WO2021025392A1 - 포인트 클라우드 데이터 처리 장치 및 방법 - Google Patents

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WO2021025392A1
WO2021025392A1 PCT/KR2020/010150 KR2020010150W WO2021025392A1 WO 2021025392 A1 WO2021025392 A1 WO 2021025392A1 KR 2020010150 W KR2020010150 W KR 2020010150W WO 2021025392 A1 WO2021025392 A1 WO 2021025392A1
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point cloud
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geometry
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오현묵
오세진
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엘지전자 주식회사
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    • H04N21/6587—Control parameters, e.g. trick play commands, viewpoint selection
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    • H04N21/854—Content authoring
    • H04N21/85406—Content authoring involving a specific file format, e.g. MP4 format

Definitions

  • Embodiments provide Point Cloud content to provide users with various services such as VR (Virtual Reality, Virtual Reality), AR (Augmented Reality, Augmented Reality), MR (Mixed Reality, Mixed Reality), and autonomous driving service.
  • VR Virtual Reality, Virtual Reality
  • AR Augmented Reality
  • MR Magnetic Reality, Mixed Reality
  • autonomous driving service Provide a solution.
  • the point cloud content is content expressed as a point cloud, which is a set of points (points) belonging to a coordinate system representing a three-dimensional space.
  • Point cloud content can express media consisting of three dimensions, and provides various services such as VR (Virtual Reality, Virtual Reality), AR (Augmented Reality, Augmented Reality), MR (Mixed Reality, Mixed Reality), and autonomous driving services. Used to provide. However, tens of thousands to hundreds of thousands of point data are required to represent point cloud content. Therefore, a method for efficiently processing a vast amount of point data is required.
  • Embodiments provide an apparatus and method for efficiently processing point cloud data.
  • Embodiments provide a point cloud data processing method and apparatus for solving latency and encoding/decoding complexity.
  • the point cloud data transmission method includes encoding the point cloud data and transmitting a bitstream including the encoded point cloud data.
  • a method of receiving point cloud data includes receiving a bitstream including point cloud data and decoding the point cloud data.
  • the apparatus and method according to the embodiments may process point cloud data with high efficiency.
  • the apparatus and method according to the embodiments may provide a point cloud service of high quality.
  • the apparatus and method according to the embodiments may provide point cloud content for providing general-purpose services such as VR services and autonomous driving services.
  • FIG. 1 shows an example of a point cloud content providing system according to embodiments.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an operation of providing point cloud content according to embodiments.
  • FIG 3 shows an example of a point cloud video capture process according to embodiments.
  • FIG. 4 shows an example of a point cloud encoder according to embodiments.
  • FIG. 5 shows an example of a voxel according to embodiments.
  • FIG. 6 shows an example of an octree and an occupancy code according to embodiments.
  • FIG. 7 shows an example of a neighbor node pattern according to embodiments.
  • FIG. 10 shows an example of a point cloud decoder according to embodiments.
  • FIG. 11 shows an example of a point cloud decoder according to embodiments.
  • FIG 13 is an example of a reception device according to embodiments.
  • FIG. 14 shows an example of a structure capable of interworking with a method/device for transmitting and receiving point cloud data according to embodiments.
  • 15 is a block diagram illustrating an example of a point cloud data transmission apparatus according to embodiments.
  • 16 is a flowchart illustrating a method of generating auxiliary data according to embodiments.
  • 17 shows a structure of a bitstream according to embodiments.
  • SPS Sequantial Parameter Set
  • FIG. 19 illustrates a structure of a Geometry Parameter Set (GPS) of point cloud data according to embodiments.
  • GPS Geometry Parameter Set
  • FIG 20 shows the structure of an attribute parameter set (APS) of point cloud data according to embodiments.
  • APS attribute parameter set
  • FIG. 21 illustrates a structure of an Auxiliary Slice Bitstream of point cloud data according to embodiments.
  • AuxPS Auxiliary Parameter Set
  • FIG. 23 illustrates a structure of an Auxiliary Slice Bitstream of point cloud data according to embodiments.
  • 24 is a block diagram illustrating an example of an apparatus for receiving point cloud data according to embodiments.
  • 25 is a flow chart of using auxiliary data in a reception device according to embodiments.
  • 26 is an example of a process of using additional information according to embodiments in a process after decoding.
  • FIG. 27 is a flowchart illustrating a method of transmitting point cloud data according to embodiments.
  • FIG. 28 is a flowchart illustrating a method of receiving point cloud data according to embodiments.
  • FIG. 1 shows an example of a point cloud content providing system according to embodiments.
  • the point cloud content providing system illustrated in FIG. 1 may include a transmission device 10000 and a reception device 10004.
  • the transmission device 10000 and the reception device 10004 are capable of wired or wireless communication to transmit and receive point cloud data.
  • the transmission device 10000 may secure, process, and transmit point cloud video (or point cloud content).
  • the transmission device 10000 is a fixed station, a base transceiver system (BTS), a network, an artificial intelligence (AI) device and/or system, a robot, an AR/VR/XR device and/or server. And the like.
  • the transmission device 10000 uses a radio access technology (eg, 5G NR (New RAT), LTE (Long Term Evolution)) to communicate with a base station and/or other wireless devices, Robots, vehicles, AR/VR/XR devices, portable devices, home appliances, Internet of Thing (IoT) devices, AI devices/servers, etc. may be included.
  • 5G NR New RAT
  • LTE Long Term Evolution
  • the transmission device 10000 includes a point cloud video acquisition unit (Point Cloud Video Acquisition, 10001), a point cloud video encoder (Point Cloud Video Encoder, 10002) and/or a transmitter (Transmitter (or Communication module), 10003). Include)
  • the point cloud video acquisition unit 10001 acquires a point cloud video through a process such as capture, synthesis, or generation.
  • the point cloud video is point cloud content expressed as a point cloud, which is a set of points located in a three-dimensional space, and may be referred to as point cloud video data.
  • a point cloud video according to embodiments may include one or more frames. One frame represents a still image/picture. Accordingly, the point cloud video may include a point cloud image/frame/picture, and may be referred to as any one of a point cloud image, a frame, and a picture.
  • the point cloud video encoder 10002 encodes the secured point cloud video data.
  • the point cloud video encoder 10002 may encode point cloud video data based on Point Cloud Compression coding.
  • Point cloud compression coding may include Geometry-based Point Cloud Compression (G-PCC) coding and/or Video based Point Cloud Compression (V-PCC) coding or next-generation coding.
  • G-PCC Geometry-based Point Cloud Compression
  • V-PCC Video based Point Cloud Compression
  • point cloud compression coding according to the embodiments is not limited to the above-described embodiments.
  • the point cloud video encoder 10002 may output a bitstream including encoded point cloud video data.
  • the bitstream may include not only the encoded point cloud video data, but also signaling information related to encoding of the point cloud video data.
  • the transmitter 10003 transmits a bitstream including encoded point cloud video data.
  • the bitstream according to the embodiments is encapsulated into a file or segment (for example, a streaming segment) and transmitted through various networks such as a broadcasting network and/or a broadband network.
  • the transmission device 10000 may include an encapsulation unit (or an encapsulation module) that performs an encapsulation operation.
  • the encapsulation unit may be included in the transmitter 10003.
  • a file or segment may be transmitted to the receiving device 10004 through a network or stored in a digital storage medium (eg, USB, SD, CD, DVD, Blu-ray, HDD, SSD, etc.).
  • the transmitter 10003 may perform wired/wireless communication with the reception device 10004 (or a receiver 10005) through a network such as 4G, 5G, or 6G.
  • the transmitter 10003 may perform necessary data processing operations according to a network system (for example, a communication network system such as 4G, 5G, or 6G).
  • the transmission device 10000 may transmit encapsulated data according to an on demand method.
  • the reception device 10004 includes a receiver 10005, a point cloud video decoder 10006, and/or a renderer 10007.
  • the receiving device 10004 uses a wireless access technology (eg, 5G NR (New RAT), LTE (Long Term Evolution)) to communicate with a base station and/or other wireless devices, a robot , Vehicles, AR/VR/XR devices, portable devices, home appliances, Internet of Thing (IoT) devices, AI devices/servers, and the like.
  • 5G NR New RAT
  • LTE Long Term Evolution
  • the receiver 10005 receives a bitstream including point cloud video data or a file/segment in which the bitstream is encapsulated from a network or a storage medium.
  • the receiver 10005 may perform necessary data processing operations according to a network system (for example, a communication network system such as 4G, 5G, or 6G).
  • the receiver 10005 may decapsulate the received file/segment and output a bitstream.
  • the receiver 10005 may include a decapsulation unit (or a decapsulation module) for performing a decapsulation operation.
  • the decapsulation unit may be implemented as an element (or component) separate from the receiver 10005.
  • the point cloud video decoder 10006 decodes a bitstream including point cloud video data.
  • the point cloud video decoder 10006 may decode the point cloud video data according to the encoding method (for example, a reverse process of the operation of the point cloud video encoder 10002). Accordingly, the point cloud video decoder 10006 may decode the point cloud video data by performing point cloud decompression coding, which is a reverse process of the point cloud compression.
  • Point cloud decompression coding includes G-PCC coding.
  • the renderer 10007 renders the decoded point cloud video data.
  • the renderer 10007 may output point cloud content by rendering audio data as well as point cloud video data.
  • the renderer 10007 may include a display for displaying point cloud content.
  • the display is not included in the renderer 10007 and may be implemented as a separate device or component.
  • the feedback information is information for reflecting an interaction ratio with a user who consumes point cloud content, and includes user information (eg, head orientation information, viewport information, etc.).
  • user information eg, head orientation information, viewport information, etc.
  • the feedback information is the content sending side (for example, the transmission device 10000) and/or a service provider.
  • the feedback information may be used not only in the transmitting device 10000 but also in the receiving device 10004, and may not be provided.
  • Head orientation information is information on a position, direction, angle, and movement of a user's head.
  • the receiving device 10004 may calculate viewport information based on the head orientation information.
  • the viewport information is information on the area of the point cloud video that the user is viewing.
  • a viewpoint is a point at which the user is watching a point cloud video, and may mean a center point of a viewport area. That is, the viewport is an area centered on a viewpoint, and the size and shape of the area may be determined by a field of view (FOV).
  • FOV field of view
  • the receiving device 10004 may extract viewport information based on a vertical or horizontal FOV supported by the device in addition to the head orientation information.
  • the receiving device 10004 performs a gaze analysis and the like to check the point cloud consumption method of the user, the point cloud video area that the user gazes, and the gaze time.
  • the receiving device 10004 may transmit feedback information including the result of gaze analysis to the transmitting device 10000.
  • Feedback information may be obtained during rendering and/or display.
  • Feedback information may be secured by one or more sensors included in the receiving device 10004.
  • the feedback information may be secured by the renderer 10007 or a separate external element (or device, component, etc.).
  • a dotted line in FIG. 1 shows a process of transmitting feedback information secured by the renderer 10007.
  • the point cloud content providing system may process (encode/decode) point cloud data based on feedback information.
  • the point cloud video data decoder 10006 may perform a decoding operation based on the feedback information.
  • the receiving device 10004 may transmit feedback information to the transmitting device 10000.
  • the transmission device 10000 (or the point cloud video data encoder 10002) may perform an encoding operation based on feedback information. Therefore, the point cloud content providing system does not process (encode/decode) all point cloud data, but efficiently processes necessary data (e.g., point cloud data corresponding to the user's head position) based on feedback information. Point cloud content can be provided to users.
  • the transmission device 10000 may be referred to as an encoder, a transmission device, a transmitter, and the like
  • the reception device 10004 may be referred to as a decoder, a reception device, a receiver, or the like.
  • Point cloud data (processed in a series of acquisition/encoding/transmission/decoding/rendering) processed in the point cloud content providing system of FIG. 1 according to embodiments may be referred to as point cloud content data or point cloud video data.
  • the point cloud content data may be used as a concept including metadata or signaling information related to the point cloud data.
  • Elements of the point cloud content providing system shown in FIG. 1 may be implemented by hardware, software, processor, and/or a combination thereof.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an operation of providing point cloud content according to embodiments.
  • the block diagram of FIG. 2 shows the operation of the point cloud content providing system described in FIG. 1.
  • the point cloud content providing system may process point cloud data based on point cloud compression coding (eg, G-PCC).
  • point cloud compression coding eg, G-PCC
  • a point cloud content providing system may acquire a point cloud video (20000).
  • the point cloud video is expressed as a point cloud belonging to a coordinate system representing a three-dimensional space.
  • a point cloud video may include a Ply (Polygon File format or the Stanford Triangle format) file.
  • Ply files contain point cloud data such as the geometry and/or attributes of the point.
  • the geometry includes the positions of the points.
  • the position of each point may be expressed by parameters (eg, values of each of the X-axis, Y-axis, and Z-axis) representing a three-dimensional coordinate system (eg, a coordinate system composed of XYZ axes).
  • Attributes include attributes of points (eg, texture information of each point, color (YCbCr or RGB), reflectance (r), transparency, etc.).
  • a point has one or more attributes (or attributes).
  • one point may have an attribute of one color, or two attributes of a color and reflectance.
  • geometry may be referred to as positions, geometry information, geometry data, and the like, and attributes may be referred to as attributes, attribute information, attribute data, and the like.
  • the point cloud content providing system (for example, the point cloud transmission device 10000 or the point cloud video acquisition unit 10001) provides points from information related to the acquisition process of the point cloud video (eg, depth information, color information, etc.). Cloud data can be secured.
  • the point cloud content providing system may encode point cloud data (20001).
  • the point cloud content providing system may encode point cloud data based on point cloud compression coding.
  • the point cloud data may include the geometry and attributes of the point.
  • the point cloud content providing system may output a geometry bitstream by performing geometry encoding for encoding geometry.
  • the point cloud content providing system may output an attribute bitstream by performing attribute encoding for encoding the attribute.
  • the point cloud content providing system may perform attribute encoding based on geometry encoding.
  • the geometry bitstream and the attribute bitstream according to the embodiments may be multiplexed and output as one bitstream.
  • the bitstream according to embodiments may further include signaling information related to geometry encoding and attribute encoding.
  • the point cloud content providing system may transmit encoded point cloud data (20002).
  • the encoded point cloud data may be expressed as a geometry bitstream and an attribute bitstream.
  • the encoded point cloud data may be transmitted in the form of a bitstream together with signaling information related to encoding of the point cloud data (eg, signaling information related to geometry encoding and attribute encoding).
  • the point cloud content providing system may encapsulate the bitstream for transmitting the encoded point cloud data and transmit it in the form of a file or segment.
  • the point cloud content providing system may receive a bitstream including encoded point cloud data.
  • the point cloud content providing system may demultiplex the bitstream.
  • the point cloud content providing system can decode the encoded point cloud data (e.g., geometry bitstream, attribute bitstream) transmitted as a bitstream. have.
  • the point cloud content providing system (for example, the receiving device 10004 or the point cloud video decoder 10005) can decode the point cloud video data based on signaling information related to encoding of the point cloud video data included in the bitstream. have.
  • the point cloud content providing system (for example, the receiving device 10004 or the point cloud video decoder 10005) may restore positions (geometry) of points by decoding a geometry bitstream.
  • the point cloud content providing system may restore the attributes of points by decoding an attribute bitstream based on the restored geometry.
  • the point cloud content providing system (for example, the receiving device 10004 or the point cloud video decoder 10005) may restore the point cloud video based on the decoded attributes and positions according to the restored geometry.
  • the point cloud content providing system may render the decoded point cloud data (20004 ).
  • the point cloud content providing system may render geometry and attributes decoded through a decoding process according to a rendering method according to various rendering methods. Points of the point cloud content may be rendered as a vertex having a certain thickness, a cube having a specific minimum size centered on the vertex position, or a circle centered on the vertex position. All or part of the rendered point cloud content is provided to the user through a display (eg VR/AR display, general display, etc.).
  • a display eg VR/AR display, general display, etc.
  • the point cloud content providing system may secure feedback information (20005).
  • the point cloud content providing system may encode and/or decode point cloud data based on feedback information. Since the operation of the system for providing feedback information and point cloud content according to the embodiments is the same as the feedback information and operation described in FIG. 1, a detailed description will be omitted.
  • FIG 3 shows an example of a point cloud video capture process according to embodiments.
  • FIGS. 1 to 2 shows an example of a point cloud video capture process in the point cloud content providing system described in FIGS. 1 to 2.
  • the point cloud content is an object located in various three-dimensional spaces (for example, a three-dimensional space representing a real environment, a three-dimensional space representing a virtual environment, etc.) and/or a point cloud video (images and/or Videos). Therefore, the point cloud content providing system according to the embodiments includes one or more cameras (eg, an infrared camera capable of securing depth information, color information corresponding to the depth information) to generate the point cloud content. You can capture a point cloud video using an RGB camera that can extract the image), a projector (for example, an infrared pattern projector to secure depth information), and LiDAR.
  • cameras eg, an infrared camera capable of securing depth information, color information corresponding to the depth information
  • a projector for example, an infrared pattern projector to secure depth information
  • LiDAR LiDAR
  • the point cloud content providing system may obtain point cloud data by extracting a shape of a geometry composed of points in a 3D space from depth information, and extracting an attribute of each point from color information.
  • An image and/or an image according to the embodiments may be captured based on at least one or more of an inward-facing method and an outward-facing method.
  • the left side of Fig. 3 shows an inword-facing scheme.
  • the inword-facing method refers to a method in which one or more cameras (or camera sensors) located surrounding a central object capture a central object.
  • the in-word-facing method provides point cloud content that provides users with 360-degree images of key objects (e.g., provides users with 360-degree images of objects (e.g., key objects such as characters, players, objects, actors, etc.) VR/AR content).
  • the outward-facing method refers to a method in which one or more cameras (or camera sensors) located surrounding the central object capture the environment of the central object other than the central object.
  • the outward-pacing method may be used to generate point cloud content (for example, content representing an external environment that may be provided to a user of a self-driving vehicle) to provide an environment that appears from a user's point of view.
  • the point cloud content may be generated based on the capture operation of one or more cameras.
  • the point cloud content providing system may calibrate one or more cameras to set a global coordinate system before the capture operation.
  • the point cloud content providing system may generate point cloud content by synthesizing an image and/or image captured by the above-described capture method with an arbitrary image and/or image.
  • the point cloud content providing system may not perform the capture operation described in FIG. 3 when generating point cloud content representing a virtual space.
  • the point cloud content providing system may perform post-processing on the captured image and/or image. In other words, the point cloud content providing system removes an unwanted area (e.g., background), recognizes the space where captured images and/or images are connected, and performs an operation to fill in a spatial hole if there is. I can.
  • the point cloud content providing system may generate one point cloud content by performing coordinate system transformation on points of the point cloud video acquired from each camera.
  • the point cloud content providing system may perform a coordinate system transformation of points based on the position coordinates of each camera. Accordingly, the point cloud content providing system may generate content representing a wide range, or may generate point cloud content having a high density of points.
  • FIG. 4 shows an example of a point cloud encoder according to embodiments.
  • the point cloud encoder uses point cloud data (for example, positions and/or positions of points) to adjust the quality of the point cloud content (for example, lossless-lossless, loss-lossy, near-lossless) according to network conditions or applications. Attributes) and perform an encoding operation.
  • point cloud data for example, positions and/or positions of points
  • the quality of the point cloud content for example, lossless-lossless, loss-lossy, near-lossless
  • Attributes perform an encoding operation.
  • the point cloud content providing system may not be able to stream the content in real time. Therefore, the point cloud content providing system can reconstruct the point cloud content based on the maximum target bitrate in order to provide it according to the network environment.
  • the point cloud encoder may perform geometry encoding and attribute encoding. Geometry encoding is performed before attribute encoding.
  • Point cloud encoders include a coordinate system transform unit (Transformation Coordinates, 40000), a quantization unit (Quantize and Remove Points (Voxelize), 40001), an octree analysis unit (Analyze Octree, 40002), and a surface aproximation analysis unit ( Analyze Surface Approximation, 40003), Arithmetic Encode (40004), Reconstruct Geometry (40005), Transform Colors (40006), Transfer Attributes (40007), RAHT Transformation A unit 40008, an LOD generation unit (Generated LOD) 40009, a lifting transform unit (Lifting) 40010, a coefficient quantization unit (Quantize Coefficients, 40011), and/or an Arithmetic Encode (40012).
  • a coordinate system transform unit Transformation Coordinates, 40000
  • a quantization unit Quantization and Remove Points (Voxelize)
  • An octree analysis unit Analyze Octree, 40002
  • the coordinate system transform unit 40000, the quantization unit 40001, the octree analysis unit 40002, the surface aproximation analysis unit 40003, the arithmetic encoder 40004, and the geometry reconstruction unit 40005 perform geometry encoding. can do.
  • Geometry encoding according to embodiments may include octree geometry coding, direct coding, trisoup geometry encoding, and entropy encoding. Direct coding and trisoup geometry encoding are applied selectively or in combination. Also, geometry encoding is not limited to the above example.
  • the coordinate system conversion unit 40000 receives positions and converts them into a coordinate system.
  • positions may be converted into position information in a three-dimensional space (eg, a three-dimensional space represented by an XYZ coordinate system).
  • the location information of the 3D space according to embodiments may be referred to as geometry information.
  • the quantization unit 40001 quantizes geometry. For example, the quantization unit 40001 may quantize points based on the minimum position values of all points (eg, minimum values on each axis with respect to the X-axis, Y-axis, and Z-axis). The quantization unit 40001 multiplies the difference between the minimum position value and the position value of each point by a preset quantum scale value, and then performs a quantization operation to find the nearest integer value by performing a rounding or a rounding. Thus, one or more points may have the same quantized position (or position value). The quantization unit 40001 according to embodiments performs voxelization based on the quantized positions to reconstruct the quantized points.
  • the quantization unit 40001 performs voxelization based on the quantized positions to reconstruct the quantized points.
  • the minimum unit including the 2D image/video information is a pixel, and points of the point cloud content (or 3D point cloud video) according to the embodiments may be included in one or more voxels.
  • Voxel is a combination of volume and pixel
  • the quantization unit 40001 may match groups of points in a 3D space with voxels.
  • one voxel may include only one point.
  • one voxel may include one or more points.
  • a position of a center point (ceter) of a corresponding voxel may be set based on positions of one or more points included in one voxel.
  • attributes of all positions included in one voxel may be combined and assigned to a corresponding voxel.
  • the octree analysis unit 40002 performs octree geometry coding (or octree coding) to represent voxels in an octree structure.
  • the octree structure represents points matched to voxels based on an octal tree structure.
  • the surface aproxiation analysis unit 40003 may analyze and approximate the octree.
  • the octree analysis and approximation according to the embodiments is a process of analyzing to voxelize a region including a plurality of points in order to efficiently provide octree and voxelization.
  • the arithmetic encoder 40004 entropy encodes the octree and/or the approximated octree.
  • the encoding method includes an Arithmetic encoding method.
  • a geometry bitstream is generated.
  • Color conversion unit 40006, attribute conversion unit 40007, RAHT conversion unit 40008, LOD generation unit 40009, lifting conversion unit 40010, coefficient quantization unit 40011 and/or Arismatic encoder 40012 Performs attribute encoding.
  • one point may have one or more attributes. Attribute encoding according to embodiments is applied equally to attributes of one point. However, when one attribute (eg, color) includes one or more elements, independent attribute encoding is applied to each element.
  • Attribute encoding includes color transform coding, attribute transform coding, Region Adaptive Hierarchial Transform (RAHT) coding, Interpolaration-based hierarchical nearest-neighbor prediction-Prediction Transform coding, and interpolation-based hierarchical nearest -Neighbor prediction with an update/lifting step (Lifting Transform)) coding may be included.
  • RAHT Region Adaptive Hierarchial Transform
  • Interpolaration-based hierarchical nearest-neighbor prediction-Prediction Transform coding Interpolaration-based hierarchical nearest-neighbor prediction-Prediction Transform coding
  • interpolation-based hierarchical nearest -Neighbor prediction with an update/lifting step (Lifting Transform)) coding may be included.
  • the aforementioned RAHT coding, predictive transform coding, and lifting transform coding may be selectively used, or a combination of one or more codings may be used.
  • attribute encoding according to embodiments is not limited to the above-de
  • the color conversion unit 40006 performs color conversion coding for converting color values (or textures) included in attributes.
  • the color conversion unit 40006 may convert the format of color information (eg, convert from RGB to YCbCr).
  • the operation of the color conversion unit 40006 according to the embodiments may be selectively applied according to color values included in attributes.
  • the geometry reconstruction unit 40005 reconstructs (decompresses) an octree and/or an approximated octree.
  • the geometry reconstruction unit 40005 reconstructs an octree/voxel based on a result of analyzing the distribution of points.
  • the reconstructed octree/voxel may be referred to as reconstructed geometry (or reconstructed geometry).
  • the attribute conversion unit 40007 performs attribute conversion for converting attributes based on the reconstructed geometry and/or positions for which geometry encoding has not been performed. As described above, since attributes are dependent on geometry, the attribute conversion unit 40007 may transform the attributes based on the reconstructed geometry information. For example, the attribute conversion unit 40007 may convert an attribute of the point of the position based on the position value of the point included in the voxel. As described above, when a position of a center point of a corresponding voxel is set based on positions of one or more points included in one voxel, the attribute conversion unit 40007 converts attributes of one or more points. When tri-soup geometry encoding is performed, the attribute conversion unit 40007 may convert attributes based on trisoup geometry encoding.
  • the attribute conversion unit 40007 is an average value of attributes or attribute values (for example, the color of each point or reflectance) of points neighboring within a specific position/radius from the position (or position value) of the center point of each voxel. Attribute conversion can be performed by calculating.
  • the attribute conversion unit 40007 may apply a weight according to a distance from a central point to each point when calculating an average value. Thus, each voxel has a position and a calculated attribute (or attribute value).
  • the attribute conversion unit 40007 may search for neighboring points existing within a specific position/radius from the position of the center point of each voxel based on a K-D tree or a Molton code.
  • the K-D tree is a binary search tree and supports a data structure that can manage points based on location so that Nearest Neighbor Search (NNS) is possible.
  • the Molton code represents a coordinate value (for example, (x, y, z)) representing a three-dimensional position of all points as a bit value, and is generated by mixing the bits. For example, if the coordinate value indicating the position of the point is (5, 9, 1), the bit value of the coordinate value is (0101, 1001, 0001).
  • the attribute conversion unit 40007 may sort points based on a Morton code value and perform a shortest neighbor search (NNS) through a depth-first traversal process. After the attribute transformation operation, when the shortest neighbor search (NNS) is required in another transformation process for attribute coding, a K-D tree or a Molton code is used.
  • NSS shortest neighbor search
  • the converted attributes are input to the RAHT conversion unit 40008 and/or the LOD generation unit 40009.
  • the RAHT conversion unit 40008 performs RAHT coding for predicting attribute information based on the reconstructed geometry information. For example, the RAHT conversion unit 40008 may predict attribute information of a node at a higher level of the octree based on attribute information associated with a node at a lower level of the octree.
  • the LOD generation unit 40009 generates a level of detail (LOD) to perform predictive transform coding.
  • LOD level of detail
  • the LOD according to the embodiments is a degree representing the detail of the point cloud content, and a smaller LOD value indicates that the detail of the point cloud content decreases, and a larger LOD value indicates that the detail of the point cloud content is high. Points can be classified according to LOD.
  • the lifting transform unit 40010 performs lifting transform coding that transforms attributes of a point cloud based on weights. As described above, the lifting transform coding can be selectively applied.
  • the coefficient quantization unit 40011 quantizes attribute-coded attributes based on coefficients.
  • Arismatic encoder 40012 encodes quantized attributes based on Arismatic coding.
  • the elements of the point cloud encoder of FIG. 4 are not shown in the drawing, but hardware including one or more processors or integrated circuits configured to communicate with one or more memories included in the point cloud providing apparatus. , Software, firmware, or a combination thereof.
  • One or more processors may perform at least one or more of the operations and/or functions of the elements of the point cloud encoder of FIG. 4 described above. Further, one or more processors may operate or execute a set of software programs and/or instructions for performing operations and/or functions of the elements of the point cloud encoder of FIG. 4.
  • One or more memories according to embodiments may include high speed random access memory, and nonvolatile memory (e.g., one or more magnetic disk storage devices, flash memory devices, or other nonvolatile solid state Memory devices (solid-state memory devices, etc.).
  • FIG. 5 shows an example of a voxel according to embodiments.
  • voxels located in a three-dimensional space represented by a coordinate system composed of three axes of the X-axis, Y-axis, and Z-axis.
  • a point cloud encoder eg, quantization unit 40001
  • voxel 5 is created through an octree structure recursively subdividing a cubical axis-aligned bounding box defined by two poles (0,0,0) and (2d, 2d, 2d) Shows an example of the voxel.
  • One voxel includes at least one or more points.
  • the voxel can estimate spatial coordinates from the positional relationship with the voxel group.
  • voxels have attributes (color or reflectance, etc.) like pixels of a 2D image/video. A detailed description of the voxel is the same as that described with reference to FIG. 4 and thus is omitted.
  • FIG. 6 shows an example of an octree and an occupancy code according to embodiments.
  • a point cloud content providing system (point cloud video encoder 10002) or a point cloud encoder (for example, octree analysis unit 40002) efficiently manages the area and/or position of the voxel.
  • octree geometry coding (or octree coding) based on an octree structure is performed.
  • FIG. 6 shows an octree structure.
  • the three-dimensional space of the point cloud content according to the embodiments is expressed by axes of a coordinate system (eg, X-axis, Y-axis, Z-axis).
  • the octree structure is created by recursive subdividing of a cubical axis-aligned bounding box defined by two poles (0,0,0) and (2 d , 2 d , 2 d ). . 2d may be set to a value constituting the smallest bounding box surrounding all points of the point cloud content (or point cloud video).
  • d represents the depth of the octree.
  • the d value is determined according to the following equation. In the following equation, (x int n , y int n , z int n ) represents positions (or position values) of quantized points.
  • the entire 3D space may be divided into eight spaces according to the division.
  • Each divided space is represented by a cube with 6 faces.
  • each of the eight spaces is divided again based on the axes of the coordinate system (eg, X axis, Y axis, Z axis).
  • axes of the coordinate system e.g, X axis, Y axis, Z axis.
  • each space is further divided into eight smaller spaces.
  • the divided small space is also represented as a cube with 6 faces. This division method is applied until a leaf node of an octree becomes a voxel.
  • the lower part of FIG. 6 shows the octree's ocupancy code.
  • the octree's ocupancy code is generated to indicate whether each of the eight divided spaces generated by dividing one space includes at least one point. Therefore, one Okufanshi code is represented by 8 child nodes. Each child node represents the occupancy of the divided space, and the child node has a value of 1 bit. Therefore, the Ocufanshi code is expressed as an 8-bit code. That is, if at least one point is included in the space corresponding to the child node, the node has a value of 1. If the point is not included in the space corresponding to the child node (empty), the node has a value of 0. Since the ocupancy code shown in FIG.
  • a point cloud encoder (for example, the Arismatic encoder 40004) according to embodiments may entropy encode an ocupancy code.
  • the point cloud encoder can intra/inter code the ocupancy code.
  • the reception device (for example, the reception device 10004 or the point cloud video decoder 10006) according to the embodiments reconstructs an octree based on an ocupancy code.
  • a point cloud encoder may perform voxelization and octree coding to store positions of points.
  • points in the 3D space are not always evenly distributed, there may be a specific area where there are not many points. Therefore, it is inefficient to perform voxelization over the entire 3D space. For example, if there are almost no points in a specific area, it is not necessary to perform voxelization to the corresponding area.
  • the point cloud encoder does not perform voxelization for the above-described specific region (or nodes other than the leaf nodes of the octree), but directly codes the positions of points included in the specific region. ) Can be performed. Coordinates of a direct coding point according to embodiments are referred to as a direct coding mode (DCM).
  • the point cloud encoder according to embodiments may perform trisoup geometry encoding in which positions of points within a specific region (or node) are reconstructed based on voxels based on a surface model. Trisoup geometry encoding is a geometry encoding that expresses the representation of an object as a series of triangle meshes.
  • Direct coding and trisoup geometry encoding may be selectively performed.
  • direct coding and trisoup geometry encoding according to embodiments may be performed in combination with octree geometry coding (or octree coding).
  • the option to use direct mode to apply direct coding must be activated, and the node to which direct coding is applied is not a leaf node, but below the threshold within a specific node. There must be points of. In addition, the number of all points subject to direct coding must not exceed a preset limit.
  • the point cloud encoder (or the arithmetic encoder 40004) according to the embodiments may entropy-code the positions (or position values) of the points.
  • the point cloud encoder determines a specific level of the octree (if the level is less than the depth d of the octree), and from that level, the node Trisoup geometry encoding that reconstructs the position of a point in the region based on voxels can be performed (tri-soup mode).
  • a point cloud encoder may designate a level to which trisoup geometry encoding is applied. For example, if the specified level is equal to the depth of the octree, the point cloud encoder does not operate in the try-soup mode.
  • the point cloud encoder may operate in the try-soup mode only when the specified level is less than the depth value of the octree.
  • a three-dimensional cube area of nodes of a designated level according to the embodiments is referred to as a block.
  • One block may include one or more voxels.
  • the block or voxel may correspond to a brick.
  • the geometry is represented by a surface.
  • the surface according to embodiments may intersect each edge (edge) of the block at most once.
  • one block has 12 edges, there are at least 12 intersection points within one block. Each intersection is called a vertex (vertex, or vertex).
  • a vertex existing along an edge is detected when there is at least one occupied voxel adjacent to the edge among all blocks sharing the edge.
  • An occupied voxel refers to a voxel including a point. The position of the vertex detected along the edge is the average position along the edge of all voxels among all blocks sharing the edge.
  • the point cloud encoder When a vertex is detected, the point cloud encoder according to the embodiments entropycodes the starting point (x, y, z) of the edge, the direction vector of the edge ( ⁇ x, ⁇ y, ⁇ z), and vertex position values (relative position values within the edge) I can.
  • the point cloud encoder e.g., the geometry reconstruction unit 40005
  • the point cloud encoder performs a triangle reconstruction, up-sampling, and voxelization process. By doing so, you can create reconstructed geometry (reconstructed geometry).
  • the vertices located at the edge of the block determine the surface that passes through the block.
  • the surface according to the embodiments is a non-planar polygon.
  • the triangle reconstruction process reconstructs the surface represented by a triangle based on the starting point of the edge, the direction vector of the edge, and the position value of the vertex.
  • the triangle reconstruction process is as follows. 1 Calculate the centroid value of each vertex, and 2 calculate the values obtained by subtracting the center value from each vertex value and 3 perform the square and add all the values.
  • each vertex is projected on the x-axis based on the center of the block, and projected on the (y, z) plane.
  • the projected value on the (y, z) plane is (ai, bi)
  • ⁇ is obtained through atan2(bi, ai)
  • vertices are aligned based on the ⁇ value.
  • the table below shows a combination of vertices for generating a triangle according to the number of vertices. Vertices are ordered from 1 to n.
  • the table below shows that for four vertices, two triangles may be formed according to a combination of vertices.
  • the first triangle may be composed of 1st, 2nd, and 3rd vertices among the aligned vertices
  • the second triangle may be composed of 3rd, 4th, and 1st vertices among the aligned vertices.
  • the upsampling process is performed to voxelize by adding points in the middle along the edge of the triangle. Additional points are created based on the upsampling factor and the width of the block. The additional point is called a refined vertice.
  • the point cloud encoder may voxelize refined vertices. In addition, the point cloud encoder may perform attribute encoding based on a voxelized position (or position value).
  • FIG. 7 illustrates an example of a neighbor node pattern according to embodiments.
  • the point cloud encoder may perform entropy coding based on context adaptive arithmetic coding.
  • a point cloud content providing system or a point cloud encoder directly converts the Ocufanshi code.
  • Entropy coding is possible.
  • the point cloud content providing system or point cloud encoder performs entropy encoding (intra encoding) based on the ocupancy code of the current node and the ocupancy of neighboring nodes, or entropy encoding (inter encoding) based on the ocupancy code of the previous frame. ) Can be performed.
  • a frame according to embodiments means a set of point cloud videos generated at the same time.
  • the compression efficiency of intra-encoding/inter-encoding may vary depending on the number of referenced neighbor nodes. The larger the bit, the more complicated it is, but it can be skewed to one side, increasing the compression efficiency. For example, if you have a 3-bit context, you have to code in 8 ways. The divided coding part affects the complexity of the implementation. Therefore, it is necessary to match the appropriate level of compression efficiency and complexity.
  • a point cloud encoder determines occupancy of neighboring nodes of each node of an octree and obtains a value of a neighbor pattern.
  • the neighboring node pattern is used to infer the occupancy pattern of the corresponding node.
  • the left side of FIG. 7 shows a cube corresponding to a node (centered cube) and six cubes (neighbor nodes) that share at least one surface with the cube. Nodes shown in the figure are nodes of the same depth (depth). Numbers shown in the figure indicate weights (1, 2, 4, 8, 16, 32, etc.) associated with each of the six nodes. Each weight is sequentially assigned according to the positions of neighboring nodes.
  • the right side of FIG. 7 shows neighboring node pattern values.
  • the neighbor node pattern value is the sum of values multiplied by weights of the occupied neighbor nodes (neighbor nodes having points). Therefore, the neighbor node pattern value has a value from 0 to 63. When the neighbor node pattern value is 0, it indicates that no node (occupied node) has a point among neighboring nodes of the corresponding node. If the neighboring node pattern value is 63, it indicates that all neighboring nodes are occupied nodes. As shown in the figure, since neighboring nodes to which weights 1, 2, 4, and 8 are assigned are occupied nodes, the neighboring node pattern value is 15, which is the sum of 1, 2, 4, and 8.
  • the point cloud encoder may perform coding according to the neighboring node pattern value (for example, if the neighboring node pattern value is 63, 64 codings are performed). According to embodiments, the point cloud encoder may reduce coding complexity by changing a neighbor node pattern value (for example, based on a table changing 64 to 10 or 6).
  • the encoded geometry is reconstructed (decompressed) before attribute encoding is performed.
  • the geometry reconstruction operation may include changing the placement of the direct coded points (eg, placing the direct coded points in front of the point cloud data).
  • the geometry reconstruction process is triangular reconstruction, upsampling, voxelization, and the attribute is dependent on geometry, so the attribute encoding is performed based on the reconstructed geometry.
  • the point cloud encoder may reorganize points for each LOD.
  • the figure shows point cloud content corresponding to the LOD.
  • the left side of the figure shows the original point cloud content.
  • the second figure from the left of the figure shows the distribution of the lowest LOD points, and the rightmost figure in the figure shows the distribution of the highest LOD points. That is, the points of the lowest LOD are sparsely distributed, and the points of the highest LOD are densely distributed. That is, as the LOD increases according to the direction of the arrow indicated at the bottom of the drawing, the spacing (or distance) between points becomes shorter.
  • a point cloud content providing system or a point cloud encoder (for example, a point cloud video encoder 10002, a point cloud encoder in FIG. 4, or an LOD generator 40009) generates an LOD. can do.
  • the LOD is generated by reorganizing the points into a set of refinement levels according to a set LOD distance value (or a set of Euclidean distance).
  • the LOD generation process is performed not only in the point cloud encoder but also in the point cloud decoder.
  • FIG. 9 shows examples (P0 to P9) of points of point cloud content distributed in a three-dimensional space.
  • the original order of FIG. 9 represents the order of points P0 to P9 before LOD generation.
  • the LOD based order of FIG. 9 represents the order of points according to LOD generation. Points are rearranged by LOD. Also, the high LOD includes points belonging to the low LOD.
  • LOD0 includes P0, P5, P4 and P2.
  • LOD1 includes the points of LOD0 and P1, P6 and P3.
  • LOD2 includes points of LOD0, points of LOD1 and P9, P8 and P7.
  • the point cloud encoder may selectively or combine predictive transform coding, lifting transform coding, and RAHT transform coding.
  • the point cloud encoder may generate a predictor for points and perform predictive transform coding to set a predicted attribute (or predicted attribute value) of each point. That is, N predictors may be generated for N points.
  • the predicted attribute (or attribute value) is a weight calculated based on the distance to each neighboring point to the attributes (or attribute values, for example, color, reflectance, etc.) of neighboring points set in the predictor of each point. It is set as the average value multiplied by (or weight value).
  • a point cloud encoder e.g., the coefficient quantization unit 40011
  • the quantization process is as shown in the following table.
  • the point cloud encoder (for example, the arithmetic encoder 40012) according to the embodiments may entropy-code the quantized and dequantized residual values as described above when there are points adjacent to the predictors of each point.
  • the point cloud encoder according to embodiments (for example, the arithmetic encoder 40012) may entropy-code attributes of the corresponding point without performing the above-described process if there are no points adjacent to the predictor of each point.
  • the point cloud encoder (for example, the lifting transform unit 40010) according to the embodiments generates a predictor of each point, sets the calculated LOD to the predictor, registers neighboring points, and increases the distance to the neighboring points.
  • Lifting transform coding can be performed by setting weights. Lifting transform coding according to embodiments is similar to the above-described predictive transform coding, but differs in that a weight is accumulated and applied to an attribute value.
  • a process of cumulatively applying a weight to an attribute value according to embodiments is as
  • the weights calculated by additionally multiplying the weights calculated for all predictors by the weights stored in the QW corresponding to the predictor indexes are cumulatively added to the update weight array by the indexes of neighboring nodes.
  • the value obtained by multiplying the calculated weight by the attribute value of the index of the neighboring node is accumulated and summed.
  • the predicted attribute value is calculated by additionally multiplying the attribute value updated through the lift update process by the weight updated through the lift prediction process (stored in QW).
  • a point cloud encoder for example, the coefficient quantization unit 40011
  • the point cloud encoder for example, the Arismatic encoder 40012
  • the point cloud encoder (for example, the RAHT transform unit 40008) according to the embodiments may perform RAHT transform coding to predict the attributes of higher-level nodes by using attributes associated with the nodes at the lower level of the octree. .
  • RAHT transform coding is an example of attribute intra coding through octree backward scan.
  • the point cloud encoder according to the embodiments scans from voxels to the entire area, and repeats the merging process up to the root node while combining the voxels into larger blocks in each step.
  • the merging process according to the embodiments is performed only for an occupied node.
  • the merging process is not performed for the empty node, and the merging process is performed for the node immediately above the empty node.
  • the following equation represents the RAHT transformation matrix. Denotes the average attribute value of voxels at level l. Is Wow Can be calculated from Wow The weight of and to be.
  • Is high-pass coefficients, and the high-pass coefficients in each step are quantized and entropy-coded (for example, encoding of the arithmetic encoder 400012).
  • Weight is Is calculated as Root node is the last and It is created as follows:
  • the gDC value is also quantized and entropy coded like the high pass coefficient.
  • FIG. 10 shows an example of a point cloud decoder according to embodiments.
  • the point cloud decoder illustrated in FIG. 10 is an example of the point cloud video decoder 10006 described in FIG. 1, and may perform the same or similar operation as that of the point cloud video decoder 10006 described in FIG. 1.
  • the point cloud decoder may receive a geometry bitstream and an attribute bitstream included in one or more bitstreams.
  • the point cloud decoder includes a geometry decoder and an attribute decoder.
  • the geometry decoder performs geometry decoding on the geometry bitstream and outputs decoded geometry.
  • the attribute decoder outputs decoded attributes by performing attribute decoding on the basis of the decoded geometry and the attribute bitstream.
  • the decoded geometry and decoded attributes are used to reconstruct the point cloud content.
  • FIG. 11 shows an example of a point cloud decoder according to embodiments.
  • the point cloud decoder illustrated in FIG. 11 is an example of the point cloud decoder described in FIG. 10, and may perform a decoding operation that is a reverse process of the encoding operation of the point cloud encoder described in FIGS. 1 to 9.
  • the point cloud decoder may perform geometry decoding and attribute decoding. Geometry decoding is performed prior to attribute decoding.
  • the point cloud decoder includes an arithmetic decoder (11000), an octree synthesis unit (synthesize octree, 11001), a surface optimization synthesis unit (synthesize surface approximation, 11002), and a geometry reconstruction unit (reconstruct geometry). , 11003), inverse transform coordinates (11004), arithmetic decode (11005), inverse quantize (11006), RAHT transform unit (11007), LOD generator (generate LOD, 11008) ), Inverse lifting (11009), and/or inverse transform colors (11010).
  • the arithmetic decoder 11000, the octree synthesis unit 11001, the surface opoxidation synthesis unit 11002, the geometry reconstruction unit 11003, and the coordinate system inverse transform unit 11004 may perform geometry decoding.
  • Geometry decoding according to embodiments may include direct coding and trisoup geometry decoding. Direct coding and trisoup geometry decoding are optionally applied. Further, the geometry decoding is not limited to the above example, and is performed in the reverse process of the geometry encoding described in FIGS. 1 to 9.
  • the Arismatic decoder 11000 decodes the received geometry bitstream based on Arismatic coding.
  • the operation of the Arismatic decoder 11000 corresponds to the reverse process of the Arismatic encoder 40004.
  • the octree synthesizer 11001 may generate an octree by obtaining an ocupancy code from a decoded geometry bitstream (or information on a geometry obtained as a result of decoding).
  • a detailed description of the OQFancy code is as described in FIGS. 1 to 9.
  • the surface opoxidation synthesizer 11002 may synthesize a surface based on the decoded geometry and/or the generated octree.
  • the geometry reconstruction unit 11003 may regenerate the geometry based on the surface and/or the decoded geometry. 1 to 9, direct coding and trisoup geometry encoding are selectively applied. Accordingly, the geometry reconstruction unit 11003 directly imports and adds position information of points to which direct coding is applied. In addition, when trisoup geometry encoding is applied, the geometry reconstruction unit 11003 performs a reconstruction operation of the geometry reconstruction unit 40005, such as triangle reconstruction, up-sampling, and voxelization, to restore the geometry. have. Details are the same as those described in FIG. 6 and thus will be omitted.
  • the reconstructed geometry may include a point cloud picture or frame that does not include attributes.
  • the coordinate system inverse transform unit 11004 may acquire positions of points by transforming a coordinate system based on the restored geometry.
  • Arithmetic decoder 11005, inverse quantization unit 11006, RAHT conversion unit 11007, LOD generation unit 11008, inverse lifting unit 11009, and/or color inverse conversion unit 11010 are attributes described in FIG. Decoding can be performed.
  • Attribute decoding according to embodiments includes Region Adaptive Hierarchial Transform (RAHT) decoding, Interpolaration-based hierarchical nearest-neighbor prediction-Prediction Transform decoding, and interpolation-based hierarchical nearest-neighbor prediction with an update/lifting. step (Lifting Transform)) decoding may be included.
  • RAHT Region Adaptive Hierarchial Transform
  • Interpolaration-based hierarchical nearest-neighbor prediction-Prediction Transform decoding Interpolaration-based hierarchical nearest-neighbor prediction-Prediction Transform decoding
  • interpolation-based hierarchical nearest-neighbor prediction with an update/lifting step (Lifting Transform)) decoding may be included.
  • the Arismatic decoder 11005 decodes the attribute bitstream by arithmetic coding.
  • the inverse quantization unit 11006 inverse quantizes information on the decoded attribute bitstream or the attribute obtained as a result of decoding, and outputs inverse quantized attributes (or attribute values). Inverse quantization may be selectively applied based on the attribute encoding of the point cloud encoder.
  • the RAHT conversion unit 11007, the LOD generation unit 11008 and/or the inverse lifting unit 11009 may process reconstructed geometry and inverse quantized attributes. As described above, the RAHT conversion unit 11007, the LOD generation unit 11008, and/or the inverse lifting unit 11009 may selectively perform a decoding operation corresponding thereto according to the encoding of the point cloud encoder.
  • the inverse color transform unit 11010 performs inverse transform coding for inverse transforming a color value (or texture) included in the decoded attributes.
  • the operation of the color inverse transform unit 11010 may be selectively performed based on the operation of the color transform unit 40006 of the point cloud encoder.
  • the elements of the point cloud decoder of FIG. 11 are not shown in the figure, but hardware including one or more processors or integrated circuits configured to communicate with one or more memories included in the point cloud providing apparatus. , Software, firmware, or a combination thereof.
  • One or more processors may perform at least one or more of the operations and/or functions of the elements of the point cloud decoder of FIG. 11 described above. Further, one or more processors may operate or execute a set of software programs and/or instructions for performing operations and/or functions of elements of the point cloud decoder of FIG. 11.
  • the transmission device shown in FIG. 12 is an example of the transmission device 10000 of FIG. 1 (or a point cloud encoder of FIG. 4 ).
  • the transmission device illustrated in FIG. 12 may perform at least one or more of the same or similar operations and methods as the operations and encoding methods of the point cloud encoder described in FIGS. 1 to 9.
  • the transmission apparatus includes a data input unit 12000, a quantization processing unit 12001, a voxelization processing unit 12002, an octree occupancy code generation unit 12003, a surface model processing unit 12004, an intra/ Inter-coding processing unit (12005), Arithmetic coder (12006), metadata processing unit (12007), color conversion processing unit (12008), attribute transformation processing unit (or attribute transformation processing unit) (12009), prediction/lifting/RAHT transformation
  • a processing unit 12010, an Arithmetic coder 12011, and/or a transmission processing unit 12012 may be included.
  • the data input unit 12000 receives or acquires point cloud data.
  • the data input unit 12000 may perform the same or similar operation and/or an acquisition method to the operation and/or acquisition method of the point cloud video acquisition unit 10001 (or the acquisition process 20000 described in FIG. 2 ).
  • the coder 12006 performs geometry encoding.
  • the geometry encoding according to the embodiments is the same as or similar to the geometry encoding described in FIGS. 1 to 9, so a detailed description thereof will be omitted.
  • the quantization processing unit 12001 quantizes geometry (eg, a position value or position value of points).
  • the operation and/or quantization of the quantization processing unit 12001 is the same as or similar to the operation and/or quantization of the quantization unit 40001 described in FIG. 4. Detailed description is the same as described in FIGS. 1 to 9.
  • the voxelization processor 12002 voxelsizes the position values of the quantized points.
  • the voxelization processor 120002 may perform the same or similar operation and/or process as the operation and/or the voxelization process of the quantization unit 40001 described in FIG. 4. Detailed descriptions are the same as those described in FIGS. 1 to 9.
  • the octree occupancy code generation unit 12003 performs octree coding on positions of voxelized points based on an octree structure.
  • the octree ocupancy code generation unit 12003 may generate an ocupancy code.
  • the octree occupancy code generation unit 12003 may perform the same or similar operation and/or method as the operation and/or method of the point cloud encoder (or octree analysis unit 40002) described in FIGS. 4 and 6. Detailed descriptions are the same as those described in FIGS. 1 to 9.
  • the surface model processing unit 12004 may perform trisoup geometry encoding to reconstruct positions of points within a specific area (or node) based on a voxel based on a surface model.
  • the face model processing unit 12004 may perform the same or similar operation and/or method as the operation and/or method of the point cloud encoder (eg, the surface aproxiation analysis unit 40003) described in FIG. 4. Detailed descriptions are the same as those described in FIGS. 1 to 9.
  • the intra/inter coding processor 12005 may intra/inter code point cloud data.
  • the intra/inter coding processing unit 12005 may perform the same or similar coding as the intra/inter coding described in FIG. 7. The detailed description is the same as described in FIG. 7. According to embodiments, the intra/inter coding processing unit 12005 may be included in the arithmetic coder 12006.
  • the arithmetic coder 12006 entropy encodes an octree and/or an approximated octree of point cloud data.
  • the encoding method includes an Arithmetic encoding method.
  • the arithmetic coder 12006 performs the same or similar operation and/or method to the operation and/or method of the arithmetic encoder 40004.
  • the metadata processing unit 12007 processes metadata related to point cloud data, for example, a set value, and provides it to a necessary processing such as geometry encoding and/or attribute encoding.
  • the metadata processing unit 12007 may generate and/or process signaling information related to geometry encoding and/or attribute encoding. Signaling information according to embodiments may be encoded separately from geometry encoding and/or attribute encoding. In addition, signaling information according to embodiments may be interleaved.
  • the color conversion processing unit 12008, the attribute conversion processing unit 12009, the prediction/lifting/RAHT conversion processing unit 12010, and the Arithmetic coder 12011 perform attribute encoding.
  • Attribute encoding according to embodiments is the same as or similar to the attribute encoding described in FIGS. 1 to 9, and thus a detailed description thereof will be omitted.
  • the color conversion processing unit 12008 performs color conversion coding that converts color values included in attributes.
  • the color conversion processing unit 12008 may perform color conversion coding based on the reconstructed geometry. Description of the reconstructed geometry is the same as described in FIGS. 1 to 9. In addition, the same or similar operation and/or method to the operation and/or method of the color conversion unit 40006 described in FIG. 4 is performed. Detailed description will be omitted.
  • the attribute conversion processing unit 12009 performs attribute conversion for converting attributes based on the reconstructed geometry and/or positions for which geometry encoding has not been performed.
  • the attribute conversion processing unit 12009 performs the same or similar operation and/or method to the operation and/or method of the attribute conversion unit 40007 described in FIG. 4. Detailed description will be omitted.
  • the prediction/lifting/RAHT transform processing unit 12010 may code transformed attributes by using any one or a combination of RAHT coding, predictive transform coding, and lifting transform coding.
  • the prediction/lifting/RAHT conversion processing unit 12010 performs at least one of the same or similar operations as the RAHT conversion unit 40008, LOD generation unit 40009, and lifting conversion unit 40010 described in FIG. 4. do.
  • descriptions of predictive transform coding, lifting transform coding, and RAHT transform coding are the same as those described in FIGS. 1 to 9, detailed descriptions are omitted.
  • the Arismatic coder 12011 may encode coded attributes based on Arismatic coding.
  • the Arismatic coder 12011 performs the same or similar operation and/or method to the operation and/or method of the Arismatic encoder 400012.
  • the transmission processor 12012 transmits each bitstream including the encoded geometry and/or the encoded attribute, and metadata information, or transmits the encoded geometry and/or the encoded attribute, and the metadata information in one piece. It can be configured as a bitstream and transmitted. When the encoded geometry and/or encoded attribute and metadata information according to the embodiments are configured as one bitstream, the bitstream may include one or more sub-bitstreams.
  • the bitstream according to the embodiments is a sequence parameter set (SPS) for signaling of a sequence level, a geometry parameter set (GPS) for signaling of geometry information coding, an attribute parameter set (APS) for signaling of attribute information coding, and a tile.
  • SPS sequence parameter set
  • GPS geometry parameter set
  • APS attribute parameter set
  • Slice data may include information on one or more slices.
  • One slice according to embodiments may include one geometry bitstream (Geom0 0 ) and one or more attribute bitstreams (Attr0 0 and Attr1 0 ).
  • a slice refers to a series of syntax elements representing all or part of a coded point cloud frame.
  • the TPS may include information about each tile (eg, coordinate value information and height/size information of a bounding box) for one or more tiles.
  • the geometry bitstream may include a header and a payload.
  • the header of the geometry bitstream may include identification information of a parameter set included in GPS (geom_ parameter_set_id), a tile identifier (geom_tile_id), a slice identifier (geom_slice_id), and information about data included in the payload. I can.
  • the metadata processing unit 12007 may generate and/or process signaling information and transmit the generated signaling information to the transmission processing unit 12012.
  • elements that perform geometry encoding and elements that perform attribute encoding may share data/information with each other as dotted line processing.
  • the transmission processor 12012 according to the embodiments may perform the same or similar operation and/or a transmission method as the operation and/or transmission method of the transmitter 10003. Detailed descriptions are the same as those described in FIGS. 1 to 2 and thus will be omitted.
  • FIG 13 is an example of a reception device according to embodiments.
  • the receiving device illustrated in FIG. 13 is an example of the receiving device 10004 of FIG. 1 (or the point cloud decoder of FIGS. 10 and 11 ).
  • the receiving device illustrated in FIG. 13 may perform at least one or more of the same or similar operations and methods as the operations and decoding methods of the point cloud decoder described in FIGS. 1 to 11.
  • the receiving apparatus includes a receiving unit 13000, a receiving processing unit 13001, an arithmetic decoder 13002, an octree reconstruction processing unit 13003 based on an Occupancy code, and a surface model processing unit (triangle reconstruction).
  • a receiving unit 13000 Up-sampling, voxelization) (13004), inverse quantization processing unit (13005), metadata parser (13006), arithmetic decoder (13007), inverse quantization processing unit (13008), prediction A /lifting/RAHT inverse transformation processing unit 13009, a color inverse transformation processing unit 13010, and/or a renderer 13011 may be included.
  • Each component of decoding according to the embodiments may perform a reverse process of the component of encoding according to the embodiments.
  • the receiving unit 13000 receives point cloud data.
  • the receiving unit 13000 may perform the same or similar operation and/or a receiving method as the operation and/or receiving method of the receiver 10005 of FIG. 1. Detailed description will be omitted.
  • the reception processing unit 13001 may obtain a geometry bitstream and/or an attribute bitstream from received data.
  • the reception processing unit 13001 may be included in the reception unit 13000.
  • the arithmetic decoder 13002, the ocupancy code-based octree reconstruction processing unit 13003, the surface model processing unit 13004, and the inverse quantization processing unit 13005 may perform geometry decoding. Since the geometry decoding according to the embodiments is the same as or similar to the geometry decoding described in FIGS. 1 to 10, a detailed description will be omitted.
  • the Arismatic decoder 13002 may decode a geometry bitstream based on Arismatic coding.
  • the Arismatic decoder 13002 performs the same or similar operation and/or coding as the operation and/or coding of the Arismatic decoder 11000.
  • the ocupancy code-based octree reconstruction processing unit 13003 may obtain an ocupancy code from a decoded geometry bitstream (or information on a geometry obtained as a result of decoding) to reconstruct the octree.
  • the ocupancy code-based octree reconstruction processing unit 13003 performs the same or similar operation and/or method as the operation and/or the octree generation method of the octree synthesis unit 11001.
  • the surface model processing unit 13004 decodes the trisoup geometry based on the surface model method and reconstructs the related geometry (e.g., triangle reconstruction, up-sampling, voxelization). Can be done.
  • the surface model processing unit 13004 performs an operation identical or similar to that of the surface opoxidation synthesis unit 11002 and/or the geometry reconstruction unit 11003.
  • the inverse quantization processing unit 13005 may inverse quantize the decoded geometry.
  • the metadata parser 13006 may parse metadata included in the received point cloud data, for example, a setting value.
  • the metadata parser 13006 may pass metadata to geometry decoding and/or attribute decoding.
  • the detailed description of the metadata is the same as that described in FIG. 12 and thus will be omitted.
  • the arithmetic decoder 13007, the inverse quantization processing unit 13008, the prediction/lifting/RAHT inverse transformation processing unit 13009, and the color inverse transformation processing unit 13010 perform attribute decoding. Since the attribute decoding is the same as or similar to the attribute decoding described in FIGS. 1 to 10, a detailed description will be omitted.
  • the Arismatic decoder 13007 may decode the attribute bitstream through Arismatic coding.
  • the arithmetic decoder 13007 may perform decoding of the attribute bitstream based on the reconstructed geometry.
  • the Arismatic decoder 13007 performs the same or similar operation and/or coding as the operation and/or coding of the Arismatic decoder 11005.
  • the inverse quantization processing unit 13008 may inverse quantize the decoded attribute bitstream.
  • the inverse quantization processing unit 13008 performs the same or similar operation and/or method as the operation and/or the inverse quantization method of the inverse quantization unit 11006.
  • the prediction/lifting/RAHT inverse transform processing unit 13009 may process reconstructed geometry and inverse quantized attributes.
  • the prediction/lifting/RAHT inverse transform processing unit 13009 is the same or similar to the operations and/or decodings of the RAHT transform unit 11007, the LOD generator 11008 and/or the inverse lifting unit 11009, and/or At least one or more of the decodings is performed.
  • the color inverse transform processing unit 13010 according to embodiments performs inverse transform coding for inverse transforming a color value (or texture) included in the decoded attributes.
  • the color inverse transform processing unit 13010 performs the same or similar operation and/or inverse transform coding as the operation and/or inverse transform coding of the color inverse transform unit 11010.
  • the renderer 13011 may render point cloud data.
  • FIG. 14 shows an example of a structure capable of interworking with a method/device for transmitting and receiving point cloud data according to embodiments.
  • the structure of FIG. 14 includes at least one of a server 1760, a robot 1710, an autonomous vehicle 1720, an XR device 1730, a smartphone 1740, a home appliance 1750, and/or an HMD 1770.
  • a configuration connected to the cloud network 1710 is shown.
  • the robot 1710, the autonomous vehicle 1720, the XR device 1730, the smartphone 1740, the home appliance 1750, and the like are referred to as devices.
  • the XR device 1730 may correspond to a point cloud data (PCC) device according to embodiments or may be interlocked with a PCC device.
  • PCC point cloud data
  • the cloud network 1700 may constitute a part of a cloud computing infrastructure or may mean a network that exists in the cloud computing infrastructure.
  • the cloud network 1700 may be configured using a 3G network, a 4G or long term evolution (LTE) network, or a 5G network.
  • LTE long term evolution
  • the server 1760 includes at least one of a robot 1710, an autonomous vehicle 1720, an XR device 1730, a smartphone 1740, a home appliance 1750, and/or an HMD 1770, and a cloud network 1700.
  • the connected devices 1710 to 1770 may be connected through, and may help at least part of the processing of the connected devices.
  • the HMD (Head-Mount Display) 1770 represents one of types in which an XR device and/or a PCC device according to embodiments may be implemented.
  • the HMD type device according to the embodiments includes a communication unit, a control unit, a memory unit, an I/O unit, a sensor unit, and a power supply unit.
  • the devices 1710 to 1750 shown in FIG. 17 may be interlocked/coupled with the point cloud data transmission/reception apparatus according to the above-described embodiments.
  • the XR/PCC device 1730 is applied with PCC and/or XR (AR+VR) technology to provide a head-mount display (HMD), a head-up display (HUD) provided in a vehicle, a television, a mobile phone, a smart phone, It may be implemented as a computer, wearable device, home appliance, digital signage, vehicle, fixed robot or mobile robot.
  • HMD head-mount display
  • HUD head-up display
  • vehicle a television
  • mobile phone a smart phone
  • It may be implemented as a computer, wearable device, home appliance, digital signage, vehicle, fixed robot or mobile robot.
  • the XR/PCC device 1730 analyzes 3D point cloud data or image data acquired through various sensors or from an external device to generate position data and attribute data for 3D points, thereby Information can be obtained, and the XR object to be output can be rendered and output.
  • the XR/PCC device 1730 may output an XR object including additional information on the recognized object in correspondence with the recognized object.
  • the autonomous vehicle 1720 may be implemented as a mobile robot, a vehicle, or an unmanned aerial vehicle by applying PCC technology and XR technology.
  • the autonomous driving vehicle 1720 to which the XR/PCC technology is applied may refer to an autonomous driving vehicle having a means for providing an XR image, an autonomous driving vehicle that is an object of control/interaction within the XR image.
  • the autonomous vehicle 1720 which is the object of control/interaction in the XR image, is distinguished from the XR device 1730 and may be interlocked with each other.
  • the autonomous vehicle 1720 having a means for providing an XR/PCC image may acquire sensor information from sensors including a camera, and may output an XR/PCC image generated based on the acquired sensor information.
  • the autonomous vehicle 1720 may provide an XR/PCC object corresponding to a real object or an object in a screen to the occupant by outputting an XR/PCC image with a HUD.
  • the XR/PCC object when the XR/PCC object is output to the HUD, at least a part of the XR/PCC object may be output to overlap the actual object facing the occupant's gaze.
  • the XR/PCC object when the XR/PCC object is output on a display provided inside the autonomous vehicle, at least a part of the XR/PCC object may be output to overlap the object in the screen.
  • the autonomous vehicle 1220 may output XR/PCC objects corresponding to objects such as lanes, other vehicles, traffic lights, traffic signs, motorcycles, pedestrians, and buildings.
  • VR Virtual Reality
  • AR Augmented Reality
  • MR Magnetic Reality
  • PCC Point Cloud Compression
  • VR technology is a display technology that provides objects or backgrounds in the real world only as CG images.
  • AR technology refers to a technology that shows a virtually created CG image on a real object image.
  • MR technology is similar to the AR technology described above in that virtual objects are mixed and combined in the real world.
  • real objects and virtual objects made from CG images are clear, and virtual objects are used in a form that complements the real objects, whereas in MR technology, the virtual objects are regarded as having the same characteristics as the real objects. It is distinct from technology. More specifically, for example, it is a hologram service to which the aforementioned MR technology is applied.
  • VR, AR, and MR technologies are sometimes referred to as XR (extended reality) technology rather than clearly distinguishing between them. Therefore, embodiments of the present invention are applicable to all of VR, AR, MR, and XR technologies.
  • This technology can be applied to encoding/decoding based on PCC, V-PCC, and G-PCC technology.
  • the PCC method/apparatus according to the embodiments may be applied to a vehicle providing an autonomous driving service.
  • Vehicles providing autonomous driving service are connected to PCC devices to enable wired/wireless communication.
  • the vehicle receives/processes AR/VR/PCC service related content data that can be provided together with the autonomous driving service. Can be transferred to.
  • the point cloud transmission/reception device may receive/process AR/VR/PCC service related content data according to a user input signal input through the user interface device and provide it to the user.
  • the vehicle or user interface device may receive a user input signal.
  • the user input signal may include a signal indicating an autonomous driving service.
  • 15 is a block diagram illustrating an example of a point cloud data transmission apparatus according to embodiments.
  • Point cloud data transmission apparatus 1500 according to embodiments (e.g., a point cloud video encoder 10002 of FIG. 1, a point cloud encoder of FIG. 4, and a point cloud encoder described in FIG. 12) are shown in FIGS.
  • the encoding operation described in FIG. 14 may be performed.
  • the point cloud data transmission apparatus includes an octree generation unit (Octree generation, 1501), a geometry prediction unit (Geometry prediction, 1502), an entropy coder (Entrophy coding, 1503), and an attribute prediction unit (Attribute prediction, 1504).
  • the apparatus for transmitting point cloud data may further include one or more elements for performing the encoding operation described in FIGS. 1 to 14. Each of the elements in this figure may correspond to a hardware or software processor and/or a combination thereof.
  • Point cloud (PCC) data or point cloud compression (PCC) data is input data of the point cloud data transmission device 1500, and may include geometry and/or attributes.
  • Geometry is information indicating a position (eg, a location) of a point, and may be expressed by parameters of a coordinate system such as a Cartesian coordinate system, a cylindrical coordinate system, and a spherical coordinate system.
  • An attribute according to embodiments represents an attribute of a point (eg, color, transparency, reflectivity, grayscale, etc.).
  • the geometry may be referred to as geometry information (or geometry data), and the attribute may be referred to as attribute information (or attribute data).
  • the octree generation unit constructs geometry information of input point cloud data for geometry coding into a structure such as an octree.
  • Geometry information according to embodiments is structured based on at least one of an octree, a quadtree, a binary tree, a triple tree, and a k-d tree.
  • the geometry prediction unit codes structured geometry information.
  • the entropy coder 1503 entropy-codes the coded geometry information and outputs a geometry bitstream.
  • the octree generation unit, the geometry prediction unit, and the entropy coder 1503 perform geometry coding (or geometry encoding) described in FIGS. 1 to 14.
  • Operations of the octree generation unit, the geometry prediction unit, and the entropy coder 1503 according to the embodiments are the coordinate system transform unit 40000, quantization unit 40001, octree analysis unit 40002, and surface aproximation analysis described in FIG.
  • the operations of the unit 40003, the arithmetic encoder 40004, and the Reconstruct Geometry unit 40005 are the same or similar.
  • operations of the octree generation unit, the geometry prediction unit, and the entropy coder 1503 are the data input unit 12100, the quantization processing unit 12001, the voxelization processing unit 12002, and the octree occupancy.
  • the operations of the code generation unit 12003, the surface model processing unit 12004, the intra/inter coding processing unit 12005, the Arismatic coder 12006, and the metadata processing unit 12007 are the same or similar.
  • the attribute prediction unit receives attribute information and performs attribute coding.
  • the transform/quantization unit performs attribute transform and/or quantization on attribute-coded attribute information.
  • the entropy coder 1506 entropy-codes transformed and/or quantized attribute information and outputs an attribute bitstream.
  • the attribute prediction unit, the transform/quantization unit, and the entropy coder 1506 perform attribute encoding (or attribute coding).
  • the operation of the attribute prediction unit, the transform/quantization unit, and the entropy coder 1506 according to the embodiments is a geometry reconstruction unit 40005, a color conversion unit 40006, an attribute conversion unit 40007, and RAHT.
  • the operation of the transform unit 40008, the LOD generator 40009, the lifting transform unit 40010, the coefficient quantization unit 40011, and/or the arithmetic encoder 40012 is the same or similar to the operation.
  • the operation of the attribute prediction unit, the transform/quantization unit, and the entropy coder 1506 according to the embodiments are the color conversion processing unit 12008, the attribute conversion processing unit 12009, and the prediction/lifting/RAHT conversion processing unit described in FIG. (12110), the same or similar to the operation of the Arithmetic coder (12011).
  • attribute encoding may include color transform coding, attribute transform coding, RAHT coding, predictive transform coding, and lifting transform coding.
  • the aforementioned RAHT coding, predictive transform coding, and lifting transform coding may be selectively used, or a combination of one or more codings may be used.
  • attribute encoding according to embodiments is not limited to the above-described example.
  • the additional information encoder may output the additional information bitstream by encoding the generated additional information.
  • the auxiliary data according to the embodiments may be referred to as auxiliary data (or auxiliary information) or accessory data (or accessory information).
  • the additional information according to the embodiments indicates auxiliary information for geometry coding, attribute coding, and/or point cloud data. Accordingly, the reception device according to the embodiments may perform geometry/attribute coding or geometry/attribute reconfiguration by using the additional information. In addition, the receiving device according to the embodiments may obtain supplemental text information for point cloud data by using the additional information.
  • the additional information according to embodiments may be metadata or geometry data related to geometry encoding.
  • the additional information according to embodiments may be metadata or attribute data related to attribute encoding.
  • the additional information according to embodiments may be text information about point cloud data. If the additional information according to the embodiments is metadata or geometry data related to geometry encoding, the additional information may be generated during the geometry encoding process. If the additional information according to embodiments is metadata or attribute data related to attribute encoding, the additional information may be generated in the attribute encoding process. If the additional information according to the embodiments is text information on point cloud data, the additional information may be separately generated (not shown in this figure).
  • the multiplexer transmits a geometry bitstream, an attribute bitstream, and/or an additional information bitstream, respectively, or configures and transmits a geometry bitstream, an attribute bitstream, and/or an additional information bitstream as one bitstream.
  • the operation of the multiplexer according to the embodiments is the same as or similar to the operation of the transmission processing unit 12012 of FIG. 12.
  • the point cloud data transmission apparatus may generate and separately transmit additional information for geometry coding, attribute coding, and/or point cloud data. Therefore, the receiving device according to the embodiments selectively uses the additional information to fit the receiving environment (for example, to reduce the latency of coding, render more accurately according to the characteristics of point cloud data, etc.) and/or Rendering can be done.
  • 16 is a flowchart illustrating a method of generating auxiliary data according to embodiments.
  • FIGS. 1, 11, 14, and 15 show additional information of the point cloud data transmission apparatus (eg, the point cloud data transmission apparatus described in FIGS. 1, 11, 14, and 15) according to embodiments. data)
  • the transmission device may generate additional information for geometry coding, attribute coding, and/or point cloud data and signaling information for the additional information, and transmit the generated information to the receiving device.
  • 16 (a) is a flowchart of a method of generating additional information regarding geometry coding and/or attribute coding of a transmission device according to embodiments.
  • the point cloud data transmission apparatus is a geometry coding and/or attribute coding process in a geometry or attribute coding process. You can create additional information about.
  • the geometry coding according to the embodiments is the same as or similar to the geometry encoding operation of FIG. 15.
  • Attribute coding according to embodiments is the same as or similar to the attribute encoding operation of FIG. 15.
  • the point cloud data transmission apparatus may perform encoding on the generated additional information.
  • the encoding operation for the additional information according to the embodiments is the same as or similar to the operation of the additional information encoder 1507 of FIG. 15.
  • the point cloud data transmission apparatus may generate signaling information for additional information.
  • the signaling information (or data) for additional information may include first information indicating a type of additional information and/or second information indicating detailed characteristics of the additional information. Signaling information on additional information according to embodiments will be described in detail with reference to FIGS. 18 to 23.
  • the point cloud data transmission apparatus transmits a bitstream (eg, the bitstream of FIGS. 1, 2, 4 and 12) including the generated additional information and/or signaling information on the additional information. It can be delivered to the point cloud data receiving device.
  • a bitstream eg, the bitstream of FIGS. 1, 2, 4 and 12
  • It can be delivered to the point cloud data receiving device.
  • 16B is a flowchart of a method of generating additional information on point cloud data of a transmission device according to embodiments.
  • the point cloud data transmission apparatus may generate additional information on point cloud data.
  • the point cloud data transmission apparatus may perform an operation of generating additional information regarding point cloud data separately from an operation of encoding a geometry and an attribute (eg, encoding the geometry and attribute of FIG. 15 ).
  • the additional information on the point cloud data may be text information on the point cloud content.
  • the point cloud data transmission apparatus may perform encoding on the generated additional information. Since the encoding operation for the generated additional information according to the embodiments is the same as described above, a detailed description will be omitted.
  • the point cloud data transmission apparatus may generate signaling information for additional information. Since the signaling information generation process for additional information according to the embodiments is the same as described above, a detailed description will be omitted. Signaling information on additional information according to embodiments will be described in detail with reference to FIGS. 18 to 23.
  • 17 shows a structure of a bitstream according to embodiments.
  • the point cloud data transmission device (for example, the point cloud data transmission device described in FIGS. 1, 11, 14 and 15) can transmit the encoded point cloud data in the form of a bitstream 27000.
  • the bitstream 27000 may include one or more sub-bitstreams.
  • the point cloud data receiving apparatus receives a bitstream from the point cloud data transmitting apparatus.
  • the point cloud data receiving apparatus may parse and decode the received bitstream.
  • the point cloud data transmission device divides the image of the point cloud data into one or more packets in consideration of the error of the transmission channel. Can be transmitted over the network.
  • the bitstream 27000 may include one or more packets (eg, Network Abstraction Layer (NAL) units). Therefore, even if some packets are lost in a poor network environment, the device for receiving point cloud data may restore a corresponding image using the remaining packets.
  • the point cloud data may be processed by dividing it into one or more slices or one or more tiles. Tiles and slices according to embodiments are areas for processing point cloud compression coding by partitioning a picture of point cloud data.
  • the point cloud data transmission apparatus may provide high-quality point cloud content by processing data corresponding to each region according to the importance of each divided region of the point cloud data. That is, the point cloud data transmission apparatus according to the embodiments may perform point cloud compression coding processing of data corresponding to an area important to a user having better compression efficiency and appropriate latency.
  • a tile according to embodiments refers to a rectangular parallelepiped in a three-dimensional space (eg, a bounding box) in which point cloud data is distributed.
  • a slice according to embodiments is a series of syntax elements representing some or all of the encoded point cloud data, and means a set of points that can be independently encoded or decoded.
  • a slice according to embodiments may include data transmitted through a packet and may include one geometry data unit and a number of attribute data units having a size equal to that of zero.
  • One tile according to embodiments may include one or more slices.
  • the point cloud data transmission apparatus may transmit a bitstream 27000 having a bitstream structure as illustrated in this figure.
  • the bitstream (27000) of the point cloud data is SPS (Sequential Parameter Set, 27001), GPS (Geometry Parameter Set, 27002), APS (Attribute Parameter Set, 27003), TPS (Tile Parameter Set, 27004), and one or more It may include slices (27005).
  • the bitstream 27000 of the point cloud data may include one or more tiles.
  • a tile according to embodiments may be a group of slices including one or more slices.
  • SPS Sequence Parameter Set, 27001
  • SPS Sequence Parameter Set, 27001
  • SPS Sequence Parameter Set, 27001
  • SPS is applied to zero or more total CVSs determined by the contents of the syntax element in the PPS referenced by the syntax element in each slice segment header. It is a syntax structure that includes syntax elements that are used. (A syntax structure containing syntax elements that apply to zero or more entire CVSs as determined by the content of a syntax element found in the PPS referred to by a syntax element found in each slice segment header.)
  • SPS is a point according to embodiments It may include sequence information of the cloud data bitstream.
  • GPS Global Parameter Set, 27002
  • the GPS 27002 may mean a syntax structure including syntax elements to which zero or more total geometry (or encoded geometry) is applied.
  • the GPS 27002 may include information on a method of encoding attribute (attribute) information of point cloud data included in one or more slices 27005.
  • the GPS 27002 may include SPS identifier information indicating which geometry parameter associated with the SPS 27001 according to embodiments, and GPS identifier information for identifying the corresponding GPS.
  • An Attribute Parameter Set (APS) 27003 may mean a syntax structure including syntax elements to which zero or more all attributes (or encoded attributes) are applied.
  • the APS 27003 may include information about a method of encoding attribute (attribute) information of point cloud data included in one or more slices 27005.
  • the APS 27003 may include SPS identifier information indicating which geometry parameter associated with the SPS 27001 according to embodiments, and GPS identifier information identifying the corresponding APS.
  • TPS Tile Parameter Set
  • TPS Tile Parameter Set
  • TPS Tile Parameter Set
  • the tile inventory includes information on zero or more tiles included in the point cloud data bitstream according to embodiments.
  • the tile inventory may be referred to as a tile parameter set (TPS) according to embodiments.
  • the TPS (Tile Parameter Set) 27004 may include identifier information identifying one or more tiles and information indicating a range of one or more tiles (ie, a bounding box of a tile).
  • Information indicating a range of one or more tiles is coordinate information of a point that is a reference of a bounding box represented by a corresponding tile (eg, Tile(n).tile_bounding_box_xyz0) and Information about the width, height, and depth of the corresponding bounding box (eg, Tile(n).tile_boudning_box_whd) may be included.
  • the tile parameter set 27004 may be referred to as a tile inventory.
  • a tile parameter set (27004) may include information indicating a bounding box for each of the tiles. For example, when each tile is represented by 0 to n by the identifier information of the tiles, the information indicating the bounding box of each tile is Tile(0).tile_bounding_box_xyz0, Tile(0).tile_bounding_box_whd, Tile(1).tile_bounding_box_xyz0 , Tile(1).tile_bounding_box_whd... It can be expressed as such.
  • the slice 27005 may mean a unit for encoding point cloud data by the apparatus for transmitting point cloud data according to the embodiments.
  • a slice 27005 according to embodiments may mean a unit including one geometry bitstream Geom00 and one or more attribute bitstreams Attr00 and Attr10.
  • a slice (27005) is a geometry slice (Geom, 27005a) representing the geometry information of the point cloud data included in the slice, and one or more attribute slices representing the attribute information of the point cloud data included in the slice. (Attribute Slice, Attr, 27005b) may be included.
  • a geometry slice (Geometry Slice, Geom, 27005a) includes geometry slice data (Geometry Slice Data, Geom_slice_data, 27005d) including geometry information of point cloud data, and a geometry slice header (Geometry Slice Header) including information on the geometry slice data. Geom_slice_header, GSH, 27005c).
  • the geometry slice header 27005c includes information on the geometry slice data 27005d in the slice.
  • the geometry slice header 27005c includes a geometry parameter set identifier (geom_geom_parameter_set_id) for identifying which GPS 27002 represents the geometry information of a corresponding slice, and a geometry slice identifier (geom_slice_id) for identifying the geometry slice.
  • geometry box origin information indicating the box origin of the corresponding geometry slice data
  • information indicating the lock scale of the geometry slice (geom_box_log2_scale)
  • information related to the number of points of the corresponding geometry slice (geom_num_points), etc.
  • the header of the geometry bitstream according to the embodiments is information for identifying a tile including the geometry bitstream (geom_tile_id ) May be further included.
  • the attribute slice (Attribute Slice, Attr, 27005a) includes attribute slice data (Attr_slice_data) including attribute information of point cloud data, and an attribute slice header (Attribute Slice Header, Attr_slice_header) including information on attribute slice data.
  • attribute slice data Attr, 27005a
  • attribute slice header Attr_slice_header
  • parameters necessary for encoding a point cloud may be newly defined as parameter set and header information of a point cloud.
  • attribute parameter set RBSP syntax can be added when encoding attribute information
  • tile_header syntax can be added when tile-based encoding is performed.
  • the above-described parameters may be signaled in units of tiles or units of slices.
  • the above-described parameters according to embodiments may be signaled in a sequential parameter set (SPS), a geometry parameter set (GPS), an attribute parameter set (APS), or a tile inventory.
  • SPS sequential parameter set
  • GPS geometry parameter set
  • APS attribute parameter set
  • tile inventory a tile inventory
  • the parameters shown in FIG. 17 according to the embodiments may be included in an attribute parameter set (APS) including information on attribute information of each slice. have.
  • APS attribute parameter set
  • parameters shown in FIG. 17 according to embodiments may be included in a geometry slice header (gsh).
  • the parameters shown in FIG. 17 according to the embodiments are within an attribute parameter set (TPS) including information on attribute information of each slice (or Tile inventory).
  • TPS attribute parameter set
  • the PCC transmission/reception method may provide such a bitstream structure to provide parameters for point cloud data for each tile unit, geometry unit, attribute unit, and/or slice unit. Accordingly, the PCC transmission/reception method according to embodiments may provide a point cloud compression coding process having better compression efficiency and appropriate latency by signaling information necessary for coding point cloud data according to each unit.
  • the PCC transmission/reception method provides such a bitstream structure, so that the receiver can improve the decoding performance of attribute information of point cloud data.
  • the receiver can improve the decoding performance of attribute information of point cloud data.
  • cognitive inverse transformation performance can be improved at the output terminal of the decoder.
  • SPS Sequantial Parameter Set
  • the bitstream of the point cloud data according to the embodiments may include a sequential parameter set (SPS, 1800) including signaling information (or flag) of this figure.
  • the sequential parameter set 1800 of this figure may mean the sequential parameter set 27001 described with reference to FIG. 17.
  • the point cloud data receiver according to the embodiments may decode the point cloud data according to the embodiments based on the signaling information (or flag information) of this figure.
  • Profile may mean information indicating a profile (profile) of a bitstream that can satisfy Annex A of the H.264 standard document. Other values of profile_idc may be used later by ISO/IEC. (indicates a profile to which the bitstream conforms as specified in Annex A. Bitstreams shall not contain values of profile_idc other than those specified in Annex A. Other values of profile_idc are reserved for future use by ISO/IEC.)
  • profile compatibility flag (profile_compatibility_flags) is 1, it may indicate that the corresponding bitstream satisfies a profile whose profile_idc is j according to Annex A.
  • the value of profile_compatibility_flag[ j] may be 0 when j is not a value defined according to Annex A. (equal to 1, indicates that the bitstream conforms to the profile indicated by profile_idc equal to j as specified in Annex A.
  • the value of profile_compatibility_flag[ j] shall be equal to 0 for any value of j that is not specified as an allowed value of profile_idc in Annex A.
  • Level IDC represents the level of a bitstream that can satisfy Annex A of the H.264 standard document.
  • the bitstream is different from the information defined in Annex A of the H.264 standard document and does not have a value of level_idc.
  • Other values of Level_idc are reserved for later by ISO/IEC. (indicates a level to which the bitstream conforms as specified in Annex A. Bitstreams may not contain values of level_idc other than those specified in Annex A. Other values of level_idc are reserved for future use by ISO/IEC.)
  • the SPS bounding box presence flag (sps_bounding_box_present_flag) may be 1 when bounding box offset and size information are signaled. (equal to 1 specifies the bounding box offset and size information is signalled.sps_bounding_box_present_flag equal to 0 specifies)
  • the SPS bounding box presence flag (sps_bounding_box_present_flag) has a true value
  • the SPS is SPS bounding box x offset (sps_bounding_box_offset_x), SPS bounding box y offset (sps_bounding_box_offset_y), SPS bounding box z offset (sps_bounding)
  • a box scale factor (sps_bounding_box_scale_factor), SPS bounding box width size (sps_bounding_box_size_width), SPS bounding box height size (sps_bounding_box_size_height), and SPS bounding box depth size (sps_bounding_box_size_depth) are further included.
  • the SPS bounding box x offset (sps_bounding_box_offset_x) represents the x offset of the original bounding box of the Cartesian coordinate system. If the information does not exist, the value of this parameter may be 0. (indicates the x offset of the source bounding box in the cartesian coordinates.When not present, the value of sps_bounding_box_offset_x is inferred to be 0.)
  • the SPS bounding box y offset (sps_bounding_box_offset_y) represents the y offset of the original bounding box of the Cartesian coordinate system. If the information does not exist, the value of this parameter may be 0. (indicates indicates the y offset of the source bounding box in the cartesian coordinates.When not present, the value of sps_bounding_box_offset_y is inferred to be 0.)
  • the SPS bounding box z offset (sps_bounding_box_offset_z) represents the z offset of the original bounding box in the Cartesian coordinate system. If the information does not exist, the value of this parameter may be 0. (indicates indicates the z offset of the source bounding box in the Cartesian coordinates.When not present, the value of sps_bounding_box_offset_z is inferred to be 0.)
  • the SPS bounding box scale factor (sps_bounding_box_scale_factor) represents the scale factor of the original bounding box in the Cartesian coordinate system. If the corresponding information does not exist, the value of this parameter may be 1 or 0. (indicates the scale factor the source bounding box in the Cartesian coordinates.When not present, the value of sps_bounding_box_scale_factor is inferred to be 1. Indicates.When not present, the value of sps_bounding_box_scale_factor is inferred to be 0.)
  • the SPS bounding box width size (sps_bounding_box_size_width) represents the width of the original bounding box in the Cartesian coordinate system.
  • the value of sps_bounding_box_size_width may be a specific value such as 10. (indicates the width of the source bounding box in the Cartesian coordinates....
  • the value of sps_bounding_box_size_width is inferred to be a specific value (such as 10).)
  • the SPS bounding box height size (sps_bounding_box_size_height) represents the height of the original bounding box in the Cartesian coordinate system. If the corresponding information does not exist, the value of sps_bounding_box_size_height may be 1 or 0. (indicates the height of the source bounding box in the Cartesian coordinates.When not present, the value of sps_bounding_box_size_height is inferred to be 1.When not present, the value of sps_bounding_box_size_hieght is inferred to be 0.)
  • the SPS bounding box depth size (sps_bounding_box_size_depth) represents the depth of the original bounding box in the Cartesian coordinate system. If the corresponding information does not exist, the value of sps_bounding_box_size_height may be 1 or 0. (indicates the depth of the source bounding box in the Cartesian coordinates.When not present, the value of sps_bounding_box_size_depth is inferred to be 1.When not present, the value of sps_bounding_box_size_depth is inferred to be 0.)
  • the SPS source scale factor (sps_source_scale_factor) represents the scale factor of the original point cloud. (indicates the scale factor of the source point cloud.)
  • the SPS sequential parameter set ID indicates id information on the SPS referenced by another syntax element.
  • sps_seq_parameter_set_id may be set to a value from 0 to 15 within a range that satisfies conditions in the specification of the corresponding version.
  • sps_seq_parameter_set_id may be used later by ISO/IEC. (provides an identifier for the SPS for reference by other syntax elements.In
  • the value of sps_seq_parameter_set_id may be in the range of 0 to 15, inclusive in bitstreams conforming to this version of this Specification..
  • the value other than 0 for sps_seq_parameter_set_id is reserved for future use by ISO/IEC.
  • the number of SPS attribute sets (sps_num_attribute_sets) represents the number of coded attributes in the bitstream.
  • sps_seq_parameter_set_id can range from 0 to 64. (indicates the number of coded attributes in the bitstream. The value of sps_num_attribute_sets may be in the range of 0 to 64.)
  • the attribute dimension represents the number of components of the i-th attribute. (specifies the number of components of the i-th attribute.) Index i may be greater than or equal to 0 and less than a value indicated by the number of SPS attribute sets (sps_num_attribute_sets).
  • the attribute instance (attribute_instance_id[i]) represents the attribute instance id. (specifies attribute instance id.)
  • attribute bit depth represents bit depth information of the i-th attribute signal(s). (specifies the bitdepth of the i-th attribute signal(s).)
  • the attribute CICP color primary (attribute_cicp_colour_primaries[i]) represents the chromaticity of the color attribute source primary. (indicates the chromaticity coordinates of the color attribute source primaries.)
  • the attribute CICP transfer characteristic represents the reference photoelectric transfer characteristic function of the color attribute, consisting of Lc, the original input linear optical intensity, and a nominal real-value between 0 and 1.
  • this parameter may represent the inverse of a reference optoelectronic transfer characteristic function, consisting of a nominal real-value ranging from 0 to 1, Lo, which is an output linear optical intensity.
  • the attribute CICP matrix coeffs represents the luma and chroma signals matrix coefficients of green, blue, and red (or three primary colors of Y, Z, and X). (describes the matrix coefficients used in deriving luma and chroma signals from the green, blue, and red, or Y, Z, and X primaries.)
  • the attribute CICP video full range flag (attribute_cicp_video_full_range_flag[ i ]) is the black level and luma derived from E'Y, E'PB and E'PR or E'R, E'G and E'B real-value component signals, and Indicates the range of the saturation signal. (specifies indicates the black level and range of the luma and chroma signals as derived from E'Y, E'PB, and E'PR or E'R, E'G, and E'B real-valued component signals.)
  • known_attribute_label_flag[i] When the known attribute label flag (known_attribute_label_flag[i]) is 1, it indicates that know_attribute_label is signaled for the i-th attribute. When the corresponding parameter is 0, it indicates that attribute_label_four_bytes is signaled for the i-th attribute. (equal to 1 specifies know_attribute_label is signalled for the i-th attribute. known_attribute_label_flag[ i] equal to 0 specifies attribute_label_four_bytes is signaled for the i-th attribute.)
  • known attribute label (known_attribute_label[i]) is 0, it indicates that the attribute is a color.
  • the attribute indicates reflectance.
  • the corresponding parameter is 2, the attribute indicates a frame index. (equal to 0 specifies the attribute is colour.
  • known_attribute_label[ i] 1 specifies the attribute is reflectance.
  • known_attribute_label[ i] 2 specifies the attribute is farme index.
  • the SPS according to embodiments may further include signaling information on additional information.
  • the SPS additional information presence flag indicates whether additional information according to embodiments is signaled through a bitstream. For example, if sps_aux_data_present_flag is 1, additional information according to embodiments is signaled through a bitstream. If sps_aux_data_present_flag is 0, additional information according to embodiments is not signaled through the bitstream.
  • the SPS geometry additional information presence flag indicates whether additional information on geometry according to embodiments is signaled through a bitstream. For example, if sps_geom_aux_data_present_flag is 1, additional information on geometry according to embodiments is signaled through a bitstream. If sps_geom_aux_data_present_flag is 0, additional information on geometry according to embodiments is not signaled through the bitstream.
  • the SPS attribute additional information presence flag indicates whether additional information on an attribute according to embodiments is signaled through a bitstream. For example, if sps_attr_aux_data_present_flag is 1, additional information on an attribute according to embodiments is signaled through a bitstream. If sps_attr_aux_data_present_flag is 0, additional information on the attribute according to embodiments is not signaled through the bitstream.
  • the SPS extension presence flag (sps_extension_present_flag) 1, it indicates that sps_extension_data is present in the SPS RBSP syntax structure. If the parameter is 0, it indicates that the corresponding syntax structure does not exist. If not present, a value of sps_extension_present_flag may be 0. (equal to 1 specifies that the sps_extension_data syntax structure is present in the SPS RBSP syntax structure. sps_extension_present_flag equal to 0 specifies that this syntax structure is not present.When not present, the value of sps_extension_present_flag is inferred to be equal to 0.)
  • the SPS extension data flag can have any value.
  • the presence of this parameter does not affect the behavior of the profile presented in Annex A of the corresponding standard document of the decoder. (may have any value. Its presence and value do not affect decoder conformance to profiles specified in Annex A Decoders conforming to a profile specified in Annex A.)
  • the point cloud data transmission apparatus may increase compression efficiency, increase image quality performance, and reduce the burden on the reception device by transmitting the bitstream in the form as described above.
  • FIG. 19 illustrates a structure of a Geometry Parameter Set (GPS) of point cloud data according to embodiments.
  • GPS Geometry Parameter Set
  • a bitstream of point cloud data may include a geometry parameter set (Geometry Parameter Set, 1900) including signaling information (or flag) of this figure.
  • the geometry parameter set 1900 of this figure may mean the geometry parameter set 27002 described in FIG. 17.
  • the point cloud data receiver according to the embodiments may decode the point cloud data according to the embodiments based on the signaling information (or flag information) of this figure.
  • the GPS parameter set ID (gps_geom_parameter_set_id) represents the identifier of the GPS referenced by other syntax elements.
  • the value of this parameter may be 0 to 15. (provides an identifier for the GPS for reference by other syntax elements.
  • the value of gps_seq_parameter_set_id may be in the range of 0 to 15, inclusive.)
  • the GPS sequential parameter set ID (gps_seq_parameter_set_id) represents the value of sps_seq_parameter_set_id for the corresponding active SPS.
  • the corresponding value may be 0 to 15. (specifies the value of sps_seq_parameter_set_id for the active SPS.
  • the value of gps_seq_parameter_set_id shall be in the range of 0 to 15, inclusive.)
  • the geometry coding type may mean a coding type for geometry information.
  • the value of the parameter may be 0 to 1, and other values may be used later by ISO/IEC.
  • the decoder can ignore if the parameter has a different value. For example, if the parameter is 0, it may indicate an octree, and if it is 1, it may indicate a triangle soup (trisoup). (indicates that the coding type for the geometry in Table 7 1 Table 7 1 for the given value of geometry_coding_type.
  • the GPS bounding box presence flag (gps_box_present_flag) may be 1 when additional bounding box information is provided in a geometry header within a corresponding GPS. This parameter may represent 0 when additional bounding box information is not provided in the geometry header. (equal to 1 specifies an additional bounding box information is provided in a geometry header that references the current GPS. gps_bounding_box_present_flag equal to 0 specifies that additional bounding box information is not signalled in the geometry header.)
  • the unique geometry point flag (unique_geometry_points_flag) may be 1 when all output points have their own positions. This parameter may be 0 when the output points exist at the same location. (equal to 1 indicates that all output points have unique positions. unique_geometry_points_flag equal to 0 indicates that the output points may have same positions.)
  • neighboring context restriction flag (neighbour_context_restriction_flag)
  • neighboring context restriction flag (neighbour_context_restriction_flag)
  • inferred_direct_coding_mode_enabled_flag When the inferred direct coding mode setting flag (inferred_direct_coding_mode_enabled_flag) is 0, it indicates that the octree coding used inferred_direct_coding_mode. If 1, it indicates that octree coding is performed using a plurality of contexts determined from sibling neighbor nodes. (equal to 0 indicates the octree coding uses inferred_direct_coding_mode. inferred_direct_coding_mode_enabled_flag equal to 1 indicates the octree coding uses multiple context determined from sibling neighboring nodes.)
  • log2_neighbour_avail_boundary represents the value of NeighbAvailBoundary for which the decoding process is used as follows. (specifies the value of the variable NeighbAvailBoundary that is used in the decoding process as follows:)
  • NeighbAvailBoundary 2log2_neighbour_avail_boundary
  • neighbour_context_restriction_flag When neighbour_context_restriction_flag is 1, neighbour_context_restriction_flag may be 13. (When neighbor_context_restriction_flag is equal to 1, NeighbAvailabilityMask is set equal to 13.) When neighbor_context_restriction_flag is 0, NeighbAvailabilityMask can be determined as follows. (Otherwise, neighbor_context_restriction_flag equal to 0, NeighbAvailabilityMask is set equal to)
  • log2_trisoup_node_size is the size of triangle nodes determined as follows and represents TrisoupNodeSize. (specifies the variable TrisoupNodeSize as the size of the triangle nodes as follows.)
  • TrisoupNodeSize 2log2_trisoup_node_size
  • log2_trisoup_node_size can be greater than 0. When the size of log2_trisoup_node_size is 0, it may indicate that the geometry bitstream includes only octree coding syntax. (The value of log2_trisoup_node_size may be equal to or greater than 0.When log2_trisoup_node_size is equal to 0, the geometry bitstream includes only the octree coding syntax.)
  • trisoup_depth represents the number of bits used to represent each component of the point coordinate.
  • trisoup_depth can have a value from 2 to 21. (specifies the number of bits used to represent each component of a point coordinate.
  • the value of trisoup_depth may be in the range of 2 to 21. [Ed(df): 21 should perhaps be a level limit].)
  • trisoup_triangle_level represents the level at which the octree is pruned.
  • trisoup_triangle_level can have a value of 1 to trisoup_depth-1. (specifies the level at which the octree is pruned.
  • the value of trisoup_triangle_level may be in the range of 1 to trisoup_depth-1.
  • the GPS extension presence flag (gps_extension_present_flag) is 1, it indicates that the gps_extension_data syntax structure exists in the GPS RBSP syntax structure. If 0, it indicates that the corresponding syntax structure does not exist. (equal to 1 specifies that the gps_extension_data syntax structure is present in the GPS RBSP syntax structure. gps_extension_present_flag equal to 0 specifies that this syntax structure is not present.When not present, the value of gps_ extension_present_flag is inferred to be equal to 0.)
  • the GPS extension presence flag can have any value. If the value is present, the value does not affect the decoder. (may have any value. Its presence and value do not affect decoder conformance to profiles specified in Annex A. Decoders conforming to a profile specified in Annex A.)
  • the GPS according to the embodiments may further include signaling information 1801 regarding the additional information.
  • the GPS geometry additional information information represents the type of additional information (eg, metadata, point cloud data, text data, etc.) according to embodiments. For example, if gps_geom_aux_data_info is 0, the type of additional information represents metadata (eg, coding parameter or number of points). When gps_geom_aux_data_info is 1, the type of additional information represents point cloud data (eg, geometry or attribute data). If gps_geom_aux_data_info is 2, the type of additional information indicates text data (eg, text information on point cloud content). (1901)
  • the GPS geometry additional information information type indicates detailed characteristics of additional information according to embodiments. For example, if gps_geom_aux_data_info_type is 0, additional information according to embodiments indicates geometric residual information for coding the quality of point cloud content of lossless (for example, lossless or near-lossless) in the receiving device. (1902) Since the quality of the lossless point cloud content is the same as described in FIG. 4, a detailed description will be omitted. When the point cloud content according to the embodiments is lossy compressed, a difference (eg, geometric residual) may occur between the original point cloud data and the point cloud data with deteriorated quality. Additional information according to embodiments may include geometry residual information.
  • gps_geom_aux_data_info_type is 1, additional information according to embodiments indicates additional geometric information for improving PSNR. (1902)
  • original point cloud data and quality are Differences (eg, geometric residuals) may occur between degraded point cloud data.
  • cloud_A is defined as a set of points for the original cloud
  • cloud_B is defined as a point cloud with deteriorated image quality.
  • the additional information according to embodiments may include additional geometry information capable of improving PSNR.
  • additional information indicates indexing information (eg, indexing information of FIG. 9) for neighboring points for shortening decoding time in the receiving device.
  • indexing information eg, indexing information of FIG. 9
  • the receiving device may predict an attribute value of a corresponding point based on the searched neighboring points. Since the process of predicting the attribute value of the corresponding point is the same as that described in FIG. 9, a detailed description will be omitted.
  • the reception apparatus according to embodiments may use a K-D tree or a Molton code (eg, a K-D tree or a Molton code in FIG. 4) to search for neighboring points.
  • the reception device may reduce latency in the decoding process by using additional information including indexing information on neighboring points.
  • additional information indicates geometry information for a duplicated point.
  • a duplicated point (or multiple points) includes two or more points in one voxel and each It refers to points when points have the same or different attribute values. That is, a voxel including duplicated points means a voxel having at least two points (or at least two attribute information).
  • the transmission apparatus may perform a duplicated point merging process in which the attribute values of the duplicated points are averaged and matched with one attribute value.
  • the receiving apparatus uses additional information including geometry information for a duplicated point, and points cloud data in which points are sparsely distributed or points are densely distributed only in a specific area (for example, Point cloud data related to autonomous driving) can be accurately decoded to provide users with a real point cloud environment.
  • additional information may be defined based on a combination of GPS geometry additional information information (gps_geom_aux_data_info) and GPS geometry additional information information type (gps_geom_aux_data_info_type).
  • GPS geometry additional information information gps_geom_aux_data_info
  • GPS geometry additional information type gps_geom_aux_data_info_type
  • Additional information is not limited to the above-described examples, and may include various types of information.
  • the GPS optional flag indicates whether additional information according to embodiments is indispensable information for decoding of a receiving device. For example, when gps_optional_flag is 1, it indicates that the additional information is not indispensable information for decoding of the receiving device. When gps_optional_flag is 0, the additional information indicates that information is indispensable for decoding of the receiving device.
  • the GPS slice ID indicates a bitstream associated with a geometry signaled by GPS according to embodiments.
  • the point cloud data transmission apparatus transmits the information of the geometry parameter set described in this drawing, so that the receiving device adjusts the latency in the decoding process, performs more accurate rendering according to the characteristics of the point cloud data Point cloud content suitable for the receiving environment can be provided to the user.
  • the point cloud data transmission apparatus may increase compression efficiency, increase image quality performance, and reduce the burden on the reception device by transmitting a bitstream in the form as described above.
  • FIG 20 shows the structure of an attribute parameter set (APS) of point cloud data according to embodiments.
  • APS attribute parameter set
  • the bitstream of point cloud data according to the embodiments may include a geometry parameter set (Geometry Parameter Set, 2000) including signaling information (or flag) of this figure.
  • the geometry parameter set 2000 of this figure may mean the geometry parameter set 27002 described in FIG. 17.
  • the point cloud data receiver according to the embodiments may decode the point cloud data according to the embodiments based on the signaling information (or flag information) of this figure.
  • the APS attribute parameter set ID (aps_attr_parameter_set_id) may indicate an identifier for an APS for reference according to other syntax elements.
  • the value of aps_attr_parameter_set_id must be in the range of 0 to 15.
  • aps_seq_parameter_set_id may represent a value of sps_seq_parameter_set_id for active SPS.
  • the value of aps_seq_parameter_set_id must be in the range of 0 to 15.
  • the attribute coding type may indicate a coding type for an attribute for a given value of attr_coding_type.
  • the value of attr_coding_type must be 0, 1, or 2.
  • IsLifting indicates whether the coding type for an attribute according to embodiments is a method based on a lifting method. For example, isLifting indicates whether the coding type is predicting weight lifting or fixed weight lifting. isLifting may have a specific value (eg, 0 or 1) to indicate whether the coding type for an attribute is a method based on a lifting method. For example, if the value of attr_coding_type according to the embodiments is 0 (i.e., the coding type for the attribute is predicting weight lifting) or the value of attr_coding_type is 2 (that is, the coding type for the attribute is fixed.
  • isLifting may be 1 (that is, it may indicate that a coding type for an attribute according to embodiments is a method based on a lifting method). For example, when the value of attr_coding_type according to embodiments is 1 (that is, when the coding type for the attribute is RAHT), isLifting may be 0 (that is, the coding type for the attribute according to embodiments) This may indicate that this is not a method based on the lifting method).
  • APS (30000) according to embodiments when isLifting information according to the embodiments is 1, may include some or all parameters of num_pred_nearest_neighbours, max_num_direct_predictors, lifting_search_range, lifting_quant_step_size, lifting_quant_step_size_chroma, lod_binary_tree_enabled_flag, num_detail_levels parameters.
  • the APS (30000) according to embodiments may include sampling_distance_squared information as much as a value of num_detail_levels_minus1 (that is, as many as the number of LODs).
  • the number of predicted near-list neighbors may be information on the maximum number of near-list neighbors.
  • the value of numberOfNearestNeighboursInPrediction must be in the range of 1 to xx.
  • MaxNumPredictors The maximum number of direct predictions (max_num_direct_predictors) is information that may indicate the number of predictors used for direct prediction.
  • the value of max_num_direct_predictors must be in the range of 0 to num_pred_nearest_neighbours.
  • the value of the variable MaxNumPredictors used in the decoding operation can be expressed as follows.
  • MaxNumPredictors max_num_direct_predicots + 1
  • the lifting search range may mean a search range for lifting.
  • the lifting quantization step size may indicate a quantization step for the first component of the attribute.
  • the value of lifting_quant_step_size must be in the range of 1 to xx.
  • the lifting quantization step size chroma may indicate a quantization step size for the chroma component of the attribute if the attribute is a color.
  • the value of lifting_quant_step_size_chroma must be within the range of 1 to xx.
  • the log binary tree setting flag (lod_binary_tree_enabled_flag) may indicate whether or not a binary tree is applied to log generation.
  • the number of detail levels (num_detail_levels_minus1) represents the number of levels of detail for attribute coding (attribute coding).
  • the value of num_detail_levels_minus1 must be in the range of 0 to xx.
  • Sampling distance squared (sampling_distance_squared) [idx] may represent a square of a sampling distance to idx.
  • the value of sampling_distance_squared must be in the range of 0 to xx.
  • idx may have a value ranging from 0 to num_detail_levels_minus1. That is, the APS 30000 according to the embodiments may include sampling_distance_squared parameters as many as the number of levels of detail (that is, num_detail_levels_minus1 + 1) for the total attribute encoding (attribute coding).
  • the APS 30000 according to the embodiments may further include an adaptive_prediction_threshold parameter when the value of attr_coding_type according to the embodiments is 0 (that is, when the coding type for the attribute is a predicting weight lifting).
  • the adaptive prediction threshold may represent a threshold value of prediction (prediction).
  • the APS 30000 according to the embodiments may further include raht_depth, raht_binarylevel_threshold, and raht_quant_step_size parameters when the value of attr_coding_type according to the embodiments is 1 (that is, when the coding type for the attribute is RAHT).
  • the lat depth may mean the number of levels of detail for RAHT.
  • the value of depthRAHT may range from 1 to xx.
  • the latt binary level threshold (raht_binarylevel_threshold) may mean a level of detail for cutting out the RAHT coefficient.
  • the value of binaryLevelThresholdRAHT must be in the range of 0 to xx.
  • the latt quantization step size (raht_quant_step_size) may indicate the size of the quantization operation for the first component of the attribute.
  • the value of quant_step_size must be in the range of 1 to xx.
  • the APS according to the embodiments may further include signaling information on the additional information.
  • the APS attribute additional information information represents the type of additional information (eg, metadata, point cloud data, text data, etc.) according to embodiments. For example, if aps_attr_aux_data_info is 0, the type of additional information represents metadata (eg, a coding parameter or the number of points). When aps_attr_aux_data_info is 1, the type of additional information represents point cloud data (eg, geometry or attribute data). If aps_attr_aux_data_info is 2, the type of additional information indicates text data (eg, text information on point cloud content). (2001)
  • the APS attribute additional information information type (aps_attr_aux_data_info_type) represents detailed characteristics of additional information according to embodiments.
  • additional information according to embodiments indicates attribute residual information for coding the quality of point cloud content of lossless (for example, lossless or near-lossless) in the receiving device.
  • lossless for example, lossless or near-lossless
  • additional information according to embodiments indicates attribute residual information for coding the quality of point cloud content of lossless (for example, lossless or near-lossless) in the receiving device.
  • a difference eg, attribute residual
  • Additional information according to embodiments may include attribute residual information.
  • additional information according to embodiments indicates additional attribute information for improving PSNR.
  • point cloud content according to embodiments is lossy compressed, original point cloud data and quality are Differences (eg, attribute residuals) may occur between degraded point cloud data. Since the PSNR is the same as described in FIG. 18, a detailed description will be omitted. Accordingly, the additional information according to embodiments may include additional attribute information capable of improving PSNR.
  • additional information indicates indexing information (eg, indexing information of FIG. 9) for neighboring points for shortening the decoding time in the receiving device.
  • indexing information eg, indexing information of FIG. 9
  • the receiving device may predict an attribute value of a corresponding point based on the searched neighboring points. Since the process of predicting the attribute value of the corresponding point is the same as that described in FIG. 9, a detailed description will be omitted.
  • the reception apparatus according to embodiments may use a K-D tree or a Molton code (eg, a K-D tree or a Molton code in FIG. 4) to search for neighboring points.
  • the reception device may reduce latency in the decoding process by using additional information including indexing information on neighboring points.
  • additional information indicates attribute information for a duplicated point.
  • a duplicated point (or multiple points) includes two or more points in one voxel and each It refers to points when points have the same or different attribute values. That is, a voxel including duplicated points means a voxel having at least two points (or at least two attribute information).
  • the transmission apparatus may perform a duplicated point merging process in which the attribute values of the duplicated points are averaged and matched with one attribute value.
  • the receiving apparatus uses additional information including attribute information for a duplicated point to sparse points or point cloud data in which points are densely distributed only in a specific area (for example, Point cloud data related to autonomous driving) can be accurately decoded to provide users with a real point cloud environment.
  • the additional information may be defined based on a combination of the APS attribute additional information information (aps_attr_aux_data_info) and the APS attribute additional information information type (aps_attr_aux_data_info_type).
  • Additional information is not limited to the above-described examples, and may include various types of information.
  • the APS optional flag indicates whether additional information according to embodiments is indispensable information for decoding of a reception device. For example, if aps_optional_flag is 1, it indicates that the additional information is not essential information for decoding of the receiving device. If aps_optional_flag is 0, the additional information indicates that information is indispensable for decoding of the receiving device.
  • the APS slice ID indicates a bitstream associated with an attribute signaled by GPS according to embodiments.
  • APS extension presence flag (aps_extension_present_flag) is 1, this indicates that the aps_extension_data syntax structure exists in the APS RBSP syntax structure. If aps_extension_present_flag is 0, this indicates that the above-described syntax structure does not exist. If the corresponding parameter does not exist, the value of aps_extension_present_flag may be interpreted as 0.
  • the APS may further include an aps_extension_data_flag parameter.
  • the APS extension data flag (aps_extension_data_flag) may have any value. Its presence and value may not affect decoder performance.
  • the point cloud data transmission apparatus transmits the information of the attribute parameter set described in this figure, so that the receiving device adjusts the latency in the decoding process, performs more accurate rendering according to the characteristics of the point cloud data, etc. , Point cloud content suitable for the receiving environment can be provided to the user.
  • the point cloud data transmission apparatus may increase compression efficiency, increase image quality performance, and reduce the burden on the reception device by transmitting a bitstream in the form as described above.
  • FIG. 21 illustrates a structure of an Auxiliary Slice Bitstream of point cloud data according to embodiments.
  • the point cloud data bitstream according to the embodiments may include an Auxiliary Slice Bitstream (2100) of this figure.
  • This figure shows an Auxiliary Slice Bitstream (2100) included in a slice (eg, slice 27005 in FIG. 17) according to embodiments.
  • the accessory slice bitstream according to the embodiments includes an accessory slice header (auxiliary_slice_header, auxsh) and accessory slice data (auxiliary_slice_data).
  • the auxsh according to embodiments may be header information included in an additional information bitstream included in one or more slices. That is, auxsh may be header information on additional information included in a corresponding slice. Also, the accessory slice data may be data on additional information included in a corresponding slice.
  • Auxsh which is header information of additional information data according to embodiments, may include parameters such as auxsh_parameter_set_id, auxsh_slice_id, auxsh_data_type, auxsh_data_info, auxsh_data_info_type, auxsh_codec_type, auxsh_lossless_flag auxsh_num_points.
  • auxsh parameter set ID (auxsh_parameter_set_id) is an indicator for the parameter set referenced by the corresponding additional information data.
  • auxsh slice ID (auxsh_slice_id) is an indicator for a slice including corresponding additional information data.
  • auxsh_data_type indicates the type of data related to additional information according to embodiments. For example, if auxsh_data_type is 0, additional information according to embodiments is information related to general data (eg, text information on point cloud content described in FIG. 19 ). If auxsh_data_type is 1, additional information according to embodiments is information related to geometry data (eg, geometry residual information described in FIG. 19 ). If auxsh_data_type is 2, the additional information according to the embodiments is information related to attribute data (eg, additional information described in FIG. 20, co-efficient information for scalable coding, etc.).
  • the type of data related to additional information according to embodiments is not limited to the above-described examples, and may be information related to various data. (2101)
  • the auxsh data info represents the type of additional information (eg, metadata, point cloud data, text data, etc.) according to embodiments. For example, if auxsh_data_info is 0, the type of additional information represents metadata (eg, coding parameter or number of points). When auxsh_data_info is 1, the type of additional information represents point cloud data (eg, geometry or attribute data). If auxsh_data_info is 2, the type of additional information indicates text data (eg, text information on point cloud content). (2102)
  • auxsh data info type (auxsh_data_info_type) represents detailed characteristics of additional information according to embodiments.
  • auxsh_data_info auxsh data information
  • auxsh_data_info_type auxsh data information type
  • auxsh_data_info is 0 and auxsh_data_info_type is 1
  • additional information indicates indexing information for neighboring points (eg, indexing information of FIG. 9), and the type of additional information is metadata Represents.
  • Indexing information for neighboring points is the same as described with reference to FIGS. 18 to 20, so a detailed description will be omitted.
  • auxsh_data_info is 0 and auxsh_data_info_type is 0, additional information according to embodiments indicates co-efficient information (eg, scalable decoding information for scalable decoding), and the type of additional information indicates metadata.
  • co-efficient information eg, scalable decoding information for scalable decoding
  • Scalable decoding is decoding that a receiving device selectively performs on some or all of a geometry and/or an attribute according to decoding performance.
  • Scalable decoding supports receiving devices of various performances, and enables point cloud services to be provided even in an adaptive bitrate environment.
  • attribute decoding is performed based on geometry decoding
  • geometry information is required in order to perform accurate attribute decoding.
  • a transform coefficient for RAHT coding is determined based on geometry distribution information (or geometry structure information, for example, an octree structure, etc.). Therefore, the receiving device can receive and process all geometry in order to perform stable attribute decoding.
  • a delay may occur in providing a point cloud content service.
  • the receiving apparatus includes scalable decoding information (eg, a value indicating the depth or level of an octree structure to which scalable decoding is applied, a transform coefficient for RAHT coding, etc.)
  • scalable decoding information eg, a value indicating the depth or level of an octree structure to which scalable decoding is applied, a transform coefficient for RAHT coding, etc.
  • auxsh_data_info is 0 and auxsh_data_info_type is 2
  • additional information indicates information on the number of duplicated points, and the type of additional information indicates metadata.
  • auxsh_data_info is 1 and auxsh_data_info_type is 0
  • additional information indicates geometry and/or attribute information for duplicated points, and the type of additional information indicates a point cloud data type.
  • auxsh_data_info is 1 and auxsh_data_info_type is 1
  • additional information indicates residual information for PSNR enhancement, and the type of additional information indicates a point cloud data type.
  • auxsh_data_info is 1 and auxsh_data_info_type is 2
  • additional information indicates residual information for coding lossless point cloud content.
  • the residual information for coding the lossless point cloud content is the same as the residual geometry and/or attribute information for coding the lossless point cloud content described in FIGS. 18 to 20, a detailed description will be omitted.
  • Additional information indicates transformed data.
  • Transformed data refers to transformed information when geometric position information is transformed or attribute information is transformed through Pred-Lift/RAHT transformation.
  • Additional information is not limited to the above-described examples, and may include various types of information.
  • auxsh codec type indicates the type of codec used to decode additional information according to embodiments.
  • auxsh_lossless_flag indicates whether additional information according to embodiments is losslessly compressed. For example, if auxsh_lossless_flag is 1, the additional information indicates lossless compression. If auxsh_lossless_flag is 0, the additional information indicates near-lossless compression.
  • auxsh additional information number information represents the number of additional information included in a corresponding slice.
  • auxsh slice data represents data on additional information included in a corresponding slice.
  • the aux data may represent data on additional information identified by an index i value.
  • Index i is greater than or equal to 0 and less than the value indicated by auxsh_num_data.
  • the point cloud data transmission apparatus transmits the accession slice bitstream described in this figure, so that the receiving apparatus adjusts the latency in the decoding process, performs more accurate rendering according to the characteristics of the point cloud data, etc. , Point cloud content suitable for the receiving environment can be provided to the user.
  • the point cloud data transmission apparatus may increase compression efficiency, increase image quality performance, and reduce the burden on the reception device by transmitting a bitstream in the form as described above.
  • AuxPS Auxiliary Parameter Set
  • the bitstream of point cloud data may include an auxiliary parameter set (2200) including signaling information (or flag) of this figure.
  • the accessory parameter set 2200 of this figure may be included in the bitstream of FIG. 17 (not shown in FIG. 17).
  • the point cloud data receiver according to the embodiments includes signaling information (or flag information) of this figure. Point cloud data according to embodiments may be decoded based on.
  • auxps_aux_parameter_set_id may indicate an identifier for AuxPS for reference according to other syntax elements.
  • the value of auxps_aux_parameter_set_id must be in the range of 0 to 15.
  • auxps sequential parameter set ID may represent a value of sps_seq_parameter_set_id for active SPS (active SPS).
  • the value of aps_seq_parameter_set_id must be in the range of 0 to 15.
  • auxps_num_aux_data represents the number of types of auxiliary data associated with a corresponding sequence.
  • auxps additional information ID represents an identifier for identifying additional information.
  • auxps optional flag indicates whether additional information according to embodiments is indispensable information for decoding of a receiving device. For example, if auxps_optional_flag is 1, it indicates that the additional information is not essential information for decoding of the receiving device. If auxps_optional_flag is 0, the additional information indicates that information is indispensable for decoding of the receiving device.
  • auxps_data_type represents the type of data related to additional information according to embodiments. For example, if auxps_data_type is 0, the additional information according to embodiments is information related to general data (eg, annotation information on specific data, points, or regions). If auxps_data_type is 1, the additional information according to embodiments is information related to geometry data (eg, geometry residual information for lossless geometry decoding). If auxps_data_type is 2, the additional information according to embodiments is information related to attribute data (eg, additional information described in FIG. 20, co-efficient information for scalable coding, etc.).
  • the type of data related to the additional information according to the embodiments is not limited to the above-described examples, and may be information related to various data. (2201)
  • auxps_data_info represents the type of additional information (eg, metadata, point cloud data, text data, etc.) according to embodiments. For example, if auxps_data_info is 0, the type of additional information represents metadata (eg, a coding parameter or the number of points). When auxps_data_info is 1, the type of additional information represents point cloud data (eg, geometry or attribute data). If auxps_data_info is 2, the type of additional information indicates text data (eg, text information on point cloud content). (2202)
  • auxps data info type (auxps_data_info_type) represents detailed characteristics of additional information according to embodiments.
  • auxps_data_type an auxps data type
  • auxps_data_info_type an auxps data information type
  • auxps_data_info is 0 and auxps_data_info_type is 0
  • additional information indicates indexing information for neighboring points (eg, indexing information in FIG. 9), and the type of additional information is metadata. Represents.
  • Indexing information for neighboring points is the same as described with reference to FIGS. 18 to 20, so a detailed description will be omitted.
  • auxps_data_info is 0 and auxps_data_info_type is 1
  • additional information indicates co-efficient information (eg, scalable decoding information for scalable decoding), and the type of additional information indicates metadata.
  • Scalable decoding is decoding that a receiving device selectively performs on some or all of a geometry and/or an attribute according to decoding performance.
  • Scalable decoding supports receiving devices of various performances, and enables point cloud services to be provided even in an adaptive bitrate environment.
  • attribute decoding is performed based on geometry decoding
  • geometry information is required in order to perform accurate attribute decoding.
  • a transform coefficient for RAHT coding is determined based on geometry distribution information (or geometry structure information, for example, an octree structure, etc.). Therefore, the receiving device can receive and process all geometry in order to perform stable attribute decoding.
  • a delay may occur in providing a point cloud content service.
  • the receiving apparatus includes scalable decoding information (eg, a value indicating the depth or level of an octree structure to which scalable decoding is applied, a transform coefficient for RAHT coding, etc.)
  • scalable decoding information eg, a value indicating the depth or level of an octree structure to which scalable decoding is applied, a transform coefficient for RAHT coding, etc.
  • auxps_data_info is 0 and auxps_data_info_type is 2
  • additional information indicates information on the number of duplicated points, and the type of additional information indicates metadata.
  • auxps_data_info is 1 and auxps_data_info_type is 0, additional information according to embodiments indicates geometry and/or attribute information for duplicated points, and the type of additional information indicates a point cloud data type.
  • auxps_data_info is 1 and auxps_data_info_type is 1
  • additional information indicates residual information for PSNR enhancement, and the type of additional information indicates a point cloud data type.
  • auxps_data_info is 1 and auxps_data_info_type is 2
  • additional information indicates residual information for coding lossless point cloud content.
  • the residual information for coding the lossless point cloud content is the same as the residual geometry and/or attribute information for coding the lossless point cloud content described in FIGS. 18 to 20, a detailed description will be omitted.
  • Additional information indicates transformed data.
  • Transformed data refers to transformed information when geometric position information is transformed or attribute information is transformed through Pred-Lift/RAHT transformation.
  • Additional information is not limited to the above-described examples, and may include various types of information.
  • auxps codec type indicates the type of codec used to decode additional information according to embodiments.
  • auxps_rec_order indicates an order in which the receiving device uses the additional information when there is a plurality of additional information.
  • auxps_lossless_flag indicates whether additional information according to embodiments is lossless compressed. For example, if auxps_lossless_flag is 1, the additional information indicates lossless compression. If auxps_lossless_flag is 0, it indicates that the additional information is near-lossless compression.
  • auxps_extension_present_flag If the auxps extension presence flag (auxps_extension_present_flag) is 1, this indicates that the auxps_extension_data syntax structure exists in the AuxPS RBSP syntax structure. If auxps_extension_present_flag is 0, this indicates that the above-described syntax structure does not exist. If the corresponding parameter does not exist, the value of auxps_extension_present_flag may be interpreted as 0.
  • the AuxPS may further include an auxps extension data flag (auxps_extension_data_flag) parameter.
  • auxps_extension_data_flag can have any value. Its presence and value may not affect decoder performance.
  • the point cloud data transmission apparatus transmits the information of the accessory parameter set described in this figure, so that the receiving device adjusts the latency in the decoding process or performs more accurate rendering according to the characteristics of the point cloud data. For example, it is possible to provide the user with point cloud content suitable for the receiving environment.
  • the point cloud data transmission apparatus may increase compression efficiency, increase image quality performance, and reduce the burden on the reception device by transmitting a bitstream in the form as described above.
  • FIG. 23 illustrates a structure of an Auxiliary Slice Bitstream of point cloud data according to embodiments.
  • a point cloud data bitstream according to embodiments may include an Auxiliary Slice Bitstream (2300) of this figure.
  • This figure shows an Auxiliary Slice Bitstream (2300) included in a slice (eg, slice 27005 of FIG. 17) according to embodiments.
  • the accessory slice bitstream according to the embodiments includes an accessory slice header (auxiliary_slice_header, auxsh) and accessory slice data (auxiliary_slice_data).
  • the auxsh according to embodiments may be header information included in an additional information bitstream included in one or more slices. That is, auxsh may be header information on additional information included in a corresponding slice. Also, the accessory slice data may be data on additional information included in a corresponding slice.
  • auxsh_aux_parameter_set_id may include auxsh_slice_id, auxsh_ref_geom_slice_id, auxsh_ref_attr_slice_id, auxsh_num_aux_data_types, auxsh_data_types, auxsh_data_type, auxsh_data_type, auxsh_data_type, auxsh_data_type, auxsh_data_type, auxsh_data_type, auxsh_data_type, and auxsh_data_info, auxsh_data_type, and auxsh_data_info
  • auxsh additional information parameter set ID (auxsh_aux_parameter_set_id) is an indicator for the accessory parameter set (eg, accessory parameter set 2200 of FIG. 22) referenced by the corresponding additional information data.
  • auxsh slice ID (auxsh_slice_id) is an indicator for a slice including corresponding additional information data.
  • auxsh additional information-related geometry slice ID (auxsh_ref_geom_slice_id) is an indicator for a slice including geometry data related to the corresponding additional information.
  • auxsh additional information related attribute slice ID (auxsh_ref_attr_slice_id) is an indicator of a slice including attribute data related to the corresponding additional information.
  • auxsh_num_aux_data_types represents the number of data types to which the additional information is related.
  • auxsh_data_type represents the type of data to which additional information according to embodiments identified by an index i value is related. Index i is greater than or equal to 0 and less than the value indicated by auxsh_num_data_types. Since auxsh_data_type according to the embodiments is the same as described in FIG. 21, a detailed description will be omitted.
  • auxsh_data_info represents the type of additional information (eg, metadata, point cloud data, text data, etc.) according to embodiments identified by an index i value. Index i is greater than or equal to 0 and less than the value indicated by auxsh_num_data_types. Since auxsh_data_info according to the embodiments is the same as described in FIG. 21, a detailed description will be omitted.
  • auxsh_data_info_type represents detailed characteristics of additional information according to embodiments identified by an index i value. Index i is greater than or equal to 0 and less than the value indicated by auxsh_num_data_types. Since auxsh_data_info_type according to the embodiments is the same as described in FIG. 21, a detailed description will be omitted.
  • auxsh_data_info auxsh data information
  • auxsh_data_info_type auxsh data information type
  • auxsh additional information Id (auxsh_aux_id) is an indicator for additional information according to embodiments identified by an index i value.
  • auxsh_num_voxel represents the number of voxels related to additional information included in a corresponding slice.
  • the additional information slice data represents data on additional information included in a corresponding slice.
  • Auxiliary_slice_data may include voxel_idx_type, voxel_index, aux_id, data_present_flag, and/or aux_data.
  • the voxel idx type represents the type of an identifier for a voxel identified by an index i value. Index i is greater than or equal to 0 and less than the value indicated by auxsh_num_voxel.
  • voxel_idx_type indicates whether an identifier for a corresponding voxel is an XYZ position type or a Morton code index type.
  • the voxel index represents information of an identifier for a voxel identified by an index i value. Index i is greater than or equal to 0 and less than the value indicated by auxsh_num_voxel.
  • voxel_idx_type represents a value of XYZ position when an identifier for a corresponding voxel is an XYZ position type.
  • voxel_idx_type represents a value of a Morton code index when an identifier for a corresponding voxel is a Morton code index type.
  • the additional information ID (aux_id) is an indicator for identifying the type of data to which the additional information identified by the index i value and the index j value is related.
  • Index j is greater than or equal to 0 and less than the value indicated by auxsh_num_aux_data_types.
  • the data presence flag indicates whether additional information identified by an index i value and an index j value exists.
  • Index j is greater than or equal to 0 and less than the value indicated by auxsh_num_aux_data_types.
  • aux_data If data_present_flag represents true, auxiliary_slice_data further includes aux_data.
  • the additional information data represents data on additional information identified by an index i value and an index j value.
  • the point cloud data transmission apparatus causes the receiving device to adjust the latency in the decoding process by transmitting the memory slice bitstream described in this drawing, or to perform more accurate rendering according to the characteristics of the point cloud data.
  • Point cloud content suitable for the receiving environment can be provided to the user.
  • the point cloud data transmission apparatus may increase compression efficiency, increase image quality performance, and reduce the burden on the reception device by transmitting a bitstream in the form as described above.
  • 24 is a block diagram illustrating an example of an apparatus for receiving point cloud data according to embodiments.
  • the point cloud data receiving apparatus 2400 may perform an operation corresponding to the reverse process of the point cloud data transmitting apparatus 1500 described in FIG. 15.
  • the point cloud data receiving apparatus (for example, the point cloud data receiving apparatus of FIGS. 1, 2, 10, 13, and 14) according to the embodiments described in this drawing is the decoding described in FIGS. 1 to 23 The operation can be performed. Further, the point cloud data receiving apparatus according to the embodiments may consume point cloud content by using the additional information described in FIGS. 15 to 23.
  • the point cloud data receiving apparatus according to the embodiments includes a demultiplexer (DEMUX, 2401), a geometry decoder (2402), a geometry reconstruction unit (Geometry reconstruction, 2403), an attribute decoder (Atrribute decoder, 2404), and an attribute reconstruction unit ( Atrribute reconstruction, 2405), an auxiliary decoder (2406) and/or a renderer (2407).
  • the point cloud data receiving apparatus according to embodiments may further include one or more elements for performing the decoding operation described in FIGS. 1 to 23. Each of the elements in this figure may correspond to a hardware or software processor and/or a combination thereof.
  • the demultiplexer receives a point cloud data bitstream (eg, the bitstream of FIGS. 17 to 23).
  • a point cloud data bitstream includes a geometry bitstream, an attribute bitstream, and/or an auxiliary bitstream.
  • the additional information decoder receives the additional information bitstream and performs decoding on the additional information.
  • the additional information represents the additional information described in FIGS. 1 to 23.
  • the additional information decoder transmits the decoded additional information to the geometry or attribute decoder according to the signaling information on the additional information (for example, signaling information of FIGS. 18 to 23) (shown in this figure. Not), can be passed to the geometry or attribute reconstruction unit, or passed to the renderer.
  • the additional information decoder includes additional information of the type of decoded metadata (eg, indexing information for neighboring points described in FIGS. 18 to 23, co-efficient information, information on the number of duplicated points, etc.
  • the additional information decoder includes additional information of the type of decoded point cloud data (e.g., geometry/attribute information for the duplicated points described in FIGS. 18 to 23, residual information for PSNR improvement, lossless Residual information for coding, transformed information, etc.) can be delivered to a geometry or attribute reconfiguration unit.
  • the additional information decoder according to the embodiments may deliver additional information of the type of decoded text (eg, text information on point cloud data described in FIGS. 18 to 23) to the renderer.
  • the geometry decoder receives a geometry bitstream and performs geometry decoding described in FIGS. 1 to 23. Also, the geometry decoder according to embodiments may perform geometry decoding based on the additional information (eg, additional information of a metadata type) described in FIGS. 15 to 23. For example, the geometry decoder may perform geometry decoding based on additional performance information indicating information on the number of duplicated points (eg, information on the number of duplicated points described in FIGS. 21 to 22 ). The geometry decoder may perform geometry decoding based on additional information indicating indexing information for neighboring points (eg, indexing information for neighboring points described in FIGS. 19 and 21 to 22 ). The geometry decoder according to embodiments transmits the decoded geometry data to the geometry reconstruction unit.
  • additional information eg, additional information of a metadata type
  • the geometry reconstruction unit performs the geometry reconstruction described in FIGS. 1 to 23.
  • the geometry reconstruction unit may perform geometry reconstruction based on the additional information described in FIGS. 15 to 23 (eg, additional information of the type of point cloud data).
  • the geometry reconstruction unit reconstructs the geometry based on additional information indicating geometry information about the duplicated points (eg, geometry information about the duplicated points described in FIGS. 19 and 21 to 22). Can be done.
  • the geometry reconstruction unit performs geometry reconstruction based on additional information indicating geometry residual information for PSNR enhancement or lossless coding (e.g., geometry residual information for PSNR enhancement or lossless coding described in FIGS. 19, 21 to 22). can do.
  • the geometry reconstructing unit transmits the reconstructed geometry data to the renderer.
  • the attribute decoder receives an attribute bitstream and performs attribute decoding described with reference to FIGS. 1 to 23.
  • the attribute decoder according to embodiments may perform attribute decoding based on the additional information (eg, additional information of a metadata type) described with reference to FIGS. 15 to 23.
  • the attribute decoder may perform attribute decoding based on additional information indicating indexing information for neighboring points (eg, indexing information for neighboring points described in FIGS. 20 to 22 ).
  • the attribute decoder may perform attribute decoding based on scalable decoding information (eg, scalable decoding information described in FIGS. 21 to 22 ).
  • the attribute decoder transfers the decoded attribute data to the attribute reconstruction unit.
  • the attribute reconfiguration unit performs the attribute reconfiguration described in FIGS. 1 to 23.
  • the attribute reconfiguration unit according to embodiments may perform attribute reconstruction based on the additional information (eg, additional information of the type of point cloud data) described in FIGS. 15 to 23.
  • the attribute reconfiguration unit may perform the attribute reconstruction based on additional information indicating attribute information on the duplicated points (eg, attribute information on the duplicated points described in FIGS. 20 to 22).
  • the attribute reconstruction unit may perform the attribute reconstruction based on additional information indicating attribute residual information for PSNR enhancement or lossless coding (for example, attribute residual information for PSNR enhancement or lossless coding described in FIGS. 20 to 22).
  • the attribute reconfiguration unit transmits the reconstructed attribute data to the renderer.
  • the renderer according to the embodiments renders the decoded point cloud data.
  • the renderer performs the same or similar operation as that of the renderers of FIGS. 1, 2 and 17.
  • the point cloud data receiving apparatus may receive the additional information and signaling information on the additional information, and use the decoded additional information according to the type of the additional information. Therefore, the point cloud data receiving apparatus according to the embodiments may adjust the latency in the decoding process by using the additional information, or perform more accurate rendering according to the characteristics of the point cloud data. Can be provided to the user.
  • 25 is a flow chart of using auxiliary data in a reception device according to embodiments.
  • auxiliary information of the point cloud data receiving apparatus eg, the point cloud data receiving apparatus described in FIGS. 1, 2, 13, and 24
  • FIGS. 1, 2, 13, and 24 This is a flow chart of the decoding method. Additional information according to embodiments is the same as described in FIGS. 15 to 24.
  • the receiving device according to the embodiments may use the decoded additional information differently according to the type of the received additional information.
  • FIG. 25 (a) shows additional information of the metadata type (eg, indexing information for neighboring points described in FIGS. 18 to 23, co-efficient information, information on the number of duplicated points, etc.) in a receiving device.
  • the metadata type eg, indexing information for neighboring points described in FIGS. 18 to 23, co-efficient information, information on the number of duplicated points, etc.
  • the reception device may decode additional information (decode the additional information of FIGS. 1 to 24) on the additional information of the metadata type.
  • the reception device may perform geometry or attribute decoding (decoding of FIGS. 1 to 24) based on the decoded additional information.
  • geometry or attribute decoding decoding of FIGS. 1 to 24
  • additional information refer to the operation of the attribute decoder described in FIG. 24.
  • 25(b) shows additional information of the type of point cloud data (e.g., geometry/attribute information for duplicated points described in FIGS. 18 to 23, residual information for PSNR enhancement, residual information for lossless coding) , Transformed information, etc.) are used in a receiving device.
  • type of point cloud data e.g., geometry/attribute information for duplicated points described in FIGS. 18 to 23, residual information for PSNR enhancement, residual information for lossless coding) , Transformed information, etc.
  • the reception device may perform additional information decoding (additional information decoding of FIGS. 1 to 24) on the additional information of the point cloud data type.
  • the receiving device may perform geometry or attribute decoding (decoding of FIGS. 1 to 24 ).
  • the reception device may reconstruct a geometry or attribute based on the decoded additional information.
  • the operation of the attribute reconfiguration unit described in FIG. 24 is referred to.
  • FIG. 25(c) is a flowchart of a method of using the text type additional information (eg, text information on point cloud data described in FIGS. 18 to 23) in a receiving device.
  • the text type additional information eg, text information on point cloud data described in FIGS. 18 to 23
  • the reception device may perform additional information decoding (decoding of additional information of FIGS. 1 to 24) on additional information of a text type.
  • the reception device may render the decoded additional information.
  • 26 is an example of a process of using additional information according to embodiments in a process after decoding.
  • 26 (a) to (c) are a device for receiving additional information of a type of point cloud data according to embodiments (eg, a device for receiving point cloud data described in FIGS. 1, 2, 13, and 24) It is a diagram of how to use it.
  • the reception device according to the embodiments may use the decoded additional information differently according to signaling information about the additional information (eg, signaling information of FIGS. 21 to 23 ).
  • FIG. 26A is a diagram illustrating a method of using additional information indicating attribute information on duplicated points by a reception device according to embodiments.
  • attribute information on duplicated points refer to the description of attribute information on duplicated points described in FIGS. 18 to 23.
  • the receiving device decodes the point cloud data and additional information.
  • the decoding operation for point cloud data and additional information according to embodiments is the same as or similar to the decoding operation of FIGS. 1 to 25.
  • FIG. 26B is a diagram illustrating a method of using additional information indicating geometric residual information for PSNR enhancement by a reception device according to embodiments.
  • geometry residual information for PSNR enhancement refer to the description of the geometry residual information for PSNR enhancement described in FIGS. 18 to 23.
  • the reception device performs decoding on geometry data and additional information.
  • the decoding operation for geometry data and additional information according to embodiments is the same as or similar to the decoding operation of FIGS. 1 to 25.
  • FIG. 26C is a diagram illustrating a method of using additional information indicating attribute residual information for lossless coding by a reception device according to embodiments.
  • attribute residual information for lossless coding refer to the description of the attribute residual information for lossless coding described in FIGS. 18 to 23.
  • the receiving device decodes attribute data and additional information.
  • the decoding operation for attribute data and additional information according to embodiments is the same as or similar to the decoding operation of FIGS. 1 to 25.
  • the decoded side information can be used. Accordingly, the reception device according to the embodiments may perform lossless coding in the attribute reconstruction process by using the decoded side information.
  • the point cloud data receiving apparatus may receive the additional information and signaling information on the additional information, and use the decoded additional information according to the type of the additional information. Therefore, the point cloud data receiving apparatus according to the embodiments may adjust the latency in the decoding process by using the additional information, or perform more accurate rendering according to the characteristics of the point cloud data. Can be provided to the user.
  • FIG. 27 is a flowchart illustrating a method of transmitting point cloud data according to embodiments.
  • This figure shows the point cloud data of the point cloud data transmission device (for example, the point cloud data transmission (or transmission) device of FIGS. 1, 2, 4, 11, 12, and 15) according to the embodiments. Indicate the transmission method.
  • the point cloud data transmission apparatus according to embodiments may perform the same or similar operation to the encoding operation described in FIGS. 1 to 26.
  • the point cloud data transmission apparatus may encode the point cloud data.
  • the point cloud data transmission apparatus encodes a geometry representing the position of one or more points of the point cloud data.
  • the point cloud data transmission apparatus may further include an additional information encoder that encodes auxiliary data.
  • the geometry encoder may perform the same or similar operation to the geometry encoding operation described in FIGS. 1 to 26.
  • the attribute encoder according to the embodiments may perform the same or similar operation as the attribute encoding operation described in FIGS. 1 to 26.
  • the additional information encoder may perform the same or similar operation as that of the additional information encoder 1507 described in FIGS. 15 to 26.
  • the additional information may be any one of metadata related to encoding point cloud data, geometry or attribute data related to encoding point cloud data, and text data related to point cloud data.
  • the metadata related to the point cloud data encoding according to the embodiments is the metadata described with reference to FIGS. 18 to 26 (eg, indexing information for points, co-efficient information, information on the number of duplicated points, etc.).
  • I can.
  • Geometry or attribute data for encoding point cloud data according to embodiments Point cloud data described in FIGS. 18 to 26 (e.g., geometry/attribute information for points, residual information for PSNR enhancement, lossless coding) Residual information, transformed information, etc.).
  • Text data related to point cloud data may be text data (eg, text data related to point cloud content) described in FIGS. 18 to 26.
  • the point cloud data transmission apparatus may transmit a bitstream including the encoded point cloud data.
  • the bitstream according to the embodiments includes signaling information on additional information, and
  • the related signaling information includes first information indicating the type of additional information (for example, gps_geom_aux_data_info, aps_geom_aux_data_info, auxsh_data_info, auxps_data_info in FIGS. 19 to 22), and second information indicating detailed characteristics of the additional information (for example, FIG.
  • the additional information may be signaled based on a combination of the first information and the second information. Since the signaling information according to the embodiments is the same as the signaling information of FIGS. 18 to 23, detailed descriptions are omitted. A method of signaling additional information based on a combination of the first information and the second information included in the signaling information on the additional information according to embodiments is the same as described with reference to FIGS. 18 to 26, and thus a detailed description thereof will be omitted.
  • FIG. 28 is a flowchart illustrating a method of receiving point cloud data according to embodiments.
  • This figure shows a method of receiving point cloud data by a point cloud data receiving apparatus (eg, a point cloud data receiving apparatus of FIGS. 1, 2, 10, 13, and 24) according to embodiments.
  • the point cloud data transmission apparatus may perform the same or similar operation as the decoding operation described in FIGS. 1 to 26.
  • the point cloud data receiving apparatus may receive a bitstream including point cloud data.
  • the bitstream according to the embodiments includes signaling information on additional information, and
  • the signaling information includes first information indicating the type of additional information (for example, gps_geom_aux_data_info, aps_geom_aux_data_info, auxsh_data_info, auxps_data_info in FIGS. 19 to 22), and second information indicating detailed characteristics of the additional information (for example, FIGS.
  • gps_geom_aux_data_info_type, aps_geom_aux_data_info_type, auxsh_data_info_type, auxps_data_info_type), and the additional information may be signaled based on a combination of the first information and the second information. Since the signaling information according to the embodiments is the same as the signaling information of FIGS. 18 to 23, detailed descriptions are omitted. A method of signaling additional information based on a combination of the first information and the second information included in the signaling information on the additional information according to embodiments is the same as described with reference to FIGS. 18 to 26, and thus a detailed description thereof is omitted.
  • the point cloud data receiving apparatus may decode the point cloud data.
  • the point cloud data receiving apparatus decodes a geometry indicating the position of one or more points of the point cloud data. And an attribute decoder that decodes attributes of one or more points.
  • the point cloud data receiving apparatus may further include an additional information decoder that decodes auxiliary data.
  • the geometry decoder may perform the same or similar operation to the geometry decoding operation described in FIGS. 1 to 26.
  • the attribute decoder according to the embodiments may perform the same or similar operation as the attribute decoding operation described in FIGS. 1 to 26.
  • the additional information decoder may perform the same or similar operation as the operation of the additional information decoder 2406 described in FIGS. 24 to 26.
  • the additional information may be any one of metadata for decoding point cloud data, geometry or attribute data for decoding point cloud data, and text data for point cloud data.
  • the metadata for decoding point cloud data is the metadata described with reference to FIGS. 18 to 26 (eg, indexing information for points, co-efficient information, information on the number of duplicated points, etc.).
  • I can.
  • Geometry or attribute data for decoding point cloud data according to embodiments Point cloud data described with reference to FIGS. 18 to 26 (e.g., geometry/attribute information for points, residual information for PSNR enhancement, lossless coding Residual information, transformed information, etc.).
  • Text data related to point cloud data may be text data (eg, text data related to point cloud content) described in FIGS. 18 to 26.
  • each drawing has been described separately, but it is also possible to design a new embodiment by merging the embodiments described in each drawing.
  • designing a computer-readable recording medium in which a program for executing the previously described embodiments is recorded is also within the scope of the rights of the embodiments according to the needs of the skilled person.
  • the apparatus and method according to the embodiments are not limitedly applicable to the configuration and method of the described embodiments as described above, but the embodiments are all or part of each of the embodiments selectively combined so that various modifications can be made. It can also be configured.
  • Various components of the apparatus of the embodiments may be implemented by hardware, software, firmware, or a combination thereof.
  • Various components of the embodiments may be implemented as one chip, for example, one hardware circuit.
  • the components according to the embodiments may be implemented as separate chips.
  • at least one or more of the components of the device according to the embodiments may be composed of one or more processors capable of executing one or more programs, and one or more programs may be implemented. It may include instructions for performing or performing any one or more of the operations/methods according to the examples.
  • Executable instructions for performing the method/operations of the apparatus may be stored in a non-transitory CRM or other computer program products configured to be executed by one or more processors, or may be stored in one or more It may be stored in a temporary CRM or other computer program products configured for execution by the processors.
  • the memory according to the embodiments may be used as a concept including not only volatile memory (eg, RAM, etc.) but also non-volatile memory, flash memory, PROM, and the like.
  • it may be implemented in the form of a carrier wave such as transmission through the Internet.
  • the processor-readable recording medium is distributed over a computer system connected through a network, so that the processor-readable code can be stored and executed in a distributed manner.
  • first and second may be used to describe various elements of the embodiments. However, the interpretation of various components according to the embodiments should not be limited by the above terms. These terms are only used to distinguish one component from another. It's just a thing.
  • a first user input signal may be referred to as a second user input signal.
  • the second user input signal may be referred to as a first user input signal.
  • the use of these terms should be construed as not departing from the scope of various embodiments.
  • the first user input signal and the second user input signal are both user input signals, but do not mean the same user input signals unless clearly indicated in context.
  • the embodiments may be applied wholly or partially to the point cloud data transmission/reception apparatus and system.
  • Embodiments may include changes/modifications, and changes/modifications do not depart from the scope of the claims and the same.

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Abstract

실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 처리 방법은 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하여 전송할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 처리 방법은 포인트 클라우드 데이터를 수신하고 디코딩할 수 있다.

Description

포인트 클라우드 데이터 처리 장치 및 방법
실시예들은 사용자에게 VR (Virtual Reality, 가상현실), AR (Augmented Reality, 증강현실), MR (Mixed Reality, 혼합현실), 및 자율 주행 서비스 등의 다양한 서비스를 제공하기 위하여 Point Cloud 콘텐츠를 제공하는 방안을 제공한다.
포인트 클라우드 콘텐트는 3차원 공간을 표현하는 좌표계에 속한 점(포인트)들의 집합인 포인트 클라우드로 표현되는 콘텐트이다. 포인트 클라우드 콘텐트는3차원으로 이루어진 미디어를 표현할 수 있으며, VR (Virtual Reality, 가상현실), AR (Augmented Reality, 증강현실), MR (Mixed Reality, 혼합현실), 및 자율 주행 서비스 등의 다양한 서비스를 제공하기 위해 사용된다. 하지만 포인트 클라우드 콘텐트를 표현하기 위해서는 수만개에서 수십만개의 포인트 데이터가 필요하다. 따라서 방대한 양의 포인트 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 방법이 요구된다.
실시예들은 포인트 클라우드 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 장치 및 방법을 제공한다. 실시예들은 지연시간(latency) 및 인코딩/디코딩 복잡도를 해결하기 위한 포인트 클라우드 데이터 처리 방법 및 장치를 제공한다.
다만, 전술한 기술적 과제만으로 제한되는 것은 아니고, 기재된 전체 내용에 기초하여 당업자가 유추할 수 있는 다른 기술적 과제로 실시예들의 권리범위가 확장될 수 있다.
따라서 효율적으로 포인트 클라우드 데이터를 처리하기 위하여 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계 및 인코딩된 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 전송하는 단계를 포함한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 수신하는 단계 및 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계를 포함한다.
실시예들에 따른 장치 및 방법은 높은 효율로 포인트 클라우드 데이터를 처리할 수 있다.
실시예들에 따른 장치 및 방법은 높은 퀄리티의 포인트 클라우드 서비스를 제공할 수 있다.
실시예들에 따른 장치 및 방법은 VR 서비스, 자율주행 서비스 등 범용적인 서비스를 제공하기 위한 포인트 클라우드 콘텐트를 제공할 수 있다.
도면은 실시예들을 더욱 이해하기 위해서 포함되며, 도면은 실시예들에 관련된 설명과 함께 실시예들을 나타낸다. 이하에서 설명하는 다양한 실시예들의 보다 나은 이해를 위하여, 하기 도면들에 걸쳐 유사한 참조 번호들이 대응하는 부분들을 포함하는 다음의 도면들과 관련하여 이하의 실시예들의 설명을 반드시 참조해야 한다.
도 1은 실시예들에 따른 포인트 클라우드콘텐츠 제공 시스템의 예시를 나타낸다.
도 2는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 동작을 나타내는 블록도이다.
도 3은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 캡쳐 과정의 예시를 나타낸다.
도 4는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(Point Cloud Encoder)의 예시를 나타낸다.
도 5는 실시예들에 따른 복셀의 예시를 나타낸다.
도 6은 실시예들에 따른 옥트리 및 오큐판시 코드 (occupancy code)의 예시를 나타낸다.
도 7은 실시예들에 따른 이웃 노드 패턴의 예시를 나타낸다.
도 8은 실시예들에 따른 LOD 별 포인트 구성의 예시를 나타낸다.
도 9는 실시예들에 따른 LOD 별 포인트 구성의 예시를 나타낸다.
도 10은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 디코더(Point Cloud Decoder)의 예시를 나타낸다.
도 11은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 디코더(Point Cloud Decoder)의 예시를 나타낸다.
도 12는 실시예들에 따른 전송 장치의 예시이다.
도 13은 실시예들에 따른 수신 장치의 예시이다.
도 14는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 방법/장치와 연동 가능한 구조의 예시를 나타낸다.
도 15 는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치의 예시를 나타내는 블록도이다.
도 16 는 실시예들에 따른 부가 정보(auxiliary data) 생성 방법에 관한 플로우 차트이다.
도 17 은 실시예들에 따른 비트스트림의 구조를 나타낸다.
도 18 은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터의 SPS(Sequantial Parameter Set)의 구조를 나타낸 것이다.
도 19 는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터의 GPS(Geometry Parameter Set)의 구조를 나타낸 것이다.
도 20 는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터의 APS(Attribute Parameter Set)의 구조를 나타낸 것이다.
도 21 는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터의 억실러리 슬라이스 비트스트림(Auxiliary Slice Bitstream)의 구조를 나타낸 것이다.
도 22 는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터의 AuxPS(Auxiliary Parameter Set)의 구조를 나타낸 것이다.
도 23 는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터의 억실러리 슬라이스 비트스트림(Auxiliary Slice Bitstream)의 구조를 나타낸 것이다.
도 24 는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치의 예시를 나타내는 블록도이다.
도 25 는 실시예들에 따른 수신 장치에서 부가 정보(auxiliary data)를 사용하는 플로우 차트이다.
도 26 는 실시예들에 따른 부가 정보를 디코딩 이후의 과정에서 사용하는 과정의 예시이다.
도 27 은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 전송 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 28 은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법을 나타낸 흐름도이다.
실시예들의 바람직한 실시예에 대해 구체적으로 설명하며, 그 예는 첨부된 도면에 나타낸다. 첨부된 도면을 참조한 아래의 상세한 설명은 실시예들의 실시예에 따라 구현될 수 있는 실시예만을 나타내기보다는 실시예들의 바람직한 실시예를 설명하기 위한 것이다. 다음의 상세한 설명은 실시예들에 대한 철저한 이해를 제공하기 위해 세부 사항을 포함한다. 그러나 실시예들이 이러한 세부 사항 없이 실행될 수 있다는 것은 당업자에게 자명하다.
실시예들에서 사술한다. 따라서 실시예들은 용어의 단순한 명칭이나 의미가 아닌 용어의 의도된 용되는 대부분의 용어는 해당 분야에서 널리 사용되는 일반적인 것들에서 선택되지만, 일부 용어는 출원인에 의해 임의로 선택되며 그 의미는 필요에 따라 다음 설명에서 자세히 서의미에 근거하여 이해되어야 한다.
도 1은 실시예들에 따른 포인트 클라우드콘텐츠 제공 시스템의 예시를 나타낸다.
도 1에 도시된 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 전송 장치(transmission device)(10000) 및 수신 장치(reception device)(10004)를 포함할 수 있다. 전송 장치(10000) 및 수신 장치(10004)는 포인트 클라우드 데이터를 송수신하기 위해 유무선 통신 가능하다.
실시예들에 따른 전송 장치(10000)는 포인트 클라우드 비디오(또는 포인트 클라우드 콘텐트)를 확보하고 처리하여 전송할 수 있다. 실시예들에 따라, 전송 장치(10000)는 고정국(fixed station), BTS(base transceiver system), 네트워크, AI(Ariticial Intelligence) 기기 및/또는 시스템, 로봇, AR/VR/XR 기기 및/또는 서버 등을 포함할 수 있다. 또한 실시예들에 따라 전송 장치(10000)는 무선 접속 기술(예, 5G NR(New RAT), LTE(Long Term Evolution))을 이용하여, 기지국 및/또는 다른 무선 기기와 통신을 수행하는 기기, 로봇, 차량, AR/VR/XR 기기, 휴대기기, 가전, IoT(Internet of Thing)기기, AI 기기/서버 등을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 전송 장치(10000)는 포인트 클라우드 비디오 획득부(Point Cloud Video Acquisition, 10001), 포인트 클라우드 비디오 인코더(Point Cloud Video Encoder, 10002) 및/또는 트랜스미터(Transmitter (or Communication module), 10003)를 포함한다
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 획득부(10001)는 캡쳐, 합성 또는 생성 등의 처리 과정을 통해 포인트 클라우드 비디오를 획득한다. 포인트 클라우드 비디오는 3차원 공간에 위치한 포인트들의 집합인 포인트 클라우드로 표현되는 포인트 클라우드 콘텐트로서, 포인트 클라우드 비디오 데이터 등으로 호칭될 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오는 하나 또는 그 이상의 프레임들을 포함할 수 있다. 하나의 프레임은 정지 영상/픽쳐를 나타낸다. 따라서 포인트 클라우드 비디오는 포인트 클라우드 영상/프레임/픽처를 포함할 수 있으며, 포인트 클라우드 영상, 프레임 및 픽처 중 어느 하나로 호칭될 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)는 확보된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 인코딩한다. 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)는 포인트 클라우드 컴프레션(Point Cloud Compression) 코딩을 기반으로 포인트 클라우드 비디오 데이터를 인코딩할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 컴프레션 코딩은 G-PCC(Geometry-based Point Cloud Compression) 코딩 및/또는 V-PCC(Video based Point Cloud Compression) 코딩 또는 차세대 코딩을 포함할 수 있다. 또한 실시예들에 따른 포인트 클라우드 컴프레션 코딩은 상술한 실시예에 국한되는 것은 아니다. 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)는 인코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 포함하는 비트스트림을 출력할 수 있다. 비트스트림은 인코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터뿐만 아니라, 포인트 클라우드 비디오 데이터의 인코딩과 관련된 시그널링 정보를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 트랜스미터(10003)는 인코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 포함하는 비트스트림을 전송한다. 실시예들에 따른 비트스트림은 파일 또는 세그먼트(예를 들면 스트리밍 세그먼트) 등으로 인캡슐레이션되어 방송망 및/또는 브로드밴드 망등의 다양한 네트워크를 통해 전송된다. 도면에 도시되지 않았으나, 전송 장치(10000)는 인캡슐레이션 동작을 수행하는 인캡슐레이션부(또는 인캡슐레이션 모듈)을 포함할 수 있다. 또한 실시예들에 따라 인캡슐레이션부는 트랜스미터(10003)에 포함될 수 있다. 실시예들에 따라 파일 또는 세그먼트는 네트워크를 통해 수신 장치(10004)로 전송되거나, 디지털 저장매체(예를 들면 USB, SD, CD, DVD, 블루레이, HDD, SSD 등)에 저장될 수 있다. 실시예들에 따른 트랜스미터(10003)는 수신 장치(10004) (또는 리시버(Receiver, 10005))와 4G, 5G, 6G 등의 네트워크를 통해 유/무선 통신 가능하다. 또한 트랜스미터(10003)는 네트워크 시스템(예를 들면 4G, 5G, 6G 등의 통신 네트워크 시스템)에 따라 필요한 데이터 처리 동작을 수행할 수 있다. 또한 전송 장치(10000)는 온 디맨드(On Demand) 방식에 따라 인캡슐레이션된 데이터를 전송할 수도 있다.
실시예들에 따른 수신 장치(10004)는 리시버(Receiver, 10005), 포인트 클라우드 비디오 디코더(Point Cloud Decoder, 10006) 및/또는 렌더러(Renderer, 10007)를 포함한다. 실시예들에 따라 수신 장치(10004)는 무선 접속 기술(예, 5G NR(New RAT), LTE(Long Term Evolution))을 이용하여, 기지국 및/또는 다른 무선 기기와 통신을 수행하는 기기, 로봇, 차량, AR/VR/XR 기기, 휴대기기, 가전, IoT(Internet of Thing)기기, AI 기기/서버 등을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 리시버(10005)는 포인트 클라우드 비디오 데이터를 포함하는 비트스트림 또는 비트스트림이 인캡슐레이션된 파일/세그먼트 등을 네트워크 또는 저장매체로부터 수신한다. 리시버(10005)는 네트워크 시스템(예를 들면 4G, 5G, 6G 등의 통신 네트워크 시스템)에 따라 필요한 데이터 처리 동작을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 리시버(10005)는 수신한 파일/세그먼트를 디캡슐레이션하여 비트스트림을 출력할수 있다. 또한 실시예들에 따라 리시버(10005)는 디캡슐레이션 동작을 수행하기 위한 디캡슐레이션부(또는 디캡슐레이션 모듈)을 포함할 수 있다. 또한 디캡슐레이션부는 리시버(10005)와 별개의 엘레멘트(또는 컴포넌트)로 구현될 수 있다.
포인트 클라우드 비디오 디코더(10006)는 포인트 클라우드 비디오 데이터를 포함하는 비트스트림을 디코딩한다. 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006)는 포인트 클라우드 비디오 데이터가 인코딩된 방식에 따라 디코딩할 수 있다(예를 들면 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)의 동작의 역과정). 따라서 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006)는 포인트 클라우드 컴프레션의 역과정인 포인트 클라우드 디컴프레션 코딩을 수행하여 포인트 클라우드 비디오 데이터를 디코딩할 수 있다. 포인트 클라우드 디컴프레션 코딩은 G-PCC 코딩을 포함한다.
렌더러(10007)는 디코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 렌더링한다. 렌더러(10007)는 포인트 클라우드 비디오 데이터 뿐만 아니라 오디오 데이터도 렌더링하여 포인트 클라우드 콘텐트를 출력할 수 있다. 실시예들에 따라 렌더러(10007)는 포인트 클라우드 콘텐트를 디스플레이하기 위한 디스플레이를 포함할 수 있다. 실시예들에 따라 디스플레이는 렌더러(10007)에 포함되지 않고 별도의 디바이스 또는 컴포넌트로 구현될 수 있다.
도면에 점선으로 표시된 화살표는 수신 장치(10004)에서 획득한 피드백 정보(feedback information)의 전송 경로를 나타낸다. 피드백 정보는 포인트 클라우드 컨텐트를 소비하는 사용자와의 인터랙티비를 반영하기 위한 정보로서, 사용자의 정보(예를 들면 헤드 오리엔테이션 정보), 뷰포트(Viewport) 정보 등)을 포함한다. 특히 포인트 클라우드 콘텐트가 사용자와의 상호작용이 필요한 서비스(예를 들면 자율주행 서비스 등)를 위한 콘텐트인 경우, 피드백 정보는 콘텐트 송신측(예를 들면 전송 장치(10000)) 및/또는 서비스 프로바이더에게 전달될 수 있다. 실시예들에 따라 피드백 정보는 전송 장치(10000) 뿐만 아니라 수신 장치(10004)에서도 사용될 수 있으며, 제공되지 않을 수도 있다.
실시예들에 따른 헤드 오리엔테이션 정보는 사용자의 머리 위치, 방향, 각도, 움직임 등에 대한 정보이다. 실시예들에 따른 수신 장치(10004)는 헤드 오리엔테이션 정보를 기반으로 뷰포트 정보를 계산할 수 있다. 뷰포트 정보는 사용자가 바라보고 있는 포인트 클라우드 비디오의 영역에 대한 정보이다. 시점(viewpoint)은 사용자가 포인트 클라우 비디오를 보고 있는 점으로 뷰포트 영역의 정중앙 지점을 의미할 수 있다. 즉, 뷰포트는 시점을 중심으로 한 영역으로서, 영역의 크기, 형태 등은 FOV(Field Of View) 에 의해 결정될 수 있다. 따라서 수신 장치(10004)는 헤드 오리엔테이션 정보 외에 장치가 지원하는 수직(vertical) 혹은 수평(horizontal) FOV 등을 기반으로 뷰포트 정보를 추출할 수 있다. 또한 수신 장치(10004)는 게이즈 분석 (Gaze Analysis) 등을 수행하여 사용자의 포인트 클라우드 소비 방식, 사용자가 응시하는 포인트 클라우 비디오 영역, 응시 시간 등을 확인한다. 실시예들에 따라 수신 장치(10004)는 게이즈 분석 결과를 포함하는 피드백 정보를 송신 장치(10000)로 전송할 수 있다. 실시예들에 따른 피드백 정보는 렌더링 및/또는 디스플레이 과정에서 획득될 수 있다. 실시예들에 따른 피드백 정보는 수신 장치(10004)에 포함된 하나 또는 그 이상의 센서들에 의해 확보될 수 있다. 또한 실시예들에 따라 피드백 정보는 렌더러(10007) 또는 별도의 외부 엘레멘트(또는 디바이스, 컴포넌트 등)에 의해 확보될 수 있다. 도1의 점선은 렌더러(10007)에서 확보한 피드백 정보의 전달 과정을 나타낸다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 피드백 정보를 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 처리(인코딩/디코딩)할 수 있다. 따라서 포인트 클라우드 비디오 데이터 디코더(10006)는 피드백 정보를 기반으로 디코딩 동작을 수행할 수 있다. 또한 수신 장치(10004)는 피드백 정보를 전송 장치(10000)로 전송할 수 있다. 전송 장치(10000)(또는 포인트 클라우드 비디오 데이터 인코더(10002))는 피드백 정보를 기반으로 인코딩 동작을 수행할 수 있다. 따라서 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 모든 포인트 클라우드 데이터를 처리(인코딩/디코딩)하지 않고, 피드백 정보를 기반으로 필요한 데이터(예를 들면 사용자의 헤드 위치에 대응하는 포인트 클라우드 데이터)를 효율적으로 처리하고, 사용자에게 포인트 클라우드 콘텐트를 제공할 수 있다.
실시예들에 따라, 전송 장치(10000)는 인코더, 전송 디바이스, 전송기 등으로 호칭될 수 있으며, 수신 장치(10004)는 디코더, 수신 디바이스, 수신기 등으로 호칭될 수 있다.
실시예들에 따른 도 1 의 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템에서 처리되는 (획득/인코딩/전송/디코딩/렌더링의 일련의 과정으로 처리되는) 포인트 클라우드 데이터는 포인트 클라우드 콘텐트 데이터 또는 포인트 클라우드 비디오 데이터라고 호칭할 수 있다. 실시예들에 따라 포인트 클라우드 콘텐트 데이터는 포인트 클라우드 데이터와 관련된 메타데이터 내지 시그널링 정보를 포함하는 개념으로 사용될 수 있다.
도 1에 도시된 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 엘리먼트들은 하드웨어, 소프트웨어, 프로세서 및/또는 그것들의 결합등으로 구현될 수 있다.
도 2는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 동작을 나타내는 블록도이다.
도 2의 블록도는 도 1에서 설명한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 동작을 나타낸다. 상술한 바와 같이 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 포인트 클라우드 컴프레션 코딩(예를 들면 G-PCC)을 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 처리할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 포인트 클라우드 전송 장치(10000) 또는 포인트 클라우드 비디오 획득부(10001))은 포인트 클라우드 비디오를 획득할 수 있다(20000). 포인트 클라우드 비디오는 3차원 공간을 표현하는 좌표계에 속한 포인트 클라우드로 표현된다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오는 Ply (Polygon File format or the Stanford Triangle format) 파일을 포함할 수 있다. 포인트 클라우드 비디오가 하나 또는 그 이상의 프레임들을 갖는 경우, 획득한 포인트 클라우드 비디오는 하나 또는 그 이상의 Ply 파일들을 포함할 수 있다. Ply 파일은 포인트의 지오메트리(Geometry) 및/또는 어트리뷰트(Attribute)와 같은 포인트 클라우드 데이터를 포함한다. 지오메트리는 포인트들의 포지션들을 포함한다. 각 포인트의 포지션은 3차원 좌표계(예를 들면 XYZ축들로 이루어진 좌표계 등)를 나타내는 파라미터들(예를 들면 X축, Y축, Z축 각각의 값)로 표현될 수 있다. 어트리뷰트는 포인트들의 어트리뷰트들(예를 들면, 각 포인트의 텍스쳐 정보, 색상(YCbCr 또는 RGB), 반사율(r), 투명도 등)을 포함한다. 하나의 포인트는 하나 또는 그 이상의 어트리뷰트들(또는 속성들)을 가진다. 예를 들어 하나의 포인트는 하나의 색상인 어트리뷰트를 가질 수도 있고, 색상 및 반사율인 두 개의 어트리뷰트들을 가질 수도 있다. 실시예들에 따라, 지오메트리는 포지션들, 지오메트리 정보, 지오메트리 데이터 등으로 호칭 가능하며, 어트리뷰트는 어트리뷰트들, 어트리뷰트 정보, 어트리뷰트 데이터 등으로 호칭할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 포인트 클라우드 전송 장치(10000) 또는 포인트 클라우드 비디오 획득부(10001))은 포인트 클라우드 비디오의 획득 과정과 관련된 정보(예를 들면 깊이 정보, 색상 정보 등)으로부터 포인트 클라우드 데이터를 확보할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 전송 장치(10000) 또는 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002))은 포인트 클라우드 데이터를 인코딩할 수 있다(20001). 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 포인트 클라우드 컴프레션 코딩을 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 인코딩할 수 있다. 상술한 바와 같이 포인트 클라우드 데이터는 포인트의 지오메트리 및 어트리뷰트를 포함할 수 있다. 따라서 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 지오메트리를 인코딩하는 지오메트리 인코딩을 수행하여 지오메트리 비트스트림을 출력할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 어트리뷰트를 인코딩하는 어트리뷰트 인코딩을 수행하여 어트리뷰트 비트스트림을 출력할 수 있다. 실시예들에 따라 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 지오메트리 인코딩에 기초하여 어트리뷰트 인코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 비트스트림 및 어트리뷰트 비트스트림은 멀티플렉싱되어 하나의 비트스트림으로 출력될 수 있다. 실시예들에 따른 비트스트림은 지오메트리 인코딩 및 어트리뷰트 인코딩과 관련된 시그널링 정보를 더 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 전송 장치(10000) 또는 트랜스미터(10003))는 인코딩된 포인트 클라우드 데이터를 전송할 수 있다(20002). 도1에서 설명한 바와 같이 인코딩된 포인트 클라우드 데이터는 지오메트리 비트스트림, 어트리뷰트 비트스트림으로 표현될 수 있다. 또한 인코딩된 포인트 클라우드 데이터는 포인트 클라우드 데이터의 인코딩과 관련된 시그널링 정보(예를 들면 지오메트리 인코딩 및 어트리뷰트 인코딩과 관련된 시그널링 정보)과 함께 비트스트림의 형태로 전송될 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 인코딩된 포인트 클라우드 데이터를 전송하는 비트스트림을 인캡슐레이션 하여 파일 또는 세그먼트의 형태로 전송할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 리시버(10005))은 인코딩된 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 수신할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 리시버(10005))은 비트스트림을 디멀티플렉싱할 수 있다.
포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10005))은 비트스트림으로 전송되는 인코딩된 포인트 클라우드 데이터(예를 들면 지오메트리 비트스트림, 어트리뷰트 비트스트림)을 디코딩할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10005))은 비트스트림에 포함된 포인트 클라우드 비디오 데이터의 인코딩과 관련된 시그널링 정보를 기반으로 포인트 클라우드 비디오 데이터를 디코딩할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10005))은 지오메트리 비트스트림을 디코딩하여 포인트들의 포지션들(지오메트리)을 복원할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 복원한 지오메트리를 기반으로 어트리뷰트 비트스트림을 디코딩하여 포인트들의 어트리뷰트들을 복원할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10005))은 복원된 지오메트리에 따른 포지션들 및 디코딩된 어트리뷰트를 기반으로 포인트 클라우드 비디오를 복원할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 렌더러(10007))은 디코딩된 포인트 클라우드 데이터를 렌더링할 수 있다(20004). 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 렌더러(10007))은 디코딩 과정을 통해 디코딩된 지오메트리 및 어트리뷰트들을 다양한 렌더링 방식에 따라 렌더링 방식에 따라 렌더링 할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트의 포인트들은 일정 두께를 갖는 정점, 해당 정점 위치를 중앙으로 하는 특정 최소 크기를 갖는 정육면체, 또는 정점 위치를 중앙으로 하는 원 등으로 렌더링 될 수도 있다. 렌더링된 포인트 클라우드 콘텐트의 전부 또는 일부 영역은 디스플레이 (예를 들면 VR/AR 디스플레이, 일반 디스플레이 등)을 통해 사용자에게 제공된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004))는 피드백 정보를 확보할 수 있다(20005). 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 피드백 정보를 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 인코딩 및/또는 디코딩할 수 있다. 실시예들에 따른 피드백 정보 및 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 동작은 도 1에서 설명한 피드백 정보 및 동작과 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
도 3은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 캡쳐 과정의 예시를 나타낸다.
도 3은 도 1 내지 도 2에서 설명한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 포인트 클라우드 비디오 캡쳐 과정의 예시를 나타낸다.
포인트 클라우드 콘텐트는 다양한 3차원 공간(예를 들면 현실 환경을 나타내는 3차원 공간, 가상 환경을 나타내는3차원 공간 등)에 위치한 오브젝트(object) 및/또는 환경을 나타내는 포인트 클라우드 비디오(이미지들 및/또는 영상들)을 포함한다. 따라서 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 포인트 클라우드 콘텐트를 생성하기 위하여 하나 또는 그 이상의 카메라(camera)들(예를 들면, 깊이 정보를 확보할 수 있는 적외선 카메라, 깊이 정보에 대응되는 색상 정보를 추출 할 수 있는 RGB 카메라 등), 프로젝터(예를 들면 깊이 정보를 확보하기 위한 적외선 패턴 프로젝터 등), 라이다(LiDAR)등을 사용하여 포인트 클라우드 비디오를 캡쳐할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 깊이 정보로부터 3차원 공간상의 포인트들로 구성된 지오메트리의 형태를 추출하고, 색상정보로부터 각 포인트의 어트리뷰트를 추출하여 포인트 클라우드 데이터를 확보할 수 있다. 실시예들에 따른 이미지 및/또는 영상은 인워드-페이싱(inward-facing) 방식 및 아웃워드-페이싱(outward-facing) 방식 중 적어도 어느 하나 이상을 기반으로 캡쳐될 수 있다.
도3의 왼쪽은 인워드-페이싱 방식을 나타낸다. 인워드-페이싱 방식은 중심 오브젝트를 둘러싸고 위치한 하나 또는 그 이상의 카메라들(또는 카메라 센서들)이 중심 오브젝트를 캡쳐하는 방식을 의미한다. 인워드-페이싱 방식은 핵심 객체에 대한 360도 이미지를 사용자에게 제공하는 포인트 클라우드 콘텐트(예를 들면 사용자에게 객체(예-캐릭터, 선수, 물건, 배우 등 핵심이 되는 객체)의 360도 이미지를 제공하는 VR/AR 콘텐트)를 생성하기 위해 사용될 수 있다.
도3의 오른쪽은 아웃워드-페이싱 방식을 나타낸다. 아웃워드-페이싱 방식은 중심 오브젝트를 둘러싸고 위치한 하나 또는 그 이상의 카메라들(또는 카메라 센서들)이 중심 오브젝트가 아닌 중심 오브젝트의 환경을 캡쳐하는 방식을 의미한다. 아웃워드-페이싱 방식은 사용자의 시점에서 나타나는 주변 환경을 제공하기 위한 포인트 클라우드 콘텐트(예를 들면자율 주행 차량의 사용자에게 제공될 수 있는 외부 환경을 나타내는 콘텐트)를 생성하기 위해 사용될 수 있다.
도면에 도시된 바와 같이, 포인트 클라우드 콘텐트는 하나 또는 그 이상의 카메라들의 캡쳐 동작을 기반으로 생성될 수 있다. 이 경우 각 카메라의 좌표계가 다를 수 있으므로 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 캡쳐 동작 이전에 글로벌 공간 좌표계(global coordinate system)을 설정하기 위하여 하나 또는 그 이상의 카메라들의 캘리브레이션을 수행할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 상술한 캡쳐 방식으로 캡쳐된 이미지 및/또는 영상과 임의의 이미지 및/또는 영상을 합성하여 포인트 클라우드 콘텐트를 생성할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 가상 공간을 나타내는 포인트 클라우드 콘텐트를 생성하는 경우 도3에서 설명한 캡쳐 동작을 수행하지 않을 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 캡쳐한 이미지 및/또는 영상에 대해 후처리를 수행할 수 있다. 즉, 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 원하지 않는 영역(예를 들면 배경)을 제거하거나, 캡쳐한 이미지들 및/또는 영상들이 연결된 공간을 인식하고, 구명(spatial hole)이 있는 경우 이를 메우는 동작을 수행할 수 있다.
또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 각 카메라로부터 확보한 포인트 클라우드 비디오의 포인트들에 대하여 좌표계 변환을 수행하여 하나의 포인트 클라우드 콘텐트를 생성할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 각 카메라의 위치 좌표를 기준으로 포인트들의 좌표계 변환을 수행할 수 있다. 이에 따라, 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 하나의 넓은 범위를 나타내는 콘텐트를 생성할 수도 있고, 포인트들의 밀도가 높은 포인트 클라우드 콘텐트를 생성할 수 있다.
도 4는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(Point Cloud Encoder)의 예시를 나타낸다.
도 4는 도 1의 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)의 예시를 나타낸다. 포인트 클라우드 인코더는 네트워크의 상황 혹은 애플리케이션 등에 따라 포인트 클라우드 콘텐트의 질(예를 들어 무손실-lossless, 손실-lossy, near-lossless)을 조절하기 위하여 포인트 클라우드 데이터(예를 들면 포인트들의 포지션들 및/또는 어트리뷰트들)을 재구성하고 인코딩 동작을 수행한다. 포인트 클라우드 콘텐트의 전체 사이즈가 큰 경우(예를 들어 30 fps의 경우 60 Gbps인 포인트 클라우드 콘텐트) 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 해당 콘텐트를 리얼 타임 스트리밍하지 못할 수 있다. 따라서 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 네트워크 환경등에 맞춰 제공하기 위하여 최대 타깃 비트율(bitrate)을 기반으로 포인트 클라우드 콘텐트를 재구성할 수 있다.
도 1 내지 도2 에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 인코더는 지오메트리 인코딩 및 어트리뷰트 인코딩을 수행할 수 있다. 지오메트리 인코딩은 어트리뷰트 인코딩보다 먼저 수행된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 좌표계 변환부(Transformation Coordinates, 40000), 양자화부(Quantize and Remove Points (Voxelize), 40001), 옥트리 분석부(Analyze Octree, 40002), 서페이스 어프록시메이션 분석부(Analyze Surface Approximation, 40003), 아리스메틱 인코더(Arithmetic Encode, 40004), 지오메트리 리컨스트럭션부(Reconstruct Geometry, 40005), 컬러 변환부(Transform Colors, 40006), 어트리뷰트 변환부(Transfer Attributes, 40007), RAHT 변환부(40008), LOD생성부(Generated LOD, 40009), 리프팅 변환부(Lifting)(40010), 계수 양자화부(Quantize Coefficients, 40011) 및/또는 아리스메틱 인코더(Arithmetic Encode, 40012)를 포함한다.
좌표계 변환부(40000), 양자화부(40001), 옥트리 분석부(40002), 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003), 아리스메틱 인코더(40004), 및 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)는 지오메트리 인코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 인코딩은 옥트리 지오메트리 코딩, 다이렉트 코딩(direct coding), 트라이숩 지오메트리 인코딩(trisoup geometry encoding) 및 엔트로피 인코딩을 포함할 수 있다. 다이렉트 코딩 및 트라이숩 지오메트리 인코딩은 선택적으로 또는 조합으로 적용된다. 또한 지오메트리 인코딩은 위의 예시에 국한되지 않는다.
도면에 도시된 바와 같이, 실시예들에 따른 좌표계 변환부(40000)는 포지션들을 수신하여 좌표계(coordinate)로 변환한다. 예를 들어, 포지션들은 3차원 공간 (예를 들면XYZ 좌표계로 표현되는 3차원 공간 등)의 위치 정보로 변환될 수 있다. 실시예들에 따른 3차원 공간의 위치 정보는 지오메트리 정보로 지칭될 수 있다.
실시예들에 따른 양자화부(40001)는 지오메트리를 양자화한다. 예를 들어, 양자화부(40001)는 전체 포인트들의 최소 위치 값(예를 들면 X축, Y축, Z축 에 대하여 각축상의 최소 값)을 기반으로 포인트들을 양자화 할 수 있다. 양자화부(40001)는 최소 위치 값과 각 포인트의 위치 값의 차이에 기 설정된 양자 스케일(quatization scale) 값을 곱한 뒤, 내림 또는 올림을 수행하여 가장 가까운 정수 값을 찾는 양자화 동작을 수행한다. 따라서 하나 또는 그 이상의 포인트들은 동일한 양자화된 포지션 (또는 포지션 값)을 가질 수 있다. 실시예들에 따른 양자화부(40001)는 양자화된 포인트들을 재구성하기 위해 양자화된 포지션들을 기반으로 복셀화(voxelization)를 수행한다. 2차원 이미지/비디오 정보를 포함하는 최소 단위는 픽셀(pixel)과 같이, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트(또는 3차원 포인트 클라우드 비디오)의 포인트들은 하나 또는 그 이상의 복셀(voxel)들에 포함될 수 있다. 복셀은 볼륨(Volume)과 픽셀(Pixel)의 조합어로서, 3차원 공간을 표현하는 축들(예를 들면 X축, Y축, Z축)을 기반으로 3차원 공간을 유닛(unit=1.0) 단위로 나누었을 때 발생하는 3차원 큐빅 공간을 의미한다. 양자화부(40001)는 3차원 공간의 포인트들의 그룹들을 복셀들로 매칭할 수 있다. 실시예들에 따라 하나의 복셀은 하나의 포인트만 포함할 수 있다. 실시예들에 따라 하나의 복셀은 하나 또는 그 이상의 포인트들을 포함할 수 있다. 또한 하나의 복셀을 하나의 포인트로 표현하기 위하여, 하나의 복셀에 포함된 하나 또는 그 이상의 포인트들의 포지션들을 기반으로 해당 복셀의 중앙점(ceter)의 포지션을 설정할 수 있다. 이 경우 하나의 복셀에 포함된 모든 포지션들의 어트리뷰트들은 통합되어(combined) 해당 복셀에 할당될(assigned)수 있다.
실시예들에 따른 옥트리 분석부(40002)는 복셀을 옥트리(octree) 구조로 나타내기 위한 옥트리 지오메트리 코딩(또는 옥트리 코딩)을 수행한다. 옥트리 구조는 팔진 트리 구조에 기반하여 복셀에 매칭된 포인트들을 표현한다.
실시예들에 따른 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003)는 옥트리를 분석하고, 근사화할 수 있다. 실시예들에 따른 옥트리 분석 및 근사화는 효율적으로 옥트리 및 복셀화를 제공하기 위해서 다수의 포인트들을 포함하는 영역에 대해 복셀화하기 위해 분석하는 과정이다.
실시예들에 따른 아리스메틱 인코더(40004)는 옥트리 및/또는 근사화된 옥트리를 엔트로피 인코딩한다. 예를 들어, 인코딩 방식은 아리스메틱(Arithmetic) 인코딩 방법을 포함한다. 인코딩의 결과로 지오메트리 비트스트림이 생성된다.
컬러 변환부(40006), 어트리뷰트 변환부(40007), RAHT 변환부(40008), LOD생성부(40009), 리프팅 변환부(40010), 계수 양자화부(40011) 및/또는 아리스메틱 인코더(40012)는 어트리뷰트 인코딩을 수행한다. 상술한 바와 같이 하나의 포인트는 하나 또는 그 이상의 어트리뷰트들을 가질 수 있다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 인코딩은 하나의 포인트가 갖는 어트리뷰트들에 대해 동일하게 적용된다. 다만, 하나의 어트리뷰트(예를 들면 색상)이 하나 또는 그 이상의 요소들을 포함하는 경우, 각 요소마다 독립적인 어트리뷰트 인코딩이 적용된다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 인코딩은 컬러 변환 코딩, 어트리뷰트 변환 코딩, RAHT(Region Adaptive Hierarchial Transform) 코딩, 예측 변환(Interpolaration-based hierarchical nearest-neighbour prediction-Prediction Transform) 코딩 및 리프팅 변환 (interpolation-based hierarchical nearest-neighbour prediction with an update/lifting step (Lifting Transform)) 코딩을 포함할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트에 따라 상술한 RAHT 코딩, 예측 변환 코딩 및 리프팅 변환 코딩은 선택적으로 사용되거나, 하나 또는 그 이상의 코딩들의 조합이 사용될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 어트리뷰트 인코딩은 상술한 예시에 국한되는 것은 아니다.
실시예들에 따른 컬러 변환부(40006)는 어트리뷰트들에 포함된 컬러 값(또는 텍스쳐)을 변환하는 컬러 변환 코딩을 수행한다. 예를 들어, 컬러 변환부(40006)는 색상 정보의 포맷을 변환(예를 들어 RGB에서 YCbCr로 변환)할 수 있다. 실시예들에 따른 컬러 변환부(40006)의 동작은 어트리뷰트들에 포함된 컬러값에 따라 옵셔널(optional)하게 적용될 수 있다.
실시예들에 따른 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)는 옥트리 및/또는 근사화된 옥트리를 재구성(디컴프레션)한다. 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)는 포인트들의 분포를 분석한 결과에 기반하여 옥트리/복셀을 재구성한다. 재구성된 옥트리/복셀은 재구성된 지오메트리(또는 복원된 지오메트리)로 호칭될 수 있다.
실시예들에 따른 어트리뷰트 변환부(40007)는 지오메트리 인코딩이 수행되지 않은 포지션들 및/또는 재구성된 지오메트리를 기반으로 어트리뷰트들을 변환하는 어트리뷰트 변환을 수행한다. 상술한 바와 같이 어트리뷰트들은 지오메트리에 종속되므로, 어트리뷰트 변환부(40007)는 재구성된 지오메트리 정보를 기반으로 어트리뷰트들을 변환할 수 있다. 예를 들어, 어트리뷰트 변환부(40007)는 복셀에 포함된 포인트의 포지션값을 기반으로 그 포지션의 포인트가 가지는 어트리뷰트를 변환할 수 있다. 상술한 바와 같이 하나의 복셀에 포함된 하나 또는 그 이상의 포인트들의 포지션들을 기반으로 해당 복셀의 중앙점의 포지션이 설정된 경우, 어트리뷰트 변환부(40007)는 하나 또는 그 이상의 포인트들의 어트리뷰트들을 변환한다. 트라이숩 지오메트리 인코딩이 수행된 경우, 어트리뷰트 변환부(40007)는 트라이숩 지오메트리 인코딩을 기반으로 어트리뷰트들을 변환할 수 있다.
어트리뷰트 변환부(40007)는 각 복셀의 중앙점의 포지션(또는 포지션 값)으로부터 특정 위치/반경 내에 이웃하고 있는 포인트들의 어트리뷰트들 또는 어트리뷰트 값들(예를 들면 각 포인트의 색상, 또는 반사율 등)의 평균값을 계산하여 어트리뷰트 변환을 수행할 수 있다. 어트리뷰트 변환부(40007)는 평균값 계산시 중앙점으로부터 각 포인트까지의 거리에 따른 가중치를 적용할 수 있다. 따라서 각 복셀은 포지션과 계산된 어트리뷰트(또는 어트리뷰트 값)을 갖게 된다.
어트리뷰트 변환부(40007)는 K-D 트리 또는 몰톤 코드를 기반으로 각 복셀의 중앙점의 포지션으로부터 특정 위치/반경 내에 존재하는 이웃 포인트들을 탐색할 수 있다. K-D 트리는 이진 탐색 트리(binary search tree)로 빠르게 최단 이웃점 탐색(Nearest Neighbor Search-NNS)이 가능하도록 point들을 위치 기반으로 관리할 수 있는 자료 구조를 지원한다. 몰튼 코드는 모든 포인트들의 3차원 포지션을 나타내는 좌표값(예를 들면 (x, y, z))을 비트값으로 나타내고, 비트들을 믹싱하여 생성된다. 예를 들어 포인트의 포지션을 나타내는 좌표값이 (5, 9, 1)일 경우 좌표값의 비트 값은 (0101, 1001, 0001)이다. 비트 값을z, y, x 순서로 비트 인덱스에 맞춰 믹싱하면 010001000111이다. 이 값을 10진수로 나타내면 1095이 된다. 즉, 좌표값이 (5, 9, 1)인 포인트의 몰톤 코드 값은 1095이다. 어트리뷰트 변환부(40007)는 몰튼 코드 값을 기준으로 포인트들을 정렬하고depth-first traversal 과정을 통해 최단 이웃점 탐색(NNS)을 할 수 있다. 어트리뷰트 변환 동작 이후, 어트리뷰트 코딩을 위한 다른 변환 과정에서도 최단 이웃점 탐색(NNS)이 필요한 경우, K-D 트리 또는 몰톤 코드가 활용된다.
도면에 도시된 바와 같이 변환된 어트리뷰트들은 RAHT 변환부(40008) 및/또는 LOD 생성부(40009)로 입력된다.
실시예들에 따른 RAHT 변환부(40008)는 재구성된 지오메트리 정보에 기반하여 어트리뷰트 정보를 예측하는 RAHT코딩을 수행한다. 예를 들어, RAHT 변환부(40008)는 옥트리의 하위 레벨에 있는 노드와 연관된 어트리뷰트 정보에 기반하여 옥트리의 상위 레벨에 있는 노드의 어트리뷰트 정보를 예측할 수 있다.
실시예들에 따른 LOD생성부(40009)는 예측 변환 코딩을 수행하기 위하여LOD(Level of Detail)를 생성한다. 실시예들에 따른 LOD는 포인트 클라우드 콘텐트의 디테일을 나타내는 정도로서, LOD 값이 작을 수록 포인트 클라우드 콘텐트의 디테일이 떨어지고, LOD 값이 클 수록 포인트 클라우드 콘텐트의 디테일이 높음을 나타낸다. 포인트들을 LOD에 따라 분류될 수 있다.
실시예들에 따른 리프팅 변환부(40010)는 포인트 클라우드의 어트리뷰트들을 가중치에 기반하여 변환하는 리프팅 변환 코딩을 수행한다. 상술한 바와 같이 리프팅 변환 코딩은 선택적으로 적용될 수 있다.
실시예들에 따른 계수 양자화부(40011)은 어트리뷰트 코딩된 어트리뷰트들을 계수에 기반하여 양자화한다.
실시예들에 따른 아리스메틱 인코더(40012)는 양자화된 어트리뷰트들을 아리스메틱 코딩 에 기반하여 인코딩한다.
도 4의 포인트 클라우드 인코더의 엘레멘트들은 도면에 도시되지 않았으나 포인트 클라우드 제공 장치에 포함된 하나 또는 그 이상의 메모리들과 통신가능하도록 설정된 하나 또는 그 이상의 프로세서들 또는 집적 회로들(integrated circuits)을 포함하는 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 하나 또는 그 이상의 프로세서들은 상술한 도 4의 포인트 클라우드 인코더의 엘레멘트들의 동작들 및/또는 기능들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다. 또한 하나 또는 그 이상의 프로세서들은 도 4의 포인트 클라우드 인코더의 엘레멘트들의 동작들 및/또는 기능들을 수행하기 위한 소프트웨어 프로그램들 및/또는 인스트럭션들의 세트를 동작하거나 실행할 수 있다. 실시예들에 따른 하나 또는 그 이상의 메모리들은 하이 스피드 랜덤 억세스 메모리를 포함할 수도 있고, 비휘발성 메모리(예를 들면 하나 또는 그 이상의 마그네틱 디스크 저장 디바이스들, 플래쉬 메모리 디바이스들, 또는 다른 비휘발성 솔리드 스테이트 메모리 디바이스들(Solid-state memory devices)등)를 포함할 수 있다.
도 5 는 실시예들에 따른 복셀의 예시를 나타낸다.
도 5는 X축, Y축, Z축의 3가지 축으로 구성된 좌표계로 표현되는 3차원 공간상에 위치한 복셀을 나타낸다. 도 4에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 양자화부(40001) 등)은 복셀화를 수행할 수 있다. 복셀은 3차원 공간을 표현하는 축들(예를 들면 X축, Y축, Z축)을 기반으로 3차원 공간을 유닛(unit=1.0) 단위로 나누었을 때 발생하는 3차원 큐빅 공간을 의미한다. 도 5는 두 개의 극점들(0,0,0) 및 (2d, 2d, 2d) 으로 정의되는 바운딩 박스(cubical axis-aligned bounding box)를 재귀적으로 분할(reculsive subdividing)하는 옥트리 구조를 통해 생성된 복셀의 예시를 나타낸다. 하나의 복셀은 적어도 하나 이상의 포인트를 포함한다. 복셀은 복셀군(voxel group)과의 포지션 관계로부터 공간 좌표를 추정 할 수 있다. 상술한 바와 같이 복셀은 2차원 이미지/영상의 픽셀과 마찬가지로 어트리뷰트(색상 또는 반사율 등)을 가진다. 복셀에 대한 구체적인 설명은 도 4에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다.
도 6은 실시예들에 따른 옥트리 및 오큐판시 코드 (occupancy code)의 예시를 나타낸다.
도 1 내지 도 4에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)) 또는 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 옥트리 분석부(40002))는 복셀의 영역 및/또는 포지션을 효율적으로 관리하기 위하여 옥트리 구조 기반의 옥트리 지오메트리 코딩(또는 옥트리 코딩)을 수행한다.
도 6의 상단은 옥트리 구조를 나타낸다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트의 3차원 공간은 좌표계의 축들(예를 들면 X축, Y축, Z축)로 표현된다. 옥트리 구조는 두 개의 극점들(0,0,0) 및 (2 d, 2 d, 2 d) 으로 정의되는 바운딩 박스(cubical axis-aligned bounding box)를 재귀적으로 분할(reculsive subdividing)하여 생성된다. 2d는 포인트 클라우드 콘텐트(또는 포인트 클라우드 비디오)의 전체 포인트들을 감싸는 가장 작은 바운딩 박스를 구성하는 값으로 설정될 수 있다. d는 옥트리의 깊이(depth)를 나타낸다. d값은 다음의 식에 따라 결정된다. 하기 식에서 (x int n, y int n, z int n)는 양자화된 포인트들의 포지션들(또는 포지션 값들)을 나타낸다.
Figure PCTKR2020010150-appb-img-000001
도 6의 상단의 중간에 도시된 바와 같이, 분할에 따라 전체 3차원 공간은 8개의 공간들로 분할될 수 있다. 분할된 각 공간은 6개의 면들을 갖는 큐브로 표현된다. 도 6 상단의 오른쪽에 도시된 바와 같이 8개의 공간들 각각은 다시 좌표계의 축들(예를 들면 X축, Y축, Z축)을 기반으로 분할된다. 따라서 각 공간은 다시 8개의 작은 공간들로 분할된다. 분할된 작은 공간 역시 6개의 면들을 갖는 큐브로 표현된다. 이와 같은 분할 방식은 옥트리의 리프 노드(leaf node)가 복셀이 될 때까지 적용된다.
도 6의 하단은 옥트리의 오큐판시 코드를 나타낸다. 옥트리의 오큐판시 코드는 하나의 공간이 분할되어 발생되는 8개의 분할된 공간들 각각이 적어도 하나의 포인트를 포함하는지 여부를 나타내기 위해 생성된다. 따라서 하나의 오큐판시 코드는 8개의 자식 노드(child node)들로 표현된다. 각 자식 노드는 분할된 공간의 오큐판시를 나타내며, 자식 노드는 1비트의 값을 갖는다. 따라서 오큐판시 코드는 8 비트 코드로 표현된다. 즉, 자식 노드에 대응하는 공간에 적어도 하나의 포인트가 포함되어 있으면 해당 노드는 1값을 갖는다. 자식 노드에 대응하는 공간에 포인트가 포함되어 있지 않으면 (empty), 해당 노드는 0값을 갖는다. 도 6에 도시된 오큐판시 코드는 00100001이므로 8개의 자식 노드 중 3번째 자식 노드 및 8번째 자식 노드에 대응하는 공간들은 각각 적어도 하나의 포인트를 포함함을 나타낸다. 도면에 도시된 바와 같이 3번째 자식 노드 및 8번째 자식 노드는 각각 8개의 자식 노드를 가지며, 각 자식 노드는 8비트의 오큐판시 코드로 표현된다. 도면은 3번째 자식 노드의 오큐판시 코드가 10000111이고, 8번째 자식 노드의 오큐판시 코드가 01001111임을 나타낸다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 아리스메틱 인코더(40004))는 오큐판시 코드를 엔트로피 인코딩할 수 있다. 또한 압축 효율을 높이기 위해 포인트 클라우드 인코더는 오큐판시 코드를 인트라/인터 코딩할 수 있다. 실시예들에 따른 수신 장치(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006))는 오큐판시 코드를 기반으로 옥트리를 재구성한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 도 4의 포인트 클라우드 인코더, 또는 옥트리 분석부(40002))는 포인트들의 포지션들을 저장하기 위해 복셀화 및 옥트리 코딩을 수행할 수 있다. 하지만 3차원 공간 내 포인트들이 언제나 고르게 분포하는 것은 아니므로, 포인트들이 많이 존재하지 않는 특정 영역이 존재할 수 있다. 따라서 3차원 공간 전체에 대해 복셀화를 수행하는 것은 비효율 적이다. 예를 들어 특정 영역에 포인트가 거의 존재하지 않는다면, 해당 영역까지 복셀화를 수행할 필요가 없다.
따라서 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 상술한 특정 영역(또는 옥트리의 리프 노드를 제외한 노드)에 대해서는 복셀화를 수행하지 않고, 특정 영역에 포함된 포인트들의 포지션을 직접 코딩하는 다이렉트 코딩(Direct coding)을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 다이렉트 코딩 포인트의 좌표들은 다이렉트 코딩 모드(Direct Coding Mode, DCM)으로 호칭된다. 또한 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 표면 모델(surface model)을 기반으로 특정 영역(또는 노드)내의 포인트들의 포지션들을 복셀 기반으로 재구성하는 트라이숩 지오메트리 인코딩(Trisoup geometry encoding)을 수행할 수 있다. 트라이숩 지오메트리 인코딩은 오브젝트의 표현을 삼각형 메쉬(triangle mesh)의 시리즈로 표현하는 지오메트리 인코딩이다. 따라서 포인트 클라우드 디코더는 메쉬 표면으로부터 포인트 클라우드를 생성할 수 있다. 실시예들에 따른 다이렉트 코딩 및 트라이숩 지오메트리 인코딩은 선택적으로 수행될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 다이렉트 코딩 및 트라이숩 지오메트리 인코딩은 옥트리 지오메트리 코딩(또는 옥트리 코딩)과 결합되어 수행될 수 있다.
다이렉트 코딩(Direct coding)을 수행하기 위해서는 다이렉트 코딩을 적용하기 위한 직접 모드(direct mode) 사용 옵션이 활성화 되어 있어야 하며, 다이렉트 코딩을 적용할 노드는 리프 노드가 아니고, 특정 노드 내에 한계치(threshold) 이하의 포인트들이 존재해야 한다. 또한 다이텍트 코딩의 대상이 되는 전채 포인트들의 개수는 기설정된 한계값을 넘어서는 안된다. 위의 조건이 만족되면, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(또는 아리스메틱 인코더(40004))는 포인트들의 포지션들(또는 포지션 값들)을 엔트로피 코딩할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003))는 옥트리의 특정 레벨(레벨은 옥트리의 깊이 d보다는 작은 경우)을 정하고, 그 레벨부터는 표면 모델을 사용하여 노드 영역내의 포인트의 포지션을 복셀 기반으로 재구성하는 트라이숩 지오메트리 인코딩을 수행할 수 있다(트라이숩 모드). 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 트라이숩 지오메트리 인코딩을 적용할 레벨을 지정할 수 있다. 예를 들어, 지정된 레벨이 옥트리의 깊이와 같으면 포인트 클라우드 인코더는 트라이숩 모드로 동작하지 않는다. 즉, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 지정된 레벨이 옥트리의 깊이값 보다 작은 경우에만 트라이숩 모드로 동작할 수 있다. 실시예들에 따른 지정된 레벨의 노드들의 3차원 정육면체 영역을 블록(block)이라 호칭한다. 하나의 블록은 하나 또는 그 이상의 복셀들을 포함할 수 있다. 블록 또는 복셀은 브릭(brick)에 대응될 수도 있다. 각 블록 내에서 지오메트리는 표면(surface)으로 표현된다. 실시예들에 따른 표면은 최대 한번 블록의 각 엣지(edge, 모서리)와 교차할 수 있다.
하나의 블록은 12개의 엣지들을 가지므로, 하나의 블록 내 적어도 12개의 교차점들이 존재한다. 각 교차점은 버텍스(vertex, 정점 또는 꼭지점)라 호칭된다. 엣지를 따라 존재하는 버텍스은 해당 엣지를 공유하는 모든 블록들 중 그 엣지에 인접한 적어도 하나의 오큐파이드 복셀(occupied voxel)이 있는 경우 감지된다. 실시예들에 따른 오큐파이드 복셀은 포인트를 포함하는 복셀을 의미한다. 엣지를 따라 검출된 버텍스의 포지션은 해당 엣지를 공유하는 모든 블록들 중 해당 엣지에 인접한 모든 복셀들의 엣지에 따른 평균 포지션(the average position along the edge of all voxels)이다.
버텍스가 검출되면 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 엣지의 시작점(x, y, z), 엣지의 방향벡터(Δx, Δy, Δz), 버텍스 위치 값 (엣지 내의 상대적 위치 값)들을 엔트로피코딩할 수 있다. 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 지오메트리 리컨스트럭션부(40005))는 삼각형 재구성(triangle reconstruction), 업-샘플링(up-sampling), 복셀화 과정을 수행하여 복원된 지오메트리(재구성된 지오메트리)를 생성할 수 있다.
블록의 엣지에 위치한 버텍스들은 블록을 통과하는 표면(surface)를 결정한다. 실시예들에 따른 표면은 비평면 다각형이다. 삼각형 재구성 과정은 엣지의 시작점, 엣지의 방향 벡터와 버텍스의 위치값을 기반으로 삼각형으로 나타내는 표면을 재구성한다. 삼각형 재구성 과정은 다음과 같다. ①각 버텍스들의 중심(centroid)값을 계산하고, ②각 버텍스값에서 중심 값을 뺀 값들에 ③ 자승을 수행하고 그 값을 모두 더한 값을 구한다.
Figure PCTKR2020010150-appb-img-000002
더해진 값의 최소값을 구하고, 최소값이 있는 축에 따라서 프로젝션 (Projection, 투영) 과정을 수행한다. 예를 들어 x 요소(element)가 최소인 경우, 각 버텍스를 블록의 중심을 기준으로 x축으로 프로젝션 시키고, (y, z) 평면으로 프로젝션 시킨다. (y, z)평면으로 프로젝션 시키면 나오는 값이 (ai, bi)라면 atan2(bi, ai)를 통해 θ값을 구하고, θ값을 기준으로 버텍스들(vertices)을 정렬한다. 하기의 표는 버텍스들의 개수에 따라 삼각형을 생성하기 위한 버텍스들의 조합을 나타낸다. 버텍스들은 1부터 n까지의 순서로 정렬된다. 하기 표는4개의 버텍스들에 대하여, 버텍스들의 조합에 따라 두 개의 삼각형들이 구성될 수 있음을 나타낸다. 첫번째 삼각형은 정렬된 버텍스들 중 1, 2, 3번째 버텍스들로 구성되고, 두번째 삼각형은 정렬된 버텍스들 중 3, 4, 1번째 버텍스들로 구성될 수 있다 .
표. Triangles formed from vertices ordered 1
n Triangles
3 (1,2,3)
4 (1,2,3), (3,4,1)
5 (1,2,3), (3,4,5), (5,1,3)
6 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,1), (1,3,5)
7 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,1,3), (3,5,7)
8 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,8,1), (1,3,5), (5,7,1)
9 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,8,9), (9,1,3), (3,5,7), (7,9,3)
10 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,8,9), (9,10,1), (1,3,5), (5,7,9), (9,1,5)
11 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,8,9), (9,10,11), (11,1,3), (3,5,7), (7,9,11), (11,3,7)
12 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,8,9), (9,10,11), (11,12,1), (1,3,5), (5,7,9), (9,11,1), (1,5,9)
업샘플링 과정은 삼각형의 엣지를 따라서 중간에 점들을 추가하여 복셀화 하기 위해서 수행된다. 업샘플링 요소 값(upsampling factor)과 블록의 너비를 기준으로 추가 점들을 생성한다. 추가점은 리파인드 버텍스(refined vertice)라고 호칭된다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 리파인드 버텍스들을 복셀화할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 인코더는 복셀화 된 포지션(또는 포지션 값)을 기반으로 어트리뷰트 인코딩을 수행할 수 있다.도 7은 실시예들에 따른 이웃 노드 패턴의 예시를 나타낸다.
포인트 클라우드 비디오의 압축 효율을 증가시키기 위하여 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 콘텍스트 어탭티브 아리스메틱 (context adaptive arithmetic) 코딩을 기반으로 엔트로피 코딩을 수행할 수 있다.
도 1 내지 도 6에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템 또는 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002), 도 4의 포인트 클라우드 인코더 또는 아리스메틱 인코더(40004))는 오큐판시 코드를 곧바로 엔트로피 코딩할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템 또는 포인트 클라우드 인코더는 현재 노드의 오큐판시 코드와 이웃 노드들의 오큐판시를 기반으로 엔트로피 인코딩(인트라 인코딩)을 수행하거나, 이전 프레임의 오큐판시 코드를 기반으로 엔트로피 인코딩(인터 인코딩)을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 프레임은 동일한 시간에 생성된 포인트 클라우드 비디오의 집합을 의미한다. 실시예들에 따른 인트라 인코딩/인터 인코딩의 압축 효율은 참조하는 이웃 노드들의 개수에 따라 달라질 수 있다. 비트가 커지면 복잡해지지만 한쪽으로 치우치게 만들어서 압축 효율이 높아질 수 있다. 예를 들어 3-bit context를 가지면, 2의 3승인 = 8가지 방법으로 코딩 해야 한다. 나누어 코딩을 하는 부분은 구현의 복잡도에 영향을 준다. 따라서 압축의 효율과 복잡도의 적정 수준을 맞출 필요가 있다.
도 7은 이웃 노드들의 오큐판시를 기반으로 오큐판시 패턴을 구하는 과정을 나타낸다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 옥트리의 각 노드의 이웃 노드들의 오큐판시(occupancy)를 판단하고 이웃 노드 패턴(neighbor pattern) 값을 구한다. 이웃 노드 패턴은 해당 노드의 오큐판시 패턴을 추론하기 위해 사용된다. 도7의 왼쪽은 노드에 대응하는 큐브(가운데 위치한 큐브) 및 해당 큐브와 적어도 하나의 면을 공유하는 6개의 큐브들(이웃 노드들)을 나타낸다. 도면에 도시된 노드들은 같은 뎁스(깊이)의 노드들이다. 도면에 도시된 숫자는 6개의 노드들 각각과 연관된 가중치들(1, 2, 4, 8, 16, 32, 등)을 나타낸다. 각 가중치는 이웃 노드들의 위치에 따라 순차적으로 부여된다.
도 7의 오른쪽은 이웃 노드 패턴 값을 나타낸다. 이웃 노드 패턴 값은 오큐파이드 이웃 노드(포인트를 갖는 이웃 노드)의 가중치가 곱해진 값들의 합이다. 따라서 이웃 노드 패턴 값은 0에서 63까지의 값을 갖는다. 이웃 노드 패턴 값이 0 인 경우, 해당 노드의 이웃 노드 중 포인트를 갖는 노드(오큐파이드 노드)가 없음을 나타낸다. 이웃 노드 패턴 값이 63인 경우, 이웃 노드들이 전부 오큐파이드 노드들임을 나타낸다. 도면에 도시된 바와 같이 가중치1, 2, 4, 8가 부여된 이웃 노드들은 오큐파이드 노드들이므로, 이웃 노드 패턴 값은 1, 2, 4, 8을 더한 값인 15이다. 포인트 클라우드 인코더는 이웃 노드 패턴 값에 따라 코딩을 수행할 수 있다(예를 들어 이웃 노드 패턴 값이 63인 경우, 64가지의 코딩을 수행). 실시예들에 따라 포인트 클라우드 인코더는 이웃 노드 패턴 값을 변경 (예를 들면 64를 10 또는 6으로 변경하는 테이블을 기반으로) 하여 코딩의 복잡도를 줄일 수 있다.
도 8은 실시예들에 따른 LOD 별 포인트 구성의 예시를 나타낸다.
도 1 내지 도 7에서 설명한 바와 같이, 어트리뷰트 인코딩이 수행되기 전 인코딩된 지오메트리는 재구성(디컴프레션) 된다. 다이렉트 코딩이 적용된 경우, 지오메트리 재구성 동작은 다이렉트 코딩된 포인트들의 배치를 변경하는 것을 포함할 수 있다(예를 들면 다이렉트 코딩된 포인트들을 포인트 클라우드 데이터의 앞쪽에 배치). 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 지오메트리 재구성 과정은 삼각형 재구성, 업샘플링, 복셀화 과정을 어트리뷰트는 지오메트리에 종속되므로, 어트리뷰트 인코딩은 재구성된 지오메트리를 기반으로 수행된다.
포인트 클라우드 인코더(예를 들면 LOD 생성부(40009))는 포인트들을 LOD별로 분류(reorganization)할 수 있다. 도면은 LOD에 대응하는 포인트 클라우드 콘텐트를 나타낸다. 도면의 왼쪽은 오리지널 포인트 클라우드 콘텐트를 나타낸다. 도면의 왼쪽에서 두번째 그림은 가장 낮은 LOD의 포인트들의 분포를 나타내며, 도면의 가장 오른쪽 그림은 가장 높은 LOD의 포인트들의 분포를 나타낸다. 즉, 가장 낮은 LOD의 포인트들은 드문드문(sparse) 분포하며, 가장 높은 LOD의 포인트들은 촘촘히 분포한다. 즉, 도면 하단에 표시된 화살표 방향에 따라 LOD가 증가할수록 포인트들 간의 간격(또는 거리)는 더 짧아진다.
도 9는 실시예들에 따른 LOD 별 포인트 구성의 예시를 나타낸다.
도 1 내지 도 8에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템, 또는 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002), 도 4의 포인트 클라우드 인코더, 또는 LOD 생성부(40009))는 LOD를 생성할 수 있다. LOD는 포인트들을 설정된 LOD 거리 값(또는 유클리이디언 디스턴스(Euclidean Distance)의 세트)에 따라 리파인먼트 레벨들(refinement levels)의 세트로 재정열(reorganize)하여 생성된다. LOD 생성 과정은 포인트 클라우드 인코더뿐만 아니라 포인트 클라우드 디코더에서도 수행된다.
도 9의 상단은 3차원 공간에 분포된 포인트 클라우드 콘텐트의 포인트들의 예시(P0내지 P9)를 나타낸다. 도 9의 오리지널 오더(Original order)는 LOD 생성전 포인트들 P0내지 P9의 순서를 나타낸다. 도 9의 LOD 기반 오더 (LOD based order)는 LOD 생성에 따른 포인트들의 순서를 나타낸다. 포인트들은 LOD별 재정열된다. 또한 높은 LOD는 낮은 LOD에 속한 포인트들을 포함한다. 도 9에 도시된 바와 같이 LOD0는 P0, P5, P4 및 P2를 포함한다. LOD1은 LOD0의 포인트들과 P1, P6 및 P3를 포함한다. LOD2는 LOD0의 포인트들, LOD1의 포인트들 및 P9, P8 및 P7을 포함한다.
도 4에서 설명한 바와 같이 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 예측 변환 코딩, 리프팅 변환 코딩 및 RAHT 변환 코딩을 선택적으로 또는 조합하여 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 포인트들에 대한 예측기(predictor)를 생성하여 각 포인트의 예측 어트리뷰트(또는 예측 어트리뷰트값)을 설정하기 위한 예측 변환 코딩을 수행할 수 있다. 즉, N개의 포인트들에 대하여 N개의 예측기들이 생성될 수 있다. 실시예들에 따른 예측기는 각 포인트의 LOD 값과 LOD별 설정된 거리 내에 존재하는 이웃 포인트들에 대한 인덱싱 정보 및 이웃 포인트들까지의 거리 값을 기반으로 가중치(=1/거리) 값을 계산하할 수 있다.
실시예들에 따른 예측 어트리뷰트(또는 어트리뷰트값)은 각 포인트의 예측기에 설정된 이웃 포인트들의 어트리뷰트들(또는 어트리뷰트 값들, 예를 들면 색상, 반사율 등)에 각 이웃 포인트까지의 거리를 기반으로 계산된 가중치(또는 가중치값)을 곱한 값의 평균값으로 설정된다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 계수 양자화부(40011)는 각 포인트의 어트리뷰트(어트리뷰트 값)에서 예측 어트리뷰트(어트리뷰트값)을 뺀 잔여값들(residuals, 잔여 어트리뷰트, 잔여 어트리뷰트값, 어트리뷰트 예측 잔여값 등으로 호칭할 수 있다)을 양자화(quatization) 및 역양자화(inverse quantization)할 수 있다. 양자화 과정은 다음의 표에 나타난 바와 같다.
Attribute prediction residuals quantization pseudo code
int PCCQuantization(int value, int quantStep) {
if( value >=0) {
return floor(value / quantStep + 1.0 / 3.0);
} else {
return -floor(-value / quantStep + 1.0 / 3.0);
}
}
Attribute prediction residuals inverse quantization pseudo code
int PCCInverseQuantization(int value, int quantStep) {
if( quantStep ==0) {
return value;
} else {
return value * quantStep;
}
}
실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 아리스메틱 인코더(40012))는 각 포인트의 예측기에 이웃한 포인트들이 있는 경우, 상술한 바와 같이 양자화 및 역양자화된 잔여값을 엔트로피 코딩 할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 아리스메틱 인코더(40012))는 각 포인트의 예측기에 이웃한 포인트들이 없으면 상술한 과정을 수행하지 않고 해당 포인트의 어트리뷰트들을 엔트로피 코딩할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더 (예를 들면 리프팅 변환부(40010))는 각 포인트의 예측기를 생성하고, 예측기에 계산된 LOD를 설정 및 이웃 포인트들을 등록하고, 이웃 포인트들까지의 거리에 따른 가중치를 설정하여 리프팅 변환 코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 리프팅 변환 코딩은 상술한 예측 변환 코딩과 유사하나, 어트리뷰트값에 가중치를 누적 적용한다는 점에서 차이가 있다. 실시예들에 따른 어트리뷰트값에 가중치를 누적 적용하는 과정은 다음과 같다.
1) 각 포인트의 가중치 값을 저장하는 배열 QW(QuantizationWieght)를 생성한다. QW의 모든 요소들의 초기값은 1.0이다. 예측기에 등록된 이웃 노드의 예측기 인덱스의 QW 값에 현재 포인트의 예측기의 가중치를 곱한 값을 더한다.
2) 리프트 예측 과정: 예측된 어트리뷰트 값을 계산하기 위하여 포인트의 어트리뷰트 값에 가중치를 곱한 값을 기존 어트리뷰트값에서 뺀다.
3) 업데이트웨이트(updateweight) 및 업데이트(update)라는 임시 배열들을 생성하고 임시 배열들을 0으로 초기화한다.
4) 모든 예측기에 대해서 계산된 가중치에 예측기 인덱스에 해당하는 QW에 저장된 가중치를 추가로 곱해서 산출된 가중치를 업데이트웨이트 배열에 이웃 노드의 인덱스로 누적으로 합산한다. 업데이트 배열에는 이웃 노드의 인덱스의 어트리뷰트 값에 산출된 가중치를 곱한 값을 누적 합산한다.
5) 리프트 업데이트 과정: 모든 예측기에 대해서 업데이트 배열의 어트리뷰트 값을 예측기 인덱스의 업데이트웨이트 배열의 가중치 값으로 나누고, 나눈 값에 다시 기존 어트리뷰트 값을 더한다.
6) 모든 예측기에 대해서, 리프트 업데이트 과정을 통해 업데이트된 어트리뷰트 값에 리프트 예측 과정을 통해 업데이트 된(QW에 저장된) 가중치를 추가로 곱하여 예측 어트리뷰트 값을 산출한다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 계수 양자화부(40011))는 예측 어트리뷰트 값을 양자화한다. 또한 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 아리스메틱 인코더(40012))는 양자화된 어트리뷰트 값을 엔트로피 코딩한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 RAHT 변환부(40008))는 옥트리의 하위 레벨에 있는 노드와 연관된 어트리뷰트를 사용하여 상위 레벨의 노드들의 어트리뷰트를 예측하는 RAHT 변환 코딩을 수행할 수 있다. RAHT 변환 코딩은 옥트리 백워드 스캔을 통한 어트리뷰트 인트라 코딩의 예시이다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 복셀에서 전체 영역으로 스캔하고, 각 스텝에서 복셀을 더 큰 블록으로 합치면서 루트 노드까지의 병합 과정을 반복수행한다. 실시예들에 따른 병합 과정은 오큐파이드 노드에 대해서만 수행된다. 엠티 노드(empty node)에 대해서는 병합 과정이 수행되지 않으며, 엠티 노드의 바로 상위 노드에 대해 병합 과정이 수행된다.
하기의 식은 RAHT 변환 행렬을 나타낸다.
Figure PCTKR2020010150-appb-img-000003
는 레벨 l에서의 복셀들의 평균 어트리뷰트 값을 나타낸다.
Figure PCTKR2020010150-appb-img-000004
는
Figure PCTKR2020010150-appb-img-000005
와
Figure PCTKR2020010150-appb-img-000006
로부터 계산될 수 있다.
Figure PCTKR2020010150-appb-img-000007
와
Figure PCTKR2020010150-appb-img-000008
의 가중치는
Figure PCTKR2020010150-appb-img-000009
과
Figure PCTKR2020010150-appb-img-000010
이다.
Figure PCTKR2020010150-appb-img-000011
Figure PCTKR2020010150-appb-img-000012
는 로-패스(low-pass) 값으로, 다음 상위 레벨에서의 병합 과정에서 사용된다.
Figure PCTKR2020010150-appb-img-000013
은 하이패스 계수(high-pass coefficients)이며, 각 스텝에서의 하이패스 계수들은 양자화되어 엔트로피 코딩 된다(예를 들면 아리스메틱 인코더(400012)의 인코딩). 가중치는
Figure PCTKR2020010150-appb-img-000014
로 계산된다. 루트 노드는 마지막
Figure PCTKR2020010150-appb-img-000015
과
Figure PCTKR2020010150-appb-img-000016
을 통해서 다음과 같이 생성된다.,
Figure PCTKR2020010150-appb-img-000017
gDC값 또한 하이패스 계수와 같이 양자화되어 엔트로피 코딩된다.
도 10은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 디코더(Point Cloud Decoder)의 예시를 나타낸다.
도 10에 도시된 포인트 클라우드 디코더는 도 1에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006) 예시로서, 도 1에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006)의 동작 등과 동일 또는 유사한 동작을 수행할 수 있다. 도면이 도시된 바와 같이 포인트 클라우드 디코더는 하나 또는 그 이상의 비트스트림(bitstream)들에 포함된 지오메트리 비트스트림(geometry bitstream) 및 어트리뷰트 비트스트림(attribute bitstream)을 수신할 수 있다. 포인트 클라우드 디코더는 지오메트리 디코더(geometry decoder)및 어트리뷰트 디코더(attribute decoder)를 포함한다. 지오메트리 디코더는 지오메트리 비트스트림에 대해 지오메트리 디코딩을 수행하여 디코딩된 지오메트리(decoded geometry)를 출력한다. 어트리뷰트 디코더는 디코딩된 지오메트리 및 어트리뷰트 비트스트림을 기반으로 어트리뷰트 디코딩을 수행하여 디코딩된 어트리뷰트들(decoded attributes)을 출력한다. 디코딩된 지오메트리 및 디코딩된 어트리뷰트들은 포인트 클라우드 콘텐트를 복원(decoded point cloud)하는데 사용된다.
도 11은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 디코더(Point Cloud Decoder)의 예시를 나타낸다.
도 11에 도시된 포인트 클라우드 디코더는 도 10에서 설명한 포인트 클라우드 디코더의 예시로서, 도 1 내지 도 9에서 설명한 포인트 클라우드 인코더의 인코딩 동작의 역과정인 디코딩 동작을 수행할 수 있다.
도 1 및 도 10에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 디코더는 지오메트리 디코딩 및 어트리뷰트 디코딩을 수행할 수 있다. 지오메트리 디코딩은 어트리뷰트 디코딩보다 먼저 수행된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 디코더는 아리스메틱 디코더(arithmetic decode, 11000), 옥트리 합성부(synthesize octree, 11001), 서페이스 오프록시메이션 합성부(synthesize surface approximation, 11002), 지오메트리 리컨스트럭션부(reconstruct geometry, 11003), 좌표계 역변환부(inverse transform coordinates, 11004), 아리스메틱 디코더(arithmetic decode, 11005), 역양자화부(inverse quantize, 11006), RAHT변환부(11007), LOD생성부(generate LOD, 11008), 인버스 리프팅부(Inverse lifting, 11009), 및/또는 컬러 역변환부(inverse transform colors, 11010)를 포함한다.
아리스메틱 디코더(11000), 옥트리 합성부(11001), 서페이스 오프록시메이션 합성부(11002), 지오메트리 리컨스럭션부(11003), 좌표계 역변환부(11004)는 지오메트리 디코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 디코딩은 다이렉트 코딩(direct coding) 및 트라이숩 지오메트리 디코딩(trisoup geometry decoding)을 포함할 수 있다. 다이렉트 코딩 및 트라이숩 지오메트리 디코딩은 선택적으로 적용된다. 또한 지오메트리 디코딩은 위의 예시에 국한되지 않으며, 도 1 내지 도 9에서 설명한 지오메트리 인코딩의 역과정으로 수행된다.
실시예들에 따른 아리스메틱 디코더(11000)는 수신한 지오메트리 비트스트림을 아리스메틱 코딩을 기반으로 디코딩한다. 아리스메틱 디코더(11000)의 동작은 아리스메틱 인코더(40004)의 역과정에 대응한다.
실시예들에 따른 옥트리 합성부(11001)는 디코딩된 지오메트리 비트스트림으로부터 (또는 디코딩 결과 확보된 지오메트리에 관한 정보)로부터 오큐판시 코드를 획득하여 옥트리를 생성할 수 있다. 오큐판시 코드에 대한 구체적인 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 같다.
실시예들에 따른 서페이스 오프록시메이션 합성부(11002)는 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 디코딩된 지오메트리 및/또는 생성된 옥트리에 기반하여 서페이스를 합성할 수 있다.
실시예들에 따른 지오메트리 리컨스트럭션부(11003)는 서페이스 및 또는 디코딩된 지오메트리에 기반하여 지오메트리를 재생성할 수 있다. 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 같이, 다이렉트 코딩 및 트라이숩 지오메트리 인코딩은 선택적으로 적용된다. 따라서 지오메트리 리컨스트럭션부(11003)는 다이렉트 코딩이 적용된 포인트들의 포지션 정보들을 직접 가져와서 추가한다. 또한, 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 지오메트리 리컨스트럭션부(11003)는 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)의 재구성 동작, 예를 들면 삼각형 재구성, 업-샘플링, 복셀화 동작을 수행하여 지오메트리를 복원할 수 있다. 구체적인 내용은 도 6에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다. 복원된 지오메트리는 어트리뷰트들을 포함하지 않는 포인트 클라우드 픽쳐 또는 프레임을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 좌표계 역변환부(11004)는 복원된 지오메트리를 기반으로 좌표계를 변환하여 포인트들의 포지션들을 획득할 수 있다.
아리스메틱 디코더(11005), 역양자화부(11006), RAHT 변환부(11007), LOD생성부(11008), 인버스 리프팅부(11009), 및/또는 컬러 역변환부(11010)는 도 10에서 설명한 어트리뷰트 디코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 디코딩은 RAHT(Region Adaptive Hierarchial Transform) 디코딩, 예측 변환(Interpolaration-based hierarchical nearest-neighbour prediction-Prediction Transform) 디코딩 및 리프팅 변환 (interpolation-based hierarchical nearest-neighbour prediction with an update/lifting step (Lifting Transform)) 디코딩을 포함할 수 있다. 상술한 3가지의 디코딩들은 선택적으로 사용되거나, 하나 또는 그 이상의 디코딩들의 조합이 사용될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 어트리뷰트 디코딩은 상술한 예시에 국한되는 것은 아니다.
실시예들에 따른 아리스메틱 디코더(11005)는 어트리뷰트 비트스트림을 아리스메틱 코딩으로 디코딩한다.
실시예들에 따른 역양자화부(11006)는 디코딩된 어트리뷰트 비트스트림 또는 디코딩 결과 확보한 어트리뷰트에 대한 정보를 역양자화(inverse quantization)하고 역양자화된 어트리뷰트들(또는 어트리뷰트 값들)을 출력한다. 역양자화는 포인트 클라우드 인코더의 어트리뷰트 인코딩에 기반하여 선택적으로 적용될 수 있다.
실시예들에 따라 RAHT 변환부(11007), LOD생성부(11008) 및/또는 인버스 리프팅부(11009)는 재구성된 지오메트리 및 역양자화된 어트리뷰트들을 처리할 수 있다. 상술한 바와 같이 RAHT 변환부(11007), LOD생성부(11008) 및/또는 인버스 리프팅부(11009)는 포인트 클라우드 인코더의 인코딩에 따라 그에 대응하는 디코딩 동작을 선택적으로 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 컬러 역변환부(11010)는 디코딩된 어트리뷰트들에 포함된 컬러 값(또는 텍스쳐)을 역변환하기 위한 역변환 코딩을 수행한다. 컬러 역변환부(11010)의 동작은 포인트 클라우드 인코더의 컬러 변환부(40006)의 동작에 기반하여 선택적으로 수행될 수 있다.
도 11의 포인트 클라우드 디코더의 엘레멘트들은 도면에 도시되지 않았으나 포인트 클라우드 제공 장치에 포함된 하나 또는 그 이상의 메모리들과 통신가능하도록 설정된 하나 또는 그 이상의 프로세서들 또는 집적 회로들(integrated circuits)을 포함하는 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 하나 또는 그 이상의 프로세서들은 상술한 도 11의 포인트 클라우드 디코더의 엘레멘트들의 동작들 및/또는 기능들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다. 또한 하나 또는 그 이상의 프로세서들은 도11의 포인트 클라우드 디코더의 엘레멘트들의 동작들 및/또는 기능들을 수행하기 위한 소프트웨어 프로그램들 및/또는 인스트럭션들의 세트를 동작하거나 실행할 수 있다.
도 12는 실시예들에 따른 전송 장치의 예시이다.
도 12에 도시된 전송 장치는 도 1의 전송장치(10000) (또는 도 4의 포인트 클라우드 인코더)의 예시이다. 도 12에 도시된 전송 장치는 도 1 내지 도 9에서 설명한 포인트 클라우드 인코더의 동작들 및 인코딩 방법들과 동일 또는 유사한 동작들 및 방법들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 전송 장치는 데이터 입력부(12000), 양자화 처리부(12001), 복셀화 처리부(12002), 옥트리 오큐판시 코드 (Occupancy code) 생성부(12003), 표면 모델 처리부(12004), 인트라/인터 코딩 처리부(12005), 아리스메틱 (Arithmetic) 코더(12006), 메타데이터 처리부(12007), 색상 변환 처리부(12008), 어트리뷰트 변환 처리부(또는 속성 변환 처리부)(12009), 예측/리프팅/RAHT 변환 처리부(12010), 아리스메틱 (Arithmetic) 코더(12011) 및/또는 전송 처리부(12012)를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 데이터 입력부(12000)는 포인트 클라우드 데이터를 수신 또는 획득한다. 데이터 입력부(12000)는 포인트 클라우드 비디오 획득부(10001)의 동작 및/또는 획득 방법(또는 도2에서 설명한 획득과정(20000))과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 획득 방법을 수행할 수 있다.
데이터 입력부(12000), 양자화 처리부(12001), 복셀화 처리부(12002), 옥트리 오큐판시 코드 (Occupancy code) 생성부(12003), 표면 모델 처리부(12004), 인트라/인터 코딩 처리부(12005), Arithmetic 코더(12006)는 지오메트리 인코딩을 수행한다. 실시예들에 따른 지오메트리 인코딩은 도 1 내지 도 9에서 설명한 지오메트리 인코딩과 동일 또는 유사하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 양자화 처리부(12001)는 지오메트리(예를 들면 포인트들의 위치값, 또는 포지션값)을 양자화한다. 양자화 처리부(12001)의 동작 및/또는 양자화는 도 4에서 설명한 양자화부(40001)의 동작 및/또는 양자화와 동일 또는 유사하다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하다.
실시예들에 따른 복셀화 처리부(12002)는 양자화된 포인트들의 포지션 값을 복셀화한다. 복셀화 처리부(120002)는 도 4에서 설명한 양자화부(40001)의 동작 및/또는 복셀화 과정과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 과정을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하다.
실시예들에 따른 옥트리 오큐판시 코드 생성부(12003)는 복셀화된 포인트들의 포지션들을 옥트리 구조를 기반으로 옥트리 코딩을 수행한다. 옥트리 오큐판시 코드 생성부(12003)는 오큐판시 코드를 생성할 수 있다. 옥트리 오큐판시 코드 생성부(12003)는 도 4 및 도 6에서 설명한 포인트 클라우드 인코더 (또는 옥트리 분석부(40002))의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하다.
실시예들에 따른 표면 모델 처리부(12004)는 표면 모델(surface model)을 기반으로 특정 영역(또는 노드)내의 포인트들의 포지션들을 복셀 기반으로 재구성하는 트라이숩 지오메트리 인코딩을 수행할 수 있다. 포면 모델 처리부(12004)는 도 4 에서 설명한 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003))의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하다.
실시예들에 따른 인트라/인터 코딩 처리부(12005)는 포인트 클라우드 데이터를 인트라/인터 코딩할 수 있다. 인트라/인터 코딩 처리부(12005)는 도 7에서 설명한 인트라/인터 코딩과 동일 또는 유사한 코딩을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 7에서 설명한 바와 동일하다. 실시예들에 따라 인트라/인터 코딩 처리부(12005)는 아리스메틱 코더(12006)에 포함될 수 있다.
실시예들에 따른 아리스메틱 코더(12006)는 포인트 클라우드 데이터의 옥트리 및/또는 근사화된 옥트리를 엔트로피 인코딩한다. 예를 들어, 인코딩 방식은 아리스메틱(Arithmetic) 인코딩 방법을 포함한다. . 아리스메틱 코더(12006)는 아리스메틱 인코더(40004)의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다.
실시예들에 따른 메타데이터 처리부(12007)는 포인트 클라우드 데이터에 관한 메타데이터, 예를 들어 설정 값 등을 처리하여 지오메트리 인코딩 및/또는 어트리뷰트 인코딩 등 필요한 처리 과정에 제공한다. 또한 실시예들에 따른 메타데이터 처리부(12007)는 지오메트리 인코딩 및/또는 어트리뷰트 인코딩과 관련된 시그널링 정보를 생성 및/또는 처리할 수 있다. 실시예들에 따른 시그널링 정보는 지오메트리 인코딩 및/또는 어트리뷰트 인코딩과 별도로 인코딩처리될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 시그널링 정보는 인터리빙 될 수도 있다.
색상 변환 처리부(12008), 어트리뷰트 변환 처리부(12009), 예측/리프팅/RAHT 변환 처리부(12010), 아리스메틱 (Arithmetic) 코더(12011)는 어트리뷰트 인코딩을 수행한다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 인코딩은 도 1 내지 도 9에서 설명한 어트리뷰트 인코딩과 동일 또는 유사하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 색상 변환 처리부(12008)는 어트리뷰트들에 포함된 색상값을 변환하는 색상 변환 코딩을 수행한다. 색상 변환 처리부(12008)는 재구성된 지오메트리를 기반으로 색상 변환 코딩을 수행할 수 있다. 재구성된 지오메트리에 대한 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하다. 또한 도 4에서 설명한 컬러 변환부(40006)의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다. 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 어트리뷰트 변환 처리부(12009)는 지오메트리 인코딩이 수행되지 않은 포지션들 및/또는 재구성된 지오메트리를 기반으로 어트리뷰트들을 변환하는 어트리뷰트 변환을 수행한다. 어트리뷰트 변환 처리부(12009)는 도 4에 설명한 어트리뷰트 변환부(40007)의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다. 구체적인 설명은 생략한다. 실시예들에 따른 예측/리프팅/RAHT 변환 처리부(12010)는 변환된 어트리뷰트들을 RAHT 코딩, 예측 변환 코딩 및 리프팅 변환 코딩 중 어느 하나 또는 조합하여 코딩할 수 있다. 예측/리프팅/RAHT 변환 처리부(12010)는 도 4에서 설명한 RAHT 변환부(40008), LOD 생성부(40009) 및 리프팅 변환부(40010)의 동작들과 동일 또는 유사한 동작들 중 적어도 하나 이상을 수행한다. 또한 예측 변환 코딩, 리프팅 변환 코딩 및 RAHT 변환 코딩에 대한 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 아리스메틱 코더(12011)는 코딩된 어트리뷰트들을 아리스메틱 코딩에 기반하여 인코딩할 수 있다. 아리스메틱 코더(12011)는 아리스메틱 인코더(400012)의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다.
실시예들에 따른 전송 처리부(12012)는 인코딩된 지오메트리 및/또는 인코딩된 어트리뷰트, 메타 데이터 정보를 포함하는 각 비트스트림을 전송하거나, 인코딩된 지오메트리 및/또는 인코딩된 어트리뷰트, 메타 데이터 정보를 하나의 비트스트림으로 구성하여 전송할 수 있다. 실시예들에 따른 인코딩된 지오메트리 및/또는 인코딩된 어트리뷰트, 메타 데이터 정보가 하나의 비트스트림으로 구성되는 경우, 비트스트림은 하나 또는 그 이상의 서브 비트스트림들을 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 비트스트림은 시퀀스 레벨의 시그널링을 위한 SPS (Sequence Parameter Set), 지오메트리 정보 코딩의 시그널링을 위한 GPS(Geometry Parameter Set), 어트리뷰트 정보 코딩의 시그널링을 위한 APS(Attribute Parameter Set), 타일 레벨의 시그널링을 위한 TPS (Tile Parameter Set)를 포함하는 시그널링 정보 및 슬라이스 데이터를 포함할 수 있다. 슬라이스 데이터는 하나 또는 그 이상의 슬라이스들에 대한 정보를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 하나의 슬라이스는 하나의 지오메트리 비트스트림(Geom0 0) 및 하나 또는 그 이상의 어트리뷰트 비트스트림들(Attr0 0, Attr1 0)을 포함할 수 있다.
슬라이스(slice)란, 코딩된 포인트 클라우드 프레임의 전체 또는 일부를 나타내는 신택스 엘리먼트의 시리즈를 말한다.
실시예들에 따른 TPS는 하나 또는 그 이상의 타일들에 대하여 각 타일에 관한 정보(예를 들면 bounding box의 좌표값 정보 및 높이/크기 정보 등)을 포함할 수 있다. 지오메트리 비트스트림은 헤더와 페이로드를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 비트스트림의 헤더는 GPS에 포함된 파라미터 세트의 식별 정보(geom_ parameter_set_id), 타일 식별자(geom_tile_id), 슬라이스 식별자(geom_slice_id) 및 페이로드에 포함된 데이터에 관한 정보 등을 포함할 수 있다. 상술한 바와 같이 실시예들에 따른 메타데이터 처리부(12007)는 시그널링 정보를 생성 및/또는 처리하여 전송 처리부(12012)로 전송할 수 있다. 실시예들에 따라, 지오메트리 인코딩을 수행하는 엘레멘트들 및 어트리뷰트 인코딩을 수행하는 엘레멘트들은 점선 처리된 바와 같이 상호 데이터/정보를 공유할 수 있다. 실시예들에 따른 전송 처리부(12012)는 트랜스미터(10003)의 동작 및/또는 전송 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 전송 방법을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 2에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다.
도 13은 실시예들에 따른 수신 장치의 예시이다.
도 13에 도시된 수신 장치는 도 1의 수신장치(10004) (또는 도 10 및 도 11의 포인트 클라우드 디코더)의 예시이다. 도 13에 도시된 수신 장치는 도 1 내지 도 11에서 설명한 포인트 클라우드 디코더의 동작들 및 디코딩 방법들과 동일 또는 유사한 동작들 및 방법들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 수신 장치는 수신부(13000), 수신 처리부(13001), 아리스메틱 (arithmetic) 디코더(13002), 오큐판시 코드 (Occupancy code) 기반 옥트리 재구성 처리부(13003), 표면 모델 처리부(삼각형 재구성, 업-샘플링, 복셀화)(13004), 인버스(inverse) 양자화 처리부(13005), 메타데이터 파서(13006), 아리스메틱 (arithmetic) 디코더(13007), 인버스(inverse)양자화 처리부(13008), 예측/리프팅/RAHT 역변환 처리부(13009), 색상 역변환 처리부(13010) 및/또는 렌더러(13011)를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 디코딩의 각 구성요소는 실시예들에 따른 인코딩의 구성요소의 역과정을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 수신부(13000)는 포인트 클라우드 데이터를 수신한다. 수신부(13000)는 도 1의 리시버(10005)의 동작 및/또는 수신 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 수신 방법을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 수신 처리부(13001)는 수신한 데이터로부터 지오메트리 비트스트림 및/또는 어트리뷰트 비트스트림을 획득할 수 있다. 수신 처리부(13001)는 수신부(13000)에 포함될 수 있다.
아리스메틱 디코더(13002), 오큐판시 코드 기반 옥트리 재구성 처리부(13003), 표면 모델 처리부(13004) 및 인버스 양자화 처리부(13005)는 지오메트리 디코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 디코딩은 도 1 내지 도 10에서 설명한 지오메트리 디코딩과 동일 또는 유사하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 아리스메틱 디코더(13002)는 지오메트리 비트스트림을 아리스메틱 코딩을 기반으로 디코딩할 수 있다. 아리스메틱 디코더(13002)는 아리스메틱 디코더(11000)의 동작 및/또는 코딩과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 코딩을 수행한다.
실시예들에 따른 오큐판시 코드 기반 옥트리 재구성 처리부(13003)는 디코딩된 지오메트리 비트스트림으로부터 (또는 디코딩 결과 확보된 지오메트리에 관한 정보)로부터 오큐판시 코드를 획득하여 옥트리를 재구성할 수 있다. 오큐판시 코드 기반 옥트리 재구성 처리부(13003)는 옥트리 합성부(11001)의 동작 및/또는 옥트리 생성 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다. 실시예들에 따른 표면 모델 처리부(13004)는 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 표면 모델 방식에 기반하여 트라이숩 지오메트리 디코딩 및 이와 관련된 지오메트리 리컨스트럭션(예를 들면 삼각형 재구성, 업-샘플링, 복셀화)을 수행할 수 있다. 표면 모델 처리부(13004)는 서페이스 오프록시메이션 합성부(11002) 및/또는 지오메트리 리컨스트럭션부(11003)의 동작과 동일 또는 유사한 동작을 수행한다.
실시예들에 따른 인버스 양자화 처리부(13005)는 디코딩된 지오메트리를 인버스 양자화할 수 있다.
실시예들에 따른 메타데이터 파서(13006)는 수신한 포인트 클라우드 데이터에 포함된 메타데이터, 예를 들어 설정 값 등을 파싱할 수 있다. 메타데이터 파서(13006)는 메타데이터를 지오메트리 디코딩 및/또는 어트리뷰트 디코딩에 전달할 수 있다. 메타데이터에 대한 구체적인 설명은 도 12에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다.
아리스메틱 디코더(13007), 인버스 양자화 처리부(13008), 예측/리프팅/RAHT 역변환 처리부(13009) 및 색상 역변환 처리부(13010)는 어트리뷰트 디코딩을 수행한다. 어트리뷰트 디코딩는 도 1 내지 도 10에서 설명한 어트리뷰트 디코딩과 동일 또는 유사하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 아리스메틱 디코더(13007)는 어트리뷰트 비트스트림을 아리스메틱 코딩으로 디코딩할 수 있다. 아리스메틱 디코더(13007)는 재구성된 지오메트리를 기반으로 어트리뷰트 비트스트림의 디코딩을 수행할 수 있다. 아리스메틱 디코더(13007)는 아리스메틱 디코더(11005)의 동작 및/또는 코딩과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 코딩을 수행한다.
실시예들에 따른 인버스 양자화 처리부(13008)는 디코딩된 어트리뷰트 비트스트림을 인버스 양자화할 수 있다. 인버스 양자화 처리부(13008)는 역양자화부(11006)의 동작 및/또는 역양자화 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다.
실시예들에 따른 예측/리프팅/RAHT 역변환 처리부(13009)는 재구성된 지오메트리 및 역양자화된 어트리뷰트들을 처리할 수 있다. 예측/리프팅/RAHT 역변환 처리부(13009)는 RAHT 변환부(11007), LOD생성부(11008) 및/또는 인버스 리프팅부(11009)의 동작들 및/또는 디코딩들과 동일 또는 유사한 동작들 및/또는 디코딩들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행한다. 실시예들에 따른 색상 역변환 처리부(13010)는 디코딩된 어트리뷰트들에 포함된 컬러 값(또는 텍스쳐)을 역변환하기 위한 역변환 코딩을 수행한다. 색상 역변환 처리부(13010)는 컬러 역변환부(11010)의 동작 및/또는 역변환 코딩과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 역변환 코딩을 수행한다. 실시예들에 따른 렌더러(13011)는 포인트 클라우드 데이터를 렌더링할 수 있다.
도 14 는, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 방법/장치와 연동 가능한 구조의 예시를 나타낸다.
도 14의 구조는 서버(1760), 로봇(1710), 자율 주행 차량(1720), XR 장치(1730), 스마트폰(1740), 가전(1750) 및/또는 HMD(1770) 중에서 적어도 하나 이상이 클라우드 네트워크(1710)와 연결된 구성을 나타낸다. 로봇(1710), 자율 주행 차량(1720), XR 장치(1730), 스마트폰(1740) 또는 가전(1750) 등은 장치라 호칭된다. 또한, XR 장치(1730)는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 (PCC) 장치에 대응되거나 PCC장치와 연동될 수 있다.
클라우드 네트워크(1700)는 클라우드 컴퓨팅 인프라의 일부를 구성하거나 클라우드 컴퓨팅 인프라 안에 존재하는 네트워크를 의미할 수 있다. 여기서, 클라우드 네트워크(1700)는 3G 네트워크, 4G 또는 LTE(Long Term Evolution) 네트워크 또는 5G 네트워크 등을 이용하여 구성될 수 있다.
서버(1760)는 로봇(1710), 자율 주행 차량(1720), XR 장치(1730), 스마트폰(1740), 가전(1750) 및/또는 HMD(1770) 중에서 적어도 하나 이상과 클라우드 네트워크(1700)을 통하여 연결되고, 연결된 장치들(1710 내지 1770)의 프로세싱을 적어도 일부를 도울 수 있다.
HMD (Head-Mount Display)(1770)는 실시예들에 따른 XR 디바이스 및/또는 PCC 디바이스가 구현될 수 있는 타입 중 하나를 나타낸다. 실시예들에 따른HMD 타입의 디바이스는, 커뮤니케이션 유닛, 컨트롤 유닛, 메모리 유닛, I/O 유닛, 센서 유닛, 그리고 파워 공급 유닛 등을 포함한다.
이하에서는, 상술한 기술이 적용되는 장치(1710 내지 1750)의 다양한 실시 예들을 설명한다. 여기서, 도 17에 도시된 장치(1710 내지 1750)는 상술한 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 장치와 연동/결합될 수 있다.
<PCC+XR>
XR/PCC 장치(1730)는 PCC 및/또는 XR(AR+VR) 기술이 적용되어, HMD(Head-Mount Display), 차량에 구비된 HUD(Head-Up Display), 텔레비전, 휴대폰, 스마트 폰, 컴퓨터, 웨어러블 디바이스, 가전 기기, 디지털 사이니지, 차량, 고정형 로봇이나 이동형 로봇 등으로 구현될 수도 있다.
XR/PCC 장치(1730)는 다양한 센서들을 통해 또는 외부 장치로부터 획득한 3차원 포인트 클라우드 데이터 또는 이미지 데이터를 분석하여 3차원 포인트들에 대한 위치 데이터 및 어트리뷰트 데이터를 생성함으로써 주변 공간 또는 현실 객체에 대한 정보를 획득하고, 출력할 XR 객체를 렌더링하여 출력할 수 있다. 예컨대, XR/PCC 장치(1730)는 인식된 물체에 대한 추가 정보를 포함하는 XR 객체를 해당 인식된 물체에 대응시켜 출력할 수 있다.
<PCC+자율주행+XR>
자율 주행 차량(1720)은 PCC 기술 및 XR 기술이 적용되어, 이동형 로봇, 차량, 무인 비행체 등으로 구현될 수 있다.
XR/PCC 기술이 적용된 자율 주행 차량(1720)은 XR 영상을 제공하는 수단을 구비한 자율 주행 차량이나, XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율 주행 차량 등을 의미할 수 있다. 특히, XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율 주행 차량(1720)은 XR 장치(1730)와 구분되며 서로 연동될 수 있다.
XR/PCC영상을 제공하는 수단을 구비한 자율 주행 차량(1720)은 카메라를 포함하는 센서들로부터 센서 정보를 획득하고, 획득한 센서 정보에 기초하여 생성된 XR/PCC 영상을 출력할 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(1720)은 HUD를 구비하여 XR/PCC 영상을 출력함으로써, 탑승자에게 현실 객체 또는 화면 속의 객체에 대응되는 XR/PCC 객체를 제공할 수 있다.
이때, XR/PCC 객체가 HUD에 출력되는 경우에는 XR/PCC 객체의 적어도 일부가 탑승자의 시선이 향하는 실제 객체에 오버랩되도록 출력될 수 있다. 반면, XR/PCC 객체가 자율 주행 차량의 내부에 구비되는 디스플레이에 출력되는 경우에는 XR/PCC 객체의 적어도 일부가 화면 속의 객체에 오버랩되도록 출력될 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(1220)은 차로, 타 차량, 신호등, 교통 표지판, 이륜차, 보행자, 건물 등과 같은 객체와 대응되는 XR/PCC 객체들을 출력할 수 있다.
실시예들에 의한 VR (Virtual Reality) 기술, AR (Augmented Reality) 기술, MR (Mixed Reality) 기술 및/또는 PCC(Point Cloud Compression)기술은, 다양한 디바이스에 적용 가능하다.
즉, VR 기술은, 현실 세계의 객체나 배경 등을 CG 영상으로만 제공하는 디스플레이 기술이다. 반면, AR 기술은, 실제 사물 영상 위에 가상으로 만들어진 CG 영상을 함께 보여 주는 기술을 의미한다. 나아가, MR 기술은, 현실세계에 가상 객체들을 섞고 결합시켜서 보여준다는 점에서 전술한 AR 기술과 유사하다. 그러나, AR 기술에서는 현실 객체와 CG 영상으로 만들어진 가상 객체의 구별이 뚜렷하고, 현실 객체를 보완하는 형태로 가상 객체를 사용하는 반면, MR 기술에서는 가상 객체가 현실 객체와 동등한 성격으로 간주된다는 점에서 AR 기술과는 구별이 된다. 보다 구체적으로 예를 들면, 전술한 MR 기술이 적용된 것이 홀로그램 서비스 이다.
다만, 최근에는 VR, AR, MR 기술을 명확히 구별하기 보다는 XR (extended Reality) 기술로 부르기도 한다. 따라서, 본 발명의 실시예들은 VR, AR, MR, XR 기술 모두에 적용 가능하다. 이러한 기술은 PCC, V-PCC, G-PCC 기술 기반 인코딩/디코딩이 적용될 수 있다.
실시예들에 따른 PCC방법/장치는 자율 주행 서비스를 제공하는 차량에 적용될 수 있다.
자율 주행 서비스를 제공하는 차량은 PCC 디바이스와 유/무선 통신이 가능하도록 연결된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 (PCC) 송수신 장치는 차량과 유/무선 통신이 가능하도록 연결된 경우, 자율 주행 서비스와 함께 제공할 수 있는 AR/VR/PCC 서비스 관련 콘텐트 데이터를 수신/처리하여 차량에 전송할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 데이터 송수신 장치 차량에 탑재된 경우, 포인트 클라우드 송수신 장치는 사용자 인터페이스 장치를 통해 입력된 사용자 입력 신호에 따라 AR/VR/PCC 서비스 관련 콘텐트 데이터를 수신/처리하여 사용자에게 제공할 수 있다. 실시예들에 따른 차량 또는 사용자 인터페이스 장치는 사용자 입력 신호를 수신할 수 있다. 실시예들에 따른 사용자 입력 신호는 자율 주행 서비스를 지시하는 신호를 포함할 수 있다.
도 15 는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치의 예시를 나타내는 블록도이다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치(1500)(예를 들어, 도 1의 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002), 도 4의 포인트 클라우드 인코더, 및 도 12 에서 설명한 포인트 클라우드 인코더 등)는 도 1 내지 도 14 에서 설명한 인코딩 동작을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치는 옥트리 제너레이션부(Octree generation, 1501), 지오메트리 프레딕션부(Geometry prediction, 1502), 엔트로피 코더(Entrophy coding, 1503), 어트리뷰트 프레딕션부(Attribute prediction, 1504), 변환/양자화부(Transform & quantization, 1505), 엔트로피 코더(Entrophy coding, 1506), 부가 정보 인코더(Auxiliary data coding, 1507) 및/또는 멀티플렉싱부(MUX, 1508)를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치는 도 15 에는 도시되지 않았으나 도 1 내지 도 14 에서 설명한 인코딩 동작을 수행하기 위한 하나 또는 그 이상의 엘리멘트들을 더 포함할 수 있다. 이 도면의 각 엘리먼트들은 하드웨어 또는 소프트웨어 프로세서 및/또는 그것들의 조합에 대응할 수 있다.
포인트 클라우드 (Point Cloud, PCC) 데이터 또는 포인트 클라우드 컴프레션 (Point Cloud Compression, PCC) 데이터는 포인트 클라우드 데이터 송신 장치(1500)의 입력 데이터로서, 지오메트리 및/또는 어트리뷰트를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리는 포인트의 포지션(예를 들면 위치)을 나타내는 정보로서, 직교 좌표계, 원통 좌표계, 구면 좌표계 등의 좌표계의 파라미터들로 표현될 수 있다. 실시예들에 따른 어트리뷰트는 포인트의 어트리뷰트(예를 들면 색상, 투명도, 반사도, 그레이스케일 등)을 나타낸다. 지오메트리는 지오메트리 정보(또는 지오메트리 데이터)로 호칭될 수 있고, 어트리뷰트는 어트리뷰트 정보(또는 어트리뷰트 데이터)로 호칭될 수 있다.
실시예들에 따른 옥트리 제너레이션부는 지오메트리 코딩을 위한 입력된 포인트 클라우드 데이터의 지오메트리 정보를 옥트리 등의 구조로 구조화한다. 실시예들에 따른 지오메트리 정보는 옥트리(Octree), 쿼드 트리(Quadtree), 바이너리 트리(Biniary tree), 트리플 트리(Triple tree), k-d 트리 중 적어도 하나를 기반으로 구조화된다.
실시예들에 따른 지오메트리 프레딕션부는 구조화된 지오메트리 정보를 코딩한다.
실시예들에 따른 엔트로피 코더(1503)는 코딩된 지오메트리 정보를 엔트로피 코딩하고 지오메트리 비트스트림을 출력한다.
실시예들에 따른 옥트리 제너레이션부, 지오메트리 프레딕션부 및 엔트로피 코더(1503)는 도 1 내지 도 14 에서 설명한 지오메트리 코딩(또는 지오메트리 인코딩)을 수행한다. 실시예들에 따른 옥트리 제너레이션부, 지오메트리 프레딕션부 및 엔트로피 코더(1503)의 동작은 도 4에서 설명한 좌표계 변환부(40000), 양자화(40001), 옥트리 분석부(40002), 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003), 아리스메틱 인코더(40004) 및 지오메트리 리컨스럭션부(Reconstruct Geometry, 40005)의 동작들과 동일 또는 유사하다. 또한, 실시예들에 따른 옥트리 제너레이션부, 지오메트리 프레딕션부 및 엔트로피 코더(1503)의 동작은 도 12에서 설명한 데이터 입력부(12100), 양자화 처리부(12001), 복셀화 처리부(12002), 옥트리 오큐판시 코드 생성부(12003), 표면 모델 처리부(12004), 인트라/인터 코딩 처리부(12005), 아리스메틱 코더(12006), 메타데이터 처리부(12007)의 동작들과 동일 또는 유사하다.
실시예들에 따른 어트리뷰트 프레딕션부는 어트리뷰트 정보를 수신하고 어트리뷰트 코딩을 수행한다.
실시예들에 따른 변환/양자화부는 어트리뷰트 코딩된 어트리뷰트 정보에 대해 어트리뷰트 변환 및/또는 양자화를 수행한다.
실시예들에 따른 엔트로피 코더(1506)은 변환 및/또는 양자화된 어트리뷰트 정보를 엔트로피 코딩하고 어트리뷰트 비트스트림을 출력한다.
실시예들에 따른 어트리뷰트 프레딕션부, 변환/양자화부 및 엔트로피 코더(1506)는 어트리뷰트 인코딩(또는 어트리뷰트 코딩)을 수행한다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 프레딕션부, 변환/양자화부 및 엔트로피 코더(1506)의 동작은 도 4 에서 설명한 지오메트리 리컨스트럭션부(40005), 컬러 변환부(40006), 어트리뷰트 변환부(40007), RAHT 변환부(40008), LOD생성부(40009), 리프팅 변환부(40010), 계수 양자화부(40011) 및/또는 아리스메틱 인코더(40012)의 동작과 동일 또는 유사하다. 또한, 실시예들에 따른 어트리뷰트 프레딕션부, 변환/양자화부 및 엔트로피 코더(1506)의 동작은 도 12 에서 설명한 색상 변환 처리부(12008), 어트리뷰트 변환 처리부(12009), 예측/리프팅/RAHT 변환 처리부(12110), 아리스메틱 (Arithmetic) 코더(12011)의 동작과 동일 또는 유사하다.
도 1 내지 도 14에서 설명한 바와 같이, 실시예들에 따른 어트리뷰트 인코딩은 컬러 변환 코딩, 어트리뷰트 변환 코딩, RAHT코딩, 예측 변환 코딩 및 리프팅 변환 코딩을 포함할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트에 따라 상술한 RAHT 코딩, 예측 변환 코딩 및 리프팅 변환 코딩은 선택적으로 사용되거나, 하나 또는 그 이상의 코딩들의 조합이 사용될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 어트리뷰트 인코딩은 상술한 예시에 국한되는 것은 아니다.
실시예들에 따른 부가 정보 인코더는 생성된 부가 정보를 인코딩하여 부가 정보 비트스트림을 출력할 수 있다. 실시예들에 따른 부가 정보(auxiliary data)는 보조 데이터(또는 보조 정보) 또는 억실러리 데이터(또는 억실러리 정보)로 호칭될 수 있다. 실시예들에 따른 부가 정보는 지오메트리 코딩, 어트리뷰트 코딩 및/또는 포인트 클라우드 데이터에 대한 보조적인 정보를 나타낸다. 따라서, 실시예들에 따른 수신 장치는 부가 정보를 이용하여 지오메트리/어트리뷰트 코딩을 수행하거나, 지오메트리/어트리뷰트 재구성을 수행할 수 있다. 또한, 실시예들에 따른 수신 장치는 부가 정보를 이용하여 포인트 클라우드 데이터에 대한 보조적인 텍스트 정보를 획득할 수 있다.
실시예들에 따른 부가 정보는 지오메트리 인코딩에 관한 메타데이터 또는 지오메트리 데이터일 수 있다. 실시예들에 따른 부가 정보는 어트리뷰트 인코딩에 관한 메타데이터 또는 어트리뷰트 데이터일 수 있다. 실시예들에 따른 부가 정보는 포인트 클라우드 데이터에 관한 텍스트 정보일 수 있다. 실시예들에 따른 부가 정보가 지오메트리 인코딩에 관한 메타데이터 또는 지오메트리 데이터이면, 부가 정보는 지오메트리 인코딩 과정에서 생성될 수 있다. 실시예들에 따른 부가 정보는 어트리뷰트 인코딩에 관한 메타데이터 또는 어트리뷰트 데이터이면, 부가 정보는 어트리뷰트 인코딩 과정에서 생성될 수 있다. 실시예들에 따른 부가 정보가 포인트 클라우드 데이터에 관한 텍스트 정보이면, 부가 정보는 별도로 생성(이 도면에 도시되지 않음)될 수 있다.
실시예들에 따른 멀티플레서는 지오메트리 비트스트림, 어트리뷰트 비트스트림 및/또는 부가 정보 비트스트림을 각각 전송하거나, 지오메트리 비트스트림, 어트리뷰트 비트스트림 및/또는 부가 정보 비트스트림을 하나의 비트스트림으로 구성하여 전송할 수 있다. 실시예들에 따른 멀티플레서의 동작은 도 12의 전송 처리부(12012)의 동작과 동일 또는 유사하다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치는 지오메트리 코딩, 어트리뷰트 코딩 및/또는 포인트 클라우드 데이터에 대한 부가 정보를 생성하여 별도로 전달할 수 있다. 따라서, 실시예들에 따른 수신 장치는 부가 정보를 선택적으로 이용하여 수신 환경에 맞는(예를 들어, 코딩의 레이턴시를 줄이거나, 포인트 클라우드 데이터의 특성에 따라 더 정확하게 렌더링 하는 등) 디코딩 및/또는 렌더링을 수행할 수 있다.
도 16 는 실시예들에 따른 부가 정보(auxiliary data) 생성 방법에 관한 플로우 차트이다.
도 16 (a) 내지 (b)는, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치(예를 들어, 도 1, 도 11, 도 14 및 도 15에서 설명한 포인트 클라우드 데이터 송신 장치)의 부가 정보(auxiliary data) 생성 방법에 관한 플로우 차트이다. 실시예들에 따른 부가 정보는 도 15의 부가 정보에 대한 설명을 참조한다. 즉, 실시예들에 따른 송신 장치는 지오메트리 코딩, 어트리뷰트 코딩 및/또는 포인트 클라우드 데이터에 대한 부가 정보 및 부가 정보에 대한 시그널링 정보를 생성하여 수신 장치에 전달할 수 있다.
도 16 (a)는 실시예들에 따른 송신 장치의 지오메트리 코딩 및/또는 어트리뷰트 코딩에 관한 부가 정보 생성 방법의 플로우 차트이다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치(예를 들어, 도 15의 지오메트리 프레딕션부(1502) 및/또는 어트리뷰트 프레딕션부(1505))는 지오메트리 또는 어트리뷰트 코딩 과정에서 지오메트리 코딩 및/또는 어트리뷰트 코딩에 관한 부가 정보를 생성할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 코딩은 도 15 의 지오메트리 인코딩 동작과 동일 또는 유사하다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 코딩은 도 15 의 어트리뷰트 인코딩 동작과 동일 또는 유사하다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치(예를 들어, 도 15의 부가 정보 인코더(1507))는 생성된 부가 정보에 대해 인코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 부가 정보에 대한 인코딩 동작은 도 15의 부가 정보 인코더(1507)의 동작과 동일 또는 유사하다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치(예를 들어, 도 12의 메타데이터 처리부(12007))는 부가 정보에 대한 시그널링 정보를 생성할 수 있다. 실시예들에 따른 부가 정보에 대한 시그널링 정보(또는 데이터)는 부가 정보의 종류를 나타내는 제 1 정보 및/또는 부가 정보의 세부 특성을 나타내는 제 2 정보를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 부가 정보에 대한 시그널링 정보는 도 18 내지 도 23 에서 구체적으로 설명한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치는 생성된 부가 정보 및/또는 부가 정보에 관한 시그널링 정보를 포함하는 비트스트림(예를 들어, 도 1, 도 2, 도 4 및 도 12 의 비트스트림)을 포인트 클라우드 데이터 수신 장치에 전달할 수 있다.
도 16 (b)는 실시예들에 따른 송신 장치의 포인트 클라우드 데이터에 관한 부가 정보 생성 방법의 플로우 차트이다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치는 포인트 클라우드 데이터에 관한 부가 정보를 생성할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치는 지오메트리 및 어트리뷰트 인코딩(예를 들어, 도 15의 지오메트리 및 어트리뷰트 인코딩) 동작과 별개로 포인트 클라우드 데이터에 관한 부가 정보 생성 동작을 수행할 수 있다. 예를 들어, 포인트 클라우드 데이터에 관한 부가 정보는 포인트 클라우드 콘텐트에 관한 텍스트 정보일 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치는 생성된 부가 정보에 대해 인코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 생성된 부가 정보에 대한 인코딩 동작은 상술한 바와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치는 부가 정보에 대한 시그널링 정보를 생성할 수 있다. 실시예들에 따른 부가 정보에 대한 시그널링 정보 생성 과정은 상술한 바와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다. 실시예들에 따른 부가 정보에 대한 시그널링 정보는 도 18 내지 도 23 에서 구체적으로 설명한다.
도 17 은 실시예들에 따른 비트스트림의 구조를 나타낸다.
상술한 바와 같이, 포인트 클라우드 데이터 송신 장치(예를 들면 도 1, 도 11, 도 14 및도 15 에서 설명한 포인트 클라우드 데이터 송신 장치)는 부호화된 포인트 클라우드 데이터를 비트스트림(27000)의 형태로 전송할 수 있다. 실시예들에 따른 비트스트림(27000)은 하나 또는 그 이상의 서브 비트스트림들을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치(예를 들어, 도 1, 도 2, 도 13 및 도 24에서 설명한 포인트 클라우드 데이터 수신 장치)는 포인트 클라우드 데이터 송신 장치로부터 비트스트림을 수신한다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치는 수신한 비트스트림을 파싱하고 디코딩할 수 있다.
포인트 클라우드 데이터 송신 장치(예를 들면 도 1, 도 11, 도 14 및 도 15 에서 설명한 포인트 클라우드 데이터 송신 장치)는 전송 채널의 에러를 고려하여 포인트 클라우드 데이터의 영상을 하나 또는 그 이상의 패킷들로 나누어 네트워크를 통해 전송할 수 있다. 실시예들에 따른 비트스트림(27000)은 하나 또는 그 이상의 패킷(예를 들면, NAL (Network Abstraction Layer) 유닛)들을 포함할 수 있다. 따라서 열악한 네트워크 환경에서 일부 패킷이 손실되더라도 포인트 클라우드 데이터 수신 장치는 나머지 패킷들을 이용하여 해당 영상을 복원할 수 있다. 포인트 클라우드 데이터를 하나 또는 그 이상의 슬라이스(slice)들 또는 하나 또는 그 이상의 타일(tile)들로 분할하여 처리할 수 있다. 실시예들에 따른 타일 및 슬라이스는 포인트 클라우드 데이터의 픽처를 파티셔닝(partitioning)하여 포인트 클라우드 컴프레션 코딩 처리하기 위한 영역이다. 포인트 클라우드 데이터 송신 장치는 포인트 클라우드 데이터의 나누어진 영역별 중요도에 따라 각 영역에 대응하는 데이터를 처리하여 고품질의 포인트 클라우드 콘텐트를 제공할 수 있다. 즉, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치는 사용자에게 중요한 영역에 대응하는 데이터를 더 좋은 압축 효율과 적절한 레이턴시를 갖는 포인트 클라우드 컴프레션 코딩 처리할 수 있다.
실시예들에 따른 타일은 포인트 클라우드 데이터가 분포한 3차원 공간(예를 들면 바운딩 박스) 내의 직육면체를 의미한다. 실시예들에 따른 슬라이스는 인코드된 포인트 클라우드 데이터의 일부 또는 전부를 나타내는 신택스 엘레멘트의 시리즈들로서, 독립적으로 인코드 또는 디코드될 수 있는 포인트들의 집합을 의미한다. 실시예들에 따른 슬라이스는 패킷을 통해 전송되는 데이터를 포함하며 하나의 지오메트리 데이터 유닛 및 0보다 크기가 같은 개수의 어트리뷰트 데이터 유닛들을 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 하나의 타일은 하나 또는 그 이상의 슬라이스들을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치는 이 도면에서 도시한 바에 따른 비트스트림 구조를 가지는 비트스트림(27000)을 전송할 수 있다. 포인트 클라우드 데이터의 비트스트림(27000)은 SPS(Sequential Parameter Set, 27001), GPS(Geometry Parameter Set, 27002), APS(Attribute Parameter Set, 27003), TPS(Tile Parameter Set, 27004) 및 하나 또는 그 이상의 슬라이스(slice)들(27005)을 포함할 수 있다. 포인트 클라우드 데이터의 비트스트림(27000)은 하나 또는 그 이상의 타일(tile)을 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 타일(tile)은 하나 또는 그 이상의 슬라이스(slice)를 포함하는 슬라이스들의 그룹일 수 있다.
SPS(Sequence Parameter Set, 27001)는 각각의 슬라이스 세그먼트 헤더(slice segment header)내의 신텍스 엘리먼트(syntax element)에 의해 참조되는 PPS 내의 신텍스 엘리먼트의 컨텐츠에 의해 결정되는 0개 또는 그 이상의 전체 CVS들에 적용되는 신텍스 엘리먼트들을 포함하는 신텍스 스트럭쳐이다. (A syntax structure containing syntax elements that apply to zero or more entire CVSs as determined by the content of a syntax element found in the PPS referred to by a syntax element found in each slice segment header.) SPS는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 비트스트림의 시퀀스 정보를 포함할 수 있다.
GPS(Geometry Parameter Set, 27002)은 0개 또는 그 이상의 전체 지오메트리(또는 부호화된 지오메트리)가 적용되는 신텍스 엘리먼트들(syntax elements)을 포함하는 신텍스 스트럭처(syntax structure)를 의미할 수 있다. 실시예들에 따른 GPS(27002)는 하나 또는 그 이상의 슬라이스들(27005)에 포함된 포인트 클라우드 데이터의 어트리뷰트(속성) 정보를 인코딩하는 방법에 관한 정보를 포함할 수 있다. GPS(27002)는 실시예들에 따른 어떤 SPS(27001)와 관련된 지오메트리 파라미터를 포함하는지를 나타내는 SPS 식별자 정보, 해당 GPS를 식별하는 GPS 식별자 정보를 포함할 수 있다.
APS(Attribute Parameter Set, 27003)은 0개 또는 그 이상의 전체 어트리뷰트(또는 부호화된 어트리뷰트)가 적용되는 신텍스 엘리먼트들(syntax elements)을 포함하는 신텍스 스트럭처(syntax structure)를 의미할 수 있다. 실시예들에 따른 APS(27003)는 하나 또는 그 이상의 슬라이스들(27005)에 포함된 포인트 클라우드 데이터의 어트리뷰트(속성) 정보를 인코딩하는 방법에 관한 정보를 포함할 수 있다. APS(27003)는 실시예들에 따른 어떤 SPS(27001)와 관련된 지오메트리 파라미터를 포함하는지를 나타내는 SPS 식별자 정보, 해당 APS를 식별하는 GPS 식별자 정보를 포함할 수 있다.
TPS(Tile Parameter Set, 27004)는 0개 또는 그 이상의 전체 타일들(또는 부호화된 타일들)이 적용되는 신텍스 엘리먼트들(syntax elements)을 포함하는 신텍스 스트럭처(syntax structure)를 의미할 수 있다. 타일 인벤토리는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 비트스트림에 포함된 0개 또는 그 이상의 타일(tile)들에 관한 정보를 포함한다. 타일 인벤토리는 실시예들에 따라 TPS(Tile Parameter Set)으로 호칭될 수도 있다.
TPS(Tile Parameter Set, 27004)는 하나 또는 그 이상의 타일(tile)들을 식별하는 식별자 정보 및 하나 또는 그 이상의 타일(tile)들의 범위(즉, 타일의 바운딩 박스)를 나타내는 정보를 포함할 수 있다. 하나 또는 그 이상의 타일(tile)들의 범위(즉, 타일의 바운딩 박스)를 나타내는 정보는, 해당 타일이 나타내는 바운딩 박스의 기준이 되는 점의 좌표 정보(예를 들어, Tile(n).tile_bounding_box_xyz0) 및 해당 바운딩 박스의 폭, 높이 및 깊이에 관한 정보(예를 들어, Tile(n).tile_boudning_box_whd)를 포함할 수 있다. 타일 파라미터 세트(27004)는 타일 인벤토리(Tile Inventory)로 호칭될 수 있다.
복수 개의 타일이 존재하는 경우, 타일 파리미터 세트(Tile Parameter Set, 27004)는 타일들 각각에 대한 바운딩 박스를 나타내는 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 각 타일들이 타일들의 식별자 정보에 의해 0 내지 n으로 표현되는 경우, 각 타일들의 바운딩 박스를 나타내는 정보는 Tile(0).tile_bounding_box_xyz0, Tile(0).tile_bounding_box_whd, Tile(1).tile_bounding_box_xyz0, Tile(1).tile_bounding_box_whd … 등으로 표현될 수 있다.
슬라이스(slice, 27005)는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터의 송신 장치가 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하기 위한 단위를 의미할 수 있다. 실시예들에 따른 슬라이스(27005)는 하나의 지오메트리 비트스트림(Geom00) 및 하나 또는 그 이상의 어트리뷰트 비트스트림들(Attr00, Attr10)을 포함하는 단위를 의미할 수 있다.
슬라이스(slice, 27005)는 해당 슬라이스 내에 포함된 포인트 클라우드 데이터의 지오메트리 정보를 나타내는 지오메트리 슬라이스 (Geometry Slice, Geom, 27005a) 및 해당 슬라이스 내에 포함된 포인트 클라우드 데이터의 어트리뷰트 정보를 나타내는 하나 또는 그 이상의 어트리뷰트 슬라이스 (Attribute Slice, Attr, 27005b)를 포함할 수 있다.
지오메트리 슬라이스 (Geometry Slice, Geom, 27005a)는 포인트 클라우드 데이터의 지오메트리 정보를 포함하는 지오메트리 슬라이스 데이터(Geometry Slice Data, Geom_slice_data, 27005d) 및 지오메트리 슬라이스 데이터에 관한 정보를 포함하는 지오메트리 슬라이스 헤더(Geometry Slice Header, Geom_slice_header, GSH, 27005c)를 포함한다.
지오메트리 슬라이스 헤더(27005c)는 해당 슬라이스 내의 지오메트리 슬라이스 데이터(27005d)에 관한 정보를 포함한다. 예를 들어, 지오메트리 슬라이스 헤더(27005c)는 어느 GPS(27002)가 해당 슬라이스의 지오메트리 정보를 나타내는지 여부를 식별하기 위한 지오메트리 파라미터 세트 식별자(geom_geom_parameter_set_id), 해당 지오메트리 슬라이스를 식별하기 위한 지오메트리 슬라이스 식별자(geom_slice_id), 해당 지오메트리 슬라이스 데이터의 박스 원점을 나타내는 지오메트리 박스 오리진 정보(geomBoxOrigin), 지오메트리 슬라이스의 로크 스케일을 나타내는 정보(geom_box_log2_scale), 해당 지오메트리 슬라이스의 포인트들의 개수와 관련된 정보(geom_num_points) 등을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 비트스트림이 하나 또는 그 이상의 타일(tile)을 포함하는 경우, 실시예들에 따른 지오메트리 비트스트림의 헤더는 해당 지오메트리 비트스트림을 포함하는 타일을 식별하기 위한 정보(geom_tile_id)를 더 포함할 수 있다.
어트리뷰트 슬라이스 (Attribute Slice, Attr, 27005a)는 포인트 클라우드 데이터의 어트리뷰트 정보를 포함하는 어트리뷰트 슬라이스 데이터(Attribute Slice Data, Attr_slice_data) 및 어트리뷰트 슬라이스 데이터에 관한 정보를 포함하는 어트리뷰트 슬라이스 헤더(Attribute Slice Header, Attr_slice_header, ASH, 27005c)를 포함한다.
실시예들에 따르면, 포인트 클라우드 인코딩에 필요한 파라미터들은 포인트 클라우드(point cloud)의 파라미터 세트(parameter set) 및 헤더(header) 정보로 새로 정의될 수 있다. 예를 들어, 속성정보 부호화를 할 때에는 attribute parameter set RBSP syntax에, 타일 기반 부호화를 할 때에는 tile_header syntax 등에 추가할 수 있다.
실시예들에 따르면, 상술한 파라미터들은 타일(tile) 단위로 또는 슬라이스 (slice) 단위로 시그널링 될 수 있다. 실시예들에 따른 상술한 파라미터들은 SPS(Sequential Parameter Set), GPS(Geometry Parameter Set), APS(Attribute Parameter Set) 또는 타일 인벤토리(Tile Inventory) 내에서 시그널링될 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터가 슬라이스(slice) 단위로 전송될 경우, 실시예들에 따른 도 17에 나타난 파라미터들은 각 슬라이스의 속성 정보에 대한 정보를 포함하는 APS(Attribute Parameter Set) 내에 포함될 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터가 슬라이스(slice) 단위로 전송될 경우, 실시예들에 따른 도 17에 나타난 파라미터들은 지오메트리 슬라이스 헤더(geometry slice header, gsh) 내에 포함될 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터가 타일(tile) 단위로 전송될 경우, 실시예들에 따른 도 17에 나타난 파라미터들은 각 슬라이스의 속성 정보에 대한 정보를 포함하는 TPS(Attribute Parameter Set) 내 (또는 타일 인벤토리) 내에 포함될 수 있다.
실시예들에 따른 PCC 송수신 방법은 이러한 비트스트림 구조를 제공함으로써, 포인트 클라우드 데이터에 대한 파라미터들을 타일 단위, 지오메트리 단위, 어트리뷰트 단위 및/또는 슬라이스 단위 별로 제공할 수 있다. 따라서, 실시예들에 따른 PCC 송수신 방법은 포인트 클라우드 데이터의 코딩에 필요한 정보를 각각의 단위에 따라 시그널링하여 더 좋은 압축 효율과 적절한 레이턴시를 갖는 포인트 클라우드 컴프레션 코딩 처리를 제공할 수 있다.
실시예들에 따른 PCC 송수신 방법은 이러한 비트스트림 구조를 제공함으로써, 수신기로 하여금 포인트 클라우드 데이터의 속성 정보의 복호화 성능을 높일 수 있다. 또한, SA-DCT 변환을 시그널링함으로써 더욱 로버스트한 양자화를 수행할 수 있고, 이에 따라 복호화기의 출력단에서 인지적인 역변환 성능 향상을 제공할 수 있다.
도 18 은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터의 SPS(Sequantial Parameter Set)의 구조를 나타낸 것이다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터의 비트스트림은 이 도면의 시그널링 정보(또는 플래그)를 포함하는 시퀀셜 파라미터 세트(Sequantial Parameter Set, SPS, 1800)를 포함할 수 있다. 이 도면의 시퀀셜 파라미터 세트(1800)는 도 17에서 설명한 시퀀셜 파라미터 세트(27001)를 의미할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신기는 이 도면의 시그널링 정보(또는 플래그 정보)에 기초하여 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터를 복호화할 수 있다.
프로파일(profile_idc) 는 H.264 표준문서의 Annex A를 만족할 수 있는 비트스트림의 프로파일(profile)을 나타내는 정보를 의미할 수 있다. profile_idc의 다른 값은 ISO/IEC에 의해 추후 사용될 수 있다. (indicates a profile to which the bitstream conforms as specified in Annex A. Bitstreams shall not contain values of profile_idc other than those specified in Annex A. Other values of profile_idc are reserved for future use by ISO/IEC.)
프로파일 호환성 플래그(profile_compatibility_flags) 가 1이면, 해당 비트스트림이 profile_idc가 Annex A에 따라 j인 프로파일(profile)을 만족한다는 것을 나타낼 수 있다. profile_compatibility_flag[ j ]의 값은 Annex A에 따라 정의된 값이 아닌 j를 갖는 경우 0일 수 있다. (equal to 1, indicates that the bitstream conforms to the profile indicated by profile_idc equal to j as specified in Annex A. The value of profile_compatibility_flag[ j ] shall be equal to 0 for any value of j that is not specified as an allowed value of profile_idc in Annex A.)
레벨 IDC(level_idc) 는 H.264 표준문서의 Annex A를 만족할 수 있는 비트스트림의 레벨을 나타낸다. 비트스트림은 H.264 표준문서의 Annex A에 정의된 정보와 다른 정보로 level_idc의 값을 가지지 않는다. Level_idc의 다른 값들은 ISO/IEC에 의해 추후를 위해 남겨둔다. (indicates a level to which the bitstream conforms as specified in Annex A. Bitstreams may not contain values of level_idc other than those specified in Annex A. Other values of level_idc are reserved for future use by ISO/IEC.)
SPS 바운딩 박스 존재 플래그(sps_bounding_box_present_flag) 는 바운딩 박스 오프셋과 사이즈 정보가 시그널링되는 경우 1일 수 있다. (equal to 1 specifies the bounding box offset and size information is signalled. sps_bounding_box_present_flag equal to 0 specifies)
SPS 바운딩 박스 존재 플래그(sps_bounding_box_present_flag) 가 true 값을 가지면, 실시예들에 따른 SPS 는 SPS 바운딩 박스 x 오프셋(sps_bounding_box_offset_x), SPS 바운딩 박스 y 오프셋(sps_bounding_box_offset_y), SPS 바운딩 박스 z 오프셋(sps_bounding_box_offset_z), SPS 바운딩 박스 스케일 펙터(sps_bounding_box_scale_factor), SPS 바운딩 박스 너비 사이즈(sps_bounding_box_size_width), SPS 바운딩 박스 높이 사이즈(sps_bounding_box_size_height) 및 SPS 바운딩 박스 깊이 사이즈(sps_bounding_box_size_depth) 를 더 포함한다.
SPS 바운딩 박스 x 오프셋(sps_bounding_box_offset_x) 는 직교 좌표계의 원본 바운딩 박스의 x 오프셋을 나타낸다. 해당 정보가 존재하지 않는 경우 본 파라미터의 값은 0일 수 있다. (indicates the x offset of the source bounding box in the cartesian coordinates. When not present, the value of sps_bounding_box_offset_x is inferred to be 0.)
SPS 바운딩 박스 y 오프셋(sps_bounding_box_offset_y) 는 직교 좌표계의 원본 바운딩 박스의 y 오프셋을 나타낸다. 해당 정보가 존재하지 않는 경우 본 파라미터의 값은 0일 수 있다. (indicates indicates the y offset of the source bounding box in the cartesian coordinates. When not present, the value of sps_bounding_box_offset_y is inferred to be 0.)
SPS 바운딩 박스 z 오프셋(sps_bounding_box_offset_z) 는 직교 좌표계의 원본 바운딩 박스의 z 오프셋을 나타낸다. 해당 정보가 존재하지 않는 경우 본 파라미터의 값은 0일 수 있다. (indicates indicates the z offset of the source bounding box in the Cartesian coordinates. When not present, the value of sps_bounding_box_offset_z is inferred to be 0.)
SPS 바운딩 박스 스케일 펙터(sps_bounding_box_scale_factor) 는 직교 좌표계 내의 원본 바운딩 박스의 스케일 펙터를 나타낸다. 해당 정보가 존재하지 않는 경우 본 파라미터의 값은 1이거나 0일 수 있다. (indicates the scale factor the source bounding box in the Cartesian coordinates. When not present, the value of sps_bounding_box_scale_factor is inferred to be 1. Indicates. When not present, the value of sps_bounding_box_scale_factor is inferred to be 0.)
SPS 바운딩 박스 너비 사이즈(sps_bounding_box_size_width) 는 직교 좌표계 내의 원본 바운딩 박스의 폭을 나타낸다. 해당 정보가 존재하지 않는 경우, sps_bounding_box_size_width의 값은 10과 같이 특정 값일 수 있다. (indicates the width of the source bounding box in the Cartesian coordinates. … When not present, the value of sps_bounding_box_size_width is inferred to be a specific value (such as 10).)
SPS 바운딩 박스 높이 사이즈(sps_bounding_box_size_height) 는 직교 좌표계 내의 원본 바운딩 박스의 높이를 나타낸다. 해당 정보가 존재하지 않는 경우, sps_bounding_box_size_height의 값은 1이거나 0일 수 있다. (indicates the height of the source bounding box in the Cartesian coordinates. When not present, the value of sps_bounding_box_size_height is inferred to be 1. When not present, the value of sps_bounding_box_size_hieght is inferred to be 0.)
SPS 바운딩 박스 깊이 사이즈(sps_bounding_box_size_depth) 는 직교 좌표계 내의 원본 바운딩 박스의 깊이를 나타낸다. 해당 정보가 존재하지 않는 경우, sps_bounding_box_size_height의 값은 1이거나 0일 수 있다. (indicates the depth of the source bounding box in the Cartesian coordinates. When not present, the value of sps_bounding_box_size_depth is inferred to be 1. When not present, the value of sps_bounding_box_size_depth is inferred to be 0.)
SPS 소스 스케일 팩터(sps_source_scale_factor) 는 원본 포인트 클라우드의 스케일 펙터를 나타낸다. (indicates the scale factor of the source point cloud.)
SPS 시퀀셜 파라미터 세트 ID(sps_seq_parameter_set_id) 는 다른 신텍스 엘리먼트에 의해 참조되는 SPS에 대한 id 정보를 나타난다. sps_seq_parameter_set_id는 해당 버전의 명세서 내의 조건들을 만족하는 범위 내에서 0에서 15의 값으로 정해질 수 있다. 0이 아닌 다른 정보로 sps_seq_parameter_set_id는 ISO/IEC에 의해 추후 사용될 수 있다. (provides an identifier for the SPS for reference by other syntax elements. In The value of sps_seq_parameter_set_id may be in the range of 0 to 15, inclusive in bitstreams conforming to this version of this Specification.. The value other than 0 for sps_seq_parameter_set_id is reserved for future use by ISO/IEC.)
SPS 어트리뷰트 세트 개수(sps_num_attribute_sets) 는 비트스트림 내의 코딩된 속성의 수를 나타낸다. sps_seq_parameter_set_id 는 0에서 64의 범위를 가질 수 있다. (indicates the number of coded attributes in the bitstream. The value of sps_num_attribute_sets may be in the range of 0 to 64.)
어트리뷰트 디멘션(attribute_dimension[ i ]) 는 i번째 속성의 컴포넌트들의 수를 나타낸다. (specifies the number of components of the i-th attribute.) 인덱스 i 는 0 보다 크거나 같고, SPS 어트리뷰트 세트 개수(sps_num_attribute_sets) 가 나타내는 값보다 작을 수 있다.
어트리뷰트 인스턴스(attribute_instance_id[ i ]) 는 속성 인스턴스 id를 나타낸다. (specifies attribute instance id.)
어트리뷰트 비트 뎁스(attribute_bitdepth[ i ]) 는 i번째 속성 신호(들)의 비트뎁스(bitdepth) 정보를 나타낸다. (specifies the bitdepth of the i-th attribute signal(s).)
어트리뷰트 CICP 컬러 프라이머리(attribute_cicp_colour_primaries[ i ]) 는 컬러 속성 소스 프라이머리들의 색도를 나타낸다. (indicates the chromaticity coordinates of the colour attribute source primaries.)
어트리뷰트 CICP 전달 특성(attribute_cicp_transfer_characteristics[ i ]) 는 원본 입력 리니어 시각적 강도(input linear optical intensity)인 Lc와 0에서 1 사이의 명목 실제-값으로 구성된, 컬러 속성의 참조 광전자적 전달 특성 함수를 나타낸다. 또는 본 파라미터는 출력 리니어 시각적 강도(output linear optical intensity)인 Lo와 0에서 1의 범위를 가지는 명목 실제-값으로 구성된, 참조 광전자적 전달 특성 함수의 역을 나타낼 수 있다. (either indicates the reference opto-electronic transfer characteristic function of the colour attribute as a function of a source input linear optical intensity Lc with a nominal real-valued range of 0 to 1 or indicates the inverse of the reference electro-optical transfer characteristic function as a function of an output linear optical intensity Lo with a nominal real-valued range of 0 to 1. )
어트리뷰트 CICP 매트릭스 코이피션트(attribute_cicp_matrix_coeffs[ i ]) 는 녹색, 청색 및 적색 (또는 Y, Z, X의 삼원색)의 루마(luma)와 채도(chroma) 신호들 행렬 계수를 나타낸다. (describes the matrix coefficients used in deriving luma and chroma signals from the green, blue, and red, or Y, Z, and X primaries.)
어트리뷰트 CICP 비디오 풀레인지 플래그(attribute_cicp_video_full_range_flag[ i ]) 는 E'Y, E'PB 및 E'PR 또는 E'R, E'G 및 E'B 실제-값 컴포넌트 신호들로부터 도출되는 블랙 레벨과 루마 및 채도 신호의 범위를 나타낸다. (specifies indicates the black level and range of the luma and chroma signals as derived from E′Y, E′PB, and E′PR or E′R, E′G, and E′B real-valued component signals.)
노운 어트리뷰트 라벨 플래그(known_attribute_label_flag[ i ]) 가 1인 경우 i번째 속성에 대하여 know_attribute_label이 시그널링됨을 나타낸다. 해당 파라미터가 0인 경우 attribute_label_four_bytes가 i번째 속성에 대하여 시그널링됨을 나타낸다. (equal to 1 specifies know_attribute_label is signalled for the i-th attribute. known_attribute_label_flag[ i ] equal to 0 specifies attribute_label_four_bytes is signalled for the i-th attribute. )
노운 어트리뷰트 라벨(known_attribute_label[ i ]) 가 0인 경우 속성이 컬러임을 나타낸다. 해당 파라미터가 1인 경우 속성은 반사율임을 나타낸다. 해당 파라미터가 2인 경우 속성은 프레임 인덱스임을 나타낸다. (equal to 0 specifies the attribute is colour. known_attribute_label[ i ] equal to 1 specifies the attribute is reflectance. known_attribute_label[ i ] equal to 2 specifies the attribute is farme index.)
실시예들에 따른 SPS는 부가 정보에 관한 시그널링 정보를 더 포함할 수 있다.
SPS 부가 정보 존재 플래그(sps_aux_data_present_flag) 는 실시예들에 따른 부가 정보가 비트스트림을 통해 시그널링 되는지를 나타낸다. 예를 들어, sps_aux_data_present_flag 가 1 이면, 실시예들에 따른 부가 정보는 비트스트림을 통해 시그널링 된다. sps_aux_data_present_flag 가 0 이면, 실시예들에 따른 부가 정보는 비트스트림을 통해 시그널링되지 않는다.
SPS 지오메트리 부가 정보 존재 플래그(sps_geom_aux_data_present_flag) 는 실시예들에 따른 지오메트리에 관한 부가 정보가 비트스트림을 통해 시그널링 되는지를 나타낸다. 예를 들어, sps_geom_aux_data_present_flag 가 1 이면, 실시예들에 따른 지오메트리에 관한 부가 정보는 비트스트림을 통해 시그널링 된다. sps_geom_aux_data_present_flag 가 0 이면, 실시예들에 따른 지오메트리에 관한 부가 정보는 비트스트림을 통해 시그널링되지 않는다.
SPS 어트리뷰트 부가 정보 존재 플래그(sps_attr_aux_data_present_flag) 는 실시예들에 따른 어트리뷰트에 관한 부가 정보가 비트스트림을 통해 시그널링 되는지를 나타낸다. 예를 들어, sps_attr_aux_data_present_flag 가 1 이면, 실시예들에 따른 어트리뷰트에 관한 부가 정보는 비트스트림을 통해 시그널링 된다. sps_attr_aux_data_present_flag 가 0 이면, 실시예들에 따른 어트리뷰트에 관한 부가 정보는 비트스트림을 통해 시그널링되지 않는다.
SPS 확장 존재 플래그(sps_extension_present_flag) 이 1인 경우 sps_extension_data가 SPS RBSP 신텍스 구조 내에 존재함을 나타낸다. 해당 파라미터가 0인 경우, 해당 신텍스 구조가 존재하지 않음을 나타낸다. 존재하지 않는 경우, sps_extension_present_flag의 값이 0일 수 있다. (equal to 1 specifies that the sps_extension_data syntax structure is present in the SPS RBSP syntax structure. sps_extension_present_flag equal to 0 specifies that this syntax structure is not present. When not present, the value of sps_extension_present_flag is inferred to be equal to 0.)
SPS 확장 데이터 플래그(sps_extension_data_flag) 는 어느 값이나 가질 수 있다. 해당 파라미터의 존재는 디코더의 해당 표준문서의 Annex A에 제시된 프로파일의 동작에 영향을 주지 않는다. (may have any value. Its presence and value do not affect decoder conformance to profiles specified in Annex A Decoders conforming to a profile specified in Annex A.)
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치는, 상술한 바와 같은 형태로 비트스트림을 전송함으로써, 압축 효율을 높임과 동시에 화질 성능 증가 및 수신 장치의 부담을 줄일 수 있다.
도 19 는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터의 GPS(Geometry Parameter Set)의 구조를 나타낸 것이다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터의 비트스트림은 이 도면의 시그널링 정보(또는 플래그)를 포함하는 지오메트리 파라미터 세트(Geometry Parameter Set, 1900)를 포함할 수 있다. 이 도면의 지오메트리 파라미터 세트(1900)는 도 17에서 설명한 지오메트리 파라미터 세트(27002)를 의미할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신기는 이 도면의 시그널링 정보(또는 플래그 정보)에 기초하여 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터를 복호화할 수 있다.
GPS 파라미터 세트 ID(gps_geom_parameter_set_id)는 다른 신텍스 엘리먼트들에 의해 참조되는 GPS의 식별자를 나타낸다. 본 파라미터의 값은 0 내지 15일 수 있다. (provides an identifier for the GPS for reference by other syntax elements. The value of gps_seq_parameter_set_id may be in the range of 0 to 15, inclusive.)
GPS 시퀀셜 파라미터 세트 ID(gps_seq_parameter_set_id)는 해당 액티브 SPS에 대한 sps_seq_parameter_set_id의 값을 나타낸다. 해당 값은 0 내지 15일 수 있다. (specifies the value of sps_seq_parameter_set_id for the active SPS. The value of gps_seq_parameter_set_id shall be in the range of 0 to 15, inclusive.)
지오메트리 코딩 타입(geometry_coding_type)는 지오메트리 정보에 대한 코딩 타입(coding type)을 의미할 수 있다. 해당 파라미터의 값은 0 내지 1일 수 있으며, 다른 값은 ISO/IEC에 의해 추후 사용될 수 있다. 디코더는 해당 파라미터가 다른 값을 가지는 경우 무시할 수 있다. 해당 파라미터는 예를 들어, 0이면 옥트리(octree)를, 1이면 트라이숩(triangle soup, trisoup)를 나타낼 수 있다. (indicates that the coding type for the geometry in Table 7 1Table 7 1 for the given value of geometry_coding_type. The value of geometry_coding_type shall be equal to 0 or 1 in bitstreams conforming to this version of this Specification. Other values of geometry_coding_type are reserved for future use by ISO/IEC. Decoders conforming to this version of this Specification may ignore reserved values of geometry_coding_type. 0= Octree, 1=Triangle Soup (Trisoup))
GPS 바운딩 박스 존재 플래그(gps_box_present_flag)는 추가 바운딩 박스 정보가 해당 GPS 내에서 지오메트리 헤더(geometry header) 내에 제공되는 경우 1일 수 있다. 해당 파라미터는 추가 바운딩 박스 정보가 지오메트리 헤더 내에 제공되지 않는 경우 0을 나타낼 수 있다. (equal to 1 specifies an additional bounding box information is provided in a geometry header that references the current GPS. gps_bounding_box_present_flag equal to 0 specifies that additional bounding box information is not signalled in the geometry header.)
유니크 지오메트리 포인트 플래그(unique_geometry_points_flag)는 모든 출력된 포인트들이 고유의 위치를 가지는 경우 1일 수 있다. 해당 파라미터는 출력 포인트들이 같은 위치에 존재하는 경우 0일 수 있다. (equal to 1 indicates that all output points have unique positions. unique_geometry_points_flag equal to 0 indicates that the output points may have same positions.)
이웃 콘텍스트 리스트릭션 플래그(neighbour_context_restriction_flag)가 0인 경우, 옥트리 오큐펀시 코딩이 6개의 네이버링 노드들에 기초하여 결정된 컨텍스트들을 사용함을 나타낸다. 1인 경우, 옥트리 오큐펀시 코딩이 형제 노드들에만 기초하여 결정된 컨텍스트들을 사용함을 나타낸다. (equal to 0 indicates that octree occupancy coding uses contexts determined from six neighbouring parent nodes. neighbour_context_restriction_flag equal to 1 indicates that octree coding uses contexts determined from sibling nodes only.)
인퍼드 다이렉트 코딩 모드 설정 플래그(inferred_direct_coding_mode_enabled_flag)가 0인 경우, 옥트리 코딩이 inferred_direct_coding_mode를 사용하였음을 나타낸다. 1인 경우, 형제 이웃 노드들로부터 결정된 복수의 컨텍스트들을 사용하여 옥트리 코딩하였음을 나타낸다. (equal to 0 indicates the octree coding uses inferred_direct_coding_mode. inferred_direct_coding_mode_enabled_flag equal to 1 indicates the octree coding uses multiple context determined from sibling neighbouring nodes.)
log2_neighbour_avail_boundary는 디코딩 프로세스가 아래와 같이 이용되는 NeighbAvailBoundary의 값을 나타낸다. (specifies the value of the variable NeighbAvailBoundary that is used in the decoding process as follows: )
NeighbAvailBoundary = 2log2_neighbour_avail_boundary
neighbour_context_restriction_flag 가 1인 경우, neighbour_context_restriction_flag 는 13일 수 있다. (When neighbour_context_restriction_flag is equal to 1, NeighbAvailabilityMask is set equal to 13.) neighbour_context_restriction_flag 가 0인 경우, NeighbAvailabilityMask 는 아래와 같이 결정될 수 있다. (Otherwise, neighbour_context_restriction_flag equal to 0, NeighbAvailabilityMask is set equal to)
(1 << log2_neighbour_avail_boundary).
log2_trisoup_node_size는 아래와 같이 결정되는 트라이앵글 노드들의 크기로서 TrisoupNodeSize을 나타낸다. (specifies the variable TrisoupNodeSize as the size of the triangle nodes as follows.)
TrisoupNodeSize = 2log2_trisoup_node_size
log2_trisoup_node_size의 값은 0보다 클 수 있다. log2_trisoup_node_size의 크기가 0인 경우 지오메트리 비트스트림은 오로지 옥트리 코딩 신텍스만 포함함을 나타낼 수 있다. (The value of log2_trisoup_node_size may be equal to or greater than 0. When log2_trisoup_node_size is equal to 0, the geometry bitstream includes only the octree coding syntax.)
트라이숩 뎁스(trisoup_depth)는 포인트 좌표의 각각의 컴포넌트를 나타내기 위해 사용되는 비트들의 수를 나타낸다. trisoup_depth는 2부터 21의 값을 가질 수 있다. (specifies the number of bits used to represent each component of a point coordinate. The value of trisoup_depth may be in the range of 2 to 21. [Ed(df): 21 should perhaps be a level limit].)
트라이숩 트라이앵글 레벨(trisoup_triangle_level)는 옥트리가 프루닝된 레벨을 나타낸다. trisoup_triangle_level은 1부터 trisoup_depth-1의 값을 가질 수 있다. (specifies the level at which the octree is pruned. The value of trisoup_triangle_level may be in the range of 1 to trisoup_depth-1.)
GPS 확장 존재 플래그(gps_extension_present_flag)가 1이면, gps_extension_data 신텍스 구조가 GPS RBSP 신텍스 구조 내에 존재함을 나타낸다. 0인 경우, 해당 신텍스 구조가 존재하지 않음을 나타낸다. (equal to 1 specifies that the gps_extension_data syntax structure is present in the GPS RBSP syntax structure. gps_extension_present_flag equal to 0 specifies that this syntax structure is not present. When not present, the value of gps_ extension_present_flag is inferred to be equal to 0.)
GPS 확장 존재 플래그(gps_extension_data_flag)는 어떠한 값도 가질 수 있다. 해당 값이 존재하는 경우, 값은 디코더에 영향을 주지 않는다. (may have any value. Its presence and value do not affect decoder conformance to profiles specified in Annex A. Decoders conforming to a profile specified in Annex A.)
실시예들에 따른 SPS 지오메트리 부가 정보 존재 플래그(sps_geom_aux_data_present_flag) 가 1 이면, 실시예들에 따른 GPS는 부가 정보에 관한 시그널링 정보(1801)를 더 포함할 수 있다.
GPS 지오메트리 부가 정보 인포(gps_geom_aux_data_info) 는 실시예들에 따른 부가 정보의 종류(예를 들어, 메타데이터, 포인트 클라우드 데이터, 텍스트 데이터 등)를 나타낸다. 예를 들어, gps_geom_aux_data_info 가 0 이면, 부가 정보의 종류는 메타데이터(예를 들어, 코딩 파라미터 또는 포인트들의 개수)를 나타낸다. gps_geom_aux_data_info 가 1 이면, 부가 정보의 종류는 포인트 클라우드 데이터(예를 들어, 지오메트리 또는 어트리뷰트 데이터)를 나타낸다. gps_geom_aux_data_info 가 2면, 부가 정보의 종류는 텍스트 데이터(예를 들어, 포인트 클라우드 컨텐트에 관한 텍스트 정보)를 나타낸다. (1901)
GPS 지오메트리 부가 정보 인포 타입(gps_geom_aux_data_info_type) 은 실시예들에 따른 부가 정보의 세부 특성을 나타낸다. 예를 들어, gps_geom_aux_data_info_type 가 0 이면, 실시예들에 따른 부가 정보는 수신 장치에서 무손실(예를 들어, lossless 또는 near-lossless)의 포인트 클라우드 콘텐트의 질을 코딩하기 위한 지오메트리 잔차(residual) 정보를 나타낸다.(1902) 무손실의 포인트 클라우드 콘텐트의 질은 도 4 에서 설명한 바와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트가 손실(lossy) 압축되면, 원본 포인트 클라우드 데이터와 화질이 저하된 포인트 클라우드 데이터 간에 차이(예를 들어, 지오메트리 잔차)가 발생할 수 있다. 실시예들에 따른 부가 정보는 지오메트리 잔차 정보를 포함할 수 있다.
gps_geom_aux_data_info_type 가 1 이면, 실시예들에 따른 부가 정보는 PSNR을 향상시키기 위한 추가적인 지오메트리 정보를 나타낸다.(1902) 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트가 손실(lossy) 압축되면, 원본 포인트 클라우드 데이터와 화질이 저하된 포인트 클라우드 데이터 간에 차이(예를 들어, 지오메트리 잔차)가 발생할 수 있다. 아래 cloud_A를 원본 클라우드에 대한 점들의 집합으로 정의하고, cloud_B를 화질이 저하된 포인트 클라우드 라고 정의한다.
Figure PCTKR2020010150-appb-img-000018
Figure PCTKR2020010150-appb-img-000019
cloud_A의 모든 점 vi와 cloud_B의 모든 점 vi의 하우스도르프 거리(hausdorff distance)의 합을 eA,B라고 하면, 두 포인트 클라우드의 화질 정도를 PSNR로 나타내는 수식은 아래와 같을 수 있다.
Figure PCTKR2020010150-appb-img-000020
따라서, 실시예들에 따른 부가 정보는 PSNR을 향상시킬 수 있는 추가적인 지오메트리 정보를 포함할 수 있다.
gps_geom_aux_data_info_type 가 2 이면, 실시예들에 따른 부가 정보는 수신 장치에서의 디코딩 시간을 단축시키기 위한 이웃 포인트들에 대한 인덱싱 정보(예를 들어, 도 9의 인덱싱 정보)를 나타낸다.(1803) 실시예들에 따른 수신 장치는 서치된 이웃 포인트들을 기반으로 해당 포인트의 어트리뷰트 값을 예측할 수 있다. 해당 포인트의 어트리뷰트 값을 예측하는 과정은 도 9 에서 설명한 바와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다. 실시예들에 따른 수신 장치는 이웃 포인트들을 서치하기 위해 K-D 트리 또는 몰톤 코드(예를 들어, 도 4의 K-D 트리 또는 몰톤 코드)를 사용할 수 있다. K-D 트리 또는 몰톤 코드를 사용하여 이웃 포인트들 서치하면, 수신 장치의 디코딩 과정에서 레이턴시가 발생한다. 따라서, 실시예들에 따른 수신 장치는 이웃 포인트들에 대한 인덱싱 정보를 포함하는 부가 정보를 이용하여 디코딩 과정에서의 레이턴시를 줄일 수 있다.
gps_geom_aux_data_info_type 가 3 이면, 실시예들에 따른 부가 정보는 듀플리케이티드 포인트에 대한 지오메트리 정보를 나타낸다.(1902) 듀플리케이티드 포인트(또는 복수 포인트)는, 하나의 복셀에 2개 이상의 포인트들이 있고 각각의 포인트들이 같거나 다른 어트리뷰트 값을 값는 경우의 포인트들을 의미한다. 즉, 듀플리케이티드 포인트들을 포함하는 복셀이란, 적어도 두 개의 포인트들(또는 적어도 두 개의 속성 정보)를 가지는 복셀을 의미한다. 실시예들에 따른 송신 장치는 듀플리케이티드 포인트들의 어트리뷰트 값들을 평균하여 하나의 어트리뷰트 값으로 매칭하는 듀플리케이티드 포인트 병합 과정을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 수신 장치가 병합된 듀플리케이티드 포인트들을 이용하여 디코딩 과정을 수행하면, 특정 영역에 밀하게 포인트들이 분포되어 있는 데이터를 정확하게 복호화할 수 없다. 따라서, 실시예들에 따른 수신 장치는 듀플리케이티드 포인트에 대한 지오메트리 정보를 포함하는 부가 정보를 이용하여 포인트들이 희소하게 분포하거나 포인트들이 특정 지역에만 밀하게 분포되어 있는 포인트 클라우드 데이터(예를 들어, 자율주행과 관련된 포인트 클라우드 데이터 등)를 정확하게 복호화하여 사용자들에게 실제와 같은 포인트 클라우드 환경을 제공할 수 있다.
즉, 실시예들에 따른 부가 정보는 GPS 지오메트리 부가 정보 인포(gps_geom_aux_data_info) 및 GPS 지오메트리 부가 정보 인포 타입(gps_geom_aux_data_info_type)의 조합에 기반하여 정의될 수 있다.
실시예들에 따른 부가 정보는 상술한 예시들에 국한되지 않으며, 다양한 정보들을 포함할 수 있다.
GPS 옵셔널 플래그(gps_optional_flag) 는 실시예들에 따른 부가 정보가 수신 장치의 디코딩을 위한 필수 불가결한 정보인지를 나타낸다. 예를 들어, gps_optional_flag 가 1 이면, 부가 정보는 수신 장치의 디코딩을 위한 필수 불가결한 정보가 아님을 나타낸다. gps_optional_flag 가 0 이면, 부가 정보는 수신 장치의 디코딩을 위한 필수 불가결한 정보임을 나타낸다.
GPS 슬라이스 ID(gps_slice_id) 는 실시예들에 따른 GPS에서 시그널링하는 지오메트리와 연관된 비트스트림을 알려준다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치는 이 도면에서 설명한 지오메트리 파라미터 세트의 정보를 송신함으로써 수신 장치로 하여금 디코딩 과정에서의 레이턴시를 조절하거나, 포인트 클라우드 데이터의 특성에 따라 더 정확한 렌더링을 수행하는 등 수신 환경에 맞는 포인트 클라우드 콘텐트를 사용자에게 제공할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 전송 장치는, 상술한 바와 같은 형태로 비트스트림을 전송함으로써, 압축 효율을 높임과 동시에 화질 성능 증가 및 수신 장치의 부담을 줄일 수 있다.
도 20 는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터의 APS(Attribute Parameter Set)의 구조를 나타낸 것이다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터의 비트스트림은 이 도면의 시그널링 정보(또는 플래그)를 포함하는 지오메트리 파라미터 세트(Geometry Parameter Set, 2000)를 포함할 수 있다. 이 도면의 지오메트리 파라미터 세트(2000)는 도 17에서 설명한 지오메트리 파라미터 세트(27002)를 의미할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신기는 이 도면의 시그널링 정보(또는 플래그 정보)에 기초하여 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터를 복호화할 수 있다.
APS 어트리뷰트 파라미터 세트 ID(aps_attr_parameter_set_id) 는 다른 신텍스 엘리먼트들에 따른 참조를 위한 APS에 대한 식별자를 나타낼 수 있다. aps_attr_parameter_set_id 의 값은 0내지 15의 범위 내이어야 한다.
aps_seq_parameter_set_id 는 액티브 SPS(active SPS)에 대한 sps_seq_parameter_set_id 의 값을 나타낼 수 있다. aps_seq_parameter_set_id 의 값은 0내지 15의 범위 내이어야 한다.
어트리뷰트 코딩 타입(attr_coding_type) 는 attr_coding_type 의 주어진 값에 대한 어트리뷰트에 대한 코딩 타입(coding type)을 나타낼 수 있다. 해당 명세서의 버전에 부합하는 비트스트림들은 attr_coding_type의 값은 0, 1 또는 2이어야 한다. 다른 attr_coding_type의 값들은 ISO/IEC 표준에 의해 추후 사용될 수 있을 수 있다. 해당 문서의 이 버전에 부합하는 디코더들은 상술한 attr_coding_type의 나머지 값들을 무시할 수 있다. 해당 값이 0이면, 프리딕팅 웨이트 리프팅(predicting weight lifting), 1이면 리전 어댑티브 히어라키얼 변환(RAHT 변환), 2이면 픽스드 웨이트 리프팅(fixed weight lifting)을 의미할 수 있다. (0 = Predicting weight lifting, 1 = Region Adaptive Hierarchical Transferm (RAHT), 2= Fixed weight lifting)
리프팅(isLifting)은 실시예들에 따른 어트리뷰트에 대한 코딩 타입이 리프팅 방법에 기초한 방법인지 여부를 나타낸다. 예를 들어, isLifting은 코딩 타입(coding type)이 프리딕팅 웨이트 리프팅(predicting weight lifting)이거나 픽스드 웨이트 리프팅(fixed weight lifting)인지 여부를 나타낸다. isLifting은 어트리뷰트에 대한 코딩 타입이 리프팅 방법에 기초한 방법인지 여부를 나타내기 위한 특정 값(예를 들면 0 또는 1등)을 가질 수 있다. 예를 들어, 실시예들에 따른 attr_coding_type의 값이 0이거나(즉, 어트리뷰트에 대한 코딩 타입이 프리딕팅 웨이트 리프팅이거나) 또는 attr_coding_type의 값이 2인 경우에는 (즉, 어트리뷰트에 대한 코딩 타입이 픽스드 웨이트 리프팅인 경우에는), isLifting은 1일 수 있다(즉, 실시예들에 따른 어트리뷰트에 대한 코딩 타입이 리프팅 방법에 기초한 방법임을 나타낼 수 있다). 예를 들어, 실시예들에 따른 attr_coding_type의 값이 1인 경우에는 (즉, 어트리뷰트에 대한 코딩 타입이 RAHT인 경우에는) isLifting은 0일 수 있다 (즉, 실시예들에 따른 어트리뷰트에 대한 코딩 타입이 리프팅 방법에 기초한 방법이 아님을 나타낼 수 있다.).
실시예들에 따른 APS(30000)는, 실시예들에 따른 isLifting 정보가 1인 경우에는 num_pred_nearest_neighbours, max_num_direct_predictors, lifting_search_range, lifting_quant_step_size, lifting_quant_step_size_chroma, lod_binary_tree_enabled_flag, num_detail_levels_minus1 파라미터의 일부 또는 전부를 포함할 수 있다. 또한 실시예들에 따른 isLifting 정보가 1인 경우, 실시예들에 따른 APS(30000)는 num_detail_levels_minus1 의 값 만큼 (즉, LOD의 수 만큼) sampling_distance_squared 정보를 포함할 수 있다.
예측 니어리스트 네이버 개수(num_pred_nearest_neighbours)는 니어리스트 네이버(nearest neighbours)의 최대 개수에 관한 정보일 수 있다. numberOfNearestNeighboursInPrediction의 값은1내지 xx 범위 내이어야 한다.
다이렉트 예측 최대 개수(max_num_direct_predictors)는 다이렉트 예측(direct prediction)을 위해 사용되는 프리딕터의 개수를 나타낼 수 있는 정보이다. max_num_direct_predictors의 값은 0내지 num_pred_nearest_neighbours범위 내이어야 한다. 디코딩 동작에서 사용되는 변수 MaxNumPredictors의 값은 다음과 같이 나타낼 수 있다.
MaxNumPredictors = max_num_direct_predicots + 1
리프팅 서치 레인지(lifting_search_range) 는 리프팅(lifting)을 위한 탐색 범위(search range)를 의미할 수 있다.
리프팅 양자화 단계 사이즈(lifting_quant_step_size) 는 어트리뷰트의 첫 번째 컴포넌트를 위한 양자화 단계(quantization step)을 나타낼 수 있다. lifting_quant_step_size의 값은 1내지 xx 범위 내이어야 한다.
리프팅 양자화 단계 사이즈 크로마(lifting_quant_step_size_chroma) 는 어트리뷰트가 색(colour)이라면, 어트리뷰터의 크로마 컴포넌트를 위한 양자화 동작 사이즈(quantization step size)를 나타낼 수 있다. lifting_quant_step_size_chroma의 값은 1내지 xx 범위 내이어야 한다.
로그 이진 트리 설정 플래그(lod_binary_tree_enabled_flag) 는 log 제너레이션에 대해 이진 트리가 적용될지 말지를 나타낼 수 있다.
디테일 레벨 개수(num_detail_levels_minus1) 는 어트리뷰트 부호화(어트리뷰트 코딩)을 위한 레벨 오브 디테일의 수를 나타낸다. num_detail_levels_minus1의 값은 0내지 xx 범위 내이어야 한다.
샘플링 거리 제곱(sampling_distance_squared) [ idx ] 는 idx에 대한 샘플링 거리(sampling distance)의 제곱을 나타낼 수 있다. sampling_distance_squared의 값은 0내지 xx 범위 내이어야 한다. 실시예들에 따른 idx는 0 내지 num_detail_levels_minus1의 값의 범위를 가질 수 있다. 즉, 실시예들에 따른 APS(30000)는 총 어트리뷰트 부호화(어트리뷰트 코딩)을 위한 레벨 오브 디테일의 수만큼(즉, num_detail_levels_minus1 + 1 개)의 sampling_distance_squared 파라미터를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 APS(30000)는, 실시예들에 따른 attr_coding_type의 값이 0인 경우 (즉, 어트리뷰트에 대한 코딩 타입이 프리딕팅 웨이트 리프팅인 경우) adaptive_prediction_threshold 파라미터를 더 포함할 수 있다.
어댑티브 예측 스레숄드(adaptive_prediction_threshold) 는 예측(프리딕션)의 스레숄드 값을 나타낼 수 있다.
실시예들에 따른 APS(30000)는, 실시예들에 따른 attr_coding_type의 값이 1인 경우 (즉, 어트리뷰트에 대한 코딩 타입이 RAHT인 경우) raht_depth, raht_binarylevel_threshold, raht_quant_step_size 파라미터를 더 포함할 수 있다.
라트 뎁스(raht_depth) 는 RAHT에 대한 레벨 오브 디테일의 수를 의미할 수 있다. depthRAHT의 값은 1부터 xx 범위일 수 있다.
라트 바이너리 레벨 스레숄드(raht_binarylevel_threshold) 는 RAHT 계수를 컷 아웃하기 위한 레벨 오브 디테일을 의미할 수 있다. binaryLevelThresholdRAHT의 값은 0내지 xx 범위 내이어야 한다.
라트 양자화 단계 사이즈(raht_quant_step_size) 는 어트리뷰트의 첫 번째 컴포넌트에 대한 양자화 동작 크기를 나타낼 수 있다. quant_step_size의 값은 1내지 xx 범위 내이어야 한다.
실시예들에 따른 SPS 어트리뷰트 부가 정보 존재 플래그(sps_attr_aux_data_present_flag) 가 1 이면, 실시예들에 따른 APS는 부가 정보에 관한 시그널링 정보를 더 포함할 수 있다.
APS 어트리뷰트 부가 정보 인포(aps_attr_aux_data_info) 는 실시예들에 따른 부가 정보의 종류(예를 들어, 메타데이터, 포인트 클라우드 데이터, 텍스트 데이터 등)를 나타낸다. 예를 들어, aps_ attr_aux_data_info 가 0 이면, 부가 정보의 종류는 메타데이터(예를 들어, 코딩 파라미터 또는 포인트들의 개수)를 나타낸다. aps_attr_aux_data_info 가 1 이면, 부가 정보의 종류는 포인트 클라우드 데이터(예를 들어, 지오메트리 또는 어트리뷰트 데이터)를 나타낸다. aps_ attr_aux_data_info 가 2면, 부가 정보의 종류는 텍스트 데이터(예를 들어, 포인트 클라우드 컨텐트에 관한 텍스트 정보)를 나타낸다.(2001)
APS 어트리뷰트 부가 정보 인포 타입(aps_attr_aux_data_info_type) 은 실시예들에 따른 부가 정보의 세부 특성을 나타낸다.
예를 들어, aps_attr_aux_data_info_type 가 0 이면, 실시예들에 따른 부가 정보는 수신 장치에서 무손실(예를 들어, lossless 또는 near-lossless)의 포인트 클라우드 콘텐트의 질을 코딩하기 위한 어트리뷰트 잔차(residual) 정보를 나타낸다.(2002) 무손실의 포인트 클라우드 콘텐트의 질은 도 4 에서 설명한 바와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트가 손실(lossy) 압축되면, 원본 포인트 클라우드 데이터와 화질이 저하된 포인트 클라우드 데이터 간에 차이(예를 들어, 어트리뷰트 잔차)가 발생할 수 있다. 실시예들에 따른 부가 정보는 어트리뷰트 잔차 정보를 포함할 수 있다.
aps_attr_aux_data_info_type 가 1 이면, 실시예들에 따른 부가 정보는 PSNR을 향상시키기 위한 추가적인 어트리뷰트 정보를 나타낸다.(2002) 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트가 손실(lossy) 압축되면, 원본 포인트 클라우드 데이터와 화질이 저하된 포인트 클라우드 데이터 간에 차이(예를 들어, 어트리뷰트 잔차)가 발생할 수 있다. PSNR은 도 18 에서 설명한 바와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다. 따라서, 실시예들에 따른 부가 정보는 PSNR을 향상시킬 수 있는 추가적인 어트리뷰트 정보를 포함할 수 있다.
aps_attr_aux_data_info_type 가 2 이면, 실시예들에 따른 부가 정보는 수신 장치에서의 디코딩 시간을 단축시키기 위한 이웃 포인트들에 대한 인덱싱 정보(예를 들어, 도 9의 인덱싱 정보)를 나타낸다.(2002) 실시예들에 따른 수신 장치는 서치된 이웃 포인트들을 기반으로 해당 포인트의 어트리뷰트 값을 예측할 수 있다. 해당 포인트의 어트리뷰트 값을 예측하는 과정은 도 9 에서 설명한 바와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다. 실시예들에 따른 수신 장치는 이웃 포인트들을 서치하기 위해 K-D 트리 또는 몰톤 코드(예를 들어, 도 4의 K-D 트리 또는 몰톤 코드)를 사용할 수 있다. K-D 트리 또는 몰톤 코드를 사용하여 이웃 포인트들 서치하면, 수신 장치의 디코딩 과정에서 레이턴시가 발생한다. 따라서, 실시예들에 따른 수신 장치는 이웃 포인트들에 대한 인덱싱 정보를 포함하는 부가 정보를 이용하여 디코딩 과정에서의 레이턴시를 줄일 수 있다.
aps_attr_aux_data_info_type 가 3 이면, 실시예들에 따른 부가 정보는 듀플리케이티드 포인트에 대한 어트리뷰트 정보를 나타낸다.(2002) 듀플리케이티드 포인트(또는 복수 포인트)는, 하나의 복셀에 2개 이상의 포인트들이 있고 각각의 포인트들이 같거나 다른 어트리뷰트 값을 값는 경우의 포인트들을 의미한다. 즉, 듀플리케이티드 포인트들을 포함하는 복셀이란, 적어도 두 개의 포인트들(또는 적어도 두 개의 속성 정보)를 가지는 복셀을 의미한다. 실시예들에 따른 송신 장치는 듀플리케이티드 포인트들의 어트리뷰트 값들을 평균하여 하나의 어트리뷰트 값으로 매칭하는 듀플리케이티드 포인트 병합 과정을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 수신 장치가 병합된 듀플리케이티드 포인트들을 이용하여 디코딩 과정을 수행하면, 특정 영역에 밀하게 포인트들이 분포되어 있는 데이터를 정확하게 복호화할 수 없다. 따라서, 실시예들에 따른 수신 장치는 듀플리케이티드 포인트에 대한 어트리뷰트 정보를 포함하는 부가 정보를 이용하여 포인트들이 희소하게 분포하거나 포인트들이 특정 지역에만 밀하게 분포되어 있는 포인트 클라우드 데이터(예를 들어, 자율주행과 관련된 포인트 클라우드 데이터 등)를 정확하게 복호화하여 사용자들에게 실제와 같은 포인트 클라우드 환경을 제공할 수 있다.
즉, 실시예들에 따른 부가 정보는 APS 어트리뷰트 부가 정보 인포(aps_attr_aux_data_info) 및 APS 어트리뷰트 부가 정보 인포 타입(aps_attr_aux_data_info_type) 의 조합에 기반하여 정의될 수 있다.
실시예들에 따른 부가 정보는 상술한 예시들에 국한되지 않으며, 다양한 정보들을 포함할 수 있다.
APS 옵셔널 플래그(aps_optional_flag) 는 실시예들에 따른 부가 정보가 수신 장치의 디코딩을 위한 필수 불가결한 정보인지를 나타낸다. 예를 들어, aps_optional_flag 가 1 이면, 부가 정보는 수신 장치의 디코딩을 위한 필수 불가결한 정보가 아님을 나타낸다. aps_optional_flag 가 0 이면, 부가 정보는 수신 장치의 디코딩을 위한 필수 불가결한 정보임을 나타낸다.
APS 슬라이스 ID(aps_slice_id) 는 실시예들에 따른 GPS에서 시그널링하는 어트리뷰트와 연관된 비트스트림을 알려준다.
APS 확장 존재 플래그(aps_extension_present_flag) 가 1이면, 이것은 APS RBSP 신텍스 스트럭처 내에 aps_extension_data 신텍스 스트럭처가 존재함을 나타낸 것이다. aps_extension_present_flag가 0이면, 이것은 상술한 이 신텍스 스트럭처가 존재하지 않음을 나타낸 것이다. 해당 파라미터가 존재하지 않는다면, aps_extension_present_flag의 값은 0으로 해석될 수 있다.
aps_extension_present_flag가 1인 경우 실시예들에 따른 APS는 aps_extension_data_flag 파라미터를 더 포함할 수 있다.
APS 확장 데이터 플래그(aps_extension_data_flag) 는 아무런 값을 가질 수 있다. 이것의 존부 및 값은 디코더 성능에 영향을 주지 않을 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치는 이 도면에서 설명한 어트리뷰트 파라미터 세트의 정보를 송신함으로써 수신 장치로 하여금 디코딩 과정에서의 레이턴시를 조절하거나, 포인트 클라우드 데이터의 특성에 따라 더 정확한 렌더링을 수행하는 등, 수신 환경에 맞는 포인트 클라우드 콘텐트를 사용자에게 제공할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 전송 장치는, 상술한 바와 같은 형태로 비트스트림을 전송함으로써, 압축 효율을 높임과 동시에 화질 성능 증가 및 수신 장치의 부담을 줄일 수 있다.
도 21 는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터의 억실러리 슬라이스 비트스트림(Auxiliary Slice Bitstream)의 구조를 나타낸 것이다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 비트스트림은 이 도면의 억실러리 슬라이스 비트스트림(Auxiliary Slice Bitstream, 2100)을 포함할 수 있다. 이 도면은 실시에들에 따른 슬라이스(예를 들어, 도 17의 슬라이스(27005))에 포함된 억실러리 슬라이스 비트스트림(Auxiliary Slice Bitstream, 2100)을 나타낸다. 실시예들에 따른 억실러리 슬라이스 비트스트림은 억실러리 슬라이스 헤더(auxiliary_slice_header, auxsh) 및 억실러리 슬라이스 데이터(auxiliary_slice_data)를 포함한다. 실시예들에 따른 auxsh는 하나 또는 그 이상의 슬라이스에 포함된 부가 정보 비트스트림 내에 포함하는 헤더 정보일 수 있다. 즉, auxsh는 해당 슬라이스에 포함된 부가 정보에 대한 헤더 정보일 수 있다. 또한, 억실러리 슬라이스 데이터는 해당 슬라이스에 포함된 부가 정보에 대한 데이터일 수 있다. 실시예들에 따른 부가 정보 데이터의 헤더 정보인 auxsh는 auxsh_parameter_set_id, auxsh_slice_id, auxsh_data_type, auxsh_data_info, auxsh_data_info_type, auxsh_codec_type, auxsh_lossless_flag auxsh_num_points 등의 파라미터를 포함할 수 있다.
auxsh 파라미터 세트 ID(auxsh_parameter_set_id) 는 해당 부가 정보 데이터가 참조하는 파라미터 세트에 대한 인디케이터(indicator)이다.
auxsh 슬라이스 ID(auxsh_slice_id)는 해당 부가 정보 데이터를 포함하는 슬라이스에 대한 인디케이터(indicator)이다.
auxsh 데이터 타입(auxsh_data_type) 은 실시예들에 따른 부가 정보가 관련되어 있는 데이터의 종류를 나타낸다. 예를 들어, auxsh_data_type 이 0 이면, 실시예들에 따른 부가 정보는 일반적인 데이터에 관련되어 있는 정보(예를 들어, 도 19 에서 설명한 포인트 클라우드 컨텐트에 관한 텍스트 정보)이다. auxsh_data_type 이 1 이면, 실시예들에 따른 부가 정보는 지오메트리 데이터에 관련되어 있는 정보(예를 들어, 도 19 에서 설명한 지오메트리 잔차 정보 등)이다. auxsh_data_type 이 2 이면, 실시예들에 따른 부가 정보는 어트리뷰트 데이터에 관련되어 있는 정보(예를 들어, 도 20 에서 설명한 부가 정보, 스케일러블 코딩을 위한 코이피션트 정보 등)이다. 실시예들에 따른 부가 정보가 관련되어 있는 데이터의 종류는 상술한 예시들에 국한되지 않으며, 다양한 데이터에 관련된 정보일 수 있다.(2101)
auxsh 데이터 인포(auxsh_data_info) 는 실시예들에 따른 부가 정보의 종류(예를 들어, 메타데이터, 포인트 클라우드 데이터, 텍스트 데이터 등)를 나타낸다. 예를 들어, auxsh_data_info 가 0 이면, 부가 정보의 종류는 메타데이터(예를 들어, 코딩 파라미터 또는 포인트들의 개수)를 나타낸다. auxsh_data_info 가 1 이면, 부가 정보의 종류는 포인트 클라우드 데이터(예를 들어, 지오메트리 또는 어트리뷰트 데이터)를 나타낸다. auxsh_data_info 가 2면, 부가 정보의 종류는 텍스트 데이터(예를 들어, 포인트 클라우드 컨텐트에 관한 텍스트 정보)를 나타낸다.(2102)
auxsh 데이터 인포 타입(auxsh_data_info_type) 은 실시예들에 따른 부가 정보의 세부 특성을 나타낸다.
실시예들에 따른 부가 정보는, auxsh 데이터 인포(auxsh_data_info) 및 auxsh 데이터 인포 타입(auxsh_data_info_type) 의 조합에 기반하여 정의될 수 있다.(2103)
예를 들어, auxsh_data_info 가 0 이고, auxsh_data_info_type 이 1 이면, 실시예들에 따른 부가 정보는 이웃 포인트들에 대한 인덱싱 정보(예를 들어, 도 9의 인덱싱 정보)를 나타내며, 부가 정보의 종류는 메타데이터를 나타낸다.
이웃 포인트들에 대한 인덱싱 정보는 도 18 내지 도 20에서 설명한 바와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
auxsh_data_info 가 0 이고, auxsh_data_info_type 이 0 이면, 실시예들에 따른 부가 정보는 코이피션트 정보(예를 들어, 스케일러블 디코딩을 위한 스케일러블 디코딩 정보)를 나타내며, 부가 정보의 종류는 메타데이터를 나타낸다
스케일러블 디코딩이란, 디코딩 성능에 따라 수신 장치가 선택적으로 지오메트리 및/또는 어트리뷰트 일부 또는 전체에 대해서 수행하는 디코딩이다. 스케일러블 디코딩은 다양한 성능의 수신 장치를 지원하고, 어댑티브 비트레이트 (Adaptive bitrate) 환경에서도 포인트 클라우드 서비스 제공을 가능하게 한다. 하지만 어트리뷰트 디코딩은 지오메트리 디코딩에 기반하여 이루어지므로, 정확한 어트리뷰트 디코딩을 수행하기 위해서는 지오메트리 정보가 필요하다. 예를 들어 RAHT 코딩을 위한 트랜스폼 코이피션트(Transform coefficient)는 지오메트리 분포 정보 (또는 지오메트리 구조 정보, 예를 들면 옥트리 구조 등)를 기반으로 결정된다. 따라서 수신 장치는 안정적인 어트리뷰트 디코딩을 수행하기 위해 모든 지오메트리를 수신하고 처리할 수 있다. 하지만 수신 장치의 성능에 따라 실제로 디스플레이되지 않는 지오메트리 정보를 전송 및 수신하는 것은 비트레이트 측면에서 비효율적이다. 또한 수신 장치가 모든 지오메트리를 디코딩하면 포인트 클라우드 콘텐트 서비스 제공에서 딜레이가 발생할 수 있다.
실시예들에 따른 수신 장치는 스케일러블 디코딩 정보(예를 들어, 스케일러블 디코딩이 적용되는 옥트리 구조의 뎁스 또는 레벨을 나타내는 값, RAHT 코딩을 위한 트랜스폼 코이피션트(Transform coefficient) 등)를 포함하는 부가 정보를 이용하여, 전체 지오메트리 스트럭쳐 정보가 없이 스케일러블 어트리뷰트 디코딩을 수행할 수 있다.
auxsh_data_info 가 0 이고, auxsh_data_info_type 이 2 이면, 실시예들에 따른 부가 정보는 듀플리케이티드 포인트들의 개수 정보를 나타내며, 부가 정보의 종류는 메타데이터를 나타낸다.
듀플리케이티드 포인트들에 관하여는 도 18 내지 도 20 에서 설명한 바와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
auxsh_data_info 가 1 이고, auxsh_data_info_type 이 0 이면, 실시예들에 따른 부가 정보는 듀플리케이티드 포인트들에 대한 지오메트리 및/또는 어트리뷰트 정보를 나타내며, 부가 정보의 종류는 포인트 클라우드 데이터 종류를 나타낸다.
듀플리케이티드 포인트들에 관하여는 도 18 내지 도 20 에서 설명한 바와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
auxsh_data_info 가 1 이고, auxsh_data_info_type 이 1 이면, 실시예들에 따른 부가 정보는 PSNR 향상을 위한 잔차 정보를 나타내며, 부가 정보의 종류는 포인트 클라우드 데이터 종류를 나타낸다.
PSNR 향상을 위한 잔차 정보는 도 18 내지 도 20의 PSNR을 향상시키기 위한 추가적인 지오메트리 및/또는 어트리뷰트 정보와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
auxsh_data_info 가 1 이고, auxsh_data_info_type 이 2 이면, 실시예들에 따른 부가 정보는 무손실의 포인트 클라우드 콘텐트를 코딩하기 위한 잔차 정보를 나타낸다.
무손실의 포인트 클라우드 콘텐트를 코딩하기 위한 잔차 정보는 도 18 내지 도 20에서 설명한 무손실의 포인트 클라우드 콘텐트를 코딩하기 위한 잔차 지오메트리 및/또는 어트리뷰트 정보와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
auxsh_data_info 가 1 이고, auxsh_data_info_type 이 3 이면, 실시예들에 따른 부가 정보는 트랜스폼드 데이터를 나타낸다. 실시예들에 따른 트랜스폼드 데이터는 지오메트리 위치 정보의 변환이 이루어 지거나, Pred-Lift/RAHT 변환을 통해 어트리뷰트 정보의 변환이 이루어진 경우, 변환된 정보를 의미한다.
실시예들에 따른 부가 정보는 상술한 예시들에 국한되지 않으며, 다양한 정보들을 포함할 수 있다.
auxsh 코덱 타입(auxsh_codec_type)는 실시예들에 따른 부가 정보를 디코딩하기 위해 사용되는 코덱의 종류를 나타낸다.
auxsh 무손실 플래그(auxsh_lossless_flag) 는 실시예들에 따른 부가 정보가 무손실(lossless) 압축되었는지를 나타낸다. 예를 들어, auxsh_lossless_flag 가 1 이면, 부가 정보는 lossless 압축되었음을 나타낸다. auxsh_lossless_flag 가 0 이면, 부가 정보는 near-lossless 압축되었음을 나타낸다.
auxsh 부가 정보 개수 정보(auxsh_num_data) 는 해당 슬라이스에 포함된 부가 정보의 개수를 나타낸다.
auxsh 슬라이스 데이터(auxiliary_slice_data) 는 해당 슬라이스에 포함된 부가 정보에 대한 데이터를 나타낸다.
aux 데이터(aux_data) 는 인덱스 i 값으로 식별되는 부가 정보에 대한 데이터를 나타낼 수 있다. 인덱스 i 는 는 0 보다 크거나 같고, auxsh_num_data 가 나타내는 값보다 작다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치는 이 도면에서 설명한 억시러리 슬라이스 비트스트림을 송신함으로써 수신 장치로 하여금 디코딩 과정에서의 레이턴시를 조절하거나, 포인트 클라우드 데이터의 특성에 따라 더 정확한 렌더링을 수행하는 등, 수신 환경에 맞는 포인트 클라우드 콘텐트를 사용자에게 제공할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 전송 장치는, 상술한 바와 같은 형태로 비트스트림을 전송함으로써, 압축 효율을 높임과 동시에 화질 성능 증가 및 수신 장치의 부담을 줄일 수 있다.
도 22 는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터의 AuxPS(Auxiliary Parameter Set)의 구조를 나타낸 것이다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터의 비트스트림은 이 도면의 시그널링 정보(또는 플래그)를 포함하는 억실러리 파라미터 세트(Auxiliary Parameter Set, 2200)를 포함할 수 있다. 이 도면의 억실러리 파라미터 세트(2200)는 도 17의 비트스트림에 포함될 수 있다.(도 17 에 도시되어 있지 않음) 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신기는 이 도면의 시그널링 정보(또는 플래그 정보)에 기초하여 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터를 복호화할 수 있다.
auxps 부가 정보 파라미터 세트 ID(auxps_aux_parameter_set_id) 는 다른 신텍스 엘리먼트들에 따른 참조를 위한 AuxPS에 대한 식별자를 나타낼 수 있다. auxps_aux_parameter_set_id 의 값은 0내지 15의 범위 내이어야 한다.
auxps 시퀀셜 파라미터 세트 ID(auxps_seq_parameter_set_id) 는 액티브 SPS(active SPS)에 대한 sps_seq_parameter_set_id 의 값을 나타낼 수 있다. aps_seq_parameter_set_id 의 값은 0내지 15의 범위 내이어야 한다.
auxps 부가 정보 종류 개수(auxps_num_aux_data) 는 해당 시퀀스와 연관된 부가 정보(auxiliary data)의 종류의 수를 나타낸다.
auxps 부가 정보 ID(auxps_aux_id) 는 부가 정보를 구분하기 위한 식별자를 나타낸다.
auxps 옵셔널 플래그(auxps_optional_flag) 는 실시예들에 따른 부가 정보가 수신 장치의 디코딩을 위한 필수 불가결한 정보인지를 나타낸다. 예를 들어, auxps_optional_flag 가 1 이면, 부가 정보는 수신 장치의 디코딩을 위한 필수 불가결한 정보가 아님을 나타낸다. auxps_optional_flag 가 0 이면, 부가 정보는 수신 장치의 디코딩을 위한 필수 불가결한 정보임을 나타낸다.
auxps 데이터 타입(auxps_data_type) 은 실시예들에 따른 부가 정보가 관련되어 있는 데이터의 종류를 나타낸다. 예를 들어, auxps_data_type 이 0 이면, 실시예들에 따른 부가 정보는 일반적인 데이터에 관련되어 있는 정보(예를 들어, 특정 데이터, 포인트 또는 리전에 관한 주석 정보)이다. auxps_data_type 이 1 이면, 실시예들에 따른 부가 정보는 지오메트리 데이터에 관련되어 있는 정보(예를 들어, 무손실 지오메트리 디코딩을 위한 지오메트리 잔차 정보)이다. auxps_data_type 이 2 이면, 실시예들에 따른 부가 정보는 어트리뷰트 데이터에 관련되어 있는 정보(예를 들어, 도 20 에서 설명한 부가 정보, 스케일러블 코딩을 위한 코이피션트 정보 등)이다. 실시예들에 따른 부가 정보가 관련되어 있는 데이터의 종류는 상술한 예시들에 국한되지 않으며, 다양한 데이터에 관련된 정보일 수 있다.(2201)
auxps 데이터 인포(auxps_data_info) 는 실시예들에 따른 부가 정보의 종류(예를 들어, 메타데이터, 포인트 클라우드 데이터, 텍스트 데이터 등)를 나타낸다. 예를 들어, auxps_data_info 가 0 이면, 부가 정보의 종류는 메타데이터(예를 들어, 코딩 파라미터 또는 포인트들의 개수)를 나타낸다. auxps_data_info 가 1 이면, 부가 정보의 종류는 포인트 클라우드 데이터(예를 들어, 지오메트리 또는 어트리뷰트 데이터)를 나타낸다. auxps_data_info 가 2면, 부가 정보의 종류는 텍스트 데이터(예를 들어, 포인트 클라우드 컨텐트에 관한 텍스트 정보)를 나타낸다.(2202)
auxps 데이터 인포 타입(auxps_data_info_type) 은 실시예들에 따른 부가 정보의 세부 특성을 나타낸다.
실시예들에 따른 부가 정보는 auxps 데이터 타입(auxps_data_type) 및 auxps 데이터 인포 타입(auxps_data_info_type)의 조합에 기반하여 정의될 수 있다.(2203)
예를 들어, auxps_data_info 가 0 이고, auxps_data_info_type 이 0 이면, 실시예들에 따른 부가 정보는 이웃 포인트들에 대한 인덱싱 정보(예를 들어, 도 9의 인덱싱 정보)를 나타내며, 부가 정보의 종류는 메타데이터를 나타낸다.
이웃 포인트들에 대한 인덱싱 정보는 도 18 내지 도 20에서 설명한 바와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
auxps_data_info 가 0 이고, auxps_data_info_type 이 1 이면, 실시예들에 따른 부가 정보는 코이피션트 정보(예를 들어, 스케일러블 디코딩을 위한 스케일러블 디코딩 정보)를 나타내며, 부가 정보의 종류는 메타데이터를 나타낸다
스케일러블 디코딩이란, 디코딩 성능에 따라 수신 장치가 선택적으로 지오메트리 및/또는 어트리뷰트 일부 또는 전체에 대해서 수행하는 디코딩이다. 스케일러블 디코딩은 다양한 성능의 수신 장치를 지원하고, 어댑티브 비트레이트 (Adaptive bitrate) 환경에서도 포인트 클라우드 서비스 제공을 가능하게 한다. 하지만 어트리뷰트 디코딩은 지오메트리 디코딩에 기반하여 이루어지므로, 정확한 어트리뷰트 디코딩을 수행하기 위해서는 지오메트리 정보가 필요하다. 예를 들어 RAHT 코딩을 위한 트랜스폼 코이피션트(Transform coefficient)는 지오메트리 분포 정보 (또는 지오메트리 구조 정보, 예를 들면 옥트리 구조 등)를 기반으로 결정된다. 따라서 수신 장치는 안정적인 어트리뷰트 디코딩을 수행하기 위해 모든 지오메트리를 수신하고 처리할 수 있다. 하지만 수신 장치의 성능에 따라 실제로 디스플레이되지 않는 지오메트리 정보를 전송 및 수신하는 것은 비트레이트 측면에서 비효율적이다. 또한 수신 장치가 모든 지오메트리를 디코딩하면 포인트 클라우드 콘텐트 서비스 제공에서 딜레이가 발생할 수 있다.
실시예들에 따른 수신 장치는 스케일러블 디코딩 정보(예를 들어, 스케일러블 디코딩이 적용되는 옥트리 구조의 뎁스 또는 레벨을 나타내는 값, RAHT 코딩을 위한 트랜스폼 코이피션트(Transform coefficient) 등)를 포함하는 부가 정보를 이용하여, 전체 지오메트리 스트럭쳐 정보가 없이 스케일러블 어트리뷰트 디코딩을 수행할 수 있다.
auxps_data_info 가 0 이고, auxps_data_info_type 이 2 이면, 실시예들에 따른 부가 정보는 듀플리케이티드 포인트들의 개수 정보를 나타내며, 부가 정보의 종류는 메타데이터를 나타낸다.
듀플리케이티드 포인트들에 관하여는 도 18 내지 도 20 에서 설명한 바와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
auxps_data_info 가 1 이고, auxps_data_info_type 이 0 이면, 실시예들에 따른 부가 정보는 듀플리케이티드 포인트들에 대한 지오메트리 및/또는 어트리뷰트 정보를 나타내며, 부가 정보의 종류는 포인트 클라우드 데이터 종류를 나타낸다.
듀플리케이티드 포인트들에 관하여는 도 18 내지 도 20 에서 설명한 바와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
auxps_data_info 가 1 이고, auxps_data_info_type 이 1 이면, 실시예들에 따른 부가 정보는 PSNR 향상을 위한 잔차 정보를 나타내며, 부가 정보의 종류는 포인트 클라우드 데이터 종류를 나타낸다.
PSNR 향상을 위한 잔차 정보는 도 18 내지 도 20의 PSNR을 향상시키기 위한 추가적인 지오메트리 및/또는 어트리뷰트 정보와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
auxps_data_info 가 1 이고, auxps_data_info_type 이 2 이면, 실시예들에 따른 부가 정보는 무손실의 포인트 클라우드 콘텐트를 코딩하기 위한 잔차 정보를 나타낸다.
무손실의 포인트 클라우드 콘텐트를 코딩하기 위한 잔차 정보는 도 18 내지 도 20에서 설명한 무손실의 포인트 클라우드 콘텐트를 코딩하기 위한 잔차 지오메트리 및/또는 어트리뷰트 정보와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
auxps_data_info 가 1 이고, auxps_data_info_type 이 3 이면, 실시예들에 따른 부가 정보는 트랜스폼드 데이터를 나타낸다. 실시예들에 따른 트랜스폼드 데이터는 지오메트리 위치 정보의 변환이 이루어 지거나, Pred-Lift/RAHT 변환을 통해 어트리뷰트 정보의 변환이 이루어진 경우, 변환된 정보를 의미한다.
실시예들에 따른 부가 정보는 상술한 예시들에 국한되지 않으며, 다양한 정보들을 포함할 수 있다.
auxps 코덱 타입(auxps_codec_type)는 실시예들에 따른 부가 정보를 디코딩하기 위해 사용되는 코덱의 종류를 나타낸다.
auxps 부가 정보 사용 순서(auxps_rec_order) 는 복수의 부가 정보들이 있는 경우, 수신 장치가 부가 정보들을 사용하는 순서를 나타낸다.
auxps 무손실 플래그(auxps_lossless_flag) 는 실시예들에 따른 부가 정보가 lossless 압축되었는지를 나타낸다. 예를 들어, auxps_lossless_flag 가 1 이면, 부가 정보는 lossless 압축되었음을 나타낸다. auxps_lossless_flag 가 0 이면, 부가 정보는 near-lossless 압축되었음을 나타낸다.
auxps 확장 존재 플래그(auxps_extension_present_flag) 가 1이면, 이것은 AuxPS RBSP 신텍스 스트럭처 내에 auxps_extension_data 신텍스 스트럭처가 존재함을 나타낸 것이다. auxps_extension_present_flag가 0이면, 이것은 상술한 이 신텍스 스트럭처가 존재하지 않음을 나타낸 것이다. 해당 파라미터가 존재하지 않는다면, auxps_extension_present_flag의 값은 0으로 해석될 수 있다.
auxps_extension_present_flag가 1인 경우 실시예들에 따른 AuxPS는 auxps 확장 데이터 플래그(auxps_extension_data_flag) 파라미터를 더 포함할 수 있다.
auxps_extension_data_flag 는 아무런 값을 가질 수 있다. 이것의 존부 및 값은 디코더 성능에 영향을 주지 않을 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치는 이 도면에서 설명한 억실러리 파라미터 세트의 정보를 송신함으로써 수신 장치로 하여금 디코딩 과정에서의 레이턴시를 조절하거나, 포인트 클라우드 데이터의 특성에 따라 더 정확한 렌더링을 수행하는 등, 수신 환경에 맞는 포인트 클라우드 콘텐트를 사용자에게 제공할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 전송 장치는, 상술한 바와 같은 형태로 비트스트림을 전송함으로써, 압축 효율을 높임과 동시에 화질 성능 증가 및 수신 장치의 부담을 줄일 수 있다.
도 23 는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터의 억실러리 슬라이스 비트스트림(Auxiliary Slice Bitstream)의 구조를 나타낸 것이다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 비트스트림은 이 도면의 억실러리 슬라이스 비트스트림(Auxiliary Slice Bitstream, 2300)을 포함할 수 있다. 이 도면은 실시예들에 따른 슬라이스(예를 들어, 도 17의 슬라이스(27005))에 포함된 억실러리 슬라이스 비트스트림(Auxiliary Slice Bitstream, 2300)을 나타낸다. 실시예들에 따른 억실러리 슬라이스 비트스트림은 억실러리 슬라이스 헤더(auxiliary_slice_header, auxsh) 및 억실러리 슬라이스 데이터(auxiliary_slice_data)를 포함한다. 실시예들에 따른 auxsh는 하나 또는 그 이상의 슬라이스에 포함된 부가 정보 비트스트림 내에 포함하는 헤더 정보일 수 있다. 즉, auxsh는 해당 슬라이스에 포함된 부가 정보에 대한 헤더 정보일 수 있다. 또한, 억실러리 슬라이스 데이터는 해당 슬라이스에 포함된 부가 정보에 대한 데이터일 수 있다. 실시예들에 따른 부가 정보 데이터의 헤더 정보인 auxsh는 auxsh_aux_parameter_set_id, auxsh_slice_id, auxsh_ref_geom_slice_id, auxsh_ref_attr_slice_id, auxsh_num_aux_data_types, auxsh_data_type, auxsh_data_info, auxsh_data_info_type, auxsh_aux_id, auxsh_num_voxel 등의 파라미터를 포함할 수 있다.
auxsh 부가 정보 파라미터 세트 ID(auxsh_aux_parameter_set_id) 는 해당 부가 정보 데이터가 참조하는 억실러리 파라미터 세트(예를 들어, 도 22의 억실러리 파라미터 세트(2200))에 대한 인디케이터(indicator)이다.
auxsh 슬라이스 ID(auxsh_slice_id)는 해당 부가 정보 데이터를 포함하는 슬라이스에 대한 인디케이터(indicator)이다.
auxsh 부가 정보 관련 지오메트리 슬라이스 ID(auxsh_ref_geom_slice_id) 는 해당 부가 정보가 관련된 지오메트리 데이터가 포함된 슬라이스에 대한 인디케이터(indicator)이다.
auxsh 부가 정보 관련 어트리뷰트 슬라이스 ID(auxsh_ref_attr_slice_id) 는 해당 부가 정보가 관련된 어트리뷰트 데이터가 포함된 슬라이스에 대한 인디케이터(indicator)이다.
auxsh 부가 정보 종류 개수(auxsh_num_aux_data_types) 는 부가 정보가 관련되어 있는 데이터 종류의 수를 나타낸다.
auxsh 데이터 타입(auxsh_data_type) 은 인덱스 i 값으로 식별되는 실시예들에 따른 부가 정보가 관련되어 있는 데이터의 종류를 나타낸다. 인덱스 i 는 는 0 보다 크거나 같고, auxsh_num_data_types 가 나타내는 값보다 작다. 실시예들에 따른 auxsh_data_type 는 도 21 에서 설명한 바와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
auxsh 데이터 인포(auxsh_data_info) 는 인덱스 i 값으로 식별되는 실시예들에 따른 부가 정보의 종류(예를 들어, 메타데이터, 포인트 클라우드 데이터, 텍스트 데이터 등)를 나타낸다. 인덱스 i 는 는 0 보다 크거나 같고, auxsh_num_data_types 가 나타내는 값보다 작다. 실시예들에 따른 auxsh_data_info 는 도 21 에서 설명한 바와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
auxsh 데이터 인포 타입(auxsh_data_info_type) 은 인덱스 i 값으로 식별되는 실시예들에 따른 부가 정보의 세부 특성을 나타낸다. 인덱스 i 는 는 0 보다 크거나 같고, auxsh_num_data_types 가 나타내는 값보다 작다. 실시예들에 따른 auxsh_data_info_type 는 도 21 에서 설명한 바와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 부가 정보는 auxsh 데이터 인포(auxsh_data_info) 및 auxsh 데이터 인포 타입(auxsh_data_info_type) 의 조합에 기반하여 정의될 수 있다.
auxsh 부가 정보 Id(auxsh_aux_id) 는 인덱스 i 값으로 식별되는 실시예들에 따른 부가 정보에 대한 인디케이터(indicator)이다.
auxsh 복셀 개수(auxsh_num_voxel) 는 해당 슬라이스에 포함된 부가 정보와 관련된 복셀(voxel)의 개수를 나타낸다.
부가 정보 슬라이스 데이터(auxiliary_slice_data) 는 해당 슬라이스에 포함된 부가 정보에 대한 데이터를 나타낸다. 실시예들에 따른 auxiliary_slice_data 는 voxel_idx_type, voxel_index, aux_id, data_present_flag 및/또는 aux_data 를 포함할 수 있다.
복셀 idx 타입(voxel_idx_type) 는 인덱스 i 값으로 식별되는 복셀에 대한 식별자의 형태를 나타낸다. 인덱스 i 는 0 보다 크거나 같고, auxsh_num_voxel 가 나타내는 값보다 작다. 예를 들어, voxel_idx_type 는 해당 복셀에 대한 식별자가 XYZ position 형태인지 또는 Morton code index 형태인지를 나타낸다.
복셀 인덱스(voxel_index) 는 인덱스 i 값으로 식별되는 복셀에 대한 식별자의 정보를 나타낸다. 인덱스 i 는 0 보다 크거나 같고, auxsh_num_voxel 가 나타내는 값보다 작다. 예를 들어, voxel_idx_type 는 해당 복셀에 대한 식별자가 XYZ position 형태인 경우, XYZ position의 값을 나타낸다. voxel_idx_type 는 해당 복셀에 대한 식별자가 Morton code index 형태인 경우, Morton code index 의 값을 나타낸다.
부가 정보 ID(aux_id) 는 인덱스 i 값 및 인덱스 j 값으로 식별되는 부가 정보가 관련되어 있는 데이터의 종류를 식별하기 위한 인디케이터(indicator)이다. 인덱스 j 는 0 보다 크거나 같고, auxsh_num_aux_data_types 가 나타내는 값보다 작다.
데이터 존재 플래그(data_present_flag) 는 인덱스 i 값 및 인덱스 j 값으로 식별되는 부가 정보가 존재하는 여부를 나타낸다. 인덱스 j 는 0 보다 크거나 같고, auxsh_num_aux_data_types 가 나타내는 값보다 작다.
data_present_flag 가 true 를 나타내면, auxiliary_slice_data 는 aux_data 를 더 포함한다.
부가 정보 데이터(aux_data) 는 인덱스 i 값 및 인덱스 j 값으로 식별되는 부가 정보에 대한 데이터를 나타낸다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치는 이 도면에서 설명한 억실러리 슬라이스 비트스트림을 송신함으로써 수신 장치로 하여금 디코딩 과정에서의 레이턴시를 조절하거나, 포인트 클라우드 데이터의 특성에 따라 더 정확한 렌더링을 수행하는 등, 수신 환경에 맞는 포인트 클라우드 콘텐트를 사용자에게 제공할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 전송 장치는, 상술한 바와 같은 형태로 비트스트림을 전송함으로써, 압축 효율을 높임과 동시에 화질 성능 증가 및 수신 장치의 부담을 줄일 수 있다.
도 24 는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치의 예시를 나타내는 블록도이다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치(2400)은 도 15 에서 설명한 포인트 클라우드 데이터 송신 장치(1500)의 역과정에 대응하는 동작을 수행할 수 있다.
이 도면에서 설명하는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치(예를 들어,도 1, 도 2, 도 10, 도 13 및 도 14 의 포인트 클라우드 데이터 수신 장치)는 도 1 내지 도 23 에서 설명한 디코딩 동작을 수행할 수 있다. 또한, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치는 도 15 내지 도 23 에서 설명한 부가 정보를 사용하여 포인트 클라우드 콘텐트를 소비할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치는 디멀티플렉서(DEMUX, 2401), 지오메트리 디코더(Geometry decoder, 2402), 지오메트리 재구성부(Geometry reconstruction, 2403), 어트리뷰트 디코더(Atrribute decoder, 2404), 어트리뷰트 재구성부(Atrribute reconstruction, 2405), 부가 정보 디코더(Auxiliary decoder, 2406) 및/또는 렌더러(renderer, 2407)를 포함한다. 실시에들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치는 이 도면에는 도시되지 않았으나, 도 1 내지 도 23 에서 설명한 디코딩 동작을 수행하기 위한 하나 또는 그 이상의 엘러멘트들을 더 포함할 수 있다. 이 도면의 각 엘리먼트들은 하드웨어 또는 소프트웨어 프로세서 및/또는 그것들의 조합에 대응할 수 있다.
실시예들에 따른 디멀티플렉서는 포인트 클라우드 데이터 비트스트림(예를 들어, 도 17 내지 도 23의 비트스트림)을 수신한다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 비트스트림은 지오메트리 비트스트림(geometry bitstream), 어트리뷰트 비트스트림(attribute bitstream) 및/또는 억실러리 비트스트림(auxiliary bitstream)을 포함한다.
실시예들에 따른 부가 정보 디코더는 부가 정보 비트스트림을 수신하고, 부가 정보에 대한 디코딩을 수행한다. 부가 정보는 도 1 내지 도 23 에서 설명한 부가 정보를 나타낸다. 실시예들에 따른 부가 정보 디코더는 부가 정보에 관한 시그널링 정보(예를 들어, 도 18 내지 도 23의 시그널링 정보)에 따라, 디코딩된 부가 정보를 지오메트리 또는 어트리뷰트 디코더에 전달하거나(이 도면에는 도시되어 있지 않음), 지오메트리 또는 어트리뷰트 재구성부에 전달하거나 렌더러에 전달할 수 있다. 실시예들에 따른 부가 정보 디코더는 디코딩된 메타데이터 종류의 부가 정보(예를 들어, 도 18 내지 도 23 에서 설명한 이웃 포인트들에 대한 인덱싱 정보, 코이피션트 정보, 듀플리케이티드 포인트들의 개수 정보 등)를 지오메트리 또는 어트리뷰트 디코더에 전달할 수 있다. 실시예들에 따른 부가 정보 디코더는 디코딩된 포인트 클라우드 데이터 종류의 부가 정보(예를 들어, 도 18 내지 도 23 에서 설명한 듀플리케이티드 포인트들에 대한 지오메트리/어트리뷰트 정보, PSNR 향상을 위한 잔차 정보, 무손실 코딩을 위한 잔차 정보, 트랜스폼드 정보 등)를 지오메트리 또는 어트리뷰트 재구성부에 전달할 수 있다. 실시예들에 따른 부가 정보 디코더는 디코딩된 텍스트 종류의 부가 정보(예를 들어, 도 18 내지 도 23 에서 설명한 포인트 클라우드 데이터에 대한 텍스트 정보 등)를 렌더러에 전달할 수 있다.
실시예들에 따른 지오메트리 디코더는 지오메트리 비트스트림을 수신하고, 도 1 내지 도 23 에서 설명한 지오메트리 디코딩을 수행한다. 또한, 실시예들에 따른 지오메트리 디코더는 도 15 내지 도 23 에서 설명한 부가 정보(예를 들어, 메타데이터 종류의 부가 정보)에 기반하여 지오메트리 디코딩을 수행할 수 있다. 예를 들어, 지오메트리 디코더는 듀플리케이티드 포인트들의 개수 정보(예를 들어, 도 21 내지 도 22에서 설명한 듀플리케이티드 포인트들의 개수 정보)를 나타내는 부가 수행 정보에 기반하여 지오메트리 디코딩을 수행할 수 있다. 지오메트리 디코더는 이웃 포인트들에 대한 인덱싱 정보(예를 들어, 도 19, 도 21 내지 도 22에서 설명한 이웃 포인트들에 대한 인덱싱 정보)를 나타내는 부가 정보에 기반하여 지오메트리 디코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 디코더는 디코딩된 지오메트리 데이터를 지오메트리 재구성부에 전달한다.
실시예들에 따른 지오메트리 재구성부는 도 1 내지 도 23 에서 설명한 지오메트리 재구성을 수행한다. 또한, 실시예들에 따른 지오메트리 재구성부는 도 15 내지 도 23 에서 설명한 부가 정보(예를 들어, 포인트 클라우드 데이터 종류의 부가 정보)에 기반하여 지오메트리 재구성을 수행할 수 있다. 예를 들어, 지오메트리 재구성부는 듀플리케이티드 포인트들에 대한 지오메트리 정보(예를 들어, 도 19, 도 21 내지 도 22 에서 설명한 듀플리케이티드 포인트들에 대한 지오메트리 정보)를 나타내는 부가 정보에 기반하여 지오메트리 재구성을 수행할 수 있다. 지오메트리 재구성부는 PSNR 향상 또는 무손실 코딩을 위한 지오메트리 잔차 정보(예를 들어, 도 19, 도 21 내지 도 22 에서 설명한 PSNR 향상 또는 무손실 코딩을 위한 지오메트리 잔차 정보)를 나타내는 부가 정보에 기반하여 지오메트리 재구성을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 재구성부는 재구성된 지오메트리 데이터를 렌더러에 전달한다.
실시예들에 따른 어트리뷰트 디코더는 어트리뷰트 비트스트림을 수신하고, 도 1 내지 도 23 에서 설명한 어트리뷰트 디코딩을 수행한다. 또한, 실시예들에 따른 어트리뷰트 디코더는 도 15 내지 도 23 에서 설명한 부가 정보(예를 들어, 메타데이터 종류의 부가 정보)에 기반하여 어트리뷰트 디코딩을 수행할 수 있다. 예를 들어, 어트리뷰트 디코더는 이웃 포인트들에 대한 인덱싱 정보(예를 들어, 도 20 내지 도 22 에서 설명한 이웃 포인트들에 대한 인덱싱 정보)를 나타내는 부가 정보에 기반하여 어트리뷰트 디코딩을 수행할 수 있다. 어트리뷰트 디코더는 스케일러블 디코딩 정보(예를 들어, 도 21 내지 도 22 에서 설명한 스케일러블 디코딩 정보)에 기반하여 어트리뷰트 디코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 디코더는 디코딩된 어트리뷰트 데이터를 어트리뷰트 재구성부에 전달한다.
실시예들에 따른 어트리뷰트 재구성부는 도 1 내지 도 23 에서 설명한 어트리뷰트 재구성을 수행한다. 또한, 실시예들에 따른 어트리뷰트 재구성부는 도 15 내지 도 23 에서 설명한 부가 정보(예를 들어, 포인트 클라우드 데이터 종류의 부가 정보)에 기반하여 어트리뷰트 재구성을 수행할 수 있다. 예를 들어, 어트리뷰트 재구성부는 듀플리케이티드 포인트들에 대한 어트리뷰트 정보(예를 들어, 도 20 내지 도 22 에서 설명한 듀플리케이티드 포인트들에 대한 어트리뷰트 정보)를 나타내는 부가 정보에 기반하여 어트리뷰트 재구성을 수행할 수 있다. 어트리뷰트 재구성부는 PSNR 향상 또는 무손실 코딩을 위한 어트리뷰트 잔차 정보(예를 들어, 도 20 내지 도 22 에서 설명한 PSNR 향상 또는 무손실 코딩을 위한 어트리뷰트 잔차 정보)를 나타내는 부가 정보에 기반하여 어트리뷰트 재구성을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 재구성부는 재구성된 어트리뷰트 데이터를 렌더러에 전달한다.
실시예들에 따른 렌더러는 디코딩된 포인트 클라우드 데이터르르 렌더링 한다. 렌더러는 도 1, 도 2 및 도 17의 렌더러의 동작과 동일 또는 유사한 동작을 수행한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치는 부가 정보 및 부가 정보에 관한 시그널링 정보를 수신하여, 부가 정보의 종류에 따라 디코딩된 부가 정보를 사용할 수 있다. 따라서, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치는 부가 정보를 사용하여 디코딩 과정에서의 레이턴시를 조절하거나, 포인트 클라우드 데이터의 특성에 따라 더 정확한 렌더링을 수행하는 등, 수신 환경에 맞는 포인트 클라우드 콘텐트를 사용자에게 제공할 수 있다.
도 25 는 실시예들에 따른 수신 장치에서 부가 정보(auxiliary data)를 사용하는 플로우 차트이다.
도 25 (a) 내지 (c)는, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치(예를 들어, 도 1, 도 2, 도 13 및 도 24에서 설명한 포인트 클라우드 데이터 수신 장치)의 부가 정보(auxiliary data) 디코딩 방법에 관한 플로우 차트이다. 실시예들에 따른 부가 정보는 도 15 내지 도 24 에서 설명한 바와 동일하다. 실시예들에 따른 수신 장치는 수신한 부가 정보의 종류에 따라 디코딩된 부가 정보를 다르게 사용할 수 있다.
도 25 (a)는 메타데이터 종류의 부가 정보(예를 들어, 도 18 내지 도 23 에서 설명한 이웃 포인트들에 대한 인덱싱 정보, 코이피션트 정보, 듀플리케이티드 포인트들의 개수 정보 등)를 수신 장치에서 사용하는 방법에 관한 플로우 차트이다.
실시예들에 따른 수신 장치는 메타데이터 종류의 부가 정보에 대해 부가 정보 디코딩(도 1 내지 도 24 의 부가 정보 디코딩)을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 수신 장치는 디코딩된 부가 정보를 기반으로 지오메트리 또는 어트리뷰트 디코딩(도 1 내지 도 24 의 디코딩)을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 부가 정보를 기반으로 한 지오메트리 또는 어트리뷰트 디코딩은 도 24 에서 설명한어트리뷰트 디코더의 동작을 참조한다.
도 25 (b)는 포인트 클라우드 데이터 종류의 부가 정보(예를 들어, 도 18 내지 도 23 에서 설명한 듀플리케이티드 포인트들에 대한 지오메트리/어트리뷰트 정보, PSNR 향상을 위한 잔차 정보, 무손실 코딩을 위한 잔차 정보, 트랜스폼드 정보 등)를 수신 장치에서 사용하는 방법에 관한 플로우 차트이다.
실시예들에 따른 수신 장치는 포인트 클라우드 데이터 종류의 부가 정보에 대해 부가 정보 디코딩(도 1 내지 도 24 의 부가 정보 디코딩)을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 수신 장치는 지오메트리 또는 어트리뷰트 디코딩(도 1 내지 도 24 의 디코딩)을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 수신 장치는 디코딩된 부가 정보를 기반으로 지오메트리 또는 어트리뷰트를 재구성할 수 있다. 실시예들에 따른 부가 정보를 기반으로 한 지오메트리 또는 어트리뷰트의 재구성은 도 24 에서 설명한어트리뷰트 재구성부의 동작을 참조한다.
도 25 (c)는 텍스트 종류의 부가 정보(를 들어, 도 18 내지 도 23 에서 설명한 포인트 클라우드 데이터에 대한 텍스트 정보 등)를 수신 장치에서 사용하는 방법에 관한 플로우 차트이다.
실시예들에 따른 수신 장치는 텍스트 종류의 부가 정보에 대해 부가 정보 디코딩(도 1 내지 도 24 의 부가 정보 디코딩)을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 수신 장치는 디코딩된 부가 정보를 렌더링할 수 있다.
도 26 는 실시예들에 따른 부가 정보를 디코딩 이후의 과정에서 사용하는 과정의 예시이다.
도 26 (a) 내지 (c)는, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 종류의 부가 정보를 수신 장치(예를 들어, 도 1, 도 2, 도 13 및 도 24에서 설명한 포인트 클라우드 데이터 수신 장치)에서 사용하는 방법에 관한 도면이다. 실시예들에 따른 수신 장치는 부가 정보에 관한 시그널링 정보(예를 들어, 도 21 내지 도 23의 시그널링 정보)에 따라 디코딩된 부가 정보를 다르게 사용할 수 있다.
도 26 (a) 는 실시예들에 따른 수신 장치가 듀플리케이티드 포인트들에 대한 어트리뷰트 정보를 나타내는 부가 정보를 사용하는 방법에 관한 도면이다. 실시예들에 따른 듀플리케이티드 포인트들에 대한 어트리뷰트 정보는 도 18 내지 도 23 에서 설명한 듀플리케이티드 포인트들에 대한 어트리뷰트 정보에 대한 설명을 참조한다.
실시예들에 따른 수신 장치는 포인트 클라우드 데이터 및 부가 정보에 대해 디코딩을 수행한다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 및 부가 정보에 대한 디코딩 동작은 도 1 내지 도 25의 디코딩 동작과 동일 또는 유사하다.
실시예들에 따른 수신 장치는 부가 정보에 관한 시그널링 정보(예를 들어, auxps_data_type =2, auxps_data_info =1, auxps_data_info_type =0 또는 auxsh_data_type =2, auxsh_data_info =1, auxsh_data_info_type =0)에 따라 어트리뷰트 재구성 과정에서 디코딩된 부가 정보를 사용할 수 있다. 따라서, 실시예들에 따른 수신 장치는 디코딩된 부가 정보를 사용하여 듀플리케이티드 포인트들을 포함하는 어트리뷰트를 재구성할 수 있다.
도 26 (b) 는 실시예들에 따른 수신 장치가 PSNR 향상을 위한 지오메트리 잔차 정보를 나타내는 부가 정보를 사용하는 방법에 관한 도면이다. 실시예들에 따른 PSNR 향상을 위한 지오메트리 잔차 정보는 도 18 내지 도 23 에서 설명한 PSNR 향상을 위한 지오메트리 잔차 정보에 대한 설명을 참조한다.
실시예들에 따른 수신 장치는 지오메트리 데이터 및 부가 정보에 대해 디코딩을 수행한다. 실시예들에 따른 지오메트리 데이터 및 부가 정보에 대한 디코딩 동작은 도 1 내지 도 25의 디코딩 동작과 동일 또는 유사하다.
실시예들에 따른 수신 장치는 부가 정보에 관한 시그널링 정보(예를 들어, auxps_data_type =1, auxps_data_info =1, auxps_data_info_type =1 또는 auxsh_data_type =1, auxsh_data_info =1, auxsh_data_info_type =1)에 따라 지오메트리 재구성 과정에서 디코딩된 부가 정보를 사용할 수 있다. 따라서, 실시예들에 따른 수신 장치는 디코딩된 부가 정보를 사용하여 포인트 클라우드의 화질 정도를 나타내는 PSNR을 향상시킬 수 있다.
도 26 (c) 는 실시예들에 따른 수신 장치가 무손실 코딩을 위한 어트리뷰트 잔차 정보를 나타내는 부가 정보를 사용하는 방법에 관한 도면이다. 실시예들에 따른 무손실 코딩을 위한 어트리뷰트 잔차 정보는 도 18 내지 도 23 에서 설명한 무손실 코딩을 위한 어트리뷰트 잔차 정보에 대한 설명을 참조한다.
실시예들에 따른 수신 장치는 어트리뷰트 데이터 및 부가 정보에 대해 디코딩을 수행한다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 데이터 및 부가 정보에 대한 디코딩 동작은 도 1 내지 도 25의 디코딩 동작과 동일 또는 유사하다.
실시예들에 따른 수신 장치는 부가 정보에 관한 시그널링 정보(예를 들어, auxps_data_type =2, auxps_data_info =1, auxps data_info_type =2 또는 auxsh_data_type =2, auxsh_data_info =1, auxsh_data_info_type =2)에 따라 지오메트리 재구성 과정에서 디코딩된 부가 정보를 사용할 수 있다. 따라서, 실시예들에 따른 수신 장치는 디코딩된 부가 정보를 사용하여 어트리뷰트 재구성 과정에서 무손실 코딩을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치는 부가 정보 및 부가 정보에 관한 시그널링 정보를 수신하여, 부가 정보의 종류에 따라 디코딩된 부가 정보를 사용할 수 있다. 따라서, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치는 부가 정보를 사용하여 디코딩 과정에서의 레이턴시를 조절하거나, 포인트 클라우드 데이터의 특성에 따라 더 정확한 렌더링을 수행하는 등, 수신 환경에 맞는 포인트 클라우드 콘텐트를 사용자에게 제공할 수 있다.
도 27 은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 전송 방법을 나타낸 흐름도이다.
이 도면은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 전송 장치(예를 들어, 도 1, 도 2, 도 4, 도 11, 도 12 및 도 15의 포인트 클라우드 데이터 전송(또는 송신) 장치)의 포인트 클라우드 데이터 전송 방법을 나타낸다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 전송 장치는 도 1 내지 도 26 에서 설명한 인코딩 동작과 동일 또는 유사한 동작을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 전송 장치는 포인트 클라우드 데이터를 인코딩할 수 있다.(2700) 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 전송 장치는 포인트 클라우드 데이터의 하나 또는 그 이상의 포인트들의 포지션을 나타내는 지오메트리를 인코딩하는 지오메트리 인코더 및 하나 또는 그 이상의 포인트들의 어트리뷰트를 인코딩하는 어트리뷰트 인코더를 포함한다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 전송 장치는 부가 정보(auxiliary data)를 인코딩하는 부가 정보 인코더를 더 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 인코더는 도 1 내지 도 26 에서 설명한 지오메트리 인코딩 동작과 동일 또는 유사한 동작을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 인코더는 도 1 내지 도 26 에서 설명한 어트리뷰트 인코딩 동작과 동일 또는 유사한 동작을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 부가 정보 인코더는 도 15 내지 도 26 에서 설명한 부가 정보 인코더(1507)의 동작과 동일 또는 유사한 동작을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 부가 정보는 포인트 클라우드 데이터 인코딩에 관한 메타데이터, 포인트 클라우드 데이터 인코딩에 관한 지오메트리 또는 어트리뷰트 데이터, 포인트 클라우드 데이터에 관한 텍스트 데이터 중 어느 하나일 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 인코딩에 관한 메타데이터는 도 18 내지 도 26 에서 설명한 메타데이터(예를 들어, 포인트들에 대한 인덱싱 정보, 코이피션트 정보, 듀플리케이티드 포인트들의 개수 정보 등)일 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 인코딩에 관한 지오메트리 또는 어트리뷰트 데이터 도 18 내지 도 26 에서 설명한 포인트 클라우드 데이터(예를 들어, 포인트들에 대한 지오메트리/어트리뷰트 정보, PSNR 향상을 위한 잔차 정보, 무손실 코딩을 위한 잔차 정보, 트랜스폼드 정보 등)일 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터에 관한 텍스트 데이터는 도 18 내지 도 26 에서 설명한 텍스트 데이터(예를 들어, 포인트 클라우드 콘텐트에 관한 텍스트 데이터)일 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 전송 장치는 인코딩된 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 전송할 수 있다.(2701) 실시예들에 따른 비트스트림은 부가 정보에 관한 시그널링 정보를 포함하고, 부가 정보에 관한 시그널링 정보는 부가 정보의 종류를 나타내는 제 1 정보(예를 들어, 도 19 내지 도 22의 gps_geom_aux_data_info, aps_geom_aux_data_info, auxsh_data_info, auxps_data_info)및 부가 정보의 세부 특성을 나타내는 제 2 정보(예를 들어, 도 19 내지 도 22의 gps_geom_aux_data_info_type, aps_geom_aux_data_info_type, auxsh_data_info_type, auxps_data_info_type)를 포함하고, 부가 정보는 제 1 정보 및 제 2 정보의 조합에 기반하여 시그널링될 수 있다. 실시예들에 따른 시그널링 정보는 도 18 내지 도 23 의 시그널링 정보와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다. 실시예들에 따른 부가 정보에 관한 시그널링 정보에 포함된 제 1 정보 및 제 2 정보의 조합에 기반하여 부가 정보를 시그널링하는 방법은 도 18 내지 도 26 에서 설명한 바와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
도 28 은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법을 나타낸 흐름도이다.
이 도면은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치(예를 들어, 도 1, 도 2, 도 10, 도 13 및 도 24의 포인트 클라우드 데이터 수신 장치)의 포인트 클라우드 데이터 수신 방법을 나타낸다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 전송 장치는 도 1 내지 도 26 에서 설명한 디코딩 동작과 동일 또는 유사한 동작을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치는 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 수신할 수 있다.(2800) 실시예들에 따른 비트스트림은 부가 정보에 관한 시그널링 정보를 포함하고, 부가 정보에 관한 시그널링 정보는 부가 정보의 종류를 나타내는 제 1 정보(예를 들어, 도 19 내지 도 22의 gps_geom_aux_data_info, aps_geom_aux_data_info, auxsh_data_info, auxps_data_info)및 부가 정보의 세부 특성을 나타내는 제 2 정보(예를 들어, 도 19 내지 도 22의 gps_geom_aux_data_info_type, aps_geom_aux_data_info_type, auxsh_data_info_type, auxps_data_info_type)를 포함하고, 부가 정보는 제 1 정보 및 제 2 정보의 조합에 기반하여 시그널링될 수 있다. 실시예들에 따른 시그널링 정보는 도 18 내지 도 23 의 시그널링 정보와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다. 실시예들에 따른 부가 정보에 관한 시그널링 정보에 포함된 제 1 정보 및 제 2 정보의 조합에 기반하여 부가 정보를 시그널링하는 방법은 도 18 내지 도 26 에서 설명한 바와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치는 포인트 클라우드 데이터를 디코딩할 수 있다.(2801) 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치는 포인트 클라우드 데이터의 하나 또는 그 이상의 포인트들의 포지션을 나타내는 지오메트리를 디코딩하는 지오메트리 디코더 및 하나 또는 그 이상의 포인트들의 어트리뷰트를 디코딩하는 어트리뷰트 디코더를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치는 부가 정보(auxiliary data)를 디코딩하는 부가 정보 디코더를 더 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 디코더는 1 내지 도 26 에서 설명한 지오메트리 디코딩 동작과 동일 또는 유사한 동작을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 디코더는 도 1 내지 도 26 에서 설명한 어트리뷰트 디코딩 동작과 동일 또는 유사한 동작을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 부가 정보 디코더는 도 24 내지 도 26 에서 설명한 부가 정보 디코더(2406)의 동작과 동일 또는 유사한 동작을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 부가 정보는 포인트 클라우드 데이터 디코딩에 관한 메타데이터, 포인트 클라우드 데이터 디코딩에 관한 지오메트리 또는 어트리뷰트 데이터, 포인트 클라우드 데이터에 관한 텍스트 데이터 중 어느 하나일 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 디코딩에 관한 메타데이터는 도 18 내지 도 26 에서 설명한 메타데이터(예를 들어, 포인트들에 대한 인덱싱 정보, 코이피션트 정보, 듀플리케이티드 포인트들의 개수 정보 등)일 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 디코딩에 관한 지오메트리 또는 어트리뷰트 데이터 도 18 내지 도 26 에서 설명한 포인트 클라우드 데이터(예를 들어, 포인트들에 대한 지오메트리/어트리뷰트 정보, PSNR 향상을 위한 잔차 정보, 무손실 코딩을 위한 잔차 정보, 트랜스폼드 정보 등)일 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터에 관한 텍스트 데이터는 도 18 내지 도 26 에서 설명한 텍스트 데이터(예를 들어, 포인트 클라우드 콘텐트에 관한 텍스트 데이터)일 수 있다.
설명의 편의를 위하여 각 도면을 나누어 설명하였으나, 각 도면에 서술되어 있는 실시 예들을 병합하여 새로운 실시 예를 구현하도록 설계하는 것도 가능하다. 그리고, 통상의 기술자의 필요에 따라, 이전에 설명된 실시 예들을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체를 설계하는 것도 실시예들의 권리범위에 속한다. 실시예들에 따른 장치 및 방법은 상술한 바와 같이 설명된 실시 예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 실시 예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시 예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다. 실시예들의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 실시예들은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 실시예들의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 실시예들의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해돼서는 안 될 것이다.
실시예들의 장치의 다양한 구성요소들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 그것들의 조합에 의해 수행될 수 있다. 실시예들의 다양한 구성요소들은 하나의 칩, 예를 들면 하나의 하드웨어 서킷으로 구현될 수 있다 실시예들에 따라, 실시예들에 따른 구성요소들은 각각 별도의 칩들로 구현될 수 있다. 실시예들에 따라, 실시예들에 따른 장치의 구성요소들 중 적어도 하나 이상은 하나 또는 그 이상의 프로그램들을 실행 할 수 있는 하나 또는 그 이상의 프로세서들로 구성될 수 있으며, 하나 또는 그 이상의 프로그램들은 실시예들에 따른 동작/방법들 중 어느 하나 또는 그 이상의 동작/방법들을 수행시키거나, 수행시키기 위한 인스트럭션들을 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 장치의 방법/동작들을 수행하기 위한 실행 가능한 인스트럭션들은 하나 또는 그 이상의 프로세서들에 의해 실행되기 위해 구성된 일시적이지 않은 CRM 또는 다른 컴퓨터 프로그램 제품들에 저장될 수 있거나, 하나 또는 그 이상의 프로세서들에 의해 실행되기 위해 구성된 일시적인 CRM 또는 다른 컴퓨터 프로그램 제품들에 저장될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 메모리는 휘발성 메모리(예를 들면 RAM 등)뿐 만 아니라 비휘발성 메모리, 플래쉬 메모리, PROM등을 전부 포함하는 개념으로 사용될 수 있다. 또한, 인터넷을 통한 전송 등과 같은 캐리어 웨이브의 형태로 구현되는 것도 포함될 수 있다. 또한, 프로세서가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 프로세서가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
이 문서에서 “/”와 “,”는 “및/또는”으로 해석된다. 예를 들어, “A/B”는 “A 및/또는 B”로 해석되고, “A, B”는 “A 및/또는 B”로 해석된다. 추가적으로, “A/B/C”는 “A, B 및/또는 C 중 적어도 하나”를 의미한다. 또한, “A, B, C”도 “A, B 및/또는 C 중 적어도 하나”를 의미한다. 추가적으로, 이 문서에서 “또는”는 “및/또는”으로 해석된다. 예를 들어, “A 또는 B”은, 1) “A”만을 의미하고, 2) “B”만을 의미하거나, 3) “A 및 B”를 의미할 수 있다. 달리 표현하면, 본 문서의 “또는”은 “추가적으로 또는 대체적으로(additionally or alternatively)”를 의미할 수 있다.
제1, 제2 등과 같은 용어는 실시예들의 다양한 구성요소들을 설명하기 위해 사용될 수 있다. 하지만 실시예들에 따른 다양한 구성요소들은 위 용어들에 의해 해석이 제한되어서는 안된다. 이러한 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위해 사욛외는 것에 불과하다. 것에 불과하다. 예를 들어, 제1 사용자 인풋 시그널은 제2사용자 인풋 시그널로 지칭될 수 있다. 이와 유사하게, 제2사용자 인풋 시그널은 제1사용자 인풋시그널로 지칭될 수 있다. 이러한 용어의 사용은 다양한 실시예들의 범위 내에서 벗어나지 않는 것으로 해석되어야만 한다. 제1사용자 인풋 시그널 및 제2사용자 인풋 시그널은 모두 사용자 인풋 시그널들이지만, 문맥 상 명확하게 나타내지 않는 한 동일한 사용자 인풋 시그널들을 의미하지 않는다.
실시예들을 설명하기 위해 사용된 용어는 특정 실시예들을 설명하기 위한 목적으로 사용되고, 실시예들을 제한하기 위해서 의도되지 않는다. 실시예들의 설명 및 청구항에서 사용된 바와 같이, 문맥 상 명확하게 지칭하지 않는 한 단수는 복수를 포함하는 것으로 의도된다. 및/또는 표현은 용어 간의 모든 가능한 결합을 포함하는 의미로 사용된다. 포함한다 표현은 특징들, 수들, 단계들, 엘리먼트들, 및/또는 컴포넌트들이 존재하는 것을 설명하고, 추가적인 특징들, 수들, 단계들, 엘리먼트들, 및/또는 컴포넌트들을 포함하지 않는 것을 의미하지 않는다. 실시예들을 설명하기 위해 사용되는, ~인 경우, ~때 등의 조건 표현은 선택적인 경우로만 제한 해석되지 않는다. 특정 조건을 만족하는 때, 특정 조건에 대응하여 관련 동작을 수행하거나, 관련 정의가 해석되도록 의도되었다.
상술한 바와 같이, 실시예들이 실시하기 위한 최선의 형태에서 관련 내용을 설명하였다.
상술한 바와 같이, 실시예들은 포인트 클라우드 데이터 송수신 장치 및 시스템에 전체적 또는 부분적으로 적용될 수 있다.
당업자는 실시예들의 범위 내에서 실시예들을 다양하게 변경 또는 변형할 수 있다.
실시예들은 변경/변형들을 포함할 수 있고, 변경/변형은 청구항들 및 그 와 동일한 것들의 범위를 벗어나지 않는다.

Claims (20)

  1. 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계; 및
    상기 인코딩된 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 전송하는 단계; 를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 전송 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계는,
    상기 포인트 클라우드 데이터의 하나 또는 그 이상의 포인트들의 포지션을 나타내는 지오메트리를 인코딩하는 단계; 및
    상기 하나 또는 그 이상의 포인트들의 어트리뷰트를 인코딩하는 단계; 를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 전송 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계는,
    부가 정보(auxiliary data)를 인코딩하는 단계; 를 더 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 전송 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 부가 정보는,
    상기 포인트 클라우드 데이터 인코딩에 관한 메타데이터, 상기 포인트 클라우드 데이터 인코딩에 관한 지오메트리 또는 어트리뷰트 데이터, 상기 포인트 클라우드 데이터에 관한 텍스트 데이터 중 어느 하나인,
    포인트 클라우드 데이터 전송 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 비트스트림은 상기 부가 정보에 관한 시그널링 정보를 포함하고,
    상기 부가 정보에 관한 시그널링 정보는 상기 부가 정보의 종류를 나타내는 제 1 정보 및 상기 부가 정보의 세부 특성을 나타내는 제 2 정보를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 전송 방법.
  6. 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 인코더; 및
    상기 인코딩된 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 전송하는 트랜스미터; 를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 전송 장치.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 인코더는,
    상기 포인트 클라우드 데이터의 하나 또는 그 이상의 포인트들의 포지션을 나타내는 지오메트리를 인코딩하는 지오메트리 인코더; 및
    상기 하나 또는 그 이상의 포인트들의 어트리뷰트를 인코딩하는 어트리뷰트 인코더; 를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 전송 장치.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 인코더는,
    부가 정보(auxiliary data)를 인코딩하는 부가 정보 인코더; 를 더 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 전송 장치.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 부가 정보는,
    상기 포인트 클라우드 데이터 인코딩에 관한 메타데이터, 상기 포인트 클라우드 데이터 인코딩에 관한 지오메트리 또는 어트리뷰트 데이터, 상기 포인트 클라우드 데이터에 관한 텍스트 데이터 중 어느 하나인,
    포인트 클라우드 데이터 전송 장치.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 비트스트림은 상기 부가 정보에 관한 시그널링 정보를 포함하고,
    상기 부가 정보에 관한 시그널링 정보는 상기 부가 정보의 종류를 나타내는 제 1 정보 및 상기 부가 정보의 세부 특성을 나타내는 제 2 정보를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 전송 장치.
  11. 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 수신하는 단계; 및
    상기 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계; 를 포함하는
    포인트 클라우드 데이터 수신 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계는,
    상기 포인트 클라우드 데이터의 하나 또는 그 이상의 포인트들의 포지션을 나타내는 지오메트리를 디코딩하는 단계; 및
    상기 하나 또는 그 이상의 포인트들의 어트리뷰트를 디코딩하는 단계; 를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 방법
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계는,
    부가 정보(auxiliary data)를 디코딩하는 단계; 를 더 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 방법.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 부가 정보는,
    상기 포인트 클라우드 데이터 디코딩에 관한 메타데이터, 상기 포인트 클라우드 데이터 디코딩에 관한 지오메트리 또는 어트리뷰트 데이터, 상기 포인트 클라우드 데이터에 관한 텍스트 데이터 중 어느 하나인,
    포인트 클라우드 데이터 수신 방법.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 비트스트림은 상기 부가 정보에 관한 시그널링 정보를 포함하고,
    상기 부가 정보에 관한 시그널링 정보는 상기 부가 정보의 종류를 나타내는 제 1 정보 및 상기 부가 정보의 세부 특성을 나타내는 제 2 정보를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 방법.
  16. 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 수신하는 리시버; 및
    상기 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 디코더; 를 포함하는
    포인트 클라우드 데이터 수신 장치.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 디코더는,
    상기 포인트 클라우드 데이터의 하나 또는 그 이상의 포인트들의 포지션을 나타내는 지오메트리를 디코딩하는 지오메트리 디코더; 및
    상기 하나 또는 그 이상의 포인트들의 어트리뷰트를 디코딩하는 어트리뷰트 디코더; 를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 장치
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 디코더는,
    부가 정보(auxiliary data)를 디코딩하는 부가 정보 디코더; 를 더 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 장치.
  19. 제 18 항에 있어서,
    상기 부가 정보는,
    상기 포인트 클라우드 데이터 디코딩에 관한 메타데이터, 상기 포인트 클라우드 데이터 디코딩에 관한 지오메트리 또는 어트리뷰트 데이터, 상기 포인트 클라우드 데이터에 관한 텍스트 데이터 중 어느 하나인,
    포인트 클라우드 데이터 수신 장치.
  20. 제 19 항에 있어서,
    상기 비트스트림은 상기 부가 정보에 관한 시그널링 정보를 포함하고,
    상기 부가 정보에 관한 시그널링 정보는 상기 부가 정보의 종류를 나타내는 제 1 정보 및 상기 부가 정보의 세부 특성을 나타내는 제 2 정보를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 장치.
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