이 개선될 수 있다.

본 개시내용의 양태에 따르면, 3D 메시를 하나 이상의 2D 차트에 맵핑하기 위해 인코더 측에서 UV 파라미터화가 사용될 수 있다. 일부 예들에서, 3D 메시는 (일부 예들에서는 패치들이라고 또한 지칭되는) 몇몇 세그먼트들로 파티셔닝될 수 있다. 각각의 세그먼트는 연관된 지오메트리, 속성, 및 접속성 정보를 갖는 접속된 정점들의 세트를 포함할 수 있다.

도 17은 일부 예들에서 메시 세그먼트를 2D UV 아틀라스에서의 2D 차트 상에 맵핑하는 UV 파라미터화 프로세스의 도면을 도시한다. 도 17의 예에서, 메시 세그먼트(1710)는 3D 메시의 세그먼트이다. 메시 세그먼트(1710)는 6개의 정점들 v ₀ 내지 v ₅ 를 포함한다. 메시 세그먼트(1710)에서의 각각의 정점은 2D UV 아틀라스(1750)에서의 2D UV 좌표들을 배정받고, 2D UV 아틀라스(1750)에서의 2D 정점에 맵핑된다. 예를 들어, 정점 v₀는 2D UV 아틀라스(1750)에서의 2D 정점 v₀'에 맵핑되고, 정점 v₁는 2D UV 아틀라스(1750)에서의 2D 정점 v₁'에 맵핑되고, 정점 v₂는 2D UV 아틀라스(1750)에서의 2D 정점 v₂'에 맵핑되고, 정점 v₃는 2D UV 아틀라스(1750)에서의 2D 정점 v₃'에 맵핑되고, 정점 v₄는 2D UV 아틀라스(1750)에서의 2D 정점 v₄'에 맵핑되고, 정점 v₅는 2D UV 아틀라스(1750)에서의 2D 정점 v₅'에 맵핑된다. 2D 정점들 v₀' 내지 v₅'는 3D 메시 세그먼트에 대응하는 접속된 2D 차트를 형성한다. 2D 차트에서의 2D 정점들의 지오메트리, 속성 및 접속성 정보는 3D 세그먼트에서의 대응하는 정점들로부터 승계될 수 있다.

일부 예들에서, 3D 메시 세그먼트가 2D UV 아틀라스에서의 다수의 별도의 2D 차트들에 맵핑될 수 있다. 3D 세그먼트에서의 정점이 2D UV 아틀라스에서의 다수의 2D 정점들에 대응할 수 있다.

도 18은 일부 예들에서 메시 세그먼트를 2D UV 아틀라스에서의 다수의 2D 차트들에 맵핑하는 UV 파라미터화 프로세스의 도면을 도시한다. 도 18의 예에서, 메시 세그먼트(1810)가 3D 메시의 세그먼트이며, 도 17에서의 메시 세그먼트(1710)와 동일할 수 있다. 메시 세그먼트(1810)는 6개의 정점들 v ₀ 내지 v ₅ 을 포함한다. 메시 세그먼트(1810)는 2D UV 아틀라스(1850)에서의 2개의 2D 차트들(1851 및 1852)에 맵핑된다. 메시 세그먼트(1810)에서의 각각의 정점은 2D UV 아틀라스(1850)에서의 하나의 또는 2개의 2D 정점에 맵핑될 수 있다. 예를 들어, 정점 v ₀ 은 2D UV 아틀라스(1850)에서의 2D 정점 v ₀ "에 맵핑되고, 정점 v ₁ 는 2D UV 아틀라스(1850)에서의 2D 정점 v ₁ ' 및 2D 정점 v ₁ "와 같은 2개의 정점에 맵핑되고, 정점 v ₂ 는 2D UV 아틀라스(1850)에서의 2D 정점 v ₂ '에 맵핑되고, 정점 v ₃ 는 2D UV 아틀라스(1850)에서의 2D 정점 v ₃ '에 맵핑되고, 정점 v ₄ 는 2D UV 아틀라스(1850)에서의 2D 정점 v ₄ ' 및 2D 정점 v ₄ "와 같은 2개의 2D 정점에 맵핑되고, 정점 v ₅ 는 2D UV 아틀라스(1850)에서의 2D 정점 v ₅ '에 맵핑된다. 2D 정점들 v ₀ ", v ₁ " 및 v ₄ "는 2D 차트(1851)를 형성하고, 2D 정점들 v ₁ ' 내지 v ₅ '는 2D 차트(1852)를 형성한다.

본 개시내용의 양태에 따르면, 3D 메시에 대한 2D UV 아틀라스는 다수의 2D 차트들을 포함할 수 있고, 각각의 2D 차트는 3D 메시에서의 대응하는 정점들로부터 승계되는 연관된 3D 지오메트리, 속성, 및 접속성 정보를 갖는 다수의(일반적으로 3개 이상의) 2D 정점들을 포함할 수 있다.

도 19는 예에서의 2D UV 아틀라스(1900)의 도면을 도시한다. 2D UV 아틀라스(1900)는 도 19에 도시되는 바와 같이, 2D 차트들(1901-1910)과 같은, 다수의 2D 차트들을 포함한다.

본 개시내용의 일부 양태들은 차트 기반 메시 압축을 위한 기법들을 제공한다. 이러한 기법들은 메시 인코더 및 메시 디코더에 의해 사용될 수 있다.

본 개시내용의 양태에 따르면, 2D UV 아틀라스에서의 각각의 2D 차트는, 샘플링 기반 기법들, 재순서화 기반 기법들, 및 차트 기반 직접 코딩 기법들(원시 차트 코딩 기법들이라고 또한 지칭됨)과 같은, 다양한 기법들에 의해 코딩(인코딩 및 디코딩)될 수 있다. 예를 들어, 2D 차트가 샘플링 기반 코딩 모드에 있을 때, 2D 차트는 샘플링 기반 기법들을 사용하여 코딩되고; 2D 차트가 재순서화 기반 코딩 모드에 있을 때, 2D 차트는 재순서화 기반 기법들을 사용하여 코딩되고; 2D 차트가 원시 차트 코딩 모드에 있을 때, 2D 차트는 차트 기반 직접 코딩 기법들을 사용하여 코딩된다.

샘플링 기반 기법들에서, 2D 차트는 주어진 샘플링 레이트(단계 크기)에 의해 샘플링되어, 지오메트리 맵, 속성 맵 및 점유 맵 등과 같은, 2D 맵들을 생성한다. 생성된 점유, 지오메트리 및 속성 맵들은 비디오 코덱들에 의해 코딩될 수 있다. 일부 예들에서, 점유 맵은 인코더 측에서 생성되지 않는다. 예에서, 경계 정점 정보는 비트스트림에서 코딩되고, 점유 맵은 경계 정점 정보에 따라 디코더 측에서 추론될 수 있다.

재순서화 기반 기법들에서, 차트에서의 2D 정점들은 특정 순서에 의해 배열되고, 특정 공간-채움 곡선(예를 들어, 래스터 스캔 라인)에 의해 2D 영역에 채워져서, UV 맵, 지오메트리 맵, 속성 맵, 접속성 맵 등과 같은, 2D 맵들을 생성한다. 2D 맵들은 비디오 코덱들에 의해 코딩될 수 있다.

일부 예들에서, 제1 2D 맵을 생성하기 위해 3D 메시의 제1 2D 차트에 재순서화 기반 기법이 적용되고, 제2 3D 맵을 생성하기 위해 3D 메시의 제2 2D 차트에 샘플링 기반 기법이 적용된다. 제1 2D 맵 및 제2 2D 맵은 조합된 2D 맵으로 병합될 수 있다. 예에서, 조합된 2D 맵에서의 제1 2D 맵 및 제2 2D 맵의 위치 정보는 비트스트림에서 시그널링된다. 예를 들어, 제1 2D 차트에 대한 제1 2D 맵의 시작 위치(또는 경계 정보 또는 경계-박스) 및 제2 2D 차트에 대한 제2 2D 맵의 시작 위치(또는 경계 정보 또는 경계-박스)는 비트스트림에서 시그널링된다.

차트 기반 직접 코딩 기법들(원시 차트 코딩 방법이라고 또한 지칭됨)에서, 2D 차트에서의 정점들의 지오메트리(UV 좌표들 및 3D 좌표들), 속성, 및 접속성 정보는, 예를 들어, 비디오 코덱을 사용하지 않고 비트스트림에서 직접 코딩된다. 데이터 중복성을 감소시키기 위해 예측 코딩이 적용될 수 있다. 예를 들어, 이전에 코딩된 값들이 현재 값을 예측하기 위해 사용될 수 있다. 이러한 예측은 현재 메시 프레임(예를 들어, 인트라 프레임 공간 예측) 또는 이전에 코딩된 메시 프레임(예를 들어, 인터 프레임 시간 예측)으로부터의 것일 수 있다. 예를 들어, 3개의 이전에 코딩된 지오메트리(UV 좌표들 및 3D 좌표들) 위치들로부터 현재 지오메트리 위치를 예측하기 위해 평행사변형 예측이 사용될 수 있다. 예측 잔차들은 산술 코딩에 의해 코딩될 수 있고, 이전의 코딩된 값들로부터의 일부 정황 정보가 코딩 효율을 개선하기 위해 사용될 수 있다.

본 개시내용의 양태에 따르면, 상이한 차트 기반 메시 압축 코딩 기법들은 비트스트림에서의 상이한 레벨들에서 인에이블되고 시그널링될 수 있다.

실시예에서, 전체 메시 시퀀스는 동일한 차트 기반 코딩 기법, 예를 들어, 샘플링 기반 기법을 사용한다. 일부 예들에서, 차트 기반 코딩 모드를 표시하는 인덱스가 메시 시퀀스에 대한 시퀀스 헤더에서 시그널링될 수 있다.

다른 실시예에서, 각각의 메시 프레임은 상이한 차트 기반 코딩 기법을 선택할 수 있다. 다음으로, 메시 프레임에 대한 차트 기반 코딩 모드를 표시하는 인덱스가 메시 프레임의 프레임 헤더에서 시그널링될 수 있다. 다음으로, 메시 프레임으로부터 파라미터화되는 모든 2D 차트들은 동일한 코딩 기법을 사용할 수 있다.

다른 실시예에서, 메시 프레임의 각각의 세그먼트(예를 들어, 슬라이스, 영역)는 개별적으로 선택된 코딩 기법을 가질 수 있다. 일부 예들에서, 선택된 차트 기반 코딩 모드를 표시하는 인덱스가, 슬라이스의 슬라이스 헤더(또는 영역에 대한 헤더) 등과 같은, 세그먼트의 헤더 부분에서 시그널링될 수 있고, 따라서 슬라이스에서의(또는 영역에서의) 모든 차트들은 인덱스에 의해 표시되는 동일한 명시된 코딩 기법을 사용할 수 있다.

다른 실시예에서, 메시 프레임의 각각의 2D 차트는 개별 코딩 기법을 선택할 수 있다. 일부 예들에서, 선택된 차트 기반 코딩 모드를 표시하는 인덱스가 각각의 2D 차트에 대해 시그널링될 수 있다. 일부 예들에서, 차트 기반 코딩 모드의 인덱스는 코딩된 정보, 예를 들어, 이전에 코딩된 2D 차트의 차트 기반 코딩 모드의 인덱스의 관점에서 정황 코딩에 의해 코딩될 수 있거나 또는 예측될 수 있다. 일부 실시예들에서, 차트 기반 코딩 모드의 인덱스는 또한 현재 2D 차트의 일부 특성들, 예를 들어, 현재 2D 차트에서의 정점들의 수의 관점에서 정황들에 의해 코딩되거나 또는 예측될 수 있다. 예를 들어, 현재 2D 차트에서의 정점들의 수가 임계값보다 작을 때, 현재 2D 차트에 대한 차트 기반 코딩 모드는 원시 차트 코딩 모드인 것으로 예측될 수 있다.

본 개시내용의 양태에 따르면, 2D 차트들의 일부 공통 보조 정보(예를 들어, 경계 정점 정보)가 코딩 기법들에 관계없이 비트스트림에서 코딩될 수 있다. 이러한 보조 정보는 디코더 측에서의 메시 재구성에서 사용될 수 있다.

본 개시내용의 일부 양태들은 인코더 측이 코딩 기법들을 선택하기 위한, 예를 들어, 2D 차트들에 대한 차트 기반 코딩 모드들을 선택하기 위한 기법들을 또한 제공한다. 일부 예들에서, 메시 인코더는 각각의 차트/영역/프레임/시퀀스에 대해 최상의 차트 기반 코딩 모드를 선택할 수 있고, 선택된 차트 기반 코딩 모드를 비트스트림에서 명시적으로 시그널링할 수 있다. 영역에 대해 차트 기반 코딩 모드가 선택될 때, 영역에 대한 2D 차트들은 차트 기반 코딩 모드에 따라 코딩된다. (3D 메시) 프레임에 대해 차트 기반 코딩 모드가 선택될 때, (3D 메시) 프레임으로부터 파라미터화되는 2D 차트들은 차트 기반 코딩 모드에 따라 코딩된다. (3D 메시 프레임들의) 시퀀스에 대해 차트 기반 코딩 모드가 선택될 때, (3D 메시 프레임들의) 시퀀스로부터 파라미터화되는 2D 차트들은 차트 기반 코딩 모드에 따라 코딩된다.

일부 실시예들에서, 최상의 차트 기반 코딩 모드를 결정/추정하기 위해 메시 인코더에 의해 차트/영역/프레임/시퀀스의 구체적인 특성들이 사용될 수 있다. 일부 예들에서, 메시 인코더는 차트/영역/프레임/시퀀스에서의 정점들의 수에 따라 차트 기반 코딩 모드를 결정할 수 있다. 일부 예들에서, 메시 인코더는 차트/영역/프레임/시퀀스에서의 경계 정점들의 수에 따라 차트 기반 코딩 모드를 결정할 수 있다. 일부 예들에서, 메시 인코더는 차트/영역/프레임/시퀀스에서의 정점들의 수와 경계 정점들의 수 사이의 비율에 따라 차트 기반 코딩 모드를 결정할 수 있다. 일부 예들에서, 메시 인코더는 차트/영역/프레임/시퀀스에서의 값들(예를 들어, 지오메트리, 속성)의 변화에 따라 차트 기반 코딩 모드를 결정할 수 있다. 일부 예들에서, 메시 인코더는 현재 프레임의 차트/영역에서 시간적 일관성(예를 들어, 이전 프레임들로부터의 유사성)에 따라 차트 기반 코딩 모드를 결정할 수 있다.

예에서, 차트에서의 정점들의 수와 경계 정점들의 수 사이의 비율은 모드 결정 기준으로서 사용된다. 2D 차트의 비율이 임계값보다 클 때, 메시 인코더는 2D 차트에 대해 원시 차트 코딩 모드를 사용하기로 결정하고; 그렇지 않으면, 메시 인코더는 2D 차트에 대해 샘플링 기반 코딩 모드를 사용하기로 결정한다.

일부 실시예들에서, 차트/영역/프레임/시퀀스에 대해 최상의 차트 기반 코딩 모드를 선택하기 위해 RDO(rate-distortion optimization)가 사용될 수 있다. 일부 예들에서, 메시 인코더는 차트/영역/프레임/시퀀스에 적용되는 각각의 차트 기반 코딩 모드에 대해 레이트-왜곡 비용을 계산할 수 있다. 예를 들어, 차트 기반 코딩 모드 에 대해, 메시 인코더는 에 의해 레이트-왜곡 비용 를 계산하고, 여기서 는 차트 기반 코딩 모드 i에 의한 왜곡을 표시하고, 는 차트 기반 코딩 모드 에 의한 비트레이트를 표시하고, 는 이러한 왜곡과 비트레이트 사이의 트레이드-오프 인자이다. 다음으로, 최상의 차트 기반 코딩 모드는 레이트-왜곡 비용을 최소화하는 것, 즉, 로서 선택된다. 일부 예들에서, 실제 레이트 및 왜곡 항들을 계산하기 위해 다중-패스 코딩이 적용될 수 있다는 점이 주목된다.

도 20은 본 개시내용의 실시예에 따른 프로세스(2000)를 약술하는 흐름도를 도시한다. 이러한 프로세스(2000)는 메시에 대한 인코딩 프로세스 동안 사용될 수 있다. 다양한 실시예들에서, 프로세스(2000)는 처리 회로에 의해 실행된다. 일부 실시예들에서, 프로세스(2000)는 소프트웨어 명령어들로 구현되고, 따라서 처리 회로가 소프트웨어 명령어들을 실행할 때, 처리 회로는 프로세스(2000)를 수행한다. 프로세스는 (S2001)에서 시작되어 (S2010)로 진행한다.

(S2010)에서, 3D 메시 프레임은 2D UV 아틀라스에서의 복수의 2D 차트들로 UV 파라미터화된다. 3D 메시 프레임은 다각형들을 갖는 객체의 표면을 표현하고, 다각형들은 정점들 및 이러한 정점들에 접속하는 에지들에 의해 정의된다. 정점들은 2D UV 아틀라스에서의 2D 정점들에 맵핑되고, 2D 정점들은 2D UV 아틀라스에서의 복수의 2D 차트들을 형성한다.

(S2020)에서, 각각의 차트 기반 코딩 모드들이 복수의 2D 차트들에 대해 결정된다.

(S2030)에서, 각각의 차트 기반 코딩 모드들에 따라 복수의 2D 차트들과 연관된 적어도 각각의 지오메트리 정보가 비트스트림으로 인코딩된다.

일부 실시예들에서, 차트 기반 코딩 모드들은 적어도 샘플링 기반 코딩 모드, 재순서화 기반 코딩 모드 및 원시 차트 코딩 모드를 포함한다.

일부 예들에서, 샘플링 기반 코딩 모드의 제1 2D 차트에 응답하여, 제1 2D 차트는 제1 2D 차트에서 제1 정점들의 3D 좌표들을 제1 정점들의 UV 좌표들과 연관시키는 적어도 제1 지오메트리 맵을 생성하도록 샘플링된다. 제1 지오메트리 맵은 이미지 인코더 및/또는 비디오 인코더를 사용하여 비트스트림으로 인코딩된다.

일부 예들에서, 재순서화 기반 코딩 모드의 제2 2D 차트에 응답하여, 제2 2D 차트에서의 제2 정점들을 재순서화하기 위한 순서가 결정된다. 제2 정점들의 3D 좌표들은 순서 및 공간 채움 곡선에 따라 제2 지오메트리 맵으로 배열된다. 제2 정점들의 UV 좌표들은 순서 및 공간 채움 곡선에 따라 UV 맵으로 배열된다. 다른 속성들이 2D 맵들에 유사하게 배열될 수 있다. 제2 지오메트리 맵, UV 맵 등과 같은, 2D 맵들은 이미지 인코더 및/또는 비디오 인코더를 사용하여 비트스트림으로 인코딩된다.

일부 예들에서, 샘플링 기반 코딩 모드는 제1 2D 차트에 대해 결정되고 재순서화 기반 코딩 모드는 제2 2D 차트에 대해 결정된다. 제1 2D 차트는 제1 2D 차트에서의 제1 정점들의 3D 좌표들을 제1 정점들의 UV 좌표들과 연관시키는 적어도 제1 지오메트리 맵을 생성하도록 샘플링된다. 제2 2D 차트에서 제2 정점들을 순서화하기 위한 순서가 결정되고, 제2 정점들의 3D 좌표들은 순서 및 공간 채움 곡선에 따라 제2 지오메트리 맵으로 배열된다. 제1 지오메트리 맵 및 제2 지오메트리 맵은 중첩 없이 조합된 2D 지오메트리 맵으로 병합된다. 제1 지오메트리 맵은 조합된 2D 지오메트리 맵에서의 제1 위치에 배치된다. 제2 지오메트리 맵은 조합된 2D 지오메트리 맵의 제2 위치에 배치된다. 조합된 2D 지오메트리 맵은 이미지 인코더 및/또는 비디오 인코더를 사용하여 비트스트림으로 인코딩된다. 예에서, 조합된 2D 지오메트리 맵에서의 제1 2D 맵에 대한 제1 위치를 표시하는 제1 신호가 비트스트림으로 인코딩되고, 조합된 2D 지오메트리 맵에서의 제2 2D 맵에 대한 제2 위치를 표시하는 제2 신호가 비트스트림으로 인코딩된다.

일부 예들에서, 원시 차트 코딩 모드의 제3 2D 차트에 응답하여, 제3 2D 차트에서의 제3 정점들의 UV 좌표들 및 3D 좌표들은 이미지 디코더 또는 비디오 디코더를 사용하지 않고 비트스트림으로 인코딩된다.

예에서, 3D 메시 프레임을 포함하는 3D 메시 프레임들의 시퀀스에 대한 시퀀스 헤더에 인덱스가 포함된다. 시퀀스 헤더에서의 인덱스는 3D 메시 프레임들의 시퀀스에서의 다른 3D 메시 프레임들로부터 파라미터화되는 다른 2D 차트들 및 복수의 2D 차트들에 대한 차트 기반 코딩 모드를 표시한다.

다른 예에서, 3D 메시 프레임에 대한 프레임 헤더에 인덱스가 포함되고, 프레임 헤더에서의 인덱스는 3D 메시 프레임으로부터 파라미터화되는 복수의 2D 차트들에 대해 각각 차트 기반 코딩 모드를 표시한다.

다른 예에서, 3D 메시 프레임의 제1 메시 세그먼트를 운반하기 위해 비트스트림의 제1 부분의 제1 헤더에 인덱스가 포함되고, 제1 메시 세그먼트는 복수의 2D 차트들에서의 제1 하나 이상의 2D 차트로 파라미터화되고, 인덱스는 제1 하나 이상의 2D 차트에 대해 각각 차트 기반 코딩 모드를 표시한다.

다른 예에서, 각각의 인덱스들은 복수의 2D 차트들과 연관하여 인코딩된다. 각각의 인덱스들은 복수의 2D 차트들에 대한 각각의 차트 기반 코딩 모드들을 표시한다.

일부 예들에서, 3D 메시 프레임들의 시퀀스의 일부분의 특성들에 기초하여 3D 메시 프레임들의 시퀀스의 일부분에서의 하나 이상의 차트에 대해 차트 기반 코딩 모드가 결정될 수 있다. 예에서, 2D 차트의 특성들에 기초하여 2D 차트에 대해 차트 기반 코딩 모드가 결정될 수 있다. 다른 예에서, 영역의 특성들에 기초하여 영역에서의 2D 차트들에 대해 차트 기반 코딩 모드가 결정될 수 있다. 다른 예에서, 3D 메시 프레임의 특성들에 기초하여 3D 메시 프레임으로부터 파라미터화되는 2D 차트들에 대해 차트 기반 코딩 모드가 결정될 수 있다. 다른 예에서, 3D 메시 프레임들의 시퀀스의 특성들에 기초하여 3D 메시 프레임들의 시퀀스로부터 파라미터화되는 2D 차트들에 대해 차트 기반 코딩 모드가 결정될 수 있다. 예에서, 특성들은 차트/영역/프레임/시퀀스에서의 정점들의 수를 포함한다. 다른 예에서, 특성들은 차트/영역/프레임/시퀀스에서의 경계 정점들의 수를 포함한다. 다른 예에서, 특성들은 차트/영역/프레임/시퀀스에서의 정점들의 수와 경계 정점들의 수 사이의 비율을 포함한다. 다른 예에서, 특성들은 차트/영역/프레임/시퀀스에서의 값들(예를 들어, 지오메트리, 속성)의 변화를 포함한다. 다른 예에서, 특성들은 현재 3D 메시 프레임의 차트/영역에서의 시간적 일관성(예를 들어, 이전 프레임들로부터의 유사성)을 포함한다.

일부 예들에서, 레이트 왜곡 최적화에 기초하여 3D 메시 프레임들의 시퀀스의 일부분(예를 들어, 2D 차트, 영역, 3D 메시 프레임, 전체 시퀀스)에서의 하나 이상의 차트에 대해 차트 기반 코딩 모드가 결정될 수 있다. 최소 레이트 왜곡 비용을 갖는 것으로서 차트 기반 코딩 모드들의 세트로부터 차트 기반 코딩 모드가 선택될 수 있다.

다음으로, 프로세스는 (S2099)으로 진행하여 종료된다.

프로세스(2000)는 적합하게 적응될 수 있다. 프로세스(2000)에서의 단계(들)는 수정 및/또는 생략될 수 있다. 추가적인 단계(들)가 추가될 수 있다. 구현의 임의의 적합한 순서가 사용될 수 있다.

도 21은 본 개시내용의 실시예에 따른 프로세스(2100)를 약술하는 흐름도를 도시한다. 이러한 프로세스(2100)는 메시에 대한 디코딩 프로세스 동안 사용될 수 있다. 다양한 실시예들에서, 프로세스(2100)는 처리 회로에 의해 실행된다. 일부 실시예들에서, 프로세스(2100)는 소프트웨어 명령어들로 구현되고, 따라서 처리 회로가 소프트웨어 명령어들을 실행할 때, 처리 회로는 프로세스(2100)를 수행한다. 프로세스는 (S2101)에서 시작되어 (S2110)로 진행한다.

(S2110)에서, 3D 메시 프레임을 운반하는 비트스트림이 수신된다. 3D 메시 프레임은 다각형들을 갖는 객체의 표면을 표현하고, 다각형들은 정점들 및 이러한 정점들에 접속하는 에지들에 의해 정의된다. 3D 메시 프레임은 2D UV 아틀라스에서의 복수의 2D 차트들로 UV 파라미터화된다. 정점들은 2D UV 아틀라스에서의 2D 정점들에 맵핑되고, 2D 정점들은 2D UV 아틀라스에서의 복수의 2D 차트들을 형성한다.

(S2120)에서, 비트스트림으로부터 디코딩되는 하나 이상의 인덱스에 따라 복수의 2D 차트들에 대한 각각의 차트 기반 코딩 모드들이 결정된다.

(S2130)에서, 각각의 차트 기반 코딩 모드들에 따라 비트스트림으로부터 복수의 2D 차트들과 연관된 적어도 각각의 지오메트리 정보가 디코딩된다.

(S2140)에서, 복수의 2D 차트들과 연관된 적어도 각각의 지오메트리 정보에 따라 3D 메시 프레임이 재구성된다.

일부 실시예들에서, 차트 기반 코딩 모드들은 적어도 샘플링 기반 코딩 모드, 재순서화 기반 코딩 모드 및 원시 차트 코딩 모드를 포함한다.

일부 예들에서, 샘플링 기반 코딩 모드의 제1 2D 차트에 응답하여, 이미지 디코더 및/또는 비디오 디코더를 사용하여 비트스트림으로부터 제1 지오메트리 맵이 디코딩된다. 이러한 제1 지오메트리 맵에 따라 제1 2D 차트에서의 제1 정점들의 3D 좌표들 및 UV 좌표들이 결정된다.

일부 예들에서, 재순서화 기반 코딩 모드의 제2 2D 차트에 응답하여, 이미지 디코더 및/또는 비디오 디코더를 사용하여 비트스트림으로부터 제2 지오메트리 맵, 및 UV 맵이 디코딩된다. 제2 지오메트리 맵에 따라 제2 2D 차트에서의 제2 정점들의 3D 좌표들이 결정되고, UV 맵에 따라 제2 2D 차트에서의 제2 정점들의 UV 좌표들이 결정된다.

일부 예들에서, 조합된 2D 지오메트리 맵이 비트스트림으로부터 디코딩된다. 조합된 2D 지오메트리 맵은 샘플링 기반 코딩 모드에서의 제1 2D 차트에 대한 제1 2D 맵, 및 재순서화 기반 코딩 모드에서의 제2 2D 차트에 대한 제2 2D 맵을 포함한다. 추가로, 조합된 2D 지오메트리 맵에서의 제1 2D 맵에 대한 제1 위치를 표시하는 제1 신호, 및 조합된 2D 지오메트리 맵에서의 제2 2D 맵에 대한 제2 위치를 표시하는 제2 신호가 비트스트림으로부터 디코딩된다. 샘플링 기반 코딩 모드에 따르면, 조합된 2D 지오메트리 맵의 제1 위치에서의 제1 2D 맵에 기초하여 제1 2D 차트와 연관된 제1 지오메트리 정보가 결정된다. 재순서화 기반 코딩 모드에 따르면, 조합된 2D 지오메트리 맵의 제2 위치에서의 제2 2D 맵에 기초하여 제2 2D 차트와 연관된 제2 지오메트리 정보가 결정된다.

일부 예들에서, 원시 차트 코딩 모드의 제3 2D 차트에 응답하여, 제3 2D 차트의 제3 정점들의 UV 좌표들 및 3D 좌표들은 이미지 디코더 또는 비디오 디코더를 사용하지 않고 비트스트림으로부터 디코딩된다.

예에서, 3D 메시 프레임을 포함하는 3D 메시 프레임들의 시퀀스에 대한 시퀀스 헤더로부터 인덱스가 디코딩된다. 시퀀스 헤더에서의 인덱스는 3D 메시 프레임들의 시퀀스에서의 다른 3D 메시 프레임들로부터 파라미터화되는 다른 2D 차트들, 및 복수의 2D 차트들에 대한 차트 기반 코딩 모드를 표시한다.

다른 예에서, 3D 메시 프레임에 대한 프레임 헤더로부터 인덱스가 디코딩되고, 프레임 헤더에서의 인덱스는 3D 메시 프레임으로부터 파라미터화되는 복수의 2D 차트들에 대해 각각 차트 기반 코딩 모드를 표시한다.

다른 예에서, 3D 메시 프레임의 제1 메시 세그먼트를 운반하기 위해 비트스트림의 제1 부분의 제1 헤더로부터 인덱스가 디코딩된다. 제1 메시 세그먼트는 복수의 2D 차트들에서의 제1 하나 이상의 2D 차트로 파라미터화되고, 인덱스는 제1 하나 이상의 2D 차트에 대해 각각 차트 기반 코딩 모드를 표시한다.

다른 예에서, 복수의 2D 차트들과 연관된 각각의 인덱스들이 비트스트림으로부터 디코딩되고, 각각의 인덱스들은 복수의 2D 차트들에 대한 각각의 차트 기반 코딩 모드들을 표시한다.

다음으로, 프로세스는 (S2199)로 진행하여 종료한다.

프로세스(2100)는 적합하게 적응될 수 있다. 프로세스(2100)에서의 단계(들)는 수정 및/또는 생략될 수 있다. 추가적인 단계(들)가 추가될 수 있다. 구현의 임의의 적합한 순서가 사용될 수 있다.

본 개시내용에 개시되는 기법들은 개별적으로 사용되거나 또는 임의의 순서로 조합될 수 있다. 추가로, 이러한 기법들(예를 들어, 방법들, 실시예들), 인코더, 및 디코더 각각이 처리 회로(예를 들어, 하나 이상의 프로세서 또는 하나 이상의 집적 회로)에 의해 구현될 수 있다. 일부 예들에서, 이러한 하나 이상의 프로세서는 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체에 저장되는 프로그램을 실행한다.

위에 설명된 기법들은 컴퓨터-판독가능 명령어들을 사용하여 컴퓨터 소프트웨어로서 구현되고, 하나 이상의 컴퓨터-판독가능 매체에 물리적으로 저장될 수 있다. 예를 들어, 도 22는 개시된 주제의 특정 실시예들을 구현하기에 적합한 컴퓨터 시스템(2200)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)과 같은, 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(2200)에 대한 도 22에 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(2200)의 예시적인 실시예에서 예시되는 컴포넌트들 중 임의의 하나 또는 이들의 조합과 관련하여 임의의 종속성 또는 요건을 갖는 것으로 해석되어서도 안 된다.

컴퓨터 시스템(2200)은 특정 인간 인터페이스 입력 디바이스들을 포함할 수 있다. 이러한 인간 인터페이스 입력 디바이스는, 예를 들어, (키스트로크들, 스와이프들, 데이터 글러브 이동들과 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(2201), 마우스(2202), 트랙패드(2203), 터치 스크린(2210), 데이터-글러브(도시되지 않음), 조이스틱(2205), 마이크로폰(2206), 스캐너(2207), 카메라(2208) 중 하나 이상 (각각의 단지 하나만이 묘사됨)을 포함할 수 있다.

컴퓨터 시스템(2200)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(2210), 데이터-글러브(도시되지 않음), 또는 조이스틱(2205)에 의한 촉각 피드백이지만, 입력 디바이스들로서 역할하지 않는 촉각 피드백 디바이스들 또한 있을 수 있음), (스피커들(2209), 헤드폰들(묘사되지 않음)과 같은) 오디오 출력 디바이스들, (CRT 스크린들, LCD 스크린들, 플라즈마 스크린들, OLED 스크린들을 포함하는 스크린들(2210), 각각은 터치-스크린 입력 능력이 있거나 또는 없고, 각각은 촉각 피드백 능력이 있거나 또는 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(2200)은 인간 액세스가능한 스토리지 디바이스들 및 자신의 연관된 매체들, 예컨대 CD/DVD 등과 같은, 매체(2221)를 갖는 CD/DVD ROM/RW(2220)를 포함하는 광학 매체, 썸-드라이브(thumb-drive)(2222), 이동식 하드 드라이브 또는 솔리드 스테이트 드라이브(2223), 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(2200)은 하나 이상의 통신 네트워크(2255)에 대한 인터페이스(2254)를 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(2200)의 USB 포트들과 같은) 특정 범용 데이터 포트들 또는 주변 버스들(2249)에 부착되는 외부 네트워크 인터페이스 어댑터들을 보통 요구하고; 다른 것들은 아래에 설명되는 바와 같은 시스템 버스에 대한 부착에 의해 컴퓨터 시스템(2200)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(2200)은 다른 엔티티들과 통신할 수 있다. 이러한 통신은 단방향, 수신 전용(예를 들어, 브로드캐스트 TV), 단방향 전송 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(2200)의 코어(2240)에 부착될 수 있다.

코어(2240)는 하나 이상의 CPU(Central Processing Units)(2241), GPU(Graphics Processing Units)(2242), FPGA(Field Programmable Gate Areas)(2243)의 형태로 특수화된 프로그램가능 처리 유닛, 특정 태스크에 대한 하드웨어 가속기(2244), 그래픽 어댑터들(2250) 등을 포함할 수 있다. 이러한 디바이스들은, ROM(Read-only memory)(2245), 랜덤-액세스 메모리(2246), 내부 비-사용자 액세스가능 하드 드라이브들, SSD들 등과 같은 내부 대용량 저장소(2247)와 함께, 시스템 버스(2248)를 통해 접속될 수 있다. 일부 컴퓨터 시스템들에서, 시스템 버스(2248)는 추가적인 CPU들, GPU들 등에 의한 확장들을 가능하게 하기 위해 하나 이상의 물리적 플러그의 형태로 액세스가능할 수 있다. 주변 디바이스들은 코어의 시스템 버스(2249)에 직접, 또는 주변 버스(2248)를 통해 부착될 수 있다. 예에서, 스크린(2210)은 그래픽 어댑터(2250)에 접속될 수 있다. 주변 버스를 위한 아키텍처들은 PCI, USB 등을 포함한다.

CPU들(2241), GPU들(2242), FPGA들(2243), 및 가속기들(2244)은, 조합하여, 전술한 컴퓨터 코드를 구성할 수 있는 특정 명령어들을 실행할 수 있다. 이러한 컴퓨터 코드는 ROM(2245) 또는 RAM(2246)에 저장될 수 있다. 과도적인 데이터가 또한 RAM(2246)에 저장될 수 있는 반면, 영구 데이터가, 예를 들어, 내부 대용량 저장소(2247)에 저장될 수 있다. 메모리 디바이스들 중 임의의 것에 대한 고속 저장 및 검색은, 하나 이상의 CPU(2241), GPU(2242), 대용량 저장소(2247), ROM(2245), RAM(2246) 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(2200), 및 구체적으로 코어(2240)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(2247) 또는 ROM(2245)과 같은 비-일시적인 본질의 것인 코어(2240)의 특정 저장소와 연관된 매체일 수 있다. 본 개시내용의 다양한 실시예들을 구현하는 소프트웨어가 이러한 디바이스들에 저장되고 코어(2240)에 의해 실행될 수 있다. 컴퓨터-판독가능 매체는 특정 필요에 따라 하나 이상의 메모리 디바이스 또는 칩을 포함할 수 있다. 이러한 소프트웨어는 코어(2240) 및 구체적으로 그 내부의 프로세서들(CPU, GPU, FPGA 등을 포함함)로 하여금, RAM(2246)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(2244))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 몇몇 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. 메시 압축해제를 위한 방법으로서,
   3D(three dimensional) 메시 프레임을 운반하는 비트스트림을 수신하는 단계- 상기 3D 메시 프레임은 다각형들을 갖는 객체의 표면을 표현하고, 상기 다각형들은 정점들 및 상기 정점들에 접속하는 에지들에 의해 정의되고, 상기 3D 메시 프레임은 2D UV 아틀라스에서의 복수의 2D(two dimensional) 차트들로 파라미터화되고, 상기 정점들은 상기 2D UV 아틀라스에서의 2D 정점들에 맵핑되고, 상기 2D 정점들은 상기 2D UV 아틀라스에서의 상기 복수의 2D 차트들을 형성함 -;
   상기 비트스트림으로부터 디코딩되는 하나 이상의 인덱스에 따라 상기 복수의 2D 차트들에 대한 각각의 차트 기반 코딩 모드들을 결정하는 단계;
   상기 비트스트림으로부터, 상기 각각의 차트 기반 코딩 모드들에 따라 상기 복수의 2D 차트들과 연관된 적어도 각각의 지오메트리 정보를 디코딩하는 단계; 및
   상기 복수의 2D 차트들과 연관된 상기 각각의 지오메트리 정보에 따라 상기 3D 메시 프레임을 재구성하는 단계를 포함하는 방법.
2. 제1항에 있어서, 상기 차트 기반 코딩 모드들은 적어도 샘플링 기반 코딩 모드, 재순서화 기반 코딩 모드 및 원시 차트 코딩 모드를 포함하는 방법.
3. 제2항에 있어서, 상기 복수의 2D 차트들 중 제1 2D 차트가 상기 샘플링 기반 코딩 모드와 연관되는 것에 응답하여, 상기 방법은,
   이미지 디코더 및/또는 비디오 디코더를 사용하여, 상기 비트스트림으로부터 제1 지오메트리 맵을 디코딩하는 단계; 및
   상기 제1 지오메트리 맵에 따라 상기 제1 2D 차트에서의 제1 정점들의 3D 좌표들 및 UV 좌표들을 결정하는 단계를 포함하는 방법.
4. 제2항에 있어서, 상기 복수의 2D 차트들 중 제2 2D 차트가 상기 재순서화 기반 코딩 모드와 연관되는 것에 응답하여, 상기 방법은,
   이미지 디코더 및/또는 비디오 디코더를 사용하여, 상기 비트스트림으로부터 제2 지오메트리 맵, 및 UV 맵을 디코딩하는 단계;
   상기 제2 지오메트리 맵에 따라 상기 제2 2D 차트에서의 제2 정점들의 3D 좌표들을 결정하는 단계; 및
   상기 UV 맵에 따라 상기 제2 2D 차트에서의 상기 제2 정점들의 UV 좌표들을 결정하는 단계를 포함하는 방법.
5. 제2항에 있어서, 추가로,
   상기 비트스트림으로부터 조합된 2D 지오메트리 맵을 디코딩하는 단계- 상기 조합된 2D 지오메트리 맵은 상기 샘플링 기반 코딩 모드에서의 제1 2D 차트에 대한 제1 2D 맵, 및 상기 재순서화 기반 코딩 모드에서의 제2 2D 차트에 대한 제2 2D 맵을 포함함 -;
   상기 조합된 2D 지오메트리 맵에서의 상기 제1 2D 맵에 대한 제1 위치를 표시하는 제1 신호, 및 상기 조합된 2D 지오메트리 맵에서의 상기 제2 2D 맵에 대한 제2 위치를 표시하는 제2 신호를 디코딩하는 단계;
   상기 샘플링 기반 코딩 모드에 따라, 상기 조합된 2D 지오메트리 맵의 상기 제1 위치에서의 상기 제1 2D 맵에 기초하여 상기 제1 2D 차트와 연관된 제1 지오메트리 정보를 결정하는 단계; 및
   상기 재순서화 기반 코딩 모드에 따라, 상기 조합된 2D 지오메트리 맵의 상기 제2 위치에서의 상기 제2 2D 맵에 기초하여 상기 제2 2D 차트와 연관된 제2 지오메트리 정보를 결정하는 단계를 포함하는 방법.
6. 제2항에 있어서, 상기 복수의 2D 차트들 중 제3 2D 차트가 상기 원시 차트 코딩 모드와 연관되는 것에 응답하여, 상기 방법은,
   상기 비트스트림으로부터, 이미지 디코더 또는 비디오 디코더를 사용하지 않고 상기 제3 2D 차트의 제3 정점들의 UV 좌표들 및 3D 좌표들을 디코딩하는 단계를 포함하는 방법.
7. 제1항에 있어서, 상기 비트스트림으로부터 디코딩되는 상기 하나 이상의 인덱스에 따라 상기 복수의 2D 차트들에 대한 상기 각각의 차트 기반 코딩 모드들을 결정하는 단계는 추가로,
   상기 3D 메시 프레임을 포함하는 3D 메시 프레임들의 시퀀스에 대한 시퀀스 헤더로부터 인덱스를 디코딩하는 단계- 상기 시퀀스 헤더에서의 상기 인덱스는 상기 복수의 2D 차트들, 및 상기 3D 메시 프레임들의 시퀀스에서의 다른 3D 메시 프레임들로부터 파라미터화되는 다른 2D 차트들에 대한 차트 기반 코딩 모드를 표시함 -를 포함하는 방법.
8. 제1항에 있어서, 상기 비트스트림으로부터 디코딩되는 상기 하나 이상의 인덱스에 따라 상기 복수의 2D 차트들에 대한 상기 각각의 차트 기반 코딩 모드들을 결정하는 단계는 추가로,
   상기 3D 메시 프레임에 대한 프레임 헤더로부터 인덱스를 디코딩하는 단계- 상기 프레임 헤더에서의 상기 인덱스는 상기 복수의 2D 차트들에 대해 각각 차트 기반 코딩 모드를 표시함 -를 포함하는 방법.
9. 제1항에 있어서, 상기 비트스트림으로부터 디코딩되는 상기 하나 이상의 인덱스에 따라 상기 복수의 2D 차트들에 대한 상기 각각의 차트 기반 코딩 모드들을 결정하는 단계는 추가로,
   상기 3D 메시 프레임의 제1 메시 세그먼트를 운반하기 위해 상기 비트스트림의 제1 부분의 제1 헤더로부터 인덱스를 디코딩하는 단계- 상기 제1 메시 세그먼트는 상기 복수의 2D 차트들에서의 제1 하나 이상의 2D 차트로 파라미터화되고, 상기 인덱스는 상기 제1 하나 이상의 2D 차트에 대해 각각 차트 기반 코딩 모드를 표시함 -를 포함하는 방법.
10. 제1항에 있어서, 상기 비트스트림으로부터 디코딩되는 상기 하나 이상의 인덱스에 따라 상기 복수의 2D 차트들에 대한 상기 각각의 차트 기반 코딩 모드들을 결정하는 단계는 추가로,
    상기 복수의 2D 차트들과 연관된 각각의 인덱스들을 디코딩하는 단계- 상기 각각의 인덱스들은 상기 복수의 2D 차트들에 대한 상기 각각의 차트 기반 코딩 모드들을 표시함 -를 포함하는 방법.
11. 메시 압축해제를 위한 장치로서, 처리 회로를 포함하고, 상기 처리 회로는,
    3D(three dimensional) 메시 프레임을 운반하는 비트스트림을 수신하도록- 상기 3D 메시 프레임은 다각형들을 갖는 객체의 표면을 표현하고, 상기 다각형들은 정점들 및 상기 정점들에 접속하는 에지들에 의해 정의되고, 상기 3D 메시 프레임은 2D UV 아틀라스에서의 복수의 2D(two dimensional) 차트들로 파라미터화되고, 상기 정점들은 상기 2D UV 아틀라스에서의 2D 정점들에 맵핑되고, 상기 2D 정점들은 상기 2D UV 아틀라스에서의 상기 복수의 2D 차트들을 형성함 -;
    상기 비트스트림으로부터 디코딩되는 하나 이상의 인덱스에 따라 상기 복수의 2D 차트들에 대한 각각의 차트 기반 코딩 모드들을 결정하도록;
    상기 비트스트림으로부터, 상기 각각의 차트 기반 코딩 모드들에 따라 상기 복수의 2D 차트들과 연관된 적어도 각각의 지오메트리 정보를 디코딩하도록; 그리고
    상기 복수의 2D 차트들과 연관된 상기 각각의 지오메트리 정보에 따라 상기 3D 메시 프레임을 재구성하도록 구성되는 장치.
12. 제11항에 있어서, 상기 차트 기반 코딩 모드들은 적어도 샘플링 기반 코딩 모드, 재순서화 기반 코딩 모드 및 원시 차트 코딩 모드를 포함하는 장치.
13. 제12항에 있어서, 상기 복수의 2D 차트들 중 제1 2D 차트가 상기 샘플링 기반 코딩 모드와 연관되는 것에 응답하여, 상기 처리 회로는,
    이미지 디코더 및/또는 비디오 디코더를 사용하여, 상기 비트스트림으로부터 제1 지오메트리 맵을 디코딩하도록; 그리고
    상기 제1 지오메트리 맵에 따라 상기 제1 2D 차트에서의 제1 정점들의 3D 좌표들 및 UV 좌표들을 결정하도록 구성되는 장치.
14. 제12항에 있어서, 상기 복수의 2D 차트들 중 제2 2D 차트가 상기 재순서화 기반 코딩 모드와 연관되는 것에 응답하여, 상기 처리 회로는,
    이미지 디코더 및/또는 비디오 디코더를 사용하여, 상기 비트스트림으로부터 제2 지오메트리 맵, 및 UV 맵을 디코딩하도록;
    상기 제2 지오메트리 맵에 따라 상기 제2 2D 차트에서의 제2 정점들의 3D 좌표들을 결정하도록; 그리고
    상기 UV 맵에 따라 상기 제2 2D 차트에서의 상기 제2 정점들의 UV 좌표들을 결정하도록 구성되는 장치.
15. 제12항에 있어서, 상기 처리 회로는,
    상기 비트스트림으로부터 조합된 2D 지오메트리 맵을 디코딩하도록- 상기 조합된 2D 지오메트리 맵은 상기 샘플링 기반 코딩 모드에서의 제1 2D 차트에 대한 제1 2D 맵, 및 상기 재순서화 기반 코딩 모드에서의 제2 2D 차트에 대한 제2 2D 맵을 포함함 -;
    상기 조합된 2D 지오메트리 맵에서의 상기 제1 2D 맵에 대한 제1 위치를 표시하는 제1 신호, 및 상기 조합된 2D 지오메트리 맵에서의 상기 제2 2D 맵에 대한 제2 위치를 표시하는 제2 신호를 디코딩하도록;
    상기 샘플링 기반 코딩 모드에 따라, 상기 조합된 2D 지오메트리 맵의 상기 제1 위치에서의 상기 제1 2D 맵에 기초하여 상기 제1 2D 차트와 연관된 제1 지오메트리 정보를 결정하도록; 그리고
    상기 재순서화 기반 코딩 모드에 따라, 상기 조합된 2D 지오메트리 맵의 상기 제2 위치에서의 상기 제2 2D 맵에 기초하여 상기 제2 2D 차트와 연관된 제2 지오메트리 정보를 결정하도록 구성되는 장치.
16. 제12항에 있어서, 상기 복수의 2D 차트들 중 제3 2D 차트가 상기 원시 차트 코딩 모드와 연관되는 것에 응답하여, 상기 처리 회로는,
    상기 비트스트림으로부터, 이미지 디코더 또는 비디오 디코더를 사용하지 않고 상기 제3 2D 차트의 제3 정점들의 UV 좌표들 및 3D 좌표들을 디코딩하도록 구성되는 장치.
17. 제11항에 있어서, 상기 처리 회로는,
    상기 3D 메시 프레임을 포함하는 3D 메시 프레임들의 시퀀스에 대한 시퀀스 헤더로부터 인덱스를 디코딩하도록- 상기 시퀀스 헤더에서의 상기 인덱스는 상기 복수의 2D 차트들, 및 상기 3D 메시 프레임들의 시퀀스에서의 다른 3D 메시 프레임들로부터 파라미터화되는 다른 2D 차트들에 대한 차트 기반 코딩 모드를 표시함 - 구성되는 장치.
18. 제11항에 있어서, 상기 처리 회로는,
    상기 3D 메시 프레임에 대한 프레임 헤더로부터 인덱스를 디코딩하도록- 상기 프레임 헤더에서의 상기 인덱스는 상기 복수의 2D 차트들에 대해 각각 차트 기반 코딩 모드를 표시함 - 구성되는 장치.
19. 제11항에 있어서, 상기 처리 회로는,
    상기 3D 메시 프레임의 제1 메시 세그먼트를 운반하기 위해 상기 비트스트림의 제1 부분의 제1 헤더로부터 인덱스를 디코딩하도록- 상기 제1 메시 세그먼트는 상기 복수의 2D 차트들에서의 제1 하나 이상의 2D 차트로 파라미터화되고, 상기 인덱스는 상기 제1 하나 이상의 2D 차트에 대해 각각 차트 기반 코딩 모드를 표시함 - 구성되는 장치.
20. 제11항에 있어서, 상기 처리 회로는,
    상기 복수의 2D 차트들과 연관된 각각의 인덱스들을 디코딩하도록- 상기 각각의 인덱스들은 상기 복수의 2D 차트들에 대한 상기 각각의 차트 기반 코딩 모드들을 표시함 - 구성되는 장치.

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