KR20240006667A

KR20240006667A - 점군 속성 정보 부호화 방법, 복호화 방법, 장치 및 관련 기기

Info

Publication number: KR20240006667A
Application number: KR1020237042781A
Authority: KR
Inventors: 웨이 장; 징윈 루; 줘이 뤼; 푸정 양; 나 다이
Original assignee: 비보 모바일 커뮤니케이션 컴퍼니 리미티드
Priority date: 2021-06-11
Filing date: 2022-06-10
Publication date: 2024-01-15
Also published as: US20240121439A1; JP2024520542A; EP4354872A1; CN115474046A; WO2022258055A1

Abstract

본 출원은 점군 속성 정보 부호화 방법, 복호화 방법, 장치 및 관련 기기를 개시한다. 상기 점군 속성 정보 부호화 방법은, 제1 정보를 획득하는 단계; 제1 정보와 연관된 제2 정보를 기반으로 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행할지 여부를 결정하는 단계; K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하기로 결정한 경우, 상기 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하여 상기 K개 부호화될 점의 변환 계수를 획득하는 단계; 상기 K개 부호화될 점의 변환 계수에 대한 양자화를 수행하고, 양자화된 변환 계수를 기반으로 엔트로피 부호화를 수행하여 2진 코드 스트림을 생성하는 단계를 포함하며; 여기서 상기 제1 정보는 상기 K개 부호화될 점을 포함하고, 상기 제2 정보는 상기 K개 부호화될 점의 속성 예측 정보를 포함하며; 또는, 상기 제1 정보는 상기 K개 부호화될 점의 처음 N개 부호화된 점을 포함하고, 상기 제2 정보는 상기 N개 부호화된 점의 속성 재구성 정보를 포함하며, K는 양의 정수이고, N은 1보다 큰 정수이다.

Description

점군 속성 정보 부호화 방법, 복호화 방법, 장치 및 관련 기기

[관련 출원에 대한 참조]

본 출원은 2021년 06월 11일자로 중국에서 출원한 중국 특허출원 No. 202110654116.7 및 2021년 07월 20일자로 중국에서 출원한 중국 특허출원 No. 202110817311.7의 우선권을 주장하며, 그 전체 내용이 참조로서 본원에 포함된다.

[기술분야]

본 출원은 점군 처리 기술분야에 속하며, 구체적으로 점군 속성 정보 부호화 방법, 복호화 방법, 장치 및 관련 기기에 관한 것이다.

점군 디지털 오디오 및 비디오 코팅 기술 표준(Audio Video coding Standard, AVS) 인코더 프레임워크에서, 점군의 기하학적 정보 및 각 점에 대응하는 속성 정보는 별도로 부호화된다. 현재, 속성 정보 부호화는 속성 예측 부호화 및 속성 변환 부호화로 나뉘며, 여기서 속성 변환 부호화는 원시 속성 정보를 직접 변환하는 것으로 로컬 변환 폭이 비교적 큰 영역의 경우 획득한 변환 계수에는 여전히 비교적 많은 중복 정보가 존재하여 부호화 효율이 저하된다.

본 출원 실시예는 종래의 점군 속성 정보 부호화 효율이 낮은 문제를 해결할 수 있는 점군 속성 정보 부호화 방법, 복호화 방법, 장치 및 관련 기기를 제공한다.

제1 양상에서, 점군 속성 정보 부호화 방법을 제공함에 있어서,

제1 정보를 획득하는 단계;

상기 제1 정보와 연관된 제2 정보를 기반으로 K개 부호화될 점에 대한 이산 코사인 변환(DCT) 변환을 수행할지 여부를 결정하는 단계;

상기 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하기로 결정한 경우, 상기 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하여 상기 K개 부호화될 점의 변환 계수를 획득하는 단계;

상기 K개 부호화될 점의 변환 계수를 양자화하고, 양자화된 변환 계수를 기반으로 엔트로피 부호화를 수행하여 2진 코드 스트림을 생성하는 단계를 포함하며;

여기서, 상기 제1 정보는 상기 K개 부호화될 점을 포함하고, 상기 제2 정보는 상기 K개 부호화될 점의 속성 예측 정보를 포함하고; 또는, 상기 제1 정보는 상기 K개 부호화될 점 중 처음 N개 부호화된 점을 포함하고, 상기 제2 정보는 상기 N개 부호화된 점의 속성 재구성 정보를 포함하며, K는 양의 정수이고, N은 1보다 큰 정수이다.

제2 양상에서, 점군 속성 정보 복호화 방법을 제공함에 있어서,

제3 정보를 획득하는 단계;

상기 제3 정보와 연관된 제4 정보를 기반으로 K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행할지 여부를 결정하는 단계;

상기 K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행하기로 결정한 경우, 상기 K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행하여 상기 K개 복호화될 점의 속성 잔차 정보를 획득하는 단계;

상기 K개 복호화될 점의 속성 잔차 정보 및 속성 예측 정보를 기반으로 상기 K개 복호화될 점의 속성 재구성 정보를 획득하여 복호화될 점군에서 복호화되지 않은 점에 대한 복호화를 수행하는 단계를 포함하며;

여기서, 상기 제3 정보는 상기 K개 복호화될 점을 포함하고, 상기 제4 정보는 상기 K개 복호화될 점의 속성 예측 정보를 포함하고; 또는, 상기 제3 정보는 상기 K개 복호화될 점 중 처음 N개 복호화된 점을 포함하고, 상기 제4 정보는 상기 N개 복호화된 점의 속성 재구성 정보를 포함하며, K는 양의 정수이고, N은 1보다 큰 정수이다.

제3 양상에서, 점군 속성 정보 부호화 장치를 제공함에 있어서,

제1 정보를 획득하도록 구성되는 제1 획득 모듈;

상기 제1 정보와 연관된 제2 정보를 기반으로 K개 부호화될 점에 대한 이산 코사인 변환(DCT) 변환을 수행할지 여부를 결정하도록 구성되는 제1 결정 모듈;

상기 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하기로 결정한 경우, 상기 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하여 상기 K개 부호화될 점의 변환 계수를 획득하도록 구성되는 제1 변환 모듈;

상기 K개 부호화될 점의 변환 계수를 양자화하고, 양자화된 변환 계수를 기반으로 엔트로피 부호화를 수행하여 2진 코드 스트림을 생성하도록 구성되는 부호화 모듈을 포함하며;

제4 양상에서, 점군 속성 정보 복호화 장치를 제공함에 있어서,

제3 정보를 획득하도록 구성되는 제2 획득 모듈;

상기 제3 정보와 연관된 제4 정보를 기반으로 K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행할지 여부를 결정하도록 구성되는 제2 결정 모듈;

상기 K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행하기로 결정한 경우, 상기 K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행하여 상기 K개 복호화될 점의 속성 잔차 정보를 획득하도록 구성되는 제2 변환 모듈;

상기 K개 복호화될 점의 속성 잔차 정보 및 속성 예측 정보를 기반으로 상기 K개 복호화될 점의 속성 재구성 정보를 획득하여 복호화될 점군에서 복호화되지 않은 점에 대한 복호화를 수행하도록 구성되는 복호화 모듈을 포함하며;

제5 양상에서, 단말을 제공함에 있어서, 이 단말은 프로세서, 메모리, 및 상기 메모리에 저장되고 상기 프로세서에서 실행될 수 있는 프로그램 또는 명령을 포함하며, 상기 프로그램 또는 명령이 상기 프로세서에 의해 실행될 때 제1 양상에 의한 점군 속성 정보 부호화 방법의 단계를 구현하거나, 제2 양상에 의한 점군 속성 정보 복호화 방법의 단계를 구현한다.

제6 양상에서, 프로세서 및 통신 인터페이스를 포함하는 단말을 제공함에 있어서, 상기 프로세서는,

제1 정보를 획득하고;

상기 제1 정보와 연관된 제2 정보를 기반으로 K개 부호화될 점에 대한 이산 코사인 변환(DCT) 변환을 수행할지 여부를 결정하고;

상기 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하기로 결정한 경우, 상기 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하여 상기 K개 부호화될 점의 변환 계수를 획득하고;

상기 K개 부호화될 점의 변환 계수를 양자화하고, 양자화된 변환 계수를 기반으로 엔트로피 부호화를 수행하여 2진 코드 스트림을 생성하도록 구성되며;

여기서, 상기 제1 정보는 상기 K개 부호화될 점을 포함하고, 상기 제2 정보는 상기 K개 부호화될 점의 속성 예측 정보를 포함하고; 또는, 상기 제1 정보는 상기 K개 부호화될 점 중 처음 N개 부호화된 점을 포함하고, 상기 제2 정보는 상기 N개 부호화된 점의 속성 재구성 정보를 포함하며, K는 양의 정수이고, N은 1보다 큰 정수이고;

또는, 상기 프로세서는,

제3 정보를 획득하고;

상기 제3 정보와 연관된 제4 정보를 기반으로 K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행할지 여부를 결정하고;

상기 K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행하기로 결정한 경우, 상기 K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행하여 상기 K개 복호화될 점의 속성 잔차 정보를 획득하고;

상기 K개 복호화될 점의 속성 잔차 정보 및 속성 예측 정보를 기반으로 상기 K개 복호화될 점의 속성 재구성 정보를 획득하여 복호화될 점군에서 복호화되지 않은 점에 대한 복호화를 수행하도록 구성되며;

제7 양상에서, 판독가능 저장 매체를 제공함에 있어서, 상기 판독가능 저장 매체에는 프로그램 또는 명령이 저장되고, 상기 프로그램 또는 명령이 프로세서에 의해 실행될 때 제1 양상에 의한 점군 속성 정보 부호화 방법의 단계를 구현하거나, 제2 양상에 의한 점군 속성 정보 복호화 방법의 단계를 구현한다.

제8 양상에서, 칩을 제공함에 있어서, 상기 칩은 프로세서 및 통신 인터페이스를 포함하며, 상기 통신 인터페이스는 상기 프로세서와 결합되고, 상기 프로세서는 프로그램 또는 명령을 실행하여 제1 양상에 의한 점군 속성 정보 부호화 방법의 단계를 구현하거나, 제2 양상에 의한 점군 속성 정보 복호화 방법의 단계를 구현하도록 구성된다.

제9 양상에서, 컴퓨터 프로그램/프로그램 제품을 제공함에 있어서, 상기 컴퓨터 프로그램/프로그램 제품은 비휘발성 저장 매체에 저장되고, 상기 컴퓨터 프로그램/프로그램 제품이 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행됨으로써 제1 양상에 의한 점군 속성 정보 부호화 방법의 단계를 구현하거나, 제2 양상에 의한 점군 속성 정보 복호화 방법의 단계를 구현한다.

제10 양상에서, 제1 양상에 의한 점군 속성 정보 부호화 방법의 단계를 수행하도록 구성되거나, 제2 양상에 의한 점군 속성 정보 복호화 방법의 단계를 수행하도록 구성되는 통신기기를 제공한다.

본 출원 실시예에서, 부호화될 점군에 대한 부호화를 수행하는 과정에서는 부호화될 점의 속성 예측 정보 또는 부호화된 점의 속성 재구성 정보에 따라 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행할지 여부를 결정해야 하며, 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행해야 한다고 결정한 경우, 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하고, 나아가 속성 정보의 공간 영역에서의 분산 분포를 변환 영역에서의 상대적 집중 분포로 전환시켜 신호 에너지를 소수의 몇몇 계수에 집중되게 할 수 있으므로 양자화 및 부호화를 더 편리하게 수행함으로써 속성 중복을 제거하여 속성 부호화 효율 및 재구성 성능을 향상시키는 목적을 달성한다.

도 1은 AVS 코덱의 프레임워크를 나타내는 도이다.
도 2는 부호화단의 변환 흐름도이다.
도 3은 본 출원 실시예에 따른 일 점군 속성 정보 부호화 방법의 흐름도이다.
도 4는 본 출원 실시예에 따른 다른 일 점군 속성 정보 부호화 방법의 흐름도이다.
도 5는 본 출원 실시예에 따른 일 점군 속성 정보 복호화 방법의 흐름도이다.
도 6은 본 출원 실시예에 따른 일 점군 속성 정보 부호화 장치의 구성도이다.
도 7은 본 출원 실시예에 따른 일 점군 속성 정보 복호화 장치의 구성도이다.
도 8은 본 출원 실시예에 따른 일 통신기기의 구성도이다.
도 9는 본 출원 실시예에 따른 일 단말의 구성도이다.

아래에서는 본 출원의 실시예에서의 도면에 결부하여 본 출원의 실시예에서의 기술적 솔루션에 대해 상세하게 설명하며, 여기에 설명된 실시예는 본 출원의 모든 실시예가 아니라 일부 실시예에 불과함이 분명하다. 본 분야의 일반 기술자가 본 출원에서의 실시예를 기반으로 얻은 다른 모든 실시예들은 모두 본 출원의 보호 범위에 속한다.

본 출원의 명세서 및 청구범위에서 ‘제1’, ‘제2’ 등 용어는 유사한 대상을 구별하는 데 사용되며, 특정 순서나 선후 순서를 설명하는 데 사용되지 않는다. 이러한 방식으로 사용되는 용어는 적절한 상황에서 서로 교환될 수 있다는 것으로 이해될 수 있고, 본 출원의 실시예는 여기에 도시되거나 설명된 것과 다른 순서로 구현될 수도 있으며, ‘제1’, ‘제2’는 일반적으로 동일한 유형의 대상을 구별하기 위해 사용되며, 대상의 수를 한정하지 않는다. 예컨대, 제1 대상은 하나 또는 다수일 수 있다. 또한, 명세서 및 청구 범위에서 ‘및/또는’은 연결된 대상 중 적어도 하나를 나타내고, 부호 ‘/’는 일반적으로 앞뒤의 연관 대상이 ‘또는’의 관계임을 나타낸다.

본 출원 실시예에서의 부호화 방법에 대응하는 인코더와 복호화 방법에 대응하는 디코더는 모두 단말일 수 있으며, 이 단말은 단말 기기 또는 사용자 단말(User Equipment, UE)이라고도 할 수 있으며, 단말은 휴대폰, 태블릿 PC(Tablet Personal Computer), 노트북이라고도 불리는 랩톱 컴퓨터(Laptop Computer), 개인 휴대 정보 단말기(Personal Digital Assistant, PDA), 팜탑 컴퓨터, 넷북, 울트라 모바일 PC(ultra-mobile personal computer, UMPC), 모바일 인터넷 장치(Mobile Internet Device, MID), 증강현실(augmented reality, AR)/가상현실(virtual reality, VR) 기기, 로봇, 웨어러블 기기(Wearable Device) 또는 차량탑재 단말기(VUE), 보행자 단말(PUE) 등과 같은 단말 측 기기일 수 있으며, 웨어러블 기기는 스마트 워치, 스마트 밴드, 이어폰, 스마트 안경 등을 포함한다. 본 출원 실시예에서는 단말의 구체적인 유형에 대해 한정하지 않는다는 점에 유의해야 한다.

본 출원의 기술적 솔루션을 더 잘 이해할 수 있도록, 아래에서는 본 출원에 포함될 수 있는 관련 개념에 대해 설명한다.

점군 디지털 오디오 및 비디오 코팅 기술 표준(Audio Video coding Standard, AVS) 인코더 프레임워크에서, 점군의 기하학적 정보 및 각 점에 대응하는 속성 정보는 별도로 부호화된다.

도 1을 참조하면, 도 1은 AVS 코덱의 프레임워크를 나타내는 도이다. 기하학적 정보에 대한 부호화를 수행할 때, 먼저 기하학적 정보에 대한 좌표 변환을 수행하여 점군이 모두 하나의 바운딩 박스(bounding box)에 포함되도록 한다. 그 다음 양자화를 수행하는데, 이 양자화 단계는 주로 스케일링 작용을 일으키며, 양자화 및 라운딩으로 인해 일부 점의 기하학적 정보가 동일하게 되므로, 파라미터에 따라 중복점 제거 여부를 결정하며, 양자화 및 중복점 제거 과정은 전처리 과정에 속한다. 이어서, 너비 우선 탐색의 순서에 따라 bounding box에 대한 분할(옥트리/사진 트리/이진 트리)을 수행하고, 각 노드의 점유 코드에 대한 부호화를 수행한다. 옥트리 기반의 기하학적 코드 프레임워크에서, 바운딩 박스를 순차적으로 분할하여 서브큐브를 획득하고, 비어 있지 않은(점군 내의 점을 포함함) 서브큐브에 대해 계속 분할하며, 분할하여 획득한 리프 노드가 1x1x1인 단위 큐브일 때 분할을 중지하고, 그 다음 리프 노드에 포함된 점의 개수에 대한 부호화를 수행하고, 마지막으로 기하학적 옥트리의 부호화를 완성하여 2진 코드 스트림을 생성한다. 옥트리 기반의 기하학적 복호화 과정에서, 복호화단은 너비 우선 탐색의 순서에 따라 연속적인 해석을 통해 각 노드의 점유 코드를 획득하고, 순차적으로 노드를 연속적으로 분할하며, 분할하여 1x1x1의 단위 큐브를 획득할 때 분할을 중지하고, 각 리프 노드에 포함된 점의 개수를 해석하여 획득하고, 마지막으로 기하학적 재구성 점군 정보를 복원하여 획득한다.

속성 부호화는 주로 색상, 반사율 정보 등에 대해 수행된다. 먼저 색상 공간의 전환을 수행할지 여부를 판단하고, 색상 공간 전환을 수행하는 경우, 색상 정보를 적녹청(RGB) 색상 공간에서 YUV(Y는 휘도 성분이고, UV는 색차 성분임) 색상 공간으로 전환한다. 그 다음, 원시 점군을 이용하여 재구성 점군에 대해 리컬러링을 수행하여 미부호화된 속성 정보와 재구성된 기하학적 정보가 대응되도록 한다. 속성 정보 부호화는 두 가지 방법, 즉 속성 예측 부호화 및 속성 변환 부호화로 나뉜다. 속성 예측 과정: 먼저 점군에 대해 재정렬을 수행하고, 그 다음 차분 예측을 수행한다. 여기서 재정렬의 방법에는 두 가지, 즉 모튼 재정렬 및 힐버트(Hilbert) 재정렬이 있다. cat1A 서열과 cat2 서열의 경우, 이에 대해 Hilbert 재정렬을 수행하고; cat1B 서열과 cat3 서열의 경우, 이에 대해 모튼 재정렬을 수행한다. 정렬된 후의 점군에 대해 차분 방식으로 속성 예측을 수행하고, 마지막으로 예측 잔차에 대한 양자화 및 엔트로피 부호화를 수행하여 2진 코드 스트림을 생성한다. 속성 변환 과정: 먼저 점군 속성에 대해 웨이브릿 변환을 수행하고, 변환 계수에 대해 양자화를 수행하고; 그 다음 역 양자화, 역 웨이브릿 변환을 통해 속성 재구성 값을 획득하고; 그 다음 원시 속성과 속성 재구성 값의 차를 계산하여 속성 잔차를 획득하고 이를 양자화하고; 마지막으로 양자화된 변환 계수 및 속성 잔차에 대한 엔트로피 부호화를 수행하여 2진 코드 스트림을 생성한다. 속성 정보의 복호화는 부호화의 역과정이며, 여기서는 상세한 설명을 생략한다.

이미지와 비디오의 부호화에서는 주로 이산 코사인 변환(Discrete Cosine Transform, DCT) 및 이산 사인 변환(Discrete Sine Transform, DST)을 사용한다. 도 2를 참조하면, 부호화단의 변환 절차는 다음과 같다. 먼저 원시 신호에서 예측 신호를 감하여 잔차 신호를 획득하고, 그 다음 잔차 신호에 대한 1차 DCT 변환을 통해 1차 변환 계수를 획득하고, 그 다음 1차 변환 계수 블록의 저주파 성분에 대한 2차 변환을 수행하여 에너지 분포가 더 집중된 2차 변환 계수를 획득하고, 그 다음 양자화, 엔트로피 부호화를 수행하여 코드 스트림을 획득한다. 그 다음 양자화된 계수에 대한 역 양자화, 역방향 2차 변환, 역방향 1차 변환을 통해 복원된 잔차를 획득하고, 이에 예측 신호를 감하여 재구성 신호를 획득할 수 있으며, 그 다음 인루프 필터링을 수행하여 왜곡을 줄인다. 도 2에서 점선 부분으로 도시한 바와 같이, 2차 변환은 반드시 수행되는 것이 아니다.

종래의 비디오 부호화 표준에서, 속성 변환 부호화는 원시 속성 정보를 직접 변환하는 것으로 로컬 변환 폭이 비교적 큰 영역의 경우 획득한 변환 계수에는 여전히 비교적 많은 중복 정보가 존재하여 부호화 효율이 저하된다.

아래에서는 도면에 결부하여 일부 실시예 및 이의 적용 시나리오를 통해 본 출원 실시예에 따른 점군 속성 정보 부호화 방법, 복호화 방법, 장치 및 관련 기기에 대해 상세하게 설명하도록 한다.

도 3을 참조하면, 도 3은 본 출원 실시예에 따른 점군 속성 정보 부호화 방법의 흐름도이며, 상기 방법은 휴대폰, 태블릿 PC, 컴퓨터 등과 같은 단말에 적용될 수 있다. 도 3에 도시된 바와 같이, 상기 방법은 하기 단계들을 포함한다.

단계 301: 제1 정보를 획득한다.

본 출원 실시예에서, 상기 제1 정보는 부호화될 점을 포함하거나 부호화된 점을 포함할 수 있다.

선택적으로, 상기 제1 정보가 상기 K개 부호화될 점을 포함하고, 상기 단계 301은,

상기 부호화될 점군에 대한 정렬을 수행하여 정렬된 상기 부호화될 점군 내 K개 부호화될 점을 획득하는 단계를 포함한다.

본 출원 실시예에서, 부호화될 점군을 획득한 후, 부호화될 점군에 대한 정렬을 수행할 수 있다. 예컨대, 주로 색상에 대한 속성 정보인 경우, 먼저 부호화될 점군에 대한 색상 공간의 전환을 수행할 필요가 있는지 여부를 판단하고, 색상 공간의 전환을 수행하는 경우, 부호화될 점군의 색상 정보를 RGB 색상 공간에서 YUV 색상 공간으로 전환하고, 그 다음 원시 점군을 이용하여 부호화될 점군에 대한 리컬러링을 수행하여 부호화될 점군의 속성 정보와 재구성된 기하학적 정보가 대응되게 한다. 리컬러링 및 색상 공간 전환을 거친 부호화될 점군에 대한 정렬을 수행하며, 부호화될 점군이 N개의 점을 포함하고 각 점이 로 표시된다고 가정하면, 부호화될 점군에 대한 정렬을 수행하면, 정렬된 각 점은 로 표시될 수 있으며, 정렬된 부호화될 점군에서 K개 부호화될 점을 선택한다.

선택적으로, 부호화될 점군의 정렬은 힐버트 코드 또는 모튼 코드를 기반으로 구현될 수 있다. 상기 부호화될 점군에 대한 정렬을 수행하여 정렬된 상기 부호화될 점군 내 K개 부호화될 점을 획득하는 단계는,

상기 부호화될 점군 내 각 점에 대응하는 힐버트 코드를 계산하고, 상기 부호화될 점군을 힐버트 코드에 따라 정렬하고, 정렬된 상기 부호화될 점군에서 순서에 따라 K개 부호화될 점을 순차적으로 선택하는 단계; 또는,

상기 부호화될 점군 내 각 점에 대응하는 모튼 코드를 계산하고, 상기 부호화될 점군을 모튼 코드에 따라 정렬하고, 정렬된 상기 부호화될 점군에서 순서에 따라 K개 부호화될 점을 순차적으로 선택하는 단계를 포함한다.

상기 K개 부호화될 점은 일정한 순서에 따라 선택할 수 있다는 점에 유의해야 한다. 예컨대, 부호화될 점군이 9개의 부호화될 점을 포함한다고 가정하면, 이 9개의 부호화될 점에 대응하는 힐버트 코드를 계산한 후, 이 9개의 부호화될 점을 힐버트 코드에 따라 정렬하는데, 각 3개의 부호화될 점을 한 조로 하고, 먼저 처음 3개로 정렬된 점을 선택하여 상기 K개 부호화될 점으로 하여 후속의 속성 예측 등 절차를 수행하고, 그 다음 순차적으로 처음 3개 다음의 3개 점을 한 조로 선택하여 속성 예측 등 절차를 수행하고, 그 다음 마지막 3개 점을 선택하여 후속의 속성 예측 등 절차를 수행한다.

여기서, 선택된 K개 부호화될 점에 대해, 이 K개 부호화될 점 중의 부호화될 점이 부호화된 점과 중복되는 점인지 여부를 판단해야 하며; 이 중에서 어느 부호화될 점이 부호화된 점과 중복되는 점인 경우, 이 부호화될 점과 상기 부호화된 점의 속성 잔차 정보를 직접 계산하고, 이 부호화될 점은 이 K개 부호화될 점 중의 점으로 간주되지 않으며; 이 중의 부호화될 점이 상기 부호화된 점과 중복되는 점이 아닌 경우, 부호화된 점을 통해 이 K개 부호화될 점에 대한 속성 정보 예측을 수행하여 이 K개 부호화될 점의 속성 예측 정보를 획득할 수 있으며, 그 구체적인 속성 정보 예측 방법은 후속의 실시예에서 설명한다.

단계 302: 상기 제1 정보와 연관된 제2 정보를 기반으로 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행할지 여부를 결정한다.

여기서, 상기 제1 정보는 상기 K개 부호화될 점을 포함하고, 상기 제2 정보는 상기 K개 부호화될 점의 속성 예측 정보를 포함하고; 또는, 상기 제1 정보는 상기 K개 부호화될 점 중 처음 N개 부호화된 점을 포함하고, 상기 제2 정보는 상기 N개 부호화된 점의 속성 재구성 정보를 포함하며, K는 양의 정수이고, N은 1보다 큰 양의 정수이다.

다시 말해서, 제1 정보가 K개 부호화될 점인 경우, 상기 제2 정보가 이 K개 부호화될 점의 속성 예측 정보이면, 상기 K개 부호화될 점의 속성 예측 정보를 기반으로 이 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행할지 여부를 결정하며; 제1 정보가 K개 부호화될 점의 처음 N개 부호화된 점인 경우, 상기 제2 정보가 이 N개 부호화된 점의 속성 재구성 정보이면, 상기 N개 부호화된 점의 속성 재구성 정보를 기반으로 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행할지 여부를 결정한다.

본 출원 실시예에서, K개 부호화될 점의 속성 예측 정보를 기반으로 이 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행할지 여부를 결정하는 경우, 먼저 상기 K개 부호화될 점의 속성 예측 정보를 획득해야 한다.

선택적으로, 상기 단계 302 이전에,

이중 힐버트 순서 또는 이중 모튼 순서에 따라, 타겟 부호화될 점과의 맨해턴 거리가 가장 가까운 S개 이웃점을 획득하는 단계 - 상기 타겟 부호화될 점은 상기 K개 부호화될 점 중 하나임 - ;

상기 S개 이웃점을 기반으로 상기 타겟 부호화될 점의 초기 속성 예측 정보를 결정하는 단계;

상기 타겟 부호화될 점에 대응하는 제1 가중치 및 상기 초기 속성 예측 정보에 따라 상기 타겟 부호화될 점의 속성 예측 정보를 결정하는 단계를 더 포함한다.

여기서, 이중 힐버트 순서 또는 이중 모튼 순서에 따라, 타겟 부호화될 점과의 맨해턴 거리가 가장 가까운 S개 이웃점을 획득하는 단계는,

주어진 사전설정된 검색 범위에서, 힐버트1 순서에 따라 타겟 부호화될 점의 전위 M개 점을 획득하고, 힐버트2 순서에 따라 상기 타겟 부호화될 점의 전위 N1개 점 및 후위 N2개 점을 획득하고, M, N1 및 N2를 기반으로 결정한 타겟 범위 내에서 타겟 부호화될 점과의 맨해턴 거리가 가장 가까운 S개 이웃점을 획득하는 단계를 포함한다.

구체적으로, K개 부호화될 점을 결정한 후, 사전설정된 원칙을 기반으로 타겟 부호화될 점을 선택하며, 예컨대 이 K개 부호화될 점의 순서에 따라 타겟 부호화될 점을 순차적으로 선택할 수 있다. 상기 K개 부호화될 점은 부호화될 점군에 대해 힐버트 코드에 따라 정렬한 후 결정된 것이라고 가정하면, 이 K개 부호화될 점에 대응하는 힐버트 코드 크기를 기반으로 타겟 부호화될 점을 순차적으로 결정할 수 있다.

타겟 부호화될 점의 경우, 먼저 힐버트1 순서에 따라 타겟 부호화될 점의 전위 M개 점을 찾고, 그 다음 힐버트2 순서에 따라 타겟 부호화될 점의 전위 N1개 점 및 후위 N2개 점을 각각 찾고, 이 M+N1+N2개 점에서 타겟 부호화될 점과의 맨해턴 거리가 가장 가까운 S개 이웃점을 선택하고, 이 S개 이웃점을 기반으로 타겟 부호화될 점의 초기 속성 예측 정보를 결정하고, 그 다음 타겟 부호화될 점에 대응하는 제1 가중치 및 초기 속성 예측 정보에 따라 상기 타겟 부호화될 점의 속성 예측 정보를 결정한다. M, N1 및 N2는 모두 양의 정수라는 점에 유의해야 한다.

선택적으로, 상기 주어진 사전설정된 검색 범위는 점군 서열의 초기 점수와 입력점군 바운딩 박스 체적의 상관관계에 따라 결정된다.

여기서, 상기 S개 이웃점을 기반으로 상기 타겟 부호화될 점의 초기 속성 예측 정보를 결정하는 단계는,

상기 S개 이웃점 중 각 이웃점 및 이에 대응하는 제2 가중치에 따라 상기 타겟 부호화될 점의 초기 속성 예측 정보를 결정하는 단계를 포함하며, 상기 제2 가중치는 상기 타겟 부호화될 점과 상기 이웃점 사이의 맨해턴 거리의 역수이다.

타겟 부호화될 점의 S개 이웃점에서, 각 이웃점과 타겟 부호화될 점 사이의 맨해턴 거리는 동일하지 않으며, 제2 가중치가 현재 이웃점과 타겟 부호화될 점 사이의 맨해턴 거리의 역수이면, 각 이웃점에 대응하는 제2 가중치도 동일하지 않다는 것을 이해할 수 있다. 타겟 부호화될 점의 초기 속성 예측 정보는 S개 이웃점 중 각 이웃점의 속성 정보와 이에 대응하는 제2 가중치의 곱의 합일 수 있으며, 나아가 계산을 통해 타겟 부호화될 점의 초기 속성 예측 정보를 획득할 수 있다.

나아가, 상기 타겟 부호화될 점의 초기 속성 예측 정보를 결정하는 방식을 기반으로 K개 부호화될 점 중 각 부호화될 점의 초기 속성 예측 정보를 계산해 낼 수 있으며, 각 부호화될 점에 대응하는 제1 가중치 및 초기 속성 예측 정보에 따라 각 부호화될 점에 대응하는 속성 예측 정보를 계산해 낼 수 있다.

예컨대, 타겟 부호화될 점 의 초기 속성 예측 정보가 이고, K개 부호화될 점 의 초기 속성 예측 정보를 각각 로 기록한다고 가정하면, K개 부호화될 점의 속성 예측 정보는 로 기록할 수 있고, K개 부호화될 점 중 각 부호화될 점의 제1 가중치가 라고 가정하면, K개 부호화될 점의 속성 예측 정보를 다음과 같이 표시할 수 있다.

여기서, 는 K개 부호화될 점의 속성 예측 정보이고, 는 K개 점 중 j번째 점의 초기 속성 예측 정보이다. 여기서,

예컨대, 인 경우, 즉 인 경우, 현재 K개 부호화될 점 중 각 점의 속성 예측 정보는 그의 초기 속성 예측 정보와 같으며; 인 경우, 즉 인 경우, 현재 K개 부호화될 점 중 각 점은 모두 이 K개 점 중 두 번째 점의 초기 속성 예측 정보를 그들의 속성 예측 정보로 사용한다.

선택적으로, 상기 K개 부호화될 점 각자에 대응하는 상기 제1 가중치의 합은 1이다. 예컨대, K의 값이 4라고 가정하면, 이 4개 부호화될 점에 각각 대응하는 4개 제1 가중치의 합은 1이다.

또는, 이중 힐버트 순서 또는 이중 모튼 순서에 따라, 타겟 부호화될 점과의 맨해턴 거리가 가장 가까운 S개 이웃점을 획득하는 단계는,

주어진 사전설정된 검색 범위에서, 모튼1 순서에 따라 타겟 부호화될 점의 전위 M개 점을 획득하고, 모튼2 순서에 따라 상기 타겟 부호화될 점의 전위 N1개 점 및 후위 N2개 점을 획득하고, M, N1 및 N2를 기반으로 결정한 타겟 범위 내에서 타겟 부호화될 점과의 맨해턴 거리가 가장 가까운 S개 이웃점을 획득하는 단계를 포함한다.

구체적으로, 타겟 부호화될 점의 경우, 먼저 모튼1 순서에 따라 타겟 부호화될 점의 전위 M개 점을 찾고, 그 다음 모튼2 순서에 따라 타겟 부호화될 점의 전위 N1개 점 및 후위 N2개 점을 각각 찾고, 이 M+N1+N2개 점에서 타겟 부호화될 점과의 맨해턴 거리가 가장 가까운 S개 이웃점을 선택하고, 이 S개 이웃점을 기반으로 타겟 부호화될 점의 초기 속성 예측 정보를 결정하고, 그 다음 타겟 부호화될 점에 대응하는 제1 가중치 및 초기 속성 예측 정보에 따라 상기 타겟 부호화될 점의 속성 예측 정보를 결정한다. M, N1 및 N2는 모두 양의 정수라는 점에 유의해야 한다.

나아가, 모튼 순서를 기반으로 타겟 부호화될 점과의 맨해턴 거리가 가장 가까운 S개 이웃점을 획득한 후, S개 이웃점에 대해 가중치가 현재 이웃점과 타겟 부호화될 점 사이의 맨해턴 거리의 역수인 속성 가중 예측을 수행하여 타겟 부호화될 점의 초기 속성 예측 정보를 획득하고; 그 다음 타겟 부호화될 점에 대응하는 제1 가중치 및 초기 속성 예측 정보에 따라 타겟 부호화될 점의 속성 예측 정보를 계산하고, 나아가 K개 부호화될 점의 속성 예측 정보를 순차적으로 계산해 낸다. 여기서, 속성 예측 정보의 획득 방식은 위에서 이중 힐버트 순서를 기반으로 S개 이웃점을 획득하고 속성 예측을 수행하는 방식에 대한 구체적인 설명을 참조할 수 있으며, 차이점이라면 본 실시형태는 이중 모튼 순서를 기반으로 S개 이웃점을 획득하는 것이며, 여기서는 속성 예측 정보를 획득하는 구체적인 방식에 대한 상세한 설명을 생략한다.

선택적으로, 상기 힐버트1 순서 또는 모튼1 순서의 검색 범위는 제1 사전설정된 범위이고, 상기 힐버트2 순서 또는 모튼2 순서의 전위 검색 범위는 제2 사전설정된 범위이고, 상기 힐버트2 순서 또는 모튼2 순서의 후위 검색 범위는 제3 사전설정된 범위 또는 상기 제2 사전설정된 범위이다. 상기 제1 사전설정된 범위, 제2 사전설정된 범위 및 제3 사전설정된 범위의 검색 범위는 부호화 수요에 따라 인위적으로 설정될 수 있다는 점에 유의해야 한다.

여기서, 상기 2진 코드 스트림은 제1 속성 파라미터 및 제2 속성 파라미터를 포함하고, 상기 제1 속성 파라미터는 상기 제1 사전설정된 범위를 특성화하는 데 사용되고, 상기 제2 속성 파라미터는 상기 제2 사전설정된 범위를 특성화하는 데 사용되며; 상기 힐버트2 순서 또는 모튼2 순서의 후위 검색 범위가 제3 사전설정된 범위인 경우, 상기 2진 코드 스트림은 제3 속성 파라미터를 더 포함하고, 상기 제3 속성 파라미터는 상기 제3 사전설정된 범위를 특성화하는 데 사용된다.

다시 말해서, 상기 제1 사전설정된 범위, 제2 사전설정된 범위 및 제3 사전설정된 범위는 속성 정보 파라미터 집합으로서 코드 스트림에 기록될 수 있다. 힐버트2 순서 또는 모튼2 순서의 전위 검색 범위와 힐버트2 순서 또는 모튼2 순서의 후위 검색 범위가 동일한 경우, 즉 모두 제2 사전설정된 범위인 경우, 코드 스트림에는 힐버트1 순서 또는 모튼1 순서의 검색 범위를 특성화하는 제1 속성 파라미터와, 힐버트2 순서 또는 모튼2 순서의 전위 및 힐버트2 순서 또는 모튼2 순서의 후위를 특성화하는 제2 속성 파라미터만 기록될 수 있으며; 힐버트2 순서 또는 모튼2 순서의 전위 검색 범위와 힐버트2 순서 또는 모튼2 순서의 후위 검색 범위가 상이한 경우, 2진 코드 스트림에는 제1 속성 파라미터, 제2 속성 파라미터 및 제3 속성 파라미터가 기록되어야 한다. 속성 파라미터를 코드 스트림에 기록하는 것을 통해, 속성 정보 부호화 과정에서 제1 사전설정된 범위, 제2 사전설정된 범위 및 제3 사전설정된 범위를 기반으로 타겟 부호화될 점과의 맨해턴 거리가 가장 가까운 S개 이웃점을 결정할 수 있다.

본 출원 실시예에서, 상기 K개 부호화될 점의 속성 예측 정보는 기타 방식을 기반으로 결정될 수도 있다. 선택적으로, 상기 단계 302 이전에,

상기 K개 부호화될 점 중의 첫 번째 점을 기준점으로, 상기 기준점의 T개 이웃점을 획득하는 단계;

상기 T개 이웃점 중 상기 기준점과의 맨해턴 거리가 가장 가까운 R개 이웃점을 획득하는 단계;

상기 K개 부호화될 점 중에서 상기 R개 이웃점 중 타겟 부호화될 점과의 맨해턴 거리가 가장 가까운 L개 이웃점을 획득하는 단계 - 상기 타겟 부호화될 점은 상기 K개 부호화될 점 중 하나임 - ;

L개 이웃점을 기반으로 상기 타겟 부호화될 점의 초기 속성 예측 정보를 결정하는 단계;

상기 타겟 부호화될 점에 대응하는 제1 가중치 및 상기 초기 속성 예측 정보에 따라 상기 타겟 부호화될 점의 속성 예측 정보를 결정하는 단계를 더 포함하며; 여기서 T, R 및 L은 모두 양의 정수이다.

본 실시형태에서, K개 부호화될 점은 일정한 순서에 따라 배열될 수 있으며, 예컨대 부호화될 점군이 모튼 코드에 따라 정렬된 경우, K개 부호화될 점은 대응하는 모튼 코드 크기를 기반으로 정렬될 수 있으며, 상기 K개 부호화될 점 중 첫 번째 점은 모튼 코드가 가장 작은 하나의 점, 또는 가장 큰 하나의 점을 의미할 수 있다. 나아가, 이 첫 번째 점을 기준점으로, 이 기준점의 T개 이웃점을 선택하고, 그 다음 이 T개 이웃점에서 기준점과의 맨해턴 거리가 가장 가까운 R개 이웃점을 선택하고, 상기 K개 부호화될 점 중 각 부호화될 점에 대해 모두 이 R개 이웃점에서 각자와의 맨해턴 거리가 가장 가까운 L개 이웃점을 선택하고, 각 부호화될 점에 대응하는 초기 속성 예측 정보는 각자에 대응하는 L개 이웃점을 기반으로 결정하고, 나아가 각 부호화될 점에 대응하는 제1 가중치 및 초기 속성 예측 정보를 기반으로 각 부호화될 점 각자에 대응하는 속성 예측 정보를 결정한다. 이로써, 상기 K개 부호화될 점의 속성 예측 정보를 계산하여 획득할 수 있다.

본 실시형태에서, 상기 K개 부호화될 점 각자에 대응하는 상기 제1 가중치의 합은 1이다.

여기서, L개 이웃점을 기반으로 상기 타겟 부호화될 점의 초기 속성 예측 정보를 결정하는 단계는,

상기 L개 이웃점 중 각 이웃점 및 이에 대응하는 제2 가중치에 따라 상기 타겟 부호화될 점의 초기 속성 예측 정보를 결정하는 단계를 포함하며, 상기 제2 가중치는 상기 타겟 부호화될 점과 상기 이웃점 사이의 맨해턴 거리의 역수이다.

타겟 부호화될 점의 L개 이웃점에서, 각 이웃점과 타겟 부호화될 점 사이의 맨해턴 거리는 동일하지 않으며, 제2 가중치가 현재 이웃점과 타겟 부호화될 점 사이의 맨해턴 거리의 역수이면, 각 이웃점에 대응하는 제2 가중치도 동일하지 않다는 것을 이해할 수 있다. 선택적으로, 타겟 부호화될 점의 초기 속성 예측 정보는 L개 이웃점 중 각 이웃점의 속성 정보와 이에 대응하는 제2 가중치의 곱의 합일 수 있으며, 나아가 계산을 통해 타겟 부호화될 점의 초기 속성 예측 정보를 획득할 수 있다.

본 출원 실시예에서, 상기 방식을 기반으로 K개 부호화될 점의 속성 예측 정보를 결정한 후, K개 부호화될 점의 속성 예측 정보를 기반으로 상기 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행할지 여부를 결정할 수 있다. 이 경우, 상기 제1 정보가 상기 K개 부호화될 점을 포함하고, 상기 제2 정보가 상기 K개 부호화될 점의 속성 예측 정보를 포함하면, 상기 단계 302는,

상기 K개 부호화될 점에 대응하는 속성 예측 정보 중의 최대 속성 예측값과 최소 속성 예측값을 획득하고, 상기 최대 속성 예측값과 상기 최소 속성 예측값의 절대 차이값이 제1 역치보다 작은 경우, 상기 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하기로 결정하는 단계; 또는,

상기 최대 속성 예측값과 상기 최소 속성 예측값의 절대 비율이 제2 역치보다 작은 경우, 상기 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하기로 결정하는 단계를 포함한다.

예컨대, 상기 K개 부호화될 점의 속성 예측 정보를 로 기록하고, 의 값 범위가 1 내지 K이며; 이 K개 부호화될 점에 대응하는 속성 예측 정보 중의 최대 속성 예측값 및 최소 속성 예측값을 획득하고, 각각 및 로 기록하고, 제1 역치를 로 기록하며, 이면, 상기 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하지 않고, 이면, 상기 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행한다.

또는, 이 K개 부호화될 점에 대응하는 속성 예측 정보 중의 최대 속성 예측값 및 최소 속성 예측값을 획득하고, 각각 및 로 기록하고, 제2 역치를 로 기록하며, 이면, 상기 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하지 않고, 이면, 상기 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행한다.

본 출원 실시예에서, 제1 정보는 상기 K개 부호화될 점의 처음 N개 부호화된 점을 더 포함할 수 있으며, 상기 제2 정보가 상기 N개 부호화된 점의 속성 재구성 정보를 포함하는 경우, 상기 단계 302는,

상기 N개 부호화된 점에 대응하는 속성 재구성 정보 중의 최대 속성 재구성값과 최소 속성 재구성값을 획득하고, 상기 최대 속성 재구성값과 상기 최소 속성 재구성값의 절대 차이값이 제3 역치보다 작은 경우, 상기 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하기로 결정하는 단계; 또는,

상기 최대 속성 재구성값과 상기 최소 속성 재구성값의 절대 비율이 제4 역치보다 작은 경우, 상기 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하기로 결정하는 단계를 포함한다.

여기서, N은 1보다 큰 정수이며, 즉 상기 K개 부호화될 점의 적어도 처음 2개의 부호화된 점을 획득해야 한다. 부호화된 점의 속성 재구성 정보는 파악될 수 있다는 것을 이해할 수 있다. 상기 속성 재구성 정보는 점군 서열에 부여하게 될 속성 정보를 의미하지만, 속성 재구성 정보는 원시 점군의 원시 속성 정보와 다르며, 속성 재구성 정보는 부호화단이 부호화 과정을 거친 후 점군의 속성 예측 정보에 속성 잔차 정보를 더하여 획득된다.

본 실시형태에서, N개 부호화될 점의 속성 재구성 정보를 로 기록하고, 의 값 범위가 1 내지 N이며; 이 N개 부호화될 점에 대응하는 속성 재구성 정보 중의 최대 속성 재구성값 및 최소 속성 재구성값을 획득하고, 각각 및 로 기록하고, 제3 역치를 로 기록하며, 이면, 상기 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하지 않고, 이면, 상기 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행한다.

또는, 이 N개 부호화될 점에 대응하는 속성 재구성 정보 중의 최대 속성 재구성값 및 최소 속성 재구성값을 획득하고, 각각 및 로 기록하고, 제4 역치를 로 기록하며, 이면, 상기 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하지 않고, 이면, 상기 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행한다.

단계 303: 상기 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하기로 결정한 경우, 상기 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하여 상기 K개 부호화될 점의 변환 계수를 획득한다.

본 출원 실시예에서, K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하기로 결정하면, 이 K개 부호화될 점의 속성 잔차 정보에 대한 DCT 변환을 수행할 수 있다. 나아가, K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하는 단계 이전에, 상기 방법은,

상기 K개 부호화될 점의 속성 예측 정보를 기반으로 상기 K개 부호화될 점의 속성 잔차 정보를 획득하는 단계를 더 포함한다.

여기서, K개 부호화될 점 중 각 부호화될 점의 속성 잔차 정보는 부호화될 점의 원시 속성 정보와 속성 예측 정보의 차일 수 있다.

나아가, 상기 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하여 상기 K개 부호화될 점의 변환 계수를 획득하는 단계는,

상기 K개 부호화될 점의 속성 잔차 정보에 대한 DCT 변환을 수행하여 상기 K개 부호화될 점에 대응하는 변환 계수를 획득하는 단계를 포함한다.

예컨대, 상기 K개 부호화될 점의 속성 잔차 정보를 로 기록하고, 이 K개 점의 속성 잔차 정보에 대한 DCT 변환을 수행하며, 여기서 K는 DCT 변환의 차수이다. T를 K차 변환 행렬로 가정하면, 변환 계수는 하기 변환식에 의해 획득될 수 있다.

여기서, 는 속성 잔차 정보를 표시하고, 이고, DC는 DCT 변환을 수행한 후 획득된 저주파 계수를 표시하고, AC는 DCT 변환을 수행한 후 획득된 고주파 계수를 표시한다. 이로써, K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행한 후의 변환 계수를 획득할 수 있다.

단계 304: 상기 K개 부호화될 점의 변환 계수를 양자화하고, 양자화된 변환 계수를 기반으로 엔트로피 부호화를 수행하여 2진 코드 스트림을 생성한다.

구체적으로, 상기 K개 부호화될 점의 변환 계수를 획득한 후, 상기 변환 계수에 대한 양자화를 수행하여 양자화된 변환 계수를 획득하고, 양자화된 변환 계수에 대한 엔트로피 부호화를 수행하여 2진 코드 스트림을 생성하고, 나아가 부호화될 점군 속성 정보의 부호화를 완성한다.

여기서, 상기 변환 계수가 저주파 계수 및 고주파 계수를 포함하고, 상기 K개 부호화될 점의 변환 계수를 양자화하고, 양자화된 변환 계수를 기반으로 엔트로피 부호화를 수행하는 단계는,

상기 K개 부호화될 점에 대응하는 고주파 계수 및 저주파 계수를 양자화하고, 양자화된 고주파 계수 및 저주파 계수에 대한 엔트로피 부호화를 각각 수행하여 제1 부호화값 및 제2 부호화값을 획득하는 단계를 포함한다.

선택적으로, 상기 K개 부호화될 점의 변환 계수를 양자화하고, 양자화된 변환 계수를 기반으로 엔트로피 부호화를 수행하는 단계 이후에, 상기 방법은,

상기 양자화된 변환 계수에 대한 역 양자화를 수행하고, 역 양자화 후 획득된 역변환 계수에 대한 역변환을 수행하여 상기 K개 부호화될 점의 속성 재구성 정보를 획득하는 단계를 더 포함한다.

본 출원 실시예에서, K개 부호화될 점의 변환 계수에 대한 양자화 및 엔트로피 부호화를 수행한 후, 추가로 양자화된 변환 계수를 기반으로 역 양자화 및 역 DCT 변환을 수행하여 상기 K개 부호화될 점의 속성 재구성 정보를 획득할 수 있다.

여기서, 양자화된 고주파 계수 및 저주파 계수에 대한 엔트로피 부호화를 각각 수행하여 제1 부호화값 및 제2 부호화값을 획득한 후, 상기 엔트로피 부호화 후 획득된 부호화값에 대한 역 양자화를 수행하고, 역 양자화 후 획득된 역변환 계수에 대한 역변환을 수행하여 상기 K개 부호화될 점의 속성 재구성 정보를 획득하는 단계는,

상기 제1 부호화값 및 상기 제2 부호화값에 대한 역 양자화를 수행하여 역 양자화된 역 고주파 계수 및 역 저주파 계수를 획득하는 단계;

상기 역 고주파 계수 및 상기 역 저주파 계수에 대한 DCT 역변환을 수행하여 상기 K개 부호화될 점에 대응하는 역 속성 잔차 정보를 획득하는 단계;

상기 K개 부호화될 점의 상기 속성 예측 정보 및 상기 역 속성 잔차 정보에 따라 상기 K개 부호화될 점의 속성 재구성 정보를 획득하는 단계를 포함한다.

구체적으로, 양자화된 고주파 계수 및 저주파 계수에 대한 엔트로피 부호화를 각각 수행하고, 엔트로피 부호화된 부호화값에 대한 역 양자화를 수행하여 역 양자화된 역 고주파 계수 및 역 저주파 계수를 획득하고, 역 고주파 계수 및 역 저주파 계수에 대한 DCT 역변환을 수행하여 상기 K개 부호화될 점의 역 속성 잔차 정보를 획득한다. 부호화 과정에서, K개 부호화될 점의 속성 잔차 정보에 대한 DCT 변환을 수행하고, 그 다음 양자화, 역 양자화 및 역변환을 수행해야 하며, 이 과정에서 상기 속성 잔차 정보는 손실될 수 있으며, 따라서 획득된 상기 역 속성 잔차 정보와 K개 부호화될 점의 DCT 변환 전의 속성 잔차 정보는 다를 수 있다는 점에 유의해야 한다.

나아가, 상기 역 속성 잔차 정보 및 K개 부호화될 점의 속성 예측 정보를 기반으로 이 K개 부호화될 점의 속성 재구성 정보를 획득할 수 있다. 상기 속성 재구성 정보는 속성 예측 정보와 역 속성 잔차 정보의 합일 수 있다.

본 출원 실시예에서, 상기 K개 부호화될 점에 대응하는 고주파 계수 및 저주파 계수에 대한 양자화를 수행하는 단계는,

상기 고주파 계수에 대응하는 고주파 계수 양자화 스텝을 획득하고, 상기 저주파 계수에 대응하는 저주파 계수 양자화 스텝을 획득하는 단계;

상기 고주파 계수 및 상기 고주파 계수 양자화 스텝에 따라 상기 고주파 계수에 대한 양자화를 수행하고, 상기 저주파 계수 및 상기 저주파 계수 양자화 스텝에 따라 상기 저주파 계수에 대한 양자화를 수행하는 단계를 포함한다.

여기서, 변환 계수에 대한 양자화를 수행하는 과정에서, 양자화 스텝에는 일정한 편차가 있을 수 있으며, 이 경우 양자화 스텝의 편차를 기반으로 정수 DCT의 비례 스케일링 연산을 수행해야 하며, 즉 양자화 결과의 정확성을 확보하고 양자화 스텝 편차로 인한 양자화 오차를 피하기 위해, 양자화하는 변환 계수의 양자화 스텝은 비례 스케일링 연산이 완성된 후의 양자화 스텝이다.

선택적으로, 상기 고주파 계수에 대응하는 고주파 계수 양자화 스텝을 획득하고, 상기 저주파 계수에 대응하는 저주파 계수 양자화 스텝을 획득하는 단계는,

상기 K개 부호화될 점의 속성 정보에 대응하는 성분 분포 상황에 따라 상기 고주파 계수에 대응하는 고주파 계수 양자화 스텝을 획득하고, 상기 저주파 계수에 대응하는 저주파 계수 양자화 스텝을 획득하는 단계를 포함한다.

여기서, 상기 K개 부호화될 점의 속성 정보에 대응하는 성분 분포가 평탄한 경우, 상기 고주파 변환 계수의 양자화 스텝은 원시 양자화 스텝, 사전설정된 양자화 스텝 편차 및 고주파 계수 양자화 스텝 편차의 합이고, 상기 저주파 변환 계수의 양자화 스텝은 원시 양자화 스텝, 사전설정된 양자화 스텝 편차 및 저주파 계수 양자화 스텝 편차의 합이며;

상기 K개 부호화될 점의 속성 정보에 대응하는 성분 분포가 평탄하지 않는 경우, 상기 고주파 계수의 양자화 스텝은 원시 양자화 스텝, 사전설정된 양자화 스텝 편차 및 저주파 계수 양자화 스텝 편차의 합이고, 상기 저주파 계수의 양자화 스텝과 상기 고주파 계수의 양자화 스텝은 같다.

예컨대, 속성 정보에 대응하는 성분 분포가 평탄한 경우에 대해서는 비교적 거친 양자화 방식을 채택할 수 있으며, 이때 , 이며; 여기서 는 고주파 계수의 양자화 스텝을 표시하고, 는 원시 양자화 스텝을 표시하고, 는 사전설정된 양자화 스텝 편차를 표시하고, 는 고주파 계수 양자화 스텝 편차를 표시하고, 는 저주파 계수의 양자화 스텝을 표시하고, 는 저주파 계수 양자화 스텝 편차를 표시한다.

속성 정보에 대응하는 성분 분포가 평탄하지 않는 경우에 대해서는 양자화할 때 고주파 계수 및 저주파 계수에 대해 동일한 양자화 스텝을 채택하며, 이때 이며; 여기서 는 저주파 계수의 양자화 스텝을 표시하고 고주파 계수의 양자화 스텝도 표시하며, 는 원시 양자화 스텝을 표시하고, 는 사전설정된 양자화 스텝 편차를 표시하고, 는 저주파 계수 양자화 스텝 편차를 표시한다.

또한, 상기 고주파 계수가 제1 사전설정된 역치보다 작은 경우, 상기 고주파 계수의 양자화 후의 값은 0이고, 상기 저주파 계수가 제2 사전설정된 역치보다 작은 경우, 상기 저주파 계수의 양자화 후의 값은 0이다. 여기서, 제1 사전설정된 역치와 제2 사전설정된 역치는 동일하거나 상이할 수 있다.

본 출원 실시예에서, 상기 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하지 않는 부호화 방식을 더 포함할 수 있다. 선택적으로, 상기 방법은,

상기 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하지 않기로 결정한 경우, 상기 K개 부호화될 점의 속성 잔차 정보에 대한 양자화를 수행하는 단계;

상기 K개 부호화될 점의 양자화된 속성 잔차 정보에 대한 엔트로피 부호화를 수행하여 2진 코드 스트림을 생성하는 단계를 포함한다.

다시 말해서, K개 부호화될 점의 속성 예측 정보를 기반으로 상기 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하지 않기로 결정하고, 또는 N개 부호화된 점을 기반으로 상기 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하지 않기로 결정한 경우, 직접 상기 K개 부호화될 점의 속성 잔차 정보에 대한 양자화를 수행하고, 그 다음 양자화된 속성 잔차 정보를 기반으로 엔트로피 부호화를 수행하여 2진 코드 스트림을 생성함으로써 부호화될 점군의 부호화를 완성한다.

나아가, 상기 K개 부호화될 점의 양자화된 속성 잔차 정보에 대한 엔트로피 부호화를 수행하는 단계 이후에, 상기 방법은,

상기 엔트로피 부호화 후 획득된 부호화값에 대한 역 양자화를 수행하여 상기 K개 부호화될 점의 역 양자화 후의 역 속성 잔차 정보를 획득하는 단계;

상기 K개 부호화될 점의 상기 속성 예측 정보 및 상기 역 속성 잔차 정보에 따라 상기 K개 부호화될 점의 속성 재구성 정보를 획득하는 단계를 더 포함할 수 있다.

다시 말해서, DCT 변환을 수행할 필요가 없는 K개 부호화될 점의 경우, 이 K개 부호화될 점의 속성 잔차 정보에 대한 양자화를 수행하고, 양자화된 속성 잔차 정보를 기반으로 엔트로피 부호화를 수행한 후, 마찬가지로 엔트로피 부호화 후 획득된 부호화값에 대한 역 양자화를 수행하여 역 속성 잔차 정보를 획득하고, 나아가 상기 역 속성 잔차 정보와 상기 K개 부호화될 점의 속성 예측 정보의 합을 기반으로 이 K개 점의 속성 재구성 정보를 획득할 수 있다.

선택적으로, 본 출원 실시예에서, 제1 정보를 획득하는 단계 이전에, 상기 방법은,

식별 정보를 획득하는 단계 - 상기 식별 정보는 상기 방법을 수행할지 여부를 지시하는 데 사용됨 - ;

상기 식별 정보에 따라 상기 방법을 수행할지 여부를 결정하는 단계를 더 포함한다.

여기서, 상기 식별 정보는 사용자 입력을 기반으로 획득된 식별 정보일 수 있으며, 예컨대 사용자가 하나의 파라미터를 입력하는 것일 수 있고, 또는 부호화단에 미리 저장된 파라미터로, 사용자 조작을 통해 이 미리 저장된 파라미터를 획득하는 것일 수도 있으며; 이 파라미터는 부호화단이 상기 점군 속성 정보 부호화 방법을 수행하는지 여부를 지시하는 데 사용된다.

예컨대, 상기 식별 정보는 0 및 1로 특성화될 수 있으며, 이 식별 정보가 0이면, 상기 점군 속성 정보 부호화 방법을 수행할 필요가 없음을 표시하며, 이 경우 부호화단은 상기 점군 속성 정보 부호화 방법을 수행하지 않으며; 이 식별 정보가 1이면, 부호화단은 상기 점군 속성 정보 부호화 방법을 수행한다. 선택적으로, 상기 식별 정보는 기타 특성화 형태일 수도 있으며, 예컨대 이 식별 정보가 ‘true’이면, 부호화단은 상기 점군 속성 정보 부호화 방법을 수행하고; 이 식별 정보가 ‘false’이면, 부호화단은 상기 점군 속성 정보 부호화 방법을 수행하지 않는다. 물론, 상기 식별 정보는 기타 특성화 형태일 수도 있으며, 본 출원 실시예에서는 더 이상 열거하지 않는다.

나아가, 2진 코드 스트림을 생성하는 단계 이후에, 상기 방법은,

상기 식별 정보를 상기 2진 코드 스트림에 기록하는 단계를 더 포함한다.

부호화단은 2진 코드 스트림을 생성한 후 상기 식별 정보를 상기 2진 코드 스트림에 기록하며, 나아가 복호화단은 2진 코드 스트림을 획득한 후 2진 코드 스트림에 대한 복호화를 기반으로 상기 식별 정보를 획득할 수 있고, 상기 식별 정보를 기반으로 부호화단이 상기 점군 속성 정보 부호화 방법을 채택하여 부호화를 수행하였는지 여부를 파악할 수 있으며, 나아가 복호화단은 이 식별 정보를 기반으로 대응하는 복호화 방법을 채택할 수 있으므로 복호화단의 순조로운 복호화를 확보하고, 복호화 효율을 보장한다.

본 출원 실시예에서, 엔트로피 부호화된 부호화값에 대한 역 양자화를 통해 K개 부호화될 점의 속성 재구성 정보를 획득하고, 또는 DCT 변환이 수행된 K개 부호화될 점에 대해, 엔트로피 부호화된 부호화값에 대한 순차적인 역 양자화, DCT 역변환을 통해 K개 부호화될 점의 속성 재구성 정보를 획득하고, 획득된 속성 재구성 정보를 기반으로 부호화될 점군 내의 미부호화된 점에 대한 DCT 변환을 수행할 필요가 있는지 여부를 판단하고, 나아가 속성 정보의 공간 영역에서의 분산 분포를 변환 영역에서의 집중 분포로 전환하여 공간 중복을 제거하는 목적과, 속성 부호화 효율 및 재구성 성능을 향상시키는 목적을 달성한다.

도 4를 참조하면, 도 4는 본 출원 실시예에 따른 다른 일 점군 속성 부호화 방법의 흐름도이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 이 방법의 절차는 다음과 같다. 먼저 부호화될 점군을 정렬하는데, 이는 모튼 코드를 기반으로 정렬하거나 힐버트 코드를 기반으로 정렬하는 것일 수 있으며; 정렬된 부호화될 점에 대해 부호화될 점이 중복점인지 여부를 판단하며, 즉 부호화된 점과 중복되는지 여부를 판단하며, 중복되는 경우, 이 중복점의 속성 예측 정보를 획득하고, 속성 예측 정보를 기반으로 양자화를 수행하며; 부호화될 점이 중복점이 아닌 경우, 부호화될 점에 대한 속성 정보 예측을 수행하여 속성 예측 정보를 획득하고, 부호화될 점의 속성 예측 정보를 기반으로 DCT 변환을 수행할 필요가 있는지 여부를 결정하며, 필요가 있는 경우, 부호화될 점에 대한 K차 DCT 변환을 수행하여 변환 계수를 획득하고, 변환 계수에 대한 양자화를 수행하며; DCT 변환을 수행할 필요가 없는 경우, 직접 부호화될 점의 속성 잔차 정보에 대한 양자화를 수행하고, 양자화된 관련 정보를 기반으로 속성 정보 재구성을 수행하여 속성 재구성 정보를 획득하고, 속성 재구성 정보에 따라 후속의 미부호화된 점에 대한 DCT 변환을 수행할 필요가 있는지 여부를 판단하며; 나아가 미부호화된 점군 서열 내의 모든 점에 대한 순회가 완성되었는지 여부를 판단하며, 완성되었다고 판단한 경우, 양자화된 관련 정보에 대한 엔트로피 부호화를 수행하고, 완성되지 않았다고 판단한 경우, 미부호화된 점군 내 모든 점의 양자화 및 엔트로피 부호화가 완성될 때까지 미부호화된 점이 중복점인지 여부를 계속 판단한다. 이 실시예에서 언급된 관련 개념 및 구체적인 구현형태는 상기 도 3에 도시된 실시예에서의 설명을 참조할 수 있으며, 여기서는 상세한 설명을 생략한다는 점에 유의해야 한다.

도 5를 참조하면, 도 5는 본 출원 실시예에 따른 점군 속성 정보 복호화 방법의 흐름도이며, 상기 방법은 휴대폰, 태블릿 PC, 컴퓨터 등과 같은 단말에 적용될 수 있다. 도 5에 도시된 바와 같이, 상기 방법은 하기 단계들을 포함한다.

단계 501: 제3 정보를 획득한다.

단계 502: 상기 제3 정보와 연관된 제4 정보를 기반으로 K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행할지 여부를 결정한다.

단계 503: 상기 K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행하기로 결정한 경우, 상기 K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행하여 상기 K개 복호화될 점의 속성 잔차 정보를 획득한다.

단계 504: 상기 K개 복호화될 점의 속성 잔차 정보 및 속성 예측 정보를 기반으로 상기 K개 복호화될 점의 속성 재구성 정보를 획득하여 복호화될 점군에서 복호화되지 않은 점에 대한 복호화를 수행한다.

선택적으로, 상기 제3 정보는 상기 K개 복호화될 점을 포함하고, 상기 제4 정보는 상기 K개 복호화될 점의 속성 예측 정보를 포함하며; 이 경우, 상기 단계 502는,

상기 K개 복호화될 점에 대응하는 속성 예측 정보 중의 최대 속성 예측값과 최소 속성 예측값을 획득하고, 상기 최대 속성 예측값과 상기 최소 속성 예측값의 절대 차이값이 제1 역치보다 작은 경우, 상기 K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행하기로 결정하는 단계; 또는,

상기 최대 속성 예측값과 상기 최소 속성 예측값의 절대 비율이 제2 역치보다 작은 경우, 상기 K개 부호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행하기로 결정하는 단계를 포함한다.

선택적으로, 상기 제3 정보는 상기 K개 복호화될 점의 처음 N개 복호화된 점을 포함하고, 상기 제4 정보는 상기 N개 복호화된 점의 속성 재구성 정보를 포함하며; 이 경우, 상기 단계 502는,

상기 N개 복호화된 점에 대응하는 속성 재구성 정보 중의 최대 속성 재구성값과 최소 속성 재구성값을 획득하고, 상기 최대 속성 재구성값과 상기 최소 속성 재구성값의 절대 차이값이 제3 역치보다 작은 경우, 상기 K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행하기로 결정하는 단계; 또는,

상기 최대 속성 재구성값과 상기 최소 속성 재구성값의 절대 비율이 제4 역치보다 작은 경우, 상기 K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행하기로 결정하는 단계를 포함한다.

선택적으로, 상기 제3 정보가 K개 복호화될 점을 포함하고, 상기 단계 501은,

상기 복호화될 점군에 대한 정렬을 수행하여 정렬된 상기 복호화될 점군 내 K개 복호화될 점을 획득하는 단계를 포함할 수 있다.

선택적으로, 상기 복호화될 점군에 대한 정렬을 수행하여 정렬된 상기 복호화될 점군 내 K개 복호화될 점을 획득하는 단계는,

상기 복호화될 점군 내 각 점에 대응하는 힐버트 코드를 계산하고, 상기 복호화될 점군을 힐버트 코드에 따라 정렬하고, 정렬된 상기 복호화될 점군에서 순서에 따라 K개 복호화될 점을 순차적으로 선택하는 단계; 또는,

상기 복호화될 점군 내 각 점에 대응하는 모튼 코드를 계산하고, 상기 복호화될 점군을 모튼 코드에 따라 정렬하고, 정렬된 상기 복호화될 점군에서 순서에 따라 K개 복호화될 점을 순차적으로 선택하는 단계를 포함한다.

선택적으로, 상기 단계 502 이전에, 상기 방법은,

이중 힐버트 순서 또는 이중 모튼 순서에 따라, 타겟 복호화될 점과의 맨해턴 거리가 가장 가까운 S개 이웃점을 획득하는 단계 - 상기 타겟 복호화될 점은 상기 K개 복호화될 점 중 하나임 - ;

상기 S개 이웃점을 기반으로 상기 타겟 복호화될 점의 초기 속성 예측 정보를 결정하는 단계;

상기 타겟 복호화될 점에 대응하는 제1 가중치 및 상기 초기 속성 예측 정보에 따라 상기 타겟 복호화될 점의 속성 예측 정보를 결정하는 단계를 더 포함한다.

선택적으로, 이중 힐버트 순서 또는 이중 모튼 순서에 따라, 타겟 복호화될 점과의 맨해턴 거리가 가장 가까운 S개 이웃점을 획득하는 단계는,

주어진 사전설정된 검색 범위에서, 힐버트1 순서에 따라 타겟 복호화될 점의 전위 M개 점을 획득하고, 힐버트2 순서에 따라 상기 타겟 복호화될 점의 전위 N1개 점 및 후위 N2개 점을 획득하고, M, N1 및 N2를 기반으로 결정한 타겟 범위 내에서 타겟 복호화될 점과의 맨해턴 거리가 가장 가까운 S개 이웃점을 획득하는 단계; 또는,

상기 주어진 사전설정된 검색 범위에서, 모튼1 순서에 따라 타겟 복호화될 점의 전위 M개 점을 획득하고, 모튼2 순서에 따라 상기 타겟 복호화될 점의 전위 N1개 점 및 후위 N2개 점을 획득하고, M, N1 및 N2를 기반으로 결정한 타겟 범위 내에서 타겟 복호화될 점과의 맨해턴 거리가 가장 가까운 S개 이웃점을 획득하는 단계를 포함하며;

여기서 M, N1 및 N2는 모두 양의 정수이다.

선택적으로, 상기 힐버트1 순서 또는 모튼1 순서의 검색 범위는 제1 사전설정된 범위이고, 상기 힐버트2 순서 또는 모튼2 순서의 전위 검색 범위는 제2 사전설정된 범위이고, 상기 힐버트2 순서 또는 모튼2 순서의 후위 검색 범위는 제3 사전설정된 범위이며;

여기서, 2진 코드 스트림은 제1 속성 파라미터 및 제2 속성 파라미터를 포함하고, 상기 제1 속성 파라미터는 상기 제1 사전설정된 범위를 특성화하는 데 사용되고, 상기 제2 속성 파라미터는 상기 제2 사전설정된 범위를 특성화하는 데 사용되며;

상기 힐버트2 순서 또는 모튼2 순서의 후위 검색 범위가 제3 사전설정된 범위인 경우, 상기 2진 코드 스트림은 제3 속성 파라미터를 더 포함하고, 상기 제3 속성 파라미터는 상기 제3 사전설정된 범위를 특성화하는 데 사용된다.

선택적으로, 상기 S개 이웃점을 기반으로 상기 타겟 복호화될 점의 초기 속성 예측 정보를 결정하는 단계는,

상기 S개 이웃점 중 각 이웃점 및 이에 대응하는 제2 가중치에 따라 상기 타겟 복호화될 점의 초기 속성 예측 정보를 결정하는 단계를 포함하며, 상기 제2 가중치는 상기 타겟 복호화될 점과 상기 이웃점 사이의 맨해턴 거리의 역수이다.

선택적으로, 상기 제3 정보가 상기 K개 복호화될 점을 포함하고, 상기 단계 502 이전에, 상기 방법은,

상기 K개 복호화될 점 중의 첫 번째 점을 기준점으로, 상기 기준점의 T개 이웃점을 획득하는 단계;

상기 K개 복호화될 점 중에서 상기 R개 이웃점 중 타겟 복호화될 점과의 맨해턴 거리가 가장 가까운 L개 이웃점을 획득하는 단계 - 상기 타겟 복호화될 점은 상기 K개 복호화될 점 중 하나임 - ;

L개 이웃점을 기반으로 상기 타겟 복호화될 점의 초기 속성 예측 정보를 결정하는 단계;

상기 타겟 복호화될 점에 대응하는 제1 가중치 및 상기 초기 속성 예측 정보에 따라 상기 타겟 복호화될 점의 속성 예측 정보를 결정하는 단계를 더 포함하며;

여기서 T, R 및 L은 모두 양의 정수이다.

선택적으로, L개 이웃점을 기반으로 상기 타겟 복호화될 점의 초기 속성 예측 정보를 결정하는 단계는,

상기 L개 이웃점 중 각 이웃점 및 이에 대응하는 제2 가중치에 따라 상기 타겟 복호화될 점의 초기 속성 예측 정보를 결정하는 단계를 포함하며, 상기 제2 가중치는 상기 타겟 복호화될 점과 상기 이웃점 사이의 맨해턴 거리의 역수이다.

선택적으로, 상기 K개 복호화될 노드 각자에 대응하는 상기 제1 가중치의 합은 1이다.

선택적으로, 상기 K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행하는 단계 이전에, 상기 방법은,

상기 K개 복호화될 점의 변환 계수를 획득하는 단계;

상기 변환 계수에 대한 역 양자화를 수행하여 역 양자화된 변환 계수를 획득하는 단계를 더 포함하며;

상기 K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행하는 단계는,

상기 역 양자화된 변환 계수를 기반으로 상기 K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행하는 단계를 포함한다.

선택적으로, 상기 변환 계수가 고주파 계수 및 저주파 계수를 포함하고, 상기 변환 계수에 대한 역 양자화를 수행하여 역 양자화된 변환 계수를 획득하는 단계는,

상기 고주파 계수 및 상기 고주파 계수 양자화 스텝에 따라 상기 고주파 계수에 대한 역 양자화를 수행하고, 상기 저주파 계수 및 상기 저주파 계수 양자화 스텝에 따라 상기 저주파 계수에 대한 역 양자화를 수행하는 단계를 포함한다.

상기 K개 복호화될 점의 속성 정보에 대응하는 성분 분포 상황에 따라 상기 고주파 계수에 대응하는 고주파 계수 양자화 스텝을 결정하고, 상기 저주파 계수에 대응하는 저주파 계수 양자화 스텝을 결정하는 단계를 포함한다.

선택적으로, 상기 K개 복호화될 점의 속성 정보에 대응하는 성분 분포 상황에 따라 상기 고주파 계수에 대응하는 고주파 계수 양자화 스텝을 결정하고, 상기 저주파 계수에 대응하는 저주파 계수 양자화 스텝을 결정하는 단계는,

상기 K개 복호화될 점의 속성 정보에 대응하는 성분 분포가 평탄한 경우, 상기 고주파 변환 계수의 양자화 스텝은 원시 양자화 스텝, 사전설정된 양자화 스텝 편차 및 고주파 계수 양자화 스텝 편차의 합으로 결정하고, 상기 저주파 변환 계수의 양자화 스텝은 원시 양자화 스텝, 사전설정된 양자화 스텝 편차 및 저주파 계수 양자화 스텝 편차의 합으로 결정하는 단계;

상기 K개 복호화될 점의 속성 정보에 대응하는 성분 분포가 평탄하지 않는 경우, 상기 고주파 계수의 양자화 스텝은 원시 양자화 스텝, 사전설정된 양자화 스텝 편차 및 저주파 계수 양자화 스텝 편차의 합으로 결정하고, 상기 저주파 계수의 양자화 스텝은 상기 고주파 계수의 양자화 스텝과 같은 것으로 결정하는 단계를 포함한다.

선택적으로, 상기 고주파 계수가 제1 사전설정된 역치보다 작은 경우, 상기 고주파 계수의 양자화 후의 값은 0이고, 상기 저주파 계수가 제2 사전설정된 역치보다 작은 경우, 상기 저주파 계수의 양자화 후의 값은 0이다.

선택적으로, 상기 방법은,

상기 K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행하지 않기로 결정한 경우, 상기 K개 복호화될 점의 변환 계수에 대한 양자화를 수행하여 상기 K개 복호화될 점의 속성 잔차 정보를 획득하는 단계를 더 포함한다.

선택적으로, 제3 정보를 획득하는 단계 이전에, 상기 방법은,

2진 코드 스트림에서 식별 정보를 획득하는 단계 - 상기 식별 정보는 상기 방법을 수행할지 여부를 지시하는 데 사용됨 - ;

본 실시예에 따른 복호화 방법은 상기 도 3에 도시된 실시예에 따른 부호화 방법과 대응하며, 본 실시예에서 언급된 관련 개념 및 구체적인 구현형태는 상기 도 3에 도시된 부호화 방법의 설명을 참조할 수 있으며, 본 실시예에서는 상세한 설명을 생략한다.

본 출원 실시예에 따른 복호화 방법에서, 복호화될 점군에 대한 복호화를 수행하는 과정에서는 복호화될 점의 속성 예측 정보 또는 복호화된 점의 속성 재구성 정보에 따라 복호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행할지 여부를 결정해야 하며, 복호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행해야 한다고 결정한 경우, 복호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하고, 나아가 속성 정보의 공간 영역에서의 분산 분포를 변환 영역에서의 상대적 집중 분포로 전환시켜 신호 에너지를 소수의 몇몇 계수에 집중되게 할 수 있으므로 양자화 및 복호화를 더 편리하게 수행함으로써 속성 중복을 제거하여 속성 복호화 효율 및 재구성 성능을 향상시키는 목적을 달성한다.

본 출원 실시예에 따른 점군 속성 정보 부호화 방법은 점군 속성 정보 부호화 장치에 의해 수행되거나, 이 점군 속성 정보 부호화 장치 내의 점군 속성 정보 부호화 방법을 수행하기 위한 제어 모듈에 의해 수행될 수 있다는 점에 유의해야 한다. 본 출원 실시예에서는 점군 속성 정보 부호화 장치가 점군 속성 정보 부호화 방법을 수행하는 것으로 예를 들어, 본 출원 실시예에 따른 점군 속성 정보 부호화 장치를 설명한다.

도 6을 참조하면, 도 6은 본 출원 실시예에 따른 일 점군 속성 정보 부호화 장치의 구성도이다. 도 6에 도시된 바와 같이, 점군 속성 정보 부호화 장치(600)는,

제1 정보를 획득하도록 구성되는 제1 획득 모듈(601);

상기 제1 정보와 연관된 제2 정보를 기반으로 K개 부호화될 점에 대한 이산 코사인 변환(DCT) 변환을 수행할지 여부를 결정하도록 구성되는 제1 결정 모듈(602);

상기 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하기로 결정한 경우, 상기 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하여 상기 K개 부호화될 점의 변환 계수를 획득하도록 구성되는 제1 변환 모듈(603);

상기 K개 부호화될 점의 변환 계수를 양자화하고, 양자화된 변환 계수를 기반으로 엔트로피 부호화를 수행하여 2진 코드 스트림을 생성하도록 구성되는 부호화 모듈(604)을 포함하며;

선택적으로, 상기 제1 정보가 상기 K개 부호화될 점을 포함하고, 상기 제2 정보가 상기 K개 부호화될 점의 속성 예측 정보를 포함하고;

상기 제1 결정 모듈(602)은,

상기 K개 부호화될 점에 대응하는 속성 예측 정보 중의 최대 속성 예측값과 최소 속성 예측값을 획득하고, 상기 최대 속성 예측값과 상기 최소 속성 예측값의 절대 차이값이 제1 역치보다 작은 경우, 상기 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하기로 결정하고; 또는,

상기 최대 속성 예측값과 상기 최소 속성 예측값의 절대 비율이 제2 역치보다 작은 경우, 상기 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하기로 결정하도록 더 구성된다.

선택적으로, 상기 제1 정보가 상기 K개 부호화될 점의 처음 N개 부호화된 점을 포함하고, 상기 제2 정보가 상기 N개 부호화된 점의 속성 재구성 정보를 포함하고;

상기 제1 결정 모듈(602)은,

상기 N개 부호화된 점에 대응하는 속성 재구성 정보 중의 최대 속성 재구성값과 최소 속성 재구성값을 획득하고, 상기 최대 속성 재구성값과 상기 최소 속성 재구성값의 절대 차이값이 제3 역치보다 작은 경우, 상기 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하기로 결정하고; 또는,

상기 최대 속성 재구성값과 상기 최소 속성 재구성값의 절대 비율이 제4 역치보다 작은 경우, 상기 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하기로 결정하도록 더 구성된다.

선택적으로, 상기 제1 정보가 상기 K개 부호화될 점을 포함하고, 상기 제1 획득 모듈(601)은,

상기 부호화될 점군에 대한 정렬을 수행하여 정렬된 상기 부호화될 점군 내 K개 부호화될 점을 획득하도록 더 구성된다.

선택적으로, 상기 제1 획득 모듈(601)은,

상기 부호화될 점군 내 각 점에 대응하는 힐버트 코드를 계산하고, 상기 부호화될 점군을 힐버트 코드에 따라 정렬하고, 정렬된 상기 부호화될 점군에서 순서에 따라 K개 부호화될 점을 순차적으로 선택하고; 또는,

상기 부호화될 점군 내 각 점에 대응하는 모튼 코드를 계산하고, 상기 부호화될 점군을 모튼 코드에 따라 정렬하고, 정렬된 상기 부호화될 점군에서 순서에 따라 K개 부호화될 점을 순차적으로 선택하도록 더 구성된다.

선택적으로, 상기 장치는,

이중 힐버트 순서 또는 이중 모튼 순서에 따라, 타겟 부호화될 점과의 맨해턴 거리가 가장 가까운 S개 이웃점을 획득하고 - 상기 타겟 부호화될 점은 상기 K개 부호화될 점 중 하나임 - ;

상기 S개 이웃점을 기반으로 상기 타겟 부호화될 점의 초기 속성 예측 정보를 결정하고;

상기 타겟 부호화될 점에 대응하는 제1 가중치 및 상기 초기 속성 예측 정보에 따라 상기 타겟 부호화될 점의 속성 예측 정보를 결정하도록 구성되는 속성 정보 예측 모듈을 더 포함한다.

선택적으로, 상기 속성 정보 예측 모듈은,

주어진 사전설정된 검색 범위에서, 힐버트1 순서에 따라 타겟 부호화될 점의 전위 M개 점을 획득하고, 힐버트2 순서에 따라 상기 타겟 부호화될 점의 전위 N1개 점 및 후위 N2개 점을 획득하고, M, N1 및 N2를 기반으로 결정한 타겟 범위 내에서 타겟 부호화될 점과의 맨해턴 거리가 가장 가까운 S개 이웃점을 획득하고; 또는,

상기 주어진 사전설정된 검색 범위에서, 모튼1 순서에 따라 타겟 부호화될 점의 전위 M개 점을 획득하고, 모튼2 순서에 따라 상기 타겟 부호화될 점의 전위 N1개 점 및 후위 N2개 점을 획득하고, M, N1 및 N2를 기반으로 결정한 타겟 범위 내에서 타겟 부호화될 점과의 맨해턴 거리가 가장 가까운 S개 이웃점을 획득하도록 더 구성되며;

여기서 M, N1 및 N2는 모두 양의 정수이다.

선택적으로, 상기 힐버트1 순서 또는 모튼1 순서의 검색 범위는 제1 사전설정된 범위이고, 상기 힐버트2 순서 또는 모튼2 순서의 전위 검색 범위는 제2 사전설정된 범위이고, 상기 힐버트2 순서 또는 모튼2 순서의 후위 검색 범위는 제3 사전설정된 범위 또는 상기 제2 사전설정된 범위이며;

여기서, 상기 2진 코드 스트림은 제1 속성 파라미터 및 제2 속성 파라미터를 포함하고, 상기 제1 속성 파라미터는 상기 제1 사전설정된 범위를 특성화하는 데 사용되고, 상기 제2 속성 파라미터는 상기 제2 사전설정된 범위를 특성화하는 데 사용되며;

선택적으로, 상기 속성 정보 예측 모듈은,

상기 S개 이웃점 중 각 이웃점 및 이에 대응하는 제2 가중치에 따라 상기 타겟 부호화될 점의 초기 속성 예측 정보를 결정하도록 더 구성되며, 상기 제2 가중치는 상기 타겟 부호화될 점과 상기 이웃점 사이의 맨해턴 거리의 역수이다.

선택적으로, 상기 제1 정보가 상기 K개 부호화될 점을 포함하고, 상기 속성 정보 예측 모듈은,

상기 K개 부호화될 점 중의 첫 번째 점을 기준점으로, 상기 기준점의 T개 이웃점을 획득하고;

상기 T개 이웃점 중 상기 기준점과의 맨해턴 거리가 가장 가까운 R개 이웃점을 획득하고;

상기 K개 부호화될 점 중에서 상기 R개 이웃점 중 타겟 부호화될 점과의 맨해턴 거리가 가장 가까운 L개 이웃점을 획득하고 - 상기 타겟 부호화될 점은 상기 K개 부호화될 점 중 하나임 - ;

L개 이웃점을 기반으로 상기 타겟 부호화될 점의 초기 속성 예측 정보를 결정하고;

상기 타겟 부호화될 점에 대응하는 제1 가중치 및 상기 초기 속성 예측 정보에 따라 상기 타겟 부호화될 점의 속성 예측 정보를 결정하도록 더 구성되며;

여기서 T, R 및 L은 모두 양의 정수이다.

선택적으로, 상기 속성 정보 예측 모듈은,

상기 L개 이웃점 중 각 이웃점 및 이에 대응하는 제2 가중치에 따라 상기 타겟 부호화될 점의 초기 속성 예측 정보를 결정하도록 더 구성되며, 상기 제2 가중치는 상기 타겟 부호화될 점과 상기 이웃점 사이의 맨해턴 거리의 역수이다.

선택적으로, 상기 K개 부호화될 점 각자에 대응하는 상기 제1 가중치의 합은 1이다.

선택적으로, 상기 장치는,

상기 K개 부호화될 점의 속성 예측 정보를 기반으로 상기 K개 부호화될 점의 속성 잔차 정보를 획득하도록 구성되는 제3 획득 모듈을 더 포함하며;

상기 제1 변환 모듈(603)은,

상기 K개 부호화될 점의 속성 잔차 정보에 대한 DCT 변환을 수행하여 상기 K개 부호화될 점에 대응하는 변환 계수를 획득하도록 더 구성된다.

선택적으로, 상기 장치는,

상기 양자화된 변환 계수에 대한 역 양자화를 수행하고, 역 양자화 후 획득된 역변환 계수에 대한 역변환을 수행하여 상기 K개 부호화될 점의 속성 재구성 정보를 획득하도록 구성되는 속성 재구성 모듈을 더 포함한다.

선택적으로, 상기 변환 계수가 저주파 계수 및 고주파 계수를 포함하고, 상기 부호화 모듈(604)은,

상기 K개 부호화될 점에 대응하는 고주파 계수 및 저주파 계수를 양자화하고, 양자화된 고주파 계수 및 저주파 계수에 대한 엔트로피 부호화를 각각 수행하여 제1 부호화값 및 제2 부호화값을 획득하도록 더 구성되며;

상기 속성 재구성 모듈은,

상기 제1 부호화값 및 상기 제2 부호화값에 대한 역 양자화를 수행하여 역 양자화된 역 고주파 계수 및 역 저주파 계수를 획득하고;

상기 역 고주파 계수 및 상기 역 저주파 계수에 대한 DCT 역변환을 수행하여 상기 K개 부호화될 점에 대응하는 역 속성 잔차 정보를 획득하고;

상기 K개 부호화될 점의 상기 속성 예측 정보 및 상기 역 속성 잔차 정보에 따라 상기 K개 부호화될 점의 속성 재구성 정보를 획득하도록 더 구성된다.

선택적으로, 상기 부호화 모듈(604)은,

상기 고주파 계수에 대응하는 고주파 계수 양자화 스텝을 획득하고, 상기 저주파 계수에 대응하는 저주파 계수 양자화 스텝을 획득하고;

상기 고주파 계수 및 상기 고주파 계수 양자화 스텝에 따라 상기 고주파 계수에 대한 양자화를 수행하고, 상기 저주파 계수 및 상기 저주파 계수 양자화 스텝에 따라 상기 저주파 계수에 대한 양자화를 수행하도록 더 구성된다.

선택적으로, 상기 부호화 모듈(604)은,

상기 K개 부호화될 점의 속성 정보에 대응하는 성분 분포 상황에 따라 상기 고주파 계수에 대응하는 고주파 계수 양자화 스텝을 결정하고, 상기 저주파 계수에 대응하는 저주파 계수 양자화 스텝을 결정하도록 더 구성된다.

선택적으로, 상기 부호화 모듈(604)은,

상기 K개 부호화될 점의 속성 정보에 대응하는 성분 분포가 평탄한 경우, 상기 고주파 변환 계수의 양자화 스텝은 원시 양자화 스텝, 사전설정된 양자화 스텝 편차 및 고주파 계수 양자화 스텝 편차의 합으로 결정하고, 상기 저주파 변환 계수의 양자화 스텝은 원시 양자화 스텝, 사전설정된 양자화 스텝 편차 및 저주파 계수 양자화 스텝 편차의 합으로 결정하고;

상기 K개 부호화될 점의 속성 정보에 대응하는 성분 분포가 평탄하지 않는 경우, 상기 고주파 계수의 양자화 스텝은 원시 양자화 스텝, 사전설정된 양자화 스텝 편차 및 저주파 계수 양자화 스텝 편차의 합으로 결정하고, 상기 저주파 계수의 양자화 스텝은 상기 고주파 계수의 양자화 스텝과 같은 것으로 결정하도록 더 구성된다.

선택적으로, 상기 부호화 모듈(604)은,

상기 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하지 않기로 결정한 경우, 상기 K개 부호화될 점의 속성 잔차 정보에 대한 양자화를 수행하고;

상기 K개 부호화될 점의 양자화된 속성 잔차 정보에 대한 엔트로피 부호화를 수행하여 2진 코드 스트림을 생성하도록 더 구성된다.

선택적으로, 상기 장치는,

상기 엔트로피 부호화 후 획득된 부호화값에 대한 역 양자화를 수행하여 상기 K개 부호화될 점의 역 양자화 후의 역 속성 잔차 정보를 획득하고;

상기 K개 부호화될 점의 상기 속성 예측 정보 및 상기 역 속성 잔차 정보에 따라 상기 K개 부호화될 점의 속성 재구성 정보를 획득하도록 구성되는 속성 재구성 모듈을 더 포함한다.

선택적으로, 상기 장치는,

식별 정보를 획득하고 - 상기 식별 정보는 상기 장치가 점군 속성 정보 부호화를 수행하는지 여부를 지시하는 데 사용됨 - ;

상기 식별 정보에 따라 상기 장치가 상기 점군 속성 정보 부호화를 수행할지 여부를 결정하도록 구성되는 제3 결정 모듈;

상기 식별 정보를 상기 2진 코드 스트림에 기록하도록 구성되는 기록 모듈을 더 포함한다.

상기 장치가 점군 속성 정보 부호화를 수행한다는 것은, 상기 장치가 상기 각 모듈(예: 제1 획득 모듈, 제1 결정 모듈 등)을 기반으로 상기 해당 동작을 수행한다는 것을 의미하며, 여기서는 상세한 설명을 생략한다.

본 출원 실시예에서, 점군 속성 정보 부호화 장치는 부호화될 점군에 대한 부호화를 수행하는 과정에서는 부호화될 점의 속성 예측 정보 또는 부호화된 점의 속성 재구성 정보에 따라 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행할지 여부를 결정해야 하며, 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행해야 한다고 결정한 경우, 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하고, 나아가 속성 정보의 공간 영역에서의 분산 분포를 변환 영역에서의 상대적 집중 분포로 전환시켜 신호 에너지를 소수의 몇몇 계수에 집중되게 할 수 있으므로 양자화 및 부호화를 더 편리하게 수행함으로써 속성 중복을 제거하여 속성 부호화 효율 및 재구성 성능을 향상시키는 목적을 달성한다.

본 출원 실시예에 따른 점군 속성 정보 부호화 장치는 단말, 운영체제를 갖는 장치 또는 전자기기이거나, 단말의 구성요소, 집적회로 또는 칩일 수 있다. 이 장치 또는 전자기기는 모바일 단말 또는 비모바일 단말일 수 있다. 예시적으로, 모바일 단말은 위에서 열거한 단말의 유형을 포함하지만 이에 한정되지 않으며, 비모바일 단말은 서버, 네트워크 결합 스토리지(Network Attached Storage, NAS), 개인용 컴퓨터(personal computer, PC), 텔레비전(television, TV), 현금 자동 입출금기 또는 자동판매기 등일 수 있으며, 본 출원 실시예에서는 이에 대해 구체적으로 한정하지 않는다.

본 출원 실시예에 따른 점군 속성 정보 부호화 장치는 도 3 또는 도 4의 방법 실시예에서 구현되는 각 과정을 구현하고, 동일한 기술적 효과를 얻을 수 있으므로, 반복을 피하기 위해, 여기서는 상세한 설명을 생략한다.

도 7을 참조하면, 도 7은 본 출원 실시예에 따른 일 점군 속성 정보 복호화 장치의 구성도이다. 도 7에 도시된 바와 같이, 점군 속성 정보 복호화 장치(700)는,

제3 정보를 획득하도록 구성되는 제2 획득 모듈(701);

상기 제3 정보와 연관된 제4 정보를 기반으로 K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행할지 여부를 결정하도록 구성되는 제2 결정 모듈(702);

상기 K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행하기로 결정한 경우, 상기 K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행하여 상기 K개 복호화될 점의 속성 잔차 정보를 획득하도록 구성되는 제2 변환 모듈(703);

상기 K개 복호화될 점의 속성 잔차 정보 및 속성 예측 정보를 기반으로 상기 K개 복호화될 점의 속성 재구성 정보를 획득하여 복호화될 점군에서 복호화되지 않은 점에 대한 복호화를 수행하도록 구성되는 복호화 모듈(704)을 포함하며;

선택적으로, 상기 제3 정보가 상기 K개 복호화될 점을 포함하고, 상기 제4 정보가 상기 K개 복호화될 점의 속성 예측 정보를 포함하고;

상기 제2 결정 모듈(702)은,

상기 K개 복호화될 점에 대응하는 속성 예측 정보 중의 최대 속성 예측값과 최소 속성 예측값을 획득하고, 상기 최대 속성 예측값과 상기 최소 속성 예측값의 절대 차이값이 제1 역치보다 작은 경우, 상기 K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행하기로 결정하고; 또는,

상기 최대 속성 예측값과 상기 최소 속성 예측값의 절대 비율이 제2 역치보다 작은 경우, 상기 K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행하기로 결정하도록 더 구성된다.

선택적으로, 상기 제3 정보는 상기 K개 복호화될 점의 처음 N개 복호화된 점을 포함하고, 상기 제4 정보는 상기 N개 복호화된 점의 속성 재구성 정보를 포함하며;

상기 제2 결정 모듈(702)은,

상기 N개 복호화된 점에 대응하는 속성 재구성 정보 중의 최대 속성 재구성값과 최소 속성 재구성값을 획득하고, 상기 최대 속성 재구성값과 상기 최소 속성 재구성값의 절대 차이값이 제3 역치보다 작은 경우, 상기 K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행하기로 결정하고; 또는,

상기 최대 속성 재구성값과 상기 최소 속성 재구성값의 절대 비율이 제4 역치보다 작은 경우, 상기 K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행하기로 결정하도록 더 구성된다.

선택적으로, 상기 제3 정보가 K개 복호화될 점을 포함하고, 상기 제2 획득 모듈(701)은,

상기 복호화될 점군에 대한 정렬을 수행하여 정렬된 상기 복호화될 점군 내 K개 복호화될 점을 획득하도록 더 구성된다.

선택적으로, 상기 제2 획득 모듈(701)은,

상기 복호화될 점군 내 각 점에 대응하는 힐버트 코드를 계산하고, 상기 복호화될 점군을 힐버트 코드에 따라 정렬하고, 정렬된 상기 복호화될 점군에서 순서에 따라 K개 복호화될 점을 순차적으로 선택하고; 또는,

상기 복호화될 점군 내 각 점에 대응하는 모튼 코드를 계산하고, 상기 복호화될 점군을 모튼 코드에 따라 정렬하고, 정렬된 상기 복호화될 점군에서 순서에 따라 K개 복호화될 점을 순차적으로 선택하도록 더 구성된다.

선택적으로, 상기 장치는,

이중 힐버트 순서 또는 이중 모튼 순서에 따라, 타겟 복호화될 점과의 맨해턴 거리가 가장 가까운 S개 이웃점을 획득하고 - 상기 타겟 복호화될 점은 상기 K개 복호화될 점 중 하나임 - ;

상기 S개 이웃점을 기반으로 상기 타겟 복호화될 점의 초기 속성 예측 정보를 결정하고;

상기 타겟 복호화될 점에 대응하는 제1 가중치 및 상기 초기 속성 예측 정보에 따라 상기 타겟 복호화될 점의 속성 예측 정보를 결정하도록 구성되는 속성 예측 모듈을 더 포함한다.

선택적으로, 상기 속성 예측 모듈은,

주어진 사전설정된 검색 범위에서, 힐버트1 순서에 따라 타겟 복호화될 점의 전위 M개 점을 획득하고, 힐버트2 순서에 따라 상기 타겟 복호화될 점의 전위 N1개 점 및 후위 N2개 점을 획득하고, M, N1 및 N2를 기반으로 결정한 타겟 범위 내에서 타겟 복호화될 점과의 맨해턴 거리가 가장 가까운 S개 이웃점을 획득하고; 또는,

상기 주어진 사전설정된 검색 범위에서, 모튼1 순서에 따라 타겟 복호화될 점의 전위 M개 점을 획득하고, 모튼2 순서에 따라 상기 타겟 복호화될 점의 전위 N1개 점 및 후위 N2개 점을 획득하고, M, N1 및 N2를 기반으로 결정한 타겟 범위 내에서 타겟 복호화될 점과의 맨해턴 거리가 가장 가까운 S개 이웃점을 획득하도록 더 구성되며;

여기서 M, N1 및 N2는 모두 양의 정수이다.

선택적으로, 상기 속성 예측 모듈은,

상기 S개 이웃점 중 각 이웃점 및 이에 대응하는 제2 가중치에 따라 상기 타겟 복호화될 점의 초기 속성 예측 정보를 결정하도록 더 구성되며, 상기 제2 가중치는 상기 타겟 복호화될 점과 상기 이웃점 사이의 맨해턴 거리의 역수이다.

선택적으로, 상기 제3 정보가 상기 K개 복호화될 점을 포함하고, 상기 속성 예측 모듈은,

상기 K개 복호화될 점 중의 첫 번째 점을 기준점으로, 상기 기준점의 T개 이웃점을 획득하고;

상기 K개 복호화될 점 중에서 상기 R개 이웃점 중 타겟 복호화될 점과의 맨해턴 거리가 가장 가까운 L개 이웃점을 획득하고 - 상기 타겟 복호화될 점은 상기 K개 복호화될 점 중 하나임 - ;

L개 이웃점을 기반으로 상기 타겟 복호화될 점의 초기 속성 예측 정보를 결정하고;

상기 타겟 복호화될 점에 대응하는 제1 가중치 및 상기 초기 속성 예측 정보에 따라 상기 타겟 복호화될 점의 속성 예측 정보를 결정하도록 더 구성되며;

여기서 T, R 및 L은 모두 양의 정수이다.

선택적으로, 상기 속성 예측 모듈은,

상기 L개 이웃점 중 각 이웃점 및 이에 대응하는 제2 가중치에 따라 상기 타겟 복호화될 점의 초기 속성 예측 정보를 결정하도록 더 구성되며, 상기 제2 가중치는 상기 타겟 복호화될 점과 상기 이웃점 사이의 맨해턴 거리의 역수이다.

선택적으로, 상기 장치는,

상기 K개 복호화될 점의 변환 계수를 획득하고;

상기 변환 계수에 대한 역 양자화를 수행하여 역 양자화된 변환 계수를 획득하도록 구성되는 역 양자화 모듈을 더 포함하며;

상기 제2 변환 모듈(703)은,

상기 역 양자화된 변환 계수를 기반으로 상기 K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행하도록 더 구성된다.

선택적으로, 상기 변환 계수가 고주파 계수 및 저주파 계수를 포함하고, 상기 역 양자화 모듈은,

상기 고주파 계수 및 상기 고주파 계수 양자화 스텝에 따라 상기 고주파 계수에 대한 역 양자화를 수행하고, 상기 저주파 계수 및 상기 저주파 계수 양자화 스텝에 따라 상기 저주파 계수에 대한 역 양자화를 수행하도록 더 구성된다.

선택적으로, 상기 역 양자화 모듈은,

상기 K개 복호화될 점의 속성 정보에 대응하는 성분 분포 상황에 따라 상기 고주파 계수에 대응하는 고주파 계수 양자화 스텝을 결정하고, 상기 저주파 계수에 대응하는 저주파 계수 양자화 스텝을 결정하도록 더 구성된다.

선택적으로, 상기 역 양자화 모듈은,

상기 K개 복호화될 점의 속성 정보에 대응하는 성분 분포가 평탄한 경우, 상기 고주파 변환 계수의 양자화 스텝은 원시 양자화 스텝, 사전설정된 양자화 스텝 편차 및 고주파 계수 양자화 스텝 편차의 합으로 결정하고, 상기 저주파 변환 계수의 양자화 스텝은 원시 양자화 스텝, 사전설정된 양자화 스텝 편차 및 저주파 계수 양자화 스텝 편차의 합으로 결정하고;

상기 K개 복호화될 점의 속성 정보에 대응하는 성분 분포가 평탄하지 않는 경우, 상기 고주파 계수의 양자화 스텝은 원시 양자화 스텝, 사전설정된 양자화 스텝 편차 및 저주파 계수 양자화 스텝 편차의 합으로 결정하고, 상기 저주파 계수의 양자화 스텝은 상기 고주파 계수의 양자화 스텝과 같은 것으로 결정하도록 더 구성된다.

선택적으로, 상기 장치는,

상기 K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행하지 않기로 결정한 경우, 상기 K개 복호화될 점의 변환 계수에 대한 양자화를 수행하여 상기 K개 복호화될 점의 속성 잔차 정보를 획득하도록 구성되는 양자화 모듈을 더 포함한다.

선택적으로, 상기 장치는,

2진 코드 스트림에서 식별 정보를 획득하고 - 상기 식별 정보는 상기 장치가 점군 속성 정보 복호화를 수행하는지 여부를 지시하는 데 사용됨 - ;

상기 식별 정보에 따라 상기 장치가 상기 점군 속성 정보 복호화를 수행할지 여부를 결정하도록 구성되는 제4 결정 모듈을 더 포함한다.

상기 장치가 점군 속성 정보 복호화를 수행한다는 것은, 상기 장치가 상기 각 모듈(예: 제2 획득 모듈, 제2 결정 모듈 등)을 기반으로 해당 동작을 수행한다는 것을 의미하며, 여기서는 상세한 설명을 생략한다.

본 출원 실시예에 따른 점군 속성 정보 복호화 장치에서, 복호화될 점군에 대한 복호화를 수행하는 과정에서는 복호화될 점의 속성 예측 정보 또는 복호화된 점의 속성 재구성 정보에 따라 복호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행할지 여부를 결정해야 하며, 복호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행해야 한다고 결정한 경우, 복호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하고, 나아가 속성 정보의 공간 영역에서의 분산 분포를 변환 영역에서의 상대적 집중 분포로 전환시켜 신호 에너지를 소수의 몇몇 계수에 집중되게 할 수 있으므로 양자화 및 복호화를 더 편리하게 수행함으로써 속성 중복을 제거하여 속성 복호화 효율 및 재구성 성능을 향상시키는 목적을 달성한다.

본 출원 실시예에 따른 점군 속성 정보 복호화 장치는 단말, 운영체제를 갖는 장치 또는 전자기기이거나, 단말의 구성요소, 집적회로 또는 칩일 수 있다. 이 장치 또는 전자기기는 모바일 단말 또는 비모바일 단말일 수 있다. 예시적으로, 모바일 단말은 위에서 열거한 단말의 유형을 포함하지만 이에 한정되지 않으며, 비모바일 단말은 서버, 네트워크 결합 스토리지(Network Attached Storage, NAS), 개인용 컴퓨터(personal computer, PC), 텔레비전(television, TV), 현금 자동 입출금기 또는 자동판매기 등일 수 있으며, 본 출원 실시예에서는 이에 대해 구체적으로 한정하지 않는다.

본 출원 실시예에 따른 점군 속성 정보 복호화 장치는 도 5의 방법 실시예에서 구현되는 각 과정을 구현하고, 동일한 기술적 효과를 얻을 수 있으므로, 반복을 피하기 위해, 여기서는 상세한 설명을 생략한다.

선택적으로, 도 8에 도시된 바와 같이, 본 출원 실시예는 또한 프로세서(801), 메모리(802), 및 메모리(802)에 저장되고 프로세서(801)에서 실행될 수 있는 프로그램 또는 명령을 포함하는 통신기기(800)를 제공하며, 예컨대, 이 통신기기(800)가 단말인 경우, 이 프로그램 또는 명령이 프로세서(801)에 의해 실행될 때 상기 도 3 또는 도 4에 도시된 방법 실시예의 각 과정을 구현하거나, 상기 도 5에 도시된 방법 실시예의 각 과정을 구현하고, 동일한 기술적 효과를 얻을 수 있으며, 반복을 피하기 위하여, 여기서는 상세한 설명을 생략한다.

본 출원 실시예는 프로세서 및 통신 인터페이스를 포함하는 단말을 더 제공하며, 프로세서는 상기 도 3 또는 도 4에 도시된 방법 실시예의 각 과정을 구현하거나, 상기 도 5에 도시된 방법 실시예의 각 과정을 구현하도록 구성된다. 이 단말 실시예는 상기 단말 측 방법 실시예에 대응되며, 상기 방법 실시예의 각 실시 과정 및 구현형태는 모두 이 단말 실시예에 적용될 수 있고, 동일한 기술적 효과를 얻을 수 있다. 구체적으로, 도 9는 본 출원 실시예를 구현하기 위한 단말의 하드웨어 구성도이다.

이 단말(900)은 무선 주파수 유닛(901), 네트워크 모듈(902), 오디오 출력 유닛(903), 입력 유닛(904), 센서(905), 표시 유닛(906), 사용자 입력 유닛(907), 인터페이스 유닛(908), 메모리(909) 및 프로세서(910) 등 구성요소를 포함하지만 이에 한정되지 않는다.

본 분야의 기술자라면, 단말(900)에는 각 구성요소에 전력을 공급하는 전원(예: 배터리)이 추가로 포함될 수 있고, 전원은 전원 관리 시스템을 통해 프로세서(910)에 논리적으로 연결되어 전원 관리 시스템을 이용하여 충전관리, 방전관리 및 전력소비관리 등의 기능을 수행할 수 있음을 이해할 수 있다. 도 9에 도시된 단말의 구조가 단말에 어떠한 제한도 구성하지 않으며, 단말은 도면에 도시된 것보다 더 많거나 적은 구성요소를 포함하거나, 특정 구성요소를 결합하거나, 다른 구성요소를 배치할 수 있으며, 여기서는 상세한 설명을 생략한다.

본 출원 실시예에서, 입력 유닛(904)은 그래픽 처리 장치(Graphics Processing Unit, GPU)(9041) 및 마이크로폰(9042)을 포함할 수 있고, 그래픽 처리 장치(9041)는 비디오 캡처 모드 또는 이미지 캡처 모드에서 이미지 캡처 장치(예: 카메라)가 획득한 정적 이미지 또는 비디오의 이미지 데이터를 처리할 수 있음을 이해해야 한다. 표시 유닛(906)은 표시 패널(9061)을 포함할 수 있고, 표시 패널(9061)은 액정 표시 장치, 유기 발광 다이오드 등의 형태로 구성될 수 있다. 사용자 입력 유닛(907)은 터치 패널(9071) 및 기타 입력 장치(9072)를 포함한다. 터치 패널(9071)은 터치 스크린이라고도 한다. 터치 패널(9071)은 터치 감지 장치 및 터치 컨트롤러를 포함할 수 있다. 기타 입력 장치(9072)는 물리적 키보드, 기능 키(예: 볼륨 제어 버튼, 스위치 버튼 등), 트랙볼, 마우스, 조이스틱을 포함할 수 있지만 이에 한정되지 않으며, 여기서는 상세한 설명을 생략한다.

본 출원 실시예에서, 무선 주파수 유닛(901)은 네트워크 측 기기로부터 하향링크 데이터를 수신한 후, 처리를 위해 프로세서(910)로 보내며, 또한, 상향링크 데이터를 네트워크 측 기기에 송신한다. 통상적으로, 무선 주파수 유닛(901)은 안테나, 적어도 하나의 증폭기, 송수신기, 커플러, 저잡음 증폭기, 듀플렉서 등을 포함하지만 이에 한정되지 않는다.

메모리(909)는 소프트웨어 프로그램 또는 명령 및 다양한 데이터를 저장하는 데 사용될 수 있다. 메모리(909)는 주로 프로그램 또는 명령 저장 영역과 데이터 저장 영역을 포함하며, 여기서 프로그램 또는 명령 저장 영역에는 운영체제, 적어도 하나의 기능에 필요한 애플리케이션 프로그램 또는 명령(예: 음성 재생 기능, 이미지 재생 기능 등) 등이 저장될 수 있다. 또한, 메모리(909)는 고속 랜덤 액세스 메모리 또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있으며, 여기서 비휘발성 메모리는 판독 전용 메모리(Read-Only Memory, ROM), 프로그래머블 판독 전용 메모리(Programmable ROM, PROM), 소거 가능한 프로그래머블 판독 전용 메모리(Erasable PROM, EPROM), 전기적 소거 가능한 프로그래머블 판독 전용 메모리(Electrically EPROM, EEPROM) 또는 플래시 메모리일 수 있다. 예컨대 적어도 하나의 디스크 저장 장치, 플래시 메모리 장치, 또는 기타 비휘발성 고체 저장 장치이다.

프로세서(910)는 하나 이상의 처리 유닛을 포함할 수 있다. 선택적으로, 프로세서(910)에 애플리케이션 프로세서와 모뎀 프로세서가 통합될 수 있으며, 여기서, 애플리케이션 프로세서는 주로 운영체제, 사용자 인터페이스 및 애플리케이션 프로그램 또는 명령 등을 처리하고, 모뎀 프로세서는 주로 무선통신을 처리한다. 예컨대, 기저 대역 프로세서이다. 상기 모뎀 프로세서는 프로세서(910)에 통합되지 않을 수도 있다는 점을 이해할 수 있다.

일 실시형태에서, 프로세서(910)는,

제1 정보를 획득하고;

선택적으로, 상기 제1 정보가 상기 K개 부호화될 점을 포함하고, 상기 제2 정보가 상기 K개 부호화될 점의 속성 예측 정보를 포함하고; 프로세서(910)는,

선택적으로, 상기 제1 정보가 상기 K개 부호화될 점의 처음 N개 부호화된 점을 포함하고, 상기 제2 정보가 상기 N개 부호화된 점의 속성 재구성 정보를 포함하고; 프로세서(910)는,

선택적으로, 상기 제1 정보가 상기 K개 부호화될 점을 포함하고, 프로세서(910)는,

선택적으로, 프로세서(910)는,

상기 타겟 부호화될 점에 대응하는 제1 가중치 및 상기 초기 속성 예측 정보에 따라 상기 타겟 부호화될 점의 속성 예측 정보를 결정하도록 더 구성된다.

선택적으로, 프로세서(910)는,

여기서 M, N1 및 N2는 모두 양의 정수이다.

선택적으로, 프로세서(910)는,

여기서 T, R 및 L은 모두 양의 정수이다.

선택적으로, 프로세서(910)는,

상기 K개 부호화될 점의 속성 예측 정보를 기반으로 상기 K개 부호화될 점의 속성 잔차 정보를 획득하도록 더 구성되며;

상기 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하여 상기 K개 부호화될 점의 변환 계수를 획득하는 것은,

상기 K개 부호화될 점의 속성 잔차 정보에 대한 DCT 변환을 수행하여 상기 K개 부호화될 점에 대응하는 변환 계수를 획득하는 것을 포함한다.

선택적으로, 프로세서(910)는,

상기 양자화된 변환 계수에 대한 역 양자화를 수행하고, 역 양자화 후 획득된 역변환 계수에 대한 역변환을 수행하여 상기 K개 부호화될 점의 속성 재구성 정보를 획득하도록 더 구성된다.

선택적으로, 프로세서(910)는,

상기 엔트로피 부호화 후 획득된 부호화값에 대한 역 양자화를 수행하고, 역 양자화 후 획득된 역변환 계수에 대한 역변환을 수행하여 상기 K개 부호화될 점의 속성 재구성 정보를 획득하는 것은,

상기 K개 부호화될 점의 상기 속성 예측 정보 및 상기 역 속성 잔차 정보에 따라 상기 K개 부호화될 점의 속성 재구성 정보를 획득하는 것을 포함한다.

선택적으로, 프로세서(910)는,

식별 정보를 획득하고 - 상기 식별 정보는 상기 프로세서(910)가 점군 속성 정보 부호화를 수행하는지 여부를 지시하는 데 사용됨 - ;

상기 식별 정보에 따라 상기 프로세서(910)가 상기 점군 속성 정보 복호화를 수행할지 여부를 결정하고;

상기 식별 정보를 상기 2진 코드 스트림에 기록하도록 더 구성된다.

여기서, 프로세서(910)가 점군 속성 정보 부호화를 수행한다는 것은, 프로세서(910)가 상기 각 단계를 수행하여 점군 속성 정보 부호화를 구현하는 것을 의미하며, 또는 도 3 또는 도 4에 도시된 점군 속성 정보 부호화 방법을 구현한다고 말할 수 있으며, 여기서는 구체적인 구현현태에 대한 상세한 설명을 생략한다.

본 실시형태에서, 단말(900)은 부호화될 점군에 대한 부호화를 수행하는 과정에서는 부호화될 점의 속성 예측 정보 또는 부호화된 점의 속성 재구성 정보에 따라 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행할지 여부를 결정해야 하며, 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행해야 한다고 결정한 경우, 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하고, 나아가 속성 정보의 공간 영역에서의 분산 분포를 변환 영역에서의 상대적 집중 분포로 전환시켜 신호 에너지를 소수의 몇몇 계수에 집중되게 할 수 있으므로 양자화 및 부호화를 더 편리하게 수행함으로써 속성 중복을 제거하여 속성 부호화 효율 및 재구성 성능을 향상시키는 목적을 달성한다.

또는, 다른 일 실시형태에서, 프로세서(910)는,

제3 정보를 획득하고;

선택적으로, 상기 제3 정보가 상기 K개 복호화될 점을 포함하고, 상기 제4 정보가 상기 K개 복호화될 점의 속성 예측 정보를 포함하고; 프로세서(910)는,

선택적으로, 상기 제3 정보가 상기 K개 복호화될 점의 처음 N개 복호화된 점을 포함하고, 상기 제4 정보가 상기 N개 복호화된 점의 속성 재구성 정보를 포함하며; 프로세서(910)는,

선택적으로, 상기 제3 정보가 K개 복호화될 점을 포함하고, 프로세서(910)는,

선택적으로, 프로세서(910)는,

상기 타겟 복호화될 점에 대응하는 제1 가중치 및 상기 초기 속성 예측 정보에 따라 상기 타겟 복호화될 점의 속성 예측 정보를 결정하도록 더 구성된다.

선택적으로, 프로세서(910)는,

여기서 M, N1 및 N2는 모두 양의 정수이다.

선택적으로, 프로세서(910)는,

선택적으로, 프로세서(910)는 또한,

여기서 T, R 및 L은 모두 양의 정수이다.

선택적으로, 프로세서(910)는,

상기 K개 복호화될 점의 변환 계수를 획득하고;

상기 변환 계수에 대한 역 양자화를 수행하여 역 양자화된 변환 계수를 획득하도록 더 구성되며;

상기 K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행하는 것은,

상기 역 양자화된 변환 계수를 기반으로 상기 K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행하는 것을 포함한다.

선택적으로, 상기 변환 계수가 고주파 계수 및 저주파 계수를 포함하고, 프로세서(910)는,

선택적으로, 프로세서(910)는,

상기 K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행하지 않기로 결정한 경우, 상기 K개 복호화될 점의 변환 계수에 대한 양자화를 수행하여 상기 K개 복호화될 점의 속성 잔차 정보를 획득하도록 더 구성된다.

선택적으로, 프로세서(910)는,

2진 코드 스트림에서 식별 정보를 획득하고 - 상기 식별 정보는 상기 프로세서(910)가 점군 속성 정보 복호화를 수행하는지 여부를 지시하는 데 사용됨 - ;

상기 식별 정보에 따라 상기 프로세서(910)가 상기 점군 속성 정보 복호화를 수행할지 여부를 결정하도록 더 구성된다.

여기서, 프로세서(910)가 점군 속성 정보 복호화를 수행한다는 것은, 프로세서(910)가 상기 각 단계를 수행하여 점군 속성 정보 복호화를 구현하는 것을 의미하며, 또는 도 5에 도시된 점군 속성 정보 복호화 방법을 구현한다고 말할 수 있으며, 여기서는 구체적인 구현현태에 대한 상세한 설명을 생략한다.

본 실시형태에서, 단말(900)은 복호화될 점군에 대한 복호화를 수행하는 과정에서는 복호화될 점의 속성 예측 정보 또는 복호화된 점의 속성 재구성 정보에 따라 복호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행할지 여부를 결정해야 하며, 복호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행해야 한다고 결정한 경우, 복호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하고, 나아가 속성 정보의 공간 영역에서의 분산 분포를 변환 영역에서의 상대적 집중 분포로 전환시켜 신호 에너지를 소수의 몇몇 계수에 집중되게 할 수 있으므로 양자화 및 복호화를 더 편리하게 수행함으로써 속성 중복을 제거하여 속성 복호화 효율 및 재구성 성능을 향상시키는 목적을 달성한다.

본 출원 실시예는 판독가능 저장 매체를 더 제공하며, 상기 판독가능 저장 매체에는 프로그램 또는 명령이 저장되어 있고, 이 프로그램 또는 명령이 프로세서에 의해 실행될 때 상기 도 3 또는 도 4에 도시된 방법 실시예의 각 과정을 구현하거나, 상기 도 5에 도시된 방법 실시예의 각 과정을 구현하고, 동일한 기술적 효과를 얻을 수 있으며, 반복을 피하기 위해, 여기서는 상세한 설명을 생략한다.

여기서, 상기 프로세서는 상기 실시예에서 설명한 단말의 프로세서이다. 상기 판독가능 저장 매체는 컴퓨터 판독 전용 메모리(Read-Only Memory, ROM), 랜덤 액세스 메모리(Random Access Memory, RAM), 자기 디스크 또는 시디롬 등과 같은 컴퓨터 판독가능 저장 매체를 포함한다.

본 출원 실시예는 또한 칩을 제공하며, 상기 칩은 프로세서 및 통신 인터페이스를 포함하며, 상기 통신 인터페이스는 상기 프로세서와 결합되고, 상기 프로세서는 프로그램 또는 명령을 실행하도록 구성되어 상기 도 3 또는 도 4에 도시된 방법 실시예의 각 과정을 구현하거나, 상기 도 5에 도시된 방법 실시예의 각 과정을 구현하고, 동일한 기술적 효과를 얻을 수 있으며, 반복을 피하기 위해, 여기서는 상세한 설명을 생략한다.

본 출원 실시예에서 언급된 칩은 시스템 레벨 칩, 시스템 칩, 칩 시스템 또는 시스템-온 칩 등이라고도 지칭될 수 있음을 이해해야 한다.

본 출원 실시예는 또한 컴퓨터 프로그램 제품을 제공하며, 상기 컴퓨터 프로그램 제품은 비일시적 저장 매체에 저장되고, 상기 컴퓨터 프로그램 제품이 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행됨으로써 상기 도 3 또는 도 4에 도시된 방법 실시예의 각 과정을 구현하거나, 상기 도 5에 도시된 방법 실시예의 각 과정을 구현하고, 동일한 기술적 효과를 얻을 수 있으며, 반복을 피하기 위해, 여기서는 상세한 설명을 생략한다.

본 출원 실시예는 상기 도 3 또는 도 4에 도시된 방법 실시예의 각 과정을 수행하거나 도 5에 도시된 방법 실시예의 각 과정을 수행하고 동일한 기술적 효과를 얻을 수 있는 통신기기를 더 제공하며, 반복을 피하기 위해, 여기서는 상세한 설명을 생략한다.

여기서 출현되는 용어 ‘포함한다’, ‘갖는다’ 또는 다른 임의의 변형은 비배타적 포함을 의도하며, 일련의 요소를 포함하는 과정, 방법, 물품 또는 장치는 그 요소뿐만 아니라 명확하게 나열되지 않은 다른 요소도 포함하며, 또는 이러한 과정, 방법, 물품 또는 장치의 고유한 요소도 포함한다는 점에 유의해야 한다. 별도로 제한이 없는 한, ‘하나의 ~을 포함한다’로 한정된 요소는 이 요소를 포함하는 과정, 방법, 물품 또는 장치에서 다른 동일한 요소의 존재를 배제하지 않는다. 또한, 본 출원의 실시형태에서의 방법 및 장치의 범위는 도시되거나 논의된 순서로 기능을 실행하는 것으로 제한되지 않고, 관련된 기능에 따라 기본적으로 동시적인 방식 또는 역순으로 기능을 실행할 수도 있다는 점에 유의해야 한다. 예컨대, 설명된 방법은 설명된 것과 다른 순서로 실행될 수 있고, 다양한 단계들이 추가, 생략 또는 조합될 수도 있다. 또한, 특정 예를 참조하여 설명된 특징은 기타 예에서 조합될 수 있다.

상기 실시형태의 설명을 통해, 본 분야의 기술자라면 상기 실시예의 방법이 소프트웨어와 필요한 일반 하드웨어 플랫폼을 결합하는 방식으로 구현될 수 있으며, 물론 하드웨어를 통해서도 구현될 수 있지만, 많은 경우에 전자가 더 나은 실시형태라는 것을 명백하게 이해할 수 있을 것이다. 이러한 이해를 기반으로, 본 출원의 기술적 솔루션의 본질적 부분 또는 종래기술에 기여한 부분은 컴퓨터 소프트웨어 제품의 형태로 구현될 수 있으며, 이 컴퓨터 소프트웨어 제품은 하나의 저장 매체(예: ROM/RAM, 자기 디스크, 시디롬)에 저장되고, 한 대의 단말(휴대폰, 컴퓨터, 서버, 에어컨 또는 네트워크 기기 등일 수 있음)이 본 출원의 각 실시예에 따른 방법을 실행하도록 몇몇 명령을 포함한다.

위에서는 도면에 결부하여 본 출원의 실시예를 설명하였지만, 본 출원은 상기 구체적인 실시형태에 국한되지 않으며, 전술한 구체적인 실시형태들은 제한적이 아니라 예시적이며, 본 분야의 일반 기술자라면 본 출원의 주지 및 청구항에 따른 보호범위를 벗어나지 않고 본 출원에 기반하여 다양한 형태를 도출할 수 있으며, 이는 모두 본 출원의 보호범위에 속한다.

Claims

점군 속성 정보 부호화 방법에 있어서,
K개 부호화될 점에 대한 이산 코사인 변환(DCT) 변환을 수행하여 상기 K개 부호화될 점의 변환 계수를 획득하는 단계; 및
상기 K개 부호화될 점의 변환 계수를 양자화하고, 양자화된 변환 계수를 기반으로 엔트로피 부호화를 수행하여 2진 코드 스트림을 생성하는 단계를 포함하는, 점군 속성 정보 부호화 방법.
제1항에 있어서, K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하는 단계 이전에, 상기 방법은,
제1 정보를 획득하는 단계;
상기 제1 정보와 연관된 제2 정보를 기반으로 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하기로 결정하는 단계를 더 포함하며;
상기 제1 정보는 상기 K개 부호화될 점을 포함하고, 상기 제2 정보는 상기 K개 부호화될 점의 속성 예측 정보를 포함하고; 또는, 상기 제1 정보는 상기 K개 부호화될 점 중 처음 N개 부호화된 점을 포함하고, 상기 제2 정보는 상기 N개 부호화된 점의 속성 재구성 정보를 포함하며, K는 양의 정수이고, N은 1보다 큰 정수인, 점군 속성 정보 부호화 방법.
제2항에 있어서, 상기 제1 정보가 상기 K개 부호화될 점을 포함하고, 상기 제2 정보가 상기 K개 부호화될 점의 속성 예측 정보를 포함하고;
상기 제1 정보와 연관된 제2 정보를 기반으로 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하기로 결정하는 단계는,
상기 K개 부호화될 점에 대응하는 속성 예측 정보 중의 최대 속성 예측값과 최소 속성 예측값을 획득하고, 상기 최대 속성 예측값과 상기 최소 속성 예측값의 절대 차이값이 제1 역치보다 작은 경우, 상기 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하기로 결정하는 단계; 또는,
상기 최대 속성 예측값과 상기 최소 속성 예측값의 절대 비율이 제2 역치보다 작은 경우, 상기 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하기로 결정하는 단계를 포함하는, 점군 속성 정보 부호화 방법.
제2항에 있어서, 상기 제1 정보가 상기 K개 부호화될 점의 처음 N개 부호화된 점을 포함하고, 상기 제2 정보가 상기 N개 부호화된 점의 속성 재구성 정보를 포함하고;
상기 제1 정보와 연관된 제2 정보를 기반으로 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하기로 결정하는 단계는,
상기 N개 부호화된 점에 대응하는 속성 재구성 정보 중의 최대 속성 재구성값과 최소 속성 재구성값을 획득하고, 상기 최대 속성 재구성값과 상기 최소 속성 재구성값의 절대 차이값이 제3 역치보다 작은 경우, 상기 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하기로 결정하는 단계; 또는,
상기 최대 속성 재구성값과 상기 최소 속성 재구성값의 절대 비율이 제4 역치보다 작은 경우, 상기 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하기로 결정하는 단계를 포함하는, 점군 속성 정보 부호화 방법.
제1항에 있어서,
부호화될 점군에 대한 정렬을 수행하여 정렬된 상기 부호화될 점군 내 K개 부호화될 점을 획득하는 단계를 더 포함하는, 점군 속성 정보 부호화 방법.
제5항에 있어서, 부호화될 점군에 대한 정렬을 수행하여 정렬된 상기 부호화될 점군 내 K개 부호화될 점을 획득하는 단계는,
상기 부호화될 점군 내 각 점에 대응하는 힐버트 코드를 계산하고, 상기 부호화될 점군을 힐버트 코드에 따라 정렬하고, 정렬된 상기 부호화될 점군에서 순서에 따라 K개 부호화될 점을 순차적으로 선택하는 단계; 또는,
상기 부호화될 점군 내 각 점에 대응하는 모튼 코드를 계산하고, 상기 부호화될 점군을 모튼 코드에 따라 정렬하고, 정렬된 상기 부호화될 점군에서 순서에 따라 K개 부호화될 점을 순차적으로 선택하는 단계를 포함하는, 점군 속성 정보 부호화 방법.
제2항에 있어서, 상기 제1 정보와 연관된 제2 정보를 기반으로 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하기로 결정하는 단계 이전에,
이중 힐버트 순서 또는 이중 모튼 순서에 따라, 타겟 부호화될 점과의 맨해턴 거리가 가장 가까운 S개 이웃점을 획득하는 단계 - 상기 타겟 부호화될 점은 상기 K개 부호화될 점 중 하나임 - ;
상기 S개 이웃점을 기반으로 상기 타겟 부호화될 점의 초기 속성 예측 정보를 결정하는 단계;
상기 타겟 부호화될 점에 대응하는 제1 가중치 및 상기 초기 속성 예측 정보에 따라 상기 타겟 부호화될 점의 속성 예측 정보를 결정하는 단계를 더 포함하는, 점군 속성 정보 부호화 방법.
제7항에 있어서, 이중 힐버트 순서 또는 이중 모튼 순서에 따라, 타겟 부호화될 점과의 맨해턴 거리가 가장 가까운 S개 이웃점을 획득하는 단계는,
주어진 사전설정된 검색 범위에서, 힐버트1 순서에 따라 타겟 부호화될 점의 전위 M개 점을 획득하고, 힐버트2 순서에 따라 상기 타겟 부호화될 점의 전위 N1개 점 및 후위 N2개 점을 획득하고, M, N1 및 N2를 기반으로 결정한 타겟 범위 내에서 타겟 부호화될 점과의 맨해턴 거리가 가장 가까운 S개 이웃점을 획득하는 단계; 또는,
상기 주어진 사전설정된 검색 범위에서, 모튼1 순서에 따라 타겟 부호화될 점의 전위 M개 점을 획득하고, 모튼2 순서에 따라 상기 타겟 부호화될 점의 전위 N1개 점 및 후위 N2개 점을 획득하고, M, N1 및 N2를 기반으로 결정한 타겟 범위 내에서 타겟 부호화될 점과의 맨해턴 거리가 가장 가까운 S개 이웃점을 획득하는 단계를 포함하며;
M, N1 및 N2는 모두 양의 정수인, 점군 속성 정보 부호화 방법.
제8항에 있어서, 상기 힐버트1 순서 또는 모튼1 순서의 검색 범위는 제1 사전설정된 범위이고, 상기 힐버트2 순서 또는 모튼2 순서의 전위 검색 범위는 제2 사전설정된 범위이고, 상기 힐버트2 순서 또는 모튼2 순서의 후위 검색 범위는 제3 사전설정된 범위 또는 상기 제2 사전설정된 범위이며;
상기 2진 코드 스트림은 제1 속성 파라미터 및 제2 속성 파라미터를 포함하고, 상기 제1 속성 파라미터는 상기 제1 사전설정된 범위를 특성화하는 데 사용되고, 상기 제2 속성 파라미터는 상기 제2 사전설정된 범위를 특성화하는 데 사용되며;
상기 힐버트2 순서 또는 모튼2 순서의 후위 검색 범위가 제3 사전설정된 범위인 경우, 상기 2진 코드 스트림은 제3 속성 파라미터를 더 포함하고, 상기 제3 속성 파라미터는 상기 제3 사전설정된 범위를 특성화하는 데 사용되는, 점군 속성 정보 부호화 방법.
제8항에 있어서, 상기 주어진 사전설정된 검색 범위는 점군 서열의 초기 점수와 입력점군 바운딩 박스 체적의 상관관계에 따라 결정되는, 점군 속성 정보 부호화 방법.
제7항에 있어서, 상기 S개 이웃점을 기반으로 상기 타겟 부호화될 점의 초기 속성 예측 정보를 결정하는 단계는,
상기 S개 이웃점 중 각 이웃점 및 이에 대응하는 제2 가중치에 따라 상기 타겟 부호화될 점의 초기 속성 예측 정보를 결정하는 단계를 포함하며, 상기 제2 가중치는 상기 타겟 부호화될 점과 상기 이웃점 사이의 맨해턴 거리의 역수인, 점군 속성 정보 부호화 방법.
제2항에 있어서, 상기 제1 정보가 상기 K개 부호화될 점을 포함하고, 상기 제1 정보와 연관된 제2 정보를 기반으로 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하기로 결정하는 단계 이전에,
상기 K개 부호화될 점 중의 첫 번째 점을 기준점으로, 상기 기준점의 T개 이웃점을 획득하는 단계;
상기 T개 이웃점 중 상기 기준점과의 맨해턴 거리가 가장 가까운 R개 이웃점을 획득하는 단계;
상기 K개 부호화될 점 중에서 상기 R개 이웃점 중 타겟 부호화될 점과의 맨해턴 거리가 가장 가까운 L개 이웃점을 획득하는 단계 - 상기 타겟 부호화될 점은 상기 K개 부호화될 점 중 하나임 - ;
L개 이웃점을 기반으로 상기 타겟 부호화될 점의 초기 속성 예측 정보를 결정하는 단계;
상기 타겟 부호화될 점에 대응하는 제1 가중치 및 상기 초기 속성 예측 정보에 따라 상기 타겟 부호화될 점의 속성 예측 정보를 결정하는 단계를 더 포함하며;
T, R 및 L은 모두 양의 정수인, 점군 속성 정보 부호화 방법.
제12항에 있어서, L개 이웃점을 기반으로 상기 타겟 부호화될 점의 초기 속성 예측 정보를 결정하는 단계는,
상기 L개 이웃점 중 각 이웃점 및 이에 대응하는 제2 가중치에 따라 상기 타겟 부호화될 점의 초기 속성 예측 정보를 결정하는 단계를 더 포함하며, 상기 제2 가중치는 상기 타겟 부호화될 점과 상기 이웃점 사이의 맨해턴 거리의 역수인, 점군 속성 정보 부호화 방법.
제7항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 K개 부호화될 노드 각자에 대응하는 상기 제1 가중치의 합은 1인, 점군 속성 정보 부호화 방법.
제1항에 있어서, K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하여 상기 K개 부호화될 점의 변환 계수를 획득하는 단계 이전에,
상기 K개 부호화될 점의 속성 예측 정보를 기반으로 상기 K개 부호화될 점의 속성 잔차 정보를 획득하는 단계를 더 포함하며;
K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하여 상기 K개 부호화될 점의 변환 계수를 획득하는 단계는,
상기 K개 부호화될 점의 속성 잔차 정보에 대한 DCT 변환을 수행하여 상기 K개 부호화될 점에 대응하는 변환 계수를 획득하는 단계를 포함하는, 점군 속성 정보 부호화 방법.
제15항에 있어서, 상기 K개 부호화될 점의 변환 계수를 양자화하고, 양자화된 변환 계수를 기반으로 엔트로피 부호화를 수행하는 단계 이후에,
상기 양자화된 변환 계수에 대한 역 양자화를 수행하고, 역 양자화 후 획득된 역변환 계수에 대한 역변환을 수행하여 상기 K개 부호화될 점의 속성 재구성 정보를 획득하는 단계를 더 포함하는, 점군 속성 정보 부호화 방법.
제16항에 있어서, 상기 변환 계수가 저주파 계수 및 고주파 계수를 포함하고, 상기 K개 부호화될 점의 변환 계수를 양자화하고, 양자화된 변환 계수를 기반으로 엔트로피 부호화를 수행하는 단계는,
상기 K개 부호화될 점에 대응하는 고주파 계수 및 저주파 계수를 양자화하고, 양자화된 고주파 계수 및 저주파 계수에 대한 엔트로피 부호화를 각각 수행하여 제1 부호화값 및 제2 부호화값을 획득하는 단계를 포함하며;
상기 엔트로피 부호화 후 획득된 부호화값에 대한 역 양자화를 수행하고, 역 양자화 후 획득된 역변환 계수에 대한 역변환을 수행하여 상기 K개 부호화될 점의 속성 재구성 정보를 획득하는 단계는,
상기 제1 부호화값 및 상기 제2 부호화값에 대한 역 양자화를 수행하여 역 양자화된 역 고주파 계수 및 역 저주파 계수를 획득하는 단계;
상기 역 고주파 계수 및 상기 역 저주파 계수에 대한 DCT 역변환을 수행하여 상기 K개 부호화될 점에 대응하는 역 속성 잔차 정보를 획득하는 단계;
상기 K개 부호화될 점의 상기 속성 예측 정보 및 상기 역 속성 잔차 정보에 따라 상기 K개 부호화될 점의 속성 재구성 정보를 획득하는 단계를 포함하는, 점군 속성 정보 부호화 방법.
제17항에 있어서, 상기 K개 부호화될 점에 대응하는 고주파 계수 및 저주파 계수에 대한 양자화를 수행하는 단계는,
상기 고주파 계수에 대응하는 고주파 계수 양자화 스텝을 획득하고, 상기 저주파 계수에 대응하는 저주파 계수 양자화 스텝을 획득하는 단계;
상기 고주파 계수 및 상기 고주파 계수 양자화 스텝에 따라 상기 고주파 계수에 대한 양자화를 수행하고, 상기 저주파 계수 및 상기 저주파 계수 양자화 스텝에 따라 상기 저주파 계수에 대한 양자화를 수행하는 단계를 포함하는, 점군 속성 정보 부호화 방법.
제18항에 있어서, 상기 고주파 계수에 대응하는 고주파 계수 양자화 스텝을 획득하고, 상기 저주파 계수에 대응하는 저주파 계수 양자화 스텝을 획득하는 단계는,
상기 K개 부호화될 점의 속성 정보에 대응하는 성분 분포 상황에 따라 상기 고주파 계수에 대응하는 고주파 계수 양자화 스텝을 결정하고, 상기 저주파 계수에 대응하는 저주파 계수 양자화 스텝을 결정하는 단계를 포함하는, 점군 속성 정보 부호화 방법.
제19항에 있어서, 상기 K개 부호화될 점의 속성 정보에 대응하는 성분 분포 상황에 따라 상기 고주파 계수에 대응하는 고주파 계수 양자화 스텝을 결정하고, 상기 저주파 계수에 대응하는 저주파 계수 양자화 스텝을 결정하는 단계는,
상기 K개 부호화될 점의 속성 정보에 대응하는 성분 분포가 평탄한 경우, 상기 고주파 변환 계수의 양자화 스텝은 원시 양자화 스텝, 사전설정된 양자화 스텝 편차 및 고주파 계수 양자화 스텝 편차의 합으로 결정하고, 상기 저주파 변환 계수의 양자화 스텝은 원시 양자화 스텝, 사전설정된 양자화 스텝 편차 및 저주파 계수 양자화 스텝 편차의 합으로 결정하는 단계;
상기 K개 부호화될 점의 속성 정보에 대응하는 성분 분포가 평탄하지 않는 경우, 상기 고주파 계수의 양자화 스텝은 원시 양자화 스텝, 사전설정된 양자화 스텝 편차 및 저주파 계수 양자화 스텝 편차의 합으로 결정하고, 상기 저주파 계수의 양자화 스텝은 상기 고주파 계수의 양자화 스텝과 같은 것으로 결정하는 단계를 포함하는, 점군 속성 정보 부호화 방법.
제18항에 있어서, 상기 고주파 계수가 제1 사전설정된 역치보다 작은 경우, 상기 고주파 계수의 양자화 후의 값은 0이고, 상기 저주파 계수가 제2 사전설정된 역치보다 작은 경우, 상기 저주파 계수의 양자화 후의 값은 0인, 점군 속성 정보 부호화 방법.
제15항에 있어서,
상기 K개 부호화될 점에 대한 DCT 변환을 수행하지 않기로 결정한 경우, 상기 K개 부호화될 점의 속성 잔차 정보에 대한 양자화를 수행하는 단계;
상기 K개 부호화될 점의 양자화된 속성 잔차 정보에 대한 엔트로피 부호화를 수행하여 2진 코드 스트림을 생성하는 단계를 더 포함하는, 점군 속성 정보 부호화 방법.
제22항에 있어서, 상기 K개 부호화될 점의 양자화된 속성 잔차 정보에 대한 엔트로피 부호화를 수행하는 단계 이후에,
상기 엔트로피 부호화 후 획득된 부호화값에 대한 역 양자화를 수행하여 상기 K개 부호화될 점의 역 양자화 후의 역 속성 잔차 정보를 획득하는 단계;
상기 K개 부호화될 점의 상기 속성 예측 정보 및 상기 역 속성 잔차 정보에 따라 상기 K개 부호화될 점의 속성 재구성 정보를 획득하는 단계를 더 포함하는, 점군 속성 정보 부호화 방법.
제2항에 있어서, 제1 정보를 획득하는 단계 이전에,
식별 정보를 획득하는 단계 - 상기 식별 정보는 상기 방법을 수행할지 여부를 지시하는 데 사용됨 - ;
상기 식별 정보에 따라 상기 방법을 수행할지 여부를 결정하는 단계를 더 포함하며;
2진 코드 스트림을 생성하는 단계 이후에,
상기 식별 정보를 상기 2진 코드 스트림에 기록하는 단계를 더 포함하는, 점군 속성 정보 부호화 방법.
점군 속성 정보 복호화 방법에 있어서,
K개 복호화될 점에 대한 이산 코사인 변환(DCT) 역변환을 수행하여 상기 K개 복호화될 점의 속성 잔차 정보를 획득하는 단계;
상기 K개 복호화될 점의 속성 잔차 정보 및 속성 예측 정보를 기반으로 상기 K개 복호화될 점의 속성 재구성 정보를 획득하여 복호화될 점군에서 복호화되지 않은 점에 대한 복호화를 수행하는 단계를 포함하는, 점군 속성 정보 복호화 방법.
제24항에 있어서, 상기 K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행하는 단계 이전에,
제3 정보를 획득하는 단계;
상기 제3 정보와 연관된 제4 정보를 기반으로 K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행하는 단계를 더 포함하며, 상기 제3 정보는 상기 K개 복호화될 점을 포함하고, 상기 제4 정보는 상기 K개 복호화될 점의 속성 예측 정보를 포함하고; 또는, 상기 제3 정보는 상기 K개 복호화될 점 중 처음 N개 복호화된 점을 포함하고, 상기 제4 정보는 상기 N개 복호화된 점의 속성 재구성 정보를 포함하며, K는 양의 정수이고, N은 1보다 큰 정수인, 점군 속성 정보 복호화 방법.
제26항에 있어서, 상기 제3 정보가 상기 K개 복호화될 점을 포함하고, 상기 제4 정보가 상기 K개 복호화될 점의 속성 예측 정보를 포함하고;
상기 제3 정보와 연관된 제4 정보를 기반으로 K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행하기로 결정하는 단계는,
상기 K개 복호화될 점에 대응하는 속성 예측 정보 중의 최대 속성 예측값과 최소 속성 예측값을 획득하고, 상기 최대 속성 예측값과 상기 최소 속성 예측값의 절대 차이값이 제1 역치보다 작은 경우, 상기 K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행하기로 결정하는 단계; 또는,
상기 최대 속성 예측값과 상기 최소 속성 예측값의 절대 비율이 제2 역치보다 작은 경우, 상기 K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행하기로 결정하는 단계를 포함하는, 점군 속성 정보 복호화 방법.
제26항에 있어서, 상기 제3 정보가 상기 K개 복호화될 점의 처음 N개 복호화된 점을 포함하고, 상기 제4 정보가 상기 N개 복호화된 점의 속성 재구성 정보를 포함하고;
상기 제3 정보와 연관된 제4 정보를 기반으로 K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행하기로 결정하는 단계는,
상기 N개 복호화된 점에 대응하는 속성 재구성 정보 중의 최대 속성 재구성값과 최소 속성 재구성값을 획득하고, 상기 최대 속성 재구성값과 상기 최소 속성 재구성값의 절대 차이값이 제3 역치보다 작은 경우, 상기 K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행하기로 결정하는 단계; 또는,
상기 최대 속성 재구성값과 상기 최소 속성 재구성값의 절대 비율이 제4 역치보다 작은 경우, 상기 K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행하기로 결정하는 단계를 포함하는, 점군 속성 정보 복호화 방법.
제25항에 있어서,
상기 복호화될 점군에 대한 정렬을 수행하여 정렬된 상기 복호화될 점군 내 K개 복호화될 점을 획득하는 단계를 더 포함하는, 점군 속성 정보 복호화 방법.
제29항에 있어서, 복호화될 점군에 대한 정렬을 수행하여 정렬된 상기 복호화될 점군 내 K개 복호화될 점을 획득하는 단계는,
상기 복호화될 점군 내 각 점에 대응하는 힐버트 코드를 계산하고, 상기 복호화될 점군을 힐버트 코드에 따라 정렬하고, 정렬된 상기 복호화될 점군에서 순서에 따라 K개 복호화될 점을 순차적으로 선택하는 단계; 또는,
상기 복호화될 점군 내 각 점에 대응하는 모튼 코드를 계산하고, 상기 복호화될 점군을 모튼 코드에 따라 정렬하고, 정렬된 상기 복호화될 점군에서 순서에 따라 K개 복호화될 점을 순차적으로 선택하는 단계를 포함하는, 점군 속성 정보 복호화 방법.
제26항에 있어서, 상기 제3 정보와 연관된 제4 정보를 기반으로 K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행할지 여부를 결정하는 단계 이전에,
이중 힐버트 순서 또는 이중 모튼 순서에 따라, 타겟 복호화될 점과의 맨해턴 거리가 가장 가까운 S개 이웃점을 획득하는 단계 - 상기 타겟 복호화될 점은 상기 K개 복호화될 점 중 하나임 - ;
상기 S개 이웃점을 기반으로 상기 타겟 복호화될 점의 초기 속성 예측 정보를 결정하는 단계;
상기 타겟 복호화될 점에 대응하는 제1 가중치 및 상기 초기 속성 예측 정보에 따라 상기 타겟 복호화될 점의 속성 예측 정보를 결정하는 단계를 더 포함하는, 점군 속성 정보 복호화 방법.
제31항에 있어서, 이중 힐버트 순서 또는 이중 모튼 순서에 따라, 타겟 복호화될 점과의 맨해턴 거리가 가장 가까운 S개 이웃점을 획득하는 단계는,
주어진 사전설정된 검색 범위에서, 힐버트1 순서에 따라 타겟 복호화될 점의 전위 M개 점을 획득하고, 힐버트2 순서에 따라 상기 타겟 복호화될 점의 전위 N1개 점 및 후위 N2개 점을 획득하고, M, N1 및 N2를 기반으로 결정한 타겟 범위 내에서 타겟 복호화될 점과의 맨해턴 거리가 가장 가까운 S개 이웃점을 획득하는 단계; 또는,
상기 주어진 사전설정된 검색 범위에서, 모튼1 순서에 따라 타겟 복호화될 점의 전위 M개 점을 획득하고, 모튼2 순서에 따라 상기 타겟 복호화될 점의 전위 N1개 점 및 후위 N2개 점을 획득하고, M, N1 및 N2를 기반으로 결정한 타겟 범위 내에서 타겟 복호화될 점과의 맨해턴 거리가 가장 가까운 S개 이웃점을 획득하는 단계를 포함하며;
M, N1 및 N2는 모두 양의 정수인, 점군 속성 정보 복호화 방법.
제32항에 있어서, 상기 힐버트1 순서 또는 모튼1 순서의 검색 범위는 제1 사전설정된 범위이고, 상기 힐버트2 순서 또는 모튼2 순서의 전위 검색 범위는 제2 사전설정된 범위이고, 상기 힐버트2 순서 또는 모튼2 순서의 후위 검색 범위는 제3 사전설정된 범위이며;
2진 코드 스트림은 제1 속성 파라미터 및 제2 속성 파라미터를 포함하고, 상기 제1 속성 파라미터는 상기 제1 사전설정된 범위를 특성화하는 데 사용되고, 상기 제2 속성 파라미터는 상기 제2 사전설정된 범위를 특성화하는 데 사용되며;
상기 힐버트2 순서 또는 모튼2 순서의 후위 검색 범위가 제3 사전설정된 범위인 경우, 상기 2진 코드 스트림은 제3 속성 파라미터를 더 포함하고, 상기 제3 속성 파라미터는 상기 제3 사전설정된 범위를 특성화하는 데 사용되는, 점군 속성 정보 복호화 방법.
제32항에 있어서, 상기 주어진 사전설정된 검색 범위는 점군 서열의 초기 점수와 입력점군 바운딩 박스 체적의 상관관계에 따라 결정되는, 점군 속성 정보 복호화 방법.
제31항에 있어서, 상기 S개 이웃점을 기반으로 상기 타겟 복호화될 점의 초기 속성 예측 정보를 결정하는 단계는,
상기 S개 이웃점 중 각 이웃점 및 이에 대응하는 제2 가중치에 따라 상기 타겟 복호화될 점의 초기 속성 예측 정보를 결정하는 단계를 포함하며, 상기 제2 가중치는 상기 타겟 복호화될 점과 상기 이웃점 사이의 맨해턴 거리의 역수인, 점군 속성 정보 복호화 방법.
제26항에 있어서, 상기 제3 정보가 상기 K개 복호화될 점을 포함하고, 상기 제3 정보와 연관된 제4 정보를 기반으로 K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행할지 여부를 결정하는 단계 이전에,
상기 K개 복호화될 점 중의 첫 번째 점을 기준점으로, 상기 기준점의 T개 이웃점을 획득하는 단계;
상기 T개 이웃점 중 상기 기준점과의 맨해턴 거리가 가장 가까운 R개 이웃점을 획득하는 단계;
상기 K개 복호화될 점 중에서 상기 R개 이웃점 중 타겟 복호화될 점과의 맨해턴 거리가 가장 가까운 L개 이웃점을 획득하는 단계 - 상기 타겟 복호화될 점은 상기 K개 복호화될 점 중 하나임 - ;
L개 이웃점을 기반으로 상기 타겟 복호화될 점의 초기 속성 예측 정보를 결정하는 단계;
상기 타겟 복호화될 점에 대응하는 제1 가중치 및 상기 초기 속성 예측 정보에 따라 상기 타겟 복호화될 점의 속성 예측 정보를 결정하는 단계를 더 포함하며;
T, R 및 L은 모두 양의 정수인, 점군 속성 정보 복호화 방법.
제36항에 있어서, L개 이웃점을 기반으로 상기 타겟 복호화될 점의 초기 속성 예측 정보를 결정하는 단계는,
상기 L개 이웃점 중 각 이웃점 및 이에 대응하는 제2 가중치에 따라 상기 타겟 복호화될 점의 초기 속성 예측 정보를 결정하는 단계를 포함하며, 상기 제2 가중치는 상기 타겟 복호화될 점과 상기 이웃점 사이의 맨해턴 거리의 역수인, 점군 속성 정보 복호화 방법.
제31항 내지 제37항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 K개 복호화될 노드 각자에 대응하는 상기 제1 가중치의 합은 1인, 점군 속성 정보 복호화 방법.
제25항에 있어서, K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행하는 단계 이전에,
상기 K개 복호화될 점의 변환 계수를 획득하는 단계;
상기 변환 계수에 대한 역 양자화를 수행하여 역 양자화된 변환 계수를 획득하는 단계를 더 포함하며;
K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행하는 단계는,
상기 역 양자화된 변환 계수를 기반으로 상기 K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행하는 단계를 포함하는, 점군 속성 정보 복호화 방법.
제39항에 있어서, 상기 변환 계수가 고주파 계수 및 저주파 계수를 포함하고, 상기 변환 계수에 대한 역 양자화를 수행하여 역 양자화된 변환 계수를 획득하는 단계는,
상기 고주파 계수에 대응하는 고주파 계수 양자화 스텝을 획득하고, 상기 저주파 계수에 대응하는 저주파 계수 양자화 스텝을 획득하는 단계;
상기 고주파 계수 및 상기 고주파 계수 양자화 스텝에 따라 상기 고주파 계수에 대한 역 양자화를 수행하고, 상기 저주파 계수 및 상기 저주파 계수 양자화 스텝에 따라 상기 저주파 계수에 대한 역 양자화를 수행하는 단계를 포함하는, 점군 속성 정보 복호화 방법.
제40항에 있어서, 상기 고주파 계수에 대응하는 고주파 계수 양자화 스텝을 획득하고, 상기 저주파 계수에 대응하는 저주파 계수 양자화 스텝을 획득하는 단계는,
상기 K개 복호화될 점의 속성 정보에 대응하는 성분 분포 상황에 따라 상기 고주파 계수에 대응하는 고주파 계수 양자화 스텝을 결정하고, 상기 저주파 계수에 대응하는 저주파 계수 양자화 스텝을 결정하는 단계를 포함하는, 점군 속성 정보 복호화 방법.
제41항에 있어서, 상기 K개 복호화될 점의 속성 정보에 대응하는 성분 분포 상황에 따라 상기 고주파 계수에 대응하는 고주파 계수 양자화 스텝을 결정하고, 상기 저주파 계수에 대응하는 저주파 계수 양자화 스텝을 결정하는 단계는,
상기 K개 복호화될 점의 속성 정보에 대응하는 성분 분포가 평탄한 경우, 상기 고주파 변환 계수의 양자화 스텝은 원시 양자화 스텝, 사전설정된 양자화 스텝 편차 및 고주파 계수 양자화 스텝 편차의 합으로 결정하고, 상기 저주파 변환 계수의 양자화 스텝은 원시 양자화 스텝, 사전설정된 양자화 스텝 편차 및 저주파 계수 양자화 스텝 편차의 합으로 결정하는 단계;
상기 K개 복호화될 점의 속성 정보에 대응하는 성분 분포가 평탄하지 않는 경우, 상기 고주파 계수의 양자화 스텝은 원시 양자화 스텝, 사전설정된 양자화 스텝 편차 및 저주파 계수 양자화 스텝 편차의 합으로 결정하고, 상기 저주파 계수의 양자화 스텝과 상기 고주파 계수의 양자화 스텝은 같은 것으로 결정하는 단계를 포함하는, 점군 속성 정보 복호화 방법.
제40항에 있어서, 상기 고주파 계수가 제1 사전설정된 역치보다 작은 경우, 상기 고주파 계수의 양자화 후의 값은 0이고, 상기 저주파 계수가 제2 사전설정된 역치보다 작은 경우, 상기 저주파 계수의 양자화 후의 값은 0인, 점군 속성 정보 복호화 방법.
제39항에 있어서,
상기 K개 복호화될 점에 대한 DCT 역변환을 수행하지 않기로 결정한 경우, 상기 K개 복호화될 점의 변환 계수에 대한 양자화를 수행하여 상기 K개 복호화될 점의 속성 잔차 정보를 획득하는 단계를 더 포함하는, 점군 속성 정보 복호화 방법.
제26항에 있어서, 제3 정보를 획득하는 단계 이전에,
2진 코드 스트림에서 식별 정보를 획득하는 단계 - 상기 식별 정보는 상기 방법을 수행할지 여부를 지시하는 데 사용됨 - ;
상기 식별 정보에 따라 상기 방법을 수행할지 여부를 결정하는 단계를 더 포함하는, 점군 속성 정보 복호화 방법.
점군 속성 정보 부호화 장치에 있어서,
K개 부호화될 점에 대한 이산 코사인 변환(DCT) 변환을 수행하여 상기 K개 부호화될 점의 변환 계수를 획득하도록 구성되는 제1 변환 모듈;
상기 K개 부호화될 점의 변환 계수를 양자화하고, 양자화된 변환 계수를 기반으로 엔트로피 부호화를 수행하여 2진 코드 스트림을 생성하도록 구성되는 부호화 모듈을 포함하는, 점군 속성 정보 부호화 장치.
점군 속성 정보 복호화 장치에 있어서,
K개 복호화될 점에 대한 이산 코사인 변환(DCT) 역변환을 수행하여 상기 K개 복호화될 점의 속성 잔차 정보를 획득하도록 구성되는 제2 변환 모듈;
상기 K개 복호화될 점의 속성 잔차 정보 및 속성 예측 정보를 기반으로 상기 K개 복호화될 점의 속성 재구성 정보를 획득하여 복호화될 점군에서 복호화되지 않은 점에 대한 복호화를 수행하도록 구성되는 복호화 모듈을 포함하는, 점군 속성 정보 복호화 장치.
프로세서, 메모리, 및 상기 메모리에 저장되고 상기 프로세서에서 실행될 수 있는 프로그램 또는 명령을 포함하며, 상기 프로그램 또는 명령이 상기 프로세서에 의해 실행될 때 제1항 내지 제24항 중 어느 한 항에 의한 점군 속성 정보 부호화 방법의 단계를 구현하거나, 제25항 내지 제45항 중 어느 한 항에 의한 점군 속성 정보 복호화 방법의 단계를 구현하는, 단말.
프로그램 또는 명령이 저장되고, 상기 프로그램 또는 명령이 프로세서에 의해 실행될 때 제1항 내지 제24항 중 어느 한 항에 의한 점군 속성 정보 부호화 방법의 단계를 구현하거나, 제25항 내지 제45항 중 어느 한 항에 의한 점군 속성 정보 복호화 방법의 단계를 구현하는, 판독가능 저장 매체.
프로세서 및 통신 인터페이스를 포함하고, 상기 통신 인터페이스는 상기 프로세서와 결합되고, 상기 프로세서는 프로그램 또는 명령을 실행하도록 구성되어 제1항 내지 제24항 중 어느 한 항에 의한 점군 속성 정보 부호화 방법의 단계를 구현하거나, 제25항 내지 제45항 중 어느 한 항에 의한 점군 속성 정보 복호화 방법의 단계를 구현하는, 칩.
비휘발성 판독가능 저장 매체에 저장되고, 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행됨으로써 제1항 내지 제24항 중 어느 한 항에 의한 점군 속성 정보 부호화 방법의 단계를 구현하거나, 제25항 내지 제45항 중 어느 한 항에 의한 점군 속성 정보 복호화 방법의 단계를 구현하는, 컴퓨터 프로그램 제품.
제1항 내지 제24항 중 어느 한 항에 의한 점군 속성 정보 부호화 방법의 단계를 수행하거나, 제25항 내지 제45항 중 어느 한 항에 의한 점군 속성 정보 복호화 방법의 단계를 수행하도록 구성되는, 통신기기.