WO2021210837A1 - 포인트 클라우드 데이터 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 포인트 클라우드 데이터 수신 장치 및 포인트 클라우드 데이터 수신 방법 - Google Patents

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cloud data
tile
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오세진
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엘지전자 주식회사
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    • H04N21/85406—Content authoring involving a specific file format, e.g. MP4 format

Definitions

  • Embodiments relate to a method and apparatus for processing point cloud content.
  • the point cloud content is content expressed as a point cloud, which is a set of points (points) belonging to a coordinate system representing a three-dimensional space.
  • Point cloud content can express three-dimensional media, and provides various services such as VR (Virtual Reality), AR (Augmented Reality), MR (Mixed Reality), and autonomous driving service. used to provide However, tens of thousands to hundreds of thousands of point data are needed to express point cloud content. Therefore, a method for efficiently processing a large amount of point data is required.
  • Embodiments provide an apparatus and method for efficiently processing point cloud data.
  • Embodiments provide a point cloud data processing method and apparatus for solving latency and encoding/decoding complexity.
  • a method for transmitting point cloud data may include encoding the point cloud data, encapsulating the point cloud data, and transmitting the point cloud data.
  • a method of receiving point cloud data may include receiving the point cloud data, decapsulating the point cloud data, and decoding the point cloud data.
  • the apparatus and method according to the embodiments may process point cloud data with high efficiency.
  • the apparatus and method according to the embodiments may provide a high quality point cloud service.
  • the apparatus and method according to the embodiments may provide point cloud content for providing universal services such as a VR service and an autonomous driving service.
  • FIG. 1 shows an example of a point cloud content providing system according to embodiments.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an operation of providing point cloud content according to embodiments.
  • FIG 3 shows an example of a point cloud video capture process according to embodiments.
  • FIG. 4 shows an example of a point cloud encoder according to embodiments.
  • FIG. 5 shows an example of a voxel according to embodiments.
  • FIG. 6 shows an example of an octree and an occupancy code according to embodiments.
  • FIG. 7 shows an example of a neighbor node pattern according to embodiments.
  • FIG. 10 shows an example of a point cloud decoder according to embodiments.
  • FIG. 11 shows an example of a point cloud decoder according to embodiments.
  • FIG. 13 is an example of a receiving apparatus according to embodiments.
  • FIG. 14 shows an architecture for G-PCC-based point cloud content streaming according to embodiments.
  • FIG. 15 shows an example of a transmission apparatus according to embodiments.
  • FIG. 16 shows an example of a receiving apparatus according to embodiments.
  • FIG. 17 shows an example of a structure capable of interworking with a method/device for transmitting and receiving point cloud data according to embodiments.
  • FIG. 18 illustrates an operation of encapsulating a part of a G-PCC bitstream according to embodiments.
  • 19 shows a sequence parameter set according to embodiments.
  • tile inventory (tile parameter set) according to embodiments.
  • 21 shows a set of geometric parameters according to embodiments.
  • FIG. 23 illustrates a geometry slice header according to embodiments.
  • 25 shows a G-PCC parameter set structure according to embodiments.
  • 26 shows a sample structure of single track encapsulation according to embodiments.
  • FIG. 27 shows a multi-track container according to embodiments.
  • 29 shows a parameter set included in a timed metadata track according to embodiments.
  • FIG. 30 illustrates a tile inventory according to embodiments.
  • FIG. 31 shows a G-PCC 3D tile information structure according to embodiments.
  • FIG. 32 illustrates a structure of G-PCC 3D tile inventory information according to embodiments.
  • 34 illustrates a method for transmitting point cloud data according to embodiments.
  • 35 illustrates a method for receiving point cloud data according to embodiments.
  • FIG. 1 shows an example of a point cloud content providing system according to embodiments.
  • the point cloud content providing system shown in FIG. 1 may include a transmission device 10000 and a reception device 10004 .
  • the transmitting device 10000 and the receiving device 10004 are capable of wired/wireless communication in order to transmit/receive point cloud data.
  • the transmission device 10000 may secure, process, and transmit a point cloud video (or point cloud content).
  • the transmission device 10000 may be a fixed station, a base transceiver system (BTS), a network, an Ariticial Intelligence (AI) device and/or system, a robot, an AR/VR/XR device and/or a server and the like.
  • BTS base transceiver system
  • AI Ariticial Intelligence
  • robot an AR/VR/XR device and/or a server and the like.
  • the transmission device 10000 uses a radio access technology (eg, 5G NR (New RAT), LTE (Long Term Evolution)) to perform communication with a base station and/or other wireless devices; It may include robots, vehicles, AR/VR/XR devices, mobile devices, home appliances, Internet of Things (IoT) devices, AI devices/servers, and the like.
  • a radio access technology eg, 5G NR (New RAT), LTE (Long Term Evolution)
  • 5G NR New RAT
  • LTE Long Term Evolution
  • IoT Internet of Things
  • Transmission device 10000 is a point cloud video acquisition unit (Point Cloud Video Acquisition, 10001), a point cloud video encoder (Point Cloud Video Encoder, 10002) and / or a transmitter (Transmitter (or Communication module), 10003) ) contains
  • the point cloud video acquisition unit 10001 acquires the point cloud video through processing such as capturing, synthesizing, or generating.
  • the point cloud video is point cloud content expressed as a point cloud that is a set of points located in a three-dimensional space, and may be referred to as point cloud video data or the like.
  • a point cloud video according to embodiments may include one or more frames. One frame represents a still image/picture. Accordingly, the point cloud video may include a point cloud image/frame/picture, and may be referred to as any one of a point cloud image, a frame, and a picture.
  • the point cloud video encoder 10002 encodes the obtained point cloud video data.
  • the point cloud video encoder 10002 may encode point cloud video data based on point cloud compression coding.
  • Point cloud compression coding may include Geometry-based Point Cloud Compression (G-PCC) coding and/or Video based Point Cloud Compression (V-PCC) coding or next-generation coding.
  • G-PCC Geometry-based Point Cloud Compression
  • V-PCC Video based Point Cloud Compression
  • the point cloud video encoder 10002 may output a bitstream including encoded point cloud video data.
  • the bitstream may include not only the encoded point cloud video data, but also signaling information related to encoding of the point cloud video data.
  • the transmitter 10003 transmits a bitstream including encoded point cloud video data.
  • the bitstream according to the embodiments is encapsulated into a file or segment (eg, a streaming segment) and transmitted through various networks such as a broadcasting network and/or a broadband network.
  • the transmission device 10000 may include an encapsulation unit (or encapsulation module) that performs an encapsulation operation.
  • the encapsulation unit may be included in the transmitter 10003 .
  • the file or segment may be transmitted to the receiving device 10004 through a network or stored in a digital storage medium (eg, USB, SD, CD, DVD, Blu-ray, HDD, SSD, etc.).
  • the transmitter 10003 may communicate with the receiving device 10004 (or a receiver 10005) through wired/wireless communication through networks such as 4G, 5G, and 6G. Also, the transmitter 10003 may perform a necessary data processing operation according to a network system (eg, a communication network system such as 4G, 5G, or 6G). Also, the transmission device 10000 may transmit encapsulated data according to an on demand method.
  • a network system eg, a communication network system such as 4G, 5G, or 6G.
  • the transmission device 10000 may transmit encapsulated data according to an on demand method.
  • the receiving apparatus 10004 includes a receiver (Receiver, 10005), a point cloud video decoder (Point Cloud Decoder, 10006), and/or a renderer (Renderer, 10007).
  • the receiving device 10004 uses a radio access technology (eg, 5G NR (New RAT), LTE (Long Term Evolution)) to communicate with a base station and/or other wireless devices, a device, a robot , vehicles, AR/VR/XR devices, mobile devices, home appliances, Internet of Things (IoT) devices, AI devices/servers, and the like.
  • 5G NR New RAT
  • LTE Long Term Evolution
  • the receiver 10005 receives a bitstream including point cloud video data or a file/segment in which the bitstream is encapsulated from a network or a storage medium.
  • the receiver 10005 may perform a necessary data processing operation according to a network system (eg, a communication network system such as 4G, 5G, or 6G).
  • the receiver 10005 may output a bitstream by decapsulating the received file/segment.
  • the receiver 10005 may include a decapsulation unit (or a decapsulation module) for performing a decapsulation operation.
  • the decapsulation unit may be implemented as an element (or component) separate from the receiver 10005 .
  • the point cloud video decoder 10006 decodes a bitstream including point cloud video data.
  • the point cloud video decoder 10006 may decode the point cloud video data according to an encoded manner (eg, a reverse process of the operation of the point cloud video encoder 10002 ). Accordingly, the point cloud video decoder 10006 may decode the point cloud video data by performing point cloud decompression coding, which is a reverse process of the point cloud compression.
  • Point cloud decompression coding includes G-PCC coding.
  • the renderer 10007 renders the decoded point cloud video data.
  • the renderer 10007 may output point cloud content by rendering audio data as well as point cloud video data.
  • the renderer 10007 may include a display for displaying the point cloud content.
  • the display may not be included in the renderer 10007 and may be implemented as a separate device or component.
  • the feedback information is information for reflecting the interactivity with the user who consumes the point cloud content, and includes user information (eg, head orientation information, viewport information, etc.).
  • user information eg, head orientation information, viewport information, etc.
  • the feedback information is provided by the content transmitting side (eg, the transmission device 10000) and/or the service provider can be passed on to According to embodiments, the feedback information may be used by the receiving device 10004 as well as the transmitting device 10000 or may not be provided.
  • the head orientation information is information about the user's head position, direction, angle, movement, and the like.
  • the receiving apparatus 10004 may calculate viewport information based on head orientation information.
  • the viewport information is information about the area of the point cloud video that the user is looking at.
  • a viewpoint is a point at which a user is watching a point cloud video, and may mean a central point of the viewport area. That is, the viewport is an area centered on a viewpoint, and the size and shape of the area may be determined by a Field Of View (FOV).
  • FOV Field Of View
  • the reception device 10004 may extract viewport information based on a vertical or horizontal FOV supported by the device in addition to the head orientation information.
  • the receiving device 10004 checks a user's point cloud consumption method, a point cloud video area that the user gazes at, a gaze time, and the like by performing a gaze analysis or the like.
  • the receiving device 10004 may transmit feedback information including the result of the gaze analysis to the transmitting device 10000 .
  • Feedback information may be obtained during rendering and/or display.
  • Feedback information may be secured by one or more sensors included in the receiving device 10004 .
  • the feedback information may be secured by the renderer 10007 or a separate external element (or device, component, etc.).
  • a dotted line in FIG. 1 shows a process of transferring feedback information secured by the renderer 10007 .
  • the point cloud content providing system may process (encode/decode) the point cloud data based on the feedback information. Accordingly, the point cloud video data decoder 10006 may perform a decoding operation based on the feedback information. Also, the receiving device 10004 may transmit feedback information to the transmitting device 10000 . The transmitting device 10000 (or the point cloud video data encoder 10002 ) may perform an encoding operation based on the feedback information. Therefore, the point cloud content providing system does not process (encode / decode) all point cloud data, but efficiently processes necessary data (for example, point cloud data corresponding to the user's head position) based on the feedback information, and the user can provide point cloud content to
  • the transmitting apparatus 10000 may be referred to as an encoder, a transmitting device, a transmitter, or the like, and the receiving apparatus 10004 may be referred to as a decoder, a receiving device, a receiver, or the like.
  • Point cloud data (processed in a series of acquisition/encoding/transmission/decoding/rendering) processed in the point cloud content providing system of FIG. 1 according to embodiments may be referred to as point cloud content data or point cloud video data.
  • the point cloud content data may be used as a concept including metadata or signaling information related to the point cloud data.
  • the elements of the point cloud content providing system shown in FIG. 1 may be implemented by hardware, software, a processor and/or a combination thereof.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an operation of providing point cloud content according to embodiments.
  • the block diagram of FIG. 2 shows the operation of the point cloud content providing system described in FIG. 1 .
  • the point cloud content providing system may process point cloud data based on point cloud compression coding (eg, G-PCC).
  • point cloud compression coding eg, G-PCC
  • the point cloud content providing system may acquire a point cloud video (20000).
  • a point cloud video is expressed as a point cloud belonging to a coordinate system representing a three-dimensional space.
  • a point cloud video according to embodiments may include a Ply (Polygon File format or the Stanford Triangle format) file.
  • the acquired point cloud video may include one or more Ply files.
  • the Ply file contains point cloud data such as the point's geometry and/or attributes. Geometry includes positions of points.
  • the position of each point may be expressed by parameters (eg, values of each of the X-axis, Y-axis, and Z-axis) representing a three-dimensional coordinate system (eg, a coordinate system including XYZ axes).
  • the attribute includes attributes of points (eg, texture information of each point, color (YCbCr or RGB), reflectance (r), transparency, etc.).
  • a point has one or more attributes (or properties).
  • one point may have one attribute of color, or two attributes of color and reflectance.
  • the geometry may be referred to as positions, geometry information, geometry data, and the like, and the attribute may be referred to as attributes, attribute information, attribute data, and the like.
  • the point cloud content providing system receives points from information (eg, depth information, color information, etc.) related to the point cloud video acquisition process. Cloud data can be obtained.
  • the point cloud content providing system may encode the point cloud data (20001).
  • the point cloud content providing system may encode point cloud data based on point cloud compression coding.
  • the point cloud data may include the geometry and attributes of the point.
  • the point cloud content providing system may output a geometry bitstream by performing geometry encoding for encoding the geometry.
  • the point cloud content providing system may output an attribute bitstream by performing attribute encoding for encoding the attribute.
  • the point cloud content providing system may perform attribute encoding based on geometry encoding.
  • the geometry bitstream and the attribute bitstream according to the embodiments may be multiplexed and output as one bitstream.
  • the bitstream according to embodiments may further include signaling information related to geometry encoding and attribute encoding.
  • the point cloud content providing system may transmit the encoded point cloud data (20002).
  • the encoded point cloud data may be expressed as a geometry bitstream and an attribute bitstream.
  • the encoded point cloud data may be transmitted in the form of a bitstream together with signaling information related to encoding of the point cloud data (eg, signaling information related to geometry encoding and attribute encoding).
  • the point cloud content providing system may encapsulate the bitstream for transmitting the encoded point cloud data and transmit it in the form of a file or segment.
  • the point cloud content providing system (eg, the receiving device 10004 or the receiver 10005) according to the embodiments may receive a bitstream including the encoded point cloud data. Also, the point cloud content providing system (eg, the receiving device 10004 or the receiver 10005) may demultiplex the bitstream.
  • the point cloud content providing system may decode the encoded point cloud data (for example, a geometry bitstream, an attribute bitstream) transmitted as a bitstream. have.
  • the point cloud content providing system (for example, the receiving device 10004 or the point cloud video decoder 10005) may decode the point cloud video data based on signaling information related to encoding of the point cloud video data included in the bitstream. have.
  • the point cloud content providing system (eg, the receiving device 10004 or the point cloud video decoder 10005) may decode the geometry bitstream to restore positions (geometry) of the points.
  • the point cloud content providing system may restore attributes of points by decoding an attribute bitstream based on the restored geometry.
  • the point cloud content providing system (eg, the receiving device 10004 or the point cloud video decoder 10005) may reconstruct the point cloud video based on positions and decoded attributes according to the reconstructed geometry.
  • the point cloud content providing system may render the decoded point cloud data (20004).
  • the point cloud content providing system may render the geometry and attributes decoded through the decoding process according to various rendering methods according to the rendering method. Points of the point cloud content may be rendered as a vertex having a certain thickness, a cube having a specific minimum size centered at the vertex position, or a circle centered at the vertex position. All or part of the rendered point cloud content is provided to the user through a display (eg, VR/AR display, general display, etc.).
  • a display eg, VR/AR display, general display, etc.
  • the point cloud content providing system (eg, the receiving device 10004) according to embodiments may secure feedback information (20005).
  • the point cloud content providing system may encode and/or decode the point cloud data based on the feedback information. Since the operation of the feedback information and point cloud content providing system according to the embodiments is the same as the feedback information and operation described with reference to FIG. 1 , a detailed description thereof will be omitted.
  • FIG 3 shows an example of a point cloud video capture process according to embodiments.
  • FIG. 3 shows an example of a point cloud video capture process of the point cloud content providing system described with reference to FIGS. 1 to 2 .
  • the point cloud content is an object located in various three-dimensional spaces (eg, a three-dimensional space representing a real environment, a three-dimensional space representing a virtual environment, etc.) and/or a point cloud video representing the environment (images and/or videos) are included.
  • one or more cameras eg, an infrared camera capable of securing depth information, color information corresponding to depth information
  • Point cloud video can be captured using an RGB camera that can extract
  • the point cloud content providing system according to the embodiments may extract a shape of a geometry composed of points in a three-dimensional space from depth information, and extract an attribute of each point from color information to secure point cloud data.
  • An image and/or an image according to embodiments may be captured based on at least one of an inward-facing method and an outward-facing method.
  • the left side of FIG. 3 shows an inward-pacing scheme.
  • the inward-pacing method refers to a method in which one or more cameras (or camera sensors) located surrounding the central object capture the central object.
  • the inward-facing method provides a 360-degree image of a point cloud content that provides a 360-degree image of a core object to the user (for example, a 360-degree image of an object (e.g., a core object such as a character, player, object, actor, etc.) to the user.
  • VR/AR content for example, a 360-degree image of an object (e.g., a core object such as a character, player, object, actor, etc.)
  • the right side of FIG. 3 shows an outward-pacing scheme.
  • the outward-pacing method refers to a method in which one or more cameras (or camera sensors) positioned surrounding the central object capture the environment of the central object rather than the central object.
  • the outward-pacing method may be used to generate point cloud content (eg, content representing an external environment that may be provided to a user of an autonomous vehicle) for providing a surrounding environment that appears from the user's point of view.
  • point cloud content eg, content representing an external environment that may be provided to a user of an autonomous vehicle
  • the point cloud content may be generated based on a capture operation of one or more cameras.
  • the point cloud content providing system may perform calibration of one or more cameras in order to set a global coordinate system before a capture operation.
  • the point cloud content providing system may generate the point cloud content by synthesizing the image and/or image captured by the above-described capture method and an arbitrary image and/or image.
  • the point cloud content providing system may not perform the capture operation described with reference to FIG. 3 when generating point cloud content representing a virtual space.
  • the point cloud content providing system according to the embodiments may perform post-processing on the captured image and/or the image. That is, the point cloud content providing system removes an unwanted area (for example, a background), recognizes a space where captured images and/or images are connected, and fills in a spatial hole if there is one. can
  • the point cloud content providing system may generate one point cloud content by performing coordinate system transformation on points of the point cloud video obtained from each camera.
  • the point cloud content providing system may perform coordinate system transformation of points based on the position coordinates of each camera. Accordingly, the point cloud content providing system may generate content representing one wide range and may generate point cloud content having a high density of points.
  • FIG. 4 shows an example of a point cloud encoder according to embodiments.
  • the point cloud encoder controls point cloud data (eg, positions of points and/or attributes) and perform an encoding operation.
  • point cloud data e.g, positions of points and/or attributes
  • the point cloud content providing system may not be able to stream the corresponding content in real time. Accordingly, the point cloud content providing system may reconfigure the point cloud content based on a maximum target bitrate in order to provide it according to a network environment.
  • the point cloud encoder may perform geometry encoding and attribute encoding. Geometry encoding is performed before attribute encoding.
  • a point cloud encoder may include a coordinate system transformation unit (Transformation Coordinates, 40000), a quantization unit (Quantize and Remove Points (Voxelize), 40001), an octree analysis unit (Analyze Octree, 40002), and a surface approximation analysis unit ( Analyze Surface Approximation (40003), Arithmetic Encode (40004), Reconstruct Geometry (40005), Color Transformer (Transform Colors, 40006), Attribute Transformer (Transfer Attributes, 40007), RAHT Transform a unit 40008, an LOD generator (Generated LOD, 40009), a lifting transform unit (Lifting) 40010, a coefficient quantization unit (Quantize Coefficients, 40011) and/or an arithmetic encoder (Arithmetic Encode, 40012).
  • a coordinate system transformation unit Transformation Coordinates, 40000
  • a quantization unit Quantization and Remove Points (Voxelize)
  • the coordinate system transformation unit 40000, the quantization unit 40001, the octree analysis unit 40002, the surface approximation analysis unit 40003, the arithmetic encoder 40004, and the geometry reconstruction unit 40005 perform geometry encoding. can do.
  • Geometry encoding according to embodiments may include octree geometry coding, direct coding, trisoup geometry encoding, and entropy encoding. Direct coding and trisup geometry encoding are applied selectively or in combination. Also, the geometry encoding is not limited to the above example.
  • the coordinate system conversion unit 40000 receives the positions and converts them into a coordinate system.
  • the positions may be converted into position information in a three-dimensional space (eg, a three-dimensional space expressed in an XYZ coordinate system, etc.).
  • Location information in a 3D space according to embodiments may be referred to as geometry information.
  • the quantizer 40001 quantizes the geometry. For example, the quantizer 40001 may quantize the points based on the minimum position values of all points (eg, the minimum values on each axis with respect to the X-axis, Y-axis, and Z-axis). The quantization unit 40001 multiplies the difference between the minimum position value and the position value of each point by a preset quatization scale value, and then performs a quantization operation to find the nearest integer value by rounding or rounding it down. Accordingly, one or more points may have the same quantized position (or position value). The quantizer 40001 according to embodiments performs voxelization based on quantized positions to reconstruct quantized points.
  • the quantizer 40001 performs voxelization based on quantized positions to reconstruct quantized points.
  • a minimum unit including 2D image/video information is a pixel, and points of point cloud content (or 3D point cloud video) according to embodiments may be included in one or more voxels.
  • the quantizer 40001 may match groups of points in a 3D space to voxels.
  • one voxel may include only one point.
  • one voxel may include one or more points.
  • a position of a ceter of a corresponding voxel may be set based on positions of one or more points included in one voxel.
  • attributes of all positions included in one voxel may be combined and assigned to a corresponding voxel.
  • the octree analyzer 40002 performs octree geometry coding (or octree coding) to represent voxels in an octree structure.
  • the octree structure represents points matched to voxels based on the octal tree structure.
  • the surface approximation analyzer 40003 may analyze and approximate the octree.
  • Octree analysis and approximation is a process of analyzing to voxelize a region including a plurality of points in order to efficiently provide octree and voxelization.
  • the arithmetic encoder 40004 entropy encodes the octree and/or the approximated octree.
  • the encoding method includes an arithmetic encoding method.
  • the encoding results in a geometry bitstream.
  • Color transform unit 40006, attribute transform unit 40007, RAHT transform unit 40008, LOD generating unit 40009, lifting transform unit 40010, coefficient quantization unit 40011 and/or arithmetic encoder 40012 performs attribute encoding.
  • one point may have one or more attributes. Attribute encoding according to embodiments is equally applied to attributes of one point. However, when one attribute (eg, color) includes one or more elements, independent attribute encoding is applied to each element.
  • Attribute encoding may include color transform coding, attribute transform coding, region adaptive hierarchical transform (RAHT) coding, interpolaration-based hierarchical nearest-neighbor prediction-Prediction Transform coding, and interpolation-based hierarchical nearest -neighbor prediction with an update/lifting step (Lifting Transform)) may include coding.
  • RAHT region adaptive hierarchical transform
  • coding interpolaration-based hierarchical nearest-neighbor prediction-Prediction Transform coding
  • Lifting Transform interpolation-based hierarchical nearest -neighbor prediction with an update/lifting step
  • attribute encoding is not limited to the above-described example.
  • the color conversion unit 40006 performs color conversion coding for converting color values (or textures) included in attributes.
  • the color conversion unit 40006 may convert the format of color information (eg, convert from RGB to YCbCr).
  • the operation of the color converter 40006 according to embodiments may be optionally applied according to color values included in the attributes.
  • the geometry reconstruction unit 40005 reconstructs (decompresses) an octree and/or an approximated octree.
  • the geometry reconstruction unit 40005 reconstructs an octree/voxel based on a result of analyzing the distribution of points.
  • the reconstructed octree/voxel may be referred to as a reconstructed geometry (or a reconstructed geometry).
  • the attribute transform unit 40007 performs an attribute transform that transforms attributes based on positions where geometry encoding has not been performed and/or a reconstructed geometry. As described above, since the attributes are dependent on the geometry, the attribute conversion unit 40007 may transform the attributes based on the reconstructed geometry information. For example, the attribute conversion unit 40007 may convert an attribute of a point at the position based on the position value of the point included in the voxel. As described above, when the position of the center point of a corresponding voxel is set based on the positions of one or more points included in one voxel, the attribute conversion unit 40007 converts attributes of the one or more points. When the tri-soup geometry encoding is performed, the attribute conversion unit 40007 may convert the attributes based on the tri-soup geometry encoding.
  • the attribute conversion unit 40007 is an average value of attributes or attribute values (eg, color or reflectance of each point) of neighboring points within a specific position/radius from the position (or position value) of the center point of each voxel. can be calculated to perform attribute transformation.
  • the attribute conversion unit 40007 may apply a weight according to the distance from the center point to each point when calculating the average value.
  • each voxel has a position and a computed attribute (or attribute value).
  • the attribute transform unit 40007 may search for neighboring points existing within a specific position/radius from the position of the center point of each voxel based on the K-D tree or the Morton code.
  • the K-D tree is a binary search tree and supports a data structure that can manage points based on location so that Nearest Neighbor Search-NNS is possible quickly.
  • the Molton code is generated by representing a coordinate value (eg (x, y, z)) representing a three-dimensional position of all points as a bit value, and mixing the bits. For example, if the coordinate value indicating the position of the point is (5, 9, 1), the bit value of the coordinate value is (0101, 1001, 0001).
  • the attribute transform unit 40007 may align the points based on the Molton code value and perform a shortest neighbor search (NNS) through a depth-first traversal process. After the attribute transform operation, when the nearest neighbor search (NNS) is required in another transform process for attribute coding, a K-D tree or a Molton code is used.
  • NSS shortest neighbor search
  • the converted attributes are input to the RAHT conversion unit 40008 and/or the LOD generation unit 40009.
  • the RAHT converter 40008 performs RAHT coding for predicting attribute information based on the reconstructed geometry information.
  • the RAHT transform unit 40008 may predict attribute information of a node at an upper level of the octree based on attribute information associated with a node at a lower level of the octree.
  • the LOD generator 40009 generates a level of detail (LOD) to perform predictive transform coding.
  • LOD level of detail
  • the LOD according to the embodiments indicates the detail of the point cloud content, and the smaller the LOD value, the lower the detail of the point cloud content, and the larger the LOD value, the higher the detail of the point cloud content. Points may be classified according to LOD.
  • the lifting transform unit 40010 performs lifting transform coding that transforms the attributes of the point cloud based on weights. As described above, lifting transform coding may be selectively applied.
  • the coefficient quantizer 40011 quantizes the attribute-coded attributes based on the coefficients.
  • the arithmetic encoder 40012 encodes the quantized attributes based on arithmetic coding.
  • the elements of the point cloud encoder of FIG. 4 are hardware including one or more processors or integrated circuits configured to communicate with one or more memories included in the point cloud providing device. , software, firmware, or a combination thereof.
  • the one or more processors may perform at least any one or more of the operations and/or functions of the elements of the point cloud encoder of FIG. 4 described above.
  • the one or more processors may also operate or execute a set of software programs and/or instructions for performing the operations and/or functions of the elements of the point cloud encoder of FIG. 4 .
  • One or more memories may include high speed random access memory, non-volatile memory (eg, one or more magnetic disk storage devices, flash memory devices, or other non-volatile solid state memory). memory devices (such as solid-state memory devices).
  • FIG. 5 shows an example of a voxel according to embodiments.
  • voxel 5 is an octree structure that recursively subdivides a bounding box defined by two poles (0,0,0) and (2 d , 2 d , 2 d ).
  • One voxel includes at least one or more points.
  • a voxel may estimate spatial coordinates from a positional relationship with a voxel group.
  • voxels have attributes (such as color or reflectance) like pixels of a 2D image/image. A detailed description of the voxel is the same as that described with reference to FIG. 4 and thus will be omitted.
  • FIG. 6 shows an example of an octree and an occupancy code according to embodiments.
  • the point cloud content providing system (point cloud video encoder 10002) or point cloud encoder (eg, octree analysis unit 40002) efficiently manages the area and/or position of voxels.
  • point cloud video encoder 10002 or point cloud encoder eg, octree analysis unit 40002
  • octree geometry coding or octree coding based on octree structure is performed.
  • FIG. 6 shows the octree structure.
  • the three-dimensional space of the point cloud content according to the embodiments is expressed by axes (eg, X-axis, Y-axis, and Z-axis) of the coordinate system.
  • the octree structure is created by recursive subdividing a cubic axis-aligned bounding box defined by two poles (0,0,0) and (2 d , 2 d , 2 d ). . 2d may be set as a value constituting the smallest bounding box surrounding all points of the point cloud content (or point cloud video).
  • d represents the depth of the octree.
  • the value of d is determined according to the following equation. In the following equation (x int n , y int n , z int n ) represents positions (or position values) of quantized points.
  • the entire 3D space may be divided into eight spaces according to the division.
  • Each divided space is represented by a cube with six faces.
  • each of the eight spaces is again divided based on the axes of the coordinate system (eg, X-axis, Y-axis, and Z-axis). Therefore, each space is further divided into 8 small spaces.
  • the divided small space is also expressed as a cube with six faces. This division method is applied until a leaf node of the octree becomes a voxel.
  • the lower part of FIG. 6 shows the occupanci code of the octree.
  • An occupancy code of an octree is generated to indicate whether each of eight divided spaces generated by dividing one space includes at least one point. Accordingly, one occupanci code is expressed by eight child nodes. Each child node represents the occupancies of the divided space, and each child node has a value of 1 bit. Therefore, the occupanci code is expressed as an 8-bit code. That is, if at least one point is included in the space corresponding to the child node, the corresponding node has a value of 1. If the space corresponding to the child node does not contain a point (empty), the node has a value of 0. Since the occupanci code shown in FIG.
  • a point cloud encoder (eg, arithmetic encoder 40004 ) according to embodiments may entropy encode the occupanci code. In addition, to increase the compression efficiency, the point cloud encoder can intra/inter-code the occupanci code.
  • the receiving apparatus (eg, the receiving apparatus 10004 or the point cloud video decoder 10006) according to the embodiments reconstructs an octree based on the occupanci code.
  • the point cloud encoder (eg, the point cloud encoder of FIG. 4 , or the octree analyzer 40002) according to embodiments may perform voxelization and octree coding to store positions of points.
  • the points in the 3D space are not always evenly distributed, there may be a specific area where there are not many points. Therefore, it is inefficient to perform voxelization on the entire 3D space. For example, if there are few points in a specific area, it is not necessary to perform voxelization up to the corresponding area.
  • the point cloud encoder does not perform voxelization on the above-described specific region (or a node other than a leaf node of an octree), but directly codes positions of points included in the specific region. ) can be done. Coordinates of direct coding points according to embodiments are called direct coding mode (DCM).
  • DCM direct coding mode
  • the point cloud encoder according to the embodiments may perform trisoup geometry encoding for reconstructing positions of points in a specific region (or node) based on a voxel based on a surface model.
  • Tri-Soop geometry encoding is a geometry encoding that expresses the representation of an object as a series of triangle meshes.
  • the point cloud decoder can generate a point cloud from the mesh surface.
  • Direct coding and trisup geometry encoding according to embodiments may be selectively performed.
  • direct coding and trisup geometry encoding according to embodiments may be performed in combination with octree geometry coding (or octree coding).
  • the option to use a direct mode for applying direct coding must be activated, and a node to which direct coding is to be applied is not a leaf node, but is below a threshold within a specific node. points must exist. In addition, the number of whole points to be subjected to direct coding should not exceed a preset limit value. If the above condition is satisfied, the point cloud encoder (or the arithmetic encoder 40004 ) according to embodiments may entropy-code positions (or position values) of points.
  • the point cloud encoder (for example, the surface appropriation analyzer 40003) according to the embodiments determines a specific level of the octree (when the level is smaller than the depth d of the octree), and from that level, a node using the surface model It is possible to perform tri-soup geometry encoding that reconstructs the position of a point in a region based on voxels (tri-soup mode).
  • the point cloud encoder according to the embodiments may designate a level to which tri-soup geometry encoding is to be applied. For example, if the specified level is equal to the depth of the octree, the point cloud encoder will not operate in trichop mode.
  • the point cloud encoder may operate in the tri-soup mode only when the designated level is smaller than the depth value of the octree.
  • a three-dimensional cube region of nodes of a specified level according to embodiments is called a block.
  • One block may include one or more voxels.
  • a block or voxel may correspond to a brick.
  • the geometry is represented as a surface.
  • a surface according to embodiments may intersect each edge of the block at most once.
  • a vertex existing along an edge is detected when there is at least one occupied voxel adjacent to the edge among all blocks sharing the edge.
  • An ocupided voxel means a voxel including a point. The position of the vertex detected along the edge is the average position along the edge of all voxels of all voxels adjacent to the edge among all blocks sharing the edge.
  • the point cloud encoder When a vertex is detected, the point cloud encoder according to the embodiments entropy-codes the starting point (x, y, z) of the edge, the direction vectors ( ⁇ x, ⁇ y, ⁇ z) of the edge, and the vertex position values (relative position values within the edge).
  • the point cloud encoder eg, the geometry reconstruction unit 40005
  • the point cloud encoder performs triangle reconstruction, up-sampling, and voxelization processes. to create a reconstructed geometry (reconstructed geometry).
  • Vertices located at the edge of a block determine the surface that passes through the block.
  • the surface according to embodiments is a non-planar polygon.
  • the triangle reconstruction process reconstructs the surface represented by a triangle based on the starting point of the edge, the direction vector of the edge, and the position value of the vertex.
  • the triangle reconstruction process is as follows. 1 Calculate the centroid value of each vertex, 2 perform a square on the values obtained by subtracting the center value from each vertex value, and obtain a value obtained by adding all the values.
  • the minimum value of the added values is obtained, and the projection process is performed along the axis with the minimum value. For example, if the x element is the minimum, each vertex is projected on the x-axis with respect to the center of the block and projected on the (y, z) plane. If the projected value on the (y, z) plane is (ai, bi), the ⁇ value is obtained through atan2(bi, ai), and the vertices are aligned based on the ⁇ value.
  • the table below shows combinations of vertices for generating a triangle according to the number of vertices. Vertices are sorted in order from 1 to n.
  • the table below shows that for four vertices, two triangles can be formed according to a combination of vertices.
  • the first triangle may be composed of 1st, 2nd, and 3rd vertices among the aligned vertices
  • the second triangle may be composed of 3rd, 4th, and 1st vertices among the aligned vertices.
  • the upsampling process is performed to voxelize the triangle by adding points along the edge of the triangle. Create additional points based on the upsampling factor and the width of the block. The additional points are called refined vertices.
  • the point cloud encoder may voxel the refined vertices. Also, the point cloud encoder may perform attribute encoding based on the voxelized position (or position value).
  • FIG. 7 shows an example of a neighbor node pattern according to embodiments.
  • the point cloud encoder may perform entropy coding based on context adaptive arithmetic coding.
  • the point cloud content providing system or point cloud encoder (for example, the point cloud video encoder 10002, the point cloud encoder or the arithmetic encoder 40004 of FIG. 4) directly transmits the occupanci code.
  • Entropy coding is possible.
  • the point cloud content providing system or point cloud encoder performs entropy encoding (intra-encoding) based on the occupancies of the current node and the occupancies of neighboring nodes, or entropy encoding (inter-encoding) based on the occupancies of the previous frame. ) can be done.
  • a frame according to embodiments means a set of point cloud videos generated at the same time.
  • a point cloud encoder determines occupancy of neighboring nodes of each node of an octree and obtains a neighbor pattern value.
  • the neighbor node pattern is used to infer the occupancies pattern of the corresponding node.
  • the left side of FIG. 7 shows a cube corresponding to a node (a cube located in the center) and six cubes (neighbor nodes) sharing at least one face with the cube.
  • the nodes shown in the figure are nodes of the same depth (depth).
  • the numbers shown in the figure represent the weights (1, 2, 4, 8, 16, 32, etc.) associated with each of the six nodes. Each weight is sequentially assigned according to the positions of neighboring nodes.
  • the right side of FIG. 7 shows the neighboring node pattern values.
  • the neighbor node pattern value is the sum of values multiplied by the weights of the ocupided neighbor nodes (neighbor nodes with points). Therefore, the neighbor node pattern values range from 0 to 63. When the value of the neighbor node pattern is 0, it indicates that there is no node (ocupid node) having a point among the neighboring nodes of the corresponding node. When the neighbor node pattern value is 63, it indicates that all of the neighbor nodes are ocupid nodes. As shown in the figure, since neighboring nodes to which weights 1, 2, 4, and 8 are assigned are ocupided nodes, the neighboring node pattern value is 15, which is the sum of 1, 2, 4, and 8.
  • the point cloud encoder may perform coding according to the value of the neighboring node pattern (for example, if the value of the neighboring node pattern is 63, 64 types of coding are performed). According to embodiments, the point cloud encoder may reduce coding complexity by changing the neighbor node pattern value (eg, based on a table that changes 64 to 10 or 6).
  • the encoded geometry is reconstructed (decompressed).
  • the geometry reconstruction operation may include changing the arrangement of the direct coded points (eg, placing the direct coded points in front of the point cloud data).
  • the geometry reconstruction process is triangular reconstruction, upsampling, and voxelization. Since the attribute is dependent on the geometry, the attribute encoding is performed based on the reconstructed geometry.
  • the point cloud encoder may reorganize the points by LOD.
  • the figure shows the point cloud content corresponding to the LOD.
  • the left side of the drawing shows the original point cloud content.
  • the second figure from the left of the figure shows the distribution of the points of the lowest LOD, and the rightmost figure of the figure shows the distribution of the points of the highest LOD. That is, the points of the lowest LOD are sparsely distributed, and the points of the highest LOD are densely distributed. That is, as the LOD increases according to the direction of the arrow indicated at the bottom of the drawing, the interval (or distance) between the points becomes shorter.
  • the point cloud content providing system or the point cloud encoder (for example, the point cloud video encoder 10002, the point cloud encoder of FIG. 4, or the LOD generator 40009) generates an LOD. can do.
  • the LOD is created by reorganizing the points into a set of refinement levels according to a set LOD distance value (or set of Euclidean Distance).
  • the LOD generation process is performed not only in the point cloud encoder but also in the point cloud decoder.
  • FIG. 9 shows examples (P0 to P9) of points of point cloud content distributed in a three-dimensional space.
  • the original order of FIG. 9 indicates the order of points P0 to P9 before LOD generation.
  • the LOD based order of FIG. 9 indicates the order of points according to the LOD generation. Points are rearranged by LOD. Also, the high LOD includes points belonging to the low LOD.
  • LOD0 includes P0, P5, P4 and P2.
  • LOD1 includes the points of LOD0 and P1, P6 and P3.
  • LOD2 includes points of LOD0, points of LOD1, and P9, P8 and P7.
  • the point cloud encoder may perform predictive transform coding, lifting transform coding, and RAHT transform coding selectively or in combination.
  • a point cloud encoder may generate predictors for points and perform predictive transform coding to set a predictive attribute (or predictive attribute value) of each point. That is, N predictors may be generated for N points.
  • the prediction attribute (or attribute value) is a weight calculated based on the distance to each neighboring point in the attributes (or attribute values, for example, color, reflectance, etc.) of neighboring points set in the predictor of each point (or a weight value) is set as the average value of the multiplied value.
  • the point cloud encoder for example, the coefficient quantization unit 40011 according to the embodiments subtracts the predicted attribute (attribute value) from the attribute (attribute value) of each point (residuals, residual attribute, residual attribute value, attribute quantization and inverse quantization can be performed on the prediction residual value, etc.
  • the quantization process is shown in the following table.
  • the point cloud encoder (eg, the arithmetic encoder 40012 ) according to the embodiments may entropy-code the quantized and dequantized residual values as described above when there are points adjacent to the predictor of each point.
  • the point cloud encoder (eg, the arithmetic encoder 40012 ) according to the embodiments may entropy-code the attributes of the corresponding point without performing the above-described process if there are no neighboring points in the predictor of each point.
  • the point cloud encoder (for example, the lifting transform unit 40010) according to the embodiments generates a predictor of each point, sets the LOD calculated in the predictor and registers neighboring points, and according to the distance to the neighboring points
  • Lifting transform coding can be performed by setting weights.
  • Lifting transform coding according to embodiments is similar to the aforementioned predictive transform coding, but is different in that a weight is accumulated and applied to an attribute value.
  • a process of accumulatively applying a weight to an attribute value according to the embodiments is as follows.
  • the weights calculated for all predictors are additionally multiplied by the weights stored in the QW corresponding to the predictor index, and the calculated weights are cumulatively added to the update weight array as the indices of neighboring nodes.
  • the value obtained by multiplying the calculated weight by the attribute value of the index of the neighbor node is accumulated and summed.
  • predictive attribute values are calculated by additionally multiplying the attribute values updated through the lift update process by the weights updated through the lift prediction process (stored in QW).
  • a point cloud encoder eg, the coefficient quantization unit 40011
  • a point cloud encoder eg, arithmetic encoder 40012
  • entropy codes the quantized attribute values.
  • the point cloud encoder (for example, the RAHT transform unit 40008) according to the embodiments may perform RAHT transform coding for estimating the attributes of the nodes of the higher level by using the attributes associated with the nodes at the lower level of the octree.
  • RAHT transform coding is an example of attribute intra coding with octree backward scan.
  • the point cloud encoder according to embodiments scans the entire area from the voxel, and repeats the merging process up to the root node while merging the voxels into a larger block at each step.
  • the merging process according to the embodiments is performed only for the ocupid node. A merging process is not performed on an empty node, and a merging process is performed on a node immediately above the empty node.
  • g lx, y, and z represent the average attribute values of voxels in level l.
  • g lx, y, z can be calculated from g l+1 2x, y, z and g l+1 2x+1, y, z.
  • g l-1 x, y, z are low-pass values, which are used in the merging process at the next higher level.
  • h l-1 x, y, and z are high-pass coefficients, and the high-pass coefficients in each step are quantized and entropy-coded (eg, encoding of the arithmetic encoder 400012 ).
  • the root node is created as follows through the last g 1 0, 0, 0 and g 1 0, 0, 1 ,
  • the gDC value is also quantized and entropy-coded like the high-pass coefficient.
  • FIG. 10 shows an example of a point cloud decoder according to embodiments.
  • the point cloud decoder shown in FIG. 10 is an example of the point cloud video decoder 10006 described in FIG. 1 , and may perform the same or similar operations to the operation of the point cloud video decoder 10006 described in FIG. 1 .
  • the point cloud decoder may receive a geometry bitstream and an attribute bitstream included in one or more bitstreams.
  • the point cloud decoder includes a geometry decoder and an attribute decoder.
  • the geometry decoder outputs decoded geometry by performing geometry decoding on the geometry bitstream.
  • the attribute decoder outputs decoded attributes by performing attribute decoding based on the decoded geometry and the attribute bitstream.
  • the decoded geometry and decoded attributes are used to reconstruct the point cloud content (decoded point cloud).
  • FIG. 11 shows an example of a point cloud decoder according to embodiments.
  • the point cloud decoder shown in FIG. 11 is an example of the point cloud decoder described with reference to FIG. 10 , and may perform a decoding operation that is a reverse process of the encoding operation of the point cloud encoder described with reference to FIGS. 1 to 9 .
  • the point cloud decoder may perform geometry decoding and attribute decoding. Geometry decoding is performed before attribute decoding.
  • a point cloud decoder may include an arithmetic decoder 11000, a synthesize octree 11001, a synthesize surface approximation 11002, and a reconstruct geometry , 11003), inverse transform coordinates (11004), arithmetic decoder (11005), inverse quantize (11006), RAHT transform unit (11007), LOD generator (generate LOD, 11008) ), an inverse lifting unit (Inverse lifting, 11009), and / or color inverse transform unit (inverse transform colors, 11010).
  • the arithmetic decoder 11000 , the octree synthesizer 11001 , the surface opproximation synthesizer 11002 , the geometry reconstruction unit 11003 , and the coordinate system inverse transformation unit 11004 may perform geometry decoding.
  • Geometry decoding according to embodiments may include direct coding and trisoup geometry decoding. Direct coding and trisup geometry decoding are optionally applied. Also, the geometry decoding is not limited to the above example, and is performed as a reverse process of the geometry encoding described with reference to FIGS. 1 to 9 .
  • the arithmetic decoder 11000 decodes the received geometry bitstream based on arithmetic coding.
  • the operation of the arithmetic decoder 11000 corresponds to the reverse process of the arithmetic encoder 40004 .
  • the octree synthesizing unit 11001 may generate an octree by obtaining an ocupancy code from a decoded geometry bitstream (or information about a geometry secured as a result of decoding).
  • a detailed description of the occupanci code is the same as described with reference to FIGS. 1 to 9 .
  • the surface op-proximation synthesizing unit 11002 may synthesize a surface based on the decoded geometry and/or the generated octree when the tri-top geometry encoding is applied.
  • the geometry reconstruction unit 11003 may reconstruct a geometry based on the surface and/or the decoded geometry. As described with reference to FIGS. 1 to 9 , direct coding and tri-soup geometry encoding are selectively applied. Accordingly, the geometry reconstruction unit 11003 directly brings and adds position information of points to which direct coding is applied. In addition, when tri-soup geometry encoding is applied, the geometry reconstruction unit 11003 may perform a reconstruction operation of the geometry reconstruction unit 40005, for example, triangle reconstruction, up-sampling, and voxelization to restore the geometry. have. Specific details are the same as those described with reference to FIG. 6 and thus will be omitted.
  • the reconstructed geometry may include a point cloud picture or frame that does not include attributes.
  • the coordinate system inverse transform unit 11004 may obtain positions of points by transforming the coordinate system based on the restored geometry.
  • the arithmetic decoder 11005, the inverse quantization unit 11006, the RAHT transform unit 11007, the LOD generation unit 11008, the inverse lifting unit 11009, and/or the color inverse transform unit 11010 are the attributes described with reference to FIG. decoding can be performed.
  • Attribute decoding according to embodiments includes Region Adaptive Hierarchical Transform (RAHT) decoding, Interpolaration-based hierarchical nearest-neighbor prediction-Prediction Transform decoding, and interpolation-based hierarchical nearest-neighbor prediction with an update/lifting step (Lifting Transform)) decoding may be included.
  • RAHT Region Adaptive Hierarchical Transform
  • Interpolaration-based hierarchical nearest-neighbor prediction-Prediction Transform decoding Interpolaration-based hierarchical nearest-neighbor prediction-Prediction Transform decoding
  • interpolation-based hierarchical nearest-neighbor prediction with an update/lifting step (Lifting Transform)) decoding may be included.
  • the arithmetic decoder 11005 decodes an attribute bitstream by arithmetic coding.
  • the inverse quantization unit 11006 inverse quantizes the decoded attribute bitstream or information about the attribute secured as a result of decoding, and outputs inverse quantized attributes (or attribute values). Inverse quantization may be selectively applied based on attribute encoding of the point cloud encoder.
  • the RAHT transformation unit 11007, the LOD generation unit 11008, and/or the inverse lifting unit 11009 may process the reconstructed geometry and dequantized attributes. As described above, the RAHT converting unit 11007, the LOD generating unit 11008 and/or the inverse lifting unit 11009 may selectively perform a corresponding decoding operation according to the encoding of the point cloud encoder.
  • the color inverse transform unit 11010 performs inverse transform coding for inverse transforming color values (or textures) included in decoded attributes.
  • the operation of the color inverse transform unit 11010 may be selectively performed based on the operation of the color transform unit 40006 of the point cloud encoder.
  • the elements of the point cloud decoder of FIG. 11 are not shown in the figure, hardware including one or more processors or integrated circuits configured to communicate with one or more memories included in the point cloud providing apparatus , software, firmware, or a combination thereof.
  • One or more processors may perform at least any one or more of the operations and/or functions of the elements of the point cloud decoder of FIG. 11 described above.
  • the one or more processors may operate or execute a set of software programs and/or instructions for performing operations and/or functions of the elements of the point cloud decoder of FIG. 11 .
  • the transmission device shown in FIG. 12 is an example of the transmission device 10000 of FIG. 1 (or the point cloud encoder of FIG. 4 ).
  • the transmitting apparatus shown in FIG. 12 may perform at least any one or more of the same or similar operations and methods to the operations and encoding methods of the point cloud encoder described with reference to FIGS. 1 to 9 .
  • the transmission apparatus includes a data input unit 12000 , a quantization processing unit 12001 , a voxelization processing unit 12002 , an occupancy code generation unit 12003 , a surface model processing unit 12004 , and an intra/ Inter-coding processing unit 12005, arithmetic coder 12006, metadata processing unit 12007, color conversion processing unit 12008, attribute conversion processing unit (or attribute conversion processing unit) 12009, prediction/lifting/RAHT conversion It may include a processing unit 12010 , an arithmetic coder 12011 , and/or a transmission processing unit 12012 .
  • the data input unit 12000 receives or acquires point cloud data.
  • the data input unit 12000 may perform the same or similar operation and/or acquisition method to the operation and/or acquisition method of the point cloud video acquisition unit 10001 (or the acquisition process 20000 described in FIG. 2 ).
  • the coder 12006 performs geometry encoding. Since the geometry encoding according to the embodiments is the same as or similar to the geometry encoding described with reference to FIGS. 1 to 9 , a detailed description thereof will be omitted.
  • the quantization processing unit 12001 quantizes a geometry (eg, a position value of points or a position value).
  • the operation and/or quantization of the quantization processing unit 12001 is the same as or similar to the operation and/or quantization of the quantization unit 40001 described with reference to FIG. 4 .
  • a detailed description is the same as that described with reference to FIGS. 1 to 9 .
  • the voxelization processing unit 12002 voxelizes position values of quantized points.
  • the voxelization processing unit 12002 may perform the same or similar operations and/or processes as those of the quantization unit 40001 described with reference to FIG. 4 and/or the voxelization process. A detailed description is the same as that described with reference to FIGS. 1 to 9 .
  • the octree occupancy code generator 12003 performs octree coding on the positions of voxelized points based on the octree structure.
  • the octree occupancy code generator 12003 may generate an occupanci code.
  • the octree occupancy code generator 12003 may perform the same or similar operations and/or methods to those of the point cloud encoder (or the octree analyzer 40002) described with reference to FIGS. 4 and 6 . A detailed description is the same as that described with reference to FIGS. 1 to 9 .
  • the surface model processing unit 12004 may perform tri-supply geometry encoding for reconstructing positions of points in a specific region (or node) based on a voxel based on a surface model.
  • the fore surface model processing unit 12004 may perform the same or similar operations and/or methods to those of the point cloud encoder (eg, the surface appropriation analyzer 40003) described with reference to FIG. 4 .
  • a detailed description is the same as that described with reference to FIGS. 1 to 9 .
  • the intra/inter coding processing unit 12005 may perform intra/inter coding of point cloud data.
  • the intra/inter coding processing unit 12005 may perform the same or similar coding to the intra/inter coding described with reference to FIG. 7 . A detailed description is the same as that described with reference to FIG. 7 .
  • the intra/inter coding processing unit 12005 may be included in the arithmetic coder 12006 .
  • the arithmetic coder 12006 entropy encodes an octree and/or an approximated octree of point cloud data.
  • the encoding method includes an arithmetic encoding method.
  • the arithmetic coder 12006 performs the same or similar operations and/or methods as the operations and/or methods of the arithmetic encoder 40004 .
  • the metadata processing unit 12007 processes metadata related to point cloud data, for example, a setting value, and provides it to necessary processing such as geometry encoding and/or attribute encoding. Also, the metadata processing unit 12007 according to embodiments may generate and/or process signaling information related to geometry encoding and/or attribute encoding. Signaling information according to embodiments may be encoded separately from geometry encoding and/or attribute encoding. Also, signaling information according to embodiments may be interleaved.
  • the color conversion processing unit 12008, the attribute conversion processing unit 12009, the prediction/lifting/RAHT conversion processing unit 12010, and the arithmetic coder 12011 perform attribute encoding. Since the attribute encoding according to the embodiments is the same as or similar to the attribute encoding described with reference to FIGS. 1 to 9 , a detailed description thereof will be omitted.
  • the color conversion processing unit 12008 performs color conversion coding for converting color values included in the attributes.
  • the color conversion processing unit 12008 may perform color conversion coding based on the reconstructed geometry.
  • the description of the reconstructed geometry is the same as that described with reference to FIGS. 1 to 9 .
  • the same or similar operation and/or method to the operation and/or method of the color conversion unit 40006 described with reference to FIG. 4 is performed. A detailed description will be omitted.
  • the attribute transformation processing unit 12009 performs an attribute transformation for transforming attributes based on positions where geometry encoding has not been performed and/or a reconstructed geometry.
  • the attribute transformation processing unit 12009 performs the same or similar operations and/or methods as those of the attribute transformation unit 40007 described in FIG. 4 . A detailed description will be omitted.
  • the prediction/lifting/RAHT transform processing unit 12010 may code the transformed attributes by any one or a combination of RAHT coding, predictive transform coding, and lifting transform coding.
  • the prediction/lifting/RAHT transformation processing unit 12010 performs at least one or more of the same or similar operations to the operations of the RAHT transformation unit 40008, the LOD generation unit 40009, and the lifting transformation unit 40010 described with reference to FIG. 4 . do.
  • the descriptions of predictive transform coding, lifting transform coding, and RAHT transform coding are the same as those described with reference to FIGS. 1 to 9 , a detailed description thereof will be omitted.
  • the arithmetic coder 12011 may encode coded attributes based on arithmetic coding.
  • the arithmetic coder 12011 performs the same or similar operations and/or methods to the operations and/or methods of the arithmetic encoder 400012 .
  • the transmission processing unit 12012 transmits each bitstream including the encoded geometry and/or encoded attribute and metadata information, or converts the encoded geometry and/or the encoded attribute and metadata information into one It can be transmitted by composing it as a bitstream.
  • the bitstream may include one or more sub-bitstreams.
  • the bitstream according to the embodiments is a sequence parameter set (SPS) for signaling of a sequence level, a geometry parameter set (GPS) for signaling of a geometry information coding, an attribute parameter set (APS) for signaling of an attribute information coding, a tile Signaling information including a Tile Parameter Set (TPS) for level signaling and slice data may be included.
  • SPS sequence parameter set
  • GPS geometry parameter set
  • APS attribute parameter set
  • TPS Tile Parameter Set
  • Slice data may include information about one or more slices.
  • One slice according to embodiments may include one geometry bitstream (Geom0 0 ) and one or more attribute bitstreams (Attr0 0 , Attr1 0 ).
  • the TPS according to embodiments may include information about each tile (eg, coordinate value information and height/size information of a bounding box, etc.) for one or more tiles.
  • a geometry bitstream may include a header and a payload.
  • the header of the geometry bitstream according to the embodiments may include identification information (geom_ parameter_set_id), a tile identifier (geom_tile_id), a slice identifier (geom_slice_id) of a parameter set included in GPS, and information about data included in the payload.
  • the metadata processing unit 12007 may generate and/or process signaling information and transmit it to the transmission processing unit 12012 .
  • elements performing geometry encoding and elements performing attribute encoding may share data/information with each other as dotted lines are processed.
  • the transmission processing unit 12012 may perform the same or similar operation and/or transmission method to the operation and/or transmission method of the transmitter 10003 . Since the detailed description is the same as that described with reference to FIGS. 1 to 2 , a detailed description thereof will be omitted.
  • FIG. 13 is an example of a receiving apparatus according to embodiments.
  • the reception apparatus shown in FIG. 13 is an example of the reception apparatus 10004 of FIG. 1 (or the point cloud decoder of FIGS. 10 and 11 ).
  • the receiving apparatus shown in FIG. 13 may perform at least any one or more of the same or similar operations and methods to the operations and decoding methods of the point cloud decoder described with reference to FIGS. 1 to 11 .
  • the reception apparatus includes a reception unit 13000 , a reception processing unit 13001 , an arithmetic decoder 13002 , an Occupancy code-based octree reconstruction processing unit 13003 , and a surface model processing unit (triangle reconstruction). , up-sampling, voxelization) 13004, inverse quantization processing unit 13005, metadata parser 13006, arithmetic decoder 13007, inverse quantization processing unit 13008, prediction It may include a /lifting/RAHT inverse transformation processing unit 13009 , an inverse color transformation processing unit 13010 , and/or a renderer 13011 .
  • Each component of decoding according to embodiments may perform a reverse process of a component of encoding according to embodiments.
  • the receiver 13000 receives point cloud data.
  • the receiver 13000 may perform the same or similar operation and/or reception method as the operation and/or reception method of the receiver 10005 of FIG. 1 . A detailed description will be omitted.
  • the reception processing unit 13001 may acquire a geometry bitstream and/or an attribute bitstream from the received data.
  • the reception processing unit 13001 may be included in the reception unit 13000 .
  • the arithmetic decoder 13002, the occupancy code-based octree reconstruction processing unit 13003, the surface model processing unit 13004, and the inverse quantization processing unit 13005 may perform geometry decoding. Since the geometry decoding according to the embodiments is the same as or similar to the geometry decoding described with reference to FIGS. 1 to 10 , a detailed description thereof will be omitted.
  • the arithmetic decoder 13002 may decode a geometry bitstream based on arithmetic coding.
  • the arithmetic decoder 13002 performs the same or similar operations and/or coding to the operations and/or coding of the arithmetic decoder 11000 .
  • the ocupancy code-based octree reconstruction processing unit 13003 may reconstruct the octopus by obtaining an occupanci code from a decoded geometry bitstream (or information about a geometry secured as a result of decoding).
  • the occupancy code-based octree reconstruction processing unit 13003 performs the same or similar operations and/or methods as those of the octree synthesis unit 11001 and/or the octree generation method.
  • the surface model processing unit 13004 may decode a trichop geometry based on a surface model method and reconstruct a geometry related thereto (eg, triangle reconstruction, up-sampling, voxelization) based on the surface model method when the trichop geometry encoding is applied. can be performed.
  • the surface model processing unit 13004 performs the same or similar operations to the operations of the surface op-proximation synthesis unit 11002 and/or the geometry reconstruction unit 11003 .
  • the inverse quantization processing unit 13005 may inverse quantize the decoded geometry.
  • the metadata parser 13006 may parse metadata included in the received point cloud data, for example, a setting value.
  • the metadata parser 13006 may pass the metadata to geometry decoding and/or attribute decoding. A detailed description of the metadata is the same as that described with reference to FIG. 12 , and thus will be omitted.
  • the arithmetic decoder 13007 , the inverse quantization processing unit 13008 , the prediction/lifting/RAHT inverse transformation processing unit 13009 , and the color inverse transformation processing unit 13010 perform attribute decoding. Since the attribute decoding is the same as or similar to the attribute decoding described with reference to FIGS. 1 to 10 , a detailed description thereof will be omitted.
  • the arithmetic decoder 13007 may decode the attribute bitstream by arithmetic coding.
  • the arithmetic decoder 13007 may perform decoding of the attribute bitstream based on the reconstructed geometry.
  • the arithmetic decoder 13007 performs the same or similar operation and/or coding to the operation and/or coding of the arithmetic decoder 11005 .
  • the inverse quantization processing unit 13008 may inverse quantize the decoded attribute bitstream.
  • the inverse quantization processing unit 13008 performs the same or similar operations and/or methods to those of the inverse quantization unit 11006 and/or the inverse quantization method.
  • the prediction/lifting/RAHT inverse transform processing unit 13009 may process the reconstructed geometry and inverse quantized attributes.
  • the prediction/lifting/RAHT inverse transform processing unit 13009 performs the same or similar operations and/or decodings as the operations and/or decodings of the RAHT transform unit 11007, the LOD generation unit 11008 and/or the inverse lifting unit 11009 and/or At least any one or more of the decodings are performed.
  • the color inverse transform processing unit 13010 according to embodiments performs inverse transform coding for inverse transforming color values (or textures) included in decoded attributes.
  • the color inverse transform processing unit 13010 performs the same or similar operation and/or inverse transform coding to the operation and/or inverse transform coding of the color inverse transform unit 11010 .
  • the renderer 13011 may render point cloud data.
  • FIG. 14 shows an architecture for G-PCC-based point cloud content streaming according to embodiments.
  • FIG. 14 shows a process in which the transmission device (eg, the transmission device 10000, the transmission device of FIG. 12, etc.) described with reference to FIGS. 1 to 13 processes and transmits the point cloud content.
  • the transmission device eg, the transmission device 10000, the transmission device of FIG. 12, etc.
  • the transmission device acquires audio Ba of the point cloud content (Audio Acquisition), and encodes the acquired audio to output audio bitstreams Ea.
  • the transmission device secures the point cloud (Bv) (or point cloud video) of the point cloud content (Point Acqusition), and performs point cloud encoding on the secured point cloud to perform the point cloud video bitstream ( Eb) can be printed. Since the point cloud encoding of the transmitting device is the same as or similar to the point cloud encoding described with reference to FIGS. 1 to 13 (eg, the encoding of the point cloud encoder of FIG. 4 ), a detailed description thereof will be omitted.
  • the transmission device may encapsulate the generated audio bitstreams and video bitstreams into a file and/or a segment (File/segment encapsulation).
  • the encapsulated file and/or segment may include a file in a file format such as ISOBMFF or a DASH segment.
  • Point cloud-related metadata may be included in an encapsulated file format and/or segment.
  • Meta data may be included in boxes of various levels in the ISOBMFF file format or included in separate tracks within the file.
  • the transmission device may encapsulate the metadata itself as a separate file.
  • the transmission device according to the embodiments may deliver the encapsulated file format and/or segment through a network. Since the encapsulation and transmission processing method of the transmission device is the same as that described with reference to FIGS. 1 to 13 (eg, the transmitter 10003 and the transmission step 20002 of FIG. 2 ), a detailed description thereof will be omitted.
  • FIG. 14 shows a process in which the receiving device (eg, the receiving device 10004, the receiving device of FIG. 13, etc.) described with reference to FIGS. 1 to 13 processes and outputs the point cloud content.
  • the receiving device eg, the receiving device 10004, the receiving device of FIG. 13, etc.
  • the receiving apparatus may include a device (eg, Loudspeakers, headphones, Display) outputting final audio data and final video data and a point cloud player ( Point Cloud Player).
  • the final data output device and the point cloud player may be configured as separate physical devices.
  • the point cloud player according to the embodiments may perform Geometry-based Point Cloud Compression (G-PCC) coding and/or Video based Point Cloud Compression (V-PCC) coding and/or next-generation coding.
  • G-PCC Geometry-based Point Cloud Compression
  • V-PCC Video based Point Cloud Compression
  • the receiving apparatus secures a file and/or segment (F', Fs') included in the received data (eg, a broadcast signal, a signal transmitted through a network, etc.) and performs decapsulation (File/ segment decapsulation). Since the reception and decapsulation methods of the reception apparatus are the same as those described with reference to FIGS. 1 to 13 (eg, the receiver 10005, the reception unit 13000, the reception processing unit 13001, etc.), a detailed description thereof will be omitted.
  • a reception apparatus secures an audio bitstream E'a and a video bitstream E'v included in a file and/or a segment. As shown in the figure, the receiving device performs audio decoding on an audio bitstream to output decoded audio data B'a, and renders the decoded audio data to final audio data (A'a) is output through speakers or headphones.
  • the receiving device outputs the decoded video data B'v by performing point cloud decoding on the video bitstream E'v. Since the point cloud decoding according to the embodiments is the same as or similar to the point cloud decoding described with reference to FIGS. 1 to 13 (eg, decoding of the point cloud decoder of FIG. 11 ), a detailed description thereof will be omitted.
  • the receiving device may render the decoded video data and output the final video data through a display.
  • the reception device may perform at least one of decapsulation, audio decoding, audio rendering, point cloud decoding, and rendering operations based on metadata transmitted together.
  • the description of the metadata is the same as that described with reference to FIGS. 12 to 13 , and thus will be omitted.
  • the receiving device may generate feedback information (orientation, viewport).
  • the feedback information according to the embodiments may be used in the decapsulation, point cloud decoding process, and/or rendering process of the receiving device, and may be transmitted to the transmitting device. A description of the feedback information is omitted since it is the same as that described with reference to FIGS. 1 to 13 .
  • FIG. 15 shows an example of a transmission apparatus according to embodiments.
  • the transmission device of FIG. 15 is a device for transmitting point cloud content, and the transmission device described in FIGS. 1 to 14 (eg, the transmission device 10000 of FIG. 1 , the point cloud encoder of FIG. 4 , the transmission device of FIG. 12 , It corresponds to an example of the transmission device of FIG. 14 ). Accordingly, the transmission apparatus of FIG. 15 performs the same or similar operation as the operation of the transmission apparatus described with reference to FIGS. 1 to 14 .
  • the transmission device performs at least one or more of point cloud acquisition, point cloud encoding, file/segment encapsulation, and delivery. can be done
  • the transmission apparatus may perform geometry encoding and attribute encoding.
  • Geometry encoding according to embodiments may be referred to as geometry compression, and attribute encoding may be referred to as attribute compression.
  • attribute compression As described above, one point may have one geometry and one or more attributes. Therefore, the transmission device performs attribute encoding for each attribute.
  • the figure shows an example in which the transmission device performs one or more attribute compressions (attribute #1 compression, ..., attribute #N compression).
  • the transmission apparatus according to the embodiments may perform auxiliary compression. Further compression is performed on the metadata. The description of the metadata is the same as that described with reference to FIGS. 1 to 14 , and thus will be omitted.
  • the transmission device may perform mesh data compression.
  • Mesh data compression according to embodiments may include the tri-soup geometry encoding described with reference to FIGS. 1 to 14 .
  • the transmission apparatus may encapsulate bitstreams (eg, point cloud streams) output according to point cloud encoding into a file and/or a segment.
  • the transmission device performs media track encapsulation for carrying data other than metadata (eg, media data), and metadata track encapsulation for carrying metadata. encapsulation) can be performed.
  • metadata may be encapsulated into a media track.
  • the transmitting device receives feedback information (orientation/viewport metadata) from the receiving device, and based on the received feedback information, at least one of point cloud encoding, file/segment encapsulation, and transmission operations. Any one or more may be performed. A detailed description will be omitted since it is the same as that described with reference to FIGS. 1 to 14 .
  • FIG. 16 shows an example of a receiving apparatus according to embodiments.
  • the receiving device of FIG. 16 is a device for receiving point cloud content, and the receiving device described in FIGS. 1 to 14 (eg, the receiving device 10004 of FIG. 1 , the point cloud decoder of FIG. 11 , the receiving device of FIG. 13 , It corresponds to an example of the receiving device of FIG. 14 , etc.). Accordingly, the receiving apparatus of FIG. 16 performs the same or similar operation as the operation of the receiving apparatus described with reference to FIGS. 1 to 14 . In addition, the receiving device of FIG. 16 may receive a signal transmitted from the transmitting device of FIG. 15 , and perform a reverse process of the operation of the transmitting device of FIG. 15 .
  • Receiving device receives (delivery), file / segment decapsulation (file / segment decapsulation), point cloud decoding (point cloud decoding), and point cloud rendering (point cloud rendering) at least one or more can be done
  • the reception device performs decapsulation on a file and/or segment acquired from a network or a storage device.
  • the receiving device performs media track decapsulation for carrying data other than metadata (eg, media data), and metadata track decapsulation for carrying metadata. decapsulation) can be performed.
  • metadata track decapsulation is omitted.
  • the receiving device may perform geometry decoding and attribute decoding on bitstreams (eg, point cloud streams) secured through decapsulation.
  • Geometry decoding according to embodiments may be referred to as geometry decompression, and attribute decoding may be referred to as attribute decompression.
  • attribute decoding As described above, one point can have one geometry and one or more attributes, and are each encoded. Accordingly, the receiving device performs attribute decoding for each attribute.
  • the figure shows an example in which the receiving device performs one or more attribute decompression (attribute #1 decompression, ..., attribute #N decompression).
  • the reception apparatus may perform auxiliary decompression. Further decompression is performed on the metadata.
  • the description of the metadata is the same as that described with reference to FIGS.
  • the receiving device may perform mesh data decompression.
  • Mesh data decompression according to embodiments may include the trisup geometry decoding described with reference to FIGS. 1 to 14 .
  • the receiving device according to the embodiments may render the point cloud data output according to point cloud decoding.
  • the receiving device secures orientation/viewport metadata using a separate sensing/tracking element, and transmits feedback information including it to the transmitting device (eg, the transmitting device of FIG. 15). can be transmitted Also, the receiving device may perform at least one of a receiving operation, file/segment decapsulation, and point cloud decoding based on the feedback information. A detailed description will be omitted since it is the same as that described with reference to FIGS. 1 to 14 .
  • FIG. 17 shows an example of a structure capable of interworking with a method/device for transmitting and receiving point cloud data according to embodiments.
  • the structure of FIG. 17 includes at least one or more of a server 1760 , a robot 1710 , an autonomous vehicle 1720 , an XR device 1730 , a smartphone 1740 , a home appliance 1750 , and/or an HMD 1770 .
  • a configuration connected to the cloud network 1710 is shown.
  • the robot 1710 , the autonomous vehicle 1720 , the XR device 1730 , the smartphone 1740 , or the home appliance 1750 are referred to as devices.
  • the XR device 1730 may correspond to a point cloud data (PCC) device according to embodiments or may be linked with a PCC device.
  • PCC point cloud data
  • the cloud network 1700 may refer to a network that constitutes a part of the cloud computing infrastructure or exists in the cloud computing infrastructure.
  • the cloud network 1700 may be configured using a 3G network, a 4G or Long Term Evolution (LTE) network, or a 5G network.
  • LTE Long Term Evolution
  • the server 1760 includes at least one of a robot 1710 , an autonomous vehicle 1720 , an XR device 1730 , a smartphone 1740 , a home appliance 1750 , and/or an HMD 1770 , and a cloud network 1700 . It is connected through and may help at least a part of the processing of the connected devices 1710 to 1770 .
  • a Head-Mount Display (HMD) 1770 represents one of the types in which an XR device and/or a PCC device according to embodiments may be implemented.
  • the HMD-type device according to the embodiments includes a communication unit, a control unit, a memory unit, an I/O unit, a sensor unit, and a power supply unit.
  • the devices 1710 to 1750 shown in FIG. 17 may be linked/coupled with the point cloud data transmission/reception device according to the above-described embodiments.
  • XR / PCC device 1730 is PCC and / or XR (AR + VR) technology is applied, HMD (Head-Mount Display), HUD (Head-Up Display) provided in the vehicle, television, mobile phone, smart phone, It may be implemented as a computer, a wearable device, a home appliance, a digital signage, a vehicle, a stationary robot, or a mobile robot.
  • HMD Head-Mount Display
  • HUD Head-Up Display
  • the XR/PCC device 1730 analyzes 3D point cloud data or image data acquired through various sensors or from an external device to generate position data and attribute data for 3D points in the surrounding space or real objects. Information can be obtained and the XR object to be output can be rendered and output. For example, the XR/PCC apparatus 1730 may output an XR object including additional information on the recognized object to correspond to the recognized object.
  • the autonomous vehicle 1720 may be implemented as a mobile robot, a vehicle, an unmanned aerial vehicle, or the like by applying PCC technology and XR technology.
  • the autonomous driving vehicle 1720 to which the XR/PCC technology is applied may mean an autonomous driving vehicle equipped with a means for providing an XR image or an autonomous driving vehicle subject to control/interaction within the XR image.
  • the autonomous driving vehicle 1720 that is the target of control/interaction in the XR image may be distinguished from the XR device 1730 and may be interlocked with each other.
  • the autonomous vehicle 1720 having means for providing an XR/PCC image may obtain sensor information from sensors including a camera, and output an XR/PCC image generated based on the acquired sensor information.
  • the autonomous vehicle 1720 may provide an XR/PCC object corresponding to a real object or an object in a screen to a passenger by outputting an XR/PCC image with a HUD.
  • the XR/PCC object when the XR/PCC object is output to the HUD, at least a portion of the XR/PCC object may be output to overlap the real object to which the passenger's gaze is directed.
  • the XR/PCC object when the XR/PCC object is output to a display provided inside the autonomous vehicle, at least a part of the XR/PCC object may be output to overlap the object in the screen.
  • the autonomous vehicle 1220 may output XR/PCC objects corresponding to objects such as a lane, other vehicles, traffic lights, traffic signs, two-wheeled vehicles, pedestrians, and buildings.
  • VR Virtual Reality
  • AR Augmented Reality
  • MR Magnetic Reality
  • PCC Point Cloud Compression
  • VR technology is a display technology that provides objects or backgrounds in the real world only as CG images.
  • AR technology refers to a technology that shows a virtual CG image on top of an actual object image.
  • the MR technology is similar to the AR technology described above in that it shows the virtual objects by mixing and combining them in the real world.
  • AR technology the distinction between real objects and virtual objects made of CG images is clear, and virtual objects are used in a form that complements real objects, whereas in MR technology, virtual objects are regarded as having the same characteristics as real objects. distinct from technology. More specifically, for example, a hologram service to which the aforementioned MR technology is applied.
  • VR, AR, and MR technologies are sometimes called XR (extended reality) technologies rather than clearly distinguishing them. Accordingly, embodiments of the present invention are applicable to all of VR, AR, MR, and XR technologies. For these technologies, encoding/decoding based on PCC, V-PCC, and G-PCC technologies may be applied.
  • the PCC method/apparatus according to the embodiments may be applied to a vehicle providing an autonomous driving service.
  • a vehicle providing an autonomous driving service is connected to a PCC device for wired/wireless communication.
  • the point cloud data (PCC) transceiver receives/processes AR/VR/PCC service-related content data that can be provided together with the autonomous driving service when connected to a vehicle to enable wired/wireless communication, can be sent to
  • the point cloud transceiver may receive/process AR/VR/PCC service-related content data according to a user input signal input through the user interface device and provide it to the user.
  • a vehicle or a user interface device may receive a user input signal.
  • a user input signal according to embodiments may include a signal indicating an autonomous driving service.
  • the method/device according to the embodiments may refer to a point cloud data transmission/reception method/device, a point cloud data encoding/decoding method/device, a point cloud data processor, and the like.
  • a method/apparatus provides a method for storing and transmitting a G-PCC bitstream and related parameters.
  • the G-PCC bitstream is the encoder 10002 of FIG. 1 , the encoding 20001 of FIG. 2 , the encoder of FIG. 4 , the transmitter of FIG. 12 , the audio encoding of FIG. 14 , the point cloud encoding of FIG. 17 . It refers to a bitstream generated by a device operation of
  • the method/apparatus according to the embodiments may provide a method of efficiently storing and transmitting a static or dynamic parameter set related to a G-PCC bitstream.
  • a static or dynamic parameter set related to a G-PCC bitstream may be efficiently stored in the file and generate related signaling information.
  • the method/apparatus according to the embodiments may provide a Point Cloud content service that efficiently stores the G-PCC bitstream in a single track in a file and provides signaling therefor.
  • the method/apparatus according to the embodiments provides a file storage technique for supporting efficient access to the stored G-PCC bitstream, thereby efficiently providing a Point Cloud content service.
  • the method/apparatus according to the embodiments may efficiently store a G-PCC bitstream in a track of a file, suggest a signaling method therefor, and support efficient access to the stored G-PCC bitstream.
  • a storage scheme for dividing a G-PCC bitstream into one or more than one track in a file may efficiently store a G-PCC bitstream in a track of a file.
  • the method/apparatus according to the embodiments may generate parameter set information for effectively decoding and processing the G-PCC bitstream.
  • a parameter set according to embodiments may exist statically within a sequence or may change over time.
  • the method/apparatus according to the embodiments may appropriately transmit the G-PCC parameter set in the file according to the degree of change of the parameter set.
  • One track may store a portion of the G-PCC bitstream including one or more G-PCC components.
  • the method/apparatus according to the embodiments provides a method for track configuration and related signaling thereof.
  • Point cloud frame means a set of 3D point(s) described by a coordinate system (x,y,z) and optionally a fixed set of corresponding attributes at a specific time instance.
  • bounding box A rectangular cuboid that contains the source point cloud frame.
  • Geometry A set of coordinate systems associated with a point cloud frame. Point location information. According to embodiments, it may be referred to as geometry information, geometry data, or the like.
  • Attribute A scalar or vector attribute associated with each point in the point cloud, such as color, reflectance frame index, etc. This is an attribute value of a point according to embodiments. According to embodiments, it may be referred to as attribute information, attribute data, or the like.
  • Attribute Parameter Set APS
  • Attribute Slice Header ASH
  • Geometry Slice Header GSH
  • Geometry Parameter Set GSS
  • Least Significant Bit LSB
  • RAHT Region
  • Adaptive Hierarchical Transform Sequence Parameter Set
  • SPS Sequence Parameter Set
  • TPS Tile Parameter Set
  • Slice A series of syntax elements representing part or all data of a coded point cloud frame.
  • 3D Tile It can correspond to the rectangular cuboid in the bounding box. According to embodiments, it may consist of a group of slices.
  • G-PCC tile track A volume-metric visual track that carries a single G-PCC component or all of the G-PCC components corresponding to one or more G-PCC tiles.
  • G-PCC tile base track A volumetric visual track carrying tile inventory and parameter sets corresponding to G-PCC tile tracks.
  • G-PCC track A non-metric visual track that carries either the coded geometry bitstream or the coded attribute bitstream or both.
  • Tile It may be a set of slices related to geometry included in a bounding box described in the tile inventory. It may be referred to as a 3D tile, a tile, or the like according to embodiments.
  • FIG. 18 illustrates an operation of encapsulating a part of a G-PCC bitstream according to embodiments.
  • FIG. 18 is a diagram illustrating a point cloud data transfer scheme of a method/device according to embodiments related to the transmission operation of FIG. 2, and an operation of the file/segment encapsulator of FIGS. 14 and 15; It is related to the reception of point cloud data according to the transmission operation of FIG. 2 and the decapsulator operation of the G-PCC bitstream processed in the file/segment decapsulator operation of FIG. 16 .
  • the method/apparatus stores the parameter set in the sample entry or in the sample group, track group, and separate metadata in order to properly transmit the static or time-varying G-PCC parameter set in the file. can be saved
  • a method/apparatus may store a portion of a G-PCC bitstream including one or more G-PCC components in one track.
  • Signaling information related thereto may be stored in a sample entry or a sample group.
  • information indicating a new reference relationship between tracks may be further generated.
  • a method/apparatus may encode and transmit, receive and decode point cloud data.
  • this scheme may be referred to as G-PCC.
  • Geometry-based point cloud compression data This represents the volumetric encoding of point clouds composed of a sequence of point cloud frames. Each point cloud frame contains point(s), their location(s), and their attribute(s), and can vary from one frame to another.
  • the source point cloud data may be partitioned into multiple slices. And it may be encoded by being included in the bitstream.
  • a slice refers to a set of independently encoded or decoded point(s). The geometry and attribute information of each slice can be independently encoded or decoded.
  • a tile may be a group of slice(s) having bounding box information.
  • the bounding box information of each tile may be described in the tile inventory. Tiles may overlap other tiles in the bounding box. Each slice may have an index, and the index may indicate an identifier belonging to a tile.
  • a G-PCC bitstream may consist of parameter sets, eg, sequence parameter set, geometry parameter set, attribute parameter sets, geometry slice(s), attribute slice(s).
  • the method/device according to the embodiments may encapsulate G-PCC data based on the TLV scheme.
  • a G-PCC TLV encapsulating structure according to embodiments will be described.
  • the byte stream format for use by the application(s) may consist of a sequence of Type-length-value (TLV) encapsulation structures.
  • TLV structures may represent a single coded syntax structure.
  • Each TLV encapsulation structure may include a payload type, a payload length, and a payload byte.
  • tlv_type A syntax structure expressed by tlv_payload_byte[ ] may be identified.
  • a geometry payload may be referred to as a geometry data unit.
  • Attribute payload may be referred to as an attribute data unit.
  • tlv_num_payload_bytes Indicates the length in bytes of tlv_payload_byte[ ].
  • Payload byte (tlv_payload_byte[ i ]): The i-th byte of the payload data.
  • the transmitting apparatus 10000, the encoder 10002, the encoding 20001, the encoder of Fig. 4, the transmitting apparatus of Fig. 12, and the encoder of Figs. 14-15 transmit the G-PCC bitstream.
  • the receiver 10004, the decoder 10006, the decoding 20003 in Fig. 2, the decoder in Figs. 10-11, the receiving apparatus in Fig. 13, the decoding in Fig. 14, and the decoder in Fig. 16 are G-PCC in Fig. 18.
  • the bitstream can be decoded.
  • a decoding process of a TLV payload is as follows.
  • the input to this process is an ordered stream of bytes consisting of a sequence of TLV encapsulation structures.
  • the output of this process is a sequence of syntax structures.
  • a decoder repeatedly parses the TLV encapsulation structures until the end of the byte stream is reached. The last NAL unit in the byte stream is decoded.
  • the encapsulation structure is as follows.
  • the array of payload bytes is set equal to tlv_payload_byte[ ].
  • the variable NumPayloadBytes is set equal to tlv_num_payload_bytes.
  • 19 shows a sequence parameter set according to embodiments.
  • 19 is a detailed syntax of a sequence parameter set included in the bitstream of FIG.
  • Main profile compatibility flag (main_profile_compatibility_23bits fflag): If this value is 1, it indicates that the bitstream follows the main profile. If this value is 0, it indicates that the bitstream follows another profile.
  • Unit point positions constraint flag (unique_point_positions_constraint_flag): If this value is 1, it indicates that all output points have unique positions in each point cloud frame referring to the current SPS. If this value is 0, it indicates that output points in the point cloud frame referring to the current SPS may have the same position.
  • SPS sequence parameter set identifier (sps_seq_parameter_set_id): An identifier for the SPS for reference by other syntax elements may be provided.
  • SPS bounding box present flag (sps_bounding_box_present_flag): If this value is 1, it indicates a bounding box. If this value is 0, it indicates that the size of the bounding box is undefined.
  • SPS bounding box offset log scale (sps_bounding_box_offset_log2_scale): Indicates a scaling factor for scaling the quantized X, Y, Z source bounding box offsets.
  • SPS bounding box size width, height, depth (sps_bounding_box_size_width, sps_bounding_box_size_height, sps_bounding_box_size_depth): Indicates the width, height, and depth of the source bounding box in the coordinate system.
  • SPS source scale factor numerator (sps_source_scale_factor_numerator_minus1): Add 1 to this value to indicate the scale factor numerator of the source point cloud.
  • SPS source scale factor denominator (sps_source_scale_factor_denominator_minus1): If 1 is added to this value, it indicates the scale factor denominator of the source point cloud.
  • Number of SPS attribute sets (sps_num_attribute_sets): Indicates the number of coded attributes in the bitstream. This value can range from 0 to 63.
  • Attribute dimension (attribute_dimension_minus1[ i ]): If 1 is added to this value, it indicates the number of components of the i-th attribute.
  • Attribute instance ID (attribute_instance_id[ i ]): Indicates the instance ID of the i-th attribute.
  • Attribute bit depth (attribute_bitdepth_minus1[ i ]): If 1 is added to this value, it indicates the bit depth of the first component of the i-th attribute signal(s).
  • Attribute secondary bit depth (attribute_secondary_bitdepth_minus1[ i ]): If 1 is added to this value, it indicates the bit depth for the secondary component of the i-th attribute signal(s).
  • Attribute CICP color primary indicates the chromaticity coordinates of the color attribute source primaries of the i-th attribute.
  • Attribute CICP transfer characteristics (attribute_cicp_transfer_characteristics[ i ]): A function of a source input linear optical intensity Lc having a nominal real-value range of 0 to 1, indicating a reference opto-electronic transfer characteristic function of a color attribute; A function of an output linear optical intensity Lo having a nominal real-value of 0 to 1, which indicates the reference opto-electronic transfer characteristic function of the color attribute as a function of a source input linear optical intensity Lc with a nominal real-valued range of 0 to 1 or indicates the inverse of the reference electro-optical transfer characteristic function as a function of an output linear optical intensity Lo with a nominal real-valued range of 0 to 1).
  • Attribute CICP matrix coefficients (attribute_cicp_matrix_coeffs[ i ]): Describes the matrix coefficients used in deriving luma and chroma signals from green, blue, red, or Y, Z, X primaries. chroma signals from the green, blue, and red, or Y, Z, and X primaries).
  • Attribute CICP video full range flag (attribute_cicp_video_full_range_flag[ i ]):
  • Non-attribute label flag (known_attribute_label_flag[i]): If this value is 1, it indicates that know_attribute_label is signaled for the i-th attribute. If this value is 0, it indicates that attribute_label_four_bytes is signaled for the i-th attribute (equal to 1 specifies know_attribute_label is signaled for the i-th attribute. known_attribute_label_flag[ i ] equal to 0 specifies attribute_label_four_bytes is signaled for the i-th attribute).
  • Non-attribute label (known_attribute_label[ i ]): If this value is 0, it indicates that the attribute is color. If this value is 1, it indicates that the attribute is reflectance. If this value is 2, it indicates that the attribute is a frame index.
  • Attribute label bytes (attribute_label_four_bytes[ i ]): Indicates a non-attribute type having a 4-byte code.
  • attribute_label_four_bytes[ i ] Indicates a non-attribute type having a 4-byte code.
  • Log max frame index (log2_max_frame_idx): If 1 is added to this value, it indicates the number of bits used to signal the frame_idx syntax variable.
  • SPS Bypass Stream Enable Flag (sps_bypass_stream_enabled_flag): If this value is 1, it indicates that the bypass coding mode is used for reading the bitstream. If this value is 0, it indicates that the bypass coding mode is not used for reading the bitstream.
  • SPS extension flag (sps_extension_flag): If this value is 0, it indicates that sps_extension_data_flag syntax elements are not present in the SPS syntax structure.
  • the sps_extension_flag in the bitstream conforming to the version according to the embodiments may be 0.
  • sps_extension_data_flag may have various values.
  • tile inventory (tile parameter set) according to embodiments.
  • FIG. 20 is a syntax of a tile parameter set included in the bitstream of FIG. 18 .
  • Tile frame index An identifier of the point cloud frame associated with the tile inventory.
  • Number of tiles (num_tiles_minus1): If 1 is added to this value, it indicates the number of tile bounding boxes existing in the tile inventory.
  • Tile bounding box size width, height, and depth (tile_bounding_box_size_width[ i ], tile_bounding_box_size_height[ i ], and tile_bounding_box_size_depth[ i ]): Indicates the width, height, and depth of the i-th tile in the coordinate system.
  • 21 shows a set of geometric parameters according to embodiments.
  • FIG. 21 is a syntax of a geometry parameter set included in the bitstream of FIG. 18;
  • GPS geometry parameter set identifier (gps_geom_parameter_set_id): Indicates identification information for GPS for reference by other syntax elements.
  • GPS sequence parameter set ID (gps_seq_parameter_set_id): Indicates an SPS sequence parameter set ID for an active SPS.
  • GPS box presence flag (gps_box_present_flag): If this value is 1, it indicates that additional bounding box information is provided in the geometry header referring to the current GPS. If this value is 0, it indicates that additional bounding box information is not signaled in the geometry header.
  • GPS GSH box log scale presence flag (gps_gsh_box_log2_scale_present_flag): If this value is 1, it indicates that gsh_box_log2_scale is signaled in each geometry slice header referring to the current GPS. If this value is 0, it indicates that gsh_box_log2_scale is not signaled in each geometry slice header, and indicates that the common scale for all slices is signaled in gps_gsh_box_log2_scale of the current GPS.
  • GPS GSH box log scale (gps_gsh_box_log2_scale): Indicates the common scale factor of the bounding box origin for all slices currently referencing GPS.
  • Unique geometry points flag indicates that all slices currently referencing GPS, all output points have unique positions in the slice. If this value is 0, it indicates that two or more output points in all slices currently referencing GPS have the same positions in the slice.
  • Geometry planar mode flag (geometry_planar_mode_flag): If this value is 1, it indicates that the planar coding mode is activated. If this value is 0, it indicates that the planar coding mode is not activated.
  • Geometry Planar Mode Threshold (geom_planar_mode_th_idcm): Indicates a threshold value of activation for direct coding mode. geom_planar_mode_th_idcm may have an integer value in the range 0 to 127 (inclusive).
  • geom_planar_mode_th[i] may be an integer in the range 0 to 127 (for i in the range 0...2, specifies the value of the threshold of activation for planar coding mode along the i-th most probable direction for the planar coding mode to be geom_planar_mode_th[i] is an integer in the range 0...127).
  • Geometry angular mode flag (geometry_angular_mode_flag): If this value is 1, it indicates that the angular coding mode is activated. A value of 0 indicates that the angular coding mode is not activated.
  • Lidar head position (lidar_head_position): Indicates the X, Y, Z coordinates of the lidar head in a coordinate system with an internal axis.
  • Number of lasers (number_lasers): Indicates the number of lasers used for the angular coding mode.
  • laser correction (laser_correction [i]): Specifies the correction, along the 2-th internal axis, of the i- th laser position relative to the lidar_head_position[2]).
  • Planar Buffer Disabled (planar_buffer_disabled): If this value is 1, it indicates that tracking nearby nodes using the buffer is not used in the process of coding the planar mode flag and planar position in planar mode. If this value is 0, it indicates that tracking nearby nodes using the buffer is used. If not present, this value can be inferred to be 0 (equal to 1 indicates that tracking the closest nodes using a buffer is not used in process of coding the planar mode flag and the plane position in the planar mode. planar_buffer_disabled equal to 0 indicates that tracking the closest nodes using a buffer is used.
  • Angular related value (implicit_qtbt_angular_max_node_min_dim_log2_to_split_z): Specifies the log2 value of a node size below which horizontal split of nodes is preferred over vertical split.
  • Angular-related value (implicit_qtbt_angular_max_diff_to_split_z): represents the maximum vertical log2 value in the horizontal node size ratio allowed for the node. If it does not exist, implicit_qtbt_angular_max_node_min_dim_log2_to_split_z may be inferred to be 0.
  • Neighbor Context Restriction Flag (neighbor_context_restriction_flag): If this value is 0, it indicates that the geometry node accuracy of the current node is coded with contexts. Contexts are determined from neighboring nodes, and neighboring nodes exist inside the parent node of the current node. If this value is 0, it indicates that the geometry node accuracies of the current node are coded into contexts.
  • Contexts are determined from neighboring nodes, and neighboring nodes are equal to 0 indicates that geometry node occupancy of the current node is coded with the contexts determined from neighbouring nodes which is located inside neighbor_context_restriction_flag equal to 0 indicates that geometry node occupancy of the current node is coded with the contexts determined from neighbor nodes which is located inside or outside the parent node of the current node).
  • Direct coding mode enable flag (inferred_direct_coding_mode_enabled_flag): If this value is 1, direct_mode_flag may be present in the geometry node syntax. If this value is 0, it indicates that direct_mode_flag does not exist in the geometry node syntax.
  • Bitwise accuracy coding flag (bitwise_occupancy_coding_flag): If this value is 1, it indicates that the geometry node occupancy is encoded using the bitwise contextualization of the syntax element accuracy map. If this value is 0, equal to 1 indicates that geometry node occupancy is encoded using bitwise contextualisation of the syntax element ocupancy_map. Bitwise_occupancy_coding_flag equal to 0 indicates that geometry node occupancy is encoded using the dictionary encoded syntax element occipancy_byte).
  • Adjacent child contextualization enable flag (adjacent_child_contextualization_enabled_flag): This value indicates that the adjacent children of 1 child, neighboring octree nodes are used for bitwise accumulative contextualization. If this value is 0, equal to 1 indicates that the adjacent children of neighboring octree nodes are used for bitwise occupancy contextualization. adjacent_child_contextualization_enabled_flag equal to 0 indicates that the children of neighboring octree nodes are not used for the occupancy contextualization).
  • Log neighbor boundary (log2_neighbour_avail_boundary): Represents a variable NeighbAvailabilityMask.
  • Log intra prediction max node size (log2_intra_pred_max_node_size): Specifies the octree nodesize eligible for occupancy intra prediction.
  • Log Trisoup Node Size (log2_trisoup_node_size): Specifies the variable TrisoupNodeSize as the size of the triangle nodes.
  • Geometry Scaling Enable Flag (geom_scaling_enabled_flag): If this value is 1, it indicates that the scaling process for geometry positions is applied during the geometry slice decoding process. If this value is 0, it indicates that geometry positions do not require scaling (equal to 1 specifies that a scaling process for geometry positions is invoked during the geometry slice decoding process. geom_scaling_enabled_flag equal to 0 specifies that geometry positions do not require scaling) .
  • Geometry base quantization parameter (geom_base_qp): Indicates the base value of the geometry position quantization parameter.
  • GPS Geometry Partition Flag (gps_implicit_geom_partition_flag): If this value is 1, it indicates that implicit geometry partitioning is enabled for the sequence or slice. A value of 0 indicates that implicit geometry partitioning is not enabled for the sequence or slice. If gps_implicit_geom_partition_flag is 1, gps_max_num_implicit_qtbt_before_ot and gps_min_size_implicit_qtbt are signaled.
  • GPS max number implicit value (gps_max_num_implicit_qtbt_before_ot): Specifies the maximal number of implicit QT and BT partitions before OT partitions.
  • GPS minimum size (gps_min_size_implicit_qtbt): Specifies the minimal size of implicit QT and BT partitions.
  • GPS extension flag (gps_extension_flag): If this value is 0, it indicates that gps_extension_data_flag syntax elements are not present in the GPS syntax structure (equal to 0 specifies that no gps_extension_data_flag syntax elements are present in the GPS syntax structure).
  • gps_extension_data_flag may have various values and may not affect the decoder version of the decoder according to embodiments.
  • Fig. 22 is a syntax of an attribute parameter set included in the bitstream of Fig. 18;
  • APS attribute parameter set identifier (aps_attr_parameter_set_id): An identifier for the APS for reference by other syntax elements.
  • APS sequence parameter set identifier (aps_seq_parameter_set_id): indicates the value of the SPS sequence parameter set ID for the active SPS,
  • Attribute coding type (attr_coding_type): Indicates a coding type for an attribute.
  • Attr_coding_type coding type 0 Predicting Weight Lifting One Region Adaptive Hierarchical Transform (RAHT) 2 Fix Weight Lifting
  • APS attribute initial quantization parameter (aps_attr_initial_qp): Indicates an initial value of the variable SliceQp for each slice referring to the APS.
  • the value of aps_attr_initial_qp may be in the range 4 to 51 (inclusive).
  • APS attribute chroma quantization parameter offset (aps_attr_chroma_qp_offset): Indicates an offset for the initial quantization parameter signaled by the syntax aps_attr_initial_qp.
  • APS Slice Quantization Parameter Delta Presence Flag (aps_slice_qp_delta_present_flag): If this value is 1, it indicates that the ash_attr_qp_delta_luma and ash_attr_qp_delta_chroma syntax elements are present in ASH. If this value is 0, it indicates that ash_attr_qp_delta_luma and ash_attr_qp_delta_chroma do not exist in ASH.
  • Lifting Prediction Number of Nearest Neighbors (lifting_num_pred_nearest_neighbours_minus1): When this value is added to 1, it indicates the maximum number of near neighbors used for prediction.
  • NumPredNearestNeighbours is set to the same value as lifting_num_pred_nearest_neighbours.
  • LevelDetailCount represents the number of levels of detail as follows.
  • LevelDetailCount lifting_num_detail_levels_minus1 + 1
  • lifting_neighbor_bias[ k ] Specifies a bias used to weight the k-th components in the calculation of the Euclidean distance between two points as part of the near-neighbor derivation process. the k-th components in the calculation of the euclidean distance between two points as part of the nearest neighbor derivation process).
  • Lifting scalability enable flag (lifting_scalability_enabled_flag): If this value is 1, it indicates that the attribute decoding process decodes as a result for pruned octree input geometry points. If this value is 0, equal to 1 specifies that the attribute decoding process allows the pruned octree decode result for the input geometry points. lifting_scalability_enabled_flag equal to 0 specifies that that the attribute decoding process requires the complete octree decode result for the input geometry points).
  • Lifting search range (lifting_search_range_minus1): If 1 is added to this value, it indicates the search range used to determine the nearest neighbors used for prediction, to build a distance-based level of detail.
  • Lifting LOD regular sampling enable flag (lifting_lod_regular_sampling_enabled_flag): If this value is 1, it indicates that the level of detail is built using the regular sampling strategy. If this value is 0, it indicates that a distance-based sampling strategy is used (equal to 1 specifies levels of detail are built by using a regular sampling strategy. lifting_lod_regular_sampling_enabled_flag equal to 0 specifies that a distance-based sampling strategy is used instead).
  • Lifting sampling period (lifting_sampling_period_minus2[ idx ]): If 2 is added to this value, it indicates a sampling period for the level of detail index (plus 2 specifies the sampling period for the level of detail idx).
  • Lifting sampling distance square scale indicates the scaling factor for derivation of the square of the sampling distance for the level of detail index (plus 1 specifies the scaling factor for the derivation of the square of the sampling distance for the level) of detail idx).
  • Lifting sampling distance square offset (lifting_sampling_distance_squared_offset[ idx ]): Specifies the offset for the derivation of the square of the sampling distance for the level of detail idx ).
  • Lifting adaptive prediction threshold (lifting_adaptive_prediction_threshold): Specifies the threshold to enable adaptive prediction.
  • variable AdaptivePredictionThreshold specifying the threshold to switch to adaptive predictor selection mode is set equal to lifting_adaptive_prediction_threshold.
  • Lifting_intra_lod_prediction_num_layers Indicates the number of LOD layers in which decoded points in the same LOD layer are referenced to generate a prediction value of a target point. If lifting_intra_lod_prediction_num_layers is equal to LevelDetailCount, it indicates that the target point can refer to decoded points in the same LOD layer for all LOD layers. If lifting_intra_lod_prediction_num_layers is 0, it indicates that the target point does not refer to decoded points in the same LOD layer for any LOD layers.
  • lifting_intra_lod_prediction_num_layers specifies number of LoD layer where decoded points in the same LoD layer could be referred to generate prediction value of target point.
  • lifting_intra_lod_prediction_num_layers equal to LevelDetailCount indicates that target point could refer decoded points in the same
  • Lifting_intra_lod_prediction_num_layers equal to 0 indicates that target point could not refer decoded points in the same LoD layer for any LoD layers.
  • lifting_intra_lod_prediction_num_layers shall be in the range of 0 to LevelDetailCount).
  • Lifting direct predictor maximum number (lifting_max_num_direct_predictors): Indicates the maximum number of predictors used for direct prediction.
  • RAHT Prediction Enable Flag (raht_prediction_enabled_flag): If this value is 1, it indicates that transform weight prediction from neighbor points is enabled in the RAHT decoding process. If raht_prediction_enabled_flag is 0, then equal to 1 specifies the transform weight prediction from the neighbor points is enabled in the RAHT decoding process. raht_prediction_enabled_flag equal to 0 specifies the transform weight prediction from the neighbor points is enabled in the RAHT decoding process).
  • RAHT Prediction Threshold Specifies the threshold to terminate the transform weight prediction from neighbor points.
  • RAHT Prediction Threshold (raht_prediction_threshold1): Specifies the threshold to skip the transform weight prediction from neighbor points.
  • APS extension flag (aps_extension_flag): If this value is 0, it indicates that aps_extension_data_flag syntax elements are not present in the APS syntax structure (equal to 0 specifies that no aps_extension_data_flag syntax elements are present in the APS syntax structure).
  • the APS extension data flag may have various values and may not affect a decoder conforming to a version according to embodiments.
  • a frame included in the bitstream of FIG. 18 may include a frame boundary marker.
  • the frame boundary marker may mark the end of the current frame.
  • FIG. 23 illustrates a geometry slice header according to embodiments.
  • FIG. 23 is a syntax diagram of a geometry slice header included in the bitstream of FIG. 18 .
  • GSH geometry parameter set ID (gsh_geometry_parameter_set_id): Indicates the value of the GPS geometry parameter set ID of the active GPS.
  • GSH tile ID (gsh_tile_id): Indicates the value of the tile ID referenced by GSH.
  • GSH slice ID (gsh_slice_id): Identifies a slice header for reference by other syntax elements.
  • Number of GSH points (gsh_num_points): Indicates the maximum number of coded points in a slice. Specifies the maximum number of coded points in the slice. It is a requirement of bitstream conformance that gsh_num_points is greater than or equal to the number of decoded points in the slice.
  • GSH box log scale (gsh_box_log2_scale): Specifies the scaling factor of bounding box origin for the slice.
  • GSH box origin X (gsh_box_origin_x): Specifies the x value of bounding box origin that scaled by gsh_box_log2_scale value.
  • GSH box origin Y (gsh_box_origin_y): Specifies the y value of bounding box origin that scaled by gsh_box_log2_scale value.
  • GSH box origin Z (gsh_box_origin_z): Specifies the z value of bounding box origin that scaled by gsh_box_log2_scale value.
  • slice_origin_x slice_origin_y
  • slice_origin_z slice_origin_z
  • originScale is set equal to gsh_box_log2_scale
  • originScale is set equal to gps_gsh_box_log2_scale
  • slice_origin_x and slice_origin_y and slice_origin_z are inferred to be 0.
  • slice_origin_x gsh_box_origin_x ⁇ originScale
  • slice_origin_y gsh_box_origin_x ⁇ originScale
  • slice_origin_z gsh_box_origin_x ⁇ originScale
  • GSH log2 max node size Y (gsh_log2_max_nodesize_y_minus_x):
  • MaxNodeSizeY 1 ⁇ MaxNodeSizeYLog2. (specifies the bounding box size in the y dimension, i.e., MaxNodesizeYLog2 that is used in the decoding process as follows)
  • gps_implicit_geom_partition_flag 1
  • gsh_log2_max_nodesize 1
  • gsh_log2_max_nodesize max ⁇ MaxNodeSizeXLog2, MaxNodeSizeYLog2, MaxNodeSizeZLog2 ⁇
  • GSH log2 max node size (gsh_log2_max_nodesize): When gps_implicit_geom_partition_flag is 0, it indicates the size of the root geometry octree node.
  • Geometry slice quantization parameter offset (geom_slice_qp_offset): Indicates an offset with respect to the base geometry quantization parameter geom_base_qp.
  • Geom octree quantization parameter offset enable flag (geom_octree_qp_offsets_enabled_flag): If this value is 1, it indicates that geom_node_qp_offset_eq0_flag may be present in the geometry node syntax. If this value is 0, it indicates that geom_node_qp_offset_eq0_flag does not exist in the geometry node syntax.
  • Geom_octree_qp_offsets_depth geom_node_qp_offset_eq0_flag specifies, when present, the depth of the geometry octree when present in the geometry node syntax.
  • Geometry slice data may include geometry or geometry related data associated with a part of or entire point clouds.
  • Fig. 24 is a syntax of an attribute slice included in the bitstream of Fig. 18;
  • ASH attribute parameter set ID (ash_attr_parameter_set_id): Indicates the value of the APS attribute parameter set ID of the active APS.
  • ASH attribute SPS attribute index (ash_attr_sps_attr_idx): may indicate the order of attribute sets of the active SPS.
  • ASH attribute geometry slice ID (ash_attr_geom_slice_id): may indicate the value of gsh_slice_id of the active geometry slice header.
  • ASH Attribute Layer QP Delta Presence Flag (ash_attr_layer_qp_delta_present_flag): If this value is 1, it may indicate that the ash_attr_layer_qp_delta_luma and ash_attr_layer_qp_delta_chroma syntax elements are present in the current ASH. If this value is 0, it may indicate that the ash_attr_layer_qp_delta_luma and ash_attr_layer_qp_delta_chroma syntax eliminats do not currently exist in the ASH.
  • ASH attribute GP layer number (ash_attr_num_layer_qp_minus1): If 1 is added to this value, ash_attr_qp_delta_luma and ash_attr_qp_delta_chroma indicate the number of layers that are signaled. When ash_attr_num_layer_qp is not signaled, the value of ash_attr_num_layer_qp may be inferred to be 0.
  • ASH attribute QP delta luma (ash_attr_qp_delta_luma): may indicate the luma delta GP from the initial slice GP in the active attribute parameter set.
  • ASH attribute QP delta chroma (ash_attr_qp_delta_chroma): may indicate chroma delta QP from the initial slice GP in the active attribute parameter set.
  • InitialSliceQpY and InitialSliceQpC can be derived as follows:
  • InitialSliceQpY aps_attrattr_initial_qp + ash_attr_qp_delta_luma
  • InitialSliceQpC aps_attrattr_initial_qp + aps_attr_chroma_qp_offset + ash_attr_qp_delta_chroma
  • ASH attribute layer QP delta luma (ash_attr_layer_qp_delta_luma): may indicate luma delta QP from InitialSliceQpY in each layer.
  • ASH attribute layer QP delta chroma (ash_attr_layer_qp_delta_chroma): may indicate chroma delta QP from InitialSliceQpC in each layer.
  • SliceQpY[ i ] InitialSliceQpY + ash_attr_layer_qp_delta_luma[ i ]
  • SliceQpC[ i ] InitialSliceQpC + ash_attr_layer_qp_delta_chroma[ i ]
  • ASH attribute region QP delta presence flag (ash_attr_region_qp_delta_present_flag): If this value is 1, it may indicate that ash_attr_region_qp_delta and region bounding box origin and size are present in ASH. If this value is 0, ash_attr_region_qp_delta and region bounding box origin and size may not currently exist in ASH.
  • ASH attribute QP region box origin X (ash_attr_qp_region_box_origin_x): may indicate the x offset of the region bounding box for slice_origin_X.
  • ASH attribute QP region box origin Y (ash_attr_qp_region_box_origin_y): may indicate the Y offset of the region bounding box for slice_origin_Y.
  • ASH attribute QP region box origin Z (ash_attr_qp_region_box_origin_z): may indicate the z offset of the region bounding box for slice_origin_z.
  • ASH attribute QP region box size width (ash_attr_qp_region_box_size_width): may indicate the width of the region bounding box.
  • ASH attribute QP region box size height (ash_attr_qp_region_box_size_height): may indicate the height of the region bounding box.
  • ASH attribute QP region box size depth (ash_attr_qp_region_box_size_depth): may indicate the depth of the region bounding box.
  • ASH attribution region QP delta (ash_attr_region_qp_delta): may indicate the delta QP from SliceQpY[i] and SliceQpC[i] of the region described by ash_attr_qp_region_box.
  • variable RegionboxDeltaQp describing the region box delta quantization parameter may be set to a value equal to ash_attr_region_qp_delta.
  • Attribute slice data may include an attribute or an attribute associated with part or all of the point clouds.
  • a method/apparatus according to the embodiments for example, a transmission apparatus 10000, an encoding-transmission 20001-20002, a file/segment encapsulator ( FIGS. 14 and 15 ), a device of FIG. 17 , etc. -27, etc., can be efficiently transmitted by encapsulating the encoded bitstream (FIG. 18, etc.) in a file (container) structure.
  • the receiving apparatus 10004, the transmission-decoding (20002-20003), the file/segment decapsulator (Figs. 14 and 16), the device of Fig. 17, etc. receive the file (container) structure as shown in Figs. 25-27, etc., By parsing and decoding the bitstream of FIG. 18 and the like from the file, it is possible to render and provide point cloud data.
  • G-PCC system G-PCC SYSTEM
  • a method/apparatus may encapsulate a G-PCC bitstream in a track in a file.
  • a G-PCC bitstream may consist of type-length-value encapsulation structures (FIG. 18) comprising parameter sets, a coded geometry bitstream, and a zero or one or more coded attribute bitstream.
  • the method/apparatus according to the embodiments may store the G-PCC bitstream in a single track or multiple tracks.
  • a single track and/or multi-track of a file may include the following data.
  • the volume-metric visual track may be identified by the volume-metric visual media handler type 'volv' and the volume-metric visual media header in the handler box of the media box (MediaBox). Multiple volumemetric visual tracks can exist in a file.
  • Volumemetric visual tracks can use the Volumemetric Visual MediaHeaderBox in the MediaInformationBox.
  • Version It can be an integer indicating the version of this box.
  • Volumetric visual tracks can use VolumetricVisualSampleEntry.
  • Compressorname A name for informative purposes. may be formed in a fixed 32-byte field, the first byte may be set to the number of bytes displayed, followed by bytes of displayable data encoded using UTF-8, to complete the 32 bytes. may be padded (including size bytes) for The field may be set to 0 (is a name, for informative purposes. It is formatted in a fixed 32-byte field, with the first byte set to the number of bytes to be displayed, followed by that number of bytes of displayable data encoded using UTF-8, and then padding to complete 32 bytes total (including the size byte).
  • the format of the volumetric visual sample may be defined by the coding system.
  • a common data structure included in files and tracks according to embodiments is as follows.
  • the G-PCC decoder configuration box may include GPCCDecoderConfigurationRecord().
  • class GPCCConfigurationBox extends Box('gpcC') ⁇
  • the G-PCC decoder configuration record may describe G-PCC decoder configuration information for geometry-based point cloud content.
  • the G-PCC decoder configuration record may include a version field. Incompatible changes to a record can be expressed as a result of a change in version number. If the version number is not recognized, the decoder may not decode the record or stream.
  • a compatible extension to a record may extend the record and not change the configuration version code.
  • the decoder may ignore unrecognized data.
  • profile_idc, profile_compatibility_flags, and level_idc are valid for all parameter sets that are activated when the stream described by this record is decoded.
  • Profile identification profile_idc may indicate a profile followed by a stream associated with this configuration record.
  • Each bit in profile_compatibility_flags may be set when all parameter sets are set.
  • the level identification level_idc may be greater than the high level indicated for the high tier in all parameter sets or the column may indicate the level of the capability.
  • a setupUnit array may contain certain G-PCC TLV encapsulation structures for the stream referenced by the sample entry in which the decoder configuration record exists.
  • the type of G-PCC encapsulation structures may indicate SPS, GPS, APS, and TPS.
  • ConfigurationVersion This is the version field. A change in the version number may indicate an incompatible change to the record.
  • Profile compatibility flag (profile_compatibility_flags): If this value is 1, it may indicate that the bitstream conforms to the profile indicated by profile_idc.
  • Level (level_idc) may indicate a level code of G-PCC.
  • the number of setup unit arrays may indicate the number of arrays of G-PCC setup units indicated by the type by the setup unit type setupUnitTye field.
  • Setup unit type may indicate the type of G-PCC setup units signaled. values of SPS, GPS, APS, and TPS may be indicated.
  • SetupUnit_completeness If this value is 1, it may indicate that all setup units of a given type are in the array and not in the stream. If this value is 0, it indicates that additional setup units of the indicated type may be present in the stream.
  • the number of setup units may indicate the number of G-PCC setup units of the type identified by the setup unit type field signaled in this record.
  • SetupUnit An instance of the TLV encapsulation structure carrying a setup unit of the indicated type, such as SPS, GPS, APS, or TPS.
  • a G-PCC decoder configuration record may be as follows.
  • 25 shows a G-PCC parameter set structure according to embodiments.
  • 25 shows a G-PCC parameter set structure including parameter sets included in the bitstream of FIG. 18 .
  • the structure information of FIG. 25 is a G-PCC TLV encapsulation that delivers g-pcc parameter sets such as a sequence parameter set (SPS), a geometry parameter set (GPS), an attribute parameter set (APS), and a tile parameter set (TPS). structures may be included.
  • SPS sequence parameter set
  • GPS geometry parameter set
  • APS attribute parameter set
  • TPS tile parameter set
  • Number of setup arrays may indicate the number of arrays of G-PCC setup units of the type indicated by the setup unit type field.
  • Setup Unit Type may indicate the types of G-PCC setup units signaled. It may be values representing SPS, GPS, APS, and TPS.
  • setupUnit completeness If this value is 1, it indicates that all setup units of a given type exist in the next array. If this value is 0, it indicates that additional setup units of the indicated type may be present in the stream.
  • the number of setup units may indicate the number of G-PCC setup units of the type indicated by the setup unit type (setupUnitType) field signaled in this structure.
  • SetupUnit An instance of the TLV encapsulation structure carrying a setup unit of the indicated type, such as SPS, GPS, APS, or TPS.
  • the G-PCC parameter set box may include GPCCParameterSetStruct ().
  • Main entry may indicate an entry point for decoding or not decoding the G-PCC bitstream (indicates it is an entry point for decoding G-PCC bitstream or not).
  • Dependency ID An identifier of tracks for decoding related data. When present in a sample entry, it may indicate the identifier of the track carrying the G-PCC sub-bitstream on which the decoding of the samples in the track depends. When present in a sample group, the decoding of the related samples may indicate the identifier of the samples carrying the dependent G-PCC sub-bitstream.
  • Number of components Indicates the number of signaled component types in this structure.
  • GPCC type (gpcc_type): Indicates the type of G-PCC component described by the following table.
  • Attribute index An identifier of an attribute signaled in SPS().
  • This box may contain a GPCCComponentTypeStruct. When present in the sample entry of tracks carrying all G-PCC bitstreams or parts, this box may indicate one or more types of G-PCC components carried by each track.
  • a file or a track may include a sample group.
  • the method/apparatus according to the embodiments may group one or more samples to which the same G-PCC parameter set can be applied and signal a parameter set associated with the corresponding sample group as follows.
  • the grouping type 'gpsg' grouping_type that favors sample grouping indicates the assignment of samples in tracks carrying all or part of the G-PCC bitstream to G-PCC parameter sets such as SPS, GPS, APS, TPS. have.
  • a sample to group box (SampleToGroupBox) having the same grouping_type as 'gpsg' exists
  • a sample group description box (SampleGroupDescriptionBox) having the same grouping type exists and may include the ID of this group to which samples belong
  • the 'gpsg' grouping_type for sample grouping represents the assignment of samples in tracks carrying the part or all G-PCC bitstreams to G-PCC parameter sets (eg, SPS, GPS, APS, TPS) carried in this sample group.
  • grouping_type equal to 'gpsg' is present, an accompanying SampleGroupDescriptionBox with the same grouping type is present, and contains the ID of this group of samples belong to).
  • the G-PCC parameter set structure ( ) may include G-PCC parameter sets such as SPS, GPS, APS, and TPS applied to the samples of this sample group.
  • One or more samples to which the same entry information can be applied may be grouped, and entry information related to the corresponding sample group may be signaled as follows.
  • the grouping type 'gpei' grouping_type for sample grouping may indicate the assignment of samples in a track to entry information carried in this sample group. For example, it may indicate information as to whether the related samples are entry points or not.
  • SampleToGroupBox sample to group box
  • SampleGroupDescriptionBox sample grouping_type for sample grouping represents the assignment of samples in the track to the entry information (eg, whether the associated samples are entry point or not) carried in this sample group.
  • an accompanying SampleGroupDescriptionBox with the same grouping type is present, and contains the ID of this group of samples belong to).
  • GPCC Entry Information Structure may include entry information applied to samples of this sample group. For example, it may be information about whether the related samples are an entry point or not.
  • the method/apparatus according to the embodiments may group one or more samples to which the same component type information may be applied and may signal component type information associated with the corresponding sample group as follows.
  • the grouping type 'gpct' grouping_type for sample grouping may indicate the assignment of samples in a track to component type information in this sample group.
  • a sample group description box (SampleGroupDescriptionBox) having the same grouping_type as 'gpct' exists
  • a sample group description box (SampleGroupDescriptionBox) having the same grouping type exists and may include the ID of this group to which samples belong.
  • GPCC ComponentTypeStruct may include component type information applied to samples of this sample group.
  • the order of the signaled component type may indicate the order of the related subsamples within each sample of the related samples of this sample group (contains the component type information that are applied to samples of this)
  • the order of signaled component type indicates the order of associated sub-sample in each sample of associated samples of this sample group).
  • a method/apparatus according to embodiments may group tracks.
  • the method/apparatus according to the embodiments may group one or more tracks to which the same G-PCC parameter set can be applied and signal G-PCC parameter set information associated with the corresponding track group as follows.
  • a track group type box (TrackGroupTypeBox) having the same track_group_type as 'gptg' may indicate that this track belongs to a group of tracks associated with G-PCC parameter sets (e.g., SPS, GPS, APS, TPS).
  • G-PCC parameter sets e.g., SPS, GPS, APS, TPS.
  • Tracks belonging to the same G-PCC parameter sets may have the same value of track_group_id for track_group_type 'gptg'.
  • the track_group_id of tracks from one G-PCC parameter set e.g, SPS, GPS, APS, TPS
  • the track_group_id of tracks from one G-PCC parameter set may be different from the track_group_id of tracks from other G-PCC parameter sets (Tracks belonging to the same G- PCC parameter sets (eg, SPS, GPS, APS, TPS) have the same value of track_group_id for track_group_type 'gptg'
  • the track_group_id of tracks from one G-PCC parameter sets eg, SPS, GPS, APS, TPS
  • differs from the track_group_id of tracks from any other G-PCC parameter sets ).
  • class GPCCParameterSetGroupBox extends TrackGroupTypeBox('gptg') ⁇
  • GPCC ParameterSetStruct may include G-PCC parameter sets (e.g., SPS, GPS, APS, TPS) applied to tracks in this group.
  • G-PCC parameter sets e.g., SPS, GPS, APS, TPS
  • the signaled GPCCParameterSetStruct( ) may indicate the initial G-PCC parameter set ( contains the G-PCC parameter sets (eg, SPS, GPS, APS, TPS) that are applied to tracks of this group.
  • the signaled GPCCParameterSetStruct () indicates the initial G-PCC parameter sets).
  • 26 shows a sample structure of single track encapsulation according to embodiments.
  • the method/apparatus according to the embodiments may encapsulate and decapsulate a G-PCC bitstream based on a single track ( FIG. 26 ) and/or a multi-track ( FIG. 27 ).
  • the transmitting device 10000, the receiving device 10004, encoding-transmission (20001-20002), transmission-decoding (20002-20003), the file/segment encapsulator in Figs. An encapsulator, etc. can perform these operations.
  • a G-PCC encoded bitstream expressed by single track decals is required.
  • Single-track encapsulation of G-PCC data can utilize ISOBMFF encapsulation by storing G-PCC bitstreams within a single track without additional processing.
  • Each sample in a G-PCC bitstream track may contain one or more G-PCC components. That is, each sample may consist of one or more TLV encapsulation structures.
  • the sample structure may be as shown in FIG. 26 .
  • Quantity One or more sample entries may be present
  • the G-PCC bitstream track may use a VolumetricVisualSampleEntry having a sample entry type of 'gpe1' or 'gpeg'.
  • G-PCC Bitstream Track Sample Entries are in the G-PCC Configuration Box (GPCCConfigurationBox)
  • the G-PCC bitstream track sample entry may include a GPCC ConfigurationBox.
  • a setupUnit array may include TLV encapsulation structures including SPS.
  • all parameter sets for example, SPS, GPS, APS, and tile inventory may exist in the setup unit array.
  • parameter sets may be present in this array or in a stream.
  • class GPCCSampleEntry extends VolumetricVisualSampleEntry ('gpe1') ⁇
  • a sample format of a single track may be as follows.
  • Each G-PCC bitstream sample may correspond to a single point cloud frame.
  • Each G-PCC bitstream sample may consist of one or more TLV encapsulation structures belonging to the same presentation title.
  • Each TLV encapsulation structure may contain a single type of G-PCC payload (eg, dungeon, geometry slice, attribute slice).
  • G-PCC bitstream sample corresponds to a single point cloud frame and is comprised of one or more TLV encapsulation structures which belong to the same presentation time.
  • Each TLV encapsulation structure contains a single type of G-PCC payload, eg, geometry slice, attribute slice.
  • a sample may be self-contained (eg, a sync sample)).
  • G-PCC unit may include an instance of the G-PCC TLV encapsulation structure including a single G-PCC component.
  • a G-PCC component may be referred to as a G-PCC data unit.
  • a track according to embodiments may include a sub-sample.
  • a g-pcc subsample may contain only one G-PCC TLV encapsulation structure. There may be SubSampleInformation in SampleTableBox or in TrackFragmentBox of each MovieFragmentBoxes.
  • the 8-bit type value of the TLV encapsulation structure if the TLV encapsulation structure includes an attribute payload, the 6-bit value of the attribute index may be included in the 32-bit codec_specific_parameters field of the sub-sample entry in the SubSampleInformationBox. have.
  • the type of each subsample can be identified by parsing the codec_specific_parameters field of the subsample entry in the SubSampleInformationBox.
  • the codec_specific_parameters field of SubsampleInformationBox may be as follows (If it present, the 8-bit type value of TLV encapsulation structure and if the TLV encapsulation structure contains attribute payload, the 6-bit value of attribute index, is included to the 32- bit codec_specific_parameters field of the sub-sample entry in the SubSampleInformationBox.
  • the type of each sub-sample is identified by parsing the codec_specific_parameters field of the sub-sample entry in SubSampleInformationBox.
  • the codec_specific_parameters field of the SubsampleInformationBox is defined as below:):
  • bit(18) reserved 0;
  • bit(24) reserved 0;
  • Payload Type may indicate the TLV type of the TLV encapsulation structure in the sub-sample (indicates the tlv_type of the TLV encapsulation structure in the sub-sample).
  • Attribute index may indicate the ASH attribute SPS index of the TLV encapsulation structure including the attribute payload in the subsample.
  • FIG. 27 shows a multi-track container according to embodiments.
  • FIG. 27 is a multiple track structure in which the bitstream of FIG. 18 is encapsulated.
  • the transmitting device 10000, the receiving device 10004, encoding-transmission (20001-20002), transmission-decoding (20002-20003), the file/segment encapsulator in Figs. An encapsulator, etc. can perform these operations.
  • the different G-PCC components are examples of multi-track containers of G-PCC bitstreams carried in individual tracks, as shown in FIG. 27 .
  • each geometry or attribute sub-bitstream may be mapped to an individual track.
  • G-PCC component tracks There can be two types of G-PCC component tracks: a geometry track and an attribute track.
  • a geometry track may carry a geometry sub-stream
  • an attribute track may carry a single type of an attribute sub-stream.
  • Each sample in a track may contain at least one TLV encapsulation carrying a single G-PCC component (either geometry and attribute data, or multiplexing of different attribute data).
  • the general layout of the multi-track ISOBMFF G-PCC container is as shown in FIG. 27 (When the G-PCC bitstream is carried in multiple tracks, each geometry or attribute sub-stream can be mapped to an individual track.
  • the geometry track carries geometry sub-stream and the attribute track carries a single type of the attribute sub-stream.
  • Each sample in the track contains at least one TLV encapsulation structure carrying a single G- PCC component, not both of geometry and attribute data or multiplexing of different attribute data.
  • the general layout of a multi-track ISOBMFF G-PCC container is shown in below figure).
  • Multi-track encapsulation of G-PCC bitstreams provides the effect that G-PCC players (such as 10004) can effectively access components.
  • the geometry must be decoded first, and the attributes may depend on the decoded geometry.
  • a player according to embodiments may access a track carrying a geometry bitstream prior to an attribute bitstream.
  • G-PCC component tracks can be created as follows.
  • a new box may be added to indicate the role of the stream contained within this track.
  • One track carrying the geometry sub-bitstream may be an entry point.
  • the method/apparatus according to the embodiments may generate and transmit a sample entry as follows.
  • Quantity One or more sample entries may be present
  • G-PCC geometry or attribute tracks may use a visual sample entry (VolumetricVisualSampleEntry) having a sample entry type of 'gpc1' or 'gpcg'.
  • the sample entry may include a GPCC configuration box (GPCCConfigurationBox) and a G-PCC component type box (GPCCComponentTypeBox).
  • GPCCConfigurationBox a GPCC configuration box
  • GPCCComponentTypeBox a G-PCC component type box
  • Multiple sample entries may be used to represent sections of G-PCC data using different configurations and parameter sets, according to the ISO based media file format.
  • GPCCEntryInfoBox can provide entry information of this track, such as whether this track is an entry point for G-PCC bitstream decoding.
  • Configuration information (config) may include G-PCC decoder configuration record information.
  • G-PCC ComponentTypeBox may indicate one or more G-PCC component types carried in this track. Multiple types of G-PCC component data can be multiplexed in one track. For example, a G-PCC geometry and one G-PCC attribute sub-bitstream may be multiplexed within a track.
  • the G-PCC component type box may contain multiple G-PCC component data carried by each track.
  • the order of component types signaled in the GPCCComponentTypeBox may indicate the order of related subsamples in each sample in the track (when multiple component types are indicated and no component type sample group presents, the order of signaled component type in GPCCComponentTypeBox indicates the order of associated sub-sample in each sample in the track).
  • a method/device may generate a sample as follows.
  • Each sample may contain one or more TLV structures.
  • An example of a sample structure of a track carrying one geometry sub-bitstream is shown in FIG. 28 .
  • G-PCC unit may include an instance of the G-PCC TLV encapsulation structure including a single G-PCC component.
  • multiple types of G-PCC component data are multiplexed in one track
  • a G-PCC geometry and one G-PCC attribute sub-bitstream are multiplexed in a track
  • one or more sub-samples are each may be present in the sample.
  • the 8-bit type value of the TLV encapsulation structure if the TLV encapsulation structure includes an attribute payload, the 6-bit value of the attribute index may be included in the 32-bit codec_specific_parameters field of the sub-sample entry in the SubSampleInformationBox. have.
  • the type of each subsample can be identified by parsing the codec_specific_parameters field of the subsample entry in the SubSampleInformationBox.
  • the codec_specific_parameters field of SubsampleInformationBox may be as follows (If it present, the 8-bit type value of TLV encapsulation structure and if the TLV encapsulation structure contains attribute payload, the 6-bit value of attribute index, is included to the 32- bit codec_specific_parameters field of the sub-sample entry in the SubSampleInformationBox.
  • the type of each sub-sample is identified by parsing the codec_specific_parameters field of the sub-sample entry in SubSampleInformationBox.
  • the codec_specific_parameters field of the SubsampleInformationBox is defined as below:):
  • bit(18) reserved 0;
  • bit(24) reserved 0;
  • Payload Type may indicate the TLV type of the TLV encapsulation structure in the sub-sample (indicates the tlv_type of the TLV encapsulation structure in the sub-sample).
  • Attribute index may indicate ash_attr_sps_attr_idx of a TLV encapsulation structure including an attribute payload in a subsample.
  • the order of subsamples of a sample may follow the order of signaled component types in a sample entry or a sample group.
  • a method/apparatus may provide referencing for G-PCC component tracks as follows.
  • TrackReferenceTypeBoxes can be added to a track reference box (TrackReferenceBox) in a track box (TrackBox) of a G-PCC geometry track.
  • the track reference type box (TrackReferenceTypeBox) may contain an array of track IDs (track_IDs) specifying tracks referenced by the G-PCC geometry track.
  • a reference type (reference_type) of a track reference type box may identify attribute tracks.
  • the 4CCs of these track reference types are as follows.
  • the referenced track(s) may contain a coded bitstream of G-PCC attribute data.
  • TrackReferenceTypeBoxes can be added to a track reference box (TrackReferenceBox) in a track box (TrackBox) of a track indicated as an entry point.
  • the track reference box may contain an array of track IDs specifying the tracks to which the G-PCC track references.
  • the 4CCs of these track reference types are as follows.
  • the referenced track(s) may contain other parts of the coded G-PCC bitstream.
  • 29 shows a parameter set included in a timed metadata track according to embodiments.
  • a method/device may create a timed metadata track in a file, and the timed metadata track may carry a parameter set.
  • Dynamic G-PCC Parameter Set Timed Metadata Track may indicate that G-PCC parameter sets (SPS, GPS, APS, TPS) are dynamic over time.
  • G-PCC parameter sets SPS, GPS, APS, TPS
  • a timed metadata track can be linked to individual tracks carrying all or part of the G-PCC bitstream utilizing a 'cdsc' track reference.
  • This timed metadata track is linked to the respective tracks carrying the part or all G-PCC parameter sets using the 'cdsc' track reference. bitstreams by utilizing the 'cdsc' track reference.
  • This timed metadata track is linked to the respective track groups associated with same G-PCC parameter sets by utilizing the 'cdsc' track reference).
  • a sample entry of the timed metadata track may include a parameter set box (GPCCParameterSetBox) containing default G-PCC parameter sets applied to the corresponding G-PCC content.
  • GPCCParameterSetBox a parameter set box containing default G-PCC parameter sets applied to the corresponding G-PCC content.
  • the sample format of the timed metadata track is shown in FIG.
  • Number of active parameters Indicates the number of active G-PCC parameter sets signaled in the sample entry. If this value is 0, it indicates that the G-PCC parameter sets of the sample entry are not active.
  • Additional active parameter (addl_active_parameters): If this value is 1, it may indicate additional active G-PCC parameter sets that are directly signaled in a sample in GPCCParameterSetStruct(). If this value is 0, it indicates that additional active G-PCC parameter sets are not signaled directly in the sample (equal to 1 specifies that additional active G-PCC parameter sets signaled in this sample directly in GPCCParameterSetStruct(). addl_active_parametersets equal to 0 specifies that no additional active G-PCC parameter sets are signaled in the sample directly).
  • Active parameter set type may indicate the type of the active G-PCC parameter set.
  • Active parameter set ID An identifier of an active G-PCC parameter set of an indicated parameter set type.
  • GPCCParameterSetStruct() may include additional PCC parameter sets (e.g., SPS, GPS, APS, TPS) directly in the sample.
  • PCC parameter sets e.g., SPS, GPS, APS, TPS
  • the method/apparatus according to the embodiments may process the point cloud data at the transmitting side or the encoder side as follows. Meanwhile, in the case of a method/device for receiving point cloud data according to embodiments, a reverse process of the transmission method/device procedure may be followed.
  • the degree to which the parameter set present in the G-PCC bitstream changes in the file encapsulation, file encapsulator, transmission apparatus, or encoder 10000, 10002, FIGS. 12, 14-15, and 17 according to embodiments.
  • the file encapsulation, file encapsulator, transmission device, or encoder 10000, 10002, FIGS. 11-12, 14-15, and 17) transmits signaling information according to embodiments to one or more files in the file when generating the file. You can add it to the track.
  • the track according to embodiments may be a media track including part or all of the G-PCC bitstream, and may be a metadata track associated with the G-PCC bitstream.
  • the file decapsulator, receiving device, or decoder 10004, 10006, 13-17 may parse/obtain information such as signaling and parameter sets included in a track in a file, and based on this, Track data can be effectively extracted, decoded, post-processed, and the like.
  • the method/apparatus for transmitting and receiving point cloud data may provide the following effects due to the operation of the file encapsulator and the file decapsulator (G-PCC SYSTEM) according to the embodiments.
  • the transmitter or receiver for providing the Point Cloud content service configures the G-PCC bit stream and stores the file as described above. Also, define G-PCC sample and save the file. In addition, a sub-sample may be stored in the G-PCC bitstream file. Due to this, the transmitter or receiver for providing the Point Cloud content service has an effect that can support efficient access to the stored G-PCC bitstream:
  • Metadata for data processing and rendering in the G-PCC bitstream can be transmitted in the bitstream.
  • the G-PCC decoder/player can decode part or the entire G-PCC bit stream or parse and process the G-PCC part or the entire bit stream required within the track. to make it work properly.
  • the data representation method according to the embodiments provides an effect of efficiently accessing the point cloud bitstream.
  • the transmitter or the receiver divides the G-PCC bitstream into one or more multiple tracks in a file, a storage technique and signaling, and a point cloud bit through signaling to indicate a relationship between multiple tracks of the stored G-PCC bitstream. You can efficiently store and transfer files in a stream.
  • the method/apparatus according to the embodiments may be described in combination with the G-PCC data transfer method and apparatus described below.
  • Data of the G-PCC and the G-PCC SYSTEM may be generated in an encapsulator (or may be referred to as a generator, etc.) of the transmitting apparatus according to the embodiments, and transmitted by the transmitter of the transmitting apparatus.
  • the data of the above-described G-PCC and G-PCC SYSTEM may be received by the receiving unit of the receiving apparatus according to the embodiments, and may be obtained by a decapsulator (or may be referred to as a parser, etc.) of the receiving apparatus.
  • a decoder, a renderer, and the like of the receiving device may provide point cloud data suitable for a user based on data of G-PCC and G-PCC SYSTEM according to embodiments.
  • the method/device according to the embodiments may process point cloud data based on a media format for partial access support of G-PCC data and generate related signaling information.
  • the method/apparatus according to the embodiments may store 3D tile configuration information of point cloud data and generate signaling information.
  • the method/apparatus according to the embodiments may store point cloud data associated with a 3D tile in a track, and group the tracks between tracks associated with the same 3D spatial region.
  • the method/device according to the embodiments may store static or dynamic 3D tile information of point cloud data.
  • the method/apparatus may generate signaling information related to association between tracks.
  • the method/device according to the embodiments may process point cloud data based on a user's viewport, and only a part of the point cloud data may be used. To this end, a method capable of extracting only necessary point cloud data from all point cloud data in a file and decoding it is required, and the method/device according to the embodiments provides such an operation.
  • the point cloud data may consist of one or more 3D tiles.
  • the transmitter transmits the 3D tile configuration information of the point cloud data, so that only the point cloud data existing in the required area in the receiver or player can be extracted from the file. Accordingly, 3D tile information of point cloud data included in a track according to embodiments may be transmitted as a sample entry, a sample group, or a separate metadata track.
  • the track grouping signaling is provided to enable the receiver to acquire pointer cloud data from the associated track when using the point cloud of the corresponding area.
  • spatial information of a dynamic 3D tile associated with a corresponding track group can be transmitted through a metadata track or the like.
  • a method of transmitting point cloud data may include encoding the point cloud data, encapsulating the point cloud data, and transmitting the point cloud data.
  • Point cloud data is encapsulated based on a file, the file comprising a track for parameter sets for the point cloud data, the parameter sets including a sequence parameter set, a geometry parameter set, an attribute parameter set, It may include a tile parameter set.
  • FIG. 30 illustrates a tile inventory according to embodiments.
  • 30 may correspond to the tile inventory of FIG. 20 .
  • Tile frame index may include an identifier number that can be used to identify the purpose of the tile inventory.
  • Tile sequence parameter set ID (tile_seq_parameter_set_id): Indicates a value of an SPS sequence parameter set ID for an active SPS.
  • Tile ID presence flag (tile_id_present_flag): If this value is 1, it indicates that a tile is identified according to the value of the tile ID syntax element. A value of 0 indicates that the tile is identified according to its position in the tile inventory.
  • Tile count indicates the number of tile bounding boxes existing in the tile inventory.
  • Tile bounding box bits (tile_bounding_box_bits): A bit depth indicating bounding box information for tile inventory.
  • Tile ID (tile_id): Identifies a specific tile in the tile inventory (tile_inventory). If not present, the value of the tile ID may be referred to as the index of the tile in the tile inventory as given by the loop variable tile index. All values of the tile ID in the tile inventory may be unique.
  • tile_bounding_box_offset_xyz[ tileId ][ k ] is the K-th component of the ( x, y, z ) origin coordinates of the tile bounding box for TileOrigin[ k ].
  • tile_bounding_box_size_xyz[ tileId ][ k ] is the K-th component of a tile bounding box having width, height, and depth.
  • the value of tile_origin_xyz[ k ] may be equal to sps_bounding_box_offset[ k ].
  • Tile origin log scale indicates a scaling factor for scaling components of tile_origin_xyz.
  • the value of tile_origin_log2_scale may be equal to sps_bounding_box_offset_log2_scale.
  • a tile origin array having a TileOrigin[ k ] element can be derived as follows (specifies a scaling factor to scale components of tile_origin_xyz.
  • the value of tile_origin_log2_scale should be equal to sps_bounding_box_offset_log2_scale.
  • TileOrigin[ k ] tile_origin_xyz[ k ] ⁇ tile_origin_log2_scale
  • FIG. 31 shows a G-PCC 3D tile information structure according to embodiments.
  • Fig. 31 is a syntax of G-PCC 3D tile information included in the file of Figs. 26-27.
  • Tile ID An identifier of a 3D tile.
  • Tile frame index (tile_frame_idx): an identifier of a related point cloud frame associated with a 3D tile.
  • Tile bounding box size width, height, and depth ( tile_bounding_box_size_width, tile_bounding_box_size_height, and tile_bounding_box_size_depth): Indicates the width, height, and depth of a 3D tile in the coordinate system.
  • FIG. 32 illustrates a structure of G-PCC 3D tile inventory information according to embodiments.
  • Fig. 32 is a syntax of G-PCC 3D tile inventory information included in the file of Figs. 26-27.
  • Tile frame index (tile_frame_idx): Identifier of the relevant point cloud frame associated with the tile inventory structure.
  • Number of tiles (num_tiles_minus1): If 1 is added to this value, it indicates the number of tile bounding boxes existing in the tile inventory.
  • Tile ID (tile_id): an identifier of the ith tile.
  • Tile bounding box size width, height, and depth (tile_bounding_box_size_width[ i ], tile_bounding_box_size_height[ i ], and tile_bounding_box_size_depth[ i ]): Indicates the width, height, and depth of the i-th tile in the coordinate system.
  • Tile origin log scale (tile_origin_log2_scale): Represents a scaling factor for scaling components of tile origin X, Y, and Z (tile_origin_x, tile_orign_y, tile_origin_z).
  • a file and a track may group samples and deliver them as follows.
  • the method/device according to the embodiments may group one or more samples associated with the same 3D tile and generate and signal 3D tile information associated with the group as follows.
  • a grouping type '3tsg' grouping_type for sample grouping may indicate assignment of samples in tracks to spatial region information (region including a cubic region) delivered in a sample group.
  • sampleToGroupBox When a sample to group box (SampleToGroupBox) having the same grouping_type as 'srsg' exists, a sample group description box (SampleGroupDescriptionBox) having the same grouping type exists and may include the ID of this group to which samples belong (The '3tsg' grouping_type for sample grouping represents the assignment of samples in tracks to the spatial region (including cubic region) information carried in this sample group. type is present, and contains the ID of this group of samples belong to).
  • Tile information structure may include 3D tile information applied to samples of a sample group.
  • a method/apparatus may group a file, a 3D tile inventory sample of a track.
  • the method / apparatus may group one or more samples associated with the same tile inventory information and store and signal the tile inventory information associated with the group as follows.
  • a grouping type 'tisg' grouping_type for sample grouping may indicate assignment of samples in tracks to tile inventory information delivered in a sample group.
  • a SampleGroupDescriptionBox having the same grouping type exists and may include the ID of a group to which samples belong (The 'tisg' grouping_type for sample grouping represents the assignment of samples in When a SampleToGroupBox with grouping_type equal to 'tisg' is present, an accompanying SampleGroupDescriptionBox with the same grouping type is present, and contains the ID of this group of samples belong to).
  • Tile inventory structure may include tile inventory information applied to samples of a sample group.
  • the method / apparatus groups one or more samples associated with the same G-PCC parameter set (which may include SPS, GPS, APS, tile inventory, etc.) and sets the G-PCC parameter set associated with the group as follows It can be created and signaled together.
  • G-PCC parameter set which may include SPS, GPS, APS, tile inventory, etc.
  • a grouping type 'pasg' for sample grouping grouping_type may indicate assignment of samples in tracks to a G-PCC parameter set (e.g., SPS, GPS, APS, tile inventory) delivered in a sample group.
  • a SampleToGroupBox having the same grouping_type as 'pasg' exists
  • a SampleGroupDescriptionBox having the same grouping type exists and may include the ID of a groove to which samples belong.
  • Number of setup unit arrays (numOfSetupUnitArrays): The number of arrays of G-PCC setup units of the type indicated by the setup unit type.
  • SetupUnitTye The type of G-PCC setup units being signaled. It may be one of values indicating SPS, GPS, APS, and tile inventory.
  • Number of setup units (numOfSetupUnits): The number of G-PCC setup units of the type indicated by the setup unit type signaled in the record.
  • SetupUnit An instance of a TLV encapsulation structure carrying a setup unit of the indicated type, such as SPS, GPS, APS, or tile inventory.
  • the method/device according to the embodiments may group one or more tracks for transmitting data belonging to the same 3D tile of point cloud data, and may generate and signal as follows.
  • a TrackGroupTypeBox having the same track_group_type as '3dtg' may indicate that this track belongs to a group of tracks related to the same spatial region (TrackGroupTypeBox with track_group_type equal to '3dtg' indicates that this track belongs to a) group of tracks that are associated with same spatial region).
  • Tracks belonging to the same spatial region may have the same value of track_group_id for track group type track_group_type '3dtg', and track_group_id of tracks from one 3D tile may be different from track_group_id of tracks of other 3D tiles (Tracks belonging to the same spatial region have the same value of track_group_id for track_group_type '3dtg', and the track_group_id of tracks from one 3D tile differs from the track_group_id of tracks from any 3D tiles).
  • class GPCC3DFileTrackGroupBox extends TrackGroupTypeBox('3dtg') ⁇
  • Tile information structure may include 3D tile information applied to tracks in this group. If there are metadata tracks conveying timed related 3D tile information or spatial region information, initial 3D tile information may be indicated.
  • Each track can belong to one or more 3D tile track groups.
  • the method/device according to the embodiments may group one or more tracks to which the same tile inventory is applied for point cloud data, and may generate and signal information as follows.
  • a TrackGroupTypeBox having the same track group type track_group_type as 'titg' indicates that this track belongs to a group of tracks to which the same tile inventory information is applied.
  • Tracks belonging to the same tile inventory may have the same value of track_group_id for track_group_type 'titg'. Tracks belonging to the same tile inventory have the same value of track_group_id for track_group_type 'titg', and the track_group_id of tracks from one tile inventory differs from the track_group_id of tracks from any tile inventory).
  • Tile inventory structure may include tile inventory information applied to the tracks of this article. If there are timed metadata tracks carrying related tile inventory information or spatial region information, initial tile inventory information may be indicated.
  • Each track can belong to one or more tile inventory track groups.
  • the method/device according to the embodiments may group one or more tracks to which the same G-PCC parameter set (which may include SPS, GPS, APS, tile inventory, etc.) is applied, and may generate the following information. have.
  • G-PCC parameter set which may include SPS, GPS, APS, tile inventory, etc.
  • a TrackGroupTypeBox having the same track_group_type as 'patg' may indicate that this track belongs to a group of tracks to which the same parameter sets are applied.
  • Tracks belonging to the same tile inventory may have the same value of track_group_id for track_group_type 'patg'. Tracks belonging to the same tile inventory have the same value of track_group_id for track_group_type 'patg', and the track_group_id of tracks from one tile inventory differs from the track_group_id of tracks from any tile inventory).
  • class GPCCParameterSetTrackGroupBox extends TrackGroupTypeBox('patg') ⁇
  • Number of setup unit arrays (numOfSetupUnitArrays): Indicates the number of arrays of G-PCC setup units of the type indicated by the setup unit type field.
  • Setup Unit Type indicates the type of signaled G-PCC setup units. It may be one of values indicating SPS, GPS, APS, and tile inventory.
  • Number of setup units (numOfSetupUnits): Indicates the number of G-PCC setup units of the type indicated by the setup unit type field signaled in the record.
  • Setup Unit An instance of the TLV encapsulation structure carrying a setup unit of the indicated type (, e.g. SPS, GPS, APS, or tile inventory).
  • a setup unit of the indicated type e.g. SPS, GPS, APS, or tile inventory.
  • the method/apparatus for example, a transmitting device, an encapsulator of an encoder, a receiving device, a decapsulator of a decoder, converts data of an encoded G-PCC bitstream to a single track and/or based on ISOBMFF. Multi-track encapsulation and decapsulation are possible (see Figs. 26-28).
  • a track carrying the G-PCC geometry bitstream may be an entry point.
  • a new box may be added to indicate the role of the stream contained within this track.
  • a track reference may only indicate a relationship from a track carrying a G-PCC geometry bitstream to tracks carrying a G-PCC attribute bitstream.
  • Quantity One or more sample entries may be present
  • G-PCC tracks may use VolumetricVisualSampleEntry with sample entry type 'gpe1', 'gpeg', 'gpc1' or 'gpcg'.
  • the G-PCC sample entry may include a GPCCConfigurationBox and optionally a GPCCComponentTypeBox.
  • all parameter sets (as defined in ISO/IEC 23090-9 [GPCC]) may be in the setup unit array. Under the 'gpeg' sample entry, parameter sets may be present in this array. Under the 'gpe1' or 'gpeg' sample entry, the GPCCComponentTypeBox may not exist. Under the 'gpc1' sample entry, all SPS, GPS, and tile inventory (as defined in ISO/IEC 23090-9 [GPCC]) may be present in the setup unit array of tracks carrying the G-PCC geometry bitstream. All relevant APS may be in the setup unit array of tracks carrying the G-PCC attribute bitstream. Under the 'gpcg' sample entry, SPS, GPS, APS, or tile inventory may be present in this array. Under the 'gpc1' or 'gpcg' sample entry, a GPCCComponentTypeBox may exist.
  • Parameter sets can be included in the samples of the stream when parameter sets are relevant and updating parameter sets is required.
  • Compressor name VolumetricVisualSampleEntry in the base class has a value of " ⁇ 013GPCC Coding" and indicates the name of the compressor used.
  • the first byte is the count of the remaining bytes, and it can be expressed as ⁇ 013, which is 11 decimal () with octal 13.
  • the remaining part of the string is the number of bytes (in the base class VolumetricVisualSampleEntry indicates the name of the compressor used with the value " ⁇ 013GPCC Coding" being recommended; the first byte is a count of the remaining bytes, here represented by ⁇ 013, which (being octal 13) is 11 (decimal), the number of bytes in the rest of the string).
  • Configuration (config) may include G-PCC decoder configuration record information.
  • Type Indicates the type of G-PCC component delivered in an individual track.
  • Tile inventory box indicates tile inventory information of the point cloud data delivered in the sample within the track.
  • Fig. 33 shows the syntax of the G-PCC base track included in the file and track according to Figs. 26-28 and the like.
  • Transmitting device 10000 may generate, transmit/receive, and parse a G-PCC base track.
  • the G-PCC base track may include a common parameter set applicable to one or more G-PCC tracks. It can use the 'gpcb' sample entry.
  • a parameter set (SPS, GPS, APS, tile inventory, etc.) to be applied to one or more G-PCC tracks may be included in the GPCCConfigurationBox.
  • the sample of the corresponding track may include parameter sets (SPS, GPS, APS, tile inventory, etc.) to be applied to one or more G-PCC tracks that may change with time.
  • SPS satellite position
  • APS tile inventory
  • the sample of the corresponding track may include parameter sets (SPS, GPS, APS, tile inventory, etc.) to be applied to one or more G-PCC tracks that may change with time.
  • the method/device according to the embodiments may further generate a sub-sample for the sample.
  • a G-PCC sub-sample may contain only one G-PCC TLV encapsulation structure. There can be one SubSampleInformation in SampleTableBox or it can exist in TrackFragmentBox of each MovieFragmentBoxes.
  • the 8-bit type value of the TLV encapsulation structure and when the TLV encapsulation structure includes the attribute payload, the 6-bit value of the attribute index may be included in the 32-bit codec_specific_parameters field of the subsample entry in the SubSampleInformationBox. .
  • the type of each subsample can be identified by parsing the codec_specific_parameters field of the subsample entry in the SubSampleInformationBox.
  • the codec_specific_parameters field of SubsampleInformationBox may be defined as follows.
  • bit(18) reserved 0;
  • bit(24) reserved 0;
  • PayloadType A TLV type value of the TLV encapsulation structure in the subsample.
  • a method/apparatus may create a G-PCC tile track in a track of a file.
  • Quantity One or more sample entries may be present
  • the G-PCC tile track may use AtlasTileSampleEntry that extends VolumetricVisualSampleEntry having a 'v3t1' sample entry type.
  • the G-PCC tile track may include G-PCC data associated with one or more G-PCC tiles.
  • G-PCCComponentTypeBox When GPCCComponentTypeBox is included in the sample entry, only data associated with one G-PCC component is included in the corresponding G-PCC tile track, and may refer to the G-PCC component type included in the corresponding track.
  • GPCCComponentTypeBox When GPCCComponentTypeBox is not included in the sample entry, a plurality of G-PCC component data is included in the track, and the data may be associated with a tile signaled in the sample entry.
  • ConfigurationVersion This is the version field. An incompatible change to the sample entry can be identified as a change in the version number.
  • the multiplexed flag may indicate whether one or more G-PCC component data is included in a corresponding track. If the corresponding value is 0, indicating that only one G-PCC component data is included, in this case, the type value may be included in the sample entry.

Landscapes

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Abstract

실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계, 포인트 클라우드 데이터를 인캡슐레이팅하는 단계, 포인트 클라우드 데이터를 전송하는 단계를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 수신하는 단계, 포인트 클라우드 데이터를 디캡슐레이팅하는 단계, 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

포인트 클라우드 데이터 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 포인트 클라우드 데이터 수신 장치 및 포인트 클라우드 데이터 수신 방법
실시예들은 포인트 클라우드 콘텐트(Point Cloud Content)를 처리하는 방법 및 장치에 대한 것이다.
포인트 클라우드 콘텐트는 3차원 공간을 표현하는 좌표계에 속한 점(포인트)들의 집합인 포인트 클라우드로 표현되는 콘텐트이다. 포인트 클라우드 콘텐트는3차원으로 이루어진 미디어를 표현할 수 있으며, VR (Virtual Reality, 가상현실), AR (Augmented Reality, 증강현실), MR (Mixed Reality, 혼합현실), 및 자율 주행 서비스 등의 다양한 서비스를 제공하기 위해 사용된다. 하지만 포인트 클라우드 콘텐트를 표현하기 위해서는 수만개에서 수십만개의 포인트 데이터가 필요하다. 따라서 방대한 양의 포인트 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 방법이 요구된다.
실시예들은 포인트 클라우드 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 장치 및 방법을 제공한다. 실시예들은 지연시간(latency) 및 인코딩/디코딩 복잡도를 해결하기 위한 포인트 클라우드 데이터 처리 방법 및 장치를 제공한다.
다만, 전술한 기술적 과제만으로 제한되는 것은 아니고, 기재된 전체 내용에 기초하여 당업자가 유추할 수 있는 다른 기술적 과제로 실시예들의 권리범위가 확장될 수 있다.
기술적 과제를 위하여, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계, 포인트 클라우드 데이터를 인캡슐레이팅하는 단계, 포인트 클라우드 데이터를 전송하는 단계를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 수신하는 단계, 포인트 클라우드 데이터를 디캡슐레이팅하는 단계, 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 장치 및 방법은 높은 효율로 포인트 클라우드 데이터를 처리할 수 있다.
실시예들에 따른 장치 및 방법은 높은 퀄리티의 포인트 클라우드 서비스를 제공할 수 있다.
실시예들에 따른 장치 및 방법은 VR 서비스, 자율주행 서비스 등 범용적인 서비스를 제공하기 위한 포인트 클라우드 콘텐트를 제공할 수 있다.
도면은 실시예들을 더욱 이해하기 위해서 포함되며, 도면은 실시예들에 관련된 설명과 함께 실시예들을 나타낸다. 이하에서 설명하는 다양한 실시예들의 보다 나은 이해를 위하여, 하기 도면들에 걸쳐 유사한 참조 번호들이 대응하는 부분들을 포함하는 다음의 도면들과 관련하여 이하의 실시예들의 설명을 반드시 참조해야 한다.
도1은 실시예들에 따른 포인트 클라우드콘텐츠 제공 시스템의 예시를 나타낸다.
도 2는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 동작을 나타내는 블록도이다.
도 3은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 캡쳐 과정의 예시를 나타낸다.
도 4는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(Point Cloud Encoder)의 예시를 나타낸다.
도 5 는 실시예들에 따른 복셀의 예시를 나타낸다.
도 6은 실시예들에 따른 옥트리 및 오큐판시 코드 (occupancy code)의 예시를 나타낸다.
도 7은 실시예들에 따른 이웃 노드 패턴의 예시를 나타낸다.
도 8은 실시예들에 따른 LOD 별 포인트 구성의 예시를 나타낸다.
도 9는 실시예들에 따른 LOD 별 포인트 구성의 예시를 나타낸다.
도 10은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 디코더(Point Cloud Decoder)의 예시를 나타낸다.
도 11은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 디코더(Point Cloud Decoder)의 예시를 나타낸다.
도 12는 실시예들에 따른 전송 장치의 예시이다.
도 13은 실시예들에 따른 수신 장치의 예시이다.
도 14는 실시예들에 따른 G-PCC 기반 포인트 클라우드 콘텐트 스트리밍을 위한 아키텍쳐를 나타낸다.
도15는 실시예들에 따른 전송 장치의 예시를 나타낸다.
도16은 실시예들에 따른 수신 장치의 예시를 나타낸다.
도 17은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 방법/장치와 연동 가능한 구조의 예시를 나타낸다.
도18은 실시예들에 따른 G-PCC 비트스트림의 파트를 인캡슐레이션하는 동작을 나타낸다.
도19는 실시예들에 따른 시퀀스 파리미터 세트를 나타낸다.
도20은 실시예들에 따른 타일 인벤토리(타일 파라미터 세트)를 나타낸다.
도21은 실시예들에 따른 지오메트리 파라미터 세트를 나타낸다.
도22는 실시예들에 따른 어트리뷰트 파라미터 세트를 나타낸다.
도23은 실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스 헤더를 나타낸다.
도24는 실시예들에 따른 어트리뷰트 슬라이스를 나타낸다.
도25는 실시예들에 따른 G-PCC 파라미터 세트 구조를 나타낸다.
도26은 실시예들에 따른 싱글 트랙 인캡슐레이션의 샘플 구조를 나타낸다.
도27은 실시예들에 따른 멀티 트랙 컨테이너를 나타낸다.
도28은 실시예들에 따른 샘플 구조를 나타낸다.
도29는 실시예들에 따른 타임드 메타데이터 트랙에 포함되는 파라미터 세트를 나타낸다.
도30은 실시예들에 따른 타일 인벤토리를 나타낸다.
도31은 실시예들에 따른 G-PCC 3D 타일 정보 구조를 나타낸다.
도32는 실시예들에 따른 G-PCC 3D 타일 인벤토리 정보 구조를 나타낸다.
도33은 실시예들에 따른 G-PCC 베이스 트랙을 나타낸다.
도34는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법을 나타낸다.
도35는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법을 나타낸다.
실시예들의 바람직한 실시예에 대해 구체적으로 설명하며, 그 예는 첨부된 도면에 나타낸다. 첨부된 도면을 참조한 아래의 상세한 설명은 실시예들의 실시예에 따라 구현될 수 있는 실시예만을 나타내기보다는 실시예들의 바람직한 실시예를 설명하기 위한 것이다. 다음의 상세한 설명은 실시예들에 대한 철저한 이해를 제공하기 위해 세부 사항을 포함한다. 그러나 실시예들이 이러한 세부 사항 없이 실행될 수 있다는 것은 당업자에게 자명하다.
실시예들에서 사용되는 대부분의 용어는 해당 분야에서 널리 사용되는 일반적인 것들에서 선택되지만, 일부 용어는 출원인에 의해 임의로 선택되며 그 의미는 필요에 따라 다음 설명에서 자세히 서술한다. 따라서 실시예들은 용어의 단순한 명칭이나 의미가 아닌 용어의 의도된 의미에 근거하여 이해되어야 한다.
도1은 실시예들에 따른 포인트 클라우드콘텐츠 제공 시스템의 예시를 나타낸다.
도 1에 도시된 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 전송 장치(transmission device)(10000) 및 수신 장치(reception device)(10004)를 포함할 수 있다. 전송 장치(10000) 및 수신 장치(10004)는 포인트 클라우드 데이터를 송수신하기 위해 유무선 통신 가능하다.
. 실시예들에 따른 전송 장치(10000)는 포인트 클라우드 비디오(또는 포인트 클라우드 콘텐트)를 확보하고 처리하여 전송할 수 있다. 실시예들에 따라, 전송 장치(10000)는 고정국(fixed station), BTS(base transceiver system), 네트워크, AI(Ariticial Intelligence) 기기 및/또는 시스템, 로봇, AR/VR/XR 기기 및/또는 서버 등을 포함할 수 있다. 또한 실시예들에 따라 전송 장치(10000)는 무선 접속 기술(예, 5G NR(New RAT), LTE(Long Term Evolution))을 이용하여, 기지국 및/또는 다른 무선 기기와 통신을 수행하는 기기, 로봇, 차량, AR/VR/XR 기기, 휴대기기, 가전, IoT(Internet of Thing)기기, AI 기기/서버 등을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 전송 장치(10000)는 포인트 클라우드 비디오 획득부(Point Cloud Video Acquisition, 10001), 포인트 클라우드 비디오 인코더(Point Cloud Video Encoder, 10002) 및/또는 트랜스미터(Transmitter (or Communication module), 10003)를 포함한다
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 획득부(10001)는 캡쳐, 합성 또는 생성 등의 처리 과정을 통해 포인트 클라우드 비디오를 획득한다. 포인트 클라우드 비디오는 3차원 공간에 위치한 포인트들의 집합인 포인트 클라우드로 표현되는 포인트 클라우드 콘텐트로서, 포인트 클라우드 비디오 데이터 등으로 호칭될 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오는 하나 또는 그 이상의 프레임들을 포함할 수 있다. 하나의 프레임은 정지 영상/픽쳐를 나타낸다. 따라서 포인트 클라우드 비디오는 포인트 클라우드 영상/프레임/픽처를 포함할 수 있으며, 포인트 클라우드 영상, 프레임 및 픽처 중 어느 하나로 호칭될 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)는 확보된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 인코딩한다. 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)는 포인트 클라우드 컴프레션(Point Cloud Compression) 코딩을 기반으로 포인트 클라우드 비디오 데이터를 인코딩할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 컴프레션 코딩은 G-PCC(Geometry-based Point Cloud Compression) 코딩 및/또는 V-PCC(Video based Point Cloud Compression) 코딩 또는 차세대 코딩을 포함할 수 있다. 또한 실시예들에 따른 포인트 클라우드 컴프레션 코딩은 상술한 실시예에 국한되는 것은 아니다. 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)는 인코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 포함하는 비트스트림을 출력할 수 있다. 비트스트림은 인코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터뿐만 아니라, 포인트 클라우드 비디오 데이터의 인코딩과 관련된 시그널링 정보를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 트랜스미터(10003)는 인코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 포함하는 비트스트림을 전송한다. 실시예들에 따른 비트스트림은 파일 또는 세그먼트(예를 들면 스트리밍 세그먼트) 등으로 인캡슐레이션되어 방송망 및/또는 브로드밴드 망등의 다양한 네트워크를 통해 전송된다. 도면에 도시되지 않았으나, 전송 장치(10000)는 인캡슐레이션 동작을 수행하는 인캡슐레이션부(또는 인캡슐레이션 모듈)을 포함할 수 있다. 또한 실시예들에 따라 인캡슐레이션부는 트랜스미터(10003)에 포함될 수 있다. 실시예들에 따라 파일 또는 세그먼트는 네트워크를 통해 수신 장치(10004)로 전송되거나, 디지털 저장매체(예를 들면 USB, SD, CD, DVD, 블루레이, HDD, SSD 등)에 저장될 수 있다. 실시예들에 따른 트랜스미터(10003)는 수신 장치(10004) (또는 리시버(Receiver, 10005))와 4G, 5G, 6G 등의 네트워크를 통해 유/무선 통신 가능하다. 또한 트랜스미터(10003)는 네트워크 시스템(예를 들면 4G, 5G, 6G 등의 통신 네트워크 시스템)에 따라 필요한 데이터 처리 동작을 수행할 수 있다. 또한 전송 장치(10000)는 온 디맨드(On Demand) 방식에 따라 인캡슐레이션된 데이터를 전송할 수도 있다.
실시예들에 따른 수신 장치(10004)는 리시버(Receiver, 10005), 포인트 클라우드 비디오 디코더(Point Cloud Decoder, 10006) 및/또는 렌더러(Renderer, 10007)를 포함한다. 실시예들에 따라 수신 장치(10004)는 무선 접속 기술(예, 5G NR(New RAT), LTE(Long Term Evolution))을 이용하여, 기지국 및/또는 다른 무선 기기와 통신을 수행하는 기기, 로봇, 차량, AR/VR/XR 기기, 휴대기기, 가전, IoT(Internet of Thing)기기, AI 기기/서버 등을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 리시버(10005)는 포인트 클라우드 비디오 데이터를 포함하는 비트스트림 또는 비트스트림이 인캡슐레이션된 파일/세그먼트 등을 네트워크 또는 저장매체로부터 수신한다. 리시버(10005)는 네트워크 시스템(예를 들면 4G, 5G, 6G 등의 통신 네트워크 시스템)에 따라 필요한 데이터 처리 동작을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 리시버(10005)는 수신한 파일/세그먼트를 디캡슐레이션하여 비트스트림을 출력할수 있다. 또한 실시예들에 따라 리시버(10005)는 디캡슐레이션 동작을 수행하기 위한 디캡슐레이션부(또는 디캡슐레이션 모듈)을 포함할 수 있다. 또한 디캡슐레이션부는 리시버(10005)와 별개의 엘레멘트(또는 컴포넌트)로 구현될 수 있다.
포인트 클라우드 비디오 디코더(10006)는 포인트 클라우드 비디오 데이터를 포함하는 비트스트림을 디코딩한다. 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006)는 포인트 클라우드 비디오 데이터가 인코딩된 방식에 따라 디코딩할 수 있다(예를 들면 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)의 동작의 역과정). 따라서 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006)는 포인트 클라우드 컴프레션의 역과정인 포인트 클라우드 디컴프레션 코딩을 수행하여 포인트 클라우드 비디오 데이터를 디코딩할 수 있다. 포인트 클라우드 디컴프레션 코딩은 G-PCC 코딩을 포함한다.
렌더러(10007)는 디코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 렌더링한다. 렌더러(10007)는 포인트 클라우드 비디오 데이터 뿐만 아니라 오디오 데이터도 렌더링하여 포인트 클라우드 콘텐트를 출력할 수 있다. 실시예들에 따라 렌더러(10007)는 포인트 클라우드 콘텐트를 디스플레이하기 위한 디스플레이를 포함할 수 있다. 실시예들에 따라 디스플레이는 렌더러(10007)에 포함되지 않고 별도의 디바이스 또는 컴포넌트로 구현될 수 있다.
도면에 점선으로 표시된 화살표는 수신 장치(10004)에서 획득한 피드백 정보(feedback information)의 전송 경로를 나타낸다. 피드백 정보는 포인트 클라우드 컨텐트를 소비하는 사용자와의 인터랙티비를 반영하기 위한 정보로서, 사용자의 정보(예를 들면 헤드 오리엔테이션 정보), 뷰포트(Viewport) 정보 등)을 포함한다. 특히 포인트 클라우드 콘텐트가 사용자와의 상호작용이 필요한 서비스(예를 들면 자율주행 서비스 등)를 위한 콘텐트인 경우, 피드백 정보는 콘텐트 송신측(예를 들면 전송 장치(10000)) 및/또는 서비스 프로바이더에게 전달될 수 있다. 실시예들에 따라 피드백 정보는 전송 장치(10000) 뿐만 아니라 수신 장치(10004)에서도 사용될 수 있으며, 제공되지 않을 수도 있다.
실시예들에 따른 헤드 오리엔테이션 정보는 사용자의 머리 위치, 방향, 각도, 움직임 등에 대한 정보이다. 실시예들에 따른 수신 장치(10004)는 헤드 오리엔테이션 정보를 기반으로 뷰포트 정보를 계산할 수 있다. 뷰포트 정보는 사용자가 바라보고 있는 포인트 클라우드 비디오의 영역에 대한 정보이다. 시점(viewpoint)은 사용자가 포인트 클라우 비디오를 보고 있는 점으로 뷰포트 영역의 정중앙 지점을 의미할 수 있다. 즉, 뷰포트는 시점을 중심으로 한 영역으로서, 영역의 크기, 형태 등은 FOV(Field Of View) 에 의해 결정될 수 있다. 따라서 수신 장치(10004)는 헤드 오리엔테이션 정보 외에 장치가 지원하는 수직(vertical) 혹은 수평(horizontal) FOV 등을 기반으로 뷰포트 정보를 추출할 수 있다. 또한 수신 장치(10004)는 게이즈 분석 (Gaze Analysis) 등을 수행하여 사용자의 포인트 클라우드 소비 방식, 사용자가 응시하는 포인트 클라우 비디오 영역, 응시 시간 등을 확인한다. 실시예들에 따라 수신 장치(10004)는 게이즈 분석 결과를 포함하는 피드백 정보를 송신 장치(10000)로 전송할 수 있다. 실시예들에 따른 피드백 정보는 렌더링 및/또는 디스플레이 과정에서 획득될 수 있다. 실시예들에 따른 피드백 정보는 수신 장치(10004)에 포함된 하나 또는 그 이상의 센서들에 의해 확보될 수 있다. 또한 실시예들에 따라 피드백 정보는 렌더러(10007) 또는 별도의 외부 엘레멘트(또는 디바이스, 컴포넌트 등)에 의해 확보될 수 있다. 도1의 점선은 렌더러(10007)에서 확보한 피드백 정보의 전달 과정을 나타낸다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 피드백 정보를 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 처리(인코딩/디코딩)할 수 있다. 따라서 포인트 클라우드 비디오 데이터 디코더(10006)는 피드백 정보를 기반으로 디코딩 동작을 수행할 수 있다. 또한 수신 장치(10004)는 피드백 정보를 전송 장치(10000)로 전송할 수 있다. 전송 장치(10000)(또는 포인트 클라우드 비디오 데이터 인코더(10002))는 피드백 정보를 기반으로 인코딩 동작을 수행할 수 있다. 따라서 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 모든 포인트 클라우드 데이터를 처리(인코딩/디코딩)하지 않고, 피드백 정보를 기반으로 필요한 데이터(예를 들면 사용자의 헤드 위치에 대응하는 포인트 클라우드 데이터)를 효율적으로 처리하고, 사용자에게 포인트 클라우드 콘텐트를 제공할 수 있다.
실시예들에 따라, 전송 장치(10000)는 인코더, 전송 디바이스, 전송기 등으로 호칭될 수 있으며, 수신 장치(10004)는 디코더, 수신 디바이스, 수신기 등으로 호칭될 수 있다.
실시예들에 따른 도 1 의 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템에서 처리되는 (획득/인코딩/전송/디코딩/렌더링의 일련의 과정으로 처리되는) 포인트 클라우드 데이터는 포인트 클라우드 콘텐트 데이터 또는 포인트 클라우드 비디오 데이터라고 호칭할 수 있다. 실시예들에 따라 포인트 클라우드 콘텐트 데이터는 포인트 클라우드 데이터와 관련된 메타데이터 내지 시그널링 정보를 포함하는 개념으로 사용될 수 있다.
도 1에 도시된 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 엘리먼트들은 하드웨어, 소프트웨어, 프로세서 및/또는 그것들의 결합등으로 구현될 수 있다.
도 2는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 동작을 나타내는 블록도이다.
도 2의 블록도는 도 1에서 설명한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 동작을 나타낸다. 상술한 바와 같이 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 포인트 클라우드 컴프레션 코딩(예를 들면 G-PCC)을 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 처리할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 포인트 클라우드 전송 장치(10000) 또는 포인트 클라우드 비디오 획득부(10001))은 포인트 클라우드 비디오를 획득할 수 있다(20000). 포인트 클라우드 비디오는 3차원 공간을 표현하는 좌표계에 속한 포인트 클라우드로 표현된다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오는 Ply (Polygon File format or the Stanford Triangle format) 파일을 포함할 수 있다. 포인트 클라우드 비디오가 하나 또는 그 이상의 프레임들을 갖는 경우, 획득한 포인트 클라우드 비디오는 하나 또는 그 이상의 Ply 파일들을 포함할 수 있다. Ply 파일은 포인트의 지오메트리(Geometry) 및/또는 어트리뷰트(Attribute)와 같은 포인트 클라우드 데이터를 포함한다. 지오메트리는 포인트들의 포지션들을 포함한다. 각 포인트의 포지션은 3차원 좌표계(예를 들면 XYZ축들로 이루어진 좌표계 등)를 나타내는 파라미터들(예를 들면 X축, Y축, Z축 각각의 값)로 표현될 수 있다. 어트리뷰트는 포인트들의 어트리뷰트들(예를 들면, 각 포인트의 텍스쳐 정보, 색상(YCbCr 또는 RGB), 반사율(r), 투명도 등)을 포함한다. 하나의 포인트는 하나 또는 그 이상의 어트리뷰트들(또는 속성들)을 가진다. 예를 들어 하나의 포인트는 하나의 색상인 어트리뷰트를 가질 수도 있고, 색상 및 반사율인 두 개의 어트리뷰트들을 가질 수도 있다. 실시예들에 따라, 지오메트리는 포지션들, 지오메트리 정보, 지오메트리 데이터 등으로 호칭 가능하며, 어트리뷰트는 어트리뷰트들, 어트리뷰트 정보, 어트리뷰트 데이터 등으로 호칭할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 포인트 클라우드 전송 장치(10000) 또는 포인트 클라우드 비디오 획득부(10001))은 포인트 클라우드 비디오의 획득 과정과 관련된 정보(예를 들면 깊이 정보, 색상 정보 등)으로부터 포인트 클라우드 데이터를 확보할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 전송 장치(10000) 또는 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002))은 포인트 클라우드 데이터를 인코딩할 수 있다(20001). 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 포인트 클라우드 컴프레션 코딩을 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 인코딩할 수 있다. 상술한 바와 같이 포인트 클라우드 데이터는 포인트의 지오메트리 및 어트리뷰트를 포함할 수 있다. 따라서 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 지오메트리를 인코딩하는 지오메트리 인코딩을 수행하여 지오메트리 비트스트림을 출력할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 어트리뷰트를 인코딩하는 어트리뷰트 인코딩을 수행하여 어트리뷰트 비트스트림을 출력할 수 있다. 실시예들에 따라 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 지오메트리 인코딩에 기초하여 어트리뷰트 인코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 비트스트림 및 어트리뷰트 비트스트림은 멀티플렉싱되어 하나의 비트스트림으로 출력될 수 있다. 실시예들에 따른 비트스트림은 지오메트리 인코딩 및 어트리뷰트 인코딩과 관련된 시그널링 정보를 더 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 전송 장치(10000) 또는 트랜스미터(10003))는 인코딩된 포인트 클라우드 데이터를 전송할 수 있다(20002). 도1에서 설명한 바와 같이 인코딩된 포인트 클라우드 데이터는 지오메트리 비트스트림, 어트리뷰트 비트스트림으로 표현될 수 있다. 또한 인코딩된 포인트 클라우드 데이터는 포인트 클라우드 데이터의 인코딩과 관련된 시그널링 정보(예를 들면 지오메트리 인코딩 및 어트리뷰트 인코딩과 관련된 시그널링 정보)과 함께 비트스트림의 형태로 전송될 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 인코딩된 포인트 클라우드 데이터를 전송하는 비트스트림을 인캡슐레이션 하여 파일 또는 세그먼트의 형태로 전송할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 리시버(10005))은 인코딩된 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 수신할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 리시버(10005))은 비트스트림을 디멀티플렉싱할 수 있다.
포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10005))은 비트스트림으로 전송되는 인코딩된 포인트 클라우드 데이터(예를 들면 지오메트리 비트스트림, 어트리뷰트 비트스트림)을 디코딩할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10005))은 비트스트림에 포함된 포인트 클라우드 비디오 데이터의 인코딩과 관련된 시그널링 정보를 기반으로 포인트 클라우드 비디오 데이터를 디코딩할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10005))은 지오메트리 비트스트림을 디코딩하여 포인트들의 포지션들(지오메트리)을 복원할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 복원한 지오메트리를 기반으로 어트리뷰트 비트스트림을 디코딩하여 포인트들의 어트리뷰트들을 복원할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10005))은 복원된 지오메트리에 따른 포지션들 및 디코딩된 어트리뷰트를 기반으로 포인트 클라우드 비디오를 복원할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 렌더러(10007))은 디코딩된 포인트 클라우드 데이터를 렌더링할 수 있다(20004). 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 렌더러(10007))은 디코딩 과정을 통해 디코딩된 지오메트리 및 어트리뷰트들을 다양한 렌더링 방식에 따라 렌더링 방식에 따라 렌더링 할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트의 포인트들은 일정 두께를 갖는 정점, 해당 정점 위치를 중앙으로 하는 특정 최소 크기를 갖는 정육면체, 또는 정점 위치를 중앙으로 하는 원 등으로 렌더링 될 수도 있다. 렌더링된 포인트 클라우드 콘텐트의 전부 또는 일부 영역은 디스플레이 (예를 들면 VR/AR 디스플레이, 일반 디스플레이 등)을 통해 사용자에게 제공된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004))는 피드백 정보를 확보할 수 있다(20005). 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 피드백 정보를 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 인코딩 및/또는 디코딩할 수 있다. 실시예들에 따른 피드백 정보 및 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 동작은 도 1에서 설명한 피드백 정보 및 동작과 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
도 3은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 캡쳐 과정의 예시를 나타낸다.
도 3은 도 1 내지 도 2에서 설명한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 포인트 클라우드 비디오 캡쳐 과정의 예시를 나타낸다.
포인트 클라우드 콘텐트는 다양한 3차원 공간(예를 들면 현실 환경을 나타내는 3차원 공간, 가상 환경을 나타내는3차원 공간 등)에 위치한 오브젝트(object) 및/또는 환경을 나타내는 포인트 클라우드 비디오(이미지들 및/또는 영상들)을 포함한다. 따라서 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 포인트 클라우드 콘텐트를 생성하기 위하여 하나 또는 그 이상의 카메라(camera)들(예를 들면, 깊이 정보를 확보할 수 있는 적외선 카메라, 깊이 정보에 대응되는 색상 정보를 추출 할 수 있는 RGB 카메라 등), 프로젝터(예를 들면 깊이 정보를 확보하기 위한 적외선 패턴 프로젝터 등), 라이다(LiDAR)등을 사용하여 포인트 클라우드 비디오를 캡쳐할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 깊이 정보로부터 3차원 공간상의 포인트들로 구성된 지오메트리의 형태를 추출하고, 색상정보로부터 각 포인트의 어트리뷰트를 추출하여 포인트 클라우드 데이터를 확보할 수 있다. 실시예들에 따른 이미지 및/또는 영상은 인워드-페이싱(inward-facing) 방식 및 아웃워드-페이싱(outward-facing) 방식 중 적어도 어느 하나 이상을 기반으로 캡쳐될 수 있다.
도3의 왼쪽은 인워드-페이싱 방식을 나타낸다. 인워드-페이싱 방식은 중심 오브젝트를 둘러싸고 위치한 하나 또는 그 이상의 카메라들(또는 카메라 센서들)이 중심 오브젝트를 캡쳐하는 방식을 의미한다. 인워드-페이싱 방식은 핵심 객체에 대한 360도 이미지를 사용자에게 제공하는 포인트 클라우드 콘텐트(예를 들면 사용자에게 객체(예-캐릭터, 선수, 물건, 배우 등 핵심이 되는 객체)의 360도 이미지를 제공하는 VR/AR 콘텐트)를 생성하기 위해 사용될 수 있다.
도3의 오른쪽은 아웃워드-페이싱 방식을 나타낸다. 아웃워드-페이싱 방식은 중심 오브젝트를 둘러싸고 위치한 하나 또는 그 이상의 카메라들(또는 카메라 센서들)이 중심 오브젝트가 아닌 중심 오브젝트의 환경을 캡쳐하는 방식을 의미한다. 아웃워드-페이싱 방식은 사용자의 시점에서 나타나는 주변 환경을 제공하기 위한 포인트 클라우드 콘텐트(예를 들면자율 주행 차량의 사용자에게 제공될 수 있는 외부 환경을 나타내는 콘텐트)를 생성하기 위해 사용될 수 있다.
도면에 도시된 바와 같이, 포인트 클라우드 콘텐트는 하나 또는 그 이상의 카메라들의 캡쳐 동작을 기반으로 생성될 수 있다. 이 경우 각 카메라의 좌표계가 다를 수 있으므로 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 캡쳐 동작 이전에 글로벌 공간 좌표계(global coordinate system)을 설정하기 위하여 하나 또는 그 이상의 카메라들의 캘리브레이션을 수행할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 상술한 캡쳐 방식으로 캡쳐된 이미지 및/또는 영상과 임의의 이미지 및/또는 영상을 합성하여 포인트 클라우드 콘텐트를 생성할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 가상 공간을 나타내는 포인트 클라우드 콘텐트를 생성하는 경우 도3에서 설명한 캡쳐 동작을 수행하지 않을 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 캡쳐한 이미지 및/또는 영상에 대해 후처리를 수행할 수 있다. 즉, 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 원하지 않는 영역(예를 들면 배경)을 제거하거나, 캡쳐한 이미지들 및/또는 영상들이 연결된 공간을 인식하고, 구명(spatial hole)이 있는 경우 이를 메우는 동작을 수행할 수 있다.
또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 각 카메라로부터 확보한 포인트 클라우드 비디오의 포인트들에 대하여 좌표계 변환을 수행하여 하나의 포인트 클라우드 콘텐트를 생성할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 각 카메라의 위치 좌표를 기준으로 포인트들의 좌표계 변환을 수행할 수 있다. 이에 따라, 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 하나의 넓은 범위를 나타내는 콘텐트를 생성할 수도 있고, 포인트들의 밀도가 높은 포인트 클라우드 콘텐트를 생성할 수 있다.
도 4는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(Point Cloud Encoder)의 예시를 나타낸다.
도 4는 도 1의 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)의 예시를 나타낸다. 포인트 클라우드 인코더는 네트워크의 상황 혹은 애플리케이션 등에 따라 포인트 클라우드 콘텐트의 질(예를 들어 무손실-lossless, 손실-lossy, near-lossless)을 조절하기 위하여 포인트 클라우드 데이터(예를 들면 포인트들의 포지션들 및/또는 어트리뷰트들)을 재구성하고 인코딩 동작을 수행한다. 포인트 클라우드 콘텐트의 전체 사이즈가 큰 경우(예를 들어 30 fps의 경우 60 Gbps인 포인트 클라우드 콘텐트) 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 해당 콘텐트를 리얼 타임 스트리밍하지 못할 수 있다. 따라서 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 네트워크 환경등에 맞춰 제공하기 위하여 최대 타깃 비트율(bitrate)을 기반으로 포인트 클라우드 콘텐트를 재구성할 수 있다.
도 1 내지 도2 에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 인코더는 지오메트리 인코딩 및 어트리뷰트 인코딩을 수행할 수 있다. 지오메트리 인코딩은 어트리뷰트 인코딩보다 먼저 수행된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 좌표계 변환부(Transformation Coordinates, 40000), 양자화부(Quantize and Remove Points (Voxelize), 40001), 옥트리 분석부(Analyze Octree, 40002), 서페이스 어프록시메이션 분석부(Analyze Surface Approximation, 40003), 아리스메틱 인코더(Arithmetic Encode, 40004), 지오메트리 리컨스트럭션부(Reconstruct Geometry, 40005), 컬러 변환부(Transform Colors, 40006), 어트리뷰트 변환부(Transfer Attributes, 40007), RAHT 변환부(40008), LOD생성부(Generated LOD, 40009), 리프팅 변환부(Lifting)(40010), 계수 양자화부(Quantize Coefficients, 40011) 및/또는 아리스메틱 인코더(Arithmetic Encode, 40012)를 포함한다.
좌표계 변환부(40000), 양자화부(40001), 옥트리 분석부(40002), 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003), 아리스메틱 인코더(40004), 및 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)는 지오메트리 인코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 인코딩은 옥트리 지오메트리 코딩, 다이렉트 코딩(direct coding), 트라이숩 지오메트리 인코딩(trisoup geometry encoding) 및 엔트로피 인코딩을 포함할 수 있다. 다이렉트 코딩 및 트라이숩 지오메트리 인코딩은 선택적으로 또는 조합으로 적용된다. 또한 지오메트리 인코딩은 위의 예시에 국한되지 않는다.
도면에 도시된 바와 같이, 실시예들에 따른 좌표계 변환부(40000)는 포지션들을 수신하여 좌표계(coordinate)로 변환한다. 예를 들어, 포지션들은 3차원 공간 (예를 들면XYZ 좌표계로 표현되는 3차원 공간 등)의 위치 정보로 변환될 수 있다. 실시예들에 따른 3차원 공간의 위치 정보는 지오메트리 정보로 지칭될 수 있다.
실시예들에 따른 양자화부(40001)는 지오메트리를 양자화한다. 예를 들어, 양자화부(40001)는 전체 포인트들의 최소 위치 값(예를 들면 X축, Y축, Z축 에 대하여 각축상의 최소 값)을 기반으로 포인트들을 양자화 할 수 있다. 양자화부(40001)는 최소 위치 값과 각 포인트의 위치 값의 차이에 기 설정된 양자 스케일(quatization scale) 값을 곱한 뒤, 내림 또는 올림을 수행하여 가장 가까운 정수 값을 찾는 양자화 동작을 수행한다. 따라서 하나 또는 그 이상의 포인트들은 동일한 양자화된 포지션 (또는 포지션 값)을 가질 수 있다. 실시예들에 따른 양자화부(40001)는 양자화된 포인트들을 재구성하기 위해 양자화된 포지션들을 기반으로 복셀화(voxelization)를 수행한다. 2차원 이미지/비디오 정보를 포함하는 최소 단위는 픽셀(pixel)과 같이, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트(또는 3차원 포인트 클라우드 비디오)의 포인트들은 하나 또는 그 이상의 복셀(voxel)들에 포함될 수 있다. 복셀은 볼륨(Volume)과 픽셀(Pixel)의 조합어로서, 3차원 공간을 표현하는 축들(예를 들면 X축, Y축, Z축)을 기반으로 3차원 공간을 유닛(unit=1.0) 단위로 나누었을 때 발생하는 3차원 큐빅 공간을 의미한다. 양자화부(40001)는 3차원 공간의 포인트들의 그룹들을 복셀들로 매칭할 수 있다. 실시예들에 따라 하나의 복셀은 하나의 포인트만 포함할 수 있다. 실시예들에 따라 하나의 복셀은 하나 또는 그 이상의 포인트들을 포함할 수 있다. 또한 하나의 복셀을 하나의 포인트로 표현하기 위하여, 하나의 복셀에 포함된 하나 또는 그 이상의 포인트들의 포지션들을 기반으로 해당 복셀의 중앙점(ceter)의 포지션을 설정할 수 있다. 이 경우 하나의 복셀에 포함된 모든 포지션들의 어트리뷰트들은 통합되어(combined) 해당 복셀에 할당될(assigned)수 있다.
실시예들에 따른 옥트리 분석부(40002)는 복셀을 옥트리(octree) 구조로 나타내기 위한 옥트리 지오메트리 코딩(또는 옥트리 코딩)을 수행한다. 옥트리 구조는 팔진 트리 구조에 기반하여 복셀에 매칭된 포인트들을 표현한다.
실시예들에 따른 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003)는 옥트리를 분석하고, 근사화할 수 있다. 실시예들에 따른 옥트리 분석 및 근사화는 효율적으로 옥트리 및 복셀화를 제공하기 위해서 다수의 포인트들을 포함하는 영역에 대해 복셀화하기 위해 분석하는 과정이다.
실시예들에 따른 아리스메틱 인코더(40004)는 옥트리 및/또는 근사화된 옥트리를 엔트로피 인코딩한다. 예를 들어, 인코딩 방식은 아리스메틱(Arithmetic) 인코딩 방법을 포함한다. 인코딩의 결과로 지오메트리 비트스트림이 생성된다.
컬러 변환부(40006), 어트리뷰트 변환부(40007), RAHT 변환부(40008), LOD생성부(40009), 리프팅 변환부(40010), 계수 양자화부(40011) 및/또는 아리스메틱 인코더(40012)는 어트리뷰트 인코딩을 수행한다. 상술한 바와 같이 하나의 포인트는 하나 또는 그 이상의 어트리뷰트들을 가질 수 있다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 인코딩은 하나의 포인트가 갖는 어트리뷰트들에 대해 동일하게 적용된다. 다만, 하나의 어트리뷰트(예를 들면 색상)이 하나 또는 그 이상의 요소들을 포함하는 경우, 각 요소마다 독립적인 어트리뷰트 인코딩이 적용된다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 인코딩은 컬러 변환 코딩, 어트리뷰트 변환 코딩, RAHT(Region Adaptive Hierarchial Transform) 코딩, 예측 변환(Interpolaration-based hierarchical nearest-neighbour prediction-Prediction Transform) 코딩 및 리프팅 변환 (interpolation-based hierarchical nearest-neighbour prediction with an update/lifting step (Lifting Transform)) 코딩을 포함할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트에 따라 상술한 RAHT 코딩, 예측 변환 코딩 및 리프팅 변환 코딩은 선택적으로 사용되거나, 하나 또는 그 이상의 코딩들의 조합이 사용될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 어트리뷰트 인코딩은 상술한 예시에 국한되는 것은 아니다.
실시예들에 따른 컬러 변환부(40006)는 어트리뷰트들에 포함된 컬러 값(또는 텍스쳐)을 변환하는 컬러 변환 코딩을 수행한다. 예를 들어, 컬러 변환부(40006)는 색상 정보의 포맷을 변환(예를 들어 RGB에서 YCbCr로 변환)할 수 있다. 실시예들에 따른 컬러 변환부(40006)의 동작은 어트리뷰트들에 포함된 컬러값에 따라 옵셔널(optional)하게 적용될 수 있다.
실시예들에 따른 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)는 옥트리 및/또는 근사화된 옥트리를 재구성(디컴프레션)한다. 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)는 포인트들의 분포를 분석한 결과에 기반하여 옥트리/복셀을 재구성한다. 재구성된 옥트리/복셀은 재구성된 지오메트리(또는 복원된 지오메트리)로 호칭될 수 있다.
실시예들에 따른 어트리뷰트 변환부(40007)는 지오메트리 인코딩이 수행되지 않은 포지션들 및/또는 재구성된 지오메트리를 기반으로 어트리뷰트들을 변환하는 어트리뷰트 변환을 수행한다. 상술한 바와 같이 어트리뷰트들은 지오메트리에 종속되므로, 어트리뷰트 변환부(40007)는 재구성된 지오메트리 정보를 기반으로 어트리뷰트들을 변환할 수 있다. 예를 들어, 어트리뷰트 변환부(40007)는 복셀에 포함된 포인트의 포지션값을 기반으로 그 포지션의 포인트가 가지는 어트리뷰트를 변환할 수 있다. 상술한 바와 같이 하나의 복셀에 포함된 하나 또는 그 이상의 포인트들의 포지션들을 기반으로 해당 복셀의 중앙점의 포지션이 설정된 경우, 어트리뷰트 변환부(40007)는 하나 또는 그 이상의 포인트들의 어트리뷰트들을 변환한다. 트라이숩 지오메트리 인코딩이 수행된 경우, 어트리뷰트 변환부(40007)는 트라이숩 지오메트리 인코딩을 기반으로 어트리뷰트들을 변환할 수 있다.
어트리뷰트 변환부(40007)는 각 복셀의 중앙점의 포지션(또는 포지션 값)으로부터 특정 위치/반경 내에 이웃하고 있는 포인트들의 어트리뷰트들 또는 어트리뷰트 값들(예를 들면 각 포인트의 색상, 또는 반사율 등)의 평균값을 계산하여 어트리뷰트 변환을 수행할 수 있다. 어트리뷰트 변환부(40007)는 평균값 계산시 중앙점으로부터 각 포인트까지의 거리에 따른 가중치를 적용할 수 있다. 따라서 각 복셀은 포지션과 계산된 어트리뷰트(또는 어트리뷰트 값)을 갖게 된다.
어트리뷰트 변환부(40007)는 K-D 트리 또는 몰톤 코드를 기반으로 각 복셀의 중앙점의 포지션으로부터 특정 위치/반경 내에 존재하는 이웃 포인트들을 탐색할 수 있다. K-D 트리는 이진 탐색 트리(binary search tree)로 빠르게 최단 이웃점 탐색(Nearest Neighbor Search-NNS)이 가능하도록 point들을 위치 기반으로 관리할 수 있는 자료 구조를 지원한다. 몰튼 코드는 모든 포인트들의 3차원 포지션을 나타내는 좌표값(예를 들면 (x, y, z))을 비트값으로 나타내고, 비트들을 믹싱하여 생성된다. 예를 들어 포인트의 포지션을 나타내는 좌표값이 (5, 9, 1)일 경우 좌표값의 비트 값은 (0101, 1001, 0001)이다. 비트 값을z, y, x 순서로 비트 인덱스에 맞춰 믹싱하면 010001000111이다. 이 값을 10진수로 나타내면 1095이 된다. 즉, 좌표값이 (5, 9, 1)인 포인트의 몰톤 코드 값은 1095이다. 어트리뷰트 변환부(40007)는 몰튼 코드 값을 기준으로 포인트들을 정렬하고depth-first traversal 과정을 통해 최단 이웃점 탐색(NNS)을 할 수 있다. 어트리뷰트 변환 동작 이후, 어트리뷰트 코딩을 위한 다른 변환 과정에서도 최단 이웃점 탐색(NNS)이 필요한 경우, K-D 트리 또는 몰톤 코드가 활용된다.
도면에 도시된 바와 같이 변환된 어트리뷰트들은 RAHT 변환부(40008) 및/또는 LOD 생성부(40009)로 입력된다.
실시예들에 따른 RAHT 변환부(40008)는 재구성된 지오메트리 정보에 기반하여 어트리뷰트 정보를 예측하는 RAHT코딩을 수행한다. 예를 들어, RAHT 변환부(40008)는 옥트리의 하위 레벨에 있는 노드와 연관된 어트리뷰트 정보에 기반하여 옥트리의 상위 레벨에 있는 노드의 어트리뷰트 정보를 예측할 수 있다.
실시예들에 따른 LOD생성부(40009)는 예측 변환 코딩을 수행하기 위하여LOD(Level of Detail)를 생성한다. 실시예들에 따른 LOD는 포인트 클라우드 콘텐트의 디테일을 나타내는 정도로서, LOD 값이 작을 수록 포인트 클라우드 콘텐트의 디테일이 떨어지고, LOD 값이 클 수록 포인트 클라우드 콘텐트의 디테일이 높음을 나타낸다. 포인트들을 LOD에 따라 분류될 수 있다.
실시예들에 따른 리프팅 변환부(40010)는 포인트 클라우드의 어트리뷰트들을 가중치에 기반하여 변환하는 리프팅 변환 코딩을 수행한다. 상술한 바와 같이 리프팅 변환 코딩은 선택적으로 적용될 수 있다.
실시예들에 따른 계수 양자화부(40011)은 어트리뷰트 코딩된 어트리뷰트들을 계수에 기반하여 양자화한다.
실시예들에 따른 아리스메틱 인코더(40012)는 양자화된 어트리뷰트들을 아리스메틱 코딩 에 기반하여 인코딩한다.
도 4의 포인트 클라우드 인코더의 엘레멘트들은 도면에 도시되지 않았으나 포인트 클라우드 제공 장치에 포함된 하나 또는 그 이상의 메모리들과 통신가능하도록 설정된 하나 또는 그 이상의 프로세서들 또는 집적 회로들(integrated circuits)을 포함하는 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 하나 또는 그 이상의 프로세서들은 상술한 도 4의 포인트 클라우드 인코더의 엘레멘트들의 동작들 및/또는 기능들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다. 또한 하나 또는 그 이상의 프로세서들은 도 4의 포인트 클라우드 인코더의 엘레멘트들의 동작들 및/또는 기능들을 수행하기 위한 소프트웨어 프로그램들 및/또는 인스트럭션들의 세트를 동작하거나 실행할 수 있다. 실시예들에 따른 하나 또는 그 이상의 메모리들은 하이 스피드 랜덤 억세스 메모리를 포함할 수도 있고, 비휘발성 메모리(예를 들면 하나 또는 그 이상의 마그네틱 디스크 저장 디바이스들, 플래쉬 메모리 디바이스들, 또는 다른 비휘발성 솔리드 스테이트 메모리 디바이스들(Solid-state memory devices)등)를 포함할 수 있다.
도 5 는 실시예들에 따른 복셀의 예시를 나타낸다.
도 5는 X축, Y축, Z축의 3가지 축으로 구성된 좌표계로 표현되는 3차원 공간상에 위치한 복셀을 나타낸다. 도 4에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 양자화부(40001) 등)은 복셀화를 수행할 수 있다. 복셀은 3차원 공간을 표현하는 축들(예를 들면 X축, Y축, Z축)을 기반으로 3차원 공간을 유닛(unit=1.0) 단위로 나누었을 때 발생하는 3차원 큐빅 공간을 의미한다. 도 5는 두 개의 극점들(0,0,0) 및 (2 d, 2 d, 2 d) 으로 정의되는 바운딩 박스(cubical axis-aligned bounding box)를 재귀적으로 분할(reculsive subdividing)하는 옥트리 구조를 통해 생성된 복셀의 예시를 나타낸다. 하나의 복셀은 적어도 하나 이상의 포인트를 포함한다. 복셀은 복셀군(voxel group)과의 포지션 관계로부터 공간 좌표를 추정 할 수 있다. 상술한 바와 같이 복셀은 2차원 이미지/영상의 픽셀과 마찬가지로 어트리뷰트(색상 또는 반사율 등)을 가진다. 복셀에 대한 구체적인 설명은 도 4에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다.
도 6은 실시예들에 따른 옥트리 및 오큐판시 코드 (occupancy code)의 예시를 나타낸다.
도 1 내지 도 4에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)) 또는 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 옥트리 분석부(40002))는 복셀의 영역 및/또는 포지션을 효율적으로 관리하기 위하여 옥트리 구조 기반의 옥트리 지오메트리 코딩(또는 옥트리 코딩)을 수행한다.
도 6의 상단은 옥트리 구조를 나타낸다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트의 3차원 공간은 좌표계의 축들(예를 들면 X축, Y축, Z축)로 표현된다. 옥트리 구조는 두 개의 극점들(0,0,0) 및 (2 d, 2 d, 2 d) 으로 정의되는 바운딩 박스(cubical axis-aligned bounding box)를 재귀적으로 분할(reculsive subdividing)하여 생성된다. 2d는 포인트 클라우드 콘텐트(또는 포인트 클라우드 비디오)의 전체 포인트들을 감싸는 가장 작은 바운딩 박스를 구성하는 값으로 설정될 수 있다. d는 옥트리의 깊이(depth)를 나타낸다. d값은 다음의 식에 따라 결정된다. 하기 식에서 (x int n, y int n, z int n)는 양자화된 포인트들의 포지션들(또는 포지션 값들)을 나타낸다.
d =Ceil(Log2(Max(x_n^int,y_n^int,z_n^int,n=1,…,N)+1))
도 6의 상단의 중간에 도시된 바와 같이, 분할에 따라 전체 3차원 공간은 8개의 공간들로 분할될 수 있다. 분할된 각 공간은 6개의 면들을 갖는 큐브로 표현된다. 도 6 상단의 오른쪽에 도시된 바와 같이 8개의 공간들 각각은 다시 좌표계의 축들(예를 들면 X축, Y축, Z축)을 기반으로 분할된다. 따라서 각 공간은 다시 8개의 작은 공간들로 분할된다. 분할된 작은 공간 역시 6개의 면들을 갖는 큐브로 표현된다. 이와 같은 분할 방식은 옥트리의 리프 노드(leaf node)가 복셀이 될 때까지 적용된다.
도 6의 하단은 옥트리의 오큐판시 코드를 나타낸다. 옥트리의 오큐판시 코드는 하나의 공간이 분할되어 발생되는 8개의 분할된 공간들 각각이 적어도 하나의 포인트를 포함하는지 여부를 나타내기 위해 생성된다. 따라서 하나의 오큐판시 코드는 8개의 자식 노드(child node)들로 표현된다. 각 자식 노드는 분할된 공간의 오큐판시를 나타내며, 자식 노드는 1비트의 값을 갖는다. 따라서 오큐판시 코드는 8 비트 코드로 표현된다. 즉, 자식 노드에 대응하는 공간에 적어도 하나의 포인트가 포함되어 있으면 해당 노드는 1값을 갖는다. 자식 노드에 대응하는 공간에 포인트가 포함되어 있지 않으면 (empty), 해당 노드는 0값을 갖는다. 도 6에 도시된 오큐판시 코드는 00100001이므로 8개의 자식 노드 중 3번째 자식 노드 및 8번째 자식 노드에 대응하는 공간들은 각각 적어도 하나의 포인트를 포함함을 나타낸다. 도면에 도시된 바와 같이 3번째 자식 노드 및 8번째 자식 노드는 각각 8개의 자식 노드를 가지며, 각 자식 노드는 8비트의 오큐판시 코드로 표현된다. 도면은 3번째 자식 노드의 오큐판시 코드가 10000111이고, 8번째 자식 노드의 오큐판시 코드가 01001111임을 나타낸다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 아리스메틱 인코더(40004))는 오큐판시 코드를 엔트로피 인코딩할 수 있다. 또한 압축 효율을 높이기 위해 포인트 클라우드 인코더는 오큐판시 코드를 인트라/인터 코딩할 수 있다. 실시예들에 따른 수신 장치(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006))는 오큐판시 코드를 기반으로 옥트리를 재구성한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 도 4의 포인트 클라우드 인코더, 또는 옥트리 분석부(40002))는 포인트들의 포지션들을 저장하기 위해 복셀화 및 옥트리 코딩을 수행할 수 있다. 하지만 3차원 공간 내 포인트들이 언제나 고르게 분포하는 것은 아니므로, 포인트들이 많이 존재하지 않는 특정 영역이 존재할 수 있다. 따라서 3차원 공간 전체에 대해 복셀화를 수행하는 것은 비효율 적이다. 예를 들어 특정 영역에 포인트가 거의 존재하지 않는다면, 해당 영역까지 복셀화를 수행할 필요가 없다.
따라서 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 상술한 특정 영역(또는 옥트리의 리프 노드를 제외한 노드)에 대해서는 복셀화를 수행하지 않고, 특정 영역에 포함된 포인트들의 포지션을 직접 코딩하는 다이렉트 코딩(Direct coding)을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 다이렉트 코딩 포인트의 좌표들은 다이렉트 코딩 모드(Direct Coding Mode, DCM)으로 호칭된다. 또한 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 표면 모델(surface model)을 기반으로 특정 영역(또는 노드)내의 포인트들의 포지션들을 복셀 기반으로 재구성하는 트라이숩 지오메트리 인코딩(Trisoup geometry encoding)을 수행할 수 있다. 트라이숩 지오메트리 인코딩은 오브젝트의 표현을 삼각형 메쉬(triangle mesh)의 시리즈로 표현하는 지오메트리 인코딩이다. 따라서 포인트 클라우드 디코더는 메쉬 표면으로부터 포인트 클라우드를 생성할 수 있다. 실시예들에 따른 다이렉트 코딩 및 트라이숩 지오메트리 인코딩은 선택적으로 수행될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 다이렉트 코딩 및 트라이숩 지오메트리 인코딩은 옥트리 지오메트리 코딩(또는 옥트리 코딩)과 결합되어 수행될 수 있다.
다이렉트 코딩(Direct coding)을 수행하기 위해서는 다이렉트 코딩을 적용하기 위한 직접 모드(direct mode) 사용 옵션이 활성화 되어 있어야 하며, 다이렉트 코딩을 적용할 노드는 리프 노드가 아니고, 특정 노드 내에 한계치(threshold) 이하의 포인트들이 존재해야 한다. 또한 다이텍트 코딩의 대상이 되는 전채 포인트들의 개수는 기설정된 한계값을 넘어서는 안된다. 위의 조건이 만족되면, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(또는 아리스메틱 인코더(40004))는 포인트들의 포지션들(또는 포지션 값들)을 엔트로피 코딩할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003))는 옥트리의 특정 레벨(레벨은 옥트리의 깊이 d보다는 작은 경우)을 정하고, 그 레벨부터는 표면 모델을 사용하여 노드 영역내의 포인트의 포지션을 복셀 기반으로 재구성하는 트라이숩 지오메트리 인코딩을 수행할 수 있다(트라이숩 모드). 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 트라이숩 지오메트리 인코딩을 적용할 레벨을 지정할 수 있다. 예를 들어, 지정된 레벨이 옥트리의 깊이와 같으면 포인트 클라우드 인코더는 트라이숩 모드로 동작하지 않는다. 즉, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 지정된 레벨이 옥트리의 깊이값 보다 작은 경우에만 트라이숩 모드로 동작할 수 있다. 실시예들에 따른 지정된 레벨의 노드들의 3차원 정육면체 영역을 블록(block)이라 호칭한다. 하나의 블록은 하나 또는 그 이상의 복셀들을 포함할 수 있다. 블록 또는 복셀은 브릭(brick)에 대응될 수도 있다. 각 블록 내에서 지오메트리는 표면(surface)으로 표현된다. 실시예들에 따른 표면은 최대 한번 블록의 각 엣지(edge, 모서리)와 교차할 수 있다.
하나의 블록은 12개의 엣지들을 가지므로, 하나의 블록 내 적어도 12개의 교차점들이 존재한다. 각 교차점은 버텍스(vertex, 정점 또는 꼭지점)라 호칭된다. 엣지를 따라 존재하는 버텍스은 해당 엣지를 공유하는 모든 블록들 중 그 엣지에 인접한 적어도 하나의 오큐파이드 복셀(occupied voxel)이 있는 경우 감지된다. 실시예들에 따른 오큐파이드 복셀은 포인트를 포함하는 복셀을 의미한다. 엣지를 따라 검출된 버텍스의 포지션은 해당 엣지를 공유하는 모든 블록들 중 해당 엣지에 인접한 모든 복셀들의 엣지에 따른 평균 포지션(the average position along the edge of all voxels)이다.
버텍스가 검출되면 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 엣지의 시작점(x, y, z), 엣지의 방향벡터(Δx, Δy, Δz), 버텍스 위치 값 (엣지 내의 상대적 위치 값)들을 엔트로피코딩할 수 있다. 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 지오메트리 리컨스트럭션부(40005))는 삼각형 재구성(triangle reconstruction), 업-샘플링(up-sampling), 복셀화 과정을 수행하여 복원된 지오메트리(재구성된 지오메트리)를 생성할 수 있다.
블록의 엣지에 위치한 버텍스들은 블록을 통과하는 표면(surface)를 결정한다. 실시예들에 따른 표면은 비평면 다각형이다. 삼각형 재구성 과정은 엣지의 시작점, 엣지의 방향 벡터와 버텍스의 위치값을 기반으로 삼각형으로 나타내는 표면을 재구성한다. 삼각형 재구성 과정은 다음과 같다. ①각 버텍스들의 중심(centroid)값을 계산하고, ②각 버텍스값에서 중심 값을 뺀 값들에 ③ 자승을 수행하고 그 값을 모두 더한 값을 구한다.
Figure PCTKR2021004261-appb-img-000001
더해진 값의 최소값을 구하고, 최소값이 있는 축에 따라서 프로젝션 (Projection, 투영) 과정을 수행한다. 예를 들어 x 요소(element)가 최소인 경우, 각 버텍스를 블록의 중심을 기준으로 x축으로 프로젝션 시키고, (y, z) 평면으로 프로젝션 시킨다. (y, z)평면으로 프로젝션 시키면 나오는 값이 (ai, bi)라면 atan2(bi, ai)를 통해 θ값을 구하고, θ값을 기준으로 버텍스들(vertices)을 정렬한다. 하기의 표는 버텍스들의 개수에 따라 삼각형을 생성하기 위한 버텍스들의 조합을 나타낸다. 버텍스들은 1부터 n까지의 순서로 정렬된다. 하기 표는4개의 버텍스들에 대하여, 버텍스들의 조합에 따라 두 개의 삼각형들이 구성될 수 있음을 나타낸다. 첫번째 삼각형은 정렬된 버텍스들 중 1, 2, 3번째 버텍스들로 구성되고, 두번째 삼각형은 정렬된 버텍스들 중 3, 4, 1번째 버텍스들로 구성될 수 있다.
표2-1. Triangles formed from vertices ordered 1,…,n
n triangles
3 (1,2,3)
4 (1,2,3), (3,4,1)
5 (1,2,3), (3,4,5), (5,1,3)
6 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,1), (1,3,5)
7 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,1,3), (3,5,7)
8 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,8,1), (1,3,5), (5,7,1)
9 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,8,9), (9,1,3), (3,5,7), (7,9,3)
10 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,8,9), (9,10,1), (1,3,5), (5,7,9), (9,1,5)
11 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,8,9), (9,10,11), (11,1,3), (3,5,7), (7,9,11), (11,3,7)
12 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,8,9), (9,10,11), (11,12,1), (1,3,5), (5,7,9), (9,11,1), (1,5,9)
업샘플링 과정은 삼각형의 엣지를 따라서 중간에 점들을 추가하여 복셀화 하기 위해서 수행된다. 업샘플링 요소 값(upsampling factor)과 블록의 너비를 기준으로 추가 점들을 생성한다. 추가점은 리파인드 버텍스(refined vertice)라고 호칭된다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 리파인드 버텍스들을 복셀화할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 인코더는 복셀화 된 포지션(또는 포지션 값)을 기반으로 어트리뷰트 인코딩을 수행할 수 있다.
도 7은 실시예들에 따른 이웃 노드 패턴의 예시를 나타낸다.
포인트 클라우드 비디오의 압축 효율을 증가시키기 위하여 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 콘텍스트 어탭티브 아리스메틱 (context adaptive arithmetic) 코딩을 기반으로 엔트로피 코딩을 수행할 수 있다.
도 1 내지 도 6에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템 또는 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002), 도 4의 포인트 클라우드 인코더 또는 아리스메틱 인코더(40004))는 오큐판시 코드를 곧바로 엔트로피 코딩할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템 또는 포인트 클라우드 인코더는 현재 노드의 오큐판시 코드와 이웃 노드들의 오큐판시를 기반으로 엔트로피 인코딩(인트라 인코딩)을 수행하거나, 이전 프레임의 오큐판시 코드를 기반으로 엔트로피 인코딩(인터 인코딩)을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 프레임은 동일한 시간에 생성된 포인트 클라우드 비디오의 집합을 의미한다. 실시예들에 따른 인트라 인코딩/인터 인코딩의 압축 효율은 참조하는 이웃 노드들의 개수에 따라 달라질 수 있다. 비트가 커지면 복잡해지지만 한쪽으로 치우치게 만들어서 압축 효율이 높아질 수 있다. 예를 들어 3-bit context를 가지면, 2의 3승인 = 8가지 방법으로 코딩 해야 한다. 나누어 코딩을 하는 부분은 구현의 복잡도에 영향을 준다. 따라서 압축의 효율과 복잡도의 적정 수준을 맞출 필요가 있다.
도7은 이웃 노드들의 오큐판시를 기반으로 오큐판시 패턴을 구하는 과정을 나타낸다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 옥트리의 각 노드의 이웃 노드들의 오큐판시(occupancy)를 판단하고 이웃 노드 패턴(neighbor pattern) 값을 구한다. 이웃 노드 패턴은 해당 노드의 오큐판시 패턴을 추론하기 위해 사용된다. 도7의 왼쪽은 노드에 대응하는 큐브(가운데 위치한 큐브) 및 해당 큐브와 적어도 하나의 면을 공유하는 6개의 큐브들(이웃 노드들)을 나타낸다. 도면에 도시된 노드들은 같은 뎁스(깊이)의 노드들이다. 도면에 도시된 숫자는 6개의 노드들 각각과 연관된 가중치들(1, 2, 4, 8, 16, 32, 등)을 나타낸다. 각 가중치는 이웃 노드들의 위치에 따라 순차적으로 부여된다.
도 7의 오른쪽은 이웃 노드 패턴 값을 나타낸다. 이웃 노드 패턴 값은 오큐파이드 이웃 노드(포인트를 갖는 이웃 노드)의 가중치가 곱해진 값들의 합이다. 따라서 이웃 노드 패턴 값은 0에서 63까지의 값을 갖는다. 이웃 노드 패턴 값이 0 인 경우, 해당 노드의 이웃 노드 중 포인트를 갖는 노드(오큐파이드 노드)가 없음을 나타낸다. 이웃 노드 패턴 값이 63인 경우, 이웃 노드들이 전부 오큐파이드 노드들임을 나타낸다. 도면에 도시된 바와 같이 가중치1, 2, 4, 8가 부여된 이웃 노드들은 오큐파이드 노드들이므로, 이웃 노드 패턴 값은 1, 2, 4, 8을 더한 값인 15이다. 포인트 클라우드 인코더는 이웃 노드 패턴 값에 따라 코딩을 수행할 수 있다(예를 들어 이웃 노드 패턴 값이 63인 경우, 64가지의 코딩을 수행). 실시예들에 따라 포인트 클라우드 인코더는 이웃 노드 패턴 값을 변경 (예를 들면 64를 10 또는 6으로 변경하는 테이블을 기반으로) 하여 코딩의 복잡도를 줄일 수 있다.
도 8은 실시예들에 따른 LOD 별 포인트 구성의 예시를 나타낸다.
도 1 내지 도 7에서 설명한 바와 같이, 어트리뷰트 인코딩이 수행되기 전 인코딩된 지오메트리는 재구성(디컴프레션) 된다. 다이렉트 코딩이 적용된 경우, 지오메트리 재구성 동작은 다이렉트 코딩된 포인트들의 배치를 변경하는 것을 포함할 수 있다(예를 들면 다이렉트 코딩된 포인트들을 포인트 클라우드 데이터의 앞쪽에 배치). 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 지오메트리 재구성 과정은 삼각형 재구성, 업샘플링, 복셀화 과정을 어트리뷰트는 지오메트리에 종속되므로, 어트리뷰트 인코딩은 재구성된 지오메트리를 기반으로 수행된다.
포인트 클라우드 인코더(예를 들면 LOD 생성부(40009))는 포인트들을 LOD별로 분류(reorganization)할 수 있다. 도면은 LOD에 대응하는 포인트 클라우드 콘텐트를 나타낸다. 도면의 왼쪽은 오리지널 포인트 클라우드 콘텐트를 나타낸다. 도면의 왼쪽에서 두번째 그림은 가장 낮은 LOD의 포인트들의 분포를 나타내며, 도면의 가장 오른쪽 그림은 가장 높은 LOD의 포인트들의 분포를 나타낸다. 즉, 가장 낮은 LOD의 포인트들은 드문드문(sparse) 분포하며, 가장 높은 LOD의 포인트들은 촘촘히 분포한다. 즉, 도면 하단에 표시된 화살표 방향에 따라 LOD가 증가할수록 포인트들 간의 간격(또는 거리)는 더 짧아진다.
도 9는 실시예들에 따른 LOD 별 포인트 구성의 예시를 나타낸다.
도 1 내지 도 8에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템, 또는 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002), 도 4의 포인트 클라우드 인코더, 또는 LOD 생성부(40009))는 LOD를 생성할 수 있다. LOD는 포인트들을 설정된 LOD 거리 값(또는 유클리이디언 디스턴스(Euclidean Distance)의 세트)에 따라 리파인먼트 레벨들(refinement levels)의 세트로 재정열(reorganize)하여 생성된다. LOD 생성 과정은 포인트 클라우드 인코더뿐만 아니라 포인트 클라우드 디코더에서도 수행된다.
도 9의 상단은 3차원 공간에 분포된 포인트 클라우드 콘텐트의 포인트들의 예시(P0내지 P9)를 나타낸다. 도 9의 오리지널 오더(Original order)는 LOD 생성전 포인트들 P0내지 P9의 순서를 나타낸다. 도 9의 LOD 기반 오더 (LOD based order)는 LOD 생성에 따른 포인트들의 순서를 나타낸다. 포인트들은 LOD별 재정열된다. 또한 높은 LOD는 낮은 LOD에 속한 포인트들을 포함한다. 도 9에 도시된 바와 같이 LOD0는 P0, P5, P4 및 P2를 포함한다. LOD1은 LOD0의 포인트들과 P1, P6 및 P3를 포함한다. LOD2는 LOD0의 포인트들, LOD1의 포인트들 및 P9, P8 및 P7을 포함한다.
도 4에서 설명한 바와 같이 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 예측 변환 코딩, 리프팅 변환 코딩 및 RAHT 변환 코딩을 선택적으로 또는 조합하여 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 포인트들에 대한 예측기(predictor)를 생성하여 각 포인트의 예측 어트리뷰트(또는 예측 어트리뷰트값)을 설정하기 위한 예측 변환 코딩을 수행할 수 있다. 즉, N개의 포인트들에 대하여 N개의 예측기들이 생성될 수 있다. 실시예들에 따른 예측기는 각 포인트의 LOD 값과 LOD별 설정된 거리 내에 존재하는 이웃 포인트들에 대한 인덱싱 정보 및 이웃 포인트들까지의 거리 값을 기반으로 가중치(=1/거리) 값을 계산하할 수 있다.
실시예들에 따른 예측 어트리뷰트(또는 어트리뷰트값)은 각 포인트의 예측기에 설정된 이웃 포인트들의 어트리뷰트들(또는 어트리뷰트 값들, 예를 들면 색상, 반사율 등)에 각 이웃 포인트까지의 거리를 기반으로 계산된 가중치(또는 가중치값)을 곱한 값의 평균값으로 설정된다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 계수 양자화부(40011)는 각 포인트의 어트리뷰트(어트리뷰트 값)에서 예측 어트리뷰트(어트리뷰트값)을 뺀 잔여값들(residuals, 잔여 어트리뷰트, 잔여 어트리뷰트값, 어트리뷰트 예측 잔여값 등으로 호칭할 수 있다)을 양자화(quatization) 및 역양자화(inverse quantization)할 수 있다. 양자화 과정은 다음의 표에 나타난 바와 같다.
표. Attribute prediction residuals quantization pseudo code
int PCCQuantization(int value, int quantStep) {
if( value >=0) {
return floor(value / quantStep + 1.0 / 3.0);
} else {
return -floor(-value / quantStep + 1.0 / 3.0);
}
}
표. Attribute prediction residuals inverse quantization pseudo code
int PCCInverseQuantization(int value, int quantStep) {
if( quantStep ==0) {
return value;
} else {
return value * quantStep;
}
}
실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 아리스메틱 인코더(40012))는 각 포인트의 예측기에 이웃한 포인트들이 있는 경우, 상술한 바와 같이 양자화 및 역양자화된 잔여값을 엔트로피 코딩 할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 아리스메틱 인코더(40012))는 각 포인트의 예측기에 이웃한 포인트들이 없으면 상술한 과정을 수행하지 않고 해당 포인트의 어트리뷰트들을 엔트로피 코딩할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더 (예를 들면 리프팅 변환부(40010))는 각 포인트의 예측기를 생성하고, 예측기에 계산된 LOD를 설정 및 이웃 포인트들을 등록하고, 이웃 포인트들까지의 거리에 따른 가중치를 설정하여 리프팅 변환 코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 리프팅 변환 코딩은 상술한 예측 변환 코딩과 유사하나, 어트리뷰트값에 가중치를 누적 적용한다는 점에서 차이가 있다. 실시예들에 따른 어트리뷰트값에 가중치를 누적 적용하는 과정은 다음과 같다.
1) 각 포인트의 가중치 값을 저장하는 배열 QW(QuantizationWieght)를 생성한다. QW의 모든 요소들의 초기값은 1.0이다. 예측기에 등록된 이웃 노드의 예측기 인덱스의 QW 값에 현재 포인트의 예측기의 가중치를 곱한 값을 더한다.
2) 리프트 예측 과정: 예측된 어트리뷰트 값을 계산하기 위하여 포인트의 어트리뷰트 값에 가중치를 곱한 값을 기존 어트리뷰트값에서 뺀다.
3) 업데이트웨이트(updateweight) 및 업데이트(update)라는 임시 배열들을 생성하고 임시 배열들을 0으로 초기화한다.
4) 모든 예측기에 대해서 계산된 가중치에 예측기 인덱스에 해당하는 QW에 저장된 가중치를 추가로 곱해서 산출된 가중치를 업데이트웨이트 배열에 이웃 노드의 인덱스로 누적으로 합산한다. 업데이트 배열에는 이웃 노드의 인덱스의 어트리뷰트 값에 산출된 가중치를 곱한 값을 누적 합산한다.
5) 리프트 업데이트 과정: 모든 예측기에 대해서 업데이트 배열의 어트리뷰트 값을 예측기 인덱스의 업데이트웨이트 배열의 가중치 값으로 나누고, 나눈 값에 다시 기존 어트리뷰트 값을 더한다.
6) 모든 예측기에 대해서, 리프트 업데이트 과정을 통해 업데이트된 어트리뷰트 값에 리프트 예측 과정을 통해 업데이트 된(QW에 저장된) 가중치를 추가로 곱하여 예측 어트리뷰트 값을 산출한다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 계수 양자화부(40011))는 예측 어트리뷰트 값을 양자화한다. 또한 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 아리스메틱 인코더(40012))는 양자화된 어트리뷰트 값을 엔트로피 코딩한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 RAHT 변환부(40008))는 옥트리의 하위 레벨에 있는 노드와 연관된 어트리뷰트를 사용하여 상위 레벨의 노드들의 어트리뷰트를 에측하는 RAHT 변환 코딩을 수행할 수 있다. RAHT 변환 코딩은 옥트리 백워드 스캔을 통한 어트리뷰트 인트라 코딩의 예시이다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 복셀에서 전체 영역으로 스캔하고, 각 스텝에서 복셀을 더 큰 블록으로 합치면서 루트 노드까지의 병합 과정을 반복수행한다. 실시예들에 따른 병합 과정은 오큐파이드 노드에 대해서만 수행된다. 엠티 노드(empty node)에 대해서는 병합 과정이 수행되지 않으며, 엠티 노드의 바로 상위 노드에 대해 병합 과정이 수행된다.
하기의 식은 RAHT 변환 행렬을 나타낸다. g l x, y, z 는 레벨 l에서의 복셀들의 평균 어트리뷰트 값을 나타낸다. g l x, y, z 는 g l+1 2x, y, z와 g l+1 2x+1, y, z로부터 계산될 수 있다. g l 2x, y, z 와 g l 2x+1, y, z 의 가중치를 w1=w l 2x, y, z 과 w2=w l 2x+1, y, z 이다.
Figure PCTKR2021004261-appb-img-000002
g l-1 x, y, z는 로-패스(low-pass) 값으로, 다음 상위 레벨에서의 병합 과정에서 사용된다. h l-1 x, y, z은 하이패스 계수(high-pass coefficients)이며, 각 스텝에서의 하이패스 계수들은 양자화되어 엔트로피 코딩 된다(예를 들면 아리스메틱 인코더(400012)의 인코딩). 가중치는 w l-1 x, y, z=w l 2x, y, z+w l 2x+1, y, z로 계산된다. 루트 노드는 마지막 g 1 0, 0, 0 과 g 1 0, 0, 1을 통해서 다음과 같이 생성된다.,
Figure PCTKR2021004261-appb-img-000003
gDC값 또한 하이패스 계수와 같이 양자화되어 엔트로피 코딩된다.
도 10은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 디코더(Point Cloud Decoder)의 예시를 나타낸다.
도 10에 도시된 포인트 클라우드 디코더는 도 1에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006) 예시로서, 도 1에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006)의 동작 등과 동일 또는 유사한 동작을 수행할 수 있다. 도면이 도시된 바와 같이 포인트 클라우드 디코더는 하나 또는 그 이상의 비트스트림(bitstream)들에 포함된 지오메트리 비트스트림(geometry bitstream) 및 어트리뷰트 비트스트림(attribute bitstream)을 수신할 수 있다. 포인트 클라우드 디코더는 지오메트리 디코더(geometry decoder)및 어트리뷰트 디코더(attribute decoder)를 포함한다. 지오메트리 디코더는 지오메트리 비트스트림에 대해 지오메트리 디코딩을 수행하여 디코딩된 지오메트리(decoded geometry)를 출력한다. 어트리뷰트 디코더는 디코딩된 지오메트리 및 어트리뷰트 비트스트림을 기반으로 어트리뷰트 디코딩을 수행하여 디코딩된 어트리뷰트들(decoded attributes)을 출력한다. 디코딩된 지오메트리 및 디코딩된 어트리뷰트들은 포인트 클라우드 콘텐트를 복원(decoded point cloud)하는데 사용된다.
도 11은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 디코더(Point Cloud Decoder)의 예시를 나타낸다.
도 11에 도시된 포인트 클라우드 디코더는 도 10에서 설명한 포인트 클라우드 디코더의 예시로서, 도 1 내지 도 9에서 설명한 포인트 클라우드 인코더의 인코딩 동작의 역과정인 디코딩 동작을 수행할 수 있다.
도 1 및 도 10에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 디코더는 지오메트리 디코딩 및 어트리뷰트 디코딩을 수행할 수 있다. 지오메트리 디코딩은 어트리뷰트 디코딩보다 먼저 수행된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 디코더는 아리스메틱 디코더(arithmetic decode, 11000), 옥트리 합성부(synthesize octree, 11001), 서페이스 오프록시메이션 합성부(synthesize surface approximation, 11002), 지오메트리 리컨스트럭션부(reconstruct geometry, 11003), 좌표계 역변환부(inverse transform coordinates, 11004), 아리스메틱 디코더(arithmetic decode, 11005), 역양자화부(inverse quantize, 11006), RAHT변환부(11007), LOD생성부(generate LOD, 11008), 인버스 리프팅부(Inverse lifting, 11009), 및/또는 컬러 역변환부(inverse transform colors, 11010)를 포함한다.
아리스메틱 디코더(11000), 옥트리 합성부(11001), 서페이스 오프록시메이션 합성부(11002), 지오메트리 리컨스럭션부(11003), 좌표계 역변환부(11004)는 지오메트리 디코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 디코딩은 다이렉트 코딩(direct coding) 및 트라이숩 지오메트리 디코딩(trisoup geometry decoding)을 포함할 수 있다. 다이렉트 코딩 및 트라이숩 지오메트리 디코딩은 선택적으로 적용된다. 또한 지오메트리 디코딩은 위의 예시에 국한되지 않으며, 도 1 내지 도 9에서 설명한 지오메트리 인코딩의 역과정으로 수행된다.
실시예들에 따른 아리스메틱 디코더(11000)는 수신한 지오메트리 비트스트림을 아리스메틱 코딩을 기반으로 디코딩한다. 아리스메틱 디코더(11000)의 동작은 아리스메틱 인코더(40004)의 역과정에 대응한다.
실시예들에 따른 옥트리 합성부(11001)는 디코딩된 지오메트리 비트스트림으로부터 (또는 디코딩 결과 확보된 지오메트리에 관한 정보)로부터 오큐판시 코드를 획득하여 옥트리를 생성할 수 있다. 오큐판시 코드에 대한 구체적인 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 같다.
실시예들에 따른 서페이스 오프록시메이션 합성부(11002)는 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 디코딩된 지오메트리 및/또는 생성된 옥트리에 기반하여 서페이스를 합성할 수 있다.
실시예들에 따른 지오메트리 리컨스트럭션부(11003)는 서페이스 및 또는 디코딩된 지오메트리에 기반하여 지오메트리를 재생성할 수 있다. 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 같이, 다이렉트 코딩 및 트라이숩 지오메트리 인코딩은 선택적으로 적용된다. 따라서 지오메트리 리컨스트럭션부(11003)는 다이렉트 코딩이 적용된 포인트들의 포지션 정보들을 직접 가져와서 추가한다. 또한, 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 지오메트리 리컨스트럭션부(11003)는 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)의 재구성 동작, 예를 들면 삼각형 재구성, 업-샘플링, 복셀화 동작을 수행하여 지오메트리를 복원할 수 있다. 구체적인 내용은 도 6에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다. 복원된 지오메트리는 어트리뷰트들을 포함하지 않는 포인트 클라우드 픽쳐 또는 프레임을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 좌표계 역변환부(11004)는 복원된 지오메트리를 기반으로 좌표계를 변환하여 포인트들의 포지션들을 획득할 수 있다.
아리스메틱 디코더(11005), 역양자화부(11006), RAHT 변환부(11007), LOD생성부(11008), 인버스 리프팅부(11009), 및/또는 컬러 역변환부(11010)는 도 10에서 설명한 어트리뷰트 디코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 디코딩은 RAHT(Region Adaptive Hierarchial Transform) 디코딩, 예측 변환(Interpolaration-based hierarchical nearest-neighbour prediction-Prediction Transform) 디코딩 및 리프팅 변환 (interpolation-based hierarchical nearest-neighbour prediction with an update/lifting step (Lifting Transform)) 디코딩을 포함할 수 있다. 상술한 3가지의 디코딩들은 선택적으로 사용되거나, 하나 또는 그 이상의 디코딩들의 조합이 사용될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 어트리뷰트 디코딩은 상술한 예시에 국한되는 것은 아니다.
실시예들에 따른 아리스메틱 디코더(11005)는 어트리뷰트 비트스트림을 아리스메틱 코딩으로 디코딩한다.
실시예들에 따른 역양자화부(11006)는 디코딩된 어트리뷰트 비트스트림 또는 디코딩 결과 확보한 어트리뷰트에 대한 정보를 역양자화(inverse quantization)하고 역양자화된 어트리뷰트들(또는 어트리뷰트 값들)을 출력한다. 역양자화는 포인트 클라우드 인코더의 어트리뷰트 인코딩에 기반하여 선택적으로 적용될 수 있다.
실시예들에 따라 RAHT 변환부(11007), LOD생성부(11008) 및/또는 인버스 리프팅부(11009)는 재구성된 지오메트리 및 역양자화된 어트리뷰트들을 처리할 수 있다. 상술한 바와 같이 RAHT 변환부(11007), LOD생성부(11008) 및/또는 인버스 리프팅부(11009)는 포인트 클라우드 인코더의 인코딩에 따라 그에 대응하는 디코딩 동작을 선택적으로 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 컬러 역변환부(11010)는 디코딩된 어트리뷰트들에 포함된 컬러 값(또는 텍스쳐)을 역변환하기 위한 역변환 코딩을 수행한다. 컬러 역변환부(11010)의 동작은 포인트 클라우드 인코더의 컬러 변환부(40006)의 동작에 기반하여 선택적으로 수행될 수 있다.
도 11의 포인트 클라우드 디코더의 엘레멘트들은 도면에 도시되지 않았으나 포인트 클라우드 제공 장치에 포함된 하나 또는 그 이상의 메모리들과 통신가능하도록 설정된 하나 또는 그 이상의 프로세서들 또는 집적 회로들(integrated circuits)을 포함하는 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 하나 또는 그 이상의 프로세서들은 상술한 도 11의 포인트 클라우드 디코더의 엘레멘트들의 동작들 및/또는 기능들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다. 또한 하나 또는 그 이상의 프로세서들은 도11의 포인트 클라우드 디코더의 엘레멘트들의 동작들 및/또는 기능들을 수행하기 위한 소프트웨어 프로그램들 및/또는 인스트럭션들의 세트를 동작하거나 실행할 수 있다.
도 12는 실시예들에 따른 전송 장치의 예시이다.
도 12에 도시된 전송 장치는 도 1의 전송장치(10000) (또는 도 4의 포인트 클라우드 인코더)의 예시이다. 도 12에 도시된 전송 장치는 도 1 내지 도 9에서 설명한 포인트 클라우드 인코더의 동작들 및 인코딩 방법들과 동일 또는 유사한 동작들 및 방법들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 전송 장치는 데이터 입력부(12000), 양자화 처리부(12001), 복셀화 처리부(12002), 옥트리 오큐판시 코드 (Occupancy code) 생성부(12003), 표면 모델 처리부(12004), 인트라/인터 코딩 처리부(12005), 아리스메틱 (Arithmetic) 코더(12006), 메타데이터 처리부(12007), 색상 변환 처리부(12008), 어트리뷰트 변환 처리부(또는 속성 변환 처리부)(12009), 예측/리프팅/RAHT 변환 처리부(12010), 아리스메틱 (Arithmetic) 코더(12011) 및/또는 전송 처리부(12012)를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 데이터 입력부(12000)는 포인트 클라우드 데이터를 수신 또는 획득한다. 데이터 입력부(12000)는 포인트 클라우드 비디오 획득부(10001)의 동작 및/또는 획득 방법(또는 도2에서 설명한 획득과정(20000))과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 획득 방법을 수행할 수 있다.
데이터 입력부(12000), 양자화 처리부(12001), 복셀화 처리부(12002), 옥트리 오큐판시 코드 (Occupancy code) 생성부(12003), 표면 모델 처리부(12004), 인트라/인터 코딩 처리부(12005), Arithmetic 코더(12006)는 지오메트리 인코딩을 수행한다. 실시예들에 따른 지오메트리 인코딩은 도 1 내지 도 9에서 설명한 지오메트리 인코딩과 동일 또는 유사하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 양자화 처리부(12001)는 지오메트리(예를 들면 포인트들의 위치값, 또는 포지션값)을 양자화한다. 양자화 처리부(12001)의 동작 및/또는 양자화는 도 4에서 설명한 양자화부(40001)의 동작 및/또는 양자화와 동일 또는 유사하다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하다.
실시예들에 따른 복셀화 처리부(12002)는 양자화된 포인트들의 포지션 값을 복셀화한다. 복셀화 처리부(120002)는 도 4에서 설명한 양자화부(40001)의 동작 및/또는 복셀화 과정과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 과정을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하다.
실시예들에 따른 옥트리 오큐판시 코드 생성부(12003)는 복셀화된 포인트들의 포지션들을 옥트리 구조를 기반으로 옥트리 코딩을 수행한다. 옥트리 오큐판시 코드 생성부(12003)는 오큐판시 코드를 생성할 수 있다. 옥트리 오큐판시 코드 생성부(12003)는 도 4 및 도 6에서 설명한 포인트 클라우드 인코더 (또는 옥트리 분석부(40002))의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하다.
실시예들에 따른 표면 모델 처리부(12004)는 표면 모델(surface model)을 기반으로 특정 영역(또는 노드)내의 포인트들의 포지션들을 복셀 기반으로 재구성하는 트라이숩 지오메트리 인코딩을 수행할 수 있다. 포면 모델 처리부(12004)는 도 4 에서 설명한 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003))의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하다.
실시예들에 따른 인트라/인터 코딩 처리부(12005)는 포인트 클라우드 데이터를 인트라/인터 코딩할 수 있다. 인트라/인터 코딩 처리부(12005)는 도 7에서 설명한 인트라/인터 코딩과 동일 또는 유사한 코딩을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 7에서 설명한 바와 동일하다. 실시예들에 따라 인트라/인터 코딩 처리부(12005)는 아리스메틱 코더(12006)에 포함될 수 있다.
실시예들에 따른 아리스메틱 코더(12006)는 포인트 클라우드 데이터의 옥트리 및/또는 근사화된 옥트리를 엔트로피 인코딩한다. 예를 들어, 인코딩 방식은 아리스메틱(Arithmetic) 인코딩 방법을 포함한다. . 아리스메틱 코더(12006)는 아리스메틱 인코더(40004)의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다.
실시예들에 따른 메타데이터 처리부(12007)는 포인트 클라우드 데이터에 관한 메타데이터, 예를 들어 설정 값 등을 처리하여 지오메트리 인코딩 및/또는 어트리뷰트 인코딩 등 필요한 처리 과정에 제공한다. 또한 실시예들에 따른 메타데이터 처리부(12007)는 지오메트리 인코딩 및/또는 어트리뷰트 인코딩과 관련된 시그널링 정보를 생성 및/또는 처리할 수 있다. 실시예들에 따른 시그널링 정보는 지오메트리 인코딩 및/또는 어트리뷰트 인코딩과 별도로 인코딩처리될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 시그널링 정보는 인터리빙 될 수도 있다.
색상 변환 처리부(12008), 어트리뷰트 변환 처리부(12009), 예측/리프팅/RAHT 변환 처리부(12010), 아리스메틱 (Arithmetic) 코더(12011)는 어트리뷰트 인코딩을 수행한다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 인코딩은 도 1 내지 도 9에서 설명한 어트리뷰트 인코딩과 동일 또는 유사하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 색상 변환 처리부(12008)는 어트리뷰트들에 포함된 색상값을 변환하는 색상 변환 코딩을 수행한다. 색상 변환 처리부(12008)는 재구성된 지오메트리를 기반으로 색상 변환 코딩을 수행할 수 있다. 재구성된 지오메트리에 대한 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하다. 또한 도 4에서 설명한 컬러 변환부(40006)의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다. 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 어트리뷰트 변환 처리부(12009)는 지오메트리 인코딩이 수행되지 않은 포지션들 및/또는 재구성된 지오메트리를 기반으로 어트리뷰트들을 변환하는 어트리뷰트 변환을 수행한다. 어트리뷰트 변환 처리부(12009)는 도 4에 설명한 어트리뷰트 변환부(40007)의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다. 구체적인 설명은 생략한다. 실시예들에 따른 예측/리프팅/RAHT 변환 처리부(12010)는 변환된 어트리뷰트들을 RAHT 코딩, 예측 변환 코딩 및 리프팅 변환 코딩 중 어느 하나 또는 조합하여 코딩할 수 있다. 예측/리프팅/RAHT 변환 처리부(12010)는 도 4에서 설명한 RAHT 변환부(40008), LOD 생성부(40009) 및 리프팅 변환부(40010)의 동작들과 동일 또는 유사한 동작들 중 적어도 하나 이상을 수행한다. 또한 예측 변환 코딩, 리프팅 변환 코딩 및 RAHT 변환 코딩에 대한 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 아리스메틱 코더(12011)는 코딩된 어트리뷰트들을 아리스메틱 코딩에 기반하여 인코딩할 수 있다. 아리스메틱 코더(12011)는 아리스메틱 인코더(400012)의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다.
실시예들에 따른 전송 처리부(12012)는 인코딩된 지오메트리 및/또는 인코딩된 어트리뷰트, 메타 데이터 정보를 포함하는 각 비트스트림을 전송하거나, 인코딩된 지오메트리 및/또는 인코딩된 어트리뷰트, 메타 데이터 정보를 하나의 비트스트림으로 구성하여 전송할 수 있다. 실시예들에 따른 인코딩된 지오메트리 및/또는 인코딩된 어트리뷰트, 메타 데이터 정보가 하나의 비트스트림으로 구성되는 경우, 비트스트림은 하나 또는 그 이상의 서브 비트스트림들을 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 비트스트림은 시퀀스 레벨의 시그널링을 위한 SPS (Sequence Parameter Set), 지오메트리 정보 코딩의 시그널링을 위한 GPS(Geometry Parameter Set), 어트리뷰트 정보 코딩의 시그널링을 위한 APS(Attribute Parameter Set), 타일 레벨의 시그널링을 위한 TPS (Tile Parameter Set)를 포함하는 시그널링 정보 및 슬라이스 데이터를 포함할 수 있다. 슬라이스 데이터는 하나 또는 그 이상의 슬라이스들에 대한 정보를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 하나의 슬라이스는 하나의 지오메트리 비트스트림(Geom0 0) 및 하나 또는 그 이상의 어트리뷰트 비트스트림들(Attr0 0, Attr1 0)을 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 TPS는 하나 또는 그 이상의 타일들에 대하여 각 타일에 관한 정보(예를 들면 bounding box의 좌표값 정보 및 높이/크기 정보 등)을 포함할 수 있다. 지오메트리 비트스트림은 헤더와 페이로드를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 비트스트림의 헤더는 GPS에 포함된 파라미터 세트의 식별 정보(geom_ parameter_set_id), 타일 식별자(geom_tile_id), 슬라이스 식별자(geom_slice_id) 및 페이로드에 포함된 데이터에 관한 정보 등을 포함할 수 있다. 상술한 바와 같이 실시예들에 따른 메타데이터 처리부(12007)는 시그널링 정보를 생성 및/또는 처리하여 전송 처리부(12012)로 전송할 수 있다. 실시예들에 따라, 지오메트리 인코딩을 수행하는 엘레멘트들 및 어트리뷰트 인코딩을 수행하는 엘레멘트들은 점선 처리된 바와 같이 상호 데이터/정보를 공유할 수 있다. 실시예들에 따른 전송 처리부(12012)는 트랜스미터(10003)의 동작 및/또는 전송 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 전송 방법을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 2에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다.
도 13은 실시예들에 따른 수신 장치의 예시이다.
도 13에 도시된 수신 장치는 도 1의 수신장치(10004) (또는 도 10 및 도 11의 포인트 클라우드 디코더)의 예시이다. 도 13에 도시된 수신 장치는 도 1 내지 도 11에서 설명한 포인트 클라우드 디코더의 동작들 및 디코딩 방법들과 동일 또는 유사한 동작들 및 방법들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 수신 장치는 수신부(13000), 수신 처리부(13001), 아리스메틱 (arithmetic) 디코더(13002), 오큐판시 코드 (Occupancy code) 기반 옥트리 재구성 처리부(13003), 표면 모델 처리부(삼각형 재구성, 업-샘플링, 복셀화)(13004), 인버스(inverse) 양자화 처리부(13005), 메타데이터 파서(13006), 아리스메틱 (arithmetic) 디코더(13007), 인버스(inverse)양자화 처리부(13008), 예측/리프팅/RAHT 역변환 처리부(13009), 색상 역변환 처리부(13010) 및/또는 렌더러(13011)를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 디코딩의 각 구성요소는 실시예들에 따른 인코딩의 구성요소의 역과정을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 수신부(13000)는 포인트 클라우드 데이터를 수신한다. 수신부(13000)는 도 1의 리시버(10005)의 동작 및/또는 수신 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 수신 방법을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 수신 처리부(13001)는 수신한 데이터로부터 지오메트리 비트스트림 및/또는 어트리뷰트 비트스트림을 획득할 수 있다. 수신 처리부(13001)는 수신부(13000)에 포함될 수 있다.
아리스메틱 디코더(13002), 오큐판시 코드 기반 옥트리 재구성 처리부(13003), 표면 모델 처리부(13004) 및 인버스 양자화 처리부(13005)는 지오메트리 디코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 디코딩은 도 1 내지 도 10에서 설명한 지오메트리 디코딩과 동일 또는 유사하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 아리스메틱 디코더(13002)는 지오메트리 비트스트림을 아리스메틱 코딩을 기반으로 디코딩할 수 있다. 아리스메틱 디코더(13002)는 아리스메틱 디코더(11000)의 동작 및/또는 코딩과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 코딩을 수행한다.
실시예들에 따른 오큐판시 코드 기반 옥트리 재구성 처리부(13003)는 디코딩된 지오메트리 비트스트림으로부터 (또는 디코딩 결과 확보된 지오메트리에 관한 정보)로부터 오큐판시 코드를 획득하여 옥트리를 재구성할 수 있다. 오큐판시 코드 기반 옥트리 재구성 처리부(13003)는 옥트리 합성부(11001)의 동작 및/또는 옥트리 생성 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다. 실시예들에 따른 표면 모델 처리부(13004)는 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 표면 모델 방식에 기반하여 트라이숩 지오메트리 디코딩 및 이와 관련된 지오메트리 리컨스트럭션(예를 들면 삼각형 재구성, 업-샘플링, 복셀화)을 수행할 수 있다. 표면 모델 처리부(13004)는 서페이스 오프록시메이션 합성부(11002) 및/또는 지오메트리 리컨스트럭션부(11003)의 동작과 동일 또는 유사한 동작을 수행한다.
실시예들에 따른 인버스 양자화 처리부(13005)는 디코딩된 지오메트리를 인버스 양자화할 수 있다.
실시예들에 따른 메타데이터 파서(13006)는 수신한 포인트 클라우드 데이터에 포함된 메타데이터, 예를 들어 설정 값 등을 파싱할 수 있다. 메타데이터 파서(13006)는 메타데이터를 지오메트리 디코딩 및/또는 어트리뷰트 디코딩에 전달할 수 있다. 메타데이터에 대한 구체적인 설명은 도 12에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다.
아리스메틱 디코더(13007), 인버스 양자화 처리부(13008), 예측/리프팅/RAHT 역변환 처리부(13009) 및 색상 역변환 처리부(13010)는 어트리뷰트 디코딩을 수행한다. 어트리뷰트 디코딩는 도 1 내지 도 10에서 설명한 어트리뷰트 디코딩과 동일 또는 유사하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 아리스메틱 디코더(13007)는 어트리뷰트 비트스트림을 아리스메틱 코딩으로 디코딩할 수 있다. 아리스메틱 디코더(13007)는 재구성된 지오메트리를 기반으로 어트리뷰트 비트스트림의 디코딩을 수행할 수 있다. 아리스메틱 디코더(13007)는 아리스메틱 디코더(11005)의 동작 및/또는 코딩과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 코딩을 수행한다.
실시예들에 따른 인버스 양자화 처리부(13008)는 디코딩된 어트리뷰트 비트스트림을 인버스 양자화할 수 있다. 인버스 양자화 처리부(13008)는 역양자화부(11006)의 동작 및/또는 역양자화 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다.
실시예들에 따른 예측/리프팅/RAHT 역변환 처리부(13009)는 재구성된 지오메트리 및 역양자화된 어트리뷰트들을 처리할 수 있다. 예측/리프팅/RAHT 역변환 처리부(13009)는 RAHT 변환부(11007), LOD생성부(11008) 및/또는 인버스 리프팅부(11009)의 동작들 및/또는 디코딩들과 동일 또는 유사한 동작들 및/또는 디코딩들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행한다. 실시예들에 따른 색상 역변환 처리부(13010)는 디코딩된 어트리뷰트들에 포함된 컬러 값(또는 텍스쳐)을 역변환하기 위한 역변환 코딩을 수행한다. 색상 역변환 처리부(13010)는 컬러 역변환부(11010)의 동작 및/또는 역변환 코딩과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 역변환 코딩을 수행한다. 실시예들에 따른 렌더러(13011)는 포인트 클라우드 데이터를 렌더링할 수 있다.
도 14는 실시예들에 따른 G-PCC 기반 포인트 클라우드 콘텐트 스트리밍을 위한 아키텍쳐를 나타낸다.
도 14의 상단은 도 1 내지 도 13에서 설명한 전송 장치(예를 들면 전송 장치(10000), 도 12의 전송 장치 등)가 포인트 클라우드 콘텐트를 처리 및 전송하는 과정을 나타낸다.
도 1 내지 도 13에서 설명한 바와 같이 전송 장치는 포인트 클라우드 콘텐트의 오디오(Ba)를 획득하고(Audio Acquisition), 획득한 오디오를 인코딩(Audio encoding)하여 오디오 비트스트림(Ea)들을 출력할 수 있다. 또한 전송 장치는 포인트 클라우드 콘텐트의 포인트 클라우드(Bv)(또는 포인트 클라우드 비디오)를 확보하고(Point Acqusition), 확보한 포인트 클라우드에 대하여 포인트 클라우드 인코딩(Point cloud encoding)을 수행하여 포인트 클라우드 비디오 비트스트림(Eb)들을 출력할 수 있다. 전송 장치의 포인트 클라우드 인코딩은 도 1 내지 도 13에서 설명한 포인트 클라우드 인코딩(예를 들면 도 4의 포인트 클라우드 인코더의 인코딩 등)과 동일 또는 유사하므로 구체적인 설명은 생략한다.
전송 장치는 생성된 오디오 비트스트림들 및 비디오 비트스트림들을 파일 및/또는 세그먼트로 인캡슐레이션(File/segment encapsulation)할 수 있다. 인캡슐레이션된 파일 및/또는 세그먼트(Fs, File)은 ISOBMFF 등의 파일 포맷의 파일 또는 DASH 세그먼트를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 관련 메타 데이터(metadata)는 인캡슐레이션된 파일 포맷 및/또는 세그먼트에 포함될 수 있다. 메타 데이터는 ISOBMFF 파일 포맷 상의 다양한 레벨의 박스(box)에 포함되거나 파일 내에서 별도의 트랙에 포함될 수 있다. 실시예에 따라 전송 장치는 메타데이터 자체를 별도의 파일로 인캡슐레이션할 수 있다. 실시예들에 따른 전송 장치는 인캡슐레이션 된 파일 포맷 및/또는 세그먼트를 네트워크를 통해 전송(delivery)할 수 있다. 전송 장치의 인캡슐레이션 및 전송 처리 방법은 도 1 내지 도 13에서 설명한 바 (예를 들면 트랜스미터(10003), 도 2의 전송 단계(20002) 등)와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
도 14의 하단은 도 1 내지 도 13에서 설명한 수신 장치(예를 들면 수신 장치(10004), 도 13의 수신 장치 등)가 포인트 클라우드 콘텐트를 처리 및 출력하는 과정을 나타낸다.
실시예들에 따라 수신 장치는 최종 오디오 데이터 및 최종 비디오 데이터를 출력하는 디바이스 (예를 들면 스피커(Loudspeakers), 헤드폰들(headphones), 디스플레이(Display))와 포인트 클라우드 콘텐트를 처리하는 포인트 클라우드 플레이어(Point Cloud Player)를 포함할 수 있다. 최종 데이터 출력 디바이스 및 포인트 클라우드 플레이어는 별도의 물리적인 디바이스들로 구성될 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 플레이어는 G-PCC(Geometry-based Point Cloud Compression) 코딩 및/또는 V-PCC(Video based Point Cloud Compression) 코딩 및/또는 차세대 코딩을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 수신 장치는 수신한 데이터(예를 들면 방송 신호, 네트워크를 통해 전송되는 신호 등)에 포함된 파일 및/또는 세그먼트(F',Fs')를 확보하고 디캡슐레이션(File/segment decapsulation)할 수 있다. 수신 장치의 수신 및 디캡슐레이션 방법은 도 1 내지 도 13에서 설명한 바(예를 들면 리시버(10005), 수신부(13000), 수신 처리부(13001)등)와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 수신 장치는 파일 및/또는 세그먼트에 포함된 오디오 비트스트림(E'a) 및 비디오 비트스트림(E'v)를 확보한다. 도면에 도시된 바와 같이 수신 장치는 오디오 비트스트림에 대해 오디오 디코딩(audio decoding)을 수행하여 디코딩된 오디오 데이터(B'a)를 출력하고, 디코딩된 오디오 데이터를 렌더링(audio rendering)하여 최종 오디오 데이터(A'a)를 스피커 또는 헤드폰 등을 통해 출력한다.
또한 수신 장치는 비디오 비트스트림(E'v)에 대해 포인트 클라우드 디코딩(point cloud decoding)을 수행하여 디코딩된 비디오 데이터(B'v)를 출력한다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 디코딩은 도 1 내지 도 13에서 설명한 포인트 클라우드 디코딩과 동일 또는 유사하므로 (예를 들면 도11의 포인트 클라우드 디코더의 디코딩 등) 구체적인 설명은 생략한다. 수신 장치는 디코딩된 비디오 데이터를 렌더링(rendering)하여 최종 비디오 데이터를 디스플레이를 통해 출력할 수 있다.
실시예들에 따른 수신 장치는 함께 전송된 메타데이터를 기반으로 디캡슐레이션, 오디오 디코딩, 오디오 렌더링, 포인트 클라우드 디코딩 및 렌더링 동작 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다. 메타데이터에 대한 설명은 도 12 내지 도 13에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다.
도면에 도시된 점선과 같이, 실시예들에 따른 수신 장치(예를 들면 포인트 클라우드 플레이어 또는 포인트 클라우드 플레어 내의 센싱/트랙킹부(sensing/tracking))는 피드백 정보(orientation, viewport)를 생성할 수 있다. 실시예들에 따른 피드백 정보는 수신 장치의 디캡슐레이션, 포인트 클라우드 디코딩 과정 및/또는 렌더링 과정에서 사용될 수도 있고, 송신 장치로 전달 될 수도 있다. 피드백 정보에 대한 설명은 도 1 내지 도 13에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다.
도15는 실시예들에 따른 전송 장치의 예시를 나타낸다.
도 15의 전송 장치는 포인트 클라우드 콘텐트를 전송하는 장치로서, 도 1 내지 도 14에서 설명한 전송 장치(예를 들면 도 1의 전송 장치(10000), 도 4의 포인트 클라우드 인코더, 도 12의 전송 장치, 도 14의 전송 장치 등)의 예시에 해당한다. 따라서 도 15의 전송 장치는 도 1 내지 도 14에서 설명한 전송 장치의 동작과 동일 또는 유사한 동작을 수행한다.
실시예들에 따른 전송 장치는 포인트 클라우드 획득(point cloud acquisition), 포인트 클라우드 인코딩(point cloud encoding), 파일/세그먼트 인캡슐레이션(file/segement encapsulation) 및 전송(delivery) 중 적어도 하나 또는 그 이상을 수행할 수 있다.
도면에 도시된 포인트 클라우드 획득 및 전송 동작은 도 1 내지 도 14에서 설명한 바와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
도 1 내지 도 14에서 설명한 바와 같이 실시예들에 따른 전송 장치는 지오메트리 인코딩 및 어트리뷰트 인코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 인코딩은 지오메트리 컴프레션(geometry compression)이라 호칭될 수 있으며 어트리뷰트 인코딩은 어트리뷰트 컴프레션(attribute compression)이라 호칭될 수 있다. 상술한 바와 같이 하나의 포인트는 하나의 지오메트리와 하나 또는 그 이상의 어트리뷰트들을 가질 수 있다. 따라서 전송 장치는 각 어트리뷰트에 대하여 어트리뷰트 인코딩을 수행한다. 도면은 전송 장치가 하나 또는 그 이상의 어트리뷰트 컴프레션들(attribute #1 compression, …, attribute #N compression)을 수행한 예시를 나타낸다. 또한 실시예들에 따른 전송 장치는 추가 컴프레션(auxiliary compression)을 수행할 수 있다. 추가 컴프레션은 메타데이터(metadata)에 대해 수행된다. 메타 데이터에 대한 설명은 도 1 내지 도 14에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다. 또한 전송 장치는 메쉬 데이터 컴프레션(Mesh data compression)을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 메쉬 데이터 컴프레션은 도 1 내지 도 14에서 설명한 트라이숩 지오메트리 인코딩을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 전송 장치는 포인트 클라우드 인코딩에 따라 출력된 비트스트림들(예를 들면 포인트 클라우드 스트림들)을 파일 및/또는 세그먼트로 인캡슐레이션 할 수 있다. 실시예들에 따라 전송 장치는 메타 데이터 외의 데이터(예를 들면 미디어 데이터)를 운반하는 미디어 트랙 인캡슐레이션(media track encapsulation)을 수행하고, 메타 데이터를 운반하는 메타데이터 트랙 인캡슐레이션(metadata tracak encapsulation)을 수행할 수 있다. 실시예들에 따라 메타데이터는 미디어 트랙으로 인캡슐레이션 될 수 있다.
도 1 내지 도 14에서 설명한 바와 같이 전송 장치는 수신 장치로부터 피드백 정보(오리엔테이션/뷰포트 메타 데이터)를 수신하고, 수신한 피드백 정보를 기반으로 포인트 클라우드 인코딩, 파일/세그먼트 인캡슐레이션 및 전송 동작 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 14에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다.
도16은 실시예들에 따른 수신 장치의 예시를 나타낸다.
도 16의 수신 장치는 포인트 클라우드 콘텐트를 수신하는 장치로서, 도 1 내지 도 14에서 설명한 수신 장치(예를 들면 도 1의 수신 장치(10004), 도 11의 포인트 클라우드 디코더, 도 13의 수신 장치, 도 14의 수신 장치 등)의 예시에 해당한다. 따라서 도 16의 수신 장치는 도 1 내지 도 14에서 설명한 수신 장치의 동작과 동일 또는 유사한 동작을 수행한다. 또한 도 16의 수신 장치는 도 15의 전송 장치에서 전송한 신호 등을 받고, 도 15의 전송 장치의 동작의 역과정을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 수신 장치는 수신 (delivery), 파일/세그먼트 디캡슐레이션(file/segement decapsulation), 포인트 클라우드 디코딩(point cloud decoding) 및 포인트 클라우드 렌더링(point cloud rendering) 중 적어도 하나 또는 그 이상을 수행할 수 있다.
도면에 도시된 포인트 클라우드 수신 및 포인트 클라우드 렌더링 동작은 도 1 내지 도 14에서 설명한 바와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
도 1 내지 도 14에서 설명한 바와 같이 실시예들에 따른 수신 장치는 네트워크 또는 저장 장치로터 획득한 파일 및/또는 세그먼트에 대해 디캡슐레이션을 수행한다. 실시예들에 따라 수신 장치는 메타 데이터 외의 데이터(예를 들면 미디어 데이터)를 운반하는 미디어 트랙 디캡슐레이션(media track decapsulation)을 수행하고, 메타 데이터를 운반하는 메타데이터 트랙 디캡슐레이션(metadata tracak decapsulation)을 수행할 수 있다. 실시예들에 따라 메타데이터가 미디어 트랙으로 인캡슐레이션 된 경우, 메타 데이터 트랙 디캡슐레이션은 생략된다.
도 1 내지 도 14에서 설명한 바와 같이 수신 장치는 디캡슐레이션을 통해 확보한 비트스트림(예를 들면 포인트 클라우드 스트림들)에 대하여 지오메트리 디코딩 및 어트리뷰트 디코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 디코딩은 지오메트리 디컴프레션(geometry decompression)이라 호칭될 수 있으며 어트리뷰트 디코딩은 어트리뷰트 디컴프레션(attribute decompression)이라 호칭될 수 있다. 상술한 바와 같이 하나의 포인트는 하나의 지오메트리와 하나 또는 그 이상의 어트리뷰트들을 가질 수 있으며 각각 인코딩된다. 따라서 수신 장치는 각 어트리뷰트에 대하여 어트리뷰트 디코딩을 수행한다. 도면은 수신 장치가 하나 또는 그 이상의 어트리뷰트 디컴프레션들(attribute #1 decompression, …, attribute #N decompression)을 수행한 예시를 나타낸다. 또한 실시예들에 따른 수신 장치는 추가 디컴프레션(auxiliary decompression)을 수행할 수 있다. 추가 디컴프레션은 메타데이터(metadata)에 대해 수행된다. 메타 데이터에 대한 설명은 도 1 내지 도 14에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다. 또한 수신 장치는 메쉬 데이터 디컴프레션(Mesh data decompression)을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 메쉬 데이터 디컴프레션은 도 1 내지 도 14에서 설명한 트라이숩 지오메트리 디코딩을 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 수신 장치는 포인트 클라우드 디코딩에 따라 출력된 포인트 클라우드 데이터를 렌더링 할 수 있다.
도 1 내지 도 14에서 설명한 바와 같이 수신 장치는 별도의 센싱/트랙킹 엘레멘트등을 이용하여 오리엔테이션/뷰포트 메타 데이터를 확보하고, 이를 포함하는 피드백 정보를 전송 장치(예를 들면 도 15의 전송 장치)로 전송할 수 있다. 또한 수신 장치는 피드백 정보를 기반으로 수신 동작, 파일/세그먼트 디캡슐레이션 및 포인트 클라우드 디코딩 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 14에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다.
도17은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 방법/장치와 연동 가능한 구조의 예시를 나타낸다.
도 17의 구조는 서버(1760), 로봇(1710), 자율 주행 차량(1720), XR 장치(1730), 스마트폰(1740), 가전(1750) 및/또는 HMD(1770) 중에서 적어도 하나 이상이 클라우드 네트워크(1710)와 연결된 구성을 나타낸다. 로봇(1710), 자율 주행 차량(1720), XR 장치(1730), 스마트폰(1740) 또는 가전(1750) 등은 장치라 호칭된다. 또한, XR 장치(1730)는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 (PCC) 장치에 대응되거나 PCC장치와 연동될 수 있다.
클라우드 네트워크(1700)는 클라우드 컴퓨팅 인프라의 일부를 구성하거나 클라우드 컴퓨팅 인프라 안에 존재하는 네트워크를 의미할 수 있다. 여기서, 클라우드 네트워크(1700)는 3G 네트워크, 4G 또는 LTE(Long Term Evolution) 네트워크 또는 5G 네트워크 등을 이용하여 구성될 수 있다.
서버(1760)는 로봇(1710), 자율 주행 차량(1720), XR 장치(1730), 스마트폰(1740), 가전(1750) 및/또는 HMD(1770) 중에서 적어도 하나 이상과 클라우드 네트워크(1700)을 통하여 연결되고, 연결된 장치들(1710 내지 1770)의 프로세싱을 적어도 일부를 도울 수 있다.
HMD (Head-Mount Display)(1770)는 실시예들에 따른 XR 디바이스 및/또는 PCC 디바이스가 구현될 수 있는 타입 중 하나를 나타낸다. 실시예들에 따른HMD 타입의 디바이스는, 커뮤니케이션 유닛, 컨트롤 유닛, 메모리 유닛, I/O 유닛, 센서 유닛, 그리고 파워 공급 유닛 등을 포함한다.
이하에서는, 상술한 기술이 적용되는 장치(1710 내지 1750)의 다양한 실시 예들을 설명한다. 여기서, 도 17에 도시된 장치(1710 내지 1750)는 상술한 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 장치와 연동/결합될 수 있다.
<PCC+XR>
XR/PCC 장치(1730)는 PCC 및/또는 XR(AR+VR) 기술이 적용되어, HMD(Head-Mount Display), 차량에 구비된 HUD(Head-Up Display), 텔레비전, 휴대폰, 스마트 폰, 컴퓨터, 웨어러블 디바이스, 가전 기기, 디지털 사이니지, 차량, 고정형 로봇이나 이동형 로봇 등으로 구현될 수도 있다.
XR/PCC 장치(1730)는 다양한 센서들을 통해 또는 외부 장치로부터 획득한 3차원 포인트 클라우드 데이터 또는 이미지 데이터를 분석하여 3차원 포인트들에 대한 위치 데이터 및 어트리뷰트 데이터를 생성함으로써 주변 공간 또는 현실 객체에 대한 정보를 획득하고, 출력할 XR 객체를 렌더링하여 출력할 수 있다. 예컨대, XR/PCC 장치(1730)는 인식된 물체에 대한 추가 정보를 포함하는 XR 객체를 해당 인식된 물체에 대응시켜 출력할 수 있다.
<PCC+자율주행+XR>
자율 주행 차량(1720)은 PCC 기술 및 XR 기술이 적용되어, 이동형 로봇, 차량, 무인 비행체 등으로 구현될 수 있다.
XR/PCC 기술이 적용된 자율 주행 차량(1720)은 XR 영상을 제공하는 수단을 구비한 자율 주행 차량이나, XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율 주행 차량 등을 의미할 수 있다. 특히, XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율 주행 차량(1720)은 XR 장치(1730)와 구분되며 서로 연동될 수 있다.
XR/PCC영상을 제공하는 수단을 구비한 자율 주행 차량(1720)은 카메라를 포함하는 센서들로부터 센서 정보를 획득하고, 획득한 센서 정보에 기초하여 생성된 XR/PCC 영상을 출력할 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(1720)은 HUD를 구비하여 XR/PCC 영상을 출력함으로써, 탑승자에게 현실 객체 또는 화면 속의 객체에 대응되는 XR/PCC 객체를 제공할 수 있다.
이때, XR/PCC 객체가 HUD에 출력되는 경우에는 XR/PCC 객체의 적어도 일부가 탑승자의 시선이 향하는 실제 객체에 오버랩되도록 출력될 수 있다. 반면, XR/PCC 객체가 자율 주행 차량의 내부에 구비되는 디스플레이에 출력되는 경우에는 XR/PCC 객체의 적어도 일부가 화면 속의 객체에 오버랩되도록 출력될 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(1220)은 차로, 타 차량, 신호등, 교통 표지판, 이륜차, 보행자, 건물 등과 같은 객체와 대응되는 XR/PCC 객체들을 출력할 수 있다.
실시예들에 의한 VR (Virtual Reality) 기술, AR (Augmented Reality) 기술, MR (Mixed Reality) 기술 및/또는 PCC(Point Cloud Compression)기술은, 다양한 디바이스에 적용 가능하다.
즉, VR 기술은, 현실 세계의 객체나 배경 등을 CG 영상으로만 제공하는 디스플레이 기술이다. 반면, AR 기술은, 실제 사물 영상 위에 가상으로 만들어진 CG 영상을 함께 보여 주는 기술을 의미한다. 나아가, MR 기술은, 현실세계에 가상 객체들을 섞고 결합시켜서 보여준다는 점에서 전술한 AR 기술과 유사하다. 그러나, AR 기술에서는 현실 객체와 CG 영상으로 만들어진 가상 객체의 구별이 뚜렷하고, 현실 객체를 보완하는 형태로 가상 객체를 사용하는 반면, MR 기술에서는 가상 객체가 현실 객체와 동등한 성격으로 간주된다는 점에서 AR 기술과는 구별이 된다. 보다 구체적으로 예를 들면, 전술한 MR 기술이 적용된 것이 홀로그램 서비스 이다.
다만, 최근에는 VR, AR, MR 기술을 명확히 구별하기 보다는 XR (extended Reality) 기술로 부르기도 한다. 따라서, 본 발명의 실시예들은 VR, AR, MR, XR 기술 모두에 적용 가능하다. 이러한 기술은 PCC, V-PCC, G-PCC 기술 기반 인코딩/디코딩이 적용될 수 있다.
실시예들에 따른 PCC방법/장치는 자율 주행 서비스를 제공하는 차량에 적용될 수 있다.
자율 주행 서비스를 제공하는 차량은 PCC 디바이스와 유/무선 통신이 가능하도록 연결된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 (PCC) 송수신 장치는 차량과 유/무선 통신이 가능하도록 연결된 경우, 자율 주행 서비스와 함께 제공할 수 있는 AR/VR/PCC 서비스 관련 콘텐트 데이터를 수신/처리하여 차량에 전송할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 데이터 송수신 장치 차량에 탑재된 경우, 포인트 클라우드 송수신 장치는 사용자 인터페이스 장치를 통해 입력된 사용자 입력 신호에 따라 AR/VR/PCC 서비스 관련 콘텐트 데이터를 수신/처리하여 사용자에게 제공할 수 있다. 실시예들에 따른 차량 또는 사용자 인터페이스 장치는 사용자 입력 신호를 수신할 수 있다. 실시예들에 따른 사용자 입력 신호는 자율 주행 서비스를 지시하는 신호를 포함할 수 있다.
실시예들 따른 방법/장치는 포인트 클라우드 데이터 송수신 방법/장치, 포인트 클라우드 데이터 인코딩/디코딩 방법/장치, 포인트 클라우드 데이터 프로세서 등을 지칭할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 G-PCC비트스트림 및 관련 파라미터를 저장하고 전송하는 방안을 제공한다.
실시예들에 따른 G-PCC비트스트림은 도1의 인코더(10002), 도2의 인코딩(20001), 도4의 인코더, 도12의 송신 장치, 도14의 오디오 인코딩, 포인트 클라우드 인코딩, 도17의 디바이스 동작 등에 의해서 생성된 비트스트림을 지칭한다.
실시예들에 따른 방법/장치는 G-PCC 비트스트림에 관한 정적 혹은 동적 파라미터 셋을 효율적으로 저장하고, 전달하는 방안을 제공할 수 있다. 또한, 파일 내에 G-PCC 비트스트림을 효율적으로 저장하고 관련 시그널링 정보를 생성할 수 있다.
실시예들에 따른 파일은 도26-27의 설명을 참조한다.
실시예들에 따른 방법/장치는G-PCC 비트스트림을 파일 내 단일 트랙내 효율적으로 저장하고 이에 대한 시그널링을 제공하는 Point Cloud 콘텐츠 서비스 제공할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 저장된 G-PCC 비트스트림에 대한 효율적인 접근을 지원할 수 있도록 하기 위한 파일 저장 기법을 제공하고, 이로 인하여, 효율적으로 Point Cloud 콘텐츠 서비스를 제공할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는G-PCC 비트스트림을 파일의 트랙 내 효율적으로 저장하고, 이에 대한 시그널링 방안을 제안하고, 저장된 G-PCC 비트스트림에 대한 효율적인 접근을 지원할 수 있다. 또한, G-PCC 비트스트림을 파일 내 하나 또는 하나 이상의 복수 트랙으로 분할 저장 기법을 제안한다.
실시예들에 따른 방법/장치는 G-PCC 비트스트림을 효과적으로 디코딩하고 처리하기 위한 파라미터 셋 정보를 생성할 수 있다. 실시예들에 따른 파라미터 셋이 시퀀스 내에서 정적으로 존재하거나 또는 시간에 따라 변화할 수 있다. 실시예들에 따른 방법/장치는 파라미터 셋의 변화하는 정도에 따라G-PCC 파라미터 셋을 파일 내에서 적절하게 전달할 수 있다.
하나의 트랙은 하나 이상의 G-PCC 컴포넌트를 포함하는 G-PCC 비트스트림의 부분이 저장할 수 있다. 실시예들에 따른 방법/장치는 이에 대한 트랙 구성 및 관련 시그널링에 대한 방안을 제공한다.
실시예들에 따라, 다음 용어들이 정의된다.
포인트 클라우드 프레임(point cloud frame): 좌표계 (x,y,z)에 의해 기술되는 3D 포인트(들)의 세트 및 옵셔널하게는 특정 타임 인스턴스에서 대응하는 어트리뷰트들의 고정된 세트를 의미한다.
바운딩 박스(bounding box): 소스 포인트 클라우드 프레임이 포함되는 렉탱귤러 큐보이드이다.
지오메트리(Geometry): 포인트 클라우드 프레임과 연관된 좌표계의 세트이다. 포인트의 위치정보이다. 실시예들에 따라, 지오메트리 정보, 지오메트리 데이터 등으로 지칭될 수 있다.
어트리뷰트(Attribute): 컬러, 리플렉턴스 프레임 인덱스 등과 같은 포인트 클라우드 내 각 포인트와 연관된 스칼라 또는 벡터 특성이다. 실시예들에 따른 포인트의 속성값이다. 실시예들에 따라, 어트리뷰트 정보, 어트리뷰트 데이터 등으로 지칭될 수 있다.
약어들은 다음과 같은 전체 이름을 줄인 용어들이다: APS(Attribute Parameter Set), ASH(Attribute Slice Header), GSH(Geometry Slice Header), GPS(Geometry Parameter Set), LSB(Least Significant Bit), RAHT(Region Adaptive Hierarchical Transform), SPS(Sequence Parameter Set), TPS(Tile Parameter Set) TPS는 타일 인벤토리와 동일하다.
슬라이스(Slice): 코딩된 포인트 클라우드 프레임의 파트 또는 전체 데이터를 나타내는 신택스 엘리먼트의 시리즈이다.
3D 타일(3D Tile): 바운딩 박스 내 렉탱귤러 큐보이드에 대응할 수 있다. 실시예들에 따라, 슬라이스들의 그룹으로 구성될 수 있다.
타일 트랙(G-PCC tile track): 하나 또는 하나 이상의 G-PCC 타일들에 대응하는 싱글 G-PCC 컴포넌트 또는 G-PCC컴포넌트들 모두를 전달하는 볼륨매트릭 비쥬얼 트랙이다.
타일 베이스 트랙(G-PCC tile base track): G-PCC타일 트랙들에 대응하는 타일 인벤토리 및 파라미터 세트들을 전달하는 볼륨매트릭 비쥬얼 트랙이다.
트랙(G-PCC track): 코딩된 지오메트리 비트스트림 또는 코딩된 어트리뷰트 비트스트림 또는 둘다를 전달하는 뷸륩매트릭 비쥬얼 트랙이다.
타일: 타일 인벤토리 내 기술되는 바운딩 박스에 포함되는 지오메트리에 관련된 슬라이스들의 세트일 수 있다. 실시예들에 따른 3D 타일, 타일 등으로 지칭될 수 있다.
도18은 실시예들에 따른 G-PCC 비트스트림의 파트를 인캡슐레이션하는 동작을 나타낸다.
도18은 도2의 전송 동작 관련한 실시예들에 따른 방법/장치의 포인트 클라우드 데이터 전달 방안, 도14, 도15의 파일/세그먼트 인캡슐레이터 동작을 나타낸다. 도2의 전송 동작에 따른 포인트 클라우드 데이터의 수신, 도16의 파일/세그먼트 디캡슐레이터 동작에서 처리되는 G-PCC비트스트림의 디캡슐레이터 동작과 관련이 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 정적이거나 혹은 시간에 따라 변화하는 G-PCC 파라미터 셋을 파일 내에서 적절하게 전달하기 위해 파라미터 셋을 샘플 엔트리에 저장하거나 샘플그룹, 트랙 그룹, 별도의 메타데이터에 저장할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 하나의 트랙 내에 하나 이상의 G-PCC 컴포넌트를 포함하는 G-PCC 비트스트림의 부분을 저장할 수 있다. 이와 관련한 시그널링 정보(메타데이터, 파라미터 등 지칭 가능함)를 샘플 엔트리, 샘플 그룹에 저장할 수 있다. 나아가, 트랙 간의 새로운 참조 관계를 나타내는 정보를 더 생성할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하고 전달하고, 수신하고 디코딩할 수 있다. 예를 들어, 이러한 방식을 G-PCC라고 지칭할 수 있다. 지오메트리 기반 포인트 클라우드 컴프레션 데이터를 뜻한다. 이는 포인트 클라우드 프레임들의 시퀀스로 구성된 포인트 클라우드들의 볼륨매트릭 인코딩을 나타낸다. 각 포인트 클라우드 프레임은 포인트(들), 그들의 위치(들), 그들의 속성(들)을 포함하고, 하나의 프레임으로부터 다른 프레임들까지 다양하게 변화할 수 있다.
소스 포인트 클라우드 데이터는 멀티플 슬라이스들로 파티션될 수 있다. 그리고 비트스트림에 포함되어 인코딩될 수 있다. 슬라이스는 독립적으로 인코딩되거나 디코딩되는 포인트(들)의 셋을 의미한다. 각 슬라이스의 지오메트리 및 어트리뷰트 정보가 독리적으로 인코딩되거나 디코딩될 수 있다. 타일은 바운딩 박스 정보를 가지는 슬라이스(들)의 그룹일 수 있다.
각 타일의 바운딩 박스 정보는 타일 인벤토리 내에서 기술될 수 있다. 타일은 바운딩 박스 내 다른 타일과 오버랩될 수 있다. 각 슬라이스는 인덱스를 가질 수 있고, 인덱스는 타일에 속하는 식별자를 나타낼 수 있다.
G-PCC 비트스트림은 파라미터 세트들, 예를 들어, 시퀀스 파라미터 세트, 지오메트리 파라미터 세트, 어트리뷰트 파라미터 세트들, 지오메트리 슬라이스(들), 어트리뷰트 슬라이스(들)로 구성될 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 G-PCC 데이터를 TLV 방식에 기반하여 인캡슐레이션할 수 있다. 실시예들에 따른 G-PCC TLV encapsulating structure를 설명한다.
어플리케이션(들)에 의한 사용을 위한 바이트 스트림 포맷은 타입-길이-값(Type-length-value, TLV) 인캡슐레이션 구조의 시퀀스로 구성될 수 있다. TLV 구조들은 싱글 코딩된 신택스 구조를 나타낼 수 있다. 각 TLV 인캡슐레이션 구조는 페이로드 타입, 페이로드 길이, 페이로드 바이트를 포함할 수 있다.
tlv_encapsulation(　) { Descriptor
tlv_type u(8)
tlv_num_payload_bytes u(32)
for( i = 0; i < tlv_num_payload_bytes; i++ )
tlv_payload_byte[　i　] u(8)
}
타입(tlv_type): tlv_payload_byte[　] 에 의해 표현되는 신택스 구조를 식별할 수 있다.
tlv_type Syntax table Description
0 7.3.1.1 Sequence parameter set
1 7.3.1.2 Geometry parameter set
2 7.3.2.1 Geometry payload
3 7.3.1.3 Attribute parameter set
4 7.3.3.1 Attribute payload
5 7.3.2.2 Tile inventory
6 7.3.2.5 Frame boundary marker
Geometry payload 는 Geometry data unit 으로 지칭될 수 있다. Attribute payload 는 Attribute data unit 으로 지칭될 수 있다.
페이로드 바이트 수(tlv_num_payload_bytes): tlv_payload_byte[　]의 바이트 내 길이를 나타낸다.
페이로드 바이트(tlv_payload_byte[　i　]): 페이로드 데이터의 i번째 바이트이다.
도18와 같이, 실시예들에 따른 송신 장치(10000), 인코더(10002), 인코딩(20001), 도4의 인코더, 도12의 송신 장치, 도14-15의 인코더는 G-PCC 비트스트림을 생성할 수 있다. 또한, 수신 장치(10004), 디코더(10006), 도2의 디코딩(20003), 도10-11의 디코더, 도13의 수신 장치, 도14의 디코딩, 도16의 디코더는 도18의 G-PCC 비트스트림을 디코딩할 수 있다.
실시예들에 따른 TLV 페이로드의 디코딩 프로세스는 다음과 같다. 이 과정의 입력은 TLV인캡슐레이션 구조들의 시퀀스로 구성된 바이트들의 정렬된 스트림이다. 이 과정의 출력은 신택스 구조들의 시퀀스이다.
실시예들에 따른 디코더는 바이트 스트림의 끝에 도달할 때까지 TLV인캡슐레이션 구조들을 반복해서 파싱한다. 바이트 스트림 내 마지막 NAL유닛이 디코딩된다.
각 TLV를 파싱한 이후, 인캡슐레이션 구조는 다음과 같다.
페이로드 바이트들의 어레이는 tlv_payload_byte[ ]와 동일하게 셋팅된다.
변수 NumPayloadBytes 는 tlv_num_payload_bytes 와 동일하게 셋팅된다.
tlv_type 에 대응하는 파싱 프로세스가 적용된다.
이하에서, 실시예들에 따른 비트스트림에 포함되는 신택스를 설명한다.
도19는 실시예들에 따른 시퀀스 파리미터 세트를 나타낸다.
도19는 도18의 비트스트림에 포함되는 시퀀스 파리미터 세트의 구체적인 신택스이다.
메인 프로파일 호환성 플래그(main_profile_compatibility_23bits fflag): 이 값이 1이면 메인 프로파일을 비트스트림이 따르는 것을 나타낸다. 이 값이 0이면, 다른 프로파일을 비트스트림이 따르는 것을 나타낸다.
유니트 포인트 포지션들 제한 플래그(unique_point_positions_constraint_flag): 이 값이 1이면 현재 SPS를 참조하는 각 포인트 클라우드 프레임 내, 모든 아웃풋 포인트들이 유니크한 포지션들을 가짐을 나타낸다. 이 값이 0이면, 현재 SPS를 참조하는 포인트 클라우드 프레임 내 아웃풋 포인트들이 동일한 포지션을 가질 수 있음을 나타낸다.
레벨(level_idc): 비트스트림이 따르는 레벨을 나타낸다.
SPS 시퀀스 파라미터 세트 식별자(sps_seq_parameter_set_id): 다른 신택스 엘리멑트들에 의한 참조를 위한 SPS를 위한 식별자를 제공할 수 있다.
SPS바운딩 박스 존재 플래그(sps_bounding_box_present_flag): 이 값이 1이면, 바운딩 박스를 나타낸다. 이 값이 0이면, 바운딩 박스의 사이즈가 정의되지 않음을 나타낸다.
SPS 바운딩 박스 오프셋 X, Y, Z(sps_bounding_box_offset_x, sps_bounding_box_offset_y, sps_bounding_box_offset_z): 좌표계 내 소스 바운딩 박스의 양자화된 X, Y, Z 오프셋을 나타낸다.
SPS 바운딩 박스 오프셋 로그 스케일(sps_bounding_box_offset_log2_scale): 양자화된 X, Y, Z 소스 바운딩 박스 오프셋들을 스케일하기 위한 스케일링 팩터를 나타낸다.
SPS 바운딩 박스 사이즈 너비, 높이, 깊이(sps_bounding_box_size_width, sps_bounding_box_size_height, sps_bounding_box_size_depth): 좌표계 내 소스 바운딩 박스의 너비, 높이, 깊이를 나타낸다.
SPS 소스 스케일 팩터 뉴머레이터(sps_source_scale_factor_numerator_minus1): 이 값에 1을 더하면, 소스 포인트 클라우드의 스케일 팩터 뉴머레이터를 나타낸다.
SPS 소스 스케일 팩터 디노미테이터(sps_source_scale_factor_denominator_minus1): 이 값에 1을 더하면, 소스 포인트 클라우드의 스케일 팩터 디노미네이터를 나타낸다.
SPS 어트리뷰트 세트들의 개수(sps_num_attribute_sets): 비트스트림 내 코딩된 어트리뷰트들의 개수를 나타낸다. 이 값의 범위는 0 내지 63 내 있을 수 있다.
어트리뷰트 디맨션(attribute_dimension_minus1[ i ]): 이 값에 1을 더하면, i번째 어트리뷰트의 컴포넌트들의 개수를 나타낸다.
어트리뷰트 인스턴스 아이디(attribute_instance_id[ i ]): i번째 어트리뷰트의 인스턴스 아이디를 나타낸다.
어트리뷰트 비트뎁스(attribute_bitdepth_minus1[ i ]): 이 값에1을 더하면, i번째 어트리뷰트 시그널(들)의 퍼스트 컴포넌트의 비트뎁스를 나타낸다.
어트리뷰트 세컨더리 비트뎁스(attribute_secondary_bitdepth_minus1[ i ]): 이 값에 1을 더하면, i번째 어트리뷰트 시그널(들)의 세컨더리 컴포넌트를 위한 비트뎁스를 나타낸다.
어트리뷰트 CICP 컬러 프라이머리(attribute_cicp_colour_primaries[ i ]): i번째 어트리뷰트의 컬러 어트리뷰트 소스 프라이머리들의 크로마티시티 좌표들을 나타낸다(indicates the chromaticity coordinates of the colour attribute source primaries of the i-th attribute).
어트리뷰트 CICP 트랜스퍼 특성들(attribute_cicp_transfer_characteristics[ i ]): 0내지1의 노미널 리얼-값 범위를 가지는 소스 인풋 리니어 옵티컬 인텐시티 Lc의 펑션으로서, 컬러 어트리뷰트의 레퍼런스 옵토-일렉트로닉 트랜스퍼 캐릭터리스틱 펑션을 나타내거나, 0내지1의 노미널 리얼-값을 가지는 아웃풋 리니어 옵티컬 인텐시티 Lo의 펑션으로서, 레퍼런스 일렉트로-옵티컬 트랜스퍼 특성 펑션의 인버스를 나타낸다(either indicates the reference opto-electronic transfer characteristic function of the colour attribute as a function of a source input linear optical intensity Lc with a nominal real-valued range of 0 to 1 or indicates the inverse of the reference electro-optical transfer characteristic function as a function of an output linear optical intensity Lo with a nominal real-valued range of 0 to 1).
어트리뷰트 CICP 매트릭스 계수(attribute_cicp_matrix_coeffs[ i ]): 그린, 블루, 레드, 또는 Y, Z, X 프라이머리들로부터 루마 및 크로마 시그널들을 유도하는데 사용되는 매트릭스 계수들을 나타낸다(describes the matrix coefficients used in deriving luma and chroma signals from the green, blue, and red, or Y, Z, and X primaries).
어트리뷰트 CICP 비디오 풀 레인지 플래그(attribute_cicp_video_full_range_flag[ i ]):
E′Y, E′PB, 및 E′PR 또는 E′R, E′G, 및 E′B 리얼 값 컴포넌트 신호들로부터 유도되는 루마 및 크로마 시그널들의 블랙 레벨 및 범위를 나타낸다(specifies indicates the black level and range of the luma and chroma signals as derived from E′Y, E′PB, and E′PR or E′R, E′G, and E′B real-valued component signals).
논 어트리뷰트 레이블 플래그(known_attribute_label_flag[ i ]): 이 값이 1이면, i번째 어트리뷰트를 위해 know_attribute_label이 시그널링됨을 나타낸다. 이 값이 0이면, i번째 어트리뷰트를 위해 attribute_label_four_bytes가 시그널링됨을 나타낸다(equal to 1 specifies know_attribute_label is signalled for the i-th attribute. known_attribute_label_flag[ i ] equal to 0 specifies attribute_label_four_bytes is signalled for the i-th attribute).
논 어트리뷰트 레이블(known_attribute_label[ i ]): 이 값이 0이면, 어트리뷰트가 컬러임을 나타내다. 이 값이 1이면 어트리뷰트가 리플렉턴스임을 나타낸다. 이 값이 2이면, 어트리뷰트가 프레임 인덱스임을 나타낸다.
어트리뷰트 레이블 바이트(attribute_label_four_bytes[ i ]): 4바이트 코드를 가지는 논 어트리뷰트 타입을 나타낸다. attribute_label_four_bytes[ i ]를 가지는 지원되는 어트리뷰트들 및 그들의 관계의 리스트는 다음과 같다.
attribute_label_four_bytes[　i　] Attribute type
0 Colour
1 Reflectance
2 Frame index
3 Material ID
4 Transparency
5 Normals
6...255 Reserved
256...0xffffffff unspecified
로그 맥스 프레임 인덱스(log2_max_frame_idx): 이 값에 1을 더하면, frame_idx신택스 변수를 시그널링하기 위해 사용되는 비트들의 개수를 나타낸다.
축 코딩 오더(axis_coding_order): X, Y, 및 Z 출력 축 레이블들 및 축 0내지2를 가지는 RecPic[ pointIdx ][ axis ] 복원된 포인트 클라우드 내 모든 포인트들의 3가지 포지션 컴포넌트들 간 관련성을 나타낸다(specifies the correspondence between the X, Y, and Z output axis labels and the three position components of all points in the reconstructed point cloud RecPic[ pointIdx ][ axis ] with axis = 0 .. 2).
axis_coding_order X Y Z
0 2 1 0
1 0 1 2
2 0 2 1
3 2 0 1
4 2 1 0
5 1 2 0
6 1 0 2
7 0 1 2
SPS 바이패스 스트림 인에이블 플래그(sps_bypass_stream_enabled_flag): 이 값이 1이면, 바이패스 코딩 모드가 비트스트림을 리딩하는 사용됨을 나타낸다. 이 값이 0이면, 바이패스 코딩 모드가 비트스트림을 리딩하는데 사용되지 않음을 나타낸다.
SPS 익스텐션 플래그(sps_extension _flag): 이 값이 0이면, sps_extension_data_flag 신택스 엘리먼트들이 SPS 신택스 구조 내 존재하지 않음을 나타낸다. 실시예들에 따른 버전을 따르는 비트스트림 내 sps_extension _flag이 0일 수 있다. sps_extension_data_flag는 다양한 값을 가질 수 있다.
도20은 실시예들에 따른 타일 인벤토리(타일 파라미터 세트)를 나타낸다.
도20은 도18의 비트스트림에 포함되는 타일 파라미터 세트의 신택스이다.
타일 프레임 인덱스(tile_frame_idx): 타일 인벤토리와 연관된 포인트 클라우드 프레임의 식별자이다.
타일 개수(num_tiles_minus1): 이 값에 1을 더하면, 타일 인벤토리 내 존재하는 타일 바운딩 박스들의 개수를 나타낸다.
타일 바운딩 박스 오프셋X, Y, Z(tile_bounding_box_offset_x[ i ], tile_bounding_box_offset_y[ i ], and tile_bounding_box_offset_z[ i ]): 좌표계 내 i번째 타일의 X, Y, Z오프셋들을 나타낸다.
타일 바운딩 박스 사이즈 너비, 높이, 깊이(tile_bounding_box_size_width[ i ], tile_bounding_box_size_height[ i ], and tile_bounding_box_size_depth[ i ]): 좌표계 내 i번째 타일의 너비, 높이, 뎁스를 나타낸다.
도21은 실시예들에 따른 지오메트리 파라미터 세트를 나타낸다.
도21은 도18의 비트스트림에 포함되는 지오메트리 파라미터 세트의 신택스이다.
GPS 지오메트리 파라미터 세트 식별자(gps_geom_parameter_set_id): 다른 신택스 엘리먼트들에 의한 참조를 위한 GPS에 대한 식별 정보를 나타낸다.
GPS 시퀀스 파라미터 세트 아이디(gps_seq_parameter_set_id): 액티브 SPS를 위한 SPS시퀀스 파라미터 세트 아이디를 나타낸다.
GPS박스 존재 플래그(gps_box_present_flag): 이 값이 1이면, 추가적인 바운딩 박스 정보가 현재 GPS를 참조하는 지오메트리 헤더 내 제공됨을 나타낸다. 이 값이 0이면, 추가적인 바운딩 박스 정보가 지오메트리 헤더 내 시그널링되지 않음을 나타낸다.
GPS GSH 박스 로그 스케일 존재 플래그(gps_gsh_box_log2_scale_present_flag): 이 값이 1이면, gsh_box_log2_scale이 현재 GPS를 참조하는 각 지오메트리 슬라이스 헤더 내 시그널링됨을 나타낸다. 이 값이 0이면, gsh_box_log2_scale이 각 지오메트리 슬라이스 헤더 내 시그널링되지 않음을 나타내고, 모든 슬라이스들을 위한 커먼 스케일이 현재 GPS 의 gps_gsh_box_log2_scale 내 시그널링됨을 나타낸다.
GPS GSH 박스 로그 스케일(gps_gsh_box_log2_scale): 현재 GPS를 참조하는 모든 슬라이스들을 위한 바운딩 박스 오리진의 커먼 스케일 팩터를 나타낸다.
유니크 지오메트리 포인트들 플래그(unique_geometry_points_flag): 현재 GPS를 참조하는 모든 슬라이스들, 모든 아웃풋 포인트들이 슬라이스 내 유니크 포지션들을 가짐을 나타낸다. 이 값이 0이면, 현재 GPS를 참조하는 모든 슬라이스들 내 두 개 또는 그 이상의 아웃풋 포인트들이 슬라이스 내 동일한 포지션들을 가짐을 나타낸다.
지오메트리 평면 모드 플래그(geometry_planar_mode_flag): 이 값이 1이면, 평면 코딩 모드가 활성화됨을 나타낸다. 이 값이 0이면, 평면 코딩 모드가 활성화되지 않음을 나타낸다.
지오메트리 평면 모드 스레드홀드(geom_planar_mode_th_idcm): 다이렉트 코딩 모드를 위한 활성화의 스레드홀드 값을 나타낸다. geom_planar_mode_th_idcm은 범위0내지127(포함) 내 정수 값을 가질 수 있다.
지오메트리 평면 모드 스레드폴드i(geom_planar_mode_th[i]): 0내지2의 범위 내 i에 대해 효율적인 평면 코딩 모드를 위한 i번째 방향을 따른 평면 코딩 모드의 활성화의 스레드홀드의 값을 나타낸다. geom_planar_mode_th[i]는 0내지127 범위 내 정수일 수 있다(for i in the range 0…2, specifies the value of the threshold of activation for planar coding mode along the i-th most probable direction for the planar coding mode to be efficient. geom_planar_mode_th[i] is an integer in the range 0…127).
지오메트리 앵귤러 모드 플래그(geometry_angular_mode_flag): 이 값이 1이면, 앵귤러 코딩 모드가 활성화됨을 나타낸다. 이 값이 0이면 앵귤러 코딩 모드가 활성화되지 않음을 나타낸다.
라이다 헤드 포지션(lidar_head_position): 인터널 축을 가지는 좌표계 내 라이더 헤드의 X, Y, Z 좌표를 나타낸다.
레이저 개수(number_lasers): 앵귤러 코딩 모드를 위해 사용되는 레이저들의 개수를 나타낸다.
레이저 앵글i(laser_angle[i]): 범위 1 내지 레이저 개수 내 i에 대해, 0번째 및 1번째 인터널 축에 의해 정의되는 수평 평면에 대한 i번째 레이저의 엘리베이션 앵글의 탄젠트를 나타낸다(for i in the range 1… number_lasers, specifies the tangent of the elevation angle of the i-th laser relative to the horizontal plane defined by the 0-th and the 1-th internal axes).
레이저 코렉션(laser_correction [i]): the lidar_head_position[2]에 대한 i번째 레이저 포지션의 2번째 인터널 축에 따른 코렉션을 나타낸다(specifies the correction, along the 2-th internal axis, of the i-th laser position relative to the lidar_head_position[2]).
평면 버퍼 디스에이블(planar_buffer_disabled): 이 값이 1이면, 버퍼를 사용하는 가까운 노드들을 트랙킹하는 것이 평면 모드 내 평면 모드 플래그 및 평면 포지션을 코딩하는 프로세스 내에서 사용되지 않음을 나타낸다. 이 값이 0이면, 버퍼를 사용하는 가까운 노드들을 트랙킹하는 것이 사용됨을 나타낸다. 존재하지 않는 경우, 이 값은 0으로 추론될 수 있다(equal to 1 indicates that tracking the closest nodes using a buffer is not used in process of coding the planar mode flag and the plane position in the planar mode. planar_buffer_disabled equal to 0 indicates that tracking the closest nodes using a buffer is used. When not present, planar_buffer_disabled is inferred to 0).
앵귤러 관련 값(implicit_qtbt_angular_max_node_min_dim_log2_to_split_z): 노드들의 수평 스플릿 하 노드 사이즈의 로그2 값이 수직 스플릿 상 우선함을 나타낸다(specifies the log2 value of a node size below which horizontal split of nodes is preferred over vertical split).
앵귤러 관련 값(implicit_qtbt_angular_max_diff_to_split_z): 노드에 허용된 수평 노드 사이즈 비율 상 맥시멈 수직의 로그2값을 나타낸다. 존재하지 않는 경우 implicit_qtbt_angular_max_node_min_dim_log2_to_split_z는 0으로 추론될 수 있다.
이웃 컨텍스트 리스트릭션 플래그(neighbour_context_restriction_flag): 이 값이 0이면, 현재 노드의 지오메트리 노드 어큐판시가 컨텍스트들을 가지고 코딩됨을 나타낸다. 컨텍스트들은 이웃 노드들로부터 결정되고, 이웃 노드들은 현재 노드의 부모 노드 내부에 존재한다. 이 값이 0이면, 현재 노드의 지오메트리 노드 어큐판시가 컨텍스트들로 코딩됨을 나타낸다. 컨텍스트들은 이웃 노드들로부터 결정되고, 이웃 노드들은 현재 노드의 부모 노드의 내부 또는 외부에 존재한다(equal to 0 indicates that geometry node occupancy of the current node is coded with the contexts determined from neighbouring nodes which is located inside the parent node of the current node. neighbour_context_restriction_flag equal to 0 indicates that geometry node occupancy of the current node is coded with the contexts determined from neighbouring nodes which is located inside or outside the parent node of the current node).
다이렉트 코딩 모드 인에이블 플래그(inferred_direct_coding_mode_enabled_flag): 이 값이 1이면, direct_mode_flag이 지오메트리 노드 신택스 내 존재할 수 있다. 이 값이 0이면, direct_mode_flag이 지오메트리 노드 신택스 내 존재하지 않음을 나타낸다.
비트와이즈 어큐판시 코딩 플래그(bitwise_occupancy_coding_flag): 이 값이 1이면, 지오메트리 노드 어큐판시가 신택스 엘리먼트 어큐판시 맵의 비트와이즈 컨텍스튜얼리제이션을 사용하여 인코딩됨을 나타낸다. 이 값이 0이면, 지오메트리 노드 어큐판시가 딕셔너리 인코딩된 신택스 엘리먼트 어큐판시 바이트를 사용하여 인코딩됨을 나타낸다(equal to 1 indicates that geometry node occupancy is encoded using bitwise contextualisation of the syntax element ocupancy_map. bitwise_occupancy_coding_flag equal to 0 indicates that geometry node occupancy is encoded using the dictionary encoded syntax element occypancy_byte).
인접 자식 컨텍스튜얼라이제이션 인에이블 플래그(adjacent_child_contextualization_enabled_flag): 이 값이 1임녀, 이웃 옥트리 노드들의 인접한 자식들이 비트와이즈 어큐판시 컨텍스튜얼라이제이션을 위해 사용됨을 나타낸다. 이 값이 0이면, 이웃 옥트리 노드들의 자식이 어큐판시 컨텍스튜얼라이제이션에 대해 사용되지 않음을 나타낸다(equal to 1 indicates that the adjacent children of neighbouring octree nodes are used for bitwise occupancy contextualization. adjacent_child_contextualization_enabled_flag equal to 0 indicates that the children of neighbouring octree nodes are is not used for the occupancy contextualization).
로그 이웃 바운더리(log2_neighbour_avail_boundary): 변수 NeighbAvailabilityMask를 나타낸다.
neighbour_context_restriction_flag가 1이면, NeighbAvailabilityMask는 1로 셋팅되고, 그렇지 않으면, neighbour_context_restriction_flag은 0이 된다.
로그 인트라 프레딕션 맥스 노드 사이즈(log2_intra_pred_max_node_size): 어큐판시 인트라 프레딕션을 위해 적합한 옥트리 노드 사이즈를 나타낸다(specifies the octree nodesize eligible for occupancy intra prediction).
로그 트리숩 노드 사이즈(log2_trisoup_node_size): 트라이앵글 노드들의 사이즈로서 변수 TrisoupNodeSize를 나타낸다(specifies the variable TrisoupNodeSize as the size of the triangle nodes)
지오메트리 스케일링 인에이블 플래그(geom_scaling_enabled_flag): 이 값이 1이면, 지오메트리 포지션들을 위한 스케일링 프로세스가 지오메트리 슬라이스 디코딩 프로세스 동안 적용됨을 나타낸다. 이 값이 0이면, 지오메트리 포지션들이 스케일링을 요구하지 않음을 나타낸다(equal to 1 specifies that a scaling process for geometry positions is invoked during the geometry slice decoding process. geom_scaling_enabled_flag equal to 0 specifies that geometry positions do not require scaling).
지오메트리 베이스 양자화 파라미터(geom_base_qp): 지오메트리 포지션 양자화 파라미터의 베이스 값을 나타낸다.
GPS 지오메트리 파티션 플래그(gps_implicit_geom_partition_flag): 이 값이 1이면, 암시적 지오메트리 파티션이 시퀀스 또는 슬라이스에 대해 인에이블함을 나타낸다. 이 값이 0이면, 암시적 지오메트리 파티션이 시퀀스 또는 슬라이스에 대해 인에이블하지 않음을 나타낸다. gps_implicit_geom_partition_flag이 1이면, gps_max_num_implicit_qtbt_before_ot 및 gps_min_size_implicit_qtbt이 시그널링된다.
GPS 맥스 넘버 암시적 값(gps_max_num_implicit_qtbt_before_ot): OT 파티션들 이전에 암시적 QT및 BT 파티션들의 맥시멈 개수를 나타낸다(specifies the maximal number of implicit QT and BT partitions before OT partitions).
GPS 미니멈 사이즈(gps_min_size_implicit_qtbt): 암시적 QT 및 BT 파티션들의 미니멈 사이즈를 나타낸다(specifies the minimal size of implicit QT and BT partitions).
GPS 익스텐션 플래그(gps_extension _flag): 이 값이 0이면, gps_extension_data_flag 신택스 엘리먼트들이 GPS 신택스 구조 내 존재하지 않음을 나타낸다(equal to 0 specifies that no gps_extension_data_flag syntax elements are present in the GPS syntax structure).
gps_extension_data_flag는 다양한 값을 가질 수 있고, 실시예들에 따른 디코더 버전의 디코더에 영향을 주지 않을 수 있다.
도22는 실시예들에 따른 어트리뷰트 파라미터 세트를 나타낸다.
도22는 도18의 비트스트림에 포함되는 어트리뷰트 파라미터 세트의 신택스이다.
APS 어트리뷰트 파라미터 세트 식별자(aps_attr_parameter_set_id): 다른 신택스 엘리먼트들에 의한 참조를 위한 APS에 대한 식별자이다.
APS 시퀀스 파라미터 세트 식별자(aps_seq_parameter_set_id): 액티브 SPS에 대한 SPS시퀀스 파리미터 세트 아이디의 값을 나타낸다,
어트리뷰트 코딩 타입(attr_coding_type): 어트리뷰트에 대한 코딩 타입을 나타낸다.
attr_coding_type coding type
0 Predicting Weight Lifting
1 Region Adaptive Hierarchical Transform (RAHT)
2 Fix Weight Lifting
APS어트리뷰트 이니셜 양자화 파라미터(aps_attr_initial_qp): APS를 참조하는 각 슬라이스를 위한 변수 SliceQp의 초기값을 나타낸다. aps_attr_initial_qp의 값은 범위 4내지51(포함) 내 있을 수 있다.
APS 어트리뷰트 크로마 양자화 파라미터 오프셋(aps_attr_chroma_qp_offset): 신택스 aps_attr_initial_qp에 의해 시그널링되는 이니셜 양자화 파라미터에 대한 오프셋을 나타낸다.
APS 슬라이스 양자화 파라미터 델타 존재 플래그(aps_slice_qp_delta_present_flag): 이 값이 1이면, ash_attr_qp_delta_luma 및 ash_attr_qp_delta_chroma 신택스 엘리먼트들이 ASH 내 존재함을 나타낸다. 이 값이 0이면, ash_attr_qp_delta_luma 및 ash_attr_qp_delta_chroma이 ASH내 존재하지 않음을 나타낸다.
리프팅 프레딕션 니어스트 이웃 개수(lifting_num_pred_nearest_neighbours_minus1): 이 값이 1을 더하면, 프레딕션을 위해 사용되는 니어스트 이웃들의 맥시멈 개수를 나타낸다.
NumPredNearestNeighbours의 값은 lifting_num_pred_nearest_neighbours와 같은 값으로 셋팅된다.
리프팅 디테일 레벨 개수(lifting_num_detail_levels_minus1): 어트리뷰트 코딩을 위한 레벨 오브 디테일들의 개수를 나타낸다. 변수 LevelDetailCount는 레벨 오브 디테일의 개수를 다음과 같이 나타낸다.
LevelDetailCount = lifting_num_detail_levels_minus1 + 1
리프팅 이웃 바이아스(lifting_neighbour_bias[ k ]): 니어스트 네이버 유도 프로세스의 일부로서 두 가지 포인트들 간 유클리안 디스턴스의 계산 내 k번째 컴포넌트들을 웨이트하는데 사용되는 바이아스를 나타낸다(specifies a bias used to weight the k-th components in the calculation of the euclidean distance between two points as part of the nearest neighbour derivation process).
리프팅 스케일러빌리티 인에이블 플래그(lifting_scalability_enabled_flag): 이 값이 1이면, 어트리뷰트 디코딩 프로세스가 푸룬된 옥트리 인풋 지오메트리 포인트들에 대한 결과로서 디코딩함을 나타낸다. 이 값이 0이면, 어트리뷰 디코딩 프로세스가 인풋 지오메트리 포인트들에 대한 결과로서 완전한 옥트리 디코드를 요구함을 나타낸다(equal to 1 specifies that the attribute decoding process allows the pruned octree decode result for the input geometry points. lifting_scalability_enabled_flag equal to 0 specifies that that the attribute decoding process requires the complete octree decode result for the input geometry points).
리프팅 서치 범위(lifting_search_range_minus1): 이 값에 1을 더하면, 거리 기반 레벨 오브 디테일을 빌딩하기 위해, 프레딕션을 위해 사용되는 니어스트 네이버들을 결정하기 위해 사용되는 서치 범위를 나타낸다. 변수 LiftingSearchRange는 다음과 같이 유도될 수 있다: LiftingSearchRange = lifting_search_range_minus1 + 1 (plus 1 specifies the search range used to determine nearest neighbours to be used for prediction and to build distance-based levels of detail).
리프팅 LOD 레귤러 샘플링 인에이블 플래그(lifting_lod_regular_sampling_enabled_flag): 이 값이 1이면, 레벨 오브 디테일이 레귤러 샘플링 전략을 사용하여 빌딩됨을 나타낸다. 이 값이 0이면, 거리 기반 샘플링 전략이 사용됨을 나타낸다(equal to 1 specifies levels of detail are built by using a regular sampling strategy. lifting_lod_regular_sampling_enabled_flag equal to 0 specifies that a distance-based sampling strategy is used instead).
리프팅 샘플링 주기(lifting_sampling_period_minus2[ idx ]): 이 값에 2를 더하면, 레벨 오브 디테일 인덱스를 위한 샘플링 주기를 나타낸다(plus 2 specifies the sampling period for the level of detail idx).
리프팅 샘플링 디스턴스 스퀘어 스케일(lifting_sampling_distance_squared_scale_minus1[ idx ]): 레벨 오브 디테일 인덱스를 위한 샘플링 디스턴스의 스퀘어의 유도를 위한 스케일링 팩터를 나타낸다(plus 1 specifies the scaling factor for the derivation of the square of the sampling distance for the level of detail idx).
리프팅 샘플링 디스컨스 스퀘어 오프셋(lifting_sampling_distance_squared_offset[ idx ]): 레벨 오브 디테일 인덱스를 위한 샘플링 디스턴스의 스퀘어의 유도를 위한 오프셋을 나타낸다(specifies the offset for the derivation of the square of the sampling distance for the level of detail idx).
리프팅 어댑티브 프레딕션 스레드홀드(lifting_adaptive_prediction_threshold): 어댑티브 프레딕션을 가능하게 하는 스레드홀드를 나타낸다(specifies the threshold to enable adaptive prediction).
어댑티스 프레딕터 셀렉션 모드로 스위치하기 위한 스레드 홀드를 기술하는 변수 AdaptivePredictionThreshold는 lifting_adaptive_prediction_threshold와 같은 값으로 셋팅될 수 있다(The variable AdaptivePredictionThreshold specifying the threshold to switch to adaptive predictor selection mode is set equal to lifting_adaptive_prediction_threshold).
리프팅 인트라 LOD 프레딕션 레이어 개수(lifting_intra_lod_prediction_num_layers): 동일한 LOD레이어 내 디코딩된 포인트들이 타겟 포인트의 프레딕션 값을 생성하기 위해 참조되는 LOD레이어 개수를 나타낸다. lifting_intra_lod_prediction_num_layers 이 LevelDetailCount와 동일하면, 타겟 포인트가 모든 LOD 레이어들에 대한 동일한 LOD레이어 내 디코딩된 포인트들을 참조할 수 있음을 나타낸다. lifting_intra_lod_prediction_num_layers가 0이면, 타겟 포인트가 어느 LOD 레이어들에 대한 동일 LOD 레이어 내 디코딩된 포인트들을 참조하지 않음을 나타낸다. lifting_intra_lod_prediction_num_layers는 범위 0 내지 LevelDetailCount 내 있을 수 있다(specifies number of LoD layer where decoded points in the same LoD layer could be referred to generate prediction value of target point. lifting_intra_lod_prediction_num_layers equal to LevelDetailCount indicates that target point could refer decoded points in the same LoD layer for all LoD layers. lifting_intra_lod_prediction_num_layers equal to 0 indicates that target point could not refer decoded points in the same LoD layer for any LoD layers. lifting_intra_lod_prediction_num_layers shall be in the range of 0 to LevelDetailCount).
리프팅 다이렉트 프레딕터 맥시멈 개수(lifting_max_num_direct_predictors): 다이렉트 프레딕션을 위해 사용되는 predictor의 맥시멈 개수를 나타낸다.
인터 컴포넌트 프레딕션 인에이블 플래그(inter_component_prediction_enabled_flag): 이 값이 1이면, 멀티 컴포넌트 어트리뷰트의 프라이머리 컴포넌트가 논-프라이어미 컴포넌트들의 복우너된 값을 예측하는데 사용됨을 나타낸다. 이 값이 0이면, 모든 어트리뷰트 컴포넌트들이 독립적으로 복원됨을 나타낸다( equal to 1 specifies that the primary component of a multi component attribute is used to predict the reconstructed value of non-primary components. inter_component_prediction_enabled_flag equal to 0 specifies that all attribute components are reconstructed independently).
RAHT 프레딕션 인에이블 플래그(raht_prediction_enabled_flag): 이 값이 1이면, 네이버 포인트들로부터 트랜스폼 웨이트 프레딕션이 RAHT 디코딩 프로세스 내 인에이블함을 나타낸다. raht_prediction_enabled_flag이 0이면, 네이버 포인트들로부터 트랜스폼 웨이트 프레딕션이 RAHT 디코딩 프로세스 내 인에이블함을 나타낸다(equal to 1 specifies the transform weight prediction from the neighbour points is enabled in the RAHT decoding process. raht_prediction_enabled_flag equal to 0 specifies the transform weight prediction from the neighbour points is enabled in the RAHT decoding process).
RAHT 프레딕션 스레드홀드(raht_prediction_threshold0): 네이버 포인트들로부터 트랜스폼 웨이트 프레딕션을 종결하기 위한 스레드홀드를 나타낸다(specifies the thredhold to terminate the transform weight prediction from neighbour points).
RAHT 프레딕션 스레드홀드(raht_prediction_threshold1): 네이버 포인트들로부터 트랜스폼 웨이트 프레딕션을 스킵하기 위한 스레드홀드를 나타낸다(specifies the thredhold to skip the transform weight prediction from neighbour points).
APS 익스텐션 플래그(aps_extension _flag): 이 값이 0이면, aps_extension_data_flag 신택스 엘리먼트들이 APS 신택스 구조 내 존재하지 않음을 나타낸다(equal to 0 specifies that no aps_extension_data_flag syntax elements are present in the APS syntax structure).
APS 익스텐션 데이터 플래그(aps_extension_data_flag)는 다양한 값을 가질 수 있고, 실시예들에 따른 버전을 따르는 디코더에 영향을 미치지 않을 수 있다.
실시예들에 따른 도18의 비트스트림에 포함된 프레임은 프레임 바운더리 마커를 포함할 수 있다. 프레임 바운더리 마커는 현재 프레임의 엔드를 표시할 수 있다.
frame_boundary_marker( ) {
/* this syntax structure is intentionally empty */
}
도23은 실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스 헤더를 나타낸다.
도23은 도18의 비트스트림에 포함되는 지오메트리 슬라이스 헤더의 신택스이다.
GSH 지오메트리 파라미터 세트 아이디(gsh_geometry_parameter_set_id): 액티브 GPS의 GPS 지오메트리 파라미터 세트 아이디의 값을 나타낸다.
GSH 타일 아이디(gsh_tile_id): GSH에 의해 참조되는 타일 아이디의 값을 나타낸다.
GSH 슬라이스 아이디(gsh_slice_id): 다른 신택스 엘리먼트들에 의한 참조를 위한 슬라이스 헤더를 식별한다.
프레임 인덱스(frame_idx): 프레임 넘버 카운터의 log2_max_frame_idx + 1 리스트 시그니피컨트 비트를 나타낸다. 프레임 인덱스의 상이한 값을 가지는 연속적 슬라이스들이 상이한 아웃풋 포인트 클라우드 프레임들의 파트를 형셩한다. 중간 프레임 바운더리 마커 데이터 유닛 없이 프레임 인덱스의 동일한 값들을 가지는 연속적 슬라이스들이 동일한 아웃풋 포인트 클라우드 프레임의 파트들을 형성한다(specifies the log2_max_frame_idx + 1 least significant bits of a notional frame number counter. Consecutive slices with differing values of frame_idx form parts of different output point cloud frames. Consecutive slices with identical values of frame_idx without an intervening frame boundary marker data unit form parts of the same output point cloud frame).
GSH 포인트 개수(gsh_num_points): 슬라이스 내 코딩된 포인트들의 맥시멈 개수를 나타낸다. gsh_num_points이 슬라이스 내 디코딩된 포인트들의 개수와 같거나 크다(specifies the maximum number of coded points in the slice. It is a requirement of bitstream conformance that gsh_num_points is greater than or equal to the number of decoded points in the slice).
GSH 박스 로그 스케일(gsh_box_log2_scale): 슬라이스에 대한 바운딩 박스 오리진의 스케일링 팩터를 나타낸다(specifies the scaling factor of bounding box origin for the slice).
GSH 박스 오리진 X(gsh_box_origin_x): gsh_box_log2_scale 값에 의해 스케일링된 바운딩 박스 오리진의 X값을 나타낸다(specifies the x value of bounding box origin that scaled by gsh_box_log2_scale value).
GSH 박스 오리진 Y(gsh_box_origin_y): gsh_box_log2_scale 값에 의해 스케일링된 바운딩 박스 오리진의 Y 값을 나타낸다(specifies the y value of bounding box origin that scaled by gsh_box_log2_scale value).
GSH 박스 오리진 Z(gsh_box_origin_z): gsh_box_log2_scale 값에 의해 스케일링된 바운딩 박스 오리진의 Z값을 나타낸다(specifies the z value of bounding box origin that scaled by gsh_box_log2_scale value).
변수 slice_origin_x, slice_origin_y, 및 slice_origin_z는 다음과 같이 유도될 수 있다:
If gps_gsh_box_log2_scale_present_flag is equal to 0,
originScale is set equal to gsh_box_log2_scale
Otherwise ( gps_gsh_box_log2_scale_present_flag is equal to 1 ),
originScale is set equal to gps_gsh_box_log2_scale
If gps_box_present_flag is equal to 0,
the value of slice_origin_x and slice_origin_y and slice_origin_z are inferred to be 0.
Othersise (gps_box_present_flag is equal to 1), the following applies:
slice_origin_x = gsh_box_origin_x << originScale
slice_origin_y = gsh_box_origin_x << originScale
slice_origin_z = gsh_box_origin_x << originScale
GSH 로그 맥스 노드사이즈 X(gsh_log2_max_nodesize_x): X디맨션 내 바운딩 박스 사이즈, 즉 디코딩 프로세스 내 다음과 같이 사용되는 MaxNodesizeXLog2를 나타낼 수 있다: MaxNodeSizeXLog2 = gsh_log2_max_nodesize_x, MaxNodeSizeX = 1 << MaxNodeSizeXLog2 (specifies the bounding box size in the x dimension, i.e., MaxNodesizeXLog2 that is used in the decoding process as follows).
GSH 로그2 맥스 노드사이즈 Y(gsh_log2_max_nodesize_y_minus_x): Y 디맨션 내 바운딩 박스 사이즈, 즉, 디코딩 프로세스 내 다음과 같이 사용되는 MaxNodesizeYLog2 를 나타낼 수 있다: MaxNodeSizeYLog2 = gsh_log2_max_nodesize_y_minus_x + MaxNodeSizeXLog2. MaxNodeSizeY = 1 << MaxNodeSizeYLog2. (specifies the bounding box size in the y dimension, i.e., MaxNodesizeYLog2 that is used in the decoding process as follows)
GSH 로그2맥스 노드 사이즈 Z(gsh_log2_max_nodesize_z_minus_y): Z 디맨션 내 바운딩 박스 사이즈, 즉, 디코딩 프로세스 내 다음과 같이 사용되는 MaxNodesizeZLog2를 나타낼 수 있다: MaxNodeSizeZLog2 = gsh_log2_max_nodesize_z_minus_y + MaxNodeSizeYLog2, MaxNodeSizeZ = 1 << MaxNodeSizeZLog2 (specifies the bounding box size in the z dimension, i.e., MaxNodesizeZLog2 that is used in the decoding process as follows).
gps_implicit_geom_partition_flag이 1이면, gsh_log2_max_nodesize는 다음과 같이 유도될 수 있다:
gsh_log2_max_nodesize = max{ MaxNodeSizeXLog2, MaxNodeSizeYLog2, MaxNodeSizeZLog2}
GSH 로그2 맥스 노드사이즈(gsh_log2_max_nodesize): gps_implicit_geom_partition_flag이 0이면, 루트 지오메트리 옥트리 노드의 사이즈를 나타낸다. 변수 MaxNodeSize 및 MaxGeometryOctreeDepth은 다음과 같이 유도될 수 있다: MaxNodeSize = 1 << gsh_log2_max_nodesize, MaxGeometryOctreeDepth = gsh_log2_max_nodesize - log2_trisoup_node_size
지오메트리 슬라이스 양자화 파라미터 오프셋(geom_slice_qp_offset): 베이스 지오메트리 양자화 파라미터 geom_base_qp에 대한 오프셋을 나타낸다.
지오메트리 옥트리 양자화 파라미터 오프셋 인에이블 플래그(geom_octree_qp_offsets_enabled_flag): 이 값이 1이면, geom_node_qp_offset_eq0_flag가 지오메트리 노드 신택스 내 존재할 수 있음을 나타낸다. 이 값이 0이면, geom_node_qp_offset_eq0_flag가 지오메트리 노드 신택스 내 존재하지 않음을 나타낸다.
지오메트리 옥트리 Qp 오프셋 뎁스(geom_octree_qp_offsets_depth): geom_node_qp_offset_eq0_flag이 지오메트리 노드 신택스 내 존재하는 경우 지오메트리 옥트리의 뎁스를 나타낼 수 있다(specifies, when present, the depth of the geometry octree when geom_node_qp_offset_eq0_flag is present in the geometry node syntax).
지오메트리 슬라이스 데이터(geometry_slice_data()): 포인트 클라우드의 전체 또는 일부와 연관된 지오메트리 또는 지오메트리 관련 데이터를 포함할 수 있다(includes geometry or geometry related data associated with a part of or entire point clouds).
도24는 실시예들에 따른 어트리뷰트 슬라이스를 나타낸다.
도24는 도18의 비트스트림에 포함되는 어트리뷰트 슬라이스의 신택스이다.
ASH 어트리뷰트 파라미터 세트 아이디(ash_attr_parameter_set_id): 액티브 APS의 APS 어트리뷰트 파라미터 세트 아이디의 값을 나타낸다.
ASH 어트리뷰트 SPS 어트리뷰트 인덱스(ash_attr_sps_attr_idx): 액티브 SPS의 어트리뷰트 세트의 순서를 나타낼 수 있다.
ASH 어트리뷰트 지오메트리 슬라이스 아이디(ash_attr_geom_slice_id): 액티브 지오메트리 슬라이스 헤더의 gsh_slice_id 의 값을 나타낼 수 있다.
ASH 어트리뷰트 레이어 QP 델타 존재 플래그(ash_attr_layer_qp_delta_present_flag): 이 값이 1이면, ash_attr_layer_qp_delta_luma 및 ash_attr_layer_qp_delta_chroma 신택스 엘리먼트들이 현재 ASH 내 존재함을 나타낼 수 있다. 이 값이 0이면, ash_attr_layer_qp_delta_luma 및 ash_attr_layer_qp_delta_chroma 신택스 엘림너트들이 현재 ASH 내 존재하지 않음을 나타낼 수 있다.
ASH 어트리뷰트 GP 레이어 개수(ash_attr_num_layer_qp_minus1): 이 값에 1을 더하면, ash_attr_qp_delta_luma 및 ash_attr_qp_delta_chroma 이 시그널링되는 레이어 개수를 나타낸다. ash_attr_num_layer_qp가 시그널링되지 않는 경우, ash_attr_num_layer_qp의 값은 0으로 추론될 수 있다. NumLayerQp의 값은 다음과 같이 유도될 수 있다: NumLayerQp = num_layer_qp_minus1 + 1
ASH 어트리뷰트 QP 델타 루마(ash_attr_qp_delta_luma): 액티브 어트리뷰트 파라미터 세트 내 이니셜 슬라이스 GP 로부터 루마 델타 GP를 나타낼 수 있다.
ASH 어트리뷰트 QP 델타 크로마(ash_attr_qp_delta_chroma): 액티브 어트리뷰트 파라미터 세트 내 이니셜 슬라이스 GP 로부터 크로마 델타 QP를 나타낼 수 있다.
변수 InitialSliceQpY 및 InitialSliceQpC은 다음과 같이 유도될 수 있다:
InitialSliceQpY = aps_attrattr_initial_qp + ash_attr_qp_delta_luma
InitialSliceQpC = aps_attrattr_initial_qp + aps_attr_chroma_qp_offset + ash_attr_qp_delta_chroma
ASH 어트리뷰트 레이어 QP 델타 루마(ash_attr_layer_qp_delta_luma): 각 레이어 내 InitialSliceQpY로부터 루마 델타 QP를 나타낼 수 있다.
ASH 어트리뷰트 레이어 QP 델타 크로마(ash_attr_layer_qp_delta_chroma): 각 레이어 내 InitialSliceQpC로부터 크로마 델타 QP를 나타낼 수 있다.
변수 SliceQpY[ i ] 및 SliceQpC[ i ]은 i = 0…- 1 에 대해 다음과 같이 유도될 수 있다:
for ( i = 0; i < NumLayerQPNumQPLayer; i++) {
SliceQpY[ i ] = InitialSliceQpY + ash_attr_layer_qp_delta_luma[ i ]
SliceQpC[ i ] = InitialSliceQpC + ash_attr_layer_qp_delta_chroma[ i ]
}
ASH 어트리뷰트 리젼 QP 델타 존재 플래그(ash_attr_region_qp_delta_present_flag): 이 값이 1이면 ash_attr_region_qp_delta 및 리젼 바운딩 박스 오리진 및 사이즈는 현재 ASH 내 존재함을 나타낼 수 있다. 이 값이 0이면, ash_attr_region_qp_delta 및 리젼 바운딩 박스 오리진 및 사이즈는 현재 ASH내 존재하지 않을 수 있다.
ASH 어트리뷰트 QP 리젼 박스 오리진 X(ash_attr_qp_region_box_origin_x): slice_origin_X에 대한 리젼 바운딩 박스의 x 오프셋을 나타낼 수 있다.
ASH 어트리뷰트 QP 리젼 박스 오리진 Y(ash_attr_qp_region_box_origin_y): slice_origin_Y에 대한 리젼 바운딩 박스의 Y 오프셋을 나타낼 수 있다.
ASH 어트리뷰트 QP 리젼 박스 오리진 Z(ash_attr_qp_region_box_origin_z): slice_origin_z에 대한 리젼 바운딩 박스의 z 오프셋을 나타낼 수 있다.
ASH 어트리뷰트 QP 리젼 박스 사이즈 너비(ash_attr_qp_region_box_size_width): 리젼 바운딩 박스의 너비를 나타낼 수 있다.
ASH 어트리뷰트 QP 리젼 박스 사이즈 높이(ash_attr_qp_region_box_size_height): 리젼 바운딩 박스의 높이를 나타낼 수 있다.
ASH 어트리뷰트 QP 리젼 박스 사이즈 뎁스(ash_attr_qp_region_box_size_depth): 리젼 바운딩 박스의 뎁스를 나타낼 수 있다.
ASH 어트리뷰 리젼 QP 델타(ash_attr_region_qp_delta): ash_attr_qp_region_box에 의해 기술되는 리젼의 SliceQpY[i] 및 SliceQpC[i]로부터 델타 QP를 나타낼 수 있다.
리젼 박스 델타 양자화 파라미터를 기술하는 변수 RegionboxDeltaQp는 ash_attr_region_qp_delta와 같은 값으로 셋팅될 수 있다.
어트리뷰트 슬라이스 데이터(attribute_slice_data( )): 포인트 클라우드들의 파트 또는 전체와 연관된 어트리뷰트 또는 어트리뷰트를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치, 예를 들어, 전송 장치(10000), 인코딩-전송(20001-20002), 파일/세그먼트 인캡슐레이터(도14, 도15), 도17의 디바이스 등은 도25-27 등과 같이 인코딩된 비트스트림(도18등)을 파일(컨테이너) 구조에 인캡슐레이션하여 효율적으로 전송할 수 있다.
수신 장치(10004), 전송-디코딩(20002-20003), 파일/세그먼트 디캡슐레이터(도14, 도16), 도17의 디바이스 등은 도25-27등과 같은 파일(컨테이너)구조를 수신하고, 파일로부터 도18 등의 비트스트림을 파싱하고 디코딩하여, 포인트 클라우드 데이터를 렌더링하고 제공할 수 있다.
이하에서, 이러한 파일 구조 전달, 이른바 G-PCC 시스템(G-PCC SYSTEM)에 관해 설명한다.
실시예들에 따른 방법/장치는 파일 내 트랙에 G-PCC 비트스트림을 인캡슐레이션할 수 있다. G-PCC 비트스트림은 파라미터 세트들, 코딩된 지오메트리 비트스트림 및 제로 또는 하나 이상의 코딩된 어트리뷰트 비트스트림을 포함하는 타입-길이-값 인캡슐레이션 구조(도18)들로 구성될 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 G-PCC 비트스트림을 싱글 트랙 또는 멀티 트랙들 내 저장할 수 있다.
실시예들에 따른 파일의 싱글 트랙 및/또는 멀티 트랙은 이하의 데이터를 포함할 수 있다.
볼륨매트릭 비쥬얼 트랙(Volumetric visual track)
볼륨매트릭 비쥬얼 트랙은 미디어 박스(MediaBox)의 핸들러 박스(HandlerBox) 내 볼륨매트릭 비주얼 미디어 핸드러 타입 'volv' 및 볼륨매트릭 비주얼 미디어 헤더에 의해 식별될 수 있다. 멀티플 볼륨매트릭 비주얼 트랙들은 파일 내 존재할 수 있다.
볼륨매트릭 비주얼 미디어 해더(Volumetric visual media header)
Box Type: 'vvhd'
Container: MediaInformationBox
Mandatory: Yes
Quantity: Exactly one
볼륨매트릭 비주얼 트랙들은 미디어 정보 박스(MediaInformationBox) 내 볼륨매트릭 비주얼 미디어 헤더 박스(VolumetricVisualMediaHeaderBox)를 사용할 수 있다.
aligned(8) class VolumetricVisualMediaHeaderBox
extends FullBox('vvhd', version = 0, 1) {
}
버전(version): 이 박스의 버전을 나타내는 정수일 수 있다.
볼륨매트릭 비주얼 샘플 엔트리(Volumetric visual sample entry)
볼륨매트릭 비주얼 트랙들은 VolumetricVisualSampleEntry을 사용할 수 있다.
class VolumetricVisualSampleEntry(codingname)
extends SampleEntry (codingname){
unsigned int(8)[32] compressorname;
// other boxes from derived specifications
}
컴프레서 네임(compressorname): 인포머티브 목적의 네임이다. 고정된32-바이트 필드 내 형성될 수 있고, 첫 번째 바이트는 디스플레이되는 바이트들의 수로 셋팅될 수 있고, UTF-8을 사용하여 인코딩된 디스플레이 가능한 데이터의 바이트들이 뒤 따를 수 있고, 32바이트를 완성하기 위해서 (사이즈 바이트를 포함하여) 패딩될 수 있다. 필드는 0으로 셋팅될 수 있다(is a name, for informative purposes. It is formatted in a fixed 32-byte field, with the first byte set to the number of bytes to be displayed, followed by that number of bytes of displayable data encoded using UTF-8, and then padding to complete 32 bytes total (including the size byte). The field may be set to 0).
볼륨매트릭 비주얼 샘플들(Volumetric visual samples)
볼륨매트릭 비주얼 샘플의 포맷은 코딩 시스템에 의해 정의될 수 있다.
실시예들에 따른 파일, 트랙에 포함되는 공통적인 데이터 구조는 다음과 같다.
G-PCC 디코더 구성 박스(decoder configuration box)
G-PCC 디코더 구성 박스는 GPCCDecoderConfigurationRecord()를 포함할 수 있다.
class GPCCConfigurationBox extends Box('gpcC') {
GPCCDecoderConfigurationRecord() GPCCConfig;
}
G-PCC 디코더 구성 레코드는 지오메트리 기반 포인트 클라우드 컨텐트에 대한 G-PCC 디코더 구성 정보를 기술할 수 있다. G-PCC 디코더 구성 레코드는 버전 필드를 포함할 수 있다. 레코드에 대한 호환 불가한 변화는 버전 번호의 변화로 인해 표현될 수 있다. 버전 번호가 인식되지 않으면 디코더가 레코드 또는 스트림을 디코딩하지 않을 수 있다.
레코드에 대한 호환가능한 확장은 레코드를 확장시키고, 구성 버전 코드를 변화시키지 않을 수 있다. 디코더는 인식되지 않은 데이터를 무시할 수 있다.
profile_idc,profile_compatibility_flags, level_idc의 값들은 이 레코드에 의해 기술되는 스트림이 디코딩되는 경우 활성화되는 모든 파라미터 세트들에 대해 유효하다.
The values for profile_idc,profile_compatibility_flags, level_idc are valid for all parameter sets that are activated when the stream described by this record is decoded (referred to as "all the parameter sets" in the following sentences in this paragraph). Specifically, the following restrictions apply:
프로파일 식별 profile_idc은 이 구성 레코드와 연관된 스트림이 따르는 프로파일을 나타낼 수 있다.
profile_compatibility_flags 내 각 비트 는 모든 파라미터 세트들이 세팅되는 경우에 셋팅될 수 있다.
레벨 식별 level_idc은 모든 파라미터 세트들 내 높은 티어를 위해 지시되는 높은 레벨보다 크거나 칸은 캐퍼빌리티의 레벨을 나타낼 수 있다.
셋업유닛(setupUnit) 어레이는 디코더 구성 레코드가 존재하는 샘플 엔트리에 의해 참조되는 스트림에 대해 일정한 G-PCC TLV 인캡슐레이션 구조들을 포함할 수 있다.
G-PCC 인캐슐레이션 구조들의 타입은 SPS, GPS, APS, TPS를 나타낼 수 있다.
aligned(8) class GPCCDecoderConfigurationRecord {
unsigned int(8) configurationVersion = 1;
unsigned int(8) profile_idc;
unsigned int(24) profile_compatibility_flags;
unsigned int(8) level_idc;
unsigned int(8) numOfSetupUnitArrays;
for (i=0; i< numOfSetupUnitArrays; i++) {
unsigned int(7) setupUnitType;
bit(1) setupUnit_completeness;
unsigned int(8) numOfSetupUnits;
for (i=0; i<numOfSetupUnits; i++) {
tlv_encapsulation setupUnit;
}
}
// additional fields
}
구성버전(configurationVersion): 버전 필드이다. 버전 넘버의 변화로 인해 레코드에 대한 호환되지 않는 변화가 지시될 수 있다.
프로파일(profile_idc): G-PCC의 프로파일 코드를 나타낼 수 있다.
프로파일 호환 플래그(profile_compatibility_flags): 이 값이 1이면, 비트스트림이 profile_idc에 의해 지시되는 프로파일을 따르는 것을 나타낼 수 있다.
레벨(level_idc): G-PCC의 레벨 코드를 나타낼 수 있다.
셋업 유닛 어레이 개수(numOfSetupUnitArrays): 셋업유닛 타입 setupUnitTye 필드에 의한 타입에 의해 지시되는 G-PCC 셋업 유닛들의 어레이들 개수를 나타낼 수 있다.
셋업 유닛 타입(setupUnitTye): 시그널링되는 G-PCC 셋업유닛들의 타입을 나타낼 수 있다. SPS, GPS, APS, 및 TPS 의 값들을 나타낼 수 있다.
셋업유닛 완전성(setupUnit_completeness): 이 값이 1이면, 주어진 타입의 모든 셋업 유닛들이 어레이 내 있고, 스트림 내 없음을 나타낼 수 있다. 이 값이 0이면, 지시되는 타입의 추가적인 셋업 유닛들이 스트림 내 존재할 수 있음을 나타낸다.
셋업유닛개수(numOfSetupUnits): 이 레코드 내 시그널링되는 셋업유닛 타입 필드에 의해 식별되는 타입의 G-PCC 셋업 유닛들의 개수를 나타낼 수 있다.
셋업유닛(setupUnit): SPS, GPS, APS, 또는TPS와 같이, 지시되는 타입의 셋업 유닛을 전달하는 TLV 인캡슐레이션 구조의 인스턴스이다.
실시예들에 따른 G-PCC 디코더 구성 레코드는 다음과 같을 수 있다.
aligned(8) class GPCCDecoderConfigurationRecord {
unsigned int(8) configurationVersion = 1;
unsigned int(8) profile_idc;
unsigned int(24) profile_compatibility_flags;
unsigned int(8) level_idc;
GPCCParameterSetStruct();
// additional fields
}
도25는 실시예들에 따른 G-PCC 파라미터 세트 구조를 나타낸다.
도25는 도18의 비트스트림에 포함되는 파라미터 세트들을 포함하는 G-PCC 파라미터 세트 구조를 나타낸다.
도25의 구조 정보는 SPS(sequence parameter set), GPS(geometry parameter set), APS(attribute parameter set), TPS(tile parameter set)와 같은 g-pcc 파라미터 세트들을 전달하는 G-PCC TLV 인캡슐레이션 구조들을 포함할 수 있다.
셋업어레이 개수(numOfSetupUnitArrays): 셋업유닛 타입 필드에 의한 지시된 타입의 G-PCC 셋업 유닛들의 어레이들의 개수를 나타낼 수 있다.
셋업유닛 타입(setupUnitTye): 시그널링되는 G-PCC 셋업유닛들의 타입을 나타낼 수 있다. SPS, GPS, APS, 및 TPS를 나타내는 값들일 수 있다.
셋업유닛 완전성(setupUnit completeness): 이 값이 1이면, 주어진 타입의 모든 셋업 유닛들이 다음 어레이 내 존재함을 나타낸다. 이 값이 0이면, 지시된 타입의 추가적인 셋업 유닛들이 스트림 내 존재할 수 있음을 나타낸다.
셋업유닛 개수(numOfSetupUnits): 이 구조 내 시그널링되는 셋업유닛 타입(setupUnitType) 필드에 의한 지시된 타입의 G-PCC 셋업 유닛들의 개수를 나타낼 수 있다.
셋업유닛(setupUnit): SPS, GPS, APS, 또는TPS와 같은 지시된 타입의 셋업 유닛을 전달하는 TLV 인캡슐레이션 구조의 인스턴스이다.
G-PCC 파라미터 세트 박스는 GPCCParameterSetStruct ()를 포함할 수 있다.
class GPCCParameterSetBox extends Box('gpsb') {
GPCCParameterSetStruct();
}
G-PCC entry information structure
class GPCCEntryInfoBox extends Box('gpsb') {
GPCCEntryInfoStruct ();
}
aligned(8) class GPCCEntryInfoStruct {
unsigned int (1) main_entry_flag;
unsigned int(1) dependent_on;
if (dependent_on) { //non-entry
unsigned int(16) dependency_id;
}
}
메인 엔트리(main_entry): G-PCC 비트스트림을 디코딩하거나 디코딩하지 않기 위한 엔트리 포인트를 나타낼 수 있다(indicates it is an entry point for decoding G-PCC bitstream or not).
디펜던트 온(dependent_on): 디코딩이 다른 것에 의존적인지를 나타낼 수 있다. 샘플 엔트리 내 존재하는 경우, 트랙 내 샘플들의 디코딩이 다른 트랙들에 의존적일 수 있다.
디펜던시 아이디(dendency_id): 관련된 데이터를 디코딩하기 위한 트랙들의 식별자이다. 샘플 엔트리 내 존재하는 경우, 트랙 내 샘플들의 디코딩이 의존적인 G-PCC 서브-비트스트림을 전달하는 트랙의 식별자를 나타낼 수 있다. 샘플 그룹 내 존재하는 경우, 관련된 샘플들의 디코딩이 의존적인 G-PCC 서브-비트스트림을 전달하는 샘플들의 식별자를 나타낼 수 있다.
G-PCC 컴포넌트 정보 구조(G-PCC component information structure)
aligned(8) class GPCCComponentTypeStruct {
unsigned int(8) numOfComponents;
for (i=0; i< numOfComponents; i++) {
unsigned int(8) gpcc_type;
if(gpcc_type == 4)
unsigned int(8) AttrIdx;
}
// additional fields
}
컴포넌트 개수(numOfComponents): 이 구조 내 시그널링되는 컴포넌트 타입의 개수를 나타낸다.
GPCC타입(gpcc_type): 다음 테이블에 의해 기술되는 G-PCC 컴포넌트의 타입을 나타낸다.
gpcc_type value Description
1 Reserved
2 Geometry component
3 Reserved
4 Attribute component
5...31 Reserved
어트리뷰트 인덱스(AttrIdx): SPS() 내 시그널링되는 어트리뷰트의 식별자이다.
이 박스는 GPCCComponentTypeStruct를 포함할 수 있다. 모든 G-PCC비트스트림 또는 부분을 전달하는 트랙들의 샘플 엔트리 내 이 박스가 존재하는 경우, 각 트랙에 의해 전달되는 하나 또는 하나 이상의 G-PCC 컴포넌트들 타입들을 나타낼 수 있다.
aligned(8) class GPCCComponentTypeBox extends FullBox('gtyp', version = 0, 0) {
GPCCComponentTypeStruct();
}
실시예들에 따른 파일, 트랙은 샘플 그룹을 포함할 수 있다.
샘플 그룹(Sample group)
G-PCC 파라미터 세트 샘플 그룹(G-PCC parameter set sample group)
실시예들에 따른 방법/장치는 동일한 G-PCC 파라미터 셋이 적용될 수 있는 하나 이상의 샘플들을 그룹핑하고 해당 샘플 그룹에 연관된 파라미터 셋을 하기와 같이 시그널링할 수 있다.
샘플 그룹핑을 우히한 그룹핑 타입 'gpsg' grouping_type은 G-PCC 비트스트림의 전부 또는 일부를 전달하는 트랙들 내 샘플들의 SPS, GPS, APS, TPS 와 같은 G-PCC 파라미터 세트들로의 할당을 나타낼 수 있다. 'gpsg'와 동일한 grouping_type을 가지는 샘플 투 그룹 박스(SampleToGroupBox)가 존재하는 경우, 동일한 그룹핑 타입을 가지는 샘플 그룹 디스크립션 박스(SampleGroupDescriptionBox)가 존재하고, 샘플들이 속하는 이 그룹의 아이디를 포함할 수 있다(The 'gpsg' grouping_type for sample grouping represents the assignment of samples in tracks carrying the part or all G-PCC bitstreams to G-PCC parameter sets (e.g., SPS, GPS, APS, TPS) carried in this sample group. When a SampleToGroupBox with grouping_type equal to 'gpsg' is present, an accompanying SampleGroupDescriptionBox with the same grouping type is present, and contains the ID of this group of samples belong to).
aligned(8) class GPCCParameterSetSampleGroupDescriptionEntry()
extends SampleGroupDescriptionEntry('gpsg') {
GPCCParameterSetStruct ();
}
G-PCC 파라미터 세트 구조()는 이 샘플 그룹의 샘플들에 적용되는 SPS, GPS, APS, TPS와 같은 G-PCC 파라미터 세트들을 포함할 수 있다.
G-PCC 엔트리 정보 샘플 그룹(G-PCC entry information sample group)
동일한 엔트리 정보가 적용될 수 있는 하나 이상의 샘플들을 그룹핑하고 해당 샘플 그룹에 연관된 엔트리 정보를 하기와 같이 시그널링할 수 있다.
샘플 구룹핑을 위한 그룹핑 타입 'gpei' grouping_type은 트랙 내 샘플들의 이 샘플 그룹 내 전달되는 엔트리 정보로의 할당을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 관련된 샘플들이 엔트리 포인트인지 아닌지에 관한 정보를 나타낼 수 있다. 'gpei'와 동일한 grouping_type을 가지는 샘플 투 그룹 박스(SampleToGroupBox)가 존재하는 경우, 동일한 그룹핑 타입을 가지는 샘플 그룹 디스크립션 박스가 존재하고, 샘플들이 속하는 이 그룹의 아이디를 포함할 수 있다(The 'gpei' grouping_type for sample grouping represents the assignment of samples in the track to the entry information (e.g., whether the associated samples are entry point or not) carried in this sample group. When a SampleToGroupBox with grouping_type equal to 'gpei' is present, an accompanying SampleGroupDescriptionBox with the same grouping type is present, and contains the ID of this group of samples belong to).
aligned(8) class GPCCParameterSetSampleGroupDescriptionEntry()
extends SampleGroupDescriptionEntry('gpei') {
GPCCEntryInfoStruct ();
}
GPCC엔트리 정보 구조(GPCCEntryInfoStruct): 이 샘플 그룹의 샘플들에 적용되는 엔트리 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 관련된 샘플들이 엔트리 포인트인지 아닌지에 관한 정보일 수 있다.
G-PCC 컴포넌트 타입 샘플 그룹(G-PCC component type sample group)
실시예들에 따른 방법/장치는 동일한 컴포넌트 타입 정보가 적용될 수 있는 하나 이상의 샘플들을 그룹핑하고 해당 샘플 그룹에 연관된 컴포넌트 타입 정보를 하기와 같이 시그널링할 수 있다.
샘플 그룹핑에 대한 그룹핑 타입 'gpct' grouping_type은 트랙 내 샘플들의 이 샘플 그룹 내 컴포넌트 타입 정보로의 할당을 나타낼 수 있다. 'gpct'와 동일한 grouping_type을 가지는 샘플 그룹 디스크립션 박스(SampleGroupDescriptionBox)이 존재하는 경우, 동일한 grouping type을 가지는 샘플 그룹 디스크립션 박스(SampleGroupDescriptionBox)가 존재하고, 샘플들이 속하는 이 그룹의 아이디를 포함할 수 있다.
aligned(8) class GPCCParameterSetSampleGroupDescriptionEntry()
extends SampleGroupDescriptionEntry('gpct') {
GPCCComponentTypeStruct ();
}
GPCC 컴포넌트 타입 구조(GPCCComponentTypeStruct): 이 샘플 그룹의 샘플들에 적용되는 컴포넌트 타입 정보를 포함할 수 있다. 이 구조 내 멀티플 타입들이 존재한느 경우, 시그널링되는 컴포넌트 타입의 순서는 이 샘플 그룹의 관련된 샘플들의 각 샘플 내 관련된 서브 샘플의 순서를 나타낼 수 있다(contains the component type information that are applied to samples of this sample group. When multiple types present in this structure, the order of signaled component type indicates the order of associated sub-sample in each sample of associated samples of this sample group).
트랙 그룹핑(Track Grouping)
실시예들에 따른 방법/장치는 트랙을 그룹핑할 수 있다.
G-PCC 파라미터 세트 트랙 그룹(G-PCC parameter set track group)
실시예들에 따른 방법/장치는 동일한 G-PCC 파라미터 셋이 적용될 수 있는 하나 이상의 트랙들을 그룹핑하고 해당 트랙 그룹에 연관된 G-PCC 파라미터 셋 정보를 하기와 같이 시그널링할 수 있다
'gptg'와 동일한 track_group_type을 가지는 트랙 그룹 타입 박스(TrackGroupTypeBox)는 이 트랙이 G-PCC 파라미터 세트들(e.g., SPS, GPS, APS, TPS)과 연관된 트랙들의 그룹에 속함을 나타낼 수 있다.
동일한 G-PCC 파라미터 세트들(e.g., SPS, GPS, APS, TPS) 에 속하는 트랙들은 track_group_type 'gptg'에 대한 track_group_id의 동일한 값을 가질 수 있다. 하나의 G-PCC 파라미터 세트들(e.g., SPS, GPS, APS, TPS)로부터의 트랙들의 track_group_id는 다른 G-PCC 파라미터 세트들로부터의 트랙들의 track_group_id of와 다를 수 있다(Tracks belonging to the same G-PCC parameter sets (e.g., SPS, GPS, APS, TPS) have the same value of track_group_id for track_group_type 'gptg', and the track_group_id of tracks from one G-PCC parameter sets (e.g., SPS, GPS, APS, TPS) differs from the track_group_id of tracks from any other G-PCC parameter sets).
aligned(8) class GPCCParameterSetGroupBox extends TrackGroupTypeBox('gptg') {
GPCCParameterSetStruct ();
}
GPCC 파라미터 세트 구조(GPCCParameterSetStruct): 이 그룹의 트랙들에 적용되는 G-PCC 파라미터 세트들(e.g., SPS, GPS, APS, TPS) 을 포함할 수 있다. 다이나믹하게 변하는 G-PCC 파라미터 세트들을 전달하는 타임드 메타데이터 트랙들 또는 G-PCC 파라미터 세트들을 전달하는 샘플 그룹이 존재하는 경우, 시그널링되는 GPCCParameterSetStruct ()는 이니셜 G-PCC 파라미터 세트를 나타낼 수 있다(contains the G-PCC parameter sets (e.g., SPS, GPS, APS, TPS) that are applied to tracks of this group. When timed metadata tracks carrying dynamically changed G-PCC parameter sets or the sample group carrying G-PCC parameter sets presents, the signaled GPCCParameterSetStruct () indicates the initial G-PCC parameter sets).
도26은 실시예들에 따른 싱글 트랙 인캡슐레이션의 샘플 구조를 나타낸다.
실시예들에 따른 방법/장치는 G-PCC 비트스트림을 싱글 트랙(도26) 및/또는 멀티 트랙(도27)에 기반하여 인캡슐레이션하고 디캡슐레이션할 수 있다. 예를 들어, 송신 장치(10000), 수신 장치(10004), 인코딩-전송(20001-20002), 전송-디코딩(20002-20003), 도14-16의 파일/세그먼트 인캐슐레이터, 파일/세그먼트 디캡슐레이터 등 이 동작들을 수행할 수 있다.
ISOBMFF 내 G-PCC데이터의 싱글-트랙 인캡슐레이션(Single-track encapsulation of G-PCC data in ISOBMFF)
G-PCC 비트스트림이 싱글 트랙 내 전달되는 경우, 싱글 트랙 디클레이션에 의해 표현되는 G-PCC 인코딩된 비트스트림을 필요로 한다. G-PCC데이터의 싱글 트랙 인캡슐레이션은 추가적 프로세싱 없이 싱글 트랙 내 G-PCC 비트스트림의 저장하여 ISOBMFF 인캡슐레이션을 활용할 수 있다.
G-PCC 비트스트림 트랙 내 각 샘플은 하나 또는 이상의 G-PCC 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 즉, 각 샘플은 하나 또는 하나 이상의 TLV 인캡슐레이션 구조들로 구성될 수 있다. G-PCC 비트스트림이 싱글 트랙에 저장되는 경우 샘플 구조는 도26과 같을 수 있다.
이하에서, 싱글 트랙에 포함되는 데이터 구조를 설명한다.
샘플 엔트리(Sample entry)
Sample Entry Type: 'gpe1', 'gpeg'
Container: SampleDescriptionBox
Mandatory: A 'gpe1' or 'gpeg' sample entry is mandatory
Quantity: One or more sample entries may be present
G-PCC 비트스트림 트랙은 'gpe1' 또는 'gpeg'의 샘플 엔트리 타입을 가지는 볼륨매트릭 비주얼 샘플 엔트리(VolumetricVisualSampleEntry를 사용할 수 있다.
G-PCC 비트스트림 트랙 샘플 엔트리는 G-PCC 구성 박스(GPCCConfigurationBox)
G-PCC 비트스트림 트랙 샘플 엔트리는 GPCC구성박스(GPCCConfigurationBox)를 포함할 수 있다. 셋업 유닛(setupUnit) 어레이는 SPS를 포함하는 TLV 인캡슐레이션 구조들을 포함할 수 있다.
'gpe1' 타입값을 가지는 샘플 엔트리 하, 모든 파라미터 세트들, 예를 들어, SPS, GPS, APS, tile inventory가 셋업유닛 어레이 내 존재할 수 있다.
'gpeg' 타입값을 가지는 샘플 엔트리 하, 파라미터 세트들이 이 어레이 내 또는 스트림 내 존재할 수 있다.
aligned(8) class GPCCSampleEntry() extends VolumetricVisualSampleEntry ('gpe1') {
GPCCConfigurationBox config; //mandatory
}
실시예들에 따른 싱글 트랙의 샘플 포맷은 다음과 같을 수 있다.
샘플 포맷(Sample format)
각 G-PCC 비트스트림 샘플은 싱글 포인트 클라우드 프레임에 대응할 수 있다. 각 G-PCC 비트스트림 샘플은 동일한 프리젠테이션 타이ㅁ에 속하는 하나 또는 하나 이상의 TLV 인캡슐레이션 구조들로 구성될 수 있다.
각 TLV 인캡슐레이션 구조는 G-PCC 페이로드(예를 드렁, 지오메트리 슬라이스, 어트리뷰트 슬라이스)의 싱글 타입을 포함할 수 있다. 샘플은 싱크 샘플과 같이 자립적일 수 있다(Each G-PCC bitstream sample corresponds to a single point cloud frame and is comprised of one or more TLV encapsulation structures which belong to the same presentation time. Each TLV encapsulation structure contains a single type of G-PCC payload, e.g., geometry slice, attribute slice. A sample may be self-contained (e.g., a sync sample)).
aligned(8) class GPCCSample
{
unsigned int GPCCLength = sample_size; //Size of Sample
for (i=0; i< GPCCLength; ) // to end of the sample
{
tlv_encapsulation gpcc_unit;
i += (1+4)+ gpcc_unit.tlv_num_payload_bytes;
}
}
G-PCC 유닛(gpcc_unit): 싱글 G-PCC 컴포넌트를 포함하는 G-PCC TLV 인캡슐레이션 구조의 인스턴스를 포함할 수 있다. G-PCC 컴포넌트는 G-PCC 데이터 유닛으로 지칭될 수 있다.
실시예들에 따른 트랙은 서브 샘플을 포함할 수 있다.
서브 샘플(Sub-sample)
g-pcc 서브 샘픙은 오직 하나의 G-PCC TLV 인캡슐레이션 구조를 포함할 수 있다. SampleTableBox내 SubSampleInformation가 있거나, 또는 MovieFragmentBoxes 각각의 TrackFragmentBox내 있을 수 있다.
존재하는 경우, TLV 인캡슐레이션 구조의 8비트 타입 값, TLV 인캡슐레이션 구조가 어트리뷰트 페이로드를 포함하는 경우, 어트리뷰트 인덱스의 6비트 값이 SubSampleInformationBox 내 서브-샘플 엔트리의 32비트 codec_specific_parameters필드에 포함될 수 있다. 각 서브 샘플의 타입이 SubSampleInformationBox내 서브 샘플 엔트리의 codec_specific_parameters 필드를 파싱함으로써 식별될 수 있다. SubsampleInformationBox의 codec_specific_parameters필드는 다음과 같을 수 있다(If it present, the 8-bit type value of TLV encapsulation structure and if the TLV encapsulation structure contains attribute payload, the 6-bit value of attribute index, is included to the 32-bit codec_specific_parameters field of the sub-sample entry in the SubSampleInformationBox. The type of each sub-sample is identified by parsing the codec_specific_parameters field of the sub-sample entry in SubSampleInformationBox. The codec_specific_parameters field of the SubsampleInformationBox is defined as below:):
unsigned int(8) PayloadType;
if (PayloadType == 4) { // attribute payload
unsigned int(6) AttrIdx;
bit(18) reserved = 0;
}
else
bit(24) reserved = 0;
페이로드 타입(PayloadType): 서브 샘플 내 TLV 인캡슐레이션 구조의 TLV 타입을 나타낼 수 있다(indicates the tlv_type of the TLV encapsulation structure in the sub-sample).
어트리뷰트 인덱스(AttrIdx): 서브 샘플 내 어트리뷰트 페이로드를 포함하는 TLV 인캡슐레이션 구조의 ASH 어트리뷰트 SPS 인덱스를 나타낼 수 있다.
도27은 실시예들에 따른 멀티 트랙 컨테이너를 나타낸다.
도27은 도18의 비트스트림이 인캡슐레이션되는 멀티플 트랙 구조이다.
예를 들어, 송신 장치(10000), 수신 장치(10004), 인코딩-전송(20001-20002), 전송-디코딩(20002-20003), 도14-16의 파일/세그먼트 인캐슐레이터, 파일/세그먼트 디캡슐레이터 등 이 동작들을 수행할 수 있다.
서로 다른 G-PCC 컴포넌트는 도27과 같이, 개별적 트랙 내 전달되는 G-PCC 비트스트림의 멀티-트랙 컨테이너 예시이다.
G-PCC 비트스트림의 멀티 트랙 컨테이너(Multi track container of G-PCC Bitstream)
G-PCC 비트스트림이 멀티 트랙들 내 전달되는 경우, 각 지오메트리 또는 어트리뷰트 서브 비트스트림은 개별적 트랙에 매핑될 수 있다. 지오메트리 트랙 및 어트리뷰트 트랙과 같은 G-PCC 컴포넌트 트랙들의 두 가지 타입이 있을 수 있다. 지오메트리 트랙은 지오메트리 서브 스트림을 전달하고, 어트리뷰트 트랙은 어트리뷰트 서브 스트림의 싱글 타입을 전달할 수 있다. 트랙 내 각 샘플은 싱글 G-PCC 컴포넌트(지오메트리 및 어트리뷰트 데이터 둘다 아니거나 또는 상이한 어트리뷰트 데이터의 멀티플렉싱)를 전달하는 적어도 하나의 TLV 인캡슐레이션을 포함할 수 있다. 멀티 트랙 ISOBMFF G-PCC 컨테이너의 일반적 레이아웃은 도27과 같다(When the G-PCC bitstream is carried in multiple tracks, each geometry or attribute sub-stream can be mapped to an individual track. There are two types of G-PCC component tracks: geometry track and attribute track. The geometry track carries geometry sub-stream and the attribute track carries a single type of the attribute sub-stream. Each sample in the track contains at least one TLV encapsulation structure carrying a single G-PCC component, not both of geometry and attribute data or multiplexing of different attribute data. The general layout of a multi-track ISOBMFF G-PCC container is shown in below figure).
G-PCC 비트스트림의 멀티-트랙 인캡슐레이션은 G-PCC 플레이어(10004 등)가 효과적으로 컴포넌트에 엑세스할 수 있는 효과를 제공한다. 예를 들어, 지오메트리는 첫 번째로 디코딩되어야 하고, 어트리뷰트는 디코딩된 지오메트리에 의존적일 수 있다. 실시예들에 따른 플레이어는 어트리뷰트 비트스트림 이전에 지오메트리 비트스트림을 전달하는 트랙에 엑세스할 수 있다. G-PCC 컴포넌트 트랙들은 다음과 같이 생성될 수 있다.
샘플 엔트리 내, 이 트랙 내 포함된 스트림의 역할을 나타내기 위해서 새로운 박스가 추가될 수 있다.
지오메트리 서브 비트스트림을 전달하는 하나의 트랙은 엔트리 포인트일 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 샘플 엔트리를 다음과 같이 생성하여 전송할 수 있다.
샘플 엔트리(Sample entry)
Sample Entry Type: 'gpc1'or 'gpcg'
Container: SampleDescriptionBox ('stsd')
Mandatory: 'gpc1','gpcg' sample entry is mandatory
Quantity: One or more sample entries may be present
G-PCC 지오메트리 또는 어트리뷰트 트랙들은 'gpc1' 또는 'gpcg' 의 샘플 엔트리 타입을 가지는 비주얼 샘플 엔트리(VolumetricVisualSampleEntry)를 사용할 수 있다.
샘플 엔트리는GPCC 구성 박스(GPCCConfigurationBox) 및 G-PCC 컴포넌트 타입 박스(GPCCComponentTypeBox)를 포함할 수 잇다.
멀티플 샘플 엔트리들은 ISO 기반 미디어 파일 포맷에 따른, 상이한 구성들 및 파라미터 세트들을 사용하는 G-PCC 데이터의 섹션들을 나타내기 위해서 사용될 수 있다.
aligned(8) class GPCCSampleEntry() extends VolumetricVisualSampleEntry ('gpc1') {
GPCCConfigurationBox config;
GPCCComponentTypeBox();
GPCCEntryInfoBox();
}
GPCC 엔트리 정보 박스(GPCCEntryInfoBox): 이 트랙이 G-PCC 비트스트림 디코딩을 위한 엔트리 포인트인지와 같은, 이 트랙의 엔트리 정보를 제공할 수 있다.
구성정보(config): G-PCC 디코더 구성 레코드 정보를 포함할 수 있다.
G-PCC 컴포넌트 타입 박스(GPCCComponentTypeBox): 이 트랙 내 전달되는 하나 또는 하나 이상의 G-PCC 컴포넌트 타입들을 나타낼 수 있다. G-PCC컴포넌트 데이터의 멀티플 타입들이 하나의 트랙 내 멀티플렉싱될 수 있다. 예를 들어, G-PCC 지오메트리 및 하나의 G-PCC 어트리뷰트 서브 비트스트림이 트랙 내 멀티플렉싱될 수 있다. G-PCC 컴포넌트 타입 박스는 각 트랙에 의해 전달되는 멀티플 G-PCC 컴포넌트 데이터를 포함할 수 있다.
멀티플 컴포넌트 타입들이 지시되고, 컴포넌트 타입 샘플 그룹이 존재하지 않는 경우, GPCCComponentTypeBox 내 시그널링되는 컴포넌트 타입의 순서는 트랙 내 각 샘플 내 관련된 서브 샘플의 순서를 나타낼 수 있다(when multiple component types are indicated and no component type sample group presents, the order of signaled component type in GPCCComponentTypeBox indicates the order of associated sub-sample in each sample in the track).
도28은 실시예들에 따른 샘플 구조를 나타낸다.
도28은 실시예들에 따른 파일의 트랙에 포함되는 샘플이다.
실시예들에 따른 방법/장치는 다음과 같은 샘플을 생성할 수 있다.
샘플 포맷(Sample format)
각 샘플은 하나 또는 하나 이상의 TLV 구조들을 포함할 수 있다. 하나의 지오메트리 서브 비트스트림을 전달하는 트랙의 샘플 구조의 예시는 도28과 같다.
aligned(8) class GPCCSample
{
unsigned int GPCCLength = sample_size; //Size of Sample
for (i=0; i< GPCCLength; ) // to end of the sample
{
tlv_encapsulation gpcc_unit;
i += (1+4)+ gpcc_unit.tlv_num_payload_bytes;
}
}
G-PCC 유닛(gpcc_unit): 싱글 G-PCC 컴포넌트를 포함하는 G-PCC TLV 인캡슐레이션 구조의 인스턴스를 포함할 수 있다.
G-PCC 컴포넌트 데이터의 멀티플 타입들이 하나의 트랙 내 멀티플렉싱되는 경우, 예를 들어, G-PCC 지오메트리 및 하나의 G-PCC 어트리뷰트 서브 비트스트림이 트랙 내 멀티플렉싱되는 경우, 하나 또는 하나 이상의 서브 샘플이 각 샘플 내 존재할 수 있다. SampleTableBox 내 하나의 SubSampleInformation이 있거나, MovieFragmentBoxes각각의 TrackFragmentBox내 존재할 수 있다(When multiple types of G-PCC component data is multiplexed in one track, e.g., G-PCC geometry and one G-PCC attribute sub-bitstream are multiplexed in the track, one or more sub-sample present in each sample. Exactly one SubSampleInformation in SampleTableBox, or in the TrackFragmentBox of each of its MovieFragmentBoxes presents).
존재하는 경우, TLV 인캡슐레이션 구조의 8비트 타입 값, TLV 인캡슐레이션 구조가 어트리뷰트 페이로드를 포함하는 경우, 어트리뷰트 인덱스의 6비트 값이 SubSampleInformationBox 내 서브-샘플 엔트리의 32비트 codec_specific_parameters필드에 포함될 수 있다. 각 서브 샘플의 타입이 SubSampleInformationBox내 서브 샘플 엔트리의 codec_specific_parameters 필드를 파싱함으로써 식별될 수 있다. SubsampleInformationBox의 codec_specific_parameters필드는 다음과 같을 수 있다(If it present, the 8-bit type value of TLV encapsulation structure and if the TLV encapsulation structure contains attribute payload, the 6-bit value of attribute index, is included to the 32-bit codec_specific_parameters field of the sub-sample entry in the SubSampleInformationBox. The type of each sub-sample is identified by parsing the codec_specific_parameters field of the sub-sample entry in SubSampleInformationBox. The codec_specific_parameters field of the SubsampleInformationBox is defined as below:):
unsigned int(8) PayloadType;
if (PayloadType == 4) { // attribute payload
unsigned int(6) AttrIdx;
bit(18) reserved = 0;
}
else
bit(24) reserved = 0;
페이로드 타입(PayloadType): 서브 샘플 내 TLV 인캡슐레이션 구조의 TLV 타입을 나타낼 수 있다(indicates the tlv_type of the TLV encapsulation structure in the sub-sample).
어트리뷰트 인덱스(AttrIdx): 서브 샘플 내 어트리뷰트 페이로드를 포함하는 TLV 인캡슐레이셔 구조의 ash_attr_sps_attr_idx를 나타낼 수 있다.
SubSampleInformation이 존재하지 않는 경우, 샘플의 서브 샘플들의 순서는 샘플 엔트리 또는 샘플 그룹 내 시그널링되는 컴포넌트 타입들의 순서를 따를 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 G-PCC 컴포넌트 트랙들을 위한 레퍼런싱을 다음과 같이 제공할 수 있다.
G-PCC 컴포넌트 트랙들 레퍼런싱(Referencing G-PCC component tracks)
G-PCC 지오메트리 트랙의 다른 트랙들에 대한 링크를 위해서, ISOBMFF의 트랙 레퍼런스 툴이 사용될 수 있다. 하나의 트랙 레퍼런스 타입 박스(TrackReferenceTypeBoxes)가 G-PCC 지오메트리 트랙의 트랙 박스(TrackBox) 내 트랙 레퍼런스 박스(TrackReferenceBox)에 추가될 수 있다. 트랙 레퍼런스 타입 박스(TrackReferenceTypeBox)는 G-PCC 지오메트리 트랙이 레퍼런싱하는 트랙들을 지정하는 트랙 아이디(track_IDs)의 어레이를 포함할 수 있다.
트랙 레퍼런스 타입 박스(TrackReferenceTypeBox)의 레퍼런스 타입(reference_type)은 어트리뷰트 트랙들을 식별할 수 있다. 이러한 트랙 레퍼런스 타입들의 4CC는 다음과 같다.
'gpca': 레퍼런스된 트랙(들)은 G-PCC 어트리뷰트 데이터의 코딩된 비트스트림을 포함할 수 있다.
멀티플 트랙들이 존재하고, 각 트랙이 멀티플렉싱된 G-PCC 서브 비트스트림을 포함하는 경우, 새로운 트랙 레퍼런스가 제안될 수 있다. 하나의 트랙 레퍼런스 타입 박스(TrackReferenceTypeBoxes)가 엔트리 포인트로서 지시되는 트랙의 트랙 박스(TrackBox) 내 트랙 레퍼런스 박스(TrackReferenceBox)에 추가될 수 있다. 트랙 레퍼런스 박스는 G-PCC 트랙이 레퍼런스하는 트랙들을 지정하는 트랙 아이디의 어레이를 포함할 수 있다.
이러한 트랙 레퍼런스 타입들의 4CC는 다음과 같다.
'gpcs': 레퍼런스된 트랙(들)은 코딩된 G-PCC 비트스트림의 다른 파트를 포함할 수 있다.
도29는 실시예들에 따른 타임드 메타데이터 트랙에 포함되는 파라미터 세트를 나타낸다.
실시예들에 따른 방법/장치는 파일에 타임드 메타데이터 트랙을 생성할 수 있고, 타임드 메타데이터 트랙은 파라미터 세트를 전달할 수 있다.
타임드 메타데이터 트랙(Timed metadata track)
G-PCC 파라미터 세트 타임드 메타데이터 트랙(G-PCC Parameter set timed metadata track)
다이나믹한 G-PCC 파라미터 세트 타임드 메타데이터 트랙은 G-PCC 파라미터 세트들(SPS, GPS, APS, TPS)이 시간이 변함에 따라 다이나믹함을 나타낼 수 있다.
타임드 메타데이터 트랙은 'cdsc' 트랙 레퍼런스를 활용하여 G-PCC 비트스트림의 전부 또는 일부를 전달하는 개별적 트랙들에 연결될 수 있다. 이 타임드 메타데이터 트랙은 'cdsc' 트랙 레퍼런스를 활용하여 동일한 G-PCC 파라미터 세트와 연관된 개별적 트랙 그룹들에 연결될 수 있다(This timed metadata track is linked to the respective tracks carrying the part or all G-PCC bitstreams by utilizing the 'cdsc' track reference. This timed metadata track is linked to the respective track groups associated with same G-PCC parameter sets by utilizing the 'cdsc' track reference).
타임드 메타데이터 트랙의 샘플 엔트리는 대응되는 G-PCC 컨텐츠에 적용되는 디폴트 G-PCC 파라미터 세트들을 포함하는 파라미터 세트 박스(GPCCParameterSetBox)를 포함할 수 있다.
타임드 메타데이터 트랙의 샘플 포맷은 도29와 같다.
액티브 파라미터 개수(num_active_parameters): 샘플 엔트리 내 시그널링되는 액티브 G-PCC 파라미터 세트들의 개수를 나타낸다. 이 값이 0이면, 샘플 엔트리의 G-PCC 파라미터 세트들이 액티브하지 않음을 나타낸다.
추가적 액티브 파라미터(addl_active_ parameters): 이 값이 1이면, GPCCParameterSetStruct() 내 샘플 내 다이렉트하게 시그널링되는 추가적인 액티브 G-PCC 파라미터 세트들을 나타낼 수 있다. 이 값이 0이면, 샘플 내 다이렉트하게 추가적인 액티프 G-PCC 파라미터 세트들이 시그널링되지 않음을 나타낸다(equal to 1 specifies that additional active G-PCC parameter sets signaled in this sample directly in GPCCParameterSetStruct(). addl_active_parametersets equal to 0 specifies that no additional active G-PCC parameter sets are signaled in the sample directly).
액티브 파라미터 세트 타입(active_parameter_set_type): 액티브 G-PCC 파라미터 세트의 타입을 나타낼 수 있다.
액티브 파라미터 세트 아이디(active_parameter_set_id): 지시되는 파라미터 세트 타입의 액티브 G-PCC 파라미터 세트의 식별자이다.
GPCCParameterSetStruct ()은 샘플 내 다이렉트하게 추가적인 PCC parameter sets (e.g., SPS, GPS, APS, TPS)를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 송신 측 또는 인코더 측에서 다음과 같이 포인트 클라우드 데이터를 처리할 수 있다. 한편, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법/장치의 경우 송신 방법/장치 과정의 역과정을 따를 수 있다.
실시예들에 따른 파일 인캡슐레이션, 파일 인캡슐레이터, 송신 장치 또는 인코더(10000, 10002, 도12, 도14-15, 도17)는 G-PCC 비트스트림 상에 존재하는 파라미터 셋 변화하는 정도에 따라 파일 내 트랙 내 생성하고 저장하고, 관련 시그널링 정보를 저장할 수 있다.
또한, 파일 인캡슐레이션, 파일 인캡슐레이터, 송신 장치 또는 인코더(10000, 10002, 도11-12, 도14-15, 도17)는 파일 생성 시 실시예들에 따른 시그널링 정보를 파일 내 하나 이상의 트랙에 추가할 수 있다. 실시예들에 따른 트랙은G-PCC 비트스트림의 부분 혹은 전체를 포함하는 미디어 트랙일 수 있고, G-PCC 비트스트림과 연관된 메타데이터 트랙일 수 있다.
실시예들에 따른 파일 디캡슐레이터, 수신 장치 또는 디코더(10004, 10006, 도13-17)는 파일 내 트랙에 포함되어 있는 시그널링 및파라미터 셋 등 정보를 파싱/획득할 수 있으며 이를 기반으로 파일 내 트랙 데이터를 효과적으로 추출, 디코딩, 후처리 등을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 방법/장치는 실시예들에 따른 파일 인캡슐레이터 및 파일 디캡슐레이터 (G-PCC SYSTEM) 등의 동작으로 인하여, 아래와 같은 효과를 제공할 수 있다.
본 문서에서 제안한 방식은 Point Cloud 콘텐츠 서비스 제공을 위한 송신기 또는 수신기는 상술한 바와 같이 G-PCC 비트 스트림을 구성하고 파일을 저장한다. 또한, G-PCC sample 을 정의하고 파일을 저장한다. 또한, G-PCC 비트스트림 파일 내에 sub-sample을 저장할 수 있다. 이로 인하여, Point Cloud 콘텐츠 서비스 제공을 위한 송신기 또는 수신기는 저장 된 G-PCC 비트스트림에 대한 효율적인 접근을 지원할 수 있는 효과가 있다:
G-PCC 비트스트림을 효과적으로 multiplexing 할 수 있도록 한다. G-PCC Accee Unit 단위로 비트스트림의 효율적인 접근을 지원할 수 있다.
G-PCC 비트 스트림내 데이터 처리 및 랜더링을 위한 메타데이터를 비트스트림 내에 전송 할 수 있도록 한다.
G-PCC 비트 스트림의 부분 스트림 및 전체 스트림 디코딩 및 처리를 위한 파라미터 셋을 효과적으로 파일 내 저장 및 전송 할 수 있도록 한다. 이와 더불어 파일의 트랙 내에 파라미터 셋를 저장하여 전달함으로써, G-PCC 디코더/플레이어로 하여금 G-PCC 비트 스트림의 부분 혹은 전체 스트림을 디코딩 혹은 트랙 내에서 필요한 G-PCC 부분 혹은 전체 비트 스트림을 파싱 및 처리 하는 데 있어 적절하게 동작할 수 있도록 한다.
실시예들에 따른 데이터 표현 방식은 포인트 클라우드 비트스트림에 효율적으로 접근할 수 있는 효과를 제공한다.
실시예들에 따른 송신기 또는 수신기는 G-PCC 비트스트림을 파일 내 하나 이상의 복수 트랙으로 분할 저장 기법 및 시그널링, 저장 된 G-PCC 비트스트림 복수 트랙 간의 관계성을 나타내기 위한 시그널링을 통해 포인트 클라우드 비트스트림의 파일을 효율적으로 저장하고 전송할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 이하에서 설명하는 G-PCC 데이터 전달 방법 및 장치 등과 결합되어 설명될 수 있다.
G-PCC 및 G-PCC SYSTEM의 데이터는 실시예들에 따른 송신 장치의 인캡슐레이터(또는 제너레이터 등으로 지칭 가능)에서 생성되고, 송신 장치의 트랜스미터에 의해 전송될 수 있다. 또한, 상술한 G-PCC 및 G-PCC SYSTEM의 데이터는 실시예들의 따른 수신 장치의 수신부에 의해 수신되고, 수신 장치의 디캡슐레이터(또는 파서 등으로 지칭 가능)에 의해 획득될 수 있다. 수신 장치의 디코더, 렌더러 등은 실시예들에 따른 G-PCC 및 G-PCC SYSTEM의 데이터에 기반하여 사용자에게 적합한 포인트 클라우드 데이터를 제공할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 G-PCC 데이터의 부분 접근 지원을 위한 미디어 포멧에 기반하여 포인트 클라우드 데이터를 처리하고, 관련 시그널링 정보를 생성할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 포인트 클라우드 데이터의3D 타일 구성 정보를 저장하고 및 시그널링 정보를 생성할 수 잇다.
실시예들에 따른 방법/장치는 3D 타일과 연관된 포인트 클라우드 데이터를 트랙에 저장하고, 동일한 3D 공간 영역에 연관된 트랙들 간 트랙을 그룹핑할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 포인트 클라우드 데이터의 정적 혹은 동적인3D 타일 정보를 저장할 수 잇다.
실시예들에 따른 방법/장치는 복수 개의 트랙에 기반하여 G-PCC 데이터 전송하는 경우 트랙 간의 연관성 관련 시그널링 정보를 생성할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 포인트 클라우드 데이터를 사용자의 뷰포트 기반하여 처리하고, 포인트 클라우드 데이터의 일부만 사용될 수 있다. 이를 위해 전체 포인트 클라우드 데이터 중 필요한 포인트 클라우드 데이터만을 파일 내에서 추출하고 이를 디코딩 할 수 있는 방안이 필요하고, 실시예들에 따른 방법/장치는 이러한 동작을 제공한다.
포인트 클라우드 데이터는 하나 이상의 3D 타일로 구성될 수 있다. 송신기는 포인트 클라우드 데이터의 3D타일 구성 정보를 전달함으로써, 수신기 혹은 플레이어에서 필요한 영역에 존재하는 포인트 클라우드 데이터만을 파일 내에서 추출할 수 있도록 한다. 따라서 실시예들에 따른 트랙 내에 포함되어 있는 포인트 클라우드 데이터의 3D 타일 정보는 샘플 엔트리, 샘플 그룹, 혹은 별도의 메타데이터 트랙으로 전달될 수 있다.
특정 3D 타일 영역과 연관된 포인트 클라우드 데이터가 하나 이상의 트랙으로 전달되는 경우 수신기가 해당 영역의 포인트 클라우드를 사용하는 경우 연관된 트랙으로부터 포인터 클라우드 데이터를 획득할 수 있도록 하기 위한 트랙 그룹핑 시그널링을 제공한다. 실시예들에 따른 시그널링 구성에 따르면 해당 트랙 그룹과 연관된 동적인 3D 타일의 공간 정보를 메타데이터 트랙 등을 통하여 전달할 수 있도록 한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계, 포인트 클라우드 데이터를 인캡슐레이팅하는 단계, 포인트 클라우드 데이터를 전송하는 단계를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터는 파일에 기반하여 인캡슐레이팅되고, 파일은 포인트 클라우드 데이터에 대한 파라미터 세트들에 대한 트랙을 포함하고, 파라미터 세트들은 시퀀스 파리미터 세트, 지오메트리 파라미터 세트, 어트리뷰트 파라미터 세트, 타일 파라미터 세트를 포함할 수 있다.
도30은 실시예들에 따른 타일 인벤토리를 나타낸다.
도30은 도20의 타일 인벤토리에 대응될 수 있다.
타일 프레임 인덱스(tile_frame_idx): 타일 인벤토리의 목적을 식별하기 위해 사용될 수 있는 식별자 넘버를 포함할 수 있다.
타일 시퀀스 파라미터 세트 아이디(tile_seq_parameter_set_id): 액티브 SPS를 위한 SPS 시퀀스 파라미터 세트 아이디의 값을 나타낸다.
타일 아이디 존재 플래그(tile_id_present_flag): 이 값이 1이면, 타일 아이디 신택스 엘리먼트의 값에 따라 타일이 식별됨을 나타낸다. 이 값이 0이면, 타일이 타일 인벤토리 내 포지션에 따라 식별됨을 나타낸다.
타일 카운트(tile_cnt): 타일 인벤토리 내 존재하는 타일 바운딩 박스 개수를 나타낸다.
타일 바운딩 박스 비트(tile_bounding_box_bits): 타일 인벤토리를 위한 바운딩 박스 정보를 나타내는 비트뎁스이다.
타일 아이디(tile_id): 타일 인벤토리(tile_inventory) 내 특정 타일을 식별한다. 존재하지 않는 경우, 타일 아이디의 값은 루프 변수 타일 인덱스에 의해 주어진 바와 같이 타일 인벤토리 내 타일의 인덱스로 참조될 수 있다. 타일 인벤토리 내 타일 아이디의 모든 값들이 유니크할 수 있다.
타일 바운딩 박스 오프셋 XYZ 및 사이즈 XYZ(tile_bounding_box_offset_xyz[ tileId ][ k ] and tile_bounding_box_size_xyz[ tileId ][ k ]): 타일 아이디와 동일한 gsh_tile_id에 의해 식별되는 슬라이스들을 둘라싸는 바운딩 박스를 나타낸다. tile_bounding_box_offset_xyz[ tileId ][ k ]는 TileOrigin[ k ]에 대한 타일 바운딩 박스의 ( x, y, z ) 오리진 좌표의 K번째 컴포넌트이다.
tile_bounding_box_size_xyz[ tileId ][ k ] 는 너비, 높이, 뎁스를 가지는 타일 바운딩 박스의 K번째 컴포넌트이다.
타일 오리진 XYZ(tile_origin_xyz[ k ]): 좌표계 내 타일 오리진의 K번째 컴포넌트를 나타낸다. tile_origin_xyz[ k ]의 값은 sps_bounding_box_offset[ k ]와 같을 수 있다.
타일 오리진 로그 스케일(tile_origin_log2_scale): tile_origin_xyz의 컴포넌트들을 스케일하기 위한 스케일링 팩터를 나타낸다. tile_origin_log2_scale의 값은 sps_bounding_box_offset_log2_scale와 같을 수 있다. k = 0 .. 2에 대해 TileOrigin[ k ] 엘리먼트를 가지는 타일 오리진 어레이는 다음과 같이 유도될 수 있다(specifies a scaling factor to scale components of tile_origin_xyz. The value of tile_origin_log2_scale should be equal to sps_bounding_box_offset_log2_scale. The array TileOrigin, with elements TileOrigin[ k ] for k = 0 .. 2, is derived as follows):
TileOrigin[ k ] = tile_origin_xyz[ k ] << tile_origin_log2_scale
도31은 실시예들에 따른 G-PCC 3D 타일 정보 구조를 나타낸다.
도31은 도26-27의 파일에 포함되는 G-PCC 3D 타일 정보의 신택스이다.
타일 아이디(tile_id): 3D 타일의 식별자이다.
타일 프레임 인덱스(tile_frame_idx): 3D 타일에 연관된 관련 포인트 클라우드 프레임의 식별자이다.
타일 바운딩 박스 오프셋 X, Y, Z(tile_bounding_box_offset_x, tile_bounding_box_offset_y], and tile_bounding_box_offset_z): 좌표계 내 3D 타일의 X, Y, Z 오프셋이다.
타일 바운딩 박스 사이즈 너비, 높이, 뎁스( tile_bounding_box_size_width, tile_bounding_box_size_height, and tile_bounding_box_size_depth): 좌표계 내 3D 타일의 너비, 높이, 뎁스를 나타낸다.
도32는 실시예들에 따른 G-PCC 3D 타일 인벤토리 정보 구조를 나타낸다.
도32는 도26-27의 파일에 포함되는 G-PCC 3D 타일 인벤토리 정보의 신택스이다.
타일 프레임 인덱스(tile_frame_idx): 타일 인벤토리 구조에 연관된 관련 포인트 클라우드 프레임의 식별자이다.
타일 개수(num_tiles_minus1): 이 값에 1을 더하면, 타일 인벤토리 내 존재하는 타일 바운딩 박스들의 개수를 나타낸다.
타일 아이디(tile_id): i번째 타일의 식별자이다.
타일 바운딩 박스 오프셋 X, Y, Z(tile_bounding_box_offset_x[ i ], tile_bounding_box_offset_y[ i ], and tile_bounding_box_offset_z[ i ]): 좌표계 내 i번째 타일의 X, Y, Z 오프셋을 나타낸다.
타일 바운딩 박스 사이즈 너비, 높이, 뎁스(tile_bounding_box_size_width[ i ], tile_bounding_box_size_height[ i ], and tile_bounding_box_size_depth[ i ]): 좌표계 내 i번째 타일의 너비, 높이, 뎁스를 나타낸다.
타일 오리진 X, Y, Z(tile_origin_x, tile_orign_y, tile_origin_z): 좌표계 내 타일 오리진의 X, Y, Z값을 나타낸다.
타일 오리진 로그 스케일( tile_origin_log2_scale): 타일 오리진 X, Y, Z(tile_origin_x, tile_orign_y, tile_origin_z)의 컴포넌트들을 스케일하기 위한 스케일링 팩터를 나타낸다.
실시예들에 따른 파일, 트랙은 다음과 같이 샘플을 그룹핑하여 전달할 수 있다.
샘플 그룹(Sample group)
3D 타일 샘플 그룹(3D tile sample group)
실시예들에 따른 방법/장치는 동일한 3D 타일과 연관된 하나 이상의 샘플들을 그룹핑하고 해당 그룹에 연관된 3D 타일 정보를 하기와 같이 생성하고 시그널링할 수 있다.
샘플 그룹핑을 위한 그룹핑 타입 '3tsg' grouping_type은 트랙들 내 샘플들의 샘플 그룹 내 전달되는 스파셜 리젼 정보 (큐빅 리젼을 포함하는 리젼)로의 할당을 나타낼 수 있다.
'srsg'와 동일한 grouping_type을 가지는 샘플 투 그룹 박스(SampleToGroupBox)가 존재하는 경우, 동일한 grouping type을 가지는 샘플 그룹 디스크립션 박스(SampleGroupDescriptionBox)가 존재하고, 샘플들이 속하는 이 그룹의 아이디를 포함할 수 있다(The '3tsg' grouping_type for sample grouping represents the assignment of samples in tracks to the spatial region (including cubic region) information carried in this sample group. When a SampleToGroupBox with grouping_type equal to 'srsg' is present, an accompanying SampleGroupDescriptionBox with the same grouping type is present, and contains the ID of this group of samples belong to).
aligned(8) class GPCC3DTileSampleGroupDescriptionEntry()
extends SampleGroupDescriptionEntry('3tsg') {
TileInfoSturct ();
}
타일 정보 구조(TileInfoSturct): 샘플 그룹의 샘플들에 적용되는 3D 타일 정보를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 파일, 트랙의 3D 타일 인벤토리 샘을을 그룹핑할 수 있다.
3D 타일 인벤토리 샘플 그룹(3D tile inventory sample group)
실시예들에 따른 방법/장치는 동일한 tile inventory 정보와 연관된 하나 이상의 샘플들을 그룹핑하고 해당 그룹에 연관된 tile inventory정보를 하기와 같이 저장하고 시그널링할 수 있다.
샘플 그룹핑을 위한 그룹핑 타입 'tisg' grouping_type은 트랙들 내 샘플들의 샘플 그룹 내 전달되는 타일 인벤토리 정보로의 할당을 나타낼 수 있다. 'tisg'와 동일한 grouping_type을 가지는 SampleToGroupBox가 존재하는 경우, 동일한 grouping type을 가지는 SampleGroupDescriptionBox이 존재하고, 샘플들이 속하는 그룹의 아이디를 포함할 수 있다(The 'tisg' grouping_type for sample grouping represents the assignment of samples in tracks to the tile inventory information carried in this sample group. When a SampleToGroupBox with grouping_type equal to 'tisg' is present, an accompanying SampleGroupDescriptionBox with the same grouping type is present, and contains the ID of this group of samples belong to).
aligned(8) class GPCCCubicRegionSampleGroupDescriptionEntry()
extends SampleGroupDescriptionEntry('tisg') {
TileInventoryStruct ();
}
타일 인벤토리 구조(TileInventoryStruct): 샘플 그룹의 샘플들에 적용되는 타일 인벤토리 정보를 포함할 수 있다.
파라미터 세트 샘플 그룹(Parameter set sample group)
실시예들에 따른 방법/장치는 동일한 G-PCC 파라미터 셋(이는 SPS, GPS, APS, tile inventory 등을 포함할수 있다)과 연관된 하나 이상의 샘플들을 그룹핑하고 해당 그룹에 연관된 G-PCC 파라미터셋를 하기와 같이 생성하고 시그널링할 수 있다.
샘플 그룹핑을 위한 그룹핑 타입 'pasg' grouping_type은 트랙들 내 샘플들의 샘플 그룹 내 전달되는 G-PCC 파라미터 세트(e.g., SPS, GPS, APS, tile inventory)으로의 할당을 나타낼 수 있다. 'pasg'와 동일한 grouping_type을 가지는 SampleToGroupBox이 존재하는 경우, 동일한 grouping type을 가지는 SampleGroupDescriptionBox이 존재하고, 샘플들이 속하는 그루브이 아이디를 포함할 수 있다.
aligned(8) class GPCCParameterSetSampleGroupDescriptionEntry()
extends SampleGroupDescriptionEntry('pasg') {
unsigned int(8) numOfSetupUnitArrays;
for (i=0; i< numOfSetupUnitArrays; i++) {
unsigned int(7) setupUnitType;
unsigned int(8) numOfSetupUnits;
for (i=0; i<numOfSetupUnits; i++) {
tlv_encapsulation setupUnit;
}
}
}
셋업유닛어레디 개수(numOfSetupUnitArrays): 셋업유닛 타입에 의해 지시된 타입의 G-PCC 셋업 유닛들의 어레이 개수이다.
셋업유닛 타입(setupUnitTye): 시그널링되는 G-PCC 셋업 유닛들의 타입니다. SPS, GPS, APS, 및 tile inventory을 나타내는 값들 중 하나일 수 있다.
셋업유닛 개수(numOfSetupUnits): 레코드 내 시그널링되는 셋업유닛타입에 의해 지시된 타입의 G-PCC 셋업 유닛들의 개수이다.
셋업 유닛(setupUnit): SPS, GPS, APS, 또는 tile inventory와 같은 지시된 타입의 셋업 유닛을 전달하는 TLV 인캡슐레이션 구조의 인스턴스이다.
트랙 그룹핑(Track Grouping)
GPCC 3D tile track grouping
실시예들에 따른 방법/장치는 포인트 클라우드 데이터의 동일한 3D 타일에 속하는 데이터를 전송하는 하나 이상의 트랙들을 그룹핑할 수 있으며 하기와 같이 생성하고 시그널링할 수 있다.
'3dtg'와 동일한 track_group_type을 가지는 트랙 그룹 타입 박스(TrackGroupTypeBox)는 이 트랙이 동일한 스파셜 리젼과 연관된 트랙들의 그룹에 속하는 것을 나타낼 수 있다(TrackGroupTypeBox with track_group_type equal to '3dtg' indicates that this track belongs to a group of tracks that are associated with same spatial region).
동일한 스파셜 리젼에 속하는 트랙들이 트랙 그룹 타입 track_group_type '3dtg'에 대한 track_group_id의 동일한 값을 가질 수 있고, 하나의 3D 타일로부터 트랙들의 track_group_id은 다른 3D타일들의 트랙들의 track_group_id와 다를 수 있다(Tracks belonging to the same spatial region have the same value of track_group_id for track_group_type '3dtg', and the track_group_id of tracks from one 3D tile differs from the track_group_id of tracks from any 3D tiles).
aligned(8) class GPCC3DTileTrackGroupBox extends TrackGroupTypeBox('3dtg') {
TileInfoStruct ();
}
타일 정보 구조(TileInfoStruct): 이 그룹의 트랙에 적용되는 3D 타일 정보를 포함할 수 있다. 타임드 관련된 3D 타일 정보 또는 스파셜 리젼 정보를 전달하는 메타데이터 트랙들이 존재하면, 이니셜 3D타일 정보를 나타낼 수 있다.
각 트랙이 하나 이상의 3D tile track 그룹에 속할 수 있다.
GPCC tile inventory track grouping
실시예들에 따른 방법/장치는 포인트 클라우드 데이터에 대해 동일한 tile inventory 가 적용되는 하나 이상의 트랙들을 그룹핑할 수 있으며 하기와 같이 정보를 생성하고 시그널링할 수 있다.
'titg'와 동일한 트랙 그룹 타입 track_group_type을 가지는 TrackGroupTypeBox는 이 트랙이 동일한 타일 인벤토리 정보가 적용되는 트랙드의 그룹에 속함을 나타낸다.
동일한 타일 인벤토리에 속하는 트랙들은 track_group_type 'titg'에 대한 track_group_id의 동일한 값을 가질 수 있다. 하나의 타일 인벤토리의 트랙들의 track_group_id은 다른 타일 인벤토리의 트랙들의 track_group_id와 다를 수 있다(Tracks belonging to the same tile inventory have the same value of track_group_id for track_group_type 'titg', and the track_group_id of tracks from one tile inventory differs from the track_group_id of tracks from any tile inventory).
aligned(8) class GPCCTileInventoryTrackGroupBox extends TrackGroupTypeBox('titg') {
TileInventoryStruct ();
}
타일 인벤토리 구조(TileInventoryStruct): 이 글부의 트랙들에 적용되는 타일 인벤토리 정보를 포함할 수 있다. 관련된 타일 인벤토리 정보 또는 스파셜 리젼 정보를 전달하는 타임드 메타데이터 트랙들이 존재하는 경우, 이니셜 타일 인벤토리 정보를 나타낼 수 있다.
각 트랙이 하나 이상의tile inventory track 그룹에 속할 수 있다.
//GPCC tile inventory track grouping
실시예들에 따른 방법/장치는 동일한 G-PCC 파라미터 셋(이는 SPS, GPS, APS, tile inventory 등을 포함할수 있다)이 적용되는 하나 이상의 트랙들을 그룹핑할 수 있으며 하기와 같은 정보를 생성할 수 있다.
'patg'와 동일한 track_group_type을 가지는 TrackGroupTypeBox는 이 트랙이 동일한 파라미터 세트들이 적용되는 트랙들의 그룹이 속함을 나타낼 수 있다.
동일한 타일 인벤토리에 속하는 트랙들은 track_group_type 'patg'에 대한 track_group_id의 동일한 값을 가질 수 있다. 하나의 타일 인벤토리의 트랙들의 track_group_id는 다른 타일 인벤토리의 트랙들의 track_group_id와 다를 수 있다(Tracks belonging to the same tile inventory have the same value of track_group_id for track_group_type 'patg', and the track_group_id of tracks from one tile inventory differs from the track_group_id of tracks from any tile inventory).
aligned(8) class GPCCParameterSetTrackGroupBox extends TrackGroupTypeBox('patg') {
unsigned int(8) numOfSetupUnitArrays;
for (i=0; i< numOfSetupUnitArrays; i++) {
unsigned int(7) setupUnitType;
unsigned int(8) numOfSetupUnits;
for (i=0; i<numOfSetupUnits; i++) {
tlv_encapsulation setupUnit;
}
}
}
셋업 유닛 어레이 개수(numOfSetupUnitArrays): 셋업유닛 타입 필드에 의해 지시된 타입의 G-PCC 셋업 유닛들의 어레이 개수를 나타낸다.
셋업 유닛 타입(setupUnitTye): 시그널링된느 G-PCC 셋업 유닛들의 타입을 나타낸다. SPS, GPS, APS, 및 tile inventory를 나타내는 값들 중 하나일 수 있다.
셋업 유닛 개수(numOfSetupUnits): 레코드 내 시그널링되는 셋업 유닛 타입 필드에 의해 지시된 타입의 G-PCC 셋업 유닛들의 개수를 나타낸다.
셋업 유닛(setupUnit) 지시된 타입(, e.g. SPS, GPS, APS, or tile inventory)의 셋업 유닛을 전달하는 TLV 인캡슐레이션 구조의 인스턴스이다.
ISOBMFF 내 G-PCC 데이터의 인캡슐레이션(Encapsulation of G-PCC data in ISOBMFF)
실시예들에 따른 방법/장치, 예를 들어, 송신 장치, 인코더의 인캡슐레이터, 수신 장치, 디코더의 디캡슐레이터는 인코딩된 G-PCC 비트스트림의 데이터를 ISOBMFF에 기반하여 싱글 트랙 및/또는 멀티 트랙으로 인캡슐레이팅하고, 디캡슐레이팅할 수 있다(도26-28 참조).
도28을 참조하면, G-PCC 비트스트림이 멀티 트랙들 내 전달되는 경우, G-PCC 지오메트리 비트스트림을 전달하는 트랙은 엔트리 포인트일 수 있다.
샘플 엔트리 내, 이 트랙 내 포함된 스트림의 역할을 나타내기 위한 새로운 박스가 추가될 수 있다.
트랙 레퍼런스가 오직 G-PCC 지오메트리 비트스트림을 전달하는 트랙으로부터 G-PCC 어트리뷰트 비트스트림을 전달하는 트랙들로의 관계를 나타낼 수 있다.
Sample entry
Sample Entry Type: 'gpe1', 'gpeg', 'gpc1'or 'gpcg'
Container: SampleDescriptionBox
Mandatory: A 'gpe1' , 'gpeg', 'gpc1'or 'gpcg' sample entry is mandatory
Quantity: One or more sample entries may be present
G-PCC 트랙들은 'gpe1', 'gpeg', 'gpc1' 또는 'gpcg' 샘플 엔트리 타입을 가지는 VolumetricVisualSampleEntry를 사용할 수 있다.
G-PCC 샘플 엔트리는 GPCCConfigurationBox 및 옵셔널하게 GPCCComponentTypeBox를 포함할 수 있다.
'gpe1' 샘플 엔트리 하, 모든 파라미터 세트들(as defined in ISO/IEC 23090-9 [GPCC])이 셋업유닛 어레이 내 있을 수 있다. 'gpeg' 샘플 엔트리 하, 파라미터 세트들이 이 어레이 내 존재할 수 있다. 'gpe1' 또는 'gpeg' 샘플 엔트리 하, GPCCComponentTypeBox가 존재하지 않을 수 있다. 'gpc1' 샘플 엔트리 하, 모든 SPS, GPS, 및 tile inventory (as defined in ISO/IEC 23090-9 [GPCC])이 G-PCC 지오메트리 비트스트림을 전달하는 트랙들의 셋업유닛 어레이 내 존재할 수 있다. 모든 관련된 APS는 G-PCC 어트리뷰트 비트스트림을 전달하는 트랙들의 셋업유닛 어레이 내 있을 수 있다. 'gpcg' 샘플 엔트리 하, SPS, GPS, APS, 또는 tile inventory가 이 어레이 내 존재할 수 있다. 'gpc1' 또는 'gpcg' 샘플 엔트리 하, GPCCComponentTypeBox가 존재할 수 있다.
파라미터 세트들이 상요되고, 파라미터 세트들 업데이팅이 필요한 경우, 파라미터 세트들이 스트림의 샘플들 내 포함될 수 있다.
aligned(8) class GPCCSampleEntry()
extends VolumetricVisualSampleEntry (codingname) {
GPCCConfigurationBox config; //mandatory
GPCCComponentTypeBox type; // optional
TileInventoryBox();
}
컴프레서 네임(compressorname): 베이스 클래스 내 VolumetricVisualSampleEntry은 "\013GPCC Coding" 값을 가지고 사용되는 컴프레서의 이름을 나타낸다. 첫 번째 바이트는 남은 바이트들의 카운트이고, 옥탈 13인 11 decimal ()인 \013으로 표현될 수 있다. 스트링의 남은 부분은 바이트들의 수이다(in the base class VolumetricVisualSampleEntry indicates the name of the compressor used with the value "\013GPCC Coding" being recommended; the first byte is a count of the remaining bytes, here represented by \013, which (being octal 13) is 11 (decimal), the number of bytes in the rest of the string).
구성(config): G-PCC 디코더 구성 레코드 정보를 포함할 수 있다.
타입(type): 개별적인 트랙 내 전달되는 G-PCC 컴포넌트의 타입을 나타낸다.
타일 인벤토리 박스(TileInventoryBox): 트랙 내 샘플 내 전달되는 포인트 클라우드 데이터의 타일 인벤토리 정보를 나타낸다.
도33은 실시예들에 따른 G-PCC 베이스 트랙을 나타낸다.
도33은 도26-28 등에 따른 파일, 트랙에 포함되는 G-PCC 베이스 트랙의 신택스를 나타낸다.
실시예들에 송신 장치(10000), 수신 장치(10004), 인코딩-전송(20001-20002), 전송-디코딩(20002-20003), 도14-16의 파일/세그먼트 인캐슐레이터, 파일/세그먼트 디캡슐레이터 등은 G-PCC 베이스 트랙을 생성하고 송수신, 파싱할 수 있다.
G-PCC 베이스 트랙(G-PCC base track)
G-PCC base track 은 하나 이상의 G-PCC 트랙에 적용될 수 있는 공통의 파라미터 셋 등을 포함할 수 있다. 이는 'gpcb' 샘플 엔트리를 사용할 수 있다. GPCCConfigurationBox 에 하나 이상의 G-PCC 트랙에 적용될 파라미터 셋 (SPS, GPS, APS, tile inventory 등) 을 포함할 수 있다.
또한 해당 트랙의 샘플에 시간에 따라 변화할 수 있는 하나 이상의 G-PCC 트랙에 적용될 파라미터 셋 (SPS, GPS, APS, tile inventory 등) 을 포함할 수 있다.
aligned(8) class GPCCSampleEntry()
extends VolumetricVisualSampleEntry ('gpcb'') {
GPCCConfigurationBox config; //mandatory
}
해당 트랙의 각 샘플 내에 하나 이상의 파라미터 셋이 존재할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 샘플에 대한 서브 샘플을 추가로 생성할 수 있다.
서브 샘플(Sub-sample)
G-PCC 베이스 트랙 내, G-PCC 서브 샘플은 오직 하나의 G-PCC TLV 인캡슐레이션 구조를 포함할 수 있다. SampleTableBox 내 하나의 SubSampleInformation가 있거나 MovieFragmentBoxes 각각의 TrackFragmentBox내 존재할 수 있다.
존재하는 경우, TLV 인캡슐레이션 구조의 8비트 타입 값, TLV 인캡슐레이션 구조가 어트리뷰트 페이로드를 포함하는 경우, 어트리뷰트 인덱스의 6비트 값이 SubSampleInformationBox 내 서브 샘플 엔트리의 32비트 codec_specific_parameters필드에 포함될 수 있다. 각 서브 샘플의 타입은 SubSampleInformationBox 내 서브 샘플 엔트리의 codec_specific_parameters필드를 파싱함으로써 식별될 수 있다. SubsampleInformationBox 의 codec_specific_parameters 필드는 다음과 같이 정의될 수 있다.
unsigned int(8) PayloadType;
if (PayloadType == 4) { // attribute payload
unsigned int(6) AttrIdx;
bit(18) reserved = 0;
}
else
bit(24) reserved = 0;
페이로드 타입(PayloadType): 서브 샘플 내 TLV 인캡슐레이션 구조의 TLV 타입값이다.
tlv_type Description
0 Sequence parameter set
1 Geometry parameter set
3 Attribute parameter set
5 Tile inventory
6 Frame boundary marker
실시예들에 따른 방법/장치는 파일의 트랙에 G-PCC 타일 트랙을 생성할 수 있다.
G-PCC 타일 트랙(G-PCC tile track)
Sample Entry Type: 'get1'
Container: SampleDescriptionBox
Mandatory: Yes
Quantity: One or more sample entries may be present
G-PCC 타일 트랙은 'v3t1' 샘플 엔트리 타입을 가지는 VolumetricVisualSampleEntry를 확장하는 AtlasTileSampleEntry를 사용할 수 있다.
G-PCC tile 트랙은 하나 이상의 G-PCC tile 과 연관된 G-PCC 데이터가 포함될 수 있다. GPCCComponentTypeBox 가 샘플 엔트리에 포함되는 경우 해당 G-PCC 타일 트랙에 하나의 G-PCC 컴포넌트와 연관된 데이터만이 포함되며 해당 트랙에 포함된 G-PCC 컴포넌트 타입을 지칭할 수 있다. GPCCComponentTypeBox 가 샘플 엔트리에 포함되지 않는 경우 복수개의 G-PCC 컴포넌트 데이터가 트랙 내에 포함되며 해당 데이터는 샘플엔트리에서 시그널링되는 타일에 연관될 수 있다.
aligned(8) class GPCCTileSampleEntry()
extends VolumetricVisualSampleEntry ('get1') {
unsigned int(8) configurationVersion = 1;
unsigned int(1) multiplexed_flag;
unsigned int(16) num_tiles;
for(i=0; i < num_tiles; i++){
unsigned int(16) tile_id;
}
if(multiplexed_flag == 0)
GPCCComponentTypeBox type; // optional
}
구성버전(configurationVersion): 버전 필드이다. 샘플 엔트리에 대한 호환이 힘든 변화는 버전 넘버의 변화로 식별될 수 있다.
멀티플렉싱 플래그(multiplexed_flag)은 해당 트랙에 하나 이상의 G-PCC 컴포넌트 데이터가 포함되었는지 여부를 나타낼 수 있다. 해당 값이 0 인 경우 하나의 G-PCC 컴포넌트 데이터만 포함되었음을 나타내면 이러한 경우 샘플엔트리 상에 type 값이 포함될 수 있다.
타일 개수(num_tiles): 트랙 내 포함되는 타일들의 개수이다.
타일 아이디(tile_id): 이 트랙 내 존재하는 타일의 아이디이다.
타입(type): 개별적 트랙 내 전달되는 G-PCC 컴포넌트의 타입니다.
해당 트랙에 3D tile sample group 이 존재할 수 있다. 이를 통해 해당 트랙내 포함된 샘플들과 연관된 타일 정보를 시그널링 할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 G-PCC 트랙들 간 레퍼런싱을 다음과 같이 처리할 수 있다.
G-PCC 트랙 레퍼런싱(Referencing between G-PCC tracks)
G-PCC 비트스트림이 멀티플 트랙들 내 전달되는 경우 트랙들 간 링크를 위해서 트랙 레퍼런스 툴이 사용된다. 하나의 TrackReferenceTypeBoxes이 G-PCC 트랙의 트랙 박스 내 TrackReferenceBox에 추가될 수 있다. TrackReferenceTypeBox은 G-PCC 트랙이 레퍼런스하는 트랙을 지정하는 track_IDs 어레이를 포함할 수 있다.
G-PCC 베이스 트랙을 하나 또는 하나 이상의 G-PCC 타일들과 연돤된 코딩된 비트스트림을 전달하는 G-PCC 타일 트랙에 링크하기 위해서, G-PCC 베이스 트랙 내 TrackReferenceTypeBox의 reference_type이 G-PCC 타일 트랙을 식별할 수 있다. 이러한 트랙 레퍼런스 타입의 4CC는 gpbt'일 수 있다.
하나 또는 하나 이상의 G-PCC 타일들과 연돤괸 코딩된 비트스트림을 전달하는 G-PCC 타일 트랙을 G-PCC 베이스 트랙에 링크하기 위해서, G-PCC 타일 트랙 내 TrackReferenceTypeBox의 reference_type이 G-PCC 베이스 트랙을 식별할 수 있다. 이러한 트랙 레퍼런스 타입의 4CC는 'gptb' 이다.
G-PCC 베이스 트랙을 코딩된 G-PCC 비트스트림을 전달하는 G-PCC 트랙에 링크하기 위해서, G-PCC 베이스 트랙 내 TrackReferenceTypeBox의 reference_type은 G-PCC 트랙을 식별할 수 있다. 이러한 트랙 레퍼런스 타입들의 4CC는 'gpbc'일 수 있다.
코딩된 G-PCC 비트스트림을 전달하는 G-PCC 트랙을 G-PCC 베이스 트랙에 링크하기 위해서, G-PCC 타일 트랙 내 TrackReferenceTypeBox의 reference_type은 G-PCC 베이스 트랙을 식별할 수 있다. 이러한 트랙 레퍼런스 타입의 4CC는 'gpcb'일 수 있다.
G-PCC 지오메트리 트랙을 G-PCC 어트리뷰트 트랙에 링크하기 위해서, G-PCC 지오메트리 트랙 내 TrackReferenceTypeBox의 reference_type은 관련된 어트리뷰트 트랙들을 식별할 수 있다. 이러한 트랙 레퍼러늣 타입의 4CC는 다음과 같다:
'gpca': 레퍼런싱된 트랙(들)은 G-PCC 어트리뷰트 데이터의 코딩된 비트스트림을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 파일, 트랙에 타임드 메타데이터 트랙을 추가할 수 있다.
타임드 메타데이터 트랙(Timed metadata track)
3D 타일 타임드 메타데이터 트랙(3D tile timed metadata track)
다이나믹 3D 타일 타임드 메타데이터 트랙은 3D 타일을 나타낼 수 있고 타일 인벤토리 정보는 시간에 따라 다이나막하게 변화할 수 있다. 이 타임드 메타데이터 트랙은 'cdsc' 트랙 레퍼런스를 활용하여 관련된 G-PCC 포인트 클라우드 비트스트림을 전달하는 개별적 트랙에 링크될 수 있다. 이 타임드 메타데이터 트랙은 'cdtg' 트랙 레퍼런스를 활용하여 관련된 G-PCC 포인트 클라우드 비트스트림을 전달하는 개별적 트랙 그룹들에 연결될 수 있다.
aligned(8) class GPCCTileInventorySampleEntry extends MetadataSampleEntry('dyti') {
TileInventoryBox ();
}
이 타임드 메타데이터 트랙의 샘플 엔트리는관련된 포인트 클라우드 데이터에 적용되는 디폴트 3D 타일 정보를 포함하는 3D 타일 정보 또는 타일 인벤토리 정보를 포함할 수 있다.
타임드 메타데이터 트랙의 샘플 포맷은 다음과 같을 수 있다.
aligned(8) class GPCCSpatialRegionSample {
TileInventoryStruct ();
}
타일 인벤토리 구조(TileInventoryStruct): 관련된 포인트 클라우드 데이터의 다이나믹하게 변화하는 3D 타일 또는 타일 인벤토리 정보를 나타낼 수 있다.
실시예들에 따른 송수신 장치의 파일 인캡슐레이션 혹은 파일 인캡슐레이터(도14-16) 는 G-PCC 비트스트림 상에 존재하는 파라미터 셋 변화하는 정도에 따라 파일 내 트랙을 생성, 저장 등 하고, 관련 시그널링 정보(도18-33)를 저장할 수 있다. 파일 인캡슐레이션 혹은 파일 인캡슐레이터는 파일 생성 시 실시예들에 따른 시그널링 정보를 파일 내 하나 이상의 트랙에 추가할 수 있다. 예를 들어, G-PCC 비트스트림의 부분 혹은 전체를 포함하는 미디어 트랙, G-PCC 비트스트림과 연관된 메타데이터 트랙 생성 등을 처리할 수 있다.
실시예들에 따른 파일 디캡슐레이션 또는 파일 디캡슐레이터는 파일 내 트랙에 포함되어 있는 시그널링 및파라미터 셋 등 정보를 획득할 수 있으며 이를 기반으로 파일 내 트랙 데이터를 효과적으로 추출, 디코딩, 후처리 등을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 방법/장치는 실시예들에 따른 파일 인캡슐레이터 및 파일 디캡슐레이터 등의 동작으로 인하여, 아래와 같은 효과를 제공할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 포인트 클라우드 비디오가 재생될 때 효과적으로 재생될수 있도록 한다. 더 나아가 사용자로 하여금 포인트 클라우드 비디오와 상호작용을 가능케 할 수 있도록 한다. 이와 더불어 사용자에게 재생 파라미터를 변경할 수 있도록 허용할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 사용자의 뷰포트에 적합한 따라 파일 내 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 트랙 혹은 아이템 등을 선택하거나 트랙 혹은 아이템 내의 데이터를 부분적으로 파싱하거나 디코딩, 혹은 랜더링을 할 수 있도록 한다. 불필요한 데이터 즉, 사용자의 뷰포트와 연관없는 포인트 클라우드 데이터에 대한 불필요한 연산 수행을 감소시킴에 따라 포인트 클라우드 데이터의 파일에서의 파싱, 포인트 클라우드 데이터의 디코딩/랜더링을 효과적으로 수행할 수 있도록 한다.
실시예들에 따른 파일은 포인트 클라우드 데이터에 대한 타일에 대한 하나 또는 하나 이상의 트랙들을 더 포함하고, 트랙은 포인트 클라우드 데이터에 대한 타일들의 개수에 관한 타일 넘버 정보 및 타일에 대한 타일 식별 정보를 포함하는 샘플 엔트리를 포함할 수 있다.
타일에 대한 트랙 및 파라미터 세트들에 대한 트랙은 트랙 레퍼런스에 기반하여 링크될 수 있다.
실시예들에 따른 파일 구조로 인하여, 예를 들어 베이스 트랙, 타일 트랙, 레퍼런싱 등에 기반하여 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법/장치는 포인트 클라우드 데이트를 원하는 부분만 획득하고 디코딩하여 효율적으로 사용자에게 제공할 수 있는 효과가 있다. 실시예들에 따른 동작과 데이터 구조는 파셜 억세스(partial access)를 가능하게 한다.
실시예들에 따른 파라미터 세트들에 대한 트랙은 베이스 트랙이고, 베이스 트랙은 포인트 클라우드 데이터를 위한 하나 또는 하나 이상의 트랙들에 적용되는 공통의 파라미터 세트를 포함할 수 있다.
나아가, 파일은 포인트 클라우드 데이터에 대한 타일에 대한 트랙을 더 포함하고, 트랙은 타일 트랙이고, 타일 트랙은 트랙에 연관된 포인트 클라우드 데이터를 전달할 수 있다.
도34는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법을 나타낸다.
S3400, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 인코딩 동작은 도1의 송신 장치(10000), 인코더(10002), 도2의 인코딩(20001), 도4의 인코딩, 도12의 송신 장치, 도14-15의 포인트 클라우드 인코딩, 도17의 디바이스의 프로세스, 도18-24 등의 비트스트림의 인코딩 등의 동작을 포함할 수 있다.
S3410, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 인캡슐레이팅하는 단계를 더 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 인캡슐레이팅 동작은 도1의 송신 장치(10000), 도2의 인코딩-전송(20001-20002), 도14-15의 파일/세그먼트 인캐슐레이션, 도17의 디바이스의 프로세스, 도18-24 등 비트스트림의 도25-33 등의 파일 컨테이너로의 인캡슐레이션 등의 동작을 포함할 수 있다.
S3420, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 전송 동작은 도1의 송신 장치(10000), 트랜스미터(10003), 도2의 전송(20002), 도14-15의 딜리버리, 도17의 디바이스의 프로세스, 도25-33 등의 파일 컨테이너의 전송 등의 동작을 포함할 수 있다.
도35는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법을 나타낸다.
S3500, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 수신하는 단계를 더 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 수신 동작은 도1의 수신 장치(10004), 리시버(10005), 도2의 전송(20002), 도13의 수신 장치, 도14-16의 딜리버리 수신, 도17의 디바이스의 프로세스, 도18-24 등 비트스트림 및 도25-33 등의 파일 컨테이너의 수신 등의 동작을 포함할 수 있다.
S3510, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 디캡슐레이팅하는 단계를 더 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 디캡슐레이팅 동작은 도1의 수신 장치(10004), 도2의 전송-디코딩(20002-20003), 도14-16의 파일/세그먼트 디캡슐레이팅, 도17의 디바이스의 프로세스, 도25-33등의 파일로부터 도18-24의 비트스트림의 디캡슐레이션 등의 동작을 포함할 수 있다.
S3520, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계를 더 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 디코딩 동작은 도1의 수신 장치(10004), 디코더(10006), 도2 디코딩(20003), 도10-11의 디코딩, 도13의 수신 장치의 디코딩, 도14-17의 디코딩, 도18-24 비트스트림의 디코딩 등의 동작을 포함할 수 있다.
실시예들은 방법 및/또는 장치 관점에서 설명되었으며, 방법의 설명 및 장치의 설명은 상호 보완하여 적용될 수 있다.
설명의 편의를 위하여 각 도면을 나누어 설명하였으나, 각 도면에 서술되어 있는 실시 예들을 병합하여 새로운 실시 예를 구현하도록 설계하는 것도 가능하다. 그리고, 통상의 기술자의 필요에 따라, 이전에 설명된 실시 예들을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체를 설계하는 것도 실시예들의 권리범위에 속한다. 실시예들에 따른 장치 및 방법은 상술한 바와 같이 설명된 실시 예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 실시 예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시 예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다. 실시예들의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 실시예들은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 실시예들의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 실시예들의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해돼서는 안 될 것이다.
실시예들의 장치의 다양한 구성요소들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 그것들의 조합에 의해 수행될 수 있다. 실시예들의 다양한 구성요소들은 하나의 칩, 예를 들면 하나의 하드웨어 서킷으로 구현될 수 있다 실시예들에 따라, 실시예들에 따른 구성요소들은 각각 별도의 칩들로 구현될 수 있다. 실시예들에 따라, 실시예들에 따른 장치의 구성요소들 중 적어도 하나 이상은 하나 또는 그 이상의 프로그램들을 실행 할 수 있는 하나 또는 그 이상의 프로세서들로 구성될 수 있으며, 하나 또는 그 이상의 프로그램들은 실시예들에 따른 동작/방법들 중 어느 하나 또는 그 이상의 동작/방법들을 수행시키거나, 수행시키기 위한 인스트럭션들을 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 장치의 방법/동작들을 수행하기 위한 실행 가능한 인스트럭션들은 하나 또는 그 이상의 프로세서들에 의해 실행되기 위해 구성된 일시적이지 않은 CRM 또는 다른 컴퓨터 프로그램 제품들에 저장될 수 있거나, 하나 또는 그 이상의 프로세서들에 의해 실행되기 위해 구성된 일시적인 CRM 또는 다른 컴퓨터 프로그램 제품들에 저장될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 메모리는 휘발성 메모리(예를 들면 RAM 등)뿐 만 아니라 비휘발성 메모리, 플래쉬 메모리, PROM등을 전부 포함하는 개념으로 사용될 수 있다. 또한, 인터넷을 통한 전송 등과 같은 캐리어 웨이브의 형태로 구현되는 것도 포함될 수 있다. 또한, 프로세서가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 프로세서가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
이 문서에서 “/”와 “,”는 “및/또는”으로 해석된다. 예를 들어, “A/B”는 “A 및/또는 B”로 해석되고, “A, B”는 “A 및/또는 B”로 해석된다. 추가적으로, “A/B/C”는 “A, B 및/또는 C 중 적어도 하나”를 의미한다. 또한, “A, B, C”도 “A, B 및/또는 C 중 적어도 하나”를 의미한다. 추가적으로, 이 문서에서 “또는”는 “및/또는”으로 해석된다. 예를 들어, “A 또는 B”은, 1) “A” 만을 의미하고, 2) “B” 만을 의미하거나, 3) “A 및 B”를 의미할 수 있다. 달리 표현하면, 본 문서의 “또는”은 “추가적으로 또는 대체적으로(additionally or alternatively)”를 의미할 수 있다.
제1, 제2 등과 같은 용어는 실시예들의 다양한 구성요소들을 설명하기 위해 사용될 수 있다. 하지만 실시예들에 따른 다양한 구성요소들은 위 용어들에 의해 해석이 제한되어서는 안된다. 이러한 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위해 사욛외는 것에 불과하다. 것에 불과하다. 예를 들어, 제1 사용자 인풋 시그널은 제2사용자 인풋 시그널로 지칭될 수 있다. 이와 유사하게, 제2사용자 인풋 시그널은 제1사용자 인풋시그널로 지칭될 수 있다. 이러한 용어의 사용은 다양한 실시예들의 범위 내에서 벗어나지 않는 것으로 해석되어야만 한다. 제1사용자 인풋 시그널 및 제2사용자 인풋 시그널은 모두 사용자 인풋 시그널들이지만, 문맥 상 명확하게 나타내지 않는 한 동일한 사용자 인풋 시그널들을 의미하지 않는다.
실시예들을 설명하기 위해 사용된 용어는 특정 실시예들을 설명하기 위한 목적으로 사용되고, 실시예들을 제한하기 위해서 의도되지 않는다. 실시예들의 설명 및 청구항에서 사용된 바와 같이, 문맥 상 명확하게 지칭하지 않는 한 단수는 복수를 포함하는 것으로 의도된다. 및/또는 표현은 용어 간의 모든 가능한 결합을 포함하는 의미로 사용된다. 포함한다 표현은 특징들, 수들, 단계들, 엘리먼트들, 및/또는 컴포넌트들이 존재하는 것을 설명하고, 추가적인 특징들, 수들, 단계들, 엘리먼트들, 및/또는 컴포넌트들을 포함하지 않는 것을 의미하지 않는다. 실시예들을 설명하기 위해 사용되는, ~인 경우, ~때 등의 조건 표현은 선택적인 경우로만 제한 해석되지 않는다. 특정 조건을 만족하는 때, 특정 조건에 대응하여 관련 동작을 수행하거나, 관련 정의가 해석되도록 의도되었다.
또한, 본 문서에서 설명하는 실시예들에 따른 동작은 실시예들에 따라서 메모리 및/또는 프로세서를 포함하는 송수신 장치에 의해 수행될 수 있다. 메모리는 실시예들에 따른 동작을 처리/제어하기 위한 프로그램들을 저장할 수 있고, 프로세서는 본 문서에서 설명한 다양한 동작을 제어할 수 있다. 프로세서는 컨트롤러 등으로 지칭가능하다. 실시예들에 동작들은 펌웨어, 소프트웨어, 및/또는 그것들의 조합에 의해 수행될 수 있고, 펌웨어, 소프트웨어, 및/또는 그것들의 조합은 프로세서에 저장되거나 메모리에 저장될 수 있다.
상술한 바와 같이, 실시예들을 실시하기 위한 최선의 형태에서 관련 내용을 설명하였다.
상술한 바와 같이, 실시예들은 포인트 클라우드 데이터 송수신 장치 및 시스템에 전체적 또는 부분적으로 적용될 수 있다.
당업자는 실시예들의 범위 내에서 실시예들을 다양하게 변경 또는 변형할 수 있다.
실시예들은 변경/변형들을 포함할 수 있고, 변경/변형은 청구항들 및 그 와 동일한 것들의 범위를 벗어나지 않는다.

Claims (20)

  1. 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계;
    상기 포인트 클라우드 데이터를 인캡슐레이팅하는 단계; 및
    상기 포인트 클라우드 데이터를 전송하는 단계; 를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 송신 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 포인트 클라우드 데이터는 파일에 기반하여 인캡슐레이팅되고,
    상기 파일은 상기 포인트 클라우드 데이터에 대한 파라미터 세트들에 대한 트랙을 포함하고,
    상기 파라미터 세트들은 시퀀스 파리미터 세트, 지오메트리 파라미터 세트, 어트리뷰트 파라미터 세트, 타일 파라미터 세트를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 송신 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 파일은 상기 포인트 클라우드 데이터에 대한 타일에 대한 하나 또는 하나 이상의 트랙들을 더 포함하고,
    상기 트랙은 상기 포인트 클라우드 데이터에 대한 타일들의 개수에 관한 타일 넘버 정보 및 상기 타일에 대한 타일 식별 정보를 포함하는 샘플 엔트리를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 송신 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 타일에 대한 트랙 및 상기 파라미터 세트들에 대한 트랙은 트랙 레퍼런스에 기반하여 링크되는,
    포인트 클라우드 데이터 송신 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 파라미터 세트들에 대한 트랙은 베이스 트랙이고,
    상기 베이스 트랙은 상기 포인트 클라우드 데이터를 위한 하나 또는 하나 이상의 트랙들에 적용되는 공통의 파라미터 세트를 포함하고,
    상기 파일은 상기 포인트 클라우드 데이터에 대한 타일에 대한 트랙을 더 포함하고,
    상기 트랙은 타일 트랙이고,
    상기 타일 트랙은 상기 트랙에 연관된 포인트 클라우드 데이터를 전달하는,
    포인트 클라우드 데이터 송신 방법.
  6. 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 인코더;
    상기 포인트 클라우드 데이터를 인캡슐레이팅하는 인캡슐레이터; 및
    상기 포인트 클라우드 데이터를 전송하는 트랜스미터; 를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 송신 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 포인트 클라우드 데이터는 파일에 기반하여 인캡슐레이팅되고,
    상기 파일은 상기 포인트 클라우드 데이터에 대한 파라미터 세트들에 대한 트랙을 포함하고,
    상기 파라미터 세트들은 시퀀스 파리미터 세트, 지오메트리 파라미터 세트, 어트리뷰트 파라미터 세트, 타일 파라미터 세트를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 송신 장치.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 파일은 상기 포인트 클라우드 데이터에 대한 타일에 대한 하나 또는 하나 이상의 트랙들을 더 포함하고,
    상기 트랙은 상기 포인트 클라우드 데이터에 대한 타일들의 개수에 관한 타일 넘버 정보 및 상기 타일에 대한 타일 식별 정보를 포함하는 샘플 엔트리를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 송신 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 타일에 대한 트랙 및 상기 파라미터 세트들에 대한 트랙은 트랙 레퍼런스에 기반하여 링크되는,
    포인트 클라우드 데이터 송신 장치.
  10. 제6항에 있어서,
    상기 파라미터 세트들에 대한 트랙은 베이스 트랙이고,
    상기 베이스 트랙은 상기 포인트 클라우드 데이터를 위한 하나 또는 하나 이상의 트랙들에 적용되는 공통의 파라미터 세트를 포함하고,
    상기 파일은 상기 포인트 클라우드 데이터에 대한 타일에 대한 트랙을 더 포함하고,
    상기 트랙은 타일 트랙이고,
    상기 타일 트랙은 상기 트랙에 연관된 포인트 클라우드 데이터를 전달하는,
    포인트 클라우드 데이터 송신 장치.
  11. 포인트 클라우드 데이터를 수신하는 단계;
    상기 포인트 클라우드 데이터를 디캡슐레이팅하는 단계; 및
    상기 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계; 를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 포인트 클라우드 데이터는 파일에 기반하여 디캡슐레이팅되고,
    상기 파일은 상기 포인트 클라우드 데이터에 대한 파라미터 세트들에 대한 트랙을 포함하고,
    상기 파라미터 세트들은 시퀀스 파리미터 세트, 지오메트리 파라미터 세트, 어트리뷰트 파라미터 세트, 타일 파라미터 세트를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 방법.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 파일은 상기 포인트 클라우드 데이터에 대한 타일에 대한 하나 또는 하나 이상의 트랙들을 더 포함하고,
    상기 트랙은 상기 포인트 클라우드 데이터에 대한 타일들의 개수에 관한 타일 넘버 정보 및 상기 타일에 대한 타일 식별 정보를 포함하는 샘플 엔트리를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 타일에 대한 트랙 및 상기 파라미터 세트들에 대한 트랙은 트랙 레퍼런스에 기반하여 링크되는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 방법.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 파라미터 세트들에 대한 트랙은 베이스 트랙이고,
    상기 베이스 트랙은 상기 포인트 클라우드 데이터를 위한 하나 또는 하나 이상의 트랙들에 적용되는 공통의 파라미터 세트를 포함하고,
    상기 파일은 상기 포인트 클라우드 데이터에 대한 타일에 대한 트랙을 더 포함하고,
    상기 트랙은 타일 트랙이고,
    상기 타일 트랙은 상기 트랙에 연관된 포인트 클라우드 데이터를 전달하는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 방법.
  16. 메모리; 및
    상기 메모리에 연결된 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는
    포인트 클라우드 데이터를 수신하고,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 디캡슐레이팅하고,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 장치.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 포인트 클라우드 데이터는 파일에 기반하여 디캡슐레이팅되고,
    상기 파일은 상기 포인트 클라우드 데이터에 대한 파라미터 세트들에 대한 트랙을 포함하고,
    상기 파라미터 세트들은 시퀀스 파리미터 세트, 지오메트리 파라미터 세트, 어트리뷰트 파라미터 세트, 타일 파라미터 세트를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 장치.
  18. 제16항에 있어서,
    상기 파일은 상기 포인트 클라우드 데이터에 대한 타일에 대한 하나 또는 하나 이상의 트랙들을 더 포함하고,
    상기 트랙은 상기 포인트 클라우드 데이터에 대한 타일들의 개수에 관한 타일 넘버 정보 및 상기 타일에 대한 타일 식별 정보를 포함하는 샘플 엔트리를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 장치.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 타일에 대한 트랙 및 상기 파라미터 세트들에 대한 트랙은 트랙 레퍼런스에 기반하여 링크되는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 장치.
  20. 제16항에 있어서,
    상기 파라미터 세트들에 대한 트랙은 베이스 트랙이고,
    상기 베이스 트랙은 상기 포인트 클라우드 데이터를 위한 하나 또는 하나 이상의 트랙들에 적용되는 공통의 파라미터 세트를 포함하고,
    상기 파일은 상기 포인트 클라우드 데이터에 대한 타일에 대한 트랙을 더 포함하고,
    상기 트랙은 타일 트랙이고,
    상기 타일 트랙은 상기 트랙에 연관된 포인트 클라우드 데이터를 전달하는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 장치.
PCT/KR2021/004261 2020-04-13 2021-04-06 포인트 클라우드 데이터 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 포인트 클라우드 데이터 수신 장치 및 포인트 클라우드 데이터 수신 방법 WO2021210837A1 (ko)

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