WO2020218593A1 - 三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置、及び三次元データ復号装置 - Google Patents

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

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information
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賀敬 井口
チャン ディーン ハン
ポンサック ラサン
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パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ
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    • H04N19/33—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using hierarchical techniques, e.g. scalability in the spatial domain

Definitions

  • the present disclosure relates to a three-dimensional data coding method, a three-dimensional data decoding method, a three-dimensional data coding device, and a three-dimensional data decoding device.
  • 3D data In the future, devices or services that utilize 3D data are expected to become widespread in a wide range of fields such as computer vision for autonomous operation of automobiles or robots, map information, monitoring, infrastructure inspection, or video distribution.
  • the three-dimensional data is acquired by various methods such as a distance sensor such as a range finder, a stereo camera, or a combination of a plurality of monocular cameras.
  • a point cloud that expresses the shape of a three-dimensional structure by a point cloud in a three-dimensional space.
  • the position and color of the point cloud are stored.
  • Point clouds are expected to become the mainstream method for expressing three-dimensional data, but point clouds have a very large amount of data. Therefore, in the storage or transmission of 3D data, it is essential to compress the amount of data by coding, as in the case of 2D moving images (for example, MPEG-4 AVC or HEVC standardized by MPEG). Become.
  • point cloud compression is partially supported by a public library (Point Cloud Library) that performs point cloud-related processing.
  • Point Cloud Library a public library that performs point cloud-related processing.
  • Patent Document 1 there is known a technique for searching and displaying facilities located around a vehicle using three-dimensional map data (see, for example, Patent Document 1).
  • An object of the present disclosure is to provide a three-dimensional data coding method, a three-dimensional data decoding method, a three-dimensional data coding device, or a three-dimensional data decoding device capable of appropriately encoding.
  • a plurality of coefficient values are calculated from a plurality of attribute information of a plurality of three-dimensional points included in the point group data, and each of the plurality of coefficient values is quantized.
  • a plurality of quantization values are generated, a bit stream containing the plurality of quantization values is generated, and the plurality of coefficient values belong to any of the plurality of layers and are predetermined in the plurality of layers.
  • Quantization parameters for the hierarchy are assigned to each of the multiple hierarchies. In the quantization, each of the plurality of coefficient values is assigned to (i) the hierarchy to which the coefficient value belongs. If it is assigned, it is quantized using the quantization parameter, and (ii) if the quantization parameter is not assigned to the hierarchy to which the coefficient value belongs, one of the predetermined number of hierarchies. Quantize using the quantization parameters assigned to the hierarchy.
  • a plurality of coefficient values are calculated from a plurality of attribute information of a plurality of three-dimensional points included in the point group data, and the plurality of coefficient values are calculated.
  • a plurality of quantization values are generated, a bit stream containing the plurality of quantization values is generated, and each of the plurality of coefficient values is the coefficient value in the plurality of three-dimensional spaces. It belongs to any of a plurality of groups by being classified by the three-dimensional space to which the three-dimensional point including the attribute information on which the calculation is based belongs, and in the quantization, each of the plurality of coefficient values is determined. Quantize using the quantization parameter for the group to which the coefficient value belongs.
  • a plurality of coefficient values are generated by dequantizing each of a plurality of quantization values included in the bit stream, and a point group is obtained from the plurality of coefficient values.
  • a plurality of attribute information of a plurality of three-dimensional points included in the data is calculated, and the plurality of quantization values belong to any of the plurality of layers, and each of the predetermined number of layers in the plurality of layers is used. Is assigned a quantization parameter for the layer, and in the inverse quantization, each of the plurality of quantization values is assigned to (i) the layer to which the quantization value belongs.
  • dequantization is performed using the quantization parameter, and (ii) if the quantization parameter is not assigned to the layer to which the quantization value belongs, it is assigned to one of the predetermined number of layers. Inverse quantization using the assigned quantization parameters.
  • the three-dimensional data decoding method generates a plurality of coefficient values by dequantizing each of the plurality of quantization values included in the bit stream, and the plurality of coefficient values. From, a plurality of attribute information of a plurality of three-dimensional points included in the point group data is calculated, and the plurality of quantization values are the attributes on which the calculation of the quantization value is based in the plurality of three-dimensional spaces. By being classified by the three-dimensional space to which the three-dimensional point containing information belongs, it belongs to one of a plurality of groups, and each of the predetermined number of layers in the plurality of layers is a quantum for the layer. A conversion parameter is assigned, and in the inverse quantization, each of the plurality of quantization values is inverse-quantized using the quantization parameter for the hierarchy to which the quantization value belongs.
  • the present disclosure can provide a three-dimensional data coding method, a three-dimensional data decoding method, a three-dimensional data coding device, or a three-dimensional data decoding device that can appropriately encode.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration of coded three-dimensional data according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of a prediction structure between SPCs belonging to the lowest layer of GOS according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of a prediction structure between layers according to the first embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of the coding order of GOS according to the first embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of the coding order of GOS according to the first embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram showing an example of meta information according to the first embodiment.
  • FIG. 7 is a schematic view showing a state of transmission / reception of three-dimensional data between vehicles according to the second embodiment.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of three-dimensional data transmitted between vehicles according to the second embodiment.
  • FIG. 9 is a diagram for explaining a three-dimensional data transmission process according to the third embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram showing a configuration of the system according to the fourth embodiment.
  • FIG. 11 is a block diagram of the client device according to the fourth embodiment.
  • FIG. 12 is a block diagram of the server according to the fourth embodiment.
  • FIG. 13 is a flowchart of the three-dimensional data creation process by the client device according to the fourth embodiment.
  • FIG. 14 is a flowchart of the sensor information transmission process by the client device according to the fourth embodiment.
  • FIG. 15 is a flowchart of the three-dimensional data creation process by the server according to the fourth embodiment.
  • FIG. 16 is a flowchart of the three-dimensional map transmission process by the server according to the fourth embodiment.
  • FIG. 17 is a diagram showing a configuration of a modified example of the system according to the fourth embodiment.
  • FIG. 18 is a diagram showing a configuration of a server and a client device according to the fourth embodiment.
  • FIG. 19 is a diagram showing a configuration of a server and a client device according to the fifth embodiment.
  • FIG. 20 is a flowchart of processing by the client device according to the fifth embodiment.
  • FIG. 21 is a diagram showing a configuration of a sensor information collection system according to the fifth embodiment.
  • FIG. 22 is a diagram showing an example of the volume according to the sixth embodiment.
  • FIG. 23 is a diagram showing an example of an ocree representation of the volume according to the sixth embodiment.
  • FIG. 24 is a diagram showing an example of a bit string of the volume according to the sixth embodiment.
  • FIG. 25 is a diagram showing an example of an ocree representation of the volume according to the sixth embodiment.
  • FIG. 26 is a diagram showing an example of the volume according to the sixth embodiment.
  • FIG. 27 is a diagram showing an example of three-dimensional points according to the seventh embodiment.
  • FIG. 28 is a diagram showing a setting example of LoD according to the seventh embodiment.
  • FIG. 29 is a diagram showing an example of a threshold value used for setting LoD according to the seventh embodiment.
  • FIG. 30 is a diagram showing an example of attribute information used for the predicted value according to the seventh embodiment.
  • FIG. 31 is a diagram showing an example of the exponential Golomb code according to the seventh embodiment.
  • FIG. 32 is a diagram showing processing for the exponential Golomb code according to the seventh embodiment.
  • FIG. 33 is a diagram showing an example of syntax of the attribute header according to the seventh embodiment.
  • FIG. 34 is a diagram showing an example of syntax of attribute data according to the seventh embodiment.
  • FIG. 35 is a flowchart of the three-dimensional data coding process according to the seventh embodiment.
  • FIG. 36 is a flowchart of the attribute information coding process according to the seventh embodiment.
  • FIG. 37 is a diagram showing processing for the exponential Golomb code according to the seventh embodiment.
  • FIG. 38 is a diagram showing an example of a reverse lookup table showing the relationship between the remaining code and the value according to the seventh embodiment.
  • FIG. 39 is a flowchart of the three-dimensional data decoding process according to the seventh embodiment.
  • FIG. 39 is a flowchart of the three-dimensional data decoding process according to the seventh embodiment.
  • FIG. 40 is a flowchart of the attribute information decoding process according to the seventh embodiment.
  • FIG. 41 is a block diagram of the three-dimensional data encoding device according to the seventh embodiment.
  • FIG. 42 is a block diagram of the three-dimensional data encoding device according to the seventh embodiment.
  • FIG. 43 is a diagram for explaining the coding of attribute information using RAHT according to the eighth embodiment.
  • FIG. 44 is a diagram showing an example of setting the quantization scale for each layer according to the eighth embodiment.
  • FIG. 45 is a diagram showing an example of a first code string and a second code string according to the eighth embodiment.
  • FIG. 46 is a diagram showing an example of a truncet unity code according to the eighth embodiment.
  • FIG. 47 is a diagram for explaining the inverse Har transformation according to the eighth embodiment.
  • FIG. 48 is a diagram showing an example of syntax of attribute information according to the eighth embodiment.
  • FIG. 49 is a diagram showing an example of the coding coefficient and ZeroCnt according to the eighth embodiment.
  • FIG. 50 is a flowchart of the three-dimensional data coding process according to the eighth embodiment.
  • FIG. 51 is a flowchart of the attribute information coding process according to the eighth embodiment.
  • FIG. 52 is a flowchart of the coding coefficient coding process according to the eighth embodiment.
  • FIG. 53 is a flowchart of the three-dimensional data decoding process according to the eighth embodiment.
  • FIG. 54 is a flowchart of the attribute information decoding process according to the eighth embodiment.
  • FIG. 55 is a flowchart of the coding coefficient decoding process according to the eighth embodiment.
  • FIG. 56 is a block diagram of the attribute information coding unit according to the eighth embodiment.
  • FIG. 57 is a block diagram of the attribute information decoding unit according to the eighth embodiment.
  • FIG. 58 is a diagram showing an example of a first code string and a second code string according to the modified example of the eighth embodiment.
  • FIG. 59 is a diagram showing a syntax example of attribute information according to a modified example of the eighth embodiment.
  • FIG. 60 is a diagram showing examples of coding coefficients, ZeroCnt and TotalZeroCnt according to the modified example of the eighth embodiment.
  • FIG. 61 is a flowchart of the coding coefficient coding process according to the modified example of the eighth embodiment.
  • FIG. 62 is a flowchart of the coding coefficient decoding process according to the modified example of the eighth embodiment.
  • FIG. 63 is a diagram showing a syntax example of attribute information according to a modified example of the eighth embodiment.
  • FIG. 64 is a block diagram showing the configuration of the three-dimensional data coding apparatus according to the ninth embodiment.
  • FIG. 65 is a block diagram showing the configuration of the three-dimensional data decoding device according to the ninth embodiment.
  • FIG. 66 is a diagram showing a setting example of LoD according to the ninth embodiment.
  • FIG. 67 is a diagram showing an example of the hierarchical structure of RAHT according to the ninth embodiment.
  • FIG. 68 is a block diagram of the three-dimensional data encoding device according to the ninth embodiment.
  • FIG. 69 is a block diagram of the divided portion according to the ninth embodiment.
  • FIG. 70 is a block diagram of the attribute information coding unit according to the ninth embodiment.
  • FIG. 71 is a block diagram of the three-dimensional data decoding device according to the ninth embodiment.
  • FIG. 72 is a block diagram of the attribute information decoding unit according to the ninth embodiment.
  • FIG. 73 is a diagram showing an example of setting the quantization parameter in the tile and slice division according to the ninth embodiment.
  • FIG. 74 is a diagram showing a setting example of the quantization parameter according to the ninth embodiment.
  • FIG. 75 is a diagram showing a setting example of the quantization parameter according to the ninth embodiment.
  • FIG. 76 is a diagram showing a syntax example of the attribute information header according to the ninth embodiment.
  • FIG. 77 is a diagram showing a syntax example of the attribute information header according to the ninth embodiment.
  • FIG. 78 is a diagram showing a setting example of the quantization parameter according to the ninth embodiment.
  • FIG. 79 is a diagram showing a syntax example of the attribute information header according to the ninth embodiment.
  • FIG. 80 is a diagram showing a syntax example of the attribute information header according to the ninth embodiment.
  • FIG. 81 is a flowchart of the three-dimensional data coding process according to the ninth embodiment.
  • FIG. 82 is a flowchart of the attribute information coding process according to the ninth embodiment.
  • FIG. 83 is a flowchart of the ⁇ QP determination process according to the ninth embodiment.
  • FIG. 84 is a flowchart of the three-dimensional data decoding process according to the ninth embodiment.
  • FIG. 85 is a flowchart of the attribute information decoding process according to the ninth embodiment.
  • FIG. 86 is a block diagram of the attribute information coding unit according to the ninth embodiment.
  • FIG. 87 is a block diagram of the attribute information decoding unit according to the ninth embodiment.
  • FIG. 88 is a diagram showing a setting example of the quantization parameter according to the ninth embodiment.
  • FIG. 89 is a diagram showing a syntax example of the attribute information header according to the ninth embodiment.
  • FIG. 90 is a diagram showing a syntax example of the attribute information header according to the ninth embodiment.
  • FIG. 91 is a flowchart of the three-dimensional data coding process according to the ninth embodiment.
  • FIG. 92 is a flowchart of the attribute information coding process according to the ninth embodiment.
  • FIG. 93 is a flowchart of the three-dimensional data decoding process according to the ninth embodiment.
  • FIG. 94 is a flowchart of the attribute information decoding process according to the ninth embodiment.
  • FIG. 95 is a block diagram of the attribute information coding unit according to the ninth embodiment.
  • FIG. 96 is a block diagram of the attribute information decoding unit according to the ninth embodiment.
  • FIG. 97 is a diagram showing a syntax example of the attribute information header according to the ninth embodiment.
  • FIG. 98 is a graph showing the relationship between the bit rate and time of encoding the bit stream according to the tenth embodiment.
  • FIG. 99 is a diagram showing the hierarchical structure of the three-dimensional point cloud according to the tenth embodiment and the number of three-dimensional points belonging to each layer.
  • FIG. 100 is a diagram showing a first example of classifying a one-layer three-dimensional point cloud according to the tenth embodiment into sub-layers according to a designated three-dimensional point cloud.
  • FIG. 101 is a diagram showing a second example of classifying a one-layer three-dimensional point cloud according to the tenth embodiment into sub-layers with a constant three-dimensional number of points.
  • FIG. 102 shows an example of the syntax of the attribute information header in the second example according to the tenth embodiment.
  • FIG. 103 shows another example of the syntax of attribute information in the second example according to the tenth embodiment.
  • FIG. 104 is a diagram showing a third example of classifying the one-layer three-dimensional point cloud according to the tenth embodiment into a number of sub-layers different from the planned number.
  • FIG. 105 shows an example of the syntax of the attribute information header in the third example according to the tenth embodiment.
  • FIG. 106 shows another example of the syntax of the attribute information header in the third example according to the tenth embodiment.
  • FIG. 107 is a diagram showing a fourth example of classifying a three-dimensional point cloud of one layer according to the tenth embodiment into sub-layers by a number of three-dimensional points specified by a ratio (percentage).
  • FIG. 108 shows an example of the syntax of the attribute information header in the fourth example according to the tenth embodiment.
  • FIG. 105 shows an example of the syntax of the attribute information header in the third example according to the tenth embodiment.
  • FIG. 106 shows another example of the syntax of the attribute information header in the third example according to the tenth embodiment.
  • FIG. 109 is a diagram showing a fifth example of classifying a one-layer three-dimensional point cloud according to the tenth embodiment into sub-layers by Morton index.
  • FIG. 110 shows an example of the syntax of the attribute information header in the fifth example according to the tenth embodiment.
  • FIG. 111 is a diagram showing a sixth example of classifying the one-layer three-dimensional point cloud according to the tenth embodiment into sub-layers by the Morton index.
  • FIG. 112 is a diagram showing a sixth example of classifying the one-layer three-dimensional point cloud according to the tenth embodiment into sub-layers by the Morton index.
  • FIG. 110 shows an example of the syntax of the attribute information header in the fifth example according to the tenth embodiment.
  • FIG. 111 is a diagram showing a sixth example of classifying the one-layer three-dimensional point cloud according to the tenth embodiment into sub-layers by the Morton index.
  • FIG. 112 is a diagram showing a sixth example of classifying the one
  • FIG. 113 is a diagram showing a seventh example of classifying a one-layer three-dimensional point cloud according to the tenth embodiment into sub-layers using a residual or a Delta value.
  • FIG. 114 is a diagram showing an array of three-dimensional points when arranged in the two-dimensional Morton order according to the tenth embodiment.
  • FIG. 115 shows an example of the syntax of the attribute information header in the seventh example according to the tenth embodiment.
  • FIG. 116 shows an example of the residual bitstream syntax according to the tenth embodiment.
  • FIG. 117 shows an equation for calculating the encoding cost (Encoding cost) according to the tenth embodiment.
  • FIG. 118 is a graph showing the relationship between BPP (bits per point) and time according to the tenth embodiment.
  • FIG. 119 is a diagram showing that the QP value applied to the encoding of the attribute information according to the tenth embodiment is set for each sub-layer.
  • FIG. 120 is a diagram showing an eighth example in which the three-dimensional point cloud according to the tenth embodiment is classified into sub-layers using a Morton code.
  • FIG. 121 shows an example of the syntax of the attribute information header in the eighth example according to the tenth embodiment.
  • FIG. 122 is a flowchart of the three-dimensional data coding process according to the tenth embodiment.
  • FIG. 123 is a flowchart of the three-dimensional data decoding process according to the tenth embodiment.
  • a plurality of coefficient values are calculated from a plurality of attribute information of a plurality of three-dimensional points included in the point group data, and each of the plurality of coefficient values is quantized.
  • a plurality of quantization values are generated, a bit stream containing the plurality of quantization values is generated, and the plurality of coefficient values belong to any of the plurality of layers and are predetermined in the plurality of layers.
  • Quantization parameters for the hierarchy are assigned to each of the multiple hierarchies. In the quantization, each of the plurality of coefficient values is assigned to (i) the hierarchy to which the coefficient value belongs. If it is assigned, it is quantized using the quantization parameter, and (ii) if the quantization parameter is not assigned to the hierarchy to which the coefficient value belongs, one of the predetermined number of hierarchies. Quantize using the quantization parameters assigned to the hierarchy.
  • the three-dimensional data coding method can switch the quantization parameter for each layer, so that coding can be performed appropriately.
  • the one layer may be the last layer of the predetermined number of layers.
  • the quantization parameters assigned to the predetermined number of layers that do not correspond to the plurality of layers are It does not have to be used.
  • the bitstream may include first information indicating a reference quantization parameter and a plurality of second information for calculating a plurality of quantization parameters for the plurality of layers from the reference quantization parameter. ..
  • the three-dimensional data coding method encodes the first information indicating the reference quantization parameter and the plurality of second information for calculating a plurality of quantization parameters from the reference quantization parameter. Quantization efficiency can be improved.
  • a plurality of coefficient values are calculated from a plurality of attribute information of a plurality of three-dimensional points included in the point group data, and the plurality of coefficient values are calculated.
  • a plurality of quantization values are generated, a bit stream containing the plurality of quantization values is generated, and each of the plurality of coefficient values is the coefficient value in the plurality of three-dimensional spaces. It belongs to any of a plurality of groups by being classified by the three-dimensional space to which the three-dimensional point including the attribute information on which the calculation is based belongs, and in the quantization, each of the plurality of coefficient values is determined. Quantize using the quantization parameter for the group to which the coefficient value belongs.
  • the three-dimensional data coding method can switch the quantization parameter for each layer, so that coding can be performed appropriately.
  • a plurality of coefficient values are generated by dequantizing each of a plurality of quantization values included in the bit stream, and a point group is obtained from the plurality of coefficient values.
  • a plurality of attribute information of a plurality of three-dimensional points included in the data is calculated, and the plurality of quantization values belong to any of the plurality of layers, and each of the predetermined number of layers in the plurality of layers is used. Is assigned a quantization parameter for the layer, and in the inverse quantization, each of the plurality of quantization values is assigned to (i) the layer to which the quantization value belongs.
  • dequantization is performed using the quantization parameter, and (ii) if the quantization parameter is not assigned to the layer to which the quantization value belongs, it is assigned to one of the predetermined number of layers. Inverse quantization using the assigned quantization parameters.
  • the three-dimensional data decoding method can switch the quantization parameter for each layer, so that decoding can be performed appropriately.
  • the one layer may be the last layer of the predetermined number of layers.
  • the quantization parameters assigned to the predetermined number of layers that do not correspond to the plurality of layers May not be used.
  • the bitstream may include first information indicating a reference quantization parameter and a plurality of second information for calculating a plurality of quantization parameters for the plurality of layers from the reference quantization parameter. ..
  • the three-dimensional data decoding method uses first information indicating a reference quantization parameter and a plurality of second information for calculating a plurality of quantization parameters from the reference quantization parameter, thereby achieving coding efficiency. Can properly decode the improved bit stream.
  • the three-dimensional data decoding method generates a plurality of coefficient values by dequantizing each of the plurality of quantization values included in the bit stream, and the plurality of coefficient values. From, a plurality of attribute information of a plurality of three-dimensional points included in the point group data is calculated, and the plurality of quantization values are the attributes on which the calculation of the quantization value is based in the plurality of three-dimensional spaces. By being classified by the three-dimensional space to which the three-dimensional point containing information belongs, it belongs to one of a plurality of groups, and each of the predetermined number of layers in the plurality of layers is a quantum for the layer. A conversion parameter is assigned, and in the inverse quantization, each of the plurality of quantization values is inverse-quantized using the quantization parameter for the hierarchy to which the quantization value belongs.
  • the three-dimensional data decoding method can switch the quantization parameter for each layer, so that decoding can be performed appropriately.
  • a recording medium such as a system, method, integrated circuit, computer program or computer readable CD-ROM, system, method, integrated circuit, computer program. And any combination of recording media may be realized.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration of coded three-dimensional data according to the present embodiment.
  • the three-dimensional space is divided into a space (SPC) corresponding to a picture in coding a moving image, and three-dimensional data is encoded in units of spaces.
  • the space is further divided into volumes (VLM) corresponding to macroblocks and the like in moving image coding, and prediction and conversion are performed in units of VLM.
  • the volume includes a plurality of voxels (VXL) which are the smallest units to which the position coordinates are associated.
  • VXL voxels
  • the prediction is the same as the prediction performed by the two-dimensional image, referring to other processing units, generating the prediction three-dimensional data similar to the processing unit of the processing target, and the prediction three-dimensional data and the processing target. It is to encode the difference from the processing unit.
  • this prediction includes not only spatial prediction that refers to other prediction units at the same time, but also time prediction that refers to prediction units at different times.
  • a three-dimensional data coding device when encoding a three-dimensional space represented by point cloud data such as a point cloud, is a point cloud according to the size of a voxel.
  • a voxel Each point of the above, or a plurality of points contained in the voxel are collectively encoded. If the voxel is subdivided, the three-dimensional shape of the point cloud can be expressed with high accuracy, and if the size of the voxel is increased, the three-dimensional shape of the point cloud can be roughly expressed.
  • the 3D data is a point cloud
  • the 3D data is not limited to the point cloud and may be 3D data in any format.
  • a hierarchical voxel may be used.
  • the nth-order layer it may be indicated in order whether or not the sample points exist in the n-1th-order or lower layer (the lower layer of the nth-order layer).
  • the sample point can be regarded as existing in the center of the voxel in the nth-order layer and can be decoded.
  • the coding device acquires point cloud data using a distance sensor, a stereo camera, a monocular camera, a gyro, an inertial sensor, or the like.
  • the intra space that can be decoded independently
  • the predictive space that can be referred only in one direction
  • the bidirectional reference are possible as in the coding of the moving image. It falls into one of at least three predictive structures, including bidirectional spaces (B-SPCs).
  • the space has two types of time information, a decoding time and a display time.
  • GOS Group Of Space
  • WLD world
  • the spatial area occupied by the world is associated with the absolute position on the earth by GPS or latitude and longitude information. This location information is stored as meta information.
  • the meta information may be included in the coded data or may be transmitted separately from the coded data.
  • all SPCs may be three-dimensionally adjacent to each other, or there may be SPCs that are not three-dimensionally adjacent to other SPCs.
  • processing such as encoding, decoding or reference of three-dimensional data included in a processing unit such as GOS, SPC or VLM is also described simply as encoding, decoding or referencing the processing unit.
  • the three-dimensional data included in the processing unit includes, for example, at least one set of a spatial position such as three-dimensional coordinates and a characteristic value such as color information.
  • a plurality of SPCs in the same GOS or a plurality of VLMs in the same SPC occupy different spaces from each other, but have the same time information (decoding time and display time).
  • the SPC that is the first in the decoding order in GOS is I-SPC.
  • GOS there are two types of GOS, closed GOS and open GOS.
  • the closed GOS is a GOS capable of decoding all the SPCs in the GOS when the decoding is started from the head I-SPC.
  • the open GOS some SPCs whose display time is earlier than the first I-SPC in the GOS refer to a different GOS, and decoding cannot be performed only by the GOS.
  • WLD may be decoded from the direction opposite to the coding order, and if there is a dependency between GOS, it is difficult to reproduce in the reverse direction. Therefore, in such a case, closed GOS is basically used.
  • GOS has a layer structure in the height direction, and encoding or decoding is performed in order from the SPC of the lower layer.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of a prediction structure between SPCs belonging to the lowest layer of GOS.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of a prediction structure between layers.
  • ISPCs there is one or more ISPCs in GOS.
  • objects such as humans, animals, cars, bicycles, traffic lights, and landmark buildings in the three-dimensional space, but it is effective to encode the objects with a particularly small size as ISPC.
  • a three-dimensional data decoding device (hereinafter, also referred to as a decoding device) decodes only the I-SPC in the GOS when decoding the GOS with a low processing amount or a high speed.
  • the coding device may switch the coding interval or appearance frequency of the I-SPC according to the density of the objects in the WLD.
  • the coding device or the decoding device encodes or decodes a plurality of layers in order from the lower layer (layer 1). As a result, it is possible to raise the priority of data near the ground, which has a larger amount of information for, for example, an autonomous vehicle.
  • the encoded data used in a drone or the like may be encoded or decoded in order from the SPC of the upper layer in the height direction in the GOS.
  • the encoding device or the decoding device may encode or decode a plurality of layers so that the decoding device can roughly grasp the GOS and gradually increase the resolution.
  • the encoding device or decoding device may encode or decode in the order of layers 3, 8, 1, 9 ...
  • static objects or scenes such as buildings or roads
  • dynamic objects such as cars or humans
  • Object detection is performed separately by extracting feature points from point cloud data or camera images such as stereo cameras.
  • the first method is a method of encoding a static object and a dynamic object without distinguishing them.
  • the second method is a method of distinguishing between a static object and a dynamic object by identification information.
  • GOS is used as an identification unit.
  • the GOS including the SPC constituting the static object and the GOS including the SPC constituting the dynamic object are distinguished by the identification information stored in the coded data or separately from the coded data.
  • SPC may be used as an identification unit.
  • the SPC including the VLM constituting the static object and the SPC including the VLM constituting the dynamic object are distinguished by the above identification information.
  • VLM or VXL may be used as the identification unit.
  • VLM or VXL including a static object and VLM or VXL including a dynamic object are distinguished by the above identification information.
  • the encoding device may encode the dynamic object as one or more VLMs or SPCs, and encode the VLM or SPC including the static object and the SPC including the dynamic object as different GOSs. Further, when the size of the GOS is variable according to the size of the dynamic object, the encoding device separately stores the size of the GOS as meta information.
  • the coding device may encode the static object and the dynamic object independently of each other, and superimpose the dynamic object on the world composed of the static objects.
  • the dynamic object is composed of one or more SPCs, and each SPC is associated with one or more SPCs constituting the static object on which the SPC is superimposed.
  • the dynamic object may be represented by one or more VLMs or VXLs instead of SPCs.
  • the encoding device may encode the static object and the dynamic object as different streams.
  • the encoding device may generate a GOS including one or more SPCs constituting a dynamic object. Further, the encoding device may set the GOS including the dynamic object (GOS_M) and the GOS of the static object corresponding to the spatial area of GOS_M to the same size (occupy the same spatial area). As a result, the superimposition processing can be performed in units of GOS.
  • GOS_M dynamic object
  • GOS_M static object
  • the P-SPC or B-SPC constituting the dynamic object may refer to the SPC included in a different encoded GOS.
  • a reference across the GOS is effective from the viewpoint of compression ratio.
  • the above-mentioned first method and the second method may be switched depending on the use of the coded data. For example, when the coded three-dimensional data is used as a map, it is desirable that the dynamic objects can be separated, so the coding device uses the second method. On the other hand, the coding device uses the first method when it is not necessary to separate dynamic objects when coding three-dimensional data of an event such as a concert or a sport.
  • the decoding time and display time of GOS or SPC can be stored in the encoded data or as meta information. Moreover, the time information of all static objects may be the same. At this time, the actual decoding time and the display time may be determined by the decoding device. Alternatively, a different value may be assigned to each GOS or SPC as the decoding time, and the same value may be assigned as the display time. Further, like a decoder model in moving image coding such as HEVC's HRD (Hypothetical Reference Decorder), if the decoder has a buffer of a predetermined size and reads a bit stream at a predetermined bit rate according to the decoding time, it can be decoded without failure. A model that guarantees may be introduced.
  • HEVC's HRD Hypothetical Reference Decorder
  • the coordinates of the three-dimensional space in the world are represented by three coordinate axes (x-axis, y-axis, and z-axis) that are orthogonal to each other.
  • coding can be performed so that spatially adjacent GOSs are continuous in the coded data.
  • the GOS in the xz plane is continuously encoded.
  • the y-axis value is updated after the coding of all GOS in a certain xz plane is completed. That is, as the coding progresses, the world extends in the y-axis direction.
  • the GOS index numbers are set in the order of coding.
  • the three-dimensional space of the world is associated with GPS or geographical absolute coordinates such as latitude and longitude on a one-to-one basis.
  • the three-dimensional space may be represented by a relative position from a preset reference position.
  • the x-axis, y-axis, and z-axis directions of the three-dimensional space are expressed as direction vectors determined based on latitude, longitude, and the like, and the direction vectors are stored together with encoded data as meta information.
  • the size of GOS is fixed, and the encoding device stores the size as meta information. Further, the size of the GOS may be switched depending on, for example, whether it is an urban area or indoors or outdoors. That is, the size of the GOS may be switched depending on the amount or nature of the objects that are valuable as information.
  • the encoding device may adaptively switch the size of the GOS or the interval of the I-SPC in the GOS according to the density of objects and the like in the same world. For example, the encoding device reduces the size of the GOS and shortens the interval between ISPCs in the GOS as the density of objects increases.
  • the GOS is subdivided in order to realize random access with fine granularity.
  • the 7th to 10th GOSs are located behind the 3rd to 6th GOSs, respectively.
  • FIG. 7 is a schematic diagram showing a state of transmission / reception of three-dimensional data 607 between the own vehicle 600 and the peripheral vehicle 601.
  • a sensor mounted on the own vehicle 600 a distance sensor such as a range finder, a stereo camera, or a combination of a plurality of monocular cameras
  • the sensor of the own vehicle 600 due to an obstacle such as a peripheral vehicle 601
  • An area within the detection range 602 but where three-dimensional data cannot be created hereinafter, this is referred to as an occlusion area 604.
  • the accuracy of autonomous operation increases as the space for acquiring three-dimensional data increases, but the sensor detection range of the own vehicle 600 alone is finite.
  • the sensor detection range 602 of the own vehicle 600 includes an area 603 in which three-dimensional data can be acquired and an occlusion area 604.
  • the range in which the own vehicle 600 wants to acquire three-dimensional data includes the sensor detection range 602 of the own vehicle 600 and other areas.
  • the sensor detection range 605 of the peripheral vehicle 601 includes an occlusion area 604 and a region 606 not included in the sensor detection range 602 of the own vehicle 600.
  • the peripheral vehicle 601 transmits the information detected by the peripheral vehicle 601 to the own vehicle 600.
  • the own vehicle 600 acquires the three-dimensional data 607 of the occlusion area 604 and the area 606 other than the sensor detection range 602 of the own vehicle 600 by acquiring the information detected by the peripheral vehicle 601 such as the vehicle in front. Is possible.
  • the own vehicle 600 complements the three-dimensional data of the occlusion area 604 and the area 606 outside the sensor detection range by using the information acquired by the peripheral vehicle 601.
  • 3D data in the autonomous operation of a vehicle or robot is self-position estimation, detection of surrounding conditions, or both.
  • self-position estimation three-dimensional data generated by the own vehicle 600 based on the sensor information of the own vehicle 600 is used.
  • the three-dimensional data acquired from the peripheral vehicle 601 is also used to detect the surrounding situation.
  • the peripheral vehicle 601 that transmits the three-dimensional data 607 to the own vehicle 600 may be determined according to the state of the own vehicle 600.
  • the peripheral vehicle 601 is a front-running vehicle when the own vehicle 600 goes straight, an oncoming vehicle when the own vehicle 600 turns right, and a rear vehicle when the own vehicle 600 reverses.
  • the driver of the own vehicle 600 may directly specify the peripheral vehicle 601 for transmitting the three-dimensional data 607 to the own vehicle 600.
  • the own vehicle 600 may search for a peripheral vehicle 601 that possesses three-dimensional data in an area that cannot be acquired by the own vehicle 600, which is included in the space in which the three-dimensional data 607 is desired to be acquired.
  • the area that cannot be acquired by the own vehicle 600 is an occlusion area 604, an area 606 outside the sensor detection range 602, and the like.
  • the own vehicle 600 may specify the occlusion area 604 based on the sensor information of the own vehicle 600. For example, the own vehicle 600 identifies an area within the sensor detection range 602 of the own vehicle 600 where three-dimensional data cannot be created as an occlusion area 604.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of three-dimensional data to be transmitted in this case.
  • the three-dimensional data 607 transmitted from the vehicle in front is, for example, a point cloud sparse world (SWLD). That is, the preceding vehicle creates WLD three-dimensional data (point cloud) from the information detected by the sensor of the preceding vehicle, and extracts data having a feature amount equal to or greater than the threshold value from the WLD three-dimensional data to SWLD. Create 3D data (point cloud) of. Then, the preceding vehicle transmits the created three-dimensional data of SWLD to the own vehicle 600.
  • SWLD point cloud sparse world
  • the own vehicle 600 receives the SWLD and merges the received SWLD with the point cloud created by the own vehicle 600.
  • the transmitted SWLD has information on absolute coordinates (the position of the SWLD in the coordinate system of the three-dimensional map).
  • the own vehicle 600 can realize the merge process by overwriting the point cloud generated by the own vehicle 600 based on the absolute coordinates.
  • the SWLD transmitted from the peripheral vehicle 601 is the SWLD of the area 606 outside the sensor detection range 602 of the own vehicle 600 and within the sensor detection range 605 of the peripheral vehicle 601 or the SWLD of the occlusion area 604 for the own vehicle 600. Both SWLDs may be used. Further, the SWLD to be transmitted may be a SWLD in a region of the above SWLDs used by the peripheral vehicle 601 to detect the peripheral situation.
  • the peripheral vehicle 601 may change the density of the point cloud to be transmitted according to the communicable time based on the speed difference between the own vehicle 600 and the peripheral vehicle 601. For example, when the speed difference is large and the communicable time is short, the peripheral vehicle 601 can reduce the density (data amount) of the point cloud by extracting three-dimensional points having a large feature amount from the SWLD. Good.
  • the detection of the surrounding situation is to determine the presence or absence of people, vehicles, equipment for road construction, etc., identify the type, and detect the position, moving direction, moving speed, and the like. ..
  • the own vehicle 600 may acquire the braking information of the peripheral vehicle 601 instead of the three-dimensional data 607 generated by the peripheral vehicle 601 or in addition to the three-dimensional data 607.
  • the braking information of the peripheral vehicle 601 is, for example, information indicating that the accelerator or brake of the peripheral vehicle 601 has been stepped on, or the degree thereof.
  • the three-dimensional space is subdivided into random access units in consideration of low-delay communication between vehicles.
  • the three-dimensional map or the like which is the map data downloaded from the server, the three-dimensional space is divided into large random access units as compared with the case of inter-vehicle communication.
  • Data in the area that tends to be an occlusion area is divided into fine random access units as low-delay data.
  • each vehicle Because the front is more important when driving at high speed, each vehicle creates a SWLD with a narrow viewing angle in small random access units when driving at high speed.
  • the preceding vehicle can reduce the transmission amount by removing the point cloud in that area. Good.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of a target space of three-dimensional data transmitted to a following vehicle or the like.
  • the vehicle 801 uses three-dimensional data such as a point cloud (point cloud) included in a rectangular parallelepiped space 802 having a width W, a height H, and a depth D at a distance L from the vehicle 801 in front of the vehicle 801 for a time of ⁇ t. At intervals, it is sent to the traffic monitoring cloud that monitors the road conditions or to the following vehicle.
  • a point cloud point cloud
  • the vehicle 801 changes the three-dimensional data included in the space 802 that has been transmitted in the past due to a vehicle or a person entering the space 802 from the outside, the three-dimensional data of the changed space Also send.
  • FIG. 9 shows an example in which the shape of the space 802 is a rectangular parallelepiped
  • the space 802 may include a space on the front road which is a blind spot from the following vehicle, and does not necessarily have to be a rectangular parallelepiped. ..
  • the distance L be set to a distance at which the following vehicle that has received the three-dimensional data can safely stop.
  • the width W is set to a value larger than at least the width of the lane in which the vehicle 801 is traveling. More preferably, the width W is set to a size that includes adjacent spaces such as left and right lanes or roadside zones.
  • the capacity of the three-dimensional data transmitted can be effectively reduced, and communication delay and cost can be reduced. it can.
  • FIG. 10 is a diagram showing a configuration of a three-dimensional map and a sensor information transmission / reception system according to the present embodiment.
  • the system includes a server 901 and client devices 902A and 902B.
  • client devices 902A and 902B are not particularly distinguished, they are also referred to as the client devices 902.
  • the client device 902 is, for example, an in-vehicle device mounted on a moving body such as a vehicle.
  • the server 901 is, for example, a traffic monitoring cloud or the like, and can communicate with a plurality of client devices 902.
  • the server 901 transmits a three-dimensional map composed of a point cloud to the client device 902.
  • the configuration of the three-dimensional map is not limited to the point cloud, and may represent other three-dimensional data such as a mesh structure.
  • the client device 902 transmits the sensor information acquired by the client device 902 to the server 901.
  • the sensor information includes, for example, at least one of LiDAR acquisition information, visible light image, infrared image, depth image, sensor position information, and speed information.
  • the data sent and received between the server 901 and the client device 902 may be compressed to reduce the data, or may remain uncompressed to maintain the accuracy of the data.
  • a three-dimensional compression method based on an octa-tree structure can be used for the point cloud.
  • a two-dimensional image compression method can be used for visible light images, infrared images, and depth images.
  • the two-dimensional image compression method is, for example, MPEG-4 AVC or HEVC standardized by MPEG.
  • the server 901 transmits the three-dimensional map managed by the server 901 to the client device 902 in response to the transmission request of the three-dimensional map from the client device 902.
  • the server 901 may transmit the three-dimensional map without waiting for the three-dimensional map transmission request from the client device 902.
  • the server 901 may broadcast a three-dimensional map to one or more client devices 902 in a predetermined space.
  • the server 901 may transmit a three-dimensional map suitable for the position of the client device 902 to the client device 902 that has received the transmission request once at regular intervals.
  • the server 901 may transmit the three-dimensional map to the client device 902 every time the three-dimensional map managed by the server 901 is updated.
  • the client device 902 issues a three-dimensional map transmission request to the server 901. For example, when the client device 902 wants to perform self-position estimation during traveling, the client device 902 transmits a transmission request for a three-dimensional map to the server 901.
  • the client device 902 may issue a three-dimensional map transmission request to the server 901.
  • the client device 902 may issue a transmission request for the three-dimensional map to the server 901.
  • the client device 902 may issue a three-dimensional map transmission request to the server 901.
  • the client device 902 may issue a three-dimensional map transmission request to the server 901 before a certain time when the client device 902 goes out. For example, when the client device 902 exists within a predetermined distance from the boundary of the space indicated by the three-dimensional map held by the client device 902, the client device 902 issues a three-dimensional map transmission request to the server 901. You may. If the movement route and movement speed of the client device 902 are known, the time when the client device 902 goes out is predicted from the space indicated by the three-dimensional map held by the client device 902. You may.
  • the client device 902 may issue a three-dimensional map transmission request to the server 901.
  • the client device 902 transmits the sensor information to the server 901 in response to the sensor information transmission request transmitted from the server 901.
  • the client device 902 may send the sensor information to the server 901 without waiting for the sensor information transmission request from the server 901. For example, once the client device 902 receives a request for transmitting sensor information from the server 901, the client device 902 may periodically transmit the sensor information to the server 901 for a certain period of time. Further, when the error at the time of alignment between the three-dimensional data created by the client device 902 based on the sensor information and the three-dimensional map obtained from the server 901 is equal to or more than a certain value, the client device 902 is located around the client device 902. It may be determined that the three-dimensional map may have changed, and that fact and the sensor information may be transmitted to the server 901.
  • the server 901 issues a sensor information transmission request to the client device 902.
  • the server 901 receives the position information of the client device 902 such as GPS from the client device 902.
  • the server 901 determines that the client device 902 is approaching a space with little information in the three-dimensional map managed by the server 901 based on the position information of the client device 902
  • the server 901 determines that the client device 902 is approaching a space with little information, and the client 901 generates a new three-dimensional map.
  • a request for transmitting sensor information is sent to the device 902.
  • the server 901 issues a sensor information transmission request when it wants to update the three-dimensional map, when it wants to check the road condition at the time of snowfall or disaster, when it wants to check the traffic jam situation, or when it wants to check the incident accident situation. May be good.
  • the client device 902 may set the data amount of the sensor information to be transmitted to the server 901 according to the communication state or the band at the time of receiving the transmission request of the sensor information received from the server 901.
  • Setting the amount of sensor information data to be transmitted to the server 901 means, for example, increasing or decreasing the data itself, or appropriately selecting a compression method.
  • FIG. 11 is a block diagram showing a configuration example of the client device 902.
  • the client device 902 receives a three-dimensional map composed of a point cloud or the like from the server 901, and estimates the self-position of the client device 902 from the three-dimensional data created based on the sensor information of the client device 902. Further, the client device 902 transmits the acquired sensor information to the server 901.
  • the client device 902 includes a data reception unit 1011, a communication unit 1012, a reception control unit 1013, a format conversion unit 1014, a plurality of sensors 1015, a three-dimensional data creation unit 1016, and a three-dimensional image processing unit 1017. It includes a three-dimensional data storage unit 1018, a format conversion unit 1019, a communication unit 1020, a transmission control unit 1021, and a data transmission unit 1022.
  • the data receiving unit 1011 receives the three-dimensional map 1031 from the server 901.
  • the three-dimensional map 1031 is data including a point cloud such as WLD or SWLD.
  • the three-dimensional map 1031 may include either compressed data or uncompressed data.
  • the communication unit 1012 communicates with the server 901 and transmits a data transmission request (for example, a three-dimensional map transmission request) or the like to the server 901.
  • a data transmission request for example, a three-dimensional map transmission request
  • the reception control unit 1013 exchanges information such as the corresponding format with the communication destination via the communication unit 1012, and establishes communication with the communication destination.
  • the format conversion unit 1014 generates the three-dimensional map 1032 by performing format conversion or the like on the three-dimensional map 1031 received by the data receiving unit 1011. Further, the format conversion unit 1014 performs decompression or decoding processing when the three-dimensional map 1031 is compressed or encoded. If the three-dimensional map 1031 is uncompressed data, the format conversion unit 1014 does not perform decompression or decoding processing.
  • the plurality of sensors 1015 are a group of sensors that acquire information outside the vehicle on which the client device 902 is mounted, such as a LiDAR, a visible light camera, an infrared camera, or a depth sensor, and generate sensor information 1033.
  • the sensor information 1033 is three-dimensional data such as a point cloud (point cloud data) when the sensor 1015 is a laser sensor such as LiDAR.
  • the number of sensors 1015 does not have to be plural.
  • the three-dimensional data creation unit 1016 creates three-dimensional data 1034 around the own vehicle based on the sensor information 1033. For example, the three-dimensional data creation unit 1016 creates point cloud data with color information around the own vehicle by using the information acquired by LiDAR and the visible light image obtained by the visible light camera.
  • the three-dimensional image processing unit 1017 performs self-position estimation processing and the like of the own vehicle by using the received three-dimensional map 1032 such as a point cloud and the three-dimensional data 1034 around the own vehicle generated from the sensor information 1033. ..
  • the three-dimensional image processing unit 1017 creates three-dimensional data 1035 around the own vehicle by synthesizing the three-dimensional map 1032 and the three-dimensional data 1034, and estimates the self-position using the created three-dimensional data 1035. Processing may be performed.
  • the three-dimensional data storage unit 1018 stores the three-dimensional map 1032, the three-dimensional data 1034, the three-dimensional data 1035, and the like.
  • the format conversion unit 1019 generates the sensor information 1037 by converting the sensor information 1033 into a format supported by the receiving side.
  • the format conversion unit 1019 may reduce the amount of data by compressing or encoding the sensor information 1037. Further, the format conversion unit 1019 may omit the process when it is not necessary to perform the format conversion. Further, the format conversion unit 1019 may control the amount of data to be transmitted according to the designation of the transmission range.
  • the communication unit 1020 communicates with the server 901 and receives a data transmission request (sensor information transmission request) and the like from the server 901.
  • the transmission control unit 1021 exchanges information such as compatible formats with the communication destination via the communication unit 1020 to establish communication.
  • the data transmission unit 1022 transmits the sensor information 1037 to the server 901.
  • the sensor information 1037 includes a plurality of sensors such as information acquired by LiDAR, a brightness image acquired by a visible light camera, an infrared image acquired by an infrared camera, a depth image acquired by a depth sensor, sensor position information, and speed information. Includes information acquired by 1015.
  • FIG. 12 is a block diagram showing a configuration example of the server 901.
  • the server 901 receives the sensor information transmitted from the client device 902, and creates three-dimensional data based on the received sensor information.
  • the server 901 updates the three-dimensional map managed by the server 901 by using the created three-dimensional data. Further, the server 901 transmits the updated three-dimensional map to the client device 902 in response to the transmission request of the three-dimensional map from the client device 902.
  • the server 901 includes a data reception unit 1111, a communication unit 1112, a reception control unit 1113, a format conversion unit 1114, a three-dimensional data creation unit 1116, a three-dimensional data synthesis unit 1117, and a three-dimensional data storage unit 1118. , A format conversion unit 1119, a communication unit 1120, a transmission control unit 1121, and a data transmission unit 1122.
  • the data receiving unit 1111 receives the sensor information 1037 from the client device 902.
  • the sensor information 1037 includes, for example, information acquired by LiDAR, a brightness image acquired by a visible light camera, an infrared image acquired by an infrared camera, a depth image acquired by a depth sensor, sensor position information, speed information, and the like.
  • the communication unit 1112 communicates with the client device 902 and transmits a data transmission request (for example, a sensor information transmission request) or the like to the client device 902.
  • a data transmission request for example, a sensor information transmission request
  • the reception control unit 1113 exchanges information such as the corresponding format with the communication destination via the communication unit 1112 to establish communication.
  • the format conversion unit 1114 When the received sensor information 1037 is compressed or encoded, the format conversion unit 1114 generates the sensor information 1132 by performing decompression or decoding processing. If the sensor information 1037 is uncompressed data, the format conversion unit 1114 does not perform decompression or decoding processing.
  • the three-dimensional data creation unit 1116 creates three-dimensional data 1134 around the client device 902 based on the sensor information 1132. For example, the three-dimensional data creation unit 1116 creates point cloud data with color information around the client device 902 using the information acquired by LiDAR and the visible light image obtained by the visible light camera.
  • the 3D data synthesis unit 1117 updates the 3D map 1135 by synthesizing the 3D data 1134 created based on the sensor information 1132 with the 3D map 1135 managed by the server 901.
  • the three-dimensional data storage unit 1118 stores the three-dimensional map 1135 and the like.
  • the format conversion unit 1119 generates the 3D map 1031 by converting the 3D map 1135 into a format supported by the receiving side.
  • the format conversion unit 1119 may reduce the amount of data by compressing or encoding the three-dimensional map 1135. Further, the format conversion unit 1119 may omit the process when it is not necessary to perform the format conversion. Further, the format conversion unit 1119 may control the amount of data to be transmitted according to the designation of the transmission range.
  • the communication unit 1120 communicates with the client device 902 and receives a data transmission request (three-dimensional map transmission request) or the like from the client device 902.
  • the transmission control unit 1121 exchanges information such as the corresponding format with the communication destination via the communication unit 1120 to establish communication.
  • the data transmission unit 1122 transmits the three-dimensional map 1031 to the client device 902.
  • the three-dimensional map 1031 is data including a point cloud such as WLD or SWLD.
  • the three-dimensional map 1031 may include either compressed data or uncompressed data.
  • FIG. 13 is a flowchart showing an operation when the client device 902 acquires a three-dimensional map.
  • the client device 902 requests the server 901 to transmit a three-dimensional map (point cloud, etc.) (S1001). At this time, the client device 902 may request the server 901 to transmit a three-dimensional map related to the position information by transmitting the position information of the client device 902 obtained by GPS or the like together.
  • a three-dimensional map point cloud, etc.
  • the client device 902 receives the three-dimensional map from the server 901 (S1002). If the received 3D map is compressed data, the client device 902 decodes the received 3D map to generate an uncompressed 3D map (S1003).
  • the client device 902 creates three-dimensional data 1034 around the client device 902 from the sensor information 1033 obtained by the plurality of sensors 1015 (S1004).
  • the client device 902 estimates the self-position of the client device 902 using the three-dimensional map 1032 received from the server 901 and the three-dimensional data 1034 created from the sensor information 1033 (S1005).
  • FIG. 14 is a flowchart showing an operation at the time of transmission of sensor information by the client device 902.
  • the client device 902 receives the sensor information transmission request from the server 901 (S1011).
  • the client device 902 transmits the sensor information 1037 to the server 901 (S1012).
  • the sensor information 1033 includes a plurality of information obtained by the plurality of sensors 1015
  • the client device 902 may generate the sensor information 1037 by compressing each information by a compression method suitable for each information. Good.
  • FIG. 15 is a flowchart showing an operation when the server 901 acquires sensor information.
  • the server 901 requests the client device 902 to transmit the sensor information (S1021).
  • the server 901 receives the sensor information 1037 transmitted from the client device 902 in response to the request (S1022).
  • the server 901 creates three-dimensional data 1134 using the received sensor information 1037 (S1023).
  • the server 901 reflects the created three-dimensional data 1134 on the three-dimensional map 1135 (S1024).
  • FIG. 16 is a flowchart showing the operation when the server 901 transmits the three-dimensional map.
  • the server 901 receives a three-dimensional map transmission request from the client device 902 (S1031).
  • the server 901 that has received the three-dimensional map transmission request transmits the three-dimensional map 1031 to the client device 902 (S1032).
  • the server 901 may extract a three-dimensional map in the vicinity thereof according to the position information of the client device 902 and transmit the extracted three-dimensional map.
  • the server 901 may compress the three-dimensional map composed of the point cloud by using, for example, a compression method based on an octa-tree structure, and transmit the compressed three-dimensional map.
  • the server 901 creates three-dimensional data 1134 near the position of the client device 902 using the sensor information 1037 received from the client device 902. Next, the server 901 calculates the difference between the three-dimensional data 1134 and the three-dimensional map 1135 by matching the created three-dimensional data 1134 with the three-dimensional map 1135 of the same area managed by the server 901. .. When the difference is equal to or greater than a predetermined threshold value, the server 901 determines that some abnormality has occurred in the vicinity of the client device 902. For example, when land subsidence occurs due to a natural disaster such as an earthquake, a large difference occurs between the 3D map 1135 managed by the server 901 and the 3D data 1134 created based on the sensor information 1037. Can be considered.
  • the sensor information 1037 may include information indicating at least one of the sensor type, the sensor performance, and the sensor model number. Further, a class ID or the like corresponding to the performance of the sensor may be added to the sensor information 1037. For example, when the sensor information 1037 is the information acquired by LiDAR, the sensor capable of acquiring information with an accuracy of several mm is class 1, the sensor capable of acquiring information with an accuracy of several cm is class 2, and the sensor is united with several meters. As in class 3, it is conceivable to assign an identifier to the performance of the sensor that can acquire information with accuracy. Further, the server 901 may estimate the performance information of the sensor and the like from the model number of the client device 902.
  • the server 901 may determine the sensor spec information from the vehicle model of the vehicle. In this case, the server 901 may acquire the vehicle type information of the vehicle in advance, or the sensor information may include the information. Further, the server 901 may switch the degree of correction for the three-dimensional data 1134 created by using the sensor information 1037 by using the acquired sensor information 1037. For example, if the sensor performance is high accuracy (class 1), the server 901 does not make corrections to the 3D data 1134. When the sensor performance is low accuracy (class 3), the server 901 applies a correction to the three-dimensional data 1134 according to the accuracy of the sensor. For example, in the server 901, the lower the accuracy of the sensor, the stronger the degree (strength) of the correction.
  • the server 901 may simultaneously issue a transmission request for sensor information to a plurality of client devices 902 in a certain space.
  • the server 901 receives a plurality of sensor information from the plurality of client devices 902, it is not necessary to use all the sensor information for creating the three-dimensional data 1134.
  • the sensor to be used depends on the performance of the sensor. Information may be selected.
  • the server 901 selects highly accurate sensor information (class 1) from a plurality of received sensor information, and creates 3D data 1134 using the selected sensor information. You may.
  • the server 901 is not limited to a server such as a traffic monitoring cloud, and may be another client device (vehicle-mounted).
  • FIG. 17 is a diagram showing a system configuration in this case.
  • the client device 902C issues a sensor information transmission request to the nearby client device 902A, and acquires the sensor information from the client device 902A. Then, the client device 902C creates three-dimensional data using the acquired sensor information of the client device 902A, and updates the three-dimensional map of the client device 902C. As a result, the client device 902C can generate a three-dimensional map of the space that can be acquired from the client device 902A by utilizing the performance of the client device 902C. For example, it is considered that such a case occurs when the performance of the client device 902C is high.
  • the client device 902A that provided the sensor information is given the right to acquire the highly accurate three-dimensional map generated by the client device 902C.
  • the client device 902A receives a highly accurate 3D map from the client device 902C in accordance with its rights.
  • the client device 902C may issue a request for transmitting sensor information to a plurality of nearby client devices 902 (client device 902A and client device 902B).
  • client device 902A and client device 902B client devices 902
  • the client device 902C can create three-dimensional data using the sensor information obtained by this high-performance sensor.
  • FIG. 18 is a block diagram showing the functional configurations of the server 901 and the client device 902.
  • the server 901 includes, for example, a three-dimensional map compression / decoding processing unit 1201 that compresses and decodes a three-dimensional map, and a sensor information compression / decoding processing unit 1202 that compresses and decodes sensor information.
  • the client device 902 includes a three-dimensional map decoding processing unit 1211 and a sensor information compression processing unit 1212.
  • the three-dimensional map decoding processing unit 1211 receives the encoded data of the compressed three-dimensional map, decodes the encoded data, and acquires the three-dimensional map.
  • the sensor information compression processing unit 1212 compresses the sensor information itself instead of the three-dimensional data created from the acquired sensor information, and transmits the compressed sensor information encoded data to the server 901.
  • the client device 902 may internally hold a processing unit (device or LSI) that performs a process of decoding a three-dimensional map (point cloud, etc.), and the three-dimensional data of the three-dimensional map (point cloud, etc.). It is not necessary to hold a processing unit that performs processing for compressing. As a result, the cost and power consumption of the client device 902 can be suppressed.
  • the client device 902 is mounted on the moving body, and is obtained from the sensor information 1033 indicating the surrounding condition of the moving body, which is obtained by the sensor 1015 mounted on the moving body. Create peripheral three-dimensional data 1034.
  • the client device 902 estimates the self-position of the moving body using the created three-dimensional data 1034.
  • the client device 902 transmits the acquired sensor information 1033 to the server 901 or another mobile body 902.
  • the client device 902 transmits the sensor information 1033 to the server 901 and the like.
  • the amount of transmitted data can be reduced as compared with the case of transmitting three-dimensional data.
  • the processing amount of the client device 902 can be reduced. Therefore, the client device 902 can reduce the amount of data to be transmitted or simplify the configuration of the device.
  • the client device 902 further transmits a three-dimensional map transmission request to the server 901, and receives the three-dimensional map 1031 from the server 901. In estimating the self-position, the client device 902 estimates the self-position using the three-dimensional data 1034 and the three-dimensional map 1032.
  • the sensor information 1033 includes at least one of the information obtained by the laser sensor, the luminance image, the infrared image, the depth image, the position information of the sensor, and the speed information of the sensor.
  • the sensor information 1033 includes information indicating the performance of the sensor.
  • the client device 902 encodes or compresses the sensor information 1033, and in transmitting the sensor information, transmits the encoded or compressed sensor information 1037 to the server 901 or another moving body 902. According to this, the client device 902 can reduce the amount of data to be transmitted.
  • the client device 902 includes a processor and a memory, and the processor uses the memory to perform the above processing.
  • the server 901 can communicate with the client device 902 mounted on the mobile body, and the sensor information 1037 indicating the surrounding situation of the mobile body obtained by the sensor 1015 mounted on the mobile body is obtained. Is received from the client device 902. The server 901 creates three-dimensional data 1134 around the moving body from the received sensor information 1037.
  • the server 901 creates the three-dimensional data 1134 using the sensor information 1037 transmitted from the client device 902. As a result, there is a possibility that the amount of data to be transmitted can be reduced as compared with the case where the client device 902 transmits three-dimensional data. Further, since it is not necessary for the client device 902 to perform processing such as compression or coding of three-dimensional data, the processing amount of the client device 902 can be reduced. Therefore, the server 901 can reduce the amount of data to be transmitted or simplify the configuration of the device.
  • the server 901 further transmits a transmission request for sensor information to the client device 902.
  • the server 901 updates the three-dimensional map 1135 using the created three-dimensional data 1134, and sends the three-dimensional map 1135 to the client device 902 in response to the transmission request of the three-dimensional map 1135 from the client device 902. Send.
  • the sensor information 1037 includes at least one of the information obtained by the laser sensor, the luminance image, the infrared image, the depth image, the position information of the sensor, and the speed information of the sensor.
  • the sensor information 1037 includes information indicating the performance of the sensor.
  • the server 901 further corrects the three-dimensional data according to the performance of the sensor. According to this, the three-dimensional data creation method can improve the quality of the three-dimensional data.
  • the server 901 receives a plurality of sensor information 1037 from the plurality of client devices 902, and based on a plurality of information indicating the performance of the sensor included in the plurality of sensor information 1037, the server 901 receives three-dimensional data 1134.
  • the sensor information 1037 used for creating the above is selected. According to this, the server 901 can improve the quality of the three-dimensional data 1134.
  • the server 901 decodes or decompresses the received sensor information 1037, and creates three-dimensional data 1134 from the decoded or decompressed sensor information 1132. According to this, the server 901 can reduce the amount of data to be transmitted.
  • the server 901 includes a processor and a memory, and the processor uses the memory to perform the above processing.
  • FIG. 19 is a diagram showing a configuration of a system according to the present embodiment.
  • the system shown in FIG. 19 includes a server 2001, a client device 2002A, and a client device 2002B.
  • the client device 2002A and the client device 2002B are mounted on a moving body such as a vehicle, and transmit sensor information to the server 2001.
  • the server 2001 transmits a three-dimensional map (point cloud) to the client device 2002A and the client device 2002B.
  • the client device 2002A includes a sensor information acquisition unit 2011, a storage unit 2012, and a data transmission availability determination unit 2013.
  • the configuration of the client device 2002B is also the same. Further, in the following, when the client device 2002A and the client device 2002B are not particularly distinguished, they are also described as the client device 2002.
  • FIG. 20 is a flowchart showing the operation of the client device 2002 according to the present embodiment.
  • the sensor information acquisition unit 2011 acquires various sensor information using a sensor (sensor group) mounted on the moving body. That is, the sensor information acquisition unit 2011 acquires sensor information indicating the surrounding condition of the moving body, which is obtained by the sensor (sensor group) mounted on the moving body. Further, the sensor information acquisition unit 2011 stores the acquired sensor information in the storage unit 2012.
  • This sensor information includes at least one of LiDAR acquisition information, visible light image, infrared image and depth image. Further, the sensor information may include at least one of sensor position information, speed information, acquisition time information, and acquisition location information.
  • the sensor position information indicates the position of the sensor from which the sensor information has been acquired.
  • the velocity information indicates the velocity of the moving object when the sensor acquires the sensor information.
  • the acquisition time information indicates the time when the sensor information is acquired by the sensor.
  • the acquisition location information indicates the position of the moving body or the sensor when the sensor information is acquired by the sensor.
  • the data transmission availability determination unit 2013 determines whether the mobile body (client device 2002) exists in an environment in which sensor information can be transmitted to the server 2001 (S2002). For example, the data transmission availability determination unit 2013 may specify the location and time of the client device 2002 by using information such as GPS, and determine whether or not the data can be transmitted. In addition, the data transmission availability determination unit 2013 may determine whether or not data can be transmitted depending on whether or not it can be connected to a specific access point.
  • the client device 2002 determines that the moving body exists in an environment in which the sensor information can be transmitted to the server 2001 (Yes in S2002), the client device 2002 transmits the sensor information to the server 2001 (S2003). That is, when the client device 2002 is in a situation where the sensor information can be transmitted to the server 2001, the client device 2002 transmits the held sensor information to the server 2001.
  • a millimeter-wave access point capable of high-speed communication is installed at an intersection or the like.
  • the sensor information held by the client device 2002 is transmitted to the server 2001 at high speed by using millimeter wave communication.
  • the client device 2002 deletes the sensor information transmitted to the server 2001 from the storage unit 2012 (S2004).
  • the client device 2002 may delete the sensor information when the sensor information not transmitted to the server 2001 satisfies a predetermined condition.
  • the client device 2002 may delete the sensor information from the storage unit 2012 when the acquisition time of the sensor information to be held is older than a certain time before the current time. That is, the client device 2002 may delete the sensor information from the storage unit 2012 when the difference between the time when the sensor information is acquired by the sensor and the current time exceeds a predetermined time. Further, the client device 2002 may delete the sensor information from the storage unit 2012 when the acquisition location of the sensor information to be held is more than a certain distance from the current position.
  • the sensor information May be deleted from the storage unit 2012.
  • the capacity of the storage unit 2012 of the client device 2002 can be suppressed.
  • the client device 2002 performs the processing after step S2001 again. Further, when the acquisition of the sensor information by the client device 2002 is completed (Yes in S2005), the client device 2002 ends the process.
  • the client device 2002 may select the sensor information to be transmitted to the server 2001 according to the communication status. For example, when high-speed communication is possible, the client device 2002 preferentially transmits sensor information (for example, LiDAR acquisition information) having a large size held in the storage unit 2012. Further, when high-speed communication is difficult, the client device 2002 transmits sensor information (for example, a visible light image) having a small size and a high priority held in the storage unit 2012. As a result, the client device 2002 can efficiently transmit the sensor information held in the storage unit 2012 to the server 2001 according to the network conditions.
  • sensor information for example, LiDAR acquisition information
  • sensor information for example, a visible light image
  • the client device 2002 may acquire the time information indicating the current time and the location information indicating the current location from the server 2001. Further, the client device 2002 may determine the acquisition time and acquisition location of the sensor information based on the acquired time information and location information. That is, the client device 2002 may acquire the time information from the server 2001 and generate the acquisition time information using the acquired time information. Further, the client device 2002 may acquire the location information from the server 2001 and generate the acquisition location information using the acquired location information.
  • the server 2001 and the client device 2002 synchronize the time by using a mechanism such as NTP (Network Time Protocol) or PTP (Precision Time Protocol).
  • NTP Network Time Protocol
  • PTP Precision Time Protocol
  • the client device 2002 can acquire accurate time information.
  • the server 2001 can handle the sensor information indicating the synchronized time.
  • the time synchronization mechanism may be any method other than NTP or PTP.
  • GPS information may be used as the time information and location information.
  • the server 2001 may acquire sensor information from a plurality of client devices 2002 by designating a time or place. For example, in the event of an accident, the server 2001 broadcasts a sensor information transmission request to a plurality of client devices 2002 by designating the time and place of the accident in order to search for a client in the vicinity thereof. Then, the client device 2002 having the sensor information of the corresponding time and place transmits the sensor information to the server 2001. That is, the client device 2002 receives the sensor information transmission request including the designated information for designating the place and time from the server 2001. The client device 2002 determines that the storage unit 2012 stores the sensor information obtained at the place and time indicated by the designated information, and that the moving body exists in an environment in which the sensor information can be transmitted to the server 2001.
  • the sensor information obtained at the place and time indicated by the designated information is transmitted to the server 2001.
  • the server 2001 can acquire sensor information related to the occurrence of an accident from a plurality of client devices 2002 and use it for accident analysis and the like.
  • the client device 2002 may refuse to transmit the sensor information when it receives the sensor information transmission request from the server 2001. Further, the client device 2002 may set in advance which sensor information among the plurality of sensor information can be transmitted. Alternatively, the server 2001 may inquire of the client device 2002 whether or not the sensor information can be transmitted each time.
  • points may be given to the client device 2002 that has transmitted the sensor information to the server 2001. This point can be used for payment of, for example, gasoline purchase cost, EV (Electric Vehicle) charging cost, highway toll, or rental car cost.
  • the server 2001 may delete the information for identifying the client device 2002, which is the source of the sensor information, after acquiring the sensor information. For example, this information is information such as the network address of the client device 2002.
  • the sensor information can be anonymized, so that the user of the client device 2002 can safely transmit the sensor information from the client device 2002 to the server 2001.
  • the server 2001 may be composed of a plurality of servers. For example, by sharing sensor information among a plurality of servers, even if one server fails, another server can communicate with the client device 2002. As a result, it is possible to avoid stopping the service due to a server failure.
  • the designated location specified in the sensor information transmission request indicates the position where the accident occurred, and may differ from the position of the client device 2002 at the designated time specified in the sensor information transmission request. Therefore, the server 2001 can request the client device 2002 existing in the range to acquire information by designating a range such as within XXm around the designated place. Similarly, with respect to the designated time, the server 2001 may specify a range such as within N seconds before and after a certain time. As a result, the server 2001 can acquire the sensor information from the client device 2002 that exists at "time: t-N to t + N, location: within XXm from the absolute position S". When transmitting three-dimensional data such as LiDAR, the client device 2002 may transmit the data generated immediately after the time t.
  • three-dimensional data such as LiDAR
  • the server 2001 may separately specify, as the designated location, the information indicating the location of the client device 2002 for which the sensor information is to be acquired and the location where the sensor information is desired. For example, the server 2001 specifies that the sensor information including at least the range from the absolute position S to YYm is acquired from the client device 2002 existing within XXm from the absolute position S.
  • the client device 2002 selects the 3D data of one or more randomly accessible units so as to include at least the sensor information in the specified range.
  • the client device 2002 may transmit a plurality of time-consecutive image data including at least a frame immediately before or after the time t.
  • the client device 2002 uses a network to be used according to the priority notified from the server 2001. You may choose. Alternatively, the client device 2002 itself may select a network that can secure an appropriate bandwidth based on the size of the transmitted data. Alternatively, the client device 2002 may select a network to be used based on the cost for data transmission and the like. Further, the transmission request from the server 2001 may include information indicating a transmission deadline, such as transmission when the client device 2002 can start transmission by time T. The server 2001 may issue a transmission request again if sufficient sensor information cannot be acquired within the deadline.
  • a transmission deadline such as transmission when the client device 2002 can start transmission by time T.
  • the sensor information may include header information indicating the characteristics of the sensor data together with the compressed or uncompressed sensor data.
  • the client device 2002 may transmit the header information to the server 2001 via a physical network or communication protocol different from the sensor data. For example, the client device 2002 transmits the header information to the server 2001 prior to the transmission of the sensor data.
  • the server 2001 determines whether or not to acquire the sensor data of the client device 2002 based on the analysis result of the header information.
  • the header information may include information indicating the point cloud acquisition density, elevation angle, or frame rate of LiDAR, or the resolution, SN ratio, or frame rate of the visible light image. As a result, the server 2001 can acquire the sensor information from the client device 2002 having the sensor data of the determined quality.
  • the client device 2002 is mounted on the moving body, acquires the sensor information indicating the surrounding situation of the moving body obtained by the sensor mounted on the moving body, and stores the sensor information in the storage unit 2012. ..
  • the client device 2002 determines whether the moving body exists in an environment capable of transmitting sensor information to the server 2001, and if it determines that the moving body exists in an environment capable of transmitting sensor information to the server, the client device 2002 transmits the sensor information to the server 2001. Send to.
  • the client device 2002 further creates three-dimensional data around the moving body from the sensor information, and estimates the self-position of the moving body using the created three-dimensional data.
  • the client device 2002 further transmits a three-dimensional map transmission request to the server 2001, and receives the three-dimensional map from the server 2001.
  • the client device 2002 estimates the self-position by using the three-dimensional data and the three-dimensional map.
  • processing by the client device 2002 may be realized as an information transmission method in the client device 2002.
  • the client device 2002 includes a processor and a memory, and the processor may perform the above processing using the memory.
  • FIG. 21 is a diagram showing a configuration of a sensor information collection system according to the present embodiment.
  • the sensor information collection system according to the present embodiment includes terminal 2021A, terminal 2021B, communication device 2022A, communication device 2022B, network 2023, data collection server 2024, and map server 2025. , The client device 2026 and the like.
  • terminal 2021A and the terminal 2021B are not particularly distinguished, they are also described as the terminal 2021.
  • the communication device 2022A and the communication device 2022B are not particularly distinguished, they are also described as the communication device 2022.
  • the data collection server 2024 collects data such as sensor data obtained by the sensor included in the terminal 2021 as position-related data associated with the position in the three-dimensional space.
  • the sensor data is, for example, data acquired by using a sensor included in the terminal 2021 such as a state around the terminal 2021 or an internal state of the terminal 2021.
  • the terminal 2021 sends sensor data collected from one or more sensor devices at a position capable of directly communicating with the terminal 2021 or relaying one or a plurality of relay devices by the same communication method to the data collection server 2024. Send.
  • the data included in the position-related data may include, for example, information indicating the operation status of the terminal itself or the device included in the terminal, the operation log, the usage status of the service, and the like. Further, the data included in the position-related data may include information in which the identifier of the terminal 2021 is associated with the position or movement route of the terminal 2021.
  • the position-indicating information included in the position-related data is associated with the position-indicating information in three-dimensional data such as three-dimensional map data.
  • the details of the information indicating the position will be described later.
  • the position-related data includes the above-mentioned time information and the attributes of the data included in the position-related data, or information indicating the type of sensor (for example, model number) that generated the data, in addition to the position information which is the information indicating the position. It may contain at least one of.
  • the position information and the time information may be stored in the header area of the position-related data or the header area of the frame for storing the position-related data. Further, the position information and the time information may be transmitted and / or stored separately from the position-related data as metadata associated with the position-related data.
  • the map server 2025 is connected to the network 2023, for example, and transmits three-dimensional data such as three-dimensional map data in response to a request from another device such as the terminal 2021. Further, as described in each of the above-described embodiments, the map server 2025 may have a function of updating the three-dimensional data by using the sensor information transmitted from the terminal 2021.
  • the data collection server 2024 is connected to the network 2023, for example, collects position-related data from another device such as the terminal 2021, and stores the collected position-related data in a storage device inside or in another server. Further, the data collection server 2024 transmits the collected position-related data or the metadata of the three-dimensional map data generated based on the position-related data to the terminal 2021 in response to the request from the terminal 2021.
  • Network 2023 is a communication network such as the Internet.
  • the terminal 2021 is connected to the network 2023 via the communication device 2022.
  • the communication device 2022 communicates with the terminal 2021 while switching between one communication method or a plurality of communication methods.
  • the communication device 2022 is, for example, (1) a base station such as LTE (Long Term Evolution), (2) an access point (AP) such as WiFi or millimeter wave communication, and (3) LPWA such as SIGFOX, LoRaWAN or Wi-SUN. (Low Power Wide Area)
  • a communication satellite that communicates using a Gateway of Network or (4) a satellite communication method such as DVB-S2.
  • the base station may communicate with the terminal 2021 by a method classified into LPWA such as NB-IoT (Narrow Band-IoT) or LTE-M, or may switch between these methods and the terminal 2021. Communication may be performed.
  • LPWA Low Band-IoT
  • LTE-M Long Term Evolution
  • Communication may be performed.
  • the terminal 2021 has a function of communicating with a communication device 2022 that uses two types of communication methods, and a communication device that uses any of these communication methods, or is a plurality of these communication methods and a direct communication partner.
  • a communication device 2022 that uses two types of communication methods
  • a communication device that uses any of these communication methods, or is a plurality of these communication methods and a direct communication partner.
  • An example is given in which communication is performed with the map server 2025 or the data collection server 2024 while switching 2022, but the configuration of the sensor information collection system and the terminal 2021 is not limited to this.
  • the terminal 2021 may not have a communication function in a plurality of communication methods, but may have a function of communicating in any one communication method.
  • the terminal 2021 may support three or more communication methods. Further, the corresponding communication method may be different for each terminal 2021.
  • the terminal 2021 includes, for example, the configuration of the client device 902 shown in FIG.
  • the terminal 2021 estimates the position such as its own position using the received three-dimensional data. Further, the terminal 2021 generates position-related data by associating the sensor data acquired from the sensor with the position information obtained by the position estimation process.
  • the position information added to the position-related data indicates, for example, the position in the coordinate system used in the three-dimensional data.
  • the position information is a coordinate value represented by a value of latitude and longitude.
  • the terminal 2021 may include the coordinate value as well as the information indicating the coordinate system that is the reference of the coordinate value and the three-dimensional data used for the position estimation in the position information.
  • the coordinate values may include altitude information.
  • the position information may be associated with a unit of data or a unit of space that can be used for encoding the above-mentioned three-dimensional data.
  • This unit is, for example, WLD, GOS, SPC, VLM, VXL, or the like.
  • the position information is represented by an identifier for specifying a data unit such as an SPC corresponding to the position-related data.
  • the position information is information indicating three-dimensional data in which the three-dimensional space including the data unit such as SPC is encoded, or details in the SPC. It may include information indicating a different position.
  • the information indicating the three-dimensional data is, for example, a file name of the three-dimensional data.
  • the system generates the position-related data associated with the position information based on the position estimation using the three-dimensional data, so that the self-position of the client device (terminal 2021) acquired by GPS can be used. It is possible to add position information to the sensor information with higher accuracy than when the based position information is added to the sensor information. As a result, even when the position-related data is used by another device in another service, the position corresponding to the position-related data can be more accurately specified in the real space by performing the position estimation based on the same three-dimensional data. There is a possibility that it can be done.
  • the data transmitted from the terminal 2021 is position-related data
  • the data transmitted from the terminal 2021 may be data not associated with the position information.
  • the transmission / reception of the three-dimensional data or the sensor data described in the other embodiment may be performed via the network 2023 described in the present embodiment.
  • the position information added to the position-related data may be information indicating a position relative to a feature point in the three-dimensional data.
  • the feature point that serves as a reference for the position information is, for example, a feature point encoded as SWLD and notified to the terminal 2021 as three-dimensional data.
  • the information indicating the relative position with respect to the feature point is represented by, for example, a vector from the feature point to the point indicated by the position information, and may be information indicating the direction and distance from the feature point to the point indicated by the position information.
  • the information indicating the relative position with respect to the feature point may be information indicating the amount of displacement of each of the X-axis, Y-axis, and Z-axis from the feature point to the point indicated by the position information.
  • the information indicating the relative position with respect to the feature point may be information indicating the distance from each of the three or more feature points to the point indicated by the position information.
  • the relative position may not be the relative position of the point indicated by the position information expressed with respect to each feature point, but may be the relative position of each feature point expressed with reference to the point indicated by the position information.
  • An example of position information based on a position relative to a feature point includes information for specifying a reference feature point and information indicating the relative position of the point indicated by the position information with respect to the feature point.
  • the information indicating the relative position with respect to the feature point includes the coordinate axes used for deriving the relative position and the information indicating the type of the three-dimensional data. Alternatively, it may include information indicating the magnitude (scale, etc.) of the value of the information indicating the relative position per unit amount.
  • the position information may include information indicating a relative position with respect to each feature point for a plurality of feature points.
  • the terminal 2021 that tries to specify the position indicated by the position information in the real space has the position information from the position of the feature point estimated from the sensor data for each feature point.
  • the candidate points of the positions indicated by may be calculated, and the points obtained by averaging the calculated plurality of candidate points may be determined to be the points indicated by the position information. According to this configuration, the influence of an error when estimating the position of a feature point from the sensor data can be reduced, so that the estimation accuracy of the point indicated by the position information in the real space can be improved.
  • the position information includes information indicating a position relative to a plurality of feature points, even if there is a feature point that cannot be detected due to restrictions such as the type or performance of the sensor included in the terminal 2021, any of the plurality of feature points. If even one of them can be detected, the value of the point indicated by the position information can be estimated.
  • a point that can be identified from the sensor data can be used.
  • the points that can be identified from the sensor data are, for example, points within a region or points that satisfy predetermined conditions for feature point detection, such as the above-mentioned three-dimensional feature amount or feature amount of visible light data being equal to or greater than a threshold value.
  • markers installed in the real space may be used as feature points.
  • the marker may be detected and its position can be specified from the data acquired by using a sensor such as LiDER or a camera.
  • the marker is represented by a change in color or brightness value (reflectance), or a three-dimensional shape (unevenness, etc.).
  • a coordinate value indicating the position of the marker, a two-dimensional code or a bar code generated from the identifier of the marker, or the like may be used.
  • a light source that transmits an optical signal may be used as a marker.
  • a light source of an optical signal When a light source of an optical signal is used as a marker, not only information for acquiring a position such as a coordinate value or an identifier but also other data may be transmitted by the optical signal.
  • the optical signal connects to the wireless communication device with the content of the service according to the position of the marker, the address such as url for acquiring the content, or the identifier of the wireless communication device for receiving the provision of the service. It may include information indicating a wireless communication method for the purpose.
  • the terminal 2021 grasps the correspondence relationship of feature points between different data by using, for example, an identifier commonly used between data, or information or a table indicating the correspondence relationship of feature points between data. Further, when there is no information indicating the correspondence between the feature points, the terminal 2021 is the feature at the closest distance when the coordinates of the feature points in one three-dimensional data are converted to the positions in the other three-dimensional data space. A point may be determined to be a corresponding feature point.
  • the position information based on the relative position described above is used, even between terminals 2021 or services that use different 3D data, they are included in each 3D data or associated with each 3D data.
  • the position indicated by the position information can be specified or estimated based on a common feature point. As a result, it becomes possible to identify or estimate the same position with higher accuracy between terminals 2021 or services that use different three-dimensional data.
  • the data collection server 2024 may transfer the received position-related data to another data server.
  • the data collection server 2024 determines to which data server the received position-related data is to be transferred, and transfers the position-related data to the data server determined as the transfer destination.
  • the data collection server 2024 determines the transfer destination based on, for example, the determination rule of the transfer destination server preset in the data collection server 2024.
  • the determination rule of the transfer destination server is set, for example, in a transfer destination table in which the identifier associated with each terminal 2021 and the data server of the transfer destination are associated with each other.
  • the terminal 2021 adds an identifier associated with the terminal 2021 to the position-related data to be transmitted and transmits the data to the data collection server 2024.
  • the data collection server 2024 specifies the data server of the transfer destination corresponding to the identifier attached to the position-related data based on the determination rule of the transfer destination server using the transfer destination table or the like, and the position-related data is specified. Send to the data server. Further, the determination rule of the transfer destination server may be specified by the determination condition using the time or place where the position-related data is acquired.
  • the identifier associated with the transmission source terminal 2021 described above is, for example, an identifier unique to each terminal 2021, or an identifier indicating a group to which the terminal 2021 belongs.
  • the transfer destination table does not have to be a direct association between the identifier associated with the source terminal and the transfer destination data server.
  • the data collection server 2024 holds a management table that stores tag information assigned to each terminal 2021 and a transfer destination table that associates the tag information with the transfer destination data server.
  • the data collection server 2024 may determine the data server of the transfer destination based on the tag information by using the management table and the transfer destination table.
  • the tag information is, for example, control information for management or control information for service provision given to the type, model number, owner, group to which the terminal 2021 corresponds to the identifier, or other identifier.
  • an identifier unique to each sensor may be used instead of the identifier associated with the transmission source terminal 2021.
  • the determination rule of the transfer destination server may be set from the client device 2026.
  • the data collection server 2024 may determine a plurality of data servers as transfer destinations and transfer the received position-related data to the plurality of data servers. According to this configuration, for example, when backing up location-related data automatically, or in order to share location-related data with different services, location-related data is sent to a data server for providing each service. When it is necessary to do so, the data can be transferred as intended by changing the setting for the data collection server 2024. As a result, the man-hours required for constructing and changing the system can be reduced as compared with the case where the transmission destination of the position-related data is set in the individual terminals 2021.
  • the data collection server 2024 registers the data server specified by the transfer request signal as a new transfer destination in response to the transfer request signal received from the data server, and transfers the position-related data received thereafter to the data server. You may.
  • the data collection server 2024 stores the position-related data received from the terminal 2021 in the recording device, and requests the position-related data specified in the transmission request signal according to the transmission request signal received from the terminal 2021 or the data server. It may be transmitted to the terminal 2021 or the data server of.
  • the data collection server 2024 determines whether or not the location-related data can be provided to the requesting data server or terminal 2021, and if it is determined that the location-related data can be provided, the data collection server 2024 transfers or transmits the location-related data to the requesting data server or terminal 2021. May be done.
  • the data collection server 2024 When the request for the current position-related data is received from the client device 2026, the data collection server 2024 requests the terminal 2021 to transmit the position-related data even if the terminal 2021 does not transmit the position-related data. 2021 may transmit position-related data in response to the transmission request.
  • the terminal 2021 transmits the position information data to the data collection server 2024, but the data collection server 2024 collects the position-related data from the terminal 2021, such as the function of managing the terminal 2021. It may be provided with a function necessary for the above or a function used when collecting position-related data from the terminal 2021.
  • the data collection server 2024 may have a function of transmitting a data request signal requesting the transmission of position information data to the terminal 2021 and collecting position-related data.
  • Management information such as an address for communicating with the terminal 2021 to be collected data or an identifier unique to the terminal 2021 is registered in the data collection server 2024 in advance.
  • the data collection server 2024 collects position-related data from the terminal 2021 based on the registered management information.
  • the management information may include information such as the type of sensor included in the terminal 2021, the number of sensors included in the terminal 2021, and the communication method supported by the terminal 2021.
  • the data collection server 2024 may collect information such as the operating status or the current position of the terminal 2021 from the terminal 2021.
  • the registration of the management information may be performed from the client device 2026, or the process for registration may be started by the terminal 2021 transmitting the registration request to the data collection server 2024.
  • the data collection server 2024 may have a function of controlling communication with the terminal 2021.
  • Communication between the data collection server 2024 and the terminal 2021 is performed by a dedicated line provided by a service provider such as an MNO (Mobile Network Operator) or a MVNO (Mobile Virtual Network Operator), or a VPN (Virtual Private Network) configured Network. It may be a virtual dedicated line or the like. According to this configuration, communication between the terminal 2021 and the data collection server 2024 can be performed safely.
  • a service provider such as an MNO (Mobile Network Operator) or a MVNO (Mobile Virtual Network Operator), or a VPN (Virtual Private Network) configured Network. It may be a virtual dedicated line or the like. According to this configuration, communication between the terminal 2021 and the data collection server 2024 can be performed safely.
  • the data collection server 2024 may have a function of authenticating the terminal 2021 or a function of encrypting data transmitted to and received from the terminal 2021.
  • the authentication process of the terminal 2021 or the data encryption process is a terminal group including an identifier unique to the terminal 2021 or a plurality of terminals 2021 shared in advance between the data collection server 2024 and the terminal 2021. This is done using a unique identifier or the like.
  • This identifier is, for example, an IMSI (International Mobile Subsiver Identity), which is a unique number stored in a SIM (Subscriber Identity Module) card.
  • IMSI International Mobile Subsiver Identity
  • SIM Subscriber Identity Module
  • the process of authentication or data encryption between the data collection server 2024 and the terminal 2021 can be provided as long as both the data collection server 2024 and the terminal 2021 have a function to perform the process, and relays the data. It does not depend on the communication method used by the communication device 2022. Therefore, since the common authentication or encryption process can be used without considering whether the terminal 2021 uses the communication method, the convenience of the user's system construction is improved. However, the fact that it does not depend on the communication method used by the communication device 2022 that performs relay means that it is not essential to change the communication method according to the communication method. That is, for the purpose of improving the transmission efficiency or ensuring the safety, the authentication or data encryption process between the data collection server 2024 and the terminal 2021 may be switched according to the communication method used by the relay device.
  • the data collection server 2024 may provide the client device 2026 with a UI that manages data collection rules such as the type of location-related data collected from the terminal 2021 and the data collection schedule. As a result, the user can specify the terminal 2021 for collecting data using the client device 2026, the data collection time and frequency, and the like. Further, the data collection server 2024 may specify an area on the map on which data is to be collected and collect position-related data from the terminal 2021 included in the area.
  • the client device 2026 When the data collection rule is managed in units of terminals 2021, the client device 2026 presents, for example, a list of terminals 2021 or sensors to be managed on the screen. The user sets the necessity of data collection or the collection schedule for each item in the list.
  • the client device 2026 When designating an area on a map for which data is to be collected, the client device 2026 presents, for example, a two-dimensional or three-dimensional map of the area to be managed on the screen. The user selects an area on the displayed map to collect data.
  • the area selected on the map may be a circular or rectangular area centered on a point specified on the map, or may be a circular or rectangular area that can be specified by a drag operation.
  • the client device 2026 may also select areas in preset units such as cities, areas within cities, blocks, or major roads. Further, instead of specifying the area using a map, the area may be set by inputting the numerical values of latitude and longitude, or the area is selected from the list of candidate areas derived based on the input text information. May be done. Textual information may be, for example, the name of a region, city, or landmark.
  • an area on the map may be designated based on the position of the client device 2026 in the real space obtained from the sensor data. For example, the client device 2026 estimates its own position using sensor data, and data a region within a predetermined distance from a point on the map corresponding to the estimated position or a distance specified by the user. May be specified as the area to collect. Further, the client device 2026 may designate the sensing area of the sensor, that is, the area corresponding to the acquired sensor data as the area for collecting the data. Alternatively, the client device 2026 may designate an area based on the position corresponding to the sensor data specified by the user as an area for collecting data. The area or position on the map corresponding to the sensor data may be estimated by the client device 2026 or the data collection server 2024.
  • the data collection server 2024 When specifying in the area on the map, the data collection server 2024 identifies the terminal 2021 in the specified area by collecting the current position information of each terminal 2021, and positions the terminal 2021 with respect to the specified terminal 2021. You may request the transmission of relevant data. Further, the data collection server 2024 does not specify the terminal 2021 in the area, but the data collection server 2024 transmits information indicating the designated area to the terminal 2021, and the terminal 2021 itself is in the designated area. It may be determined whether or not it is, and if it is determined that it is within the specified area, the position-related data may be transmitted.
  • the data collection server 2024 transmits data such as a list or a map for providing the above-mentioned UI (User Interface) in the application executed by the client device 2026 to the client device 2026.
  • the data collection server 2024 may transmit not only data such as a list or a map but also an application program to the client device 2026.
  • the above-mentioned UI may be provided as content created by HTML or the like that can be displayed by a browser. Note that some data such as map data may be provided by a server other than the data collection server 2024 such as the map server 2025.
  • the client device 2026 transmits the input information to the data collection server 2024 as setting information when an input for notifying that the input is completed is performed, such as pressing a setting button by the user.
  • the data collection server 2024 transmits a signal for notifying the position-related data request or the position-related data collection rule to each terminal 2021 based on the setting information received from the client device 2026, and collects the position-related data. Do.
  • object information indicating the position of a power feeding unit such as a wireless power feeding antenna or a power feeding coil embedded in a road or a parking lot is included in the three-dimensional data or associated with the three-dimensional data.
  • a power feeding unit such as a wireless power feeding antenna or a power feeding coil embedded in a road or a parking lot is included in the three-dimensional data or associated with the three-dimensional data.
  • terminal 2021 such as a car or drone.
  • the vehicle or drone that has acquired the object information for charging automatically drives itself so that the position of the charging part such as the charging antenna or charging coil of the vehicle faces the area indicated by the object information. Move the position of and start charging.
  • the direction to move or the operation to be performed is presented to the driver or operator using the image or sound displayed on the screen.
  • the operation or maneuvering is stopped.
  • the image or sound presented to is switched, and charging is started.
  • the object information may not be information indicating the position of the power feeding unit, but may be information indicating an area where charging efficiency equal to or higher than a predetermined threshold value can be obtained by arranging the charging unit in the area.
  • the position of the object information may be represented by a point at the center of the region indicated by the object information, a region or line in a two-dimensional plane, or a region, line or plane in a three-dimensional space. Good.
  • the antenna for wireless charging provided in the terminal 2021 such as a car and the wireless embedded in the road or the like can be grasped.
  • the alignment with the feeding antenna can be performed with higher accuracy. As a result, the charging speed during wireless charging can be shortened and the charging efficiency can be improved.
  • the object information may be an object other than the feeding antenna.
  • the three-dimensional data includes the position of the AP of millimeter-wave wireless communication as object information.
  • the terminal 2021 can grasp the position of the AP in advance, so that the directivity of the beam can be directed in the direction of the object information and communication can be started.
  • it is possible to improve the communication quality such as improving the transmission speed, shortening the time until the start of communication, and extending the communicable period.
  • the object information may include information indicating the type of the object corresponding to the object information. Further, the object information should be executed by the terminal 2021 when the terminal 2021 is included in the area in the real space corresponding to the position of the object information on the three-dimensional data or within a range of a predetermined distance from the area. Information indicating the process may be included.
  • the object information may be provided by a server different from the server that provides the three-dimensional data.
  • the object group in which the object information used in the same service is stored may be provided as different data depending on the type of the target service or the target device. ..
  • the three-dimensional data used in combination with the object information may be WLD point cloud data or SWLD feature point data.
  • FIG. 22 is a diagram showing a structural example of a volume including a plurality of voxels.
  • FIG. 23 is a diagram showing an example in which the volume shown in FIG. 22 is converted into an ocree tree structure.
  • the leaves 1, 2 and 3 represent the voxels VXL1, VXL2 and VXL3 shown in FIG. 22, respectively, and represent the VXL including the point cloud (hereinafter, effective VXL).
  • the ocree is represented by, for example, a binary sequence of 0 and 1.
  • the binary sequence shown in FIG. 23 is assigned to each node and leaf.
  • this binary string is scanned according to the breadth-first or depth-first scan order. For example, when breadth-first scan is performed, the binary sequence shown in A in FIG. 24 is obtained. When scanning with priority on depth, the binary sequence shown in B of FIG. 24 is obtained.
  • the binary sequence obtained by this scan is encoded by entropy coding to reduce the amount of information.
  • the depth in the ocree representation is used to control the granularity of the point cloud information contained in the volume. If the depth is set large, the point cloud information can be reproduced to a finer level, but the amount of data for expressing the node and leaf increases. Conversely, if the depth is set small, the amount of data will decrease, but since multiple point cloud information with different positions and colors are considered to be at the same position and with the same color, the information that the original point cloud information has will be lost. become.
  • FIG. 25 is a diagram showing an example in which the ocree with a depth of 2 shown in FIG. 23 is represented by an ocree with a depth of 1.
  • the ocree shown in FIG. 25 has a smaller amount of data than the ocree shown in FIG. 23. That is, the ocree shown in FIG. 25 has a smaller number of bits after binarization than the ocree shown in FIG.
  • the leaf 1 and the leaf 2 shown in FIG. 23 are represented by the leaf 1 shown in FIG. 24. That is, the information that the leaf 1 and the leaf 2 shown in FIG. 23 are at different positions is lost.
  • FIG. 26 is a diagram showing a volume corresponding to the ocree shown in FIG. 25.
  • VXL1 and VXL2 shown in FIG. 22 correspond to VXL12 shown in FIG. 26.
  • the three-dimensional data encoding device generates the color information of VXL12 shown in FIG. 26 from the color information of VXL1 and VXL2 shown in FIG.
  • the three-dimensional data encoding device calculates the average value, the intermediate value, the weight average value, and the like of the color information of VXL1 and VXL2 as the color information of VXL12.
  • the three-dimensional data encoding device may control the reduction of the amount of data by changing the depth of the ocree.
  • the three-dimensional data encoding device may set the depth information of the octave tree in any unit of world unit, space unit, and volume unit. At that time, the three-dimensional data encoding device may add depth information to the world header information, the space header information, or the volume header information. In addition, the same value may be used for depth information for all worlds, spaces, and volumes at different times. In this case, the three-dimensional data encoding device may add depth information to the header information that manages the world for the entire time.
  • the information of the three-dimensional point cloud includes position information (geometry) and attribute information (attribute).
  • the position information includes coordinates (x coordinate, y coordinate, z coordinate) with respect to a certain point.
  • the attribute information includes information indicating the color information (RGB, YUV, etc.), reflectance, normal vector, etc. of each three-dimensional point.
  • the three-dimensional data coding apparatus can encode the attribute information by using a coding method different from the position information.
  • an integer value will be used as the value of the attribute information.
  • each color component of the color information RGB or YUV has an 8-bit accuracy
  • each color component takes an integer value from 0 to 255.
  • the reflectance value has a precision of 10 bits
  • the reflectance value takes an integer value from 0 to 1023.
  • the three-dimensional data encoding device may multiply the value by a scale value and then round it to an integer value so that the value of the attribute information becomes an integer value. ..
  • the three-dimensional data encoding device may add this scale value to the header of the bit stream or the like.
  • the code amount can be reduced by entropy-coding the difference absolute value Diffp using a coding table in which the number of generated bits decreases as the value becomes smaller.
  • the reference three-dimensional point is a three-dimensional point within a predetermined distance range from the target three-dimensional point.
  • the three-dimensional data encoding device determines that the position of the three-dimensional point q is close to the position of the target three-dimensional point p, and determines that the target three-dimensional point p is close to the position. It is determined that the value of the attribute information of the three-dimensional point q is used to generate the predicted value of the attribute information of the point p.
  • the distance calculation method may be another method, for example, Mahalanobis distance or the like may be used. Further, the three-dimensional data coding apparatus may determine that the three-dimensional point outside the predetermined distance range from the target three-dimensional point is not used for the prediction process.
  • the three-dimensional data encoding device predicts the three-dimensional point r. It may be determined that it is not used for.
  • the three-dimensional data encoding device may add information indicating the threshold value THd to the header of the bit stream or the like.
  • FIG. 27 is a diagram showing an example of three-dimensional points.
  • the distance d (p, q) between the target three-dimensional point p and the three-dimensional point q is smaller than the threshold THd. Therefore, the three-dimensional data encoding device determines that the three-dimensional point q is the reference three-dimensional point of the target three-dimensional point p, and the attribute of the three-dimensional point q is used to generate the predicted value Pp of the attribute information Ap of the target three-dimensional p. It is determined that the value of the information Aq is used.
  • the three-dimensional data encoding device determines that the three-dimensional point r is not the reference three-dimensional point of the target three-dimensional point p, and generates the predicted value Pp of the attribute information Ap of the target three-dimensional point p. It is determined that the value of the attribute information Ar of is not used.
  • the three-dimensional data coding device encodes the attribute information of the target three-dimensional point using the predicted value
  • the three-dimensional point whose attribute information has already been encoded and decoded is used as the reference three-dimensional point.
  • the three-dimensional data decoding device uses the three-dimensional point whose attribute information has already been decoded as the reference three-dimensional point.
  • each classified layer is referred to as LoD (Level of Detail).
  • LoD Level of Detail
  • the three-dimensional data encoding device selects the initial point a0 and assigns it to LoD0.
  • the three-dimensional data encoding device extracts a point a1 whose distance from the point a0 is larger than the threshold Thres_LoD [0] of LoD0 and assigns it to LoD0.
  • the three-dimensional data encoding device extracts the point a2 whose distance from the point a1 is larger than the threshold Thres_LoD [0] of LoD0 and assigns it to LoD0.
  • the three-dimensional data encoding device configures LoD0 so that the distance between each point in LoD0 is larger than the threshold value Thres_LoD [0].
  • the three-dimensional data encoding device selects the point b0 to which LoD has not yet been assigned and assigns it to LoD1.
  • the three-dimensional data encoding device extracts the unassigned point b1 whose distance from the point b0 is larger than the threshold Thres_LoD [1] of LoD1 and assigns it to LoD1.
  • the three-dimensional data encoding device extracts the unassigned point b2 whose distance from the point b1 is larger than the threshold Thres_LoD [1] of LoD1 and assigns it to LoD1.
  • the three-dimensional data encoding device configures LoD1 so that the distance between each point in LoD1 is larger than the threshold value Thres_LoD [1].
  • the three-dimensional data encoding device selects the point c0 to which LoD has not yet been assigned and assigns it to LoD2.
  • the three-dimensional data encoding device extracts the unassigned point c1 whose distance from the point c0 is larger than the threshold Thres_LoD [2] of LoD2 and assigns it to LoD2.
  • the three-dimensional data encoding device extracts the unassigned point c2 whose distance from the point c1 is larger than the threshold Thres_LoD [2] of LoD2 and assigns it to LoD2.
  • the three-dimensional data encoding device configures LoD2 so that the distance between each point in LoD2 is larger than the threshold value Thres_LoD [2].
  • the thresholds Thres_LoD [0], Thres_LoD [1], and Thres_LoD [2] of each LoD are set.
  • the three-dimensional data encoding device may add information indicating the threshold value of each LoD to the header of the bit stream or the like. For example, in the case of the example shown in FIG. 29, the three-dimensional data encoding device may add thresholds Thres_LoD [0], Thres_LoD [1], and Thres_LoD [2] to the header.
  • the three-dimensional data encoding device may allocate all three-dimensional points to which LoD is not assigned to the lowest layer of LoD.
  • the three-dimensional data coding apparatus can reduce the code amount of the header by not adding the threshold value of the lowest layer of LoD to the header.
  • the three-dimensional data encoding device adds the thresholds Thres_LoD [0] and Thres_LoD [1] to the header, and does not add Thres_LoD [2] to the header.
  • the three-dimensional data decoding device may estimate the value of Thres_LoD [2] to be 0.
  • the three-dimensional data encoding device may add the number of layers of LoD to the header. As a result, the three-dimensional data decoding device can determine the LoD of the lowest layer by using the number of layers of LoD.
  • the higher layer (the layer closer to LoD0) becomes a sparse point cloud (space) in which the distance between the three-dimensional points is separated.
  • the lower layer is a dense point cloud (dense) in which the distance between three-dimensional points is closer.
  • LoD0 is the uppermost layer.
  • the method of selecting the initial three-dimensional points when setting each LoD may depend on the coding order at the time of position information coding. For example, the three-dimensional data encoding device selects the first encoded three-dimensional point at the time of position information coding as the initial point a0 of LoD0, and selects the points a1 and a2 with the initial point a0 as the base point. LoD0 is configured. Then, the three-dimensional data encoding device may select the earliest three-dimensional point whose position information is encoded among the three-dimensional points that do not belong to LoD0 as the initial point b0 of LoD1.
  • the three-dimensional data encoding device sets the initial point n0 of LoDn as the earliest three-dimensional point in which the position information is encoded among the three-dimensional points that do not belong to the upper layer (LoD0 to LoDn-1) of LoDn. May be selected.
  • the three-dimensional data decoding device can configure the same LoD as at the time of encoding by using the same initial point selection method at the time of decoding, so that the bit stream can be appropriately decoded.
  • the three-dimensional data decoding apparatus selects, as the initial point n0 of LoDn, the three-dimensional point whose position information has been decoded earliest among the three-dimensional points that do not belong to the upper layer of LoDn.
  • the method of generating the predicted value of the attribute information of the three-dimensional point by using the LoD information will be described below.
  • the three-dimensional data encoding device encodes the three-dimensional points included in LoD0 in order
  • the target three-dimensional points included in LoD1 are encoded and decoded included in LoD0 and LoD1 (hereinafter, simply "" It is generated using the attribute information of "encoded”).
  • the three-dimensional data encoding device sets the predicted value of the attribute information of the three-dimensional point to N or less of the coded three-dimensional points around the target three-dimensional point to be encoded. Generated by calculating the average of attribute values. Further, the three-dimensional data encoding device may add a value of N to the header of the bit stream or the like. The three-dimensional data encoding device may change the value of N for each three-dimensional point and add the value of N for each three-dimensional point. As a result, an appropriate N can be selected for each three-dimensional point, so that the accuracy of the predicted value can be improved. Therefore, the predicted residual can be reduced.
  • the three-dimensional data encoding device may add the value of N to the header of the bitstream and fix the value of N in the bitstream. As a result, it is not necessary to encode or decode the value of N for each three-dimensional point, so that the amount of processing can be reduced. Further, the three-dimensional data encoding device may separately encode the value of N for each LoD. As a result, the coding efficiency can be improved by selecting an appropriate N for each LoD.
  • the three-dimensional data encoding device may calculate the predicted value of the attribute information of the three-dimensional points by the weighted average value of the attribute information of the surrounding N coded three-dimensional points. For example, the three-dimensional data encoding device calculates the weight using the distance information of the target three-dimensional point and the surrounding N three-dimensional points.
  • the higher layer of LoD is set to have a larger N value
  • the lower layer is set to have a smaller N value. Since the distance between the three-dimensional points to which LoD belongs is large in the upper layer of LoD, there is a possibility that the prediction accuracy can be improved by setting a large value of N and selecting and averaging a plurality of surrounding three-dimensional points. Further, since the distance between the three-dimensional points to which the LoD lower layer belongs is short, it is possible to set a small value of N to suppress the amount of averaging processing and to perform efficient prediction.
  • FIG. 30 is a diagram showing an example of attribute information used for the predicted value.
  • the peripheral point P' is selected based on the distance from the point P.
  • the predicted value of the attribute information of the point b2 shown in FIG. 30 is generated by using the attribute information of the points a0, a1, a2, b0, and b1.
  • the predicted value is calculated by a distance-dependent weighted average.
  • the predicted value a2p of the point a2 is calculated by the weighted average of the attribute information of the points a0 and a1 as shown in (Equation A2) and (Equation A3).
  • a i is a value of the attribute information of the point ai.
  • the predicted value b2p of the point b2 is calculated by the weighted average of the attribute information of the points a0, a1, a2, b0, and b1 as shown in (Equation A4) to (Equation A6).
  • B i is the value of the attribute information of the point bi.
  • the three-dimensional data encoding device calculates the difference value (predicted residual) between the value of the attribute information of the three-dimensional point and the predicted value generated from the surrounding points, and quantizes the calculated predicted residual.
  • a three-dimensional data coding device performs quantization by dividing a predicted residual by a quantization scale (also called a quantization step).
  • a quantization scale also called a quantization step.
  • the smaller the quantization scale the smaller the error (quantization error) that can occur due to quantization.
  • the larger the quantization scale the larger the quantization error.
  • the three-dimensional data encoding device may change the quantization scale used for each LoD. For example, in a three-dimensional data encoding device, the higher layer has a smaller quantization scale, and the lower layer has a larger quantization scale. Since the value of the attribute information of the three-dimensional point belonging to the upper layer may be used as the predicted value of the attribute information of the three-dimensional point belonging to the lower layer, the quantization scale of the upper layer is reduced in the upper layer. Coding efficiency can be improved by suppressing possible quantization errors and improving the accuracy of predicted values.
  • the three-dimensional data encoding device may add a quantization scale used for each LoD to the header or the like. As a result, the three-dimensional data decoding device can correctly decode the quantization scale, so that the bit stream can be appropriately decoded.
  • the three-dimensional data coding apparatus may convert a signed integer value (signed quantization value), which is a predicted residual after quantization, into an unsigned integer value (unsigned quantization value). This eliminates the need to consider the occurrence of negative integers when entropy encoding the predicted residuals.
  • the three-dimensional data coding device does not necessarily have to convert the signed integer value into an unsigned integer value, and for example, the sign bit may be separately entropy-encoded.
  • the predicted residual is calculated by subtracting the predicted value from the original value.
  • the prediction residual a2r of the point a2 as shown in (Equation A7), from the values A 2 of the attribute information of the point a2, is calculated by subtracting the prediction value a2p the point a2.
  • a2r A 2 -a2p ⁇ (formula A7)
  • b2r B 2 -b2p ⁇ (formula A8)
  • the predicted residual is quantized by dividing by QS (quantization step).
  • the quantized value a2q at point a2 is calculated by (Equation A9).
  • the quantized value b2q at point b2 is calculated by (Equation A10).
  • QS_LoD0 is a QS for LoD0
  • QS_LoD1 is a QS for LoD1. That is, the QS may be changed according to LoD.
  • the three-dimensional data encoding device converts the signed integer value, which is the above-mentioned quantization value, into an unsigned integer value as follows.
  • the signed integer value a2q is smaller than 0, the three-dimensional data coding apparatus sets the unsigned integer value a2u to -1- (2 ⁇ a2q).
  • the signed integer value a2q is 0 or more, the three-dimensional data coding apparatus sets the unsigned integer value a2u to 2 ⁇ a2q.
  • the three-dimensional data encoding device sets the unsigned integer value b2u to -1- (2 ⁇ b2q) when the signed integer value b2q is smaller than 0.
  • the three-dimensional data coding apparatus sets the unsigned integer value b2u to 2 ⁇ b2q.
  • the three-dimensional data encoding device may encode the predicted residual (unsigned integer value) after quantization by entropy coding.
  • an unsigned integer value may be binarized and then binary arithmetic coding may be applied.
  • the three-dimensional data encoding device may switch the binarization method according to the value of the predicted residual. For example, when the predicted residual pu is smaller than the threshold value R_TH, the three-dimensional data encoding device binarizes the predicted residual pu with a fixed number of bits required to express the threshold value R_TH. Further, when the predicted residual pu is equal to or higher than the threshold value R_TH, the three-dimensional data coding apparatus uses the binarized data of the threshold value R_TH and the value of (pu-R_TH) by using an exponential-Golomb or the like. Value it.
  • the three-dimensional data encoding device when the threshold value R_TH is 63 and the predicted residual pu is smaller than 63, the predicted residual pu is binarized with 6 bits. Further, when the predicted residual pu is 63 or more, the three-dimensional data encoding device binarizes the binary data (111111) and (pu-63) of the threshold value R_TH by using the exponential Golomb. Arithmetic coding is performed.
  • the three-dimensional data encoding device generates 6-bit binary data (100000) when the predicted residual pu is 32, and arithmetically encodes this bit string. Further, when the predicted residual pu is 66, the three-dimensional data encoding device generates binary data (111111) of the threshold value R_TH and a bit string (00100) representing the value 3 (66-63) in exponential Golomb. , This bit string (111111 + 00100) is arithmetically coded.
  • the three-dimensional data encoding device switches the binarization method according to the magnitude of the predicted residual, so that the number of binarized bits increases sharply when the predicted residual becomes large. It is possible to encode while suppressing it.
  • the three-dimensional data encoding device may add the threshold value R_TH to the header of the bit stream or the like.
  • the three-dimensional data encoding device sets the threshold value R_TH to a large value.
  • the possibility of encoding the binarized data of the threshold value R_TH is reduced, and the coding efficiency is improved.
  • the three-dimensional data encoding device sets the threshold value R_TH to be small. As a result, it is possible to prevent a sudden increase in the bit length of the binarized data.
  • the three-dimensional data encoding device may switch the threshold value R_TH for each LoD and add the threshold value R_TH for each LoD to the header or the like. That is, the three-dimensional data encoding device may switch the binarization method for each LoD. For example, in the upper layer, the distance between the three-dimensional points is long, so that the prediction accuracy is poor and the prediction residual may increase as a result. Therefore, the three-dimensional data encoding device prevents a sudden increase in the bit length of the binarized data by setting the threshold value R_TH small for the upper layer. In addition, since the distance between the three-dimensional points is short in the lower layer, the prediction accuracy may be high and the prediction residual may be small as a result. Therefore, the three-dimensional data coding apparatus improves the coding efficiency by setting the threshold value R_TH large for the hierarchy.
  • FIG. 31 is a diagram showing an example of the exponential Golomb code, and is a diagram showing the relationship between the value before binarization (multi-value) and the bit (code) after binarization. Note that 0 and 1 shown in FIG. 31 may be inverted.
  • the three-dimensional data coding device applies arithmetic coding to the binarized data of the predicted residuals.
  • arithmetic coding is applied, the n-bit code (n-bit code), which is the part of the binarized data binarized by n bits, and the rest, which is the binarized part using the exponential gorom.
  • the three-dimensional data coding apparatus may switch the application method of arithmetic coding between the n-bit code and the remaining code.
  • a three-dimensional data coding device performs arithmetic coding on an n-bit code using a different coding table (probability table) for each bit.
  • the three-dimensional data coding apparatus may change the number of coding tables used for each bit. For example, the three-dimensional data coding apparatus performs arithmetic coding using one coding table for the first bit b0 of the n-bit code. Further, the three-dimensional data coding device uses two coding tables for the next bit b1. Further, the three-dimensional data coding apparatus switches the coding table used for arithmetic coding of bit b1 according to the value (0 or 1) of b0.
  • the three-dimensional data coding device further uses four coding tables for the next bit b2. Further, the three-dimensional data coding apparatus switches the coding table used for arithmetic coding of bit b2 according to the values (0 to 3) of b0 and b1.
  • the three-dimensional data coding apparatus uses 2 n-1 coding tables when arithmetically coding each bit bn-1 of the n-bit code. Further, the three-dimensional data coding apparatus switches the coding table to be used according to the value (generation pattern) of the bits before bn-1. As a result, the three-dimensional data coding apparatus can use an appropriate coding table for each bit, so that the coding efficiency can be improved.
  • the three-dimensional data coding apparatus may reduce the number of coding tables used in each bit. For example, in a three-dimensional data encoding device, when each bit bn-1 is arithmetically coded, 2 m pieces are used according to the value (generation pattern) of m bits (m ⁇ n-1) before bn-1. The encoding table of may be switched. As a result, the coding efficiency can be improved while reducing the number of coding tables used in each bit.
  • the three-dimensional data coding apparatus may update the probability of occurrence of 0 and 1 in each coding table according to the value of the actually generated binarized data. Further, the three-dimensional data coding apparatus may fix the occurrence probabilities of 0 and 1 in the coding table of some bits. As a result, the number of updates of the occurrence probability can be suppressed, so that the processing amount can be reduced.
  • the number of coding tables for b0 is one (CTb0).
  • CTb10, CTb11 There are two coding tables for b1 (CTb10, CTb11). Further, the coding table to be used is switched according to the value of b0 (0 to 1).
  • CTb20, CTb21, CTb22, CTb23 There are four coding tables for b2 (CTb20, CTb21, CTb22, CTb23). Further, the coding table to be used is switched according to the values of b0 and b1 (0 to 3).
  • CTbn0, CTbn1, ..., CTbn (2 n-1 -1) There are 2 n-1 coding tables for bn-1 (CTbn0, CTbn1, ..., CTbn (2 n-1 -1)). Further, the coding table to be used can be switched according to the value of b0b1 ... bn-2 (0 to 2 n-1 -1).
  • FIG. 32 is a diagram for explaining processing when, for example, the remaining code is an exponential Golomb code.
  • the remaining code which is a portion binarized using the exponential Golomb, includes a prefix part and a suffix part as shown in FIG.
  • the three-dimensional data coding apparatus switches the coding table between the prefix unit and the suffix unit. That is, the three-dimensional data coding device arithmetically encodes each bit included in the prefix part using the coding table for prefix, and uses the coding table for suffix for each bit contained in the suffix part. Arithmetic code.
  • the three-dimensional data coding device may update the probability of occurrence of 0 and 1 in each coding table according to the value of the actually generated binarized data.
  • the three-dimensional data coding device may fix the probability of occurrence of 0 and 1 in either coding table.
  • the number of updates of the occurrence probability can be suppressed, so that the processing amount can be reduced.
  • the three-dimensional data encoding device may update the occurrence probability with respect to the prefix unit and fix the occurrence probability with respect to the suffix unit.
  • the three-dimensional data encoding device decodes the predicted residual after quantization by inverse quantization and reconstruction, and decodes the decoded value, which is the decoded predicted residual, after the three-dimensional point to be encoded. Used for prediction. Specifically, the three-dimensional data encoding device calculates the inverse quantization value by multiplying the predicted residual (quantization value) after quantization by the quantization scale, and obtains the inverse quantization value and the predicted value. To obtain the decoding value (reconstruction value).
  • the inverse quantization value a2iq of the point a2 is calculated by (Equation A11) using the quantization value a2q of the point a2.
  • the inverse quantization value b2iq of the point b2 is calculated by (Equation A12) using the quantization value b2q of the point b2.
  • QS_LoD0 is a QS for LoD0
  • QS_LoD1 is a QS for LoD1. That is, the QS may be changed according to LoD.
  • the decoding value a2rec of the point a2 is calculated by adding the predicted value a2p of the point a2 to the inverse quantization value a2iq of the point a2 as shown in (Equation A13).
  • the decoding value b2rec of the point b2 is calculated by adding the predicted value b2p of the point b2 to the inverse quantization value b2iq of the point b2 as shown in (Equation A14).
  • FIG. 33 is a diagram showing a syntax example of the attribute header (attribute_header) according to the present embodiment.
  • the attribute header is header information of attribute information.
  • the attribute header includes layer number information (NumLoD), three-dimensional point information (NumOfPoint [i]), layer threshold value (Thres_Lod [i]), and peripheral point information (NumNeighorPoint [i]).
  • QS [i] quantization scale
  • R_TH [i] binarization threshold
  • the number of layers information indicates the number of layers of LoD used.
  • the three-dimensional point information indicates the number of three-dimensional points belonging to the layer i.
  • the three-dimensional data encoding device may add three-dimensional point total number information (AllNumOfPoint) indicating the total number of three-dimensional points to another header.
  • the three-dimensional data encoding device does not have to add NuMofPoint [NumMoD-1] indicating the number of three-dimensional points belonging to the lowest layer to the header.
  • the three-dimensional data decoding device can calculate NuOfPoint [NumMoD-1] by (Equation A15). As a result, the amount of code in the header can be reduced.
  • the hierarchy threshold (Thres_Lod [i]) is a threshold used for setting the hierarchy i.
  • the three-dimensional data encoding device and the three-dimensional data decoding device configure LoDi so that the distance between each point in LoDi is larger than the threshold value Thres_LoD [i]. Further, the three-dimensional data encoding device does not have to add the value of Thres_Rod [NumMoD-1] (bottom layer) to the header. In this case, the three-dimensional data decoding device estimates the value of Thres_Lod [NumMoD-1] to be 0. As a result, the amount of code in the header can be reduced.
  • Peripheral point information indicates the upper limit of the peripheral points used to generate the predicted value of the three-dimensional points belonging to the layer i.
  • the three-dimensional data coding apparatus may calculate a predicted value using the points around M when the peripheral points M are less than the number of surrounding points [i] (M ⁇ NumNeigorPoint [i]). Further, when the three-dimensional data encoding device does not need to separate the value of NuNeightPoint [i] in each LoD, one peripheral point information (NumNeigoPoint) used in all LoDs may be added to the header. Good.
  • the prediction threshold value (THd [i]) indicates the upper limit of the distance between the surrounding 3D point and the target 3D point used for predicting the target 3D point to be encoded or decoded in the layer i.
  • the three-dimensional data encoding device and the three-dimensional data decoding device do not use a three-dimensional point whose distance from the target three-dimensional point is more than THd [i] for prediction. If it is not necessary to divide the value of THd [i] in each LoD, the three-dimensional data encoding device may add one prediction threshold value (THd) used in all LoDs to the header. ..
  • the quantization scale indicates the quantization scale used in the quantization and inverse quantization of the layer i.
  • the binarization threshold value (R_TH [i]) is a threshold value for switching the binarization method of the predicted residual of the three-dimensional points belonging to the layer i. For example, a three-dimensional data encoding device binarizes the predicted residual pu with a fixed number of bits when the predicted residual is smaller than the threshold R_TH, and when the predicted residual is greater than or equal to the threshold R_TH, the binary value of the threshold R_TH. The conversion data and the value of (pu-R_TH) are binarized using the exponential gorom. When it is not necessary to switch the value of R_TH [i] in each LoD, the three-dimensional data encoding device adds one binarization threshold value (R_TH) used in all LoDs to the header. May be good.
  • minimum value minimum number of bits
  • the three-dimensional data encoding device entropy-encodes at least one of NumLoD, Thres_Lod [i], NuNeightborPoint [i], THd [i], QS [i] and R_TH [i] and adds them to the header. May be good.
  • the three-dimensional data encoding device may binarize each value and perform arithmetic coding.
  • the three-dimensional data coding apparatus may encode each value with a fixed length in order to reduce the amount of processing.
  • the three-dimensional data encoding device does not have to add at least one of NumLoD, Thres_Lod [i], NuNeightborPoint [i], THd [i], QS [i], and R_TH [i] to the header. ..
  • at least one of these values may be specified by a profile or level of a standard or the like. As a result, the bit amount of the header can be reduced.
  • FIG. 34 is a diagram showing an example of syntax of attribute data (attribute_data) according to the present embodiment.
  • This attribute data includes encoded data of attribute information of a plurality of three-dimensional points.
  • the attribute data includes an n-bit code (n-bit code) and a remaining code (remining code).
  • the n-bit code (n-bit code) is the coded data of the predicted residual of the value of the attribute information or a part thereof.
  • the bit length of the n-bit code depends on the value of R_TH [i]. For example, when the value indicated by R_TH [i] is 63, the n-bit code is 6 bits, and when the value indicated by R_TH [i] is 255, the n-bit code is 8 bits.
  • the remaining code is the coded data encoded by the exponential Golomb among the coded data of the predicted residuals of the value of the attribute information.
  • the remaining code is encoded or decoded when the n-bit code is the same as R_TH [i]. Further, the three-dimensional data decoding device adds the value of the n-bit code and the value of the remaining code to decode the predicted residual. If the n-bit code is not the same value as R_TH [i], the remaining code may not be encoded or decoded.
  • FIG. 35 is a flowchart of the three-dimensional data coding process by the three-dimensional data coding apparatus.
  • the three-dimensional data encoding device encodes the position information (geometry) (S3001).
  • position information geometry
  • three-dimensional data coding uses an ocree representation for coding.
  • the 3D data coding device When the position of the 3D point changes due to quantization or the like after the position information is encoded, the 3D data coding device reassigns the attribute information of the original 3D point to the changed 3D point ( S3002). For example, the three-dimensional data encoding device reassigns by interpolating the value of the attribute information according to the amount of change in the position. For example, the three-dimensional data encoding device detects N three-dimensional points before the change, which are close to the three-dimensional position after the change, and weights and averages the values of the attribute information of the N three-dimensional points.
  • a three-dimensional data encoding device determines weights in a weighted average based on the distances from the changed three-dimensional position to each of the N three dimensions. Then, the three-dimensional data encoding device determines the value obtained by the weighted averaging as the value of the attribute information of the three-dimensional point after the change. Further, in the three-dimensional data encoding device, when two or more three-dimensional points change to the same three-dimensional position due to quantization or the like, the value of the attribute information of the three-dimensional points after the change is used as the value before the change. The average value of the attribute information of two or more three-dimensional points may be assigned.
  • the three-dimensional data encoding device encodes the attribute information (Attribute) after reassignment (S3003).
  • the three-dimensional data encoding device may encode the plurality of types of attribute information in order.
  • the three-dimensional data encoding device may generate a bit stream in which the reflectance coding result is added after the color coding result. ..
  • the order of the plurality of coding results of the attribute information added to the bit stream is not limited to this order, and may be any order.
  • the three-dimensional data encoding device may add information indicating the encoded data start location of each attribute information in the bit stream to the header or the like.
  • the three-dimensional data decoding device can selectively decode the attribute information that needs to be decoded, so that the decoding process of the attribute information that does not need to be decoded can be omitted. Therefore, the processing amount of the three-dimensional data decoding device can be reduced.
  • the three-dimensional data coding apparatus may encode a plurality of types of attribute information in parallel and integrate the coding results into one bit stream. As a result, the three-dimensional data encoding device can encode a plurality of types of attribute information at high speed.
  • FIG. 36 is a flowchart of the attribute information coding process (S3003).
  • the three-dimensional data encoding device sets LoD (S3011). That is, the 3D data encoding device assigns each 3D point to any of the plurality of LoDs.
  • the three-dimensional data encoding device starts a loop in units of LoD (S3012). That is, the three-dimensional data encoding device repeats the processes of steps S3013 to S3021 for each LoD.
  • the three-dimensional data encoding device starts a loop in units of three-dimensional points (S3013). That is, the three-dimensional data coding apparatus repeats the processes of steps S3014 to S3020 for each three-dimensional point.
  • the three-dimensional data encoding device searches for a plurality of peripheral points that are three-dimensional points existing around the target three-dimensional point, which are used to calculate the predicted value of the target three-dimensional point to be processed (S3014).
  • the three-dimensional data encoding device calculates a weighted average of the values of the attribute information of the plurality of peripheral points, and sets the obtained value as the predicted value P (S3015).
  • the three-dimensional data encoding device calculates the predicted residual, which is the difference between the attribute information of the target three-dimensional point and the predicted value (S3016).
  • the three-dimensional data coding device calculates the quantized value by quantizing the predicted residual (S3017).
  • the three-dimensional data encoding device arithmetically encodes the quantized value (S3018).
  • the three-dimensional data coding device calculates the inverse quantization value by inversely quantizing the quantization value (S3019). Next, the three-dimensional data encoding device generates a decoded value by adding the predicted value to the inverse quantization value (S3020). Next, the three-dimensional data encoding device ends the loop in units of three-dimensional points (S3021). Further, the three-dimensional data encoding device ends the loop in units of LoD (S3022).
  • the three-dimensional data decoding device is decoded by arithmetically decoding the binarized data of the attribute information in the bit stream generated by the three-dimensional data coding device in the same manner as the three-dimensional data coding device. Generate binarized data.
  • the application method of arithmetic coding was switched between the n-bit binarized part (n-bit code) and the binarized part using exponential Golomb (remaining code). In this case, the three-dimensional data decoding device performs decoding according to the application of arithmetic decoding.
  • the three-dimensional data decoding device performs arithmetic decoding using a different coding table (decoding table) for each bit in the arithmetic decoding method of n-bit code.
  • the three-dimensional data decoding device may change the number of coding tables used for each bit. For example, arithmetic decoding is performed using one coding table for the first bit b0 of the n-bit code. Further, the three-dimensional data decoding device uses two coding tables for the next bit b1. Further, the three-dimensional data decoding device switches the coding table used for arithmetic decoding of bit b1 according to the value (0 or 1) of b0.
  • the three-dimensional data decoding device further uses four coding tables for the next bit b2. Further, the three-dimensional data decoding device switches the coding table used for arithmetic decoding of bit b2 according to the values (0 to 3) of b0 and b1.
  • the three-dimensional data decoding apparatus uses 2 n-1 coding tables when arithmetically decoding each bit bn-1 of the n-bit code. Further, the three-dimensional data decoding device switches the coding table to be used according to the value (generation pattern) of the bits before bn-1. As a result, the three-dimensional data decoding apparatus can appropriately decode a bit stream having improved coding efficiency by using an appropriate coding table for each bit.
  • the three-dimensional data decoding device may reduce the number of coding tables used in each bit. For example, when the three-dimensional data decoding device arithmetically decodes each bit bn-1, 2 m codes are used according to the value (generation pattern) of m bits (m ⁇ n-1) before bn-1. You may switch the conversion table. As a result, the three-dimensional data decoding device can appropriately decode the bit stream with improved coding efficiency while suppressing the number of coding tables used for each bit.
  • the three-dimensional data decoding device may update the probability of occurrence of 0 and 1 in each coding table according to the value of the actually generated binarized data. Further, the three-dimensional data decoding device may fix the probability of occurrence of 0 and 1 in the coding table of some bits. As a result, the number of updates of the occurrence probability can be suppressed, so that the processing amount can be reduced.
  • the number of coding tables for b0 is one (CTb0).
  • CTb10, CTb11 There are two coding tables for b1 (CTb10, CTb11). Further, the coding table is switched according to the value of b0 (0 to 1).
  • CTb20, CTb21, CTb22, CTb23 There are four coding tables for b2 (CTb20, CTb21, CTb22, CTb23). Further, the coding table is switched according to the values of b0 and b1 (0 to 3).
  • the coding table for bn-1 is 2 n-1 (CTbn0, CTbn1, ..., CTbn (2 n-1 -1)). Further, the coding table is switched according to the values of b0b1 ... bn-2 (0 to 2 n-1 -1).
  • FIG. 37 is a diagram for explaining processing when, for example, the remaining code is an exponential Golomb code.
  • the portion (remaining code) binarized and encoded by the three-dimensional data coding apparatus using the exponential Golomb includes a prefix portion and a suffix portion as shown in FIG. 37.
  • the three-dimensional data decoding device switches the coding table between the prefix unit and the suffix unit. That is, the three-dimensional data decoding device arithmetically decodes each bit included in the prefix part using the encoding table for the prefix, and arithmetically decodes each bit included in the suffix part using the coding table for the suffix. Decrypt.
  • the three-dimensional data decoding device may update the probability of occurrence of 0 and 1 in each coding table according to the value of the binarized data generated at the time of decoding.
  • the three-dimensional data decoding device may fix the probability of occurrence of 0 and 1 in either coding table.
  • the number of updates of the occurrence probability can be suppressed, so that the processing amount can be reduced.
  • the three-dimensional data decoding device may update the occurrence probability with respect to the prefix unit and fix the occurrence probability with respect to the suffix unit.
  • the three-dimensional data decoding device multi-values the binarized data of the predicted residual that has been arithmetically decoded according to the coding method used in the three-dimensional data coding device, so that the predicted residual after quantization is performed. Decode the difference (unsigned integer value).
  • the three-dimensional data decoding device first calculates the value of the decoded n-bit code by arithmetically decoding the binarized data of the n-bit code.
  • the three-dimensional data decoding device compares the value of the n-bit code with the value of R_TH.
  • the three-dimensional data decoding device determines that the bit encoded by the exponential Golomb exists next, and uses the binarized data encoded by the exponential Golomb. Arithmetically decode some remaining code. Then, the three-dimensional data decoding device calculates the value of the remaining code from the decoded remaining code by using the reverse lookup table showing the relationship between the remaining code and the value.
  • FIG. 38 is a diagram showing an example of a reverse lookup table showing the relationship between the remaining code and its value.
  • the three-dimensional data decoding apparatus obtains a multi-valued predicted residual after quantization by adding the obtained value of the remaining code to R_TH.
  • the three-dimensional data decoding device when the value of the n-bit code and the value of R_TH do not match (the value is smaller than R_TH), the value of the n-bit code is used as it is, and the predicted residue after quantization is quantized. Determine the difference.
  • the three-dimensional data decoding device can appropriately decode the bit stream generated by switching the binarization method according to the value of the predicted residual in the three-dimensional data coding device.
  • the three-dimensional data decoding device decodes the value of the threshold value R_TH from the header and switches the decoding method using the decoded value of the threshold value R_TH. Good. Further, when the threshold value R_TH is added to the header or the like for each LoD, the three-dimensional data decoding device switches the decoding method using the threshold value R_TH decoded for each LoD.
  • the three-dimensional data decoding device obtains the value of the remaining code by decoding the remaining code by the exponential Golomb. For example, in the example shown in FIG. 38, the remaining code is 00100, and 3 is obtained as the value of the remaining code.
  • the three-dimensional data decoding apparatus obtains the predicted residual value 66 by adding the threshold value R_TH value 63 and the remaining code value 3.
  • the three-dimensional data decoding device sets the n-bit code value 32 as the predicted residual value.
  • the three-dimensional data decoding device converts the decoded predicted residual after quantization from an unsigned integer value to a signed integer value by, for example, the reverse processing of the processing in the three-dimensional data coding device.
  • the three-dimensional data decoding apparatus can appropriately decode the generated bit stream without considering the generation of negative integers when entropy-coding the predicted residuals.
  • the three-dimensional data decoding device does not necessarily have to convert an unsigned integer value into a signed integer value. For example, when decoding a bit stream generated by separately entropy-coding a sign bit, the sign bit is decoded. You may.
  • the three-dimensional data decoding device generates a decoded value by decoding the predicted residual after quantization converted into a signed integer value by inverse quantization and reconstruction. Further, the three-dimensional data decoding device uses the generated decoding value for the prediction after the three-dimensional point to be decoded. Specifically, the three-dimensional data decoding device calculates the inverse quantization value by multiplying the predicted residual after quantization by the decoded quantization scale, and adds the inverse quantization value and the predicted value. To obtain the decoded value.
  • the decoded unsigned integer value (unsigned quantization value) is converted into a signed integer value by the following processing.
  • the three-dimensional data decoding device sets the signed integer value a2q to ⁇ ((a2u + 1) >> 1) when the LSB (least significant bit) of the decoded unsigned integer value a2u is 1.
  • the three-dimensional data decoding apparatus sets the signed integer value a2q to (a2u >> 1) when the LSB of the unsigned integer value a2u is not 1.
  • the three-dimensional data decoding device sets the signed integer value b2q to-((b2u + 1) >> 1) when the LSB of the decoded unsigned integer value b2u is 1.
  • the three-dimensional data decoding device sets the signed integer value b2q to (b2u >> 1) when the LSB of the unsigned integer value n2u is not 1.
  • the details of the inverse quantization and reconstruction processing by the three-dimensional data decoding apparatus are the same as those of the inverse quantization and reconstruction processing in the three-dimensional data coding apparatus.
  • FIG. 39 is a flowchart of the three-dimensional data decoding process by the three-dimensional data decoding device.
  • the three-dimensional data decoding device decodes the position information (geometry) from the bit stream (S3031). For example, a three-dimensional data decoding device decodes using an ocree representation.
  • the three-dimensional data decoding device decodes the attribute information (Attribute) from the bit stream (S3032). For example, when decoding a plurality of types of attribute information, the three-dimensional data decoding device may decode the plurality of types of attribute information in order. For example, when decoding a color and a reflectance as attribute information, the three-dimensional data decoding apparatus decodes the color coding result and the reflectance coding result in the order of being added to the bit stream. For example, in a bitstream, if the reflectance coding result is added after the color coding result, the three-dimensional data decoding device decodes the color coding result, and then the reflectance coding result. To decrypt. The three-dimensional data decoding device may decode the coding result of the attribute information added to the bit stream in any order.
  • the three-dimensional data decoding device may acquire information indicating the encoded data start location of each attribute information in the bit stream by decoding the header or the like. As a result, the three-dimensional data decoding device can selectively decode the attribute information that needs to be decoded, so that the decoding process of the attribute information that does not need to be decoded can be omitted. Therefore, the processing amount of the three-dimensional data decoding device can be reduced. Further, the three-dimensional data decoding device may decode a plurality of types of attribute information in parallel and integrate the decoding results into one three-dimensional point cloud. As a result, the three-dimensional data decoding device can decode a plurality of types of attribute information at high speed.
  • FIG. 40 is a flowchart of the attribute information decoding process (S3032).
  • the three-dimensional data decoding device sets LoD (S3041). That is, the three-dimensional data decoding device assigns each of the plurality of three-dimensional points having the decoded position information to any of the plurality of LoDs.
  • this allocation method is the same as the allocation method used in the three-dimensional data encoding device.
  • the three-dimensional data decoding device starts a loop in units of LoD (S3042). That is, the three-dimensional data decoding apparatus repeats the processes of steps S3043 to S3049 for each LoD.
  • the three-dimensional data decoding device starts a loop in units of three-dimensional points (S3043). That is, the three-dimensional data decoding device repeats the processes of steps S3044 to S3048 for each three-dimensional point.
  • the three-dimensional data decoding device searches for a plurality of peripheral points that are three-dimensional points existing around the target three-dimensional point used for calculating the predicted value of the target three-dimensional point to be processed (S3044).
  • the three-dimensional data decoding device calculates a weighted average of the values of the attribute information of the plurality of peripheral points, and sets the obtained value as the predicted value P (S3045). Note that these processes are the same as the processes in the three-dimensional data coding apparatus.
  • the three-dimensional data decoding device arithmetically decodes the quantized value from the bit stream (S3046). Further, the three-dimensional data decoding apparatus calculates the dequantized value by dequantizing the decoded quantization value (S3047). Next, the three-dimensional data decoding device generates a decoded value by adding the predicted value to the inverse quantization value (S3048). Next, the three-dimensional data decoding device ends the loop in units of three-dimensional points (S3049). Further, the three-dimensional data decoding device ends the loop in units of LoD (S3050).
  • FIG. 41 is a block diagram showing the configuration of the three-dimensional data encoding device 3000 according to the present embodiment.
  • the three-dimensional data coding device 3000 includes a position information coding unit 3001, an attribute information reassignment unit 3002, and an attribute information coding unit 3003.
  • the attribute information coding unit 3003 encodes the position information (geometry) of a plurality of three-dimensional points included in the input point group.
  • the attribute information reallocation unit 3002 reassigns the value of the attribute information of a plurality of three-dimensional points included in the input point group by using the coding and decoding results of the position information.
  • the attribute information coding unit 3003 encodes the reassigned attribute information (attribute). Further, the three-dimensional data encoding device 3000 generates a bit stream including the coded position information and the coded attribute information.
  • FIG. 42 is a block diagram showing the configuration of the three-dimensional data decoding device 3010 according to the present embodiment.
  • the three-dimensional data decoding device 3010 includes a position information decoding unit 3011 and an attribute information decoding unit 3012.
  • the position information decoding unit 3011 decodes the position information (geometry) of a plurality of three-dimensional points from the bit stream.
  • the attribute information decoding unit 3012 decodes the attribute information (attribute) of a plurality of three-dimensional points from the bit stream. Further, the three-dimensional data decoding device 3010 generates an output point group by combining the decoded position information and the decoded attribute information.
  • FIG. 43 is a diagram for explaining the coding of attribute information using RAHT.
  • the three-dimensional data encoding device generates a Morton code based on the position information of the three-dimensional points, and sorts the attribute information of the three-dimensional points in the order of the Morton codes. For example, the three-dimensional data encoding device may sort in ascending order of Morton code. The sort order is not limited to the Morton code order, and other orders may be used.
  • the three-dimensional data encoding device generates a high-frequency component and a low-frequency component of the layer L by applying the Har transformation to the attribute information of two adjacent three-dimensional points in the Morton code order.
  • the three-dimensional data encoding device may use the Har transformation of a 2 ⁇ 2 matrix.
  • the generated high frequency component is included in the coding coefficient as the high frequency component of the layer L, and the generated low frequency component is used as an input value of the upper layer L + 1 of the layer L.
  • the three-dimensional data encoding device generates the high frequency component of the layer L using the attribute information of the layer L, and then continues to process the layer L + 1.
  • the three-dimensional data encoding device In the processing of the layer L + 1, the three-dimensional data encoding device generates the high frequency component and the low frequency component of the layer L + 1 by applying the Haar conversion to the two low frequency components obtained by the Haar conversion of the attribute information of the layer L. To do.
  • the generated high frequency component is included in the coding coefficient as the high frequency component of the layer L + 1, and the generated low frequency component is used as the input value of the upper layer L + 2 of the layer L + 1.
  • the three-dimensional data encoding device repeats such hierarchical processing, and determines that the highest layer Lmax has been reached when the number of low-frequency components input to the layer becomes one.
  • the three-dimensional data coding apparatus includes the low frequency component of the layer Lmax-1 input to the layer Lmax in the coding coefficient. Then, the value of the low frequency component or the high frequency component included in the coding coefficient is quantized and encoded by using entropy coding or the like.
  • the value of the attribute information of the existing 3D point is set in the upper layer. It may be used as an input value.
  • the three-dimensional data encoding device hierarchically applies the Har transformation to the input attribute information, generates high-frequency components and low-frequency components of the attribute information, and applies quantization and the like described later. And encode. Thereby, the coding efficiency can be improved.
  • the three-dimensional data coding device may independently apply the Har conversion for each dimension and calculate each coding coefficient. For example, when the attribute information is color information (RGB, YUV, etc.), the three-dimensional data coding device applies a Har conversion for each component and calculates each coding coefficient.
  • the three-dimensional data encoding device may apply the Har conversion in the order of layer L, L + 1, ..., Layer Lmax. The closer to the layer Lmax, the more the coding coefficient including the low frequency component of the input attribute information is generated.
  • W0 and w1 shown in FIG. 43 are weights assigned to each three-dimensional point.
  • the three-dimensional data encoding device may calculate the weight based on the distance information between two adjacent three-dimensional points to which the Har transformation is applied.
  • the three-dimensional data coding apparatus may improve the coding efficiency by increasing the weight as the distance becomes shorter.
  • the three-dimensional data coding apparatus may calculate this weight by another method, or may not use the weight.
  • the input attribute information is a0, a1, a2, a3, a4 and a5. Further, among the coding coefficients after the Har conversion, Ta1, Ta5, Tb1, Tb3, Tc1 and d0 are coded. Other coding coefficients (b0, b2, c0, etc.) are intermediate values and are not coded.
  • the high frequency component Ta1 and the low frequency component b0 are generated by performing the Har conversion between a0 and a1.
  • the low frequency component b0 is the average value of a0 and a1
  • the high frequency component Ta1 is the difference between a0 and a1.
  • a2 Since there is no paired attribute information in a2, a2 is used as it is as b1. Similarly, since there is no paired attribute information in a3, a3 is used as it is as b2. Further, by performing the Har conversion between a4 and a5, a high frequency component Ta5 and a low frequency component b3 are generated.
  • the high frequency component Tb1 and the low frequency component c0 are generated by performing the Har conversion between b0 and b1.
  • the high frequency component Tb3 and the low frequency component c1 are generated by performing the Har conversion between b2 and b3.
  • the high frequency component Tc1 and the low frequency component d0 are generated by performing the Har conversion between c0 and c1.
  • the three-dimensional data coding apparatus may encode after quantizing the coding coefficient after applying the Har conversion.
  • a three-dimensional data coding apparatus performs quantization by dividing a coding coefficient by a quantization scale (also referred to as a quantization step (QS (Quantization Step))).
  • QS quantization Step
  • the smaller the quantization scale the smaller the error (quantization error) that can occur due to quantization.
  • the larger the quantization scale the larger the quantization error.
  • FIG. 44 is a diagram showing an example in which the quantization scale is set for each layer.
  • the higher layer has a smaller quantization scale
  • the lower layer has a larger quantization scale. Since the coding coefficient of the three-dimensional point belonging to the upper layer contains more low-frequency components than the lower layer, it is highly possible that it is an important component in human visual characteristics and the like. Therefore, by reducing the quantization scale of the upper layer and suppressing the quantization error that may occur in the upper layer, visual deterioration can be suppressed and the coding efficiency can be improved.
  • the three-dimensional data encoding device may add a quantization scale for each layer to the header or the like.
  • the three-dimensional data decoding device can correctly decode the quantization scale and appropriately decode the bit stream.
  • the three-dimensional data encoding device may adaptively switch the value of the quantization scale according to the importance of the target three-dimensional point to be encoded. For example, a 3D data encoder uses a small quantization scale for 3D points of high importance and a large quantization scale for 3D points of low importance. For example, the three-dimensional data encoding device may calculate the importance from the weight at the time of Har conversion or the like. For example, the three-dimensional data encoding device may calculate the quantization scale using the added value of w0 and w1. By reducing the quantization scale of the three-dimensional points, which are of high importance in this way, the quantization error can be reduced and the coding efficiency can be improved.
  • the higher the layer the smaller the QS value may be.
  • the QW value becomes larger in the upper layer, and the prediction efficiency can be improved by suppressing the quantization error of the three-dimensional point.
  • the coding coefficient Ta1q after the quantization of the coding coefficient Ta1 of the attribute information a1 is represented by Ta1 / QS_L.
  • the QS may have the same value in all layers or some layers.
  • QW Quality Weight
  • the QW is a value indicating the importance of a three-dimensional point to be encoded.
  • the QW the above-mentioned added value of w0 and w1 may be used.
  • the QW value becomes larger in the upper layer, and the prediction efficiency can be improved by suppressing the quantization error of the three-dimensional point.
  • the 3D data encoding device may first initialize the QW values of all 3D points with 1, and update the QW of each 3D point using the w0 and w1 values at the time of Har conversion. Good.
  • the three-dimensional data encoding device may change the initial values according to the hierarchy without initializing the QWs of all the three-dimensional points with the value 1. For example, by setting a larger initial value of QW in the upper layer, the quantization scale of the upper layer becomes smaller. As a result, the prediction error of the upper layer can be suppressed, so that the prediction accuracy of the lower layer can be improved and the coding efficiency can be improved.
  • the three-dimensional data encoding device does not necessarily have to use QW.
  • the three-dimensional data coding device scans and encodes the coding coefficient (unsigned integer value) after quantization in a certain order.
  • the three-dimensional data encoding device encodes a plurality of three-dimensional points in order from the three-dimensional points included in the upper layer toward the lower layer.
  • the three-dimensional data coding apparatus encodes a plurality of three-dimensional points in the order of tc1q, Tb1q, Tb3q, Ta1q, and Ta5q included in the upper layer Lmax.
  • the lower layer L tends to have a coding coefficient of 0 after quantization. The reasons for this include the following.
  • the coding coefficient of the lower layer L shows a higher frequency component than that of the upper layer, it tends to be 0 depending on the target three-dimensional point. Further, by switching the quantization scale according to the importance and the like described above, the quantization scale becomes larger in the lower layer, and the coding coefficient after quantization tends to be 0.
  • FIG. 45 is a diagram showing an example of a first code string and a second code string.
  • the three-dimensional data encoding device counts the number of times the value 0 occurs in the first code string, and encodes the number of times the value 0 occurs consecutively instead of the continuous value 0. That is, the three-dimensional data coding apparatus generates the second code string by replacing the coding coefficient of the continuous value 0 in the first code string with the number of consecutive times of 0 (ZeroCnt).
  • ZeroCnt the number of consecutive times of 0
  • the three-dimensional data encoding device may entropy encode the value of ZeroCnt. For example, a three-dimensional data coding device binarizes the ZeroCnt value with a truncated unary code of the total number T of the coded three-dimensional points, and arithmetically encodes each bit after binarization. ..
  • FIG. 46 is a diagram showing an example of a truncet unity code when the total number of coded three-dimensional points is T. At this time, the three-dimensional data coding apparatus may improve the coding efficiency by using a different coding table for each bit.
  • the three-dimensional data encoding device uses the coding table 1 for the first bit, the coding table 2 for the second bit, and the coding table 3 for the subsequent bits.
  • the three-dimensional data coding apparatus can improve the coding efficiency by switching the coding table for each bit.
  • the three-dimensional data encoding device may perform arithmetic coding after binarizing ZeroCnt with an exponental-Golomb (Exponential-Golomb).
  • the three-dimensional data encoding device may add a flag to the header to switch between using the truncet unity code and using the exponential Golomb code.
  • the three-dimensional data coding apparatus can improve the coding efficiency by selecting the optimum binarization method.
  • the three-dimensional data decoding device can correctly decode the bit stream by switching the binarization method with reference to the flag included in the header.
  • the 3D data decoding device may convert the decoded quantization coefficient from the unsigned integer value to the signed integer value by the method opposite to the method performed by the 3D data coding device. This allows the 3D data decoder to adequately decode the generated bitstream without considering the occurrence of negative integers when the coding coefficients are entropy encoded.
  • the three-dimensional data decoding device does not necessarily have to convert the coding coefficient from an unsigned integer value to a signed integer value. For example, when the three-dimensional data decoding device decodes a bit stream including a separately entropy-encoded coded bit, the code bit may be decoded.
  • the three-dimensional data decoding device decodes the coded coefficient after quantization converted into a signed integer value by inverse quantization and inverse Har conversion. Further, the three-dimensional data decoding device uses the decoding coefficient after decoding for the prediction after the three-dimensional point to be decoded. Specifically, the three-dimensional data decoding device calculates the inverse quantization value by multiplying the quantization coefficient after quantization by the decoded quantization scale. Next, the three-dimensional data decoding device obtains the decoded value by applying the inverse Haar transformation described later to the inverse quantized value.
  • the three-dimensional data decoding device converts the decoded unsigned integer value into a signed integer value by the following method.
  • the signed integer value Ta1q is set to ⁇ ((a2u + 1) >> 1).
  • the signed integer value Ta1q is set to (a2u >> 1).
  • Ta1q is a quantized value of Ta1.
  • QS_L is a quantization step of the layer L.
  • the QS may have the same value in all layers or some layers.
  • the three-dimensional data encoding device may add information indicating QS to the header or the like. As a result, the three-dimensional data decoding device can correctly perform inverse quantization using the same QS as the QS used in the three-dimensional data coding device.
  • FIG. 47 is a diagram for explaining the inverse Har transformation.
  • the three-dimensional data decoding apparatus decodes the attribute value of the three-dimensional point by applying the inverse Haar transformation to the coding coefficient after the inverse quantization.
  • the three-dimensional data decoding device generates a Morton code based on the position information of the three-dimensional point, and sorts the three-dimensional points in the order of the Morton code. For example, the three-dimensional data decoding device may sort in ascending order of Morton code. The sort order is not limited to the Morton code order, and other orders may be used.
  • the three-dimensional data decoding device applies the inverse Har transformation to the coding coefficient including the low frequency component of the layer L + 1 and the coding coefficient including the high frequency component of the layer L, so that the three-dimensional data decoding device is adjacent in the Morton code order in the layer L.
  • the three-dimensional data decoding device may use an inverse Har transformation of a 2 ⁇ 2 matrix.
  • the restored attribute information of the layer L is used as an input value of the lower layer L-1.
  • the three-dimensional data decoding device repeats such hierarchical processing, and ends the processing when all the attribute information of the lowest layer is decoded.
  • the three-dimensional data decoding device has an attribute value of one existing three-dimensional point.
  • the value of the coding component of the layer L may be substituted for.
  • the three-dimensional data decoding device can correctly decode the bit stream with improved coding efficiency by applying the Har conversion to all the values of the input attribute information.
  • the three-dimensional data decoding device may independently apply the inverse Har conversion for each dimension and decode each coding coefficient. For example, when the attribute information is color information (RGB, YUV, etc.), the three-dimensional data decoding device applies an inverse Har conversion to the coding coefficient for each component and decodes each attribute value.
  • the attribute information is color information (RGB, YUV, etc.)
  • the three-dimensional data decoding device applies an inverse Har conversion to the coding coefficient for each component and decodes each attribute value.
  • the three-dimensional data decoding device may apply the inverse Har conversion in the order of layer Lmax, L + 1, ..., Layer L. Further, w0 and w1 shown in FIG. 47 are weights assigned to each three-dimensional point. For example, the three-dimensional data decoding device may calculate the weight based on the distance information between two adjacent three-dimensional points to which the inverse Haar transformation is applied. For example, the three-dimensional data coding apparatus may decode a bit stream whose coding efficiency is improved by increasing the weight as the distance becomes shorter.
  • the coding coefficients after dequantization are Ta1, Ta5, Tb1, Tb3, Tc1 and d0, and a0, a1, a2, a3, a4 and a5 are obtained as decoded values.
  • FIG. 48 is a diagram showing an example of syntax of attribute information (attribute_data).
  • the attribute information (attribute_data) includes a zero continuous number (ZeroCnt), an attribute dimension number (attribute_dimension), and a coding coefficient (value [j] [i]).
  • Zero continuous number indicates the number of consecutive values of 0 in the coding coefficient after quantization.
  • the three-dimensional data coding apparatus may perform arithmetic coding after binarizing ZeroCnt.
  • the three-dimensional data coding apparatus determines whether or not the layer L (layerL) to which the coding coefficient belongs is equal to or higher than a predetermined threshold value TH_layer, and adds the coding coefficient to the bit stream according to the determination result. You may switch the information. For example, the three-dimensional data encoding device adds all the coding coefficients of the attribute information to the bit stream if the determination result is true. Further, the three-dimensional data coding apparatus may add a part of the coding coefficient to the bit stream if the determination result is false.
  • the three-dimensional data coding device adds the coding result of the RGB or YUV three-dimensional information of the color information to the bit stream. If the determination result is false, the three-dimensional data encoding device does not need to add some information such as G or Y of the color information to the bitstream and add other components to the bitstream. Good. In this way, the three-dimensional data coding device does not add a part of the coding coefficient of the layer (layer smaller than TH_layer) including the coding coefficient indicating the high frequency component whose deterioration is less noticeable visually to the bit stream. , The coding efficiency can be improved.
  • the number of dimension dimensions of the attribute indicates the number of dimensions of the attribute information. For example, when the attribute information is the color information of a three-dimensional point (RGB, YUV, etc.), the number of attribute dimensions is set to the value 3 because the color information is three-dimensional. When the attribute information is reflectance, the number of attribute dimensions is set to the value 1 because the reflectance is one-dimensional. The number of attribute dimensions may be added to the header of the attribute information of the bitstream.
  • the coding coefficient indicates the coding coefficient after the quantization of the j-th dimension attribute information of the i-th three-dimensional point. For example, when the attribute information is color information, value [99] [1] indicates the coding coefficient of the second dimension (for example, G value) of the 100th three-dimensional point. When the attribute information is reflectance information, value [119] [0] indicates the coding coefficient of the first dimension (for example, reflectance) of the 120th three-dimensional point.
  • the three-dimensional data encoding device may subtract the value 1 from the value [j] [i] and entropy encode the obtained value.
  • the three-dimensional data decoding apparatus restores the coding coefficient by adding the value 1 to the value [j] [i] after the entropy decoding.
  • attribute_dimension 1, or (2) when attribute_dimension is 1 or more and the values of all dimensions are equal.
  • attribute_dimension 1, so the three-dimensional data coding device calculates the value by subtracting the value 1 from the coding coefficient, and encodes the calculated value.
  • the three-dimensional data decoding device adds the value 1 to the decoded value to calculate the coding coefficient.
  • the three-dimensional data coding apparatus encodes a value 9 obtained by subtracting the value 1 from the coding coefficient value 10.
  • the three-dimensional data decoding device adds the value 1 to the decoded value 9 to calculate the value 10 of the coding coefficient.
  • attribute_dimension 3 so that the three-dimensional data encoding device can be used for each coding, for example, when the coding coefficients after the quantization of each component of R, G, and B are the same.
  • the value 1 is subtracted from the coefficient and the resulting value is encoded.
  • the three-dimensional data decoding device adds 1 to each component of (0, 0, 0) to calculate (1, 1, 1).
  • the three-dimensional data coding device encodes (2, 1, 2) as it is.
  • the three-dimensional data decoding device uses the decoded (2, 1, 2) as it is as the coding coefficient.
  • value [0] [i] shown in FIG. 48 indicates the coding coefficient after the quantization of the first-dimensional attribute information of the i-th three-dimensional point.
  • the layer L (layerL) to which the coding coefficient belongs is smaller than the threshold TH_layer, the attribute information of the first dimension is added to the bitstream (the attribute information of the second and subsequent dimensions is not added to the bitstream).
  • the code amount may be reduced with.
  • the three-dimensional data encoding device may switch the calculation method of the ZeroCnt value according to the value of tribute_dimension.
  • FIG. 49 is a diagram showing an example of the coding coefficient and ZeroCnt in this case.
  • the three-dimensional data encoding device counts the number of consecutive coding coefficients in which the R, G, and B components are all 0, and converts the counted number into a bitstream as ZeroCnt. Add.
  • the three-dimensional data encoding device may calculate ZeroCnt for each dimension even when the tribute_dimension is 2 or more, and add the calculated ZeroCnt to the bit stream.
  • FIG. 50 is a flowchart of the three-dimensional data coding process according to the present embodiment.
  • the three-dimensional data encoding device encodes the position information (geometry) (S6601).
  • a three-dimensional data encoding device encodes using an ocree representation.
  • the three-dimensional data encoding device converts the attribute information (S6602). For example, a three-dimensional data encoding device reassigns the attribute information of the original three-dimensional point to the changed three-dimensional point when the position of the three-dimensional point changes due to quantization or the like after the position information is encoded. To do.
  • the three-dimensional data coding apparatus may interpolate and reassign the value of the attribute information according to the amount of change in the position. For example, the three-dimensional data encoding device detects N three-dimensional points before the change, which are close to the three-dimensional position after the change, and obtains the attribute information values of the N three-dimensional points from the three-dimensional position after the change.
  • Weighted averaging is performed based on the distances to each N 3Ds, and the obtained values are set as the values of the attribute information of the changed 3D points. Further, in the three-dimensional data encoding device, when two or more three-dimensional points are changed to the same three-dimensional position due to quantization or the like, the value of the attribute information after the change is two or more before the change. The average value of the attribute information at the three-dimensional point may be assigned.
  • the three-dimensional data encoding device encodes the attribute information (S6603). For example, when encoding a plurality of attribute information, the three-dimensional data encoding device may encode the plurality of attribute information in order. For example, when the color and the reflectance are encoded, the three-dimensional data encoding device generates a bit stream in which the reflectance coding result is added after the color coding result. The plurality of coding results of the attribute information added to the bit stream may be in any order.
  • the three-dimensional data encoding device may add information indicating the start location of the encoded data of each attribute information in the bit stream to the header or the like.
  • the three-dimensional data decoding device can selectively decode the attribute information that needs to be decoded, so that the decoding process of the attribute information that does not need to be decoded can be omitted. Therefore, the processing amount of the three-dimensional data decoding device can be reduced.
  • the three-dimensional data coding apparatus may encode a plurality of attribute information in parallel and integrate the coding result into one bit stream. As a result, the three-dimensional data encoding device can encode a plurality of attribute information at high speed.
  • FIG. 51 is a flowchart of the attribute information coding process (S6603).
  • the three-dimensional data coding apparatus generates a coding coefficient from the attribute information by Har conversion (S6611).
  • the three-dimensional data encoding device applies quantization to the coding coefficient (S6612).
  • the three-dimensional data coding apparatus generates coding attribute information (bit stream) by coding the coding coefficient after quantization (S6613).
  • the three-dimensional data coding device applies inverse quantization to the coding coefficient after quantization (S6614).
  • the three-dimensional data decoding apparatus decodes the attribute information by applying the inverse Haar transformation to the coding coefficient after the inverse quantization (S6615). For example, the decoded attribute information is referenced in subsequent coding.
  • FIG. 52 is a flowchart of the coding coefficient coding process (S6613).
  • the three-dimensional data coding apparatus converts the coding coefficient from a signed integer value to an unsigned integer value (S6621).
  • a three-dimensional data encoding device converts a signed integer value into an unsigned integer value as follows. If the signed integer value Ta1q is less than 0, the unsigned integer value is set to -1- (2 x Ta1q). When the signed integer value Ta1q is 0 or more, the unsigned integer value is set to 2 ⁇ Ta1q. If the coding coefficient does not become a negative value, the three-dimensional data coding device may encode the coding coefficient as it is as an unsigned integer value.
  • the three-dimensional data coding device determines whether the value of the coding coefficient to be processed is zero (S6623). When the value of the coding coefficient to be processed is zero (Yes in S6623), the three-dimensional data coding device increments ZeroCnt by 1 (S6624) and returns to step S6622.
  • the three-dimensional data encoding device When the value of the coding coefficient to be processed is not zero (No in S6623), the three-dimensional data encoding device encodes ZeroCnt and resets ZeroCnt to 0 (S6625). Further, the three-dimensional data coding apparatus arithmetically encodes the coding coefficient to be processed (S6626), and returns to step S6622. For example, a three-dimensional data encoding device performs binary arithmetic coding. Further, the three-dimensional data coding apparatus may subtract the value 1 from the coding coefficient and encode the obtained value.
  • steps S6623 to S6626 are repeated for each coding coefficient. Further, when all the coding coefficients have been processed (Yes in S6622), the three-dimensional data coding apparatus ends the processing.
  • FIG. 53 is a flowchart of the three-dimensional data decoding process according to the present embodiment.
  • the three-dimensional data decoding device decodes the position information (geometry) from the bit stream (S6631). For example, a three-dimensional data decoding device decodes using an ocree representation.
  • the three-dimensional data decoding device decodes the attribute information from the bit stream (S6632). For example, when decoding a plurality of attribute information, the three-dimensional data decoding device may decode the plurality of attribute information in order. For example, when decoding a color and a reflectance as attribute information, the three-dimensional data decoding apparatus decodes the color coding result and the reflectance coding result in the order of being added to the bit stream. For example, in a bitstream, if the color coding result is followed by the reflectance coding result, the three-dimensional data decoder decodes the color coding result and then the reflectance coding. Decrypt the result. The three-dimensional data decoding device may decode the coding result of the attribute information added to the bit stream in any order.
  • the three-dimensional data decoding device may acquire information indicating the start location of the encoded data of each attribute information in the bit stream by decoding the header or the like.
  • the three-dimensional data decoding device can selectively decode the attribute information that needs to be decoded, so that the decoding process of the attribute information that does not need to be decoded can be omitted. Therefore, the processing amount of the three-dimensional data decoding device can be reduced.
  • the three-dimensional data decoding device may decode a plurality of attribute information in parallel and integrate the decoding results into one three-dimensional point cloud. As a result, the three-dimensional data decoding device can decode a plurality of attribute information at high speed.
  • FIG. 54 is a flowchart of the attribute information decoding process (S6632).
  • the three-dimensional data decoding device decodes the coding coefficient from the bit stream (S6641).
  • the three-dimensional data decoding device applies inverse quantization to the coding coefficient (S6642).
  • the three-dimensional data decoding apparatus decodes the attribute information by applying the inverse Har transformation to the coding coefficient after the inverse quantization (S6643).
  • FIG. 55 is a flowchart of the coding coefficient decoding process (S6641).
  • the three-dimensional data decoding device decodes ZeroCnt from the bit stream (S6651). If all the coding coefficients have not been processed (No in S6652), the 3D data decoding device determines whether ZeroCnt is greater than 0 (S6653).
  • the three-dimensional data decoding device sets the coding coefficient of the processing target to 0 (S6654). Next, the three-dimensional data decoding device subtracts 1 from ZeroCnt (S6655) and returns to step S6652.
  • the three-dimensional data decoding device decodes the coding coefficient of the processing target (S6656). For example, a three-dimensional data decoding device uses binary arithmetic decoding. Further, the three-dimensional data decoding device may add a value 1 to the decoded coding coefficient.
  • the three-dimensional data decoding device decodes ZeroCnt, sets the obtained value in ZeroCnt (S6657), and returns to step S6652.
  • the processes of steps S6653 to S6657 are repeated for each coding coefficient. Further, when all the coding coefficients have been processed (Yes in S6652), the three-dimensional data coding apparatus converts the plurality of decoded coding coefficients from an unsigned integer value to a signed integer value (S6658). ..
  • the three-dimensional data decoding apparatus may convert the decoded coding coefficient from an unsigned integer value to a signed integer value as described below.
  • the LSB least significant bit
  • the signed integer value Ta1q is set to ⁇ ((Ta1u + 1) >> 1).
  • the three-dimensional data decoding device may use the decoded coding coefficient as it is as a signed integer value.
  • FIG. 56 is a block diagram of the attribute information coding unit 6600 included in the three-dimensional data coding device.
  • the attribute information coding unit 6600 includes a sorting unit 6601, a Har conversion unit 6602, a quantization unit 6603, an inverse quantization unit 6604, an inverse Haar conversion unit 6605, a memory 6606, and an arithmetic coding unit 6607. Be prepared.
  • the sort unit 6601 generates a Morton code using the position information of the three-dimensional points, and sorts a plurality of three-dimensional points in the Morton code order.
  • the Har conversion unit 6602 generates a coding coefficient by applying the Har conversion to the attribute information.
  • the quantization unit 6603 quantizes the coding coefficient of the attribute information.
  • the dequantization unit 6604 dequantizes the coding coefficient after quantization.
  • the inverse Har conversion unit 6605 applies the inverse Har conversion to the coding coefficient.
  • the memory 6606 stores the values of the attribute information of the plurality of decoded three-dimensional points. For example, the attribute information of the decoded three-dimensional point stored in the memory 6606 may be used for predicting an unencoded three-dimensional point.
  • the arithmetic coding unit 6607 calculates ZeroCnt from the coding coefficient after quantization, and arithmetically encodes ZeroCnt. In addition, the arithmetic coding unit 6607 arithmetically encodes the non-zero coding coefficient after quantization. The arithmetic coding unit 6607 may binarize the coding coefficient before arithmetic coding. Further, the arithmetic coding unit 6607 may generate and encode various header information.
  • FIG. 57 is a block diagram of the attribute information decoding unit 6610 included in the three-dimensional data decoding device.
  • the attribute information decoding unit 6610 includes an arithmetic decoding unit 6611, an inverse quantization unit 6612, an inverse Har conversion unit 6613, and a memory 6614.
  • the arithmetic decoding unit 6611 arithmetically decodes ZeroCnt and the coding coefficient included in the bit stream.
  • the arithmetic decoding unit 6611 may decode various header information.
  • the dequantization unit 6612 dequantizes the arithmetically decoded coding coefficient.
  • the inverse Haar transformation unit 6613 applies the inverse Har transformation to the coding coefficient after the inverse quantization.
  • the memory 6614 stores the values of the attribute information of the plurality of decoded three-dimensional points. For example, the attribute information of the decoded three-dimensional point stored in the memory 6614 may be used for predicting the undecoded three-dimensional point.
  • the coding order is not necessarily limited to this.
  • a method of scanning the coding coefficient after the Har conversion from the upper layer to the lower layer may be used.
  • the three-dimensional data encoding device may encode the number of consecutive values of 0 as ZeroCnt.
  • the three-dimensional data coding apparatus may switch whether or not to use the coding method using ZeroCnt described in the present embodiment for each WLD, SPC, or volume.
  • the three-dimensional data coding apparatus may add information indicating whether or not the coding method using ZeroCnt is applied to the header information.
  • the three-dimensional data decoding device can appropriately perform decoding.
  • a three-dimensional data coding device counts the number of occurrences of a coding coefficient having a value of 0 for one volume.
  • the three-dimensional data encoding device applies the method using ZeroCnt to the next volume when the count value exceeds a predetermined threshold value, and uses ZeroCnt to the next volume when the count value is equal to or less than the threshold value. Do not apply the method that was used.
  • the three-dimensional data coding apparatus can appropriately switch whether or not to apply the coding method using ZeroCnt according to the characteristics of the three-dimensional point to be coded, thus improving the coding efficiency. it can.
  • the three-dimensional data coding apparatus scans and encodes the quantization coefficient (unsigned integer value) in a certain order.
  • the three-dimensional data encoding device encodes a plurality of three-dimensional points in order from the three-dimensional points included in the lower layer toward the upper layer.
  • FIG. 58 is a diagram showing an example of a first code string and a second code string when this method is used for the attribute information shown in FIG. 43.
  • the three-dimensional data coding apparatus encodes a plurality of coding coefficients in the order of Ta1q to Ta5q, Tb1q, Tb3q, Tc1q, d0q included in the lower layer L.
  • the lower layer tends to have a coding coefficient of 0 after quantization. The reasons for this include the following.
  • the coding coefficient of the lower layer L shows a higher frequency component than that of the upper layer, it tends to be 0 depending on the three-dimensional point to be coded. Further, by switching the quantization scale according to the importance and the like described above, the quantization scale becomes larger in the lower layer, and the coding coefficient after quantization tends to be 0.
  • the three-dimensional data coding apparatus counts the number of times the value 0 occurs in the first code string, and encodes the number of times the value 0 occurs consecutively (ZeroCnt) instead of the continuous value 0.
  • ZeroCnt the number of times the value 0 occurs consecutively
  • the three-dimensional data encoding device may encode information indicating the total number of occurrences of the value 0. As a result, the overhead of encoding ZeroCnt can be reduced, and the coding efficiency can be improved.
  • the three-dimensional data coding device encodes the total number of coding coefficients having a value of 0 as TotalZeroCnt.
  • the three-dimensional data encoding device may entropy-encode TotalZeroCnt. For example, the three-dimensional data encoding device binarizes the value of TotalZeroCnt with a truncet unity code of the total number T of the coded three-dimensional points, and arithmetically encodes each bit after binarization.
  • the three-dimensional data coding apparatus may improve the coding efficiency by using a different coding table for each bit. For example, the three-dimensional data encoding device uses the coding table 1 for the first bit, the coding table 2 for the second bit, and the coding table 3 for the subsequent bits. In this way, the three-dimensional data coding apparatus can improve the coding efficiency by switching the coding table for each bit.
  • the three-dimensional data encoding device may perform arithmetic coding after binarizing TotalZeroCnt with an exponential Golomb.
  • the three-dimensional data encoding device may add a flag to the header to switch between using the truncet unity code and using the exponential Golomb code.
  • the three-dimensional data coding apparatus can improve the coding efficiency by selecting the optimum binarization method.
  • the three-dimensional data decoding device can correctly decode the bit stream by switching the binarization method with reference to the flag included in the header.
  • FIG. 59 is a diagram showing a syntax example of attribute information (attribute_data) in this modified example.
  • the attribute information (attribute_data) shown in FIG. 59 further includes a total number of zeros (TotalZeroCnt) with respect to the attribute information shown in FIG. 48.
  • TotalZeroCnt a total number of zeros
  • Other information is the same as in FIG. 48.
  • the total number of zeros (TotalZeroCnt) indicates the total number of coding coefficients with a value of 0 after quantization.
  • the three-dimensional data encoding device may switch the calculation method of the values of TotalZereCnt and ZeroCnt depending on the value of tribute_dimension.
  • FIG. 60 is a diagram showing an example of the coding coefficient, ZeroCnt and TotalZeroCnt in this case.
  • the three-dimensional data coding apparatus counts the number of consecutive coding coefficients in which the R, G, and B components are all 0, and the counted numbers are bit as TotalZeroCnt and ZeroCnt. Add to the stream.
  • the three-dimensional data encoding device may calculate TotalZeoCnt and ZeroCnt for each dimension even when attribute_dimension is 2 or more, and add the calculated TotalZeoCnt and ZeroCnt to the bit stream.
  • FIG. 61 is a flowchart of the coding coefficient coding process (S6613) in this modification.
  • the three-dimensional data coding apparatus converts the coding coefficient from a signed integer value to an unsigned integer value (S6661).
  • the three-dimensional data encoding device encodes TotalZeroCnt (S6662).
  • the three-dimensional data coding apparatus determines whether the value of the coding coefficient to be processed is zero (S6664). When the value of the coding coefficient to be processed is zero (Yes in S6664), the three-dimensional data coding device increments ZeroCnt by 1 (S6665) and returns to step S6663.
  • the three-dimensional data coding device determines whether TotalZeroCnt is larger than 0 (S6666). If TotalZeroCnt is greater than 0 (Yes in S6666), the 3D data encoder encodes ZeroCnt and sets TotalZeroCnt to TotalZeroCnt-ZeroCnt (S6667).
  • step S6667 or when TotalZeroCnt is 0 (No in S6666), the 3D data encoding device encodes the coding coefficient, resets ZeroCnt to 0 (S6666), and returns to step S6663.
  • a three-dimensional data encoding device performs binary arithmetic coding. Further, the three-dimensional data coding apparatus may subtract the value 1 from the coding coefficient and encode the obtained value.
  • steps S6664 to S6668 are repeated for each coding coefficient.
  • the three-dimensional data coding apparatus ends the processing.
  • FIG. 62 is a flowchart of the coding coefficient decoding process (S6641) in this modification.
  • the three-dimensional data decoding device decodes TotalZeroCnt from the bit stream (S6671).
  • the three-dimensional data decoding device decodes ZeroCnt from the bit stream and sets TotalZeroCnt to TotalZeroCnt-ZeroCnt (S6672).
  • the three-dimensional data coding device determines whether ZeroCnt is greater than 0 (S6674).
  • the three-dimensional data decoding device sets the coding coefficient of the processing target to 0 (S6675). Next, the three-dimensional data decoding device subtracts 1 from ZeroCnt (S6676) and returns to step S6673.
  • the three-dimensional data decoding apparatus decodes the coding coefficient of the processing target (S6677). For example, a three-dimensional data decoding device uses binary arithmetic decoding. Further, the three-dimensional data decoding device may add a value 1 to the decoded coding coefficient.
  • the three-dimensional data decoding device determines whether TotalZeroCnt is greater than 0 (S6678). If TotalZeroCnt is greater than 0 (Yes in S6678), the 3D data decoder decodes ZeroCnt, sets the resulting value to ZeroCnt, sets TotalZeroCnt to TotalZeroCnt-ZeroCnt (S6679), and returns to step S6673. .. If TotalZeroCnt is 0 (No in S6678), the three-dimensional data decoding device returns to step S6673.
  • steps S6674 to S6679 are repeated for each coding coefficient. Further, when all the coding coefficients have been processed (Yes in S6673), the three-dimensional data coding apparatus converts the decoded coding coefficients from the unsigned integer value to the signed integer value (S6680).
  • FIG. 63 is a diagram showing another syntax example of the attribute information (attribute_data).
  • the attribute information (attribute_data) shown in FIG. 63 includes value [j] [i] _creater_zero_flag and value [j] [i] _greator_one_flag instead of the coding coefficients (value [j] [i]) shown in FIG. 48. , Value [j] [i] and the like. Other information is the same as in FIG. 48.
  • Value [j] [i] _greeter_zero_flag indicates whether or not the value of the coding coefficient (value [j] [i]) is greater than 0 (or 1 or more). In other words, value [j] [i] _greator_zero_flag indicates whether or not the value of the coding coefficient (value [j] [i]) is 0.
  • the value of the coding coefficient is greater than 0, the value [j] [i] _greator_zero_flag is set to the value 1, and if the value of the coding coefficient is 0, the value [j] [i] _creater_zero_flag is set to the value 0.
  • the three-dimensional data encoding device does not have to add value [j] [i] to the bit stream. In this case, the three-dimensional data decoding device may determine that the values of value [j] and [i] are 0. As a result, the amount of code can be reduced.
  • Value [j] [i] _greeter_one_flag indicates whether or not the value of the coding coefficient (value [j] [i]) is greater than 1 (or 2 or more). In other words, value [j] [i] _greeter_one_flag indicates whether or not the value of the coding coefficient (value [j] [i]) is 1.
  • value [j] [i] _greeter_one_flag is set to the value 1. Otherwise (when the value of the coding factor is 1 or less), value [j] [i] _creater_one_flag is set to a value of 0.
  • the three-dimensional data encoding device does not have to add value [j] [i] to the bit stream. In this case, the three-dimensional data decoding device may determine that the three-dimensional data coding device has a value of value [j] [i] of 1.
  • Value [j] [i] indicates the coding coefficient after the quantization of the j-th dimension attribute information of the i-th three-dimensional point.
  • value [99] [1] indicates the coding coefficient of the second dimension (for example, G value) of the 100th three-dimensional point.
  • value [119] [0] indicates the coding coefficient of the first dimension (for example, reflectance) of the 120th three-dimensional point.
  • the three-dimensional data encoding device may entropy encode the value [j] [i] _greator_zero_flag and the value [j] [i] _greeter_one_flag.
  • binary arithmetic coding and binary arithmetic decoding may be used. As a result, the coding efficiency can be improved.
  • the attribute information contained in the PCC (Point Cloud Compression) data is converted by using a plurality of methods such as Lifting, RAHT (Region Adaptive Thermal Transfer) or other conversion methods.
  • Lifting is one of the conversion methods using LoD (Level of Detail).
  • the amount of code can be reduced by quantizing the high frequency component. That is, the conversion process has strong energy compression characteristics. In addition, the accuracy is lost due to the quantization depending on the magnitude of the quantization parameter.
  • FIG. 64 is a block diagram showing a configuration of a three-dimensional data encoding device according to the present embodiment.
  • This three-dimensional data coding device includes a subtraction unit 7001, a conversion unit 7002, a transformation matrix holding unit 7003, a quantization unit 7004, a quantization control unit 7005, and an entropy coding unit 7006.
  • the subtraction unit 7001 calculates a coefficient value which is the difference between the input data and the reference data.
  • the input data is the attribute information included in the point cloud data, and is the predicted value of the attribute information with the reference data.
  • the conversion unit 7002 performs conversion processing into a coefficient value.
  • this conversion process is a process of classifying a plurality of attribute information into LoD.
  • this conversion process may be Har conversion or the like.
  • the transformation matrix holding unit 7003 holds a transformation matrix used for the conversion process by the conversion unit 7002.
  • this transformation matrix is a Har transformation matrix.
  • the three-dimensional data coding apparatus has a function of performing both a conversion process using LoD and a conversion process such as a Har conversion, but even if it has either function. Good.
  • the three-dimensional data coding apparatus may selectively use these two types of conversion processes.
  • the three-dimensional data coding apparatus may switch the conversion process to be used for each predetermined processing unit.
  • the quantization unit 7004 generates a quantization value by quantizing the coefficient value.
  • the quantization control unit 7005 controls the quantization parameters used by the quantization unit 7004 for quantization.
  • the quantization control unit 7005 may switch the quantization parameter (or the quantization step) according to the hierarchical structure of coding.
  • the amount of generated code can be controlled for each layer by selecting an appropriate quantization parameter for each layer structure.
  • the quantization control unit 7005 sets the quantization parameter of a certain layer or lower including the frequency component having little influence on the subjective image quality to the maximum value, and sets the quantization coefficient of the layer or lower to 0.
  • the quantization control unit 7005 can control the subjective image quality and the generated code amount more finely.
  • the hierarchy is a hierarchy (depth in a tree structure) in LoD or RAHT (Haar transformation).
  • the entropy coding unit 7006 generates a bit stream by entropy coding (for example, arithmetic coding) the quantization coefficient. Further, the entropy coding unit 7006 encodes the quantization parameter for each layer set by the quantization control unit 7005.
  • FIG. 65 is a block diagram showing the configuration of the three-dimensional data decoding device according to the present embodiment.
  • This three-dimensional data decoding device includes an entropy decoding unit 7011, an inverse quantization unit 7012, a quantization control unit 7013, an inverse conversion unit 7014, a transformation matrix holding unit 7015, and an addition unit 7016.
  • the entropy decoding unit 7011 decodes the quantization coefficient and the quantization parameter for each layer from the bit stream.
  • the dequantization unit 7012 generates a coefficient value by dequantizing the quantization coefficient.
  • the quantization control unit 7013 controls the quantization parameter used by the inverse quantization unit 7012 for the inverse quantization based on the quantization parameter of the hierarchy number obtained by the entropy decoding unit 7011.
  • the inverse conversion unit 7014 reversely converts the coefficient value.
  • the inverse conversion unit 7014 performs inverse Har conversion of the coefficient value.
  • the transformation matrix holding unit 7015 holds a transformation matrix used for the inverse transformation processing by the inverse transformation unit 7014.
  • this transformation matrix is an inverse Haar transformation matrix.
  • the addition unit 7016 generates output data by adding reference data to the coefficient value.
  • the output data is the attribute information included in the point cloud data, and is the predicted value of the attribute information with the reference data.
  • the quantization parameter of the low layer is reduced to improve the accuracy of the low layer.
  • the prediction accuracy of the high-rise layer can be improved.
  • the amount of data can be reduced by increasing the quantization parameter for high-rise buildings.
  • the quantization tree value (Qt) can be set individually for each LoD according to the usage policy of the user.
  • the quantization tree value is, for example, a quantization parameter.
  • FIG. 66 is a diagram showing a setting example of LoD. For example, as shown in FIG. 66, Qt0 to Qt2 independent of LoD0 to LoD2 are set.
  • the quantization parameter of the low layer is reduced to improve the accuracy of the low layer.
  • the prediction accuracy of the high-rise layer can be improved.
  • the amount of data can be reduced by increasing the quantization parameter for high-rise buildings. In this way, the quantization tree value (Qt) can be set individually for each depth of the tree structure according to the usage policy of the user.
  • FIG. 67 is a diagram showing an example of a hierarchical structure (tree structure) of RAHT. For example, as shown in FIG. 67, independent Qt0 to Qt2 are set for each depth of the tree structure.
  • FIG. 68 is a block diagram showing the configuration of the three-dimensional data encoding device 7020 according to the present embodiment.
  • the three-dimensional data encoding device 7020 generates encoded data (encoded stream) by encoding point cloud data (point cloud).
  • the three-dimensional data coding device 7020 includes a dividing unit 7021, a plurality of position information coding units 7022, a plurality of attribute information coding units 7023, an additional information coding unit 7024, and a multiplexing unit 7025. ..
  • the division unit 7021 generates a plurality of division data by dividing the point cloud data. Specifically, the division unit 7021 generates a plurality of division data by dividing the space of the point cloud data into a plurality of subspaces. Here, the subspace is one of tiles and slices, or a combination of tiles and slices. More specifically, the point cloud data includes position information, attribute information (color or reflectance, etc.), and additional information. The division unit 7021 generates a plurality of division position information by dividing the position information, and generates a plurality of division attribute information by dividing the attribute information. In addition, the division unit 7021 generates additional information regarding the division.
  • the division unit 7021 first divides the point cloud into tiles. Next, the dividing unit 7021 further divides the obtained tile into slices.
  • the plurality of position information coding units 7022 generates a plurality of coded position information by encoding the plurality of divided position information.
  • the position information coding unit 7022 encodes the divided position information using an N-branch structure such as an octa-tree. Specifically, in the octave tree, the target space is divided into eight nodes (subspaces), and 8-bit information (occupancy code) indicating whether or not each node contains a point cloud is generated. .. Further, the node including the point cloud is further divided into eight nodes, and 8-bit information indicating whether or not the point cloud is included in each of the eight nodes is generated. This process is repeated until it becomes equal to or less than the threshold value of the number of point clouds included in the predetermined hierarchy or node. For example, the plurality of position information coding units 7022 process a plurality of divided position information in parallel.
  • the attribute information coding unit 7023 generates coded attribute information which is coded data by encoding the attribute information using the configuration information generated by the position information coding unit 7022. For example, the attribute information coding unit 7023 determines a reference point (reference node) to be referred to in coding the target point (target node) to be processed based on the ocree tree structure generated by the position information coding unit 7022. To do. For example, the attribute information coding unit 7023 refers to a node whose parent node in the octree is the same as the target node among the peripheral nodes or adjacent nodes. The method of determining the reference relationship is not limited to this.
  • the coding process of the position information or the attribute information may include at least one of the quantization process, the prediction process, and the arithmetic coding process.
  • the reference means that the reference node is used to calculate the predicted value of the attribute information, or the state of the reference node (for example, occupancy indicating whether or not the reference node contains a point group) is used to determine the encoding parameter. Information) is used.
  • the coding parameter is a quantization parameter in the quantization process, a context in arithmetic coding, or the like.
  • the additional information coding unit 7024 generates encoded additional information by encoding the additional information included in the point cloud data and the additional information related to the data division generated at the time of division by the division unit 7021.
  • the multiplexing unit 7025 generates coded data (coded stream) by multiplexing a plurality of coded position information, a plurality of coded attribute information, and coded additional information, and transmits the generated coded data. .. Further, the coded additional information is used at the time of decoding.
  • FIG. 69 is a block diagram of the division portion 7021.
  • the division portion 7021 includes a tile division portion 7031 and a slice division portion 7032.
  • the tile division unit 7031 generates a plurality of tile position information by dividing the position information (Position (Geometry)) into tiles. Further, the tile dividing unit 7031 generates a plurality of tile attribute information by dividing the attribute information (Attribute) into tiles. Further, the tile division unit 7031 outputs tile addition information (Tile Metadata Data) including information related to tile division and information generated in tile division.
  • the slice division unit 7032 generates a plurality of division position information (a plurality of slice position information) by dividing a plurality of tile position information into slices. Further, the slice division unit 7032 generates a plurality of division attribute information (a plurality of slice attribute information) by dividing the plurality of tile attribute information into slices. Further, the slice division unit 7032 outputs the slice addition information (Slice Metadata Data) including the information related to the slice division and the information generated in the slice division.
  • slice addition information Selice Metadata Data
  • the tile division unit 7031 and the slice division unit 7032 determine the quantization tree value (quantization parameter) based on the generated additional information.
  • FIG. 70 is a block diagram of the attribute information coding unit 7023.
  • the attribute information coding unit 7023 includes a conversion unit 7035, a quantization unit 7036, and an entropy coding unit 7037.
  • the conversion unit 7035 classifies the division attribute information into a hierarchy such as LoD, and generates a coefficient value (difference value) by calculating the difference between the division attribute information and the predicted value.
  • the conversion unit 7035 may generate a coefficient value by performing a Har conversion on the division attribute information.
  • the quantization unit 7036 generates a quantization value by quantizing the coefficient value. Specifically, the quantization unit 7036 divides the coefficient in the quantization step based on the quantization parameter.
  • the entropy coding unit 7037 generates coding attribute information by entropy-coding the quantization value.
  • FIG. 71 is a block diagram showing the configuration of the three-dimensional data decoding device 7040.
  • the three-dimensional data decoding device 7040 restores the point cloud data by decoding the coded data (encoded stream) generated by encoding the point cloud data.
  • the three-dimensional data decoding device 7040 includes a demultiplexing unit 7041, a plurality of position information decoding units 7042, a plurality of attribute information decoding units 7043, an additional information decoding unit 7044, and a coupling unit 7045.
  • the demultiplexing unit 7041 generates a plurality of coded position information, a plurality of coded attribute information, and coded additional information by demultiplexing the coded data (coded stream).
  • the plurality of position information decoding units 7042 generate a plurality of divided position information by decoding the plurality of coded position information. For example, the plurality of position information decoding units 7042 process a plurality of coded position information in parallel.
  • the plurality of attribute information decoding units 7043 generates a plurality of divided attribute information by decoding the plurality of coded attribute information. For example, the plurality of attribute information decoding units 7043 processes a plurality of coded attribute information in parallel.
  • the plurality of additional information decoding units 7044 generate additional information by decoding the coded additional information.
  • the connecting unit 7045 generates position information by combining a plurality of divided position information using additional information.
  • the coupling unit 7045 generates attribute information by combining a plurality of division attribute information using additional information.
  • FIG. 72 is a block diagram of the attribute information decoding unit 7043.
  • the attribute information decoding unit 7043 includes an entropy decoding unit 7051, an inverse quantization unit 7052, and an inverse conversion unit 7053.
  • the entropy decoding unit 7051 generates a quantized value by entropy decoding the coding attribute information.
  • the dequantization unit 7052 generates a coefficient value by dequantizing the quantization value. Specifically, the quantization step based on the quantization tree value (quantization parameter) obtained from the bit stream is multiplied by the coefficient value.
  • the inverse conversion unit 7053 generates the division attribute information by inversely converting the coefficient value.
  • the inverse conversion is, for example, a process of adding a predicted value to a coefficient value.
  • the inverse transformation is an inverse Har transformation.
  • FIG. 73 is a diagram showing an example of setting quantization parameters in tile and slice division.
  • the value of the quantization parameter is small, the original information can be easily maintained.
  • the default value of the quantization parameter is 1.
  • the quantization parameter of the tiles of the main road is set to a small value in order to maintain the data quality.
  • the quantization parameter of the tile in the surrounding area is set to a large value. As a result, the data quality in the peripheral region is lowered, but the coding efficiency can be improved.
  • the three-dimensional data coding device uses a value of ⁇ QP in order to reduce the quantization parameter in coding three-dimensional points belonging to an important area such as a main road. May be set to a negative value to reduce the quantization error.
  • the attribute value after decoding of the three-dimensional point belonging to the important area can be brought close to the value before encoding.
  • the 3D data encoding device reduces the amount of information by setting a positive value for the ⁇ QP value in order to increase the quantization parameter when coding 3D points belonging to unimportant areas such as peripheral areas. You may. As a result, the total code amount can be reduced while keeping the amount of information in the important area.
  • a mechanism for controlling the quantization parameter in a finer unit is introduced in addition to the quantization parameter QPbase for frames, slices, tiles, and the like.
  • a three-dimensional data encoding device provides Delta_Layer for each LoD, and adds Delta_Layer to the QPbase value for each LoD while changing the value of the quantization parameter. Encode. Further, the three-dimensional data encoding device adds the Delta_Layer used for coding to the header of the bit stream or the like.
  • the three-dimensional data coding device can encode the attribute information of the three-dimensional point while changing the quantization parameter for each LoD according to, for example, the target code amount and the generated code amount, so that the target code amount is finally obtained. It is possible to generate a bit stream with a code amount close to. Further, the 3D data decoding device can appropriately decode the bit stream by decoding the QPbase and Delta_Layer included in the header to generate the quantization parameters used by the 3D data coding device.
  • FIG. 74 is a diagram showing an example in which the attribute information of all three-dimensional points is encoded using the quantization parameter QPbase.
  • FIG. 75 is a diagram showing an example in which the quantization parameter is switched for each LoD layer to perform coding.
  • the quantization parameter of the leading LoD is calculated by adding the Delta_Layer of the leading LoD to the QPbase.
  • the quantization parameter of the LoD to be processed is calculated by adding the Delta_Layer of the LoD to be processed to the quantization parameter of the immediately preceding LoD.
  • FIG. 76 is a diagram showing an example of syntax of the attribute information header (Attribut header information).
  • the attribute information header is, for example, a header for each frame, slice, or tile, and is a header for attribute information.
  • the attribute information header includes a QPbase (reference quantization parameter), a NumLayer (number of layers), and a Delta_Layer [i] (difference quantization parameter).
  • QPbase indicates the value of the reference quantization parameter in the frame, slice, tile, etc.
  • NuMLayer indicates the number of layers of LoD or RAHT.
  • NumLayer indicates the number of Delta_Layer [i] contained in the attribute information header.
  • Delta_Layer [i] indicates the value of ⁇ QP in the layer i.
  • ⁇ QP is a value obtained by subtracting the quantization parameter of the layer i from the quantization parameter of the layer i-1.
  • ⁇ QP may be a value obtained by subtracting the quantization parameter of layer i from QPbase.
  • ⁇ QP can take a positive or negative value. It is not necessary to add Delta_Layer [0] to the header. In this case, the quantization parameter of layer 0 is equal to QPbase. As a result, the amount of header code can be reduced.
  • FIG. 77 is a diagram showing another syntax example of the attribute information header (Attributable header information).
  • the attribute information header shown in FIG. 77 further includes delta_Layer_present_flag with respect to the attribute information header shown in FIG. 76.
  • Delta_Layer_present_flag is a flag indicating whether or not Delta_Layer is included in the bitstream. For example, a value of 1 indicates that Delta_Layer is included in the bitstream, and a value of 0 indicates that Delta_Layer is not included in the bitstream.
  • delta_Layer_present_flag is 0, the three-dimensional data decoding apparatus sets, for example, Delta_Layer to 0 and performs the subsequent decoding process.
  • the quantization step may be indicated by QPbase and Delta_Layer.
  • the quantization step is calculated from the quantization parameters using a predetermined formula, table, or the like.
  • the three-dimensional data coding device divides the coefficient value in the quantization step in the quantization process.
  • the three-dimensional data decoding device restores the coefficient value by multiplying the quantization value by the quantization step in the inverse quantization process.
  • FIG. 78 is a diagram showing an example of controlling the quantization parameter in units finer than LoD.
  • the three-dimensional data encoding device defines ADelta_QP and NuPointADelta representing the position information of the three-dimensional point to which ADelta_QP is added, in addition to Delta_Layer for each LoD layer. ..
  • the three-dimensional data coding apparatus performs coding while changing the values of the quantization parameters based on Delta_Layer, ADelta_QP, and NuPointADelta.
  • the three-dimensional data encoding device may add Adelta and NumPointADelta used for encoding to the header of the bit stream or the like.
  • the three-dimensional data coding apparatus can encode the attribute information of a plurality of three-dimensional points while changing the quantization parameter for each three-dimensional point according to, for example, the target code amount and the generated code amount.
  • the three-dimensional data encoding device can finally generate a bit stream having a code amount close to the target code amount.
  • the 3D data decoding device can appropriately decode the bit stream by decoding the QPbase, Delta_Layer, and ADelta included in the header to generate the quantization parameters used by the 3D data coding device.
  • coding / decoding order opposite to the coding / decoding order shown in FIG. 78 may be used.
  • coding / decoding may be performed in the order of LoD3, LoD2, LoD1, and LoD0.
  • FIG. 79 is a diagram showing a syntax example of an attribute information header (Attributable header information) when the example shown in FIG. 78 is used.
  • the attribute information header shown in FIG. 79 further includes NumADelta, NumPointADelta [i], and ADelta_QP [i] with respect to the attribute information header shown in FIG. 76.
  • NuADelta indicates the number of ADelta_QP contained in the bitstream.
  • NumPointADelta [i] indicates the identification number of the three-dimensional point A to which ADelta_QP [i] is applied.
  • NuPointADelta [i] indicates the number of 3D points from the first 3D point to the 3D point A in the coding / decoding order.
  • NuPointADelta [i] may indicate the number of three-dimensional points from the first three-dimensional point to the three-dimensional point A in LoD to which the three-dimensional point A belongs.
  • NumPointADelta [i] may indicate a difference value between the identification number of the three-dimensional point indicated by NumPointADelta [i-1] and the identification number of the three-dimensional point A.
  • the value of NuMPointADelta [i] can be reduced, so that the amount of code can be reduced.
  • ADelta_QP [i] indicates the value of ⁇ QP of the three-dimensional point indicated by NumPointADelta [i]. That is, ADelta_QP [i] indicates the difference between the quantization parameter of the three-dimensional point indicated by NumPointADelta [i] and the quantization parameter of the three-dimensional point immediately before the three-dimensional point.
  • FIG. 80 is a diagram showing another syntax example of the attribute information header (Attribute header information) when the example shown in FIG. 78 is used.
  • the attribute information header shown in FIG. 80 further includes delta_Layer_present_flag and additional_delta_QP_present_flag with respect to the attribute information header shown in FIG. 79, and includes NumADelta_minus1 instead of NumADelta.
  • the delta_Layer_present_flag is the same as that already described with reference to FIG. 77.
  • Additional_delta_QP_present_flag is a flag indicating whether or not ADelta_QP is included in the bitstream. For example, a value of 1 indicates that ADelta_QP is included in the bitstream, and a value of 0 indicates that ADelta_QP is not included in the bitstream.
  • additional_delta_QP_present_flag is 0, the three-dimensional data decoding apparatus sets, for example, ADelta_QP to 0 and performs the subsequent decoding process.
  • ADelta_QP [i] indicates the value of the i-th ADelta_QP. Note that ADelta_QP [i] may be set to a negative value as well as a positive value.
  • FIG. 81 is a flowchart of the three-dimensional data coding process according to the present embodiment.
  • the three-dimensional data encoding device encodes the position information (geometry) (S7001).
  • a three-dimensional data encoding device encodes using an ocree representation.
  • the three-dimensional data encoding device converts the attribute information (S7002). For example, a three-dimensional data encoding device reassigns the attribute information of the original three-dimensional point to the changed three-dimensional point when the position of the three-dimensional point changes due to quantization or the like after the position information is encoded. To do.
  • the three-dimensional data coding apparatus may interpolate and reassign the value of the attribute information according to the amount of change in the position. For example, the three-dimensional data encoding device detects N three-dimensional points before the change, which are close to the three-dimensional position after the change, and obtains the attribute information values of the N three-dimensional points from the three-dimensional position after the change.
  • Weighted averaging is performed based on the distances to each of N three dimensions, and the obtained value is determined as the value of the attribute information of the three-dimensional points after the change. Further, in the three-dimensional data encoding device, when two or more three-dimensional points are changed to the same three-dimensional position due to quantization or the like, the value of the attribute information after the change is two or more before the change. The average value of the attribute information at the three-dimensional point may be assigned.
  • the three-dimensional data encoding device encodes the attribute information (S7003). For example, when encoding a plurality of attribute information, the three-dimensional data encoding device may encode the plurality of attribute information in order. For example, when the color and the reflectance are encoded, the three-dimensional data encoding device generates a bit stream in which the reflectance coding result is added after the color coding result. The plurality of coding results of the attribute information added to the bit stream may be in any order.
  • the three-dimensional data encoding device may add information indicating the start location of the encoded data of each attribute information in the bit stream to the header or the like.
  • the three-dimensional data decoding device can selectively decode the attribute information that needs to be decoded, so that the decoding process of the attribute information that does not need to be decoded can be omitted. Therefore, the processing amount of the three-dimensional data decoding device can be reduced.
  • the three-dimensional data coding apparatus may encode a plurality of attribute information in parallel and integrate the coding result into one bit stream. As a result, the three-dimensional data encoding device can encode a plurality of attribute information at high speed.
  • FIG. 82 is a flowchart of the attribute information coding process (S7003).
  • the three-dimensional data encoding device sets LoD (S7011). That is, the 3D data encoding device assigns each 3D point to any of the plurality of LoDs.
  • the three-dimensional data encoding device starts a loop in units of LoD (S7012). That is, the three-dimensional data encoding device repeats the processes of steps S7013 to S7021 for each LoD.
  • the three-dimensional data encoding device starts a loop in units of three-dimensional points (S7013). That is, the three-dimensional data coding apparatus repeats the processes of steps S7014 to S7020 for each three-dimensional point.
  • the three-dimensional data encoding device searches for a plurality of peripheral points that are three-dimensional points existing around the target three-dimensional point used for calculating the predicted value of the target three-dimensional point to be processed (S7014).
  • the three-dimensional data encoding device calculates a weighted average of the values of the attribute information of the plurality of peripheral points, and sets the obtained value as the predicted value P (S7015).
  • the three-dimensional data encoding device calculates the predicted residual, which is the difference between the attribute information of the target three-dimensional point and the predicted value (S7016).
  • the three-dimensional data coding device calculates the quantized value by quantizing the predicted residual (S7017).
  • the three-dimensional data encoding device arithmetically encodes the quantized value (S7018).
  • the three-dimensional data encoding device determines ⁇ QP (S7019).
  • the ⁇ QP determined here is used to determine the quantization parameters used for the subsequent quantization of the predicted residuals.
  • the three-dimensional data coding device calculates the dequantized value by dequantizing the quantization value (S7020). Next, the three-dimensional data encoding device generates a decoded value by adding the predicted value to the inverse quantization value (S7021). Next, the three-dimensional data encoding device ends the loop in units of three-dimensional points (S7022). Further, the three-dimensional data encoding device ends the loop in units of LoD (S7023).
  • FIG. 83 is a flowchart of the ⁇ QP determination process (S7019).
  • the three-dimensional data coding apparatus calculates the layer i to which the next target three-dimensional point A to be coded belongs and the coding order N (S7031).
  • the layer i represents, for example, a LoD layer or a RAHT layer.
  • the three-dimensional data encoding device adds the generated code amount to the cumulative code amount (S7032).
  • the cumulative code amount is the cumulative code amount for one frame, one slice, or one tile of the target three-dimensional point.
  • the cumulative code amount may be a cumulative code amount obtained by adding the code amounts of a plurality of frames, a plurality of slices, or a plurality of tiles.
  • the cumulative code amount of the attribute information may be used, or the cumulative code amount obtained by adding both the position information and the attribute information may be used.
  • the three-dimensional data encoding device determines whether or not the cumulative code amount is larger than the target code amount ⁇ TH1 (S7033).
  • the target code amount is the target code amount for one frame, one slice, or one tile of the target three-dimensional point.
  • the target code amount may be a target code amount obtained by adding a plurality of frames, a plurality of slices, or a plurality of tiles.
  • the target code amount of the attribute information may be used, or the target code amount obtained by adding both the position information and the attribute information may be used.
  • the three-dimensional data coding device determines whether or not the cumulative code amount is larger than the target code amount ⁇ TH2 (S7036).
  • the threshold values TH1 and TH2 for example, values from 0.0 to 1.0 are set. Also, TH1> TH2. For example, when the cumulative code amount exceeds the value of the target code amount ⁇ TH1 (Yes in S7033), the three-dimensional data coding device determines that the code amount needs to be suppressed immediately, and determines that the next three-dimensional point. Adelta_QP is set to the value ⁇ in order to increase the quantization parameter of N. Further, the three-dimensional data encoding device sets NuPointADelta to the value N and increments j by 1 (S7034).
  • the value ⁇ may be a fixed value or a variable value.
  • the three-dimensional data coding apparatus may determine the value of ⁇ by the magnitude of the difference between the cumulative code amount and the target code amount ⁇ TH1.
  • the larger the difference between the cumulative code amount and the target code amount ⁇ TH1 the larger the value of ⁇ is set.
  • the three-dimensional data encoding device can control the quantization parameter so that the cumulative code amount does not exceed the target code amount.
  • the three-dimensional data coding apparatus sets the quantization parameter of the layer i to which the target three-dimensional point A belongs or the next layer i + 1.
  • Delta_Layer is set to the value ⁇ in order to increase (S7037). For example, in the three-dimensional data encoding device, if the target three-dimensional point A is the head of the layer i, the Delta_Layer [i] of the layer i is set to the value ⁇ , and the target three-dimensional point A is other than the head of the layer i. If there is, the Delta_Layer [i + 1] of the layer i + 1 is set to the value ⁇ .
  • the value ⁇ may be a fixed value or a variable value.
  • the three-dimensional data coding apparatus may determine the value of ⁇ by the magnitude of the difference between the cumulative code amount and the target code amount ⁇ TH2.
  • the larger the difference between the cumulative code amount and the target code amount ⁇ TH2 the larger the value of ⁇ is set.
  • the three-dimensional data encoding device can control the quantization parameter so that the cumulative code amount does not exceed the target code amount.
  • the three-dimensional data encoding device sets ADELta_QP so that the quantization parameter becomes the maximum value supported by the standard or the like when the cumulative code amount exceeds or is likely to exceed the target code amount.
  • the value of Delta_Layer may be set.
  • the three-dimensional data coding device may lower the quantization parameter so that the generated code amount increases.
  • the three-dimensional data coding apparatus may lower the quantization parameter by setting the value of Delta_Layer or Adelta_QP to a negative value according to the difference between the cumulative code amount and the target code amount.
  • the three-dimensional data encoding device can generate a bit stream close to the target code amount.
  • FIG. 84 is a flowchart of the three-dimensional data decoding process according to the present embodiment.
  • the three-dimensional data decoding device decodes the position information (geometry) from the bit stream (S7005).
  • a three-dimensional data decoding device decodes using an ocree representation.
  • the three-dimensional data decoding device decodes the attribute information from the bit stream (S7006). For example, when decoding a plurality of attribute information, the three-dimensional data decoding device may decode the plurality of attribute information in order. For example, when decoding a color and a reflectance as attribute information, the three-dimensional data decoding apparatus decodes the color coding result and the reflectance coding result in the order of being added to the bit stream. For example, in a bitstream, if the color coding result is followed by the reflectance coding result, the three-dimensional data decoder decodes the color coding result and then the reflectance coding. Decrypt the result. The three-dimensional data decoding device may decode the coding result of the attribute information added to the bit stream in any order.
  • the three-dimensional data decoding device may acquire information indicating the start location of the encoded data of each attribute information in the bit stream by decoding the header or the like.
  • the three-dimensional data decoding device can selectively decode the attribute information that needs to be decoded, so that the decoding process of the attribute information that does not need to be decoded can be omitted. Therefore, the processing amount of the three-dimensional data decoding device can be reduced.
  • the three-dimensional data decoding device may decode a plurality of attribute information in parallel and integrate the decoding results into one three-dimensional point cloud. As a result, the three-dimensional data decoding device can decode a plurality of attribute information at high speed.
  • FIG. 85 is a flowchart of the attribute information decoding process (S7006).
  • the three-dimensional data decoding device sets LoD (S7041). That is, the three-dimensional data decoding device assigns each of the plurality of three-dimensional points having the decoded position information to any of the plurality of LoDs.
  • this allocation method is the same as the allocation method used in the three-dimensional data encoding device.
  • the three-dimensional data decoding device decodes ⁇ QP from the bit stream (S7042). Specifically, the three-dimensional data encoding device decodes Delta_Layer, ADelta_QP, and NumPointADelta from the header of the bitstream.
  • the three-dimensional data decoding device starts a loop in units of LoD (S7043). That is, the three-dimensional data decoding device repeats the processes of steps S7044 to S7050 for each LoD.
  • the three-dimensional data decoding device starts a loop in units of three-dimensional points (S7044). That is, the three-dimensional data decoding apparatus repeats the processes of steps S7045 to S7049 for each three-dimensional point.
  • the three-dimensional data decoding device searches for a plurality of peripheral points that are three-dimensional points existing around the target three-dimensional point, which are used to calculate the predicted value of the target three-dimensional point to be processed (S7045).
  • the three-dimensional data decoding device calculates a weighted average of the values of the attribute information of the plurality of peripheral points, and sets the obtained value as the predicted value P (S7046). Note that these processes are the same as the processes in the three-dimensional data coding apparatus.
  • the three-dimensional data decoding device arithmetically decodes the quantized value from the bit stream (S7047). Further, the three-dimensional data decoding device calculates the dequantized value by dequantizing the decoded quantization value (S7048). In this inverse quantization, the quantization parameter calculated by using the ⁇ QP obtained in step S7042 is used.
  • the three-dimensional data decoding device generates a decoded value by adding the predicted value to the inverse quantization value (S7049).
  • the three-dimensional data decoding device ends the loop in units of three-dimensional points (S7050). Further, the three-dimensional data decoding device ends the loop in units of LoD (S7051).
  • FIG. 86 is a block diagram of the attribute information coding unit 7023.
  • the attribute information coding unit 7023 includes a LoD setting unit 7061, a search unit 7062, a prediction unit 7063, a subtraction unit 7064, a quantization unit 7065, an inverse quantization unit 7066, a reconstruction unit 7067, and a memory 7068. And the ⁇ QP calculation unit 7070.
  • LoD setting unit 7061 generates LoD using the position information of the three-dimensional point.
  • the search unit 7062 searches for neighboring 3D points of each 3D point using the LoD generation result and the distance information between the 3D points.
  • the prediction unit 7063 generates a prediction value of the attribute information of the target three-dimensional point. Further, the prediction unit 7063 assigns prediction values to a plurality of prediction modes 0 to M-1 and selects a prediction mode to be used from the plurality of prediction modes.
  • the subtraction unit 7064 generates a prediction residual by subtracting the prediction value from the attribute information.
  • the quantization unit 7065 quantizes the predicted residual of the attribute information.
  • the dequantization unit 7066 dequantizes the predicted residual after quantization.
  • the reconstruction unit 7067 generates a decoded value by adding the predicted value and the predicted residual after dequantization.
  • the memory 7068 stores the value (decoded value) of the attribute information of each decoded three-dimensional point.
  • the attribute information of the decoded three-dimensional point stored in the memory 7068 is used for the prediction of the unencoded three-dimensional point by the prediction unit 7063.
  • the arithmetic coding unit 7069 calculates ZeroCnt from the predicted residual after quantization, and arithmetically encodes ZeroCnt. In addition, the arithmetic coding unit 7069 arithmetically encodes the non-zero predicted residual after quantization. Arithmetic coding unit 7069 may binarize the predicted residuals prior to arithmetic coding. Further, the arithmetic coding unit 7069 may generate and encode various header information. Further, the arithmetic coding unit 7069 may arithmetically encode the prediction mode information (PredMode) indicating the prediction mode used by the prediction unit 7063 for coding and add it to the bit stream.
  • PredMode prediction mode information
  • the ⁇ QP calculation unit 7070 determines the values of Delta_Layer, ADelta_QP, and NuPointADelta from the generated code amount obtained by the arithmetic coding unit 7069 and the predetermined target code amount. Quantization by the quantization unit 7065 is performed using the quantization parameters based on the determined Delta_Layer, ADelta_QP and NumPointADelta. In addition, the arithmetic coding unit 7069 arithmetically encodes Delta_Layer, ADelta_QP, and NumPointADelta and adds them to the bit stream.
  • FIG. 87 is a block diagram of the attribute information decoding unit 7043.
  • the attribute information decoding unit 7043 includes an arithmetic decoding unit 7071, a LoD setting unit 7072, a search unit 7073, a prediction unit 7074, an inverse quantization unit 7075, a reconstruction unit 7076, and a memory 7077.
  • the arithmetic decoding unit 7071 arithmetically decodes ZeroCnt and the predicted residual included in the bit stream. In addition, the arithmetic decoding unit 7071 decodes various header information. Further, the arithmetic decoding unit 7071 arithmetically decodes the prediction mode information (PredMode) from the bit stream, and outputs the obtained prediction mode information to the prediction unit 7074. In addition, the arithmetic decoding unit 7071 decodes Delta_Layer, ADelta_QP, and NumPointADelta from the header of the bitstream.
  • PredMode prediction mode information
  • the LoD setting unit 7072 generates LoDs using the position information of the decoded three-dimensional points.
  • the search unit 7073 searches for neighboring three-dimensional points of each three-dimensional point by using the LoD generation result and the distance information between the three-dimensional points.
  • the prediction unit 7074 generates a predicted value of attribute information of the target three-dimensional point to be decoded.
  • the dequantization unit 7075 dequantizes the arithmetically decoded predicted residuals. Specifically, the inverse quantization unit 7075 performs inverse quantization using the quantization parameters based on the decoded Delta_Layer, ADelta_QP and NumPointADelta.
  • the reconstruction unit 7076 generates a decoded value by adding the predicted value and the predicted residual after dequantization.
  • the memory 7077 stores the value (decoded value) of the attribute information of each of the decoded three-dimensional points.
  • the attribute information of the decoded three-dimensional point stored in the memory 7077 is used for the prediction of the undecoded three-dimensional point by the prediction unit 7074.
  • FIG. 88 is a diagram showing an example in which the quantization parameter is controlled in finer units when the attribute information is encoded using RAHT.
  • the three-dimensional data encoding device defines ADelta_QP and NumPointADelta representing the position information of the three-dimensional point to which ADelta_QP is added in addition to Delta_Layer for each layer of RAHT. To do.
  • the three-dimensional data coding apparatus performs coding while changing the values of the quantization parameters based on Delta_Layer, ADelta_QP, and NuPointADelta.
  • the three-dimensional data encoding device may add Adelta and NumPointADelta used for encoding to the header of the bit stream or the like.
  • the three-dimensional data coding apparatus can encode the attribute information of the three-dimensional points while changing the quantization parameter for each three-dimensional point according to, for example, the target code amount and the generated code amount.
  • the three-dimensional data encoding device can finally generate a bit stream having a code amount close to the target code amount.
  • the 3D data decoding device can appropriately decode the bit stream by decoding the QPbase, Delta_Layer and ADelta included in the header to generate the quantization parameters used by the 3D data coding device.
  • FIG. 89 is a diagram showing a syntax example of an attribute information header (Attributable header information) when the example shown in FIG. 88 is used.
  • the attribute information header shown in FIG. 89 is basically the same as the attribute information header shown in FIG. 79, except that the LoD hierarchy is changed to the RAHT hierarchy.
  • NuADelta indicates the number of ADelta_QP contained in the bitstream.
  • NumPointADelta [i] indicates the identification number of the three-dimensional point A to which ADelta_QP [i] is applied.
  • NuPointADelta [i] indicates the number of 3D points from the first 3D point to the 3D point A in the coding / decoding order.
  • NuPointADelta [i] may indicate the number of three-dimensional points from the first three-dimensional point to the three-dimensional point A in the hierarchy to which the three-dimensional point A belongs.
  • NumPointADelta [i] may indicate a difference value between the identification number of the three-dimensional point indicated by NumPointADelta [i-1] and the identification number of the three-dimensional point A.
  • the value of NuPointADelta [i] can be set small, so that the amount of code can be reduced.
  • FIG. 90 is a diagram showing another syntax example of the attribute information header (Attribute header information) when the example shown in FIG. 88 is used.
  • the attribute information header shown in FIG. 90 is basically the same as the attribute information header shown in FIG. 80, except that the LoD hierarchy is changed to the RAHT hierarchy.
  • Additional_delta_QP_present_flag is a flag indicating whether or not ADelta_QP is included in the bitstream. For example, a value of 1 indicates that ADelta_QP is included in the bitstream, and a value of 0 indicates that ADelta_QP is not included in the bitstream.
  • additional_delta_QP_present_flag is 0, the three-dimensional data decoding apparatus sets, for example, ADelta_QP to 0 and performs the subsequent decoding process.
  • ADelta_QP [i] indicates the value of the i-th ADelta_QP. Note that ADelta_QP [i] may be set to a negative value as well as a positive value.
  • FIG. 91 is a flowchart of three-dimensional data coding processing when RAHT is used.
  • the three-dimensional data encoding device encodes the position information (geometry) (S7061).
  • a three-dimensional data encoding device encodes using an ocree representation.
  • the three-dimensional data encoding device converts the attribute information (S7062). For example, a three-dimensional data encoding device reassigns the attribute information of the original three-dimensional point to the changed three-dimensional point when the position of the three-dimensional point changes due to quantization or the like after the position information is encoded. To do.
  • the three-dimensional data coding apparatus may interpolate and reassign the value of the attribute information according to the amount of change in the position. For example, the three-dimensional data encoding device detects N three-dimensional points before the change, which are close to the three-dimensional position after the change, and obtains the attribute information values of the N three-dimensional points from the three-dimensional position after the change.
  • Weighted averaging is performed based on the distances to each N 3Ds, and the obtained values are set as the values of the attribute information of the changed 3D points. Further, in the three-dimensional data encoding device, when two or more three-dimensional points are changed to the same three-dimensional position due to quantization or the like, the value of the attribute information after the change is two or more before the change. The average value of the attribute information at the three-dimensional point may be assigned.
  • the three-dimensional data encoding device encodes the attribute information (S7063). For example, when encoding a plurality of attribute information, the three-dimensional data encoding device may encode the plurality of attribute information in order. For example, when the color and the reflectance are encoded, the three-dimensional data encoding device generates a bit stream in which the reflectance coding result is added after the color coding result. The plurality of coding results of the attribute information added to the bit stream may be in any order.
  • the three-dimensional data encoding device may add information indicating the start location of the encoded data of each attribute information in the bit stream to the header or the like.
  • the three-dimensional data decoding device can selectively decode the attribute information that needs to be decoded, so that the decoding process of the attribute information that does not need to be decoded can be omitted. Therefore, the processing amount of the three-dimensional data decoding device can be reduced.
  • the three-dimensional data coding apparatus may encode a plurality of attribute information in parallel and integrate the coding result into one bit stream. As a result, the three-dimensional data encoding device can encode a plurality of attribute information at high speed.
  • FIG. 92 is a flowchart of the attribute information coding process (S7063).
  • the three-dimensional data coding apparatus generates a coding coefficient from the attribute information by Har conversion (S7071).
  • the three-dimensional data encoding device applies quantization to the coding coefficient (S7072).
  • the three-dimensional data coding apparatus generates coding attribute information (bit stream) by coding the coding coefficient after quantization (S7073).
  • the three-dimensional data decoding device determines ⁇ QP (S7074).
  • the method for determining ⁇ QP is the same as in step S7019 when the LoD hierarchy is used. Further, the determined ⁇ QP is used to determine the quantization parameter used for the subsequent quantization of the coding coefficient.
  • the three-dimensional data coding apparatus applies inverse quantization to the coding coefficient after quantization (S7075).
  • the three-dimensional data decoding apparatus decodes the attribute information by applying the inverse Har transformation to the coding coefficient after the inverse quantization (S7076). For example, the decoded attribute information is referenced in subsequent coding.
  • FIG. 93 is a flowchart of the three-dimensional data decoding process when RAHT is used.
  • the three-dimensional data decoding device decodes the position information (geometry) from the bit stream (S7065). For example, a three-dimensional data decoding device decodes using an ocree representation.
  • the three-dimensional data decoding device decodes the attribute information from the bit stream (S7066). For example, when decoding a plurality of attribute information, the three-dimensional data decoding device may decode the plurality of attribute information in order. For example, when decoding a color and a reflectance as attribute information, the three-dimensional data decoding apparatus decodes the color coding result and the reflectance coding result in the order of being added to the bit stream. For example, in a bitstream, if the color coding result is followed by the reflectance coding result, the three-dimensional data decoder decodes the color coding result and then the reflectance coding. Decrypt the result. The three-dimensional data decoding device may decode the coding result of the attribute information added to the bit stream in any order.
  • the three-dimensional data decoding device may acquire information indicating the start location of the encoded data of each attribute information in the bit stream by decoding the header or the like.
  • the three-dimensional data decoding device can selectively decode the attribute information that needs to be decoded, so that the decoding process of the attribute information that does not need to be decoded can be omitted. Therefore, the processing amount of the three-dimensional data decoding device can be reduced.
  • the three-dimensional data decoding device may decode a plurality of attribute information in parallel and integrate the decoding results into one three-dimensional point cloud. As a result, the three-dimensional data decoding device can decode a plurality of attribute information at high speed.
  • FIG. 94 is a flowchart of the attribute information decoding process (S7066).
  • the three-dimensional data decoding device decodes the coding coefficient from the bit stream (S7081).
  • the three-dimensional data decoding device decodes ⁇ QP from the bit stream (S7082).
  • the three-dimensional data encoding device decodes Delta_Layer, ADelta_QP, and NumPointADelta from the header of the bitstream.
  • the three-dimensional data decoding device applies inverse quantization to the coding coefficient (S7083).
  • the quantization parameter calculated by using the ⁇ QP obtained in step S7082 is used.
  • the three-dimensional data decoding apparatus decodes the attribute information by applying the inverse Har transformation to the coding coefficient after the inverse quantization (S7084).
  • FIG. 95 is a block diagram of the attribute information coding unit 7023 when RAHT is used.
  • the attribute information coding unit 7023 includes a sorting unit 7081, a Har conversion unit 7082, a quantization unit 7083, an inverse quantization unit 7084, an inverse Haar conversion unit 7085, a memory 7086, an arithmetic coding unit 7087, and the like. It is provided with a ⁇ QP calculation unit 7088.
  • the sort unit 7081 generates a Morton code using the position information of the three-dimensional points, and sorts a plurality of three-dimensional points in the Morton code order.
  • the Har conversion unit 7082 generates a coding coefficient by applying the Har conversion to the attribute information.
  • the quantization unit 7083 quantizes the coding coefficient of the attribute information.
  • the dequantization unit 7084 dequantizes the coding coefficient after quantization.
  • the inverse Har conversion unit 7085 applies the inverse Har conversion to the coding coefficient.
  • the memory 7086 stores the values of the attribute information of the plurality of decoded three-dimensional points. For example, the attribute information of the decoded three-dimensional point stored in the memory 7086 may be used for predicting an unencoded three-dimensional point or the like.
  • the arithmetic coding unit 7087 calculates ZeroCnt from the coding coefficient after quantization, and arithmetically encodes ZeroCnt. In addition, the arithmetic coding unit 7087 arithmetically codes the non-zero coding coefficient after quantization. Arithmetic coding unit 7087 may binarize the coding coefficients before arithmetic coding. Further, the arithmetic coding unit 7087 may generate and encode various header information.
  • the ⁇ QP calculation unit 7088 determines the values of Delta_Layer, ADelta_QP, and NuPointADelta from the generated code amount obtained by the arithmetic coding unit 7087 and the predetermined target code amount. Quantization is performed by the quantization unit 7083 using the quantization parameters based on the determined Delta_Layer, ADelta_QP and NumPointADelta. In addition, the arithmetic coding unit 7087 arithmetically encodes Delta_Layer, ADelta_QP, and NumPointADelta and adds them to the bit stream.
  • FIG. 96 is a block diagram of the attribute information decoding unit 7043 when RAHT is used.
  • the attribute information decoding unit 7043 includes an arithmetic decoding unit 7091, an inverse quantization unit 7092, an inverse Har conversion unit 7093, and a memory 7094.
  • the arithmetic decoding unit 7091 arithmetically decodes ZeroCnt and the coding coefficient included in the bit stream.
  • the arithmetic decoding unit 7091 may decode various header information.
  • the arithmetic decoding unit 7091 decodes Delta_Layer, ADelta_QP, and NumPointADelta from the header of the bitstream.
  • the dequantization unit 7092 dequantizes the arithmetically decoded coding coefficient. Specifically, the inverse quantization unit 7092 performs inverse quantization using the quantization parameters based on the decoded Delta_Layer, ADelta_QP and NumPointADelta.
  • the inverse Haar conversion unit 7093 applies the inverse Haar transformation to the coding coefficient after the inverse quantization.
  • the memory 7094 stores the values of the attribute information of the plurality of decoded three-dimensional points.
  • the attribute information of the decoded three-dimensional point stored in the memory 7094 may be used for predicting the undecoded three-dimensional point.
  • the three-dimensional data coding apparatus may encode the quantization parameter of the attribute information of the three-dimensional point for each three-dimensional point as new attribute information.
  • the three-dimensional data coding apparatus encodes the attribute information A (for example, color) while calculating the quantization parameter according to the flow shown in FIG.
  • the three-dimensional data encoding device encodes the used quantization parameter as a new attribute value of each three-dimensional point.
  • the three-dimensional data coding apparatus may perform coding while changing the value of the quantization parameter for each three-dimensional point. For example, in the three-dimensional data coding apparatus, when the cumulative code amount exceeds the value of the target code amount ⁇ TH1, the value of the quantization parameter may be set large in order to suppress the generated code amount. Further, when the cumulative code amount is smaller than the value of the target code amount ⁇ TH3, the three-dimensional data coding apparatus may set the value of the quantization parameter small in order to increase the generated code amount.
  • the three-dimensional data coding device encodes the attribute information A, and then encodes the quantization parameter assigned to each three-dimensional point as new attribute information A'.
  • the three-dimensional data coding apparatus may apply lossless coding in order to prevent the loss of the amount of information of the quantization parameter.
  • the three-dimensional data encoding device may add information indicating that the coded attribute information is a quantization parameter to the header or the like. As a result, the 3D data decoding device can appropriately decode the quantization parameters used by the 3D data coding device.
  • the three-dimensional data decoding device decodes the attribute information A'of the attribute information in the bit stream, and acquires the quantization parameter used for decoding the attribute information A.
  • the three-dimensional data decoding device decodes the attribute information A using the decoded quantization parameters.
  • the three-dimensional data encoding device may encode ⁇ QP, which is the amount of change in the quantization parameter of each three-dimensional point, as new attribute information A'instead of the above-mentioned quantization parameter. Further, when ⁇ QP takes positive and negative values, the three-dimensional data encoding device may convert the signed ⁇ QP to a positive value as described below and then encode the coded ⁇ QP.
  • the signed ⁇ QP (deltaQP_s) is less than 0, the unsigned ⁇ QP (deltaQP_u) is set to -1- (2 ⁇ deltaQP_s).
  • the unsigned ⁇ QP (deltaQP_u) is set to 2 ⁇ deltaQP_s.
  • the three-dimensional data coding apparatus may encode the quantization parameter used for coding for each attribute information as the attribute information.
  • the three-dimensional data coding apparatus may encode the quantization parameter of the color attribute information A as the attribute information A'and the quantization parameter of the reflectance attribute information B as the attribute information B'.
  • the quantization parameter can be switched for each attribute information. For example, by setting the quantization parameter of high-priority attribute information small and setting the quantization parameter of low-priority attribute information large, the overall code amount is reduced while protecting the high-priority attribute information. it can.
  • the three-dimensional data encoding device when the predicted residual of the attribute information of the three-dimensional point is quantized and encoded, Delta_Layer and ADelta_QP are set in the header by delta_Layer_present_flag, additional_delta_QP_present_flag, etc.
  • QW Quality weight
  • the value of QW (Quantization weight) indicating the importance of points may not be applied. For example, when QW is applied, the larger the QW (higher importance), the smaller the quantization parameter is set. As a result, it is possible to switch between quantization according to the importance determined by internal processing such as prediction and quantization according to the value set by the user in the header, so that both can be performed according to the user's application. Can be used properly.
  • the three-dimensional data encoding device may add a flag to the header indicating whether or not to apply the value of QW (Quantization weight).
  • QW Quality weight
  • the Delta_Layer_Present_flag and the additional_delta_QP_present_flag are set to the Delta_Layer and ADelta_Flag.
  • the value of QW Quantization weight
  • the three-dimensional data encoding device may add a flag to the header indicating whether or not to apply the value of QW (Quantization weight).
  • QW Quality weight
  • FIG. 97 is a diagram showing an example of syntax of the attribute information header (Attribut header information) in this case.
  • the attribute information header shown in FIG. 97 further includes a default_delta_Layer_present_flag, a default_delta_Layer_index, and a default_additional_delta_QP_present_press_press_predent_flag with respect to the attribute information header shown in FIG. 80.
  • Default_delta_Layer_present_flag is a flag indicating whether or not to use the default value of Delta_Layer defined in the standard or the like. For example, a value of 1 indicates that the default Delta_Layer is used. A value of 0 indicates that the default Delta_Layer is not used. When the value is 0, the three-dimensional data decoding apparatus sets, for example, Delta_Layer to 0 and performs the subsequent decoding process.
  • Default_delta_Layer_index is information for identifying the Delta_Layer to be used from one or more default Delta_Layer defined in the standard or the like.
  • default_delta_Layer_index is defined as follows.
  • the quantization parameter can be changed without adding the Delta_Layer value to the header, so that the code amount of the header can be reduced.
  • Default_additional_delta_QP_present_flag is a flag indicating whether or not to use the default value of ADelta_QO defined in the standard or the like. For example, a value of 1 indicates that the default ADelta_QP is used. A value of 0 indicates that the default ADelta_QP is not used. When the value is 0, the three-dimensional data decoding apparatus sets ADelta_QP to 0 and performs the subsequent decoding process, for example.
  • Default_additional_delta_QP_index is information for identifying the ADelta_QP to be used from one or more default ADelta_QP defined in a standard or the like.
  • default_additional_delta_QP_index is defined as follows.
  • ADelta_QP is set to 1 for every N three-dimensional points. That is, the value of the quantization parameter is incremented by 1 each time N three-dimensional points are encoded or decoded.
  • the three-dimensional data encoding device may separately add information indicating N pieces to the header.
  • ADelta_QP is set to 2 for every N three-dimensional points. That is, the value of the quantization parameter increases by 2 each time N three-dimensional points are encoded or decoded.
  • the three-dimensional data encoding device may separately add information indicating N pieces to the header.
  • the quantization parameter can be changed without adding the value of ADelta_QP to the header, so that the code amount of the header can be reduced.
  • FIG. 98 is a graph showing the relationship between the bit rate of bitstream coding and time.
  • the threshold value TH1 is the maximum threshold value (upper limit value) in a predetermined range.
  • the threshold TH1 is specifically a hard limit that cannot be exceeded because the buffer or transmission bandwidth is limited.
  • the threshold value TH2 is the minimum threshold value (lower limit value) in a predetermined range.
  • the threshold TH2 is specifically a soft limit set to maintain consistency in bit rate and image quality.
  • the bit rate is increased or decreased by adjusting the QP value according to the number of three-dimensional points having the attribute value associated with the QP value and the complexity of the encoded attribute value.
  • Bitrate variability occurs in the early stages when the coding tool tries to adjust to the correct QP value setting, and once the coded stream is stable, the bitrate variability will eventually be small and the bitrate will be stable. ..
  • FIG. 99 is a diagram showing the hierarchical structure of the three-dimensional point cloud and the number of three-dimensional points belonging to each layer.
  • a plurality of three-dimensional points included in the three-dimensional point cloud are classified into four layers: layer 1, layer 2, layer 3, and layer 4.
  • the number of 3D points for each LoD layer or each depth layer may differ significantly as shown in FIG. 99.
  • the lowest layer 4 contains 75% of the three-dimensional points in the three-dimensional point cloud, and the other layers 1 to 3 contain the remaining 25% of the three-dimensional points. Therefore, changing the QP value in layer 4 has a greater effect on the size or bit rate of the bitstream than changing the QP value in any of layers 1 to 3.
  • This method can be applied not only to predictive transformation, lifting transformation, and RAHT, but also to other methods of encoding 3D point clouds using multiple layers. That is, this method is limited to applying to the 3D points for each layer illustrated above, provided that the original QP value (slice or layer) applied is applicable to the group of 3D point cloud data. Absent. Further, when one layer is further divided into a plurality of sub-layers (SubLayer) and a plurality of three-dimensional points included in the one layer are assigned (classified) to the divided sub-layers, each of the plurality of sub-layers is used. May be assigned ⁇ QP (DeltaQP). Here, one or more three-dimensional points may be assigned to one sub-layer.
  • the method of further dividing one layer into a plurality of sub-layers is not necessarily applied to the lowest layer. It may be applied to any of a plurality of layers.
  • FIG. 100 is a diagram showing a first example of classifying a one-layer three-dimensional point cloud into sub-layers according to a specified three-dimensional point cloud.
  • the number of three-dimensional points included in each of the plurality of sub-hierarchies is specified.
  • the layer 4 includes 100 three-dimensional points to be encoded, and the layer 4 has two sub-layers each containing 25 three-dimensional points and 50 tertiary points. It is divided into sub-hierarchies including the original point. For example, the number of sub-layers that divide the layer 4 and the number of three-dimensional points included in each sub-layer may be specified by input by the user.
  • numPointADelta [i] is used to store the three-dimensional point information of the sub-layer.
  • the size of the array is 3, or numPointADelta [i] is set to a value from 0 to 2 indicating the three sub-layers of layer 4.
  • i is a value indicating a hierarchy including sub-hierarchies.
  • numPointADelta [i] may indicate the size of each sub-layer, or may indicate the starting point of each sub-layer.
  • the size of the sub-layer is the number of 3D points included in the sub-layer.
  • the start point of a sub-layer is the most among the order of a plurality of 3D points included in each sub-layer when an order is assigned to each 3D point cloud of the 3D point cloud included in the layer to which the sub-layer belongs. Indicates the smallest order (order of the first three-dimensional points).
  • numPointADelta [i] indicates the size
  • the coded size has a smaller coverage in most cases, so that slightly smaller parameter values can be generated.
  • both the 3D data encoder and the 3D data decoder need to track the size of the sub-tier being processed.
  • numPointADelta [i] indicates a starting point
  • the coding position always requires the full range of the last element.
  • the 3D data encoding device and the 3D data decoding device can be processed more easily.
  • FIG. 101 is a diagram showing a second example of classifying a one-layer three-dimensional point cloud into sub-layers with a fixed number of three-dimensional points.
  • FIG. 102 shows an example of the syntax of the attribute information header in the second example.
  • FIG. 103 shows another example of the syntax of attribute information in the second example.
  • the number of common three-dimensional points is specified for the plurality of sub-layers. That is, in the second example, one common number is specified as the number of three-dimensional points classified into the sub-layer.
  • the const_NumPoint may be encoded as shown in FIG. 102, and ADelta_QP may be encoded for each sub-layer. Also, as shown in FIG. 103, the const_NumPoint may be generated for each sub-layer and modified based on each layer.
  • Additional_delta_QP_present_flag is implemented to indicate const_NumPoint, and ADelta_QP is available for each sub-tier. Note that additional_delta_QP_present_flag may be omitted if it is necessary to always encode const_NumPoint. Similarly, the TotalPoint of each sub-layer may be calculated internally during the encoding or decoding process, or it may be encoded for simplification and stored in the header.
  • Const_NumPoint indicates the number (constant) of three-dimensional points in each sub-layer.
  • Num_sublayer indicates the total number of 3D points in the corresponding sub-layer and the number of sub-layers that can be divided based on the const_NumPoint.
  • FIG. 104 is a diagram showing a third example of classifying a one-layer three-dimensional point cloud into a number of sub-layers different from the planned number.
  • FIG. 105 shows an example of the syntax of the attribute information header in the third example.
  • FIG. 106 shows another example of the syntax of the attribute information header in the third example.
  • a plurality of three-dimensional points are classified into a number different from the predetermined number of sub-layers, for example, a sub-layer having a larger number than the predetermined number.
  • This example is an example in which a sub-hierarchy to which the DeltaQP value is not assigned occurs because more sub-hierarchies than the planned number are generated.
  • a default value such as 0 or a predetermined value may be set as the DeltaQP value in the sub-layer to which the DeltaQP value is not assigned.
  • the DeltaQP value assigned to one of the sub-layers to which the DeltaQP value is assigned (for example, the last or lowest sub-layer) is assigned.
  • the DeltaQP value may be assigned as the DeltaQP value of the sub-layer to which the DeltaQP value is not assigned.
  • the last sub-layer is the n-1th layer of the n layers from layer 0 to layer n-1 determined by the three-dimensional coding device by a predetermined method.
  • the number of layers is added to the header.
  • the predetermined method for example, while the three-dimensional coding device encodes each layer while controlling the rate, it is not necessary to change the QP value of the sub-layer after determining that the target bit rate can be achieved. If it is determined that there is, it is a method of not transmitting the DeltaQP value for the subsequent layers. As a result, the amount of code in the header can be reduced.
  • syntax that identifies the number of ADeltaQPs to be encoded or decoded There are multiple examples of syntax that identifies the number of ADeltaQPs to be encoded or decoded.
  • the syntax shown in FIG. 105 has a specific stop_code that is a fixed value in the range of DeltaQP in the sub-layer. When the three-dimensional data decoding device acquires stop_code, it ends the loop. In a 3D data encoder, the range of DeltaQP needs to be encoded or can be defined in the standard so that both the 3D data encoder and the 3D data decoder are recognized. ..
  • the syntax shown in FIG. 106 is a method of directly encoding a num_sublayer to indicate the number of ADeltaQP values that can be decoded.
  • the extra AdeltaQP value may be discarded without being used.
  • FIG. 107 is a diagram showing a fourth example of classifying a three-dimensional point cloud of one layer into sub-layers by the number of three-dimensional points specified by a percentage (percentage).
  • FIG. 108 shows an example of the syntax of the attribute information header in the fourth example.
  • the ratio for classifying into the sub-layers is specified as the three-dimensional score for classifying into each sub-layer.
  • the number of 3D point clouds in the sub-layer is specified as a ratio to the number of 3D points included in the layer including the sub-layer.
  • each of the four sub-hierarchies is 25% of the total number of three-dimensional points included in the hierarchy including the sub-hierarchy, 30% of the total number, 30% of the total number, and the said. It has been shown to contain 15% of the total number of 3D points.
  • the number of three-dimensional points included in each of the plurality of sub-hierarchies to be divided is the sub-hierarchy with respect to the total number of three-dimensional points included in the hierarchy.
  • both the 3D data encoder and the 3D data decoder track and process the number of 3D points encoded.
  • the ratio may be calculated for all three-dimensional point clouds, or may be calculated as a ratio of a specific layer, depending on the mounting method.
  • num_sublayer indicates the number of sub-layers divided by the ratio of the three-dimensional point cloud. Further, percentile indicates the ratio of the total number of three-dimensional point clouds included in the corresponding sub-layer to the total number of three-dimensional point clouds included in the layer to which the sub-layer belongs.
  • the remaining 3D points are used in the 3D data encoding device and the 3D data decoding device.
  • it may be classified into a new sub-hierarchy, or it may be classified into the previous sub-hierarchy.
  • the value of the ratio exceeds 100%, which is an allowable value, due to the occurrence of an error, the division into the sub-layer ends at the last three-dimensional point.
  • the ratio is always fixed at 100%, the last ratio among the plurality of ratios specified for classifying the plurality of three-dimensional points included in one layer into a plurality of sub-layers is excluded. You may.
  • the number of elements of the ratio means that it is one less than the number of elements of Adelta_QP.
  • FIG. 109 is a diagram showing a fifth example of classifying a one-layer three-dimensional point cloud into sub-layers by Morton index.
  • FIG. 110 shows an example of the syntax of the attribute information header in the fifth example.
  • the Morton index in the Morton code of the three-dimensional point cloud is specified in the plurality of sub-hierarchies. That is, in the fifth example, the three-dimensional point cloud included in the first layer is classified into sub-layers using the Morton code. For example, a plurality of three-dimensional points having a common Morton index may be classified into the same sub-hierarchy. As a result, the three-dimensional point group is grouped by three-dimensional points having a close spatial distance, for example, a distance closer than a predetermined distance. Therefore, for example, the three-dimensional point group included in each sub-layer is a mass.
  • the three-dimensional space included in the three-dimensional space and corresponding to one sub-layer among the plurality of sub-layers does not overlap with the three-dimensional space corresponding to the other sub-layers.
  • the three-dimensional point cloud since a three-dimensional point cloud having a short spatial distance is assigned to one sub-layer, the three-dimensional point cloud is likely to have similar characteristics or attributes. Therefore, since the common QP value is used and coded for the three-dimensional points included in the same sub-layer, the coding efficiency can be improved.
  • the 3D point cloud When the 3D point cloud is arranged in Morton order for each layer, the 3D point cloud does not have to be sorted. Even if the three-dimensional data encoding device determines in advance which plurality of three-dimensional points are classified into the same sub-layer and sets the number of three-dimensional points classified into each sub-layer using the above method. Good.
  • Number_morton_sublayer indicates the number of sub-hierarchies divided by grouping using the Morton order.
  • Index indicates the Morton index. In Index, for example, when the Morton index A in FIG. 109 is selected, the child nodes of the node of the Morton index A are set in the sub-hierarchy.
  • Morton codes may also be used to indicate the start or end points of the corresponding subhierarchies.
  • the Morton index is not limited to the acquisition from the three-dimensional points of the lowest layer, and may be acquired from the three-dimensional points of the upper layer. Depending on the settings of both the 3D data encoding device and the 3D data decoding device, a start point or an end point for classifying the 3D points into each sub-layer may be determined.
  • FIGS. 111 and 112 are diagrams showing a sixth example of classifying a one-layer three-dimensional point cloud into sub-layers by Morton index.
  • the sixth example is an example in which a three-dimensional point cloud is classified by the hierarchical structure of RAHT.
  • the Morton index of the three-dimensional points is used to identify the sub-hierarchies A to C as a group of the three-dimensional point clouds to be classified.
  • the three-dimensional points having the common Morton index are classified into the same sub-layer.
  • the 3D point cloud can be classified by the Morton index of the 3D point cloud according to the 3D data encoding device and the 3D data decoding device.
  • the sub-layer settings can be applied to any layer. Three-dimensional points located above the specified Morton index may be classified into the next sub-layer or may be treated as outliers.
  • FIG. 112 shows the last three-dimensional point in the sub-hierarchy classified by the Morton index.
  • a sub-layer similar to that in FIG. 14 is shown in a one-dimensional array representation.
  • the classification into sub-hierarchies by using the Morton index is not limited to the classification in a specific hierarchy in predictive conversion, lifting, RAHT depth, etc., and may be applied to the classification into multiple hierarchies / depths.
  • the sub-hierarchy is a sub-group.
  • FIG. 113 is a diagram showing a seventh example of classifying a one-layer three-dimensional point cloud into sub-layers using residuals or Delta values.
  • the Delta value is attribute information (attribute value) to be multiplied by the quantization weight function of the LoD hierarchy in predictive conversion or lifting.
  • the Delta value is the attribute information (attribute value) to be multiplied by the weight.
  • the Delta value may be a value encoded as attribute information and is a predicted value depending on the encoding process, regardless of whether it is converted by predictive conversion, lifting, RAHT or any other method. It may be.
  • the Delta value is indicated by Delta.
  • the Delta value When the value is small, the Delta value may be encoded with a slightly lower QP so that the details are maintained and not quantized. As a result, it is possible to suppress a decrease in resolution. However, when the Delta value is large, the difference between the large Delta values is not easily quantized, so that a large QP value may be used.
  • the radius of the circle represents the magnitude of the Delta value. The larger the Delta value, the farther the three-dimensional point that refers to the center.
  • FIG. 114 is a diagram showing an array of three-dimensional points when arranged in a two-dimensional Morton order.
  • FIG. 115 shows an example of the syntax of the attribute information header in the seventh example.
  • the QP value of the sub-layer does not cover the entire continuous 3D point cloud. For example, as shown in FIG. 114, some 3D point clouds are classified into group A, other scattered 3D point clouds are classified into group B, and some of the other 3D point clouds. The three-dimensional point cloud is classified into group C.
  • the 3D point cloud is assigned to the group index value, and the index value is encoded together with the Delta value.
  • the coding at the lower level will be described later.
  • the index value may be encoded as additional attribute information or may be encoded as an SEI message.
  • the three-dimensional data encoding device may rearrange the three-dimensional points in a specific hierarchy after determining the index, and then encode the index and the index of the corresponding QP in ascending or descending order.
  • Num_Group indicates the number of groups or sub-hierarchies divided based on the Delta value.
  • FIG. 116 shows an example of the residual bitstream syntax.
  • FIG. 117 shows an equation for calculating the encoding cost (Encoding cost).
  • FIG. 118 is a graph showing the relationship between BPP (bits per point) and time.
  • index information is encoded for each point cloud while encoding the residual bitstream.
  • index indicates the index number of the sub-hierarchy or sub-group to which the three-dimensional point belongs.
  • values indicates a predicted residual (residual value).
  • the coding cost of each attribute information may be used, or the coding cost of the previously encoded 3D point may be used. You may.
  • the coding cost in this context is called the number of bits required to encode the attribute information of each 3D point cloud.
  • the coding cost is an objective value used to determine approximately by the equation or accurately by the previously encoded 3D points.
  • BPP bits per point frequency
  • BPP may be controlled by classifying (grouping) the three-dimensional points of the above using an index and applying different sub-layer QPs based on the coding cost. This method is suitable for controlling the bit rate of PCC coding.
  • the bit rate or buffer status plays a role in the classification into sub-layers.
  • the buffer is close to the threshold, it is preferable to classify (group) by a high DeltaQP value in addition to the coding cost of the three-dimensional points.
  • the number of sub-hierarchies (number of groups) needs to be defined by the corresponding DeltaQP value.
  • the number of sub-hierarchies is defined in the attribute information header or SPS.
  • FIG. 119 is a diagram showing that the QP value applied to the coding of the attribute information is set for each sub-layer.
  • FIG. 119 (a) shows a case where the method of setting the QP value for each sub-layer is applied to the layer structure of RAHT, and
  • FIG. 119 shows a case where the method is applied to the layer structure of LoD.
  • the method using the index described in the seventh example can also be used in combination with the rate-distortion optimized quantization (RDQ) method of PCC, and is based on the optimum combination of distortion and bit cost.
  • RDQ rate-distortion optimized quantization
  • RDOQ can be recursively implemented in the attribute information of each 3D point cloud using various DeltaQP settings in the sub-layer.
  • the DeltaQP set in each sub-layer can be set first (in advance) in the header of the attribute information or the SPS in order to shorten the processing time. When set to SPS, it is common to all.
  • RDOQ is efficiently encoded by simply executing these DeltaQP sets recursively and using the index of a particular sub-layer in the syntax of the residual bitstream.
  • FIG. 120 is a diagram showing an eighth example of classifying a three-dimensional point cloud into sub-layers using a Morton code.
  • FIG. 121 shows an example of the syntax of the attribute information header in the eighth example.
  • the three-dimensional point cloud is grouped into a plurality of sub-hierarchies (groups) using the Morton code of the three-dimensional points, and each sub-hierarchy (each group)
  • a method for setting Adelta_QP has been described, but the method is not necessarily limited to this.
  • the position information (x, y, z) of the three-dimensional points may be used to group the three-dimensional point clouds, and Integer_QP may be set for each group.
  • the center coordinates cA, the radius rA and the ADelta_QP_A are defined for the group A
  • the center coordinates cB, the radius rB and the ADelta_QP_B are defined for the group B.
  • the center coordinates, radius and ADelta_QP are defined for each group. Then, the center coordinates, the radius, the Adelta_QP, and the total number of groups defined in each group are added to the header of the attribute information.
  • the three-dimensional data encoding device applies ADelta_QP_A to group B (center cB and).
  • ADelta_QP_B may be applied if it is included in a sphere with radius rB).
  • the 3D data encoding device determines the distance between the 3D point to be processed and the center coordinates cA and cB of each group. You may calculate and apply ADelta_QP which is closer.
  • ADelta_QP having a close value can be applied to a three-dimensional point having a short distance in the three-dimensional space, so that the subjective image quality of the three-dimensional point after coding or decoding can be controlled according to the region. It becomes.
  • the center coordinates of the three-dimensional points constituting the object are set to the center coordinates of the group 101, and half the size of the object is set to the radius.
  • ADelta_QP of group 101 may be set to a negative value, for example.
  • Group 101 includes a three-dimensional point 121 included in the space of a sphere having a radius R1 from the center point O1.
  • Group 102 includes a three-dimensional point 122 included in the space of a sphere having a radius R2 from the center point O2.
  • Adelta_QP_O set in group 101 is applied to the coding of the three-dimensional points belonging to group 101.
  • Adelta_QP_P set in group 102 is applied to the coding of the three-dimensional points belonging to group 102.
  • the center point O1 and the center point O2, which are the reference points for defining each group, are represented by using the coordinate values of the three axes, respectively.
  • the three-dimensional point 123 included in both the group 101 and the group 102 may exist.
  • An added value or an average value of ADelta_QP_O set in the group 101 and ADelta_QP_P set in the group 102 may be applied to the coding of the three-dimensional point 123.
  • This enables finer control of the QP value.
  • each three-dimensional point may belong to a plurality of groups. In that case, the added value of ADelta_QP of all the groups to which the three-dimensional point to be processed belongs may be used as the ADelta_QP value of the three-dimensional point to be processed.
  • the QP value in a certain area of the three-dimensional space can be controlled more flexibly.
  • ADelta_QP_O of group 101 may be set to, for example, a negative value to lower the QP value. As a result, deterioration due to coding of the attribute information of the three-dimensional points belonging to the group 101 can be suppressed.
  • ADelta_QP_O of the group O may be set to a positive value, for example, and the QP value may be increased.
  • the code amount of the attribute information of the three-dimensional points belonging to the group 101 can be reduced.
  • a group is not necessarily limited to this, and a group may be defined using an ellipsoid or a cube. In this case, parameters that define each shape may be added to the header and control information.
  • num_group indicates the total number of groups.
  • center_x, center_y, and center_z indicate the center coordinates of each group.
  • radius indicates the radius of each group.
  • parameters for expressing them may be added to the header or the like.
  • parameters for expressing the coordinates of the reference point and the width, depth, and height from the reference point may be added to the header or the like.
  • a plurality of shapes such as a sphere or an ellipsoid are used as the shape of the three-dimensional space for defining the group, information indicating which shape the three-dimensional space is may be added to the header.
  • the three-dimensional data coding apparatus performs the processing shown in FIG. 122.
  • the three-dimensional data encoding device calculates a plurality of coefficient values from a plurality of attribute information of the plurality of three-dimensional points included in the point group data (S8501), and quantizes each of the plurality of coefficient values to obtain a plurality of coefficient values. (S8502), and a bit stream containing the plurality of quantization values is generated (S8503).
  • the plurality of coefficient values belong to any of the plurality of layers.
  • Quantization parameters for the layer are assigned to each of the predetermined number of layers in the plurality of layers.
  • each of the plurality of coefficient values is (i) quantized using the quantization parameter when the quantization parameter is assigned to the layer to which the coefficient value belongs, and (ii).
  • quantization is performed using the quantization parameter assigned to one of the predetermined number of layers. According to this, in the three-dimensional data coding method, since the quantization parameter can be switched for each layer, coding can be performed appropriately.
  • the one layer is the last layer among the predetermined number of layers.
  • the quantization when the number of the plurality of layers is smaller than the predetermined number, the quantum assigned to the predetermined number of layers that does not correspond to the plurality of layers. Quantization parameters are not used.
  • the bitstream includes first information indicating a reference quantization parameter and a plurality of second information for calculating a plurality of quantization parameters for the plurality of layers from the reference quantization parameter. Therefore, the coding efficiency can be improved.
  • steps S8501, S8502, and S8503 correspond to each process of the ninth embodiment, respectively.
  • the three-dimensional data encoding device includes a processor and a memory, and the processor uses the memory to perform the above processing.
  • the three-dimensional data decoding method performs the process shown in FIG. 123.
  • the three-dimensional data decoding device generates a plurality of coefficient values by dequantizing each of the plurality of quantization values included in the bit stream (S8511), and is included in the point cloud data from the plurality of coefficient values.
  • a plurality of attribute information of a plurality of three-dimensional points is calculated (S8512).
  • the plurality of quantization values belong to any of the plurality of layers.
  • Quantization parameters for the layer are assigned to each of the predetermined number of layers in the plurality of layers.
  • each of the plurality of quantization values is inversely quantized using (i) when the quantization parameter is assigned to the hierarchy to which the quantization value belongs. , (Ii) When the quantization parameter is not assigned to the layer to which the quantization value belongs, inverse quantization is performed using the quantization parameter assigned to one of the predetermined number of layers. To do. According to this, in the three-dimensional data decoding method, the quantization parameter can be switched for each layer, so that decoding can be performed appropriately.
  • the one layer is the last layer among the predetermined number of layers.
  • the quantization parameters assigned to the predetermined number of layers that do not correspond to the plurality of layers are not used.
  • the bitstream includes first information indicating a reference quantization parameter and a plurality of second information for calculating a plurality of quantization parameters for the plurality of layers from the reference quantization parameter. Therefore, a bit stream with improved coding efficiency can be appropriately decoded.
  • steps S8511 and S8512 correspond to each process of the ninth embodiment, respectively.
  • the three-dimensional data decoding device includes a processor and a memory, and the processor uses the memory to perform the above processing.
  • the three-dimensional data coding method according to another aspect of the present disclosure may be processed as follows with respect to steps S8501, S8502, and S8503 described with reference to FIG. 122.
  • a plurality of coefficient values are calculated from a plurality of attribute information of the plurality of three-dimensional points included in the point group data (S8501), and each of the plurality of coefficient values is obtained.
  • S8502 a plurality of quantization values are generated (S8502), and a bit stream including the plurality of quantization values is generated (S8503).
  • Each of the plurality of coefficient values is classified into a plurality of groups in the plurality of three-dimensional spaces to which the three-dimensional point including the attribute information on which the calculation of the coefficient value is based belongs. It belongs to any of.
  • the quantization S8502
  • each of the plurality of coefficient values is quantized using the quantization parameter for the group to which the coefficient value belongs. According to this, in the three-dimensional data coding method, the quantization parameter can be switched for each group, so that the coding can be performed appropriately.
  • the bitstream includes spatial information indicating, for each of the plurality of groups, a reference point of the three-dimensional space corresponding to the group and the size of the three-dimensional space corresponding to the group.
  • the bitstream includes a flag indicating whether or not the spatial information and the quantization parameter for the group of the three-dimensional space indicated by the spatial information are included.
  • the three-dimensional data encoding device includes a processor and a memory, and the processor uses the memory to perform the above processing.
  • the three-dimensional data decoding method may be processed as follows with respect to steps S8511 and S8512 described with reference to FIG. 123.
  • a plurality of coefficient values are generated by dequantizing each of the plurality of quantization values included in the bit stream (S8511), and from the plurality of coefficient values, a plurality of a plurality of three-dimensional points included in the point cloud data. Attribute information is calculated (S8512).
  • the plurality of quantization values are classified into a plurality of groups according to the three-dimensional space to which the three-dimensional point including the attribute information on which the calculation of the quantization value is based belongs, among the plurality of three-dimensional spaces. It belongs to any of.
  • Quantization parameters for the layer are assigned to each of the predetermined number of layers in the plurality of layers. In the inverse quantization, each of the plurality of quantization values is inverse-quantized using the quantization parameter for the hierarchy to which the quantization value belongs.
  • the bitstream includes spatial information indicating, for each of the plurality of groups, a reference point of the three-dimensional space corresponding to the group and the size of the three-dimensional space corresponding to the group.
  • the bitstream includes a flag indicating whether or not the spatial information and the quantization parameter for the group of the three-dimensional space indicated by the spatial information are included.
  • the three-dimensional data decoding device includes a processor and a memory, and the processor uses the memory to perform the above processing.
  • the three-dimensional data coding device, the three-dimensional data decoding device, and the like according to the embodiment of the present disclosure have been described above, but the present disclosure is not limited to this embodiment.
  • each processing unit included in the three-dimensional data coding device, the three-dimensional data decoding device, and the like according to the above embodiment is typically realized as an LSI which is an integrated circuit. These may be individually integrated into one chip, or may be integrated into one chip so as to include a part or all of them.
  • the integrated circuit is not limited to the LSI, and may be realized by a dedicated circuit or a general-purpose processor.
  • An FPGA Field Programmable Gate Array
  • a reconfigurable processor that can reconfigure the connection and settings of the circuit cells inside the LSI may be used.
  • each component may be configured by dedicated hardware or may be realized by executing a software program suitable for each component.
  • Each component may be realized by a program execution unit such as a CPU or a processor reading and executing a software program recorded on a recording medium such as a hard disk or a semiconductor memory.
  • the present disclosure may be realized as a three-dimensional data coding method, a three-dimensional data decoding method, or the like executed by a three-dimensional data coding device, a three-dimensional data decoding device, or the like.
  • the division of the functional block in the block diagram is an example, and a plurality of functional blocks can be realized as one functional block, one functional block can be divided into a plurality of functional blocks, and some functions can be transferred to other functional blocks. You may. Further, the functions of a plurality of functional blocks having similar functions may be processed by a single hardware or software in parallel or in a time division manner.
  • each step in the flowchart is executed is for exemplifying in order to specifically explain the present disclosure, and may be an order other than the above. Further, a part of the above steps may be executed at the same time (parallel) as other steps.
  • the three-dimensional data coding device, the three-dimensional data decoding device, and the like have been described above based on the embodiment, but the present disclosure is not limited to this embodiment. .. As long as the purpose of the present disclosure is not deviated, various modifications that can be conceived by those skilled in the art are applied to the present embodiment, and a form constructed by combining components in different embodiments is also within the scope of one or more embodiments. May be included within.
  • the present disclosure is applicable to a three-dimensional data encoding device and a three-dimensional data decoding device.

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Abstract

三次元データ符号化方法は、点群データに含まれる複数の三次元点の複数の属性情報から複数の係数値を算出し（Ｓ８５０１）、複数の係数値の各々を量子化することで複数の量子化値を生成し（Ｓ８５０２）、複数の量子化値を含むビットストリームを生成し（Ｓ８５０３）、複数の係数値は、複数の階層のいずれかに属し、複数の階層における予め定められた数の階層のそれぞれには、当該階層用の量子化パラメータが割り当てられており、量子化（Ｓ８５０２）では、複数の係数値の各々を、（ｉ）当該係数値が属する階層に量子化パラメータが割り当てられている場合、当該量子化パラメータを用いて量子化し、（ｉｉ）当該係数値が属する階層に量子化パラメータが割り当てられていない場合、予め定められた数の階層のうちの一の階層に割り当てられた量子化パラメータを用いて量子化する。

Description

三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置、及び三次元データ復号装置
　本開示は、三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置、及び三次元データ復号装置に関する。
　自動車或いはロボットが自律的に動作するためのコンピュータビジョン、マップ情報、監視、インフラ点検、又は、映像配信など、幅広い分野において、今後、三次元データを活用した装置又はサービスの普及が見込まれる。三次元データは、レンジファインダなどの距離センサ、ステレオカメラ、又は複数の単眼カメラの組み合わせなど様々な方法で取得される。
　三次元データの表現方法の１つとして、三次元空間内の点群によって三次元構造の形状を表すポイントクラウドと呼ばれる表現方法がある。ポイントクラウドでは、点群の位置と色とが格納される。ポイントクラウドは三次元データの表現方法として主流になると予想されるが、点群はデータ量が非常に大きい。よって、三次元データの蓄積又は伝送においては二次元の動画像（一例として、ＭＰＥＧで規格化されたＭＰＥＧ－４　ＡＶＣ又はＨＥＶＣなどがある）と同様に、符号化によるデータ量の圧縮が必須となる。
　また、ポイントクラウドの圧縮については、ポイントクラウド関連の処理を行う公開のライブラリ（Ｐｏｉｎｔ　Ｃｌｏｕｄ　Ｌｉｂｒａｒｙ）などによって一部サポートされている。
　また、三次元の地図データを用いて、車両周辺に位置する施設を検索し、表示する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
国際公開第２０１４／０２０６６３号
　三次元データの符号化処理では、適切に符号化を行えることが望まれている。
　本開示は、適切に符号化を行える三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置、又は三次元データ復号装置を提供することを目的とする。
　本開示の一態様に係る三次元データ符号化方法は、点群データに含まれる複数の三次元点の複数の属性情報から複数の係数値を算出し、前記複数の係数値の各々を量子化することで複数の量子化値を生成し、前記複数の量子化値を含むビットストリームを生成し、前記複数の係数値は、複数の階層のいずれかに属し、前記複数の階層における予め定められた数の階層のそれぞれには、当該階層用の量子化パラメータが割り当てられており、前記量子化では、前記複数の係数値の各々を、（ｉ）当該係数値が属する階層に量子化パラメータが割り当てられている場合、当該量子化パラメータを用いて量子化し、（ｉｉ）当該係数値が属する階層に前記量子化パラメータが割り当てられていない場合、前記予め定められた数の階層のうちの一の階層に割り当てられた量子化パラメータを用いて量子化する。
　また、本開示の他の一態様に係る三次元データ符号化方法は、点群データに含まれる複数の三次元点の複数の属性情報から複数の係数値を算出し、前記複数の係数値の各々を量子化することで複数の量子化値を生成し、前記複数の量子化値を含むビットストリームを生成し、前記複数の係数値のそれぞれは、複数の三次元空間のうち、当該係数値の算出の基になった属性情報を含む三次元点が属する三次元空間毎に分類されることで、複数のグループのいずれかに属し、前記量子化では、前記複数の係数値の各々を、当該係数値が属するグループ用の量子化パラメータを用いて量子化する。
　本開示の一態様に係る三次元データ復号方法は、ビットストリームに含まれる複数の量子化値の各々を逆量子化することで複数の係数値を生成し、前記複数の係数値から、点群データに含まれる複数の三次元点の複数の属性情報を算出し、前記複数の量子化値は、複数の階層のいずれかに属し、前記複数の階層における予め定められた数の階層のそれぞれには、当該階層用の量子化パラメータが割り当てられており、前記逆量子化では、前記複数の量子化値の各々を、（ｉ）当該量子化値が属する階層に量子化パラメータが割り当てられている場合、当該量子化パラメータを用いて逆量子化し、（ｉｉ）当該量子化値が属する階層に前記量子化パラメータが割り当てられていない場合、前記予め定められた数の階層のうちの一の階層に割り当てられた量子化パラメータを用いて逆量子化する。
　また、本開示の他の一態様に係る三次元データ復号方法は、ビットストリームに含まれる複数の量子化値の各々を逆量子化することで複数の係数値を生成し、前記複数の係数値から、点群データに含まれる複数の三次元点の複数の属性情報を算出し、前記複数の量子化値は、複数の三次元空間のうち、当該量子化値の算出の基になった属性情報を含む三次元点が属する三次元空間毎に分類されることで、複数のグループのいずれかに属し、前記複数の階層における予め定められた数の階層のそれぞれには、当該階層用の量子化パラメータが割り当てられており、前記逆量子化では、前記複数の量子化値の各々を、当該量子化値が属する階層用の量子化パラメータを用いて逆量子化する。
　本開示は、適切に符号化を行える三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置、又は三次元データ復号装置を提供できる。
図１は、実施の形態１に係る符号化三次元データの構成を示す図である。 図２は、実施の形態１に係るＧＯＳの最下層レイヤに属するＳＰＣ間の予測構造の一例を示す図である。 図３は、実施の形態１に係るレイヤ間の予測構造の一例を示す図である。 図４は、実施の形態１に係るＧＯＳの符号化順の一例を示す図である。 図５は、実施の形態１に係るＧＯＳの符号化順の一例を示す図である。 図６は、実施の形態１に係るメタ情報の一例を示す図である。 図７は、実施の形態２に係る車両間の三次元データの送受信の様子を示す模式図である。 図８は、実施の形態２に係る車両間で伝送される三次元データの一例を示す図である。 図９は、実施の形態３に係る三次元データの送信処理を説明するための図である。 図１０は、実施の形態４に係るシステムの構成を示す図である。 図１１は、実施の形態４に係るクライアント装置のブロック図である。 図１２は、実施の形態４に係るサーバのブロック図である。 図１３は、実施の形態４に係るクライアント装置による三次元データ作成処理のフローチャートである。 図１４は、実施の形態４に係るクライアント装置によるセンサ情報送信処理のフローチャートである。 図１５は、実施の形態４に係るサーバによる三次元データ作成処理のフローチャートである。 図１６は、実施の形態４に係るサーバによる三次元マップ送信処理のフローチャートである。 図１７は、実施の形態４に係るシステムの変形例の構成を示す図である。 図１８は、実施の形態４に係るサーバ及びクライアント装置の構成を示す図である。 図１９は、実施の形態５に係るサーバ及びクライアント装置の構成を示す図である。 図２０は、実施の形態５に係るクライアント装置による処理のフローチャートである。 図２１は、実施の形態５に係るセンサ情報収集システムの構成を示す図である。 図２２は、実施の形態６に係るボリュームの例を示す図である。 図２３は、実施の形態６に係るボリュームの８分木表現の例を示す図である。 図２４は、実施の形態６に係るボリュームのビット列の例を示す図である。 図２５は、実施の形態６に係るボリュームの８分木表現の例を示す図である。 図２６は、実施の形態６に係るボリュームの例を示す図である。 図２７は、実施の形態７に係る三次元点の例を示す図である。 図２８は、実施の形態７に係るＬｏＤの設定例を示す図である。 図２９は、実施の形態７に係るＬｏＤの設定に用いる閾値の例を示す図である。 図３０は、実施の形態７に係る予測値に用いる属性情報の例を示す図である。 図３１は、実施の形態７に係る指数ゴロム符号の一例を示す図である。 図３２は、実施の形態７に係る指数ゴロム符号に対する処理を示す図である。 図３３は、実施の形態７に係る属性ヘッダのシンタックス例を示す図である。 図３４は、実施の形態７に係る属性データのシンタックス例を示す図である。 図３５は、実施の形態７に係る三次元データ符号化処理のフローチャートである。 図３６は、実施の形態７に係る属性情報符号化処理のフローチャートである。 図３７は、実施の形態７に係る指数ゴロム符号に対する処理を示す図である。 図３８は、実施の形態７に係る残り符号とその値との関係を示す逆引きテーブルの例を示す図である。 図３９は、実施の形態７に係る三次元データ復号処理のフローチャートである。 図４０は、実施の形態７に係る属性情報復号処理のフローチャートである。 図４１は、実施の形態７に係る三次元データ符号化装置のブロック図である。 図４２は、実施の形態７に係る三次元データ符号化装置のブロック図である。 図４３は、実施の形態８に係るＲＡＨＴを用いた属性情報の符号化を説明するための図である。 図４４は、実施の形態８に係る、階層毎に量子化スケールを設定する例を示す図である。 図４５は、実施の形態８に係る第１符号列及び第２符号列の例を示す図である。 図４６は、実施の形態８に係るトランケットユーナリ符号の例を示す図である。 図４７は、実施の形態８に係る逆Ｈａａｒ変換を説明するための図である。 図４８は、実施の形態８に係る属性情報のシンタックス例を示す図である。 図４９は、実施の形態８に係る符号化係数とＺｅｒｏＣｎｔの例を示す図である。 図５０は、実施の形態８に係る三次元データ符号化処理のフローチャートである。 図５１は、実施の形態８に係る属性情報符号化処理のフローチャートである。 図５２は、実施の形態８に係る符号化係数符号化処理のフローチャートである。 図５３は、実施の形態８に係る三次元データ復号処理のフローチャートである。 図５４は、実施の形態８に係る属性情報復号処理のフローチャートである。 図５５は、実施の形態８に係る符号化係数復号処理のフローチャートである。 図５６は、実施の形態８に係る属性情報符号化部のブロック図である。 図５７は、実施の形態８に係る属性情報復号部のブロック図である。 図５８は、実施の形態８の変形例に係る第１符号列及び第２符号列の例を示す図である。 図５９は、実施の形態８の変形例に係る属性情報のシンタックス例を示す図である。 図６０は、実施の形態８の変形例に係る符号化係数、ＺｅｒｏＣｎｔ及びＴｏｔａｌＺｅｒｏＣｎｔの例を示す図である。 図６１は、実施の形態８の変形例に係る符号化係数符号化処理のフローチャートである。 図６２は、実施の形態８の変形例に係る符号化係数復号処理のフローチャートである。 図６３は、実施の形態８の変形例に係る属性情報のシンタックス例を示す図である。 図６４は、実施の形態９に係る三次元データ符号化装置の構成を示すブロック図である。 図６５は、実施の形態９に係る三次元データ復号装置の構成を示すブロック図である。 図６６は、実施の形態９に係るＬｏＤの設定例を示す図である。 図６７は、実施の形態９に係るＲＡＨＴの階層構造の例を示す図である。 図６８は、実施の形態９に係る三次元データ符号化装置のブロック図である。 図６９は、実施の形態９に係る分割部のブロック図である。 図７０は、実施の形態９に係る属性情報符号化部のブロック図である。 図７１は、実施の形態９に係る三次元データ復号装置のブロック図である。 図７２は、実施の形態９に係る属性情報復号部のブロック図である。 図７３は、実施の形態９に係るタイル及びスライス分割における量子化パラメータの設定例を示す図である。 図７４は、実施の形態９に係る量子化パラメータの設定例を示す図である。 図７５は、実施の形態９に係る量子化パラメータの設定例を示す図である。 図７６は、実施の形態９に係る属性情報ヘッダのシンタックス例を示す図である。 図７７は、実施の形態９に係る属性情報ヘッダのシンタックス例を示す図である。 図７８は、実施の形態９に係る量子化パラメータの設定例を示す図である。 図７９は、実施の形態９に係る属性情報ヘッダのシンタックス例を示す図である。 図８０は、実施の形態９に係る属性情報ヘッダのシンタックス例を示す図である。 図８１は、実施の形態９に係る三次元データ符号化処理のフローチャートである。 図８２は、実施の形態９に係る属性情報符号化処理のフローチャートである。 図８３は、実施の形態９に係るΔＱＰ決定処理のフローチャートである。 図８４は、実施の形態９に係る三次元データ復号処理のフローチャートである。 図８５は、実施の形態９に係る属性情報復号処理のフローチャートである。 図８６は、実施の形態９に係る属性情報符号化部のブロック図である。 図８７は、実施の形態９に係る属性情報復号部のブロック図である。 図８８は、実施の形態９に係る量子化パラメータの設定例を示す図である。 図８９は、実施の形態９に係る属性情報ヘッダのシンタックス例を示す図である。 図９０は、実施の形態９に係る属性情報ヘッダのシンタックス例を示す図である。 図９１は、実施の形態９に係る三次元データ符号化処理のフローチャートである。 図９２は、実施の形態９に係る属性情報符号化処理のフローチャートである。 図９３は、実施の形態９に係る三次元データ復号処理のフローチャートである。 図９４は、実施の形態９に係る属性情報復号処理のフローチャートである。 図９５は、実施の形態９に係る属性情報符号化部のブロック図である。 図９６は、実施の形態９に係る属性情報復号部のブロック図である。 図９７は、実施の形態９に係る属性情報ヘッダのシンタックス例を示す図である。 図９８は、実施の形態１０に係るビットストリームの符号化のビットレートと時間との関係を示すグラフである。 図９９は、実施の形態１０に係る三次元点群の階層構造と、各階層に属する三次元点の数とを示す図である。 図１００は、実施の形態１０に係る１階層の三次元点群を指定された三次元点数でサブ階層に分類する第１の例を示す図である。 図１０１は、実施の形態１０に係る１階層の三次元点群を一定の三次元点数でサブ階層に分類する第２の例を示す図である。 図１０２は、実施の形態１０に係る第２の例における属性情報のヘッダのシンタックスの例を示す。 図１０３は、実施の形態１０に係る第２の例における属性情報のシンタックスの他の例を示す。 図１０４は、実施の形態１０に係る１階層の三次元点群を予定の数とは異なる数のサブ階層に分類する第３の例を示す図である。 図１０５は、実施の形態１０に係る第３の例における属性情報のヘッダのシンタックスの例を示す。 図１０６は、実施の形態１０に係る第３の例における属性情報のヘッダのシンタックスの他の例を示す。 図１０７は、実施の形態１０に係る１階層の三次元点群を割合（百分率）で指定された三次元点数でサブ階層に分類する第４の例を示す図である。 図１０８は、実施の形態１０に係る第４の例における属性情報のヘッダのシンタックスの例を示す。 図１０９は、実施の形態１０に係る１階層の三次元点群をモートンインデックスでサブ階層に分類する第５の例を示す図である。 図１１０は、実施の形態１０に係る第５の例における属性情報のヘッダのシンタックスの例を示す。 図１１１は、実施の形態１０に係る１階層の三次元点群をモートンインデックスでサブ階層に分類する第６の例を示す図である。 図１１２は、実施の形態１０に係る１階層の三次元点群をモートンインデックスでサブ階層に分類する第６の例を示す図である。 図１１３は、実施の形態１０に係る１階層の三次元点群を残差またはＤｅｌｔａ値を用いてサブ階層に分類する第７の例を示す図である。 図１１４は、実施の形態１０に係る二次元のモートンオーダで並べた場合の三次元点の配列を示す図である。 図１１５は、実施の形態１０に係る第７の例における属性情報のヘッダのシンタックスの例を示す。 図１１６は、実施の形態１０に係る残差のビットストリームのシンタックスの例を示す。 図１１７は、実施の形態１０に係る符号化コスト（Ｅｎｃｏｄｉｎｇ　ｃｏｓｔ）を算出するための式を示す。 図１１８は、実施の形態１０に係るＢＰＰ（ｂｉｔｓ　ｐｅｒ　ｐｏｉｎｔ）と時間との関係を示すグラフである。 図１１９は、実施の形態１０に係る属性情報の符号化に適用されるＱＰ値が、サブ階層毎に設定されていることを示す図である。 図１２０は、実施の形態１０に係る三次元点群をモートンコードを用いてサブ階層に分類する第８の例を示す図である。 図１２１は、実施の形態１０に係る第８の例における属性情報のヘッダのシンタックスの例を示す。 図１２２は、実施の形態１０に係る三次元データ符号化処理のフローチャートである。 図１２３は、実施の形態１０に係る三次元データ復号処理のフローチャートである。
　本開示の一態様に係る三次元データ符号化方法は、点群データに含まれる複数の三次元点の複数の属性情報から複数の係数値を算出し、前記複数の係数値の各々を量子化することで複数の量子化値を生成し、前記複数の量子化値を含むビットストリームを生成し、前記複数の係数値は、複数の階層のいずれかに属し、前記複数の階層における予め定められた数の階層のそれぞれには、当該階層用の量子化パラメータが割り当てられており、前記量子化では、前記複数の係数値の各々を、（ｉ）当該係数値が属する階層に量子化パラメータが割り当てられている場合、当該量子化パラメータを用いて量子化し、（ｉｉ）当該係数値が属する階層に前記量子化パラメータが割り当てられていない場合、前記予め定められた数の階層のうちの一の階層に割り当てられた量子化パラメータを用いて量子化する。
　これによれば、当該三次元データ符号化方法は、階層毎に量子化パラメータを切り替えることができるので、適切に符号化を行える。
　例えば、前記一の階層は、前記予め定められた数の階層のうちの最後の階層であってもよい。
　例えば、前記量子化では、前記複数の階層の数が前記予め定められた数よりも少ない場合、前記複数の階層に対応していない前記予め定められた数の階層に割り当てられた量子化パラメータは用いられなくてもよい。
　例えば、前記ビットストリームは、基準量子化パラメータを示す第１情報と、前記基準量子化パラメータから前記複数の階層用の複数の量子化パラメータを算出するための複数の第２情報とを含んでもよい。
　また、当該三次元データ符号化方法は、基準量子化パラメータを示す第１情報と、基準量子化パラメータから複数の量子化パラメータを算出するための複数の第２情報とを符号化することで符号化効率を向上できる。
　また、本開示の他の一態様に係る三次元データ符号化方法は、点群データに含まれる複数の三次元点の複数の属性情報から複数の係数値を算出し、前記複数の係数値の各々を量子化することで複数の量子化値を生成し、前記複数の量子化値を含むビットストリームを生成し、前記複数の係数値のそれぞれは、複数の三次元空間のうち、当該係数値の算出の基になった属性情報を含む三次元点が属する三次元空間毎に分類されることで、複数のグループのいずれかに属し、前記量子化では、前記複数の係数値の各々を、当該係数値が属するグループ用の量子化パラメータを用いて量子化する。
　これによれば、当該三次元データ符号化方法は、階層毎に量子化パラメータを切り替えることができるので、適切に符号化を行える。
　本開示の一態様に係る三次元データ復号方法は、ビットストリームに含まれる複数の量子化値の各々を逆量子化することで複数の係数値を生成し、前記複数の係数値から、点群データに含まれる複数の三次元点の複数の属性情報を算出し、前記複数の量子化値は、複数の階層のいずれかに属し、前記複数の階層における予め定められた数の階層のそれぞれには、当該階層用の量子化パラメータが割り当てられており、前記逆量子化では、前記複数の量子化値の各々を、（ｉ）当該量子化値が属する階層に量子化パラメータが割り当てられている場合、当該量子化パラメータを用いて逆量子化し、（ｉｉ）当該量子化値が属する階層に前記量子化パラメータが割り当てられていない場合、前記予め定められた数の階層のうちの一の階層に割り当てられた量子化パラメータを用いて逆量子化する。
　これによれば、当該三次元データ復号方法は、階層毎に量子化パラメータを切り替えることができるので、適切に復号を行える。
　例えば、前記一の階層は、前記予め定められた数の階層のうちの最後の階層であってもよい。
　例えば、前記逆量子化では、前記複数の階層の数が前記予め定められた数よりも少ない場合、前記複数の階層に対応していない前記予め定められた数の階層に割り当てられた量子化パラメータは用いられなくてもよい。
　例えば、前記ビットストリームは、基準量子化パラメータを示す第１情報と、前記基準量子化パラメータから前記複数の階層用の複数の量子化パラメータを算出するための複数の第２情報とを含んでもよい。
　また、当該三次元データ復号方法は、基準量子化パラメータを示す第１情報と、基準量子化パラメータから複数の量子化パラメータを算出するための複数の第２情報とを用いられることで符号化効率が向上されたビットストリームを適切に復号できる。
　また、本開示の他の一態様に係る三次元データ復号方法は、ビットストリームに含まれる複数の量子化値の各々を逆量子化することで複数の係数値を生成し、前記複数の係数値から、点群データに含まれる複数の三次元点の複数の属性情報を算出し、前記複数の量子化値は、複数の三次元空間のうち、当該量子化値の算出の基になった属性情報を含む三次元点が属する三次元空間毎に分類されることで、複数のグループのいずれかに属し、前記複数の階層における予め定められた数の階層のそれぞれには、当該階層用の量子化パラメータが割り当てられており、前記逆量子化では、前記複数の量子化値の各々を、当該量子化値が属する階層用の量子化パラメータを用いて逆量子化する。
　これによれば、当該三次元データ復号方法は、階層毎に量子化パラメータを切り替えることができるので、適切に復号を行える。
　なお、これらの包括的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
　以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本開示の一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
　（実施の形態１）
　まず、本実施の形態に係る符号化三次元データ（以下、符号化データとも記す）のデータ構造について説明する。図１は、本実施の形態に係る符号化三次元データの構成を示す図である。
　本実施の形態では、三次元空間は、動画像の符号化におけるピクチャに相当するスペース（ＳＰＣ）に分割され、スペースを単位として三次元データが符号化される。スペースは、さらに、動画像符号化におけるマクロブロックなどに相当するボリューム（ＶＬＭ）に分割され、ＶＬＭを単位として予測及び変換が行われる。ボリュームは、位置座標が対応付けられる最小単位である複数のボクセル（ＶＸＬ）を含む。なお、予測とは、二次元画像で行われる予測と同様に、他の処理単位を参照し、処理対象の処理単位と類似する予測三次元データを生成し、当該予測三次元データと処理対象の処理単位との差分を符号化することである。また、この予測は、同一時刻の他の予測単位を参照する空間予測のみならず、異なる時刻の予測単位を参照する時間予測を含む。
　例えば、三次元データ符号化装置（以下、符号化装置とも記す）は、ポイントクラウドなどの点群データにより表現される三次元空間を符号化する際には、ボクセルのサイズに応じて、点群の各点、又は、ボクセル内に含まれる複数点をまとめて符号化する。ボクセルを細分化すれば点群の三次元形状を高精度に表現でき、ボクセルのサイズを大きくすれば点群の三次元形状をおおまかに表現できる。
　なお、以下では、三次元データがポイントクラウドである場合を例に説明を行うが、三次元データはポイントクラウドに限定されず、任意の形式の三次元データでよい。
　また、階層構造のボクセルを用いてもよい。この場合、ｎ次の階層では、ｎ－１次以下の階層（ｎ次の階層の下層）にサンプル点が存在するかどうかを順に示してもよい。例えば、ｎ次の階層のみを復号する際において、ｎ－１次以下の階層にサンプル点が存在する場合は、ｎ次階層のボクセルの中心にサンプル点が存在するとみなして復号できる。
　また、符号化装置は、点群データを、距離センサ、ステレオカメラ、単眼カメラ、ジャイロ、又は慣性センサなどを用いて取得する。
　スペースは、動画像の符号化と同様に、単独で復号可能なイントラ・スペース（Ｉ－ＳＰＣ）、単方向の参照のみ可能なプレディクティブ・スペース（Ｐ－ＳＰＣ）、及び、双方向の参照が可能なバイディレクショナル・スペース（Ｂ－ＳＰＣ）を含む少なくとも３つの予測構造のいずれかに分類される。また、スペースは復号時刻と表示時刻との２種類の時刻情報を有する。
　また、図１に示すように、複数のスペースを含む処理単位として、ランダムアクセス単位であるＧＯＳ（Ｇｒｏｕｐ　Ｏｆ　Ｓｐａｃｅ）が存在する。さらに、複数のＧＯＳを含む処理単位としてワールド（ＷＬＤ）が存在する。
　ワールドが占める空間領域は、ＧＰＳ又は緯度及び経度情報などにより、地球上の絶対位置と対応付けられる。この位置情報はメタ情報として格納される。なお、メタ情報は、符号化データに含まれてもよいし、符号化データとは別に伝送されてもよい。
　また、ＧＯＳ内では、全てのＳＰＣが三次元的に隣接してもよいし、他のＳＰＣと三次元的に隣接しないＳＰＣが存在してもよい。
　なお、以下では、ＧＯＳ、ＳＰＣ又はＶＬＭ等の処理単位に含まれる三次元データに対する、符号化、復号又は参照等の処理を、単に、処理単位を符号化、復号又は参照する等とも記す。また、処理単位に含まれる三次元データは、例えば、三次元座標等の空間位置と、色情報等の特性値との少なくとも一つの組を含む。
　次に、ＧＯＳにおけるＳＰＣの予測構造について説明する。同一ＧＯＳ内の複数のＳＰＣ、又は、同一ＳＰＣ内の複数のＶＬＭは、互いに異なる空間を占めるが、同じ時刻情報（復号時刻及び表示時刻）を持つ。
　また、ＧＯＳ内で復号順で先頭となるＳＰＣはＩ－ＳＰＣである。また、ＧＯＳにはクローズドＧＯＳとオープンＧＯＳとの２種類が存在する。クローズドＧＯＳは、先頭Ｉ－ＳＰＣから復号開始する際に、ＧＯＳ内の全てのＳＰＣを復号できるＧＯＳである。オープンＧＯＳでは、ＧＯＳ内で先頭Ｉ－ＳＰＣよりも表示時刻が前となる一部のＳＰＣは異なるＧＯＳを参照しており、当該ＧＯＳのみで復号を行うことができない。
　なお、地図情報などの符号化データでは、ＷＬＤを符号化順とは逆方向から復号することがあり、ＧＯＳ間に依存性があると逆方向再生が困難である。よって、このような場合には、基本的にはクローズドＧＯＳが用いられる。
　また、ＧＯＳは、高さ方向にレイヤ構造を有し、下のレイヤのＳＰＣから順に符号化又は復号が行われる。
　図２はＧＯＳの最下層レイヤに属するＳＰＣ間の予測構造の一例を示す図である。図３はレイヤ間の予測構造の一例を示す図である。
　ＧＯＳ内には１つ以上のＩ－ＳＰＣが存在する。三次元空間内には、ヒト、動物、車、自転車、信号、又はランドマークとなる建物などのオブジェクトが存在するが、特にサイズが小さいオブジェクトはＩ－ＳＰＣとして符号化すると有効である。例えば、三次元データ復号装置（以下、復号装置とも記す）は、ＧＯＳを低処理量又は高速に復号する際には、ＧＯＳ内のＩ－ＳＰＣのみを復号する。
　また、符号化装置は、ＷＬＤ内のオブジェクトの粗密さに応じてＩ－ＳＰＣの符号化間隔又は出現頻度を切替えてもよい。
　また、図３に示す構成において、符号化装置又は復号装置は、複数のレイヤを下層（レイヤ１）から順に符号化又は復号する。これにより、例えば自動走行車などにとってより情報量の多い地面付近のデータの優先度を上げることができる。
　なお、ドローンなどで用いられる符号化データでは、ＧＯＳ内において高さ方向で上のレイヤのＳＰＣから順に符号化又は復号してもよい。
　また、符号化装置又は復号装置は、復号装置が荒くＧＯＳを把握でき、徐々に解像度を上げるようにできるように、複数のレイヤを符号化又は復号してもよい。例えば、符号化装置又は復号装置は、レイヤ３、８、１、９…の順に符号化又は復号してもよい。
　次に、静的オブジェクト及び動的オブジェクトの扱い方について説明する。
　三次元空間には、建物又は道路など静的なオブジェクト又はシーン（以降、まとめて静的オブジェクトと呼ぶ）と、車又はヒトなどの動的なオブジェクト（以降、動的オブジェクトと呼ぶ）とが存在する。オブジェクトの検出は、ポイントクラウドのデータ、又は、ステレオカメラなどのカメラ映像などから特徴点を抽出するなどして、別途行われる。ここでは、動的オブジェクトの符号化方法の例について説明する。
　第１方法は、静的オブジェクトと動的オブジェクトとを区別せずに符号化する方法である。第２方法は、静的オブジェクトと動的オブジェクトとを識別情報により区別する方法である。
　例えば、ＧＯＳが識別単位として用いられる。この場合、静的オブジェクトを構成するＳＰＣを含むＧＯＳと、動的オブジェクトを構成するＳＰＣを含むＧＯＳとが、符号化データ内、又は符号化データとは別途格納される識別情報により区別される。
　または、ＳＰＣが識別単位として用いられてもよい。この場合、静的オブジェクトを構成するＶＬＭを含むＳＰＣと、動的オブジェクトを構成するＶＬＭを含むＳＰＣとが、上記識別情報により区別される。
　または、ＶＬＭ或いはＶＸＬが識別単位として用いられてもよい。この場合、静的オブジェクトを含むＶＬＭ又はＶＸＬと、動的オブジェクトを含むＶＬＭ又はＶＸＬとが上記識別情報により区別される。
　また、符号化装置は、動的オブジェクトを１以上のＶＬＭ又はＳＰＣとして符号化し、静的オブジェクトを含むＶＬＭ又はＳＰＣと、動的オブジェクトを含むＳＰＣとを、互いに異なるＧＯＳとして符号化してもよい。また、符号化装置は、動的オブジェクトのサイズに応じてＧＯＳのサイズが可変となる場合には、ＧＯＳのサイズをメタ情報として別途格納する。
　また、符号化装置は、静的オブジェクトと動的オブジェクトとを互いに独立に符号化し、静的オブジェクトから構成されるワールドに対して、動的オブジェクトを重畳してもよい。このとき、動的オブジェクトは１以上のＳＰＣから構成され、各ＳＰＣは、当該ＳＰＣが重畳される静的オブジェクトを構成する１以上のＳＰＣに対応付けられる。なお、動的オブジェクトをＳＰＣではなく、１以上のＶＬＭ又はＶＸＬにより表現してもよい。
　また、符号化装置は、静的オブジェクトと動的オブジェクトとを互いに異なるストリームとして符号化してもよい。
　また、符号化装置は、動的オブジェクトを構成する１以上のＳＰＣを含むＧＯＳを生成してもよい。さらに、符号化装置は、動的オブジェクトを含むＧＯＳ（ＧＯＳ＿Ｍ）と、ＧＯＳ＿Ｍの空間領域に対応する静的オブジェクトのＧＯＳとを同一サイズ（同一の空間領域を占める）に設定してもよい。これにより、ＧＯＳ単位で重畳処理を行うことができる。
　動的オブジェクトを構成するＰ－ＳＰＣ又はＢ－ＳＰＣは、符号化済みの異なるＧＯＳに含まれるＳＰＣを参照してもよい。動的オブジェクトの位置が時間的に変化し、同一の動的オブジェクトが異なる時刻のＧＯＳとして符号化されるケースでは、ＧＯＳを跨いだ参照が圧縮率の観点から有効となる。
　また、符号化データの用途に応じて、上記の第１方法と第２方法とを切替えてもよい。例えば、符号化三次元データを地図として用いる場合は、動的オブジェクトを分離できることが望ましいため、符号化装置は、第２方法を用いる。一方、符号化装置は、コンサート又はスポーツなどのイベントの三次元データを符号化する場合に、動的オブジェクトを分離する必要がなければ、第１方法を用いる。
　また、ＧＯＳ又はＳＰＣの復号時刻と表示時刻とは符号化データ内、又はメタ情報として格納できる。また、静的オブジェクトの時刻情報は全て同一としてもよい。このとき、実際の復号時刻と表示時刻は、復号装置が決定するものとしてもよい。あるいは、復号時刻として、ＧＯＳ、あるいは、ＳＰＣ毎に異なる値が付与され、表示時刻として全て同一の値が付与されてもよい。さらに、ＨＥＶＣのＨＲＤ（Ｈｙｐｏｔｈｅｔｉｃａｌ　Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ　Ｄｅｃｏｄｅｒ）など動画像符号化におけるデコーダモデルのように、デコーダが所定のサイズのバッファを有し、復号時刻に従って所定のビットレートでビットストリームを読み込めば破綻なく復号できることを保証するモデルを導入してもよい。
　次に、ワールド内におけるＧＯＳの配置について説明する。ワールドにおける三次元空間の座標は、互いに直交する３本の座標軸（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）により表現される。ＧＯＳの符号化順に所定のルールを設けることで、空間的に隣接するＧＯＳが符号化データ内で連続するように符号化を行える。例えば、図４に示す例では、ｘｚ平面内のＧＯＳを連続的に符号化する。あるｘｚ平面内の全てのＧＯＳの符号化終了後にｙ軸の値を更新する。すなわち、符号化が進むにつれて、ワールドはｙ軸方向に伸びていく。また、ＧＯＳのインデックス番号は符号化順に設定される。
　ここで、ワールドの三次元空間は、ＧＰＳ、或いは緯度及び経度などの地理的な絶対座標と１対１に対応付けておく。或いは、予め設定した基準位置からの相対位置により三次元空間が表現されてもよい。三次元空間のｘ軸、ｙ軸、ｚ軸の方向は、緯度及び経度などに基づいて決定される方向ベクトルとして表現され、当該方向ベクトルはメタ情報として符号化データと共に格納される。
　また、ＧＯＳのサイズは固定とし、符号化装置は、当該サイズをメタ情報として格納する。また、ＧＯＳのサイズは、例えば、都市部か否か、又は、室内か外かなどに応じて切替えられてもよい。つまり、ＧＯＳのサイズは、情報としての価値があるオブジェクトの量又は性質に応じて切替えられてもよい。あるいは、符号化装置は、同一ワールド内において、オブジェクトの密度などに応じて、ＧＯＳのサイズ、又は、ＧＯＳ内のＩ－ＳＰＣの間隔を適応的に切替えてもよい。例えば、符号化装置は、オブジェクトの密度が高いほど、ＧＯＳのサイズを小さくし、ＧＯＳ内のＩ－ＳＰＣの間隔を短くする。
　図５の例では、３番目から１０番目のＧＯＳの領域では、オブジェクトの密度が高いため、細かい粒度でのランダムアクセスを実現するために、ＧＯＳが細分化されている。なお、７番目から１０番目のＧＯＳは、それぞれ、３番目から６番目のＧＯＳの裏側に存在する。
　（実施の形態２）
　本実施の形態では、車両間での三次元データを送受信する方法について説明する。
　図７は、自車両６００と周辺車両６０１との間での三次元データ６０７の送受信の様子を示す模式図である。
　自車両６００に搭載されたセンサ（レンジファインダなどの距離センサ、ステレオカメラ、又は複数の単眼カメラの組合せなど）により三次元データを取得する場合、周辺車両６０１などの障害物により自車両６００のセンサ検知範囲６０２内であるものの三次元データを作成できない領域（以降、これをオクルージョン領域６０４という）が発生する。また、三次元データを取得する空間が大きくなると自律動作の精度が高まるが、自車両６００のみのセンサ検知範囲は有限である。
　自車両６００のセンサ検知範囲６０２は、三次元データを取得可能な領域６０３とオクルージョン領域６０４とを含む。自車両６００が、三次元データを取得したい範囲は、自車両６００のセンサ検知範囲６０２とそれ以外の領域とを含む。また、周辺車両６０１のセンサ検知範囲６０５は、オクルージョン領域６０４と、自車両６００のセンサ検知範囲６０２に含まれない領域６０６とを含む。
　周辺車両６０１は、周辺車両６０１が検知した情報を自車両６００に伝送する。自車両６００は、前走車などの周辺車両６０１が検知した情報を取得することで、オクルージョン領域６０４、及び、自車両６００のセンサ検知範囲６０２以外の領域６０６の三次元データ６０７を取得することが可能となる。自車両６００は、周辺車両６０１が取得した情報を用いて、オクルージョン領域６０４及びセンサ検知範囲外の領域６０６の三次元データを補完する。
　車両、又はロボットの自律動作における三次元データの用途は、自己位置推定、周辺状況の検知、またはその両方である。例えば、自己位置推定には、自車両６００のセンサ情報に基づき自車両６００で生成した三次元データが使用される。周辺状況の検知には、自車両６００で生成した三次元データに加え、周辺車両６０１から取得した三次元データも使用される。
　三次元データ６０７を自車両６００に伝送する周辺車両６０１は、自車両６００の状態に応じて決定されてもよい。例えば、この周辺車両６０１は、自車両６００の直進時には前走車であり、自車両６００の右折時には対向車であり、自車両６００の後退時には後方車である。また、自車両６００のドライバが、三次元データ６０７を自車両６００に伝送する周辺車両６０１を直接指定してもよい。
　また、自車両６００は、三次元データ６０７を取得したい空間内に含まれる、自車両６００で取得できない領域の三次元データを所有している周辺車両６０１を探索してもよい。自車両６００で取得できない領域とは、オクルージョン領域６０４又はセンサ検知範囲６０２外の領域６０６などである。
　また、自車両６００は、オクルージョン領域６０４を自車両６００のセンサ情報に基づいて特定してもよい。例えば、自車両６００は、自車両６００のセンサ検知範囲６０２内に含まれる、三次元データを作成できない領域をオクルージョン領域６０４であると特定する。
　以下、三次元データ６０７を伝送するのが前走車である場合の動作例を説明する。図８は、この場合の伝送される三次元データの一例を示す図である。
　図８に示すように、前走車から伝送される三次元データ６０７は、例えば、ポイントクラウドのスパースワールド（ＳＷＬＤ）である。つまり、前走車は、当該前走車のセンサで検知した情報からＷＬＤの三次元データ（ポイントクラウド）を作成し、ＷＬＤの三次元データから特徴量が閾値以上のデータを抽出することでＳＷＬＤの三次元データ（ポイントクラウド）を作成する。そして、前走車は、作成したＳＷＬＤの三次元データを自車両６００に伝送する。
　自車両６００は、ＳＷＬＤを受け取り、自車両６００で作成したポイントクラウドに、受け取ったＳＷＬＤをマージする。
　伝送されるＳＷＬＤは絶対座標（三次元マップの座標系におけるＳＷＬＤの位置）の情報を持っている。自車両６００は、この絶対座標に基づいて、自車両６００で生成したポイントクラウドを上書きすることによりマージ処理を実現できる。
　周辺車両６０１から伝送されるＳＷＬＤは、自車両６００のセンサ検知範囲６０２外かつ周辺車両６０１のセンサ検知範囲６０５内の領域６０６のＳＷＬＤ、或いは、自車両６００にとってのオクルージョン領域６０４のＳＷＬＤ、又は、その両方のＳＷＬＤでもよい。また、伝送されるＳＷＬＤは、上記のＳＷＬＤのうち、周辺車両６０１が周辺状況の検知に使用している領域のＳＷＬＤでもよい。
　また、周辺車両６０１は、自車両６００と周辺車両６０１との速度差に基づく通信可能時間に応じて、伝送されるポイントクラウドの密度を変化させてもよい。例えば、速度差が大きく通信可能時間が短い場合は、周辺車両６０１は、ＳＷＬＤの中から、特徴量の大きな三次元点を抽出することで、ポイントクラウドの密度（データ量）を低くしてもよい。
　また、周辺状況の検知とは、人、車両、及び道路工事用の機材などの存在の有無を判定し、その種類を特定し、その位置、移動方向、及び移動速度などを検知することである。
　また、自車両６００は、周辺車両６０１で生成された三次元データ６０７の代わりに、又は、三次元データ６０７に加え、周辺車両６０１の制動情報を取得してもよい。ここで、周辺車両６０１の制動情報とは、例えば、周辺車両６０１のアクセル或いはブレーキが踏まれたこと、又はその度合いを示す情報である。
　また、各車両で生成されるポイントクラウドでは、車両間の低遅延通信を考慮して、ランダムアクセス単位に三次元空間が細分化される。一方で、サーバからダウンロードされる地図データである三次元地図等は、三次元空間が、車両間通信の場合と比べて大きなランダムアクセス単位に分割される。
　前走車の前方の領域又は後走車の後方の領域などのオクルージョン領域になりやすい領域のデータは低遅延向けデータとして、細かいランダムアクセス単位に分割される。
　高速走行時には正面の重要性が高まるため、各車両は、高速走行時には、視野角を狭めた範囲のＳＷＬＤを細かいランダムアクセス単位で作成する。
　前走車が伝送用に作成したＳＷＬＤ内に自車両６００でポイントクラウドの取得が可能な領域が含まれる場合、前走車は、その領域のポイントクラウドを取り除くことにより伝送量を削減してもよい。
　（実施の形態３）
　本実施の形態では、後続車両への三次元データ送信方法等について説明する。図９は、後続車両等に送信する三次元データの対象空間の例を示す図である。
　車両８０１は、車両８０１の前方の車両８０１から距離Ｌにある幅Ｗ、高さＨ、深さＤの直方体の空間８０２に含まれるポイントクラウド（点群）等の三次元データを、Δｔの時間間隔で、道路状況を監視する交通監視クラウド又は後続車両へ送信する。
　車両８０１は、外部から空間８０２に車両又は人が進入するなどして過去に送信済みの空間８０２に含まれる三次元データに変化が生じた場合には、変化が生じた空間の三次元データについても送信する。
　なお、図９では、空間８０２の形状が直方体である例を示すが、空間８０２は、後続車両から死角となっている前方道路上の空間を含んでいればよく、必ずしも直方体でなくてもよい。
　距離Ｌは、三次元データを受信した後続車両が安全に停止できる距離に設定されることが望ましい。例えば、距離Ｌは、後続車両が、三次元データの受信に要する間に移動する距離と、後続車両が、受信したデータに応じて減速を開始するまでに移動する距離と、後続車両が原則を開始してから安全に停止するのに要する距離との和に設定される。これらの距離は速度に応じて変化するので、Ｌ＝ａ×Ｖ＋ｂ（ａ、ｂは定数）のように、距離Ｌが車両の速度Ｖに応じて変化してもよい。
　幅Ｗは、少なくとも車両８０１が走行している車線の幅よりも大きな値に設定される。更に望ましくは、幅Ｗは、左右の車線或いは路側帯など、隣接する空間が含まれる大きさに設定される。
　深さＤは固定値でも良いが、Ｄ＝ｃ×Ｖ＋ｄ（ｃ、ｄは定数）のように、車両の速度Ｖに応じて変化してもよい。また、Ｄ＞Ｖ×ΔｔとなるようにＤを設定することで、送信する空間を過去に送信済みの空間と重複させることができる。これにより、車両８０１は、より確実に走路上の空間を漏れなく後続車両等に送信することができる。
　このように、車両８０１が送信する三次元データを後続車両にとって有用な空間に限定することで、送信する三次元データの容量を効果的に削減でき、通信の低遅延化及び低コスト化を実現できる。
　（実施の形態４）
　実施の形態３において、車両等のクライアント装置が、他の車両又は交通監視クラウド等のサーバに三次元データを送信する例を説明した。本実施の形態では、クライアント装置は、サーバ又は他のクライアント装置にセンサで得られたセンサ情報を送信する。
　まず、本実施の形態に係るシステムの構成を説明する。図１０は、本実施の形態に係る三次元マップ及びセンサ情報の送受信システムの構成を示す図である。このシステムは、サーバ９０１と、クライアント装置９０２Ａ及び９０２Ｂを含む。なお、クライアント装置９０２Ａ及び９０２Ｂを特に区別しない場合には、クライアント装置９０２とも記す。
　クライアント装置９０２は、例えば、車両等の移動体に搭載される車載機器である。サーバ９０１は、例えば、交通監視クラウド等であり、複数のクライアント装置９０２と通信可能である。
　サーバ９０１は、クライアント装置９０２に、ポイントクラウドから構成される三次元マップを送信する。なお、三次元マップの構成はポイントクラウドに限定されず、メッシュ構造等、他の三次元データを表すものであってもよい。
　クライアント装置９０２は、サーバ９０１に、クライアント装置９０２が取得したセンサ情報を送信する。センサ情報は、例えば、ＬｉＤＡＲ取得情報、可視光画像、赤外画像、デプス画像、センサ位置情報及び速度情報のうち少なくとも一つを含む。
　サーバ９０１とクライアント装置９０２との間で送受信されるデータは、データ削減のために圧縮されてもよいし、データの精度を維持するために非圧縮のままでも構わない。データを圧縮する場合、ポイントクラウドには例えば８分木構造に基づく三次元圧縮方式を用いることができる。また、可視光画像、赤外画像、及びデプス画像には二次元の画像圧縮方式を用いることできる。二次元の画像圧縮方式とは、例えば、ＭＰＥＧで規格化されたＭＰＥＧ－４　ＡＶＣ又はＨＥＶＣ等である。
　また、サーバ９０１は、クライアント装置９０２からの三次元マップの送信要求に応じてサーバ９０１で管理する三次元マップをクライアント装置９０２に送信する。なお、サーバ９０１はクライアント装置９０２からの三次元マップの送信要求を待たずに三次元マップを送信してもよい。例えば、サーバ９０１は、予め定められた空間にいる１つ以上のクライアント装置９０２に三次元マップをブロードキャストしても構わない。また、サーバ９０１は、一度送信要求を受けたクライアント装置９０２に、一定時間毎にクライアント装置９０２の位置に適した三次元マップを送信してもよい。また、サーバ９０１は、サーバ９０１が管理する三次元マップが更新される度にクライアント装置９０２に三次元マップを送信してもよい。
　クライアント装置９０２は、サーバ９０１に三次元マップの送信要求を出す。例えば、クライアント装置９０２が、走行時に自己位置推定を行いたい場合に、クライアント装置９０２は、三次元マップの送信要求をサーバ９０１に送信する。
　なお、次のような場合に、クライアント装置９０２はサーバ９０１に三次元マップの送信要求を出してもよい。クライアント装置９０２の保持する三次元マップが古い場合に、クライアント装置９０２はサーバ９０１に三次元マップの送信要求を出してもよい。例えば、クライアント装置９０２が三次元マップを取得してから一定期間が経過した場合に、クライアント装置９０２はサーバ９０１に三次元マップの送信要求を出してもよい。
　クライアント装置９０２が保持する三次元マップで示される空間から、クライアント装置９０２が外に出る一定時刻前に、クライアント装置９０２はサーバ９０１に三次元マップの送信要求を出してもよい。例えば、クライアント装置９０２が、クライアント装置９０２が保持する三次元マップで示される空間の境界から予め定められた距離以内に存在する場合に、クライアント装置９０２はサーバ９０１に三次元マップの送信要求を出してもよい。また、クライアント装置９０２の移動経路及び移動速度が把握できている場合には、これらに基づき、クライアント装置９０２が保持する三次元マップで示される空間から、クライアント装置９０２が外に出る時刻を予測してもよい。
　クライアント装置９０２がセンサ情報から作成した三次元データと三次元マップとの位置合せ時の誤差が一定以上の場合に、クライアント装置９０２はサーバ９０１に三次元マップの送信要求を出してもよい。
　クライアント装置９０２は、サーバ９０１から送信されたセンサ情報の送信要求に応じて、サーバ９０１にセンサ情報を送信する。なお、クライアント装置９０２はサーバ９０１からのセンサ情報の送信要求を待たずにセンサ情報をサーバ９０１に送ってもよい。例えば、クライアント装置９０２は、一度サーバ９０１からセンサ情報の送信要求を得た場合、一定期間の間、定期的にセンサ情報をサーバ９０１に送信してもよい。また、クライアント装置９０２は、クライアント装置９０２がセンサ情報を元に作成した三次元データと、サーバ９０１から得た三次元マップとの位置合せ時の誤差が一定以上の場合、クライアント装置９０２の周辺の三次元マップに変化が生じた可能性があると判断し、その旨とセンサ情報とをサーバ９０１に送信してもよい。
　サーバ９０１は、クライアント装置９０２にセンサ情報の送信要求を出す。例えば、サーバ９０１は、クライアント装置９０２から、ＧＰＳ等のクライアント装置９０２の位置情報を受信する。サーバ９０１は、クライアント装置９０２の位置情報に基づき、サーバ９０１が管理する三次元マップにおいて情報が少ない空間にクライアント装置９０２が近づいていると判断した場合、新たな三次元マップを生成するためにクライアント装置９０２にセンサ情報の送信要求を出す。また、サーバ９０１は、三次元マップを更新したい場合、積雪時或いは災害時などの道路状況を確認したい場合、渋滞状況、或いは事件事故状況等を確認したい場合に、センサ情報の送信要求を出してもよい。
　また、クライアント装置９０２は、サーバ９０１から受け取るセンサ情報の送信要求の受信時における通信状態又は帯域に応じて、サーバ９０１に送信するセンサ情報のデータ量を設定してもよい。サーバ９０１に送信するセンサ情報のデータ量を設定するというのは、例えば、当該データそのものを増減させること、又は圧縮方式を適宜選択することである。
　図１１は、クライアント装置９０２の構成例を示すブロック図である。クライアント装置９０２は、サーバ９０１からポイントクラウド等で構成される三次元マップを受信し、クライアント装置９０２のセンサ情報に基づいて作成した三次元データからクライアント装置９０２の自己位置を推定する。また、クライアント装置９０２は、取得したセンサ情報をサーバ９０１に送信する。
　クライアント装置９０２は、データ受信部１０１１と、通信部１０１２と、受信制御部１０１３と、フォーマット変換部１０１４と、複数のセンサ１０１５と、三次元データ作成部１０１６と、三次元画像処理部１０１７と、三次元データ蓄積部１０１８と、フォーマット変換部１０１９と、通信部１０２０と、送信制御部１０２１と、データ送信部１０２２とを備える。
　データ受信部１０１１は、サーバ９０１から三次元マップ１０３１を受信する。三次元マップ１０３１は、ＷＬＤ又はＳＷＬＤ等のポイントクラウドを含むデータである。三次元マップ１０３１には、圧縮データ、及び非圧縮データのどちらが含まれていてもよい。
　通信部１０１２は、サーバ９０１と通信し、データ送信要求（例えば、三次元マップの送信要求）などをサーバ９０１に送信する。
　受信制御部１０１３は、通信部１０１２を介して、対応フォーマット等の情報を通信先と交換し、通信先との通信を確立する。
　フォーマット変換部１０１４は、データ受信部１０１１が受信した三次元マップ１０３１にフォーマット変換等を行うことで三次元マップ１０３２を生成する。また、フォーマット変換部１０１４は、三次元マップ１０３１が圧縮又は符号化されている場合には、伸張又は復号処理を行う。なお、フォーマット変換部１０１４は、三次元マップ１０３１が非圧縮データであれば、伸張又は復号処理を行わない。
　複数のセンサ１０１５は、ＬｉＤＡＲ、可視光カメラ、赤外線カメラ、又はデプスセンサなど、クライアント装置９０２が搭載されている車両の外部の情報を取得するセンサ群であり、センサ情報１０３３を生成する。例えば、センサ情報１０３３は、センサ１０１５がＬｉＤＡＲなどのレーザセンサである場合、ポイントクラウド（点群データ）等の三次元データである。なお、センサ１０１５は複数でなくてもよい。
　三次元データ作成部１０１６は、センサ情報１０３３に基づいて自車両の周辺の三次元データ１０３４を作成する。例えば、三次元データ作成部１０１６は、ＬｉＤＡＲで取得した情報と、可視光カメラで得られた可視光映像とを用いて自車両の周辺の色情報付きのポイントクラウドデータを作成する。
　三次元画像処理部１０１７は、受信したポイントクラウド等の三次元マップ１０３２と、センサ情報１０３３から生成した自車両の周辺の三次元データ１０３４とを用いて、自車両の自己位置推定処理等を行う。なお、三次元画像処理部１０１７は、三次元マップ１０３２と三次元データ１０３４とを合成することで自車両の周辺の三次元データ１０３５を作成し、作成した三次元データ１０３５を用いて自己位置推定処理を行ってもよい。
　三次元データ蓄積部１０１８は、三次元マップ１０３２、三次元データ１０３４及び三次元データ１０３５等を蓄積する。
　フォーマット変換部１０１９は、センサ情報１０３３を、受信側が対応しているフォーマットへ変換することでセンサ情報１０３７を生成する。なお、フォーマット変換部１０１９は、センサ情報１０３７を圧縮又は符号化することでデータ量を削減してもよい。また、フォーマット変換部１０１９は、フォーマット変換をする必要がない場合は処理を省略してもよい。また、フォーマット変換部１０１９は、送信範囲の指定に応じて送信するデータ量を制御してもよい。
　通信部１０２０は、サーバ９０１と通信し、データ送信要求（センサ情報の送信要求）などをサーバ９０１から受信する。
　送信制御部１０２１は、通信部１０２０を介して、対応フォーマット等の情報を通信先と交換し、通信を確立する。
　データ送信部１０２２は、センサ情報１０３７をサーバ９０１に送信する。センサ情報１０３７は、例えば、ＬｉＤＡＲで取得した情報、可視光カメラで取得した輝度画像、赤外線カメラで取得した赤外画像、デプスセンサで取得したデプス画像、センサ位置情報、及び速度情報など、複数のセンサ１０１５によって取得した情報を含む。
　次に、サーバ９０１の構成を説明する。図１２は、サーバ９０１の構成例を示すブロック図である。サーバ９０１は、クライアント装置９０２から送信されたセンサ情報を受信し、受信したセンサ情報に基づいて三次元データを作成する。サーバ９０１は、作成した三次元データを用いて、サーバ９０１が管理する三次元マップを更新する。また、サーバ９０１は、クライアント装置９０２からの三次元マップの送信要求に応じて、更新した三次元マップをクライアント装置９０２に送信する。
　サーバ９０１は、データ受信部１１１１と、通信部１１１２と、受信制御部１１１３と、フォーマット変換部１１１４と、三次元データ作成部１１１６と、三次元データ合成部１１１７と、三次元データ蓄積部１１１８と、フォーマット変換部１１１９と、通信部１１２０と、送信制御部１１２１と、データ送信部１１２２とを備える。
　データ受信部１１１１は、クライアント装置９０２からセンサ情報１０３７を受信する。センサ情報１０３７は、例えば、ＬｉＤＡＲで取得した情報、可視光カメラで取得した輝度画像、赤外線カメラで取得した赤外画像、デプスセンサで取得したデプス画像、センサ位置情報、及び速度情報などを含む。
　通信部１１１２は、クライアント装置９０２と通信し、データ送信要求（例えば、センサ情報の送信要求）などをクライアント装置９０２に送信する。
　受信制御部１１１３は、通信部１１１２を介して、対応フォーマット等の情報を通信先と交換し、通信を確立する。
　フォーマット変換部１１１４は、受信したセンサ情報１０３７が圧縮又は符号化されている場合には、伸張又は復号処理を行うことでセンサ情報１１３２を生成する。なお、フォーマット変換部１１１４は、センサ情報１０３７が非圧縮データであれば、伸張又は復号処理を行わない。
　三次元データ作成部１１１６は、センサ情報１１３２に基づいてクライアント装置９０２の周辺の三次元データ１１３４を作成する。例えば、三次元データ作成部１１１６は、ＬｉＤＡＲで取得した情報と、可視光カメラで得られた可視光映像とを用いてクライアント装置９０２の周辺の色情報付ポイントクラウドデータを作成する。
　三次元データ合成部１１１７は、センサ情報１１３２を元に作成した三次元データ１１３４を、サーバ９０１が管理する三次元マップ１１３５に合成することで三次元マップ１１３５を更新する。
　三次元データ蓄積部１１１８は、三次元マップ１１３５等を蓄積する。
　フォーマット変換部１１１９は、三次元マップ１１３５を、受信側が対応しているフォーマットへ変換することで三次元マップ１０３１を生成する。なお、フォーマット変換部１１１９は、三次元マップ１１３５を圧縮又は符号化することでデータ量を削減してもよい。また、フォーマット変換部１１１９は、フォーマット変換をする必要がない場合は処理を省略してもよい。また、フォーマット変換部１１１９は、送信範囲の指定に応じて送信するデータ量を制御してもよい。
　通信部１１２０は、クライアント装置９０２と通信し、データ送信要求（三次元マップの送信要求）などをクライアント装置９０２から受信する。
　送信制御部１１２１は、通信部１１２０を介して、対応フォーマット等の情報を通信先と交換し、通信を確立する。
　データ送信部１１２２は、三次元マップ１０３１をクライアント装置９０２に送信する。三次元マップ１０３１は、ＷＬＤ又はＳＷＬＤ等のポイントクラウドを含むデータである。三次元マップ１０３１には、圧縮データ、及び非圧縮データのどちらが含まれていてもよい。
　次に、クライアント装置９０２の動作フローについて説明する。図１３は、クライアント装置９０２による三次元マップ取得時の動作を示すフローチャートである。
　まず、クライアント装置９０２は、サーバ９０１へ三次元マップ（ポイントクラウド等）の送信を要求する（Ｓ１００１）。このとき、クライアント装置９０２は、ＧＰＳ等で得られたクライアント装置９０２の位置情報を合わせて送信することで、その位置情報に関連する三次元マップの送信をサーバ９０１に要求してもよい。
　次に、クライアント装置９０２は、サーバ９０１から三次元マップを受信する（Ｓ１００２）。受信した三次元マップが圧縮データであれば、クライアント装置９０２は、受信した三次元マップを復号して非圧縮の三次元マップを生成する（Ｓ１００３）。
　次に、クライアント装置９０２は、複数のセンサ１０１５で得られたセンサ情報１０３３からクライアント装置９０２の周辺の三次元データ１０３４を作成する（Ｓ１００４）。次に、クライアント装置９０２は、サーバ９０１から受信した三次元マップ１０３２と、センサ情報１０３３から作成した三次元データ１０３４とを用いてクライアント装置９０２の自己位置を推定する（Ｓ１００５）。
　図１４は、クライアント装置９０２によるセンサ情報の送信時の動作を示すフローチャートである。まず、クライアント装置９０２は、サーバ９０１からセンサ情報の送信要求を受信する（Ｓ１０１１）。送信要求を受信したクライアント装置９０２は、センサ情報１０３７をサーバ９０１に送信する（Ｓ１０１２）。なお、クライアント装置９０２は、センサ情報１０３３が複数のセンサ１０１５で得られた複数の情報を含む場合、各情報を、各情報に適した圧縮方式で圧縮することでセンサ情報１０３７を生成してもよい。
　次に、サーバ９０１の動作フローについて説明する。図１５は、サーバ９０１によるセンサ情報の取得時の動作を示すフローチャートである。まず、サーバ９０１は、クライアント装置９０２へセンサ情報の送信を要求する（Ｓ１０２１）。次に、サーバ９０１は、当該要求に応じてクライアント装置９０２から送信されたセンサ情報１０３７を受信する（Ｓ１０２２）。次に、サーバ９０１は、受信したセンサ情報１０３７を用いて三次元データ１１３４を作成する（Ｓ１０２３）。次に、サーバ９０１は、作成した三次元データ１１３４を三次元マップ１１３５に反映する（Ｓ１０２４）。
　図１６は、サーバ９０１による三次元マップの送信時の動作を示すフローチャートである。まず、サーバ９０１は、クライアント装置９０２から三次元マップの送信要求を受信する（Ｓ１０３１）。三次元マップの送信要求を受信したサーバ９０１は、クライアント装置９０２へ三次元マップ１０３１を送信する（Ｓ１０３２）。このとき、サーバ９０１は、クライアント装置９０２の位置情報に合わせてその付近の三次元マップを抽出し、抽出した三次元マップを送信してもよい。また、サーバ９０１は、ポイントクラウドで構成される三次元マップを、例えば８分木構造による圧縮方式等を用いて圧縮し、圧縮後の三次元マップを送信してもよい。
　以下、本実施の形態の変形例について説明する。
　サーバ９０１は、クライアント装置９０２から受信したセンサ情報１０３７を用いてクライアント装置９０２の位置付近の三次元データ１１３４を作成する。次に、サーバ９０１は、作成した三次元データ１１３４と、サーバ９０１が管理する同エリアの三次元マップ１１３５とのマッチングを行うことによって、三次元データ１１３４と三次元マップ１１３５との差分を算出する。サーバ９０１は、差分が予め定められた閾値以上の場合は、クライアント装置９０２の周辺で何らかの異常が発生したと判断する。例えば、地震等の自然災害によって地盤沈下等が発生した際などに、サーバ９０１が管理する三次元マップ１１３５と、センサ情報１０３７を基に作成した三次元データ１１３４との間に大きな差が発生することが考えられる。
　センサ情報１０３７は、センサの種類、センサの性能、及びセンサの型番のうち少なくとも一つを示す情報を含んでもよい。また、センサ情報１０３７に、センサの性能に応じたクラスＩＤ等が付加されてもよい。例えば、センサ情報１０３７がＬｉＤＡＲで取得された情報である場合、数ｍｍ単位の精度で情報を取得できるセンサをクラス１、数ｃｍ単位の精度で情報を取得できるセンサをクラス２、数ｍ単位の精度で情報を取得できるセンサをクラス３のように、センサの性能に識別子を割り当てることが考えられる。また、サーバ９０１は、センサの性能情報等を、クライアント装置９０２の型番から推定してもよい。例えば、クライアント装置９０２が車両に搭載されている場合、サーバ９０１は、当該車両の車種からセンサのスペック情報を判断してもよい。この場合、サーバ９０１は、車両の車種の情報を事前に取得していてもよいし、センサ情報に、当該情報が含まれてもよい。また、サーバ９０１は取得したセンサ情報１０３７を用いて、センサ情報１０３７を用いて作成した三次元データ１１３４に対する補正の度合いを切り替えてもよい。例えば、センサ性能が高精度（クラス１）である場合、サーバ９０１は、三次元データ１１３４に対する補正を行わない。センサ性能が低精度（クラス３）である場合、サーバ９０１は、三次元データ１１３４に、センサの精度に応じた補正を適用する。例えば、サーバ９０１は、センサの精度が低いほど補正の度合い（強度）を強くする。
　サーバ９０１は、ある空間にいる複数のクライアント装置９０２に同時にセンサ情報の送信要求を出してもよい。サーバ９０１は、複数のクライアント装置９０２から複数のセンサ情報を受信した場合に、全てのセンサ情報を三次元データ１１３４の作成に利用する必要はなく、例えば、センサの性能に応じて、利用するセンサ情報を選択してもよい。例えば、サーバ９０１は、三次元マップ１１３５を更新する場合、受信した複数のセンサ情報の中から高精度なセンサ情報（クラス１）を選別し、選別したセンサ情報を用いて三次元データ１１３４を作成してもよい。
　サーバ９０１は、交通監視クラウド等のサーバのみに限定されず、他のクライアント装置（車載）であってもよい。図１７は、この場合のシステム構成を示す図である。
　例えば、クライアント装置９０２Ｃが近くにいるクライアント装置９０２Ａにセンサ情報の送信要求を出し、クライアント装置９０２Ａからセンサ情報を取得する。そして、クライアント装置９０２Ｃは、取得したクライアント装置９０２Ａのセンサ情報を用いて三次元データを作成し、クライアント装置９０２Ｃの三次元マップを更新する。これにより、クライアント装置９０２Ｃは、クライアント装置９０２Ａから取得可能な空間の三次元マップを、クライアント装置９０２Ｃの性能を活かして生成できる。例えば、クライアント装置９０２Ｃの性能が高い場合に、このようなケースが発生すると考えられる。
　また、この場合、センサ情報を提供したクライアント装置９０２Ａは、クライアント装置９０２Ｃが生成した高精度な三次元マップを取得する権利が与えられる。クライアント装置９０２Ａは、その権利に従ってクライアント装置９０２Ｃから高精度な三次元マップを受信する。
　また、クライアント装置９０２Ｃは近くにいる複数のクライアント装置９０２（クライアント装置９０２Ａ及びクライアント装置９０２Ｂ）にセンサ情報の送信要求を出してもよい。クライアント装置９０２Ａ又はクライアント装置９０２Ｂのセンサが高性能である場合には、クライアント装置９０２Ｃは、この高性能なセンサで得られたセンサ情報を用いて三次元データを作成できる。
　図１８は、サーバ９０１及びクライアント装置９０２の機能構成を示すブロック図である。サーバ９０１は、例えば、三次元マップを圧縮及び復号する三次元マップ圧縮／復号処理部１２０１と、センサ情報を圧縮及び復号するセンサ情報圧縮／復号処理部１２０２とを備える。
　クライアント装置９０２は、三次元マップ復号処理部１２１１と、センサ情報圧縮処理部１２１２とを備える。三次元マップ復号処理部１２１１は、圧縮された三次元マップの符号化データを受信し、符号化データを復号して三次元マップを取得する。センサ情報圧縮処理部１２１２は、取得したセンサ情報から作成した三次元データの代わりに、センサ情報そのものを圧縮し、圧縮したセンサ情報の符号化データをサーバ９０１へ送信する。この構成により、クライアント装置９０２は、三次元マップ（ポイントクラウド等）を復号する処理を行う処理部（装置又はＬＳＩ）を内部に保持すればよく、三次元マップ（ポイントクラウド等）の三次元データを圧縮する処理を行う処理部を内部に保持する必要がない。これにより、クライアント装置９０２のコスト及び消費電力等を抑えることができる。
　以上のように、本実施の形態に係るクライアント装置９０２は、移動体に搭載され、移動体に搭載されたセンサ１０１５により得られた、移動体の周辺状況を示すセンサ情報１０３３から、移動体の周辺の三次元データ１０３４を作成する。クライアント装置９０２は、作成された三次元データ１０３４を用いて移動体の自己位置を推定する。クライアント装置９０２は、取得したセンサ情報１０３３をサーバ９０１又は他の移動体９０２に送信する。
　これによれば、クライアント装置９０２は、センサ情報１０３３をサーバ９０１等に送信する。これにより、三次元データを送信する場合に比べて、送信データのデータ量を削減できる可能性がある。また、三次元データの圧縮又は符号化等の処理をクライアント装置９０２で行う必要がないので、クライアント装置９０２の処理量を削減できる。よって、クライアント装置９０２は、伝送されるデータ量の削減、又は、装置の構成の簡略化を実現できる。
　また、クライアント装置９０２は、さらに、サーバ９０１に三次元マップの送信要求を送信し、サーバ９０１から三次元マップ１０３１を受信する。クライアント装置９０２は、自己位置の推定では、三次元データ１０３４と三次元マップ１０３２とを用いて、自己位置を推定する。
　また、センサ情報１０３３は、レーザセンサで得られた情報、輝度画像、赤外画像、デプス画像、センサの位置情報、及びセンサの速度情報のうち少なくとも一つを含む。
　また、センサ情報１０３３は、センサの性能を示す情報を含む。
　また、クライアント装置９０２は、センサ情報１０３３を符号化又は圧縮し、センサ情報の送信では、符号化又は圧縮後のセンサ情報１０３７を、サーバ９０１又は他の移動体９０２に送信する。これによれば、クライアント装置９０２は、伝送されるデータ量を削減できる。
　例えば、クライアント装置９０２は、プロセッサと、メモリとを備え、プロセッサは、メモリを用いて、上記の処理を行う。
　また、本実施の形態に係るサーバ９０１は、移動体に搭載されるクライアント装置９０２と通信可能であり、移動体に搭載されたセンサ１０１５により得られた、移動体の周辺状況を示すセンサ情報１０３７をクライアント装置９０２から受信する。サーバ９０１は、受信したセンサ情報１０３７から、移動体の周辺の三次元データ１１３４を作成する。
　これによれば、サーバ９０１は、クライアント装置９０２から送信されたセンサ情報１０３７を用いて三次元データ１１３４を作成する。これにより、クライアント装置９０２が三次元データを送信する場合に比べて、送信データのデータ量を削減できる可能性がある。また、三次元データの圧縮又は符号化等の処理をクライアント装置９０２で行う必要がないので、クライアント装置９０２の処理量を削減できる。よって、サーバ９０１は、伝送されるデータ量の削減、又は、装置の構成の簡略化を実現できる。
　また、サーバ９０１は、さらに、クライアント装置９０２にセンサ情報の送信要求を送信する。
　また、サーバ９０１は、さらに、作成された三次元データ１１３４を用いて三次元マップ１１３５を更新し、クライアント装置９０２からの三次元マップ１１３５の送信要求に応じて三次元マップ１１３５をクライアント装置９０２に送信する。
　また、センサ情報１０３７は、レーザセンサで得られた情報、輝度画像、赤外画像、デプス画像、センサの位置情報、及びセンサの速度情報のうち少なくとも一つを含む。
　また、センサ情報１０３７は、センサの性能を示す情報を含む。
　また、サーバ９０１は、さらに、センサの性能に応じて、三次元データを補正する。これによれば、当該三次元データ作成方法は、三次元データの品質を向上できる。
　また、サーバ９０１は、センサ情報の受信では、複数のクライアント装置９０２から複数のセンサ情報１０３７を受信し、複数のセンサ情報１０３７に含まれるセンサの性能を示す複数の情報に基づき、三次元データ１１３４の作成に用いるセンサ情報１０３７を選択する。これによれば、サーバ９０１は、三次元データ１１３４の品質を向上できる。
　また、サーバ９０１は、受信したセンサ情報１０３７を復号又は伸張し、復号又は伸張後のセンサ情報１１３２から、三次元データ１１３４を作成する。これによれば、サーバ９０１は、伝送されるデータ量を削減できる。
　例えば、サーバ９０１は、プロセッサと、メモリとを備え、プロセッサは、メモリを用いて、上記の処理を行う。
　（実施の形態５）
　本実施の形態では、上記実施の形態４の変形例について説明する。図１９は、本実施の形態に係るシステムの構成を示す図である。図１９に示すシステムは、サーバ２００１と、クライアント装置２００２Ａと、クライアント装置２００２Ｂとを含む。
　クライアント装置２００２Ａ及びクライアント装置２００２Ｂは、車両等の移動体に搭載され、センサ情報をサーバ２００１に送信する。サーバ２００１は、三次元マップ（ポイントクラウド）をクライアント装置２００２Ａ及びクライアント装置２００２Ｂに送信する。
　クライアント装置２００２Ａは、センサ情報取得部２０１１と、記憶部２０１２と、データ送信可否判定部２０１３とを備える。なお、クライアント装置２００２Ｂの構成も同様である。また、以下ではクライアント装置２００２Ａとクライアント装置２００２Ｂとを特に区別しない場合には、クライアント装置２００２とも記載する。
　図２０は、本実施の形態に係るクライアント装置２００２の動作を示すフローチャートである。
　センサ情報取得部２０１１は、移動体に搭載されたセンサ（センサ群）を用いて各種センサ情報を取得する。つまり、センサ情報取得部２０１１は、移動体に搭載されたセンサ（センサ群）により得られた、移動体の周辺状況を示すセンサ情報を取得する。また、センサ情報取得部２０１１は、取得したセンサ情報を記憶部２０１２に記憶する。このセンサ情報は、ＬｉＤＡＲ取得情報、可視光画像、赤外画像及びデプス画像の少なくとも一つを含む。また、センサ情報は、センサ位置情報、速度情報、取得時刻情報、及び取得場所情報の少なくとも一つを含んでもよい。センサ位置情報は、センサ情報を取得したセンサの位置を示す。速度情報は、センサがセンサ情報を取得した際の移動体の速度を示す。取得時刻情報は、センサ情報がセンサにより取得された時刻を示す。取得場所情報は、センサ情報がセンサにより取得された際の移動体又はセンサの位置を示す。
　次に、データ送信可否判定部２０１３は、移動体（クライアント装置２００２）がサーバ２００１へセンサ情報を送信可能な環境に存在するかを判定する（Ｓ２００２）。例えば、データ送信可否判定部２０１３は、ＧＰＳ等の情報を用いて、クライアント装置２００２がいる場所及び時刻を特定し、データを送信可能かどうかを判定してもよい。また、データ送信可否判定部２０１３は、特定のアクセスポイントに接続できるかどうかで、データを送信可能かどうかを判定してもよい。
　クライアント装置２００２は、移動体がサーバ２００１へセンサ情報を送信可能な環境に存在すると判定した場合（Ｓ２００２でＹｅｓ）、センサ情報をサーバ２００１に送信する（Ｓ２００３）。つまり、クライアント装置２００２がセンサ情報をサーバ２００１に送信できるような状況になった時点で、クライアント装置２００２は、保持しているセンサ情報をサーバ２００１に送信する。例えば、交差点等に高速通信が可能なミリ波のアクセスポイントが設置される。クライアント装置２００２は、交差点内に入った時点で、ミリ波通信を用いてクライアント装置２００２が保持するセンサ情報を高速にサーバ２００１に送信する。
　次に、クライアント装置２００２は、サーバ２００１に送信済みのセンサ情報を記憶部２０１２から削除する（Ｓ２００４）。なお、クライアント装置２００２は、サーバ２００１に送信していないセンサ情報が所定の条件を満たした場合に、当該センサ情報を削除してもよい。例えば、クライアント装置２００２は、保持するセンサ情報の取得時刻が現在時刻から一定時刻前より古くなった時点でそのセンサ情報を記憶部２０１２から削除してもよい。つまり、クライアント装置２００２は、センサ情報がセンサにより取得された時刻と、現在の時刻との差が、予め定められた時間を超えた場合にセンサ情報を記憶部２０１２から削除してもよい。また、クライアント装置２００２は、保持するセンサ情報の取得場所が現在地点から一定距離より離れた時点でそのセンサ情報を記憶部２０１２から削除してもよい。つまり、クライアント装置２００２は、センサ情報がセンサにより取得された際の移動体又はセンサの位置と、現在の移動体又はセンサの位置との差が、予め定められた距離を超えた場合にセンサ情報を記憶部２０１２から削除してもよい。これにより、クライアント装置２００２の記憶部２０１２の容量を抑制することができる。
　クライアント装置２００２によるセンサ情報の取得が終了していない場合（Ｓ２００５でＮｏ）、クライアント装置２００２は、ステップＳ２００１以降の処理を再度行う。また、クライアント装置２００２によるセンサ情報の取得が終了した場合（Ｓ２００５でＹｅｓ）、クライアント装置２００２は処理を終了する。
　また、クライアント装置２００２はサーバ２００１に送信するセンサ情報を通信状況に合わせて選択してもよい。例えば、クライアント装置２００２は、高速通信が可能な場合は、記憶部２０１２に保持されるサイズが大きいセンサ情報（例えばＬｉＤＡＲ取得情報等）を優先して送信する。また、クライアント装置２００２は、高速通信が難しい場合は、記憶部２０１２に保持されるサイズが小さく優先度の高いセンサ情報（例えば可視光画像）を送信する。これにより、クライアント装置２００２は記憶部２０１２に保持したセンサ情報をネットワークの状況に応じて効率的にサーバ２００１に送信できる。
　また、クライアント装置２００２は、上記現在時刻を示す時刻情報、及び、現在地点を示す場所情報をサーバ２００１から取得してもよい。また、クライアント装置２００２は、取得した時刻情報及び場所情報に基づきセンサ情報の取得時刻及び取得場所を決定してもよい。つまり、クライアント装置２００２は、サーバ２００１から時刻情報を取得し、取得した時刻情報を用いて取得時刻情報を生成してもよい。また、クライアント装置２００２は、サーバ２００１から場所情報を取得し、取得した場所情報を用いて取得場所情報を生成してもよい。
　例えば時刻情報については、サーバ２００１とクライアント装置２００２とはＮＴＰ（Ｎｅｔｗｏｒｋ　Ｔｉｍｅ　Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）、又はＰＴＰ（Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ　Ｔｉｍｅ　Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）等の仕組みを用いて時刻同期を行う。これにより、クライアント装置２００２は正確な時刻情報を取得できる。また、サーバ２００１と複数のクライアント装置との間で時刻を同期できるので、別々のクライアント装置２００２が取得したセンサ情報内の時刻を同期できる。よって、サーバ２００１は、同期された時刻を示すセンサ情報を取り扱える。なお、時刻同期の仕組みはＮＴＰ又はＰＴＰ以外のどのような方法でも構わない。また、上記時刻情報及び場所情報としてＧＰＳの情報が用いられてもよい。
　サーバ２００１は、時刻又は場所を指定して複数のクライアント装置２００２からセンサ情報を取得しても構わない。例えば何らかの事故が発生した場合に、その付近にいたクライアントを探すため、サーバ２００１は、事故発生時刻と場所を指定して複数のクライアント装置２００２にセンサ情報送信要求をブロードキャスト送信する。そして、該当する時刻と場所のセンサ情報を持つクライアント装置２００２は、サーバ２００１にセンサ情報を送信する。つまり、クライアント装置２００２は、サーバ２００１から場所及び時刻を指定する指定情報を含むセンサ情報送信要求を受信する。クライアント装置２００２は、記憶部２０１２に、指定情報で示される場所及び時刻において得られたセンサ情報が記憶されており、かつ、移動体がサーバ２００１へセンサ情報を送信可能な環境に存在すると判定した場合、指定情報で示される場所及び時刻において得られたセンサ情報をサーバ２００１に送信する。これにより、サーバ２００１は、事故の発生に関連するセンサ情報を複数のクライアント装置２００２から取得し、事故解析等に利用できる。
　なお、クライアント装置２００２は、サーバ２００１からのセンサ情報送信要求を受信した場合に、センサ情報の送信を拒否してもよい。また、複数のセンサ情報のうち、どのセンサ情報を送信可能かどうかを事前にクライアント装置２００２が設定してもよい。または、サーバ２００１は、センサ情報の送信の可否を都度クライアント装置２００２に問い合わせてもよい。
　また、サーバ２００１にセンサ情報を送信したクライアント装置２００２にはポイントが付与されてもよい。このポイントは、例えば、ガソリン購入費、ＥＶ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃ　Ｖｅｈｉｃｌｅ）の充電費、高速道路の通行料、又はレンタカー費用などの支払いに使用できる。また、サーバ２００１は、センサ情報を取得した後、センサ情報の送信元のクライアント装置２００２を特定するための情報を削除してもよい。例えば、この情報は、クライアント装置２００２のネットワークアドレスなどの情報である。これによりセンサ情報を匿名化することができるので、クライアント装置２００２のユーザは安心して、クライアント装置２００２からセンサ情報をサーバ２００１に送信できる。また、サーバ２００１は、複数のサーバから構成されてもよい。例えば複数のサーバでセンサ情報が共有化されることで、あるサーバが故障しても他のサーバがクライアント装置２００２と通信できる。これにより、サーバ故障によるサービスの停止を回避できる。
　また、センサ情報送信要求で指定される指定場所は事故の発生位置などを示すものであり、センサ情報送信要求で指定される指定時刻におけるクライアント装置２００２の位置とは異なることがある。よって、サーバ２００１は、例えば、指定場所として周辺ＸＸｍ以内などの範囲を指定することで、当該範囲内に存在するクライアント装置２００２に対して情報取得を要求できる。指定時刻についても同様に、サーバ２００１は、ある時刻から前後Ｎ秒以内など範囲を指定してもよい。これにより、サーバ２００１は、「時刻：ｔ－Ｎからｔ＋Ｎにおいて、場所：絶対位置ＳからＸＸｍ以内」に存在していたクライアント装置２００２からセンサ情報が取得できる。クライアント装置２００２は、ＬｉＤＡＲなどの三次元データを送信する際に、時刻ｔの直後に生成したデータを送信してもよい。
　また、サーバ２００１は、指定場所として、センサ情報取得対象となるクライアント装置２００２の場所を示す情報と、センサ情報が欲しい場所とをそれぞれ別に指定してもよい。例えば、サーバ２００１は、絶対位置ＳからＹＹｍの範囲を少なくとも含むセンサ情報を、絶対位置ＳからＸＸｍ以内に存在したクライアント装置２００２から取得することを指定する。クライアント装置２００２は、送信する三次元データを選択する際には、指定された範囲のセンサ情報を少なくとも含むように、１つ以上のランダムアクセス可能な単位の三次元データを選択する。また、クライアント装置２００２は、可視光画像を送信する際は、少なくとも時刻ｔの直前又は直後のフレームを含む、時間的に連続した複数の画像データを送信してもよい。
　クライアント装置２００２が５Ｇ或いはＷｉＦｉ、又は、５Ｇにおける複数モードなど、複数の物理ネットワークをセンサ情報の送信に利用できる場合には、クライアント装置２００２は、サーバ２００１から通知された優先順位に従って利用するネットワークを選択してもよい。または、クライアント装置２００２自身が送信データのサイズに基づいて適切な帯域を確保できるネットワークを選択してもよい。または、クライアント装置２００２は、データ送信にかかる費用等に基づいて利用するネットワークを選択してもよい。また、サーバ２００１からの送信要求には、クライアント装置２００２が時刻Ｔまでに送信を開始可能な場合に送信を行う、など、送信期限を示す情報が含まれてもよい。サーバ２００１は、期限内に十分なセンサ情報が取得できなければ再度送信要求を発行してもよい。
　センサ情報は、圧縮又は非圧縮のセンサデータと共に、センサデータの特性を示すヘッダ情報を含んでもよい。クライアント装置２００２は、ヘッダ情報を、センサデータとは異なる物理ネットワーク又は通信プロトコルを介してサーバ２００１に送信してもよい。例えば、クライアント装置２００２は、センサデータの送信に先立ってヘッダ情報をサーバ２００１に送信する。サーバ２００１は、ヘッダ情報の解析結果に基づいてクライアント装置２００２のセンサデータを取得するかどうかを判断する。例えば、ヘッダ情報は、ＬｉＤＡＲの点群取得密度、仰角、或いはフレームレート、又は、可視光画像の解像度、ＳＮ比、或いはフレームレートなどを示す情報を含んでもよい。これにより、サーバ２００１は、決定した品質のセンサデータを有するクライアント装置２００２からセンサ情報を取得できる。
　以上のように、クライアント装置２００２は、移動体に搭載され、移動体に搭載されたセンサにより得られた、移動体の周辺状況を示すセンサ情報を取得し、センサ情報を記憶部２０１２に記憶する。クライアント装置２００２は、移動体がサーバ２００１へセンサ情報を送信可能な環境に存在するかを判定し、移動体がサーバへセンサ情報を送信可能な環境に存在すると判定した場合、センサ情報をサーバ２００１に送信する。
　また、クライアント装置２００２は、さらに、センサ情報から、移動体の周辺の三次元データを作成し、作成された三次元データを用いて移動体の自己位置を推定する。
　また、クライアント装置２００２は、さらに、サーバ２００１に三次元マップの送信要求を送信し、サーバ２００１から三次元マップを受信する。クライアント装置２００２は、自己位置の推定では、三次元データと三次元マップとを用いて、自己位置を推定する。
　なお、上記クライアント装置２００２による処理は、クライアント装置２００２における情報送信方法として実現されてもよい。
　また、クライアント装置２００２は、プロセッサと、メモリとを備え、プロセッサは、メモリを用いて、上記の処理を行ってもよい。
　次に、本実施の形態に係るセンサ情報収集システムについて説明する。図２１は、本実施の形態に係るセンサ情報収集システムの構成を示す図である。図２１に示すように本実施の形態に係るセンサ情報収集システムは、端末２０２１Ａと、端末２０２１Ｂと、通信装置２０２２Ａと、通信装置２０２２Ｂと、ネットワーク２０２３と、データ収集サーバ２０２４と、地図サーバ２０２５と、クライアント装置２０２６とを含む。なお、端末２０２１Ａ及び端末２０２１Ｂを特に区別しない場合には端末２０２１とも記載する。通信装置２０２２Ａ及び通信装置２０２２Ｂを特に区別しない場合には通信装置２０２２とも記載する。
　データ収集サーバ２０２４は、端末２０２１が備えるセンサで得られたセンサデータなどのデータを三次元空間中の位置と対応付けられた位置関連データとして収集する。
　センサデータとは、例えば、端末２０２１の周囲の状態または端末２０２１の内部の状態などを、端末２０２１が備えるセンサを用いて取得したデータである。端末２０２１は、端末２０２１と直接通信可能、又は同一の通信方式で一或いは複数の中継装置を中継して通信可能な位置にある一又は複数のセンサ機器から収集したセンサデータをデータ収集サーバ２０２４に送信する。
　位置関連データに含まれるデータは、例えば、端末自身又は端末が備える機器の動作状態、動作ログ、サービスの利用状況などを示す情報を含んでいてもよい。また、位置関連データに含まれるデータは、端末２０２１の識別子と端末２０２１の位置又は移動経路などとを対応付けた情報などを含んでもよい。
　位置関連データに含まれる、位置を示す情報は、例えば三次元地図データなどの三次元データにおける位置を示す情報と対応付けられている。位置を示す情報の詳細については後述する。
　位置関連データは、位置を示す情報である位置情報に加えて、前述した時刻情報と、位置関連データに含まれるデータの属性、又は当該データを生成したセンサの種類（例えば型番など）を示す情報とのうち少なくとも一つを含んでいてもよい。位置情報及び時刻情報は、位置関連データのヘッダ領域又は位置関連データを格納するフレームのヘッダ領域に格納されていてもよい。また、位置情報及び時刻情報は、位置関連データと対応付けられたメタデータとして位置関連データとは別に送信及び／又は格納されてもよい。
　地図サーバ２０２５は、例えば、ネットワーク２０２３に接続されており、端末２０２１などの他の装置からの要求に応じて三次元地図データなどの三次元データを送信する。また、前述した各実施の形態で説明したように、地図サーバ２０２５は、端末２０２１から送信されたセンサ情報を用いて、三次元データを更新する機能などを備えていてもよい。
　データ収集サーバ２０２４は、例えば、ネットワーク２０２３に接続されており、端末２０２１などの他の装置から位置関連データを収集し、収集した位置関連データを内部又は他のサーバ内の記憶装置に格納する。また、データ収集サーバ２０２４は、収集した位置関連データ又は位置関連データに基づいて生成した三次元地図データのメタデータなどを、端末２０２１からの要求に応じて端末２０２１に対して送信する。
　ネットワーク２０２３は、例えばインターネットなどの通信ネットワークである。端末２０２１は、通信装置２０２２を介してネットワーク２０２３に接続されている。通信装置２０２２は、一つの通信方式、又は複数の通信方式を切り替えながら端末２０２１と通信を行う。通信装置２０２２は、例えば、（１）ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ　Ｔｅｒｍ　Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）などの基地局、（２）ＷｉＦｉ或いはミリ波通信などのアクセスポイント（ＡＰ）、（３）ＳＩＧＦＯＸ、ＬｏＲａＷＡＮ或いはＷｉ－ＳＵＮなどのＬＰＷＡ（Ｌｏｗ　Ｐｏｗｅｒ　Ｗｉｄｅ　Ａｒｅａ）　Ｎｅｔｗｏｒｋのゲートウェイ、又は、（４）ＤＶＢ－Ｓ２などの衛星通信方式を用いて通信を行う通信衛星である。
　なお、基地局は、ＮＢ－ＩｏＴ（Ｎａｒｒｏｗ　Ｂａｎｄ－ＩｏＴ）又はＬＴＥ－ＭなどのＬＰＷＡに分類される方式で端末２０２１との通信を行っていてもよいし、これらの方式を切り替えながら端末２０２１との通信を行っていてもよい。
　ここでは、端末２０２１が２種類の通信方式を用いる通信装置２０２２と通信する機能を備え、これらの通信方式のいずれかを用いて、またはこれらの複数の通信方式及び直接の通信相手となる通信装置２０２２を切り替えながら地図サーバ２０２５又はデータ収集サーバ２０２４と通信を行う場合を例に挙げるが、センサ情報収集システム及び端末２０２１の構成はこれに限らない。例えば、端末２０２１は、複数の通信方式での通信機能を有さず、いずれか一つの通信方式で通信を行う機能を備えてもよい。また、端末２０２１は、３つ以上の通信方式に対応していてもよい。また、端末２０２１ごとに対応する通信方式が異なっていてもよい。
　端末２０２１は、例えば図１１に示したクライアント装置９０２の構成を備える。端末２０２１は、受信した三次元データを用いて自己位置などの位置推定を行う。また、端末２０２１は、センサから取得したセンサデータと位置推定の処理により得られた位置情報とを対応付けて位置関連データを生成する。
　位置関連データに付加される位置情報は、例えば、三次元データで用いられている座標系における位置を示す。例えば、位置情報は、緯度及び経度の値で表される座標値である。このとき、端末２０２１は、座標値と共に当該座標値の基準となる座標系、及び位置推定に用いた三次元データを示す情報を位置情報に含めてもよい。また、座標値は高度の情報を含んでいてもよい。
　また、位置情報は、前述した三次元データの符号化に用いることができるデータの単位又は空間の単位に対応付けられていてもよい。この単位とは、例えば、ＷＬＤ、ＧＯＳ、ＳＰＣ、ＶＬＭ、又はＶＸＬなどである。このとき、位置情報は、例えば位置関連データに対応するＳＰＣなどのデータ単位を特定するための識別子で表現される。なお、位置情報は、ＳＰＣなどのデータ単位を特定するための識別子に加えて、当該ＳＰＣなどのデータ単位を含む三次元空間を符号化した三次元データを示す情報、又は当該ＳＰＣ内での詳細な位置を示す情報などを含んでいてもよい。三次元データを示す情報とは、例えば、当該三次元データのファイル名である。
　このように、当該システムは、三次元データを用いた位置推定に基づく位置情報と対応付けた位置関連データを生成することにより、ＧＰＳを用いて取得されたクライアント装置（端末２０２１）の自己位置に基づく位置情報をセンサ情報に付加する場合よりも精度の高い位置情報をセンサ情報に付与することができる。その結果、位置関連データを他の装置が他のサービスにおいて利用する場合においても、同じ三次元データに基づいて位置推定を行うことで、位置関連データに対応する位置を実空間でより正確に特定できる可能性がある。
　なお、本実施の形態では、端末２０２１から送信されるデータが位置関連データの場合を例に挙げて説明したが、端末２０２１から送信されるデータは位置情報と関連付けられていないデータであってもよい。すなわち、他の実施の形態で説明した三次元データ又はセンサデータの送受信が本実施の形態で説明したネットワーク２０２３を介して行われてもよい。
　次に、三次元又は二次元の実空間又は地図空間における位置を示す位置情報の異なる例について説明する。位置関連データに付加される位置情報は、三次元データ中の特徴点に対する相対位置を示す情報であってもよい。ここで、位置情報の基準となる特徴点は、例えばＳＷＬＤとして符号化され、三次元データとして端末２０２１に通知された特徴点である。
　特徴点に対する相対位置を示す情報は、例えば、特徴点から位置情報が示す点までのベクトルで表され、特徴点から位置情報が示す点までの方向と距離を示す情報であってもよい。または、特徴点に対する相対位置を示す情報は、特徴点から位置情報が示す点までのＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸のそれぞれの変位量を示す情報であってもよい。また、特徴点に対する相対位置を示す情報は、３以上の特徴点のそれぞれから位置情報が示す点までの距離を示す情報であってもよい。なお、相対位置は、各特徴点を基準として表現された位置情報が示す点の相対位置ではなく、位置情報が示す点を基準として表現された各特徴点の相対位置であってもよい。特徴点に対する相対位置に基づく位置情報の一例は、基準となる特徴点を特定するための情報と、当該特徴点に対する位置情報が示す点の相対位置を示す情報とを含む。また、特徴点に対する相対位置を示す情報が三次元データとは別に提供される場合、特徴点に対する相対位置を示す情報は、相対位置の導出に用いた座標軸、三次元データの種類を示す情報、又は／及び相対位置を示す情報の値の単位量あたりの大きさ（縮尺など）を示す情報などを含んでいてもよい。
　また、位置情報は、複数の特徴点について、各特徴点に対する相対位置を示す情報を含んでいてもよい。位置情報を複数の特徴点に対する相対位置で表した場合、実空間において当該位置情報が示す位置を特定しようとする端末２０２１は、特徴点ごとにセンサデータから推定した当該特徴点の位置から位置情報が示す位置の候補点を算出し、算出された複数の候補点を平均して求めた点を位置情報が示す点であると判定してもよい。この構成によると、センサデータから特徴点の位置を推定する際の誤差の影響を軽減できるため、実空間における位置情報が示す点の推定精度を向上できる。また、位置情報が複数の特徴点に対する相対位置を示す情報を含む場合、端末２０２１が備えるセンサの種類又は性能などの制約で検出できない特徴点がある場合であっても、複数の特徴点のいずれか一つでも検出することができれば位置情報が示す点の値を推定することが可能となる。
　特徴点として、センサデータから特定可能な点を用いことができる。センサデータから特定可能な点とは、例えば、前述した三次元特徴量又は可視光データの特徴量が閾値以上であるなど特徴点検出用の所定の条件を満たす点又は領域内の点である。
　また、実空間に設置されたマーカなどを特徴点として用いてもよい。この場合、マーカは、ＬｉＤＥＲ又はカメラなどのセンサを用いて取得されたデータから検出及び位置の特定が可能であればよい。例えば、マーカは、色或いは輝度値（反射率）の変化、又は、三次元形状（凹凸など）で表現される。また、当該マーカの位置を示す座標値、又は当該マーカの識別子から生成された二次元コード又はバーコードなどが用いられてもよい。
　また、光信号を送信する光源をマーカとして用いてもよい。光信号の光源をマーカとして用いる場合、座標値又は識別子などの位置を取得するための情報だけでなく、その他のデータが光信号により送信されてもよい。例えば、光信号は、当該マーカの位置に応じたサービスのコンテンツ、コンテンツを取得するためのｕｒｌなどのアドレス、又はサービスの提供を受けるための無線通信装置の識別子と、当該無線通信装置と接続するための無線通信方式などを示す情報を含んでもよい。光通信装置（光源）をマーカとして用いることで、位置を示す情報以外のデータの送信が容易になると共に、当該データを動的に切り替えることが可能となる。
　端末２０２１は、互いに異なるデータ間での特徴点の対応関係を、例えば、データ間で共通に用いられる識別子、又は、データ間の特徴点の対応関係を示す情報或いはテーブルを用いて把握する。また、特徴点間の対応関係を示す情報がない場合、端末２０２１は、一方の三次元データにおける特徴点の座標を他方の三次元データ空間上の位置に変換した場合に最も近い距離にある特徴点を対応する特徴点であると判定してもよい。
　以上で説明した相対位置に基づく位置情報を用いた場合、互いに異なる三次元データを用いる端末２０２１又はサービス間であっても、各三次元データに含まれる、又は各三次元データと対応付けられた共通の特徴点を基準に位置情報が示す位置を特定、又は推定することができる。その結果、互いに異なる三次元データを用いる端末２０２１又はサービス間で、同じ位置をより高い精度で特定又は推定することが可能となる。
　また、互いに異なる座標系を用いて表現された地図データ又は三次元データを用いる場合であっても、座標系の変換に伴う誤差の影響を低減できるため、より高精度な位置情報に基づくサービスの連携が可能となる。
　以下、データ収集サーバ２０２４が提供する機能の例について説明する。データ収集サーバ２０２４は、受信した位置関連データを他のデータサーバに転送してもよい。データサーバが複数ある場合、データ収集サーバ２０２４は、受信した位置関連データをどのデータサーバに転送するかを判定して、転送先として判定されたデータサーバ宛に位置関連データを転送する。
　データ収集サーバ２０２４は、転送先の判定を、例えば、データ収集サーバ２０２４に事前に設定された転送先サーバの判定ルールに基づいて行う。転送先サーバの判定ルールとは、例えば、各端末２０２１に対応付けられた識別子と転送先のデータサーバとを対応付けた転送先テーブルなどで設定される。
　端末２０２１は、送信する位置関連データに対して当該端末２０２１に対応付けられた識別子を付加してデータ収集サーバ２０２４に送信する。データ収集サーバ２０２４は、位置関連データに付加された識別子に対応する転送先のデータサーバを転送先テーブルなどを用いた転送先サーバの判定ルールに基づいて特定し、当該位置関連データを特定されたデータサーバに送信する。また、転送先サーバの判定ルールは、位置関連データが取得された時間又は場所などを用いた判定条件で指定されてもよい。ここで、上述した送信元の端末２０２１に対応付けられた識別子とは、例えば各端末２０２１に固有の識別子、又は端末２０２１が属するグループを示す識別子などである。
　また、転送先テーブルは、送信元の端末に対応付けられた識別子と転送先のデータサーバとを直接対応付けたものでなくてもよい。例えば、データ収集サーバ２０２４は、端末２０２１に固有の識別子毎に付与されたタグ情報を格納した管理テーブルと、当該タグ情報と転送先のデータサーバを対応付けた転送先テーブルとを保持する。データ収集サーバ２０２４は、管理テーブルと転送先テーブルとを用いてタグ情報に基づく転送先のデータサーバを判定してもよい。ここで、タグ情報は、例えば当該識別子に対応する端末２０２１の種類、型番、所有者、所属するグループ又はその他の識別子に付与された管理用の制御情報又はサービス提供用の制御情報である。また、転送先テーブルに、送信元の端末２０２１に対応付けられた識別子の代わりに、センサ毎に固有の識別子が用いられてもよい。また、転送先サーバの判定ルールは、クライアント装置２０２６から設定できてもよい。
　データ収集サーバ２０２４は、複数のデータサーバを転送先として判定し、受信した位置関連データを当該複数のデータサーバに転送してもよい。この構成によると、例えば、位置関連データを自動的にバックアップする場合、又は位置関連データを異なるサービスで共通に利用するために、各サービスを提供するためのデータサーバに対して位置関連データを送信する必要がある場合に、データ収集サーバ２０２４に対する設定を変更ことで意図通りのデータの転送を実現できる。その結果、個別の端末２０２１に位置関連データの送信先を設定する場合と比較して、システムの構築及び変更に要する工数を削減することができる。
　データ収集サーバ２０２４は、データサーバから受信した転送要求信号に応じて、転送要求信号で指定されたデータサーバを新たな転送先として登録し、以降に受信した位置関連データを当該データサーバに転送してもよい。
　データ収集サーバ２０２４は、端末２０２１から受信した位置関連データを記録装置に保存し、端末２０２１又はデータサーバから受信した送信要求信号に応じて、送信要求信号で指定された位置関連データを、要求元の端末２０２１又はデータサーバに送信してもよい。
　データ収集サーバ２０２４は、要求元のデータサーバ又は端末２０２１に対する位置関連データの提供の可否を判断し、提供可能と判断された場合に要求元のデータサーバ又は端末２０２１に位置関連データの転送又は送信を行ってもよい。
　クライアント装置２０２６から現在の位置関連データの要求を受け付けた場合、端末２０２１による位置関連データの送信タイミングでなくても、データ収集サーバ２０２４が端末２０２１に対して位置関連データの送信要求を行い、端末２０２１が当該送信要求に応じて位置関連データを送信してもよい。
　上記の説明では、端末２０２１がデータ収集サーバ２０２４に対して位置情報データを送信するとしたが、データ収集サーバ２０２４は、例えば、端末２０２１を管理する機能など、端末２０２１から位置関連データを収集するために必要な機能又は端末２０２１から位置関連データを収集する際に用いられる機能などを備えてもよい。
　データ収集サーバ２０２４は、端末２０２１に対して位置情報データの送信を要求するデータ要求信号を送信し、位置関連データを収集する機能を備えてもよい。
　データ収集サーバ２０２４には、データ収集の対象となる端末２０２１と通信を行うためのアドレス又は端末２０２１固有の識別子などの管理情報が事前に登録されている。データ収集サーバ２０２４は、登録されている管理情報に基づいて端末２０２１から位置関連データを収集する。管理情報は、端末２０２１が備えるセンサの種類、端末２０２１が備えるセンサの数、及び端末２０２１が対応する通信方式などの情報を含んでいてもよい。
　データ収集サーバ２０２４は、端末２０２１の稼働状態又は現在位置などの情報を端末２０２１から収集してもよい。
　管理情報の登録は、クライアント装置２０２６から行われてもよいし、端末２０２１が登録要求をデータ収集サーバ２０２４に送信することで、登録のための処理が開始されてもよい。データ収集サーバ２０２４は、端末２０２１との間の通信を制御する機能を備えてもよい。
　データ収集サーバ２０２４と端末２０２１とを結ぶ通信は、ＭＮＯ（Ｍｏｂｉｌｅ　Ｎｅｔｗｏｒｋ　Ｏｐｅｒａｔｏｒ）、或いはＭＶＮＯ（Ｍｏｂｉｌｅ　Ｖｉｒｔｕａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋ　Ｏｐｅｒａｔｏｒ）などのサービス事業者が提供する専用回線、又は、ＶＰＮ（Ｖｉｒｔｕａｌ　Ｐｒｉｖａｔｅ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）で構成された仮想の専用回線などであってもよい。この構成によると、端末２０２１とデータ収集サーバ２０２４との間の通信を安全に行うことができる。
　データ収集サーバ２０２４は、端末２０２１を認証する機能、又は端末２０２１との間で送受信されるデータを暗号化する機能を備えてもよい。ここで、端末２０２１の認証の処理又はデータの暗号化の処理は、データ収集サーバ２０２４と端末２０２１との間で事前に共有された、端末２０２１に固有の識別子又は複数の端末２０２１を含む端末グループに固有の識別子などを用いて行われる。この識別子とは、例えば、ＳＩＭ（Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ　Ｉｄｅｎｔｉｔｙ　Ｍｏｄｕｌｅ）カードに格納された固有の番号であるＩＭＳＩ（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｍｏｂｉｌｅ　Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ　Ｉｄｅｎｔｉｔｙ）などである。認証処理に用いられる識別子とデータの暗号化処理に用いる識別子とは、同じであってもよいし、異なっていてもよい。
　データ収集サーバ２０２４と端末２０２１との間の認証又はデータの暗号化の処理は、データ収集サーバ２０２４と端末２０２１との両方が当該処理を実施する機能を備えていれば提供可能であり、中継を行う通信装置２０２２が用いる通信方式に依存しない。よって、端末２０２１が通信方式を用いるかを考慮することなく、共通の認証又は暗号化の処理を用いることができるので、ユーザのシステム構築の利便性が向上する。ただし、中継を行う通信装置２０２２が用いる通信方式に依存しないとは、通信方式に応じて変更することが必須ではないことを意味している。つまり、伝送効率の向上又は安全性の確保の目的で、中継装置が用いる通信方式に応じてデータ収集サーバ２０２４と端末２０２１との間の認証又はデータの暗号化の処理が切り替えられてもよい。
　データ収集サーバ２０２４は、端末２０２１から収集する位置関連データの種類及びデータ収集のスケジュールなどのデータ収集ルールを管理するＵＩをクライアント装置２０２６に提供してもよい。これにより、ユーザはクライアント装置２０２６を用いてデータを収集する端末２０２１、並びに、データの収集時間及び頻度などを指定できる。また、データ収集サーバ２０２４は、データを収集したい地図上の領域などを指定し、当該領域に含まれる端末２０２１から位置関連データを収集してもよい。
　データ収集ルールを端末２０２１単位で管理する場合、クライアント装置２０２６は、例えば、管理対象となる端末２０２１又はセンサのリストを画面に提示する。ユーザはリストの項目毎にデータの収集の要否又は収集スケジュールなどを設定する。
　データを収集したい地図上の領域などを指定する場合、クライアント装置２０２６は、例えば、管理対象となる地域の二次元又は三次元の地図を画面に提示する。ユーザは、表示された地図上でデータを収集する領域を選択する。地図上で選択される領域は、地図上で指定された点を中心とする円形又は矩形の領域であってもよいし、ドラッグ動作で特定可能な円形又は矩形の領域であってもよい。また、クライアント装置２０２６は、都市、都市内のエリア、ブロック、又は主要な道路など予め設定された単位で領域を選択してもよい。また、地図を用いて領域を指定するのではなく、緯度及び経度の数値を入力して領域が設定されてもよいし、入力されたテキスト情報に基づいて導出した候補領域のリストから領域が選択されてもよい。テキスト情報は、例えば、地域、都市、又はランドマークの名前などである。
　また、ユーザが一又は複数の端末２０２１を指定して、当該端末２０２１の周囲１００メートルの範囲内などの条件を設定することで、指定領域を動的に変更しながらデータの収集が行われてもよい。
　また、クライアント装置２０２６がカメラなどのセンサを備える場合、センサデータから得られたクライアント装置２０２６の実空間での位置に基づいて地図上の領域が指定されてもよい。例えば、クライアント装置２０２６は、センサデータを用いて自己位置を推定し、推定された位置に対応する地図上の点から予め定められた距離、又はユーザが指定した距離の範囲内の領域を、データを収集する領域として指定してもよい。また、クライアント装置２０２６は、センサのセンシング領域、すなわち取得されたセンサデータに対応する領域を、データを収集する領域として指定してもよい。または、クライアント装置２０２６は、ユーザの指定したセンサデータに対応する位置に基づく領域を、データを収集する領域として指定してもよい。センサデータに対応する地図上の領域、又は位置の推定は、クライアント装置２０２６が行ってもよいし、データ収集サーバ２０２４が行ってもよい。
　地図上の領域で指定を行う場合、データ収集サーバ２０２４は、各端末２０２１の現在位置情報を収集することで、指定された領域内の端末２０２１を特定し、特定された端末２０２１に対して位置関連データの送信を要求してもよい。また、データ収集サーバ２０２４が領域内の端末２０２１を特定するのではなく、データ収集サーバ２０２４が指定された領域を示す情報を端末２０２１に送信し、端末２０２１が自身が指定された領域内にあるか否かを判定して、指定された領域内にあると判断された場合に位置関連データを送信してもよい。
　データ収集サーバ２０２４は、クライアント装置２０２６が実行するアプリケーションにおいて上述したＵＩ（Ｕｓｅｒ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を提供するためのリスト又は地図などのデータをクライアント装置２０２６に送信する。データ収集サーバ２０２４は、リスト又は地図などのデータだけでなく、アプリケーションのプログラムをクライアント装置２０２６に送信してもよい。また、上述したＵＩは、ブラウザで表示可能なＨＴＭＬなどで作成されたコンテンツとして提供されてもよい。なお、地図データなど一部のデータは地図サーバ２０２５などのデータ収集サーバ２０２４以外のサーバから提供されてもよい。
　クライアント装置２０２６は、ユーザによる設定ボタンの押下など、入力が完了したことを通知する入力が行われると、入力された情報を設定情報としてデータ収集サーバ２０２４に送信する。データ収集サーバ２０２４は、クライアント装置２０２６から受信した設定情報に基づいて各端末２０２１に対して、位置関連データの要求又は位置関連データの収集ルールを通知する信号を送信し、位置関連データの収集を行う。
　次に、三次元又は二次元の地図データに付加された付加情報に基づいて端末２０２１の動作を制御する例について説明する。
　本構成では、道路又は駐車場に埋設された無線給電の給電アンテナ又は給電コイルなどの給電部の位置を示すオブジェクト情報が、三次元データに含まれて、又は三次元データに対応付けられて、車又はドローンなどである端末２０２１に提供される。
　充電を行うために当該オブジェクト情報を取得した車両又はドローンは、車両が備える充電アンテナ又は充電コイルなどの充電部の位置が、当該オブジェクト情報が示す領域と対向する位置になるよう自動運転で車両自身の位置を移動させ、充電を開始する。なお、自動運転機能を備えていない車両又はドローンの場合は、画面上に表示された画像又は音声などを利用して、移動すべき方向又は行うべき操作を運転手又は操縦者に対して提示される。そして、推定された自己位置に基づいて算出した充電部の位置が、オブジェクト情報で示された領域又は当該領域から所定の距離の範囲内に入った判断されると、運転又は操縦を中止させる内容へと提示する画像又は音声が切り替えられ、充電が開始される。
　また、オブジェクト情報は給電部の位置を示す情報ではなく、当該領域内に充電部を配置すると所定の閾値以上の充電効率が得られる領域を示す情報であってもよい。オブジェクト情報の位置は、オブジェクト情報が示す領域の中心の点で表されてもよいし、二次元平面内の領域或いは線、又は、三次元空間内の領域、線或いは平面などで表されてもよい。
　この構成によると、ＬｉＤＥＲのセンシングデータ又はカメラで撮影した映像では把握できない給電アンテナの位置を把握することができるので、車などの端末２０２１が備える無線充電用のアンテナと道路などに埋設された無線給電アンテナとの位置合わせをより高精度に行うことができる。その結果、無線充電時の充電速度を短くしたり、充電効率を向上させることができる。
　オブジェクト情報は、給電アンテナの以外の対象物であってもよい。例えば、三次元データは、ミリ波無線通信のＡＰの位置などをオブジェクト情報として含む。これにより、端末２０２１は、ＡＰの位置を事前に把握することができるので、当該オブジェクト情報の方向にビームの指向性を向けて通信を開始することができる。その結果、伝送速度の向上、通信開始までの時間の短縮、及び通信可能な期間を延ばすなどの通信品質の向上を実現できる。
　オブジェクト情報は、当該オブジェクト情報に対応する対象物のタイプを示す情報を含んでもよい。また、オブジェクト情報は、当該オブジェクト情報の三次元データ上の位置に対応する実空間上の領域内、又は領域から所定の距離の範囲内に端末２０２１が含まれる場合に、端末２０２１が実施すべき処理を示す情報を含んでもよい。
　オブジェクト情報は、三次元データを提供するサーバとは異なるサーバから提供されてもよい。オブジェクト情報を三次元データとは別に提供する場合、同一のサービスで使用されるオブジェクト情報が格納されたオブジェクトグループが、対象サービス又は対象機器の種類に応じてそれぞれ別のデータとして提供されてもよい。
　オブジェクト情報と組み合わせて用いられる三次元データは、ＷＬＤの点群データであってもよいし、ＳＷＬＤの特徴点データであってもよい。
　（実施の形態６）
　以下、８分木表現とボクセルのスキャン順について説明する。ボリュームは８分木構造に変換（８分木化）された後、符号化される。８分木構造はノードとリーフとで構成される。各ノードは８つのノード又はリーフを持ち、各リーフはボクセル（ＶＸＬ）情報を持つ。図２２は、複数のボクセルを含むボリュームの構造例を示す図である。図２３は、図２２に示すボリュームを８分木構造に変換した例を示す図である。ここで、図２３に示すリーフのうち、リーフ１、２、３はそれぞれ図２２に示すボクセルＶＸＬ１、ＶＸＬ２、ＶＸＬ３を表し、点群を含むＶＸＬ（以下、有効ＶＸＬ）を表現している。
　８分木は、例えば０、１の二値列で表現される。例えば、ノード又は有効ＶＸＬを値１、それ以外を値０とすると、各ノード及びリーフには図２３に示す二値列が割当てられる。そして、幅優先又は深さ優先のスキャン順に応じて、この二値列がスキャンされる。例えば幅優先でスキャンされた場合、図２４のＡに示す二値列が得られる。深さ優先でスキャンした場合は図２４のＢに示す二値列が得られる。このスキャンにより得られた二値列はエントロピー符号化によって符号化され情報量が削減される。
　次に、８分木表現における深度情報について説明する。８分木表現における深度は、ボリューム内に含まれるポイントクラウド情報を、どの粒度まで保持するかをコントロールするために使用される。深度を大きく設定すると、より細かいレベルまでポイントクラウド情報を再現することができるが、ノード及びリーフを表現するためのデータ量が増える。逆に深度を小さく設定すると、データ量が減少するが、複数の異なる位置及び色の異なるポイントクラウド情報が同一位置かつ同一色であるとみなされるため、本来のポイントクラウド情報が持つ情報を失うことになる。
　例えば、図２５は、図２３に示す深度＝２の８分木を、深度＝１の８分木で表現した例を示す図である。図２５に示す８分木は図２３に示す８分木よりデータ量が少なくなる。つまり、図２５に示す８分木は図２５に示す８分木より二値列化後のビット数が少ない。ここで、図２３に示すリーフ１とリーフ２が図２４に示すリーフ１で表現されることになる。つまり、図２３に示すリーフ１とリーフ２とが異なる位置であったという情報が失われる。
　図２６は、図２５に示す８分木に対応するボリュームを示す図である。図２２に示すＶＸＬ１とＶＸＬ２が図２６に示すＶＸＬ１２に対応する。この場合、三次元データ符号化装置は、図２６に示すＶＸＬ１２の色情報を、図２２に示すＶＸＬ１とＶＸＬ２との色情報から生成する。例えば、三次元データ符号化装置は、ＶＸＬ１とＶＸＬ２との色情報の平均値、中間値、又は重み平均値などをＶＸＬ１２の色情報として算出する。このように、三次元データ符号化装置は、８分木の深度を変えることで、データ量の削減を制御してもよい。
　三次元データ符号化装置は、８分木の深度情報を、ワールド単位、スペース単位、及びボリューム単位のいずれの単位で設定しても構わない。またその際、三次元データ符号化装置は、ワールドのヘッダ情報、スペースのヘッダ情報、又はボリュームのヘッダ情報に深度情報を付加してもよい。また、時間の異なる全てのワールド、スペース、及びボリュームで深度情報して同一の値を使用してもよい。この場合、三次元データ符号化装置は、全時間のワールドを管理するヘッダ情報に深度情報を付加してもよい。
　（実施の形態７）
　三次元点群の情報は、位置情報（ｇｅｏｍｅｔｒｙ）と属性情報（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）とを含む。位置情報は、ある点を基準とした座標（ｘ座標、ｙ座標、ｚ座標）を含む。位置情報を符号化する場合は、各三次元点の座標を直接符号化する代わりに、各三次元点の位置を８分木表現で表現し、８分木の情報を符号化することで符号量を削減する方法が用いられる。
　一方、属性情報は、各三次元点の色情報（ＲＧＢ、ＹＵＶなど）、反射率、及び法線ベクトルなどを示す情報を含む。例えば、三次元データ符号化装置は、属性情報を、位置情報とは別の符号化方法を用いて符号化することができる。
　本実施の形態では属性情報の符号化方法について説明する。なお、本実施の形態では属性情報の値として整数値を用いて説明する。例えば色情報ＲＧＢ又はＹＵＶの各色成分が８ｂｉｔ精度である場合、各色成分は０～２５５の整数値をとる。反射率の値が１０ｂｉｔ精度である場合、反射率の値は０～１０２３の整数値をとる。なお、三次元データ符号化装置は、属性情報のビット精度が小数精度である場合、属性情報の値が整数値になるように、当該値にスケール値を乗じてから整数値に丸めてもよい。なお、三次元データ符号化装置は、このスケール値をビットストリームのヘッダ等に付加してもよい。
　三次元点の属性情報の符号化方法として、三次元点の属性情報の予測値を算出し、元の属性情報の値と予測値との差分（予測残差）を符号化することが考えられる。例えば、三次元点ｐの属性情報の値がＡｐであり、予測値がＰｐである場合、三次元データ符号化装置は、その差分絶対値Ｄｉｆｆｐ＝｜Ａｐ－Ｐｐ｜を符号化する。この場合、予測値Ｐｐを高精度に生成することができれば、差分絶対値Ｄｉｆｆｐの値が小さくなる。よって、例えば、値が小さい程発生ビット数が小さくなる符号化テーブルを用いて差分絶対値Ｄｉｆｆｐをエントロピー符号化することで符号量を削減することができる。
　属性情報の予測値を生成する方法として、符号化対象の対象三次元点の周囲にある別の三次元点である参照三次元点の属性情報を用いることが考えられる。ここで参照三次元点とは、対象三次元点から予め定められた距離範囲内にある三次元点である。例えば、対象三次元点ｐ＝（ｘ１，ｙ１，ｚ１）と三次元点ｑ＝（ｘ２，ｙ２，ｚ２）とが存在する場合、三次元データ符号化装置は、（式Ａ１）に示す三次元点ｐと三次元点ｑとのユークリッド距離ｄ（ｐ、ｑ）を算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　三次元データ符号化装置は、ユークリッド距離ｄ（ｐ、ｑ）が予め定められた閾値ＴＨｄより小さい場合、三次元点ｑの位置が対象三次元点ｐの位置に近いと判定し、対象三次元点ｐの属性情報の予測値の生成に三次元点ｑの属性情報の値を利用すると判定する。なお、距離算出方法は別の方法でもよく、例えばマハラノビス距離等が用いられてもよい。また、三次元データ符号化装置は、対象三次元点から予め定められた距離範囲外の三次元点を予測処理に用いないと判定してもよい。例えば、三次元点ｒが存在し、対象三次元ｐと三次元点ｒとの距離ｄ（ｐ、ｒ）が閾値ＴＨｄ以上である場合、三次元データ符号化装置は、三次元点ｒを予測に用いないと判定してもよい。なお、三次元データ符号化装置は、閾値ＴＨｄを示す情報を、ビットストリームのヘッダ等に付加してもよい。
　図２７は、三次元点の例を示す図である。この例では、対象三次元点ｐと三次元点ｑとの距離ｄ（ｐ、ｑ）が閾値ＴＨｄより小さい。よって、三次元データ符号化装置は、三次元点ｑを対象三次元点ｐの参照三次元点と判定し、対象三次元ｐの属性情報Ａｐの予測値Ｐｐの生成に三次元点ｑの属性情報Ａｑの値を利用すると判定する。
　一方、対象三次元点ｐと三次元点ｒとの距離ｄ（ｐ、ｒ）は、閾値ＴＨｄ以上である。よって、三次元データ符号化装置は、三次元点ｒを対象三次元点ｐの参照三次元点でないと判定し、対象三次元点ｐの属性情報Ａｐの予測値Ｐｐの生成に三次元点ｒの属性情報Ａｒの値を利用しないと判定する。
　また、三次元データ符号化装置は、対象三次元点の属性情報を予測値を用いて符号化する場合、既に属性情報を符号化及び復号済みの三次元点を参照三次元点として利用する。同様に、三次元データ復号装置は、復号対象の対象三次元点の属性情報を予測値を用いて復号する場合、既に属性情報を復号済みの三次元点を参照三次元点として利用する。これにより、符号化時と復号時とで同一の予測値を生成することができるので、符号化で生成した三次元点のビットストリームを復号側で正しく復号することができる。
　また、三次元点の属性情報を符号化する場合に、三次元点の位置情報を用いて各三次元点を複数階層に分類してから符号化することが考えられる。ここで、分類した各階層をＬｏＤ（Ｌｅｖｅｌ　ｏｆ　Ｄｅｔａｉｌ）と呼ぶ。ＬｏＤの生成方法について図２８を用いて説明する。
　まず、三次元データ符号化装置は、初期点ａ０を選択し、ＬｏＤ０に割当てる。次に、三次元データ符号化装置は、点ａ０からの距離がＬｏＤ０の閾値Ｔｈｒｅｓ＿ＬｏＤ［０］より大きい点ａ１を抽出しＬｏＤ０に割当てる。次に、三次元データ符号化装置は、点ａ１からの距離がＬｏＤ０の閾値Ｔｈｒｅｓ＿ＬｏＤ［０］より大きい点ａ２を抽出しＬｏＤ０に割当てる。このように、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤ０内の各点の間の距離が閾値Ｔｈｒｅｓ＿ＬｏＤ［０］より大きくなるようにＬｏＤ０を構成する。
　次に、三次元データ符号化装置は、まだＬｏＤが未割当ての点ｂ０を選択し、ＬｏＤ１に割当てる。次に、三次元データ符号化装置は、点ｂ０からの距離がＬｏＤ１の閾値Ｔｈｒｅｓ＿ＬｏＤ［１］より大きく、ＬｏＤが未割当ての点ｂ１を抽出しＬｏＤ１に割当てる。次に、三次元データ符号化装置は、点ｂ１からの距離がＬｏＤ１の閾値Ｔｈｒｅｓ＿ＬｏＤ［１］より大きく、ＬｏＤが未割当ての点ｂ２を抽出しＬｏＤ１に割当てる。このように、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤ１内の各点の間の距離が閾値Ｔｈｒｅｓ＿ＬｏＤ［１］より大きくなるようにＬｏＤ１を構成する。
　次に、三次元データ符号化装置は、まだＬｏＤが未割当ての点ｃ０を選択し、ＬｏＤ２に割当てる。次に、三次元データ符号化装置は、点ｃ０からの距離がＬｏＤ２の閾値Ｔｈｒｅｓ＿ＬｏＤ［２］より大きく、ＬｏＤが未割当ての点ｃ１を抽出しＬｏＤ２に割当てる。次に、三次元データ符号化装置は、点ｃ１からの距離がＬｏＤ２の閾値Ｔｈｒｅｓ＿ＬｏＤ［２］より大きく、ＬｏＤが未割当ての点ｃ２を抽出しＬｏＤ２に割当てる。このように、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤ２内の各点の間の距離が閾値Ｔｈｒｅｓ＿ＬｏＤ［２］より大きくなるようにＬｏＤ２を構成する。例えば、図２９に示すように、各ＬｏＤの閾値Ｔｈｒｅｓ＿ＬｏＤ［０］、Ｔｈｒｅｓ＿ＬｏＤ［１］、及びＴｈｒｅｓ＿ＬｏＤ［２］が設定される。
　また、三次元データ符号化装置は、各ＬｏＤの閾値を示す情報を、ビットストリームのヘッダ等に付加してもよい。例えば、図２９に示す例の場合、三次元データ符号化装置は、閾値Ｔｈｒｅｓ＿ＬｏＤ［０］、Ｔｈｒｅｓ＿ＬｏＤ［１］、及びＴｈｒｅｓ＿ＬｏＤ［２］をヘッダに付加してもよい。
　また、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤの最下層にＬｏＤが未割当ての三次元点全てを割当ててもよい。この場合、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤの最下層の閾値をヘッダに付加しないことでヘッダの符号量を削減できる。例えば、図２９に示す例の場合、三次元データ符号化装置は、閾値Ｔｈｒｅｓ＿ＬｏＤ［０］とＴｈｒｅｓ＿ＬｏＤ［１］をヘッダに付加し、Ｔｈｒｅｓ＿ＬｏＤ［２］をヘッダに付加しない。この場合、三次元データ復号装置は、Ｔｈｒｅｓ＿ＬｏＤ［２］の値０と推定してもよい。また、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤの階層数をヘッダに付加してもよい。これにより、三次元データ復号装置は、ＬｏＤの階層数を用いて最下層のＬｏＤを判定できる。
　また、ＬｏＤの各層の閾値の値を図２９に示すように上位層ほど大きく設定することで、上位層（ＬｏＤ０に近い層）ほど三次元点間の距離が離れた疎点群（ｓｐａｒｓｅ）となり、下位層ほど三次元点間の距離が近い密点群（ｄｅｎｓｅ）となる。なお、図２９に示す例では、ＬｏＤ０が最上位層である。
　また、各ＬｏＤを設定する際の初期三次元点の選択方法は、位置情報符号化時の符号化順に依存してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤ０の初期点ａ０として、位置情報符号化時に最初に符号化された三次元点を選択し、初期点ａ０を基点に、点ａ１、点ａ２を選択してＬｏＤ０を構成する。そして、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤ１の初期点ｂ０として、ＬｏＤ０に属していない三次元点の中で、最も早く位置情報が符号化された三次元点を選択してもよい。つまり、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤｎの初期点ｎ０として、ＬｏＤｎの上層（ＬｏＤ０～ＬｏＤｎ－１）に属していない三次元点の中で、最も早く位置情報が符号化された三次元点を選択してもよい。これにより、三次元データ復号装置は、復号時に同様の初期点選択方法を用いることで、符号化時と同一のＬｏＤを構成できるので、ビットストリームを適切に復号できる。具体的には、三次元データ復号装置は、ＬｏＤｎの初期点ｎ０として、ＬｏＤｎの上層に属していない三次元点の中で、最も早く位置情報が復号された三次元点を選択する。
　以下、三次元点の属性情報の予測値を、ＬｏＤの情報を用いて生成する手法について説明する。例えば、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤ０に含まれる三次元点から順に符号化する場合、ＬｏＤ１に含まれる対象三次元点を、ＬｏＤ０及びＬｏＤ１に含まれる符号化かつ復号済み（以下、単に「符号化済み」とも記す）の属性情報を用いて生成する。このように、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤｎに含まれる三次元点の属性情報の予測値を、ＬｏＤｎ’（ｎ’＜＝ｎ）に含まれる符号化済みの属性情報を用いて生成する。つまり、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤｎに含まれる三次元点の属性情報の予測値の算出に、ＬｏＤｎの下層に含まれる三次元点の属性情報を用いない。
　例えば、三次元データ符号化装置は、三次元点の属性情報の予測値を、符号化対象の対象三次元点の周辺の符号化済みの三次元点のうち、Ｎ個以下の三次元点の属性値の平均を算出することで生成する。また、三次元データ符号化装置は、Ｎの値を、ビットストリームのヘッダ等に付加してもよい。なお、三次元データ符号化装置は、Ｎの値を三次元点毎に変更し、三次元点毎にＮの値を付加してもよい。これにより、三次元点毎に適切なＮを選択することができるので、予測値の精度を向上できる。よって、予測残差を小さくできる。また、三次元データ符号化装置は、Ｎの値をビットストリームのヘッダに付加し、ビットストリーム内でＮの値を固定してもよい。これにより、三次元点毎にＮの値を符号化、又は復号する必要がなくなるので、処理量を削減できる。また、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤ毎にＮの値を別々に符号化してもよい。これによりＬｏＤ毎に適切なＮを選択することで符号化効率を向上できる。
　または、三次元データ符号化装置は、三次元点の属性情報の予測値を、周囲の符号化済みのＮ個の三次元点の属性情報の重み付け平均値により算出してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、対象三次元点と周囲のＮ個の三次元点とのそれぞれの距離情報を用いて重みを算出する。
　三次元データ符号化装置は、ＬｏＤ毎にＮの値を別々に符号化する場合、例えばＬｏＤの上位層ほどＮの値を大きく設定し、下位層ほどＮの値を小さく設定する。ＬｏＤの上位層では属する三次元点間の距離が離れるため、Ｎの値を大きく設定して複数の周囲の三次元点を選択して平均化することで予測精度を向上できる可能性がある。また、ＬｏＤの下位層では属する三次元点間の距離が近いため、Ｎの値を小さく設定して平均化の処理量を抑えつつ、効率的な予測を行うことが可能となる。
　図３０は、予測値に用いる属性情報の例を示す図である。上述したように、ＬｏＤＮに含まれる点Ｐの予測値は、ＬｏＤＮ’（Ｎ’＜＝Ｎ）に含まれる符号化済みの周囲点Ｐ’を用いて生成される。ここで、周囲点Ｐ’は、点Ｐとの距離に基づき選択される。例えば、図３０に示す点ｂ２の属性情報の予測値は、点ａ０、ａ１、ａ２、ｂ０、ｂ１の属性情報を用いて生成される。
　上述したＮの値に応じて、選択される周囲点は変化する。例えばＮ＝５の場合は点ｂ２の周囲点としてａ０、ａ１、ａ２、ｂ０、ｂ１が選択される。Ｎ＝４の場合は距離情報を元に点ａ０、ａ１、ａ２、ｂ１を選択される。
　予測値は、距離依存の重み付け平均により算出される。例えば、図３０に示す例では、点ａ２の予測値ａ２ｐは、（式Ａ２）及び（式Ａ３）に示すように、点ａ０及び点ａ１の属性情報の重み付け平均により算出される。なお、Ａｉは点ａｉの属性情報の値である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　また、点ｂ２の予測値ｂ２ｐは、（式Ａ４）～（式Ａ６）に示すように、点ａ０、ａ１、ａ２、ｂ０、ｂ１の属性情報の重み付け平均により算出される。なお、Ｂｉは点ｂｉの属性情報の値である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　また、三次元データ符号化装置は、三次元点の属性情報の値と、周囲点から生成した予測値との差分値（予測残差）を算出し、算出した予測残差を量子化してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、予測残差を量子化スケール（量子化ステップとも呼ぶ）で除算することで量子化を行う。この場合、量子化スケールが小さいほど量子化によって発生しうる誤差（量子化誤差）が小さくなる。逆に量子化スケールが大きいほど量子化誤差は大きくなる。
　なお、三次元データ符号化装置は、使用する量子化スケールをＬｏＤ毎に変えてもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、上位層ほど量子化スケールを小さくし、下位層ほど量子化スケールを大きくする。上位層に属する三次元点の属性情報の値は、下位層に属する三次元点の属性情報の予測値として使用される可能性があるため、上位層の量子化スケールを小さくして上位層で発生しうる量子化誤差を抑え、予測値の精度を高めることで符号化効率を向上できる。なお、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤ毎に使用する量子化スケールをヘッダ等に付加してもよい。これにより、三次元データ復号装置は、正しく量子化スケールを復号できるので、ビットストリームを適切に復号できる。
　また、三次元データ符号化装置は、量子化後の予測残差である符号付整数値（符号付量子化値）を符号なし整数値（符号なし量子化値）に変換してもよい。これにより予測残差をエントロピー符号化する場合に、負の整数の発生を考慮する必要がなくなる。なお、三次元データ符号化装置は、必ずしも符号付整数値を符号なし整数値に変換する必要はなく、例えば符号ビットを別途エントロピー符号化してもよい。
　予測残差は、元の値から予測値を減算することにより算出される。例えば、点ａ２の予測残差ａ２ｒは、（式Ａ７）に示すように、点ａ２の属性情報の値Ａ２から、点ａ２の予測値ａ２ｐを減算することで算出される。点ｂ２の予測残差ｂ２ｒは、（式Ａ８）に示すように、点ｂ２の属性情報の値Ｂ２から、点ｂ２の予測値ｂ２ｐを減算することで算出される。
　ａ２ｒ＝Ａ２－ａ２ｐ　・・・（式Ａ７）
　ｂ２ｒ＝Ｂ２－ｂ２ｐ　・・・（式Ａ８）
　また、予測残差は、ＱＳ（量子化ステップ（Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ　Ｓｔｅｐ））で除算されることで量子化される。例えば、点ａ２の量子化値ａ２ｑは、（式Ａ９）により算出される。点ｂ２の量子化値ｂ２ｑは、（式Ａ１０）により算出される。ここで、ＱＳ＿ＬｏＤ０は、ＬｏＤ０用のＱＳであり、ＱＳ＿ＬｏＤ１は、ＬｏＤ１用のＱＳである。つまり、ＬｏＤに応じてＱＳが変更されてもよい。
　ａ２ｑ＝ａ２ｒ／ＱＳ＿ＬｏＤ０　・・・（式Ａ９）
　ｂ２ｑ＝ｂ２ｒ／ＱＳ＿ＬｏＤ１　・・・（式Ａ１０）
　また、三次元データ符号化装置は、以下のように、上記量子化値である符号付整数値を符号なし整数値に変換する。三次元データ符号化装置は、符号付整数値ａ２ｑが０より小さい場合、符号なし整数値ａ２ｕを－１－（２×ａ２ｑ）に設定する。三次元データ符号化装置は、符号付整数値ａ２ｑが０以上の場合、符号なし整数値ａ２ｕを２×ａ２ｑに設定する。
　同様に、三次元データ符号化装置は、符号付整数値ｂ２ｑが０より小さい場合、符号なし整数値ｂ２ｕを－１－（２×ｂ２ｑ）に設定する。三次元データ符号化装置は、符号付整数値ｂ２ｑが０以上の場合、符号なし整数値ｂ２ｕを２×ｂ２ｑに設定する。
　また、三次元データ符号化装置は、量子化後の予測残差（符号なし整数値）を、エントロピー符号化によって符号化してもよい。例えば符号なし整数値を二値化したうえで、二値の算術符号化を適用してもよい。
　なお、この場合、三次元データ符号化装置は、予測残差の値に応じて二値化方法を切替えてもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、予測残差ｐｕが閾値Ｒ＿ＴＨより小さい場合は、閾値Ｒ＿ＴＨを表現するために必要な固定ビット数で予測残差ｐｕを二値化する。また、三次元データ符号化装置は、予測残差ｐｕが閾値Ｒ＿ＴＨ以上の場合は、閾値Ｒ＿ＴＨの二値化データと（ｐｕ－Ｒ＿ＴＨ）の値を指数ゴロム（Ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌ－Ｇｏｌｏｍｂ）等を用いて二値化する。
　例えば、三次元データ符号化装置は、閾値Ｒ＿ＴＨが６３であり、予測残差ｐｕが６３より小さい場合は、予測残差ｐｕを６ｂｉｔで二値化する。また、三次元データ符号化装置は、予測残差ｐｕが６３以上である場合は、閾値Ｒ＿ＴＨの二値データ（１１１１１１）と（ｐｕ－６３）とを指数ゴロムを用いて二値化することで算術符号化を行う。
　より具体的な例では、三次元データ符号化装置は、予測残差ｐｕが３２である場合、６ｂｉｔの二値データ（１０００００）を生成し、このビット列を算術符号化する。また、三次元データ符号化装置は、予測残差ｐｕが６６の場合、閾値Ｒ＿ＴＨの二値データ（１１１１１１）と値３（６６－６３）を指数ゴロムで表したビット列（００１００）とを生成し、このビット列（１１１１１１＋００１００）を算術符号化する。
　このように、三次元データ符号化装置は、予測残差の大きさに応じて二値化の方法を切替えることで、予測残差が大きくなった場合の二値化ビット数の急激な増加を抑えながら符号化することが可能となる。なお、三次元データ符号化装置は、閾値Ｒ＿ＴＨをビットストリームのヘッダ等に付加してもよい。
　例えば、高ビットレートで符号化が行われる場合、つまり、量子化スケールが小さい場合、量子化誤差が小さく予測精度が高くなり、結果として予測残差が大きくならない可能性がある。よって、この場合には、三次元データ符号化装置は、閾値Ｒ＿ＴＨを大きく設定する。これにより、閾値Ｒ＿ＴＨの二値化データを符号化する可能性が低くなり、符号化効率が向上する。逆に、低ビットレートで符号化が行われる場合、つまり、量子化スケールが大きい場合、量子化誤差が大きく予測精度が悪くなり、結果として予測残差が大きくなる可能性がある。よって、この場合には、三次元データ符号化装置は、閾値Ｒ＿ＴＨを小さく設定する。これにより、二値化データの急激なビット長増加を防ぐことができる。
　また、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤ毎に閾値Ｒ＿ＴＨを切り替え、ＬｏＤ毎の閾値Ｒ＿ＴＨをヘッダ等に付加してもよい。つまり、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤ毎に二値化の方法を切替えてもよい。例えば、上位層では三次元点間の距離が遠いため、予測精度が悪く結果として予測残差が大きくなる可能性がある。よって、三次元データ符号化装置は、上位層に対しては閾値Ｒ＿ＴＨを小さく設定することで二値化データの急激なビット長増加を防ぐ。また、下位層では三次元点間の距離が近いため、予測精度が高く結果として予測残差が小さくなる可能性がある。よって、三次元データ符号化装置は、階層に対しては閾値Ｒ＿ＴＨを大きく設定することで符号化効率を向上する。
　図３１は、指数ゴロム符号の一例を示す図であって、二値化前の値（多値）と、二値化後のビット（符号）との関係を示す図である。なお、図３１に示す０と１とを反転させてもよい。
　また、三次元データ符号化装置は、予測残差の二値化データに算術符号化を適用する。これにより、符号化効率を向上できる。なお、算術符号化の適用時に、二値化データのうち、ｎビットで二値化した部分であるｎビット符号（ｎ－ｂｉｔ　ｃｏｄｅ）と、指数ゴロムを用いて二値化した部分である残り符号（ｒｅｍａｉｎｉｎｇ　ｃｏｄｅ）とで、各ビットの０と１の出現確率の傾向は異なる可能性がある。よって、三次元データ符号化装置は、ｎビット符号と残り符号とで、算術符号化の適用方法を切替えてもよい。
　例えば、三次元データ符号化装置は、ｎビット符号に対しては、ビット毎に異なる符号化テーブル（確率テーブル）を用いて算術符号化を行う。この際、三次元データ符号化装置は、ビット毎に使用する符号化テーブルの数を変えてもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、ｎビット符号の先頭ビットｂ０には１個の符号化テーブルを用いて算術符号化を行う。また、三次元データ符号化装置は、次のビットｂ１に対しては２個の符号化テーブルを用いる。また、三次元データ符号化装置は、ｂ０の値（０又は１）に応じてビットｂ１の算術符号化に用いる符号化テーブルを切替える。同様に、三次元データ符号化装置は、更に次のビットｂ２に対しては４個の符号化テーブルを用いる。また、三次元データ符号化装置は、ｂ０及びｂ１の値（０～３）に応じて、ビットｂ２の算術符号化に用いる符号化テーブルを切替える。
　このように、三次元データ符号化装置は、ｎビット符号の各ビットｂｎ－１を算術符号化する際に、２ｎ－１個の符号化テーブルを用いる。また、三次元データ符号化装置は、ｂｎ－１より前のビットの値（発生パターン）に応じて、使用する符号化テーブルを切替える。これにより、三次元データ符号化装置は、ビット毎に適切な符号化テーブルを使用できるので、符号化効率を向上できる。
　なお、三次元データ符号化装置は、各ビットで使用する符号化テーブルの数を削減してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、各ビットｂｎ－１を算術符号化する際に、ｂｎ－１より前のｍビット（ｍ＜ｎ－１）の値（発生パターン）に応じて２ｍ個の符号化テーブルを切替えてもよい。これにより各ビットで使用する符号化テーブルの数を抑えつつ、符号化効率を向上できる。なお、三次元データ符号化装置は、各符号化テーブルにおける０と１の発生確率を、実際に発生した二値化データの値に応じて更新してもよい。また、三次元データ符号化装置は、一部のビットの符号化テーブルにおける０と１の発生確率を固定化してもよい。これにより、発生確率の更新回数を抑制できるので処理量を削減できる。
　例えば、ｎビット符号がｂ０ｂ１ｂ２…ｂｎ－１である場合、ｂ０用の符号化テーブルは１個（ＣＴｂ０）である。ｂ１用の符号化テーブルは２個（ＣＴｂ１０、ＣＴｂ１１）である。また、ｂ０の値（０～１）に応じて使用する符号化テーブルが切替えられる。ｂ２用の符号化テーブルは、４個（ＣＴｂ２０、ＣＴｂ２１、ＣＴｂ２２、ＣＴｂ２３）である。また、ｂ０及びｂ１の値（０～３）に応じて使用する符号化テーブルが切替えられる。ｂｎ－１用の符号化テーブルは２ｎ－１個（ＣＴｂｎ０、ＣＴｂｎ１、…、ＣＴｂｎ（２ｎ－１－１））である。また、ｂ０ｂ１…ｂｎ－２の値（０～２ｎ－１－１）に応じて使用する符号化テーブルを切替えられる。
　なお、三次元データ符号化装置は、ｎビット符号に対しては、二値化せずに０～２ｎ－１の値を設定するｍ－ａｒｙによる算術符号化（ｍ＝２ｎ）を適用してもよい。また、三次元データ符号化装置が、ｎビット符号をｍ－ａｒｙで算術符号化する場合は、三次元データ復号装置もｍ－ａｒｙの算術復号によりｎビット符号を復元してもよい。
　図３２は、例えば、残り符号が指数ゴロム符号の場合の処理を説明するための図である。指数ゴロムを用いて二値化した部分である残り符号は、図３２に示すようにｐｒｅｆｉｘ部とｓｕｆｆｉｘ部とを含む。例えば、三次元データ符号化装置は、ｐｒｅｆｉｘ部とｓｕｆｆｉｘ部とで符号化テーブルを切替える。つまり、三次元データ符号化装置は、ｐｒｅｆｉｘ部に含まれる各ビットを、ｐｒｅｆｉｘ用の符号化テーブルを用いて算術符号化し、ｓｕｆｆｉｘ部に含まれる各ビットを、ｓｕｆｆｉｘ用の符号化テーブルを用いて算術符号化する。
　なお、三次元データ符号化装置は、各符号化テーブルにおける０と１の発生確率を、実際に発生した二値化データの値に応じて更新してもよい。または、三次元データ符号化装置は、どちらかの符号化テーブルにおける０と１の発生確率を固定化してもよい。これにより、発生確率の更新回数を抑制できるので処理量を削減できる。例えば、三次元データ符号化装置は、ｐｒｅｆｉｘ部に対して発生確率を更新し、ｓｕｆｆｉｘ部に対して発生確率を固定化してもよい。
　また、三次元データ符号化装置は、量子化後の予測残差を、逆量子化及び再構成することで復号し、復号した予測残差である復号値を符号化対象の三次元点以降の予測に利用する。具体的には、三次元データ符号化装置は、量子化後の予測残差（量子化値）に量子化スケールを乗算することで逆量子化値を算出し、逆量子化値と予測値とを加算して復号値（再構成値）を得る。
　例えば、点ａ２の逆量子化値ａ２ｉｑは、点ａ２の量子化値ａ２ｑを用いて（式Ａ１１）により算出される。点ｂ２の逆量子化値ｂ２ｉｑは、点ｂ２の量子化値ｂ２ｑを用いて（式Ａ１２）により算出される。ここで、ＱＳ＿ＬｏＤ０は、ＬｏＤ０用のＱＳであり、ＱＳ＿ＬｏＤ１は、ＬｏＤ１用のＱＳである。つまり、ＬｏＤに応じてＱＳが変更されてもよい。
　ａ２ｉｑ＝ａ２ｑ×ＱＳ＿ＬｏＤ０　・・・（式Ａ１１）
　ｂ２ｉｑ＝ｂ２ｑ×ＱＳ＿ＬｏＤ１　・・・（式Ａ１２）
　例えば、点ａ２の復号値ａ２ｒｅｃは、（式Ａ１３）に示すように、点ａ２の逆量子化値ａ２ｉｑに、点ａ２の予測値ａ２ｐを加算することで算出される。点ｂ２の復号値ｂ２ｒｅｃは、（式Ａ１４）に示すように、点ｂ２の逆量子化値ｂ２ｉｑに、点ｂ２の予測値ｂ２ｐを加算することで算出される。
　ａ２ｒｅｃ＝ａ２ｉｑ＋ａ２ｐ　・・・（式Ａ１３）
　ｂ２ｒｅｃ＝ｂ２ｉｑ＋ｂ２ｐ　・・・（式Ａ１４）
　以下、本実施の形態に係るビットストリームのシンタックス例を説明する。図３３は、本実施の形態に係る属性ヘッダ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｈｅａｄｅｒ）のシンタックス例を示す図である。属性ヘッダは、属性情報のヘッダ情報である。図３３に示すように、属性ヘッダは、階層数情報（ＮｕｍＬｏＤ）と、三次元点数情報（ＮｕｍＯｆＰｏｉｎｔ［ｉ］）と、階層閾値（Ｔｈｒｅｓ＿Ｌｏｄ［ｉ］）と、周囲点数情報（ＮｕｍＮｅｉｇｈｏｒＰｏｉｎｔ［ｉ］）と、予測閾値（ＴＨｄ［ｉ］）と、量子化スケール（ＱＳ［ｉ］）と、二値化閾値（Ｒ＿ＴＨ［ｉ］）とを含む。
　階層数情報（ＮｕｍＬｏＤ）は、用いられるＬｏＤの階層数を示す。
　三次元点数情報（ＮｕｍＯｆＰｏｉｎｔ［ｉ］）は、階層ｉに属する三次元点の数を示す。なお、三次元データ符号化装置は、三次元点の総数を示す三次元点総数情報（ＡｌｌＮｕｍＯｆＰｏｉｎｔ）を別のヘッダに付加してもよい。この場合、三次元データ符号化装置は、最下層に属する三次元点の数を示すＮｕｍＯｆＰｏｉｎｔ［ＮｕｍＬｏＤ－１］をヘッダに付加しなくてもよい。この場合、三次元データ復号装置は、（式Ａ１５）によりＮｕｍＯｆＰｏｉｎｔ［ＮｕｍＬｏＤ－１］を算出できる。これにより、ヘッダの符号量を削減できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　階層閾値（Ｔｈｒｅｓ＿Ｌｏｄ［ｉ］）は、階層ｉの設定に用いられる閾値である。三次元データ符号化装置及び三次元データ復号装置は、ＬｏＤｉ内の各点の間の距離が閾値Ｔｈｒｅｓ＿ＬｏＤ［ｉ］より大きくなるようにＬｏＤｉを構成する。また、三次元データ符号化装置は、Ｔｈｒｅｓ＿Ｌｏｄ［ＮｕｍＬｏＤ－１］（最下層）の値をヘッダに付加しなくてもよい。この場合、三次元データ復号装置は、Ｔｈｒｅｓ＿Ｌｏｄ［ＮｕｍＬｏＤ－１］の値を０と推定する。これによりヘッダの符号量を削減できる。
　周囲点数情報（ＮｕｍＮｅｉｇｈｏｒＰｏｉｎｔ［ｉ］）は、階層ｉに属する三次元点の予測値の生成に用いる周囲の点数の上限値を示す。三次元データ符号化装置は、周囲の点数ＭがＮｕｍＮｅｉｇｈｏｒＰｏｉｎｔ［ｉ］に満たない場合（Ｍ＜ＮｕｍＮｅｉｇｈｏｒＰｏｉｎｔ［ｉ］）は、Ｍ個の周囲の点数を用いて予測値を算出してもよい。また、三次元データ符号化装置は、各ＬｏＤでＮｕｍＮｅｉｇｈｏｒＰｏｉｎｔ［ｉ］の値を分ける必要がない場合は、全てのＬｏＤで使用される１個の周囲点数情報（ＮｕｍＮｅｉｇｈｏｒＰｏｉｎｔ）をヘッダに付加してもよい。
　予測閾値（ＴＨｄ［ｉ］）は、階層ｉにて符号化又は復号対象の対象三次元点の予測に用いる周囲の三次元点と対象三次元点との距離の上限値を示す。三次元データ符号化装置及び三次元データ復号装置は、対象三次元点からの距離がＴＨｄ［ｉ］より離れている三次元点を予測に用いない。なお、三次元データ符号化装置は、各ＬｏＤでＴＨｄ［ｉ］の値を分ける必要がない場合は、全てのＬｏＤで使用される１個の予測閾値（ＴＨｄ）をヘッダに付加してもよい。
　量子化スケール（ＱＳ［ｉ］）は、階層ｉの量子化及び逆量子化で用いられる量子化スケールを示す。
　二値化閾値（Ｒ＿ＴＨ［ｉ］）は、階層ｉに属する三次元点の予測残差の二値化方法を切替えるための閾値である。例えば、三次元データ符号化装置は、予測残差が閾値Ｒ＿ＴＨより小さい場合は、固定ビット数で予測残差ｐｕを二値化し、予測残差が閾値Ｒ＿ＴＨ以上の場合は、閾値Ｒ＿ＴＨの二値化データと（ｐｕ－Ｒ＿ＴＨ）の値を指数ゴロムを用いて二値化する。なお、各ＬｏＤでＲ＿ＴＨ［ｉ］の値を切替える必要がない場合は、三次元データ符号化装置は、全てのＬｏＤで使用される１個の二値化閾値（Ｒ＿ＴＨ）をヘッダに付加してもよい。
　なお、Ｒ＿ＴＨ［ｉ］はｎｂｉｔで表せる最大値であってもよい。例えば６ｂｉｔではＲ＿ＴＨは６３であり、８ｂｉｔではＲ＿ＴＨは２５５である。また、三次元データ符号化装置は、二値化閾値としてｎｂｉｔで表せる最大値を符号化する代わりに、ビット数を符号化してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、Ｒ＿ＴＨ［ｉ］＝６３の場合は値６を、Ｒ＿ＴＨ［ｉ］＝２５５の場合は値８をヘッダに付加してもよい。また、三次元データ符号化装置は、Ｒ＿ＴＨ［ｉ］を表すビット数の最小値（最小ビット数）を定義し、最小値からの相対ビット数をヘッダに付加してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、Ｒ＿ＴＨ［ｉ］＝６３で最小ビット数が６の場合は値０をヘッダに付加し、Ｒ＿ＴＨ［ｉ］＝２５５で最小ビット数が６の場合は値２をヘッダに付加してもよい。
　また、三次元データ符号化装置は、ＮｕｍＬｏＤ、Ｔｈｒｅｓ＿Ｌｏｄ［ｉ］、ＮｕｍＮｅｉｇｈｂｏｒＰｏｉｎｔ［ｉ］、ＴＨｄ［ｉ］、ＱＳ［ｉ］及びＲ＿ＴＨ［ｉ］の少なくとも一つをエントロピー符号化してヘッダに付加してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、各値を二値化して算術符号化してもよい。また、三次元データ符号化装置は、処理量を抑えるために各値を固定長で符号化してもよい。
　また、三次元データ符号化装置は、ＮｕｍＬｏＤ、Ｔｈｒｅｓ＿Ｌｏｄ［ｉ］、ＮｕｍＮｅｉｇｈｂｏｒＰｏｉｎｔ［ｉ］、ＴＨｄ［ｉ］、ＱＳ［ｉ］、及びＲ＿ＴＨ［ｉ］の少なくとも一つをヘッダに付加しなくてもよい。例えば、これらのうちの少なくとも一つの値が、規格等のｐｒｏｆｉｌｅ又はｌｅｖｅｌ等で規定されてもよい。これによりヘッダのビット量を削減することができる。
　図３４は、本実施の形態に係る属性データ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄａｔａ）のシンタックス例を示す図である。この属性データは、複数の三次元点の属性情報の符号化データを含む。図３４に示すように属性データは、ｎビット符号（ｎ－ｂｉｔ　ｃｏｄｅ）と、残り符号（ｒｅｍａｉｎｉｎｇ　ｃｏｄｅ）とを含む。
　ｎビット符号は（ｎ－ｂｉｔ　ｃｏｄｅ）は、属性情報の値の予測残差の符号化データ又はその一部である。ｎビット符号のビット長はＲ＿ＴＨ［ｉ］の値に依存する。例えばＲ＿ＴＨ［ｉ］の示す値が６３の場合、ｎビット符号は６ｂｉｔであり、Ｒ＿ＴＨ［ｉ］の示す値が２５５の場合、ｎビット符号は８ｂｉｔである。
　残り符号（ｒｅｍａｉｎｉｎｇ　ｃｏｄｅ）は、属性情報の値の予測残差の符号化データのうち、指数ゴロムで符号化された符号化データである。この残り符号は、ｎビット符号がＲ＿ＴＨ［ｉ］と同じ場合に符号化又は復号される。また、三次元データ復号装置は、ｎビット符号の値と残り符号の値を加算して予測残差を復号する。なお、ｎビット符号がＲ＿ＴＨ［ｉ］と同じ値でない場合は、残り符号は符号化又は復号されなくてもよい。
　以下、三次元データ符号化装置における処理の流れを説明する。図３５は、三次元データ符号化装置による三次元データ符号化処理のフローチャートである。
　まず、三次元データ符号化装置は、位置情報（ｇｅｏｍｅｔｒｙ）を符号化する（Ｓ３００１）。例えば、三次元データ符号化は、８分木表現を用いて符号化を行う。
　三次元データ符号化装置は、位置情報の符号化後に、量子化等によって三次元点の位置が変化した場合に、変化後の三次元点に元の三次元点の属性情報を再割り当てする（Ｓ３００２）。例えば、三次元データ符号化装置は、位置の変化量に応じて属性情報の値を補間することで再割り当てを行う。例えば、三次元データ符号化装置は、変化後の三次元位置に近い変化前の三次元点をＮ個検出し、Ｎ個の三次元点の属性情報の値を重み付け平均する。例えば、三次元データ符号化装置は、重み付け平均において、変化後の三次元位置から各Ｎ個の三次元までの距離に基づいて重みを決定する。そして、三次元データ符号化装置は、重み付け平均により得られた値を変化後の三次元点の属性情報の値に決定する。また、三次元データ符号化装置は、量子化等によって２個以上の三次元点が同一の三次元位置に変化した場合は、その変化後の三次元点の属性情報の値として、変化前の２個以上の三次元点の属性情報の平均値を割当ててもよい。
　次に、三次元データ符号化装置は、再割り当て後の属性情報（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）を符号化する（Ｓ３００３）。例えば、三次元データ符号化装置は、複数種類の属性情報を符号化する場合は、複数種類の属性情報を順に符号化してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、属性情報として、色と反射率とを符号化する場合は、色の符号化結果の後に反射率の符号化結果を付加したビットストリームを生成してもよい。なお、ビットストリームに付加される属性情報の複数の符号化結果の順番は、この順に限らず、どのような順番でもよい。
　また、三次元データ符号化装置は、ビットストリーム内の各属性情報の符号化データ開始場所を示す情報をヘッダ等に付加してもよい。これにより、三次元データ復号装置は、復号が必要な属性情報を選択的に復号できるので、復号が不必要な属性情報の復号処理を省略できる。よって、三次元データ復号装置の処理量を削減できる。また、三次元データ符号化装置は、複数種類の属性情報を並列に符号化し、符号化結果を１つのビットストリームに統合してもよい。これにより、三次元データ符号化装置は、高速に複数種類の属性情報を符号化できる。
　図３６は、属性情報符号化処理（Ｓ３００３）のフローチャートである。まず、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤを設定する（Ｓ３０１１）。つまり、三次元データ符号化装置は、各三次元点を複数のＬｏＤのいずれかに割り当てる。
　次に、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤ単位のループを開始する（Ｓ３０１２）。つまり、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤ毎にステップＳ３０１３～Ｓ３０２１の処理を繰り返し行う。
　次に、三次元データ符号化装置は、三次元点単位のループを開始する（Ｓ３０１３）。つまり、三次元データ符号化装置は、三次元点毎にステップＳ３０１４～Ｓ３０２０の処理を繰り返し行う。
　まず、三次元データ符号化装置は、処理対象の対象三次元点の予測値の算出に用いる、対象三次元点の周囲に存在する三次元点である複数の周囲点を探索する（Ｓ３０１４）。次に、三次元データ符号化装置は、複数の周囲点の属性情報の値の重み付け平均を算出し、得られた値を予測値Ｐに設定する（Ｓ３０１５）。次に、三次元データ符号化装置は、対象三次元点の属性情報と予測値との差分である予測残差を算出する（Ｓ３０１６）。次に、三次元データ符号化装置は、予測残差を量子化することで量子化値を算出する（Ｓ３０１７）。次に、三次元データ符号化装置は、量子化値を算術符号化する（Ｓ３０１８）。
　また、三次元データ符号化装置は、量子化値を逆量子化することで逆量子化値を算出する（Ｓ３０１９）。次に、三次元データ符号化装置は、逆量子化値に予測値を加算することで復号値を生成する（Ｓ３０２０）。次に、三次元データ符号化装置は、三次元点単位のループを終了する（Ｓ３０２１）。また、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤ単位のループを終了する（Ｓ３０２２）。
　以下、上記の三次元データ符号化装置により生成されたビットストリームを復号する三次元データ復号装置における三次元データ復号処理について説明する。
　三次元データ復号装置は、三次元データ符号化装置によって生成されたビットストリーム内の属性情報の二値化データを、三次元データ符号化装置と同様の方法で算術復号することで、復号された二値化データを生成する。なお、三次元データ符号化装置において、ｎビットで二値化した部分（ｎビット符号）と、指数ゴロムを用いて二値化した部分（残り符号）とで算術符号化の適用方法を切替えた場合は、三次元データ復号装置は、算術復号適用時に、それに合わせて復号を行う。
　例えば、三次元データ復号装置は、ｎビット符号の算術復号方法において、ビット毎に異なる符号化テーブル（復号テーブル）を用いて算術復号を行う。この際、三次元データ復号装置は、ビット毎に使用する符号化テーブルの数を変えてもよい。例えば、ｎビット符号の先頭ビットｂ０には１個の符号化テーブルを用いて算術復号を行う。また、三次元データ復号装置は、次のビットｂ１に対しては２個の符号化テーブルを用いる。また、三次元データ復号装置は、ｂ０の値（０又は１）に応じてビットｂ１の算術復号に用いる符号化テーブルを切替える。同様に、三次元データ復号装置は、更に次のビットｂ２に対しては４個の符号化テーブルを用いる。また、三次元データ復号装置は、ｂ０及びｂ１の値（０～３）に応じて、ビットｂ２の算術復号に用いる符号化テーブルを切替える。
　このように、三次元データ復号装置は、ｎビット符号の各ビットｂｎ－１を算術復号する際に、２ｎ－１個の符号化テーブルを用いる。また、三次元データ復号装置は、ｂｎ－１より前のビットの値（発生パターン）に応じて、使用する符号化テーブルを切替える。これにより、三次元データ復号装置は、ビット毎に適切な符号化テーブルを使用して符号化効率を向上したビットストリームを適切に復号できる。
　なお、三次元データ復号装置は、各ビットで使用する符号化テーブルの数を削減してもよい。例えば、三次元データ復号装置は、各ビットｂｎ－１を算術復号する際に、ｂｎ－１より前のｍビット（ｍ＜ｎ－１）の値（発生パターン）に応じて２ｍ個の符号化テーブルを切替えてもよい。これにより、三次元データ復号装置は、各ビットで使用する符号化テーブルの数を抑えつつ、符号化効率を向上したビットストリームを適切に復号できる。なお、三次元データ復号装置は、各符号化テーブルにおける０と１の発生確率を、実際に発生した二値化データの値に応じて更新してもよい。また、三次元データ復号装置は、一部のビットの符号化テーブルにおける０と１の発生確率を固定化してもよい。これにより、発生確率の更新回数を抑制できるので処理量を削減できる。
　例えば、ｎビット符号がｂ０ｂ１ｂ２…ｂｎ－１である場合、ｂ０用の符号化テーブルは１個（ＣＴｂ０）である。ｂ１用の符号化テーブルは２個（ＣＴｂ１０、ＣＴｂ１１）である。また、ｂ０の値（０～１）に応じて符号化テーブルが切替えられる。ｂ２用の符号化テーブルは４個（ＣＴｂ２０、ＣＴｂ２１、ＣＴｂ２２、ＣＴｂ２３）である。また、ｂ０及びｂ１の値（０～３）に応じて符号化テーブルが切替えられる。ｂｎ－１用の符号化テーブルは、２ｎ－１個（ＣＴｂｎ０、ＣＴｂｎ１、…、ＣＴｂｎ（２ｎ－１－１））である。また、ｂ０ｂ１…ｂｎ－２の値（０～２ｎ－１－１）に応じて符号化テーブルが切替えられる。
　図３７は、例えば、残り符号が指数ゴロム符号である場合の処理を説明するための図である。三次元データ符号化装置が指数ゴロムを用いて二値化して符号化した部分（残り符号）は、図３７に示すようにｐｒｅｆｉｘ部とｓｕｆｆｉｘ部とを含む。例えば、三次元データ復号装置は、ｐｒｅｆｉｘ部とｓｕｆｆｉｘ部とで符号化テーブルを切替える。つまり、三次元データ復号装置は、ｐｒｅｆｉｘ部に含まれる各ビットを、ｐｒｅｆｉｘ用の符号化テーブルを用いて算術復号し、ｓｕｆｆｉｘ部に含まれる各ビットを、ｓｕｆｆｉｘ用の符号化テーブルを用いて算術復号する。
　なお、三次元データ復号装置は、各符号化テーブルにおける０と１の発生確率を、復号時に発生した二値化データの値に応じて更新してもよい。または、三次元データ復号装置は、どちらかの符号化テーブルにおける０と１の発生確率を固定化してもよい。これにより、発生確率の更新回数を抑制できるので処理量を削減できる。例えば、三次元データ復号装置は、ｐｒｅｆｉｘ部に対して発生確率を更新し、ｓｕｆｆｉｘ部に対して発生確率を固定化してもよい。
　また、三次元データ復号装置は、算術復号した予測残差の二値化データを、三次元データ符号化装置で用いられた符号化方法に合わせて多値化することで量子化後の予測残差（符号なし整数値）を復号する。三次元データ復号装置は、まずｎビット符号の二値化データを算術復号することで復号したｎビット符号の値を算出する。次に、三次元データ復号装置は、ｎビット符号の値とＲ＿ＴＨの値とを比較する。
　三次元データ復号装置は、ｎビット符号の値とＲ＿ＴＨの値とが一致した場合、指数ゴロムで符号化されたビットが次に存在すると判定し、指数ゴロムで符号化された二値化データである残り符号を算術復号する。そして、三次元データ復号装置は、復号した残り符号から、残り符号とその値との関係を示す逆引きテーブルを用いて残り符号の値を算出する。図３８は、残り符号とその値との関係を示す逆引きテーブルの例を示す図である。次に、三次元データ復号装置は、得られた残り符号の値をＲ＿ＴＨに加算することで多値化された量子化後の予測残差を得る。
　一方、三次元データ復号装置は、ｎビット符号の値とＲ＿ＴＨの値とが一致しない（Ｒ＿ＴＨより値が小さい）場合、ｎビット符号の値をそのまま、多値化された量子化後の予測残差に決定する。これにより、三次元データ復号装置は、三次元データ符号化装置で予測残差の値に応じて二値化方法を切替えて生成したビットストリームを適切に復号できる。
　なお、三次元データ復号装置は、閾値Ｒ＿ＴＨがビットストリームのヘッダ等に付加されている場合は、閾値Ｒ＿ＴＨの値をヘッダから復号し、復号した閾値Ｒ＿ＴＨの値を用いて復号方法を切替えてもよい。また、三次元データ復号装置は、ＬｏＤ毎に閾値Ｒ＿ＴＨがヘッダ等に付加されている場合、ＬｏＤ毎に復号した閾値Ｒ＿ＴＨを用いて復号方法を切替える。
　例えば、閾値Ｒ＿ＴＨが６３であり、復号したｎビット符号の値が６３である場合、三次元データ復号装置は、残り符号を指数ゴロムにより復号することで残り符号の値を得る。例えば、図３８に示す例では、残り符号が００１００であり、残り符号の値として３が得られる。次に、三次元データ復号装置は、閾値Ｒ＿ＴＨの値６３と、残り符号の値３とを加算することで予測残差の値６６を得る。
　また、復号したｎビット符号の値が３２である場合、三次元データ復号装置は、ｎビット符号の値３２を予測残差の値に設定する。
　また、三次元データ復号装置は、復号した量子化後の予測残差を、例えば、三次元データ符号化装置における処理と逆の処理により、符号なし整数値から符号付整数値に変換する。これにより、三次元データ復号装置は、予測残差をエントロピー符号化する場合に、負の整数の発生を考慮せずに生成したビットストリームを適切に復号できる。なお、三次元データ復号装置は、必ずしも符号なし整数値を符号付整数値に変換する必要はなく、例えば符号ビットを別途エントロピー符号化して生成されたビットストリームを復号する場合は、符号ビットを復号してもよい。
　三次元データ復号装置は、符号付整数値に変換した量子化後の予測残差を、逆量子化及び再構成によって復号することで復号値を生成する。また、三次元データ復号装置は、生成した復号値を、復号対象の三次元点以降の予測に利用する。具体的には、三次元データ復号装置は、量子化後の予測残差に、復号した量子化スケールを乗算することで逆量子化値を算出し、逆量子化値と予測値とを加算して復号値を得る。
　復号された符号なし整数値（符号なし量子化値）は、以下の処理により符号付整数値に変換される。三次元データ復号装置は、復号された符号なし整数値ａ２ｕのＬＳＢ（ｌｅａｓｔ　ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ　ｂｉｔ）が１である場合、符号付整数値ａ２ｑを－（（ａ２ｕ＋１）＞＞１）に設定する。三次元データ復号装置は、符号なし整数値ａ２ｕのＬＳＢが１でない場合、符号付整数値ａ２ｑを（ａ２ｕ＞＞１）に設定する。
　同様に、三次元データ復号装置は、復号された符号なし整数値ｂ２ｕのＬＳＢが１である場合、符号付整数値ｂ２ｑを－（（ｂ２ｕ＋１）＞＞１）に設定する。三次元データ復号装置は、符号なし整数値ｎ２ｕのＬＳＢが１でない場合、符号付整数値ｂ２ｑを（ｂ２ｕ＞＞１）に設定する。
　また、三次元データ復号装置による逆量子化及び再構成処理の詳細は、三次元データ符号化装置における逆量子化及び再構成処理と同様である。
　以下、三次元データ復号装置における処理の流れを説明する。図３９は、三次元データ復号装置による三次元データ復号処理のフローチャートである。まず、三次元データ復号装置は、ビットストリームから位置情報（ｇｅｏｍｅｔｒｙ）を復号する（Ｓ３０３１）。例えば、三次元データ復号装置は、８分木表現を用いて復号を行う。
　次に、三次元データ復号装置は、ビットストリームから属性情報（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）を復号する（Ｓ３０３２）。例えば、三次元データ復号装置は、複数種類の属性情報を復号する場合は、複数種類の属性情報を順に復号してもよい。例えば、三次元データ復号装置は、属性情報として色と反射率とを復号する場合は、ビットストリームに付加されている順に従い、色の符号化結果と反射率の符号化結果とを復号する。例えば、ビットストリームにおいて、色の符号化結果の後に反射率の符号化結果が付加されている場合、三次元データ復号装置は、色の符号化結果を復号し、その後に反射率の符号化結果を復号する。なお、三次元データ復号装置は、ビットストリームに付加される属性情報の符号化結果をどのような順番で復号してもよい。
　また、三次元データ復号装置は、ビットストリーム内の各属性情報の符号化データ開始場所を示す情報を、ヘッダ等を復号することで取得してもよい。これにより、三次元データ復号装置は、復号が必要な属性情報を選択的に復号できるので、復号が不必要な属性情報の復号処理を省略できる。よって、三次元データ復号装置の処理量を削減できる。また、三次元データ復号装置は、複数種類の属性情報を並列に復号し、復号結果を１つの三次元点群に統合してもよい。これにより、三次元データ復号装置は、高速に複数種類の属性情報を復号できる。
　図４０は、属性情報復号処理（Ｓ３０３２）のフローチャートである。まず、三次元データ復号装置は、ＬｏＤを設定する（Ｓ３０４１）。つまり、三次元データ復号装置は、復号された位置情報を有する複数の三次元点の各々を複数のＬｏＤのいずれかに割り当てる。例えば、この割り当て方法は、三次元データ符号化装置で用いられた割り当て方法と同じ方法である。
　次に、三次元データ復号装置は、ＬｏＤ単位のループを開始する（Ｓ３０４２）。つまり、三次元データ復号装置は、ＬｏＤ毎にステップＳ３０４３～Ｓ３０４９の処理を繰り返し行う。
　次に、三次元データ復号装置は、三次元点単位のループを開始する（Ｓ３０４３）。つまり、三次元データ復号装置は、三次元点毎にステップＳ３０４４～Ｓ３０４８の処理を繰り返し行う。
　まず、三次元データ復号装置は、処理対象の対象三次元点の予測値の算出に用いる、対象三次元点の周囲に存在する三次元点である複数の周囲点を探索する（Ｓ３０４４）。次に、三次元データ復号装置は、複数の周囲点の属性情報の値の重み付け平均を算出し、得られた値を予測値Ｐに設定する（Ｓ３０４５）。なお、これらの処理は三次元データ符号化装置における処理と同様である。
　次に、三次元データ復号装置は、ビットストリームから量子化値を算術復号する（Ｓ３０４６）。また、三次元データ復号装置は、復号した量子化値を逆量子化することで逆量子化値を算出する（Ｓ３０４７）。次に、三次元データ復号装置は、逆量子化値に予測値を加算することで復号値を生成する（Ｓ３０４８）。次に、三次元データ復号装置は、三次元点単位のループを終了する（Ｓ３０４９）。また、三次元データ復号装置は、ＬｏＤ単位のループを終了する（Ｓ３０５０）。
　次に、本実施の形態に係る三次元データ符号化装置及び三次元データ復号装置の構成を説明する。図４１は、本実施の形態に係る三次元データ符号化装置３０００の構成を示すブロック図である。この三次元データ符号化装置３０００は、位置情報符号化部３００１と、属性情報再割り当て部３００２と、属性情報符号化部３００３とを備える。
　属性情報符号化部３００３は、入力点群に含まれる複数の三次元点の位置情報（ｇｅｏｍｅｔｒｙ）を符号化する。属性情報再割り当て部３００２は、入力点群に含まれる複数の三次元点の属性情報の値を、位置情報の符号化及び復号結果を用いて再割り当てする。属性情報符号化部３００３は、再割り当てされた属性情報（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）を符号化する。また、三次元データ符号化装置３０００は、符号化された位置情報及び符号化された属性情報を含むビットストリームを生成する。
　図４２は、本実施の形態に係る三次元データ復号装置３０１０の構成を示すブロック図である。この三次元データ復号装置３０１０は、位置情報復号部３０１１と、属性情報復号部３０１２とを含む。
　位置情報復号部３０１１は、ビットストリームから複数の三次元点の位置情報（ｇｅｏｍｅｔｒｙ）を復号する。属性情報復号部３０１２は、ビットストリームから複数の三次元点の属性情報（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）を復号する。また、三次元データ復号装置３０１０は、復号した位置情報と復号した属性情報とを結合することで出力点群を生成する。
　（実施の形態８）
　以下、三次元点の属性情報を符号化する別の方法として、ＲＡＨＴ（Ｒｅｇｉｏｎ　Ａｄａｐｔｉｖｅ　Ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を用いた方法を説明する。図４３は、ＲＡＨＴを用いた属性情報の符号化を説明するための図である。
　まず、三次元データ符号化装置は、三次元点の位置情報に基づきモートン符号（Ｍｏｒｔｏｎ　ｃｏｄｅ）を生成し、モートン符号順に三次元点の属性情報をソートする。例えば、三次元データ符号化装置は、モートン符号の昇順にソートを行ってもよい。なお、ソート順はモートン符号順に限らず、他の順序が用いられてもよい。
　次に、三次元データ符号化装置は、モートン符号順で隣り合う２つの三次元点の属性情報に対し、Ｈａａｒ変換を適用することで、階層Ｌの高周波成分と低周波成分を生成する。例えば、三次元データ符号化装置は、２×２行列のＨａａｒ変換を用いてもよい。生成された高周波成分は階層Ｌの高周波成分として符号化係数に含められ、生成された低周波成分は階層Ｌの上位階層Ｌ＋１の入力値として用いられる。
　三次元データ符号化装置は、階層Ｌの属性情報を用いて階層Ｌの高周波成分を生成後、引き続き階層Ｌ＋１の処理を行う。階層Ｌ＋１の処理では、三次元データ符号化装置は、階層Ｌの属性情報のＨａａｒ変換によって得られた２つの低周波成分にＨａａｒ変換を適用することで階層Ｌ＋１の高周波成分と低周波成分を生成する。生成された高周波成分は階層Ｌ＋１の高周波成分として符号化係数に含められ、生成された低周波成分は階層Ｌ＋１の上位階層Ｌ＋２の入力値として用いられる。
　三次元データ符号化装置は、このような階層処理を繰返し、階層に入力される低周波成分が１個になった時点で、最上位階層Ｌｍａｘに到達したと判定する。三次元データ符号化装置は、階層Ｌｍａｘに入力された階層Ｌｍａｘ－１の低周波成分を符号化係数に含める。そして、符号化係数に含まれる低周波成分又は高周波成分の値を量子化し、エントロピー符号化等を用いて符号化する。
　なお、三次元データ符号化装置は、Ｈａａｒ変換適用時に隣り合う２つの三次元点として１つの三次元点のみが存在する場合は、存在する１つの三次元点の属性情報の値を上位階層の入力値として用いてもよい。
　このように、三次元データ符号化装置は、入力された属性情報に対して階層的にＨａａｒ変換を適用し、属性情報の高周波成分と低周波成分を生成し、後述する量子化等を適用して符号化を行う。これにより、符号化効率を向上できる。
　属性情報がＮ次元である場合、三次元データ符号化装置は、次元毎に独立にＨａａｒ変換を適用し、それぞれの符号化係数を算出してもよい。例えば、属性情報が色情報（ＲＧＢ又はＹＵＶ等）である場合、三次元データ符号化装置は、成分毎にＨａａｒ変換を適用し、それぞれの符号化係数を算出する。
　三次元データ符号化装置は、階層Ｌ、Ｌ＋１、…、階層Ｌｍａｘの順にＨａａｒ変換を適用してもよい。階層Ｌｍａｘに近づくほど入力された属性情報の低周波成分を多く含む符号化係数が生成される。
　図４３に示すｗ０及びｗ１は、各三次元点に割当てられる重みである。例えば、三次元データ符号化装置は、Ｈａａｒ変換を適用する隣り合う２つの三次元点間の距離情報等に基づき重みを算出してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、距離が近いほど重みを大きくすることで符号化効率を向上してもよい。なお、三次元データ符号化装置は、この重みを別の手法により算出してもよいし、重みを用いなくてもよい。
　図４３に示す例では、入力属性情報は、ａ０、ａ１、ａ２、ａ３、ａ４及びａ５である。また、Ｈａａｒ変換後の符号化係数のうち、Ｔａ１、Ｔａ５、Ｔｂ１、Ｔｂ３、Ｔｃ１、ｄ０が符号化される。他の符号化係数（ｂ０、ｂ２、ｃ０等）は中間値であり、符号化されない。
　具体的には、図４３に示す例では、ａ０とａ１とにＨａａｒ変換が行われることで、高周波成分Ｔａ１と、低周波成分ｂ０とが生成される。ここで、重みｗ０とｗ１とが等しい場合には、低周波成分ｂ０は、ａ０とａ１との平均値であり、高周波成分Ｔａ１は、ａ０とａ１との差分である。
　ａ２には対となる属性情報が存在しないため、ａ２がそのままｂ１として用いられる。同様に、ａ３には対となる属性情報が存在しないため、ａ３がそのままｂ２として用いられる。また、ａ４とａ５とにＨａａｒ変換が行われることで、高周波成分Ｔａ５と、低周波成分ｂ３とが生成される。
　階層Ｌ＋１では、ｂ０とｂ１とにＨａａｒ変換が行われることで、高周波成分Ｔｂ１と、低周波成分ｃ０とが生成される。同様に、ｂ２とｂ３とにＨａａｒ変換が行われることで、高周波成分Ｔｂ３と、低周波成分ｃ１とが生成される。
　階層Ｌｍａｘ－１では、ｃ０とｃ１とにＨａａｒ変換が行われることで、高周波成分Ｔｃ１と、低周波成分ｄ０とが生成される。
　三次元データ符号化装置は、Ｈａａｒ変換適用後の符号化係数を量子化したうえで符号化してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、符号化係数を量子化スケール（量子化ステップ（ＱＳ（Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ　Ｓｔｅｐ））とも呼ぶ）で除算することで量子化を行う。この場合、量子化スケールが小さいほど量子化によって発生しうる誤差（量子化誤差）が小さくなる。逆に量子化スケールが大きいほど量子化誤差は大きくなる。
　なお、三次元データ符号化装置は、量子化スケールの値を階層毎に変えてもよい。図４４は、階層毎に量子化スケールを設定する例を示す図である。例えば、三次元データ符号化装置は、上位層ほど量子化スケールを小さくし、下位層ほど量子化スケールを大きくする。上位層に属する三次元点の符号化係数は、下位層よりも低周波成分を多く含むため、人間の視覚特性等で重要な成分である可能性が高い。そのため、上位層の量子化スケールを小さくして上位層で発生しうる量子化誤差を抑えることで視覚的な劣化を抑え、符号化効率を向上できる。
　なお、三次元データ符号化装置は、階層毎の量子化スケールをヘッダ等に付加してもよい。これにより、三次元データ復号装置は、正しく量子化スケールを復号でき、ビットストリームを適切に復号できる。
　また、三次元データ符号化装置は、量子化スケールの値を、符号化対象の対象三次元点の重要度に応じて適応的に切替えてもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、重要度が高い三次元点には小さい量子化スケールを用い、重要度が低い三次元点には大きい量子化スケールを用いる。例えば、三次元データ符号化装置は、Ｈａａｒ変換時の重み等から重要度を算出してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、ｗ０とｗ１の加算値を用いて量子化スケールを算出してもよい。このように重要度が高い三次元点の量子化スケールを小さくすることで量子化誤差が小さくなり、符号化効率を改善できる。
　また、上位層ほどＱＳの値を小さくしてもよい。これにより、上位層ほどＱＷの値が大きくなり、その三次元点の量子化誤差を抑えることで予測効率を改善できる。
　ここで、属性情報ａ１の符号化係数Ｔａ１の量子化後の符号化係数Ｔａ１ｑは、Ｔａ１／ＱＳ＿Ｌで表される。なお、ＱＳは全ての階層、又は一部の階層で同じ値であってもよい。
　ＱＷ（Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ　Ｗｅｉｇｈｔ）は、符号化対象の三次元点の重要度を表す値である。例えば、ＱＷとして、上述したｗ０とｗ１の加算値が用いられてもよい。これにより、上位層ほどＱＷの値が大きくなり、その三次元点の量子化誤差を抑えることで予測効率を改善できる。
　例えば、三次元データ符号化装置は、最初に全ての三次元点のＱＷの値を１で初期化し、Ｈａａｒ変換時のｗ０及びｗ１の値を用いて各三次元点のＱＷを更新してもよい。または、三次元データ符号化装置は、全ての三次元点のＱＷを値１で初期化せずに、階層に応じて初期値を変更してもよい。例えば、上位層ほどＱＷの初期値を大きく設定することで上位層の量子化スケールが小さくなる。これにより、上位層の予測誤差を抑えることができるので、下位層の予測精度を高め、符号化効率を改善できる。なお、三次元データ符号化装置は、ＱＷを必ずしも用いなくてもよい。
　ＱＷを用いる場合、Ｔａ１の量子化値Ｔａ１ｑは、（式Ｋ１）及び（式Ｋ２）により算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　また、三次元データ符号化装置は、量子化後の符号化係数（符号なし整数値）を、ある順番でスキャンし、符号化する。例えば、三次元データ符号化装置は、上位層に含まれる三次元点から順に下位層に向かって複数の三次元点を符号化する。
　例えば、図４３に示す例の場合、三次元データ符号化装置は、上位層Ｌｍａｘに含まれるｄ０ｑからＴｃ１ｑ、Ｔｂ１ｑ、Ｔｂ３ｑ、Ｔａ１ｑ、Ｔａ５ｑの順で複数の三次元点を符号化する。ここで、下位層Ｌになるほど、量子化後の符号化係数が０になりやすい傾向がある。この要因として、以下のことなどが上げられる。
　下位層Ｌの符号化係数は、上位層より高い周波数成分を示すため、対象三次元点によっては０になりやすい傾向がある。また、上述した重要度等に応じた量子化スケールの切り替えにより、下位層ほど量子化スケールが大きくなり、量子化後の符号化係数が０になりやすい。
　このように、下位層になるほど、量子化後の符号化係数が０になりやすく、値０が連続して第１符号列に発生しやすい。図４５は、第１符号列及び第２符号列の例を示す図である。
　三次元データ符号化装置は、第１符号列で値０が発生した回数をカウントし、連続した値０の代わりに、値０が連続して発生した回数を符号化する。つまり、三次元データ符号化装置は、第１符号列において連続する値０の符号化係数を０の連続回数（ＺｅｒｏＣｎｔ）に置き換えることで第２符号列を生成する。これにより、量子化後の符号化係数の値０が連続した場合に、多数の０を符号化するよりも０の連続回数を符号化することで符号化効率を向上できる。
　また、三次元データ符号化装置は、ＺｅｒｏＣｎｔの値をエントロピー符号化してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、符号化三次元点の総数Ｔのトランケットユーナリ符号（ｔｒｕｎｃａｔｅｄ　ｕｎａｒｙ　ｃｏｄｅ）でＺｅｒｏＣｎｔの値を二値化し、二値化後の各ビットを算術符号化する。図４６は、符号化三次元点の総数がＴの場合のトランケットユーナリ符号の例を示す図である。この際、三次元データ符号化装置は、ビット毎に異なる符号化テーブルを用いることで符号化効率を向上してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、１ビット目には符号化テーブル１を用い、２ビット目には符号化テーブル２を用い、それ以降のビットには符号化テーブル３を用いる。このように、三次元データ符号化装置は、ビット毎に符号化テーブルを切り替えることで符号化効率を向上できる。
　また、三次元データ符号化装置は、ＺｅｒｏＣｎｔを指数ゴロム（Ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌ－Ｇｏｌｏｍｂ）で二値化したうえで算術符号化してもよい。これにより、ＺｅｒｏＣｎｔの値が大きくなりやすい場合に、トランケットユーナリ符号による二値化算術符号化よりも効率を向上できる。なお、三次元データ符号化装置は、トランケットユーナリ符号を用いるか指数ゴロムを用いるかを切り替えるためのフラグをヘッダに付加してもよい。これにより、三次元データ符号化装置は、最適な二値化方法を選択することで符号化効率を向上できる。また、三次元データ復号装置はヘッダに含まれるフラグを参照して二値化方法を切り替えて、ビットストリームを正しく復号できる。
　三次元データ復号装置は、復号した量子化後の符号化係数を、三次元データ符号化装置で行われた方法と逆の方法で符号なし整数値から符号付き整数値に変換してもよい。これにより符号化係数がエントロピー符号化される場合に、三次元データ復号装置は、負の整数の発生を考慮せずに生成されたビットストリームを適切に復号できる。なお、三次元データ復号装置は、符号化係数を必ずしも符号なし整数値から符号付き整数値に変換する必要はない。例えば、三次元データ復号装置は、別途エントロピー符号化された符号化ビットを含むビットストリームを復号する場合は、当該符号ビットを復号してもよい。
　三次元データ復号装置は、符号付き整数値に変換した量子化後の符号化係数を、逆量子化、及び逆Ｈａａｒ変換によって復号する。また、三次元データ復号装置は、復号後の符号化係数を、復号対象の三次元点以降の予測に利用する。具体的には、三次元データ復号装置は、量子化後の符号化係数に復号した量子化スケールを乗算することで逆量子化値を算出する。次に三次元データ復号装置は、逆量子化値に後述する逆Ｈａａｒ変換を適用することで復号値を得る。
　例えば、三次元データ復号装置は、復号された符号なし整数値を以下の方法で符号付き整数値に変換する。復号された符号なし整数値ａ２ｕのＬＳＢ（ｌｅａｓｔ　ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ　ｂｉｔ）が１である場合、符号付き整数値Ｔａ１ｑは、－（（ａ２ｕ＋１）＞＞１）に設定される。復号された符号なし整数値ａ２ｕのＬＳＢが１でない場合（０である場合）、符号付き整数値Ｔａ１ｑは、（ａ２ｕ＞＞１）に設定される。
　また、Ｔａ１の逆量子化値は、Ｔａ１ｑ×ＱＳ＿Ｌで表される。ここで、Ｔａ１ｑは、Ｔａ１の量子化値である。また、ＱＳ＿Ｌは階層Ｌの量子化ステップである。
　また、ＱＳは全ての階層、又は一部の階層で同じ値であってもよい。また、三次元データ符号化装置は、ＱＳを示す情報をヘッダ等に付加してもよい。これにより、三次元データ復号装置は、三次元データ符号化装置で用いられたＱＳと同じＱＳを用いて、正しく逆量子化を行える。
　次に、逆Ｈａａｒ変換について説明する。図４７は、逆Ｈａａｒ変換を説明するための図である。三次元データ復号装置は、逆量子化後の符号化係数に、逆Ｈａａｒ変換を適用することで三次元点の属性値を復号する。
　まず、三次元データ復号装置は、三次元点の位置情報に基づきモートン符号を生成し、モートン符号順に三次元点をソートする。例えば、三次元データ復号装置は、モートン符号の昇順にソートを行ってよい。なお、ソート順はモートン符号順に限らず、他の順序が用いられてもよい。
　次に、三次元データ復号装置は、階層Ｌ＋１の低周波成分を含む符号化係数と階層Ｌの高周波成分を含む符号化係数に逆Ｈａａｒ変換を適用することで、階層Ｌにおいてモートン符号順で隣り合う三次元点の属性情報を復元する。例えば、三次元データ復号装置は、２×２行列の逆Ｈａａｒ変換を用いてもよい。復元された階層Ｌの属性情報は下位階層Ｌ－１の入力値として用いられる。
　三次元データ復号装置は、このような階層処理を繰返し、最下層の属性情報が全て復号されたら処理を終了する。なお、逆Ｈａａｒ変換適用時に階層Ｌ－１にて隣り合う２つの三次元点として１つの三次元点のみが存在する場合は、三次元データ復号装置は、存在する１つの三次元点の属性値に階層Ｌの符号化成分の値を代入してもよい。これにより、三次元データ復号装置は、入力された属性情報の全ての値にＨａａｒ変換を適用し、符号化効率を向上したビットストリームを正しく復号できる。
　属性情報がＮ次元である場合、三次元データ復号装置は、次元毎に独立に逆Ｈａａｒ変換を適用し、それぞれの符号化係数を復号してもよい。例えば、属性情報が色情報（ＲＧＢ又はＹＵＶ等）である場合、三次元データ復号装置は、成分毎の符号化係数に逆Ｈａａｒ変換を適用し、それぞれの属性値を復号する。
　三次元データ復号装置は、階層Ｌｍａｘ、Ｌ＋１、…、階層Ｌの順に逆Ｈａａｒ変換を適用してもよい。また、図４７に示すｗ０及びｗ１は、各三次元点に割当てられる重みである。例えば、三次元データ復号装置は、逆Ｈａａｒ変換を適用する隣り合う２つの三次元点間の距離情報等に基づき重みを算出してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、距離が近いほど重みを大きくすることで符号化効率を向上したビットストリームを復号してもよい。
　図４７に示す例では、逆量子化後の符号化係数は、Ｔａ１、Ｔａ５、Ｔｂ１、Ｔｂ３、Ｔｃ１及びｄ０であり、復号値としてａ０、ａ１、ａ２、ａ３、ａ４及びａ５が得られる。
　図４８は、属性情報（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄａｔａ）のシンタックス例を示す図である。属性情報（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄａｔａ）は、ゼロ連続数（ＺｅｒｏＣｎｔ）と、属性次元数（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）と、符号化係数（ｖａｌｕｅ［ｊ］［ｉ］）とを含む。
　ゼロ連続数（ＺｅｒｏＣｎｔ）は、量子化後の符号化係数において値０が連続する回数を示す。なお、三次元データ符号化装置は、ＺｅｒｏＣｎｔを二値化したうえで算術符号化してもよい。
　また、図４８に示すように、三次元データ符号化装置は、符号化係数が属する階層Ｌ（ｌａｙｅｒＬ）が、予め定められた閾値ＴＨ＿ｌａｙｅｒ以上かどうかを判定し、判定結果によってビットストリームに付加する情報を切り替えてもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、判定結果が真であれば属性情報の全ての符号化係数をビットストリームに付加する。また、三次元データ符号化装置は、判定結果が偽であれば一部の符号化係数をビットストリームに付加してもよい。
　具体的には、三次元データ符号化装置は、判定結果が真であれば、色情報のＲＧＢ又はＹＵＶの三次元情報の符号化結果をビットストリームに付加する。判定結果が偽であれば、三次元データ符号化装置は、色情報のうち、Ｇ又はＹなどの一部の情報をビットストリームに付加し、それ以外の成分をビットストリームに付加しなくてもよい。このように、三次元データ符号化装置は、視覚的に劣化が目立ちにくい高周波成分を示す符号化係数を含む階層（ＴＨ＿ｌａｙｅｒより小さい階層）の符号化係数の一部をビットストリームに付加しないことで、符号化効率を向上できる。
　属性次元数（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）は、属性情報の次元数を示す。例えば、属性情報が三次元点の色情報（ＲＧＢ又はＹＵＶなど）である場合、色情報は三次元であるため属性次元数は値３に設定される。属性情報が反射率である場合、反射率は一次元であるため属性次元数は値１に設定される。なお、属性次元数はビットストリームの属性情報のヘッダ等に付加されてもよい。
　符号化係数（ｖａｌｕｅ［ｊ］［ｉ］）は、ｉ番目の三次元点のｊ次元番目の属性情報の量子化後の符号化係数を示す。例えば属性情報が色情報の場合、ｖａｌｕｅ［９９］［１］は１００番目の三次元点の二次元番目（例えばＧ値）の符号化係数を示す。また、属性情報が反射率情報の場合、ｖａｌｕｅ［１１９］［０］は１２０番目の三次元点の１次元番目（例えば反射率）の符号化係数を示す。
　なお、以下の条件を満たす場合、三次元データ符号化装置は、ｖａｌｕｅ［ｊ］［ｉ］から値１を減算し、得られた値をエントロピー符号化してもよい。この場合、三次元データ復号装置は、エントロピー復号後のｖａｌｕｅ［ｊ］［ｉ］に値１を加算することで符号化係数を復元する。
　上記の条件は、（１）ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ＝１の場合、又は、（２）ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄｉｍｅｎｓｉｏｎが１以上で、かつ全ての次元の値が等しい場合である。例えば、属性情報が反射率の場合はａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ＝１であるため、三次元データ符号化装置は符号化係数から値１を減算してｖａｌｕｅを算出し、算出したｖａｌｕｅを符号かする。三次元データ復号装置は復号後のｖａｌｕｅに値１を加算して符号化係数を算出する。
　より具体的には、例えば、反射率の符号化係数が１０の場合、三次元データ符号化装置は、符号化係数の値１０から値１を減算した値９を符号化する。三次元データ復号装置は、復号した値９に値１を加算して符号化係数の値１０を算出する。
　また、属性情報が色の場合はａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ＝３であるため、三次元データ符号化装置は、例えば、Ｒ、Ｇ、Ｂの各成分の量子化後の符号化係数が同じ場合は、各符号化係数から値１を減算し、得られた値を符号化する。三次元データ復号装置は、復号後の値に値１を加算する。より具体的には、例えば、Ｒ、Ｇ、Ｂの符号化係数＝（１、１、１）の場合は、三次元データ符号化装置は、（０、０、０）を符号化する。三次元データ復号装置は、（０、０、０）の各成分に１を加算して（１、１、１）を算出する。また、Ｒ、Ｇ、Ｂの符号化係数＝（２、１、２）の場合は、三次元データ符号化装置は、（２、１、２）をそのまま符号化する。三次元データ復号装置は、復号した（２、１、２）をそのまま符号化係数として用いる。
　このように、ＺｅｒｏＣｎｔを設けることで、ｖａｌｕｅとして全ての次元が０であるパターンは生成されないので、ｖａｌｕｅの値から１を減じた値を符号化できる。よって、符号化効率を向上できる。
　また、図４８に示すｖａｌｕｅ［０］［ｉ］は、ｉ番目の三次元点の一次元番目の属性情報の量子化後の符号化係数を示す。図４８に示すように符号化係数の属する階層Ｌ（ｌａｙｅｒＬ）が閾値ＴＨ＿ｌａｙｅｒより小さければ、一次元番目の属性情報をビットストリームに付加する（二次元番目以降の属性情報をビットストリーム付加しない）ことで符号量を削減してもよい。
　三次元データ符号化装置は、ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄｉｍｅｎｓｉｏｎの値によってＺｅｒｏＣｎｔの値の算出方法を切替えてもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ＝３の場合は、全ての成分（次元）の符号化係数の値が０となる回数をカウントしてもよい。図４９は、この場合の符号化係数とＺｅｒｏＣｎｔの例を示す図である。例えば、図４９に示す色情報の場合、三次元データ符号化装置は、Ｒ、Ｇ、Ｂ成分が全て０である符号化係数が連続する数をカウントし、カウントした数をＺｅｒｏＣｎｔとしてビットストリームに付加する。これにより、成分毎にＺｅｒｏＣｎｔを符号化する必要がなくなり、オーバヘッドを削減できる。よって、符号化効率を改善できる。なお、三次元データ符号化装置は、ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄｉｍｅｎｓｉｏｎが２以上の場合でも次元毎にＺｅｒｏＣｎｔを算出し、算出したＺｅｒｏＣｎｔをビットストリームに付加してもよい。
　図５０は、本実施の形態に係る三次元データ符号化処理のフローチャートである。まず、三次元データ符号化装置は、位置情報（ｇｅｏｍｅｔｒｙ）を符号化する（Ｓ６６０１）。例えば、三次元データ符号化装置は、８分木表現を用いて符号化を行う。
　次に、三次元データ符号化装置は、属性情報を変換する（Ｓ６６０２）。例えば、三次元データ符号化装置は、位置情報の符号化後に、量子化等によって三次元点の位置が変化した場合に、変化後の三次元点に元の三次元点の属性情報を再割当てする。なお、三次元データ符号化装置は、位置の変化量に応じて属性情報の値を補間して再割当てを行ってもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、変化後の三次元位置に近い変化前の三次元点をＮ個検出し、Ｎ個の三次元点の属性情報の値を、変化後の三次元位置から各Ｎ個の三次元までの距離に基づいて重み付け平均し、得られた値を変化後の三次元点の属性情報の値に設定する。また、三次元データ符号化装置は、量子化等によって２個以上の三次元点が同一の三次元位置に変化した場合は、その変化後の属性情報の値として、変化前の２個以上の三次元点における属性情報の平均値を割当ててもよい。
　次に、三次元データ符号化装置は、属性情報を符号化する（Ｓ６６０３）。例えば、三次元データ符号化装置は、複数の属性情報を符号化する場合は、複数の属性情報を順に符号化してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、属性情報として、色と反射率を符号化する場合は、色の符号化結果の後に反射率の符号化結果を付加したビットストリームを生成する。なお、ビットストリームに付加される属性情報の複数の符号化結果はどのような順番でもよい。
　また、三次元データ符号化装置は、ビットストリーム内の各属性情報の符号化データの開始場所を示す情報をヘッダ等に付加してもよい。これにより、三次元データ復号装置は、復号が必要な属性情報を選択的に復号できるので、復号が不必要な属性情報の復号処理を省略できる。よって、三次元データ復号装置の処理量を削減できる。また、三次元データ符号化装置は、複数の属性情報を並列に符号化し、符号化結果を１つのビットストリームに統合してもよい。これにより、三次元データ符号化装置は、高速に複数の属性情報を符号化できる。
　図５１は、属性情報符号化処理（Ｓ６６０３）のフローチャートである。まず、三次元データ符号化装置は、Ｈａａｒ変換により属性情報から符号化係数を生成する（Ｓ６６１１）。次に、三次元データ符号化装置は、符号化係数に量子化を適用する（Ｓ６６１２）。次に、三次元データ符号化装置は、量子化後の符号化係数を符号化することで符号化属性情報（ビットストリーム）を生成する（Ｓ６６１３）。
　また、三次元データ符号化装置は、量子化後の符号化係数に逆量子化を適用する（Ｓ６６１４）。次に、三次元データ復号装置は、逆量子化後の符号化係数に逆Ｈａａｒ変換を適用することで属性情報を復号する（Ｓ６６１５）。例えば、復号された属性情報は、後続の符号化において参照される。
　図５２は、符号化係数符号化処理（Ｓ６６１３）のフローチャートである。まず、三次元データ符号化装置は、符号化係数を符号付き整数値から符号なし整数値に変換する（Ｓ６６２１）。例えば、三次元データ符号化装置は、符号付き整数値を下記のように符号なし整数値に変換する。符号付き整数値Ｔａ１ｑが０より小さい場合、符号なし整数値は、－１－（２×Ｔａ１ｑ）に設定される。符号付き整数値Ｔａ１ｑが０以上である場合、符号なし整数値は、２×Ｔａ１ｑに設定される。なお、符号化係数が負の値にならない場合には、三次元データ符号化装置は、符号化係数をそのまま符号なし整数値として符号化してもよい。
　全ての符号化係数を処理済みでない場合（Ｓ６６２２でＮｏ）、三次元データ符号化装置は、処理対象の符号化係数の値がゼロであるかを判定する（Ｓ６６２３）。処理対象の符号化係数の値がゼロである場合（Ｓ６６２３でＹｅｓ）、三次元データ符号化装置は、ＺｅｒｏＣｎｔを１インクリメントし（Ｓ６６２４）、ステップＳ６６２２に戻る。
　処理対象の符号化係数の値がゼロでない場合（Ｓ６６２３でＮｏ）、三次元データ符号化装置は、ＺｅｒｏＣｎｔを符号化し、ＺｅｒｏＣｎｔを０にリセットする（Ｓ６６２５）。また、三次元データ符号化装置は、処理対象の符号化係数を算術符号化し（Ｓ６６２６）、ステップＳ６６２２に戻る。例えば、三次元データ符号化装置は、二値算術符号化を行う。また、三次元データ符号化装置は、符号化係数から値１を減算し、得られた値を符号化してもよい。
　また、ステップＳ６６２３～Ｓ６６２６の処理が符号化係数毎に繰り返し行われる。また、全ての符号化係数を処理済みである場合（Ｓ６６２２でＹｅｓ）、三次元データ符号化装置は、処理を終了する。
　図５３は、本実施の形態に係る三次元データ復号処理のフローチャートである。まず、三次元データ復号装置は、ビットストリームから位置情報（ｇｅｏｍｅｔｒｙ）を復号する（Ｓ６６３１）。例えば、三次元データ復号装置は、８分木表現を用いて復号を行う。
　次に、三次元データ復号装置は、ビットストリームから属性情報を復号する（Ｓ６６３２）。例えば、三次元データ復号装置は、複数の属性情報を復号する場合は、複数の属性情報を順に復号してもよい。例えば、三次元データ復号装置は、属性情報として、色と反射率を復号する場合は、ビットストリームに付加されている順に従い、色の符号化結果、及び反射率の符号化結果を復号する。例えば、ビットストリームにおいて、色の符号化結果の後に、反射率の符号化結果が付加されている場合、三次元データ復号装置は、色の符号化結果を復号し、その後に反射率の符号化結果を復号する。なお、三次元データ復号装置は、ビットストリームに付加される属性情報の符号化結果をどのような順番で復号してもよい。
　また、三次元データ復号装置は、ビットストリーム内の各属性情報の符号化データの開始場所を示す情報をヘッダ等を復号することで取得してもよい。これにより、三次元データ復号装置は、復号が必要な属性情報を選択的に復号できるので、復号が不必要な属性情報の復号処理を省略できる。よって、三次元データ復号装置の処理量を削減できる。また、三次元データ復号装置は、複数の属性情報を並列に復号し、復号結果を１つの三次元点群に統合してもよい。これにより、三次元データ復号装置は、高速に複数の属性情報を復号できる。
　図５４は、属性情報復号処理（Ｓ６６３２）のフローチャートである。まず、三次元データ復号装置は、ビットストリームから符号化係数を復号する（Ｓ６６４１）。次に、三次元データ復号装置は、符号化係数に逆量子化を適用する（Ｓ６６４２）。次に、三次元データ復号装置は、逆量子化後の符号化係数に逆Ｈａａｒ変換を適用することで属性情報を復号する（Ｓ６６４３）。
　図５５は、符号化係数復号処理（Ｓ６６４１）のフローチャートである。まず、三次元データ復号装置は、ビットストリームからＺｅｒｏＣｎｔを復号する（Ｓ６６５１）。全ての符号化係数を処理済みでない場合（Ｓ６６５２でＮｏ）、三次元データ復号装置は、ＺｅｒｏＣｎｔが０より大きいかを判定する（Ｓ６６５３）。
　ＺｅｒｏＣｎｔがゼロより大きい場合（Ｓ６６５３でＹｅｓ）、三次元データ復号装置は、処理対象の符号化係数を０に設定する（Ｓ６６５４）。次に、三次元データ復号装置は、ＺｅｒｏＣｎｔを１減算し（Ｓ６６５５）、ステップＳ６６５２に戻る。
　ＺｅｒｏＣｎｔがゼロである場合（Ｓ６６５３でＮｏ）、三次元データ復号装置は、処理対象の符号化係数を復号する（Ｓ６６５６）。例えば、三次元データ復号装置は、二値算術復号を用いる。また、三次元データ復号装置は、復号した符号化係数に値１を加算してもよい。
　次に、三次元データ復号装置は、ＺｅｒｏＣｎｔを復号し、得られた値をＺｅｒｏＣｎｔに設定し（Ｓ６６５７）、ステップＳ６６５２に戻る。
　また、ステップＳ６６５３～Ｓ６６５７の処理が符号化係数毎に繰り返し行われる。また、全ての符号化係数を処理済みである場合（Ｓ６６５２でＹｅｓ）、三次元データ符号化装置は、復号した複数の符号化係数を符号なし整数値から符号付き整数値に変換する（Ｓ６６５８）。例えば、三次元データ復号装置は、復号した符号化係数は下記のように符号なし整数値から符号付き整数値に変換してもよい。復号された符号なし整数値Ｔａ１ｕのＬＳＢ（ｌｅａｓｔ　ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ　ｂｉｔ）が１である場合、符号付き整数値Ｔａ１ｑは、－（（Ｔａ１ｕ＋１）＞＞１）に設定される。復号された符号なし整数値Ｔａ１ｕのＬＳＢが１でない場合（０である場合）、符号付き整数値Ｔａ１ｑは、（Ｔａ１ｕ＞＞１）に設定される。なお、符号化係数が負の値にならない場合には、三次元データ復号装置は、復号した符号化係数をそのまま符号付き整数値として用いてもよい。
　図５６は、三次元データ符号化装置に含まれる属性情報符号化部６６００のブロック図である。属性情報符号化部６６００は、ソート部６６０１と、Ｈａａｒ変換部６６０２と、量子化部６６０３と、逆量子化部６６０４と、逆Ｈａａｒ変換部６６０５と、メモリ６６０６と、算術符号化部６６０７とを備える。
　ソート部６６０１は、三次元点の位置情報を用いてモートン符号を生成し、複数の三次元点をモートン符号順にソートする。Ｈａａｒ変換部６６０２は、属性情報にＨａａｒ変換を適用することで符号化係数を生成する。量子化部６６０３は、属性情報の符号化係数を量子化する。
　逆量子化部６６０４は、量子化後の符号化係数を逆量子化する。逆Ｈａａｒ変換部６６０５は、符号化係数に逆Ｈａａｒ変換を適用する。メモリ６６０６は、復号済みの複数の三次元点の属性情報の値を記憶する。例えば、メモリ６６０６に記憶される復号済みの三次元点の属性情報は、符号化されていない三次元点の予測等に利用されてもよい。
　算術符号化部６６０７は、量子化後の符号化係数からＺｅｒｏＣｎｔを算出し、ＺｅｒｏＣｎｔを算術符号化する。また、算術符号化部６６０７は、量子化後の非ゼロの符号化係数を算術符号化する。算術符号化部６６０７は、符号化係数を算術符号化前に二値化してもよい。また、算術符号化部６６０７は、各種ヘッダ情報を生成及び符号化してもよい。
　図５７は、三次元データ復号装置に含まれる属性情報復号部６６１０のブロック図である。属性情報復号部６６１０は、算術復号部６６１１と、逆量子化部６６１２と、逆Ｈａａｒ変換部６６１３と、メモリ６６１４とを備える。
　算術復号部６６１１は、ビットストリームに含まれるＺｅｒｏＣｎｔと符号化係数を算術復号する。なお、算術復号部６６１１は、各種ヘッダ情報を復号してもよい。
　逆量子化部６６１２は、算術復号した符号化係数を逆量子化する。逆Ｈａａｒ変換部６６１３は、逆量子化後の符号化係数に逆Ｈａａｒ変換を適用する。メモリ６６１４は、復号済みの複数の三次元点の属性情報の値を記憶する。例えば、メモリ６６１４に記憶される復号済みの三次元点の属性情報は、復号されていない三次元点の予測に利用されてもよい。
　なお、上記実施の形態では、符号化順として下位層から上位層の順に三次元点を符号化する例を示したが、必ずしもこれに限らない。例えば、Ｈａａｒ変換後の符号化係数を上位層から下位層の順にスキャンする方法が用いられてもよい。なお、この場合も、三次元データ符号化装置は、値０の連続回数をＺｅｒｏＣｎｔとして符号化してもよい。
　また、三次元データ符号化装置は、本実施の形態で述べたＺｅｒｏＣｎｔを用いた符号化方法を用いるか否かを、ＷＬＤ、ＳＰＣ又はボリューム単位で切替えてもよい。この場合、三次元データ符号化装置は、ＺｅｒｏＣｎｔを用いた符号化方法を適用したか否かを示す情報をヘッダ情報に付加してもよい。これにより、三次元データ復号装置は、適切に復号を行える。切替え方法の例として、例えば、三次元データ符号化装置は、１個のボリュームに対して値０の符号化係数の発生回数をカウントする。三次元データ符号化装置は、カウント値が予め定められた閾値を越えた場合は、次のボリュームにＺｅｒｏＣｎｔを用いた方法を適用し、カウント値が閾値以下の場合、次のボリュームにＺｅｒｏＣｎｔを用いた方法を適用しない。これにより、三次元データ符号化装置は、符号化対象の三次元点の特徴に応じて適切にＺｅｒｏＣｎｔを用いた符号化方法を適用するか否かを切り替えることができるので、符号化効率を向上できる。
　以下、本実施の形態の別の手法（変形例）について説明する。三次元データ符号化装置は、量子化後の符号化係数（符号なし整数値）を、ある順番に応じてスキャンし、符号化する。例えば、三次元データ符号化装置は、下位層に含まれる三次元点から順に上位層に向かって複数の三次元点を符号化する。
　図５８は、図４３に示す属性情報に対して、この手法を用いた場合の第１符号列及び第２符号列の例を示す図である。この例の場合、三次元データ符号化装置は、下位層Ｌに含まれるＴａ１ｑからＴａ５ｑ、Ｔｂ１ｑ、Ｔｂ３ｑ、Ｔｃ１ｑ、ｄ０ｑの順で複数の符号化係数を符号化する。ここで、下位層ほど、量子化後の符号化係数が０になりやすい傾向がある。この要因として、以下のことなどが上げられる。
　下位層Ｌの符号化係数は、上位層より高い周波数成分を示すため、符号化対象の三次元点によっては０になりやすい傾向がある。また、上述した重要度等に応じた量子化スケールの切り替えにより、下位層ほど量子化スケールが大きくなり、量子化後の符号化係数が０になりやすい。
　このように、下位層になるほど、量子化後の符号化係数が０になりやすく、値０が連続して第１符号列に発生しやすい。三次元データ符号化装置は、第１符号列で値０が発生した回数をカウントし、連続した値０の代わりに、値０が連続して発生した回数（ＺｅｒｏＣｎｔ）を符号化する。これにより、量子化後の符号化係数の値０が連続した場合に、多数の０を符号化するよりも０の連続回数を符号化することで符号化効率を向上できる。
　また、三次元データ符号化装置は、値０の発生回数の総数を示す情報を符号化してもよい。これにより、ＺｅｒｏＣｎｔを符号化するオーバヘッドを削減でき、符号化効率を向上できる。
　例えば、三次元データ符号化装置は、値０の符号化係数の総数をＴｏｔａｌＺｅｒｏＣｎｔとして符号化する。これにより、図５８に示す例では、第２符号列に含まれる２個目のＺｅｒｏＣｎｔ（値１）を三次元データ復号装置が復号した時点で、復号済みのＺｅｒｏＣｎｔの総数がＮ＋１（＝ＴｏｔａｌＺｅｒｏＣｎｔ）となる。よって、三次元データ復号装置は、これ以降は０が発生しないことを把握できる。そのため、三次元データ符号化装置は、以降、ｖａｌｕｅ毎にＺｅｒｏＣｎｔを符号化する必要がなくなり、符号量を削減できる。
　また、三次元データ符号化装置は、ＴｏｔａｌＺｅｒｏＣｎｔをエントロピー符号化してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、符号化三次元点の総数Ｔのトランケットユーナリ符号でＴｏｔａｌＺｅｒｏＣｎｔの値を二値化し、二値化後の各ビットを算術符号化する。この際、三次元データ符号化装置は、ビット毎に異なる符号化テーブルを用いることで符号化効率を向上してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、１ビット目には符号化テーブル１を用い、２ビット目には符号化テーブル２を用い、それ以降のビットには符号化テーブル３を用いる。このように、三次元データ符号化装置は、ビット毎に符号化テーブルを切り替えることで符号化効率を向上できる。
　また、三次元データ符号化装置は、ＴｏｔａｌＺｅｒｏＣｎｔを指数ゴロムで二値化したうえで算術符号化してもよい。これにより、ＴｏｔａｌＺｅｒｏＣｎｔの値が大きくなりやすい場合に、トランケットユーナリ符号による二値化算術符号化よりも効率を向上できる。なお、三次元データ符号化装置は、トランケットユーナリ符号を用いるか指数ゴロムを用いるかを切り替えるためのフラグをヘッダに付加してもよい。これにより、三次元データ符号化装置は、最適な二値化方法を選択することで符号化効率を向上できる。また、三次元データ復号装置はヘッダに含まれるフラグを参照して二値化方法を切り替えて、ビットストリームを正しく復号できる。
　図５９は、本変形例における属性情報（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄａｔａ）のシンタックス例を示す図である。図５９に示す属性情報（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄａｔａ）は、図４８に示す属性情報に対して、さらに、ゼロ総数（ＴｏｔａｌＺｅｒｏＣｎｔ）を含む。なお、その他の情報については図４８と同様である。ゼロ総数（ＴｏｔａｌＺｅｒｏＣｎｔ）は、量子化後の値０の符号化係数の総数を示す。
　また、三次元データ符号化装置は、ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄｉｍｅｎｓｉｏｎの値によってＴｏｔａｌＺｅｒｅＣｎｔ及びＺｅｒｏＣｎｔの値の算出方法を切替えてもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ＝３の場合は、全ての成分（次元）の符号化係数の値が０となる回数をカウントしてもよい。図６０は、この場合の符号化係数、ＺｅｒｏＣｎｔ及びＴｏｔａｌＺｅｒｏＣｎｔの例を示す図である。例えば、図６０に示す色情報の場合、三次元データ符号化装置は、Ｒ、Ｇ、Ｂ成分が全て０である符号化係数が連続する数をカウントし、カウントした数をＴｏｔａｌＺｅｒｏＣｎｔ及びＺｅｒｏＣｎｔとしてビットストリームに付加する。これにより、成分毎にＴｏｔａｌＺｅｒｏＣｎｔ及びＺｅｒｏＣｎｔを符号化する必要がなくなり、オーバヘッドを削減できる。よって、符号化効率を改善できる。なお、三次元データ符号化装置は、ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄｉｍｅｎｓｉｏｎが２以上の場合でも次元毎にＴｏｔａｌＺｅｏＣｎｔ及びＺｅｒｏＣｎｔを算出し、算出したＴｏｔａｌＺｅｏＣｎｔ及びＺｅｒｏＣｎｔをビットストリームに付加してもよい。
　図６１は、本変形例における符号化係数符号化処理（Ｓ６６１３）のフローチャートである。まず、三次元データ符号化装置は、符号化係数を符号付き整数値から符号なし整数値に変換する（Ｓ６６６１）。次に、三次元データ符号化装置は、ＴｏｔａｌＺｅｒｏＣｎｔを符号化する（Ｓ６６６２）。
　全ての符号化係数を処理済みでない場合（Ｓ６６６３でＮｏ）、三次元データ符号化装置は、処理対象の符号化係数の値がゼロであるかを判定する（Ｓ６６６４）。処理対象の符号化係数の値がゼロである場合（Ｓ６６６４でＹｅｓ）、三次元データ符号化装置は、ＺｅｒｏＣｎｔを１インクリメントし（Ｓ６６６５）、ステップＳ６６６３に戻る。
　処理対象の符号化係数の値がゼロでない場合（Ｓ６６６４でＮｏ）、三次元データ符号化装置は、ＴｏｔａｌＺｅｒｏＣｎｔが０より大きいかを判定する（Ｓ６６６６）。ＴｏｔａｌＺｅｒｏＣｎｔが０より大きい場合（Ｓ６６６６でＹｅｓ）、三次元データ符号化装置は、ＺｅｒｏＣｎｔを符号化し、ＴｏｔａｌＺｅｒｏＣｎｔをＴｏｔａｌＺｅｒｏＣｎｔ－ＺｅｒｏＣｎｔに設定する（Ｓ６６６７）。
　ステップＳ６６６７の後、又は、ＴｏｔａｌＺｅｒｏＣｎｔが０である場合（Ｓ６６６６でＮｏ）、三次元データ符号化装置は、符号化係数を符号化し、ＺｅｒｏＣｎｔを０にリセットし（Ｓ６６６８）、ステップＳ６６６３に戻る。例えば、三次元データ符号化装置は、二値算術符号化を行う。また、三次元データ符号化装置は、符号化係数から値１を減算し、得られた値を符号化してもよい。
　また、ステップＳ６６６４～Ｓ６６６８の処理が符号化係数毎に繰り返し行われる。また、全ての符号化係数を処理済みである場合（Ｓ６６６３でＹｅｓ）、三次元データ符号化装置は、処理を終了する。
　図６２は、本変形例における符号化係数復号処理（Ｓ６６４１）のフローチャートである。まず、三次元データ復号装置は、ビットストリームからＴｏｔａｌＺｅｒｏＣｎｔを復号する（Ｓ６６７１）。次に、三次元データ復号装置は、ビットストリームからＺｅｒｏＣｎｔを復号し、ＴｏｔａｌＺｅｒｏＣｎｔをＴｏｔａｌＺｅｒｏＣｎｔ－ＺｅｒｏＣｎｔに設定する（Ｓ６６７２）。
　全ての符号化係数を処理済みでない場合（Ｓ６６７３でＮｏ）、三次元データ符号化装置は、ＺｅｒｏＣｎｔが０より大きいかを判定する（Ｓ６６７４）。
　ＺｅｒｏＣｎｔがゼロより大きい場合（Ｓ６６７４でＹｅｓ）、三次元データ復号装置は、処理対象の符号化係数を０に設定する（Ｓ６６７５）。次に、三次元データ復号装置は、ＺｅｒｏＣｎｔを１減算し（Ｓ６６７６）、ステップＳ６６７３に戻る。
　ＺｅｒｏＣｎｔがゼロである場合（Ｓ６６７４でＮｏ）、三次元データ復号装置は、処理対象の符号化係数を復号する（Ｓ６６７７）。例えば、三次元データ復号装置は二値算術復号を用いる。また、三次元データ復号装置は、復号した符号化係数に値１を加算してもよい。
　次に、三次元データ復号装置は、ＴｏｔａｌＺｅｒｏＣｎｔが０より大きいかを判定する（Ｓ６６７８）。ＴｏｔａｌＺｅｒｏＣｎｔが０より大きい場合（Ｓ６６７８でＹｅｓ）、三次元データ復号装置は、ＺｅｒｏＣｎｔを復号し、得られた値をＺｅｒｏＣｎｔに設定し、ＴｏｔａｌＺｅｒｏＣｎｔをＴｏｔａｌＺｅｒｏＣｎｔ－ＺｅｒｏＣｎｔに設定し（Ｓ６６７９）、ステップＳ６６７３に戻る。また、ＴｏｔａｌＺｅｒｏＣｎｔが０である場合（Ｓ６６７８でＮｏ）、三次元データ復号装置は、ステップＳ６６７３に戻る。
　また、ステップＳ６６７４～Ｓ６６７９の処理が符号化係数毎に繰り返し行われる。また、全ての符号化係数を処理済みである場合（Ｓ６６７３でＹｅｓ）、三次元データ符号化装置は、復号した符号化係数を符号なし整数値から符号付き整数値に変換する（Ｓ６６８０）。
　図６３は、属性情報（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄａｔａ）の別のシンタックス例を示す図である。図６３に示す属性情報（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄａｔａ）は、図４８に示す符号化係数（ｖａｌｕｅ［ｊ］［ｉ］）の代わりに、ｖａｌｕｅ［ｊ］［ｉ］＿ｇｒｅａｔｅｒ＿ｚｅｒｏ＿ｆｌａｇと、ｖａｌｕｅ［ｊ］［ｉ］＿ｇｒｅａｔｅｒ＿ｏｎｅ＿ｆｌａｇと、ｖａｌｕｅ［ｊ］［ｉ］とを含む。なお、その他の情報については図４８と同様である。
　ｖａｌｕｅ［ｊ］［ｉ］＿ｇｒｅａｔｅｒ＿ｚｅｒｏ＿ｆｌａｇは、符号化係数（ｖａｌｕｅ［ｊ］［ｉ］）の値が０より大きいか（１以上であるか）否かを示す。言い換えると、ｖａｌｕｅ［ｊ］［ｉ］＿ｇｒｅａｔｅｒ＿ｚｅｒｏ＿ｆｌａｇは、符号化係数（ｖａｌｕｅ［ｊ］［ｉ］）の値が０であるか否かを示す。
　例えば、符号化係数の値が０より大きい場合、ｖａｌｕｅ［ｊ］［ｉ］＿ｇｒｅａｔｅｒ＿ｚｅｒｏ＿ｆｌａｇは値１に設定され、符号化係数の値が０の場合、ｖａｌｕｅ［ｊ］［ｉ］＿ｇｒｅａｔｅｒ＿ｚｅｒｏ＿ｆｌａｇは値０に設定される。三次元データ符号化装置は、ｖａｌｕｅ［ｊ］［ｉ］＿ｇｒｅａｔｅｒ＿ｚｅｒｏ＿ｆｌａｇの値が０の場合、ｖａｌｕｅ［ｊ］［ｉ］をビットストリームに付加しなくてもよい。この場合、三次元データ復号装置は、ｖａｌｕｅ［ｊ］［ｉ］の値が値０であるとして判断してもよい。これにより、符号量を削減できる。
　ｖａｌｕｅ［ｊ］［ｉ］＿ｇｒｅａｔｅｒ＿ｏｎｅ＿ｆｌａｇは、符号化係数（ｖａｌｕｅ［ｊ］［ｉ］）の値が１より大きいか（２以上であるか）否かを示す。言い換えると、ｖａｌｕｅ［ｊ］［ｉ］＿ｇｒｅａｔｅｒ＿ｏｎｅ＿ｆｌａｇは、符号化係数（ｖａｌｕｅ［ｊ］［ｉ］）の値が１であるか否かを示す。
　例えば、符号化係数の値が１より大きい場合、ｖａｌｕｅ［ｊ］［ｉ］＿ｇｒｅａｔｅｒ＿ｏｎｅ＿ｆｌａｇは値１に設定される。そうでない場合（符号化係数の値が１以下の場合）、ｖａｌｕｅ［ｊ］［ｉ］＿ｇｒｅａｔｅｒ＿ｏｎｅ＿ｆｌａｇは値０に設定される。三次元データ符号化装置は、ｖａｌｕｅ［ｊ］［ｉ］＿ｇｒｅａｔｅｒ＿ｏｎｅ＿ｆｌａｇの値が０の場合、ｖａｌｕｅ［ｊ］［ｉ］をビットストリームに付加しなくてもよい。この場合、三次元データ復号装置は、三次元データ符号化装置は、ｖａｌｕｅ［ｊ］［ｉ］の値が値１であると判断してもよい。
　ｖａｌｕｅ［ｊ］［ｉ］は、ｉ番目の三次元点のｊ次元番目の属性情報の量子化後の符号化係数を示す。例えば属性情報が色情報の場合、ｖａｌｕｅ［９９］［１］は１００番目の三次元点の二次元番目（例えばＧ値）の符号化係数を示す。また、属性情報が反射率情報の場合、ｖａｌｕｅ［１１９］［０］は１２０番目の三次元点の１次元番目（例えば反射率）の符号化係数を示す。
　三次元データ符号化装置は、ｖａｌｕｅ［ｊ］［ｉ］＿ｇｒｅａｔｅｒ＿ｚｅｒｏ＿ｆｌａｇ＝１、ｖａｌｕｅ［ｊ］［ｉ］＿ｇｒｅａｔｅｒ＿ｏｎｅ＿ｆｌａｇ＝１の場合にｖａｌｕｅ［ｊ］［ｉ］をビットストリームに付加してもよい。また、三次元データ符号化装置は、ｖａｌｕｅ［ｊ］［ｉ］から２を減算した値をビットストリームに付加してもよい。この場合、三次元データ復号装置は、復号したｖａｌｕｅ［ｊ］［ｉ］に値２を加算することで符号化係数を算出する。
　三次元データ符号化装置は、ｖａｌｕｅ［ｊ］［ｉ］＿ｇｒｅａｔｅｒ＿ｚｅｒｏ＿ｆｌａｇ、及びｖａｌｕｅ［ｊ］［ｉ］＿ｇｒｅａｔｅｒ＿ｏｎｅ＿ｆｌａｇをエントロピー符号化してもよい。例えば二値算術符号化及び二値算術復号が用いられてもよい。これにより符号化効率を向上できる。
　（実施の形態９）
　高圧縮を実現するために、ＰＣＣ（Ｐｏｉｎｔ　Ｃｌｏｕｄ　Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ）データに含まれる属性情報は、Ｌｉｆｔｉｎｇ、ＲＡＨＴ（Ｒｅｇｉｏｎ　Ａｄａｐｔｉｖｅ　Ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）又はその他の変換手法等の複数の手法を用いて変換される。ここで、Ｌｉｆｔｉｎｇとは、ＬｏＤ（Ｌｅｖｅｌ　ｏｆ　Ｄｅｔａｉｌ）を用いた変換方法の一つである。
　重要な信号情報は低周波成分に含まれる傾向があるため、高周波成分を量子化することで符号量が削減される。つまり、変換処理は強いエネルギー圧縮特性を有する。また、量子化パラメータの大きさに応じて、量子化により精度が失われる。
　図６４は、本実施の形態に係る三次元データ符号化装置の構成を示すブロック図である。この三次元データ符号化装置は、減算部７００１と、変換部７００２と、変換行列保持部７００３と、量子化部７００４と、量子化制御部７００５と、エントロピー符号化部７００６とを備える。
　減算部７００１は、入力データと参照データとの差分である係数値を算出する。例えば、入力データとは点群データに含まれる属性情報であり、参照データとの属性情報の予測値である。
　変換部７００２は係数値に変換処理を行う。例えば、この変換処理は、複数の属性情報をＬｏＤに分類する処理である。なお、この変換処理はＨａａｒ変換等であってもよい。変換行列保持部７００３は、変換部７００２による変換処理に用いられる変換行列を保持する。例えば、この変換行列はＨａａｒ変換行列である。なお、ここでは、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤを用いた変換処理と、Ｈａａｒ変換等の変換処理との両方を行う機能を有する例を示すが、いずれか一方の機能を有してもよい。また、三次元データ符号化装置は、これらの２種類の変換処理を選択的に用いてもよい。また、三次元データ符号化装置は、所定の処理単位毎に、使用する変換処理を切り替えてもよい。
　量子化部７００４は、係数値を量子化することで量子化値を生成する。量子化制御部７００５は、量子化部７００４が量子化に用いる量子化パラメータを制御する。例えば、量子化制御部７００５は、符号化の階層構造に合わせて量子化パラメータ（または、量子化ステップ）を切替えてもよい。これにより、階層構造毎に適切な量子化パラメータを選択することで階層毎に発生符号量を制御できる。また、量子化制御部７００５は、例えば主観画質に影響が少ない周波数成分を含むある階層以下の量子化パラメータを最大値に設定し、その階層以下の量子化係数を０にする。これにより、主観画質の劣化を抑制しつつ、発生符号量削減できる。また、量子化制御部７００５は、主観画質と発生符号量をより細かく制御できる。ここで、階層とは、ＬｏＤ又はＲＡＨＴ（Ｈａａｒ変換）における階層（木構造における深さ）である。
　エントロピー符号化部７００６は、量子化係数をエントロピー符号化（例えば算術符号化）することでビットストリームを生成する。また、エントロピー符号化部７００６は、量子化制御部７００５で設定された階層毎の量子化パラメータを符号化する。
　図６５は、本実施の形態に係る三次元データ復号装置の構成を示すブロック図である。この三次元データ復号装置は、エントロピー復号部７０１１と、逆量子化部７０１２と、量子化制御部７０１３と、逆変換部７０１４と、変換行列保持部７０１５と、加算部７０１６とを備える。
　エントロピー復号部７０１１は、ビットストリームから量子化係数と、階層毎の量子化パラメータとを復号する。逆量子化部７０１２は、量子化係数を逆量子化することで係数値を生成する。量子化制御部７０１３は、エントロピー復号部７０１１で得られた階層号の量子化パラメータに基づき、逆量子化部７０１２が逆量子化に用いる量子化パラメータを制御する。
　逆変換部７０１４は、係数値を逆変換する。例えば、逆変換部７０１４は、係数値を逆Ｈａａｒ変換する。変換行列保持部７０１５は、逆変換部７０１４による逆変換処理に用いられる変換行列を保持する。例えば、この変換行列は逆Ｈａａｒ変換行列である。
　加算部７０１６は、係数値に参照データを加算することで出力データを生成する。例えば、出力データとは点群データに含まれる属性情報であり、参照データとの属性情報の予測値である。
　次に、階層毎の量子化パラメータの設定の例を説明する。Ｐｒｅｄｉｃｔｉｎｇ／Ｌｉｆｔｉｎｇ等の属性情報の符号化において、ＬｏＤの階層に基づいて異なる量子化パラメータを適用する。例えば、低層の量子化パラメータを小さくし、低層の精度を上げる。これにより、高層の予測精度を向上できる。また、高層に対しては量子化パラメータを大きくすることでデータ量を削減できる。このように、ユーザの使用方針に応じて、ＬｏＤ毎に個別に量子化ツリー値（Ｑｔ）を設定できる。ここで、量子化ツリー値とは、例えば、量子化パラメータである。
　図６６は、ＬｏＤの設定例を示す図である。例えば、図６６に示すようにＬｏＤ０～ＬｏＤ２に対して独立したＱｔ０～Ｑｔ２が設定される。
　また、ＲＡＨＴを用いた属性情報の符号化では、木構造の深さに基づいて異なる量子化パラメータを適用する。例えば、低層の量子化パラメータを小さくし、低層の精度を上げる。これにより、高層の予測精度を向上できる。また、高層に対しては量子化パラメータを大きくすることでデータ量を削減できる。このように、ユーザの使用方針に応じて、木構造の深さ毎に個別に量子化ツリー値（Ｑｔ）を設定できる。
　図６７は、ＲＡＨＴの階層構造（木構造）の例を示す図である。例えば、図６７に示すように木構造の深さ毎に独立したＱｔ０～Ｑｔ２が設定される。
　以下、本実施の形態に係る三次元データ符号化装置の構成を説明する。図６８は、本実施の形態に係る三次元データ符号化装置７０２０の構成を示すブロック図である。三次元データ符号化装置７０２０は、点群データ（ポイントクラウド）を符号化することで符号化データ（符号化ストリーム）を生成する。この三次元データ符号化装置７０２０は、分割部７０２１と、複数の位置情報符号化部７０２２と、複数の属性情報符号化部７０２３と、付加情報符号化部７０２４と、多重化部７０２５とを含む。
　分割部７０２１は、点群データを分割することで複数の分割データを生成する。具体的には、分割部７０２１は、点群データの空間を複数のサブ空間に分割することで複数の分割データを生成する。ここでサブ空間とは、タイル及びスライスの一方、又はタイル及びスライスの組み合わせである。より具体的には、点群データは、位置情報、属性情報（色又は反射率等）、及び付加情報を含む。分割部７０２１は、位置情報を分割することで複数の分割位置情報を生成し、属性情報を分割することで複数の分割属性情報を生成する。また、分割部７０２１は、分割に関する付加情報を生成する。
　例えば、分割部７０２１は、まず、点群をタイルに分割する。次に、分割部７０２１は、得られたタイルを、さらにスライスに分割する。
　複数の位置情報符号化部７０２２は、複数の分割位置情報を符号化することで複数の符号化位置情報を生成する。例えば、位置情報符号化部７０２２は、８分木等のＮ分木構造を用いて分割位置情報を符号化する。具体的には、８分木では、対象空間が８個のノード（サブ空間）に分割され、各ノードに点群が含まれるか否かを示す８ビットの情報（オキュパンシー符号）が生成される。また、点群が含まれるノードは、さらに、８個のノードに分割され、当該８個のノードの各々に点群が含まれるか否かを示す８ビットの情報が生成される。この処理が、予め定められた階層又はノードに含まれる点群の数の閾値以下になるまで繰り返される。例えば、複数の位置情報符号化部７０２２は、複数の分割位置情報を並列処理する。
　属性情報符号化部７０２３は、位置情報符号化部７０２２で生成された構成情報を用いて属性情報を符号化することで符号化データである符号化属性情報を生成する。例えば、属性情報符号化部７０２３は、位置情報符号化部７０２２で生成された８分木構造に基づき、処理対象の対象点（対象ノード）の符号化において参照する参照点（参照ノード）を決定する。例えば、属性情報符号化部７０２３は、周辺ノード又は隣接ノードのうち、８分木における親ノードが対象ノードと同一のノードを参照する。なお、参照関係の決定方法はこれに限らない。
　また、位置情報又は属性情報の符号化処理は、量子化処理、予測処理、及び算術符号化処理のうち少なくとも一つを含んでもよい。この場合、参照とは、属性情報の予測値の算出に参照ノードを用いること、又は、符号化のパラメータの決定に参照ノードの状態（例えば、参照ノードに点群が含まれる否かを示す占有情報）を用いること、である。例えば、符号化のパラメータとは、量子化処理における量子化パラメータ、又は算術符号化におけるコンテキスト等である。
　付加情報符号化部７０２４は、点群データに含まれる付加情報と、分割部７０２１で分割時に生成された、データ分割に関する付加情報とを符号化することで符号化付加情報を生成する。
　多重化部７０２５は、複数の符号化位置情報、複数の符号化属性情報及び符号化付加情報を多重化することで符号化データ（符号化ストリーム）を生成し、生成した符号化データを送出する。また、符号化付加情報は復号時に使用される。
　図６９は、分割部７０２１のブロック図である。分割部７０２１は、タイル分割部７０３１と、スライス分割部７０３２とを含む。
　タイル分割部７０３１は、位置情報（Ｐｏｓｉｔｉｏｎ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ））をタイルに分割することで複数のタイル位置情報を生成する。また、タイル分割部７０３１は、属性情報（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）をタイルに分割することで複数のタイル属性情報を生成する。また、タイル分割部７０３１は、タイル分割に係る情報、及びタイル分割において生成された情報を含むタイル付加情報（Ｔｉｌｅ　ＭｅｔａＤａｔａ）を出力する。
　スライス分割部７０３２は、複数のタイル位置情報をスライスに分割することで複数の分割位置情報（複数のスライス位置情報）を生成する。また、スライス分割部７０３２は、複数のタイル属性情報をスライスに分割することで複数の分割属性情報（複数のスライス属性情報）を生成する。また、スライス分割部７０３２は、スライス分割に係る情報、及びスライス分割において生成された情報を含むスライス付加情報（Ｓｌｉｃｅ　ＭｅｔａＤａｔａ）を出力する。
　また、タイル分割部７０３１及びスライス分割部７０３２は、生成した付加情報に基づき量子化ツリー値（量子化パラメータ）を決定する。
　図７０は、属性情報符号化部７０２３のブロック図である。属性情報符号化部７０２３は、変換部７０３５と、量子化部７０３６と、エントロピー符号化部７０３７とを含む。
　変換部７０３５は、分割属性情報をＬｏＤ等の階層に分類し、分割属性情報と予測値との差分を算出することで係数値（差分値）を生成する。なお、変換部７０３５は、分割属性情報にＨａａｒ変換を行うことで係数値を生成してもよい。
　量子化部７０３６は、係数値を量子化することで量子化値を生成する。具体的には、量子化部７０３６は、量子化パラメータに基づく量子化ステップで係数を除算する。エントロピー符号化部７０３７は、量子化値をエントロピー符号化することで符号化属性情報を生成する。
　以下、本実施の形態に係る三次元データ復号装置の構成を説明する。図７１は、三次元データ復号装置７０４０の構成を示すブロック図である。三次元データ復号装置７０４０は、点群データが符号化されることで生成された符号化データ（符号化ストリーム）を復号することで点群データを復元する。この三次元データ復号装置７０４０は、逆多重化部７０４１と、複数の位置情報復号部７０４２と、複数の属性情報復号部７０４３と、付加情報復号部７０４４と、結合部７０４５とを含む。
　逆多重化部７０４１は、符号化データ（符号化ストリーム）を逆多重化することで複数の符号化位置情報、複数の符号化属性情報及び符号化付加情報を生成する。
　複数の位置情報復号部７０４２は、複数の符号化位置情報を復号することで複数の分割位置情報を生成する。例えば、複数の位置情報復号部７０４２は、複数の符号化位置情報を並列処理する。
　複数の属性情報復号部７０４３は、複数の符号化属性情報を復号することで複数の分割属性情報を生成する。例えば、複数の属性情報復号部７０４３は、複数の符号化属性情報を並列処理する。
　複数の付加情報復号部７０４４は、符号化付加情報を復号することで付加情報を生成する。
　結合部７０４５は、付加情報を用いて複数の分割位置情報を結合することで位置情報を生成する。結合部７０４５は、付加情報を用いて複数の分割属性情報を結合することで属性情報を生成する。
　図７２は、属性情報復号部７０４３のブロック図である。属性情報復号部７０４３は、エントロピー復号部７０５１と、逆量子化部７０５２と、逆変換部７０５３とを含む。エントロピー復号部７０５１は、符号化属性情報をエントロピー復号することで量子化値を生成する。逆量子化部７０５２は、量子化値を逆量子化することで係数値を生成する。具体的には、ビットストリームから取得された量子化ツリー値（量子化パラメータ）に基づく量子化ステップを係数値に乗算する。逆変換部７０５３は、係数値を逆変換することで分割属性情報を生成する。ここで、逆変換とは、例えば、係数値に予測値を加算する処理である。または、逆変換とは、逆Ｈａａｒ変換である。
　以下、量子化パラメータの決定方法の例を説明する。図７３は、タイル及びスライス分割における量子化パラメータの設定例を示す図である。
　量子化パラメータの値が小さいと、元の情報が維持されやすい。例えば、量子化パラメータの既定値は１である。例えば、ＰＣＣデータのタイルを用いた符号化処理では、主要道路のタイルの量子化パラメータは、データ品質を維持するために小さい値に設定される。一方、周囲領域のタイルの量子化パラメータは、大きい値に設定される。これにより、周辺領域のデータ品質は低下するが、符号化効率を向上できる。
　同様に、ＰＣＣデータのスライスを用いた符号化処理では、歩道、木、及び建物は、自己位置推定及びマッピングにおいて重要であり、歩道、木、及び建物のスライスの量子化パラメータは、小さい値に設定される。一方、移動体及びその他のデータの重要性が低いので、移動体及びその他のデータのスライスの量子化パラメータは高く設定される。
　また、後述するΔＱＰ（ＤｅｌｔａＱＰ）を用いる場合には、三次元データ符号化装置は、主要道路など、重要なエリアに属する三次元点の符号化において、量子化パラメータを小さくするためにΔＱＰの値に負の値を設定して量子化誤差が小さくなるように符号化を行ってもよい。これにより、重要なエリアに属する三次元点の復号後の属性値を符号化前の値に近づけることができる。また、三次元データ符号化装置は、周辺領域など、重要でないエリアに属する三次元点の符号化時には、量子化パラメータを大きくするためにΔＱＰの値に正の値を設定して情報量を削減してもよい。これにより、重要なエリアの情報量をキープしつつ、全体の符号量を削減できる。
　以下、階層毎の量子化パラメータを示す情報の例を説明する。三次元点の属性情報を量子化して符号化する場合に、フレーム、スライス又はタイル等に対する量子化パラメータＱＰｂａｓｅに加え、より細かい単位で量子化パラメータを制御する仕組みを導入する。例えば、三次元データ符号化装置は、属性情報をＬｏＤを用いて符号化する場合、ＬｏＤ毎にＤｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒを設け、ＬｏＤ毎にＱＰｂａｓｅの値にＤｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒを加算することで量子化パラメータの値を変えながら符号化を行う。また、三次元データ符号化装置は、符号化に用いたＤｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒをビットストリームのヘッダ等に付加する。これにより、三次元データ符号化装置は、例えば目標符号量と発生符号量とに応じてＬｏＤ毎の量子化パラメータを変えながら三次元点の属性情報を符号化できるので、最終的に目標符号量に近い符号量のビットストリームを生成できる。また、三次元データ復号装置は、ヘッダに含まれるＱＰｂａｓｅ及びＤｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒを復号して三次元データ符号化装置が使用した量子化パラメータを生成することで、ビットストリームを適切に復号できる。
　図７４は、全ての三次元点の属性情報を量子化パラメータＱＰｂａｓｅを用いて符号化する場合の例を示す図である。図７５は、ＬｏＤの階層毎に量子化パラメータを切替えて符号化を行う場合の例を示す図である。図７５に示す例では、先頭のＬｏＤの量子化パラメータは、ＱＰｂａｓｅに、先頭のＬｏＤのＤｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒを加算することで算出される。２番目以降のＬｏＤでは、処理対象のＬｏＤの量子化パラメータは、直前のＬｏＤの量子化パラメータに処理対象のＬｏＤのＤｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒを加算することで算出される。例えば、ＬｏＤ３の先頭の量子化パラメータＱＰ３は、ＱＰ３＝ＱＰ２＋Ｄｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ［３］で算出される。
　なお、各ＬｏＤのＤｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ［ｉ］はＱＰｂａｓｅからの差分値を示してもよい。つまり、ｉ番目のＬｏＤｉの量子化パラメータＱＰｉは、ＱＰｉ＝ＱＰｂａｓｅ＋Ｄｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ［ｉ］で表される。例えば、ＱＰ１＝ＱＰｂａｓｅ＋Ｄｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ［１］で表され、ＱＰ２＝ＱＰｂａｓｅ＋Ｄｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ［２］で表される。
　図７６は、属性情報ヘッダ（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ　ｈｅａｄｅｒ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）のシンタックス例を示す図である。ここで属性情報ヘッダとは、例えば、フレーム、スライス又はタイル単位のヘッダであり、属性情報のヘッダである。図７６に示すように、属性情報ヘッダは、ＱＰｂａｓｅ（基準量子化パラメータ）と、ＮｕｍＬａｙｅｒ（階層数）と、Ｄｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ［ｉ］（差分量子化パラメータ）とを含む。
　ＱＰｂａｓｅは、フレーム、スライス又はタイル等において基準となる量子化パラメータの値を示す。ＮｕｍＬａｙｅｒは、ＬｏＤ又はＲＡＨＴの階層数を示す。言い換えると、ＮｕｍＬａｙｅｒは、属性情報ヘッダに含まれるＤｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ［ｉ］の数を示す。
　Ｄｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ［ｉ］は、階層ｉのΔＱＰの値を示す。ここでΔＱＰは、階層ｉ－１の量子化パラメータから階層ｉの量子化パラメータを減算した値である。なお、ΔＱＰは、ＱＰｂａｓｅから階層ｉの量子化パラメータを減算した値であってもよい。また、ΔＱＰは、正又は負の値をとり得る。なお、Ｄｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ［０］をヘッダに付加しなくてもよい。この場合、階層０の量子化パラメータはＱＰｂａｓｅに等しい。これによりヘッダ符号量を削減できる。
　図７７は、属性情報ヘッダ（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ　ｈｅａｄｅｒ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）の別のシンタックス例を示す図である。図７７に示す属性情報ヘッダは、図７６に示す属性情報ヘッダに対して、さらに、ｄｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇを含む。
　ｄｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇは、Ｄｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒがビットストリームに含まれるか否かを示すフラグである。例えば、値１は、Ｄｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒがビットストリームに含まれることを示し、値０は、Ｄｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒがビットストリームに含まれないことを示す。ｄｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇが０の場合、三次元データ復号装置は、例えば、Ｄｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒを０として以降の復号処理を行う。
　なお、ここでは、ＱＰｂａｓｅ及びＤｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒにより量子化パラメータが示される例を述べたが、ＱＰｂａｓｅ及びＤｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒにより量子化ステップが示されてもよい。量子化ステップは、量子化パラメータから、予め定められた式又はテーブル等を用いて算出される。三次元データ符号化装置は、量子化処理において係数値を量子化ステップで除算する。三次元データ復号装置は、逆量子化処理において量子化値に量子化ステップを乗算することで係数値を復元する。
　次に、更に細かい単位で量子化パラメータを制御する例を説明する。図７８は、ＬｏＤよりも細かい単位で量子化パラメータを制御する例を示す図である。
　例えば、三次元データ符号化装置は、属性情報をＬｏＤを用いて符号化する場合、ＬｏＤ階層毎のＤｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒに加え、ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰと、ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰを加算する三次元点の位置情報を表すＮｕｍＰｏｉｎｔＡＤｅｌｔａとを定義する。三次元データ符号化装置は、Ｄｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ、ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰ及びＮｕｍＰｏｉｎｔＡＤｅｌｔａに基づき量子化パラメータの値を変更しながら符号化を行う。
　また、三次元データ符号化装置は、符号化に用いたＡＤｅｌｔａ及びＮｕｍＰｏｉｎｔＡＤｅｌｔａをビットストリームのヘッダ等に付加してもよい。これにより、三次元データ符号化装置は、例えば、目標符号量と発生符号量とに応じて三次元点毎の量子化パラメータを変更しながら複数の三次元点の属性情報を符号化できる。これにより、三次元データ符号化装置は、最終的に目標符号量に近い符号量のビットストリームを生成できる。また、三次元データ復号装置は、ヘッダに含まれるＱＰｂａｓｅ、Ｄｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ、及びＡＤｅｌｔａを復号して三次元データ符号化装置が使用した量子化パラメータを生成することで、ビットストリームを適切に復号できる。
　例えば、図７８に示すように、Ｎ０番目の属性情報の量子化値ＱＰ４は、ＱＰ４＝ＱＰ３＋ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰ［０］で算出される。
　また、図７８に示す符号化／復号順とは逆の符号化／復号順が用いられてもよい。例えばＬｏＤ３、ＬｏＤ２、ＬｏＤ１、ＬｏＤ０の順に符号化／復号が行われてもよい。
　図７９は、図７８に示す例を用いる場合の属性情報ヘッダ（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ　ｈｅａｄｅｒ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）のシンタックス例を示す図である。図７９に示す属性情報ヘッダは、図７６に示す属性情報ヘッダに対して、さらに、ＮｕｍＡＤｅｌｔａと、ＮｕｍＰｏｉｎｔＡＤｅｌｔａ［ｉ］と、ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰ［ｉ］とを含む。
　ＮｕｍＡＤｅｌｔａは、ビットストリームに含まれるＡＤｅｌｔａ＿ＱＰの数を示す。ＮｕｍＰｏｉｎｔＡＤｅｌｔａ［ｉ］は、ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰ［ｉ］を適用する三次元点Ａの識別番号を示す。例えば、ＮｕｍＰｏｉｎｔＡＤｅｌｔａ［ｉ］は、符号化／復号順で先頭の三次元点から三次元点Ａまでの三次元点の個数を示す。また、ＮｕｍＰｏｉｎｔＡＤｅｌｔａ［ｉ］は、三次元点Ａが属するＬｏＤ内の最初の三次元点から三次元点Ａまでの三次元点の個数を示してもよい。
　または、ＮｕｍＰｏｉｎｔＡＤｅｌｔａ［ｉ］は、ＮｕｍＰｏｉｎｔＡＤｅｌｔａ［ｉ－１］で示される三次元点の識別番号と、三次元点Ａの識別番号との差分値を示してもよい。これにより、ＮｕｍＰｏｉｎｔＡＤｅｌｔａ［ｉ］の値を小さくできるので、符号量を削減できる。
　ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰ［ｉ］は、ＮｕｍＰｏｉｎｔＡＤｅｌｔａ［ｉ］で示される三次元点のΔＱＰの値を示す。つまり、ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰ［ｉ］は、ＮｕｍＰｏｉｎｔＡＤｅｌｔａ［ｉ］で示される三次元点の量子化パラメータと、当該三次元点の直前の三次元点の量子化パラメータとの差分を示す。
　図８０は、図７８に示す例を用いる場合の属性情報ヘッダ（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ　ｈｅａｄｅｒ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）の別のシンタックス例を示す図である。図８０に示す属性情報ヘッダは、図７９に示す属性情報ヘッダに対して、さらに、ｄｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇと、ａｄｄｉｔｉｏｎａｌ＿ｄｅｌｔａ＿ＱＰ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇとを含み、ＮｕｍＡＤｅｌｔａの代わりにＮｕｍＡＤｅｌｔａ＿ｍｉｎｕｓ１を含む。
　ｄｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇは、図７７を用いて既に説明したものと同様である。
　ａｄｄｉｔｉｏｎａｌ＿ｄｅｌｔａ＿ＱＰ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇは、ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰがビットストリームに含まれるか否かを示すフラグである。例えば、値１は、ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰがビットストリームに含まれることを示し、値０は、ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰがビットストリームに含まれないことを示す。ａｄｄｉｔｉｏｎａｌ＿ｄｅｌｔａ＿ＱＰ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇが０の場合、三次元データ復号装置は、例えば、ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰを０として以降の復号処理を行う。
　ＮｕｍＡＤｅｌｔａ＿ｍｉｎｕｓ１は、ビットストリームに含まれるＡＤｅｌｔａ＿ＱＰの数－１を示す。このように、ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰの数から１を減算した値をヘッダに付加することでヘッダの符号量を削減できる。例えば、三次元データ復号装置は、ＮｕｍＡＤｅｌｔａ＝ＮｕｍＡＤｅｌｔａ＿ｍｉｎｕｓ１＋１を算出する。ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰ［ｉ］は、ｉ番目のＡＤｅｌｔａ＿ＱＰの値を示す。なお、ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰ［ｉ］は、正の値だけでなく、負の値も設定可能であってもよい。
　図８１は、本実施の形態に係る三次元データ符号化処理のフローチャートである。まず、三次元データ符号化装置は、位置情報（ｇｅｏｍｅｔｒｙ）を符号化する（Ｓ７００１）。例えば、三次元データ符号化装置は、８分木表現を用いて符号化を行う。
　次に、三次元データ符号化装置は、属性情報を変換する（Ｓ７００２）。例えば、三次元データ符号化装置は、位置情報の符号化後に、量子化等によって三次元点の位置が変化した場合に、変化後の三次元点に元の三次元点の属性情報を再割当てする。なお、三次元データ符号化装置は、位置の変化量に応じて属性情報の値を補間して再割当てを行ってもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、変化後の三次元位置に近い変化前の三次元点をＮ個検出し、Ｎ個の三次元点の属性情報の値を、変化後の三次元位置から各Ｎ個の三次元までの距離に基づいて重み付け平均し、得られた値を変化後の三次元点の属性情報の値に決定する。また、三次元データ符号化装置は、量子化等によって２個以上の三次元点が同一の三次元位置に変化した場合は、その変化後の属性情報の値として、変化前の２個以上の三次元点における属性情報の平均値を割当ててもよい。
　次に、三次元データ符号化装置は、属性情報を符号化する（Ｓ７００３）。例えば、三次元データ符号化装置は、複数の属性情報を符号化する場合は、複数の属性情報を順に符号化してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、属性情報として、色と反射率を符号化する場合は、色の符号化結果の後に反射率の符号化結果を付加したビットストリームを生成する。なお、ビットストリームに付加される属性情報の複数の符号化結果はどのような順番でもよい。
　また、三次元データ符号化装置は、ビットストリーム内の各属性情報の符号化データの開始場所を示す情報をヘッダ等に付加してもよい。これにより、三次元データ復号装置は、復号が必要な属性情報を選択的に復号できるので、復号が不必要な属性情報の復号処理を省略できる。よって、三次元データ復号装置の処理量を削減できる。また、三次元データ符号化装置は、複数の属性情報を並列に符号化し、符号化結果を１つのビットストリームに統合してもよい。これにより、三次元データ符号化装置は、高速に複数の属性情報を符号化できる。
　図８２は、属性情報符号化処理（Ｓ７００３）のフローチャートである。まず、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤを設定する（Ｓ７０１１）。つまり、三次元データ符号化装置は、各三次元点を複数のＬｏＤのいずれかに割り当てる。
　次に、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤ単位のループを開始する（Ｓ７０１２）。つまり、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤ毎にステップＳ７０１３～Ｓ７０２１の処理を繰り返し行う。
　次に、三次元データ符号化装置は、三次元点単位のループを開始する（Ｓ７０１３）。つまり、三次元データ符号化装置は、三次元点毎にステップＳ７０１４～Ｓ７０２０の処理を繰り返し行う。
　まず、三次元データ符号化装置は、処理対象の対象三次元点の予測値の算出に用いる、対象三次元点の周囲に存在する三次元点である複数の周囲点を探索する（Ｓ７０１４）。次に、三次元データ符号化装置は、複数の周囲点の属性情報の値の重み付け平均を算出し、得られた値を予測値Ｐに設定する（Ｓ７０１５）。次に、三次元データ符号化装置は、対象三次元点の属性情報と予測値との差分である予測残差を算出する（Ｓ７０１６）。次に、三次元データ符号化装置は、予測残差を量子化することで量子化値を算出する（Ｓ７０１７）。次に、三次元データ符号化装置は、量子化値を算術符号化する（Ｓ７０１８）。次に、三次元データ符号化装置は、ΔＱＰを決定する（Ｓ７０１９）。ここで決定されたΔＱＰは、後続の予測残差の量子化に用いられる量子化パラメータの決定に用いられる。
　また、三次元データ符号化装置は、量子化値を逆量子化することで逆量子化値を算出する（Ｓ７０２０）。次に、三次元データ符号化装置は、逆量子化値に予測値を加算することで復号値を生成する（Ｓ７０２１）。次に、三次元データ符号化装置は、三次元点単位のループを終了する（Ｓ７０２２）。また、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤ単位のループを終了する（Ｓ７０２３）。
　図８３は、ΔＱＰ決定処理（Ｓ７０１９）のフローチャートである。まず、三次元データ符号化装置は、次の符号化対象の対象三次元点Ａが属する階層ｉと符号化順Ｎとを算出する（Ｓ７０３１）。階層ｉは、例えばＬｏＤ階層、又はＲＡＨＴの階層を表す。
　次に、三次元データ符号化装置は、累計符号量に発生符号量を加算する（Ｓ７０３２）。ここで、累計符号量とは、対象三次元点の１フレーム分、１スライス分、又は１タイル分の累積符号量である。なお、累計符号量は、複数フレーム、複数スライス、又は複数タイルの符号量を加算した累積符号量であってもよい。また、属性情報の累積符号量が用いられてもよいし、位置情報と属性情報の両方を加算した累積符号量が用いられてもよい。
　次に、三次元データ符号化装置は、累計符号量が目標符号量×ＴＨ１より多いか否かを判定する（Ｓ７０３３）。ここで、目標符号量とは、対象三次元点の１フレーム分、１スライス分、又は１タイル分の目標符号量である。なお、目標符号量は、複数フレーム、複数スライス、又は複数タイルを加算した目標符号量であってもよい。また、属性情報の目標符号量が用いられてもよいし、位置情報と属性情報の両方を加算した目標符号量が用いられてもよい。
　累計符号量が目標符号量×ＴＨ１以下の場合（Ｓ７０３３でＮｏ）、三次元データ符号化装置は、累計符号量が目標符号量×ＴＨ２より多いか否かを判定する（Ｓ７０３６）。
　ここで、閾値ＴＨ１及びＴＨ２として、例えば０．０から１．０までの値が設定される。また、ＴＨ１＞ＴＨ２である。例えば、三次元データ符号化装置は、累積符号量が目標符号量×ＴＨ１の値を超えた場合（Ｓ７０３３でＹｅｓ）、早急に符号量を抑制する必要があると判断し、次の三次元点Ｎの量子化パラメータを大きくするためにＡＤｅｌｔａ＿ＱＰを値αに設定する。また、三次元データ符号化装置は、ＮｕｍＰｏｉｎｔＡＤｅｌｔａを値Ｎに設定し、ｊを１インクリメントする（Ｓ７０３４）。次に、三次元データ符号化装置は、ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰ＝αとＮｕｍＰｏｉｎｔＡＤｅｌｔａ＝Ｎとをヘッダに付加する（Ｓ７０３５）。なお、値αは固定値であってもよいし、可変値であってもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、累積符号量と目標符号量×ＴＨ１の差分の大きさによってαの値を決定してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、累積符号量と目標符号量×ＴＨ１の差分が大きいほどαの値を大きく設定する。これにより、三次元データ符号化装置は、累積符号量が目標符号量を超えないように量子化パラメータを制御できる。
　また、累積符号量が目標符号量×ＴＨ２の値を超えた場合（Ｓ７０３６でＹｅｓ）、三次元データ符号化装置は、対象三次元点Ａが属する階層ｉ又は次の階層ｉ＋１の量子化パラメータを大きくするためにＤｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒを値βに設定する（Ｓ７０３７）。例えば、三次元データ符号化装置は、対象三次元点Ａが階層ｉの先頭であれば、階層ｉのＤｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ［ｉ］を値βに設定し、対象三次元点Ａが階層ｉの先頭以外であれば、階層ｉ＋１のＤｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ［ｉ＋１］を値βに設定する。
　また、三次元データ符号化装置は、階層ｉ又は階層ｉ＋１のＤｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ＝βをヘッダに付加する（Ｓ７０３８）。なお、値βは固定値であってもよいし、可変値であってもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、累積符号量と目標符号量×ＴＨ２の差分の大きさによってβの値を決定してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、累積符号量と目標符号量×ＴＨ２の差分が大きいほどβの値を大きく設定する。これにより、三次元データ符号化装置は、累積符号量が目標符号量を超えないように量子化パラメータを制御できる。
　また、三次元データ符号化装置は、累積符号量が目標符号量を超えた場合、又は、超えそうな場合、量子化パラメータが、規格等でサポートされている値の最大値になるようにＡＤｅｌｔａ＿ＱＰ又はＤｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒの値を設定してもよい。これにより、三次元データ符号化装置は、三次元点Ａ以降、又は階層ｉ以降の量子化係数を０にすることで発生符号量の増加を抑制し、累積符号量が目標符号量を超えないように制御できる。
　また、三次元データ符号化装置は、累積符号量が目標符号量×ＴＨ３より小さければ、発生符号量が増加するように量子化パラメータを下げてもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、Ｄｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ又はＡｄｅｌｔａ＿ＱＰの値に累積符号量と目標符号量の差分に応じて負の値を設定することで量子化パラメータを下げてもよい。これにより、三次元データ符号化装置は、目標符号量に近いビットストリームを生成できる。
　図８４は、本実施の形態に係る三次元データ復号処理のフローチャートである。まず、三次元データ復号装置は、ビットストリームから位置情報（ｇｅｏｍｅｔｒｙ）を復号する（Ｓ７００５）。例えば、三次元データ復号装置は、８分木表現を用いて復号を行う。
　次に、三次元データ復号装置は、ビットストリームから属性情報を復号する（Ｓ７００６）。例えば、三次元データ復号装置は、複数の属性情報を復号する場合は、複数の属性情報を順に復号してもよい。例えば、三次元データ復号装置は、属性情報として、色と反射率を復号する場合は、ビットストリームに付加されている順に従い、色の符号化結果、及び反射率の符号化結果を復号する。例えば、ビットストリームにおいて、色の符号化結果の後に、反射率の符号化結果が付加されている場合、三次元データ復号装置は、色の符号化結果を復号し、その後に反射率の符号化結果を復号する。なお、三次元データ復号装置は、ビットストリームに付加される属性情報の符号化結果をどのような順番で復号してもよい。
　また、三次元データ復号装置は、ビットストリーム内の各属性情報の符号化データの開始場所を示す情報をヘッダ等を復号することで取得してもよい。これにより、三次元データ復号装置は、復号が必要な属性情報を選択的に復号できるので、復号が不必要な属性情報の復号処理を省略できる。よって、三次元データ復号装置の処理量を削減できる。また、三次元データ復号装置は、複数の属性情報を並列に復号し、復号結果を１つの三次元点群に統合してもよい。これにより、三次元データ復号装置は、高速に複数の属性情報を復号できる。
　図８５は、属性情報復号処理（Ｓ７００６）のフローチャートである。まず、三次元データ復号装置は、ＬｏＤを設定する（Ｓ７０４１）。つまり、三次元データ復号装置は、復号された位置情報を有する複数の三次元点の各々を複数のＬｏＤのいずれかに割り当てる。例えば、この割り当て方法は、三次元データ符号化装置で用いられた割り当て方法と同じ方法である。
　次に、三次元データ復号装置は、ビットストリームからΔＱＰを復号する（Ｓ７０４２）。具体的には、三次元データ符号化装置は、ビットストリームのヘッダから、Ｄｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ、ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰ及びＮｕｍＰｏｉｎｔＡＤｅｌｔａを復号する。
　次に、三次元データ復号装置は、ＬｏＤ単位のループを開始する（Ｓ７０４３）。つまり、三次元データ復号装置は、ＬｏＤ毎にステップＳ７０４４～Ｓ７０５０の処理を繰り返し行う。
　次に、三次元データ復号装置は、三次元点単位のループを開始する（Ｓ７０４４）。つまり、三次元データ復号装置は、三次元点毎にステップＳ７０４５～Ｓ７０４９の処理を繰り返し行う。
　まず、三次元データ復号装置は、処理対象の対象三次元点の予測値の算出に用いる、対象三次元点の周囲に存在する三次元点である複数の周囲点を探索する（Ｓ７０４５）。次に、三次元データ復号装置は、複数の周囲点の属性情報の値の重み付け平均を算出し、得られた値を予測値Ｐに設定する（Ｓ７０４６）。なお、これらの処理は三次元データ符号化装置における処理と同様である。
　次に、三次元データ復号装置は、ビットストリームから量子化値を算術復号する（Ｓ７０４７）。また、三次元データ復号装置は、復号した量子化値を逆量子化することで逆量子化値を算出する（Ｓ７０４８）。この逆量子化では、ステップＳ７０４２で得られたΔＱＰを用いて算出された量子化パラメータが用いられる。
　次に、三次元データ復号装置は、逆量子化値に予測値を加算することで復号値を生成する（Ｓ７０４９）。次に、三次元データ復号装置は、三次元点単位のループを終了する（Ｓ７０５０）。また、三次元データ復号装置は、ＬｏＤ単位のループを終了する（Ｓ７０５１）。
　図８６は、属性情報符号化部７０２３のブロック図である。属性情報符号化部７０２３は、ＬｏＤ設定部７０６１と、探索部７０６２と、予測部７０６３と、減算部７０６４と、量子化部７０６５と、逆量子化部７０６６と、再構成部７０６７と、メモリ７０６８と、ΔＱＰ算出部７０７０とを備える。
　ＬｏＤ設定部７０６１は、三次元点の位置情報を用いてＬｏＤを生成する。探索部７０６２は、ＬｏＤ生成結果と三次元点間の距離情報とを用いて各三次元点の近隣三次元点を探索する。予測部７０６３は、対象三次元点の属性情報の予測値を生成する。また、予測部７０６３は、０～Ｍ－１の複数の予測モードに予測値を割り当て、複数の予測モードから使用する予測モードを選択する。
　減算部７０６４は、属性情報から予測値を減算することで予測残差を生成する。量子化部７０６５は、属性情報の予測残差を量子化する。逆量子化部７０６６は、量子化後の予測残差を逆量子化する。再構成部７０６７は、予測値と逆量子化後の予測残差とを加算することで復号値を生成する。メモリ７０６８は、復号済みの各三次元点の属性情報の値（復号値）を記憶する。メモリ７０６８に記憶される復号済みの三次元点の属性情報は、予測部７０６３による、符号化されていない三次元点の予測に利用される。
　算術符号化部７０６９は、量子化後の予測残差からＺｅｒｏＣｎｔを算出し、ＺｅｒｏＣｎｔを算術符号化する。また、算術符号化部７０６９は、量子化後の非ゼロの予測残差を算術符号化する。算術符号化部７０６９は、予測残差を算術符号化前に二値化してもよい。また、算術符号化部７０６９は、各種ヘッダ情報を生成及び符号化してもよい。また、算術符号化部７０６９は、予測部７０６３が符号化に使用した予測モードを示す予測モード情報（ＰｒｅｄＭｏｄｅ）を算術符号化してビットストリームに付加してもよい。
　ΔＱＰ算出部７０７０は、算術符号化部７０６９で得られた発生符号量と、予め定められた目標符号量とからＤｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ、ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰ及びＮｕｍＰｏｉｎｔＡＤｅｌｔａの値を決定する。決定されたＤｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ、ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰ及びＮｕｍＰｏｉｎｔＡＤｅｌｔａに基づく量子化パラメータを用いて、量子化部７０６５による量子化が行われる。また、算術符号化部７０６９は、Ｄｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ、ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰ及びＮｕｍＰｏｉｎｔＡＤｅｌｔａを算術符号化してビットストリームに付加する。
　図８７は、属性情報復号部７０４３のブロック図である。属性情報復号部７０４３は、算術復号部７０７１と、ＬｏＤ設定部７０７２と、探索部７０７３と、予測部７０７４と、逆量子化部７０７５と、再構成部７０７６と、メモリ７０７７とを備える。
　算術復号部７０７１は、ビットストリームに含まれるＺｅｒｏＣｎｔと予測残差とを算術復号する。また、算術復号部７０７１は、各種ヘッダ情報を復号する。また、算術復号部７０７１は、ビットストリームから予測モード情報（ＰｒｅｄＭｏｄｅ）を算術復号し、得られた予測モード情報を予測部７０７４に出力する。また、算術復号部７０７１は、ビットストリームのヘッダからＤｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ、ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰ及びＮｕｍＰｏｉｎｔＡＤｅｌｔａを復号する。
　ＬｏＤ設定部７０７２は、復号された三次元点の位置情報を用いてＬｏＤを生成する。探索部７０７３は、ＬｏＤ生成結果と三次元点間の距離情報を用いて各三次元点の近隣三次元点を探索する。
　予測部７０７４は、復号対象の対象三次元点の属性情報の予測値を生成する。逆量子化部７０７５は、算術復号された予測残差を逆量子化する。具体的には、逆量子化部７０７５は、復号されたＤｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ、ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰ及びＮｕｍＰｏｉｎｔＡＤｅｌｔａに基づく量子化パラメータを用いて逆量子化を行う。
　再構成部７０７６は、予測値と逆量子化後の予測残差とを加算することで復号値を生成する。メモリ７０７７は、復号済みの各三次元点の属性情報の値（復号値）を記憶する。メモリ７０７７に記憶される復号済みの三次元点の属性情報は、予測部７０７４による、復号されていない三次元点の予測に利用される。
　以下、ＬｏＤ階層の代わりにＲＡＨＴの階層を用いる場合の例を説明する。図８８は、ＲＡＨＴを用いた属性情報の符号化時に、更に細かい単位で量子化パラメータを制御する例を示す図である。例えば、三次元データ符号化装置は、属性情報をＲＡＨＴを用いて符号化する場合、ＲＡＨＴの階層毎のＤｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒに加え、ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰと、ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰを加算する三次元点の位置情報を表すＮｕｍＰｏｉｎｔＡＤｅｌｔａとを定義する。三次元データ符号化装置は、Ｄｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ、ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰ及びＮｕｍＰｏｉｎｔＡＤｅｌｔａに基づき量子化パラメータの値を変更しながら符号化を行う。
　また、三次元データ符号化装置は、符号化に用いたＡＤｅｌｔａ及びＮｕｍＰｏｉｎｔＡＤｅｌｔａをビットストリームのヘッダ等に付加してもよい。これにより、三次元データ符号化装置は、例えば、目標符号量と発生符号量とに応じて三次元点毎の量子化パラメータを変更しながら三次元点の属性情報を符号化できる。これにより、三次元データ符号化装置は、最終的に目標符号量に近い符号量のビットストリームを生成できる。また、三次元データ復号装置は、ヘッダに含まれるＱＰｂａｓｅ、Ｄｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ及びＡＤｅｌｔａを復号して三次元データ符号化装置が使用した量子化パラメータを生成することで、ビットストリームを適切に復号できる。
　例えばＮ０番目の属性情報の量子化値ＱＰ４は、ＱＰ４＝ＱＰ３＋ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰ［０］で算出される。また、ＱＰ４＝ＱＰｂａｓｅ＋ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰ［０］のように各ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰ［ｉ］はＱＰｂａｓｅからの差分値であってもよい。
　図８９は、図８８に示す例を用いる場合の属性情報ヘッダ（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ　ｈｅａｄｅｒ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）のシンタックス例を示す図である。なお、図８９に示す属性情報ヘッダには、図７９に示す属性情報ヘッダと基本的には同様であり、ＬｏＤ階層がＲＡＨＴの階層に変更されている点が異なる。
　ＮｕｍＡＤｅｌｔａは、ビットストリームに含まれるＡＤｅｌｔａ＿ＱＰの数を示す。ＮｕｍＰｏｉｎｔＡＤｅｌｔａ［ｉ］は、　ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰ［ｉ］を適用する三次元点Ａの識別番号を示す。例えば、例えば、ＮｕｍＰｏｉｎｔＡＤｅｌｔａ［ｉ］は、符号化／復号順で先頭の三次元点から三次元点Ａまでの三次元点の個数を示す。また、ＮｕｍＰｏｉｎｔＡＤｅｌｔａ［ｉ］は、三次元点Ａが属する階層内の最初の三次元点から三次元点Ａまでの三次元点の個数を示してもよい。
　または、ＮｕｍＰｏｉｎｔＡＤｅｌｔａ［ｉ］は、ＮｕｍＰｏｉｎｔＡＤｅｌｔａ［ｉ－１］で示される三次元点の識別番号と、三次元点Ａの識別番号との差分値を示してもよい。これにより、ＮｕｍＰｏｉｎｔＡＤｅｌｔａ［ｉ］の値を小さく設定できるので、符号量を削減できる。
　図９０は、図８８に示す例を用いる場合の属性情報ヘッダ（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ　ｈｅａｄｅｒ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）の別のシンタックス例を示す図である。なお、図９０に示す属性情報ヘッダには、図８０に示す属性情報ヘッダと基本的には同様であり、ＬｏＤ階層がＲＡＨＴの階層に変更されている点が異なる。
　ａｄｄｉｔｉｏｎａｌ＿ｄｅｌｔａ＿ＱＰ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇは、ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰがビットストリームに含まれるか否かを示すフラグである。例えば、値１は、ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰがビットストリームに含まれることを示し、値０は、ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰがビットストリームに含まれないことを示す。ａｄｄｉｔｉｏｎａｌ＿ｄｅｌｔａ＿ＱＰ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇが０の場合、三次元データ復号装置は、例えば、ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰを０として以降の復号処理を行う。
　ＮｕｍＡＤｅｌｔａ＿ｍｉｎｕｓ１は、ビットストリームに含まれるＡＤｅｌｔａ＿ＱＰの数－１を示す。このように、ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰの数から１を減算した値をヘッダに付加することでヘッダの符号量を削減できる。例えば、三次元データ復号装置は、ＮｕｍＡＤｅｌｔａ＝ＮｕｍＡＤｅｌｔａ＿ｍｉｎｕｓ１＋１を算出する。ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰ［ｉ］は、ｉ番目のＡＤｅｌｔａ＿ＱＰの値を示す。なお、ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰ［ｉ］は、正の値だけでなく、負の値も設定可能であってもよい。
　図９１は、ＲＡＨＴを用いる場合の三次元データ符号化処理のフローチャートである。まず、三次元データ符号化装置は、位置情報（ｇｅｏｍｅｔｒｙ）を符号化する（Ｓ７０６１）。例えば、三次元データ符号化装置は、８分木表現を用いて符号化を行う。
　次に、三次元データ符号化装置は、属性情報を変換する（Ｓ７０６２）。例えば、三次元データ符号化装置は、位置情報の符号化後に、量子化等によって三次元点の位置が変化した場合に、変化後の三次元点に元の三次元点の属性情報を再割当てする。なお、三次元データ符号化装置は、位置の変化量に応じて属性情報の値を補間して再割当てを行ってもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、変化後の三次元位置に近い変化前の三次元点をＮ個検出し、Ｎ個の三次元点の属性情報の値を、変化後の三次元位置から各Ｎ個の三次元までの距離に基づいて重み付け平均し、得られた値を変化後の三次元点の属性情報の値に設定する。また、三次元データ符号化装置は、量子化等によって２個以上の三次元点が同一の三次元位置に変化した場合は、その変化後の属性情報の値として、変化前の２個以上の三次元点における属性情報の平均値を割当ててもよい。
　次に、三次元データ符号化装置は、属性情報を符号化する（Ｓ７０６３）。例えば、三次元データ符号化装置は、複数の属性情報を符号化する場合は、複数の属性情報を順に符号化してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、属性情報として、色と反射率を符号化する場合は、色の符号化結果の後に反射率の符号化結果を付加したビットストリームを生成する。なお、ビットストリームに付加される属性情報の複数の符号化結果はどのような順番でもよい。
　また、三次元データ符号化装置は、ビットストリーム内の各属性情報の符号化データの開始場所を示す情報をヘッダ等に付加してもよい。これにより、三次元データ復号装置は、復号が必要な属性情報を選択的に復号できるので、復号が不必要な属性情報の復号処理を省略できる。よって、三次元データ復号装置の処理量を削減できる。また、三次元データ符号化装置は、複数の属性情報を並列に符号化し、符号化結果を１つのビットストリームに統合してもよい。これにより、三次元データ符号化装置は、高速に複数の属性情報を符号化できる。
　図９２は、属性情報符号化処理（Ｓ７０６３）のフローチャートである。まず、三次元データ符号化装置は、Ｈａａｒ変換により属性情報から符号化係数を生成する（Ｓ７０７１）。
　次に、三次元データ符号化装置は、符号化係数に量子化を適用する（Ｓ７０７２）。次に、三次元データ符号化装置は、量子化後の符号化係数を符号化することで符号化属性情報（ビットストリーム）を生成する（Ｓ７０７３）。
　次に、三次元データ復号装置は、ΔＱＰを決定する（Ｓ７０７４）。なお、ΔＱＰの決定方法は、ＬｏＤ階層を用いる場合のステップＳ７０１９と同様である。また、決定されたΔＱＰは、後続の符号化係数の量子化に用いられる量子化パラメータの決定に用いられる。
　また、三次元データ符号化装置は、量子化後の符号化係数に逆量子化を適用する（Ｓ７０７５）。次に、三次元データ復号装置は、逆量子化後の符号化係数に逆Ｈａａｒ変換を適用することで属性情報を復号する（Ｓ７０７６）。例えば、復号された属性情報は、後続の符号化において参照される。
　図９３は、ＲＡＨＴを用いる場合の三次元データ復号処理のフローチャートである。まず、三次元データ復号装置は、ビットストリームから位置情報（ｇｅｏｍｅｔｒｙ）を復号する（Ｓ７０６５）。例えば、三次元データ復号装置は、８分木表現を用いて復号を行う。
　次に、三次元データ復号装置は、ビットストリームから属性情報を復号する（Ｓ７０６６）。例えば、三次元データ復号装置は、複数の属性情報を復号する場合は、複数の属性情報を順に復号してもよい。例えば、三次元データ復号装置は、属性情報として、色と反射率を復号する場合は、ビットストリームに付加されている順に従い、色の符号化結果、及び反射率の符号化結果を復号する。例えば、ビットストリームにおいて、色の符号化結果の後に、反射率の符号化結果が付加されている場合、三次元データ復号装置は、色の符号化結果を復号し、その後に反射率の符号化結果を復号する。なお、三次元データ復号装置は、ビットストリームに付加される属性情報の符号化結果をどのような順番で復号してもよい。
　また、三次元データ復号装置は、ビットストリーム内の各属性情報の符号化データの開始場所を示す情報をヘッダ等を復号することで取得してもよい。これにより、三次元データ復号装置は、復号が必要な属性情報を選択的に復号できるので、復号が不必要な属性情報の復号処理を省略できる。よって、三次元データ復号装置の処理量を削減できる。また、三次元データ復号装置は、複数の属性情報を並列に復号し、復号結果を１つの三次元点群に統合してもよい。これにより、三次元データ復号装置は、高速に複数の属性情報を復号できる。
　図９４は、属性情報復号処理（Ｓ７０６６）のフローチャートである。まず、三次元データ復号装置は、ビットストリームから符号化係数を復号する（Ｓ７０８１）。次に、三次元データ復号装置は、ビットストリームからΔＱＰを復号する（Ｓ７０８２）。具体的には、三次元データ符号化装置は、ビットストリームのヘッダから、Ｄｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ、ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰ及びＮｕｍＰｏｉｎｔＡＤｅｌｔａを復号する。
　次に、三次元データ復号装置は、符号化係数に逆量子化を適用する（Ｓ７０８３）。この逆量子化では、ステップＳ７０８２で得られたΔＱＰを用いて算出された量子化パラメータが用いられる。次に、三次元データ復号装置は、逆量子化後の符号化係数に逆Ｈａａｒ変換を適用することで属性情報を復号する（Ｓ７０８４）。
　図９５は、ＲＡＨＴを用いる場合の属性情報符号化部７０２３のブロック図である。属性情報符号化部７０２３は、ソート部７０８１と、Ｈａａｒ変換部７０８２と、量子化部７０８３と、逆量子化部７０８４と、逆Ｈａａｒ変換部７０８５と、メモリ７０８６と、算術符号化部７０８７と、ΔＱＰ算出部７０８８とを備える。
　ソート部７０８１は、三次元点の位置情報を用いてモートン符号を生成し、複数の三次元点をモートン符号順にソートする。Ｈａａｒ変換部７０８２は、属性情報にＨａａｒ変換を適用することで符号化係数を生成する。量子化部７０８３は、属性情報の符号化係数を量子化する。
　逆量子化部７０８４は、量子化後の符号化係数を逆量子化する。逆Ｈａａｒ変換部７０８５は、符号化係数に逆Ｈａａｒ変換を適用する。メモリ７０８６は、復号済みの複数の三次元点の属性情報の値を記憶する。例えば、メモリ７０８６に記憶される復号済みの三次元点の属性情報は、符号化されていない三次元点の予測等に利用されてもよい。
　算術符号化部７０８７は、量子化後の符号化係数からＺｅｒｏＣｎｔを算出し、ＺｅｒｏＣｎｔを算術符号化する。また、算術符号化部７０８７は、量子化後の非ゼロの符号化係数を算術符号化する。算術符号化部７０８７は、符号化係数を算術符号化前に二値化してもよい。また、算術符号化部７０８７は、各種ヘッダ情報を生成及び符号化してもよい。
　ΔＱＰ算出部７０８８は、算術符号化部７０８７で得られた発生符号量と、予め定められた目標符号量とからＤｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ、ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰ及びＮｕｍＰｏｉｎｔＡＤｅｌｔａの値を決定する。決定されたＤｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ、ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰ及びＮｕｍＰｏｉｎｔＡＤｅｌｔａに基づく量子化パラメータを用いて、量子化部７０８３による量子化が行われる。また、算術符号化部７０８７は、Ｄｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ、ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰ及びＮｕｍＰｏｉｎｔＡＤｅｌｔａを算術符号化してビットストリームに付加する。
　図９６は、ＲＡＨＴを用いる場合の属性情報復号部７０４３のブロック図である。属性情報復号部７０４３は、算術復号部７０９１と、逆量子化部７０９２と、逆Ｈａａｒ変換部７０９３と、メモリ７０９４とを備える。
　算術復号部７０９１は、ビットストリームに含まれるＺｅｒｏＣｎｔと符号化係数を算術復号する。なお、算術復号部７０９１は、各種ヘッダ情報を復号してもよい。また、算術復号部７０９１は、ビットストリームのヘッダからＤｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ、ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰ及びＮｕｍＰｏｉｎｔＡＤｅｌｔａを復号する。
　逆量子化部７０９２は、算術復号した符号化係数を逆量子化する。具体的には、逆量子化部７０９２は、復号されたＤｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ、ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰ及びＮｕｍＰｏｉｎｔＡＤｅｌｔａに基づく量子化パラメータを用いて逆量子化を行う。
　逆Ｈａａｒ変換部７０９３は、逆量子化後の符号化係数に逆Ｈａａｒ変換を適用する。メモリ７０９４は、復号済みの複数の三次元点の属性情報の値を記憶する。例えば、メモリ７０９４に記憶される復号済みの三次元点の属性情報は、復号されていない三次元点の予測に利用されてもよい。
　以下、本実施の形態の変形例について説明する。三次元データ符号化装置は、三次元点の属性情報の量子化パラメータを、新たな属性情報として三次元点毎に符号化してもよい。
　以下、この場合の三次元データ符号化装置のよる処理の例を説明する。三次元データ符号化装置は、図８２に示すフローに従って、属性情報Ａ（例えば色）を量子化パラメータを算出しながら符号化する。この際に、三次元データ符号化装置は、各三次元点の新たな属性値として、使用した量子化パラメータを符号化する。この場合、三次元データ符号化装置は、三次元点毎に量子化パラメータの値を変更しながら符号化を行ってもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、累積符号量が目標符号量×ＴＨ１の値を超えた場合、発生符号量を抑制するために、量子化パラメータの値を大きく設定してもよい。また、三次元データ符号化装置は、累積符号量が目標符号量×ＴＨ３の値より小さい場合、発生符号量を増やすために、量子化パラメータの値を小さく設定してもよい。
　三次元データ符号化装置は、属性情報Ａを符号化後、各三次元点に割当てた量子化パラメータを新たな属性情報Ａ’として符号化する。この際、三次元データ符号化装置は、量子化パラメータの情報量の欠落を防ぐためにロスレス（ｌｏｓｓｌｅｓｓ）符号化を適用してもよい。また、三次元データ符号化装置は、ヘッダ等に符号化した属性情報が量子化パラメータであることを示す情報を付加してもよい。これにより、三次元データ復号装置は、三次元データ符号化装置が使用した量子化パラメータを適切に復号できる。
　また、三次元データ符号化装置は、対象三次元の周囲のＮ個の三次元点を用いて属性情報の予測符号化を行う場合に、Ｎ＝１として量子化パラメータを符号化してもよい。これにより計算量を削減できる。
　次に、三次元データ復号装置による処理の例を説明する。まず、三次元データ復号装置は、ビットストリーム内の属性情報のうち、属性情報Ａ’を復号し、属性情報Ａの復号に用いる量子化パラメータを取得する。次に、三次元データ復号装置は、復号した量子化パラメータを用いて属性情報Ａを復号する。
　なお、三次元データ符号化装置は、上記量子化パラメータの代わりに、各三次元点の量子化パラメータの変化量であるΔＱＰを、新たな属性情報Ａ’として符号化してもよい。また、三次元データ符号化装置は、ΔＱＰが正及び負の値をとる場合、下記のように符号付ΔＱＰを正の値に変換してから符号化してもよい。符号付ΔＱＰ（ｄｅｌｔａＱＰ＿ｓ）が０未満の場合、符号無しΔＱＰ（ｄｅｌｔａＱＰ＿ｕ）は、－１－（２×ｄｅｌｔａＱＰ＿ｓ）に設定される。符号付ΔＱＰ（ｄｅｌｔａＱＰ＿ｓ）が０以上の場合、符号無しΔＱＰ（ｄｅｌｔａＱＰ＿ｕ）は、２×ｄｅｌｔａＱＰ＿ｓに設定される。
　また、三次元データ符号化装置は、属性情報毎に符号化に用いた量子化パラメータを属性情報として符号化してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、色の属性情報Ａの量子化パラメータを属性情報Ａ’として符号化し、反射率の属性情報Ｂの量子化パラメータを属性情報Ｂ’として符号化してもよい。これにより、属性情報毎に量子化パラメータを切替えることができる。例えば優先度が高い属性情報の量子化パラメータを小さく設定し、優先度が低い属性情報の量子化パラメータを大きく設定することで、優先度が高い属性情報を保護しつつ、全体の符号量を削減できる。
　また、三次元データ符号化装置は、三次元点の属性情報の予測残差を量子化して符号化する際に、ｄｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇ及びａｄｄｉｔｉｏｎａｌ＿ｄｅｌｔａ＿ＱＰ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇなどによって、Ｄｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ及びＡＤｅｌｔａ＿ＱＰがヘッダに設定された場合は、三次元点の重要度を示すＱＷ（Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ　ｗｅｉｇｈｔ）の値を適用しないようにしてもよい。例えば、ＱＷが適用される場合には、ＱＷが大きい（重要度が高い）ほど、量子化パラメータは小さく設定される。これにより、予測等の内部処理によって決定される重要度によって量子化を行うか、ユーザがヘッダで設定した値に応じて量子化を行うかを切替えることができるので、ユーザの用途に応じて両者を使い分けることができる。
　また、三次元データ符号化装置は、ＱＷ（Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ　ｗｅｉｇｈｔ）の値を適用するか否かを示すフラグをヘッダに付加してもよい。これにより、Ｄｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ及びＡＤｅｌｔａ＿ＱＰの値とＱＷとを組合わせて量子化を行うか否かを切替えることができるので、ユーザの用途に応じて両者を使い分けることができる。
　また、三次元データ符号化装置は、ＲＡＨＴ等を用いて、三次元点の属性情報の変換係数を量子化して符号化する際に、ｄｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇ及びａｄｄｉｔｉｏｎａｌ＿ｄｅｌｔａ＿ＱＰ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇなどによって、Ｄｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ及びＡＤｅｌｔａ＿ＱＰがヘッダに設定された場合は、ＱＷ（Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ　ｗｅｉｇｈｔ）の値を適用しないようにしてもよい。これにより、予測等の内部処理によって決定される重要度によって量子化を行うか、ユーザがヘッダで設定した値に応じて量子化を行うかを切替えることができるので、ユーザの用途に応じて両者を使い分けることができる。また、三次元データ符号化装置は、ＱＷ（Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ　ｗｅｉｇｈｔ）の値を適用するか否かを示すフラグをヘッダに付加してもよい。これにより、Ｄｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ及びＡＤｅｌｔａ＿ＱＰの値とＱＷとを組合わせて量子化を行うか否かを切替えることができるので、ユーザの用途に応じて両者を使い分けることができる。
　図９７は、この場合の属性情報ヘッダ（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ　ｈｅａｄｅｒ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）のシンタックス例を示す図である。図９７に示す属性情報ヘッダは、図８０に示す属性情報ヘッダに対して、さらに、ｄｅｆａｕｌｔ＿ｄｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇと、ｄｅｆａｕｌｔ＿ｄｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ＿ｉｎｄｅｘと、ｄｅｆａｕｌｔ＿ａｄｄｉｔｉｏｎａｌ＿ｄｅｌｔａ＿ＱＰ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇと、ｄｅｆａｕｌｔ＿ａｄｄｉｔｉｏｎａｌ＿ｄｅｌｔａ＿ＱＰ＿ｉｎｄｅｘとを含む。
　ｄｅｆａｕｌｔ＿ｄｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇは、規格等で定義した初期設定のＤｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒの値を使用するか否かを示すフラグである。例えば、値１は、初期設定のＤｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒを使用すること示す。値０は、初期設定のＤｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒを使用しないことを示す。値０の場合、三次元データ復号装置は、例えば、Ｄｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒを０として以降の復号処理を行う。
　ｄｅｆａｕｌｔ＿ｄｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ＿ｉｎｄｅｘは、規格等で定義した１個以上の初期設定のＤｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒのうち、使用するＤｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒを識別するための情報である。例えば、ｄｅｆａｕｌｔ＿ｄｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ＿ｉｎｄｅｘは、下記のように定義される。
　ｄｅｆａｕｌｔ＿ｄｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ＿ｉｎｄｅｘ＝０の場合、全ての階層のＤｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒが１に設定される。つまり、階層が増える毎に量子化パラメータの値が１増加する。ｄｅｆａｕｌｔ＿ｄｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒ＿ｉｎｄｅｘ＝１の場合、全ての階層のＤｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒが２に設定される。つまり、階層が増える毎に量子化パラメータの値が２増加する。
　このように規格等で初期設定のＤｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒを定義することで、Ｄｅｌｔａ＿Ｌａｙｅｒの値をヘッダに付加せずに量子化パラメータを変更できるので、ヘッダの符号量を削減できる。
　ｄｅｆａｕｌｔ＿ａｄｄｉｔｉｏｎａｌ＿ｄｅｌｔａ＿ＱＰ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇは、規格等で定義した初期設定のＡＤｅｌｔａ＿ＱＯの値を使用するか否かを示すフラグである。例えば、値１は、初期設定のＡＤｅｌｔａ＿ＱＰを使用することを示す。値０は、初期設定のＡＤｅｌｔａ＿ＱＰを使用しないことを示す。値０の場合、三次元データ復号装置は、例えば、ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰを０として以降の復号処理を行う。
　ｄｅｆａｕｌｔ＿ａｄｄｉｔｉｏｎａｌ＿ｄｅｌｔａ＿ＱＰ＿ｉｎｄｅｘは、規格等で定義した１個以上の初期設定のＡＤｅｌｔａ＿ＱＰのうち、使用するＡＤｅｌｔａ＿ＱＰを識別するための情報である。例えば、ｄｅｆａｕｌｔ＿ａｄｄｉｔｉｏｎａｌ＿ｄｅｌｔａ＿ＱＰ＿ｉｎｄｅｘは、下記のように定義される。
　ｄｅｆａｕｌｔ＿ａｄｄｉｔｉｏｎａｌ＿ｄｅｌｔａ＿ＱＰ＿ｉｎｄｅｘ＝０の場合、三次元点数Ｎ個毎にＡＤｅｌｔａ＿ＱＰが１に設定される。つまりＮ個の三次元点を符号化又は復号する毎に量子化パラメータの値が１増加する。なお、三次元データ符号化装置は、Ｎ個を示す情報を別途ヘッダに付加してもよい。
　ｄｅｆａｕｌｔ＿ａｄｄｉｔｉｏｎａｌ＿ｄｅｌｔａ＿ＱＰ＿ｉｎｄｅｘ＝１の場合、三次元点数Ｎ個毎にＡＤｅｌｔａ＿ＱＰが２に設定される。つまりＮ個の三次元点を符号化又は復号する毎に量子化パラメータの値が２増加する。なお、三次元データ符号化装置は、Ｎ個を示す情報を別途ヘッダに付加してもよい。
　このように規格等で初期設定のＡＤｅｌｔａ＿ＱＰを定義することで、ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰの値をヘッダに付加せずに量子化パラメータを変更できるので、ヘッダの符号量を削減できる。
　（実施の形態１０）
　実施の形態９で説明した、階層毎に量子化パラメータを割り当てる処理において、実施の形態１０のような処理を行ってもよい。
　本実施の形態では、量子化において適用するＱＰ値を階層ごとに割り当てる例について説明する。図９８は、ビットストリームの符号化のビットレートと時間との関係を示すグラフである。
　図９８に示されるように、三次元データ符号化装置は、閾値ＴＨ１と閾値ＴＨ２との間の予め許可されている所定の範囲で符号化のビットレートを制御することが望まれている。閾値ＴＨ１は、所定の範囲の最大の閾値（上限値）である。閾値ＴＨ１は、具体的には、バッファまたは伝送帯域幅が制限されているために超えることができないハードリミットである。閾値ＴＨ２は、所定の範囲の最小の閾値（下限値）である。閾値ＴＨ２は、具体的には、ビットレートおよび画質の一貫性を維持するために設定されるソフトリミットである。
　符号化のビットレートを閾値ＴＨ１および閾値ＴＨ２の間の範囲に制御するためには、符号化中にＱＰ値の調整が必要となる場合がある。ビットレートが所定の範囲に収まるようにＱＰ値を調整する処理は、ＱＰ値の調整ツールを使うことで容易に実現することができる。ＱＰ値を調整する処理では、ＱＰ値が関連付けられる属性値を有する三次元点の数、および、符号化される属性値の複雑さに応じてＱＰ値を調整することでビットレートを増減する。
　ビットレートの変動は、符号化ツールが正しいＱＰ値の設定に調整しようとする初期段階で発生し、符号化ストリームが安定すれば、ビットレートの変動は最終的に小さくなり、ビットレートは安定する。
　図９９は、三次元点群の階層構造と、各階層に属する三次元点の数とを示す図である。
　図９９の（ａ）に示すように、三次元点群に含まれる複数の三次元点は、階層１、階層２、階層３および階層４の４つの階層に分類される。
　予測変換、リフティング変換、またはＲＡＨＴの性質により、ＬｏＤ層毎または深度層毎の三次元点の数は、図９９に示すように大きく異なる場合がある。例えば、最下層の階層４には、三次元点群の７５％の数の三次元点が含まれ、他の階層１～３には、残りの２５％の三次元点が含まれる。このため、階層４においてＱＰ値を変更することは、階層１～３のいずれかでＱＰ値を変更することよりも、ビットストリームのサイズまたはビットレートに大きな影響を与える。
　この方法は、予測変換、リフティング変換、およびＲＡＨＴに適用できるだけでなく、複数の階層を用いて三次元点群を符号化する他の方法にも適用することができる。つまり、この方法は、適用される元のＱＰ値（スライスまたは層）が三次元点群データのグループに適用可能であれば、上記で例示した階層毎の三次元点に適用することに限られない。また、１つの階層をさらに複数のサブ階層（ＳｕｂＬａｙｅｒ）に分割し、分割した複数のサブ階層に当該１つの階層に含まれる複数の三次元点を割り当てる（分類する）場合、複数のサブ階層毎にΔＱＰ（ＤｅｌｔａＱＰ）を割り当ててもよい。ここで、１つのサブ階層には、１以上の三次元点が割り当てられていればよい。
　１つの階層をさらに複数のサブ階層に分割する方法は、必ずしも最下層の階層に適用されることに限らない。複数の階層のいずれの階層に適用されてもよい。
　符号化においてビットストリームのビットレートを効果的に制御するためには、階層毎にＱＰ値を調整して量子化を行う以外にも、さらに、細かくＱＰ値を調整する調整ツールが必要である。そこで、ＮｕｍＰｏｉｎｔＡＤｅｌｔａを用いた手法では、ユーザは、特定のスライスの特定の階層の属性値の量を必要な値に設定することができる。
　図１００は、１階層の三次元点群を指定された三次元点数でサブ階層に分類する第１の例を示す図である。第１の例では、複数のサブ階層のそれぞれに含まれる三次元点の数が指定される。
　サブ階層への分割には、さまざまな状況や符号化方法に合わせて、多くの方法で三次元点群を分割することが考えられる。例えば、各サブ階層の三次元点群の量が直接指定されることで、指定された三次元点群の量に応じて階層を複数のサブ階層に分割することが考えられる。
　例えば、図１００では、階層４には符号化対象の１００個の三次元点が含まれており、階層４は、２５個の三次元点をそれぞれが含む２つのサブ階層と、５０個の三次元点を含むサブ階層とに分割されている。例えば、階層４を分割するサブ階層の数と、各サブ階層に含まれる三次元点の数とは、ユーザによる入力によって指定されてもよい。
　図８０で示したヘッダのシンタックス例によれば、ｎｕｍＰｏｉｎｔＡＤｅｌｔａ［ｉ］は、サブ階層の三次元点情報を格納されるために使用されている。この例では、配列のサイズが３であるか、ｎｕｍＰｏｉｎｔＡＤｅｌｔａ［ｉ］が階層４の３つのサブ階層を示す０から２までの値に設定されている。ｉは、サブ階層が含まれる階層を示す値である。ｎｕｍＰｏｉｎｔＡＤｅｌｔａ［ｉ］は、各サブ階層のサイズを示してもよいし、各サブ階層の開始点を示してもよい。サブ階層のサイズとは、サブ階層に含まれる三次元点の数である。サブ階層の開始点とは、当該サブ階層が属する階層に含まれる三次元点群の各三次元点に順番が割り振られる場合、各サブ階層に含まれる複数の三次元点の順番のうちで最も小さい順番（先頭の三次元点の順番）を示す。
　ｎｕｍＰｏｉｎｔＡＤｅｌｔａ［ｉ］がサイズを示す場合、図１００の階層４に含まれる３つのサブ階層は、例えば、ｎｕｍＰｏｉｎｔＡＤｅｌｔａ［３］＝｛２５、２５、５０｝と表すことができる。この場合、符号化サイズは、ほとんどの場合、カバー範囲が小さくなるので、わずかに小さいパラメータ値を生成することができる。一方で、三次元データ符号化装置および三次元データ復号装置の両方が、処理されているサブ階層のサイズを追跡する必要がある。
　ｎｕｍＰｏｉｎｔＡＤｅｌｔａ［ｉ］が開始点を示す場合、図１００の階層４に含まれる３つのサブ階層は、例えば、ｎｕｍＰｏｉｎｔＡＤｅｌｔａ［３］＝｛０、２５、５０｝と表すことができる。この場合、符号化の位置は、常に最後の要素の全範囲が必要とされる。一方で、三次元点群のカウンタは、既に追跡されているため、三次元データ符号化装置および三次元データ復号装置はより容易に処理することができる。
　図１０１は、１階層の三次元点群を一定の三次元点数でサブ階層に分類する第２の例を示す図である。図１０２は、第２の例における属性情報のヘッダのシンタックスの例を示す。図１０３は、第２の例における属性情報のシンタックスの他の例を示す。第２の例では、複数のサブ階層には共通の三次元点の数が指定される。つまり、第２の例では、サブ階層に分類される三次元点の数として１つの共通の数が指定される。
　第２の例では、図１０２に示されるようにｃｏｎｓｔ＿ＮｕｍＰｏｉｎｔを符号化し、サブ階層毎にＡＤｅｌｔａ＿ＱＰを符号化してもよい。また、図１０３に示されるように、ｃｏｎｓｔ＿ＮｕｍＰｏｉｎｔは、各サブ階層に対して生成され、各階層に基づいて変更されてもよい。
　ａｄｄｉｔｉｏｎａｌ＿ｄｅｌｔａ＿ＱＰ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇは、ｃｏｎｓｔ＿ＮｕｍＰｏｉｎｔを示すために実装され、ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰは、サブ階層毎に利用可能である。なお、ａｄｄｉｔｉｏｎａｌ＿ｄｅｌｔａ＿ＱＰ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇは、ｃｏｎｓｔ＿ＮｕｍＰｏｉｎｔを常に符号化する必要がある場合、省略することもできる。同様に、各サブ階層のＴｏｔａｌＰｏｉｎｔは、符号化または復号の処理中に内部的に算出されてもよいし、単純化のために符号化されて、ヘッダに格納されてもよい。
　ｃｏｎｓｔ＿ＮｕｍＰｏｉｎｔは、各サブ階層の三次元点の数（定数）を示す。
　ｎｕｍ＿ｓｕｂｌａｙｅｒは、対応するサブ階層における三次元点の総数と、ｃｏｎｓｔ＿ＮｕｍＰｏｉｎｔとに基づいて分割できるサブ階層の数を示す。
　このように、各サブ階層に含まれる三次元点の数を一定数とすることで、符号化または復号におけるオーバーヘッドを削減することができる。
　図１０４は、１階層の三次元点群を予定の数とは異なる数のサブ階層に分類する第３の例を示す図である。図１０５は、第３の例における属性情報のヘッダのシンタックスの例を示す。図１０６は、第３の例における属性情報のヘッダのシンタックスの他の例を示す。第３の例では、予め定められた数のサブ階層とは異なる数、例えば予め定められた数よりも多いサブ階層に、複数の三次元点が分類される。
　この例は、予定の数よりも多いサブ階層が生成されたため、ＤｅｌｔａＱＰ値が割り当てられていないサブ階層が生じた例である。この場合、ＤｅｌｔａＱＰ値が割り当てられていないサブ階層には、例えば０などのデフォルト値または所定の値がＤｅｌｔａＱＰ値として設定されてもよい。また、ＤｅｌｔａＱＰ値が割り当てられていないサブ階層には、ＤｅｌｔａＱＰ値が割り当てられているサブ階層のうちの１つのサブ階層（例えば、最後または最下層のサブ階層）に割り当てられているＤｅｌｔａＱＰ値が、ＤｅｌｔａＱＰ値が割り当てられていないサブ階層のＤｅｌｔａＱＰ値として割り当てられてもよい。これにより、符号化に必要なＡＤｅｌｔａＱＰ値が少なくて済むため、オーバーヘッドを削減することができる。
　なお、最後のサブ階層（階層）は、三次元符号化装置が所定の方法で決定した階層０から階層ｎ－１までのｎ階層のうちのｎ－１番目の階層である。階層数は、ヘッダに付加される。所定の方法は、例えば、三次元符号化装置が各階層をレート制御しながら符号化する間において、目標とするビットレートを達成できると判定して以降のサブ階層のＱＰ値の変更が不要であると判断した場合、以降の階層用のＤｅｌｔａＱＰ値を送信しない方法である。これにより、ヘッダの符号量を削減することができる。
　符号化または復号されるＡＤｅｌｔａＱＰの数を識別するシンタックスには、複数の例がある。例えば、図１０５に示すシンタックスは、サブ階層のＤｅｌｔａＱＰの範囲の固定値である特定のｓｔｏｐ＿ｃｏｄｅを有する。三次元データ復号装置は、ｓｔｏｐ＿ｃｏｄｅを取得すると、ループを終了する。三次元データ符号化装置では、ＤｅｌｔａＱＰの範囲は、符号化する必要があるか、または、三次元データ符号化装置および三次元データ復号装置の両方が認識されるように規格で定義することができる。また、例えば、図１０６に示すシンタックスは、ｎｕｍ＿ｓｕｂｌａｙｅｒを直接符号化して、復号できるＡＤｅｌｔａＱＰ値の数を示す方法である。
　なお、予定数よりも少ないサブ階層が生成されることで、サブ階層の数を参照する際に余分なＡＤｅｌｔａＱＰ値がある場合、余分なＡＤｅｌｔａＱＰ値を使用せずに破棄してもよい。
　図１０７は、１階層の三次元点群を割合（百分率）で指定された三次元点数でサブ階層に分類する第４の例を示す図である。図１０８は、第４の例における属性情報のヘッダのシンタックスの例を示す。第４の例では、サブ階層に分類するための割合が、各サブ階層へ分類する三次元点数として指定される。
　この例では、サブ階層の三次元点群の数が、サブ階層を含む階層に含まれる三次元点の数に対する割合で指定されている。図１０７では、４つのサブ階層は、それぞれ、サブ階層を含む階層に含まれる三次元点の総数の２５％の数、当該総数の３０％の数、当該総数の３０％の数、および、当該総数の１５％の数の三次元点を含むことが示されている。このように、階層が複数のサブ階層に分割される場合、分割される複数のサブ階層のそれぞれに含まれる三次元点の数は、当該階層に含まれる三次元点の総数に対する、当該サブ階層に含まれる三次元点の数の割合で示されてもよい。この場合、三次元データ符号化装置および三次元データ復号装置の両方が、符号化される三次元点の数を追跡して処理する。割合は、実装方法に応じて、全三次元点群に対して算出されてもよいし、特定の階層の割合として算出されてもよい。
　図１０８において、ｎｕｍ＿ｓｕｂｌａｙｅｒは、三次元点群の割合で除算したサブ階層の数を示す。また、ｐｅｒｃｅｎｔｉｌｅは、対応するサブ階層に含まれる三次元点群の総数の、当該サブ階層が属する階層に含まれる三次元点群の総数に対する割合を示す。
　例えば、サブ階層に分類されていない複数の三次元点が残る場合などのように不完全な割合が残る場合、残りの複数の三次元点は、三次元データ符号化装置および三次元データ復号装置の両方で一致する実装に応じて、新たなサブ階層に分類されてもよいし、または、一つ前のサブ階層に分類されてもよい。一方、エラーが発生することにより、割合の値が許容値である１００％を超える場合、サブ階層への分割は、最後の三次元点で終了する。
　なお、割合が常に１００％に固定されているため、１階層に含まれる複数の三次元点を複数のサブ階層に分類するために指定される複数の割合のうちの最後の割合は、除外されてもよい。この場合、割合の要素数は、Ａｄｅｌｔａ＿ＱＰの要素数より１少なくなることを意味する。
　図１０９は、１階層の三次元点群をモートンインデックスでサブ階層に分類する第５の例を示す図である。図１１０は、第５の例における属性情報のヘッダのシンタックスの例を示す。
　第５の例では、複数のサブ階層には三次元点群のモートンコードにおけるモートンインデックスが指定される。つまり、第５の例では、１階層に含まれる三次元点群は、モートンコードを用いてサブ階層に分類される。例えば、モートンインデックスが共通する複数の三次元点は、同一のサブ階層に分類されてもよい。これにより、三次元点群は、空間的な距離が近い、例えば、所定距離よりも近い三次元点同士でグループ化されるため、例えば、各サブ階層に含まれる三次元点群は、一塊の三次元空間に含まれ、かつ、複数のサブ階層のうち、一のサブ階層に対応する三次元空間は、他のサブ階層に対応する三次元空間と重複しないこととなる。このように、１つのサブ階層には、空間的な距離が近い三次元点群が割り当てられるため、当該三次元点群は、類似の特性または属性を有する可能性が高い。よって、同じサブ階層に含まれる三次元点には、共通のＱＰ値が使用されて符号化されるため、符号化効率を向上させることができる。
　三次元点群は、階層毎にモートンオーダで配置される場合、三次元点のソートは、行われなくてもよい。三次元データ符号化装置は、どの複数の三次元点を同一のサブ階層に分類するかを事前に決定し、上記の方法を用いて各サブ階層に分類される三次元点数を設定してもよい。
　ｎｕｍ＿ｍｏｒｔｏｎ＿ｓｕｂｌａｙｅｒは、モートンオーダを用いたグループ化によって分割されたサブ階層の数を示す。Ｉｎｄｅｘは、モートンインデックスを示す。Ｉｎｄｅｘは、例えば、図１０９におけるモートンインデックスＡが選択された場合、モートンインデックスＡのノードの子ノードがサブ階層に設定される。また、モートンコードを使用して、対応するサブ階層の開始点または終了点が示されてもよい。モートンインデックスは、最下層の階層の三次元点から取得することに限らずに、上位層の階層の三次元点から取得してもよい。三次元データ符号化装置および三次元データ復号装置の両方の設定に応じて、三次元点を各サブ階層に分類するための開始点または終了点が決定されてもよい。
　図１１１および図１１２は、１階層の三次元点群をモートンインデックスでサブ階層に分類する第６の例を示す図である。第６の例では、ＲＡＨＴの階層構造で三次元点群が分類される場合の例である。
　第６の例では、三次元点のモートンインデックスを使用して、分類する三次元点群のグループとしてのサブ階層Ａ～Ｃを識別する。これにより、第５の例と同様に、共通するモートンインデックスを有する三次元点を同じサブ階層に分類する。
　三次元データ符号化装置および三次元データ復号装置に応じて、三次元点群のモートンインデックスで三次元点群を分類することができる。サブ階層の設定は、任意の階層に適用することができる。指定されたモートンインデックスよりも上に位置する三次元点は、次のサブ階層へ分類されてもよいし、外れ値として扱われてもよい。
　図１１２は、モートンインデックスで分類されるサブ階層における最後の三次元点を示す。図１１２では、１次元の配列表現で図１４と同様のサブ階層が示されている。
　モートンインデックスを用いることによるサブ階層への分類は、予測変換、リフティングまたはＲＡＨＴのデプスなどにおける特定の階層での分類に限らずに、複数の階層／デプスに分類することに適用されてもよい。この場合、サブ階層は、サブグループとなる。
　図１１３は、１階層の三次元点群を残差またはＤｅｌｔａ値を用いてサブ階層に分類する第７の例を示す図である。
　第７の例では、例えば、Ｄｅｌｔａ値は、予測変換またはリフティングにおけるＬｏＤ階層の量子化重み関数に乗算する属性情報（属性値）である。同様に、ＲＡＨＴでは、Ｄｅｌｔａ値は、重みに乗算する属性情報（属性値）である。Ｄｅｌｔａ値は、属性情報として符号化される値であってもよく、予測変換、リフティング、ＲＡＨＴまたは他の任意の方法で変換されることに関わらず、符号化処理に依存して予測後の値であってもよい。なお、図１１３では、Ｄｅｌｔａ値は、Ｄｅｌｔａで示されている。
　Ｄｅｌｔａ値は、値が小さい場合、細部が維持され、かつ、量子化されないように、少し低いＱＰで符号化されてもよい。これにより、解像度が低減することを抑制することができる。しかし、Ｄｅｌｔａ値が大きい場合、大きなＤｅｌｔａ値の差は容易に量子化されないため、大きなＱＰ値が利用されてもよい。
　図１１３において、円の半径は、Ｄｅｌｔａ値の大きさを表している。Ｄｅｌｔａ値が大きいほど、中心を参照する三次元点は遠くなる。
　図１１４は、二次元のモートンオーダで並べた場合の三次元点の配列を示す図である。図１１５は、第７の例における属性情報のヘッダのシンタックスの例を示す。
　第７の例のように、Ｄｅｌｔａ値を用いて、三次元点群を複数のサブ階層に分類する場合、サブ階層のＱＰ値は、連続する三次元点群全体をカバーしない。例えば、図１１４に示すように、いくつかの三次元点群は、グループＡに分類され、その他の散在する三次元点群がグループＢに分類され、それ以外の三次元点群の一部の三次元点群がグループＣに分類される。
　三次元点群は、グループインデックス値に割り当てられ、インデックス値は、Ｄｅｌｔａ値と共に符号化される。なお、下位レベルにおける符号化については、後述する。なお、インデックス値は、追加の属性情報として符号化されてもよいし、ＳＥＩメッセージとして符号化されてもよい。
　第７の例では、三次元点群ごとに追加のインデックスを符号化する必要があるため、オーバーヘッドが生じる可能性があるが、クロスレイヤのサブ階層のＤｅｌｔａＱＰを可能とする。なお、三次元データ符号化装置は、インデックスを決定した後に、特定の階層の三次元点を再配置し、次に、インデックスおよび対応するＱＰのインデックスを昇順または降順で符号化してもよい。
　ｎｕｍ＿Ｇｒｏｕｐは、Ｄｅｌｔａ値に基づいて分割されたグループまたはサブ階層の数を示す。
　図１１６は、残差のビットストリームのシンタックスの例を示す。図１１７は、符号化コスト（Ｅｎｃｏｄｉｎｇ　ｃｏｓｔ）を算出するための式を示す。図１１８は、ＢＰＰ（ｂｉｔｓ　ｐｅｒ　ｐｏｉｎｔ）と時間との関係を示すグラフである。
　図１１６に示すように、残差のビットストリームを符号化している間に、インデックス情報は、各点群について符号化される。なお、ｉｎｄｅｘは、三次元点が属するサブ階層またはサブグループのインデックス番号を示す。また、ｖａｌｕｅｓは、予測残差（ｒｅｓｉｄｕａｌ　ｖａｌｕｅ）を示す。
　なお、各三次元点の適切なインデックスの決定では、各属性情報の符号化コスト（図１１７参照）が用いられてもよいし、前に符号化された三次元点の符号化コストが用いられてもよい。このコンテキストにおける符号化コストは、各三次元点群の属性情報を符号化するのに必要なビット数と呼ばれる。符号化コストは、式によって近似的に、または、前に符号化された三次元点によって正確に、決定するために用いられる客観的な値である。
　三次元データ符号化装置は、図１１８に示すように、ＢＰＰレート（ｂｉｔｓ　ｐｅｒ　ｐｏｉｎｔ　ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）に基づいて、または、別の用語では毎秒符号化／復号される三次元点数のコストに基づいて、複数の三次元点をインデックスを使用して分類（グループ化）し、その符号化コストに基づいて異なるサブ階層ＱＰを適用することで、ＢＰＰを制御してもよい。この方法は、ＰＣＣ符号化のビットレートを制御するのに適している。
　この方法は、フレームベースの三次元点群の符号化でも一緒に動作するため、サブ階層への分類でビットレートまたはバッファステータスが役割を果たす。バッファが閾値に近い場合、三次元点の符号化コストに加えて、高いＤｅｌｔａＱＰ値により分類（グループ化）することが好ましい。
　第７の例では、上記の全ての例と同様に、サブ階層の数（グループ数）は、対応するＤｅｌｔａＱＰ値で定義される必要がある。例えば、図１１５に示すシンタックスでは、サブ階層の数は、属性情報のヘッダまたはＳＰＳにおいて定義される。
　図１１９は、属性情報の符号化に適用されるＱＰ値が、サブ階層毎に設定されていることを示す図である。図１１９の（ａ）は、サブ階層毎にＱＰ値を設定する方法を、ＲＡＨＴの階層構造に適用した場合を示し、（ｂ）は、ＬｏＤの階層構造に適用した場合を示す。
　第７の例で説明したインデックスを使用する方法は、ＰＣＣのレート歪みＲＤＯＱ（Ｒａｔｅ－ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ　Ｏｐｔｉｍｉｚｅｄ　ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ）法と組み合わせて使用することもでき、歪みとビットコストとの最適な組み合わせに基づいている。
　ＲＤＯＱは、さまざまな、サブ階層におけるＤｅｌｔａＱＰの設定を使用して、各三次元点群の属性情報に再帰的に実装することができる。各サブ階層に設定されるＤｅｌｔａＱＰは、処理時間を短縮するために、属性情報のヘッダまたはＳＰＳにおいて最初に（予め）設定することができる。ＳＰＳに設定される場合、全てにおいて共通する。ＲＤＯＱは、これらのＤｅｌｔａＱＰのセットを再帰的に実行するだけで、残差のビットストリームのシンタックスにおける特定のサブ階層のインデックスを使用することで、効率よく符号化される。
　図１２０は、三次元点群をモートンコードを用いてサブ階層に分類する第８の例を示す図である。図１２１は、第８の例における属性情報のヘッダのシンタックスの例を示す。
　本実施の形態において、第５の例および第６の例では、三次元点のモートンコードを用いて三次元点群を複数のサブ階層（グループ）にグルーピングし、各サブ階層（各グループ）に対してＡｄｅｌｔａ＿ＱＰを設定できるような方法を説明したが、必ずしもこれに限らない。例えば、三次元点の位置情報（ｘ，ｙ，ｚ）を用いて、三次元点群をグルーピングし、各グループに対してＡｄｅｌｔａ＿ＱＰを設定するようにしてもよい。
 具体的には、グループＡについて、中心座標ｃＡ、半径ｒＡおよびＡＤｅｌｔａ＿ＱＰ＿Ａを定義し、グループＢについて、中心座標ｃＢ、半径ｒＢおよびＡＤｅｌｔａ＿ＱＰ＿Ｂを定義する。同様に、他のグループがある場合についても、各グループについて、中心座標、半径およびＡＤｅｌｔａ＿ＱＰを定義する。そして、属性情報のヘッダに、各グループにおいて定義した中心座標、半径およびＡＤｅｌｔａ＿ＱＰと、総グループ数等を付加する。
　そして、三次元データ符号化装置は、処理対象の三次元点の位置座標が、グループＡ（中心座標ｃＡかつ半径ｒＡの球体）に含まれる場合は、ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰ＿Ａを適用し、グループＢ（中心ｃＢかつ半径ｒＢの球体）に含まれる場合は、ＡＤｅｌｔａ＿ＱＰ＿Ｂを適用してもよい。また、三次元データ符号化装置は、処理対象の三次元点がグループＡおよびグループＢの両方の球体に含まれる場合、処理対象の三次元点と各グループの中心座標ｃＡおよびｃＢまでの距離を算出し、距離が近い方のＡＤｅｌｔａ＿ＱＰを適用してもよい。
　これにより、三次元空間において距離が近い三次元点に対し、値が近いＡＤｅｌｔａ＿ＱＰを適用することができるため、符号化または復号後の三次元点の主観画質を領域に応じて制御することが可能となる。
　また、三次元データ符号化装置は、例えば、あるオブジェクトの主観画質を向上したい場合、そのオブジェクトを構成する三次元点の中心座標をグループ１０１の中心座標、そのオブジェクトの大きさの半分を半径とし、グループ１０１のＡＤｅｌｔａ＿ＱＰを例えば負の値にしてもよい。これにより、グループ１０１に属する（グループ１０１の球体内に含まれる）三次元点の属性符号化の量子化ステップ値を小さくすることができ、結果、あるオブジェクトの主観画質を向上することができる。
　なお、図１２０では、三次元点群を分類する三次元空間のグループ１０１、１０２が示されている。グループ１０１は、中心点Ｏ１から半径Ｒ１の球体の空間に含まれる三次元点１２１を含む。グループ１０２は、中心点Ｏ２から半径Ｒ２の球体の空間に含まれる三次元点１２２を含む。グループ１０１に属する三次元点の符号化には、グループ１０１に設定されているＡＤｅｌｔａ＿ＱＰ＿Ｏが適用される。グループ１０２に属する三次元点の符号化には、グループ１０２に設定されているＡＤｅｌｔａ＿ＱＰ＿Ｐが適用される。各グループを規定するための基準となる点である中心点Ｏ１および中心点Ｏ２は、それぞれ、三軸の座標値を用いて表される。
　なお、グループ１０１およびグループ１０２の両方に含まれる三次元点１２３が存在していてもよい。三次元点１２３の符号化には、グループ１０１に設定されているＡＤｅｌｔａ＿ＱＰ＿Ｏと、グループ１０２に設定されているＡＤｅｌｔａ＿ＱＰ＿Ｐとの加算値または平均値が適用されてもよい。これにより、より細かなＱＰ値の制御が可能となる。また、各三次元点は複数のグループに属しても構わない。その場合、処理対象の三次元点が属する全てのグループのＡＤｅｌｔａ＿ＱＰの加算値を、処理対象の三次元点のＡＤｅｌｔａ＿ＱＰ値としてもよい。これにより、三次元空間のある領域のＱＰ値をより柔軟に制御することができる。
　なお、グループ１０１のＡＤｅｌｔａ＿ＱＰ＿Ｏを例えば負の値に設定し、ＱＰ値を下げてもよい。これにより、グループ１０１に属する三次元点の属性情報の符号化による劣化を抑えることができる。
　また、逆にグループＯのＡＤｅｌｔａ＿ＱＰ＿Ｏを例えば正の値に設定し、ＱＰ値を上げてもよい。これにより、グループ１０１に属する三次元点の属性情報の符号量を削減することができる。
　なお、グループを定義するための三次元空間として球体を用いる例を示したが、必ずしもこれに限らず、楕円体や立方体を用いてグループを定義しても構わない。この場合は、それぞれの形状を定義するパラメータをヘッダや制御情報に付加してもよい。
　なお、図１２１において、ｎｕｍ＿ｇｒｏｕｐは、グループの総数を示す。ｃｅｎｔｅｒ＿ｘ，　ｃｅｎｔｅｒ＿ｙ，　ｃｅｎｔｅｒ＿ｚは、各グループの中心座標を示す。ｒａｄｉｕｓは、各グループの半径を示す。グループとして楕円体や立方体を用いる場合は、それらを表すためのパラメータがヘッダなどに付加されてもよい。例えば、立方体または直方体を用いる場合は、基準点の座標と、基準点からの幅、奥行および高さとを表すためのパラメータがヘッダなどに付加されてもよい。また、グループを定義するための三次元空間の形状として球体や楕円体など、複数の形状を用いる場合は、当該三次元空間がどの形状かを示す情報がヘッダに付加されてもよい。
　以上のように、本実施の形態に係る三次元データ符号化装置は、図１２２に示す処理を行う。三次元データ符号化装置は、点群データに含まれる複数の三次元点の複数の属性情報から複数の係数値を算出し（Ｓ８５０１）、前記複数の係数値の各々を量子化することで複数の量子化値を生成し（Ｓ８５０２）、前記複数の量子化値を含むビットストリームを生成する（Ｓ８５０３）。前記複数の係数値は、複数の階層のいずれかに属する。前記複数の階層における予め定められた数の階層のそれぞれには、当該階層用の量子化パラメータが割り当てられている。前記量子化（Ｓ８５０２）では、前記複数の係数値の各々を、（ｉ）当該係数値が属する階層に量子化パラメータが割り当てられている場合、当該量子化パラメータを用いて量子化し、（ｉｉ）当該係数値が属する階層に前記量子化パラメータが割り当てられていない場合、前記予め定められた数の階層のうちの一の階層に割り当てられた量子化パラメータを用いて量子化する。これによれば、当該三次元データ符号化方法は、階層毎に量子化パラメータを切り替えることができるので、適切に符号化を行える。
　例えば、前記一の階層は、前記予め定められた数の階層のうちの最後の階層である。
　例えば、前記量子化（Ｓ８５０２）では、前記複数の階層の数が前記予め定められた数よりも少ない場合、前記複数の階層に対応していない前記予め定められた数の階層に割り当てられた量子化パラメータは用いられない。
　例えば、前記ビットストリームは、基準量子化パラメータを示す第１情報と、前記基準量子化パラメータから前記複数の階層用の複数の量子化パラメータを算出するための複数の第２情報とを含む。このため、符号化効率を向上できる。
　なお、ステップＳ８５０１、Ｓ８５０２、Ｓ８５０３は、それぞれ、実施の形態９の各処理に対応する。
　例えば、三次元データ符号化装置は、プロセッサと、メモリとを備え、プロセッサは、メモリを用いて、上記の処理を行う。
　本開示の一態様に係る三次元データ復号方法は、図１２３に示す処理を行う。三次元データ復号装置は、ビットストリームに含まれる複数の量子化値の各々を逆量子化することで複数の係数値を生成し（Ｓ８５１１）、前記複数の係数値から、点群データに含まれる複数の三次元点の複数の属性情報を算出する（Ｓ８５１２）。前記複数の量子化値は、複数の階層のいずれかに属する。前記複数の階層における予め定められた数の階層のそれぞれには、当該階層用の量子化パラメータが割り当てられている。前記逆量子化（Ｓ８５１１）では、前記複数の量子化値の各々を、（ｉ）当該量子化値が属する階層に量子化パラメータが割り当てられている場合、当該量子化パラメータを用いて逆量子化し、（ｉｉ）当該量子化値が属する階層に前記量子化パラメータが割り当てられていない場合、前記予め定められた数の階層のうちの一の階層に割り当てられた量子化パラメータを用いて逆量子化する。これによれば、当該三次元データ復号方法は、階層毎に量子化パラメータを切り替えることができるので、適切に復号を行える。
　例えば、前記一の階層は、前記予め定められた数の階層のうちの最後の階層である。
　例えば、前記逆量子化では、前記複数の階層の数が前記予め定められた数よりも少ない場合、前記複数の階層に対応していない前記予め定められた数の階層に割り当てられた量子化パラメータは用いられない。
　例えば、前記ビットストリームは、基準量子化パラメータを示す第１情報と、前記基準量子化パラメータから前記複数の階層用の複数の量子化パラメータを算出するための複数の第２情報とを含む。このため、符号化効率が向上されたビットストリームを適切に復号できる。
　なお、ステップＳ８５１１、Ｓ８５１２は、それぞれ、実施の形態９の各処理に対応する。
　例えば、三次元データ復号装置は、プロセッサと、メモリとを備え、プロセッサは、メモリを用いて、上記の処理を行う。
　また、本開示の他の一態様に係る三次元データ符号化方法は、図１２２を用いて説明したステップＳ８５０１、Ｓ８５０２、Ｓ８５０３について、下記のように処理してもよい。他の一態様に係る三次元データ符号化方法は、点群データに含まれる複数の三次元点の複数の属性情報から複数の係数値を算出し（Ｓ８５０１）、前記複数の係数値の各々を量子化することで複数の量子化値を生成し（Ｓ８５０２）、前記複数の量子化値を含むビットストリームを生成する（Ｓ８５０３）。前記複数の係数値のそれぞれは、複数の三次元空間のうち、当該係数値の算出の基になった属性情報を含む三次元点が属する三次元空間毎に分類されることで、複数のグループのいずれかに属する。前記量子化（Ｓ８５０２）では、前記複数の係数値の各々を、当該係数値が属するグループ用の量子化パラメータを用いて量子化する。これによれば、当該三次元データ符号化方法は、グループ毎に量子化パラメータを切り替えることができるので、適切に符号化を行える。
　例えば、前記ビットストリームは、前記複数のグループのそれぞれについて、当該グループに対応する三次元空間の基準点と、当該グループに対応する三次元空間のサイズとを示す空間情報を含む。
　例えば、前記ビットストリームは、前記空間情報および前記空間情報で示される三次元空間のグループ用の量子化パラメータとが含まれるか否かを示すフラグを含む。
　例えば、三次元データ符号化装置は、プロセッサと、メモリとを備え、プロセッサは、メモリを用いて、上記の処理を行う。
　また、本開示の他の一態様に係る三次元データ復号方法は、図１２３を用いて説明したステップＳ８５１１、Ｓ８５１２について、下記のように処理してもよい。ビットストリームに含まれる複数の量子化値の各々を逆量子化することで複数の係数値を生成し（Ｓ８５１１）、前記複数の係数値から、点群データに含まれる複数の三次元点の複数の属性情報を算出する（Ｓ８５１２）。前記複数の量子化値は、複数の三次元空間のうち、当該量子化値の算出の基になった属性情報を含む三次元点が属する三次元空間毎に分類されることで、複数のグループのいずれかに属する。前記複数の階層における予め定められた数の階層のそれぞれには、当該階層用の量子化パラメータが割り当てられている。前記逆量子化では、前記複数の量子化値の各々を、当該量子化値が属する階層用の量子化パラメータを用いて逆量子化する。
　例えば、前記ビットストリームは、前記複数のグループのそれぞれについて、当該グループに対応する三次元空間の基準点と、当該グループに対応する三次元空間のサイズとを示す空間情報を含む。
　例えば、前記ビットストリームは、前記空間情報および前記空間情報で示される三次元空間のグループ用の量子化パラメータとが含まれるか否かを示すフラグを含む。
　例えば、三次元データ復号装置は、プロセッサと、メモリとを備え、プロセッサは、メモリを用いて、上記の処理を行う。
　以上、本開示の実施の形態に係る三次元データ符号化装置及び三次元データ復号装置等について説明したが、本開示は、この実施の形態に限定されるものではない。
　また、上記実施の形態に係る三次元データ符号化装置及び三次元データ復号装置等に含まれる各処理部は典型的には集積回路であるＬＳＩとして実現される。これらは個別に１チップ化されてもよいし、一部又は全てを含むように１チップ化されてもよい。
　また、集積回路化はＬＳＩに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセッサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後にプログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）、又はＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用してもよい。
　また、上記各実施の形態において、各構成要素は、専用のハードウェアで構成されるか、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。
　また、本開示は、三次元データ符号化装置及び三次元データ復号装置等により実行される三次元データ符号化方法又は三次元データ復号方法等として実現されてもよい。
　また、ブロック図における機能ブロックの分割は一例であり、複数の機能ブロックを一つの機能ブロックとして実現したり、一つの機能ブロックを複数に分割したり、一部の機能を他の機能ブロックに移してもよい。また、類似する機能を有する複数の機能ブロックの機能を単一のハードウェア又はソフトウェアが並列又は時分割に処理してもよい。
　また、フローチャートにおける各ステップが実行される順序は、本開示を具体的に説明するために例示するためのものであり、上記以外の順序であってもよい。また、上記ステップの一部が、他のステップと同時（並列）に実行されてもよい。
　以上、一つまたは複数の態様に係る三次元データ符号化装置及び三次元データ復号装置等について、実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、この実施の形態に限定されるものではない。本開示の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、一つまたは複数の態様の範囲内に含まれてもよい。
　本開示は、三次元データ符号化装置及び三次元データ復号装置に適用できる。
　６００　自車両
　６０１　周辺車両
　６０２、６０５　センサ検知範囲
　６０３、６０６　領域
　６０４　オクルージョン領域
　８０１　車両
　８０２　空間
　９０１　サーバ
　９０２、９０２Ａ、９０２Ｂ、９０２Ｃ　クライアント装置
　１０１１、１１１１　データ受信部
　１０１２、１０２０、１１１２、１１２０　通信部
　１０１３、１１１３　受信制御部
　１０１４、１０１９、１１１４、１１１９　フォーマット変換部
　１０１５　センサ
　１０１６、１１１６　三次元データ作成部
　１０１７　三次元画像処理部
　１０１８、１１１８　三次元データ蓄積部
　１０２１、１１２１　送信制御部
　１０２２、１１２２　データ送信部
　１０３１、１０３２、１１３５　三次元マップ
　１０３３、１０３７、１１３２　センサ情報
　１０３４、１０３５、１１３４　三次元データ
　１１１７　三次元データ合成部
　１２０１　三次元マップ圧縮／復号処理部
　１２０２　センサ情報圧縮／復号処理部
　１２１１　三次元マップ復号処理部
　１２１２　センサ情報圧縮処理部
　２００１　サーバ
　２００２、２００２Ａ、２００２Ｂ　クライアント装置
　２０１１　センサ情報取得部
　２０１２　記憶部
　２０１３　データ送信可否判定部
　２０２１、２０２１Ａ、２０２１Ｂ　端末
　２０２２、２０２２Ａ、２０２２Ｂ　通信装置
　２０２３　ネットワーク
　２０２４　データ収集サーバ
　２０２５　地図サーバ
　２０２６　クライアント装置
　３０００　三次元データ符号化装置
　３００１　位置情報符号化部
　３００２　属性情報再割り当て部
　３００３　属性情報符号化部
　３０１０　三次元データ復号装置
　３０１１　位置情報復号部
　３０１２　属性情報復号部
　６６００　属性情報符号化部
　６６０１　ソート部
　６６０２　Ｈａａｒ変換部
　６６０３　量子化部
　６６０４、６６１２　逆量子化部
　６６０５、６６１３　逆Ｈａａｒ変換部
　６６０６、６６１４　メモリ
　６６０７　算術符号化部
　６６１０　属性情報復号部
　６６１１　算術復号部
　７００１　減算部
　７００２　変換部
　７００３　変換行列保持部
　７００４　量子化部
　７００５　量子化制御部
　７００６　エントロピー符号化部
　７０１１　エントロピー復号部
　７０１２　逆量子化部
　７０１３　量子化制御部
　７０１４　逆変換部
　７０１５　変換行列保持部
　７０１６　加算部
　７０２０　三次元データ符号化装置
　７０２１　分割部
　７０２２　位置情報符号化部
　７０２３　属性情報符号化部
　７０２４　付加情報符号化部
　７０２５　多重化部
　７０３１　タイル分割部
　７０３２　スライス分割部
　７０３５　変換部
　７０３６　量子化部
　７０３７　エントロピー符号化部
　７０４０　三次元データ復号装置
　７０４１　逆多重化部
　７０４２　位置情報復号部
　７０４３　属性情報復号部
　７０４４　付加情報復号部
　７０４５　結合部
　７０５１　エントロピー復号部
　７０５２　逆量子化部
　７０５３　逆変換部
　７０６１、７０７２　ＬｏＤ設定部
　７０６２、７０７３　探索部
　７０６３、７０７４　予測部
　７０６４　減算部
　７０６５、７０８３　量子化部
　７０６６、７０７５、７０８４、７０９２　逆量子化部
　７０６７、７０７６　再構成部
　７０６８、７０７７、７０８６、７０９４　メモリ
　７０６９、７０８７　算術符号化部
　７０７０、７０８８　ΔＱＰ算出部
　７０７１、７０９１　算術復号部
　７０８１　ソート部
　７０８２　Ｈａａｒ変換部
　７０８５、７０９３　逆Ｈａａｒ変換部
　７４０１、７４１３、７４４２１　点群再配列部
　７４０２、７４２２、７４４２２、７４６２２　変換部
　７４０３、７４２３、７４４２３、７４６２３　量子化部
　７４０４、７４２４、７４４２４、７４６２４　エントロピー符号化部
　７４１１、７４３１、７４５３１、７４７３１　エントロピー復号部
　７４１２、７４３２、７４５３２、７４７３２　逆量子化部
　７４２１、７４３４　点群属性入れ替え部
　７４３３、７４５３４、７４７３３　逆変換部
　７４４０、７４６０　三次元データ符号化装置
　７４４１、７４６１　位置情報符号化部
　７４４２、７４６２　属性情報符号化部
　７４４３、７５６３　付加情報符号化部
　７４４４、７４６４　多重化部
　７４５０、７４７０　三次元データ復号装置
　７４５１、７４７１　逆多重化部
　７４５２、７４７２　位置情報復号部
　７４５３、７４７３　属性情報復号部
　７４５４、７４７４　付加情報復号部
　７４６２１　再配列テーブル生成部
　７４４２１１　モートン配列部
　７４４２１２　再配列部
　７８００　属性情報符号化部
　７８０１　ソート部
　７８０２　Ｈａａｒ変換部
　７８０３　量子化部
　７８０４　逆量子化部
　７８０５　逆Ｈａａｒ変換部
　７８０６　メモリ
　７８０７　算術符号化部
　７８１０　属性情報復号部
　７８１１　算術復号部
　７８１２　逆量子化部
　７８１３　逆Ｈａａｒ変換部
　７８１４　メモリ

Claims (14)

  1. 　点群データに含まれる複数の三次元点の複数の属性情報から複数の係数値を算出し、
    　前記複数の係数値の各々を量子化することで複数の量子化値を生成し、
    　前記複数の量子化値を含むビットストリームを生成し、
    　前記複数の係数値は、複数の階層のいずれかに属し、
    　前記複数の階層における予め定められた数の階層のそれぞれには、当該階層用の量子化パラメータが割り当てられており、
    　前記量子化では、前記複数の係数値の各々を、（ｉ）当該係数値が属する階層に量子化パラメータが割り当てられている場合、当該量子化パラメータを用いて量子化し、（ｉｉ）当該係数値が属する階層に前記量子化パラメータが割り当てられていない場合、前記予め定められた数の階層のうちの一の階層に割り当てられた量子化パラメータを用いて量子化する
    　三次元データ符号化方法。
  2. 　前記一の階層は、前記予め定められた数の階層のうちの最後の階層である
    　請求項１に記載の三次元データ符号化方法。
  3. 　前記量子化では、前記複数の階層の数が前記予め定められた数よりも少ない場合、前記複数の階層に対応していない前記予め定められた数の階層に割り当てられた量子化パラメータは用いられない
    　請求項１または２に記載の三次元データ符号化方法。
  4. 　前記ビットストリームは、基準量子化パラメータを示す第１情報と、前記基準量子化パラメータから前記複数の階層用の複数の量子化パラメータを算出するための複数の第２情報とを含む
    　請求項１から３のいずれか１項に記載の三次元データ符号化方法。
  5. 　点群データに含まれる複数の三次元点の複数の属性情報から複数の係数値を算出し、
    　前記複数の係数値の各々を量子化することで複数の量子化値を生成し、
    　前記複数の量子化値を含むビットストリームを生成し、
    　前記複数の係数値のそれぞれは、複数の三次元空間のうち、当該係数値の算出の基になった属性情報を含む三次元点が属する三次元空間毎に分類されることで、複数のグループのいずれかに属し、
    　前記量子化では、前記複数の係数値の各々を、当該係数値が属するグループ用の量子化パラメータを用いて量子化する
    　三次元データ符号化方法。
  6. 　ビットストリームに含まれる複数の量子化値の各々を逆量子化することで複数の係数値を生成し、
    　前記複数の係数値から、点群データに含まれる複数の三次元点の複数の属性情報を算出し、
    　前記複数の量子化値は、複数の階層のいずれかに属し、
    　前記複数の階層における予め定められた数の階層のそれぞれには、当該階層用の量子化パラメータが割り当てられており、
    　前記逆量子化では、前記複数の量子化値の各々を、（ｉ）当該量子化値が属する階層に量子化パラメータが割り当てられている場合、当該量子化パラメータを用いて逆量子化し、（ｉｉ）当該量子化値が属する階層に前記量子化パラメータが割り当てられていない場合、前記予め定められた数の階層のうちの一の階層に割り当てられた量子化パラメータを用いて逆量子化する
    　三次元データ復号方法。
  7. 　前記一の階層は、前記予め定められた数の階層のうちの最後の階層である
    　請求項６に記載の三次元データ復号方法。
  8. 　前記逆量子化では、前記複数の階層の数が前記予め定められた数よりも少ない場合、前記複数の階層に対応していない前記予め定められた数の階層に割り当てられた量子化パラメータは用いられない
    　請求項６または７に記載の三次元データ復号方法。
  9. 　前記ビットストリームは、基準量子化パラメータを示す第１情報と、前記基準量子化パラメータから前記複数の階層用の複数の量子化パラメータを算出するための複数の第２情報とを含む
    　請求項６から８のいずれか１項に記載の三次元データ復号方法。
  10. 　ビットストリームに含まれる複数の量子化値の各々を逆量子化することで複数の係数値を生成し、
    　前記複数の係数値から、点群データに含まれる複数の三次元点の複数の属性情報を算出し、
    　前記複数の量子化値は、複数の三次元空間のうち、当該量子化値の算出の基になった属性情報を含む三次元点が属する三次元空間毎に分類されることで、複数のグループのいずれかに属し、
    　前記複数の階層における予め定められた数の階層のそれぞれには、当該階層用の量子化パラメータが割り当てられており、
    　前記逆量子化では、前記複数の量子化値の各々を、当該量子化値が属する階層用の量子化パラメータを用いて逆量子化する
    　三次元データ復号方法。
  11. 　プロセッサと、
    　メモリとを備え、
    　前記プロセッサは、前記メモリを用いて、
    　点群データに含まれる複数の三次元点の複数の属性情報から複数の係数値を算出し、
    　前記複数の係数値の各々を量子化することで複数の量子化値を生成し、
    　前記複数の量子化値を含むビットストリームを生成し、
    　前記複数の係数値は、複数の階層のいずれかに属し、
    　前記複数の階層における予め定められた数の階層のそれぞれには、当該階層用の量子化パラメータが割り当てられており、
    　前記量子化では、前記複数の係数値の各々を、（ｉ）当該係数値が属する階層に量子化パラメータが割り当てられている場合、当該量子化パラメータを用いて量子化し、（ｉｉ）当該係数値が属する階層に前記量子化パラメータが割り当てられていない場合、前記予め定められた数の階層のうちの一の階層に割り当てられた量子化パラメータを用いて量子化する
    　三次元データ符号化装置。
  12. 　プロセッサと、
    　メモリとを備え、
    　前記プロセッサは、前記メモリを用いて、
    　点群データに含まれる複数の三次元点の複数の属性情報から複数の係数値を算出し、
    　前記複数の係数値の各々を量子化することで複数の量子化値を生成し、
    　前記複数の量子化値を含むビットストリームを生成し、
    　前記複数の係数値のそれぞれは、複数の三次元空間のうち、当該係数値の算出の基になった属性情報を含む三次元点が属する三次元空間毎に分類されることで、複数のグループのいずれかに属し、
    　前記量子化では、前記複数の係数値の各々を、当該係数値が属する階層用の量子化パラメータを用いて量子化する
    　三次元データ符号化装置。
  13. 　プロセッサと、
    　メモリとを備え、
    　前記プロセッサは、前記メモリを用いて、
    　ビットストリームに含まれる複数の量子化値の各々を逆量子化することで複数の係数値を生成し、
    　前記複数の係数値から、点群データに含まれる複数の三次元点の複数の属性情報を算出し、
    　前記複数の量子化値は、複数の階層のいずれかに属し、
    　前記複数の階層における予め定められた数の階層のそれぞれには、当該階層用の量子化パラメータが割り当てられており、
    　前記逆量子化では、前記複数の量子化値の各々を、（ｉ）当該量子化値が属する階層に量子化パラメータが割り当てられている場合、当該量子化パラメータを用いて逆量子化し、（ｉｉ）当該量子化値が属する階層に前記量子化パラメータが割り当てられていない場合、前記予め定められた数の階層のうちの一の階層に割り当てられた量子化パラメータを用いて逆量子化する
    　三次元データ復号装置。
  14. 　プロセッサと、
    　メモリとを備え、
    　前記プロセッサは、前記メモリを用いて、
    　ビットストリームに含まれる複数の量子化値の各々を逆量子化することで複数の係数値を生成し、
    　前記複数の係数値から、点群データに含まれる複数の三次元点の複数の属性情報を算出し、
    　前記複数の量子化値は、複数の三次元空間のうち、当該量子化値の算出の基になった属性情報を含む三次元点が属する三次元空間毎に分類されることで、複数のグループのいずれかに属し、
    　前記複数の階層における予め定められた数の階層のそれぞれには、当該階層用の量子化パラメータが割り当てられており、
    　前記逆量子化では、前記複数の量子化値の各々を、当該量子化値が属する階層用の量子化パラメータを用いて逆量子化する
    　三次元データ復号装置。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2024171797A1 (ja) * 2023-02-17 2024-08-22 ソニーグループ株式会社 情報処理装置および方法

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7480791B2 (ja) * 2019-06-27 2024-05-10 ホアウェイ・テクノロジーズ・カンパニー・リミテッド Ｖ－ｐｃｃ用の仮想参照デコーダ
CN113826385A (zh) * 2019-07-03 2021-12-21 Oppo广东移动通信有限公司 点云编解码方法、编码器、解码器及计算机存储介质
US11747164B2 (en) * 2021-01-13 2023-09-05 GM Global Technology Operations LLC Methods for multi-dimensional lane matching for autonomous vehicle localization

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006108792A (ja) * 2004-09-30 2006-04-20 Fukuoka Pref Gov Sangyo Kagaku Gijutsu Shinko Zaidan 画像信号の符号化方法および装置
WO2017104115A1 (ja) * 2015-12-14 2017-06-22 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ 三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置及び三次元データ復号装置
US20170347122A1 (en) * 2016-05-28 2017-11-30 Microsoft Technology Licensing, Llc Scalable point cloud compression with transform, and corresponding decompression
JP2018078503A (ja) * 2016-11-11 2018-05-17 日本電信電話株式会社 データ符号化方法、データ符号化装置及びデータ符号化プログラム
WO2019012975A1 (ja) * 2017-07-10 2019-01-17 ソニー株式会社 情報処理装置および方法

Family Cites Families (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2013106190A1 (en) * 2012-01-09 2013-07-18 Dolby Laboratories Licensing Corporation Hybrid reference picture reconstruction method for single and multiple layered video coding systems
US10496336B2 (en) * 2016-11-17 2019-12-03 Google Llc K-D tree encoding for point clouds using deviations
US10553015B2 (en) * 2017-03-31 2020-02-04 Google Llc Implicit view-dependent quantization
US11082717B2 (en) * 2017-07-05 2021-08-03 Onesubsea Ip Uk Limited Data compression for communication in subsea oil and gas systems
EP3716218A4 (en) * 2017-11-22 2021-03-31 Panasonic Intellectual Property Corporation of America THREE-DIMENSIONAL DATA ENCODING PROCESS, THREE-DIMENSIONAL DATA DECODING PROCESS, THREE-DIMENSIONAL DATA ENCODING DEVICE, AND TRIDIMENSIONAL DATA DECODING DEVICE
WO2019235366A1 (ja) * 2018-06-06 2019-12-12 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ 三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置、及び三次元データ復号装置
WO2020138353A1 (ja) * 2018-12-26 2020-07-02 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ 三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置、及び三次元データ復号装置
CN113228107B (zh) * 2018-12-28 2024-08-27 松下电器（美国）知识产权公司 三维数据编码方法、三维数据解码方法、三维数据编码装置、以及三维数据解码装置
CN113366536A (zh) * 2019-02-05 2021-09-07 松下电器（美国）知识产权公司 三维数据编码方法、三维数据解码方法、三维数据编码装置、以及三维数据解码装置
WO2020162542A1 (ja) * 2019-02-06 2020-08-13 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ 三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置、および、三次元データ復号装置
AU2020227306A1 (en) * 2019-02-27 2021-10-07 Ancestry.Com Dna, Llc Graphical user interface displaying relatedness based on shared DNA
US11848073B2 (en) * 2019-04-03 2023-12-19 University Of Central Florida Research Foundation, Inc. Methods and system for efficient indexing for genetic genealogical discovery in large genotype databases

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006108792A (ja) * 2004-09-30 2006-04-20 Fukuoka Pref Gov Sangyo Kagaku Gijutsu Shinko Zaidan 画像信号の符号化方法および装置
WO2017104115A1 (ja) * 2015-12-14 2017-06-22 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ 三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置及び三次元データ復号装置
US20170347122A1 (en) * 2016-05-28 2017-11-30 Microsoft Technology Licensing, Llc Scalable point cloud compression with transform, and corresponding decompression
JP2018078503A (ja) * 2016-11-11 2018-05-17 日本電信電話株式会社 データ符号化方法、データ符号化装置及びデータ符号化プログラム
WO2019012975A1 (ja) * 2017-07-10 2019-01-17 ソニー株式会社 情報処理装置および方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2024171797A1 (ja) * 2023-02-17 2024-08-22 ソニーグループ株式会社 情報処理装置および方法

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