WO2020197228A1 - 포인트 클라우드 데이터 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 포인트 클라우드 데이터 수신 장치 및 포인트 클라우드 데이터 수신 방법 - Google Patents

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WO2020197228A1
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point cloud
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unit
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오현묵
오세진
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엘지전자 주식회사
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Definitions

  • the embodiments are directed to a method and apparatus for processing point cloud content.
  • Point cloud content is content expressed as a point cloud, which is a set of points (points) belonging to a coordinate system representing a three-dimensional space.
  • Point cloud content can express media consisting of three dimensions, VR (Virtual Reality, Virtual Reality), AR (Augmented Reality, Augmented Reality), MR (Mixed Reality, Mixed Reality), XR (Extended Reality), and autonomous driving. It is used to provide various services such as services. However, tens of thousands to hundreds of thousands of point data are required to represent point cloud content. Therefore, a method for efficiently processing a vast amount of point data is required.
  • the technical problem according to the embodiments is to provide a point cloud data transmission apparatus, a transmission method, a point cloud data reception apparatus, and a reception method for efficiently transmitting and receiving a point cloud in order to solve the above-described problems.
  • a technical problem according to embodiments is to provide a point cloud data transmission apparatus, a transmission method, a point cloud data reception apparatus, and a reception method for solving latency and encoding/decoding complexity.
  • the technical problem according to the embodiments is a data transmission apparatus and a transmission method for improving the compression performance of the point cloud by improving the encoding technology of the attribute information of geometry-point cloud compression (G-PCC). , To provide a point cloud data receiving apparatus and a receiving method.
  • G-PCC geometry-point cloud compression
  • the technical problem according to embodiments is to solve the latency and encoding/decoding complexity by performing encoding and decoding of attribute information by using similarity between structurally adjacent attributes on the geometry of point cloud data for attribute prediction. It is to provide a point cloud data transmission device, a transmission method, a point cloud data reception device and a reception method.
  • the point cloud data transmission method includes the steps of obtaining point cloud data, encoding geometric information included in the point cloud data, and the method included in the point cloud data. Encoding attribute information, and transmitting the encoded geometry information and the encoded attribute information.
  • the encoding of the geometry information includes quantizing the geometry information, generating an octree structure having an octal tree structure based on the quantized geometry information, approximating the octree structure, and the generated octree structure And reconstructing geometry information based on the approximated octree structure, and entropy encoding the generated octree structure or occupancy codes of the approximated octree structure to output a geometry bitstream. do.
  • the encoding of the attribute information includes detecting neighboring nodes of a node to be recursively encoded from a start prediction level to an end prediction level of the octree structure based on the octree structure and the attribute information, and based on the detected neighboring nodes. Predicting attribute information, estimating residual attribute information, and outputting predicted attribute information of the end prediction level and residual attribute information of previous prediction levels of the end prediction level, the output predicted attribute information and the output.
  • the method includes quantizing residual attribute information based on quantization coefficients, and transmitting an attribute bitstream by entropy encoding the quantized predicted attribute information and the quantized estimated residual attribute information. .
  • the attribute bitstream further includes signaling information, and the signaling information includes information for identifying a start prediction level of the octree structure, information for identifying an end prediction level of the octree structure, and identifying the number of prediction levels.
  • One embodiment includes at least one of information for.
  • the starting prediction level of the octree structure is a leaf node level corresponding to the lowest layer of the octree structure
  • the ending prediction level of the octree structure is a root node corresponding to the highest layer of the octree structure.
  • neighboring nodes of the node to be encoded have the same predicted attribute information.
  • a point cloud data transmission apparatus includes an acquisition unit for obtaining point cloud data, a geometry encoding unit for encoding geometry information included in the point cloud data, and attribute encoding for encoding attribute information included in the point cloud data. It may include a sub, and a transmitter that transmits the encoded geometry information and the encoded attribute information.
  • the geometry encoding unit may include a quantization unit that quantizes the geometry information
  • An octree analysis unit for generating an octree structure having an octal tree structure based on the quantized geometry information, an approximation analysis unit for approximating the octree structure, and geometry information based on the generated octree structure and the approximated octree structure.
  • An embodiment includes a geometry reconstruction unit for reconstructing, and an arithmetic encoding unit for entropy encoding the generated octree structure or occupancy codes of the approximated octree structure to output a geometry bitstream.
  • the attribute encoding unit detects neighboring nodes of a node to be recursively encoded from a start prediction level to an end prediction level of the octree structure based on the octree structure and the attribute information, and predicts attribute information based on the detected neighboring nodes.
  • an attribute compression unit that outputs predicted attribute information of the end prediction level and residual attribute information of previous prediction levels of the end prediction level after estimating residual attribute information, the output predicted attribute information and the output residual attribute
  • a quantization unit that quantizes information based on a quantization coefficient
  • an arithmetic encoding unit that transmits an attribute bitstream by entropy encoding the quantized predicted attribute information and the quantized estimated residual attribute information. do.
  • the attribute bitstream further includes signaling information, and the signaling information includes information for identifying a start prediction level of the octree structure, information for identifying an end prediction level of the octree structure, and identifying the number of prediction levels.
  • One embodiment includes at least one of information for.
  • the starting prediction level of the octree structure is a leaf node level corresponding to the lowest layer of the octree structure
  • the ending prediction level of the octree structure is a root node corresponding to the highest layer of the octree structure.
  • neighboring nodes of the node to be encoded have the same predicted attribute information.
  • the method for receiving point cloud data includes receiving point cloud data and signaling information, decoding geometric information included in the point cloud data, decoding attribute information included in the point cloud data, And processing and rendering the decoded geometry information and the decoded attribute information.
  • the decoding of the geometry information may include regenerating an octree structure based on an occupancy code included in the geometry information.
  • the decoding of the attribute information includes predicted attribute information of the end prediction level of the octree structure, and residual attribute information of the previous prediction levels of the end prediction level of the octree structure, starting prediction from the end prediction level of the octree structure. Detecting neighboring nodes of the node to be decoded recursively up to the level, and restoring the attribute information of the corresponding level by using the predicted attribute information based on the detected neighboring nodes and the residual attribute information of the predicted level. have.
  • the signaling information may include at least one of information for identifying a start prediction level of the octree structure, information for identifying an end prediction level of the octree structure, and information for identifying the number of prediction levels.
  • the point cloud data receiving apparatus includes a receiver for receiving point cloud data and signaling information, a geometry decoding unit for decoding geometry information included in the point cloud data, and for decoding attribute information included in the point cloud data.
  • An attribute decoding unit may include a renderer that processes and renders the decoded geometry information and the decoded attribute information.
  • the geometry decoding unit regenerates an octree structure based on an occupancy code included in the geometry information, and the attribute decoding unit predicted attribute information of the end prediction level of the octree structure, and a previous prediction level of the end prediction level of the octree structure
  • the neighboring nodes of the node to be decoded recursively from the end prediction level to the start prediction level of the octree structure are detected based on the residual attribute information of the octree structure, and the predicted attribute information based on the detected neighboring nodes and the residual attribute of the corresponding prediction level
  • attribute information of a corresponding level is restored using the information.
  • the signaling information includes at least one of information for identifying a start prediction level of the octree structure, information for identifying an end prediction level of the octree structure, and information for identifying the number of prediction levels.
  • a point cloud data transmission method, a transmission device, a point cloud data reception method, and a reception device may provide a point cloud service with high quality.
  • the point cloud data transmission method, the transmission device, the point cloud data reception method, and the reception device may achieve various video codec methods.
  • a point cloud data transmission method, a transmission device, a point cloud data reception method, and a reception device may provide general-purpose point cloud content such as an autonomous driving service.
  • the point cloud data transmission method, the transmission device, the point cloud data reception method, and the reception device use the similarity between structurally adjacent attributes on the geometry for attribute prediction, so that the transmitting device compresses the attributes of the point cloud, and the receiving device compresses the attributes of the point cloud.
  • the similarity between the highly related attributes in the geometry structure is effectively removed with respect to the predicted attributes.
  • the transmitting side can compress attribute information based on a small amount of computation, and it is highly likely to be utilized in a transmission system requiring low-delay.
  • attribute information is compressed for a decoder with various performances, it is possible to support receivers with various performances through one bitstream instead of generating or storing independent compression information suitable for each decoder performance. There are also advantages in terms of space and bit efficiency.
  • the receiving side has an effect that can be used in a transmission/reception system requiring a low-delay by restoring attribute information at the same time as geometry decoding with a small amount of computation.
  • the output level of attribute information is selected, even a receiver having low computational power can output attribute information suitable for the performance of the corresponding receiver without delay.
  • the attribute of each level decoded or reconstructed is an attribute value that matches the octree node of the corresponding level. Can be used.
  • FIG. 1 shows a system for providing point cloud content according to embodiments.
  • FIG. 2 shows a process for providing Point Cloud content according to embodiments.
  • FIG 3 shows an arrangement configuration of Point Cloud capture equipment according to embodiments.
  • FIG. 4 shows a point cloud video encoder according to embodiments.
  • FIG. 5 illustrates voxels in a 3D space according to embodiments.
  • FIG. 6 shows an example of an octree and an occupancy code according to embodiments.
  • FIG. 7 shows an example of a neighbor node pattern according to embodiments.
  • FIG. 8 shows an example of a point configuration of Point Cloud content for each LOD according to embodiments.
  • FIG 9 shows an example of a point configuration of Point Cloud content for each LOD according to embodiments.
  • FIG. 10 shows an example of a block diagram of a point cloud video decoder according to embodiments.
  • FIG. 11 shows an example of a point cloud video decoder according to embodiments.
  • FIG. 12 shows components for encoding Point Cloud video of a transmitter according to embodiments.
  • FIG. 13 shows components for decoding Point Cloud video of a receiver according to embodiments.
  • FIG. 14 shows an architecture for G-PCC-based point cloud data storage and streaming according to embodiments.
  • 15 shows point cloud data storage and transmission according to embodiments.
  • 16 shows a device for receiving point cloud data according to embodiments.
  • FIG. 17 shows an example of a structure that can be interlocked with a point cloud data method/device according to embodiments.
  • FIG. 18 is a block diagram showing another example of a point cloud video encoder according to embodiments.
  • FIG. 19 is a block diagram showing another example of a point cloud video decoder according to embodiments.
  • 20 is a block diagram illustrating an example of an octree-based attribute compression unit according to embodiments.
  • 21A to 21C are flowcharts illustrating an example of mapping an attribute to an octree structure according to embodiments.
  • 22A to 22E are diagrams illustrating an example of predicting attribute information based on octrees and estimating residual attributes at a transmitting side according to embodiments.
  • 23A and 23B are diagrams illustrating examples of predicting attribute information based on octrees and estimating residual attributes at a transmitting side according to embodiments.
  • 24 is a block diagram illustrating an example of an octree-based attribute decompression unit according to embodiments.
  • 25A and 25B are diagrams illustrating examples of restoring attribute information based on an octree according to embodiments.
  • 26 is a block diagram illustrating another example of an octree-based attribute compression unit according to embodiments.
  • FIG. 27 is a flowchart illustrating another example of an octree-based attribute compression method according to embodiments.
  • 28A to 28F are diagrams illustrating examples of predicting attribute information based on octrees and estimating a residual attribute at a transmitting side according to embodiments.
  • 29A and 29B are diagrams illustrating examples of predicting attribute information based on octrees and estimating a residual attribute at a transmitting side according to embodiments.
  • FIG. 30 is a block diagram showing another example of a point cloud video decoder according to embodiments.
  • 31 is a block diagram illustrating an example of an octree-based attribute decompression unit according to embodiments.
  • 32A to 32F are diagrams illustrating examples of restoring attribute information based on an octree according to embodiments.
  • 33A and 33B are diagrams illustrating examples of restoring attribute information based on an octree according to embodiments.
  • 34 is a flowchart illustrating an example of a point cloud video encoding method according to embodiments.
  • 35 is a flowchart illustrating an example of a method for decoding a point cloud video according to embodiments.
  • 36 is a flowchart illustrating an example of a method of decoding a geometry and decoding an attribute of a point cloud video decoder according to embodiments.
  • FIG. 37 is a flowchart illustrating an example of a geometry decoding and attribute decoding method of a point cloud video decoder according to embodiments.
  • 38A and 38B are diagrams illustrating examples of restoring attribute information based on an octree according to embodiments.
  • 39A and 39B are diagrams illustrating examples of restoring attribute information based on an octree according to embodiments.
  • 40A and 40B are diagrams illustrating examples of restoring attribute information based on an octree according to embodiments.
  • FIG. 41 is a diagram illustrating an example of a syntax structure of an attribute parameter set (attribute_paramter_set()) according to embodiments.
  • FIG. 42 is a diagram showing an example of a syntax structure of a general attribute bitstream (general_attribute_bitstream()) according to embodiments.
  • FIG. 43 is a diagram illustrating an example of a syntax structure of an attribute slice header (attribute_slice_header()) according to embodiments.
  • attribute slice data (attribute_slice_data()) according to embodiments.
  • 45 is a diagram illustrating an example of a syntax structure of a geometry attribute coding bitstream (dimension) descriptor according to embodiments.
  • 46 is a diagram illustrating an example of a syntax structure of an attribute parameter set (attribute_paramter_set()) according to embodiments.
  • 47 is a diagram illustrating an example of a syntax structure of a geometry attribute coding bitstream (dimension) descriptor according to embodiments.
  • 48 is a diagram illustrating an example of restoring attribute information based on an octree according to embodiments.
  • 49 is a diagram illustrating an example when geometry of different levels is output according to embodiments.
  • 50 is a diagram illustrating an example of outputting attributes of different levels according to embodiments.
  • FIG. 1 shows an example of a point cloud content providing system according to embodiments.
  • the point cloud content providing system illustrated in FIG. 1 may include a transmission device 10000 and a reception device 10004.
  • the transmission device 10000 and the reception device 10004 are capable of wired or wireless communication to transmit and receive point cloud data.
  • the transmission device 10000 may secure, process, and transmit point cloud video (or point cloud content).
  • the transmission device 10000 is a fixed station, a base transceiver system (BTS), a network, an artificial intelligence (AI) device and/or system, a robot, an AR/VR/XR device and/or server. And the like.
  • the transmission device 10000 uses a radio access technology (eg, 5G NR (New RAT), LTE (Long Term Evolution)) to communicate with a base station and/or other wireless devices, Robots, vehicles, AR/VR/XR devices, portable devices, home appliances, Internet of Thing (IoT) devices, AI devices/servers, etc. may be included.
  • 5G NR New RAT
  • LTE Long Term Evolution
  • the transmission device 10000 includes a Point Cloud Video Acquisition unit 10001, a Point Cloud Video Encoder 10002 and/or a transmitter (or Communication module), 10003)
  • the point cloud video acquisition unit 10001 acquires a point cloud video through a process such as capture, synthesis, or generation.
  • the point cloud video is point cloud content expressed as a point cloud, which is a set of points located in a three-dimensional space, and may be referred to as point cloud video data.
  • a point cloud video according to embodiments may include one or more frames. One frame represents a still image/picture. Accordingly, the point cloud video may include a point cloud image/frame/picture, and may be referred to as any one of a point cloud image, a frame, and a picture.
  • the point cloud video encoder 10002 encodes the secured point cloud video data.
  • the point cloud video encoder 10002 may encode point cloud video data based on Point Cloud Compression coding.
  • Point cloud compression coding may include Geometry-based Point Cloud Compression (G-PCC) coding and/or Video based Point Cloud Compression (V-PCC) coding or next-generation coding.
  • G-PCC Geometry-based Point Cloud Compression
  • V-PCC Video based Point Cloud Compression
  • point cloud compression coding according to the embodiments is not limited to the above-described embodiments.
  • the point cloud video encoder 10002 may output a bitstream including encoded point cloud video data.
  • the bitstream may include not only the encoded point cloud video data, but also signaling information related to encoding of the point cloud video data.
  • the transmitter 10003 transmits a bitstream including encoded point cloud video data.
  • the bitstream according to the embodiments is encapsulated into a file or segment (for example, a streaming segment) and transmitted through various networks such as a broadcasting network and/or a broadband network.
  • the transmission device 10000 may include an encapsulation unit (or an encapsulation module) that performs an encapsulation operation.
  • the encapsulation unit may be included in the transmitter 10003.
  • a file or segment may be transmitted to the receiving device 10004 through a network or stored in a digital storage medium (eg, USB, SD, CD, DVD, Blu-ray, HDD, SSD, etc.).
  • the transmitter 10003 may perform wired/wireless communication with the reception device 10004 (or a receiver 10005) through a network such as 4G, 5G, or 6G.
  • the transmitter 10003 may perform necessary data processing operations according to a network system (for example, a communication network system such as 4G, 5G, or 6G).
  • the transmission device 10000 may transmit encapsulated data according to an on demand method.
  • the reception device 10004 includes a receiver 10005, a point cloud video decoder 10006, and/or a renderer 10007.
  • the receiving device 10004 uses a wireless access technology (eg, 5G NR (New RAT), LTE (Long Term Evolution)) to communicate with a base station and/or other wireless devices, a robot , Vehicles, AR/VR/XR devices, portable devices, home appliances, Internet of Thing (IoT) devices, AI devices/servers, and the like.
  • 5G NR New RAT
  • LTE Long Term Evolution
  • the receiver 10005 receives a bitstream including point cloud video data or a file/segment in which the bitstream is encapsulated from a network or a storage medium.
  • the receiver 10005 may perform necessary data processing operations according to a network system (for example, a communication network system such as 4G, 5G, or 6G).
  • the receiver 10005 may decapsulate the received file/segment and output a bitstream.
  • the receiver 10005 may include a decapsulation unit (or a decapsulation module) for performing a decapsulation operation.
  • the decapsulation unit may be implemented as an element (or component) separate from the receiver 10005.
  • the point cloud video decoder 10006 decodes a bitstream including point cloud video data.
  • the point cloud video decoder 10006 may decode the point cloud video data according to the encoding method (for example, a reverse process of the operation of the point cloud video encoder 10002). Accordingly, the point cloud video decoder 10006 may decode the point cloud video data by performing point cloud decompression coding, which is a reverse process of the point cloud compression.
  • Point cloud decompression coding includes G-PCC coding.
  • the renderer 10007 renders the decoded point cloud video data.
  • the renderer 10007 may output point cloud content by rendering audio data as well as point cloud video data.
  • the renderer 10007 may include a display for displaying point cloud content.
  • the display is not included in the renderer 10007 and may be implemented as a separate device or component.
  • the feedback information is information for reflecting the interaction ratio with the user who consumes the point cloud content, and includes user information (eg, head orientation information, viewport information, etc.).
  • user information eg, head orientation information, viewport information, etc.
  • the feedback information is the content sending side (for example, the transmission device 10000) and/or a service provider.
  • the feedback information may be used not only in the transmitting device 10000 but also in the receiving device 10004, and may not be provided.
  • Head orientation information is information on a position, direction, angle, and movement of a user's head.
  • the receiving device 10004 may calculate viewport information based on the head orientation information.
  • the viewport information is information on the area of the point cloud video that the user is viewing.
  • the viewpoint is a point at which the user is watching the point cloud video, and may mean a center point of the viewport area. That is, the viewport is an area centered on a viewpoint, and the size and shape of the area may be determined by a field of view (FOV).
  • FOV field of view
  • the receiving device 10004 may extract viewport information based on a vertical or horizontal FOV supported by the device in addition to the head orientation information.
  • the receiving device 10004 performs a gaze analysis and the like to check the point cloud consumption method of the user, the point cloud video area that the user gazes, and the gaze time.
  • the receiving device 10004 may transmit feedback information including the result of gaze analysis to the transmitting device 10000.
  • Feedback information may be obtained during rendering and/or display.
  • Feedback information may be secured by one or more sensors included in the receiving device 10004.
  • the feedback information may be secured by the renderer 10007 or a separate external element (or device, component, etc.).
  • a dotted line in FIG. 1 shows a process of transmitting feedback information secured by the renderer 10007.
  • the point cloud content providing system may process (encode/decode) point cloud data based on feedback information.
  • the point cloud video decoder 10006 may perform a decoding operation based on the feedback information.
  • the receiving device 10004 may transmit feedback information to the transmitting device 10000.
  • the transmission device 10000 (or the point cloud video encoder 10002) may perform an encoding operation based on the feedback information. Therefore, the point cloud content providing system does not process (encode/decode) all point cloud data, but efficiently processes necessary data (e.g., point cloud data corresponding to the user's head position) based on feedback information. Point cloud content can be provided to users.
  • the transmission device 10000 may be referred to as an encoder, a transmission device, a transmitter, a transmission system, and the like
  • the reception device 10004 may be referred to as a decoder, a reception device, a receiver, a reception system, and the like.
  • Point cloud data (processed in a series of acquisition/encoding/transmission/decoding/rendering) processed in the point cloud content providing system of FIG. 1 according to embodiments may be referred to as point cloud content data or point cloud video data.
  • the point cloud content data may be used as a concept including metadata or signaling information related to the point cloud data.
  • Elements of the point cloud content providing system shown in FIG. 1 may be implemented by hardware, software, processor, and/or a combination thereof.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an operation of providing point cloud content according to embodiments.
  • the block diagram of FIG. 2 shows the operation of the point cloud content providing system described in FIG. 1.
  • the point cloud content providing system may process point cloud data based on point cloud compression coding (eg, G-PCC).
  • point cloud compression coding eg, G-PCC
  • a point cloud content providing system may acquire a point cloud video (20000).
  • the point cloud video is expressed as a point cloud belonging to a coordinate system representing a three-dimensional space.
  • a point cloud video may include a Ply (Polygon File format or the Stanford Triangle format) file.
  • Ply files contain point cloud data such as the geometry and/or attributes of the point.
  • the geometry includes the positions of the points.
  • the position of each point may be expressed by parameters (eg, values of each of the X-axis, Y-axis, and Z-axis) representing a three-dimensional coordinate system (eg, a coordinate system composed of XYZ axes).
  • Attributes include attributes of points (eg, texture information of each point, color (YCbCr or RGB), reflectance (r), transparency, etc.).
  • a point has one or more attributes (or attributes). For example, one point may have an attribute of one color, or two attributes of a color and reflectance.
  • geometry may be referred to as positions, geometry information, geometry data, and the like, and attributes may be referred to as attributes, attribute information, attribute data, and the like.
  • the point cloud content providing system (for example, the point cloud transmission device 10000 or the point cloud video acquisition unit 10001) provides a point from information related to the acquisition process of the point cloud video (for example, depth information, color information, etc.). Cloud data can be secured.
  • the point cloud content providing system may encode point cloud data (20001).
  • the point cloud content providing system may encode point cloud data based on point cloud compression coding.
  • the point cloud data may include the geometry and attributes of the point.
  • the point cloud content providing system may output a geometry bitstream by performing geometry encoding for encoding geometry.
  • the point cloud content providing system may output an attribute bitstream by performing attribute encoding for encoding the attribute.
  • the point cloud content providing system may perform attribute encoding based on geometry encoding.
  • the geometry bitstream and the attribute bitstream according to the embodiments may be multiplexed and output as one bitstream.
  • the bitstream according to embodiments may further include signaling information related to geometry encoding and attribute encoding.
  • the point cloud content providing system may transmit encoded point cloud data (20002).
  • the encoded point cloud data may be expressed as a geometry bitstream and an attribute bitstream.
  • the encoded point cloud data may be transmitted in the form of a bitstream together with signaling information related to encoding of the point cloud data (eg, signaling information related to geometry encoding and attribute encoding).
  • the point cloud content providing system may encapsulate the bitstream for transmitting the encoded point cloud data and transmit it in the form of a file or segment.
  • the point cloud content providing system may receive a bitstream including encoded point cloud data.
  • the point cloud content providing system may demultiplex the bitstream.
  • the point cloud content providing system can decode the encoded point cloud data (e.g., geometry bitstream, attribute bitstream) transmitted as a bitstream. have.
  • the point cloud content providing system (for example, the receiving device 10004 or the point cloud video decoder 10005) can decode the point cloud video data based on signaling information related to encoding of the point cloud video data included in the bitstream. have.
  • the point cloud content providing system (for example, the receiving device 10004 or the point cloud video decoder 10005) may restore positions (geometry) of points by decoding a geometry bitstream.
  • the point cloud content providing system may restore the attributes of points by decoding an attribute bitstream based on the restored geometry.
  • the point cloud content providing system (for example, the receiving device 10004 or the point cloud video decoder 10005) may restore the point cloud video based on the decoded attributes and positions according to the restored geometry.
  • the point cloud content providing system may render the decoded point cloud data (20004 ).
  • the point cloud content providing system may render the decoded geometry and attributes through a decoding process according to various rendering methods. Points of the point cloud content may be rendered as a vertex having a certain thickness, a cube having a specific minimum size centered on the vertex position, or a circle centered on the vertex position. All or part of the rendered point cloud content is provided to the user through a display (eg VR/AR display, general display, etc.).
  • the point cloud content providing system may secure feedback information (20005).
  • the point cloud content providing system may encode and/or decode point cloud data based on feedback information. Since the operation of the feedback information and point cloud content providing system according to the embodiments is the same as the feedback information and operation described in FIG. 1, a detailed description will be omitted.
  • FIG 3 shows an example of a point cloud video capture process according to embodiments.
  • FIGS. 1 to 2 shows an example of a point cloud video capture process in the point cloud content providing system described in FIGS. 1 to 2.
  • the point cloud content is an object located in various three-dimensional spaces (for example, a three-dimensional space representing a real environment, a three-dimensional space representing a virtual environment, etc.) and/or a point cloud video (images and/or Videos). Therefore, the point cloud content providing system according to the embodiments includes one or more cameras (eg, an infrared camera capable of securing depth information, color information corresponding to the depth information) to generate the point cloud content. You can capture a point cloud video using an RGB camera that can extract the image), a projector (for example, an infrared pattern projector to secure depth information), and LiDAR.
  • cameras eg, an infrared camera capable of securing depth information, color information corresponding to the depth information
  • a projector for example, an infrared pattern projector to secure depth information
  • LiDAR LiDAR
  • the point cloud content providing system may obtain point cloud data by extracting a shape of a geometry composed of points in a 3D space from depth information, and extracting an attribute of each point from color information.
  • An image and/or an image according to the embodiments may be captured based on at least one or more of an inward-facing method and an outward-facing method.
  • the left side of FIG. 3 shows an inword-facing scheme.
  • the inword-facing method refers to a method in which one or more cameras (or camera sensors) located surrounding a central object capture a central object.
  • the in-word-facing method provides point cloud content that provides users with 360-degree images of key objects (e.g., provides users with 360-degree images of objects (eg, key objects such as characters, players, objects, actors, etc.) VR/AR content).
  • the right side of FIG. 3 shows an outword-pacing scheme.
  • the outward-facing method refers to a method in which one or more cameras (or camera sensors) located surrounding the central object capture the environment of the central object other than the central object.
  • the outward-facing method may be used to generate point cloud content (for example, content representing an external environment that may be provided to a user of an autonomous vehicle) for providing a surrounding environment appearing from a user's point of view.
  • the point cloud content may be generated based on the capture operation of one or more cameras.
  • the point cloud content providing system may calibrate one or more cameras to set a global coordinate system before the capture operation.
  • the point cloud content providing system may generate point cloud content by synthesizing an image and/or image captured by the above-described capture method with an arbitrary image and/or image.
  • the capture operation described in FIG. 3 may not be performed.
  • the point cloud content providing system may perform post-processing on the captured image and/or image. That is, the point cloud content providing system removes unwanted areas (e.g., background), recognizes the space where captured images and/or images are connected, and performs an operation to fill in a spatial hole if there is. I can.
  • the point cloud content providing system may generate one point cloud content by performing coordinate system transformation on points of the point cloud video acquired from each camera.
  • the point cloud content providing system may perform a coordinate system transformation of points based on the position coordinates of each camera. Accordingly, the point cloud content providing system may generate content representing one wide range or may generate point cloud content having a high density of points.
  • FIG. 4 shows an example of a point cloud video encoder according to embodiments.
  • the point cloud video encoder uses point cloud data (e.g., positions and/or positions of points) to adjust the quality of the point cloud content (e.g., lossless-lossless, loss-lossy, near-lossless) according to network conditions or applications. Or attributes) and perform an encoding operation.
  • point cloud data e.g., positions and/or positions of points
  • the quality of the point cloud content e.g., lossless-lossless, loss-lossy, near-lossless
  • the point cloud content providing system may not be able to stream the content in real time. Therefore, the point cloud content providing system can reconstruct the point cloud content based on the maximum target bitrate in order to provide it according to the network environment.
  • the point cloud video encoder may perform geometry encoding and attribute encoding. Geometry encoding is performed before attribute encoding.
  • a point cloud video encoder includes a Transformation Coordinates unit (40000), a quantization unit (40001), an octree analysis unit (40002), and a surface approximation analysis unit (Surface Approximation).
  • the coordinate system transform unit 40000, the quantization unit 40001, the octree analysis unit 40002, the surface aproximation analysis unit 40003, the arithmetic encoder 40004, and the geometry reconstruction unit 40005 perform geometry encoding. can do.
  • Geometry encoding according to embodiments may include octree geometry coding, direct coding, trisoup geometry encoding, and entropy encoding. Direct coding and trisoup geometry encoding are applied selectively or in combination. Also, geometry encoding is not limited to the above example.
  • the coordinate system conversion unit 40000 receives positions and converts them into a coordinate system.
  • positions may be converted into position information in a three-dimensional space (eg, a three-dimensional space represented by an XYZ coordinate system).
  • the location information of the 3D space according to embodiments may be referred to as geometry information.
  • the quantization unit 40001 quantizes geometry. For example, the quantization unit 40001 may quantize points based on a minimum position value of all points (eg, minimum values on each axis with respect to the X-axis, Y-axis, and Z-axis). The quantization unit 40001 multiplies the difference between the minimum position value and the position value of each point by a preset quantum scale value, and then performs a quantization operation to find the nearest integer value by performing a rounding or a rounding. Thus, one or more points may have the same quantized position (or position value). The quantization unit 40001 according to embodiments performs voxelization based on the quantized positions to reconstruct the quantized points.
  • a minimum position value of all points eg, minimum values on each axis with respect to the X-axis, Y-axis, and Z-axis.
  • the quantization unit 40001 multiplies the difference between the minimum position value and the position value of each point by a preset quantum scale value,
  • Voxelization refers to the minimum unit expressing position information in 3D space.
  • Points of point cloud content (or 3D point cloud video) according to embodiments may be included in one or more voxels.
  • the quantization unit 40001 may match groups of points in a 3D space with voxels.
  • one voxel may include only one point.
  • one voxel may include one or more points.
  • a position of a center point of a corresponding voxel may be set based on positions of one or more points included in one voxel.
  • attributes of all positions included in one voxel may be combined and assigned to a corresponding voxel.
  • the octree analysis unit 40002 performs octree geometry coding (or octree coding) to represent voxels in an octree structure.
  • the octree structure represents points matched to voxels based on an octal tree structure.
  • the surface aproxiation analysis unit 40003 may analyze and approximate the octree.
  • the octree analysis and approximation according to the embodiments is a process of analyzing to voxelize a region including a plurality of points in order to efficiently provide octree and voxelization.
  • the arithmetic encoder 40004 entropy encodes the octree and/or the approximated octree.
  • the encoding method includes an Arithmetic encoding method.
  • a geometry bitstream is generated.
  • Color conversion unit 40006, attribute conversion unit 40007, RAHT conversion unit 40008, LOD generation unit 40009, lifting conversion unit 40010, coefficient quantization unit 40011 and/or Arismatic encoder 40012 Performs attribute encoding.
  • one point may have one or more attributes. Attribute encoding according to embodiments is applied equally to attributes of one point. However, when one attribute (eg, color) includes one or more elements, independent attribute encoding is applied to each element.
  • Attribute encoding includes color transform coding, attribute transform coding, Region Adaptive Hierarchial Transform (RAHT) coding, Interpolaration-based hierarchical nearest-neighbor prediction-Prediction Transform coding, and interpolation-based hierarchical nearest -Neighbor prediction with an update/lifting step (Lifting Transform)) coding may be included.
  • RAHT Region Adaptive Hierarchial Transform
  • Interpolaration-based hierarchical nearest-neighbor prediction-Prediction Transform coding Interpolaration-based hierarchical nearest-neighbor prediction-Prediction Transform coding
  • interpolation-based hierarchical nearest -Neighbor prediction with an update/lifting step (Lifting Transform)) coding may be included.
  • the aforementioned RAHT coding, predictive transform coding, and lifting transform coding may be selectively used, or a combination of one or more codings may be used.
  • attribute encoding according to embodiments is not limited to the above-de
  • the color conversion unit 40006 performs color conversion coding for converting color values (or textures) included in attributes.
  • the color conversion unit 40006 may convert the format of color information (eg, convert from RGB to YCbCr).
  • the operation of the color conversion unit 40006 according to the embodiments may be selectively applied according to color values included in attributes.
  • the geometry reconstruction unit 40005 reconstructs (decompresses) an octree and/or an approximated octree.
  • the geometry reconstruction unit 40005 reconstructs an octree/voxel based on a result of analyzing the distribution of points.
  • the reconstructed octree/voxel may be referred to as reconstructed geometry (or reconstructed geometry).
  • the attribute conversion unit 40007 performs attribute conversion for converting attributes based on the reconstructed geometry and/or positions for which geometry encoding has not been performed. As described above, since attributes are dependent on geometry, the attribute conversion unit 40007 may transform the attributes based on the reconstructed geometry information. For example, the attribute conversion unit 40007 may convert an attribute of the point of the position based on the position value of the point included in the voxel. As described above, when a position of a center point of a corresponding voxel is set based on positions of one or more points included in one voxel, the attribute conversion unit 40007 converts attributes of one or more points. When tri-soup geometry encoding is performed, the attribute conversion unit 40007 may convert attributes based on trisoup geometry encoding.
  • the attribute conversion unit 40007 is an average value of attributes or attribute values (for example, the color of each point or reflectance) of points neighboring within a specific position/radius from the position (or position value) of the center point of each voxel. Attribute conversion can be performed by calculating.
  • the attribute conversion unit 40007 may apply a weight according to a distance from a central point to each point when calculating an average value. Thus, each voxel has a position and a calculated attribute (or attribute value).
  • the attribute conversion unit 40007 may search for neighboring points existing within a specific position/radius from the position of the center point of each voxel based on a K-D tree or a morton code.
  • the K-D tree is a binary search tree and supports a data structure that can manage points based on location so that the Nearest Neighbor Search (NNS) can be quickly performed.
  • the Molton code represents a coordinate value (for example, (x, y, z)) representing a three-dimensional position of all points as a bit value, and is generated by mixing the bits. For example, if the coordinate value indicating the position of the point is (5, 9, 1), the bit value of the coordinate value is (0101, 1001, 0001).
  • the attribute conversion unit 40007 may sort points based on a Molton code value and perform a shortest neighbor search (NNS) through a depth-first traversal process. After the attribute transformation operation, when the shortest neighbor search (NNS) is required in another transformation process for attribute coding, a K-D tree or a Molton code is used.
  • NSS shortest neighbor search
  • the converted attributes are input to the RAHT conversion unit 40008 and/or the LOD generation unit 40009.
  • the RAHT conversion unit 40008 performs RAHT coding for predicting attribute information based on the reconstructed geometry information. For example, the RAHT conversion unit 40008 may predict attribute information of a node at a higher level of the octree based on attribute information associated with a node at a lower level of the octree.
  • the LOD generator 40009 generates a level of detail (LOD).
  • LOD level of detail
  • the LOD according to the embodiments is a degree representing the detail of the point cloud content, and a smaller LOD value indicates that the detail of the point cloud content decreases, and a larger LOD value indicates that the detail of the point cloud content is high. Points can be classified according to LOD.
  • the lifting transform unit 40010 performs lifting transform coding that transforms attributes of a point cloud based on weights. As described above, the lifting transform coding can be selectively applied.
  • the coefficient quantization unit 40011 quantizes attribute-coded attributes based on coefficients.
  • Arismatic encoder 40012 encodes quantized attributes based on Arismatic coding.
  • the elements of the point cloud video encoder of FIG. 4 are not shown in the drawing, but include one or more processors or integrated circuits configured to communicate with one or more memories included in the point cloud content providing apparatus. It may be implemented in hardware, software, firmware, or a combination thereof. One or more processors may perform at least one or more of the operations and/or functions of the elements of the point cloud video encoder of FIG. 4 described above. In addition, one or more processors may operate or execute a set of software programs and/or instructions for performing operations and/or functions of elements of the point cloud video encoder of FIG. 4.
  • One or more memories may include high speed random access memory, and nonvolatile memory (e.g., one or more magnetic disk storage devices, flash memory devices, or other nonvolatile solid state Memory devices (solid-state memory devices, etc.).
  • FIG. 5 shows an example of a voxel according to embodiments.
  • voxels located in a three-dimensional space represented by a coordinate system composed of three axes of the X-axis, Y-axis, and Z-axis.
  • a point cloud video encoder eg, quantization unit 40001
  • FIG. 5 is an octree structure recursively subdividing a cubical axis-aligned bounding box defined by two poles (0,0,0) and (2 d , 2 d , 2 d ) Shows an example of a voxel generated through.
  • One voxel includes at least one or more points.
  • the voxel can estimate spatial coordinates from the positional relationship with the voxel group.
  • the voxel has attributes (such as color or reflectance) like pixels of a 2D image/video.
  • a detailed description of the voxel is the same as that described with reference to FIG. 4 and thus will be omitted.
  • FIG. 6 shows an example of an octree and an occupancy code according to embodiments.
  • the point cloud content providing system (point cloud video encoder 10002) or the octree analysis unit 40002 of the point cloud video encoder efficiently manages the region and/or position of the voxel. Perform octree geometry coding (or octree coding) based on an octree structure.
  • FIG. 6 shows an octree structure.
  • the three-dimensional space of the point cloud content according to the embodiments is expressed by axes of a coordinate system (eg, X-axis, Y-axis, Z-axis).
  • the octree structure is created by recursive subdividing of a cubical axis-aligned bounding box defined by two poles (0,0,0) and (2 d , 2 d , 2 d ). . 2d may be set to a value constituting the smallest bounding box surrounding all points of the point cloud content (or point cloud video).
  • d represents the depth of the octree.
  • the d value is determined according to Equation 1 below.
  • (x int n , y int n , z int n ) represents positions (or position values) of quantized points.
  • the entire 3D space may be divided into eight spaces according to the division.
  • Each divided space is represented by a cube with 6 faces.
  • each of the eight spaces is divided again based on the axes of the coordinate system (eg, X-axis, Y-axis, Z-axis).
  • axes of the coordinate system e.g, X-axis, Y-axis, Z-axis.
  • each space is further divided into eight smaller spaces.
  • the divided small space is also represented as a cube with 6 faces. This division method is applied until a leaf node of an octree becomes a voxel.
  • the lower part of FIG. 6 shows the octree's ocupancy code.
  • the octree's ocupancy code is generated to indicate whether each of the eight divided spaces generated by dividing one space includes at least one point. Therefore, one Okufanshi code is represented by 8 child nodes. Each child node represents the occupancy of the divided space, and the child node has a value of 1 bit. Therefore, the Ocufanshi code is expressed as an 8-bit code. That is, if at least one point is included in the space corresponding to the child node, the node has a value of 1. If the point is not included in the space corresponding to the child node (empty), the node has a value of 0. Since the ocupancy code shown in FIG.
  • the point cloud video encoder (for example, the Arismatic Encoder 40004) according to the embodiments may entropy encode an ocupancy code. In addition, in order to increase the compression efficiency, the point cloud video encoder can intra/inter code the ocupancy code.
  • the reception device (for example, the reception device 10004 or the point cloud video decoder 10006) according to the embodiments reconstructs an octree based on an ocupancy code.
  • a point cloud video encoder (eg, octree analysis unit 40002) may perform voxelization and octree coding to store positions of points.
  • points in the 3D space are not always evenly distributed, there may be a specific area where there are not many points. Therefore, it is inefficient to perform voxelization over the entire 3D space. For example, if there are almost no points in a specific area, it is not necessary to perform voxelization to the corresponding area.
  • the point cloud video encoder does not perform voxelization on the above-described specific region (or nodes other than the leaf nodes of the octree), but directly codes the positions of points included in the specific region. coding) can be performed. Coordinates of a direct coding point according to embodiments are referred to as a direct coding mode (DCM).
  • DCM direct coding mode
  • the point cloud video encoder may perform trisoup geometry encoding in which positions of points within a specific region (or node) are reconstructed based on voxels based on a surface model. .
  • Trisoup geometry encoding is a geometry encoding that expresses the representation of an object as a series of triangle meshes.
  • the point cloud video decoder can generate a point cloud from the mesh surface.
  • Direct coding and trisoup geometry encoding according to embodiments may be selectively performed.
  • direct coding and trisoup geometry encoding according to embodiments may be performed in combination with octree geometry coding (or octree coding).
  • the option to use direct mode to apply direct coding must be activated, and the node to which direct coding is applied is not a leaf node, but below the threshold within a specific node. There must be points of. In addition, the total number of points subject to direct coding must not exceed a preset limit value.
  • the point cloud video encoder eg, the Arismatic encoder 40004
  • the embodiments may entropy-code the positions (or position values) of the points.
  • the point cloud video encoder determines a specific level of the octree (when the level is less than the depth d of the octree), and from that level, the surface model is used. Trisoup geometry encoding that reconstructs the position of a point in a node region based on voxels can be performed (tri-soup mode).
  • the point cloud video encoder according to embodiments may designate a level to which trisoup geometry encoding is applied. For example, if the specified level is equal to the depth of the octree, the point cloud video encoder does not operate in the try-soup mode.
  • the point cloud video encoder may operate in the try-soup mode only when the specified level is less than the depth value of the octree.
  • a three-dimensional cube area of nodes of a designated level according to the embodiments is referred to as a block.
  • One block may include one or more voxels.
  • the block or voxel may correspond to a brick.
  • the geometry is represented by a surface.
  • the surface according to embodiments may intersect each edge (edge) of the block at most once.
  • one block has 12 edges, there are at least 12 intersection points within one block. Each intersection is called a vertex (vertex, or vertex).
  • a vertex existing along an edge is detected when there is at least one occupied voxel adjacent to the edge among all blocks sharing the edge.
  • An occupied voxel refers to a voxel including a point. The position of the vertex detected along the edge is the average position along the edge of all voxels among all blocks sharing the edge.
  • the point cloud video encoder When a vertex is detected, the point cloud video encoder according to the embodiments includes the starting point (x, y, z) of the edge and the direction vector of the edge ( x, y, z), vertex position values (relative position values within an edge) may be entropy-coded.
  • the point cloud video encoder e.g., the geometry reconstruction unit 40005
  • the point cloud video encoder performs a triangle reconstruction, up-sampling, and voxelization process. Can be performed to create reconstructed geometry (reconstructed geometry).
  • the vertices located at the edge of the block determine the surface that passes through the block.
  • the surface according to the embodiments is a non-planar polygon.
  • the triangle reconstruction process reconstructs the surface represented by a triangle based on the starting point of the edge, the direction vector of the edge, and the position value of the vertex.
  • the triangle reconstruction process is shown in Equation 2 below. 1 Calculate the centroid value of each vertex, 2 calculate the squared values of the values subtracted from each vertex value by subtracting the center value, and calculate the sum of all the values.
  • each vertex is projected on the x-axis based on the center of the block, and projected on the (y, z) plane.
  • the projected value on the (y, z) plane is (ai, bi)
  • ⁇ is obtained through atan2(bi, ai)
  • vertices are aligned based on the ⁇ value.
  • Table 1 below shows a combination of vertices for generating a triangle according to the number of vertices. Vertices are ordered from 1 to n.
  • the first triangle may be composed of 1st, 2nd, and 3rd vertices among the aligned vertices
  • the second triangle may be composed of 3rd, 4th, and 1st vertices among the aligned vertices.
  • the upsampling process is performed to voxelize by adding points in the middle along the edge of the triangle. Additional points are created based on the upsampling factor and the width of the block. The additional point is called a refined vertice.
  • the point cloud video encoder may voxelize refined vertices. In addition, the point cloud video encoder may perform attribute encoding based on the voxelized position (or position value).
  • FIG. 7 shows an example of a neighbor node pattern according to embodiments.
  • the point cloud video encoder may perform entropy coding based on context adaptive arithmetic coding.
  • the point cloud content providing system, the point cloud video encoder 10002 of FIG. 2, or the point cloud video encoder or Arismatic encoder 40004 of FIG. 4 can directly entropy code the ocupancy code. have.
  • the point cloud content providing system or point cloud video encoder performs entropy encoding (intra encoding) based on the ocupancy code of the current node and the ocupancy of neighboring nodes, or entropy encoding (intermediate encoding) based on the ocupancy code of the previous frame. Encoding).
  • a frame according to embodiments means a set of point cloud videos generated at the same time.
  • the compression efficiency of intra-encoding/inter-encoding may vary depending on the number of referenced neighbor nodes. The larger the bit, the more complicated it is, but it can be skewed to one side, increasing the compression efficiency. For example, if you have a 3-bit context, you have to code in 8 ways. The divided coding part affects the complexity of the implementation. Therefore, it is necessary to match the appropriate level of compression efficiency and complexity.
  • a point cloud video encoder determines occupancy of neighboring nodes of each node of an octree and obtains a value of a neighbor pattern.
  • the neighboring node pattern is used to infer the occupancy pattern of the corresponding node.
  • the left side of FIG. 7 shows a cube corresponding to a node (a cube located in the center) and six cubes (neighbor nodes) that share at least one surface with the cube. Nodes shown in the figure are nodes of the same depth (depth). Numbers shown in the figure indicate weights (1, 2, 4, 8, 16, 32, etc.) associated with each of the six nodes. Each weight is sequentially assigned according to the positions of neighboring nodes.
  • the right side of FIG. 7 shows neighboring node pattern values.
  • the neighbor node pattern value is the sum of values multiplied by weights of the occupied neighbor nodes (neighbor nodes having points). Therefore, the neighbor node pattern value has a value from 0 to 63. When the neighbor node pattern value is 0, it indicates that no node (occupied node) has a point among neighboring nodes of the corresponding node. If the neighboring node pattern value is 63, it indicates that all neighboring nodes are occupied nodes. As shown in the figure, since neighboring nodes to which weights 1, 2, 4, and 8 are assigned are occupied nodes, the neighboring node pattern value is 15, which is the sum of 1, 2, 4, and 8.
  • the point cloud video encoder may perform coding according to the neighbor node pattern value (for example, if the neighbor node pattern value is 63, 64 types of coding are performed). According to embodiments, the point cloud video encoder may reduce coding complexity by changing a neighbor node pattern value (for example, based on a table changing 64 to 10 or 6).
  • the encoded geometry is reconstructed (decompressed) before attribute encoding is performed.
  • the geometry reconstruction operation may include changing the placement of the direct coded points (eg, placing the direct coded points in front of the point cloud data).
  • the geometry reconstruction process is triangular reconstruction, upsampling, voxelization, and the attribute is dependent on geometry, so the attribute encoding is performed based on the reconstructed geometry.
  • the point cloud video encoder may reorganize points by LOD.
  • the figure shows point cloud content corresponding to the LOD.
  • the left side of the figure shows the original point cloud content.
  • the second figure from the left of the figure shows the distribution of the lowest LOD points, and the rightmost figure in the figure shows the distribution of the highest LOD points. That is, the points of the lowest LOD are sparsely distributed, and the points of the highest LOD are densely distributed. That is, as the LOD increases according to the direction of the arrow indicated at the bottom of the drawing, the spacing (or distance) between points becomes shorter.
  • a point cloud content providing system or a point cloud video encoder (for example, a point cloud video encoder 10002 in FIG. 2, a point cloud video encoder in FIG. 4, or an LOD generator 40009) )
  • a point cloud video encoder for example, a point cloud video encoder 10002 in FIG. 2, a point cloud video encoder in FIG. 4, or an LOD generator 40009
  • the LOD is generated by reorganizing the points into a set of refinement levels according to a set LOD distance value (or a set of Euclidean distance).
  • the LOD generation process is performed not only in the point cloud video encoder but also in the point cloud video decoder.
  • FIG. 9 shows examples (P0 to P9) of points of point cloud content distributed in a three-dimensional space.
  • the original order of FIG. 9 represents the order of points P0 to P9 before LOD generation.
  • the LOD based order of FIG. 9 represents the order of points according to LOD generation. Points are rearranged by LOD. Also, the high LOD includes points belonging to the low LOD.
  • LOD0 includes P0, P5, P4 and P2.
  • LOD1 includes the points of LOD0 and P1, P6 and P3.
  • LOD2 includes points of LOD0, points of LOD1 and P9, P8 and P7.
  • the point cloud video encoder may selectively or combine LOD-based predictive transform coding, lifting transform coding, and RAHT transform coding.
  • the point cloud video encoder may generate a predictor for points and perform LOD-based predictive transform coding to set a predicted attribute (or predicted attribute value) of each point. That is, N predictors may be generated for N points.
  • the predicted attribute (or attribute value) is a weight calculated based on the distance to each neighboring point to the attributes (or attribute values, for example, color, reflectance, etc.) of neighboring points set in the predictor of each point. It is set as the average value multiplied by (or weight value).
  • a point cloud video encoder e.g., the coefficient quantization unit 40011
  • Attributes, residual attribute values, attribute prediction residual values, prediction error attribute values, etc. can be quantized and inverse quantized.
  • a quantization process of the transmitting device performed on the residual attribute value Is shown in Table 2.
  • Table 2 the inverse quantization process of the receiving device performed on the quantized residual attribute value is shown in Table 3.
  • the point cloud video encoder may entropy-code the quantized and dequantized residual values as described above when there are points adjacent to the predictors of each point. .
  • the point cloud video encoder (for example, the arithmetic encoder 40012) according to the embodiments may entropy-code attributes of the corresponding point without performing the above-described process if there are no points adjacent to the predictor of each point.
  • the point cloud video encoder (for example, the lifting transform unit 40010) according to the embodiments generates a predictor of each point, sets the calculated LOD to the predictor, registers neighboring points, and determines the distance to the neighboring points.
  • Lifting transform coding can be performed by setting the weight according to it.
  • the lifting transform coding according to the embodiments is similar to the LOD-based predictive transform coding described above, but differs in that a weight is accumulated and applied to an attribute value.
  • a process of cumulatively applying a weight to an attribute value according to embodiments is as follows.
  • the weights calculated by additionally multiplying the weights calculated for all predictors by the weights stored in the QW corresponding to the predictor indexes are cumulatively added to the update weight array by the indexes of neighboring nodes.
  • the value obtained by multiplying the calculated weight by the attribute value of the index of the neighboring node is accumulated and summed.
  • the predicted attribute value is calculated by additionally multiplying the attribute value updated through the lift update process by the weight updated through the lift prediction process (stored in QW).
  • a point cloud video encoder for example, the coefficient quantization unit 40011
  • the point cloud video encoder for example, the Arismatic encoder 40012
  • the point cloud video encoder entropy-codes the quantized attribute values.
  • the point cloud video encoder (for example, the RAHT transform unit 40008) according to the embodiments may perform RAHT transform coding that estimates the attributes of higher-level nodes by using an attribute associated with a node at a lower level of the octree. have.
  • RAHT transform coding is an example of attribute intra coding through octree backward scan.
  • the point cloud video encoder according to the embodiments scans from voxels to the entire area, and repeats the merging process up to the root node while merging the voxels into larger blocks in each step.
  • the merging process according to the embodiments is performed only for an occupied node.
  • the merging process is not performed for the empty node, and the merging process is performed for the node immediately above the empty node.
  • Equation 3 represents the RAHT transformation matrix.
  • g lx,y,z denotes the average attribute value of voxels at level l.
  • g lx,y,z can be calculated from g l+1 2x,y,z and g l+1 2x+1,y,z .
  • g l-1 x,y,z are low-pass values and are used in the merging process at the next higher level.
  • h l-1 x,y,z are high-pass coefficients, and high-pass coefficients in each step are quantized and entropy-coded (for example, encoding of the arithmetic encoder 400012).
  • the root node is generated as shown in Equation 4 below through the last g 1 0,0,0 and g 1 0,0,1 .
  • the gDC value is also quantized and entropy coded like the high pass coefficient.
  • FIG. 10 shows an example of a point cloud video decoder according to embodiments.
  • the point cloud video decoder illustrated in FIG. 10 is an example of the point cloud video decoder 10006 described in FIG. 1, and may perform the same or similar operation as that of the point cloud video decoder 10006 described in FIG. 1.
  • the point cloud video decoder may receive a geometry bitstream and an attribute bitstream included in one or more bitstreams.
  • the point cloud video decoder includes a geometry decoder and an attribute decoder.
  • the geometry decoder performs geometry decoding on the geometry bitstream and outputs decoded geometry.
  • the attribute decoder performs attribute decoding on the attribute bitstream based on the decoded geometry and outputs decoded attributes.
  • the decoded geometry and decoded attributes are used to reconstruct the point cloud content.
  • FIG. 11 shows an example of a point cloud video decoder according to embodiments.
  • the point cloud video decoder illustrated in FIG. 11 is a detailed example of the point cloud video decoder described in FIG. 10, and may perform a decoding operation, which is a reverse process of the encoding operation of the point cloud video encoder described in FIGS. 1 to 9.
  • the point cloud video decoder may perform geometry decoding and attribute decoding. Geometry decoding is performed prior to attribute decoding.
  • a point cloud video decoder includes an arithmetic decoder (11000), an octree synthesis unit (11001), a surface approximation synthesis unit (11002), and a geometry reconstruction unit. (geometry reconstruction unit, 11003), coordinates inverse transformation unit (11004), arithmetic decoder (11005), inverse quantization unit (11006), RAHT conversion unit (11007), LOD generation A unit (LOD generation unit, 11008), an inverse lifting unit (11009), and/or a color inverse transformation unit (11010).
  • the arithmetic decoder 11000, the octree synthesis unit 11001, the surface opoxidation synthesis unit 11002, the geometry reconstruction unit 11003, and the coordinate system inverse transform unit 11004 may perform geometry decoding.
  • Geometry decoding according to embodiments may include direct decoding and trisoup geometry decoding. Direct decoding and trisoup geometry decoding are selectively applied. Further, the geometry decoding is not limited to the above example, and is performed in the reverse process of the geometry encoding described in FIGS. 1 to 9.
  • the Arismatic decoder 11000 decodes the received geometry bitstream based on Arismatic coding.
  • the operation of the Arismatic decoder 11000 corresponds to the reverse process of the Arismatic encoder 40004.
  • the octree synthesizer 11001 may generate an octree by obtaining an ocupancy code from a decoded geometry bitstream (or information on a geometry obtained as a result of decoding).
  • a detailed description of the OQFancy code is as described in FIGS. 1 to 9.
  • the surface opoxidation synthesizer 11002 may synthesize a surface based on the decoded geometry and/or the generated octree.
  • the geometry reconstruction unit 11003 may regenerate the geometry based on the surface and/or the decoded geometry. 1 to 9, direct coding and trisoup geometry encoding are selectively applied. Accordingly, the geometry reconstruction unit 11003 directly imports and adds position information of points to which direct coding is applied. In addition, when trisoup geometry encoding is applied, the geometry reconstruction unit 11003 performs a reconstruction operation of the geometry reconstruction unit 40005, such as triangle reconstruction, up-sampling, and voxelization, to restore the geometry. have. Details are the same as those described in FIG. 6 and thus will be omitted.
  • the reconstructed geometry may include a point cloud picture or frame that does not include attributes.
  • the coordinate system inverse transform unit 11004 may acquire positions of points by transforming a coordinate system based on the restored geometry.
  • Arithmetic decoder 11005, inverse quantization unit 11006, RAHT conversion unit 11007, LOD generation unit 11008, inverse lifting unit 11009, and/or color inverse conversion unit 11010 are attributes described in FIG. Decoding can be performed.
  • Attribute decoding according to embodiments includes Region Adaptive Hierarchial Transform (RAHT) decoding, Interpolaration-based hierarchical nearest-neighbor prediction-Prediction Transform decoding, and interpolation-based hierarchical nearest-neighbor prediction with an update/lifting. step (Lifting Transform)) decoding may be included.
  • RAHT Region Adaptive Hierarchial Transform
  • Interpolaration-based hierarchical nearest-neighbor prediction-Prediction Transform decoding Interpolaration-based hierarchical nearest-neighbor prediction-Prediction Transform decoding
  • interpolation-based hierarchical nearest-neighbor prediction with an update/lifting step (Lifting Transform)) decoding may be included.
  • the Arismatic decoder 11005 decodes the attribute bitstream by arithmetic coding.
  • the inverse quantization unit 11006 inverse quantizes information on the decoded attribute bitstream or the attribute obtained as a result of decoding, and outputs inverse quantized attributes (or attribute values). Inverse quantization can be selectively applied based on the attribute encoding of the point cloud video encoder.
  • the RAHT conversion unit 11007, the LOD generation unit 11008 and/or the inverse lifting unit 11009 may process reconstructed geometry and inverse quantized attributes. As described above, the RAHT conversion unit 11007, the LOD generation unit 11008, and/or the inverse lifting unit 11009 may selectively perform a decoding operation corresponding thereto according to the encoding of the point cloud video encoder.
  • the inverse color transform unit 11010 performs inverse transform coding for inverse transforming a color value (or texture) included in the decoded attributes.
  • the operation of the inverse color transform unit 11010 may be selectively performed based on the operation of the color transform unit 40006 of the point cloud video encoder.
  • the elements of the point cloud video decoder of FIG. 11 are not shown in the drawing, but include one or more processors or integrated circuits configured to communicate with one or more memories included in the point cloud content providing system. It may be implemented in hardware, software, firmware, or a combination thereof. One or more processors may perform at least one or more of the operations and/or functions of the elements of the point cloud video decoder of FIG. 11 described above. Further, one or more processors may operate or execute a set of software programs and/or instructions for performing operations and/or functions of elements of the point cloud video decoder of FIG. 11.
  • the transmission device shown in FIG. 12 is an example of the transmission device 10000 of FIG. 1 (or the point cloud video encoder of FIG. 4 ).
  • the transmission device illustrated in FIG. 12 may perform at least one or more of the same or similar operations and methods as the operations and encoding methods of the point cloud video encoder described in FIGS. 1 to 9.
  • the transmission apparatus includes a data input unit 12000, a quantization processing unit 12001, a voxelization processing unit 12002, an octree occupancy code generation unit 12003, a surface model processing unit 12004, an intra/ Inter-coding processing unit (12005), Arithmetic coder (12006), metadata processing unit (12007), color conversion processing unit (12008), attribute conversion processing unit (or attribute conversion processing unit) (12009), LOD/lifting/RAHT conversion
  • a processing unit 12010, an Arithmetic coder 12011, and/or a transmission processing unit 12012 may be included.
  • the data input unit 12000 receives or acquires point cloud data.
  • the data input unit 12000 may perform the same or similar operation and/or an acquisition method to the operation and/or acquisition method of the point cloud video acquisition unit 10001 (or the acquisition process 20000 described in FIG. 2 ).
  • the coder 12006 performs geometry encoding.
  • the geometry encoding according to the embodiments is the same as or similar to the geometry encoding described in FIGS. 1 to 9, so a detailed description thereof will be omitted.
  • the quantization processing unit 12001 quantizes geometry (eg, a position value or position value of points).
  • the operation and/or quantization of the quantization processor 12001 is the same as or similar to the operation and/or quantization of the quantization unit 40001 described in FIG. 4. Detailed descriptions are the same as those described in FIGS. 1 to 9.
  • the voxelization processor 12002 voxelsizes the position values of the quantized points.
  • the voxelization processor 120002 may perform the same or similar operation and/or process as the operation and/or the voxelization process of the quantization unit 40001 described in FIG. 4. Detailed descriptions are the same as those described in FIGS. 1 to 9.
  • the octree occupancy code generation unit 12003 performs octree coding on positions of voxelized points based on an octree structure.
  • the octree ocupancy code generation unit 12003 may generate an ocupancy code.
  • the octree occupancy code generation unit 12003 may perform the same or similar operation and/or method to the operation and/or method of the point cloud video encoder (or octree analysis unit 40002) described in FIGS. 4 and 6. . Detailed descriptions are the same as those described in FIGS. 1 to 9.
  • the surface model processing unit 12004 may perform trisoup geometry encoding to reconstruct positions of points within a specific area (or node) based on a voxel based on a surface model.
  • the face model processing unit 12004 may perform the same or similar operation and/or method as the operation and/or method of the point cloud video encoder (for example, the surface aproximation analysis unit 40003) described in FIG. 4. Detailed descriptions are the same as those described in FIGS. 1 to 9.
  • the intra/inter coding processor 12005 may intra/inter code point cloud data.
  • the intra/inter coding processing unit 12005 may perform the same or similar coding as the intra/inter coding described in FIG. 7. The detailed description is the same as described in FIG. 7. According to embodiments, the intra/inter coding processing unit 12005 may be included in the arithmetic coder 12006.
  • the arithmetic coder 12006 entropy encodes an octree and/or an approximated octree of point cloud data.
  • the encoding method includes an Arithmetic encoding method.
  • the arithmetic coder 12006 performs the same or similar operation and/or method to the operation and/or method of the arithmetic encoder 40004.
  • the metadata processing unit 12007 processes metadata related to point cloud data, for example, a set value, and provides it to a necessary processing such as geometry encoding and/or attribute encoding.
  • the metadata processing unit 12007 may generate and/or process signaling information related to geometry encoding and/or attribute encoding. Signaling information according to embodiments may be encoded separately from geometry encoding and/or attribute encoding. In addition, signaling information according to embodiments may be interleaved.
  • the color conversion processing unit 12008, the attribute conversion processing unit 12009, the LOD/lifting/RAHT conversion processing unit 12010, and the Arithmetic coder 12011 perform attribute encoding.
  • Attribute encoding according to embodiments is the same as or similar to the attribute encoding described in FIGS. 1 to 9, and thus a detailed description thereof will be omitted.
  • the color conversion processing unit 12008 performs color conversion coding that converts color values included in attributes.
  • the color conversion processing unit 12008 may perform color conversion coding based on the reconstructed geometry. Description of the reconstructed geometry is the same as described in FIGS. 1 to 9. In addition, the same or similar operation and/or method to the operation and/or method of the color conversion unit 40006 described in FIG. 4 is performed. Detailed description will be omitted.
  • the attribute conversion processing unit 12009 performs attribute conversion for converting attributes based on the reconstructed geometry and/or positions for which geometry encoding has not been performed.
  • the attribute conversion processing unit 12009 performs the same or similar operation and/or method to the operation and/or method of the attribute conversion unit 40007 described in FIG. 4. Detailed description will be omitted.
  • the LOD/lifting/RAHT transform processing unit 12010 may code transformed attributes by using one or a combination of RAHT coding, LOD-based predictive transform coding, and lifting transform coding.
  • the LOD/lifting/RAHT conversion processing unit 12010 performs at least one of the same or similar operations as the RAHT conversion unit 40008, the LOD generation unit 40009, and the lifting conversion unit 40010 described in FIG. 4. do.
  • descriptions of LOD-based predictive transform coding, lifting transform coding, and RAHT transform coding are the same as those described with reference to FIGS. 1 to 9, and thus detailed descriptions are omitted.
  • the Arismatic coder 12011 may encode coded attributes based on Arismatic coding.
  • the Arismatic coder 12011 performs the same or similar operation and/or method to the operation and/or method of the Arismatic encoder 400012.
  • the transmission processor 12012 transmits each bitstream including the encoded geometry and/or the encoded attribute, and metadata information, or transmits the encoded geometry and/or the encoded attribute, and the metadata information in one piece. It can be configured as a bitstream and transmitted. When the encoded geometry and/or encoded attribute and metadata information according to the embodiments are configured as one bitstream, the bitstream may include one or more sub-bitstreams.
  • the bitstream according to the embodiments is a sequence parameter set (SPS) for signaling of a sequence level, a geometry parameter set (GPS) for signaling of geometry information coding, an attribute parameter set (APS) for signaling of attribute information coding, and a tile.
  • SPS sequence parameter set
  • GPS geometry parameter set
  • APS attribute parameter set
  • TPS Transaction Parameter Set
  • Slice data may include information on one or more slices.
  • One slice according to embodiments may include one geometry bitstream (Geom0 0 ) and one or more attribute bitstreams (Attr0 0 and Attr1 0 ).
  • the TPS according to the embodiments may include information about each tile (eg, coordinate value information and height/size information of a bounding box) with respect to one or more tiles.
  • the geometry bitstream may include a header and a payload.
  • the header of the geometry bitstream may include identification information of a parameter set included in GPS (geom_ parameter_set_id), a tile identifier (geom_tile_id), a slice identifier (geom_slice_id), information on data included in the payload, and the like.
  • the metadata processing unit 12007 may generate and/or process signaling information and transmit the generated signaling information to the transmission processing unit 12012.
  • elements that perform geometry encoding and elements that perform attribute encoding may share data/information with each other as dotted line processing.
  • the transmission processor 12012 may perform the same or similar operation and/or a transmission method as the operation and/or transmission method of the transmitter 10003. Detailed descriptions are the same as those described in FIGS.
  • FIG 13 is an example of a reception device according to embodiments.
  • the receiving device illustrated in FIG. 13 is an example of the receiving device 10004 of FIG. 1 (or the point cloud video decoder of FIGS. 10 and 11 ).
  • the reception device illustrated in FIG. 13 may perform at least one or more of the same or similar operations and methods as the operations and decoding methods of the point cloud video decoder described in FIGS. 1 to 11.
  • the receiving apparatus includes a receiving unit 13000, a receiving processing unit 13001, an arithmetic decoder 13002, an octree reconstruction processing unit 13003 based on an Occupancy code, and a surface model processing unit (triangle reconstruction).
  • a receiving unit 13000 Up-sampling, voxelization) 13004, inverse quantization processing unit 13005, metadata parser 13006, arithmetic decoder 13007, inverse quantization processing unit 13008, LOD A /lifting/RAHT inverse transformation processing unit 13009, a color inverse transformation processing unit 13010, and/or a renderer 13011 may be included.
  • Each component of decoding according to the embodiments may perform a reverse process of the component of encoding according to the embodiments.
  • the receiving unit 13000 receives point cloud data.
  • the receiving unit 13000 may perform the same or similar operation and/or a receiving method as the operation and/or receiving method of the receiver 10005 of FIG. 1. Detailed description will be omitted.
  • the reception processing unit 13001 may obtain a geometry bitstream and/or an attribute bitstream from received data.
  • the reception processing unit 13001 may be included in the reception unit 13000.
  • the arithmetic decoder 13002, the ocupancy code-based octree reconstruction processing unit 13003, the surface model processing unit 13004, and the inverse quantization processing unit 13005 may perform geometry decoding. Since the geometry decoding according to the embodiments is the same as or similar to the geometry decoding described in FIGS. 1 to 10, a detailed description will be omitted.
  • the Arismatic decoder 13002 may decode a geometry bitstream based on Arismatic coding.
  • the Arismatic decoder 13002 performs the same or similar operation and/or coding as the operation and/or coding of the Arismatic decoder 11000.
  • the ocupancy code-based octree reconstruction processing unit 13003 may obtain an ocupancy code from a decoded geometry bitstream (or information on a geometry obtained as a result of decoding) to reconstruct the octree.
  • the ocupancy code-based octree reconstruction processing unit 13003 performs the same or similar operation and/or method as the operation and/or the octree generation method of the octree synthesis unit 11001.
  • the surface model processing unit 13004 decodes the trisoup geometry based on the surface model method and reconstructs the related geometry (e.g., triangle reconstruction, up-sampling, voxelization). Can be done.
  • the surface model processing unit 13004 performs an operation identical or similar to that of the surface opoxidation synthesis unit 11002 and/or the geometry reconstruction unit 11003.
  • the inverse quantization processing unit 13005 may inverse quantize the decoded geometry.
  • the metadata parser 13006 may parse metadata included in the received point cloud data, for example, a setting value.
  • the metadata parser 13006 may pass metadata to geometry decoding and/or attribute decoding.
  • the detailed description of the metadata is the same as that described in FIG. 12 and thus will be omitted.
  • the Arismatic decoder 13007, the inverse quantization processing unit 13008, the LOD/lifting/RAHT inverse transformation processing unit 13009, and the color inverse transformation processing unit 13010 perform attribute decoding. Since the attribute decoding is the same as or similar to the attribute decoding described in FIGS. 1 to 10, a detailed description will be omitted.
  • the Arismatic decoder 13007 may decode the attribute bitstream through Arismatic coding.
  • the arithmetic decoder 13007 may perform decoding of the attribute bitstream based on the reconstructed geometry.
  • the Arismatic decoder 13007 performs the same or similar operation and/or coding as the operation and/or coding of the Arismatic decoder 11005.
  • the inverse quantization processing unit 13008 may inverse quantize the decoded attribute bitstream.
  • the inverse quantization processing unit 13008 performs the same or similar operation and/or method as the operation and/or the inverse quantization method of the inverse quantization unit 11006.
  • the LOD/lifting/RAHT inverse transform processing unit 13009 may process the reconstructed geometry and inverse quantized attributes.
  • the LOD/lifting/RAHT inverse transform processing unit 13009 is the same or similar to the operations and/or decodings of the RAHT converting unit 11007, the LOD generating unit 11008 and/or the inverse lifting unit 11009, and/or At least one or more of the decodings is performed.
  • the color inverse transform processing unit 13010 according to embodiments performs inverse transform coding for inverse transforming a color value (or texture) included in the decoded attributes.
  • the color inverse transform processing unit 13010 performs the same or similar operation and/or inverse transform coding as the operation and/or inverse transform coding of the color inverse transform unit 11010.
  • the renderer 13011 may render point cloud data.
  • FIG. 14 illustrates an architecture for G-PCC-based point cloud content streaming according to embodiments.
  • FIG. 14 shows a process in which the transmission device (for example, the transmission device 10000, the transmission device of FIG. 12, etc.) described in FIGS. 1 to 13 processes and transmits the point cloud content.
  • the transmission device for example, the transmission device 10000, the transmission device of FIG. 12, etc.
  • the transmission device may obtain audio Ba of the point cloud content (Audio Acquisition), encode the acquired audio, and output audio bitstreams Ea.
  • the transmission device acquires a point cloud (Bv) (or point cloud video) of the point cloud content (Point Acqusition), and performs point cloud video encoding on the acquired point cloud to provide a point cloud video bit.
  • Streams (Eb) can be output.
  • the point cloud video encoding of the transmission device is the same as or similar to the point cloud video encoding (for example, encoding of the point cloud video encoder of FIG. 4) described in FIGS.
  • the transmission device may encapsulate the generated audio bitstreams and video bitstreams into files and/or segments (File/segment encapsulation).
  • the encapsulated file and/or segment may include a file in a file format such as ISOBMFF or a dynamic adaptive streaming over HTTP (DASH) segment.
  • Point cloud-related metadata may be included in an encapsulated file format and/or segment.
  • Meta data may be included in boxes of various levels on the ISOBMFF (ISO International Standards Organization Base Media File Format) file format, or may be included in separate tracks within the file.
  • the transmission device may encapsulate the metadata itself as a separate file.
  • the transmission device may deliver the encapsulated file format and/or segment through a network. Since the encapsulation and transmission processing method of the transmission device is the same as those described in FIGS. 1 to 13 (for example, the transmitter 10003, the transmission step 20002 of FIG. 2, etc.), detailed descriptions are omitted.
  • FIG. 14 shows a process of processing and outputting point cloud content by the receiving device (for example, the receiving device 10004, the receiving device of FIG. 13, etc.) described in FIGS. 1 to 13.
  • the receiving device for example, the receiving device 10004, the receiving device of FIG. 13, etc.
  • the receiving device includes a device that outputs final audio data and final video data (e.g., loudspeakers, headphones, display), and a point cloud player that processes point cloud content ( Point Cloud Player).
  • the final data output device and the point cloud player may be configured as separate physical devices.
  • the point cloud player according to the embodiments may perform Geometry-based Point Cloud Compression (G-PCC) coding and/or Video based Point Cloud Compression (V-PCC) coding and/or next-generation coding.
  • G-PCC Geometry-based Point Cloud Compression
  • V-PCC Video based Point Cloud Compression
  • the receiving device secures a file and/or segment (F', Fs') included in the received data (for example, a broadcast signal, a signal transmitted through a network, etc.) and decapsulation (File/ segment decapsulation). Since the reception and decapsulation method of the reception device is the same as those described in FIGS. 1 to 13 (for example, the receiver 10005, the reception unit 13000, the reception processing unit 13001, etc.), a detailed description thereof will be omitted.
  • the receiving device secures an audio bitstream E'a and a video bitstream E'v included in a file and/or segment. As shown in the drawing, the receiving device outputs the decoded audio data B'a by performing audio decoding on the audio bitstream, and rendering the decoded audio data to final audio data. (A'a) is output through speakers or headphones.
  • the receiving device outputs the decoded video data B'v by performing point cloud video decoding on the video bitstream E'v. Since the point cloud video decoding according to the embodiments is the same as or similar to the point cloud video decoding described in FIGS. 1 to 13 (for example, decoding of the point cloud video decoder of FIG. 11 ), a detailed description will be omitted.
  • the receiving device may render the decoded video data and output the final video data through the display.
  • the receiving device may perform at least one of decapsulation, audio decoding, audio rendering, point cloud video decoding, and rendering operations based on metadata transmitted together.
  • the description of the metadata is the same as that described with reference to FIGS. 12 to 13 and thus will be omitted.
  • the receiving device may generate feedback information (orientation, viewport).
  • the feedback information according to the embodiments may be used in a decapsulation process, a point cloud video decoding process and/or a rendering process of a receiving device, or transmitted to a transmitting device.
  • the description of the feedback information is the same as that described with reference to FIGS. 1 to 13 and thus will be omitted.
  • 15 shows an example of a transmission device according to embodiments.
  • the transmission device of FIG. 15 is a device that transmits point cloud content, and the transmission device described in FIGS. 1 to 14 (e.g., the transmission device 10000 of FIG. 1, the point cloud video encoder of FIG. 4, and the transmission device of FIG. 12 , Corresponding to an example of the transmission device of FIG. 14). Accordingly, the transmission device of FIG. 15 performs the same or similar operation to that of the transmission device described in FIGS. 1 to 14.
  • the transmission device may include at least one of point cloud acquisition, point cloud video encoding, file/segment encapsulation, and delivery. You can do the above.
  • the transmission device may perform geometry encoding and attribute encoding.
  • Geometry encoding according to embodiments may be referred to as geometry compression, and attribute encoding may be referred to as attribute compression.
  • attribute compression As described above, one point may have one geometry and one or more attributes. Therefore, the transmission device performs attribute encoding for each attribute.
  • the drawing shows an example in which a transmission device has performed one or more attribute compressions (attribute #1 compression, ...attribute #N compression).
  • the transmission apparatus may perform auxiliary compression. Additional compression is performed on the metadata. Description of the meta data is the same as that described with reference to FIGS. 1 to 14 and thus will be omitted.
  • the transmission device may perform mesh data compression.
  • Mesh data compression according to embodiments may include the trisoup geometry encoding described in FIGS. 1 to 14.
  • the transmission device may encapsulate bitstreams (eg, point cloud streams) output according to point cloud video encoding into files and/or segments.
  • a transmission device performs media track encapsulation for carrying data other than metadata (for example, media data), and metadata tracak for carrying meta data. encapsulation) can be performed.
  • metadata may be encapsulated as a media track.
  • the transmitting device receives feedback information (orientation/viewport metadata) from the receiving device, and based on the received feedback information, the point cloud video encoding, file/segment encapsulation, and transmission are in progress. At least any one or more can be performed. Detailed descriptions are the same as those described in FIGS. 1 to 14, and thus will be omitted.
  • FIG. 16 shows an example of a receiving device according to embodiments.
  • the receiving device of FIG. 16 is a device for receiving point cloud content, and the receiving device described in FIGS. 1 to 14 (for example, the receiving device 10004 of FIG. 1, the point cloud video decoder of FIG. 11, and the receiving device of FIG. 13) , Corresponds to an example of the reception device of FIG. 14). Accordingly, the receiving device of FIG. 16 performs the same or similar operation to that of the receiving device described in FIGS. 1 to 14. In addition, the receiving device of FIG. 16 may receive a signal transmitted from the transmitting device of FIG. 15, and may perform a reverse process of the operation of the transmitting device of FIG. 15.
  • the receiving device includes at least one of delivery, file/segement decapsulation, point cloud video decoding, and point cloud rendering, or You can do the above.
  • the reception device performs decapsulation on a file and/or segment acquired from a network or a storage device.
  • the receiving device performs media track decapsulation carrying data other than meta data (for example, media data), and metadata track decapsulation carrying meta data. decapsulation) can be performed.
  • the metadata track decapsulation is omitted.
  • the receiving device may perform geometry decoding and attribute decoding on bitstreams (eg, point cloud streams) secured through decapsulation.
  • Geometry decoding according to embodiments may be referred to as geometry decompression, and attribute decoding may be referred to as attribute decompression.
  • attribute decoding may be referred to as attribute decompression.
  • one point may have one geometry and one or more attributes, and are each encoded. Therefore, the receiving device performs attribute decoding for each attribute.
  • the drawing shows an example in which the receiving device performs one or more attribute decompressions (attribute #1 decompression, ...attribute #N decompression).
  • the receiving device may perform auxiliary decompression. Additional decompression is performed on the metadata.
  • the receiving device may perform mesh data decompression.
  • the mesh data decompression may include decoding the trisoup geometry described with reference to FIGS. 1 to 14.
  • the receiving device may render the output point cloud data according to the point cloud video decoding.
  • the receiving device secures orientation/viewport metadata using a separate sensing/tracking element, etc., and transmits feedback information including the same to a transmission device (for example, the transmission device of FIG. 15). Can be transmitted.
  • the receiving device may perform at least one or more of a receiving operation, file/segment decapsulation, and point cloud video decoding based on the feedback information. Detailed descriptions are the same as those described in FIGS. 1 to 14, and thus will be omitted.
  • FIG. 17 shows an example of a structure capable of interworking with a method/device for transmitting and receiving point cloud data according to embodiments.
  • the structure of FIG. 17 is a server 1760, a robot 1710, an autonomous vehicle 1720, an XR device 1730, a smartphone 1740, a home appliance 1750, and/or a head-mount display (HMD) 1770). At least one of them represents a configuration connected to the cloud network 1710.
  • the robot 1710, the autonomous vehicle 1720, the XR device 1730, the smartphone 1740, the home appliance 1750, and the like are referred to as devices.
  • the XR device 1730 may correspond to a point cloud compressed data (PCC) device according to embodiments or may be interlocked with a PCC device.
  • PCC point cloud compressed data
  • the cloud network 1700 may constitute a part of a cloud computing infrastructure or may mean a network that exists in the cloud computing infrastructure.
  • the cloud network 1700 may be configured using a 3G network, a 4G or long term evolution (LTE) network, or a 5G network.
  • LTE long term evolution
  • the server 1760 includes at least one of a robot 1710, an autonomous vehicle 1720, an XR device 1730, a smartphone 1740, a home appliance 1750, and/or an HMD 1770, and a cloud network 1700.
  • the connected devices 1710 to 1770 may be connected through, and may assist at least part of the processing of the connected devices 1710 to 1770.
  • the HMD (Head-Mount Display) 1770 represents one of types in which an XR device and/or a PCC device according to embodiments may be implemented.
  • the HMD type device according to the embodiments includes a communication unit, a control unit, a memory unit, an I/O unit, a sensor unit, and a power supply unit.
  • the devices 1710 to 1750 shown in FIG. 17 may be interlocked/coupled with the point cloud data transmission/reception apparatus according to the above-described embodiments.
  • the XR/PCC device 1730 is applied with PCC and/or XR (AR+VR) technology to provide a head-mount display (HMD), a head-up display (HUD) provided in a vehicle, a television, a mobile phone, a smart phone, It may be implemented as a computer, wearable device, home appliance, digital signage, vehicle, fixed robot or mobile robot.
  • HMD head-mount display
  • HUD head-up display
  • vehicle a television
  • mobile phone a smart phone
  • It may be implemented as a computer, wearable device, home appliance, digital signage, vehicle, fixed robot or mobile robot.
  • the XR/PCC device 1730 analyzes 3D point cloud data or image data acquired through various sensors or from an external device to generate position data and attribute data for 3D points, thereby Information can be obtained, and the XR object to be output can be rendered and output.
  • the XR/PCC device 1730 may output an XR object including additional information on the recognized object in correspondence with the recognized object.
  • the autonomous vehicle 1720 may be implemented as a mobile robot, a vehicle, or an unmanned aerial vehicle by applying PCC technology and XR technology.
  • the autonomous driving vehicle 1720 to which the XR/PCC technology is applied may refer to an autonomous driving vehicle having a means for providing an XR image, an autonomous driving vehicle that is an object of control/interaction within the XR image.
  • the autonomous vehicle 1720 which is the object of control/interaction in the XR image, is distinguished from the XR device 1730 and may be interlocked with each other.
  • the autonomous vehicle 1720 having a means for providing an XR/PCC image may acquire sensor information from sensors including a camera, and may output an XR/PCC image generated based on the acquired sensor information.
  • the autonomous vehicle 1720 may provide an XR/PCC object corresponding to a real object or an object in a screen to the occupant by outputting an XR/PCC image with a HUD.
  • the XR/PCC object when the XR/PCC object is output to the HUD, at least a part of the XR/PCC object may be output to overlap the actual object facing the occupant's gaze.
  • the XR/PCC object when the XR/PCC object is output on a display provided inside the autonomous vehicle, at least a part of the XR/PCC object may be output to overlap the object in the screen.
  • the autonomous vehicle 1220 may output XR/PCC objects corresponding to objects such as lanes, other vehicles, traffic lights, traffic signs, motorcycles, pedestrians, and buildings.
  • VR Virtual Reality
  • AR Augmented Reality
  • MR Magnetic Reality
  • PCC Point Cloud Compression
  • VR technology is a display technology that provides objects or backgrounds in the real world only as CG images.
  • AR technology refers to a technology that shows a virtually created CG image on a real object image.
  • MR technology is similar to the AR technology described above in that virtual objects are mixed and combined in the real world.
  • real objects and virtual objects made from CG images are clear, and virtual objects are used in a form that complements the real objects, whereas in MR technology, the virtual objects are regarded as having the same characteristics as the real objects. It is distinct from technology. More specifically, for example, it is a hologram service to which the aforementioned MR technology is applied.
  • VR, AR, and MR technologies are sometimes referred to as XR (extended reality) technology rather than clearly distinguishing between them. Therefore, the embodiments of the present specification are applicable to all of VR, AR, MR, and XR technologies.
  • This technology can be applied to encoding/decoding based on PCC, V-PCC, and G-PCC technology.
  • the PCC method/apparatus according to the embodiments may be applied to a vehicle providing an autonomous driving service.
  • Vehicles providing autonomous driving service are connected to PCC devices to enable wired/wireless communication.
  • the point cloud compressed data (PCC) transmission/reception device receives/processes AR/VR/PCC service related content data that can be provided with autonomous driving service when connected to enable wired/wireless communication with a vehicle. Can be transferred to the vehicle.
  • the point cloud transmission/reception device may receive/process AR/VR/PCC service related content data according to a user input signal input through the user interface device and provide it to the user.
  • the vehicle or user interface device may receive a user input signal.
  • the user input signal according to the embodiments may include a signal indicating an autonomous driving service.
  • the transmission device can use RAHT transformation to compress the attributes of the point cloud, use LOD-based predictive transformation, use lifting transformation, or use a method according to the RAHT/LOD/Lifting combination.
  • Equation 5 shows a process of converting an adjacent coefficient in the x-axis direction of a level l (level l) into an l-1 level coefficient using a transform function T as a basic equation of RAHT.
  • the coefficient of the transform function T represents the number of leaf nodes used to generate g_l. In the case of the leaf node level, it indicates the opacity of each node.
  • the weight function is configured based on the geometry occupancy information, there is a disadvantage that the attribute is encoded after the geometry is encoded at the transmitting side, and the attribute is decoded after the geometry is decoded at the receiving side. This becomes a factor that may cause a delay in a system requiring high-speed processing.
  • LOD-based predictive transformation and lifting transformation an attribute is sequentially encoded by generating an LOD according to the distance of a point. In this case, a process for finding neighboring points must precede.
  • a neighbor is defined as a set of nodes sampled at different reference distances with attribute information of an occupied leaf node. Referring to FIG. 9 as an example, LOD0 is a set of nodes having a longer distance between nodes than LOD1. That is, LOD0 is a set composed of points having the largest distance between points.
  • the present specification proposes an apparatus and method capable of improving attribute prediction performance by using the similarity between structurally adjacent attributes on a geometry for attribute prediction.
  • This specification proposes an apparatus and method for improving attribute prediction performance by searching for neighboring nodes based on an octree structure and using them for attribute prediction.
  • similarities between highly related attributes in the geometry structure are effectively removed for predicted attributes.
  • computational complexity can be reduced and dependence on geometry decoding can be reduced, resulting in faster decoding speed.
  • FIG. 18 shows another embodiment of a point cloud video encoder according to the present specification. That is, FIG. 18 is another embodiment of the point cloud video encoder of FIG. 4 and further includes an octree-based attribute compression unit 40013.
  • the term octree-based attribute compression unit 40013 is only an embodiment used to aid understanding of the present specification, and the term can be easily changed by a person skilled in the art, so the term is referred to as other terms within the scope of equivalent meaning. May be, and this also falls within the scope of the present invention.
  • Each component of the point cloud video encoder of FIG. 18 may be implemented by hardware, software, a processor, and/or a combination thereof.
  • the point cloud video encoder of FIG. 18 also receives and encodes the point cloud data (or point cloud video data) acquired by the point cloud video acquisition unit 10001 of FIG. 1.
  • Point cloud data is composed of points, and each point is composed of geometry (ie, position) information and attribute information.
  • the geometry information may be referred to as geometry data, and the attribute information may be referred to as attribute data.
  • Geometry information is (x, y) of a two-dimensional orthogonal coordinate system or ( , ) Or (x, y, z) of a Cartesian coordinate system in three-dimensional space or ( , , z), ( , , ) Can be a coordinate vector.
  • the attribute information according to the embodiments is a vector (R, G, B) representing the color of a point or/and a brightness value or/and a reflection coefficient of a lidar or/and a temperature value obtained from a thermal imaging camera. It may be a vector of values obtained from the sensor.
  • the point cloud video encoder of FIG. 18 may further include a spatial division unit (not shown) that spatially divides input point cloud data into at least one 3D block.
  • the 3D block may mean a tile group, a tile, a slice, a coding unit (CU), a prediction unit (PU), or a transformation unit (TU).
  • information for spatial division is entropy-encoded and transmitted to a receiving side.
  • the entropy encoding is a coding method that converts data into bits for transmission.
  • Positions of at least one 3D block spatially divided by the spatial division unit are output to the coordinate system conversion unit 40000, and attribute information (or attributes) is output to the color conversion unit 40006.
  • the coordinate system conversion unit 40000 may convert a coordinate system by receiving positions. That is, the coordinate system conversion unit 40000 may convert an existing coordinate system into another coordinate system. For example, positions may be converted into three-dimensional (XYZ) position information. Alternatively, the coordinate system conversion unit 40000 may not perform coordinate system conversion. The output of the coordinate system conversion unit 40000 will be referred to as geometry information.
  • the receiving device is derived using whether to transform the coordinate system of the neighboring block, the size of the block, the number of points, the quantization value, the block division depth, the location of the unit, and the distance between the unit and the origin.
  • Geometry information output from the coordinate system transform unit 40000 is quantized by the quantization unit 40001. Also, the quantization unit 40001 reconstructs points of point cloud data by performing voxelization based on quantized geometry information. Voxelization refers to the minimum unit expressing position information in a 3D space.
  • the voxel can estimate position information (ie, spatial coordinates) of at least one point included in the voxel in a positional relationship with a voxel group, and attribute information (e.g., color) of the at least one point Or reflectance information).
  • one point may not be included in one voxel.
  • a plurality of point-related information may exist in one voxel, or may be integrated into one voxel. This adjustment can be performed selectively.
  • one voxel is expressed as one point information (i.e., the latter in the above example)
  • the position value of the center point of the voxel is set based on the position values of points existing in the voxel as an embodiment. do.
  • the octree analysis unit 40002 constructs (or generates) an octree based on voxels output from the quantization unit 40001.
  • the octree has a layer tree structure, and a parent node, which is an upper layer, is a structure connected to eight child nodes, which are lower layers.
  • a parent node which is an upper layer
  • eight child nodes which are lower layers.
  • nodes belonging to the same layer have the same level value, and child nodes have a level value that is increased by 1 compared to the parent node. And every time the level of the child node increases, 8 child nodes are created for one parent node.
  • a node belonging to the uppermost layer of the octree is referred to as a root node (or a head node), and a node belonging to the lowermost layer is referred to as a leaf node.
  • the level value of the top layer is 1 (ie, depth 0)
  • the level values of the eight nodes of the next layer are 2 (ie, depth 1).
  • the level value of 16 nodes of the next layer is 3 (ie, depth 2).
  • octree division is performed as much as a destination level value or until a leaf node becomes a voxel. That is, since the octree is used to manage voxels in which the positions of points are reflected, the total volume of the octree must be set to (0,0,0) ⁇ (2 d , 2 d , 2 d ). 2 d is set to a value constituting the smallest bounding box surrounding all points of the point cloud video, and d is the depth of the octree.
  • each node of the octree may be expressed as an ocupancy code. For example, if a point is included in a specific node, it is expressed as 1, and if there is no point, it is expressed as 0. Each node has an 8-bit bitmap indicating whether or not the 8 child nodes are occupied.
  • a node having an ocupancy code value of 0 is no longer divided into 8 nodes.
  • a node having an occupancy code value of 1 among eight nodes of level 2 ie, depth 1
  • the octree generated by the octree analysis unit 40002 is a surface aproxiation analysis unit 40003, an arithmetic encoding unit 40004, a geometry reconstruction unit 40005, and/or an octree-based attribute compression unit ( 40013).
  • the surface aproximation analysis unit 40003 analyzes and approximates the input octree, and then outputs them to the arithmetic encoding unit 40004 and the geometry reconstruction unit 40005.
  • the geometry information is compressed while passing through the quantization unit 40001, the octree analysis unit 40002, and/or the surface aproxiation analysis unit 40003.
  • the arithmetic encoding unit 40004 entropy-encodes the octree output from the octree analysis unit 40002 or the octree approximated by the surface aproxiation analysis unit 40003 and outputs a geometry bitstream.
  • the arithmetic encoding unit 40004 includes an ocupancy code of each node of a leaf node of an octree generated by the octree analysis unit 40002 or an octree approximated by the surface aproxiation analysis unit 40003. Entropy-encodes the occupancy code of each node of the leaf node of.
  • the arithmetic encoding unit 40004 may directly encode the ocupancy code, or may perform intra/inter coding and then entropy encoding to increase compression efficiency.
  • the receiver may reconstruct the octree through the ocupancy code.
  • Entropy encoding may use various encoding methods such as Exponential Golomb, Context-Adaptive Variable Length Coding (CAVLC), and Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding (CABAC).
  • Exponential Golomb Context-Adaptive Variable Length Coding
  • CABAC Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding
  • the geometry reconstruction unit 40005 receives the octree generated by the octree analysis unit 40002 and/or the octree approximated by the surface aproxiation analysis unit 40003 to reconstruct geometry information. That is, the geometry reconstruction unit 40005 reconstructs an octree/voxel based on a result of analyzing the distribution of points.
  • the geometry information reconstructed by the geometric reconstruction unit 40005 is output to the attribute conversion unit 40007 and/or the RAHT conversion unit 4008 and the LOD generation unit 40009 of the attribute encoder.
  • the present specification assumes that the octree generated by the octree analysis unit 40002 and/or the octree reconstructed by the geometric reconstruction unit 40005 are output to the octree-based attribute compression unit 40013.
  • the color conversion unit 40006 may convert a color among input attribute information. For example, if the input attribute information includes RGB format color information, it may be converted into YCbCr format color information. Color information may or may not be converted by the color conversion unit 40006.
  • the color conversion of the color conversion unit 40006 according to embodiments is one of the point cloud attribute coding schemes.
  • the attribute conversion unit 40007 may reconstruct the attribute information by mapping positions and/or geometry information reconstructed by the geometry reconstruction unit 40005 and attribute information output from the color conversion unit 40006. .
  • the attribute conversion unit 40007 may convert an attribute value of a point at that location based on the location value of a point included in the voxel.
  • Attribute transformation of the attribute transformation unit 40007 according to embodiments is one of point cloud attribute coding schemes.
  • a plurality of points are included in a specific voxel generated by the quantization unit 40001 according to the embodiments, but the point information may be integrated and expressed as one point information.
  • a location value of a center point of the voxel may be set based on location values for points included in the voxel.
  • the attribute conversion unit 40007 according to the embodiments performs attribute conversion related thereto.
  • the attribute conversion unit 40007 uses the average value of the color or reflectance of the points included in the voxel or the position value of the center point of the voxel and the average value of the color or reflectance of the points neighboring within a specific radius. You can also adjust the value of the attribute of.
  • the attribute information reconstructed by the attribute conversion unit 40007 is selected from among the octree-based attribute compression unit 40013, the RAHT conversion unit 40008, and the LOD generation unit 40009 by switching of the switching unit 40014. It comes in either.
  • at least one of the octree-based attribute compression unit 40013, the RAHT conversion unit 40008, and the LOD generation unit 40009/lifting conversion unit 40010 will be referred to as an attribute compression unit.
  • the attribute compression unit according to the embodiments may be composed of only the octree-based attribute compression unit 40013, the octree-based attribute compression unit 40013 and the RAHT conversion unit 40008 or the octree-based attribute compression unit 40013 It may be configured with an LOD generating unit 40009/lifting conversion unit 40010.
  • the attribute compression unit according to embodiments may include all of the octree-based attribute compression unit 40013, the RAHT conversion unit 40008, and the LOD generation unit 40009/lifting conversion unit 40010.
  • the point cloud attribute coding method may use octree-based attribute compression, RAHT transformation, LOD generation and lifting transformation, or octree-based attribute compression/RAHT/LOD/Lifting combination. have.
  • the octree-based attribute compression unit 40013 may compress attribute information by reducing redundant information between attribute information based on an octree structure output from a geometry encoder.
  • the octree-based attribute compression unit 40013 detects neighboring nodes of a node to be encoded based on an octree structure generated by a geometry encoder, and predicts attribute information based on the detected attribute information of the neighboring nodes. Thereafter, residual attribute information is generated by using the predicted attribute information and the detected attribute information of neighboring nodes. The residual attribute information is used in the same meaning as the prediction error attribute information. Detailed operations of the octree-based attribute compression unit 40013 according to this embodiment will be described later based on FIGS. 20 to 23.
  • the octree-based attribute compression unit 40013 detects neighboring nodes of a node to be recursively encoded from the start prediction level to the end prediction level of the octree structure based on the octree structure and attribute information generated by the geometry encoder. Then, attribute information is predicted based on the detected neighboring nodes, residual attribute information is estimated, and then predicted attribute information of the end prediction level and residual attribute information of previous prediction levels of the end prediction level are output. Detailed operations of the octree-based attribute compression unit 40013 according to this embodiment will be described later based on FIGS. 26 to 29.
  • the coefficient quantization unit 40011 may include attribute information encoded by the octree-based attribute compression unit 40013, the RAHT transform unit 40008, or the LOD generator 40009/Lifting transform unit 40010 ( Or, attribute data) is quantized based on quantization coefficients.
  • the coefficient quantization unit 40011 includes the following math to increase efficiency when transmitting predicted attribute information and residual attribute information (ie, prediction error attribute information) output from the octree-based attribute compression unit 40013. After performing the transformation as in Equation 6, it is assumed that the quantization process is performed.
  • the predicted attribute information and/or residual attribute information may be transformed based on a transform type such as Discrete Cosine Transform (DCT), Discrete Sine Transform (DST), and wavelet.
  • a transform type used in the coefficient quantization unit 40011 is signaled using a transform_type field and transmitted to the receiving side so that the transform type may be known by the receiving side.
  • transformation of the predicted attribute information and/or residual attribute information is optional.
  • the coefficient quantization unit 40011 quantizes the predicted attribute information and the estimated residual attribute information on which transformation or transformation is not performed as shown in Equation 7 below based on the quantization coefficient q Output to the arithmetic encoding unit 40012.
  • the degree of quantization in the coefficient quantization unit 40011 is determined by a quantization coefficient (q), and different quantization coefficients may be used according to data types. As an embodiment, different quantization coefficients may be used according to luma/chroma and predicted attribute information/residual attribute information.
  • the quantization information e.g., quant_step_size_pred, quant_step_size_res, quant_step_chroma_pred, quant_step_chroma_res
  • the quantization information e.g., quant_step_size_pred, quant_step_size_res, quant_step_chroma_pred, quant_step_chroma_res
  • the predicted attribute information and residual attribute information quantized by the coefficient quantization unit 40011 are output to the arithmetic encoding unit 40012 step by step in consideration of a decoder processing process of a receiving side. That is, the quantized predicted attribute information is first transmitted to the arithmetic encoding unit 40012, and then quantized residual attribute information is transmitted to the arithmetic encoding unit 40012. In this way, it is possible to prevent the delay of the decoder on the receiving side.
  • each step can be delivered in an increasing order (e.g., morton code order) along the xyz axis, and a reordering process can be added if necessary.
  • the arithmetic encoding unit 40012 entropy-encodes the quantized predicted attribute information, entropy quantizes the quantized residual attribute information, and outputs the quantized residual attribute information as an attribute bitstream.
  • the entropy encoding may use various encoding methods such as Exponential Golomb, Context-Adaptive Variable Length Coding (CAVLC), and Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding (CABAC).
  • the attribute information (ie, color/reflectance value) of the occupied node is described as it is. It is output to the Arismatic encoding unit 40012 to perform entropy coding.
  • FIG. 19 shows another embodiment of a point cloud video decoder according to the present specification. That is, FIG. 19 is another embodiment of the point cloud video decoder of FIG. 11, and further includes an octree-based attribute decompression unit 11011.
  • the term octree-based attribute decompression unit 11011 is only one embodiment used to aid understanding of the present specification, and the term can be easily changed by a person skilled in the art, so the term is another term within the scope of equivalent meaning. May be referred to as.
  • Each component of the point cloud video decoder of FIG. 19 may be performed by hardware, software, a processor, and/or a combination thereof.
  • the point cloud video decoder of FIG. 19 is used in the present specification with the same meaning as the point cloud video decoder.
  • the point cloud video decoder of FIG. 19 may perform the reverse process of the point cloud video encoder of FIG. 18.
  • Arithmetic decoding unit 11000, octree synthesis unit 11001, surface opoxidation synthesis unit 11002, geometry reconstruction unit 11003, and inverse coordinate system of the point cloud video decoder 10006 may be referred to as a geometry decoder including (11004), and an arithmetic decoding unit 11005, an inverse quantization unit 11006, an octree-based attribute decompression unit 11011, an inverse RAHT transform unit 11007, an LOD generation unit ( 11008), an inverse lifting unit 11009, and/or an inverse color transform unit 11010 may be referred to as an attribute decoder.
  • the arithmetic decoding unit 11000 obtains geometry information by entropy decoding the geometry bitstream included in the input bitstream based on an arithmetic method.
  • the information on the geometry includes an occupancy code of each node of an octree of the transmitting side.
  • the octree synthesis unit 11001 reconstructs the octree based on the occupancy code of each node obtained from the information on the geometry.
  • the octree structure reconstructed by the octree synthesis unit 11001 is output to the surface opoxidation synthesis unit 11002.
  • the reconstructed octree structure may be output to the octree-based attribute decompression unit 11011.
  • the surface opoxidation synthesis unit 11002 synthesizes a surface based on the geometry decoded by the arithmetic decoding unit 11000 and/or the octree structure reconstructed by the octree synthesis unit 11001. do.
  • the geometry reconstruction unit 11003 is configured to reconstruct a geometry based on the surface synthesized by the surface opoxidation synthesis unit 11002 and/or the geometry decoded by the arithmetic decoding unit 11000. Let it be an example. At this time, when the direct mode is applied, the geometry reconstruction unit 11003 directly obtains and adds the positional information value of the point, and when the trisoup mode is applied, the geometry reconstruction unit 11003 is subjected to triangle reconstruction and up-sampling. , The geometry is restored through the voxelization process.
  • the restored geometry may include restored (decoded) point cloud picture/frame without (any) attributes.
  • the geometry reconstructed by the geometry reconstruction unit 11003 (that is, an octree structure) is output to the coordinate system inverse transform unit 11004 and the octree-based attribute decompression unit 11011 of the attribute decoder. Also, the reconstructed geometry may be output to the inverse RATH transform unit 11007 and/or the LOD generating unit 11008.
  • the inverse coordinates transformation unit 11004 obtains positions (positions) by inverse transforming the coordinate system based on the reconstructed geometry.
  • the Arismatic decoding unit 11005 of the point cloud video decoder 10006 entropy-decodes the attribute bitstream included in the input bitstream based on an Arismatic method to obtain information on the attribute.
  • the inverse quantization unit 11006 performs inverse quantization of information on the attribute obtained by the arithmetic decoding unit 11005.
  • the information on the attribute includes predicted attribute information and residual attribute information. That is, the inverse quantization unit 11006 performs an inverse quantization process if necessary in the attribute decoding process.
  • the inverse quantization unit 11006 may use an inverse quantization function as shown in Equation 8 below.
  • the coefficient quantization unit 40011 of the transmitting side uses different quantization coefficients according to various quantization methods or data characteristics, it is assumed that the inverse quantization coefficient q is included in the received signaling information.
  • the degree of quantization of the coefficient quantization unit 40011 is determined by a quantization coefficient (q).
  • data having different characteristics such as luma/chroma and predicted attribute information/residual attribute information, may use different quantization coefficients.
  • the received signaling information includes quantization coefficients (e.g., quant_step_size_pred, quant_step_size_res, quant_step_chroma_pred, quant_step_chroma_res) used in the coefficient quantization unit 40011 as an embodiment.
  • the inverse quantization unit 11006 inverse quantizes the predicted attribute information and/or residual attribute information based on the quantization information included in the signaling information.
  • Equation 9 inverse transformation is performed as shown in Equation 9 below based on the transform_type field value included in the signaling information. That is, the predicted attribute information and/or the residual attribute information are inverse transformed based on a transform type such as DCT, DST, wavelet, etc. according to the transform_type field value.
  • Information about the attribute output from the inverse quantization unit 11006 is the octree-based attribute decompression unit 11011, the inverse RAHT transform unit 11007, and the LOD generation unit 11008 by switching of the switching unit 11012. ).
  • the octree-based attribute decompression unit 110011, the RAHT inverse transform unit 11007, and the LOD generating unit 11008/lifting inverse transform unit 11009 will be referred to as an attribute decompression unit. .
  • the attribute decompression unit may be composed of only the octree-based attribute decompression unit 11011, the octree-based attribute decompression unit 11011 and the inverse RAHT transform unit 11007 or the octree-based attribute decompression unit It may be composed of (11011) and the LOD generating unit (11008) / lifting inverse transform unit (11009).
  • the attribute decompression unit may include the octree-based attribute decompression unit 11011, the RAHT inverse transform unit 11007, and the LOD generation unit 11008/lifting inverse transform unit 11009.
  • the point cloud attribute decoding method uses an octree-based attribute decompression, RAHT inverse transformation, LOD generation and lifting inverse transformation, or an octree-based attribute decompression/RAHT/LOD/Lifting combination.
  • the RAHT inverse transform unit 11007, the LOD generating unit (generate LOD, 11008) and/or the inverse lifting unit 11009 are RAHT transforming unit 40008, LOD generating unit 40009 and/or Alternatively, the reverse process of the operation corresponding to the lifting conversion unit 40010 is performed as an embodiment.
  • the attribute information restored by the attribute decompression unit is output to the color inverse transform unit 11010.
  • the color inverse transform unit 11010 performs color conversion of input attribute information when necessary.
  • the point cloud video decoder includes the geometry decoder and the attribute decoder of FIG. 19, and includes positions decoded and output by the geometry decoder and attribute information decoded and output by the attribute decoder. Is output to the renderer 10007.
  • the rendering process of the renderer 10007 refers to a process of rendering and displaying data of Point Cloud content in 3D space. According to an embodiment, the renderer 10007 performs a rendering according to a desired rendering method with position and attribute information of points decoded through a decoding process of the point cloud video decoder 10006. Points of the Point Cloud content may be rendered as a vertex with a certain thickness, a cube with a specific minimum size centered on the vertex position, or a circle centered on the vertex position. The user can view all or part of the rendered result through a VR/AR display or a general display.
  • the feedback process may include a process of transferring various feedback information, which can be obtained during the display process, to a transmitting side or to a receiving side decoding. Since the feedback process has been described in detail above, in order to avoid duplication of description, the above-described contents are referred to and will be omitted herein.
  • the octree-based attribute compression unit 40013 detects neighboring nodes of the node to be encoded based on the octree structure generated by the geometry encoder, predicts attribute information based on the attribute information of the detected neighboring nodes, and then predicts. Residual attribute information is generated using the generated attribute information and attribute information of detected neighboring nodes. The predicted attribute information and the estimated residual attribute information are output to the coefficient quantization unit 40011.
  • the octree-based attribute compression unit 40013 includes a neighbor node detection unit (14001), an attribute prediction unit (attribute prediction, 14002), and a residual attribute estimation unit (residual attribute estimation, 14003).
  • Each component of the octree-based attribute compression unit 40013 of FIG. 20 may be implemented by hardware, software, a processor, and/or a combination thereof.
  • the octree-based attribute compression unit 40013 performs attribute prediction based on positional proximity between sub-nodes divided (or split) in the same node of an octree structure.
  • child nodes belonging to the same parent node (or a node belonging to the same branch at a higher level) in the octree structure can be viewed as geometrically adjacent nodes.
  • the geometric adjacency derived due to such an octree structure is used for attribute prediction. That is, in the octree structure, nodes belonging to the same layer have the same level value, and child nodes have a level value that is increased by 1 compared to the parent node. And every time the level of the child node increases, 8 child nodes are created for one parent node. Therefore, it can be assumed that the attribute similarity is the highest between eight child nodes connected to one parent node.
  • the child nodes 14021 divided by the parent node 14011 are adjacent to each other, and the child nodes 14022 divided by the parent node 14012 ) Can be assumed to be adjacent to each other.
  • the lower-level child nodes divided from the same parent node represent eight nodes adjacent in each axis direction in the xyz space as shown in FIG. 21B.
  • each node of the octree is expressed as an occupancy code, and if a point is included in each node, it is expressed as 1, and if there is no point, it is expressed as 0.
  • a node with an occupancy code value of 1 is called an occupied node.
  • a node whose occupancy code value is 0 ie, a parent node
  • 8 child nodes In the case of (a) of FIG. 21 as an example, only two nodes 14011 and 14012 having an occupancy code value of 1 among 8 nodes of level 2 (ie, depth 1) are re-divided to each of 8 child nodes. (14021, 14022) is created.
  • a node belonging to the uppermost layer is referred to as a root node (or a head node), and a node belonging to the lowermost layer is referred to as a leaf node.
  • the leaf node is a layer having a level 3 (ie, depth 2).
  • the neighboring node detection unit 14001 of the octree-based attribute compression unit 40013 inputs the octree structure generated by the octree analysis unit 40002 of the geometry encoder and/or the octree structure reconstructed by the geometry reconstruction unit 40005. It receives and detects neighboring nodes for each node to be attribute encoded based on the input octree structure.
  • the neighbor node detection unit 14001 may determine, for each node of a leaf node, eight nodes including itself among eight nodes having the same parent node as neighbor nodes. In another embodiment, the neighbor node detection unit 14001 may determine the remaining 7 nodes except for itself among 8 nodes having the same parent node for each node of the leaf node as neighboring nodes.
  • the definition of the neighboring node can be applied as a bundle of neighboring parent nodes (for example, in units of grandparent nodes) depending on the application and image characteristics, and the prediction and compression performance of the next step may vary according to the definition of the neighboring node.
  • 21A to 21C illustrate an example in which the range of neighboring nodes is in units of parent nodes. Therefore, in the case of (a) of FIG. 21 as an example, if the node searching for the current neighboring node is the first node among the child nodes 14021 divided from the parent node 14011, the remaining 7 nodes except the first node are the first nodes. Become neighboring nodes of. This process is similarly performed for the remaining child nodes divided from the parent node 14011. That is, with respect to the eight nodes to be encoded 14021, the remaining seven nodes excluding themselves become neighboring nodes. This process is similarly performed for the eight child nodes 14022 divided from the parent node 14012.
  • 21B shows a 2x2x2 block when the size of one side of the neighboring node is 2 as in the above embodiment.
  • the size information of the neighboring node is signaled using the pred_node_size_log2_minus1 field and transmitted to the receiver so that the receiver can know.
  • the occupied nodes in the leaf node of the octree have corresponding attribute information (c0, c5, c6, c7, c'1, c'4, c'5, c'6, c') as shown in (c) of FIG. 7) is mapped. That is, corresponding attribute information output from the attribute conversion unit 40007 is mapped to location information of occupied nodes within a leaf node of an octree.
  • the mapping of the location information of the occupied nodes of the leaf node and the attribute information may be performed by the neighbor node detection unit 14001 or the attribute predicting unit 14002.
  • the attribute predictor 14002 predicts attribute information of each node based on attribute information of neighboring nodes detected for each node of a leaf node. That is, attributes of point cloud data may be predicted based on attribute information of neighboring nodes detected in the octree structure.
  • predicted attribute information (referred to as predicted attribute information, or predicted attribute value or predicted attribute data) for each node may be obtained, or nodes belonging to neighbors may obtain the same predicted attribute information to reduce the amount of information. You can also use it.
  • predicted attribute information referred to as predicted attribute information, or predicted attribute value or predicted attribute data
  • FIG. 21 since 8 child nodes divided from the same parent node become nodes belonging to neighbors, it is suggested that predicted attribute information of each node for each of the 8 child nodes divided from the same parent node have the same value. Let it be an example. In this case, two predicted attribute information p2 and p7 are obtained as in FIG. 22(b) or 22(c).
  • the predicted attribute information of each of the eight nodes 14021 of the leaf node becomes the same p2
  • the predicted attribute information of each of the eight nodes 14022 becomes the same p7. If the neighboring nodes are defined to have the same predicted attribute value as in the present embodiment, it is helpful to reduce the number of coefficients required for encoding and increase coding efficiency.
  • the attribute information predicted by the attribute predictor 14002 may be determined using various types of attribute prediction methods. For example, representative values of attributes of neighboring nodes may be determined as predicted attribute information of nodes corresponding to the neighboring nodes, and attribute values representing local characteristics may be determined by predicting the predicted values of the nodes corresponding to the neighboring nodes. It may be determined as attribute information, or may be determined as predicted attribute information of nodes corresponding to neighboring nodes by calculating/selecting a value that minimizes the prediction error.
  • Equation 10 is an exemplary embodiment in which the average value of the attributes of neighboring nodes is used as predicted attribute information of the node corresponding to the neighboring nodes.
  • M denotes the number of occupied leaf nodes belonging to a neighbor
  • [a/b] denotes a quotient when a is divided by b.
  • an attribute value of a node at a specific location may be used as predicted attribute information of a node corresponding to the neighboring nodes.
  • a method of selecting an attribute value of a node at a specific location can be applied in various ways. For example, it is possible to select an attribute value of a geometrical centroid, an attribute value corresponding to a specific order within a prediction unit, or an attribute value that minimizes an attribute error. .
  • a prediction unit may be defined by adding a node to be encoded and neighboring nodes of the corresponding node. For example, when the range of a neighboring node is a parent node unit, eight child nodes having the same parent node are defined as prediction units.
  • the prediction unit according to embodiments may vary according to the range of neighboring nodes.
  • Equation 11 the distance from the occupied node belonging to the neighboring node set (NEIGHBOR) as in Equation 11 below.
  • M denotes the number of occupied leaf nodes belonging to a neighbor
  • (x p , y p , z p ) denotes the location of the node whose distance from the neighboring node is minimum, and the neighbor node One of the elements in the set of is selected.
  • Equation 12 may be applied to select it. In this case, unlike the average method, there is an effect of selecting one of the attribute values of the actual occupied node.
  • the median value of the attributes of neighboring nodes may be used as predicted attribute information, and may be used as the predicted attribute information using a method such as a weighted average such as inversely proportional to the geometric distance and/or attribute similarity.
  • the attribute prediction type used in the attribute prediction unit 14002 is signaled using the pred_type field and transmitted to the receiving side so that the receiving side can know the attribute prediction method.
  • the predicted attribute information obtained by the attribute predictor 14002 is output to the coefficient quantization unit 40011 and the residual attribute estimator 14003.
  • the residual attribute estimating unit 14003 obtains residual attribute information of a leaf node based on the predicted attribute information output from the attribute predicting unit 14002 as shown in FIG. 22(b) or 22(c).
  • the residual attribute estimating unit 14003 determines the difference between the attribute information (i.e., the original attribute information) of the corresponding node in the leaf node and the predicted attribute information of the corresponding node, the residual attribute information (or prediction error attribute information) of the node. It is set as one embodiment. This process is performed for each occupied node in the leaf node.
  • Equation 13 shows an example of a method of obtaining residual attribute information by way of an equation.
  • r l (x,y,z) is the residual attribute information of the occupied node l in the leaf node
  • c l (x,y,z) is the original attribute information of the node l
  • p l (x,y, z) is the predicted attribute information of node l.
  • the difference between the original attribute information and the predicted attribute information in the residual attribute estimator 14003 may be obtained by applying various types of methods.
  • various types of methods e.g., weighted difference, weighted averaged difference, etc.
  • the residual attribute estimation type used in the residual attribute estimation unit 14003 is signaled using the recon_type field and transmitted to the reception side so that the reception side can know the residual attribute estimation method. .
  • 22A to 22C illustrate an example of defining a prediction unit and selecting an attribute value at a specific location within each prediction unit as predicted attribute information when the range of the neighboring node according to the embodiments is in the parent node unit Are showing.
  • (A) of FIG. 22 shows attribute information (c0, c5, c6, c7, c'1, c'4, c'5, c'6) to occupied nodes of a leaf node in a neighboring node defined in units of a parent node.
  • 14021 and 14022 are respectively prediction units.
  • FIG. 22(b) shows predicted attribute information (p2, p7) and residual attribute information (r0, p7) of each occupied node of a leaf node by applying neighboring node detection, attribute prediction, and residual attribute estimation to FIG. 22(a).
  • 22B is a representative value of attributes of neighboring nodes, an attribute value representing a local characteristic, a value for minimizing prediction error, and It may be any one of an average value of attributes, a median value of attributes of neighboring nodes, a weighted average value such as inversely proportional to a geometric distance and/or attribute similarity.
  • FIG. 22(c) shows predicted attribute information of each occupied node of a leaf node by applying neighboring node detection, attribute prediction to select one of the attribute values in the prediction unit, and residual attribute estimation to FIG. 22(a).
  • p2, p7) and residual attribute information respectively and residual attribute information (r5, r6, r7, r'1, r'4, r'6, r'7) according to another embodiment of the octree structure.
  • the 22(c) is an example of selecting an attribute value of a node at a specific location in a corresponding prediction unit, and an attribute of the first node in the prediction unit 14021
  • the attribute value c'5 of the sixth node in the prediction unit 14022 is the prediction unit 14022
  • the attribute values (c0, c'5) selected here may be any one of an attribute value centered on geometrical, an attribute value corresponding to a specific order in the prediction unit, and an attribute value that minimizes an attribute error in the prediction unit.
  • a value (eg, 0) indicating a blank may be transmitted as residual attribute information of a corresponding node, a corresponding position may be signaled, or a blank may not be transmitted and only a corresponding position may be signaled.
  • 23A and 23B are examples illustrating a method of predicting attribute information and estimating residual attribute information according to embodiments.
  • a 2x2 region may be set as a prediction unit. That is, four prediction units (c00 c01 c10 c11, c02 c03 c12 c13, c20 c21 c30 c31, c22 c23 c32 c33) can be set.
  • the attribute information predicted in FIG. 23A can be obtained by applying one of the attribute prediction methods (eg, arithmetic mean) described in FIG. 22B. In this case, if the same predicted attribute information is applied to all nodes in the corresponding prediction unit (p00, p01, p10, p11), the amount of predicted attribute information can be reduced to 1/4.
  • one of the attribute prediction methods eg, arithmetic mean
  • the same p00 is applied to all nodes of the prediction unit (c00 c01 c10 c11), the same p01 is applied to all nodes of the prediction unit (c02 c03 c12 c13), and all nodes of the prediction unit (c20 c21 c30 c31)
  • the same p10 is applied to and the same p11 is applied to all nodes of the prediction unit (c22 c23 c32 c33).
  • the predicted attribute information in (b) of FIG. 23 is an example of selecting one of the attribute values in the corresponding prediction unit (c00, c03, c21, c33). At this time, if the same predicted attribute information is applied to all nodes in the corresponding prediction unit (c00, c03, c21, c33), the amount of predicted attribute information can be reduced to 1/4.
  • the same c00 is applied to all nodes of the prediction unit (c00 c01 c10 c11), the same c03 is applied to all nodes of the prediction unit (c02 c03 c12 c13), and all nodes of the prediction unit (c20 c21 c30 c31)
  • the same c21 is applied to and the same c33 is applied to all nodes of the prediction unit (c22 c23 c32 c33).
  • a location where there is no residual attribute information may be informed through pre-promised signaling (eg, 0).
  • a position on a geometry or a position within a prediction unit may be informed through additional information.
  • information may be transmitted according to the order of geometry. That is, predicted attribute information is compressed for a location selected as the predicted attribute information, and residual attribute information is transmitted for the remaining locations that are not selected. In this case, additional signaling may not be required.
  • the coefficient quantization unit 40011 may include attribute information encoded by the octree-based attribute compression unit 40013, the RAHT transform unit 40008, or the LOD generator 40009/Lifting transform unit 40010 ( Or, attribute data) is quantized based on quantization coefficients.
  • the coefficient quantization unit 40011 includes the following math to increase efficiency when transmitting predicted attribute information and residual attribute information (ie, prediction error attribute information) output from the octree-based attribute compression unit 40013. After performing the transformation as in Equation 14, it is assumed that the quantization process is performed. At this time, residual attribute information and predicted attribute information may be transformed according to each prediction level n.
  • the predicted attribute information and/or residual attribute information may be transformed based on a transform type such as Discrete Cosine Transform (DCT), Discrete Sine Transform (DST), and wavelet.
  • a transform type used in the coefficient quantization unit 40011 is signaled using a transform_type field and transmitted to the receiving side so that the transform type may be known by the receiving side.
  • transformation of the predicted attribute information and/or residual attribute information is optional.
  • the coefficient quantization unit 40011 quantizes the predicted attribute information and the estimated residual attribute information on which transformation or transformation is not performed as shown in Equation 15 below based on the quantization coefficient (q n ). Output to the arithmetic encoding unit 40012.
  • the degree of quantization is determined by a quantization coefficient (q n ) for an n-th prediction level, and different quantization coefficients may be used according to a data type and a prediction level. As an embodiment, different quantization coefficients may be used according to luma/chroma and predicted attribute information/residual attribute information.
  • the quantization information e.g., quant_step_size_pred, quant_step_size_res, quant_step_chroma_pred, quant_step_chroma_res
  • the quantization information e.g., quant_step_size_pred, quant_step_size_res, quant_step_chroma_pred, quant_step_chroma_res
  • the quantized predicted attribute information and residual attribute information may be delivered step by step in consideration of a decoder processing process of the receiver. That is, by first transmitting the predicted attribute information and then transmitting the residual attribute information, it is possible to prevent a delay in the receiver.
  • attribute information may be recursively restored according to the order of input bits when decoding by the receiver. Along with this, it can be delivered in an increasing order (e.g., morton code order) within each step, and a reordering process can be added if necessary.
  • the arithmetic encoding unit 40012 refers to the above description and is omitted here.
  • FIG. 24 is a detailed view of the octree-based attribute decompression unit 11011 of the attribute decoder of the receiving side when attribute compression is performed based on FIGS. 20 to 23 in the octree-based attribute compression unit 40013 of the attribute encoder of the transmitting side.
  • the octree-based attribute decompression unit 11011 includes a neighbor node detection unit 15001 that detects a neighbor node based on an octree, and an attribute prediction unit predicts an attribute based on information of the detected neighbor node. 15002), and an attribute reconstruction unit 15003 that reconstructs attribute information based on the predicted attribute information and the received residual attribute information.
  • Each component of the octree-based attribute decompression unit 11011 of FIG. 24 may be implemented by hardware, software, processor, and/or a combination thereof.
  • the neighbor node detection unit 15001 of the octree-based attribute decompression unit 11011 receives an octree structure, predicted attribute information, and residual attribute information.
  • the octree structure is provided from the octree synthesis unit 11001 and/or the geometry reconstruction unit 11003 according to an embodiment.
  • the predicted attribute information and residual attribute information are provided by the inverse quantization unit 11006.
  • the neighboring node detection unit 15001 performs the same process as the neighboring node detection unit 14001 of the transmitting side to reconstruct location information. That is, the neighboring node detection unit 15001 detects neighboring nodes of each node of the leaf node based on the octree structure provided by the octree combining unit 11001 and/or the geometry reconstruction unit 11003.
  • the range of neighboring nodes is in units of parent nodes. That is, 8 child nodes with the same parent are defined as neighboring nodes. If a different definition (e.g., a different size) of the range (or unit) of the neighboring node is used, the size for detecting the neighboring node may be estimated using the value of the pred_node_size_log2_minus field included in the received signaling information.
  • the neighboring node detection unit 15001 determines the remaining seven nodes except for itself among eight nodes having the same parent node for each node of the leaf node in the octree structure as neighboring nodes. This process is similarly performed for the remaining child nodes divided from the same parent node. That is, for 8 nodes to be decoded, 7 nodes other than themselves become neighboring nodes. This process is the same for 8 child nodes divided from the same parent node. That is, a process of detecting neighboring nodes is performed for all nodes of the leaf node.
  • predicted attribute information output from the inverse quantization unit 11006 is mapped to occupied nodes in the leaf nodes of the octree.
  • the attribute predictor 15002 transmits predicted attribute information for a corresponding child node for each neighboring node to the attribute reconfiguration unit 15003.
  • the predicted attribute information can be independently transmitted for each child node, and the bit rate used for the delivery of the predicted attribute information can be reduced by using the same representative value of the predicted attribute information in the neighboring node as in the embodiment of the present invention. I can.
  • the attribute reconfiguration unit 15003 is configured at the transmitting side to reconstruct the attributes of each child node based on predicted attribute information and residual attribute information (or prediction error attribute information) output from the attribute prediction unit 15003. The reverse process of the method of generating the used residual attribute information (or prediction error attribute information) is performed.
  • the attribute reconstruction unit 15003 outputs the attribute prediction unit 15003 as shown in Equation 16 below.
  • the attribute information is restored by adding the predicted attribute information and residual attribute information.
  • the attribute prediction type to be used for attribute restoration can be known since the residual attribute estimation type used by the transmitting side can be known from the recon_type field value included in the received signaling information, the attribute prediction type to be used for attribute restoration can be known.
  • 25A and 25B illustrate examples of reconstructing predicted attribute information according to an attribute prediction method according to embodiments.
  • the receiving side may perform an operation corresponding to the inverse function of the method used through the pred_type field and the recon_type field, respectively.
  • FIG. 25A is an example of restoring attribute information of a receiver when the transmission side compresses and transmits attribute information as shown in FIG. 23A.
  • a value of the pred_type field is 0, that is, a case in which predicted attribute information is obtained by applying an arithmetic mean method at the transmitting side. Accordingly, attribute information is restored based on the transmitted predicted attribute information and residual attribute information of each node.
  • the predicted attribute information is an example in which one is transmitted per prediction unit. That is, this is an example of applying the same predicted attribute information to nodes in the prediction unit.
  • the same p00 is applied to all nodes of the prediction unit (c00 c01 c10 c11), the same p01 is applied to all nodes of the prediction unit (c02 c03 c12 c13), and all nodes of the prediction unit (c20 c21 c30 c31)
  • the same p10 is applied to and the same p11 is applied to all nodes of the prediction unit (c22 c23 c32 c33).
  • FIG. 25(b) is an example of restoration of a receiving side when attribute information is compressed and transmitted as shown in FIG. 23(b).
  • the value of the pred_type field is 1, that is, when the transmission side selects a value of a specific node in the prediction unit as the predicted attribute information (predicted through a method such as geometrical centroid/attribute centroid/median). Accordingly, attribute information is restored based on the transmitted predicted attribute information and residual attribute information of each node.
  • the predicted attribute information ie, attribute information of a specific node selected in the corresponding unit
  • the same c00 is applied to all nodes of the prediction unit (c00 c01 c10 c11), the same c03 is applied to all nodes of the prediction unit (c02 c03 c12 c13), and all nodes of the prediction unit (c20 c21 c30 c31)
  • the same c21 is applied to and the same c33 is applied to all nodes of the prediction unit (c22 c23 c32 c33).
  • FIG. 25B different reconstruction methods may be applied according to a signaling method for position information on a geometry of predicted attribute information.
  • the receiver discriminates the position to which the predetermined display value is transmitted among the geometric positions, and restores the attribute information of the corresponding position by using the predicted attribute information corresponding to the position, as well as the attribute information in the same prediction unit.
  • the predicted attribute information for can be estimated.
  • the receiver can estimate the position on the geometry matching the attribute information through additional information (according to embodiments, position_index), and estimate the position of the prediction unit in which the predicted attribute information is used, thereby The attribute information of can be restored.
  • the value of the res_blank_present_flag field included in the signature information is 0 and the value of the pred_position_index_present_flag field is 0, this is a case where information about the position on the geometry of the predicted attribute information can be estimated by the receiver. Therefore, in this case, separate signaling may not be required.
  • the predicted attribute information instead of the residual attribute information having 0 for the selected position of the predicted attribute information Can convey information.
  • the receiver may determine a value that satisfies a certain condition in the prediction unit (eg, a value greater than or equal to the average) as predicted attribute information, and use the corresponding value for the prediction unit as predicted attribute information.
  • a corresponding position can be estimated when the geometry decoding is completed, so that the geometry matching the predicted attribute information without additional signaling You can find the location.
  • 26 to 29 are other embodiments showing detailed operations of the octree-based attribute compression unit 40013. That is, the octree-based attribute compression unit 40013 recursively predicts attribute information and estimates residual attribute information by using an octree structure generated by a geometry encoder. The predicted attribute information and the estimated residual attribute information are output to the coefficient quantization unit 40011.
  • 26 is a detailed configuration block diagram of an octree-based attribute compression unit 40013 according to embodiments, wherein an initialization unit 16001, a neighbor node detection unit 16002, and an attribute prediction unit 16003 are shown. ), a determination unit 16004, and a residual attribute estimation unit 16005.
  • FIG. 27 is a detailed flowchart of an attribute compression method of the octree-based attribute compression unit 40013 according to embodiments, wherein an initialization step 16051, a neighbor node detection 16052, and an attribute prediction step Prediction, 16053), determining steps 16054 and 16055, and residual attribute estimation 16056 may be included.
  • FIG. 26 shows an example in which the octree-based attribute compression unit 40013 is implemented in hardware
  • FIG. 27 shows an example in which the octree-based attribute compression unit 40013 is implemented in software, but this is an embodiment.
  • the octree-based attribute compression unit 40013 may be implemented by hardware, software, a processor, and/or a combination thereof. Therefore, FIGS. 26 and 27 will be described together.
  • the octree-based attribute compression unit 40013 of FIGS. 26 and 27 applies a recursive feature of splitting from a root node to a leaf node in a geometry tree structure to attribute coding, and recursively applies a spatial similarity-based attribute prediction method. As an example.
  • the recursive attribute prediction performed by the transmitting side proceeds from a leaf node to a root node.
  • the recursive attribute estimation performed at the receiving side proceeds from a root node to a leaf node.
  • recursive attribute prediction performed at the transmitting side may proceed from the root node to the leaf node
  • recursive attribute estimation performed at the receiving side may proceed from the leaf node to the root node.
  • the uppercase letter N is the number of prediction levels (num_pred_level), and the lowercase letter n is the prediction level. If the value of n is 0, it is the highest level, that is, the level of the root node, and the value of n increases toward the leaf node.
  • a leaf node level is set as a starting point (pred_level_start) for recursive attribute prediction and a loop node level is set as an ending point (pred_level_end) for recursive attribute prediction.
  • start point (pred_level_start) or the end point (pred_level_end) may be changed according to an implementation method or purpose.
  • the starting point of recursive attribute prediction may not be at the leaf node level, and the end point may not be at the root node level.
  • the initialization unit 16001 receives the octree structure generated by the octree analysis unit 40002 of the geometry encoder and/or the octree structure reconstructed by the geometry reconstruction unit 40005, and transforms the attribute.
  • the attribute information is received from the unit 40007, and the number of prediction levels (N) is initialized (step 16051).
  • N the number of prediction levels
  • the neighboring node detection unit 16002 receives the octree structure generated by the octree analysis unit 40002 of the geometry encoder and/or the octree structure reconstructed by the geometry reconstruction unit 40005, and leaves a leaf based on the input octree structure. For each node of the node, neighboring nodes to be used for prediction are detected (step 16052).
  • the neighbor node detector 16002 may detect a neighbor node based on positional proximity between nodes split from the same node.
  • child nodes belonging to the same parent node (or a node belonging to the same branch at a higher level) in the octree structure can be viewed as geometrically adjacent nodes.
  • the geometric adjacency derived due to such an octree structure is used for attribute prediction.
  • the child nodes 14021 divided by the parent node 14011 are adjacent to each other, and the child nodes 14022 divided by the parent node 14012. ) Can be assumed to be adjacent to each other.
  • corresponding attribute information (c0, c5, c6, c7, c'1, c'4, c'5, c'6, c'7) is mapped to occupied nodes in a leaf node of an octree.
  • An example is shown. That is, this is an example in which corresponding attribute information output from the attribute conversion unit 40007 is mapped to location information of occupied nodes within a leaf node of an octree.
  • mapping between the location information of occupied nodes of the leaf node and the attribute information may be performed by any one of the initialization unit 16001, the neighboring node detection unit 16002, and the attribute prediction unit 16003.
  • the size of the neighboring node may be changed, and accordingly, the size information of the neighboring node is signaled using the pred_node_size_log2_minus1 field and transmitted to the receiving side.
  • the neighbor node detection unit 16002 may determine, for each node of the leaf node, eight nodes including itself among eight nodes having the same parent node as neighbor nodes. In another embodiment, the neighbor node detector 16002 may determine the remaining 7 nodes except for itself among 8 nodes having the same parent node for each node of the leaf node as neighboring nodes.
  • the definition of the neighboring node can be applied as a bundle of neighboring parent nodes (for example, in units of grand parent nodes) according to the application and image characteristics, and the prediction and compression performance of the next step may vary according to the definition of the neighboring node. .
  • the attribute predictor 16003 predicts attribute information of each node based on attribute information of neighboring nodes detected for each node of a leaf node (step 16053). That is, attributes of point cloud data may be predicted based on attribute information of neighboring nodes detected in the octree structure.
  • predicted attribute information (referred to as predicted attribute information, or predicted attribute value or predicted attribute data) for each node may be obtained, or nodes belonging to neighbors may obtain the same predicted attribute information to reduce the amount of information. You can also use it.
  • the attribute information predicted by the attribute predictor 16003 may be determined using various types of attribute prediction methods. For example, representative values of attributes of neighboring nodes may be determined as predicted attribute information of nodes corresponding to the neighboring nodes, and attribute values representing local characteristics may be determined by predicting the predicted values of the nodes corresponding to the neighboring nodes. It may be determined as attribute information, or may be determined as predicted attribute information of nodes corresponding to neighboring nodes by calculating/selecting a value that minimizes the prediction error.
  • Equation 17 is an embodiment of a method of using an average value of attributes of neighboring nodes as predicted attribute information of a node corresponding to the neighboring nodes as an equation.
  • M denotes the number of occupied leaf nodes belonging to a neighbor
  • [a/b] denotes a quotient when a is divided by b
  • n denotes a prediction level.
  • an attribute value of a node at a specific location among neighboring nodes may be selected and used as predicted attribute information of a node corresponding to the neighboring nodes.
  • a method of selecting an attribute value of a node at a specific location can be applied in various ways. For example, it is possible to select an attribute value of a geometrical centroid, an attribute value corresponding to a specific order within a prediction unit, or an attribute value that minimizes an attribute error. .
  • a prediction unit may be defined by adding a node to be encoded and neighboring nodes of the corresponding node. For example, when the range of a neighboring node is a parent node unit, eight child nodes having the same parent node are defined as prediction units.
  • the prediction unit according to embodiments may vary according to the range of neighboring nodes.
  • Equation 18 the distance from an occupied node belonging to a neighboring node set (NEIGHBOR) as in Equation 18 below.
  • M denotes the number of occupied leaf nodes belonging to a neighbor
  • (x p , y p , z p ) denotes the location of the node whose distance from the neighboring node is the minimum, and the neighbor node One of the elements in the set of is selected.
  • the median value of the attributes of neighboring nodes may be used as predicted attribute information, and may be used as the predicted attribute information using a method such as a weighted average such as inversely proportional to the geometric distance and/or attribute similarity.
  • the attribute prediction type used in the attribute prediction unit 14002 is signaled using the pred_type field and transmitted to the receiving side so that the receiving side can know the attribute prediction method.
  • the attribute information p2 and p7 predicted by the attribute predictor 16003 is output to the residual attribute estimation unit 16005 through the determination unit 16004.
  • n n
  • recursive attribute prediction is terminated, and the attribute information predicted by the attribute predictor 16003 is Output to the coefficient quantization unit 40011. If the value of n is greater than 0, attribute information predicted by the attribute predictor 16003 is not output to the coefficient quantization unit 40011.
  • FIG. 28 as an example, since the current value of n is 2, subtracting 1 from 2 gives the value of n. Therefore, the attribute information predicted by the attribute predictor 16003 is not output to the coefficient quantization unit 40011.
  • the residual attribute estimating unit 16005 obtains residual attribute information based on the predicted attribute information output from the attribute estimating unit 16003 and outputs it to the coefficient quantization unit 40011 (step 16056).
  • the residual attribute estimation unit 16005 outputs residual attribute information of each node to the coefficient quantization unit 40011 for each level at which recursive attribute prediction is performed.
  • the residual attribute estimator 16005 provides the residual attribute information of the leaf node based on the predicted attribute information output from the attribute estimator 16003 (c. ) Or (r0, r5, r6, r7, r'1, r'4, r'5, r'6, r'7) or 28 (e) (r5, r6, r7, r'1, r'4, r'6, r'7).
  • the residual attribute estimating unit 16005 determines the difference between the attribute information (i.e., original attribute information) of the corresponding node in the leaf node and the predicted attribute information of the corresponding node, the residual attribute information of the node (or prediction error attribute information). It is set as one embodiment. This process is performed for each occupied node in the leaf node.
  • Equation 20 shows an embodiment of a method of obtaining residual attribute information by way of an equation.
  • r l (x,y,z) is the residual attribute information of the occupied node l in the leaf node
  • c l (x,y,z) is the original attribute information of the node l
  • p l (x,y, z) is the predicted attribute information of node l.
  • the difference between the original attribute information and the predicted attribute information by the residual attribute estimator 16005 may be obtained by applying various types of methods.
  • various types of methods e.g., weighted difference, weighted averaged difference, etc.
  • the residual attribute estimation type used in the residual attribute estimation unit 16005 is signaled using the recon_type field and transmitted to the reception side so that the reception side can know the residual attribute estimation method. .
  • Residual attribute information (r0, r5, r6, r7, r'1, r'4, r'5, r'6, r'7) estimated by the residual attribute estimation unit 16005 or (r5, r6, r7) , r'1, r'4, r'6, and r'7 are output to the coefficient quantization unit 40011.
  • the residual attribute predictor 16005 uses the predicted error information p2 and p7 as the attribute values (c''2, c'of the node of the higher prediction level). Defined as '7), and based on the defined attribute values (c''2, c''7), the neighboring node detection unit 16002 detects the neighboring node, the attribute predictor 16003 predicts the attribute, and the residual attribute predictor The residual attribute estimation of (16005) is performed again.
  • the neighboring node detection unit 16002 receives the octree structure generated by the octree analysis unit 40002 of the geometry encoder and/or the octree structure reconstructed by the geometry reconstruction unit 40005, and is based on the input octree structure. For each node of the higher prediction level (ie, level 1) to be attribute encoded, neighbor nodes to be used for prediction are detected (step 16052).
  • the attribute predictor 16003 predicts attribute information of each node based on attribute information of neighboring nodes detected for each node of a higher prediction level (step 16053). Likewise, predicted attribute information for each node may be obtained, or nodes belonging to neighbors may use the same predicted attribute information to reduce the amount of information. In FIG. 28, since 8 child nodes divided from the same parent node become nodes belonging to neighbors, predicted attribute information of each node for 8 child nodes divided from the same parent node should all have the same value. Let it be an example. In this case, the predicted attribute information p of the higher prediction level is obtained as in (d) of FIG. 28 or (f) of FIG. 28.
  • the attribute information p predicted by the attribute predictor 16003 is output to the residual attribute estimation unit 16005 through the determination unit 16004.
  • the residual attribute estimating unit 16005 is based on the predicted attribute information (p) output from the attribute estimating unit 16003, residual attribute information (r''2, r''7) or (r''7). Is obtained and output to the coefficient quantization unit 40011 (step 16056).
  • decoding may be performed on all prediction levels according to decoding performance, display performance, etc. of the receiving side, or partial decoding may be performed only up to a specific prediction level.
  • 28A to 28F illustrate an example of defining a prediction unit and selecting an attribute value at a specific location in each prediction unit as predicted attribute information when the range of the neighboring node according to the embodiments is a parent node unit Are showing.
  • neighboring nodes are defined in units of parent nodes in the octree structure as in (a) of FIG. 28, and at this time, attribute information (c0, c5, c6, c7, c') to each occupied node of a leaf node. 1, c'4, c'5, c'6, c'7) is a diagram showing an example of matching. 14021 and 14022 in Fig. 28A are prediction units, respectively.
  • FIG. 28(c) and (d) show predicted attribute information (p) of the highest level (or target level) by recursively applying neighboring node detection, attribute prediction, and residual attribute estimation to FIG. 28(b).
  • An octree structure showing residual attribute information (r0, r5, r6, r7, r'1, r'4, r'5, r'6, r'7, r''2, r''7) for each prediction level It is a diagram showing an embodiment of. For example, among the child nodes 14021 split from the parent node 14011, the residual attribute information (r0) of the first child node is a difference between the original attribute information (c0) of the first node and the predicted attribute information (p2).
  • predicted attribute information (p2, p7, p) in FIGS. 28C and 28D minimizes the representative values of the attributes of neighboring nodes, the attribute values representing local characteristics, and prediction errors. It may be any one of a weighted average value such as a value, an average value of attributes of neighboring nodes, a median value of attributes of neighboring nodes, a geometric distance and/or inverse proportion to the attribute similarity.
  • Level 28(e) and (f) show the highest level (or target) by recursively detecting a neighbor node, selecting one of the attribute values in the prediction unit, and remaining attribute estimation in FIG. 28(b).
  • Level) predicted attribute information (p) and residual attribute information (r5, r6, r7, r'1, r'4, r'6, r'7, r'2, r'7) for each prediction level ) Is a diagram showing an embodiment of an octree structure.
  • a value (eg, 0) indicating a blank may be transmitted as residual attribute information of a corresponding node, a corresponding position may be signaled, or a blank may not be transmitted and only a corresponding position may be signaled.
  • 29A and 29B are examples illustrating a method of recursively predicting attribute information and estimating residual attribute information according to embodiments.
  • attribute prediction is performed recursively from a lower prediction level to an upper prediction level, and prediction attribute information of a previous prediction level may be used as prediction attribute information of a current prediction level.
  • residual attribute information is generated for each lower prediction level, and predicted attribute information is transmitted only for the highest prediction level.
  • a 2x2 region may be set as a prediction unit. That is, four prediction units (c00 c01 c10 c11, c02 c03 c12 c13, c20 c21 c30 c31, c22 c23 c32 c33) can be set.
  • the attribute information predicted in (a) of FIG. 29 is one of the attribute prediction methods for newly generating attribute information representing the actual attribute information described in (c) and (d) of FIG. 28 (e.g., arithmetic Average) can be applied. In this case, if the same predicted attribute information is applied to all nodes in the corresponding prediction unit at each prediction level, the amount of predicted attribute information may be reduced to 1/4.
  • the same p00 is applied to all nodes of the prediction unit (c00 c01 c10 c11) of prediction level 2, the same p01 is applied to all nodes of the prediction unit (c02 c03 c12 c13), and the prediction unit (c20 c21 c30)
  • the same p10 may be applied to all nodes of c31), and the same p11 may be applied to all nodes of the prediction unit c22 c23 c32 c33.
  • the same p''00 may be applied to all nodes of the prediction unit of prediction level 1 (c''00 c''01 c''10 c''11).
  • predicted attribute information (p'''00) of the highest level (or target level) and residual attribute information (r00, r01, r10, r11, r02, r03, r12) of the prediction level 2 , r13, r20, r21, r30, r31, r22, r23, r32, r33) and residual attribute information of prediction level 1 (r''00, r''01, r''10, r''11) are coefficients It is output to the quantization unit 40011. According to embodiments, in order for the receiving side to restore the original attribute value, it is necessary to deliver predicted attribute information for each prediction node.
  • the attribute information predicted in (b) of FIG. 29 is an example of selecting one of the actual attribute information described in (e) and (f) of FIG. 28, that is, one of the attribute values in the prediction unit (c00 , c03, c21, c33).
  • the amount of predicted attribute information may be reduced to 1/4.
  • the same c00 is applied to all nodes of the prediction unit (c00 c01 c10 c11) of prediction level 2 as predicted attribute information
  • the same c03 is applied to all nodes of the prediction unit (c02 c03 c12 c13) as predicted attribute information.
  • the same c21 can be applied to all nodes of the prediction unit (c20 c21 c30 c31) as predicted attribute information
  • the same c33 can be applied to all nodes of the prediction unit (c22 c23 c32 c33) as predicted attribute information.
  • the same c00 may be applied as predicted attribute information to all nodes of the prediction units c00, c03, c21, and c33 of the prediction level 1.
  • the predicted attribute information (c00, c03, c21, c33) at the prediction level 2 is used as the attribute information (c00, c03, c21, c33) of the prediction level 1 to predict the attribute information at the prediction level 1.
  • predicted attribute information (p'''00) of the highest level (or target level) and residual attribute information (r01, r10, r11, r02, r12, r13, r20) of the prediction level 2 , r30, r31, r22, r23, r32) and residual attribute information (r'01, r'10, r'11) of the prediction level 1 are output to the coefficient quantization unit 40011.
  • the residual attribute information of the positions c00, c03, c21, and c33 of the prediction level 2 and the residual attribute information of the position c00 of the prediction level 1 are 0, that is, there is no error (blank).
  • a location where there is no residual attribute information may be informed through pre-promised signaling (eg, 0).
  • a position on a geometry or a position within a prediction unit may be informed through additional information.
  • information may be transmitted according to the order of geometry. That is, predicted attribute information is compressed for a location selected as the predicted attribute information, and residual attribute information is transmitted for the remaining locations that are not selected. In this case, additional signaling may not be required.
  • the octree-based attribute decompression unit 11011 operates in the reverse order of the octree-based attribute compression unit 40013 of FIGS. 26 and 27, and original attribute information using predicted attribute information and residual attribute information based on signaling information. Restore.
  • FIGS. 26 to 29 shows details of the octree-based attribute decompression unit 11011 of the attribute decoder of the receiving side when attribute compression is performed based on FIGS. 26 to 29 in the octree-based attribute compression unit 40013 of the attribute encoder of the transmitting side
  • the octree-based attribute decompression unit 11011 is a neighbor node detection unit 17001 that detects a neighboring node based on an octree, and maps attribute information predicted for the corresponding node based on the detected neighboring node information.
  • An embodiment comprising an attribute prediction unit (17002), and an attribute reconstruction unit (17003) that reconstructs attribute information based on predicted attribute information of the corresponding node and received residual attribute information.
  • FIG. 31 is a detailed flowchart of an octree-based attribute decompression unit 11011 according to embodiments, wherein an initialization step 17051, a neighbor node detection step 17052, an attribute prediction step 17053, an attribute reconfiguration step 17054, It may include determining steps 17055 and 17056.
  • FIG. 30 shows an example in which the octree-based attribute decompression unit 11011 is implemented in hardware
  • FIG. 31 shows an example in which the octree-based attribute decompression unit 11011 is implemented in software, but this is an embodiment.
  • the octree-based attribute decompression unit 11011 may be implemented by hardware, software, a processor, and/or a combination thereof. Therefore, FIGS. 30 and 31 will be described together.
  • the neighboring node detector 17001 of the octree-based attribute decompression unit 11011 receives an octree structure, predicted attribute information, and residual attribute information for each prediction level.
  • the octree structure is provided from the octree synthesis unit 11001 and/or the geometry reconstruction unit 11003 according to an embodiment.
  • the predicted attribute information and residual attribute information are provided by the inverse quantization unit 11006.
  • the inverse quantization unit 11006 performs inverse quantization of information on the attribute obtained by the arithmetic decoding unit 11005.
  • the information on the attribute includes predicted attribute information and residual attribute information. That is, the inverse quantization unit 11006 performs an inverse quantization process if necessary in the attribute decoding process.
  • the inverse quantization unit 11006 may use an inverse quantization function as shown in Equation 21 below.
  • Equation 21 n denotes a prediction level.
  • the coefficient quantization unit 40011 of the transmitting side uses different quantization coefficients according to various quantization methods or data characteristics, it is assumed that the inverse quantization coefficient (q n ) is included in the received signaling information. .
  • the degree of quantization of the coefficient quantization unit 40011 is determined by a quantization coefficient (q n ).
  • data having different characteristics such as luma/chroma and predicted attribute information/residual attribute information, may use different quantization coefficients.
  • the received signaling information includes quantization coefficients (e.g., quant_step_size_pred, quant_step_size_res, quant_step_chroma_pred, quant_step_chroma_res) used in the coefficient quantization unit 40011 as an embodiment.
  • quantization coefficients e.g., quant_step_size_pred, quant_step_size_res, quant_step_chroma_pred, quant_step_chroma_res
  • the inverse quantization unit 11006 inverse quantizes the predicted attribute information and/or residual attribute information for each prediction level based on the quantization information included in the signaling information.
  • Equation 22 inverse transformation is performed as shown in Equation 22 below based on the transform_type field value included in the signaling information. That is, the predicted attribute information and/or the residual attribute information are inverse transformed based on a transform type such as DCT, DST, wavelet, etc. according to the transform_type field value.
  • n denotes a prediction level.
  • Information about the attribute output from the inverse quantization unit 11006 may be output to the octree-based attribute decompression unit 11011 by switching of the switching unit 11012.
  • the attribute information of the lower node is recursively estimated from the attribute information of the upper node by associating the characteristic of the node of the octree structure that is a geometry-based structure with the attribute.
  • the inverse quantization unit 11006 predicted attribute information and recursive attribute of a level set as an end point of recursive attribute prediction (eg, a root node level).
  • residual attribute information for each prediction level in which prediction is made is output. For example, assuming that recursive attribute prediction is performed as shown in Figs.
  • recursive attribute prediction is performed as shown in (e) and (f) of Figs.
  • pred_level_start e.g., pred_level_start, pred_level_end, num_pred_level
  • the neighboring node detection process (step 17052) of the neighboring node detection unit 17001, the attribute prediction process of the attribute prediction unit 17002 (step 17054), the attribute information reconstruction process of the attribute reconstruction unit 17003 ( Step 17055) is repeatedly performed as an embodiment.
  • This process may be repeatedly performed from the root node level to the leaf node level according to the start point information, the end point information, and prediction level information (e.g., pred_level_start, pred_level_end, num_pred_level) of recursive attribute prediction, or from the root node level to the leaf node. It may be repeatedly performed up to an intermediate level other than the level, and may be repeatedly performed from an intermediate level other than the root node level to a leaf node level. Alternatively, it may be repeatedly performed from a first intermediate level other than the root node level to a second intermediate level other than the leaf node level.
  • prediction level information e.g., pred_level_start, pred_level_end, num_pred_level
  • an octree structure is input from the octree synthesis unit 11001 and/or the geometry reconstruction unit 11003, and the predicted attribute information and residual attribute information for each prediction level are input from the inverse quantization unit 11006.
  • Initialize the number of prediction levels (N) (step 17051).
  • the number of prediction levels (N) may be set based on the num_pred_level field included in the signaling information.
  • the octree-based attribute decompression unit 11011 receives and processed signaling information as an embodiment.
  • the initialization step 17051 may be performed by the neighbor node detection unit 17001 or by a separate element (or component). Taking Fig. 32A or 32D as an example, N is initialized to 3.
  • the value of n may vary according to end point information (pred_level_end) of recursive attribute prediction.
  • the set n value, predicted attribute information, and residual attribute information for each predicted level are output to the neighbor node detector 17001.
  • the range of neighboring nodes is in units of parent nodes. That is, 8 child nodes with the same parent are defined as neighboring nodes. That is, a sibling node having the same parent is defined as a neighbor node. If a different definition (e.g., a different size) of the range (or unit) of the neighboring node is used, the size for detecting the neighboring node may be estimated using the value of the pred_node_size_log2_minus field included in the received signaling information.
  • the attribute predictor 17002 transmits predicted attribute information for the child node for each neighboring node to the attribute reconfiguration unit 17003.
  • the attribute reconfiguration unit 17003 stores the predicted attribute information and the residual attribute information as in Equation 23 below. In addition, attribute information is restored.
  • Equation 23 n denotes a prediction level.
  • the attribute prediction type to be used for attribute restoration can be known since the residual attribute estimation type used by the transmitting side can be known from the recon_type field value included in the received signaling information, the attribute prediction type to be used for attribute restoration can be known.
  • the determining steps 17055 and 17056 may be performed by the attribute reconfiguration unit 17003, or may be performed by a separate element (or component).
  • the attribute information restored by the attribute reconfiguration unit 17003 is defined as predicted attribute information.
  • the attribute predictor 17002 transmits predicted attribute information for a corresponding child node for each neighboring node to the attribute reconfiguration unit 17003.
  • the predicted attribute information for each child node can be independently delivered, and the bit rate used for the delivery of the predicted attribute information can be lowered by using the same representative value of the predicted attribute information in the neighboring nodes as in the embodiments of the present specification.
  • attribute information Based on (r0, r5, r6, r7, r'1, r'4, r'5, r'6, r'7) attribute information (c0, c5, c6, c7, c'1, c'4, c'5, c'6, c'7) are restored.
  • predicted attribute information c2, c'5
  • a spatial similarity-based attribute reconstruction may be recursively applied by grafting a recursive feature of splitting from a root node to a leaf node in a geometry octree structure to attribute encoding.
  • the recursive attribute information may be restored from the root node to the leaf node, and the reconstructed attribute information may be used as lower-level attribute information.
  • xyz denotes a geometry position, and it can be assumed that as the prediction level increases, the size of a bounding box node surrounding all nodes increases to S x S x S.
  • predicted attribute information of the lower prediction level n and attribute information of the upper prediction level n-1 may be defined by Equation 24 below.
  • ((i,j,k) represents the position of the occupied node in the prediction unit.)
  • the attribute reconfiguration unit 17003 performs a reverse process of a method of generating residual attribute information (or prediction error attribute information) used by the transmitting side to restore (ie, reconstruct) an attribute.
  • the determining steps 17055 and 17056 may be performed by the attribute reconfiguration unit 17003, or may be performed by a separate element (or component).
  • 33A and 33B illustrate examples of reconstructing predicted attribute information according to an attribute prediction method according to embodiments.
  • the receiving side may perform an operation corresponding to the inverse function of the method used through the pred_type field and the recon_type field, respectively.
  • FIG. 33(a) is an example of restoring attribute information of a receiving side when the transmitting side compresses and transmits the attribute information as shown in FIG. 29(a).
  • a value of the pred_type field is 0, that is, a case in which predicted attribute information is obtained by applying an arithmetic mean method at the transmitting side. Accordingly, attribute information is restored based on the transmitted predicted attribute information and residual attribute information of each node for each prediction level.
  • the predicted attribute information is an example in which one is transmitted per prediction unit. That is, this is an example of applying the same predicted attribute information to nodes in the prediction unit.
  • prediction level 1 predicted attribute information (p'''0) of the highest level (that is, prediction level 0) and residual attribute information (r''00, r''01, r') of prediction level 1 '10, r'11), the attribute information of prediction level 1 is restored (c''00, c''01, c''10, c''11).
  • This reconstructed attribute information is defined as predicted attribute information (p00, p01, p10, p11) of prediction level 1.
  • prediction level 2 predicted attribute information ((p00, p01, p10, p11) of prediction level 1 and residual attribute information (r00, r01, r10, r11, r02, r03, r12, r13, r20, r21) of prediction level 2 , r30, r31, r22, r23, r32, r33), the attribute information of prediction level 2 is restored (c00, c01, c10, c11, c02, c03, c12, c13, c20, c21, c30, c31, c22, c23, c32, c33).
  • FIG. 33(b) is an example of restoration of the receiving side when attribute information is compressed and transmitted as shown in FIG. 29(b).
  • the value of the pred_type field is 1, that is, when the transmission side selects a value of a specific node in the prediction unit as the predicted attribute information (predicted through a method such as geometrical centroid/attribute centroid/median). Accordingly, attribute information is restored based on the transmitted predicted attribute information and residual attribute information of each node.
  • the predicted attribute information ie, attribute information of a specific node selected in the corresponding unit
  • This reconstructed attribute information is defined as predicted attribute information (p00, p01, p10, p11) of prediction level 1.
  • the reconstructed attribute information corresponds to the attribute information (c00, c03, c21, c33) of the prediction level 2.
  • prediction level 2 predicted attribute information ((p00, p01, p10, p11) of prediction level 1 and residual attribute information (r01, r10, r11, r02, r12, r13, r20, r30, r31, r22) of prediction level 2 , r23, r32), the attribute information of prediction level 2 is restored (c00, c01, c10, c11, c02, c03, c12, c13, c20, c21, c30, c31, c22, c23, c32, c33) .
  • the receiver discriminates the position to which the predetermined display value is transmitted among the geometric positions, and restores the attribute information of the corresponding position by using the predicted attribute information corresponding to the position, as well as the attribute information in the same prediction unit.
  • the predicted attribute information for can be estimated.
  • the receiver can estimate the position on the geometry matching the attribute information through additional information (according to embodiments, position_index), and estimate the position of the prediction unit in which the predicted attribute information is used, thereby The attribute information of can be restored.
  • the value of the res_blank_present_flag field included in the signature information is 0 and the value of the pred_position_index_present_flag field is 0, this is a case where information about the position on the geometry of the predicted attribute information can be estimated by the receiver. Therefore, in this case, separate signaling may not be required.
  • the predicted attribute information instead of the residual attribute information having 0 for the selected position of the predicted attribute information Can convey information.
  • the receiver may determine a value that satisfies a certain condition in the prediction unit (eg, a value greater than or equal to the average) as predicted attribute information, and use the corresponding value for the prediction unit as predicted attribute information.
  • a corresponding position can be estimated when the geometry decoding is completed, so that the geometry matching the predicted attribute information without additional signaling You can find the location.
  • attribute information can be reconstructed almost simultaneously with geometry decoding with a small amount of computation. Therefore, it is expected to be usable in a transmission/reception system requiring low-delay. That is, since the octree-based attribute decompression unit 11011 can know the predicted attribute information and residual attribute information of the previous level before the geometry is decoded to the leaf node, the octree does not wait until the geometry decoding is completed to the leaf node. When a certain level is decoded, attribute information can be restored.
  • geometry information and attribute information may be partially decoded and rendered to a specific level of the octree, or both geometry information and attribute information may be decoded and rendered up to the leaf node level. May be.
  • Spatial scalability is a function capable of sending and processing a point cloud of low resolution when the point cloud data is dense and the bandwidth is low.
  • the predicted attribute information is transmitted to the predicted level corresponding to the pred_level_end field value, and residual attribute information is transmitted to the node corresponding to the next predicted level to recursively estimate the attribute information of each prediction level. You can do it. In this case, it is possible to increase bit efficiency by reducing the number of transmitted information.
  • 34 is a flowchart for performing octree-based attribute encoding according to an embodiment of the present specification.
  • an octree structure is generated using geometry information (eg, location information such as XYZ coordinates, phi-theta coordinates, etc.) among point cloud data (step 18001).
  • Geometry information is predicted based on the octree structure generated in step 18001 (step 18002), and the geometry bitstream is transmitted by entropy encoding (step 18003).
  • step 18004 detects neighboring nodes of a node to be encoded based on an octree structure as in FIGS. 20 to 23 or 26 to 29, and predicts attribute information of a corresponding node based on the detected attribute information of the neighboring nodes. Thereafter, a process of estimating residual attribute information based on the predicted attribute information is recursively performed. The prediction of the attribute information and the estimation of the residual attribute information are performed to estimate and remove the similarity between the attribute information.
  • attribute information eg, color, reflectance, intensity, grayscale, opacity, medium, material, glossiness, etc.
  • step 18004 predicts attribute information and estimates residual attribute information based on spatial distribution features of adjacent data.
  • step 18004 predicts attribute information and estimates residual attribute information based on spatial distribution features of adjacent data.
  • the predicted attribute information and residual attribute information are converted into a format suitable for transmission or a domain with high compression efficiency (step 18005), and then quantized based on quantization coefficients (step 18006).
  • various transformation methods eg, DCT series transformation, lifting transform, etc.
  • the predicted attribute information and the residual attribute information may be immediately quantized without transformation.
  • the predicted attribute information quantized in step 18006 and the residual attribute information are entropy-encoded to output an attribute bitstream (step 18007).
  • 35 is a flowchart for performing octree-based attribute decoding according to an embodiment of the present specification.
  • the geometry bitstream is entropy decoded (step 19001) to regenerate the octree structure, and then geometry information is restored based on the regenerated octree structure (step 19002).
  • the attribute bitstream is entropy decoded (step 19003), inverse quantized based on the quantization coefficient (step 19003), and then inverse transform is performed (step 19004).
  • various methods may be used for the inverse quantization and inverse transformation process according to the quantization and transformation process used by the transmitting side. If the transmission side encodes data without a conversion process, step 19004 is not performed.
  • the predicted attribute information and residual attribute information, which are inverse quantized in step 19003 or inverse transformed in step 19004, and the octree structure regenerated in step 19002 are provided to step 19006.
  • Step 19006 detects neighboring nodes of the node to be decoded based on the regenerated octree structure as shown in FIGS. 24, 25, or 30 to 33, obtains predicted attribute information based on the detected neighboring nodes, and then receives residual The process of reconstructing the attribute information by adding the attribute information is recursively performed.
  • the recursive attribute estimation process in step 19006 according to the embodiments, reference will be made to the descriptions of FIGS. 24 and 25 or 30 to 33 in order to avoid redundant description, and will be omitted herein.
  • FIG. 36 is a flowchart for performing octree-based attribute decoding according to another embodiment of the present specification.
  • attribute decoding is performed based on the reconstructed geometry structure. That is, the geometry bitstream is subjected to an entropy decoding step 19031, a neighbor node configuration and intra prediction step 19032, and a node splitting step 19033 to perform geometry decoding, and these steps are repeated up to the leaf node (19044). .
  • the reconstructed geometry is output to the coordinate system inverse transform unit 11004 and at the same time, the octree-based attribute decompression unit 11011, the inverse RAHT transform unit 11007, and the LOD generation unit 11008 of the attribute decoder. ) Is output as at least one of.
  • the attribute decoder the step of restoring the attribute information (19026) based on the attribute information 19025 decoded by the arithmetic coding in the arithmetic decoder 11005 and FIGS. 24 to 25 described above (19026), and performing inverse transformation. Are repeated until the leaf node (19028). If the current level is the leaf node level, the reconstructed attribute is finally output.
  • This dependence between geometry and attributes is because the processes such as sampling and weighting that must be performed during attribute decoding depend on the geometry distribution at the leaf node.
  • 37 is a flowchart for performing octree-based attribute decoding according to another embodiment of the present specification.
  • 37 is an example of performing recursive attribute decoding for a low-delay PCC system.
  • the characteristic of attribute coding performed by the transmitting side corresponding to FIG. 37 is that each step of attribute coding matches the octree depth. More specifically, the attribute decoding result for each level is matched with attribute information about the occupied node at each depth of the geometry octree.
  • the attribute decoding of each level depends only on the occupancy information for each geometry octree depth, the corresponding attribute information can be decoded as each step of geometry decoding is completed.
  • Step 19031 when a bitstream for location information is transmitted, information on a node is restored using the entropy decoder 11000 (step 19031). Thereafter, context-based predicted attribute information is obtained through the presence or absence of information on the neighboring node, and information for separating the node is obtained based on the predicted attribute information (step 19032). Step 19032 is performed for each geometry octree depth, and when the maximum depth is reached, information on the occupancy of the node may be output as a reconstructed geometry (steps 19033 and 19034).
  • Decoding of attribute information also estimates the attribute information of the child node based on the attribute information of the parent node in the octree depth structure, and calculates the final attribute information by using the difference in the attribute information for each node location. It is saved (steps 19036, 19037). Steps 19036 and 19037 above are performed in correspondence with the occupied nodes according to the depth of each geometry octree, and since there is no dependence on the occupancy information for a high depth afterwards, attribute decoding can be performed in parallel with geometry decoding. .
  • receivers 38 to 40 are embodiments in which the receiver implements attribute decoding, and linearly/parallel attribute decoding is performed according to a relationship with geometry decoding.
  • different receivers may be implemented according to the parallel_decodable_flag field, the attr_inter_layer_dependency_flag field, and the attr_intra_layer_dependency_flag field included in the signaling information and received.
  • 38A and 38B illustrate another embodiment of attribute decoding according to the present specification, and are examples of performing attribute decoding after geometry decoding is completed.
  • the receiver may determine whether attribute decoding and geometry decoding can be simultaneously performed based on the value of the parallel_decodable_flag field. If the value of the parallel_decodable_flag field is 0, it may be determined that the attribute decoding and the geometry decoding are not a bit stream formed in a structure supporting simultaneous execution. In this case, as shown in FIGS. 38A and 38B, after geometry decoding is finished, attribute decoding may be sequentially performed.
  • 39A and 39B illustrate examples of performing low-delay attribute decoding as still another embodiment of attribute decoding according to the present specification.
  • the receiver may interpret that there is no dependency between the upper layer and the current layer.
  • FIG. 39(a) using no dependence on the Ocufancy information for a grandchild node (or prediction unit) or more nodes (or prediction units),
  • decoding of a corresponding attribute layer may be performed.
  • PCC decoding can be performed faster than in the cases of FIGS. 38A and 38B.
  • 40A and 40B illustrate another embodiment of attribute decoding according to the present specification, and are another example of performing low-delay attribute decoding.
  • the value of the parallel_decodable_flag field is 1, it has a bit stream structure in which attribute decoding and geometry decoding can be performed at the same time.
  • the value of the attr_inter_layer_dependency_flag field is 0 and the value of the attr_intra_layer_dependency_flag field is 0, there is no dependency between the upper layer and the current layer, and the receiver that the node (or prediction unit) between the current layers can independently process Can be interpreted in In this case, there is no dependency on the information on the grandchild node (or prediction unit) or more nodes (or prediction units), and between nodes (ie, prediction units) existing in the same layer.
  • decoding of a corresponding attribute layer may be performed as a result of each geometry layer is generated.
  • the attribute of the corresponding layer and the prediction unit can be decoded before the result generation of each octree level is completed, so that the attribute decoding result can be obtained with less execution time than the cases of FIGS. 39A and 39B. .
  • the above-described receiver operation can be applied not only to attribute decoding based on the prediction unit proposed in the present specification, but also to attribute decoding based on a recursive structure.
  • the following signaling information may be delivered for decoding.
  • the signaling information (or signaling) defined below is a parameter set (GPS: geometry parameter set, APS: attribute parameter set, VPS: video parameter set, SPS: sequence parameter set, PPS: picture parameter), which is information of the video codec. set, TPS: Tile Parameter Set, etc.) may be signaled and transmitted. Also, such as slice or tile, it may be signaled and transmitted in units of coding units of each image.
  • the information may be file format, dynamic adaptive streaming over HTTP (DASH), MPEG media transport (MMT), etc., or high definition multimedia interface (HDMI), Display Port, Video Electronics Standards Association (VESA), CTA, etc. It can also be defined at the wired interface of
  • Point cloud data may include SPS, GPS, APS, and TPS including signaling information according to embodiments.
  • Point cloud data may include one or more geometry and/or attributes.
  • the geometry and/or attributes of the point cloud data may be included in units of one or more slices.
  • the geometry may have a structure of a geometry slice header and geometry slice data.
  • a method/apparatus according to the embodiments may signal related information to add/perform an operation of the embodiments.
  • the signaling information according to embodiments may be used at a transmitting end or a receiving end.
  • 41 to 47 are diagrams showing embodiments of a syntax structure for transmitting signaling information and point cloud data according to the present specification.
  • TPS Tile Parameter Set
  • Attrobite bitstream attribute blick header + attribute brick data.
  • the method/apparatus according to the embodiments may signal by adding signaling information for octree-based attribute prediction to the APS.
  • the method/apparatus according to the embodiments provides a tile or a slice so that the point cloud can be divided and processed by regions.
  • the method/apparatus may signal signaling information for octree-based attribute prediction for each slice.
  • FIGS. 20 to 25 are diagrams illustrating an embodiment of a syntax structure of an attribute parameter set (attribute_paramter_set()) according to the present specification.
  • attribute_paramter_set() an attribute parameter set according to the present specification.
  • this is signaling information when a geometry/attribute is encoded and decoded as shown in FIGS. 20 to 25.
  • the aps_attr_parameter_set_id field represents an identifier (ID) for identifying attribute parameter set information.
  • the aps_seq_parameter_set_id field represents an identifier (ID) for identifying sequence parameter set information.
  • the attr_coding_type field represents an attribute coding type used for attribute coding. Attribute prediction related parameters may be signaled according to the attribute coding type. For example, if the attr_coding_type field value is 0, predicting transform, if it is 1, lifting transform, if it is 2, RAHT transform, and if it is 3, octree-based attribute compression may be represented.
  • a pred_node_size_log2_minus1 field, a pred_type field, a pred_position_index_present_flag field, a res_blank_present_flag field, a recon_type field, a quant_step_size_pred field, a quant_step_size_res field, a quant_step_chroma_pred field, and the information signaled by the attr_coding_chroma_type field are 3 values when the value of the attr_coding_chroma_type field is 3.
  • the pred_node_size_log2_minus1 field represents a unit size constituting a neighbor. For example, when a neighbor is defined in units of a parent node, the pred_node_size_log2_minus1 field may be defined to have a value of zero (0). When the neighboring constituent units are changed, the size s of the neighboring node that determines the prediction range for attribute prediction is defined as in Equation 25 below.
  • the pred_type field indicates a prediction type of a method used to predict an attribute of a corresponding node based on attribute information mapped to the detected neighboring nodes. For example, a prediction method used by prior appointment such as average, median filter, weighted mean, attribute, rate-distortion optimization (RDO) based estimation, node sampling, etc. may be signaled.
  • a prediction method used by prior appointment such as average, median filter, weighted mean, attribute, rate-distortion optimization (RDO) based estimation, node sampling, etc.
  • RDO rate-distortion optimization
  • attribute prediction may be performed as shown in Equation 26 below. In Equation 26 below, (x,y,z) is the geometric position, p is the predicted attribute value, c is the original attribute value, N is the number of nodes used in the operation, and [a/b] is a divided by b. It means the share of when.
  • pred_position_index_present_flag field if the value of this field is 1, the position of the predicted attribute information is directly signaled, and if it is 0, the position can be estimated by the decoder according to the value of the pred_type field.
  • residual attribute information (0, blank) may be transmitted for a position selected as the predicted attribute information in the prediction unit.
  • residual attribute information may not be transmitted for a geometry position selected as predicted attribute information.
  • the recon_type field represents a method used to estimate residual attribute information based on predicted attribute information. For example, a method such as subtraction or weighed subtraction may be used, and a method used in an actual operation may be signaled.
  • quant_step_size_pred field quant_step_size_residual field
  • quant_step_chroma_pred field quant_step_chroma_residual field
  • quant_step_chroma_residual field represent quantization coefficients (q) used for quantization according to predicted attribute information, residual attribute information, data type such as luma/chroma and/or data characteristics.
  • the transform_type field represents a transform method used when transmitting predicted attribute information and residual attribute information (ie, prediction error attribute information). For example, a conversion method such as DCT, DST, or wavelet may be used.
  • the inverse quantization unit 11006 of the receiving side performs inverse quantization on the predicted attribute information and/or residual attribute information based on the quantization coefficient signaled in the quant_step_size_pred field, quant_step_size_residual field, quant_step_chroma_pred field, and quant_step_chroma_residual field.
  • Transformation is performed on the inverse quantized predicted attribute information and/or residual attribute information based on the transformation method signaled in the transform_type field.
  • the octree-based attribute decompression unit 11011 of the receiving side detects neighboring nodes based on the octree structure, predicts attribute information based on the detected neighboring nodes, and then based on the predicted attribute information and the received residual attribute information.
  • the octree-based attribute decompression unit 11011 of the receiving side detects neighboring nodes based on the octree structure, predicts attribute information based on the detected neighboring nodes, and then based on the predicted attribute information and the received residual attribute information.
  • the attribute parameter set (attribute_paramter_set()) of FIG. 41 further includes an aps_extension_present_flag field. If the aps_extension_present_flag field value is 1, it indicates that the aps_extension_data syntax structure exists in the APS RBSP syntax structure. If the aps_extension_present_flag field value is 0, it indicates that this syntax structure does not exist.
  • FIG. 42 is a diagram showing an embodiment of a syntax structure of a general attribute bitstream (general_attribute_bitstream()) according to the present specification.
  • FIG. 42 is an embodiment of a syntax structure of a general attribute bitstream for transmitting attribute-encoded attribute information on an octree basis by a point cloud video encoder (refer to FIG. 4 or 18) according to the present specification.
  • the general attribute bitstream (general_attribute_bitstream()) includes attribute_slice_header() and attribute_slice_data().
  • FIG. 43 is a diagram illustrating an embodiment of a syntax structure of an attribute slice header (attribute_slice_header()) of FIG. 42.
  • the attribute slice header (attribute_slice_header() of FIG. 43) includes an abh_attr_parameter_set_id field, an abh_attr_sps_attr_idx field, and byte_alignment (?).
  • the abh_attr_parameter_set_id field represents an indicator for APS including information related to an attribute bitstream.
  • the abh_attr_sps_attr_idx field is an index for indicating an attribute dimension. For example, if a value of the abh_attr_sps_attr_idx field is 0, reflectance may be indicated, and the attribute dimension may indicate 1. As another example, if a value of the abh_attr_sps_attr_idx field is 1, a color may be indicated, and an attribute dimension may be 3.
  • FIG. 44 is a diagram illustrating an embodiment of a syntax structure of attribute slice data (attribute_slice_data()) of FIG. 42.
  • the dimension field represents the dimension of an attribute based on a value of the abh_attr_sps_attr_idx field in the attribute slice header.
  • attribute slice data (attribute_slice_data()) includes a bitstream descriptor for transmitting attribute information compressed according to a value of the attr_coding_type field indicating the attribute coding type.
  • Attr_coding_type field value is 0 indicating prediction transformation
  • a PredictingWeight_Lifting_bitstream (dimension) descriptor is included
  • 1 indicating a lifting transformation
  • a RAHT_bitstream (dimension) descriptor is included
  • 3 indicating a RAHT transformation
  • FixedWeight_Lifting_bitstream Contains a descriptor.
  • a GeometricAttributeCoding_bitstream (dimension) descriptor that transmits the octree-based predicted attribute information and residual attribute information is included.
  • FIG. 45 is a diagram illustrating an embodiment of a syntax structure of the geometry attribute coding bitstream (dimension) descriptor of FIG. 44.
  • the geometry attribute coding bitstream (dimension) descriptor includes a value_res [k] [i] field by repeating a value of a dimension field in a repetition loop repeated by a value of the pointCount field.
  • the value_res field represents residual attribute information (or prediction error attribute information or a prediction error attribute value).
  • the residual attribute information estimated by the octree-based attribute compression unit 40013 is transformed and quantized by the coefficient quantization unit 40008, entropy-encoded by the arithmetic encoding unit 40012, and then transmitted through the value_res field. Take an example.
  • the geometry attribute coding bitstream (dimension) descriptor includes a value_pred [k] [i] field that repeats as much as a dimension field value in a repetition loop repeating as much as a predCount field value.
  • the value_pred field represents predicted attribute information.
  • the attribute information predicted by the octree-based attribute compression unit 40013 is transformed and quantized by a coefficient quantization unit 40008, entropy-encoded by an arithmetic encoding unit 40012, and then transmitted through the value_pred field.
  • attribute_paramter_set() an attribute parameter set according to the present specification.
  • this is signaling information when a geometry/attribute is recursively encoded and decoded as shown in FIGS. 26 to 33 or 38 to 40.
  • the aps_attr_parameter_set_id field represents an identifier (ID) for identifying attribute parameter set information.
  • the aps_seq_parameter_set_id field represents an identifier (ID) for identifying sequence parameter set information.
  • the attr_coding_type field represents an attribute coding type used for attribute coding. Attribute prediction related parameters may be signaled according to the attribute coding type. For example, if the attr_coding_type field value is 0, predicting transform, if it is 1, lifting transform, if it is 2, RAHT transform, and if it is 3, octree-based attribute compression may be represented.
  • pred_level_start field pred_level_end field, num_level_levels field, pred_node_size_log2_minus1 field, pred_type field, parallel_decodable_flag field, attr_inter_layer_dependency_flag field, attr_intra_layer_dependency_flag field, recon_type field, quant_step_size_pred field, quant_step_size_res field, quant_step_chroma_pred field, quant_step_chroma_res field, and transform_type field the attr_coding_type field value This is information signaled when this is 3.
  • the pred_level_start field may indicate a start point of a prediction level.
  • the point at which attribute prediction starts among the depths (the depth level from the root node to the leaf node direction) on the octree structure (generally, the leaf node Depth).
  • the pred_level_end field may indicate an end point of a prediction level.
  • the point at which attribute prediction is terminated generally, the depth level in the direction of the leaf node from the root node
  • Depth the last depth among octree depths to which residual attribute information (residual value) is transmitted may be indicated.
  • the octree depth to which the predicted attribute information is delivered may be reported.
  • the num_pred_levels field represents the number of prediction levels.
  • pred_node_size_log2_minus1 field and the pred_type field will be described with reference to FIG. 41 and will be omitted here to avoid redundant description.
  • the value of the parallel_decodable_flag field indicates that the attribute decoding can be performed independently from the geometry decoding. Independent execution may be defined differently, and as in the present specification, it may mean that attribute decoding can be performed (which can be implemented in parallel), or it may mean that it is performed completely independently.
  • a value of the parallel_decodable_flag field may be 0, meaning that attribute decoding is dependent on geometry decoding. In this case, after the geometry decoding result is generated, attribute decoding may be performed.
  • the receiver may perform geometry/attribute parallel decoding for low-delay/high-speed decoding.
  • a value of the attr_inter_layer_dependency_flag field When a value of the attr_inter_layer_dependency_flag field is 1, it may mean that there is a dependency between depth layers when attribute decoding is performed. Specifically, it may mean that there is a dependency between prediction units in different layers. When a value of the attr_inter_layer_dependency_flag field is 0, it may mean that there is no dependency between depth layers when attribute encoding/decoding is performed. When the value of the attr_inter_layer_dependency_flag field is 0, the receiver may perform geometry/attribute parallel decoding for low-delay/high-speed decoding.
  • a value of the attr_intra_layer_dependency_flag field is 1, it may mean that there is a dependency between nodes within a depth layer when attribute encoding/decoding is performed. Specifically, it may indicate whether there is a dependency between neighboring nodes.
  • a value of the attr_intra_layer_dependency_flag field is 0, it may mean that there is no dependency between nodes within the depth layer when attribute encoding/decoding is performed.
  • the receiver may perform geometry/attribute parallel decoding for low-delay/high-speed decoding.
  • the recon_type field, quant_step_size_pred field, quant_step_size_res field, quant_step_chroma_pred field, quant_step_chroma_res field, and transform_type field are information signaled when the attr_coding_type field value is 3.
  • the description of each field will refer to FIG. 41 and will be omitted here to avoid redundant description.
  • FIG. 47 is a diagram showing another embodiment of a syntax structure of a geometry attribute coding bitstream (dimension) descriptor.
  • the geometry attribute coding bitstream (dimension) descriptor includes a first repetition statement repeated by the number of prediction levels signaled in the attribute parameter set (num_pred_levels field).
  • the first loop statement includes a num_nodes field and a second loop statement repeated by values of the num_nodes field.
  • the second repetition statement includes a third repetition statement repeated by the value of the dimension field.
  • the third loop includes a value_pred [k] [i] [j] field.
  • the third repetition statement may further include a position_index field according to the pred_position_index_present_flag field.
  • the num_nodes field represents the number of nodes according to prediction levels.
  • the value_pred field and the value_res field represent prediction attribute information or residual attribute information (or prediction error attribute information or prediction error attribute value) transmitted to each node.
  • the attribute information predicted by the octree-based attribute compression unit 40013 and/or the estimated residual attribute information are transformed and quantized by the coefficient quantization unit 40008, and entropy-encoded by the arithmetic encoding unit 40012, and then the value field It is assumed that the transmission is transmitted through an embodiment.
  • the position_index field may inform the position of the predicted attribute information. For example, it can tell you the position on the actual XYZ coordinate. In another example, the relative position of XYZ in the prediction unit may be informed. In another example, it may be notified through a predetermined index according to a predetermined order within the prediction unit. In another example, when it is assumed that transmitted information is arranged for each prediction unit, the order in which the corresponding value should be located (for example, the third) may be indicated.
  • predicted attribute information and residual attribute information can be independently delivered, and predicted attribute information is delivered for a prediction level corresponding to the pred_level_end field value, as in the embodiment of the present specification, and corresponds to the previous prediction level.
  • Recursive attribute information is transmitted to a node to perform recursive estimation of attribute information of each prediction level. In this case, it is possible to increase bit efficiency by reducing the number of transmitted information.
  • the transmission system may compress attribute information based on a small amount of computation.
  • the present specification may have a high possibility of application in a transmission system requiring low-delay.
  • the storage space of the transmission system can be supported through a single bitstream instead of generating or storing independent compression information suitable for each decoder performance. And it can be an advantage in terms of bit efficiency.
  • results may be output as shown in FIG. 48 according to the performance of the receiving system for attribute decoding and reconfiguration or system requirements.
  • an attribute of each level that has been decoded or reconstructed may be used as an attribute value that matches an octree node of the corresponding level.
  • the output attributes are c00, c01, ... . , c32, c33.
  • the output attribute is c' It becomes '00, c''01, c''10, c''11.
  • FIG. 49 is a diagram illustrating embodiments when different levels of geometry are output according to the performance of a receiving system.
  • the receiving system may select and output one of the steps of FIG. 49 according to the performance of the receiving system through the signaling information given through the present specification.
  • 50 is a diagram illustrating embodiments when different levels of attributes are output according to performance of a receiving system.
  • the resolution can be selectively outputted for attributes as well.
  • the attribute information is selectively output, it can be seen that the detail of the attribute gradually increases from right to left as shown in FIG. 50.
  • the receiving system may select and output an attribute having the same level as the level selected from the geometry of FIG. 49 or details corresponding thereto.
  • the attribute may be matched with an octree node indicated by the geometry, or the attribute of the position of the actually occupied leaf node may be matched.
  • Each of the above-described parts, modules or units may be software, processor, or hardware parts that execute successive processes stored in a memory (or storage unit). Each of the steps described in the above-described embodiment may be performed by processor, software, and hardware parts. Each module/block/unit described in the above-described embodiment may operate as a processor, software, or hardware. In addition, the methods suggested by the embodiments may be executed as code. This code can be written to a storage medium that can be read by the processor, and thus can be read by a processor provided by the apparatus.
  • the apparatus and method according to the embodiments are not limitedly applicable to the configuration and method of the described embodiments as described above, but the embodiments are all or part of each of the embodiments selectively combined so that various modifications can be made. It can also be configured.
  • Various components of the apparatus of the embodiments may be implemented by hardware, software, firmware, or a combination thereof.
  • Various components of the embodiments may be implemented with one chip, for example, one hardware circuit.
  • Each of the components according to the embodiments may be implemented as separate chips.
  • At least one or more of the components of the device according to the embodiments may be composed of one or more processors capable of executing one or more programs, and one or more programs may be operated/ It may include instructions for performing or performing any one or more operations/methods of the methods.
  • Executable instructions for performing the method/operations of the apparatus according to the embodiments may be stored in a non-transitory CRM or other computer program products configured for execution by one or more processors, or may be stored in one or more It may be stored in a temporary CRM or other computer program products configured for execution by the processors.
  • the memory according to the embodiments may be used as a concept including not only volatile memory (for example, RAM, etc.) but also nonvolatile memory, flash memory, PROM, and the like.
  • it may be implemented in the form of a carrier wave such as transmission through the Internet.
  • the recording medium readable by the processor may be distributed over a computer system connected through a network, so that code readable by the processor may be stored and executed in a distributed manner.
  • Various elements of the embodiments may be performed by hardware, software, firmware, or a combination thereof.
  • Various elements of the embodiments may be implemented on a single chip such as a hardware circuit.
  • the embodiments may optionally be performed on individual chips.
  • at least one of the elements of the embodiments may be executed in one or more processors including instructions for performing operations according to the embodiments.
  • first and second are used to describe various elements of the embodiments. These terms do not limit the interpretation of the elements of the embodiments. These terms are used to distinguish between one element and another.
  • a first user input signal may be referred to as a second user input signal.
  • the second user input signal may be referred to as a first user input signal.
  • Both the first user input signal and the second user input signal are user input signals, and do not mean the same user input signals unless clearly indicated in context.
  • Conditional expressions such as when, when, and when used to describe the embodiments are not limited to an optional case. When a specific condition is satisfied, it is intended to perform a related operation in response to a specific condition or to interpret the related definition.

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Abstract

실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 전송 방법은, 포인트 클라우드 데이터를 획득하는 단계, 상기 포인트 클라우드 데이터에 포함된 지오메트리 정보를 인코딩하는 단계, 상기 포인트 클라우드 데이터에 포함된 어트리뷰트 정보를 인코딩하는 단계, 및 상기 인코딩된 지오메트리 정보와 상기 인코딩된 어트리뷰트 정보를 전송하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

포인트 클라우드 데이터 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 포인트 클라우드 데이터 수신 장치 및 포인트 클라우드 데이터 수신 방법
실시예들은 포인트 클라우드 콘텐트(Point Cloud Content)를 처리하는 방법 및 장치에 대한 것이다.
포인트 클라우드 콘텐트는 3차원 공간을 표현하는 좌표계에 속한 점(포인트)들의 집합인 포인트 클라우드로 표현되는 콘텐트이다. 포인트 클라우드 콘텐트는3차원으로 이루어진 미디어를 표현할 수 있으며, VR (Virtual Reality, 가상현실), AR (Augmented Reality, 증강현실), MR (Mixed Reality, 혼합현실), XR (Extended Reality), 및 자율 주행 서비스 등의 다양한 서비스를 제공하기 위해 사용된다. 하지만 포인트 클라우드 콘텐트를 표현하기 위해서는 수만개에서 수십만개의 포인트 데이터가 필요하다. 따라서 방대한 양의 포인트 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 방법이 요구된다.
즉, 포인트 클라우드의 데이터를 전송하고 수신하기 위해서 많은 처리량이 요구되는 문제점이 있다. 그래서, 포인트 클라우드 데이터를 전송하고 수신하는 과정에서 압축을 위한 인코딩/압축 해제를 위한 디코딩을 수행하는데, 포인트 클라우드 데이터의 크기가 크기 때문에 연산이 복잡하고 시간이 많이 소요되는 문제가 있다.
실시예들에 따른 기술적 과제는, 전술한 문제점 등을 해결하기 위해서, 포인트 클라우드를 효율적으로 송수신하기 위한 포인트 클라우드 데이터 전송 장치, 전송 방법, 포인트 클라우드 데이터 수신 장치 및 수신 방법을 제공하는데 있다.
실시예들에 따른 기술적 과제는, 지연시간(latency) 및 인코딩/디코딩 복잡도를 해결하기 위한 포인트 클라우드 데이터 전송 장치, 전송 방법, 포인트 클라우드 데이터 수신 장치 및 수신 방법을 제공하는데 있다.
실시예들에 따른 기술적 과제는, 지오메트리-포인트 클라우드 압축(Geometry - point cloud compression, G-PCC)의 어트리뷰트 정보(attribute)의 인코딩 기술을 개선하여 포인트 클라우드의 압축 성능 향상시키는 데이터 전송 장치, 전송 방법, 포인트 클라우드 데이터 수신 장치 및 수신 방법을 제공하는데 있다.
실시예들에 따른 기술적 과제는, 포인트 클라우드 데이터의 지오메트리 상에서 구조적으로 인접한 어트리뷰트 간 유사성을 어트리뷰트 예측에 이용하여 어트리뷰트 정보의 인코딩 및 디코딩을 수행함으로써, 지연시간(latency) 및 인코딩/디코딩 복잡도를 해결하는 포인트 클라우드 데이터 전송 장치, 전송 방법, 포인트 클라우드 데이터 수신 장치 및 수신 방법을 제공하는데 있다.
다만, 전술한 기술적 과제만으로 제한되는 것은 아니고, 본 문서 전체 내용에 기초하여 당업자가 유추할 수 있는 다른 기술적 과제로 실시예들의 권리범위가 확장될 수 있다.
상술한 목적 및 다른 이점을 달성하기 위해서 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 전송 방법은 포인트 클라우드 데이터를 획득하는 단계, 상기 포인트 클라우드 데이터에 포함된 지오메트리 정보를 인코딩하는 단계, 상기 포인트 클라우드 데이터에 포함된 어트리뷰트 정보를 인코딩하는 단계, 및 상기 인코딩된 지오메트리 정보와 상기 인코딩된 어트리뷰트 정보를 전송하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 지오메트리 정보를 인코딩하는 단계는 상기 지오메트리 정보를 양자화하는 단계, 상기 양자화된 지오메트리 정보를 기반으로 8진 트리 구조를 갖는 옥트리 구조를 생성하는 단계, 상기 옥트리 구조를 근사화하는 단계, 상기 생성된 옥트리 구조와 상기 근사화된 옥트리 구조를 기반으로 지오메트리 정보를 재구성하는 단계, 및 상기 생성된 옥트리 구조 또는 상기 근사화된 옥트리 구조의 occupancy 코드들을 엔트로피 인코딩하여 지오메트리 비트스트림을 출력하는 단계를 포함하는 것을 일 실시예로 한다.
상기 어트리뷰트 정보를 인코딩하는 단계는 상기 옥트리 구조와 상기 어트리뷰트 정보를 기반으로 상기 옥트리 구조의 시작 예측 레벨부터 종료 예측 레벨까지 재귀적으로 인코딩할 노드의 이웃 노드들을 검출하고, 검출된 이웃 노드들을 기반으로 어트리뷰트 정보를 예측하고 잔여 어트리뷰트 정보를 추정한 후 상기 종료 예측 레벨의 예측된 어트리뷰트 정보와 상기 종료 예측 레벨의 이전 예측 레벨들의 잔여 어트리뷰트 정보를 출력하는 단계, 상기 출력되는 예측된 어트리뷰트 정보와 상기 출력되는 잔여 어트리뷰트 정보를 양자화 계수를 기반으로 양자화하는 단계, 및 상기 양자화된 예측된 어트리뷰트 정보와 상기 양자화된 추정된 잔여 어트리뷰트 정보를 엔트로피 인코딩하여 어트리뷰트 비트스트림을 전송하는 단계를 포함하는 것을 일 실시예로 한다.
상기 어트리뷰트 비트스트림은 시그널링 정보를 더 포함하고, 상기 시그널링 정보는 상기 옥트리 구조의 시작 예측 레벨을 식별하기 위한 정보, 상기 옥트리 구조의 종료 예측 레벨을 식별하기 위한 정보, 및 예측 레벨들의 개수를 식별하기 위한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 일 실시예로 한다.
상기 옥트리 구조의 시작 예측 레벨은 상기 옥트리 구조의 최하위 레이어에 해당하는 리프 노드 레벨이고, 상기 옥트리 구조의 종료 예측 레벨은 상기 옥트리 구조의 최상위 레이어에 해당하는 루트 노드인 것을 일 실시예로 한다.
상기 인코딩할 노드의 이웃 노드들은 동일한 예측된 어트리뷰트 정보를 갖도록 하는 것을 일 실시예로 한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 전송 장치는 포인트 클라우드 데이터를 획득하는 획득부, 상기 포인트 클라우드 데이터에 포함된 지오메트리 정보를 인코딩하는 지오메트리 인코딩부, 상기 포인트 클라우드 데이터에 포함된 어트리뷰트 정보를 인코딩하는 어트리뷰트 인코딩부, 및 상기 인코딩된 지오메트리 정보와 상기 인코딩된 어트리뷰트 정보를 전송하는 트랜스미터를 포함할 수 있다.
상기 지오메트리 인코딩부는 상기 지오메트리 정보를 양자화하는 양자화부;
상기 양자화된 지오메트리 정보를 기반으로 8진 트리 구조를 갖는 옥트리 구조를 생성하는 옥트리 분석부, 상기 옥트리 구조를 근사화하는 근사화 분석부, 상기 생성된 옥트리 구조와 상기 근사화된 옥트리 구조를 기반으로 지오메트리 정보를 재구성하는 지오메트리 재구성부, 및 상기 생성된 옥트리 구조 또는 상기 근사화된 옥트리 구조의 occupancy 코드들을 엔트로피 인코딩하여 지오메트리 비트스트림을 출력하는 아리스메틱 인코딩부를 포함하는 것을 일 실시예로 한다.
상기 어트리뷰트 인코딩부는 상기 옥트리 구조와 상기 어트리뷰트 정보를 기반으로 상기 옥트리 구조의 시작 예측 레벨부터 종료 예측 레벨까지 재귀적으로 인코딩할 노드의 이웃 노드들을 검출하고, 검출된 이웃 노드들을 기반으로 어트리뷰트 정보를 예측하고 잔여 어트리뷰트 정보를 추정한 후 상기 종료 예측 레벨의 예측된 어트리뷰트 정보와 상기 종료 예측 레벨의 이전 예측 레벨들의 잔여 어트리뷰트 정보를 출력하는 어트리뷰트 압축부, 상기 출력되는 예측된 어트리뷰트 정보와 상기 출력되는 잔여 어트리뷰트 정보를 양자화 계수를 기반으로 양자화하는 양자화부, 및 상기 양자화된 예측된 어트리뷰트 정보와 상기 양자화된 추정된 잔여 어트리뷰트 정보를 엔트로피 인코딩하여 어트리뷰트 비트스트림을 전송하는 아리스메틱 인코딩부를 포함하는 것을 일 실시예로 한다.
상기 어트리뷰트 비트스트림은 시그널링 정보를 더 포함하고, 상기 시그널링 정보는 상기 옥트리 구조의 시작 예측 레벨을 식별하기 위한 정보, 상기 옥트리 구조의 종료 예측 레벨을 식별하기 위한 정보, 및 예측 레벨들의 개수를 식별하기 위한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 일 실시예로 한다.
상기 옥트리 구조의 시작 예측 레벨은 상기 옥트리 구조의 최하위 레이어에 해당하는 리프 노드 레벨이고, 상기 옥트리 구조의 종료 예측 레벨은 상기 옥트리 구조의 최상위 레이어에 해당하는 루트 노드인 것을 일 실시예로 한다.
상기 인코딩할 노드의 이웃 노드들은 동일한 예측된 어트리뷰트 정보를 갖도록 하는 것을 일 실시예로 한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법은 포인트 클라우드 데이터 및 시그널링 정보를 수신하는 단계, 상기 포인트 클라우드 데이터에 포함된 지오메트리 정보를 디코딩하는 단계, 상기 포인트 클라우드 데이터에 포함된 어트리뷰트 정보를 디코딩하는 단계, 및 상기 디코딩된 지오메트리 정보와 상기 디코딩된 어트리뷰트 정보를 프로세싱하여 렌더링하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 지오메트리 정보를 디코딩하는 단계는 상기 지오메트리 정보에 포함된 occupancy 코드를 기반으로 옥트리 구조를 재생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 어트리뷰트 정보를 디코딩하는 단계는 상기 옥트리 구조의 종료 예측 레벨의 예측된 어트리뷰트 정보, 그리고 상기 옥트리 구조의 종료 예측 레벨의 이전 예측 레벨들의 잔여 어트리뷰트 정보를 기반으로 상기 옥트리 구조의 종료 예측 레벨부터 시작 예측 레벨까지 재귀적으로 디코딩할 노드의 이웃 노드들을 검출하고, 검출된 이웃 노드들을 기반으로 예측된 어트리뷰트 정보와 해당 예측 레벨의 잔여 어트리뷰트 정보를 이용하여 해당 레벨의 어트리뷰트 정보를 복원하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 시그널링 정보는 상기 옥트리 구조의 시작 예측 레벨을 식별하기 위한 정보, 상기 옥트리 구조의 종료 예측 레벨을 식별하기 위한 정보, 및 예측 레벨들의 개수를 식별하기 위한 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치는 포인트 클라우드 데이터 및 시그널링 정보를 수신하는 리시버, 상기 포인트 클라우드 데이터에 포함된 지오메트리 정보를 디코딩하는 지오메트리 디코딩부, 상기 포인트 클라우드 데이터에 포함된 어트리뷰트 정보를 디코딩하는 어트리뷰트 디코딩부, 및 상기 디코딩된 지오메트리 정보와 상기 디코딩된 어트리뷰트 정보를 프로세싱하여 렌더링하는 렌더러를 포함할 수 있다.
상기 지오메트리 디코딩부는 상기 지오메트리 정보에 포함된 occupancy 코드를 기반으로 옥트리 구조를 재생성하고, 상기 어트리뷰트 디코딩부는 상기 옥트리 구조의 종료 예측 레벨의 예측된 어트리뷰트 정보, 그리고 상기 옥트리 구조의 종료 예측 레벨의 이전 예측 레벨들의 잔여 어트리뷰트 정보를 기반으로 상기 옥트리 구조의 종료 예측 레벨부터 시작 예측 레벨까지 재귀적으로 디코딩할 노드의 이웃 노드들을 검출하고, 검출된 이웃 노드들을 기반으로 예측된 어트리뷰트 정보와 해당 예측 레벨의 잔여 어트리뷰트 정보를 이용하여 해당 레벨의 어트리뷰트 정보를 복원하는 것을 일 실시예로 한다.
상기 시그널링 정보는 상기 옥트리 구조의 시작 예측 레벨을 식별하기 위한 정보, 상기 옥트리 구조의 종료 예측 레벨을 식별하기 위한 정보, 및 예측 레벨들의 개수를 식별하기 위한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 것을 일 실시예로 한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 수신 방법, 수신 장치는 퀄리티 있는 포인트 클라우드 서비스를 제공할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 수신 방법, 수신 장치는 다양한 비디오 코덱 방식을 달성할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 수신 방법, 수신 장치는 자율주행 서비스 등 범용적인 포인트 클라우드 콘텐츠를 제공할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 수신 방법, 수신 장치는 지오메트리 상에서 구조적으로 인접한 어트리뷰트 간 유사성을 어트리뷰트 예측에 사용하여 전송 디바이스에서는 포인트 클라우드의 어트리뷰트를 압축하고 수신 디바이스에서는 포인트 클라우드의 어트리뷰트를 압축 해제함으로써, 예측된 어트리뷰트에 대해 지오메트리 구조에서 연관성이 높은 어트리뷰트 간의 유사성이 효과적으로 제거되도록 한다. 특히, RAHT 변환이나 LOD/리프팅 변환을 사용하여 어트리뷰트를 압축하는 경우보다 연산 복잡도를 줄이고 지오메트리 디코딩에 대한 의존성을 줄일 수 있어서 디코딩 속도가 빨라지는 효과가 있다.
특히, 본 명세서를 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 압축하는 경우 송신측에서는 적은 연산량을 바탕으로 어트리뷰트 정보를 압축할 수 있으며, low-delay가 요구되는 송신 시스템에서 활용 가능성이 높다. 또한 다양한 성능의 디코더를 대상으로 어트리뷰트 정보를 압축하는 경우, 각각의 디코더 성능에 맞는 독립된 압축 정보를 생성하거나 저장하는 대신 하나의 비트스트림을 통해 다양한 성능의 수신기를 지원할 수 있기 떄문에 송신측의 저장 공간 및 비트 효율 측면에서도 장점이 있다.
또한 본 명세서를 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 전달 받는 경우 수신측에서는 적은 연산량으로 지오메트리 디코딩과 동시에 어트리뷰트 정보를 복원 함으로써 low-delay가 요구되는 송/수신 시스템에서 사용 가능한 효과가 있다. 이에 더하여, 어트리뷰트 정보의 출력 레벨을 선택하는 경우, 저소비 전력(low computational power)을 갖는 수신기에서도 해당 수신기의 성능에 맞는 어트리뷰트 정보를 지연없이 출력할 수 있는 장점이 있다. 예를 들어 어트리뷰트 디코딩하여 재구성하는 과정에서 수신기의 성능 혹은 시스템의 요구사항에 따라 서로 다른 결과를 출력할 수 있으며, 이때 디코딩되거나 재구성된 각 레벨의 어트리뷰트는 해당 레벨의 옥트리 노드와 매칭되는 어트리뷰트 값으로 사용될 수 있다.
도면은 실시예들을 더욱 이해하기 위해서 포함되며, 도면은 실시예들에 관련된 설명과 함께 실시예들을 나타낸다.
도 1은 실시예들에 따른 포인트 클라우드(Point Cloud) 콘텐츠 제공을 위한 시스템을 나타낸다.
도 2는 실시예들에 따른 Point Cloud 콘텐츠 제공을 위한 과정을 나타낸다.
도 3은 실시예들에 따른 Point Cloud 캡처 장비 배열 구성을 나타낸다.
도 4는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(Point Cloud Video Encoder)를 나타낸다.
도 5는 실시예들에 따른 3차원 공간상의 복셀을 나타낸다.
도 6은 실시예들에 따른 옥트리와 occupancy 코드의 예시를 나타낸다.
도 7은 실시예들에 따른 이웃 노드 패턴의 예시를 나타낸다.
도 8은 실시예들에 따른 LOD별 Point Cloud 콘텐츠의 Point 구성의 예시를 나타낸다.
도 9는 실시예들에 따른 LOD별 Point Cloud 콘텐츠의 Point 구성의 예시를 나타낸다.
도 10은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 디코더(Point Cloud Video Decoder)의 블록 다이어그램(block diagram) 예시를 나타낸다.
도 11은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 디코더(Point Cloud Video Decoder)의 예시를 나타낸다.
도 12는 실시예들에 따른 송신기의 Point Cloud 비디오 인코딩을 위한 구성요소를 나타낸다.
도 13은 실시예들에 따른 수신기의 Point Cloud 비디오 디코딩을 위한 구성요소를 나타낸다.
도 14는 실시예들에 따른 G-PCC 기반 point cloud 데이터 저장 및 스트리밍을 위한 아키텍쳐를 나타낸다.
도 15는 실시예들에 따른 point cloud 데이터 저장 및 전송을 나타낸다.
도 16은 실시예들에 따른 point cloud 데이터 수신 장치를 나타낸다.
도 17은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 방법/장치와 연동 가능한 구조의 예시를 나타낸다.
도 18은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더의 다른 예시를 보인 구성 블록도이다.
도 19는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 디코더의 다른 예시를 보인 구성 블록도이다.
도 20은 실시예들에 따른 옥트리 기반 어트리뷰트 압축부의 예시를 보인 구성 블록도이다.
도 21의 (a) 내지 (c)는 실시예들에 따른 옥트리 구조에 어트리뷰트를 매핑하는 예시를 보인 흐름도이다.
도 22의 (a) 내지 (e)는 실시예들에 따른 송신측에서 옥트리 기반으로 어트리뷰트 정보를 예측하고 잔여 어트리뷰트를 추정하는 예시를 보인 도면이다.
도 23의 (a), (b)는 실시예들에 따른 송신측에서 옥트리 기반으로 어트리뷰트 정보를 예측하고 잔여 어트리뷰트를 추정하는 예시를 보인 도면이다.
도 24는 실시예들에 따른 옥트리 기반 어트리뷰트 압축 해제부의 예시를 보인 구성 블록도이다.
도 25의 (a), (b)는 실시예들에 따른 옥트리 기반으로 어트리뷰트 정보를 복원하는 예시들을 보인 도면이다.
도 26은 실시예들에 따른 옥트리 기반 어트리뷰트 압축부의 다른 예시를 보인 구성 블록도이다.
도 27은 실시예들에 따른 옥트리 기반 어트리뷰트 압축 방법의 다른 예시를 보인 흐름도이다.
도 28의 (a) 내지 (f)는 실시예들에 따른 송신측에서 옥트리 기반으로 어트리뷰트 정보를 예측하고 잔여 어트리뷰트를 추정하는 예시들을 보인 도면이다.
도 29의 (a), (b)는 실시예들에 따른 송신측에서 옥트리 기반으로 어트리뷰트 정보를 예측하고 잔여 어트리뷰트를 추정하는 예시들을 보인 도면이다.
도 30은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 디코더의 다른 예시를 보인 구성 블록도이다.
도 31은 실시예들에 따른 옥트리 기반 어트리뷰트 압축 해제부의 예시를 보인 구성 블록도이다.
도 32의 (a) 내지 (f)는 실시예들에 따른 옥트리 기반으로 어트리뷰트 정보를 복원하는 예시들을 보인 도면이다.
도 33의 (a), (b)는 실시예들에 따른 옥트리 기반으로 어트리뷰트 정보를 복원하는 예시들을 보인 도면이다.
도 34는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코딩 방법의 예시를 보인 흐름도이다.
도 35는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 디코딩 방법의 예시를 보인 흐름도이다.
도 36은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 디코더의 지오메트리 디코딩 및 어트리뷰트 디코딩 방법의 예시를 보인 흐름도이다.
도 37은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 디코더의 지오메트리 디코딩 및 어트리뷰트 디코딩 방법의 예시를 보인 흐름도이다.
도 38의 (a), (b)는 실시예들에 따른 옥트리 기반으로 어트리뷰트 정보를 복원하는 예시들을 보인 도면이다.
도 39의 (a), (b)는 실시예들에 따른 옥트리 기반으로 어트리뷰트 정보를 복원하는 예시들을 보인 도면이다.
도 40의 (a), (b)는 실시예들에 따른 옥트리 기반으로 어트리뷰트 정보를 복원하는 예시들을 보인 도면이다.
도 41은 실시예들에 따른 어트리뷰트 파라미터 셋(attribute_paramter_set())의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 42는 실시예들에 따른 제너럴 어트리뷰트 비트스트림(general_attribute_bitstream())의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 43은 실시예들에 따른 어트리뷰트 슬라이스 헤더(attribute_slice_header())의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 44는 실시예들에 따른 어트리뷰트 슬라이스 데이터(attribute_slice_data())의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 45는 실시예들에 따른 지오메트리 어트리뷰트 코딩 비트스트림 (GeometricAttributeCoding_bitstream (dimension)) 디스크립터의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 46은 실시예들에 따른 어트리뷰트 파라미터 셋(attribute_paramter_set())의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 47은 실시예들에 따른 지오메트리 어트리뷰트 코딩 비트스트림 (GeometricAttributeCoding_bitstream (dimension)) 디스크립터의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 48은 실시예들에 따른 옥트리 기반으로 어트리뷰트 정보를 복원하는 예시를 보인 도면이다.
도 49는 실시예들에 따른 서로 다른 레벨의 지오메트리를 출력할 때의 예시를 보인 도면이다.
도 50은 실시예들에 따른 서로 다른 레벨의 어트리뷰트를 출력할 때의 예시를 보인 도면이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 하기의 실시예들은 본 발명을 구체화하기 위한 것일 뿐 본 발명의 권리 범위를 제한하거나 한정하는 것이 아님은 물론이다. 본 발명의 상세한 설명 및 실시예들로부터 본 발명이 속하는 기술 분야의 전문가가 용이하게 유추할 수 있는 것은 본 발명의 권리 범위에 속하는 것으로 해석된다.
본 명세서의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 안되며, 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.
바람직한 실시예들에 대해 구체적으로 설명하되, 그 예는 첨부된 도면에 나타낸다. 첨부된 도면을 참조한 아래의 상세한 설명은 구현될 수 있는 실시예들만을 나타내기보다는 바람직한 실시예들을 설명하기 위한 것이다. 이하에서는 본 발명에 대한 철저한 이해를 제공하기 위해 세부 사항을 포함하여 설명한다. 그러나 본 발명이 이러한 세부 사항 없이 실행될 수 있다는 것은 당업자에게 자명하다. 본 명세서에서 사용되는 대부분의 용어는 해당 분야에서 널리 사용되는 일반적인 것들에서 선택되지만, 일부 용어는 출원인에 의해 임의로 선택되며 그 의미는 필요에 따라 다음 설명에서 자세히 서술한다. 따라서 본 발명은 용어의 단순한 명칭이나 의미가 아닌 용어의 의도된 의미에 근거하여 이해되어야 한다. 또한 이하의 도면들 및 상세한 설명은 구체적으로 기술된 실시예들에만 국한되어 해석되지 않고, 도면 및 상세한 설명에 기재된 실시예들과 균등하거나, 대체 가능한 것들까지 포함하는 것으로 해석되어야만 한다.
도 1은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 예시를 나타낸다.
도 1에 도시된 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 전송 장치(transmission device)(10000) 및 수신 장치(reception device)(10004)를 포함할 수 있다. 전송 장치(10000) 및 수신 장치(10004)는 포인트 클라우드 데이터를 송수신하기 위해 유무선 통신 가능하다.
실시예들에 따른 전송 장치(10000)는 포인트 클라우드 비디오(또는 포인트 클라우드 콘텐트)를 확보하고 처리하여 전송할 수 있다. 실시예들에 따라, 전송 장치(10000)는 고정국(fixed station), BTS(base transceiver system), 네트워크, AI(Ariticial Intelligence) 기기 및/또는 시스템, 로봇, AR/VR/XR 기기 및/또는 서버 등을 포함할 수 있다. 또한 실시예들에 따라 전송 장치(10000)는 무선 접속 기술(예, 5G NR(New RAT), LTE(Long Term Evolution))을 이용하여, 기지국 및/또는 다른 무선 기기와 통신을 수행하는 기기, 로봇, 차량, AR/VR/XR 기기, 휴대기기, 가전, IoT(Internet of Thing)기기, AI 기기/서버 등을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 전송 장치(10000)는 포인트 클라우드 비디오 획득부(Point Cloud Video Acquisition unit, 10001), 포인트 클라우드 비디오 인코더(Point Cloud Video Encoder, 10002) 및/또는 트랜스미터(Transmitter (or Communication module), 10003)를 포함한다
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 획득부(10001)는 캡쳐, 합성 또는 생성 등의 처리 과정을 통해 포인트 클라우드 비디오를 획득한다. 포인트 클라우드 비디오는 3차원 공간에 위치한 포인트들의 집합인 포인트 클라우드로 표현되는 포인트 클라우드 콘텐트로서, 포인트 클라우드 비디오 데이터 등으로 호칭될 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오는 하나 또는 그 이상의 프레임들을 포함할 수 있다. 하나의 프레임은 정지 영상/픽쳐를 나타낸다. 따라서 포인트 클라우드 비디오는 포인트 클라우드 영상/프레임/픽처를 포함할 수 있으며, 포인트 클라우드 영상, 프레임 및 픽처 중 어느 하나로 호칭될 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)는 확보된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 인코딩한다. 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)는 포인트 클라우드 컴프레션(Point Cloud Compression) 코딩을 기반으로 포인트 클라우드 비디오 데이터를 인코딩할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 컴프레션 코딩은 G-PCC(Geometry-based Point Cloud Compression) 코딩 및/또는 V-PCC(Video based Point Cloud Compression) 코딩 또는 차세대 코딩을 포함할 수 있다. 또한 실시예들에 따른 포인트 클라우드 컴프레션 코딩은 상술한 실시예에 국한되는 것은 아니다. 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)는 인코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 포함하는 비트스트림을 출력할 수 있다. 비트스트림은 인코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터뿐만 아니라, 포인트 클라우드 비디오 데이터의 인코딩과 관련된 시그널링 정보를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 트랜스미터(10003)는 인코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 포함하는 비트스트림을 전송한다. 실시예들에 따른 비트스트림은 파일 또는 세그먼트(예를 들면 스트리밍 세그먼트) 등으로 인캡슐레이션되어 방송망 및/또는 브로드밴드 망등의 다양한 네트워크를 통해 전송된다. 도면에 도시되지 않았으나, 전송 장치(10000)는 인캡슐레이션 동작을 수행하는 인캡슐레이션부(또는 인캡슐레이션 모듈)을 포함할 수 있다. 또한 실시예들에 따라 인캡슐레이션부는 트랜스미터(10003)에 포함될 수 있다. 실시예들에 따라 파일 또는 세그먼트는 네트워크를 통해 수신 장치(10004)로 전송되거나, 디지털 저장매체(예를 들면 USB, SD, CD, DVD, 블루레이, HDD, SSD 등)에 저장될 수 있다. 실시예들에 따른 트랜스미터(10003)는 수신 장치(10004) (또는 리시버(Receiver, 10005))와 4G, 5G, 6G 등의 네트워크를 통해 유/무선 통신 가능하다. 또한 트랜스미터(10003)는 네트워크 시스템(예를 들면 4G, 5G, 6G 등의 통신 네트워크 시스템)에 따라 필요한 데이터 처리 동작을 수행할 수 있다. 또한 전송 장치(10000)는 온 디맨드(On Demand) 방식에 따라 인캡슐레이션된 데이터를 전송할 수도 있다.
실시예들에 따른 수신 장치(10004)는 리시버(Receiver, 10005), 포인트 클라우드 비디오 디코더(Point Cloud Video Decoder, 10006) 및/또는 렌더러(Renderer, 10007)를 포함한다. 실시예들에 따라 수신 장치(10004)는 무선 접속 기술(예, 5G NR(New RAT), LTE(Long Term Evolution))을 이용하여, 기지국 및/또는 다른 무선 기기와 통신을 수행하는 기기, 로봇, 차량, AR/VR/XR 기기, 휴대기기, 가전, IoT(Internet of Thing)기기, AI 기기/서버 등을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 리시버(10005)는 포인트 클라우드 비디오 데이터를 포함하는 비트스트림 또는 비트스트림이 인캡슐레이션된 파일/세그먼트 등을 네트워크 또는 저장매체로부터 수신한다. 리시버(10005)는 네트워크 시스템(예를 들면 4G, 5G, 6G 등의 통신 네트워크 시스템)에 따라 필요한 데이터 처리 동작을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 리시버(10005)는 수신한 파일/세그먼트를 디캡슐레이션하여 비트스트림을 출력할수 있다. 또한 실시예들에 따라 리시버(10005)는 디캡슐레이션 동작을 수행하기 위한 디캡슐레이션부(또는 디캡슐레이션 모듈)을 포함할 수 있다. 또한 디캡슐레이션부는 리시버(10005)와 별개의 엘레멘트(또는 컴포넌트)로 구현될 수 있다.
포인트 클라우드 비디오 디코더(10006)는 포인트 클라우드 비디오 데이터를 포함하는 비트스트림을 디코딩한다. 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006)는 포인트 클라우드 비디오 데이터가 인코딩된 방식에 따라 디코딩할 수 있다(예를 들면 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)의 동작의 역과정). 따라서 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006)는 포인트 클라우드 컴프레션의 역과정인 포인트 클라우드 디컴프레션 코딩을 수행하여 포인트 클라우드 비디오 데이터를 디코딩할 수 있다. 포인트 클라우드 디컴프레션 코딩은 G-PCC 코딩을 포함한다.
렌더러(10007)는 디코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 렌더링한다. 렌더러(10007)는 포인트 클라우드 비디오 데이터 뿐만 아니라 오디오 데이터도 렌더링하여 포인트 클라우드 콘텐트를 출력할 수 있다. 실시예들에 따라 렌더러(10007)는 포인트 클라우드 콘텐트를 디스플레이하기 위한 디스플레이를 포함할 수 있다. 실시예들에 따라 디스플레이는 렌더러(10007)에 포함되지 않고 별도의 디바이스 또는 컴포넌트로 구현될 수 있다.
도면에 점선으로 표시된 화살표는 수신 장치(10004)에서 획득한 피드백 정보(feedback information)의 전송 경로를 나타낸다. 피드백 정보는 포인트 클라우드 콘텐트를 소비하는 사용자와의 인터랙티비를 반영하기 위한 정보로서, 사용자의 정보(예를 들면 헤드 오리엔테이션 정보), 뷰포트(Viewport) 정보 등)을 포함한다. 특히 포인트 클라우드 콘텐트가 사용자와의 상호작용이 필요한 서비스(예를 들면 자율주행 서비스 등)를 위한 콘텐트인 경우, 피드백 정보는 콘텐트 송신측(예를 들면 전송 장치(10000)) 및/또는 서비스 프로바이더에게 전달될 수 있다. 실시예들에 따라 피드백 정보는 전송 장치(10000) 뿐만 아니라 수신 장치(10004)에서도 사용될 수 있으며, 제공되지 않을 수도 있다.
실시예들에 따른 헤드 오리엔테이션 정보는 사용자의 머리 위치, 방향, 각도, 움직임 등에 대한 정보이다. 실시예들에 따른 수신 장치(10004)는 헤드 오리엔테이션 정보를 기반으로 뷰포트 정보를 계산할 수 있다. 뷰포트 정보는 사용자가 바라보고 있는 포인트 클라우드 비디오의 영역에 대한 정보이다. 시점(viewpoint)은 사용자가 포인트 클라우드 비디오를 보고 있는 점으로 뷰포트 영역의 정중앙 지점을 의미할 수 있다. 즉, 뷰포트는 시점을 중심으로 한 영역으로서, 영역의 크기, 형태 등은 FOV(Field Of View) 에 의해 결정될 수 있다. 따라서 수신 장치(10004)는 헤드 오리엔테이션 정보 외에 장치가 지원하는 수직(vertical) 혹은 수평(horizontal) FOV 등을 기반으로 뷰포트 정보를 추출할 수 있다. 또한 수신 장치(10004)는 게이즈 분석 (Gaze Analysis) 등을 수행하여 사용자의 포인트 클라우드 소비 방식, 사용자가 응시하는 포인트 클라우 비디오 영역, 응시 시간 등을 확인한다. 실시예들에 따라 수신 장치(10004)는 게이즈 분석 결과를 포함하는 피드백 정보를 송신 장치(10000)로 전송할 수 있다. 실시예들에 따른 피드백 정보는 렌더링 및/또는 디스플레이 과정에서 획득될 수 있다. 실시예들에 따른 피드백 정보는 수신 장치(10004)에 포함된 하나 또는 그 이상의 센서들에 의해 확보될 수 있다. 또한 실시예들에 따라 피드백 정보는 렌더러(10007) 또는 별도의 외부 엘레멘트(또는 디바이스, 컴포넌트 등)에 의해 확보될 수 있다. 도1의 점선은 렌더러(10007)에서 확보한 피드백 정보의 전달 과정을 나타낸다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 피드백 정보를 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 처리(인코딩/디코딩)할 수 있다. 따라서 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006)는 피드백 정보를 기반으로 디코딩 동작을 수행할 수 있다. 또한 수신 장치(10004)는 피드백 정보를 전송 장치(10000)로 전송할 수 있다. 전송 장치(10000)(또는 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002))는 피드백 정보를 기반으로 인코딩 동작을 수행할 수 있다. 따라서 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 모든 포인트 클라우드 데이터를 처리(인코딩/디코딩)하지 않고, 피드백 정보를 기반으로 필요한 데이터(예를 들면 사용자의 헤드 위치에 대응하는 포인트 클라우드 데이터)를 효율적으로 처리하고, 사용자에게 포인트 클라우드 콘텐트를 제공할 수 있다.
실시예들에 따라, 전송 장치(10000)는 인코더, 전송 디바이스, 전송기, 전송 시스템 등으로 호칭될 수 있으며, 수신 장치(10004)는 디코더, 수신 디바이스, 수신기, 수신 시스템 등으로 호칭될 수 있다.
실시예들에 따른 도 1 의 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템에서 처리되는 (획득/인코딩/전송/디코딩/렌더링의 일련의 과정으로 처리되는) 포인트 클라우드 데이터는 포인트 클라우드 콘텐트 데이터 또는 포인트 클라우드 비디오 데이터라고 호칭할 수 있다. 실시예들에 따라 포인트 클라우드 콘텐트 데이터는 포인트 클라우드 데이터와 관련된 메타데이터 내지 시그널링 정보를 포함하는 개념으로 사용될 수 있다.
도 1에 도시된 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 엘리먼트들은 하드웨어, 소프트웨어, 프로세서 및/또는 그것들의 결합등으로 구현될 수 있다.
도 2는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 동작을 나타내는 블록도이다.
도 2의 블록도는 도 1에서 설명한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 동작을 나타낸다. 상술한 바와 같이 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 포인트 클라우드 컴프레션 코딩(예를 들면 G-PCC)을 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 처리할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 포인트 클라우드 전송 장치(10000) 또는 포인트 클라우드 비디오 획득부(10001))은 포인트 클라우드 비디오를 획득할 수 있다(20000). 포인트 클라우드 비디오는 3차원 공간을 표현하는 좌표계에 속한 포인트 클라우드로 표현된다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오는 Ply (Polygon File format or the Stanford Triangle format) 파일을 포함할 수 있다. 포인트 클라우드 비디오가 하나 또는 그 이상의 프레임들을 갖는 경우, 획득한 포인트 클라우드 비디오는 하나 또는 그 이상의 Ply 파일들을 포함할 수 있다. Ply 파일은 포인트의 지오메트리(Geometry) 및/또는 어트리뷰트(Attribute)와 같은 포인트 클라우드 데이터를 포함한다. 지오메트리는 포인트들의 포지션들을 포함한다. 각 포인트의 포지션은 3차원 좌표계(예를 들면 XYZ축들로 이루어진 좌표계 등)를 나타내는 파라미터들(예를 들면 X축, Y축, Z축 각각의 값)로 표현될 수 있다. 어트리뷰트는 포인트들의 어트리뷰트들(예를 들면, 각 포인트의 텍스쳐 정보, 색상(YCbCr 또는 RGB), 반사율(r), 투명도 등)을 포함한다. 하나의 포인트는 하나 또는 그 이상의 어트리뷰트들(또는 속성들)을 가진다. 예를 들어 하나의 포인트는 하나의 색상인 어트리뷰트를 가질 수도 있고, 색상 및 반사율인 두 개의 어트리뷰트들을 가질 수도 있다. 실시예들에 따라, 지오메트리는 포지션들, 지오메트리 정보, 지오메트리 데이터 등으로 호칭 가능하며, 어트리뷰트는 어트리뷰트들, 어트리뷰트 정보, 어트리뷰트 데이터 등으로 호칭할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 포인트 클라우드 전송 장치(10000) 또는 포인트 클라우드 비디오 획득부(10001))은 포인트 클라우드 비디오의 획득 과정과 관련된 정보(예를 들면 깊이 정보, 색상 정보 등)로부터 포인트 클라우드 데이터를 확보할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 전송 장치(10000) 또는 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002))은 포인트 클라우드 데이터를 인코딩할 수 있다(20001). 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 포인트 클라우드 컴프레션 코딩을 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 인코딩할 수 있다. 상술한 바와 같이 포인트 클라우드 데이터는 포인트의 지오메트리 및 어트리뷰트를 포함할 수 있다. 따라서 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 지오메트리를 인코딩하는 지오메트리 인코딩을 수행하여 지오메트리 비트스트림을 출력할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 어트리뷰트를 인코딩하는 어트리뷰트 인코딩을 수행하여 어트리뷰트 비트스트림을 출력할 수 있다. 실시예들에 따라 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 지오메트리 인코딩에 기초하여 어트리뷰트 인코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 비트스트림 및 어트리뷰트 비트스트림은 멀티플렉싱되어 하나의 비트스트림으로 출력될 수 있다. 실시예들에 따른 비트스트림은 지오메트리 인코딩 및 어트리뷰트 인코딩과 관련된 시그널링 정보를 더 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 전송 장치(10000) 또는 트랜스미터(10003))는 인코딩된 포인트 클라우드 데이터를 전송할 수 있다(20002). 도1에서 설명한 바와 같이 인코딩된 포인트 클라우드 데이터는 지오메트리 비트스트림, 어트리뷰트 비트스트림으로 표현될 수 있다. 또한 인코딩된 포인트 클라우드 데이터는 포인트 클라우드 데이터의 인코딩과 관련된 시그널링 정보(예를 들면 지오메트리 인코딩 및 어트리뷰트 인코딩과 관련된 시그널링 정보)과 함께 비트스트림의 형태로 전송될 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 인코딩된 포인트 클라우드 데이터를 전송하는 비트스트림을 인캡슐레이션 하여 파일 또는 세그먼트의 형태로 전송할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 리시버(10005))은 인코딩된 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 수신할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 리시버(10005))은 비트스트림을 디멀티플렉싱할 수 있다.
포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10005))은 비트스트림으로 전송되는 인코딩된 포인트 클라우드 데이터(예를 들면 지오메트리 비트스트림, 어트리뷰트 비트스트림)을 디코딩할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10005))은 비트스트림에 포함된 포인트 클라우드 비디오 데이터의 인코딩과 관련된 시그널링 정보를 기반으로 포인트 클라우드 비디오 데이터를 디코딩할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10005))은 지오메트리 비트스트림을 디코딩하여 포인트들의 포지션들(지오메트리)을 복원할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 복원한 지오메트리를 기반으로 어트리뷰트 비트스트림을 디코딩하여 포인트들의 어트리뷰트들을 복원할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10005))은 복원된 지오메트리에 따른 포지션들 및 디코딩된 어트리뷰트를 기반으로 포인트 클라우드 비디오를 복원할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 렌더러(10007))은 디코딩된 포인트 클라우드 데이터를 렌더링할 수 있다(20004). 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 렌더러(10007))은 디코딩 과정을 통해 디코딩된 지오메트리 및 어트리뷰트들을 다양한 렌더링 방식에 따라 렌더링 할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트의 포인트들은 일정 두께를 갖는 정점, 해당 정점 위치를 중앙으로 하는 특정 최소 크기를 갖는 정육면체, 또는 정점 위치를 중앙으로 하는 원 등으로 렌더링 될 수도 있다. 렌더링된 포인트 클라우드 콘텐트의 전부 또는 일부 영역은 디스플레이 (예를 들면 VR/AR 디스플레이, 일반 디스플레이 등)을 통해 사용자에게 제공된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004))는 피드백 정보를 확보할 수 있다(20005). 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 피드백 정보를 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 인코딩 및/또는 디코딩할 수 있다. 실시예들에 따른 피드백 정보 및 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 동작은 도 1에서 설명한 피드백 정보 및 동작과 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
도 3은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 캡쳐 과정의 예시를 나타낸다.
도 3은 도 1 내지 도 2에서 설명한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 포인트 클라우드 비디오 캡쳐 과정의 예시를 나타낸다.
포인트 클라우드 콘텐트는 다양한 3차원 공간(예를 들면 현실 환경을 나타내는 3차원 공간, 가상 환경을 나타내는3차원 공간 등)에 위치한 오브젝트(object) 및/또는 환경을 나타내는 포인트 클라우드 비디오(이미지들 및/또는 영상들)을 포함한다. 따라서 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 포인트 클라우드 콘텐트를 생성하기 위하여 하나 또는 그 이상의 카메라(camera)들(예를 들면, 깊이 정보를 확보할 수 있는 적외선 카메라, 깊이 정보에 대응되는 색상 정보를 추출 할 수 있는 RGB 카메라 등), 프로젝터(예를 들면 깊이 정보를 확보하기 위한 적외선 패턴 프로젝터 등), 라이다(LiDAR)등을 사용하여 포인트 클라우드 비디오를 캡쳐할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 깊이 정보로부터 3차원 공간상의 포인트들로 구성된 지오메트리의 형태를 추출하고, 색상정보로부터 각 포인트의 어트리뷰트를 추출하여 포인트 클라우드 데이터를 확보할 수 있다. 실시예들에 따른 이미지 및/또는 영상은 인워드-페이싱(inward-facing) 방식 및 아웃워드-페이싱(outward-facing) 방식 중 적어도 어느 하나 이상을 기반으로 캡쳐될 수 있다.
도 3의 왼쪽은 인워드-페이싱 방식을 나타낸다. 인워드-페이싱 방식은 중심 오브젝트를 둘러싸고 위치한 하나 또는 그 이상의 카메라들(또는 카메라 센서들)이 중심 오브젝트를 캡쳐하는 방식을 의미한다. 인워드-페이싱 방식은 핵심 객체에 대한 360도 이미지를 사용자에게 제공하는 포인트 클라우드 콘텐트(예를 들면 사용자에게 객체(예-캐릭터, 선수, 물건, 배우 등 핵심이 되는 객체)의 360도 이미지를 제공하는 VR/AR 콘텐트)를 생성하기 위해 사용될 수 있다.
도 3의 오른쪽은 아웃워드-페이싱 방식을 나타낸다. 아웃워드-페이싱 방식은 중심 오브젝트를 둘러싸고 위치한 하나 또는 그 이상의 카메라들(또는 카메라 센서들)이 중심 오브젝트가 아닌 중심 오브젝트의 환경을 캡쳐하는 방식을 의미한다. 아웃워드-페이싱 방식은 사용자의 시점에서 나타나는 주변 환경을 제공하기 위한 포인트 클라우드 콘텐트(예를 들면, 자율 주행 차량의 사용자에게 제공될 수 있는 외부 환경을 나타내는 콘텐트)를 생성하기 위해 사용될 수 있다.
도면에 도시된 바와 같이, 포인트 클라우드 콘텐트는 하나 또는 그 이상의 카메라들의 캡쳐 동작을 기반으로 생성될 수 있다. 이 경우 각 카메라의 좌표계가 다를 수 있으므로 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 캡쳐 동작 이전에 글로벌 공간 좌표계(global coordinate system)을 설정하기 위하여 하나 또는 그 이상의 카메라들의 캘리브레이션을 수행할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 상술한 캡쳐 방식으로 캡쳐된 이미지 및/또는 영상과 임의의 이미지 및/또는 영상을 합성하여 포인트 클라우드 콘텐트를 생성할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 가상 공간을 나타내는 포인트 클라우드 콘텐트를 생성하는 경우, 도3에서 설명한 캡쳐 동작을 수행하지 않을 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 캡쳐한 이미지 및/또는 영상에 대해 후처리를 수행할 수 있다. 즉, 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 원하지 않는 영역(예를 들면 배경)을 제거하거나, 캡쳐한 이미지들 및/또는 영상들이 연결된 공간을 인식하고, 구멍(spatial hole)이 있는 경우 이를 메우는 동작을 수행할 수 있다.
또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 각 카메라로부터 확보한 포인트 클라우드 비디오의 포인트들에 대하여 좌표계 변환을 수행하여 하나의 포인트 클라우드 콘텐트를 생성할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 각 카메라의 위치 좌표를 기준으로 포인트들의 좌표계 변환을 수행할 수 있다. 이에 따라, 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 하나의 넓은 범위를 나타내는 콘텐트를 생성할 수도 있고, 포인트들의 밀도가 높은 포인트 클라우드 콘텐트를 생성할 수도 있다.
도 4는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(Point Cloud Video Encoder)의 예시를 나타낸다.
도 4는 도 1의 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)의 상세 예시를 나타낸다. 포인트 클라우드 비디오 인코더는 네트워크의 상황 혹은 애플리케이션 등에 따라 포인트 클라우드 콘텐트의 질(예를 들어 무손실-lossless, 손실-lossy, near-lossless)을 조절하기 위하여 포인트 클라우드 데이터(예를 들면 포인트들의 포지션들 및/또는 어트리뷰트들)을 재구성하고 인코딩 동작을 수행한다. 포인트 클라우드 콘텐트의 전체 사이즈가 큰 경우(예를 들어 30 fps의 경우 60 Gbps인 포인트 클라우드 콘텐트) 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 해당 콘텐트를 리얼 타임 스트리밍하지 못할 수 있다. 따라서 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 네트워크 환경등에 맞춰 제공하기 위하여 최대 타깃 비트율(bitrate)을 기반으로 포인트 클라우드 콘텐트를 재구성할 수 있다.
도 1 내지 도2 에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 비디오 인코더는 지오메트리 인코딩 및 어트리뷰트 인코딩을 수행할 수 있다. 지오메트리 인코딩은 어트리뷰트 인코딩보다 먼저 수행된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 좌표계 변환부(Transformation Coordinates unit, 40000), 양자화부(Quantization unit, 40001), 옥트리 분석부(Octree Analysis unit, 40002), 서페이스 어프록시메이션 분석부(Surface Approximation Analysis unit, 40003), 아리스메틱 인코더(Arithmetic Encode, 40004), 지오메트리 리컨스트럭션부(Geometry Reconstruction unit, 40005), 컬러 변환부(Color Transformation unit, 40006), 어트리뷰트 변환부(Attribute Transformation unit, 40007), RAHT(Region Adaptive Hierarchical Transform) 변환부(40008), LOD생성부( LOD Generation unit, 40009), 리프팅 변환부(Lifting Transformation unit)(40010), 계수 양자화부(Coefficient Quantization unit, 40011) 및/또는 아리스메틱 인코더(Arithmetic Encoder, 40012)를 포함한다.
좌표계 변환부(40000), 양자화부(40001), 옥트리 분석부(40002), 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003), 아리스메틱 인코더(40004), 및 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)는 지오메트리 인코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 인코딩은 옥트리 지오메트리 코딩, 다이렉트 코딩(direct coding), 트라이숩 지오메트리 인코딩(trisoup geometry encoding) 및 엔트로피 인코딩을 포함할 수 있다. 다이렉트 코딩 및 트라이숩 지오메트리 인코딩은 선택적으로 또는 조합으로 적용된다. 또한 지오메트리 인코딩은 위의 예시에 국한되지 않는다.
도면에 도시된 바와 같이, 실시예들에 따른 좌표계 변환부(40000)는 포지션들을 수신하여 좌표계(coordinate)로 변환한다. 예를 들어, 포지션들은 3차원 공간 (예를 들면 XYZ 좌표계로 표현되는 3차원 공간 등)의 위치 정보로 변환될 수 있다. 실시예들에 따른 3차원 공간의 위치 정보는 지오메트리 정보로 지칭될 수 있다.
실시예들에 따른 양자화부(40001)는 지오메트리를 양자화한다. 예를 들어, 양자화부(40001)는 전체 포인트들의 최소 위치 값(예를 들면 X축, Y축, Z축 에 대하여 각 축상의 최소 값)을 기반으로 포인트들을 양자화 할 수 있다. 양자화부(40001)는 최소 위치 값과 각 포인트의 위치 값의 차이에 기 설정된 양자 스케일(quatization scale) 값을 곱한 뒤, 내림 또는 올림을 수행하여 가장 가까운 정수 값을 찾는 양자화 동작을 수행한다. 따라서 하나 또는 그 이상의 포인트들은 동일한 양자화된 포지션 (또는 포지션 값)을 가질 수 있다. 실시예들에 따른 양자화부(40001)는 양자화된 포인트들을 재구성하기 위해 양자화된 포지션들을 기반으로 복셀화(voxelization)를 수행한다. 복셀화는 3차원 공간 상의 위치정보를 표현하는 최소한의 유닛을 의미한다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트(또는 3차원 포인트 클라우드 비디오)의 포인트들은 하나 또는 그 이상의 복셀(voxel)들에 포함될 수 있다. 복셀은 볼륨(Volume)과 픽셀(Pixel)의 조합어로서, 3차원 공간을 표현하는 축들(예를 들면 X축, Y축, Z축)을 기반으로 3차원 공간을 유닛(unit=1.0) 단위로 나누었을 때 발생하는 3차원 큐빅 공간을 의미한다. 양자화부(40001)는 3차원 공간의 포인트들의 그룹들을 복셀들로 매칭할 수 있다. 실시예들에 따라 하나의 복셀은 하나의 포인트만 포함할 수 있다. 실시예들에 따라 하나의 복셀은 하나 또는 그 이상의 포인트들을 포함할 수 있다. 또한 하나의 복셀을 하나의 포인트로 표현하기 위하여, 하나의 복셀에 포함된 하나 또는 그 이상의 포인트들의 포지션들을 기반으로 해당 복셀의 중앙점(center point)의 포지션을 설정할 수 있다. 이 경우 하나의 복셀에 포함된 모든 포지션들의 어트리뷰트들은 통합되어(combined) 해당 복셀에 할당될(assigned)수 있다.
실시예들에 따른 옥트리 분석부(40002)는 복셀을 옥트리(octree) 구조로 나타내기 위한 옥트리 지오메트리 코딩(또는 옥트리 코딩)을 수행한다. 옥트리 구조는 팔진 트리 구조에 기반하여 복셀에 매칭된 포인트들을 표현한다.
실시예들에 따른 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003)는 옥트리를 분석하고, 근사화할 수 있다. 실시예들에 따른 옥트리 분석 및 근사화는 효율적으로 옥트리 및 복셀화를 제공하기 위해서 다수의 포인트들을 포함하는 영역에 대해 복셀화하기 위해 분석하는 과정이다.
실시예들에 따른 아리스메틱 인코더(40004)는 옥트리 및/또는 근사화된 옥트리를 엔트로피 인코딩한다. 예를 들어, 인코딩 방식은 아리스메틱(Arithmetic) 인코딩 방법을 포함한다. 인코딩의 결과로 지오메트리 비트스트림이 생성된다.
컬러 변환부(40006), 어트리뷰트 변환부(40007), RAHT 변환부(40008), LOD생성부(40009), 리프팅 변환부(40010), 계수 양자화부(40011) 및/또는 아리스메틱 인코더(40012)는 어트리뷰트 인코딩을 수행한다. 상술한 바와 같이 하나의 포인트는 하나 또는 그 이상의 어트리뷰트들을 가질 수 있다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 인코딩은 하나의 포인트가 갖는 어트리뷰트들에 대해 동일하게 적용된다. 다만, 하나의 어트리뷰트(예를 들면 색상)이 하나 또는 그 이상의 요소들을 포함하는 경우, 각 요소마다 독립적인 어트리뷰트 인코딩이 적용된다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 인코딩은 컬러 변환 코딩, 어트리뷰트 변환 코딩, RAHT(Region Adaptive Hierarchial Transform) 코딩, 예측 변환(Interpolaration-based hierarchical nearest-neighbour prediction-Prediction Transform) 코딩 및 리프팅 변환 (interpolation-based hierarchical nearest-neighbour prediction with an update/lifting step (Lifting Transform)) 코딩을 포함할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트에 따라 상술한 RAHT 코딩, 예측 변환 코딩 및 리프팅 변환 코딩은 선택적으로 사용되거나, 하나 또는 그 이상의 코딩들의 조합이 사용될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 어트리뷰트 인코딩은 상술한 예시에 국한되는 것은 아니다.
실시예들에 따른 컬러 변환부(40006)는 어트리뷰트들에 포함된 컬러 값(또는 텍스쳐)을 변환하는 컬러 변환 코딩을 수행한다. 예를 들어, 컬러 변환부(40006)는 색상 정보의 포맷을 변환(예를 들어 RGB에서 YCbCr로 변환)할 수 있다. 실시예들에 따른 컬러 변환부(40006)의 동작은 어트리뷰트들에 포함된 컬러값에 따라 옵셔널(optional)하게 적용될 수 있다.
실시예들에 따른 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)는 옥트리 및/또는 근사화된 옥트리를 재구성(디컴프레션)한다. 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)는 포인트들의 분포를 분석한 결과에 기반하여 옥트리/복셀을 재구성한다. 재구성된 옥트리/복셀은 재구성된 지오메트리(또는 복원된 지오메트리)로 호칭될 수 있다.
실시예들에 따른 어트리뷰트 변환부(40007)는 지오메트리 인코딩이 수행되지 않은 포지션들 및/또는 재구성된 지오메트리를 기반으로 어트리뷰트들을 변환하는 어트리뷰트 변환을 수행한다. 상술한 바와 같이 어트리뷰트들은 지오메트리에 종속되므로, 어트리뷰트 변환부(40007)는 재구성된 지오메트리 정보를 기반으로 어트리뷰트들을 변환할 수 있다. 예를 들어, 어트리뷰트 변환부(40007)는 복셀에 포함된 포인트의 포지션값을 기반으로 그 포지션의 포인트가 가지는 어트리뷰트를 변환할 수 있다. 상술한 바와 같이 하나의 복셀에 포함된 하나 또는 그 이상의 포인트들의 포지션들을 기반으로 해당 복셀의 중앙점의 포지션이 설정된 경우, 어트리뷰트 변환부(40007)는 하나 또는 그 이상의 포인트들의 어트리뷰트들을 변환한다. 트라이숩 지오메트리 인코딩이 수행된 경우, 어트리뷰트 변환부(40007)는 트라이숩 지오메트리 인코딩을 기반으로 어트리뷰트들을 변환할 수 있다.
어트리뷰트 변환부(40007)는 각 복셀의 중앙점의 포지션(또는 포지션 값)으로부터 특정 위치/반경 내에 이웃하고 있는 포인트들의 어트리뷰트들 또는 어트리뷰트 값들(예를 들면 각 포인트의 색상, 또는 반사율 등)의 평균값을 계산하여 어트리뷰트 변환을 수행할 수 있다. 어트리뷰트 변환부(40007)는 평균값 계산시 중앙점으로부터 각 포인트까지의 거리에 따른 가중치를 적용할 수 있다. 따라서 각 복셀은 포지션과 계산된 어트리뷰트(또는 어트리뷰트 값)을 갖게 된다.
어트리뷰트 변환부(40007)는 K-D 트리 또는 몰톤(morton) 코드를 기반으로 각 복셀의 중앙점의 포지션으로부터 특정 위치/반경 내에 존재하는 이웃 포인트들을 탐색할 수 있다. K-D 트리는 이진 탐색 트리(binary search tree)로 빠르게 최단 이웃점 탐색(Nearest Neighbor Search-NNS)이 가능하도록 point들을 위치 기반으로 관리할 수 있는 자료 구조를 지원한다. 몰톤 코드는 모든 포인트들의 3차원 포지션을 나타내는 좌표값(예를 들면 (x, y, z))을 비트값으로 나타내고, 비트들을 믹싱하여 생성된다. 예를 들어 포인트의 포지션을 나타내는 좌표값이 (5, 9, 1)일 경우 좌표값의 비트 값은 (0101, 1001, 0001)이다. 비트 값을z, y, x 순서로 비트 인덱스에 맞춰 믹싱하면 010001000111이다. 이 값을 10진수로 나타내면 1095이 된다. 즉, 좌표값이 (5, 9, 1)인 포인트의 몰톤 코드 값은 1095이다. 어트리뷰트 변환부(40007)는 몰톤 코드 값을 기준으로 포인트들을 정렬하고depth-first traversal 과정을 통해 최단 이웃점 탐색(NNS)을 할 수 있다. 어트리뷰트 변환 동작 이후, 어트리뷰트 코딩을 위한 다른 변환 과정에서도 최단 이웃점 탐색(NNS)이 필요한 경우, K-D 트리 또는 몰톤 코드가 활용된다.
도면에 도시된 바와 같이 변환된 어트리뷰트들은 RAHT 변환부(40008) 및/또는 LOD 생성부(40009)로 입력된다.
실시예들에 따른 RAHT 변환부(40008)는 재구성된 지오메트리 정보에 기반하여 어트리뷰트 정보를 예측하는 RAHT코딩을 수행한다. 예를 들어, RAHT 변환부(40008)는 옥트리의 하위 레벨에 있는 노드와 연관된 어트리뷰트 정보에 기반하여 옥트리의 상위 레벨에 있는 노드의 어트리뷰트 정보를 예측할 수 있다.
실시예들에 따른 LOD생성부(40009)는 LOD(Level of Detail)를 생성한다. 실시예들에 따른 LOD는 포인트 클라우드 콘텐트의 디테일을 나타내는 정도로서, LOD 값이 작을 수록 포인트 클라우드 콘텐트의 디테일이 떨어지고, LOD 값이 클 수록 포인트 클라우드 콘텐트의 디테일이 높음을 나타낸다. 포인트들을 LOD에 따라 분류될 수 있다.
실시예들에 따른 리프팅 변환부(40010)는 포인트 클라우드의 어트리뷰트들을 가중치에 기반하여 변환하는 리프팅 변환 코딩을 수행한다. 상술한 바와 같이 리프팅 변환 코딩은 선택적으로 적용될 수 있다.
실시예들에 따른 계수 양자화부(40011)은 어트리뷰트 코딩된 어트리뷰트들을 계수에 기반하여 양자화한다.
실시예들에 따른 아리스메틱 인코더(40012)는 양자화된 어트리뷰트들을 아리스메틱 코딩 에 기반하여 인코딩한다.
도 4의 포인트 클라우드 비디오 인코더의 엘레멘트들은 도면에 도시되지 않았으나 포인트 클라우드 콘텐트 제공 장치에 포함된 하나 또는 그 이상의 메모리들과 통신가능하도록 설정된 하나 또는 그 이상의 프로세서들 또는 집적 회로들(integrated circuits)을 포함하는 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 하나 또는 그 이상의 프로세서들은 상술한 도 4의 포인트 클라우드 비디오 인코더의 엘레멘트들의 동작들 및/또는 기능들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다. 또한 하나 또는 그 이상의 프로세서들은 도 4의 포인트 클라우드 비디오 인코더의 엘레멘트들의 동작들 및/또는 기능들을 수행하기 위한 소프트웨어 프로그램들 및/또는 인스트럭션들의 세트를 동작하거나 실행할 수 있다. 실시예들에 따른 하나 또는 그 이상의 메모리들은 하이 스피드 랜덤 억세스 메모리를 포함할 수도 있고, 비휘발성 메모리(예를 들면 하나 또는 그 이상의 마그네틱 디스크 저장 디바이스들, 플래쉬 메모리 디바이스들, 또는 다른 비휘발성 솔리드 스테이트 메모리 디바이스들(Solid-state memory devices)등)를 포함할 수 있다.
도 5 는 실시예들에 따른 복셀의 예시를 나타낸다.
도 5는 X축, Y축, Z축의 3가지 축으로 구성된 좌표계로 표현되는 3차원 공간상에 위치한 복셀을 나타낸다. 도 4에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 양자화부(40001) 등)은 복셀화를 수행할 수 있다. 복셀은 3차원 공간을 표현하는 축들(예를 들면 X축, Y축, Z축)을 기반으로 3차원 공간을 유닛(unit=1.0) 단위로 나누었을 때 발생하는 3차원 큐빅 공간을 의미한다. 도 5는 두 개의 극점들(0,0,0) 및 (2 d, 2 d, 2 d) 으로 정의되는 바운딩 박스(cubical axis-aligned bounding box)를 재귀적으로 분할(reculsive subdividing)하는 옥트리 구조를 통해 생성된 복셀의 예시를 나타낸다. 하나의 복셀은 적어도 하나 이상의 포인트를 포함한다. 복셀은 복셀군(voxel group)과의 포지션 관계로부터 공간 좌표를 추정 할 수 있다. 상술한 바와 같이 복셀은 2차원 이미지/영상의 픽셀과 마찬가지로 어트리뷰트(색상 또는 반사율 등)을 가진다. 복셀에 대한 구체적인 설명은 도 4에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다.
도 6은 실시예들에 따른 옥트리 및 오큐판시 코드 (occupancy code)의 예시를 나타낸다.
도 1 내지 도 4에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)) 또는 포인트 클라우드 비디오 인코더의 옥트리 분석부(40002))는 복셀의 영역 및/또는 포지션을 효율적으로 관리하기 위하여 옥트리 구조 기반의 옥트리 지오메트리 코딩(또는 옥트리 코딩)을 수행한다.
도 6의 상단은 옥트리 구조를 나타낸다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트의 3차원 공간은 좌표계의 축들(예를 들면 X축, Y축, Z축)로 표현된다. 옥트리 구조는 두 개의 극점들(0,0,0) 및 (2 d, 2 d, 2 d) 으로 정의되는 바운딩 박스(cubical axis-aligned bounding box)를 재귀적으로 분할(reculsive subdividing)하여 생성된다. 2d는 포인트 클라우드 콘텐트(또는 포인트 클라우드 비디오)의 전체 포인트들을 감싸는 가장 작은 바운딩 박스를 구성하는 값으로 설정될 수 있다. d는 옥트리의 깊이(depth)를 나타낸다. d값은 다음의 수학식 1에 따라 결정된다. 하기 수학식 1에서 (x int n, y int n, z int n)는 양자화된 포인트들의 포지션들(또는 포지션 값들)을 나타낸다.
[수학식 1]
Figure PCTKR2020003971-appb-img-000001
도 6의 상단의 중간에 도시된 바와 같이, 분할에 따라 전체 3차원 공간은 8개의 공간들로 분할될 수 있다. 분할된 각 공간은 6개의 면들을 갖는 큐브로 표현된다. 도 6의 상단의 오른쪽에 도시된 바와 같이 8개의 공간들 각각은 다시 좌표계의 축들(예를 들면 X축, Y축, Z축)을 기반으로 분할된다. 따라서 각 공간은 다시 8개의 작은 공간들로 분할된다. 분할된 작은 공간 역시 6개의 면들을 갖는 큐브로 표현된다. 이와 같은 분할 방식은 옥트리의 리프 노드(leaf node)가 복셀이 될 때까지 적용된다.
도 6의 하단은 옥트리의 오큐판시 코드를 나타낸다. 옥트리의 오큐판시 코드는 하나의 공간이 분할되어 발생되는 8개의 분할된 공간들 각각이 적어도 하나의 포인트를 포함하는지 여부를 나타내기 위해 생성된다. 따라서 하나의 오큐판시 코드는 8개의 자식 노드(child node)들로 표현된다. 각 자식 노드는 분할된 공간의 오큐판시를 나타내며, 자식 노드는 1비트의 값을 갖는다. 따라서 오큐판시 코드는 8 비트 코드로 표현된다. 즉, 자식 노드에 대응하는 공간에 적어도 하나의 포인트가 포함되어 있으면 해당 노드는 1값을 갖는다. 자식 노드에 대응하는 공간에 포인트가 포함되어 있지 않으면 (empty), 해당 노드는 0값을 갖는다. 도 6에 도시된 오큐판시 코드는 00100001이므로 8개의 자식 노드 중 3번째 자식 노드 및 8번째 자식 노드에 대응하는 공간들은 각각 적어도 하나의 포인트를 포함함을 나타낸다. 도면에 도시된 바와 같이 3번째 자식 노드 및 8번째 자식 노드는 각각 8개의 자식 노드를 가지며, 각 자식 노드는 8비트의 오큐판시 코드로 표현된다. 도면은 3번째 자식 노드의 오큐판시 코드가 10000111이고, 8번째 자식 노드의 오큐판시 코드가 01001111임을 나타낸다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 아리스메틱 인코더(40004))는 오큐판시 코드를 엔트로피 인코딩할 수 있다. 또한 압축 효율을 높이기 위해 포인트 클라우드 비디오 인코더는 오큐판시 코드를 인트라/인터 코딩할 수 있다. 실시예들에 따른 수신 장치(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006))는 오큐판시 코드를 기반으로 옥트리를 재구성한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 옥트리 분석부(40002))는 포인트들의 포지션들을 저장하기 위해 복셀화 및 옥트리 코딩을 수행할 수 있다. 하지만 3차원 공간 내 포인트들이 언제나 고르게 분포하는 것은 아니므로, 포인트들이 많이 존재하지 않는 특정 영역이 존재할 수 있다. 따라서 3차원 공간 전체에 대해 복셀화를 수행하는 것은 비효율 적이다. 예를 들어 특정 영역에 포인트가 거의 존재하지 않는다면, 해당 영역까지 복셀화를 수행할 필요가 없다.
따라서 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 상술한 특정 영역(또는 옥트리의 리프 노드를 제외한 노드)에 대해서는 복셀화를 수행하지 않고, 특정 영역에 포함된 포인트들의 포지션을 직접 코딩하는 다이렉트 코딩(Direct coding)을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 다이렉트 코딩 포인트의 좌표들은 다이렉트 코딩 모드(Direct Coding Mode, DCM)으로 호칭된다. 또한 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 표면 모델(surface model)을 기반으로 특정 영역(또는 노드)내의 포인트들의 포지션들을 복셀 기반으로 재구성하는 트라이숩 지오메트리 인코딩(Trisoup geometry encoding)을 수행할 수 있다. 트라이숩 지오메트리 인코딩은 오브젝트의 표현을 삼각형 메쉬(triangle mesh)의 시리즈로 표현하는 지오메트리 인코딩이다. 따라서 포인트 클라우드 비디오 디코더는 메쉬 표면으로부터 포인트 클라우드를 생성할 수 있다. 실시예들에 따른 다이렉트 코딩 및 트라이숩 지오메트리 인코딩은 선택적으로 수행될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 다이렉트 코딩 및 트라이숩 지오메트리 인코딩은 옥트리 지오메트리 코딩(또는 옥트리 코딩)과 결합되어 수행될 수 있다.
다이렉트 코딩(Direct coding)을 수행하기 위해서는 다이렉트 코딩을 적용하기 위한 직접 모드(direct mode) 사용 옵션이 활성화 되어 있어야 하며, 다이렉트 코딩을 적용할 노드는 리프 노드가 아니고, 특정 노드 내에 한계치(threshold) 이하의 포인트들이 존재해야 한다. 또한 다이텍트 코딩의 대상이 되는 전체 포인트들의 개수는 기설정된 한계값을 넘어서는 안된다. 위의 조건이 만족되면, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들어, 아리스메틱 인코더(40004))는 포인트들의 포지션들(또는 포지션 값들)을 엔트로피 코딩할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003))는 옥트리의 특정 레벨(레벨은 옥트리의 깊이 d보다는 작은 경우)을 정하고, 그 레벨부터는 표면 모델을 사용하여 노드 영역내의 포인트의 포지션을 복셀 기반으로 재구성하는 트라이숩 지오메트리 인코딩을 수행할 수 있다(트라이숩 모드). 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 트라이숩 지오메트리 인코딩을 적용할 레벨을 지정할 수 있다. 예를 들어, 지정된 레벨이 옥트리의 깊이와 같으면 포인트 클라우드 비디오 인코더는 트라이숩 모드로 동작하지 않는다. 즉, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 지정된 레벨이 옥트리의 깊이값 보다 작은 경우에만 트라이숩 모드로 동작할 수 있다. 실시예들에 따른 지정된 레벨의 노드들의 3차원 정육면체 영역을 블록(block)이라 호칭한다. 하나의 블록은 하나 또는 그 이상의 복셀들을 포함할 수 있다. 블록 또는 복셀은 브릭(brick)에 대응될 수도 있다. 각 블록 내에서 지오메트리는 표면(surface)으로 표현된다. 실시예들에 따른 표면은 최대 한번 블록의 각 엣지(edge, 모서리)와 교차할 수 있다.
하나의 블록은 12개의 엣지들을 가지므로, 하나의 블록 내 적어도 12개의 교차점들이 존재한다. 각 교차점은 버텍스(vertex, 정점 또는 꼭지점)라 호칭된다. 엣지를 따라 존재하는 버텍스은 해당 엣지를 공유하는 모든 블록들 중 그 엣지에 인접한 적어도 하나의 오큐파이드 복셀(occupied voxel)이 있는 경우 감지된다. 실시예들에 따른 오큐파이드 복셀은 포인트를 포함하는 복셀을 의미한다. 엣지를 따라 검출된 버텍스의 포지션은 해당 엣지를 공유하는 모든 블록들 중 해당 엣지에 인접한 모든 복셀들의 엣지에 따른 평균 포지션(the average position along the edge of all voxels)이다.
버텍스가 검출되면 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 엣지의 시작점(x, y, z), 엣지의 방향벡터(
Figure PCTKR2020003971-appb-img-000002
x,
Figure PCTKR2020003971-appb-img-000003
y,
Figure PCTKR2020003971-appb-img-000004
z), 버텍스 위치 값 (엣지 내의 상대적 위치 값)들을 엔트로피 코딩할 수 있다. 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 지오메트리 리컨스트럭션부(40005))는 삼각형 재구성(triangle reconstruction), 업-샘플링(up-sampling), 복셀화 과정을 수행하여 복원된 지오메트리(재구성된 지오메트리)를 생성할 수 있다.
블록의 엣지에 위치한 버텍스들은 블록을 통과하는 표면(surface)를 결정한다. 실시예들에 따른 표면은 비평면 다각형이다. 삼각형 재구성 과정은 엣지의 시작점, 엣지의 방향 벡터와 버텍스의 위치값을 기반으로 삼각형으로 나타내는 표면을 재구성한다. 삼각형 재구성 과정은 다음의 수학식 2와 같다. ①각 버텍스들의 중심(centroid)값을 계산하고, ②각 버텍스값에서 중심 값을 뺀 값들에 ③자승을 수행하고 그 값을 모두 더한 값을 구한다.
[수학식 2]
Figure PCTKR2020003971-appb-img-000005
그리고나서, 더해진 값의 최소값을 구하고, 최소값이 있는 축에 따라서 프로젝션 (Projection, 투영) 과정을 수행한다. 예를 들어 x 요소(element)가 최소인 경우, 각 버텍스를 블록의 중심을 기준으로 x축으로 프로젝션 시키고, (y, z) 평면으로 프로젝션 시킨다. (y, z)평면으로 프로젝션 시키면 나오는 값이 (ai, bi)라면 atan2(bi, ai)를 통해 θ값을 구하고, θ값을 기준으로 버텍스들(vertices)을 정렬한다. 하기의 표 1은 버텍스들의 개수에 따라 삼각형을 생성하기 위한 버텍스들의 조합을 나타낸다. 버텍스들은 1부터 n까지의 순서로 정렬된다. 하기 표 1은 4개의 버텍스들에 대하여, 버텍스들의 조합에 따라 두 개의 삼각형들이 구성될 수 있음을 나타낸다. 첫번째 삼각형은 정렬된 버텍스들 중 1, 2, 3번째 버텍스들로 구성되고, 두번째 삼각형은 정렬된 버텍스들 중 3, 4, 1번째 버텍스들로 구성될 수 있다.
표 1. Triangles formed from vertices ordered 1,…
n Triangles
3 (1,2,3)
4 (1,2,3), (3,4,1)
5 (1,2,3), (3,4,5), (5,1,3)
6 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,1), (1,3,5)
7 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,1,3), (3,5,7)
8 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,8,1), (1,3,5), (5,7,1)
9 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,8,9), (9,1,3), (3,5,7), (7,9,3)
10 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,8,9), (9,10,1), (1,3,5), (5,7,9), (9,1,5)
11 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,8,9), (9,10,11), (11,1,3), (3,5,7), (7,9,11), (11,3,7)
12 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,8,9), (9,10,11), (11,12,1), (1,3,5), (5,7,9), (9,11,1), (1,5,9)
업샘플링 과정은 삼각형의 엣지를 따라서 중간에 점들을 추가하여 복셀화 하기 위해서 수행된다. 업샘플링 요소 값(upsampling factor)과 블록의 너비를 기준으로 추가 점들을 생성한다. 추가점은 리파인드 버텍스(refined vertice)라고 호칭된다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 리파인드 버텍스들을 복셀화할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 비디오 인코더는 복셀화 된 포지션(또는 포지션 값)을 기반으로 어트리뷰트 인코딩을 수행할 수 있다.
도 7은 실시예들에 따른 이웃 노드 패턴의 예시를 나타낸다.
포인트 클라우드 비디오의 압축 효율을 증가시키기 위하여 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 콘텍스트 어탭티브 아리스메틱 (context adaptive arithmetic) 코딩을 기반으로 엔트로피 코딩을 수행할 수 있다.
도 1 내지 도 6에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템 또는 도 2의 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002) 또는 도 4의 포인트 클라우드 비디오 인코더 또는 아리스메틱 인코더(40004)는 오큐판시 코드를 곧바로 엔트로피 코딩할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템 또는 포인트 클라우드 비디오 인코더는 현재 노드의 오큐판시 코드와 이웃 노드들의 오큐판시를 기반으로 엔트로피 인코딩(인트라 인코딩)을 수행하거나, 이전 프레임의 오큐판시 코드를 기반으로 엔트로피 인코딩(인터 인코딩)을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 프레임은 동일한 시간에 생성된 포인트 클라우드 비디오의 집합을 의미한다. 실시예들에 따른 인트라 인코딩/인터 인코딩의 압축 효율은 참조하는 이웃 노드들의 개수에 따라 달라질 수 있다. 비트가 커지면 복잡해지지만 한쪽으로 치우치게 만들어서 압축 효율이 높아질 수 있다. 예를 들어 3-bit context를 가지면, 2의 3승인 = 8가지 방법으로 코딩 해야 한다. 나누어 코딩을 하는 부분은 구현의 복잡도에 영향을 준다. 따라서 압축의 효율과 복잡도의 적정 수준을 맞출 필요가 있다.
도 7은 이웃 노드들의 오큐판시를 기반으로 오큐판시 패턴을 구하는 과정을 나타낸다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 옥트리의 각 노드의 이웃 노드들의 오큐판시(occupancy)를 판단하고 이웃 노드 패턴(neighbor pattern) 값을 구한다. 이웃 노드 패턴은 해당 노드의 오큐판시 패턴을 추론하기 위해 사용된다. 도 7의 왼쪽은 노드에 대응하는 큐브(가운데 위치한 큐브) 및 해당 큐브와 적어도 하나의 면을 공유하는 6개의 큐브들(이웃 노드들)을 나타낸다. 도면에 도시된 노드들은 같은 뎁스(깊이)의 노드들이다. 도면에 도시된 숫자는 6개의 노드들 각각과 연관된 가중치들(1, 2, 4, 8, 16, 32, 등)을 나타낸다. 각 가중치는 이웃 노드들의 위치에 따라 순차적으로 부여된다.
도 7의 오른쪽은 이웃 노드 패턴 값을 나타낸다. 이웃 노드 패턴 값은 오큐파이드 이웃 노드(포인트를 갖는 이웃 노드)의 가중치가 곱해진 값들의 합이다. 따라서 이웃 노드 패턴 값은 0에서 63까지의 값을 갖는다. 이웃 노드 패턴 값이 0 인 경우, 해당 노드의 이웃 노드 중 포인트를 갖는 노드(오큐파이드 노드)가 없음을 나타낸다. 이웃 노드 패턴 값이 63인 경우, 이웃 노드들이 전부 오큐파이드 노드들임을 나타낸다. 도면에 도시된 바와 같이 가중치1, 2, 4, 8가 부여된 이웃 노드들은 오큐파이드 노드들이므로, 이웃 노드 패턴 값은 1, 2, 4, 8을 더한 값인 15이다. 포인트 클라우드 비디오 인코더는 이웃 노드 패턴 값에 따라 코딩을 수행할 수 있다(예를 들어 이웃 노드 패턴 값이 63인 경우, 64가지의 코딩을 수행). 실시예들에 따라 포인트 클라우드 비디오 인코더는 이웃 노드 패턴 값을 변경 (예를 들면 64를 10 또는 6으로 변경하는 테이블을 기반으로) 하여 코딩의 복잡도를 줄일 수 있다.
도 8은 실시예들에 따른 LOD 별 포인트 구성의 예시를 나타낸다.
도 1 내지 도 7에서 설명한 바와 같이, 어트리뷰트 인코딩이 수행되기 전 인코딩된 지오메트리는 재구성(디컴프레션) 된다. 다이렉트 코딩이 적용된 경우, 지오메트리 재구성 동작은 다이렉트 코딩된 포인트들의 배치를 변경하는 것을 포함할 수 있다(예를 들면 다이렉트 코딩된 포인트들을 포인트 클라우드 데이터의 앞쪽에 배치). 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 지오메트리 재구성 과정은 삼각형 재구성, 업샘플링, 복셀화 과정을 어트리뷰트는 지오메트리에 종속되므로, 어트리뷰트 인코딩은 재구성된 지오메트리를 기반으로 수행된다.
포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 LOD 생성부(40009))는 포인트들을 LOD별로 분류(reorganization)할 수 있다. 도면은 LOD에 대응하는 포인트 클라우드 콘텐트를 나타낸다. 도면의 왼쪽은 오리지널 포인트 클라우드 콘텐트를 나타낸다. 도면의 왼쪽에서 두번째 그림은 가장 낮은 LOD의 포인트들의 분포를 나타내며, 도면의 가장 오른쪽 그림은 가장 높은 LOD의 포인트들의 분포를 나타낸다. 즉, 가장 낮은 LOD의 포인트들은 드문드문(sparse) 분포하며, 가장 높은 LOD의 포인트들은 촘촘히 분포한다. 즉, 도면 하단에 표시된 화살표 방향에 따라 LOD가 증가할수록 포인트들 간의 간격(또는 거리)는 더 짧아진다.
도 9는 실시예들에 따른 LOD 별 포인트 구성의 예시를 나타낸다.
도 1 내지 도 8에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템, 또는 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 도 2의 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002), 도 4의 포인트 클라우드 비디오 인코더, 또는 LOD 생성부(40009))는 LOD를 생성할 수 있다. LOD는 포인트들을 설정된 LOD 거리 값(또는 유클리이디언 디스턴스(Euclidean Distance)의 세트)에 따라 리파인먼트 레벨들(refinement levels)의 세트로 재정열(reorganize)하여 생성된다. LOD 생성 과정은 포인트 클라우드 비디오 인코더뿐만 아니라 포인트 클라우드 비디오 디코더에서도 수행된다.
도 9의 상단은 3차원 공간에 분포된 포인트 클라우드 콘텐트의 포인트들의 예시(P0내지 P9)를 나타낸다. 도 9의 오리지널 오더(Original order)는 LOD 생성 전 포인트들 P0내지 P9의 순서를 나타낸다. 도 9의 LOD 기반 오더 (LOD based order)는 LOD 생성에 따른 포인트들의 순서를 나타낸다. 포인트들은 LOD별 재정열된다. 또한 높은 LOD는 낮은 LOD에 속한 포인트들을 포함한다. 도 9에 도시된 바와 같이 LOD0는 P0, P5, P4 및 P2를 포함한다. LOD1은 LOD0의 포인트들과 P1, P6 및 P3를 포함한다. LOD2는 LOD0의 포인트들, LOD1의 포인트들 및 P9, P8 및 P7을 포함한다.
도 4에서 설명한 바와 같이 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 LOD 기반의 예측 변환 코딩, 리프팅 변환 코딩 및 RAHT 변환 코딩을 선택적으로 또는 조합하여 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 포인트들에 대한 예측기(predictor)를 생성하여 각 포인트의 예측 어트리뷰트(또는 예측 어트리뷰트값)을 설정하기 위한 LOD 기반의 예측 변환 코딩을 수행할 수 있다. 즉, N개의 포인트들에 대하여 N개의 예측기들이 생성될 수 있다. 실시예들에 따른 예측기는 각 포인트의 LOD 값과 LOD별 설정된 거리 내에 존재하는 이웃 포인트들에 대한 인덱싱 정보 및 이웃 포인트들까지의 거리 값을 기반으로 가중치(=1/거리) 값을 계산할 수 있다.
실시예들에 따른 예측 어트리뷰트(또는 어트리뷰트값)은 각 포인트의 예측기에 설정된 이웃 포인트들의 어트리뷰트들(또는 어트리뷰트 값들, 예를 들면 색상, 반사율 등)에 각 이웃 포인트까지의 거리를 기반으로 계산된 가중치(또는 가중치값)을 곱한 값의 평균값으로 설정된다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 계수 양자화부(40011)는 해당 포인트의 어트리뷰트(즉, 오리지날 어트리뷰트 값)에서 해당 예측 어트리뷰트(어트리뷰트값)을 뺀 해당 포인트의 잔여값(residual, 잔여 어트리뷰트, 잔여 어트리뷰트값, 어트리뷰트 예측 잔여값, 예측 에러 어트리뷰트 값 등으로 호칭할 수 있다)을 양자화(quatization) 및 역양자화(inverse quantization)할 수 있다. 잔여 어트리뷰트 값에 대해 수행되는 송신 디바이스의 양자화 과정은 표 2와 같다. 그리고 표 2와 같이 양자화가 이루어진 잔여 어트리뷰트 값에 대해 수행되는 수신 디바이스의 역 양자화 과정은 표 3과 같다.
int PCCQuantization(int value, int quantStep) {
if( value >=0) {
return floor(value / quantStep + 1.0 / 3.0);
} else {
return -floor(-value / quantStep + 1.0 / 3.0);
}
}
int PCCInverseQuantization(int value, int quantStep) {
if( quantStep ==0) {
return value;
} else {
return value * quantStep;
}
}
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 아리스메틱 인코더(40012))는 각 포인트의 예측기에 이웃한 포인트들이 있는 경우, 상술한 바와 같이 양자화 및 역양자화된 잔여값을 엔트로피 코딩 할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 아리스메틱 인코더(40012))는 각 포인트의 예측기에 이웃한 포인트들이 없으면 상술한 과정을 수행하지 않고 해당 포인트의 어트리뷰트들을 엔트로피 코딩할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더 (예를 들면 리프팅 변환부(40010))는 각 포인트의 예측기를 생성하고, 예측기에 계산된 LOD를 설정 및 이웃 포인트들을 등록하고, 이웃 포인트들까지의 거리에 따른 가중치를 설정하여 리프팅 변환 코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 리프팅 변환 코딩은 상술한 LOD 기반의 예측 변환 코딩과 유사하나, 어트리뷰트값에 가중치를 누적 적용한다는 점에서 차이가 있다. 실시예들에 따른 어트리뷰트값에 가중치를 누적 적용하는 과정은 다음과 같다.
1) 각 포인트의 가중치 값을 저장하는 배열 QW(QuantizationWieght)를 생성한다. QW의 모든 요소들의 초기값은 1.0이다. 예측기에 등록된 이웃 노드의 예측기 인덱스의 QW 값에 현재 포인트의 예측기의 가중치를 곱한 값을 더한다.
2) 리프트 예측 과정: 예측된 어트리뷰트 값을 계산하기 위하여 포인트의 어트리뷰트 값에 가중치를 곱한 값을 기존 어트리뷰트값에서 뺀다.
3) 업데이트웨이트(updateweight) 및 업데이트(update)라는 임시 배열들을 생성하고 임시 배열들을 0으로 초기화한다.
4) 모든 예측기에 대해서 계산된 가중치에 예측기 인덱스에 해당하는 QW에 저장된 가중치를 추가로 곱해서 산출된 가중치를 업데이트웨이트 배열에 이웃 노드의 인덱스로 누적으로 합산한다. 업데이트 배열에는 이웃 노드의 인덱스의 어트리뷰트 값에 산출된 가중치를 곱한 값을 누적 합산한다.
5) 리프트 업데이트 과정: 모든 예측기에 대해서 업데이트 배열의 어트리뷰트 값을 예측기 인덱스의 업데이트웨이트 배열의 가중치 값으로 나누고, 나눈 값에 다시 기존 어트리뷰트 값을 더한다.
6) 모든 예측기에 대해서, 리프트 업데이트 과정을 통해 업데이트된 어트리뷰트 값에 리프트 예측 과정을 통해 업데이트 된(QW에 저장된) 가중치를 추가로 곱하여 예측 어트리뷰트 값을 산출한다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 계수 양자화부(40011))는 예측 어트리뷰트 값을 양자화한다. 또한 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 아리스메틱 인코더(40012))는 양자화된 어트리뷰트 값을 엔트로피 코딩한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 RAHT 변환부(40008))는 옥트리의 하위 레벨에 있는 노드와 연관된 어트리뷰트를 사용하여 상위 레벨의 노드들의 어트리뷰트를 에측하는 RAHT 변환 코딩을 수행할 수 있다. RAHT 변환 코딩은 옥트리 백워드 스캔을 통한 어트리뷰트 인트라 코딩의 예시이다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 복셀에서 전체 영역으로 스캔하고, 각 스텝에서 복셀을 더 큰 블록으로 합치면서 루트 노드까지의 병합 과정을 반복수행한다. 실시예들에 따른 병합 과정은 오큐파이드 노드에 대해서만 수행된다. 엠티 노드(empty node)에 대해서는 병합 과정이 수행되지 않으며, 엠티 노드의 바로 상위 노드에 대해 병합 과정이 수행된다.
하기의 수학식 3은 RAHT 변환 행렬을 나타낸다. g lx,y,z 는 레벨 l에서의 복셀들의 평균 어트리뷰트 값을 나타낸다. g lx,y,z는 g l+1 2x,y,z와 g l+1 2x+1,y,z로부터 계산될 수 있다. g l 2x,y,z 와 g l 2x+1,y,z 의 가중치를 w1=w l 2x,y,z과 w2=w l 2x+1,y,z 이다.
[수학식 3]
Figure PCTKR2020003971-appb-img-000006
g l-1 x,y,z는 로-패스(low-pass) 값으로, 다음 상위 레벨에서의 병합 과정에서 사용된다. h l-1 x,y,z은 하이패스 계수(high-pass coefficients)이며, 각 스텝에서의 하이패스 계수들은 양자화되어 엔트로피 코딩 된다(예를 들면 아리스메틱 인코더(400012)의 인코딩). 가중치는 w l-1 x,y,z = w l 2x,y,z + w l 2x+1,y,z로 계산된다. 루트 노드는 마지막 g 1 0,0,0 과 g 1 0,0,1을 통해서 다음의 수학식 4와 같이 생성된다.
[수학식 4]
Figure PCTKR2020003971-appb-img-000007
gDC값 또한 하이패스 계수와 같이 양자화되어 엔트로피 코딩된다.
도 10은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 디코더(Point Cloud Video Decoder)의 예시를 나타낸다.
도 10에 도시된 포인트 클라우드 비디오 디코더는 도 1에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006) 예시로서, 도 1에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006)의 동작 등과 동일 또는 유사한 동작을 수행할 수 있다. 도면이 도시된 바와 같이 포인트 클라우드 비디오 디코더는 하나 또는 그 이상의 비트스트림(bitstream)들에 포함된 지오메트리 비트스트림(geometry bitstream) 및 어트리뷰트 비트스트림(attribute bitstream)을 수신할 수 있다. 포인트 클라우드 비디오 디코더는 지오메트리 디코더(geometry decoder) 및 어트리뷰트 디코더(attribute decoder)를 포함한다. 지오메트리 디코더는 지오메트리 비트스트림에 대해 지오메트리 디코딩을 수행하여 디코딩된 지오메트리(decoded geometry)를 출력한다. 어트리뷰트 디코더는 디코딩된 지오메트리를 기반으로어트리뷰트 비트스트림에 대해 어트리뷰트 디코딩을 수행하여 디코딩된 어트리뷰트들(decoded attributes)을 출력한다. 디코딩된 지오메트리 및 디코딩된 어트리뷰트들은 포인트 클라우드 콘텐트를 복원(decoded point cloud)하는데 사용된다.
도 11은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 디코더(Point Cloud Video Decoder)의 예시를 나타낸다.
도 11에 도시된 포인트 클라우드 비디오 디코더는 도 10에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 디코더의 상세 예시로서, 도 1 내지 도 9에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 인코더의 인코딩 동작의 역과정인 디코딩 동작을 수행할 수 있다.
도 1 및 도 10에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 비디오 디코더는 지오메트리 디코딩 및 어트리뷰트 디코딩을 수행할 수 있다. 지오메트리 디코딩은 어트리뷰트 디코딩보다 먼저 수행된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 디코더는 아리스메틱 디코더(arithmetic decoder, 11000), 옥트리 합성부(octree synthesis unit, 11001), 서페이스 오프록시메이션 합성부(surface approximation synthesis unit, 11002), 지오메트리 리컨스트럭션부(geometry reconstruction unit, 11003), 좌표계 역변환부(coordinates inverse transformation unit, 11004), 아리스메틱 디코더(arithmetic decoder, 11005), 역양자화부(inverse quantization unit, 11006), RAHT변환부(11007), LOD생성부(LOD generation unit, 11008), 인버스 리프팅부(Inverse lifting unit, 11009), 및/또는 컬러 역변환부(color inverse transformation unit, 11010)를 포함한다.
아리스메틱 디코더(11000), 옥트리 합성부(11001), 서페이스 오프록시메이션 합성부(11002), 지오메트리 리컨스럭션부(11003), 좌표계 역변환부(11004)는 지오메트리 디코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 디코딩은 다이렉트 디코딩(direct decoding) 및 트라이숩 지오메트리 디코딩(trisoup geometry decoding)을 포함할 수 있다. 다이렉트 디코딩 및 트라이숩 지오메트리 디코딩은 선택적으로 적용된다. 또한 지오메트리 디코딩은 위의 예시에 국한되지 않으며, 도 1 내지 도 9에서 설명한 지오메트리 인코딩의 역과정으로 수행된다.
실시예들에 따른 아리스메틱 디코더(11000)는 수신한 지오메트리 비트스트림을 아리스메틱 코딩을 기반으로 디코딩한다. 아리스메틱 디코더(11000)의 동작은 아리스메틱 인코더(40004)의 역과정에 대응한다.
실시예들에 따른 옥트리 합성부(11001)는 디코딩된 지오메트리 비트스트림으로부터 (또는 디코딩 결과 확보된 지오메트리에 관한 정보)로부터 오큐판시 코드를 획득하여 옥트리를 생성할 수 있다. 오큐판시 코드에 대한 구체적인 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 같다.
실시예들에 따른 서페이스 오프록시메이션 합성부(11002)는 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 디코딩된 지오메트리 및/또는 생성된 옥트리에 기반하여 서페이스를 합성할 수 있다.
실시예들에 따른 지오메트리 리컨스트럭션부(11003)는 서페이스 및 또는 디코딩된 지오메트리에 기반하여 지오메트리를 재생성할 수 있다. 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 같이, 다이렉트 코딩 및 트라이숩 지오메트리 인코딩은 선택적으로 적용된다. 따라서 지오메트리 리컨스트럭션부(11003)는 다이렉트 코딩이 적용된 포인트들의 포지션 정보들을 직접 가져와서 추가한다. 또한, 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 지오메트리 리컨스트럭션부(11003)는 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)의 재구성 동작, 예를 들면 삼각형 재구성, 업-샘플링, 복셀화 동작을 수행하여 지오메트리를 복원할 수 있다. 구체적인 내용은 도 6에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다. 복원된 지오메트리는 어트리뷰트들을 포함하지 않는 포인트 클라우드 픽쳐 또는 프레임을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 좌표계 역변환부(11004)는 복원된 지오메트리를 기반으로 좌표계를 변환하여 포인트들의 포지션들을 획득할 수 있다.
아리스메틱 디코더(11005), 역양자화부(11006), RAHT 변환부(11007), LOD생성부(11008), 인버스 리프팅부(11009), 및/또는 컬러 역변환부(11010)는 도 10에서 설명한 어트리뷰트 디코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 디코딩은 RAHT(Region Adaptive Hierarchial Transform) 디코딩, 예측 변환(Interpolaration-based hierarchical nearest-neighbour prediction-Prediction Transform) 디코딩 및 리프팅 변환 (interpolation-based hierarchical nearest-neighbour prediction with an update/lifting step (Lifting Transform)) 디코딩을 포함할 수 있다. 상술한 3가지의 디코딩들은 선택적으로 사용되거나, 하나 또는 그 이상의 디코딩들의 조합이 사용될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 어트리뷰트 디코딩은 상술한 예시에 국한되는 것은 아니다.
실시예들에 따른 아리스메틱 디코더(11005)는 어트리뷰트 비트스트림을 아리스메틱 코딩으로 디코딩한다.
실시예들에 따른 역양자화부(11006)는 디코딩된 어트리뷰트 비트스트림 또는 디코딩 결과 확보한 어트리뷰트에 대한 정보를 역양자화(inverse quantization)하고 역양자화된 어트리뷰트들(또는 어트리뷰트 값들)을 출력한다. 역양자화는 포인트 클라우드 비디오 인코더의 어트리뷰트 인코딩에 기반하여 선택적으로 적용될 수 있다.
실시예들에 따라 RAHT 변환부(11007), LOD생성부(11008) 및/또는 인버스 리프팅부(11009)는 재구성된 지오메트리 및 역양자화된 어트리뷰트들을 처리할 수 있다. 상술한 바와 같이 RAHT 변환부(11007), LOD생성부(11008) 및/또는 인버스 리프팅부(11009)는 포인트 클라우드 비디오 인코더의 인코딩에 따라 그에 대응하는 디코딩 동작을 선택적으로 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 컬러 역변환부(11010)는 디코딩된 어트리뷰트들에 포함된 컬러 값(또는 텍스쳐)을 역변환하기 위한 역변환 코딩을 수행한다. 컬러 역변환부(11010)의 동작은 포인트 클라우드 비디오 인코더의 컬러 변환부(40006)의 동작에 기반하여 선택적으로 수행될 수 있다.
도 11의 포인트 클라우드 비디오 디코더의 엘레멘트들은 도면에 도시되지 않았으나 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템에 포함된 하나 또는 그 이상의 메모리들과 통신가능하도록 설정된 하나 또는 그 이상의 프로세서들 또는 집적 회로들(integrated circuits)을 포함하는 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 하나 또는 그 이상의 프로세서들은 상술한 도 11의 포인트 클라우드 비디오 디코더의 엘레멘트들의 동작들 및/또는 기능들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다. 또한 하나 또는 그 이상의 프로세서들은 도 11의 포인트 클라우드 비디오 디코더의 엘레멘트들의 동작들 및/또는 기능들을 수행하기 위한 소프트웨어 프로그램들 및/또는 인스트럭션들의 세트를 동작하거나 실행할 수 있다.
도 12는 실시예들에 따른 전송 장치의 예시이다.
도 12에 도시된 전송 장치는 도 1의 전송장치(10000) (또는 도 4의 포인트 클라우드 비디오 인코더)의 예시이다. 도 12에 도시된 전송 장치는 도 1 내지 도 9에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 인코더의 동작들 및 인코딩 방법들과 동일 또는 유사한 동작들 및 방법들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 전송 장치는 데이터 입력부(12000), 양자화 처리부(12001), 복셀화 처리부(12002), 옥트리 오큐판시 코드 (Occupancy code) 생성부(12003), 표면 모델 처리부(12004), 인트라/인터 코딩 처리부(12005), 아리스메틱 (Arithmetic) 코더(12006), 메타데이터 처리부(12007), 색상 변환 처리부(12008), 어트리뷰트 변환 처리부(또는 속성 변환 처리부)(12009), LOD/리프팅/RAHT 변환 처리부(12010), 아리스메틱 (Arithmetic) 코더(12011) 및/또는 전송 처리부(12012)를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 데이터 입력부(12000)는 포인트 클라우드 데이터를 수신 또는 획득한다. 데이터 입력부(12000)는 포인트 클라우드 비디오 획득부(10001)의 동작 및/또는 획득 방법(또는 도2에서 설명한 획득과정(20000))과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 획득 방법을 수행할 수 있다.
데이터 입력부(12000), 양자화 처리부(12001), 복셀화 처리부(12002), 옥트리 오큐판시 코드 (Occupancy code) 생성부(12003), 표면 모델 처리부(12004), 인트라/인터 코딩 처리부(12005), Arithmetic 코더(12006)는 지오메트리 인코딩을 수행한다. 실시예들에 따른 지오메트리 인코딩은 도 1 내지 도 9에서 설명한 지오메트리 인코딩과 동일 또는 유사하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 양자화 처리부(12001)는 지오메트리(예를 들면 포인트들의 위치값, 또는 포지션값)을 양자화한다. 양자화 처리부(12001)의 동작 및/또는 양자화는 도 4에서 설명한 양자화부(40001)의 동작 및/또는 양자화와 동일 또는 유사하다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하다.
실시예들에 따른 복셀화 처리부(12002)는 양자화된 포인트들의 포지션 값을 복셀화한다. 복셀화 처리부(120002)는 도 4에서 설명한 양자화부(40001)의 동작 및/또는 복셀화 과정과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 과정을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하다.
실시예들에 따른 옥트리 오큐판시 코드 생성부(12003)는 복셀화된 포인트들의 포지션들을 옥트리 구조를 기반으로 옥트리 코딩을 수행한다. 옥트리 오큐판시 코드 생성부(12003)는 오큐판시 코드를 생성할 수 있다. 옥트리 오큐판시 코드 생성부(12003)는 도 4 및 도 6에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 인코더 (또는 옥트리 분석부(40002))의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하다.
실시예들에 따른 표면 모델 처리부(12004)는 표면 모델(surface model)을 기반으로 특정 영역(또는 노드)내의 포인트들의 포지션들을 복셀 기반으로 재구성하는 트라이숩 지오메트리 인코딩을 수행할 수 있다. 포면 모델 처리부(12004)는 도 4 에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003))의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하다.
실시예들에 따른 인트라/인터 코딩 처리부(12005)는 포인트 클라우드 데이터를 인트라/인터 코딩할 수 있다. 인트라/인터 코딩 처리부(12005)는 도 7에서 설명한 인트라/인터 코딩과 동일 또는 유사한 코딩을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 7에서 설명한 바와 동일하다. 실시예들에 따라 인트라/인터 코딩 처리부(12005)는 아리스메틱 코더(12006)에 포함될 수 있다.
실시예들에 따른 아리스메틱 코더(12006)는 포인트 클라우드 데이터의 옥트리 및/또는 근사화된 옥트리를 엔트로피 인코딩한다. 예를 들어, 인코딩 방식은 아리스메틱(Arithmetic) 인코딩 방법을 포함한다. 아리스메틱 코더(12006)는 아리스메틱 인코더(40004)의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다.
실시예들에 따른 메타데이터 처리부(12007)는 포인트 클라우드 데이터에 관한 메타데이터, 예를 들어 설정 값 등을 처리하여 지오메트리 인코딩 및/또는 어트리뷰트 인코딩 등 필요한 처리 과정에 제공한다. 또한 실시예들에 따른 메타데이터 처리부(12007)는 지오메트리 인코딩 및/또는 어트리뷰트 인코딩과 관련된 시그널링 정보를 생성 및/또는 처리할 수 있다. 실시예들에 따른 시그널링 정보는 지오메트리 인코딩 및/또는 어트리뷰트 인코딩과 별도로 인코딩처리될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 시그널링 정보는 인터리빙 될 수도 있다.
색상 변환 처리부(12008), 어트리뷰트 변환 처리부(12009), LOD/리프팅/RAHT 변환 처리부(12010), 아리스메틱 (Arithmetic) 코더(12011)는 어트리뷰트 인코딩을 수행한다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 인코딩은 도 1 내지 도 9에서 설명한 어트리뷰트 인코딩과 동일 또는 유사하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 색상 변환 처리부(12008)는 어트리뷰트들에 포함된 색상값을 변환하는 색상 변환 코딩을 수행한다. 색상 변환 처리부(12008)는 재구성된 지오메트리를 기반으로 색상 변환 코딩을 수행할 수 있다. 재구성된 지오메트리에 대한 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하다. 또한 도 4에서 설명한 컬러 변환부(40006)의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다. 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 어트리뷰트 변환 처리부(12009)는 지오메트리 인코딩이 수행되지 않은 포지션들 및/또는 재구성된 지오메트리를 기반으로 어트리뷰트들을 변환하는 어트리뷰트 변환을 수행한다. 어트리뷰트 변환 처리부(12009)는 도 4에 설명한 어트리뷰트 변환부(40007)의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다. 구체적인 설명은 생략한다. 실시예들에 따른 LOD/리프팅/RAHT 변환 처리부(12010)는 변환된 어트리뷰트들을 RAHT 코딩, LOD 기반의 예측 변환 코딩 및 리프팅 변환 코딩 중 어느 하나 또는 조합하여 코딩할 수 있다. LOD/리프팅/RAHT 변환 처리부(12010)는 도 4에서 설명한 RAHT 변환부(40008), LOD 생성부(40009) 및 리프팅 변환부(40010)의 동작들과 동일 또는 유사한 동작들 중 적어도 하나 이상을 수행한다. 또한 LOD 기반의 예측 변환 코딩, 리프팅 변환 코딩 및 RAHT 변환 코딩에 대한 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 아리스메틱 코더(12011)는 코딩된 어트리뷰트들을 아리스메틱 코딩에 기반하여 인코딩할 수 있다. 아리스메틱 코더(12011)는 아리스메틱 인코더(400012)의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다.
실시예들에 따른 전송 처리부(12012)는 인코딩된 지오메트리 및/또는 인코딩된 어트리뷰트, 메타 데이터 정보를 포함하는 각 비트스트림을 전송하거나, 인코딩된 지오메트리 및/또는 인코딩된 어트리뷰트, 메타 데이터 정보를 하나의 비트스트림으로 구성하여 전송할 수 있다. 실시예들에 따른 인코딩된 지오메트리 및/또는 인코딩된 어트리뷰트, 메타 데이터 정보가 하나의 비트스트림으로 구성되는 경우, 비트스트림은 하나 또는 그 이상의 서브 비트스트림들을 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 비트스트림은 시퀀스 레벨의 시그널링을 위한 SPS (Sequence Parameter Set), 지오메트리 정보 코딩의 시그널링을 위한 GPS(Geometry Parameter Set), 어트리뷰트 정보 코딩의 시그널링을 위한 APS(Attribute Parameter Set), 타일 레벨의 시그널링을 위한 TPS (Tile Parameter Set)를 포함하는 시그널링 정보 및 슬라이스 데이터를 포함할 수 있다. 슬라이스 데이터는 하나 또는 그 이상의 슬라이스들에 대한 정보를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 하나의 슬라이스는 하나의 지오메트리 비트스트림(Geom0 0) 및 하나 또는 그 이상의 어트리뷰트 비트스트림들(Attr0 0, Attr1 0)을 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 TPS는 하나 또는 그 이상의 타일들에 대하여 각 타일에 관한 정보(예를 들면 bounding box의 좌표값 정보 및 높이/크기 정보 등)을 포함할 수 있다. 지오메트리 비트스트림은 헤더와 페이로드를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 비트스트림의 헤더는 GPS에 포함된 파라미터 세트의 식별 정보(geom_ parameter_set_id), 타일 식별자(geom_tile_id), 슬라이스 식별자(geom_slice_id) 및 페이로드에 포함된 데이터에 관한 정보 등을 포함할 수 있다. 상술한 바와 같이 실시예들에 따른 메타데이터 처리부(12007)는 시그널링 정보를 생성 및/또는 처리하여 전송 처리부(12012)로 전송할 수 있다. 실시예들에 따라, 지오메트리 인코딩을 수행하는 엘레멘트들 및 어트리뷰트 인코딩을 수행하는 엘레멘트들은 점선 처리된 바와 같이 상호 데이터/정보를 공유할 수 있다. 실시예들에 따른 전송 처리부(12012)는 트랜스미터(10003)의 동작 및/또는 전송 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 전송 방법을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 2에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다.
도 13은 실시예들에 따른 수신 장치의 예시이다.
도 13에 도시된 수신 장치는 도 1의 수신장치(10004) (또는 도 10 및 도 11의 포인트 클라우드 비디오 디코더)의 예시이다. 도 13에 도시된 수신 장치는 도 1 내지 도 11에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 디코더의 동작들 및 디코딩 방법들과 동일 또는 유사한 동작들 및 방법들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 수신 장치는 수신부(13000), 수신 처리부(13001), 아리스메틱 (arithmetic) 디코더(13002), 오큐판시 코드 (Occupancy code) 기반 옥트리 재구성 처리부(13003), 표면 모델 처리부(삼각형 재구성, 업-샘플링, 복셀화)(13004), 인버스(inverse) 양자화 처리부(13005), 메타데이터 파서(13006), 아리스메틱 (arithmetic) 디코더(13007), 인버스(inverse)양자화 처리부(13008), LOD/리프팅/RAHT 역변환 처리부(13009), 색상 역변환 처리부(13010) 및/또는 렌더러(13011)를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 디코딩의 각 구성요소는 실시예들에 따른 인코딩의 구성요소의 역과정을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 수신부(13000)는 포인트 클라우드 데이터를 수신한다. 수신부(13000)는 도 1의 리시버(10005)의 동작 및/또는 수신 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 수신 방법을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 수신 처리부(13001)는 수신한 데이터로부터 지오메트리 비트스트림 및/또는 어트리뷰트 비트스트림을 획득할 수 있다. 수신 처리부(13001)는 수신부(13000)에 포함될 수 있다.
아리스메틱 디코더(13002), 오큐판시 코드 기반 옥트리 재구성 처리부(13003), 표면 모델 처리부(13004) 및 인버스 양자화 처리부(13005)는 지오메트리 디코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 디코딩은 도 1 내지 도 10에서 설명한 지오메트리 디코딩과 동일 또는 유사하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 아리스메틱 디코더(13002)는 지오메트리 비트스트림을 아리스메틱 코딩을 기반으로 디코딩할 수 있다. 아리스메틱 디코더(13002)는 아리스메틱 디코더(11000)의 동작 및/또는 코딩과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 코딩을 수행한다.
실시예들에 따른 오큐판시 코드 기반 옥트리 재구성 처리부(13003)는 디코딩된 지오메트리 비트스트림으로부터 (또는 디코딩 결과 확보된 지오메트리에 관한 정보)로부터 오큐판시 코드를 획득하여 옥트리를 재구성할 수 있다. 오큐판시 코드 기반 옥트리 재구성 처리부(13003)는 옥트리 합성부(11001)의 동작 및/또는 옥트리 생성 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다. 실시예들에 따른 표면 모델 처리부(13004)는 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 표면 모델 방식에 기반하여 트라이숩 지오메트리 디코딩 및 이와 관련된 지오메트리 리컨스트럭션(예를 들면 삼각형 재구성, 업-샘플링, 복셀화)을 수행할 수 있다. 표면 모델 처리부(13004)는 서페이스 오프록시메이션 합성부(11002) 및/또는 지오메트리 리컨스트럭션부(11003)의 동작과 동일 또는 유사한 동작을 수행한다.
실시예들에 따른 인버스 양자화 처리부(13005)는 디코딩된 지오메트리를 인버스 양자화할 수 있다.
실시예들에 따른 메타데이터 파서(13006)는 수신한 포인트 클라우드 데이터에 포함된 메타데이터, 예를 들어 설정 값 등을 파싱할 수 있다. 메타데이터 파서(13006)는 메타데이터를 지오메트리 디코딩 및/또는 어트리뷰트 디코딩에 전달할 수 있다. 메타데이터에 대한 구체적인 설명은 도 12에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다.
아리스메틱 디코더(13007), 인버스 양자화 처리부(13008), LOD/리프팅/RAHT 역변환 처리부(13009) 및 색상 역변환 처리부(13010)는 어트리뷰트 디코딩을 수행한다. 어트리뷰트 디코딩는 도 1 내지 도 10에서 설명한 어트리뷰트 디코딩과 동일 또는 유사하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 아리스메틱 디코더(13007)는 어트리뷰트 비트스트림을 아리스메틱 코딩으로 디코딩할 수 있다. 아리스메틱 디코더(13007)는 재구성된 지오메트리를 기반으로 어트리뷰트 비트스트림의 디코딩을 수행할 수 있다. 아리스메틱 디코더(13007)는 아리스메틱 디코더(11005)의 동작 및/또는 코딩과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 코딩을 수행한다.
실시예들에 따른 인버스 양자화 처리부(13008)는 디코딩된 어트리뷰트 비트스트림을 인버스 양자화할 수 있다. 인버스 양자화 처리부(13008)는 역양자화부(11006)의 동작 및/또는 역양자화 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다.
실시예들에 따른 LOD/리프팅/RAHT 역변환 처리부(13009)는 재구성된 지오메트리 및 역양자화된 어트리뷰트들을 처리할 수 있다. LOD/리프팅/RAHT 역변환 처리부(13009)는 RAHT 변환부(11007), LOD생성부(11008) 및/또는 인버스 리프팅부(11009)의 동작들 및/또는 디코딩들과 동일 또는 유사한 동작들 및/또는 디코딩들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행한다. 실시예들에 따른 색상 역변환 처리부(13010)는 디코딩된 어트리뷰트들에 포함된 컬러 값(또는 텍스쳐)을 역변환하기 위한 역변환 코딩을 수행한다. 색상 역변환 처리부(13010)는 컬러 역변환부(11010)의 동작 및/또는 역변환 코딩과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 역변환 코딩을 수행한다. 실시예들에 따른 렌더러(13011)는 포인트 클라우드 데이터를 렌더링할 수 있다.
도 14는 실시예들에 따른 G-PCC 기반 포인트 클라우드 콘텐트 스트리밍을 위한 아키텍쳐를 나타낸다.
도 14의 상단은 도 1 내지 도 13에서 설명한 전송 장치(예를 들면 전송 장치(10000), 도 12의 전송 장치 등)가 포인트 클라우드 콘텐트를 처리 및 전송하는 과정을 나타낸다.
도 1 내지 도 13에서 설명한 바와 같이 전송 장치는 포인트 클라우드 콘텐트의 오디오(Ba)를 획득하고(Audio Acquisition), 획득한 오디오를 인코딩(Audio encoding)하여 오디오 비트스트림(Ea)들을 출력할 수 있다. 또한 전송 장치는 포인트 클라우드 콘텐트의 포인트 클라우드(Bv)(또는 포인트 클라우드 비디오)를 획득하고(Point Acqusition), 획득한 포인트 클라우드에 대하여 포인트 클라우드 비디오 인코딩(Point cloud video encoding)을 수행하여 포인트 클라우드 비디오 비트스트림(Eb)들을 출력할 수 있다. 전송 장치의 포인트 클라우드 비디오 인코딩은 도 1 내지 도 13에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 인코딩(예를 들면 도 4의 포인트 클라우드 비디오 인코더의 인코딩 등)과 동일 또는 유사하므로 구체적인 설명은 생략한다.
전송 장치는 생성된 오디오 비트스트림들 및 비디오 비트스트림들을 파일 및/또는 세그먼트로 인캡슐레이션(File/segment encapsulation)할 수 있다. 인캡슐레이션된 파일 및/또는 세그먼트(Fs, File)은 ISOBMFF 등의 파일 포맷의 파일 또는 DASH(dynamic adaptive streaming over HTTP) 세그먼트를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 관련 메타 데이터(metadata)는 인캡슐레이션된 파일 포맷 및/또는 세그먼트에 포함될 수 있다. 메타 데이터는 ISOBMFF (ISO International Standards Organization Base Media File Format) 파일 포맷 상의 다양한 레벨의 박스(box)에 포함되거나 파일 내에서 별도의 트랙에 포함될 수 있다. 실시예에 따라 전송 장치는 메타데이터 자체를 별도의 파일로 인캡슐레이션할 수 있다. 실시예들에 따른 전송 장치는 인캡슐레이션 된 파일 포맷 및/또는 세그먼트를 네트워크를 통해 전송(delivery)할 수 있다. 전송 장치의 인캡슐레이션 및 전송 처리 방법은 도 1 내지 도 13에서 설명한 바 (예를 들면 트랜스미터(10003), 도 2의 전송 단계(20002) 등)와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
도 14의 하단은 도 1 내지 도 13에서 설명한 수신 장치(예를 들면 수신 장치(10004), 도 13의 수신 장치 등)가 포인트 클라우드 콘텐트를 처리 및 출력하는 과정을 나타낸다.
실시예들에 따라 수신 장치는 최종 오디오 데이터 및 최종 비디오 데이터를 출력하는 디바이스 (예를 들면 스피커(Loudspeakers), 헤드폰들(headphones), 디스플레이(Display))와 포인트 클라우드 콘텐트를 처리하는 포인트 클라우드 플레이어(Point Cloud Player)를 포함할 수 있다. 최종 데이터 출력 디바이스 및 포인트 클라우드 플레이어는 별도의 물리적인 디바이스들로 구성될 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 플레이어는 G-PCC(Geometry-based Point Cloud Compression) 코딩 및/또는 V-PCC(Video based Point Cloud Compression) 코딩 및/또는 차세대 코딩을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 수신 장치는 수신한 데이터(예를 들면 방송 신호, 네트워크를 통해 전송되는 신호 등)에 포함된 파일 및/또는 세그먼트(F',Fs')를 확보하고 디캡슐레이션(File/segment decapsulation)할 수 있다. 수신 장치의 수신 및 디캡슐레이션 방법은 도 1 내지 도 13에서 설명한 바(예를 들면 리시버(10005), 수신부(13000), 수신 처리부(13001)등)와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 수신 장치는 파일 및/또는 세그먼트에 포함된 오디오 비트스트림(E'a) 및 비디오 비트스트림(E'v)를 확보한다. 도면에 도시된 바와 같이 수신 장치는 오디오 비트스트림에 대해 오디오 디코딩(audio decoding)을 수행하여 디코딩된 오디오 데이터(B'a)를 출력하고, 디코딩된 오디오 데이터를 렌더링(audio rendering)하여 최종 오디오 데이터(A'a)를 스피커 또는 헤드폰 등을 통해 출력한다.
또한 수신 장치는 비디오 비트스트림(E'v)에 대해 포인트 클라우드 비디오 디코딩(point cloud video decoding)을 수행하여 디코딩된 비디오 데이터(B'v)를 출력한다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 디코딩은 도 1 내지 도 13에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 디코딩과 동일 또는 유사하므로 (예를 들면 도 11의 포인트 클라우드 비디오 디코더의 디코딩 등) 구체적인 설명은 생략한다. 수신 장치는 디코딩된 비디오 데이터를 렌더링(rendering)하여 최종 비디오 데이터를 디스플레이를 통해 출력할 수 있다.
실시예들에 따른 수신 장치는 함께 전송된 메타데이터를 기반으로 디캡슐레이션, 오디오 디코딩, 오디오 렌더링, 포인트 클라우드 비디오 디코딩 및 렌더링 동작 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다. 메타데이터에 대한 설명은 도 12 내지 도 13에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다.
도면에 도시된 점선과 같이, 실시예들에 따른 수신 장치(예를 들면 포인트 클라우드 플레이어 또는 포인트 클라우드 플레어 내의 센싱/트랙킹부(sensing/tracking))는 피드백 정보(orientation, viewport)를 생성할 수 있다. 실시예들에 따른 피드백 정보는 수신 장치의 디캡슐레이션, 포인트 클라우드 비디오 디코딩 과정 및/또는 렌더링 과정에서 사용될 수도 있고, 송신 장치로 전달 될 수도 있다. 피드백 정보에 대한 설명은 도 1 내지 도 13에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다.
도 15는 실시예들에 따른 전송 장치의 예시를 나타낸다.
도 15의 전송 장치는 포인트 클라우드 콘텐트를 전송하는 장치로서, 도 1 내지 도 14에서 설명한 전송 장치(예를 들면 도 1의 전송 장치(10000), 도 4의 포인트 클라우드 비디오 인코더, 도 12의 전송 장치, 도 14의 전송 장치 등)의 예시에 해당한다. 따라서 도 15의 전송 장치는 도 1 내지 도 14에서 설명한 전송 장치의 동작과 동일 또는 유사한 동작을 수행한다.
실시예들에 따른 전송 장치는 포인트 클라우드 획득(point cloud acquisition), 포인트 클라우드 비디오 인코딩(point cloud video encoding), 파일/세그먼트 인캡슐레이션(file/segement encapsulation) 및 전송(delivery) 중 적어도 하나 또는 그 이상을 수행할 수 있다.
도면에 도시된 포인트 클라우드 획득 및 전송 동작은 도 1 내지 도 14에서 설명한 바와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
도 1 내지 도 14에서 설명한 바와 같이 실시예들에 따른 전송 장치는 지오메트리 인코딩 및 어트리뷰트 인코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 인코딩은 지오메트리 컴프레션(geometry compression)이라 호칭될 수 있으며 어트리뷰트 인코딩은 어트리뷰트 컴프레션(attribute compression)이라 호칭될 수 있다. 상술한 바와 같이 하나의 포인트는 하나의 지오메트리와 하나 또는 그 이상의 어트리뷰트들을 가질 수 있다. 따라서 전송 장치는 각 어트리뷰트에 대하여 어트리뷰트 인코딩을 수행한다. 도면은 전송 장치가 하나 또는 그 이상의 어트리뷰트 컴프레션들(attribute #1 compression, …attribute #N compression)을 수행한 예시를 나타낸다. 또한 실시예들에 따른 전송 장치는 추가 컴프레션(auxiliary compression)을 수행할 수 있다. 추가 컴프레션은 메타데이터(metadata)에 대해 수행된다. 메타 데이터에 대한 설명은 도 1 내지 도 14에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다. 또한 전송 장치는 메쉬 데이터 컴프레션(Mesh data compression)을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 메쉬 데이터 컴프레션은 도 1 내지 도 14에서 설명한 트라이숩 지오메트리 인코딩을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 전송 장치는 포인트 클라우드 비디오 인코딩에 따라 출력된 비트스트림들(예를 들면 포인트 클라우드 스트림들)을 파일 및/또는 세그먼트로 인캡슐레이션 할 수 있다. 실시예들에 따라 전송 장치는 메타 데이터 외의 데이터(예를 들면 미디어 데이터)를 운반하는 미디어 트랙 인캡슐레이션(media track encapsulation)을 수행하고, 메타 데이터를 운반하는 메타데이터 트랙 인캡슐레이션(metadata tracak encapsulation)을 수행할 수 있다. 실시예들에 따라 메타데이터는 미디어 트랙으로 인캡슐레이션 될 수 있다.
도 1 내지 도 14에서 설명한 바와 같이 전송 장치는 수신 장치로부터 피드백 정보(오리엔테이션/뷰포트 메타 데이터)를 수신하고, 수신한 피드백 정보를 기반으로 포인트 클라우드 비디오 인코딩, 파일/세그먼트 인캡슐레이션 및 전송 동작 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 14에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다.
도16은 실시예들에 따른 수신 장치의 예시를 나타낸다.
도 16의 수신 장치는 포인트 클라우드 콘텐트를 수신하는 장치로서, 도 1 내지 도 14에서 설명한 수신 장치(예를 들면 도 1의 수신 장치(10004), 도 11의 포인트 클라우드 비디오 디코더, 도 13의 수신 장치, 도 14의 수신 장치 등)의 예시에 해당한다. 따라서 도 16의 수신 장치는 도 1 내지 도 14에서 설명한 수신 장치의 동작과 동일 또는 유사한 동작을 수행한다. 또한 도 16의 수신 장치는 도 15의 전송 장치에서 전송한 신호 등을 받고, 도 15의 전송 장치의 동작의 역과정을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 수신 장치는 딜리버리 (delivery), 파일/세그먼트 디캡슐레이션(file/segement decapsulation), 포인트 클라우드 비디오 디코딩(point cloud video decoding) 및 포인트 클라우드 렌더링(point cloud rendering) 중 적어도 하나 또는 그 이상을 수행할 수 있다.
도면에 도시된 포인트 클라우드 수신 및 포인트 클라우드 렌더링 동작은 도 1 내지 도 14에서 설명한 바와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
도 1 내지 도 14에서 설명한 바와 같이 실시예들에 따른 수신 장치는 네트워크 또는 저장 장치로터 획득한 파일 및/또는 세그먼트에 대해 디캡슐레이션을 수행한다. 실시예들에 따라 수신 장치는 메타 데이터 외의 데이터(예를 들면 미디어 데이터)를 운반하는 미디어 트랙 디캡슐레이션(media track decapsulation)을 수행하고, 메타 데이터를 운반하는 메타데이터 트랙 디캡슐레이션(metadata tracak decapsulation)을 수행할 수 있다. 실시예들에 따라 메타데이터가 미디어 트랙으로 인캡슐레이션 된 경우, 메타 데이터 트랙 디캡슐레이션은 생략된다.
도 1 내지 도 14에서 설명한 바와 같이 수신 장치는 디캡슐레이션을 통해 확보한 비트스트림(예를 들면 포인트 클라우드 스트림들)에 대하여 지오메트리 디코딩 및 어트리뷰트 디코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 디코딩은 지오메트리 디컴프레션(geometry decompression)이라 호칭될 수 있으며 어트리뷰트 디코딩은 어트리뷰트 디컴프레션(attribute decompression)이라 호칭될 수 있다. 상술한 바와 같이 송신 장치에서 하나의 포인트는 하나의 지오메트리와 하나 또는 그 이상의 어트리뷰트들을 가질 수 있으며 각각 인코딩된다. 따라서 수신 장치는 각 어트리뷰트에 대하여 어트리뷰트 디코딩을 수행한다. 도면은 수신 장치가 하나 또는 그 이상의 어트리뷰트 디컴프레션들(attribute #1 decompression, …attribute #N decompression)을 수행한 예시를 나타낸다. 또한 실시예들에 따른 수신 장치는 추가 디컴프레션(auxiliary decompression)을 수행할 수 있다. 추가 디컴프레션은 메타데이터(metadata)에 대해 수행된다. 메타 데이터에 대한 설명은 도 1 내지 도 14에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다. 또한 수신 장치는 메쉬 데이터 디컴프레션(Mesh data decompression)을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 메쉬 데이터 디컴프레션은 도 1 내지 도 14에서 설명한 트라이숩 지오메트리 디코딩을 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 수신 장치는 포인트 클라우드 비디오 디코딩에 따라 출력된 포인트 클라우드 데이터를 렌더링 할 수 있다.
도 1 내지 도 14에서 설명한 바와 같이 수신 장치는 별도의 센싱/트랙킹 엘레멘트등을 이용하여 오리엔테이션/뷰포트 메타 데이터를 확보하고, 이를 포함하는 피드백 정보를 전송 장치(예를 들면 도 15의 전송 장치)로 전송할 수 있다. 또한 수신 장치는 피드백 정보를 기반으로 수신 동작, 파일/세그먼트 디캡슐레이션 및 포인트 클라우드 비디오 디코딩 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 14에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다.
도 17은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 방법/장치와 연동 가능한 구조의 예시를 나타낸다.
도 17의 구조는 서버(1760), 로봇(1710), 자율 주행 차량(1720), XR 장치(1730), 스마트폰(1740), 가전(1750) 및/또는 HMD(Head-Mount Display, 1770) 중에서 적어도 하나 이상이 클라우드 네트워크(1710)와 연결된 구성을 나타낸다. 로봇(1710), 자율 주행 차량(1720), XR 장치(1730), 스마트폰(1740) 또는 가전(1750) 등은 장치라 호칭된다. 또한, XR 장치(1730)는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 압축 데이터 (PCC) 장치에 대응되거나 PCC장치와 연동될 수 있다.
클라우드 네트워크(1700)는 클라우드 컴퓨팅 인프라의 일부를 구성하거나 클라우드 컴퓨팅 인프라 안에 존재하는 네트워크를 의미할 수 있다. 여기서, 클라우드 네트워크(1700)는 3G 네트워크, 4G 또는 LTE(Long Term Evolution) 네트워크 또는 5G 네트워크 등을 이용하여 구성될 수 있다.
서버(1760)는 로봇(1710), 자율 주행 차량(1720), XR 장치(1730), 스마트폰(1740), 가전(1750) 및/또는 HMD(1770) 중에서 적어도 하나 이상과 클라우드 네트워크(1700)을 통하여 연결되고, 연결된 장치들(1710 내지 1770)의 프로세싱을 적어도 일부를 도울 수 있다.
HMD (Head-Mount Display)(1770)는 실시예들에 따른 XR 디바이스 및/또는 PCC 디바이스가 구현될 수 있는 타입 중 하나를 나타낸다. 실시예들에 따른HMD 타입의 디바이스는, 커뮤니케이션 유닛, 컨트롤 유닛, 메모리 유닛, I/O 유닛, 센서 유닛, 그리고 파워 공급 유닛 등을 포함한다.
이하에서는, 상술한 기술이 적용되는 장치(1710 내지 1750)의 다양한 실시 예들을 설명한다. 여기서, 도 17에 도시된 장치(1710 내지 1750)는 상술한 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 장치와 연동/결합될 수 있다.
<PCC+XR>
XR/PCC 장치(1730)는 PCC 및/또는 XR(AR+VR) 기술이 적용되어, HMD(Head-Mount Display), 차량에 구비된 HUD(Head-Up Display), 텔레비전, 휴대폰, 스마트 폰, 컴퓨터, 웨어러블 디바이스, 가전 기기, 디지털 사이니지, 차량, 고정형 로봇이나 이동형 로봇 등으로 구현될 수도 있다.
XR/PCC 장치(1730)는 다양한 센서들을 통해 또는 외부 장치로부터 획득한 3차원 포인트 클라우드 데이터 또는 이미지 데이터를 분석하여 3차원 포인트들에 대한 위치 데이터 및 어트리뷰트 데이터를 생성함으로써 주변 공간 또는 현실 객체에 대한 정보를 획득하고, 출력할 XR 객체를 렌더링하여 출력할 수 있다. 예컨대, XR/PCC 장치(1730)는 인식된 물체에 대한 추가 정보를 포함하는 XR 객체를 해당 인식된 물체에 대응시켜 출력할 수 있다.
<PCC+자율주행+XR>
자율 주행 차량(1720)은 PCC 기술 및 XR 기술이 적용되어, 이동형 로봇, 차량, 무인 비행체 등으로 구현될 수 있다.
XR/PCC 기술이 적용된 자율 주행 차량(1720)은 XR 영상을 제공하는 수단을 구비한 자율 주행 차량이나, XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율 주행 차량 등을 의미할 수 있다. 특히, XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율 주행 차량(1720)은 XR 장치(1730)와 구분되며 서로 연동될 수 있다.
XR/PCC영상을 제공하는 수단을 구비한 자율 주행 차량(1720)은 카메라를 포함하는 센서들로부터 센서 정보를 획득하고, 획득한 센서 정보에 기초하여 생성된 XR/PCC 영상을 출력할 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(1720)은 HUD를 구비하여 XR/PCC 영상을 출력함으로써, 탑승자에게 현실 객체 또는 화면 속의 객체에 대응되는 XR/PCC 객체를 제공할 수 있다.
이때, XR/PCC 객체가 HUD에 출력되는 경우에는 XR/PCC 객체의 적어도 일부가 탑승자의 시선이 향하는 실제 객체에 오버랩되도록 출력될 수 있다. 반면, XR/PCC 객체가 자율 주행 차량의 내부에 구비되는 디스플레이에 출력되는 경우에는 XR/PCC 객체의 적어도 일부가 화면 속의 객체에 오버랩되도록 출력될 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(1220)은 차로, 타 차량, 신호등, 교통 표지판, 이륜차, 보행자, 건물 등과 같은 객체와 대응되는 XR/PCC 객체들을 출력할 수 있다.
실시예들에 의한 VR (Virtual Reality) 기술, AR (Augmented Reality) 기술, MR (Mixed Reality) 기술 및/또는 PCC(Point Cloud Compression) 기술은, 다양한 디바이스에 적용 가능하다.
즉, VR 기술은, 현실 세계의 객체나 배경 등을 CG 영상으로만 제공하는 디스플레이 기술이다. 반면, AR 기술은, 실제 사물 영상 위에 가상으로 만들어진 CG 영상을 함께 보여 주는 기술을 의미한다. 나아가, MR 기술은, 현실세계에 가상 객체들을 섞고 결합시켜서 보여준다는 점에서 전술한 AR 기술과 유사하다. 그러나, AR 기술에서는 현실 객체와 CG 영상으로 만들어진 가상 객체의 구별이 뚜렷하고, 현실 객체를 보완하는 형태로 가상 객체를 사용하는 반면, MR 기술에서는 가상 객체가 현실 객체와 동등한 성격으로 간주된다는 점에서 AR 기술과는 구별이 된다. 보다 구체적으로 예를 들면, 전술한 MR 기술이 적용된 것이 홀로그램 서비스 이다.
다만, 최근에는 VR, AR, MR 기술을 명확히 구별하기 보다는 XR (extended Reality) 기술로 부르기도 한다. 따라서, 본 명세서의 실시예들은 VR, AR, MR, XR 기술 모두에 적용 가능하다. 이러한 기술은 PCC, V-PCC, G-PCC 기술 기반 인코딩/디코딩이 적용될 수 있다.
실시예들에 따른 PCC방법/장치는 자율 주행 서비스를 제공하는 차량에 적용될 수 있다.
자율 주행 서비스를 제공하는 차량은 PCC 디바이스와 유/무선 통신이 가능하도록 연결된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 압축 데이터 (PCC) 송수신 장치는 차량과 유/무선 통신이 가능하도록 연결된 경우, 자율 주행 서비스와 함께 제공할 수 있는 AR/VR/PCC 서비스 관련 콘텐트 데이터를 수신/처리하여 차량에 전송할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 데이터 송수신 장치 차량에 탑재된 경우, 포인트 클라우드 송수신 장치는 사용자 인터페이스 장치를 통해 입력된 사용자 입력 신호에 따라 AR/VR/PCC 서비스 관련 콘텐트 데이터를 수신/처리하여 사용자에게 제공할 수 있다. 실시예들에 따른 차량 또는 사용자 인터페이스 장치는 사용자 입력 신호를 수신할 수 있다. 실시예들에 따른 사용자 입력 신호는 자율 주행 서비스를 지시하는 신호를 포함할 수 있다.
한편, 전술한 바와 같이 전송 디바이스에서 포인트 클라우드의 어트리뷰트를 압축하기 위하여 RAHT 변환을 사용하거나, LOD기반의 예측 변환을 사용하거나, 리프팅 변환을 사용하거나, RAHT/LOD/Lifting 조합에 따른 방식을 사용할 수 있음을 설명하였다.
아래 수학식 5는 RAHT의 기본 수식으로 레벨 l(level l)의 x축 방향 인접 계수를 변환함수 T를 이용하여 l-1 레벨 계수로 변환하는 과정을 나타내고 있다.
[수학식 5]
Figure PCTKR2020003971-appb-img-000008
수학식 5에서 변환 함수 T의 계수는 g_l을 생성하는데 사용된 리프 노드(leaf node)의 수를 나타낸다. 리프 노드 레벨(leaf node level)의 경우, 각 노드의 오큐판시를 나타낸다. 이때 가중치(weight) 함수가 지오메트리 오큐판시정보를 기반으로 구성되기 때문에, 송신측에서는 지오메트리가 인코딩된 후 어트리뷰트가 인코딩되고, 수신측에서도 지오메트리가 디코딩된 후 어트리뷰트가 디코딩되는 단점이 생긴다. 이는 고속 처리를 요구하는 시스템에서 지연(delay)이 발생할 수 있는 요인이 된다. 또한 연산 과정에서 부동소수점 연산(square root로의 나눗셈 등)으로 인해 연산의 복잡도가 증가하는 문제가 발생하게 된다.
그리고 LOD 기반의 예측 변환 및 리프팅 변환의 경우, 포인트의 거리에 따라 LOD를 생성하여 순차적으로 어트리뷰트를 인코딩하는데, 이때 이웃 포인트들을 찾기 위한 과정이 선행되어야 한다. LOD 기반의 예측 변환 및 리프팅 변환의 경우, occupied된 리프 노드의 어트리뷰트 정보를 서로 다른 기준 거리로 샘플링된 노드들의 집합으로서 이웃(neighbor)을 정의한다. 도 9를 예로 들면, LOD0는 LOD1에 비해 노드 간 거리가 더 긴 노드들의 집합이다. 즉, LOD0는 포인트간의 거리가 가장 큰 포인트로 구성된 집합이다. 그리고 LOD1에 속하는 특정 노드(예, P3)를 예측할 때, LOD0의 노드들 중 이웃에 있는 노드들(예, P2, P4)을 P3 노드의 예측에 사용한다. 따라서 각 어트리뷰트의 예측을 위해 LOD 를 구하는 과정 및 이웃의 노드들을 찾는 과정이 선행되어야 하는데 이 과정들은 복잡도가 크고 수행 시간이 오래 걸리는 단점이 있다. 이것은 고속 처리를 요구하는 시스템에서 지연(delay)이 발생하는 요인이 될 수 있다.
따라서 본 명세서는 지오메트리 상에서 구조적으로 인접한 어트리뷰트 간 유사성을 어트리뷰트 예측에 이용함으로써, 어트리뷰트 예측 성능을 향상시킬 수 있는 장치 및 방법을 제안한다.
본 명세서는 옥트리 구조를 기반으로 이웃 노드들을 검색하여 어트리뷰트 예측에 이용함으로써, 어트리뷰트 예측 성능을 향상시키는 장치 및 방법을 제안한다. 즉, 예측된(predicted) 어트리뷰트에 대해 지오메트리 구조에서 연관성이 높은 어트리뷰트 간의 유사성이 효과적으로 제거된다. 특히, RAHT 변환, LOD 기반의 예측 변환, 리프팅 변환을 사용하여 어트리뷰트를 압축하는 경우보다 연산 복잡도를 줄일 수 있고 지오메트리 디코딩에 대한 의존성을 줄일 수 있어서 디코딩 속도가 빨라지게 된다.
도 18은 본 명세서에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더의 다른 실시예를 나타낸다. 즉, 도 18은 도 4의 포인트 클라우드 비디오 인코더의 다른 실시예로서, 옥트리 기반 어트리뷰트 압축부(40013)를 더 포함하고 있다. 옥트리 기반 어트리뷰트 압축부(40013)란 용어는 본 명세서의 이해를 돕기 위해 사용된 일 실시예일 뿐이며, 그 용어는 당업자에 의해 용이하게 변경될 수 있으므로 그 용어는 동등한 의미의 범위 내에서 다른 용어로 지칭될 수 있으며, 이 또한 본 발명의 범위에 속한다.
도 18의 포인트 클라우드 비디오 인코더의 각 구성요소는 하드웨어, 소프트웨어, 프로세서 및/또는 그것들의 조합 등에 의해 수행될 수 있다.
도 18을 구성하는 각 블록에 대한 설명 중 설명되지 않은 부분은 도 4의 동일한 부호를 갖는 블록의 설명을 원용하기로 한다.
도 18의 포인트 클라우드 비디오 인코더도 도 1의 포인트 클라우드 비디오 획득부(10001)에서 획득된 포인트 클라우드 데이터(또는 포인트 클라우드 비디오 데이터라 함)를 입력받아 인코딩하는 것을 일 실시예로 한다. 포인트 클라우드 데이터는 포인트들로 이루어지며, 각 포인트는 지오메트리(즉, 포지션) 정보와 어트리뷰트 정보로 구성된다. 상기 지오메트리 정보는 지오메트리 데이터라 칭할 수도 있으며, 상기 어트리뷰트 정보는 어트리뷰트 데이터라 칭할 수도 있다.
실시예들에 따른 지오메트리 정보는 2차원 직교 좌표계의 (x, y) 또는 원통 좌표계의 (
Figure PCTKR2020003971-appb-img-000009
,
Figure PCTKR2020003971-appb-img-000010
) 또는 3차원 공간에서의 직교 좌표계의 (x, y, z) 또는 원통 좌표계의 (
Figure PCTKR2020003971-appb-img-000011
,
Figure PCTKR2020003971-appb-img-000012
, z), 구면 좌표계의 (
Figure PCTKR2020003971-appb-img-000013
,
Figure PCTKR2020003971-appb-img-000014
,
Figure PCTKR2020003971-appb-img-000015
) 좌표 벡터 일 수 있다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 정보는 포인트의 색을 나타내는 벡터 (R,G,B) 또는/그리고 밝기 값 또는/그리고 라이다의 반사계수 또는/그리고 열화상 카메라로부터 얻은 온도 값과 같이 하나 또는 다수개의 센서로부터 획득한 값의 벡터일 수 있다.
도 18의 포인트 클라우드 비디오 인코더는 입력되는 포인트 클라우드 데이터를 적어도 하나의 3차원 블록으로 공간 분할하는 공간 분할부(도시되지 않음)를 더 포함할 수 있다. 이때, 상기 3차원 블록은 타일 그룹(Tile Group) 또는 타일(Tile) 또는 슬라이스(Slice) 또는 부호화 단위(CU), 예측 단위(PU) 또는 변환 단위(TU)를 의미할 수 있다. 공간 분할을 위한 정보는 엔트로피 인코딩되어 수신측으로 전송되는 것을 일 실시예로 한다. 상기 엔트로피 인코딩은 전송을 위한 비트 단위의 데이터로 변환하는 코딩 방법이다.
실시예들에 따른 공간 분할부에서 공간 분할된 적어도 하나의 3차원 블록의 포지션들은 좌표계 변환부(40000)로 출력되고, 어트리뷰트 정보(또는 어트리뷰트들이라 함)는 컬러 변환부(40006)로 출력된다.
실시예들에 따른 좌표계 변환부(40000)는 포지션들을 입력받아 좌표계를 변환할 수 있다. 즉, 좌표계 변환부(40000)는 기존 좌표계를 다른 좌표계로 변환할 수 있다. 예를 들어, 포지션들이 3차원 (XYZ) 위치 정보로 변환될 수 있다. 또는 좌표계 변환부(40000)는 좌표계 변환을 수행하지 않을 수 있다. 좌표계 변환부(40000)의 출력을 지오메트리 정보라 하기로 한다.
좌표계 변환부(40000)의 좌표계 변환 여부 및 좌표계 정보는 시퀀스, 프레임, 타일, 슬라이스, 블록 등의 단위로 시그널링되어 지오메트리 비트스트림에 포함되어 전송될 수도 있고 별도의 비트스트림으로 전송될 수도 있다. 또한 수신 디바이스에서 주변 블록의 좌표계 변환 여부, 블록의 크기, 포인트의 개수, 양자화 값, 블록 분할 깊이, 단위의 위치, 단위와 원점과의 거리 등을 사용하여 유도되는 것을 일 실시예로 한다.
실시예들에 따른 좌표계 변환부(40000)에서 출력되는 지오메트리 정보는 양자화부(40001)에서 양자화된다. 또한 상기 양자화부(40001)는 양자화된 지오메트리 정보를 기반으로 복셀화(voxelization)를 수행하여, 포인트 클라우드 데이터의 각 포인트들을 재구성한다. 복셀화는 3차원 공간 상의 위치 정보를 표현하는 최소한의 유닛을 의미한다.
본 명세서에서는 3차원에 존재하는 포인트들의 정보를 저장하기 위하여 3차원 공간을 각각의 축(x, y, z축)을 기반으로 유닛(unit=1.0)이 되도록 나누어 생기는 3차원 큐빅(cubic) 공간을 복셀(voxel)이라고 한다. 그리고 3차원 공간 상에 존재하는 포인트를 특정 복셀로 매칭하는 과정을 복셀화 한다고 한다. 복셀은 복셀군(voxel group)과의 위치 관계에서 상기 복셀에 포함되는 적어도 하나의 포인트의 위치 정보(즉, 공간 좌표)를 추정 할 수 있으며, 상기 적어도 하나의 포인트의 어트리뷰트 정보(예를 들어 색상 또는 반사율 정보)를 가지고 있을 수 있다.
즉, 하나의 복셀에 하나의 포인트만 포함되지 않을 수 있다. 예를 들어, 하나의 복셀에 복수개의 포인트들이 포함된다고 가정할 경우, 하나의 복셀에 복수개의 포인트 관련 정보가 존재할 수도 있고, 또는 하나의 포인트 정보로 통합해서 존재할 수도 있다. 이러한 조절은 선택적으로 수행될 수 있다. 하나의 복셀에 하나의 포인트 정보로 표현되는 경우(즉, 위의 예에서 후자), 복셀 내에 존재하는 포인트들에 대한 위치 값을 기반으로 복셀의 중앙점의 위치 값이 설정되는 것을 일 실시예로 한다.
실시예들에 따른 옥트리 분석부(40002)는 상기 양자화부(40001)에서 출력되는 복셀을 기반으로 옥트리를 구성(또는 생성)한다.
일 실시예로, 3차원 이미지의 공간을 x축, y축, z축 기반으로 분할하면 8개의 공간이 생기고, 8개의 각각의 공간을 다시 x축, y축, z축 기반으로 분할하면 다시 각각의 작은 공간에 대해서 8개의 공간이 생기게 된다. 이와 같이 옥트리는 레이어 트리(layer tree) 구조를 가지며, 상위 레이어인 부모 노드(parent node)가 하위 레이어인 8개의 자식 노드(child node)와 연결된 구조이다. 즉, 공간적으로는 상위 노드가 관할하는 3차원 공간을 x, y, z 방향으로 각각 양분하여 총 8개의 동일한 크기의 공간을 자식 노드가 관할한다.
이때 같은 레이어에 속하는 노드는 같은 레벨 값을 가지며, 자식 노드는 부모 노드에 비해 1이 증가된 레벨 값을 갖는다. 그리고 자식 노드의 레벨이 증가할 때마다 한 개의 부모 노드에 대하여 자식 노드가 8개씩 생성된다.
옥트리의 최상부 레이어에 속하는 노드는 루트 노드(또는 헤드 노드)라 칭하고, 가장 하부 레이어에 속하는 노드는 리프 노드(leaf node)라 칭한다.
도 6을 예로 들 경우, 최상부 레이어(즉, 루트 노드)의 레벨 값은 1 (즉, 깊이 0)이고 그 다음 레이어(즉, 2컬럼)의 8개의 노드들의 레벨 값은 2(즉, 깊이 1)이며, 그 다음 레이어(즉, 3컬럼)의 16개의 노드들의 레벨 값은 3(즉, 깊이 2)이다.
그리고 옥트리의 분할은 목표 레벨(destination level) 값만큼 또는 리프 노드가 복셀이 될때까지 진행된다. 즉, 옥트리를 사용하여 포인트들의 위치가 반영된 복셀을 관리하기 때문에 옥트리의 전체 볼륨은 (0,0,0) ~ (2 d, 2 d, 2 d)로 설정 되어야 한다. 2 d는 포인트 클라우드 비디오의 전체 포인트를 감싸는 가장 작은 바운딩 박스를 구성하는 값으로 설정되고, d는 옥트리의 깊이(depth)가 된다.
이때 옥트리의 각 노드는 오큐판시 코드로 표현될 수 있다. 예를 들어, 특정 노드 내에 포인트가 포함되어 있으면 1로, 포인트가 없으면 0으로 표현 된다. 각 노드는 8개의 자식 노드에 대한 오큐판시 여부를 나타내는 8bit의 비트맵(bitmap)을 가지고 있다.
일 실시예로, 오큐판시 코드 값이 0인 노드는 더 이상 8개의 노드들로 분할되지 않는다. 도 6을 예로 들 경우, 레벨 2(즉, 깊이 1)의 8개의 노드들 중 occupancy 코드 값이 1인 2개의 노드들만 다시 분할되어 각각 8개의 자식 노드들이 생성된다. 이렇게 함으로써, 불필요한 데이터를 제거할 수 있다.
실시예들에 따른 옥트리 분석부(40002)에서 생성된 옥트리는 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003), 아리스메틱 인코딩부(40004), 지오메트리 리컨스트럭션부(40005) 및/또는 옥트리 기반 어트리뷰트 압축부(40013)로 출력된다.
상기 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003)는 입력되는 옥트리를 분석하고 근사화한 후 아리스메틱 인코딩부(40004)와 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)로 출력된다.
즉, 지오메트리 정보가 양자화부(40001), 옥트리 분석부(40002), 및/또는 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003)를 거치면서 압축된다.
상기 아리스메틱 인코딩부(40004)는 상기 옥트리 분석부(40002)에서 출력되는 옥트리 또는 상기 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003)에서 근사화된 옥트리를 엔트로피 인코딩하여 지오메트리 비트스트림으로 출력한다. 더욱 상세하게는, 상기 아리스메틱 인코딩부(40004)는 상기 옥트리 분석부(40002)에서 생성된 옥트리의 리프 노드의 각 노드의 오큐판시 코드 또는 상기 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003)에서 근사화된 옥트리의 리프 노드의 각 노드의 오큐판시 코드를 엔트로피 인코딩한다. 이때 상기 아리스메틱 인코딩부(40004)는 오큐판시 코드를 바로 인코딩 할 수도 있고, 압축 효율을 높이기 위해 인트라/인터 코딩한 후 엔트로피 인코딩할 수도 있다. 수신기는 상기 오큐판시 코드를 통해서 옥트리를 재구성할 수 있다.
실시예들에 따른 엔트로피 인코딩은 예를 들어, 지수 골롬(Exponential Golomb), CAVLC(Context-Adaptive Variable Length Coding), CABAC(Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding)과 같은 다양한 인코딩 방법을 사용할 수 있다.
상기 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)는 상기 옥트리 분석부(40002)에서 생성된 옥트리 및/또는 상기 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003)에서 근사화된 옥트리를 입력 받아 지오메트리 정보를 재구성한다. 즉, 상기 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)는 포인트들의 분포를 분석한 결과에 기반하여 옥트리/복셀을 재구성한다.
상기 지오메트릭 리컨스트럭션부(40005)에서 재구성된 지오메트리 정보는 어트리뷰트 인코더의 어트리뷰트 변환부(40007) 및/또는 RAHT 변환부(4008), LOD 생성부(40009)로 출력된다.
본 명세서는 상기 옥트리 분석부(40002)에서 생성된 옥트리 및/또는 상기 지오메트릭 리컨스트럭션부(40005)에서 재구성된 옥트리가 상기 옥트리 기반 어트리뷰트 압축부(40013)로 출력되는 것을 일 실시예로 한다.
상기 컬러 변환부(40006)는 입력되는 어트리뷰트 정보 중 컬러를 변환할 수 있다. 예를 들어, 입력된 어트리뷰트 정보가 RGB 포맷의 컬러 정보를 포함하고 있다면, YCbCr 포맷의 컬러 정보로 변환할 수 있다. 상기 컬러 변환부(40006)에서 컬러 정보는 변환될 수도 있고, 변환되지 않을 수도 있다. 실시예들에 따른 컬러 변환부(40006)의 컬러 변환은 포인트 클라우드 어트리뷰트 코딩 방식 중의 하나이다.
상기 어트리뷰트 변환부(40007)는 포지션들 및/또는 상기 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)에서 재구성된 지오메트리 정보와 상기 컬러 변환부(40006)에서 출력되는 어트리뷰트 정보를 맵핑하여 상기 어트리뷰트 정보를 재구성할 수 있다. 예를 들어, 상기 어트리뷰트 변환부(40007)는 복셀에 포함된 포인트의 위치 값을 기반으로 그 위치의 포인트가 가지는 어트리뷰트의 값을 변환할 수 있다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 변환부(40007)의 어트리뷰트 변환은 포인트 클라우드 어트리뷰트 코딩 방식 중의 하나이다.
즉, 실시예들에 따른 양자화부(40001)에서 생성된 특정 복셀에 복수개의 포인트들이 포함되지만, 포인트 정보는 하나의 포인트 정보로 통합되어 표현될 수 있다. 그리고, 그 복셀 내에 포함되는 포인트들에 대한 위치 값을 기반으로 그 복셀의 중앙 포인트의 위치 값이 설정될 수 있다. 이 경우, 실시예들에 따른 어트리뷰트 변환부(40007)는 이와 연관된 어트리뷰트 변환을 수행한다. 일 실시예로, 어트리뷰트 변환부(40007)는 그 복셀에 포함된 포인트들의 색상 또는 반사율의 평균값 또는 그 복셀의 중앙 포인트의 위치 값과 특정 반경 내에 이웃하고 있는 포인트들의 색상 또는 반사율의 평균값으로 그 복셀의 어트리뷰트의 값을 조정할 수도 있다.
실시예들에 따른 어트리뷰트 변환부(40007)에서 재구성된 어트리뷰트 정보는 스위칭부(40014)의 스위칭에 의해 옥트리 기반 어트리뷰트 압축부(40013), RAHT 변환부(40008), 그리고 LOD 생성부(40009) 중 어느 하나로 제공된다. 본 명세서는 옥트리 기반 어트리뷰트 압축부(40013), RAHT 변환부(40008), 그리고 LOD 생성부(40009)/리프팅 변환부(40010) 중 적어도 하나를 포함하여 어트리뷰트 압축부라 칭하기로 한다. 일 예로, 실시예들에 따른 어트리뷰트 압축부는 옥트리 기반 어트리뷰트 압축부(40013)로만 구성될 수도 있고, 옥트리 기반 어트리뷰트 압축부(40013)와 RAHT 변환부(40008) 또는 옥트리 기반 어트리뷰트 압축부(40013)와 LOD 생성부(40009)/리프팅 변환부(40010)로 구성될 수도 있다. 또는 실시예들에 따른 어트리뷰트 압축부는 옥트리 기반 어트리뷰트 압축부(40013), RAHT 변환부(40008), 그리고 LOD 생성부(40009)/리프팅 변환부(40010)를 모두 포함하여 구성될 수도 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 어트리뷰트 코딩 방식은 옥트리 기반 어트리뷰트 압축을 사용하거나 RAHT 변환을 사용하거나, LOD생성 및 리프팅 변환을 사용하거나, 옥트리 기반 어트리뷰트 압축/RAHT/LOD/Lifting 조합에 따른 방식을 사용할 수 있다.
실시예들에 따른 RAHT 변환부(40008), LOD 생성부(40009), 리프팅 변환부(40010)의 상세한 설명은 도 4를 설명하였으므로 도 4의 설명을 참조하기로 하고, 여기서는 상세 설명을 생략하기로 한다.
실시예들에 따른 옥트리 기반 어트리뷰트 압축부(40013)는 지오메트리 인코더에서 출력되는 옥트리 구조를 기반으로 어트리뷰트 정보간 중복 정보를 줄임으로써, 어트리뷰트 정보를 압축할 수 있다.
일 실시예에 따른 옥트리 기반 어트리뷰트 압축부(40013)는 지오메트리 인코더에서 생성된 옥트리 구조를 기반으로 인코드할 노드의 이웃 노드들을 검출하고, 검출된 이웃 노드들의 어트리뷰트 정보를 기반으로 어트리뷰트 정보를 예측한 후, 예측된 어트리뷰트 정보와 검출된 이웃 노드들의 어트리뷰트 정보를 이용하여 잔여 어트리뷰트 정보(residual attribute information)를 생성한다. 잔여 어트리뷰트 정보는 예측 에러 어트리뷰트 정보와 동일 의미로 사용된다. 이 실시예에 따른 옥트리 기반 어트리뷰트 압축부(40013)의 상세 동작은 도 20 내지 도 23을 기반으로 뒤에서 설명할 것이다.
다른 실시예에 따른 옥트리 기반 어트리뷰트 압축부(40013)는 지오메트리 인코더에서 생성된 옥트리 구조와 어트리뷰트 정보를 기반으로 상기 옥트리 구조의 시작 예측 레벨부터 종료 예측 레벨까지 재귀적으로 인코딩할 노드의 이웃 노드들을 검출하고, 검출된 이웃 노드들을 기반으로 어트리뷰트 정보를 예측하고 잔여 어트리뷰트 정보를 추정한 후 상기 종료 예측 레벨의 예측된 어트리뷰트 정보와 상기 종료 예측 레벨의 이전 예측 레벨들의 잔여 어트리뷰트 정보를 출력한다. 이 실시예에 따른 옥트리 기반 어트리뷰트 압축부(40013)의 상세 동작은 도 26 내지 도 29를 기반으로 뒤에서 설명할 것이다.
실시예들에 따른 계수 양자화부(40011)는 상기 옥트리 기반 어트리뷰트 압축부(40013) 또는 상기 RAHT 변환부(40008) 또는 상기 LOD생성부(40009)/Lifting 변환부(40010)에서 인코딩된 어트리뷰트 정보(또는 어트리뷰트 데이터라 함)를 양자화 계수에 기반하여 양자화한다.
실시예들에 따른 계수 양자화부(40011)는 상기 옥트리 기반 어트리뷰트 압축부(40013)에서 출력되는 예측된 어트리뷰트 정보와 잔여 어트리뷰트 정보(즉, 예측 에러 어트리뷰트 정보)의 전송 시 효율을 높이기 위해 다음의 수학식 6과 같은 변환을 수행한 후 양자화 과정을 수행하는 것을 일 실시예로 한다.
[수학식 6]
Figure PCTKR2020003971-appb-img-000016
일 실시예로, 예측된 어트리뷰트 정보 및/또는 잔여 어트리뷰트 정보는 DCT(Discrete Cosine Transform), DST(Discrete Sine Transform), wavelet 등과 같은 변환 타입을 기반으로 변환될 수 있다. 본 명세서는 수신측에서 변환 타입을 알 수 있도록, 상기 계수 양자화부(40011)에서 사용된 변환 타입을 transform_type 필드를 이용하여 시그널링하여 수신측으로 전송하는 것을 일 실시예로 한다. 이때 상기 예측된 어트리뷰트 정보 및/또는 잔여 어트리뷰트 정보의 변환은 옵셔널이다.
즉, 상기 계수 양자화부(40011)는 변환이 수행된 또는 변환이 수행되지 않은 예측된 어트리뷰트 정보와 추정된 잔여 어트리뷰트 정보를 양자화 계수(q)에 기반하여 하기의 수학식 7과 같이 양자화한 후 상기 arithmetic 인코딩부(40012)로 출력한다.
[수학식 7]
Figure PCTKR2020003971-appb-img-000017
상기 계수 양자화부(40011)에서 양자화 정도는 양자화 계수 (q)에 의해 결정되며 데이터 종류에 따라 서로 다른 양자화 계수를 사용할 수 있다. 일 실시예로서, 루마/크로마(luma/chroma) 및 예측된 어트리뷰트 정보/잔여 어트리뷰트 정보에 따라 서로 다른 양자화 계수를 사용할 수 있다. 본 명세서는 수신측에서 양자화 방법을 알 수 있도록, 상기 계수 양자화부(40011)에서 사용된 양자화 정보(예, quant_step_size_pred, quant_step_size_res, quant_step_chroma_pred, quant_step_chroma_res)를 시그널링하여 수신측으로 전송하는 것을 일 실시예로 한다.
상기 계수 양자화부(40011)에서 양자화된 예측된 어트리뷰트 정보와 잔여 어트리뷰트 정보는 수신측의 디코더 처리 과정을 고려하여 단계별로 상기 arithmetic 인코딩부(40012)로 출력하는 것을 일 실시예로 한다. 즉, 양자화된 예측된 어트리뷰트 정보를 먼저 상기 아리스메틱 인코딩부(40012)로 전달한 후, 양자화된 잔여 어트리뷰트 정보를 상기 아리스메틱 인코딩부(40012)로 전달한다. 이렇게 함으로써, 수신측에서 디코더의 지연을 방지할 수 있다. 또한 각 단계 안에서는 xyz 축으로 증가하는 순서 (e.g., morton code 순서)로 전달할 수 있으며, 필요한 경우 리오더링(reordering) 과정을 추가할 수 있다.
실시예들에 따른 아리스메틱 인코딩부(40012)는 상기 양자화된 예측된 어트리뷰트 정보를 엔트로피 인코딩한 후 상기 양자화된 잔여 어트리뷰트 정보를 엔트로피 양자화하여 어트리뷰트 비트스트림으로 출력한다. 상기 엔트로피 인코딩은 예를 들어, 지수 골롬(Exponential Golomb), CAVLC(Context-Adaptive Variable Length Coding), CABAC(Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding)과 같은 다양한 인코딩 방법을 사용할 수 있다.
본 명세서는 다른 실시예로, 동일 부모 노드로부터 분할된 8개의 자식 노드들 중 occupied 노드가 1개라면, 즉 이웃 노드들이 없다면, 상기 occupied 노드의 어트리뷰트 정보(즉, 색상/반사율 값)를 그대로 상기 아리스메틱 인코딩부(40012)로 출력하여 엔트로피 코딩한다.
도 19는 본 명세서에 따른 포인트 클라우드 비디오 디코더의 다른 실시예를 나타낸다. 즉, 도 19는 도 11의 포인트 클라우드 비디오 디코더의 다른 실시예로서, 옥트리 기반 어트리뷰트 압축 해제부(11011)를 더 포함하고 있다. 상기 옥트리 기반 어트리뷰트 압축 해제부(11011)란 용어는 본 명세서의 이해를 돕기 위해 사용된 일 실시예일 뿐이며, 그 용어는 당업자에 의해 용이하게 변경될 수 있으므로 그 용어는 동등한 의미의 범위 내에서 다른 용어로 지칭될 수 있다.
도 19의 포인트 클라우드 비디오 디코더의 각 구성요소는 하드웨어, 소프트웨어, 프로세서 및/또는 그것들의 조합 등에 의해 수행될 수 있다. 도 19의 포인트 클라우드 비디오 디코더는 본 명세서에서 포인트 클라우드 비디오 디코더와 같은 의미로 사용된다.
도 19를 구성하는 각 블록에 대한 설명 중 설명되지 않은 부분은 도 11의 동일한 부호를 갖는 블록의 설명을 원용하기로 한다.
도 19의 포인트 클라우드 비디오 디코더는 도 18의 포인트 클라우드 비디오 인코더의 역과정을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006)의 아리스메틱 디코딩부(11000), 옥트리 합성부(11001), 서페이스 오프록시메이션 합성부(11002), 지오메트리 리컨스트럭션부(11003), 및 좌표계 역변환부(11004)를 포함하여 지오메트리 디코더라 지칭할 수 있고, 아리스메틱 디코딩부(11005), 역양자화부(11006), 옥트리 기반 어트리뷰트 압축 해제부(11011), RAHT 역변환부(11007), LOD 생성부(11008), 인버스 리프팅부(11009), 및/또는 컬러 역변환부(11010)를 포함하여 어트리뷰트 디코더라 지칭할 수 있다.
상기 아리스메틱 디코딩부(arithmetic decoding unit, 11000)는 입력된 비트스트림에 포함된 지오메트리 비트스트림을 아리스메틱 방식에 기반하여 엔트로피 디코딩하여 지오메트리에 관한 정보를 획득한다. 상기 지오메트리에 관한 정보는 송신측의 옥트리의 각 노드의 occupancy 코드가 포함되어 있다.
상기 옥트리 합성부(octree synthesis unit, 11001)는 상기 지오메트리에 관한 정보로부터 획득한 각 노드의 occupancy 코드를 기반으로 옥트리를 재구성하는 것을 일 실시예로 한다. 상기 옥트리 합성부(11001)에서 재구성된 옥트리 구조는 상기 서페이스 오프록시메이션 합성부(11002)로 출력된다. 또한 상기 재구성된 옥트리 구조는 상기 옥트리 기반 어트리뷰트 압축 해제부(11011)로 출력될 수 있다.
상기 서페이스 오프록시메이션 합성부(11002)는 상기 아리스메틱 디코딩부(11000)에서 디코딩된 지오메트리 및/또는 상기 옥트리 합성부(11001)에서 재구성된 옥트리 구조에 기반하여 서페이스를 합성하는 것을 일 실시예로 한다.
상기 지오메트리 리컨스트럭션부(geometry reconstruction unit, 11003)는 상기 서페이스 오프록시메이션 합성부(11002)에서 합성된 서페이스 및/또는 상기 아리스메틱 디코딩부(11000)에서 디코딩된 지오메트리에 기반하여 지오메트리를 재구성하는 것을 일 실시예로 한다. 이때 상기 지오메트리 리컨스트럭션부(11003)는 직접 모드가 적용된 경우, point의 위치 정보 값을 직접 가져와서 추가하고, 트리숩 모드가 적용된 경우는 삼각형 재구성(triangle reconstruction), 업-샘플링(up-sampling), 복셀화 과정을 거쳐서 지오메트리를 복원한다. 상기 복원된 지오메트리는 복원된(디코딩된) point cloud picture/frame without (any) attributes를 포함할 수 있다.
상기 지오메트리 리컨스트럭션부(11003)에서 재구성된 지오메트리(즉, 옥트리 구조)는 상기 좌표계 역변환부(11004)와 상기 어트리뷰트 디코더의 상기 옥트리 기반 어트리뷰트 압축 해제부(11011)로 출력된다. 또한 재구성된 지오메트리는 RATH 역변환부(11007) 및/또는 LOD 생성부(11008)로도 출력될 수 있다.
상기 좌표계 역변환부(inverse coordinates transformation unit, 11004)는 상기 재구성된 지오메트리에 기반하여 좌표계를 인버스 변환하여 위치들(포지션들, positions)을 획득하는 것을 일 실시예로 한다.
상기 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006)의 아리스메틱 디코딩부(11005)는 입력된 비트스트림에 포함된 어트리뷰트 비트스트림을 아리스메틱 방식에 기반하여 엔트로피 디코딩하여 어트리뷰트(attribute)에 관한 정보를 획득한다.
상기 역양자화부(inverse quantization unit, 11006)는 상기 아리스메틱 디코딩부(11005)에서 획득된 어트리뷰트에 관한 정보를 인버스 양자화하는 것을 일 실시예로 한다. 상기 어트리뷰트에 관한 정보는 예측된 어트리뷰트 정보와 잔여 어트리뷰트 정보를 포함하는 것을 일 실시예로 한다. 즉, 상기 역양자화부(11006)는 어트리뷰트 디코딩 과정에서 필요한 경우 역(inverse) 양자화 과정을 수행한다.
상기 역양자화부(11006)는 아래의 수학식 8과 같이 양자화의 역함수를 사용할 수 있다.
[수학식 8]
Figure PCTKR2020003971-appb-img-000018
이때, 송신측의 계수 양자화부(40011)에서 다양한 양자화 방법 또는 데이터 특성에 따라 서로 다른 양자화 계수를 사용하였다면, 수신되는 시그널링 정보에 역양자화 계수(q)가 포함되어 있는 것을 일 실시예로 한다. 상기 계수 양자화부(40011)의 양자화 정도는 양자화 계수 (q)에 의해 결정된다. 그리고, 루마/크로마(luma/chroma) 및 예측된 어트리뷰트 정보/잔여 어트리뷰트 정보와 같이 서로 다른 특성을 갖는 데이터는 서로 다른 양자화 계수를 사용할 수 있다. 이때, 수신된 시그널링 정보는 상기 계수 양자화부(40011)에서 사용된 양자화 계수(예, quant_step_size_pred, quant_step_size_res, quant_step_chroma_pred, quant_step_chroma_res)를 포함하는 것을 일 실시예로 한다.
즉, 상기 역양자화부(11006)는 상기 시그널링 정보에 포함된 양자화 정보를 기반으로 예측된 어트리뷰트 정보 및/또는 잔여 어트리뷰트 정보를 역양자화한다.
또한 송신측에서 예측된 어트리뷰트 정보 및/또는 잔여 어트리뷰트 정보에 대해 변환을 수행하였다면 상기 시그널링 정보에 포함된 transform_type 필드 값을 기반으로 하기 수학식 9와 같이 역변환을 수행한다. 즉, 상기 예측된 어트리뷰트 정보 및/또는 잔여 어트리뷰트 정보는 상기 transform_type 필드 값에 따라 DCT, DST, wavelet 등과 같은 변환 타입을 기반으로 역변환된다.
[수학식 9]
Figure PCTKR2020003971-appb-img-000019
상기 역양자화부(11006)에서 출력되는 어트리뷰트에 관한 정보는 스위칭부(11012)의 스위칭에 의해 상기 옥트리 기반 어트리뷰트 압축 해제부(11011), 상기 RAHT 역변환부(11007), 그리고 상기 LOD 생성부(11008) 중 어느 하나로 제공된다. 본 명세서는 상기 옥트리 기반 어트리뷰트 압축 해제부(110011), 상기 RAHT 역변환부(11007), 그리고 상기 LOD 생성부(11008)/리프팅 역변환부(11009) 중 적어도 하나를 포함하여 어트리뷰트 압축 해제부라 칭하기로 한다. 일 예로, 상기 어트리뷰트 압축 해제부는 상기 옥트리 기반 어트리뷰트 압축 해제부(11011)로만 구성될 수도 있고, 상기 옥트리 기반 어트리뷰트 압축 해제부(11011)와 상기 RAHT 역변환부(11007) 또는 상기 옥트리 기반 어트리뷰트 압축 해제부(11011)와 상기 LOD 생성부(11008)/리프팅 역변환부(11009)로 구성될 수도 있다. 또는 상기 어트리뷰트 압축 해제부는 상기 옥트리 기반 어트리뷰트 압축 해제부(11011), 상기 RAHT 역변환부(11007), 그리고 상기 LOD 생성부(11008)/리프팅 역변환부(11009)로 구성될 수도 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 어트리뷰트 디코딩 방식은 옥트리 기반 어트리뷰트 압축 해제를 사용하거나 RAHT 역변환을 사용하거나, LOD생성 및 리프팅 역변환을 사용하거나, 옥트리 기반 어트리뷰트 압축 해제/RAHT/LOD/Lifting 조합에 따른 방식을 사용할 수 있다. 즉, 옥트리 기반 어트리뷰트 압축/RAHT/LOD/Lifting에 대한 역변환 과정을 인코딩시 적용된 방법에 따라서 선택적으로 수행한다.
상기 RAHT 역변환부(11007), 상기 LOD생성부(generate LOD, 11008) 및/또는 상기 인버스 리프팅부(Inverse lifting, 11009)는 도 4의 RAHT변환부(40008), LOD 생성부(40009) 및/또는 리프팅 변환부(40010)에 대응하는 동작의 역과정을 수행하는 것을 일 실시예로 한다.
상기 옥트리 기반 어트리뷰트 압축 해제부(11011)의 상세 동작은 도 24, 도 25 그리고 도 30 내지 도 33을 기반으로 뒤에서 설명할 것이다.
상기 어트리뷰트 압축 해제부에서 복원된 어트리뷰트 정보는 컬러 역변환부(11010)로 출력된다. 상기 컬러 역변환부(11010)는 필요한 경우 입력되는 어트리뷰트 정보의 색상 변환을 수행하는 것을 일 실시예로 한다.
지금까지 설명한 바와 같이 상기 포인트 클라우드 비디오 디코더는 도 19의 지오메트리 디코더와 어트리뷰트 디코더를 포함하고, 상기 지오메트리 디코더에서 디코딩되어 출력되는 포지션들과 상기 어트리뷰트 디코더에서 디코딩되어 출력되는 어트리뷰트 정보를 포함하는 포인트 클라우드 콘텐츠는 상기 렌더러(10007)로 출력된다.
상기 렌더러(10007)의 렌더링 과정은 3D 공간상에 Point Cloud 콘텐츠의 데이터를 렌더링하고 디스플레이 하는 과정을 의미한다. 상기 렌더러(10007)는 상기 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006)의 디코딩 과정을 통해 디코딩 된 point들의 위치 및 어트리뷰트 정보를 가지고 원하는 렌더링 방식에 따라 렌더링하는 것을 일 실시예로 한다. Point Cloud 콘텐츠의 point들은 일정 두께를 갖는 정점, 해당 정점 위치를 중앙으로 하는 특정 최소 크기를 갖는 정육면체, 또는 정점 위치를 중앙으로 하는 원 등으로 렌더링 될 수도 있다. 사용자는 VR/AR 디스플레이 또는 일반 디스플레이 등을 통하여 렌더링 된 결과의 전부 또는 일부 영역을 볼 수 있다.
그리고 피드백 과정은 디스플레이 과정에서 획득될 수 있는 다양한 피드백 정보들을 송신측으로 전달하거나 수신측의 디코딩에 전달하는 과정을 포함할 수 있다. 상기 피드백 과정은 앞에서 상세히 설명하였으므로 설명의 중복을 피하기 위하여 전술한 내용을 참조하고 여기서는 생략하기로 한다.
도 20 내지 도 23은 옥트리 기반 어트리뷰트 압축부(40013)의 상세 동작을 나타낸 일 실시예이다. 즉, 옥트리 기반 어트리뷰트 압축부(40013)는 지오메트리 인코더에서 생성된 옥트리 구조를 기반으로 인코드할 노드의 이웃 노드들을 검출하고, 검출된 이웃 노드들의 어트리뷰트 정보를 기반으로 어트리뷰트 정보를 예측한 후, 예측된 어트리뷰트 정보와 검출된 이웃 노드들의 어트리뷰트 정보를 이용하여 잔여 어트리뷰트 정보(residual attribute information)를 생성한다. 상기 예측된 어트리뷰트 정보와 상기 추정된 잔여 어트리뷰트 정보는 계수 양자화부(40011)로 출력된다.
도 20은 일 실시예에 따른 옥트리 기반 어트리뷰트 압축부(40013)의 상세 블록도를 보인 도면이다. 상기 옥트리 기반 어트리뷰트 압축부(40013)는 이웃 노드 검출부(neighbor node detection, 14001), 어트리뷰트 예측부(attribute prediction, 14002), 및 잔여 어트리뷰트 추정부(residual attribute estimation, 14003)를 포함하는 것을 일 실시예로 한다.
도 20의 옥트리 기반 어트리뷰트 압축부(40013)의 각 구성 요소는 하드웨어, 소프트웨어, 프로세서, 및/또는 그것들의 결합으로 구현될 수 있다.
상기 옥트리 기반 어트리뷰트 압축부(40013)는 옥트리 구조의 동일 노드에서 분할(또는 스플릿)된 서브 노드들 간의 위치 인접성에 기반하여 어트리뷰트 예측을 수행하는 것을 일 실시예로 한다.
즉, 옥트리 구조 상 동일 부모 노드 (또는 그 이상 레벨에서 동일 브랜치에 속한 노드)에 속한 자식 노드들은 기하적으로 인접한 노드들로 볼 수 있다. 본 명세서는 이러한 옥트리 구조로 인해 파생되는 기하학적 인접성을 어트리뷰트 예측에 이용한다. 즉, 옥트리 구조에서 같은 레이어에 속하는 노드는 같은 레벨 값을 가지며, 자식 노드는 부모 노드에 비해 1이 증가된 레벨 값을 갖는다. 그리고 자식 노드의 레벨이 증가할 때마다 한 개의 부모 노드에 대하여 자식 노드들이 8개씩 생성된다. 그러므로, 한 개의 부모 노드에 연결된 8개의 자식 노드들끼리 어트리뷰트의 유사성이 가장 높다고 가정할 수 있다.
예를 들어 도 21의 (a)와 같은 옥트리 구조를 사용하는 경우, 부모 노드(14011)에서 분할된 자식 노드들(14021)끼리 인접해있고, 부모 노드(14012)에서 분할된 자식 노드들(14022)끼리 인접해있다고 가정할 수 있다. 동일 부모 노드에서 분할된 하위 레벨의 자식 노드들은 도 21의 (b)와 같이 xyz 공간 상에서 각 축 방향으로 인접해있는 8개의 노드들을 나타낸다.
또한 옥트리의 각 노드는 occupancy 코드로 표현되고, 각 노드 내에 포인트가 포함되어 있으면 1로, 포인트가 없으면 0으로 표현된다. Occupancy 코드 값이 1인 노드를 occupied 노드라 칭한다. 그리고, occupancy 코드 값이 0인 노드(즉, 부모 노드)는 더 이상 8개의 자식 노드들로 분할되지 않는다. 도 21의 (a)를 예로 들 경우, 레벨 2(즉, 깊이 1)의 8개의 노드들 중 occupancy 코드 값이 1인 2개의 노드들(14011, 14012)만 다시 분할되어 각각 8개의 자식 노드들(14021, 14022)이 생성된다. 그리고, 옥트리 구조에서 최상부 레이어에 속하는 노드를 루트 노드(또는 헤드 노드)라 칭하고, 가장 하부 레이어에 속하는 노드를 리프 노드(leaf node)라 칭한다. 도 21의 (a)에서는 리프 노드가 레벨 3(즉, 깊이 2)인 레이어라고 가정한다.
그러므로 상기 옥트리 기반 어트리뷰트 압축부(40013)의 이웃 노드 검출부(14001)는 상기 지오메트리 인코더의 옥트리 분석부(40002)에서 생성된 옥트리 구조 및/또는 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)에서 재구성된 옥트리 구조를 입력받고, 입력되는 옥트리 구조를 기반으로 어트리뷰트 인코딩될 각 노드에 대해 이웃 노드들을 검출한다.
실시예들에 따르면, 이웃 노드 검출부(14001)는 리프 노드의 각 노드에 대해 동일 부모 노드를 갖는 8개의 노드들 중 자신을 포함한 8개의 노드들을 이웃 노드들로 결정할 수 있다. 다른 실시예로, 이웃 노드 검출부(14001)는 리프 노드의 각 노드에 대해 동일 부모 노드를 갖는 8개의 노드들 중 자신을 제외한 나머지 7개의 노드들을 이웃 노드들로 결정할 수도 있다.
이웃 노드에 대한 정의는 어플리케이션, 영상 특성 등에 따라 인접 부모 노드의 묶음 (예를 들어, grandparent 노드 단위)으로 적용 가능하며, 이웃 노드에 대한 정의에 따라 다음 단계의 예측 및 압축 성능이 달라질 수 있다.
도 21의 (a) 내지 (c)는 이웃 노드의 범위가 parent 노드 단위인 경우의 예를 보이고 있다. 그러므로, 도 21의 (a)를 예로 들 경우, 현재 이웃 노드를 찾는 노드가 부모 노드(14011)로부터 분할된 자식 노드들(14021) 중 첫번째 노드라면, 첫번째 노드를 제외한 나머지 7개 노드들이 첫번째 노드의 이웃 노드들이 된다. 이러한 과정은 부모 노드(14011)로부터 분할된 나머지 자식 노드들에 대해서도 동일하게 수행된다. 즉, 8개의 인코딩할 노드들(14021)에 대해, 자신을 제외한 나머지 7개의 노드들이 이웃 노드들이 된다. 이러한 과정은 부모 노드(14012)로부터 분할된 8개의 자식 노드들(14022)에게도 동일하게 수행된다. 즉, 리프 노드의 모든 노드들에 대해 각각 이웃 노드들을 검출하는 과정이 수행된다. 도 21의 (b)는 위의 실시예에서와 같이 이웃 노드의 한 변의 크기가 2인 경우, 2x2x2 블록을 나타낸 것이다. 만일 이웃 노드의 한변의 크기가 변하는 경우 수신측에서 알 수 있도록, 상기 이웃 노드의 크기 정보를 pred_node_size_log2_minus1 필드를 이용하여 시그널링하여 수신측으로 전송하는 것을 일 실시예로 한다.
이때, 옥트리의 리프 노드 내 occupied 노드들에는 도 21의 (c)에서와 같이 해당 어트리뷰트 정보(c0, c5, c6, c7, c'1, c'4, c'5, c'6, c'7)가 맵핑된다. 즉, 옥트리의 리프 노드 내 occupied 노드들의 위치 정보에 상기 어트리뷰트 변환부(40007)에서 출력되는 해당 어트리뷰트 정보가 매핑된다. 여기서, 리프 노드의 occupied 노드들의 위치 정보와 어트리뷰트 정보의 매핑은 상기 이웃 노드 검출부(14001)에서 수행될 수도 있고, 상기 어트리뷰트 예측부(14002)에서 수행될 수도 있다.
상기 어트리뷰트 예측부(14002)는 리프 노드의 각 노드별로 검출된 이웃 노드들의 어트리뷰트 정보를 기반으로 각 노드의 어트리뷰트 정보를 예측한다. 즉, 옥트리 구조에서 검출된 이웃 노드들의 어트리뷰트 정보를 기반으로 포인트 클라우드 데이터의 어트리뷰트를 예측할 수 있다.
이때, 각 노드에 대한 예측된 어트리뷰트 정보(predicted attribute information, 또는 예측된 어트리뷰트 값 또는 예측된 어트리뷰트 데이터라 함)를 각각 구할 수도 있고, 또는 정보량을 줄이기 위해 이웃에 속한 노드들은 동일한 예측된 어트리뷰트 정보를 사용할 수도 있다. 도 21에서는 동일 부모 노드로부터 분할된 8개의 자식 노드들이 이웃에 속한 노드들이 되기 때문에, 동일 부모 노드에게서 분할된 8개의 자식 노드들에 대해 각 노드의 예측된 어트리뷰트 정보는 모두 동일한 값을 갖도록 하는 것을 일 실시예로 한다. 이 경우, 도 22의 (b) 또는 도 22의 (c)에서와 같이 2개의 예측된 어트리뷰트 정보(p2, p7)가 구해진다. 다시 말해, 리프 노드의 8개의 노드들(14021) 각각의 예측된 어트리뷰트 정보는 동일한 p2가 되고, 8개의 노드들(14022) 각각의 예측된 어트리뷰트 정보는 동일한 p7이 된다. 본 실시 예와 같이 이웃 노드가 동일한 예측된 어트리뷰트 값을 갖도록 정의하는 경우, 인코딩 시 필요한 계수의 수를 줄이고 코딩 효율을 증가시키는데 도움이 된다.
상기 어트리뷰트 예측부(14002)에서 예측된 어트리뷰트 정보는 다양한 타입의 어트리뷰트 예측 방법을 사용하여 정할 수 있다. 예를 들어, 이웃 노드들의 어트리뷰트들의 대표 값을 그 이웃 노드들에 대응하는 노드의 예측된 어트리뷰트 정보로 정할 수도 있고, 지역적인 특성을 대표하는 어트리뷰트 값을 그 이웃 노드들에 대응하는 노드의 예측된 어트리뷰트 정보로 정할 수도 있으며, 예측 에러를 최소화 하는 값을 연산/선택하여 그 이웃 노드들에 대응하는 노드의 예측된 어트리뷰트 정보로 정할 수도 있다.
아래의 수학식 10은 이웃 노드들의 어트리뷰트들의 평균 값을 그 이웃 노드들에 대응하는 노드의 예측된 어트리뷰트 정보로 사용하는 방법을 수식으로 나타낸 일 실시예이다. 수학식 10에서 M은 이웃(neighbor)에 속한 occupied 된 리프 노드의 수를 나타내며, [a/b]는 a를 b로 나누었을 때의 몫을 의미한다.
[수학식 10]
Figure PCTKR2020003971-appb-img-000020
또 다른 예로, 특정 위치의 노드의 어트리뷰트 값을 그 이웃 노드들에 대응하는 노드의 예측된 어트리뷰트 정보로 사용할 수도 있다.
상기 특정 위치의 노드의 어트리뷰트 값을 선택하는 방법은 다양하게 적용될 수 있다. 예를 들어, 지오메트리컬 중심(geometrical centroid)의 어트리뷰트 값을 선택할 수도 있고, 예측 유닛(prediction unit) 내에서 특정 순서에 해당하는 어트리뷰트 값을 선택할 수도 있으며, 어트리뷰트 에러를 최소화하는 어트리뷰트 값을 선택할 수도 있다.
본 명세서에서 예측 유닛(prediction unit)은 인코딩 할 노드와 해당 노드의 이웃 노드들을 합하여 정의할 수 있다. 예를 들어, 이웃 노드의 범위가 parent 노드 단위인 경우, 동일 부모 노드를 갖는 8개의 자식 노드들이 예측 유닛으로 정의된다. 실시예들에 따른 예측 유닛은 이웃 노드의 범위에 따라 달라질 수 있다.
실시예들에 따른 특정 위치의 노드의 어트리뷰트 값을 선택하는 방법 중 지오메트리컬 중심의 어트리뷰트 값을 선택하는 경우, 아래의 수학식 11에서와 같이 이웃 노드 집합 (NEIGHBOR)에 속하는 오큐파이드 노드와의 거리가 최소와 되는 위치의 어트리뷰트 값을 선택할 수 있다. 아래 수학식 11에서 M은 이웃(neighbor)에 속한 occupied 된 리프 노드의 수를 나타내고, (x p, y p, z p)는 이웃 노드와의 거리가 최소가 되는 노드의 위치를 나타내며, 이웃 노드의 집합 내의 원소 중 하나를 선택하게 된다.
[수학식 11]
Figure PCTKR2020003971-appb-img-000021
실시예들에 따른 특정 위치의 노드의 어트리뷰트 값을 선택하는 방법 중 예측 유닛 내에서 어트리뷰트 에러를 최소화 하는 어트리뷰트 값을 선택하는 경우, 아래의 수학식 12를 적용하여 선택할 수 있다. 이 경우 평균(average) 방법과는 달리 실제 오큐파이드 노드의 어트리뷰트 값들 중 하나를 선택하는 효과가 있다.
[수학식 12]
Figure PCTKR2020003971-appb-img-000022
또 다른 예로, 이웃 노드들의 어트리뷰트들의 중간값을 예측된 어트리뷰트 정보로 사용할 수도 있고, 기하학적 거리 및/또는 어트리뷰트 유사도에 반비례 하는 등의 가중치 평균 등의 방법을 사용하여 예측된 어트리뷰트 정보로 사용할 수 있다. 따라서, 본 명세서는 수신측에서 어트리뷰트 예측 방법을 알 수 있도록, 상기 어트리뷰트 예측부(14002)에서 사용된 어트리뷰트 예측 타입을 pred_type 필드를 이용하여 시그널링하여 수신측으로 전송하는 것을 일 실시예로 한다.
상기 어트리뷰트 예측부(14002)에서 구한 예측된 어트리뷰트 정보는 상기 계수 양자화부(40011)와 상기 잔여 어트리뷰트 추정부(14003)로 출력된다.
상기 잔여 어트리뷰트 추정부(14003)는 상기 어트리뷰트 예측부(14002)에서 출력되는 예측된 어트리뷰트 정보를 기반으로 리프 노드의 잔여 어트리뷰트 정보를 도 22의 (b) 또는 도 22의 (c)와 같이 구한다. 상기 잔여 어트리뷰트 추정부(14003)는 리프 노드 내 해당 노드의 어트리뷰트 정보(즉 오리지날 어트리뷰트 정보)와 해당 노드의 예측된 어트리뷰트 정보와의 차이를 그 노드의 잔여 어트리뷰트 정보(또는 예측 에러 어트리뷰트 정보라 함)로 정하는 것을 일 실시예로 한다. 이러한 과정을 리프 노드 내 occupied 노드들에 대해 각각 수행한다.
하기의 수학식 13은 잔여 어트리뷰트 정보를 구하는 방법의 일 실시예를 수식으로 나타낸 것이다. 수학식 13에서, r l (x,y,z)는 리프 노드 내 occupied 노드 l의 잔여 어트리뷰트 정보, c l (x,y,z)는 노드 l의 오리지날 어트리뷰트 정보, p l (x,y,z)는 노드 l의 예측된 어트리뷰트 정보이다.
[수학식 13]
Figure PCTKR2020003971-appb-img-000023
이때 상기 잔여 어트리뷰트 추정부(14003)에서 오리지날 어트리뷰트 정보와 예측된 어트리뷰트 정보와의 차이는 다양한 타입의 방법을 적용하여 구할 수 있다. 예를 들어, 데이터의 특징, 지역적인 분포 특징, 어트리뷰트 분포 특징, 실시 방법 또는 목적에 따라 다양한 타입의 방법 (e.g., weighted difference, weighted averaged difference, etc)을 사용할 수 있다. 따라서, 본 명세서는 수신측에서 잔여 어트리뷰트 추정 방법을 알 수 있도록, 상기 잔여 어트리뷰트 추정부(14003)에서 사용된 잔여 어트리뷰트 추정 타입을 recon_type 필드를 이용하여 시그널링하여 수신측으로 전송하는 것을 일 실시예로 한다.
도 22의 (a) 내지 (c)는 실시예들에 따른 이웃 노드의 범위가 parent 노드 단위인 경우, 예측 유닛의 정의 및 각 예측 유닛 내 특정 위치의 어트리뷰트 값을 예측된 어트리뷰트 정보로 선택하는 예시들을 보이고 있다.
도 22의 (a)는 parent 노드 단위로 정의된 이웃 노드에서 리프 노드의 각 occupied 노드들에 어트리뷰트 정보(c0, c5, c6, c7, c'1, c'4, c'5, c'6, c'7)가 매칭된 옥트리 구조의 일 실시예를 보인 도면으로서, 14021와 14022가 각각 예측 유닛이 된다.
도 22의 (b)는 도 22의 (a)에 이웃 노드 검출, 어트리뷰트 예측, 잔여 어트리뷰트 추정을 적용하여 리프 노드의 각 occupied 노드들의 예측된 어트리뷰트 정보(p2, p7)와 잔여 어트리뷰트 정보(r0, r5, r6, r7, r'1, r'4, r'5, r'6, r'7)를 나타낸 옥트리 구조의 일 실시예를 보인 도면이다. 실시예들에 따르면, 도 22의 (b)의 예측된 어트리뷰트 정보(p2, p7)는 이웃 노드들의 어트리뷰트들의 대표 값, 지역적인 특성을 대표하는 어트리뷰트 값, 예측 에러를 최소화 하는 값, 이웃 노드들의 어트리뷰트들의 평균 값, 이웃 노드들의 어트리뷰트들의 중간값, 기하학적 거리 및/또는 어트리뷰트 유사도에 반비례 하는 등의 가중치 평균 값 중 어느 하나가 될 수 있다.
도 22의 (c)는 도 22의 (a)에 이웃 노드 검출, 예측 유닛 내 어트리뷰트 값들 중 하나를 선택하는 어트리뷰트 예측, 잔여 어트리뷰트 추정을 적용하여, 리프 노드의 각 occupied 노드들의 예측된 어트리뷰트 정보(p2, p7)와 잔여 어트리뷰트 정보(r5, r6, r7, r'1, r'4, r'6, r'7)를 나타낸 옥트리 구조의 다른 실시예를 보인 도면이다. 실시예들에 따르면, 도 22의 (c)의 예측된 어트리뷰트 정보(p2, p7)는 해당 예측 유닛 내 특정 위치의 노드의 어트리뷰트 값을 선택한 예시이며, 예측 유닛(14021) 내에서 첫번째 노드의 어트리뷰트 값(c0)을 그 예측 유닛(14021)의 예측된 어트리뷰트 정보로 선택하고(p2=c0), 예측 유닛(14022) 내에서 여섯번째 노드의 어트리뷰트 값(c'5)을 그 예측 유닛(14022)의 예측된 어트리뷰트 정보로 선택하는(p7=c'5) 예시이다. 여기서 선택되는 어트리뷰트 값(c0, c'5)은 지오메트리컬 중심의 어트리뷰트 값, 예측 유닛 내 특정 순서에 해당하는 어트리뷰트 값, 예측 유닛 내 어트리뷰트 에러를 최소화하는 어트리뷰트 값 중 어느 하나가 될 수 있다. 예를 들어, 예측 유닛(14021) 내에서 첫번째 노드의 어트리뷰트 값(c0)을 그 예측 유닛(14021)의 예측된 어트리뷰트 정보로 선택한 경우(p2=c0), 첫번째 노드의 잔여 어트리뷰트 정보는 0(=c0-p2)이 된다. 이 경우, 해당 노드의 잔여 어트리뷰트 정보로 블랭크(blank)를 의미하는 값(예를 들어, 0)을 전달하거나 또는 해당 위치를 시그널링하거나 또는 블랭크는 전달하지 않고 해당 위치만 시그널링할 수도 있다.
도 23의 (a), (b)는 실시예들에 따라 어트리뷰트 정보를 예측하고 잔여 어트리뷰트 정보를 추정하는 방법을 나타낸 예시들이다.
도 23의 (a), (b)는 표현의 편의를 위해 XY 2차원으로 나타내었으며, 3차원으로 적용하는 경우 Z 축에 대해서도 동일하게 적용할 수 있다. 그리고 어트리뷰트가 4x4 복셀(voxel) 영역에 존재할 때, 2x2 영역을 예측 유닛으로 설정할 수 있다. 즉, 4개의 예측 유닛(c00 c01 c10 c11, c02 c03 c12 c13, c20 c21 c30 c31, c22 c23 c32 c33)을 설정할 수 있다.
도 23의 (a)에서 예측된 어트리뷰트 정보는 도 22의 (b)에서 설명한 어트리뷰트 예측 방법들 중 하나(예를 들어, 산술 평균)를 적용하여 구할 수 있다. 이때, 해당 예측 유닛 내의 모든 노드에 대해 동일한 예측된 어트리뷰트 정보를 적용하면(p00, p01, p10, p11), 예측된 어트리뷰트 정보의 양을 1/4로 줄일 수 있다. 다시 말해, 예측 유닛(c00 c01 c10 c11)의 모든 노드에는 동일한 p00를 적용하고, 예측 유닛(c02 c03 c12 c13)의 모든 노드에는 동일한 p01을 적용하고, 예측 유닛(c20 c21 c30 c31)의 모든 노드에는 동일한 p10를 적용하고, 예측 유닛(c22 c23 c32 c33)의 모든 노드에는 동일한 p11를 적용한 예이다. 그리고 도 23의 (a)와 같이 각 노드의 위치에 대해 잔여 어트리뷰트 정보는 원본 어트리뷰트 정보와 예측된 어트리뷰트 정보에 대한 차이로 구할 수 있다(예를 들어, r01=c01-p00). 하지만, 수신측에서 원본 어트리뷰트 값을 복원하기 위해서는 각 예측 노드에 대한 예측된 어트리뷰트 정보를 전달할 필요가 있다.
도 23의 (b)에서 예측된 어트리뷰트 정보는 해당 예측 유닛 내의 어트리뷰트 값들 중 하나를 선택한 예이다(c00, c03, c21, c33). 이때, 해당 예측 유닛 내의 모든 노드에 대해 동일한 예측된 어트리뷰트 정보를 적용하면(c00, c03, c21, c33), 예측된 어트리뷰트 정보의 양을 1/4로 줄일 수 있다. 다시 말해, 예측 유닛(c00 c01 c10 c11)의 모든 노드에는 동일한 c00를 적용하고, 예측 유닛(c02 c03 c12 c13)의 모든 노드에는 동일한 c03을 적용하고, 예측 유닛(c20 c21 c30 c31)의 모든 노드에는 동일한 c21를 적용하고, 예측 유닛(c22 c23 c32 c33)의 모든 노드에는 동일한 c33을 적용한 예이다. 그리고 도 23의 (b)와 같이 각 노드의 위치에 대해 잔여 어트리뷰트 정보는 원본 어트리뷰트 정보와 해당 예측 유닛에서 선택된 어트리뷰트 정보의 차이로 구할 수 있다(예를 들어, r01=c01-c00). 따라서, 잔여 어트리뷰트 정보를 구할 때, 잔여 어트리뷰트 정보가 0 즉, 에러가 없는 경우가 발생한다(blank).
이때 각 지오메트리 위치의 예측된 어트리뷰트 정보 및 잔여 어트리뷰트 정보를 전달하는 다양한 순서를 고려할 수 있다.
실시예들에 따르면, 미리 약속된 시그널링을 통해 잔여 어트리뷰트 정보가 없는 위치를 알려줄 수 있다(예를 들어, 0).
실시예들에 따르면, 예측된 어트리뷰트 정보를 전송할 때 지오메트리 상의 위치 또는 예측 유닛 내의 위치를 추가 정보를 통해 알려줄 수 있다.
실시예들에 따르면, 지오메트리 상의 순서에 따라 정보를 전송할 수 있다. 즉, 예측된 어트리뷰트 정보로 선택된 위치에 대해서는 예측된 어트리뷰트 정보를 압축하고, 선택되지 않은 나머지 위치에 대해서는 잔여 어트리뷰트 정보를 전송한다. 이 경우 추가적인 시그널링이 필요하지 않을 수 있다.
실시예들에 따른 계수 양자화부(40011)는 상기 옥트리 기반 어트리뷰트 압축부(40013) 또는 상기 RAHT 변환부(40008) 또는 상기 LOD생성부(40009)/Lifting 변환부(40010)에서 인코딩된 어트리뷰트 정보(또는 어트리뷰트 데이터라 함)를 양자화 계수에 기반하여 양자화한다.
실시예들에 따른 계수 양자화부(40011)는 상기 옥트리 기반 어트리뷰트 압축부(40013)에서 출력되는 예측된 어트리뷰트 정보와 잔여 어트리뷰트 정보(즉, 예측 에러 어트리뷰트 정보)의 전송 시 효율을 높이기 위해 다음의 수학식 14와 같은 변환을 수행한 후 양자화 과정을 수행하는 것을 일 실시예로 한다. 이때 각 예측 레벨 n에 따라 잔여 어트리뷰트 정보 및 예측된 어트리뷰트 정보를 변환할 수 있다.
[수학식 14]
Figure PCTKR2020003971-appb-img-000024
일 실시예로, 예측된 어트리뷰트 정보 및/또는 잔여 어트리뷰트 정보는 DCT(Discrete Cosine Transform), DST(Discrete Sine Transform), wavelet 등과 같은 변환 타입을 기반으로 변환될 수 있다. 본 명세서는 수신측에서 변환 타입을 알 수 있도록, 상기 계수 양자화부(40011)에서 사용된 변환 타입을 transform_type 필드를 이용하여 시그널링하여 수신측으로 전송하는 것을 일 실시예로 한다. 이때 상기 예측된 어트리뷰트 정보 및/또는 잔여 어트리뷰트 정보의 변환은 옵셔널이다.
즉, 상기 계수 양자화부(40011)는 변환이 수행된 또는 변환이 수행되지 않은 예측된 어트리뷰트 정보와 추정된 잔여 어트리뷰트 정보를 양자화 계수(q n)에 기반하여 하기의 수학식 15와 같이 양자화한 후 상기 arithmetic 인코딩부(40012)로 출력한다.
[수학식 15]
Figure PCTKR2020003971-appb-img-000025
상기 계수 양자화부(40011)에서 양자화 정도는 n번째 예측 레벨에 대한 양자화 계수 (q n)에 의해 결정되며 데이터 종류 및 예측 레벨에 따라 서로 다른 양자화 계수를 사용할 수 있다. 일 실시예로서, 루마/크로마(luma/chroma) 및 예측된 어트리뷰트 정보/잔여 어트리뷰트 정보에 따라 서로 다른 양자화 계수를 사용할 수 있다. 본 명세서는 수신측에서 양자화 방법을 알 수 있도록, 상기 계수 양자화부(40011)에서 사용된 양자화 정보(예, quant_step_size_pred, quant_step_size_res, quant_step_chroma_pred, quant_step_chroma_res)를 시그널링하여 수신측으로 전송하는 것을 일 실시예로 한다.
양자화를 마친 예측된 어트리뷰트 정보 및 잔여 어트리뷰트 정보는 수신측의 디코더 처리 과정을 고려하여 단계 별로 전달할 수 있다. 즉, 예측된 어트리뷰트 정보를 먼저 전달한 후 잔여 어트리뷰트 정보를 전달함으로써, 수신기에서 지연을 방지할 수 있다. 또한 예측 레벨의 순서를 따라 전달함으로써 수신기의 디코딩 시에 입력 비트의 순서에 따라 재귀적으로 어트리뷰트 정보를 복원할 수 있다. 이와 함께 순서를 두고 각 단계 안에서는 XYZ 축으로 증가하는 순서 (e.g., morton code 순서)로 전달할 수 있으며 필요한 경우 reordering 과정을 추가할 수 있다.
상기 arithmetic 인코딩부(40012)는 전술한 설명을 참조하고 여기서는 생략한다.
도 24는 송신측의 어트리뷰트 인코더의 옥트리 기반 어트리뷰트 압축부(40013)에서 도 20 내지 도 23을 기반으로 어트리뷰트 압축을 수행하였을 때, 수신측의 어트리뷰트 디코더의 옥트리 기반 어트리뷰트 압축 해제부(11011)의 상세 블록도의 일 실시예를 보인 도면이다.
상기 옥트리 기반 어트리뷰트 압축 해제부(11011)는 옥트리 기반으로 이웃 노드를 검출하는 이웃 노드 검출부(neighbor node detection, 15001), 검출된 이웃 노드의 정보를 기반으로 어트리뷰트를 예측하는 어트리뷰트 예측부(attribute prediction, 15002), 및 예측된 어트리뷰트 정보와 수신된 잔여 어트리뷰트 정보를 기반으로 어트리뷰트 정보를 재구성하는 어트리뷰트 재구성부(attribute reconstruction, 15003)를 포함하는 것을 일 실시예로 한다.
도 24의 옥트리 기반 어트리뷰트 압축 해제부(11011)의 각 구성 요소는 하드웨어, 소프트웨어, 프로세서, 및/또는 그것들의 결합으로 구현될 수 있다.
상기 옥트리 기반 어트리뷰트 압축 해제부(11011)의 이웃 노드 검출부(15001)는 옥트리 구조와 예측된 어트리뷰트 정보 그리고 잔여 어트리뷰트 정보를 입력 받는다. 상기 옥트리 구조는 상기 옥트리 합성부(11001) 및/또는 지오메트리 리컨스트럭션부(11003)로부터 제공받는 것을 일 실시예로 한다. 상기 예측된 어트리뷰트 정보와 잔여 어트리뷰트 정보는 상기 역양자화부(11006)에서 제공받는 것을 일 실시예로 한다.
상기 이웃 노드 검출부(15001)는 위치 정보 재구성을 위해 송신측의 이웃 노드 검출부(14001)와 동일한 과정을 수행한다. 즉, 상기 이웃 노드 검출부(15001)는 상기 옥트리 합성부(11001) 및/또는 지오메트리 리컨스트럭션부(11003)에서 제공되는 옥트리 구조를 기반으로 리프 노드의 각 노드의 이웃 노드들을 검출한다.
본 명세서는 이웃 노드의 범위가 parent 노드 단위인 경우를 일 실시예로 설명한다. 즉, 동일 parent 를 갖는 8개의 자식 노드들을 이웃 노드로 정의한다. 만약 이웃 노드의 범위(또는 단위)에 대한 다른 정의(예를 들어, 다른 크기)를 사용한다면, 수신된 시그널링 정보에 포함된 pred_node_size_log2_minus 필드 값으로 이웃 노드를 검출하기 위한 크기를 추정할 수 있다.
상기 이웃 노드 검출부(15001)는 옥트리 구조에서 리프 노드의 각 노드에 대해 동일 부모 노드를 갖는 8개의 노드들 중 자신을 제외한 나머지 7개의 노드들을 이웃 노드들로 결정한다. 이러한 과정은 동일 부모 노드로부터 분할된 나머지 자식 노드들에 대해서도 동일하게 수행된다. 즉, 8개의 디코딩될 노드들에 대해, 자신을 제외한 나머지 7개의 노드들이 이웃 노드들이 된다. 이러한 과정은 동일 부모 노드로부터 분할된 8개의 자식 노드들에게도 동일하게 수행된다. 즉, 리프 노드의 모든 노드들에 대해 각각 이웃 노드들을 검출하는 과정이 수행된다.
이때, 옥트리의 리프 노드 내 occupied 노드들에는 상기 역양자화부(11006)에서 출력되는 예측된 어트리뷰트 정보가 맵핑된다.
상기 어트리뷰트 예측부(15002)는 이웃 노드 별로 해당 자식 노드를 위한 예측된 어트리뷰트 정보를 상기 어트리뷰트 재구성부(15003)으로 전달한다. 이때 자식 노드별로 예측된 어트리뷰트 정보가 독립적으로 전달될 수 있고, 본 발명의 실시예와 같이 예측된 어트리뷰트 정보의 대표값을 이웃 노드에서 동일하게 사용함으로써 예측된 어트리뷰트 정보의 전달에 사용되는 비트율을 낮출 수 있다. 그리고 수신된 시그널링 정보에 포함된 pred_type필드 값으로부터 어트리뷰트 복원을 위해 사용해야하는 어트리뷰트 예측 타입을 알 수 있다.
상기 어트리뷰트 재구성부(15003)는 상기 어트리뷰트 예측부(15003)에서 출력되는 예측된 어트리뷰트 정보와 잔여 어트리뷰트 정보(또는 예측 에러 어트리뷰트 정보라 함)를 기반으로 각 자식 노드의 어트리뷰트를 재구성하기 위해 송신측에서 사용한 잔여 어트리뷰트 정보(또는 예측 에러 어트리뷰트 정보라고 함) 생성 방법의 역과정을 수행한다.
본 명세서의 송신측에서 오리지날 어트리뷰트 정보와 예측된 어트리뷰트 정보의 차이로 잔여 어트리뷰트 정보를 생성하였다고 가정하면, 상기 어트리뷰트 재구성부(15003)는 하기 수학식 16에서와 같이 상기 어트리뷰트 예측부(15003)에서 출력되는 예측된 어트리뷰트 정보와 잔여 어트리뷰트 정보를 더하여 어트리뷰트 정보를 복원한다.
[수학식 16]
Figure PCTKR2020003971-appb-img-000026
그리고 수신된 시그널링 정보에 포함된 recon_type필드 값으로부터 송신측에서 사용된 잔여 어트리뷰트 추정 타입을 알 수 있으므로, 어트리뷰트 복원을 위해 사용해야하는 어트리뷰트 예측 타입을 알 수 있다.
도 25의 (a), (b)는 실시예들에 따른 어트리뷰트 예측 방법에 따라 예측 어트리뷰트 정보를 복원하는 예시들을 보이고 있다.
도 25의 (a), (b)는 표현의 편의를 위해 XY 2차원으로 나타내었으며, 3차원으로 적용하는 경우 Z 축에 대해서도 동일하게 적용할 수 있다. 이때 예측 유닛의 크기에 대해서는 시그널링 정보에 포함된 pred_node_size_log2_minus1 필드를 통해 확인할 수 있으며, 도 25의 (a), (b)는 pred_node_size_log2_minus1 = 0인 경우이다. 상기 pred_node_size_log2_minus1 필드는 이웃을 구성하는 단위 크기를 나타낸다. 예를 들어, pred_node_size_log2_minus1 = 0이면 parent 노드 단위로 이웃을 정의하는 경우이다. 또한 정확한 어트리뷰트 정보의 복원을 위해서는 예측에 사용된 방법과 잔여 어트리뷰트 정보를 구하는 방법에 대한 정보가 있어야 하는데, 이 정보는 시그널링 정보에 포함된 pred_type 필드, recon_type 필드를 통해 확인할 수 있다. 즉, 수신측에서는 각각 pred_type 필드, recon_type 필드를 통해 사용된 방법의 역함수에 해당하는 연산을 수행할 수 있다.
도 25의 (a)는 도 23의 (a)와 같이 송신측에서 어트리뷰트 정보를 압축하여 전송할 때의 수신측의 어트리뷰트 정보 복원 예시이다. 일 예로, pred_type 필드의 값이 0 즉, 송신측에서 산술 평균 방법을 적용하여 예측된 어트리뷰트 정보(predicted attribute information)를 구한 경우를 나타낸다. 따라서, 전달된 예측된 어트리뷰트 정보 및 각 노드의 잔여 어트리뷰트 정보를 기반으로 어트리뷰트 정보의 복원을 진행한다. 이때, 예측된 어트리뷰트 정보는 예측 유닛 당 하나씩 전달된 예이다. 즉, 예측 유닛 내 노드들에 대해 동일한 예측된 어트리뷰트 정보를 적용한 예이다. 다시 말해, 예측 유닛(c00 c01 c10 c11)의 모든 노드에는 동일한 p00를 적용하고, 예측 유닛(c02 c03 c12 c13)의 모든 노드에는 동일한 p01을 적용하고, 예측 유닛(c20 c21 c30 c31)의 모든 노드에는 동일한 p10를 적용하고, 예측 유닛(c22 c23 c32 c33)의 모든 노드에는 동일한 p11를 적용한 예이다. 이 경우, 각 노드의 어트리뷰트 정보는 해당 노드의 잔여 어트리뷰트 정보와 해당 예측 유닛에 적용된 예측된 어트리뷰트 정보를 더하여 복원할 수 있다(예를 들어, c01=r01 + p00).
도 25의 (b)는 도 23의 (b)와 같이 어트리뷰트 정보를 압축하여 전송할 때의 수신측의 복원 예시이다. 일 예로, pred_type 필드의 값이 1 즉, 송신측에서 예측 유닛 내 특정 노드의 값을 예측된 어트리뷰트 정보로 선택한 경우(geometrical centroid/attribute centroid/median 등의 방법을 통해 예측 된 경우)를 나타낸다. 따라서, 전달된 예측된 어트리뷰트 정보 및 각 노드의 잔여 어트리뷰트 정보를 기반으로 어트리뷰트 정보의 복원을 진행한다. 이때, 예측된 어트리뷰트 정보(즉, 해당 유닛에서 선택된 특정 노드의 어트리뷰트 정보)는 예측 유닛 당 하나씩 전달된 예이다. 즉, 예측 유닛 내 노드들에 대해 동일한 예측된 어트리뷰트 정보를 적용한 예이다. 다시 말해, 예측 유닛(c00 c01 c10 c11)의 모든 노드에는 동일한 c00를 적용하고, 예측 유닛(c02 c03 c12 c13)의 모든 노드에는 동일한 c03을 적용하고, 예측 유닛(c20 c21 c30 c31)의 모든 노드에는 동일한 c21를 적용하고, 예측 유닛(c22 c23 c32 c33)의 모든 노드에는 동일한 c33을 적용한 예이다. 이 경우, 각 노드의 어트리뷰트 정보는 해당 노드의 잔여 어트리뷰트 정보와 해당 예측 유닛에서 선택된 어트리뷰트 정보를 더하여 복원할 수 있다(예를 들어, c01=r01 + c00).
그리고 도 25의 (b)에서는 예측된 어트리뷰트 정보의 지오메트리 상의 위치 정보에 대한 시그널링 방법에 따라 서로 다른 복원 방법을 적용할 수 있다.
예를 들어, 시그널링 정보에 포함된 res_blank_present_flag 필드의 값이 1이면, 예측된 어트리뷰트 정보의 지오메트리 상의 위치 또는 예측 유닛 내의 위치를 암묵적으로 알려주는 경우이다. 이 경우, 미리 약속된 방법 (예를 들어 예측된 어트리뷰트 정보가 선택된 위치에 대해 value_res = 0을 전달)을 통해 잔여 어트리뷰트 정보가 없는 위치(즉, 예측된 어트리뷰트 정보를 선택한 위치)를 알려줄 수 있다. 이 경우 수신기에서는 지오메트리 위치 중 미리 약속된 표시값이 전달되는 위치를 분별하고, 그 위치에 대응되는 예측된 어트리뷰트 정보를 사용함으로써 해당 위치의 어트리뷰트 정보를 복원할 뿐만 아니라 동일 예측 유닛 내에 있는 어트리뷰트 정보에 대한 예측된 어트리뷰트 정보를 추정할 수 있다.
예를 들어, 시그널링 정보에 포함된 pred_position_index_present_flag 필드의 값이 1이면, 예측된 어트리뷰트 정보의 지오메트리 상의 위치 또는 예측 유닛 내의 위치를 추가 정보를 통해 명시적으로 알려주는 경우이다. 이 경우, 수신기에서는 추가 정보 (실시예들에 따르면, position_index)를 통해 해당 어트리뷰트 정보와 매칭되는 지오메트리 상의 위치를 추정할 수 있으며, 예측된 어트리뷰트 정보가 사용되는 예측 유닛의 위치를 추정함으로써 연관된 이웃 노드의 어트리뷰트 정보를 복원할 수 있다.
예를 들어, 시그닐렁 정보에 포함된 res_blank_present_flag 필드의 값이 0이고, pred_position_index_present_flag 필드의 값이 0이면, 예측된 어트리뷰트 정보의 지오메트리 상의 위치에 대한 정보를 수신기에서 추정할 수 있는 경우이다. 따라서 이 경우는 별도의 시그널링이 필요하지 않을 수 있다.
실시예들에 따라, 각 지오메트리 위치에 대해 정해진 순서 (예를 들어 Morton code order)에 따라 잔여 어트리뷰트 정보가 전달될 때, 예측된 어트리뷰트 정보를 선택한 위치에 대해서는 0을 갖는 잔여 어트리뷰트 정보 대신 예측된 어트리뷰트 정보를 전달할 수 있다. 이 경우, 수신기에서는 예측 유닛 내에서 일정 조건을 만족하는 값 (예를 들어 평균 이상의 값)을 예측된 어트리뷰트 정보로 판단하고, 해당 예측 유닛에 대해 해당 값을 예측된 어트리뷰트 정보로 사용할 수 있다.
실시예들에 따라, 지오메트리 센트로이드(geometry centroid)를 예측된 어트리뷰트 정보로 사용하는 경우, 지오메트리 디코딩이 완료된 상황에서 해당 위치를 추정할 수 있기 때문에 별도의 시그널링 없이 예측된 어트리뷰트 정보와 매칭되는 지오메트리의 위치를 찾을 수 있다.
도 26 내지 도 29는 옥트리 기반 어트리뷰트 압축부(40013)의 상세 동작을 나타낸 다른 실시예이다. 즉, 옥트리 기반 어트리뷰트 압축부(40013)는 지오메트리 인코더에서 생성된 옥트리 구조를 이용하여 재귀적으로 어트리뷰트 정보의 예측 및 잔여 어트리뷰트 정보의 추정을 수행한다. 상기 예측된 어트리뷰트 정보와 상기 추정된 잔여 어트리뷰트 정보는 계수 양자화부(40011)로 출력된다.
도 26은 실시예들에 따른 옥트리 기반 어트리뷰트 압축부(40013)의 상세 구성 블록도로서, 초기화부(initiate, 16001), 이웃 노드 검출부(neighbor node detection, 16002), 어트리뷰트 예측부(attribute prediction, 16003), 결정부(16004), 및 잔여 어트리뷰트 추정부(residual attribute estimation, 16005)를 포함할 수 있다.
도 27은 실시예들에 따른 옥트리 기반 어트리뷰트 압축부(40013)의 어트리뷰트 압축 방법의 상세 흐름도로서, 초기화 단계(initiate, 16051), 이웃 노드 검출 단계(neighbor node detection, 16052), 어트리뷰트 예측 단계(attribute prediction, 16053), 결정 단계(16054, 16055), 및 잔여 어트리뷰트 추정 단계(residual attribute estimation, 16056)를 포함할 수 있다.
도 26은 옥트리 기반 어트리뷰트 압축부(40013)가 하드웨어로 구현되는 예를 보이고 있고, 도 27은 옥트리 기반 어트리뷰트 압축부(40013)가 소프트웨어로 구현되는 예를 보이고 있으나, 이것은 일 실시예이다. 본 명세서에서 옥트리 기반 어트리뷰트 압축부(40013)는 하드웨어, 소프트웨어, 프로세서, 및/또는 그것들의 결합으로 구현될 수 있다. 그러므로, 도 26과 도 27은 함께 설명하기로 한다.
도 26과 도 27의 옥트리 기반 어트리뷰트 압축부(40013)는 지오메트리 트리 구조에서 루트 노드로부터 리프 노드로 스플릿을 하는 재귀적인 특징을 어트리뷰트 코딩에 적용하여, 공간 유사성 기반 어트리뷰트 예측 방법을 재귀적으로 적용하는 것을 일 실시예로 한다.
본 명세서의 송신측에서 수행되는 재귀적 어트리뷰트 예측은 리프 노드로부터 루트 노드 방향으로 진행하는 것을 일 실시예로 한다.
본 명세서의 수신측에서 수행되는 재귀적 어트리뷰트 추정은 루트 노드에서 리프 노드 방향으로 진행하는 것을 일 실시예로 한다.
이는 일 실시예이며, 실시 방법 또는 목적에 따라 송신측에서 수행되는 재귀적 어트리뷰트 예측은 루트 노드로부터 리프 노드 방향으로, 수신측에서 수행되는 재귀적 어트리뷰트 추정은 리프 노드에서 루트 노드 방향으로 진행할 수도 있다.
도 26과 도 27에서, 대문자 N은 예측 레벨의 개수(num_pred_level)이고, 소문자 n은 예측 레벨인 것을 일 실시예로 한다. n 값이 0이면 최상위 레벨 즉, 루트 노드 레벨이고, 리프 노드 방향으로 n 값이 커지는 것을 일 실시예로 한다.
본 명세서는 리프 노드 레벨을 재귀적 어트리뷰트 예측의 시작 지점(pred_level_start)으로, 루프 노드 레벨을 재귀적 어트리뷰트 예측의 종료 지점(pred_level_end)으로 설정하는 것을 일 실시예로 한다. 이는 일 실시예이며, 실시 방법 또는 목적에 따라 시작 지점(pred_level_start) 또는 종료 지점(pred_level_end)이 바뀔 수 있다. 예를 들어, 재귀적 어트리뷰트 예측의 시작 지점이 리프 노드 레벨이 아닐 수도 있으며, 종료 지점이 루트 노드 레벨이 아닐 수도 있다.
도 26과 도 27에서, 초기화부(16001)는 상기 지오메트리 인코더의 옥트리 분석부(40002)에서 생성된 옥트리 구조 및/또는 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)에서 재구성된 옥트리 구조를 입력받고, 상기 어트리뷰트 변환부(40007)에서 어트리뷰트 정보를 입력받아, 예측 레벨의 개수(N)를 초기화한다(단계 16051). 예를 들어, 도 28의 (a) 내지 (e)와 같이 재귀적 어트리뷰트 예측의 시작 지점이 리프 노드(또는 리프 노드 레벨)이고, 입력된 옥트리 구조가 3개의 레벨로 이루어진다고 가정하면, N은 3으로 초기화된다. 그리고 N -1값을 n 값으로 설정한다(n=N-1). 설정된 n 값과 어트리뷰트 정보는 이웃 노드 검출부(16002)로 출력된다.
상기 이웃 노드 검출부(16002)는 상기 지오메트리 인코더의 옥트리 분석부(40002)에서 생성된 옥트리 구조 및/또는 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)에서 재구성된 옥트리 구조를 입력받고, 입력되는 옥트리 구조를 기반으로 리프 노드의 각 노드에 대해 예측에 이용할 이웃 노드들을 검출한다(단계 16052).
실시예들에 따르면, 이웃 노드 검출부(16002)는 동일 노드에서 스플릿된 노드 간의 위치 인접성에 기반하여 이웃 노드(neighbor node)를 검출할 수 있다.
즉, 옥트리 구조 상 동일 부모 노드 (또는 그 이상 레벨에서 동일 브랜치에 속한 노드)에 속한 자식 노드들은 기하적으로 인접한 노드들로 볼 수 있다. 본 명세서는 이러한 옥트리 구조로 인해 파생되는 기하학적 인접성을 어트리뷰트 예측에 이용한다. 예를 들어 도 28의 (a)와 같은 옥트리 구조를 사용하는 경우, 부모 노드(14011)에서 분할된 자식 노드들(14021)끼리 인접해있고, 부모 노드(14012)에서 분할된 자식 노드들(14022)끼리 인접해있다고 가정할 수 있다. 도 28의 (b)는 옥트리의 리프 노드 내 occupied 노드들에 해당 어트리뷰트 정보(c0, c5, c6, c7, c'1, c'4, c'5, c'6, c'7)가 매핑된 예를 보이고 있다. 즉, 옥트리의 리프 노드 내 occupied 노드들의 위치 정보에 상기 어트리뷰트 변환부(40007)에서 출력되는 해당 어트리뷰트 정보가 매핑된 예이다.
여기서, 리프 노드의 occupied 노드들의 위치 정보와 어트리뷰트 정보의 매핑은 초기화부(16001), 이웃 노드 검출부(16002), 어트리뷰트 예측부(16003) 중 어느 하나에서 수행될 수도 있다.
한편, 전술한 바와 같이 이웃 노드의 크기는 변할 수 있으며, 따라서 이웃 노드의 크기 정보를 pred_node_size_log2_minus1 필드를 이용하여 시그널링하여 수신측으로 전송하는 것을 일 실시예로 한다.
실시예들에 따르면, 이웃 노드 검출부(16002)는 리프 노드의 각 노드에 대해 동일 부모 노드를 갖는 8개의 노드들 중 자신을 포함한 8개의 노드들을 이웃 노드들로 결정할 수 있다. 다른 실시예로, 이웃 노드 검출부(16002)는 리프 노드의 각 노드에 대해 동일 부모 노드를 갖는 8개의 노드들 중 자신을 제외한 나머지 7개의 노드들을 이웃 노드들로 결정할 수도 있다.
이웃 노드에 대한 정의는 어플리케이션, 영상 특성 등에 따라 인접 부모 노드의 묶음 (예를 들어, 그랜드페어런트 노드 단위)으로 적용 가능하며, 이웃 노드에 대한 정의에 따라 다음 단계의 예측 및 압축 성능이 달라질 수 있다.
상기 어트리뷰트 예측부(16003)는 리프 노드의 각 노드별로 검출된 이웃 노드들의 어트리뷰트 정보를 기반으로 각 노드의 어트리뷰트 정보를 예측한다(단계 16053). 즉, 옥트리 구조에서 검출된 이웃 노드들의 어트리뷰트 정보를 기반으로 포인트 클라우드 데이터의 어트리뷰트를 예측할 수 있다.
이때, 각 노드에 대한 예측된 어트리뷰트 정보(predicted attribute information, 또는 예측된 어트리뷰트 값 또는 예측된 어트리뷰트 데이터라 함)를 각각 구할 수도 있고, 또는 정보량을 줄이기 위해 이웃에 속한 노드들은 동일한 예측된 어트리뷰트 정보를 사용할 수도 있다.
본 명세서에서는 동일 부모 노드로부터 분할된 8개의 자식 노드들이 이웃에 속한 노드들이 되기 때문에, 동일 부모 노드에게서 분할된 8개의 자식 노드들에 대해 각 노드의 예측된 어트리뷰트 정보는 모두 동일한 값을 갖도록 하는 것을 일 실시예로 한다. 이 경우, 도 28의 (c) 또는 도 28의 (e)에서와 같이 2개의 예측된 어트리뷰트 정보(p2, p7)가 구해진다. 다시 말해, 리프 노드 레벨의 8개의 노드들(14021) 각각의 예측된 어트리뷰트 정보는 동일한 p2가 되고, 8개의 노드들(14022) 각각의 예측된 어트리뷰트 정보는 동일한 p7이 된다. 본 실시 예와 같이 이웃 노드가 동일한 예측된 어트리뷰트 값을 갖도록 정의하는 경우, 인코딩 시 필요한 계수의 수를 줄이고 코딩 효율을 증가시키는데 도움이 된다.
상기 어트리뷰트 예측부(16003)에서 예측된 어트리뷰트 정보는 다양한 타입의 어트리뷰트 예측 방법을 사용하여 정할 수 있다. 예를 들어, 이웃 노드들의 어트리뷰트들의 대표 값을 그 이웃 노드들에 대응하는 노드의 예측된 어트리뷰트 정보로 정할 수도 있고, 지역적인 특성을 대표하는 어트리뷰트 값을 그 이웃 노드들에 대응하는 노드의 예측된 어트리뷰트 정보로 정할 수도 있으며, 예측 에러를 최소화 하는 값을 연산/선택하여 그 이웃 노드들에 대응하는 노드의 예측된 어트리뷰트 정보로 정할 수도 있다.
아래의 수학식 17은 이웃 노드들의 어트리뷰트들의 평균 값을 그 이웃 노드들에 대응하는 노드의 예측된 어트리뷰트 정보로 사용하는 방법을 수식으로 나타낸 일 실시예이다. 수학식 17에서 M은 이웃(neighbor)에 속한 occupied 된 리프 노드의 수를 나타내며, [a/b]는 a를 b로 나누었을 때의 몫을 의미하며, n은 예측 레벨을 나타낸다.
[수학식 17]
Figure PCTKR2020003971-appb-img-000027
또 다른 예로, 이웃 노드들 중 특정 위치의 노드의 어트리뷰트 값을 선택하여 그 이웃 노드들에 대응하는 노드의 예측된 어트리뷰트 정보로 사용할 수도 있다.
상기 특정 위치의 노드의 어트리뷰트 값을 선택하는 방법은 다양하게 적용될 수 있다. 예를 들어, 지오메트리컬 중심(geometrical centroid)의 어트리뷰트 값을 선택할 수도 있고, 예측 유닛(prediction unit) 내에서 특정 순서에 해당하는 어트리뷰트 값을 선택할 수도 있으며, 어트리뷰트 에러를 최소화하는 어트리뷰트 값을 선택할 수도 있다.
본 명세서에서 예측 유닛(prediction unit)은 인코딩 할 노드와 해당 노드의 이웃 노드들을 합하여 정의할 수 있다. 예를 들어, 이웃 노드의 범위가 parent 노드 단위인 경우, 동일 부모 노드를 갖는 8개의 자식 노드들이 예측 유닛으로 정의된다. 실시예들에 따른 예측 유닛은 이웃 노드의 범위에 따라 달라질 수 있다.
실시예들에 따른 특정 위치의 노드의 어트리뷰트 값을 선택하는 방법 중 지오메트리컬 중심의 어트리뷰트 값을 선택하는 경우, 아래의 수학식 18에서와 같이 이웃 노드 집합 (NEIGHBOR)에 속하는 오큐파이드 노드와의 거리가 최소와 되는 위치의 어트리뷰트 값을 선택할 수 있다. 아래 수학식 18에서 M은 이웃(neighbor)에 속한 occupied 된 리프 노드의 수를 나타내고, (x p, y p, z p)는 이웃 노드와의 거리가 최소가 되는 노드의 위치를 나타내며, 이웃 노드의 집합 내의 원소 중 하나를 선택하게 된다.
[수학식 18]
Figure PCTKR2020003971-appb-img-000028
실시예들에 따른 특정 위치의 노드의 어트리뷰트 값을 선택하는 방법 중 예측 유닛 내에서 어트리뷰트 에러를 최소화 하는 어트리뷰트 값을 선택하는 경우, 아래의 수학식 19를 적용하여 선택할 수 있다. 이 경우 평균(average) 방법과는 달리 실제 오큐파이드 노드의 어트리뷰트 값들 중 하나를 선택하는 효과가 있다.
[수학식 19]
Figure PCTKR2020003971-appb-img-000029
또 다른 예로, 이웃 노드들의 어트리뷰트들의 중간값을 예측된 어트리뷰트 정보로 사용할 수도 있고, 기하학적 거리 및/또는 어트리뷰트 유사도에 반비례 하는 등의 가중치 평균 등의 방법을 사용하여 예측된 어트리뷰트 정보로 사용할 수 있다. 따라서, 본 명세서는 수신측에서 어트리뷰트 예측 방법을 알 수 있도록, 상기 어트리뷰트 예측부(14002)에서 사용된 어트리뷰트 예측 타입을 pred_type 필드를 이용하여 시그널링하여 수신측으로 전송하는 것을 일 실시예로 한다.
상기 어트리뷰트 예측부(16003)에서 예측된 어트리뷰트 정보(p2, p7)는 결정부(16004)를 통해 잔여 어트리뷰트 추정부(16005)로 출력된다.
상기 결정부(16004)는 재귀적 어트리뷰트 예측의 종료 여부를 결정하기 위한 것으로서, 현재 n 값에서 1을 뺀 값을 n 값으로 설정한 후(n=n-1)(단계 16054), 이때의 n값이 0인지를 확인한다(단계 16055). 본 명세서는 루프 노드 레벨을 재귀적 어트리뷰트 예측의 종료 지점으로 설정한 것을 일 실시예로 하고 있으므로, n 값이 0이면 재귀적 어트리뷰트 예측을 종료하고 상기 어트리뷰트 예측부(16003)에서 예측된 어트리뷰트 정보를 계수 양자화부(40011)로 출력한다. 만일 n 값이 0보다 큰 값이라면 상기 어트리뷰트 예측부(16003)에서 예측된 어트리뷰트 정보는 계수 양자화부(40011)로 출력되지 않는다. 도 28을 예로 들면, 현재 n 값이 2이므로, 2에서 1을 빼면 n 값은 1이 된다. 그러므로, 상기 어트리뷰트 예측부(16003)에서 예측된 어트리뷰트 정보는 계수 양자화부(40011)로 출력되지 않는다.
상기 잔여 어트리뷰트 추정부(16005)는 상기 어트리뷰트 예측부(16003)에서 출력되는 예측된 어트리뷰트 정보를 기반으로 잔여 어트리뷰트 정보를 구하여 계수 양자화부(40011)로 출력한다(단계 16056). 상기 잔여 어트리뷰트 추정부(16005)는 재귀적 어트리뷰트 예측이 이루어지는 레벨마다 각 노드의 잔여 어트리뷰트 정보를 계수 양자화부(40011)로 출력한다.
위에서 현재 리프 노드를 실시예로 설명하고 있으므로, 상기 잔여 어트리뷰트 추정부(16005)는 상기 어트리뷰트 예측부(16003)에서 출력되는 예측된 어트리뷰트 정보를 기반으로 리프 노드의 잔여 어트리뷰트 정보를 도 28의 (c)와 같이 구하거나(r0, r5, r6, r7, r'1, r'4, r'5, r'6, r'7) 또는 28의 (e)와 같이 구한다(r5, r6, r7, r'1, r'4, r'6, r'7). 상기 잔여 어트리뷰트 추정부(16005)는 리프 노드 내 해당 노드의 어트리뷰트 정보(즉 오리지날 어트리뷰트 정보)와 해당 노드의 예측된 어트리뷰트 정보와의 차이를 그 노드의 잔여 어트리뷰트 정보(또는 예측 에러 어트리뷰트 정보라 함)로 정하는 것을 일 실시예로 한다. 이러한 과정을 리프 노드 내 occupied 노드들에 대해 각각 수행한다.
하기의 수학식 20은 잔여 어트리뷰트 정보를 구하는 방법의 일 실시예를 수식으로 나타낸 것이다. 수학식 20에서, r l (x,y,z)는 리프 노드 내 occupied 노드 l의 잔여 어트리뷰트 정보, c l (x,y,z)는 노드 l의 오리지날 어트리뷰트 정보, p l (x,y,z)는 노드 l의 예측된 어트리뷰트 정보이다.
[수학식 20]
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이때 상기 잔여 어트리뷰트 추정부(16005)에서 오리지날 어트리뷰트 정보와 예측된 어트리뷰트 정보와의 차이는 다양한 타입의 방법을 적용하여 구할 수 있다. 예를 들어, 데이터의 특징, 지역적인 분포 특징, 어트리뷰트 분포 특징, 실시 방법 또는 목적에 따라 다양한 타입의 방법 (e.g., weighted difference, weighted averaged difference, etc)을 사용할 수 있다. 따라서, 본 명세서는 수신측에서 잔여 어트리뷰트 추정 방법을 알 수 있도록, 상기 잔여 어트리뷰트 추정부(16005)에서 사용된 잔여 어트리뷰트 추정 타입을 recon_type 필드를 이용하여 시그널링하여 수신측으로 전송하는 것을 일 실시예로 한다.
상기 잔여 어트리뷰트 추정부(16005)에서 추정된 잔여 어트리뷰트 정보(r0, r5, r6, r7, r'1, r'4, r'5, r'6, r'7) 또는 (r5, r6, r7, r'1, r'4, r'6, r'7)는 상기 계수 양자화부(40011)로 출력된다.
한편, 상기 결정부(16004)에서 n값이 1이라고 판별되었으므로, 상기 잔여 어트리뷰트 예측부(16005)는 예측된 에러 정보 p2, p7을 상위 예측 레벨의 노드의 어트리뷰트 값(c''2, c''7)으로 정의하고, 정의된 어트리뷰트 값(c''2, c''7)을 기반으로 이웃 노드 검출부(16002)의 이웃 노드 검출, 어트리뷰트 예측부(16003)의 어트리뷰트 예측, 잔여 어트리뷰트 예측부(16005)의 잔여 어트리뷰트 추정이 다시 수행된다.
즉, 이웃 노드 검출부(16002)는 상기 지오메트리 인코더의 옥트리 분석부(40002)에서 생성된 옥트리 구조 및/또는 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)에서 재구성된 옥트리 구조를 입력받고, 입력되는 옥트리 구조를 기반으로 어트리뷰트 인코딩될 상위 예측 레벨 (즉, 레벨 1)의 각 노드에 대해 예측에 이용할 이웃 노드들을 검출한다(단계 16052).
상기 어트리뷰트 예측부(16003)는 상위 예측 레벨의 각 노드별로 검출된 이웃 노드들의 어트리뷰트 정보를 기반으로 각 노드의 어트리뷰트 정보를 예측한다(단계 16053). 마찬가지로, 각 노드에 대한 예측된 어트리뷰트 정보를 각각 구할 수도 있고, 또는 정보량을 줄이기 위해 이웃에 속한 노드들은 동일한 예측된 어트리뷰트 정보를 사용할 수도 있다. 도 28에서는 동일 부모 노드로부터 분할된 8개의 자식 노드들이 이웃에 속한 노드들이 되기 때문에, 동일 부모 노드에게서 분할된 8개의 자식 노드들에 대해 각 노드의 예측된 어트리뷰트 정보는 모두 동일한 값을 갖도록 하는 것을 일 실시예로 한다. 이 경우, 도 28의 (d) 또는 도 28의 (f)에서와 같이 상위 예측 레벨의 예측된 어트리뷰트 정보(p)가 구해진다.
상기 어트리뷰트 예측부(16003)에서 예측된 어트리뷰트 정보(p)는 결정부(16004)를 통해 잔여 어트리뷰트 추정부(16005)로 출력된다.
상기 결정부(16004)는 현재 n 값에서 1을 뺀 값을 n 값으로 설정한 후(n=n-1)(단계 16054), 이때의 n값이 0인지를 확인한다(단계 16055). 현재 n 값이 1이므로, 1에서 1을 빼면 n 값은 0이 된다. 이때, n 값이 0이라는 것은 루프 노드 레벨을 의미하므로, 재귀적 어트리뷰트 예측을 종료한다. 따라서, 상기 어트리뷰트 예측부(16003)에서 예측된 어트리뷰트 정보는 계수 양자화부(40011)로 출력된다.
그리고 잔여 어트리뷰트 추정부(16005)는 상기 어트리뷰트 예측부(16003)에서 출력되는 예측된 어트리뷰트 정보(p)를 기반으로 잔여 어트리뷰트 정보(r''2, r''7) 또는 (r''7)를 구하여 계수 양자화부(40011)로 출력한다(단계 16056).
이러한 과정은 최상위 레벨 (또는 타겟 레벨)에 이를때까지 즉, n=N-2 부터 n=1까지 반복적으로 수행된다.
이렇게 함으로써, 수신측에서는 스케일러블 디코딩이 가능해지게 된다. 즉, 수신측의 디코딩 성능, 디스플레이 성능 등에 따라 모든 예측 레벨에 대해 디코딩을 수행할 수도 있고, 특정 예측 레벨까지만 부분 디코딩을 수행할 수도 있다.
도 28의 (a) 내지 (f)는 실시예들에 따른 이웃 노드의 범위가 parent 노드 단위인 경우, 예측 유닛의 정의 및 각 예측 유닛 내 특정 위치의 어트리뷰트 값을 예측된 어트리뷰트 정보로 선택하는 예시들을 보이고 있다.
도 28의 (b)는 도 28의 (a)와 같은 옥트리 구조에서 parent 노드 단위로 이웃 노드가 정의되고, 이때 리프 노드의 각 occupied 노드들에 어트리뷰트 정보(c0, c5, c6, c7, c'1, c'4, c'5, c'6, c'7)가 매칭된 예시를 보인 도면이다. 도 28의 (a)의 14021와 14022가 각각 예측 유닛이 된다.
도 28의 (c), (d)는 도 28의 (b)에 재귀적으로 이웃 노드 검출, 어트리뷰트 예측, 잔여 어트리뷰트 추정을 적용하여 최상위 레벨 (또는 타겟 레벨)의 예측된 어트리뷰트 정보(p)와 각 예측 레벨별 잔여 어트리뷰트 정보(r0, r5, r6, r7, r'1, r'4, r'5, r'6, r'7, r''2, r''7)를 나타낸 옥트리 구조의 일 실시예를 보인 도면이다. 예를 들어, 부모 노드(14011)에서 스플릿된 자식 노드들(14021) 중 첫번째 자식 노드의 잔여 어트리뷰트 정보(r0)는 첫번째 노드의 오리지날 어트리뷰트 정보(c0)와 예측된 어트리뷰트 정보(p2)와의 차이로 구해지고(r0=c0-p2), 일곱번째 자식 노드의 잔여 어트리뷰트 정보(r6)는 일곱번째 노드의 오리지날 어트리뷰트 정보(c6)와 예측된 어트리뷰트 정보(p2)와의 차이로 구해진다(r6=c6-p2). 실시예들에 따르면, 도 28의 (c), (d)의 예측된 어트리뷰트 정보(p2, p7, p)는 이웃 노드들의 어트리뷰트들의 대표 값, 지역적인 특성을 대표하는 어트리뷰트 값, 예측 에러를 최소화 하는 값, 이웃 노드들의 어트리뷰트들의 평균 값, 이웃 노드들의 어트리뷰트들의 중간값, 기하학적 거리 및/또는 어트리뷰트 유사도에 반비례 하는 등의 가중치 평균 값 중 어느 하나가 될 수 있다.
도 28의 (e), (f)는 도 28의 (b)에 재귀적으로 이웃 노드 검출, 예측 유닛 내 어트리뷰트 값들 중 하나를 선택하는 어트리뷰트 예측, 잔여 어트리뷰트 추정을 적용하여, 최상위 레벨 (또는 타겟 레벨)의 예측된 어트리뷰트 정보(p)와 각 예측 레벨별 잔여 어트리뷰트 정보(r5, r6, r7, r'1, r'4, r'6, r'7, r''2, r''7)를 나타낸 옥트리 구조의 일 실시예를 보인 도면이다.
실시예들에 따르면, 도 28의 (e)의 예측된 어트리뷰트 정보(p2, p7)는 해당 예측 유닛 내 특정 위치의 노드의 어트리뷰트 값을 선택한 예시이며, 예측 유닛(14021) 내에서 첫번째 노드의 어트리뷰트 값(c0)을 그 예측 유닛(14021)의 예측된 어트리뷰트 정보로 선택하고(p2=c0), 예측 유닛(14022) 내에서 여섯번째 노드의 어트리뷰트 값(c'5)을 그 예측 유닛(14022)의 예측된 어트리뷰트 정보로 선택하는(p7=c'5) 예시이다. 또한 도 28의 (f)의 최상위 레벨(또는 타겟 레벨)의 예측된 어트리뷰트 정보(p)도 해당 예측 유닛 내 특정 위치의 노드의 어트리뷰트 값을 선택한 예시이며, 예측 유닛 내에서 첫번째 노드의 어트리뷰트 값(c0)을 그 예측 유닛의 예측된 어트리뷰트 정보로 선택하는 예시이다(p=c0).
도 28의 (e)에서 선택되는 어트리뷰트 값(c0, c'5) 및/또는 도 28의 (f)에서 선택되는 어트리뷰트 값(c0)은 지오메트리컬 중심의 어트리뷰트 값, 예측 유닛 내 특정 순서에 해당하는 어트리뷰트 값, 예측 유닛 내 어트리뷰트 에러를 최소화하는 어트리뷰트 값 중 어느 하나가 될 수 있다. 예를 들어, 예측 유닛(14021) 내에서 첫번째 노드의 어트리뷰트 값(c0)을 그 예측 유닛(14021)의 예측된 어트리뷰트 정보로 선택한 경우(p2=c0), 첫번째 노드의 잔여 어트리뷰트 정보는 0(=c0-c0)이 된다. 이 경우, 해당 노드의 잔여 어트리뷰트 정보로 블랭크(blank)를 의미하는 값(예를 들어, 0)을 전달하거나 또는 해당 위치를 시그널링하거나 또는 블랭크는 전달하지 않고 해당 위치만 시그널링할 수도 있다. 또 다른 예로, 예측 유닛(14021) 내에서 일곱번째 자식 노드의 잔여 어트리뷰트 정보(r6)는 일곱번째 노드의 오리지날 어트리뷰트 정보(c6)와 예측된 어트리뷰트 정보(p2)로 선택된 첫번째 노드의 어트리뷰트 정보(p2=c0)와의 차이로 구해진다(r6=c6-c0).
도 29의 (a), (b)는 실시예들에 따라 재귀적으로 어트리뷰트 정보를 예측하고 잔여 어트리뷰트 정보를 추정하는 방법을 나타낸 예시들이다. 이와 같이, 재귀적 어트리뷰트 예측이 사용되는 경우, 하위 예측 레벨로부터 상위 예측 레벨로 어트리뷰트 예측이 재귀적으로 진행되며, 이전 예측 레벨의 예측 어트리뷰트 정보가 현재 예측 레벨의 예측 어트리뷰트 정보로 사용될 수 있다. 재귀적인 어트리뷰트 예측이 진행될수록 각 하위 예측 레벨에 대해서는 잔여 어트리뷰트 정보가 생성되고, 최상위 예측 레벨에 대해서만 예측된 어트리뷰트 정보가 전송된다.
도 29의 (a), (b)는 표현의 편의를 위해 XY 2차원으로 나타내었으며, 3차원으로 적용하는 경우 Z 축에 대해서도 동일하게 적용할 수 있다. 그리고 어트리뷰트가 4x4 복셀(voxel) 영역에 존재할 때, 2x2 영역을 예측 유닛으로 설정할 수 있다. 즉, 4개의 예측 유닛(c00 c01 c10 c11, c02 c03 c12 c13, c20 c21 c30 c31, c22 c23 c32 c33)을 설정할 수 있다.
도 29의 (a)에서 예측된 어트리뷰트 정보는 도 28의 (c), (d)에서 설명한 실제 어트리뷰트 정보를 대표할 수 있는 어트리뷰트 정보를 새로 생성하는 어트리뷰트 예측 방법들 중 하나(예를 들어, 산술 평균)를 적용하여 구할 수 있다. 이때, 각 예측 레벨에서 해당 예측 유닛 내의 모든 노드에 대해 동일한 예측된 어트리뷰트 정보를 적용하면, 예측된 어트리뷰트 정보의 양을 1/4로 줄일 수 있다. 예를 들어, 예측 레벨 2의 예측 유닛(c00 c01 c10 c11)의 모든 노드에는 동일한 p00를 적용하고, 예측 유닛(c02 c03 c12 c13)의 모든 노드에는 동일한 p01을 적용하고, 예측 유닛(c20 c21 c30 c31)의 모든 노드에는 동일한 p10를 적용하고, 예측 유닛(c22 c23 c32 c33)의 모든 노드에는 동일한 p11를 적용할 수 있다. 또한 예측 레벨 1의 예측 유닛(c''00 c''01 c''10 c''11)의 모든 노드에는 동일한 p''00를 적용할 수 있다. 실시예들에 따르면, 예측 레벨 2에서 예측된 어트리뷰트 정보(p00, p01, p10, p11)은 예측 레벨 1에서 어트리뷰트 정보를 예측하기 위해 예측 레벨 1의 어트리뷰트 정보(p00=c''00, p01=c''01, p10=c''10, p11=c''11)로 정의될 수 있다. 그리고 예측 레벨 2의 각 노드의 위치에 대해 잔여 어트리뷰트 정보는 원본 어트리뷰트 정보와 예측된 어트리뷰트 정보에 대한 차이로 구할 수 있으며(예를 들어, r01=c01-p00), 예측 레벨 1의 각 노드의 위치에 대해 잔여 어트리뷰트 정보는 예측 레벨 2에서 예측된 어트리뷰트 정보와 예측 레벨 1에서 예측된 어트리뷰트 정보에 대한 차이로 구할 수 있(예를 들어, r''01=c''01-p''00). 즉, 도 29의 (a)에서는 최상위 레벨(또는 타겟 레벨)의 예측된 어트리뷰트 정보(p'''00)와 예측 레벨 2의 잔여 어트리뷰트 정보(r00, r01, r10, r11, r02, r03, r12, r13, r20, r21, r30, r31, r22, r23, r32, r33)와 예측 레벨 1의 잔여 어트리뷰트 정보(r''00, r''01, r''10, r''11)가 계수 양자화부(40011)로 출력된다. 실시예들에 따르면, 수신측에서 원본 어트리뷰트 값을 복원하기 위해서는 각 예측 노드에 대한 예측된 어트리뷰트 정보를 전달할 필요가 있다.
도 29의 (b)에서 예측된 어트리뷰트 정보는 도 28의 (e), (f)에서 설명한 실제 있는 어트리뷰트 정보 중 하나를 선택하는 방법, 즉 해당 예측 유닛 내의 어트리뷰트 값들 중 하나를 선택한 예이다(c00, c03, c21, c33). 이때, 각 예측 레벨에서 해당 예측 유닛 내의 모든 노드에 대해 동일한 예측된 어트리뷰트 정보를 적용하면, 예측된 어트리뷰트 정보의 양을 1/4로 줄일 수 있다. 예를 들어, 예측 레벨 2의 예측 유닛(c00 c01 c10 c11)의 모든 노드에는 예측된 어트리뷰트 정보로 동일한 c00를 적용하고, 예측 유닛(c02 c03 c12 c13)의 모든 노드에는 예측된 어트리뷰트 정보로 동일한 c03을 적용하고, 예측 유닛(c20 c21 c30 c31)의 모든 노드에는 예측된 어트리뷰트 정보로 동일한 c21를 적용하고, 예측 유닛(c22 c23 c32 c33)의 모든 노드에는 예측된 어트리뷰트 정보로 동일한 c33을 적용할 수 있다. 또한 예측 레벨 1의 예측 유닛(c00, c03, c21, c33)의 모든 노드에는 예측된 어트리뷰트 정보로서 동일한 c00를 적용할 수 있다. 실시예들에 따르면, 예측 레벨 2에서 예측된 어트리뷰트 정보(c00, c03, c21, c33)은 예측 레벨 1에서 어트리뷰트 정보를 예측하기 위해 예측 레벨 1의 어트리뷰트 정보(c00, c03, c21, c33)로 정의될 수 있다. 그리고 예측 레벨 2의 각 노드의 위치에 대해 잔여 어트리뷰트 정보는 원본 어트리뷰트 정보와 예측된 어트리뷰트 정보에 대한 차이로 구할 수 있으며(예를 들어, r01=c01-c00), 예측 레벨 1의 각 노드의 위치에 대해 잔여 어트리뷰트 정보는 예측 레벨 2에서 예측된 어트리뷰트 정보와 예측 레벨 1에서 예측된 어트리뷰트 정보에 대한 차이로 구할 수 있(예를 들어, r''01=c03-c00). 즉, 도 29의 (b)에서는 최상위 레벨(또는 타겟 레벨)의 예측된 어트리뷰트 정보(p'''00)와 예측 레벨 2의 잔여 어트리뷰트 정보(r01, r10, r11, r02, r12, r13, r20, r30, r31, r22, r23, r32)와 예측 레벨 1의 잔여 어트리뷰트 정보(r''01, r''10, r''11)가 계수 양자화부(40011)로 출력된다. 예측 레벨 2의 c00, c03, c21, c33 위치의 잔여 어트리뷰트 정보와 예측 레벨 1의 c00 위치의 잔여 어트리뷰트 정보는 0 즉, 에러가 없는 경우가 발생한다(blank).
이때 각 예측 레벨에서의 잔여 어트리뷰트 정보에 대한 지오메트리 위치를 전달하는 다양한 방법을 고려할 수 있다.
실시예들에 따르면, 미리 약속된 시그널링을 통해 잔여 어트리뷰트 정보가 없는 위치를 알려줄 수 있다(예를 들어, 0).
실시예들에 따르면, 예측된 어트리뷰트 정보를 전송할 때 지오메트리 상의 위치 또는 예측 유닛 내의 위치를 추가 정보를 통해 알려줄 수 있다.
실시예들에 따르면, 지오메트리 상의 순서에 따라 정보를 전송할 수 있다. 즉, 예측된 어트리뷰트 정보로 선택된 위치에 대해서는 예측된 어트리뷰트 정보를 압축하고, 선택되지 않은 나머지 위치에 대해서는 잔여 어트리뷰트 정보를 전송한다. 이 경우 추가적인 시그널링이 필요하지 않을 수 있다.
실시예들에 따르면, 수신측에서 원본 어트리뷰트 값을 복원하기 위해서는 각 예측 노드에 대한 예측된 어트리뷰트 정보를 전달할 필요도 있다.
상기 옥트리 기반 어트리뷰트 압축 해제부(11011)는 도 26과 도 27의 옥트리 기반 어트리뷰트 압축부(40013)의 역순으로 동작하며, 시그널링 정보를 기반으로 예측된 어트리뷰트 정보와 잔여 어트리뷰트 정보를 이용하여 오리지날 어트리뷰트 정보를 복원한다.
도 30은 송신측의 어트리뷰트 인코더의 옥트리 기반 어트리뷰트 압축부(40013)에서 도 26 내지 도 29를 기반으로 어트리뷰트 압축을 수행하였을 때, 수신측의 어트리뷰트 디코더의 옥트리 기반 어트리뷰트 압축 해제부(11011)의 상세 블록도의 일 실시예를 보인 도면이다.
옥트리 기반 어트리뷰트 압축 해제부(11011)는 옥트리 기반으로 이웃 노드를 검출하는 이웃 노드 검출부(neighbor node detection unit, 17001), 검출된 이웃 노드의 정보를 기반으로 해당 노드를 위해 예측된 어트리뷰트 정보를 매핑하는 어트리뷰트 예측부(attribute prediction unit, 17002), 및 해당 노드의 예측된 어트리뷰트 정보와 수신된 잔여 어트리뷰트 정보를 기반으로 어트리뷰트 정보를 재구성하는 어트리뷰트 재구성부(attribute reconstruction unit, 17003)를 포함하는 것을 일 실시예로 한다.
도 31은 실시예들에 따른 옥트리 기반 어트리뷰트 압축 해제부(11011)의 상세 흐름도로서, 초기화 단계(17051), 이웃 노드 검출 단계(17052), 어트리뷰트 예측 단계(17053), 어트리뷰트 재구성 단계(17054), 결정 단계(17055, 17056)를 포함할 수 있다.
도 30은 옥트리 기반 어트리뷰트 압축 해제부(11011)가 하드웨어로 구현되는 예를 보이고 있고, 도 31은 옥트리 기반 어트리뷰트 압축 해제부(11011)가 소프트웨어로 구현되는 예를 보이고 있으나, 이것은 일 실시예이다. 본 명세서에서 옥트리 기반 어트리뷰트 압축 해제부(11011)는 하드웨어, 소프트웨어, 프로세서, 및/또는 그것들의 결합으로 구현될 수 있다. 그러므로, 도 30과 도 31은함께 설명하기로 한다.
실시예들에 따른 옥트리 기반 어트리뷰트 압축 해제부(11011)의 이웃 노드 검출부(17001)는 옥트리 구조와 예측된 어트리뷰트 정보 그리고 예측 레벨별 잔여 어트리뷰트 정보를 입력받는다. 상기 옥트리 구조는 상기 옥트리 합성부(11001) 및/또는 지오메트리 리컨스트럭션부(11003)로부터 제공받는 것을 일 실시예로 한다. 상기 예측된 어트리뷰트 정보와 잔여 어트리뷰트 정보는 상기 역양자화부(11006)에서 제공받는 것을 일 실시예로 한다.
상기 역양자화부(inverse quantization unit, 11006)는 상기 아리스메틱 디코딩부(11005)에서 획득된 어트리뷰트에 관한 정보를 인버스 양자화하는 것을 일 실시예로 한다. 상기 어트리뷰트에 관한 정보는 예측된 어트리뷰트 정보와 잔여 어트리뷰트 정보를 포함하는 것을 일 실시예로 한다. 즉, 상기 역양자화부(11006)는 어트리뷰트 디코딩 과정에서 필요한 경우 역(inverse) 양자화 과정을 수행한다.
상기 역양자화부(11006)는 아래의 수학식 21과 같이 양자화의 역함수를 사용할 수 있다. 수학식 21에서 n은 예측 레벨을 의미한다.
[수학식 21]
Figure PCTKR2020003971-appb-img-000031
이때, 송신측의 계수 양자화부(40011)에서 다양한 양자화 방법 또는 데이터 특성에 따라 서로 다른 양자화 계수를 사용하였다면, 수신되는 시그널링 정보에 역양자화 계수(q n)가 포함되어 있는 것을 일 실시예로 한다. 상기 계수 양자화부(40011)의 양자화 정도는 양자화 계수 (q n)에 의해 결정된다. 그리고, 루마/크로마(luma/chroma) 및 예측된 어트리뷰트 정보/잔여 어트리뷰트 정보와 같이 서로 다른 특성을 갖는 데이터는 서로 다른 양자화 계수를 사용할 수 있다. 이때, 수신된 시그널링 정보는 상기 계수 양자화부(40011)에서 사용된 양자화 계수(예, quant_step_size_pred, quant_step_size_res, quant_step_chroma_pred, quant_step_chroma_res)를 포함하는 것을 일 실시예로 한다.
즉, 상기 역양자화부(11006)는 상기 시그널링 정보에 포함된 양자화 정보를 기반으로 예측된 어트리뷰트 정보 및/또는 예측 레벨별 잔여 어트리뷰트 정보를 역양자화한다.
또한 송신측에서 예측된 어트리뷰트 정보 및/또는 잔여 어트리뷰트 정보에 대해 변환을 수행하였다면 상기 시그널링 정보에 포함된 transform_type 필드 값을 기반으로 하기 수학식 22와 같이 역변환을 수행한다. 즉, 상기 예측된 어트리뷰트 정보 및/또는 잔여 어트리뷰트 정보는 상기 transform_type 필드 값에 따라 DCT, DST, wavelet 등과 같은 변환 타입을 기반으로 역변환된다. 수학식 22에서 n은 예측 레벨을 의미한다.
[수학식 22]
Figure PCTKR2020003971-appb-img-000032
상기 역양자화부(11006)에서 출력되는 어트리뷰트에 관한 정보는 스위칭부(11012)의 스위칭에 의해 상기 옥트리 기반 어트리뷰트 압축 해제부(11011)로 출력될 수 있다.
본 명세서는 지오메트리 기반이 되는 옥트리 구조의 노드와 어트리뷰트의 특성을 연관지어, 상위 노드의 어트리뷰트 정보로부터 하위 노드의 어트리뷰트 정보를 재귀적으로 추정하는 것을 일 실시예로 한다.
특히, 본 명세서는 송신측에서 재귀적 어트리뷰트 예측이 수행되었으므로, 상기 역양자화부(11006)에서는 재귀적 어트리뷰트 예측의 종료 지점으로 설정된 레벨(예, 루트 노드 레벨)의 예측된 어트리뷰트 정보와 재귀적 어트리뷰트 예측이 이루어지는 예측 레벨별 잔여 어트리뷰트 정보를 출력하는 것을 일 실시예로 한다. 예를 들어, 송신측에서 도 28의 (c), (d)와 같이 재귀적 어트리뷰트 예측이 수행되었다고 가정하면, 루트 노드 레벨(n=0)의 예측된 어트리뷰트 정보(p)와 이 후 두 예측 레벨(즉, n=1, n=2)의 잔여 어트리뷰트 정보(r0, r5, r6, r7, r'1, r'4, r'5, r'6, r'7, r''2, r''7)가 도 32의 (a)와 같이 출력된다. 다른 예로, 송신측에서 도 28의 (e), (f)와 같이 재귀적 어트리뷰트 예측이 수행되었다고 가정하면, 루트 노드 레벨(n=0)의 예측된 어트리뷰트 정보(p)와 이 후 두 예측 레벨(즉, n=1, n=2)의 잔여 어트리뷰트 정보(r5, r6, r7, r'1, r'4, r'6, r'7, r''7)가 도 32의 (d)와 같이 출력된다. 이때, 수신된 시그널링 정보는 재귀적 어트리뷰트 예측의 시작 지점, 종료 지점 그리고 예측 레벨의 수 등을 식별할 수 있는 정보(예, pred_level_start, pred_level_end, num_pred_level)를 포함하는 것을 일 실시예로 한다.
그리고, 시그널링 정보를 기반으로 이웃 노드 검출부(17001)의 이웃 노드 검출 과정(단계 17052), 어트리뷰트 예측부(17002)의 어트리뷰트 예측 과정(단계 17054), 어트리뷰트 재구성부(17003)의 어트리뷰트 정보 재구성 과정(단계 17055)은 반복 수행되는 것을 일 실시예로 한다.
도 32의 (a)를 예로 들 경우, 예측된 어트리뷰트 정보(p)와 (n=1) 레벨의 잔여 어트리뷰트 정보(r''2, r''7), 그리고 옥트리 구조를 기반으로 이웃 노드 검출 과정, 어트리뷰트 예측 과정, 어트리뷰트 재구성 과정을 수행하여, 도 32의 (b)와 같이 (n=1) 레벨의 어트리뷰트 정보(c''2, c''7)를 추정한다. 추정된 (n=1) 레벨의 어트리뷰트 정보(c''2, c''7)는 예측된 어트리뷰트 정보(p2, p7)로 정의된다. 이어, 정의된 (n=1) 레벨의 예측된 어트리뷰트 정보(p2, p7), (n=2) 레벨의 잔여 어트리뷰트 정보(r0, r5, r6, r7, r'1, r'4, r'5, r'6, r'7), 그리고 옥트리 구조를 기반으로 이웃 노드 검출 과정, 어트리뷰트 예측 과정, 어트리뷰트 재구성 과정을 다시 수행하여 도 32의 (c)와 같이 (n=2) 레벨의 어트리뷰트 정보(c0, c5, c6, c7, c'1, c'4, c'5, c'6, c'7)를 추정(또는 복원)한다.
도 32의 (d)를 예로 들 경우, 예측된 어트리뷰트 정보(p)에 어트리뷰트 정보(c0)가 매핑되고, 이 정보(c0)와 (n=1) 레벨의 잔여 어트리뷰트 정보(r''7), 그리고 옥트리 구조를 기반으로 이웃 노드 검출 과정, 어트리뷰트 예측 과정, 어트리뷰트 재구성 과정을 수행하여, 도 32의 (e)와 같이 (n=1) 레벨의 어트리뷰트 정보(c0, c'5)를 획득한다. 획득된 (n=1) 레벨의 어트리뷰트 정보(c0, c'5)는 예측된 어트리뷰트 정보로 정의된다. 이어, 정의된 (n=1) 레벨의 예측된 어트리뷰트 정보(c0, c'5), (n=2) 레벨의 잔여 어트리뷰트 정보(r5, r6, r7, r'1, r'4, r'6, r'7), 그리고 옥트리 구조를 기반으로 이웃 노드 검출 과정, 어트리뷰트 예측 과정, 어트리뷰트 재구성 과정을 다시 수행하여 도 32의 (f)와 같이 (n=2) 레벨의 어트리뷰트 정보(c0, c5, c6, c7, c'1, c'4, c'5, c'6, c'7)를 추정(또는 복원)한다.
이러한 과정은 재귀적 어트리뷰트 예측의 시작 지점 정보, 종료 지점 정보, 예측 레벨 정보 (예, pred_level_start, pred_level_end, num_pred_level) 등에 따라 루트 노드 레벨에서 리프 노드 레벨까지 반복 수행될 수도 있고, 루트 노드 레벨부터 리프 노드 레벨이 아닌 중간 레벨까지 반복 수행될 수도 있으며, 루트 노드 레벨이 아닌 중간 레벨부터 리프 노드 레벨까지 반복 수행될 수도 있다. 또는 루트 노드 레벨이 아닌 제1 중간 레벨부터 리프 노드 레벨이 아닌 제2 중간 레벨까지 반복 수행될 수도 있다.
이를 위해 먼저, 상기 옥트리 합성부(11001) 및/또는 지오메트리 리컨스트럭션부(11003)로부터 옥트리 구조를 입력받고, 상기 역양자화부(11006)로부터 예측된 어트리뷰트 정보와 예측 레벨별 잔여 어트리뷰트 정보를 입력받아, 예측 레벨의 개수(N)를 초기화한다(단계 17051). 예측 레벨의 개수(N)는 시그널링 정보에 포함된 num_pred_level 필드를 기반으로 설정될 수도 있다. 도면에는 도시되지 않았지만, 옥트리 기반 어트리뷰트 압축 해제부(11011)는 수신되어 처리된 시그널링 정보도 입력받는 것을 일 실시예로 한다. 상기 초기화 단계(17051)는 이웃 노드 검출부(17001)에서 수행될 수도 있고, 별개의 엘레멘트(또는 컴포넌트)에서 수행될 수도 있다. 도 32의 (a) 또는 도 32의 (d)를 예로 들면, N은 3으로 초기화된다. 그리고 n 값은 1로 설정된다(n=1). 실시예들에 따르면, 재귀적 어트리뷰트 예측의 종료 지점 정보(pred_level_end)에 따라 n 값은 달라질 수 있다. 설정된 n 값과 예측된 어트리뷰트 정보 그리고 예측 레벨별 잔여 어트리뷰트 정보는 이웃 노드 검출부(17001)로 출력된다.
상기 이웃 노드 검출부(17001)는 위치 정보 재구성을 위해 송신측의 이웃 노드 검출부(14002)와 동일한 과정을 수행한다. 즉, 상기 이웃 노드 검출부(17001)는 상기 옥트리 합성부(11001) 및/또는 지오메트리 리컨스트럭션부(11003)에서 제공되는 옥트리 구조를 기반으로 (n=1) 레벨의 각 노드의 이웃 노드들을 검출한다.
본 명세서는 이웃 노드의 범위가 parent 노드 단위인 경우를 일 실시예로 설명한다. 즉, 동일 parent 를 갖는 8개의 자식 노드들을 이웃 노드로 정의한다. 즉, 동일 parent를 갖는 형제 노드(sibling node)가 이웃 노드로 정의된다. 만약 이웃 노드의 범위(또는 단위)에 대한 다른 정의(예를 들어, 다른 크기)를 사용한다면, 수신된 시그널링 정보에 포함된 pred_node_size_log2_minus 필드 값으로 이웃 노드를 검출하기 위한 크기를 추정할 수 있다.
어트리뷰트 예측부(17002)는 이웃 노드 별로 해당 자식 노드를 위한 예측된 어트리뷰트 정보를 상기 어트리뷰트 재구성부(17003)으로 전달한다. 이때 자식 노드별로 예측된 어트리뷰트 정보가 독립적으로 전달될 수 있고, 본 명세서의 실시예와 같이 예측된 어트리뷰트 정보의 대표값(=p)을 이웃 노드에서 동일하게 사용함으로써 예측된 어트리뷰트 정보의 전달에 사용되는 비트율을 낮출 수 있다. 그리고 수신된 시그널링 정보에 포함된 pred_type필드 값으로부터 어트리뷰트 복원을 위해 사용해야하는 어트리뷰트 예측 타입을 알 수 있다.
상기 어트리뷰트 재구성부(17003)는 상기 어트리뷰트 예측부(17003)에서 출력되는 예측된 어트리뷰트 정보(p)와 수신된 (n=1) 레벨의 잔여 어트리뷰트 정보(또는 예측 에러 어트리뷰트 정보라 함)를 기반으로 도 32의 (b) 또는 도 32의 (e)와 같이 어트리뷰트 정보를 복원한다. 실시예들에 따르면, 어트리뷰트 재구성부(17003)는 어트리뷰트를 복원(즉, 재구성)하기 위해 송신측에서 사용한 잔여 어트리뷰트 정보(또는 예측 에러 어트리뷰트 정보라고 함) 생성 방법의 역과정을 수행한다.
본 명세서의 송신측에서 오리지날 어트리뷰트 정보와 예측된 어트리뷰트 정보의 차이로 잔여 어트리뷰트 정보를 생성하였다고 가정하면, 상기 어트리뷰트 재구성부(17003)는 하기 수학식 23에서와 같이 예측된 어트리뷰트 정보와 잔여 어트리뷰트 정보를 더하여 어트리뷰트 정보를 복원한다. 수학식 23에서 n은 예측 레벨을 의미한다.
[수학식 23]
Figure PCTKR2020003971-appb-img-000033
그리고 수신된 시그널링 정보에 포함된 recon_type필드 값으로부터 송신측에서 사용된 잔여 어트리뷰트 추정 타입을 알 수 있으므로, 어트리뷰트 복원을 위해 사용해야하는 어트리뷰트 예측 타입을 알 수 있다.
상기 어트리뷰트 재구성부(17003)에서 (n=1) 레벨의 각 노드의 어트리뷰트 정보가 복원되면, n 값을 1 증가시킨 후(n=n+1) (단계 17055), 증가된 n 값이 (N-1) 또는 타겟 레벨보다 큰지를 확인한다(단계 17056). 상기 결정 단계(17055, 17056)는 어트리뷰트 재구성부(17003)에서 수행될 수도 있고, 별개의 엘레멘트(또는 컴포넌트)에서 수행될 수도 있다.
이때 단계 17056에서는 n 값과 N-1 값(N=3)은 2로 동일하므로, 이웃 노드 검출 과정, 어트리뷰트 예측 과정, 어트리뷰트 재구성 과정을 다시 수행하기 위해, 단계 17052로 되돌아간다. 그리고, 상기 어트리뷰트 재구성부(17003)에서 복원된 어트리뷰트 정보는 예측된 어트리뷰트 정보로 정의된다.
즉, 이웃 노드 검출부(17001)는 상기 옥트리 합성부(11001) 및/또는 지오메트리 리컨스트럭션부(11003)에서 제공되는 옥트리 구조를 기반으로 (n=2) 레벨의 각 노드의 이웃 노드들을 검출한다.
본 명세서는 이웃 노드의 범위가 parent 노드 단위인 경우를 일 실시예로 설명하고 있으므로, 이웃 노드 검출부(17001)는 옥트리 구조에서 (n=2) 레벨의 각 노드에 대해 동일 부모 노드를 갖는 형제 노드를 이웃 노드로 결정한다. 이러한 과정은 동일 부모 노드로부터 분할된 나머지 자식 노드들에 대해서도 동일하게 수행된다.
상기 어트리뷰트 예측부(17002)는 이웃 노드 별로 해당 자식 노드를 위한 예측된 어트리뷰트 정보를 상기 어트리뷰트 재구성부(17003)으로 전달한다. 이때 자식 노드별로 예측된 어트리뷰트 정보가 독립적으로 전달될 수 있고, 본 명세서의 실시예와 같이 예측된 어트리뷰트 정보의 대표값을 이웃 노드에서 동일하게 사용함으로써 예측된 어트리뷰트 정보의 전달에 사용되는 비트율을 낮출 수 있다. 즉, 옥트리의 (n=1) 레벨의 occupied 노드들에는 어트리뷰트 재구성부(17003)에서 정의된 예측된 어트리뷰트 정보가 맵핑되고, 어트리뷰트 재구성부(17003)로 출력된다. 그리고 수신된 시그널링 정보에 포함된 pred_type필드 값으로부터 어트리뷰트 복원을 위해 사용해야하는 어트리뷰트 예측 타입을 알 수 있다.
실시예들에 따르면, 상기 어트리뷰트 재구성부(17003)는 상기 어트리뷰트 예측부(17003)에서 출력되는 예측된 어트리뷰트 정보(p2, p7)와 수신된 (n=2) 레벨의 잔여 어트리뷰트 정보(또는 예측 에러 어트리뷰트 정보라 함) (r0, r5, r6, r7, r'1, r'4, r'5, r'6, r'7)를 기반으로 도 32의 (c)와 같이 어트리뷰트 정보(c0, c5, c6, c7, c'1, c'4, c'5, c'6, c'7)을 복원한다.
실시예들에 따르면, 상기 어트리뷰트 재구성부(17003)는 상기 어트리뷰트 예측부(17003)에서 출력되는 예측된 어트리뷰트 정보(c2, c'5)와 수신된 (n=2) 레벨의 잔여 어트리뷰트 정보(또는 예측 에러 어트리뷰트 정보라 함) (r5, r6, r7, r'1, r'4, r'6, r'7)를 기반으로 도 32의 (f)와 같이 어트리뷰트 정보(c0, c5, c6, c7, c'1, c'4, c'5, c'6, c'7)을 복원한다.
본 명세서의 실시예에서는 지오메트리 옥트리 구조에서 루트 노드로부터 리프 노드로 스플릿을 하는 재귀적인 특징을 어트리뷰트 인코딩에 접목하여, 공간 유사성 기반 어트리뷰트 복원을 재귀적으로 적용할 수 있다. 이때, 재귀적 어트리뷰트 정보의 복원은 루트 노드로부터 리프 노드 방향으로 진행할 수 있는데, 재구성된 어트리뷰트 정보를 하위 레벨의 어트리뷰트 정보로 사용할 수 있다. 이때, xyz는 지오메트리 포지션을 나타내며, 예측 레벨이 증가할수록 전체 노드를 감싸는 바운딩 박스 노드(bounding box node)의 사이즈가 S x S x S 로 증가하는 것으로 가정할 수 있다. 이 경우, 하위 예측 레벨 n의 예측된 어트리뷰트 정보와 상위 예측 레벨 n-1의 어트리뷰트 정보를 아래와 같은 수학식 24로 정의할 수 있다. 여기서, ((i,j,k)는 예측 유닛 내의 오큐파이드 노드의 위치를 나타낸다. )
[수학식 24]
Figure PCTKR2020003971-appb-img-000034
)
실시예들에 따르면, 어트리뷰트 재구성부(17003)는 어트리뷰트를 복원(즉, 재구성)하기 위해 송신측에서 사용한 잔여 어트리뷰트 정보(또는 예측 에러 어트리뷰트 정보라고 함) 생성 방법의 역과정을 수행한다.
상기 어트리뷰트 재구성부(17003)에서 (n=2) 레벨의 각 노드의 어트리뷰트 정보가 복원되면, n 값을 1 증가시킨 후(n=n+1) (단계 17055), 증가된 n 값이 (N-1) 또는 타겟 레벨보다 큰지를 확인한다(단계 17056). 상기 결정 단계(17055, 17056)는 어트리뷰트 재구성부(17003)에서 수행될 수도 있고, 별개의 엘레멘트(또는 컴포넌트)에서 수행될 수도 있다.
이때 단계 17056에서는 n 값은 3이고, N-1 값(N=3)은 2이므로, 이는 리프 노드의 어트리뷰트 정보가 복원되었음을 의미한다. 그러므로, 상기 어트리뷰트 재구성부(17003)에서 복원된 어트리뷰트 정보(c0, c5, c6, c7, c'1, c'4, c'5, c'6, c'7)는 컬러 역변환부(11010)로 출력된다.
도 33의 (a), (b)는 실시예들에 따른 어트리뷰트 예측 방법에 따라 예측 어트리뷰트 정보를 복원하는 예시들을 보이고 있다.
도 33의 (a), (b)는 표현의 편의를 위해 XY 2차원으로 나타내었으며, 3차원으로 적용하는 경우 Z 축에 대해서도 동일하게 적용할 수 있다. 이때 예측 유닛의 크기에 대해서는 시그널링 정보에 포함된 pred_node_size_log2_minus1 필드를 통해 확인할 수 있으며, 도 33의 (a), (b)는 pred_node_size_log2_minus1 = 0인 경우이다. 상기 pred_node_size_log2_minus1 필드는 이웃을 구성하는 단위 크기를 나타낸다. 예를 들어, pred_node_size_log2_minus1 = 0이면 parent 노드 단위로 이웃을 정의하는 경우이다. 또한 정확한 어트리뷰트 정보의 복원을 위해서는 예측에 사용된 방법과 잔여 어트리뷰트 정보를 구하는 방법에 대한 정보가 있어야 하는데, 이 정보는 시그널링 정보에 포함된 pred_type 필드, recon_type 필드를 통해 확인할 수 있다. 즉, 수신측에서는 각각 pred_type 필드, recon_type 필드를 통해 사용된 방법의 역함수에 해당하는 연산을 수행할 수 있다.
도 33의 (a)는 도 29의 (a)와 같이 송신측에서 어트리뷰트 정보를 압축하여 전송할 때의 수신측의 어트리뷰트 정보 복원 예시이다. 일 예로, pred_type 필드의 값이 0 즉, 송신측에서 산술 평균 방법을 적용하여 예측된 어트리뷰트 정보(predicted attribute information)를 구한 경우를 나타낸다. 따라서, 전달된 예측된 어트리뷰트 정보 및 예측 레벨별 각 노드의 잔여 어트리뷰트 정보를 기반으로 어트리뷰트 정보의 복원을 진행한다. 이때, 예측된 어트리뷰트 정보는 예측 유닛 당 하나씩 전달된 예이다. 즉, 예측 유닛 내 노드들에 대해 동일한 예측된 어트리뷰트 정보를 적용한 예이다. 예를 들어, 예측 레벨 1에서는 최상위 레벨(즉, 예측 레벨 0)의 예측된 어트리뷰트 정보(p'''0)와 예측 레벨 1의 잔여 어트리뷰트 정보(r''00, r''01, r''10, r''11)를 기반으로 예측 레벨 1의 어트리뷰트 정보를 복원한다(c''00, c''01, c''10, c''11). 이 복원된 어트리뷰트 정보는 예측 레벨 1의 예측된 어트리뷰트 정보(p00, p01, p10, p11)로 정의된다. 예측 레벨 2에서는 예측 레벨 1의 예측된 어트리뷰트 정보((p00, p01, p10, p11)와 예측 레벨 2의 잔여 어트리뷰트 정보(r00, r01, r10, r11, r02, r03, r12, r13, r20, r21, r30, r31, r22, r23, r32, r33)를 기반으로 예측 레벨 2의 어트리뷰트 정보를 복원한다(c00, c01, c10, c11, c02, c03, c12, c13, c20, c21, c30, c31, c22, c23, c32, c33).
도 33의 (b)는 도 29의 (b)와 같이 어트리뷰트 정보를 압축하여 전송할 때의 수신측의 복원 예시이다. 일 예로, pred_type 필드의 값이 1 즉, 송신측에서 예측 유닛 내 특정 노드의 값을 예측된 어트리뷰트 정보로 선택한 경우(geometrical centroid/attribute centroid/median 등의 방법을 통해 예측 된 경우)를 나타낸다. 따라서, 전달된 예측된 어트리뷰트 정보 및 각 노드의 잔여 어트리뷰트 정보를 기반으로 어트리뷰트 정보의 복원을 진행한다. 이때, 예측된 어트리뷰트 정보(즉, 해당 유닛에서 선택된 특정 노드의 어트리뷰트 정보)는 예측 유닛 당 하나씩 전달된 예이다. 즉, 예측 유닛 내 노드들에 대해 동일한 예측된 어트리뷰트 정보를 적용한 예이다. 예를 들어, 예측 레벨 1에서는 최상위 레벨(즉, 예측 레벨 0)의 예측된 어트리뷰트 정보(p'''0=C0)와 예측 레벨 1의 잔여 어트리뷰트 정보(r''01, r''10, r''11)를 기반으로 예측 레벨 1의 어트리뷰트 정보를 복원한다(c''00, c''01, c''10, c''11). 이 복원된 어트리뷰트 정보는 예측 레벨 1의 예측된 어트리뷰트 정보(p00, p01, p10, p11)로 정의된다. 또한 이 복원된 어트리뷰트 정보는 예측 레벨 2의 어트리뷰트 정보(c00, c03, c21, c33)에 해당한다. 예측 레벨 2에서는 예측 레벨 1의 예측된 어트리뷰트 정보((p00, p01, p10, p11)와 예측 레벨 2의 잔여 어트리뷰트 정보(r01, r10, r11, r02, r12, r13, r20, r30, r31, r22, r23, r32)를 기반으로 예측 레벨 2의 어트리뷰트 정보를 복원한다(c00, c01, c10, c11, c02, c03, c12, c13, c20, c21, c30, c31, c22, c23, c32, c33).
그리고 도 33의 (b)에서는 예측된 어트리뷰트 정보의 지오메트리 상의 위치 정보에 대한 시그널링 방법에 따라 서로 다른 복원 방법을 적용할 수 있다.
예를 들어, 시그널링 정보에 포함된 res_blank_present_flag 필드의 값이 1이면, 예측된 어트리뷰트 정보의 지오메트리 상의 위치 또는 예측 유닛 내의 위치를 암묵적으로 알려주는 경우이다. 이 경우, 미리 약속된 방법 (예를 들어 예측된 어트리뷰트 정보가 선택된 위치에 대해 value_res = 0을 전달)을 통해 잔여 어트리뷰트 정보가 없는 위치(즉, 예측된 어트리뷰트 정보를 선택한 위치)를 알려줄 수 있다. 이 경우 수신기에서는 지오메트리 위치 중 미리 약속된 표시값이 전달되는 위치를 분별하고, 그 위치에 대응되는 예측된 어트리뷰트 정보를 사용함으로써 해당 위치의 어트리뷰트 정보를 복원할 뿐만 아니라 동일 예측 유닛 내에 있는 어트리뷰트 정보에 대한 예측된 어트리뷰트 정보를 추정할 수 있다.
예를 들어, 시그널링 정보에 포함된 pred_position_index_present_flag 필드의 값이 1이면, 예측된 어트리뷰트 정보의 지오메트리 상의 위치 또는 예측 유닛 내의 위치를 추가 정보를 통해 명시적으로 알려주는 경우이다. 이 경우, 수신기에서는 추가 정보 (실시예들에 따르면, position_index)를 통해 해당 어트리뷰트 정보와 매칭되는 지오메트리 상의 위치를 추정할 수 있으며, 예측된 어트리뷰트 정보가 사용되는 예측 유닛의 위치를 추정함으로써 연관된 이웃 노드의 어트리뷰트 정보를 복원할 수 있다.
예를 들어, 시그닐렁 정보에 포함된 res_blank_present_flag 필드의 값이 0이고, pred_position_index_present_flag 필드의 값이 0이면, 예측된 어트리뷰트 정보의 지오메트리 상의 위치에 대한 정보를 수신기에서 추정할 수 있는 경우이다. 따라서 이 경우는 별도의 시그널링이 필요하지 않을 수 있다.
실시예들에 따라, 각 지오메트리 위치에 대해 정해진 순서 (예를 들어 Morton code order)에 따라 잔여 어트리뷰트 정보가 전달될 때, 예측된 어트리뷰트 정보를 선택한 위치에 대해서는 0을 갖는 잔여 어트리뷰트 정보 대신 예측된 어트리뷰트 정보를 전달할 수 있다. 이 경우, 수신기에서는 예측 유닛 내에서 일정 조건을 만족하는 값 (예를 들어 평균 이상의 값)을 예측된 어트리뷰트 정보로 판단하고, 해당 예측 유닛에 대해 해당 값을 예측된 어트리뷰트 정보로 사용할 수 있다.
실시예들에 따라, 지오메트리 센트로이드(geometry centroid)를 예측된 어트리뷰트 정보로 사용하는 경우, 지오메트리 디코딩이 완료된 상황에서 해당 위치를 추정할 수 있기 때문에 별도의 시그널링 없이 예측된 어트리뷰트 정보와 매칭되는 지오메트리의 위치를 찾을 수 있다.
본 명세서는 전술한 바와 같이, 재귀적 어트리뷰트 추정을 수행할 수 있으므로, 적은 연산량으로 지오메트리 디코딩과 거의 동시에 어트리뷰트 정보를 복원할 수 있게 된다. 따라서 로오-딜레이(low-delay)가 요구되는 송수신 시스템에서 사용 가능할 것으로 기대된다. 즉, 옥트리 기반 어트리뷰트 압축 해제부(11011)는 지오메트리가 리프 노드까지 디코딩되기 전 이전 레벨의 예측된 어트리뷰트 정보와 잔여 어트리뷰트 정보를 알 수 있으므로, 지오메트리 디코딩이 리프 노드까지 완료될 때까지 기다리지 않고 옥트리의 특정 레벨이 디코딩되었을 때 어트리뷰트 정보의 복원을 시작할 수 있다.
또한 디코더의 성능(capacity) 또는 자원 부족 또는 디스플레이 성능 등에 따라 옥트리의 특정 레벨까지만 지오메트리 정보와 어트리뷰트 정보를 부분 디코딩하여 렌덩링할 수도 있고, 리프 노드 레벨까지 지오메트리 정보와 어트리뷰트 정보를 모두 디코딩하여 렌더링할 수도 있다. 이렇게 함으로써, 공간 스케일러비티(spatial scalability) 기능을 제공할 수 있다. 공간 스케일러비티는 포인트 클라우드 데이터가 밀도가 높고(dense) 대역폭(bandwidth)이 낮을 때, 낮은 해상도의 포인트 클라우드를 보내고 처리할 수 있는 기능이다. 또한, 포인트 클라우드 데이터가 밀도가 높고(dense) 전체 옥트리 비스트스림을 전송 받았지만 디코더에서 디코더의 성능(capacity) 또는 자원(resource) 부족, 또는 시나리오상 thumbnail을 우선적으로 빠르게 필요로 하는 경우에 전송받은 전체 옥트리 기반 비트스트림을 모두 디코딩하지 않고 옥트리의 특정 깊이 레벨까지만 디코딩해서 낮은 해상도의 포인트 클라우드를 제공할 수 있는 기능이다.
특히 본 명세서는 pred_level_end 필드 값에 해당하는 예측 레벨에 대해서는 예측된 어트리뷰트 정보를 전달하고, 이후의 예측 레벨에 해당하는 노드에 대해서는 잔여 어트리뷰트 정보를 전달함으로써 각 예측 레벨의 어트리뷰트 정보를 재귀적으로 추정할 수 있도록 할 수 있다. 이 경우 전달되는 정보의 수를 줄임으로써 비트효율을 높일 수 있게 된다.
도 34는 본 명세서의 일 실시예에 따른 옥트리 기반 어트리뷰트 인코딩을 수행하기 위한 흐름도이다.
즉, 포인트 클라우드 데이터 중 지오메트리 정보(예를 들어, XYZ 좌표, phi-theta 좌표 등과 같은 위치 정보)를 이용하여 옥트리 구조를 생성한다(단계 18001). 상기 단계 18001에서 생성된 옥트리 구조를 기반으로 지오메트리 정보를 예측하고(단계 18002), 엔트로피 인코딩하여 지오메트리 비트스트림을 전송한다(단계 18003).
또한 포인트 클라우드 데이터 중 어트리뷰트 정보 (예를 들어, color, reflectance, intensity, grayscale, opacity, medium, material, glossiness 등)와 상기 단계 18001에서 생성된 옥트리 구조는 단계 18004로 제공된다. 단계 18004는 도 20 내지 도 23 또는 도 26 내지 도 29에서와 같이 옥트리 구조를 기반으로 인코드될 노드의 이웃 노드들을 검출하고 검출된 이웃 노드들의 어트리뷰트 정보를 기반으로 해당 노드의 어트리뷰트 정보를 예측한 후, 상기 예측된 어트리뷰트 정보를 기반으로 잔여 어트리뷰트 정보를 추정하는 과정을 재귀적으로 수행한다. 상기 어트리뷰트 정보의 예측 및 잔여 어트리뷰트 정보의 추정은 어트리뷰트 정보 간 유사성을 추정하여 제거하기 위해서 수행된다. 이를 위해 단계 18004는 인접한 데이터의 공간 분포 특징을 기반으로 어트리뷰트 정보의 예측 및 잔여 어트리뷰트 정보의 추정을 수행한다. 실시예들에 따른 단계 18004의 재귀적 어트리뷰트 예측 과정의 상세 설명은 중복 설명을 피하기 위해 도 20 내지 도 23 또는 도 26 내지 도 29의 설명을 참조하기로 하고 여기서는 생략한다.
상기 예측된 어트리뷰트 정보와 잔여 어트리뷰트 정보는 전송에 적합한 포맷 또는 압축 효율이 높은 도메인으로 변환한 후(단계 18005), 양자화 계수를 기반으로 양자화한다(단계 18006). 상기 단계 18005는 데이터 종류에 따라 다양한 변환 방법 (예를 들어 DCT 계열 변환, Lifting transform 등)을 이용할 수 있다. 또는 상기 예측된 어트리뷰트 정보와 잔여 어트리뷰트 정보는 변환없이 바로 양자화될 수도 있다. 상기 단계 18006에서 양자화된 예측된 어트리뷰트 정보와 잔여 어트리뷰트 정보를 엔트로피 인코딩하여 어트리뷰트 비트스트림을 출력한다(단계 18007).
도 35는 본 명세서의 일 실시예에 따른 옥트리 기반 어트리뷰트 디코딩을 수행하기 위한 흐름도이다.
수신되는 비트스트림 중 지오메트리 비트스트림을 엔트로피 디코딩하여(단계 19001) 옥트리 구조를 재생성한 후, 재생성된 옥트리 구조를 기반으로 지오메트리 정보를 복원한다(단계 19002).
수신되는 비트스트림 중 어트리뷰트 비트스트림을 엔트로피 디코딩하고(단계 19003), 양자화 계수를 기반으로 역양자화한 후(단계 19003), 역변환을 수행한다(단계 19004). 이때, 역양자화와 역변환 과정은 송신측에서 사용한 양자화, 변환 과정에 따라 다양한 방법이 사용될 수 있다. 만약 송신측에서 변환 과정 없이 데이터를 인코딩한 경우 단계 19004가 수행되지 않는다. 단계 19003에서 역양자화된 또는 단계 19004에서 역변환된 예측된 어트리뷰트 정보와 잔여 어트리뷰트 정보와 단계 19002에서 재생성된 옥트리 구조는 단계 19006으로 제공된다. 단계 19006은 도 24, 도 25 또는 도 30 내지 도 33에서와 같이 재생성된 옥트리 구조를 기반으로 디코드될 노드의 이웃 노드들을 검출하고 검출된 이웃 노드들을 기반으로 예측된 어트리뷰트 정보를 구한 후 수신되는 잔여 어트리뷰트 정보를 더하여 어트리뷰트 정보를 재구성하는 과정을 재귀적으로 수행한다. 실시예들에 따른 단계 19006의 재귀적 어트리뷰트 추정 과정의 상세 설명은 중복 설명을 피하기 위해 도 24, 도 25 또는 도 30 내지 도 33의 설명을 참조하기로 하고 여기서는 생략한다.
도 36은 본 명세서의 또 다른 실시예에 따른 옥트리 기반 어트리뷰트 디코딩을 수행하기 위한 흐름도이다. 도 36에서는 지오메트리 디코딩이 이루어진 이후 리컨스트럭트된 지오메트리 구조를 기반으로 어트리뷰트 디코딩이 수행된다. 즉, 지오메트리 비트스트림은 엔트로피 디코딩 단계(19031), 이웃 노드 구성 및 인트라 예측 단계(19032), 노드 스플릿팅 단계(19033)를 거쳐 지오메트리 디코딩이 수행되며, 이러한 단계들은 리프 노드까지 반복된다(19044). 만일 현재 레벨이 리프 노드 레벨이면 리컨스트럭트된 지오메트리는 좌표계 역변환부(11004)로 출력됨과 동시에 어트리뷰트 디코더의 옥트리 기반 어트리뷰트 압축 해제부(11011), RAHT 역변환부(11007), LOD 생성부(11008) 중 적어도 하나로 출력된다. 한편, 어트리뷰트 디코더에서는 상기 아리스메틱 디코더(11005)에서 아리스메틱 코딩으로 디코드된 어트리뷰트 정보(19025)와 전술한 도 24 내지 도 25를 기반으로 어트리뷰트 정보를 복원하고(19026), 인버스 변환을 수행하는 단계들을 리프 노드까지 반복한다(19028). 만일 현재 레벨이 리프 노드 레벨이면 리컨스트럭트된 어트리뷰트가 최종 출력된다. 이러한 지오메트리와 어트리뷰트 간의 의존(dependency)은 어트리뷰트 디코딩시 수행되어야 하는 샘플링(sampling), 웨이팅(weighting) 등의 과정이 리프 노드단의 지오메트리 분포에 의존적이기 때문이다.
도 37은 본 명세서의 또 다른 실시예에 따른 옥트리 기반 어트리뷰트 디코딩을 수행하기 위한 흐름도이다. 도 37은 저지연 PCC 시스템을 위해 재귀적 어트리뷰트 디코딩을 수행하는 예이다. 도 37에 대응하는 송신측에서 수행되는 어트리뷰트 코딩의 특징은 어트리뷰트 코딩의 각 단계가 옥트리 깊이와 매칭이 된다는 점이다. 보다 구체적으로는 각 레벨에 대한 어트리뷰트 디코딩 결과는 지오메트리 옥트리의 각 깊이에서의 오큐파이드 노드에 대한 어트리뷰트 정보와 매칭이 된다는 점이다. 또한 각 레벨의 어트리뷰트 디코딩은 지오메트리 옥트리 깊이별 오큐판시 정보에만 의존하기 때문에 지오메트리 디코딩의 각 단계가 마치는대로 대응되는 어트리뷰트 정보를 디코딩 할 수 있다
즉, 먼저 위치 정보에 대한 비트스트림이 전달되면 엔트로피 디코더(11000)를 이용하여 노드에 대한 정보를 복원한다(단계 19031). 그 후 이웃 노드의 정보 유무를 통해 콘텍스트(context) 기반의 예측된 어트리뷰트 정보를 구하고, 예측된 어트리뷰트 정보를 기반으로 노드를 분리하기 위한 정보를 획득한다(단계 19032). 단계 19032는 각 지오메트리 옥트리 깊이마다 이루어지며, 최대의 깊이에 이를 때 노드의 오큐판시 정보를 리컨스트럭트된 지오메트리로 출력할 수 있다(단계 19033, 19034).
어트리뷰트 정보의 디코딩도 옥트리 깊이 구조에서 상위 노드 (parent node)의 어트리뷰트 정보를 기반으로 자녀 노드(child node)의 어트리뷰트 정보를 추정하고, 각 노드 위치에 대한 어트리뷰트 정보의 차분을 이용하여 최종 어트리뷰트 정보를 구해준다(단계 19036, 19037). 위의 단계 19036, 19037가 각 지오메트리 옥트리 깊이에 따른 오큐파이드 노드에 대응되어 진행되고, 이후에 높은 깊이에 대한 오큐판시 정보에 대한 의존성이 없기 때문에 지오메트리 디코딩과 병렬적으로 어트리뷰트 디코딩을 수행할 수 있다.
도 38 내지 도 40은 수신기에서 어트리뷰트 디코딩을 구현하는 실시예들로써 지오메트리 디코딩과의 관계에 따라 선형적/병렬적으로 어트리뷰트 디코딩을 수행한다. 이때, 시그널링 정보에 포함되어 수신된 parallel_decodable_flag 필드, attr_inter_layer_dependency_flag 필드, attr_intra_layer_dependency_flag 필드에 따라 서로 다른 수신기를 구현을 할 수 있다.
도 38의 (a), (b)는 본 명세서에 따른 어트리뷰트 디코딩의 또 다른 실시예로서, 지오메트리 디코딩이 완료된 후 어트리뷰트 디코딩을 수행하는 예이다.
본 명세서의 실시예에 따르면 수신기에서는 parallel_decodable_flag 필드의 값을 기반으로 어트리뷰트 디코딩과 지오메트리 디코딩이 동시에 이루어질 수 있는지 여부를 판단할 수 있다. 만약 parallel_decodable_flag 필드의 값이 0이면, 어트리뷰트 디코딩과 지오메트리 디코딩이 동시 수행을 지원하는 구조로 만들어진 비트 스트림이 아니라고 판단할 수 있다. 이 경우 도 38의 (a), (b)에서와 같이, 지오메트리 디코딩을 마친 후 어트리뷰트 디코딩을 순차적으로 수행할 수 있다.
도 39의 (a), (b)는 본 명세서에 따른 어트리뷰트 디코딩의 또 다른 실시예로서, 저지연 어트리뷰트 디코딩을 수행하는 예시이다.
만약 parallel_decodable_flag 필드의 값이 1이면, 어트리뷰트 디코딩과 지오메트리 디코딩이 동시에 이루어질 수 있는 비트 스트림 구조를 가진다. 이때 attr_inter_layer_dependency_flag 필드의 값이 0이면, 상위 레이어와 현재 레이어 사이의 의존(dependency)이 없다고 수신기에서 해석할 수 있다. 이 경우 그랜드차일드 노드(grandchild node) (또는 예측 유닛(prediction unit)) 또는 그 이상의 노드(또는 예측 유닛)에 대한 오큐판시 정보에 대한 의존(dependency)이 없음을 이용하여 도 39의 (a), (b)에서와 같이 지오메트리 각 레이어의 결과가 생성되는 대로 대응되는 어트리뷰트 레이어의 디코딩을 수행할 수 있다. 이 경우 리프 노드단의 지오메트리 디코딩이 모두 완료되기 전 어트리뷰트 디코딩을 시작하기 때문에 도 38의 (a), (b)의 경우보다 빠르게 PCC 디코딩을 수행할 수 있다.
도 40의 (a), (b)는 본 명세서에 따른 어트리뷰트 디코딩의 또 다른 실시예로서, 저지연 어트리뷰트 디코딩을 수행하는 다른 예시이다.
만일 parallel_decodable_flag 필드의 값이 1이면, 어트리뷰트 디코딩과 지오메트리 디코딩이 동시에 이루어질 수 있는 비트 스트림 구조를 가진다. 이때, attr_inter_layer_dependency_flag 필드의 값이 0이고, attr_intra_layer_dependency_flag 필드의 값이 0이면, 상위 레이어와 현재 레이어 사이의 의존(dependency)이 없고, 현재 레이어 사이의 노드 (또는 예측 유닛)가 독립적으로 처리가 가능하다고 수신기에서 해석할 수 있다. 이 경우 그랜드차일드 노드(grandchild node) (또는 예측 유닛) 또는 그 이상의 노드 (또는 예측 유닛)에 대한 오큐판시 정보에 대한 의존(ependency)이 없고, 같은 레이어에 존재하는 노드 (즉, 예측 유닛) 간 독립성을 이용하여 도 40의 (a), (b)에서와 같이 지오메트리 각 레이어의 결과가 생성되는 대로 대응되는 어트리뷰트 레이어의 디코딩을 수행할 수 있다. 이 경우 각 옥트리 레벨의 결과 생성이 완료되기 전에 대응되는 레이어 및 예측 유닛의 어트리뷰트를 디코딩 할 수 있으므로 도 39의 (a), (b)의 경우보다 더 적은 수행 시간으로 어트리뷰트 디코딩 결과를 얻을 수 있다.
위에서 기술한 수신기 동작은 본 명세서에서 제안하는 예측 유닛 기반의 어트리뷰트 디코딩에 적용될 수 있을 뿐 아니라 재귀적 구조에 기반한 어트리뷰트 디코딩에 적용할 수 있다. 또한 수신기 동작뿐 아니라 인코딩 시에도 동일하게 지오메트리 인코딩과 어트리뷰트 인코딩을 parallel 하게 적용함으로써 어트리뷰트 인코딩의 수행 시간을 단축할 수 있다.
한편 본 명세서에서 제안하는 옥트리 기반의 어트리뷰트 예측 방법을 사용하는 경우, 디코딩을 위해 다음과 같은 시그널링 정보가 전달될 수 있다.
아래에 정의하는 시그널링 정보(또는 시그널링이라 함)는 비디오 코덱 단의 정보인 parameter set (GPS: geometry parameter set, APS: attribute parameter set, VPS: video parameter set, SPS: sequence parameter set, PPS: picture parameter set, TPS: Tile Parameter Set 등) 단위로 시그널링되어 전송될 수 있다. 또한 slice 혹은 tile 과 같이 각 영상의 코딩 유닛 단위로 시그널링되어 전송될 수도 있다. 어플리케이션에 따라 해당 정보는 파일 포맷, DASH(dynamic adaptive streaming over HTTP), MMT(MPEG media transport) 등의 시스템 단 또는 HDMI(High Definition Multimedia Interface), Display Port, VESA(Video Electronics Standards Association), CTA 등의 유선 인터페이스 단에서도 정의될 수 있다.
본 명세서에 따른 포인트 클라우드 데이터는 실시예들에 따른 시그널링 정보를 포함하는 SPS, GPS, APS, TPS를 포함할 수 있다. 포인트 클라우드 데이터는 하나 또는 하나 이상의 지오메트리 및/또는 어트리뷰트를 포함할 수 있다. 포인트 클라우드 데이터의 지오메트리 및/또는 어트리뷰트는 하나 또는 하나 이상의 슬라이스 단위로 포함될 수 있다. 지오메트리는 지오메트리 슬라이스 헤더 및 지오메트리 슬라이스 데이터의 구조를 가질 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치가 실시예들의 동작을 추가/수행 하기 위해서 관련 정보를 시그널링 할 수 있다. 실시예들에 따른 시그널링 정보는 송신단 또는 수신단 등에서 사용될 수 있다.
도 41 내지 도 47은 본 명세서에 따른 시그널링 정보 및 포인트 클라우드 데이터 전송을 위한 신택스 구조의 실시예들을 보인 도면들이다.
각 약어는 다음을 의미한다. 각 약어는 동등한 의미의 범위 내에서 다른 용어로 지칭될 수 있다.
SPS: Sequence Parameter Set,
GPS: Geometry Parameter Set,
APS: Attribute Parameter Set,
TPS: Tile Parameter Set,
Geom: Geometry bitstream = geometry slice header+ geometry slice data,
Attr: Attrobite bitstream = attribute blick header + attribute brick data.
실시예들에 따른 방법/장치는 옥트리 기반의 어트리뷰트 예측을 위한 시그널링 정보를 APS에 추가하여 시그널링 할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 포인트 클라우드를 영역별로 나누어 처리할 수 있도록 타일, 또는 슬라이스를 제공한다.
따라서, 포인트 클라우드가 슬라이스로 나누어지는 경우, 실시예들에 따른 방법/장치는 각 슬라이스별로 옥트리 기반의 어트리뷰트 예측을 위한 시그널링 정보를 시그널링할 수 있다.
도 41은 본 명세서에 따른 어트리뷰트 파라미터 셋(attribute_paramter_set())의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다. 특히 도 20 내지 도25와 같이 지오메트리/어트리뷰트가 인코딩 및 디코딩되는 경우의 시그널링 정보이다.
aps_attr_parameter_set_id 필드는 attribute parameter set 정보를 식별하기 위한 식별자(ID)를 나타낸다.
aps_seq_parameter_set_id 필드는 sequence parameter set 정보를 식별하기 위한 식별자(ID)를 나타낸다.
attr_coding_type 필드는 어트리뷰트 코딩을 위해 사용된 어트리뷰트 코딩 타입을 나타낸다. 어트리뷰트 코딩 타입에 따라서 어트리뷰트 예측 관련 파라미터들이 시그널링될 수 있다. 일 예로, 상기 attr_coding_type 필드 값이 0이면 예측 변환(predicting transform), 1이면 리프팅 변환, 2이면 RAHT 변환, 3이면 옥트리 기반 어트리뷰트 압축을 나타내도록 할 수 있다.
도 41에서 pred_node_size_log2_minus1 필드, pred_type 필드, pred_position_index_present_flag 필드, res_blank_present_flag 필드, recon_type 필드, quant_step_size_pred 필드, quant_step_size_res 필드, quant_step_chroma_pred 필드, quant_step_chroma_res 필드, 및 transform_type 필드는 상기 attr_coding_type 필드 값이 3일 때 시그널링되는 정보이다.
상기 pred_node_size_log2_minus1 필드는 이웃을 구성하는 단위 크기를 나타낸다. 예를 들어 parent 노드 단위로 이웃을 정의하는 경우 pred_node_size_log2_minus1 필드는 제로(0) 값을 갖도록 정의할 수 있다. 이웃 구성 단위가 바뀌게 되면, 어트리뷰트 예측을 위한 예측 범위를 정하는 이웃 노드의 크기(s)는 다음의 수학식 25와 같이 정의된다.
[수학식 25]
Figure PCTKR2020003971-appb-img-000035
상기 pred_type 필드는 검출된 이웃 노드들에 맵핑된 어트리뷰트 정보를 기반으로 해당 노드의 어트리뷰트 예측에 사용된 방법의 예측 타입을 나타낸다. 일 예로, average, median filter, weighted mean, attribute, RDO (rate-distortion optimization) 기반 추정, node sampling등 사전 약속에 의해 사용된 예측 방법이 시그널링 될 수 있다. 예를 들어 상기 pred_type 필드 값이 average를 지시하면, 어트리뷰트 예측은 아래의 수학식 26과 같이 수행될 수 있다. 아래 수학식 26에서 (x,y,z)는 기하학적 위치, p는 예측된 어트리뷰트 값, c는 오리지날 어트리뷰트 값, N은 연산에 사용된 노드의 수, [a/b]는 a를 b로 나누었을 때의 몫을 의미한다.
[수학식 26]
Figure PCTKR2020003971-appb-img-000036
상기 pred_position_index_present_flag 필드는 이 필드의 값이 1이면, 예측된 어트리뷰트 정보의 위치가 직접적으로 시그널링되며, 0이면 pred_type 필드의 값에 따라 디코더에서 위치를 추정할 수 있다.
상기 res_blank_present_flag 필드의 값이 1이면 예측 유닛 내에서 예측된 어트리뷰트 정보로 선택된 위치(position)에 대해 잔여 어트리뷰트 정보(0, blank)가 전달될 수 있다. 상기 res_blank_present_flag 필드의 값이 0이면, 예측된 어트리뷰트 정보로 선택된 지오메트리 위치(geometry position)에 대해서는 잔여 어트리뷰트 정보가 전달되지 않을 수 있다.
상기 recon_type 필드는 예측된 어트리뷰트 정보를 기반으로 잔여 어트리뷰트 정보를 추정하는데 사용된 방법을 나타낸다. 일 예로, Subtraction, weighed subtraction 등의 방법이 사용될 수 있으며, 실제 연산에 사용된 방법이 시그널링 될 수 있다.
상기 quant_step_size_pred 필드, quant_step_size_residual 필드, quant_step_chroma_pred 필드, 그리고 quant_step_chroma_residual 필드는 예측된 어트리뷰트 정보, 잔여 어트리뷰트 정보, 루마/크로마와 같은 데이터 종류 및/또는 데이터 특성에 따라 양자화에 사용된 양자화 계수(q)를 나타낸다.
상기 transform_type 필드는 예측된 어트리뷰트 정보와 잔여 어트리뷰트 정보(즉, 예측 에러 어트리뷰트 정보)의 전송 시 사용된 변환 방법을 나타낸다. 일 예로, DCT, DST, wavelet 등의 변환 방법이 사용될 수 있다.
따라서, 수신측의 역양자화부(11006)에서는 상기 quant_step_size_pred 필드, quant_step_size_residual 필드, quant_step_chroma_pred 필드, 그리고 quant_step_chroma_residual 필드에 시그널링된 양자화 계수를 기반으로 예측된 어트리뷰트 정보 및/또는 잔여 어트리뷰트 정보에 대해 역양자화를 수행하고, 상기 transform_type 필드에 시그널링된 변환 방법을 기반으로 상기 역양자화된 예측된 어트리뷰트 정보 및/또는 잔여 어트리뷰트 정보에 대해 변환을 수행한다.
또한, 수신측의 옥트리 기반 어트리뷰트 압축 해제부(11011)는 옥트리 구조를 기반으로 이웃 노드들을 검출하고 검출된 이웃 노드들을 기반으로 어트리뷰트 정보를 예측한 후 예측된 어트리뷰트 정보와 수신된 잔여 어트리뷰트 정보를 기반으로 어트리뷰트 정보를 재구성할 때 상기 pred_node_size_log2_minus1 필드, pred_type 필드, recon_type 필드 값을 참조한다.
도 41의 어트리뷰트 파라미터 셋(attribute_paramter_set())는 aps_extension_present_flag 필드를 더 포함한다. 상기 aps_extension_present_flag 필드 값이 1이면, aps_extension_data 신택스 스트럭쳐가 APS RBSP 신택스 스트럭쳐 내에 존재함을 나타낸다. aps_extension_present_flag필드 값이 0이면, 이 신택스 스트럭쳐가 존재하지 않음을 나타낸다.
도 42는 본 명세서에 따른 제너럴 어트리뷰트 비트스트림(general_attribute_bitstream())의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다.
도 42는 본 명세서에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(도 4 또는 도 18 참조)에서 옥트리 기반으로 어트리뷰트 인코딩된 어트리뷰트 정보를 슬라이스 단위로 전송하기 위한 제너럴 어트리뷰트 비트스트림의 신택스 구조의 일 실시예이다.
상기 제너럴 어트리뷰트 비트스트림(general_attribute_bitstream())은 attribute_slice_header()와 attribute_slice_data()를 포함한다.
도 43은 도 42의의 어트리뷰트 슬라이스 헤더(attribute_slice_header())의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다.
도 43의 어트리뷰트 슬라이스 헤더(attribute_slice_header()는 abh_attr_parameter_set_id 필드, abh_attr_sps_attr_idx 필드, 및 byte_alignment(　)를 포함한다.
상기 abh_attr_parameter_set_id 필드는 어트리뷰트 비트스트림과 관련된 정보가 포함된 APS 에 대한 지시자(indicator)를 나타낸다.
상기 abh_attr_sps_attr_idx 필드는 어트리뷰트 디멘젼을 나타내기 위한 인덱스이다. 예를 들어, 상기 abh_attr_sps_attr_idx 필드 값이 0이면, reflectance를 나타내어 어트리뷰트 디멘젼은 1을 나타낼 수 있다. 다른 예로, 상기 abh_attr_sps_attr_idx 필드 값이 1이면, 컬러를 나타내어 어트리뷰트 디멘젼은 3을 나타낼 수 있다.
도 44는 도 42의 어트리뷰트 슬라이스 데이터(attribute_slice_data())의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다.
dimension 필드는 상기 어트리뷰트 슬라이스 헤더 내 abh_attr_sps_attr_idx 필드 값을 기반을 어트리뷰트의 디멘젼을 나타낸다.
또한 어트리뷰트 슬라이스 데이터(attribute_slice_data())는 어트리뷰트 코딩 타입을 나타내는 attr_coding_type 필드 값에 따라 압축된 어트리뷰트 정보를 전송하는 비트스트림 디스크립터를 포함한다.
일 예로, 상기 attr_coding_type 필드 값이 예측 변환을 지시하는 0이면 PredictingWeight_Lifting_bitstream (dimension) 디스크립터를 포함하고, 리프팅 변환을 지시하는 1이면 RAHT_bitstream (dimension) 디스크립터를 포함하며, RAHT 변환을 지시하는 3이면 FixedWeight_Lifting_bitstream (dimension) 디스크립터를 포함한다. 그리고, 상기 attr_coding_type 필드 값이 옥트리 기반 어트리뷰트 압축을 지시하면, 옥트리 기반으로 예측된 어트리뷰트 정보와 잔여 어트리뷰트 정보를 전송하는 GeometricAttributeCoding_bitstream (dimension) 디스크립터를 포함한다.
도 45는 도 44의 지오메트리 어트리뷰트 코딩 비트스트림 (GeometricAttributeCoding_bitstream (dimension)) 디스크립터의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다.
상기 지오메트리 어트리뷰트 코딩 비트스트림 (GeometricAttributeCoding_bitstream (dimension)) 디스크립터는 pointCount 필드 값만큼 반복하는 반복 루프 내 dimension 필드 값만큼 반복하여 value_res [k] [i] 필드를 포함한다.
상기 value_res 필드는 잔여 어트리뷰트 정보(또는 예측 에러 어트리뷰트 정보 또는 예측 에러 어트리뷰트 값이라 함)를 나타낸다. 상기 옥트리 기반 어트리뷰트 압축부(40013)에서 추정된 잔여 어트리뷰트 정보가 계수 양자화부(40008)에서 변환 및 양자화되고, 아리스메틱 인코딩부(40012)에서 엔트로피 인코딩된 후 상기 value_res 필드를 통해 전송되는 것을 일 실시예로 한다.
상기 지오메트리 어트리뷰트 코딩 비트스트림 (GeometricAttributeCoding_bitstream (dimension)) 디스크립터는 predCount 필드 값만큼 반복하는 반복 루프 내 dimension 필드 값만큼 반복하는 value_pred [k] [i] 필드를 포함한다.
상기 value_pred 필드는 예측된 어트리뷰트 정보를 나타낸다. 상기 옥트리 기반 어트리뷰트 압축부(40013)에서 예측된 어트리뷰트 정보가 계수 양자화부(40008)에서 변환 및 양자화되고, 아리스메틱 인코딩부(40012)에서 엔트로피 인코딩된 후 상기 value_pred 필드를 통해 전송되는 것을 일 실시예로 한다.
도 46은 본 명세서에 따른 어트리뷰트 파라미터 셋(attribute_paramter_set())의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다. 특히 도 26 내지 도33 또는 도 38 내지 도 40과 같이 지오메트리/어트리뷰트가 재귀적으로 인코딩 및 디코딩되는 경우의 시그널링 정보이다.
aps_attr_parameter_set_id 필드는 attribute parameter set 정보를 식별하기 위한 식별자(ID)를 나타낸다.
aps_seq_parameter_set_id 필드는 sequence parameter set 정보를 식별하기 위한 식별자(ID)를 나타낸다.
attr_coding_type 필드는 어트리뷰트 코딩을 위해 사용된 어트리뷰트 코딩 타입을 나타낸다. 어트리뷰트 코딩 타입에 따라서 어트리뷰트 예측 관련 파라미터들이 시그널링될 수 있다. 일 예로, 상기 attr_coding_type 필드 값이 0이면 예측 변환(predicting transform), 1이면 리프팅 변환, 2이면 RAHT 변환, 3이면 옥트리 기반 어트리뷰트 압축을 나타내도록 할 수 있다.
도 46에서 pred_level_start 필드, pred_level_end 필드, num_level_levels 필드, pred_node_size_log2_minus1 필드, pred_type 필드, parallel_decodable_flag 필드, attr_inter_layer_dependency_flag 필드, attr_intra_layer_dependency_flag 필드, recon_type 필드, quant_step_size_pred 필드, quant_step_size_res 필드, quant_step_chroma_pred 필드, quant_step_chroma_res 필드, 및 transform_type 필드는 상기 attr_coding_type 필드 값이 3일 때 시그널링되는 정보이다. 상기 pred_level_start 필드는 예측 레벨(prediction level)의 시작 지점을 나타낼 수 있다. 본 명세서의 실시예와 같이 옥트리 구조와 연관성을 가지고 어트리뷰트 인코딩을 수행하는 경우, 옥트리 구조 상에서의 깊이 (루트 노드로 부터 리프 노드 방향으로의 깊이 레벨) 중 어트리뷰트 예측이 시작되는 지점(일반적으로 리프 노드의 깊이)을 알려줄 수 있다.
상기 pred_level_end 필드는 예측 레벨(predicgtion level)의 종료 지점을 나타낼 수 있다. 본 명세서의 실시예와 같이 옥트리 구조와 연관성을 가지고 어트리뷰트 인코딩을 수행하는 경우, 옥트리 구조 상에서의 깊이 (루트 노드로부터 리프 노드 방향으로의 깊이 레벨) 중 어트리뷰트 예측이 종료되는 지점(일반적으로 루트 노드의 깊이)을 알려줄 수 있다. 다른 예로, 잔여 어트리뷰트 정보(residual value)가 전달되는 옥트리 깊이(octree depth) 중 마지막 깊이를 알려줄 수 있다. 또 다른 예로, 예측된 어트리뷰트 정보(predicted value)가 전달되는 옥트리 깊이(octree depth)를 알려줄 수 있다.
상기 num_pred_levels 필드는 예측 레벨의 개수를 나타낸다.
응용 분야에 따라서는 예측 레벨의 시작과 종료 지점뿐 아니라 잔여 어트리뷰트 정보가 제공되는 예측 레벨을 모두 알려줄 수도 있다.
상기 pred_node_size_log2_minus1 필드와 pred_type 필드의 설명은 도 41을 참조하기로 하고 여기서는 중복 설명을 피하기 위해 생략한다.
상기 parallel_decodable_flag 필드의 값이 1이면, 어트리뷰트 디코딩의 수행이 지오메트리 디코딩과 독립적으로 수행될 수 있음을 나타낸다. 독립적인 수행은 다르게 정의될 수 있는데, 본 명세서에서와 같이 지오메트리 디코딩이 마치기 전에 어트리뷰트 디코딩을 수행할 수 있음(parallel 하게 구현할 수 있음)을 의미할 수도 있고, 완전히 독립적으로 수행됨을 의미할 수도 있다. 상기 parallel_decodable_flag 필드의 값이 0, 어트리뷰트 디코딩을 지오메트리 디코딩의 종속됨을 의미할 수 있다. 이 경우 지오메트리 디코딩 결과가 생성된 후 어트리뷰트 디코딩을 수행할 수 있다. 상기 parallel_decodable_flag 필드의 값이 1이면, 수신기에서 저지연/고속 디코딩을 위한 geometry/attribute parallel 디코딩을 수행할 수 있다.
상기 attr_inter_layer_dependency_flag 필드의 값이 1이면, 어트리뷰트 디코딩을 수행할 때 깊이 레이어 간 의존(dependency)이 있음을 의미 할 수 있다. 구체적으로는 서로 다른 레이어에 있는 예측 유닛 간의 dependency가 있음을 의미할 수 있다. 상기 attr_inter_layer_dependency_flag 필드의 값이 0이면, 어트리뷰트 인코딩/디코딩을 수행할 때 깊이 레이어간 dependency가 없음을 의미 할 수 있다. 상기 attr_inter_layer_dependency_flag 필드의 값이 0이면, 수신기에서 저지연/고속 디코딩을 위한 geometry/attribute parallel 디코딩을 수행할 수 있다.
상기 attr_intra_layer_dependency_flag 필드의 값이 1이면, 어트리뷰트 인코딩/디코딩을 수행할 때 깊이 레이어 내에서 노드 간 dependency 가 있음을 의미할 수 있다. 구체적으로는 이웃 노드 사이의 dependency가 있는지 여부를 나타낼 수 있다. 상기 attr_intra_layer_dependency_flag 필드의 값이 0이면, 어트리뷰트 인코딩/디코딩을 수행할 때 깊이 레이어 내에서 노드 간 dependency 가 없음을 의미 할 수 있다. 상기 attr_intra_layer_dependency_flag 필드의 값이 0이면, 수신기에서 저지연/고속 디코딩을 위한 geometry/attribute parallel 디코딩을 수행할 수 있다.
상기 recon_type 필드, quant_step_size_pred 필드, quant_step_size_res 필드, quant_step_chroma_pred 필드, quant_step_chroma_res 필드, 및 transform_type 필드는 상기 attr_coding_type 필드 값이 3일 때 시그널링되는 정보이다. 각 필드들의 설명은 도 41을 참조하기로 하고 여기서는 중복 설명을 피하기 위해 생략한다.
도 47은 지오메트리 어트리뷰트 코딩 비트스트림 (GeometricAttributeCoding_bitstream (dimension)) 디스크립터의 신택스 구조의 다른 실시예를 보인 도면이다.
상기 지오메트리 어트리뷰트 코딩 비트스트림 (GeometricAttributeCoding_bitstream (dimension)) 디스크립터는 어트리뷰트 파라미터 셋에 시그널링되는 예측 레벨의 개수(num_pred_levels 필드)만큼 반복되는 제1 반복문을 포함한다. 상기 제1 반복문은 num_nodes 필드와 num_nodes 필드의 값만큼 반복되는 제2 반복문을 포함한다. 상기 제2 반복문은 디멘젼 필드 값만큼 반복되는 제3 반복문을 포함하는 것을 일 실시예로 한다. 상기 제3 반복문은 value_pred [k] [i] [j] 필드를 포함한다. 상기 제3 반복문은 pred_position_index_present_flag 필드에 따라 position_index 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 num_nodes 필드는 예측 레벨에 따른 노드의 수를 나타낸다.
상기 value_pred 필드와 value_res 필드는 각 노드에 대해 전달되는 예측 어트리뷰트 정보 또는 잔여 어트리뷰트 정보(또는 예측 에러 어트리뷰트 정보 또는 예측 에러 어트리뷰트 값이라 함)를 나타낸다. 상기 옥트리 기반 어트리뷰트 압축부(40013)에서 예측된 어트리뷰트 정보 및/또는 추정된 잔여 어트리뷰트 정보가 계수 양자화부(40008)에서 변환 및 양자화되고, 아리스메틱 인코딩부(40012)에서 엔트로피 인코딩된 후 상기 value 필드를 통해 전송되는 것을 일 실시예로 한다.
상기 position_index 필드는 pred_position_index_present_flag 필드의 값이 1이면, 예측된 어트리뷰트 정보의 위치를 알려줄 수 있다. 예를 들어, 실제 XYZ coordinate 상에서의 위치를 알려줄 수 있다. 또 다른 예에서는 예측 유닛 내에서 XYZ 의 상대적인 위치를 알려줄 수 있다. 또 다른 예에서는 예측 유닛 내에서 미리 정해놓은 순서에 따라 미리 정해놓은 index를 통해 알려줄 수 있다. 또 다른 예에서는 전달되는 정보가 예측 유닛별로 정렬되어있다고 할 때, 해당 값이 위치해야 하는 순서(예를 들어 3번째)를 알려줄 수 있다.
필요한 경우 예측된 어트리뷰트 정보와 잔여 어트리뷰트 정보를 각각 독립적으로 전달 할 수 있으며, 본 명세서의 실시예와 같이 pred_level_end 필드 값에 해당하는 예측 레벨에 대해서는 예측된 어트리뷰트 정보를 전달하고, 이전의 예측 레벨에 해당하는 노드에 대해서는 잔여 어트리뷰트 정보를 전달함으로써 각 예측 레벨의 어트리뷰트 정보를 재귀적으로 추정할 수 있도록 할 수 있다. 이 경우 전달되는 정보의 수를 줄임으로써 비트효율을 높일 수 있게 된다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 명세서를 기반으로 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 압축하는 경우 송신 시스템에서는 적은 연산량을 바탕으로 속성 정보를 압축할 수 있다. 특히 본 명세서는 low-delay가 요구되는 송신 시스템에서 활용 가능성이 높을 수 있다. 또한 다양한 성능의 디코더를 대상으로 정보를 압축하는 경우, 각각의 디코더 성능에 맞는 독립된 압축 정보를 생성하거나 저장하는 대신 하나의 비트스트림을 통해 다양한 성능의 수신기를 지원할 수 있기 떄문에 송신 시스템의 저장 공간 및 비트 효율 측면에서도 장점이 될 수 있다.
그리고 본 명세서를 기반으로 압축된 포인트 클라우드 데이터를 전달 받는 수신 시스템에서는 적은 연산량으로 지오메트리 디코딩과 거의 동시에 어트리뷰트 정보를 복원 함으로써, low-delay가 요구되는 송수신 시스템에서 사용할 수 있다. 또한 속성 정보의 출력 레벨을 선택하는 경우 low computational power를 갖는 수신 시스템에서도 해당 수신 시스템의 성능에 맞는 어트리뷰트 정보를 지연(delay)없이 출력할 수 있게 된다.
예를 들어 어트리뷰트 디코딩 및 재구성을 위한 수신 시스템의 성능 또는 시스템의 요구 사항에 따라 도 48과 같이 서로 다른 결과를 출력할 수 있다. 이 때, 디코딩되거나 재구성 된 각 레벨의 어트리뷰트는 해당 레벨의 옥트리 노드와 매칭되는 어트리뷰트 값으로 사용될 수 있다.
즉, 수신기에서 level 3를 선택하는 경우, 디코더의 성능이 어트리뷰트를 전부 재구성/렌더링/디스플레이 하기에 부족함이 없는 경우, 또는 시스템에서 고화질을 요구하는 경우에 출력 어트리뷰트는 c00, c01, …. , c32, c33이 된다.
수신기에서 level 2를 선택하는 경우, 디코더의 성능이 속성을 전부 재구성/렌더링/디스플레이 하기에 성능이 부족하다고 판단되는 경우, 또는 시스템에서 화질 보다는 low-delay가 더 요구되는 경우에 출력 어트리뷰트는 c''00, c''01, c''10, c''11이 된다.
도 49는 수신 시스템의 성능에 따라 서로 다른 레벨의 지오메트리를 출력할 때의 실시예들을 보인 도면이다. 지오메트리를 옥트리의 상위 레벨에서부터 나타내는 경우, 도 49와 같이 왼쪽에서 오른쪽으로 진행되면서 포인트와 포인트 사이의 정보가 점점 채워지는 형태 혹은 포인트가 점점 분리되는 형태로 나타나고, 최종적으로 리프 노드로 나타낸 것이다. 수신 시스템에서는 본 명세서를 통해 주어지는 시그널링 정보를 통해 수신 시스템의 성능에 따라 도 49의 단계 중 하나의 단계를 선택하여 출력할 수도 있다.
도 50은 수신 시스템의 성능에 따라 서로 다른 레벨의 어트리뷰트를 출력할 때의 실시예들을 보인 도면이다.
도 49와같이 지오메트리의 해상도를 선택적으로 출력하는 경우, 어트리뷰트에 대해서도 해상도를 선택적으로 출력할 수 있다. 어트리뷰트 정보를 선택적으로 출력하는 경우, 도 50와 같이 오른쪽에서 왼쪽으로 갈수로 어트리뷰트의 디테일이 점점 더해지는 것을 볼 수 있다. 수신 시스템에서는 도 49의 지오메트리에서 선택한 레벨과 동일한 레벨 또는 그에 상응하는 디테일을 갖는 어트리뷰트를 선택하여 출력할 수 있다. 이때, 어트리뷰트는 지오메트리에서 나타내는 옥트리 노드와 매칭이 될 수도 있고, 실제 오큐파이드된 리프 노으의 위치의 어트리뷰트가 매칭될 수도 있다.
전술한 각각의 파트, 모듈 또는 유닛은 메모리(또는 저장 유닛)에 저장된 연속된 수행과정들을 실행하는 소프트웨어, 프로세서, 하드웨어 파트일 수 있다. 전술한 실시예에 기술된 각 단계들은 프로세서, 소프트웨어, 하드웨어 파트들에 의해 수행될 수 있다. 전술한 실시예에 기술된 각 모듈/블락/유닛들은 프로세서, 소프트웨어, 하드웨어로서 동작할 수 있다. 또한, 실시예들이 제시하는 방법들은 코드로서 실행될 수 있다. 이 코드는 프로세서가 읽을 수 있는 저장매체에 쓰여질 수 있고, 따라서 장치(apparatus)가 제공하는 프로세서에 의해 읽혀질 수 있다.
또한 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 “포함”한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 그리고 명세서에 기재된 “…부”등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
본 명세서는 설명의 편의를 위하여 각 도면을 나누어 설명하였으나, 각 도면에 서술되어 있는 실시 예들을 병합하여 새로운 실시 예를 구현하도록 설계하는 것도 가능하다. 그리고, 통상의 기술자의 필요에 따라, 이전에 설명된 실시 예들을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체를 설계하는 것도 실시예들의 권리범위에 속한다.
실시예들에 따른 장치 및 방법은 상술한 바와 같이 설명된 실시 예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 실시 예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시 예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.
실시예들의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 실시예들은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 실시예들의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 실시예들의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해돼서는 안 될 것이다.
실시예들의 장치의 다양한 구성요소들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 그것들의 조합에 의해 수행될 수 있다. 실시예들의 다양한 구성요소들은 하나의 칩, 예를 들면 하나의 하드웨어 서킷으로 구현될 수 있다. 실시예들에 따른 구성요소들은 각각 별도의 칩들로 구현될 수 있다. 실시예들에 따른 장치의 구성요소들 중 적어도 하나 이상은 하나 또는 그 이상의 프로그램들을 실행 할 수 있는 하나 또는 그 이상의 프로세서들로 구성될 수 있으며, 하나 또는 그 이상의 프로그램들은 실시예들에 따른 동작/방법들 중 어느 하나 또는 그 이상의 동작/방법들을 수행시키거나, 수행시키기 위한 인스트럭션들을 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 장치의 방법/동작들을 수행하기 위한 실행 가능한 인스트럭션들은 하나 또는 그 이상의 프로세서들에 의해 실행되기 위해 구성된 일시적이지 않은 CRM 또는 다른 컴퓨터 프로그램 제품들에 저장될 수 있거나, 하나 또는 그 이상의 프로세서들에 의해 실행되기 위해 구성된 일시적인 CRM 또는 다른 컴퓨터 프로그램 제품들에 저장될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 메모리는 휘발성 메모리(예를 들면 RAM 등)뿐 만 아니라 비휘발성 메모리, 플래쉬 메모리, PROM등을 전부 포함하는 개념으로 사용될 수 있다. 또한, 인터넷을 통한 전송 등과 같은 캐리어 웨이브의 형태로 구현되는 것도 포함될 수 있다. 또한, 프로세서가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 프로세서가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
이 문서에서 "/"와 ","는 "및/또는"으로 해석된다. 예를 들어, "A/B"는 "A 및/또는 B"로 해석되고, "A, B"는 "A 및/또는 B"로 해석된다. 추가적으로, "A/B/C"는 "A, B, 및/또는 C 중 적어도 하나"를 의미한다. 또한, "A, B, C"도 "A, B 및/또는 C 중 적어도 하나"를 의미한다. (In this document, the term "/" and "," should be interpreted to indicate "and/or". For instance, the expression "A/B" may mean "A and/or B". Further, "A, B" may mean "A and/or B". Further, "A/B/C" may mean "at least one of A, B, and/or C". Also, "A, B, C" may mean "at least one of A, B, and/or C.")
추가적으로, 이 문서에서 “또는”는 “및/또는”으로 해석된다. 예를 들어, "A 또는 B"은, 1) "A"만을 의미하고, 2) "B"만을 의미하거나, 3) "A 및 B"를 의미할 수 있다. 달리 표현하면, 본 문서의 “또는”은 “추가적으로 또는 대체적으로(additionally or alternatively)”를 의미할 수 있다. (Further, in the document, the term "or" should be interpreted to indicate "and/or". For instance, the expression "A or B" may comprise 1) only A, 2) only B, and/or 3) both A and B. in other words, the term "or" in this document should be interpreted to indicate "additionally or alternatively.")
실시예들의 다양한 엘리먼트들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 그것들의 조합에 의해 수행될 수 있다. 실시예들의 다양한 엘리먼트는 하드웨어 회로와 같은 싱글 칩 상에서 수행될 수 있다. 실시예들에 따라, 실시예들은 선택적으로 개별적인 칩들 상에서 수행될 수 있다. 실시예들에 따라, 실시예들의 엘리먼트들 중 적어도 하나는 실시예들에 따른 동작을 수행하는 인스트럭션들을 포함하는 하나 또는 하나 이상의 프로세서 내에서 수행될 수 있다.
제1, 제2 등과 같은 용어는 실시예들의 다양한 엘리먼트들을 설명하기 위해서 사용된다. 이러한 용어는 실시예들의 엘리먼트들의 해석을 제한하지 않는다. 이러한 용어는 하나의 엘리먼트 및 다른 엘리먼트 간의 구별을 위해서 사용된다. 예를 들어, 제1 사용자 인풋 시그널은 제2사용자 인풋 시그널로 지칭될 수 있다. 이와 유사하게, 제2사용자 인풋 시그널은 제1사용자 인풋시그널로 지칭될 수 있다. 이러한 용어는 실시예들의 범위 내에서 해석될 수 있다. 제1사용자 인풋 시그널 및 제2사용자 인풋 시그널은 모두 사용자 인풋 시그널들이고, 문맥 상 명확하게 지칭하지 않는 한 같은 사용자 인풋 시그널들을 의미하지 않는다.
실시예들을 설명하기 위해 사용된 용어는 특정 실시예들을 설명하기 위한 목적으로 사용되고, 실시예들을 제한하기 위해서 의도되지 않는다. 실시예들의 설명 및 청구항에서 사용된 바와 같이, 문맥 상 명확하게 지칭하지 않는 한 단수는 복수를 포함하는 것으로 의도된다. “및/또는” 표현은 용어 간의 모든 가능한 결합을 포함하는 의미로 사용된다. “포함한다” 표현은 특징들, 수들, 단계들, 엘리먼트들, 및/또는 컴포넌트들이 존재하는 것을 설명하고, 추가적인 특징들, 수들, 단계들, 엘리먼트들, 및/또는 컴포넌트들을 포함하지 않는 것을 의미하지 않는다.
실시예들을 설명하기 위해 사용되는, ~인 경우, ~때 등의 조건 표현은 선택적인 경우로만 제한 해석되지 않는다. 특정 조건을 만족하는 때, 특정 조건에 대응하여 관련 동작을 수행하거나, 관련 정의가 해석되도록 의도되었다.
발명의 실시를 위한 최선의 형태에서 구체적으로 설명되었다.
본 실시예들의 사상이나 범위를 벗어나지 않고 본 실시예들에서 다양한 변경 및 변형이 가능함은 당업자에게 자명하다. 따라서, 실시예들은 첨부된 청구항 및 그 동등 범위 내에서 제공되는 본 실시예들의 변경 및 변형을 포함하는 것으로 의도된다.

Claims (20)

  1. 포인트 클라우드 데이터를 획득하는 단계;
    상기 포인트 클라우드 데이터에 포함된 지오메트리 정보를 인코딩하는 단계;
    상기 포인트 클라우드 데이터에 포함된 어트리뷰트 정보를 인코딩하는 단계; 및
    상기 인코딩된 지오메트리 정보와 상기 인코딩된 어트리뷰트 정보를 전송하는 단계를 포함하는 포인트 클라우드 데이터 전송 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 지오메트리 정보를 인코딩하는 단계는
    상기 지오메트리 정보를 양자화하는 단계;
    상기 양자화된 지오메트리 정보를 기반으로 8진 트리 구조를 갖는 옥트리 구조를 생성하는 단계;
    상기 옥트리 구조를 근사화하는 단계;
    상기 생성된 옥트리 구조와 상기 근사화된 옥트리 구조를 기반으로 지오메트리 정보를 재구성하는 단계; 및
    상기 생성된 옥트리 구조 또는 상기 근사화된 옥트리 구조의 occupancy 코드들을 엔트로피 인코딩하여 지오메트리 비트스트림을 출력하는 단계를 포함하는 포인트 클라우드 데이터 전송 방법.
  3. 제 2 항에 있어서, 상기 어트리뷰트 정보를 인코딩하는 단계는
    상기 옥트리 구조와 상기 어트리뷰트 정보를 기반으로 상기 옥트리 구조의 시작 예측 레벨부터 종료 예측 레벨까지 재귀적으로 인코딩할 노드의 이웃 노드들을 검출하고, 검출된 이웃 노드들을 기반으로 어트리뷰트 정보를 예측하고 잔여 어트리뷰트 정보를 추정한 후 상기 종료 예측 레벨의 예측된 어트리뷰트 정보와 상기 종료 예측 레벨의 이전 예측 레벨들의 잔여 어트리뷰트 정보를 출력하는 단계;
    상기 출력되는 예측된 어트리뷰트 정보와 상기 출력되는 잔여 어트리뷰트 정보를 양자화 계수를 기반으로 양자화하는 단계; 및
    상기 양자화된 예측된 어트리뷰트 정보와 상기 양자화된 추정된 잔여 어트리뷰트 정보를 엔트로피 인코딩하여 어트리뷰트 비트스트림을 전송하는 단계를 포함하는 포인트 클라우드 데이터 전송 방법.
  4. 제 3 항에 있어서, 상기 어트리뷰트 비트스트림은 시그널링 정보를 더 포함하고, 상기 시그널링 정보는 상기 옥트리 구조의 시작 예측 레벨을 식별하기 위한 정보, 상기 옥트리 구조의 종료 예측 레벨을 식별하기 위한 정보, 및 예측 레벨들의 개수를 식별하기 위한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 포인트 클라우드 데이터 전송 방법.
  5. 제 3 항에 있어서, 상기 옥트리 구조의 시작 예측 레벨은 상기 옥트리 구조의 최하위 레이어에 해당하는 리프 노드 레벨이고, 상기 옥트리 구조의 종료 예측 레벨은 상기 옥트리 구조의 최상위 레이어에 해당하는 루트 노드인 포인트 클라우드 데이터 전송 방법.
  6. 제 3 항에 있어서,
    상기 인코딩할 노드의 이웃 노드들은 동일한 예측된 어트리뷰트 정보를 갖도록 하는 포인트 클라우드 데이터 전송 방법.
  7. 포인트 클라우드 데이터를 획득하는 획득부;
    상기 포인트 클라우드 데이터에 포함된 지오메트리 정보를 인코딩하는 지오메트리 인코딩부;
    상기 포인트 클라우드 데이터에 포함된 어트리뷰트 정보를 인코딩하는 어트리뷰트 인코딩부; 및
    상기 인코딩된 지오메트리 정보와 상기 인코딩된 어트리뷰트 정보를 전송하는 트랜스미터를 포함하는 포인트 클라우드 데이터 전송 장치.
  8. 제 7 항에 있어서, 상기 지오메트리 인코딩부는
    상기 지오메트리 정보를 양자화하는 양자화부;
    상기 양자화된 지오메트리 정보를 기반으로 8진 트리 구조를 갖는 옥트리 구조를 생성하는 옥트리 분석부;
    상기 옥트리 구조를 근사화하는 근사화 분석부;
    상기 생성된 옥트리 구조와 상기 근사화된 옥트리 구조를 기반으로 지오메트리 정보를 재구성하는 지오메트리 재구성부; 및
    상기 생성된 옥트리 구조 또는 상기 근사화된 옥트리 구조의 occupancy 코드들을 엔트로피 인코딩하여 지오메트리 비트스트림을 출력하는 아리스메틱 인코딩부를 포함하는 포인트 클라우드 데이터 전송 장치.
  9. 제 8 항에 있어서, 상기 어트리뷰트 인코딩부는
    상기 옥트리 구조와 상기 어트리뷰트 정보를 기반으로 상기 옥트리 구조의 시작 예측 레벨부터 종료 예측 레벨까지 재귀적으로 인코딩할 노드의 이웃 노드들을 검출하고, 검출된 이웃 노드들을 기반으로 어트리뷰트 정보를 예측하고 잔여 어트리뷰트 정보를 추정한 후 상기 종료 예측 레벨의 예측된 어트리뷰트 정보와 상기 종료 예측 레벨의 이전 예측 레벨들의 잔여 어트리뷰트 정보를 출력하는 어트리뷰트 압축부;
    상기 출력되는 예측된 어트리뷰트 정보와 상기 출력되는 잔여 어트리뷰트 정보를 양자화 계수를 기반으로 양자화하는 양자화부; 및
    상기 양자화된 예측된 어트리뷰트 정보와 상기 양자화된 추정된 잔여 어트리뷰트 정보를 엔트로피 인코딩하여 어트리뷰트 비트스트림을 전송하는 아리스메틱 인코딩부를 포함하는 포인트 클라우드 데이터 전송 장치.
  10. 제 8 항에 있어서, 상기 어트리뷰트 비트스트림은 시그널링 정보를 더 포함하고, 상기 시그널링 정보는 상기 옥트리 구조의 시작 예측 레벨을 식별하기 위한 정보, 상기 옥트리 구조의 종료 예측 레벨을 식별하기 위한 정보, 및 예측 레벨들의 개수를 식별하기 위한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 포인트 클라우드 데이터 전송 장치.
  11. 제 8 항에 있어서, 상기 옥트리 구조의 시작 예측 레벨은 상기 옥트리 구조의 최하위 레이어에 해당하는 리프 노드 레벨이고, 상기 옥트리 구조의 종료 예측 레벨은 상기 옥트리 구조의 최상위 레이어에 해당하는 루트 노드인 포인트 클라우드 데이터 전송 장치.
  12. 제 8 항에 있어서,
    상기 인코딩할 노드의 이웃 노드들은 동일한 예측된 어트리뷰트 정보를 갖도록 하는 포인트 클라우드 데이터 전송 장치.
  13. 포인트 클라우드 데이터 및 시그널링 정보를 수신하는 단계;
    상기 포인트 클라우드 데이터에 포함된 지오메트리 정보를 디코딩하는 단계;
    상기 포인트 클라우드 데이터에 포함된 어트리뷰트 정보를 디코딩하는 단계; 및
    상기 디코딩된 지오메트리 정보와 상기 디코딩된 어트리뷰트 정보를 프로세싱하여 렌더링하는 단계를 포함하는 포인트 클라우드 데이터 수신 방법.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 지오메트리 정보를 디코딩하는 단계는
    상기 지오메트리 정보에 포함된 occupancy 코드를 기반으로 옥트리 구조를 재생성하는 단계를 포함하는 포인트 클라우드 데이터 수신 방법.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 어트리뷰트 정보를 디코딩하는 단계는
    상기 옥트리 구조의 종료 예측 레벨의 예측된 어트리뷰트 정보, 그리고 상기 옥트리 구조의 종료 예측 레벨의 이전 예측 레벨들의 잔여 어트리뷰트 정보를 기반으로 상기 옥트리 구조의 종료 예측 레벨부터 시작 예측 레벨까지 재귀적으로 디코딩할 노드의 이웃 노드들을 검출하고, 검출된 이웃 노드들을 기반으로 예측된 어트리뷰트 정보와 해당 예측 레벨의 잔여 어트리뷰트 정보를 이용하여 해당 레벨의 어트리뷰트 정보를 복원하는 단계를 포함하는 포인트 클라우드 데이터 수신 방법.
  16. 제 15 항에 있어서, 상기 시그널링 정보는 상기 옥트리 구조의 시작 예측 레벨을 식별하기 위한 정보, 상기 옥트리 구조의 종료 예측 레벨을 식별하기 위한 정보, 및 예측 레벨들의 개수를 식별하기 위한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 포인트 클라우드 데이터 수신 방법.
  17. 제 15 항에 있어서, 상기 옥트리 구조의 시작 예측 레벨은 상기 옥트리 구조의 최하위 레이어에 해당하는 리프 노드 레벨이고, 상기 옥트리 구조의 종료 예측 레벨은 상기 옥트리 구조의 최상위 레이어에 해당하는 루트 노드인 포인트 클라우드 데이터 수신 방법.
  18. 포인트 클라우드 데이터 및 시그널링 정보를 수신하는 리시버;
    상기 포인트 클라우드 데이터에 포함된 지오메트리 정보를 디코딩하는 지오메트리 디코딩부;
    상기 포인트 클라우드 데이터에 포함된 어트리뷰트 정보를 디코딩하는 어트리뷰트 디코딩부; 및
    상기 디코딩된 지오메트리 정보와 상기 디코딩된 어트리뷰트 정보를 프로세싱하여 렌더링하는 렌더러를 포함하는 포인트 클라우드 데이터 수신 장치.
  19. 제 18 항에 있어서,
    상기 지오메트리 디코딩부는 상기 지오메트리 정보에 포함된 occupancy 코드를 기반으로 옥트리 구조를 재생성하고,
    상기 어트리뷰트 디코딩부는 상기 옥트리 구조의 종료 예측 레벨의 예측된 어트리뷰트 정보, 그리고 상기 옥트리 구조의 종료 예측 레벨의 이전 예측 레벨들의 잔여 어트리뷰트 정보를 기반으로 상기 옥트리 구조의 종료 예측 레벨부터 시작 예측 레벨까지 재귀적으로 디코딩할 노드의 이웃 노드들을 검출하고, 검출된 이웃 노드들을 기반으로 예측된 어트리뷰트 정보와 해당 예측 레벨의 잔여 어트리뷰트 정보를 이용하여 해당 레벨의 어트리뷰트 정보를 복원하는 포인트 클라우드 데이터 수신 장치.
  20. 제 19 항에 있어서, 상기 시그널링 정보는 상기 옥트리 구조의 시작 예측 레벨을 식별하기 위한 정보, 상기 옥트리 구조의 종료 예측 레벨을 식별하기 위한 정보, 및 예측 레벨들의 개수를 식별하기 위한 정보 중 적어도 하나를 포함하는 포인트 클라우드 데이터 수신 장치.
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