WO2021187565A1 - 三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置、及び三次元データ復号装置 - Google Patents

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

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WO2021187565A1
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賀敬 井口
敏康 杉尾
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パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカ
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    • H04N19/93—Run-length coding

Definitions

  • the present disclosure relates to a three-dimensional data coding method, a three-dimensional data decoding method, a three-dimensional data coding device, and a three-dimensional data decoding device.
  • 3D data In the future, devices or services that utilize 3D data are expected to become widespread in a wide range of fields such as computer vision for autonomous operation of automobiles or robots, map information, monitoring, infrastructure inspection, or video distribution.
  • the three-dimensional data is acquired by various methods such as a distance sensor such as a range finder, a stereo camera, or a combination of a plurality of monocular cameras.
  • point cloud As one of the expression methods of three-dimensional data, there is an expression method called point cloud that expresses the shape of the three-dimensional structure by a point cloud in the three-dimensional space. In the point cloud, the position and color of the point cloud are stored. Point clouds are expected to become the mainstream method for expressing three-dimensional data, but point clouds have a very large amount of data. Therefore, in the storage or transmission of 3D data, it is essential to compress the amount of data by coding, as in the case of 2D moving images (for example, MPEG-4 AVC or HEVC standardized by MPEG). Become.
  • 2D moving images for example, MPEG-4 AVC or HEVC standardized by MPEG.
  • point cloud compression is partially supported by a public library (Point Cloud Library) that performs point cloud-related processing.
  • Point Cloud Library a public library that performs point cloud-related processing.
  • Patent Document 1 a technique for searching and displaying facilities located around a vehicle using three-dimensional map data is known (see, for example, Patent Document 1).
  • An object of the present disclosure is to provide a three-dimensional data coding method, a three-dimensional data decoding method, a three-dimensional data coding device, or a three-dimensional data decoding device capable of appropriately encoding three-dimensional data.
  • the three-dimensional data coding method acquires attribute information of a three-dimensional point, and scales and adds / subtracts the numerical value indicated by the attribute information by performing at least one of multiplication / division and shift operation.
  • the attribute information is encoded after executing a conversion process that performs at least one of the offsets, or a coding process that encodes the attribute information without executing the conversion process is executed, and the coded said.
  • a bit stream including attribute information and conversion identification information indicating whether or not the conversion process has been executed is generated.
  • the three-dimensional data decoding method is an offset that performs scaling and addition / subtraction of the coded three-dimensional point attribute information and the attribute information by performing at least one of multiplication / division and shift operation.
  • a bit stream including encoded conversion identification information indicating whether or not a conversion process for performing at least one of them has been executed is acquired, the encoded attribute information is decoded, and the encoded conversion identification is performed. Decrypt the information.
  • the present disclosure can provide a three-dimensional data coding method, a three-dimensional data decoding method, a three-dimensional data coding device, or a three-dimensional data decoding device capable of appropriately encoding three-dimensional data.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a three-dimensional data coding / decoding system according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram showing a configuration example of point cloud data according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram showing a configuration example of a data file in which the point cloud data information according to the first embodiment is described.
  • FIG. 4 is a diagram showing the types of point cloud data according to the first embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram showing a configuration of a first coding unit according to the first embodiment.
  • FIG. 6 is a block diagram of the first coding unit according to the first embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram showing a configuration of a first decoding unit according to the first embodiment.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration of a three-dimensional data coding / decoding system according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram showing a configuration example of point cloud data according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram showing a
  • FIG. 8 is a block diagram of the first decoding unit according to the first embodiment.
  • FIG. 9 is a block diagram of the three-dimensional data coding device according to the first embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram showing an example of position information according to the first embodiment.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of an ocree representation of position information according to the first embodiment.
  • FIG. 12 is a block diagram of the three-dimensional data decoding device according to the first embodiment.
  • FIG. 13 is a block diagram of the attribute information coding unit according to the first embodiment.
  • FIG. 14 is a block diagram of the attribute information decoding unit according to the first embodiment.
  • FIG. 15 is a block diagram showing a configuration of an attribute information coding unit according to the first embodiment.
  • FIG. 16 is a block diagram of the attribute information coding unit according to the first embodiment.
  • FIG. 17 is a block diagram showing a configuration of an attribute information decoding unit according to the first embodiment.
  • FIG. 18 is a block diagram of the attribute information decoding unit according to the first embodiment.
  • FIG. 19 is a diagram showing a configuration of a second coding unit according to the first embodiment.
  • FIG. 20 is a block diagram of a second coding unit according to the first embodiment.
  • FIG. 21 is a diagram showing a configuration of a second decoding unit according to the first embodiment.
  • FIG. 22 is a block diagram of a second decoding unit according to the first embodiment.
  • FIG. 23 is a diagram showing a protocol stack related to PCC coded data according to the first embodiment.
  • FIG. 24 is a diagram showing a configuration of a coding unit and a multiplexing unit according to the second embodiment.
  • FIG. 25 is a diagram showing a configuration example of coded data according to the second embodiment.
  • FIG. 26 is a diagram showing a configuration example of the coded data and the NAL unit according to the second embodiment.
  • FIG. 27 is a diagram showing an example of semantics of pcc_nal_unit_type according to the second embodiment.
  • FIG. 28 is a diagram showing an example of the delivery order of the NAL unit according to the second embodiment.
  • FIG. 29 is a flowchart of processing by the three-dimensional data coding apparatus according to the second embodiment.
  • FIG. 30 is a flowchart of processing by the three-dimensional data decoding device according to the second embodiment.
  • FIG. 31 is a flowchart of the multiplexing process according to the second embodiment.
  • FIG. 32 is a flowchart of the demultiplexing process according to the second embodiment.
  • FIG. 33 is a diagram showing an example of three-dimensional points according to the third embodiment.
  • FIG. 34 is a diagram showing a setting example of LoD according to the third embodiment.
  • FIG. 35 is a diagram showing an example of a threshold value used for setting LoD according to the third embodiment.
  • FIG. 36 is a diagram showing an example of attribute information used for the predicted value according to the third embodiment.
  • FIG. 37 is a diagram showing an example of the exponential Golomb code according to the third embodiment.
  • FIG. 38 is a diagram showing processing for the exponential Golomb code according to the third embodiment.
  • FIG. 39 is a diagram showing an example of the syntax of the attribute header according to the third embodiment.
  • FIG. 40 is a diagram showing an example of syntax of attribute data according to the third embodiment.
  • FIG. 41 is a flowchart of the three-dimensional data coding process according to the third embodiment.
  • FIG. 42 is a flowchart of the attribute information coding process according to the third embodiment.
  • FIG. 43 is a diagram showing processing for the exponential Golomb code according to the third embodiment.
  • FIG. 44 is a diagram showing an example of a reverse lookup table showing the relationship between the remaining code and the value according to the third embodiment.
  • FIG. 45 is a flowchart of the three-dimensional data decoding process according to the third embodiment.
  • FIG. 46 is a flowchart of the attribute information decoding process according to the third embodiment.
  • FIG. 47 is a block diagram of the three-dimensional data coding device according to the third embodiment.
  • FIG. 48 is a block diagram of the three-dimensional data decoding device according to the third embodiment.
  • FIG. 49 is a diagram for explaining coding of attribute information using RAHT according to the fourth embodiment.
  • FIG. 50 is a diagram showing an example in which the quantization scale is set for each layer according to the fourth embodiment.
  • FIG. 51 is a diagram showing an example of a first code string and a second code string according to the fourth embodiment.
  • FIG. 52 is a diagram showing an example of a truncet unity code according to the fourth embodiment.
  • FIG. 53 is a diagram for explaining the inverse Har transformation according to the fourth embodiment.
  • FIG. 54 is a diagram showing an example of syntax of attribute information according to the fourth embodiment.
  • FIG. 55 is a diagram showing an example of the coding coefficient and ZeroCnt according to the fourth embodiment.
  • FIG. 56 is a flowchart of the three-dimensional data coding process according to the fourth embodiment.
  • FIG. 57 is a flowchart of the attribute information coding process according to the fourth embodiment.
  • FIG. 58 is a flowchart of the coding coefficient coding process according to the fourth embodiment.
  • FIG. 59 is a flowchart of the three-dimensional data decoding process according to the fourth embodiment.
  • FIG. 60 is a flowchart of the attribute information decoding process according to the fourth embodiment.
  • FIG. 61 is a flowchart of the coding coefficient decoding process according to the fourth embodiment.
  • FIG. 62 is a block diagram of the attribute information coding unit according to the fourth embodiment.
  • FIG. 63 is a block diagram of the attribute information decoding unit according to the fourth embodiment.
  • FIG. 64 is a block diagram showing a configuration of a three-dimensional data coding device according to the fifth embodiment.
  • FIG. 65 is a block diagram showing the configuration of the three-dimensional data decoding device according to the fifth embodiment.
  • FIG. 66 is a diagram showing a first example of the SPS syntax according to the fifth embodiment.
  • FIG. 67 is a diagram showing a configuration example of a bit stream according to the fifth embodiment.
  • FIG. 68 is a diagram showing a second example of the SPS syntax according to the fifth embodiment.
  • FIG. 69 is a diagram showing a first example of the syntax of conversion information according to the fifth embodiment.
  • FIG. 70 is a diagram showing a second example of the syntax of the conversion information according to the fifth embodiment.
  • FIG. 71 is a flowchart showing a processing procedure of the three-dimensional data coding apparatus according to the fifth embodiment.
  • FIG. 72 is a flowchart showing a processing procedure of the three-dimensional data decoding apparatus according to the fifth embodiment.
  • FIG. 73 is a block diagram for explaining another example of the processing of the three-dimensional data coding apparatus according to the fifth embodiment.
  • FIG. 74 is a block diagram for explaining another example of the processing of the three-dimensional data decoding apparatus according to the fifth embodiment.
  • FIG. 75 is a flowchart showing a processing procedure of the three-dimensional data coding apparatus according to the fifth embodiment.
  • FIG. 71 is a flowchart showing a processing procedure of the three-dimensional data coding apparatus according to the fifth embodiment.
  • FIG. 72 is a flowchart showing a processing procedure of the three-dimensional data decoding apparatus according to the fifth embodiment.
  • FIG. 73
  • FIG. 76 is a flowchart showing a processing procedure of the three-dimensional data decoding apparatus according to the fifth embodiment.
  • FIG. 77 is a block diagram of the three-dimensional data creation device according to the sixth embodiment.
  • FIG. 78 is a flowchart of the three-dimensional data creation method according to the sixth embodiment.
  • FIG. 79 is a diagram showing a configuration of the system according to the sixth embodiment.
  • FIG. 80 is a block diagram of the client device according to the sixth embodiment.
  • FIG. 81 is a block diagram of the server according to the sixth embodiment.
  • FIG. 82 is a flowchart of the three-dimensional data creation process by the client device according to the sixth embodiment.
  • FIG. 83 is a flowchart of the sensor information transmission process by the client device according to the sixth embodiment.
  • FIG. 84 is a flowchart of the three-dimensional data creation process by the server according to the sixth embodiment.
  • FIG. 85 is a flowchart of the three-dimensional map transmission process by the server according to the sixth embodiment.
  • FIG. 86 is a diagram showing a configuration of a modified example of the system according to the sixth embodiment.
  • FIG. 87 is a diagram showing a configuration of a server and a client device according to the sixth embodiment.
  • FIG. 88 is a diagram showing a configuration of a server and a client device according to the sixth embodiment.
  • FIG. 89 is a flowchart of processing by the client device according to the sixth embodiment.
  • FIG. 90 is a diagram showing the configuration of the sensor information collection system according to the sixth embodiment.
  • FIG. 91 is a diagram showing an example of the system according to the sixth embodiment.
  • FIG. 92 is a diagram showing a modified example of the system according to the sixth embodiment.
  • FIG. 93 is a flowchart showing an example of application processing according to the sixth embodiment.
  • FIG. 94 is a diagram showing a sensor range of various sensors according to the sixth embodiment.
  • FIG. 95 is a diagram showing a configuration example of the automatic driving system according to the sixth embodiment.
  • FIG. 96 is a diagram showing a configuration example of the bit stream according to the sixth embodiment.
  • FIG. 97 is a flowchart of the point group selection process according to the sixth embodiment.
  • FIG. 98 is a diagram showing a screen example of the point group selection process according to the sixth embodiment.
  • FIG. 99 is a diagram showing a screen example of the point group selection process according to the sixth embodiment.
  • FIG. 100 is a diagram showing a screen example of the point group selection process according to the sixth embodiment.
  • the three-dimensional data coding method acquires attribute information of a three-dimensional point, and scales and adds / subtracts the numerical value indicated by the attribute information by performing at least one of multiplication / division and shift operation.
  • the attribute information is encoded after executing a conversion process that performs at least one of the offsets, or a coding process that encodes the attribute information without executing the conversion process is executed, and the coded said.
  • a bit stream including attribute information and conversion identification information indicating whether or not the conversion process has been executed is generated.
  • the attribute information is appropriately converted and encoded, and the attribute You can notify that the information has been converted.
  • bit stream when the conversion process is executed, at least one of scale information indicating the value used for the scaling and offset information indicating the value used for the offset is included. Generate the bitstream that further contains the conversion information.
  • the attribute information can be converted by using an appropriate value in order to make the attribute information a positive number without defining the scale value and the offset value in advance, and the value used in the conversion process can be used. You can notify.
  • the conversion process is executed for each of the attribute information to encode the attribute information, or the conversion.
  • the attribute information is encoded without executing processing, and in the generation of the bit stream, the bit stream including the plurality of encoded attribute information and the conversion identification information for each attribute information is generated. ..
  • one three-dimensional point may have a plurality of attribute information, or a plurality of three-dimensional points having one attribute information may be decoded. Even in such a case, it is possible to appropriately convert and encode the attribute information and notify that the attribute information has been converted for each of the plurality of attribute information.
  • the scaling and the offset are performed in the generation of the bit stream.
  • the attribute information can be converted in an appropriate order in order to make the attribute information a positive number, and the order can be notified without predetermining the order of scale and offset.
  • the conversion identification information indicates whether or not the scaling has been performed and whether or not the offset has been performed.
  • the attribute information can be converted, for example, by using an appropriate conversion process in order to make the attribute information a positive number, without predetermining how to use at least one of the scale and the offset. , The value used for the conversion process can be notified.
  • the conversion identification information is stored in additional information common to the sequence.
  • the three-dimensional data decoding method performs scaling and addition / subtraction of the coded three-dimensional point attribute information and the attribute information by performing at least one of multiplication / division and shift calculation.
  • a bit stream including encoded conversion identification information indicating whether or not a conversion process that performs at least one of the offsets has been executed is acquired, and the encoded attribute information is decoded and encoded. Decrypt the conversion identification information.
  • the decoding unit that decodes the coded attribute information it may not be possible to process decimal points and / or negative numbers. Therefore, for example, if the attribute information is the attribute information encoded by being converted at at least one of scaling and offset, even such a decoding unit can decode the encoded attribute information. Further, since it is known whether or not the value indicated by the attribute information has been converted based on the conversion identification information, the decoded attribute information can be returned to the original appropriate value.
  • the conversion identification information when the conversion identification information further indicates that the conversion process has been executed on the attribute information, the decoded attribute information indicates.
  • An inverse scaling process that performs at least one of multiplication / division and shift operations and an inverse transformation process that performs at least one of the inverse offsets that perform addition / subtraction are executed on the numerical value.
  • the conversion processing opposite to the conversion processing can be executed. Therefore, according to the three-dimensional data decoding method according to the present disclosure, the encoded attribute information is appropriately decoded, and the decoded attribute information is appropriately converted (reverse transformation processed) to obtain the original attribute information. It can be returned to an appropriate value.
  • the bit stream further includes conversion information including at least one of scale information indicating the value used for the scaling and offset information indicating the value used for the offset, and in the inverse conversion process. , The inverse conversion process is executed based on at least one of the scale information and the offset information.
  • the decoded attribute information can be returned to the original appropriate value by the inverse transformation process without setting the scale value and the offset value in advance.
  • the bit stream includes a plurality of encoded attribute information
  • the plurality of encoded attribute information is decoded, and the conversion identification information is executed by the conversion process. It is indicated for each of the attribute information whether or not it has been performed, and in the inverse conversion process, the conversion identification information among the plurality of decoded attribute information is the attribute information indicating that the conversion process has been executed. Execute the inverse conversion process.
  • one three-dimensional point may have a plurality of attribute information, or a plurality of three-dimensional points having one attribute information may be decoded. Even in such a case, the decoded attribute information can be returned to the original appropriate value by the inverse transformation processing for each of the plurality of attribute information.
  • bit stream further includes order information indicating the order in which the scaling and the offset are performed, and in the reverse conversion process, the reverse scaling and the reverse offset are performed in an order based on the order information.
  • the decoded attribute information can be returned to the original appropriate value by the inverse transformation process without predetermining the order of scale and offset.
  • the conversion identification information indicates whether or not the scaling has been performed and whether or not the offset has been performed.
  • the decoded attribute information can be returned to the original appropriate value by the inverse transformation process without predetermining how to use at least one of the scale and the offset.
  • the conversion identification information is stored in additional information common to the sequence.
  • the three-dimensional data coding apparatus includes a processor and a memory, and the processor uses the memory to acquire attribute information of a three-dimensional point, and the attribute information is obtained. Encode the attribute information or execute the conversion process after executing the conversion process of performing at least one of the scaling and the addition / subtraction offset on the indicated numerical value. Instead, the coding process for encoding the attribute information is executed, and a bit stream including the encoded attribute information and the conversion identification information indicating whether or not the conversion process is executed is generated.
  • the attribute information is appropriately converted and encoded, and the attribute It is possible to notify that the information has been converted.
  • the three-dimensional data decoding device includes a processor and a memory, and the processor uses the memory to encode three-dimensional point attribute information and the attribute information.
  • a bit stream containing encoded transformation identification information indicating whether or not a scaling process that performs at least one of multiplication, division, and shift operations and a conversion process that performs at least one of the offsets that perform addition and subtraction have been executed.
  • the acquired and encoded attribute information is decoded, and the encoded conversion identification information is decoded.
  • the decoding unit that decodes the coded attribute information it may not be possible to process decimal points and / or negative numbers. Therefore, for example, if the attribute information is the attribute information encoded by being converted at at least one of scaling and offset, even such a decoding unit can decode the encoded attribute information. Further, since it is known whether or not the value indicated by the attribute information has been converted based on the conversion identification information, the decoded attribute information can be returned to the original appropriate value.
  • a recording medium such as a system, a method, an integrated circuit, a computer program, or a computer-readable CD-ROM, and the system, the method, the integrated circuit, or the computer program. And any combination of recording media may be realized.
  • a three-dimensional data coding method and a three-dimensional data coding device for providing a function of transmitting and receiving necessary information according to an application in the coded data of a three-dimensional point cloud, and the code thereof.
  • a three-dimensional data decoding method and a three-dimensional data decoding device for decoding the encoded data, a three-dimensional data multiplexing method for multiplexing the encoded data, and a three-dimensional data transmission method for transmitting the encoded data will be described. do.
  • a first coding method and a second coding method are being studied as a coding method (coding method) for point group data.
  • the method of storing in the format is not defined, and there is a problem that the MUX processing (multiplexing), transmission or storage in the coding unit cannot be performed as it is.
  • FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of a three-dimensional data coding / decoding system according to the present embodiment.
  • the three-dimensional data coding / decoding system includes a three-dimensional data coding system 4601, a three-dimensional data decoding system 4602, a sensor terminal 4603, and an external connection unit 4604.
  • the three-dimensional data coding system 4601 generates coded data or multiplexed data by encoding point cloud data which is three-dimensional data.
  • the three-dimensional data coding system 4601 may be a three-dimensional data coding device realized by a single device, or may be a system realized by a plurality of devices. Further, the three-dimensional data coding apparatus may include a part of a plurality of processing units included in the three-dimensional data coding system 4601.
  • the three-dimensional data coding system 4601 includes a point cloud data generation system 4611, a presentation unit 4612, a coding unit 4613, a multiplexing unit 4614, an input / output unit 4615, and a control unit 4616.
  • the point cloud data generation system 4611 includes a sensor information acquisition unit 4617 and a point cloud data generation unit 4618.
  • the sensor information acquisition unit 4617 acquires the sensor information from the sensor terminal 4603 and outputs the sensor information to the point cloud data generation unit 4618.
  • the point cloud data generation unit 4618 generates point cloud data from the sensor information and outputs the point cloud data to the coding unit 4613.
  • the presentation unit 4612 presents the sensor information or the point cloud data to the user. For example, the presentation unit 4612 displays information or an image based on sensor information or point cloud data.
  • the coding unit 4613 encodes (compresses) the point cloud data, and outputs the obtained coded data, the control information obtained in the coding process, and other additional information to the multiplexing unit 4614.
  • the additional information includes, for example, sensor information.
  • the multiplexing unit 4614 generates multiplexed data by multiplexing the coded data input from the coding unit 4613, the control information, and the additional information.
  • the format of the multiplexed data is, for example, a file format for storage or a packet format for transmission.
  • the input / output unit 4615 (for example, the communication unit or the interface) outputs the multiplexed data to the outside.
  • the multiplexed data is stored in a storage unit such as an internal memory.
  • the control unit 4616 (or application execution unit) controls each processing unit. That is, the control unit 4616 controls coding, multiplexing, and the like.
  • the sensor information may be input to the coding unit 4613 or the multiplexing unit 4614. Further, the input / output unit 4615 may output the point cloud data or the coded data as it is to the outside.
  • the transmission signal (multiplexed data) output from the three-dimensional data coding system 4601 is input to the three-dimensional data decoding system 4602 via the external connection unit 4604.
  • the three-dimensional data decoding system 4602 generates point cloud data, which is three-dimensional data, by decoding encoded data or multiplexed data.
  • the three-dimensional data decoding system 4602 may be a three-dimensional data decoding device realized by a single device, or may be a system realized by a plurality of devices. Further, the three-dimensional data decoding device may include a part of a plurality of processing units included in the three-dimensional data decoding system 4602.
  • the three-dimensional data decoding system 4602 includes a sensor information acquisition unit 4621, an input / output unit 4622, a demultiplexing unit 4623, a decoding unit 4624, a presentation unit 4625, a user interface 4626, and a control unit 4627.
  • the sensor information acquisition unit 4621 acquires sensor information from the sensor terminal 4603.
  • the input / output unit 4622 acquires the transmission signal, decodes the multiplexed data (file format or packet) from the transmitted signal, and outputs the multiplexed data to the demultiplexed unit 4623.
  • the demultiplexing unit 4623 acquires the coded data, the control information and the additional information from the multiplexing data, and outputs the coded data, the control information and the additional information to the decoding unit 4624.
  • the decoding unit 4624 reconstructs the point cloud data by decoding the coded data.
  • the presentation unit 4625 presents the point cloud data to the user. For example, the presentation unit 4625 displays information or an image based on the point cloud data.
  • the user interface 4626 acquires instructions based on user operations.
  • the control unit 4627 (or application execution unit) controls each processing unit. That is, the control unit 4627 controls demultiplexing, decoding, presentation, and the like.
  • the input / output unit 4622 may acquire the point cloud data or the coded data as it is from the outside. Further, the presentation unit 4625 may acquire additional information such as sensor information and present information based on the additional information. In addition, the presentation unit 4625 may make a presentation based on the user's instruction acquired by the user interface 4626.
  • the sensor terminal 4603 generates sensor information, which is information obtained by the sensor.
  • the sensor terminal 4603 is a terminal equipped with a sensor or a camera, and includes, for example, a moving object such as an automobile, a flying object such as an airplane, a mobile terminal, or a camera.
  • the sensor information that can be acquired by the sensor terminal 4603 is, for example, (1) the distance between the sensor terminal 4603 and the object obtained from the LIDAR, the millimeter-wave radar, or the infrared sensor, or the reflectance of the object, and (2) a plurality.
  • the sensor information may include the attitude, orientation, gyro (angular velocity), position (GPS information or altitude), speed, acceleration, and the like of the sensor.
  • the sensor information may include temperature, atmospheric pressure, humidity, magnetism, and the like.
  • the external connection unit 4604 is realized by communication with an integrated circuit (LSI or IC), an external storage unit, a cloud server via the Internet, broadcasting, or the like.
  • LSI integrated circuit
  • IC integrated circuit
  • cloud server via the Internet, broadcasting, or the like.
  • FIG. 2 is a diagram showing the structure of point cloud data.
  • FIG. 3 is a diagram showing a configuration example of a data file in which information on point cloud data is described.
  • the point cloud data includes data of a plurality of points.
  • the data of each point includes position information (three-dimensional coordinates) and attribute information for the position information.
  • a collection of multiple points is called a point cloud.
  • a point cloud indicates a three-dimensional shape of an object.
  • Position information such as three-dimensional coordinates is sometimes called geometry.
  • the data of each point may include attribute information (attribute) of a plurality of attribute types.
  • the attribute type is, for example, color or reflectance.
  • One attribute information may be associated with one position information, or attribute information having a plurality of different attribute types may be associated with one position information. Further, a plurality of attribute information of the same attribute type may be associated with one position information.
  • the configuration example of the data file shown in FIG. 3 is an example in which the position information and the attribute information have a one-to-one correspondence, and shows the position information and the attribute information of N points constituting the point cloud data. There is.
  • the position information is, for example, information on three axes of x, y, and z.
  • the attribute information is, for example, RGB color information.
  • a typical data file is a ply file or the like.
  • FIG. 4 is a diagram showing the types of point cloud data.
  • the point cloud data includes a static object and a dynamic object.
  • the static object is 3D point cloud data at an arbitrary time (certain time).
  • a dynamic object is three-dimensional point cloud data that changes over time.
  • the three-dimensional point cloud data at a certain time is referred to as a PCC frame or a frame.
  • the object may be a point cloud whose area is limited to some extent like ordinary video data, or a large-scale point cloud whose area is not limited such as map information.
  • the sensor information is acquired by various methods such as a distance sensor such as LIDAR or a range finder, a stereo camera, or a combination of a plurality of monocular cameras.
  • the point cloud data generation unit 4618 generates point cloud data based on the sensor information obtained by the sensor information acquisition unit 4617.
  • the point cloud data generation unit 4618 generates position information as point cloud data, and adds attribute information for the position information to the position information.
  • the point cloud data generation unit 4618 may process the point cloud data when generating position information or adding attribute information. For example, the point cloud data generation unit 4618 may reduce the amount of data by deleting the point clouds whose positions overlap. Further, the point cloud data generation unit 4618 may convert the position information (position shift, rotation, normalization, etc.), or may render the attribute information.
  • point cloud data generation system 4611 is included in the three-dimensional data coding system 4601 in FIG. 1, it may be provided independently outside the three-dimensional data coding system 4601.
  • the coding unit 4613 generates coded data by coding the point cloud data based on a predetermined coding method.
  • a predetermined coding method There are roughly the following two types of coding methods.
  • the first is a coding method using position information, and this coding method will be hereinafter referred to as a first coding method.
  • the second is a coding method using a video codec, and this coding method will be hereinafter referred to as a second coding method.
  • the decoding unit 4624 decodes the point cloud data by decoding the coded data based on a predetermined coding method.
  • the multiplexing unit 4614 generates multiplexed data by multiplexing the encoded data using an existing multiplexing method.
  • the generated multiplexed data is transmitted or accumulated.
  • the multiplexing unit 4614 multiplexes other media such as video, audio, subtitles, applications, and files, or reference time information. Further, the multiplexing unit 4614 may further multiplex the attribute information related to the sensor information or the point cloud data.
  • the multiplexing method or file format includes ISOBMFF, ISOBMFF-based transmission method MPEG-DASH, MMT, MPEG-2 TS Systems, RMP, and the like.
  • the demultiplexing unit 4623 extracts PCC coded data, other media, time information, etc. from the multiplexing data.
  • the input / output unit 4615 transmits the multiplexed data by using a method suitable for the medium to be transmitted or the medium to be stored, such as broadcasting or communication.
  • the input / output unit 4615 may communicate with other devices via the Internet, or may communicate with a storage unit such as a cloud server.
  • http http, ftp, TCP, UDP, etc. are used.
  • a PULL type communication method may be used, or a PUSH type communication method may be used.
  • Either wired transmission or wireless transmission may be used.
  • Ethernet registered trademark
  • USB registered trademark
  • RS-232C USB-232C
  • HDMI registered trademark
  • coaxial cable or the like
  • wireless transmission a wireless LAN, Wi-Fi (registered trademark), Bluetooth (registered trademark), millimeter wave, or the like is used.
  • DVB-T2 DVB-S2, DVB-C2, ATSC3.0, ISDB-S3 or the like is used.
  • FIG. 5 is a diagram showing the configuration of the first coding unit 4630, which is an example of the coding unit 4613 that encodes the first coding method.
  • FIG. 6 is a block diagram of the first coding unit 4630.
  • the first coding unit 4630 generates coded data (coded stream) by coding the point cloud data by the first coding method.
  • the first coding unit 4630 includes a position information coding unit 4631, an attribute information coding unit 4632, an additional information coding unit 4633, and a multiplexing unit 4634.
  • the first coding unit 4630 has a feature of performing coding while being aware of the three-dimensional structure. Further, the first coding unit 4630 has a feature that the attribute information coding unit 4632 performs coding using the information obtained from the position information coding unit 4631.
  • the first coding method is also called GPCC (Geometry based PCC).
  • the point cloud data is PCC point cloud data such as a PLY file, or PCC point cloud data generated from sensor information, and is position information (Position), attribute information (Attribute), and other additional information (MetaData). including.
  • the position information is input to the position information coding unit 4631, the attribute information is input to the attribute information coding unit 4632, and the additional information is input to the additional information coding unit 4633.
  • the position information coding unit 4631 generates coded position information (Compressed Geometry) which is coded data by encoding the position information.
  • the position information coding unit 4631 encodes the position information using an N-branch structure such as an octa-tree. Specifically, in the octave tree, the target space is divided into eight nodes (subspaces), and 8-bit information (occupancy code) indicating whether or not each node contains a point cloud is generated. .. Further, the node including the point cloud is further divided into eight nodes, and 8-bit information indicating whether or not the point cloud is included in each of the eight nodes is generated. This process is repeated until it becomes equal to or less than the threshold value of the number of point clouds included in the predetermined hierarchy or node.
  • the attribute information coding unit 4632 generates coded attribute information (Compressed Attribute) which is coded data by encoding using the configuration information generated by the position information coding unit 4631. For example, the attribute information coding unit 4632 determines a reference point (reference node) to be referred to in the coding of the target point (target node) to be processed based on the ocree tree structure generated by the position information coding unit 4631. do. For example, the attribute information coding unit 4632 refers to a node whose parent node in the octree is the same as the target node among the peripheral nodes or adjacent nodes. The method of determining the reference relationship is not limited to this.
  • the attribute information coding process may include at least one of a quantization process, a prediction process, and an arithmetic coding process.
  • the reference means that the reference node is used to calculate the predicted value of the attribute information, or the state of the reference node (for example, occupancy indicating whether or not the reference node contains a point group) is used to determine the encoding parameter. Information) is used.
  • the coding parameter is a quantization parameter in the quantization process, a context in arithmetic coding, or the like.
  • the additional information coding unit 4633 generates the encoded additional information (Compressed Metadata Data) which is the encoded data by encoding the compressible data among the additional information.
  • Compressed Metadata Data is the encoded data by encoding the compressible data among the additional information.
  • the multiplexing unit 4634 generates a coded stream (Compressed Stream) which is coded data by multiplexing the coded position information, the coded attribute information, the coded additional information, and other additional information.
  • the generated coded stream is output to a processing unit of a system layer (not shown).
  • FIG. 7 is a diagram showing the configuration of the first decoding unit 4640.
  • FIG. 8 is a block diagram of the first decoding unit 4640.
  • the first decoding unit 4640 generates point cloud data by decoding the coded data (coded stream) encoded by the first coding method by the first coding method.
  • the first decoding unit 4640 includes a demultiplexing unit 4461, a position information decoding unit 4642, an attribute information decoding unit 4634, and an additional information decoding unit 4644.
  • a coded stream (Compressed Stream), which is coded data, is input to the first decoding unit 4640 from a processing unit of a system layer (not shown).
  • the demultiplexing unit 4641 separates the coded position information (Compressed Geometry), the coded attribute information (Compressed Attribute), the coded additional information (Compressed Metadata), and other additional information from the coded data.
  • the position information decoding unit 4642 generates position information by decoding the coded position information. For example, the position information decoding unit 4642 restores the position information of the point cloud represented by the three-dimensional coordinates from the coded position information represented by the N-branch structure such as the ocree.
  • the attribute information decoding unit 4643 decodes the coded attribute information based on the configuration information generated by the position information decoding unit 4642. For example, the attribute information decoding unit 4643 determines a reference point (reference node) to be referred to in decoding the target point (target node) to be processed, based on the octave tree structure obtained by the position information decoding unit 4642. For example, the attribute information decoding unit 4643 refers to a node whose parent node in the octree is the same as the target node among the peripheral nodes or adjacent nodes. The method of determining the reference relationship is not limited to this.
  • the attribute information decoding process may include at least one of an inverse quantization process, a prediction process, and an arithmetic decoding process.
  • the reference is the occupancy information indicating whether or not the reference node is used to calculate the predicted value of the attribute information, or the state of the reference node (for example, whether or not the reference node contains a point cloud) is used to determine the decoding parameters. ) Is used.
  • the decoding parameter is a quantization parameter in the inverse quantization process, a context in arithmetic decoding, or the like.
  • the additional information decoding unit 4644 generates additional information by decoding the coded additional information. Further, the first decoding unit 4640 uses the additional information necessary for the decoding process of the position information and the attribute information at the time of decoding, and outputs the additional information necessary for the application to the outside.
  • FIG. 9 is a block diagram of the position information coding unit 2700 according to the present embodiment.
  • the position information coding unit 2700 includes an octane tree generation unit 2701, a geometric information calculation unit 2702, a coding table selection unit 2703, and an entropy coding unit 2704.
  • the ocree generation unit 2701 generates, for example, an ocree from the input position information, and generates an occupancy code for each node of the ocree.
  • the geometric information calculation unit 2702 acquires information indicating whether or not the adjacent node of the target node is an occupied node. For example, the geometric information calculation unit 2702 calculates the occupancy information of the adjacent node (information indicating whether or not the adjacent node is the occupancy node) from the occupancy code of the parent node to which the target node belongs. Further, the geometric information calculation unit 2702 may save the encoded nodes in a list and search for adjacent nodes in the list. The geometric information calculation unit 2702 may switch the adjacent node according to the position in the parent node of the target node.
  • the coding table selection unit 2703 selects a coding table to be used for entropy coding of the target node using the occupancy information of the adjacent node calculated by the geometric information calculation unit 2702. For example, the coded table selection unit 2703 may generate a bit string using the occupancy information of the adjacent node, and select the coded table of the index number generated from the bit string.
  • the entropy coding unit 2704 generates coded position information and metadata by performing entropy coding on the occupancy code of the target node using the coded table of the selected index number.
  • the entropy coding unit 2704 may add information indicating the selected coding table to the coding position information.
  • the position information (position data) is converted into an ocree structure (octree) and then coded.
  • the ocree tree structure consists of nodes and leaves. Each node has eight nodes or leaves, and each leaf has voxel (VXL) information.
  • FIG. 10 is a diagram showing a structural example of position information including a plurality of voxels.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example in which the position information shown in FIG. 10 is converted into an ocree tree structure.
  • the leaves 1, 2 and 3 represent the voxels VXL1, VXL2 and VXL3 shown in FIG. 10, respectively, and represent the VXL including the point cloud (hereinafter, effective VXL).
  • the node 1 corresponds to the entire space including the position information of FIG.
  • the entire space corresponding to node 1 is divided into eight nodes, and among the eight nodes, the node containing the effective VXL is further divided into eight nodes or leaves, and this process is repeated for the hierarchy of the tree structure.
  • each node corresponds to a subspace, and has information (occupancy code) indicating at which position the next node or leaf is held after division as node information.
  • the lowest block is set in the leaf, and the number of point clouds included in the leaf is held as leaf information.
  • FIG. 12 is a block diagram of the position information decoding unit 2710 according to the present embodiment.
  • the position information decoding unit 2710 includes an octane tree generation unit 2711, a geometric information calculation unit 2712, a coding table selection unit 2713, and an entropy decoding unit 2714.
  • the ocree generation unit 2711 generates an ocree in a certain space (node) by using the header information or metadata of the bitstream. For example, the 8-minute tree generation unit 2711 generates a large space (root node) using the x-axis, y-axis, and z-axis directions of a certain space added to the header information, and uses that space as the x-axis. Eight small spaces A (nodes A0 to A7) are generated by dividing into two in the y-axis and z-axis directions, respectively, to generate an eight-minute tree. Further, nodes A0 to A7 are set in order as target nodes.
  • the geometric information calculation unit 2712 acquires occupancy information indicating whether or not the node adjacent to the target node is an occupancy node. For example, the geometric information calculation unit 2712 calculates the occupancy information of the adjacent node from the occupancy code of the parent node to which the target node belongs. Further, the geometric information calculation unit 2712 may save the decoded nodes in a list and search for adjacent nodes in the list. The geometric information calculation unit 2712 may switch adjacent nodes according to the position of the target node in the parent node.
  • the coding table selection unit 2713 selects a coding table (decoding table) to be used for entropy decoding of the target node using the occupancy information of the adjacent node calculated by the geometric information calculation unit 2712. For example, the coded table selection unit 2713 may generate a bit string using the occupancy information of the adjacent node and select the coded table of the index number generated from the bit string.
  • a coding table decoding table
  • the entropy decoding unit 2714 generates position information by entropy decoding the occupancy code of the target node using the selected coding table.
  • the entropy decoding unit 2714 may decode and acquire the information of the selected coding table from the bit stream, and entropy decode the occupancy code of the target node using the coding table indicated by the information. ..
  • FIG. 13 is a block diagram showing a configuration example of the attribute information coding unit A100.
  • the attribute information coding unit may include a plurality of coding units that execute different coding methods.
  • the attribute information encoding unit may switch between the following two methods according to the use case.
  • the attribute information coding unit A100 includes a LoD attribute information coding unit A101 and a conversion attribute information coding unit A102.
  • the LoD attribute information coding unit A101 classifies each three-dimensional point into a plurality of layers using the position information of the three-dimensional points, predicts the attribute information of the three-dimensional points belonging to each layer, and encodes the predicted residual. To become.
  • each classified layer is referred to as LoD (Level of Detail).
  • the conversion attribute information coding unit A102 encodes the attribute information using RAHT (Region Adaptive Hierarchical Transfer). Specifically, the conversion attribute information coding unit A102 generates high-frequency components and low-frequency components of each layer by applying RAHT or Har conversion to each attribute information based on the position information of the three-dimensional points. Then, those values are encoded by using quantization, entropy coding, or the like.
  • RAHT Registered Adaptive Hierarchical Transfer
  • FIG. 14 is a block diagram showing a configuration example of the attribute information decoding unit A110.
  • the attribute information decoding unit may include a plurality of decoding units that execute different decoding methods. For example, the attribute information decoding unit may switch between the following two methods based on the information included in the header and metadata for decoding.
  • the attribute information decoding unit A110 includes a LoD attribute information decoding unit A111 and a conversion attribute information decoding unit A112.
  • the LoD attribute information decoding unit A111 classifies each three-dimensional point into a plurality of layers using the position information of the three-dimensional points, and decodes the attribute value while predicting the attribute information of the three-dimensional points belonging to each layer.
  • the conversion attribute information decoding unit A112 decodes the attribute information using RAHT (Region Adaptive Hierarchical Transfer). Specifically, the conversion attribute information decoding unit A112 applies the invoke RAHT or invoke Haar conversion to the high-frequency component and the low-frequency component of each attribute value based on the position information of the three-dimensional point to obtain the attribute value. Decrypt.
  • RAHT Restion Adaptive Hierarchical Transfer
  • FIG. 15 is a block diagram showing the configuration of the attribute information coding unit 3140, which is an example of the LoD attribute information coding unit A101.
  • the attribute information coding unit 3140 includes a LoD generation unit 3141, a surrounding search unit 3142, a prediction unit 3143, a prediction residual calculation unit 3144, a quantization unit 3145, an arithmetic coding unit 3146, and an inverse quantization unit. It includes 3147, a decoding value generation unit 3148, and a memory 3149.
  • LoD generation unit 3141 generates LoD using the position information of the three-dimensional point.
  • the surrounding search unit 3142 searches for neighboring three-dimensional points adjacent to each three-dimensional point by using the LoD generation result by the LoD generation unit 3141 and the distance information indicating the distance between each three-dimensional point.
  • the prediction unit 3143 generates a prediction value of the attribute information of the target three-dimensional point to be encoded.
  • the predicted residual calculation unit 3144 calculates (generates) the predicted residual of the predicted value of the attribute information generated by the prediction unit 3143.
  • the quantization unit 3145 quantizes the predicted residual of the attribute information calculated by the predicted residual calculation unit 3144.
  • the arithmetic coding unit 3146 arithmetically encodes the predicted residual after being quantized by the quantization unit 3145.
  • the arithmetic coding unit 3146 outputs a bit stream including the arithmetically coded predicted residual to, for example, a three-dimensional data decoding device.
  • the predicted residual may be binarized by, for example, the quantization unit 3145 before being arithmetically coded by the arithmetic coding unit 3146.
  • the arithmetic coding unit 3146 may initialize the coding table used for arithmetic coding before arithmetic coding.
  • the arithmetic coding unit 3146 may initialize the coding table used for arithmetic coding for each layer.
  • the arithmetic coding unit 3146 may include information indicating the position of the layer in which the coding table is initialized in the bit stream and output the information.
  • the inverse quantization unit 3147 dequantizes the predicted residual after being quantized by the quantization unit 3145.
  • the decoded value generation unit 3148 generates a decoded value by adding the predicted value of the attribute information generated by the prediction unit 3143 and the predicted residual after dequantization by the inverse quantization unit 3147.
  • the memory 3149 is a memory that stores the decoded value of the attribute information of each three-dimensional point decoded by the decoded value generation unit 3148. For example, when the prediction unit 3143 generates a predicted value of an unencoded three-dimensional point, the prediction unit 3143 generates the predicted value by using the decoded value of the attribute information of each three-dimensional point stored in the memory 3149. ..
  • FIG. 16 is a block diagram of the attribute information coding unit 6600, which is an example of the conversion attribute information coding unit A102.
  • the attribute information coding unit 6600 includes a sorting unit 6601, a Har conversion unit 6602, a quantization unit 6603, an inverse quantization unit 6604, an inverse Haar conversion unit 6605, a memory 6606, and an arithmetic coding unit 6607. Be prepared.
  • the sort unit 6601 generates a Morton code using the position information of the three-dimensional points, and sorts a plurality of three-dimensional points in the order of the Morton code.
  • the Haar conversion unit 6602 generates a coding coefficient by applying the Haar conversion to the attribute information.
  • the quantization unit 6603 quantizes the coding coefficient of the attribute information.
  • the dequantization unit 6604 dequantizes the coding coefficient after quantization.
  • the inverse Har conversion unit 6605 applies the inverse Har conversion to the coding coefficient.
  • the memory 6606 stores the values of the attribute information of the plurality of decoded three-dimensional points. For example, the attribute information of the decoded three-dimensional point stored in the memory 6606 may be used for the prediction of the unencoded three-dimensional point and the like.
  • the arithmetic coding unit 6607 calculates ZeroCnt from the coding coefficient after quantization, and arithmetically encodes ZeroCnt. In addition, the arithmetic coding unit 6607 arithmetically encodes the non-zero coding coefficient after quantization. The arithmetic coding unit 6607 may binarize the coding coefficient before arithmetic coding. Further, the arithmetic coding unit 6607 may generate and encode various header information.
  • FIG. 17 is a block diagram showing the configuration of the attribute information decoding unit 3150, which is an example of the LoD attribute information decoding unit A111.
  • the attribute information decoding unit 3150 includes a LoD generation unit 3151, a surrounding search unit 3152, a prediction unit 3153, an arithmetic decoding unit 3154, an inverse quantization unit 3155, a decoding value generation unit 3156, and a memory 3157. ..
  • the LoD generation unit 3151 generates LoD using the position information of the three-dimensional points decoded by the position information decoding unit (not shown in FIG. 17).
  • the surrounding search unit 3152 searches for neighboring three-dimensional points adjacent to each three-dimensional point by using the LoD generation result by the LoD generation unit 3151 and the distance information indicating the distance between each three-dimensional point.
  • the prediction unit 3153 generates a predicted value of the attribute information of the target three-dimensional point to be decoded.
  • the arithmetic decoding unit 3154 arithmetically decodes the predicted residual in the bit stream acquired from the attribute information coding unit 3140 shown in FIG.
  • the arithmetic decoding unit 3154 may initialize the decoding table used for arithmetic decoding.
  • the arithmetic decoding unit 3154 initializes the decoding table used for arithmetic decoding for the layer in which the arithmetic coding unit 3146 shown in FIG. 15 has been encoded.
  • the arithmetic decoding unit 3154 may initialize the decoding table used for arithmetic decoding for each layer. Further, the arithmetic decoding unit 3154 may initialize the decoding table based on the information included in the bit stream indicating the position of the layer in which the coding table is initialized.
  • the inverse quantization unit 3155 dequantizes the predicted residuals arithmetically decoded by the arithmetic decoding unit 3154.
  • the decoding value generation unit 3156 adds the prediction value generated by the prediction unit 3153 and the prediction residual after dequantization by the inverse quantization unit 3155 to generate a decoding value.
  • the decoded value generation unit 3156 outputs the decoded attribute information data to another device.
  • the memory 3157 is a memory that stores the decoded value of the attribute information of each three-dimensional point decoded by the decoded value generation unit 3156. For example, when the prediction unit 3153 generates a predicted value of a three-dimensional point that has not been decoded yet, the prediction unit 3153 generates the predicted value by using the decoded value of the attribute information of each three-dimensional point stored in the memory 3157. ..
  • FIG. 18 is a block diagram of the attribute information decoding unit 6610, which is an example of the conversion attribute information decoding unit A112.
  • the attribute information decoding unit 6610 includes an arithmetic decoding unit 6611, an inverse quantization unit 6612, an inverse Har conversion unit 6613, and a memory 6614.
  • the arithmetic decoding unit 6611 arithmetically decodes ZeroCnt and the coding coefficient included in the bit stream.
  • the arithmetic decoding unit 6611 may decode various header information.
  • the dequantization unit 6612 dequantizes the arithmetically decoded coding coefficient.
  • the inverse Haar conversion unit 6613 applies the inverse Har conversion to the coding coefficient after the inverse quantization.
  • the memory 6614 stores the values of the attribute information of the plurality of decoded three-dimensional points. For example, the attribute information of the decoded three-dimensional point stored in the memory 6614 may be used for predicting the undecoded three-dimensional point.
  • FIG. 19 is a diagram showing the configuration of the second coding unit 4650.
  • FIG. 20 is a block diagram of the second coding unit 4650.
  • the second coding unit 4650 generates coded data (coded stream) by coding the point cloud data by the second coding method.
  • the second coding unit 4650 includes an additional information generation unit 4651, a position image generation unit 4652, an attribute image generation unit 4653, a video coding unit 4654, an additional information coding unit 4655, and a multiplexing unit 4656. And include.
  • the second coding unit 4650 generates a position image and an attribute image by projecting the three-dimensional structure onto the two-dimensional image, and encodes the generated position image and the attribute image using an existing video coding method. It has the feature.
  • the second coding method is also called VPCC (Video based PCC).
  • the point cloud data is PCC point cloud data such as a PLY file, or PCC point cloud data generated from sensor information, and provides position information (Position), attribute information (Attribute), and other additional information (MetaData).
  • PCC point cloud data such as a PLY file, or PCC point cloud data generated from sensor information, and provides position information (Position), attribute information (Attribute), and other additional information (MetaData).
  • the additional information generation unit 4651 generates map information of a plurality of two-dimensional images by projecting the three-dimensional structure onto the two-dimensional image.
  • the position image generation unit 4652 generates a position image (Geometry Image) based on the position information and the map information generated by the additional information generation unit 4651.
  • This position image is, for example, a distance image in which a distance (Dept) is shown as a pixel value.
  • this distance image may be an image in which a plurality of point groups are viewed from one viewpoint (an image in which a plurality of point groups are projected on one two-dimensional plane), or a plurality of point groups from a plurality of viewpoints. It may be a plurality of images viewed, or it may be a single image in which these plurality of images are integrated.
  • the attribute image generation unit 4653 generates an attribute image based on the attribute information and the map information generated by the additional information generation unit 4651.
  • This attribute image is, for example, an image in which attribute information (for example, color (RGB)) is shown as a pixel value.
  • RGB color
  • this image may be an image in which a plurality of point groups are viewed from one viewpoint (an image in which a plurality of point groups are projected on one two-dimensional plane), or a plurality of point groups may be viewed from a plurality of viewpoints. It may be a plurality of images viewed, or it may be a single image in which these plurality of images are integrated.
  • the video coding unit 4654 encodes the position image and the attribute image by using the video coding method, so that the coded position image (Compressed Geometry Image) and the coded attribute image (Compressed Attribute Image) which are the coded data are encoded. ) Is generated.
  • the video coding method any known coding method may be used.
  • the video coding method is AVC, HEVC, or the like.
  • the additional information coding unit 4655 generates encoded additional information (Compressed Metadata Data) by encoding the additional information included in the point cloud data, the map information, and the like.
  • the multiplexing unit 4656 generates a encoded stream (Compressed Stream) which is encoded data by multiplexing the encoded position image, the encoded attribute image, the encoded additional information, and other additional information.
  • the generated coded stream is output to a processing unit of a system layer (not shown).
  • FIG. 21 is a diagram showing a configuration of a second decoding unit 4660.
  • FIG. 22 is a block diagram of the second decoding unit 4660.
  • the second decoding unit 4660 generates point cloud data by decoding the coded data (coded stream) encoded by the second coding method by the second coding method.
  • the second decoding unit 4660 includes a demultiplexing unit 4661, a video decoding unit 4662, an additional information decoding unit 4663, a position information generation unit 4664, and an attribute information generation unit 4665.
  • a coded stream (Compressed Stream), which is coded data, is input to the second decoding unit 4660 from a processing unit of a system layer (not shown).
  • the demultiplexing unit 4661 separates the coded position image (Compressed Geometry Image), the coded attribute image (Compressed Attribute Image), the coded additional information (Compressed Metadata Image), and other additional information from the coded data. ..
  • the video decoding unit 4662 generates a position image and an attribute image by decoding the coded position image and the coded attribute image using a video coding method.
  • a video coding method any known coding method may be used.
  • the video coding method is AVC, HEVC, or the like.
  • the additional information decoding unit 4663 generates additional information including map information and the like by decoding the coded additional information.
  • the position information generation unit 4664 generates position information using the position image and the map information.
  • the attribute information generation unit 4665 generates attribute information using the attribute image and the map information.
  • the second decoding unit 4660 uses the additional information necessary for decoding at the time of decoding, and outputs the additional information necessary for the application to the outside.
  • FIG. 23 is a diagram showing a protocol stack related to PCC coded data.
  • FIG. 23 shows an example in which data of another medium such as video (for example, HEVC) or audio is multiplexed, transmitted or stored in PCC coded data.
  • video for example, HEVC
  • audio is multiplexed, transmitted or stored in PCC coded data.
  • the multiplexing method and file format have a function for multiplexing, transmitting or accumulating various coded data.
  • the coded data In order to transmit or store the coded data, the coded data must be converted to a multiplexing format.
  • HEVC defines a technique for storing coded data in a data structure called a NAL unit and storing the NAL unit in ISOBMFF.
  • a first coding method (Codec1) and a second coding method (Codec2) are being studied as a method for coding point group data.
  • the method of storing in the system format is not defined, and there is a problem that MUX processing (multiplexing), transmission and storage in the coding unit cannot be performed as it is.
  • the coded data (position information (Geometry), attribute information (Attribute), additional information (Metadata)) generated by the first coding unit 4630 or the second coding unit 4650 described above).
  • the type of the data, the method of generating additional information (metadata), and the multiplexing process in the multiplexing unit will be described.
  • the additional information (metadata) may be referred to as a parameter set or control information.
  • the dynamic object (three-dimensional point cloud data that changes with time) described with reference to FIG. 4 will be described as an example, but even in the case of a static object (three-dimensional point cloud data at an arbitrary time). A similar method may be used.
  • FIG. 24 is a diagram showing a configuration of a coding unit 4801 and a multiplexing unit 4802 included in the three-dimensional data coding apparatus according to the present embodiment.
  • the coding unit 4801 corresponds to, for example, the first coding unit 4630 or the second coding unit 4650 described above.
  • the multiplexing unit 4802 corresponds to the multiplexing unit 4634 or 4656 described above.
  • the coding unit 4801 encodes the point cloud data of a plurality of PCC (Point Cloud Compression) frames and generates coded data (Multiple Compressed Data) of a plurality of position information, attribute information and additional information.
  • PCC Point Cloud Compression
  • the multiplexing unit 4802 converts the data of a plurality of data types (position information, attribute information, and additional information) into a NAL unit, thereby converting the data into a data configuration in consideration of data access in the decoding device.
  • FIG. 25 is a diagram showing a configuration example of coded data generated by the coding unit 4801.
  • the arrow in the figure shows the dependency related to the decoding of the coded data, and the source of the arrow depends on the data at the tip of the arrow. That is, the decoding device decodes the data at the tip of the arrow, and uses the decoded data to decode the original data of the arrow.
  • "dependence" means that the dependent data is referenced (used) in the processing (encoding or decoding, etc.) of the dependent data.
  • the coding unit 4801 encodes the position information of each frame to generate coded position data (Compressed Geometry Data) for each frame.
  • the coded position data is represented by G (i). i indicates a frame number, a frame time, or the like.
  • the coding unit 4801 generates a position parameter set (GPS (i)) corresponding to each frame.
  • the position parameter set contains parameters that can be used to decode the coded position data. Also, the coded position data for each frame depends on the corresponding position parameter set.
  • the coded position data composed of a plurality of frames is defined as a position sequence (Geometry Sequence).
  • the coding unit 4801 generates a position sequence parameter set (also referred to as Geometry Sequence PS: position SPS) that stores parameters commonly used in decoding processing for a plurality of frames in the position sequence.
  • the position sequence depends on the position SPS.
  • the coding unit 4801 encodes the attribute information of each frame to generate the coded attribute data (Compressed Attribute Data) for each frame.
  • the coded attribute data is represented by A (i).
  • FIG. 25 shows an example in which the attribute X and the attribute Y exist, the coded attribute data of the attribute X is represented by AX (i), and the coded attribute data of the attribute Y is represented by AY (i). ..
  • the coding unit 4801 generates an attribute parameter set (APS (i)) corresponding to each frame.
  • the attribute parameter set of the attribute X is represented by AXPS (i)
  • the attribute parameter set of the attribute Y is represented by AYPS (i).
  • the attribute parameter set contains parameters that can be used to decode the coded attribute information.
  • the coded attribute data depends on the corresponding set of attribute parameters.
  • the coded attribute data consisting of a plurality of frames is defined as an attribute sequence (Attribute Sequence).
  • the coding unit 4801 generates an attribute sequence parameter set (Attribute Sequence PS: also referred to as attribute SPS) that stores parameters commonly used for decoding processing for a plurality of frames in the attribute sequence.
  • attribute sequence PS also referred to as attribute SPS
  • the attribute sequence depends on the attribute SPS.
  • the coding attribute data depends on the coding position data.
  • FIG. 25 shows an example in which two types of attribute information (attribute X and attribute Y) exist.
  • attribute information for example, the respective data and metadata are generated by the two coding units.
  • an attribute sequence is defined for each type of attribute information, and an attribute SPS is generated for each type of attribute information.
  • FIG. 25 shows an example in which the position information is one type and the attribute information is two types, but the present invention is not limited to this, and the attribute information may be one type or three or more types. good.
  • the coded data can be generated by the same method.
  • the attribute information may not be present. In that case, the coding unit 4801 does not have to generate the parameter set related to the attribute information.
  • the coding unit 4801 generates a PCC stream PS (PCC Stream PS: also referred to as a stream PS), which is a parameter set for the entire PCC stream.
  • the coding unit 4801 stores in the stream PS parameters that can be commonly used in the decoding process for one or more position sequences and one or more attribute sequences.
  • the stream PS includes identification information indicating the codec of the point cloud data, information indicating the algorithm used for encoding, and the like.
  • the position sequence and attribute sequence depend on the stream PS.
  • An access unit is a basic unit for accessing data at the time of decryption, and is composed of one or more data and one or more metadata.
  • the access unit is composed of position information at the same time and one or more attribute information.
  • a GOF is a random access unit and is composed of one or more access units.
  • the coding unit 4801 generates an access unit header (AU Header) as identification information indicating the head of the access unit.
  • the coding unit 4801 stores the parameters related to the access unit in the access unit header.
  • the access unit header contains the structure or information of the coded data contained in the access unit.
  • the access unit header includes parameters commonly used for data included in the access unit, for example, parameters related to decoding of coded data.
  • the coding unit 4801 may generate an access unit delimiter that does not include parameters related to the access unit instead of the access unit header.
  • This access unit delimiter is used as identification information indicating the head of the access unit.
  • the decoding device identifies the head of the access unit by detecting the access unit header or the access unit delimiter.
  • the coding unit 4801 generates a GOF header (GOF Header) as identification information indicating the beginning of the GOF.
  • the coding unit 4801 stores the parameters related to the GOF in the GOF header.
  • the GOF header contains the structure or information of the coded data contained in the GOF.
  • the GOF header includes parameters commonly used for the data included in the GOF, for example, parameters related to decoding of the coded data.
  • the coding unit 4801 may generate a GOF delimiter that does not include the parameters related to the GOF instead of the GOF header.
  • This GOF delimiter is used as identification information indicating the beginning of the GOF.
  • the decoding device identifies the beginning of the GOF by detecting the GOF header or the GOF delimiter.
  • the access unit is defined as a PCC frame unit.
  • the decoding device accesses the PCC frame based on the identification information at the head of the access unit.
  • GOF is defined as one random access unit.
  • the decoding device accesses the random access unit based on the identification information at the head of the GOF.
  • a PCC frame may be defined as a random access unit as long as the PCC frames do not depend on each other and can be decoded independently.
  • one access unit may be assigned two or more PCC frames, or one GOF may be assigned a plurality of random access units.
  • the coding unit 4801 may define and generate a parameter set or metadata other than the above.
  • the coding unit 4801 may generate SEI (Supplemental Enchanment Information) that stores parameters (optional parameters) that may not necessarily be used at the time of decoding.
  • SEI Supplemental Enchanment Information
  • FIG. 26 is a diagram showing an example of coded data and a NAL unit.
  • the coded data includes a header and a payload.
  • the coded data may include length information indicating the length (data amount) of the coded data, the header or the payload. Further, the coded data does not have to include a header.
  • the header contains, for example, identification information for identifying data.
  • This identification information indicates, for example, a data type or a frame number.
  • the header contains, for example, identification information indicating a reference relationship. This identification information is stored in the header when there is a dependency between the data, for example, and is information for referencing the reference destination from the reference source.
  • the referenced header contains identification information for identifying the data.
  • the header of the reference source includes identification information indicating the reference destination.
  • the identification information for specifying the data or the identification information indicating the reference relationship may be omitted.
  • the multiplexing unit 4802 stores the coded data in the payload of the NAL unit.
  • the NAL unit header includes pcc_nal_unit_type, which is identification information of the coded data.
  • FIG. 27 is a diagram showing an example of the semantics of pcc_nal_unit_type.
  • pcc_codec_type is codec 1 (Codec1: first coding method)
  • the values 0 to 10 of pcc_naal_unit_type are codec position data (Geometry) and coding attribute X data in codec 1.
  • HeaderX Codec Attribute Y Data (HeaderY), Position PS (Geom.PS), Attribute XPS (AttrX.PS), Attribute YPS (AttrX.PS), Position SPS (Geometry Sequence PS), Attribute XSPS (HeaderX) It is assigned to PS), attribute YSPS (AttributeY Sequence PS), AU header (AU Header), and GOF header (GOF Header). Further, the value 11 or later is assigned to the reserve of the codec 1.
  • pcc_codec_type is codec 2 (Codec 2: second coding method)
  • the values 0 to 2 of pcc_nal_unit_type are assigned to codec data A (DataA), metadata A (MetaDataA), and metadata B (MetaDataB). .. Further, the value 3 or later is assigned to the reserve of the codec 2.
  • the multiplexing unit 4802 collectively sends out the NAL unit in units of GOF or AU.
  • the multiplexing unit 4802 arranges the GOF header at the head of the GOF and the AU header at the head of the AU.
  • the multiplexing unit 4802 may arrange a sequence parameter set (SPS) for each AU so that the decoding device can decode from the next AU.
  • SPS sequence parameter set
  • the decoding device decodes the referenced data and then decodes the reference source data. In order to enable the decoding device to decode the data in the order in which they are received without rearranging the data, the multiplexing unit 4802 sends the referenced data first.
  • FIG. 28 is a diagram showing an example of the sending order of the NAL unit.
  • FIG. 28 shows three examples of location information priority, parameter priority, and data integration.
  • the location information priority transmission order is an example of transmitting information related to position information and information related to attribute information together. In the case of this transmission order, the transmission of the information regarding the position information is completed earlier than the transmission of the information regarding the attribute information.
  • a decoding device that does not decode the attribute information may be able to set a time for not processing by ignoring the decoding of the attribute information. Further, for example, in the case of a decoding device that wants to decode the position information quickly, there is a possibility that the position information can be decoded faster by obtaining the coded data of the position information earlier.
  • the attribute XSPS and the attribute YSPS are integrated and described as the attribute SPS, but the attribute XSPS and the attribute YSPS may be arranged separately.
  • the parameter set is transmitted first and the data is transmitted later.
  • the multiplexing unit 4802 may transmit the NAL units in any order.
  • the order identification information is defined, and the multiplexing unit 4802 may have a function of sending out NAL units in the order of a plurality of patterns.
  • the order identification information of the NAL unit is stored in the stream PS.
  • the three-dimensional data decoding device may perform decoding based on the order identification information.
  • the three-dimensional data decoding device may instruct the three-dimensional data coding device of the desired transmission order, and the three-dimensional data coding device (multiplexing unit 4802) may control the transmission order according to the instructed transmission order.
  • the multiplexing unit 4802 may generate coded data in which a plurality of functions are merged as long as the transmission order is restricted, such as the transmission order of data integration.
  • the GOF header and the AU header may be integrated, or the AXIS and the AYPS may be integrated.
  • an identifier indicating that the data has a plurality of functions is defined in pcc_nal_unit_type.
  • the parameter storage method is The following method may be used.
  • the default PS value is indicated by the higher PS.
  • the value of PS is indicated by the lower PS.
  • the PS value is not described in the upper PS, and the PS value is described in the lower PS.
  • the information on whether the value of PS is indicated by the lower PS, the upper PS, or both is indicated in one or both of the lower PS and the upper PS.
  • the lower PS may be merged with the upper PS.
  • the multiplexing unit 4802 may omit the transmission of either one.
  • the coding unit 4801 or the multiplexing unit 4802 may divide the data into slices, tiles, or the like, and send out the divided data.
  • the divided data contains information for identifying the divided data, and the parameters used for decoding the divided data are included in the parameter set.
  • pcc_nal_unit_type an identifier indicating that the data or parameters related to the tile or slice is stored is defined.
  • FIG. 29 is a flowchart of processing by the three-dimensional data coding apparatus (encoding unit 4801 and multiplexing unit 4802) relating to the transmission order of the NAL unit.
  • the three-dimensional data encoding device determines the transmission order (position information priority or parameter set priority) of the NAL unit (S4801). For example, the three-dimensional data coding device determines the transmission order based on the designation from the user or an external device (for example, a three-dimensional data decoding device).
  • the three-dimensional data encoding device sets the order identification information included in the stream PS to position information priority (S4803). That is, in this case, the order identification information indicates that the NAL units are sent in the order in which the position information is prioritized. Then, the three-dimensional data coding device sends out the NAL units in the order of prioritizing the position information (S4804).
  • the three-dimensional data encoding device sets the order identification information included in the stream PS to parameter set priority (S4805). That is, in this case, the order identification information indicates that the NAL units are sent in the order in which the parameter set is prioritized. Then, the three-dimensional data coding apparatus sends out NAL units in the order of parameter set parameter set priority (S4806).
  • FIG. 30 is a flowchart of processing by the three-dimensional data decoding device related to the transmission order of the NAL unit.
  • the three-dimensional data decoding device analyzes the order identification information included in the stream PS (S4811).
  • the three-dimensional data decoding device decodes the NAL unit assuming that the transmission order of the NAL unit is position information priority (S4812). S4813).
  • the three-dimensional data decoding device decodes the NAL unit assuming that the transmission order of the NAL unit is parameter set priority. (S4814).
  • step S4813 the NAL unit related to the position information is acquired without acquiring all the NAL units, and the position information is decoded from the acquired NAL unit. May be good.
  • FIG. 31 is a flowchart of processing by a three-dimensional data coding device (multiplexing unit 4802) related to AU and GOF generation in multiplexing of NAL units.
  • the three-dimensional data coding device determines the type of coded data (S4821). Specifically, the three-dimensional data coding apparatus determines whether the coded data to be processed is the data at the head of the AU, the data at the head of the GOF, or other data.
  • the three-dimensional data coding device arranges the GOF header and the AU header at the head of the coded data belonging to the GOF to generate a NAL unit (the head of the GOF). S4823).
  • the three-dimensional data coding device arranges the AU header at the head of the coded data belonging to the AU to generate the NAL unit (S4824).
  • the three-dimensional data coding device places the coded data after the AU header of the AU to which the coded data belongs. To generate a NAL unit (S4825).
  • FIG. 32 is a flowchart of the processing of the three-dimensional data decoding device related to the access of AU and GOF in the demultiplexing of the NAL unit.
  • the three-dimensional data decoding device determines the type of coded data included in the NAL unit by analyzing the nal_unit_type included in the NAL unit (S4831). Specifically, the three-dimensional data decoding device determines whether the coded data included in the NAL unit is the data at the head of the AU, the data at the head of the GOF, or other data.
  • the three-dimensional data decoding device determines that the NAL unit is the start position of random access and accesses the NAL unit. Then, the decoding process is started (S4833).
  • the three-dimensional data decoding device determines that the NAL unit is the AU head, and the data included in the NAL unit. To decode the AU (S4834).
  • the three-dimensional data decoding device does not process the NAL unit.
  • the information of the three-dimensional point cloud includes position information (geometry) and attribute information (attribute).
  • the position information includes coordinates (x-coordinate, y-coordinate, z-coordinate) with respect to a certain point.
  • the attribute information includes information indicating the color information (RGB, YUV, etc.), reflectance, normal vector, etc. of each three-dimensional point.
  • the three-dimensional data coding device can encode the attribute information by using a coding method different from the position information.
  • an integer value will be used as the value of the attribute information.
  • each color component of the color information RGB or YUV has an 8-bit accuracy
  • each color component takes an integer value from 0 to 255.
  • the reflectance value has a precision of 10 bits
  • the reflectance value takes an integer value from 0 to 1023.
  • the bit precision of the attribute information is a decimal precision
  • the three-dimensional data encoding device may multiply the value by a scale value and then round it to an integer value so that the value of the attribute information becomes an integer value. ..
  • the three-dimensional data coding device may add this scale value to the header of the bit stream or the like.
  • the code amount can be reduced by entropy-coding the difference absolute value Diffp using a coding table in which the number of generated bits decreases as the value becomes smaller.
  • the reference three-dimensional point is a three-dimensional point within a predetermined distance range from the target three-dimensional point.
  • the three-dimensional data encoding device determines that the position of the three-dimensional point q is close to the position of the target three-dimensional point p, and determines that the target three-dimensional point p. It is determined that the value of the attribute information of the three-dimensional point q is used to generate the predicted value of the attribute information of the point p.
  • the distance calculation method may be another method, for example, Mahalanobis distance or the like may be used. Further, the three-dimensional data coding apparatus may determine that the three-dimensional point outside the predetermined distance range from the target three-dimensional point is not used for the prediction process.
  • the three-dimensional data encoder predicts the three-dimensional point r. It may be determined that it is not used for.
  • the three-dimensional data encoding device may add information indicating the threshold value THd to the header of the bit stream or the like.
  • FIG. 33 is a diagram showing an example of a three-dimensional point.
  • the distance d (p, q) between the target three-dimensional point p and the three-dimensional point q is smaller than the threshold THd. Therefore, the three-dimensional data encoding device determines that the three-dimensional point q is the reference three-dimensional point of the target three-dimensional point p, and the attribute of the three-dimensional point q is used to generate the predicted value Pp of the attribute information Ap of the target three-dimensional p. It is determined that the value of the information Aq is used.
  • the three-dimensional data encoding device determines that the three-dimensional point r is not the reference three-dimensional point of the target three-dimensional point p, and generates the predicted value Pp of the attribute information Ap of the target three-dimensional point p. It is determined that the value of the attribute information Ar of is not used.
  • the three-dimensional data coding device encodes the attribute information of the target three-dimensional point using the predicted value
  • the three-dimensional point whose attribute information has already been encoded and decoded is used as the reference three-dimensional point.
  • the three-dimensional data decoding device uses the three-dimensional point whose attribute information has already been decoded as the reference three-dimensional point.
  • each classified layer is referred to as LoD (Level of Detail).
  • LoD Level of Detail
  • the three-dimensional data coding device selects the initial point a0 and assigns it to LoD0.
  • the three-dimensional data coding device extracts a point a1 whose distance from the point a0 is larger than the threshold Thres_LoD [0] of LoD0 and assigns it to LoD0.
  • the three-dimensional data encoding device extracts the point a2 whose distance from the point a1 is larger than the threshold Thres_LoD [0] of LoD0 and assigns it to LoD0.
  • the three-dimensional data coding device configures LoD0 so that the distance between each point in LoD0 is larger than the threshold value Thres_LoD [0].
  • the three-dimensional data coding device selects the point b0 to which LoD has not yet been assigned and assigns it to LoD1.
  • the three-dimensional data coding device extracts the unassigned point b1 whose distance from the point b0 is larger than the threshold Thres_LoD [1] of LoD1 and assigns it to LoD1.
  • the three-dimensional data coding device extracts the unassigned point b2 whose distance from the point b1 is larger than the threshold Thres_LoD [1] of LoD1 and assigns it to LoD1. In this way, the three-dimensional data coding device configures LoD1 so that the distance between each point in LoD1 is larger than the threshold value Thres_LoD [1].
  • the three-dimensional data coding device selects the point c0 to which LoD has not yet been assigned and assigns it to LoD2.
  • the three-dimensional data coding device extracts the unassigned point c1 whose distance from the point c0 is larger than the threshold Thres_LoD [2] of LoD2 and assigns it to LoD2.
  • the three-dimensional data coding device extracts the unassigned point c2 whose distance from the point c1 is larger than the threshold Thres_LoD [2] of LoD2 and assigns it to LoD2.
  • the three-dimensional data coding device configures LoD2 so that the distance between each point in LoD2 is larger than the threshold value Thres_LoD [2].
  • the thresholds Thres_LoD [0], Thres_LoD [1], and Thres_LoD [2] of each LoD are set.
  • the three-dimensional data encoding device may add information indicating the threshold value of each LoD to the header of the bit stream or the like. For example, in the case of the example shown in FIG. 35, the three-dimensional data coding apparatus may add thresholds Thres_LoD [0], Thres_LoD [1], and Thres_LoD [2] to the header.
  • the three-dimensional data coding device may allocate all the three-dimensional points to which LoD is not assigned to the lowest layer of LoD. In this case, the three-dimensional data coding apparatus can reduce the code amount of the header by not adding the threshold value of the lowest layer of LoD to the header. For example, in the case of the example shown in FIG. 35, the three-dimensional data coding apparatus adds the thresholds Thres_LoD [0] and Thres_LoD [1] to the header, and does not add Thres_LoD [2] to the header. In this case, the three-dimensional data decoding device may estimate the value of Thres_LoD [2] to be 0. Further, the three-dimensional data coding device may add the number of layers of LoD to the header. As a result, the three-dimensional data decoding device can determine the LoD of the lowest layer using the number of layers of LoD.
  • the higher layer (the layer closer to LoD0) becomes a sparse point cloud (space) in which the distance between the three-dimensional points is separated.
  • the lower layer becomes a dense point cloud (dense) in which the distance between the three-dimensional points is closer.
  • LoD0 is the uppermost layer.
  • the method of selecting the initial three-dimensional points when setting each LoD may depend on the coding order at the time of position information coding. For example, the three-dimensional data coding device selects the first encoded three-dimensional point at the time of position information coding as the initial point a0 of LoD0, and selects the points a1 and a2 with the initial point a0 as the base point. LoD0 is configured. Then, the three-dimensional data coding apparatus may select the earliest three-dimensional point whose position information is encoded among the three-dimensional points that do not belong to LoD0 as the initial point b0 of LoD1.
  • the three-dimensional data coding device sets the initial point n0 of LoDn as the earliest three-dimensional point in which the position information is encoded among the three-dimensional points that do not belong to the upper layer (LoD0 to LoDn-1) of LoDn. May be selected.
  • the three-dimensional data decoding apparatus can configure the same LoD as at the time of encoding by using the same initial point selection method at the time of decoding, so that the bit stream can be appropriately decoded.
  • the three-dimensional data decoding apparatus selects, as the initial point n0 of LoDn, the three-dimensional point whose position information has been decoded earliest among the three-dimensional points that do not belong to the upper layer of LoDn.
  • the three-dimensional data encoding device when the three-dimensional data encoding device encodes the three-dimensional points included in LoD0 in order, the target three-dimensional points included in LoD1 are encoded and decoded included in LoD0 and LoD1 (hereinafter, simply "" It is generated using the attribute information of "encoded”).
  • the three-dimensional data encoding device sets the predicted value of the attribute information of the three-dimensional point to N or less of the encoded three-dimensional points around the target three-dimensional point to be encoded. Generated by calculating the average of attribute values. Further, the three-dimensional data coding device may add a value of N to the header of the bit stream or the like. The three-dimensional data encoding device may change the value of N for each three-dimensional point and add the value of N for each three-dimensional point. As a result, an appropriate N can be selected for each three-dimensional point, so that the accuracy of the predicted value can be improved. Therefore, the predicted residual can be reduced.
  • the three-dimensional data encoding device may add the value of N to the header of the bitstream and fix the value of N in the bitstream. This eliminates the need to encode or decode the value of N for each three-dimensional point, so that the amount of processing can be reduced. Further, the three-dimensional data coding apparatus may separately encode the value of N for each LoD. As a result, the coding efficiency can be improved by selecting an appropriate N for each LoD.
  • the three-dimensional data encoding device may calculate the predicted value of the attribute information of the three-dimensional points by the weighted average value of the attribute information of the surrounding N coded three-dimensional points. For example, the three-dimensional data encoding device calculates the weight using the distance information of the target three-dimensional point and the surrounding N three-dimensional points.
  • the higher layer of LoD is set to have a larger N value
  • the lower layer is set to have a smaller N value. Since the distance between the three-dimensional points to which they belong is large in the upper layer of LoD, there is a possibility that the prediction accuracy can be improved by setting a large value of N and selecting and averaging a plurality of surrounding three-dimensional points. Further, since the distance between the three-dimensional points to which the LoD lower layer belongs is short, it is possible to make an efficient prediction while suppressing the amount of averaging by setting the value of N small.
  • FIG. 36 is a diagram showing an example of attribute information used for the predicted value.
  • the peripheral point P' is selected based on the distance from the point P.
  • the predicted value of the attribute information of the point b2 shown in FIG. 36 is generated by using the attribute information of the points a0, a1, a2, b0, and b1.
  • the predicted value is calculated by a distance-dependent weighted average.
  • the predicted value a2p of the point a2 is calculated by the weighted average of the attribute information of the points a0 and a1 as shown in (Equation A2) and (Equation A3).
  • a i is a value of the attribute information of the point ai.
  • the predicted value b2p of the point b2 is calculated by the weighted average of the attribute information of the points a0, a1, a2, b0, and b1 as shown in (Equation A4) to (Equation A6).
  • B i is the value of the attribute information of the point bi.
  • the three-dimensional data encoding device calculates the difference value (predicted residual) between the value of the attribute information of the three-dimensional point and the predicted value generated from the surrounding points, and even if the calculated predicted residual is quantized. good.
  • a three-dimensional data encoder performs quantization by dividing the predicted residual by a quantization scale (also called a quantization step). In this case, the smaller the quantization scale, the smaller the error (quantization error) that can occur due to quantization. Conversely, the larger the quantization scale, the larger the quantization error.
  • the three-dimensional data coding device may change the quantization scale used for each LoD. For example, in a three-dimensional data coding apparatus, the higher layer has a smaller quantization scale, and the lower layer has a larger quantization scale. Since the value of the attribute information of the three-dimensional point belonging to the upper layer may be used as the predicted value of the attribute information of the three-dimensional point belonging to the lower layer, the quantization scale of the upper layer is reduced in the upper layer. Coding efficiency can be improved by suppressing possible quantization errors and improving the accuracy of predicted values.
  • the three-dimensional data coding device may add a quantization scale used for each LoD to the header or the like. As a result, the three-dimensional data decoding device can correctly decode the quantization scale, so that the bit stream can be appropriately decoded.
  • the three-dimensional data encoding device may convert a signed integer value (signed quantization value), which is a predicted residual after quantization, into an unsigned integer value (unsigned quantization value). This eliminates the need to consider the occurrence of negative integers when entropy coding the predicted residuals.
  • the three-dimensional data coding device does not necessarily have to convert the signed integer value into an unsigned integer value, and for example, the sign bit may be separately entropy-coded.
  • the predicted residual is calculated by subtracting the predicted value from the original value.
  • the prediction residual a2r of the point a2 as shown in (Equation A7), from the values A 2 of the attribute information of the point a2, is calculated by subtracting the prediction value a2p the point a2.
  • a2r A 2 -a2p ⁇ (formula A7)
  • b2r B 2 -b2p ⁇ (formula A8)
  • the predicted residual is quantized by dividing by QS (Quantization Step).
  • the quantized value a2q at point a2 is calculated by (Equation A9).
  • the quantized value b2q at point b2 is calculated by (Equation A10).
  • QS_LoD0 is a QS for LoD0
  • QS_LoD1 is a QS for LoD1. That is, the QS may be changed according to LoD.
  • the three-dimensional data encoding device converts the signed integer value, which is the above-mentioned quantization value, into an unsigned integer value as follows.
  • the signed integer value a2q is smaller than 0, the three-dimensional data coding apparatus sets the unsigned integer value a2u to -1- (2 ⁇ a2q).
  • the signed integer value a2q is 0 or more, the three-dimensional data coding apparatus sets the unsigned integer value a2u to 2 ⁇ a2q.
  • the three-dimensional data encoding device sets the unsigned integer value b2u to -1- (2 ⁇ b2q) when the signed integer value b2q is smaller than 0.
  • the three-dimensional data coding apparatus sets the unsigned integer value b2u to 2 ⁇ b2q.
  • the three-dimensional data encoding device may encode the predicted residual (unsigned integer value) after quantization by entropy coding. For example, after binarizing an unsigned integer value, binary arithmetic coding may be applied.
  • the three-dimensional data coding device may switch the binarization method according to the value of the predicted residual. For example, when the predicted residual pu is smaller than the threshold value R_TH, the three-dimensional data encoding device binarizes the predicted residual pu with a fixed number of bits required to express the threshold value R_TH. Further, when the predicted residual pu is equal to or higher than the threshold value R_TH, the three-dimensional data encoding device uses the binarized data of the threshold value R_TH and the value of (pu-R_TH) by using an exponential-Golomb or the like. Threshold.
  • the three-dimensional data encoding device when the threshold value R_TH is 63 and the predicted residual pu is smaller than 63, the predicted residual pu is binarized with 6 bits. Further, when the predicted residual pu is 63 or more, the three-dimensional data encoding device binarizes the binary data (111111) and (pu-63) of the threshold value R_TH using the exponential Golomb. Arithmetic coding is performed.
  • the three-dimensional data coding device generates 6-bit binary data (100,000) when the predicted residual pu is 32, and arithmetically encodes this bit string. Further, when the predicted residual pu is 66, the three-dimensional data encoding device generates binary data (111111) of the threshold value R_TH and a bit string (00100) representing the value 3 (66-63) in exponential Golomb. , This bit string (111111 + 00100) is arithmetically coded.
  • the three-dimensional data encoding device switches the binarization method according to the size of the predicted residual, so that the number of binarized bits increases sharply when the predicted residual becomes large. It is possible to encode while suppressing.
  • the three-dimensional data coding device may add the threshold value R_TH to the header of the bit stream or the like.
  • the three-dimensional data coding device sets the threshold value R_TH to a large value.
  • the threshold value R_TH is set to be small. This makes it possible to prevent a sudden increase in the bit length of the binarized data.
  • the three-dimensional data coding device may switch the threshold value R_TH for each LoD and add the threshold value R_TH for each LoD to the header or the like. That is, the three-dimensional data coding apparatus may switch the binarization method for each LoD. For example, in the upper layer, the distance between the three-dimensional points is long, so that the prediction accuracy is poor and the prediction residual may increase as a result. Therefore, the three-dimensional data coding device prevents a sudden increase in the bit length of the binarized data by setting the threshold value R_TH small for the upper layer. In addition, since the distance between the three-dimensional points is short in the lower layer, the prediction accuracy may be high and the prediction residual may be small as a result. Therefore, the three-dimensional data coding apparatus improves the coding efficiency by setting the threshold value R_TH large for the hierarchy.
  • FIG. 37 is a diagram showing an example of the exponential Golomb code, and is a diagram showing the relationship between the value before binarization (multi-value) and the bit (code) after binarization. In addition, 0 and 1 shown in FIG. 37 may be inverted.
  • the three-dimensional data encoding device applies arithmetic coding to the binarized data of the predicted residuals.
  • the coding efficiency can be improved.
  • the n-bit code (n-bit code)
  • the rest which is the binarized part using exponential Golomb.
  • the tendency of the appearance probability of 0 and 1 of each bit may be different. Therefore, the three-dimensional data coding apparatus may switch the application method of arithmetic coding between the n-bit code and the remaining code.
  • a three-dimensional data coding device performs arithmetic coding on an n-bit code using a different coding table (probability table) for each bit.
  • the three-dimensional data coding apparatus may change the number of coding tables used for each bit. For example, the three-dimensional data coding apparatus performs arithmetic coding using one coding table for the first bit b0 of the n-bit code. Further, the three-dimensional data coding device uses two coding tables for the next bit b1. Further, the three-dimensional data coding apparatus switches the coding table used for arithmetic coding of bit b1 according to the value (0 or 1) of b0.
  • the three-dimensional data coding device further uses four coding tables for the next bit b2. Further, the three-dimensional data coding apparatus switches the coding table used for arithmetic coding of bit b2 according to the values (0 to 3) of b0 and b1.
  • the three-dimensional data coding apparatus uses 2 n-1 coding tables when arithmetically coding each bit bn-1 of the n-bit code. Further, the three-dimensional data coding apparatus switches the coding table to be used according to the value (generation pattern) of the bits before bn-1. As a result, the three-dimensional data coding apparatus can use an appropriate coding table for each bit, so that the coding efficiency can be improved.
  • the three-dimensional data coding device may reduce the number of coding tables used in each bit. For example, in a three-dimensional data encoding device, when each bit bn-1 is arithmetically coded, 2 m pieces are used according to the value (generation pattern) of m bits (m ⁇ n-1) before bn-1. The encoding table of may be switched. As a result, the coding efficiency can be improved while reducing the number of coding tables used in each bit.
  • the three-dimensional data coding apparatus may update the probability of occurrence of 0 and 1 in each coding table according to the value of the actually generated binarized data. Further, the three-dimensional data encoding device may fix the occurrence probabilities of 0 and 1 in the coding table of some bits. As a result, the number of times the occurrence probability is updated can be suppressed, so that the amount of processing can be reduced.
  • the number of coding tables for b0 is one (CTb0).
  • CTb10, CTb11 There are two coding tables for b1 (CTb10, CTb11). Further, the coding table to be used is switched according to the value of b0 (0 to 1).
  • CTb20, CTb21, CTb22, CTb23 There are four coding tables for b2 (CTb20, CTb21, CTb22, CTb23). Further, the coding table to be used is switched according to the values of b0 and b1 (0 to 3).
  • CTbn0, CTbn1, ..., CTbn (2 n-1 -1) There are 2 n-1 coding tables for bn-1 (CTbn0, CTbn1, ..., CTbn (2 n-1 -1)). Further, the coding table to be used can be switched according to the value of b0b1 ... bn-2 (0 to 2 n-1 -1).
  • FIG. 38 is a diagram for explaining processing when, for example, the remaining code is an exponential Golomb code.
  • the remaining code which is a portion binarized using the exponential Golomb, includes a prefix part and a suffix part as shown in FIG. 38.
  • the three-dimensional data coding apparatus switches the coding table between the prefix unit and the suffix unit. That is, the three-dimensional data encoding device arithmetically encodes each bit included in the prefix section using the prefix coding table, and uses the suffix coding table to perform each bit contained in the suffix section. Arithmetic code.
  • the three-dimensional data encoding device may update the probability of occurrence of 0 and 1 in each coding table according to the value of the binarized data actually generated.
  • the three-dimensional data coding device may fix the probability of occurrence of 0 and 1 in either coding table.
  • the number of times the occurrence probability is updated can be suppressed, so that the amount of processing can be reduced.
  • the three-dimensional data coding device may update the occurrence probability with respect to the prefix unit and fix the occurrence probability with respect to the suffix unit.
  • the three-dimensional data coding device decodes the predicted residual after quantization by inverse quantization and reconstruction, and decodes the decoded value, which is the decoded predicted residual, after the three-dimensional point to be encoded. Used for prediction. Specifically, the three-dimensional data encoding device calculates the inverse quantization value by multiplying the predicted residual (quantization value) after quantization by the quantization scale, and obtains the inverse quantization value and the predicted value. To obtain the decoding value (reconstruction value).
  • the inverse quantization value a2iq of the point a2 is calculated by (Equation A11) using the quantization value a2q of the point a2.
  • the inverse quantization value b2iq of the point b2 is calculated by (Equation A12) using the quantization value b2q of the point b2.
  • QS_LoD0 is a QS for LoD0
  • QS_LoD1 is a QS for LoD1. That is, the QS may be changed according to LoD.
  • the decoding value a2rec of the point a2 is calculated by adding the predicted value a2p of the point a2 to the inverse quantization value a2iq of the point a2 as shown in (Equation A13).
  • the decoding value b2rec of the point b2 is calculated by adding the predicted value b2p of the point b2 to the inverse quantization value b2iq of the point b2.
  • FIG. 39 is a diagram showing an example of syntax of the attribute header (attribute_header) according to the present embodiment.
  • the attribute header is the header information of the attribute information.
  • the attribute header includes layer number information (NumLoD), three-dimensional point information (NumOfPoint [i]), layer threshold value (Thres_Lod [i]), and peripheral point information (NumNeigoPoint [i]).
  • QS [i] quantization scale
  • R_TH [i] binarization threshold
  • the number of layers information indicates the number of layers of LoD used.
  • the three-dimensional point information indicates the number of three-dimensional points belonging to the layer i.
  • the three-dimensional data encoding device may add three-dimensional point total number information (AllNumOfPoint) indicating the total number of three-dimensional points to another header.
  • the three-dimensional data coding device does not have to add NuOfPoint [NumMoD-1] indicating the number of three-dimensional points belonging to the lowest layer to the header.
  • the three-dimensional data decoding device can calculate NuOfPoint [NumMoD-1] by (Equation A15). As a result, the amount of code in the header can be reduced.
  • the hierarchy threshold (Thres_Lod [i]) is a threshold used for setting the hierarchy i.
  • the three-dimensional data coding device and the three-dimensional data decoding device configure LoDi so that the distance between each point in LoDi is larger than the threshold value Thres_LoD [i]. Further, the three-dimensional data coding device does not have to add the value of Thres_Lod [NumMoD-1] (bottom layer) to the header. In this case, the three-dimensional data decoding device estimates the value of Thres_Lod [NumMoD-1] to be 0. As a result, the amount of code in the header can be reduced.
  • Peripheral point information indicates the upper limit of the peripheral points used to generate the predicted value of the three-dimensional points belonging to the layer i.
  • the three-dimensional data coding apparatus may calculate the predicted value using the points around M when the peripheral points M are less than the Number Point [i] (M ⁇ NumNeigorPoint [i]). Further, when the three-dimensional data coding device does not need to separate the value of NuNeightPoint [i] in each LoD, one peripheral point information (NumNeigoPoint) used in all LoDs may be added to the header. good.
  • the prediction threshold value (THd [i]) indicates the upper limit of the distance between the surrounding 3D point and the target 3D point used for predicting the target 3D point to be encoded or decoded in the layer i.
  • the three-dimensional data encoding device and the three-dimensional data decoding device do not use the three-dimensional points whose distance from the target three-dimensional point is more than THd [i] for the prediction. If it is not necessary to divide the THd [i] value in each LoD, the three-dimensional data encoding device may add one prediction threshold value (THd) used in all LoDs to the header. ..
  • the quantization scale indicates the quantization scale used in the quantization and inverse quantization of the layer i.
  • the binarization threshold value (R_TH [i]) is a threshold value for switching the binarization method of the predicted residual of the three-dimensional points belonging to the layer i.
  • the three-dimensional data encoding device binarizes the predicted residual pu with a fixed number of bits when the predicted residual is smaller than the threshold value R_TH, and when the predicted residual is equal to or higher than the threshold value R_TH, the binary value of the threshold value R_TH.
  • the binarization data and the value of (pu-R_TH) are binarized using the exponential gorom.
  • the three-dimensional data encoding device adds one binarization threshold value (R_TH) used in all LoDs to the header. May be good.
  • minimum value minimum number of bits
  • the three-dimensional data encoding device entropy-encodes at least one of NumLoD, Thres_Lod [i], NuNeightborPoint [i], THd [i], QS [i] and R_TH [i] and adds them to the header. May be good.
  • the three-dimensional data coding device may binarize each value and perform arithmetic coding.
  • the three-dimensional data coding apparatus may encode each value with a fixed length in order to reduce the amount of processing.
  • the three-dimensional data coding device does not have to add at least one of NumLoD, Thres_Lod [i], NuNeightborPoint [i], THd [i], QS [i], and R_TH [i] to the header. ..
  • at least one of these values may be specified by a profile or level of a standard or the like. As a result, the bit amount of the header can be reduced.
  • FIG. 40 is a diagram showing an example of syntax of attribute data (attribute_data) according to the present embodiment.
  • This attribute data includes coded data of attribute information of a plurality of three-dimensional points. As shown in FIG. 40, the attribute data includes an n-bit code and a remaining code.
  • the n-bit code (n-bit code) is the coded data of the predicted residual of the value of the attribute information or a part thereof.
  • the bit length of the n-bit code depends on the value of R_TH [i]. For example, when the value indicated by R_TH [i] is 63, the n-bit code is 6 bits, and when the value indicated by R_TH [i] is 255, the n-bit code is 8 bits.
  • the remaining code is the coded data encoded by the exponential Golomb among the coded data of the predicted residuals of the value of the attribute information.
  • the remaining code is encoded or decoded when the n-bit code is the same as R_TH [i]. Further, the three-dimensional data decoding device adds the value of the n-bit code and the value of the remaining code to decode the predicted residual. If the n-bit code is not the same value as R_TH [i], the remaining code may not be encoded or decoded.
  • FIG. 41 is a flowchart of the three-dimensional data coding process by the three-dimensional data coding apparatus.
  • the three-dimensional data coding device encodes the position information (geometry) (S3001). For example, in three-dimensional data coding, coding is performed using an octree representation.
  • the 3D data encoding device When the position of the 3D point changes due to quantization or the like after the position information is encoded, the 3D data encoding device reassigns the attribute information of the original 3D point to the changed 3D point ( S3002). For example, the three-dimensional data coding device reassigns by interpolating the value of the attribute information according to the amount of change in the position. For example, the three-dimensional data encoding device detects N three-dimensional points before the change, which are close to the three-dimensional position after the change, and weights and averages the values of the attribute information of the N three-dimensional points. For example, a three-dimensional data encoding device determines weights in a weighted average based on the distance from each of the N three dimensions from the changed three-dimensional position.
  • the three-dimensional data encoding device determines the value obtained by the weighted averaging as the value of the attribute information of the three-dimensional point after the change.
  • the three-dimensional data encoding device uses the value of the attribute information of the three-dimensional points after the change as the value before the change.
  • the average value of the attribute information of two or more three-dimensional points may be assigned.
  • the three-dimensional data coding device encodes the attribute information (Attribute) after reassignment (S3003).
  • the three-dimensional data encoding device may encode the plurality of types of attribute information in order.
  • the three-dimensional data encoding device may generate a bit stream in which the color coding result and the reflectance coding result are added after the color coding result when the color and the reflectance are encoded as the attribute information. ..
  • the order of the plurality of coding results of the attribute information added to the bit stream is not limited to this order, and may be any order.
  • the three-dimensional data encoding device may add information indicating the encoded data start location of each attribute information in the bit stream to the header or the like.
  • the three-dimensional data decoding device can selectively decode the attribute information that needs to be decoded, so that the decoding process of the attribute information that does not need to be decoded can be omitted. Therefore, the processing amount of the three-dimensional data decoding device can be reduced.
  • the three-dimensional data coding apparatus may encode a plurality of types of attribute information in parallel and integrate the coding results into one bit stream. As a result, the three-dimensional data coding device can encode a plurality of types of attribute information at high speed.
  • FIG. 42 is a flowchart of the attribute information coding process (S3003).
  • the three-dimensional data coding device sets LoD (S3011). That is, the three-dimensional data coding device assigns each three-dimensional point to any of a plurality of LoDs.
  • the three-dimensional data coding device starts a loop in units of LoD (S3012). That is, the three-dimensional data coding apparatus repeats the processes of steps S3013 to S3021 for each LoD.
  • the three-dimensional data coding device starts a loop in units of three-dimensional points (S3013). That is, the three-dimensional data coding apparatus repeats the processes of steps S3014 to S3020 for each three-dimensional point.
  • the three-dimensional data encoding device searches for a plurality of peripheral points that are three-dimensional points existing around the target three-dimensional point used for calculating the predicted value of the target three-dimensional point to be processed (S3014).
  • the three-dimensional data encoding device calculates a weighted average of the values of the attribute information of the plurality of peripheral points, and sets the obtained value as the predicted value P (S3015).
  • the three-dimensional data encoding device calculates the predicted residual, which is the difference between the attribute information of the target three-dimensional point and the predicted value (S3016).
  • the three-dimensional data coding apparatus calculates the quantized value by quantizing the predicted residual (S3017).
  • the three-dimensional data coding device arithmetically encodes the quantized value (S3018).
  • the three-dimensional data coding device calculates the dequantized value by dequantizing the quantized value (S3019).
  • the three-dimensional data coding apparatus generates a decoded value by adding the predicted value to the inverse quantization value (S3020).
  • the three-dimensional data coding device ends the loop in units of three-dimensional points (S3021). Further, the three-dimensional data coding device ends the loop in units of LoD (S3022).
  • the three-dimensional data decoding device is decoded by arithmetically decoding the binarized data of the attribute information in the bit stream generated by the three-dimensional data coding device in the same manner as the three-dimensional data coding device. Generate binarized data.
  • the application method of arithmetic coding is switched between the part binarized with n bits (n-bit code) and the part binarized with exponential gorom (remaining code). In this case, the three-dimensional data decoding device performs decoding according to the application of arithmetic decoding.
  • the three-dimensional data decoding device performs arithmetic decoding using a different coding table (decoding table) for each bit in the arithmetic decoding method of n-bit code.
  • the three-dimensional data decoding device may change the number of coding tables used for each bit. For example, arithmetic decoding is performed using one coding table for the first bit b0 of the n-bit code. Further, the three-dimensional data decoding device uses two coding tables for the next bit b1. Further, the three-dimensional data decoding device switches the coding table used for arithmetic decoding of bit b1 according to the value (0 or 1) of b0.
  • the three-dimensional data decoding device further uses four coding tables for the next bit b2. Further, the three-dimensional data decoding device switches the coding table used for arithmetic decoding of bit b2 according to the values (0 to 3) of b0 and b1.
  • the three-dimensional data decoding apparatus uses 2 n-1 coding tables when arithmetically decoding each bit bn-1 of the n-bit code. Further, the three-dimensional data decoding device switches the coding table to be used according to the value (generation pattern) of the bits before bn-1. As a result, the three-dimensional data decoding apparatus can appropriately decode a bit stream having improved coding efficiency by using an appropriate coding table for each bit.
  • the three-dimensional data decoding device may reduce the number of coding tables used in each bit. For example, when the three-dimensional data decoding device arithmetically decodes each bit bn-1, 2 m codes are used according to the value (generation pattern) of m bits (m ⁇ n-1) before bn-1. The conversion table may be switched. As a result, the three-dimensional data decoding device can appropriately decode the bit stream with improved coding efficiency while suppressing the number of coding tables used for each bit.
  • the three-dimensional data decoding device may update the probability of occurrence of 0 and 1 in each coding table according to the value of the actually generated binarized data. Further, the three-dimensional data decoding device may fix the occurrence probabilities of 0 and 1 in the coding table of some bits. As a result, the number of times the occurrence probability is updated can be suppressed, so that the amount of processing can be reduced.
  • the number of coding tables for b0 is one (CTb0).
  • CTb10, CTb11 There are two coding tables for b1 (CTb10, CTb11). Further, the coding table is switched according to the value of b0 (0 to 1).
  • CTb20, CTb21, CTb22, CTb23 There are four coding tables for b2 (CTb20, CTb21, CTb22, CTb23). Further, the coding table is switched according to the values of b0 and b1 (0 to 3).
  • the coding table for bn-1 is 2 n-1 (CTbn0, CTbn1, ..., CTbn (2 n-1 -1)). Further, the coding table is switched according to the value of b0b1 ... bn-2 (0 to 2 n-1 -1).
  • FIG. 43 is a diagram for explaining processing when, for example, the remaining code is an exponential Golomb code.
  • the portion (remaining code) binarized and encoded by the three-dimensional data coding apparatus using the exponential Golomb includes a prefix portion and a suffix portion as shown in FIG. 43.
  • the three-dimensional data decoding device switches the coding table between the prefix unit and the suffix unit. That is, the three-dimensional data decoding device arithmetically decodes each bit included in the prefix section using the prefix coding table, and arithmetically decodes each bit included in the suffix section using the suffix coding table. Decrypt.
  • the three-dimensional data decoding device may update the probability of occurrence of 0 and 1 in each coding table according to the value of the binarized data generated at the time of decoding.
  • the three-dimensional data decoding device may fix the probability of occurrence of 0 and 1 in either coding table.
  • the number of times the occurrence probability is updated can be suppressed, so that the amount of processing can be reduced.
  • the three-dimensional data decoding device may update the probability of occurrence with respect to the prefix section and fix the probability of occurrence with respect to the suffix section.
  • the three-dimensional data decoding device multi-values the binarized data of the predicted residual that has been arithmetically decoded according to the coding method used in the three-dimensional data coding device, so that the predicted residual after quantization is performed. Decode the difference (unsigned integer value).
  • the three-dimensional data decoding device first calculates the value of the decoded n-bit code by arithmetically decoding the binarized data of the n-bit code.
  • the three-dimensional data decoding device compares the value of the n-bit code with the value of R_TH.
  • the three-dimensional data decoding device determines that the bit encoded by the exponential Golomb exists next, and uses the binarized data encoded by the exponential Golomb. Arithmetically decode some remaining code. Then, the three-dimensional data decoding device calculates the value of the remaining code from the decoded remaining code by using the reverse lookup table showing the relationship between the remaining code and the value.
  • FIG. 44 is a diagram showing an example of a reverse lookup table showing the relationship between the remaining code and its value.
  • the three-dimensional data decoding apparatus obtains a multi-valued predicted residual after quantization by adding the obtained value of the remaining code to R_TH.
  • the three-dimensional data decoding device when the value of the n-bit code and the value of R_TH do not match (the value is smaller than R_TH), the value of the n-bit code is used as it is, and the predicted residue after quantization is quantified. Determine the difference.
  • the three-dimensional data decoding device can appropriately decode the bit stream generated by switching the binarization method according to the value of the predicted residual in the three-dimensional data coding device.
  • the three-dimensional data decoding device decodes the value of the threshold value R_TH from the header and switches the decoding method using the decoded value of the threshold value R_TH. good. Further, when the threshold value R_TH is added to the header or the like for each LoD, the three-dimensional data decoding device switches the decoding method using the threshold value R_TH decoded for each LoD.
  • the three-dimensional data decoding device obtains the value of the remaining code by decoding the remaining code by the exponential Golomb. For example, in the example shown in FIG. 44, the remaining sign is 00100, and 3 is obtained as the value of the remaining sign.
  • the three-dimensional data decoding apparatus obtains the predicted residual value 66 by adding the value 63 of the threshold value R_TH and the value 3 of the remaining code.
  • the three-dimensional data decoding device sets the n-bit code value 32 as the predicted residual value.
  • the three-dimensional data decoding device converts the decoded predicted residual after quantization from an unsigned integer value to a signed integer value by, for example, the reverse processing of the processing in the three-dimensional data coding device.
  • the three-dimensional data decoding apparatus can appropriately decode the generated bit stream without considering the generation of negative integers when entropy-coding the predicted residuals.
  • the three-dimensional data decoding device does not necessarily have to convert an unsigned integer value into a signed integer value. For example, when decoding a bit stream generated by separately entropy-coding a sign bit, the sign bit is decoded. You may.
  • the three-dimensional data decoding device generates a decoded value by decoding the predicted residual after quantization converted into a signed integer value by inverse quantization and reconstruction. Further, the three-dimensional data decoding device uses the generated decoded value for the prediction after the three-dimensional point to be decoded. Specifically, the three-dimensional data decoding device calculates the inverse quantization value by multiplying the predicted residual after quantization by the decoded quantization scale, and adds the inverse quantization value and the predicted value. To obtain the decoded value.
  • the decoded unsigned integer value (unsigned quantization value) is converted to a signed integer value by the following processing.
  • the three-dimensional data decoding device sets the signed integer value a2q to ⁇ ((a2u + 1) >> 1).
  • the three-dimensional data decoding apparatus sets the signed integer value a2q to (a2u >> 1) when the LSB of the unsigned integer value a2u is not 1.
  • the three-dimensional data decoding device sets the signed integer value b2q to-((b2u + 1) >> 1) when the LSB of the decoded unsigned integer value b2u is 1.
  • the three-dimensional data decoding device sets the signed integer value b2q to (b2u >> 1) when the LSB of the unsigned integer value n2u is not 1.
  • the details of the inverse quantization and reconstruction processing by the three-dimensional data decoding apparatus are the same as those of the inverse quantization and reconstruction processing in the three-dimensional data coding apparatus.
  • FIG. 45 is a flowchart of the three-dimensional data decoding process by the three-dimensional data decoding device.
  • the three-dimensional data decoding device decodes the position information (geometry) from the bit stream (S3031). For example, a three-dimensional data decoding device decodes using an ocree representation.
  • the three-dimensional data decoding device decodes the attribute information (Attribute) from the bit stream (S3032). For example, when decoding a plurality of types of attribute information, the three-dimensional data decoding device may decode the plurality of types of attribute information in order. For example, when decoding a color and a reflectance as attribute information, a three-dimensional data decoding apparatus decodes the color coding result and the reflectance coding result in the order of being added to the bit stream. For example, in a bitstream, when the reflectance coding result is added after the color coding result, the three-dimensional data decoding device decodes the color coding result, and then the reflectance coding result. To decrypt. The three-dimensional data decoding device may decode the coding result of the attribute information added to the bit stream in any order.
  • the three-dimensional data decoding device may acquire information indicating the encoded data start location of each attribute information in the bit stream by decoding the header or the like. As a result, the three-dimensional data decoding device can selectively decode the attribute information that needs to be decoded, so that the decoding process of the attribute information that does not need to be decoded can be omitted. Therefore, the processing amount of the three-dimensional data decoding device can be reduced. Further, the three-dimensional data decoding device may decode a plurality of types of attribute information in parallel and integrate the decoding results into one three-dimensional point cloud. As a result, the three-dimensional data decoding device can decode a plurality of types of attribute information at high speed.
  • FIG. 46 is a flowchart of the attribute information decoding process (S3032).
  • the three-dimensional data decoding device sets LoD (S3041). That is, the three-dimensional data decoding device assigns each of the plurality of three-dimensional points having the decoded position information to any of the plurality of LoDs.
  • this allocation method is the same as the allocation method used in the three-dimensional data coding apparatus.
  • the three-dimensional data decoding device starts a loop in units of LoD (S3042). That is, the three-dimensional data decoding device repeats the processes of steps S3043 to S3049 for each LoD.
  • the three-dimensional data decoding device starts a loop in units of three-dimensional points (S3043). That is, the three-dimensional data decoding device repeats the processes of steps S3044 to S3048 for each three-dimensional point.
  • the three-dimensional data decoding device searches for a plurality of peripheral points that are three-dimensional points existing around the target three-dimensional point used for calculating the predicted value of the target three-dimensional point to be processed (S3044).
  • the three-dimensional data decoding device calculates a weighted average of the values of the attribute information of the plurality of peripheral points, and sets the obtained value as the predicted value P (S3045).
  • the three-dimensional data decoding device arithmetically decodes the quantized value from the bit stream (S3046). Further, the three-dimensional data decoding apparatus calculates the dequantized value by dequantizing the decoded quantization value (S3047). Next, the three-dimensional data decoding device generates a decoded value by adding the predicted value to the inverse quantization value (S3048). Next, the three-dimensional data decoding device ends the loop in units of three-dimensional points (S3049). Further, the three-dimensional data decoding device ends the loop in units of LoD (S3050).
  • FIG. 47 is a block diagram showing the configuration of the three-dimensional data coding device 3000 according to the present embodiment.
  • the three-dimensional data coding device 3000 includes a position information coding unit 3001, an attribute information reassignment unit 3002, and an attribute information coding unit 3003.
  • the attribute information coding unit 3003 encodes the position information (geometry) of a plurality of three-dimensional points included in the input point group.
  • the attribute information reassignment unit 3002 reassigns the values of the attribute information of the plurality of three-dimensional points included in the input point group by using the coding and decoding results of the position information.
  • the attribute information coding unit 3003 encodes the reassigned attribute information (attribute). Further, the three-dimensional data coding apparatus 3000 generates a bit stream including the coded position information and the coded attribute information.
  • FIG. 48 is a block diagram showing the configuration of the three-dimensional data decoding device 3010 according to the present embodiment.
  • the three-dimensional data decoding device 3010 includes a position information decoding unit 3011 and an attribute information decoding unit 3012.
  • the position information decoding unit 3011 decodes the position information (geometry) of a plurality of three-dimensional points from the bit stream.
  • the attribute information decoding unit 3012 decodes the attribute information (attribute) of a plurality of three-dimensional points from the bit stream. Further, the three-dimensional data decoding device 3010 generates an output point group by combining the decoded position information and the decoded attribute information.
  • FIG. 49 is a diagram for explaining the coding of attribute information using RAHT.
  • the three-dimensional data encoding device generates a Morton code based on the position information of the three-dimensional points, and sorts the attribute information of the three-dimensional points in the order of the Morton codes. For example, the three-dimensional data coding device may sort in ascending order of Morton codes. The sort order is not limited to the Morton code order, and other orders may be used.
  • the three-dimensional data encoding device generates a high-frequency component and a low-frequency component of the layer L by applying the Har transformation to the attribute information of two three-dimensional points adjacent to each other in the Morton code order.
  • the three-dimensional data coding device may use the Har transformation of a 2 ⁇ 2 matrix.
  • the generated high-frequency component is included in the coding coefficient as the high-frequency component of the layer L, and the generated low-frequency component is used as an input value of the upper layer L + 1 of the layer L.
  • the three-dimensional data coding device generates the high-frequency component of the layer L using the attribute information of the layer L, and then continues to process the layer L + 1.
  • the three-dimensional data coding device In the processing of the layer L + 1, the three-dimensional data coding device generates the high frequency component and the low frequency component of the layer L + 1 by applying the Haar conversion to the two low frequency components obtained by the Haar conversion of the attribute information of the layer L. do.
  • the generated high frequency component is included in the coding coefficient as the high frequency component of the layer L + 1, and the generated low frequency component is used as the input value of the upper layer L + 2 of the layer L + 1.
  • the three-dimensional data coding device repeats such hierarchical processing, and determines that the highest layer Lmax has been reached when the number of low-frequency components input to the layer becomes one.
  • the three-dimensional data coding apparatus includes the low frequency component of the layer Lmax-1 input to the layer Lmax in the coding coefficient. Then, the value of the low frequency component or the high frequency component included in the coding coefficient is quantized and coded by using entropy coding or the like.
  • the value of the attribute information of the existing 3D point is set in the upper layer. It may be used as an input value.
  • the three-dimensional data encoding device hierarchically applies the Har transformation to the input attribute information, generates high-frequency components and low-frequency components of the attribute information, and applies quantization and the like described later. And encode. Thereby, the coding efficiency can be improved.
  • the three-dimensional data coding device may independently apply the Har conversion for each dimension and calculate each coding coefficient.
  • the attribute information is color information (RGB, YUV, etc.)
  • the three-dimensional data coding apparatus applies Har conversion for each component and calculates the coding coefficient for each component.
  • the three-dimensional data coding device may apply the Har conversion in the order of layer L, L + 1, ..., Layer Lmax. The closer to the layer Lmax, the more the coding coefficient including the low frequency component of the input attribute information is generated.
  • W0 and w1 shown in FIG. 49 are weights assigned to each three-dimensional point.
  • the three-dimensional data coding apparatus may calculate the weight based on the distance information between two adjacent three-dimensional points to which the Har transformation is applied.
  • the three-dimensional data coding apparatus may improve the coding efficiency by increasing the weight as the distance becomes shorter.
  • the three-dimensional data coding apparatus may calculate this weight by another method, or may not use the weight.
  • the input attribute information is a0, a1, a2, a3, a4 and a5. Further, among the coding coefficients after the Har conversion, Ta1, Ta5, Tb1, Tb3, Tc1 and d0 are coded. Other coding coefficients (b0, b2, c0, etc.) are intermediate values and are not coded.
  • the high frequency component Ta1 and the low frequency component b0 are generated by performing the Har conversion between a0 and a1.
  • the low frequency component b0 is the average value of a0 and a1
  • the high frequency component Ta1 is the difference between a0 and a1.
  • a2 Since there is no paired attribute information in a2, a2 is used as it is as b1. Similarly, since there is no paired attribute information in a3, a3 is used as it is as b2. Further, by performing the Har conversion between a4 and a5, a high frequency component Ta5 and a low frequency component b3 are generated.
  • the high frequency component Tb1 and the low frequency component c0 are generated by performing the Har conversion between b0 and b1. Similarly, by performing the Har conversion between b2 and b3, the high frequency component Tb3 and the low frequency component c1 are generated.
  • the high frequency component Tc1 and the low frequency component d0 are generated by performing the Har conversion between c0 and c1.
  • the three-dimensional data coding apparatus may encode after quantizing the coding coefficient after applying the Har conversion.
  • a three-dimensional data coding apparatus performs quantization by dividing a coding coefficient by a quantization scale (also referred to as a quantization step (QS (Quantization Step))).
  • QS quantization Step
  • the smaller the quantization scale the smaller the error (quantization error) that can occur due to quantization.
  • the larger the quantization scale the larger the quantization error.
  • FIG. 50 is a diagram showing an example in which the quantization scale is set for each layer.
  • the higher layer has a smaller quantization scale
  • the lower layer has a larger quantization scale. Since the coding coefficient of the three-dimensional point belonging to the upper layer contains more low-frequency components than the lower layer, it is highly possible that it is an important component in human visual characteristics and the like. Therefore, by reducing the quantization scale of the upper layer and suppressing the quantization error that may occur in the upper layer, visual deterioration can be suppressed and the coding efficiency can be improved.
  • the three-dimensional data coding device may add a quantization scale for each layer to the header or the like. As a result, the three-dimensional data decoding device can correctly decode the quantization scale and appropriately decode the bit stream.
  • the three-dimensional data coding apparatus may adaptively switch the value of the quantization scale according to the importance of the target three-dimensional point to be encoded. For example, a 3D data encoder uses a small quantization scale for 3D points of high importance and a large quantization scale for 3D points of low importance. For example, the three-dimensional data coding apparatus may calculate the importance from the weights and the like at the time of Har conversion. For example, the three-dimensional data coding device may calculate the quantization scale using the added values of w0 and w1. By reducing the quantization scale of the three-dimensional points, which are of high importance in this way, the quantization error can be reduced and the coding efficiency can be improved.
  • the higher the layer the smaller the QS value may be.
  • the QW value becomes larger in the upper layer, and the prediction efficiency can be improved by suppressing the quantization error of the three-dimensional point.
  • the coding coefficient Ta1q after the quantization of the coding coefficient Ta1 of the attribute information a1 is represented by Ta1 / QS_L.
  • the QS may have the same value in all layers or some layers.
  • QW Quality Weight
  • the QW is a value indicating the importance of a three-dimensional point to be encoded.
  • the QW the above-mentioned added value of w0 and w1 may be used.
  • the QW value becomes larger in the upper layer, and the prediction efficiency can be improved by suppressing the quantization error of the three-dimensional point.
  • the 3D data coding device may first initialize the QW values of all 3D points with 1, and update the QW of each 3D point using the w0 and w1 values at the time of Har conversion. good.
  • the three-dimensional data coding apparatus may change the initial values according to the hierarchy without initializing the QWs of all the three-dimensional points with the value 1. For example, by setting a larger initial value of QW in the upper layer, the quantization scale of the upper layer becomes smaller. As a result, the prediction error of the upper layer can be suppressed, so that the prediction accuracy of the lower layer can be improved and the coding efficiency can be improved.
  • the three-dimensional data coding device does not necessarily have to use QW.
  • the three-dimensional data coding device scans and encodes the coding coefficient (unsigned integer value) after quantization in a certain order.
  • the three-dimensional data encoding device encodes a plurality of three-dimensional points in order from the three-dimensional points included in the upper layer toward the lower layer.
  • the three-dimensional data coding device encodes a plurality of three-dimensional points in the order of tc1q, Tb1q, Tb3q, Ta1q, and Ta5q included in the upper layer Lmax.
  • the lower layer L tends to have a coding coefficient of 0 after quantization. The reasons for this include the following.
  • the coding coefficient of the lower layer L shows a higher frequency component than that of the upper layer, it tends to be 0 depending on the target three-dimensional point. Further, by switching the quantization scale according to the importance and the like described above, the quantization scale becomes larger in the lower layer, and the coding coefficient after quantization tends to be 0.
  • FIG. 51 is a diagram showing an example of a first code string and a second code string.
  • the three-dimensional data encoding device counts the number of times the value 0 occurs in the first code string, and encodes the number of times the value 0 occurs consecutively instead of the continuous value 0. That is, the three-dimensional data coding apparatus generates the second code string by replacing the coding coefficient of the continuous value 0 in the first code string with the number of consecutive times of 0 (ZeroCnt).
  • ZeroCnt the number of consecutive times of 0
  • the three-dimensional data coding device may entropy-code the value of ZeroCnt. For example, a three-dimensional data encoding device binarizes the value of ZeroCnt with a truncated unary code of the total number of encoded three-dimensional points T, and arithmetically encodes each bit after binarization. ..
  • FIG. 52 is a diagram showing an example of a truncet unity code when the total number of coded three-dimensional points is T. At this time, the three-dimensional data coding apparatus may improve the coding efficiency by using a different coding table for each bit.
  • the three-dimensional data encoding device uses the coding table 1 for the first bit, the coding table 2 for the second bit, and the coding table 3 for the subsequent bits.
  • the three-dimensional data coding apparatus can improve the coding efficiency by switching the coding table for each bit.
  • the three-dimensional data encoding device may binarize ZeroCnt with an exponential-Golomb and then perform arithmetic coding. As a result, when the value of ZeroCnt tends to be large, the efficiency can be improved as compared with the binarization arithmetic coding by the truncet unity code.
  • the three-dimensional data coding device may add a flag to the header for switching between using the truncet unity code and using the exponential Golomb code. As a result, the three-dimensional data coding apparatus can improve the coding efficiency by selecting the optimum binarization method.
  • the three-dimensional data decoding device can correctly decode the bit stream by switching the binarization method with reference to the flag included in the header.
  • the 3D data decoding device may convert the decoded quantization coefficient from the unsigned integer value to the signed integer value by the method opposite to the method performed by the 3D data coding device.
  • the 3D data decoding device can appropriately decode the generated bit stream without considering the generation of negative integers.
  • the three-dimensional data decoding device does not necessarily have to convert the coding coefficient from an unsigned integer value to a signed integer value. For example, when the three-dimensional data decoding device decodes a bit stream including a separately entropy-coded coded bit, the code bit may be decoded.
  • the three-dimensional data decoding device decodes the coded coefficient after quantization converted into a signed integer value by inverse quantization and inverse Har conversion. Further, the three-dimensional data decoding device uses the decoding coefficient after decoding for the prediction after the three-dimensional point to be decoded. Specifically, the three-dimensional data decoding device calculates the inverse quantization value by multiplying the quantization coefficient after quantization by the decoded quantization scale. Next, the three-dimensional data decoding device obtains the decoded value by applying the inverse Haar transformation described later to the inverse quantized value.
  • the three-dimensional data decoding device converts the decoded unsigned integer value into a signed integer value by the following method.
  • the signed integer value Ta1q is set to ⁇ ((a2u + 1) >> 1).
  • the signed integer value Ta1q is set to (a2u >> 1).
  • Ta1q is a quantized value of Ta1.
  • QS_L is a quantization step of the layer L.
  • the QS may have the same value in all layers or some layers.
  • the three-dimensional data coding device may add information indicating QS to the header or the like. As a result, the three-dimensional data decoding device can correctly perform inverse quantization using the same QS as the QS used in the three-dimensional data coding device.
  • FIG. 53 is a diagram for explaining the inverse Har transformation.
  • the three-dimensional data decoding apparatus decodes the attribute value of the three-dimensional point by applying the inverse Haar transformation to the coding coefficient after the inverse quantization.
  • the three-dimensional data decoding device generates a Morton code based on the position information of the three-dimensional points, and sorts the three-dimensional points in the order of the Morton code. For example, a three-dimensional data decoding device may sort in ascending order of Morton code. The sort order is not limited to the Morton code order, and other orders may be used.
  • the three-dimensional data decoding device applies the inverse Har transformation to the coding coefficient including the low frequency component of the layer L + 1 and the coding coefficient including the high frequency component of the layer L, so that the three-dimensional data decoding device is adjacent in the Morton code order in the layer L.
  • the three-dimensional data decoding device may use the inverse Har transformation of a 2 ⁇ 2 matrix.
  • the restored attribute information of the layer L is used as an input value of the lower layer L-1.
  • the three-dimensional data decoding device repeats such hierarchical processing, and ends the processing when all the attribute information of the lowest layer is decoded.
  • the three-dimensional data decoding device has an attribute value of one existing three-dimensional point.
  • the value of the coding component of the layer L may be substituted for.
  • the three-dimensional data decoding device can correctly decode the bit stream with improved coding efficiency by applying the Har conversion to all the values of the input attribute information.
  • the three-dimensional data decoding device may independently apply the inverse Har conversion for each dimension and decode each coding coefficient. For example, when the attribute information is color information (RGB, YUV, etc.), the three-dimensional data decoding device applies an inverse Har conversion to the coding coefficient for each component and decodes each attribute value.
  • the attribute information is color information (RGB, YUV, etc.)
  • the three-dimensional data decoding device applies an inverse Har conversion to the coding coefficient for each component and decodes each attribute value.
  • the three-dimensional data decoding device may apply the inverse Haar transformation in the order of layer Lmax, L + 1, ..., Layer L. Further, w0 and w1 shown in FIG. 53 are weights assigned to each three-dimensional point. For example, the three-dimensional data decoding device may calculate the weight based on the distance information between two adjacent three-dimensional points to which the inverse Haar transformation is applied. For example, the three-dimensional data coding apparatus may decode a bit stream whose coding efficiency is improved by increasing the weight as the distance becomes shorter.
  • the coding coefficients after dequantization are Ta1, Ta5, Tb1, Tb3, Tc1 and d0, and a0, a1, a2, a3, a4 and a5 are obtained as decoded values.
  • FIG. 54 is a diagram showing an example of syntax of attribute information (attribute_data).
  • the attribute information (attribute_data) includes a zero continuous number (ZeroCnt), an attribute dimension number (attribute_dimension), and a coding coefficient (value [j] [i]).
  • Zero continuous number indicates the number of consecutive values of 0 in the coding coefficient after quantization.
  • the three-dimensional data coding device may binarize ZeroCnt and then perform arithmetic coding.
  • the three-dimensional data coding apparatus determines whether or not the layer L (layerL) to which the coding coefficient belongs is equal to or higher than a predetermined threshold value TH_layer, and adds the coding coefficient to the bit stream according to the determination result. You may switch the information. For example, the three-dimensional data encoding device adds all the coding coefficients of the attribute information to the bit stream if the determination result is true. Further, the three-dimensional data coding apparatus may add a part of the coding coefficient to the bit stream if the determination result is false.
  • the three-dimensional data encoding device adds the coding result of the RGB or YUV three-dimensional information of the color information to the bit stream if the determination result is true. If the determination result is false, the three-dimensional data encoding device does not need to add some information such as G or Y of the color information to the bitstream and other components to the bitstream. good. In this way, the three-dimensional data coding device does not add a part of the coding coefficient of the layer (layer smaller than TH_layer) including the coding coefficient indicating the high frequency component whose deterioration is less noticeable visually to the bit stream. , The coding efficiency can be improved.
  • the number of dimension dimensions of the attribute indicates the number of dimensions of the attribute information. For example, when the attribute information is the color information of a three-dimensional point (RGB, YUV, etc.), the number of attribute dimensions is set to the value 3 because the color information is three-dimensional. When the attribute information is the reflectance, the number of attribute dimensions is set to the value 1 because the reflectance is one-dimensional. The number of attribute dimensions may be added to the header of the attribute information of the bitstream.
  • the coding coefficient indicates the coding coefficient after the quantization of the j-th dimension attribute information of the i-th three-dimensional point. For example, when the attribute information is color information, value [99] [1] indicates the coding coefficient of the second dimension (for example, G value) of the 100th third dimension point. When the attribute information is reflectance information, value [119] [0] indicates the coding coefficient of the first dimension (for example, reflectance) of the 120th three-dimensional point.
  • the three-dimensional data coding apparatus may subtract the value 1 from the value [j] [i] and entropy-code the obtained value.
  • the three-dimensional data decoding apparatus restores the coding coefficient by adding the value 1 to the value [j] [i] after the entropy decoding.
  • attribute_dimension 1, or (2) when attribute_dimension is 1 or more and the values of all dimensions are equal.
  • attribute_dimension 1, so the three-dimensional data coding device calculates the value by subtracting the value 1 from the coding coefficient, and encodes the calculated value.
  • the three-dimensional data decoding device adds the value 1 to the decoded value to calculate the coding coefficient.
  • the three-dimensional data coding apparatus encodes a value 9 obtained by subtracting the value 1 from the coding coefficient value 10.
  • the three-dimensional data decoding device adds the value 1 to the decoded value 9 to calculate the value 10 of the coding coefficient.
  • attribute_dimension 3 so that the three-dimensional data coding apparatus can be used for each coding, for example, when the coding coefficients after the quantization of each component of R, G, and B are the same.
  • the value 1 is subtracted from the coefficient and the resulting value is encoded.
  • the three-dimensional data decoding device adds 1 to each component of (0, 0, 0) to calculate (1, 1, 1).
  • the three-dimensional data coding device encodes (2, 1, 2) as it is.
  • the three-dimensional data decoding device uses the decoded (2, 1, 2) as it is as the coding coefficient.
  • value [0] and [i] shown in FIG. 54 indicate the coding coefficient after the quantization of the first-dimensional attribute information of the i-th three-dimensional point.
  • the layer L (layerL) to which the coding coefficient belongs is smaller than the threshold TH_layer, the first-dimensional attribute information is added to the bitstream (the second-dimensional and subsequent attribute information is not added to the bitstream).
  • the code amount may be reduced with.
  • FIG. 55 is a diagram showing an example of the coding coefficient and ZeroCnt in this case.
  • the three-dimensional data encoding device counts the number of consecutive coding coefficients in which the R, G, and B components are all 0, and converts the counted number into a bitstream as ZeroCnt. Add.
  • the three-dimensional data coding apparatus may calculate ZeroCnt for each dimension even when attribute_dimension is 2 or more, and add the calculated ZeroCnt to the bit stream.
  • FIG. 56 is a flowchart of the three-dimensional data coding process according to the present embodiment.
  • the three-dimensional data coding device encodes the position information (geometry) (S6601).
  • a three-dimensional data coding device encodes using an octree representation.
  • the three-dimensional data coding device converts the attribute information (S6602). For example, a three-dimensional data encoding device reassigns the attribute information of the original three-dimensional point to the changed three-dimensional point when the position of the three-dimensional point changes due to quantization or the like after the position information is encoded. do.
  • the three-dimensional data coding device may interpolate the value of the attribute information according to the amount of change in the position and reassign it. For example, the three-dimensional data encoding device detects N three-dimensional points before the change, which are close to the three-dimensional position after the change, and obtains the attribute information values of the N three-dimensional points from the three-dimensional position after the change.
  • Weighted averaging is performed based on the distances to each N 3Ds, and the obtained values are set as the values of the attribute information of the changed 3D points. Further, in the three-dimensional data encoding device, when two or more three-dimensional points are changed to the same three-dimensional position due to quantization or the like, the value of the attribute information after the change is two or more before the change. The average value of the attribute information at the three-dimensional point may be assigned.
  • the three-dimensional data coding device encodes the attribute information (S6603). For example, when encoding a plurality of attribute information, the three-dimensional data encoding device may encode the plurality of attribute information in order. For example, when the color and the reflectance are encoded, the three-dimensional data encoding device generates a bit stream in which the reflectance coding result is added after the color coding result as the attribute information. The plurality of coding results of the attribute information added to the bit stream may be in any order.
  • the three-dimensional data encoding device may add information indicating the start location of the encoded data of each attribute information in the bit stream to the header or the like.
  • the three-dimensional data decoding device can selectively decode the attribute information that needs to be decoded, so that the decoding process of the attribute information that does not need to be decoded can be omitted. Therefore, the processing amount of the three-dimensional data decoding device can be reduced.
  • the three-dimensional data coding device may encode a plurality of attribute information in parallel and integrate the coding result into one bit stream. As a result, the three-dimensional data coding device can encode a plurality of attribute information at high speed.
  • FIG. 57 is a flowchart of the attribute information coding process (S6603).
  • the three-dimensional data coding apparatus generates a coding coefficient from the attribute information by Har conversion (S6611).
  • the three-dimensional data coding device applies quantization to the coding coefficient (S6612).
  • the three-dimensional data coding apparatus generates coding attribute information (bit stream) by coding the coding coefficient after quantization (S6613).
  • the three-dimensional data coding apparatus applies inverse quantization to the coding coefficient after quantization (S6614).
  • the three-dimensional data decoding apparatus decodes the attribute information by applying the inverse Har transformation to the coding coefficient after the inverse quantization (S6615). For example, the decoded attribute information is referenced in subsequent coding.
  • FIG. 58 is a flowchart of the coding coefficient coding process (S6613).
  • the three-dimensional data coding apparatus converts the coding coefficient from a signed integer value to an unsigned integer value (S6621).
  • a three-dimensional data coding device converts a signed integer value into an unsigned integer value as follows. If the signed integer value Ta1q is less than 0, the unsigned integer value is set to -1- (2 x Ta1q). When the signed integer value Ta1q is 0 or more, the unsigned integer value is set to 2 ⁇ Ta1q. If the coding coefficient does not become a negative value, the three-dimensional data coding device may encode the coding coefficient as it is as an unsigned integer value.
  • the three-dimensional data coding device determines whether the value of the coding coefficient to be processed is zero (S6623). When the value of the coding coefficient to be processed is zero (Yes in S6623), the three-dimensional data coding device increments ZeroCnt by 1 (S6624) and returns to step S6622.
  • the three-dimensional data encoding device When the value of the coding coefficient to be processed is not zero (No in S6623), the three-dimensional data encoding device encodes ZeroCnt and resets ZeroCnt to 0 (S6625). Further, the three-dimensional data coding apparatus arithmetically encodes the coding coefficient to be processed (S6626), and returns to step S6622. For example, a three-dimensional data coding device performs binary arithmetic coding. Further, the three-dimensional data coding apparatus may subtract the value 1 from the coding coefficient and encode the obtained value.
  • steps S6623 to S6626 are repeated for each coding coefficient. If all the coding coefficients have been processed (Yes in S6622), the three-dimensional data coding apparatus ends the processing.
  • FIG. 59 is a flowchart of the three-dimensional data decoding process according to the present embodiment.
  • the three-dimensional data decoding device decodes the position information (geometry) from the bit stream (S6631). For example, a three-dimensional data decoding device decodes using an ocree representation.
  • the three-dimensional data decoding device decodes the attribute information from the bit stream (S6632). For example, when decoding a plurality of attribute information, the three-dimensional data decoding device may decode the plurality of attribute information in order. For example, when decoding a color and a reflectance as attribute information, the three-dimensional data decoding apparatus decodes the color coding result and the reflectance coding result in the order of being added to the bit stream. For example, in a bitstream, if the color coding result is followed by the reflectance coding result, the three-dimensional data decoder decodes the color coding result and then the reflectance coding. Decrypt the result. The three-dimensional data decoding device may decode the coding result of the attribute information added to the bit stream in any order.
  • the three-dimensional data decoding device may acquire information indicating the start location of the encoded data of each attribute information in the bit stream by decoding the header or the like.
  • the three-dimensional data decoding device can selectively decode the attribute information that needs to be decoded, so that the decoding process of the attribute information that does not need to be decoded can be omitted. Therefore, the processing amount of the three-dimensional data decoding device can be reduced.
  • the three-dimensional data decoding device may decode a plurality of attribute information in parallel and integrate the decoding results into one three-dimensional point cloud. As a result, the three-dimensional data decoding device can decode a plurality of attribute information at high speed.
  • FIG. 60 is a flowchart of the attribute information decoding process (S6632).
  • the three-dimensional data decoding device decodes the coding coefficient from the bit stream (S6641).
  • the three-dimensional data decoding device applies inverse quantization to the coding coefficient (S6642).
  • the three-dimensional data decoding apparatus decodes the attribute information by applying the inverse Har transformation to the coding coefficient after the inverse quantization (S6643).
  • FIG. 61 is a flowchart of the coding coefficient decoding process (S6641).
  • the three-dimensional data decoding device decodes ZeroCnt from the bit stream (S6651). If all the coding coefficients have not been processed (No in S6652), the 3D data decoding device determines whether ZeroCnt is greater than 0 (S6653).
  • the three-dimensional data decoding device sets the coding coefficient of the processing target to 0 (S6654). Next, the three-dimensional data decoding device subtracts 1 from ZeroCnt (S6655) and returns to step S6652.
  • the three-dimensional data decoding device decodes the coding coefficient of the processing target (S6656). For example, a three-dimensional data decoding device uses binary arithmetic decoding. Further, the three-dimensional data decoding device may add a value 1 to the decoded coding coefficient.
  • the three-dimensional data decoding device decodes ZeroCnt, sets the obtained value in ZeroCnt (S6657), and returns to step S6652.
  • the processes of steps S6653 to S6657 are repeated for each coding coefficient. Further, when all the coding coefficients have been processed (Yes in S6652), the three-dimensional data coding apparatus converts the plurality of decoded coding coefficients from an unsigned integer value to a signed integer value (S6658). ..
  • the three-dimensional data decoding apparatus may convert the decoded coding coefficient from an unsigned integer value to a signed integer value as described below.
  • the LSB least significant bit
  • the signed integer value Ta1q is set to ⁇ ((Ta1u + 1) >> 1).
  • the three-dimensional data decoding device may use the decoded coding coefficient as it is as a signed integer value.
  • FIG. 62 is a block diagram of the attribute information coding unit 6600 included in the three-dimensional data coding device.
  • the attribute information coding unit 6600 includes a sorting unit 6601, a Har conversion unit 6602, a quantization unit 6603, an inverse quantization unit 6604, an inverse Haar conversion unit 6605, a memory 6606, and an arithmetic coding unit 6607. Be prepared.
  • the sort unit 6601 generates a Morton code using the position information of the three-dimensional points, and sorts a plurality of three-dimensional points in the order of the Morton code.
  • the Haar conversion unit 6602 generates a coding coefficient by applying the Haar conversion to the attribute information.
  • the quantization unit 6603 quantizes the coding coefficient of the attribute information.
  • the dequantization unit 6604 dequantizes the coding coefficient after quantization.
  • the inverse Har conversion unit 6605 applies the inverse Har conversion to the coding coefficient.
  • the memory 6606 stores the values of the attribute information of the plurality of decoded three-dimensional points. For example, the attribute information of the decoded three-dimensional point stored in the memory 6606 may be used for the prediction of the unencoded three-dimensional point and the like.
  • the arithmetic coding unit 6607 calculates ZeroCnt from the coding coefficient after quantization, and arithmetically encodes ZeroCnt. In addition, the arithmetic coding unit 6607 arithmetically encodes the non-zero coding coefficient after quantization. The arithmetic coding unit 6607 may binarize the coding coefficient before arithmetic coding. Further, the arithmetic coding unit 6607 may generate and encode various header information.
  • FIG. 63 is a block diagram of the attribute information decoding unit 6610 included in the three-dimensional data decoding device.
  • the attribute information decoding unit 6610 includes an arithmetic decoding unit 6611, an inverse quantization unit 6612, an inverse Har conversion unit 6613, and a memory 6614.
  • the arithmetic decoding unit 6611 arithmetically decodes ZeroCnt and the coding coefficient included in the bit stream.
  • the arithmetic decoding unit 6611 may decode various header information.
  • the dequantization unit 6612 dequantizes the arithmetically decoded coding coefficient.
  • the inverse Haar conversion unit 6613 applies the inverse Har conversion to the coding coefficient after the inverse quantization.
  • the memory 6614 stores the values of the attribute information of the plurality of decoded three-dimensional points. For example, the attribute information of the decoded three-dimensional point stored in the memory 6614 may be used for predicting the undecoded three-dimensional point.
  • the coding order is not necessarily limited to this.
  • a method of scanning the coding coefficient after the Har conversion in the order of the upper layer to the lower layer may be used.
  • the three-dimensional data coding apparatus may encode the number of consecutive values of 0 as ZeroCnt.
  • the three-dimensional data coding apparatus may switch whether or not to use the coding method using ZeroCnt described in the present embodiment for each WLD, SPC, or volume.
  • the three-dimensional data coding apparatus may add information indicating whether or not the coding method using ZeroCnt is applied to the header information.
  • the three-dimensional data decoding device can appropriately perform decoding.
  • a three-dimensional data coding device counts the number of occurrences of a coding coefficient having a value of 0 for one volume.
  • the three-dimensional data coding device applies the method using ZeroCnt to the next volume when the count value exceeds a predetermined threshold value, and uses ZeroCnt to the next volume when the count value is equal to or less than the threshold value. Do not apply the method that was used. As a result, the three-dimensional data coding apparatus can appropriately switch whether or not to apply the coding method using ZeroCnt according to the characteristics of the three-dimensional point to be coded, thus improving the coding efficiency. can.
  • FIG. 64 is a block diagram showing a configuration of a three-dimensional data coding device according to the present embodiment.
  • the coding unit for coding the position information provided in the three-dimensional data coding device is not shown.
  • the three-dimensional data coding device 10600 includes a conversion unit 10610 and a coding unit 10620.
  • the conversion unit 10610 performs a conversion process on the input attribute information before inputting it to the coding unit 10620.
  • the conversion process is, for example, at least one of offset (offset process) and scaling (scaling process) described later.
  • the conversion unit 10610 has a scale unit 10611 and an offset unit 10612.
  • the conversion unit 10610 may have at least one of the offset unit 10612 and the scale unit 10611.
  • the scale unit 10611 may not be present.
  • the scale unit 10611 performs scaling (multiplication or division), which is an example of conversion processing, on the input attribute information, and is information indicating a scale value (more specifically, a scale value which is a value used for scaling). Output some scale information).
  • the offset unit 10612 performs an offset (addition or subtraction), which is another example of the conversion process, on the scaled attribute information, and indicates an offset value (more specifically, an offset value which is a value used for the offset). (Offset information), which is information, is output.
  • the coding unit 10620 encodes the attribute information (post-conversion attribute information) converted by the conversion unit 10610, and encodes the conversion information such as the offset value or the scale value as additional information (metadata).
  • the coding unit 10620 includes an attribute information coding unit 10621 and an additional information coding unit 10622.
  • the attribute information coding unit 10621 encodes the converted attribute information, which is the attribute information converted by the conversion unit 10610.
  • the additional information coding unit 10622 encodes the additional information including the conversion information such as the scale value and the offset value output by the conversion unit 10610.
  • the conversion unit 10610 will input attributes.
  • the offset value is added to the attribute information and the attribute information is converted to a positive value.
  • the scale unit 10611 When the format of the input attribute information is not an integer, the input attribute information (more specifically, the numerical value indicated by the input attribute information) is multiplied by the scale value to convert the attribute information to a positive value. ..
  • the coding unit 10620 corresponds to the coding of 8-bit unsigned integer type (positive integer) attribute information, and the input attribute information is a 32-bit signed floating point number in the range of [-1,1]. If, first, the attribute information is converted to scaled_value, which is an 8-bit signed integer type value in the range of [-127,128] by processing such as scaling, rounding, rounding down, and rounding up.
  • the scaled attribute information is converted into an 8-bit unsigned integer type in the range of [0,255] by the offset.
  • offset_attribute scaled_attribute + offset.
  • the offset value and / or scale value which is the conversion information used for the conversion, is input to the coding unit 10620 and encoded as additional information.
  • the additional information coding unit 10622 may encode the conversion information as it is as additional information, or may encode the information from which the conversion information can be derived as additional information.
  • the information from which the offset value can be derived and the information from which the scale value can be derived may be shown independently or may be shown as common information.
  • the coding unit 10620 stores the value of N (an integer of 1 or more) in the additional information and encodes it, that is, encodes the additional information indicating the value of N as conversion information.
  • N may be predetermined as indicating the number of bits of an unsigned integer type.
  • information indicating the number of bits of the unsigned integer type is stored in the coded stream (bit stream)
  • additional information indicating that N indicates the number of bits of the unsigned integer type is added. It does not have to be included in.
  • the conversion unit 10610 may determine each of the offset and the scale (offset value and scale value) based on the values and features indicated by the attribute information constituting the three-dimensional point cloud.
  • the scale unit 10611 may round the value of the attribute information after scaling the attribute information by rounding, rounding down, rounding up, or the like.
  • the conversion unit 10610 does not have to convert the attribute information when it is not necessary to convert the value indicated by the attribute information to be a positive integer.
  • the conversion unit 10610 may not output the scale value and the offset value, or may output the information indicating that the conversion has not been performed as the conversion information.
  • the coding unit 10620 encodes the attribute information that has not been converted by the conversion unit 10610.
  • FIG. 65 is a block diagram showing the configuration of the three-dimensional data decoding device according to the present embodiment.
  • the decoding unit for decoding the coded position information included in the three-dimensional data decoding device is not shown.
  • the three-dimensional data decoding device 10630 includes a decoding unit 10640 and an inverse conversion unit 10650.
  • the decoding unit 10640 is input with encoded attribute information (encoded attribute information) and encoded additional information (encoded additional information), and decodes the encoded attribute information and the encoded additional information.
  • the decoding unit 10640 includes an attribute information decoding unit 10641 and an additional information decoding unit 10642.
  • the attribute information decoding unit 10641 generates decoding attribute information by decoding the coded attribute information.
  • the additional information decoding unit 10642 extracts the conversion information or the like indicating the offset value, the scale value, or the like by decoding the coded additional information.
  • the reverse conversion unit 10650 performs reverse conversion processing on the decoding attribute information based on the conversion information.
  • the inverse transformation process is at least one of the inverse offset (inverse offset process) and the inverse scaling (inverse scaling process) described later.
  • the inverse transformation unit 10650 has an inverse offset unit 10651 and an inverse scale unit 10652.
  • the reverse offset unit 10651 reverse offsets the decoding attribute information by using the offset value extracted from the conversion information, which is an example of the reverse conversion process. That is, the inverse offset unit 10651 performs the conversion of the decoding attribute information in the reverse manner to the conversion performed by the conversion unit 10610 (more specifically, the offset unit 10612) on the attribute information. For example, when the conversion unit 10610 adds an offset value to the value indicated by the attribute information, the inverse offset unit 10651 subtracts the offset value from the value indicated by the decoding attribute information.
  • the reverse scale unit 10652 reverse scales the reverse offset decoding attribute information by using the scale value extracted from the additional information, which is another example of the reverse conversion process. That is, the inverse scale unit 10652 performs the conversion of the decoding attribute information, which is the reverse of the conversion performed by the conversion unit 10610 (more specifically, the scale unit 10611) on the attribute information. For example, when the conversion unit 10610 multiplies the value indicated by the attribute information by the scale value, the inverse scale unit 10652 divides the value indicated by the decoding attribute information by the scale value.
  • scaling and inverse scaling the amount of processing may be reduced by using a shift operation (bit shift) without using multiplication and / or division by indicating the scale value as a power of 2. That is, scaling and inverse scaling are processes in which at least one of multiplication / division and shift operation is performed on the value indicated by the attribute information.
  • the inverse conversion unit 10650 included in the three-dimensional data decoding device 10630 performs an inverse transformation process based on the conversion information included in the coded data, so that the conversion unit included in the three-dimensional data encoding device 10600 is provided. It is possible to reproduce the attribute information before being converted by 10610.
  • the three-dimensional data decoding device 10630 does not necessarily have to perform the inverse transformation processing, and may or may not perform the inverse transformation processing based on the application or use case.
  • the offset unit 10612 is located after the scale unit 10611 (in the subsequent stage), and in the inverse conversion unit 10650, the reverse scale unit 10652 is located after the reverse offset unit 10651.
  • the conversion unit 10610 may have an order in which the scale unit 10611 is located after the offset unit 10612
  • the inverse conversion unit 10650 may have an order in which the inverse offset unit 10651 is located after the inverse scale unit 10652.
  • the three-dimensional data encoding device 10600 selects which configuration is used based on the type of attribute information (attribute_type), that is, the order in which the scale and offset are executed for the attribute information, and which configuration is used.
  • the information indicating the strength, that is, the information indicating the order in which the scale and the offset are executed (order information) may be stored in additional information as, for example, a flag and transmitted to the three-dimensional data decoding apparatus 10630.
  • the three-dimensional data decoding device 10630 may select the order in which the reverse scale and the reverse offset are executed based on the order information, and perform the reverse conversion processing on the decoding attribute information in the selected order.
  • FIG. 66 is a diagram showing a first example of the syntax of the SPS (Sequence parameter set) according to the present embodiment.
  • the SPS indicates an identifier of the SPS (sps_idx) and additional information (common_information ()) related to the entire sequence.
  • SPS is used for attribute information such as an identifier of attribute information (attribute_type), a number of dimensions of attribute information (num_demention), and an identifier for identifying an instance of the same attribute type (instance_id) for each attribute included in a bit stream.
  • attribute_type an identifier of attribute information
  • number_demention a number of dimensions of attribute information
  • attribute_id an identifier for identifying an instance of the same attribute type for each attribute included in a bit stream.
  • the related additional information and other additional information (attribute_info) related to the attribute information are shown.
  • the three-dimensional point cloud data may not have the attribute information corresponding to the position information, or may have one or more attribute information corresponding to the position information.
  • the three-dimensional data coding apparatus 10600 when the three-dimensional data coding device 10600 has a plurality of attribute information corresponding to one position information, the three-dimensional data coding apparatus 10600 generates conversion information corresponding to each attribute information, and the generated conversion. Store information in additional information (in other words, generate additional information including conversion information).
  • the number of dimensions of the attribute information is 1 or more, and in the case of 2 or more dimensions, the conversion information may be common to all dimensions. Of course, even when the number of dimensions of the attribute information is two or more, the conversion information may be individualized in all the dimensions.
  • the attribute information is composed of three-dimensional color information and one-dimensional reflectance
  • common conversion information is applied to R (Red), G (Green), and B (Blue) in the color information.
  • Conversion information different from the color information may be applied to the reflectance.
  • the conversion information may be stored in the additional information common to the specific plurality of attribute information, assuming that the conversion information is used as the common conversion information in the specific plurality of attribute information.
  • the conversion information may be shown for each type of attribute information, assuming that common conversion information is used in a plurality of instances in the same attribute type (attribute_type).
  • the conversion information is not used in the case of a specific attribute type and is not shown in the additional information.
  • FIG. 67 is a diagram showing a configuration example of a bit stream according to the present embodiment.
  • the conversion information is stored in SPS, for example.
  • the conversion information does not have to be stored in the SPS, and may be stored in, for example, a parameter set (APS / Attilbute Parameter Set) related to the coding of the attribute information, or another additional information such as a slice header.
  • a parameter set APS / Attilbute Parameter Set
  • the conversion information may be stored in additional information such as SEI (Supplemental Enchanment Information).
  • SEI Supplemental Enchanment Information
  • the conversion information is not generated.
  • attribute information is information indicating a normal vector
  • conversion information is generated and included in the bit stream together with SPS, APS, or the like.
  • Attribute0 included in the bitstream is color information (Color) which is an example of attribute information
  • flag information transformation_flag
  • transform_flag 0. This indicates that the conversion process has not been performed on Attribute0.
  • Attribute1 included in the bitstream is normal vector information (Normal_Vector) which is another example of attribute information
  • Normal_Vector normal vector information
  • lineform_flag 1.
  • the transform_flag may be replaced with the transform_information_type, and the combination indicating the offset value and the scale value may be switched based on the transform_information_type, or the method and / or the format indicating the offset and / or the scale value may be switched.
  • the bit stream includes information (conversion identification information) indicating whether or not the conversion process has been performed, such as conversion flag information such as transform_flag and conversion type information such as transform_information_type.
  • FIG. 68 is a diagram showing a second example of the SPS syntax according to the present embodiment.
  • FIG. 69 is a diagram showing a first example of the syntax of conversion information according to the present embodiment.
  • X, Y, and Z are arbitrary integers. X, Y, and Z may be predetermined values, or the bit bit stream contains information indicating these values and is transmitted from the three-dimensional data encoding device 10600 to the three-dimensional data decoding device 10630. May be good.
  • offset_lo2 and scale_log2 a value subtracted by 1 (for example, offset_log2_minus1 and scale_log2_minus_1) may be stored in the additional information.
  • FIG. 70 is a diagram showing a second example of the syntax of the conversion information according to the present embodiment.
  • the syntax is switched based on the type of attribute information (attribute_type), such as showing either the offset value or the scale value, showing both, or not showing both.
  • the order information (transform_order) indicating the order of configuration of the offset unit 10612 and the scale unit 10611 included in the conversion unit 10610 included in the three-dimensional data coding device 10600 is, for example, , May be included in the bitstream as additional information.
  • the three-dimensional data decoding apparatus 10630 can extract a predetermined syntax based on additional information such as transform_type, tribute_type, and transform_order, and apply it to the inverse transformation unit 10650.
  • FIG. 71 is a flowchart showing a processing procedure of the three-dimensional data coding apparatus according to the present embodiment.
  • the three-dimensional data coding device 10600 determines whether or not to convert the input attribute information (S10601).
  • the three-dimensional data encoding device 10600 determines that the input attribute information is to be converted (Yes in S10601)
  • the three-dimensional data encoding device 10600 executes a conversion process for the input attribute information (S10602). For example, the three-dimensional data coding device 10600 performs offset and scale on the input attribute information.
  • the three-dimensional data encoding device 10600 encodes the additional information including the conversion information and the attribute information on which the conversion process has been executed (S10604). After step S10604, for example, the three-dimensional data coding apparatus 10600 generates a bit stream including these encoded information as encoded data and transmits the bit stream to the three-dimensional data decoding apparatus 10630.
  • the three-dimensional data encoding device 10600 encodes the additional information that does not include the conversion information and the attribute information that has not been converted, that is, the input attribute information (S10606). After step S10606, for example, the three-dimensional data coding apparatus 10600 generates a bit stream containing these encoded information as encoded data and transmits the bit stream to the three-dimensional data decoding apparatus 10630.
  • FIG. 72 is a flowchart showing a processing procedure of the three-dimensional data decoding apparatus according to the present embodiment.
  • the three-dimensional data decoding device 10630 receives, for example, the bit stream transmitted by the three-dimensional data coding device 10600, decodes the coded data included in the received bit stream, and converts it into the decoded coded data.
  • the included additional information is analyzed (S10611).
  • the three-dimensional data decoding device 10630 decodes the attribute information of the coded data included in the bit stream (S10612).
  • the three-dimensional data decoding device 10630 determines that the transformation_flag included in the bit stream is set to 1 (Yes in S10613), it extracts the transformation information from the additional information, and the attribute information is based on the extracted transformation information.
  • the reverse conversion process is executed (S10614).
  • FIG. 73 is a block diagram for explaining another example of the processing of the three-dimensional data coding apparatus according to the present embodiment.
  • FIG. 74 is a block diagram for explaining another example of the processing of the three-dimensional data decoding apparatus according to the present embodiment.
  • the three-dimensional data encoding device stores the data format of the attribute information input to the conversion unit 10660 and the format information indicating the format of the attribute information encoded after the conversion in the additional information, and includes the format information.
  • the additional information may be encoded by the coding unit 10670.
  • the three-dimensional data decoding device 10630 includes a conversion unit 10660 included in the three-dimensional data coding device by performing an inverse transformation on the decoded attribute information on the inverse conversion unit 10690 based on the format information extracted by the decoding unit 10680. It is possible to reproduce the attribute information before the conversion process in.
  • the format information is, for example, information indicating the data type, the number of bits, signed, unsigned, and the like.
  • the format information is information such as int8, wint16, and float16.
  • a number such as 8 in int8 indicates the number of bits.
  • the format information may indicate the file format of the point group data before the conversion process is executed (for example, a ly file, a pcd file, a Las file, a txt file, a csv file, etc.), or the conversion process. May indicate the file format of the point group data after is executed.
  • conversion processing such as offset and scale may be performed, and after decoding the position information, reverse conversion processing may be performed.
  • the conversion information or the format information may be stored in additional information such as SPS.
  • the three-dimensional data coding device may have a conversion unit that executes at least one or both of the position information and the attribute information.
  • the three-dimensional data decoding device may have an inverse transforming unit that executes one or both (that is, at least one) of the position information and the attribute information. In such a case, either one or both (that is, at least one) of the conversion information of the position information and the conversion information of the attribute information may be included in the additional information.
  • offset, scaling, and quantization have been described as methods for converting the input point cloud data, but the method is not limited to these methods, and another conversion processing method may be used.
  • a predetermined linear transformation or non-linear transformation means such as using a transformation or approximation using a predetermined function may be used.
  • the additional information may include not only the information indicating the format of the attribute information but also the information indicating the order of the point cloud data, the information indicating the sort order, the time stamp information, and the like.
  • the three-dimensional data coding apparatus performs the processing shown in FIG. 75.
  • FIG. 75 is a flowchart showing a processing procedure of the three-dimensional data coding apparatus according to the present embodiment.
  • the three-dimensional data coding device acquires the attribute information of the three-dimensional point (S10621).
  • the three-dimensional data encoding device executes a conversion process of scaling the numerical value indicated by the acquired attribute information to perform at least one of multiplication / division and shift operations, and performing at least one of the offsets to be added / subtracted.
  • the attribute information is encoded, or the coding process for encoding the attribute information is executed without executing the conversion process (S10622).
  • the three-dimensional data encoding device determines whether or not the format of the attribute information is a predetermined format, and if it is the predetermined format, the attribute is used with a predetermined offset value and a predetermined scale value. Convert information to a positive value.
  • the three-dimensional data encoding device generates a bit stream including the encoded attribute information and the conversion identification information indicating whether or not the conversion process has been executed (S10623).
  • the conversion identification information is, for example, information such as the above-mentioned transform_flag, transform_information_type, and the like.
  • the three-dimensional data encoding device may encode the conversion identification information and generate a bit stream including the encoded attribute information and the encoded conversion identification information.
  • the coding unit that encodes the attribute information (for example, the coding unit 10620 or 10670), it may not be possible to process the decimal point and / or negative numbers. Therefore, for example, by converting the attribute information at least one of scaling and offset, the value indicated by the attribute information can be converted into a positive number. Therefore, according to the three-dimensional data coding method according to the present disclosure, for example, even when the decimal point and / or a negative number cannot be encoded, the attribute information is appropriately converted and encoded, and the attribute You can notify that the information has been converted.
  • the scale information indicating the value (scale value) used for scaling and the value used for offset (offset value). ) Is included, and a bitstream containing at least one of the offset information is generated.
  • the attribute information can be converted by using an appropriate value in order to make the attribute information a positive number without defining the scale value and the offset value in advance, and the value used in the conversion process can be used. You can notify.
  • a plurality of attribute information is acquired, and in the coding process (S10622), the above conversion process is executed for each attribute information to encode the attribute information, or the above.
  • the attribute information is encoded without executing the conversion process, and in the generation of the bit stream, a bit stream including a plurality of encoded attribute information and conversion identification information for each attribute information is generated.
  • one three-dimensional point may have a plurality of attribute information, or a plurality of three-dimensional points having one attribute information may be decoded. Even in such a case, it is possible to appropriately convert and encode the attribute information and notify that the attribute information has been converted for each of the plurality of attribute information.
  • the bitstream generation when the attribute information is encoded by performing a conversion process that performs both scaling and offset, the bitstream generation further includes order information indicating the order in which the scaling and offset are performed. Generate a bitstream.
  • the attribute information can be converted in an appropriate order in order to make the attribute information a positive number, and the order can be notified without predetermining the order of scale and offset.
  • the conversion identification information indicates whether or not scaling has been performed and whether or not offset has been performed.
  • the attribute information can be converted, for example, by using an appropriate conversion process in order to make the attribute information a positive number, without predetermining how to use at least one of the scale and the offset. , Can notify the converted value.
  • the conversion identification information is stored in the additional information common to the sequence.
  • the three-dimensional data encoding device includes a processor and a memory, and the processor uses the memory to perform the above processing.
  • a control program that performs the above processing may be stored in the memory.
  • the three-dimensional data decoding apparatus performs the process shown in FIG. 76.
  • FIG. 76 is a flowchart showing a processing procedure of the three-dimensional data decoding apparatus according to the present embodiment.
  • the three-dimensional data decoding device performs scaling of the coded three-dimensional point attribute information and the attribute information by performing at least one of multiplication, division, and shift operations, and conversion of the attribute information by performing at least one of the offsets for addition and subtraction. Acquires a bitstream containing encoded conversion identification information indicating whether or not the process has been executed (S10631).
  • the three-dimensional data decoding device decodes the encoded attribute information (S10632).
  • the three-dimensional data decoding device decodes the encoded conversion identification information (S10633).
  • the three-dimensional data decoding device may acquire a bit stream including the coded attribute information of the three-dimensional point and the unencoded conversion identification information.
  • the three-dimensional data decoding device may acquire the conversion identification information from the bit stream and decode the encoded attribute information.
  • the decoding unit that decodes the coded attribute information (for example, decoding unit 10640 or decoding unit 10680), it may not be possible to process decimal points and / or negative numbers. Therefore, for example, if the attribute information is the attribute information encoded by being converted at at least one of scaling and offset, even such a decoding unit can decode the encoded attribute information. Further, since it is known whether or not the value indicated by the attribute information has been converted based on the conversion identification information, the decoded attribute information can be returned to the original appropriate value.
  • the conversion identification information when the conversion identification information further indicates that the conversion process has been executed for the attribute information, the numerical value indicated by the decoded attribute information is multiplied, divided, and shifted.
  • the inverse scaling process that performs at least one of the operations and the inverse transformation process that performs at least one of the inverse offsets that perform addition and subtraction are executed.
  • the conversion processing opposite to the conversion processing can be executed. Therefore, according to the three-dimensional data decoding method according to the present disclosure, the encoded attribute information is appropriately decoded, and the decoded attribute information is appropriately converted (reverse transformation processed) to obtain the original attribute information. It can be returned to an appropriate value.
  • the bit stream further includes conversion information including at least one of scale information indicating a value (scale value) used for scaling and offset information indicating a value (offset value) used for offset.
  • conversion information including at least one of scale information indicating a value (scale value) used for scaling and offset information indicating a value (offset value) used for offset.
  • the inverse conversion process is executed based on at least one of the scale information and the offset information.
  • the decoded attribute information can be returned to the original appropriate value by the inverse transformation process without setting the scale value and the offset value in advance.
  • the bit stream includes a plurality of encoded attribute information
  • the decoding process S10632
  • the plurality of encoded attribute information is decoded, and the conversion identification information is subjected to the conversion process.
  • the conversion identification information among the decoded plurality of attribute information executes the reverse conversion process to the attribute information indicating that the conversion process has been executed.
  • one three-dimensional point may have a plurality of attribute information, or a plurality of three-dimensional points having one attribute information may be decoded. Even in such a case, the decoded attribute information can be returned to the original appropriate value by the inverse transformation processing for each of the plurality of attribute information.
  • bit stream further includes order information indicating the order in which the scaling and offset are performed, and in the inverse transformation process, the inverse scaling and the inverse offset are performed in the order based on the order information.
  • the decoded attribute information can be returned to the original appropriate value by the inverse transformation process without predetermining the order of scale and offset.
  • the conversion identification information indicates whether or not scaling has been performed and whether or not offset has been performed. That is, for example, the conversion identification information indicates whether or not scaling has been performed and whether or not offset has been performed.
  • the decoded attribute information can be returned to the original appropriate value by the inverse transformation process without predetermining how to use at least one of the scale and the offset.
  • the conversion identification information is stored in the additional information common to the sequence.
  • the three-dimensional data decoding device includes a processor and a memory, and the processor uses the memory to perform the above processing.
  • a control program that performs the above processing may be stored in the memory.
  • FIG. 77 is a block diagram showing a configuration example of the three-dimensional data creation device 810 according to the present embodiment.
  • the three-dimensional data creation device 810 is mounted on a vehicle, for example.
  • the three-dimensional data creation device 810 transmits and receives three-dimensional data to and from an external traffic monitoring cloud, a vehicle in front or a following vehicle, and creates and stores three-dimensional data.
  • the three-dimensional data creation device 810 includes a data reception unit 811, a communication unit 812, a reception control unit 813, a format conversion unit 814, a plurality of sensors 815, a three-dimensional data creation unit 816, and a three-dimensional data synthesis unit. It includes 817, a three-dimensional data storage unit 818, a communication unit 819, a transmission control unit 820, a format conversion unit 821, and a data transmission unit 822.
  • the data receiving unit 811 receives the three-dimensional data 831 from the traffic monitoring cloud or the vehicle in front.
  • the three-dimensional data 831 includes information such as point cloud, visible light image, depth information, sensor position information, and speed information, which includes a region that cannot be detected by the sensor 815 of the own vehicle, for example.
  • the communication unit 812 communicates with the traffic monitoring cloud or the vehicle in front, and transmits a data transmission request or the like to the traffic monitoring cloud or the vehicle in front.
  • the reception control unit 813 exchanges information such as the corresponding format with the communication destination via the communication unit 812, and establishes communication with the communication destination.
  • the format conversion unit 814 generates the three-dimensional data 832 by performing format conversion or the like on the three-dimensional data 831 received by the data receiving unit 811. Further, the format conversion unit 814 performs decompression or decoding processing when the three-dimensional data 831 is compressed or encoded.
  • the plurality of sensors 815 are a group of sensors that acquire information outside the vehicle, such as a LiDAR, a visible light camera, or an infrared camera, and generate sensor information 833.
  • the sensor information 833 is three-dimensional data such as a point cloud (point cloud data) when the sensor 815 is a laser sensor such as LiDAR.
  • the number of sensors 815 does not have to be plural.
  • the three-dimensional data creation unit 816 generates three-dimensional data 834 from the sensor information 833.
  • the three-dimensional data 834 includes information such as point cloud, visible light image, depth information, sensor position information, and speed information.
  • the three-dimensional data synthesizing unit 817 synthesizes the three-dimensional data 834 created based on the sensor information 833 of the own vehicle with the three-dimensional data 832 created by the traffic monitoring cloud or the vehicle in front of the own vehicle, thereby combining the three-dimensional data 832 of the own vehicle.
  • the three-dimensional data storage unit 818 stores the generated three-dimensional data 835 and the like.
  • the communication unit 819 communicates with the traffic monitoring cloud or the following vehicle, and transmits a data transmission request or the like to the traffic monitoring cloud or the following vehicle.
  • the transmission control unit 820 exchanges information such as the corresponding format with the communication destination via the communication unit 819, and establishes communication with the communication destination. Further, the transmission control unit 820 is in the space of the three-dimensional data to be transmitted based on the three-dimensional data construction information of the three-dimensional data 832 generated by the three-dimensional data synthesis unit 817 and the data transmission request from the communication destination. Determine a transmission area.
  • the transmission control unit 820 determines a transmission area including the space in front of the own vehicle that cannot be detected by the sensor of the following vehicle in response to a data transmission request from the traffic monitoring cloud or the following vehicle. Further, the transmission control unit 820 determines the transmission area by determining whether or not the space that can be transmitted or the space that has been transmitted is updated based on the three-dimensional data construction information. For example, the transmission control unit 820 determines the area designated by the data transmission request and the area in which the corresponding three-dimensional data 835 exists as the transmission area. Then, the transmission control unit 820 notifies the format conversion unit 821 of the format and the transmission area supported by the communication destination.
  • the format conversion unit 821 converts the three-dimensional data 836 in the transmission area out of the three-dimensional data 835 stored in the three-dimensional data storage unit 818 into a format supported by the receiving side to convert the three-dimensional data 837. Generate.
  • the format conversion unit 821 may reduce the amount of data by compressing or encoding the three-dimensional data 837.
  • the data transmission unit 822 transmits the three-dimensional data 837 to the traffic monitoring cloud or the following vehicle.
  • the three-dimensional data 837 includes information such as a point cloud in front of the own vehicle, a visible light image, depth information, or sensor position information, including an area that becomes a blind spot of the following vehicle, for example.
  • the format conversion may not be performed.
  • the three-dimensional data creation device 810 acquires the three-dimensional data 831 in the region that cannot be detected by the sensor 815 of the own vehicle from the outside, and the three-dimensional data 831 and the sensor information 833 detected by the sensor 815 of the own vehicle.
  • the three-dimensional data 835 is generated by synthesizing the three-dimensional data 834 based on the above.
  • the three-dimensional data creation device 810 can generate three-dimensional data in a range that cannot be detected by the sensor 815 of the own vehicle.
  • the three-dimensional data creation device 810 obtains three-dimensional data including the space in front of the own vehicle, which cannot be detected by the sensor of the following vehicle, in the traffic monitoring cloud or the following in response to a data transmission request from the traffic monitoring cloud or the following vehicle. Can be sent to vehicles, etc.
  • FIG. 78 is a flowchart showing an example of a procedure for transmitting three-dimensional data to the traffic monitoring cloud or the following vehicle by the three-dimensional data creation device 810.
  • the three-dimensional data creation device 810 generates and updates three-dimensional data 835 of the space including the space on the road ahead of the own vehicle (S801). Specifically, the three-dimensional data creation device 810 synthesizes the three-dimensional data 834 created based on the sensor information 833 of the own vehicle with the three-dimensional data 831 created by the traffic monitoring cloud or the vehicle in front. Therefore, the three-dimensional data 835 including the space in front of the vehicle in front, which cannot be detected by the sensor 815 of the own vehicle, is constructed.
  • the three-dimensional data creation device 810 determines whether the three-dimensional data 835 included in the transmitted space has changed (S802).
  • the three-dimensional data creation device 810 changes.
  • the three-dimensional data including the three-dimensional data 835 of the generated space is transmitted to the traffic monitoring cloud or the following vehicle (S803).
  • the three-dimensional data creation device 810 may transmit the three-dimensional data in the space where the change has occurred in accordance with the transmission timing of the three-dimensional data to be transmitted at predetermined intervals, but the three-dimensional data creation device 810 transmits immediately after detecting the change. You may. That is, the three-dimensional data creation device 810 may transmit the three-dimensional data of the changed space with priority over the three-dimensional data transmitted at predetermined intervals.
  • the three-dimensional data creation device 810 may transmit all the three-dimensional data of the changed space as the three-dimensional data of the changed space, or the difference (for example, appearance or disappearance) of the three-dimensional data. Only the information of the three-dimensional point, the displacement information of the three-dimensional point, etc.) may be transmitted.
  • the three-dimensional data creation device 810 may transmit metadata related to the danger avoidance operation of the own vehicle such as a sudden braking warning to the following vehicle prior to the three-dimensional data of the space where the change has occurred.
  • the following vehicle can recognize the sudden braking of the preceding vehicle at an early stage, and can start the danger avoidance operation such as deceleration at an earlier stage.
  • the three-dimensional data creation device 810 When the three-dimensional data 835 included in the transmitted space has not changed (No in S802), or after step S803, the three-dimensional data creation device 810 has a predetermined shape at a distance L in front of the own vehicle.
  • the three-dimensional data contained in the space of is transmitted to the traffic monitoring cloud or the following vehicle (S804).
  • steps S801 to S804 are repeatedly performed at predetermined time intervals.
  • the three-dimensional data creation device 810 does not have to transmit the three-dimensional data 837 of the space if there is no difference between the three-dimensional data 835 of the space to be transmitted at present and the three-dimensional map.
  • the client device transmits the sensor information obtained by the sensor to the server or another client device.
  • FIG. 79 is a diagram showing a configuration of a three-dimensional map and a sensor information transmission / reception system according to the present embodiment.
  • the system includes a server 901 and client devices 902A and 902B.
  • client devices 902A and 902B are not particularly distinguished, they are also referred to as the client devices 902.
  • the client device 902 is, for example, an in-vehicle device mounted on a moving body such as a vehicle.
  • the server 901 is, for example, a traffic monitoring cloud or the like, and can communicate with a plurality of client devices 902.
  • the server 901 transmits a three-dimensional map composed of a point cloud to the client device 902.
  • the configuration of the three-dimensional map is not limited to the point cloud, and may represent other three-dimensional data such as a mesh structure.
  • the client device 902 transmits the sensor information acquired by the client device 902 to the server 901.
  • the sensor information includes, for example, at least one of LiDAR acquisition information, visible light image, infrared image, depth image, sensor position information, and speed information.
  • the data sent and received between the server 901 and the client device 902 may be compressed to reduce the data, or may remain uncompressed to maintain the accuracy of the data.
  • a three-dimensional compression method based on an octa-tree structure can be used for the point cloud.
  • a two-dimensional image compression method can be used for visible light images, infrared images, and depth images.
  • the two-dimensional image compression method is, for example, MPEG-4 AVC or HEVC standardized by MPEG.
  • the server 901 transmits the three-dimensional map managed by the server 901 to the client device 902 in response to the transmission request of the three-dimensional map from the client device 902.
  • the server 901 may transmit the three-dimensional map without waiting for the three-dimensional map transmission request from the client device 902.
  • the server 901 may broadcast a three-dimensional map to one or more client devices 902 in a predetermined space.
  • the server 901 may transmit a three-dimensional map suitable for the position of the client device 902 to the client device 902 that has received the transmission request once at regular intervals.
  • the server 901 may transmit the three-dimensional map to the client device 902 every time the three-dimensional map managed by the server 901 is updated.
  • the client device 902 issues a three-dimensional map transmission request to the server 901. For example, when the client device 902 wants to perform self-position estimation during traveling, the client device 902 transmits a transmission request for a three-dimensional map to the server 901.
  • the client device 902 may issue a three-dimensional map transmission request to the server 901.
  • the client device 902 may issue a transmission request for the three-dimensional map to the server 901.
  • the client device 902 may issue a three-dimensional map transmission request to the server 901.
  • the client device 902 may issue a three-dimensional map transmission request to the server 901 before a certain time when the client device 902 goes out. For example, when the client device 902 exists within a predetermined distance from the boundary of the space indicated by the three-dimensional map held by the client device 902, the client device 902 issues a three-dimensional map transmission request to the server 901. You may. If the movement route and movement speed of the client device 902 are known, the time when the client device 902 goes out is predicted from the space shown by the three-dimensional map held by the client device 902. You may.
  • the client device 902 may issue a three-dimensional map transmission request to the server 901.
  • the client device 902 transmits the sensor information to the server 901 in response to the sensor information transmission request transmitted from the server 901.
  • the client device 902 may send the sensor information to the server 901 without waiting for the sensor information transmission request from the server 901. For example, once the client device 902 receives a request for transmitting sensor information from the server 901, the client device 902 may periodically transmit the sensor information to the server 901 for a certain period of time. Further, when the error at the time of alignment between the three-dimensional data created by the client device 902 based on the sensor information and the three-dimensional map obtained from the server 901 is equal to or more than a certain value, the client device 902 is located around the client device 902. It may be determined that the three-dimensional map may have changed, and that fact and the sensor information may be transmitted to the server 901.
  • the server 901 issues a sensor information transmission request to the client device 902.
  • the server 901 receives the position information of the client device 902 such as GPS from the client device 902.
  • the server 901 determines that the client device 902 is approaching a space with little information in the three-dimensional map managed by the server 901 based on the position information of the client device 902
  • the server 901 determines that the client device 902 is approaching a space with little information, and the client 901 generates a new three-dimensional map.
  • a request for transmitting sensor information is sent to the device 902.
  • the server 901 issues a sensor information transmission request when it wants to update the three-dimensional map, when it wants to check the road condition such as when it snows or when there is a disaster, when it wants to check the traffic jam situation, or when it wants to check the incident accident situation. May be good.
  • the client device 902 may set the data amount of the sensor information to be transmitted to the server 901 according to the communication state or the band at the time of receiving the transmission request of the sensor information received from the server 901.
  • Setting the amount of sensor information data to be transmitted to the server 901 means, for example, increasing or decreasing the data itself, or appropriately selecting a compression method.
  • FIG. 80 is a block diagram showing a configuration example of the client device 902.
  • the client device 902 receives a three-dimensional map composed of a point cloud or the like from the server 901, and estimates the self-position of the client device 902 from the three-dimensional data created based on the sensor information of the client device 902. Further, the client device 902 transmits the acquired sensor information to the server 901.
  • the client device 902 includes a data reception unit 1011, a communication unit 1012, a reception control unit 1013, a format conversion unit 1014, a plurality of sensors 1015, a three-dimensional data creation unit 1016, and a three-dimensional image processing unit 1017. It includes a three-dimensional data storage unit 1018, a format conversion unit 1019, a communication unit 1020, a transmission control unit 1021, and a data transmission unit 1022.
  • the data receiving unit 1011 receives the three-dimensional map 1031 from the server 901.
  • the three-dimensional map 1031 is data including a point cloud such as WLD or SWLD.
  • the three-dimensional map 1031 may include either compressed data or uncompressed data.
  • the communication unit 1012 communicates with the server 901 and transmits a data transmission request (for example, a three-dimensional map transmission request) or the like to the server 901.
  • a data transmission request for example, a three-dimensional map transmission request
  • the reception control unit 1013 exchanges information such as the corresponding format with the communication destination via the communication unit 1012, and establishes communication with the communication destination.
  • the format conversion unit 1014 generates the three-dimensional map 1032 by performing format conversion or the like on the three-dimensional map 1031 received by the data receiving unit 1011. Further, the format conversion unit 1014 performs decompression or decoding processing when the three-dimensional map 1031 is compressed or encoded. If the three-dimensional map 1031 is uncompressed data, the format conversion unit 1014 does not perform decompression or decoding processing.
  • the plurality of sensors 1015 are a group of sensors that acquire information outside the vehicle on which the client device 902 is mounted, such as a LiDAR, a visible light camera, an infrared camera, or a depth sensor, and generate sensor information 1033.
  • the sensor information 1033 is three-dimensional data such as a point cloud (point cloud data) when the sensor 1015 is a laser sensor such as LiDAR.
  • the number of sensors 1015 does not have to be plural.
  • the three-dimensional data creation unit 1016 creates three-dimensional data 1034 around the own vehicle based on the sensor information 1033. For example, the three-dimensional data creation unit 1016 creates point cloud data with color information around the own vehicle by using the information acquired by LiDAR and the visible light image obtained by the visible light camera.
  • the three-dimensional image processing unit 1017 uses the received three-dimensional map 1032 such as a point cloud and the three-dimensional data 1034 around the own vehicle generated from the sensor information 1033 to perform self-position estimation processing of the own vehicle and the like. ..
  • the three-dimensional image processing unit 1017 creates three-dimensional data 1035 around the own vehicle by synthesizing the three-dimensional map 1032 and the three-dimensional data 1034, and estimates the self-position using the created three-dimensional data 1035. Processing may be performed.
  • the three-dimensional data storage unit 1018 stores the three-dimensional map 1032, the three-dimensional data 1034, the three-dimensional data 1035, and the like.
  • the format conversion unit 1019 generates the sensor information 1037 by converting the sensor information 1033 into a format supported by the receiving side.
  • the format conversion unit 1019 may reduce the amount of data by compressing or encoding the sensor information 1037. Further, the format conversion unit 1019 may omit the process when it is not necessary to perform the format conversion. Further, the format conversion unit 1019 may control the amount of data to be transmitted according to the designation of the transmission range.
  • the communication unit 1020 communicates with the server 901 and receives a data transmission request (sensor information transmission request) and the like from the server 901.
  • the transmission control unit 1021 exchanges information such as the corresponding format with the communication destination via the communication unit 1020 to establish communication.
  • the data transmission unit 1022 transmits the sensor information 1037 to the server 901.
  • the sensor information 1037 includes a plurality of sensors such as information acquired by LiDAR, a brightness image acquired by a visible light camera, an infrared image acquired by an infrared camera, a depth image acquired by a depth sensor, sensor position information, and speed information. Includes information acquired by 1015.
  • FIG. 81 is a block diagram showing a configuration example of the server 901.
  • the server 901 receives the sensor information transmitted from the client device 902, and creates three-dimensional data based on the received sensor information.
  • the server 901 uses the created three-dimensional data to update the three-dimensional map managed by the server 901. Further, the server 901 transmits the updated three-dimensional map to the client device 902 in response to the transmission request of the three-dimensional map from the client device 902.
  • the server 901 includes a data reception unit 1111, a communication unit 1112, a reception control unit 1113, a format conversion unit 1114, a three-dimensional data creation unit 1116, a three-dimensional data synthesis unit 1117, and a three-dimensional data storage unit 1118. , A format conversion unit 1119, a communication unit 1120, a transmission control unit 1121, and a data transmission unit 1122.
  • the data receiving unit 1111 receives the sensor information 1037 from the client device 902.
  • the sensor information 1037 includes, for example, information acquired by LiDAR, a brightness image acquired by a visible light camera, an infrared image acquired by an infrared camera, a depth image acquired by a depth sensor, sensor position information, speed information, and the like.
  • the communication unit 1112 communicates with the client device 902 and transmits a data transmission request (for example, a sensor information transmission request) or the like to the client device 902.
  • a data transmission request for example, a sensor information transmission request
  • the reception control unit 1113 exchanges information such as the corresponding format with the communication destination via the communication unit 1112 to establish communication.
  • the format conversion unit 1114 When the received sensor information 1037 is compressed or encoded, the format conversion unit 1114 generates the sensor information 1132 by performing decompression or decoding processing. If the sensor information 1037 is uncompressed data, the format conversion unit 1114 does not perform decompression or decoding processing.
  • the three-dimensional data creation unit 1116 creates three-dimensional data 1134 around the client device 902 based on the sensor information 1132. For example, the three-dimensional data creation unit 1116 creates point cloud data with color information around the client device 902 using the information acquired by LiDAR and the visible light image obtained by the visible light camera.
  • the three-dimensional data synthesis unit 1117 updates the three-dimensional map 1135 by synthesizing the three-dimensional data 1134 created based on the sensor information 1132 with the three-dimensional map 1135 managed by the server 901.
  • the three-dimensional data storage unit 1118 stores the three-dimensional map 1135 and the like.
  • the format conversion unit 1119 generates the 3D map 1031 by converting the 3D map 1135 into a format supported by the receiving side.
  • the format conversion unit 1119 may reduce the amount of data by compressing or encoding the three-dimensional map 1135. Further, the format conversion unit 1119 may omit the process when it is not necessary to perform the format conversion. Further, the format conversion unit 1119 may control the amount of data to be transmitted according to the designation of the transmission range.
  • the communication unit 1120 communicates with the client device 902 and receives a data transmission request (three-dimensional map transmission request) or the like from the client device 902.
  • the transmission control unit 1121 exchanges information such as the corresponding format with the communication destination via the communication unit 1120 to establish communication.
  • the data transmission unit 1122 transmits the three-dimensional map 1031 to the client device 902.
  • the three-dimensional map 1031 is data including a point cloud such as WLD or SWLD.
  • the three-dimensional map 1031 may include either compressed data or uncompressed data.
  • FIG. 82 is a flowchart showing an operation when the client device 902 acquires a three-dimensional map.
  • the client device 902 requests the server 901 to transmit a three-dimensional map (point cloud, etc.) (S1001). At this time, the client device 902 may request the server 901 to transmit a three-dimensional map related to the position information by transmitting the position information of the client device 902 obtained by GPS or the like together.
  • a three-dimensional map point cloud, etc.
  • the client device 902 receives the three-dimensional map from the server 901 (S1002). If the received 3D map is compressed data, the client device 902 decodes the received 3D map to generate an uncompressed 3D map (S1003).
  • the client device 902 creates three-dimensional data 1034 around the client device 902 from the sensor information 1033 obtained by the plurality of sensors 1015 (S1004).
  • the client device 902 estimates the self-position of the client device 902 using the three-dimensional map 1032 received from the server 901 and the three-dimensional data 1034 created from the sensor information 1033 (S1005).
  • FIG. 83 is a flowchart showing the operation when the sensor information is transmitted by the client device 902.
  • the client device 902 receives the sensor information transmission request from the server 901 (S1011).
  • the client device 902 transmits the sensor information 1037 to the server 901 (S1012).
  • the sensor information 1033 includes a plurality of information obtained by the plurality of sensors 1015
  • the client device 902 may generate the sensor information 1037 by compressing each information by a compression method suitable for each information. good.
  • FIG. 84 is a flowchart showing the operation when the server 901 acquires the sensor information.
  • the server 901 requests the client device 902 to transmit the sensor information (S1021).
  • the server 901 receives the sensor information 1037 transmitted from the client device 902 in response to the request (S1022).
  • the server 901 creates three-dimensional data 1134 using the received sensor information 1037 (S1023).
  • the server 901 reflects the created three-dimensional data 1134 on the three-dimensional map 1135 (S1024).
  • FIG. 85 is a flowchart showing the operation when the server 901 transmits the three-dimensional map.
  • the server 901 receives a three-dimensional map transmission request from the client device 902 (S1031).
  • the server 901 that has received the three-dimensional map transmission request transmits the three-dimensional map 1031 to the client device 902 (S1032).
  • the server 901 may extract a three-dimensional map in the vicinity thereof according to the position information of the client device 902 and transmit the extracted three-dimensional map.
  • the server 901 may compress the three-dimensional map composed of the point cloud by using, for example, a compression method based on an octa-tree structure, and transmit the compressed three-dimensional map.
  • the server 901 creates three-dimensional data 1134 near the position of the client device 902 using the sensor information 1037 received from the client device 902. Next, the server 901 calculates the difference between the three-dimensional data 1134 and the three-dimensional map 1135 by matching the created three-dimensional data 1134 with the three-dimensional map 1135 of the same area managed by the server 901. .. When the difference is equal to or greater than a predetermined threshold value, the server 901 determines that some abnormality has occurred in the vicinity of the client device 902. For example, when land subsidence occurs due to a natural disaster such as an earthquake, a large difference occurs between the three-dimensional map 1135 managed by the server 901 and the three-dimensional data 1134 created based on the sensor information 1037. Can be considered.
  • the sensor information 1037 may include information indicating at least one of the sensor type, the sensor performance, and the sensor model number. Further, a class ID or the like corresponding to the performance of the sensor may be added to the sensor information 1037. For example, when the sensor information 1037 is the information acquired by LiDAR, the sensor capable of acquiring information with an accuracy of several mm is class 1, the sensor capable of acquiring information with an accuracy of several cm is class 2, and the sensor is united with several meters. As in class 3, it is conceivable to assign an identifier to the performance of the sensor that can acquire information with accuracy. Further, the server 901 may estimate the performance information of the sensor and the like from the model number of the client device 902.
  • the server 901 may determine the sensor spec information from the vehicle type of the vehicle. In this case, the server 901 may acquire the vehicle type information of the vehicle in advance, or the sensor information may include the information. Further, the server 901 may switch the degree of correction for the three-dimensional data 1134 created by using the sensor information 1037 by using the acquired sensor information 1037. For example, if the sensor performance is high accuracy (class 1), the server 901 does not make corrections to the three-dimensional data 1134. When the sensor performance is low accuracy (class 3), the server 901 applies corrections to the three-dimensional data 1134 according to the accuracy of the sensor. For example, in the server 901, the lower the accuracy of the sensor, the stronger the degree (strength) of the correction.
  • the server 901 may issue a sensor information transmission request to a plurality of client devices 902 in a certain space at the same time.
  • the server 901 receives a plurality of sensor information from the plurality of client devices 902, it is not necessary to use all the sensor information for creating the three-dimensional data 1134.
  • the sensor to be used depends on the performance of the sensor. Information may be selected.
  • the server 901 selects highly accurate sensor information (class 1) from a plurality of received sensor information, and creates three-dimensional data 1134 using the selected sensor information. You may.
  • the server 901 is not limited to a server such as a traffic monitoring cloud, and may be another client device (vehicle-mounted).
  • FIG. 86 is a diagram showing a system configuration in this case.
  • the client device 902C issues a sensor information transmission request to the nearby client device 902A, and acquires the sensor information from the client device 902A. Then, the client device 902C creates three-dimensional data using the acquired sensor information of the client device 902A, and updates the three-dimensional map of the client device 902C. As a result, the client device 902C can generate a three-dimensional map of the space that can be acquired from the client device 902A by utilizing the performance of the client device 902C. For example, it is considered that such a case occurs when the performance of the client device 902C is high.
  • the client device 902A that provided the sensor information is given the right to acquire the highly accurate three-dimensional map generated by the client device 902C.
  • the client device 902A receives a highly accurate 3D map from the client device 902C in accordance with its rights.
  • the client device 902C may issue a request for transmitting sensor information to a plurality of nearby client devices 902 (client device 902A and client device 902B).
  • client device 902A and client device 902B client devices 902
  • the client device 902C can create three-dimensional data using the sensor information obtained by this high-performance sensor.
  • FIG. 87 is a block diagram showing the functional configurations of the server 901 and the client device 902.
  • the server 901 includes, for example, a three-dimensional map compression / decoding processing unit 1201 that compresses and decodes a three-dimensional map, and a sensor information compression / decoding processing unit 1202 that compresses and decodes sensor information.
  • the client device 902 includes a three-dimensional map decoding processing unit 1211 and a sensor information compression processing unit 1212.
  • the three-dimensional map decoding processing unit 1211 receives the encoded data of the compressed three-dimensional map, decodes the encoded data, and acquires the three-dimensional map.
  • the sensor information compression processing unit 1212 compresses the sensor information itself instead of the three-dimensional data created from the acquired sensor information, and transmits the compressed sensor information encoded data to the server 901.
  • the client device 902 may internally hold a processing unit (device or LSI) that performs a process of decoding a three-dimensional map (point cloud, etc.), and the three-dimensional data of the three-dimensional map (point cloud, etc.). It is not necessary to hold a processing unit that performs processing for compressing. As a result, the cost and power consumption of the client device 902 can be suppressed.
  • the client device 902 is mounted on the moving body, and is obtained from the sensor information 1033 indicating the surrounding condition of the moving body obtained by the sensor 1015 mounted on the moving body. Create peripheral three-dimensional data 1034.
  • the client device 902 estimates the self-position of the moving body using the created three-dimensional data 1034.
  • the client device 902 transmits the acquired sensor information 1033 to the server 901 or another client device 902.
  • the client device 902 transmits the sensor information 1033 to the server 901 and the like.
  • the amount of data to be transmitted can be reduced as compared with the case where three-dimensional data is transmitted.
  • the processing amount of the client device 902 can be reduced. Therefore, the client device 902 can reduce the amount of data to be transmitted or simplify the configuration of the device.
  • the client device 902 further transmits a three-dimensional map transmission request to the server 901, and receives the three-dimensional map 1031 from the server 901. In estimating the self-position, the client device 902 estimates the self-position using the three-dimensional data 1034 and the three-dimensional map 1032.
  • the sensor information 1033 includes at least one of the information obtained by the laser sensor, the luminance image, the infrared image, the depth image, the position information of the sensor, and the speed information of the sensor.
  • the sensor information 1033 includes information indicating the performance of the sensor.
  • the client device 902 encodes or compresses the sensor information 1033, and in transmitting the sensor information, the encoded or compressed sensor information 1037 is transmitted to the server 901 or another client device 902. According to this, the client device 902 can reduce the amount of data to be transmitted.
  • the client device 902 includes a processor and a memory, and the processor uses the memory to perform the above processing.
  • the server 901 can communicate with the client device 902 mounted on the mobile body, and the sensor information 1037 indicating the surrounding situation of the mobile body obtained by the sensor 1015 mounted on the mobile body is obtained. Is received from the client device 902. The server 901 creates three-dimensional data 1134 around the moving body from the received sensor information 1037.
  • the server 901 creates the three-dimensional data 1134 using the sensor information 1037 transmitted from the client device 902. As a result, there is a possibility that the amount of data to be transmitted can be reduced as compared with the case where the client device 902 transmits three-dimensional data. Further, since it is not necessary for the client device 902 to perform processing such as compression or coding of three-dimensional data, the processing amount of the client device 902 can be reduced. Therefore, the server 901 can reduce the amount of data to be transmitted or simplify the configuration of the device.
  • the server 901 further transmits a transmission request for sensor information to the client device 902.
  • the server 901 updates the three-dimensional map 1135 using the created three-dimensional data 1134, and sends the three-dimensional map 1135 to the client device 902 in response to the transmission request of the three-dimensional map 1135 from the client device 902. Send.
  • the sensor information 1037 includes at least one of the information obtained by the laser sensor, the luminance image, the infrared image, the depth image, the position information of the sensor, and the speed information of the sensor.
  • the sensor information 1037 includes information indicating the performance of the sensor.
  • the server 901 further corrects the three-dimensional data according to the performance of the sensor. According to this, the three-dimensional data creation method can improve the quality of the three-dimensional data.
  • the server 901 receives a plurality of sensor information 1037 from the plurality of client devices 902, and based on a plurality of information indicating the performance of the sensor included in the plurality of sensor information 1037, the server 901 receives the three-dimensional data 1134.
  • the sensor information 1037 used for creating the above is selected. According to this, the server 901 can improve the quality of the three-dimensional data 1134.
  • the server 901 decodes or decompresses the received sensor information 1037, and creates three-dimensional data 1134 from the decoded or decompressed sensor information 1132. According to this, the server 901 can reduce the amount of data to be transmitted.
  • the server 901 includes a processor and a memory, and the processor uses the memory to perform the above processing.
  • FIG. 88 is a diagram showing a configuration of a system according to the present embodiment.
  • the system shown in FIG. 88 includes a server 2001, a client device 2002A, and a client device 2002B.
  • the client device 2002A and the client device 2002B are mounted on a moving body such as a vehicle, and transmit sensor information to the server 2001.
  • the server 2001 transmits a three-dimensional map (point cloud) to the client device 2002A and the client device 2002B.
  • the client device 2002A includes a sensor information acquisition unit 2011, a storage unit 2012, and a data transmission availability determination unit 2013.
  • the configuration of the client device 2002B is also the same. Further, in the following, when the client device 2002A and the client device 2002B are not particularly distinguished, they are also described as the client device 2002.
  • FIG. 89 is a flowchart showing the operation of the client device 2002 according to the present embodiment.
  • the sensor information acquisition unit 2011 acquires various sensor information using a sensor (sensor group) mounted on the moving body. That is, the sensor information acquisition unit 2011 acquires sensor information indicating the surrounding state of the moving body, which is obtained by the sensor (sensor group) mounted on the moving body. Further, the sensor information acquisition unit 2011 stores the acquired sensor information in the storage unit 2012.
  • This sensor information includes at least one of LiDAR acquisition information, visible light image, infrared image and depth image. Further, the sensor information may include at least one of sensor position information, speed information, acquisition time information, and acquisition location information.
  • the sensor position information indicates the position of the sensor from which the sensor information has been acquired.
  • the velocity information indicates the velocity of the moving object when the sensor acquires the sensor information.
  • the acquisition time information indicates the time when the sensor information is acquired by the sensor.
  • the acquisition location information indicates the position of the moving body or the sensor when the sensor information is acquired by the sensor.
  • the data transmission availability determination unit 2013 determines whether the mobile body (client device 2002) exists in an environment in which the sensor information can be transmitted to the server 2001 (S2002). For example, the data transmission availability determination unit 2013 may specify the location and time of the client device 2002 by using information such as GPS, and determine whether or not the data can be transmitted. In addition, the data transmission availability determination unit 2013 may determine whether or not data can be transmitted depending on whether or not it can be connected to a specific access point.
  • the client device 2002 determines that the moving body exists in an environment in which the sensor information can be transmitted to the server 2001 (Yes in S2002), the client device 2002 transmits the sensor information to the server 2001 (S2003). That is, when the client device 2002 is in a situation where the sensor information can be transmitted to the server 2001, the client device 2002 transmits the held sensor information to the server 2001.
  • a millimeter-wave access point capable of high-speed communication is installed at an intersection or the like.
  • the sensor information held by the client device 2002 is transmitted to the server 2001 at high speed by using millimeter wave communication.
  • the client device 2002 deletes the sensor information transmitted to the server 2001 from the storage unit 2012 (S2004).
  • the client device 2002 may delete the sensor information when the sensor information not transmitted to the server 2001 satisfies a predetermined condition.
  • the client device 2002 may delete the sensor information from the storage unit 2012 when the acquisition time of the sensor information to be held is older than a certain time before the current time. That is, the client device 2002 may delete the sensor information from the storage unit 2012 when the difference between the time when the sensor information is acquired by the sensor and the current time exceeds a predetermined time. Further, the client device 2002 may delete the sensor information from the storage unit 2012 when the acquisition location of the sensor information to be held is more than a certain distance from the current position.
  • the sensor information May be deleted from the storage unit 2012.
  • the capacity of the storage unit 2012 of the client device 2002 can be suppressed.
  • the client device 2002 performs the processing after step S2001 again.
  • the client device 2002 ends the process.
  • the client device 2002 may select the sensor information to be transmitted to the server 2001 according to the communication status. For example, when high-speed communication is possible, the client device 2002 preferentially transmits sensor information (for example, LiDAR acquisition information) having a large size held in the storage unit 2012. Further, when high-speed communication is difficult, the client device 2002 transmits sensor information (for example, a visible light image) having a small size and a high priority held in the storage unit 2012. As a result, the client device 2002 can efficiently transmit the sensor information held in the storage unit 2012 to the server 2001 according to the network conditions.
  • sensor information for example, LiDAR acquisition information
  • sensor information for example, a visible light image
  • the client device 2002 may acquire the time information indicating the current time and the location information indicating the current location from the server 2001. Further, the client device 2002 may determine the acquisition time and acquisition location of the sensor information based on the acquired time information and location information. That is, the client device 2002 may acquire the time information from the server 2001 and generate the acquisition time information using the acquired time information. Further, the client device 2002 may acquire the location information from the server 2001 and generate the acquisition location information using the acquired location information.
  • the server 2001 and the client device 2002 synchronize the time using a mechanism such as NTP (Network Time Protocol) or PTP (Precision Time Protocol).
  • NTP Network Time Protocol
  • PTP Precision Time Protocol
  • the client device 2002 can acquire accurate time information.
  • the server 2001 can handle the sensor information indicating the synchronized time.
  • the time synchronization mechanism may be any method other than NTP or PTP.
  • GPS information may be used as the time information and location information.
  • the server 2001 may acquire sensor information from a plurality of client devices 2002 by designating a time or place. For example, in the event of an accident, the server 2001 broadcasts a sensor information transmission request to a plurality of client devices 2002 by designating the time and place of the accident in order to search for a client in the vicinity thereof. Then, the client device 2002 having the sensor information of the corresponding time and place transmits the sensor information to the server 2001. That is, the client device 2002 receives the sensor information transmission request including the designated information for designating the place and time from the server 2001. The client device 2002 determines that the storage unit 2012 stores the sensor information obtained at the place and time indicated by the designated information, and that the moving body exists in an environment in which the sensor information can be transmitted to the server 2001.
  • the sensor information obtained at the place and time indicated by the designated information is transmitted to the server 2001.
  • the server 2001 can acquire sensor information related to the occurrence of an accident from a plurality of client devices 2002 and use it for accident analysis and the like.
  • the client device 2002 may refuse to transmit the sensor information when it receives the sensor information transmission request from the server 2001. Further, the client device 2002 may set in advance which sensor information among the plurality of sensor information can be transmitted. Alternatively, the server 2001 may inquire of the client device 2002 whether or not the sensor information can be transmitted each time.
  • points may be given to the client device 2002 that has transmitted the sensor information to the server 2001. These points can be used to pay, for example, gasoline purchase costs, EV (Electric Vehicle) charging costs, highway tolls, or rental car costs.
  • the server 2001 may delete the information for identifying the client device 2002 that is the source of the sensor information. For example, this information is information such as the network address of the client device 2002.
  • the sensor information can be anonymized, so that the user of the client device 2002 can safely transmit the sensor information from the client device 2002 to the server 2001.
  • the server 2001 may be composed of a plurality of servers. For example, by sharing sensor information among a plurality of servers, even if one server fails, another server can communicate with the client device 2002. As a result, it is possible to avoid stopping the service due to a server failure.
  • the designated location specified in the sensor information transmission request indicates the position where the accident occurred, and may differ from the position of the client device 2002 at the designated time specified in the sensor information transmission request. Therefore, the server 2001 can request the client device 2002 existing in the range to acquire information by designating a range such as within XXm in the vicinity as the designated place. Similarly, for the designated time, the server 2001 may specify a range such as within N seconds before and after a certain time. As a result, the server 2001 can acquire the sensor information from the client device 2002 that exists at "time: t-N to t + N, location: within XXm from the absolute position S". When transmitting three-dimensional data such as LiDAR, the client device 2002 may transmit the data generated immediately after the time t.
  • three-dimensional data such as LiDAR
  • the server 2001 may separately specify, as the designated location, the information indicating the location of the client device 2002 for which the sensor information is to be acquired and the location where the sensor information is desired. For example, the server 2001 specifies that the sensor information including at least the range from the absolute position S to YYm is acquired from the client device 2002 existing within XXm from the absolute position S.
  • the client device 2002 selects the 3D data of one or more randomly accessible units so as to include at least the sensor information in the specified range.
  • the client device 2002 may transmit a plurality of time-consecutive image data including at least a frame immediately before or after the time t.
  • the client device 2002 uses a network to be used according to the priority notified from the server 2001. You may choose. Alternatively, the client device 2002 itself may select a network that can secure an appropriate bandwidth based on the size of the transmitted data. Alternatively, the client device 2002 may select a network to be used based on the cost for data transmission and the like. Further, the transmission request from the server 2001 may include information indicating a transmission deadline, such as transmission when the client device 2002 can start transmission by time T. The server 2001 may issue a transmission request again if sufficient sensor information cannot be acquired within the deadline.
  • a transmission deadline such as transmission when the client device 2002 can start transmission by time T.
  • the sensor information may include header information indicating the characteristics of the sensor data together with the compressed or uncompressed sensor data.
  • the client device 2002 may transmit the header information to the server 2001 via a physical network or communication protocol different from the sensor data. For example, the client device 2002 transmits the header information to the server 2001 prior to the transmission of the sensor data.
  • the server 2001 determines whether or not to acquire the sensor data of the client device 2002 based on the analysis result of the header information.
  • the header information may include information indicating the point group acquisition density, elevation angle, or frame rate of LiDAR, or the resolution, SN ratio, or frame rate of a visible light image. As a result, the server 2001 can acquire the sensor information from the client device 2002 having the sensor data of the determined quality.
  • the client device 2002 acquires the sensor information indicating the surrounding situation of the moving body, which is mounted on the moving body and obtained by the sensor mounted on the moving body, and stores the sensor information in the storage unit 2012. ..
  • the client device 2002 determines whether the moving body exists in an environment capable of transmitting sensor information to the server 2001, and if it determines that the moving body exists in an environment capable of transmitting sensor information to the server, the client device 2002 transmits the sensor information to the server 2001. Send to.
  • the client device 2002 further creates three-dimensional data around the moving body from the sensor information, and estimates the self-position of the moving body using the created three-dimensional data.
  • the client device 2002 further transmits a three-dimensional map transmission request to the server 2001, and receives the three-dimensional map from the server 2001.
  • the client device 2002 estimates the self-position by using the three-dimensional data and the three-dimensional map in the estimation of the self-position.
  • processing by the client device 2002 may be realized as an information transmission method in the client device 2002.
  • the client device 2002 includes a processor and a memory, and the processor may perform the above processing using the memory.
  • FIG. 90 is a diagram showing a configuration of a sensor information collection system according to the present embodiment.
  • the sensor information collection system according to the present embodiment includes a terminal 2021A, a terminal 2021B, a communication device 2022A, a communication device 2022B, a network 2023, a data collection server 2024, and a map server 2025.
  • the client device 2026 and the like.
  • the terminal 2021A and the terminal 2021B are not particularly distinguished, they are also described as the terminal 2021.
  • the communication device 2022A and the communication device 2022B are not particularly distinguished, they are also described as the communication device 2022.
  • the data collection server 2024 collects data such as sensor data obtained by the sensor included in the terminal 2021 as position-related data associated with the position in the three-dimensional space.
  • the sensor data is, for example, data acquired by using a sensor included in the terminal 2021 such as a state around the terminal 2021 or an internal state of the terminal 2021.
  • the terminal 2021 transmits sensor data collected from one or more sensor devices at a position capable of directly communicating with the terminal 2021 or relaying one or a plurality of relay devices by the same communication method to the data collection server 2024. Send.
  • the data included in the position-related data may include, for example, information indicating the operation status of the terminal itself or the device included in the terminal, the operation log, the usage status of the service, and the like. Further, the data included in the position-related data may include information in which the identifier of the terminal 2021 is associated with the position or movement route of the terminal 2021.
  • the information indicating the position included in the position-related data is associated with the information indicating the position in the three-dimensional data such as the three-dimensional map data.
  • the details of the information indicating the position will be described later.
  • the position-related data includes the above-mentioned time information and the attributes of the data included in the position-related data, or information indicating the type of sensor (for example, model number) that generated the data, in addition to the position information which is the information indicating the position. It may contain at least one of.
  • the position information and the time information may be stored in the header area of the position-related data or the header area of the frame for storing the position-related data. Further, the position information and the time information may be transmitted and / or stored separately from the position-related data as metadata associated with the position-related data.
  • the map server 2025 is connected to the network 2023, for example, and transmits three-dimensional data such as three-dimensional map data in response to a request from another device such as the terminal 2021. Further, as described in each of the above-described embodiments, the map server 2025 may have a function of updating three-dimensional data by using the sensor information transmitted from the terminal 2021.
  • the data collection server 2024 is connected to the network 2023, for example, collects position-related data from another device such as the terminal 2021, and stores the collected position-related data in a storage device inside or in another server. Further, the data collection server 2024 transmits the collected position-related data or the metadata of the three-dimensional map data generated based on the position-related data to the terminal 2021 in response to the request from the terminal 2021.
  • Network 2023 is a communication network such as the Internet.
  • the terminal 2021 is connected to the network 2023 via the communication device 2022.
  • the communication device 2022 communicates with the terminal 2021 while switching between one communication method or a plurality of communication methods.
  • the communication device 2022 is, for example, (1) a base station such as LTE (Long Term Evolution), (2) an access point (AP) such as WiFi or millimeter wave communication, and (3) LPWA such as SIGFOX, LoRaWAN or Wi-SUN. (Low Power Wide Area)
  • a communication satellite that communicates using a network gateway or (4) a satellite communication method such as DVB-S2.
  • the base station may communicate with the terminal 2021 by a method classified into LPWA such as NB-IoT (Narrow Band-IoT) or LTE-M, or may switch between these methods and the terminal 2021. Communication may be performed.
  • LPWA Low Band-IoT
  • LTE-M Long Term Evolution
  • Communication may be performed.
  • the terminal 2021 has a function of communicating with a communication device 2022 that uses two types of communication methods, and a communication device that uses any of these communication methods, or is a plurality of these communication methods and a direct communication partner.
  • a communication device 2022 that uses two types of communication methods
  • a communication device that uses any of these communication methods, or is a plurality of these communication methods and a direct communication partner.
  • An example is given in the case of communicating with the map server 2025 or the data collection server 2024 while switching 2022, but the configuration of the sensor information collection system and the terminal 2021 is not limited to this.
  • the terminal 2021 may not have a communication function in a plurality of communication methods, but may have a function of performing communication in any one communication method.
  • the terminal 2021 may support three or more communication methods. Further, the corresponding communication method may be different for each terminal 2021.
  • the terminal 2021 includes, for example, the configuration of the client device 902 shown in FIG. 80.
  • the terminal 2021 estimates the position such as its own position using the received three-dimensional data. Further, the terminal 2021 generates position-related data by associating the sensor data acquired from the sensor with the position information obtained by the position estimation process.
  • the position information added to the position-related data indicates, for example, the position in the coordinate system used in the three-dimensional data.
  • the position information is a coordinate value represented by a value of latitude and longitude.
  • the terminal 2021 may include the coordinate value as well as the information indicating the coordinate system that is the reference of the coordinate value and the three-dimensional data used for the position estimation in the position information.
  • the coordinate values may include altitude information.
  • the position information may be associated with a data unit or a space unit that can be used for encoding the three-dimensional data described above.
  • This unit is, for example, WLD, GOS, SPC, VLM, VXL, or the like.
  • the position information is represented by an identifier for specifying a data unit such as an SPC corresponding to the position-related data.
  • the position information is information indicating three-dimensional data in which the three-dimensional space including the data unit such as SPC is encoded, or details in the SPC. It may include information indicating a different position.
  • the information indicating the three-dimensional data is, for example, a file name of the three-dimensional data.
  • the system generates the position-related data associated with the position information based on the position estimation using the three-dimensional data, so that the self-position of the client device (terminal 2021) acquired by using GPS is set. It is possible to add position information to the sensor information with higher accuracy than when the based position information is added to the sensor information. As a result, even when the position-related data is used by another device in another service, the position corresponding to the position-related data can be more accurately specified in the real space by performing the position estimation based on the same three-dimensional data. There is a possibility that it can be done.
  • the data transmitted from the terminal 2021 is position-related data
  • the data transmitted from the terminal 2021 may be data not associated with the position information. good. That is, the transmission / reception of the three-dimensional data or the sensor data described in the other embodiment may be performed via the network 2023 described in the present embodiment.
  • the position information added to the position-related data may be information indicating a position relative to a feature point in the three-dimensional data.
  • the feature point that serves as a reference for the position information is, for example, a feature point encoded as SWLD and notified to the terminal 2021 as three-dimensional data.
  • the information indicating the relative position with respect to the feature point is represented by, for example, a vector from the feature point to the point indicated by the position information, and may be information indicating the direction and distance from the feature point to the point indicated by the position information.
  • the information indicating the relative position with respect to the feature point may be information indicating the amount of displacement of each of the X-axis, Y-axis, and Z-axis from the feature point to the point indicated by the position information.
  • the information indicating the relative position with respect to the feature point may be information indicating the distance from each of the three or more feature points to the point indicated by the position information.
  • the relative position may not be the relative position of the point indicated by the position information expressed with respect to each feature point, but may be the relative position of each feature point expressed with reference to the point indicated by the position information.
  • An example of position information based on a relative position with respect to a feature point includes information for specifying a reference feature point and information indicating a relative position of a point indicated by the position information with respect to the feature point.
  • the information indicating the relative position with respect to the feature point includes the coordinate axes used for deriving the relative position and the information indicating the type of the three-dimensional data. Alternatively, it may include information indicating the magnitude (scale, etc.) of the value of the information indicating the relative position per unit amount.
  • the position information may include information indicating a relative position with respect to each feature point for a plurality of feature points.
  • the terminal 2021 that attempts to specify the position indicated by the position information in the real space has the position information from the position of the feature point estimated from the sensor data for each feature point.
  • the candidate points of the positions indicated by may be calculated, and the points obtained by averaging the calculated plurality of candidate points may be determined to be the points indicated by the position information. According to this configuration, the influence of an error when estimating the position of a feature point from the sensor data can be reduced, so that the estimation accuracy of the point indicated by the position information in the real space can be improved.
  • the position information includes information indicating a relative position with respect to a plurality of feature points, even if there is a feature point that cannot be detected due to restrictions such as the type or performance of the sensor included in the terminal 2021, any of the plurality of feature points. If even one of them can be detected, the value of the point indicated by the position information can be estimated.
  • a point that can be identified from the sensor data can be used.
  • the points that can be identified from the sensor data are, for example, points within a region or points that satisfy predetermined conditions for feature point detection, such as the above-mentioned three-dimensional feature amount or feature amount of visible light data being equal to or greater than a threshold value.
  • markers installed in the real space may be used as feature points.
  • the marker may be detected and its position can be specified from the data acquired by using a sensor such as LiDER or a camera.
  • the marker is represented by a change in color or brightness value (reflectance), or a three-dimensional shape (unevenness, etc.).
  • a coordinate value indicating the position of the marker, a two-dimensional code or a barcode generated from the identifier of the marker, or the like may be used.
  • a light source that transmits an optical signal may be used as a marker.
  • a light source of an optical signal When a light source of an optical signal is used as a marker, not only information for acquiring a position such as a coordinate value or an identifier but also other data may be transmitted by the optical signal.
  • the optical signal connects to the wireless communication device with the content of the service according to the position of the marker, the address such as ur for acquiring the content, or the identifier of the wireless communication device for receiving the provision of the service. It may include information indicating a wireless communication method for the purpose.
  • the terminal 2021 grasps the correspondence relationship of feature points between different data by using, for example, an identifier commonly used between data or information or a table indicating the correspondence relationship of feature points between data. Further, when there is no information indicating the correspondence between the feature points, the terminal 2021 is the feature at the closest distance when the coordinates of the feature points in one three-dimensional data are converted to the positions in the other three-dimensional data space. A point may be determined to be a corresponding feature point.
  • the position information based on the relative position described above is used, it is included in each three-dimensional data or associated with each three-dimensional data even between terminals 2021 or services that use different three-dimensional data.
  • the position indicated by the position information can be specified or estimated based on a common feature point. As a result, it becomes possible to identify or estimate the same position with higher accuracy between terminals 2021 or services that use different three-dimensional data.
  • the data collection server 2024 may transfer the received position-related data to another data server.
  • the data collection server 2024 determines to which data server the received position-related data is to be transferred, and transfers the position-related data to the data server determined as the transfer destination.
  • the data collection server 2024 determines the transfer destination based on, for example, the determination rule of the transfer destination server preset in the data collection server 2024.
  • the determination rule of the transfer destination server is set, for example, in a transfer destination table in which the identifier associated with each terminal 2021 and the data server of the transfer destination are associated with each other.
  • the terminal 2021 adds an identifier associated with the terminal 2021 to the position-related data to be transmitted and transmits the data to the data collection server 2024.
  • the data collection server 2024 specifies the data server of the transfer destination corresponding to the identifier added to the position-related data based on the determination rule of the transfer destination server using the transfer destination table or the like, and the position-related data is specified. Send to the data server. Further, the determination rule of the transfer destination server may be specified by the determination condition using the time or place where the position-related data is acquired.
  • the identifier associated with the transmission source terminal 2021 described above is, for example, an identifier unique to each terminal 2021 or an identifier indicating a group to which the terminal 2021 belongs.
  • the transfer destination table does not have to be a direct association between the identifier associated with the source terminal and the transfer destination data server.
  • the data collection server 2024 holds a management table that stores tag information assigned to each identifier unique to the terminal 2021, and a transfer destination table that associates the tag information with the data server of the transfer destination.
  • the data collection server 2024 may determine the data server of the transfer destination based on the tag information by using the management table and the transfer destination table.
  • the tag information is, for example, management control information or service provision control information given to the type, model number, owner, group to which the terminal 2021 corresponds to the identifier, or other identifier.
  • an identifier unique to each sensor may be used instead of the identifier associated with the transmission source terminal 2021.
  • the determination rule of the transfer destination server may be set from the client device 2026.
  • the data collection server 2024 may determine a plurality of data servers as transfer destinations and transfer the received position-related data to the plurality of data servers. According to this configuration, for example, when backing up location-related data automatically, or in order to share location-related data with different services, location-related data is sent to a data server for providing each service. When it is necessary to do so, the data can be transferred as intended by changing the setting for the data collection server 2024. As a result, the man-hours required for constructing and changing the system can be reduced as compared with the case where the transmission destination of the position-related data is set in the individual terminals 2021.
  • the data collection server 2024 registers the data server specified by the transfer request signal as a new transfer destination in response to the transfer request signal received from the data server, and transfers the position-related data received thereafter to the data server. You may.
  • the data collection server 2024 stores the position-related data received from the terminal 2021 in the recording device, and requests the position-related data specified by the transmission request signal according to the transmission request signal received from the terminal 2021 or the data server. It may be transmitted to the terminal 2021 or the data server of.
  • the data collection server 2024 determines whether or not the location-related data can be provided to the requesting data server or terminal 2021, and if it is determined that the location-related data can be provided, the data collection server 2024 transfers or transmits the location-related data to the requesting data server or terminal 2021. May be done.
  • the data collection server 2024 When the request for the current position-related data is received from the client device 2026, the data collection server 2024 requests the terminal 2021 to transmit the position-related data even if the terminal 2021 does not transmit the position-related data. 2021 may transmit position-related data in response to the transmission request.
  • the terminal 2021 transmits the position information data to the data collection server 2024, but the data collection server 2024 collects the position-related data from the terminal 2021, such as a function of managing the terminal 2021. It may be provided with a function necessary for the above or a function used when collecting position-related data from the terminal 2021.
  • the data collection server 2024 may have a function of transmitting a data request signal requesting the transmission of position information data to the terminal 2021 and collecting position-related data.
  • Management information such as an address for communicating with the terminal 2021 to be collected data or an identifier unique to the terminal 2021 is registered in the data collection server 2024 in advance.
  • the data collection server 2024 collects location-related data from the terminal 2021 based on the registered management information.
  • the management information may include information such as the type of sensor included in the terminal 2021, the number of sensors included in the terminal 2021, and the communication method supported by the terminal 2021.
  • the data collection server 2024 may collect information such as the operating status or the current position of the terminal 2021 from the terminal 2021.
  • the management information may be registered from the client device 2026, or the registration process may be started by the terminal 2021 transmitting the registration request to the data collection server 2024.
  • the data collection server 2024 may have a function of controlling communication with the terminal 2021.
  • the communication connecting the data collection server 2024 and the terminal 2021 is a dedicated line provided by a service provider such as an MNO (Mobile Network Operator) or a MVNO (Mobile Virtual Network Operator), or a VPN (Virtual Private Network) configured Network. It may be a virtual dedicated line or the like. According to this configuration, communication between the terminal 2021 and the data collection server 2024 can be performed safely.
  • a service provider such as an MNO (Mobile Network Operator) or a MVNO (Mobile Virtual Network Operator), or a VPN (Virtual Private Network) configured Network. It may be a virtual dedicated line or the like. According to this configuration, communication between the terminal 2021 and the data collection server 2024 can be performed safely.
  • the data collection server 2024 may have a function of authenticating the terminal 2021 or a function of encrypting data transmitted to and received from the terminal 2021.
  • the authentication process of the terminal 2021 or the data encryption process is a terminal group including an identifier unique to the terminal 2021 or a plurality of terminals 2021 shared in advance between the data collection server 2024 and the terminal 2021. This is done using a unique identifier for the server.
  • This identifier is, for example, an IMSI (International Mobile Subscribe Subsiber Identity), which is a unique number stored in a SIM (Subscriber Identity Module) card.
  • IMSI International Mobile Subscribe Subsiber Identity
  • SIM Subscriber Identity Module
  • the process of authentication or data encryption between the data collection server 2024 and the terminal 2021 can be provided as long as both the data collection server 2024 and the terminal 2021 have a function to perform the process, and relays the data. It does not depend on the communication method used by the communication device 2022. Therefore, since the common authentication or encryption process can be used without considering whether the terminal 2021 uses the communication method, the convenience of the user's system construction is improved. However, the fact that the communication device 2022 for relaying does not depend on the communication method means that it is not essential to change the communication method according to the communication method. That is, for the purpose of improving transmission efficiency or ensuring safety, the authentication or data encryption process between the data collection server 2024 and the terminal 2021 may be switched according to the communication method used by the relay device.
  • the data collection server 2024 may provide the client device 2026 with a UI that manages data collection rules such as the type of location-related data collected from the terminal 2021 and the data collection schedule. As a result, the user can specify the terminal 2021 for collecting data using the client device 2026, the data collection time and frequency, and the like. Further, the data collection server 2024 may specify an area on the map on which data is to be collected and collect position-related data from the terminal 2021 included in the area.
  • the client device 2026 When the data collection rule is managed in units of terminals 2021, the client device 2026 presents, for example, a list of terminals 2021 or sensors to be managed on the screen. The user sets the necessity of data collection or the collection schedule for each item in the list.
  • the client device 2026 When designating an area on a map for which data is to be collected, the client device 2026 presents, for example, a two-dimensional or three-dimensional map of the area to be managed on the screen. The user selects an area on the displayed map to collect data.
  • the area selected on the map may be a circular or rectangular area centered on a point specified on the map, or may be a circular or rectangular area that can be specified by a drag operation.
  • the client device 2026 may also select an area in preset units such as a city, an area within the city, a block, or a major road.
  • the area may be set by inputting the numerical values of latitude and longitude, or the area is selected from the list of candidate areas derived based on the input text information. May be done.
  • Textual information may be, for example, the name of a region, city, or landmark.
  • an area on the map may be specified based on the position of the client device 2026 in the real space obtained from the sensor data. For example, the client device 2026 estimates its own position using sensor data, and data a region within a predetermined distance from a point on the map corresponding to the estimated position or a distance specified by the user. May be specified as the area to collect. Further, the client device 2026 may designate the sensing area of the sensor, that is, the area corresponding to the acquired sensor data as the area for collecting the data. Alternatively, the client device 2026 may designate an area based on the position corresponding to the sensor data specified by the user as an area for collecting data. The area or position on the map corresponding to the sensor data may be estimated by the client device 2026 or the data collection server 2024.
  • the data collection server 2024 When specifying in the area on the map, the data collection server 2024 identifies the terminal 2021 in the specified area by collecting the current position information of each terminal 2021, and positions the terminal 2021 with respect to the specified terminal 2021. You may request the transmission of relevant data. Further, the data collection server 2024 does not specify the terminal 2021 in the area, but the data collection server 2024 transmits information indicating the designated area to the terminal 2021, and the terminal 2021 itself is in the designated area. It may be determined whether or not it is, and if it is determined that it is within the specified area, the position-related data may be transmitted.
  • the data collection server 2024 transmits data such as a list or a map for providing the above-mentioned UI (User Interface) in the application executed by the client device 2026 to the client device 2026.
  • the data collection server 2024 may transmit not only data such as a list or a map but also an application program to the client device 2026.
  • the above-mentioned UI may be provided as content created by HTML or the like that can be displayed by a browser.
  • Some data such as map data may be provided by a server other than the data collection server 2024 such as the map server 2025.
  • the client device 2026 transmits the input information to the data collection server 2024 as setting information when an input for notifying the completion of the input is performed, such as pressing a setting button by the user.
  • the data collection server 2024 transmits a signal for notifying the position-related data request or the position-related data collection rule to each terminal 2021 based on the setting information received from the client device 2026, and collects the position-related data. conduct.
  • object information indicating the position of a power feeding unit such as a wireless power feeding antenna or a power feeding coil embedded in a road or a parking lot is included in the three-dimensional data or associated with the three-dimensional data.
  • a power feeding unit such as a wireless power feeding antenna or a power feeding coil embedded in a road or a parking lot is included in the three-dimensional data or associated with the three-dimensional data.
  • terminal 2021 such as a car or drone.
  • the vehicle or drone that has acquired the object information for charging is automatically driven so that the position of the charging part such as the charging antenna or the charging coil of the vehicle faces the area indicated by the object information. Move the position of and start charging.
  • the driver or operator is presented with the direction to move or the operation to be performed using the image or sound displayed on the screen. NS.
  • the operation or maneuvering is stopped.
  • the image or sound presented to is switched, and charging is started.
  • the object information may not be information indicating the position of the power feeding unit, but may be information indicating an area in which a charging efficiency equal to or higher than a predetermined threshold value can be obtained by arranging the charging unit in the area.
  • the position of the object information may be represented by a point at the center of the region indicated by the object information, a region or line in a two-dimensional plane, or a region, line or plane in a three-dimensional space. good.
  • the antenna for wireless charging provided in the terminal 2021 such as a car and the wireless embedded in the road or the like
  • the alignment with the feeding antenna can be performed with higher accuracy.
  • the charging speed at the time of wireless charging can be shortened and the charging efficiency can be improved.
  • the object information may be an object other than the feeding antenna.
  • the three-dimensional data includes the position of the AP of millimeter-wave wireless communication as object information.
  • the terminal 2021 can grasp the position of the AP in advance, so that the directivity of the beam can be directed in the direction of the object information and the communication can be started.
  • the communication quality such as improving the transmission speed, shortening the time until the start of communication, and extending the communicable period.
  • the object information may include information indicating the type of the object corresponding to the object information. Further, the object information should be executed by the terminal 2021 when the terminal 2021 is included in the area in the real space corresponding to the position of the object information on the three-dimensional data or within a range of a predetermined distance from the area. Information indicating the process may be included.
  • the object information may be provided by a server different from the server that provides the three-dimensional data.
  • the object group in which the object information used in the same service is stored may be provided as different data depending on the type of the target service or the target device. ..
  • the three-dimensional data used in combination with the object information may be WLD point cloud data or SWLD feature point data.
  • the three-dimensional data decoding device when the attribute information of the target three-dimensional point, which is the three-dimensional point to be encoded, is hierarchically coded using LoD (Level of Datail), the three-dimensional data decoding device is the three-dimensional. It is not necessary to decode the attribute information up to the LoD layer required by the data decoding device and not to decode the attribute information of the unnecessary layer. For example, when the total number of LoDs of the attribute information in the bit stream encoded by the three-dimensional data encoding device is N, the three-dimensional data decoding device has Ms from LoD0 to LoD (M-1) of the uppermost layer.
  • the three-dimensional data decoding apparatus can decode the attribute information from LoD0 to LoD (M-1) required by the three-dimensional data decoding apparatus while suppressing the processing load.
  • FIG. 91 is a diagram showing the above use case.
  • the server holds a three-dimensional map obtained by encoding the three-dimensional position information and the attribute information.
  • the server (three-dimensional data coding device) broadcasts a three-dimensional map to a client device (three-dimensional data decoding device: for example, a vehicle or a drone) in an area managed by the server, and the client device receives the data from the server.
  • a process of specifying the self-position of the client device using a three-dimensional map, or a process of displaying map information to a user or the like who operates the client device is performed.
  • the server encodes the position information of the three-dimensional map using an ocree tree configuration or the like. Then, the server hierarchically encodes the attribute information of the three-dimensional map using N LoDs constructed based on the position information. The server stores a bitstream of the 3D map obtained by hierarchical coding.
  • the server transmits a bit stream of the encoded three-dimensional map to the client device in response to a transmission request for map information transmitted from the client device in the area managed by the server.
  • the client device receives the bitstream of the three-dimensional map transmitted from the server, and decodes the position information and the attribute information of the three-dimensional map according to the use of the client device. For example, when the client device performs highly accurate self-position estimation using the position information and the attribute information of N LoDs, the client device determines that the decoding result up to a dense three-dimensional point is required as the attribute information. And decrypt all the information in the bitstream.
  • the client device determines that the decoding result up to the sparse three-dimensional point is necessary as the attribute information, and the position information and the upper layer of LoD are used. Decrypts LoD attribute information from a certain LoD0 to M (M ⁇ N).
  • the three-dimensional point map includes position information and attribute information.
  • the position information is encoded by an ocree.
  • the attribute information is encoded by N LoDs.
  • Client device A performs highly accurate self-position estimation. In this case, the client device A determines that all the position information and the attribute information are necessary, and decodes all the position information in the bit stream and the attribute information composed of N LoDs.
  • Client device B displays a three-dimensional map to the user.
  • the client device B determines that the position information and the attribute information of M LoDs (M ⁇ N) are necessary, and decodes the position information in the bit stream and the attribute information composed of M LoDs. do.
  • the server may broadcast the three-dimensional map to the client device, multicast transmission, or unicast transmission.
  • the three-dimensional data coding device when the attribute information of the target three-dimensional point, which is the three-dimensional point to be coded, is hierarchically coded using LoD, the three-dimensional data coding device is the three-dimensional data decoding device. It is not necessary to encode the attribute information up to the required LoD hierarchy and not to encode the attribute information of the unnecessary hierarchy. For example, when the total number of LoDs is N, the three-dimensional data encoding device encodes M (M ⁇ N) LoDs from the top layer LoD0 to LoD (M-1), and the remaining LoDs (N). A bit stream may be generated by not encoding LoD up to -1).
  • the 3D data encoding device encodes a bit stream in which the attribute information from LoD0 to LoD (M-1) required by the 3D data decoding device is encoded in response to the request from the 3D data decoding device. Can be provided.
  • FIG. 92 is a diagram showing the above use case.
  • the server holds a three-dimensional map obtained by encoding the three-dimensional position information and the attribute information.
  • the server (three-dimensional data encoding device) unicasts a three-dimensional map to the client device (three-dimensional data decoding device: for example, a vehicle or a drone) in the area managed by the server at the request of the client device.
  • the client device performs a process of identifying the self-position of the client device using a three-dimensional map received from the server, or a process of displaying map information to a user or the like who operates the client device.
  • the server encodes the position information of the three-dimensional map using an ocree tree configuration or the like. Then, the server generates a bit stream of the three-dimensional map A by hierarchically coding the attribute information of the three-dimensional map using N LoDs constructed based on the position information, and generates the generated bit stream. Save to the server. Further, the server generates a bit stream of the three-dimensional map B by hierarchically coding the attribute information of the three-dimensional map using M (M ⁇ N) LoDs constructed based on the position information. Save the generated bitstream on the server.
  • the client device requests the server to send a three-dimensional map according to the purpose of the client device. For example, when the client device performs highly accurate self-position estimation using the position information and the attribute information of N LoDs, the client device determines that the decoding result up to a dense three-dimensional point is necessary as the attribute information, and is tertiary. Requests the server to send the bitstream of the original map A. Further, when displaying the 3D map information to the user or the like, the client device determines that the decoding result up to the sparse 3D point is necessary as the attribute information, and M pieces from the position information and the upper layer LoD0 of LoD.
  • the server Requests the server to transmit a bitstream of the three-dimensional map B including LoD attribute information up to (M ⁇ N). Then, the server transmits the encoded bit stream of the three-dimensional map A or the three-dimensional map B to the client device in response to the request for transmitting the map information from the client device.
  • the client device receives the bitstream of the three-dimensional map A or the three-dimensional map B transmitted from the server according to the use of the client device, and decodes the bitstream. In this way, the server switches the bit stream to be transmitted according to the usage of the client device. As a result, the processing load of the client device can be reduced.
  • the server holds the three-dimensional map A and the three-dimensional map B.
  • the server generates the three-dimensional map A by encoding the position information of the three-dimensional map with, for example, an octree, and encoding the attribute information of the three-dimensional map with N LoDs. That is, NumLoD included in the bitstream of the three-dimensional map A indicates N.
  • the server generates the three-dimensional map B by encoding the position information of the three-dimensional map with, for example, an octree, and the attribute information of the three-dimensional map with M LoDs. That is, NumLoD included in the bitstream of the three-dimensional map B indicates M.
  • Client device A performs highly accurate self-position estimation.
  • the client device A determines that all the position information and the attribute information are necessary, and sends a transmission request of the three-dimensional map A including all the position information and the attribute information composed of N LoDs to the server. ..
  • the client device A receives the three-dimensional map A and decodes all the position information and the attribute information composed of N LoDs.
  • Client device B displays a three-dimensional map to the user.
  • the client device B determines that the position information and the attribute information of M LoDs (M ⁇ N) are necessary, and includes all the position information and the attribute information composed of M LoDs in three dimensions.
  • the client device B receives the three-dimensional map B and decodes all the position information and the attribute information composed of M LoDs.
  • the server (three-dimensional data encoding device) encodes the three-dimensional map C in which the remaining NM attribute information of LoD is encoded in addition to the three-dimensional map B, and the request of the client device B.
  • the three-dimensional map C may be transmitted to the client device B according to the above. Further, the client device B may obtain the decoding results of N LoDs by using the bitstream of the three-dimensional map B and the three-dimensional map C.
  • FIG. 93 is a flowchart showing an example of application processing.
  • the three-dimensional data demultiplexing device acquires an ISOBMFF file containing the point cloud data and the plurality of encoded data (S7301).
  • the three-dimensional data demultiplexing device may acquire the ISOBMFF file by communication or may read the ISOBMFF file from the accumulated data.
  • the three-dimensional data demultiplexing device analyzes the entire configuration information in the ISOBMFF file and identifies the data to be used for the application (S7302). For example, the three-dimensional data demultiplexing device acquires data used for processing and does not acquire data not used for processing.
  • the three-dimensional data demultiplexing device extracts one or more data to be used for the application and analyzes the configuration information of the data (S7303).
  • the three-dimensional data demultiplexing device converts ISOBMFF into a coded stream and extracts a time stamp (S7305). Further, the three-dimensional data demultiplexing device determines whether or not the data are synchronized, for example, by referring to a flag indicating whether or not the data are synchronized, and if they are not, the synchronization is performed. Processing may be performed.
  • the three-dimensional data demultiplexing device decodes the data by a predetermined method according to the time stamp and other instructions, and processes the decoded data (S7306).
  • the three-dimensional data demultiplexing device extracts the data and the time stamp (S7307). Further, the three-dimensional data demultiplexing device determines whether or not the data are synchronized, for example, by referring to a flag indicating whether or not the data are synchronized, and if they are not, the synchronization is performed. Processing may be performed. The three-dimensional data demultiplexer then processes the data according to the time stamp and other instructions (S7308).
  • FIG. 94 is a diagram showing an example of the sensor range of the beam LiDAR, FLASH LiDAR, and the camera.
  • the beam LiDAR detects all directions around the vehicle (sensor), and the FLASH LiDAR and the camera detect a range in one direction (for example, forward) of the vehicle.
  • the three-dimensional data demultiplexing device extracts and decodes the coded data of the beam LiDAR and FLASH LiDAR with reference to the overall configuration information. Further, the three-dimensional data demultiplexing device does not extract the camera image.
  • the three-dimensional data demultiplexing device simultaneously processes each coded data at the same time stamp according to the time stamps of LiDAR and FLASH LiDAR.
  • the three-dimensional data demultiplexing device may present the processed data with the presenting device, synthesize the point cloud data of the beam LiDAR and the FLASH LiDAR, perform processing such as rendering.
  • the three-dimensional data demultiplexing device may extract the sensor position information and use it in the application.
  • the three-dimensional data demultiplexing device may select whether to use beam LiDAR information or FLASH LiDAR in the application, and switch the processing according to the selection result.
  • FIG. 95 is a diagram showing a configuration example of an automatic driving system.
  • This autonomous driving system includes a cloud server 7350 and an edge 7360 such as an in-vehicle device or a mobile device.
  • the cloud server 7350 includes a demultiplexing unit 7351, decoding units 7352A, 7352B and 7355, a point cloud data synthesis unit 7353, a large-scale data storage unit 7354, a comparison unit 7356, and an encoding unit 7357.
  • the edge 7360 includes sensors 7361A and 7361B, point cloud data generation units 7362A and 7362B, synchronization unit 7363, coding units 7364A and 7364B, multiplexing unit 7365, update data storage unit 7366, and demultiplexing unit. It includes a 7637, a decoding unit 7368, a filter 7369, a self-position estimation unit 7370, and an operation control unit 7371.
  • Edge 7360 downloads large-scale data which is large-scale point cloud map data stored in the cloud server 7350.
  • the edge 7360 performs self-position estimation processing of the edge 7360 (vehicle or terminal) by matching the large-scale data with the sensor information obtained by the edge 7360. Further, the edge 7360 uploads the acquired sensor information to the cloud server 7350 and updates the large-scale data with the latest map data.
  • point cloud data with different coding methods is handled.
  • the cloud server 7350 encodes and multiplexes large-scale data.
  • the coding unit 7357 performs coding by using a third coding method suitable for coding a large-scale point cloud.
  • the coding unit 7357 multiplexes the coded data.
  • the large-scale data storage unit 7354 stores data encoded and multiplexed by the coding unit 7357.
  • Edge 7360 performs sensing.
  • the point cloud data generation unit 7362A generates the first point cloud data (position information (geometry) and attribute information) by using the sensing information acquired by the sensor 7361A.
  • the point cloud data generation unit 7362B generates the second point cloud data (position information and attribute information) by using the sensing information acquired by the sensor 7361B.
  • the generated first point cloud data and the second point cloud data are used for self-position estimation or vehicle control of automatic driving, or map update. In each process, some information of the first point cloud data and the second point cloud data may be used.
  • Edge 7360 performs self-position estimation. Specifically, Edge 7360 downloads large-scale data from the cloud server 7350.
  • the demultiplexing unit 7376 acquires the coded data by demultiplexing the large-scale data in the file format.
  • the decoding unit 7368 acquires large-scale data, which is large-scale point cloud map data, by decoding the acquired coded data.
  • the self-position estimation unit 7370 matches the acquired large-scale data with the first point cloud data and the second point cloud data generated by the point cloud data generation units 7362A and 7362B to map the vehicle. Estimate the self-position in. Further, the operation control unit 7371 uses the matching result or the self-position estimation result for the operation control.
  • the self-position estimation unit 7370 and the operation control unit 7371 may extract specific information such as position information from the large-scale data and perform processing using the extracted information. Further, the filter 7369 performs processing such as correction or thinning on the first point cloud data and the second point cloud data. The self-position estimation unit 7370 and the operation control unit 7371 may use the first point cloud data and the second point cloud data after the processing is performed. Further, the self-position estimation unit 7370 and the operation control unit 7371 may use the sensor signals obtained by the sensors 7361A and 7361B.
  • the synchronization unit 7363 performs time synchronization and position correction between a plurality of sensor signals or a plurality of point cloud data. Further, the synchronization unit 7363 corrects the position information of the sensor signal or the point cloud data so as to match the large-scale data based on the position correction information of the large-scale data and the sensor data generated by the self-position estimation process. May be good.
  • synchronization and position correction may be performed on the cloud server 7350 instead of the edge 7360.
  • the edge 7360 may multiplex the synchronization information and the location information and transmit them to the cloud server 7350.
  • Edge 7360 is. Encode and multiplex sensor signals or point cloud data.
  • the sensor signal or point cloud data is encoded using a first or second coding method suitable for encoding each signal.
  • the coding unit 7364A generates the first coded data by coding the first point cloud data using the first coding method.
  • the coding unit 7364B generates the second coded data by coding the second point cloud data using the second coding method.
  • the multiplexing unit 7365 generates a multiplexing signal by multiplexing the first coded data, the second coded data, the synchronization information, and the like.
  • the update data storage unit 7366 stores the generated multiplexed signal. Further, the update data storage unit 7366 uploads the multiplexing signal to the cloud server 7350.
  • the cloud server 7350 synthesizes the point cloud data. Specifically, the demultiplexing unit 7351 acquires the first coded data and the second coded data by demultiplexing the multiplexing signal uploaded to the cloud server 7350.
  • the decoding unit 7352A acquires the first point cloud data (or sensor signal) by decoding the first coded data.
  • the decoding unit 7352B acquires the second point cloud data (or sensor signal) by decoding the second coded data.
  • the point cloud data synthesis unit 7353 synthesizes the first point cloud data and the second point cloud data by a predetermined method.
  • the point cloud data synthesis unit 7353 may perform the synthesis using the information.
  • the decoding unit 7355 demultiplexes and decodes the large-scale data stored in the large-scale data storage unit 7354.
  • the comparison unit 7356 compares the point cloud data generated based on the sensor signal obtained at the edge 7360 with the large-scale data possessed by the cloud server 7350, and determines the point cloud data that needs to be updated.
  • the comparison unit 7356 updates the point cloud data determined to be required to be updated among the large-scale data to the point cloud data obtained from the edge 7360.
  • the coding unit 7357 encodes and multiplexes the updated large-scale data, and stores the obtained data in the large-scale data storage unit 7354.
  • the signals to be handled may differ, and the signals to be multiplexed or the coding method may differ depending on the intended use or application. Even in such a case, flexible decoding and application processing can be performed by multiplexing data of various coding methods using the present embodiment. In addition, even if the signal coding methods are different, various applications and systems can be constructed by converting the coding methods that are more suitable for demultiplexing, decoding, data conversion, coding, and multiplexing processing. , Flexible service can be provided.
  • FIG. 96 is a diagram showing a configuration example of a bit stream.
  • the entire information of the divided data indicates a sensor ID (sensor_id) and a data ID (data_id) of the divided data for each divided data.
  • the data ID is also shown in the header of each coded data.
  • the overall information of the divided data shown in FIG. 96 includes the sensor information (Sensor), the sensor version (Version), the sensor manufacturer name (Maker), and the sensor, in addition to the sensor ID. At least one of the installation information (Mount Info.) And the position coordinates (World Coordinate) of the sensor may be included.
  • the three-dimensional data decoding device can acquire information on various sensors from the configuration information.
  • the entire information of the divided data may be stored in the metadata SPS, GPS or APS, or may be stored in the metadata SEI which is not essential for encoding. Further, the three-dimensional data encoding device stores the SEI in the ISOBMFF file at the time of multiplexing. The three-dimensional data decoding device can acquire desired divided data based on the metadata.
  • SPS is the metadata of the entire coded data
  • GPS is the metadata of the position information
  • APS is the metadata for each attribute information
  • G is the coded data of the position information for each divided data.
  • Yes, A1 and the like are coded data of attribute information for each divided data.
  • FIG. 97 is a flowchart of the point group selection process executed by this application.
  • 98 to 100 are diagrams showing screen examples of point group selection processing.
  • the three-dimensional data decoding device that executes the application has, for example, a UI unit that displays an input UI (user interface) 8661 for selecting an arbitrary point group.
  • the input UI 8661 has a presentation unit 8662 that presents the selected point cloud, and an operation unit (buttons 8663 and 8664) that accepts the user's operation.
  • the three-dimensional data decoding device acquires desired data from the storage unit 8665 after the point cloud is selected by UI8661.
  • the point cloud information that the user wants to display is selected based on the operation for the user's input UI8661 (S8631). Specifically, when the button 8663 is selected, a point cloud based on the sensor 1 is selected. When the button 8664 is selected, a point cloud based on the sensor 2 is selected. Alternatively, by selecting both the button 8663 and the button 8664, both the point cloud based on the sensor 1 and the point cloud based on the sensor 2 are selected.
  • the point cloud selection method is an example and is not limited to this.
  • the three-dimensional data decoding device analyzes the entire information of the divided data included in the multiplexed signal (bit stream) or the coded data, and selects a point group from the sensor ID (sensor_id) of the selected sensor.
  • the data ID (data_id) of the divided data constituting the above is specified (S8632).
  • the three-dimensional data decoding device extracts coded data including the specified desired data ID from the multiplexed signal, and decodes the extracted coded data to obtain a point cloud based on the selected sensor. Is decoded (S8633).
  • the three-dimensional data decoding device does not decode other coded data.
  • the three-dimensional data decoding device presents (for example, displays) the decoded point cloud (S8634).
  • FIG. 99 shows an example when the button 8663 of the sensor 1 is pressed, and the point cloud of the sensor 1 is presented.
  • FIG. 100 shows an example in which both the button 8663 of the sensor 1 and the button 8664 of the sensor 2 are pressed, and the point cloud of the sensor 1 and the sensor 2 is presented.
  • the present disclosure is not limited to this embodiment.
  • each processing unit included in the three-dimensional data coding device, the three-dimensional data decoding device, and the like according to the above embodiment is typically realized as an LSI which is an integrated circuit. These may be individually integrated into one chip, or may be integrated into one chip so as to include a part or all of them.
  • the integrated circuit is not limited to the LSI, and may be realized by a dedicated circuit or a general-purpose processor.
  • An FPGA Field Programmable Gate Array
  • a reconfigurable processor that can reconfigure the connection and settings of the circuit cells inside the LSI may be used.
  • each component may be configured by dedicated hardware or may be realized by executing a software program suitable for each component.
  • Each component may be realized by a program execution unit such as a CPU or a processor reading and executing a software program recorded on a recording medium such as a hard disk or a semiconductor memory.
  • the present disclosure may be realized as a three-dimensional data coding method, a three-dimensional data decoding method, or the like executed by a three-dimensional data coding device, a three-dimensional data decoding device, or the like.
  • the division of the functional block in the block diagram is an example, and a plurality of functional blocks can be realized as one functional block, one functional block can be divided into a plurality of functional blocks, and some functions can be transferred to other functional blocks. You may. Further, the functions of a plurality of functional blocks having similar functions may be processed by a single hardware or software in parallel or in a time division manner.
  • each step in the flowchart is executed is for exemplifying in order to specifically explain the present disclosure, and may be an order other than the above. Further, a part of the above steps may be executed at the same time (parallel) as other steps.
  • the three-dimensional data coding device, the three-dimensional data decoding device, and the like have been described above based on the embodiment, but the present disclosure is not limited to this embodiment. .. As long as the gist of the present disclosure is not deviated, various modifications that can be conceived by those skilled in the art are applied to the present embodiment, and a form constructed by combining components in different embodiments is also within the scope of one or more embodiments. May be included within.
  • the present disclosure is applicable to a three-dimensional data coding device and a three-dimensional data decoding device.
  • Three-dimensional data creation device 811 Data reception unit 812, 819 Communication unit 813 Reception control unit 814, 821 Format conversion unit 815

Abstract

三次元データ符号化方法は、三次元点の属性情報を取得し（Ｓ１０６２１）、属性情報が示す数値に、乗除算及びシフト演算の少なくとも一方を行うスケーリング、及び、加減算を行うオフセットの少なくとも一方を行う変換処理を実行してから属性情報を符号化する、又は、変換処理を実行せずに属性情報を符号化する符号化処理を実行し（Ｓ１０６２２）、符号化された属性情報と、変換処理が実行されたか否かを示す変換識別情報と、を含むビットストリームを生成する（Ｓ１０６２３）。

Description

三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置、及び三次元データ復号装置
　本開示は、三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置、及び三次元データ復号装置に関する。
　自動車或いはロボットが自律的に動作するためのコンピュータビジョン、マップ情報、監視、インフラ点検、又は、映像配信など、幅広い分野において、今後、三次元データを活用した装置又はサービスの普及が見込まれる。三次元データは、レンジファインダなどの距離センサ、ステレオカメラ、又は複数の単眼カメラの組み合わせなど様々な方法で取得される。
　三次元データの表現方法の１つとして、三次元空間内の点群によって三次元構造の形状を表すポイントクラウドと呼ばれる表現方法がある。ポイントクラウドでは、点群の位置と色とが格納される。ポイントクラウドは三次元データの表現方法として主流になると予想されるが、点群はデータ量が非常に大きい。よって、三次元データの蓄積又は伝送においては二次元の動画像（一例として、ＭＰＥＧで規格化されたＭＰＥＧ－４　ＡＶＣ又はＨＥＶＣなどがある）と同様に、符号化によるデータ量の圧縮が必須となる。
　また、ポイントクラウドの圧縮については、ポイントクラウド関連の処理を行う公開のライブラリ（Ｐｏｉｎｔ　Ｃｌｏｕｄ　Ｌｉｂｒａｒｙ）などによって一部サポートされている。
　また、三次元の地図データを用いて、車両周辺に位置する施設を検索し、表示する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
国際公開第２０１４／０２０６６３号
　三次元データを適切に符号化できることが望まれている。
　本開示は、三次元データを適切に符号化できる三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置又は三次元データ復号装置を提供することを目的とする。
　本開示の一態様に係る三次元データ符号化方法は、三次元点の属性情報を取得し、前記属性情報が示す数値に、乗除算及びシフト演算の少なくとも一方を行うスケーリング、及び、加減算を行うオフセットの少なくとも一方を行う変換処理を実行してから前記属性情報を符号化する、又は、前記変換処理を実行せずに前記属性情報を符号化する符号化処理を実行し、符号化された前記属性情報と、前記変換処理が実行されたか否かを示す変換識別情報と、を含むビットストリームを生成する。
　本開示の一態様に係る三次元データ復号方法は、符号化された三次元点の属性情報と、前記属性情報に、乗除算及びシフト演算の少なくとも一方を行うスケーリング、及び、加減算を行うオフセットの少なくとも一方を行う変換処理が実行されたか否かを示す、符号化された変換識別情報と、を含むビットストリームを取得し、符号化された前記属性情報を復号し、符号化された前記変換識別情報を復号する。
　本開示は、三次元データを適切に符号化できる三次元データ符号化方法、三次元データ復号方法、三次元データ符号化装置又は三次元データ復号装置を提供できる。
図１は、実施の形態１に係る三次元データ符号化復号システムの構成を示す図である。 図２は、実施の形態１に係る点群データの構成例を示す図である。 図３は、実施の形態１に係る点群データ情報が記述されたデータファイルの構成例を示す図である。 図４は、実施の形態１に係る点群データの種類を示す図である。 図５は、実施の形態１に係る第１の符号化部の構成を示す図である。 図６は、実施の形態１に係る第１の符号化部のブロック図である。 図７は、実施の形態１に係る第１の復号部の構成を示す図である。 図８は、実施の形態１に係る第１の復号部のブロック図である。 図９は、実施の形態１に係る三次元データ符号化装置のブロック図である。 図１０は、実施の形態１に係る位置情報の例を示す図である。 図１１は、実施の形態１に係る位置情報の８分木表現の例を示す図である。 図１２は、実施の形態１に係る三次元データ復号装置のブロック図である。 図１３は、実施の形態１に係る属性情報符号化部のブロック図である。 図１４は、実施の形態１に係る属性情報復号部のブロック図である。 図１５は、実施の形態１に係る属性情報符号化部の構成を示すブロック図である。 図１６は、実施の形態１に係る属性情報符号化部のブロック図である。 図１７は、実施の形態１に係る属性情報復号部の構成を示すブロック図である。 図１８は、実施の形態１に係る属性情報復号部のブロック図である。 図１９は、実施の形態１に係る第２の符号化部の構成を示す図である。 図２０は、実施の形態１に係る第２の符号化部のブロック図である。 図２１は、実施の形態１に係る第２の復号部の構成を示す図である。 図２２は、実施の形態１に係る第２の復号部のブロック図である。 図２３は、実施の形態１に係るＰＣＣ符号化データに関わるプロトコルスタックを示す図である。 図２４は、実施の形態２に係る符号化部及び多重化部の構成を示す図である。 図２５は、実施の形態２に係る符号化データの構成例を示す図である。 図２６は、実施の形態２に係る符号化データ及びＮＡＬユニットの構成例を示す図である。 図２７は、実施の形態２に係るｐｃｃ＿ｎａｌ＿ｕｎｉｔ＿ｔｙｐｅのセマンティクス例を示す図である。 図２８は、実施の形態２に係るＮＡＬユニットの送出順序の例を示す図である。 図２９は、実施の形態２に係る三次元データ符号化装置による処理のフローチャートである。 図３０は、実施の形態２に係る三次元データ復号装置による処理のフローチャートである。 図３１は、実施の形態２に係る多重化処理のフローチャートである。 図３２は、実施の形態２に係る逆多重化処理のフローチャートである。 図３３は、実施の形態３に係る三次元点の例を示す図である。 図３４は、実施の形態３に係るＬｏＤの設定例を示す図である。 図３５は、実施の形態３に係るＬｏＤの設定に用いる閾値の例を示す図である。 図３６は、実施の形態３に係る予測値に用いる属性情報の例を示す図である。 図３７は、実施の形態３に係る指数ゴロム符号の一例を示す図である。 図３８は、実施の形態３に係る指数ゴロム符号に対する処理を示す図である。 図３９は、実施の形態３に係る属性ヘッダのシンタックス例を示す図である。 図４０は、実施の形態３に係る属性データのシンタックス例を示す図である。 図４１は、実施の形態３に係る三次元データ符号化処理のフローチャートである。 図４２は、実施の形態３に係る属性情報符号化処理のフローチャートである。 図４３は、実施の形態３に係る指数ゴロム符号に対する処理を示す図である。 図４４は、実施の形態３に係る残り符号とその値との関係を示す逆引きテーブルの例を示す図である。 図４５は、実施の形態３に係る三次元データ復号処理のフローチャートである。 図４６は、実施の形態３に係る属性情報復号処理のフローチャートである。 図４７は、実施の形態３に係る三次元データ符号化装置のブロック図である。 図４８は、実施の形態３に係る三次元データ復号装置のブロック図である。 図４９は、実施の形態４に係るＲＡＨＴを用いた属性情報の符号化を説明するための図である。 図５０は、実施の形態４に係る、階層毎に量子化スケールを設定する例を示す図である。 図５１は、実施の形態４に係る第１符号列及び第２符号列の例を示す図である。 図５２は、実施の形態４に係るトランケットユーナリ符号の例を示す図である。 図５３は、実施の形態４に係る逆Ｈａａｒ変換を説明するための図である。 図５４は、実施の形態４に係る属性情報のシンタックス例を示す図である。 図５５は、実施の形態４に係る符号化係数とＺｅｒｏＣｎｔの例を示す図である。 図５６は、実施の形態４に係る三次元データ符号化処理のフローチャートである。 図５７は、実施の形態４に係る属性情報符号化処理のフローチャートである。 図５８は、実施の形態４に係る符号化係数符号化処理のフローチャートである。 図５９は、実施の形態４に係る三次元データ復号処理のフローチャートである。 図６０は、実施の形態４に係る属性情報復号処理のフローチャートである。 図６１は、実施の形態４に係る符号化係数復号処理のフローチャートである。 図６２は、実施の形態４に係る属性情報符号化部のブロック図である。 図６３は、実施の形態４に係る属性情報復号部のブロック図である。 図６４は、実施の形態５に係る三次元データ符号化装置の構成を示すブロック図である。 図６５は、実施の形態５に係る三次元データ復号装置の構成を示すブロック図である。 図６６は、実施の形態５に係るＳＰＳのシンタックスの第１例を示す図である。 図６７は、実施の形態５に係るビットストリームの構成例を示す図である。 図６８は、実施の形態５に係るＳＰＳのシンタックスの第２例を示す図である。 図６９は、実施の形態５に係る変換情報のシンタックスの第１例を示す図である。 図７０は、実施の形態５に係る変換情報のシンタックスの第２例を示す図である。 図７１は、実施の形態５に係る三次元データ符号化装置の処理手順を示すフローチャートである。 図７２は、実施の形態５に係る三次元データ復号装置の処理手順を示すフローチャートである。 図７３は、実施の形態５に係る三次元データ符号化装置の処理の別の一例を説明するためのブロック図である。 図７４は、実施の形態５に係る三次元データ復号装置の処理の別の一例を説明するためのブロック図である。 図７５は、実施の形態５に係る三次元データ符号化装置の処理手順を示すフローチャートである。 図７６は、実施の形態５に係る三次元データ復号装置の処理手順を示すフローチャートである。 図７７は、実施の形態６に係る三次元データ作成装置のブロック図である。 図７８は、実施の形態６に係る三次元データ作成方法のフローチャートである。 図７９は、実施の形態６に係るシステムの構成を示す図である。 図８０は、実施の形態６に係るクライアント装置のブロック図である。 図８１は、実施の形態６に係るサーバのブロック図である。 図８２は、実施の形態６に係るクライアント装置による三次元データ作成処理のフローチャートである。 図８３は、実施の形態６に係るクライアント装置によるセンサ情報送信処理のフローチャートである。 図８４は、実施の形態６に係るサーバによる三次元データ作成処理のフローチャートである。 図８５は、実施の形態６に係るサーバによる三次元マップ送信処理のフローチャートである。 図８６は、実施の形態６に係るシステムの変形例の構成を示す図である。 図８７は、実施の形態６に係るサーバ及びクライアント装置の構成を示す図である。 図８８は、実施の形態６に係るサーバ及びクライアント装置の構成を示す図である。 図８９は、実施の形態６に係るクライアント装置による処理のフローチャートである。 図９０は、実施の形態６に係るセンサ情報収集システムの構成を示す図である。 図９１は、実施の形態６に係るシステムの例を示す図である。 図９２は、実施の形態６に係るシステムの変形例を示す図である。 図９３は、実施の形態６に係るアプリケーション処理の例を示すフローチャートである。 図９４は、実施の形態６に係る各種センサのセンサ範囲を示す図である。 図９５は、実施の形態６に係る自動運転システムの構成例を示す図である。 図９６は、実施の形態６に係るビットストリームの構成例を示す図である。 図９７は、実施の形態６に係る点群選択処理のフローチャートである。 図９８は、実施の形態６に係る点群選択処理の画面例を示す図である。 図９９は、実施の形態６に係る点群選択処理の画面例を示す図である。 図１００は、実施の形態６に係る点群選択処理の画面例を示す図である。
　本開示の一態様に係る三次元データ符号化方法は、三次元点の属性情報を取得し、前記属性情報が示す数値に、乗除算及びシフト演算の少なくとも一方を行うスケーリング、及び、加減算を行うオフセットの少なくとも一方を行う変換処理を実行してから前記属性情報を符号化する、又は、前記変換処理を実行せずに前記属性情報を符号化する符号化処理を実行し、符号化された前記属性情報と、前記変換処理が実行されたか否かを示す変換識別情報と、を含むビットストリームを生成する。
　属性情報を符号化する符号化部によっては、小数点及び／又は負の数について処理できない可能性がある。そこで、例えば、属性情報をスケーリング及びオフセットの少なくとも一方で変換処理することで、属性情報が示す値を正の数に変換できる。そのため、本開示に係る三次元データ符号化方法によれば、例えば、小数点及び／又は負の数について符号化できない場合であっても、適切に属性情報を変換処理して符号化し、且つ、属性情報を変換したことを通知できる。
　また、例えば、前記ビットストリームの生成では、前記変換処理が実行された場合、前記スケーリングに用いられた値を示すスケール情報、及び、前記オフセットに用いられた値を示すオフセット情報の少なくとも一方を含む変換情報をさらに含む前記ビットストリームを生成する。
　これによれば、スケール値及びオフセット値を予め定めることなく、例えば、属性情報を正の数にするために適切な値を用いて属性情報を変換処理でき、且つ、変換処理に用いた値を通知できる。
　また、例えば、前記属性情報の取得では、複数の前記属性情報を取得し、前記符号化処理では、前記属性情報毎に、前記変換処理を実行して前記属性情報を符号化し、又は、前記変換処理を実行せずに前記属性情報を符号化し、前記ビットストリームの生成では、符号化された複数の前記属性情報と、前記属性情報毎の前記変換識別情報と、を含む前記ビットストリームを生成する。
　三次元データによっては、１つの三次元点が複数の属性情報を有する場合、又は、１つの属性情報を有する複数の三次元点が復号される場合がある。このような場合であっても、複数の属性情報のそれぞれについて、適切に属性情報を変換処理して符号化し、且つ、属性情報を変換処理したことを通知できる。
　また、例えば、前記符号化処理において、前記スケーリング及び前記オフセットの両方を行う前記変換処理をして前記属性情報を符号化した場合、前記ビットストリームの生成では、前記スケーリング及び前記オフセットが行われた順序を示す順序情報をさらに含む前記ビットストリームを生成する。
　これによれば、スケール及びオフセットの順序を予め定めることなく、例えば、属性情報を正の数にするために適切な順序で属性情報を変換処理でき、且つ、当該順序を通知できる。
　また、例えば、前記変換識別情報は、前記スケーリングが行われたか否か、及び、前記オフセットが行われたか否かを示す。
　これによれば、スケール及びオフセットの少なくとも一方をどのように用いるかを予め定めることなく、例えば、属性情報を正の数にするために適切な変換処理を用いて属性情報を変換処理でき、且つ、変換処理に用いた値を通知できる。
　また、例えば、前記ビットストリームの生成では、前記変換識別情報を、シーケンスに共通の付加情報に格納する。
　また、本開示の一態様に係る三次元データ復号方法は、符号化された三次元点の属性情報と、前記属性情報に、乗除算及びシフト演算の少なくとも一方を行うスケーリング、及び、加減算を行うオフセットの少なくとも一方を行う変換処理が実行されたか否かを示す、符号化された変換識別情報と、を含むビットストリームを取得し、符号化された前記属性情報を復号し、符号化された前記変換識別情報を復号する。
　符号化された属性情報を復号する復号部によっては、小数点及び／又は負の数について処理できない可能性がある。そこで、例えば、属性情報がスケーリング及びオフセットの少なくとも一方で変換処理されて符号化された属性情報であれば、このような復号部であっても符号化された属性情報を復号できる。また、変換識別情報に基づいて、属性情報が示す値が変換処理されたか否かがわかるため、復号した属性情報を元の適切な値に戻すことができる。
　また、例えば、本開示の一態様に係る三次元データ復号方法は、さらに、前記変換識別情報が、前記属性情報に前記変換処理が実行されたことを示す場合、復号された前記属性情報が示す数値に、乗除算及びシフト演算の少なくとも一方を行う逆スケーリング、及び、加減算を行う逆オフセットの少なくとも一方を行う逆変換処理を実行する。
　これによれば、変換識別情報に基づいて、属性情報が示す値が正の数に変換処理されて符号化されたとしても、当該変換処理と逆の変換処理を実行できる。そのため、本開示に係る三次元データ復号方法によれば、符号化された属性情報を適切に復号し、且つ、復号した属性情報を適切に変換処理（逆変換処理）して属性情報を元の適切な値に戻すことができる。
　また、例えば、前記ビットストリームは、前記スケーリングに用いられた値を示すスケール情報、及び、前記オフセットに用いられた値を示すオフセット情報の少なくとも一方を含む変換情報をさらに含み、前記逆変換処理では、前記スケール情報及び前記オフセット情報の少なくとも一方に基づいて前記逆変換処理を実行する。
　これによれば、スケール値及びオフセット値を予め定めることなく、復号した属性情報を逆変換処理によって元の適切な値に戻すことができる。
　また、例えば、前記ビットストリームは、複数の符号化された前記属性情報を含み、前記復号では、複数の符号化された前記属性情報をそれぞれ復号し、前記変換識別情報は、前記変換処理が実行されたか否かを前記属性情報毎に示し、前記逆変換処理では、復号された複数の前記属性情報のうち、前記変換識別情報が、前記変換処理が実行されたことを示す前記属性情報に前記逆変換処理を実行する。
　三次元データによっては、１つの三次元点が複数の属性情報を有する場合、又は、１つの属性情報を有する複数の三次元点が復号される場合がある。このような場合であっても、複数の属性情報のそれぞれについて、復号した属性情報を逆変換処理によって元の適切な値に戻すことができる。
　また、例えば、前記ビットストリームは、前記スケーリング及び前記オフセットが行われた順序を示す順序情報をさらに含み、前記逆変換処理では、前記順序情報に基づく順序で前記逆スケーリング及び前記逆オフセットを行う。
　これによれば、スケール及びオフセットの順序を予め定めることなく、復号した属性情報を逆変換処理によって元の適切な値に戻すことができる。
　また、例えば、前記変換識別情報は、前記スケーリングが行われたか否か、及び、前記オフセットが行われたか否かを示す。
　これによれば、スケール及びオフセットの少なくとも一方をどのように用いるかを予め定めることなく、復号した属性情報を逆変換処理によって元の適切な値に戻すことができる。
　また、例えば、前記ビットストリームは、前記変換識別情報がシーケンスに共通の付加情報に格納されている。
　また、本開示の一態様に係る三次元データ符号化装置は、プロセッサと、メモリと、を備え、前記プロセッサは、前記メモリを用いて、三次元点の属性情報を取得し、前記属性情報が示す数値に、乗除算及びシフト演算の少なくとも一方を行うスケーリング、及び、加減算を行うオフセットの少なくとも一方を行う変換処理を実行してから前記属性情報を符号化する、又は、前記変換処理を実行せずに前記属性情報を符号化する符号化処理を実行し、符号化された前記属性情報と、前記変換処理が実行されたか否かを示す変換識別情報と、を含むビットストリームを生成する。
　属性情報を符号化する符号化部によっては、小数点及び／又は負の数について処理できない可能性がある。そこで、例えば、属性情報をスケーリング及びオフセットの少なくとも一方で変換処理することで、属性情報が示す値を正の数に変換できる。そのため、本開示に係る三次元データ符号化装置によれば、例えば、小数点及び／又は負の数について符号化できない場合であっても、適切に属性情報を変換処理して符号化し、且つ、属性情報を変換処理したことを通知できる。
　また、本開示の一態様に係る三次元データ復号装置は、プロセッサと、メモリと、を備え、前記プロセッサは、前記メモリを用いて、符号化された三次元点の属性情報と、前記属性情報に、乗除算及びシフト演算の少なくとも一方を行うスケーリング、及び、加減算を行うオフセットの少なくとも一方を行う変換処理が実行されたか否かを示す、符号化された変換識別情報と、を含むビットストリームを取得し、符号化された前記属性情報を復号し、符号化された前記変換識別情報を復号する。
　符号化された属性情報を復号する復号部によっては、小数点及び／又は負の数について処理できない可能性がある。そこで、例えば、属性情報がスケーリング及びオフセットの少なくとも一方で変換処理されて符号化された属性情報であれば、このような復号部であっても符号化された属性情報を復号できる。また、変換識別情報に基づいて、属性情報が示す値が変換処理されたか否かがわかるため、復号した属性情報を元の適切な値に戻すことができる。
　なお、これらの包括的又は具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム又はコンピュータ読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭ等の記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
　以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも本開示の一具体例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置及び接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。
　（実施の形態１）
　ポイントクラウドの符号化データを実際の装置又はサービスにおいて使用する際には、ネットワーク帯域を抑制するために用途に応じて必要な情報を送受信することが望ましい。しかしながら、これまで、三次元データの符号化構造にはそのような機能が存在せず、そのための符号化方法も存在しなかった。
　本実施の形態では、三次元のポイントクラウドの符号化データにおいて用途に応じて必要な情報を送受信する機能を提供するための三次元データ符号化方法及び三次元データ符号化装置、並びに、当該符号化データを復号する三次元データ復号方法及び三次元データ復号装置、並びに、当該符号化データを多重化する三次元データ多重化方法、並びに、当該符号化データを伝送する三次元データ伝送方法について説明する。
　特に、現在、点群データの符号化方法（符号化方式）として第１の符号化方法、及び第２の符号化方法が検討されているが、符号化データの構成、及び符号化データをシステムフォーマットへ格納する方法が定義されておらず、このままでは符号化部におけるＭＵＸ処理（多重化）、又は、伝送或いは蓄積ができないという課題がある。
　また、ＰＣＣ（Ｐｏｉｎｔ　Ｃｌｏｕｄ　Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ）のように、第１の符号化方法と第２の符号化方法の２つのコーデックが混在するフォーマットをサポートする方法はこれまで存在しない。
　本実施の形態では、第１の符号化方法と第２の符号化方法の２つのコーデックが混在するＰＣＣ符号化データの構成、及び符号化データをシステムフォーマットへ格納する方法について説明する。
　まず、本実施の形態に係る三次元データ（点群データ）符号化復号システムの構成を説明する。図１は、本実施の形態に係る三次元データ符号化復号システムの構成例を示す図である。図１に示すように、三次元データ符号化復号システムは、三次元データ符号化システム４６０１と、三次元データ復号システム４６０２と、センサ端末４６０３と、外部接続部４６０４とを含む。
　三次元データ符号化システム４６０１は、三次元データである点群データを符号化することで符号化データ又は多重化データを生成する。なお、三次元データ符号化システム４６０１は、単一の装置により実現される三次元データ符号化装置であってもよいし、複数の装置により実現されるシステムであってもよい。また、三次元データ符号化装置は、三次元データ符号化システム４６０１に含まれる複数の処理部のうち一部を含んでもよい。
　三次元データ符号化システム４６０１は、点群データ生成システム４６１１と、提示部４６１２と、符号化部４６１３と、多重化部４６１４と、入出力部４６１５と、制御部４６１６とを含む。点群データ生成システム４６１１は、センサ情報取得部４６１７と、点群データ生成部４６１８とを含む。
　センサ情報取得部４６１７は、センサ端末４６０３からセンサ情報を取得し、センサ情報を点群データ生成部４６１８に出力する。点群データ生成部４６１８は、センサ情報から点群データを生成し、点群データを符号化部４６１３へ出力する。
　提示部４６１２は、センサ情報又は点群データをユーザに提示する。例えば、提示部４６１２は、センサ情報又は点群データに基づく情報又は画像を表示する。
　符号化部４６１３は、点群データを符号化（圧縮）し、得られた符号化データと、符号化過程において得られた制御情報と、その他の付加情報とを多重化部４６１４へ出力する。付加情報は、例えば、センサ情報を含む。
　多重化部４６１４は、符号化部４６１３から入力された符号化データと、制御情報と、付加情報とを多重することで多重化データを生成する。多重化データのフォーマットは、例えば蓄積のためのファイルフォーマット、又は伝送のためのパケットフォーマットである。
　入出力部４６１５（例えば、通信部又はインタフェース）は、多重化データを外部へ出力する。または、多重化データは、内部メモリ等の蓄積部に蓄積される。制御部４６１６（またはアプリ実行部）は、各処理部を制御する。つまり、制御部４６１６は、符号化及び多重化等の制御を行う。
　なお、センサ情報が符号化部４６１３又は多重化部４６１４へ入力されてもよい。また、入出力部４６１５は、点群データ又は符号化データをそのまま外部へ出力してもよい。
　三次元データ符号化システム４６０１から出力された伝送信号（多重化データ）は、外部接続部４６０４を介して、三次元データ復号システム４６０２に入力される。
　三次元データ復号システム４６０２は、符号化データ又は多重化データを復号することで三次元データである点群データを生成する。なお、三次元データ復号システム４６０２は、単一の装置により実現される三次元データ復号装置であってもよいし、複数の装置により実現されるシステムであってもよい。また、三次元データ復号装置は、三次元データ復号システム４６０２に含まれる複数の処理部のうち一部を含んでもよい。
　三次元データ復号システム４６０２は、センサ情報取得部４６２１と、入出力部４６２２と、逆多重化部４６２３と、復号部４６２４と、提示部４６２５と、ユーザインタフェース４６２６と、制御部４６２７とを含む。
　センサ情報取得部４６２１は、センサ端末４６０３からセンサ情報を取得する。
　入出力部４６２２は、伝送信号を取得し、伝送信号から多重化データ（ファイルフォーマット又はパケット）を復号し、多重化データを逆多重化部４６２３へ出力する。
　逆多重化部４６２３は、多重化データから符号化データ、制御情報及び付加情報を取得し、符号化データ、制御情報及び付加情報を復号部４６２４へ出力する。
　復号部４６２４は、符号化データを復号することで点群データを再構成する。
　提示部４６２５は、点群データをユーザに提示する。例えば、提示部４６２５は、点群データに基づく情報又は画像を表示する。ユーザインタフェース４６２６は、ユーザの操作に基づく指示を取得する。制御部４６２７（またはアプリ実行部）は、各処理部を制御する。つまり、制御部４６２７は、逆多重化、復号及び提示等の制御を行う。
　なお、入出力部４６２２は、点群データ又は符号化データをそのまま外部から取得してもよい。また、提示部４６２５は、センサ情報などの付加情報を取得し、付加情報に基づいた情報を提示してもよい。また、提示部４６２５は、ユーザインタフェース４６２６で取得されたユーザの指示に基づき、提示を行ってもよい。
　センサ端末４６０３は、センサで得られた情報であるセンサ情報を生成する。センサ端末４６０３は、センサ又はカメラを搭載した端末であり、例えば、自動車などの移動体、飛行機などの飛行物体、携帯端末、又はカメラなどがある。
　センサ端末４６０３で取得可能なセンサ情報は、例えば、（１）ＬＩＤＡＲ、ミリ波レーダ、又は赤外線センサから得られる、センサ端末４６０３と対象物との距離、又は対象物の反射率、（２）複数の単眼カメラ画像又はステレオカメラ画像から得られるカメラと対象物との距離又は対象物の反射率等である。また、センサ情報は、センサの姿勢、向き、ジャイロ（角速度）、位置（ＧＰＳ情報又は高度）、速度、又は加速度等を含んでもよい。また、センサ情報は、気温、気圧、湿度、又は磁気等を含んでもよい。
　外部接続部４６０４は、集積回路（ＬＳＩ又はＩＣ）、外部蓄積部、インターネットを介したクラウドサーバとの通信、又は、放送等により実現される。
　次に、点群データについて説明する。図２は、点群データの構成を示す図である。図３は、点群データの情報が記述されたデータファイルの構成例を示す図である。
　点群データは、複数の点のデータを含む。各点のデータは、位置情報（三次元座標）、及びその位置情報に対する属性情報とを含む。この点が複数集まったものを点群と呼ぶ。例えば、点群は対象物（オブジェクト）の三次元形状を示す。
　三次元座標等の位置情報（Ｐｏｓｉｔｉｏｎ）をジオメトリ（ｇｅｏｍｅｔｒｙ）と呼ぶこともある。また、各点のデータは、複数の属性種別の属性情報（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）を含んでもよい。属性種別は、例えば色又は反射率などである。
　１つの位置情報に対して１つの属性情報が対応付けられてもよいし、１つの位置情報に対して複数の異なる属性種別を持つ属性情報が対応付けられてもよい。また、１つの位置情報に対して同じ属性種別の属性情報が複数対応付けられてもよい。
　図３に示すデータファイルの構成例は、位置情報と属性情報とが１対１に対応する場合の例であり、点群データを構成するＮ個の点の位置情報と属性情報とを示している。
　位置情報は、例えば、ｘ、ｙ、ｚの３軸の情報である。属性情報は、例えば、ＲＧＢの色情報である。代表的なデータファイルとしてｐｌｙファイルなどがある。
　次に、点群データの種類について説明する。図４は、点群データの種類を示す図である。図４に示すように、点群データには、静的オブジェクトと、動的オブジェクトとがある。
　静的オブジェクトは、任意の時間（ある時刻）の三次元点群データである。動的オブジェクトは、時間的に変化する三次元点群データである。以降、ある時刻の三次元点群データをＰＣＣフレーム、又はフレームと呼ぶ。
　オブジェクトは、通常の映像データのように、ある程度領域が制限されている点群であってもよいし、地図情報のように領域が制限されていない大規模点群であってもよい。
　また、様々な密度の点群データがあり、疎な点群データと、密な点群データとが存在してもよい。
　以下、各処理部の詳細について説明する。センサ情報は、ＬＩＤＡＲ或いはレンジファインダなどの距離センサ、ステレオカメラ、又は、複数の単眼カメラの組合せなど様々な方法で取得される。点群データ生成部４６１８は、センサ情報取得部４６１７で得られたセンサ情報に基づき点群データを生成する。点群データ生成部４６１８は、点群データとして、位置情報を生成し、位置情報に、当該位置情報に対する属性情報を付加する。
　点群データ生成部４６１８は、位置情報の生成又は属性情報の付加の際に、点群データを加工してもよい。例えば、点群データ生成部４６１８は、位置が重複する点群を削除することでデータ量を減らしてもよい。また、点群データ生成部４６１８は、位置情報を変換（位置シフト、回転又は正規化など）してもよいし、属性情報をレンダリングしてもよい。
　なお、図１では、点群データ生成システム４６１１は、三次元データ符号化システム４６０１に含まれるが、三次元データ符号化システム４６０１の外部に独立して設けられてもよい。
　符号化部４６１３は、点群データを予め規定された符号化方法に基づき符号化することで符号化データを生成する。符号化方法には大きく以下の２種類がある。一つ目は、位置情報を用いた符号化方法であり、この符号化方法を、以降、第１の符号化方法と記載する。二つ目は、ビデオコーデックを用いた符号化方法であり、この符号化方法を、以降、第２の符号化方法と記載する。
　復号部４６２４は、符号化データを予め規定された符号化方法に基づき復号することで点群データを復号する。
　多重化部４６１４は、符号化データを、既存の多重化方式を用いて多重化することで多重化データを生成する。生成された多重化データは、伝送又は蓄積される。多重化部４６１４は、ＰＣＣ符号化データの他に、映像、音声、字幕、アプリケーション、ファイルなどの他のメディア、又は基準時刻情報を多重化する。また、多重化部４６１４は、さらに、センサ情報又は点群データに関連する属性情報を多重してもよい。
　多重化方式又はファイルフォーマットとしては、ＩＳＯＢＭＦＦ、ＩＳＯＢＭＦＦベースの伝送方式であるＭＰＥＧ－ＤＡＳＨ、ＭＭＴ、ＭＰＥＧ－２　ＴＳ　Ｓｙｓｔｅｍｓ、ＲＭＰなどがある。
　逆多重化部４６２３は、多重化データからＰＣＣ符号化データ、その他のメディア、及び時刻情報などを抽出する。
　入出力部４６１５は、多重化データを、放送又は通信など、伝送する媒体又は蓄積する媒体にあわせた方法を用いて伝送する。入出力部４６１５は、インターネット経由で他のデバイスと通信してもよいし、クラウドサーバなどの蓄積部と通信してもよい。
　通信プロトコルとしては、ｈｔｔｐ、ｆｔｐ、ＴＣＰ又はＵＤＰなどが用いられる。ＰＵＬＬ型の通信方式が用いられてもよいし、ＰＵＳＨ型の通信方式が用いられてもよい。
　有線伝送及び無線伝送のいずれが用いられてもよい。有線伝送としては、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、ＵＳＢ、ＲＳ－２３２Ｃ、ＨＤＭＩ（登録商標）、又は同軸ケーブルなどが用いられる。無線伝送としては、無線ＬＡＮ、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）又はミリ波などが用いられる。
　また、放送方式としては、例えばＤＶＢ－Ｔ２、ＤＶＢ－Ｓ２、ＤＶＢ－Ｃ２、ＡＴＳＣ３．０、又はＩＳＤＢ－Ｓ３などが用いられる。
　図５は、第１の符号化方法の符号化を行う符号化部４６１３の例である第１の符号化部４６３０の構成を示す図である。図６は、第１の符号化部４６３０のブロック図である。第１の符号化部４６３０は、点群データを第１の符号化方法で符号化することで符号化データ（符号化ストリーム）を生成する。この第１の符号化部４６３０は、位置情報符号化部４６３１と、属性情報符号化部４６３２と、付加情報符号化部４６３３と、多重化部４６３４とを含む。
　第１の符号化部４６３０は、三次元構造を意識して符号化を行うという特徴を有する。また、第１の符号化部４６３０は、属性情報符号化部４６３２が、位置情報符号化部４６３１から得られる情報を用いて符号を行うという特徴を有する。第１の符号化方法は、ＧＰＣＣ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ　ｂａｓｅｄ　ＰＣＣ）とも呼ばれる。
　点群データは、ＰＬＹファイルのようなＰＣＣ点群データ、又は、センサ情報から生成されたＰＣＣ点群データであり、位置情報（Ｐｏｓｉｔｉｏｎ）、属性情報（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）、及びその他の付加情報（ＭｅｔａＤａｔａ）を含む。位置情報は位置情報符号化部４６３１に入力され、属性情報は属性情報符号化部４６３２に入力され、付加情報は付加情報符号化部４６３３に入力される。
　位置情報符号化部４６３１は、位置情報を符号化することで符号化データである符号化位置情報（Ｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄ　Ｇｅｏｍｅｔｒｙ）を生成する。例えば、位置情報符号化部４６３１は、８分木等のＮ分木構造を用いて位置情報を符号化する。具体的には、８分木では、対象空間が８個のノード（サブ空間）に分割され、各ノードに点群が含まれるか否かを示す８ビットの情報（オキュパンシー符号）が生成される。また、点群が含まれるノードは、さらに、８個のノードに分割され、当該８個のノードの各々に点群が含まれるか否かを示す８ビットの情報が生成される。この処理が、予め定められた階層又はノードに含まれる点群の数の閾値以下になるまで繰り返される。
　属性情報符号化部４６３２は、位置情報符号化部４６３１で生成された構成情報を用いて符号化することで符号化データである符号化属性情報（Ｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄ　Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）を生成する。例えば、属性情報符号化部４６３２は、位置情報符号化部４６３１で生成された８分木構造に基づき、処理対象の対象点（対象ノード）の符号化において参照する参照点（参照ノード）を決定する。例えば、属性情報符号化部４６３２は、周辺ノード又は隣接ノードのうち、８分木における親ノードが対象ノードと同一のノードを参照する。なお、参照関係の決定方法はこれに限らない。
　また、属性情報の符号化処理は、量子化処理、予測処理、及び算術符号化処理のうち少なくとも一つを含んでもよい。この場合、参照とは、属性情報の予測値の算出に参照ノードを用いること、又は、符号化のパラメータの決定に参照ノードの状態（例えば、参照ノードに点群が含まれる否かを示す占有情報）を用いること、である。例えば、符号化のパラメータとは、量子化処理における量子化パラメータ、又は算術符号化におけるコンテキスト等である。
　付加情報符号化部４６３３は、付加情報のうち、圧縮可能なデータを符号化することで符号化データである符号化付加情報（Ｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄ　ＭｅｔａＤａｔａ）を生成する。
　多重化部４６３４は、符号化位置情報、符号化属性情報、符号化付加情報及びその他の付加情報を多重化することで符号化データである符号化ストリーム（Ｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄ　Ｓｔｒｅａｍ）を生成する。生成された符号化ストリームは、図示しないシステムレイヤの処理部へ出力される。
　次に、第１の符号化方法の復号を行う復号部４６２４の例である第１の復号部４６４０について説明する。図７は、第１の復号部４６４０の構成を示す図である。図８は、第１の復号部４６４０のブロック図である。第１の復号部４６４０は、第１の符号化方法で符号化された符号化データ（符号化ストリーム）を、第１の符号化方法で復号することで点群データを生成する。この第１の復号部４６４０は、逆多重化部４６４１と、位置情報復号部４６４２と、属性情報復号部４６４３と、付加情報復号部４６４４とを含む。
　図示しないシステムレイヤの処理部から符号化データである符号化ストリーム（Ｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄ　Ｓｔｒｅａｍ）が第１の復号部４６４０に入力される。
　逆多重化部４６４１は、符号化データから、符号化位置情報（Ｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄ　Ｇｅｏｍｅｔｒｙ）、符号化属性情報（Ｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄ　Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）、符号化付加情報（Ｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄ　ＭｅｔａＤａｔａ）、及び、その他の付加情報を分離する。
　位置情報復号部４６４２は、符号化位置情報を復号することで位置情報を生成する。例えば、位置情報復号部４６４２は、８分木等のＮ分木構造で表される符号化位置情報から三次元座標で表される点群の位置情報を復元する。
　属性情報復号部４６４３は、位置情報復号部４６４２で生成された構成情報に基づき、符号化属性情報を復号する。例えば、属性情報復号部４６４３は、位置情報復号部４６４２で得られた８分木構造に基づき、処理対象の対象点（対象ノード）の復号において参照する参照点（参照ノード）を決定する。例えば、属性情報復号部４６４３は、周辺ノード又は隣接ノードのうち、８分木における親ノードが対象ノードと同一のノードを参照する。なお、参照関係の決定方法はこれに限らない。
　また、属性情報の復号処理は、逆量子化処理、予測処理、及び算術復号処理のうち少なくとも一つを含んでもよい。この場合、参照とは、属性情報の予測値の算出に参照ノードを用いること、又は、復号のパラメータの決定に参照ノードの状態（例えば、参照ノードに点群が含まれる否かを示す占有情報）を用いること、である。例えば、復号のパラメータとは、逆量子化処理における量子化パラメータ、又は算術復号におけるコンテキスト等である。
　付加情報復号部４６４４は、符号化付加情報を復号することで付加情報を生成する。また、第１の復号部４６４０は、位置情報及び属性情報の復号処理に必要な付加情報を復号時に使用し、アプリケーションに必要な付加情報を外部に出力する。
　次に、位置情報符号化部の構成例を説明する。図９は、本実施の形態に係る位置情報符号化部２７００のブロック図である。位置情報符号化部２７００は、８分木生成部２７０１と、幾何情報算出部２７０２と、符号化テーブル選択部２７０３と、エントロピー符号化部２７０４とを備える。
　８分木生成部２７０１は、入力された位置情報から、例えば８分木を生成し、８分木の各ノードのオキュパンシー符号を生成する。幾何情報算出部２７０２は、対象ノードの隣接ノードが占有ノードか否かを示す情報を取得する。例えば、幾何情報算出部２７０２は、対象ノードが所属する親ノードのオキュパンシー符号から隣接ノードの占有情報（隣接ノードが占有ノードであるか否かを示す情報）を算出する。また、幾何情報算出部２７０２は、符号化済みのノードをリストに保存しておき、そのリスト内から隣接ノードを探索してもよい。なお、幾何情報算出部２７０２は、対象ノードの親ノード内の位置に応じて隣接ノードを切替えてもよい。
　符号化テーブル選択部２７０３は、幾何情報算出部２７０２で算出された隣接ノードの占有情報を用いて対象ノードのエントロピー符号化に用いる符号化テーブルを選択する。例えば、符号化テーブル選択部２７０３は、隣接ノードの占有情報を用いてビット列を生成し、そのビット列から生成されるインデックス番号の符号化テーブルを選択してもよい。
　エントロピー符号化部２７０４は、選択されたインデックス番号の符号化テーブルを用いて対象ノードのオキュパンシー符号にエントロピー符号化を行うことで符号化位置情報及びメタデータを生成する。エントロピー符号化部２７０４は、選択された符号化テーブルを示す情報を符号化位置情報に付加してもよい。
　以下、８分木表現と位置情報のスキャン順について説明する。位置情報（位置データ）は８分木構造に変換（８分木化）された後、符号化される。８分木構造はノードとリーフとで構成される。各ノードは８つのノード又はリーフを持ち、各リーフはボクセル（ＶＸＬ）情報を持つ。図１０は、複数のボクセルを含む位置情報の構造例を示す図である。図１１は、図１０に示す位置情報を８分木構造に変換した例を示す図である。ここで、図１１に示すリーフのうち、リーフ１、２、３はそれぞれ図１０に示すボクセルＶＸＬ１、ＶＸＬ２、ＶＸＬ３を表し、点群を含むＶＸＬ（以下、有効ＶＸＬ）を表現している。
　具体的には、ノード１は、図１０の位置情報を包含する全体空間に対応する。ノード１に対応する全体空間は８つのノードに分割され、８つのノードのうち、有効ＶＸＬを含むノードが、さらに８つのノードまたはリーフに分割され、この処理が木構造の階層分繰り返される。ここで、各ノードはサブ空間に対応し、ノード情報として分割後のどの位置に次のノードまたはリーフを持つかを示す情報(オキュパンシー符号)を持つ。また、最下層のブロックはリーフに設定され、リーフ情報としてリーフ内に含まれる点群数などが保持される。
　次に、位置情報復号部の構成例を説明する。図１２は、本実施の形態に係る位置情報復号部２７１０のブロック図である。位置情報復号部２７１０は、８分木生成部２７１１と、幾何情報算出部２７１２と、符号化テーブル選択部２７１３と、エントロピー復号部２７１４とを備える。
　８分木生成部２７１１は、ビットストリームのヘッダ情報又はメタデータ等を用いて、ある空間（ノード）の８分木を生成する。例えば、８分木生成部２７１１は、ヘッダ情報に付加されたある空間のｘ軸、ｙ軸、ｚ軸方向の大きさを用いて大空間（ルートノード）を生成し、その空間をｘ軸、ｙ軸、ｚ軸方向にそれぞれ２分割することで８個の小空間Ａ（ノードＡ０～Ａ７）を生成することで８分木を生成する。また、対象ノードとしてノードＡ０～Ａ７が順に設定される。
　幾何情報算出部２７１２は、対象ノードの隣接ノードが占有ノードであるか否かを示す占有情報を取得する。例えば、幾何情報算出部２７１２は、対象ノードが所属する親ノードのオキュパンシー符号から隣接ノードの占有情報を算出する。また、幾何情報算出部２７１２は、復号済みのノードをリストに保存しておき、そのリスト内から隣接ノードを探索してもよい。なお、幾何情報算出部２７１２は、対象ノードの親ノード内の位置に応じて隣接ノードを切替えてもよい。
　符号化テーブル選択部２７１３は、幾何情報算出部２７１２で算出された隣接ノードの占有情報を用いて対象ノードのエントロピー復号に用いる符号化テーブル（復号テーブル）を選択する。例えば、符号化テーブル選択部２７１３は、隣接ノードの占有情報を用いてビット列を生成し、そのビット列から生成されるインデックス番号の符号化テーブルを選択してもよい。
　エントロピー復号部２７１４は、選択された符号化テーブルを用いて対象ノードのオキュパンシー符号をエントロピー復号することで、位置情報を生成する。なお、エントロピー復号部２７１４は、選択された符号化テーブルの情報をビットストリームから復号して取得し、当該情報で示される符号化テーブルを用いて、対象ノードのオキュパンシー符号をエントロピー復号してもよい。
　以下、属性情報符号化部及び属性情報復号部の構成を説明する。図１３は属性情報符号化部Ａ１００の構成例を示すブロック図である。属性情報符号化部は異なる符号化方法を実行する複数の符号化部を含んでもよい。例えば、属性情報符号化部は、下記の２方式をユースケースに応じて切替えて用いてもよい。
　属性情報符号化部Ａ１００は、ＬｏＤ属性情報符号化部Ａ１０１と、変換属性情報符号化部Ａ１０２とを含む。ＬｏＤ属性情報符号化部Ａ１０１は、三次元点の位置情報を用いて各三次元点を複数階層に分類し、各階層に属する三次元点の属性情報を予測して、その予測残差を符号化する。ここで、分類した各階層をＬｏＤ（Ｌｅｖｅｌ　ｏｆ　Ｄｅｔａｉｌ）と呼ぶ。
　変換属性情報符号化部Ａ１０２は、ＲＡＨＴ（Ｒｅｇｉｏｎ　Ａｄａｐｔｉｖｅ　Ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を用いて属性情報を符号化する。具体的には、変換属性情報符号化部Ａ１０２は、三次元点の位置情報を元に各属性情報に対してＲＡＨＴまたはＨａａｒ変換を適用することで、各階層の高周波成分および低周波数成分を生成し、それらの値を量子化及びエントロピー符号化等を用いて符号化する。
　図１４は属性情報復号部Ａ１１０の構成例を示すブロック図である。属性情報復号部は異なる復号方法を実行する複数の復号部を含んでもよい。例えば、属性情報復号部は、下記の２方式をヘッダやメタデータに含まれる情報を元に切替えて復号してもよい。
　属性情報復号部Ａ１１０は、ＬｏＤ属性情報復号部Ａ１１１と、変換属性情報復号部Ａ１１２とを含む。ＬｏＤ属性情報復号部Ａ１１１は、三次元点の位置情報を用いて各三次元点を複数階層に分類し、各階層に属する三次元点の属性情報を予測しながら属性値を復号する。
　変換属性情報復号部Ａ１１２は、ＲＡＨＴ（Ｒｅｇｉｏｎ　Ａｄａｐｔｉｖｅ　Ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を用いて属性情報を復号する。具体的には、変換属性情報復号部Ａ１１２は、三次元点の位置情報を元に各属性値の高周波成分および低周波成分に対して、ｉｎｖｅｒｓｅ　ＲＡＨＴまたはｉｎｖｅｒｓｅ　Ｈａａｒ変換を適用することで属性値を復号する。
　図１５は、ＬｏＤ属性情報符号化部Ａ１０１の一例である属性情報符号化部３１４０の構成を示すブロック図である。
　属性情報符号化部３１４０は、ＬｏＤ生成部３１４１と、周囲探索部３１４２と、予測部３１４３と、予測残差算出部３１４４と、量子化部３１４５と、算術符号化部３１４６と、逆量子化部３１４７と、復号値生成部３１４８と、メモリ３１４９と、を含む。
　ＬｏＤ生成部３１４１は、三次元点の位置情報を用いてＬｏＤを生成する。
　周囲探索部３１４２は、ＬｏＤ生成部３１４１によるＬｏＤの生成結果と各三次元点間の距離を示す距離情報とを用いて、各三次元点に隣接する近隣三次元点を探索する。
　予測部３１４３は、符号化対象の対象三次元点の属性情報の予測値を生成する。
　予測残差算出部３１４４は、予測部３１４３により生成された属性情報の予測値の予測残差を算出（生成）する。
　量子化部３１４５は、予測残差算出部３１４４により算出された属性情報の予測残差を量子化する。
　算術符号化部３１４６は、量子化部３１４５により量子化された後の予測残差を算術符号化する。算術符号化部３１４６は、算術符号化した予測残差を含むビットストリームを、例えば、三次元データ復号装置に出力する。
　なお、予測残差は、算術符号化部３１４６によって算術符号化される前に、例えば量子化部３１４５によって二値化されてもよい。
　また、例えば、算術符号化部３１４６は、算術符号化に用いる符号化テーブルを算術符号化前に初期化してもよい。算術符号化部３１４６は、算術符号化に用いる符号化テーブルを、層毎に初期化してもよい。また、算術符号化部３１４６は、符号化テーブルを初期化した層の位置を示す情報をビットストリームに含めて出力してもよい。
　逆量子化部３１４７は、量子化部３１４５によって量子化された後の予測残差を逆量子化する。
　復号値生成部３１４８は、予測部３１４３により生成された属性情報の予測値と、逆量子化部３１４７により逆量子化された後の予測残差とを加算することで復号値を生成する。
　メモリ３１４９は、復号値生成部３１４８により復号された各三次元点の属性情報の復号値を記憶するメモリである。例えば、予測部３１４３は、まだ符号化していない三次元点の予測値を生成する場合に、メモリ３１４９に記憶されている各三次元点の属性情報の復号値を利用して予測値を生成する。
　図１６は、変換属性情報符号化部Ａ１０２の一例である属性情報符号化部６６００のブロック図である。属性情報符号化部６６００は、ソート部６６０１と、Ｈａａｒ変換部６６０２と、量子化部６６０３と、逆量子化部６６０４と、逆Ｈａａｒ変換部６６０５と、メモリ６６０６と、算術符号化部６６０７とを備える。
　ソート部６６０１は、三次元点の位置情報を用いてモートン符号を生成し、複数の三次元点をモートン符号順にソートする。Ｈａａｒ変換部６６０２は、属性情報にＨａａｒ変換を適用することで符号化係数を生成する。量子化部６６０３は、属性情報の符号化係数を量子化する。
　逆量子化部６６０４は、量子化後の符号化係数を逆量子化する。逆Ｈａａｒ変換部６６０５は、符号化係数に逆Ｈａａｒ変換を適用する。メモリ６６０６は、復号済みの複数の三次元点の属性情報の値を記憶する。例えば、メモリ６６０６に記憶される復号済みの三次元点の属性情報は、符号化されていない三次元点の予測等に利用されてもよい。
　算術符号化部６６０７は、量子化後の符号化係数からＺｅｒｏＣｎｔを算出し、ＺｅｒｏＣｎｔを算術符号化する。また、算術符号化部６６０７は、量子化後の非ゼロの符号化係数を算術符号化する。算術符号化部６６０７は、符号化係数を算術符号化前に二値化してもよい。また、算術符号化部６６０７は、各種ヘッダ情報を生成及び符号化してもよい。
　図１７は、ＬｏＤ属性情報復号部Ａ１１１の一例である属性情報復号部３１５０の構成を示すブロック図である。
　属性情報復号部３１５０は、ＬｏＤ生成部３１５１と、周囲探索部３１５２と、予測部３１５３と、算術復号部３１５４と、逆量子化部３１５５と、復号値生成部３１５６と、メモリ３１５７と、を含む。
　ＬｏＤ生成部３１５１は、位置情報復号部（図１７には不図示）により復号された三次元点の位置情報を用いてＬｏＤを生成する。
　周囲探索部３１５２は、ＬｏＤ生成部３１５１によるＬｏＤの生成結果と各三次元点間の距離を示す距離情報とを用いて、各三次元点に隣接する近隣三次元点を探索する。
　予測部３１５３は、復号対象の対象三次元点の属性情報の予測値を生成する。
　算術復号部３１５４は、図１５に示す属性情報符号化部３１４０より取得したビットストリーム内の予測残差を算術復号する。なお、算術復号部３１５４は、算術復号に用いる復号テーブルを初期化してもよい。算術復号部３１５４は、図１５に示す算術符号化部３１４６が符号化処理を行った層について、算術復号に用いる復号テーブルを初期化する。算術復号部３１５４は、算術復号に用いる復号テーブルを層毎に初期化してもよい。また、算術復号部３１５４は、ビットストリームに含まれる、符号化テーブルを初期化した層の位置を示す情報に基づいて、復号テーブルを初期化してもよい。
　逆量子化部３１５５は、算術復号部３１５４が算術復号した予測残差を逆量子化する。
　復号値生成部３１５６は、予測部３１５３により生成された予測値と逆量子化部３１５５により逆量子化された後の予測残差とを加算して復号値を生成する。復号値生成部３１５６は、復号された属性情報データを他の装置へ出力する。
　メモリ３１５７は、復号値生成部３１５６により復号された各三次元点の属性情報の復号値を記憶するメモリである。例えば、予測部３１５３は、まだ復号していない三次元点の予測値を生成する場合に、メモリ３１５７に記憶されている各三次元点の属性情報の復号値を利用して予測値を生成する。
　図１８は、変換属性情報復号部Ａ１１２の一例である属性情報復号部６６１０のブロック図である。属性情報復号部６６１０は、算術復号部６６１１と、逆量子化部６６１２と、逆Ｈａａｒ変換部６６１３と、メモリ６６１４とを備える。
　算術復号部６６１１は、ビットストリームに含まれるＺｅｒｏＣｎｔと符号化係数を算術復号する。なお、算術復号部６６１１は、各種ヘッダ情報を復号してもよい。
　逆量子化部６６１２は、算術復号した符号化係数を逆量子化する。逆Ｈａａｒ変換部６６１３は、逆量子化後の符号化係数に逆Ｈａａｒ変換を適用する。メモリ６６１４は、復号済みの複数の三次元点の属性情報の値を記憶する。例えば、メモリ６６１４に記憶される復号済みの三次元点の属性情報は、復号されていない三次元点の予測に利用されてもよい。
　次に、第２の符号化方法の符号化を行う符号化部４６１３の例である第２の符号化部４６５０について説明する。図１９は、第２の符号化部４６５０の構成を示す図である。図２０は、第２の符号化部４６５０のブロック図である。
　第２の符号化部４６５０は、点群データを第２の符号化方法で符号化することで符号化データ（符号化ストリーム）を生成する。この第２の符号化部４６５０は、付加情報生成部４６５１と、位置画像生成部４６５２と、属性画像生成部４６５３と、映像符号化部４６５４と、付加情報符号化部４６５５と、多重化部４６５６とを含む。
　第２の符号化部４６５０は、三次元構造を二次元画像に投影することで位置画像及び属性画像を生成し、生成した位置画像及び属性画像を既存の映像符号化方式を用いて符号化するという特徴を有する。第２の符号化方法は、ＶＰＣＣ（Ｖｉｄｅｏ　ｂａｓｅｄ　ＰＣＣ）とも呼ばれる。
　点群データは、ＰＬＹファイルのようなＰＣＣ点群データ、又は、センサ情報から生成されたＰＣＣ点群データであり、位置情報（Ｐｏｓｉｔｉｏｎ）、属性情報（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）、及びその他の付加情報ＭｅｔａＤａｔａ）を含む。
　付加情報生成部４６５１は、三次元構造を二次元画像に投影することで、複数の二次元画像のマップ情報を生成する。
　位置画像生成部４６５２は、位置情報と、付加情報生成部４６５１で生成されたマップ情報とに基づき、位置画像（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ　Ｉｍａｇｅ）を生成する。この位置画像は、例えば、画素値として距離（Ｄｅｐｔｈ）が示される距離画像である。なお、この距離画像は、一つの視点から複数の点群を見た画像（一つの二次元平面に複数の点群を投影した画像）であってもよいし、複数の視点から複数の点群を見た複数の画像であってもよいし、これらの複数の画像を統合した一つの画像であってもよい。
　属性画像生成部４６５３は、属性情報と、付加情報生成部４６５１で生成されたマップ情報とに基づき、属性画像を生成する。この属性画像は、例えば、画素値として属性情報（例えば色（ＲＧＢ））が示される画像である。なお、この画像は、一つの視点から複数の点群を見た画像（一つの二次元平面に複数の点群を投影した画像）であってもよいし、複数の視点から複数の点群を見た複数の画像であってもよいし、これらの複数の画像を統合した一つの画像であってもよい。
　映像符号化部４６５４は、位置画像及び属性画像を、映像符号化方式を用いて符号化することで、符号化データである符号化位置画像（Ｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄ　Ｇｅｏｍｅｔｒｙ　Ｉｍａｇｅ）及び符号化属性画像（Ｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄ　Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ　Ｉｍａｇｅ）を生成する。なお、映像符号化方式として、公知の任意の符号化方法が用いられてよい。例えば、映像符号化方式は、ＡＶＣ又はＨＥＶＣ等である。
　付加情報符号化部４６５５は、点群データに含まれる付加情報、及びマップ情報等を符号化することで符号化付加情報（Ｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄ　ＭｅｔａＤａｔａ）を生成する。
　多重化部４６５６は、符号化位置画像、符号化属性画像、符号化付加情報、及び、その他の付加情報を多重化することで符号化データである符号化ストリーム（Ｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄ　Ｓｔｒｅａｍ）を生成する。生成された符号化ストリームは、図示しないシステムレイヤの処理部へ出力される。
　次に、第２の符号化方法の復号を行う復号部４６２４の例である第２の復号部４６６０について説明する。図２１は、第２の復号部４６６０の構成を示す図である。図２２は、第２の復号部４６６０のブロック図である。第２の復号部４６６０は、第２の符号化方法で符号化された符号化データ（符号化ストリーム）を、第２の符号化方法で復号することで点群データを生成する。この第２の復号部４６６０は、逆多重化部４６６１と、映像復号部４６６２と、付加情報復号部４６６３と、位置情報生成部４６６４と、属性情報生成部４６６５とを含む。
　図示しないシステムレイヤの処理部から符号化データである符号化ストリーム（Ｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄ　Ｓｔｒｅａｍ）が第２の復号部４６６０に入力される。
　逆多重化部４６６１は、符号化データから、符号化位置画像（Ｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄ　Ｇｅｏｍｅｔｒｙ　Ｉｍａｇｅ）、符号化属性画像（Ｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄ　Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ　Ｉｍａｇｅ）、符号化付加情報（Ｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄ　ＭｅｔａＤａｔａ）、及び、その他の付加情報を分離する。
　映像復号部４６６２は、符号化位置画像及び符号化属性画像を、映像符号化方式を用いて復号することで、位置画像及び属性画像を生成する。なお、映像符号化方式として、公知の任意の符号化方式が用いられてよい。例えば、映像符号化方式は、ＡＶＣ又はＨＥＶＣ等である。
　付加情報復号部４６６３は、符号化付加情報を復号することで、マップ情報等を含む付加情報を生成する。
　位置情報生成部４６６４は、位置画像とマップ情報とを用いて位置情報を生成する。属性情報生成部４６６５は、属性画像とマップ情報とを用いて属性情報を生成する。
　第２の復号部４６６０は、復号に必要な付加情報を復号時に使用し、アプリケーションに必要な付加情報を外部に出力する。
　以下、ＰＣＣ符号化方式における課題を説明する。図２３は、ＰＣＣ符号化データに関わるプロトコルスタックを示す図である。図２３には、ＰＣＣ符号化データに、映像（例えばＨＥＶＣ）又は音声などの他のメディアのデータを多重し、伝送又は蓄積する例を示す。
　多重化方式及びファイルフォーマットは、様々な符号化データを多重し、伝送又は蓄積するための機能を有している。符号化データを伝送又は蓄積するためには、符号化データを多重化方式のフォーマットに変換しなければならない。例えば、ＨＥＶＣでは、ＮＡＬユニットと呼ばれるデータ構造に符号化データを格納し、ＮＡＬユニットをＩＳＯＢＭＦＦに格納する技術が規定されている。
　一方、現在、点群データの符号化方法として第１の符号化方法（Ｃｏｄｅｃ１）、及び第２の符号化方法（Ｃｏｄｅｃ２）が検討されているが、符号化データの構成、及び符号化データをシステムフォーマットへ格納する方法が定義されておらず、このままでは符号化部におけるＭＵＸ処理（多重化）、伝送及び蓄積ができないという課題がある。
　なお、以降において、特定の符号化方法の記載がなければ、第１の符号化方法、及び第２の符号化方法のいずれかを示すものとする。
　（実施の形態２）
　本実施の形態では、上述した第１の符号化部４６３０、又は第２の符号化部４６５０で生成される符号化データ（位置情報（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ）、属性情報（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）、付加情報（Ｍｅｔａｄａｔａ））の種別、及び付加情報（メタデータ）の生成方法、及び多重化部における多重処理について説明する。なお、付加情報（メタデータ）は、パラメータセット、又は制御情報と表記することもある。
　本実施の形態では、図４で説明した動的オブジェクト（時間的に変化する三次元点群データ）を例に説明するが、静的オブジェクト（任意の時刻の三次元点群データ）の場合でも同様の方法を用いてもよい。
　図２４は、本実施の形態に係る三次元データ符号化装置に含まれる符号化部４８０１及び多重化部４８０２の構成を示す図である。符号化部４８０１は、例えば、上述した第１の符号化部４６３０又は第２の符号化部４６５０に対応する。多重化部４８０２は、上述した多重化部４６３４又は４６５６に対応する。
　符号化部４８０１は、複数のＰＣＣ（Ｐｏｉｎｔ　Ｃｌｏｕｄ　Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ）フレームの点群データを符号化し、複数の位置情報、属性情報及び付加情報の符号化データ（Ｍｕｌｔｉｐｌｅ　Ｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄ　Ｄａｔａ）を生成する。
　多重化部４８０２は、複数のデータ種別（位置情報、属性情報及び付加情報）のデータをＮＡＬユニット化することで、データを復号装置におけるデータアクセスを考慮したデータ構成に変換する。
　図２５は、符号化部４８０１で生成される符号化データの構成例を示す図である。図中の矢印は符号化データの復号に係る依存関係を示しており、矢印の元は矢印の先のデータに依存している。つまり、復号装置は、矢印の先のデータを復号し、その復号したデータを用いて矢印の元のデータを復号する。言い換えると、依存するとは、依存元のデータの処理（符号化又は復号等）において依存先のデータが参照（使用）されることを意味する。
　まず、位置情報の符号化データの生成処理について説明する。符号化部４８０１は、各フレームの位置情報を符号化することで、フレーム毎の符号化位置データ（Ｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄ　Ｇｅｏｍｅｔｒｙ　Ｄａｔａ）を生成する。また、符号化位置データをＧ（ｉ）で表す。ｉはフレーム番号、又はフレームの時刻等を示す。
　また、符号化部４８０１は、各フレームに対応する位置パラメータセット（ＧＰＳ（ｉ））を生成する。位置パラメータセットは、符号化位置データの復号に使用することが可能なパラメータを含む。また、フレーム毎の符号化位置データは、対応する位置パラメータセットに依存する。
　また、複数フレームから成る符号化位置データを位置シーケンス（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ　Ｓｅｑｕｅｎｃｅ）と定義する。符号化部４８０１は、位置シーケンス内の複数のフレームに対する復号処理に共通に使用するパラメータを格納する位置シーケンスパラメータセット（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ　Ｓｅｑｕｅｎｃｅ　ＰＳ：位置ＳＰＳとも記す）を生成する。位置シーケンスは、位置ＳＰＳに依存する。
　次に、属性情報の符号化データの生成処理について説明する。符号化部４８０１は、各フレームの属性情報を符号化することで、フレーム毎の符号化属性データ（Ｃｏｍｐｒｅｓｓｅｄ　Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ　Ｄａｔａ）を生成する。また、符号化属性データをＡ（ｉ）で表す。また、図２５では、属性Ｘと属性Ｙとが存在する例を示しており、属性Ｘの符号化属性データをＡＸ（ｉ）で表し、属性Ｙの符号化属性データをＡＹ（ｉ）で表す。
　また、符号化部４８０１は、各フレームに対応する属性パラメータセット（ＡＰＳ（ｉ））を生成する。また、属性Ｘの属性パラメータセットをＡＸＰＳ（ｉ）で表し、属性Ｙの属性パラメータセットをＡＹＰＳ（ｉ）で表す。属性パラメータセットは、符号化属性情報の復号に使用することが可能なパラメータを含む。符号化属性データは、対応する属性パラメータセットに依存する。
　また、複数フレームから成る符号化属性データを属性シーケンス（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ　Ｓｅｑｕｅｎｃｅ）と定義する。符号化部４８０１は、属性シーケンス内の複数のフレームに対する復号処理に共通に使用するパラメータを格納する属性シーケンスパラメータセット（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ　Ｓｅｑｕｅｎｃｅ　ＰＳ：属性ＳＰＳとも記す）を生成する。属性シーケンスは、属性ＳＰＳに依存する。
　また、第１の符号化方法では、符号化属性データは符号化位置データに依存する。
　また、図２５では２種類の属性情報（属性Ｘと属性Ｙ）が存在する場合の例を示している。２種類の属性情報がある場合は、例えば、２つの符号化部により、それぞれのデータ及びメタデータが生成される。また、例えば、属性情報の種類毎に属性シーケンスが定義され、属性情報の種類毎に属性ＳＰＳが生成される。
　なお、図２５では、位置情報が１種類、属性情報が２種類である例を示しているが、これに限らず、属性情報は１種類であってもよいし、３種類以上であってもよい。この場合も、同様の方法で符号化データを生成できる。また、属性情報を持たない点群データの場合は、属性情報はなくてもよい。その場合は、符号化部４８０１は、属性情報に関連するパラメータセットを生成しなくてもよい。
　次に、付加情報（メタデータ）の生成処理について説明する。符号化部４８０１は、ＰＣＣストリーム全体のパラメータセットであるＰＣＣストリームＰＳ（ＰＣＣ　Ｓｔｒｅａｍ　ＰＳ：ストリームＰＳとも記す）を生成する。符号化部４８０１は、ストリームＰＳに、１又は複数の位置シーケンス及び１又は複数の属性シーケンスに対する復号処理に共通に使用することができるパラメータを格納する。例えば、ストリームＰＳには、点群データのコーデックを示す識別情報、及び符号化に使用されたアルゴリズムを示す情報等が含まれる。位置シーケンス及び属性シーケンスはストリームＰＳに依存する。
　次に、アクセスユニット及びＧＯＦについて説明する。本実施の形態では、新たにアクセスユニット（Ａｃｃｅｓｓ　Ｕｎｉｔ：ＡＵ）、及びＧＯＦ（Ｇｒｏｕｐ　ｏｆ　Ｆｒａｍｅ）の考え方を導入する。
　アクセスユニットは、復号時にデータにアクセスするため基本単位であり、１つ以上のデータ及び１つ以上のメタデータで構成される。例えば、アクセスユニットは、同一時刻の位置情報と１又は複数の属性情報とで構成される。ＧＯＦは、ランダムアクセス単位であり、１つ以上のアクセスユニットで構成される。
　符号化部４８０１は、アクセスユニットの先頭を示す識別情報として、アクセスユニットヘッダ（ＡＵ　Ｈｅａｄｅｒ）を生成する。符号化部４８０１は、アクセスユニットヘッダに、アクセスユニットに係るパラメータを格納する。例えば、アクセスユニットヘッダは、アクセスユニットに含まれる符号化データの構成又は情報を含む。また、アクセスユニットヘッダは、アクセスユニットに含まれるデータに共通に用いられるパラメータ、例えば、符号化データの復号に係るパラメータなどを含む。
　なお、符号化部４８０１は、アクセスユニットヘッダの代わりに、アクセスユニットに係るパラメータを含まないアクセスユニットデリミタを生成してもよい。このアクセスユニットデリミタは、アクセスユニットの先頭を示す識別情報として用いられる。復号装置は、アクセスユニットヘッダ又はアクセスユニットデリミタを検出することにより、アクセスユニットの先頭を識別する。
　次に、ＧＯＦ先頭の識別情報の生成について説明する。符号化部４８０１は、ＧＯＦの先頭を示す識別情報として、ＧＯＦヘッダ（ＧＯＦ　Ｈｅａｄｅｒ）を生成する。符号化部４８０１は、ＧＯＦヘッダに、ＧＯＦに係るパラメータを格納する。例えば、ＧＯＦヘッダは、ＧＯＦに含まれる符号化データの構成又は情報を含む。また、ＧＯＦヘッダは、ＧＯＦに含まれるデータに共通に用いられるパラメータ、例えば、符号化データの復号に係るパラメータなどを含む。
　なお、符号化部４８０１は、ＧＯＦヘッダの代わりに、ＧＯＦに係るパラメータを含まないＧＯＦデリミタを生成してもよい。このＧＯＦデリミタは、ＧＯＦの先頭を示す識別情報として用いられる。復号装置は、ＧＯＦヘッダ又はＧＯＦデリミタを検出することにより、ＧＯＦの先頭を識別する。
　ＰＣＣ符号化データにおいて、例えば、アクセスユニットはＰＣＣフレーム単位であると定義される。復号装置は、アクセスユニット先頭の識別情報に基づき、ＰＣＣフレームにアクセスする。
　また、例えば、ＧＯＦは１つのランダムアクセス単位であると定義される。復号装置は、ＧＯＦ先頭の識別情報に基づき、ランダムアクセス単位にアクセスする。例えば、ＰＣＣフレームが互いに依存関係がなく、単独で復号可能であれば、ＰＣＣフレームをランダムアクセス単位と定義してもよい。
　なお、１つのアクセスユニットに２つ以上のＰＣＣフレームが割り当てられてもよいし、１つのＧＯＦに複数のランダムアクセス単位が割り当てられてもよい。
　また、符号化部４８０１は、上記以外のパラメータセット又はメタデータを定義し、生成してもよい。例えば、符号化部４８０１は、復号時に必ずしも用いない可能性のあるパラメータ（オプションのパラメータ）を格納するＳＥＩ（Ｓｕｐｐｌｅｍｅｎｔａｌ　Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）を生成してもよい。
　次に、符号化データの構成、及び符号化データのＮＡＬユニットへの格納方法を説明する。
　例えば、符号化データの種類毎にデータフォーマットが規定される。図２６は、符号化データ及びＮＡＬユニットの例を示す図である。
　例えば、図２６に示すように符号化データは、ヘッダとペイロードとを含む。なお、符号化データは、符号化データ、ヘッダ又はペイロードの長さ（データ量）を示す長さ情報を含んでもよい。また、符号化データは、ヘッダを含まなくてもよい。
　ヘッダは、例えば、データを特定するための識別情報を含む。この識別情報は、例えば、データ種別又はフレーム番号を示す。
　ヘッダは、例えば、参照関係を示す識別情報を含む。この識別情報は、例えば、データ間に依存関係がある場合にヘッダに格納され、参照元から参照先を参照するための情報である。例えば、参照先のヘッダには、当該データを特定するための識別情報が含まれる。参照元のヘッダには、参照先を示す識別情報が含まれる。
　なお、他の情報から参照先又は参照元を識別可能又は導出可能である場合は、データを特定するための識別情報、又は参照関係を示す識別情報を省略してもよい。
　多重化部４８０２は、符号化データを、ＮＡＬユニットのペイロードに格納する。ＮＡＬユニットヘッダには、符号化データの識別情報であるｐｃｃ＿ｎａｌ＿ｕｎｉｔ＿ｔｙｐｅが含まれる。図２７は、ｐｃｃ＿ｎａｌ＿ｕｎｉｔ＿ｔｙｐｅのセマンティクスの例を示す図である。
　図２７に示すように、ｐｃｃ＿ｃｏｄｅｃ＿ｔｙｐｅがコーデック１（Ｃｏｄｅｃ１：第１の符号化方法）である場合、ｐｃｃ＿ｎａｌ＿ｕｎｉｔ＿ｔｙｐｅの値０～１０は、コーデック１における、符号化位置データ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ）、符号化属性Ｘデータ（ＡｔｔｒｉｂｕｔｅＸ）、符号化属性Ｙデータ（ＡｔｔｒｉｂｕｔｅＹ）、位置ＰＳ（Ｇｅｏｍ．ＰＳ）、属性ＸＰＳ（ＡｔｔｒＸ．ＰＳ）、属性ＹＰＳ（ＡｔｔｒＸ．ＰＳ）、位置ＳＰＳ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ　Ｓｅｑｕｅｎｃｅ　ＰＳ）、属性ＸＳＰＳ（ＡｔｔｒｉｂｕｔｅＸ　Ｓｅｑｕｅｎｃｅ　ＰＳ）、属性ＹＳＰＳ（ＡｔｔｒｉｂｕｔｅＹ　Ｓｅｑｕｅｎｃｅ　ＰＳ）、ＡＵヘッダ（ＡＵ　Ｈｅａｄｅｒ）、ＧＯＦヘッダ（ＧＯＦ　Ｈｅａｄｅｒ）に割り当てられる。また、値１１以降は、コーデック１の予備に割り当てられる。
　ｐｃｃ＿ｃｏｄｅｃ＿ｔｙｐｅがコーデック２（Ｃｏｄｅｃ２：第２の符号化方法）である場合、ｐｃｃ＿ｎａｌ＿ｕｎｉｔ＿ｔｙｐｅの値０～２は、コーデックのデータＡ（ＤａｔａＡ）、メタデータＡ（ＭｅｔａＤａｔａＡ）、メタデータＢ（ＭｅｔａＤａｔａＢ）に割り当てられる。また、値３以降は、コーデック２の予備に割り当てられる。
　次に、データの送出順序について説明する。以下、ＮＡＬユニットの送出順序の制約について説明する。
　多重化部４８０２は、ＮＡＬユニットをＧＯＦ又はＡＵ単位でまとめて送出する。多重化部４８０２は、ＧＯＦの先頭にＧＯＦヘッダを配置し、ＡＵの先頭にＡＵヘッダを配置する。
　パケットロスなどでデータが失われた場合でも、復号装置が次のＡＵから復号できるように、多重化部４８０２は、シーケンスパラメータセット（ＳＰＳ）を、ＡＵ毎に配置してもよい。
　符号化データに復号に係る依存関係がある場合には、復号装置は、参照先のデータを復号した後に、参照元のデータを復号する。復号装置において、データを並び替ることなく、受信した順番に復号できるようにするために、多重化部４８０２は、参照先のデータを先に送出する。
　図２８は、ＮＡＬユニットの送出順の例を示す図である。図２８は、位置情報優先と、パラメータ優先と、データ統合との３つの例を示す。
　位置情報優先の送出順序は、位置情報に関する情報と、属性情報に関する情報との各々をまとめて送出する例である。この送出順序の場合、位置情報に関する情報の送出が属性情報に関する情報の送出よりも早く完了する。
　例えば、この送出順序を用いることで、属性情報を復号しない復号装置は、属性情報の復号を無視することで、処理しない時間を設けることができる可能性がある。また、例えば、位置情報を早く復号したい復号装置の場合、位置情報の符号化データを早く得ることにより、より早く位置情報を復号することができる可能性がある。
　なお、図２８では、属性ＸＳＰＳと属性ＹＳＰＳを統合し、属性ＳＰＳと記載しているが、属性ＸＳＰＳと属性ＹＳＰＳとを個別に配置してもよい。
　パラメータセット優先の送出順序では、パラメータセットが先に送出され、データが後で送出される。
　以上のようにＮＡＬユニット送出順序の制約に従えば、多重化部４８０２は、ＮＡＬユニットをどのような順序で送出してもよい。例えば、順序識別情報が定義され、多重化部４８０２は、複数パターンの順序でＮＡＬユニットを送出する機能を有してもよい。例えばストリームＰＳにＮＡＬユニットの順序識別情報が格納される。
　三次元データ復号装置は、順序識別情報に基づき復号を行ってもよい。三次元データ復号装置から三次元データ符号化装置に所望の送出順序が指示され、三次元データ符号化装置（多重化部４８０２）は、指示された送出順序に従って送出順序を制御してもよい。
　なお、多重化部４８０２は、データ統合の送出順序のように、送出順序の制約に従う範囲であれば、複数の機能をマージした符号化データを生成してもよい。例えば、図２８に示すように、ＧＯＦヘッダとＡＵヘッダとを統合してもよいし、ＡＸＰＳとＡＹＰＳとを統合してもよい。この場合、ｐｃｃ＿ｎａｌ＿ｕｎｉｔ＿ｔｙｐｅには、複数の機能を有するデータであることを示す識別子が定義される。
　以下、本実施の形態の変形例について説明する。フレームレベルのＰＳ、シーケンスレベルのＰＳ、ＰＣＣシーケンスレベルのＰＳのように、ＰＳにはレベルがあり、ＰＣＣシーケンスレベルを上位のレベルとし、フレームレベルを下位のレベルとすると、パラメータの格納方法には下記の方法を用いてもよい。
　デフォルトのＰＳの値をより上位のＰＳで示す。また、下位のＰＳの値が上位のＰＳの値と異なる場合には、下位のＰＳでＰＳの値が示される。または、上位ではＰＳの値を記載せず、下位のＰＳにＰＳの値を記載する。または、ＰＳの値を、下位のＰＳで示すか、上位のＰＳで示すか、両方で示すかの情報を、下位のＰＳと上位のＰＳのいずれか一方又は両方に示す。または、下位のＰＳを上位のＰＳにマージしてもよい。または、下位のＰＳと上位のＰＳとが重複する場合には、多重化部４８０２は、いずれか一方の送出を省略してもよい。
　なお、符号化部４８０１又は多重化部４８０２は、データをスライス又はタイルなどに分割し、分割したデータを送出してもよい。分割したデータには、分割したデータを識別するための情報が含まれ、分割データの復号に使用するパラメータがパラメータセットに含まれる。この場合、ｐｃｃ＿ｎａｌ＿ｕｎｉｔ＿ｔｙｐｅには、タイル又はスライスに係るデータ又はパラメータを格納するデータであることを示す識別子が定義される。
　以下、順序識別情報に係る処理について説明する。図２９は、ＮＡＬユニットの送出順序に係る三次元データ符号化装置（符号化部４８０１及び多重化部４８０２）による処理のフローチャートである。
　まず、三次元データ符号化装置は、ＮＡＬユニットの送出順序（位置情報優先又はパラメータセット優先）を決定する（Ｓ４８０１）。例えば、三次元データ符号化装置は、ユーザ又は外部装置（例えば三次元データ復号装置）からの指定に基づき送出順序を決定する。
　決定された送出順序が位置情報優先である場合（Ｓ４８０２で位置情報優先）、三次元データ符号化装置は、ストリームＰＳに含まれる順序識別情報を、位置情報優先に設定する（Ｓ４８０３）。つまり、この場合、順序識別情報は、位置情報優先の順序でＮＡＬユニットが送出されることを示す。そして、三次元データ符号化装置は、位置情報優先の順序でＮＡＬユニットを送出する（Ｓ４８０４）。
　一方、決定された送出順序がパラメータセット優先である場合（Ｓ４８０２でパラメータセット優先）、三次元データ符号化装置は、ストリームＰＳに含まれる順序識別情報をパラメータセット優先に設定する（Ｓ４８０５）。つまり、この場合、順序識別情報は、パラメータセット優先の順序でＮＡＬユニットが送出されることを示す。そして、三次元データ符号化装置は、パラメータセットパラメータセット優先の順序でＮＡＬユニットを送出する（Ｓ４８０６）。
　図３０は、ＮＡＬユニットの送出順序に係る三次元データ復号装置による処理のフローチャートである。まず、三次元データ復号装置は、ストリームＰＳに含まれる順序識別情報を解析する（Ｓ４８１１）。
　順序識別情報で示される送出順序が位置情報優先である場合（Ｓ４８１２で位置情報優先）、三次元データ復号装置は、ＮＡＬユニットの送出順序が位置情報優先であるものとして、ＮＡＬユニットを復号する（Ｓ４８１３）。
　一方、順序識別情報で示される送出順序がパラメータセット優先である場合（Ｓ４８１２でパラメータセット優先）、三次元データ復号装置は、ＮＡＬユニットの送出順序がパラメータセット優先であるものとして、ＮＡＬユニットを復号する（Ｓ４８１４）。
　例えば、三次元データ復号装置は、属性情報を復号しない場合、ステップＳ４８１３において、全てのＮＡＬユニットを取得せずに、位置情報に関するＮＡＬユニットを取得し、取得したＮＡＬユニットから位置情報を復号してもよい。
　次に、ＡＵ及びＧＯＦの生成に係る処理について説明する。図３１は、ＮＡＬユニットの多重化におけるＡＵ及びＧＯＦ生成に係る三次元データ符号化装置（多重化部４８０２）による処理のフローチャートである。
　まず、三次元データ符号化装置は、符号化データの種類を判定する（Ｓ４８２１）。具体的には、三次元データ符号化装置は、処理対象の符号化データがＡＵ先頭のデータであるか、ＧＯＦ先頭のデータであるか、それ以外のデータであるかを判定する。
　符号化データがＧＯＦ先頭のデータである場合（Ｓ４８２２でＧＯＦ先頭）、三次元データ符号化装置は、ＧＯＦヘッダ及びＡＵヘッダをＧＯＦに属する符号化データの先頭に配置してＮＡＬユニットを生成する（Ｓ４８２３）。
　符号化データがＡＵ先頭のデータである場合（Ｓ４８２２でＡＵ先頭）、三次元データ符号化装置は、ＡＵヘッダをＡＵに属する符号化データの先頭に配置してＮＡＬユニットを生成する（Ｓ４８２４）。
　符号化データがＧＯＦ先頭及びＡＵ先頭のいずれでもない場合（Ｓ４８２２でＧＯＦ先頭、ＡＵ先頭以外）、三次元データ符号化装置は、符号化データが属するＡＵのＡＵヘッダの後に符号化データを配置してＮＡＬユニットを生成する（Ｓ４８２５）。
　次に、ＡＵ及びＧＯＦへのアクセスに係る処理について説明する。図３２は、ＮＡＬユニットの逆多重化におけるＡＵ及びＧＯＦのアクセスに係る三次元データ復号装置の処理のフローチャートである。
　まず、三次元データ復号装置は、ＮＡＬユニットに含まれるｎａｌ＿ｕｎｉｔ＿ｔｙｐｅを解析することでＮＡＬユニットに含まれる符号化データの種類を判定する（Ｓ４８３１）。具体的には、三次元データ復号装置は、ＮＡＬユニットに含まれる符号化データが、ＡＵ先頭のデータであるか、ＧＯＦ先頭のデータであるか、それ以外のデータであるかを判定する。
　ＮＡＬユニットに含まれる符号化データがＧＯＦ先頭のデータである場合（Ｓ４８３２のＧＯＦ先頭）、三次元データ復号装置は、ＮＡＬユニットがランダムアクセスの開始位置であると判断して、当該ＮＡＬユニットにアクセスし、復号処理を開始する（Ｓ４８３３）。
　一方、ＮＡＬユニットに含まれる符号化データがＡＵ先頭のデータである場合（Ｓ４８３２でＡＵ先頭）、三次元データ復号装置は、ＮＡＬユニットがＡＵ先頭であると判断して、ＮＡＬユニットに含まれるデータにアクセスし、当該ＡＵを復号する（Ｓ４８３４）。
　一方、ＮＡＬユニットに含まれる符号化データが、ＧＯＦ先頭及びＡＵ先頭のいずれでもない場合（Ｓ４８３２でＧＯＦ先頭、ＡＵ先頭以外）、三次元データ復号装置は、当該ＮＡＬユニットを処理しない。
　（実施の形態３）
　三次元点群の情報は、位置情報（ｇｅｏｍｅｔｒｙ）と属性情報（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）とを含む。位置情報は、ある点を基準とした座標（ｘ座標、ｙ座標、ｚ座標）を含む。位置情報を符号化する場合は、各三次元点の座標を直接符号化する代わりに、各三次元点の位置を８分木表現で表現し、８分木の情報を符号化することで符号量を削減する方法が用いられる。
　一方、属性情報は、各三次元点の色情報（ＲＧＢ、ＹＵＶなど）、反射率、及び法線ベクトルなどを示す情報を含む。例えば、三次元データ符号化装置は、属性情報を、位置情報とは別の符号化方法を用いて符号化することができる。
　本実施の形態では属性情報の符号化方法について説明する。なお、本実施の形態では属性情報の値として整数値を用いて説明する。例えば色情報ＲＧＢ又はＹＵＶの各色成分が８ｂｉｔ精度である場合、各色成分は０～２５５の整数値をとる。反射率の値が１０ｂｉｔ精度である場合、反射率の値は０～１０２３の整数値をとる。なお、三次元データ符号化装置は、属性情報のビット精度が小数精度である場合、属性情報の値が整数値になるように、当該値にスケール値を乗じてから整数値に丸めてもよい。なお、三次元データ符号化装置は、このスケール値をビットストリームのヘッダ等に付加してもよい。
　三次元点の属性情報の符号化方法として、三次元点の属性情報の予測値を算出し、元の属性情報の値と予測値との差分（予測残差）を符号化することが考えられる。例えば、三次元点ｐの属性情報の値がＡｐであり、予測値がＰｐである場合、三次元データ符号化装置は、その差分絶対値Ｄｉｆｆｐ＝｜Ａｐ－Ｐｐ｜を符号化する。この場合、予測値Ｐｐを高精度に生成することができれば、差分絶対値Ｄｉｆｆｐの値が小さくなる。よって、例えば、値が小さい程発生ビット数が小さくなる符号化テーブルを用いて差分絶対値Ｄｉｆｆｐをエントロピー符号化することで符号量を削減することができる。
　属性情報の予測値を生成する方法として、符号化対象の対象三次元点の周囲にある別の三次元点である参照三次元点の属性情報を用いることが考えられる。ここで参照三次元点とは、対象三次元点から予め定められた距離範囲内にある三次元点である。例えば、対象三次元点ｐ＝（ｘ１，ｙ１，ｚ１）と三次元点ｑ＝（ｘ２，ｙ２，ｚ２）とが存在する場合、三次元データ符号化装置は、（式Ａ１）に示す三次元点ｐと三次元点ｑとのユークリッド距離ｄ（ｐ、ｑ）を算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　三次元データ符号化装置は、ユークリッド距離ｄ（ｐ、ｑ）が予め定められた閾値ＴＨｄより小さい場合、三次元点ｑの位置が対象三次元点ｐの位置に近いと判定し、対象三次元点ｐの属性情報の予測値の生成に三次元点ｑの属性情報の値を利用すると判定する。なお、距離算出方法は別の方法でもよく、例えばマハラノビス距離等が用いられてもよい。また、三次元データ符号化装置は、対象三次元点から予め定められた距離範囲外の三次元点を予測処理に用いないと判定してもよい。例えば、三次元点ｒが存在し、対象三次元ｐと三次元点ｒとの距離ｄ（ｐ、ｒ）が閾値ＴＨｄ以上である場合、三次元データ符号化装置は、三次元点ｒを予測に用いないと判定してもよい。なお、三次元データ符号化装置は、閾値ＴＨｄを示す情報を、ビットストリームのヘッダ等に付加してもよい。
　図３３は、三次元点の例を示す図である。この例では、対象三次元点ｐと三次元点ｑとの距離ｄ（ｐ、ｑ）が閾値ＴＨｄより小さい。よって、三次元データ符号化装置は、三次元点ｑを対象三次元点ｐの参照三次元点と判定し、対象三次元ｐの属性情報Ａｐの予測値Ｐｐの生成に三次元点ｑの属性情報Ａｑの値を利用すると判定する。
　一方、対象三次元点ｐと三次元点ｒとの距離ｄ（ｐ、ｒ）は、閾値ＴＨｄ以上である。よって、三次元データ符号化装置は、三次元点ｒを対象三次元点ｐの参照三次元点でないと判定し、対象三次元点ｐの属性情報Ａｐの予測値Ｐｐの生成に三次元点ｒの属性情報Ａｒの値を利用しないと判定する。
　また、三次元データ符号化装置は、対象三次元点の属性情報を予測値を用いて符号化する場合、既に属性情報を符号化及び復号済みの三次元点を参照三次元点として利用する。同様に、三次元データ復号装置は、復号対象の対象三次元点の属性情報を予測値を用いて復号する場合、既に属性情報を復号済みの三次元点を参照三次元点として利用する。これにより、符号化時と復号時とで同一の予測値を生成することができるので、符号化で生成した三次元点のビットストリームを復号側で正しく復号することができる。
　また、三次元点の属性情報を符号化する場合に、三次元点の位置情報を用いて各三次元点を複数階層に分類してから符号化することが考えられる。ここで、分類した各階層をＬｏＤ（Ｌｅｖｅｌ　ｏｆ　Ｄｅｔａｉｌ）と呼ぶ。ＬｏＤの生成方法について図３４を用いて説明する。
　まず、三次元データ符号化装置は、初期点ａ０を選択し、ＬｏＤ０に割当てる。次に、三次元データ符号化装置は、点ａ０からの距離がＬｏＤ０の閾値Ｔｈｒｅｓ＿ＬｏＤ［０］より大きい点ａ１を抽出しＬｏＤ０に割当てる。次に、三次元データ符号化装置は、点ａ１からの距離がＬｏＤ０の閾値Ｔｈｒｅｓ＿ＬｏＤ［０］より大きい点ａ２を抽出しＬｏＤ０に割当てる。このように、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤ０内の各点の間の距離が閾値Ｔｈｒｅｓ＿ＬｏＤ［０］より大きくなるようにＬｏＤ０を構成する。
　次に、三次元データ符号化装置は、まだＬｏＤが未割当ての点ｂ０を選択し、ＬｏＤ１に割当てる。次に、三次元データ符号化装置は、点ｂ０からの距離がＬｏＤ１の閾値Ｔｈｒｅｓ＿ＬｏＤ［１］より大きく、ＬｏＤが未割当ての点ｂ１を抽出しＬｏＤ１に割当てる。次に、三次元データ符号化装置は、点ｂ１からの距離がＬｏＤ１の閾値Ｔｈｒｅｓ＿ＬｏＤ［１］より大きく、ＬｏＤが未割当ての点ｂ２を抽出しＬｏＤ１に割当てる。このように、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤ１内の各点の間の距離が閾値Ｔｈｒｅｓ＿ＬｏＤ［１］より大きくなるようにＬｏＤ１を構成する。
　次に、三次元データ符号化装置は、まだＬｏＤが未割当ての点ｃ０を選択し、ＬｏＤ２に割当てる。次に、三次元データ符号化装置は、点ｃ０からの距離がＬｏＤ２の閾値Ｔｈｒｅｓ＿ＬｏＤ［２］より大きく、ＬｏＤが未割当ての点ｃ１を抽出しＬｏＤ２に割当てる。次に、三次元データ符号化装置は、点ｃ１からの距離がＬｏＤ２の閾値Ｔｈｒｅｓ＿ＬｏＤ［２］より大きく、ＬｏＤが未割当ての点ｃ２を抽出しＬｏＤ２に割当てる。このように、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤ２内の各点の間の距離が閾値Ｔｈｒｅｓ＿ＬｏＤ［２］より大きくなるようにＬｏＤ２を構成する。例えば、図３５に示すように、各ＬｏＤの閾値Ｔｈｒｅｓ＿ＬｏＤ［０］、Ｔｈｒｅｓ＿ＬｏＤ［１］、及びＴｈｒｅｓ＿ＬｏＤ［２］が設定される。
　また、三次元データ符号化装置は、各ＬｏＤの閾値を示す情報を、ビットストリームのヘッダ等に付加してもよい。例えば、図３５に示す例の場合、三次元データ符号化装置は、閾値Ｔｈｒｅｓ＿ＬｏＤ［０］、Ｔｈｒｅｓ＿ＬｏＤ［１］、及びＴｈｒｅｓ＿ＬｏＤ［２］をヘッダに付加してもよい。
　また、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤの最下層にＬｏＤが未割当ての三次元点全てを割当ててもよい。この場合、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤの最下層の閾値をヘッダに付加しないことでヘッダの符号量を削減できる。例えば、図３５に示す例の場合、三次元データ符号化装置は、閾値Ｔｈｒｅｓ＿ＬｏＤ［０］とＴｈｒｅｓ＿ＬｏＤ［１］をヘッダに付加し、Ｔｈｒｅｓ＿ＬｏＤ［２］をヘッダに付加しない。この場合、三次元データ復号装置は、Ｔｈｒｅｓ＿ＬｏＤ［２］の値０と推定してもよい。また、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤの階層数をヘッダに付加してもよい。これにより、三次元データ復号装置は、ＬｏＤの階層数を用いて最下層のＬｏＤを判定できる。
　また、ＬｏＤの各層の閾値の値を図３５に示すように上位層ほど大きく設定することで、上位層（ＬｏＤ０に近い層）ほど三次元点間の距離が離れた疎点群（ｓｐａｒｓｅ）となり、下位層ほど三次元点間の距離が近い密点群（ｄｅｎｓｅ）となる。なお、図３５に示す例では、ＬｏＤ０が最上位層である。
　また、各ＬｏＤを設定する際の初期三次元点の選択方法は、位置情報符号化時の符号化順に依存してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤ０の初期点ａ０として、位置情報符号化時に最初に符号化された三次元点を選択し、初期点ａ０を基点に、点ａ１、点ａ２を選択してＬｏＤ０を構成する。そして、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤ１の初期点ｂ０として、ＬｏＤ０に属していない三次元点の中で、最も早く位置情報が符号化された三次元点を選択してもよい。つまり、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤｎの初期点ｎ０として、ＬｏＤｎの上層（ＬｏＤ０～ＬｏＤｎ－１）に属していない三次元点の中で、最も早く位置情報が符号化された三次元点を選択してもよい。これにより、三次元データ復号装置は、復号時に同様の初期点選択方法を用いることで、符号化時と同一のＬｏＤを構成できるので、ビットストリームを適切に復号できる。具体的には、三次元データ復号装置は、ＬｏＤｎの初期点ｎ０として、ＬｏＤｎの上層に属していない三次元点の中で、最も早く位置情報が復号された三次元点を選択する。
　以下、三次元点の属性情報の予測値を、ＬｏＤの情報を用いて生成する手法について説明する。例えば、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤ０に含まれる三次元点から順に符号化する場合、ＬｏＤ１に含まれる対象三次元点を、ＬｏＤ０及びＬｏＤ１に含まれる符号化かつ復号済み（以下、単に「符号化済み」とも記す）の属性情報を用いて生成する。このように、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤｎに含まれる三次元点の属性情報の予測値を、ＬｏＤｎ’（ｎ’＜＝ｎ）に含まれる符号化済みの属性情報を用いて生成する。つまり、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤｎに含まれる三次元点の属性情報の予測値の算出に、ＬｏＤｎの下層に含まれる三次元点の属性情報を用いない。
　例えば、三次元データ符号化装置は、三次元点の属性情報の予測値を、符号化対象の対象三次元点の周辺の符号化済みの三次元点のうち、Ｎ個以下の三次元点の属性値の平均を算出することで生成する。また、三次元データ符号化装置は、Ｎの値を、ビットストリームのヘッダ等に付加してもよい。なお、三次元データ符号化装置は、Ｎの値を三次元点毎に変更し、三次元点毎にＮの値を付加してもよい。これにより、三次元点毎に適切なＮを選択することができるので、予測値の精度を向上できる。よって、予測残差を小さくできる。また、三次元データ符号化装置は、Ｎの値をビットストリームのヘッダに付加し、ビットストリーム内でＮの値を固定してもよい。これにより、三次元点毎にＮの値を符号化、又は復号する必要がなくなるので、処理量を削減できる。また、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤ毎にＮの値を別々に符号化してもよい。これによりＬｏＤ毎に適切なＮを選択することで符号化効率を向上できる。
　または、三次元データ符号化装置は、三次元点の属性情報の予測値を、周囲の符号化済みのＮ個の三次元点の属性情報の重み付け平均値により算出してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、対象三次元点と周囲のＮ個の三次元点とのそれぞれの距離情報を用いて重みを算出する。
　三次元データ符号化装置は、ＬｏＤ毎にＮの値を別々に符号化する場合、例えばＬｏＤの上位層ほどＮの値を大きく設定し、下位層ほどＮの値を小さく設定する。ＬｏＤの上位層では属する三次元点間の距離が離れるため、Ｎの値を大きく設定して複数の周囲の三次元点を選択して平均化することで予測精度を向上できる可能性がある。また、ＬｏＤの下位層では属する三次元点間の距離が近いため、Ｎの値を小さく設定して平均化の処理量を抑えつつ、効率的な予測を行うことが可能となる。
　図３６は、予測値に用いる属性情報の例を示す図である。上述したように、ＬｏＤＮに含まれる点Ｐの予測値は、ＬｏＤＮ’（Ｎ’＜＝Ｎ）に含まれる符号化済みの周囲点Ｐ’を用いて生成される。ここで、周囲点Ｐ’は、点Ｐとの距離に基づき選択される。例えば、図３６に示す点ｂ２の属性情報の予測値は、点ａ０、ａ１、ａ２、ｂ０、ｂ１の属性情報を用いて生成される。
　上述したＮの値に応じて、選択される周囲点は変化する。例えばＮ＝５の場合は点ｂ２の周囲点としてａ０、ａ１、ａ２、ｂ０、ｂ１が選択される。Ｎ＝４の場合は距離情報を元に点ａ０、ａ１、ａ２、ｂ１を選択される。
　予測値は、距離依存の重み付け平均により算出される。例えば、図３６に示す例では、点ａ２の予測値ａ２ｐは、（式Ａ２）及び（式Ａ３）に示すように、点ａ０及び点ａ１の属性情報の重み付け平均により算出される。なお、Ａｉは点ａｉの属性情報の値である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　また、点ｂ２の予測値ｂ２ｐは、（式Ａ４）～（式Ａ６）に示すように、点ａ０、ａ１、ａ２、ｂ０、ｂ１の属性情報の重み付け平均により算出される。なお、Ｂｉは点ｂｉの属性情報の値である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　また、三次元データ符号化装置は、三次元点の属性情報の値と、周囲点から生成した予測値との差分値（予測残差）を算出し、算出した予測残差を量子化してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、予測残差を量子化スケール（量子化ステップとも呼ぶ）で除算することで量子化を行う。この場合、量子化スケールが小さいほど量子化によって発生しうる誤差（量子化誤差）が小さくなる。逆に量子化スケールが大きいほど量子化誤差は大きくなる。
　なお、三次元データ符号化装置は、使用する量子化スケールをＬｏＤ毎に変えてもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、上位層ほど量子化スケールを小さくし、下位層ほど量子化スケールを大きくする。上位層に属する三次元点の属性情報の値は、下位層に属する三次元点の属性情報の予測値として使用される可能性があるため、上位層の量子化スケールを小さくして上位層で発生しうる量子化誤差を抑え、予測値の精度を高めることで符号化効率を向上できる。なお、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤ毎に使用する量子化スケールをヘッダ等に付加してもよい。これにより、三次元データ復号装置は、正しく量子化スケールを復号できるので、ビットストリームを適切に復号できる。
　また、三次元データ符号化装置は、量子化後の予測残差である符号付整数値（符号付量子化値）を符号なし整数値（符号なし量子化値）に変換してもよい。これにより予測残差をエントロピー符号化する場合に、負の整数の発生を考慮する必要がなくなる。なお、三次元データ符号化装置は、必ずしも符号付整数値を符号なし整数値に変換する必要はなく、例えば符号ビットを別途エントロピー符号化してもよい。
　予測残差は、元の値から予測値を減算することにより算出される。例えば、点ａ２の予測残差ａ２ｒは、（式Ａ７）に示すように、点ａ２の属性情報の値Ａ２から、点ａ２の予測値ａ２ｐを減算することで算出される。点ｂ２の予測残差ｂ２ｒは、（式Ａ８）に示すように、点ｂ２の属性情報の値Ｂ２から、点ｂ２の予測値ｂ２ｐを減算することで算出される。
　ａ２ｒ＝Ａ２－ａ２ｐ　・・・（式Ａ７）
　ｂ２ｒ＝Ｂ２－ｂ２ｐ　・・・（式Ａ８）
　また、予測残差は、ＱＳ（量子化ステップ（Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ　Ｓｔｅｐ））で除算されることで量子化される。例えば、点ａ２の量子化値ａ２ｑは、（式Ａ９）により算出される。点ｂ２の量子化値ｂ２ｑは、（式Ａ１０）により算出される。ここで、ＱＳ＿ＬｏＤ０は、ＬｏＤ０用のＱＳであり、ＱＳ＿ＬｏＤ１は、ＬｏＤ１用のＱＳである。つまり、ＬｏＤに応じてＱＳが変更されてもよい。
　ａ２ｑ＝ａ２ｒ／ＱＳ＿ＬｏＤ０　・・・（式Ａ９）
　ｂ２ｑ＝ｂ２ｒ／ＱＳ＿ＬｏＤ１　・・・（式Ａ１０）
　また、三次元データ符号化装置は、以下のように、上記量子化値である符号付整数値を符号なし整数値に変換する。三次元データ符号化装置は、符号付整数値ａ２ｑが０より小さい場合、符号なし整数値ａ２ｕを－１－（２×ａ２ｑ）に設定する。三次元データ符号化装置は、符号付整数値ａ２ｑが０以上の場合、符号なし整数値ａ２ｕを２×ａ２ｑに設定する。
　同様に、三次元データ符号化装置は、符号付整数値ｂ２ｑが０より小さい場合、符号なし整数値ｂ２ｕを－１－（２×ｂ２ｑ）に設定する。三次元データ符号化装置は、符号付整数値ｂ２ｑが０以上の場合、符号なし整数値ｂ２ｕを２×ｂ２ｑに設定する。
　また、三次元データ符号化装置は、量子化後の予測残差（符号なし整数値）を、エントロピー符号化によって符号化してもよい。例えば符号なし整数値を二値化したうえで、二値の算術符号化を適用してもよい。
　なお、この場合、三次元データ符号化装置は、予測残差の値に応じて二値化方法を切替えてもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、予測残差ｐｕが閾値Ｒ＿ＴＨより小さい場合は、閾値Ｒ＿ＴＨを表現するために必要な固定ビット数で予測残差ｐｕを二値化する。また、三次元データ符号化装置は、予測残差ｐｕが閾値Ｒ＿ＴＨ以上の場合は、閾値Ｒ＿ＴＨの二値化データと（ｐｕ－Ｒ＿ＴＨ）の値を指数ゴロム（Ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌ－Ｇｏｌｏｍｂ）等を用いて二値化する。
　例えば、三次元データ符号化装置は、閾値Ｒ＿ＴＨが６３であり、予測残差ｐｕが６３より小さい場合は、予測残差ｐｕを６ｂｉｔで二値化する。また、三次元データ符号化装置は、予測残差ｐｕが６３以上である場合は、閾値Ｒ＿ＴＨの二値データ（１１１１１１）と（ｐｕ－６３）とを指数ゴロムを用いて二値化することで算術符号化を行う。
　より具体的な例では、三次元データ符号化装置は、予測残差ｐｕが３２である場合、６ｂｉｔの二値データ（１０００００）を生成し、このビット列を算術符号化する。また、三次元データ符号化装置は、予測残差ｐｕが６６の場合、閾値Ｒ＿ＴＨの二値データ（１１１１１１）と値３（６６－６３）を指数ゴロムで表したビット列（００１００）とを生成し、このビット列（１１１１１１＋００１００）を算術符号化する。
　このように、三次元データ符号化装置は、予測残差の大きさに応じて二値化の方法を切替えることで、予測残差が大きくなった場合の二値化ビット数の急激な増加を抑えながら符号化することが可能となる。なお、三次元データ符号化装置は、閾値Ｒ＿ＴＨをビットストリームのヘッダ等に付加してもよい。
　例えば、高ビットレートで符号化が行われる場合、つまり、量子化スケールが小さい場合、量子化誤差が小さく予測精度が高くなり、結果として予測残差が大きくならない可能性がある。よって、この場合には、三次元データ符号化装置は、閾値Ｒ＿ＴＨを大きく設定する。これにより、閾値Ｒ＿ＴＨの二値化データを符号化する可能性が低くなり、符号化効率が向上する。逆に、低ビットレートで符号化が行われる場合、つまり、量子化スケールが大きい場合、量子化誤差が大きく予測精度が悪くなり、結果として予測残差が大きくなる可能性がある。よって、この場合には、三次元データ符号化装置は、閾値Ｒ＿ＴＨを小さく設定する。これにより、二値化データの急激なビット長増加を防ぐことができる。
　また、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤ毎に閾値Ｒ＿ＴＨを切り替え、ＬｏＤ毎の閾値Ｒ＿ＴＨをヘッダ等に付加してもよい。つまり、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤ毎に二値化の方法を切替えてもよい。例えば、上位層では三次元点間の距離が遠いため、予測精度が悪く結果として予測残差が大きくなる可能性がある。よって、三次元データ符号化装置は、上位層に対しては閾値Ｒ＿ＴＨを小さく設定することで二値化データの急激なビット長増加を防ぐ。また、下位層では三次元点間の距離が近いため、予測精度が高く結果として予測残差が小さくなる可能性がある。よって、三次元データ符号化装置は、階層に対しては閾値Ｒ＿ＴＨを大きく設定することで符号化効率を向上する。
　図３７は、指数ゴロム符号の一例を示す図であって、二値化前の値（多値）と、二値化後のビット（符号）との関係を示す図である。なお、図３７に示す０と１とを反転させてもよい。
　また、三次元データ符号化装置は、予測残差の二値化データに算術符号化を適用する。これにより、符号化効率を向上できる。なお、算術符号化の適用時に、二値化データのうち、ｎビットで二値化した部分であるｎビット符号（ｎ－ｂｉｔ　ｃｏｄｅ）と、指数ゴロムを用いて二値化した部分である残り符号（ｒｅｍａｉｎｉｎｇ　ｃｏｄｅ）とで、各ビットの０と１の出現確率の傾向は異なる可能性がある。よって、三次元データ符号化装置は、ｎビット符号と残り符号とで、算術符号化の適用方法を切替えてもよい。
　例えば、三次元データ符号化装置は、ｎビット符号に対しては、ビット毎に異なる符号化テーブル（確率テーブル）を用いて算術符号化を行う。この際、三次元データ符号化装置は、ビット毎に使用する符号化テーブルの数を変えてもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、ｎビット符号の先頭ビットｂ０には１個の符号化テーブルを用いて算術符号化を行う。また、三次元データ符号化装置は、次のビットｂ１に対しては２個の符号化テーブルを用いる。また、三次元データ符号化装置は、ｂ０の値（０又は１）に応じてビットｂ１の算術符号化に用いる符号化テーブルを切替える。同様に、三次元データ符号化装置は、更に次のビットｂ２に対しては４個の符号化テーブルを用いる。また、三次元データ符号化装置は、ｂ０及びｂ１の値（０～３）に応じて、ビットｂ２の算術符号化に用いる符号化テーブルを切替える。
　このように、三次元データ符号化装置は、ｎビット符号の各ビットｂｎ－１を算術符号化する際に、２ｎ－１個の符号化テーブルを用いる。また、三次元データ符号化装置は、ｂｎ－１より前のビットの値（発生パターン）に応じて、使用する符号化テーブルを切替える。これにより、三次元データ符号化装置は、ビット毎に適切な符号化テーブルを使用できるので、符号化効率を向上できる。
　なお、三次元データ符号化装置は、各ビットで使用する符号化テーブルの数を削減してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、各ビットｂｎ－１を算術符号化する際に、ｂｎ－１より前のｍビット（ｍ＜ｎ－１）の値（発生パターン）に応じて２ｍ個の符号化テーブルを切替えてもよい。これにより各ビットで使用する符号化テーブルの数を抑えつつ、符号化効率を向上できる。なお、三次元データ符号化装置は、各符号化テーブルにおける０と１の発生確率を、実際に発生した二値化データの値に応じて更新してもよい。また、三次元データ符号化装置は、一部のビットの符号化テーブルにおける０と１の発生確率を固定化してもよい。これにより、発生確率の更新回数を抑制できるので処理量を削減できる。
　例えば、ｎビット符号がｂ０ｂ１ｂ２…ｂｎ－１である場合、ｂ０用の符号化テーブルは１個（ＣＴｂ０）である。ｂ１用の符号化テーブルは２個（ＣＴｂ１０、ＣＴｂ１１）である。また、ｂ０の値（０～１）に応じて使用する符号化テーブルが切替えられる。ｂ２用の符号化テーブルは、４個（ＣＴｂ２０、ＣＴｂ２１、ＣＴｂ２２、ＣＴｂ２３）である。また、ｂ０及びｂ１の値（０～３）に応じて使用する符号化テーブルが切替えられる。ｂｎ－１用の符号化テーブルは２ｎ－１個（ＣＴｂｎ０、ＣＴｂｎ１、…、ＣＴｂｎ（２ｎ－１－１））である。また、ｂ０ｂ１…ｂｎ－２の値（０～２ｎ－１－１）に応じて使用する符号化テーブルを切替えられる。
　なお、三次元データ符号化装置は、ｎビット符号に対しては、二値化せずに０～２ｎ－１の値を設定するｍ－ａｒｙによる算術符号化（ｍ＝２ｎ）を適用してもよい。また、三次元データ符号化装置が、ｎビット符号をｍ－ａｒｙで算術符号化する場合は、三次元データ復号装置もｍ－ａｒｙの算術復号によりｎビット符号を復元してもよい。
　図３８は、例えば、残り符号が指数ゴロム符号の場合の処理を説明するための図である。指数ゴロムを用いて二値化した部分である残り符号は、図３８に示すようにｐｒｅｆｉｘ部とｓｕｆｆｉｘ部とを含む。例えば、三次元データ符号化装置は、ｐｒｅｆｉｘ部とｓｕｆｆｉｘ部とで符号化テーブルを切替える。つまり、三次元データ符号化装置は、ｐｒｅｆｉｘ部に含まれる各ビットを、ｐｒｅｆｉｘ用の符号化テーブルを用いて算術符号化し、ｓｕｆｆｉｘ部に含まれる各ビットを、ｓｕｆｆｉｘ用の符号化テーブルを用いて算術符号化する。
　なお、三次元データ符号化装置は、各符号化テーブルにおける０と１の発生確率を、実際に発生した二値化データの値に応じて更新してもよい。または、三次元データ符号化装置は、どちらかの符号化テーブルにおける０と１の発生確率を固定化してもよい。これにより、発生確率の更新回数を抑制できるので処理量を削減できる。例えば、三次元データ符号化装置は、ｐｒｅｆｉｘ部に対して発生確率を更新し、ｓｕｆｆｉｘ部に対して発生確率を固定化してもよい。
　また、三次元データ符号化装置は、量子化後の予測残差を、逆量子化及び再構成することで復号し、復号した予測残差である復号値を符号化対象の三次元点以降の予測に利用する。具体的には、三次元データ符号化装置は、量子化後の予測残差（量子化値）に量子化スケールを乗算することで逆量子化値を算出し、逆量子化値と予測値とを加算して復号値（再構成値）を得る。
　例えば、点ａ２の逆量子化値ａ２ｉｑは、点ａ２の量子化値ａ２ｑを用いて（式Ａ１１）により算出される。点ｂ２の逆量子化値ｂ２ｉｑは、点ｂ２の量子化値ｂ２ｑを用いて（式Ａ１２）により算出される。ここで、ＱＳ＿ＬｏＤ０は、ＬｏＤ０用のＱＳであり、ＱＳ＿ＬｏＤ１は、ＬｏＤ１用のＱＳである。つまり、ＬｏＤに応じてＱＳが変更されてもよい。
　ａ２ｉｑ＝ａ２ｑ×ＱＳ＿ＬｏＤ０　・・・（式Ａ１１）
　ｂ２ｉｑ＝ｂ２ｑ×ＱＳ＿ＬｏＤ１　・・・（式Ａ１２）
　例えば、点ａ２の復号値ａ２ｒｅｃは、（式Ａ１３）に示すように、点ａ２の逆量子化値ａ２ｉｑに、点ａ２の予測値ａ２ｐを加算することで算出される。点ｂ２の復号値ｂ２ｒｅｃは、（式Ａ１４）に示すように、点ｂ２の逆量子化値ｂ２ｉｑに、点ｂ２の予測値ｂ２ｐを加算することで算出される。
　ａ２ｒｅｃ＝ａ２ｉｑ＋ａ２ｐ　・・・（式Ａ１３）
　ｂ２ｒｅｃ＝ｂ２ｉｑ＋ｂ２ｐ　・・・（式Ａ１４）
　以下、本実施の形態に係るビットストリームのシンタックス例を説明する。図３９は、本実施の形態に係る属性ヘッダ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｈｅａｄｅｒ）のシンタックス例を示す図である。属性ヘッダは、属性情報のヘッダ情報である。図３９に示すように、属性ヘッダは、階層数情報（ＮｕｍＬｏＤ）と、三次元点数情報（ＮｕｍＯｆＰｏｉｎｔ［ｉ］）と、階層閾値（Ｔｈｒｅｓ＿Ｌｏｄ［ｉ］）と、周囲点数情報（ＮｕｍＮｅｉｇｈｏｒＰｏｉｎｔ［ｉ］）と、予測閾値（ＴＨｄ［ｉ］）と、量子化スケール（ＱＳ［ｉ］）と、二値化閾値（Ｒ＿ＴＨ［ｉ］）とを含む。
　階層数情報（ＮｕｍＬｏＤ）は、用いられるＬｏＤの階層数を示す。
　三次元点数情報（ＮｕｍＯｆＰｏｉｎｔ［ｉ］）は、階層ｉに属する三次元点の数を示す。なお、三次元データ符号化装置は、三次元点の総数を示す三次元点総数情報（ＡｌｌＮｕｍＯｆＰｏｉｎｔ）を別のヘッダに付加してもよい。この場合、三次元データ符号化装置は、最下層に属する三次元点の数を示すＮｕｍＯｆＰｏｉｎｔ［ＮｕｍＬｏＤ－１］をヘッダに付加しなくてもよい。この場合、三次元データ復号装置は、（式Ａ１５）によりＮｕｍＯｆＰｏｉｎｔ［ＮｕｍＬｏＤ－１］を算出できる。これにより、ヘッダの符号量を削減できる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　階層閾値（Ｔｈｒｅｓ＿Ｌｏｄ［ｉ］）は、階層ｉの設定に用いられる閾値である。三次元データ符号化装置及び三次元データ復号装置は、ＬｏＤｉ内の各点の間の距離が閾値Ｔｈｒｅｓ＿ＬｏＤ［ｉ］より大きくなるようにＬｏＤｉを構成する。また、三次元データ符号化装置は、Ｔｈｒｅｓ＿Ｌｏｄ［ＮｕｍＬｏＤ－１］（最下層）の値をヘッダに付加しなくてもよい。この場合、三次元データ復号装置は、Ｔｈｒｅｓ＿Ｌｏｄ［ＮｕｍＬｏＤ－１］の値を０と推定する。これによりヘッダの符号量を削減できる。
　周囲点数情報（ＮｕｍＮｅｉｇｈｏｒＰｏｉｎｔ［ｉ］）は、階層ｉに属する三次元点の予測値の生成に用いる周囲の点数の上限値を示す。三次元データ符号化装置は、周囲の点数ＭがＮｕｍＮｅｉｇｈｏｒＰｏｉｎｔ［ｉ］に満たない場合（Ｍ＜ＮｕｍＮｅｉｇｈｏｒＰｏｉｎｔ［ｉ］）は、Ｍ個の周囲の点数を用いて予測値を算出してもよい。また、三次元データ符号化装置は、各ＬｏＤでＮｕｍＮｅｉｇｈｏｒＰｏｉｎｔ［ｉ］の値を分ける必要がない場合は、全てのＬｏＤで使用される１個の周囲点数情報（ＮｕｍＮｅｉｇｈｏｒＰｏｉｎｔ）をヘッダに付加してもよい。
　予測閾値（ＴＨｄ［ｉ］）は、階層ｉにて符号化又は復号対象の対象三次元点の予測に用いる周囲の三次元点と対象三次元点との距離の上限値を示す。三次元データ符号化装置及び三次元データ復号装置は、対象三次元点からの距離がＴＨｄ［ｉ］より離れている三次元点を予測に用いない。なお、三次元データ符号化装置は、各ＬｏＤでＴＨｄ［ｉ］の値を分ける必要がない場合は、全てのＬｏＤで使用される１個の予測閾値（ＴＨｄ）をヘッダに付加してもよい。
　量子化スケール（ＱＳ［ｉ］）は、階層ｉの量子化及び逆量子化で用いられる量子化スケールを示す。
　二値化閾値（Ｒ＿ＴＨ［ｉ］）は、階層ｉに属する三次元点の予測残差の二値化方法を切替えるための閾値である。例えば、三次元データ符号化装置は、予測残差が閾値Ｒ＿ＴＨより小さい場合は、固定ビット数で予測残差ｐｕを二値化し、予測残差が閾値Ｒ＿ＴＨ以上の場合は、閾値Ｒ＿ＴＨの二値化データと（ｐｕ－Ｒ＿ＴＨ）の値を指数ゴロムを用いて二値化する。なお、各ＬｏＤでＲ＿ＴＨ［ｉ］の値を切替える必要がない場合は、三次元データ符号化装置は、全てのＬｏＤで使用される１個の二値化閾値（Ｒ＿ＴＨ）をヘッダに付加してもよい。
　なお、Ｒ＿ＴＨ［ｉ］はｎｂｉｔで表せる最大値であってもよい。例えば６ｂｉｔではＲ＿ＴＨは６３であり、８ｂｉｔではＲ＿ＴＨは２５５である。また、三次元データ符号化装置は、二値化閾値としてｎｂｉｔで表せる最大値を符号化する代わりに、ビット数を符号化してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、Ｒ＿ＴＨ［ｉ］＝６３の場合は値６を、Ｒ＿ＴＨ［ｉ］＝２５５の場合は値８をヘッダに付加してもよい。また、三次元データ符号化装置は、Ｒ＿ＴＨ［ｉ］を表すビット数の最小値（最小ビット数）を定義し、最小値からの相対ビット数をヘッダに付加してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、Ｒ＿ＴＨ［ｉ］＝６３で最小ビット数が６の場合は値０をヘッダに付加し、Ｒ＿ＴＨ［ｉ］＝２５５で最小ビット数が６の場合は値２をヘッダに付加してもよい。
　また、三次元データ符号化装置は、ＮｕｍＬｏＤ、Ｔｈｒｅｓ＿Ｌｏｄ［ｉ］、ＮｕｍＮｅｉｇｈｂｏｒＰｏｉｎｔ［ｉ］、ＴＨｄ［ｉ］、ＱＳ［ｉ］及びＲ＿ＴＨ［ｉ］の少なくとも一つをエントロピー符号化してヘッダに付加してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、各値を二値化して算術符号化してもよい。また、三次元データ符号化装置は、処理量を抑えるために各値を固定長で符号化してもよい。
　また、三次元データ符号化装置は、ＮｕｍＬｏＤ、Ｔｈｒｅｓ＿Ｌｏｄ［ｉ］、ＮｕｍＮｅｉｇｈｂｏｒＰｏｉｎｔ［ｉ］、ＴＨｄ［ｉ］、ＱＳ［ｉ］、及びＲ＿ＴＨ［ｉ］の少なくとも一つをヘッダに付加しなくてもよい。例えば、これらのうちの少なくとも一つの値が、規格等のｐｒｏｆｉｌｅ又はｌｅｖｅｌ等で規定されてもよい。これによりヘッダのビット量を削減することができる。
　図４０は、本実施の形態に係る属性データ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄａｔａ）のシンタックス例を示す図である。この属性データは、複数の三次元点の属性情報の符号化データを含む。図４０に示すように属性データは、ｎビット符号（ｎ－ｂｉｔ　ｃｏｄｅ）と、残り符号（ｒｅｍａｉｎｉｎｇ　ｃｏｄｅ）とを含む。
　ｎビット符号は（ｎ－ｂｉｔ　ｃｏｄｅ）は、属性情報の値の予測残差の符号化データ又はその一部である。ｎビット符号のビット長はＲ＿ＴＨ［ｉ］の値に依存する。例えばＲ＿ＴＨ［ｉ］の示す値が６３の場合、ｎビット符号は６ｂｉｔであり、Ｒ＿ＴＨ［ｉ］の示す値が２５５の場合、ｎビット符号は８ｂｉｔである。
　残り符号（ｒｅｍａｉｎｉｎｇ　ｃｏｄｅ）は、属性情報の値の予測残差の符号化データのうち、指数ゴロムで符号化された符号化データである。この残り符号は、ｎビット符号がＲ＿ＴＨ［ｉ］と同じ場合に符号化又は復号される。また、三次元データ復号装置は、ｎビット符号の値と残り符号の値を加算して予測残差を復号する。なお、ｎビット符号がＲ＿ＴＨ［ｉ］と同じ値でない場合は、残り符号は符号化又は復号されなくてもよい。
　以下、三次元データ符号化装置における処理の流れを説明する。図４１は、三次元データ符号化装置による三次元データ符号化処理のフローチャートである。
　まず、三次元データ符号化装置は、位置情報（ｇｅｏｍｅｔｒｙ）を符号化する（Ｓ３００１）。例えば、三次元データ符号化は、８分木表現を用いて符号化を行う。
　三次元データ符号化装置は、位置情報の符号化後に、量子化等によって三次元点の位置が変化した場合に、変化後の三次元点に元の三次元点の属性情報を再割り当てする（Ｓ３００２）。例えば、三次元データ符号化装置は、位置の変化量に応じて属性情報の値を補間することで再割り当てを行う。例えば、三次元データ符号化装置は、変化後の三次元位置に近い変化前の三次元点をＮ個検出し、Ｎ個の三次元点の属性情報の値を重み付け平均する。例えば、三次元データ符号化装置は、重み付け平均において、変化後の三次元位置から各Ｎ個の三次元までの距離に基づいて重みを決定する。そして、三次元データ符号化装置は、重み付け平均により得られた値を変化後の三次元点の属性情報の値に決定する。また、三次元データ符号化装置は、量子化等によって２個以上の三次元点が同一の三次元位置に変化した場合は、その変化後の三次元点の属性情報の値として、変化前の２個以上の三次元点の属性情報の平均値を割当ててもよい。
　次に、三次元データ符号化装置は、再割り当て後の属性情報（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）を符号化する（Ｓ３００３）。例えば、三次元データ符号化装置は、複数種類の属性情報を符号化する場合は、複数種類の属性情報を順に符号化してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、属性情報として、色と反射率とを符号化する場合は、色の符号化結果の後に反射率の符号化結果を付加したビットストリームを生成してもよい。なお、ビットストリームに付加される属性情報の複数の符号化結果の順番は、この順に限らず、どのような順番でもよい。
　また、三次元データ符号化装置は、ビットストリーム内の各属性情報の符号化データ開始場所を示す情報をヘッダ等に付加してもよい。これにより、三次元データ復号装置は、復号が必要な属性情報を選択的に復号できるので、復号が不必要な属性情報の復号処理を省略できる。よって、三次元データ復号装置の処理量を削減できる。また、三次元データ符号化装置は、複数種類の属性情報を並列に符号化し、符号化結果を１つのビットストリームに統合してもよい。これにより、三次元データ符号化装置は、高速に複数種類の属性情報を符号化できる。
　図４２は、属性情報符号化処理（Ｓ３００３）のフローチャートである。まず、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤを設定する（Ｓ３０１１）。つまり、三次元データ符号化装置は、各三次元点を複数のＬｏＤのいずれかに割り当てる。
　次に、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤ単位のループを開始する（Ｓ３０１２）。つまり、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤ毎にステップＳ３０１３～Ｓ３０２１の処理を繰り返し行う。
　次に、三次元データ符号化装置は、三次元点単位のループを開始する（Ｓ３０１３）。つまり、三次元データ符号化装置は、三次元点毎にステップＳ３０１４～Ｓ３０２０の処理を繰り返し行う。
　まず、三次元データ符号化装置は、処理対象の対象三次元点の予測値の算出に用いる、対象三次元点の周囲に存在する三次元点である複数の周囲点を探索する（Ｓ３０１４）。次に、三次元データ符号化装置は、複数の周囲点の属性情報の値の重み付け平均を算出し、得られた値を予測値Ｐに設定する（Ｓ３０１５）。次に、三次元データ符号化装置は、対象三次元点の属性情報と予測値との差分である予測残差を算出する（Ｓ３０１６）。次に、三次元データ符号化装置は、予測残差を量子化することで量子化値を算出する（Ｓ３０１７）。次に、三次元データ符号化装置は、量子化値を算術符号化する（Ｓ３０１８）。
　また、三次元データ符号化装置は、量子化値を逆量子化することで逆量子化値を算出する（Ｓ３０１９）。次に、三次元データ符号化装置は、逆量子化値に予測値を加算することで復号値を生成する（Ｓ３０２０）。次に、三次元データ符号化装置は、三次元点単位のループを終了する（Ｓ３０２１）。また、三次元データ符号化装置は、ＬｏＤ単位のループを終了する（Ｓ３０２２）。
　以下、上記の三次元データ符号化装置により生成されたビットストリームを復号する三次元データ復号装置における三次元データ復号処理について説明する。
　三次元データ復号装置は、三次元データ符号化装置によって生成されたビットストリーム内の属性情報の二値化データを、三次元データ符号化装置と同様の方法で算術復号することで、復号された二値化データを生成する。なお、三次元データ符号化装置において、ｎビットで二値化した部分（ｎビット符号）と、指数ゴロムを用いて二値化した部分（残り符号）とで算術符号化の適用方法を切替えた場合は、三次元データ復号装置は、算術復号適用時に、それに合わせて復号を行う。
　例えば、三次元データ復号装置は、ｎビット符号の算術復号方法において、ビット毎に異なる符号化テーブル（復号テーブル）を用いて算術復号を行う。この際、三次元データ復号装置は、ビット毎に使用する符号化テーブルの数を変えてもよい。例えば、ｎビット符号の先頭ビットｂ０には１個の符号化テーブルを用いて算術復号を行う。また、三次元データ復号装置は、次のビットｂ１に対しては２個の符号化テーブルを用いる。また、三次元データ復号装置は、ｂ０の値（０又は１）に応じてビットｂ１の算術復号に用いる符号化テーブルを切替える。同様に、三次元データ復号装置は、更に次のビットｂ２に対しては４個の符号化テーブルを用いる。また、三次元データ復号装置は、ｂ０及びｂ１の値（０～３）に応じて、ビットｂ２の算術復号に用いる符号化テーブルを切替える。
　このように、三次元データ復号装置は、ｎビット符号の各ビットｂｎ－１を算術復号する際に、２ｎ－１個の符号化テーブルを用いる。また、三次元データ復号装置は、ｂｎ－１より前のビットの値（発生パターン）に応じて、使用する符号化テーブルを切替える。これにより、三次元データ復号装置は、ビット毎に適切な符号化テーブルを使用して符号化効率を向上したビットストリームを適切に復号できる。
　なお、三次元データ復号装置は、各ビットで使用する符号化テーブルの数を削減してもよい。例えば、三次元データ復号装置は、各ビットｂｎ－１を算術復号する際に、ｂｎ－１より前のｍビット（ｍ＜ｎ－１）の値（発生パターン）に応じて２ｍ個の符号化テーブルを切替えてもよい。これにより、三次元データ復号装置は、各ビットで使用する符号化テーブルの数を抑えつつ、符号化効率を向上したビットストリームを適切に復号できる。なお、三次元データ復号装置は、各符号化テーブルにおける０と１の発生確率を、実際に発生した二値化データの値に応じて更新してもよい。また、三次元データ復号装置は、一部のビットの符号化テーブルにおける０と１の発生確率を固定化してもよい。これにより、発生確率の更新回数を抑制できるので処理量を削減できる。
　例えば、ｎビット符号がｂ０ｂ１ｂ２…ｂｎ－１である場合、ｂ０用の符号化テーブルは１個（ＣＴｂ０）である。ｂ１用の符号化テーブルは２個（ＣＴｂ１０、ＣＴｂ１１）である。また、ｂ０の値（０～１）に応じて符号化テーブルが切替えられる。ｂ２用の符号化テーブルは４個（ＣＴｂ２０、ＣＴｂ２１、ＣＴｂ２２、ＣＴｂ２３）である。また、ｂ０及びｂ１の値（０～３）に応じて符号化テーブルが切替えられる。ｂｎ－１用の符号化テーブルは、２ｎ－１個（ＣＴｂｎ０、ＣＴｂｎ１、…、ＣＴｂｎ（２ｎ－１－１））である。また、ｂ０ｂ１…ｂｎ－２の値（０～２ｎ－１－１）に応じて符号化テーブルが切替えられる。
　図４３は、例えば、残り符号が指数ゴロム符号である場合の処理を説明するための図である。三次元データ符号化装置が指数ゴロムを用いて二値化して符号化した部分（残り符号）は、図４３に示すようにｐｒｅｆｉｘ部とｓｕｆｆｉｘ部とを含む。例えば、三次元データ復号装置は、ｐｒｅｆｉｘ部とｓｕｆｆｉｘ部とで符号化テーブルを切替える。つまり、三次元データ復号装置は、ｐｒｅｆｉｘ部に含まれる各ビットを、ｐｒｅｆｉｘ用の符号化テーブルを用いて算術復号し、ｓｕｆｆｉｘ部に含まれる各ビットを、ｓｕｆｆｉｘ用の符号化テーブルを用いて算術復号する。
　なお、三次元データ復号装置は、各符号化テーブルにおける０と１の発生確率を、復号時に発生した二値化データの値に応じて更新してもよい。または、三次元データ復号装置は、どちらかの符号化テーブルにおける０と１の発生確率を固定化してもよい。これにより、発生確率の更新回数を抑制できるので処理量を削減できる。例えば、三次元データ復号装置は、ｐｒｅｆｉｘ部に対して発生確率を更新し、ｓｕｆｆｉｘ部に対して発生確率を固定化してもよい。
　また、三次元データ復号装置は、算術復号した予測残差の二値化データを、三次元データ符号化装置で用いられた符号化方法に合わせて多値化することで量子化後の予測残差（符号なし整数値）を復号する。三次元データ復号装置は、まずｎビット符号の二値化データを算術復号することで復号したｎビット符号の値を算出する。次に、三次元データ復号装置は、ｎビット符号の値とＲ＿ＴＨの値とを比較する。
　三次元データ復号装置は、ｎビット符号の値とＲ＿ＴＨの値とが一致した場合、指数ゴロムで符号化されたビットが次に存在すると判定し、指数ゴロムで符号化された二値化データである残り符号を算術復号する。そして、三次元データ復号装置は、復号した残り符号から、残り符号とその値との関係を示す逆引きテーブルを用いて残り符号の値を算出する。図４４は、残り符号とその値との関係を示す逆引きテーブルの例を示す図である。次に、三次元データ復号装置は、得られた残り符号の値をＲ＿ＴＨに加算することで多値化された量子化後の予測残差を得る。
　一方、三次元データ復号装置は、ｎビット符号の値とＲ＿ＴＨの値とが一致しない（Ｒ＿ＴＨより値が小さい）場合、ｎビット符号の値をそのまま、多値化された量子化後の予測残差に決定する。これにより、三次元データ復号装置は、三次元データ符号化装置で予測残差の値に応じて二値化方法を切替えて生成したビットストリームを適切に復号できる。
　なお、三次元データ復号装置は、閾値Ｒ＿ＴＨがビットストリームのヘッダ等に付加されている場合は、閾値Ｒ＿ＴＨの値をヘッダから復号し、復号した閾値Ｒ＿ＴＨの値を用いて復号方法を切替えてもよい。また、三次元データ復号装置は、ＬｏＤ毎に閾値Ｒ＿ＴＨがヘッダ等に付加されている場合、ＬｏＤ毎に復号した閾値Ｒ＿ＴＨを用いて復号方法を切替える。
　例えば、閾値Ｒ＿ＴＨが６３であり、復号したｎビット符号の値が６３である場合、三次元データ復号装置は、残り符号を指数ゴロムにより復号することで残り符号の値を得る。例えば、図４４に示す例では、残り符号が００１００であり、残り符号の値として３が得られる。次に、三次元データ復号装置は、閾値Ｒ＿ＴＨの値６３と、残り符号の値３とを加算することで予測残差の値６６を得る。
　また、復号したｎビット符号の値が３２である場合、三次元データ復号装置は、ｎビット符号の値３２を予測残差の値に設定する。
　また、三次元データ復号装置は、復号した量子化後の予測残差を、例えば、三次元データ符号化装置における処理と逆の処理により、符号なし整数値から符号付整数値に変換する。これにより、三次元データ復号装置は、予測残差をエントロピー符号化する場合に、負の整数の発生を考慮せずに生成したビットストリームを適切に復号できる。なお、三次元データ復号装置は、必ずしも符号なし整数値を符号付整数値に変換する必要はなく、例えば符号ビットを別途エントロピー符号化して生成されたビットストリームを復号する場合は、符号ビットを復号してもよい。
　三次元データ復号装置は、符号付整数値に変換した量子化後の予測残差を、逆量子化及び再構成によって復号することで復号値を生成する。また、三次元データ復号装置は、生成した復号値を、復号対象の三次元点以降の予測に利用する。具体的には、三次元データ復号装置は、量子化後の予測残差に、復号した量子化スケールを乗算することで逆量子化値を算出し、逆量子化値と予測値とを加算して復号値を得る。
　復号された符号なし整数値（符号なし量子化値）は、以下の処理により符号付整数値に変換される。三次元データ復号装置は、復号された符号なし整数値ａ２ｕのＬＳＢ（ｌｅａｓｔ　ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ　ｂｉｔ）が１である場合、符号付整数値ａ２ｑを－（（ａ２ｕ＋１）＞＞１）に設定する。三次元データ復号装置は、符号なし整数値ａ２ｕのＬＳＢが１でない場合、符号付整数値ａ２ｑを（ａ２ｕ＞＞１）に設定する。
　同様に、三次元データ復号装置は、復号された符号なし整数値ｂ２ｕのＬＳＢが１である場合、符号付整数値ｂ２ｑを－（（ｂ２ｕ＋１）＞＞１）に設定する。三次元データ復号装置は、符号なし整数値ｎ２ｕのＬＳＢが１でない場合、符号付整数値ｂ２ｑを（ｂ２ｕ＞＞１）に設定する。
　また、三次元データ復号装置による逆量子化及び再構成処理の詳細は、三次元データ符号化装置における逆量子化及び再構成処理と同様である。
　以下、三次元データ復号装置における処理の流れを説明する。図４５は、三次元データ復号装置による三次元データ復号処理のフローチャートである。まず、三次元データ復号装置は、ビットストリームから位置情報（ｇｅｏｍｅｔｒｙ）を復号する（Ｓ３０３１）。例えば、三次元データ復号装置は、８分木表現を用いて復号を行う。
　次に、三次元データ復号装置は、ビットストリームから属性情報（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）を復号する（Ｓ３０３２）。例えば、三次元データ復号装置は、複数種類の属性情報を復号する場合は、複数種類の属性情報を順に復号してもよい。例えば、三次元データ復号装置は、属性情報として色と反射率とを復号する場合は、ビットストリームに付加されている順に従い、色の符号化結果と反射率の符号化結果とを復号する。例えば、ビットストリームにおいて、色の符号化結果の後に反射率の符号化結果が付加されている場合、三次元データ復号装置は、色の符号化結果を復号し、その後に反射率の符号化結果を復号する。なお、三次元データ復号装置は、ビットストリームに付加される属性情報の符号化結果をどのような順番で復号してもよい。
　また、三次元データ復号装置は、ビットストリーム内の各属性情報の符号化データ開始場所を示す情報を、ヘッダ等を復号することで取得してもよい。これにより、三次元データ復号装置は、復号が必要な属性情報を選択的に復号できるので、復号が不必要な属性情報の復号処理を省略できる。よって、三次元データ復号装置の処理量を削減できる。また、三次元データ復号装置は、複数種類の属性情報を並列に復号し、復号結果を１つの三次元点群に統合してもよい。これにより、三次元データ復号装置は、高速に複数種類の属性情報を復号できる。
　図４６は、属性情報復号処理（Ｓ３０３２）のフローチャートである。まず、三次元データ復号装置は、ＬｏＤを設定する（Ｓ３０４１）。つまり、三次元データ復号装置は、復号された位置情報を有する複数の三次元点の各々を複数のＬｏＤのいずれかに割り当てる。例えば、この割り当て方法は、三次元データ符号化装置で用いられた割り当て方法と同じ方法である。
　次に、三次元データ復号装置は、ＬｏＤ単位のループを開始する（Ｓ３０４２）。つまり、三次元データ復号装置は、ＬｏＤ毎にステップＳ３０４３～Ｓ３０４９の処理を繰り返し行う。
　次に、三次元データ復号装置は、三次元点単位のループを開始する（Ｓ３０４３）。つまり、三次元データ復号装置は、三次元点毎にステップＳ３０４４～Ｓ３０４８の処理を繰り返し行う。
　まず、三次元データ復号装置は、処理対象の対象三次元点の予測値の算出に用いる、対象三次元点の周囲に存在する三次元点である複数の周囲点を探索する（Ｓ３０４４）。次に、三次元データ復号装置は、複数の周囲点の属性情報の値の重み付け平均を算出し、得られた値を予測値Ｐに設定する（Ｓ３０４５）。なお、これらの処理は三次元データ符号化装置における処理と同様である。
　次に、三次元データ復号装置は、ビットストリームから量子化値を算術復号する（Ｓ３０４６）。また、三次元データ復号装置は、復号した量子化値を逆量子化することで逆量子化値を算出する（Ｓ３０４７）。次に、三次元データ復号装置は、逆量子化値に予測値を加算することで復号値を生成する（Ｓ３０４８）。次に、三次元データ復号装置は、三次元点単位のループを終了する（Ｓ３０４９）。また、三次元データ復号装置は、ＬｏＤ単位のループを終了する（Ｓ３０５０）。
　次に、本実施の形態に係る三次元データ符号化装置及び三次元データ復号装置の構成を説明する。図４７は、本実施の形態に係る三次元データ符号化装置３０００の構成を示すブロック図である。この三次元データ符号化装置３０００は、位置情報符号化部３００１と、属性情報再割り当て部３００２と、属性情報符号化部３００３とを備える。
　属性情報符号化部３００３は、入力点群に含まれる複数の三次元点の位置情報（ｇｅｏｍｅｔｒｙ）を符号化する。属性情報再割り当て部３００２は、入力点群に含まれる複数の三次元点の属性情報の値を、位置情報の符号化及び復号結果を用いて再割り当てする。属性情報符号化部３００３は、再割り当てされた属性情報（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）を符号化する。また、三次元データ符号化装置３０００は、符号化された位置情報及び符号化された属性情報を含むビットストリームを生成する。
　図４８は、本実施の形態に係る三次元データ復号装置３０１０の構成を示すブロック図である。この三次元データ復号装置３０１０は、位置情報復号部３０１１と、属性情報復号部３０１２とを含む。
　位置情報復号部３０１１は、ビットストリームから複数の三次元点の位置情報（ｇｅｏｍｅｔｒｙ）を復号する。属性情報復号部３０１２は、ビットストリームから複数の三次元点の属性情報（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）を復号する。また、三次元データ復号装置３０１０は、復号した位置情報と復号した属性情報とを結合することで出力点群を生成する。
　（実施の形態４）
　以下、三次元点の属性情報を符号化する別の方法として、ＲＡＨＴ（Ｒｅｇｉｏｎ　Ａｄａｐｔｉｖｅ　Ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を用いた方法を説明する。図４９は、ＲＡＨＴを用いた属性情報の符号化を説明するための図である。
　まず、三次元データ符号化装置は、三次元点の位置情報に基づきモートン符号（Ｍｏｒｔｏｎ　ｃｏｄｅ）を生成し、モートン符号順に三次元点の属性情報をソートする。例えば、三次元データ符号化装置は、モートン符号の昇順にソートを行ってもよい。なお、ソート順はモートン符号順に限らず、他の順序が用いられてもよい。
　次に、三次元データ符号化装置は、モートン符号順で隣り合う２つの三次元点の属性情報に対し、Ｈａａｒ変換を適用することで、階層Ｌの高周波成分と低周波成分を生成する。例えば、三次元データ符号化装置は、２×２行列のＨａａｒ変換を用いてもよい。生成された高周波成分は階層Ｌの高周波成分として符号化係数に含められ、生成された低周波成分は階層Ｌの上位階層Ｌ＋１の入力値として用いられる。
　三次元データ符号化装置は、階層Ｌの属性情報を用いて階層Ｌの高周波成分を生成後、引き続き階層Ｌ＋１の処理を行う。階層Ｌ＋１の処理では、三次元データ符号化装置は、階層Ｌの属性情報のＨａａｒ変換によって得られた２つの低周波成分にＨａａｒ変換を適用することで階層Ｌ＋１の高周波成分と低周波成分を生成する。生成された高周波成分は階層Ｌ＋１の高周波成分として符号化係数に含められ、生成された低周波成分は階層Ｌ＋１の上位階層Ｌ＋２の入力値として用いられる。
　三次元データ符号化装置は、このような階層処理を繰返し、階層に入力される低周波成分が１個になった時点で、最上位階層Ｌｍａｘに到達したと判定する。三次元データ符号化装置は、階層Ｌｍａｘに入力された階層Ｌｍａｘ－１の低周波成分を符号化係数に含める。そして、符号化係数に含まれる低周波成分又は高周波成分の値を量子化し、エントロピー符号化等を用いて符号化する。
　なお、三次元データ符号化装置は、Ｈａａｒ変換適用時に隣り合う２つの三次元点として１つの三次元点のみが存在する場合は、存在する１つの三次元点の属性情報の値を上位階層の入力値として用いてもよい。
　このように、三次元データ符号化装置は、入力された属性情報に対して階層的にＨａａｒ変換を適用し、属性情報の高周波成分と低周波成分を生成し、後述する量子化等を適用して符号化を行う。これにより、符号化効率を向上できる。
　属性情報がＮ次元である場合、三次元データ符号化装置は、次元毎に独立にＨａａｒ変換を適用し、それぞれの符号化係数を算出してもよい。例えば、属性情報が色情報（ＲＧＢ又はＹＵＶ等）である場合、三次元データ符号化装置は、成分毎にＨａａｒ変換を適用し、それぞれの符号化係数を算出する。
　三次元データ符号化装置は、階層Ｌ、Ｌ＋１、…、階層Ｌｍａｘの順にＨａａｒ変換を適用してもよい。階層Ｌｍａｘに近づくほど入力された属性情報の低周波成分を多く含む符号化係数が生成される。
　図４９に示すｗ０及びｗ１は、各三次元点に割当てられる重みである。例えば、三次元データ符号化装置は、Ｈａａｒ変換を適用する隣り合う２つの三次元点間の距離情報等に基づき重みを算出してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、距離が近いほど重みを大きくすることで符号化効率を向上してもよい。なお、三次元データ符号化装置は、この重みを別の手法により算出してもよいし、重みを用いなくてもよい。
　図４９に示す例では、入力属性情報は、ａ０、ａ１、ａ２、ａ３、ａ４及びａ５である。また、Ｈａａｒ変換後の符号化係数のうち、Ｔａ１、Ｔａ５、Ｔｂ１、Ｔｂ３、Ｔｃ１、ｄ０が符号化される。他の符号化係数（ｂ０、ｂ２、ｃ０等）は中間値であり、符号化されない。
　具体的には、図４９に示す例では、ａ０とａ１とにＨａａｒ変換が行われることで、高周波成分Ｔａ１と、低周波成分ｂ０とが生成される。ここで、重みｗ０とｗ１とが等しい場合には、低周波成分ｂ０は、ａ０とａ１との平均値であり、高周波成分Ｔａ１は、ａ０とａ１との差分である。
　ａ２には対となる属性情報が存在しないため、ａ２がそのままｂ１として用いられる。同様に、ａ３には対となる属性情報が存在しないため、ａ３がそのままｂ２として用いられる。また、ａ４とａ５とにＨａａｒ変換が行われることで、高周波成分Ｔａ５と、低周波成分ｂ３とが生成される。
　階層Ｌ＋１では、ｂ０とｂ１とにＨａａｒ変換が行われることで、高周波成分Ｔｂ１と、低周波成分ｃ０とが生成される。同様に、ｂ２とｂ３とにＨａａｒ変換が行われることで、高周波成分Ｔｂ３と、低周波成分ｃ１とが生成される。
　階層Ｌｍａｘ－１では、ｃ０とｃ１とにＨａａｒ変換が行われることで、高周波成分Ｔｃ１と、低周波成分ｄ０とが生成される。
　三次元データ符号化装置は、Ｈａａｒ変換適用後の符号化係数を量子化したうえで符号化してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、符号化係数を量子化スケール（量子化ステップ（ＱＳ（Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ　Ｓｔｅｐ））とも呼ぶ）で除算することで量子化を行う。この場合、量子化スケールが小さいほど量子化によって発生しうる誤差（量子化誤差）が小さくなる。逆に量子化スケールが大きいほど量子化誤差は大きくなる。
　なお、三次元データ符号化装置は、量子化スケールの値を階層毎に変えてもよい。図５０は、階層毎に量子化スケールを設定する例を示す図である。例えば、三次元データ符号化装置は、上位層ほど量子化スケールを小さくし、下位層ほど量子化スケールを大きくする。上位層に属する三次元点の符号化係数は、下位層よりも低周波成分を多く含むため、人間の視覚特性等で重要な成分である可能性が高い。そのため、上位層の量子化スケールを小さくして上位層で発生しうる量子化誤差を抑えることで視覚的な劣化を抑え、符号化効率を向上できる。
　なお、三次元データ符号化装置は、階層毎の量子化スケールをヘッダ等に付加してもよい。これにより、三次元データ復号装置は、正しく量子化スケールを復号でき、ビットストリームを適切に復号できる。
　また、三次元データ符号化装置は、量子化スケールの値を、符号化対象の対象三次元点の重要度に応じて適応的に切替えてもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、重要度が高い三次元点には小さい量子化スケールを用い、重要度が低い三次元点には大きい量子化スケールを用いる。例えば、三次元データ符号化装置は、Ｈａａｒ変換時の重み等から重要度を算出してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、ｗ０とｗ１の加算値を用いて量子化スケールを算出してもよい。このように重要度が高い三次元点の量子化スケールを小さくすることで量子化誤差が小さくなり、符号化効率を改善できる。
　また、上位層ほどＱＳの値を小さくしてもよい。これにより、上位層ほどＱＷの値が大きくなり、その三次元点の量子化誤差を抑えることで予測効率を改善できる。
　ここで、属性情報ａ１の符号化係数Ｔａ１の量子化後の符号化係数Ｔａ１ｑは、Ｔａ１／ＱＳ＿Ｌで表される。なお、ＱＳは全ての階層、又は一部の階層で同じ値であってもよい。
　ＱＷ（Ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ　Ｗｅｉｇｈｔ）は、符号化対象の三次元点の重要度を表す値である。例えば、ＱＷとして、上述したｗ０とｗ１の加算値が用いられてもよい。これにより、上位層ほどＱＷの値が大きくなり、その三次元点の量子化誤差を抑えることで予測効率を改善できる。
　例えば、三次元データ符号化装置は、最初に全ての三次元点のＱＷの値を１で初期化し、Ｈａａｒ変換時のｗ０及びｗ１の値を用いて各三次元点のＱＷを更新してもよい。または、三次元データ符号化装置は、全ての三次元点のＱＷを値１で初期化せずに、階層に応じて初期値を変更してもよい。例えば、上位層ほどＱＷの初期値を大きく設定することで上位層の量子化スケールが小さくなる。これにより、上位層の予測誤差を抑えることができるので、下位層の予測精度を高め、符号化効率を改善できる。なお、三次元データ符号化装置は、ＱＷを必ずしも用いなくてもよい。
　ＱＷを用いる場合、Ｔａ１の量子化値Ｔａ１ｑは、（式Ｋ１）及び（式Ｋ２）により算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
　また、三次元データ符号化装置は、量子化後の符号化係数（符号なし整数値）を、ある順番でスキャンし、符号化する。例えば、三次元データ符号化装置は、上位層に含まれる三次元点から順に下位層に向かって複数の三次元点を符号化する。
　例えば、図４９に示す例の場合、三次元データ符号化装置は、上位層Ｌｍａｘに含まれるｄ０ｑからＴｃ１ｑ、Ｔｂ１ｑ、Ｔｂ３ｑ、Ｔａ１ｑ、Ｔａ５ｑの順で複数の三次元点を符号化する。ここで、下位層Ｌになるほど、量子化後の符号化係数が０になりやすい傾向がある。この要因として、以下のことなどが上げられる。
　下位層Ｌの符号化係数は、上位層より高い周波数成分を示すため、対象三次元点によっては０になりやすい傾向がある。また、上述した重要度等に応じた量子化スケールの切り替えにより、下位層ほど量子化スケールが大きくなり、量子化後の符号化係数が０になりやすい。
　このように、下位層になるほど、量子化後の符号化係数が０になりやすく、値０が連続して第１符号列に発生しやすい。図５１は、第１符号列及び第２符号列の例を示す図である。
　三次元データ符号化装置は、第１符号列で値０が発生した回数をカウントし、連続した値０の代わりに、値０が連続して発生した回数を符号化する。つまり、三次元データ符号化装置は、第１符号列において連続する値０の符号化係数を０の連続回数（ＺｅｒｏＣｎｔ）に置き換えることで第２符号列を生成する。これにより、量子化後の符号化係数の値０が連続した場合に、多数の０を符号化するよりも０の連続回数を符号化することで符号化効率を向上できる。
　また、三次元データ符号化装置は、ＺｅｒｏＣｎｔの値をエントロピー符号化してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、符号化三次元点の総数Ｔのトランケットユーナリ符号（ｔｒｕｎｃａｔｅｄ　ｕｎａｒｙ　ｃｏｄｅ）でＺｅｒｏＣｎｔの値を二値化し、二値化後の各ビットを算術符号化する。図５２は、符号化三次元点の総数がＴの場合のトランケットユーナリ符号の例を示す図である。この際、三次元データ符号化装置は、ビット毎に異なる符号化テーブルを用いることで符号化効率を向上してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、１ビット目には符号化テーブル１を用い、２ビット目には符号化テーブル２を用い、それ以降のビットには符号化テーブル３を用いる。このように、三次元データ符号化装置は、ビット毎に符号化テーブルを切り替えることで符号化効率を向上できる。
　また、三次元データ符号化装置は、ＺｅｒｏＣｎｔを指数ゴロム（Ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌ－Ｇｏｌｏｍｂ）で二値化したうえで算術符号化してもよい。これにより、ＺｅｒｏＣｎｔの値が大きくなりやすい場合に、トランケットユーナリ符号による二値化算術符号化よりも効率を向上できる。なお、三次元データ符号化装置は、トランケットユーナリ符号を用いるか指数ゴロムを用いるかを切り替えるためのフラグをヘッダに付加してもよい。これにより、三次元データ符号化装置は、最適な二値化方法を選択することで符号化効率を向上できる。また、三次元データ復号装置はヘッダに含まれるフラグを参照して二値化方法を切り替えて、ビットストリームを正しく復号できる。
　三次元データ復号装置は、復号した量子化後の符号化係数を、三次元データ符号化装置で行われた方法と逆の方法で符号なし整数値から符号付き整数値に変換してもよい。これにより符号化係数がエントロピー符号化される場合に、三次元データ復号装置は、負の整数の発生を考慮せずに生成されたビットストリームを適切に復号できる。なお、三次元データ復号装置は、符号化係数を必ずしも符号なし整数値から符号付き整数値に変換する必要はない。例えば、三次元データ復号装置は、別途エントロピー符号化された符号化ビットを含むビットストリームを復号する場合は、当該符号ビットを復号してもよい。
　三次元データ復号装置は、符号付き整数値に変換した量子化後の符号化係数を、逆量子化、及び逆Ｈａａｒ変換によって復号する。また、三次元データ復号装置は、復号後の符号化係数を、復号対象の三次元点以降の予測に利用する。具体的には、三次元データ復号装置は、量子化後の符号化係数に復号した量子化スケールを乗算することで逆量子化値を算出する。次に三次元データ復号装置は、逆量子化値に後述する逆Ｈａａｒ変換を適用することで復号値を得る。
　例えば、三次元データ復号装置は、復号された符号なし整数値を以下の方法で符号付き整数値に変換する。復号された符号なし整数値ａ２ｕのＬＳＢ（ｌｅａｓｔ　ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ　ｂｉｔ）が１である場合、符号付き整数値Ｔａ１ｑは、－（（ａ２ｕ＋１）＞＞１）に設定される。復号された符号なし整数値ａ２ｕのＬＳＢが１でない場合（０である場合）、符号付き整数値Ｔａ１ｑは、（ａ２ｕ＞＞１）に設定される。
　また、Ｔａ１の逆量子化値は、Ｔａ１ｑ×ＱＳ＿Ｌで表される。ここで、Ｔａ１ｑは、Ｔａ１の量子化値である。また、ＱＳ＿Ｌは階層Ｌの量子化ステップである。
　また、ＱＳは全ての階層、又は一部の階層で同じ値であってもよい。また、三次元データ符号化装置は、ＱＳを示す情報をヘッダ等に付加してもよい。これにより、三次元データ復号装置は、三次元データ符号化装置で用いられたＱＳと同じＱＳを用いて、正しく逆量子化を行える。
　次に、逆Ｈａａｒ変換について説明する。図５３は、逆Ｈａａｒ変換を説明するための図である。三次元データ復号装置は、逆量子化後の符号化係数に、逆Ｈａａｒ変換を適用することで三次元点の属性値を復号する。
　まず、三次元データ復号装置は、三次元点の位置情報に基づきモートン符号を生成し、モートン符号順に三次元点をソートする。例えば、三次元データ復号装置は、モートン符号の昇順にソートを行ってよい。なお、ソート順はモートン符号順に限らず、他の順序が用いられてもよい。
　次に、三次元データ復号装置は、階層Ｌ＋１の低周波成分を含む符号化係数と階層Ｌの高周波成分を含む符号化係数に逆Ｈａａｒ変換を適用することで、階層Ｌにおいてモートン符号順で隣り合う三次元点の属性情報を復元する。例えば、三次元データ復号装置は、２×２行列の逆Ｈａａｒ変換を用いてもよい。復元された階層Ｌの属性情報は下位階層Ｌ－１の入力値として用いられる。
　三次元データ復号装置は、このような階層処理を繰返し、最下層の属性情報が全て復号されたら処理を終了する。なお、逆Ｈａａｒ変換適用時に階層Ｌ－１にて隣り合う２つの三次元点として１つの三次元点のみが存在する場合は、三次元データ復号装置は、存在する１つの三次元点の属性値に階層Ｌの符号化成分の値を代入してもよい。これにより、三次元データ復号装置は、入力された属性情報の全ての値にＨａａｒ変換を適用し、符号化効率を向上したビットストリームを正しく復号できる。
　属性情報がＮ次元である場合、三次元データ復号装置は、次元毎に独立に逆Ｈａａｒ変換を適用し、それぞれの符号化係数を復号してもよい。例えば、属性情報が色情報（ＲＧＢ又はＹＵＶ等）である場合、三次元データ復号装置は、成分毎の符号化係数に逆Ｈａａｒ変換を適用し、それぞれの属性値を復号する。
　三次元データ復号装置は、階層Ｌｍａｘ、Ｌ＋１、…、階層Ｌの順に逆Ｈａａｒ変換を適用してもよい。また、図５３に示すｗ０及びｗ１は、各三次元点に割当てられる重みである。例えば、三次元データ復号装置は、逆Ｈａａｒ変換を適用する隣り合う２つの三次元点間の距離情報等に基づき重みを算出してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、距離が近いほど重みを大きくすることで符号化効率を向上したビットストリームを復号してもよい。
　図５３に示す例では、逆量子化後の符号化係数は、Ｔａ１、Ｔａ５、Ｔｂ１、Ｔｂ３、Ｔｃ１及びｄ０であり、復号値としてａ０、ａ１、ａ２、ａ３、ａ４及びａ５が得られる。
　図５４は、属性情報（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄａｔａ）のシンタックス例を示す図である。属性情報（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄａｔａ）は、ゼロ連続数（ＺｅｒｏＣｎｔ）と、属性次元数（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）と、符号化係数（ｖａｌｕｅ［ｊ］［ｉ］）とを含む。
　ゼロ連続数（ＺｅｒｏＣｎｔ）は、量子化後の符号化係数において値０が連続する回数を示す。なお、三次元データ符号化装置は、ＺｅｒｏＣｎｔを二値化したうえで算術符号化してもよい。
　また、図５４に示すように、三次元データ符号化装置は、符号化係数が属する階層Ｌ（ｌａｙｅｒＬ）が、予め定められた閾値ＴＨ＿ｌａｙｅｒ以上かどうかを判定し、判定結果によってビットストリームに付加する情報を切り替えてもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、判定結果が真であれば属性情報の全ての符号化係数をビットストリームに付加する。また、三次元データ符号化装置は、判定結果が偽であれば一部の符号化係数をビットストリームに付加してもよい。
　具体的には、三次元データ符号化装置は、判定結果が真であれば、色情報のＲＧＢ又はＹＵＶの三次元情報の符号化結果をビットストリームに付加する。判定結果が偽であれば、三次元データ符号化装置は、色情報のうち、Ｇ又はＹなどの一部の情報をビットストリームに付加し、それ以外の成分をビットストリームに付加しなくてもよい。このように、三次元データ符号化装置は、視覚的に劣化が目立ちにくい高周波成分を示す符号化係数を含む階層（ＴＨ＿ｌａｙｅｒより小さい階層）の符号化係数の一部をビットストリームに付加しないことで、符号化効率を向上できる。
　属性次元数（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）は、属性情報の次元数を示す。例えば、属性情報が三次元点の色情報（ＲＧＢ又はＹＵＶなど）である場合、色情報は三次元であるため属性次元数は値３に設定される。属性情報が反射率である場合、反射率は一次元であるため属性次元数は値１に設定される。なお、属性次元数はビットストリームの属性情報のヘッダ等に付加されてもよい。
　符号化係数（ｖａｌｕｅ［ｊ］［ｉ］）は、ｉ番目の三次元点のｊ次元番目の属性情報の量子化後の符号化係数を示す。例えば属性情報が色情報の場合、ｖａｌｕｅ［９９］［１］は１００番目の三次元点の二次元番目（例えばＧ値）の符号化係数を示す。また、属性情報が反射率情報の場合、ｖａｌｕｅ［１１９］［０］は１２０番目の三次元点の１次元番目（例えば反射率）の符号化係数を示す。
　なお、以下の条件を満たす場合、三次元データ符号化装置は、ｖａｌｕｅ［ｊ］［ｉ］から値１を減算し、得られた値をエントロピー符号化してもよい。この場合、三次元データ復号装置は、エントロピー復号後のｖａｌｕｅ［ｊ］［ｉ］に値１を加算することで符号化係数を復元する。
　上記の条件は、（１）ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ＝１の場合、又は、（２）ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄｉｍｅｎｓｉｏｎが１以上で、かつ全ての次元の値が等しい場合である。例えば、属性情報が反射率の場合はａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ＝１であるため、三次元データ符号化装置は符号化係数から値１を減算してｖａｌｕｅを算出し、算出したｖａｌｕｅを符号かする。三次元データ復号装置は復号後のｖａｌｕｅに値１を加算して符号化係数を算出する。
　より具体的には、例えば、反射率の符号化係数が１０の場合、三次元データ符号化装置は、符号化係数の値１０から値１を減算した値９を符号化する。三次元データ復号装置は、復号した値９に値１を加算して符号化係数の値１０を算出する。
　また、属性情報が色の場合はａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ＝３であるため、三次元データ符号化装置は、例えば、Ｒ、Ｇ、Ｂの各成分の量子化後の符号化係数が同じ場合は、各符号化係数から値１を減算し、得られた値を符号化する。三次元データ復号装置は、復号後の値に値１を加算する。より具体的には、例えば、Ｒ、Ｇ、Ｂの符号化係数＝（１、１、１）の場合は、三次元データ符号化装置は、（０、０、０）を符号化する。三次元データ復号装置は、（０、０、０）の各成分に１を加算して（１、１、１）を算出する。また、Ｒ、Ｇ、Ｂの符号化係数＝（２、１、２）の場合は、三次元データ符号化装置は、（２、１、２）をそのまま符号化する。三次元データ復号装置は、復号した（２、１、２）をそのまま符号化係数として用いる。
　このように、ＺｅｒｏＣｎｔを設けることで、ｖａｌｕｅとして全ての次元が０であるパターンは生成されないので、ｖａｌｕｅの値から１を減じた値を符号化できる。よって、符号化効率を向上できる。
　また、図５４に示すｖａｌｕｅ［０］［ｉ］は、ｉ番目の三次元点の一次元番目の属性情報の量子化後の符号化係数を示す。図５４に示すように符号化係数の属する階層Ｌ（ｌａｙｅｒＬ）が閾値ＴＨ＿ｌａｙｅｒより小さければ、一次元番目の属性情報をビットストリームに付加する（二次元番目以降の属性情報をビットストリーム付加しない）ことで符号量を削減してもよい。
　三次元データ符号化装置は、ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄｉｍｅｎｓｉｏｎの値によってＺｅｒｏＣｎｔの値の算出方法を切替えてもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ＝３の場合は、全ての成分（次元）の符号化係数の値が０となる回数をカウントしてもよい。図５５は、この場合の符号化係数とＺｅｒｏＣｎｔの例を示す図である。例えば、図５５に示す色情報の場合、三次元データ符号化装置は、Ｒ、Ｇ、Ｂ成分が全て０である符号化係数が連続する数をカウントし、カウントした数をＺｅｒｏＣｎｔとしてビットストリームに付加する。これにより、成分毎にＺｅｒｏＣｎｔを符号化する必要がなくなり、オーバヘッドを削減できる。よって、符号化効率を改善できる。なお、三次元データ符号化装置は、ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄｉｍｅｎｓｉｏｎが２以上の場合でも次元毎にＺｅｒｏＣｎｔを算出し、算出したＺｅｒｏＣｎｔをビットストリームに付加してもよい。
　図５６は、本実施の形態に係る三次元データ符号化処理のフローチャートである。まず、三次元データ符号化装置は、位置情報（ｇｅｏｍｅｔｒｙ）を符号化する（Ｓ６６０１）。例えば、三次元データ符号化装置は、８分木表現を用いて符号化を行う。
　次に、三次元データ符号化装置は、属性情報を変換する（Ｓ６６０２）。例えば、三次元データ符号化装置は、位置情報の符号化後に、量子化等によって三次元点の位置が変化した場合に、変化後の三次元点に元の三次元点の属性情報を再割当てする。なお、三次元データ符号化装置は、位置の変化量に応じて属性情報の値を補間して再割当てを行ってもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、変化後の三次元位置に近い変化前の三次元点をＮ個検出し、Ｎ個の三次元点の属性情報の値を、変化後の三次元位置から各Ｎ個の三次元までの距離に基づいて重み付け平均し、得られた値を変化後の三次元点の属性情報の値に設定する。また、三次元データ符号化装置は、量子化等によって２個以上の三次元点が同一の三次元位置に変化した場合は、その変化後の属性情報の値として、変化前の２個以上の三次元点における属性情報の平均値を割当ててもよい。
　次に、三次元データ符号化装置は、属性情報を符号化する（Ｓ６６０３）。例えば、三次元データ符号化装置は、複数の属性情報を符号化する場合は、複数の属性情報を順に符号化してもよい。例えば、三次元データ符号化装置は、属性情報として、色と反射率を符号化する場合は、色の符号化結果の後に反射率の符号化結果を付加したビットストリームを生成する。なお、ビットストリームに付加される属性情報の複数の符号化結果はどのような順番でもよい。
　また、三次元データ符号化装置は、ビットストリーム内の各属性情報の符号化データの開始場所を示す情報をヘッダ等に付加してもよい。これにより、三次元データ復号装置は、復号が必要な属性情報を選択的に復号できるので、復号が不必要な属性情報の復号処理を省略できる。よって、三次元データ復号装置の処理量を削減できる。また、三次元データ符号化装置は、複数の属性情報を並列に符号化し、符号化結果を１つのビットストリームに統合してもよい。これにより、三次元データ符号化装置は、高速に複数の属性情報を符号化できる。
　図５７は、属性情報符号化処理（Ｓ６６０３）のフローチャートである。まず、三次元データ符号化装置は、Ｈａａｒ変換により属性情報から符号化係数を生成する（Ｓ６６１１）。次に、三次元データ符号化装置は、符号化係数に量子化を適用する（Ｓ６６１２）。次に、三次元データ符号化装置は、量子化後の符号化係数を符号化することで符号化属性情報（ビットストリーム）を生成する（Ｓ６６１３）。
　また、三次元データ符号化装置は、量子化後の符号化係数に逆量子化を適用する（Ｓ６６１４）。次に、三次元データ復号装置は、逆量子化後の符号化係数に逆Ｈａａｒ変換を適用することで属性情報を復号する（Ｓ６６１５）。例えば、復号された属性情報は、後続の符号化において参照される。
　図５８は、符号化係数符号化処理（Ｓ６６１３）のフローチャートである。まず、三次元データ符号化装置は、符号化係数を符号付き整数値から符号なし整数値に変換する（Ｓ６６２１）。例えば、三次元データ符号化装置は、符号付き整数値を下記のように符号なし整数値に変換する。符号付き整数値Ｔａ１ｑが０より小さい場合、符号なし整数値は、－１－（２×Ｔａ１ｑ）に設定される。符号付き整数値Ｔａ１ｑが０以上である場合、符号なし整数値は、２×Ｔａ１ｑに設定される。なお、符号化係数が負の値にならない場合には、三次元データ符号化装置は、符号化係数をそのまま符号なし整数値として符号化してもよい。
　全ての符号化係数を処理済みでない場合（Ｓ６６２２でＮｏ）、三次元データ符号化装置は、処理対象の符号化係数の値がゼロであるかを判定する（Ｓ６６２３）。処理対象の符号化係数の値がゼロである場合（Ｓ６６２３でＹｅｓ）、三次元データ符号化装置は、ＺｅｒｏＣｎｔを１インクリメントし（Ｓ６６２４）、ステップＳ６６２２に戻る。
　処理対象の符号化係数の値がゼロでない場合（Ｓ６６２３でＮｏ）、三次元データ符号化装置は、ＺｅｒｏＣｎｔを符号化し、ＺｅｒｏＣｎｔを０にリセットする（Ｓ６６２５）。また、三次元データ符号化装置は、処理対象の符号化係数を算術符号化し（Ｓ６６２６）、ステップＳ６６２２に戻る。例えば、三次元データ符号化装置は、二値算術符号化を行う。また、三次元データ符号化装置は、符号化係数から値１を減算し、得られた値を符号化してもよい。
　また、ステップＳ６６２３～Ｓ６６２６の処理が符号化係数毎に繰り返し行われる。また、全ての符号化係数を処理済みである場合（Ｓ６６２２でＹｅｓ）、三次元データ符号化装置は、処理を終了する。
　図５９は、本実施の形態に係る三次元データ復号処理のフローチャートである。まず、三次元データ復号装置は、ビットストリームから位置情報（ｇｅｏｍｅｔｒｙ）を復号する（Ｓ６６３１）。例えば、三次元データ復号装置は、８分木表現を用いて復号を行う。
　次に、三次元データ復号装置は、ビットストリームから属性情報を復号する（Ｓ６６３２）。例えば、三次元データ復号装置は、複数の属性情報を復号する場合は、複数の属性情報を順に復号してもよい。例えば、三次元データ復号装置は、属性情報として、色と反射率を復号する場合は、ビットストリームに付加されている順に従い、色の符号化結果、及び反射率の符号化結果を復号する。例えば、ビットストリームにおいて、色の符号化結果の後に、反射率の符号化結果が付加されている場合、三次元データ復号装置は、色の符号化結果を復号し、その後に反射率の符号化結果を復号する。なお、三次元データ復号装置は、ビットストリームに付加される属性情報の符号化結果をどのような順番で復号してもよい。
　また、三次元データ復号装置は、ビットストリーム内の各属性情報の符号化データの開始場所を示す情報をヘッダ等を復号することで取得してもよい。これにより、三次元データ復号装置は、復号が必要な属性情報を選択的に復号できるので、復号が不必要な属性情報の復号処理を省略できる。よって、三次元データ復号装置の処理量を削減できる。また、三次元データ復号装置は、複数の属性情報を並列に復号し、復号結果を１つの三次元点群に統合してもよい。これにより、三次元データ復号装置は、高速に複数の属性情報を復号できる。
　図６０は、属性情報復号処理（Ｓ６６３２）のフローチャートである。まず、三次元データ復号装置は、ビットストリームから符号化係数を復号する（Ｓ６６４１）。次に、三次元データ復号装置は、符号化係数に逆量子化を適用する（Ｓ６６４２）。次に、三次元データ復号装置は、逆量子化後の符号化係数に逆Ｈａａｒ変換を適用することで属性情報を復号する（Ｓ６６４３）。
　図６１は、符号化係数復号処理（Ｓ６６４１）のフローチャートである。まず、三次元データ復号装置は、ビットストリームからＺｅｒｏＣｎｔを復号する（Ｓ６６５１）。全ての符号化係数を処理済みでない場合（Ｓ６６５２でＮｏ）、三次元データ復号装置は、ＺｅｒｏＣｎｔが０より大きいかを判定する（Ｓ６６５３）。
　ＺｅｒｏＣｎｔがゼロより大きい場合（Ｓ６６５３でＹｅｓ）、三次元データ復号装置は、処理対象の符号化係数を０に設定する（Ｓ６６５４）。次に、三次元データ復号装置は、ＺｅｒｏＣｎｔを１減算し（Ｓ６６５５）、ステップＳ６６５２に戻る。
　ＺｅｒｏＣｎｔがゼロである場合（Ｓ６６５３でＮｏ）、三次元データ復号装置は、処理対象の符号化係数を復号する（Ｓ６６５６）。例えば、三次元データ復号装置は、二値算術復号を用いる。また、三次元データ復号装置は、復号した符号化係数に値１を加算してもよい。
　次に、三次元データ復号装置は、ＺｅｒｏＣｎｔを復号し、得られた値をＺｅｒｏＣｎｔに設定し（Ｓ６６５７）、ステップＳ６６５２に戻る。
　また、ステップＳ６６５３～Ｓ６６５７の処理が符号化係数毎に繰り返し行われる。また、全ての符号化係数を処理済みである場合（Ｓ６６５２でＹｅｓ）、三次元データ符号化装置は、復号した複数の符号化係数を符号なし整数値から符号付き整数値に変換する（Ｓ６６５８）。例えば、三次元データ復号装置は、復号した符号化係数は下記のように符号なし整数値から符号付き整数値に変換してもよい。復号された符号なし整数値Ｔａ１ｕのＬＳＢ（ｌｅａｓｔ　ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ　ｂｉｔ）が１である場合、符号付き整数値Ｔａ１ｑは、－（（Ｔａ１ｕ＋１）＞＞１）に設定される。復号された符号なし整数値Ｔａ１ｕのＬＳＢが１でない場合（０である場合）、符号付き整数値Ｔａ１ｑは、（Ｔａ１ｕ＞＞１）に設定される。なお、符号化係数が負の値にならない場合には、三次元データ復号装置は、復号した符号化係数をそのまま符号付き整数値として用いてもよい。
　図６２は、三次元データ符号化装置に含まれる属性情報符号化部６６００のブロック図である。属性情報符号化部６６００は、ソート部６６０１と、Ｈａａｒ変換部６６０２と、量子化部６６０３と、逆量子化部６６０４と、逆Ｈａａｒ変換部６６０５と、メモリ６６０６と、算術符号化部６６０７とを備える。
　ソート部６６０１は、三次元点の位置情報を用いてモートン符号を生成し、複数の三次元点をモートン符号順にソートする。Ｈａａｒ変換部６６０２は、属性情報にＨａａｒ変換を適用することで符号化係数を生成する。量子化部６６０３は、属性情報の符号化係数を量子化する。
　逆量子化部６６０４は、量子化後の符号化係数を逆量子化する。逆Ｈａａｒ変換部６６０５は、符号化係数に逆Ｈａａｒ変換を適用する。メモリ６６０６は、復号済みの複数の三次元点の属性情報の値を記憶する。例えば、メモリ６６０６に記憶される復号済みの三次元点の属性情報は、符号化されていない三次元点の予測等に利用されてもよい。
　算術符号化部６６０７は、量子化後の符号化係数からＺｅｒｏＣｎｔを算出し、ＺｅｒｏＣｎｔを算術符号化する。また、算術符号化部６６０７は、量子化後の非ゼロの符号化係数を算術符号化する。算術符号化部６６０７は、符号化係数を算術符号化前に二値化してもよい。また、算術符号化部６６０７は、各種ヘッダ情報を生成及び符号化してもよい。
　図６３は、三次元データ復号装置に含まれる属性情報復号部６６１０のブロック図である。属性情報復号部６６１０は、算術復号部６６１１と、逆量子化部６６１２と、逆Ｈａａｒ変換部６６１３と、メモリ６６１４とを備える。
　算術復号部６６１１は、ビットストリームに含まれるＺｅｒｏＣｎｔと符号化係数を算術復号する。なお、算術復号部６６１１は、各種ヘッダ情報を復号してもよい。
　逆量子化部６６１２は、算術復号した符号化係数を逆量子化する。逆Ｈａａｒ変換部６６１３は、逆量子化後の符号化係数に逆Ｈａａｒ変換を適用する。メモリ６６１４は、復号済みの複数の三次元点の属性情報の値を記憶する。例えば、メモリ６６１４に記憶される復号済みの三次元点の属性情報は、復号されていない三次元点の予測に利用されてもよい。
　なお、上記実施の形態では、符号化順として下位層から上位層の順に三次元点を符号化する例を示したが、必ずしもこれに限らない。例えば、Ｈａａｒ変換後の符号化係数を上位層から下位層の順にスキャンする方法が用いられてもよい。なお、この場合も、三次元データ符号化装置は、値０の連続回数をＺｅｒｏＣｎｔとして符号化してもよい。
　また、三次元データ符号化装置は、本実施の形態で述べたＺｅｒｏＣｎｔを用いた符号化方法を用いるか否かを、ＷＬＤ、ＳＰＣ又はボリューム単位で切替えてもよい。この場合、三次元データ符号化装置は、ＺｅｒｏＣｎｔを用いた符号化方法を適用したか否かを示す情報をヘッダ情報に付加してもよい。これにより、三次元データ復号装置は、適切に復号を行える。切替え方法の例として、例えば、三次元データ符号化装置は、１個のボリュームに対して値０の符号化係数の発生回数をカウントする。三次元データ符号化装置は、カウント値が予め定められた閾値を越えた場合は、次のボリュームにＺｅｒｏＣｎｔを用いた方法を適用し、カウント値が閾値以下の場合、次のボリュームにＺｅｒｏＣｎｔを用いた方法を適用しない。これにより、三次元データ符号化装置は、符号化対象の三次元点の特徴に応じて適切にＺｅｒｏＣｎｔを用いた符号化方法を適用するか否かを切り替えることができるので、符号化効率を向上できる。
　（実施の形態５）
　図６４は、本実施の形態に係る三次元データ符号化装置の構成を示すブロック図である。なお、図６４においては、三次元データ符号化装置が備える、位置情報を符号化する符号化部の図示を省略している。
　三次元データ符号化装置１０６００は、変換部１０６１０と、符号化部１０６２０と、を備える。
　変換部１０６１０は、入力された属性情報に、符号化部１０６２０に入力する前に変換処理を行う。変換処理とは、例えば、後述するオフセット（オフセット処理）及びスケーリング（スケーリング処理）の少なくとも一方である。
　変換部１０６１０は、スケール部１０６１１と、オフセット部１０６１２と、を有する。なお、変換部１０６１０は、オフセット部１０６１２、及び、スケール部１０６１１の少なくとも一方を有していればよい。例えば、変換部１０６１０は、属性情報に対してオフセットのみを行う場合、スケール部１０６１１は有さなくてもよい。
　スケール部１０６１１は、入力された属性情報に、変換処理の一例であるスケーリング（乗算又は除算）を行い、スケール値（より具体的には、スケーリングに用いられた値であるスケール値を示す情報であるスケール情報）を出力する。
　オフセット部１０６１２は、スケーリングされた属性情報に、変換処理の別の一例であるオフセット（加算又は減算）を行い、オフセット値（より具体的には、オフセットに用いられた値であるオフセット値を示す情報であるオフセット情報）を出力する。
　符号化部１０６２０は、変換部１０６１０で変換された属性情報（変換後属性情報）を符号化するとともに、オフセット値又はスケール値等の変換情報を付加情報（メタデータ）として符号化する。
　符号化部１０６２０は、属性情報符号化部１０６２１と、付加情報符号化部１０６２２と、を備える。
　属性情報符号化部１０６２１は、変換部１０６１０によって変換された属性情報である変換後属性情報を符号化する。
　付加情報符号化部１０６２２は、変換部１０６１０によって出力されたスケール値及びオフセット値等の変換情報を含む付加情報を符号化する。
　例えば、符号化部１０６２０が負の値の符号化に対応しない場合、又は、符号化部１０６２０が負の値の符号化に対応しないと規定されている場合、変換部１０６１０は、入力される属性情報のフォーマットが負の値を有するときには、属性情報にオフセット値を加算し、属性情報を正の値に変換する。
　例えば、符号化部１０６２０が小数及び浮動小数点に対応せず整数に対応する場合、又は、符号化部１０６２０が小数及び浮動小数点に対応せず整数に対応すると規定されている場合、スケール部１０６１１は、入力された属性情報のフォーマットが整数でないときには、入力された属性情報（より具体的には、入力された属性情報が示す数値）にスケール値を乗算して、属性情報を正数値に変換する。
　例えば、符号化部１０６２０が８ｂｉｔの符号なし整数型（正の整数）の属性情報の符号化に対応し、入力される属性情報が［－１，１］の範囲にある３２ｂｉｔの符号付き浮動小数点である場合、まず、属性情報は、スケーリング、四捨五入、切り捨て、切り上げ等の処理により、［－１２７，１２８］の範囲の８ｂｉｔの符号付き整数型の値であるｓｃａｌｅｄ＿ｖａｌｕｅに変換される。
　なお、ｓｃａｌｅｄ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＝ｒｏｕｎｄ（ｉｎｐｕｔ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ×ｓｃａｌｅ）である。
　ここで、ｓｃａｌｅは、スケール値の一例であって、属性情報が示す値に乗算する値であり、例えば２＾（８ｂｉｔ－１）、つまり、２の７乗＝１２８である。
　次に、スケーリングされた属性情報は、オフセットにより、［０，２５５］の範囲の８ｂｉｔの符号なし整数型に変換される。
　なお、ｏｆｆｓｅｔ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＝ｓｃａｌｅｄ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＋ｏｆｆｓｅｔである。
　ここで、ｏｆｆｓｅｔは、オフセット値の一例であって、属性情報が示す値に加算する値であり、例えば２＾（８ｂｉｔ－１）－１＝１２７である。
　変換に用いた変換情報であるオフセット値及び／又はスケール値は、符号化部１０６２０へ入力され、付加情報として符号化される。
　なお、付加情報符号化部１０６２２は、変換情報をそのまま付加情報として符号化してもよいし、変換情報を導出可能な情報を付加情報として符号化してもよい。
　また、オフセット値を導出可能な情報と、スケール値を導出可能な情報とのそれぞれは、独立に示されてもよいし、共通の情報で示されてもよい。
　例えば、上記の例の場合、ｏｆｆｓｅｔ＝２＾（Ｎ－１）、及び、ｓｃａｌｅ＝２＾（Ｎ－１）－１のようにオフセット値とスケール値とを予め定めておく。この場合、例えば、符号化部１０６２０は、Ｎ（１以上の整数）の値を付加情報に格納して符号化、つまり、Ｎの値を変換情報として示す付加情報を符号化する。
　また、符号化部が８ｂｉｔの符号なし整数型に対応する場合、Ｎを符号なし整数型のビット数と定め、Ｎ＝８としてもよい。
　或いは、Ｎが符号なし整数型のビット数を示すとして予め定められてもよい。このような場合に、Ｎが符号なし整数型のビット数を示す情報が符号化ストリーム（ビットストリーム）に格納されるときには、Ｎが符号なし整数型のビット数を示すことを示す情報を付加情報に含めなくてもよい。
　また、変換部１０６１０は、ｏｆｆｓｅｔ及びｓｃａｌｅ（オフセット値及びスケール値）のそれぞれを、三次元点群を構成する属性情報が示す値及び特徴等に基づき、決定してもよい。
　なお、スケール部１０６１１は、属性情報をスケーリングした後、四捨五入、切り捨て、及び、切り上げ等の処理によりスケーリングした後の属性情報の値を丸めてもよい。
　また、変換部１０６１０は、属性情報が示す値が正の整数であるような変換する必要がない場合、属性情報を変換しなくてもよい。この場合、変換部１０６１０は、スケール値及びオフセット値を出力しなくてもよいし、変換しなかったことを示す情報を変換情報として出力してもよい。また、この場合、例えば、符号化部１０６２０は、変換部１０６１０に変換されていない属性情報を符号化する。
　図６５は、本実施の形態に係る三次元データ復号装置の構成を示すブロック図である。なお、図６５においては、三次元データ復号装置が備える、符号化された位置情報を復号する復号部の図示を省略している。
　三次元データ復号装置１０６３０は、復号部１０６４０と、逆変換部１０６５０と、を備える。
　復号部１０６４０は、符号化された属性情報（符号化属性情報）及び符号化された付加情報（符号化付加情報）が入力され、符号化属性情報及び符号化付加情報を復号する。復号部１０６４０は、属性情報復号部１０６４１と、付加情報復号部１０６４２と、を有する。
　属性情報復号部１０６４１は、符号化属性情報を復号することで復号属性情報を生成する。
　付加情報復号部１０６４２は、符号化付加情報を復号することでオフセット値及びスケール値等を示す変換情報等を抽出する。
　逆変換部１０６５０は、変換情報に基づいて、復号属性情報に逆変換処理を行う。逆変換処理とは、後述する逆オフセット（逆オフセット処理）及び逆スケーリング（逆スケーリング処理）の少なくとも一方である。逆変換部１０６５０は、逆オフセット部１０６５１と、逆スケール部１０６５２と、を有する。
　逆オフセット部１０６５１は、復号属性情報を、変換情報から抽出されたオフセット値を用いて、逆変換処理の一例である逆オフセットする。つまり、逆オフセット部１０６５１は、復号属性情報に、変換部１０６１０（より具体的には、オフセット部１０６１２）が属性情報に実行した変換とは逆の変換を行う。例えば、逆オフセット部１０６５１は、変換部１０６１０が、属性情報が示す値にオフセット値を加算した場合、復号属性情報が示す値からオフセット値を減算する。
　逆スケール部１０６５２は、逆オフセットされた復号属性情報を、付加情報から抽出されたスケール値を用いて、逆変換処理の別の一例である逆スケーリングする。つまり、逆スケール部１０６５２は、復号属性情報に、変換部１０６１０（より具体的には、スケール部１０６１１）が属性情報に実行した変換とは逆の変換を行う。例えば、逆スケール部１０６５２は、変換部１０６１０が、属性情報が示す値にスケール値を乗算した場合、復号属性情報が示す値をスケール値で除算する。
　例えば、付加情報から抽出されたオフセット値をｏｆｆｓｅｔ、スケール値をｓｃａｌｅとすると、逆オフセットされた属性情報は、ｏｆｆｓｅｔ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＝ｄｅｃｏｄｅｄ＿ｖａｌｕｅ－ｏｆｆｓｅｔで導出され、逆スケーリングされた属性情報は、ｓｃａｌｅｄ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＝ｏｆｆｓｅｔ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ／ｓｃａｌｅで導出される。
　なお、スケーリング及び逆スケーリングでは、スケール値を２のべき乗等で示すことにより、乗算及び／又は除算を用いず、シフト演算（ビットシフト）を用いることで処理量を削減してもよい。つまり、スケーリング及び逆スケーリングとは、属性情報が示す値に、乗除算及びシフト演算の少なくとも一方を行う処理である。
　以上の構成により、三次元データ復号装置１０６３０が備える逆変換部１０６５０は、符号化データに含まれる変換情報に基づき、逆変換処理を実施することにより、三次元データ符号化装置１０６００が備える変換部１０６１０で変換される前の属性情報を再生することが可能となる。
　なお、三次元データ復号装置１０６３０は、必ずしも逆変換処理を実施しなくてもよく、アプリケーション又はユースケースに基づき、逆変換処理をするかしないかを選択してもよい。
　また、変換部１０６１０では、スケール部１０６１１の後に（後段に）オフセット部１０６１２が位置する順序となる構成とし、逆変換部１０６５０では、逆オフセット部１０６５１の後に逆スケール部１０６５２が位置する順序となる構成として説明したが、これに限定されない。例えば、変換部１０６１０では、オフセット部１０６１２の後にスケール部１０６１１が位置する順序の構成とし、逆変換部１０６５０では、逆スケール部１０６５２の後に逆オフセット部１０６５１が位置する順序となる構成としてもよい。
　或いは、三次元データ符号化装置１０６００は、属性情報の種類（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｔｙｐｅ）に基づき、いずれの構成を用いるか、つまり、属性情報にスケールとオフセットとを実行する順序を選択し、いずれの構成を用いたかを示す情報、つまり、スケールとオフセットとを実行した順序を示す情報（順序情報）を例えばフラグ等として付加情報に格納して三次元データ復号装置１０６３０に送信してもよい。三次元データ復号装置１０６３０は、順序情報に基づいて、逆スケールと逆オフセットとを実行する順序を選択し、選択した順序で復号属性情報に逆変換処理をしてもよい。
　図６６は、本実施の形態に係るＳＰＳ（Ｓｅｑｕｅｎｃｅ　ｐａｒａｍｅｔｅｒ　ｓｅｔ）のシンタックスの第１例を示す図である。
　本実施の形態では、ＳＰＳは、ＳＰＳの識別子（ｓｐｓ＿ｉｄｘ）及びシーケンス全体に関わる付加情報（ｃｏｍｍｏｎ＿ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ（））を示す。例えば、ＳＰＳは、ビットストリームに含まれる属性毎に、属性情報の識別子（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｔｙｐｅ）、属性情報の次元数（ｎｕｍ＿ｄｅｍｅｎｔｉｏｎ）、同一属性タイプのインスタンスを識別するための識別子（ｉｎｓｔａｎｃｅ＿ｉｄ）等、属性情報に関わる付加情報、及び、属性情報に関わるその他の付加情報（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｉｎｆｏ）等を示す。
　三次元点群データは、位置情報に対応する属性情報を有さない場合、又は、位置情報に対応する１以上の属性情報を有する場合がある。例えば、三次元データ符号化装置１０６００は、三次元点群データが１つの位置情報に対応する属性情報を複数有する場合は、属性情報毎に、それぞれに対応する変換情報を生成し、生成した変換情報を付加情報に格納する（言い換えると、変換情報を含む付加情報を生成する）。
　ｔｒａｎｓｆｏｒｍ＿ｆｌａｇは、属性情報毎の付加情報が変換情報を含むか否かを示す情報（フラグ）である。例えば、三次元データ符号化装置１０６００は、変換情報を付加情報に含める場合には、ｔｒａｎｓｆｏｒｍ＿ｆｌａｇ＝１に設定し、変換情報（オフセット値及び／又はスケール値）を設定する。また、例えば、三次元データ符号化装置１０６００は、変換情報を含めない場合には、ｔｒａｎｓｆｏｒｍ＿ｆｌａｇ＝０に設定する。
　なお、属性情報の次元数は１以上であり、２以上の次元数の場合には、全ての次元において共通の変換情報にしてもよい。もちろん、属性情報の次元数が２以上の場合においても、全ての次元において変換情報を個別にしてもよい。
　例えば、属性情報が、三次元の色情報及び一次元の反射率で構成される場合、色情報におけるＲ（Ｒｅｄ）、Ｇ（Ｇｒｅｅｎ）、Ｂ（Ｂｌｕｅ）には共通の変換情報が適用され、反射率には色情報とは異なる変換情報が適用されてもよい。
　また、特定の複数の属性情報では共通の変換情報と用いるとして、変換情報が当該特定の複数の属性情報に共通の付加情報に格納されてもよい。或いは、例えば、同一の属性種別（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｔｙｐｅ）では複数のインスタンスで共通の変換情報が用いられるとして、属性情報の種別毎に変換情報が示されてもよい。
　或いは、属性の種別に基づき、特定の属性種別の場合には変換情報を用いず、且つ、付加情報に示さないと予め定められていてもよい。
　図６７は、本実施の形態に係るビットストリームの構成例を示す図である。
　変換情報は、例えば、ＳＰＳに格納される。
　なお、変換情報は、ＳＰＳに格納されなくてもよく、例えば、属性情報の符号化に関するパラメータセット（ＡＰＳ／Ａｔｔｉｒｂｕｔｅ　Ｐａｒａｍｅｔｅｒ　Ｓｅｔ）、又は、スライスヘッダ等の別の付加情報に格納されてもよい。
　或いは、変換情報は、例えば、ＳＥＩ（Ｓｕｐｐｌｅｍｅｎｔａｌ　Ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）等の付加情報に格納されてもよい。
　Ｉｎｓｔａｎｃｅ＿ｉｄは、同一属性タイプの識別子を示す。例えば、Ｃｏｌｏｒ１の場合、ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｔｙｐｅ＝ｃｏｌｏｒと示し、且つ、ｉｎｓｔａｎｃｅ＿ｉｄ＝０と示す。また、例えば、Ｃｏｌｏｒ２の場合、ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｔｙｐｅ＝ｃｏｌｏｒと示し、且つ、ｉｎｓｔａｎｃｅ＿ｉｄ＝１と示す。
　なお、例えば、属性情報が色情報の場合には、変換情報が生成されない。
　また、例えば、属性情報が法線ベクトルを示す情報の場合には、変換情報が生成されてＳＰＳ又はＡＰＳ等とともにビットストリームに含まれる。
　例えば、ビットストリームに含まれるＡｔｔｒｉｂｕｔｅ０が属性情報の一例である色情報（Ｃｏｌｏｒ）である場合、変換情報がビットストリームに含まれるか否かを示すフラグ情報（ｔｒａｎｓｆｏｒｍ＿ｆｌａｇ）がｔｒａｎｓｆｏｒｍ＿ｆｌａｇ＝０と設定されることで、Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ０には変換処理が行われていないことを示す。
　一方、例えば、ビットストリームに含まれるＡｔｔｒｉｂｕｔｅ１が属性情報の別の一例である法線ベクトル情報（Ｎｏｒｍａｌ＿Ｖｅｃｔｏｒ）である場合、ｔｒａｎｓｆｏｒｍ＿ｆｌａｇ＝１と設定されることで、Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ１には変換処理が行われたことを示す。この場合、例えば、ビットストリームには、オフセットで用いられた値（オフセット値）を示す情報と、スケーリングで用いられた値（スケール値）を示す情報とが、ｏｆｆｓｅｔ＝Ａ、及び、ｓｃａｌｅ＝Ｂのように含まれる。
　なお、ｔｒａｎｓｆｏｒｍ＿ｆｌａｇをｔｒａｎｓｆｏｒｍ＿ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ＿ｔｙｐｅに置き換え、ｔｒａｎｓｆｏｒｍ＿ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ＿ｔｙｐｅに基づき、オフセット値、スケール値を示す組み合わせを切り替えてもよいし、ｏｆｆｓｅｔ及び／又はスケール値を示す方法及び／又はフォーマットを切り替えてもよい。以上のように、例えば、ｔｒａｎｓｆｏｒｍ＿ｆｌａｇのような変換フラグ情報、ｔｒａｎｓｆｏｒｍ＿ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ＿ｔｙｐｅのような変換種別情報のように、変換処理が行われたか否かを示す情報（変換識別情報）がビットストリームには含まれる。
　図６８は、本実施の形態に係るＳＰＳのシンタックスの第２例を示す図である。図６９は、本実施の形態に係る変換情報のシンタックスの第１例を示す図である。
　例えば、図６９に示すように、スケール値及びオフセット値を示す方法として、そのままの値で示すか、２の乗数（ｙ＝ｌｏｇ２（ｘ）で計算された値）で示すか、あらかじめ定められた所定の方法で示すか、等を選択可能としてもよい。例えば、いずれのシンタックスを用いるかのフラグを示し、当該フラグによりシンタックスが切り替えられてもよい。
　例えば、三次元データ符号化装置は、ｔｒａｎｓｆｏｒｍ＿ｔｙｐｅ＝＝２の場合、ｏｆｆｓｅｔ＿ｌｏｇ２を取得し、ｏｆｆｓｅｔ＝２＾（ｏｆｆｓｅｔ＿ｌｏｇ２－Ｘ）－Ｙ、及び、ｓｃａｌｅ＝２＾（ｓｃａｌｅ＿ｌｏｇ２－Ｚ）を算出することで、オフセット値及びスケール値を算出する。
　なお、Ｘ、Ｙ、及び、Ｚは、任意の整数である。Ｘ、Ｙ、及び、Ｚは、あらかじめ定められた値でもよいし、ビットビットストリームにこれらの値を示す情報が含まれて三次元データ符号化装置１０６００から三次元データ復号装置１０６３０に送信されてもよい。
　なお、上記の計算では、ｏｆｆｓｅｔ＿ｌｏ２、及び、ｓｃａｌｅ＿ｌｏｇ２の代わりに、１減算した値（例えば、ｏｆｆｓｅｔ＿ｌｏｇ２＿ｍｉｎｕｓ１、及び、ｓｃａｌｅ＿ｌｏｇ２＿ｍｉｎｕｓ＿１）が付加情報に格納されてもよい。
　これにより、ビット数を削減できる。
　図７０は、本実施の形態に係る変換情報のシンタックスの第２例を示す図である。
　図７０に示す例では、属性情報の種別（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｔｙｐｅ）に基づき、オフセット値及びスケール値のいずれを示すか、両方とも示すか、又は、両方とも示さない等、シンタックスを切り替える。
　なお、オフセット及びスケールの両方が実行される場合には、三次元データ符号化装置１０６００が備える変換部１０６１０が有するオフセット部１０６１２及びスケール部１０６１１の構成の順序を示す順序情報（ｔｒａｎｓｆｏｒｍ＿ｏｒｄｅｒ）が、例えば、付加情報としてビットストリームに含まれてもよい。これにより、三次元データ復号装置１０６３０では、ｔｒａｎｓｆｏｒｍ＿ｔｙｐｅ、ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｔｙｐｅ、及び、ｔｒａｎｓｆｏｒｍ＿ｏｒｄｅｒ等の付加情報に基づき所定のシンタックスを抽出し、逆変換部１０６５０に適用することが可能となる。
　図７１は、本実施の形態に係る三次元データ符号化装置の処理手順を示すフローチャートである。
　まず、三次元データ符号化装置１０６００は、入力された属性情報を変換するか否かを判定する（Ｓ１０６０１）。
　三次元データ符号化装置１０６００は、入力された属性情報を変換すると判定した場合（Ｓ１０６０１でＹｅｓ）、入力された属性情報に変換処理を実行する（Ｓ１０６０２）。例えば、三次元データ符号化装置１０６００は、入力された属性情報にオフセット及びスケールを実行する。
　次に、三次元データ符号化装置１０６００は、変換情報を付加情報に格納し、ｔｒａｎｓｆｏｒｍ＿ｆｌａｇ＝１に設定する（Ｓ１０６０３）。例えば、オフセットに用いられたオフセット値と、スケールに用いられたスケール値とを示す情報が変換情報として付加情報に含まれる。
　次に、三次元データ符号化装置１０６００は、変換情報を含む付加情報と、変換処理が実行された属性情報とを符号化する（Ｓ１０６０４）。ステップＳ１０６０４の後に、例えば、三次元データ符号化装置１０６００は、これらの符号化した情報を符号化データとして含むビットストリームを生成して三次元データ復号装置１０６３０に送信する。
　一方、三次元データ符号化装置１０６００は、入力された属性情報を変換しないと判定した場合（Ｓ１０６０１でＮｏ）、入力された属性情報に変換処理を実行しないため、変換情報を付加情報に格納せず、ｔｒａｎｓｆｏｒｍ＿ｆｌａｇ＝０に設定する（Ｓ１０６０５）。
　次に、三次元データ符号化装置１０６００は、変換情報を含なまい付加情報と、変換処理が実行されていない属性情報、つまり、入力された属性情報とを符号化する（Ｓ１０６０６）。ステップＳ１０６０６の後に、例えば、三次元データ符号化装置１０６００は、これらの符号化した情報を符号化データとして含むビットストリームを生成して三次元データ復号装置１０６３０に送信する。
　図７２は、本実施の形態に係る三次元データ復号装置の処理手順を示すフローチャートである。
　まず、三次元データ復号装置１０６３０は、例えば、三次元データ符号化装置１０６００が送信したビットストリームを受信して、受信したビットストリームに含まれる符号化データを復号し、復号された符号化データに含まれる付加情報を解析する（Ｓ１０６１１）。
　次に、三次元データ復号装置１０６３０は、ビットストリームに含まれる符号化データの属性情報を復号する（Ｓ１０６１２）。
　次に、三次元データ復号装置１０６３０は、ビットストリームに含まれるｔｒａｎｓｆｏｒｍ＿ｆｌａｇが１に設定されているか否かを判定する（Ｓ１０６１３）。つまり、三次元データ復号装置１０６３０は、ｔｒａｎｓｆｏｒｍ＿ｆｌａｇ＝１であるか否かを判定することで、ビットストリームに含まれる属性情報は変換処理が実行されたか否かを判定する。
　三次元データ復号装置１０６３０は、ビットストリームに含まれるｔｒａｎｓｆｏｒｍ＿ｆｌａｇが１に設定されていると判定した場合（Ｓ１０６１３でＹｅｓ）、付加情報から変換情報を抽出し、抽出された変換情報に基づいて属性情報に逆変換処理を実行する（Ｓ１０６１４）。
　一方、三次元データ復号装置１０６３０は、ビットストリームに含まれるｔｒａｎｓｆｏｒｍ＿ｆｌａｇが１に設定されていないと判定した場合（Ｓ１０６１３でＮｏ）、つまり、ｔｒａｎｓｆｏｒｍ＿ｆｌａｇ＝０の場合、逆変換処理を実行せずに処理を終了する。
　なお、上記では、符号化部１０６２０に入力される属性情報のデータフォーマットを変換し、変換情報をビットストリームに含める例を示したが、これに限定されない。
　図７３は、本実施の形態に係る三次元データ符号化装置の処理の別の一例を説明するためのブロック図である。図７４は、本実施の形態に係る三次元データ復号装置の処理の別の一例を説明するためのブロック図である。
　例えば、三次元データ符号化装置は、変換部１０６６０へ入力される属性情報のデータフォーマット、及び、変換後に符号化される属性情報のフォーマットを示すフォーマット情報を付加情報に格納し、フォーマット情報を含む付加情報を符号化部１０６７０で符号化してもよい。
　三次元データ復号装置１０６３０は、復号部１０６８０で抽出されたフォーマット情報に基づき、復号された属性情報に逆変換部１０６９０で逆変換を実行することで、三次元データ符号化装置が備える変換部１０６６０における変換処理前の属性情報を再生することができる。
　フォーマット情報（データフォーマット情報）は、例えば、データ型、ビット数、符号付き、符号なし等を示す情報である。例えば、フォーマット情報は、ｉｎｔ８、ｕｉｎｔ１６、ｆｌｏａｔ１６等の情報である。ｉｎｔ８の８等の数字は、ビット数を示す。
　或いは、例えば、フォーマット情報は、変換処理が実行される前の点群データのファイルフォーマット（例えば、ｐｌｙファイル、ｐｃｄファイル、Ｌａｓファイル、ｔｘｔファイル、ｃｓｖファイル等）を示してもよいし、変換処理が実行された後の点群データのファイルフォーマットを示してもよい。
　また、上記では、属性情報のオフセット及びスケールについて説明したが、位置情報についても本実施の形態で説明した方法を適用できる。
　位置情報の符号化前に、オフセット及びスケール等の変換処理を実施し、位置情報を復号した後に逆変換処理を実施してもよい。その場合には、変換情報又はフォーマット情報を、ＳＰＳ等の付加情報に格納してもよい。
　また、三次元データ符号化装置は、位置情報及び属性情報の少なくとも一方又は両方に実行する変換部を有してもよい。同様に、三次元データ復号装置は、位置情報及び属性情報のいずれか一方又は両方（つまり、少なくとも一方）に実行する逆変換部を有してもよい。このような場合には、位置情報の変換情報、及び、属性情報の変換情報のいずれか一方又は両方（つまり、少なくとも一方）が付加情報に含まれてもよい。
　また、上記では、入力された点群データを変換する方法として、オフセット、スケーリング、及び、量子化について説明したが、これらの方法に限らず、別の変換処理の方法が用いられてもよい。例えば、変換処理では、所定の関数を用いた変換又は近似を用いる等、所定の線形変換又は非線形変換手段を用いられてもよい。
　また、付加情報には、属性情報のフォーマットを示す情報だけでなく、点群のデータの順序を示す情報、ソート順を示す情報、タイムスタンプの情報等が含まれてもよい。
　以上のように、本実施の形態に係る三次元データ符号化装置は、図７５に示す処理を行う。
　図７５は、本実施の形態に係る三次元データ符号化装置の処理手順を示すフローチャートである。
　まず、三次元データ符号化装置は、三次元点の属性情報を取得する（Ｓ１０６２１）。
　次に、三次元データ符号化装置は、取得した属性情報が示す数値に、乗除算及びシフト演算の少なくとも一方を行うスケーリング、及び、加減算を行うオフセットの少なくとも一方を行う変換処理を実行してから属性情報を符号化する、又は、当該変換処理を実行せずに属性情報を符号化する符号化処理を実行する（Ｓ１０６２２）。例えば、三次元データ符号化装置は、属性情報のフォーマットが予め定められる所定のフォーマットであるか否かを判定し、所定のフォーマットである場合、所定のオフセット値及び所定のスケール値を用いて属性情報を正の値に変換する。
　次に、三次元データ符号化装置は、符号化された属性情報と、変換処理が実行されたか否かを示す変換識別情報と、を含むビットストリームを生成する（Ｓ１０６２３）。変換識別情報は、例えば、上記したｔｒａｎｓｆｏｒｍ＿ｆｌａｇ、ｔｒａｎｓｆｏｒｍ＿ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ＿ｔｙｐｅ等の情報である。なお、三次元データ符号化装置は、変換識別情報を符号化し、符号化された属性情報と、符号化された変換識別情報と、を含むビットストリームを生成してもよい。
　属性情報を符号化する符号化部（例えば、符号化部１０６２０又は１０６７０）によっては、小数点及び／又は負の数について処理できない可能性がある。そこで、例えば、属性情報をスケーリング及びオフセットの少なくとも一方で変換処理することで、属性情報が示す値を正の数に変換できる。そのため、本開示に係る三次元データ符号化方法によれば、例えば、小数点及び／又は負の数について符号化できない場合であっても、適切に属性情報を変換処理して符号化し、且つ、属性情報を変換したことを通知できる。
　また、例えば、ビットストリームの生成（Ｓ１０６２３）では、ステップＳ１０６２２で変換処理が実行された場合、スケーリングに用いられた値（スケール値）を示すスケール情報、及び、オフセットに用いられた値（オフセット値）を示すオフセット情報の少なくとも一方を含む変換情報をさらに含むビットストリームを生成する。
　これによれば、スケール値及びオフセット値を予め定めることなく、例えば、属性情報を正の数にするために適切な値を用いて属性情報を変換処理でき、且つ、変換処理に用いた値を通知できる。
　また、例えば、属性情報の取得（Ｓ１０６２１）では、複数の属性情報を取得し、符号化処理（Ｓ１０６２２）では、属性情報毎に、上記変換処理を実行して属性情報を符号化し、又は、上記変換処理を実行せずに属性情報を符号化し、ビットストリームの生成では、符号化された複数の属性情報と、属性情報毎の変換識別情報と、を含むビットストリームを生成する。
　三次元データ（三次元点を示すデータ）によっては、１つの三次元点が複数の属性情報を有する場合、又は、１つの属性情報を有する複数の三次元点が復号される場合がある。このような場合であっても、複数の属性情報のそれぞれについて、適切に属性情報を変換処理して符号化し、且つ、属性情報を変換処理したことを通知できる。
　また、例えば、符号化処理において、スケーリング及びオフセットの両方を行う変換処理をして属性情報を符号化した場合、ビットストリームの生成では、スケーリング及びオフセットが行われた順序を示す順序情報をさらに含むビットストリームを生成する。
　これによれば、スケール及びオフセットの順序を予め定めることなく、例えば、属性情報を正の数にするために適切な順序で属性情報を変換処理でき、且つ、当該順序を通知できる。
　また、例えば、変換識別情報は、スケーリングが行われたか否か、及び、オフセットが行われたか否かを示す。
　これによれば、スケール及びオフセットの少なくとも一方をどのように用いるかを予め定めることなく、例えば、属性情報を正の数にするために適切な変換処理を用いて属性情報を変換処理でき、且つ、変換処理した値を通知できる。
　また、例えば、ビットストリームの生成では、変換識別情報を、シーケンスに共通の付加情報に格納する。
　また、例えば、三次元データ符号化装置は、プロセッサと、メモリとを備え、プロセッサは、メモリを用いて、上記の処理を行う。当該メモリには、上記処理を行う制御プログラムが記憶されていてもよい。
　また、以上のように、本実施の形態に係る三次元データ復号装置は、図７６に示す処理を行う。
　図７６は、本実施の形態に係る三次元データ復号装置の処理手順を示すフローチャートである。
　まず、三次元データ復号装置は、符号化された三次元点の属性情報と、当該属性情報に、乗除算及びシフト演算の少なくとも一方を行うスケーリング、及び、加減算を行うオフセットの少なくとも一方を行う変換処理が実行されたか否かを示す、符号化された変換識別情報と、を含むビットストリームを取得する（Ｓ１０６３１）。
　次に、三次元データ復号装置は、符号化された属性情報を復号する（Ｓ１０６３２）。
　次に、三次元データ復号装置は、符号化された変換識別情報を復号する（Ｓ１０６３３）。なお、三次元データ復号装置は、符号化された三次元点の属性情報と、符号化されていない変換識別情報と、を含むビットストリームを取得してもよい。この場合、三次元データ復号装置は、ビットストリームから変換識別情報を取得し、且つ、符号化された属性情報を復号してもよい。
　符号化された属性情報を復号する復号部（例えば、復号部１０６４０又は復号部１０６８０）によっては、小数点及び／又は負の数について処理できない可能性がある。そこで、例えば、属性情報がスケーリング及びオフセットの少なくとも一方で変換処理されて符号化された属性情報であれば、このような復号部であっても符号化された属性情報を復号できる。また、変換識別情報に基づいて、属性情報が示す値が変換処理されたか否かがわかるため、復号した属性情報を元の適切な値に戻すことができる。
　また、例えば、本開示に係る三次元データ復号装置は、さらに、変換識別情報が、属性情報に変換処理が実行されたことを示す場合、復号された属性情報が示す数値に、乗除算及びシフト演算の少なくとも一方を行う逆スケーリング、及び、加減算を行う逆オフセットの少なくとも一方を行う逆変換処理を実行する。
　これによれば、変換識別情報に基づいて、属性情報が示す値が正の数に変換処理されて符号化されたとしても、当該変換処理と逆の変換処理を実行できる。そのため、本開示に係る三次元データ復号方法によれば、符号化された属性情報を適切に復号し、且つ、復号した属性情報を適切に変換処理（逆変換処理）して属性情報を元の適切な値に戻すことができる。
　また、例えば、ビットストリームは、スケーリングに用いられた値（スケール値）を示すスケール情報、及び、オフセットに用いられた値（オフセット値）を示すオフセット情報の少なくとも一方を含む変換情報をさらに含み、逆変換処理では、スケール情報及びオフセット情報の少なくとも一方に基づいて逆変換処理を実行する。
　これによれば、スケール値及びオフセット値を予め定めることなく、復号した属性情報を逆変換処理によって元の適切な値に戻すことができる。
　また、例えば、ビットストリームは、複数の符号化された属性情報を含み、上記復号処理（Ｓ１０６３２）では、複数の符号化された属性情報をそれぞれ復号し、変換識別情報は、変換処理が実行されたか否かを属性情報毎に示し、逆変換処理では、復号された複数の属性情報のうち、変換識別情報が、変換処理が実行されたことを示す属性情報に逆変換処理を実行する。
　三次元データによっては、１つの三次元点が複数の属性情報を有する場合、又は、１つの属性情報を有する複数の三次元点が復号される場合がある。このような場合であっても、複数の属性情報のそれぞれについて、復号した属性情報を逆変換処理によって元の適切な値に戻すことができる。
　また、例えば、ビットストリームは、スケーリング及びオフセットが行われた順序を示す順序情報をさらに含み、逆変換処理では、順序情報に基づく順序で逆スケーリング及び逆オフセットを行う。
　これによれば、スケール及びオフセットの順序を予め定めることなく、復号した属性情報を逆変換処理によって元の適切な値に戻すことができる。
　また、例えば、変換識別情報は、スケーリングが行われたか否か、及び、オフセットが行われたか否かを示す。つまり、例えば、変換識別情報は、スケーリングが行われたか否かと、オフセットが行われたか否かとをそれぞれ示す。
　これによれば、スケール及びオフセットの少なくとも一方をどのように用いるかを予め定めることなく、復号した属性情報を逆変換処理によって元の適切な値に戻すことができる。
　また、例えば、ビットストリームは、変換識別情報がシーケンスに共通の付加情報に格納されている。
　また、例えば、三次元データ復号装置は、プロセッサと、メモリとを備え、プロセッサは、メモリを用いて、上記の処理を行う。当該メモリには、上記処理を行う制御プログラムが記憶されていてもよい。
　（実施の形態６）
　次に、本実施の形態に係る三次元データ作成装置８１０の構成を説明する。図７７は、本実施の形態に係る三次元データ作成装置８１０の構成例を示すブロック図である。この三次元データ作成装置８１０は、例えば、車両に搭載される。三次元データ作成装置８１０は、外部の交通監視クラウド、前走車両又は後続車両と三次元データの送受信を行うとともに、三次元データを作成及び蓄積する。
　三次元データ作成装置８１０は、データ受信部８１１と、通信部８１２と、受信制御部８１３と、フォーマット変換部８１４と、複数のセンサ８１５と、三次元データ作成部８１６と、三次元データ合成部８１７と、三次元データ蓄積部８１８と、通信部８１９と、送信制御部８２０と、フォーマット変換部８２１と、データ送信部８２２とを備える。
　データ受信部８１１は、交通監視クラウド又は前走車両から三次元データ８３１を受信する。三次元データ８３１は、例えば、自車両のセンサ８１５で検知不能な領域を含む、ポイントクラウド、可視光映像、奥行き情報、センサ位置情報、又は速度情報などの情報を含む。
　通信部８１２は、交通監視クラウド又は前走車両と通信し、データ送信要求などを交通監視クラウド又は前走車両に送信する。
　受信制御部８１３は、通信部８１２を介して、対応フォーマット等の情報を通信先と交換し、通信先との通信を確立する。
　フォーマット変換部８１４は、データ受信部８１１が受信した三次元データ８３１にフォーマット変換等を行うことで三次元データ８３２を生成する。また、フォーマット変換部８１４は、三次元データ８３１が圧縮又は符号化されている場合には、伸張又は復号処理を行う。
　複数のセンサ８１５は、ＬｉＤＡＲ、可視光カメラ又は赤外線カメラなどの、車両の外部の情報を取得するセンサ群であり、センサ情報８３３を生成する。例えば、センサ情報８３３は、センサ８１５がＬｉＤＡＲなどのレーザセンサである場合、ポイントクラウド（点群データ）等の三次元データである。なお、センサ８１５は複数でなくてもよい。
　三次元データ作成部８１６は、センサ情報８３３から三次元データ８３４を生成する。三次元データ８３４は、例えば、ポイントクラウド、可視光映像、奥行き情報、センサ位置情報、又は速度情報などの情報を含む。
　三次元データ合成部８１７は、自車両のセンサ情報８３３に基づいて作成された三次元データ８３４に、交通監視クラウド又は前走車両等が作成した三次元データ８３２を合成することで、自車両のセンサ８１５では検知できない前走車両の前方の空間も含む三次元データ８３５を構築する。
　三次元データ蓄積部８１８は、生成された三次元データ８３５等を蓄積する。
　通信部８１９は、交通監視クラウド又は後続車両と通信し、データ送信要求などを交通監視クラウド又は後続車両に送信する。
　送信制御部８２０は、通信部８１９を介して、対応フォーマット等の情報を通信先と交換し、通信先と通信を確立する。また、送信制御部８２０は、三次元データ合成部８１７で生成された三次元データ８３２の三次元データ構築情報と、通信先からのデータ送信要求とに基づき、送信対象の三次元データの空間である送信領域を決定する。
　具体的には、送信制御部８２０は、交通監視クラウド又は後続車両からのデータ送信要求に応じて、後続車両のセンサでは検知できない自車両の前方の空間を含む送信領域を決定する。また、送信制御部８２０は、三次元データ構築情報に基づいて送信可能な空間又は送信済み空間の更新有無等を判断することで送信領域を決定する。例えば、送信制御部８２０は、データ送信要求で指定された領域であり、かつ、対応する三次元データ８３５が存在する領域を送信領域に決定する。そして、送信制御部８２０は、通信先が対応するフォーマット、及び送信領域をフォーマット変換部８２１に通知する。
　フォーマット変換部８２１は、三次元データ蓄積部８１８に蓄積されている三次元データ８３５のうち、送信領域の三次元データ８３６を、受信側が対応しているフォーマットへ変換することで三次元データ８３７を生成する。なお、フォーマット変換部８２１は、三次元データ８３７を圧縮又は符号化することでデータ量を削減してもよい。
　データ送信部８２２は、三次元データ８３７を交通監視クラウド又は後続車両に送信する。この三次元データ８３７は、例えば、後続車両の死角になる領域を含む、自車両の前方のポイントクラウド、可視光映像、奥行き情報、又はセンサ位置情報などの情報を含む。
　なお、ここでは、フォーマット変換部８１４及び８２１にてフォーマット変換等が行われる例を述べたが、フォーマット変換は行われなくてもよい。
　このような構成により、三次元データ作成装置８１０は、自車両のセンサ８１５では検知できない領域の三次元データ８３１を外部から取得し、三次元データ８３１と自車両のセンサ８１５で検知したセンサ情報８３３に基づく三次元データ８３４とを合成することで三次元データ８３５を生成する。これにより、三次元データ作成装置８１０は、自車両のセンサ８１５で検知できない範囲の三次元データを生成できる。
　また、三次元データ作成装置８１０は、交通監視クラウド又は後続車両からのデータ送信要求に応じて、後続車両のセンサでは検知できない自車両の前方の空間を含む三次元データを、交通監視クラウド又は後続車両等へ送信できる。
　次に、三次元データ作成装置８１０における後続車両への三次元データの送信手順について説明する。図７８は、三次元データ作成装置８１０による交通監視クラウド又は後続車両へ三次元データを送信する手順の一例を示すフローチャートである。
　まず、三次元データ作成装置８１０は、自車両の前方道路上の空間を含む空間の三次元データ８３５を生成及び更新する（Ｓ８０１）。具体的には、三次元データ作成装置８１０は、自車両のセンサ情報８３３に基づいて作成した三次元データ８３４に、交通監視クラウド又は前走車両等が作成した三次元データ８３１を合成するなどして、自車両のセンサ８１５では検知できない前走車両の前方の空間も含む三次元データ８３５を構築する。
　次に、三次元データ作成装置８１０は、送信済みの空間に含まれる三次元データ８３５が変化したかを判定する（Ｓ８０２）。
　送信済みの空間に外部から車両又は人が進入するなどして、当該空間に含まれる三次元データ８３５に変化が生じた場合には（Ｓ８０２でＹｅｓ）、三次元データ作成装置８１０は、変化が生じた空間の三次元データ８３５を含む三次元データを交通監視クラウド又は後続車両に送信する（Ｓ８０３）。
　なお、三次元データ作成装置８１０は、変化が生じた空間の三次元データを、所定間隔で送信する三次元データの送信タイミングに合わせて送信してもよいが、変化を検知した後すぐに送信してもよい。つまり、三次元データ作成装置８１０は、変化が生じた空間の三次元データを、所定間隔で送信する三次元データよりも優先して送信してもよい。
　また、三次元データ作成装置８１０は、変化が生じた空間の三次元データとして、変化が生じた空間の三次元データの全てを送信してもよいし、三次元データの差分（例えば出現又は消失した三次元点の情報、又は三次元点の変位情報など）のみを送信してもよい。
　また、三次元データ作成装置８１０は、変化が生じた空間の三次元データに先行して、急制動警報など自車両の危険回避動作に関するメタデータを後続車両へ送信してもよい。これによれば、後続車両は前走車両の急制動などを早期に認知でき、より早期に減速などの危険回避動作を開始できる。
　送信済みの空間に含まれる三次元データ８３５に変化が生じていない場合（Ｓ８０２でＮｏ）、又は、ステップＳ８０３の後、三次元データ作成装置８１０は、自車両の前方距離Ｌにある所定の形状の空間に含まれる三次元データを、交通監視クラウド又は後続車両へ送信する（Ｓ８０４）。
　また、例えば、ステップＳ８０１～Ｓ８０４の処理は、所定の時間間隔で繰り返し行われる。
　また、三次元データ作成装置８１０は、現在の送信対象の空間の三次元データ８３５と、三次元地図とに差がない場合には、空間の三次元データ８３７を送信しなくてもよい。
　本実施の形態では、クライアント装置は、サーバ又は他のクライアント装置にセンサで得られたセンサ情報を送信する。
　まず、本実施の形態に係るシステムの構成を説明する。図７９は、本実施の形態に係る三次元マップ及びセンサ情報の送受信システムの構成を示す図である。このシステムは、サーバ９０１と、クライアント装置９０２Ａ及び９０２Ｂを含む。なお、クライアント装置９０２Ａ及び９０２Ｂを特に区別しない場合には、クライアント装置９０２とも記す。
　クライアント装置９０２は、例えば、車両等の移動体に搭載される車載機器である。サーバ９０１は、例えば、交通監視クラウド等であり、複数のクライアント装置９０２と通信可能である。
　サーバ９０１は、クライアント装置９０２に、ポイントクラウドから構成される三次元マップを送信する。なお、三次元マップの構成はポイントクラウドに限定されず、メッシュ構造等、他の三次元データを表すものであってもよい。
　クライアント装置９０２は、サーバ９０１に、クライアント装置９０２が取得したセンサ情報を送信する。センサ情報は、例えば、ＬｉＤＡＲ取得情報、可視光画像、赤外画像、デプス画像、センサ位置情報及び速度情報のうち少なくとも一つを含む。
　サーバ９０１とクライアント装置９０２との間で送受信されるデータは、データ削減のために圧縮されてもよいし、データの精度を維持するために非圧縮のままでも構わない。データを圧縮する場合、ポイントクラウドには例えば８分木構造に基づく三次元圧縮方式を用いることができる。また、可視光画像、赤外画像、及びデプス画像には二次元の画像圧縮方式を用いることできる。二次元の画像圧縮方式とは、例えば、ＭＰＥＧで規格化されたＭＰＥＧ－４　ＡＶＣ又はＨＥＶＣ等である。
　また、サーバ９０１は、クライアント装置９０２からの三次元マップの送信要求に応じてサーバ９０１で管理する三次元マップをクライアント装置９０２に送信する。なお、サーバ９０１はクライアント装置９０２からの三次元マップの送信要求を待たずに三次元マップを送信してもよい。例えば、サーバ９０１は、予め定められた空間にいる１つ以上のクライアント装置９０２に三次元マップをブロードキャストしても構わない。また、サーバ９０１は、一度送信要求を受けたクライアント装置９０２に、一定時間毎にクライアント装置９０２の位置に適した三次元マップを送信してもよい。また、サーバ９０１は、サーバ９０１が管理する三次元マップが更新される度にクライアント装置９０２に三次元マップを送信してもよい。
　クライアント装置９０２は、サーバ９０１に三次元マップの送信要求を出す。例えば、クライアント装置９０２が、走行時に自己位置推定を行いたい場合に、クライアント装置９０２は、三次元マップの送信要求をサーバ９０１に送信する。
　なお、次のような場合に、クライアント装置９０２はサーバ９０１に三次元マップの送信要求を出してもよい。クライアント装置９０２の保持する三次元マップが古い場合に、クライアント装置９０２はサーバ９０１に三次元マップの送信要求を出してもよい。例えば、クライアント装置９０２が三次元マップを取得してから一定期間が経過した場合に、クライアント装置９０２はサーバ９０１に三次元マップの送信要求を出してもよい。
　クライアント装置９０２が保持する三次元マップで示される空間から、クライアント装置９０２が外に出る一定時刻前に、クライアント装置９０２はサーバ９０１に三次元マップの送信要求を出してもよい。例えば、クライアント装置９０２が、クライアント装置９０２が保持する三次元マップで示される空間の境界から予め定められた距離以内に存在する場合に、クライアント装置９０２はサーバ９０１に三次元マップの送信要求を出してもよい。また、クライアント装置９０２の移動経路及び移動速度が把握できている場合には、これらに基づき、クライアント装置９０２が保持する三次元マップで示される空間から、クライアント装置９０２が外に出る時刻を予測してもよい。
　クライアント装置９０２がセンサ情報から作成した三次元データと三次元マップとの位置合せ時の誤差が一定以上の場合に、クライアント装置９０２はサーバ９０１に三次元マップの送信要求を出してもよい。
　クライアント装置９０２は、サーバ９０１から送信されたセンサ情報の送信要求に応じて、サーバ９０１にセンサ情報を送信する。なお、クライアント装置９０２はサーバ９０１からのセンサ情報の送信要求を待たずにセンサ情報をサーバ９０１に送ってもよい。例えば、クライアント装置９０２は、一度サーバ９０１からセンサ情報の送信要求を得た場合、一定期間の間、定期的にセンサ情報をサーバ９０１に送信してもよい。また、クライアント装置９０２は、クライアント装置９０２がセンサ情報を元に作成した三次元データと、サーバ９０１から得た三次元マップとの位置合せ時の誤差が一定以上の場合、クライアント装置９０２の周辺の三次元マップに変化が生じた可能性があると判断し、その旨とセンサ情報とをサーバ９０１に送信してもよい。
　サーバ９０１は、クライアント装置９０２にセンサ情報の送信要求を出す。例えば、サーバ９０１は、クライアント装置９０２から、ＧＰＳ等のクライアント装置９０２の位置情報を受信する。サーバ９０１は、クライアント装置９０２の位置情報に基づき、サーバ９０１が管理する三次元マップにおいて情報が少ない空間にクライアント装置９０２が近づいていると判断した場合、新たな三次元マップを生成するためにクライアント装置９０２にセンサ情報の送信要求を出す。また、サーバ９０１は、三次元マップを更新したい場合、積雪時或いは災害時などの道路状況を確認したい場合、渋滞状況、或いは事件事故状況等を確認したい場合に、センサ情報の送信要求を出してもよい。
　また、クライアント装置９０２は、サーバ９０１から受け取るセンサ情報の送信要求の受信時における通信状態又は帯域に応じて、サーバ９０１に送信するセンサ情報のデータ量を設定してもよい。サーバ９０１に送信するセンサ情報のデータ量を設定するというのは、例えば、当該データそのものを増減させること、又は圧縮方式を適宜選択することである。
　図８０は、クライアント装置９０２の構成例を示すブロック図である。クライアント装置９０２は、サーバ９０１からポイントクラウド等で構成される三次元マップを受信し、クライアント装置９０２のセンサ情報に基づいて作成した三次元データからクライアント装置９０２の自己位置を推定する。また、クライアント装置９０２は、取得したセンサ情報をサーバ９０１に送信する。
　クライアント装置９０２は、データ受信部１０１１と、通信部１０１２と、受信制御部１０１３と、フォーマット変換部１０１４と、複数のセンサ１０１５と、三次元データ作成部１０１６と、三次元画像処理部１０１７と、三次元データ蓄積部１０１８と、フォーマット変換部１０１９と、通信部１０２０と、送信制御部１０２１と、データ送信部１０２２とを備える。
　データ受信部１０１１は、サーバ９０１から三次元マップ１０３１を受信する。三次元マップ１０３１は、ＷＬＤ又はＳＷＬＤ等のポイントクラウドを含むデータである。三次元マップ１０３１には、圧縮データ、及び非圧縮データのどちらが含まれていてもよい。
　通信部１０１２は、サーバ９０１と通信し、データ送信要求（例えば、三次元マップの送信要求）などをサーバ９０１に送信する。
　受信制御部１０１３は、通信部１０１２を介して、対応フォーマット等の情報を通信先と交換し、通信先との通信を確立する。
　フォーマット変換部１０１４は、データ受信部１０１１が受信した三次元マップ１０３１にフォーマット変換等を行うことで三次元マップ１０３２を生成する。また、フォーマット変換部１０１４は、三次元マップ１０３１が圧縮又は符号化されている場合には、伸張又は復号処理を行う。なお、フォーマット変換部１０１４は、三次元マップ１０３１が非圧縮データであれば、伸張又は復号処理を行わない。
　複数のセンサ１０１５は、ＬｉＤＡＲ、可視光カメラ、赤外線カメラ、又はデプスセンサなど、クライアント装置９０２が搭載されている車両の外部の情報を取得するセンサ群であり、センサ情報１０３３を生成する。例えば、センサ情報１０３３は、センサ１０１５がＬｉＤＡＲなどのレーザセンサである場合、ポイントクラウド（点群データ）等の三次元データである。なお、センサ１０１５は複数でなくてもよい。
　三次元データ作成部１０１６は、センサ情報１０３３に基づいて自車両の周辺の三次元データ１０３４を作成する。例えば、三次元データ作成部１０１６は、ＬｉＤＡＲで取得した情報と、可視光カメラで得られた可視光映像とを用いて自車両の周辺の色情報付きのポイントクラウドデータを作成する。
　三次元画像処理部１０１７は、受信したポイントクラウド等の三次元マップ１０３２と、センサ情報１０３３から生成した自車両の周辺の三次元データ１０３４とを用いて、自車両の自己位置推定処理等を行う。なお、三次元画像処理部１０１７は、三次元マップ１０３２と三次元データ１０３４とを合成することで自車両の周辺の三次元データ１０３５を作成し、作成した三次元データ１０３５を用いて自己位置推定処理を行ってもよい。
　三次元データ蓄積部１０１８は、三次元マップ１０３２、三次元データ１０３４及び三次元データ１０３５等を蓄積する。
　フォーマット変換部１０１９は、センサ情報１０３３を、受信側が対応しているフォーマットへ変換することでセンサ情報１０３７を生成する。なお、フォーマット変換部１０１９は、センサ情報１０３７を圧縮又は符号化することでデータ量を削減してもよい。また、フォーマット変換部１０１９は、フォーマット変換をする必要がない場合は処理を省略してもよい。また、フォーマット変換部１０１９は、送信範囲の指定に応じて送信するデータ量を制御してもよい。
　通信部１０２０は、サーバ９０１と通信し、データ送信要求（センサ情報の送信要求）などをサーバ９０１から受信する。
　送信制御部１０２１は、通信部１０２０を介して、対応フォーマット等の情報を通信先と交換し、通信を確立する。
　データ送信部１０２２は、センサ情報１０３７をサーバ９０１に送信する。センサ情報１０３７は、例えば、ＬｉＤＡＲで取得した情報、可視光カメラで取得した輝度画像、赤外線カメラで取得した赤外画像、デプスセンサで取得したデプス画像、センサ位置情報、及び速度情報など、複数のセンサ１０１５によって取得した情報を含む。
　次に、サーバ９０１の構成を説明する。図８１は、サーバ９０１の構成例を示すブロック図である。サーバ９０１は、クライアント装置９０２から送信されたセンサ情報を受信し、受信したセンサ情報に基づいて三次元データを作成する。サーバ９０１は、作成した三次元データを用いて、サーバ９０１が管理する三次元マップを更新する。また、サーバ９０１は、クライアント装置９０２からの三次元マップの送信要求に応じて、更新した三次元マップをクライアント装置９０２に送信する。
　サーバ９０１は、データ受信部１１１１と、通信部１１１２と、受信制御部１１１３と、フォーマット変換部１１１４と、三次元データ作成部１１１６と、三次元データ合成部１１１７と、三次元データ蓄積部１１１８と、フォーマット変換部１１１９と、通信部１１２０と、送信制御部１１２１と、データ送信部１１２２とを備える。
　データ受信部１１１１は、クライアント装置９０２からセンサ情報１０３７を受信する。センサ情報１０３７は、例えば、ＬｉＤＡＲで取得した情報、可視光カメラで取得した輝度画像、赤外線カメラで取得した赤外画像、デプスセンサで取得したデプス画像、センサ位置情報、及び速度情報などを含む。
　通信部１１１２は、クライアント装置９０２と通信し、データ送信要求（例えば、センサ情報の送信要求）などをクライアント装置９０２に送信する。
　受信制御部１１１３は、通信部１１１２を介して、対応フォーマット等の情報を通信先と交換し、通信を確立する。
　フォーマット変換部１１１４は、受信したセンサ情報１０３７が圧縮又は符号化されている場合には、伸張又は復号処理を行うことでセンサ情報１１３２を生成する。なお、フォーマット変換部１１１４は、センサ情報１０３７が非圧縮データであれば、伸張又は復号処理を行わない。
　三次元データ作成部１１１６は、センサ情報１１３２に基づいてクライアント装置９０２の周辺の三次元データ１１３４を作成する。例えば、三次元データ作成部１１１６は、ＬｉＤＡＲで取得した情報と、可視光カメラで得られた可視光映像とを用いてクライアント装置９０２の周辺の色情報付ポイントクラウドデータを作成する。
　三次元データ合成部１１１７は、センサ情報１１３２を元に作成した三次元データ１１３４を、サーバ９０１が管理する三次元マップ１１３５に合成することで三次元マップ１１３５を更新する。
　三次元データ蓄積部１１１８は、三次元マップ１１３５等を蓄積する。
　フォーマット変換部１１１９は、三次元マップ１１３５を、受信側が対応しているフォーマットへ変換することで三次元マップ１０３１を生成する。なお、フォーマット変換部１１１９は、三次元マップ１１３５を圧縮又は符号化することでデータ量を削減してもよい。また、フォーマット変換部１１１９は、フォーマット変換をする必要がない場合は処理を省略してもよい。また、フォーマット変換部１１１９は、送信範囲の指定に応じて送信するデータ量を制御してもよい。
　通信部１１２０は、クライアント装置９０２と通信し、データ送信要求（三次元マップの送信要求）などをクライアント装置９０２から受信する。
　送信制御部１１２１は、通信部１１２０を介して、対応フォーマット等の情報を通信先と交換し、通信を確立する。
　データ送信部１１２２は、三次元マップ１０３１をクライアント装置９０２に送信する。三次元マップ１０３１は、ＷＬＤ又はＳＷＬＤ等のポイントクラウドを含むデータである。三次元マップ１０３１には、圧縮データ、及び非圧縮データのどちらが含まれていてもよい。
　次に、クライアント装置９０２の動作フローについて説明する。図８２は、クライアント装置９０２による三次元マップ取得時の動作を示すフローチャートである。
　まず、クライアント装置９０２は、サーバ９０１へ三次元マップ（ポイントクラウド等）の送信を要求する（Ｓ１００１）。このとき、クライアント装置９０２は、ＧＰＳ等で得られたクライアント装置９０２の位置情報を合わせて送信することで、その位置情報に関連する三次元マップの送信をサーバ９０１に要求してもよい。
　次に、クライアント装置９０２は、サーバ９０１から三次元マップを受信する（Ｓ１００２）。受信した三次元マップが圧縮データであれば、クライアント装置９０２は、受信した三次元マップを復号して非圧縮の三次元マップを生成する（Ｓ１００３）。
　次に、クライアント装置９０２は、複数のセンサ１０１５で得られたセンサ情報１０３３からクライアント装置９０２の周辺の三次元データ１０３４を作成する（Ｓ１００４）。次に、クライアント装置９０２は、サーバ９０１から受信した三次元マップ１０３２と、センサ情報１０３３から作成した三次元データ１０３４とを用いてクライアント装置９０２の自己位置を推定する（Ｓ１００５）。
　図８３は、クライアント装置９０２によるセンサ情報の送信時の動作を示すフローチャートである。まず、クライアント装置９０２は、サーバ９０１からセンサ情報の送信要求を受信する（Ｓ１０１１）。送信要求を受信したクライアント装置９０２は、センサ情報１０３７をサーバ９０１に送信する（Ｓ１０１２）。なお、クライアント装置９０２は、センサ情報１０３３が複数のセンサ１０１５で得られた複数の情報を含む場合、各情報を、各情報に適した圧縮方式で圧縮することでセンサ情報１０３７を生成してもよい。
　次に、サーバ９０１の動作フローについて説明する。図８４は、サーバ９０１によるセンサ情報の取得時の動作を示すフローチャートである。まず、サーバ９０１は、クライアント装置９０２へセンサ情報の送信を要求する（Ｓ１０２１）。次に、サーバ９０１は、当該要求に応じてクライアント装置９０２から送信されたセンサ情報１０３７を受信する（Ｓ１０２２）。次に、サーバ９０１は、受信したセンサ情報１０３７を用いて三次元データ１１３４を作成する（Ｓ１０２３）。次に、サーバ９０１は、作成した三次元データ１１３４を三次元マップ１１３５に反映する（Ｓ１０２４）。
　図８５は、サーバ９０１による三次元マップの送信時の動作を示すフローチャートである。まず、サーバ９０１は、クライアント装置９０２から三次元マップの送信要求を受信する（Ｓ１０３１）。三次元マップの送信要求を受信したサーバ９０１は、クライアント装置９０２へ三次元マップ１０３１を送信する（Ｓ１０３２）。このとき、サーバ９０１は、クライアント装置９０２の位置情報に合わせてその付近の三次元マップを抽出し、抽出した三次元マップを送信してもよい。また、サーバ９０１は、ポイントクラウドで構成される三次元マップを、例えば８分木構造による圧縮方式等を用いて圧縮し、圧縮後の三次元マップを送信してもよい。
　以下、本実施の形態の変形例について説明する。
　サーバ９０１は、クライアント装置９０２から受信したセンサ情報１０３７を用いてクライアント装置９０２の位置付近の三次元データ１１３４を作成する。次に、サーバ９０１は、作成した三次元データ１１３４と、サーバ９０１が管理する同エリアの三次元マップ１１３５とのマッチングを行うことによって、三次元データ１１３４と三次元マップ１１３５との差分を算出する。サーバ９０１は、差分が予め定められた閾値以上の場合は、クライアント装置９０２の周辺で何らかの異常が発生したと判断する。例えば、地震等の自然災害によって地盤沈下等が発生した際などに、サーバ９０１が管理する三次元マップ１１３５と、センサ情報１０３７を基に作成した三次元データ１１３４との間に大きな差が発生することが考えられる。
　センサ情報１０３７は、センサの種類、センサの性能、及びセンサの型番のうち少なくとも一つを示す情報を含んでもよい。また、センサ情報１０３７に、センサの性能に応じたクラスＩＤ等が付加されてもよい。例えば、センサ情報１０３７がＬｉＤＡＲで取得された情報である場合、数ｍｍ単位の精度で情報を取得できるセンサをクラス１、数ｃｍ単位の精度で情報を取得できるセンサをクラス２、数ｍ単位の精度で情報を取得できるセンサをクラス３のように、センサの性能に識別子を割り当てることが考えられる。また、サーバ９０１は、センサの性能情報等を、クライアント装置９０２の型番から推定してもよい。例えば、クライアント装置９０２が車両に搭載されている場合、サーバ９０１は、当該車両の車種からセンサのスペック情報を判断してもよい。この場合、サーバ９０１は、車両の車種の情報を事前に取得していてもよいし、センサ情報に、当該情報が含まれてもよい。また、サーバ９０１は取得したセンサ情報１０３７を用いて、センサ情報１０３７を用いて作成した三次元データ１１３４に対する補正の度合いを切り替えてもよい。例えば、センサ性能が高精度（クラス１）である場合、サーバ９０１は、三次元データ１１３４に対する補正を行わない。センサ性能が低精度（クラス３）である場合、サーバ９０１は、三次元データ１１３４に、センサの精度に応じた補正を適用する。例えば、サーバ９０１は、センサの精度が低いほど補正の度合い（強度）を強くする。
　サーバ９０１は、ある空間にいる複数のクライアント装置９０２に同時にセンサ情報の送信要求を出してもよい。サーバ９０１は、複数のクライアント装置９０２から複数のセンサ情報を受信した場合に、全てのセンサ情報を三次元データ１１３４の作成に利用する必要はなく、例えば、センサの性能に応じて、利用するセンサ情報を選択してもよい。例えば、サーバ９０１は、三次元マップ１１３５を更新する場合、受信した複数のセンサ情報の中から高精度なセンサ情報（クラス１）を選別し、選別したセンサ情報を用いて三次元データ１１３４を作成してもよい。
　サーバ９０１は、交通監視クラウド等のサーバのみに限定されず、他のクライアント装置（車載）であってもよい。図８６は、この場合のシステム構成を示す図である。
　例えば、クライアント装置９０２Ｃが近くにいるクライアント装置９０２Ａにセンサ情報の送信要求を出し、クライアント装置９０２Ａからセンサ情報を取得する。そして、クライアント装置９０２Ｃは、取得したクライアント装置９０２Ａのセンサ情報を用いて三次元データを作成し、クライアント装置９０２Ｃの三次元マップを更新する。これにより、クライアント装置９０２Ｃは、クライアント装置９０２Ａから取得可能な空間の三次元マップを、クライアント装置９０２Ｃの性能を活かして生成できる。例えば、クライアント装置９０２Ｃの性能が高い場合に、このようなケースが発生すると考えられる。
　また、この場合、センサ情報を提供したクライアント装置９０２Ａは、クライアント装置９０２Ｃが生成した高精度な三次元マップを取得する権利が与えられる。クライアント装置９０２Ａは、その権利に従ってクライアント装置９０２Ｃから高精度な三次元マップを受信する。
　また、クライアント装置９０２Ｃは近くにいる複数のクライアント装置９０２（クライアント装置９０２Ａ及びクライアント装置９０２Ｂ）にセンサ情報の送信要求を出してもよい。クライアント装置９０２Ａ又はクライアント装置９０２Ｂのセンサが高性能である場合には、クライアント装置９０２Ｃは、この高性能なセンサで得られたセンサ情報を用いて三次元データを作成できる。
　図８７は、サーバ９０１及びクライアント装置９０２の機能構成を示すブロック図である。サーバ９０１は、例えば、三次元マップを圧縮及び復号する三次元マップ圧縮／復号処理部１２０１と、センサ情報を圧縮及び復号するセンサ情報圧縮／復号処理部１２０２とを備える。
　クライアント装置９０２は、三次元マップ復号処理部１２１１と、センサ情報圧縮処理部１２１２とを備える。三次元マップ復号処理部１２１１は、圧縮された三次元マップの符号化データを受信し、符号化データを復号して三次元マップを取得する。センサ情報圧縮処理部１２１２は、取得したセンサ情報から作成した三次元データの代わりに、センサ情報そのものを圧縮し、圧縮したセンサ情報の符号化データをサーバ９０１へ送信する。この構成により、クライアント装置９０２は、三次元マップ（ポイントクラウド等）を復号する処理を行う処理部（装置又はＬＳＩ）を内部に保持すればよく、三次元マップ（ポイントクラウド等）の三次元データを圧縮する処理を行う処理部を内部に保持する必要がない。これにより、クライアント装置９０２のコスト及び消費電力等を抑えることができる。
　以上のように、本実施の形態に係るクライアント装置９０２は、移動体に搭載され、移動体に搭載されたセンサ１０１５により得られた、移動体の周辺状況を示すセンサ情報１０３３から、移動体の周辺の三次元データ１０３４を作成する。クライアント装置９０２は、作成された三次元データ１０３４を用いて移動体の自己位置を推定する。クライアント装置９０２は、取得したセンサ情報１０３３をサーバ９０１又は他のクライアント装置９０２に送信する。
　これによれば、クライアント装置９０２は、センサ情報１０３３をサーバ９０１等に送信する。これにより、三次元データを送信する場合に比べて、送信データのデータ量を削減できる可能性がある。また、三次元データの圧縮又は符号化等の処理をクライアント装置９０２で行う必要がないので、クライアント装置９０２の処理量を削減できる。よって、クライアント装置９０２は、伝送されるデータ量の削減、又は、装置の構成の簡略化を実現できる。
　また、クライアント装置９０２は、さらに、サーバ９０１に三次元マップの送信要求を送信し、サーバ９０１から三次元マップ１０３１を受信する。クライアント装置９０２は、自己位置の推定では、三次元データ１０３４と三次元マップ１０３２とを用いて、自己位置を推定する。
　また、センサ情報１０３３は、レーザセンサで得られた情報、輝度画像、赤外画像、デプス画像、センサの位置情報、及びセンサの速度情報のうち少なくとも一つを含む。
　また、センサ情報１０３３は、センサの性能を示す情報を含む。
　また、クライアント装置９０２は、センサ情報１０３３を符号化又は圧縮し、センサ情報の送信では、符号化又は圧縮後のセンサ情報１０３７を、サーバ９０１又は他のクライアント装置９０２に送信する。これによれば、クライアント装置９０２は、伝送されるデータ量を削減できる。
　例えば、クライアント装置９０２は、プロセッサと、メモリとを備え、プロセッサは、メモリを用いて、上記の処理を行う。
　また、本実施の形態に係るサーバ９０１は、移動体に搭載されるクライアント装置９０２と通信可能であり、移動体に搭載されたセンサ１０１５により得られた、移動体の周辺状況を示すセンサ情報１０３７をクライアント装置９０２から受信する。サーバ９０１は、受信したセンサ情報１０３７から、移動体の周辺の三次元データ１１３４を作成する。
　これによれば、サーバ９０１は、クライアント装置９０２から送信されたセンサ情報１０３７を用いて三次元データ１１３４を作成する。これにより、クライアント装置９０２が三次元データを送信する場合に比べて、送信データのデータ量を削減できる可能性がある。また、三次元データの圧縮又は符号化等の処理をクライアント装置９０２で行う必要がないので、クライアント装置９０２の処理量を削減できる。よって、サーバ９０１は、伝送されるデータ量の削減、又は、装置の構成の簡略化を実現できる。
　また、サーバ９０１は、さらに、クライアント装置９０２にセンサ情報の送信要求を送信する。
　また、サーバ９０１は、さらに、作成された三次元データ１１３４を用いて三次元マップ１１３５を更新し、クライアント装置９０２からの三次元マップ１１３５の送信要求に応じて三次元マップ１１３５をクライアント装置９０２に送信する。
　また、センサ情報１０３７は、レーザセンサで得られた情報、輝度画像、赤外画像、デプス画像、センサの位置情報、及びセンサの速度情報のうち少なくとも一つを含む。
　また、センサ情報１０３７は、センサの性能を示す情報を含む。
　また、サーバ９０１は、さらに、センサの性能に応じて、三次元データを補正する。これによれば、当該三次元データ作成方法は、三次元データの品質を向上できる。
　また、サーバ９０１は、センサ情報の受信では、複数のクライアント装置９０２から複数のセンサ情報１０３７を受信し、複数のセンサ情報１０３７に含まれるセンサの性能を示す複数の情報に基づき、三次元データ１１３４の作成に用いるセンサ情報１０３７を選択する。これによれば、サーバ９０１は、三次元データ１１３４の品質を向上できる。
　また、サーバ９０１は、受信したセンサ情報１０３７を復号又は伸張し、復号又は伸張後のセンサ情報１１３２から、三次元データ１１３４を作成する。これによれば、サーバ９０１は、伝送されるデータ量を削減できる。
　例えば、サーバ９０１は、プロセッサと、メモリとを備え、プロセッサは、メモリを用いて、上記の処理を行う。
　以下、変形例について説明する。図８８は、本実施の形態に係るシステムの構成を示す図である。図８８に示すシステムは、サーバ２００１と、クライアント装置２００２Ａと、クライアント装置２００２Ｂとを含む。
　クライアント装置２００２Ａ及びクライアント装置２００２Ｂは、車両等の移動体に搭載され、センサ情報をサーバ２００１に送信する。サーバ２００１は、三次元マップ（ポイントクラウド）をクライアント装置２００２Ａ及びクライアント装置２００２Ｂに送信する。
　クライアント装置２００２Ａは、センサ情報取得部２０１１と、記憶部２０１２と、データ送信可否判定部２０１３とを備える。なお、クライアント装置２００２Ｂの構成も同様である。また、以下ではクライアント装置２００２Ａとクライアント装置２００２Ｂとを特に区別しない場合には、クライアント装置２００２とも記載する。
　図８９は、本実施の形態に係るクライアント装置２００２の動作を示すフローチャートである。
　センサ情報取得部２０１１は、移動体に搭載されたセンサ（センサ群）を用いて各種センサ情報を取得する。つまり、センサ情報取得部２０１１は、移動体に搭載されたセンサ（センサ群）により得られた、移動体の周辺状況を示すセンサ情報を取得する。また、センサ情報取得部２０１１は、取得したセンサ情報を記憶部２０１２に記憶する。このセンサ情報は、ＬｉＤＡＲ取得情報、可視光画像、赤外画像及びデプス画像の少なくとも一つを含む。また、センサ情報は、センサ位置情報、速度情報、取得時刻情報、及び取得場所情報の少なくとも一つを含んでもよい。センサ位置情報は、センサ情報を取得したセンサの位置を示す。速度情報は、センサがセンサ情報を取得した際の移動体の速度を示す。取得時刻情報は、センサ情報がセンサにより取得された時刻を示す。取得場所情報は、センサ情報がセンサにより取得された際の移動体又はセンサの位置を示す。
　次に、データ送信可否判定部２０１３は、移動体（クライアント装置２００２）がサーバ２００１へセンサ情報を送信可能な環境に存在するかを判定する（Ｓ２００２）。例えば、データ送信可否判定部２０１３は、ＧＰＳ等の情報を用いて、クライアント装置２００２がいる場所及び時刻を特定し、データを送信可能かどうかを判定してもよい。また、データ送信可否判定部２０１３は、特定のアクセスポイントに接続できるかどうかで、データを送信可能かどうかを判定してもよい。
　クライアント装置２００２は、移動体がサーバ２００１へセンサ情報を送信可能な環境に存在すると判定した場合（Ｓ２００２でＹｅｓ）、センサ情報をサーバ２００１に送信する（Ｓ２００３）。つまり、クライアント装置２００２がセンサ情報をサーバ２００１に送信できるような状況になった時点で、クライアント装置２００２は、保持しているセンサ情報をサーバ２００１に送信する。例えば、交差点等に高速通信が可能なミリ波のアクセスポイントが設置される。クライアント装置２００２は、交差点内に入った時点で、ミリ波通信を用いてクライアント装置２００２が保持するセンサ情報を高速にサーバ２００１に送信する。
　次に、クライアント装置２００２は、サーバ２００１に送信済みのセンサ情報を記憶部２０１２から削除する（Ｓ２００４）。なお、クライアント装置２００２は、サーバ２００１に送信していないセンサ情報が所定の条件を満たした場合に、当該センサ情報を削除してもよい。例えば、クライアント装置２００２は、保持するセンサ情報の取得時刻が現在時刻から一定時刻前より古くなった時点でそのセンサ情報を記憶部２０１２から削除してもよい。つまり、クライアント装置２００２は、センサ情報がセンサにより取得された時刻と、現在の時刻との差が、予め定められた時間を超えた場合にセンサ情報を記憶部２０１２から削除してもよい。また、クライアント装置２００２は、保持するセンサ情報の取得場所が現在地点から一定距離より離れた時点でそのセンサ情報を記憶部２０１２から削除してもよい。つまり、クライアント装置２００２は、センサ情報がセンサにより取得された際の移動体又はセンサの位置と、現在の移動体又はセンサの位置との差が、予め定められた距離を超えた場合にセンサ情報を記憶部２０１２から削除してもよい。これにより、クライアント装置２００２の記憶部２０１２の容量を抑制することができる。
　クライアント装置２００２によるセンサ情報の取得が終了していない場合（Ｓ２００５でＮｏ）、クライアント装置２００２は、ステップＳ２００１以降の処理を再度行う。また、クライアント装置２００２によるセンサ情報の取得が終了した場合（Ｓ２００５でＹｅｓ）、クライアント装置２００２は処理を終了する。
　また、クライアント装置２００２はサーバ２００１に送信するセンサ情報を通信状況に合わせて選択してもよい。例えば、クライアント装置２００２は、高速通信が可能な場合は、記憶部２０１２に保持されるサイズが大きいセンサ情報（例えばＬｉＤＡＲ取得情報等）を優先して送信する。また、クライアント装置２００２は、高速通信が難しい場合は、記憶部２０１２に保持されるサイズが小さく優先度の高いセンサ情報（例えば可視光画像）を送信する。これにより、クライアント装置２００２は記憶部２０１２に保持したセンサ情報をネットワークの状況に応じて効率的にサーバ２００１に送信できる。
　また、クライアント装置２００２は、上記現在時刻を示す時刻情報、及び、現在地点を示す場所情報をサーバ２００１から取得してもよい。また、クライアント装置２００２は、取得した時刻情報及び場所情報に基づきセンサ情報の取得時刻及び取得場所を決定してもよい。つまり、クライアント装置２００２は、サーバ２００１から時刻情報を取得し、取得した時刻情報を用いて取得時刻情報を生成してもよい。また、クライアント装置２００２は、サーバ２００１から場所情報を取得し、取得した場所情報を用いて取得場所情報を生成してもよい。
　例えば時刻情報については、サーバ２００１とクライアント装置２００２とはＮＴＰ（Ｎｅｔｗｏｒｋ　Ｔｉｍｅ　Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）、又はＰＴＰ（Ｐｒｅｃｉｓｉｏｎ　Ｔｉｍｅ　Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）等の仕組みを用いて時刻同期を行う。これにより、クライアント装置２００２は正確な時刻情報を取得できる。また、サーバ２００１と複数のクライアント装置との間で時刻を同期できるので、別々のクライアント装置２００２が取得したセンサ情報内の時刻を同期できる。よって、サーバ２００１は、同期された時刻を示すセンサ情報を取り扱える。なお、時刻同期の仕組みはＮＴＰ又はＰＴＰ以外のどのような方法でも構わない。また、上記時刻情報及び場所情報としてＧＰＳの情報が用いられてもよい。
　サーバ２００１は、時刻又は場所を指定して複数のクライアント装置２００２からセンサ情報を取得しても構わない。例えば何らかの事故が発生した場合に、その付近にいたクライアントを探すため、サーバ２００１は、事故発生時刻と場所を指定して複数のクライアント装置２００２にセンサ情報送信要求をブロードキャスト送信する。そして、該当する時刻と場所のセンサ情報を持つクライアント装置２００２は、サーバ２００１にセンサ情報を送信する。つまり、クライアント装置２００２は、サーバ２００１から場所及び時刻を指定する指定情報を含むセンサ情報送信要求を受信する。クライアント装置２００２は、記憶部２０１２に、指定情報で示される場所及び時刻において得られたセンサ情報が記憶されており、かつ、移動体がサーバ２００１へセンサ情報を送信可能な環境に存在すると判定した場合、指定情報で示される場所及び時刻において得られたセンサ情報をサーバ２００１に送信する。これにより、サーバ２００１は、事故の発生に関連するセンサ情報を複数のクライアント装置２００２から取得し、事故解析等に利用できる。
　なお、クライアント装置２００２は、サーバ２００１からのセンサ情報送信要求を受信した場合に、センサ情報の送信を拒否してもよい。また、複数のセンサ情報のうち、どのセンサ情報を送信可能かどうかを事前にクライアント装置２００２が設定してもよい。または、サーバ２００１は、センサ情報の送信の可否を都度クライアント装置２００２に問い合わせてもよい。
　また、サーバ２００１にセンサ情報を送信したクライアント装置２００２にはポイントが付与されてもよい。このポイントは、例えば、ガソリン購入費、ＥＶ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃ　Ｖｅｈｉｃｌｅ）の充電費、高速道路の通行料、又はレンタカー費用などの支払いに使用できる。また、サーバ２００１は、センサ情報を取得した後、センサ情報の送信元のクライアント装置２００２を特定するための情報を削除してもよい。例えば、この情報は、クライアント装置２００２のネットワークアドレスなどの情報である。これによりセンサ情報を匿名化することができるので、クライアント装置２００２のユーザは安心して、クライアント装置２００２からセンサ情報をサーバ２００１に送信できる。また、サーバ２００１は、複数のサーバから構成されてもよい。例えば複数のサーバでセンサ情報が共有化されることで、あるサーバが故障しても他のサーバがクライアント装置２００２と通信できる。これにより、サーバ故障によるサービスの停止を回避できる。
　また、センサ情報送信要求で指定される指定場所は事故の発生位置などを示すものであり、センサ情報送信要求で指定される指定時刻におけるクライアント装置２００２の位置とは異なることがある。よって、サーバ２００１は、例えば、指定場所として周辺ＸＸｍ以内などの範囲を指定することで、当該範囲内に存在するクライアント装置２００２に対して情報取得を要求できる。指定時刻についても同様に、サーバ２００１は、ある時刻から前後Ｎ秒以内など範囲を指定してもよい。これにより、サーバ２００１は、「時刻：ｔ－Ｎからｔ＋Ｎにおいて、場所：絶対位置ＳからＸＸｍ以内」に存在していたクライアント装置２００２からセンサ情報が取得できる。クライアント装置２００２は、ＬｉＤＡＲなどの三次元データを送信する際に、時刻ｔの直後に生成したデータを送信してもよい。
　また、サーバ２００１は、指定場所として、センサ情報取得対象となるクライアント装置２００２の場所を示す情報と、センサ情報が欲しい場所とをそれぞれ別に指定してもよい。例えば、サーバ２００１は、絶対位置ＳからＹＹｍの範囲を少なくとも含むセンサ情報を、絶対位置ＳからＸＸｍ以内に存在したクライアント装置２００２から取得することを指定する。クライアント装置２００２は、送信する三次元データを選択する際には、指定された範囲のセンサ情報を少なくとも含むように、１つ以上のランダムアクセス可能な単位の三次元データを選択する。また、クライアント装置２００２は、可視光画像を送信する際は、少なくとも時刻ｔの直前又は直後のフレームを含む、時間的に連続した複数の画像データを送信してもよい。
　クライアント装置２００２が５Ｇ或いはＷｉＦｉ、又は、５Ｇにおける複数モードなど、複数の物理ネットワークをセンサ情報の送信に利用できる場合には、クライアント装置２００２は、サーバ２００１から通知された優先順位に従って利用するネットワークを選択してもよい。または、クライアント装置２００２自身が送信データのサイズに基づいて適切な帯域を確保できるネットワークを選択してもよい。または、クライアント装置２００２は、データ送信にかかる費用等に基づいて利用するネットワークを選択してもよい。また、サーバ２００１からの送信要求には、クライアント装置２００２が時刻Ｔまでに送信を開始可能な場合に送信を行う、など、送信期限を示す情報が含まれてもよい。サーバ２００１は、期限内に十分なセンサ情報が取得できなければ再度送信要求を発行してもよい。
　センサ情報は、圧縮又は非圧縮のセンサデータと共に、センサデータの特性を示すヘッダ情報を含んでもよい。クライアント装置２００２は、ヘッダ情報を、センサデータとは異なる物理ネットワーク又は通信プロトコルを介してサーバ２００１に送信してもよい。例えば、クライアント装置２００２は、センサデータの送信に先立ってヘッダ情報をサーバ２００１に送信する。サーバ２００１は、ヘッダ情報の解析結果に基づいてクライアント装置２００２のセンサデータを取得するかどうかを判断する。例えば、ヘッダ情報は、ＬｉＤＡＲの点群取得密度、仰角、或いはフレームレート、又は、可視光画像の解像度、ＳＮ比、或いはフレームレートなどを示す情報を含んでもよい。これにより、サーバ２００１は、決定した品質のセンサデータを有するクライアント装置２００２からセンサ情報を取得できる。
　以上のように、クライアント装置２００２は、移動体に搭載され、移動体に搭載されたセンサにより得られた、移動体の周辺状況を示すセンサ情報を取得し、センサ情報を記憶部２０１２に記憶する。クライアント装置２００２は、移動体がサーバ２００１へセンサ情報を送信可能な環境に存在するかを判定し、移動体がサーバへセンサ情報を送信可能な環境に存在すると判定した場合、センサ情報をサーバ２００１に送信する。
　また、クライアント装置２００２は、さらに、センサ情報から、移動体の周辺の三次元データを作成し、作成された三次元データを用いて移動体の自己位置を推定する。
　また、クライアント装置２００２は、さらに、サーバ２００１に三次元マップの送信要求を送信し、サーバ２００１から三次元マップを受信する。クライアント装置２００２は、自己位置の推定では、三次元データと三次元マップとを用いて、自己位置を推定する。
　なお、上記クライアント装置２００２による処理は、クライアント装置２００２における情報送信方法として実現されてもよい。
　また、クライアント装置２００２は、プロセッサと、メモリとを備え、プロセッサは、メモリを用いて、上記の処理を行ってもよい。
　次に、本実施の形態に係るセンサ情報収集システムについて説明する。図９０は、本実施の形態に係るセンサ情報収集システムの構成を示す図である。図９０に示すように本実施の形態に係るセンサ情報収集システムは、端末２０２１Ａと、端末２０２１Ｂと、通信装置２０２２Ａと、通信装置２０２２Ｂと、ネットワーク２０２３と、データ収集サーバ２０２４と、地図サーバ２０２５と、クライアント装置２０２６とを含む。なお、端末２０２１Ａ及び端末２０２１Ｂを特に区別しない場合には端末２０２１とも記載する。通信装置２０２２Ａ及び通信装置２０２２Ｂを特に区別しない場合には通信装置２０２２とも記載する。
　データ収集サーバ２０２４は、端末２０２１が備えるセンサで得られたセンサデータなどのデータを三次元空間中の位置と対応付けられた位置関連データとして収集する。
　センサデータとは、例えば、端末２０２１の周囲の状態または端末２０２１の内部の状態などを、端末２０２１が備えるセンサを用いて取得したデータである。端末２０２１は、端末２０２１と直接通信可能、又は同一の通信方式で一或いは複数の中継装置を中継して通信可能な位置にある一又は複数のセンサ機器から収集したセンサデータをデータ収集サーバ２０２４に送信する。
　位置関連データに含まれるデータは、例えば、端末自身又は端末が備える機器の動作状態、動作ログ、サービスの利用状況などを示す情報を含んでいてもよい。また、位置関連データに含まれるデータは、端末２０２１の識別子と端末２０２１の位置又は移動経路などとを対応付けた情報などを含んでもよい。
　位置関連データに含まれる、位置を示す情報は、例えば三次元地図データなどの三次元データにおける位置を示す情報と対応付けられている。位置を示す情報の詳細については後述する。
　位置関連データは、位置を示す情報である位置情報に加えて、前述した時刻情報と、位置関連データに含まれるデータの属性、又は当該データを生成したセンサの種類（例えば型番など）を示す情報とのうち少なくとも一つを含んでいてもよい。位置情報及び時刻情報は、位置関連データのヘッダ領域又は位置関連データを格納するフレームのヘッダ領域に格納されていてもよい。また、位置情報及び時刻情報は、位置関連データと対応付けられたメタデータとして位置関連データとは別に送信及び／又は格納されてもよい。
　地図サーバ２０２５は、例えば、ネットワーク２０２３に接続されており、端末２０２１などの他の装置からの要求に応じて三次元地図データなどの三次元データを送信する。また、前述した各実施の形態で説明したように、地図サーバ２０２５は、端末２０２１から送信されたセンサ情報を用いて、三次元データを更新する機能などを備えていてもよい。
　データ収集サーバ２０２４は、例えば、ネットワーク２０２３に接続されており、端末２０２１などの他の装置から位置関連データを収集し、収集した位置関連データを内部又は他のサーバ内の記憶装置に格納する。また、データ収集サーバ２０２４は、収集した位置関連データ又は位置関連データに基づいて生成した三次元地図データのメタデータなどを、端末２０２１からの要求に応じて端末２０２１に対して送信する。
　ネットワーク２０２３は、例えばインターネットなどの通信ネットワークである。端末２０２１は、通信装置２０２２を介してネットワーク２０２３に接続されている。通信装置２０２２は、一つの通信方式、又は複数の通信方式を切り替えながら端末２０２１と通信を行う。通信装置２０２２は、例えば、（１）ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ　Ｔｅｒｍ　Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ）などの基地局、（２）ＷｉＦｉ或いはミリ波通信などのアクセスポイント（ＡＰ）、（３）ＳＩＧＦＯＸ、ＬｏＲａＷＡＮ或いはＷｉ－ＳＵＮなどのＬＰＷＡ（Ｌｏｗ　Ｐｏｗｅｒ　Ｗｉｄｅ　Ａｒｅａ）　Ｎｅｔｗｏｒｋのゲートウェイ、又は、（４）ＤＶＢ－Ｓ２などの衛星通信方式を用いて通信を行う通信衛星である。
　なお、基地局は、ＮＢ－ＩｏＴ（Ｎａｒｒｏｗ　Ｂａｎｄ－ＩｏＴ）又はＬＴＥ－ＭなどのＬＰＷＡに分類される方式で端末２０２１との通信を行っていてもよいし、これらの方式を切り替えながら端末２０２１との通信を行っていてもよい。
　ここでは、端末２０２１が２種類の通信方式を用いる通信装置２０２２と通信する機能を備え、これらの通信方式のいずれかを用いて、またはこれらの複数の通信方式及び直接の通信相手となる通信装置２０２２を切り替えながら地図サーバ２０２５又はデータ収集サーバ２０２４と通信を行う場合を例に挙げるが、センサ情報収集システム及び端末２０２１の構成はこれに限らない。例えば、端末２０２１は、複数の通信方式での通信機能を有さず、いずれか一つの通信方式で通信を行う機能を備えてもよい。また、端末２０２１は、３つ以上の通信方式に対応していてもよい。また、端末２０２１ごとに対応する通信方式が異なっていてもよい。
　端末２０２１は、例えば図８０に示したクライアント装置９０２の構成を備える。端末２０２１は、受信した三次元データを用いて自己位置などの位置推定を行う。また、端末２０２１は、センサから取得したセンサデータと位置推定の処理により得られた位置情報とを対応付けて位置関連データを生成する。
　位置関連データに付加される位置情報は、例えば、三次元データで用いられている座標系における位置を示す。例えば、位置情報は、緯度及び経度の値で表される座標値である。このとき、端末２０２１は、座標値と共に当該座標値の基準となる座標系、及び位置推定に用いた三次元データを示す情報を位置情報に含めてもよい。また、座標値は高度の情報を含んでいてもよい。
　また、位置情報は、前述した三次元データの符号化に用いることができるデータの単位又は空間の単位に対応付けられていてもよい。この単位とは、例えば、ＷＬＤ、ＧＯＳ、ＳＰＣ、ＶＬＭ、又はＶＸＬなどである。このとき、位置情報は、例えば位置関連データに対応するＳＰＣなどのデータ単位を特定するための識別子で表現される。なお、位置情報は、ＳＰＣなどのデータ単位を特定するための識別子に加えて、当該ＳＰＣなどのデータ単位を含む三次元空間を符号化した三次元データを示す情報、又は当該ＳＰＣ内での詳細な位置を示す情報などを含んでいてもよい。三次元データを示す情報とは、例えば、当該三次元データのファイル名である。
　このように、当該システムは、三次元データを用いた位置推定に基づく位置情報と対応付けた位置関連データを生成することにより、ＧＰＳを用いて取得されたクライアント装置（端末２０２１）の自己位置に基づく位置情報をセンサ情報に付加する場合よりも精度の高い位置情報をセンサ情報に付与することができる。その結果、位置関連データを他の装置が他のサービスにおいて利用する場合においても、同じ三次元データに基づいて位置推定を行うことで、位置関連データに対応する位置を実空間でより正確に特定できる可能性がある。
　なお、本実施の形態では、端末２０２１から送信されるデータが位置関連データの場合を例に挙げて説明したが、端末２０２１から送信されるデータは位置情報と関連付けられていないデータであってもよい。すなわち、他の実施の形態で説明した三次元データ又はセンサデータの送受信が本実施の形態で説明したネットワーク２０２３を介して行われてもよい。
　次に、三次元又は二次元の実空間又は地図空間における位置を示す位置情報の異なる例について説明する。位置関連データに付加される位置情報は、三次元データ中の特徴点に対する相対位置を示す情報であってもよい。ここで、位置情報の基準となる特徴点は、例えばＳＷＬＤとして符号化され、三次元データとして端末２０２１に通知された特徴点である。
　特徴点に対する相対位置を示す情報は、例えば、特徴点から位置情報が示す点までのベクトルで表され、特徴点から位置情報が示す点までの方向と距離を示す情報であってもよい。または、特徴点に対する相対位置を示す情報は、特徴点から位置情報が示す点までのＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸のそれぞれの変位量を示す情報であってもよい。また、特徴点に対する相対位置を示す情報は、３以上の特徴点のそれぞれから位置情報が示す点までの距離を示す情報であってもよい。なお、相対位置は、各特徴点を基準として表現された位置情報が示す点の相対位置ではなく、位置情報が示す点を基準として表現された各特徴点の相対位置であってもよい。特徴点に対する相対位置に基づく位置情報の一例は、基準となる特徴点を特定するための情報と、当該特徴点に対する位置情報が示す点の相対位置を示す情報とを含む。また、特徴点に対する相対位置を示す情報が三次元データとは別に提供される場合、特徴点に対する相対位置を示す情報は、相対位置の導出に用いた座標軸、三次元データの種類を示す情報、又は／及び相対位置を示す情報の値の単位量あたりの大きさ（縮尺など）を示す情報などを含んでいてもよい。
　また、位置情報は、複数の特徴点について、各特徴点に対する相対位置を示す情報を含んでいてもよい。位置情報を複数の特徴点に対する相対位置で表した場合、実空間において当該位置情報が示す位置を特定しようとする端末２０２１は、特徴点ごとにセンサデータから推定した当該特徴点の位置から位置情報が示す位置の候補点を算出し、算出された複数の候補点を平均して求めた点を位置情報が示す点であると判定してもよい。この構成によると、センサデータから特徴点の位置を推定する際の誤差の影響を軽減できるため、実空間における位置情報が示す点の推定精度を向上できる。また、位置情報が複数の特徴点に対する相対位置を示す情報を含む場合、端末２０２１が備えるセンサの種類又は性能などの制約で検出できない特徴点がある場合であっても、複数の特徴点のいずれか一つでも検出することができれば位置情報が示す点の値を推定することが可能となる。
　特徴点として、センサデータから特定可能な点を用いことができる。センサデータから特定可能な点とは、例えば、前述した三次元特徴量又は可視光データの特徴量が閾値以上であるなど特徴点検出用の所定の条件を満たす点又は領域内の点である。
　また、実空間に設置されたマーカなどを特徴点として用いてもよい。この場合、マーカは、ＬｉＤＥＲ又はカメラなどのセンサを用いて取得されたデータから検出及び位置の特定が可能であればよい。例えば、マーカは、色或いは輝度値（反射率）の変化、又は、三次元形状（凹凸など）で表現される。また、当該マーカの位置を示す座標値、又は当該マーカの識別子から生成された二次元コード又はバーコードなどが用いられてもよい。
　また、光信号を送信する光源をマーカとして用いてもよい。光信号の光源をマーカとして用いる場合、座標値又は識別子などの位置を取得するための情報だけでなく、その他のデータが光信号により送信されてもよい。例えば、光信号は、当該マーカの位置に応じたサービスのコンテンツ、コンテンツを取得するためのｕｒｌなどのアドレス、又はサービスの提供を受けるための無線通信装置の識別子と、当該無線通信装置と接続するための無線通信方式などを示す情報を含んでもよい。光通信装置（光源）をマーカとして用いることで、位置を示す情報以外のデータの送信が容易になると共に、当該データを動的に切り替えることが可能となる。
　端末２０２１は、互いに異なるデータ間での特徴点の対応関係を、例えば、データ間で共通に用いられる識別子、又は、データ間の特徴点の対応関係を示す情報或いはテーブルを用いて把握する。また、特徴点間の対応関係を示す情報がない場合、端末２０２１は、一方の三次元データにおける特徴点の座標を他方の三次元データ空間上の位置に変換した場合に最も近い距離にある特徴点を対応する特徴点であると判定してもよい。
　以上で説明した相対位置に基づく位置情報を用いた場合、互いに異なる三次元データを用いる端末２０２１又はサービス間であっても、各三次元データに含まれる、又は各三次元データと対応付けられた共通の特徴点を基準に位置情報が示す位置を特定、又は推定することができる。その結果、互いに異なる三次元データを用いる端末２０２１又はサービス間で、同じ位置をより高い精度で特定又は推定することが可能となる。
　また、互いに異なる座標系を用いて表現された地図データ又は三次元データを用いる場合であっても、座標系の変換に伴う誤差の影響を低減できるため、より高精度な位置情報に基づくサービスの連携が可能となる。
　以下、データ収集サーバ２０２４が提供する機能の例について説明する。データ収集サーバ２０２４は、受信した位置関連データを他のデータサーバに転送してもよい。データサーバが複数ある場合、データ収集サーバ２０２４は、受信した位置関連データをどのデータサーバに転送するかを判定して、転送先として判定されたデータサーバ宛に位置関連データを転送する。
　データ収集サーバ２０２４は、転送先の判定を、例えば、データ収集サーバ２０２４に事前に設定された転送先サーバの判定ルールに基づいて行う。転送先サーバの判定ルールとは、例えば、各端末２０２１に対応付けられた識別子と転送先のデータサーバとを対応付けた転送先テーブルなどで設定される。
　端末２０２１は、送信する位置関連データに対して当該端末２０２１に対応付けられた識別子を付加してデータ収集サーバ２０２４に送信する。データ収集サーバ２０２４は、位置関連データに付加された識別子に対応する転送先のデータサーバを転送先テーブルなどを用いた転送先サーバの判定ルールに基づいて特定し、当該位置関連データを特定されたデータサーバに送信する。また、転送先サーバの判定ルールは、位置関連データが取得された時間又は場所などを用いた判定条件で指定されてもよい。ここで、上述した送信元の端末２０２１に対応付けられた識別子とは、例えば各端末２０２１に固有の識別子、又は端末２０２１が属するグループを示す識別子などである。
　また、転送先テーブルは、送信元の端末に対応付けられた識別子と転送先のデータサーバとを直接対応付けたものでなくてもよい。例えば、データ収集サーバ２０２４は、端末２０２１に固有の識別子毎に付与されたタグ情報を格納した管理テーブルと、当該タグ情報と転送先のデータサーバを対応付けた転送先テーブルとを保持する。データ収集サーバ２０２４は、管理テーブルと転送先テーブルとを用いてタグ情報に基づく転送先のデータサーバを判定してもよい。ここで、タグ情報は、例えば当該識別子に対応する端末２０２１の種類、型番、所有者、所属するグループ又はその他の識別子に付与された管理用の制御情報又はサービス提供用の制御情報である。また、転送先テーブルに、送信元の端末２０２１に対応付けられた識別子の代わりに、センサ毎に固有の識別子が用いられてもよい。また、転送先サーバの判定ルールは、クライアント装置２０２６から設定できてもよい。
　データ収集サーバ２０２４は、複数のデータサーバを転送先として判定し、受信した位置関連データを当該複数のデータサーバに転送してもよい。この構成によると、例えば、位置関連データを自動的にバックアップする場合、又は位置関連データを異なるサービスで共通に利用するために、各サービスを提供するためのデータサーバに対して位置関連データを送信する必要がある場合に、データ収集サーバ２０２４に対する設定を変更ことで意図通りのデータの転送を実現できる。その結果、個別の端末２０２１に位置関連データの送信先を設定する場合と比較して、システムの構築及び変更に要する工数を削減することができる。
　データ収集サーバ２０２４は、データサーバから受信した転送要求信号に応じて、転送要求信号で指定されたデータサーバを新たな転送先として登録し、以降に受信した位置関連データを当該データサーバに転送してもよい。
　データ収集サーバ２０２４は、端末２０２１から受信した位置関連データを記録装置に保存し、端末２０２１又はデータサーバから受信した送信要求信号に応じて、送信要求信号で指定された位置関連データを、要求元の端末２０２１又はデータサーバに送信してもよい。
　データ収集サーバ２０２４は、要求元のデータサーバ又は端末２０２１に対する位置関連データの提供の可否を判断し、提供可能と判断された場合に要求元のデータサーバ又は端末２０２１に位置関連データの転送又は送信を行ってもよい。
　クライアント装置２０２６から現在の位置関連データの要求を受け付けた場合、端末２０２１による位置関連データの送信タイミングでなくても、データ収集サーバ２０２４が端末２０２１に対して位置関連データの送信要求を行い、端末２０２１が当該送信要求に応じて位置関連データを送信してもよい。
　上記の説明では、端末２０２１がデータ収集サーバ２０２４に対して位置情報データを送信するとしたが、データ収集サーバ２０２４は、例えば、端末２０２１を管理する機能など、端末２０２１から位置関連データを収集するために必要な機能又は端末２０２１から位置関連データを収集する際に用いられる機能などを備えてもよい。
　データ収集サーバ２０２４は、端末２０２１に対して位置情報データの送信を要求するデータ要求信号を送信し、位置関連データを収集する機能を備えてもよい。
　データ収集サーバ２０２４には、データ収集の対象となる端末２０２１と通信を行うためのアドレス又は端末２０２１固有の識別子などの管理情報が事前に登録されている。データ収集サーバ２０２４は、登録されている管理情報に基づいて端末２０２１から位置関連データを収集する。管理情報は、端末２０２１が備えるセンサの種類、端末２０２１が備えるセンサの数、及び端末２０２１が対応する通信方式などの情報を含んでいてもよい。
　データ収集サーバ２０２４は、端末２０２１の稼働状態又は現在位置などの情報を端末２０２１から収集してもよい。
　管理情報の登録は、クライアント装置２０２６から行われてもよいし、端末２０２１が登録要求をデータ収集サーバ２０２４に送信することで、登録のための処理が開始されてもよい。データ収集サーバ２０２４は、端末２０２１との間の通信を制御する機能を備えてもよい。
　データ収集サーバ２０２４と端末２０２１とを結ぶ通信は、ＭＮＯ（Ｍｏｂｉｌｅ　Ｎｅｔｗｏｒｋ　Ｏｐｅｒａｔｏｒ）、或いはＭＶＮＯ（Ｍｏｂｉｌｅ　Ｖｉｒｔｕａｌ　Ｎｅｔｗｏｒｋ　Ｏｐｅｒａｔｏｒ）などのサービス事業者が提供する専用回線、又は、ＶＰＮ（Ｖｉｒｔｕａｌ　Ｐｒｉｖａｔｅ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）で構成された仮想の専用回線などであってもよい。この構成によると、端末２０２１とデータ収集サーバ２０２４との間の通信を安全に行うことができる。
　データ収集サーバ２０２４は、端末２０２１を認証する機能、又は端末２０２１との間で送受信されるデータを暗号化する機能を備えてもよい。ここで、端末２０２１の認証の処理又はデータの暗号化の処理は、データ収集サーバ２０２４と端末２０２１との間で事前に共有された、端末２０２１に固有の識別子又は複数の端末２０２１を含む端末グループに固有の識別子などを用いて行われる。この識別子とは、例えば、ＳＩＭ（Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ　Ｉｄｅｎｔｉｔｙ　Ｍｏｄｕｌｅ）カードに格納された固有の番号であるＩＭＳＩ（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｍｏｂｉｌｅ　Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ　Ｉｄｅｎｔｉｔｙ）などである。認証処理に用いられる識別子とデータの暗号化処理に用いる識別子とは、同じであってもよいし、異なっていてもよい。
　データ収集サーバ２０２４と端末２０２１との間の認証又はデータの暗号化の処理は、データ収集サーバ２０２４と端末２０２１との両方が当該処理を実施する機能を備えていれば提供可能であり、中継を行う通信装置２０２２が用いる通信方式に依存しない。よって、端末２０２１が通信方式を用いるかを考慮することなく、共通の認証又は暗号化の処理を用いることができるので、ユーザのシステム構築の利便性が向上する。ただし、中継を行う通信装置２０２２が用いる通信方式に依存しないとは、通信方式に応じて変更することが必須ではないことを意味している。つまり、伝送効率の向上又は安全性の確保の目的で、中継装置が用いる通信方式に応じてデータ収集サーバ２０２４と端末２０２１との間の認証又はデータの暗号化の処理が切り替えられてもよい。
　データ収集サーバ２０２４は、端末２０２１から収集する位置関連データの種類及びデータ収集のスケジュールなどのデータ収集ルールを管理するＵＩをクライアント装置２０２６に提供してもよい。これにより、ユーザはクライアント装置２０２６を用いてデータを収集する端末２０２１、並びに、データの収集時間及び頻度などを指定できる。また、データ収集サーバ２０２４は、データを収集したい地図上の領域などを指定し、当該領域に含まれる端末２０２１から位置関連データを収集してもよい。
　データ収集ルールを端末２０２１単位で管理する場合、クライアント装置２０２６は、例えば、管理対象となる端末２０２１又はセンサのリストを画面に提示する。ユーザはリストの項目毎にデータの収集の要否又は収集スケジュールなどを設定する。
　データを収集したい地図上の領域などを指定する場合、クライアント装置２０２６は、例えば、管理対象となる地域の二次元又は三次元の地図を画面に提示する。ユーザは、表示された地図上でデータを収集する領域を選択する。地図上で選択される領域は、地図上で指定された点を中心とする円形又は矩形の領域であってもよいし、ドラッグ動作で特定可能な円形又は矩形の領域であってもよい。また、クライアント装置２０２６は、都市、都市内のエリア、ブロック、又は主要な道路など予め設定された単位で領域を選択してもよい。また、地図を用いて領域を指定するのではなく、緯度及び経度の数値を入力して領域が設定されてもよいし、入力されたテキスト情報に基づいて導出した候補領域のリストから領域が選択されてもよい。テキスト情報は、例えば、地域、都市、又はランドマークの名前などである。
　また、ユーザが一又は複数の端末２０２１を指定して、当該端末２０２１の周囲１００メートルの範囲内などの条件を設定することで、指定領域を動的に変更しながらデータの収集が行われてもよい。
　また、クライアント装置２０２６がカメラなどのセンサを備える場合、センサデータから得られたクライアント装置２０２６の実空間での位置に基づいて地図上の領域が指定されてもよい。例えば、クライアント装置２０２６は、センサデータを用いて自己位置を推定し、推定された位置に対応する地図上の点から予め定められた距離、又はユーザが指定した距離の範囲内の領域を、データを収集する領域として指定してもよい。また、クライアント装置２０２６は、センサのセンシング領域、すなわち取得されたセンサデータに対応する領域を、データを収集する領域として指定してもよい。または、クライアント装置２０２６は、ユーザの指定したセンサデータに対応する位置に基づく領域を、データを収集する領域として指定してもよい。センサデータに対応する地図上の領域、又は位置の推定は、クライアント装置２０２６が行ってもよいし、データ収集サーバ２０２４が行ってもよい。
　地図上の領域で指定を行う場合、データ収集サーバ２０２４は、各端末２０２１の現在位置情報を収集することで、指定された領域内の端末２０２１を特定し、特定された端末２０２１に対して位置関連データの送信を要求してもよい。また、データ収集サーバ２０２４が領域内の端末２０２１を特定するのではなく、データ収集サーバ２０２４が指定された領域を示す情報を端末２０２１に送信し、端末２０２１が自身が指定された領域内にあるか否かを判定して、指定された領域内にあると判断された場合に位置関連データを送信してもよい。
　データ収集サーバ２０２４は、クライアント装置２０２６が実行するアプリケーションにおいて上述したＵＩ（Ｕｓｅｒ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を提供するためのリスト又は地図などのデータをクライアント装置２０２６に送信する。データ収集サーバ２０２４は、リスト又は地図などのデータだけでなく、アプリケーションのプログラムをクライアント装置２０２６に送信してもよい。また、上述したＵＩは、ブラウザで表示可能なＨＴＭＬなどで作成されたコンテンツとして提供されてもよい。なお、地図データなど一部のデータは地図サーバ２０２５などのデータ収集サーバ２０２４以外のサーバから提供されてもよい。
　クライアント装置２０２６は、ユーザによる設定ボタンの押下など、入力が完了したことを通知する入力が行われると、入力された情報を設定情報としてデータ収集サーバ２０２４に送信する。データ収集サーバ２０２４は、クライアント装置２０２６から受信した設定情報に基づいて各端末２０２１に対して、位置関連データの要求又は位置関連データの収集ルールを通知する信号を送信し、位置関連データの収集を行う。
　次に、三次元又は二次元の地図データに付加された付加情報に基づいて端末２０２１の動作を制御する例について説明する。
　本構成では、道路又は駐車場に埋設された無線給電の給電アンテナ又は給電コイルなどの給電部の位置を示すオブジェクト情報が、三次元データに含まれて、又は三次元データに対応付けられて、車又はドローンなどである端末２０２１に提供される。
　充電を行うために当該オブジェクト情報を取得した車両又はドローンは、車両が備える充電アンテナ又は充電コイルなどの充電部の位置が、当該オブジェクト情報が示す領域と対向する位置になるよう自動運転で車両自身の位置を移動させ、充電を開始する。なお、自動運転機能を備えていない車両又はドローンの場合は、画面上に表示された画像又は音声などを利用して、移動すべき方向又は行うべき操作を運転手又は操縦者に対して提示される。そして、推定された自己位置に基づいて算出した充電部の位置が、オブジェクト情報で示された領域又は当該領域から所定の距離の範囲内に入った判断されると、運転又は操縦を中止させる内容へと提示する画像又は音声が切り替えられ、充電が開始される。
　また、オブジェクト情報は給電部の位置を示す情報ではなく、当該領域内に充電部を配置すると所定の閾値以上の充電効率が得られる領域を示す情報であってもよい。オブジェクト情報の位置は、オブジェクト情報が示す領域の中心の点で表されてもよいし、二次元平面内の領域或いは線、又は、三次元空間内の領域、線或いは平面などで表されてもよい。
　この構成によると、ＬｉＤＥＲのセンシングデータ又はカメラで撮影した映像では把握できない給電アンテナの位置を把握することができるので、車などの端末２０２１が備える無線充電用のアンテナと道路などに埋設された無線給電アンテナとの位置合わせをより高精度に行うことができる。その結果、無線充電時の充電速度を短くしたり、充電効率を向上させることができる。
　オブジェクト情報は、給電アンテナの以外の対象物であってもよい。例えば、三次元データは、ミリ波無線通信のＡＰの位置などをオブジェクト情報として含む。これにより、端末２０２１は、ＡＰの位置を事前に把握することができるので、当該オブジェクト情報の方向にビームの指向性を向けて通信を開始することができる。その結果、伝送速度の向上、通信開始までの時間の短縮、及び通信可能な期間を延ばすなどの通信品質の向上を実現できる。
　オブジェクト情報は、当該オブジェクト情報に対応する対象物のタイプを示す情報を含んでもよい。また、オブジェクト情報は、当該オブジェクト情報の三次元データ上の位置に対応する実空間上の領域内、又は領域から所定の距離の範囲内に端末２０２１が含まれる場合に、端末２０２１が実施すべき処理を示す情報を含んでもよい。
　オブジェクト情報は、三次元データを提供するサーバとは異なるサーバから提供されてもよい。オブジェクト情報を三次元データとは別に提供する場合、同一のサービスで使用されるオブジェクト情報が格納されたオブジェクトグループが、対象サービス又は対象機器の種類に応じてそれぞれ別のデータとして提供されてもよい。
　オブジェクト情報と組み合わせて用いられる三次元データは、ＷＬＤの点群データであってもよいし、ＳＷＬＤの特徴点データであってもよい。
　三次元データ符号化装置において、符号化対象の三次元点である対象三次元点の属性情報をＬｏＤ（Ｌｅｖｅｌ　ｏｆ　Ｄｅｔａｉｌ）を用いて階層符号化した場合、三次元データ復号装置は、当該三次元データ復号装置で必要なＬｏＤの階層まで属性情報を復号し、必要でない階層の属性情報を復号しなくてもよい。例えば、三次元データ符号化装置が符号化したビットストリーム内の属性情報のＬｏＤの総数がＮ個の場合、三次元データ復号装置は、最上位層のＬｏＤ０からＬｏＤ（Ｍ－１）までのＭ個（Ｍ＜Ｎ）のＬｏＤを復号し、残りのＬｏＤ（Ｎ－１）までのＬｏＤを復号しなくてもよい。これにより、三次元データ復号装置は、処理負荷を抑制しつつ、三次元データ復号装置で必要なＬｏＤ０からＬｏＤ（Ｍ－１）までの属性情報を復号できる。
　図９１は、上記のユースケースを示す図である。図９１に例では、サーバは、三次元位置情報と属性情報とを符号化することで得られた三次元地図を保持する。サーバ（三次元データ符号化装置）は、サーバが管理する領域のクライアント装置（三次元データ復号装置：例えば車両又はドローン等）に対し、三次元地図をブロードキャスト送信し、クライアント装置はサーバから受信した三次元地図を用いてクライアント装置の自己位置を特定する処理、又は、クライアント装置を操作するユーザ等に地図情報を表示する処理を行う。
　以下、この例における動作例を説明する。まず、サーバは、三次元地図の位置情報を８分木構成などを用いて符号化する。そして、サーバは、位置情報をベースに構築されたＮ個のＬｏＤを用いて三次元地図の属性情報を階層符号化する。サーバは、階層符号化により得られた三次元地図のビットストリームを保存する。
　次にサーバは、サーバが管理する領域のクライアント装置から送信された地図情報の送信要求に応じて、符号化された三次元地図のビットストリームをクライアント装置に送信する。
　クライアント装置は、サーバから送信された三次元地図のビットストリームを受信し、クライアント装置の用途に応じて三次元地図の位置情報と属性情報とを復号する。例えば、クライアント装置が位置情報とＮ個のＬｏＤの属性情報とを用いて高精度な自己位置推定を行う場合は、クライアント装置は、属性情報として密な三次元点までの復号結果が必要と判断し、ビットストリーム内の全ての情報を復号する。
　また、クライアント装置が三次元地図の情報をユーザ等に表示する場合は、クライアント装置は、属性情報として疎な三次元点までの復号結果までが必要と判断し、位置情報とＬｏＤの上位層であるＬｏＤ０からＭ個（Ｍ＜Ｎ）までのＬｏＤの属性情報とを復号する。
　このようにクライアント装置の用途に応じて復号する属性情報のＬｏＤを切替えることによって、クライアント装置の処理負荷を削減できる。
　図９１に示す例では、例えば、三次元点地図は、位置情報と属性情報とを含む。位置情報は、８分木で符号化される。属性情報は、Ｎ個のＬｏＤで符号化される。
　クライアント装置Ａは、高精度な自己位置推定を行う。この場合、クライアント装置Ａは、全ての位置情報と属性情報とが必要と判断し、ビットストリーム内の位置情報とＮ個のＬｏＤで構成される属性情報とを全て復号する。
　クライアント装置Ｂは、三次元地図をユーザへ表示する。この場合、クライアント装置Ｂは、位置情報とＭ個（Ｍ＜Ｎ）のＬｏＤの属性情報とが必要と判断し、ビットストリーム内の位置情報とＭ個のＬｏＤで構成される属性情報とを復号する。
　なお、サーバは、三次元地図をクライアント装置にブロードキャスト送信してもよいし、マルチキャスト送信、又はユニキャスト送信してもよい。
　以下、本実施の形態に係るシステムの変形例について説明する。三次元データ符号化装置において、符号化対象の三次元点である対象三次元点の属性情報をＬｏＤを用いて階層符号化する場合、三次元データ符号化装置は、当該三次元データ復号装置で必要なＬｏＤの階層まで属性情報を符号化し、必要でない階層の属性情報を符号化しなくてもよい。例えば、ＬｏＤの総数がＮ個の場合に、三次元データ符号化装置は、最上位層ＬｏＤ０からＬｏＤ（Ｍ－１）までのＭ個（Ｍ＜Ｎ）のＬｏＤを符号化し、残りＬｏＤ（Ｎ－１）までのＬｏＤを符号化しないことによりビットストリームを生成してもよい。これにより、三次元データ符号化装置は、三次元データ復号装置からの要望に応じて、三次元データ復号装置で必要なＬｏＤ０からＬｏＤ（Ｍ－１）までの属性情報を符号化したビットストリームを提供できる。
　図９２は、上記ユースケースを示す図である。図９２に示す例では、サーバは、三次元位置情報と属性情報とを符号化することで得られた三次元地図を保持する。サーバ（三次元データ符号化装置）は、サーバが管理する領域のクライアント装置（三次元データ復号装置：例えば車両又はドローン等）に対し、クライアント装置の要望に応じて三次元地図をユニキャスト送信し、クライアント装置はサーバから受信した三次元地図を用いてクライアント装置の自己位置を特定する処理、又は地図情報をクライアント装置を操作するユーザ等に表示する処理を行う。
　以下、この例における動作例を説明する。まず、サーバは、三次元地図の位置情報を８分木構成などを用いて符号化する。そして、サーバは、三次元地図の属性情報を、位置情報をベースに構築されたＮ個のＬｏＤを用いて階層符号化することで三次元地図Ａのビットストリームを生成し、生成したビットストリームを当該サーバに保存する。また、サーバは、三次元地図の属性情報を、位置情報をベースに構築されたＭ個（Ｍ＜Ｎ）のＬｏＤを用いて階層符号化することで三次元地図Ｂのビットストリームを生成し、生成したビットストリームを当該サーバに保存する。
　次にクライアント装置は、クライアント装置の用途に応じて三次元地図の送信をサーバに要求する。例えば、クライアント装置は、位置情報とＮ個のＬｏＤの属性情報とを用いて高精度な自己位置推定を行う場合は、属性情報として密な三次元点までの復号結果が必要と判断し、三次元地図Ａのビットストリームの送信をサーバへ要求する。また、クライアント装置は、三次元地図の情報をユーザ等に表示する場合は、属性情報として疎な三次元点までの復号結果までが必要と判断し、位置情報とＬｏＤの上位層ＬｏＤ０からＭ個（Ｍ＜Ｎ）までのＬｏＤの属性情報とを含む三次元地図Ｂのビットストリームの送信をサーバへ要求する。そしてサーバは、クライアント装置からの地図情報の送信要求に応じて、符号化された三次元地図Ａ又は三次元地図Ｂのビットストリームをクライアント装置に送信する。
　クライアント装置は、クライアント装置の用途に応じてサーバから送信された三次元地図Ａ又は三次元地図Ｂのビットストリームを受信し、当該ビットストリームを復号する。このようにサーバは、クライアント装置の用途に応じて送信するビットストリームを切替える。これにより、クライアント装置の処理負荷を削減できる。
　図９２に示す例では、サーバは、三次元地図Ａ及び三次元地図Ｂを保持する。サーバは、三次元地図の位置情報を、例えば８分木で符号化し、三次元地図の属性情報をＮ個のＬｏＤで符号化することで三次元地図Ａを生成する。つまり、三次元地図Ａのビットストリームに含まれるＮｕｍＬｏＤはＮを示す。
　また、サーバは、三次元地図の位置情報を、例えば８分木で符号化し、三次元地図の属性情報をＭ個のＬｏＤで符号化することで三次元地図Ｂを生成する。つまり、三次元地図Ｂのビットストリームに含まれるＮｕｍＬｏＤはＭを示す。
　クライアント装置Ａは、高精度な自己位置推定を行う。この場合クライアント装置Ａは、全ての位置情報と属性情報とが必要と判断し、全ての位置情報とＮ個のＬｏＤで構成される属性情報とを含む三次元地図Ａの送信要求をサーバに送る。クライアント装置Ａは、三次元地図Ａを受信し、全ての位置情報とＮ個のＬｏＤで構成される属性情報とを復号する。
　クライアント装置Ｂは、三次元地図をユーザへ表示する。この場合、クライアント装置Ｂは、位置情報とＭ個（Ｍ＜Ｎ）のＬｏＤの属性情報とが必要と判断し、全ての位置情報とＭ個のＬｏＤで構成される属性情報とを含む三次元地図Ｂの送信要求をサーバに送る。クライアント装置Ｂは、三次元地図Ｂを受信して、全ての位置情報とＭ個のＬｏＤで構成される属性情報とを復号する。
　なお、サーバ（三次元データ符号化装置）は、三次元地図Ｂに加え、残りのＮ－Ｍ個のＬｏＤの属性情報を符号化した三次元地図Ｃを符号化しておき、クライアント装置Ｂの要望に応じて三次元地図Ｃをクライアント装置Ｂに送信してもよい。また、クライアント装置Ｂは、三次元地図Ｂと三次元地図Ｃとのビットストリームを用いて、Ｎ個のＬｏＤの復号結果を得てもよい。
　以下、アプリケーション処理の例を説明する。図９３は、アプリケーション処理の例を示すフローチャートである。アプリ操作が開始されると、三次元データ逆多重化装置は、点群データ及び複数の符号化データを含むＩＳＯＢＭＦＦファイルを取得する（Ｓ７３０１）。例えば、三次元データ逆多重化装置は、ＩＳＯＢＭＦＦファイルを、通信により取得してもよいし、蓄積しているデータから読み込んでもよい。
　次に、三次元データ逆多重化装置は、ＩＳＯＢＭＦＦファイルにおける全体構成情報を解析し、アプリケーションに使用するデータを特定する（Ｓ７３０２）。例えば、三次元データ逆多重化装置は、処理に用いるデータを取得し、処理に用いないデータは取得しない。
　次に、三次元データ逆多重化装置は、アプリケーションに使用する１以上のデータを抽出し、当該データの構成情報を解析する（Ｓ７３０３）。
　データの種別が符号化データである場合（Ｓ７３０４で符号化データ）、三次元データ逆多重化装置は、ＩＳＯＢＭＦＦを符号化ストリームに変換し、タイムスタンプを抽出する（Ｓ７３０５）。また、三次元データ逆多重化装置は、データ間の同期がそろっているか否かを、例えば、データ間の同期がそろっているか否かを示すフラグを参照して判定し、揃っていなければ同期処理を行ってもよい。
　次に、三次元データ逆多重化装置は、タイムスタンプ及びその他の指示に従い、所定の方法でデータを復号し、復号したデータを処理する（Ｓ７３０６）。
　一方、データの種別が符号化データである場合（Ｓ７３０４でＲＡＷデータ）、三次元データ逆多重化装置は、データ及びタイムスタンプを抽出する（Ｓ７３０７）。また、三次元データ逆多重化装置は、データ間の同期がそろっているか否かを、例えば、データ間の同期がそろっているか否かを示すフラグを参照して判定し、揃っていなければ同期処理を行ってもよい。次に、三次元データ逆多重化装置は、タイムスタンプ及びその他の指示に従い、データを処理する（Ｓ７３０８）。
　例えば、ビームＬｉＤＡＲ、ＦＬＡＳＨ　ＬｉＤＡＲ、及びカメラで取得されたセンサ信号が、それぞれ異なる符号化方式で符号化及び多重化されている場合の例を説明する。図９４は、ビームＬｉＤＡＲ、ＦＬＡＳＨ　ＬｉＤＡＲ及びカメラのセンサ範囲の例を示す図である。例えば、ビームＬｉＤＡＲは、車両（センサ）の周囲の全方向を検知し、ＦＬＡＳＨ　ＬｉＤＡＲ及びカメラは、車両の一方向（例えば前方）の範囲を検知する。
　ＬｉＤＡＲ点群を統合的に扱うアプリケーションの場合、三次元データ逆多重化装置は、全体構成情報を参照して、ビームＬｉＤＡＲとＦＬＡＳＨ　ＬｉＤＡＲの符号化データを抽出して復号する。また、三次元データ逆多重化装置は、カメラ映像は抽出しない。
　三次元データ逆多重化装置は、ＬｉＤＡＲとＦＬＡＳＨ　ＬｉＤＡＲのタイムスタンプに従い、同一のタイムスタンプの時刻のそれぞれの符号化データを同時に処理する。
　例えば、三次元データ逆多重化装置は、処理したデータを提示装置で提示したり、ビームＬｉＤＡＲとＦＬＡＳＨ　ＬｉＤＡＲの点群データを合成したり、レンダリングなどの処理を行ってもよい。
　また、データ間でキャリブレーションをするアプリケーションの場合には、三次元データ逆多重化装置は、センサ位置情報を抽出してアプリケーションで用いてもよい。
　例えば、三次元データ逆多重化装置は、アプリケーションにおいて、ビームＬｉＤＡＲ情報を使用するか、ＦＬＡＳＨ　ＬｉＤＡＲを使用するかを選択し、選択結果に応じて処理を切り替えてもよい。
　このように、アプリケーションの処理に応じて適応的にデータの取得及び符号処理を変えることができるので、処理量及び消費電力を削減できる。
　以下、自動運転におけるユースケースについて説明する。図９５は、自動運転システムの構成例を示す図である。この自動運転システムは、クラウドサーバ７３５０と、車載装置又はモバイル装置等のエッジ７３６０とを含む。クラウドサーバ７３５０は、逆多重化部７３５１と、復号部７３５２Ａ、７３５２Ｂ及び７３５５と、点群データ合成部７３５３と、大規模データ蓄積部７３５４と、比較部７３５６と、符号化部７３５７とを備える。エッジ７３６０は、センサ７３６１Ａ及び７３６１Ｂと、点群データ生成部７３６２Ａ及び７３６２Ｂと、同期部７３６３と、符号化部７３６４Ａ及び７３６４Ｂと、多重化部７３６５と、更新データ蓄積部７３６６と、逆多重化部７３６７と、復号部７３６８と、フィルタ７３６９と、自己位置推定部７３７０と、運転制御部７３７１とを備える。
　このシステムでは、エッジ７３６０は、クラウドサーバ７３５０に蓄積されている大規模点群地図データである大規模データをダウンロードする。エッジ７３６０は、大規模データとエッジ７３６０で得られたセンサ情報とをマッチングすることで、エッジ７３６０（車両又は端末）の自己位置推定処理を行う。また、エッジ７３６０は、取得したセンサ情報をクラウドサーバ７３５０へアップロードし、大規模データを最新の地図データに更新する。
　また、システム内における点群データを扱う様々なアプリケーションにおいて、符号化方法の異なる点群データが扱われる。
　クラウドサーバ７３５０は、大規模データを符号化及び多重化する。具体的には、符号化部７３５７は、大規模点群を符号化するために適した第３の符号化方法を用いて符号化を行う。また、符号化部７３５７は、符号化データを多重化する。大規模データ蓄積部７３５４は、符号化部７３５７で符号化及び多重化されたデータを蓄積する。
　エッジ７３６０は、センシングを行う。具体的には、点群データ生成部７３６２Ａは、センサ７３６１Ａで取得されるセンシング情報を用いて、第１の点群データ（位置情報（ジオメトリ）及び属性情報）を生成する。点群データ生成部７３６２Ｂは、センサ７３６１Ｂで取得されるセンシング情報を用いて、第２の点群データ（位置情報及び属性情報）を生成する。生成された第１の点群データ及び第２の点群データは、自動運転の自己位置推定或いは車両制御、又は地図更新に用いられる。それぞれの処理において、第１の点群データ及び第２の点群データのうちの一部の情報が用いられてもよい。
　エッジ７３６０は、自己位置推定を行う。具体的には、エッジ７３６０は、大規模データをクラウドサーバ７３５０からダウンロードする。逆多重化部７３６７は、ファイルフォーマットの大規模データを逆多重化することで符号化データを取得する。復号部７３６８は、取得された符号化データを復号することで大規模点群地図データである大規模データを取得する。
　自己位置推定部７３７０は、取得された大規模データと、点群データ生成部７３６２Ａ及び７３６２Ｂで生成された第１の点群データ及び第２の点群データとをマッチングすることで、車両の地図における自己位置を推定する。また、運転制御部７３７１は、当該マッチング結果又は自己位置推定結果を運転制御に用いる。
　なお、自己位置推定部７３７０及び運転制御部７３７１は、大規模データのうち、位置情報などの特定の情報を抽出し、抽出した情報を用いて処理を行ってもよい。また、フィルタ７３６９は、第１の点群データ及び第２の点群データに補正又は間引き等の処理を行う。自己位置推定部７３７０及び運転制御部７３７１は、当該処理が行われた後の第１の点群データ及び第２の点群データを用いてもよい。また、自己位置推定部７３７０及び運転制御部７３７１は、センサ７３６１Ａ及び７３６１Ｂで得られたセンサ信号を用いてもよい。
　同期部７３６３は、複数のセンサ信号又は複数の点群データのデータ間の時間同期及び位置補正を行う。また、同期部７３６３は、自己位置推定処理によって生成された、大規模データとセンサデータとの位置補正情報に基づき、センサ信号又は点群データの位置情報を大規模データに合わせるように補正してもよい。
　なお、同期及び位置補正はエッジ７３６０でなく、クラウドサーバ７３５０で行われてもよい。この場合、エッジ７３６０は、同期情報及び位置情報を多重化してクラウドサーバ７３５０へ送信してもよい。
　エッジ７３６０は．センサ信号又は点群データを符号化及び多重化する。具体的には、センサ信号又は点群データは、それぞれの信号を符号化するために適した第１の符号化方法又は第２の符号化方法を用いて符号化される。例えば、符号化部７３６４Ａは、第１の符号化方法を用いて第１の点群データを符号化することで第１の符号化データを生成する。符号化部７３６４Ｂは、第２の符号化方法を用いて第２の点群データを符号化することで第２の符号化データを生成する。
　多重化部７３６５は、第１の符号化データ、第２の符号化データ、及び同期情報などを多重化することで多重化信号を生成する。更新データ蓄積部７３６６は、生成された多重化信号を蓄積する。また、更新データ蓄積部７３６６は、多重化信号をクラウドサーバ７３５０へアップロードする。
　クラウドサーバ７３５０は、点群データを合成する。具体的には、逆多重化部７３５１は、クラウドサーバ７３５０にアップロードされた多重化信号を逆多重化することで第１の符号化データ及び第２の符号化データを取得する。復号部７３５２Ａは、第１の符号化データを復号することで第１の点群データ（又はセンサ信号）を取得する。復号部７３５２Ｂは、第２の符号化データを復号することで第２の点群データ（又はセンサ信号）を取得する。
　点群データ合成部７３５３は、第１の点群データと第２の点群データとを所定の方法で合成する。多重化信号に同期情報及び位置補正情報が多重化されている場合には、点群データ合成部７３５３は、それらの情報を用いて合成を行ってもよい。
　復号部７３５５は、大規模データ蓄積部７３５４に蓄積されている大規模データを逆多重化及び復号する。比較部７３５６は、エッジ７３６０で得られたセンサ信号に基づき生成された点群データとクラウドサーバ７３５０が有する大規模データとを比較し、更新が必要な点群データを判断する。比較部７３５６は、大規模データのうち、更新が必要と判断された点群データを、エッジ７３６０から得られた点群データに更新する。
　符号化部７３５７は、更新された大規模データを符号化及び多重化し、得られたデータを大規模データ蓄積部７３５４に蓄積する。
　以上のように、使用する用途又はアプリケーションに応じて、取り扱う信号が異なり、多重化する信号又は符号化方法が異なる場合がある。このような場合であっても、本実施の形態を用いて様々な符号化方式のデータを多重化することで、柔軟な復号及びアプリケーション処理が可能となる。また、信号の符号化方式が異なる場合であっても、逆多重化、復号、データ変換、符号化、多重の処理により適した符号化方式を変換することで、様々なアプリケーションやシステムを構築し、柔軟なサービスの提供が可能となる。
　以下、分割データの復号及びアプリケーションの例を説明する。まず、分割データの情報について説明する。図９６は、ビットストリームの構成例を示す図である。分割データの全体情報は、分割データ毎に、当該分割データのセンサＩＤ（ｓｅｎｓｏｒ＿ｉｄ）とデータＩＤ（ｄａｔａ＿ｉｄ）とを示す。なお、データＩＤは各符号化データのヘッダにも示される。
　なお、図９６に示す分割データの全体情報は、図４１と同様に、センサＩＤに加え、センサ情報（Ｓｅｎｓｏｒ）と、センサのバージョン（Ｖｅｒｓｉｏｎ）と、センサのメーカー名（Ｍａｋｅｒ）と、センサの設置情報（Ｍｏｕｎｔ　Ｉｎｆｏ．）と、センサの位置座標（Ｗｏｒｌｄ　Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ）とのうち少なく一つを含んでもよい。これにより、三次元データ復号装置は、構成情報から各種センサの情報を取得できる。
　分割データの全体情報は、メタデータであるＳＰＳ、ＧＰＳ又はＡＰＳに格納されてもよいし、符号化に必須でないメタデータであるＳＥＩに格納されてもよい。また、三次元データ符号化装置は、多重化の際に、当該ＳＥＩをＩＳＯＢＭＦＦのファイルに格納する。三次元データ復号装置は、当該メタデータに基づき、所望の分割データを取得できる。
　図９６において、ＳＰＳは符号化データ全体のメタデータであり、ＧＰＳは位置情報のメタデータであり、ＡＰＳは属性情報毎のメタデータであり、Ｇは分割データ毎の位置情報の符号化データであり、Ａ１等は分割データ毎の属性情報の符号化データである。
　次に、分割データのアプリケーション例を説明する。点群データから、任意の点群を選択し、選択した点群を提示するアプリケーションの例を説明する。図９７は、このアプリケーションにより実行される点群選択処理のフローチャートである。図９８～図１００は、点群選択処理の画面例を示す図である。
　図９８に示すように、アプリケーションを実行する三次元データ復号装置は、例えば、任意の点群を選択するための入力ＵＩ（ユーザインタフェース）８６６１を表示するＵＩ部を有する。入力ＵＩ８６６１は、選択された点群を提示する提示部８６６２と、ユーザの操作を受け付ける操作部（ボタン８６６３及び８６６４）を有する。三次元データ復号装置は、ＵＩ８６６１で点群が選択された後、蓄積部８６６５から所望のデータを取得する。
　まず、ユーザの入力ＵＩ８６６１に対する操作に基づき、ユーザが表示したい点群情報が選択される（Ｓ８６３１）。具体的には、ボタン８６６３が選択されることで、センサ１に基づく点群が選択される。ボタン８６６４が選択されることで、センサ２に基づく点群が選択される。または、ボタン８６６３及びボタン８６６４の両方が選択されることで、センサ１に基づく点群とセンサ２に基づく点群の両方が選択される。なお、点群の選択方法は一例であり、これに限らない。
　次に、三次元データ復号装置は、多重化信号（ビットストリーム）又は符号化データに含まれる分割データの全体情報を解析し、選択されたセンサのセンサＩＤ（ｓｅｎｓｏｒ＿ｉｄ）から、選択された点群を構成する分割データのデータＩＤ（ｄａｔａ＿ｉｄ）を特定する（Ｓ８６３２）。次に、三次元データ復号装置は、多重化信号から、特定された所望のデータＩＤを含む符号化データを抽出し、抽出した符号化データを復号することで、選択されたセンサに基づく点群を復号する（Ｓ８６３３）。なお、三次元データ復号装置は、その他の符号化データは復号しない。
　最後に、三次元データ復号装置は、復号された点群を提示（例えば表示）する（Ｓ８６３４）。図９９は、センサ１のボタン８６６３が押下された場合の例を示し、センサ１の点群が提示される。図１００は、センサ１のボタン８６６３とセンサ２のボタン８６６４の両方が押下された場合の例を示し、センサ１及びセンサ２の点群が提示される。
　以上、本開示の実施の形態に係る三次元データ符号化装置及び三次元データ復号装置等について説明したが、本開示は、この実施の形態に限定されるものではない。
　また、上記実施の形態に係る三次元データ符号化装置及び三次元データ復号装置等に含まれる各処理部は典型的には集積回路であるＬＳＩとして実現される。これらは個別に１チップ化されてもよいし、一部又は全てを含むように１チップ化されてもよい。
　また、集積回路化はＬＳＩに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセッサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後にプログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）、又はＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用してもよい。
　また、上記各実施の形態において、各構成要素は、専用のハードウェアで構成されるか、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。
　また、本開示は、三次元データ符号化装置及び三次元データ復号装置等により実行される三次元データ符号化方法又は三次元データ復号方法等として実現されてもよい。
　また、ブロック図における機能ブロックの分割は一例であり、複数の機能ブロックを一つの機能ブロックとして実現したり、一つの機能ブロックを複数に分割したり、一部の機能を他の機能ブロックに移してもよい。また、類似する機能を有する複数の機能ブロックの機能を単一のハードウェア又はソフトウェアが並列又は時分割に処理してもよい。
　また、フローチャートにおける各ステップが実行される順序は、本開示を具体的に説明するために例示するためのものであり、上記以外の順序であってもよい。また、上記ステップの一部が、他のステップと同時（並列）に実行されてもよい。
　以上、一つまたは複数の態様に係る三次元データ符号化装置及び三次元データ復号装置等について、実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、この実施の形態に限定されるものではない。本開示の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、一つまたは複数の態様の範囲内に含まれてもよい。
　本開示は、三次元データ符号化装置及び三次元データ復号装置に適用できる。
　８１０　三次元データ作成装置
　８１１　データ受信部
　８１２、８１９　通信部
　８１３　受信制御部
　８１４、８２１　フォーマット変換部
　８１５　センサ
　８１６　三次元データ作成部
　８１７　三次元データ合成部
　８１８　三次元データ蓄積部
　８２０　送信制御部
　８２２　データ送信部
　８３１、８３２、８３４、８３５、８３６、８３７　三次元データ
　８３３　センサ情報
　９０１　サーバ
　９０２、９０２Ａ、９０２Ｂ、９０２Ｃ　クライアント装置
　１０１１、１１１１　データ受信部
　１０１２、１０２０、１１１２、１１２０　通信部
　１０１３、１１１３　受信制御部
　１０１４、１０１９、１１１４、１１１９　フォーマット変換部
　１０１５　センサ
　１０１６、１１１６　三次元データ作成部
　１０１７　三次元画像処理部
　１０１８、１１１８　三次元データ蓄積部
　１０２１、１１２１　送信制御部
　１０２２、１１２２　データ送信部
　１０３１、１０３２、１１３５　三次元マップ
　１０３３、１０３７、１１３２　センサ情報
　１０３４、１０３５、１１３４　三次元データ
　１１１７　三次元データ合成部
　１２０１　三次元マップ圧縮／復号処理部
　１２０２　センサ情報圧縮／復号処理部
　１２１１　三次元マップ復号処理部
　１２１２　センサ情報圧縮処理部
　２００１　サーバ
　２００２、２００２Ａ、２００２Ｂ　クライアント装置
　２０１１　センサ情報取得部
　２０１２　記憶部
　２０１３　データ送信可否判定部
　２０２１、２０２１Ａ、２０２１Ｂ　端末
　２０２２、２０２２Ａ、２０２２Ｂ　通信装置
　２０２３　ネットワーク
　２０２４　データ収集サーバ
　２０２５　地図サーバ
　２０２６　クライアント装置
　２７００　位置情報符号化部
　２７０１、２７１１　８分木生成部
　２７０２、２７１２　幾何情報算出部
　２７０３、２７１３　符号化テーブル選択部
　２７０４　エントロピー符号化部
　２７１０　位置情報復号部
　２７１４　エントロピー復号部
　３０００　三次元データ符号化装置
　３００１　位置情報符号化部
　３００２　属性情報再割り当て部
　３００３　属性情報符号化部
　３０１０　三次元データ復号装置
　３０１１　位置情報復号部
　３０１２　属性情報復号部
　３１４０　属性情報符号化部
　３１４１、３１５１　ＬｏＤ生成部
　３１４２、３１５２　周囲探索部
　３１４３、３１５３　予測部
　３１４４　予測残差算出部
　３１４５　量子化部
　３１４６　算術符号化部
　３１４７、３１５５　逆量子化部
　３１４８、３１５６　復号値生成部
　３１４９、３１５７　メモリ
　３１５０　属性情報復号部
　３１５４　算術復号部
　４６０１　三次元データ符号化システム
　４６０２　三次元データ復号システム
　４６０３　センサ端末
　４６０４　外部接続部
　４６１１　点群データ生成システム
　４６１２　提示部
　４６１３　符号化部
　４６１４　多重化部
　４６１５　入出力部
　４６１６　制御部
　４６１７　センサ情報取得部
　４６１８　点群データ生成部
　４６２１　センサ情報取得部
　４６２２　入出力部
　４６２３　逆多重化部
　４６２４　復号部
　４６２５　提示部
　４６２６　ユーザインタフェース
　４６２７　制御部
　４６３０　第１の符号化部
　４６３１　位置情報符号化部
　４６３２　属性情報符号化部
　４６３３　付加情報符号化部
　４６３４　多重化部
　４６４０　第１の復号部
　４６４１　逆多重化部
　４６４２　位置情報復号部
　４６４３　属性情報復号部
　４６４４　付加情報復号部
　４６５０　第２の符号化部
　４６５１　付加情報生成部
　４６５２　位置画像生成部
　４６５３　属性画像生成部
　４６５４　映像符号化部
　４６５５　付加情報符号化部
　４６５６　多重化部
　４６６０　第２の復号部
　４６６１　逆多重化部
　４６６２　映像復号部
　４６６３　付加情報復号部
　４６６４　位置情報生成部
　４６６５　属性情報生成部
　４８０１　符号化部
　４８０２　多重化部
　６６００　属性情報符号化部
　６６０１　ソート部
　６６０２　Ｈａａｒ変換部
　６６０３　量子化部
　６６０４、６６１２　逆量子化部
　６６０５、６６１３　逆Ｈａａｒ変換部
　６６０６、６６１４　メモリ
　６６０７　算術符号化部
　６６１０　属性情報復号部
　６６１１　算術復号部
　７３５０　クラウドサーバ
　７３５１　逆多重化部
　７３５２Ａ、７３５２Ｂ　復号部
　７３５３　点群データ合成部
　７３５４　大規模データ蓄積部
　７３５５　復号部
　７３５６　比較部
　７３５７　符号化部
　７３６０　エッジ
　７３６１Ａ、７３６１Ｂ　センサ
　７３６２Ａ、７３６２Ｂ　点群データ生成部
　７３６３　同期部
　７３６４Ａ、７３６４Ｂ　符号化部
　７３６５　多重化部
　７３６６　更新データ蓄積部
　７３６７　逆多重化部
　７３６８　復号部
　７３６９　フィルタ
　７３７０　自己位置推定部
　７３７１　運転制御部
　８６６１　入力ＵＩ
　８６６２　提示部
　８６６３、８６６４　ボタン
　８６６５　蓄積部
　１０６００　三次元データ符号化装置
　１０６１０、１０６６０　変換部
　１０６１１　スケール部
　１０６１２　オフセット部
　１０６２０、１０６７０　符号化部
　１０６２１　属性情報符号化部
　１０６２２　付加情報符号化部
　１０６３０　三次元データ復号装置
　１０６４０、１０６８０　復号部
　１０６４１　属性情報復号部
　１０６４２　付加情報復号部
　１０６５０、１０６９０　逆変換部
　１０６５１　逆オフセット部
　１０６５２　逆スケール部
　Ａ１００　属性情報符号化部
　Ａ１０１　ＬｏＤ属性情報符号化部
　Ａ１０２　変換属性情報符号化部
　Ａ１１０　属性情報復号部
　Ａ１１１　ＬｏＤ属性情報復号部
　Ａ１１２　変換属性情報復号部

Claims (15)

  1. 　三次元点の属性情報を取得し、
    　前記属性情報が示す数値に、乗除算及びシフト演算の少なくとも一方を行うスケーリング、及び、加減算を行うオフセットの少なくとも一方を行う変換処理を実行してから前記属性情報を符号化する、又は、前記変換処理を実行せずに前記属性情報を符号化する符号化処理を実行し、
    　符号化された前記属性情報と、前記変換処理が実行されたか否かを示す変換識別情報と、を含むビットストリームを生成する
    　三次元データ符号化方法。
  2. 　前記ビットストリームの生成では、前記変換処理が実行された場合、前記スケーリングに用いられた値を示すスケール情報、及び、前記オフセットに用いられた値を示すオフセット情報の少なくとも一方を含む変換情報をさらに含む前記ビットストリームを生成する
    　請求項１に記載の三次元データ符号化方法。
  3. 　前記属性情報の取得では、複数の前記属性情報を取得し、
    　前記符号化処理では、前記属性情報毎に、前記変換処理を実行して前記属性情報を符号化し、又は、前記変換処理を実行せずに前記属性情報を符号化し、
    　前記ビットストリームの生成では、符号化された複数の前記属性情報と、前記属性情報毎の前記変換識別情報と、を含む前記ビットストリームを生成する
    　請求項１又は２に記載の三次元データ符号化方法。
  4. 　前記符号化処理において、前記スケーリング及び前記オフセットの両方を行う前記変換処理をして前記属性情報を符号化した場合、
    　前記ビットストリームの生成では、前記スケーリング及び前記オフセットが行われた順序を示す順序情報をさらに含む前記ビットストリームを生成する
    　請求項１～３のいずれか１項に記載の三次元データ符号化方法。
  5. 　前記変換識別情報は、前記スケーリングが行われたか否か、及び、前記オフセットが行われたか否かを示す
    　請求項１～４のいずれか１項に記載の三次元データ符号化方法。
  6. 　前記ビットストリームの生成では、前記変換識別情報を、シーケンスに共通の付加情報に格納する
    　請求項１～５のいずれか１項に記載の三次元データ符号化方法。
  7. 　符号化された三次元点の属性情報と、前記属性情報に、乗除算及びシフト演算の少なくとも一方を行うスケーリング、及び、加減算を行うオフセットの少なくとも一方を行う変換処理が実行されたか否かを示す、符号化された変換識別情報と、を含むビットストリームを取得し、
    　符号化された前記属性情報を復号し、
    　符号化された前記変換識別情報を復号する
    　三次元データ復号方法。
  8. 　さらに、前記変換識別情報が、前記属性情報に前記変換処理が実行されたことを示す場合、復号された前記属性情報が示す数値に、乗除算及びシフト演算の少なくとも一方を行う逆スケーリング、及び、加減算を行う逆オフセットの少なくとも一方を行う逆変換処理を実行する
    　請求項７に記載の三次元データ復号方法。
  9. 　前記ビットストリームは、前記スケーリングに用いられた値を示すスケール情報、及び、前記オフセットに用いられた値を示すオフセット情報の少なくとも一方を含む変換情報をさらに含み、
    　前記逆変換処理では、前記スケール情報及び前記オフセット情報の少なくとも一方に基づいて前記逆変換処理を実行する
    　請求項８に記載の三次元データ復号方法。
  10. 　前記ビットストリームは、複数の符号化された前記属性情報を含み、
    　前記復号では、複数の符号化された前記属性情報をそれぞれ復号し、
    　前記変換識別情報は、前記変換処理が実行されたか否かを前記属性情報毎に示し、
    　前記逆変換処理では、復号された複数の前記属性情報のうち、前記変換識別情報が、前記変換処理が実行されたことを示す前記属性情報に前記逆変換処理を実行する
    　請求項８又は９に記載の三次元データ復号方法。
  11. 　前記ビットストリームは、前記スケーリング及び前記オフセットが行われた順序を示す順序情報をさらに含み、
    　前記逆変換処理では、前記順序情報に基づく順序で前記逆スケーリング及び前記逆オフセットを行う
    　請求項８～１０のいずれか１項に記載の三次元データ復号方法。
  12. 　前記変換識別情報は、前記スケーリングが行われたか否か、及び、前記オフセットが行われたか否かを示す
    　請求項７～１１のいずれか１項に記載の三次元データ復号方法。
  13. 　前記ビットストリームは、前記変換識別情報がシーケンスに共通の付加情報に格納されている
    　請求項７～１２のいずれか１項に記載の三次元データ復号方法。
  14. 　プロセッサと、
    　メモリと、を備え、
    　前記プロセッサは、前記メモリを用いて、
    　三次元点の属性情報を取得し、
    　前記属性情報が示す数値に、乗除算及びシフト演算の少なくとも一方を行うスケーリング、及び、加減算を行うオフセットの少なくとも一方を行う変換処理を実行してから前記属性情報を符号化する、又は、前記変換処理を実行せずに前記属性情報を符号化する符号化処理を実行し、
    　符号化された前記属性情報と、前記変換処理が実行されたか否かを示す変換識別情報と、を含むビットストリームを生成する
    　三次元データ符号化装置。
  15. 　プロセッサと、
    　メモリと、を備え、
    　前記プロセッサは、前記メモリを用いて、
    　符号化された三次元点の属性情報と、前記属性情報に、乗除算及びシフト演算の少なくとも一方を行うスケーリング、及び、加減算を行うオフセットの少なくとも一方を行う変換処理が実行されたか否かを示す、符号化された変換識別情報と、を含むビットストリームを取得し、
    　符号化された前記属性情報を復号し、
    　符号化された前記変換識別情報を復号する
    　三次元データ復号装置。
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