WO2019216434A1 - 三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置、及び三次元データ復号装置 - Google Patents

三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置、及び三次元データ復号装置 Download PDF

Info

Publication number
WO2019216434A1
WO2019216434A1 PCT/JP2019/018830 JP2019018830W WO2019216434A1 WO 2019216434 A1 WO2019216434 A1 WO 2019216434A1 JP 2019018830 W JP2019018830 W JP 2019018830W WO 2019216434 A1 WO2019216434 A1 WO 2019216434A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
data
information
dimensional
encoding
dimensional data
Prior art date
Application number
PCT/JP2019/018830
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
チャン ディーン ハン
ポンサク ラサン
チー ワン
敏康 杉尾
Original Assignee
パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ filed Critical パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ
Priority to CA3098586A priority Critical patent/CA3098586A1/en
Priority to JP2020518369A priority patent/JP7414713B2/ja
Priority to CN201980030668.1A priority patent/CN112119429A/zh
Priority to MX2020011944A priority patent/MX2020011944A/es
Priority to EP19800043.2A priority patent/EP3792875A4/en
Publication of WO2019216434A1 publication Critical patent/WO2019216434A1/ja
Priority to US17/091,251 priority patent/US11989921B2/en
Priority to JP2023222236A priority patent/JP2024029149A/ja

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T9/00Image coding
    • G06T9/001Model-based coding, e.g. wire frame
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/40Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T9/00Image coding
    • G06T9/40Tree coding, e.g. quadtree, octree
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L65/00Network arrangements, protocols or services for supporting real-time applications in data packet communication
    • H04L65/60Network streaming of media packets
    • H04L65/70Media network packetisation
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L65/00Network arrangements, protocols or services for supporting real-time applications in data packet communication
    • H04L65/60Network streaming of media packets
    • H04L65/75Media network packet handling
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L65/00Network arrangements, protocols or services for supporting real-time applications in data packet communication
    • H04L65/60Network streaming of media packets
    • H04L65/75Media network packet handling
    • H04L65/752Media network packet handling adapting media to network capabilities
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L65/00Network arrangements, protocols or services for supporting real-time applications in data packet communication
    • H04L65/60Network streaming of media packets
    • H04L65/75Media network packet handling
    • H04L65/756Media network packet handling adapting media to device capabilities

Definitions

  • the present disclosure relates to a three-dimensional data encoding method, a three-dimensional data decoding method, a three-dimensional data encoding device, and a three-dimensional data decoding device.
  • the three-dimensional data is acquired by various methods such as a distance sensor such as a range finder, a stereo camera, or a combination of a plurality of monocular cameras.
  • a point cloud that represents the shape of a three-dimensional structure by a point group in a three-dimensional space.
  • the position and color of the point cloud are stored.
  • Point clouds are expected to become the mainstream representation method of 3D data, but point clouds have a very large amount of data. Therefore, in the storage or transmission of three-dimensional data, it is essential to compress the amount of data by encoding in the same way as two-dimensional moving images (for example, MPEG-4 AVC or HEVC standardized by MPEG). Become.
  • point cloud compression is partially supported by a public library (Point Cloud Library) that performs point cloud related processing.
  • a public library Point Cloud Library
  • Patent Document 1 a technique for searching for and displaying facilities located around the vehicle using three-dimensional map data is known (for example, see Patent Document 1).
  • This disclosure is intended to provide a three-dimensional data encoding method, a three-dimensional data decoding method, a three-dimensional data encoding device, or a three-dimensional data decoding device that can reduce the amount of codes.
  • a 3D data encoding method generates a bitstream by encoding a plurality of subspaces included in a target space including a plurality of 3D points.
  • the first information common to the plurality of sub-spaces included in the bit stream is stored in the first header indicating the first coordinates that are the coordinates of the target space, and is included in the bit stream.
  • second information indicating the difference between the second coordinate which is the coordinate of the corresponding subspace and the first coordinate is stored.
  • a 3D data decoding method decodes a bitstream obtained by encoding a plurality of subspaces included in a target space including a plurality of 3D points, and the bitstream
  • the first information indicating the first coordinates that are the coordinates of the target space is decoded from the first header common to the plurality of subspaces included in the bitstream, and is included in the bitstream.
  • the second information indicating the difference between the second coordinate that is the coordinate of the corresponding subspace and the first coordinate is decoded from the second header of the subspace unit.
  • the present disclosure can provide a three-dimensional data encoding method, a three-dimensional data decoding method, a three-dimensional data encoding device, or a three-dimensional data decoding device that can reduce the amount of codes.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration of encoded three-dimensional data according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a prediction structure between SPCs belonging to the lowest layer of the GOS according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a prediction structure between layers according to the first embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of the coding order of GOS according to the first embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the coding order of GOS according to the first embodiment.
  • FIG. 6 is a block diagram of the three-dimensional data encoding apparatus according to the first embodiment.
  • FIG. 7 is a flowchart of the encoding process according to the first embodiment.
  • FIG. 8 is a block diagram of the three-dimensional data decoding apparatus according to the first embodiment.
  • FIG. 9 is a flowchart of the decoding process according to the first embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of meta information according to the first embodiment.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating a configuration example of the SWLD according to the second embodiment.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating an operation example of the server and the client according to the second embodiment.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an operation example of the server and the client according to the second embodiment.
  • FIG. 14 is a diagram illustrating an operation example of the server and the client according to the second embodiment.
  • FIG. 15 is a diagram illustrating an operation example of the server and the client according to the second embodiment.
  • FIG. 15 is a diagram illustrating an operation example of the server and the client according to the second embodiment.
  • FIG. 16 is a block diagram of a three-dimensional data encoding apparatus according to Embodiment 2.
  • FIG. 17 is a flowchart of the encoding process according to the second embodiment.
  • FIG. 18 is a block diagram of the 3D data decoding apparatus according to the second embodiment.
  • FIG. 19 is a flowchart of the decoding process according to the second embodiment.
  • FIG. 20 is a diagram illustrating a configuration example of the WLD according to the second embodiment.
  • FIG. 21 is a diagram illustrating an example of a WLD octree structure according to the second embodiment.
  • FIG. 22 is a diagram illustrating a configuration example of the SWLD according to the second embodiment.
  • FIG. 23 is a diagram illustrating an example of an octree structure of SWLD according to the second embodiment.
  • FIG. 24 is a block diagram of the three-dimensional data creation device according to the third embodiment.
  • FIG. 25 is a block diagram of the three-dimensional data transmission apparatus according to the third embodiment.
  • FIG. 26 is a block diagram of the three-dimensional information processing apparatus according to the fourth embodiment.
  • FIG. 27 is a block diagram of the three-dimensional data creation device according to the fifth embodiment.
  • FIG. 28 is a diagram illustrating a configuration of a system according to the sixth embodiment.
  • FIG. 29 is a block diagram of a client device according to the sixth embodiment.
  • FIG. 30 is a block diagram of a server according to the sixth embodiment.
  • FIG. 31 is a flowchart of three-dimensional data creation processing by the client device according to the sixth embodiment.
  • FIG. 32 is a flowchart of sensor information transmission processing by the client device according to the sixth embodiment.
  • FIG. 33 is a flowchart of three-dimensional data creation processing by the server according to the sixth embodiment.
  • FIG. 34 is a flowchart of the three-dimensional map transmission process by the server according to the sixth embodiment.
  • FIG. 35 is a diagram illustrating a configuration of a modified example of the system according to the sixth embodiment.
  • FIG. 36 is a diagram illustrating configurations of a server and a client device according to the sixth embodiment.
  • FIG. 37 is a block diagram of the three-dimensional data encoding apparatus according to the seventh embodiment.
  • FIG. 38 is a diagram illustrating an example of the prediction residual according to the seventh embodiment.
  • FIG. 39 is a diagram illustrating an example of a volume according to the seventh embodiment.
  • FIG. 40 is a diagram illustrating an example of an octree representation of a volume according to the seventh embodiment.
  • FIG. 41 is a diagram illustrating an example of a bit string of a volume according to the seventh embodiment.
  • FIG. 42 is a diagram illustrating an example of an octree representation of a volume according to the seventh embodiment.
  • FIG. 43 is a diagram illustrating an example of a volume according to the seventh embodiment.
  • FIG. 44 is a diagram for describing intra prediction processing according to the seventh embodiment.
  • FIG. 45 is a diagram for explaining rotation and translation processing according to the seventh embodiment.
  • FIG. 46 is a diagram illustrating a syntax example of the RT application flag and the RT information according to the seventh embodiment.
  • FIG. 47 is a diagram for explaining inter prediction processing according to Embodiment 7.
  • FIG. 48 is a block diagram of the three-dimensional data decoding apparatus according to the seventh embodiment.
  • FIG. 49 is a flowchart of three-dimensional data encoding processing by the three-dimensional data encoding device according to Embodiment 7.
  • FIG. 50 is a flowchart of the 3D data decoding process performed by the 3D data decoding apparatus according to the seventh embodiment.
  • FIG. 51 is a diagram illustrating a configuration of a distribution system according to the eighth embodiment.
  • FIG. 52 is a diagram illustrating a configuration example of a bit stream of an encoded 3D map according to the eighth embodiment.
  • FIG. 53 is a diagram for explaining the improvement effect of the coding efficiency according to the eighth embodiment.
  • FIG. 54 is a flowchart of processing by the server according to Embodiment 8.
  • FIG. 54 is a flowchart of processing by the server according to Embodiment 8.
  • FIG. 55 is a flowchart of processing by a client according to the eighth embodiment.
  • FIG. 56 is a diagram illustrating a syntax example of a submap according to the eighth embodiment.
  • FIG. 57 is a diagram schematically illustrating a coding type switching process according to the eighth embodiment.
  • FIG. 58 is a diagram illustrating a syntax example of a submap according to the eighth embodiment.
  • FIG. 59 is a flowchart of the three-dimensional data encoding process according to the eighth embodiment.
  • FIG. 60 is a flowchart of the three-dimensional data decoding process according to the eighth embodiment.
  • FIG. 61 is a diagram schematically illustrating an operation of a modification of the coding type switching process according to the eighth embodiment.
  • FIG. 62 is a diagram schematically illustrating an operation of a modification of the coding type switching process according to the eighth embodiment.
  • FIG. 63 is a diagram schematically illustrating an operation of a modification of the coding type switching process according to the eighth embodiment.
  • FIG. 64 is a diagram schematically illustrating an operation of a modification of the difference value calculation process according to the eighth embodiment.
  • FIG. 65 is a diagram schematically illustrating an operation of a modification of the difference value calculation process according to the eighth embodiment.
  • FIG. 66 is a diagram schematically illustrating an operation of a modification of the difference value calculation process according to the eighth embodiment.
  • FIG. 67 is a diagram schematically illustrating an operation of a modification of the difference value calculation process according to the eighth embodiment.
  • FIG. 68 is a diagram showing a syntax example of a volume according to the eighth embodiment.
  • FIG. 69 is a diagram illustrating an example of a tree structure according to the ninth embodiment.
  • FIG. 70 is a diagram illustrating an example of the number of effective leaves included in each branch according to the ninth embodiment.
  • FIG. 71 is a diagram illustrating an application example of the coding scheme according to Embodiment 9.
  • FIG. 72 is a diagram showing an example of a dense branch region according to the ninth embodiment.
  • FIG. 73 is a diagram illustrating an example of a dense three-dimensional point group according to the ninth embodiment.
  • FIG. 74 is a diagram showing an example of a sparse three-dimensional point group according to the ninth embodiment.
  • FIG. 75 is a flowchart of the encoding process according to the ninth embodiment.
  • FIG. 76 is a flowchart of decoding processing according to the ninth embodiment.
  • FIG. 77 is a flowchart of the encoding process according to the ninth embodiment.
  • FIG. 78 is a flowchart of decoding processing according to the ninth embodiment.
  • FIG. 79 is a flowchart of the encoding process according to the ninth embodiment.
  • FIG. 80 is a flowchart of decoding processing according to the ninth embodiment.
  • FIG. 81 is a flowchart of three-dimensional point separation processing according to the ninth embodiment.
  • FIG. 82 is a diagram illustrating a syntax example according to the ninth embodiment.
  • FIG. 83 is a diagram illustrating an example of dense branches according to the ninth embodiment.
  • FIG. 84 is a diagram illustrating an example of sparse branches according to the ninth embodiment.
  • FIG. 85 is a flowchart of the encoding process according to the modification of the ninth embodiment.
  • FIG. 86 is a flowchart of decoding processing according to a modification of the ninth embodiment.
  • FIG. 87 is a flowchart of three-dimensional point separation processing according to a modification of the ninth embodiment.
  • FIG. 88 is a diagram illustrating a syntax example according to a modification of the ninth embodiment.
  • FIG. 89 is a flowchart of the encoding process according to the ninth embodiment.
  • FIG. 90 is a flowchart of decoding processing according to the ninth embodiment.
  • FIG. 91 is a diagram showing a reference relationship in the octree structure according to Embodiment 10.
  • FIG. 92 is a diagram showing a reference relationship in the space area according to the tenth embodiment.
  • FIG. 93 is a diagram illustrating an example of adjacent reference nodes according to Embodiment 10.
  • FIG. 94 is a diagram showing a relationship between a parent node and nodes according to the tenth embodiment.
  • FIG. 95 is a diagram illustrating an example of the occupancy code of the parent node according to the tenth embodiment.
  • FIG. 96 is a block diagram of the three-dimensional data encoding apparatus according to the tenth embodiment.
  • FIG. 97 is a block diagram of the three-dimensional data decoding apparatus according to the tenth embodiment.
  • FIG. 98 is a flowchart of the three-dimensional data encoding process according to the tenth embodiment.
  • FIG. 99 is a flowchart of the three-dimensional data decoding process according to the tenth embodiment.
  • FIG. 100 is a diagram illustrating an example of coding table switching according to the tenth embodiment.
  • FIG. 101 is a diagram illustrating a reference relationship in the space area according to the first modification of the tenth embodiment.
  • FIG. 102 is a diagram illustrating a syntax example of the header information according to the first modification of the tenth embodiment.
  • FIG. 103 is a diagram illustrating a syntax example of header information according to the first modification of the tenth embodiment.
  • FIG. 104 is a diagram illustrating an example of adjacent reference nodes according to the second modification of the tenth embodiment.
  • FIG. 105 is a diagram illustrating examples of target nodes and adjacent nodes according to the second modification of the tenth embodiment.
  • FIG. 106 is a diagram illustrating a reference relationship in the octree structure according to the third modification of the tenth embodiment.
  • FIG. 107 is a diagram showing a reference relationship in the space area according to the third modification of the tenth embodiment.
  • FIG. 108 is a diagram illustrating an example of a tree structure according to the eleventh embodiment.
  • FIG. 109 is a diagram illustrating an example of the sub three-dimensional point group according to the eleventh embodiment.
  • FIG. 110 is a diagram illustrating an example of the sub three-dimensional point group according to the eleventh embodiment.
  • FIG. 111 is a diagram illustrating a configuration example of a bit stream according to the eleventh embodiment.
  • FIG. 112 is a diagram illustrating an example of a tree structure according to the eleventh embodiment.
  • FIG. 113 is a diagram for explaining fully parallel coding according to Embodiment 11, and is a diagram illustrating an example of a tree structure.
  • FIG. 114 is a diagram spatially showing a sub three-dimensional point group to be processed in parallel according to the eleventh embodiment.
  • FIG. 115 is a diagram illustrating a configuration example of a bitstream according to Embodiment 11.
  • FIG. 116 is a diagram for explaining parallel decoding processing according to the eleventh embodiment.
  • FIG. 117 is a diagram schematically showing a flow of the fully parallel encoding process according to the eleventh embodiment.
  • FIG. 118 is a diagram schematically showing the flow of the all-parallel decoding process according to the eleventh embodiment.
  • FIG. 119 is a diagram for explaining progressive parallel coding according to Embodiment 11, and is a diagram illustrating an example of a tree structure.
  • FIG. 120 is a diagram illustrating a core operation in the progressive parallel coding according to Embodiment 11.
  • FIG. 121 is a diagram schematically showing a flow of the gradual sequence encoding processing according to Embodiment 11.
  • FIG. 122 is a flowchart of 3D data encoding processing according to Embodiment 11.
  • FIG. 123 is a flowchart of three-dimensional data decoding processing according to Embodiment 11.
  • FIG. 124 is a diagram schematically illustrating an operation in which a vehicle according to Embodiment 12 accesses a bitstream.
  • FIG. 125 is a diagram illustrating an example of tile division according to the twelfth embodiment.
  • FIG. 126 is a diagram illustrating an example of tile division according to the twelfth embodiment.
  • FIG. 127 is a diagram illustrating an example of tile division according to the twelfth embodiment.
  • FIG. 128 is a diagram illustrating an example of tile division in the tree structure according to the twelfth embodiment.
  • FIG. 129 is a diagram illustrating an example of three-dimensional tile division according to Embodiment 12.
  • FIG. 130 is a diagram showing tiles read when the automobile according to the twelfth embodiment moves.
  • FIG. 130 is a diagram showing tiles read when the automobile according to the twelfth embodiment moves.
  • FIG. 131 is a diagram illustrating a configuration example of a system according to the twelfth embodiment.
  • FIG. 132 is a diagram showing an example of tile areas acquired in the car according to the twelfth embodiment.
  • FIG. 133 is a diagram illustrating an example of tile areas acquired by the vehicle according to the twelfth embodiment.
  • FIG. 134 is a diagram illustrating an example of the three-dimensional data according to the twelfth embodiment.
  • FIG. 135 is a diagram illustrating an example of slice data according to the twelfth embodiment.
  • 136 is a diagram illustrating an example of slice data according to Embodiment 12.
  • FIG. FIG. 137 is a diagram illustrating an example of slice data according to the twelfth embodiment.
  • FIG. 132 is a diagram showing an example of tile areas acquired in the car according to the twelfth embodiment.
  • FIG. 133 is a diagram illustrating an example of tile areas acquired by the vehicle according to the twel
  • FIG. 138 is a diagram illustrating an example of a tile according to the twelfth embodiment.
  • FIG. 139 is a diagram illustrating an example of tiles in the octree according to the twelfth embodiment.
  • FIG. 140 is a diagram illustrating an example of the bitstream according to the twelfth embodiment.
  • FIG. 141 is a diagram illustrating an example of a tile table according to the twelfth embodiment.
  • FIG. 142 is a diagram illustrating an example of the tile table according to the twelfth embodiment.
  • FIG. 143 is a diagram illustrating an example of the tile table according to the twelfth embodiment.
  • FIG. 144 is a diagram illustrating an example of the tile table according to the twelfth embodiment.
  • FIG. 145 is a flowchart of 3D data encoding processing according to Embodiment 12.
  • FIG. 146 is a flowchart of the three-dimensional data decoding process according to the twelfth embodiment.
  • FIG. 147 is a block diagram of a 3D data encoding apparatus according to Embodiment 12.
  • FIG. 148 is a block diagram of a three-dimensional data decoding apparatus according to Embodiment 12.
  • FIG. 149 is a flowchart of 3D data encoding processing according to Embodiment 12.
  • FIG. 150 is a flowchart of the three-dimensional data decoding process according to the twelfth embodiment.
  • a 3D data encoding method generates a bitstream by encoding a plurality of subspaces included in a target space including a plurality of 3D points.
  • the first information common to the plurality of sub-spaces included in the bit stream is stored in the first header indicating the first coordinates that are the coordinates of the target space, and is included in the bit stream.
  • second information indicating the difference between the second coordinate which is the coordinate of the corresponding subspace and the first coordinate is stored.
  • the code amount of the bit stream can be reduced.
  • a part of the first subspace and the second subspace included in the plurality of subspaces may overlap.
  • third information indicating the size of the corresponding subspace may be stored in the second header.
  • third information indicating the sizes of the plurality of subspaces may be stored in the first header.
  • fourth information indicating the number of the plurality of subspaces may be stored in the first header.
  • a stream including the plurality of second headers of the plurality of subspaces may be generated as a stream independent of the encoded data of the plurality of subspaces.
  • the three-dimensional data decoding apparatus can determine the necessary subspace by referring to the stream including the second header, and selectively obtain the encoded data of the necessary subspace. it can.
  • a 3D data decoding method decodes a bitstream obtained by encoding a plurality of subspaces included in a target space including a plurality of 3D points, and the bitstream
  • the first information indicating the first coordinates that are the coordinates of the target space is decoded from the first header common to the plurality of subspaces included in the bitstream, and is included in the bitstream.
  • the second information indicating the difference between the second coordinate that is the coordinate of the corresponding subspace and the first coordinate is decoded from the second header of the subspace unit.
  • the code amount of the bit stream can be reduced.
  • a part of the first subspace and the second subspace included in the plurality of subspaces may overlap.
  • third information indicating the size of the corresponding subspace may be decoded from the second header.
  • third information indicating the sizes of the plurality of subspaces may be decoded from the first header.
  • fourth information indicating the number of the plurality of subspaces may be decoded from the first header.
  • the stream including the plurality of second headers of the plurality of subspaces may be generated as a stream independent of the decoded data of the plurality of subspaces.
  • the three-dimensional data decoding apparatus can determine the necessary subspace by referring to the stream including the second header, and selectively obtain the encoded data of the necessary subspace. it can.
  • a 3D data encoding device includes a processor and a memory, and the processor uses the memory to include a plurality of objects included in a target space including a plurality of 3D points.
  • a bitstream is generated by encoding a subspace, and in the generation of the bitstream, a first header that is included in the bitstream and is common to the plurality of subspaces is a first coordinate that is the coordinate of the target space.
  • First information indicating coordinates is stored, and a second header indicating the difference between the second coordinates and the first coordinates corresponding to the coordinates of the corresponding subspace is stored in the second header of the subspace unit included in the bitstream. Store information.
  • the code amount of the bit stream can be reduced.
  • a 3D data decoding apparatus includes a processor and a memory, and the processor uses the memory to include a plurality of sub-pixels included in a target space including a plurality of 3D points.
  • a bitstream obtained by encoding a space is decoded, and in the decoding of the bitstream, from the first header common to the plurality of subspaces included in the bitstream, the coordinates of the target space are used.
  • the first information indicating a certain first coordinate is decoded, and the difference between the second coordinate and the first coordinate corresponding to the corresponding subspace is calculated from the second header of the subspace unit included in the bitstream.
  • the second information shown is decoded.
  • the code amount of the bit stream can be reduced.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration of encoded three-dimensional data according to the present embodiment.
  • the three-dimensional space is divided into spaces (SPC) corresponding to pictures in coding of moving images, and three-dimensional data is coded in units of spaces.
  • the space is further divided into volumes (VLM) corresponding to macroblocks or the like in video encoding, and prediction and conversion are performed in units of VLM.
  • the volume includes a plurality of voxels (VXL) that are minimum units with which position coordinates are associated.
  • prediction is similar to the prediction performed in a two-dimensional image, refers to other processing units, generates predicted three-dimensional data similar to the processing unit to be processed, and generates the predicted three-dimensional data and the processing target.
  • the difference from the processing unit is encoded.
  • This prediction includes not only spatial prediction that refers to other prediction units at the same time but also temporal prediction that refers to prediction units at different times.
  • a three-dimensional data encoding device (hereinafter also referred to as an encoding device) encodes a three-dimensional space represented by point cloud data such as a point cloud
  • a point cloud is selected according to the voxel size. Or a plurality of points included in a voxel are collectively encoded. If the voxel is subdivided, the three-dimensional shape of the point cloud can be expressed with high accuracy, and if the voxel size is increased, the three-dimensional shape of the point cloud can be roughly expressed.
  • the three-dimensional data is a point cloud
  • the three-dimensional data is not limited to the point cloud, and may be three-dimensional data in an arbitrary format.
  • hierarchical voxels may be used.
  • n-th layer it may be indicated in order whether or not the sample points are present in the n-1 and lower layers (lower layers of the n-th layer). For example, when decoding only the n-th layer, if there is a sample point in the (n ⁇ 1) th or lower layer, it can be decoded assuming that the sample point exists at the center of the voxel in the n-th layer.
  • the encoding apparatus acquires point cloud data using a distance sensor, a stereo camera, a monocular camera, a gyroscope, an inertial sensor, or the like.
  • Spaces can be decoded independently, such as intra-space (I-SPC), predictive space (P-SPC) that can only be unidirectionally referenced, and bi-directional references. Classified into any one of at least three prediction structures including a large bi-directional space (B-SPC).
  • the space has two types of time information, a decoding time and a display time.
  • GOS Group Of Space
  • WLD world
  • the space area occupied by the world is associated with the absolute position on the earth by GPS or latitude and longitude information. This position information is stored as meta information.
  • the meta information may be included in the encoded data or may be transmitted separately from the encoded data.
  • all SPCs may be adjacent three-dimensionally, or there may be SPCs that are not three-dimensionally adjacent to other SPCs.
  • processing such as encoding, decoding, or referring to three-dimensional data included in a processing unit such as GOS, SPC, or VLM is also simply referred to as encoding, decoding, or referencing the processing unit.
  • the three-dimensional data included in the processing unit includes at least one set of a spatial position such as three-dimensional coordinates and a characteristic value such as color information.
  • a plurality of SPCs in the same GOS or a plurality of VLMs in the same SPC occupy different spaces, but have the same time information (decoding time and display time).
  • the first SPC in the decoding order in GOS is I-SPC.
  • GOS There are two types of GOS: closed GOS and open GOS.
  • the closed GOS is a GOS that can decode all SPCs in the GOS when decoding is started from the head I-SPC.
  • the open GOS some SPCs whose display time is earlier than the first I-SPC in the GOS refer to different GOS, and decoding cannot be performed only by the GOS.
  • WLD may be decoded from the reverse direction to the encoding order, and reverse reproduction is difficult if there is a dependency between GOS. Therefore, in such a case, a closed GOS is basically used.
  • GOS has a layer structure in the height direction, and encoding or decoding is performed in order from the SPC of the lower layer.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of a prediction structure between SPCs belonging to the lowest layer of GOS.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a prediction structure between layers.
  • I-SPCs there are one or more I-SPCs in GOS.
  • objects such as humans, animals, cars, bicycles, traffic lights, and buildings that are landmarks in the three-dimensional space, but it is particularly effective to encode an object having a small size as I-SPC.
  • a three-dimensional data decoding device (hereinafter also referred to as a decoding device) decodes only the I-SPC in the GOS when decoding the GOS with a low throughput or high speed.
  • the encoding device may switch the encoding interval or appearance frequency of the I-SPC according to the density of the objects in the WLD.
  • the encoding device or the decoding device encodes or decodes a plurality of layers in order from the lower layer (layer 1). Thereby, for example, the priority of data near the ground with a larger amount of information can be increased for an autonomous vehicle or the like.
  • encoded data used in a drone or the like may be encoded or decoded in order from the SPC of the upper layer in the height direction in the GOS.
  • the encoding device or decoding device may encode or decode a plurality of layers so that the decoding device can roughly grasp GOS and gradually increase the resolution.
  • the encoding device or the decoding device may encode or decode in the order of layers 3, 8, 1, 9.
  • static objects or scenes such as buildings or roads
  • dynamic objects such as cars or humans
  • Object detection is performed separately by extracting feature points from point cloud data or camera images such as a stereo camera.
  • the first method is a method of encoding without distinguishing between static objects and dynamic objects.
  • the second method is a method of discriminating between static objects and dynamic objects based on identification information.
  • GOS is used as the identification unit.
  • the GOS including the SPC configuring the static object and the GOS including the SPC configuring the dynamic object are distinguished by the identification information stored in the encoded data or separately from the encoded data.
  • SPC may be used as an identification unit.
  • the SPC that includes the VLM that configures the static object and the SPC that includes the VLM that configures the dynamic object are distinguished by the identification information.
  • VLM or VXL may be used as the identification unit.
  • a VLM or VXL including a static object and a VLM or VXL including a dynamic object are distinguished by the identification information.
  • the encoding device may encode the dynamic object as one or more VLMs or SPCs, and may encode the VLM or SPC including the static object and the SPC including the dynamic object as different GOSs. Also, when the GOS size is variable according to the size of the dynamic object, the encoding apparatus separately stores the GOS size as meta information.
  • the encoding device may encode the static object and the dynamic object independently of each other and superimpose the dynamic object on the world composed of the static objects.
  • the dynamic object is composed of one or more SPCs, and each SPC is associated with one or more SPCs constituting a static object on which the SPC is superimposed.
  • a dynamic object may be represented by one or more VLMs or VXLs instead of SPCs.
  • the encoding device may encode the static object and the dynamic object as different streams.
  • the encoding device may generate a GOS including one or more SPCs that constitute a dynamic object. Further, the encoding apparatus may set the GOS (GOS_M) including the dynamic object and the GOS of the static object corresponding to the GOS_M space area to the same size (occupy the same space area). Thereby, a superimposition process can be performed per GOS.
  • GOS including one or more SPCs that constitute a dynamic object.
  • the encoding apparatus may set the GOS (GOS_M) including the dynamic object and the GOS of the static object corresponding to the GOS_M space area to the same size (occupy the same space area). Thereby, a superimposition process can be performed per GOS.
  • the P-SPC or B-SPC constituting the dynamic object may refer to the SPC included in a different encoded GOS.
  • the reference across the GOS is effective from the viewpoint of the compression rate.
  • the first method and the second method may be switched according to the use of the encoded data. For example, when using encoded 3D data as a map, it is desirable to be able to separate dynamic objects, and therefore the encoding apparatus uses the second method. On the other hand, the encoding apparatus uses the first method when it is not necessary to separate dynamic objects when encoding three-dimensional data of events such as concerts or sports.
  • the GOS or SPC decoding time and display time can be stored in the encoded data or as meta information. Moreover, all the time information of static objects may be the same. At this time, the actual decoding time and display time may be determined by the decoding device. Alternatively, a different value may be given as the decoding time for each GOS or SPC, and the same value may be given as the display time. Furthermore, like a decoder model in video coding such as HEVC's HRD (Hypothetical Reference Decoder), the decoder has a buffer of a predetermined size and can be decoded without failure if a bit stream is read at a predetermined bit rate according to the decoding time. You may introduce a model that guarantees
  • the coordinates of the three-dimensional space in the world are expressed by three coordinate axes (x axis, y axis, z axis) orthogonal to each other.
  • encoding can be performed so that spatially adjacent GOSs are continuous in the encoded data.
  • GOS in the xz plane is continuously encoded.
  • the value of the y-axis is updated after encoding of all GOSs in a certain xz plane is completed. That is, as encoding progresses, the world extends in the y-axis direction.
  • the GOS index number is set in the encoding order.
  • the three-dimensional space of the world is associated with GPS or geographical absolute coordinates such as latitude and longitude in one-to-one correspondence.
  • the three-dimensional space may be expressed by a relative position from a preset reference position.
  • the x-axis, y-axis, and z-axis directions in the three-dimensional space are expressed as direction vectors determined based on latitude and longitude, and the direction vectors are stored as meta information together with the encoded data.
  • the GOS size is fixed, and the encoding device stores the size as meta information. Further, the size of the GOS may be switched depending on, for example, whether it is an urban area or whether it is indoor or outdoor. That is, the size of the GOS may be switched according to the amount or nature of the object that is valuable as information. Alternatively, the encoding device may adaptively switch the GOS size or the I-SPC interval in the GOS in accordance with the object density or the like in the same world. For example, the higher the object density, the smaller the size of the GOS and the shorter the I-SPC interval in the GOS.
  • the density of objects is high, so that the GOS is subdivided in order to realize random access with fine granularity.
  • the seventh to tenth GOS exist on the back side of the third to sixth GOS, respectively.
  • FIG. 6 is a block diagram of 3D data encoding apparatus 100 according to the present embodiment.
  • FIG. 7 is a flowchart showing an operation example of the three-dimensional data encoding apparatus 100.
  • the three-dimensional data encoding device 100 shown in FIG. 6 generates encoded three-dimensional data 112 by encoding the three-dimensional data 111.
  • the three-dimensional data encoding apparatus 100 includes an acquisition unit 101, an encoding region determination unit 102, a division unit 103, and an encoding unit 104.
  • the acquisition unit 101 first acquires three-dimensional data 111 that is point cloud data (S101).
  • the coding area determination unit 102 determines a coding target area among the spatial areas corresponding to the acquired point cloud data (S102). For example, the coding area determination unit 102 determines a space area around the position as a coding target area according to the position of the user or the vehicle.
  • the dividing unit 103 divides the point cloud data included in the encoding target area into each processing unit.
  • the processing unit is the above-described GOS, SPC, or the like.
  • this encoding target area corresponds to the above-described world, for example.
  • the dividing unit 103 divides the point cloud data into processing units based on a preset GOS size or the presence or size of a dynamic object (S103). Further, the dividing unit 103 determines the start position of the SPC that is the head in the encoding order in each GOS.
  • the encoding unit 104 generates encoded three-dimensional data 112 by sequentially encoding a plurality of SPCs in each GOS (S104).
  • the three-dimensional data encoding device 100 generates the encoded three-dimensional data 112 by encoding the three-dimensional data 111.
  • the 3D data encoding apparatus 100 divides 3D data into first processing units (GOS) each of which is a random access unit and is associated with 3D coordinates.
  • the processing unit (GOS) is divided into a plurality of second processing units (SPC), and the second processing unit (SPC) is divided into a plurality of third processing units (VLM).
  • the third processing unit (VLM) includes one or more voxels (VXL) that are minimum units with which position information is associated.
  • the three-dimensional data encoding device 100 generates encoded three-dimensional data 112 by encoding each of the plurality of first processing units (GOS). Specifically, the three-dimensional data encoding device 100 encodes each of the plurality of second processing units (SPC) in each first processing unit (GOS). In addition, the 3D data encoding apparatus 100 encodes each of the plurality of third processing units (VLM) in each second processing unit (SPC).
  • GOS first processing unit
  • VLM third processing units
  • the 3D data encoding apparatus 100 has the second processing unit to be processed included in the first processing unit (GOS) to be processed.
  • SPC is encoded with reference to another second processing unit (SPC) included in the first processing unit (GOS) to be processed. That is, the 3D data encoding apparatus 100 does not refer to the second processing unit (SPC) included in the first processing unit (GOS) different from the first processing unit (GOS) to be processed.
  • the processing target second processing unit (SPC) included in the processing target first processing unit (GOS) is set as the processing target first processing unit (GOS).
  • the 3D data encoding apparatus 100 uses the first type (I-SPC) that does not refer to another second processing unit (SPC) as the type of the second processing unit (SPC) to be processed, Select either the second type (P-SPC) that refers to the second processing unit (SPC) or the third type that refers to the other two second processing units (SPC), and process according to the selected type
  • the target second processing unit (SPC) is encoded.
  • FIG. 8 is a block diagram of a block of 3D data decoding apparatus 200 according to the present embodiment.
  • FIG. 9 is a flowchart showing an operation example of the three-dimensional data decoding apparatus 200.
  • the 3D data decoding apparatus 200 shown in FIG. 8 generates decoded 3D data 212 by decoding the encoded 3D data 211.
  • the encoded three-dimensional data 211 is, for example, the encoded three-dimensional data 112 generated by the three-dimensional data encoding device 100.
  • the three-dimensional data decoding apparatus 200 includes an acquisition unit 201, a decoding start GOS determination unit 202, a decoding SPC determination unit 203, and a decoding unit 204.
  • the acquisition unit 201 acquires the encoded three-dimensional data 211 (S201).
  • the decoding start GOS determination unit 202 determines a GOS to be decoded (S202). Specifically, the decoding start GOS determination unit 202 refers to the meta information stored in the encoded 3D data 211 or separately from the encoded 3D data, and the spatial position, object, or The GOS including the SPC corresponding to the time is determined as the GOS to be decrypted.
  • the decoding SPC determination unit 203 determines the type (I, P, B) of SPC to be decoded in the GOS (S203). For example, the decoding SPC determination unit 203 determines whether (1) only I-SPC is decoded, (2) I-SPC and P-SPC are decoded, or (3) all types are decoded. Note that this step may not be performed if the type of SPC to be decoded has been determined in advance, such as decoding all SPCs.
  • the decoding unit 204 acquires an address position where the head SPC in the decoding order (same as the coding order) in the GOS starts in the encoded three-dimensional data 211, and the code of the first SPC from the address position.
  • the data is acquired, and each SPC is sequentially decoded from the head SPC (S204).
  • the address position is stored in meta information or the like.
  • the three-dimensional data decoding apparatus 200 decodes the decoded three-dimensional data 212. Specifically, the three-dimensional data decoding apparatus 200 decodes each of the encoded three-dimensional data 211 of the first processing unit (GOS) that is a random access unit and each is associated with a three-dimensional coordinate. Thus, the decoded three-dimensional data 212 of the first processing unit (GOS) is generated. More specifically, the three-dimensional data decoding apparatus 200 decodes each of the plurality of second processing units (SPC) in each first processing unit (GOS). The three-dimensional data decoding apparatus 200 decodes each of the plurality of third processing units (VLM) in each second processing unit (SPC).
  • SPC second processing units
  • VLM third processing units
  • This meta information is generated by the three-dimensional data encoding apparatus 100 and is included in the encoded three-dimensional data 112 (211).
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an example of a table included in the meta information. Note that not all the tables shown in FIG. 10 need be used, and at least one table may be used.
  • the address may be an address in a logical format or a physical address of an HDD or a memory.
  • Information specifying a file segment may be used instead of an address.
  • a file segment is a unit obtained by segmenting one or more GOSs.
  • a plurality of GOSs to which the object belongs may be indicated in the object-GOS table. If the plurality of GOSs are closed GOS, the encoding device and the decoding device can perform encoding or decoding in parallel. On the other hand, if the plurality of GOSs are open GOS, the compression efficiency can be further improved by referring to the plurality of GOSs.
  • the 3D data encoding apparatus 100 extracts a feature point specific to an object from a 3D point cloud or the like at the time of world encoding, detects an object based on the feature point, and detects the detected object as a random access point. Can be set as
  • the three-dimensional data encoding apparatus 100 includes the first information indicating the plurality of first processing units (GOS) and the three-dimensional coordinates associated with each of the plurality of first processing units (GOS). Is generated. Also, the encoded three-dimensional data 112 (211) includes this first information. The first information further indicates at least one of the object, the time, and the data storage destination associated with each of the plurality of first processing units (GOS).
  • the three-dimensional data decoding apparatus 200 acquires the first information from the encoded three-dimensional data 211, and uses the first information to encode the first processing unit corresponding to the specified three-dimensional coordinate, object, or time.
  • the original data 211 is specified, and the encoded three-dimensional data 211 is decoded.
  • the three-dimensional data encoding apparatus 100 may generate and store the following meta information. Further, the three-dimensional data decoding apparatus 200 may use this meta information at the time of decoding.
  • a profile may be defined according to the application, and information indicating the profile may be included in the meta information. For example, profiles for urban areas, suburbs, or flying objects are defined, and the maximum or minimum size of the world, SPC, or VLM is defined in each profile. For example, in a city area, detailed information is required more than in a suburb area, so the minimum size of the VLM is set smaller.
  • the meta information may include a tag value indicating the type of object.
  • This tag value is associated with the VLM, SPC, or GOS constituting the object. For example, the tag value “0” indicates “person”, the tag value “1” indicates “car”, the tag value “2” indicates “traffic light”, and the like. Also good.
  • a tag value indicating a size or a property such as a dynamic object or a static object may be used.
  • the meta information may include information indicating the range of the space area occupied by the world.
  • the meta information may store the SPC or VXL size as header information common to a plurality of SPCs such as the entire encoded data stream or SPC in GOS.
  • the meta information may include identification information such as a distance sensor or a camera used for generating the point cloud, or information indicating the position accuracy of the point cloud in the point cloud.
  • the meta information may include information indicating whether the world is composed of only static objects or includes dynamic objects.
  • the encoding device or decoding device may encode or decode two or more different SPCs or GOSs in parallel.
  • the GOS to be encoded or decoded in parallel can be determined based on meta information indicating the spatial position of the GOS.
  • the encoding device or the decoding device uses GPS, route information, zoom magnification, etc. You may encode or decode GOS or SPC included in the space specified based on it.
  • the decoding device may perform decoding in order from a space close to the self-position or the travel route.
  • the encoding device or the decoding device may encode or decode a space far from its own position or travel route with a lower priority than a close space.
  • lowering the priority means lowering the processing order, lowering the resolution (processing by thinning out), or lowering the image quality (increasing encoding efficiency, for example, increasing the quantization step).
  • the decoding device may decode only the lower layer when decoding the encoded data that is hierarchically encoded in the space.
  • the decoding device may decode preferentially from the lower hierarchy according to the zoom magnification or use of the map.
  • the encoding device or the decoding device encodes with a resolution reduced except for an area within a specific height from the road surface (an area for recognition). Or decoding may be performed.
  • the encoding device may individually encode the point clouds representing the indoor and outdoor space shapes. For example, by separating GOS (indoor GOS) representing the room and GOS (outdoor GOS) representing the room, the decoding device selects the GOS to be decoded according to the viewpoint position when using the encoded data. it can.
  • the encoding device may encode the indoor GOS and the outdoor GOS having close coordinates so as to be adjacent in the encoded stream.
  • the encoding apparatus associates both identifiers, and stores information indicating the identifiers associated with each other in the encoded stream or meta information stored separately.
  • the decoding apparatus can identify the indoor GOS and the outdoor GOS whose coordinates are close by referring to the information in the meta information.
  • the encoding device may switch the size of GOS or SPC between the indoor GOS and the outdoor GOS. For example, the encoding apparatus sets the size of GOS smaller in the room than in the outdoor. Further, the encoding device may change the accuracy when extracting feature points from the point cloud, the accuracy of object detection, or the like between the indoor GOS and the outdoor GOS.
  • the encoding device may add information for the decoding device to display the dynamic object separately from the static object to the encoded data.
  • the decoding apparatus can display a dynamic object and a red frame or explanatory characters together.
  • the decoding device may display only a red frame or explanatory characters instead of the dynamic object.
  • the decoding device may display a finer object type. For example, a red frame may be used for a car and a yellow frame may be used for a human.
  • the encoding device or the decoding device encodes the dynamic object and the static object as different SPC or GOS according to the appearance frequency of the dynamic object or the ratio of the static object to the dynamic object. Or you may decide whether to decode. For example, when the appearance frequency or ratio of a dynamic object exceeds a threshold, SPC or GOS in which a dynamic object and a static object are mixed is allowed, and the appearance frequency or ratio of a dynamic object does not exceed the threshold Does not allow SPC or GOS in which dynamic objects and static objects are mixed.
  • the encoding device When detecting a dynamic object from the two-dimensional image information of the camera instead of the point cloud, the encoding device separately acquires information for identifying the detection result (such as a frame or a character) and the object position, Such information may be encoded as part of the three-dimensional encoded data. In this case, the decoding device superimposes and displays auxiliary information (frame or character) indicating the dynamic object on the decoding result of the static object.
  • auxiliary information frame or character
  • the encoding device may change the density of VXL or VLM in the SPC according to the complexity of the shape of the static object. For example, the encoding device sets VXL or VLM more densely as the shape of the static object is more complicated. Further, the encoding apparatus may determine a quantization step or the like when quantizing the spatial position or color information according to the density of VXL or VLM. For example, the encoding apparatus sets the quantization step to be smaller as VXL or VLM is denser.
  • the encoding device or decoding device performs space encoding or decoding in units of space having coordinate information.
  • the encoding device and the decoding device perform encoding or decoding in units of volume in the space.
  • the volume includes a voxel that is a minimum unit with which position information is associated.
  • the encoding device and the decoding device associate arbitrary elements using a table in which each element of spatial information including coordinates, objects, time, and the like is associated with a GOP, or a table in which elements are associated with each other. Encoding or decoding.
  • the decoding apparatus determines coordinates using the value of the selected element, specifies a volume, voxel, or space from the coordinates, and decodes the space including the volume or voxel or the specified space.
  • the encoding device determines a volume, voxel, or space that can be selected by the element by feature point extraction or object recognition, and encodes it as a randomly accessible volume, voxel, or space.
  • a space refers to an I-SPC that can be encoded or decoded by the space alone, a P-SPC that is encoded or decoded with reference to any one processed space, and any two processed spaces. Are classified into three types of B-SPC encoded or decoded.
  • One or more volumes correspond to static objects or dynamic objects.
  • a space including a static object and a space including a dynamic object are encoded or decoded as different GOS. That is, the SPC including the static object and the SPC including the dynamic object are assigned to different GOSs.
  • a dynamic object is encoded or decoded for each object, and is associated with one or more spaces including static objects. That is, the plurality of dynamic objects are individually encoded, and the obtained encoded data of the plurality of dynamic objects is associated with the SPC including the static object.
  • the encoding device and the decoding device increase the priority of I-SPC in GOS and perform encoding or decoding.
  • the encoding apparatus performs encoding so that degradation of I-SPC is reduced (so that original three-dimensional data is reproduced more faithfully after decoding).
  • the decoding device decodes only I-SPC, for example.
  • the encoding device may perform encoding by changing the frequency of using I-SPC according to the density or number (quantity) of objects in the world. That is, the encoding device changes the frequency of selecting the I-SPC according to the number or density of objects included in the three-dimensional data. For example, the encoding device increases the frequency of using the I space as the objects in the world are denser.
  • the encoding apparatus sets random access points in units of GOS, and stores information indicating the space area corresponding to GOS in the header information.
  • the encoding device uses, for example, a default value as the GOS space size.
  • the encoding device may change the size of the GOS according to the number (amount) or density of objects or dynamic objects. For example, the encoding device reduces the GOS space size as the objects or dynamic objects are denser or more numerous.
  • the space or volume includes a feature point group derived using information obtained by a sensor such as a depth sensor, gyroscope, or camera.
  • the coordinates of the feature point are set at the center position of the voxel. Further, high accuracy of position information can be realized by subdividing voxels.
  • the feature point group is derived using a plurality of pictures.
  • the plurality of pictures have at least two types of time information: actual time information and the same time information (for example, encoding time used for rate control) in the plurality of pictures associated with the space.
  • encoding or decoding is performed in units of GOS including one or more spaces.
  • the encoding device and the decoding device refer to the space in the processed GOS and predict the P space or B space in the processing target GOS.
  • the encoding device and the decoding device do not refer to different GOS, and use the processed space in the processing target GOS to predict the P space or B space in the processing target GOS.
  • the encoding device and the decoding device transmit or receive the encoded stream in units of world including one or more GOSs.
  • GOS has a layer structure in at least one direction in the world, and the encoding device and the decoding device perform encoding or decoding from a lower layer.
  • a randomly accessible GOS belongs to the lowest layer.
  • GOS belonging to an upper layer refers to GOS belonging to the same layer or lower. That is, GOS includes a plurality of layers that are spatially divided in a predetermined direction and each include one or more SPCs.
  • the encoding device and the decoding device encode or decode each SPC with reference to the SPC included in the same layer as the SPC or a layer lower than the SPC.
  • the encoding device and the decoding device continuously encode or decode GOS within a world unit including a plurality of GOSs.
  • the encoding device and the decoding device write or read information indicating the order (direction) of encoding or decoding as metadata. That is, the encoded data includes information indicating the encoding order of a plurality of GOSs.
  • the encoding device and the decoding device encode or decode two or more different spaces or GOS in parallel.
  • the encoding device and the decoding device encode or decode space or GOS space information (coordinates, size, etc.).
  • the encoding device and the decoding device encode or decode a space or GOS included in a specific space that is specified based on external information related to its position or / and region size, such as GPS, route information, or magnification. .
  • the encoding device or decoding device encodes or decodes a space far from its own position with a lower priority than a close space.
  • the encoding apparatus sets a certain direction of the world according to the magnification or application, and encodes GOS having a layer structure in the direction. Further, the decoding apparatus preferentially decodes GOS having a layer structure in one direction of the world set according to the magnification or use from the lower layer.
  • the encoding device changes the feature point included in the space, the accuracy of object recognition, or the size of the space area between the room and the room.
  • the encoding device and the decoding device encode or decode the indoor GOS and the outdoor GOS whose coordinates are close to each other in the world, and encode or decode these identifiers in association with each other.
  • a three-dimensional data encoding method and a three-dimensional data encoding device for providing a function of transmitting and receiving only necessary information according to applications in encoded data of a three-dimensional point cloud, and A 3D data decoding method and 3D data decoding apparatus for decoding encoded data will be described.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating a configuration example of a sparse world and a world.
  • SWLD includes FGOS, which is a GOS composed of FVXL, FSPC, which is an SPC composed of FVXL, and FVLM, which is a VLM composed of FVXL.
  • FGOS which is a GOS composed of FVXL
  • FSPC which is an SPC composed of FVXL
  • FVLM which is a VLM composed of FVXL.
  • the data structure and prediction structure of FGOS, FSPC, and FVLM may be the same as those of GOS, SPC, and VLM.
  • the feature amount is a feature amount that expresses VXL three-dimensional position information or visible light information of the VXL position, and is a feature amount that is often detected particularly at corners and edges of a three-dimensional object.
  • this feature quantity is a three-dimensional feature quantity or visible light feature quantity as described below, but any other feature quantity that represents VXL position, luminance, color information, or the like can be used. It does n’t matter.
  • a SHOT feature value Signature of Histograms of Orientations
  • a PFH feature value Point Feature History
  • a PPF feature value Point Pair Feature
  • the SHOT feature value is obtained by dividing the periphery of the VXL, calculating the inner product of the reference point and the normal vector of the divided area, and generating a histogram.
  • This SHOT feature amount has a feature that the number of dimensions is high and the feature expression power is high.
  • the PFH feature value is obtained by selecting a large number of two-point sets in the vicinity of the VXL, calculating a normal vector from the two points, and forming a histogram. Since this PFH feature amount is a histogram feature, it has a feature that it has robustness against a certain amount of disturbance and has a high feature expression power.
  • the PPF feature value is a feature value calculated using a normal vector or the like for each two VXL points. Since all VXL is used for this PPF feature quantity, it has robustness against occlusion.
  • SIFT Scale-Invariant Feature Transform
  • SURF Speeded Up Robust Features
  • HOG Histogram of Orient
  • SWLD is generated by calculating the feature amount from each VXL of WLD and extracting FVXL.
  • the SWLD may be updated every time the WLD is updated, or may be updated periodically after a certain period of time regardless of the update timing of the WLD.
  • SWLD may be generated for each feature amount. For example, separate SWLDs may be generated for each feature quantity, such as SWLD1 based on SHOT feature quantity and SWLD2 based on SIFT feature quantity, and the SWLD may be used properly according to the application. Further, the calculated feature amount of each FVXL may be held in each FVXL as feature amount information.
  • SWLD Sparse World
  • the network bandwidth and transfer time can be suppressed by holding WLD and SWLD as map information in a server and switching the map information to be transmitted to WLD or SWLD in response to a request from a client. . Specific examples will be shown below.
  • FIG. 12 and 13 are diagrams showing examples of using SWLD and WLD.
  • the client 1 when the client 1 which is an in-vehicle device needs map information for the purpose of self-position determination, the client 1 sends a request for acquiring map data for self-position estimation to the server (S301).
  • the server transmits the SWLD to the client 1 in response to the acquisition request (S302).
  • the client 1 performs self-position determination using the received SWLD (S303).
  • the client 1 acquires VXL information around the client 1 by various methods such as a distance sensor such as a range finder, a stereo camera, or a combination of a plurality of monocular cameras, and self-assembling from the obtained VXL information and SWLD.
  • the self-position information includes the three-dimensional position information and orientation of the client 1.
  • the client 2 which is an in-vehicle device needs map information for the purpose of drawing a map such as a three-dimensional map
  • the client 2 sends a request for obtaining map data for map drawing to the server (S311). ).
  • the server transmits a WLD to the client 2 in response to the acquisition request (S312).
  • the client 2 performs map drawing using the received WLD (S313).
  • the client 2 creates a rendering image using, for example, an image captured by itself with a visible light camera or the like and a WLD acquired from the server, and draws the created image on a screen such as a car navigation system.
  • the server sends SWLD to the client for applications that mainly require the feature amount of each VXL such as self-position estimation, and WLD is used when detailed VXL information is required such as map drawing. Send to client. Thereby, it becomes possible to transmit / receive map data efficiently.
  • the client may determine whether SWLD or WLD is necessary, and may request the server to send SWLD or WLD. Further, the server may determine whether to transmit SWLD or WLD according to the situation of the client or the network.
  • SWLD sparse world
  • WLD world
  • FIG. 14 is a diagram showing an operation example in this case.
  • a low-speed network with a limited network bandwidth such as in LTE (Long Term Evolution) environment
  • the client accesses the server via the low-speed network (S321), and maps from the server.
  • SWLD is acquired as information (S322).
  • a high-speed network with sufficient network bandwidth such as in a Wi-Fi (registered trademark) environment
  • the client accesses the server via the high-speed network (S323), and acquires the WLD from the server. (S324).
  • the client can acquire suitable map information according to the network bandwidth of the client.
  • the client receives the SWLD via LTE outdoors, and acquires the WLD via Wi-Fi (registered trademark) when entering a facility or the like indoors. As a result, the client can acquire more detailed map information indoors.
  • Wi-Fi registered trademark
  • the client may request WLD or SWLD from the server according to the network bandwidth used by the client.
  • the client may transmit information indicating the network bandwidth used by the client to the server, and the server may transmit data (WLD or SWLD) suitable for the client according to the information.
  • the server may determine the network bandwidth of the client and transmit data (WLD or SWLD) suitable for the client.
  • FIG. 15 is a diagram illustrating an operation example in this case.
  • the client when the client is moving at high speed (S331), the client receives SWLD from the server (S332).
  • the client receives the WLD from the server (S334).
  • the client can acquire map information matching the speed while suppressing the network bandwidth.
  • the client can update rough map information at an appropriate speed by receiving a SWLD with a small amount of data while traveling on an expressway.
  • the client can acquire more detailed map information by receiving the WLD while traveling on a general road.
  • the client may request WLD or SWLD from the server according to its moving speed.
  • the client may transmit information indicating its own moving speed to the server, and the server may transmit data (WLD or SWLD) suitable for the client according to the information.
  • the server may determine the moving speed of the client and transmit data (WLD or SWLD) suitable for the client.
  • the client may first acquire the SWLD from the server, and may acquire the WLD of an important area in the SWLD. For example, when acquiring map data, the client first acquires rough map information by SWLD, narrows down areas where many features such as buildings, signs, or people appear, and then narrows down the WLD of the narrowed area. Get it later. Thereby, the client can acquire detailed information on a necessary area while suppressing the amount of data received from the server.
  • the server may create a separate SWLD for each object from the WLD, and the client may receive each according to the application. Thereby, a network band can be suppressed.
  • the server recognizes a person or a car in advance from the WLD, and creates a human SWLD and a car SWLD.
  • the client receives a person's SWLD if he wants to obtain information on people around him, and receives a car's SWLD if he wants to obtain car information.
  • SWLD types may be distinguished by information (flag or type) added to a header or the like.
  • FIG. 16 is a block diagram of 3D data encoding apparatus 400 according to the present embodiment.
  • FIG. 17 is a flowchart of three-dimensional data encoding processing by the three-dimensional data encoding device 400.
  • the 16 generates encoded 3D data 413 and 414, which are encoded streams, by encoding the input 3D data 411.
  • the encoded 3D data 413 is encoded 3D data corresponding to WLD
  • the encoded 3D data 414 is encoded 3D data corresponding to SWLD.
  • the three-dimensional data encoding apparatus 400 includes an acquisition unit 401, an encoding region determination unit 402, a SWLD extraction unit 403, a WLD encoding unit 404, and a SWLD encoding unit 405.
  • the acquisition unit 401 acquires input three-dimensional data 411 that is point cloud data in a three-dimensional space (S401).
  • the coding area determination unit 402 determines a space area to be coded based on the space area where the point cloud data exists (S402).
  • the SWLD extraction unit 403 defines a space area to be encoded as WLD, and calculates a feature amount from each VXL included in the WLD. Then, the SWLD extraction unit 403 extracts VXL whose feature amount is equal to or greater than a predetermined threshold, defines the extracted VXL as FVXL, and adds the FVXL to the SWLD, thereby generating extracted three-dimensional data 412. (S403). That is, extracted 3D data 412 having a feature amount equal to or greater than a threshold is extracted from the input 3D data 411.
  • the WLD encoding unit 404 generates encoded three-dimensional data 413 corresponding to WLD by encoding the input three-dimensional data 411 corresponding to WLD (S404). At this time, the WLD encoding unit 404 adds information for distinguishing that the encoded three-dimensional data 413 is a stream including WLD to the header of the encoded three-dimensional data 413.
  • the SWLD encoding unit 405 generates encoded three-dimensional data 414 corresponding to SWLD by encoding the extracted three-dimensional data 412 corresponding to SWLD (S405). At this time, the SWLD encoding unit 405 adds information for distinguishing that the encoded three-dimensional data 414 is a stream including SWLD to the header of the encoded three-dimensional data 414.
  • processing order of the process of generating the encoded three-dimensional data 413 and the process of generating the encoded three-dimensional data 414 may be reverse to the above. Also, some or all of these processes may be performed in parallel.
  • a parameter “world_type” is defined.
  • a specific flag may be included in one of the encoded three-dimensional data 413 and 414. For example, a flag including that the stream includes SWLD may be assigned to the encoded three-dimensional data 414. In this case, the decoding apparatus can determine whether the stream includes WLD or SWLD depending on the presence or absence of a flag.
  • the encoding method used when the WLD encoding unit 404 encodes WLD may be different from the encoding method used when the SWLD encoding unit 405 encodes SWLD.
  • inter prediction may be prioritized among intra prediction and inter prediction over the encoding method used for WLD.
  • the encoding method used for SWLD and the encoding method used for WLD may differ in the three-dimensional position representation method.
  • the three-dimensional position of FVXL may be represented by three-dimensional coordinates
  • WLD the three-dimensional position may be represented by an octree that will be described later, and vice versa.
  • the SWLD encoding unit 405 performs encoding so that the data size of the encoded three-dimensional data 414 of SWLD is smaller than the data size of the encoded three-dimensional data 413 of WLD.
  • SWLD may have a lower correlation between data than WLD.
  • the encoding efficiency decreases, and the data size of the encoded three-dimensional data 414 may become larger than the data size of the encoded three-dimensional data 413 of WLD. Therefore, when the data size of the obtained encoded three-dimensional data 414 is larger than the data size of the encoded three-dimensional data 413 of the WLD, the SWLD encoding unit 405 performs re-encoding to thereby obtain the data size.
  • the encoded three-dimensional data 414 with reduced is regenerated.
  • the SWLD extraction unit 403 regenerates the extracted three-dimensional data 412 in which the number of feature points to be extracted is reduced, and the SWLD encoding unit 405 encodes the extracted three-dimensional data 412.
  • the degree of quantization in the SWLD encoding unit 405 may be made coarser.
  • the degree of quantization can be roughened by rounding the data in the lowest layer.
  • the SWLD encoding unit 405 does not generate the SWLD encoded three-dimensional data 414. May be.
  • the encoded 3D data 413 of WLD may be copied to the encoded 3D data 414 of SWLD. That is, the WLD encoded three-dimensional data 413 may be used as it is as the SWLD encoded three-dimensional data 414.
  • FIG. 18 is a block diagram of 3D data decoding apparatus 500 according to the present embodiment.
  • FIG. 19 is a flowchart of the 3D data decoding process performed by the 3D data decoding apparatus 500.
  • the three-dimensional data decoding apparatus 500 shown in FIG. 18 generates decoded three-dimensional data 512 or 513 by decoding the encoded three-dimensional data 511.
  • the encoded 3D data 511 is, for example, the encoded 3D data 413 or 414 generated by the 3D data encoding device 400.
  • the 3D data decoding apparatus 500 includes an acquisition unit 501, a header analysis unit 502, a WLD decoding unit 503, and a SWLD decoding unit 504.
  • the acquisition unit 501 acquires encoded three-dimensional data 511 (S501).
  • the header analysis unit 502 analyzes the header of the encoded three-dimensional data 511 and determines whether the encoded three-dimensional data 511 is a stream including WLD or a stream including SWLD (S502). For example, the determination is performed with reference to the above-described parameter of type_type.
  • the WLD decoding unit 503 When the encoded 3D data 511 is a stream including WLD (Yes in S503), the WLD decoding unit 503 generates the decoded 3D data 512 of WLD by decoding the encoded 3D data 511 (S504). . On the other hand, when the encoded three-dimensional data 511 is a stream including SWLD (No in S503), the SWLD decoding unit 504 generates the decoded three-dimensional data 513 of SWLD by decoding the encoded three-dimensional data 511 ( S505).
  • the decoding method used when the WLD decoding unit 503 decodes WLD may be different from the decoding method used when the SWLD decoding unit 504 decodes SWLD.
  • inter prediction may be prioritized among intra prediction and inter prediction over the decoding method used for WLD.
  • the three-dimensional position representation method may be different between the decoding method used for SWLD and the decoding method used for WLD.
  • the three-dimensional position of FVXL may be represented by three-dimensional coordinates
  • WLD the three-dimensional position may be represented by an octree that will be described later, and vice versa.
  • FIG. 20 is a diagram illustrating an example of VXL of WLD.
  • FIG. 21 is a diagram showing an octree structure of the WLD shown in FIG. In the example shown in FIG. 20, there are three VXLs 1 to 3 that are VXLs including point clouds (hereinafter referred to as effective VXLs).
  • the octree structure is composed of nodes and leaves. Each node has a maximum of 8 nodes or leaves. Each leaf has VXL information. Of the leaves shown in FIG. 21, leaves 1, 2, and 3 represent VXL1, VXL2, and VXL3 shown in FIG. 20, respectively.
  • each node and leaf corresponds to a three-dimensional position.
  • Node 1 corresponds to the entire block shown in FIG.
  • the block corresponding to the node 1 is divided into eight blocks. Among the eight blocks, a block including the valid VXL is set as a node, and the other blocks are set as leaves.
  • the block corresponding to the node is further divided into eight nodes or leaves, and this process is repeated for the hierarchy of the tree structure. In addition, all the lowermost blocks are set to leaves.
  • FIG. 22 is a diagram showing an example of SWLD generated from the WLD shown in FIG. VXL1 and VXL2 shown in FIG. 20 are determined as FVXL1 and FVXL2 as a result of feature amount extraction, and are added to SWLD.
  • VXL3 is not determined as FVXL and is not included in SWLD.
  • FIG. 23 is a diagram illustrating the octree structure of the SWLD illustrated in FIG. In the octree structure shown in FIG. 23, leaf 3 corresponding to VXL3 shown in FIG. 21 is deleted. As a result, the node 3 shown in FIG. 21 does not have a valid VXL and is changed to a leaf.
  • the number of leaves of SWLD is smaller than the number of leaves of WLD, and the encoded three-dimensional data of SWLD is also smaller than the encoded three-dimensional data of WLD.
  • a client such as an in-vehicle device receives SWLD from a server when performing self-position estimation, performs self-position estimation using SWLD, and performs obstacle detection when performing distance detection such as a range finder, stereo.
  • Obstacle detection may be performed based on surrounding three-dimensional information acquired by using various methods such as a camera or a combination of a plurality of monocular cameras.
  • SWLD hardly includes VXL data in a flat region. Therefore, the server may hold a sub-sample world (subWLD) obtained by sub-sampled WLD and send SWLD and subWLD to the client for detection of a static obstacle. Thereby, it is possible to perform self-position estimation and obstacle detection on the client side while suppressing the network bandwidth.
  • subWLD sub-sample world
  • the server may generate a mesh from WLD and hold it in advance as a mesh world (MWLD). For example, the client receives MWLD if it needs coarse 3D rendering and receives WLD if it needs detailed 3D rendering. Thereby, a network band can be suppressed.
  • MWLD mesh world
  • the server may calculate the FVXL by a different method. For example, the server determines that VXL, VLM, SPC, or GOS constituting a signal or intersection is necessary for self-position estimation, driving assistance, automatic driving, etc., and includes it in SWLD as FVXL, FVLM, FSPC, FGOS It doesn't matter if you do. Further, the above determination may be made manually. In addition, you may add FVXL etc. which were obtained by the said method to FVXL etc. which were set based on the feature-value. That is, the SWLD extraction unit 403 may further extract data corresponding to an object having a predetermined attribute from the input three-dimensional data 411 as the extracted three-dimensional data 412.
  • the server may separately hold FVXL necessary for self-position estimation such as signals or intersections, driving assistance, or automatic driving as an upper layer of SWLD (for example, lane world).
  • the server may add an attribute to the VXL in the WLD for each random access unit or every predetermined unit.
  • the attribute includes, for example, information indicating whether it is necessary or unnecessary for self-position estimation, or information indicating whether it is important as traffic information such as a signal or an intersection. Further, the attribute may include a correspondence relationship with a Feature (an intersection or a road) in the lane information (GDF: Geographic Data Files, etc.).
  • the following method may be used as a WLD or SWLD update method.
  • Update information indicating changes in people, construction, or row of trees (for trucks) is uploaded to the server as point clouds or metadata. Based on the upload, the server updates the WLD, and then updates the SWLD using the updated WLD.
  • the client may send the 3D information generated by itself to the server together with the update notification. Good.
  • the server updates SWLD using WLD. If the SWLD is not updated, the server determines that the WLD itself is old.
  • information for distinguishing between WLD and SWLD is added as header information of the encoded stream. For example, when there are multiple types of worlds such as a mesh world or a lane world, they are distinguished. Information may be added to the header information. In addition, when there are a large number of SWLDs having different feature amounts, information for distinguishing each may be added to the header information.
  • SWLD is composed of FVXL, it may include VXL that is not determined to be FVXL.
  • the SWLD may include an adjacent VXL used when calculating the feature amount of the FVXL. Accordingly, even when the feature amount information is not added to each FVXL of the SWLD, the client can calculate the feature amount of the FVXL when receiving the SWLD.
  • SWLD may include information for distinguishing whether each VXL is FVXL or VXL.
  • the three-dimensional data encoding device 400 extracts the extracted three-dimensional data 412 (second three-dimensional data) whose feature amount is equal to or greater than the threshold from the input three-dimensional data 411 (first three-dimensional data), and extracts the extracted three-dimensional data 412 (second three-dimensional data).
  • Encoded three-dimensional data 414 (first encoded three-dimensional data) is generated by encoding the three-dimensional data 412.
  • the three-dimensional data encoding device 400 generates encoded three-dimensional data 414 in which data having a feature amount equal to or greater than a threshold value is encoded. Thereby, the amount of data can be reduced as compared with the case where the input three-dimensional data 411 is encoded as it is. Therefore, the three-dimensional data encoding device 400 can reduce the amount of data to be transmitted.
  • the three-dimensional data encoding device 400 further generates encoded three-dimensional data 413 (second encoded three-dimensional data) by encoding the input three-dimensional data 411.
  • the three-dimensional data encoding device 400 can selectively transmit the encoded three-dimensional data 413 and the encoded three-dimensional data 414, for example, according to the usage.
  • the extracted three-dimensional data 412 is encoded by the first encoding method
  • the input three-dimensional data 411 is encoded by a second encoding method different from the first encoding method.
  • the 3D data encoding apparatus 400 can use encoding methods suitable for the input 3D data 411 and the extracted 3D data 412 respectively.
  • inter prediction has priority over intra prediction and inter prediction over the second encoding method.
  • the three-dimensional data encoding apparatus 400 can raise the priority of inter prediction with respect to the extracted three-dimensional data 412 in which the correlation between adjacent data tends to be low.
  • the first encoding method and the second encoding method differ in the three-dimensional position representation method.
  • a three-dimensional position is expressed by an octree
  • a three-dimensional position is expressed by a three-dimensional coordinate.
  • the three-dimensional data encoding device 400 can use a more suitable three-dimensional position representation method for three-dimensional data having different numbers of data (number of VXL or FVXL).
  • At least one of the encoded three-dimensional data 413 and 414 is the encoded three-dimensional data obtained by encoding the input three-dimensional data 411 or the input three-dimensional data 411.
  • the identifier which shows whether it is the encoding three-dimensional data obtained by encoding a part of is included. That is, the identifier indicates whether the encoded three-dimensional data is WLD encoded three-dimensional data 413 or SWLD encoded three-dimensional data 414.
  • the decoding apparatus can easily determine whether the acquired encoded 3D data is the encoded 3D data 413 or the encoded 3D data 414.
  • the three-dimensional data encoding device 400 encodes the extracted three-dimensional data 412 so that the data amount of the encoded three-dimensional data 414 is smaller than the data amount of the encoded three-dimensional data 413.
  • the three-dimensional data encoding device 400 can make the data amount of the encoded three-dimensional data 414 smaller than the data amount of the encoded three-dimensional data 413.
  • the three-dimensional data encoding device 400 further extracts data corresponding to an object having a predetermined attribute from the input three-dimensional data 411 as the extracted three-dimensional data 412.
  • an object having a predetermined attribute is an object necessary for self-position estimation, driving assistance, automatic driving, or the like, such as a signal or an intersection.
  • the three-dimensional data encoding device 400 can generate encoded three-dimensional data 414 including data necessary for the decoding device.
  • the three-dimensional data encoding device 400 (server) further transmits one of the encoded three-dimensional data 413 and 414 to the client according to the state of the client.
  • the three-dimensional data encoding device 400 can transmit appropriate data according to the state of the client.
  • the client status includes the communication status (for example, network bandwidth) of the client or the moving speed of the client.
  • the three-dimensional data encoding apparatus 400 further transmits one of the encoded three-dimensional data 413 and 414 to the client in response to a request from the client.
  • the three-dimensional data encoding device 400 can transmit appropriate data in response to a client request.
  • the 3D data decoding apparatus 500 decodes the encoded 3D data 413 or 414 generated by the 3D data encoding apparatus 400.
  • the three-dimensional data decoding apparatus 500 performs first decoding on the encoded three-dimensional data 414 obtained by encoding the extracted three-dimensional data 412 whose feature amount extracted from the input three-dimensional data 411 is equal to or greater than a threshold value. Decrypt by method. In addition, the three-dimensional data decoding apparatus 500 decodes the encoded three-dimensional data 413 obtained by encoding the input three-dimensional data 411 by a second decoding method different from the first decoding method.
  • the three-dimensional data decoding apparatus 500 selects the encoded three-dimensional data 414 obtained by encoding the data whose feature amount is equal to or greater than the threshold, and the encoded three-dimensional data 413, for example, according to the usage application. Can be received automatically. Thereby, the three-dimensional data decoding apparatus 500 can reduce the amount of data to be transmitted. Further, the three-dimensional data decoding apparatus 500 can use a decoding method suitable for each of the input three-dimensional data 411 and the extracted three-dimensional data 412.
  • inter prediction has priority over intra prediction and inter prediction over the second decoding method.
  • the three-dimensional data decoding apparatus 500 can raise the priority of inter prediction with respect to the extracted three-dimensional data in which the correlation between adjacent data tends to be low.
  • the first decoding method and the second decoding method differ in the three-dimensional position representation method.
  • the three-dimensional position is expressed by an octree
  • the three-dimensional position is expressed by a three-dimensional coordinate.
  • the three-dimensional data decoding apparatus 500 can use a more suitable three-dimensional position expression method for three-dimensional data having different numbers of data (number of VXL or FVXL).
  • At least one of the encoded three-dimensional data 413 and 414 is the encoded three-dimensional data obtained by encoding the input three-dimensional data 411 or the input three-dimensional data 411.
  • the identifier which shows whether it is the encoding three-dimensional data obtained by encoding a part of is included.
  • the three-dimensional data decoding apparatus 500 refers to the identifier to identify the encoded three-dimensional data 413 and 414.
  • the 3D data decoding apparatus 500 can easily determine whether the acquired encoded 3D data is the encoded 3D data 413 or the encoded 3D data 414.
  • the 3D data decoding apparatus 500 further notifies the server of the state of the client (3D data decoding apparatus 500).
  • the three-dimensional data decoding apparatus 500 receives one of the encoded three-dimensional data 413 and 414 transmitted from the server according to the state of the client.
  • the 3D data decoding apparatus 500 can receive appropriate data according to the state of the client.
  • the client status includes the communication status (for example, network bandwidth) of the client or the moving speed of the client.
  • the three-dimensional data decoding apparatus 500 further requests one of the encoded three-dimensional data 413 and 414 from the server, and in response to the request, one of the encoded three-dimensional data 413 and 414 transmitted from the server. Receive.
  • the three-dimensional data decoding apparatus 500 can receive appropriate data according to the application.
  • FIG. 24 is a block diagram of the three-dimensional data creation device 620 according to the present embodiment.
  • the three-dimensional data creation device 620 is included in the host vehicle, for example, by synthesizing the received second three-dimensional data 635 with the first three-dimensional data 632 created by the three-dimensional data creation device 620, thereby making the denser.
  • the third 3D data 636 is created.
  • the three-dimensional data creation device 620 includes a three-dimensional data creation unit 621, a request range determination unit 622, a search unit 623, a reception unit 624, a decoding unit 625, and a synthesis unit 626.
  • the three-dimensional data creation unit 621 creates first three-dimensional data 632 using sensor information 631 detected by a sensor included in the host vehicle.
  • the required range determination unit 622 determines a required range that is a three-dimensional space range in which data is insufficient in the generated first three-dimensional data 632.
  • the search unit 623 searches for surrounding vehicles that possess the three-dimensional data of the requested range, and transmits requested range information 633 indicating the requested range to the surrounding vehicles specified by the search.
  • the receiving unit 624 receives encoded three-dimensional data 634 that is an encoded stream of a requested range from surrounding vehicles (S624).
  • the search part 623 may issue a request indiscriminately with respect to all the vehicles existing in the specific range, and may receive the encoded three-dimensional data 634 from a partner who has responded.
  • the search unit 623 may send a request to an object such as a traffic light or a sign, not limited to a vehicle, and receive the encoded three-dimensional data 634 from the object.
  • the decoding unit 625 acquires the second 3D data 635 by decoding the received encoded 3D data 634.
  • the synthesizing unit 626 synthesizes the first three-dimensional data 632 and the second three-dimensional data 635 to create denser third three-dimensional data 636.
  • FIG. 25 is a block diagram of the three-dimensional data transmission device 640.
  • the three-dimensional data transmission device 640 processes the fifth three-dimensional data 652 included in the surrounding vehicle described above and created by the surrounding vehicle into the sixth three-dimensional data 654 requested by the own vehicle, and the sixth three-dimensional data
  • the encoded three-dimensional data 634 is generated by encoding 654, and the encoded three-dimensional data 634 is transmitted to the host vehicle.
  • the three-dimensional data transmission device 640 includes a three-dimensional data creation unit 641, a reception unit 642, an extraction unit 643, an encoding unit 644, and a transmission unit 645.
  • the three-dimensional data creation unit 641 creates the fifth three-dimensional data 652 using the sensor information 651 detected by the sensors included in the surrounding vehicles.
  • the receiving unit 642 receives the request range information 633 transmitted from the host vehicle.
  • the extraction unit 643 extracts the three-dimensional data of the required range indicated by the required range information 633 from the fifth three-dimensional data 652, thereby processing the fifth three-dimensional data 652 into the sixth three-dimensional data 654. To do.
  • the encoding unit 644 generates encoded three-dimensional data 634 that is an encoded stream by encoding the sixth three-dimensional data 654. Then, the transmission unit 645 transmits the encoded three-dimensional data 634 to the host vehicle.
  • each vehicle includes the three-dimensional data generation device 620 and the three-dimensional data transmission device. It may have a function with 640.
  • 3D data of the vehicle acquired by a sensor such as a range finder (LiDAR) mounted on the vehicle or a stereo camera.
  • a sensor such as a range finder (LiDAR) mounted on the vehicle or a stereo camera.
  • LiDAR range finder
  • 3D maps change not only in 3D point clouds, but also in 2D map data such as road and intersection shape information, or in real time such as traffic jams and accidents, such as HD maps proposed by HERE Information may be included.
  • a three-dimensional map is composed of a plurality of layers such as three-dimensional data, two-dimensional data, and metadata that changes in real time, and the apparatus can acquire or reference only necessary data.
  • the point cloud data may be the above-described SWLD, or may include point cloud data that is not a feature point.
  • transmission / reception of point cloud data is performed based on one or a plurality of random access units.
  • the following method can be used as a matching method between the 3D map and the vehicle detection 3D data.
  • the apparatus compares the shape of the point cloud in each point cloud, and determines that the parts with high similarity between feature points are at the same position.
  • the apparatus performs matching by comparing the feature points constituting the SWLD and the three-dimensional feature points extracted from the own vehicle detection three-dimensional data.
  • FIG. 26 is a block diagram illustrating a configuration example of the three-dimensional information processing apparatus 700 according to the present embodiment.
  • the 3D information processing apparatus 700 is mounted on an animal body such as an automobile, for example. As shown in FIG. 26, the three-dimensional information processing apparatus 700 includes a three-dimensional map acquisition unit 701, a vehicle detection data acquisition unit 702, an abnormal case determination unit 703, a coping action determination unit 704, and an operation control unit 705. With.
  • the three-dimensional information processing apparatus 700 is not shown for detecting a structure or moving object around the vehicle such as a camera that acquires a two-dimensional image, or a one-dimensional data sensor using ultrasonic waves or laser. A two-dimensional or one-dimensional sensor may be provided.
  • the three-dimensional information processing apparatus 700 may include a communication unit (not shown) for acquiring a three-dimensional map by a mobile communication network such as 4G or 5G, or vehicle-to-vehicle communication or road-to-vehicle communication. .
  • the 3D map acquisition unit 701 acquires a 3D map 711 in the vicinity of the travel route.
  • the three-dimensional map acquisition unit 701 acquires the three-dimensional map 711 through a mobile communication network, vehicle-to-vehicle communication, or road-to-vehicle communication.
  • the own vehicle detection data acquisition unit 702 acquires the own vehicle detection three-dimensional data 712 based on the sensor information. For example, the own vehicle detection data acquisition unit 702 generates the own vehicle detection three-dimensional data 712 based on sensor information acquired by a sensor included in the own vehicle.
  • the abnormal case determination unit 703 detects an abnormal case by performing a predetermined check on at least one of the acquired three-dimensional map 711 and the own vehicle detection three-dimensional data 712. That is, the abnormal case determination unit 703 determines whether at least one of the acquired three-dimensional map 711 and own vehicle detection three-dimensional data 712 is abnormal.
  • the coping operation determination unit 704 determines the coping operation for the abnormal case.
  • the operation control unit 705 controls the operation of each processing unit, such as the three-dimensional map acquisition unit 701, which is necessary for performing the countermeasure operation.
  • the three-dimensional information processing apparatus 700 ends the process.
  • the three-dimensional information processing apparatus 700 performs self-position estimation of the vehicle having the three-dimensional information processing apparatus 700 using the three-dimensional map 711 and the own vehicle detection three-dimensional data 712. Next, the three-dimensional information processing apparatus 700 automatically drives the vehicle using the result of self-position estimation.
  • the three-dimensional information processing apparatus 700 acquires map data (three-dimensional map 711) including the first three-dimensional position information via the communication path.
  • the first three-dimensional position information is encoded in units of subspaces having three-dimensional coordinate information, each of which is an aggregate of one or more subspaces, each of which can be decoded independently. Includes access units.
  • the first three-dimensional position information is data (SWLD) in which feature points whose three-dimensional feature amounts are equal to or greater than a predetermined threshold are encoded.
  • the three-dimensional information processing apparatus 700 generates second three-dimensional position information (own vehicle detection three-dimensional data 712) from information detected by the sensor. Next, the three-dimensional information processing apparatus 700 performs the abnormality determination process on the first three-dimensional position information or the second three-dimensional position information, so that the first three-dimensional position information or the second three-dimensional position information is processed. It is determined whether or not the three-dimensional position information is abnormal.
  • the three-dimensional information processing apparatus 700 determines a countermeasure operation for the abnormality. Next, the three-dimensional information processing apparatus 700 performs control necessary for performing the countermeasure operation.
  • the three-dimensional information processing apparatus 700 can detect an abnormality in the first three-dimensional position information or the second three-dimensional position information and perform a coping operation.
  • FIG. 27 is a block diagram illustrating a configuration example of the three-dimensional data creation device 810 according to the present embodiment.
  • the three-dimensional data creation device 810 is mounted on a vehicle, for example.
  • the three-dimensional data creation device 810 transmits / receives three-dimensional data to / from an external traffic monitoring cloud, a preceding vehicle or a following vehicle, and creates and accumulates three-dimensional data.
  • the three-dimensional data creation device 810 includes a data reception unit 811, a communication unit 812, a reception control unit 813, a format conversion unit 814, a plurality of sensors 815, a three-dimensional data creation unit 816, and a three-dimensional data synthesis unit. 817, a three-dimensional data storage unit 818, a communication unit 819, a transmission control unit 820, a format conversion unit 821, and a data transmission unit 822.
  • the data receiving unit 811 receives the three-dimensional data 831 from the traffic monitoring cloud or the preceding vehicle.
  • the three-dimensional data 831 includes, for example, information such as a point cloud, visible light video, depth information, sensor position information, or speed information including an area that cannot be detected by the sensor 815 of the host vehicle.
  • the communication unit 812 communicates with the traffic monitoring cloud or the preceding vehicle, and transmits a data transmission request or the like to the traffic monitoring cloud or the preceding vehicle.
  • the reception control unit 813 exchanges information such as a compatible format with the communication destination via the communication unit 812, and establishes communication with the communication destination.
  • the format conversion unit 814 generates three-dimensional data 832 by performing format conversion or the like on the three-dimensional data 831 received by the data reception unit 811. Further, the format conversion unit 814 performs expansion or decoding processing when the three-dimensional data 831 is compressed or encoded.
  • the plurality of sensors 815 is a sensor group that acquires information outside the vehicle, such as LiDAR, visible light camera, or infrared camera, and generates sensor information 833.
  • the sensor information 833 is three-dimensional data such as a point cloud (point cloud data) when the sensor 815 is a laser sensor such as LiDAR. Note that the sensor 815 may not be plural.
  • the 3D data creation unit 816 generates 3D data 834 from the sensor information 833.
  • the three-dimensional data 834 includes information such as a point cloud, visible light video, depth information, sensor position information, or speed information, for example.
  • the three-dimensional data composition unit 817 synthesizes the three-dimensional data 832 created by the traffic monitoring cloud or the preceding vehicle with the three-dimensional data 834 created based on the sensor information 833 of the own vehicle.
  • the three-dimensional data 835 including the space ahead of the preceding vehicle that cannot be detected by the sensor 815 is constructed.
  • the three-dimensional data storage unit 818 stores the generated three-dimensional data 835 and the like.
  • the communication unit 819 communicates with the traffic monitoring cloud or the following vehicle, and transmits a data transmission request or the like to the traffic monitoring cloud or the following vehicle.
  • the transmission control unit 820 exchanges information such as a compatible format with the communication destination via the communication unit 819, and establishes communication with the communication destination.
  • the transmission control unit 820 uses the 3D data construction information of the 3D data 832 generated by the 3D data synthesis unit 817 and the data transmission request from the communication destination in the space of the transmission target 3D data. A certain transmission area is determined.
  • the transmission control unit 820 determines a transmission area including a space ahead of the host vehicle that cannot be detected by the sensor of the subsequent vehicle, in response to a data transmission request from the traffic monitoring cloud or the subsequent vehicle. In addition, the transmission control unit 820 determines a transmission area by determining whether or not a space that can be transmitted or a transmitted space is updated based on the three-dimensional data construction information. For example, the transmission control unit 820 determines an area specified by the data transmission request and an area where the corresponding three-dimensional data 835 exists as the transmission area. Then, the transmission control unit 820 notifies the format conversion unit 821 of the format and transmission area corresponding to the communication destination.
  • the format conversion unit 821 converts the three-dimensional data 836 in the transmission area out of the three-dimensional data 835 stored in the three-dimensional data storage unit 818 to convert the three-dimensional data 837 into a format supported by the reception side. Generate. Note that the format conversion unit 821 may reduce the data amount by compressing or encoding the three-dimensional data 837.
  • the data transmission unit 822 transmits the three-dimensional data 837 to the traffic monitoring cloud or the following vehicle.
  • the three-dimensional data 837 includes, for example, information such as a point cloud ahead of the host vehicle, a visible light image, depth information, or sensor position information including an area that becomes a blind spot of the following vehicle.
  • format conversion or the like is performed in the format conversion units 814 and 821
  • format conversion may not be performed.
  • the three-dimensional data creation device 810 obtains from the outside three-dimensional data 831 in a region that cannot be detected by the sensor 815 of the host vehicle, and sensor information 833 detected by the three-dimensional data 831 and the sensor 815 of the host vehicle.
  • the three-dimensional data 835 is generated by combining the three-dimensional data 834 based on the above. Accordingly, the three-dimensional data creation device 810 can generate three-dimensional data in a range that cannot be detected by the sensor 815 of the host vehicle.
  • the three-dimensional data creation device 810 generates three-dimensional data including the space ahead of the host vehicle that cannot be detected by the sensor of the following vehicle in response to a data transmission request from the traffic monitoring cloud or the following vehicle. It can be transmitted to vehicles.
  • FIG. 28 is a diagram showing a configuration of a three-dimensional map and sensor information transmission / reception system according to the present embodiment.
  • This system includes a server 901 and client devices 902A and 902B. Note that the client devices 902A and 902B are also referred to as client devices 902 unless otherwise distinguished.
  • the client device 902 is, for example, an in-vehicle device mounted on a moving body such as a vehicle.
  • the server 901 is, for example, a traffic monitoring cloud and can communicate with a plurality of client devices 902.
  • the server 901 transmits a three-dimensional map composed of a point cloud to the client device 902.
  • the configuration of the three-dimensional map is not limited to the point cloud, and may represent other three-dimensional data such as a mesh structure.
  • the client device 902 transmits the sensor information acquired by the client device 902 to the server 901.
  • the sensor information includes, for example, at least one of LiDAR acquisition information, visible light image, infrared image, depth image, sensor position information, and velocity information.
  • Data transmitted / received between the server 901 and the client device 902 may be compressed for data reduction, or may remain uncompressed to maintain data accuracy.
  • a three-dimensional compression method based on an octree structure can be used for the point cloud.
  • a two-dimensional image compression method can be used for the visible light image, the infrared image, and the depth image.
  • the two-dimensional image compression method is, for example, MPEG-4 AVC or HEVC standardized by MPEG.
  • the server 901 transmits a three-dimensional map managed by the server 901 to the client device 902 in response to a three-dimensional map transmission request from the client device 902.
  • the server 901 may transmit the three-dimensional map without waiting for the three-dimensional map transmission request from the client device 902.
  • the server 901 may broadcast a three-dimensional map to one or more client devices 902 in a predetermined space.
  • the server 901 may transmit a three-dimensional map suitable for the position of the client device 902 to the client device 902 that has received a transmission request once every predetermined time. Further, the server 901 may transmit the three-dimensional map to the client device 902 every time the three-dimensional map managed by the server 901 is updated.
  • the client device 902 issues a 3D map transmission request to the server 901. For example, when the client device 902 wants to perform self-position estimation during traveling, the client device 902 transmits a transmission request for a three-dimensional map to the server 901.
  • the client device 902 may send a transmission request for a three-dimensional map to the server 901.
  • the client device 902 may issue a transmission request for the 3D map to the server 901.
  • the client device 902 may issue a three-dimensional map transmission request to the server 901 when a certain period of time has elapsed since the client device 902 acquired the three-dimensional map.
  • the client device 902 may issue a transmission request for the three-dimensional map to the server 901 before a certain time when the client device 902 goes out from the space indicated by the three-dimensional map held by the client device 902. For example, when the client device 902 exists within a predetermined distance from the boundary of the space indicated by the 3D map held by the client device 902, the client device 902 issues a 3D map transmission request to the server 901. May be. Further, when the movement path and movement speed of the client device 902 can be grasped, the time when the client device 902 goes out is predicted based on these information from the space indicated by the three-dimensional map held by the client device 902. May be.
  • the client device 902 may send a transmission request for the three-dimensional map to the server 901.
  • the client device 902 transmits the sensor information to the server 901 in response to the sensor information transmission request transmitted from the server 901.
  • the client device 902 may send the sensor information to the server 901 without waiting for a sensor information transmission request from the server 901. For example, when the client apparatus 902 once obtains a sensor information transmission request from the server 901, the client apparatus 902 may periodically transmit the sensor information to the server 901 for a certain period.
  • the client device 902 has a peripheral area around the client device 902 when an error in alignment between the three-dimensional data created by the client device 902 based on the sensor information and the three-dimensional map obtained from the server 901 is greater than or equal to a certain value. It may be determined that there is a possibility that the three-dimensional map has changed, and that fact and sensor information may be transmitted to the server 901.
  • the server 901 issues a sensor information transmission request to the client device 902.
  • the server 901 receives position information of the client device 902 such as GPS from the client device 902.
  • position information of the client device 902 such as GPS from the client device 902.
  • the server 901 determines that the client device 902 is approaching a space with little information in the three-dimensional map managed by the server 901 based on the position information of the client device 902
  • the client 902 generates a new three-dimensional map.
  • a request for transmitting sensor information is sent to the device 902.
  • the server 901 issues a sensor information transmission request when it is desired to update the three-dimensional map, when it is desired to confirm road conditions such as during snowfall or at a disaster, or when it is necessary to confirm traffic conditions or incident / accident situations. Also good.
  • the client device 902 may set the data amount of the sensor information to be transmitted to the server 901 according to the communication state or the bandwidth when the sensor information transmission request received from the server 901 is received. Setting the amount of sensor information to be transmitted to the server 901 is, for example, increasing or decreasing the data itself, or selecting a compression method as appropriate.
  • FIG. 29 is a block diagram illustrating a configuration example of the client device 902.
  • the client device 902 receives a three-dimensional map composed of a point cloud or the like from the server 901, and estimates the self-position of the client device 902 from the three-dimensional data created based on the sensor information of the client device 902. In addition, the client device 902 transmits the acquired sensor information to the server 901.
  • the client device 902 includes a data reception unit 1011, a communication unit 1012, a reception control unit 1013, a format conversion unit 1014, a plurality of sensors 1015, a 3D data creation unit 1016, a 3D image processing unit 1017, A three-dimensional data storage unit 1018, a format conversion unit 1019, a communication unit 1020, a transmission control unit 1021, and a data transmission unit 1022 are provided.
  • the data receiving unit 1011 receives the three-dimensional map 1031 from the server 901.
  • the three-dimensional map 1031 is data including a point cloud such as WLD or SWLD.
  • the three-dimensional map 1031 may include either compressed data or non-compressed data.
  • the communication unit 1012 communicates with the server 901 and transmits a data transmission request (for example, a three-dimensional map transmission request) to the server 901.
  • a data transmission request for example, a three-dimensional map transmission request
  • the reception control unit 1013 exchanges information such as a compatible format with the communication destination via the communication unit 1012, and establishes communication with the communication destination.
  • the format conversion unit 1014 generates a three-dimensional map 1032 by performing format conversion or the like on the three-dimensional map 1031 received by the data receiving unit 1011.
  • the format conversion unit 1014 performs decompression or decoding processing when the three-dimensional map 1031 is compressed or encoded. Note that the format conversion unit 1014 does not perform decompression or decoding processing if the three-dimensional map 1031 is non-compressed data.
  • the plurality of sensors 1015 is a sensor group that acquires information outside the vehicle on which the client device 902 is mounted, such as a LiDAR, a visible light camera, an infrared camera, or a depth sensor, and generates sensor information 1033.
  • the sensor information 1033 is three-dimensional data such as a point cloud (point cloud data) when the sensor 1015 is a laser sensor such as LiDAR. Note that the number of sensors 1015 may not be plural.
  • the 3D data creation unit 1016 creates 3D data 1034 around the host vehicle based on the sensor information 1033.
  • the three-dimensional data creation unit 1016 creates point cloud data with color information around the host vehicle using information acquired by LiDAR and a visible light image obtained by a visible light camera.
  • the three-dimensional image processing unit 1017 performs self-position estimation processing of the host vehicle using the received three-dimensional map 1032 such as a point cloud and the three-dimensional data 1034 around the host vehicle generated from the sensor information 1033. . Note that the three-dimensional image processing unit 1017 generates the three-dimensional data 1035 around the host vehicle by synthesizing the three-dimensional map 1032 and the three-dimensional data 1034, and self-position estimation is performed using the generated three-dimensional data 1035. Processing may be performed.
  • 3D data storage unit 1018 stores 3D map 1032, 3D data 1034, 3D data 1035, and the like.
  • the format conversion unit 1019 generates sensor information 1037 by converting the sensor information 1033 into a format supported by the receiving side.
  • the format conversion unit 1019 may reduce the data amount by compressing or encoding the sensor information 1037. Further, the format conversion unit 1019 may omit the process when the format conversion is not necessary. Further, the format conversion unit 1019 may control the amount of data to be transmitted according to the designation of the transmission range.
  • the communication unit 1020 communicates with the server 901 and receives a data transmission request (sensor information transmission request) from the server 901.
  • the transmission control unit 1021 establishes communication by exchanging information such as a compatible format with a communication destination via the communication unit 1020.
  • the data transmission unit 1022 transmits the sensor information 1037 to the server 901.
  • the sensor information 1037 includes, for example, a plurality of sensors such as information acquired by LiDAR, a luminance image acquired by a visible light camera, an infrared image acquired by an infrared camera, a depth image acquired by a depth sensor, sensor position information, and velocity information.
  • the information acquired by 1015 is included.
  • FIG. 30 is a block diagram illustrating a configuration example of the server 901.
  • the server 901 receives the sensor information transmitted from the client device 902, and creates three-dimensional data based on the received sensor information.
  • the server 901 updates the 3D map managed by the server 901 using the created 3D data. Further, the server 901 transmits the updated three-dimensional map to the client device 902 in response to the three-dimensional map transmission request from the client device 902.
  • the server 901 includes a data reception unit 1111, a communication unit 1112, a reception control unit 1113, a format conversion unit 1114, a 3D data creation unit 1116, a 3D data synthesis unit 1117, and a 3D data storage unit 1118.
  • the data receiving unit 1111 receives the sensor information 1037 from the client device 902.
  • the sensor information 1037 includes, for example, information acquired by LiDAR, a luminance image acquired by a visible light camera, an infrared image acquired by an infrared camera, a depth image acquired by a depth sensor, sensor position information, speed information, and the like.
  • the communication unit 1112 communicates with the client device 902 and transmits a data transmission request (for example, a sensor information transmission request) to the client device 902.
  • a data transmission request for example, a sensor information transmission request
  • the reception control unit 1113 exchanges information such as a compatible format with the communication destination via the communication unit 1112, and establishes communication.
  • the format conversion unit 1114 When the received sensor information 1037 is compressed or encoded, the format conversion unit 1114 generates sensor information 1132 by performing decompression or decoding processing. Note that the format conversion unit 1114 does not perform decompression or decoding processing if the sensor information 1037 is non-compressed data.
  • the 3D data creation unit 1116 creates 3D data 1134 around the client device 902 based on the sensor information 1132. For example, the three-dimensional data creation unit 1116 creates point cloud data with color information around the client device 902 using information acquired by LiDAR and a visible light image obtained by a visible light camera.
  • the three-dimensional data combining unit 1117 updates the three-dimensional map 1135 by combining the three-dimensional data 1134 created based on the sensor information 1132 with the three-dimensional map 1135 managed by the server 901.
  • 3D data storage unit 1118 stores 3D map 1135 and the like.
  • the format conversion unit 1119 generates the three-dimensional map 1031 by converting the three-dimensional map 1135 into a format supported by the receiving side. Note that the format conversion unit 1119 may reduce the amount of data by compressing or encoding the three-dimensional map 1135. Further, the format conversion unit 1119 may omit the process when it is not necessary to perform format conversion. Further, the format conversion unit 1119 may control the amount of data to be transmitted according to the designation of the transmission range.
  • the communication unit 1120 communicates with the client device 902 and receives a data transmission request (transmission request for a three-dimensional map) and the like from the client device 902.
  • the transmission control unit 1121 establishes communication by exchanging information such as a compatible format with a communication destination via the communication unit 1120.
  • the data transmission unit 1122 transmits the three-dimensional map 1031 to the client device 902.
  • the three-dimensional map 1031 is data including a point cloud such as WLD or SWLD.
  • the three-dimensional map 1031 may include either compressed data or non-compressed data.
  • FIG. 31 is a flowchart showing an operation when the client device 902 acquires a three-dimensional map.
  • the client device 902 requests the server 901 to transmit a three-dimensional map (such as a point cloud) (S1001).
  • the client apparatus 902 may request the server 901 to transmit a three-dimensional map related to the position information by transmitting the position information of the client apparatus 902 obtained by GPS or the like together.
  • the client device 902 receives a three-dimensional map from the server 901 (S1002). If the received three-dimensional map is compressed data, the client device 902 generates a non-compressed three-dimensional map by decoding the received three-dimensional map (S1003).
  • the client device 902 creates three-dimensional data 1034 around the client device 902 from the sensor information 1033 obtained by the plurality of sensors 1015 (S1004).
  • the client device 902 estimates the self-position of the client device 902 using the three-dimensional map 1032 received from the server 901 and the three-dimensional data 1034 created from the sensor information 1033 (S1005).
  • FIG. 32 is a flowchart showing an operation at the time of transmitting sensor information by the client device 902.
  • the client device 902 receives a transmission request for sensor information from the server 901 (S1011).
  • the client device 902 that has received the transmission request transmits the sensor information 1037 to the server 901 (S1012).
  • the sensor information 1033 includes a plurality of pieces of information obtained by the plurality of sensors 1015
  • the client device 902 generates the sensor information 1037 by compressing each piece of information using a compression method suitable for each piece of information. Good.
  • FIG. 33 is a flowchart illustrating an operation when the server 901 acquires sensor information.
  • the server 901 requests the client device 902 to transmit sensor information (S1021).
  • the server 901 receives the sensor information 1037 transmitted from the client device 902 in response to the request (S1022).
  • the server 901 creates three-dimensional data 1134 using the received sensor information 1037 (S1023).
  • the server 901 reflects the created three-dimensional data 1134 in the three-dimensional map 1135 (S1024).
  • FIG. 34 is a flowchart showing an operation when the server 901 transmits a three-dimensional map.
  • the server 901 receives a three-dimensional map transmission request from the client device 902 (S1031).
  • the server 901 that has received the three-dimensional map transmission request transmits the three-dimensional map 1031 to the client device 902 (S1032).
  • the server 901 may extract a nearby three-dimensional map in accordance with the position information of the client device 902, and transmit the extracted three-dimensional map.
  • the server 901 may compress a three-dimensional map configured by a point cloud using, for example, a compression method using an octree structure, and transmit the compressed three-dimensional map.
  • the server 901 creates three-dimensional data 1134 near the position of the client device 902 using the sensor information 1037 received from the client device 902. Next, the server 901 calculates a difference between the three-dimensional data 1134 and the three-dimensional map 1135 by matching the created three-dimensional data 1134 with the three-dimensional map 1135 of the same area managed by the server 901. . If the difference is greater than or equal to a predetermined threshold, the server 901 determines that some abnormality has occurred around the client device 902. For example, when a land subsidence occurs due to a natural disaster such as an earthquake, a large difference occurs between the three-dimensional map 1135 managed by the server 901 and the three-dimensional data 1134 created based on the sensor information 1037. It is possible.
  • the sensor information 1037 may include information indicating at least one of the sensor type, the sensor performance, and the sensor model number. Further, a class ID or the like corresponding to the sensor performance may be added to the sensor information 1037. For example, when the sensor information 1037 is information acquired by LiDAR, a sensor that can acquire information with accuracy of several millimeters is class 1, a sensor that can acquire information with accuracy of several centimeters is class 2, and a sensor that can acquire information with accuracy of several centimeters It is conceivable to assign an identifier to the sensor performance, such as class 3, for sensors that can acquire information with accuracy. Further, the server 901 may estimate sensor performance information and the like from the model number of the client device 902.
  • the server 901 may determine the sensor specification information from the vehicle type of the vehicle. In this case, the server 901 may acquire information on the vehicle type of the vehicle in advance, or the sensor information may include the information. The server 901 may switch the degree of correction for the three-dimensional data 1134 created using the sensor information 1037 using the acquired sensor information 1037. For example, when the sensor performance is high accuracy (class 1), the server 901 does not correct the three-dimensional data 1134. When the sensor performance is low accuracy (class 3), the server 901 applies correction according to the accuracy of the sensor to the three-dimensional data 1134. For example, the server 901 increases the degree of correction (intensity) as the accuracy of the sensor is lower.
  • the server 901 may simultaneously send sensor information transmission requests to a plurality of client devices 902 in a certain space.
  • the server 901 receives a plurality of pieces of sensor information from a plurality of client devices 902, it is not necessary to use all the sensor information for creating the three-dimensional data 1134.
  • a sensor to be used according to the sensor performance Information may be selected.
  • the server 901 selects highly accurate sensor information (class 1) from a plurality of received sensor information, and creates three-dimensional data 1134 using the selected sensor information. May be.
  • the server 901 is not limited to a server such as a traffic monitoring cloud, but may be another client device (on-vehicle).
  • FIG. 35 is a diagram showing a system configuration in this case.
  • the client apparatus 902C issues a sensor information transmission request to the client apparatus 902A nearby, and acquires the sensor information from the client apparatus 902A. Then, the client device 902C creates three-dimensional data using the acquired sensor information of the client device 902A, and updates the three-dimensional map of the client device 902C. Thereby, the client device 902C can generate a three-dimensional map of the space that can be acquired from the client device 902A by taking advantage of the performance of the client device 902C. For example, such a case is considered to occur when the performance of the client device 902C is high.
  • the client apparatus 902A that provided the sensor information is given the right to acquire a highly accurate three-dimensional map generated by the client apparatus 902C.
  • the client device 902A receives a highly accurate three-dimensional map from the client device 902C according to the right.
  • the client device 902C may send a sensor information transmission request to a plurality of nearby client devices 902 (client device 902A and client device 902B).
  • client device 902A and client device 902B When the sensor of the client device 902A or the client device 902B has high performance, the client device 902C can create three-dimensional data using sensor information obtained by the high performance sensor.
  • FIG. 36 is a block diagram illustrating the functional configuration of the server 901 and the client device 902.
  • the server 901 includes, for example, a three-dimensional map compression / decoding processing unit 1201 that compresses and decodes a three-dimensional map, and a sensor information compression / decoding processing unit 1202 that compresses and decodes sensor information.
  • the client device 902 includes a three-dimensional map decoding processing unit 1211 and a sensor information compression processing unit 1212.
  • the three-dimensional map decoding processing unit 1211 receives the compressed encoded data of the three-dimensional map, decodes the encoded data, and acquires the three-dimensional map.
  • the sensor information compression processing unit 1212 compresses the sensor information itself instead of the three-dimensional data created from the acquired sensor information, and transmits the encoded data of the sensor information to the server 901.
  • the client device 902 only needs to store a processing unit (device or LSI) that performs processing for decoding a three-dimensional map (point cloud or the like). There is no need to hold a processing unit that performs processing for compressing the. Thereby, the cost and power consumption of the client device 902 can be suppressed.
  • the client device 902 is mounted on the moving body, and the sensor information 1033 obtained by the sensor 1015 mounted on the moving body indicates the surrounding state of the moving body.
  • the surrounding three-dimensional data 1034 is created.
  • the client device 902 estimates the self position of the moving object using the created three-dimensional data 1034.
  • the client device 902 transmits the acquired sensor information 1033 to the server 901 or another moving body 902.
  • the client device 902 transmits the sensor information 1033 to the server 901 or the like. Thereby, there is a possibility that the data amount of the transmission data can be reduced as compared with the case of transmitting the three-dimensional data. Further, since it is not necessary to perform processing such as compression or encoding of three-dimensional data in the client device 902, the processing amount of the client device 902 can be reduced. Therefore, the client device 902 can reduce the amount of data transmitted or simplify the configuration of the device.
  • the client device 902 further transmits a transmission request for a 3D map to the server 901 and receives the 3D map 1031 from the server 901.
  • the client device 902 estimates the self-position using the three-dimensional data 1034 and the three-dimensional map 1032.
  • the sensor information 1033 includes at least one of information obtained by a laser sensor, a luminance image, an infrared image, a depth image, sensor position information, and sensor speed information.
  • the sensor information 1033 includes information indicating the performance of the sensor.
  • the client device 902 encodes or compresses the sensor information 1033, and transmits sensor information 1037 after encoding or compression to the server 901 or another mobile unit 902 in the transmission of the sensor information. According to this, the client device 902 can reduce the amount of data to be transmitted.
  • the client device 902 includes a processor and a memory, and the processor performs the above processing using the memory.
  • the server 901 can communicate with the client device 902 mounted on the mobile body, and sensor information 1037 indicating the surrounding state of the mobile body obtained by the sensor 1015 mounted on the mobile body. Is received from the client device 902. The server 901 creates three-dimensional data 1134 around the moving object from the received sensor information 1037.
  • the server 901 creates the three-dimensional data 1134 using the sensor information 1037 transmitted from the client device 902. Thereby, there is a possibility that the data amount of the transmission data can be reduced as compared with the case where the client device 902 transmits the three-dimensional data. Further, since it is not necessary to perform processing such as compression or encoding of three-dimensional data in the client device 902, the processing amount of the client device 902 can be reduced. Therefore, the server 901 can reduce the amount of data to be transmitted or simplify the configuration of the apparatus.
  • the server 901 further transmits a sensor information transmission request to the client device 902.
  • the server 901 updates the three-dimensional map 1135 using the created three-dimensional data 1134, and sends the three-dimensional map 1135 to the client device 902 in response to a transmission request for the three-dimensional map 1135 from the client device 902. Send.
  • the sensor information 1037 includes at least one of information obtained by a laser sensor, a luminance image, an infrared image, a depth image, sensor position information, and sensor speed information.
  • the sensor information 1037 includes information indicating the performance of the sensor.
  • the server 901 further corrects the three-dimensional data according to the performance of the sensor. According to this, the three-dimensional data creation method can improve the quality of the three-dimensional data.
  • the server 901 receives the sensor information by receiving a plurality of sensor information 1037 from the plurality of client devices 902, and based on the plurality of information indicating the performance of the sensor included in the plurality of sensor information 1037, the three-dimensional data 1134.
  • the sensor information 1037 used for creating is selected. According to this, the server 901 can improve the quality of the three-dimensional data 1134.
  • the server 901 decodes or expands the received sensor information 1037, and creates three-dimensional data 1134 from the sensor information 1132 after decoding or expansion. According to this, the server 901 can reduce the amount of data to be transmitted.
  • the server 901 includes a processor and a memory, and the processor performs the above processing using the memory.
  • FIG. 37 is a block diagram of 3D data encoding apparatus 1300 according to the present embodiment.
  • the three-dimensional data encoding apparatus 1300 generates an encoded bit stream (hereinafter also simply referred to as a bit stream) that is an encoded signal by encoding three-dimensional data. As shown in FIG.
  • the three-dimensional data encoding apparatus 1300 includes a dividing unit 1301, a subtracting unit 1302, a transforming unit 1303, a quantizing unit 1304, an inverse quantizing unit 1305, an inverse transforming unit 1306, An adding unit 1307, a reference volume memory 1308, an intra prediction unit 1309, a reference space memory 1310, an inter prediction unit 1311, a prediction control unit 1312, and an entropy encoding unit 1313 are provided.
  • the dividing unit 1301 divides each space (SPC) included in the three-dimensional data into a plurality of volumes (VLM) which are encoding units. In addition, the dividing unit 1301 converts the voxels in each volume into an octree representation (Octree). Note that the dividing unit 1301 may make the space and the volume the same size and express the space as an octree. Further, the dividing unit 1301 may add information (depth information or the like) necessary for octree conversion to the header of the bitstream or the like.
  • the subtraction unit 1302 calculates a difference between the volume (encoding target volume) output from the division unit 1301 and a prediction volume generated by intra prediction or inter prediction described later, and uses the calculated difference as a prediction residual.
  • the data is output to the conversion unit 1303.
  • FIG. 38 is a diagram illustrating a calculation example of the prediction residual. Note that the bit string of the encoding target volume and the prediction volume shown here is, for example, position information indicating the position of a three-dimensional point (for example, point cloud) included in the volume.
  • FIG. 39 is a diagram illustrating a structure example of a volume including a plurality of voxels.
  • FIG. 40 is a diagram showing an example in which the volume shown in FIG. 39 is converted into an octree structure.
  • the leaves 1, 2, and 3 represent the voxels VXL1, VXL2, and VXL3 shown in FIG. 39, respectively, and express VXL (hereinafter, effective VXL) including a point group.
  • the octree is expressed by a binary sequence of 0 and 1, for example. For example, if a node or valid VXL has a value of 1 and a value other than 0 has a value of 0, a binary string shown in FIG. 40 is assigned to each node and leaf. Then, this binary string is scanned according to the scan order of width priority or depth priority. For example, when scanning is performed with priority given to the width, a binary string shown in A of FIG. 41 is obtained. When scanning is performed with depth priority, a binary string shown in FIG. 41B is obtained. The binary sequence obtained by this scan is encoded by entropy encoding, and the amount of information is reduced.
  • depth information in octree representation will be described.
  • the depth in the octree representation is used to control to what granularity the point cloud information contained in the volume is retained. If the depth is set large, the point cloud information can be reproduced to a finer level, but the amount of data for expressing the nodes and leaves increases. Conversely, if the depth is set small, the amount of data decreases, but the point cloud information with different positions and colors is considered to be the same position and the same color, so the information of the original point cloud information is lost. become.
  • the octree shown in FIG. 42 has a smaller amount of data than the octree shown in FIG. That is, the octree shown in FIG. 42 has fewer bits after binarization than the octree shown in FIG.
  • leaf 1 and leaf 2 shown in FIG. 40 are expressed by leaf 1 shown in FIG. That is, the information that leaf 1 and leaf 2 shown in FIG. 40 are at different positions is lost.
  • FIG. 43 is a diagram showing a volume corresponding to the octree shown in FIG. VXL1 and VXL2 shown in FIG. 39 correspond to VXL12 shown in FIG.
  • the three-dimensional data encoding device 1300 generates the color information of VXL12 shown in FIG. 43 from the color information of VXL1 and VXL2 shown in FIG.
  • the three-dimensional data encoding apparatus 1300 calculates the average value, intermediate value, or weighted average value of the color information of VXL1 and VXL2 as the color information of VXL12.
  • the three-dimensional data encoding device 1300 may control the reduction of the data amount by changing the depth of the octree.
  • the 3D data encoding apparatus 1300 may set the depth information of the octree in any of world units, space units, and volume units. At this time, the 3D data encoding apparatus 1300 may add depth information to world header information, space header information, or volume header information. Further, the same value may be used for depth information in all worlds, spaces, and volumes at different times. In this case, the 3D data encoding apparatus 1300 may add depth information to header information that manages the world for the entire time.
  • the conversion unit 1303 applies frequency conversion such as orthogonal conversion to the prediction residual of the color information of the voxel in the volume. For example, the conversion unit 1303 creates a one-dimensional array by scanning prediction residuals in a certain scan order. Thereafter, the transform unit 1303 transforms the one-dimensional array into the frequency domain by applying a one-dimensional orthogonal transform to the created one-dimensional array. Thereby, when the value of the prediction residual in the volume is close, the value of the low frequency component becomes large and the value of the high frequency component becomes small. Therefore, the code amount can be more efficiently reduced in the quantization unit 1304.
  • frequency conversion such as orthogonal conversion
  • the conversion unit 1303 creates a one-dimensional array by scanning prediction residuals in a certain scan order. Thereafter, the transform unit 1303 transforms the one-dimensional array into the frequency domain by applying a one-dimensional orthogonal transform to the created one-dimensional array.
  • the transform unit 1303 may use orthogonal transform of two or more dimensions instead of one dimension.
  • the conversion unit 1303 maps prediction residuals to a two-dimensional array in a certain scan order, and applies a two-dimensional orthogonal transform to the obtained two-dimensional array.
  • the transform unit 1303 may select an orthogonal transform method to be used from a plurality of orthogonal transform methods.
  • the 3D data encoding apparatus 1300 adds information indicating which orthogonal transform method is used to the bitstream.
  • the transform unit 1303 may select an orthogonal transform method to be used from a plurality of orthogonal transform methods having different dimensions. In this case, the three-dimensional data encoding apparatus 1300 adds to the bitstream which dimension of the orthogonal transform method is used.
  • the conversion unit 1303 matches the scan order of the prediction residual with the scan order (width priority or depth priority, etc.) in the octree in the volume. This eliminates the need to add information indicating the scan order of prediction residuals to the bitstream, thereby reducing overhead.
  • the conversion unit 1303 may apply a scan order different from the scan order of the octree.
  • the 3D data encoding apparatus 1300 adds information indicating the scan order of prediction residuals to the bitstream.
  • the three-dimensional data encoding device 1300 can efficiently encode the prediction residual.
  • the 3D data encoding apparatus 1300 adds information (such as a flag) indicating whether or not to apply the scan order of the octree to the bitstream, and predicts when the scan order of the octree is not applied.
  • Information indicating the scan order of the residuals may be added to the bitstream.
  • the conversion unit 1303 may convert not only the prediction residual of color information but also other attribute information possessed by the voxel.
  • the conversion unit 1303 may convert and encode information such as reflectivity obtained when a point cloud is acquired using LiDAR or the like.
  • the conversion unit 1303 may skip the process when the space does not have attribute information such as color information. Also, the 3D data encoding apparatus 1300 may add information (flag) indicating whether or not to skip the processing of the conversion unit 1303 to the bitstream.
  • the quantization unit 1304 generates a quantization coefficient by performing quantization on the frequency component of the prediction residual generated by the conversion unit 1303 using the quantization control parameter. This reduces the amount of information.
  • the generated quantization coefficient is output to the entropy encoding unit 1313.
  • the quantization unit 1304 may control the quantization control parameter in units of world, space, or volume. In that case, the 3D data encoding apparatus 1300 adds the quantization control parameter to each header information or the like. Also, the quantization unit 1304 may perform quantization control by changing the weight for each frequency component of the prediction residual. For example, the quantization unit 1304 may finely quantize the low frequency component and coarsely quantize the high frequency component. In this case, the 3D data encoding apparatus 1300 may add a parameter representing the weight of each frequency component to the header.
  • the quantization unit 1304 may skip the process when the space does not have attribute information such as color information. Also, the three-dimensional data encoding device 1300 may add information (flag) indicating whether or not to skip the processing of the quantization unit 1304 to the bitstream.
  • the inverse quantization unit 1305 generates an inverse quantization coefficient of the prediction residual by performing inverse quantization on the quantization coefficient generated by the quantization unit 1304 using the quantization control parameter, and generates the generated inverse quantum.
  • the quantization coefficient is output to the inverse transform unit 1306.
  • the inverse transform unit 1306 generates a prediction residual after applying inverse transform by applying inverse transform to the inverse quantization coefficient generated by the inverse quantization unit 1305. Since the prediction residual after applying the inverse transform is a prediction residual generated after quantization, the prediction residual output by the transform unit 1303 may not completely match.
  • the addition unit 1307 includes a prediction residual generated after the inverse transformation applied by the inverse transformation unit 1306, and a prediction volume generated by intra prediction or inter prediction, which will be described later, used to generate a prediction residual before quantization. Are added to generate a reconstructed volume. This reconstructed volume is stored in the reference volume memory 1308 or the reference space memory 1310.
  • the intra prediction unit 1309 uses the attribute information of the adjacent volume stored in the reference volume memory 1308 to generate a prediction volume of the encoding target volume.
  • the attribute information includes voxel color information or reflectivity.
  • the intra prediction unit 1309 generates color information or a predicted value of reflectivity of the encoding target volume.
  • FIG. 44 is a diagram for explaining the operation of the intra prediction unit 1309.
  • the volume idx is identifier information added to the volume in the space, and a different value is assigned to each volume.
  • the order of volume idx allocation may be the same as the encoding order, or may be an order different from the encoding order.
  • a prediction residual is generated by subtracting the predicted value of the color information from the color information of each voxel included in the encoding target volume.
  • the processing after the conversion unit 1303 is performed on this prediction residual.
  • the 3D data encoding apparatus 1300 adds the adjacent volume information and the prediction mode information to the bitstream.
  • the adjacent volume information is information indicating the adjacent volume used for prediction, and indicates, for example, the volume idx of the adjacent volume used for prediction.
  • the prediction mode information indicates a mode used for generating a predicted volume.
  • the mode is, for example, an average value mode for generating a predicted value from an average value of voxels in an adjacent volume, an intermediate value mode for generating a predicted value from an intermediate value of voxels in an adjacent volume, or the like.
  • FIG. 45 is a diagram schematically illustrating the inter prediction process according to the present embodiment.
  • the inter prediction unit 1311 encodes (inter prediction) a space (SPC) at a certain time T_Cur by using encoded spaces at different times T_LX.
  • the inter prediction unit 1311 performs encoding processing by applying rotation and translation processing to encoded spaces at different times T_LX.
  • the three-dimensional data encoding device 1300 adds RT information related to rotation and translation processing applied to spaces at different times T_LX to the bitstream.
  • the different time T_LX is, for example, a time T_L0 before the certain time T_Cur.
  • the 3D data encoding apparatus 1300 may add RT information RT_L0 related to the rotation and translation processing applied to the space at time T_L0 to the bitstream.
  • the different time T_LX is, for example, a time T_L1 after the certain time T_Cur.
  • the 3D data encoding apparatus 1300 may add RT information RT_L1 related to the rotation and translation processing applied to the space at time T_L1 to the bitstream.
  • the inter prediction unit 1311 performs encoding (bi-prediction) with reference to both spaces at different times T_L0 and T_L1.
  • the 3D data encoding apparatus 1300 may add both RT information RT_L0 and RT_L1 related to rotation and translation applied to each space to the bitstream.
  • T_L0 is the time before T_Cur
  • T_L1 is the time after T_Cur.
  • the present invention is not limited to this.
  • both T_L0 and T_L1 may be prior to T_Cur.
  • both T_L0 and T_L1 may be later than T_Cur.
  • the three-dimensional data encoding device 1300 manages a plurality of encoded spaces to be referenced with two reference lists (L0 list and L1 list).
  • the first reference space in the L0 list is L0R0
  • the second reference space in the L0 list is L0R1
  • the first reference space in the L1 list is L1R0
  • the second reference space in the L1 list is L1R1.
  • the 3D data encoding apparatus 1300 adds RT information RT_L0R0 of L0R0, RT information RT_L0R1 of L0R1, RT information RT_L1R0 of L1R0, and RT information RT_L1R1 of L1R1 to the bitstream.
  • the three-dimensional data encoding apparatus 1300 adds these RT information to a bitstream header or the like.
  • the 3D data encoding apparatus 1300 determines whether to apply rotation and translation for each reference space. At this time, the 3D data encoding apparatus 1300 may add information (RT application flag or the like) indicating whether or not rotation and translation are applied for each reference space to the header information of the bitstream. For example, the three-dimensional data encoding apparatus 1300 calculates RT information and an ICP error value by using an ICP (Interactive Closest Point) algorithm for each reference space referred from the encoding target space. If the ICP error value is equal to or less than a predetermined value, the 3D data encoding apparatus 1300 determines that rotation and translation are not necessary and sets the RT application flag to OFF. On the other hand, when the ICP error value is larger than the predetermined value, the 3D data encoding apparatus 1300 sets the RT application flag to ON and adds the RT information to the bitstream.
  • ICP Interactive Closest Point
  • FIG. 46 is a diagram illustrating a syntax example in which RT information and an RT application flag are added to a header.
  • the number of bits assigned to each syntax may be determined within a range that the syntax can take. For example, when the number of reference spaces included in the reference list L0 is 8, MaxRefSpc_10 may be assigned 3 bits.
  • the number of bits to be assigned may be variable according to the value that can be taken by each syntax, or may be fixed regardless of the value that can be taken.
  • the three-dimensional data encoding device 1300 may add the fixed number of bits to another header information.
  • MaxRefSpc — 10 shown in FIG. 46 indicates the number of reference spaces included in the reference list L0.
  • RT_flag_l0 [i] is an RT application flag of the reference space i in the reference list L0.
  • RT_flag_10 [i] is 1, rotation and translation are applied to the reference space i.
  • RT_flag_10 [i] is 0, rotation and translation are not applied to the reference space i.
  • R_l0 [i] and T_l0 [i] are RT information of the reference space i in the reference list L0.
  • R_l0 [i] is rotation information of the reference space i in the reference list L0.
  • the rotation information indicates the content of the applied rotation process, and is, for example, a rotation matrix or a quaternion.
  • T_l0 [i] is the translation information of the reference space i in the reference list L0.
  • the translation information indicates the content of the applied translation process, and is, for example, a translation vector.
  • MaxRefSpc_l1 indicates the number of reference spaces included in the reference list L1.
  • RT_flag_l1 [i] is an RT application flag of the reference space i in the reference list L1. When RT_flag_l1 [i] is 1, rotation and translation are applied to the reference space i. When RT_flag_l1 [i] is 0, rotation and translation are not applied to the reference space i.
  • R_l1 [i] and T_l1 [i] are RT information of the reference space i in the reference list L1.
  • R_l1 [i] is rotation information of the reference space i in the reference list L1.
  • the rotation information indicates the content of the applied rotation process, and is, for example, a rotation matrix or a quaternion.
  • T_l1 [i] is the translation information of the reference space i in the reference list L1.
  • the translation information indicates the content of the applied translation process, and is, for example, a translation vector.
  • the inter prediction unit 1311 generates a prediction volume of the encoding target volume using the encoded reference space information stored in the reference space memory 1310. As described above, the inter prediction unit 1311 uses the encoding target space and the reference space in order to approximate the overall positional relationship between the encoding target space and the reference space before generating the prediction volume of the encoding target volume.
  • RT information is obtained using an ICP (Interactive Closest Point) algorithm. Then, the inter prediction unit 1311 obtains the reference space B by applying rotation and translation processing to the reference space using the obtained RT information. Thereafter, the inter prediction unit 1311 generates a predicted volume of the encoding target volume in the encoding target space using the information in the reference space B.
  • the three-dimensional data encoding apparatus 1300 adds the RT information used for obtaining the reference space B to the header information of the encoding target space.
  • the inter prediction unit 1311 applies the rotation and translation processing to the reference space to bring the overall positional relationship between the encoding target space and the reference space closer, and then uses the reference space information to predict the prediction volume.
  • the accuracy of the predicted volume can be improved by generating.
  • the prediction residual can be suppressed, the code amount can be reduced.
  • the inter prediction unit 1311 performs ICP using at least one of an encoding target space obtained by thinning out the number of voxels or point clouds and a reference space obtained by thinning out the number of voxels or point clouds.
  • RT information may be obtained.
  • the inter prediction unit 1311 performs rotation and rotation when the ICP error value obtained as a result of ICP is smaller than a predetermined first threshold, that is, when the positional relationship between the encoding target space and the reference space is close, for example. It is determined that the translation process is not necessary, and the rotation and translation need not be performed. In this case, the 3D data encoding apparatus 1300 may suppress overhead by not adding RT information to the bitstream.
  • the inter prediction unit 1311 determines that the shape change between the spaces is large, and applies the intra prediction to all the volumes in the encoding target space. May be.
  • a space to which intra prediction is applied is referred to as an intra space.
  • the second threshold value is larger than the first threshold value.
  • any method may be applied as long as it is a method for obtaining RT information from two voxel sets or two point cloud sets, without being limited to ICP.
  • the inter prediction unit 1311 uses, for example, an encoding target volume in the reference space as a prediction volume of the encoding target volume in the encoding target space.
  • the volume with the closest attribute information such as shape or color is searched.
  • this reference space is a reference space after the rotation and translation processing described above are performed, for example.
  • the inter prediction unit 1311 generates a predicted volume from the volume (reference volume) obtained by the search.
  • FIG. 47 is a diagram for explaining a predicted volume generation operation.
  • the inter prediction unit 1311 scans the reference volume in the reference space in order and references the encoding target volume and the reference volume. Search for the volume with the smallest prediction residual, which is the difference with the volume.
  • the inter prediction unit 1311 selects the volume with the smallest prediction residual as the prediction volume.
  • the prediction residual between the encoding target volume and the prediction volume is encoded by the processing after the conversion unit 1303.
  • the prediction residual is a difference between the attribute information of the encoding target volume and the attribute information of the prediction volume.
  • the three-dimensional data encoding apparatus 1300 adds the volume idx of the reference volume in the reference space referred to as the prediction volume to the header of the bit stream or the like.
  • the prediction control unit 1312 controls whether the encoding target volume is encoded using intra prediction or inter prediction.
  • a mode including intra prediction and inter prediction is referred to as a prediction mode.
  • the prediction control unit 1312 calculates, as evaluation values, the prediction residual when the encoding target volume is predicted by intra prediction and the prediction residual when prediction is performed by inter prediction, and the prediction having the smaller evaluation value is calculated. Select a mode.
  • the prediction control unit 1312 calculates the actual code amount by applying orthogonal transform, quantization, and entropy coding to the prediction residual of intra prediction and the prediction residual of inter prediction, respectively.
  • the prediction mode may be selected by using the code amount as an evaluation value. Further, overhead information other than the prediction residual (reference volume idx information or the like) may be added to the evaluation value. Also, the prediction control unit 1312 may always select intra prediction when it is determined in advance that the encoding target space is encoded with intra space.
  • the entropy encoding unit 1313 generates an encoded signal (encoded bitstream) by variable-length encoding the quantization coefficient that is an input from the quantization unit 1304. Specifically, the entropy encoding unit 1313 binarizes the quantization coefficient, for example, and arithmetically encodes the obtained binary signal.
  • FIG. 48 is a block diagram of 3D data decoding apparatus 1400 according to the present embodiment.
  • the three-dimensional data decoding apparatus 1400 includes an entropy decoding unit 1401, an inverse quantization unit 1402, an inverse transformation unit 1403, an addition unit 1404, a reference volume memory 1405, an intra prediction unit 1406, and a reference space memory 1407.
  • the inter prediction unit 1408 and the prediction control unit 1409 are provided.
  • the entropy decoding unit 1401 performs variable length decoding on the encoded signal (encoded bit stream). For example, the entropy decoding unit 1401 arithmetically decodes the encoded signal to generate a binary signal, and generates a quantization coefficient from the generated binary signal.
  • the inverse quantization unit 1402 generates an inverse quantization coefficient by inversely quantizing the quantization coefficient input from the entropy decoding unit 1401 using a quantization parameter added to a bit stream or the like.
  • the inverse transform unit 1403 generates a prediction residual by performing inverse transform on the inverse quantization coefficient input from the inverse quantization unit 1402. For example, the inverse transform unit 1403 generates a prediction residual by performing inverse orthogonal transform on the inverse quantization coefficient based on information added to the bitstream.
  • the addition unit 1404 adds the prediction residual generated by the inverse conversion unit 1403 and the prediction volume generated by intra prediction or inter prediction to generate a reconstructed volume.
  • the reconstructed volume is output as decoded three-dimensional data and stored in the reference volume memory 1405 or the reference space memory 1407.
  • the intra prediction unit 1406 generates a prediction volume by intra prediction using the reference volume in the reference volume memory 1405 and information added to the bitstream. Specifically, the intra prediction unit 1406 acquires adjacent volume information (for example, volume idx) added to the bitstream and prediction mode information, and uses the adjacent volume indicated by the adjacent volume information to use the prediction mode information. A predicted volume is generated in the mode indicated by. Note that the details of these processes are the same as the processes by the intra prediction unit 1309 described above, except that the information provided to the bitstream is used.
  • adjacent volume information for example, volume idx
  • the inter prediction unit 1408 generates a prediction volume by inter prediction using the reference space in the reference space memory 1407 and the information added to the bit stream. Specifically, the inter prediction unit 1408 applies rotation and translation processing to the reference space using the RT information for each reference space added to the bitstream, and calculates the prediction volume using the applied reference space. Generate. Note that if the RT application flag for each reference space exists in the bitstream, the inter prediction unit 1408 applies rotation and translation processing to the reference space according to the RT application flag. Note that the details of these processes are the same as the processes performed by the inter prediction unit 1311 described above, except that the information provided to the bitstream is used.
  • the prediction control unit 1409 controls whether the decoding target volume is decoded by intra prediction or by inter prediction. For example, the prediction control unit 1409 selects intra prediction or inter prediction according to information indicating a prediction mode to be used, which is added to the bitstream. Note that the prediction control unit 1409 may always select intra prediction when it is determined in advance that the space to be decoded is to be decoded in the intra space.
  • the 3D data encoding apparatus 1300 may divide a space into subspaces and apply rotation and translation in units of subspaces. In this case, 3D data encoding apparatus 1300 generates RT information for each subspace, and adds the generated RT information to a bitstream header or the like. Also, the 3D data encoding apparatus 1300 may apply rotation and translation in units of volumes that are encoding units.
  • the 3D data encoding apparatus 1300 generates RT information in units of encoded volumes, and adds the generated RT information to a bitstream header or the like. Furthermore, the above may be combined. That is, the 3D data encoding apparatus 1300 may apply rotation and translation in large units, and then apply rotation and translation in fine units. For example, the 3D data encoding apparatus 1300 may apply rotation and translation in units of space, and may apply different rotation and translation to each of a plurality of volumes included in the obtained space.
  • the three-dimensional data encoding device 1300 may change the size of the three-dimensional data by applying a scale process, for example.
  • the three-dimensional data encoding apparatus 1300 may apply any one or two of rotation, translation, and scale.
  • the types of processing applied to each unit may be different. For example, rotation and translation may be applied in space units, and translation may be applied in volume units.
  • FIG. 48 is a flowchart of inter prediction processing performed by the three-dimensional data encoding device 1300.
  • the three-dimensional data encoding apparatus 1300 uses the position information of the three-dimensional points included in the reference three-dimensional data (for example, the reference space) at a different time from the target three-dimensional data (for example, the encoding target space) to predict the position information. (For example, a predicted volume) is generated (S1301). Specifically, the 3D data encoding apparatus 1300 generates predicted position information by applying rotation and translation processing to position information of 3D points included in the reference 3D data.
  • the 3D data encoding apparatus 1300 performs rotation and translation processing in a first unit (for example, a space), and generates predicted position information in a second unit (for example, a volume) that is finer than the first unit. Also good.
  • the three-dimensional data encoding apparatus 1300 selects a volume having a minimum difference in position information from the encoding target volume included in the encoding target space among a plurality of volumes included in the reference space after the rotation and translation processing. The volume obtained by searching is used as the predicted volume.
  • the 3D data encoding apparatus 1300 may perform rotation and translation processing and generation of predicted position information in the same unit.
  • the three-dimensional data encoding device 1300 applies the first rotation and translation processing in the first unit (for example, a space) to the position information of the three-dimensional point included in the reference three-dimensional data, and performs the first rotation and translation processing.
  • the predicted position information may be generated by applying the second rotation and translation processing in the second unit (for example, volume) finer than the first unit to the position information of the three-dimensional point obtained by the above.
  • the position information and the predicted position information of the three-dimensional point are expressed by an octree structure, for example, as shown in FIG.
  • the position information and the predicted position information of a three-dimensional point are represented in the scan order in which the width is given priority among the depth and width in the octree structure.
  • the position information and the predicted position information of the three-dimensional point are expressed in the scan order giving priority to the depth among the depth and the width in the octree structure.
  • the three-dimensional data encoding device 1300 encodes an RT application flag indicating whether to apply rotation and translation processing to the position information of the three-dimensional point included in the reference three-dimensional data. To do. That is, the 3D data encoding apparatus 1300 generates an encoded signal (encoded bit stream) including the RT application flag. The three-dimensional data encoding device 1300 encodes RT information indicating the contents of the rotation and translation processing. That is, the three-dimensional data encoding device 1300 generates an encoded signal (encoded bit stream) including RT information. Note that the 3D data encoding apparatus 1300 encodes RT information when the RT application flag indicates that the rotation and translation processing is applied, and the RT application flag indicates that the rotation and translation processing is not applied. It is not necessary to encode RT information.
  • the 3D data includes, for example, position information of 3D points and attribute information (color information etc.) of each 3D point.
  • the 3D data encoding apparatus 1300 generates prediction attribute information using the attribute information of the 3D points included in the reference 3D data (S1302).
  • the 3D data encoding device 1300 encodes the position information of the 3D points included in the target 3D data using the predicted position information. For example, the three-dimensional data encoding device 1300 calculates difference position information that is a difference between position information of a three-dimensional point included in the target three-dimensional data and predicted position information as shown in FIG. 38 (S1303).
  • the three-dimensional data encoding device 1300 encodes the attribute information of the three-dimensional point included in the target three-dimensional data using the predicted attribute information. For example, the 3D data encoding apparatus 1300 calculates difference attribute information that is a difference between the attribute information of the 3D point included in the target 3D data and the prediction attribute information (S1304). Next, the 3D data encoding apparatus 1300 performs conversion and quantization on the calculated difference attribute information (S1305).
  • the three-dimensional data encoding device 1300 encodes (for example, entropy encoding) the difference position information and the difference attribute information after quantization (S1306). That is, the three-dimensional data encoding device 1300 generates an encoded signal (encoded bit stream) including difference position information and difference attribute information.
  • the three-dimensional data encoding device 1300 may not perform steps S1302, S1304, and S1305. Also, the 3D data encoding apparatus 1300 may perform only one of encoding of 3D point position information and encoding of 3D point attribute information.
  • the order of the processing shown in FIG. 49 is an example, and the present invention is not limited to this.
  • the processing for position information (S1301, S1303) and the processing for attribute information (S1302, S1304, S1305) are independent of each other, and may be performed in an arbitrary order, or some of them are processed in parallel. May be.
  • the 3D data encoding apparatus 1300 generates the predicted position information using the position information of the 3D points included in the reference 3D data at a time different from that of the target 3D data, and the target tertiary Difference position information that is a difference between position information of a three-dimensional point included in the original data and predicted position information is encoded.
  • the target tertiary Difference position information that is a difference between position information of a three-dimensional point included in the original data and predicted position information is encoded.
  • the 3D data encoding apparatus 1300 generates prediction attribute information using the attribute information of the 3D points included in the reference 3D data, and the 3D points of the 3D points included in the target 3D data. Difference attribute information which is a difference between attribute information and predicted attribute information is encoded. Thereby, since the data amount of an encoding signal can be reduced, encoding efficiency can be improved.
  • the three-dimensional data encoding device 1300 includes a processor and a memory, and the processor performs the above processing using the memory.
  • FIG. 48 is a flowchart of the inter prediction process performed by the three-dimensional data decoding apparatus 1400.
  • the three-dimensional data decoding device 1400 decodes (for example, entropy decoding) differential position information and differential attribute information from the encoded signal (encoded bitstream) (S1401).
  • the 3D data decoding apparatus 1400 decodes an RT application flag indicating whether to apply rotation and translation processing to the position information of the 3D points included in the reference 3D data from the encoded signal. Also, the three-dimensional data decoding apparatus 1400 decodes RT information indicating the contents of the rotation and translation processing. Note that the 3D data decoding apparatus 1400 decodes RT information when the RT application flag indicates that the rotation and translation processing is applied, and when the RT application flag indicates that the rotation and translation processing is not applied. It is not necessary to decode the RT information.
  • the 3D data decoding apparatus 1400 performs inverse quantization and inverse transform on the decoded difference attribute information (S1402).
  • the three-dimensional data decoding device 1400 uses the position information of the three-dimensional points included in the reference three-dimensional data (for example, the reference space) at a different time from the target three-dimensional data (for example, the decoding target space) to predict predicted position information (for example, a predicted volume) is generated (S1403). Specifically, the 3D data decoding apparatus 1400 generates predicted position information by applying rotation and translation processing to position information of 3D points included in the reference 3D data.
  • the 3D data decoding apparatus 1400 when the RT application flag indicates that the rotation and translation processing is to be applied, the 3D data decoding apparatus 1400 includes the position information of the 3D points included in the reference 3D data indicated by the RT information. Apply rotation and translation processing. On the other hand, if the RT application flag indicates that the rotation and translation processing is not applied, the 3D data decoding apparatus 1400 does not apply the rotation and translation processing to the position information of the 3D points included in the reference 3D data. .
  • the 3D data decoding apparatus 1400 may perform rotation and translation processing in a first unit (for example, a space) and generate predicted position information in a second unit (for example, a volume) that is finer than the first unit. Good. Note that the 3D data decoding apparatus 1400 may perform rotation and translation processing and generation of predicted position information in the same unit.
  • the three-dimensional data decoding apparatus 1400 applies the first rotation and translation processing in the first unit (for example, space) to the position information of the three-dimensional points included in the reference three-dimensional data, and performs the first rotation and translation processing.
  • the predicted position information may be generated by applying the second rotation and translation processing to the obtained three-dimensional point position information in a second unit (for example, volume) finer than the first unit.
  • the position information and the predicted position information of the three-dimensional point are expressed by an octree structure, for example, as shown in FIG.
  • the position information and the predicted position information of a three-dimensional point are represented in the scan order in which the width is given priority among the depth and width in the octree structure.
  • the position information and the predicted position information of the three-dimensional point are expressed in the scan order giving priority to the depth among the depth and the width in the octree structure.
  • the 3D data decoding apparatus 1400 generates prediction attribute information using the attribute information of the 3D points included in the reference 3D data (S1404).
  • the 3D data decoding device 1400 restores the position information of the 3D points included in the target 3D data by decoding the encoded position information included in the encoded signal using the predicted position information.
  • the encoded position information is, for example, difference position information
  • the three-dimensional data decoding apparatus 1400 adds the difference position information and the predicted position information to thereby determine the three-dimensional point included in the target three-dimensional data.
  • the position information is restored (S1405).
  • the 3D data decoding apparatus 1400 restores the attribute information of the 3D point included in the target 3D data by decoding the encoded attribute information included in the encoded signal using the prediction attribute information.
  • the encoding attribute information is, for example, difference attribute information
  • the 3D data decoding apparatus 1400 adds the difference attribute information and the prediction attribute information to the 3D point included in the target 3D data.
  • the attribute information is restored (S1406).
  • the three-dimensional data decoding apparatus 1400 does not have to perform steps S1402, S1404, and S1406. Also, the 3D data decoding apparatus 1400 may perform only one of the decoding of the position information of the 3D point and the decoding of the attribute information of the 3D point.
  • processing for position information S1403, S1405
  • processing for attribute information S1402, S1404, S1406
  • S1403, S1405 the processing for position information
  • S1402, S1404, S1406 the processing for attribute information
  • S1402, S1404, S1406 are independent of each other, and may be performed in an arbitrary order, or some of them are processed in parallel. May be.
  • FIG. 51 is a block diagram showing a configuration of a three-dimensional data distribution system according to the present embodiment.
  • the distribution system shown in FIG. 51 includes a server 1501 and a plurality of clients 1502.
  • the server 1501 includes a storage unit 1511 and a control unit 1512.
  • the storage unit 1511 stores an encoded 3D map 1513 that is encoded 3D data.
  • FIG. 52 is a diagram illustrating a configuration example of a bit stream of the encoded three-dimensional map 1513.
  • the three-dimensional map is divided into a plurality of sub-maps, and each sub-map is encoded.
  • a random access header (RA) including sub-coordinate information is added to each submap.
  • the sub coordinate information is used to improve the encoding efficiency of the sub map.
  • This sub-coordinate information indicates sub-coordinates of the submap.
  • the sub-coordinate is a sub-map coordinate based on a reference coordinate.
  • a three-dimensional map including a plurality of submaps is called an entire map.
  • a reference coordinate for example, the origin in the entire map is called a reference coordinate.
  • the sub-coordinate is a sub-map coordinate in the overall map coordinate system.
  • the sub-coordinate indicates an offset between the coordinate system of the entire map and the coordinate system of the sub-map.
  • coordinates in the coordinate system of the entire map with reference to the reference coordinates are referred to as global coordinates.
  • the coordinates in the coordinate system of the submap based on the subcoordinates are called difference coordinates.
  • the client 1502 transmits a message to the server 1501.
  • This message includes the location information of the client 1502.
  • the control unit 1512 included in the server 1501 acquires a bit map of a submap at a position closest to the position of the client 1502 based on the position information included in the received message.
  • the submap bitstream includes subcoordinate information and is sent to the client 1502.
  • the decoder 1521 included in the client 1502 uses this sub-coordinate information to obtain the overall coordinates of the sub-map with reference to the reference coordinates.
  • the application 1522 included in the client 1502 executes an application related to the self-position using the entire coordinates of the obtained submap.
  • the submap indicates a partial area of the entire map.
  • the sub coordinates are coordinates where the sub map is located in the reference coordinate space of the entire map.
  • the sub-map A of AA and the sub-map B of AB exist in the entire map of A.
  • the vehicle starts decoding from the submap A when it wants to refer to the map of AA, and starts decoding from the submap B when it wants to refer to the map of AB.
  • the submap is a random access point.
  • A is Osaka Prefecture
  • AA is Osaka City
  • AB Takatsuki City, and the like.
  • Each submap is sent to the client along with subcoordinate information.
  • the sub-coordinate information is included in the header information of each sub-map or a transmission packet.
  • the reference coordinates that are the reference coordinates of the sub-coordinate information of each sub-map may be added to the header information of the space above the sub-map such as the header information of the entire map.
  • the submap may be composed of one space (SPC).
  • the submap may be composed of a plurality of SPCs.
  • the submap may include GOS (Group of Space).
  • GOS Group of Space
  • the submap may be composed of worlds. For example, when there are a plurality of objects in the submap, if the plurality of objects are assigned to different SPCs, the submap is composed of a plurality of SPCs. If a plurality of objects are assigned to one SPC, the submap is composed of one SPC.
  • FIG. 53 is a diagram for explaining this effect.
  • the encoding efficiency can be improved by encoding the coordinates of the three-dimensional point A based on the sub-coordinates than when encoding the coordinates of the three-dimensional point A based on the reference coordinates.
  • the submap bitstream includes sub-coordinate information.
  • FIG. 54 is a flowchart of processing performed by the server 1501 on the submap transmission side.
  • the server 1501 receives a message including the location information of the client 1502 from the client 1502 (S1501).
  • the control unit 1512 acquires an encoded bitstream of a submap based on the client position information from the storage unit 1511 (S1502).
  • the server 1501 transmits the encoded bit stream of the submap and the reference coordinates to the client 1502 (S1503).
  • FIG. 55 is a flowchart of processing by the client 1502 on the submap receiving side.
  • the client 1502 receives the encoded bit stream of the submap and the reference coordinates transmitted from the server 1501 (S1511). Next, the client 1502 acquires a submap and subcoordinate information by decoding the encoded bitstream (S1512). Next, the client 1502 restores the difference coordinates in the submap to the overall coordinates using the reference coordinates and the subcoordinates (S1513).
  • the 3D data encoding apparatus calculates the difference coordinates by subtracting the subcoordinates from the coordinates of each point cloud (3D point). Then, the three-dimensional data encoding device encodes the difference coordinates into a bit stream as the value of each point cloud. The encoding device encodes sub-coordinate information indicating the sub-coordinate as header information of the bit stream. Thereby, the three-dimensional data decoding apparatus can obtain the entire coordinates of each point cloud. For example, the three-dimensional data encoding device is included in the server 1501, and the three-dimensional data decoding device is included in the client 1502.
  • FIG. 56 is a diagram illustrating a syntax example of the submap.
  • NumOfPoint shown in FIG. 56 indicates the number of point clouds included in the submap.
  • sub_coordinate_x, sub_coordinate_y, and sub_coordinate_z are sub-coordinate information.
  • sub_coordinate_x indicates the x coordinate of the sub-coordinate.
  • sub_coordinate_y indicates the y-coordinate of the sub-coordinate.
  • sub_coordinate_z indicates the z coordinate of the sub coordinate.
  • diff_x [i], diff_y [i], and diff_z [i] are the differential coordinates of the i-th point cloud in the submap.
  • diff_x [i] indicates a difference value between the x coordinate of the i-th point cloud in the submap and the x coordinate of the subcoordinate.
  • diff_y [i] indicates a difference value between the y coordinate of the i-th point cloud in the submap and the y coordinate of the subcoordinate.
  • diff_z [i] indicates a difference value between the z coordinate of the i-th point cloud in the submap and the z coordinate of the subcoordinate.
  • the 3D data decoding apparatus decodes point_cloud [i] _x, point_cloud [i] _y, and point_cloud [i] _z, which are the overall coordinates of the i-th point cloud, using the following equation.
  • point_cloud [i] _x is the x coordinate of the overall coordinates of the i th point cloud.
  • point_cloud [i] _y is the y coordinate of the overall coordinates of the i th point cloud.
  • point_cloud [i] _z is the z coordinate of the overall coordinates of the i th point cloud.
  • the three-dimensional data encoding apparatus uses encoding of each point cloud with octree representation (hereinafter referred to as octree encoding (octree encoding)) at the time of submap encoding, or from sub-coordinates. It is selected whether to use the difference value encoding (hereinafter referred to as non-octtree encoding).
  • FIG. 57 is a diagram schematically showing this operation.
  • the three-dimensional data encoding device applies octree encoding to the submap when the number of point clouds in the submap is equal to or greater than a predetermined threshold.
  • the three-dimensional data encoding device applies non-octtree encoding to the submap.
  • the 3D data encoding apparatus can appropriately select whether to use octree coding or non-octree coding according to the shape and density of the objects included in the submap. Encoding efficiency can be improved.
  • the 3D data encoding apparatus uses information indicating whether octree encoding or non-octree encoding is applied to the submap (hereinafter referred to as octree encoding application information), It is added to the submap header.
  • octree encoding application information information indicating whether octree encoding or non-octree encoding is applied to the submap.
  • the 3D data decoding apparatus can obtain the bit stream as a bit stream obtained by performing the octree encoding on the submap or by performing the non-octree encoding on the submap. It is possible to determine whether the bit stream is correct.
  • the three-dimensional data encoding apparatus calculates encoding efficiency when each of the octree encoding and the non-octree encoding is applied to the same point cloud, and the encoding scheme has high encoding efficiency. May be applied to the submap.
  • FIG. 58 is a diagram illustrating a syntax example of the submap when this switching is performed.
  • Coding_type shown in FIG. 58 is information indicating a coding type, and is the octree coding application information.
  • Coding_type 00 indicates that octree coding is applied.
  • Coding_type 01 indicates that non-octree coding has been applied.
  • the submap includes NumOfPoint and sub-coordinate information (sub_coordinate_x, sub_coordinate_y, and sub_coordinate_z).
  • the submap includes octree_info.
  • octree_info is information necessary for octree coding, and includes depth information, for example.
  • the submap includes difference coordinates (diff_x [i], diff_y [i], and diff_z [i]).
  • the submap includes octree_data that is encoded data related to octree encoding.
  • FIG. 59 is a flowchart of 3D data encoding processing by the 3D data encoding apparatus.
  • the three-dimensional data encoding apparatus calculates the number of point clouds in the target submap that is the processing target submap (S1521).
  • the 3D data encoding apparatus determines whether or not the calculated number of point clouds is equal to or greater than a predetermined threshold (S1522).
  • the 3D data encoding apparatus applies octree encoding to the target submap (S1523). Also, the 3D point data encoding apparatus adds octree encoding application information indicating that octree encoding has been applied to the target submap to the header of the bitstream (S1525).
  • the three-dimensional data encoding apparatus applies non-octad encoding to the target submap (S1524). Also, the 3D point data encoding apparatus adds octree encoding application information indicating that non-octree encoding is applied to the target submap to the header of the bitstream (S1525).
  • FIG. 60 is a flowchart of 3D data decoding processing by the 3D data decoding apparatus.
  • the 3D data decoding apparatus decodes the octree encoding application information from the header of the bitstream (S1531).
  • the three-dimensional data decoding apparatus determines whether or not the encoding type applied to the target submap is octree encoding based on the decoded octree encoding application information (S1532).
  • the 3D data decoding apparatus decodes the target submap by octree decoding (S1533).
  • the encoding type indicated by the octree encoding application information is non-octree encoding (No in S1532)
  • the 3D data decoding apparatus decodes the target submap by non-octree decoding. (S1534).
  • 61 to 63 are diagrams schematically showing the operation of a modification of the coding type switching process.
  • the three-dimensional data encoding apparatus may select whether to apply octree coding or non-octree coding for each space.
  • the three-dimensional data encoding apparatus adds the octree encoding application information to the space header.
  • the three-dimensional data decoding apparatus can determine for each space whether or not octree coding is applied.
  • the three-dimensional data encoding apparatus sets sub coordinates for each space, and encodes a difference value obtained by subtracting the value of the sub coordinates from the coordinates of each point cloud in the space.
  • the 3D data encoding apparatus can appropriately switch whether or not to apply the octree encoding according to the shape of the object in the space or the number of point clouds, thereby improving the encoding efficiency.
  • the three-dimensional data encoding apparatus may select whether to apply octree encoding or non-octree encoding for each volume.
  • the 3D data encoding apparatus adds the octree encoding application information to the volume header.
  • the three-dimensional data decoding apparatus can determine for each volume whether or not octree coding is applied.
  • the three-dimensional data encoding apparatus sets a sub-coordinate for each volume, and encodes a difference value obtained by subtracting the sub-coordinate value from the coordinates of each point cloud in the volume.
  • the 3D data encoding apparatus can appropriately switch whether or not to apply the octree encoding according to the shape of the object in the volume or the number of point clouds, thereby improving the encoding efficiency.
  • non-octtree encoding an example of encoding a difference obtained by subtracting sub-coordinates from the coordinates of each point cloud has been shown as non-octtree encoding.
  • the present invention is not limited to this. You may encode with such an encoding method.
  • the three-dimensional data encoding apparatus encodes the value of the point cloud in the submap, space, or volume, not the difference from the subcoordinates, as the non-octave tree encoding.
  • a method hereinafter referred to as original coordinate encoding
  • the 3D data encoding apparatus stores information indicating that the original coordinate encoding is applied to the target space (submap, space, or volume) in the header. Thereby, the 3D data decoding apparatus can determine whether or not the original coordinate encoding is applied to the target space.
  • the three-dimensional data encoding device may perform encoding without applying quantization and arithmetic encoding to the original coordinates. Further, the three-dimensional data encoding apparatus may encode the original coordinates with a predetermined fixed bit length. Thereby, the 3D data encoding apparatus can generate a stream having a constant bit length at a certain timing.
  • the 3D data encoding apparatus may sequentially encode the difference values between the coordinates of each point cloud.
  • FIG. 64 is a diagram for explaining the operation in this case.
  • the 3D data encoding apparatus encodes the difference value between the coordinates of the point cloud PA and the predicted coordinates using the sub-coordinates as the predicted coordinates when encoding the point cloud PA. To do.
  • the 3D data encoding apparatus uses the coordinates of the point cloud PA as the predicted coordinates, and encodes the difference value between the point cloud PB and the predicted coordinates.
  • the three-dimensional data encoding device uses the point cloud PB as a predicted coordinate and encodes a difference value between the point cloud PB and the predicted coordinate.
  • the 3D data encoding apparatus sets the scan order for a plurality of point clouds, and the coordinates of the target point cloud to be processed and the coordinates of the previous point cloud in the scan order with respect to the target point cloud.
  • the difference value may be encoded.
  • the sub-coordinate is the coordinate of the lower left corner of the sub-map, but the position of the sub-coordinate is not limited to this.
  • 65 to 67 are diagrams showing another example of the position of the sub-coordinate.
  • the setting position of the sub coordinates may be set to any coordinates in the target space (sub map, space, or volume). That is, as described above, the sub-coordinates may be the coordinates of the lower left corner of the target space. As shown in FIG. 65, the sub-coordinates may be the coordinates of the center of the target space. As shown in FIG. 66, the sub-coordinates may be the coordinates of the upper right corner of the target space.
  • the sub-coordinates are not limited to the coordinates of the lower left corner or upper right corner of the target space, but may be the coordinates of any corner of the target space.
  • the setting position of the sub coordinates may be the same as the coordinates of a certain point cloud in the target space (sub map, space, or volume).
  • the coordinates of the sub coordinates coincide with the coordinates of the point cloud PD.
  • the three-dimensional data encoding device may switch between applying another tree structure other than the octree and applying a non-tree structure other than the tree structure.
  • another tree structure is a kd tree that performs division using a plane perpendicular to one of the coordinate axes. Any method may be used as another tree structure.
  • the three-dimensional data encoding apparatus may encode color information, three-dimensional feature quantities, or feature quantities of visible light in the same manner as the coordinate information.
  • the three-dimensional data encoding apparatus sets the average value of the color information held by each point cloud in the submap to the sub color information (sub-color), and the difference between the color information of each point cloud and the sub color information May be encoded.
  • an example of selecting an encoding method (octtree encoding or non-octree encoding) with high encoding efficiency in accordance with the number of point clouds has been described. Is not limited.
  • a three-dimensional data encoding device on the server side uses a point cloud bitstream encoded by octree encoding, a point cloud bitstream encoded by non-octree encoding, and both. It is also possible to hold the converted point cloud bit stream and switch the bit stream to be transmitted to the 3D data decoding apparatus according to the communication environment or the processing capability of the 3D data decoding apparatus.
  • FIG. 68 is a diagram illustrating a syntax example of a volume in a case where application of octree coding is switched.
  • the syntax shown in FIG. 68 is basically the same as the syntax shown in FIG. 58, except that each piece of information is volume unit information.
  • NumOfPoint indicates the number of point clouds included in the volume.
  • sub_coordinate_x, sub_coordinate_y, and sub_coordinate_z are sub-coordinate information of the volume.
  • diff_x [i], diff_y [i], and diff_z [i] are the differential coordinates of the i-th point cloud in the volume.
  • diff_x [i] indicates a difference value between the x coordinate of the i-th point cloud in the volume and the x coordinate of the sub-coordinate.
  • diff_y [i] indicates a difference value between the y coordinate of the i-th point cloud in the volume and the y coordinate of the sub-coordinate.
  • diff_z [i] indicates a difference value between the z coordinate of the i-th point cloud in the volume and the z coordinate of the sub-coordinate.
  • the 3D data encoding device does not have to include the sub-coordinate information in the volume header. That is, the 3D data encoding apparatus may calculate the relative position of the volume in the space without including the sub-coordinate information in the header, and use the calculated position as the sub-coordinate of each volume.
  • the 3D data encoding apparatus uses the octree structure for the target space unit among a plurality of space units (for example, submap, space, or volume) included in the 3D data. It is determined whether or not to encode (for example, S1522 in FIG. 59). For example, when the number of three-dimensional points included in the target space unit is greater than a predetermined threshold, the three-dimensional data encoding device determines to encode the target space unit with an octree structure. In addition, when the number of three-dimensional points included in the target space unit is equal to or less than the threshold value, the three-dimensional data encoding device determines that the target space unit is not encoded with an octree structure.
  • space units for example, submap, space, or volume
  • the 3D data encoding apparatus encodes the target space unit using the octree structure (S1523).
  • the 3D data encoding apparatus encodes the target space unit with a scheme different from the octree structure ( S1524). For example, the three-dimensional data encoding apparatus encodes the coordinates of a three-dimensional point included in the target space unit in a different method. Specifically, the three-dimensional data encoding apparatus encodes a difference between the reference coordinates of the target space unit and the coordinates of the three-dimensional point included in the target space unit in a different method.
  • the 3D data encoding apparatus adds information indicating whether or not the target space unit has been encoded with an octree structure to the bitstream (S1525).
  • the three-dimensional data encoding apparatus can reduce the data amount of the encoded signal, the encoding efficiency can be improved.
  • a three-dimensional data encoding device includes a processor and a memory, and the processor performs the above processing using the memory.
  • the 3D data decoding apparatus decodes the target space unit from among a plurality of target space units (for example, submap, space, or volume) included in the 3D data in an octtree structure.
  • Information indicating whether or not is decoded from the bit stream for example, S1531 in FIG. 60.
  • the three-dimensional data decoding apparatus decodes the target space unit using the octree structure (S1533).
  • the 3D data decoding apparatus decodes the target space unit with a method different from the octree structure (S1534). .
  • the three-dimensional data decoding apparatus decodes the coordinates of the three-dimensional point included in the target space unit in a different method.
  • the 3D data decoding apparatus decodes the difference between the reference coordinates of the target space unit and the coordinates of the 3D points included in the target space unit in a different manner.
  • the three-dimensional data decoding apparatus can reduce the data amount of the encoded signal, the encoding efficiency can be improved.
  • a three-dimensional data decoding device includes a processor and a memory, and the processor performs the above processing using the memory.
  • FIG. 69 is a diagram illustrating an example of a tree structure according to the present embodiment.
  • FIG. 69 shows an example of a quadtree structure.
  • Leaves that contain 3D points are called effective leaves, and leaves that do not contain 3D points are called invalid leaves.
  • a branch in which the number of effective leaves is equal to or greater than a threshold value is referred to as a dense branch.
  • a branch in which the number of effective leaves is smaller than a threshold is called a sparse branch.
  • the 3D data encoding apparatus calculates the number of 3D points (that is, the number of effective leaves) included in each branch in a layer having a tree structure.
  • FIG. 69 shows an example when the threshold value is 5.
  • the left branch includes seven three-dimensional points, the left branch is determined to be a dense branch.
  • the right branch includes two three-dimensional points, the right branch is determined as a sparse branch.
  • FIG. 70 is a diagram illustrating an example of the number of effective leaves (3D points) which each branch of the layer 5 has, for example.
  • the horizontal axis of FIG. 70 indicates an index that is an identification number of the branch of the layer 5.
  • a specific branch clearly includes many three-dimensional points compared to other branches. For such dense branches, occupancy coding is more effective than sparse branches.
  • FIG. 71 is a diagram showing the relationship between the number of three-dimensional points (number of effective leaves) included in each branch in the layer 5 and the encoding method to be applied.
  • the three-dimensional data encoding apparatus applies occupancy encoding to dense branches and applies location encoding to sparse branches. Thereby, encoding efficiency can be improved.
  • FIG. 72 is a diagram showing an example of a dense branch region in LiDAR data. As shown in FIG. 72, the density of three-dimensional points calculated from the number of three-dimensional points included in each branch differs depending on the region.
  • separating the dense three-dimensional points (branches) from the sparse three-dimensional points (branches) has the following advantages.
  • the 3D data encoding apparatus separates an input 3D point group into two or more sub 3D point groups, and applies different encoding methods to each sub 3D point group.
  • the three-dimensional data encoding apparatus uses an input three-dimensional point group as a sub three-dimensional point group A (dense three-dimensional point group: dense cloud) including a dense branch and a sub three-dimensional group including a sparse branch. Separated into a point group B (sparse three-dimensional point group).
  • FIG. 73 is a diagram illustrating an example of a sub three-dimensional point group A (dense three-dimensional point group) that includes a dense branch and is separated from the tree structure illustrated in FIG. 69.
  • FIG. 74 is a diagram illustrating an example of a sub three-dimensional point group B (sparse three-dimensional point group) including sparse branches, separated from the tree structure illustrated in FIG.
  • the 3D data encoding apparatus encodes the sub 3D point group A by occupancy encoding and encodes the sub 3D point group B by location encoding.
  • a three-dimensional data encoding apparatus is sub-three-dimensional point group A and The same encoding method may be used for the sub three-dimensional point group B, and the parameters used for encoding may be different between the sub three-dimensional point group A and the sub three-dimensional point group B.
  • FIG. 75 is a flowchart of 3D data encoding processing by the 3D data encoding apparatus according to the present embodiment.
  • the 3D data encoding apparatus separates the input 3D point group into sub 3D point groups (S1701).
  • the three-dimensional data encoding apparatus may perform this separation automatically or based on information input by the user. For example, the range of the sub three-dimensional point group may be designated by the user.
  • the three-dimensional data encoding device performs separation using distance information to each point group. Specifically, the three-dimensional data encoding device separates a point group within a certain range from a measurement point and a point group outside the range.
  • the 3D data encoding apparatus may perform separation using information such as an important area and an area that is not.
  • the 3D data encoding apparatus generates encoded data (encoded bit stream) by encoding the sub 3D point group A by the method A (S1702). Also, the three-dimensional data encoding device generates encoded data by encoding the sub three-dimensional point group B by the method B (S1703). Note that the three-dimensional data encoding apparatus may encode the sub three-dimensional point group B by the method A. In this case, the 3D data encoding apparatus encodes the sub 3D point group B using parameters different from the encoding parameters used for encoding the sub 3D point group A. For example, this parameter may be a quantization parameter.
  • the three-dimensional data encoding device encodes the sub three-dimensional point group B using a quantization parameter larger than the quantization parameter used for encoding the sub three-dimensional point group A.
  • the 3D data encoding apparatus may add information indicating the quantization parameter used for encoding the sub 3D point group to the header of the encoded data of each sub 3D point group.
  • the 3D data encoding apparatus generates a bit stream by combining the encoded data obtained in step S1702 and the encoded data obtained in step S1703 (S1704).
  • the 3D data encoding apparatus may encode information for decoding each sub 3D point group as header information of the bitstream.
  • the three-dimensional data encoding device may encode the following information.
  • the header information may include information indicating the number of encoded sub 3D points. In this example, this information indicates 2.
  • the header information may include information indicating the number of 3D points included in each sub 3D point group and the encoding method. In this example, this information is included in the number of 3D points included in the sub 3D point group A, the encoding method applied to the sub 3D point group A (method A), and the sub 3D point group B. The number of three-dimensional points to be recorded and the encoding method (method B) applied to the sub three-dimensional point group B are shown.
  • the header information may include information for identifying the start position or the end position of the encoded data of each sub three-dimensional point group.
  • the 3D data encoding apparatus may encode the sub 3D point group A and the sub 3D point group B in parallel.
  • the 3D data encoding apparatus may encode the sub 3D point group A and the sub 3D point group B in order.
  • the method of separation into sub-three-dimensional point groups is not limited to the above.
  • the three-dimensional data encoding apparatus changes the separation method, performs encoding using each of the plurality of separation methods, and calculates the encoding efficiency of the encoded data obtained using each separation method. .
  • the three-dimensional data encoding device selects a separation method with the highest encoding efficiency.
  • the three-dimensional data encoding apparatus separates a three-dimensional point group in each of a plurality of layers, calculates the encoding efficiency in each case, and provides a separation method that provides the highest encoding efficiency (that is, a layer that performs separation). ) May be selected, and the sub-three-dimensional point cloud may be generated and encoded by the selected separation method.
  • the 3D data encoding apparatus may arrange the encoded information of the important sub 3D point group at a position closer to the head of the bitstream.
  • the 3D data decoding apparatus can acquire important information only by decoding the leading bit stream, and thus can acquire important information quickly.
  • FIG. 76 is a flowchart of 3D data decoding processing by the 3D data decoding apparatus according to this embodiment.
  • the three-dimensional data decoding device acquires, for example, the bit stream generated by the three-dimensional data encoding device.
  • the 3D data decoding apparatus separates the encoded data of the sub 3D point group A and the encoded data of the sub 3D point group B from the acquired bitstream (S1711). Specifically, the 3D data decoding apparatus decodes information for decoding each sub 3D point group from the header information of the bitstream, and uses the information to convert the encoded data of each sub 3D point group. To separate.
  • the 3D data decoding apparatus obtains the sub 3D point group A by decoding the encoded data of the sub 3D point group A by the method A (S1712). Also, the three-dimensional data decoding apparatus obtains the sub three-dimensional point group B by decoding the encoded data of the sub three-dimensional point group B by the method B (S1713). Next, the 3D data decoding apparatus combines the sub 3D point group A and the sub 3D point group B (S1714).
  • the 3D data decoding apparatus may decode the sub 3D point group A and the sub 3D point group B in parallel. Alternatively, the 3D data decoding apparatus may sequentially decode the sub 3D point group A and the sub 3D point group B.
  • the 3D data decoding apparatus may decode a necessary sub 3D point cloud.
  • the three-dimensional data decoding device may decode the sub three-dimensional point group A and may not decode the sub three-dimensional point group B.
  • the 3D data decoding apparatus decodes the 3D point group in the important area. The self-position estimation in a car etc. is performed using the three-dimensional point cloud of this important area.
  • FIG. 77 is a flowchart of 3D data encoding processing by the 3D data encoding apparatus according to the present embodiment.
  • the 3D data encoding apparatus separates the input 3D points into a sparse 3D point group and a dense 3D point group (S1721). Specifically, the three-dimensional data encoding apparatus counts the number of effective leaves held by branches of a layer having an octree structure. The three-dimensional data encoding apparatus sets each branch to a dense branch or a sparse branch according to the number of effective leaves of each branch. Then, the 3D data encoding device has a sub 3D point group (dense 3D point group) that collects dense branches and a sub 3D point group (sparse 3D point group) that collects sparse branches. And generate
  • the three-dimensional data encoding device generates encoded data by encoding a sparse three-dimensional point cloud (S1722).
  • a three-dimensional data encoding apparatus encodes a sparse three-dimensional point group using location encoding.
  • the 3D data encoding apparatus generates encoded data by encoding a dense 3D point group (S1723).
  • a three-dimensional data encoding apparatus encodes a dense three-dimensional point group using occupancy encoding.
  • the 3D data encoding apparatus combines the encoded data of the sparse 3D point group obtained in step S 1722 and the encoded data of the dense 3D point group obtained in step S 1723.
  • step S1724 a bit stream is generated.
  • the 3D data encoding apparatus may encode information for decoding a sparse 3D point group and a dense 3D point group as header information of the bitstream.
  • the three-dimensional data encoding device may encode the following information.
  • the header information may include information indicating the number of encoded sub three-dimensional point groups. In this example, this information indicates 2.
  • the header information may include information indicating the number of 3D points included in each sub 3D point group and the encoding method.
  • this information includes the number of 3D points contained in the sparse 3D point cloud, the encoding method applied to the sparse 3D point cloud (location coding), and the dense 3D point cloud. The number of included 3D points and the encoding method (occupancy encoding) applied to a dense 3D point group are shown.
  • the header information may include information for identifying the start position or the end position of the encoded data of each sub three-dimensional point group.
  • this information indicates at least one of the start position and the end position of the encoded data of the sparse three-dimensional point group, and the start position and the end position of the encoded data of the dense three-dimensional point group.
  • the three-dimensional data encoding device may encode a sparse three-dimensional point group and a dense three-dimensional point group in parallel.
  • the three-dimensional data encoding device may sequentially encode a sparse three-dimensional point group and a dense three-dimensional point group.
  • FIG. 78 is a flowchart of 3D data decoding processing by the 3D data decoding apparatus according to the present embodiment.
  • the three-dimensional data decoding device acquires, for example, the bit stream generated by the three-dimensional data encoding device.
  • the three-dimensional data decoding apparatus separates the acquired bitstream into sparse three-dimensional point group encoded data and dense three-dimensional point group encoded data (S1731).
  • the 3D data decoding apparatus decodes information for decoding each sub 3D point group from the header information of the bitstream, and uses the information to convert the encoded data of each sub 3D point group.
  • the three-dimensional data decoding apparatus separates encoded data of a sparse three-dimensional point group and a dense three-dimensional point group from the bitstream using header information.
  • the three-dimensional data decoding apparatus obtains a sparse three-dimensional point group by decoding the encoded data of the sparse three-dimensional point group (S1732). For example, a three-dimensional data decoding apparatus decodes a sparse three-dimensional point group using location decoding for decoding encoded data that has been subjected to location encoding.
  • the three-dimensional data decoding device obtains a dense three-dimensional point group by decoding the encoded data of the dense three-dimensional point group (S1733).
  • a three-dimensional data decoding apparatus decodes a dense three-dimensional point group using occupancy decoding for decoding occupancy-encoded encoded data.
  • the 3D data decoding apparatus combines the sparse 3D point group obtained in step S1732 and the dense 3D point group obtained in step S1733 (S1734).
  • the three-dimensional data decoding device may decode a sparse three-dimensional point group and a dense three-dimensional point group in parallel. Alternatively, the three-dimensional data decoding device may sequentially decode a sparse three-dimensional point group and a dense three-dimensional point group.
  • the 3D data decoding apparatus may decode some necessary sub 3D point groups.
  • the three-dimensional data decoding apparatus does not need to decode dense three-dimensional point groups and sparse three-dimensional data.
  • the three-dimensional data decoding apparatus decodes the three-dimensional point group in the important area. The self-position estimation in a car etc. is performed using the three-dimensional point cloud of this important area.
  • FIG. 79 is a flowchart of the encoding process according to the present embodiment.
  • the 3D data encoding device separates the input 3D point group into a sparse 3D point group and a dense 3D point group, thereby separating the sparse 3D point group and the dense 3D point group.
  • a group is generated (S1741).
  • the three-dimensional data encoding device generates encoded data by encoding a dense three-dimensional point group (S1742). Further, the three-dimensional data encoding device generates encoded data by encoding a sparse three-dimensional point group (S1743). Finally, the 3D data encoding apparatus combines the encoded data of the sparse 3D point group obtained in step S 1742 and the encoded data of the dense 3D point group obtained in step S 1743. The bit stream is generated (S1744).
  • FIG. 80 is a flowchart of decoding processing according to the present embodiment.
  • the three-dimensional data decoding apparatus extracts dense three-dimensional point group encoded data and sparse three-dimensional point group encoded data from the bitstream (S1751).
  • the 3D data decoding apparatus obtains dense 3D point group decoded data by decoding the encoded data of the dense 3D point group (S1752).
  • the three-dimensional data decoding apparatus obtains decoded data of a sparse three-dimensional point group by decoding encoded data of the sparse three-dimensional point group (S1753).
  • the three-dimensional data decoding apparatus combines the dense three-dimensional point cloud decoded data obtained in step S1752 and the sparse three-dimensional point cloud decoded data obtained in step S1753 to generate a three-dimensional data.
  • a point cloud is generated (S1754).
  • the 3D data encoding device and the 3D data decoding device may encode or decode either the dense 3D point group or the sparse 3D point group first.
  • encoding processing or decoding processing may be performed in parallel by a plurality of processors or the like.
  • the three-dimensional data encoding device may encode one of the dense three-dimensional point group and the sparse three-dimensional point group. For example, when important information is included in a dense 3D point cloud, the 3D data encoding device extracts a dense 3D point cloud and a sparse 3D point cloud from the input 3D point cloud. Encode dense 3D point clouds and do not encode sparse 3D point clouds. Thereby, the three-dimensional data encoding device can add important information to the stream while suppressing the bit amount. For example, when a server requests transmission of 3D point cloud information around the client from the server to the server, the server encodes important information around the client as a dense 3D point cloud. Send to client. Thereby, the server can transmit information requested by the client while suppressing the network bandwidth.
  • the 3D data decoding apparatus may decode one of the dense 3D point group and the sparse 3D point group. For example, when important information is included in a dense three-dimensional point group, the three-dimensional data decoding apparatus decodes the dense three-dimensional point group and does not decode the sparse three-dimensional point group. Thereby, the three-dimensional data decoding apparatus can acquire necessary information while suppressing the processing load of the decoding process.
  • FIG. 81 is a flowchart of the three-dimensional point separation processing (S1741) shown in FIG.
  • the 3D data encoding apparatus sets the layer L and the threshold value TH (S1761).
  • the 3D data encoding apparatus may add information indicating the set layer L and threshold value TH to the bitstream. That is, the three-dimensional data encoding device may generate a bitstream including information indicating the set layer L and threshold value TH.
  • the 3D data encoding apparatus moves the position to be processed from the root of the octree to the top branch of the layer L. That is, the 3D data encoding apparatus selects the leading branch of the layer L as the branch to be processed (S1762).
  • the three-dimensional data encoding apparatus counts the number of effective leaves of the branch to be processed in the layer L (S1763).
  • the 3D data encoding apparatus registers the branch to be processed as a dense branch in a dense 3D point group (S1765).
  • the 3D data encoding apparatus registers the branch to be processed as a sparse branch in a sparse three-dimensional point group (S1766). ).
  • the three-dimensional data encoding device moves the position to be processed to the next branch of the layer L. That is, the 3D data encoding apparatus selects the next branch of the layer L as the processing target branch (S1768). Then, the three-dimensional data encoding device performs the processing from step S1763 on the selected next processing target branch.
  • the layer L and the threshold value TH are set in advance, but are not necessarily limited thereto.
  • the three-dimensional data encoding apparatus sets a plurality of patterns of pairs of the layer L and the threshold value TH, generates a dense three-dimensional point group and a sparse three-dimensional point group using each set, and encodes each of them.
  • the three-dimensional data encoding apparatus is a combination of a layer L and a threshold TH, which have the highest encoding efficiency of the generated encoded data among a plurality of sets, and finally a dense three-dimensional point group and a sparse three-dimensional Encode the point cloud. Thereby, encoding efficiency can be improved.
  • the three-dimensional data encoding device may calculate the layer L and the threshold value TH, for example.
  • the three-dimensional data encoding apparatus may set a value that is half the maximum value of the layers included in the tree structure in the layer L.
  • the 3D data encoding apparatus may set the threshold value TH to a value that is half of the total number of a plurality of 3D points included in the tree structure.
  • the group may be classified into three or more types of three-dimensional point groups. For example, when the number of effective leaves of the branch to be processed is greater than or equal to the threshold TH1, the 3D data encoding apparatus classifies the branch to be processed into a first dense three-dimensional point group, and the effective leaves of the branch to be processed If the number is less than the first threshold value TH1 and greater than or equal to the second threshold value TH2, the branches to be processed are classified into a second dense three-dimensional point group.
  • the three-dimensional data encoding device classifies the branch to be processed into a first sparse three-dimensional point group and performs processing
  • the processing target branch is classified into a second sparse three-dimensional point group.
  • FIG. 82 shows an example of this syntax.
  • pc_header () is header information of a plurality of input three-dimensional points, for example.
  • Num_sub_pc shown in FIG. 82 indicates the number of sub three-dimensional point groups.
  • numPoint [i] indicates the number of three-dimensional points included in the i-th sub three-dimensional point group.
  • Data_sub_cloud () is encoded data of the i-th sub three-dimensional point group.
  • Coding_type_00_data is encoded data to which an encoding type with coding_type of 00 is applied, for example, encoded data to which location encoding is applied.
  • Coding_type_01_data is encoded data to which an encoding type with coding_type of 01 is applied.
  • coding_type_01_data is encoded data to which occupancy encoding is applied.
  • End_of_data is end information indicating the end of the encoded data. For example, a fixed bit string that is not used for encoded data is assigned to end_of_data. Thereby, the three-dimensional data decoding apparatus can skip the decoding process of the encoded data which does not need to be decoded, for example, by searching the bit stream of end_of_data from the bit stream.
  • the three-dimensional data encoding device may entropy encode the encoded data generated by the above method.
  • the three-dimensional data encoding apparatus binarizes each value and then performs calculation encoding.
  • N-trees such as a binary tree and a 16-tree (N is an integer of 2 or more).
  • N is an integer of 2 or more.
  • the above method may be applied to other tree structures.
  • a tree structure including a dense branch and an upper layer (a tree structure extending from the root of the entire tree structure to the root of the dense branch) is encoded and sparse.
  • a tree structure including a simple branch and its upper layer (a tree structure extending from the root of the whole tree structure to the root of a sparse branch) is encoded.
  • the three-dimensional data encoding apparatus separates dense branches and sparse branches and encodes dense branches and sparse branches. That is, the tree structure to be encoded does not include the upper layer tree structure.
  • the three-dimensional data encoding apparatus applies occupancy encoding to dense branches and applies location encoding to sparse branches.
  • FIG. 83 is a diagram showing an example of dense branches separated from the tree structure shown in FIG. 69.
  • FIG. 84 is a diagram showing an example of a sparse branch separated from the tree structure shown in FIG. In this modification, the tree structures shown in FIGS. 83 and 84 are encoded.
  • the 3D data encoding apparatus encodes information indicating the position of the branch instead of encoding the upper layer tree structure. For example, this information indicates the position of the root of the branch.
  • the three-dimensional data encoding apparatus uses the layer information indicating the layer that generated the dense branch and the branch information indicating the number of branches in the layer to which the dense branch is the code of the dense branch. Encoded as encoded data.
  • the 3D data decoding apparatus decodes the layer information and the branch information from the bitstream, and uses these layer information and the branch information to determine the 3D point of which layer of which layer the decoded dense branch is. You can see if it ’s a group.
  • the three-dimensional data encoding apparatus uses the layer information indicating the layer that generated the sparse branch and the branch information indicating the order of the sparse branch to be the sparse branch code. Encoded as encoded data.
  • the 3D data decoding apparatus decodes the layer information and the branch information from the bit stream, and uses these layer information and the branch information to determine the 3D point of which layer of which layer the decoded sparse branch is. You can see if it ’s a group. As a result, overhead due to encoding information of higher layers than dense branches and sparse branches can be reduced, and thus encoding efficiency can be improved.
  • the branch information may indicate a value assigned to each branch in the layer indicated by the layer information.
  • the branch information may indicate a value assigned to each node starting from the root of the octree.
  • the layer information may not be encoded.
  • the three-dimensional data encoding apparatus may generate a plurality of dense branches and sparse branches.
  • FIG. 85 is a flowchart of the encoding process in this modification.
  • the three-dimensional data encoding device generates one or more sparse branches and one or more dense branches from the input three-dimensional point group (S1771).
  • the three-dimensional data encoding device generates encoded data by encoding dense branches (S1772).
  • the three-dimensional data encoding apparatus determines whether or not encoding of all dense branches generated in step S1771 has been completed (S1773).
  • the 3D data encoding apparatus selects the next dense branch (S1774), and encodes the selected dense branch. To generate encoded data (S1772).
  • the 3D data encoding apparatus when encoding of all dense branches is completed (Yes in S1773), the 3D data encoding apparatus generates encoded data by encoding sparse branches (S1775). Next, the 3D data encoding apparatus determines whether encoding of all sparse branches generated in step S1771 is completed (S1776).
  • the 3D data encoding apparatus selects the next sparse branch (S1777) and encodes the selected sparse branch. To generate encoded data (S1775).
  • the 3D data encoding apparatus when encoding of all sparse branches is completed (Yes in S1776), the 3D data encoding apparatus generates a bitstream by combining the encoded data generated in steps S1772 and S1775 (S1778). ).
  • FIG. 85 is a flowchart of the decoding process in the present modification.
  • the three-dimensional data decoding apparatus extracts one or more encoded data of dense branches and one or more encoded data of sparse branches from the bitstream (S1781).
  • the 3D data decoding apparatus obtains dense branch decoded data by decoding the dense branch encoded data (S1782).
  • the three-dimensional data decoding apparatus determines whether or not the decoding of all dense branch encoded data extracted in step S1781 has been completed (S1783).
  • the three-dimensional data decoding apparatus selects the next dense branch encoded data (S1784), and selects the selected dense branch. By decoding the encoded data of the branches, dense branch decoded data is obtained (S1782).
  • the three-dimensional data decoding apparatus obtains the sparse branch decoded data by decoding the sparse branch encoded data. (S1785).
  • the 3D data decoding apparatus determines whether or not the decoding of all the sparse branch encoded data extracted in step S1781 has been completed (S1786).
  • the three-dimensional data decoding apparatus selects the next sparse branch encoded data (S1787) and selects the selected sparse branch. By decoding the encoded data of the branch, decoded data of the sparse branch is obtained (S1785).
  • the 3D data decoding apparatus combines the decoded data obtained in Steps S1782 and S1785 to obtain a 3D point cloud. Generate (S1788).
  • the three-dimensional data encoding device and the three-dimensional data decoding device may encode or decode either the dense branch or the sparse branch first. Further, the encoding process or the decoding process may be performed in parallel by a plurality of processors or the like.
  • the three-dimensional data encoding device may encode one of the dense branch and the sparse branch.
  • the three-dimensional data encoding device may encode a part of a plurality of dense branches. For example, when important information is included in a specific dense branch, the three-dimensional data encoding device extracts dense branches and sparse branches from the input three-dimensional point group and includes important information. Encode dense branches and do not encode other dense and sparse branches. Thereby, the three-dimensional data encoding device can add important information to the stream while suppressing the bit amount.
  • the server requests the client to send 3D point cloud information around the client between the server and the client, the server encodes important information around the client as a dense branch and sends it to the client. To do. Thereby, the server can transmit information requested by the client while suppressing the network bandwidth.
  • the 3D data decoding apparatus may decode one of the dense branch and the sparse branch. Further, the three-dimensional data decoding device may decode a part of a plurality of dense branches. For example, when important information is included in a specific dense branch, the 3D data decoding apparatus decodes the specific dense branch and does not decode other dense branches and sparse branches. Thereby, the three-dimensional data decoding apparatus can acquire necessary information while suppressing the processing load of the decoding process.
  • FIG. 87 is a flowchart of the three-dimensional point separation process (S1771) shown in FIG.
  • the 3D data encoding apparatus sets the layer L and the threshold value TH (S1761). Note that the 3D data encoding apparatus may add information indicating the set layer L and threshold value TH to the bitstream.
  • the 3D data encoding apparatus selects the first branch of the layer L as the branch to be processed (S1762).
  • the three-dimensional data encoding apparatus counts the number of effective leaves of the branch to be processed in the layer L (S1763).
  • the 3D data encoding apparatus sets the branch to be processed as a dense branch, and adds layer information and branch information to the bitstream. It is added (S1765A).
  • the 3D data encoding apparatus sets the branch to be processed as a sparse branch, and includes layer information and branch information in the bitstream. Are added (S1766A).
  • the 3D data encoding apparatus selects the next branch of the layer L as the branch to be processed (S1768). Then, the three-dimensional data encoding device performs the processing from step S1763 on the selected next processing target branch. The above processing is repeated until the processing of all the branches of the layer L is completed (Yes in S1767).
  • the layer L and the threshold value TH are set in advance, but are not necessarily limited thereto.
  • the three-dimensional data encoding apparatus sets a plurality of patterns of sets of the layer L and the threshold TH, generates dense branches and sparse branches using each set, and encodes each.
  • the three-dimensional data encoding apparatus finally encodes a dense branch and a sparse branch with a set of a layer L and a threshold TH having the highest encoding efficiency of the generated encoded data among a plurality of sets. . Thereby, encoding efficiency can be improved.
  • the three-dimensional data encoding device may calculate the layer L and the threshold value TH, for example.
  • the three-dimensional data encoding apparatus may set a value that is half the maximum value of the layers included in the tree structure in the layer L. Further, the 3D data encoding apparatus may set the threshold value TH to a value that is half of the total number of a plurality of 3D points included in the tree structure.
  • FIG. 88 shows an example of this syntax.
  • layer_id [i] that is layer information and branch_id [i] that is branch information are added to the syntax example shown in FIG.
  • Layer_id [i] indicates the layer number to which the i-th sub three-dimensional point group belongs.
  • branch_id [i] indicates a branch number in the layer_id [i] of the i-th sub three-dimensional point group.
  • the three-dimensional data encoding device may entropy encode the encoded data generated by the above method.
  • the three-dimensional data encoding apparatus binarizes each value and then performs calculation encoding.
  • N-trees such as a binary tree and a 16-tree (N is an integer of 2 or more), Alternatively, the above method may be applied to other tree structures.
  • the three-dimensional data encoding apparatus performs the processing shown in FIG.
  • the 3D data encoding apparatus generates an N (N is an integer of 2 or more) binary tree structure of a plurality of 3D points included in the 3D data (S1801).
  • the three-dimensional data encoding device performs the first encoding process on the first branch having the first node included in the first layer, which is one of the plurality of layers included in the N-ary tree structure, as a root.
  • the first encoded data is generated by encoding (S1802).
  • the 3D data encoding apparatus encodes the second branch included in the first layer and rooted at the second node different from the first node by the second encoding process different from the first encoding process.
  • the second encoded data is generated (S1803).
  • the 3D data encoding apparatus generates a bit stream including the first encoded data and the second encoded data (S1804).
  • the 3D data encoding apparatus can apply the encoding process suitable for each branch included in the N-ary tree structure, the encoding efficiency can be improved.
  • the number of three-dimensional points included in the first branch is less than a predetermined threshold value
  • the number of three-dimensional points included in the second branch is greater than the threshold value. That is, when the number of three-dimensional points included in the processing target branch is less than the threshold, the three-dimensional data encoding device sets the processing target branch as the first branch, and the tertiary included in the processing target branch. If the number of original points is greater than the threshold, the processing target branch is set as the second branch.
  • the first encoded data includes first information representing the first N-ary tree structure of a plurality of first three-dimensional points included in the first branch in the first scheme.
  • the second encoded data includes second information representing the second N-ary tree structure of the plurality of second three-dimensional points included in the second branch by the second method. That is, the first encoding process and the second encoding process are different in encoding method.
  • the first information includes three-dimensional point information corresponding to each of the plurality of first three-dimensional points.
  • Each three-dimensional point information includes an index corresponding to each of the plurality of layers in the first N-ary tree structure.
  • Each index indicates a sub-block to which the corresponding first 3D point belongs among N sub-blocks belonging to the corresponding layer.
  • the second information corresponds to each of a plurality of subblocks belonging to a plurality of layers in the second N-ary tree structure, and includes a plurality of pieces of 1-bit information indicating whether or not a three-dimensional point exists in the corresponding subblock.
  • the quantization parameter used in the second encoding process is different from the quantization parameter used in the first encoding process. That is, the first encoding process and the second encoding process have the same encoding method, and different parameters are used.
  • the three-dimensional data encoding apparatus in the first branch encoding, includes a tree structure from the root of the N-ary tree structure to the first node, Is encoded by the first encoding process, and in the encoding of the second branch, the tree structure including the second branch and the tree structure from the root of the N-ary tree structure to the second node is Encoding is performed by two encoding processes.
  • the first encoded data includes encoded data of the first branch and third information indicating the position of the first node in the N-ary tree structure.
  • the second encoded data includes encoded data of the second branch and fourth information indicating the position of the second node in the N-ary tree structure.
  • the third information includes information (layer information) indicating the first layer and information (branch information) indicating which of the nodes included in the first layer is the first node.
  • the fourth information includes information (layer information) indicating the first layer and information (branch information) indicating which of the nodes included in the first layer is the second node.
  • the first encoded data includes information (numPoint) indicating the number of three-dimensional points included in the first branch
  • the second encoded data indicates the number of three-dimensional points included in the second branch.
  • the information (numPoint) to be shown is included.
  • a three-dimensional data encoding device includes a processor and a memory, and the processor performs the above processing using the memory.
  • the three-dimensional data decoding apparatus performs the processing shown in FIG.
  • the three-dimensional data decoding apparatus includes a first one included in a first layer that is one of a plurality of layers included in an N-ary tree structure of a plurality of three-dimensional points (N is an integer of 2 or more) from a bitstream.
  • the first encoded data obtained by encoding the first branch with the node as the root, and the second branch with the second node as the root included in the first layer and different from the first node The second encoded data obtained by encoding is acquired (S1811).
  • the three-dimensional data decoding device generates first decoded data of the first branch by decoding the first encoded data by the first decoding process (S1812).
  • the three-dimensional data decoding apparatus generates second decoded data of the second branch by decoding the second encoded data by a second decoding process different from the first decoding process (S1813).
  • the 3D data decoding apparatus restores a plurality of 3D points using the first decoded data and the second decoded data (S1814).
  • the three-dimensional point includes a plurality of three-dimensional points indicated by the first decoded data and a plurality of three-dimensional points indicated by the second decoded data.
  • the three-dimensional data decoding apparatus can decode a bit stream with improved encoding efficiency.
  • the number of three-dimensional points included in the first branch is less than a predetermined threshold value, and the number of three-dimensional points included in the second branch is greater than the threshold value.
  • the first encoded data includes first information representing the first N-ary tree structure of a plurality of first three-dimensional points included in the first branch in the first scheme.
  • the second encoded data includes second information representing the second N-ary tree structure of the plurality of second three-dimensional points included in the second branch by the second method. That is, the first decoding process and the second decoding process are different in the encoding method (decoding method).
  • the first information includes three-dimensional point information corresponding to each of the plurality of first three-dimensional points.
  • Each three-dimensional point information includes an index corresponding to each of the plurality of layers in the first N-ary tree structure.
  • Each index indicates a sub-block to which the corresponding first 3D point belongs among N sub-blocks belonging to the corresponding layer.
  • the second information corresponds to each of a plurality of subblocks belonging to a plurality of layers in the second N-ary tree structure, and includes a plurality of pieces of 1-bit information indicating whether or not a three-dimensional point exists in the corresponding subblock.
  • the quantization parameter used in the second decoding process is different from the quantization parameter used in the first decoding process. That is, the first decoding process and the second decoding process have the same encoding method (decoding method), and different parameters are used.
  • the three-dimensional data decoding apparatus includes a tree structure extending from the root of the N-ary tree structure to the first node and the first branch in the first branch decoding.
  • the tree structure is decoded by the first decoding process, and in the decoding of the second branch, the tree structure including the tree structure from the root of the N-ary tree structure to the second node and the second branch is obtained by the second decoding process. Decrypt.
  • the first encoded data includes encoded data of the first branch and third information indicating the position of the first node in the N-ary tree structure.
  • the second encoded data includes encoded data of the second branch and fourth information indicating the position of the second node in the N-ary tree structure.
  • the third information includes information (layer information) indicating the first layer and information (branch information) indicating which of the nodes included in the first layer is the first node.
  • the fourth information includes information (layer information) indicating the first layer and information (branch information) indicating which of the nodes included in the first layer is the second node.
  • the first encoded data includes information (numPoint) indicating the number of three-dimensional points included in the first branch
  • the second encoded data indicates the number of three-dimensional points included in the second branch.
  • the information (numPoint) to be shown is included.
  • a three-dimensional data decoding device includes a processor and a memory, and the processor performs the above processing using the memory.
  • FIG. 91 and 92 are diagrams showing the reference relationship according to the present embodiment, FIG. 91 is a diagram showing the reference relationship on an octree structure, and FIG. 92 is a diagram showing the reference relationship on the spatial domain.
  • FIG. 91 is a diagram showing the reference relationship on an octree structure
  • FIG. 92 is a diagram showing the reference relationship on the spatial domain.
  • the 3D data encoding device encodes encoding information of a node to be encoded (hereinafter referred to as a target node) in a parent node to which the target node belongs.
  • a target node a node to which the target node belongs.
  • the encoding information of each node Refer to the encoding information of each node.
  • parent adjacent node the encoding information of each node in another node in the same layer as the parent node (hereinafter, parent adjacent node) is not referred to. That is, the 3D data encoding apparatus sets the reference of the parent adjacent node to be disabled or prohibits the reference.
  • the three-dimensional data encoding apparatus may permit reference to encoding information in a parent node to which the parent node belongs (hereinafter referred to as a grandparent node). That is, the 3D data encoding apparatus may encode the encoding information of the target node with reference to the encoding information of the parent node and grandfather node to which the target node belongs.
  • the encoding information is, for example, an occupancy code.
  • the three-dimensional data encoding apparatus refers to information indicating whether or not each node in the parent node to which the target node belongs (hereinafter referred to as occupancy information). To do.
  • the 3D data encoding apparatus refers to the occupancy code of the parent node when encoding the occupancy code of the target node.
  • the three-dimensional data encoding apparatus does not refer to the occupation information of each node in the parent adjacent node. That is, the 3D data encoding apparatus does not refer to the occupancy code of the parent adjacent node.
  • the three-dimensional data encoding device may refer to the occupation information of each node in the grandfather node. That is, the 3D data encoding apparatus may refer to the occupation information of the parent node and the parent adjacent node.
  • the three-dimensional data encoding device is used when entropy encoding the occupancy code of the target node using the occupancy code of the parent node or grandfather node to which the target node belongs when encoding the occupancy code of the target node. Switch the encoding table. Details of this will be described later.
  • the 3D data encoding apparatus may not refer to the occupancy code of the parent adjacent node. Thereby, when encoding the occupancy code of the target node, the 3D data encoding apparatus can appropriately switch the encoding table according to the information of the occupancy code of the parent node or the grandfather node. Efficiency can be improved.
  • the 3D data encoding apparatus can suppress the confirmation process of the information of the parent adjacent node and the memory capacity for storing them by not referring to the parent adjacent node. Further, it becomes easy to scan and encode the occupancy codes of the nodes of the octree in the depth priority order.
  • FIG. 93 is a diagram illustrating an example of the target node and the adjacent reference node.
  • FIG. 94 is a diagram illustrating a relationship between a parent node and a node.
  • FIG. 95 is a diagram illustrating an example of the occupancy code of the parent node.
  • the adjacent reference node is a node that is referred to when encoding the target node among nodes spatially adjacent to the target node.
  • the adjacent node is a node belonging to the same layer as the target node.
  • a node X adjacent in the x direction of the target block, a node Y adjacent in the y direction, and a node Z adjacent in the z direction are used as reference adjacent nodes. That is, one adjacent block is set as a reference adjacent block in each of the x, y, and z directions.
  • node numbers shown in FIG. 94 are merely examples, and the relationship between the node number and the position of the node is not limited to this.
  • node 0 is assigned to the lower bits and node 7 is assigned to the upper bits. However, assignment may be performed in the reverse order. Each node may be assigned to an arbitrary bit.
  • the 3D data encoding apparatus determines an encoding table for entropy encoding the occupancy code of the target node, for example, using the following equation.
  • CodingTable indicates an encoding table for the occupancy code of the target node, and indicates one of values 0 to 7.
  • FlagX is occupancy information of the adjacent node X, and indicates 1 if the adjacent node X includes a point group (occupation), and indicates 0 otherwise.
  • FlagY is occupancy information of the adjacent node Y, and indicates 1 if the adjacent node Y includes (occupies) a point group, and indicates 0 otherwise.
  • FlagZ is occupancy information of the adjacent node Z, and indicates 1 if the adjacent node Z includes a point group (occupation), and indicates 0 otherwise.
  • the 3D data encoding apparatus uses the value indicated in the occupancy code of the parent node to encode the information.
  • a conversion table may be selected.
  • the three-dimensional data encoding apparatus can improve the encoding efficiency by switching the encoding table using information indicating whether or not a point cloud is included in the adjacent node of the target node.
  • the three-dimensional data encoding apparatus may switch the adjacent reference node according to the spatial position of the target node in the parent node. That is, the 3D data encoding apparatus may switch the adjacent node to be referred to among the plurality of adjacent nodes according to the spatial position in the parent node of the target node.
  • FIG. 96 is a block diagram of 3D data encoding apparatus 2100 according to the present embodiment.
  • a three-dimensional data encoding device 2100 illustrated in FIG. 96 includes an octree generation unit 2101, a geometric information calculation unit 2102, an encoding table selection unit 2103, and an entropy encoding unit 2104.
  • the octree generation unit 2101 generates, for example, an octree from the input three-dimensional point (point cloud), and generates an occupancy code for each node included in the octree.
  • the geometric information calculation unit 2102 acquires occupancy information indicating whether or not the adjacent reference node of the target node is occupied. For example, the geometric information calculation unit 2102 acquires occupancy information of adjacent reference nodes from the occupancy code of the parent node to which the target node belongs. As shown in FIG. 93, the geometric information calculation unit 2102 may switch the adjacent reference node according to the position in the parent node of the target node. The geometric information calculation unit 2102 does not refer to the occupation information of each node in the parent adjacent node.
  • the encoding table selection unit 2103 selects an encoding table to be used for entropy encoding of the occupancy code of the target node using the occupancy information of the adjacent reference node calculated by the geometric information calculation unit 2102.
  • the entropy encoding unit 2104 generates a bitstream by entropy encoding the occupancy code using the selected encoding table. Note that the entropy encoding unit 2104 may add information indicating the selected encoding table to the bitstream.
  • FIG. 97 is a block diagram of 3D data decoding apparatus 2110 according to the present embodiment.
  • a three-dimensional data decoding apparatus 2110 shown in FIG. 97 includes an octree generation unit 2111, a geometric information calculation unit 2112, an encoding table selection unit 2113, and an entropy decoding unit 2114.
  • the octree generation unit 2111 generates an octree of a certain space (node) using the bitstream header information and the like.
  • the octree generation unit 2111 generates, for example, a large space (root node) using the sizes of the x-axis, y-axis, and z-axis directions of a certain space added to the header information, and the space is converted to the x-axis, Eight small spaces A (nodes A0 to A7) are generated by dividing into two in the y-axis and z-axis directions, and an octree is generated. Nodes A0 to A7 are set in order as target nodes.
  • the geometric information calculation unit 2112 acquires occupancy information indicating whether or not the adjacent reference node of the target node is occupied. For example, the geometric information calculation unit 2112 acquires occupancy information of adjacent reference nodes from the occupancy code of the parent node to which the target node belongs. Note that the geometric information calculation unit 2112 may switch adjacent reference nodes according to the position in the parent node of the target node, as shown in FIG. Further, the geometric information calculation unit 2112 does not refer to the occupation information of each node in the parent adjacent node.
  • the encoding table selection unit 2113 selects an encoding table (decoding table) to be used for entropy decoding of the occupancy code of the target node using the occupancy information of the adjacent reference node calculated by the geometric information calculation unit 2112.
  • the entropy decoding unit 2114 generates a three-dimensional point by entropy decoding the occupancy code using the selected encoding table.
  • the encoding table selection unit 2113 decodes and acquires information on the selected encoding table added to the bitstream, and the entropy decoding unit 2114 uses the encoding table indicated by the acquired information. May be.
  • Each bit of the occupancy code (8 bits) included in the bit stream indicates whether or not a point group is included in each of the eight small spaces A (node A0 to node A7). Furthermore, the three-dimensional data decoding apparatus divides the small space node A0 into eight small spaces B (nodes B0 to B7) to generate an octree, and each node in the small space B includes a point group. Information indicating whether or not to be decoded is obtained by decoding the occupancy code. Thus, the three-dimensional data decoding apparatus decodes the occupancy code of each node while generating an octree from a large space to a small space.
  • FIG. 98 is a flowchart of 3D data encoding processing in the 3D data encoding device.
  • the three-dimensional data encoding apparatus determines (defines) a space (target node) including a part or all of the input three-dimensional point group (S2101).
  • the three-dimensional data encoding apparatus divides the target node into eight to generate eight small spaces (nodes) (S2102).
  • the three-dimensional data encoding device generates an occupancy code of the target node according to whether or not each node includes a point group (S2103).
  • the 3D data encoding apparatus calculates (acquires) the occupancy information of the adjacent reference node of the target node from the occupancy code of the parent node of the target node (S2104).
  • the 3D data encoding apparatus selects an encoding table to be used for entropy encoding based on the occupancy information of the adjacent reference node of the determined target node (S2105).
  • the 3D data encoding apparatus entropy encodes the occupancy code of the target node using the selected encoding table (S2106).
  • the three-dimensional data encoding apparatus repeats the process of dividing each node into 8 parts and encoding the occupancy code of each node until the nodes cannot be divided (S2107). That is, the processing from steps S2102 to S2106 is recursively repeated.
  • FIG. 99 is a flowchart of a 3D data decoding method in the 3D data decoding apparatus.
  • the 3D data decoding apparatus determines (defines) a space (target node) to be decoded using the header information of the bitstream (S2111).
  • the three-dimensional data decoding apparatus divides the target node into eight to generate eight small spaces (nodes) (S2112).
  • the 3D data decoding apparatus calculates (acquires) occupancy information of adjacent reference nodes of the target node from the occupancy code of the parent node of the target node (S2113).
  • the 3D data decoding apparatus selects an encoding table used for entropy decoding based on the occupation information of adjacent reference nodes (S2114).
  • the 3D data decoding apparatus entropy-decodes the occupancy code of the target node using the selected encoding table (S2115).
  • the three-dimensional data decoding apparatus repeats the process of dividing each node into eight parts and decoding the occupancy code of each node until the node cannot be divided (S2116). That is, the processing from steps S2112 to S2115 is recursively repeated.
  • FIG. 100 is a diagram illustrating an example of coding table switching.
  • the same context model may be applied to a plurality of occupancy codes.
  • a separate context model may be assigned to each occupancy code.
  • a context model that updates the probability table according to the appearance frequency of the occupancy code may be used.
  • a context model with a fixed probability table may be used.
  • FIG. 101 is a diagram showing a reference relationship in the present modification.
  • the 3D data encoding apparatus does not refer to the occupancy code of the parent adjacent node, but switches whether to reference the occupancy encoding of the parent adjacent node according to a specific condition. Also good.
  • the 3D data encoding apparatus encodes the occupancy code of the target node with reference to the occupancy information of the node in the parent adjacent node when performing the encoding while scanning the octree with the width priority.
  • the 3D data encoding apparatus prohibits reference to the occupancy information of the nodes in the parent adjacent node. In this way, by switching the nodes that can be referred to appropriately according to the scan order (encoding order) of the nodes of the octree, it is possible to improve the encoding efficiency and suppress the processing load.
  • FIG. 102 is a diagram illustrating a syntax example of header information in this case.
  • the octree_scan_order shown in FIG. 102 is coding order information (coding order flag) indicating the coding order of the octree. For example, when octree_scan_order is 0, it indicates width priority, and when it is 1, it indicates depth priority. Thereby, the 3D data decoding apparatus can know whether the bitstream is encoded with width priority or depth priority by referring to the octree_scan_order, and can appropriately decode the bitstream.
  • limit_refer_flag is prohibition switching information (prohibition switching flag) indicating whether or not reference to the parent adjacent node is prohibited. For example, when limit_refer_flag is 1, it indicates that reference to the parent adjacent node is prohibited, and when it is 0, there is no reference restriction (reference to the parent adjacent node is permitted).
  • the 3D data encoding apparatus determines whether or not to prohibit the reference of the parent adjacent node, and switches whether to prohibit or permit the reference of the parent adjacent node based on the determination result. Further, the 3D data encoding apparatus generates a bit stream including prohibition switching information indicating whether or not reference to the parent adjacent node is prohibited as a result of the determination.
  • the 3D data decoding apparatus acquires prohibition switching information indicating whether or not to prohibit reference to the parent adjacent node from the bitstream, and prohibits or permits reference to the parent adjacent node based on the prohibition switching information. Switch between.
  • the 3D data decoding apparatus can acquire information indicating whether or not reference to a parent adjacent node is prohibited from the header of the bit stream.
  • the encoding process of the occupancy code is described as an example of the encoding process for prohibiting the reference of the parent adjacent node, but the present invention is not necessarily limited thereto.
  • the same method can be applied when encoding other information of the nodes of the octree.
  • the method of this embodiment may be applied when encoding other attribute information such as a color, normal vector, or reflectance added to a node.
  • the same method can also be applied when encoding the encoding table or the predicted value.
  • FIG. 104 is a diagram illustrating an example of the target node and the reference adjacent node.
  • the three-dimensional data encoding apparatus calculates an encoding table for entropy encoding the occupancy code of the target node shown in FIG.
  • CodingTable (FlagX0 ⁇ 3) + (FlagX1 ⁇ 2) + (FlagY ⁇ 1) + (FlagZ)
  • CodingTable indicates an encoding table for the occupancy code of the target node, and indicates one of values 0 to 15.
  • FlagY is occupancy information of the adjacent node Y, and indicates 1 if the adjacent node Y includes (occupies) a point group, and indicates 0 otherwise.
  • FlagZ is occupancy information of the adjacent node Z, and indicates 1 if the adjacent node Z includes a point group (occupation), and indicates 0 otherwise.
  • the three-dimensional data encoding apparatus assumes 1 (occupied) or 0 (unoccupied) as an alternative value.
  • a fixed value may be used.
  • FIG. 105 is a diagram illustrating an example of the target node and adjacent nodes.
  • the occupancy information of the adjacent node may be calculated with reference to the occupancy code of the grandfather node of the target node.
  • the 3D data encoding apparatus calculates FlagX0 of the above equation using the occupation information of the adjacent node G0 instead of the adjacent node X0 shown in FIG. 105, and uses the calculated FlagX0 to calculate the value of the encoding table. You may decide.
  • the adjacent node G0 shown in FIG. 105 is an adjacent node that can determine whether or not it is occupied by the occupancy code of the grandfather node.
  • the adjacent node X1 is an adjacent node that can determine whether or not it is occupied by the occupancy code of the parent node.
  • FIG. 106 and 107 are diagrams showing the reference relationship according to this modification.
  • FIG. 106 is a diagram showing the reference relationship on an octree structure.
  • FIG. 107 is a diagram showing the reference relationship on the spatial domain.
  • the 3D data encoding apparatus encodes each node in the parent node to which the target node 2 belongs when encoding the encoding information of the encoding target node (hereinafter referred to as the target node 2).
  • the 3D data encoding apparatus permits reference to information (for example, occupancy information) of a child node of a first node having the same parent node as the target node among a plurality of adjacent nodes.
  • the three-dimensional data encoding apparatus encodes a node existing in the parent node to which the target node 2 belongs, for example, the occupancy of the target node shown in FIG.
  • the occupancy code of the target node shown in FIG. 106 represents whether each node in the target node adjacent to the target node 2 is occupied, for example, as shown in FIG. Therefore, the 3D data encoding apparatus can switch the encoding table of the occupancy code of the target node 2 in accordance with the finer shape of the target node, so that the encoding efficiency can be improved.
  • the three-dimensional data encoding apparatus may calculate an encoding table for entropy encoding the occupancy code of the target node 2 using, for example, the following equation.
  • CodingTable (FlagX1 ⁇ 5) + (FlagX2 ⁇ 4) + (FlagX3 ⁇ 3) + (FlagX4 ⁇ 2) + (FlagY ⁇ 1) + (FlagZ)
  • CodingTable indicates an encoding table for the occupancy code of the target node 2 and indicates one of values 0 to 63.
  • FlagY is occupancy information of the adjacent node Y, and indicates 1 if the adjacent node Y includes (occupies) a point group, and indicates 0 otherwise.
  • FlagZ is occupancy information of the adjacent node Y. If the adjacent node Z includes a point group (occupied), 1 is indicated; otherwise, 0 is indicated.
  • the three-dimensional data encoding apparatus may change the encoding table calculation method according to the node position of the target node 2 in the parent node.
  • the 3D data encoding apparatus may refer to the encoding information of each node in the parent adjacent node when the reference to the parent adjacent node is not prohibited. For example, when reference to a parent adjacent node is not prohibited, reference to information (for example, occupancy information) of a child node of a third node whose parent node is different from the target node is permitted.
  • the three-dimensional data encoding apparatus refers to the occupancy code of the adjacent node X0 whose parent node is different from the target node, and acquires the occupancy information of the child node of the adjacent node X0.
  • the three-dimensional data encoding device switches the encoding table used for entropy encoding of the occupancy code of the target node based on the acquired occupancy information of the child node of the adjacent node X0.
  • the three-dimensional data encoding device has information on target nodes included in an N (N is an integer of 2 or more) branch tree structure of a plurality of three-dimensional points included in three-dimensional data. (Eg, an occupancy code) is encoded.
  • N is an integer of 2 or more
  • the three-dimensional data encoding apparatus is the first node in which the target node and the parent node are the same among the plurality of adjacent nodes spatially adjacent to the target node.
  • Information for example, occupancy information
  • reference to information for example, occupancy information
  • the three-dimensional data encoding apparatus permits the reference of parent node information (for example, occupancy code) in the above encoding, and information (for example, occupancy) of other nodes (parent adjacent nodes) in the same layer as the parent node. Reference to the sign is prohibited.
  • parent node information for example, occupancy code
  • information for example, occupancy
  • the 3D data encoding apparatus performs encoding by referring to the information of the first node having the same parent node as the target node among a plurality of adjacent nodes spatially adjacent to the target node. Efficiency can be improved.
  • the 3D data encoding apparatus can reduce the processing amount by not referring to the information of the second node, which is different from the target node and the parent node, among the plurality of adjacent nodes.
  • the three-dimensional data encoding apparatus can improve the encoding efficiency and reduce the processing amount.
  • the 3D data encoding apparatus further determines whether or not to prohibit the reference to the information of the second node, and the encoding prohibits the reference to the information of the second node based on the determination result. Switch between enabling and disabling.
  • the three-dimensional data encoding apparatus further outputs a bit stream including prohibition switching information (for example, limit_refer_flag shown in FIG. 103) indicating whether or not reference to the information of the second node is prohibited as a result of the determination. Generate.
  • the 3D data encoding apparatus can switch whether or not to prohibit the reference of the information of the second node. Further, the three-dimensional data decoding apparatus can appropriately perform the decoding process using the prohibition switching information.
  • the information on the target node is information (for example, an occupancy code) indicating whether or not a three-dimensional point exists in each of the child nodes belonging to the target node, and the information on the first node is three-dimensional on the first node.
  • Information indicating whether a point exists occupation information of the first node
  • information of the second node is information indicating whether a three-dimensional point exists in the second node (occupation of the second node) Information).
  • the 3D data encoding apparatus selects an encoding table based on whether or not a 3D point exists in the first node in the encoding, and uses the selected encoding table to select the target node.
  • a 3D point exists in the first node in the encoding
  • occupancy code is entropy encoded.
  • the 3D data encoding apparatus permits reference to information (for example, occupancy information) of a child node of the first node among a plurality of adjacent nodes, as shown in FIGS. .
  • the three-dimensional data encoding apparatus can refer to more detailed information of adjacent nodes, the encoding efficiency can be improved.
  • the three-dimensional data encoding apparatus switches the adjacent node to be referred to from among a plurality of adjacent nodes according to the spatial position in the parent node of the target node.
  • the 3D data encoding apparatus can refer to an appropriate adjacent node according to the spatial position in the parent node of the target node.
  • a three-dimensional data encoding device includes a processor and a memory, and the processor performs the above processing using the memory.
  • the 3D data decoding apparatus has information (for example, an occupancy code) on a target node included in an N (N is an integer of 2 or more) branch tree structure of a plurality of 3D points included in 3D data. ).
  • N is an integer of 2 or more
  • branch tree structure of a plurality of 3D points included in 3D data.
  • the three-dimensional data decoding apparatus in the above decoding, information on the first node having the same target node and parent node among a plurality of adjacent nodes spatially adjacent to the target node. Reference to (for example, occupancy information) is permitted, and reference to information (for example, occupancy information) of a second node having a different parent node from the target node is prohibited.
  • the 3D data decoding apparatus permits reference to information on the parent node (for example, occupancy code), and information on other nodes (parent adjacent nodes) in the same layer as the parent node (for example, occupancy code). The reference of is prohibited.
  • the 3D data decoding apparatus refers to the encoding efficiency by referring to the information of the first node having the same parent node as the target node among a plurality of adjacent nodes spatially adjacent to the target node. Can be improved.
  • the 3D data decoding apparatus can reduce the processing amount by not referring to the information of the second node having a different parent node from the target node among the plurality of adjacent nodes. As described above, the three-dimensional data decoding apparatus can improve the encoding efficiency and reduce the processing amount.
  • the 3D data decoding apparatus further obtains prohibition switching information (for example, limit_refer_flag shown in FIG. 103) indicating whether or not reference to the information of the second node is prohibited from the bitstream. Based on the switching information, switching is made between prohibiting or permitting reference to the information of the second node.
  • prohibition switching information for example, limit_refer_flag shown in FIG. 103
  • the 3D data decoding apparatus can appropriately perform the decoding process using the prohibition switching information.
  • the information on the target node is information (for example, an occupancy code) indicating whether or not a three-dimensional point exists in each of the child nodes belonging to the target node, and the information on the first node is three-dimensional on the first node.
  • Information indicating whether a point exists occupation information of the first node
  • information of the second node is information indicating whether a three-dimensional point exists in the second node (occupation of the second node) Information).
  • the three-dimensional data decoding apparatus selects a coding table based on whether or not a three-dimensional point exists in the first node in the decoding, and uses the selected coding table to obtain information on the target node.
  • a coding table based on whether or not a three-dimensional point exists in the first node in the decoding, and uses the selected coding table to obtain information on the target node.
  • occupancy code For example, occupancy code
  • the three-dimensional data decoding apparatus permits reference to information (for example, occupancy information) of a child node of the first node among a plurality of adjacent nodes, as shown in FIGS.
  • the three-dimensional data decoding apparatus can refer to more detailed information of adjacent nodes, the encoding efficiency can be improved.
  • the three-dimensional data decoding apparatus switches the adjacent node to be referred to from among a plurality of adjacent nodes according to the spatial position in the parent node of the target node.
  • the 3D data decoding apparatus can refer to an appropriate adjacent node according to the spatial position in the parent node of the target node.
  • a three-dimensional data decoding device includes a processor and a memory, and the processor performs the above processing using the memory.
  • the three-dimensional data encoding device separates the input three-dimensional point group into two or more sub three-dimensional point groups so that a dependency relationship does not occur in a plurality of sub three-dimensional point groups.
  • Each sub three-dimensional point group is encoded.
  • the 3D data encoding apparatus can encode a plurality of sub 3D point groups in parallel.
  • the three-dimensional data encoding apparatus separates the input three-dimensional point group into a sub three-dimensional point group A and a sub three-dimensional point group B, and the sub three-dimensional point group A and the sub three-dimensional point group B are separated. Encode in parallel.
  • the three-dimensional data encoding apparatus encodes eight child nodes divided into octrees in parallel.
  • the three-dimensional data encoding apparatus encodes a plurality of tree structures having each child node as a root in parallel.
  • the 3D data encoding device does not necessarily encode the plurality of sub 3D point groups in parallel, and sequentially encodes the plurality of sub 3D point groups so that no dependency relationship occurs. Also good.
  • the method of the present embodiment may be applied to an N-ary tree (N is an integer equal to or greater than 2) such as a quadtree or a 16-tree.
  • the three-dimensional data encoding apparatus may perform division using attribute information such as color of point cloud, reflectance, or normal vector.
  • the three-dimensional data encoding apparatus may perform division according to the difference in the density of point groups.
  • the three-dimensional data encoding device may combine a plurality of encoded data of a plurality of encoded sub-three-dimensional point groups into one bit stream.
  • the 3D data encoding apparatus may include the start position of each encoded data of each sub 3D point group in the header of the bit stream or the like.
  • the three-dimensional data encoding device may include an address (bit position, number of bytes, etc.) from the beginning of the bitstream in the header.
  • the 3D data decoding apparatus can know the start position of the encoded data of each sub 3D point group by decoding the head of the bitstream.
  • the 3D data decoding apparatus can decode the encoded data of a plurality of sub 3D point groups in parallel, the processing time can be reduced.
  • the 3D data encoding device indicates that a plurality of sub 3D point groups are encoded so that no dependency relationship occurs between the plurality of sub 3D point groups, or a plurality of sub 3D point groups are displayed. You may add the flag which shows having encoded in parallel to the header of a bit stream. Thereby, the 3D data decoding apparatus can determine whether or not a plurality of encoded data of a plurality of 3D point groups can be decoded in parallel by decoding the header.
  • the fact that no dependency relationship occurs in a plurality of sub 3D point groups means, for example, an encoding table (entropy) for encoding occupancy codes or leaf information of a plurality of nodes of a plurality of sub 3D point groups.
  • encoding table entropy
  • a probability table or the like used for encoding is independently provided for each sub three-dimensional point group.
  • the 3D data encoding apparatus encodes the sub 3D point group A and the sub 3D point group B so that no dependency relationship occurs between the sub 3D point group A and the sub 3D point group B.
  • Different coding tables are used for.
  • the 3D data encoding apparatus sequentially processes the sub 3D point group A and the sub 3D point group B, a dependency relationship occurs between the sub 3D point group A and the sub 3D point group B. Therefore, the encoding table is initialized after the sub three-dimensional point group A is encoded and before the sub three-dimensional point group B is encoded. In this way, the 3D data encoding apparatus has an encoding table for each sub 3D point group independently, or by initializing the encoding table before encoding, a plurality of sub 3D point groups A plurality of sub three-dimensional point groups can be encoded so that no dependency relationship occurs.
  • the 3D data decoding apparatus has an independent encoding table (decoding table) for each sub 3D point group, or initializes the encoding table before decoding each sub 3D point group.
  • decoding table independent encoding table
  • the sub three-dimensional point group It may mean prohibiting references between them.
  • the 3D data encoding apparatus when encoding an occupancy code of a target node to be encoded, the 3D data encoding apparatus performs encoding using information on adjacent nodes in the octree. In this case, when the adjacent node is included in another sub 3D point group, the 3D data encoding apparatus encodes the target node without referring to the adjacent node. In this case, the 3D data encoding apparatus may perform encoding on the assumption that there is no adjacent node, or the adjacent node exists, but the adjacent node is included in another sub 3D point group.
  • the target node may be originally encoded.
  • the 3D data decoding apparatus prohibits reference between sub 3D point groups when, for example, decoding occupancy codes or leaf information of a plurality of nodes of a plurality of sub 3D point groups.
  • the 3D data decoding apparatus when decoding the occupancy code of the target node to be decoded, performs decoding using information on adjacent nodes in the octree. In this case, when the adjacent node is included in another sub 3D point group, the 3D data decoding apparatus decodes the target node without referring to the adjacent node. In this case, the 3D data decoding apparatus may perform decoding on the assumption that there is no adjacent node, and the target is provided that the adjacent node exists but is included in another sub 3D point group. The node may be decrypted.
  • the 3D data encoding device encodes 3D position information and attribute information (color, reflectance, normal vector, etc.) of a plurality of sub 3D points, respectively, Encoding may be performed so that no dependency relationship occurs, and encoding may be performed so that there is a dependency relationship with the other.
  • the three-dimensional data encoding apparatus may encode the three-dimensional position information so that the dependency relationship does not occur, and encode the attribute information so that the dependency relationship exists.
  • the 3D data encoding apparatus can reduce the processing time by encoding the 3D position information in parallel, and can reduce the encoding amount by sequentially encoding the attribute information.
  • the three-dimensional data encoding device has information indicating whether or not the three-dimensional position information is encoded so as not to have a dependency relationship and information indicating whether or not the attribute information is encoded so as not to have a dependency relationship. Both may be added to the header.
  • the 3D data decoding apparatus can determine whether the 3D position information can be decoded without dependency or the attribute information can be decoded without dependency by decoding the header. Thereby, the three-dimensional data decoding apparatus can perform decoding in parallel when there is no dependency. For example, in a 3D data decoding device, when 3D position information is encoded so that no dependency relationship occurs and attribute information is encoded so as to have a dependency relationship, the 3D position information is parallelized. Decoding reduces processing time and sequentially decodes attribute information.
  • FIG. 108 is a diagram showing an example of a tree structure.
  • an example of a quadtree is shown, but other quadtree structures such as an octree may be used.
  • the three-dimensional data encoding apparatus divides the tree structure shown in FIG. 108 into, for example, a sub three-dimensional point group A shown in FIG. 109 and a sub three-dimensional group B shown in FIG. In this example, the division is performed at the effective node of layer 1. That is, in the case of a quadtree, a maximum of four sub 3D point groups are generated, and in the case of an octree, a maximum of 8 sub 3D point groups are generated.
  • the three-dimensional data encoding apparatus may perform division using information such as attribute information or point cloud density.
  • the 3D data encoding apparatus performs encoding so that no dependency relationship occurs between the sub 3D point group A and the sub 3D point group B. For example, the 3D data encoding apparatus switches the encoding table used for the entropy encoding of the occupancy code for each sub 3D point group. Alternatively, the 3D data encoding apparatus initializes the encoding table before encoding each sub 3D point group. Alternatively, when calculating adjacent information of a node, the 3D data encoding device prohibits reference to the adjacent node if the adjacent node is included in a different sub 3D point group.
  • FIG. 111 is a diagram illustrating a configuration example of a bit stream according to the present embodiment.
  • the bit stream includes a header, encoded data of sub 3D point group A, and encoded data of sub 3D point group B.
  • the header includes point cloud number information, dependency information, head address information A, and head address information B.
  • the point cloud number information indicates the number of sub three-dimensional point clouds included in the bitstream. Note that the number may be indicated by an occupancy code as the point cloud number information. For example, in the example shown in FIG. 108, the occupancy code “1010” of layer 0 is used, and the number of sub three-dimensional point groups is indicated by the number of “1” included in the occupancy code.
  • Dependency information indicates whether or not the sub 3D point cloud is encoded without dependency.
  • the three-dimensional data decoding apparatus determines whether or not to decode the sub three-dimensional point group in parallel based on the dependency relationship information.
  • the start address information A indicates the start address of the encoded data of the sub three-dimensional point group A.
  • the start address information B indicates the start address of the encoded data of the sub three-dimensional point group B.
  • the processing time can be reduced by dividing the geometric information (three-dimensional position information) or the attribute information in the octree data of the three-dimensional point group (point cloud) and performing parallel coding.
  • Parallel coding can be realized when a node is independent of other nodes in the parent node hierarchy. That is, it is necessary not to refer to the adjacent parent node. This condition needs to be satisfied in all of the child nodes and grandchild nodes.
  • FIG. 112 is a diagram showing an example of a tree structure.
  • node A when depth-first encoding is used, node A is independent of layer 1 to node C. Further, the node C is independent of the node D from the layer 2. Node A is independent of node B from layer 3.
  • the three-dimensional data encoding apparatus uses the independent information of each node, and uses the parallel encoding method used from the two types of parallel encoding methods based on the type of hardware, user setting, algorithm, data adaptability, etc. Select the encoding method.
  • the number of nodes that can be processed in parallel is determined using the number of processing units (PUs) included in a GPU (Graphics Processing Unit), the number of cores included in the CPU, or the number of threads in software implementation.
  • PUs processing units
  • GPU Graphics Processing Unit
  • the number of nodes included in the octree is larger than the number of available PUs.
  • the 3D data encoding device uses the information indicating the number of encoded nodes included in the layer to determine whether the number of nodes included in the layer is an optimal number corresponding to the number of available PUs. Judgment is made and full parallel coding is started when the number of nodes included in the layer has reached the optimum number. In parallel processing, width priority processing or depth priority processing can be used.
  • the three-dimensional data encoding apparatus may store information indicating a node (layer) that has started parallel encoding processing in a header in a bit stream. Thereby, the 3D data decoding apparatus can perform parallel decoding processing if necessary using this information.
  • the format of the information indicating the node that has started the parallel encoding process may be arbitrary, but for example, a location code may be used.
  • the 3D data encoding apparatus prepares an encoding table (probability table) for each node (sub 3D point group) that performs parallel encoding.
  • This encoding table is initialized to an initial value or a value different for each node.
  • the value different for each node is a value based on the occupancy code of the parent node.
  • FIG. 113 is a diagram for explaining fully parallel coding, and illustrates an example of a tree structure.
  • FIG. 114 is a diagram spatially showing sub three-dimensional point groups to be processed in parallel.
  • the three-dimensional data encoding device starts parallel processing triggered by the fact that the number of nodes correlated with the number of PUs or threads has reached the optimum point.
  • the three-dimensional data encoding apparatus divides the three-dimensional points (nodes) below the layer 3 into a plurality of sub three-dimensional point groups whose roots are the occupied nodes of the layer 3, and each sub three-dimensional point group is divided. Parallel processing. For example, in the example shown in FIG. 113, nine sub three-dimensional point groups are generated.
  • the 3D data encoding apparatus may encode layer information indicating a layer that has started parallel processing.
  • the 3D data encoding apparatus may encode information indicating the number of occupied nodes (9 in the example of FIG. 113) when parallel processing is started.
  • the 3D data encoding apparatus encodes, for example, a plurality of sub 3D groups while prohibiting reference to each other.
  • the 3D data encoding apparatus initializes, for example, an encoding table (probability table or the like) used for entropy encoding before encoding each sub 3D point group.
  • FIG. 115 is a diagram illustrating a configuration example of the bitstream according to the present embodiment. As shown in FIG. 115, the bit stream includes a header, upper layer encoded data, a subheader, encoded data of sub 3D point group A, and encoded data of sub 3D point group B.
  • the header includes maximum space size information and parallel start layer information.
  • the space size information indicates the first three-dimensional space in which the three-dimensional point group is divided into octrees. For example, the space size information indicates the maximum coordinates (x, y, z) of the first three-dimensional space.
  • the parallel start layer information indicates a parallel start layer that is a layer capable of starting parallel processing.
  • the parallel start layer information indicates, for example, the layer N.
  • the upper layer encoded data is encoded data up to layer N before starting parallel processing, and is node information up to layer N.
  • the upper layer encoded data includes occupancy codes of nodes up to the layer N.
  • the subheader includes information necessary for decoding the layer N and subsequent layers. For example, the subheader indicates the head address of the encoded data of each sub three-dimensional point group. In the example shown in FIG. 115, the subheader includes head address information A and head address information B.
  • the start address information A indicates the start address of the encoded data of the sub three-dimensional point group A.
  • the start address information B indicates the start address of the encoded data of the sub three-dimensional point group B.
  • the 3D data encoding apparatus may store the head address information A and the head address information B in the header. Thereby, the 3D data decoding apparatus can decode the encoded data of the sub 3D point group in parallel prior to the upper layer encoded data.
  • the subheader may include information indicating the space of each sub three-dimensional point group. This information indicates the maximum coordinates (x, y, z) of the space of each sub three-dimensional point group.
  • FIG. 116 is a diagram for explaining parallel decoding processing.
  • the 3D data decoding apparatus decodes the encoded data of the sub 3D point group A and the encoded data of the sub 3D point group B in parallel, and decodes the decoded data of the sub 3D point A. And the decoded data of the sub three-dimensional point group B are generated.
  • the 3D data decoding apparatus integrates the generated decoded data of the sub 3D point A and the decoded data of the sub 3D point group B to generate decoded data of the 3D point group.
  • the three-dimensional data decoding apparatus integrates the three-dimensional position information and attribute information (color information, reflectance, etc.) included in the decoded data of the plurality of sub three-dimensional point groups.
  • the three-dimensional data decoding apparatus may output the integrated data as one file.
  • the 3D data decoding device does not necessarily need to decode all of the sub 3D point cloud, and the 3D data decoding device may selectively decode the required sub 3D point cloud.
  • the three-dimensional data decoding device is mobility such as in-vehicle
  • the three-dimensional data decoding device selects a sub three-dimensional point group in an area close to the current position acquired by GPS or the like from among a plurality of sub three-dimensional point groups. Decrypt.
  • the 3D data encoding apparatus may store information indicating the priority order of each sub 3D point group in the sub header.
  • the 3D data decoding apparatus performs parallel decoding according to the priority indicated by the information included in the subheader while preferentially assigning arithmetic resources such as a CPU to the sub 3D point group having a higher priority. . Accordingly, the 3D data decoding apparatus can efficiently decode the sub 3D point group including the area important for the 3D data decoding apparatus.
  • FIG. 117 is a diagram schematically showing the flow of the fully parallel encoding process.
  • the three-dimensional data encoding apparatus determines the number of usable PUs (S2601).
  • the 3D data encoding apparatus processes the octree and stores the position of the node (S2602).
  • the 3D data encoding apparatus determines whether or not the number of occupied nodes is larger than the number of PUs (S2603).
  • the 3D data encoding apparatus performs the process of step S2602 on the next node. If the number of occupied nodes is greater than the number of PUs (Yes in S2603), the 3D data encoding apparatus sets the current layer as a parallel start layer that is a layer for starting parallel processing (S2604).
  • the three-dimensional data encoding apparatus initializes a plurality of encoding tables and starts parallel encoding (S2605). After the parallel encoding is completed, the 3D data encoding apparatus reconstructs an octree based on the position stored in step S2602 (S2606).
  • the 3D data encoding apparatus may add parallel start layer information indicating the parallel start layer for which parallel encoding has been started, to the header of the bitstream. Thereby, the three-dimensional data decoding apparatus can determine from which layer parallel decoding is possible by decoding the header.
  • the parallel start layer information indicating the layer for starting parallelization may not be added to the bitstream, and the layer for starting parallelization may be defined by a standard or the like.
  • the 3D data encoding apparatus adds a flag indicating whether or not to perform parallel processing to the bit stream.
  • the three-dimensional data decoding apparatus may start parallel processing from the first layer when the flag is on, and may apply sequential processing when the flag is off.
  • FIG. 118 is a diagram schematically showing the flow of the fully parallel decoding process.
  • the three-dimensional data decoding apparatus acquires parallel start layer information indicating layers N that can be processed in parallel by decoding the header (S2611).
  • the 3D data decoding apparatus decodes the occupancy code, divides the current node into eight, and proceeds to the processing of the occupied sub-node (S2612).
  • the 3D data decoding apparatus determines whether the processing target layer has reached the parallel start layer N (S2613). If the processing target layer has not reached the parallel start layer N (No in S2613), the 3D data decoding apparatus performs the process of step S2612 on the next node. When the layer to be processed has reached the parallel start layer N (Yes in S2613), the 3D data decoding apparatus decodes the subheader and obtains start addresses of a plurality of sub 3D point groups (S2614).
  • the 3D data decoding apparatus initializes a plurality of encoding tables and starts parallel decoding of a plurality of sub 3D point groups (S2615). After the parallel decoding is completed, the 3D data decoding apparatus integrates the decoded 3D position information and attribute information of the plurality of sub 3D point groups (S2616).
  • the 3D data decoding apparatus decodes the parallel start layer information from the header of the bit stream. Thereby, the three-dimensional data decoding apparatus can determine from which layer decoding is possible in parallel.
  • the parallel start layer information indicating the layer at which parallelization is started is not added to the bitstream, and the layer at which parallelization is started may be defined by a standard or the like.
  • the 3D data encoding apparatus adds a flag indicating whether or not to perform parallel processing to the bit stream.
  • the three-dimensional data decoding apparatus may start parallel processing from the first layer when the flag is on, and may apply sequential processing when the flag is off.
  • FIG. 119 and 120 are diagrams for explaining this progressive parallel coding.
  • FIG. 119 is a diagram illustrating parallel processing in a tree structure
  • FIG. 120 is a diagram illustrating time-series changes in parallel processing.
  • the parallel number is sequentially increased.
  • the encoding table is set to a predetermined table.
  • processing by the core 1 starts at the top (root).
  • the core 2 is used for processing the right node, and the core 1 processes the left node.
  • core 1 continues to process the left node.
  • core 1 processes node A
  • core 4 processes a newly found node B.
  • core 3 is added, core 3 processes the right node, and layer 3 processes node D.
  • the 3D data encoding apparatus may add a flag indicating whether or not initialization of the encoding table for entropy encoding is necessary in each node. Thereby, the 3D data decoding apparatus can determine that the child node next to the node whose initialization is turned on by the flag can be processed in parallel.
  • FIG. 121 is a diagram schematically showing the flow of progressive parallel coding processing.
  • the 3D data encoding apparatus processes the octree and stores the position of the node (S2621).
  • the 3D data encoding apparatus determines whether or not the target node has a plurality of occupied child nodes that are occupied child nodes (S2622).
  • the three-dimensional data encoding device determines whether there is a PU that can be used for parallel encoding (S2623).
  • the 3D data encoding device is currently in use.
  • the processing of the octree is continued using the PU of (S2624).
  • the three-dimensional data encoding device continues processing using one PU in the initial state.
  • the case where the target node does not have a plurality of occupant nodes includes the case where the target node does not have an occupant node and the case where the target node has one occupant node.
  • the 3D data coding apparatus adds a new PU to the PU to be used, initializes a plurality of coding tables, and performs parallel coding. Starts (S2625).
  • the 3D data encoding apparatus performs the process of step S2621 on the next node.
  • the 3D data encoding apparatus reconstructs an octree based on the position stored in Step S2602 (S2627).
  • the original three-dimensional point is divided into branches that can be processed in parallel.
  • the octree for example, eight branches that can be processed in parallel with respect to a node are generated.
  • a new parameter is defined that indicates from which layer of the octree the branch that can be processed in parallel starts.
  • the encoding table for entropy encoding is reset.
  • different encoding tables are used for a plurality of branches that can be processed in parallel.
  • nodes included in branches that can be processed in parallel such as adjacent node information.
  • mode 0 is a mode in which parallel processing is not performed.
  • Mode 1 is a mode in which position information (structure information) is processed in parallel. In this mode, with respect to the attribute information, it is permitted to refer to other branches that can be processed in parallel.
  • the second mode is a mode in which position information and attribute information are processed in parallel. That is, it is prohibited to refer to other branches that can be processed in parallel for both the position information and the attribute information.
  • the start address of branch data that can be processed in parallel is encoded in a header such as a slice header.
  • the 3D data decoding apparatus may process all branches that can be processed in parallel, or may process a part of a plurality of branches that can be processed in parallel.
  • the three-dimensional data encoding apparatus performs the processing shown in FIG.
  • the 3D data encoding apparatus converts the N branch tree structure of a plurality of 3D points (N is an integer of 2 or more) included in the 3D data into the first branch (first sub 3D point group) and the second Separated into branches (second sub three-dimensional point group) (S2631).
  • the 3D data encoding apparatus encodes each of the first branch and the second branch so that they can be independently decoded (S2632).
  • the three-dimensional data encoding device encodes the first branch and the second branch so that there is no dependency.
  • the three-dimensional data encoding device encodes the first branch and the second branch in parallel.
  • the route of the first branch is a first node included in the first layer in the N-ary tree structure, and the route of the second branch is different from the first node included in the first layer.
  • Second node That is, the route of the first branch and the route of the second branch belong to the same layer.
  • the three-dimensional data encoding device encodes information indicating the first layer (parallel start layer information). That is, the three-dimensional data encoding device generates a bitstream including information indicating the first layer (parallel start layer information).
  • the three-dimensional data encoding apparatus performs entropy encoding on the first branch and the second branch using different encoding tables.
  • the 3D data encoding apparatus initializes an encoding table after entropy encoding the first branch and before entropy encoding the second branch.
  • the three-dimensional data encoding device prohibits the reference of the second branch in the encoding of the first branch, and prohibits the reference of the first branch in the encoding of the second branch.
  • the three-dimensional data encoding apparatus obtains each of position information of a plurality of first three-dimensional points included in the first branch and position information of a plurality of second three-dimensional points included in the second branch. Encode so that it can be decoded independently, and encode the attribute information of the plurality of first 3D points and the attribute information of the plurality of second 3D points so that they can be decoded independently . That is, the three-dimensional data encoding device performs encoding so that there is no dependency relationship between both position information and attribute information.
  • the three-dimensional data encoding device includes: (1) positional information of a plurality of first three-dimensional points included in the first branch, and positional information of a plurality of second three-dimensional points included in the second branch. And (2) encoding one of the attribute information of the plurality of first 3D points and the attribute information of the plurality of second 3D points so that they can be independently decoded, (1) position information of the plurality of first 3D points, position information of the plurality of second 3D points, and (2) attribute information of the plurality of first 3D points, The other of the plurality of second 3D point attribute information is encoded so as to have a dependency.
  • the three-dimensional data encoding apparatus performs encoding so that there is no dependency relationship between one of the position information and the attribute information, and performs encoding so that there is a dependency relationship between the other of the position information and the attribute information.
  • there is a dependency relationship for example, the first branch and the second branch are entropy encoded using the same encoding table, or the first branch is entropy encoded and then the second branch Do not initialize a coding table before entropy coding a branch, or allow reference to the second branch in the coding of the first branch, or in the coding of the second branch, Allow one branch reference.
  • the three-dimensional data encoding apparatus encodes a flag indicating whether or not each of the first branch and the second branch is encoded so as to be independently decodable. That is, the three-dimensional data encoding apparatus generates a bit stream including a flag indicating whether or not each of the first branch and the second branch is encoded so as to be independently decoded.
  • a three-dimensional data encoding device includes a processor and a memory, and the processor performs the above processing using the memory.
  • the three-dimensional data decoding apparatus performs the processing shown in FIG.
  • each of the first branch and the second branch included in the N (N is an integer of 2 or more) branch tree structure of a plurality of 3D points included in the 3D data is independent.
  • First encoded data and second encoded data generated by being encoded so as to be decodable are acquired (S2641).
  • the three-dimensional data decoding apparatus acquires first encoded data and second encoded data from a bit stream.
  • the 3D data decoding apparatus restores the first branch and the second branch by decoding each of the first encoded data and the second encoded data (S2642).
  • the three-dimensional data decoding device performs parallel decoding on the first encoded data and the second encoded data.
  • the route of the first branch is a first node included in the first layer in the N-ary tree structure, and the route of the second branch is different from the first node included in the first layer.
  • Second node That is, the route of the first branch and the route of the second branch belong to the same layer.
  • the 3D data decoding apparatus decodes information indicating the first layer (parallel start layer information). That is, the 3D data decoding apparatus acquires information indicating the first layer (parallel start layer information) from the bitstream.
  • the three-dimensional data decoding apparatus performs entropy decoding on the first branch and the second branch using different code tables.
  • the 3D data decoding apparatus initializes a coding table after entropy decoding the first branch and before entropy decoding the second branch.
  • the 3D data decoding apparatus does not refer to the second branch in the decoding of the first branch, and does not refer to the first branch in the decoding of the second branch.
  • the first encoded data includes first encoded position data generated by encoding position information of a plurality of first three-dimensional points included in the first branch, and the plurality of first encoded data. And first encoded attribute data generated by encoding the attribute information of the three-dimensional point.
  • the second encoded data includes second encoded position data generated by encoding position information of a plurality of second 3D points included in the second branch, and the plurality of second 3D points. And second encoded attribute data generated by encoding the point attribute information.
  • the first encoded position data and the second encoded position data are generated so as to be independently decodable, and the first encoded attribute data and the second encoded attribute data are It is generated so that it can be decoded independently. That is, the three-dimensional data encoding device generates the first encoded data and the second encoded data by performing encoding so that there is no dependency on both the position information and the attribute information.
  • the first encoded data and the second encoded data include a plurality of first 3D points included in the first branch and position information of a plurality of second 3D points included in the second branch, and Each of the attribute information is generated by being encoded so that it can be independently decoded.
  • the three-dimensional data decoding device decodes each of the first encoded data and the second encoded data, thereby the position information of the plurality of first three-dimensional points and the plurality of second three-dimensional points, and Each of the one of the attribute information is restored.
  • the three-dimensional data decoding device is further encoded such that each of the other of the position information and the attribute information of the plurality of first three-dimensional points and the plurality of second three-dimensional points has a dependency relationship.
  • the third encoded data and the fourth encoded data generated in (1) are acquired.
  • the three-dimensional data decoding device decodes each of the third encoded data and the fourth encoded data to thereby decode the position information of the plurality of first three-dimensional points and the plurality of second three-dimensional points, and Each of the other of the attribute information is restored. That is, the three-dimensional data encoding apparatus performs encoding so that there is no dependency relationship between one of the position information and the attribute information, and performs encoding so that there is a dependency relationship between the other of the position information and the attribute information. Do.
  • the three-dimensional data decoding apparatus entropy decodes the two encoded data using the same encoding table, or entropy decodes one encoded data. After that, the encoding table is not initialized before entropy decoding of the other encoded data, or the other encoded data is referred to in decoding one encoded data.
  • the 3D data decoding apparatus decodes a flag indicating whether or not each of the first branch and the second branch is encoded so as to be independently decoded. That is, the three-dimensional data decoding apparatus acquires a flag indicating whether or not each of the first branch and the second branch is encoded so as to be independently decoded from the bitstream. For example, when the three-dimensional data decoding device indicates that each of the first branch and the second branch is encoded so as to be independently decodable by the flag, the first encoded data And the second encoded data are decoded in parallel, and the flag does not indicate that each of the first branch and the second branch is encoded so as to be independently decoded. One encoded data and the second encoded data are sequentially decoded.
  • a three-dimensional data decoding device includes a processor and a memory, and the processor performs the above processing using the memory.
  • the encoded three-dimensional point (point cloud) bit stream has a large data size, and thus requires a large capacity storage or cache.
  • the bitstream is complicated and requires high-performance hardware.
  • PCC Point Cloud Compression
  • the user does not always need all the information of the 3D point bitstream, and may need several PCC bitstreams or a combined bitstream containing multiple components of the bitstream. Therefore, a method for effectively and in parallel acquiring information on three-dimensional points is desired.
  • FIG. 124 is a diagram schematically showing an operation when a car having GPS coordinates accesses a bit stream of a three-dimensional point in order to acquire map information viewed from above.
  • the bit stream A is a PCC bit stream of a three-dimensional point in the area around the vehicle
  • the bit stream B and the bit stream C are PCC bit streams of a three-dimensional point in the adjacent area.
  • Each bit stream indicates a state viewed from above in a block format.
  • tile division is used as a method of dividing a bit stream of a three-dimensional point into small areas.
  • a tile is a divided area obtained by dividing a bit stream of a three-dimensional point into different block areas based on a user description.
  • Tile has multiple levels from the root node. Also, tiles having different levels may each have a different variable size. Further, the plurality of tiles may be independent from each other.
  • the three-dimensional data encoding device may encode one or a plurality of tile levels, and the three-dimensional data decoding device may decode one or more tile levels necessary for the application among the one or more tile levels.
  • FIG. 125 is a diagram showing a state in which a single PCC bit stream is divided into small tiles in a top view.
  • FIG. 126 is a diagram showing a state in which a single PCC bitstream is divided into large tiles as viewed from above.
  • FIG. 137 is a top view showing a state in which a single PCC bitstream is divided into tiles of a plurality of sizes.
  • the three-dimensional data encoding apparatus may encode the same region using the small tile division (FIG. 125) and the large tile division (FIG. 126). For example, the three-dimensional data encoding device switches whether to transmit a small tile division result or a large tile division result for each region in accordance with a request from the three-dimensional data decoding device. Alternatively, the 3D data encoding device sends both results to the 3D data decoding device, and the 3D data decoding device determines whether to use the result of the small tile division or the result of the large tile division. You may switch according to the state (for example, speed or a place) of a motor vehicle, etc.
  • the three-dimensional data encoding apparatus may encode tiles having a plurality of types of sizes into a bitstream. For example, in the example shown in FIG. 127, when the automobile is moving, the surrounding situation changes at different speeds. For example, the change in the area far from the automobile, or in the area ahead or behind is slower than the change in the area on the side of the automobile. In this way, encoding efficiency can be improved by applying a large tile size to a region that changes slowly.
  • 128 is a diagram illustrating an example of tile division in a quadtree. In the example shown in FIG. 128, some tiles are at the level of layer 2 and some other tiles are at the level of layer 3.
  • FIG. 129 is a diagram illustrating an example of three-dimensional tile division. In FIG. 129, only some tiles are shown for the sake of simplicity.
  • the tiles in the direction of travel of the car, far away from the front of the car, are likely to need to be read, so they are set to a large size.
  • the tiles on the side of the car are set to a small size because the car is unlikely to travel in that direction.
  • fixed-size tiles may also be used in the three-dimensional case.
  • encoded data generated using large size tiles and encoded data generated using small size tiles are stored in a server or an external storage device. May be.
  • the data of the area is required anyway, so that data of a large tile is transmitted to the automobile.
  • the automobile needs only a part of the data in the area, so that data of small tiles is transmitted to the automobile.
  • a three-dimensional data decoding apparatus (for example, mounted in an automobile) can decode the read (loaded) tiles in parallel according to the encoding method.
  • the three-dimensional data decoding apparatus can control the memory size (for example, 3 ⁇ 3 tiles) required during movement to be constant.
  • FIG. 130 is a diagram illustrating an example of tiles read when the automobile is moving. As shown in FIG. 130, when the automobile is moving in the x direction, the automobile newly reads (loads) data of three tiles in the traveling direction (x direction) into the memory. The data of the three tiles in the reverse direction ( ⁇ x direction) is deleted from the memory.
  • the 3D data decoding apparatus may decode the read tiles in parallel. Further, the 3D data decoding apparatus may determine the priority order of the read tiles and decode the tiles in the order of priority order. For example, the three-dimensional data decoding apparatus may preferentially decode a tile (for example, tile A shown in FIG. 130) in a region close to the traveling direction of the automobile.
  • the vehicle when the vehicle is moving in the -y direction, the vehicle newly loads (loads) data of three tiles in the traveling direction (-y direction) into the memory, and the opposite of the traveling direction.
  • the data of the three tiles in the direction (y direction) is deleted from the memory.
  • the car when the car is moving in the diagonal direction (upper right direction in the figure), the car newly loads (loads) the data of the five tiles in the traveling direction into the memory, and is opposite to the traveling direction.
  • the data of the five tiles in the direction is deleted from the memory.
  • the memory size can be limited to 3 ⁇ 3 tile data.
  • FIG. 131 is a diagram illustrating a configuration example of a system according to the present embodiment.
  • the system includes a server or an external storage device (three-dimensional data encoding device) and an in-vehicle computer (three-dimensional data decoding device) mounted on an automobile or the like.
  • the server or external storage device stores all three-dimensional maps.
  • a desired tile is read into a memory included in the in-vehicle computer and decoded.
  • the in-vehicle computer requests a tile in an area corresponding to the current position of the automobile from the server or the external storage device.
  • 132 and 133 are diagrams showing examples of tile areas acquired by the automobile. For example, when a car is traveling on a highway, the moving speed is fast, so it is necessary to quickly decode information ahead. Therefore, it is desired to acquire necessary information with a smaller amount of data. For this reason, for example, the automobile acquires tiles in the region A.
  • the automobile acquires information on both the area A and the area B so that the driver can acquire the surrounding situation more.
  • the vehicle may acquire a wider range of data such as 8 ⁇ 8 tiles in order to acquire more data. Good.
  • a tile to be decoded may be selected according to the moving speed of the vehicle so that the processing load of the decoding process does not become excessive. For example, when a car is traveling on a highway at high speed, it is necessary to quickly update the information ahead. On the other hand, the side area of the car is less important. Therefore, the automobile selects and decodes the tile in the front rectangular area. On the other hand, if the car is traveling at low speed, fewer tiles are needed in front. Therefore, the area where the front tiles are acquired becomes narrower than when traveling at high speed. Also, if the car is stopped at an intersection or the like, the tiles in all the surrounding directions are equally important. Thus, the car acquires tiles in all directions.
  • the size of the tiles in the area A and the area B may be changed according to the traveling direction and speed of the automobile.
  • a plurality of tiles are classified into slices for use as semantic information in a three-dimensional space.
  • a slice is a group in which tiles are classified according to semantic information (attribute information) in a three-dimensional space. That is, each tile belongs to one of a plurality of slices.
  • the information of the slice to which the tile belongs is encoded in the header or subheader of the encoded bit stream of the three-dimensional point.
  • FIG. 134 is a diagram showing an example of three-dimensional data (three-dimensional points).
  • 135 to 137 are diagrams showing examples of data of three slices obtained by dividing the three-dimensional data shown in FIG.
  • the slice shown in FIG. 135 includes three-dimensional data of a highway.
  • the slice shown in FIG. 136 includes three-dimensional data of trees.
  • the slice shown in FIG. 137 includes three-dimensional data of the side road.
  • the slice As a method of dividing the slice, it is conceivable to use the characteristics of the tile or the point group included in the tile (color, reflectance, normal vector, or related object).
  • Set slices for each target application such as classifying tiles containing point clouds used for in-vehicle self-location estimation into slice A, and sorting tiles containing point clouds displayed on the navigation screen into slice B. May be.
  • the slice When setting a slice for use in a three-dimensional map, the slice may be set based on area information to which a point cloud or tile belongs (in Japan, a prefecture or a municipality).
  • FIG. 138 is a diagram illustrating an example of a tile.
  • FIG. 139 is a diagram illustrating an example of tiles in an octree.
  • each tile and each slice are encoded independently and can be decoded independently.
  • each tile and each slice includes a sub-octree that is associated with the entire octree.
  • a 3D data encoding device and a 3D data decoding device initialize an encoding table for each tile.
  • the decoded tile or slice may be used immediately by the application without waiting for decoding of another tile or slice.
  • tile or slice data is arranged in a predetermined order in the bitstream. For example, this order indicates the priority of data in the application.
  • the tile A and the tile B are entropy-encoded, and the generated bit stream of the tile A and the bit stream of the tile B are included in the entire bit stream.
  • FIG. 140 is a diagram illustrating an example of a bitstream obtained by entropy encoding a plurality of tiles.
  • the bitstream includes a common header 2801 that is common header information (first header) of a plurality of tiles, a tile table 2802, and encoded data 2803.
  • the common header 2801 includes an overall header 2804, a fixed size flag 2805, and tile number information 2806.
  • the overall header 2804 is a header of the entire tree structure, and includes position information 2807 indicating the position of the entire tree structure. That is, the position information 2807 is information for specifying the position of the entire tree structure or the position of the three-dimensional space (bounding box) corresponding to the tree structure. For example, the position information 2807 indicates the position (for example, coordinates) of an arbitrary node in the entire tree structure or an arbitrary point included in the three-dimensional space corresponding to the tree structure. For example, the position information 2807 indicates the position of the root of the tree structure. For example, the position information 2807 may indicate the coordinates of the root of the tree structure with the world coordinate (world coordinate) as a base point. Further, the entire header may include information indicating the number of three-dimensional points included in the entire tree structure.
  • the tile number information 2806 is information indicating the number of tiles, and is used for analyzing the tile table 2802. Note that the tile number information 2806 may be included in the tile table 2802.
  • the tile table 2802 includes information on a plurality of tiles.
  • the encoded data 2803 includes encoded data of each tile.
  • the encoded data of each tile is independent, for example.
  • the tile table 2802 includes tile information 2811 which is tile unit header information (second header). That is, the plurality of tile information 2811 corresponds to the plurality of tiles on a one-to-one basis.
  • the tile information 2811 includes tile position information 2812, tile size information 2813, and code amount information 2814.
  • the tile position information 2812 indicates the position of the tile.
  • the tile position information 2812 indicates the position of the root of the tile.
  • the tile position information 2812 may indicate coordinates based on world coordinates. In this case, the three-dimensional data decoding apparatus can use the decoded coordinates of the three-dimensional point as it is, so that the processing amount can be reduced.
  • the tile position information 2812 may indicate a difference between the position (coordinates) of the entire tree structure indicated by the position information 2807 and the position (coordinates) of the tile.
  • the tile size information 2813 indicates the size of the tile.
  • the tile size may be indicated by, for example, the sizes in the respective directions of x, y, and z, and the size of one side is indicated on the assumption that the sizes of x, y, and z are equal. Also good. Further, the tile size corresponds to the hierarchy (level) in the tree structure as described above. Therefore, the size of the tile may be represented by a hierarchy (level).
  • the code amount information 2814 indicates the code amount (bit size) of the encoded data of the corresponding tile.
  • the 3D data decoding apparatus calculates the start position (start bit) of the encoded data of each tile in the bitstream by referring to the code amount information 2814 of each tile included in the tile table 2802. Also good. For example, the three-dimensional data decoding apparatus calculates the start position of tile C shown in FIG. 140 by adding the code amount of tile A and the code amount of tile B. Further, the start position in the bit stream of the encoded data of each tile may be stored in the tile table 2802. As a result, the 3D data decoding apparatus can know the start position of the encoded data of each tile in the bitstream by referring to the tile table 2802. Therefore, the encoded data of the necessary tile can be acquired and decoded. Can start early.
  • the code amount information 2814 may indicate the end position of the encoded data in the bitstream.
  • the tile information 2811 illustrated in FIG. 142 includes slice information 2815 in addition to the tile information 2811 illustrated in FIG.
  • the slice information 2815 indicates slice information (semantic information) related to the tile. That is, the slice information 2815 indicates the slice to which the tile belongs. This information depends on the application to be used, but indicates, for example, a color, an attribute of an object, a distance to a vehicle, a density of a three-dimensional point, and the like.
  • the tile size information 2813 is included not in the tile information 2811 of each tile but in the tile table 2802 as information common to a plurality of tiles. That is, the tile size information 2813 is included in a first header common to a plurality of tiles.
  • the vehicle including the three-dimensional data decoding device transmits a tile transmission request to the map server in response to the current position of the vehicle and an application request.
  • the map server refers to the tile table, selects a tile that meets the request, generates a new bit stream including the encoded data of the selected tile, and transmits the bit stream to the automobile.
  • the automobile refers to the tile table included in the received bit stream and acquires information on each tile. The automobile uses the three-dimensional position of the route of each tile indicated by the information to restore the three-dimensional point by decoding the bit stream of the plurality of tiles.
  • the car determines the best tile from the local tile table depending on the current car's rough location and application requirements.
  • the automobile refers to the tile table included in the bitstream and acquires information on each tile.
  • the automobile uses the three-dimensional position of the route of each tile indicated by the information to restore the three-dimensional point by decoding the bit stream of the plurality of tiles.
  • the three-dimensional data encoding apparatus may store the slice identification number (slice_id) in the slice information 2815.
  • the 3D data decoding apparatus can acquire information on the tile having the necessary slice_id from the tile table 2802, and thus can perform processing such as decoding a tile having the necessary slice_id.
  • the three-dimensional data encoding apparatus may encode the common header 2801 (or the entire header 2804), the tile table 2802, and the encoded data 2803 of each tile as separate NAL (Network Abstraction Layer) Units. That is, the 3D data encoding apparatus may generate a stream including a plurality of second headers of a plurality of tiles as a stream independent of encoded data of the plurality of tiles.
  • the server three-dimensional data encoding device
  • the client decodes the tile table 2802 to determine a necessary tile, and sends a necessary tile transmission request to the server.
  • the server transmits the NAL unit of the requested tile to the client in response to the client request.
  • the tile position information 2812 may indicate coordinates based on a certain world coordinate (world coordinate). As a result, the three-dimensional data encoding apparatus can quickly know which position of the three-dimensional information the point group included in each tile is based on the world coordinates. Further, the tile position information 2812 may indicate relative coordinates from the coordinates indicated by the position information 2807 included in the overall header 2804. In this case, the three-dimensional data decoding apparatus may calculate the coordinates based on the world coordinates of each tile by adding the relative coordinates indicated by the tile position information 2812 to the coordinates indicated by the position information 2807. . Thereby, the size of the value of the tile position information 2812 can be suppressed, so that the size of the tile table 2802 can be reduced.
  • world coordinate world coordinate
  • FIG. 145 is a flowchart of 3D data encoding processing by the 3D data encoding apparatus according to the present embodiment.
  • the 3D data encoding apparatus sets a bounding box including the input 3D points (S2801).
  • the 3D data encoding apparatus divides the bounding box into 8 child nodes (S2802).
  • the three-dimensional data encoding device generates an occupancy code for each of the child nodes including the three-dimensional point among the eight child nodes (S2803).
  • the 3D data encoding apparatus determines whether or not the level of the processing target node (hierarchy of the tree structure) has reached the target tile level (S2804).
  • the target tile level is a level (tree structure hierarchy) at which tile division is performed.
  • the 3D data encoding apparatus divides each child node into eight grandchild nodes (S2805), and each of the grandchild nodes In step S2803 and subsequent steps.
  • the 3D data encoding apparatus stores the current node position and tile level (tile size) in the tile table (S2806).
  • the 3D data encoding apparatus divides each child node into 8 grandchild nodes (S2807).
  • the 3D data encoding apparatus repeats the process of generating the occupancy code until the node cannot be divided (S2808).
  • the 3D data encoding apparatus encodes the occupancy code of each tile (S2809).
  • the three-dimensional data encoding apparatus combines the generated encoded bit streams (encoded data) of a plurality of tiles (S2810).
  • the three-dimensional data encoding apparatus adds a tile table or the like to the header information of the bit stream.
  • tile size (tile level) is stored in the tile table 2802. Therefore, the 3D data decoding apparatus can acquire the size of the bounding box of the sub-tree of each tile using this tile size. Also, the 3D data decoding apparatus can calculate the size of the bounding box of the entire tree structure using the size of the bounding box of the subtree.
  • the 3D data encoding apparatus may store the size of the bounding box of each tile in the tile table 2802. Thereby, the 3D data decoding apparatus can acquire the size of the bounding box of each tile by referring to the tile table 2802.
  • FIG. 146 is a flowchart of three-dimensional data decoding processing by the three-dimensional data decoding apparatus according to this embodiment.
  • the 3D data decoding apparatus sets a bounding box including 3D points to be output using header information included in the bitstream (S2821).
  • the 3D data decoding apparatus sets the root position of each tile (subtree) using the header information included in the bitstream (S2822).
  • the 3D data decoding apparatus divides the bounding box into 8 child nodes (S2823).
  • the three-dimensional data decoding apparatus decodes the occupancy code of each node and divides the node into eight child nodes based on the decoded occupancy code.
  • the 3D data decoding apparatus repeats this process until the node of each tile (subtree) cannot be divided (S2824).
  • the 3D data decoding apparatus combines the 3D points of the decoded tiles (S2825).
  • FIG. 147 is a block diagram showing a configuration of the three-dimensional data encoding device 2820 according to the present embodiment.
  • the three-dimensional data encoding device 2820 includes an octree generation unit 2821, a tile division unit 2822, a plurality of entropy encoding units 2823, and a bitstream generation unit 2824.
  • the target tile level is input to the three-dimensional data encoding device 2820.
  • the three-dimensional data encoding device 2820 stores the occupancy encoding of each tile, and individually encodes the occupancy codes of a plurality of tiles, thereby encoding the code data of each tile. Generate.
  • the octree generation unit 2821 sets a bounding box and divides the bounding box into eight child nodes. The octree generation unit 2821 repeats this division processing until the processing reaches the target tile level.
  • the tile dividing unit 2822 sets tiles. Specifically, when the above process reaches the target tile level, a plurality of tiles having the level as a root are set.
  • the plurality of entropy encoding units 2823 encode the plurality of tiles individually.
  • the bit stream generation unit 2824 generates a bit stream by combining encoded data obtained by encoding a plurality of tiles.
  • FIG. 148 is a block diagram showing a configuration of the three-dimensional data decoding apparatus 2830 according to the present embodiment.
  • the three-dimensional data decoding device 2830 includes an octree generation unit 2831, a bit stream division unit 2832, a plurality of entropy decoding units 2833, and a three-dimensional point combination unit 2834.
  • the octree generation unit 2831 sets a bounding box and divides the bounding box into eight child nodes. Further, the octree generation unit 2831 repeats this division processing until the processing reaches the target tile level.
  • the bit stream dividing unit 2832 divides the bit stream into encoded data of each tile using header information included in the bit stream.
  • the plurality of entropy decoding units 2833 individually decode the plurality of tiles.
  • the three-dimensional point combining unit 2834 combines the three-dimensional points of the decoded tiles. Note that the decoded three-dimensional point may be used directly in the application. In such a case, this combining process is skipped.
  • the 3D data encoding apparatus performs the processing shown in FIG.
  • the three-dimensional data encoding device generates a bitstream by encoding a plurality of subspaces (for example, tiles) included in a target space (for example, a bounding box) including a plurality of three-dimensional points.
  • the 3D data encoding device includes the coordinates of the target space in the first header (for example, the common header 2801 or the entire header 2804) common to the plurality of subspaces included in the bitstream.
  • First information (for example, position information 2807) indicating the first coordinates is stored (S2831), and is the coordinates of the subspace corresponding to the second header (for example, tile information 2811) of the subspace unit included in the bitstream.
  • Second information (for example, tile position information 2812) indicating the difference between the second coordinate and the first coordinate is stored (S2832).
  • the code amount of the bit stream can be reduced.
  • the tile table 2802 includes tile size information 2913 (first header) that is information common to a plurality of subspaces, and tile information 2811 (second header) that is subspace unit information. And may be included.
  • the first header may include at least a part of the common header 2801 and a part of the tile table 2802.
  • a part of the first subspace and the second subspace included in the plurality of subspaces overlap.
  • tile divisions in which the same region is different may be used.
  • the 3D data encoding apparatus uses third information (for example, the tile size of FIG. 141) indicating the size of the corresponding subspace in the second header (for example, the tile information 2811 of FIG. 141). Information 2813) is stored.
  • third information for example, the tile size of FIG. 141
  • Information 2813 is stored.
  • the three-dimensional data encoding device stores third information (tile size information 2813 in FIG. 143) indicating the sizes of the plurality of subspaces in the first header.
  • the three-dimensional data encoding device uses fourth information (tile number information 2806) indicating the number of subspaces in the first header (for example, the common header 2801 or the tile table 2802). Is stored.
  • the three-dimensional data encoding device in the generation of the bitstream, the three-dimensional data encoding device generates a stream including a plurality of second headers in a plurality of subspaces as a stream independent of the encoded data in the plurality of subspaces.
  • a plurality of second headers of a plurality of subspaces and encoded data of a plurality of subspaces are encoded as separate NAL Units.
  • the three-dimensional data decoding apparatus can determine the necessary subspace by referring to the stream including the second header, and selectively obtain the encoded data of the necessary subspace. it can.
  • a three-dimensional data encoding device includes a processor and a memory, and the processor performs the above processing using the memory.
  • the three-dimensional data decoding apparatus performs the processing shown in FIG.
  • the 3D data decoding apparatus decodes a bit stream obtained by encoding a plurality of subspaces included in a target space including a plurality of 3D points.
  • the three-dimensional data decoding device uses the coordinates of the target space from the first header (for example, the common header 2801 or the entire header 2804) common to a plurality of subspaces included in the bit stream.
  • the first information (for example, position information 2807) indicating the first coordinates is decoded (S2841), and is the coordinates of the corresponding subspace from the second header (for example, tile information 2811) of the subspace unit included in the bitstream.
  • Second information (for example, tile position information 2812) indicating the difference between the second coordinate and the first coordinate is decoded (S2842).
  • the three-dimensional data decoding apparatus calculates the second coordinate by adding the difference indicated by the second information to the first coordinate indicated by the first information.
  • the code amount of the bit stream can be reduced.
  • a part of the first subspace and the second subspace included in the plurality of subspaces overlap.
  • tile divisions in which the same region is different may be used.
  • the three-dimensional data decoding device uses the second header (eg, tile information 2811 in FIG. 141) to obtain third information (eg, tile size information in FIG. 141) indicating the size of the corresponding subspace. 2813).
  • the three-dimensional data decoding apparatus decodes third information (tile size information 2813 in FIG. 143) indicating the sizes of a plurality of subspaces from the first header.
  • the three-dimensional data decoding apparatus decodes fourth information (tile number information 2806) indicating the number of a plurality of subspaces from the first header (for example, common header 2801).
  • a stream including a plurality of second headers in a plurality of subspaces is generated as a stream independent of decoded data in the plurality of subspaces.
  • a plurality of second headers of a plurality of subspaces and encoded data of a plurality of subspaces are encoded as separate NAL Units.
  • the 3D data decoding apparatus determines a necessary subspace by referring to a stream including the second header, and selectively obtains encoded data of the necessary subspace.
  • a three-dimensional data decoding device includes a processor and a memory, and the processor performs the above processing using the memory.
  • each processing unit included in the 3D data encoding device and the 3D data decoding device according to the above-described embodiment is typically realized as an LSI which is an integrated circuit. These may be individually made into one chip, or may be made into one chip so as to include a part or all of them.
  • circuits are not limited to LSI, and may be realized by a dedicated circuit or a general-purpose processor.
  • An FPGA Field Programmable Gate Array
  • reconfigurable processor that can reconfigure the connection and setting of the circuit cells inside the LSI may be used.
  • each component may be configured by dedicated hardware or may be realized by executing a software program suitable for each component.
  • Each component may be realized by a program execution unit such as a CPU or a processor reading and executing a software program recorded on a recording medium such as a hard disk or a semiconductor memory.
  • the present disclosure may be realized as a three-dimensional data encoding method or a three-dimensional data decoding method executed by a three-dimensional data encoding device, a three-dimensional data decoding device, or the like.
  • division of functional blocks in the block diagram is an example, and a plurality of functional blocks can be realized as one functional block, a single functional block can be divided into a plurality of functions, or some functions can be transferred to other functional blocks. May be.
  • the functions of a plurality of functional blocks having similar functions may be processed in parallel or in time division by a single hardware or software.
  • the three-dimensional data encoding device, the three-dimensional data decoding device, and the like according to one or a plurality of aspects have been described based on the embodiment.
  • the present disclosure is not limited to this embodiment. .
  • the scope of one or a plurality of aspects includes those in which various modifications conceived by those skilled in the art have been made in this embodiment, and those constructed by combining components in different embodiments. May be included.
  • the present disclosure can be applied to a three-dimensional data encoding device and a three-dimensional data decoding device.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

三次元データ符号化方法は、複数の三次元点が含まれる対象空間に含まれる複数のサブ空間を符号化することでビットストリームを生成し、ビットストリームの生成では、ビットストリームに含まれる、複数のサブ空間に共通の第1ヘッダに、対象空間の座標である第1座標を示す第1情報を格納し(S2831)、ビットストリームに含まれる、サブ空間単位の第2ヘッダに、対応するサブ空間の座標である第2座標と第1座標との差分を示す第2情報を格納する(S2832)。

Description

三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置、及び三次元データ復号装置
 本開示は、三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置、及び三次元データ復号装置に関する。
 自動車或いはロボットが自律的に動作するためのコンピュータビジョン、マップ情報、監視、インフラ点検、又は、映像配信など、幅広い分野において、今後、三次元データを活用した装置又はサービスの普及が見込まれる。三次元データは、レンジファインダなどの距離センサ、ステレオカメラ、又は複数の単眼カメラの組み合わせなど様々な方法で取得される。
 三次元データの表現方法の1つとして、三次元空間内の点群によって三次元構造の形状を表すポイントクラウドと呼ばれる表現方法がある。ポイントクラウドでは、点群の位置と色とが格納される。ポイントクラウドは三次元データの表現方法として主流になると予想されるが、点群はデータ量が非常に大きい。よって、三次元データの蓄積又は伝送においては二次元の動画像(一例として、MPEGで規格化されたMPEG-4 AVC又はHEVCなどがある)と同様に、符号化によるデータ量の圧縮が必須となる。
 また、ポイントクラウドの圧縮については、ポイントクラウド関連の処理を行う公開のライブラリ(Point Cloud Library)などによって一部サポートされている。
 また、三次元の地図データを用いて、車両周辺に位置する施設を検索し、表示する技術が知られている(例えば、特許文献1参照)。
国際公開第2014/020663号
 三次元データの符号化において符号量を削減できることが望まれている。
 本開示は、符号量を削減できる三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置又は三次元データ復号装置を提供することを目的とする。
 本開示の一態様に係る三次元データ符号化方法は、複数の三次元点が含まれる対象空間に含まれる複数のサブ空間を符号化することでビットストリームを生成し、前記ビットストリームの生成では、前記ビットストリームに含まれる、前記複数のサブ空間に共通の第1ヘッダに、前記対象空間の座標である第1座標を示す第1情報を格納し、前記ビットストリームに含まれる、サブ空間単位の第2ヘッダに、対応する前記サブ空間の座標である第2座標と前記第1座標との差分を示す第2情報を格納する。
 本開示の一態様に係る三次元データ復号方法は、複数の三次元点が含まれる対象空間に含まれる複数のサブ空間が符号化されることで得らえたビットストリームを復号し、前記ビットストリームの復号では、前記ビットストリームに含まれる、前記複数のサブ空間に共通の第1ヘッダから、前記対象空間の座標である第1座標を示す第1情報を復号し、前記ビットストリームに含まれる、サブ空間単位の第2ヘッダから、対応する前記サブ空間の座標である第2座標と前記第1座標との差分を示す第2情報を復号する。
 本開示は、符号量を削減できる三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置又は三次元データ復号装置を提供できる。
図1は、実施の形態1に係る符号化三次元データの構成を示す図である。 図2は、実施の形態1に係るGOSの最下層レイヤに属するSPC間の予測構造の一例を示す図である。 図3は、実施の形態1に係るレイヤ間の予測構造の一例を示す図である。 図4は、実施の形態1に係るGOSの符号化順の一例を示す図である。 図5は、実施の形態1に係るGOSの符号化順の一例を示す図である。 図6は、実施の形態1に係る三次元データ符号化装置のブロック図である。 図7は、実施の形態1に係る符号化処理のフローチャートである。 図8は、実施の形態1に係る三次元データ復号装置のブロック図である。 図9は、実施の形態1に係る復号処理のフローチャートである。 図10は、実施の形態1に係るメタ情報の一例を示す図である。 図11は、実施の形態2に係るSWLDの構成例を示す図である。 図12は、実施の形態2に係るサーバ及びクライアントの動作例を示す図である。 図13は、実施の形態2に係るサーバ及びクライアントの動作例を示す図である。 図14は、実施の形態2に係るサーバ及びクライアントの動作例を示す図である。 図15は、実施の形態2に係るサーバ及びクライアントの動作例を示す図である。 図16は、実施の形態2に係る三次元データ符号化装置のブロック図である。 図17は、実施の形態2に係る符号化処理のフローチャートである。 図18は、実施の形態2に係る三次元データ復号装置のブロック図である。 図19は、実施の形態2に係る復号処理のフローチャートである。 図20は、実施の形態2に係るWLDの構成例を示す図である。 図21は、実施の形態2に係るWLDの8分木構造の例を示す図である。 図22は、実施の形態2に係るSWLDの構成例を示す図である。 図23は、実施の形態2に係るSWLDの8分木構造の例を示す図である。 図24は、実施の形態3に係る三次元データ作成装置のブロック図である。 図25は、実施の形態3に係る三次元データ送信装置のブロック図である。 図26は、実施の形態4に係る三次元情報処理装置のブロック図である。 図27は、実施の形態5に係る三次元データ作成装置のブロック図である。 図28は、実施の形態6に係るシステムの構成を示す図である。 図29は、実施の形態6に係るクライアント装置のブロック図である。 図30は、実施の形態6に係るサーバのブロック図である。 図31は、実施の形態6に係るクライアント装置による三次元データ作成処理のフローチャートである。 図32は、実施の形態6に係るクライアント装置によるセンサ情報送信処理のフローチャートである。 図33は、実施の形態6に係るサーバによる三次元データ作成処理のフローチャートである。 図34は、実施の形態6に係るサーバによる三次元マップ送信処理のフローチャートである。 図35は、実施の形態6に係るシステムの変形例の構成を示す図である。 図36は、実施の形態6に係るサーバ及びクライアント装置の構成を示す図である。 図37は、実施の形態7に係る三次元データ符号化装置のブロック図である。 図38は、実施の形態7に係る予測残差の例を示す図である。 図39は、実施の形態7に係るボリュームの例を示す図である。 図40は、実施の形態7に係るボリュームの8分木表現の例を示す図である。 図41は、実施の形態7に係るボリュームのビット列の例を示す図である。 図42は、実施の形態7に係るボリュームの8分木表現の例を示す図である。 図43は、実施の形態7に係るボリュームの例を示す図である。 図44は、実施の形態7に係るイントラ予測処理を説明するための図である。 図45は、実施の形態7に係る回転及び並進処理を説明するための図である。 図46は、実施の形態7に係るRT適用フラグ及びRT情報のシンタックス例を示す図である。 図47は、実施の形態7に係るインター予測処理を説明するための図である。 図48は、実施の形態7に係る三次元データ復号装置のブロック図である。 図49は、実施の形態7に係る三次元データ符号化装置による三次元データ符号化処理のフローチャートである。 図50は、実施の形態7に係る三次元データ復号装置による三次元データ復号処理のフローチャートである。 図51は、実施の形態8に係る配信システムの構成を示す図である。 図52は、実施の形態8に係る符号化三次元マップのビットストリームの構成例を示す図である。 図53は、実施の形態8に係る符号化効率の改善効果を説明するための図である。 図54は、実施の形態8に係るサーバによる処理のフローチャートである。 図55は、実施の形態8に係るクライアントによる処理のフローチャートである。 図56は、実施の形態8に係るサブマップのシンタックス例を示す図である。 図57は、実施の形態8に係る符号化タイプの切り替え処理を模式的に示す図である。 図58は、実施の形態8に係るサブマップのシンタックス例を示す図である。 図59は、実施の形態8に係る三次元データ符号化処理のフローチャートである。 図60は、実施の形態8に係る三次元データ復号処理のフローチャートである。 図61は、実施の形態8に係る符号化タイプの切り替え処理の変形例の動作を模式的に示す図である。 図62は、実施の形態8に係る符号化タイプの切り替え処理の変形例の動作を模式的に示す図である。 図63は、実施の形態8に係る符号化タイプの切り替え処理の変形例の動作を模式的に示す図である。 図64は、実施の形態8に係る差分値の算出処理の変形例の動作を模式的に示す図である。 図65は、実施の形態8に係る差分値の算出処理の変形例の動作を模式的に示す図である。 図66は、実施の形態8に係る差分値の算出処理の変形例の動作を模式的に示す図である。 図67は、実施の形態8に係る差分値の算出処理の変形例の動作を模式的に示す図である。 図68は、実施の形態8に係るボリュームのシンタックス例を示す図である。 図69は、実施の形態9に係る木構造の一例を示す図である。 図70は、実施の形態9に係る各枝が持つ有効リーフの数の例を表す図である。 図71は、実施の形態9に係る符号化方式の適用例を示す図である。 図72は、実施の形態9に係る密な枝領域の例を示す図である。 図73は、実施の形態9に係る密な三次元点群の例を示す図である。 図74は、実施の形態9に係る疎な三次元点群の例を示す図である。 図75は、実施の形態9に係る符号化処理のフローチャートである。 図76は、実施の形態9に係る復号処理のフローチャートである。 図77は、実施の形態9に係る符号化処理のフローチャートである。 図78は、実施の形態9に係る復号処理のフローチャートである。 図79は、実施の形態9に係る符号化処理のフローチャートである。 図80は、実施の形態9に係る復号処理のフローチャートである。 図81は、実施の形態9に係る三次元点の分離処理のフローチャートである。 図82は、実施の形態9に係るシンタックス例を示す図である。 図83は、実施の形態9に係る密な枝の例を示す図である。 図84は、実施の形態9に係る疎な枝の例を示す図である。 図85は、実施の形態9の変形例に係る符号化処理のフローチャートである。 図86は、実施の形態9の変形例に係る復号処理のフローチャートである。 図87は、実施の形態9の変形例に係る三次元点の分離処理のフローチャートである。 図88は、実施の形態9の変形例に係るシンタックス例を示す図である。 図89は、実施の形態9に係る符号化処理のフローチャートである。 図90は、実施の形態9に係る復号処理のフローチャートである。 図91は、実施の形態10に係る8分木構造における参照関係を示す図である。 図92は、実施の形態10に係る空間領域における参照関係を示す図である。 図93は、実施の形態10に係る隣接参照ノードの例を示す図である。 図94は、実施の形態10に係る親ノードとノードとの関係を示す図である。 図95は、実施の形態10に係る親ノードのオキュパンシー符号の例を示す図である。 図96は、実施の形態10に係る三次元データ符号化装置のブロック図である。 図97は、実施の形態10に係る三次元データ復号装置のブロック図である。 図98は、実施の形態10に係る三次元データ符号化処理のフローチャートである。 図99は、実施の形態10に係る三次元データ復号処理のフローチャートである。 図100は、実施の形態10に係る符号化テーブルの切替え例を示す図である。 図101は、実施の形態10の変形例1に係る空間領域における参照関係を示す図である。 図102は、実施の形態10の変形例1に係るヘッダ情報のシンタックス例を示す図である。 図103は、実施の形態10の変形例1に係るヘッダ情報のシンタックス例を示す図である。 図104は、実施の形態10の変形例2に係る隣接参照ノードの例を示す図である。 図105は、実施の形態10の変形例2に係る対象ノード及び隣接ノードの例を示す図である。 図106は、実施の形態10の変形例3に係る8分木構造における参照関係を示す図である。 図107は、実施の形態10の変形例3に係る空間領域における参照関係を示す図である。 図108は、実施の形態11に係る木構造の例を示す図である。 図109は、実施の形態11に係るサブ三次元点群の例を示す図である。 図110は、実施の形態11に係るサブ三次元点群の例を示す図である。 図111は、実施の形態11に係るビットストリームの構成例を示す図である。 図112は、実施の形態11に係る木構造の例を示す図である。 図113は、実施の形態11に係る全並列符号化を説明するための図であり、木構造の例を示す図である。 図114は、実施の形態11に係る並列処理されるサブ三次元点群を空間的に示す図である。 図115は、実施の形態11に係るビットストリームの構成例を示す図である。 図116は、実施の形態11に係る並列復号処理を説明するための図である。 図117は、実施の形態11に係る全並列符号化処理の流れを模式的に示す図である。 図118は、実施の形態11に係る全並列復号処理の流れを模式的に示す図である。 図119は、実施の形態11に係る漸進並列符号化を説明するための図であり、木構造の例を示す図である。 図120は、実施の形態11に係る漸進並列符号化におけるコアの動作を示す図である。 図121は、実施の形態11に係る漸進列符号化処理の流れを模式的に示す図である。 図122は、実施の形態11に係る三次元データ符号化処理のフローチャートである。 図123は、実施の形態11に係る三次元データ復号処理のフローチャートである。 図124は、実施の形態12に係る自動車がビットストリームにアクセスする動作を模式的に示す図である。 図125は、実施の形態12に係るタイル分割の一例を示す図である。 図126は、実施の形態12に係るタイル分割の一例を示す図である。 図127は、実施の形態12に係るタイル分割の一例を示す図である。 図128は、実施の形態12に係る木構造におけるタイル分割の例を示す図である。 図129は、実施の形態12に係る三次元のタイル分割の例を示す図である。 図130は、実施の形態12に係る自動車の移動時において読み込まれるタイルを示す図である。 図131は、実施の形態12に係るシステムの構成例を示す図である。 図132は、実施の形態12に係る自動車に取得されるタイルの領域の例を示す図である。 図133は、実施の形態12に係る自動車に取得されるタイルの領域の例を示す図である。 図134は、実施の形態12に係る三次元データの例を示す図である。 図135は、実施の形態12に係るスライスのデータの例を示す図である。 図136は、実施の形態12に係るスライスのデータの例を示す図である。 図137は、実施の形態12に係るスライスのデータの例を示す図である。 図138は、実施の形態12に係るタイルの例を示す図である。 図139は、実施の形態12に係る8分木におけるタイルの例を示す図である。 図140は、実施の形態12に係るビットストリームの例を示す図である。 図141は、実施の形態12に係るタイルテーブルの例を示す図である。 図142は、実施の形態12に係るタイルテーブルの例を示す図である。 図143は、実施の形態12に係るタイルテーブルの例を示す図である。 図144は、実施の形態12に係るタイルテーブルの例を示す図である。 図145は、実施の形態12に係る三次元データ符号化処理のフローチャートである。 図146は、実施の形態12に係る三次元データ復号処理のフローチャートである。 図147は、実施の形態12に係る三次元データ符号化装置のブロック図である。 図148は、実施の形態12に係る三次元データ復号装置のブロック図である。 図149は、実施の形態12に係る三次元データ符号化処理のフローチャートである。 図150は、実施の形態12に係る三次元データ復号処理のフローチャートである。
 本開示の一態様に係る三次元データ符号化方法は、複数の三次元点が含まれる対象空間に含まれる複数のサブ空間を符号化することでビットストリームを生成し、前記ビットストリームの生成では、前記ビットストリームに含まれる、前記複数のサブ空間に共通の第1ヘッダに、前記対象空間の座標である第1座標を示す第1情報を格納し、前記ビットストリームに含まれる、サブ空間単位の第2ヘッダに、対応する前記サブ空間の座標である第2座標と前記第1座標との差分を示す第2情報を格納する。
 これによれば、第2情報として第1座標と第2座標との差分を示す情報を格納されるので、ビットストリームの符号量を低減できる。
 例えば、前記複数のサブ空間に含まれる第1サブ空間と第2サブ空間との一部は重複してもよい。
 例えば、前記ビットストリームの生成では、前記第2ヘッダに、対応する前記サブ空間の大きさを示す第3情報を格納してもよい。
 例えば、前記ビットストリームの生成では、前記第1ヘッダに、前記複数のサブ空間の大きさを示す第3情報を格納してもよい。
 例えば、前記ビットストリームの生成では、前記第1ヘッダに、前記複数のサブ空間の数を示す第4情報を格納してもよい。
 例えば、前記ビットストリームの生成では、前記複数のサブ空間の複数の前記第2ヘッダを含むストリームを、前記複数のサブ空間の符号化データとは独立したストリームとして生成してもよい。
 これによれば、例えば、三次元データ復号装置は、第2ヘッダを含むストリームを参照することで、必要なサブ空間を判定し、必要なサブ空間の符号化データを選択的に取得することができる。
 本開示の一態様に係る三次元データ復号方法は、複数の三次元点が含まれる対象空間に含まれる複数のサブ空間が符号化されることで得らえたビットストリームを復号し、前記ビットストリームの復号では、前記ビットストリームに含まれる、前記複数のサブ空間に共通の第1ヘッダから、前記対象空間の座標である第1座標を示す第1情報を復号し、前記ビットストリームに含まれる、サブ空間単位の第2ヘッダから、対応する前記サブ空間の座標である第2座標と前記第1座標との差分を示す第2情報を復号する。
 これによれば、第2情報として第1座標と第2座標との差分を示す情報を格納されるので、ビットストリームの符号量を低減できる。
 例えば、前記複数のサブ空間に含まれる第1サブ空間と第2サブ空間との一部は重複してもよい。
 例えば、前記ビットストリームの復号では、前記第2ヘッダから、対応する前記サブ空間の大きさを示す第3情報を復号してもよい。
 例えば、前記ビットストリームの復号では、前記第1ヘッダから、前記複数のサブ空間の大きさを示す第3情報を復号してもよい。
 例えば、前記ビットストリームの復号では、前記第1ヘッダから、前記複数のサブ空間の数を示す第4情報を復号してもよい。
 例えば、前記複数のサブ空間の複数の前記第2ヘッダを含むストリームは、前記複数のサブ空間の復号データとは独立したストリームとして生成されていてもよい。
 これによれば、例えば、三次元データ復号装置は、第2ヘッダを含むストリームを参照することで、必要なサブ空間を判定し、必要なサブ空間の符号化データを選択的に取得することができる。
 また、本開示の一態様に係る三次元データ符号化装置は、プロセッサと、メモリとを備え、前記プロセッサは、前記メモリを用いて、複数の三次元点が含まれる対象空間に含まれる複数のサブ空間を符号化することでビットストリームを生成し、前記ビットストリームの生成では、前記ビットストリームに含まれる、前記複数のサブ空間に共通の第1ヘッダに、前記対象空間の座標である第1座標を示す第1情報を格納し、前記ビットストリームに含まれる、サブ空間単位の第2ヘッダに、対応する前記サブ空間の座標である第2座標と前記第1座標との差分を示す第2情報を格納する。
 これによれば、第2情報として第1座標と第2座標との差分を示す情報を格納されるので、ビットストリームの符号量を低減できる。
 また、本開示の一態様に係る三次元データ復号装置は、プロセッサと、メモリとを備え、前記プロセッサは、前記メモリを用いて、複数の三次元点が含まれる対象空間に含まれる複数のサブ空間が符号化されることで得らえたビットストリームを復号し、前記ビットストリームの復号では、前記ビットストリームに含まれる、前記複数のサブ空間に共通の第1ヘッダから、前記対象空間の座標である第1座標を示す第1情報を復号し、前記ビットストリームに含まれる、サブ空間単位の第2ヘッダから、対応する前記サブ空間の座標である第2座標と前記第1座標との差分を示す第2情報を復号する。
 これによれば、第2情報として第1座標と第2座標との差分を示す情報を格納されるので、ビットストリームの符号量を低減できる。
 なお、これらの包括的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なCD-ROMなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
 以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本開示の一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
 (実施の形態1)
 まず、本実施の形態に係る符号化三次元データ(以下、符号化データとも記す)のデータ構造について説明する。図1は、本実施の形態に係る符号化三次元データの構成を示す図である。
 本実施の形態では、三次元空間は、動画像の符号化におけるピクチャに相当するスペース(SPC)に分割され、スペースを単位として三次元データが符号化される。スペースは、さらに、動画像符号化におけるマクロブロックなどに相当するボリューム(VLM)に分割され、VLMを単位として予測及び変換が行われる。ボリュームは、位置座標が対応付けられる最小単位である複数のボクセル(VXL)を含む。なお、予測とは、二次元画像で行われる予測と同様に、他の処理単位を参照し、処理対象の処理単位と類似する予測三次元データを生成し、当該予測三次元データと処理対象の処理単位との差分を符号化することである。また、この予測は、同一時刻の他の予測単位を参照する空間予測のみならず、異なる時刻の予測単位を参照する時間予測を含む。
 例えば、三次元データ符号化装置(以下、符号化装置とも記す)は、ポイントクラウドなどの点群データにより表現される三次元空間を符号化する際には、ボクセルのサイズに応じて、点群の各点、又は、ボクセル内に含まれる複数点をまとめて符号化する。ボクセルを細分化すれば点群の三次元形状を高精度に表現でき、ボクセルのサイズを大きくすれば点群の三次元形状をおおまかに表現できる。
 なお、以下では、三次元データがポイントクラウドである場合を例に説明を行うが、三次元データはポイントクラウドに限定されず、任意の形式の三次元データでよい。
 また、階層構造のボクセルを用いてもよい。この場合、n次の階層では、n-1次以下の階層(n次の階層の下層)にサンプル点が存在するかどうかを順に示してもよい。例えば、n次の階層のみを復号する際において、n-1次以下の階層にサンプル点が存在する場合は、n次階層のボクセルの中心にサンプル点が存在するとみなして復号できる。
 また、符号化装置は、点群データを、距離センサ、ステレオカメラ、単眼カメラ、ジャイロ、又は慣性センサなどを用いて取得する。
 スペースは、動画像の符号化と同様に、単独で復号可能なイントラ・スペース(I-SPC)、単方向の参照のみ可能なプレディクティブ・スペース(P-SPC)、及び、双方向の参照が可能なバイディレクショナル・スペース(B-SPC)を含む少なくとも3つの予測構造のいずれかに分類される。また、スペースは復号時刻と表示時刻との2種類の時刻情報を有する。
 また、図1に示すように、複数のスペースを含む処理単位として、ランダムアクセス単位であるGOS(Group Of Space)が存在する。さらに、複数のGOSを含む処理単位としてワールド(WLD)が存在する。
 ワールドが占める空間領域は、GPS又は緯度及び経度情報などにより、地球上の絶対位置と対応付けられる。この位置情報はメタ情報として格納される。なお、メタ情報は、符号化データに含まれてもよいし、符号化データとは別に伝送されてもよい。
 また、GOS内では、全てのSPCが三次元的に隣接してもよいし、他のSPCと三次元的に隣接しないSPCが存在してもよい。
 なお、以下では、GOS、SPC又はVLM等の処理単位に含まれる三次元データに対する、符号化、復号又は参照等の処理を、単に、処理単位を符号化、復号又は参照する等とも記す。また、処理単位に含まれる三次元データは、例えば、三次元座標等の空間位置と、色情報等の特性値との少なくとも一つの組を含む。
 次に、GOSにおけるSPCの予測構造について説明する。同一GOS内の複数のSPC、又は、同一SPC内の複数のVLMは、互いに異なる空間を占めるが、同じ時刻情報(復号時刻及び表示時刻)を持つ。
 また、GOS内で復号順で先頭となるSPCはI-SPCである。また、GOSにはクローズドGOSとオープンGOSとの2種類が存在する。クローズドGOSは、先頭I-SPCから復号開始する際に、GOS内の全てのSPCを復号できるGOSである。オープンGOSでは、GOS内で先頭I-SPCよりも表示時刻が前となる一部のSPCは異なるGOSを参照しており、当該GOSのみで復号を行うことができない。
 なお、地図情報などの符号化データでは、WLDを符号化順とは逆方向から復号することがあり、GOS間に依存性があると逆方向再生が困難である。よって、このような場合には、基本的にはクローズドGOSが用いられる。
 また、GOSは、高さ方向にレイヤ構造を有し、下のレイヤのSPCから順に符号化又は復号が行われる。
 図2はGOSの最下層レイヤに属するSPC間の予測構造の一例を示す図である。図3はレイヤ間の予測構造の一例を示す図である。
 GOS内には1つ以上のI-SPCが存在する。三次元空間内には、ヒト、動物、車、自転車、信号、又はランドマークとなる建物などのオブジェクトが存在するが、特にサイズが小さいオブジェクトはI-SPCとして符号化すると有効である。例えば、三次元データ復号装置(以下、復号装置とも記す)は、GOSを低処理量又は高速に復号する際には、GOS内のI-SPCのみを復号する。
 また、符号化装置は、WLD内のオブジェクトの粗密さに応じてI-SPCの符号化間隔又は出現頻度を切替えてもよい。
 また、図3に示す構成において、符号化装置又は復号装置は、複数のレイヤを下層(レイヤ1)から順に符号化又は復号する。これにより、例えば自動走行車などにとってより情報量の多い地面付近のデータの優先度を上げることができる。
 なお、ドローンなどで用いられる符号化データでは、GOS内において高さ方向で上のレイヤのSPCから順に符号化又は復号してもよい。
 また、符号化装置又は復号装置は、復号装置が荒くGOSを把握でき、徐々に解像度を上げるようにできるように、複数のレイヤを符号化又は復号してもよい。例えば、符号化装置又は復号装置は、レイヤ3、8、1、9…の順に符号化又は復号してもよい。
 次に、静的オブジェクト及び動的オブジェクトの扱い方について説明する。
 三次元空間には、建物又は道路など静的なオブジェクト又はシーン(以降、まとめて静的オブジェクトと呼ぶ)と、車又はヒトなどの動的なオブジェクト(以降、動的オブジェクトと呼ぶ)とが存在する。オブジェクトの検出は、ポイントクラウドのデータ、又は、ステレオカメラなどのカメラ映像などから特徴点を抽出するなどして、別途行われる。ここでは、動的オブジェクトの符号化方法の例について説明する。
 第1方法は、静的オブジェクトと動的オブジェクトとを区別せずに符号化する方法である。第2方法は、静的オブジェクトと動的オブジェクトとを識別情報により区別する方法である。
 例えば、GOSが識別単位として用いられる。この場合、静的オブジェクトを構成するSPCを含むGOSと、動的オブジェクトを構成するSPCを含むGOSとが、符号化データ内、又は符号化データとは別途格納される識別情報により区別される。
 または、SPCが識別単位として用いられてもよい。この場合、静的オブジェクトを構成するVLMを含むSPCと、動的オブジェクトを構成するVLMを含むSPCとが、上記識別情報により区別される。
 または、VLM或いはVXLが識別単位として用いられてもよい。この場合、静的オブジェクトを含むVLM又はVXLと、動的オブジェクトを含むVLM又はVXLとが上記識別情報により区別される。
 また、符号化装置は、動的オブジェクトを1以上のVLM又はSPCとして符号化し、静的オブジェクトを含むVLM又はSPCと、動的オブジェクトを含むSPCとを、互いに異なるGOSとして符号化してもよい。また、符号化装置は、動的オブジェクトのサイズに応じてGOSのサイズが可変となる場合には、GOSのサイズをメタ情報として別途格納する。
 また、符号化装置は、静的オブジェクトと動的オブジェクトとを互いに独立に符号化し、静的オブジェクトから構成されるワールドに対して、動的オブジェクトを重畳してもよい。このとき、動的オブジェクトは1以上のSPCから構成され、各SPCは、当該SPCが重畳される静的オブジェクトを構成する1以上のSPCに対応付けられる。なお、動的オブジェクトをSPCではなく、1以上のVLM又はVXLにより表現してもよい。
 また、符号化装置は、静的オブジェクトと動的オブジェクトとを互いに異なるストリームとして符号化してもよい。
 また、符号化装置は、動的オブジェクトを構成する1以上のSPCを含むGOSを生成してもよい。さらに、符号化装置は、動的オブジェクトを含むGOS(GOS_M)と、GOS_Mの空間領域に対応する静的オブジェクトのGOSとを同一サイズ(同一の空間領域を占める)に設定してもよい。これにより、GOS単位で重畳処理を行うことができる。
 動的オブジェクトを構成するP-SPC又はB-SPCは、符号化済みの異なるGOSに含まれるSPCを参照してもよい。動的オブジェクトの位置が時間的に変化し、同一の動的オブジェクトが異なる時刻のGOSとして符号化されるケースでは、GOSを跨いだ参照が圧縮率の観点から有効となる。
 また、符号化データの用途に応じて、上記の第1方法と第2方法とを切替えてもよい。例えば、符号化三次元データを地図として用いる場合は、動的オブジェクトを分離できることが望ましいため、符号化装置は、第2方法を用いる。一方、符号化装置は、コンサート又はスポーツなどのイベントの三次元データを符号化する場合に、動的オブジェクトを分離する必要がなければ、第1方法を用いる。
 また、GOS又はSPCの復号時刻と表示時刻とは符号化データ内、又はメタ情報として格納できる。また、静的オブジェクトの時刻情報は全て同一としてもよい。このとき、実際の復号時刻と表示時刻は、復号装置が決定するものとしてもよい。あるいは、復号時刻として、GOS、あるいは、SPC毎に異なる値が付与され、表示時刻として全て同一の値が付与されてもよい。さらに、HEVCのHRD(Hypothetical Reference Decoder)など動画像符号化におけるデコーダモデルのように、デコーダが所定のサイズのバッファを有し、復号時刻に従って所定のビットレートでビットストリームを読み込めば破綻なく復号できることを保証するモデルを導入してもよい。
 次に、ワールド内におけるGOSの配置について説明する。ワールドにおける三次元空間の座標は、互いに直交する3本の座標軸(x軸、y軸、z軸)により表現される。GOSの符号化順に所定のルールを設けることで、空間的に隣接するGOSが符号化データ内で連続するように符号化を行える。例えば、図4に示す例では、xz平面内のGOSを連続的に符号化する。あるxz平面内の全てのGOSの符号化終了後にy軸の値を更新する。すなわち、符号化が進むにつれて、ワールドはy軸方向に伸びていく。また、GOSのインデックス番号は符号化順に設定される。
 ここで、ワールドの三次元空間は、GPS、或いは緯度及び経度などの地理的な絶対座標と1対1に対応付けておく。或いは、予め設定した基準位置からの相対位置により三次元空間が表現されてもよい。三次元空間のx軸、y軸、z軸の方向は、緯度及び経度などに基づいて決定される方向ベクトルとして表現され、当該方向ベクトルはメタ情報として符号化データと共に格納される。
 また、GOSのサイズは固定とし、符号化装置は、当該サイズをメタ情報として格納する。また、GOSのサイズは、例えば、都市部か否か、又は、室内か外かなどに応じて切替えられてもよい。つまり、GOSのサイズは、情報としての価値があるオブジェクトの量又は性質に応じて切替えられてもよい。あるいは、符号化装置は、同一ワールド内において、オブジェクトの密度などに応じて、GOSのサイズ、又は、GOS内のI-SPCの間隔を適応的に切替えてもよい。例えば、符号化装置は、オブジェクトの密度が高いほど、GOSのサイズを小さくし、GOS内のI-SPCの間隔を短くする。
 図5の例では、3番目から10番目のGOSの領域では、オブジェクトの密度が高いため、細かい粒度でのランダムアクセスを実現するために、GOSが細分化されている。なお、7番目から10番目のGOSは、それぞれ、3番目から6番目のGOSの裏側に存在する。
 次に、本実施の形態に係る三次元データ符号化装置の構成及び動作の流れを説明する。図6は、本実施の形態に係る三次元データ符号化装置100のブロック図である。図7は、三次元データ符号化装置100の動作例を示すフローチャートである。
 図6に示す三次元データ符号化装置100は、三次元データ111を符号化することで符号化三次元データ112を生成する。この三次元データ符号化装置100は、取得部101と、符号化領域決定部102と、分割部103と、符号化部104とを備える。
 図7に示すように、まず、取得部101は、点群データである三次元データ111を取得する(S101)。
 次に、符号化領域決定部102は、取得した点群データに対応する空間領域のうち、符号化対象の領域を決定する(S102)。例えば、符号化領域決定部102は、ユーザ又は車両の位置に応じて、当該位置の周辺の空間領域を符号化対象の領域に決定する。
 次に、分割部103は、符号化対象の領域に含まれる点群データを、各処理単位に分割する。ここで処理単位とは、上述したGOS及びSPC等である。また、この符号化対象の領域は、例えば、上述したワールドに対応する。具体的には、分割部103は、予め設定したGOSのサイズ、又は、動的オブジェクトの有無或いはサイズに基づいて、点群データを処理単位に分割する(S103)。また、分割部103は、各GOSにおいて符号化順で先頭となるSPCの開始位置を決定する。
 次に、符号化部104は、各GOS内の複数のSPCを順次符号化することで符号化三次元データ112を生成する(S104)。
 なお、ここでは、符号化対象の領域をGOS及びSPCに分割した後に、各GOSを符号化する例を示したが、処理の手順は上記に限らない。例えば、一つのGOSの構成を決定した後にそのGOSを符号化し、その後、次のGOSの構成を決定する等の手順を用いてもよい。
 このように、三次元データ符号化装置100は、三次元データ111を符号化することで符号化三次元データ112を生成する。具体的には、三次元データ符号化装置100は、三次元データを、ランダムアクセス単位であって、各々が三次元座標に対応付けられている第1処理単位(GOS)に分割し、第1処理単位(GOS)を複数の第2処理単位(SPC)に分割し、第2処理単位(SPC)を複数の第3処理単位(VLM)に分割する。また、第3処理単位(VLM)は、位置情報が対応付けられる最小単位である1以上のボクセル(VXL)を含む。
 次に、三次元データ符号化装置100は、複数の第1処理単位(GOS)の各々を符号化することで符号化三次元データ112を生成する。具体的には、三次元データ符号化装置100は、各第1処理単位(GOS)において、複数の第2処理単位(SPC)の各々を符号化する。また、三次元データ符号化装置100は、各第2処理単位(SPC)において、複数の第3処理単位(VLM)の各々を符号化する。
 例えば、三次元データ符号化装置100は、処理対象の第1処理単位(GOS)がクローズドGOSである場合には、処理対象の第1処理単位(GOS)に含まれる処理対象の第2処理単位(SPC)を、処理対象の第1処理単位(GOS)に含まれる他の第2処理単位(SPC)を参照して符号化する。つまり、三次元データ符号化装置100は、処理対象の第1処理単位(GOS)とは異なる第1処理単位(GOS)に含まれる第2処理単位(SPC)を参照しない。
 一方、処理対象の第1処理単位(GOS)がオープンGOSである場合には、処理対象の第1処理単位(GOS)に含まれる処理対象の第2処理単位(SPC)を、処理対象の第1処理単位(GOS)に含まれる他の第2処理単位(SPC)、又は、処理対象の第1処理単位(GOS)とは異なる第1処理単位(GOS)に含まれる第2処理単位(SPC)を参照して符号化する。
 また、三次元データ符号化装置100は、処理対象の第2処理単位(SPC)のタイプとして、他の第2処理単位(SPC)を参照しない第1タイプ(I-SPC)、他の一つの第2処理単位(SPC)を参照する第2タイプ(P-SPC)、及び他の二つの第2処理単位(SPC)を参照する第3タイプのうちいずれかを選択し、選択したタイプに従い処理対象の第2処理単位(SPC)を符号化する。
 次に、本実施の形態に係る三次元データ復号装置の構成及び動作の流れを説明する。図8は、本実施の形態に係る三次元データ復号装置200のブロックのブロック図である。図9は、三次元データ復号装置200の動作例を示すフローチャートである。
 図8に示す三次元データ復号装置200は、符号化三次元データ211を復号することで復号三次元データ212を生成する。ここで、符号化三次元データ211は、例えば、三次元データ符号化装置100で生成された符号化三次元データ112である。この三次元データ復号装置200は、取得部201と、復号開始GOS決定部202と、復号SPC決定部203と、復号部204とを備える。
 まず、取得部201は、符号化三次元データ211を取得する(S201)。次に、復号開始GOS決定部202は、復号対象のGOSに決定する(S202)。具体的には、復号開始GOS決定部202は、符号化三次元データ211内、又は符号化三次元データとは別に格納されたメタ情報を参照して、復号を開始する空間位置、オブジェクト、又は、時刻に対応するSPCを含むGOSを復号対象のGOSに決定する。
 次に、復号SPC決定部203は、GOS内で復号するSPCのタイプ(I、P、B)を決定する(S203)。例えば、復号SPC決定部203は、(1)I-SPCのみを復号するか、(2)I-SPC及びP-SPCを復号するか、(3)全てのタイプを復号するかを決定する。なお、全てのSPCを復号するなど、予め復号するSPCのタイプが決定している場合は、本ステップは行われなくてもよい。
 次に、復号部204は、GOS内で復号順(符号化順と同一)で先頭となるSPCが符号化三次元データ211内で開始するアドレス位置を取得し、当該アドレス位置から先頭SPCの符号化データを取得し、当該先頭SPCから順に各SPCを順次復号する(S204)。なお、上記アドレス位置は、メタ情報等に格納されている。
 このように、三次元データ復号装置200は、復号三次元データ212を復号する。具体的には、三次元データ復号装置200は、ランダムアクセス単位であって、各々が三次元座標に対応付けられている第1処理単位(GOS)の符号化三次元データ211の各々を復号することで第1処理単位(GOS)の復号三次元データ212を生成する。より具体的には、三次元データ復号装置200は、各第1処理単位(GOS)において、複数の第2処理単位(SPC)の各々を復号する。また、三次元データ復号装置200は、各第2処理単位(SPC)において、複数の第3処理単位(VLM)の各々を復号する。
 以下、ランダムアクセス用のメタ情報について説明する。このメタ情報は、三次元データ符号化装置100で生成され、符号化三次元データ112(211)に含まれる。
 従来の二次元の動画像におけるランダムアクセスでは、指定した時刻の近傍となるランダムアクセス単位の先頭フレームから復号を開始していた。一方、ワールドにおいては、時刻に加えて、空間(座標又はオブジェクトなど)に対するランダムアクセスが想定される。
 そこで、少なくとも座標、オブジェクト、及び時刻の3つの要素へのランダムアクセスを実現するために、各要素とGOSのインデックス番号とを対応付けるテーブルを用意する。さらに、GOSのインデックス番号とGOSの先頭となるI-SPCのアドレスを対応付ける。図10は、メタ情報に含まれるテーブルの一例を示す図である。なお、図10に示す全てのテーブルが用いられる必要はなく、少なくとも一つのテーブルが用いられればよい。
 以下、一例として、座標を起点とするランダムアクセスについて説明する。座標(x2、y2、z2)にアクセスする際には、まず、座標-GOSテーブルを参照して、座標が(x2、y2、z2)である地点は2番目のGOSに含まれることが分かる。次に、GOSアドレステーブルを参照し、2番目のGOSにおける先頭のI-SPCのアドレスがaddr(2)であることが分かるため、復号部204は、このアドレスからデータを取得して復号を開始する。
 なお、アドレスは、論理フォーマットにおけるアドレスであっても、HDD又はメモリの物理アドレスであってもよい。また、アドレスの代わりにファイルセグメントを特定する情報が用いられてもよい。例えば、ファイルセグメントは、1つ以上のGOSなどをセグメント化した単位である。
 また、オブジェクトが複数のGOSに跨る場合には、オブジェクト-GOSテーブルにおいて、オブジェクトが属するGOSを複数示してもよい。当該複数のGOSがクローズドGOSであれば、符号化装置及び復号装置は、並列に符号化又は復号を行うことができる。一方、当該複数のGOSがオープンGOSであれば、複数のGOSが互いに参照しあうことでより圧縮効率を高めることができる。
 オブジェクトの例としては、ヒト、動物、車、自転車、信号、又はランドマークとなる建物などがある。例えば、三次元データ符号化装置100は、ワールドの符号化時に三次元のポイントクラウドなどからオブジェクトに特有の特徴点を抽出し、当該特徴点に基づきオブジェクトを検出し、検出したオブジェクトをランダムアクセスポイントとして設定できる。
 このように、三次元データ符号化装置100は、複数の第1処理単位(GOS)と、複数の第1処理単位(GOS)の各々に対応付けられている三次元座標とを示す第1情報を生成する。また、符号化三次元データ112(211)は、この第1情報を含む。また、第1情報は、さらに、複数の第1処理単位(GOS)の各々に対応付けられている、オブジェクト、時刻及びデータ格納先のうち少なくとも一つを示す。
 三次元データ復号装置200は、符号化三次元データ211から第1情報を取得し、第1情報を用いて、指定された三次元座標、オブジェクト又は時刻に対応する第1処理単位の符号化三次元データ211を特定し、当該符号化三次元データ211を復号する。
 以下、その他のメタ情報の例について説明する。ランダムアクセス用のメタ情報の他に、三次元データ符号化装置100は、以下のようなメタ情報を生成及び格納してもよい。また、三次元データ復号装置200は、このメタ情報を復号時に利用してもよい。
 三次元データを地図情報として用いる場合などには、用途に応じてプロファイルが規定され、当該プロファイルを示す情報がメタ情報に含まれてもよい。例えば、市街地或いは郊外向け、又は、飛行物体向けのプロファイルが規定され、それぞれにおいてワールド、SPC又はVLMの最大又は最小サイズなどが定義される。例えば、市街地向けでは、郊外向けよりも詳細な情報が必要なため、VLMの最小サイズが小さく設定される。
 メタ情報は、オブジェクトの種類を示すタグ値を含んでもよい。このタグ値はオブジェクトを構成するVLM、SPC、又はGOSと対応付けられる。例えば、タグ値「0」は「人」を示し、タグ値「1」は「車」を示し、タグ値「2」は「信号機」を示す、などオブジェクトの種類ごとにタグ値が設定されてもよい。または、オブジェクトの種類が判定しにくい又は判定する必要がない場合はサイズ、又は、動的オブジェクトか静的オブジェクトかなどの性質を示すタグ値が用いられてもよい。
 また、メタ情報は、ワールドが占める空間領域の範囲を示す情報を含んでもよい。
 また、メタ情報は、符号化データのストリーム全体、又は、GOS内のSPCなど、複数のSPCに共通のヘッダ情報として、SPC又はVXLのサイズを格納してもよい。
 また、メタ情報は、ポイントクラウドの生成に用いた距離センサ或いはカメラなどの識別情報、又は、ポイントクラウド内の点群の位置精度を示す情報を含んでもよい。
 また、メタ情報は、ワールドが静的オブジェクトのみから構成されるか、動的オブジェクトを含むかを示す情報を含んでもよい。
 以下、本実施の形態の変形例について説明する。
 符号化装置又は復号装置は、互いに異なる2以上のSPC又はGOSを並列で符号化又は復号してもよい。並列で符号化又は復号するGOSは、GOSの空間位置を示すメタ情報などに基づいて決定できる。
 三次元データを車又は飛行物体などが移動する際の空間地図として用いる、又はこのような空間地図を生成するケースなどでは、符号化装置又は復号装置は、GPS、経路情報、又はズーム倍率などに基づいて特定される空間に含まれるGOS又はSPCを符号化又は復号してもよい。
 また、復号装置は、自己位置又は走行経路に近い空間から順に復号を行ってもよい。符号化装置又は復号装置は、自己位置又は走行経路から遠い空間を、近い空間に比べて優先度を落として符号化又は復号してもよい。ここで、優先度を落とすとは、処理順を下げる、解像度を下げる(間引いて処理する)、又は、画質を下げる(符号化効率を上げる。例えば、量子化ステップを大きくする。)等である。
 また、復号装置は、空間内で階層的に符号化されている符号化データを復号する際は、低階層のみを復号してもよい。
 また、復号装置は、地図のズーム倍率又は用途に応じて、低階層から優先的に復号してもよい。
 また、車又はロボットの自律走行時に行う自己位置推定又は物体認識などの用途では、符号化装置又は復号装置は、路面から特定高さ以内の領域(認識を行う領域)以外は解像度を落として符号化又は復号を行ってもよい。
 また、符号化装置は、室内と室外との空間形状を表現するポイントクラウドをそれぞれ個別に符号化してもよい。例えば、室内を表現するGOS(室内GOS)と室外を表現するGOS(室外GOS)とを分けることで、復号装置は、符号化データを利用する際に、視点位置に応じて復号するGOSを選択できる。
 また、符号化装置は、座標が近い室内GOSと室外GOSとを、符号化ストリーム内で隣接するように符号化してもよい。例えば、符号化装置は、両者の識別子を対応付け、符号化ストリーム内、又は別途格納されるメタ情報内に対応付けた識別子を示す情報を格納する。これにより、復号装置は、メタ情報内の情報を参照して、座標が近い室内GOSと室外GOSとを識別できる。
 また、符号化装置は、室内GOSと室外GOSとで、GOS又はSPCのサイズを切替えてもよい。例えば、符号化装置は、室内では室外に比べてGOSのサイズを小さく設定する。また、符号化装置は、室内GOSと室外GOSとで、ポイントクラウドから特徴点を抽出する際の精度、又はオブジェクト検出の精度などを変更してもよい。
 また、符号化装置は、復号装置が動的オブジェクトを静的オブジェクトと区別して表示するための情報を符号化データに付加してもよい。これにより、復号装置は、動的オブジェクトと赤枠又は説明用の文字などとを合わせて表示できる。なお、復号装置は、動的オブジェクトの代わりに赤枠又は説明用の文字のみを表示してもよい。また、復号装置は、より細かいオブジェクト種別を表示してもよい。例えば、車には赤枠が用いられ、ヒトには黄色枠が用いられてもよい。
 また、符号化装置又は復号装置は、動的オブジェクトの出現頻度、又は、静的オブジェクトと動的オブジェクトとの割合などに応じて、動的オブジェクトと静的オブジェクトとを異なるSPC又はGOSとして符号化又は復号するかどうかを決定してもよい。例えば、動的オブジェクトの出現頻度又は割合が閾値を超える場合には、動的オブジェクトと静的オブジェクトとが混在するSPC又はGOSが許容され、動的オブジェクトの出現頻度又は割合が閾値を超えない場合には、動的オブジェクトと静的オブジェクトとが混在するSPC又はGOSが許容されない。
 動的オブジェクトをポイントクラウドではなく、カメラの二次元画像情報から検出する際には、符号化装置は、検出結果を識別するための情報(枠又は文字など)とオブジェクト位置とを別途取得し、これらの情報を三次元の符号化データの一部として符号化してもよい。この場合、復号装置は、静的オブジェクトの復号結果に対して、動的オブジェクトを示す補助情報(枠又は文字)を重畳して表示する。
 また、符号化装置は、静的オブジェクトの形状の複雑さなどに応じて、SPCにおけるVXL又はVLMの粗密さを変更してもよい。例えば、符号化装置は、静的オブジェクトの形状が複雑なほど、VXL又はVLMを密に設定する。さらに、符号化装置は、空間位置又は色情報を量子化する際の量子化ステップなどをVXL又はVLMの粗密さに応じて決定してもよい。例えば、符号化装置は、VXL又はVLMが密なほど量子化ステップを小さく設定する。
 以上のように、本実施の形態に係る符号化装置又は復号装置は、座標情報を有するスペース単位で空間の符号化又は復号を行う。
 また、符号化装置及び復号装置は、スペース内において、ボリューム単位で符号化又は復号を行う。ボリュームは、位置情報が対応付けられる最小単位であるボクセルを含む。
 また、符号化装置及び復号装置は、座標、オブジェクト、及び時間等を含む空間情報の各要素とGOPとを対応付けたテーブル、又は各要素間を対応付けたテーブルにより任意の要素間を対応付けて符号化又は復号を行う。また、復号装置は、選択された要素の値を用いて座標を判定し、座標からボリューム、ボクセル又はスペースを特定し、当該ボリューム又はボクセルを含むスペース、又は特定されたスペースを復号する。
 また、符号化装置は、特徴点抽出又はオブジェクト認識により、要素により選択可能なボリューム、ボクセル又はスペースを判定し、ランダムアクセス可能なボリューム、ボクセル又はスペースとして符号化する。
 スペースは、当該スペース単体で符号化又は復号可能なI-SPCと、任意の1つの処理済みスペースを参照して符号化又は復号されるP-SPCと、任意の二つの処理済みスペースを参照して符号化又は復号されるB-SPCとの3種類のタイプに分類される。
 1以上のボリュームが、静的オブジェクト又は動的なオブジェクトに対応する。静的オブジェクトを含むスペースと動的オブジェクトを含むスペースとは互いに異なるGOSとして符号化又は復号される。つまり、静的オブジェクトを含むSPCと、動的オブジェクトを含むSPCとが異なるGOSに割り当てられる。
 動的オブジェクトはオブジェクトごとに符号化又は復号され、静的オブジェクトを含む1以上のスペースに対応付けられる。つまり、複数の動的オブジェクトは個別に符号化され、得られた複数の動的オブジェクトの符号化データは、静的オブジェクトを含むSPCに対応付けられる。
 符号化装置及び復号装置は、GOS内のI-SPCの優先度を上げて、符号化又は復号を行う。例えば、符号化装置は、I-SPCの劣化が少なくなるように(復号後に元の三次元データがより忠実に再現されるように)符号化を行う。また、復号装置は、例えば、I-SPCのみを復号する。
 符号化装置は、ワールド内のオブジェクトの疎密さ又は数(量)に応じてI-SPCを用いる頻度を変えて符号化を行ってもよい。つまり、符号化装置は、三次元データに含まれるオブジェクトの数又は粗密さに応じて、I-SPCを選択する頻度を変更する。例えば、符号化装置は、ワールド内のオブジェクトが密であるほどIスペースを用いる頻度を上げる。
 また、符号化装置は、ランダムアクセスポイントをGOS単位で設定し、GOSに対応する空間領域を示す情報をヘッダ情報に格納する。
 符号化装置は、GOSの空間サイズとして、例えば、デフォルト値を使用する。なお、符号化装置は、オブジェクト又は動的オブジェクトの数(量)又は粗密さに応じてGOSのサイズを変更してもよい。例えば、符号化装置は、オブジェクト或いは動的オブジェクトが密なほど、又は数が多いほど、GOSの空間サイズを小さくする。
 また、スペース又はボリュームは、デプスセンサ、ジャイロ、又はカメラ等のセンサで得られた情報を用いて導出された特徴点群を含む。特徴点の座標はボクセルの中心位置に設定される。また、ボクセルの細分化により位置情報の高精度化を実現できる。
 特徴点群は、複数のピクチャを用いて導出される。複数のピクチャは、実際の時刻情報と、スペースに対応付けられた複数のピクチャで同一の時刻情報(例えば、レート制御等に用いられる符号化時刻)との少なくとも2種類の時刻情報を有する。
 また、1以上のスペースを含むGOS単位で符号化又は復号が行われる。
 符号化装置及び復号装置は、処理済みのGOS内のスペースを参照して、処理対象のGOS内のPスペース又はBスペースの予測を行う。
 または、符号化装置及び復号装置は、異なるGOSを参照せず、処理対象のGOS内の処理済スペースを用いて処理対象のGOS内のPスペース又はBスペースの予測を行う。
 また、符号化装置及び復号装置は、1以上のGOSを含むワールド単位で符号化ストリームを送信又は受信する。
 また、GOSは少なくともワールド内で1方向にレイヤ構造を持ち、符号化装置及び復号装置は、下位レイヤから符号化又は復号を行う。例えば、ランダムアクセス可能なGOSは最下位レイヤに属する。上位レイヤに属するGOSは同一レイヤ以下に属するGOSを参照する。つまり、GOSは、予め定められた方向に空間分割され、各々が1以上のSPCを含む複数のレイヤを含む。符号化装置及び復号装置は、各SPCを、当該SPCと同一レイヤ又は当該SPCより下層のレイヤに含まれるSPCを参照して符号化又は復号する。
 また、符号化装置及び復号装置は、複数のGOSを含むワールド単位内で、連続してGOSを符号化又は復号する。符号化装置及び復号装置は、符号化又は復号の順序(方向)を示す情報をメタデータとして書き込む又は読み出す。つまり、符号化データは、複数のGOSの符号化順を示す情報を含む。
 また、符号化装置及び復号装置は、互いに異なる2以上のスペース又はGOSを並列で符号化又は復号する。
 また、符号化装置及び復号装置は、スペース又はGOSの空間情報(座標、サイズ等)を符号化又は復号する。
 また、符号化装置及び復号装置は、GPS、経路情報、又は倍率など、自己の位置又は/及び領域サイズに関する外部情報に基づいて特定される特定空間に含まれるスペース又はGOSを符号化又は復号する。
 符号化装置又は復号装置は、自己の位置から遠い空間は、近い空間に比べて優先度を落として符号化又は復号する。
 符号化装置は、倍率又は用途に応じて、ワールドのある1方向を設定し、当該方向にレイヤ構造を持つGOSを符号化する。また、復号装置は、倍率又は用途に応じて設定されたワールドのある1方向にレイヤ構造を持つGOSを、下位レイヤから優先的に復号する。
 符号化装置は、室内と室外とでスペースに含まれる特徴点抽出、オブジェクト認識の精度、又は空間領域サイズなどを変化させる。ただし、符号化装置及び復号装置は、座標が近い室内GOSと室外GOSとをワールド内で隣接して符号化又は復号し、これらの識別子も対応付けて符号化又は復号する。
 (実施の形態2)
 ポイントクラウドの符号化データを実際の装置又はサービスにおいて使用する際には、ネットワーク帯域を抑制するために用途に応じて必要な情報を送受信することが望ましい。しかしながら、これまで、三次元データの符号化構造にはそのような機能が存在せず、そのための符号化方法も存在しなかった。
 本実施の形態では、三次元のポイントクラウドの符号化データにおいて用途に応じて必要な情報のみを送受信する機能を提供するための三次元データ符号化方法及び三次元データ符号化装置、並びに、当該符号化データを復号する三次元データ復号方法及び三次元データ復号装置について説明する。
 特徴量を一定以上持つボクセル(VXL)を特徴ボクセル(FVXL)と定義し、FVXLで構成されるワールド(WLD)をスパースワールド(SWLD)と定義する。図11は、スパースワールド及びワールドの構成例を示す図である。SWLDには、FVXLで構成されるGOSであるFGOSと、FVXLで構成されるSPCであるFSPCと、FVXLで構成されるVLMであるFVLMと含まれる。FGOS、FSPC及びFVLMのデータ構造及び予測構造はGOS、SPC及びVLMと同様であっても構わない。
 特徴量とは、VXLの三次元位置情報、又はVXL位置の可視光情報を表現する特徴量であり、特に立体物のコーナー及びエッジ等で多く検出される特徴量である。具体的には、この特徴量は、下記のような三次元特徴量又は可視光の特徴量であるが、その他、VXLの位置、輝度、又は色情報などを表す特徴量であれば、どのようなものでも構わない。
 三次元特徴量として、SHOT特徴量(Signature of Histograms of OrienTations)、PFH特徴量(Point Feature Histograms)、又はPPF特徴量(Point Pair Feature)が用いられる。
 SHOT特徴量は、VXL周辺を分割し、基準点と分割された領域の法線ベクトルとの内積を計算してヒストグラム化することで得られる。このSHOT特徴量は、次元数が高く、特徴表現力が高いという特徴を有する。
 PFH特徴量は、VXL近傍の多数の2点組を選択し、その2点から法線ベクトル等を算出してヒストグラム化することで得られる。このPFH特徴量は、ヒストグラム特徴なので、多少の外乱に対してロバスト性を有し、特徴表現力も高いという特徴を有する。
 PPF特徴量は、2点のVXL毎に法線ベクトル等を用いて算出される特徴量である。このPPF特徴量には、全VXLが使われるため、オクルージョンに対してロバスト性を有する。
 また、可視光の特徴量として、画像の輝度勾配情報等の情報を用いたSIFT(Scale-Invariant Feature Transform)、SURF(Speeded Up Robust Features)、又はHOG(Histogram of Oriented Gradients)等を用いることができる。
 SWLDは、WLDの各VXLから上記特徴量を算出し、FVXLを抽出することで生成される。ここで、SWLDはWLDが更新される度に更新しても構わないし、WLDの更新タイミングに関わらず、一定時間経過後に定期的に更新するようにしても構わない。
 SWLDは特徴量毎に生成しても構わない。例えば、SHOT特徴量に基づくSWLD1とSIFT特徴量に基づくSWLD2とのように、特徴量毎に別々のSWLDが生成され、用途に応じてSWLDを使い分けるようにしても構わない。また、算出した各FVXLの特徴量を特徴量情報として各FVXLに保持するようにしても構わない。
 次に、スパースワールド(SWLD)の利用方法について説明する。SWLDは特徴ボクセル(FVXL)のみを含むため、全てのVXLを含むWLDと比べて一般的にデータサイズが小さい。
 特徴量を利用して何らかの目的を果たすアプリケーションにおいては、WLDの代わりにSWLDの情報を利用することで、ハードディスクからの読み出し時間、並びにネットワーク転送時の帯域及び転送時間を抑制することができる。例えば、地図情報として、WLDとSWLDとをサーバに保持しておき、クライアントからの要望に応じて、送信する地図情報をWLD又はSWLDに切り替えることにより、ネットワーク帯域及び転送時間を抑制することができる。以下、具体的な例を示す。
 図12及び図13は、SWLD及びWLDの利用例を示す図である。図12に示すように、車載装置であるクライアント1が自己位置判定用途として地図情報を必要な場合は、クライアント1はサーバに自己位置推定用の地図データの取得要望を送る(S301)。サーバは、当該取得要望に応じてSWLDをクライアント1に送信する(S302)。クライアント1は、受信したSWLDを用いて自己位置判定を行う(S303)。この際、クライアント1はレンジファインダなどの距離センサ、ステレオカメラ、又は複数の単眼カメラの組合せ等の様々な方法でクライアント1の周辺のVXL情報を取得し、得られたVXL情報とSWLDとから自己位置情報を推定する。ここで自己位置情報は、クライアント1の三次元位置情報及び向き等を含む。
 図13に示すように、車載装置であるクライアント2が三次元地図等の地図描画の用途として地図情報が必要な場合は、クライアント2はサーバに地図描画用の地図データの取得要望を送る(S311)。サーバは、当該取得要望に応じてWLDをクライアント2に送信する(S312)。クライアント2は、受信したWLDを用いて地図描画を行う(S313)。この際、クライアント2は、例えば、自己が可視光カメラ等で撮影した画像と、サーバから取得したWLDとを用いてレンダリング画像を作成し、作成した画像をカーナビ等の画面に描画する。
 上記のように、サーバは、自己位置推定のような各VXLの特徴量を主に必要とする用途ではSWLDをクライアントに送信し、地図描画のように詳細なVXL情報が必要な場合はWLDをクライアントに送信する。これにより、地図データを効率よく送受信することが可能となる。
 なお、クライアントは、自分でSWLDとWLDのどちらが必要かを判断し、サーバへSWLD又はWLDの送信を要求しても構わない。また、サーバは、クライアント又はネットワークの状況に合わせて、SWLDかWLDのどちらを送信すべきかを判断しても構わない。
 次に、スパースワールド(SWLD)とワールド(WLD)との送受信を切り替える方法を説明する。
 ネットワーク帯域に応じてWLD又はSWLDを受信するかを切替えるようにしてもよい。図14は、この場合の動作例を示す図である。例えば、LTE(Long Term Evolution)環境下等の使用できるネットワーク帯域が限られている低速ネットワークが用いられている場合には、クライアントは、低速ネットワーク経由でサーバにアクセスし(S321)、サーバから地図情報としてSWLDを取得する(S322)。一方、Wi‐Fi(登録商標)環境下等のネットワーク帯域に余裕がある高速ネットワークが用いられている場合には、クライアントは、高速ネットワーク経由でサーバにアクセスし(S323)、サーバからWLDを取得する(S324)。これにより、クライアントは、当該クライアントのネットワーク帯域に応じて適切な地図情報を取得することができる。
 具体的には、クライアントは、屋外ではLTE経由でSWLDを受信し、施設等の屋内に入った場合はWi‐Fi(登録商標)経由でWLDを取得する。これにより、クライアントは、屋内のより詳細な地図情報を取得することが可能となる。
 このように、クライアントは、自身が用いるネットワークの帯域に応じてサーバにWLD又はSWLDを要求してもよい。または、クライアントは、自身が用いるネットワークの帯域を示す情報をサーバに送信し、サーバは当該情報に応じて当該クライアントに適したデータ(WLD又はSWLD)を送信してもよい。または、サーバは、クライアントのネットワーク帯域を判別し、当該クライアントに適したデータ(WLD又はSWLD)を送信してもよい。
 また、移動速度に応じてWLD又はSWLDを受信するかを切替えるようにしてもよい。図15は、この場合の動作例を示す図である。例えば、クライアントが高速移動をしている場合は(S331)、クライアントはSWLDをサーバから受信する(S332)。一方、クライアントが低速移動をしている場合は(S333)、クライアントはWLDをサーバから受信する(S334)。これにより、クライアントは、ネットワーク帯域を抑制しながら、速度に合った地図情報を取得することができる。具体的には、クライアントは、高速道路を走行中にはデータ量の少ないSWLDを受信することにより、大まかな地図情報を適切な速度で更新することができる。一方、クライアントは、一般道路を走行中にはWLDを受信することにより、より詳細な地図情報を取得することが可能となる。
 このように、クライアントは、自身の移動速度に応じてサーバにWLD又はSWLDを要求してもよい。または、クライアントは、自身の移動速度を示す情報をサーバに送信し、サーバは当該情報に応じて当該クライアントに適したデータ(WLD又はSWLD)を送信してもよい。または、サーバは、クライアントの移動速度を判別し、当該クライアントに適したデータ(WLD又はSWLD)を送信してもよい。
 また、クライアントは、最初にSWLDをサーバより取得し、その中で重要な領域のWLDを取得しても構わない。例えば、クライアントは、地図データを取得する際に、最初に大まかな地図情報をSWLDで取得し、そこから建物、標識、又は人物等の特徴が多く出現する領域を絞り込み、絞り込んだ領域のWLDを後から取得する。これにより、クライアントは、サーバからの受信データ量を抑制しつつ、必要な領域の詳細な情報を取得することが可能となる。
 また、サーバは、WLDから物体毎に別々のSWLDを作成し、クライアントは、用途に合わせて、それぞれを受信してもよい。これにより、ネットワーク帯域を抑制できる。例えば、サーバは、WLDから予め人又は車を認識し、人のSWLDと車のSWLDを作成する。クライアントは、周囲の人の情報を取得したい場合には人のSWLDを、車の情報を取得したい場合には車のSWLDを受信する。また、このようなSWLDの種類はヘッダ等に付加された情報(フラグ又はタイプ等)によって区別するようにしても構わない。
 次に、本実施の形態に係る三次元データ符号化装置(例えばサーバ)の構成及び動作の流れを説明する。図16は、本実施の形態に係る三次元データ符号化装置400のブロック図である。図17は、三次元データ符号化装置400による三次元データ符号化処理のフローチャートである。
 図16に示す三次元データ符号化装置400は、入力三次元データ411を符号化することで符号化ストリームである符号化三次元データ413及び414を生成する。ここで、符号化三次元データ413はWLDに対応する符号化三次元データであり、符号化三次元データ414はSWLDに対応する符号化三次元データである。この三次元データ符号化装置400は、取得部401と、符号化領域決定部402と、SWLD抽出部403と、WLD符号化部404と、SWLD符号化部405とを備える。
 図17に示すように、まず、取得部401は、三次元空間内の点群データである入力三次元データ411を取得する(S401)。
 次に、符号化領域決定部402は、点群データが存在する空間領域に基づいて、符号化対象の空間領域を決定する(S402)。
 次に、SWLD抽出部403は、符号化対象の空間領域をWLDと定義し、WLDに含まれる各VXLから特徴量を算出する。そして、SWLD抽出部403は、特徴量が予め定められた閾値以上のVXLを抽出し、抽出したVXLをFVXLと定義し、当該FVXLをSWLDへ追加することで、抽出三次元データ412を生成する(S403)。つまり、入力三次元データ411から特徴量が閾値以上の抽出三次元データ412が抽出される。
 次に、WLD符号化部404は、WLDに対応する入力三次元データ411を符号化することでWLDに対応する符号化三次元データ413を生成する(S404)。このとき、WLD符号化部404は、符号化三次元データ413のヘッダに、当該符号化三次元データ413がWLDを含むストリームであることを区別するための情報を付加する。
 また、SWLD符号化部405は、SWLDに対応する抽出三次元データ412を符号化することでSWLDに対応する符号化三次元データ414を生成する(S405)。このとき、SWLD符号化部405は、符号化三次元データ414のヘッダに、当該符号化三次元データ414がSWLDを含むストリームであることを区別するための情報を付加する。
 なお、符号化三次元データ413を生成する処理と、符号化三次元データ414を生成する処理との処理順は上記と逆でもよい。また、これらの処理の一部又は全てが並列に行われてもよい。
 符号化三次元データ413及び414のヘッダに付与される情報として、例えば、「world_type」というパラメータが定義される。world_type=0の場合はストリームがWLDを含むことを表し、world_type=1の場合はストリームがSWLDを含むことを表す。更にその他の多数の種別を定義する場合には、world_type=2のように割り当てる数値を増やすようにしても構わない。また、符号化三次元データ413及び414の一方に特定のフラグが含まれてもよい。例えば、符号化三次元データ414に、当該ストリームがSWLDを含むことを含むフラグが付与されてもよい。この場合、復号装置は、フラグの有無によりWLDを含むストリームか、SWLDを含むストリームかを判別できる。
 また、WLD符号化部404がWLDを符号化する際に使用する符号化方法と、SWLD符号化部405がSWLDを符号化する際に使用する符号化方法とは異なってもよい。
 例えば、SWLDではデータが間引かされているため、WLDに比べ、周辺のデータとの相関が低くなる可能性がある。よって、SWLDに用いられる符号化方法では、WLDに用いられる符号化方法よりもイントラ予測及びインター予測のうちインター予測が優先されてもよい。
 また、SWLDに用いられる符号化方法とWLDに用いられる符号化方法とでは、三次元位置の表現手法が異なってもよい。例えば、SWLDでは、三次元座標によりFVXLの三次元位置を表現し、WLDでは、後述する8分木により三次元位置が表現されてもよいし、その逆でもよい。
 また、SWLD符号化部405は、SWLDの符号化三次元データ414のデータサイズがWLDの符号化三次元データ413のデータサイズより小さくなるように符号化を行う。例えば、上述したようにSWLDは、WLDに比べ、データ間の相関が低くなる可能性がある。これにより、符号化効率が下がり、符号化三次元データ414のデータサイズがWLDの符号化三次元データ413のデータサイズより大きくなる可能性がある。よって、SWLD符号化部405は、得られた符号化三次元データ414のデータサイズが、WLDの符号化三次元データ413のデータサイズより大きい場合には、再符号化を行うことで、データサイズを低減した符号化三次元データ414を再生成する。
 例えば、SWLD抽出部403は、抽出する特徴点の数を減らした抽出三次元データ412を再生成し、SWLD符号化部405は、当該抽出三次元データ412を符号化する。または、SWLD符号化部405における量子化の程度をより粗くしてもよい。例えば、後述する8分木構造において、最下層のデータを丸め込むことで、量子化の程度を粗くすることができる。
 また、SWLD符号化部405は、SWLDの符号化三次元データ414のデータサイズをWLDの符号化三次元データ413のデータサイズより小さくできない場合は、SWLDの符号化三次元データ414を生成しなくてもよい。または、WLDの符号化三次元データ413がSWLDの符号化三次元データ414にコピーされてもよい。つまり、SWLDの符号化三次元データ414としてWLDの符号化三次元データ413がそのまま用いられてもよい。
 次に、本実施の形態に係る三次元データ復号装置(例えばクライアント)の構成及び動作の流れを説明する。図18は、本実施の形態に係る三次元データ復号装置500のブロック図である。図19は、三次元データ復号装置500による三次元データ復号処理のフローチャートである。
 図18に示す三次元データ復号装置500は、符号化三次元データ511を復号することで復号三次元データ512又は513を生成する。ここで、符号化三次元データ511は、例えば、三次元データ符号化装置400で生成された符号化三次元データ413又は414である。
 この三次元データ復号装置500は、取得部501と、ヘッダ解析部502と、WLD復号部503と、SWLD復号部504とを備える。
 図19に示すように、まず、取得部501は、符号化三次元データ511を取得する(S501)。次に、ヘッダ解析部502は、符号化三次元データ511のヘッダを解析し、符号化三次元データ511がWLDを含むストリームか、SWLDを含むストリームかを判別する(S502)。例えば、上述したworld_typeのパラメータが参照され、判別が行われる。
 符号化三次元データ511がWLDを含むストリームである場合(S503でYes)、WLD復号部503は、符号化三次元データ511を復号することでWLDの復号三次元データ512を生成する(S504)。一方、符号化三次元データ511がSWLDを含むストリームである場合(S503でNo)、SWLD復号部504は、符号化三次元データ511を復号することでSWLDの復号三次元データ513を生成する(S505)。
 また、符号化装置と同様に、WLD復号部503がWLDを復号する際に使用する復号方法と、SWLD復号部504がSWLDを復号する際に使用する復号方法とは異なってもよい。例えば、SWLDに用いられる復号方法では、WLDに用いられる復号方法よりもイントラ予測及びインター予測のうちインター予測が優先されてもよい。
 また、SWLDに用いられる復号方法とWLDに用いられる復号方法とでは、三次元位置の表現手法が異なってもよい。例えば、SWLDでは、三次元座標によりFVXLの三次元位置を表現し、WLDでは、後述する8分木により三次元位置が表現されてもよいし、その逆でもよい。
 次に、三次元位置の表現手法である8分木表現について説明する。三次元データに含まれるVXLデータは8分木構造に変換された後、符号化される。図20は、WLDのVXLの一例を示す図である。図21は、図20に示すWLDの8分木構造を示す図である。図20に示す例では、点群を含むVXL(以下、有効VXL)である3つVXL1~3が存在する。図21に示すように、8分木構造はノードとリーフで構成される。各ノードは最大で8つのノードまたはリーフを持つ。各リーフはVXL情報を持つ。ここで、図21に示すリーフのうち、リーフ1、2、3はそれぞれ図20に示すVXL1、VXL2、VXL3を表す。
 具体的には、各ノード及びリーフは三次元位置に対応する。ノード1は、図20に示す全体のブロックに対応する。ノード1に対応するブロックは8つのブロックに分割され、8つのブロックのうち、有効VXLを含むブロックがノードに設定され、それ以外のブロックはリーフに設定される。ノードに対応するブロックは、さらに8つのノードまたはリーフに分割され、この処理が木構造の階層分繰り返される。また、最下層のブロックは、全てリーフに設定される。
 また、図22は、図20に示すWLDから生成したSWLDの例を示す図である。図20に示すVXL1及びVXL2は特徴量抽出の結果、FVXL1及びFVXL2と判定され、SWLDに加えられている。一方で、VXL3はFVXLと判定されず、SWLDに含まれていない。図23は、図22に示すSWLDの8分木構造を示す図である。図23に示す8分木構造では、図21に示す、VXL3に相当するリーフ3が削除されている。これにより、図21に示すノード3が有効VXLを持たなくなり、リーフに変更されている。このように一般的にSWLDのリーフ数はWLDのリーフ数より少なくなり、SWLDの符号化三次元データもWLDの符号化三次元データより小さくなる。
 以下、本実施の形態の変形例について説明する。
 例えば、車載装置等のクライアントは、自己位置推定を行う場合に、SWLDをサーバから受信し、SWLDを用いて自己位置推定を行い、障害物検知を行う場合は、レンジファインダなどの距離センサ、ステレオカメラ、又は複数の単眼カメラの組合せ等の様々な方法を用いて自分で取得した周辺の三次元情報に基づいて障害物検知を実施してもよい。
 また、一般的にSWLDには平坦領域のVXLデータが含まれにくい。そのため、サーバは、静的な障害物の検知用に、WLDをサブサンプルしたサブサンプルワールド(subWLD)を保持し、SWLDとsubWLDをクライアントに送信してもよい。これにより、ネットワーク帯域を抑制しつつ、クライアント側で自己位置推定及び障害物検知を行うことができる。
 また、クライアントが三次元地図データを高速に描画する際には、地図情報がメッシュ構造である方が便利な場合がある。そこで、サーバは、WLDからメッシュを生成し、メッシュワールド(MWLD)として予め保持してもよい。例えばクライアントは、粗い三次元描画を必要としている場合にはMWLDを受信し、詳細な三次元描画を必要としている場合にはWLDを受信する。これにより、ネットワーク帯域を抑制することができる。
 また、サーバは、各VXLのうち、特徴量が閾値以上であるVXLをFVXLに設定したが、異なる方法にてFVXLを算出しても構わない。例えば、サーバは、信号又は交差点などを構成するVXL、VLM、SPC、又はGOSを、自己位置推定、運転アシスト、又は自動運転等に必要と判断し、FVXL、FVLM、FSPC、FGOSとしてSWLDに含めるようにしても構わない。また、上記判断は手動で行われてもよい。なお、特徴量に基づき設定されたFVXL等に、上記方法で得られたFVXL等を加えてもよい。つまり、SWLD抽出部403は、さらに、入力三次元データ411から予め定められた属性を有する物体に対応するデータを抽出三次元データ412として抽出してもよい。
 また、それらの用途に必要な旨を特徴量とは別にラベリングするようにしても構わない。また、サーバは、SWLDの上位レイヤ(例えばレーンワールド)として、信号又は交差点などの自己位置推定、運転アシスト、又は自動運転等に必要なFVXLを別途保持してもよい。
 また、サーバは、WLD内のVXLにもランダムアクセス単位又は所定の単位毎に属性を付加してもよい。属性は、例えば、自己位置推定に必要或いは不要かを示す情報、又は、信号或いは交差点などの交通情報として重要かどうかなどを示す情報を含む。また、属性は、レーン情報(GDF:Geographic Data Filesなど)におけるFeature(交差点又は道路など)との対応関係を含んでもよい。
 また、WLD又はSWLDの更新方法として下記のような方法を用いても構わない。
 人、工事、又は並木(トラック向け)の変化などを示す更新情報が点群又はメタデータとしてサーバにアップロードされる。サーバは、当該アップロードに基づき、WLDを更新し、その後、更新したWLDを用いてSWLDを更新する。
 また、クライアントは、自己位置推定時に自身で生成した三次元情報とサーバから受信した三次元情報との不整合を検知した場合、自身で生成した三次元情報を更新通知とともにサーバに送信してもよい。この場合、サーバは、WLDを用いてSWLDを更新する。SWLDが更新されない場合、サーバは、WLD自体が古いと判断する。
 また、符号化ストリームのヘッダ情報として、WLDかSWLDかを区別する情報が付加されるとしたが、例えば、メッシュワールド又はレーンワールド等、多種類のワールドが存在する場合には、それらを区別する情報がヘッダ情報に付加されても構わない。また、特徴量が異なるSWLDが多数存在する場合には、それぞれを区別する情報がヘッダ情報に付加されても構わない。
 また、SWLDは、FVXLで構成されるとしたが、FVXLと判定されなかったVXLを含んでもよい。例えば、SWLDは、FVXLの特徴量を算出する際に使用する隣接VXLを含んでもよい。これにより、SWLDの各FVXLに特徴量情報が付加されない場合でも、クライアントは、SWLDを受信した際にFVXLの特徴量を算出することができる。なお、その際には、SWLDは各VXLがFVXLかVXLかを区別するための情報を含んでもよい。
 以上のように、三次元データ符号化装置400は、入力三次元データ411(第1三次元データ)から特徴量が閾値以上の抽出三次元データ412(第2三次元データ)を抽出し、抽出三次元データ412を符号化することで符号化三次元データ414(第1符号化三次元データ)を生成する。
 これによれば、三次元データ符号化装置400は、特徴量が閾値以上のデータを符号化した符号化三次元データ414を生成する。これにより、入力三次元データ411をそのまま符号化する場合に比べてデータ量を削減できる。よって、三次元データ符号化装置400は、伝送するデータ量を削減できる。
 また、三次元データ符号化装置400は、さらに、入力三次元データ411を符号化することで符号化三次元データ413(第2符号化三次元データ)を生成する。
 これによれば、三次元データ符号化装置400は、例えば、使用用途等に応じて、符号化三次元データ413と符号化三次元データ414とを選択的に伝送できる。
 また、抽出三次元データ412は、第1符号化方法により符号化され、入力三次元データ411は、第1符号化方法とは異なる第2符号化方法により符号化される。
 これによれば、三次元データ符号化装置400は、入力三次元データ411と抽出三次元データ412とにそれぞれ適した符号化方法を用いることができる。
 また、第1符号化方法では、第2符号化方法よりもイントラ予測及びインター予測のうちインター予測が優先される。
 これによれば、三次元データ符号化装置400は、隣接するデータ間の相関が低くなりやすい抽出三次元データ412に対して、インター予測の優先度を上げることができる。
 また、第1符号化方法と第2符号化方法とでは、三次元位置の表現手法が異なる。例えば、例えば、第2符号化方法では、8分木により三次元位置が表現され、第1符号化方法では、三次元座標により三次元位置を表現される。
 これによれば、三次元データ符号化装置400は、データ数(VXL又はFVXLの数)が異なる三次元データに対して、より適した三次元位置の表現手法を用いることができる。
 また、符号化三次元データ413及び414の少なくとも一方は、当該符号化三次元データが入力三次元データ411を符号化することで得られた符号化三次元データであるか、入力三次元データ411のうちの一部を符号化することで得られた符号化三次元データであるかを示す識別子を含む。つまり、当該識別子は、符号化三次元データがWLDの符号化三次元データ413であるかSWLDの符号化三次元データ414であるかを示す。
 これによれば、復号装置は、取得した符号化三次元データが符号化三次元データ413であるか符号化三次元データ414であるかを容易に判定できる。
 また、三次元データ符号化装置400は、符号化三次元データ414のデータ量が符号化三次元データ413のデータ量より小さくなるように抽出三次元データ412を符号化する。
 これによれば、三次元データ符号化装置400は、符号化三次元データ414のデータ量を符号化三次元データ413のデータ量より小さくできる。
 また、三次元データ符号化装置400は、さらに、入力三次元データ411から予め定められた属性を有する物体に対応するデータを抽出三次元データ412として抽出する。例えば、予め定められた属性を有する物体とは、自己位置推定、運転アシスト、又は自動運転等に必要な物体であり、信号又は交差点などである。
 これによれば、三次元データ符号化装置400は、復号装置で必要となるデータを含む符号化三次元データ414を生成できる。
 また、三次元データ符号化装置400(サーバ)は、さらに、クライアントの状態に応じて、符号化三次元データ413及び414の一方をクライアントに送信する。
 これによれば、三次元データ符号化装置400は、クライアントの状態に応じて適切なデータを送信できる。
 また、クライアントの状態は、クライアントの通信状況(例えばネットワーク帯域)、又はクライアントの移動速度を含む。
 また、三次元データ符号化装置400は、さらに、クライアントの要求に応じて、符号化三次元データ413及び414の一方をクライアントに送信する。
 これによれば、三次元データ符号化装置400は、クライアントの要求に応じて適切なデータを送信できる。
 また、本実施の形態に係る三次元データ復号装置500は、上記三次元データ符号化装置400により生成された符号化三次元データ413又は414を復号する。
 つまり、三次元データ復号装置500は、入力三次元データ411から抽出された特徴量が閾値以上の抽出三次元データ412が符号化されることで得られた符号化三次元データ414を第1復号方法により復号する。また、三次元データ復号装置500は、入力三次元データ411が符号化されることで得られた符号化三次元データ413を、第1復号方法とは異なる第2復号方法により復号する。
 これによれば、三次元データ復号装置500は、特徴量が閾値以上のデータを符号化した符号化三次元データ414と、符号化三次元データ413とを、例えば、使用用途等に応じて選択的に受信できる。これにより、三次元データ復号装置500は、伝送するデータ量を削減できる。さらに、三次元データ復号装置500は、入力三次元データ411と抽出三次元データ412とにそれぞれ適した復号方法を用いることができる。
 また、第1復号方法では、第2復号方法よりもイントラ予測及びインター予測のうちインター予測が優先される。
 これによれば、三次元データ復号装置500は、隣接するデータ間の相関が低くなりやすい抽出三次元データに対して、インター予測の優先度を上げることができる。
 また、第1復号方法と第2復号方法とでは、三次元位置の表現手法が異なる。例えば、例えば、第2復号方法では、8分木により三次元位置が表現され、第1復号方法では、三次元座標により三次元位置を表現される。
 これによれば、三次元データ復号装置500は、データ数(VXL又はFVXLの数)が異なる三次元データに対して、より適した三次元位置の表現手法を用いることができる。
 また、符号化三次元データ413及び414の少なくとも一方は、当該符号化三次元データが入力三次元データ411を符号化することで得られた符号化三次元データであるか、入力三次元データ411のうちの一部を符号化することで得られた符号化三次元データであるかを示す識別子を含む。三次元データ復号装置500は、当該識別子を参照して、符号化三次元データ413及び414を識別する。
 これによれば、三次元データ復号装置500は、取得した符号化三次元データが符号化三次元データ413であるか符号化三次元データ414であるかを容易に判定できる。
 また、三次元データ復号装置500は、さらに、クライアント(三次元データ復号装置500)の状態をサーバに通知する。三次元データ復号装置500は、クライアントの状態に応じて、サーバから送信された符号化三次元データ413及び414の一方を受信する。
 これによれば、三次元データ復号装置500は、クライアントの状態に応じて適切なデータを受信できる。
 また、クライアントの状態は、クライアントの通信状況(例えばネットワーク帯域)、又はクライアントの移動速度を含む。
 また、三次元データ復号装置500は、さらに、符号化三次元データ413及び414の一方をサーバに要求し、当該要求に応じて、サーバから送信された符号化三次元データ413及び414の一方を受信する。
 これによれば、三次元データ復号装置500は、用途に応じた適切なデータを受信できる。
 (実施の形態3)
 本実施の形態では、車両間での三次元データを送受信する方法について説明する。例えば、自車両と周辺車両との間での三次元データの送受信が行われる。
 図24は、本実施の形態に係る三次元データ作成装置620のブロック図である。この三次元データ作成装置620は、例えば、自車両に含まれ、三次元データ作成装置620が作成した第1三次元データ632に、受信した第2三次元データ635を合成することで、より密な第3三次元データ636を作成する。
 この三次元データ作成装置620は、三次元データ作成部621と、要求範囲決定部622と、探索部623と、受信部624と、復号部625と、合成部626とを備える。
 まず、三次元データ作成部621は、自車両が備えるセンサで検知したセンサ情報631を用いて第1三次元データ632を作成する。次に、要求範囲決定部622は、作成した第1三次元データ632の中でデータが不足している三次元空間範囲である要求範囲を決定する。
 次に、探索部623は、要求範囲の三次元データを所有する周辺車両を探索し、探索により特定した周辺車両に要求範囲を示す要求範囲情報633を送信する。次に、受信部624は、周辺車両から、要求範囲の符号化ストリームである符号化三次元データ634を受信する(S624)。なお、探索部623は、特定範囲に存在する全ての車両に対し、無差別にリクエストを出し、応答があった相手から符号化三次元データ634を受信してもよい。また、探索部623は、車両に限らず、信号機又は標識などの物体にリクエストを出し、当該物体から符号化三次元データ634を受信してもよい。
 次に、復号部625は、受信した符号化三次元データ634を復号することで第2三次元データ635を取得する。次に、合成部626は、第1三次元データ632と第2三次元データ635とを合成することで、より密な第3三次元データ636を作成する。
 次に、本実施の形態に係る三次元データ送信装置640の構成及び動作を説明する。図25は、三次元データ送信装置640のブロック図である。
 三次元データ送信装置640は、例えば、上述した周辺車両に含まれ、周辺車両が作成した第5三次元データ652を自車両が要求する第6三次元データ654に加工し、第6三次元データ654を符号化することで符号化三次元データ634を生成し、符号化三次元データ634を自車両に送信する。
 三次元データ送信装置640は、三次元データ作成部641と、受信部642と、抽出部643と、符号化部644と、送信部645とを備える。
 まず、三次元データ作成部641は、周辺車両が備えるセンサで検知したセンサ情報651を用いて第5三次元データ652を作成する。次に、受信部642は、自車両から送信された要求範囲情報633を受信する。
 次に、抽出部643は、第5三次元データ652から、要求範囲情報633で示される要求範囲の三次元データを抽出することで、第5三次元データ652を第6三次元データ654に加工する。次に、符号化部644は、第6三次元データ654を符号化することで、符号化ストリームである符号化三次元データ634を生成する。そして、送信部645は、自車両へ符号化三次元データ634を送信する。
 なお、ここでは、自車両が三次元データ作成装置620を備え、周辺車両が三次元データ送信装置640を備える例を説明するが、各車両が、三次元データ作成装置620と三次元データ送信装置640との機能を有してもよい。
 (実施の形態4)
 本実施の形態では、三次元マップに基づく自己位置推定における異常系の動作について説明する。
 車の自動運転、又は、ロボット、或いはドローンなどの飛行体などの移動体を自律的に移動させるなどの用途が今後拡大すると予想される。このような自律的な移動を実現する手段の一例として、移動体が、三次元マップ内における自らの位置を推定(自己位置推定)しながら、マップに従って走行する方法がある。
 自己位置推定は、三次元マップと、自車に搭載したレンジファインダー(LiDARなど)又はステレオカメラなどのセンサにより取得した自車周辺の三次元情報(以降、自車検知三次元データ)とをマッチングして、三次元マップ内の自車位置を推定することで実現できる。
 三次元マップは、HERE社が提唱するHDマップなどのように、三次元のポイントクラウドだけでなく、道路及び交差点の形状情報など二次元の地図データ、又は、渋滞及び事故などの実時間で変化する情報を含んでもよい。三次元データ、二次元データ、実時間で変化するメタデータなど複数のレイヤから三次元マップが構成され、装置は、必要なデータのみを取得、又は、参照することも可能である。
 ポイントクラウドのデータは、上述したSWLDであってもよいし、特徴点ではない点群データを含んでもよい。また、ポイントクラウドのデータの送受信は、1つ、または、複数のランダムアクセス単位を基本として行われる。
 三次元マップと自車検知三次元データとのマッチング方法として以下の方法を用いることができる。例えば、装置は、互いのポイントクラウドにおける点群の形状を比較し、特徴点間の類似度が高い部位が同一位置であると決定する。また、装置は、三次元マップがSWLDから構成される場合、SWLDを構成する特徴点と、自車検知三次元データから抽出した三次元特徴点とを比較してマッチングを行う。
 ここで、高精度に自己位置推定を行うためには、(A)三次元マップと自車検知三次元データが取得できており、かつ、(B)それらの精度が予め定められた基準を満たすことが必要となる。しかしながら、以下のような異常ケースでは、(A)又は(B)が満たせない。
 (1)三次元マップを通信経由で取得できない。
 (2)三次元マップが存在しない、又は、三次元マップを取得したが破損している。
 (3)自車のセンサが故障している、又は、悪天候のために、自車検知三次元データの生成精度が十分でない。
 これらの異常ケースに対処するための動作を、以下で説明する。以下では、車を例に動作を説明するが、以下の手法は、ロボット又はドローンなど、自律的に移動する動物体全般に対して適用できる。
 以下、三次元マップ又は自車検知三次元データにおける異常ケースに対応するための、本実施の形態に係る三次元情報処理装置の構成及び動作を説明する。図26は、本実施の形態に係る三次元情報処理装置700の構成例を示すブロック図である。
 三次元情報処理装置700は、例えば、自動車等の動物体に搭載される。図26に示すように、三次元情報処理装置700は、三次元マップ取得部701と、自車検知データ取得部702と、異常ケース判定部703と、対処動作決定部704と、動作制御部705とを備える。
 なお、三次元情報処理装置700は、二次元画像を取得するカメラ、又は、超音波或いはレーザーを用いた一次元データのセンサなど、自車周辺の構造物又は動物体を検知するための図示しない二次元又は一次元のセンサを備えてもよい。また、三次元情報処理装置700は、三次元マップを4G或いは5Gなどの移動体通信網、又は、車車間通信或いは路車間通信により取得するための通信部(図示せず)を備えてもよい。
 三次元マップ取得部701は、走行経路近傍の三次元マップ711を取得する。例えば、三次元マップ取得部701は、移動体通信網、又は、車車間通信或いは路車間通信により三次元マップ711を取得する。
 次に、自車検知データ取得部702は、センサ情報に基づいて自車検知三次元データ712を取得する。例えば、自車検知データ取得部702は、自車が備えるセンサにより取得されたセンサ情報に基づき、自車検知三次元データ712を生成する。
 次に、異常ケース判定部703は、取得した三次元マップ711及び自車検知三次元データ712の少なくとも一方に対して予め定められたチェックを実施することで異常ケースを検出する。つまり、異常ケース判定部703は、取得した三次元マップ711及び自車検知三次元データ712の少なくとも一方が異常であるかを判定する。
 異常ケースが検出された場合、対処動作決定部704は、異常ケースに対する対処動作を決定する。次に、動作制御部705は、三次元マップ取得部701など、対処動作の実施に必要となる各処理部の動作を制御する。
 一方、異常ケースが検出されない場合、三次元情報処理装置700は、処理を終了する。
 また、三次元情報処理装置700は、三次元マップ711と自車検知三次元データ712とを用いて、三次元情報処理装置700を有する車両の自己位置推定を行う。次に、三次元情報処理装置700は、自己位置推定の結果を用いて、当該車両を自動運転する。
 このように、三次元情報処理装置700は、第1の三次元位置情報を含むマップデータ(三次元マップ711)を通信路を介して取得する。例えば、第1の三次元位置情報は、三次元の座標情報を有する部分空間を単位として符号化され、各々が1以上の部分空間の集合体であり、各々を独立に復号可能な複数のランダムアクセス単位を含む。例えば、第1の三次元位置情報は、三次元の特徴量が所定の閾値以上となる特徴点が符号化されたデータ(SWLD)である。
 また、三次元情報処理装置700は、センサで検知した情報から第2の三次元位置情報(自車検知三次元データ712)を生成する。次に、三次元情報処理装置700は、第1の三次元位置情報又は第2の三次元位置情報に対して異常判定処理を実施することで、第1の三次元位置情報又は前記第2の三次元位置情報が異常であるかどうかを判定する。
 三次元情報処理装置700は、第1の三次元位置情報又は第2の三次元位置情報が異常であると判定された場合、当該異常に対する対処動作を決定する。次に、三次元情報処理装置700は、対処動作の実施に必要となる制御を実施する。
 これにより、三次元情報処理装置700は、第1の三次元位置情報又は第2の三次元位置情報の異常を検知し、対処動作を行うことができる。
 (実施の形態5)
 本実施の形態では、後続車両への三次元データ送信方法等について説明する。
 図27は、本実施の形態に係る三次元データ作成装置810の構成例を示すブロック図である。この三次元データ作成装置810は、例えば、車両に搭載される。三次元データ作成装置810は、外部の交通監視クラウド、前走車両又は後続車両と三次元データの送受信を行うとともに、三次元データを作成及び蓄積する。
 三次元データ作成装置810は、データ受信部811と、通信部812と、受信制御部813と、フォーマット変換部814と、複数のセンサ815と、三次元データ作成部816と、三次元データ合成部817と、三次元データ蓄積部818と、通信部819と、送信制御部820と、フォーマット変換部821と、データ送信部822とを備える。
 データ受信部811は、交通監視クラウド又は前走車両から三次元データ831を受信する。三次元データ831は、例えば、自車両のセンサ815で検知不能な領域を含む、ポイントクラウド、可視光映像、奥行き情報、センサ位置情報、又は速度情報などの情報を含む。
 通信部812は、交通監視クラウド又は前走車両と通信し、データ送信要求などを交通監視クラウド又は前走車両に送信する。
 受信制御部813は、通信部812を介して、対応フォーマット等の情報を通信先と交換し、通信先との通信を確立する。
 フォーマット変換部814は、データ受信部811が受信した三次元データ831にフォーマット変換等を行うことで三次元データ832を生成する。また、フォーマット変換部814は、三次元データ831が圧縮又は符号化されている場合には、伸張又は復号処理を行う。
 複数のセンサ815は、LiDAR、可視光カメラ又は赤外線カメラなどの、車両の外部の情報を取得するセンサ群であり、センサ情報833を生成する。例えば、センサ情報833は、センサ815がLiDARなどのレーザセンサである場合、ポイントクラウド(点群データ)等の三次元データである。なお、センサ815は複数でなくてもよい。
 三次元データ作成部816は、センサ情報833から三次元データ834を生成する。三次元データ834は、例えば、ポイントクラウド、可視光映像、奥行き情報、センサ位置情報、又は速度情報などの情報を含む。
 三次元データ合成部817は、自車両のセンサ情報833に基づいて作成された三次元データ834に、交通監視クラウド又は前走車両等が作成した三次元データ832を合成することで、自車両のセンサ815では検知できない前走車両の前方の空間も含む三次元データ835を構築する。
 三次元データ蓄積部818は、生成された三次元データ835等を蓄積する。
 通信部819は、交通監視クラウド又は後続車両と通信し、データ送信要求などを交通監視クラウド又は後続車両に送信する。
 送信制御部820は、通信部819を介して、対応フォーマット等の情報を通信先と交換し、通信先と通信を確立する。また、送信制御部820は、三次元データ合成部817で生成された三次元データ832の三次元データ構築情報と、通信先からのデータ送信要求とに基づき、送信対象の三次元データの空間である送信領域を決定する。
 具体的には、送信制御部820は、交通監視クラウド又は後続車両からのデータ送信要求に応じて、後続車両のセンサでは検知できない自車両の前方の空間を含む送信領域を決定する。また、送信制御部820は、三次元データ構築情報に基づいて送信可能な空間又は送信済み空間の更新有無等を判断することで送信領域を決定する。例えば、送信制御部820は、データ送信要求で指定された領域であり、かつ、対応する三次元データ835が存在する領域を送信領域に決定する。そして、送信制御部820は、通信先が対応するフォーマット、及び送信領域をフォーマット変換部821に通知する。
 フォーマット変換部821は、三次元データ蓄積部818に蓄積されている三次元データ835のうち、送信領域の三次元データ836を、受信側が対応しているフォーマットへ変換することで三次元データ837を生成する。なお、フォーマット変換部821は、三次元データ837を圧縮又は符号化することでデータ量を削減してもよい。
 データ送信部822は、三次元データ837を交通監視クラウド又は後続車両に送信する。この三次元データ837は、例えば、後続車両の死角になる領域を含む、自車両の前方のポイントクラウド、可視光映像、奥行き情報、又はセンサ位置情報などの情報を含む。
 なお、ここでは、フォーマット変換部814及び821にてフォーマット変換等が行われる例を述べたが、フォーマット変換は行われなくてもよい。
 このような構成により、三次元データ作成装置810は、自車両のセンサ815では検知できない領域の三次元データ831を外部から取得し、三次元データ831と自車両のセンサ815で検知したセンサ情報833に基づく三次元データ834とを合成することで三次元データ835を生成する。これにより、三次元データ作成装置810は、自車両のセンサ815で検知できない範囲の三次元データを生成できる。
 また、三次元データ作成装置810は、交通監視クラウド又は後続車両からのデータ送信要求に応じて、後続車両のセンサでは検知できない自車両の前方の空間を含む三次元データを、交通監視クラウド又は後続車両等へ送信できる。
 (実施の形態6)
 実施の形態5において、車両等のクライアント装置が、他の車両又は交通監視クラウド等のサーバに三次元データを送信する例を説明した。本実施の形態では、クライアント装置は、サーバ又は他のクライアント装置にセンサで得られたセンサ情報を送信する。
 まず、本実施の形態に係るシステムの構成を説明する。図28は、本実施の形態に係る三次元マップ及びセンサ情報の送受信システムの構成を示す図である。このシステムは、サーバ901と、クライアント装置902A及び902Bを含む。なお、クライアント装置902A及び902Bを特に区別しない場合には、クライアント装置902とも記す。
 クライアント装置902は、例えば、車両等の移動体に搭載される車載機器である。サーバ901は、例えば、交通監視クラウド等であり、複数のクライアント装置902と通信可能である。
 サーバ901は、クライアント装置902に、ポイントクラウドから構成される三次元マップを送信する。なお、三次元マップの構成はポイントクラウドに限定されず、メッシュ構造等、他の三次元データを表すものであってもよい。
 クライアント装置902は、サーバ901に、クライアント装置902が取得したセンサ情報を送信する。センサ情報は、例えば、LiDAR取得情報、可視光画像、赤外画像、デプス画像、センサ位置情報及び速度情報のうち少なくとも一つを含む。
 サーバ901とクライアント装置902との間で送受信されるデータは、データ削減のために圧縮されてもよいし、データの精度を維持するために非圧縮のままでも構わない。データを圧縮する場合、ポイントクラウドには例えば8分木構造に基づく三次元圧縮方式を用いることができる。また、可視光画像、赤外画像、及びデプス画像には二次元の画像圧縮方式を用いることできる。二次元の画像圧縮方式とは、例えば、MPEGで規格化されたMPEG-4 AVC又はHEVC等である。
 また、サーバ901は、クライアント装置902からの三次元マップの送信要求に応じてサーバ901で管理する三次元マップをクライアント装置902に送信する。なお、サーバ901はクライアント装置902からの三次元マップの送信要求を待たずに三次元マップを送信してもよい。例えば、サーバ901は、予め定められた空間にいる1つ以上のクライアント装置902に三次元マップをブロードキャストしても構わない。また、サーバ901は、一度送信要求を受けたクライアント装置902に、一定時間毎にクライアント装置902の位置に適した三次元マップを送信してもよい。また、サーバ901は、サーバ901が管理する三次元マップが更新される度にクライアント装置902に三次元マップを送信してもよい。
 クライアント装置902は、サーバ901に三次元マップの送信要求を出す。例えば、クライアント装置902が、走行時に自己位置推定を行いたい場合に、クライアント装置902は、三次元マップの送信要求をサーバ901に送信する。
 なお、次のような場合に、クライアント装置902はサーバ901に三次元マップの送信要求を出してもよい。クライアント装置902の保持する三次元マップが古い場合に、クライアント装置902はサーバ901に三次元マップの送信要求を出してもよい。例えば、クライアント装置902が三次元マップを取得してから一定期間が経過した場合に、クライアント装置902はサーバ901に三次元マップの送信要求を出してもよい。
 クライアント装置902が保持する三次元マップで示される空間から、クライアント装置902が外に出る一定時刻前に、クライアント装置902はサーバ901に三次元マップの送信要求を出してもよい。例えば、クライアント装置902が、クライアント装置902が保持する三次元マップで示される空間の境界から予め定められた距離以内に存在する場合に、クライアント装置902はサーバ901に三次元マップの送信要求を出してもよい。また、クライアント装置902の移動経路及び移動速度が把握できている場合には、これらに基づき、クライアント装置902が保持する三次元マップで示される空間から、クライアント装置902が外に出る時刻を予測してもよい。
 クライアント装置902がセンサ情報から作成した三次元データと三次元マップとの位置合せ時の誤差が一定以上の場合に、クライアント装置902はサーバ901に三次元マップの送信要求を出してもよい。
 クライアント装置902は、サーバ901から送信されたセンサ情報の送信要求に応じて、サーバ901にセンサ情報を送信する。なお、クライアント装置902はサーバ901からのセンサ情報の送信要求を待たずにセンサ情報をサーバ901に送ってもよい。例えば、クライアント装置902は、一度サーバ901からセンサ情報の送信要求を得た場合、一定期間の間、定期的にセンサ情報をサーバ901に送信してもよい。また、クライアント装置902は、クライアント装置902がセンサ情報を元に作成した三次元データと、サーバ901から得た三次元マップとの位置合せ時の誤差が一定以上の場合、クライアント装置902の周辺の三次元マップに変化が生じた可能性があると判断し、その旨とセンサ情報とをサーバ901に送信してもよい。
 サーバ901は、クライアント装置902にセンサ情報の送信要求を出す。例えば、サーバ901は、クライアント装置902から、GPS等のクライアント装置902の位置情報を受信する。サーバ901は、クライアント装置902の位置情報に基づき、サーバ901が管理する三次元マップにおいて情報が少ない空間にクライアント装置902が近づいていると判断した場合、新たな三次元マップを生成するためにクライアント装置902にセンサ情報の送信要求を出す。また、サーバ901は、三次元マップを更新したい場合、積雪時或いは災害時などの道路状況を確認したい場合、渋滞状況、或いは事件事故状況等を確認したい場合に、センサ情報の送信要求を出してもよい。
 また、クライアント装置902は、サーバ901から受け取るセンサ情報の送信要求の受信時における通信状態又は帯域に応じて、サーバ901に送信するセンサ情報のデータ量を設定してもよい。サーバ901に送信するセンサ情報のデータ量を設定するというのは、例えば、当該データそのものを増減させること、又は圧縮方式を適宜選択することである。
 図29は、クライアント装置902の構成例を示すブロック図である。クライアント装置902は、サーバ901からポイントクラウド等で構成される三次元マップを受信し、クライアント装置902のセンサ情報に基づいて作成した三次元データからクライアント装置902の自己位置を推定する。また、クライアント装置902は、取得したセンサ情報をサーバ901に送信する。
 クライアント装置902は、データ受信部1011と、通信部1012と、受信制御部1013と、フォーマット変換部1014と、複数のセンサ1015と、三次元データ作成部1016と、三次元画像処理部1017と、三次元データ蓄積部1018と、フォーマット変換部1019と、通信部1020と、送信制御部1021と、データ送信部1022とを備える。
 データ受信部1011は、サーバ901から三次元マップ1031を受信する。三次元マップ1031は、WLD又はSWLD等のポイントクラウドを含むデータである。三次元マップ1031には、圧縮データ、及び非圧縮データのどちらが含まれていてもよい。
 通信部1012は、サーバ901と通信し、データ送信要求(例えば、三次元マップの送信要求)などをサーバ901に送信する。
 受信制御部1013は、通信部1012を介して、対応フォーマット等の情報を通信先と交換し、通信先との通信を確立する。
 フォーマット変換部1014は、データ受信部1011が受信した三次元マップ1031にフォーマット変換等を行うことで三次元マップ1032を生成する。また、フォーマット変換部1014は、三次元マップ1031が圧縮又は符号化されている場合には、伸張又は復号処理を行う。なお、フォーマット変換部1014は、三次元マップ1031が非圧縮データであれば、伸張又は復号処理を行わない。
 複数のセンサ1015は、LiDAR、可視光カメラ、赤外線カメラ、又はデプスセンサなど、クライアント装置902が搭載されている車両の外部の情報を取得するセンサ群であり、センサ情報1033を生成する。例えば、センサ情報1033は、センサ1015がLiDARなどのレーザセンサである場合、ポイントクラウド(点群データ)等の三次元データである。なお、センサ1015は複数でなくてもよい。
 三次元データ作成部1016は、センサ情報1033に基づいて自車両の周辺の三次元データ1034を作成する。例えば、三次元データ作成部1016は、LiDARで取得した情報と、可視光カメラで得られた可視光映像とを用いて自車両の周辺の色情報付きのポイントクラウドデータを作成する。
 三次元画像処理部1017は、受信したポイントクラウド等の三次元マップ1032と、センサ情報1033から生成した自車両の周辺の三次元データ1034とを用いて、自車両の自己位置推定処理等を行う。なお、三次元画像処理部1017は、三次元マップ1032と三次元データ1034とを合成することで自車両の周辺の三次元データ1035を作成し、作成した三次元データ1035を用いて自己位置推定処理を行ってもよい。
 三次元データ蓄積部1018は、三次元マップ1032、三次元データ1034及び三次元データ1035等を蓄積する。
 フォーマット変換部1019は、センサ情報1033を、受信側が対応しているフォーマットへ変換することでセンサ情報1037を生成する。なお、フォーマット変換部1019は、センサ情報1037を圧縮又は符号化することでデータ量を削減してもよい。また、フォーマット変換部1019は、フォーマット変換をする必要がない場合は処理を省略してもよい。また、フォーマット変換部1019は、送信範囲の指定に応じて送信するデータ量を制御してもよい。
 通信部1020は、サーバ901と通信し、データ送信要求(センサ情報の送信要求)などをサーバ901から受信する。
 送信制御部1021は、通信部1020を介して、対応フォーマット等の情報を通信先と交換し、通信を確立する。
 データ送信部1022は、センサ情報1037をサーバ901に送信する。センサ情報1037は、例えば、LiDARで取得した情報、可視光カメラで取得した輝度画像、赤外線カメラで取得した赤外画像、デプスセンサで取得したデプス画像、センサ位置情報、及び速度情報など、複数のセンサ1015によって取得した情報を含む。
 次に、サーバ901の構成を説明する。図30は、サーバ901の構成例を示すブロック図である。サーバ901は、クライアント装置902から送信されたセンサ情報を受信し、受信したセンサ情報に基づいて三次元データを作成する。サーバ901は、作成した三次元データを用いて、サーバ901が管理する三次元マップを更新する。また、サーバ901は、クライアント装置902からの三次元マップの送信要求に応じて、更新した三次元マップをクライアント装置902に送信する。
 サーバ901は、データ受信部1111と、通信部1112と、受信制御部1113と、フォーマット変換部1114と、三次元データ作成部1116と、三次元データ合成部1117と、三次元データ蓄積部1118と、フォーマット変換部1119と、通信部1120と、送信制御部1121と、データ送信部1122とを備える。
 データ受信部1111は、クライアント装置902からセンサ情報1037を受信する。センサ情報1037は、例えば、LiDARで取得した情報、可視光カメラで取得した輝度画像、赤外線カメラで取得した赤外画像、デプスセンサで取得したデプス画像、センサ位置情報、及び速度情報などを含む。
 通信部1112は、クライアント装置902と通信し、データ送信要求(例えば、センサ情報の送信要求)などをクライアント装置902に送信する。
 受信制御部1113は、通信部1112を介して、対応フォーマット等の情報を通信先と交換し、通信を確立する。
 フォーマット変換部1114は、受信したセンサ情報1037が圧縮又は符号化されている場合には、伸張又は復号処理を行うことでセンサ情報1132を生成する。なお、フォーマット変換部1114は、センサ情報1037が非圧縮データであれば、伸張又は復号処理を行わない。
 三次元データ作成部1116は、センサ情報1132に基づいてクライアント装置902の周辺の三次元データ1134を作成する。例えば、三次元データ作成部1116は、LiDARで取得した情報と、可視光カメラで得られた可視光映像とを用いてクライアント装置902の周辺の色情報付ポイントクラウドデータを作成する。
 三次元データ合成部1117は、センサ情報1132を元に作成した三次元データ1134を、サーバ901が管理する三次元マップ1135に合成することで三次元マップ1135を更新する。
 三次元データ蓄積部1118は、三次元マップ1135等を蓄積する。
 フォーマット変換部1119は、三次元マップ1135を、受信側が対応しているフォーマットへ変換することで三次元マップ1031を生成する。なお、フォーマット変換部1119は、三次元マップ1135を圧縮又は符号化することでデータ量を削減してもよい。また、フォーマット変換部1119は、フォーマット変換をする必要がない場合は処理を省略してもよい。また、フォーマット変換部1119は、送信範囲の指定に応じて送信するデータ量を制御してもよい。
 通信部1120は、クライアント装置902と通信し、データ送信要求(三次元マップの送信要求)などをクライアント装置902から受信する。
 送信制御部1121は、通信部1120を介して、対応フォーマット等の情報を通信先と交換し、通信を確立する。
 データ送信部1122は、三次元マップ1031をクライアント装置902に送信する。三次元マップ1031は、WLD又はSWLD等のポイントクラウドを含むデータである。三次元マップ1031には、圧縮データ、及び非圧縮データのどちらが含まれていてもよい。
 次に、クライアント装置902の動作フローについて説明する。図31は、クライアント装置902による三次元マップ取得時の動作を示すフローチャートである。
 まず、クライアント装置902は、サーバ901へ三次元マップ(ポイントクラウド等)の送信を要求する(S1001)。このとき、クライアント装置902は、GPS等で得られたクライアント装置902の位置情報を合わせて送信することで、その位置情報に関連する三次元マップの送信をサーバ901に要求してもよい。
 次に、クライアント装置902は、サーバ901から三次元マップを受信する(S1002)。受信した三次元マップが圧縮データであれば、クライアント装置902は、受信した三次元マップを復号して非圧縮の三次元マップを生成する(S1003)。
 次に、クライアント装置902は、複数のセンサ1015で得られたセンサ情報1033からクライアント装置902の周辺の三次元データ1034を作成する(S1004)。次に、クライアント装置902は、サーバ901から受信した三次元マップ1032と、センサ情報1033から作成した三次元データ1034とを用いてクライアント装置902の自己位置を推定する(S1005)。
 図32は、クライアント装置902によるセンサ情報の送信時の動作を示すフローチャートである。まず、クライアント装置902は、サーバ901からセンサ情報の送信要求を受信する(S1011)。送信要求を受信したクライアント装置902は、センサ情報1037をサーバ901に送信する(S1012)。なお、クライアント装置902は、センサ情報1033が複数のセンサ1015で得られた複数の情報を含む場合、各情報を、各情報に適した圧縮方式で圧縮することでセンサ情報1037を生成してもよい。
 次に、サーバ901の動作フローについて説明する。図33は、サーバ901によるセンサ情報の取得時の動作を示すフローチャートである。まず、サーバ901は、クライアント装置902へセンサ情報の送信を要求する(S1021)。次に、サーバ901は、当該要求に応じてクライアント装置902から送信されたセンサ情報1037を受信する(S1022)。次に、サーバ901は、受信したセンサ情報1037を用いて三次元データ1134を作成する(S1023)。次に、サーバ901は、作成した三次元データ1134を三次元マップ1135に反映する(S1024)。
 図34は、サーバ901による三次元マップの送信時の動作を示すフローチャートである。まず、サーバ901は、クライアント装置902から三次元マップの送信要求を受信する(S1031)。三次元マップの送信要求を受信したサーバ901は、クライアント装置902へ三次元マップ1031を送信する(S1032)。このとき、サーバ901は、クライアント装置902の位置情報に合わせてその付近の三次元マップを抽出し、抽出した三次元マップを送信してもよい。また、サーバ901は、ポイントクラウドで構成される三次元マップを、例えば8分木構造による圧縮方式等を用いて圧縮し、圧縮後の三次元マップを送信してもよい。
 以下、本実施の形態の変形例について説明する。
 サーバ901は、クライアント装置902から受信したセンサ情報1037を用いてクライアント装置902の位置付近の三次元データ1134を作成する。次に、サーバ901は、作成した三次元データ1134と、サーバ901が管理する同エリアの三次元マップ1135とのマッチングを行うことによって、三次元データ1134と三次元マップ1135との差分を算出する。サーバ901は、差分が予め定められた閾値以上の場合は、クライアント装置902の周辺で何らかの異常が発生したと判断する。例えば、地震等の自然災害によって地盤沈下等が発生した際などに、サーバ901が管理する三次元マップ1135と、センサ情報1037を基に作成した三次元データ1134との間に大きな差が発生することが考えられる。
 センサ情報1037は、センサの種類、センサの性能、及びセンサの型番のうち少なくとも一つを示す情報を含んでもよい。また、センサ情報1037に、センサの性能に応じたクラスID等が付加されてもよい。例えば、センサ情報1037がLiDARで取得された情報である場合、数mm単位の精度で情報を取得できるセンサをクラス1、数cm単位の精度で情報を取得できるセンサをクラス2、数m単位の精度で情報を取得できるセンサをクラス3のように、センサの性能に識別子を割り当てることが考えられる。また、サーバ901は、センサの性能情報等を、クライアント装置902の型番から推定してもよい。例えば、クライアント装置902が車両に搭載されている場合、サーバ901は、当該車両の車種からセンサのスペック情報を判断してもよい。この場合、サーバ901は、車両の車種の情報を事前に取得していてもよいし、センサ情報に、当該情報が含まれてもよい。また、サーバ901は取得したセンサ情報1037を用いて、センサ情報1037を用いて作成した三次元データ1134に対する補正の度合いを切り替えてもよい。例えば、センサ性能が高精度(クラス1)である場合、サーバ901は、三次元データ1134に対する補正を行わない。センサ性能が低精度(クラス3)である場合、サーバ901は、三次元データ1134に、センサの精度に応じた補正を適用する。例えば、サーバ901は、センサの精度が低いほど補正の度合い(強度)を強くする。
 サーバ901は、ある空間にいる複数のクライアント装置902に同時にセンサ情報の送信要求を出してもよい。サーバ901は、複数のクライアント装置902から複数のセンサ情報を受信した場合に、全てのセンサ情報を三次元データ1134の作成に利用する必要はなく、例えば、センサの性能に応じて、利用するセンサ情報を選択してもよい。例えば、サーバ901は、三次元マップ1135を更新する場合、受信した複数のセンサ情報の中から高精度なセンサ情報(クラス1)を選別し、選別したセンサ情報を用いて三次元データ1134を作成してもよい。
 サーバ901は、交通監視クラウド等のサーバのみに限定されず、他のクライアント装置(車載)であってもよい。図35は、この場合のシステム構成を示す図である。
 例えば、クライアント装置902Cが近くにいるクライアント装置902Aにセンサ情報の送信要求を出し、クライアント装置902Aからセンサ情報を取得する。そして、クライアント装置902Cは、取得したクライアント装置902Aのセンサ情報を用いて三次元データを作成し、クライアント装置902Cの三次元マップを更新する。これにより、クライアント装置902Cは、クライアント装置902Aから取得可能な空間の三次元マップを、クライアント装置902Cの性能を活かして生成できる。例えば、クライアント装置902Cの性能が高い場合に、このようなケースが発生すると考えられる。
 また、この場合、センサ情報を提供したクライアント装置902Aは、クライアント装置902Cが生成した高精度な三次元マップを取得する権利が与えられる。クライアント装置902Aは、その権利に従ってクライアント装置902Cから高精度な三次元マップを受信する。
 また、クライアント装置902Cは近くにいる複数のクライアント装置902(クライアント装置902A及びクライアント装置902B)にセンサ情報の送信要求を出してもよい。クライアント装置902A又はクライアント装置902Bのセンサが高性能である場合には、クライアント装置902Cは、この高性能なセンサで得られたセンサ情報を用いて三次元データを作成できる。
 図36は、サーバ901及びクライアント装置902の機能構成を示すブロック図である。サーバ901は、例えば、三次元マップを圧縮及び復号する三次元マップ圧縮/復号処理部1201と、センサ情報を圧縮及び復号するセンサ情報圧縮/復号処理部1202とを備える。
 クライアント装置902は、三次元マップ復号処理部1211と、センサ情報圧縮処理部1212とを備える。三次元マップ復号処理部1211は、圧縮された三次元マップの符号化データを受信し、符号化データを復号して三次元マップを取得する。センサ情報圧縮処理部1212は、取得したセンサ情報から作成した三次元データの代わりに、センサ情報そのものを圧縮し、圧縮したセンサ情報の符号化データをサーバ901へ送信する。この構成により、クライアント装置902は、三次元マップ(ポイントクラウド等)を復号する処理を行う処理部(装置又はLSI)を内部に保持すればよく、三次元マップ(ポイントクラウド等)の三次元データを圧縮する処理を行う処理部を内部に保持する必要がない。これにより、クライアント装置902のコスト及び消費電力等を抑えることができる。
 以上のように、本実施の形態に係るクライアント装置902は、移動体に搭載され、移動体に搭載されたセンサ1015により得られた、移動体の周辺状況を示すセンサ情報1033から、移動体の周辺の三次元データ1034を作成する。クライアント装置902は、作成された三次元データ1034を用いて移動体の自己位置を推定する。クライアント装置902は、取得したセンサ情報1033をサーバ901又は他の移動体902に送信する。
 これによれば、クライアント装置902は、センサ情報1033をサーバ901等に送信する。これにより、三次元データを送信する場合に比べて、送信データのデータ量を削減できる可能性がある。また、三次元データの圧縮又は符号化等の処理をクライアント装置902で行う必要がないので、クライアント装置902の処理量を削減できる。よって、クライアント装置902は、伝送されるデータ量の削減、又は、装置の構成の簡略化を実現できる。
 また、クライアント装置902は、さらに、サーバ901に三次元マップの送信要求を送信し、サーバ901から三次元マップ1031を受信する。クライアント装置902は、自己位置の推定では、三次元データ1034と三次元マップ1032とを用いて、自己位置を推定する。
 また、センサ情報1033は、レーザセンサで得られた情報、輝度画像、赤外画像、デプス画像、センサの位置情報、及びセンサの速度情報のうち少なくとも一つを含む。
 また、センサ情報1033は、センサの性能を示す情報を含む。
 また、クライアント装置902は、センサ情報1033を符号化又は圧縮し、センサ情報の送信では、符号化又は圧縮後のセンサ情報1037を、サーバ901又は他の移動体902に送信する。これによれば、クライアント装置902は、伝送されるデータ量を削減できる。
 例えば、クライアント装置902は、プロセッサと、メモリとを備え、プロセッサは、メモリを用いて、上記の処理を行う。
 また、本実施の形態に係るサーバ901は、移動体に搭載されるクライアント装置902と通信可能であり、移動体に搭載されたセンサ1015により得られた、移動体の周辺状況を示すセンサ情報1037をクライアント装置902から受信する。サーバ901は、受信したセンサ情報1037から、移動体の周辺の三次元データ1134を作成する。
 これによれば、サーバ901は、クライアント装置902から送信されたセンサ情報1037を用いて三次元データ1134を作成する。これにより、クライアント装置902が三次元データを送信する場合に比べて、送信データのデータ量を削減できる可能性がある。また、三次元データの圧縮又は符号化等の処理をクライアント装置902で行う必要がないので、クライアント装置902の処理量を削減できる。よって、サーバ901は、伝送されるデータ量の削減、又は、装置の構成の簡略化を実現できる。
 また、サーバ901は、さらに、クライアント装置902にセンサ情報の送信要求を送信する。
 また、サーバ901は、さらに、作成された三次元データ1134を用いて三次元マップ1135を更新し、クライアント装置902からの三次元マップ1135の送信要求に応じて三次元マップ1135をクライアント装置902に送信する。
 また、センサ情報1037は、レーザセンサで得られた情報、輝度画像、赤外画像、デプス画像、センサの位置情報、及びセンサの速度情報のうち少なくとも一つを含む。
 また、センサ情報1037は、センサの性能を示す情報を含む。
 また、サーバ901は、さらに、センサの性能に応じて、三次元データを補正する。これによれば、当該三次元データ作成方法は、三次元データの品質を向上できる。
 また、サーバ901は、センサ情報の受信では、複数のクライアント装置902から複数のセンサ情報1037を受信し、複数のセンサ情報1037に含まれるセンサの性能を示す複数の情報に基づき、三次元データ1134の作成に用いるセンサ情報1037を選択する。これによれば、サーバ901は、三次元データ1134の品質を向上できる。
 また、サーバ901は、受信したセンサ情報1037を復号又は伸張し、復号又は伸張後のセンサ情報1132から、三次元データ1134を作成する。これによれば、サーバ901は、伝送されるデータ量を削減できる。
 例えば、サーバ901は、プロセッサと、メモリとを備え、プロセッサは、メモリを用いて、上記の処理を行う。
 (実施の形態7)
 本実施の形態では、インター予測処理を用いた三次元データの符号化方法及び復号方法について説明する。
 図37は、本実施の形態に係る三次元データ符号化装置1300のブロック図である。この三次元データ符号装置1300は、三次元データを符号化することで符号化信号である符号化ビットストリーム(以下、単にビットストリームとも記す)を生成する。図37に示すように、三次元データ符号化装置1300は、分割部1301と、減算部1302と、変換部1303と、量子化部1304と、逆量子化部1305と、逆変換部1306と、加算部1307と、参照ボリュームメモリ1308と、イントラ予測部1309と、参照スペースメモリ1310と、インター予測部1311と、予測制御部1312と、エントロピー符号化部1313とを備える。
 分割部1301は、三次元データに含まれる各スペース(SPC)を符号化単位である複数のボリューム(VLM)に分割する。また、分割部1301は、各ボリューム内のボクセルを8分木表現化(Octree化)する。なお、分割部1301は、スペースとボリュームを同一サイズとし、スペースを8分木表現化してもよい。また、分割部1301は、8分木化に必要な情報(深度情報など)をビットストリームのヘッダ等に付加してもよい。
 減算部1302は、分割部1301から出力されたボリューム(符号化対象ボリューム)と、後述するイントラ予測又はインター予測によって生成される予測ボリュームとの差分を算出し、算出された差分を予測残差として変換部1303に出力する。図38は、予測残差の算出例を示す図である。なお、ここで示す符号化対象ボリューム及び予測ボリュームのビット列は、例えば、ボリュームに含まれる三次元点(例えばポイントクラウド)の位置を示す位置情報である。
 以下、8分木表現とボクセルのスキャン順について説明する。ボリュームは8分木構造に変換(8分木化)された後、符号化される。8分木構造はノードとリーフとで構成される。各ノードは8つのノード又はリーフを持ち、各リーフはボクセル(VXL)情報を持つ。図39は、複数のボクセルを含むボリュームの構造例を示す図である。図40は、図39に示すボリュームを8分木構造に変換した例を示す図である。ここで、図40に示すリーフのうち、リーフ1、2、3はそれぞれ図39に示すボクセルVXL1、VXL2、VXL3を表し、点群を含むVXL(以下、有効VXL)を表現している。
 8分木は、例えば0、1の二値列で表現される。例えば、ノード又は有効VXLを値1、それ以外を値0とすると、各ノード及びリーフには図40に示す二値列が割当てられる。そして、幅優先又は深さ優先のスキャン順に応じて、この二値列がスキャンされる。例えば幅優先でスキャンされた場合、図41のAに示す二値列が得られる。深さ優先でスキャンした場合は図41のBに示す二値列が得られる。このスキャンにより得られた二値列はエントロピー符号化によって符号化され情報量が削減される。
 次に、8分木表現における深度情報について説明する。8分木表現における深度は、ボリューム内に含まれるポイントクラウド情報を、どの粒度まで保持するかをコントロールするために使用される。深度を大きく設定すると、より細かいレベルまでポイントクラウド情報を再現することができるが、ノード及びリーフを表現するためのデータ量が増える。逆に深度を小さく設定すると、データ量が減少するが、複数の異なる位置及び色の異なるポイントクラウド情報が同一位置かつ同一色であるとみなされるため、本来のポイントクラウド情報が持つ情報を失うことになる。
 例えば、図42は、図40に示す深度=2の8分木を、深度=1の8分木で表現した例を示す図である。図42に示す8分木は図40に示す8分木よりデータ量が少なくなる。つまり、図42に示す8分木は図42に示す8分木より二値列化後のビット数が少ない。ここで、図40に示すリーフ1とリーフ2が図41に示すリーフ1で表現されることになる。つまり、図40に示すリーフ1とリーフ2とが異なる位置であったという情報が失われる。
 図43は、図42に示す8分木に対応するボリュームを示す図である。図39に示すVXL1とVXL2が図43に示すVXL12に対応する。この場合、三次元データ符号化装置1300は、図43に示すVXL12の色情報を、図39に示すVXL1とVXL2との色情報から生成する。例えば、三次元データ符号化装置1300は、VXL1とVXL2との色情報の平均値、中間値、又は重み平均値などをVXL12の色情報として算出する。このように、三次元データ符号化装置1300は、8分木の深度を変えることで、データ量の削減を制御してもよい。
 三次元データ符号化装置1300は、8分木の深度情報を、ワールド単位、スペース単位、及びボリューム単位のいずれの単位で設定しても構わない。またその際、三次元データ符号化装置1300は、ワールドのヘッダ情報、スペースのヘッダ情報、又はボリュームのヘッダ情報に深度情報を付加してもよい。また、時間の異なる全てのワールド、スペース、及びボリュームで深度情報して同一の値を使用してもよい。この場合、三次元データ符号化装置1300は、全時間のワールドを管理するヘッダ情報に深度情報を付加してもよい。
 ボクセルに色情報が含まれる場合には、変換部1303は、ボリューム内のボクセルの色情報の予測残差に対し、直交変換等の周波数変換を適用する。例えば、変換部1303は、あるスキャン順で予測残差をスキャンすることで一次元配列を作成する。その後、変換部1303は、作成した一次元配列に一次元の直交変換を適用することで一次元配列を周波数領域に変換する。これにより、ボリューム内の予測残差の値が近い場合には低域の周波数成分の値が大きくなり、高域の周波数成分の値が小さくなる。よって、量子化部1304においてより効率的に符号量を削減することができる。
 また、変換部1303は、一次元ではなく、二次元以上の直交変換を用いてもよい。例えば、変換部1303は、あるスキャン順で予測残差を二次元配列にマッピングし、得られた二次元配列に二次元直交変換を適用する。また、変換部1303は、複数の直交変換方式から使用する直交変換方式を選択してもよい。この場合、三次元データ符号化装置1300は、どの直交変換方式を用いたかを示す情報をビットストリームに付加する。また、変換部1303は、次元の異なる複数の直交変換方式から使用する直交変換方式を選択してもよい。この場合、三次元データ符号化装置1300は、どの次元の直交変換方式を用いたかをビットストリームに付加する。
 例えば、変換部1303は、予測残差のスキャン順を、ボリューム内の8分木におけるスキャン順(幅優先又は深さ優先など)に合わせる。これにより、予測残差のスキャン順を示す情報をビットストリームに付加する必要がないので、オーバーヘッドを削減できる。また、変換部1303は、8分木のスキャン順とは異なるスキャン順を適用してもよい。この場合、三次元データ符号化装置1300は、予測残差のスキャン順を示す情報をビットストリームに付加する。これにより、三次元データ符号化装置1300は、予測残差を効率よく符号化することができる。また、三次元データ符号化装置1300は、8分木のスキャン順を適用するか否かを示す情報(フラグ等)をビットストリームに付加し、8分木のスキャン順を適用しない場合に、予測残差のスキャン順を示す情報をビットストリームに付加してもよい。
 変換部1303は、色情報の予測残差だけでなく、ボクセルが持つその他の属性情報を変換してもよい。例えば、変換部1303は、ポイントクラウドをLiDAR等で取得した際に得られる反射度等の情報を変換し、符号化してもよい。
 変換部1303は、スペースが色情報等の属性情報を持たない場合は、処理をスキップしてもよい。また、三次元データ符号化装置1300は、変換部1303の処理をスキップするか否かを示す情報(フラグ)をビットストリームに付加してもよい。
 量子化部1304は、変換部1303で生成された予測残差の周波数成分に対し、量子化制御パラメータを用いて量子化を行うことで量子化係数を生成する。これにより情報量が削減される。生成された量子化係数はエントロピー符号化部1313に出力される。量子化部1304は、量子化制御パラメータを、ワールド単位、スペース単位、又はボリューム単位で制御してもよい。その際には、三次元データ符号化装置1300は、量子化制御パラメータをそれぞれのヘッダ情報等に付加する。また、量子化部1304は、予測残差の周波数成分毎に、重みを変えて量子化制御を行ってもよい。例えば、量子化部1304は、低周波数成分は細かく量子化し、高周波成分は粗く量子化してもよい。この場合、三次元データ符号化装置1300は、各周波数成分の重みを表すパラメータをヘッダに付加してもよい。
 量子化部1304は、スペースが色情報等の属性情報を持たない場合は、処理をスキップしてもよい。また、三次元データ符号化装置1300は、量子化部1304の処理をスキップするか否かを示す情報(フラグ)をビットストリームに付加してもよい。
 逆量子化部1305は、量子化制御パラメータを用いて、量子化部1304で生成された量子化係数に逆量子化を行うことで予測残差の逆量子化係数を生成し、生成した逆量子化係数を逆変換部1306に出力する。
 逆変換部1306は、逆量子化部1305で生成された逆量子化係数に対し逆変換を適用することで逆変換適用後予測残差を生成する。この逆変換適用後予測残差は、量子化後に生成された予測残差であるため、変換部1303が出力した予測残差とは完全には一致しなくてもよい。
 加算部1307は、逆変換部1306で生成された逆変換適用後予測残差と、量子化前の予測残差の生成に用いられた、後述するイントラ予測又はインター予測により生成された予測ボリュームとを加算して再構成ボリュームを生成する。この再構成ボリュームは、参照ボリュームメモリ1308、又は、参照スペースメモリ1310に格納される。
 イントラ予測部1309は、参照ボリュームメモリ1308に格納された隣接ボリュームの属性情報を用いて、符号化対象ボリュームの予測ボリュームを生成する。属性情報とは、ボクセルの色情報又は反射度を含む。イントラ予測部1309は、符号化対象ボリュームの色情報又は反射度の予測値を生成する。
 図44は、イントラ予測部1309の動作を説明するための図である。例えば、イントラ予測部1309は、図44に示す、符号化対象ボリューム(ボリュームidx=3)の予測ボリュームを、隣接ボリューム(ボリュームidx=0)から生成する。ここで、ボリュームidxとはスペース内のボリュームに対し付加される識別子情報であり、各ボリュームに異なる値が割当てられる。ボリュームidxの割当ての順番は符号化順と同じ順番であってもよいし、符号化順とは異なる順番であってもよい。例えば、イントラ予測部1309は、図44に示す符号化対象ボリュームの色情報の予測値として、隣接ボリュームであるボリュームidx=0内に含まれるボクセルの色情報の平均値を用いる。この場合、符号化対象ボリューム内に含まれる各ボクセルの色情報から、色情報の予測値が差し引かれることで予測残差が生成される。この予測残差に対して変換部1303以降の処理が行われる。また、この場合、三次元データ符号化装置1300は、隣接ボリューム情報と、予測モード情報とをビットストリームに付加する。ここで隣接ボリューム情報とは、予測に用いた隣接ボリュームを示す情報であり、例えば、予測に用いた隣接ボリュームのボリュームidxを示す。また、予測モード情報とは、予測ボリュームの生成に使用したモードを示す。モードとは、例えば、隣接ボリューム内のボクセルの平均値から予測値を生成する平均値モード、又は隣接ボリューム内のボクセルの中間値から予測値を生成する中間値モード等である。
 イントラ予測部1309は、予測ボリュームを、複数の隣接ボリュームから生成してもよい。例えば、図44に示す構成において、イントラ予測部1309は、ボリュームidx=0のボリュームから予測ボリューム0を生成し、ボリュームidx=1のボリュームから予測ボリューム1を生成する。そして、イントラ予測部1309は、予測ボリューム0と予測ボリューム1の平均を最終的な予測ボリュームとして生成する。この場合、三次元データ符号化装置1300は、予測ボリュームの生成に使用した複数のボリュームの複数のボリュームidxをビットストリームに付加してもよい。
 図45は、本実施の形態に係るインター予測処理を模式的に示す図である。インター予測部1311は、ある時刻T_Curのスペース(SPC)を、異なる時刻T_LXの符号化済みスペースを用いて符号化(インター予測)する。この場合、インター予測部1311は、異なる時刻T_LXの符号化済みスペースに回転及び並進処理を適用して符号化処理を行う。
 また、三次元データ符号化装置1300は、異なる時刻T_LXのスペースに適用した回転及び並進処理に関わるRT情報をビットストリームに付加する。異なる時刻T_LXとは、例えば、前記ある時刻T_Curより前の時刻T_L0である。このとき、三次元データ符号化装置1300は、時刻T_L0のスペースに適用した回転及び並進処理に関わるRT情報RT_L0をビットストリームに付加してもよい。
 または、異なる時刻T_LXとは、例えば、前記ある時刻T_Curより後の時刻T_L1である。このとき、三次元データ符号化装置1300は、時刻T_L1のスペースに適用した回転及び並進処理に関わるRT情報RT_L1をビットストリームに付加してもよい。
 または、インター予測部1311は、異なる時刻T_L0及び時刻T_L1の両方のスペースを参照して符号化(双予測)を行う。この場合には、三次元データ符号化装置1300は、それぞれのスペースに適用した回転及び並進に関わるRT情報RT_L0及びRT_L1の両方をビットストリームに付加してもよい。
 なお、上記ではT_L0をT_Curより前の時刻、T_L1をT_Curより後の時刻としたが、必ずしもこれに限らない。例えば、T_L0とT_L1は共にT_Curより前の時刻でもよい。または、T_L0とT_L1は共にT_Curより後の時刻でもよい。
 また、三次元データ符号化装置1300は、複数の異なる時刻のスペースを参照して符号化を行う場合には、それぞれのスペースに適用した回転及び並進に関わるRT情報をビットストリームに付加してもよい。例えば、三次元データ符号化装置1300は、参照する複数の符号化済みスペースを2つの参照リスト(L0リスト及びL1リスト)で管理する。L0リスト内の第1の参照スペースをL0R0とし、L0リスト内の第2の参照スペースをL0R1とし、L1リスト内の第1の参照スペースをL1R0とし、L1リスト内の第2の参照スペースをL1R1とした場合、三次元データ符号化装置1300は、L0R0のRT情報RT_L0R0と、L0R1のRT情報RT_L0R1と、L1R0のRT情報RT_L1R0と、L1R1のRT情報RT_L1R1とをビットストリームに付加する。例えば、三次元データ符号化装置1300は、これらのRT情報をビットストリームのヘッダ等に付加する。
 また、三次元データ符号化装置1300は、複数の異なる時刻の参照スペースを参照して符号化を行う場合、参照スペース毎に回転及び並進を適用するか否かを判定する。その際、三次元データ符号化装置1300は、参照スペース毎に回転及び並進を適用したか否かを示す情報(RT適用フラグ等)をビットストリームのヘッダ情報等に付加してもよい。例えば、三次元データ符号化装置1300は、符号化対象スペースから参照する参照スペース毎にICP(Interactive Closest Point)アルゴリズムを用いてRT情報、及びICPエラー値を算出する。三次元データ符号化装置1300は、ICPエラー値が、予め定められた一定値以下の場合は、回転及び並進を行う必要がないと判定してRT適用フラグをオフに設定する。一方、三次元データ符号化装置1300は、ICPエラー値が上記一定値より大きい場合は、RT適用フラグをオンに設定し、RT情報をビットストリームに付加する。
 図46は、RT情報及びRT適用フラグをヘッダに付加するシンタックス例を示す図である。なお、各シンタックスに割当てるビット数は、そのシンタックスが取りうる範囲で決定してもよい。例えば、参照リストL0内に含まれる参照スペース数が8つの場合、MaxRefSpc_l0には3bitが割当てられてもよい。割当てるビット数を、各シンタックスが取りうる値に応じて可変にしてもよいし、取りうる値に関わらず固定にしてもよい。割り当てるビット数を固定にする場合は、三次元データ符号化装置1300は、その固定ビット数を別のヘッダ情報に付加してもよい。
 ここで、図46に示す、MaxRefSpc_l0は、参照リストL0内に含まれる参照スペース数を示す。RT_flag_l0[i]は、参照リストL0内の参照スペースiのRT適用フラグである。RT_flag_l0[i]が1の場合、参照スペースiに回転及び並進が適用される。RT_flag_l0[i]が0の場合、参照スペースiに回転及び並進が適用されない。
 R_l0[i]及びT_l0[i]は、参照リストL0内の参照スペースiのRT情報である。R_l0[i]は、参照リストL0内の参照スペースiの回転情報である。回転情報は、適用された回転処理の内容を示し、例えば、回転行列、又はクォータニオン等である。T_l0[i]は、参照リストL0内の参照スペースiの並進情報である。並進情報は、適用された並進処理の内容を示し、例えば、並進ベクトル等である。
 MaxRefSpc_l1は、参照リストL1内に含まれる参照スペース数を示す。RT_flag_l1[i]は、参照リストL1内の参照スペースiのRT適用フラグである。RT_flag_l1[i]が1の場合、参照スペースiに回転及び並進が適用される。RT_flag_l1[i]が0の場合、参照スペースiに回転及び並進が適用されない。
 R_l1[i]及びT_l1[i]は、参照リストL1内の参照スペースiのRT情報である。R_l1[i]は、参照リストL1内の参照スペースiの回転情報である。回転情報は、適用された回転処理の内容を示し、例えば、回転行列、又はクォータニオン等である。T_l1[i]は、参照リストL1内の参照スペースiの並進情報である。並進情報は、適用された並進処理の内容を示し、例えば、並進ベクトル等である。
 インター予測部1311は、参照スペースメモリ1310に格納された符号化済みの参照スペースの情報を用いて符号化対象ボリュームの予測ボリュームを生成する。上述したように、インター予測部1311は、符号化対象ボリュームの予測ボリュームを生成する前に、符号化対象スペースと参照スペースの全体的な位置関係を近づけるために、符号化対象スペースと参照スペースでICP(Interactive Closest Point)アルゴリズムを用いてRT情報を求める。そして、インター予測部1311は、求めたRT情報を用いて参照スペースに回転及び並進処理を適用することで参照スペースBを得る。その後、インター予測部1311は、符号化対象スペース内の符号化対象ボリュームの予測ボリュームを参照スペースB内の情報を用いて生成する。ここで、三次元データ符号化装置1300は、参照スペースBを得るために用いられたRT情報を符号化対象スペースのヘッダ情報等に付加する。
 このように、インター予測部1311は、参照スペースに回転及び並進処理を適用することにより符号化対象スペースと参照スペースとの全体的な位置関係を近づけてから、参照スペースの情報を用いて予測ボリュームを生成することで予測ボリュームの精度を向上できる。また、予測残差を抑制できるので符号量を削減できる。なお、ここでは、符号化対象スペースと参照スペースとを用いてICPを行う例を示したが、必ずしもこれに限らない。例えば、インター予測部1311は、処理量を削減するために、ボクセル又はポイントクラウド数を間引いた符号化対象スペース、及び、ボクセル又はポイントクラウド数を間引いた参照スペースの少なくとも一方を用いてICPを行うことで、RT情報を求めてもよい。
 また、インター予測部1311は、ICPの結果得られるICPエラー値が、予め定められた第1閾値より小さい場合、つまり、例えば符号化対象スペースと参照スペースの位置関係が近い場合には、回転及び並進処理は必要ないと判断し、回転及び並進を行わなくてもよい。この場合、三次元データ符号化装置1300は、RT情報をビットストリームに付加しないことによりオーバーヘッドを抑制してもよい。
 また、インター予測部1311は、ICPエラー値が、予め定められた第2閾値より大きい場合には、スペース間の形状変化が大きいと判断し、符号化対象スペースの全てのボリュームにイントラ予測を適用してもよい。以下、イントラ予測を適用するスペースをイントラスペースと呼ぶ。また、第2閾値は上記第1閾値より大きい値である。また、ICPに限定せず、2つのボクセル集合、又は、2つのポイントクラウド集合からRT情報を求める方法であれば、どのような手法を適用してもよい。
 また、三次元データに形状又は色等の属性情報が含まれる場合には、インター予測部1311は、符号化対象スペース内の符号化対象ボリュームの予測ボリュームとして、例えば参照スペース内で符号化対象ボリュームと最も形状又は色等の属性情報が近いボリュームを探索する。また、この参照スペースは、例えば、上述した回転及び並進処理が行われた後の参照スペースである。インター予測部1311は、探索により得られたボリューム(参照ボリューム)から予測ボリュームを生成する。図47は、予測ボリュームの生成動作を説明するための図である。インター予測部1311は、図47に示す符号化対象ボリューム(ボリュームidx=0)を、インター予測を用いて符号化する場合、参照スペース内の参照ボリュームを順にスキャンしながら、符号化対象ボリュームと参照ボリュームとの差分である予測残差が一番小さいボリュームを探索する。インター予測部1311は、予測残差が一番小さいボリュームを予測ボリュームとして選択する。符号化対象ボリュームと予測ボリュームとの予測残差が変換部1303以降の処理により符号化される。ここで、予測残差とは、符号化対象ボリュームの属性情報と予測ボリュームの属性情報との差分である。また、三次元データ符号化装置1300は、予測ボリュームとして参照した参照スペース内の参照ボリュームのボリュームidxをビットストリームのヘッダ等に付加する。
 図47に示す例では、参照スペースL0R0のボリュームidx=4の参照ボリュームが符号化対象ボリュームの予測ボリュームとして選択される。そして、符号化対象ボリュームと参照ボリュームとの予測残差と、参照ボリュームidx=4とが符号化されてビットストリームに付加される。
 なお、ここでは属性情報の予測ボリュームを生成する例を説明したが、位置情報の予測ボリュームについても同様の処理が行われてもよい。
 予測制御部1312は、符号化対象ボリュームをイントラ予測、及びインター予測のいずれを用いて符号化するかを制御する。ここで、イントラ予測、及びインター予測を含むモードを予測モードと呼ぶ。例えば、予測制御部1312は、符号化対象ボリュームをイントラ予測で予測した場合の予測残差と、インター予測で予測した場合の予測残差とを評価値として算出し、評価値が小さい方の予測モードを選択する。なお、予測制御部1312は、イントラ予測の予測残差とインター予測の予測残差とに、それぞれ直交変換、量子化、及び、エントロピー符号化を適用することで実際の符号量を算出し、算出した符号量を評価値として予測モードを選択してもよい。また、評価値に予測残差以外のオーバーヘッド情報(参照ボリュームidx情報など)を加えるようにしてもよい。また、予測制御部1312は、符号化対象スペースをイントラスペースで符号化すると予め決定されている場合には、常にイントラ予測を選択してもよい。
 エントロピー符号化部1313は、量子化部1304からの入力である量子化係数を可変長符号化することにより符号化信号(符号化ビットストリーム)を生成する。具体的には、エントロピー符号化部1313は、例えば、量子化係数を二値化し、得られた二値信号を算術符号化する。
 次に、三次元データ符号化装置1300により生成された符号化信号を復号する三次元データ復号装置について説明する。図48は、本実施の形態に係る三次元データ復号装置1400のブロック図である。この三次元データ復号装置1400は、エントロピー復号部1401と、逆量子化部1402と、逆変換部1403と、加算部1404と、参照ボリュームメモリ1405と、イントラ予測部1406と、参照スペースメモリ1407と、インター予測部1408と、予測制御部1409とを備える。
 エントロピー復号部1401は、符号化信号(符号化ビットストリーム)を可変長復号する。例えば、エントロピー復号部1401は、符号化信号を算術復号して二値信号を生成し、生成した二値信号から量子化係数を生成する。
 逆量子化部1402は、エントロピー復号部1401から入力された量子化係数を、ビットストリーム等に付加された量子化パラメータを用いて逆量子化することで逆量子化係数を生成する。
 逆変換部1403は、逆量子化部1402から入力された逆量子化係数を逆変換することで予測残差を生成する。例えば、逆変換部1403は、逆量子化係数を、ビットストリームに付加された情報に基づいて逆直交変換することで予測残差を生成する。
 加算部1404は、逆変換部1403で生成された予測残差と、イントラ予測又はインター予測により生成された予測ボリュームとを加算して再構成ボリュームを生成する。この再構成ボリュームは、復号三次元データとして出力されるとともに、参照ボリュームメモリ1405、又は、参照スペースメモリ1407に格納される。
 イントラ予測部1406は、参照ボリュームメモリ1405内の参照ボリュームとビットストリームに付加された情報とを用いてイントラ予測により予測ボリュームを生成する。具体的には、イントラ予測部1406は、ビットストリームに付加された隣接ボリューム情報(例えばボリュームidx)と、予測モード情報とを取得し、隣接ボリューム情報で示さる隣接ボリュームを用いて、予測モード情報で示されるモードにより予測ボリュームを生成する。なお、これらの処理の詳細は、ビットストリームに付与された情報が用いられる点を除き、上述したイントラ予測部1309による処理と同様である。
 インター予測部1408は、参照スペースメモリ1407内の参照スペースとビットストリームに付加された情報とを用いてインター予測により予測ボリュームを生成する。具体的には、インター予測部1408は、ビットストリームに付加された参照スペース毎のRT情報を用いて参照スペースに対して回転及び並進処理を適用し、適用後の参照スペースを用いて予測ボリュームを生成する。なお、参照スペース毎のRT適用フラグがビットストリーム内に存在する場合には、インター予測部1408は、RT適用フラグに応じて参照スペースに回転及び並進処理を適用する。なお、これらの処理の詳細は、ビットストリームに付与された情報が用いられる点を除き、上述したインター予測部1311による処理と同様である。
 予測制御部1409は、復号対象ボリュームをイントラ予測で復号するか、インター予測で復号するかを制御する。例えば、予測制御部1409は、ビットストリームに付加された、使用する予測モードを示す情報に応じてイントラ予測又はインター予測を選択する。なお、予測制御部1409は、復号対象スペースをイントラスペースで復号すると予め決定されている場合は、常にイントラ予測を選択してもよい。
 以下、本実施の形態の変形例について説明する。本実施の形態ではスペース単位で回転及び並進が適用される例を説明したが、より細かい単位で回転及び並進が適用されてもよい。例えば、三次元データ符号化装置1300は、スペースをサブスペースに分割し、サブスペース単位で回転及び並進を適用してもよい。この場合、三次元データ符号化装置1300は、サブスペース毎にRT情報を生成し、生成したRT情報をビットストリームのヘッダ等に付加する。また、三次元データ符号化装置1300は、符号化単位であるボリューム単位で回転及び並進を適用してもよい。この場合、三次元データ符号化装置1300は、符号化ボリューム単位でRT情報を生成し、生成したRT情報をビットストリームのヘッダ等に付加する。さらに、上記を組み合わせてもよい。つまり、三次元データ符号化装置1300は、大きい単位で回転及び並進を適用し、その後、細かい単位で回転及び並進を適用してもよい。例えば、三次元データ符号化装置1300は、スペース単位で回転及び並進を適用し、得られたスペースに含まれる複数のボリュームの各々に対して、互いに異なる回転及び並進を適用してもよい。
 また、本実施の形態では参照スペースに回転及び並進を適用する例を説明したが、必ずしもこれに限らない。例えば、三次元データ符号化装置1300は、例えば、スケール処理を適用して三次元データの大きさを変化させてもよい。また、三次元データ符号化装置1300は、回転、並進及びスケールのうち、いずれか1つ又は2つを適用してもよい。また、上記のように多段階で異なる単位で処理を適用する場合には、各単位に適用される処理の種類が異なってもよい。例えば、スペース単位では回転及び並進が適用され、ボリューム単位では並進が適用されてもよい。
 なお、これらの変形例については、三次元データ復号装置1400に対しても同様に適用できる。
 以上のように、本実施の形態に係る三次元データ符号化装置1300は、以下の処理を行う。図48は、三次元データ符号化装置1300によるインター予測処理のフローチャートである。
 まず、三次元データ符号化装置1300は、対象三次元データ(例えば符号化対象スペース)と異なる時刻の参照三次元データ(例えば参照スペース)に含まれる三次元点の位置情報を用いて予測位置情報(例えば予測ボリューム)を生成する(S1301)。具体的には、三次元データ符号化装置1300は、参照三次元データに含まれる三次元点の位置情報に回転及び並進処理を適用することで予測位置情報を生成する。
 なお、三次元データ符号化装置1300は、回転及び並進処理を第1の単位(例えばスペース)で行い、予測位置情報の生成を第1の単位より細かい第2の単位(例えばボリューム)で行ってもよい。例えば、三次元データ符号化装置1300は、回転及び並進処理後の参照スペースに含まれる複数のボリュームのうち、符号化対象スペースに含まれる符号化対象ボリュームと位置情報の差が最小となるボリュームを探索し、得られたボリュームを予測ボリュームとして用いる。なお、三次元データ符号化装置1300は、回転及び並進処理と、予測位置情報の生成とを同一の単位で行ってもよい。
 また、三次元データ符号化装置1300は、参照三次元データに含まれる三次元点の位置情報に第1の単位(例えばスペース)で第1回転及び並進処理を適用し、第1回転及び並進処理により得られた三次元点の位置情報に、第1の単位より細かい第2の単位(例えばボリューム)で第2回転及び並進処理を適用することで予測位置情報を生成してもよい。
 ここで、三次元点の位置情報及び予測位置情報は、例えば図41に示すように、8分木構造で表現される。例えば、三次元点の位置情報及び予測位置情報は、8分木構造における深度と幅とのうち、幅を優先したスキャン順で表される。または、三次元点の位置情報及び予測位置情報は、8分木構造における深度と幅とのうち、深度を優先したスキャン順で表される。
 また、図46に示すように、三次元データ符号化装置1300は、参照三次元データに含まれる三次元点の位置情報に回転及び並進処理を適用するか否かを示すRT適用フラグを符号化する。つまり、三次元データ符号化装置1300は、RT適用フラグを含む符号化信号(符号化ビットストリーム)を生成する。また、三次元データ符号化装置1300は、回転及び並進処理の内容を示すRT情報を符号化する。つまり、三次元データ符号化装置1300は、RT情報を含む符号化信号(符号化ビットストリーム)を生成する。なお、三次元データ符号化装置1300は、RT適用フラグにより回転及び並進処理を適用することが示される場合にRT情報を符号化し、RT適用フラグにより回転及び並進処理を適用しないことが示される場合にRT情報を符号化しなくてもよい。
 また、三次元データは、例えば、三次元点の位置情報と、各三次元点の属性情報(色情報等)とを含む。三次元データ符号化装置1300は、参照三次元データに含まれる三次元点の属性情報を用いて予測属性情報を生成する(S1302)。
 次に、三次元データ符号化装置1300は、対象三次元データに含まれる三次元点の位置情報を、予測位置情報を用いて符号化する。例えば、三次元データ符号化装置1300は、図38に示すように対象三次元データに含まれる三次元点の位置情報と予測位置情報との差分である差分位置情報を算出する(S1303)。
 また、三次元データ符号化装置1300は、対象三次元データに含まれる三次元点の属性情報を、予測属性情報を用いて符号化する。例えば、三次元データ符号化装置1300は、対象三次元データに含まれる三次元点の属性情報と予測属性情報との差分である差分属性情報を算出する(S1304)。次に、三次元データ符号化装置1300は、算出された差分属性情報に変換及び量子化を行う(S1305)。
 最後に、三次元データ符号化装置1300は、差分位置情報と、量子化後の差分属性情報とを符号化(例えばエントロピー符号化)する(S1306)。つまり、三次元データ符号化装置1300は、差分位置情報と差分属性情報とを含む符号化信号(符号化ビットストリーム)を生成する。
 なお、三次元データに属性情報が含まれない場合には、三次元データ符号化装置1300は、ステップS1302、S1304及びS1305を行わなくてもよい。また、三次元データ符号化装置1300は、三次元点の位置情報の符号化と、三次元点の属性情報の符号化とのうち、一方のみを行ってもよい。
 また、図49に示す処理の順序は一例であり、これに限定されない。例えば、位置情報に対する処理(S1301、S1303)と、属性情報に対する処理(S1302、S1304、S1305)とは互いに独立しているため、任意の順序で行われてもよいし、一部が並列処理されてもよい。
 以上により、本実施の形態に三次元データ符号化装置1300は、対象三次元データと異なる時刻の参照三次元データに含まれる三次元点の位置情報を用いて予測位置情報を生成し、対象三次元データに含まれる三次元点の位置情報と予測位置情報との差分である差分位置情報を符号化する。これにより、符号化信号のデータ量を削減できるので符号化効率を向上できる。
 また、本実施の形態に三次元データ符号化装置1300は、参照三次元データに含まれる三次元点の属性情報を用いて予測属性情報を生成し、対象三次元データに含まれる三次元点の属性情報と予測属性情報との差分である差分属性情報を符号化する。これにより、符号化信号のデータ量を削減できるので符号化効率を向上できる。
 例えば、三次元データ符号化装置1300は、プロセッサと、メモリとを備え、プロセッサは、メモリを用いて、上記の処理を行う。
 図48は、三次元データ復号装置1400によるインター予測処理のフローチャートである。
 まず、三次元データ復号装置1400は、符号化信号(符号化ビットストリーム)から、差分位置情報と差分属性情報とを復号(例えばエントロピー復号)する(S1401)。
 また、三次元データ復号装置1400は、符号化信号から、参照三次元データに含まれる三次元点の位置情報に回転及び並進処理を適用するか否かを示すRT適用フラグを復号する。また、三次元データ復号装置1400は、回転及び並進処理の内容を示すRT情報を復号する。なお、三次元データ復号装置1400は、RT適用フラグにより回転及び並進処理を適用することが示される場合にRT情報を復号し、RT適用フラグにより回転及び並進処理を適用しないことが示される場合にRT情報を復号しなくてもよい。
 次に、三次元データ復号装置1400は、復号された差分属性情報に逆量子化及び逆変換を行う(S1402)。
 次に、三次元データ復号装置1400は、対象三次元データ(例えば復号対象スペース)と異なる時刻の参照三次元データ(例えば参照スペース)に含まれる三次元点の位置情報を用いて予測位置情報(例えば予測ボリューム)を生成する(S1403)。具体的には、三次元データ復号装置1400は、参照三次元データに含まれる三次元点の位置情報に回転及び並進処理を適用することで予測位置情報を生成する。
 より具体的には、三次元データ復号装置1400は、RT適用フラグにより回転及び並進処理を適用することが示される場合に、RT情報で示される参照三次元データに含まれる三次元点の位置情報に回転及び並進処理を適用する。一方、RT適用フラグにより回転及び並進処理を適用しないことが示される場合には、三次元データ復号装置1400は、参照三次元データに含まれる三次元点の位置情報に回転及び並進処理を適用しない。
 なお、三次元データ復号装置1400は、回転及び並進処理を第1の単位(例えばスペース)で行い、予測位置情報の生成を第1の単位より細かい第2の単位(例えばボリューム)で行ってもよい。なお、三次元データ復号装置1400は、回転及び並進処理と、予測位置情報の生成とを同一の単位で行ってもよい。
 また、三次元データ復号装置1400は、参照三次元データに含まれる三次元点の位置情報に第1の単位(例えばスペース)で第1回転及び並進処理を適用し、第1回転及び並進処理により得られた三次元点の位置情報に、第1の単位より細かい第2の単位(例えばボリューム)で第2回転及び並進処理を適用することで予測位置情報を生成してもよい。
 ここで、三次元点の位置情報及び予測位置情報は、例えば図41に示すように、8分木構造で表現される。例えば、三次元点の位置情報及び予測位置情報は、8分木構造における深度と幅とのうち、幅を優先したスキャン順で表される。または、三次元点の位置情報及び予測位置情報は、8分木構造における深度と幅とのうち、深度を優先したスキャン順で表される。
 三次元データ復号装置1400は、参照三次元データに含まれる三次元点の属性情報を用いて予測属性情報を生成する(S1404)。
 次に、三次元データ復号装置1400は、符号化信号に含まれる符号化位置情報を予測位置情報を用いて復号することで対象三次元データに含まれる三次元点の位置情報を復元する。ここで、符号化位置情報とは、例えば、差分位置情報であり、三次元データ復号装置1400は、差分位置情報と予測位置情報とを加算することで対象三次元データに含まれる三次元点の位置情報を復元する(S1405)。
 また、三次元データ復号装置1400は、符号化信号に含まれる符号化属性情報を予測属性情報を用いて復号することで対象三次元データに含まれる三次元点の属性情報を復元する。ここで、符号化属性情報とは、例えば、差分属性情報であり、三次元データ復号装置1400は、差分属性情報と予測属性情報とを加算することで対象三次元データに含まれる三次元点の属性情報を復元する(S1406)。
 なお、三次元データに属性情報が含まれない場合には、三次元データ復号装置1400は、ステップS1402、S1404及びS1406を行わなくてもよい。また、三次元データ復号装置1400は、三次元点の位置情報の復号と、三次元点の属性情報の復号とのうち、一方のみを行ってもよい。
 また、図50に示す処理の順序は一例であり、これに限定されない。例えば、位置情報に対する処理(S1403、S1405)と、属性情報に対する処理(S1402、S1404、S1406)とは互いに独立しているため、任意の順序で行われてもよいし、一部が並列処理されてもよい。
 (実施の形態8)
 本実施の形態では、三次元データの符号化における三次元点(ポイントクラウド)の表現手法について説明する。
 図51は、本実施の形態に係る三次元データの配信システムの構成を示すブロック図である。図51に示す配信システムは、サーバ1501と、複数のクライアント1502とを含む。
 サーバ1501は、記憶部1511と、制御部1512とを含む。記憶部1511は、符号化された三次元データである符号化三次元マップ1513を格納している。
 図52は、符号化三次元マップ1513のビットストリームの構成例を示す図である。三次元マップは、複数のサブマップ(sub-map)に分割され、各サブマップが符号化される。各サブマップには、サブ座標情報を含むランダムアクセスヘッダ(RA)が付加される。サブ座標情報は、サブマップの符号化効率を向上させるために用いられる。このサブ座標情報は、サブマップのサブ座標(sub-coordinate)を示す。サブ座標は、基準座標(reference coordinate)を基準としたサブマップの座標である。なお、複数のサブマップが含まれる三次元マップを全体マップと呼ぶ。また、全体マップにおいて基準となる座標(例えば原点)を基準座標と呼ぶ。つまり、サブ座標は、全体マップの座標系におけるサブマップの座標である。言い換えると、サブ座標は、全体マップの座標系とサブマップの座標系とのオフセットを示す。また、基準座標を基準とする全体マップの座標系における座標を全体座標と呼ぶ。サブ座標を基準とするサブマップの座標系における座標を差分座標と呼ぶ。
 クライアント1502は、サーバ1501にメッセージを送信する。このメッセージは、クライアント1502の位置情報を含む。サーバ1501に含まれる制御部1512は、受信したメッセージに含まれる位置情報に基づき、クライアント1502の位置に最も近い位置のサブマップのビットストリームを取得する。サブマップのビットストリームは、サブ座標情報を含み、クライアント1502に送信される。クライアント1502に含まれるデコーダ1521は、このサブ座標情報を用いて、基準座標を基準としたサブマップの全体座標を得る。クライアント1502に含まれるアプリケーション1522は、得られたサブマップの全体座標を用いて、自己位置に関連するアプリケーションを実行する。
 また、サブマップは全体マップの一部領域を示す。サブ座標は全体マップの基準座標空間においてサブマップが位置する座標である。例えばAの全体マップ中に、AAのサブマップA、及びABのサブマップBが存在するとする。車両は、AAの地図を参照したい場合は、サブマップAから復号を開始し、ABの地図を参照したい場合は、サブマップBから復号を開始する。ここでサブマップはランダムアクセスポイントである。具体的には、Aは大阪府、AAは大阪市、ABは高槻市などである。
 各サブマップはサブ座標情報と共にクライアントに送信される。サブ座標情報は各サブマップのヘッダ情報、又は送信パケット等に含まれる。
 各サブマップのサブ座標情報の基準の座標となる基準座標は、全体マップのヘッダ情報などサブマップより上位の空間のヘッダ情報に付加されてもよい。
 サブマップは1つのスペース(SPC)で構成されてもよい。また、サブマップは複数のSPCで構成されてもよい。
 また、サブマップは、GOS(Group of Space)を含んでもよい。またサブマップは、ワールドで構成されてもよい。例えば、サブマップの中に複数のオブジェクトがある場合、複数のオブジェクトを別々のSPCに割り当てるとサブマップは複数のSPCで構成される。また複数のオブジェクトを1つのSPCに割り当てるとサブマップは1つのSPCで構成される。
 次に、サブ座標情報を用いた場合の符号化効率の改善効果について説明する。図53は、この効果を説明するための図である。例えば、図53に示す、基準座標から遠い位置の三次元点Aを符号化するためには、多くのビット数が必要となる。ここで、サブ座標と三次元点Aとの距離は、基準座標と三次元点Aとの距離よりも短い。よって、基準座標を基準とした三次元点Aの座標を符号化する場合よりも、サブ座標を基準とした三次元点Aの座標を符号化することで、符号化効率を改善できる。また、サブマップのビットストリームは、サブ座標情報を含む。サブマップのビットストリームと基準座標とを復号側(クライアント)に送ることで、復号側においてサブマップの全体座標を復元できる。
 図54は、サブマップの送信側であるサーバ1501による処理のフローチャートである。
 まず、サーバ1501は、クライアント1502から、クライアント1502の位置情報を含むメッセージを受信する(S1501)。制御部1512は、記憶部1511から、クライアントの位置情報に基づくサブマップの符号化ビットストリームを取得する(S1502)。そして、サーバ1501は、サブマップの符号化ビットストリームと基準座標とをクライアント1502に送信する(S1503)。
 図55は、サブマップの受信側であるクライアント1502による処理のフローチャートである。
 まず、クライアント1502は、サーバ1501から送信されたサブマップの符号化ビットストリームと基準座標とを受信する(S1511)。次に、クライアント1502は、符号化ビットストリームを復号することでサブマップとサブ座標情報とを取得する(S1512)。次に、クライアント1502は、基準座標とサブ座標とを用いてサブマップ内の差分座標を全体座標に復元する(S1513)。
 次に、サブマップに関する情報のシンタックス例を説明する。サブマップの符号化において、三次元データ符号化装置は、各ポイントクラウド(三次元点)の座標からサブ座標を減算することで差分座標を算出する。そして、三次元データ符号化装置は、各ポイントクラウドの値として、差分座標をビットストリームに符号化する。また、符号化装置は、サブ座標を示すサブ座標情報をビットストリームのヘッダ情報として符号化する。これにより、三次元データ復号装置は、各ポイントクラウドの全体座標を得ることができる。例えば、三次元データ符号化装置はサーバ1501に含まれ、三次元データ復号装置はクライアント1502に含まれる。
 図56は、サブマップのシンタックス例を示す図である。図56に示すNumOfPointは、サブマップに含まれるポイントクラウド数を示す。sub_coordinate_x、sub_coordinate_y、及びsub_coordinate_zは、サブ座標情報である。sub_coordinate_xは、サブ座標のx座標を示す。sub_coordinate_yは、サブ座標のy座標を示す。sub_coordinate_zは、サブ座標のz座標を示す。
 また、diff_x[i]、diff_y[i]、及びdiff_z[i]は、サブマップ内のi番目ポイントクラウドの差分座標である。diff_x[i]は、サブマップ内のi番目ポイントクラウドのx座標とサブ座標のx座標との差分値を示す。diff_y[i]は、サブマップ内のi番目ポイントクラウドのy座標とサブ座標のy座標との差分値を示す。diff_z[i]は、サブマップ内のi番目ポイントクラウドのz座標とサブ座標のz座標との差分値を示す。
 三次元データ復号装置は、i番目のポイントクラウドの全体座標であるpoint_cloud[i]_x、point_cloud[i]_y、及びpoint_cloud[i]_zを下記式を用いて復号する。point_cloud[i]_xは、i番目のポイントクラウドの全体座標のx座標である。point_cloud[i]_yは、i番目のポイントクラウドの全体座標のy座標である。point_cloud[i]_zは、i番目のポイントクラウドの全体座標のz座標である。
 point_cloud[i]_x=sub_coordinate_x+diff_x[i]
 point_cloud[i]_y=sub_coordinate_y+diff_y[i]
 point_cloud[i]_z=sub_coordinate_z+diff_z[i]
 次に、8分木符号化の適用の切り替え処理について説明する。三次元データ符号化装置は、サブマップ符号化時に、各ポイントクラウドを8分木表現で符号化する(以下、8分木符号化(octree符号化)と呼ぶ)を用いるか、サブ座標からの差分値を符号化する(以下、非8分木符号化(non-octree符号化)と呼ぶ)を用いるかを選択する。図57は、この動作を模式的に示す図である。例えば、三次元データ符号化装置は、サブマップ内のポイントクラウド数が予め定められた閾値以上の場合には、サブマップに8分木符号化を適用する。三次元データ符号化装置は、サブマップ内のポイントクラウド数が上記閾値より小さい場合は、サブマップに非8分木符号化を適用する。これにより、三次元データ符号化装置は、サブマップ内に含まれるオブジェクトの形状及び密度に応じて適切に8分木符号化を用いるか、非8分木符号化を用いるかを選択できるので、符号化効率を向上することができる。
 また、三次元データ符号化装置は、サブマップに8分木符号化と非8分木符号化とのどちらを適用したかを示す情報(以下、8分木符号化適用情報と呼ぶ)を、サブマップのヘッダ等に付加する。これにより、三次元データ復号装置は、ビットストリームが、サブマップが8分木符号化されることで得られたビットストリームであるか、サブマップが非8分木符号化されることで得られたビットストリームであるかを判別できる。
 また、三次元データ符号化装置は、8分木符号化と非8分木符号化とのそれぞれを同一のポイントクラウドに適用した際の符号化効率を算出し、符号化効率が良い符号化方式をサブマップに適用してもよい。
 図58は、この切り替えを行う場合のサブマップのシンタックス例を示す図である。図58に示すcoding_typeは、符号化タイプを示す情報であり、上記8分木符号化適用情報である。coding_type=00は、8分木符号化が適用されたことを示す。coding_type=01は、非8分木符号化が適用されたことを示す。coding_type=10又は11は、上記外の他の符号化方式などが適用されたことを示す。
 符号化タイプが非8分木符号化(non_octree)の場合、サブマップは、NumOfPointと、サブ座標情報(sub_coordinate_x、sub_coordinate_y、及びsub_coordinate_z)とを含む。
 符号化タイプが8分木符号化(octree)の場合、サブマップは、octree_infoを含む。octree_infoは、8分木符号化に必要な情報であり、例えばdepth情報などを含む。
 符号化タイプが非8分木符号化(non_octree)の場合、サブマップは、差分座標(diff_x[i]、diff_y[i]、及びdiff_z[i])を含む。
 符号化タイプが8分木符号化(octree)の場合、サブマップは、8分木符号化に関する符号化データであるoctree_dataを含む。
 なお、ここでは、ポイントクラウドの座標系としてxyz座標系が用いられる例を示したが、極座標系が用いられてもよい。
 図59は、三次元データ符号化装置による三次元データ符号化処理のフローチャートである。まず、三次元データ符号化装置は、処理対象のサブマップである対象サブマップ内のポイントクラウド数を算出する(S1521)。次に、三次元データ符号化装置は、算出されたポイントクラウド数が予め定められた閾値以上であるか否かを判定する(S1522)。
 ポイントクラウド数が閾値以上の場合(S1522でYes)、三次元データ符号化装置は、対象サブマップに8分木符号化を適用する(S1523)。また、三次元点データ符号化装置は、対象サブマップに8分木符号化を適用したことを示す8分木符号化適用情報をビットストリームのヘッダに付加する(S1525)。
 一方、ポイントクラウド数が閾値未満の場合(S1522でNo)、三次元データ符号化装置は、対象サブマップに非8分木符号化を適用する(S1524)。また、三次元点データ符号化装置は、対象サブマップに非8分木符号化を適用したことを示す8分木符号化適用情報をビットストリームのヘッダに付加する(S1525)。
 図60は、三次元データ復号装置による三次元データ復号処理のフローチャートである。まず、三次元データ復号装置は、ビットストリームのヘッダから8分木符号化適用情報を復号する(S1531)。次に、三次元データ復号装置は、復号した8分木符号化適用情報に基づき、対象サブマップに適用された符号化タイプが8分木符号化であるか否かを判定する(S1532)。
 8分木符号化適用情報により示される符号化タイプが8分木符号化である場合(S1532でYes)、三次元データ復号装置は、8分木復号により対象サブマップを復号する(S1533)。一方、8分木符号化適用情報により示される符号化タイプが非8分木符号化である場合(S1532でNo)、三次元データ復号装置は、非8分木復号により対象サブマップを復号する(S1534)。
 以下、本実施の形態の変形例について説明する。図61~図63は、符号化タイプの切り替え処理の変形例の動作を模式的に示す図である。
 図61に示すように、三次元データ符号化装置は、8分木符号化を適用するか非8分木符号化を適用するかをスペース毎に選択してもよい。この場合は、三次元データ符号化装置は、8分木符号化適用情報をスペースのヘッダに付加する。これにより、三次元データ復号装置は、8分木符号化が適用されたか否かをスペース毎に判断できる。また、この場合、三次元データ符号化装置は、スペース毎にサブ座標を設定し、スペース内の各ポイントクラウドの座標からサブ座標の値を引いた差分値を符号化する。
 これにより、三次元データ符号化装置は、スペース内のオブジェクトの形状又はポイントクラウド数に応じて8分木符号化を適用するか否かを適切に切り替えることができるので、符号化効率を向上できる。
 また、図62に示すように、三次元データ符号化装置は、8分木符号化を適用するか非8分木符号化を適用するかをボリューム毎に選択してもよい。この場合は、三次元データ符号化装置は、8分木符号化適用情報をボリュームのヘッダに付加する。これにより、三次元データ復号装置は、8分木符号化が適用されたか否かをボリューム毎に判断できる。また、この場合、三次元データ符号化装置は、ボリューム毎にサブ座標を設定し、ボリューム内の各ポイントクラウドの座標からサブ座標の値を引いた差分値を符号化する。
 これにより、三次元データ符号化装置は、ボリューム内のオブジェクトの形状又はポイントクラウド数に応じて8分木符号化を適用するか否かを適切に切り替えることができるので、符号化効率を向上できる。
 また、上記説明では、非8分木符号化として、各ポイントクラウドの座標からサブ座標を引いた差分を符号化する例を示したが、必ずしもこれに限らず、8分木符号化以外のどのような符号化方法で符号化してもよい。例えば、図63に示すように、三次元データ符号化装置は、非8分木符号化として、サブ座標からの差分ではなく、サブマップ、スペース、又はボリューム内のポイントクラウドの値そのものを符号化する方式(以下、原座標符号化と呼ぶ)を用いてもよい。
 その場合は、三次元データ符号化装置は、対象空間(サブマップ、スペース、又はボリューム)に原座標符号化が適用されたことを示す情報をヘッダに格納する。これにより、三次元データ復号装置は、対象空間に原座標符号化が適用されたか否かを判断できる。
 また、原座標符号化を適用する場合には、三次元データ符号化装置は、原座標に量子化及び算術符号化を適用せずに符号化を行ってもよい。また、三次元データ符号化装置は、原座標を予め定められた固定のビット長で符号化してもよい。これにより、三次元データ符号化装置は、あるタイミングで一定のビット長のストリームを生成することができる。
 また、上記説明では、非8分木符号化として、各ポイントクラウドの座標からサブ座標を引いた差分を符号化する例を示したが、必ずしもこれに限らない。
 例えば、三次元データ符号化装置は、各ポイントクラウドの座標間の差分値を順に符号化してもよい。図64は、この場合の動作を説明するための図である。例えば、図64に示す例では、三次元データ符号化装置は、ポイントクラウドPAを符号化する際に、サブ座標を予測座標として用い、ポイントクラウドPAの座標と予測座標との差分値を符号化する。また、三次元データ符号化装置は、ポイントクラウドPBを符号化する際には、ポイントクラウドPAの座標を予測座標として用い、ポイントクラウドPBと予測座標との差分値を符号化する。また、三次元データ符号化装置は、ポイントクラウドPCを符号化する際には、ポイントクラウドPBを予測座標として用い、ポイントクラウドPBと予測座標との差分値を符号化する。このように、三次元データ符号化装置は、複数のポイントクラウドにスキャン順を設定し、処理対象の対象ポイントクラウドの座標と、対象ポイントクラウドに対してスキャン順で直前のポイントクラウドの座標との差分値を符号化してもよい。
 また、上記説明では、サブ座標は、サブマップの左下手前の隅の座標であったが、サブ座標の位置はこれに限らない。図65~図67は、サブ座標の位置の別の例を示す図である。サブ座標は、サブ座標の設定位置は、対象空間(サブマップ、スペース、又はボリューム)内のどの座標に設定されてもよい。つまり、サブ座標は、上述したように、対象空間の左下手前の隅の座標であってもよい。図65に示すように、サブ座標は、対象空間の中心の座標であってもよい。図66に示すように、サブ座標は、対象空間の右上奥の隅の座標であってもよい。また、サブ座標は、対象空間の左下手前又は右上奥の隅の座標に限らず、対象空間のいずれかの隅の座標であってもよい。
 また、サブ座標の設定位置は、対象空間(サブマップ、スペース、又はボリューム)内のあるポイントクラウドの座標と同一であってもよい。例えば、図67に示す例では、サブ座標の座標は、ポイントクラウドPDの座標と一致する。
 また、本実施の形態では、8分木符号化を適用するか、非8分木符号化を適用するかを切り替える例を示したが、必ずしもこれには限らない。例えば、三次元データ符号化装置は、8分木以外の別の木構造を適用するかと、当該木構造以外の非木構造を適用するかとを切り替えてもよい。例えば、別の木構造とは、座標軸の1つに垂直な平面を使って分割を行うkd木などである。なお、別の木構造として、どのような方式を用いてもよい。
 また、本実施の形態では、ポイントクラウドが持つ座標情報を符号化する例を示したが、必ずしもこれには限らない。三次元データ符号化装置は、例えば、色情報、三次元特徴量又は、可視光の特徴量なども座標情報と同様の方法で符号化してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、サブマップ内の各ポイントクラウドが持つ色情報の平均値をサブ色情報(sub-color)に設定し、各ポイントクラウドの色情報とサブ色情報との差分を符号化してもよい。
 また、本実施の形態では、ポイントクラウドの数等に応じて符号化効率が良い符号化方式(8分木符号化又は非8分木符号化)を選択する例を示したが、必ずこれには限らない。例えば、サーバ側である三次元データ符号化装置は、8分木符号化により符号化したポイントクラウドのビットストリーム、非8分木符号化により符号化したポイントクラウドのビットストリーム、及びその両方により符号化したポイントクラウドのビットストリームを保持しておき、通信環境又は三次元データ復号装置の処理能力に応じて、三次元データ復号装置に送信するビットストリームを切り替えてもよい。
 図68は、8分木符号化の適用を切り替える場合のボリュームのシンタックス例を示す図である。図68に示すシンタックスは、図58に示すシンタックスと基本的には同じであるが、各情報がボリューム単位の情報である点が異なる。具体的には、NumOfPointは、ボリュームに含まれるポイントクラウド数を示す。sub_coordinate_x、sub_coordinate_y、及びsub_coordinate_zは、ボリュームのサブ座標情報である。
 また、diff_x[i]、diff_y[i]、及びdiff_z[i]は、ボリューム内のi番目ポイントクラウドの差分座標である。diff_x[i]は、ボリューム内のi番目ポイントクラウドのx座標とサブ座標のx座標との差分値を示す。diff_y[i]は、ボリューム内のi番目ポイントクラウドのy座標とサブ座標のy座標との差分値を示す。diff_z[i]は、ボリューム内のi番目ポイントクラウドのz座標とサブ座標のz座標との差分値を示す。
 なお、スペースにおけるボリュームの相対位置が計算できる場合は、三次元データ符号化装置は、サブ座標情報をボリュームのヘッダに含めなくてもよい。つまり、三次元データ符号化装置は、サブ座標情報をヘッダに含めずに、スペースにおけるボリュームの相対位置を計算し、計算した位置を各ボリュームのサブ座標として用いてよい。
 以上のように、本実施の形態に係る三次元データ符号化装置は、三次元データに含まれる複数の空間単位(例えば、サブマップ、スペース又はボリューム)のうち対象空間単位を8分木構造で符号化するか否かを判定する(例えば、図59のS1522)。例えば、三次元データ符号化装置は、対象空間単位に含まれる三次元点の数が予め定められた閾値より多い場合、対象空間単位を8分木構造で符号化すると判定する。また、三次元データ符号化装置は、対象空間単位に含まれる三次元点の数が上記閾値以下の場合、対象空間単位を8分木構造で符号化しないと判定する。
 対象空間単位を8分木構造で符号化すると判定された場合(S1522でYes)、三次元データ符号化装置は、対象空間単位を8分木構造を用いて符号化する(S1523)。また、対象空間単位を8分木構造で符号化しないと判定された場合(S1522でNo)、三次元データ符号化装置は、対象空間単位を8分木構造とは異なる方式で符号化する(S1524)。例えば、三次元データ符号化装置は、異なる方式では、対象空間単位に含まれる三次元点の座標を符号化する。具体的には、三次元データ符号化装置は、異なる方式では、対象空間単位の基準座標と、対象空間単位に含まれる三次元点の座標との差分を符号化する。
 次に、三次元データ符号化装置は、対象空間単位を8分木構造で符号化したか否かを示す情報をビットストリームに付加する(S1525)。
 これによれば、当該三次元データ符号化装置は、符号化信号のデータ量を削減できるので符号化効率を向上できる。
 例えば、三次元データ符号化装置は、プロセッサと、メモリとを備え、プロセッサは、メモリを用いて、上記の処理を行う。
 また、本実施の形態に係る三次元データ復号装置は、三次元データに含まれる複数の対象空間単位(例えば、サブマップ、スペース又はボリューム)のうち対象空間単位を8分木構造で復号するか否かを示す情報をビットストリームから復号する(例えば、図60のS1531)。上記情報により対象空間単位を8分木構造で復号すると示される場合(S1532でYes)、三次元データ復号装置は、対象空間単位を8分木構造を用いて復号する(S1533)。
 上記情報により前記対象空間単位を8分木構造で復号しないと示される場合(S1532でNo)、三次元データ復号装置は、対象空間単位を8分木構造とは異なる方式で復号する(S1534)。例えば、三次元データ復号装置は、異なる方式では、対象空間単位に含まれる三次元点の座標を復号する。具体的には、三次元データ復号装置は、異なる方式では、対象空間単位の基準座標と、対象空間単位に含まれる三次元点の座標との差分を復号する。
 これによれば、当該三次元データ復号装置は、符号化信号のデータ量を削減できるので符号化効率を向上できる。
 例えば、三次元データ復号装置は、プロセッサと、メモリとを備え、プロセッサは、メモリを用いて、上記の処理を行う。
 (実施の形態9)
 本実施の形態では、8分木構造等の木構造の符号化方法の別の例について説明する。図69は、本実施の形態に係る木構造の一例を示す図である。なお、図69は、4分木構造の例を示す。
 三次元点が含まれるリーフを有効リーフと呼び、三次元点が含まれないリーフを無効リーフと呼ぶ。有効リーフの数が閾値以上である枝(branch)を密な枝(dense branch)と呼ぶ。有効リーフの数が閾値より小さい枝を疎な枝(sparse branch)と呼ぶ。
 三次元データ符号化装置は、木構造のある層(レイヤ)において、各枝に含まれる三次元点の数(つまり有効リーフの数)を算出する。図69は、閾値が5である場合の例を表す。この例では、層1に2つの枝が存在する。左側の枝には7個の三次元点が含まれるため、左側の枝は密な枝と判定される。右側の枝には2個の三次元点が含まれるため、右側の枝は疎な枝と判定される。
 図70は、例えば、層5の各枝が持つ有効リーフの数(3D points)の例を表す図である。図70の横軸は、層5の枝の識別番号であるインデックスを示す。図70に示すように、特定の枝に、他の枝に比べて明らかに多くの三次元点が含まれる。このような密な枝には、疎な枝に比べて、オキュパンシー符号化がより有効である。
 以下、オキュパンシー符号化とロケーション符号化の適用方法について説明する。図71は、層5における各枝に含まれる三次元点の数(有効リーフの数)と適用する符号化方式との関係を示す図である。図71に示すように、三次元データ符号化装置は、密な枝に対してはオキュパンシー符号化を適用し、疎な枝に対してはロケーション符号化を適用する。これにより、符号化効率を向上できる。
 図72は、LiDARデータにおける密な枝領域の例を示す図である。図72に示すように、領域によって、各枝に含まれる三次元点の数から算出される三次元点の密度が異なる。
 また、密な三次元点(枝)と疎な三次元点(枝)とを分離することで以下の利点がある。LiDARセンサに近いほど三次元点の密度は高くなる。よって、疎密に応じて枝を分離することで、距離方向の区画が可能となる。このような区画は、特定のアプリケーションでは有効である。また、疎な枝に対しては、オキュパンシー符号化以外の手法を用いることが有効である。
 本実施の形態では、三次元データ符号化装置は、入力された三次元点群を2つ以上のサブ三次元点群に分離し、各サブ三次元点群に異なる符号化方法を適用する。
 例えば、三次元データ符号化装置は、入力された三次元点群を密な枝を含むサブ三次元点群A(密な三次元点群:dense cloud)と、疎な枝を含むサブ三次元点群B(疎な三次元点群:sparse cloud)とに分離する。図73は、図69に示す木構造から分離された、密な枝を含むサブ三次元点群A(密な三次元点群)の例を示す図である。図74は、図69に示す木構造から分離された、疎な枝を含むサブ三次元点群B(疎な三次元点群)の例を示す図である。
 次に、三次元データ符号化装置は、サブ三次元点群Aをオキュパンシー符号化で符号化し、サブ三次元点群Bをロケーション符号化で符号化する。
 なお、ここでは、異なる符号化方法として、異なる符号化方式(オキュパンシー符号化とロケーション符号化)を適用する例を示したが、例えば、三次元データ符号化装置は、サブ三次元点群Aとサブ三次元点群Bとに同じ符号化方式を用い、かつ、サブ三次元点群Aとサブ三次元点群Bとで符号化に用いるパラメータを異ならせてもよい。
 以下、三次元データ符号化装置による三次元データ符号化処理の流れについて説明する。図75は、本実施の形態に係る三次元データ符号化装置による三次元データ符号化処理のフローチャートである。
 まず、三次元データ符号化装置は、入力された三次元点群を、サブ三次元点群に分離する(S1701)。三次元データ符号化装置は、この分離を自動的に行ってもよいし、ユーザにより入力された情報に基づき行ってもよい。例えば、ユーザによりサブ三次元点群の範囲等が指定されてもよい。また、自動的に行う例としては、例えば、入力データがLiDARデータである場合には、三次元データ符号化装置は、各点群までの距離情報を用いて分離を行う。具体的には、三次元データ符号化装置は、計測地点から一定の範囲内にある点群と範囲外にある点群とを分離する。また、三次元データ符号化装置は、重要なエリアとそうでないエリアといった情報を用いて分離を行ってもよい。
 次に、三次元データ符号化装置は、サブ三次元点群Aを手法Aで符号化することで符号化データ(符号化ビットストリーム)を生成する(S1702)。また、三次元データ符号化装置は、サブ三次元点群Bを手法Bで符号化することで符号化データを生成する(S1703)。なお、三次元データ符号化装置は、サブ三次元点群Bを手法Aで符号化してもよい。この場合、三次元データ符号化装置は、サブ三次元点群Aの符号化に用いた符号化パラメータとは異なるパラメータを用いてサブ三次元点群Bを符号化する。例えば、このパラメータは量子化パラメータであってもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、サブ三次元点群Aの符号化に用いた量子化パラメータよりも大きい量子化パラメータを用いて、サブ三次元点群Bを符号化する。この場合、三次元データ符号化装置は、各サブ三次元点群の符号化データのヘッダに当該サブ三次元点群の符号化に用いた量子化パラメータを示す情報を付加してもよい。
 次に、三次元データ符号化装置は、ステップS1702で得られた符号化データと、ステップS1703で得られた符号化データとを結合することでビットストリームを生成する(S1704)。
 また、三次元データ符号化装置は、ビットストリームのヘッダ情報として、各サブ三次元点群を復号するための情報を符号化してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、下記のような情報を符号化してもよい。
 ヘッダ情報は、符号化されたサブ三次元点の数を示す情報を含んでもよい。この例では、この情報は2を示す。
 ヘッダ情報は、各サブ三次元点群に含まれる三次元点の数と符号化方法とを示す情報を含んでもよい。この例では、この情報は、サブ三次元点群Aに含まれる三次元点の数と、サブ三次元点群Aに適用した符号化方法(手法A)と、サブ三次元点群Bに含まれる三次元点の数と、サブ三次元点群Bに適用した符号化方法(手法B)とを示す。
 ヘッダ情報は、各サブ三次元点群の符号化データの開始位置、又は終端位置を識別するための情報を含んでもよい。
 また、三次元データ符号化装置は、サブ三次元点群Aとサブ三次元点群Bとを並列に符号化してもよい。または、三次元データ符号化装置は、サブ三次元点群Aとサブ三次元点群Bと順に符号化してもよい。
 また、サブ三次元点群への分離の方法は、上記に限らない。例えば、三次元データ符号化装置は、分離方法を変化させて、複数の分離方法の各々を用いて符号化を行い、各分離方法を用いて得られた符号化データの符号化効率を算出する。そして、三次元データ符号化装置は、最も符号化効率が高い分離方法を選択する。例えば、三次元データ符号化装置は、複数の層の各々で三次元点群を分離し、それぞれの場合における符号化効率を算出し、最も符号化効率が高くなる分離方法(つまり分離を行う層)を選択し、選択した分離方法でサブ三次元点群を生成して符号化を行ってもよい。
 また、三次元データ符号化装置は、符号化データを結合する際に、重要なサブ三次元点群の符号化情報ほど、ビットストリームの先頭に近い位置に配置してもよい。これにより、三次元データ復号装置は、先頭のビットストリームを復号するだけで重要な情報を取得できるので、重要な情報を早く取得できることが可能となる。
 次に、三次元データ復号装置による三次元データ復号処理の流れについて説明する。図76は、本実施の形態に係る三次元データ復号装置による三次元データ復号処理のフローチャートである。
 まず、三次元データ復号装置は、例えば、上記三次元データ符号化装置で生成されたビットストリームを取得する。次に、三次元データ復号装置は、取得したビットストリームからサブ三次元点群Aの符号化データとサブ三次元点群Bの符号化データとを分離する(S1711)。具体的には、三次元データ復号装置は、ビットストリームのヘッダ情報から各サブ三次元点群を復号するための情報を復号し、当該情報を用いて各サブ三次元点群の符号化データを分離する。
 次に、三次元データ復号装置は、サブ三次元点群Aの符号化データを手法Aで復号することでサブ三次元点群Aを得る(S1712)。また、三次元データ復号装置は、サブ三次元点群Bの符号化データを手法Bで復号することでサブ三次元点群Bを得る(S1713)。次に、三次元データ復号装置は、サブ三次元点群Aとサブ三次元点群Bとを結合する(S1714)。
 なお、三次元データ復号装置は、サブ三次元点群Aとサブ三次元点群Bとを並列に復号してもよい。または、三次元データ復号装置は、サブ三次元点群Aとサブ三次元点群Bとを順に復号してもよい。
 また、三次元データ復号装置は、必要なサブ三次元点群を復号してもよい。例えば、三次元データ復号装置は、サブ三次元点群Aを復号し、サブ三次元点群Bを復号しなくてもよい。例えば、サブ三次元点群AがLiDARデータの重要エリアに含まれる三次元点群である場合、三次元データ復号装置は、その重要エリアの三次元点群を復号する。この重要エリアの三次元点群を用いて車等における自己位置推定などが行われる。
 次に、本実施の形態に係る符号化処理の具体例を説明する。図77は、本実施の形態に係る三次元データ符号化装置による三次元データ符号化処理のフローチャートである。
 まず、三次元データ符号化装置は、入力された三次元点を疎な三次元点群と密な三次元点群とに分離する(S1721)。具体的には、三次元データ符号化装置は、8分木構造のある層の枝が持つ有効リーフの数をカウントする。三次元データ符号化装置は、各枝の有効リーフ数に応じて、各枝を密な枝又は疎な枝に設定する。そして、三次元データ符号化装置は、密な枝を集めたサブ三次元点群(密な三次元点群)と、疎な枝を集めたサブ三次元点群(疎な三次元点群)とを生成する。
 次に、三次元データ符号化装置は、疎な三次元点群を符号化することで符号化データを生成する(S1722)。例えば、三次元データ符号化装置は、ロケーション符号化を用いて疎な三次元点群を符号化する。
 また、三次元データ符号化装置は、密な三次元点群を符号化することで符号化データを生成する(S1723)。例えば、三次元データ符号化装置は、オキュパンシー符号化を用いて密な三次元点群を符号化する。
 次に、三次元データ符号化装置は、ステップS1722で得られた疎な三次元点群の符号化データと、ステップS1723で得られた密な三次元点群の符号化データとを結合することでビットストリームを生成する(S1724)。
 また、三次元データ符号化装置は、ビットストリームのヘッダ情報として、疎な三次元点群と密な三次元点群を復号するための情報を符号化してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、下記のような情報を符号化してもよい。
 ヘッダ情報は、符号化されたサブ三次元点群の数を示す情報を含んでもよい。この例では、この情報は2を示す。
 ヘッダ情報は、各サブ三次元点群に含まれる三次元点の数と符号化方法とを示す情報を含んでもよい。この例では、この情報は、疎な三次元点群に含まれる三次元点の数と、疎な三次元点群に適用した符号化方法(ロケーション符号化)と、密な三次元点群に含まれる三次元点の数と、密な三次元点群に適用した符号化方法(オキュパンシー符号化)とを示す。
 ヘッダ情報は、各サブ三次元点群の符号化データの開始位置、又は終端位置を識別するための情報を含んでもよい。この例では、この情報は、疎な三次元点群の符号化データの開始位置及び終端位置、並びに、密な三次元点群の符号化データの開始位置及び終端位置のすくなくとも一つを示す。
 また、三次元データ符号化装置は、疎な三次元点群と密な三次元点群とを並列に符号化してもよい。または、三次元データ符号化装置は、疎な三次元点群と密な三次元点群とを順に符号化してもよい。
 次に、三次元データ復号処理の具体例について説明する。図78は、本実施の形態に係る三次元データ復号装置による三次元データ復号処理のフローチャートである。
 まず、三次元データ復号装置は、例えば、上記三次元データ符号化装置で生成されたビットストリームを取得する。次に、三次元データ復号装置は、取得したビットストリームから疎な三次元点群の符号化データと密な三次元点群の符号化データとに分離する(S1731)。具体的には、三次元データ復号装置は、ビットストリームのヘッダ情報から各サブ三次元点群を復号するための情報を復号し、当該情報を用いて各サブ三次元点群の符号化データを分離する。この例では、三次元データ復号装置は、ビットストリームから疎な三次元点群と密な三次元点群の符号化データをヘッダ情報を用いて分離する。
 次に、三次元データ復号装置は、疎な三次元点群の符号化データを復号することで疎な三次元点群を得る(S1732)。例えば、三次元データ復号装置は、ロケーション符号化された符号化データを復号するためのロケーション復号を用いて疎な三次元点群を復号する。
 また、三次元データ復号装置は、密な三次元点群の符号化データを復号することで密な三次元点群を得る(S1733)。例えば、三次元データ復号装置は、オキュパンシー符号化された符号化データを復号するためのオキュパンシー復号を用いて密な三次元点群を復号する。
 次に、三次元データ復号装置は、ステップS1732で得られた疎な三次元点群と、ステップS1733で得られた密な三次元点群とを結合する(S1734)。
 なお、三次元データ復号装置は、疎な三次元点群と密な三次元点群とを並列に復号してもよい。または、三次元データ復号装置は、疎な三次元点群と密な三次元点群とを順に復号してもよい。
 また、三次元データ復号装置は、一部の必要なサブ三次元点群を復号してもよい。例えば、三次元データ復号装置は、密な三次元点群を復号し、疎な三次元データを復号しなくてもよい。例えば、密な三次元点群がLiDARデータの重要エリアに含まれる三次元点群である場合、三次元データ復号装置は、その重要エリアの三次元点群を復号する。この重要エリアの三次元点群を用いて車等における自己位置推定などが行われる。
 図79は、本実施の形態に係る符号化処理のフローチャートである。まず、三次元データ符号化装置は、入力された三次元点群を疎な三次元点群と密な三次元点群とに分離することで、疎な三次元点群と密な三次元点群を生成する(S1741)。
 次に、三次元データ符号化装置は、密な三次元点群を符号化することで符号化データを生成する(S1742)。また、三次元データ符号化装置は、疎な三次元点群を符号化することで符号化データを生成する(S1743)。最後に、三次元データ符号化装置は、ステップS1742で得られた疎な三次元点群の符号化データと、ステップS1743で得られた密な三次元点群の符号化データとを結合することでビットストリーム生成する(S1744)。
 図80は、本実施の形態に係る復号処理のフローチャートである。まず、三次元データ復号装置は、ビットスリームから、密な三次元点群の符号化データと疎な三次元点群の符号化データとを抽出する(S1751)。次に、三次元データ復号装置は、密な三次元点群の符号化データを復号することで密な三次元点群の復号データを得る(S1752)。また、三次元データ復号装置は、疎な三次元点群の符号化データを復号することで疎な三次元点群の復号データを得る(S1753)。次に、三次元データ復号装置は、ステップS1752で得られた密な三次元点群の復号データと、ステップS1753で得られた疎な三次元点群の復号データとを結合することで三次元点群を生成する(S1754)。
 なお、三次元データ符号化装置及び三次元データ復号装置は、密な三次元点群と疎な三次元点群とのどちらを先に符号化又は復号してもよい。また、複数のプロセッサ等により、並列に符号化処理又は復号処理が行われてもよい。
 また、三次元データ符号化装置は、密な三次元点群と疎な三次元点群との一方を符号化してもよい。例えば、密な三次元点群に重要な情報が含まれる場合、三次元データ符号化装置は、入力された三次元点群から密な三次元点群と疎な三次元点群とを抽出し、密な三次元点群を符号化し、疎な三次元点群を符号化しない。これにより、三次元データ符号化装置は、ビット量を抑制しつつ、重要な情報をストリームに付加することができる。例えば、サーバとクライアントとの間において、サーバにクライアントからクライアント周囲の三次元点群情報の送信要求があった場合、サーバは、クライアント周囲の重要な情報を密な三次元点群として符号化してクライアントに送信する。これにより、サーバは、ネットワーク帯域を抑えつつ、クライアントが要求する情報を送信することができる。
 また、三次元データ復号装置は、密な三次元点群と疎な三次元点群との一方を復号してもよい。例えば、密な三次元点群に重要な情報が含まれる場合、三次元データ復号装置は、密な三次元点群を復号し、疎な三次元点群を復号しない。これにより、三次元データ復号装置は、復号処理の処理負荷を抑えつつ、必要な情報を取得できる。
 図81は、図79に示す三次元点の分離処理(S1741)のフローチャートである。まず、三次元データ符号化装置は、層Lと閾値THを設定する(S1761)。なお、三次元データ符号化装置は、設定した層Lと閾値THとを示す情報をビットストリームに付加してもよい。つまり、三次元データ符号化装置は、設定した層Lと閾値THとを示す情報を含むビットストリームを生成してもよい。
 次に、三次元データ符号化装置は、処理対象の位置を、8分木のルートから層Lの先頭の枝に移動する。つまり、三次元データ符号化装置は、処理対象の枝として、層Lの先頭の枝を選択する(S1762)。
 次に、三次元データ符号化装置は、層Lの処理対象の枝の有効リーフ数をカウントする(S1763)。処理対象の枝の有効リーフ数が閾値THより多い場合(S1764でYes)、三次元データ符号化装置は、処理対象の枝を密な枝として密な三次元点群に登録する(S1765)。一方、処理対象の枝の有効リーフ数が閾値TH以下の場合(S1764でNo)、三次元データ符号化装置は、処理対象の枝を疎な枝として疎な三次元点群に登録する(S1766)。
 層Lの全ての枝の処理を完了していない場合(S1767でNo)、三次元データ符号化装置は、処理対象の位置を、層Lの次の枝に移動する。つまり、三次元データ符号化装置は、処理対象の枝として、層Lの次の枝を選択する(S1768)。そして、三次元データ符号化装置は、選択した次の処理対象の枝に対してステップS1763以降の処理を行う。
 上記の処理が、層Lの全ての枝の処理を完了するまで(S1767でYes)、繰り返される。
 なお、上記説明では層Lと閾値THは予め設定されているが、必ずしもこれに限らない。例えば、三次元データ符号化装置は、層Lと閾値THとの組を複数パターン設定し、各組を用いて密な三次元点群と疎な三次元点群を生成し、それぞれを符号化する。三次元データ符号化装置は、複数の組のうち、生成された符号化データの符号化効率が最も高い層Lと閾値THとの組で最終的に密な三次元点群と疎な三次元点群を符号化する。これにより符号化効率を高めることができる。また、三次元データ符号化装置は、例えば、層L及び閾値THを算出してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、木構造に含まれる層の最大値の半分の値を層Lに設定してもよい。また、三次元データ符号化装置は、木構造に含まれる複数の三次元点の総数の半分の値を閾値THに設定してもよい。
 また、上記説明では、入力三次元点群を密な三次元点群と疎な三次元点群との2種類に分類する例を述べたが、三次元データ符号化装置は、入力三次元点群をを3種類以上の三次元点群に分類してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、処理対象の枝の有効リーフ数が閾値TH1以上の場合、処理対象の枝を第1の密な三次元点群に分類し、処理対象の枝の有効リーフ数が第1閾値TH1未満かつ第2閾値TH2以上の場合、処理対象の枝を第2の密な三次元点群に分類する。三次元データ符号化装置は、処理対象の枝の有効リーフ数が第2閾値TH2未満かつ第3閾値TH3以上の場合、処理対象の枝を第1の疎な三次元点群に分類し、処理対象の枝の有効リーフ数が閾値TH3未満の場合、処理対象の枝を第2の疎な三次元点群に分類する。
 以下、本実施の形態に係る三次元点群の符号化データのシンタックス例について説明する。図82は、このシンタックス例を示す図である。pc_header()は、例えば、入力された複数の三次元点のヘッダ情報である。
 図82に示すnum_sub_pcは、サブ三次元点群の数を示す。numPoint[i]は、i番目のサブ三次元点群の中に含まれる三次元点の数を示す。coding_type[i]は、i番目のサブ三次元点群に適用される符号化タイプ(符号化方式)を示す符号化タイプ情報である。例えば、coding_type=00はロケーション符号化が適用されていることを示す。coding_type=01はオキュパンシー符号化が適用されていることを示す。coding_type=10又は11は、他の符号化方式が適用されていることを示す。
 data_sub_cloud()は、i番目のサブ三次元点群の符号化データである。coding_type_00_dataは、coding_typeが00の符号化タイプが適用された符号化データであり、例えばロケーション符号化が適用された符号化データである。coding_type_01_dataは、coding_typeが01の符号化タイプが適用された符号化データであり、例えばオキュパンシー符号化が適用された符号化データである。
 end_of_dataは、符号化データの終端を示す終端情報である。例えば、このend_of_dataには、符号化データに使用しない固定のビット列が割り当てられる。これにより、三次元データ復号装置は、例えば、end_of_dataのビット列をビットストリームから探索することで、復号の必要のない符号化データの復号処理をスキップできる。
 なお、三次元データ符号化装置は、上記方法で生成された符号化データをエントロピー符号化してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、各値を2値化したうえで算出符号化する。
 また、本実施の形態では、4分木構造又は8分木構造の例を示したが、必ずしもこれに限らず、2分木、16分木等のN分木(Nは2以上の整数)、又は、その他の木構造に対して、上記手法を適用してもよい。
 [変形例]
 上記説明では、図74及び図75に示すように、密な枝と、その上層(全体の木構造のルートから密な枝のルートに至る木構造)とを含む木構造が符号化され、疎な枝と、その上層(全体の木構造のルートから疎な枝のルートに至る木構造)とを含む木構造が符号化される。本変形例では、三次元データ符号化装置は、密な枝と疎な枝とを分離し、密な枝と疎な枝とを符号化する。つまり、符号化する木構造には、上層の木構造は含まれない。例えば、三次元データ符号化装置は、密な枝にオキュパンシー符号化を適用し、疎な枝にロケーション符号化を適用する。
 図83は、図69に示す木構造から分離された、密な枝の例を示す図である。図84は、図69に示す木構造から分離された、疎な枝の例を示す図である。本変形例は、図83及び図84に示す木構造がそれぞれ符号化される。
 また、三次元データ符号化装置は、上層の木構造を符号化しない代わりに、枝の位置を示す情報を符号化する。例えば、この情報は、枝のルートの位置を示す。
 例えば、三次元データ符号化装置は、密な枝を生成した層を示すレイヤ情報と、密な枝が当該層の何番目の枝であるかを示す枝情報とを、当該密な枝の符号化データとして符号化する。これにより、三次元データ復号装置は、ビットストリームからレイヤ情報及び枝情報を復号し、これらのレイヤ情報及び枝情報を用いて、復号した密な枝がどの層の何番目の枝の三次元点群であるかを把握できる。また同様に、三次元データ符号化装置は、疎な枝を生成した層を示すレイヤ情報と、疎な枝が当該層の何番目の枝であるかを示す枝情報を、疎な枝の符号化データとして符号化する。
 これにより、三次元データ復号装置は、ビットストリームからレイヤ情報及び枝情報を復号し、これらのレイヤ情報及び枝情報を用いて、復号した疎な枝がどの層の何番目の枝の三次元点群であるかを把握できる。これにより、密な枝及び疎な枝より上位の層の情報を符号化することによるオーバヘッドを削減できるので、符号化効率を向上できる。
 なお、枝情報は、レイヤ情報で示される層内の各枝に割り振られた値を示してもよい。また、枝情報は、8分木のルートを起点として各ノードに割り振られた値を示してもよい。この場合、レイヤ情報は符号化されなくてもよい。また、三次元データ符号化装置は、密な枝と疎な枝をそれぞれ複数生成してもよい。
 図85は、本変形例における符号化処理のフローチャートである。まず、三次元データ符号化装置は、入力された三次元点群から1以上の疎な枝と1以上の密な枝とを生成する(S1771)。
 次に、三次元データ符号化装置は、密な枝を符号化することで符号化データを生成する(S1772)。次に、三次元データ符号化装置は、ステップS1771で生成した全ての密な枝の符号化が完了したか否かを判定する(S1773)。
 全ての密な枝の符号化が完了していない場合(S1773でNo)、三次元データ符号化装置は、次の密な枝を選択し(S1774)、選択した密な枝を符号化することで符号化データを生成する(S1772)。
 一方、全ての密な枝の符号化が完了した場合(S1773でYes)、三次元データ符号化装置は、疎な枝を符号化することで符号化データを生成する(S1775)。次に、三次元データ符号化装置は、ステップS1771で生成した全ての疎な枝の符号化が完了したか否かを判定する(S1776)。
 全ての疎な枝の符号化が完了していない場合(S1776でNo)、三次元データ符号化装置は、次の疎な枝を選択し(S1777)、選択した疎な枝を符号化することで符号化データを生成する(S1775)。
 一方、全ての疎な枝の符号化が完了した場合(S1776でYes)、三次元データ符号化装置は、ステップS1772及びS1775で生成された符号化データを結合してビットストリームを生成する(S1778)。
 図85は、本変形例における復号処理のフローチャートである。まず、三次元データ復号装置は、ビットストリームから、密な枝の1以上の符号化データと疎な枝の1以上の符号化データとを抽出する(S1781)。次に、三次元データ復号装置は、密な枝の符号化データを復号することで密な枝の復号データを得る(S1782)。
 次に、三次元データ復号装置は、ステップS1781で抽出した全ての密な枝の符号化データの復号が完了したか否かを判定する(S1783)。全ての密な枝の符号化データの復号が完了していない場合(S1783でNo)、三次元データ復号装置は、次の密な枝の符号化データを選択し(S1784)、選択した密な枝の符号化データを復号することで密な枝の復号データを得る(S1782)。
 一方、全ての密な枝の符号化データの復号が完了した場合(S1783でYes)、三次元データ復号装置は、疎な枝の符号化データを復号することで疎な枝の復号データを得る(S1785)。
 次に、三次元データ復号装置は、ステップS1781で抽出した全ての疎な枝の符号化データの復号が完了したか否かを判定する(S1786)。全ての疎な枝の符号化データの復号が完了していない場合(S1786でNo)、三次元データ復号装置は、次の疎な枝の符号化データを選択し(S1787)、選択した疎な枝の符号化データを復号することで疎な枝の復号データを得る(S1785)。
 一方、全ての疎な枝の符号化データの復号が完了した場合(S1786でYes)、三次元データ復号装置は、ステップS1782及びS1785で得られた復号データを結合することで三次元点群を生成する(S1788)。
 なお、三次元データ符号化装置及び三次元データ復号装置は、密な枝と疎な枝とのどちらを先に符号化又は復号してもよい。また、複数のプロセッサ等により、並列に符号化処理、又は復号処理が行われてもよい。
 また、三次元データ符号化装置は、密な枝と疎な枝との一方を符号化してもよい。また、三次元データ符号化装置は、複数の密な枝の一部を符号化してもよい。例えば、特定の密な枝に重要な情報が含まれる場合、三次元データ符号化装置は、入力された三次元点群から密な枝と疎な枝とを抽出し、重要な情報が含まれる密な枝を符号化し、他の密な枝及び疎な枝を符号化しない。これにより、三次元データ符号化装置は、ビット量を抑制しつつ、重要な情報をストリームに付加することができる。例えば、サーバとクライアントとの間において、サーバにクライアントからクライアント周囲の三次元点群情報の送信要求があった場合、サーバは、クライアント周囲の重要な情報を密な枝として符号化してクライアントに送信する。これにより、サーバは、ネットワーク帯域を抑えつつ、クライアントが要求する情報を送信することができる。
 また、三次元データ復号装置は、密な枝と疎な枝との一方を復号してもよい。また、三次元データ復号装置は、複数の密な枝の一部を復号してもよい。例えば、特定の密な枝に重要な情報が含まれる場合、三次元データ復号装置は、その特定の密な枝を復号し、他の密な枝及び疎な枝を復号しない。これにより、三次元データ復号装置は、復号処理の処理負荷を抑えつつ、必要な情報を取得できる。
 図87は、図85に示す三次元点の分離処理(S1771)のフローチャートである。まず、三次元データ符号化装置は、層Lと閾値THを設定する(S1761)。なお、三次元データ符号化装置は、設定した層Lと閾値THとを示す情報をビットストリームに付加してもよい。
 次に、三次元データ符号化装置は、処理対象の枝として、層Lの先頭の枝を選択する(S1762)。次に、三次元データ符号化装置は、層Lの処理対象の枝の有効リーフ数をカウントする(S1763)。処理対象の枝の有効リーフ数が閾値THより多い場合(S1764でYes)、三次元データ符号化装置は、処理対象の枝を密な枝に設定し、ビットストリームにレイヤ情報と枝情報とを付加する(S1765A)。一方、処理対象の枝の有効リーフ数が閾値TH以下の場合(S1764でNo)、三次元データ符号化装置は、処理対象の枝を疎な枝に設定し、ビットストリームにレイヤ情報と枝情報とを付加する(S1766A)。
 層Lの全ての枝の処理を完了していない場合(S1767でNo)、三次元データ符号化装置は、処理対象の枝として、層Lの次の枝を選択する(S1768)。そして、三次元データ符号化装置は、選択した次の処理対象の枝に対してステップS1763以降の処理を行う。上記の処理が、層Lの全ての枝の処理を完了するまで(S1767でYes)、繰り返される。
 なお、上記説明では層Lと閾値THは予め設定されているが、必ずしもこれに限らない。例えば、三次元データ符号化装置は、層Lと閾値THとの組を複数パターン設定し、各組を用いて密な枝と疎な枝とを生成し、それぞれを符号化する。三次元データ符号化装置は、複数の組のうち、生成された符号化データの符号化効率が最も高い層Lと閾値THとの組で最終的に密な枝と疎な枝を符号化する。これにより符号化効率を高めることができる。また、三次元データ符号化装置は、例えば、層L及び閾値THを算出してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、木構造に含まれる層の最大値の半分の値を層Lに設定してもよい。また、三次元データ符号化装置は、木構造に含まれる複数の三次元点の総数の半分の値を閾値THに設定してもよい。
 以下、本変形例に係る三次元点群の符号化データのシンタックス例について説明する。図88は、このシンタックス例を示す図である。図88に示すシンタックス例では、図82に示すシンタックス例に対して、レイヤ情報であるlayer_id[i]と、枝情報であるbranch_id[i]とが追加されている。
 layer_id[i]は、i番目のサブ三次元点群が属するレイヤ番号を示す。branch_id[i]は、i番目のサブ三次元点群のlayer_id[i]内における枝番号を示す。
 layer_id[i]及びbranch_id[i]は、例えば8分木における枝の場所を表すレイヤ情報及び枝情報である。例えば、layer_id[i]=2、branch_id[i]=5は、i番目の枝が層2の5番目の枝であることを示す。
 なお、三次元データ符号化装置は、上記方法で生成された符号化データをエントロピー符号化してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、各値を2値化したうえで算出符号化する。
 また、本変形例では、4分木構造又は8分木構造の例を示したが、必ずしもこれに限らず、2分木、16分木等のN分木(Nは2以上の整数)、又は、その他の木構造に対して、上記手法を適用してもよい。
 以上のように、本実施の形態に係る三次元データ符号化装置は、図89に示す処理を行う。
 まず、三次元データ符号化装置は、三次元データに含まれる複数の三次元点のN(Nは2以上の整数)分木構造を生成する(S1801)。
 次に、三次元データ符号化装置は、N分木構造に含まれる複数の層のいずれかである第1層に含まれる第1ノードをルートとする第1の枝を第1符号化処理で符号化することで第1符号化データを生成する(S1802)。
 また、三次元データ符号化装置は、第1層に含まれる、第1ノードと異なる第2ノードをルートとする第2の枝を第1符号化処理と異なる第2符号化処理で符号化することで第2符号化データを生成する(S1803)。
 次に、三次元データ符号化装置は、第1符号化データと第2符号化データとを含むビットストリームを生成する(S1804)。
 これによれば、三次元データ符号化装置は、N分木構造に含まれる各々の枝に適した符号化処理を適用できるので符号化効率を向上できる。
 例えば、第1の枝に含まれる三次元点の数は、予め定められた閾値より少なく、第2の枝に含まれる三次元点の数は、閾値より多い。つまり、三次元データ符号化装置は、処理対象の枝に含まれる三次元点の数が、閾値より少ない場合、処理対象の枝を第1の枝に設定し、処理対象の枝に含まれる三次元点の数が、閾値より多い場合、処理対象の枝を第2の枝に設定する。
 例えば、第1符号化データは、第1の枝に含まれる複数の第1三次元点の第1N分木構造を第1方式で表す第1情報を含む。第2符号化データは、第2の枝に含まれる複数の第2三次元点の第2N分木構造を第2方式で表す第2情報を含む。つまり、第1符号化処理と第2符号化処理とは、符号化方式が異なる。
 例えば、第1符号化処理ではロケーション符号化が用いられ、第2符号化処理ではオキュパンシー符号化が用いられる。つまり、第1情報は、複数の第1三次元点の各々に対応する三次元点情報を含む。各三次元点情報は、第1N分木構造における複数の層の各々に対応するインデックスを含む。各インデックスは、対応する層に属するN個のサブブロックのうち、対応する第1三次元点が属するサブブロックを示す。第2情報は、第2N分木構造における複数の層に属する複数のサブブロックの各々に対応し、対応するサブブロックに三次元点が存在するか否かを示す1ビットの情報を複数含む。
 例えば、第2符号化処理で使用される量子化パラメータは、第1符号化処理で使用される量子化パラメータと異なる。つまり、第1符号化処理と第2符号化処理とは、符号化方式は同一であり、使用されるパラメータが異なる。
 例えば、図73及び図74に示すように、三次元データ符号化装置は、第1の枝の符号化では、N分木構造のルートから第1ノードに至る木構造と、第1の枝とを含む木構造を第1符号化処理で符号化し、第2の枝の符号化では、N分木構造のルートから第2ノードに至る木構造と、第2の枝とを含む木構造を第2符号化処理で符号化する。
 例えば、第1符号化データは、第1の枝の符号化データと、N分木構造における第1ノードの位置を示す第3情報とを含む。第2符号化データは、第2の枝の符号化データと、N分木構造における第2ノードの位置を示す第4情報とを含む。
 例えば、第3情報は、第1層を示す情報(レイヤ情報)と、第1ノードが第1層に含まれるノードのうちいずれのノードであるかを示す情報(枝情報)とを含む。第4情報は、第1層を示す情報(レイヤ情報)と、第2ノードが第1層に含まれるノードのうちいずれのノードであるかを示す情報(枝情報)とを含む。
 例えば、第1符号化データは、第1の枝に含まれる三次元点の数を示す情報(numPoint)を含み、第2符号化データは、第2の枝に含まれる三次元点の数を示す情報(numPoint)を含む。
 例えば、三次元データ符号化装置は、プロセッサと、メモリとを備え、プロセッサは、メモリを用いて、上記の処理を行う。
 また、実施の形態に係る三次元データ復号装置は、図90に示す処理を行う。
 まず、三次元データ復号装置は、ビットストリームから、複数の三次元点のN(Nは2以上の整数)分木構造に含まれる複数の層のいずれかである第1層に含まれる第1ノードをルートとする第1の枝が符号化されることで得られた第1符号化データと、第1層に含まれる、第1ノードと異なる第2ノードをルートとする第2の枝が符号化されることで得られた第2符号化データとを取得する(S1811)。
 次に、三次元データ復号装置は、第1符号化データを第1復号処理で復号することで第1の枝の第1復号データを生成する(S1812)。
 また、三次元データ復号装置は、第2符号化データを、第1復号処理と異なる第2復号処理で復号することで第2の枝の第2復号データを生成する(S1813)。
 次に、三次元データ復号装置は、第1復号データと第2復号データとを用いて複数の三次元点を復元する(S1814)。例えば、この三次元点は、第1復号データで示される複数の三次元点と、第2復号データで示される複数の三次元点とを含む。
 これによれば、三次元データ復号装置は、符号化効率を向上したビットストリームを復号できる。
 例えば、第1の枝に含まれる三次元点の数は、予め定められた閾値より少なく、第2の枝に含まれる三次元点の数は、閾値より多い。
 例えば、第1符号化データは、第1の枝に含まれる複数の第1三次元点の第1N分木構造を第1方式で表す第1情報を含む。第2符号化データは、第2の枝に含まれる複数の第2三次元点の第2N分木構造を第2方式で表す第2情報を含む。つまり、第1復号処理と第2復号処理とは、符号化方式(復号方式)が異なる。
 例えば、第1符号化データにはロケーション符号化が用いられており、第2符号化データにはオキュパンシー符号化が用いられている。つまり、第1情報は、複数の第1三次元点の各々に対応する三次元点情報を含む。各三次元点情報は、第1N分木構造における複数の層の各々に対応するインデックスを含む。各インデックスは、対応する層に属するN個のサブブロックのうち、対応する第1三次元点が属するサブブロックを示す。第2情報は、第2N分木構造における複数の層に属する複数のサブブロックの各々に対応し、対応するサブブロックに三次元点が存在するか否かを示す1ビットの情報を複数含む。
 例えば、第2復号処理で使用される量子化パラメータは、第1復号処理で使用される量子化パラメータと異なる。つまり、第1復号処理と第2復号処理とは、符号化方式(復号方式)は同一であり、使用されるパラメータが異なる。
 例えば、図73及び図74に示すように、三次元データ復号装置は、第1の枝の復号では、N分木構造のルートから第1ノードに至る木構造と、第1の枝とを含む木構造を第1復号処理で復号し、第2の枝の復号では、N分木構造のルートから第2ノードに至る木構造と、第2の枝とを含む木構造を第2復号処理で復号する。
 例えば、第1符号化データは、第1の枝の符号化データと、N分木構造における第1ノードの位置を示す第3情報とを含む。第2符号化データは、第2の枝の符号化データと、N分木構造における第2ノードの位置を示す第4情報とを含む。
 例えば、第3情報は、第1層を示す情報(レイヤ情報)と、第1ノードが第1層に含まれるノードのうちいずれのノードであるかを示す情報(枝情報)とを含む。第4情報は、第1層を示す情報(レイヤ情報)と、第2ノードが第1層に含まれるノードのうちいずれのノードであるかを示す情報(枝情報)とを含む。
 例えば、第1符号化データは、第1の枝に含まれる三次元点の数を示す情報(numPoint)を含み、第2符号化データは、第2の枝に含まれる三次元点の数を示す情報(numPoint)を含む。
 例えば、三次元データ復号装置は、プロセッサと、メモリとを備え、プロセッサは、メモリを用いて、上記の処理を行う。
 (実施の形態10)
 本実施の形態では、オキュパンシー符号の符号化時における参照の制御方法について説明する。なお、以下では、主に三次元データ符号化装置の動作を説明するが、三次元データ復号装置においても同様の処理が行われてもよい。
 図91及び図92は、本実施の形態に係る参照関係を示す図である、図91は、参照関係を8分木構造上で示す図であり、図92は、参照関係を空間領域上で示す図である。
 本実施の形態では、三次元データ符号化装置は、符号化対象のノード(以下、対象ノードと呼ぶ)の符号化情報を符号化する際に、対象ノードが属する親ノード(parent node)内の各ノードの符号化情報を参照する。ただし、親ノードと同一層の他のノード(以下、親隣接ノード)内の各ノードの符号化情報は参照しない。つまり、三次元データ符号化装置は、親隣接ノードの参照を不可に設定する、又は参照を禁止にする。
 なお、三次元データ符号化装置は、親ノードが属する親ノード(以下、祖父ノード(grandparent node)と呼ぶ)内の符号化情報の参照を許可してもよい。つまり、三次元データ符号化装置は、対象ノードが属する親ノード及び祖父ノードの符号化情報を参照して対象ノードの符号化情報を符号化してもよい。
 ここで符号化情報とは、例えばオキュパンシー符号である。三次元データ符号化装置は、対象ノードのオキュパンシー符号を符号化する際に、対象ノードが属する親ノード内の各ノードに点群が含まれるか否かを示す情報(以下、占有情報)を参照する。言い換えると、三次元データ符号化装置は、対象ノードのオキュパンシー符号を符号化する際に、親ノードのオキュパンシー符号を参照する。一方で、三次元データ符号化装置は、親隣接ノード内の各ノードの占有情報は参照しない。つまり、三次元データ符号化装置は、親隣接ノードのオキュパンシー符号を参照しない。また、三次元データ符号化装置は、祖父ノード内の各ノードの占有情報を参照してもよい。つまり、三次元データ符号化装置は、親ノード及び親隣接ノードの占有情報を参照してもよい。
 例えば、三次元データ符号化装置は、対象ノードのオキュパンシー符号を符号化する際に、対象ノードが属する親ノード又は祖父ノードのオキュパンシー符号を用いて対象ノードのオキュパンシー符号をエントロピー符号化する際に用いる符号化テーブルを切替える。なお、この詳細は後述する。この際、三次元データ符号化装置は、親隣接ノードのオキュパンシー符号を参照しなくてもよい。これにより、三次元データ符号化装置は、対象ノードのオキュパンシー符号を符号化する際に、親ノード又は祖父ノードのオキュパンシー符号の情報に応じて適切に符号化テーブルを切替えることができるので、符号化効率を向上できる。また、三次元データ符号化装置は、親隣接ノードを参照しないことで、親隣接ノードの情報の確認処理、及びそれらを記憶するためのメモリ容量を抑制することができる。また、8分木の各ノードのオキュパンシー符号を深さ優先順にスキャンして符号化することが容易となる。
 以下、親ノードのオキュパンシー符号を用いた符号化テーブル切替例について説明する。図93は、対象ノードと隣接参照ノードの例を示す図である。図94は、親ノードとノードとの関係を示す図である。図95は、親ノードのオキュパンシー符号の例を示す図である。ここで、隣接参照ノードとは、対象ノードに空間的に隣接するノードのうち、対象ノードの符号化の際に参照されるノードである。図93に示す例では、隣接ノードは、対象ノードと同一層に属するノードである。また、参照隣接ノードとして対象ブロックのx方向に隣接するノードXと、y方向に隣接するノードYと、z方向に隣接するノードZとが用いられる。つまり、x、y、zの各方向においてそれぞれ1つの隣接ブロックが参照隣接ブロックに設定される。
 なお、図94に示すノード番号は一例であり、ノード番号とノードの位置との関係はこれに限らない。また、図95では、下位ビットにノード0が割り当てられ、上位ビットにノード7が割り当てられているが、逆の順序で割り当てが行われてもよい。また、各ノードは任意のビットに割り当てられてもよい。
 三次元データ符号化装置は、対象ノードのオキュパンシー符号をエントロピー符号化する際の符号化テーブルを、例えば下記式により決定する。
 CodingTable=(FlagX<<2)+(FlagY<<1)+(FlagZ)
 ここで、CodingTableは、対象ノードのオキュパンシー符号用の符号化テーブルを示し、値0~7のいずれかを示す。FlagXは、隣接ノードXの占有情報であり、隣接ノードXが点群を含む(占有)なら1を示し、そうでないなら0を示す。FlagYは、隣接ノードYの占有情報であり、隣接ノードYが点群を含む(占有)なら1を示し、そうでないなら0を示す。FlagZは、隣接ノードZの占有情報であり、隣接ノードZが点群を含む(占有)なら1を示し、そうでないなら0を示す。
 なお、隣接ノードが占有であるか否かを示す情報は、親ノードのオキュパンシー符号にに含まれているため、三次元データ符号化装置は、親ノードのオキュパンシー符号に示される値を用いて符号化テーブルを選択してもよい。
 以上により、三次元データ符号化装置は、対象ノードの隣接ノードに点群が含まれるか否かを示す情報を用いて符号化テーブルを切替えることで符号化効率を向上できる。
 また、三次元データ符号化装置は、図93に示すように、親ノード内の対象ノードの空間位置に応じて隣接参照ノードを切替えてもよい。つまり、三次元データ符号化装置は、対象ノードの親ノード内の空間位置に応じて、複数の隣接ノードのうち、参照する隣接ノードを切り替えてもよい。
 次に、三次元データ符号化装置及び三次元データ復号装置の構成例を説明する。図96は、本実施の形態に係る三次元データ符号化装置2100のブロック図である。図96に示す三次元データ符号化装置2100は、8分木生成部2101と、幾何情報算出部2102と、符号化テーブル選択部2103と、エントロピー符号化部2104とを備える。
 8分木生成部2101は、入力された三次元点(ポイントクラウド)から、例えば8分木を生成し、8分木に含まれる各ノードのオキュパンシー符号を生成する。幾何情報算出部2102は、対象ノードの隣接参照ノードが占有であるか否かを示す占有情報を取得する。例えば、幾何情報算出部2102は、対象ノードが所属する親ノードのオキュパンシー符号から隣接参照ノードの占有情報を取得する。なお、幾何情報算出部2102は、図93に示すように、対象ノードの親ノード内の位置に応じて隣接参照ノードを切替えてもよい。また、幾何情報算出部2102は、親隣接ノード内の各ノードの占有情報は参照しない。
 符号化テーブル選択部2103は、幾何情報算出部2102で算出された隣接参照ノードの占有情報を用いて対象ノードのオキュパンシー符号のエントロピー符号化に用いる符号化テーブルを選択する。エントロピー符号化部2104は、選択された符号化テーブルを用いてオキュパンシー符号をエントロピー符号化することでビットストリームを生成する。なお、エントロピー符号化部2104は、選択された符号化テーブルを示す情報をビットストリームに付加してもよい。
 図97は、本実施の形態に係る三次元データ復号装置2110のブロック図である。図97に示す三次元データ復号装置2110は、8分木生成部2111と、幾何情報算出部2112と、符号化テーブル選択部2113と、エントロピー復号部2114とを備える。
 8分木生成部2111は、ビットストリームのヘッダ情報等を用いて、ある空間(ノード)の8分木を生成する。8分木生成部2111は、例えば、ヘッダ情報に付加されたある空間のx軸、y軸、z軸方向の大きさを用いて大空間(ルートノード)を生成し、その空間をx軸、y軸、z軸方向にそれぞれ2分割することで8個の小空間A(ノードA0~A7)を生成して8分木を生成する。また、対象ノードとしてノードA0~A7が順に設定される。
 幾何情報算出部2112は、対象ノードの隣接参照ノードが占有であるか否かを示す占有情報を取得する。例えば、幾何情報算出部2112は、対象ノードが所属する親ノードのオキュパンシー符号から隣接参照ノードの占有情報を取得する。なお、幾何情報算出部2112は、図93に示すように、対象ノードの親ノード内の位置に応じて隣接参照ノードを切替えてもよい。また、幾何情報算出部2112は、親隣接ノード内の各ノードの占有情報は参照しない。
 符号化テーブル選択部2113は、幾何情報算出部2112で算出された隣接参照ノードの占有情報を用いて対象ノードのオキュパンシー符号のエントロピー復号に用いる符号化テーブル(復号テーブル)を選択する。エントロピー復号部2114は、選択された符号化テーブルを用いてオキュパンシー符号をエントロピー復号することで、三次元点を生成する。なお、符号化テーブル選択部2113は、ビットストリームに付加された、選択された符号化テーブルの情報を復号して取得し、エントロピー復号部2114は、取得された情報で示される符号化テーブルを用いてもよい。
 ビットストリームに含まれるオキュパンシー符号(8ビット)の各ビットは、8個の小空間A(ノードA0~ノードA7)にそれぞれ点群が含まれるか否かを示す。また更に、三次元データ復号装置は、小空間ノードA0を8個の小空間B(ノードB0~ノードB7)に分割して8分木を生成し、小空間Bの各ノードに点群が含まれるか否かを示す情報をオキュパンシー符号を復号して取得する。このように、三次元データ復号装置は、大空間から小空間へと8分木を生成しながら各ノードのオキュパンシー符号を復号する。
 以下、三次元データ符号化装置及び三次元データ復号装置による処理の流れを説明する。図98は、三次元データ符号化装置における三次元データ符号化処理のフローチャートである。まず、三次元データ符号化装置は、入力された三次元点群の一部又は全てが含まれる空間(対象ノード)を決定(定義)する(S2101)。次に、三次元データ符号化装置は、対象ノードを8分割して8個の小空間(ノード)を生成する(S2102)。次に、三次元データ符号化装置は、各ノードに点群が含まれるか否かに応じて対象ノードのオキュパンシー符号を生成する(S2103)。
 次に、三次元データ符号化装置は、対象ノードの隣接参照ノードの占有情報を、対象ノードの親ノードのオキュパンシー符号から算出(取得)する(S2104)。次に、三次元データ符号化装置は、決定した対象ノードの隣接参照ノードの占有情報に基づき、エントロピー符号化に用いる符号化テーブルを選択する(S2105)。次に、三次元データ符号化装置は、選択した符号化テーブルを用いて対象ノードのオキュパンシー符号をエントロピー符号化する(S2106)。
 さらに、三次元データ符号化装置は、各ノードをそれぞれ8分割し、各ノードのオキュパンシー符号を符号化するという処理を、ノードが分割できなくなるまで繰り返す(S2107)。つまり、ステップS2102~S2106までの処理が再帰的に繰り返される。
 図99は、三次元データ復号装置における三次元データ復号方法のフローチャートである。まず、三次元データ復号装置は、ビットストリームのヘッダ情報を用いて復号する空間(対象ノード)を決定(定義)する(S2111)。次に、三次元データ復号装置は、対象ノードを8分割して8個の小空間(ノード)を生成する(S2112)。次に、三次元データ復号装置は、対象ノードの隣接参照ノードの占有情報を、対象ノードの親ノードのオキュパンシー符号から算出(取得)する(S2113)。
 次に、三次元データ復号装置は、隣接参照ノードの占有情報に基づきエントロピー復号に用いる符号化テーブルを選択する(S2114)。次に、三次元データ復号装置は、選択した符号化テーブルを用いて対象ノードのオキュパンシー符号をエントロピー復号する(S2115)。
 さらに、三次元データ復号装置は、各ノードをそれぞれ8分割し、各ノードのオキュパンシー符号を復号するという処理を、ノードが分割できなくなるまで繰り返す(S2116)。つまり、ステップS2112~S2115までの処理が再帰的に繰り返される。
 次に、符号化テーブルの切替えの例を説明する。図100は、符号化テーブルの切替え例を示す図である。例えば、図100に示す符号化テーブル0のように、複数のオキュパンシー符号に同一のコンテキストモデルが適用されてもよい。また、各オキュパンシー符号に別々のコンテキストモデルが割り当てられてもよい。これにより、オキュパンシー符号の出現確率に応じてコンテキストモデルを割り当てることができるので、符号化効率を向上できる。また、オキュパンシー符号の出現頻度に応じて確率テーブルを更新するコンテキストモデルが用いられてもよい。または、確率テーブルを固定したコンテキストモデルが用いられてもよい。
 以下、本実施の形態の変形例1について説明する。図101は、本変形例における参照関係を示す図である。上記実施の形態では、三次元データ符号化装置は、親隣接ノードのオキュパンシー符号を参照しないとしたが、親隣接ノードのオキュパンシー符号化を参照するか否かを、特定の条件に応じて切り替えてもよい。
 例えば、三次元データ符号化装置は、8分木を幅優先でスキャンしながら符号化を行うときは、親隣接ノード内のノードの占有情報を参照して、対象ノードのオキュパンシー符号を符号化する。一方、三次元データ符号化装置は、8分木を深さ優先でスキャンしながら符号化するときは、親隣接ノード内のノードの占有情報の参照を禁止する。このように8分木のノードのスキャン順(符号化順)に応じて、適切に参照可能なノードを切替えることにより、符号化効率の向上と処理負荷の抑制を実現できる。
 なお、三次元データ符号化装置は、8分木を幅優先で符号化したか、深さ優先で符号化したか等の情報をビットストリームのヘッダに付加してもよい。図102は、この場合のヘッダ情報のシンタックス例を示す図である。図102に示すoctree_scan_orderは、8分木の符号化順を示す符号化順情報(符号化順フラグ)である。例えば、octree_scan_orderが0の場合、幅優先を示し、1の場合は深さ優先を示す。これにより、三次元データ復号装置は、octree_scan_orderを参照することで、ビットストリームが幅優先及び深さ優先のどちらで符号化されたかを知ることができるので、ビットストリームを適切に復号できる。
 また、三次元データ符号化装置は、親隣接ノードの参照を禁止するか否かを示す情報をビットストリームのヘッダ情報に付加してもよい。図103は、この場合のヘッダ情報のシンタックス例を示す図である。limit_refer_flagは、親隣接ノードの参照を禁止するか否かを示す禁止切替情報(禁止切替フラグ)である。例えば、limit_refer_flagが1の場合は親隣接ノードの参照を禁止することを示し、0の場合は参照制限なし(親隣接ノードの参照を許可する)を示す。
 つまり、三次元データ符号化装置は、親隣接ノードの参照を禁止するか否かを決定し、上記決定の結果に基づき、親隣接ノードの参照を禁止するか、許可するかを切り替える。また、三次元データ符号化装置は、上記決定の結果であって、親隣接ノードの参照を禁止するか否かを示す禁止切替情報を含むビットストリームを生成する。
 また、三次元データ復号装置は、親隣接ノードの参照を禁止するか否かを示す禁止切替情報をビットストリームから取得し、禁止切替情報に基づき、親隣接ノードの参照を禁止するか、許可するかを切り替える。
 これにより三次元データ符号化装置は、親隣接ノードの参照を制御してビットストリームを生成できる。また、三次元データ復号装置は、親隣接ノードの参照が禁止されているか否かを示す情報をビットストリームのヘッダから取得できる。
 また、本実施の形態では、親隣接ノードの参照を禁止する符号化処理の例としてオキュパンシー符号の符号化処理を例として記載したが、必ずしもこれに限らない。例えば、8分木のノードの他の情報を符号化する際にも同様の手法を適用可能である。例えば、ノードに付加された色、法線ベクトル、又は反射率等のその他の属性情報を符号化する際に、本実施の形態の手法を適用してもよい。また、符号化テーブル又は予測値を符号化する際にも同様の手法を適用できる。
 次に、本実施の形態の変形例2について説明する。上記説明では、図93に示すように、3つの参照隣接ノードが用いられる例を示したが4つ以上の参照隣接ノードが用いられてもよい。図104は、対象ノード及び参照隣接ノードの例を示す図である。
 例えば、三次元データ符号化装置は、図104に示す対象ノードのオキュパンシー符号をエントロピー符号化する際の符号化テーブルを、例えば下記式により算出する。
 CodingTable=(FlagX0<<3)+(FlagX1<<2)+(FlagY<<1)+(FlagZ)
 ここで、CodingTableは、対象ノードのオキュパンシー符号用の符号化テーブルを示し、値0~15のいずれかを示す。FlagXNは、隣接ノードXN(N=0..1)の占有情報であり、隣接ノードXNが点群を含む(占有)なら1を示し、そうでないなら0を示す。FlagYは、隣接ノードYの占有情報であり、隣接ノードYが点群を含む(占有)なら1を示し、そうでないなら0を示す。FlagZは、隣接ノードZの占有情報であり、隣接ノードZが点群を含む(占有)なら1を示し、そうでないなら0を示す。
 この際、もし隣接ノード、例えば図104の隣接ノードX0が参照不可(参照禁止)の場合は、三次元データ符号化装置は、代替値として1(占有)、又は、0(非占有)のような固定値を用いてもよい。
 図105は、対象ノード及び隣接ノードの例を示す図である。図105に示すように、隣接ノードが参照不可(参照禁止)の場合は、対象ノードの祖父ノードのオキュパンシー符号を参照して、隣接ノードの占有情報を算出してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、図105に示す隣接ノードX0の代わりに、隣接ノードG0の占有情報を用いて上式のFlagX0を算出し、算出したFlagX0を用いて符号化テーブルの値を決定してもよい。なお、図105に示す隣接ノードG0は、祖父ノードのオキュパンシー符号で占有か否かが判別できる隣接ノードである。隣接ノードX1は、親ノードのオキュパンシー符号で占有か否かが判別できる隣接ノードである。
 以下、本実施の形態の変形例3について説明する。図106及び図107は、本変形例に係る参照関係を示す図である、図106は、参照関係を8分木構造上で示す図であり、図107は、参照関係を空間領域上で示す図である。
 本変形例では、三次元データ符号化装置は、符号化対象のノード(以下、対象ノード2と呼ぶ)の符号化情報を符号化する際に、対象ノード2が属する親ノード内の各ノードの符号化情報を参照する。つまり、三次元データ符号化装置は、複数の隣接ノードのうち、対象ノードと親ノードが同一である第1ノードの子ノードの情報(例えば占有情報)の参照を許可する。例えば、三次元データ符号化装置は、図106に示す対象ノード2のオキュパンシー符号を符号化する際に、対象ノード2が属する親ノード内に存在するノード、例えば、図106に示す対象ノードのオキュパンシー符号を参照する。図106に示す対象ノードのオキュパンシー符号は、図107に示すように、例えば、対象ノード2に隣接する対象ノード内の各ノードが占有であるか否かを表している。よって、三次元データ符号化装置は、対象ノードのより細かい形状に応じて対象ノード2のオキュパンシー符号の符号化テーブルを切替えることができるので符号化効率を向上できる。
 三次元データ符号化装置は、対象ノード2のオキュパンシー符号をエントロピー符号化する際の符号化テーブルを、例えば下記式により算出してもよい。
 CodingTable=(FlagX1<<5)+(FlagX2<<4)+(FlagX3<<3)+(FlagX4<<2)+(FlagY<<1)+(FlagZ)
 ここで、CodingTableは、対象ノード2のオキュパンシー符号用の符号化テーブルを示し、値0~63のいずれかを示す。FlagXNは、隣接ノードXN(N=1..4)の占有情報であり、隣接ノードXNが点群を含む(占有)なら1を示し、そうでないなら0を示す。FlagYは、隣接ノードYの占有情報であり、隣接ノードYが点群を含む(占有)なら1を示し、そうでないなら0を示す。FlagZは、隣接ノードYの占有情報であり、隣接ノードZが点群を含む(占有)なら1を示し、そうでないなら0を示す。
 なお、三次元データ符号化装置は、符号化テーブルの算出方法を親ノード内における対象ノード2のノード位置に応じて変更してもよい。
 また、三次元データ符号化装置は、親隣接ノードの参照が禁止されていない場合、親隣接ノード内の各ノードの符号化情報を参照してよい。例えば、親隣接ノードの参照が禁止されていない場合、対象ノードと親ノードが異なる第3ノードの子ノードの情報(例えば占有情報)の参照が許可される。例えば、図105に示す例では、三次元データ符号化装置は、対象ノードと親ノードが異なる隣接ノードX0のオキュパンシー符号を参照して、隣接ノードX0の子ノードの占有情報を取得する。三次元データ符号化装置は、取得した隣接ノードX0の子ノードの占有情報に基づき、対象ノードのオキュパンシー符号のエントロピー符号化に用いる符号化テーブルを切替える。
 以上のように、本実施の形態に係る三次元データ符号化装置は、三次元データに含まれる複数の三次元点のN(Nは2以上の整数)分木構造に含まれる対象ノードの情報(例えばオキュパンシー符号)を符号化する。図91及び図92に示すように、三次元データ符号化装置は、上記符号化では、対象ノードと空間的に隣接する複数の隣接ノードのうち、対象ノードと親ノードが同一である第1ノードの情報(例えば占有情報)の参照を許可し、対象ノードと親ノードが異なる第2ノードの情報(例えば占有情報)の参照を禁止する。言い換えると、三次元データ符号化装置は、上記符号化では、親ノードの情報(例えばオキュパンシー符号)の参照を許可し、親ノードと同一層の他のノード(親隣接ノード)の情報(例えばオキュパンシー符号)の参照を禁止する。
 これによれば、当該三次元データ符号化装置は、対象ノードと空間的に隣接する複数の隣接ノードのうち、対象ノードと親ノードが同一である第1ノードの情報の参照することで符号化効率を向上できる。また、当該三次元データ符号化装置は、複数の隣接ノードのうち、対象ノードと親ノードが異なる第2ノードの情報の参照をしないことにより、処理量を低減できる。このように、当該三次元データ符号化装置は、符号化効率を向上できるとともに、処理量を低減できる。
 例えば、三次元データ符号化装置は、さらに、第2ノードの情報の参照を禁止するか否かを決定し、上記符号化では、上記決定の結果に基づき、第2ノードの情報の参照を禁止するか、許可するかを切り替える。三次元データ符号化装置は、さらに、上記決定の結果であって、第2ノードの情報の参照を禁止するか否かを示す禁止切替情報(例えば、図103に示すlimit_refer_flag)を含むビットストリームを生成する。
 これによれば、当該三次元データ符号化装置は、第2ノードの情報の参照を禁止するか否かを切り替えることができる。また、三次元データ復号装置は、禁止切替情報を用いて適切に復号処理を行うことができる。
 例えば、対象ノードの情報は、対象ノードに属する子ノードの各々に三次元点が存在するか否かを示す情報(例えオキュパンシー符号)であり、第1ノードの情報は、第1ノードに三次元点が存在するか否かを示す情報(第1ノードの占有情報)であり、第2ノードの情報は、第2ノードに三次元点が存在するか否かを示す情報(第2ノードの占有情報)である。
 例えば、三次元データ符号化装置は、上記符号化では、第1ノードに三次元点が存在するか否かに基づき、符号化テーブルを選択し、選択された符号化テーブルを用いて、対象ノードの情報(例えばオキュパンシー符号)をエントロピー符号化する。
 例えば、三次元データ符号化装置は、上記符号化では、図106及び図107に示すように、複数の隣接ノードのうち、第1ノードの子ノードの情報(例えば占有情報)の参照を許可する。
 これによれば、当該三次元データ符号化装置は、隣接ノードのより詳細な情報を参照することができるので符号化効率を向上できる。
 例えば、三次元データ符号化装置は、図93に示すように、上記符号化では、対象ノードの親ノード内の空間位置に応じて、複数の隣接ノードのうち、参照する隣接ノードを切り替える。
 これによれば、当該三次元データ符号化装置は、対象ノードの親ノード内の空間位置に応じて、適切な隣接ノードを参照できる。
 例えば、三次元データ符号化装置は、プロセッサと、メモリとを備え、プロセッサは、メモリを用いて、上記の処理を行う。
 また、本実施の形態に係る三次元データ復号装置は、三次元データに含まれる複数の三次元点のN(Nは2以上の整数)分木構造に含まれる対象ノードの情報(例えばオキュパンシー符号)を復号する。図91及び図92に示すように、三次元データ復号装置は、上記復号では、対象ノードと空間的に隣接する複数の隣接ノードのうち、対象ノードと親ノードが同一である第1ノードの情報(例えば占有情報)の参照を許可し、対象ノードと親ノードが異なる第2ノードの情報(例えば占有情報)の参照を禁止する。言い換えると、三次元データ復号装置は、上記復号では、親ノードの情報(例えばオキュパンシー符号)の参照を許可し、親ノードと同一層の他のノード(親隣接ノード)の情報(例えばオキュパンシー符号)の参照を禁止する。
 これによれば、当該三次元データ復号装置は、対象ノードと空間的に隣接する複数の隣接ノードのうち、対象ノードと親ノードが同一である第1ノードの情報の参照することで符号化効率を向上できる。また、当該三次元データ復号装置は、複数の隣接ノードのうち、対象ノードと親ノードが異なる第2ノードの情報の参照をしないことにより、処理量を低減できる。このように、当該三次元データ復号装置は、符号化効率を向上できるとともに、処理量を低減できる。
 例えば、三次元データ復号装置は、さらに、第2ノードの情報の参照を禁止するか否かを示す禁止切替情報(例えば、図103に示すlimit_refer_flag)をビットストリームから取得し、上記復号では、禁止切替情報に基づき、第2ノードの情報の参照を禁止するか、許可するかを切り替える。
 これによれば、当該三次元データ復号装置は、禁止切替情報を用いて適切に復号処理を行うことができる。
 例えば、対象ノードの情報は、対象ノードに属する子ノードの各々に三次元点が存在するか否かを示す情報(例えオキュパンシー符号)であり、第1ノードの情報は、第1ノードに三次元点が存在するか否かを示す情報(第1ノードの占有情報)であり、第2ノードの情報は、第2ノードに三次元点が存在するか否かを示す情報(第2ノードの占有情報)である。
 例えば、三次元データ復号装置は、上記復号では、第1ノードに三次元点が存在するか否かに基づき、符号化テーブルを選択し、選択された符号化テーブルを用いて、対象ノードの情報(例えばオキュパンシー符号)をエントロピー復号する。
 例えば、三次元データ復号装置は、上記復号では、図106及び図107に示すように、複数の隣接ノードのうち、第1ノードの子ノードの情報(例えば占有情報)の参照を許可する。
 これによれば、当該三次元データ復号装置は、隣接ノードのより詳細な情報を参照することができるので符号化効率を向上できる。
 例えば、三次元データ復号装置は、図93に示すように、上記復号では、対象ノードの親ノード内の空間位置に応じて、複数の隣接ノードのうち、参照する隣接ノードを切り替える。
 これによれば、当該三次元データ復号装置は、対象ノードの親ノード内の空間位置に応じて、適切な隣接ノードを参照できる。
 例えば、三次元データ復号装置は、プロセッサと、メモリとを備え、プロセッサは、メモリを用いて、上記の処理を行う。
 (実施の形態11)
 本実施の形態では、三次元データ符号化装置は、入力された三次元点群を2つ以上のサブ三次元点群に分離し、複数のサブ三次元点群に依存関係が発生しないように各サブ三次元点群を符号化する。これにより、三次元データ符号化装置は、複数のサブ三次元点群を並列に符号化できる。例えば、三次元データ符号化装置は、入力された三次元点群をサブ三次元点群Aとサブ三次元点群Bに分離し、サブ三次元点群Aとサブ三次元点群Bとを並列に符号化する。
 なお、分離の方法としては、三次元データ符号化装置は、例えば、8分木構造を用いて符号化を行う場合、8分木に分割した8個の子ノードを並列に符号化する。例えば、三次元データ符号化装置は、各子ノードをルートとする複数の木構造を並列に符号化する。
 なお、三次元データ符号化装置は、複数のサブ三次元点群を必ずしも並列に符号化する必要はなく、依存関係が発生しないように、複数のサブ三次元点群を逐次的に符号化してもよい。また、8分木に限定されず、4分木又は16分木等のN分木(Nは2以上の整数)に本実施の形態の手法を適用してもよい。また、三次元データ符号化装置は、点群の色、反射率又は法線ベクトル等の属性情報を用いて分割を行ってもよい。また、三次元データ符号化装置は、実施の形態9の図73~図74等を用いて説明したように、点群の密度の違いによって分割を行ってもよい。
 また、三次元データ符号化装置は、符号化した複数のサブ三次元点群の複数の符号化データを1個のビットストリームに結合してもよい。この際、三次元データ符号化装置は、各サブ三次元点群の各符号化データの開始位置をビットストリームのヘッダ等に含めてもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、ビットストリームの先頭からのアドレス(ビット位置又はバイト数等)をヘッダ等に含めてもよい。これにより、三次元データ復号装置は、各サブ三次元点群の符号化データの開始位置をビットストリームの先頭を復号することで知ることができる。また、三次元データ復号装置は、複数のサブ三次元点群の符号化データを並列に復号できるので、処理時間を削減できる。
 なお、三次元データ符号化装置は、複数のサブ三次元点群に依存関係が発生しないように複数のサブ三次元点群を符号化したことを示す、又は、複数のサブ三次元点群を並列に符号化したことを示すフラグをビットストリームのヘッダに付加してもよい。これにより、三次元データ復号装置は、ヘッダを復号することで、複数の三次元点群の複数の符号化データを並列に復号可能か否かを判断できる。
 ここで、複数のサブ三次元点群に依存関係が発生しないとは、例えば、複数のサブ三次元点群の複数のノードのオキュパンシー符号又はリーフ情報等を符号化するための符号化テーブル(エントロピー符号化に用いられる確率テーブル等)を、各サブ三次元点群に対して独立に持つことを意味する。例えば、三次元データ符号化装置は、サブ三次元点群Aとサブ三次元点群Bを依存関係が発生しないように符号化するために、サブ三次元点群Aとサブ三次元点群Bとに対して異なる符号化テーブルを用いる。または、三次元データ符号化装置は、サブ三次元点群Aとサブ三次元点群Bを逐次的に処理する場合、サブ三次元点群Aとサブ三次元点群Bとに依存関係が発生しないように、サブ三次元点群Aを符号化した後、かつサブ三次元点群Bを符号化する前に符号化テーブルを初期化する。このように、三次元データ符号化装置は、各サブ三次元点群の符号化テーブルを独立に持つ、又は、符号化前に符号化テーブルを初期化することで、複数のサブ三次元点群に依存関係が発生しないように複数のサブ三次元点群を符号化できる。また、三次元データ復号装置も同様に、各サブ三次元点群の符号化テーブル(復号テーブル)を独立に持つ、または、各サブ三次元点群の復号前に符号化テーブルを初期化することで、各サブ三次元点群を適切に復号できる。
 また、複数のサブ三次元点群に依存関係が発生しないとは、例えば、複数のサブ三次元点群の複数のノードのオキュパンシー符号又はリーフ情報等を符号化する際に、サブ三次元点群間で参照を禁止することを意味してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、符号化対象の対象ノードのオキュパンシー符号を符号化する際に、8分木における隣接ノードの情報を用いて符号化を行う。この場合において、三次元データ符号化装置は、隣接ノードが別のサブ三次元点群に含まれる場合、その隣接ノードを参照せずに対象ノードを符号化する。この場合、三次元データ符号化装置は、隣接ノードは存在しないとして符号化を行ってもよいし、隣接ノードは存在するが、当該隣接ノードが別のサブ三次元点群に含まれるという条件の元で対象ノードを符号化してもよい。
 同様に、三次元データ復号装置は、例えば、複数のサブ三次元点群の複数のノードのオキュパンシー符号又はリーフ情報等を復号する際に、サブ三次元点群間で参照を禁止する。例えば、三次元データ復号装置は、復号対象の対象ノードのオキュパンシー符号を復号する際に、8分木における隣接ノードの情報を用いて復号を行う。この場合において、三次元データ復号装置は、隣接ノードが別のサブ三次元点群に含まれる場合、その隣接ノードを参照せずに対象ノードを復号する。この場合、三次元データ復号装置は、隣接ノードは存在しないとして復号を行ってもよいし、隣接ノードは存在するが当該隣接ノードが別のサブ三次元点群に含まれるという条件の元で対象ノードを復号してもよい。
 また、三次元データ符号化装置は、複数のサブ三次元点群の三次元位置情報と属性情報(色、反射率又は法線ベクトル等)とをそれぞれ符号化する際に、一方に対しては依存関係が発生しないように符号化を行い、他方に対しては依存関係があるように符号化を行ってもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、依存関係が発生しないように三次元位置情報を符号化し、依存関係があるように属性情報を符号化してもよい。これにより、三次元データ符号化装置は、三次元位置情報を並列に符号化することで処理時間を削減でき、属性情報を逐次的に符号化することで符号化量を削減できる。なお、三次元データ符号化装置は、三次元位置情報を依存関係がないように符号化したか否かを示す情報と、属性情報を依存関係がないように符号化したか否かを示す情報との両方をヘッダに付加してもよい。これにより、三次元データ復号装置はヘッダを復号することで、三次元位置情報を依存関係がないように復号できるか、属性情報を依存関係がないように復号できるかをそれぞれ判断できる。これにより、三次元データ復号装置は、依存関係がない場合は並列に復号を行うことができる。例えば、三次元データ復号装置は、三次元位置情報が依存関係が発生しないように符号化されており、属性情報が依存関係があるように符号化されている場合、三次元位置情報を並列に復号することで処理時間を削減し、属性情報を逐次的に復号する。
 図108は、木構造の例を示す図である。なお、図108では、4分木の例を示すが、8分木等の他の分木構造が用いられてもよい。三次元データ符号化装置は、図108に示す木構造を、例えば、図109に示すサブ三次元点群Aと、図110に示すサブ三次元群Bとに分割する。なお、この例では、層1の有効ノードで分割が行われる。つまり、4分木の場合には、最大で4個のサブ三次元点群が生成され、8分木の場合には、最大で8個のサブ三次元点群が生成される。また、三次元データ符号化装置は、属性情報、又は点群密度等の情報を利用して分割を行ってもよい。
 三次元データ符号化装置は、サブ三次元点群Aとサブ三次元点群Bに依存関係が発生しないように符号化を行う。例えば、三次元データ符号化装置は、サブ三次元点群毎にオキュパンシー符号のエントロピー符号化に用いる符号化テーブルを切替える。または、三次元データ符号化装置は、各サブ三次元点群の符号化前に符号化テーブルを初期化する。または、三次元データ符号化装置は、ノードの隣接情報を算出する際に、隣接ノードが異なるサブ三次元点群に含まれる場合は当該隣接ノードの参照を禁止する。
 図111は、本実施の形態に係るビットストリームの構成例を示す図である。図111に示すようにビットストリームは、ヘッダと、サブ三次元点群Aの符号化データと、サブ三次元点群Bの符号化データとを含む。ヘッダは、点群数情報と、依存関係情報と、先頭アドレス情報A及び先頭アドレス情報Bとを含む。
 点群数情報は、ビットストリームに含まれるサブ三次元点群の個数を示す。なお、点群数情報として、オキュパンシー符号により個数が示されてもよい。例えば、図108に示す例では、層0のオキュパンシー符号「1010」が用いられ、オキュパンシー符号に含まれる「1」の数によりサブ三次元点群の個数が示される。
 依存関係情報は、サブ三次元点群を依存関係なく符号化したか否かを示す。例えば、三次元データ復号装置は、この依存関係情報に基づき、サブ三次元点群を並列に復号するか否かを判定する。
 先頭アドレス情報Aは、サブ三次元点群Aの符号化データの先頭アドレスを示す。先頭アドレス情報Bは、サブ三次元点群Bの符号化データの先頭アドレスを示す。
 以下、並列符号化の効果について説明する。三次元点群(ポイントクラウド)の8分木データにおいて、幾何情報(三次元位置情報)又は属性情報を分割し、並列符号化することで、処理時間を低減できる。親ノードの階層においてノードが他のノードから独立している場合に並列符号化を実現できる。つまり、隣接親ノードを参照しない必要がある。この条件は、子ノード及び孫ノードの全てにおいても満たされる必要がある。
 図112は、木構造の例を示す図である。図112に示す例において、深さ優先の符号化が用いられる場合、ノードAは、層1からノードCと独立している。また、ノードCは、層2からノードDと独立している。ノードAは、層3からノードBと独立している。
 三次元データ符号化装置は、各ノードのこの独立の情報を用いて、ハードウェアの種別、ユーザ設定、アルゴリズム、又はデータの適応性等に基づき、2つの方式の並列符号化方法から使用する並列符号化方法を選択する。
 この2つの方式とは、全並列符号化(full parallel encoding)と、漸進並列符号化(incremental parallel encoding)とである。
 まず、全並列符号化について説明する。並列処理又は並列プログラミングでは、同時に多くのデータを処理する必要があるため、非常に処理が重い。
 GPU(Graphics Processing Unit)に含まれるプロセッシングユニット(PU)の数、CPUに含まれるコアの数、又は、ソフトウェア実装におけるスレッドの数を用いて、並列処理可能なノードの数が決定される。
 ここで、一般に8分木に含まれるノードの数は、利用可能なPUの数よりも多い。三次元データ符号化装置は、層に含まれる符号化済みのノードの数を示す情報を用いて、層に含まれるノードの数が、利用可能なPUの数に対応する最適数であるかを判定し、層に含まれるノードの数が、最適数に達したことをトリガに、全並列符号化を開始する。なお、並列処理において、幅優先又は深さ優先の処理を用いることができる。
 三次元データ符号化装置は、並列符号化処理を開始したノード(層)を示す情報をビットストリームにヘッダに格納してもよい。これにより、三次元データ復号装置は、この情報を用いて、必要であれば並列復号処理を行うことができる。なお、並列符号化処理を開始したノードを示す情報の形式は任意でよいが、例えば、ロケーション符号が用いられてもよい。
 また、三次元データ符号化装置は、並列符号化を行う各ノード(サブ三次元点群)に対して符号化テーブル(確率テーブル)を準備する。この符号化テーブルは、初期値又はノード毎に異なる値に初期化される。例えば、ノード毎に異なる値とは、親ノードのオキュパンシー符号に基づく値である。この全並列符号化では、GPUの初期化が一度でよいという利点がある。
 図113は、全並列符号化を説明するための図であり、木構造の例を示す図である。図114は、並列処理されるサブ三次元点群を空間的に示す図である。三次元データ符号化装置は、PU又はスレッドの数に相関するノードの数が最適点に達したことをトリガに並列処理を開始する。
 図113に示す例では、層3において、当該層に含まれる占有ノードの数が9となり、最適数を超える。よって、三次元データ符号化装置は、層3以下の三次元点(ノード)を、層3の各占有ノードをルートとする複数のサブ三次元点群に分割し、各サブ三次元点群を並列処理する。例えば、図113に示す例では、9個のサブ三次元点群が生成される。
 三次元データ符号化装置は、並列処理を始めた層を示すレイヤ情報を符号化してもよい。また、三次元データ符号化装置は、並列処理を始めた際の占有ノードの数(図113の例では9)を示す情報を符号化してもよい。
 また、三次元データ符号化装置は、例えば、複数のサブ三次元群を互いの参照を禁止しながら符号化する。また、三次元データ符号化装置は、例えば、各サブ三次元点群の符号前にエントロピー符号化に用いる符号化テーブル(確率テーブル等)を初期化する。
 図115は、本実施の形態に係るビットストリームの構成例を示す図である。図115に示すように、ビットストリームは、ヘッダと、上層符号化データと、サブヘッダと、サブ三次元点群Aの符号化データと、サブ三次元点群Bの符号化データとを含む。
 ヘッダは、空間最大サイズ情報と、並列開始レイヤ情報とを含む。空間サイズ情報は、三次元点群を8分木に分割する最初の三次元空間を示す。例えば、空間サイズ情報は、最初の三次元空間の最大座標(x,y,z)を示す。
 並列開始レイヤ情報は、並列処理を開始可能な層である並列開始レイヤを示す。ここでは、並列開始レイヤ情報は、例えば層Nを示す。
 上層符号化データは、並列処理を開始する前の層Nまでの符号化データであり、層Nまでのノード情報である。例えば、上層符号化データは、層Nまでのノードのオキュパンシー符号等を含む。
 サブヘッダは、層N以降を復号するために必要な情報を含む。例えば、サブヘッダは、各サブ三次元点群の符号化データの先頭アドレス等を示す。図115に示す例では、サブヘッダは、先頭アドレス情報Aと、先頭アドレス情報Bとを含む。先頭アドレス情報Aは、サブ三次元点群Aの符号化データの先頭アドレスを示す。先頭アドレス情報Bは、サブ三次元点群Bの符号化データの先頭アドレスを示す。
 なお、三次元データ符号化装置は、ヘッダに、先頭アドレス情報A及び先頭アドレス情報Bを格納してもよい。これにより、三次元データ復号装置は、上層符号化データよりも先に、サブ三次元点群の符号化データを並列に復号できる。この場合、サブヘッダは、各サブ三次元点群の空間を示す情報を含んでもよい。この情報は、各サブ三次元点群の空間の最大座標(x,y,z)を示す。
 図116は、並列復号処理を説明するための図である。図116に示すように、三次元データ復号装置は、サブ三次元点群Aの符号化データとサブ三次元点群Bの符号化データとを並列に復号し、サブ三次元点Aの復号データとサブ三次元点群Bの復号データとを生成する。次に、三次元データ復号装置は、生成したサブ三次元点Aの復号データとサブ三次元点群Bの復号データと統合し、三次元点群の復号データを生成する。このように、三次元データ復号装置は、複数のサブ三次元点群の復号データに含まれる三次元位置情報及び属性情報(色情報及び反射率等)を統合する。また、三次元データ復号装置は、統合したデータを1個のファイルとして出力してもよい。
 なお、三次元データ復号装置は、必ずしもサブ三次元点群の全てを復号する必要はなく、三次元データ復号装置が必要なサブ三次元点群を選択的に復号してもよい。例えば、三次元データ復号装置が車載等のモビリティの場合、三次元データ復号装置は、複数のサブ三次元点群のうち、GPS等で取得した現在の位置に近いエリアのサブ三次元点群を復号する。
 また、三次元データ符号化装置は、サブヘッダに、各サブ三次元点群の優先順位を示す情報を格納してもよい。この場合、三次元データ復号装置は、サブヘッダに含まれる情報で示される優先順位に従い、優先順位が高いサブ三次元点群に対してCPU等の演算資源を優先的に与えながら並列復号を実行する。これにより、三次元データ復号装置は、三次元データ復号装置にとって重要なエリアを含むサブ三次元点群を効率的に復号できる。
 図117は、全並列符号化処理の流れを模式的に示す図である。まず、三次元データ符号化装置は、利用可能なPUの数を決定する(S2601)。次に、三次元データ符号化装置は、8分木を処理し、ノードの位置を格納する(S2602)。次に、三次元データ符号化装置は、占有ノードの数がPUの数より多いか否かを判定する(S2603)。
 占有ノード数がPUの数以下の場合(S2603でNo)、三次元データ符号化装置は、次のノードに対してステップS2602の処理を行う。占有ノードの数がPUの数より多い場合(S2603でYes)、三次元データ符号化装置は、現在の層を並列処理を開始する層である並列開始レイヤに設定する(S2604)。
 次に、三次元データ符号化装置は、複数の符号化テーブルを初期化し、並列符号化を開始する(S2605)。並列符号化が完了した後、三次元データ符号化装置は、ステップS2602で格納した位置に基づき、8分木を再構成する(S2606)。
 なお、三次元データ符号化装置は、並列符号化を開始した並列開始レイヤを示す並列開始レイヤ情報をビットストリームのヘッダに付加してもよい。これにより、三次元データ復号装置はヘッダを復号することで、どの層から並列復号が可能であるかを判定できる。
 なお、どの層から並列処理を始めるかが、予め決められていてもよい。また、並列化を開始するレイヤを示す並列開始レイヤ情報がビットストリームに付加されず、並列化を開始するレイヤが規格等で規定されてもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、並列化するか否かを示すフラグをビットストリームに付加する。三次元データ復号装置は、そのフラグがオンの場合は、最初のレイヤから並列処理を開始し、フラグがオフの場合は逐次処理を適用してもよい。
 図118は、全並列復号処理の流れを模式的に示す図である。まず、三次元データ復号装置は、ヘッダを復号することで並列処理可能なレイヤNを示す並列開始レイヤ情報を取得する(S2611)。次に、三次元データ復号装置は、オキュパンシー符号を復号して現ノードを8分割し、占有状態のサブノードの処理へ移行する(S2612)。
 次に、三次元データ復号装置は、処理対象の層が並列開始レイヤNに到達したか否かを判定する(S2613)。処理対象の層が並列開始レイヤNに到達してない場合(S2613でNo)、三次元データ復号装置は、次のノードに対してステップS2612の処理を行う。処理対象の層が並列開始レイヤNに到達した場合(S2613でYes)、三次元データ復号装置は、サブヘッダを復号し、複数のサブ三次元点群の開始アドレスを取得する(S2614)。
 次に、三次元データ復号装置は、複数の符号化テーブルを初期化し、複数のサブ三次元点群の並列復号を開始する(S2615)。並列復号が完了した後、三次元データ復号装置は、復号した複数のサブ三次元点群の三次元位置情報と属性情報とを統合する(S2616)。
 例えば、三次元データ復号装置は、並列開始レイヤ情報をビットストリームのヘッダから復号する。これにより三次元データ復号装置は、どの層から並列に復号可能か否かを判定できる。
 なお、並列化を開始するレイヤを示す並列開始レイヤ情報はビットストリームに付加されず、並列化を開始するレイヤが規格等で規定されてもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、並列化するか否かを示すフラグをビットストリームに付加する。三次元データ復号装置は、そのフラグがオンの場合、最初のレイヤから並列処理を開始し、フラグがオフの場合は逐次処理を適用してもよい。
 次に、漸進並列符号化について説明する。図119及び図120は、この漸進並列符号化を説明するための図である。図119は、木構造における並列処理を示す図であり、図120は、並列処理における時系列の変化を示す図である。
 漸進並列符号化では、親ノードが1以上の子ノードに分割された場合において、利用可能なPUが存在する場合には、並列数を順次増加させていく処理である。また、追加のPUを必要とする新たなノードが見つかるたびに符号化テーブルが予め定められたテーブルに設定される。
 図119に示す例では、トップ(ルート)においてコア1による処理が開始する。層1において、右側のノードの処理にコア2が用いれ、コア1は左側のノードを処理する。層2においてコア1は左側のノードの処理を継続する。層3では、コア1はノードAを処理し、新たに見つかったノードBをコア4が処理する。また、層1の右側のノードに対しては、層2においてコア2は左のノードの処理を継続し、層3においてノードCを処理する。また、層2において、コア3が追加され、コア3は右のノードを処理し、層3においてノードDを処理する。
 なお、三次元データ符号化装置は、各ノードにおいてエントロピー符号化の符号化テーブルの初期化が必要か否かを示すフラグを追加してもよい。これにより、三次元データ復号装置は、当該フラグにより初期化がオンとなったノードの次の子ノードを並列処理が可能と判定できる。
 図121は、漸進並列符号化処理の流れを模式的に示す図である。まず、三次元データ符号化装置は、8分木を処理し、ノードの位置を格納する(S2621)。次に、三次元データ符号化装置は、対象ノードが占有状態の子ノードである占有子ノードを複数有するか否かを判定する(S2622)。対象ノードが複数の占有子ノードを有する場合(S2613でYes)、三次元データ符号化装置は、並列符号化に利用可能なPUが存在するか否かを判定する(S2623)。
 対象ノードが複数の占有子ノードを有さない場合(S2613でNo)、又は、並列符号化に利用可能なPUが存在しない場合(S2623でNo)、三次元データ符号化装置は、現在使用中のPUを用いて8分木の処理を継続する(S2624)。例えば、初期状態では、三次元データ符号化装置は初期状態の一つのPUを用いて処理を継続する。また、対象ノードが複数の占有子ノードを有さない場合とは、対象ノードが占有子ノードを有さない場合、及び、対象ノードが1個の占有子ノードを有する場合を含む。
 一方、並列符号化に利用可能なPUが存在する場合(S2623でYes)、三次元データ符号化装置は、使用するPUに新たなPUを追加し、複数の符号化テーブルを初期化し、並列符号化を開始する(S2625)。
 全てのノードの処理が完了していない場合(S2626でNo)、三次元データ符号化装置は、次のノードに対してステップS2621の処理を行う。全てのノードの処理が完了した場合(S2626でYes)、三次元データ符号化装置は、ステップS2602で格納した位置に基づき、8分木を再構成する(S2627)。
 このような漸進並列符号化では、対象ノードが複数の占有ノードを有し、空いているPUが存在する場合には、直ちに並列処理が開始される。これにより、PUの処理が短い時間で完了した場合には、次の処理にPUを割り当てることができるので、理想的な処理不可のパランスを実現できる。
 一方で、並列処理が要求されるたびに初期化処理が必要となる。また、上下又は左右の処理順における次の処理までに、複数のPUにおける処理が終了するとは限らないため、データの書き戻しのために、各層のノード及び子ノードの全てを同期させるメカニズムが必要となる。言い換えると、上述した全並列符号化では、このような処理が必要でないため処理量を低減できるという効果を実現できる。
 以上のように、本実施の形態では、元の三次元点は、並列処理可能な枝に分割される。8分木では、例えば、ノードに対して並列処理可能な8個の枝が生成される。また、8分木のどの層から並列処理可能な枝が開始するかを示す新たなパラメータが定義される。
 次の並列処理可能な枝に処理が移行する際に、エントロピー符号化のための符号化テーブルがリセットされる。または、複数の並列処理可能な枝に対して異なる符号化テーブルが用いられる。
 例えば、隣接ノードの情報等、異なる並列処理可能な枝に含まれるノードの参照が禁止される。
 並列処理に関する複数のモードが定義される。例えば、モード0は、並列処理を行わないモードである。モード1は、位置情報(構造情報)を並列処理するモードである。このモードでは、属性情報については、他の並列処理可能な枝を参照することが許可される。第2モードは、位置情報及び属性情報を並列処理するモードである。つまり、位置情報及び属性情報の両方に対して、他の並列処理可能な枝を参照することが禁止される。
 各並列処理可能な枝のデータの開始アドレスは、例えばスライスヘッダ等のヘッダ内に符号化される。
 三次元データ復号装置は、全ての並列処理可能な枝を並列処理してもよし、複数の並列処理可能な枝の一部を並列処理してもよい。
 以上のように、本実施の形態に係る三次元データ符号化装置は、図122に示す処理を行う。まず、三次元データ符号化装置は、三次元データに含まれる複数の三次元点のN(Nは2以上の整数)分木構造を第1枝(第1サブ三次元点群)と第2枝(第2サブ三次元点群)とに分離する(S2631)。次に、三次元データ符号化装置は、第1枝と第2枝との各々を独立して復号可能なように符号化する(S2632)。言い換えると、三次元データ符号化装置は、第1枝と第2枝とを依存関係がないように符号化する。例えば、三次元データ符号化装置は、第1枝と第2枝とを並列符号化する。
 例えば、前記第1枝のルートは、前記N分木構造における第1層に含まれる第1ノードであり、前記第2枝のルートは、前記第1層に含まれる前記第1ノードとは異なる第2ノードである。つまり、第1枝のルートと第2枝のルートとは同じ層に属する。
 例えば、三次元データ符号化装置は、前記第1層を示す情報(並列開始レイヤ情報)を符号化する。つまり、三次元データ符号化装置は、前記第1層を示す情報(並列開始レイヤ情報)を含むビットストリームを生成する。
 例えば、三次元データ符号化装置は、前記第1枝と前記第2枝とを異なる符号化テーブルを用いてエントロピー符号化する。
 例えば、三次元データ符号化装置は、前記第1枝をエントロピー符号化した後、前記第2枝をエントロピー符号化する前に符号化テーブルを初期化する。
 例えば、三次元データ符号化装置は、前記第1枝の符号化において、前記第2枝の参照を禁止し、前記第2枝の符号化において、前記第1枝の参照を禁止する。
 例えば、三次元データ符号化装置は、前記第1枝に含まれる複数の第1三次元点の位置情報と、前記第2枝に含まれる複数の第2三次元点の位置情報との各々を独立して復号可能なように符号化し、前記複数の第1三次元点の属性情報と、前記複数の第2三次元点の属性情報との各々を独立して復号可能なように符号化する。つまり、三次元データ符号化装置は、位置情報と属性情報との両方に対して依存関係がないように符号化を行う。
 例えば、三次元データ符号化装置は、(1)前記第1枝に含まれる複数の第1三次元点の位置情報と、前記第2枝に含まれる複数の第2三次元点の位置情報との各々、及び、(2)前記複数の第1三次元点の属性情報と、前記複数の第2三次元点の属性情報との各々、の一方を独立して復号可能なように符号化し、(1)前記複数の第1三次元点の位置情報と、前記複数の第2三次元点の位置情報との各々、及び、(2)前記複数の第1三次元点の属性情報と、前記複数の第2三次元点の属性情報との各々、の他方を依存関係があるように符号化する。つまり、三次元データ符号化装置は、位置情報と属性情報との一方に対して依存関係がないように符号化を行い、位置情報と属性情報との他方に対して依存関係があるように符号化を行う。なお、依存関係があるとは、例えば、前記第1枝と前記第2枝とを同じ符号化テーブルを用いてエントロピー符号化する、又は、前記第1枝をエントロピー符号化した後、前記第2枝をエントロピー符号化する前に符号化テーブルを初期化しない、又は、前記第1枝の符号化において、前記第2枝の参照を許可する、又は、前記第2枝の符号化において、前記第1枝の参照を許可する、ことである。
 例えば、三次元データ符号化装置は、前記第1枝と前記第2枝との各々を独立して復号可能なように符号化したか否かを示すフラグを符号化する。つまり、三次元データ符号化装置は、前記第1枝と前記第2枝との各々を独立して復号可能なように符号化したか否かを示すフラグを含むビットストリームを生成する。
 例えば、三次元データ符号化装置は、プロセッサと、メモリとを備え、プロセッサは、メモリを用いて、上記の処理を行う。
 また、本実施の形態に係る三次元データ復号装置は、図123に示す処理を行う。まず、三次元データ復号装置は、三次元データに含まれる複数の三次元点のN(Nは2以上の整数)分木構造に含まれる第1枝と第2枝との各々が独立して復号可能なように符号化されることで生成された第1符号化データと第2符号化データとを取得する(S2641)。例えば、三次元データ復号装置は、第1符号化データと第2符号化データとをビットストリームから取得する。次に、三次元データ復号装置は、前記第1符号化データと前記第2符号化データとの各々を復号することで前記第1枝と前記第2枝とを復元する(S2642)。例えば、三次元データ復号装置は、第1符号化データと第2符号化データとを並列復号する。
 例えば、前記第1枝のルートは、前記N分木構造における第1層に含まれる第1ノードであり、前記第2枝のルートは、前記第1層に含まれる前記第1ノードとは異なる第2ノードである。つまり、第1枝のルートと第2枝のルートとは同じ層に属する。
 例えば、三次元データ復号装置は、前記第1層を示す情報(並列開始レイヤ情報)を復号する。つまり、三次元データ復号装置は、前記第1層を示す情報(並列開始レイヤ情報)をビットストリームから取得する。
 例えば、三次元データ復号装置は、前記第1枝と前記第2枝とを異なる符号テーブルを用いてエントロピー復号する。
 例えば、三次元データ復号装置は、前記第1枝をエントロピー復号した後、前記第2枝をエントロピー復号する前に符号化テーブルを初期化する。
 例えば、三次元データ復号装置は、前記第1枝の復号において、前記第2枝を参照せず、前記第2枝の復号において、前記第1枝を参照しない。
 例えば、前記第1符号化データは、前記第1枝に含まれる複数の第1三次元点の位置情報が符号化されることで生成された第1符号化位置データと、前記複数の第1三次元点の属性情報が符号化されることで生成された第1符号化属性データとを含む。前記第2符号化データは、前記第2枝に含まれる複数の第2三次元点の位置情報が符号化されることで生成された第2符号化位置データと、前記複数の第2三次元点の属性情報が符号化されることで生成された第2符号化属性データとを含む。前記前記第1符号化位置データと前記第2符号化位置データとは、独立して復号可能なように生成されており、前記前記第1符号化属性データと前記第2符号化属性データとは、独立して復号可能なように生成されている。つまり、三次元データ符号化装置は、位置情報と属性情報との両方に対して依存関係がないように符号化を行うことで、第1符号化データと第2符号化データとを生成する。
 例えば、前記第1符号化データ及び前記第2符号化データは、前記第1枝に含まれる複数の第1三次元点及び前記第2枝に含まれる複数の第2三次元点の位置情報及び属性情報の一方の各々が独立して復号可能なように符号化されることで生成される。三次元データ復号装置は、前記第1符号化データと前記第2符号化データとの各々を復号することで前記複数の第1三次元点及び前記複数の第2三次元点の前記位置情報及び前記属性情報の前記一方の各々を復元する。三次元データ復号装置は、さらに、前記複数の第1三次元点及び前記複数の第2三次元点の前記位置情報及び前記属性情報の他方の各々が依存関係があるように符号化されることで生成された第3符号化データ及び第4符号化データを取得する。三次元データ復号装置は、前記第3符号化データと前記第4符号化データとの各々を復号することで前記複数の第1三次元点及び前記複数の第2三次元点の前記位置情報及び前記属性情報の前記他方の各々を復元する。つまり、三次元データ符号化装置は、位置情報と属性情報との一方に対して依存関係がないように符号化を行い、位置情報と属性情報との他方に対して依存関係があるように符号化を行う。例えば、三次元データ復号装置は、2つの符号化データに依存関係がある場合には、2つの符号化データを同じ符号化テーブルを用いてエントロピー復号する、又は、一方の符号化データをエントロピー復号した後、他方の符号化データをエントロピー復号する前に符号化テーブルを初期化しない、又は、一方の符号化データの復号において、他方の符号化データを参照する。
 例えば、三次元データ復号装置は、前記第1枝と前記第2枝との各々が独立して復号可能なように符号化されているか否かを示すフラグを復号する。つまり、三次元データ復号装置は、前記第1枝と前記第2枝との各々が独立して復号可能なように符号化されているか否かを示すフラグをビットストリームから取得する。例えば、三次元データ復号装置は、前記フラグにより前記第1枝と前記第2枝との各々が独立して復号可能なように符号化されていることが示される場合、前記第1符号化データと前記第2符号化データとを並列復号し、前記フラグにより前記第1枝と前記第2枝との各々が独立して復号可能なように符号化されていることが示されない場合、前記第1符号化データと前記第2符号化データとを逐次復号する。
 例えば、三次元データ復号装置は、プロセッサと、メモリとを備え、プロセッサは、メモリを用いて、上記の処理を行う。
 (実施の形態12)
 符号化された三次元点(ポイントクラウド)のビットストリームは、データサイズが大きくなるため、大容量のストレージ又はキャッシュが必要となる。また、当該ビットストリームは複雑となり、高性能のハードウェアが必要となる。また、ビットストリームが分散されることで、複数のPCC(Point Cloud Compression)ビットストリームが必要となる。
 一方でユーザは、三次元点のビットストリームの全ての情報が常に必要とは限らず、いくつかのPCCビットストリーム、又はビットストリームの複数の成分を含む結合ビットストリームが必要である場合もある。よって、三次元点の情報を、効果的に、また、並列に取得する手法が望まれる。
 図124は、GPS座標を有する自動車が、上面視した地図情報を取得するために、三次元点のビットストリームにアクセスする場合の動作を模式的に示す図である。例えば、図124に示すように、ビットストリームAは、車両周辺の領域の三次元点のPCCビットストリームであり、ビットストリームB及びビットストリームCは、隣接領域の三次元点のPCCビットストリームである。また、各ビットストリームは、ブロック形式で上面視した状態を示す。
 本実施の形態では、三次元点のビットストリームを小領域に分割する手法としてタイル分割を用いる。タイルは、三次元点のビットストリームを、ユーザ記述に基づき、異なるブロック領域に分割した分割領域である。
 タイルは、ルートノードからの複数のレベルを有する。また、異なるレベルを有するタイルは、それぞれ可変の異なるサイズを有してもよい。また、複数のタイルは、互いに独立していてもよい。
 三次元データ符号化装置は、1又は複数のタイルレベルを符号化し、三次元データ復号装置は、1又は複数のタイルレベルのうち、アプリケーションに必要な1以上のタイルレベルを復号してもよい。
 図125は、単一のPCCビットストリームを小さいタイルに分割した状態を上面視で示す図である。図126は、単一のPCCビットストリームを大きいタイルに分割した状態を上面視で示す図である。図137は、単一のPCCビットストリームを複数サイズのタイルに分割した状態を上面視で示す図である。
 このように、三次元データ符号化装置は、同一領域を小さいタイル分割(図125)を用いて符号化するとともに、大きいタイル分割(図126)を用いて符号化してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、三次元データ復号装置からの要望に応じて領域毎に、小さいタイル分割の結果を送信するか、大きいタイル分割の結果を送信するかを切替える。または、三次元データ符号化装置は、両方の結果を三次元データ復号装置に送信し、三次元データ復号装置は、小さいタイル分割の結果と、大きいタイル分割の結果とのどちらを使用するかを自動車の状態(例えば、速度又は場所等)等に応じて切替えてもよい。
 以下、複数のタイルサイズを用いる複合タイル分割について説明する。三次元データ符号化装置は、複数種類のサイズのタイルをビットストリームに符号化してもよい。例えば、図127に示す例において、自動車が移動している場合、周辺状況は異なる速度で変化する。例えば、自動車から遠い領域、又は前方或いは後方の領域の変化は、自動車の側方の領域の変化より遅い。このように、変化が遅い領域に対して大きいタイルサイズを適用することで符号化効率を向上できる。
 図128は、4分木におけるタイル分割の例を示す図である。図128に示す例では、一部のタイルは層2のレベルであり、他の一部のタイルは層3のレベルである。
 なお、上記では、二次元(上面視)のタイル分割について説明したが、三次元のタイル分割にも同様の手法を適用できる。図129は、三次元のタイル分割の例を示す図である。なお、図129では、説明の簡略化のため一部のタイルのみを図示している。 
 自動車の進行方向である、自動車の前方遠方のタイルは、読み込みが必要となる可能性が高いため、大きいサイズに設定されている。自動車の側方のタイルは、自動車が当該方向に進む可能性が低いため小さいサイズに設定されている。
 なお、図125及び図126に示した例と同様に、三次元の場合にも固定サイズのタイルが用いられてもよい。
 また、地図上の同じ領域に対して、大きいサイズのタイルを用いて生成された符号化データと、小さいサイズのタイルを用いて生成された符号化データとが、サーバ又は外部記憶装置に格納されてもよい。自動車がその領域に移動した場合、いずれにしてもその領域のデータが必要となるため、大きいタイルのデータが自動車に送信される。また、自動車の進行方向ではない方向の領域では、自動車はその領域の一部のデータのみを必要とするので、小さいタイルのデータが自動車に送信される。
 また、タイルを用いることで空間的なランダムアクセス性を向上できる。三次元データ復号装置(例えば自動車に搭載される)は、読み込んだ(ロードした)タイルを、その符号化方式に応じて並列に復号できる。また、三次元データ復号装置は、移動中に必要となるメモリのサイズ(例えば3×3タイル)を一定に制御できる。
 図130は、自動車の移動時において読み込まれるタイルの例を示す図である。図130に示すように、自動車がx方向に移動している場合には、自動車は、進行方向(x方向)の3つのタイルのデータを新たにメモリに読み込み(ロードし)、進行方向とは逆の方向(-x方向)の3つのタイルのデータをメモリから削除する。
 なお、三次元データ復号装置は、読み込んだタイルを並列に復号してもよい。また、三次元データ復号装置は、読み込んだタイルに優先順位を決め、優先順位の順番にタイルを復号してもよい。例えば、三次元データ復号装置は、自動車の進行方向に近い領域のタイル(例えば図130に示すタイルA)を優先して復号してもよい。
 同様に、自動車が-y方向に移動している場合には、自動車は、進行方向(-y方向)の3つのタイルのデータを新たにメモリに読み込み(ロードし)、進行方向とは逆の方向(y方向)の3つのタイルのデータをメモリから削除する。
 また、自動車が対角線方向(同図の右上方向)に移動している場合には、自動車は、進行方向の5つのタイルのデータを新たにメモリに読み込み(ロードし)、進行方向とは逆の方向の5つのタイルのデータをメモリから削除する。
 このように、メモリには常に3×3のタイルのデータが保存されるので、メモリサイズを3×3のタイルのデータを制限できる。
 図131は、本実施の形態に係るシステムの構成例を示す図である。当該システムは、サーバ又は外部記憶装置(三次元データ符号化装置)と、自動車等に搭載される車載コンピュータ(三次元データ復号装置)とを含む。
 サーバ又は外部記憶装置は、全ての三次元マップを格納している。車載コンピュータからの要求により、所望のタイルが、車載コンピュータが備えるメモリに読み込まれ、復号される。例えば、車載コンピュータは、自動車の現在位置に応じた領域のタイルをサーバ又は外部記憶装置に要求する。
 次に、タイルの使用例について説明する。図132及び図133は、自動車に取得されるタイルの領域の例を示す図である。例えば、自動車が高速道路を走行している場合、移動速度が速いので、前方の情報を素早く復号する必要がある。よって、より少ないデータ量で、必要な情報を取得することが望まれる。このため、例えば、自動車は、領域Aのタイルを取得する。
 一方、自動車が市街地を走行している場合、運転手が周辺状況をより取得できるように、自動車は領域A及び領域Bの両方の情報を取得する。また、自動車がオフロード又は運転手が不慣れな道を走行している場合、自動車は、より多くのデータを取得するために、例えば8×8タイル等のより広い範囲のデータを取得してもよい。
 また、別の例として、復号処理の処理負荷が多くなりすぎないように、自動車の移動速度に応じて復号するタイルが選択されてもよい。例えば、自動車が高速道路を高速で走行している場合、前方の情報を素早く更新する必要がある。一方で、自動車の側方の領域の重要性は低い。よって、自動車は、前方の矩形領域のタイルを選択し、復号する。一方、自動車が低速で走行している場合、前方の必要なタイルは少なくなる。よって、前方のタイルが取得される領域は高速走行時より狭くなる。また、自動車が交差点等で停止している場合、周辺の全ての方向のタイルが等しく重要である。よって、自動車は、全ての方向のタイルを取得する。
 また、図129を用いて説明したように、領域A及び領域Bのタイルの大きさを、自動車の進行方向及び速度に応じて変更してもよい。
 次に、スライスについて説明する。複数のタイルは、三次元空間内の意味情報として利用するためにスライスに分類される。スライスは、三次元空間内の意味情報(属性情報)に応じてタイルが分類されたグループである。つまり、各タイルは、複数のスライスのいずれかに属する。タイルが属するスライスの情報は、三次元点の符号化ビットストリームのヘッダ又はサブヘッダに符号化される。
 例えば、走行中の自動車では、目的地までの経路はほぼ決まっているため、地図上のいくつかの道路は使用されない。よって、これらの道路を無視できる。また、木々の外観は日々変化する。よって、建造物及び道路と比べ、木々の重要性は低い。
 図134は、三次元データ(三次元点)の一例を示す図である。図135~図137は、図134に示す三次元データを分割した3つのスライスのデータの例を示す図である。図135に示すスライスは、高速道路の三次元データを含む。図136に示すスライスは、木々の三次元データを含む。図137に示すスライスは側道の三次元データを含む。
 また、スライスの分割方法として、タイル又はタイル内に含まれる点群の特性(色、反射率、法線ベクトル、又は関連するオブジェクト)等を用いることが考えられる。また、車載の自己位置推定に使用する点群を含むタイルをスライスAに分類し、ナビゲージョン画面に表示する点群を含むタイルをスライスBに分類するなど、ターゲットとするアプリケーション毎にスライスを設定してもよい。また、三次元地図における用途でスライスを設定する場合は、点群又はタイルの属する地域情報(日本では都道府県又は市町村など)を元にスライスを設定してもよい。
 次に、8分木におけるタイルの例について説明する。図138は、タイルの例を示す図である。図139は、8分木におけるタイルの例を示す図である。
 例えば、各タイル及び各スライスは、独立して符号化され、独立して復号可能である。符号化及び復号において、各タイル及び各スライスは、全体の8分木に関連するサブ8分木を含む。例えば、三次元データ符号化装置及び三次元データ復号装置は、タイル毎に、符号化テーブルを初期化する。
 また、復号されたタイル又はスライスは、他のタイル又はスライスの復号を待たずに直ちにアプリケーションに使用されてもよい。
 また、タイル又はスライスのデータは、ビットストリーム内において、所定の順序で配置される。例えば、この順序により、アプリケーションにおけるデータの優先度が示される。
 例えば、図139に示すように、タイルAとタイルBとがそれぞれエントロピー符号化され、生成されたタイルAのビットストリームとタイルBのビットストリームとが、全体のビットストリームに含まれる。
 以下、本実施の形態に係るビットストリームの構成例を説明する。図140は、複数のタイルがエントロピー符号化されることで得られるビットストリームの例を示す図である。図140に示すように、ビットストリームは、複数のタイルの共通のヘッダ情報(第1ヘッダ)である共通ヘッダ2801と、タイルテーブル2802と、符号化データ2803とを含む。
 共通ヘッダ2801は、全体ヘッダ2804と、固定サイズフラグ2805と、タイル数情報2806とを含む。全体ヘッダ2804は、木構造全体のヘッダであり、全体の木構造の位置を示す位置情報2807を含む。つまり、位置情報2807は、全体の木構造の位置、又は、当該木構造に対応する三次元空間(バウンディングボックス)の位置を特定する情報である。例えば、位置情報2807は、全体の木構造内の任意のノード、又は、当該木構造に対応する三次元空間に含まれる任意の点の位置(例えば座標)を示す。例えば、位置情報2807は、木構造のルートの位置を示す。例えば、位置情報2807は、世界座標(world coordinate)を基点とした木構造のルートの座標を示してもよい。また、全体ヘッダは、全体の木構造に含まれる三次元点の数を示す情報等を含んでもよい。
 固定サイズフラグ2805は、タイルのサイズを固定するか否かを示すフラグである。つまり、固定サイズフラグ2805は、複数のタイルのサイズを同一にするか否かを示す。例えば、固定サイズフラグ=0は、タイルのサイズを固定しないことを示し、固定サイズフラグ=1は、タイルのサイズを固定することを示す。
 タイル数情報2806は、タイルの数を示す情報であり、タイルテーブル2802を解析するために用いられる。なお、タイル数情報2806は、タイルテーブル2802に含まれてもよい。タイルテーブル2802は、複数のタイルの情報を含む。
 符号化データ2803は、各タイルの符号化データを含む。各タイルの符号化データは、例えば、独立している。
 図141は、固定サイズフラグ=0(固定しない)の場合の、タイルテーブル2802の構成例を示す図である。タイルテーブル2802は、タイル単位のヘッダ情報(第2ヘッダ)であるタイル情報2811を含む。つまり、複数のタイル情報2811は、複数のタイルに一対一に対応する。
 タイル情報2811は、タイル位置情報2812と、タイルサイズ情報2813と、符号量情報2814とを含む。タイル位置情報2812は、タイルの位置を示す。例えば、タイル位置情報2812は、タイルのルートの位置を示す。例えば、タイル位置情報2812は、世界座標(world coordinate)を基点とした座標を示してもよい。なお、この場合、三次元データ復号装置は、復号した三次元点の座標をそのまま使用することができるので、処理量を低減できる。または、タイル位置情報2812は、位置情報2807で示される全体の木構造の位置(座標)と、タイルの位置(座標)との差分を示してもよい。
 タイルサイズ情報2813は、タイルのサイズを示す。なお、タイルのサイズは、例えば、x、y、zのそれぞれの方向のサイズにより示されてもよいし、x、y、zのサイズは等しいという前提のもと、一辺のサイズが示されてもよい。また、タイルのサイズは上述したように木構造における階層(レベル)に対応する。よって、タイルのサイズは階層(レベル)で表されてもよい。
 符号量情報2814は、対応するタイルの符号化データの符号量(ビットサイズ)を示す。
 また、三次元データ復号装置は、ビットストリーム内の各タイルの符号化データの開始位置(start bit)を、タイルテーブル2802内に含まれる各タイルの符号量情報2814を参照することで算出してもよい。例えば、三次元データ復号装置は、図140に示すタイルCの開始位置を、タイルAの符号量とタイルBの符号量とを加算することで算出する。また、各タイルの符号化データのビットストリーム内における開始位置が、タイルテーブル2802に格納されてもよい。これにより、三次元データ復号装置は、タイルテーブル2802を参照することでビットストリーム内の各タイルの符号化データの開始位置を知ることができるので、必要なタイルの符号化データの取得し、復号を早く開始することができる。なお、符号量情報2814は、ビットストリーム内における当該符号化データの終了位置を示してもよい。
 図142は、固定サイズフラグ=0(固定しない)の場合の、タイルテーブル2802の別の構成例を示す図である。図142に示すタイル情報2811は、図141に示すタイル情報2811に加え、スライス情報2815を含む。スライス情報2815は、当該タイルに関連するスライスの情報(意味情報)を示す。つまり、スライス情報2815は、当該タイルが属するスライスを示す。この情報は、使用するアプリケーションに依存するが、例えば、色、対象物の属性、車両までの距離、三次元点の密度等を示す。
 図143は、固定サイズフラグ=1(固定する)の場合の、タイルテーブル2802の構成例を示す図である。この場合、タイルサイズ情報2813は、各タイルのタイル情報2811内ではなく、複数のタイルに共通の情報としてタイルテーブル2802に含まれる。つまり、タイルサイズ情報2813は、複数のタイルに共通の第1ヘッダに含まれる。
 また、図144は、固定サイズフラグ=1(固定する)の場合の、タイルテーブル2802の別の構成例を示す図である。図142に示す例と同様に、タイル情報2811は、スライス情報2815を含んでもよい。
 以下、三次元データ復号装置における動作を説明する。三次元データ復号装置を含む自動車が地図サーバと接続された際、以下の動作が行われる。三次元データ復号装置を含む自動車は、現在の自動車の大まかな位置及びアプリケーションの要求に応じて、地図サーバにタイルの送信要求を送信する。地図サーバは、タイルテーブルを参照して、要求に合ったタイルを選択し、選択したタイルの符号化データを含む新たなビットストリームを生成し、当該ビットストリームを自動車に送信する。自動車は、受信したビットストリームに含まれるタイルテーブルを参照し、各タイルの情報を取得する。自動車は、当該情報で示される各タイルのルートの三次元位置を用いて、複数のタイルのビットストリームを復号することで三次元点を復元する。
 なお、自動車はオフラインであり、地図サーバの代わりに外部記憶装置が用いられてもよい。この場合、以下の動作が行われる。自動車は、現在の自動車の大まかな位置及びアプリケーションの要求に応じて、ローカルのタイルテーブルから最適なタイルを判定する。自動車は、ビットストリームに含まれるタイルテーブルを参照し、各タイルの情報を取得する。自動車は、当該情報で示される各タイルのルートの三次元位置を用いて、複数のタイルのビットストリームを復号することで三次元点を復元する。
 なお、三次元データ符号化装置は、スライス情報2815に、スライスの識別番号(slice_id)を格納してもよい。これにより、三次元データ復号装置は、必要なslice_idを持つタイルの情報をタイルテーブル2802から取得できるので、必要なslice_idを持つタイルを復号する等の処理を行うことができる。
 三次元データ符号化装置は、共通ヘッダ2801(又は全体ヘッダ2804)と、タイルテーブル2802と、各タイルの符号化データ2803とを、別々のNAL(Network Abstraction Layer) Unitとして符号化してもよい。つまり、三次元データ符号化装置は、複数のタイルの複数の第2ヘッダを含むストリームを、複数のタイルの符号化データとは独立したストリームとして生成してもよい。これにより、例えば、サーバ(三次元データ符号化装置)は、先にタイルテーブル2802のNAL unitをクライアント(三次元データ復号装置)に送信する。クライアントはタイルテーブル2802を復号して必要なタイルを決定し、サーバに必要なタイルの送信要求を行う。サーバは、クライアントの要求に応じて、要求されたタイルのNAL unitをクライアントに送信する。
 タイル位置情報2812は、ある世界座標(world coordinate)を基点とした座標を示してもよい。これにより、三次元データ符号化装置は、各タイルに含まれる点群が世界座標を基点とした、どの位置の三次元情報であるかを早く知ることができる。また、タイル位置情報2812は、全体ヘッダ2804に含まれる位置情報2807で示される座標からの相対座標を示してもよい。この場合、三次元データ復号装置は、各タイルの世界座標を基点とした座標を、位置情報2807で示される座標に、タイル位置情報2812で示される相対座標を加算することで算出してもよい。これにより、タイル位置情報2812の値の大きさを抑制できるので、タイルテーブル2802のサイズを削減できる。
 以下、三次元データ符号化装置の動作及び三次元データ復号装置の動作を説明する。図145は、本実施の形態に係る三次元データ符号化装置による三次元データ符号化処理のフローチャートである。
 まず、三次元データ符号化装置は、入力された三次元点を含むバウンディングボックスを設定する(S2801)。次に、三次元データ符号化装置は、当該バウンディングボックスを8個の子ノードに分割する(S2802)。
 次に、三次元データ符号化装置は、8個の子ノードのうち三次元点が含まれる子ノードの各々のオキュパンシー符号を生成する(S2803)。次に、三次元データ符号化装置は、処理対象のノードのレベル(木構造の階層)が、対象タイルレベルに到達したか否かを判定する(S2804)。ここで対象タイルレベルとは、タイル分割を行うレベル(木構造の階層)である。
 処理対象のノードのレベルが対象タイルレベルに到達していない場合(S2804でNo)、三次元データ符号化装置は、各子ノードを8個の孫ノードに分割し(S2805)、孫ノードの各々に対してステップS2803以降の処理を行う。
 処理対象のノードのレベルが対象タイルレベルに到達した場合(S2804でYes)、三次元データ符号化装置は、タイルテーブルに現在のノード位置及びタイルレベル(タイルサイズ)を保存する(S2806)。
 次に、三次元データ符号化装置は、各子ノードを8個の孫ノードに分割する(S2807)。次に、三次元データ符号化装置は、オキュパンシー符号を生成する処理を、ノードが分割できなくなるまで繰り返す(S2808)。次に、三次元データ符号化装置は、各タイルのオキュパンシー符号を符号化する(S2809)。
 最後に、三次元データ符号化装置は、生成した複数のタイルの符号化ビットストリーム(符号化データ)を結合する(S2810)。また、三次元データ符号化装置は、タイルテーブル等をビットストリームのヘッダ情報に付加する。
 ここで、タイルテーブル2802に、タイルサイズ(タイルレベル)が格納される。よって、三次元データ復号装置は、このタイルサイズを用いて、各タイルのサブツリーのバウンディングボックスのサイズを取得できる。また、三次元データ復号装置は、サブツリーのバウンディングボックスのサイズを用いて、全体の木構造のバウンディングボックスのサイズを算出できる。
 なお、三次元データ符号化装置は、各タイルのバウンディングボックスのサイズをタイルテーブル2802に格納してもよい。これにより、三次元データ復号装置は、タイルテーブル2802を参照することで各タイルのバウンディングボックスのサイズを取得できる。
 図146は、本実施の形態に係る三次元データ復号装置による三次元データ復号処理のフローチャートである。
 まず、三次元データ復号装置は、ビットストリームに含まれるヘッダ情報を用いて、出力する三次元点を含むバウンディングボックスを設定する(S2821)。次に、三次元データ復号装置は、ビットストリームに含まれるヘッダ情報を用いて各タイル(サブツリー)のルート位置を設定する(S2822)。
 次に、三次元データ復号装置は、当該バウンディングボックスを8個の子ノードに分割する(S2823)。次に、三次元データ復号装置は、各ノードのオキュパンシー符号を復号し、復号したオキュパンシー符号に基づきノードを8個の子ノードに分割する。また、三次元データ復号装置は、この処理を、各タイル(サブツリー)のノードが分割できなくなるまで繰り返す(S2824)。
 最後に、三次元データ復号装置は、復号した複数のタイルの三次元点を結合する(S2825)。
 図147は、本実施の形態に係る三次元データ符号化装置2820の構成を示すブロック図である。三次元データ符号化装置2820は、8分木生成部2821と、タイル分割部2822と、複数のエントロピー符号化部2823と、ビットストリーム生成部2824とを備える。
 対象タイルレベルが三次元データ符号化装置2820に入力される。三次元データ符号化装置2820は、当該対象タイルレベルに処理が到達した後、各タイルのオキュパンシー符号化を格納し、複数のタイルのオキュパンシー符号を個別に符号化することで各タイルの符号データを生成する。
 8分木生成部2821は、バウンディングボックスを設定し、バウンディングボックスを8個の子ノードに分割する。また、8分木生成部2821は、この分割処理を、処理が対象タイルレベルに到達するまで繰り返す。
 タイル分割部2822は、タイルを設定する。具体的には、上記処理が対象タイルレベルに到達した場合に、当該レベルをルートとする複数のタイルを設定する。
 複数のエントロピー符号化部2823は、複数のタイルを個別に符号化する。ビットストリーム生成部2824は、複数のタイルが符号化された符号化データを結合することでビットストリームを生成する。
 図148は、本実施の形態に係る三次元データ復号装置2830の構成を示すブロック図である。三次元データ復号装置2830は、8分木生成部2831と、ビットストリーム分割部2832と、複数のエントロピー復号部2833と、三次元点結合部2834とを備える。
 8分木生成部2831は、バウンディングボックスを設定し、バウンディングボックスを8個の子ノードに分割する。また、8分木生成部2831は、この分割処理を、処理が対象タイルレベルに到達するまで繰り返す。
 ビットストリーム分割部2832は、ビットストリームに含まれるヘッダ情報を用いて、ビットストリームを各タイルの符号化データに分割する。
 複数のエントロピー復号部2833は、複数のタイルを個別に復号する。三次元点結合部2834は、復号された複数のタイルの三次元点を結合する。なお、復号された三次元点がアプリケーションにおいて直接使用される場合もある。このような場合には、この結合処理はスキップされる。
 以上のように、本実施の形態に係る三次元データ符号化装置は、図149に示す処理を行う。三次元データ符号化装置は、複数の三次元点が含まれる対象空間(例えばバウンディングボックス)に含まれる複数のサブ空間(例えばタイル)を符号化することでビットストリームを生成する。前記ビットストリームの生成では、三次元データ符号化装置は、ビットストリームに含まれる、複数のサブ空間に共通の第1ヘッダ(例えば、共通ヘッダ2801又は全体ヘッダ2804)に、対象空間の座標である第1座標を示す第1情報(例えば位置情報2807)を格納し(S2831)、ビットストリームに含まれる、サブ空間単位の第2ヘッダ(例えばタイル情報2811)に、対応するサブ空間の座標である第2座標と第1座標との差分を示す第2情報(例えばタイル位置情報2812)を格納する(S2832)。
 これによれば、第2情報として第1座標と第2座標との差分を示す情報を格納されるので、ビットストリームの符号量を低減できる。
 なお、第1ヘッダの少なくとも一部と複数の第2ヘッダとが単一のヘッダ(シンタックス)に含まれてもよい。例えば、図143に示すように、タイルテーブル2802に、複数のサブ空間に共通の情報であるタイルサイズ情報2913(第1ヘッダ)と、サブ空間単位の情報であるタイル情報2811(第2ヘッダ)とが含まれてもよい。また、第1ヘッダは、共通ヘッダ2801の少なくとも一部と、タイルテーブル2802の一部とを含んでもよい。
 例えば、複数のサブ空間に含まれる第1サブ空間と第2サブ空間との一部は重複する。例えば、図125、図126及び図127に示すように、同一の領域が異なるタイル分割が用いられてもよい。
 例えば、三次元データ符号化装置は、前記ビットストリームの生成では、第2ヘッダ(例えば図141のタイル情報2811)に、対応するサブ空間の大きさを示す第3情報(例えば図141のタイルサイズ情報2813)を格納する。
 例えば、三次元データ符号化装置は、前記ビットストリームの生成では、第1ヘッダに、複数のサブ空間の大きさを示す第3情報(図143のタイルサイズ情報2813)を格納する。
 例えば、三次元データ符号化装置は、前記ビットストリームの生成では、前記第1ヘッダ(例えば共通ヘッダ2801又はタイルテーブル2802)に、複数のサブ空間の数を示す第4情報(タイル数情報2806)を格納する。
 例えば、三次元データ符号化装置は、前記ビットストリームの生成では、複数のサブ空間の複数の第2ヘッダを含むストリームを、複数のサブ空間の符号化データとは独立したストリームとして生成する。例えば、複数のサブ空間の複数の第2ヘッダと、複数のサブ空間の符号化データとは別々のNAL Unitとして符号化される。
 これによれば、例えば、三次元データ復号装置は、第2ヘッダを含むストリームを参照することで、必要なサブ空間を判定し、必要なサブ空間の符号化データを選択的に取得することができる。
 例えば、三次元データ符号化装置は、プロセッサと、メモリとを備え、プロセッサは、メモリを用いて、上記の処理を行う。
 また、本実施の形態に係る三次元データ復号装置は、図150に示す処理を行う。三次元データ復号装置は、複数の三次元点が含まれる対象空間に含まれる複数のサブ空間が符号化されることで得らえたビットストリームを復号する。三次元データ復号装置は、前記ビットストリームの復号では、ビットストリームに含まれる、複数のサブ空間に共通の第1ヘッダ(例えば、共通ヘッダ2801又は全体ヘッダ2804)から、前記対象空間の座標である第1座標を示す第1情報(例えば位置情報2807)を復号し(S2841)、ビットストリームに含まれる、サブ空間単位の第2ヘッダ(例えばタイル情報2811)から、対応するサブ空間の座標である第2座標と第1座標との差分を示す第2情報(例えばタイル位置情報2812)を復号する(S2842)。例えば、三次元データ復号装置は、第1情報で示される第1座標に、第2情報で示される差分を加算することで第2座標を算出する。
 これによれば、第2情報として第1座標と第2座標との差分を示す情報を格納されるので、ビットストリームの符号量を低減できる。
 例えば、複数のサブ空間に含まれる第1サブ空間と第2サブ空間との一部は重複する。例えば、図125、図126及び図127に示すように、同一の領域が異なるタイル分割が用いられてもよい。
 例えば、三次元データ復号装置は、前記ビットストリームの復号では、第2ヘッダ(例えば図141のタイル情報2811)から、対応するサブ空間の大きさを示す第3情報(例えば図141のタイルサイズ情報2813)を復号する。
 例えば、三次元データ復号装置は、前記ビットストリームの復号では、第1ヘッダから、複数のサブ空間の大きさを示す第3情報(図143のタイルサイズ情報2813)を復号する。
 例えば、三次元データ復号装置は、前記ビットストリームの復号では、第1ヘッダ(例えば共通ヘッダ2801)から、複数のサブ空間の数を示す第4情報(タイル数情報2806)を復号する。
 例えば、複数のサブ空間の複数の第2ヘッダを含むストリームは、複数のサブ空間の復号データとは独立したストリームとして生成されている。例えば、複数のサブ空間の複数の第2ヘッダと、複数のサブ空間の符号化データとは別々のNAL Unitとして符号化される。例えば、三次元データ復号装置は、第2ヘッダを含むストリームを参照することで、必要なサブ空間を判定し、必要なサブ空間の符号化データを選択的に取得する。
 例えば、三次元データ復号装置は、プロセッサと、メモリとを備え、プロセッサは、メモリを用いて、上記の処理を行う。
 以上、本開示の実施の形態に係る三次元データ符号化装置及び三次元データ復号装置等について説明したが、本開示は、この実施の形態に限定されるものではない。
 また、上記実施の形態に係る三次元データ符号化装置及び三次元データ復号装置等に含まれる各処理部は典型的には集積回路であるLSIとして実現される。これらは個別に1チップ化されてもよいし、一部又は全てを含むように1チップ化されてもよい。
 また、集積回路化はLSIに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセッサで実現してもよい。LSI製造後にプログラムすることが可能なFPGA(Field Programmable Gate Array)、又はLSI内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用してもよい。
 また、上記各実施の形態において、各構成要素は、専用のハードウェアで構成されるか、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、CPUまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。
 また、本開示は、三次元データ符号化装置及び三次元データ復号装置等により実行される三次元データ符号化方法又は三次元データ復号方法等として実現されてもよい。
 また、ブロック図における機能ブロックの分割は一例であり、複数の機能ブロックを一つの機能ブロックとして実現したり、一つの機能ブロックを複数に分割したり、一部の機能を他の機能ブロックに移してもよい。また、類似する機能を有する複数の機能ブロックの機能を単一のハードウェア又はソフトウェアが並列又は時分割に処理してもよい。
 また、フローチャートにおける各ステップが実行される順序は、本開示を具体的に説明するために例示するためのものであり、上記以外の順序であってもよい。また、上記ステップの一部が、他のステップと同時(並列)に実行されてもよい。
 以上、一つまたは複数の態様に係る三次元データ符号化装置及び三次元データ復号装置等について、実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、この実施の形態に限定されるものではない。本開示の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、一つまたは複数の態様の範囲内に含まれてもよい。
 本開示は、三次元データ符号化装置及び三次元データ復号装置に適用できる。
 100、400 三次元データ符号化装置
 101、201、401、501 取得部
 102、402 符号化領域決定部
 103 分割部
 104、644 符号化部
 111 三次元データ
 112、211、413、414、511、634 符号化三次元データ
 200、500 三次元データ復号装置
 202 復号開始GOS決定部
 203 復号SPC決定部
 204、625 復号部
 212、512、513 復号三次元データ
 403 SWLD抽出部
 404 WLD符号化部
 405 SWLD符号化部
 411 入力三次元データ
 412 抽出三次元データ
 502 ヘッダ解析部
 503 WLD復号部
 504 SWLD復号部
 620、620A 三次元データ作成装置
 621、641 三次元データ作成部
 622 要求範囲決定部
 623 探索部
 624、642 受信部
 626 合成部
 631、651 センサ情報
 632 第1三次元データ
 633 要求範囲情報
 635 第2三次元データ
 636 第3三次元データ
 640 三次元データ送信装置
 643 抽出部
 645 送信部
 652 第5三次元データ
 654 第6三次元データ
 700 三次元情報処理装置
 701 三次元マップ取得部
 702 自車検知データ取得部
 703 異常ケース判定部
 704 対処動作決定部
 705 動作制御部
 711 三次元マップ
 712 自車検知三次元データ
 810 三次元データ作成装置
 811 データ受信部
 812、819 通信部
 813 受信制御部
 814、821 フォーマット変換部
 815 センサ
 816 三次元データ作成部
 817 三次元データ合成部
 818 三次元データ蓄積部
 820 送信制御部
 822 データ送信部
 831、832、834、835、836、837 三次元データ
 833 センサ情報
 901 サーバ
 902、902A、902B、902C クライアント装置
 1011、1111 データ受信部
 1012、1020、1112、1120 通信部
 1013、1113 受信制御部
 1014、1019、1114、1119 フォーマット変換部
 1015 センサ
 1016、1116 三次元データ作成部
 1017 三次元画像処理部
 1018、1118 三次元データ蓄積部
 1021、1121 送信制御部
 1022、1122 データ送信部
 1031、1032、1135 三次元マップ
 1033、1037、1132 センサ情報
 1034、1035、1134 三次元データ
 1117 三次元データ合成部
 1201 三次元マップ圧縮/復号処理部
 1202 センサ情報圧縮/復号処理部
 1211 三次元マップ復号処理部
 1212 センサ情報圧縮処理部
 1300 三次元データ符号化装置
 1301 分割部
 1302 減算部
 1303 変換部
 1304 量子化部
 1305、1402 逆量子化部
 1306、1403 逆変換部
 1307、1404 加算部
 1308、1405 参照ボリュームメモリ
 1309、1406 イントラ予測部
 1310、1407 参照スペースメモリ
 1311、1408 インター予測部
 1312、1409 予測制御部
 1313 エントロピー符号化部
 1400 三次元データ復号装置
 1401 エントロピー復号部
 1501 サーバ
 1502 クライアント
 1511 記憶部
 1512 制御部
 1513 符号化三次元マップ
 1521 デコーダ
 1522 アプリケーション
 2100 三次元データ符号化装置
 2101、2111 8分木生成部
 2102、2112 幾何情報算出部
 2103、2113 符号化テーブル選択部
 2104 エントロピー符号化部
 2110 三次元データ復号装置
 2114 エントロピー復号部
 2801 共通ヘッダ
 2802 タイルテーブル
 2803 符号化データ
 2804 全体ヘッダ
 2805 固定サイズフラグ
 2806 タイル数情報
 2807 位置情報
 2811 タイル情報
 2812 タイル位置情報
 2813 タイルサイズ情報
 2814 符号量情報
 2815 スライス情報
 2820 三次元データ符号化装置
 2821、2831 8分木生成部
 2822 タイル分割部
 2823 エントロピー符号化部
 2824 ビットストリーム生成部
 2830 三次元データ復号装置
 2832 ビットストリーム分割部
 2833 エントロピー復号部
 2834 三次元点結合部

Claims (14)

  1.  複数の三次元点が含まれる対象空間に含まれる複数のサブ空間を符号化することでビットストリームを生成し、
     前記ビットストリームの生成では、
     前記ビットストリームに含まれる、前記複数のサブ空間に共通の第1ヘッダに、前記対象空間の座標である第1座標を示す第1情報を格納し、
     前記ビットストリームに含まれる、サブ空間単位の第2ヘッダに、対応する前記サブ空間の座標である第2座標と前記第1座標との差分を示す第2情報を格納する
     三次元データ符号化方法。
  2.  前記複数のサブ空間に含まれる第1サブ空間と第2サブ空間との一部は重複する
     請求項1記載の三次元データ符号化方法。
  3.  前記ビットストリームの生成では、
     前記第2ヘッダに、対応する前記サブ空間の大きさを示す第3情報を格納する
     請求項1又は2記載の三次元データ符号化方法。
  4.  前記ビットストリームの生成では、
     前記第1ヘッダに、前記複数のサブ空間の大きさを示す第3情報を格納する
     請求項1又は2記載の三次元データ符号化方法。
  5.  前記ビットストリームの生成では、
     前記第1ヘッダに、前記複数のサブ空間の数を示す第4情報を格納する
     請求項1~4のいずれか1項に記載の三次元データ符号化方法。
  6.  前記ビットストリームの生成では、
     前記複数のサブ空間の複数の前記第2ヘッダを含むストリームを、前記複数のサブ空間の符号化データとは独立したストリームとして生成する
     請求項1~5のいずれか1項に記載の三次元データ符号化方法。
  7.  複数の三次元点が含まれる対象空間に含まれる複数のサブ空間が符号化されることで得らえたビットストリームを復号し、
     前記ビットストリームの復号では、
     前記ビットストリームに含まれる、前記複数のサブ空間に共通の第1ヘッダから、前記対象空間の座標である第1座標を示す第1情報を復号し、
     前記ビットストリームに含まれる、サブ空間単位の第2ヘッダから、対応する前記サブ空間の座標である第2座標と前記第1座標との差分を示す第2情報を復号する
     三次元データ復号方法。
  8.  前記複数のサブ空間に含まれる第1サブ空間と第2サブ空間との一部は重複する
     請求項7記載の三次元データ復号方法。
  9.  前記ビットストリームの復号では、
     前記第2ヘッダから、対応する前記サブ空間の大きさを示す第3情報を復号する
     請求項7又は8記載の三次元データ復号方法。
  10.  前記ビットストリームの復号では、
     前記第1ヘッダから、前記複数のサブ空間の大きさを示す第3情報を復号する
     請求項7又は8記載の三次元データ復号方法。
  11.  前記ビットストリームの復号では、
     前記第1ヘッダから、前記複数のサブ空間の数を示す第4情報を復号する
     請求項7~10のいずれか1項に記載の三次元データ復号方法。
  12.  前記複数のサブ空間の複数の前記第2ヘッダを含むストリームは、前記複数のサブ空間の復号データとは独立したストリームとして生成されている
     請求項7~11のいずれか1項に記載の三次元データ復号方法。
  13.  プロセッサと、
     メモリとを備え、
     前記プロセッサは、前記メモリを用いて、
     複数の三次元点が含まれる対象空間に含まれる複数のサブ空間を符号化することでビットストリームを生成し、
     前記ビットストリームの生成では、
     前記ビットストリームに含まれる、前記複数のサブ空間に共通の第1ヘッダに、前記対象空間の座標である第1座標を示す第1情報を格納し、
     前記ビットストリームに含まれる、サブ空間単位の第2ヘッダに、対応する前記サブ空間の座標である第2座標と前記第1座標との差分を示す第2情報を格納する
     三次元データ符号化装置。
  14.  プロセッサと、
     メモリとを備え、
     前記プロセッサは、前記メモリを用いて、
     複数の三次元点が含まれる対象空間に含まれる複数のサブ空間が符号化されることで得らえたビットストリームを復号し、
     前記ビットストリームの復号では、
     前記ビットストリームに含まれる、前記複数のサブ空間に共通の第1ヘッダから、前記対象空間の座標である第1座標を示す第1情報を復号し、
     前記ビットストリームに含まれる、サブ空間単位の第2ヘッダから、対応する前記サブ空間の座標である第2座標と前記第1座標との差分を示す第2情報を復号する
     三次元データ復号装置。
PCT/JP2019/018830 2018-05-11 2019-05-10 三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置、及び三次元データ復号装置 WO2019216434A1 (ja)

Priority Applications (7)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CA3098586A CA3098586A1 (en) 2018-05-11 2019-05-10 Three-dimensional data encoding method, three-dimensional data decoding method, three-dimensional data encoding device, and three-dimensional data decoding device
JP2020518369A JP7414713B2 (ja) 2018-05-11 2019-05-10 三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置、及び三次元データ復号装置
CN201980030668.1A CN112119429A (zh) 2018-05-11 2019-05-10 三维数据编码方法、三维数据解码方法、三维数据编码装置、以及三维数据解码装置
MX2020011944A MX2020011944A (es) 2018-05-11 2019-05-10 Metodo de codificacion de datos tridimensionales, metodo de decodificacion de datos tridimensionales, dispositivo codificador de datos tridimensionales y dispositivo decodificador de datos tridimensionales.
EP19800043.2A EP3792875A4 (en) 2018-05-11 2019-05-10 THREE-DIMENSIONAL DATA ENCODING PROCESS, THREE-DIMENSIONAL DATA DECODING PROCESS, THREE-DIMENSIONAL DATA ENCODING DEVICE AND TRIDIMENSIONAL DATA DECODING DEVICE
US17/091,251 US11989921B2 (en) 2018-05-11 2020-11-06 Three-dimensional data encoding method, three-dimensional data decoding method, three-dimensional data encoding device, and three-dimensional data decoding device
JP2023222236A JP2024029149A (ja) 2018-05-11 2023-12-28 三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置、及び三次元データ復号装置

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201862670240P 2018-05-11 2018-05-11
US62/670,240 2018-05-11

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
US17/091,251 Continuation US11989921B2 (en) 2018-05-11 2020-11-06 Three-dimensional data encoding method, three-dimensional data decoding method, three-dimensional data encoding device, and three-dimensional data decoding device

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2019216434A1 true WO2019216434A1 (ja) 2019-11-14

Family

ID=68468144

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2019/018830 WO2019216434A1 (ja) 2018-05-11 2019-05-10 三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置、及び三次元データ復号装置

Country Status (7)

Country Link
US (1) US11989921B2 (ja)
EP (1) EP3792875A4 (ja)
JP (2) JP7414713B2 (ja)
CN (1) CN112119429A (ja)
CA (1) CA3098586A1 (ja)
MX (1) MX2020011944A (ja)
WO (1) WO2019216434A1 (ja)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2021140928A1 (ja) * 2020-01-06 2021-07-15 ソニーグループ株式会社 情報処理装置および方法
WO2022071506A1 (ja) * 2020-10-02 2022-04-07 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ 三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置、及び三次元データ復号装置
WO2022138221A1 (ja) * 2020-12-21 2022-06-30 ソニーグループ株式会社 情報処理装置および方法
US20220321914A1 (en) * 2020-01-07 2022-10-06 Lg Electronics Inc. Point cloud data transmission device, point cloud data transmission method, point cloud data reception device, and point cloud data reception method
US12003769B2 (en) * 2022-06-16 2024-06-04 Lg Electronics Inc. Point cloud data transmission device, point cloud data transmission method, point cloud data reception device, and point cloud data reception method

Families Citing this family (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11818401B2 (en) 2017-09-14 2023-11-14 Apple Inc. Point cloud geometry compression using octrees and binary arithmetic encoding with adaptive look-up tables
US10909725B2 (en) 2017-09-18 2021-02-02 Apple Inc. Point cloud compression
US11113845B2 (en) 2017-09-18 2021-09-07 Apple Inc. Point cloud compression using non-cubic projections and masks
US11010928B2 (en) * 2018-04-10 2021-05-18 Apple Inc. Adaptive distance based point cloud compression
US11017566B1 (en) 2018-07-02 2021-05-25 Apple Inc. Point cloud compression with adaptive filtering
US11202098B2 (en) 2018-07-05 2021-12-14 Apple Inc. Point cloud compression with multi-resolution video encoding
US11012713B2 (en) 2018-07-12 2021-05-18 Apple Inc. Bit stream structure for compressed point cloud data
MX2021000430A (es) * 2018-07-13 2021-03-25 Panasonic Ip Corp America Metodo de codificacion de datos tridimensionales, metodo de decodificacion de datos tridimensionales, dispositivo codificador de datos tridimensionales y dispositivo decodificador de datos tridimensionales.
US11367224B2 (en) 2018-10-02 2022-06-21 Apple Inc. Occupancy map block-to-patch information compression
US11711544B2 (en) 2019-07-02 2023-07-25 Apple Inc. Point cloud compression with supplemental information messages
US11627314B2 (en) 2019-09-27 2023-04-11 Apple Inc. Video-based point cloud compression with non-normative smoothing
US11895307B2 (en) 2019-10-04 2024-02-06 Apple Inc. Block-based predictive coding for point cloud compression
US11223836B2 (en) * 2019-12-02 2022-01-11 Tencent America LLC Method and apparatus for point cloud coding
US11798196B2 (en) 2020-01-08 2023-10-24 Apple Inc. Video-based point cloud compression with predicted patches
US11475605B2 (en) 2020-01-09 2022-10-18 Apple Inc. Geometry encoding of duplicate points
US11620768B2 (en) 2020-06-24 2023-04-04 Apple Inc. Point cloud geometry compression using octrees with multiple scan orders
US11615557B2 (en) * 2020-06-24 2023-03-28 Apple Inc. Point cloud compression using octrees with slicing
US11948338B1 (en) 2021-03-29 2024-04-02 Apple Inc. 3D volumetric content encoding using 2D videos and simplified 3D meshes

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11215496A (ja) * 1998-01-29 1999-08-06 Fujitsu Ltd 3次元データ圧縮装置、3次元データ復元装置および記録媒体
WO2014020663A1 (ja) 2012-07-30 2014-02-06 三菱電機株式会社 地図表示装置
JP2014039818A (ja) * 2012-08-15 2014-03-06 Aspect Imaging Ltd 臨床診断及び臨床前診断用の複数の異種撮像システム
JP2017126890A (ja) * 2016-01-14 2017-07-20 キヤノン株式会社 符号化装置及びその制御方法
US20170249401A1 (en) * 2016-02-26 2017-08-31 Nvidia Corporation Modeling point cloud data using hierarchies of gaussian mixture models
WO2017217191A1 (ja) * 2016-06-14 2017-12-21 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ 三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置及び三次元データ復号装置
WO2019078000A1 (ja) * 2017-10-16 2019-04-25 ソニー株式会社 情報処理装置および方法

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101156319B (zh) * 2005-04-11 2012-05-30 三星电子株式会社 产生和恢复3d压缩数据的方法和设备
EP2947630A1 (en) * 2014-05-23 2015-11-25 My Virtual Reality Software AS Method for compressing coordinate data
US10694210B2 (en) * 2016-05-28 2020-06-23 Microsoft Technology Licensing, Llc Scalable point cloud compression with transform, and corresponding decompression
WO2019012975A1 (ja) * 2017-07-10 2019-01-17 ソニー株式会社 情報処理装置および方法
WO2020189891A1 (ko) * 2019-03-15 2020-09-24 엘지전자 주식회사 포인트 클라우드 데이터 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 포인트 클라우드 데이터 수신 장치 및 포인트 클라우드 데이터 수신 방법

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11215496A (ja) * 1998-01-29 1999-08-06 Fujitsu Ltd 3次元データ圧縮装置、3次元データ復元装置および記録媒体
WO2014020663A1 (ja) 2012-07-30 2014-02-06 三菱電機株式会社 地図表示装置
JP2014039818A (ja) * 2012-08-15 2014-03-06 Aspect Imaging Ltd 臨床診断及び臨床前診断用の複数の異種撮像システム
JP2017126890A (ja) * 2016-01-14 2017-07-20 キヤノン株式会社 符号化装置及びその制御方法
US20170249401A1 (en) * 2016-02-26 2017-08-31 Nvidia Corporation Modeling point cloud data using hierarchies of gaussian mixture models
WO2017217191A1 (ja) * 2016-06-14 2017-12-21 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ 三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置及び三次元データ復号装置
WO2019078000A1 (ja) * 2017-10-16 2019-04-25 ソニー株式会社 情報処理装置および方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of EP3792875A4

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2021140928A1 (ja) * 2020-01-06 2021-07-15 ソニーグループ株式会社 情報処理装置および方法
US20220321914A1 (en) * 2020-01-07 2022-10-06 Lg Electronics Inc. Point cloud data transmission device, point cloud data transmission method, point cloud data reception device, and point cloud data reception method
WO2022071506A1 (ja) * 2020-10-02 2022-04-07 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ 三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置、及び三次元データ復号装置
WO2022138221A1 (ja) * 2020-12-21 2022-06-30 ソニーグループ株式会社 情報処理装置および方法
US12003769B2 (en) * 2022-06-16 2024-06-04 Lg Electronics Inc. Point cloud data transmission device, point cloud data transmission method, point cloud data reception device, and point cloud data reception method

Also Published As

Publication number Publication date
MX2020011944A (es) 2021-01-15
EP3792875A1 (en) 2021-03-17
US20210056732A1 (en) 2021-02-25
JP2024029149A (ja) 2024-03-05
CA3098586A1 (en) 2019-11-14
JPWO2019216434A1 (ja) 2021-05-13
EP3792875A4 (en) 2021-06-30
CN112119429A (zh) 2020-12-22
JP7414713B2 (ja) 2024-01-16
US11989921B2 (en) 2024-05-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7414713B2 (ja) 三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置、及び三次元データ復号装置
JP7434148B2 (ja) 三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置、及び三次元データ復号装置
JP7348078B2 (ja) 三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置、及び三次元データ復号装置
JP7374089B2 (ja) 三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置、及び三次元データ復号装置
JP7248582B2 (ja) 三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置、及び三次元データ復号装置
WO2019198636A1 (ja) 三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置、及び三次元データ復号装置
JP7168591B2 (ja) 三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置、及び三次元データ復号装置
WO2019103009A1 (ja) 三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置、及び三次元データ復号装置
WO2020004461A1 (ja) 三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置、及び三次元データ復号装置
JP7285789B2 (ja) 三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置、及び三次元データ復号装置
WO2019078292A1 (ja) 三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置、及び三次元データ復号装置
WO2019159956A1 (ja) 三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置、及び三次元データ復号装置
WO2019230920A1 (ja) 三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置、及び三次元データ復号装置
WO2019182102A1 (ja) 三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置、及び三次元データ復号装置

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 19800043

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2020518369

Country of ref document: JP

Kind code of ref document: A

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 3098586

Country of ref document: CA

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

WWE Wipo information: entry into national phase

Ref document number: 2019800043

Country of ref document: EP