WO2021210867A1 - 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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WO2021210867A1
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playout
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geometry
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오세진
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엘지전자 주식회사
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    • H04N21/81—Monomedia components thereof

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 (space or volume).
  • Point cloud content can represent three-dimensional media, and includes VR (Virtual Reality), AR (Augmented Reality), MR (Mixed Reality), XR (Extended Reality), and autonomous driving. It is used to provide various services such as services. However, tens of thousands to hundreds of thousands of point data are needed to express point cloud content. Therefore, a method for efficiently processing a large amount of point data is required.
  • a technical problem according to the embodiments is to provide a point cloud data transmission apparatus, a transmission method, a point cloud data reception apparatus, and a reception method for efficiently transmitting and receiving a point cloud in order to solve the above-described problems.
  • An object of the present invention is to provide a point cloud data transmission apparatus, a transmission method, a point cloud data reception apparatus and a reception method for solving latency and encoding/decoding complexity.
  • a technical problem according to the embodiments is a geometry-point cloud compression (Geometry-point cloud compression, G-PCC) point cloud data transmission apparatus, transmission method, point cloud data reception apparatus and reception method for efficiently transmitting and receiving a bitstream is to provide
  • G-PCC geometry-point cloud compression
  • a technical problem according to the embodiments is a point cloud data transmission apparatus, transmission method, and point for efficiently storing a G-PCC bitstream in a single track in a file and efficiently accessing the stored G-PCC bitstream
  • An object of the present invention is to provide an apparatus and method for receiving cloud data.
  • a technical problem according to the embodiments is a point cloud data transmission apparatus, a transmission method, for efficiently storing a G-PCC bitstream in multiple tracks in a file and efficiently accessing the stored G-PCC bitstream;
  • An object of the present invention is to provide an apparatus and method for receiving point cloud data.
  • a technical problem according to the embodiments is to efficiently store a G-PCC bitstream in a single track or multiple tracks in a file, and to support a spatial access of the stored G-PCC bitstream, a point cloud data transmission apparatus, a transmission method , to provide an apparatus and method for receiving point cloud data.
  • An object of the present invention is to provide a point cloud data transmission apparatus, a transmission method, a point cloud data reception apparatus, and a reception method that provide signaling of playout related information for efficient reproduction of point cloud data.
  • a method for transmitting point cloud data includes: encoding point cloud data; encapsulating a bitstream including the encoded point cloud data into a file; , and transmitting the file.
  • the bitstream is stored in multiple tracks of the file
  • the file further includes signaling data
  • the signaling data includes at least one parameter set and playout related information
  • the encoded point cloud data includes: According to an embodiment, including geometry data and attribute data for a plurality of contents.
  • the encapsulating step further includes grouping the content to be played together, and the playout related information includes information about the playout group grouped in the step. do.
  • the playout related information includes identification information for identifying the playout group.
  • the playout-related information includes playout priority information, playout interaction information, playout position information, or playout orientation information for controlling reproduction of the playout group.
  • the playout-related information is signaled in a sample entry or a timed metadata track of tracks to which the playout group is applied.
  • An apparatus for receiving point cloud data includes a receiver receiving a file, and decapsulating the file into a bitstream including point cloud data, wherein the bitstream is stored in multiple tracks of the file, and the The file further includes signaling data, the signaling data includes at least one parameter set and playout related information, and the point cloud data includes geometry data and attribute data for a plurality of contents, a decapsulator, and a decoder for decoding the point cloud data based on the signaling data, and a renderer for rendering the decoded point cloud data based on the signaling data.
  • the renderer plays content included in the playout group among the decoded point cloud data based on the playout related information, and the playout related information includes information about the playout group. do it with
  • the playout related information includes identification information for identifying the playout group.
  • the playout-related information includes playout priority information, playout interaction information, playout position information, or playout orientation information for controlling reproduction of the playout group.
  • the playout-related information is signaled in a sample entry or a timed metadata track of tracks to which the playout group is applied.
  • a method for receiving point cloud data includes receiving a file, decapsulating the file into a bitstream including point cloud data, decoding the point cloud data based on the signaling data; and rendering the decoded point cloud data based on the signaling data.
  • the bitstream is stored in multiple tracks of the file, the file further includes signaling data, the signaling data includes at least one parameter set and playout related information, and the point cloud data includes a plurality of contents.
  • the file further includes signaling data, the signaling data includes at least one parameter set and playout related information, and the point cloud data includes a plurality of contents.
  • the point cloud data includes a plurality of contents.
  • the method further comprising the step of playing content included in a playout group among the decoded point cloud data based on the playout related information, wherein the playout related information includes information on the playout group as an example.
  • the playout related information includes identification information for identifying the playout group.
  • the playout-related information includes playout priority information, playout interaction information, playout position information, or playout orientation information for controlling reproduction of the playout group.
  • the playout-related information is signaled in a sample entry or a timed metadata track of tracks to which the playout group is applied.
  • the point cloud data transmission method, the transmission device, the point cloud data reception method, and the reception device may provide a quality point cloud service.
  • the point cloud data transmission method, the transmission device, the point cloud data reception method, and the reception device may achieve various video codec schemes.
  • the point cloud data transmission method, the transmission device, the point cloud data reception method, and the reception device may provide universal point cloud content such as an autonomous driving service.
  • the point cloud data transmission method, the transmission device, the point cloud data reception method, and the reception device perform spatial adaptive division of the point cloud data for independent encoding and decoding of the point cloud data, thereby improving parallel processing and It may provide scalability.
  • a point cloud data transmission method, a transmission device, a point cloud data reception method, and a reception device perform encoding and decoding by dividing the point cloud data into tiles and/or slice units, and signaling data necessary for this. It can improve the encoding and decoding performance of the cloud.
  • the point cloud data transmission method, the transmission device, the point cloud data reception method, and the reception device are G-PCC composed of TLV (Type-Length-Value) encapsulation structures including geometry, attributes, and signaling information
  • TLV Type-Length-Value
  • the point cloud data transmission method, the transmission device, the point cloud data reception method, and the reception device when one sample consists of multiple TLV encapsulation structures, uses each of the multiple TLV encapsulation structures as a sub-sample. By storing, there is an effect that can support efficient access to the stored G-PCC bitstream.
  • the point cloud data transmission method, the transmission device, the point cloud data reception method, and the reception device enable to effectively multiplex a G-PCC bitstream, and efficiently convert the G-PCC bitstream in units of G-PCC access units. access can be supported.
  • the point cloud data transmission method, the transmission device, the point cloud data reception method, and the reception device may transmit metadata for data processing and rendering in the G-PCC bitstream in the bitstream.
  • a point cloud data transmission method, a transmission device, a point cloud data reception method, and a reception device divide and store a G-PCC bitstream in one or more tracks in a file and signal it, and store the G-PCC bit Signals to indicate a relationship between a stream and one or more tracks, and efficiently stores and transmits a file containing a point cloud bitstream through an indication for an alternative G-PCC track stored in the file.
  • a method of transmitting point cloud data, a transmitting apparatus, a method of receiving point cloud data, and a receiving apparatus are a plurality of G-PCC contents to be played together (or simultaneously) (or videos/images of a plurality of G-PCC contents) together (or simultaneously) by grouping and signaling playout related information for this grouping to samples and/or sample entries in a track in a file, sample entry, sample group, entity group or track group or metadata track. You can select (or parse), decode or render from a file containing video/images to be played back.
  • the point cloud data receiving method and/or the point cloud data receiving apparatus can effectively reproduce a plurality of G-PCC contents (or videos/images of a plurality of G-PCC contents) to be reproduced together (or simultaneously).
  • the playout-related information includes playout control information for supporting the interaction of G-PCC content, thereby enabling the user to interact with the point cloud video/images, and the user You can allow the playout control parameters to be changed.
  • a point cloud data transmission method, a transmission device, a point cloud data reception method, and a reception device divide and store a G-PCC bitstream into a plurality of tracks in a file, and a plurality of tracks in which the G-PCC bitstream is stored By signaling signaling information for indicating a relationship between the two, a file including a G-PCC bitstream can be efficiently stored and transmitted.
  • FIG. 1 illustrates a system for providing point cloud content according to embodiments.
  • FIG. 2 shows a process for providing Point Cloud content according to embodiments.
  • FIG. 3 shows a configuration of a Point Cloud capture device arrangement according to embodiments.
  • FIG. 4 illustrates a Point Cloud Video Encoder according to embodiments.
  • FIG. 5 illustrates voxels in a 3D space according to example embodiments.
  • FIG. 6 shows an example of an octree and an occupancy code according to embodiments.
  • FIG. 7 shows an example of a neighbor node pattern according to embodiments.
  • FIG. 8 shows an example of a point configuration of Point Cloud contents for each LOD according to embodiments.
  • FIG 9 shows an example of a point configuration of Point Cloud contents for each LOD according to embodiments.
  • FIG. 10 shows an example of a block diagram of a point cloud video decoder according to embodiments.
  • FIG. 11 shows an example of a point cloud video decoder according to embodiments.
  • FIG. 12 shows components for Point Cloud video encoding of a transmitter according to embodiments.
  • FIG. 13 shows components for Point Cloud video decoding of a receiver according to embodiments.
  • FIG. 14 shows an architecture for storing and streaming G-PCC-based point cloud data according to embodiments.
  • 16 shows an apparatus for receiving point cloud data according to embodiments.
  • FIG. 17 shows an example of a structure capable of interworking with a point cloud data method/device according to embodiments.
  • FIG. 18 is a diagram illustrating another example of a point cloud transmission apparatus according to embodiments.
  • FIG. 19 is a diagram illustrating another example of a point cloud receiving apparatus according to embodiments.
  • 20 is a diagram illustrating an example of a bitstream structure of point cloud data for transmission/reception according to embodiments.
  • 21 is a diagram illustrating an example of a bitstream structure of point cloud data according to embodiments.
  • 22 is a diagram illustrating a connection relationship between components in a bitstream of point cloud data according to embodiments.
  • FIG. 23 is a diagram illustrating an embodiment of a syntax structure of a sequence parameter set according to the present specification.
  • 24 is a table showing an example of an attribute type allocated to an attribute_label_four_bytes field according to embodiments.
  • 25 is a table showing examples of X, Y, and Z values allocated to the axis_coding_order field according to embodiments.
  • 26 is a diagram illustrating an example of a syntax structure of a geometry parameter set according to embodiments.
  • 27 is a diagram illustrating an example of a syntax structure of an attribute parameter set according to embodiments.
  • 28 is a table showing an example of an attribute coding type assigned to an attr_coding_type field according to embodiments.
  • 29 is a diagram illustrating an example of a syntax structure of a tile inventory according to embodiments.
  • FIG. 30 is a diagram illustrating an example of a syntax structure of a frame boundary marker according to embodiments.
  • 31 is a diagram illustrating an example of a syntax structure of a geometry slice bitstream () according to embodiments.
  • 32 is a diagram illustrating an example of a syntax structure of a geometry slice header according to embodiments.
  • 33 is a diagram illustrating an example of a syntax structure of geometry slice data according to embodiments.
  • 34 is a diagram illustrating an example of a syntax structure of an attribute slice bitstream () according to embodiments.
  • 35 is a diagram illustrating an example of a syntax structure of an attribute slice header according to embodiments.
  • 36 is a diagram illustrating an example of a syntax structure of attribute slice data according to embodiments.
  • FIG. 37 is a diagram illustrating an example of a syntax structure of a metadata slice bitstream ( ) according to embodiments.
  • 38 is a diagram illustrating an example of a syntax structure of a metadata slice header according to embodiments.
  • 39 is a diagram illustrating an example of a syntax structure of metadata slice data according to embodiments.
  • FIG. 40 shows an example of a TLV encapsulation structure according to embodiments.
  • TLV type-length-value
  • FIG. 42 is a table showing an example of a TLV type allocated to a tlv_type field according to embodiments.
  • FIG. 43 shows an example of a playout control structure according to embodiments.
  • 44 is a table illustrating an example of a control information type allocated to a control_info_type field according to embodiments.
  • 45 shows an example of a file structure for a single track storing a G-PCC bitstream according to embodiments.
  • FIG. 46 shows an example of a sample structure when a G-PCC bitstream is stored in a single track according to embodiments.
  • 49 is a flowchart of a method for transmitting point cloud data according to embodiments.
  • 50 is a flowchart illustrating 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 may perform wired/wireless communication to transmit/receive point cloud data.
  • the transmission device 10000 may secure, process, and transmit a point cloud video (or point cloud content).
  • the transmitting device 10000 may be a fixed station, a base transceiver system (BTS), a network, an artificial intelligence (AI) device and/or system, a robot, an AR/VR/XR device and/or a server and the like.
  • BTS base transceiver system
  • AI artificial intelligence
  • 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 unit, 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 perform wired/wireless communication with the receiving device 10004 (or the receiver 10005) 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 device 10004 includes a receiver (Receiver, 10005), a point cloud video decoder (Point Cloud Video 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 or module) 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 render the decoded point cloud video data according to a viewport or the like.
  • 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 may refer to information about a 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 on the area of the point cloud video that the user is looking at (ie, the area the user is currently viewing). That is, the viewport information is information on a region that the user is currently viewing in the point cloud video.
  • the viewport or viewport area may mean an area that the user is viewing in the point cloud video.
  • a viewpoint is a point at which a user views a point cloud video, and may mean a central point of the viewport area.
  • the viewport is an area centered on the viewpoint, and the size, shape, etc. occupied by the area may be determined by the 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 performs a gaze analysis, etc. based on the head orientation information and/or viewport information to determine the user's point cloud video consumption method, the point cloud video area where the user gazes, the gaze time, and the like. can be checked
  • the receiving device 10004 may transmit feedback information including the result of the gaze analysis to the transmitting device 10000 .
  • a device such as a VR/XR/AR/MR display may extract a viewport area based on a user's head position/direction, a vertical or horizontal FOV supported by the device, and the like.
  • the head orientation information and the viewport information may be referred to as feedback information, signaling information, or metadata.
  • 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 feedback information may not only be transmitted to the transmitting side, but may also be consumed at the receiving side. That is, the point cloud content providing system may process (encode/decode/render) the point cloud data based on the feedback information.
  • the point cloud video decoder 10006 and the renderer 10007 use feedback information, that is, head orientation information and/or viewport information to preferentially decode and render only the point cloud video for the region currently being viewed by the user. can
  • the receiving device 10004 may transmit feedback information to the transmitting device 10000 .
  • the transmitting device 10000 (or the point cloud video encoder 10002 ) may perform an encoding operation based on the feedback information. Therefore, the point cloud content providing system does not process (encode / decode) all point cloud data, but efficiently processes necessary data (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, a transmitting system, etc.
  • the receiving apparatus 10004 may be referred to as a decoder, a receiving device, a receiver, a receiving system, 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). For example, 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
  • 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.
  • information eg, depth information, color information, etc.
  • 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 eg, the receiving device 10004 or the renderer 10007) may render the geometry and attributes decoded through the decoding process according to various rendering methods. Points of the point cloud content may be rendered as a vertex having a certain thickness, a cube having a specific minimum size centered 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 and 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 the point cloud content representing the 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 or may generate point cloud content having a high density of points.
  • FIG. 4 shows an example of a point cloud video encoder according to embodiments.
  • the point cloud video encoder controls the point cloud data (for example, positions of points and / or attributes) and perform an encoding operation.
  • 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 video encoder may perform geometry encoding and attribute encoding. Geometry encoding is performed before attribute encoding.
  • a point cloud video encoder may include a Transformation Coordinates unit 40000, a Quantization unit 40001, an Octtree Analysis unit 40002, and a Surface Approximation unit.
  • Analysis unit, 40003 arithmetic encoder (Arithmetic Encode, 40004), geometry reconstruction unit (Geometry Reconstruction unit, 40005), color transformation unit (Color Transformation unit, 40006), attribute transformation unit (Attribute Transformation unit, 40007), RAHT (Region Adaptive Hierarchical Transform) transform unit 40008, LOD generation unit (LOD Generation unit, 40009), lifting transform unit (Lifting Transformation unit) 40010, coefficient quantization unit (Coefficient Quantization unit, 40011) and / or Aris and an Arithmetic Encoder (40012).
  • 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 information. 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 quantization scale value, and then performs a quantization operation to find the nearest integer value by rounding or lowering it. 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.
  • Voxelization refers to a minimum unit expressing position information in a three-dimensional space.
  • 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. According to embodiments, one voxel may include only one point.
  • one voxel may include one or more points.
  • a position of a center point of a corresponding voxel may be set based on positions of one or more points included in one voxel.
  • attributes of all positions included in one voxel may be combined and assigned to a corresponding voxel.
  • the octree 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, Interpolation-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
  • RAHT Region Adaptive Hierarchical Transform
  • Interpolation-based hierarchical nearest-neighbor prediction-Prediction Transform coding Interpolation-based hierarchical nearest-neighbor prediction-Prediction Transform coding
  • interpolation-based hierarchical nearest -neighbor prediction with an update/lifting step Lifting Transform
  • 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 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 Morton code is generated by representing the coordinate values (eg (x, y, z)) representing the three-dimensional positions of all points as bit values 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 Morton 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).
  • 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 video encoder of FIG. 4 are not shown in the figure, but include one or more processors or integrated circuits configured to communicate with one or more memories included in the point cloud content providing apparatus. may be implemented in hardware, 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 video 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 video 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 ).
  • An example of a voxel generated through 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 the octree analysis unit 40002 of the point cloud video encoder) in order to efficiently manage the area and/or position of voxels Performs octree geometry coding (or octree coding) based on octree structure.
  • 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.
  • An octree structure is created by recursively subdividing a 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 d value is determined according to Equation 1 below.
  • (x int n , y int n , z int n ) represents positions (or position values) of quantized points.
  • the entire 3D space may be divided into eight spaces according to the division.
  • Each divided space is represented by a cube with six faces.
  • each of the eight spaces is again divided based on the axes of the coordinate system (eg, the X-axis, the Y-axis, and the 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 video encoder (eg, arithmetic encoder 40004 ) according to embodiments may entropy encode the occupanci code.
  • the point cloud video encoder can intra/intercode 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 video encoder (eg, the octree analyzer 40002) 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 voxelize 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 video encoder does not perform voxelization on the above-described specific region (or a node other than the leaf node of the octree), but directly codes the positions of points included in the specific region. coding) can be performed. Coordinates of direct coding points according to embodiments are called direct coding mode (DCM).
  • DCM direct coding mode
  • the point cloud video encoder 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 video 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 total number of points to be subjected to direct coding should not exceed a preset limit value. If the above condition is satisfied, the point cloud video encoder (eg, arithmetic encoder 40004) according to embodiments may entropy-code positions (or position values) of points.
  • the point cloud video encoder (for example, the surface approximation 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, using the surface model It is possible to perform tri-soup geometry encoding, which reconstructs the position of a point in the node region based on voxels (tri-soup mode).
  • a point cloud video encoder according to 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 video encoder will not operate in tri-soup mode.
  • the point cloud video encoder may operate in the tri-soup mode only when the specified 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 video encoder When a vertex is detected, the point cloud video encoder according to the embodiments performs an edge start point (x, y, z) and an edge direction vector ( x, y, z), vertex position values (relative position values within the edge) can be entropy-coded.
  • the point cloud video encoder eg, the geometry reconstruction unit 40005
  • the point cloud video encoder performs a triangle reconstruction, up-sampling, and voxelization process. can be performed 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 shown in Equation 2 below. 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 value 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. Table 1 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 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.
  • a point cloud video encoder may voxel the refined vertices. Also, the point cloud video encoder may perform attribute encoding based on the voxelized position (or position value).
  • FIG. 7 shows an example of a neighbor node pattern according to embodiments.
  • the point cloud video encoder may perform entropy coding based on context adaptive arithmetic coding.
  • the point cloud content providing system or the point cloud video encoder 10002 of FIG. 2 or the point cloud video encoder or arithmetic encoder 40004 of FIG. 4 can directly entropy code the occupanci code. have.
  • the point cloud content providing system or the point cloud video encoder performs entropy encoding (intra encoding) based on the occupanci code of the current node and the occupancies of neighboring nodes, or entropy encoding (inter encoding) can be performed.
  • a frame according to embodiments means a set of point cloud videos generated at the same time. Compression efficiency of intra encoding/inter encoding according to embodiments may vary according to the number of referenced neighboring nodes.
  • a point cloud video 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 video encoder may perform coding according to the value of the neighboring node pattern (eg, when the value of the neighboring node pattern is 63, performing 64 types of coding). According to embodiments, the point cloud video encoder may change the neighbor node pattern value (eg, based on a table changing 64 to 10 or 6) to reduce coding complexity.
  • 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 video encoder may reorganize or group the points by LOD.
  • 8 shows the point cloud content corresponding to the LOD.
  • the leftmost part of FIG. 8 shows original point cloud content.
  • the second figure from the left of FIG. 8 shows the distribution of points with the lowest LOD, and the rightmost figure of FIG. 8 shows the distribution of points with 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 FIG. 8 , the interval (or distance) between the points becomes shorter.
  • a point cloud content providing system can create an LOD.
  • 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 video encoder but also in the point cloud video decoder.
  • FIG. 9 shows examples (P0 to P9) of points of point cloud content distributed in a three-dimensional space.
  • the original order of FIG. 9 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 video encoder may perform LOD-based predictive transform coding, lifting transform coding, and RAHT transform coding selectively or in combination.
  • the point cloud video encoder may generate predictors for points and perform LOD-based 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 video encoder for example, the coefficient quantization unit 40011
  • Quantization and inverse quantization may be performed on the attribute, residual attribute value, attribute prediction residual value, prediction error attribute value, etc.) Quantization process of the transmitting device performed on the residual attribute value is shown in Table 2. And, as shown in Table 2, the inverse quantization process of the receiving device performed on the quantized residual attribute values is shown in Table 3.
  • the point cloud video encoder (eg, the arithmetic encoder 40012 ) according to the embodiments entropy the quantized and dequantized residual attribute values as described above when there are neighboring points to the predictor of each point. can be coded.
  • the point cloud video encoder (for example, the arithmetic encoder 40012) according to the embodiments may entropy-code the attributes of each point without performing the above-described process if there are no neighboring points in the predictor of each point.
  • the point cloud video encoder (eg, the lifting transform unit 40010) 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.
  • the lifting transform coding according to the embodiments is similar to the above-described LOD-based predictive transform coding, but has a difference 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 embodiments is as follows. 1) An array QW (QuantizationWeight) for storing the weight value of each point is created. The initial value of all elements of QW is 1.0. A value obtained by multiplying the weight of the predictor of the current point by the QW value of the predictor index of the neighboring node registered in the predictor is added.
  • 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 video encoder eg, the coefficient quantization unit 40011
  • a point cloud video encoder eg, arithmetic encoder 40012
  • entropy codes the quantized attribute values.
  • the point cloud video encoder (for example, the RAHT transform unit 40008) according to the embodiments may perform RAHT transform coding 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. have.
  • RAHT transform coding is an example of attribute intra coding with octree backward scan.
  • the point cloud video encoder according to the 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.
  • Equation 3 represents the RAHT transformation matrix.
  • g lx,y,z represents the average attribute value 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 is a low-pass value and is used in the merging process at the next higher level.
  • h l-1 x,y,z are high-pass coefficients, and the high-pass coefficients in each step are quantized and entropy-coded (eg, encoding of the arithmetic encoder 40012 ).
  • the root node is generated as shown in Equation 4 below through the last g 1 0,0,0 and g 1 0,0,1 .
  • the gDC value is also quantized and entropy-coded like the high-pass coefficient.
  • FIG. 10 shows an example of a point cloud video decoder according to embodiments.
  • the point cloud video decoder 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 video decoder may receive a geometry bitstream and an attribute bitstream included in one or more bitstreams.
  • the point cloud video decoder includes a geometry decoder and an attribute decoder.
  • the geometry decoder outputs decoded geometry by performing geometry decoding on the geometry bitstream.
  • the attribute decoder outputs decoded attributes by performing attribute decoding on the attribute bitstream based on the decoded geometry.
  • 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 video decoder according to embodiments.
  • the point cloud video decoder illustrated in FIG. 11 is a detailed example of the point cloud video decoder illustrated in FIG. 10 , and may perform a decoding operation that is a reverse process of the encoding operation of the point cloud video encoder illustrated in FIGS. 1 to 9 .
  • the point cloud video decoder may perform geometry decoding and attribute decoding. Geometry decoding is performed before attribute decoding.
  • a point cloud video decoder may include an arithmetic decoder 11000, an octree synthesis unit 11001, a surface approximation synthesis unit 11002, and a geometry reconstruction unit. (geometry reconstruction unit 11003), coordinates inverse transformation unit 11004, arithmetic decoder 11005, inverse quantization unit 11006, RAHT transformation unit 11007, LOD generation a LOD generation unit 11008 , an inverse lifting unit 11009 , and/or a color inverse transformation unit 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 decoding and trisoup geometry decoding. Direct decoding 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, Interpolation-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
  • Interpolation-based hierarchical nearest-neighbor prediction-Prediction Transform decoding Interpolation-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 video 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 video 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 video encoder.
  • the elements of the point cloud video decoder of FIG. 11 are not shown in the figure, but include one or more processors or integrated circuits configured to communicate with one or more memories included in the point cloud content providing system. may be implemented in hardware, 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 video decoder of FIG. 11 described above.
  • the one or more processors may also operate or execute a set of software programs and/or instructions for performing operations and/or functions of the elements of the point cloud video decoder of FIG. 11 .
  • the transmission device shown in FIG. 12 is an example of the transmission device 10000 of FIG. 1 (or the point cloud video encoder of FIG. 4 ).
  • the 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 video 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 the operations and/or methods of the point cloud video 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 as those of the point cloud video 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, LOD-based 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.
  • LOD-based predictive transform coding, lifting transform coding, and RAHT transform coding are the same as those described with reference to FIGS. 1 to 9 , 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 40012 .
  • 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 It may include signaling information including TPS (Tile Parameter Set or tile inventory) for level signaling and slice data.
  • SPS sequence parameter set
  • GPS geometry parameter set
  • APS attribute 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 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 a payload. have.
  • 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 receiving device shown in FIG. 13 is an example of the receiving device 10004 of FIG. 1 (or the point cloud video decoder of FIGS. 10 and 11 ).
  • the 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 video 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 overall architecture for storing or streaming point cloud data compressed based on G-PCC according to embodiments. According to embodiments, FIG. 14 shows an architecture for storing and streaming point cloud data supporting various services such as VR, AR, MR, and autonomous driving to a user.
  • point cloud data that undergoes a series of acquisition/encoding/transmission/decoding/rendering processes may be referred to as point cloud content data or point cloud video data.
  • point cloud content data may also be used as a concept including metadata or signaling information related to the point cloud data.
  • the process of storing and streaming the point cloud data may include an acquisition process, an encoding process, a transmission process, a decoding process, a rendering process, and/or a feedback process.
  • the transmission device in the upper part of FIG. 14 may include an acquisition unit, a point cloud video encoder, and a file/segment encapsulation unit, and the transmission device described in FIGS. 1 to 13 (eg, the transmission device 10000, in FIG. 12 )
  • a transmission device, etc.) represents a process of processing and transmitting the point cloud content.
  • 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 acquires a point cloud (Bv) (or point cloud video) of the point cloud content (Point Acquisition), and performs point cloud video encoding on the acquired point cloud to perform point cloud video bit Streams Ev may be output. That is, through a series of procedures such as prediction, transformation, quantization, entropy coding, etc. in the point cloud video encoder of the transmission device, the point cloud video encoded data (encoded video/image information) may be output in the form of a bitstream.
  • the point cloud video encoding of the transmission device is the same as or similar to the point cloud video encoding described with reference to FIGS. 1 to 13 (eg, the encoding of the point cloud video encoder of FIG. 4 ), a detailed description thereof will be omitted.
  • the file/segment encapsulation unit of the transmission device may encapsulate the generated audio bitstreams and video bitstreams or point cloud related metadata into a file and/or a segment for streaming.
  • the metadata means signaling information related to content for a point cloud.
  • the metadata may include initial viewing orientation metadata.
  • the metadata may include information for identifying whether the point cloud data is forward data or backward data, information related to capture, and the like.
  • the point cloud related metadata may be delivered from the metadata processing unit (see FIG. 12 ).
  • the metadata processing unit may be included in the point cloud video encoder or may be configured as a separate component/module.
  • the encapsulated file and/or segment may include a file in a file format such as ISOBMFF or a dynamic adaptive streaming over HTTP (DASH) segment.
  • Point cloud-related metadata may be included in an encapsulated file format and/or segment.
  • the point cloud-related metadata may be included in boxes of various levels in the ISOBMFF (ISO International Standards Organization Base Media File Format) file format or included in separate tracks within the file.
  • the file/segment encapsulation unit may encapsulate the point cloud-related metadata itself into a separate file.
  • the transmission device may deliver the point cloud bitstream or a file and/or segment including the point cloud bitstream to the reception device through a digital storage medium or a network.
  • the transmission apparatus may perform processing according to any transmission protocol for transmission. Data processed for transmission by the transmission device may be transmitted through a broadcasting network and/or broadband. These data may be delivered to the receiving side in an on-demand manner.
  • Digital storage media may include various storage media, such as USB, SD, CD, DVD, Blu-ray, HDD, and SSD. 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.
  • the receiving device at the bottom of FIG. 14 may include a file/segment decapsulation unit, a point cloud video decoder, a renderer, and a sensing/tracking unit, and the receiving device described in FIGS. 1 to 13 (eg, the receiving device 10004) ), the receiving device of FIG. 13) shows a process of processing and outputting the point cloud content.
  • 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 file/segment decapsulation unit of the receiving device may decapsulate the point cloud data received in the form of a file and/or a segment through a broadcasting network, broadband, digital storage medium, or the like.
  • the file/segment decapsulation unit may decapsulate an ISOBMFF-based file to obtain a point cloud bitstream and/or point cloud related metadata (or a separate metadata bitstream).
  • the obtained point cloud bitstream may be transmitted to a point cloud video decoder, and the obtained point cloud related metadata (or metadata bitstream) may be transmitted to a metadata parser (refer to FIG. 13 ).
  • the point cloud bitstream may include point cloud related metadata (or metadata bitstream).
  • the metadata parser may be included in the point cloud video decoder or may be configured as a separate component/module.
  • the point cloud related metadata acquired by the file/segment decapsulation unit may be included in boxes of various levels in a file format or included in separate tracks within the file. If necessary, the file/segment decapsulation unit may receive metadata required for decapsulation from the metadata parser.
  • the point cloud related metadata may be transmitted to the point cloud video decoder and used in a point cloud decoding procedure, or may be transmitted to a renderer and used in a point cloud rendering procedure. That is, the receiving device may perform at least one of decapsulation, audio decoding, audio rendering, video decoding, and video rendering operations based on the metadata.
  • the parts not described herein refer to the description of FIGS. 12 to 13 .
  • the reception and decapsulation method of the receiving apparatus is the same as or similar to that described with reference to FIGS. 1 to 13 (eg, the receiver 10005 , the reception unit 13000 , the reception processing unit 13001 , etc.), so it is not described here. Part refers to the description of FIGS. 1 to 13 .
  • a reception apparatus secures an audio bitstream E'a included in a file and/or a segment.
  • the receiving device outputs the decoded audio data B'a by performing audio decoding on the audio bitstream E'a, and renders the decoded audio data (audio rendering). ) to output the final audio data A'a through a speaker or headphones.
  • the point cloud video decoder of the receiving device performs point cloud video decoding on the video bitstream (E'v) provided from the file/segment decapsulation unit to perform point cloud video decoding on the decoded video data (B'v). ) is output. Since the point cloud video decoding according to the embodiments is the same as or similar to the point cloud video decoding described with reference to FIGS. 1 to 13 (eg, decoding of the point cloud video decoder of FIG. 11 ), a detailed description thereof will be omitted.
  • the renderer of the receiving device may render the decoded video data B'v in 3D space.
  • the rendered video/image may be displayed through the display unit. The user may view all or part of the rendered result through a VR/XR/AR/MR display or a general display.
  • the sensing/tracking unit of the receiving device obtains (or generates or extracts) head orientation information and/or viewport information from the user or the receiving side, or calculates or obtains (or generates or extracts) the file/segment decapsulation unit of the receiving device, point cloud
  • the point cloud video of the transmitting device is also transmitted to the encoder and file/segment encapsulation unit through the video decoder, renderer and/or feedback channel.
  • the head orientation information may indicate information on the position, angle, and movement of the user's head or information on the position, angle, and movement of the device that the user is looking at. Based on this information, information on a region currently viewed by the user in 3D space, ie, viewport information, may be calculated.
  • the viewport information may be information on a region currently viewed by a user through a device or HMD in a 3D space.
  • a device such as a VR/XR/AR/MR display may extract a viewport area based on head orientation information (ie, the position/direction of the user's head), a vertical or horizontal FOV supported by the device, etc. .
  • the receiving device receives all point cloud data based on the head orientation information and/or viewport information obtained by the sensing/tracking unit, or the point cloud data indicated by the orientation information and/or viewport information ( That is, part of the point cloud data) may be received.
  • the file/segment decapsulation unit and/or the point cloud video decoder and/or the renderer of the receiving device based on the head orientation information and/or viewport information obtained by the sensing/tracking unit all point cloud Data may be decapsulated, decoded, or rendered, or point cloud data (ie, a part of point cloud data) indicated by the orientation information and/or viewport information may be decapsulated, decoded, or rendered. That is, the file/segment decapsulation unit and/or the point cloud video decoder and/or the renderer of the receiving device indicates a specific region, that is, the head orientation information and/or the viewport information, based on the head orientation information and/or viewport information.
  • a decapsulation process, a point cloud video decoding process, a rendering process, etc. of the receiving device may be performed using feedback information and/or metadata such as the head orientation information and viewport information.
  • point cloud data for an area currently viewed by a user may be preferentially decapsulated, decoded, and rendered using head orientation information and/or viewport information.
  • the point cloud video encoder and/or the file/segment encapsulation unit of the transmission device uses the head orientation information and/or the viewport information obtained and fed back by the sensing/tracking unit to a specific region, that is, the head Only media data of a region indicated by the orientation information and/or viewport information may be efficiently encoded or a file may be generated and transmitted. That is, the point cloud video encoder of the transmitting device encodes all point cloud data based on the head orientation information and/or viewport information, or the point cloud data indicated by the orientation information and/or viewport information (ie, a part of the point cloud data) can be encoded.
  • the file/segment encapsulation unit encapsulates all point cloud data based on the fed back head orientation information and/or viewport information, or the point cloud data indicated by the head orientation information and/or viewport information (ie, point cloud data). part of the data) can be encapsulated.
  • the transmitting device delivers all point cloud data based on the fed back head orientation information and/or viewport information, or delivers point cloud data (ie, a part of the point cloud data) indicated by the orientation information and/or viewport information. can do.
  • interactivity may be provided in the consumption of point cloud data through a feedback process.
  • the user may interact with those implemented in the VR/AR/MR/autonomous driving environment, in which case information related to the interaction will be transmitted to the transmitting device or service provider as feedback information.
  • a feedback process of delivering feedback information may not be performed.
  • 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 video encoder of FIG. 4 , and the transmission device of FIG. 12 ) , the transmission device of FIG. 14, etc.). 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 includes at least one of point cloud acquisition, point cloud video encoding, file/segment encapsulation, and delivery, or the more 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. A description of the meta data is omitted because it is the same as or similar to that described with reference to FIGS. 1 to 14 .
  • 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 video encoding into a file and/or a segment.
  • a transmission device performs media track encapsulation for carrying data other than metadata (eg, media data), and a 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, during point cloud video encoding, file/segment encapsulation, and transmission operations At least any one or more may be performed. A detailed description will be omitted because it is the same as or similar to 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 with reference to FIGS. 1 to 14 (eg, the receiving device 10004 of FIG. 1 , the point cloud video decoder of FIG. 11 , and the receiving device of FIG. 13 ) , 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 .
  • the receiving device provides at least one of delivery, file/segment decapsulation, point cloud video decoding, and point cloud rendering, or at least one thereof more can be done.
  • the reception device decapsulates a file and/or a segment obtained 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.
  • one point in the transmitting apparatus may 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 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 video 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 video 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.
  • a server 17600 a robot 17100, an autonomous vehicle 17200, an XR device 17300, a smartphone 17400, a home appliance 17500, and/or a head-mount display (HMD) 17700) At least one of them represents a configuration connected to the cloud network 17000 .
  • the robot 17100 , the autonomous driving vehicle 17200 , the XR device 17300 , the smartphone 17400 , or the home appliance 17500 are referred to as devices.
  • the XR device 17300 may correspond to a point cloud compressed data (PCC) device according to embodiments or may be linked with a PCC device.
  • PCC point cloud compressed data
  • the cloud network 17000 may refer to a network that forms part of the cloud computing infrastructure or exists in the cloud computing infrastructure.
  • the cloud network 17000 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 17600 includes at least one of a robot 17100, an autonomous vehicle 17200, an XR device 17300, a smartphone 17400, a home appliance 17500, and/or an HMD 17700, and a cloud network 17000. It is connected through and may help at least a part of the processing of the connected devices 17100 to 17700 .
  • a Head-Mount Display (HMD) 17700 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 17100 to 17500 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 17300 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 17300 analyzes three-dimensional point cloud data or image data acquired through various sensors or from an external device to generate position data and attribute data for three-dimensional 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 17300 may output an XR object including additional information on the recognized object to correspond to the recognized object.
  • the autonomous vehicle 17200 may be implemented as a mobile robot, a vehicle, an unmanned aerial vehicle, etc. by applying PCC technology and XR technology.
  • the autonomous driving vehicle 17200 to which the XR/PCC technology is applied may refer to 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 17200 that is the target of control/interaction in the XR image may be distinguished from the XR device 17300 and may be interlocked with each other.
  • the autonomous vehicle 17200 provided with means for providing an XR/PCC image may obtain sensor information from sensors including a camera, and may output an XR/PCC image generated based on the acquired sensor information.
  • the autonomous vehicle 17200 may provide an XR/PCC object corresponding to a real object or an object in a screen to the occupant by outputting an XR/PCC image with a HUD.
  • the XR/PCC object when the XR/PCC object is output to the HUD, at least a 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 17200 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 above-described MR technology is applied.
  • VR, AR, and MR technologies are sometimes called XR (extended reality) technologies rather than clearly distinguishing them. Accordingly, the embodiments of the present specification 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 compressed data (PCC) transceiver receives/processes AR/VR/PCC service related content data that can be provided together with the autonomous driving service when it is connected to a vehicle to enable wired/wireless communication. can be transmitted to the vehicle.
  • the point cloud data 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.
  • point cloud content (or referred to as G-PCC content) refers to volumetric media encoded using G-PCC.
  • point cloud data represents volumetric encoding of a point cloud consisting of a sequence of point cloud frames.
  • each point cloud frame includes the number of points, their positions, and their attributes, it may vary from one frame to another. That is, each point cloud frame is a set of 3D points specified by the Cartesian coordinates (x, y, z) (ie positions) of 3D points at a particular time instance and zero or more attributes.
  • the geometry means a set of Cartesian coordinates related to the point cloud frame
  • the attribute is a scalar or optional related to each point of the point cloud data such as color, reflectance, frame index, etc. It means a scalar or vector property.
  • the point cloud video encoder may further perform a spatial division process of spatially dividing the point cloud data into one or more 3D blocks before encoding the point cloud data. That is, in order to perform encoding and transmission operations of the transmitting device and decoding and rendering operations of the receiving device in real time and being processed with low delay at the same time, the transmitting device may spatially divide the point cloud data into a plurality of 3D blocks.
  • the transmitting apparatus independently or non-independently encodes the spatially divided 3D blocks, thereby providing an effect of enabling random access and parallel encoding in a 3D space occupied by point cloud data.
  • the transmitting apparatus and the receiving apparatus may prevent errors accumulated in encoding and decoding processes.
  • a 3D block is a tile group or a tile or a slice or a coding unit (CU), a prediction unit (PU), or a transform unit (TU).
  • CU coding unit
  • PU prediction unit
  • TU transform unit
  • FIG. 18 is a view showing another example of a point cloud transmission apparatus according to embodiments, and is an example having a space division unit.
  • a point cloud transmission apparatus includes a space division unit 51001, a signaling processing unit 51002, a geometry encoder 51003, an attribute encoder 51004, a transmission processing unit 51005, and a file/segment encapsulation unit ( 51006).
  • the spatial division unit 51001, the geometry encoder 51003, and the attribute encoder 51004 may be referred to as point cloud video encoders.
  • the space dividing unit 51001 may divide the input point cloud data into one or more tiles and/or one or more slices based on a bounding box and/or a sub-bounding box. have.
  • the spatial divider 51001 may divide the point cloud data into one or more tiles, and may divide each tile into one or more slices again.
  • the point cloud object corresponding to the point cloud data may be represented in the form of a box based on a coordinate system, which is referred to as a bounding box. That is, the bounding box means a rectangular cuboid that can contain all the points of the point cloud. In other words, the bounding box may be defined as a rectangular cuboid including the source point cloud frame.
  • a point cloud frame refers to a set of 3D points specified by Cartesian coordinates (x, y, z) of 3D points at a particular time instance and zero or more attributes. .
  • a bounding box ie, point cloud data
  • one tile is divided into one or more slices, so that the point cloud video encoder receives the point cloud data. It can encode in parallel, and the point cloud video decoder can decode the point cloud data in parallel. That is, a tile or a slice may mean a partial area of a 3D space occupied by point cloud data.
  • a slice may mean a unit of data for which encoding is independently performed by a point cloud video encoder and/or a unit of data for which decoding is independently performed by a point cloud video decoder.
  • a slice is a set of points that can be independently encoded or decoded.
  • a slice may mean a set of data in a 3D space occupied by the point cloud data or a set of some data among the point cloud data. That is, the slice may mean a series of syntax elements representing a part or all of the coded point cloud frame.
  • a slice may mean an area of points included in a tile or a set of points.
  • a tile may be divided into one or more slices based on the number of points included in one tile. That is, one tile may be defined as a rectangular cuboid in the bounding box of the point cloud frame, and consists of a group of slices. In other words, one tile may be a group of slices having bounding box information (A tile is a group of slices with bounding box information). According to embodiments, the bounding box information of each tile may be specified in a tile inventory (or referred to as a tile parameter set). According to embodiments, one tile may overlap another tile in a bounding box. A tile according to embodiments may be divided into one or more slices based on the number of points, and some data may be split or merged during the division process.
  • a slice may be a unit that can be independently encoded or decoded within a corresponding tile.
  • geometry information and attribute information of each slice may be independently encoded or decoded.
  • each slice contains an index that identifies to which tile it belongs.
  • the point cloud video encoder may perform encoding of the point cloud data in units of slices or in units of tiles including one or more slices.
  • the point cloud video decoder may perform decoding of the point cloud data in units of slices or in units of tiles including one or more slices.
  • the point cloud video encoder may perform quantization and/or transformation differently for each tile or for each slice.
  • the point cloud video decoder according to embodiments may differently perform inverse quantization and/or inverse transformation for each tile or slice.
  • the signaling information related to spatial division is entropy-encoded by the signaling processing unit 51002 and output to the transmission processing unit 51005 in the form of a bitstream.
  • a 3D block includes a tile group or a tile or a slice or a coding unit (CU), a prediction unit (PU), or a transform unit (TU).
  • the positions may be position information of points included in the divided 3D block, and is referred to as geometry information.
  • the geometry encoder 51003 outputs a geometry bitstream by constructing and encoding an octree based on the positions output from the space division unit 51001 . Also, the geometry encoder 51003 may reconstruct the octree and/or the approximated octree and output it to the attribute encoder 51004 .
  • the reconstructed octree may be referred to as a reconstructed geometry (or a reconstructed geometry).
  • the attribute encoder 51004 encodes attributes of points output from the spatial division unit 51001 based on the reconstructed geometry output from the geometry encoder 51003 and outputs an attribute bitstream.
  • the geometry encoder 51003 includes 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 data unit of FIG. Some or all of the operations of the construction unit 40005 may be performed, or the quantization processing unit 12001, the voxelization processing unit 12002, the octre occupancy code generation unit 12003, and the surface model processing unit 12004 of FIG. 12 . , the intra/inter coding processing unit 12005 , and some or all of the operations of the arithmetic coder 12006 may be performed.
  • the attribute encoder 51004 includes a color transform unit 40006, an attribute transform unit 40007, a RAHT transform unit 40008, an LOD generation unit 40009, a lifting transform unit 40010, and a coefficient quantization unit 40011 of FIG. ) and some or all of the operations of the arithmetic encoder 40012, or the color conversion processing unit 12008, the attribute conversion processing unit 12009, the prediction/lifting/RAHT conversion processing unit 12010 of FIG. 12, and Some or all of the operations of the arithmetic coder 12011 may be performed.
  • the signaling information generated and/or processed by the signaling processing unit 51002 is a geometry encoder 51003, an attribute encoder 51004, a transmission processing unit 51005 and/or a file/segment for geometry encoding, attribute encoding, and transmission processing. It may be provided as an encapsulation unit 51006, or the signaling processing unit 51002 is a geometry encoder 51003, an attribute encoder 51004, a transmission processing unit 51005, and/or a file/segment encapsulation unit ( The signaling information generated in 51006 may be provided.
  • the signaling processing unit 51002 provides information fed back from the receiving device (eg, head orientation information and/or viewport information to the geometry encoder 51003, the attribute encoder 51004, the transmission processing unit 51005, and/or the file/ It may be provided to the segment encapsulation unit 51006.
  • information fed back from the receiving device eg, head orientation information and/or viewport information to the geometry encoder 51003, the attribute encoder 51004, the transmission processing unit 51005, and/or the file/ It may be provided to the segment encapsulation unit 51006.
  • signaling information may be signaled and transmitted in units of parameter sets (SPS: sequence parameter set, GPS: geometry parameter set, APS: attribute parameter set, TPS: Tile Parameter Set (or tile inventory), etc.). Also, it may be signaled and transmitted in units of coding units of each image, such as slices or tiles.
  • signaling information including playout related information for a plurality of G-PCC contents (or video/images of one or more G-PCC contents) to be played together (or simultaneously) is A sample in a track, a sample entry, a sample group, a track group, or an entity group may be signaled or may be signaled and transmitted in a separate metadata track.
  • the playout related information may be generated in the signaling processing unit 51002 and signaled to a sample, a sample entry, a sample group, a track group, or an entity group in a track, or may be signaled to a separate metadata track, or It may be generated by the file/segment encapsulation unit 51006 and signaled to a sample in a track, a sample entry, a sample group, a track group, or an entity group, or may be signaled to a separate metadata track.
  • the signaling information may include metadata (eg, a setting value, etc.) related to the point cloud data.
  • the signaling information is at the system level such as file format, DASH (dynamic adaptive streaming over HTTP), MMT (MPEG media transport), or HDMI (High Definition Multimedia Interface), Display Port, VESA (Video Electronics Standards Association), CTA, etc. It can also be defined at the wired interface of
  • the method/apparatus according to the embodiments may signal related information in order to add/perform the operations of the embodiments.
  • the signaling information according to the embodiments may be used in a transmitting apparatus and/or a receiving apparatus.
  • the transmission processing unit 51005 may perform the same or similar operation and/or transmission method as the operation and/or transmission method of the transmission processing unit 12012 of FIG. 12 , the operation and/or the transmission method of the transmitter 1003 of FIG. 1 .
  • the same or similar operation and/or transmission method as the transmission method may be performed.
  • FIG. 1 or FIG. 12 For a detailed description, reference will be made to the description of FIG. 1 or FIG. 12 and will be omitted herein.
  • the transmission processing unit 51005 converts the geometry bitstream output from the geometry encoder 51003, the attribute bitstream output from the attribute encoder 51004, and the signaling bitstream output from the signaling processing unit 51002 to a file/segment, respectively. It may be output to the encapsulation unit 51006, or may be multiplexed into one bitstream and output to the file/segment encapsulation unit 51006.
  • the file/segment encapsulation unit 51006 encapsulates an input bitstream into a file or a segment and transmits the encapsulation.
  • the file is in the ISOBMFF file format.
  • the file/segment encapsulation unit 51006 encapsulates a G-PCC bitstream composed of TLV (Type-Length-Value) encapsulation structures into a file.
  • the TLV encapsulation structures constituting the G-PCC bitstream include a geometry bitstream output from the geometry encoder 51003, an attribute bitstream output from the attribute encoder 51004, and the signaling processing unit ( 51002) and the signaling bitstream output.
  • the G-PCC bitstream is generated by the transmission processing unit 51005 or the file/segment encapsulation unit 51006.
  • the G-PCC bitstream may be stored in a single track or multiple tracks of a file. Details of the encapsulation structure and track will be described later.
  • a file or segment is transmitted to a receiving device through the file/segment encapsulation unit 51006 or a delivery unit (not shown), or a digital storage medium (eg, USB, SD, CD, DVD). , Blu-ray, HDD, SSD, etc.).
  • the delivery unit according to the embodiments may be capable of wired/wireless communication with the receiving device through networks such as 4G, 5G, and 6G.
  • the delivery unit may perform a necessary data processing operation according to a network system (eg, a communication network system such as 4G, 5G, or 6G).
  • the delivery unit may transmit encapsulated data according to an on demand method.
  • FIG. 19 is a diagram illustrating another example of a point cloud receiving apparatus according to embodiments.
  • the point cloud reception apparatus includes a reception processing unit 61000, a file/segment decapsulation unit 61001, a signaling processing unit 61002, a geometry decoder 61003, an attribute decoder 61004, and a post processing unit (post). -processor) (61005).
  • the geometry decoder 61003 and the attribute decoder 61004 may be referred to as a point cloud video decoder.
  • the point cloud video decoder may be referred to as a PCC decoder, a PCC decoding unit, a point cloud decoder, a point cloud decoding unit, or the like.
  • the post-processing unit 61005 may include a renderer.
  • the renderer may correspond to the renderer 10007 of FIG. 1 , the renderer 20004 of FIG. 2 , the renderer 13011 of FIG. 13 , the renderer of FIG. 14 , or the point cloud renderer of FIG. 16 .
  • the receiving device uses a radio access technology (eg, 5G NR (New RAT), LTE (Long Term Evolution)) to communicate with a base station and/or another wireless device, a device, a robot, a vehicle, AR/VR/XR devices, portable devices, home appliances, Internet of Things (IoT) devices, AI devices/servers, and the like may be included.
  • 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
  • the reception processing unit 61000 receives a G-PCC bitstream including point cloud video data or a file/segment in which the G-PCC bitstream is encapsulated from a delivery unit or a storage medium.
  • the reception processing unit 61000 may perform a necessary data processing operation according to a network system (eg, a communication network system such as 4G, 5G, or 6G).
  • the file/segment decapsulation unit 61001 may decapsulate the received file/segment to output a G-PCC bitstream.
  • a G-PCC bitstream composed of TLV encapsulation structures including a geometry bitstream, an attribute bitstream, and a signaling bitstream may be received through multiple tracks of a file, and a single track of the file may be received via That is, the file/segment decapsulation unit 61001 decapsulates a G-PCC bitstream composed of TLV encapsulation structures from a single track or multiple tracks of a file, and decapsulates a geometry from the TLV encapsulation structures. Demultiplexes bitstreams, attribute bitstreams, and signaling bitstreams.
  • the demultiplexed signaling bitstream is output to the signaling processing unit 61002 , the geometry bitstream is output to the geometry decoder 61003 , and the attribute bitstream is output to the attribute decoder 61004 .
  • signaling information such as parameter sets, and G-PCC components such as geometry, attributes, and occupancy maps are stored in the G-PCC track of the file. is stored in
  • the signaling information such as parameter sets is a G-PCC track or one or more G-PCC bitstream tracks carrying G-PCC components. (also called G-PCC component tracks), and G-PCC components are stored in each G-PCC bitstream track (or called G-PCC component track).
  • the file may include a timed metadata track.
  • the file/segment decapsulation unit 61001 and/or the signaling processing unit 61002 transmits signaling information including playout related information to a sample within a track, a sample entry, a sample group, an entity group, or a track group. It can be obtained from , or from a separate metadata track.
  • the obtained signaling information may be provided to the geometry decoder 61003 , the attribute decoder 61004 , and/or the post-processing unit 61005 .
  • the playout-related information may be referred to as playout information, and is signaling information of a file level (or a file format level). Playout related information will be described in detail later.
  • the signaling processing unit 61002 parses and processes signaling information, for example, SPS, GPS, APS, tile inventory information (or referred to as TPS), metadata, and the like from the input signaling bitstream to the geometry decoder 61003 ), the attribute decoder 61004, and/or the post-processing unit 61005. That is, the signaling information such as the SPS, GPS, APS, and tile inventory information is signaling information of a bitstream level. According to embodiments, tile inventory information may be signaled at a file level and/or a bitstream level.
  • the point cloud video decoder checks the number of slices. and can quickly parse information for parallel decoding.
  • the point cloud video decoder of the present specification may quickly parse a bitstream including point cloud data by receiving an SPS having a reduced data amount. For this reason, the point cloud video decoder can perform decoding of a corresponding tile as soon as the tiles are received, and can maximize decoding efficiency by performing decoding for each slice based on the GPS and APS included in the tile for each tile.
  • the geometry decoder 61003 of the point cloud video decoder performs the reverse process of the geometry encoder 51003 of FIG. can be restored
  • the geometry reconstructed (or reconstructed) in the geometry decoder 61003 is provided to the attribute decoder 61004 .
  • the attribute decoder 61004 of the point cloud video decoder performs the reverse process of the attribute encoder 51004 of FIG. Attributes can be restored.
  • the geometry decoder 61003 and the attribute decoder 61004 perform geometry decoding and attribute decoding in units of tiles and/or slices. can
  • the geometry decoder 61003 includes the arithmetic decoder 11000, the octree synthesizer 11001, the surface op-proximation synthesizer 11002, the geometry reconstruction unit 11003, and the coordinate system inverse transformation unit of FIG. 11 . Some or all of the operation 11004 may be performed, or the arithmetic decoder 13002, the occupanci code-based octree reconstruction processing unit 13003, the surface model processing unit 13004, and the inverse quantization processing unit 13005 of FIG. ), some or all of the operations may be performed.
  • the attribute decoder 61004 includes the arithmetic decoder 11005 of FIG. 11 , the inverse quantization unit 11006 , the RAHT transform unit 11007 , the LOD generation unit 11008 , the inverse lifting unit 11009 , and Part or all of the operation of the color inverse transform unit 11010 may be performed, or the arithmetic decoder 13007, inverse quantization processing unit 13008, prediction/lifting/RAHT inverse transform processing unit 13009, and color inverse transformation of FIG. Some or all of the operations of the processing unit 13010 may be performed.
  • the post-processing unit 61005 may reconstruct the point cloud data by matching the restored geometry with the restored attributes. Also, if the reconstructed point cloud data is in units of tiles and/or slices, the post-processing unit 61005 may perform the reverse process of spatial division of the transmitting side based on signaling information. For example, if the bounding box is divided into tiles and/or slices at the transmitting side, the bounding box of the point cloud data may be reconstructed by combining the slices and/or tiles based on signaling information.
  • the post-processing unit 61005 may combine some slices and/or some tiles based on signaling information if the bounding box is divided into tiles and/or slices at the transmitting side, thereby generating a part of the bounding box. can be restored
  • the geometry decoder 61003 and the attribute decoder 61004 decode only the video/images of a plurality of G-PCC contents or one or more G-PCC contents to be played together based on playout related information. It may output to the post-processing unit 61003 .
  • the post-processing unit 61005 may render only videos/images of a plurality of G-PCC contents or one or more G-PCC contents to be reproduced together based on playout related information. That is, the post-processing unit 61005 provides a plurality of G-PCC contents to be played together or video/images of one or more G-PCC contents to the user through a display (eg, VR/AR display, general display, etc.) can do.
  • a display eg, VR/AR display, general display, etc.
  • FIG. 20 shows an example of a bitstream structure of point cloud data for transmission/reception according to embodiments.
  • the bitstream may include one or more sub-bitstreams.
  • the bitstream according to the embodiments includes a Sequence Parameter Set (SPS) for sequence level signaling, a Geometry Parameter Set (GPS) for signaling of geometry information coding, and one or more Attribute Parameter Sets (APS) for signaling of attribute information coding, APS 0 , APS 1 ), a tile inventory (or referred to as TPS) for tile-level signaling, and one or more slices (slice 0 to slice n) may be included.
  • SPS Sequence Parameter Set
  • GPS Geometry Parameter Set
  • APS Attribute Parameter Sets
  • TPS tile inventory
  • slices slice 0 to slice n
  • a bitstream of point cloud data may include one or more tiles, and each tile may be a group of slices including one or more slices (slice 0 to slice n).
  • the tile inventory ie, TPS
  • TPS may include information about each tile (eg, coordinate value information and height/size information of a bounding box, etc.) for one or more tiles.
  • Each slice may include one geometry bitstream (Geom0) and/or one or more attribute bitstreams (Attr0, Attr1).
  • slice 0 may include one geometry bitstream Geom0 0 and one or more attribute bitstreams Attr0 0 and Attr1 0 .
  • a geometry bitstream in each slice may include a geometry slice header (geom_slice_header) and geometry slice data (geom_slice_data).
  • a geometry slice header (geom_slice_header) according to embodiments is included in identification information (geom_parameter_set_id), tile identifier (geom_tile_id), slice identifier (geom_slice_id) and geometry slice data (geom_slice_data) of a parameter set included in a geometry parameter set (GPS) It may include information about the data (geomBoxOrigin, geom_box_log2_scale, geom_max_node_size_log2, geom_num_points) and the like.
  • geomBoxOrigin is geometry box origin information indicating the box origin of the corresponding geometry slice data
  • geom_box_log2_scale is information indicating the log scale of the geometry slice data
  • geom_max_node_size_log2 is information indicating the size of the root geometry octree node
  • geom_num_points is the geometry slice data Information related to the number of points in The geometry slice data (geom_slice_data) according to embodiments may include geometry information (or geometry data) of point cloud data in a corresponding slice.
  • Each attribute bitstream in each slice may be composed of an attribute slice header (attr_slice_header) and attribute slice data (attr_slice_data).
  • the attribute slice header (attr_slice_header) may include information on the corresponding attribute slice data, and the attribute slice data may include attribute information (or attribute data) of point cloud data in the corresponding slice.
  • each may include different attribute information. For example, one attribute bitstream may include attribute information corresponding to color, and another attribute bitstream may include attribute information corresponding to reflectance.
  • FIG. 21 shows an example of a bitstream structure of point cloud data according to embodiments.
  • FIG. 22 illustrates a connection relationship between components in a bitstream of point cloud data according to embodiments.
  • the bitstream structure of the point cloud data shown in FIGS. 21 and 22 may mean the bitstream structure of the point cloud data shown in FIG. 20 .
  • the SPS includes an identifier (seq_parameter_set_id) for identifying the corresponding SPS
  • the GPS includes an identifier (geom_parameter_set_id) for identifying the corresponding GPS and an identifier (seq_parameter_set_id) indicating an active SPS to which the corresponding GPS belongs.
  • the APS may include an identifier (attr_parameter_set_id) for identifying the corresponding APS and an identifier (seq_parameter_set_id) indicating an active SPS to which the corresponding APS belongs.
  • Geometry data may include a geometry slice header and geometry slice data, and the geometry slice header may include an identifier (geom_parameter_set_id) of an active GPS to be referenced in a corresponding geometry slice.
  • the geometry slice header may further include an identifier (geom_slice_id) for identifying a corresponding geometry slice and/or an identifier (geom_tile_id) for identifying a corresponding tile.
  • the geometry slice data may include a geometry bitstream belonging to a corresponding slice.
  • Attribute data includes an attribute slice header and attribute slice data
  • the attribute slice header includes an identifier (attr_parameter_set_id) of an active APS to be referenced in a corresponding attribute slice and an identifier (attr_parameter_set_id) for identifying a geometry slice related to the attribute slice geom_slice_id).
  • the attribute slice data may include an attribute bitstream belonging to a corresponding slice.
  • the geometry slice refers to the GPS
  • the GPS refers to the SPS.
  • the SPS also lists available attributes, assigns an identifier to each and identifies a decoding method.
  • the attribute slice is mapped to the output attributes according to the identifier, and the attribute slice itself has a dependency on the preceding (decoded) geometry slice and the APS.
  • APS refers to SPS.
  • parameters necessary for encoding the point cloud data may be newly defined in a parameter set of the point cloud data and/or a corresponding slice header. For example, it may be added to an attribute parameter set (APS) when encoding attribute information, and to a tile and/or slice header when performing tile-based encoding.
  • APS attribute parameter set
  • the bitstream of the point cloud data provides tiles or slices so that the point cloud data can be divided into regions and processed.
  • Each region of the bitstream according to embodiments may have different importance levels. Accordingly, when the point cloud data is divided into tiles, different filters (encoding methods) and different filter units may be applied to each tile. Also, when the point cloud data is divided into slices, different filters and different filter units may be applied to each slice.
  • the transmitting apparatus and the receiving apparatus may transmit and receive a bitstream in a high-level syntax structure for selective transmission of attribute information in the divided area when the point cloud data is divided into areas and compressed.
  • the transmitting apparatus transmits the point cloud data according to the structure of the bitstream as shown in FIGS. 20, 21, and 22, so that different encoding operations can be applied according to importance, and the quality is It can provide a way to use a good encoding method for important areas. In addition, it can support efficient encoding and transmission according to the characteristics of point cloud data and provide attribute values according to user requirements.
  • the receiving device receives the point cloud data according to the structure of the bitstream as shown in FIGS. 20, 21, and 22, thereby complicating decoding ( Filtering) method, different filtering (decoding method) can be applied for each area (area divided into tiles or slices). Accordingly, it is possible to guarantee better image quality in an area important to the user and an appropriate latency on the system.
  • a field which is a term used in syntaxes of the present specification to be described later, may have the same meaning as a parameter or an element.
  • SPS sequence parameter set
  • SPS may include a field main_profile_compatibility_flag, unique_point_positions_constraint_flag field, level_idc field, sps_seq_parameter_set_id field, sps_bounding_box_present_flag field, sps_source_scale_factor_numerator_minus1 field, sps_source_scale_factor_denominator_minus1 field, sps_num_attribute_sets field, log2_max_frame_idx field, axis_coding_order field, sps_bypass_stream_enabled_flag field, and sps_extension_flag field.
  • the main_profile_compatibility_flag field may indicate whether the bitstream conforms to the main profile. For example, if the value of the main_profile_compatibility_flag field is 1, it may indicate that the bitstream conforms to the main profile. For example, if the value of the main_profile_compatibility_flag field is 0, it may indicate that the bitstream conforms to a profile other than the main profile.
  • each point cloud frame referenced by the current SPS When the value of the unique_point_positions_constraint_flag field is 1, in each point cloud frame referenced by the current SPS, all output points may have unique positions. When the value of the unique_point_positions_constraint_flag field is 0, in any point cloud frame referenced by the current SPS, two or more output points may have the same position. For example, slices and other points within a frame may overlap, even if all points are unique in each slice. In that case, the value of the unique_point_positions_constraint_flag field is set to zero.
  • the level_idc field indicates a level to which the bitstream follows.
  • the sps_seq_parameter_set_id field provides an identifier for the SPS referenced by other syntax elements (provides an identifier for the SPS for reference by other syntax elements).
  • the sps_bounding_box_present_flag field indicates whether a bounding box exists in the SPS. For example, if the value of the sps_bounding_box_present_flag field is 1, the bounding box exists in the SPS, and if 0, it indicates that the size of the bounding box is undefined.
  • the SPS may further include a sps_bounding_box_offset_x field, a sps_bounding_box_offset_y field, a sps_bounding_box_offset_z field, a sps_bounding_box_offset_log2_boundingscale field, a sps_width_size_bounding_box_size field, a sps_width_bounding_box_size field, and a sps_width_bounding_box_size field.
  • the sps_bounding_box_offset_x field indicates an x offset of a source bounding box in Cartesian coordinates. If the x offset of the source bounding box does not exist, the value of the sps_bounding_box_offset_x field is 0.
  • the sps_bounding_box_offset_y field indicates a y offset of a source bounding box in a Cartesian coordinate system. If the y offset of the source bounding box does not exist, the value of the sps_bounding_box_offset_y field is 0.
  • the sps_bounding_box_offset_z field indicates a z offset of a source bounding box in a Cartesian coordinate system. If the z offset of the source bounding box does not exist, the value of the sps_bounding_box_offset_z field is 0.
  • the sps_bounding_box_offset_log2_scale field indicates a scale factor for scaling quantized x, y, and z source bounding box offsets.
  • the sps_bounding_box_size_width field indicates the width of the source bounding box in the Cartesian coordinate system. If the width of the source bounding box does not exist, the value of the sps_bounding_box_size_width field may be 1.
  • the sps_bounding_box_size_height field indicates the height of the source bounding box in the Cartesian coordinate system. If the height of the source bounding box does not exist, the value of the sps_bounding_box_size_height field may be 1.
  • the sps_bounding_box_size_depth field indicates the depth of the source bounding box in the Cartesian coordinate system. If the depth of the source bounding box does not exist, the value of the sps_bounding_box_size_depth field may be 1.
  • the sps_source_scale_factor_numerator_minus1 plus 1 represents the scale factor numerator of the source point cloud.
  • the sps_source_scale_factor_denominator_minus1 plus 1 represents a scale factor denominator of the source point cloud.
  • the sps_num_attribute_sets field indicates the number of coded attributes in the bitstream (indicates the number of coded attributes in the bitstream).
  • the SPS according to the embodiments includes a loop that is repeated as much as the value of the sps_num_attribute_sets field.
  • i is initialized to 0, is increased by 1 each time the loop is executed, and the loop is repeated until the value of i becomes the value of the sps_num_attribute_sets field.
  • This loop may include an attribute_dimension_minus1[i] field and an attribute_instance_id[i] field.
  • the attribute_dimension_minus1[i] plus 1 indicates the number of components of the i-th attribute.
  • the attribute_instance_id[i] field indicates an instance identifier of the i-th attribute.
  • an attribute_secondary_bitdepth_minus1[i] field, an attribute_cicp_colour_primaries[i] field, an attribute_cicp_transfer_characteristics[i] field, an attribute_cicp_matrix_coeffs[i] field, an attribute_cicp_matrix_coeffs[i] field, and ] field may be further included.
  • the attribute_secondary_bitdepth_minus1[i] plus 1 represents a bit depth for the second component of the i-th attribute signal(s).
  • the attribute_cicp_colour_primaries[i] field indicates chromaticity coordinates of color attribute source primaries of the i-th attribute.
  • the attribute_cicp_transfer_characteristics[i] field is a reference opto-electronic transfer characteristic as a source input linear optical intensity having a nominal real-valued range between 0 and 1 of the i-th attribute. function) or inverse of the reference opto-electronic transfer characteristic function as a function of output linear optical intensity (attribute_cicp_transfer_characteristics[i] either indicates the reference opto-electronic transfer characteristic function of the color attribute as a function of a source input linear optical intensity 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).
  • the attribute_cicp_matrix_coeffs[i] field describes a matrix coefficient used for deriving luma and chroma signals from green, blue, and red (or the three primary colors of Y, Z, and X) of the i-th attribute. (describes the matrix coefficients used in deriving luma and chroma signals from the green, blue, and red, or Y, Z, and X primaries.)
  • the attribute_cicp_video_full_range_flag[i] field is a black level, luma, and saturation signal derived from E'Y, E'PB and E'PR or E'R, E'G and E'B real-value component signals of the i-th attribute. indicates the range of
  • the known_attribute_label_flag[i] field indicates whether a know_attribute_label[i] field or an attribute_label_four_bytes[i] field is signaled for the i-th attribute. For example, if the value of the known_attribute_label_flag[i] field is 0, the known_attribute_label[i] field is signaled for the i-th attribute, and if the value of the known_attribute_label_flag[i] field is 1, attribute_label_four_bytes[i] for the i-th attribute ] field is signaled.
  • the known_attribute_label[i] field indicates the type of the i-th attribute. For example, if the value of the known_attribute_label[i] field is 0, it indicates that the i-th attribute is color. If the value of the known_attribute_label[i] field is 1, it indicates that the i-th attribute is reflectance, and the known_attribute_label[i] field If the value of is 2, it may indicate that the i-th attribute is a frame index.
  • the value of the known_attribute_label[i] field is 4, it indicates that the i-th attribute is transparency, and if the value of the known_attribute_label[i] field is 5, it indicates that the i-th attribute is normals.
  • the attribute_label_four_bytes[i] field indicates a known attribute type with a 4-byte code.
  • 24 is a table showing an example of an attribute type allocated to the attribute_label_four_bytes[i] field. 24 shows that if the value of the attribute_label_four_bytes[i] field is 0, the i-th attribute is color, if 1, the i-th attribute is reflectance, if 2, the i-th attribute is the frame index, and if 4, i This is an example indicating that the th attribute is transparency, and if it is 5, the ith attribute is normals.
  • the log2_max_frame_idx field indicates the number of bits used to signal a frame_idx syntax variable.
  • 25 is a table illustrating an example of mapping output X, Y, Z axis labels to RecPIC [i][axis] indices axis according to embodiments.
  • the sps_bypass_stream_enabled_flag field When the value of the sps_bypass_stream_enabled_flag field is 1, it may indicate that the bypass coding mode is used to read the bitstream. As another example, when the value of the sps_bypass_stream_enabled_flag field is 0, it may indicate that the bypass coding mode is not used to read the bitstream.
  • the sps_extension_flag field indicates whether the sps_extension_data syntax structure exists in the corresponding SPS syntax structure. For example, if the value of the sps_extension_present_flag field is 1, it indicates that the sps_extension_data syntax structure exists in this SPS syntax structure, and if 0, it does not exist.
  • the SPS according to embodiments may further include a sps_extension_data_flag field when the value of the sps_extension_flag field is 1.
  • the sps_extension_data_flag field may have any value.
  • GPS is a diagram illustrating an embodiment of a syntax structure of a geometry parameter set (geometry_parameter_set()) (GPS) according to the present specification.
  • GPS may include information on a method of encoding geometry information of point cloud data included in one or more slices.
  • GPS is gps_geom_parameter_set_id field, gps_seq_parameter_set_id field, gps_box_present_flag field, unique_geometry_points_flag field, geometry_planar_mode_flag field, geometry_angular_mode_flag field, neighbour_context_restriction_flag field, inferred_direct_coding_mode_enabled_flag field, bitwise_occupancy_coding_flag field, adjacent_child_contextualization_enabled_flag field, log2_neighbour_avail_boundary field, log2_intra_pred_max_node_size field, log2_trisoup_node_size field, geom_scaling_enabled_flag field, gps_implicit_geom_partition_flag field, and a gps_extension_flag field.
  • the gps_geom_parameter_set_id field provides an identifier of a GPS referenced by other syntax elements.
  • the gps_seq_parameter_set_id field indicates the value of the seq_parameter_set_id field for the corresponding active SPS (gps_seq_parameter_set_id specifies the value of sps_seq_parameter_set_id for the active SPS).
  • the gps_box_present_flag field indicates whether additional bounding box information is provided in a geometry slice header referring to the current GPS. For example, if the value of the gps_box_present_flag field is 1, it may indicate that additional bounding box information is provided in the geometry slice header referring to the current GPS. Accordingly, when the value of the gps_box_present_flag field is 1, the GPS may further include a gps_gsh_box_log2_scale_present_flag field.
  • the gps_gsh_box_log2_scale_present_flag field indicates whether the gps_gsh_box_log2_scale field is signaled in each geometry slice header referring to the current GPS. For example, if the value of the gps_gsh_box_log2_scale_present_flag field is 1, it may indicate that the gps_gsh_box_log2_scale field is signaled in each geometry slice header referring to the current GPS.
  • the gps_gsh_box_log2_scale_present_flag field is 0, the gps_gsh_box_log2_scale field is not signaled in each geometry slice header referring to the current GPS, and a common scale for all slices is signaled in the gps_gsh_box_log2_scale field of the current GPS. can do.
  • the GPS may further include a gps_gsh_box_log2_scale field.
  • the gps_gsh_box_log2_scale field indicates a common scale factor of a bounding box origin for all slices currently referring to GPS.
  • the unique_geometry_points_flag field indicates whether all output points have unique positions in one slice in all slices currently referring to GPS. For example, if the value of the unique_geometry_points_flag field is 1, it indicates that all output points have unique positions in one slice in all slices currently referring to GPS. If the value of the unique_geometry_points_flag field is 0, it indicates that two or more output points can have the same positions in one slice in all slices currently referring to GPS (equal to 1 indicates that in all slices that refer to the current GPS, all output points have unique positions within a slice.
  • the geometry_planar_mode_flag field indicates whether the planar coding mode is activated. For example, if the value of the geometry_planar_mode_flag field is 1, the planar coding mode is active, and if 0, it may indicate that the planar coding mode is not active.
  • the GPS may further include a geom_planar_mode_th_idcm field, a geom_planar_mode_th[1] field, and a geom_planar_mode_th[2] field.
  • the geom_planar_mode_th_idcm field may indicate a threshold value of activation for a direct coding mode.
  • the geom_planar_mode_th[i] field specifies a threshold of activation for the planar coding mode together with the i-th most probable direction for an efficient planar coding mode for i in the range of 0-2 (for i in the rang 0) ...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).
  • the geometry_angular_mode_flag field indicates whether an angular coding mode is active. For example, if the value of the geometry_angular_mode_flag field is 1, the angular coding mode is active, and if 0, it may indicate that the angular coding mode is not active.
  • the GPS further includes an implicit_qtbt_angular_max_node_min_diff_toangular_max_to_split_head_position[0] field, lidar_head_position[1] field, lidar_head_position[2] field, number_lasers field, planar_buffer_disabled field, implicit_qtbt_angular_max_node_min_diff_log2_to_split_split_toangular field, and can
  • the lidar_head_position[0] field, lidar_head_position[1] field, and lidar_head_position[2] field may represent (X, Y, Z) coordinates of the lidar head in a coordinate system with the internal axes. .
  • the number_lasers field indicates the number of lasers used for the angular coding mode.
  • GPS includes a loop that is repeated as many as the value of the number_lasers field.
  • i is initialized to 0, is increased by 1 each time the loop is executed, and the loop is repeated until the value of i becomes the value of the number_lasers field.
  • This loop may include a laser_angle[i] field and a laser_correction[i] field.
  • the laser_angle[i] field represents the tangent of the elevation angle of the i-th laser with respect to the horizontal plane defined by the 0th and 1st internal axes.
  • the laser_correction[i] field indicates, along a second internal axis, correction of the i-th laser position relative to the lidar_head_position[2] field.
  • planar_buffer_disabled field If the value of the planar_buffer_disabled field is 1, it indicates that tracking the closest nodes using the buffer is not used in the process of coding the planar mode flag and plane position in the planar mode. If the value of the planar_buffer_disabled field is 0, it indicates that tracking closest nodes using a buffer is used.
  • the implicit_qtbt_angular_max_node_min_dim_log2_to_split_z field indicates a log2 value of a node size in which a horizontal split of nodes is more preferred than a vertical split.
  • the implicit_qtbt_angular_max_diff_to_split_z field represents a maximum vertical log2 value with respect to a horizontal node size ratio allowed for a node.
  • neighbor_context_restriction_flag field When the value of the neighbor_context_restriction_flag field is 0, it indicates that the geometry node occupancy of the current node is coded with contexts determined from neighboring nodes located inside the parent node of the current node. If the value of the neighbor_context_restriction_flag field is 1, it indicates that the geometry node occupancy of the current node is coded with contents determined from neighboring nodes located outside or inside the parent node of the current node (neighbor_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 the parent node of the current node. inside or outside the parent node of the current node).
  • the inferred_direct_coding_mode_enabled_flag field indicates whether a direct_mode_flag field exists in a corresponding geometry node syntax. For example, if the value of the inferred_direct_coding_mode_enabled_flag field is 1, it indicates that the direct_mode_flag field is present in the corresponding geometry node syntax. For example, if the value of the inferred_direct_coding_mode_enabled_flag field is 0, it indicates that the direct_mode_flag field does not exist in the corresponding geometry node syntax.
  • the bitwise_occupancy_coding_flag field indicates whether the geometry node occupancy is encoded using bitwise contextualization of the syntax element occupancy map. For example, if the value of the bitwise_occupancy_coding_flag field is 1, it indicates that the geometry node occupancy is encoded using bitwise contextualization of the syntax element occupancy_map. For example, if the value of the bitwise_occupancy_coding_flag field is 0, it indicates that the geometry node occupancy_byte is encoded using the directory-encoded syntax element occupancy_byte.
  • the adjacent_child_contextualization_enabled_flag field indicates whether adjacent children of neighboring octree nodes are used for bitwise occupancy contextualization. For example, if the value of the adjacent_child_contextualization_enabled_flag field is 1, it indicates that adjacent children of neighboring octree nodes are used for bitwise occupancy contextualization. For example, if the value of the adjacent_child_contextualization_enabled_flag field is 0, it indicates that children of neighboring octree nodes are not used for bitwise occupancy contextualization.
  • the log2_neighbour_avail_boundary field indicates a value of NeighbAvailBoundary, a variable used in a decoding process. For example, if the value of the neighbor_context_restriction_flag field is 1, NeighbAvailabilityMask may be set to 1. For example, if the value of the neighbor_context_restriction_flag field is 0, NeighbAvailabilityMask may be set to 1 ⁇ log2_neighbour_avail_boundary.
  • the log2_intra_pred_max_node_size field indicates the size of an octree node eligible for intra prediction during occupancies.
  • log2_trisoup_node_size field indicates a variable TrisoupNodeSize as the size of triangle nodes (log2_trisoup_node_size specifies the variable TrisoupNodeSize as the size of the triangle nodes).
  • the geom_scaling_enabled_flag field indicates whether a scaling process for geometry positions is applied during a geometry slice decoding process. For example, if the value of the geom_scaling_enabled_flag field is 1, it indicates that a scaling process for geometry positions is applied during a geometry slice decoding process. If the value of the geom_scaling_enabled_flag field is 0, it indicates that the geometry positions do not require scaling.
  • the geom_base_qp field indicates a base value of a geometry position quantization parameter.
  • the gps_implicit_geom_partition_flag field indicates whether the implicit geometry partition is enabled for the sequence or slice. For example, if the value of the gps_implicit_geom_partition_flag field is 1, it indicates that the implicit geometry partition is enabled for the sequence or slice, and if 0, indicates that it is disabled (equal to 1 specifies that the implicit geometry partition is enabled for the gps_implicit_geom_partition_flag equal to 0 specifies that the implicit geometry partition is disabled for the sequence or slice).
  • the gps_implicit_geom_partition_flag field If the value of the gps_implicit_geom_partition_flag field is 1, the following two fields, that is, the gps_max_num_implicit_qtbt_before_ot field and the gps_min_size_implicit_qtbt field, are signaled.
  • the gps_max_num_implicit_qtbt_before_ot field indicates the maximum number of implicit QT and BT partitions before OT partitions (specifies the maximal number of implicit QT and BT partitions before OT partitions). Then, the variable K is initialized as follows by the gps_max_num_implicit_qtbt_before_ot field.
  • K gps_max_num_implicit_qtbt_before_ot.
  • the gps_min_size_implicit_qtbt field indicates the minimum size of implicit QT and BT partitions (specifies the minimal size of implicit QT and BT partitions). Then, the variable M is initialized by the gps_min_size_implicit_qtbt field as follows.
  • the gps_extension_flag field indicates whether a gps_extension_data syntax structure exists in the corresponding GPS syntax structure. For example, if the value of the gps_extension_flag field is 1, it indicates that the gps_extension_data syntax structure exists in the corresponding GPS syntax. For example, if the value of the gps_extension_flag field is 0, it indicates that the gps_extension_data syntax structure does not exist in the corresponding GPS syntax.
  • GPS according to embodiments may further include a gps_extension_data_flag field when the value of the gps_extension_flag field is 1.
  • the gps_extension_data_flag field may have any value. Its presence and value do not affect decoder conformance to profiles.
  • FIG. 27 is a diagram illustrating an embodiment of a syntax structure of an attribute parameter set (attribute_parameter_set()) (APS) according to the present specification.
  • the APS may include information on a method of encoding attribute information of point cloud data included in one or more slices.
  • the APS may include an aps_attr_parameter_set_id field, aps_seq_parameter_set_id field, attr_coding_type field, aps_attr_initial_qp field, aps_attr_chroma_qp_offset field, aps_slice_qp_delta_present_flag field, and aps_extension_extension_extension_extension_extension_field.
  • the aps_attr_parameter_set_id field indicates an identifier of an APS for reference by other syntax elements.
  • the aps_seq_parameter_set_id field indicates a value of sps_seq_parameter_set_id for an active SPS.
  • the attr_coding_type field indicates a coding type for an attribute.
  • 28 is a table showing an example of an attribute coding type assigned to the attr_coding_type field.
  • the coding type indicates predicting weight lifting, if 1, the coding type indicates RAHT, and if 2, the coding type indicates fixed weight lifting.
  • the aps_attr_initial_qp field indicates the initial value of the variable slice quantization parameter (SliceQp) for each slice referring to the APS (specifies the initial value of the variable SliceQp for each slice referring to the APS).
  • the aps_attr_chroma_qp_offset field specifies offsets to the initial quantization parameter signaled by the syntax aps_attr_initial_qp (aps_attr_initial_qp).
  • the aps_slice_qp_delta_present_flag field indicates whether the ash_attr_qp_delta_luma and ash_attr_qp_delta_chroma syntax elements are present in the corresponding attribute slice header (ASH). For example, if the value of the aps_slice_qp_delta_present_flag field is 1, it indicates that the ash_attr_qp_delta_luma and ash_attr_qp_delta_chroma syntax elements are present in the corresponding attribute slice header (ASH). .
  • aps_slice_qp_delta_present_flag field 0 when the value of the aps_slice_qp_delta_present_flag field is 0, it indicates that the ash_attr_qp_delta_luma and ash_attr_qp_delta_chroma syntax elements are not present in the corresponding attribute slice header (ASH).
  • the value of the attr_coding_type field is 0 or 2
  • lifting_num_pred_nearest_neighbors_minus1 field, lifting_search_range_minus1 field, and a lifting_neighbor_bias[k] field may be further included.
  • the lifting_num_pred_nearest_neighbors_minus1 field plus 1 indicates the maximum number of nearest neighbors to be used for prediction. According to embodiments, the value of NumPredNearestNeighbours is set equal to lifting_num_pred_nearest_neighbours.
  • the lifting_search_range_minus1 field plus 1 indicates a search range used to determine nearest neighbors to be used for prediction and to build distance-based levels of detail (LODs) (lifting_search_range_minus1 plus 1 specifies the search range used to determine nearest neighbors to be used for prediction and to build distance-based levels of detail).
  • the lifting_neighbor_bias[k] field 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 neighbor derivation process. components in the calculation of the euclidean distance between two points as part of the nearest neighbor derivation process).
  • the APS may further include a lifting_scalability_enabled_flag field when the value of the attr_coding_type field is 2, that is, when the coding type indicates fixed weight lifting.
  • the lifting_scalability_enabled_flag field indicates whether the attribute decoding process allows the pruned octree decode result for input geometry points. For example, if the value of the lifting_scalability_enabled_flag field is 1, it indicates that the attribute decoding process allows the pruned octree decode result for the input geometry points. ). If the value of the lifting_scalability_enabled_flag field is 0, it indicates that the attribute decoding process requires the complete octree decode result for the input geometry points.
  • the APS may further include a lifting_num_detail_levels_minus1 field.
  • the lifting_num_detail_levels_minus1 field indicates the number of LODs for attribute coding (specifies the number of levels of detail for the attribute coding).
  • the APS may further include a lifting_lod_regular_sampling_enabled_flag field.
  • the lifting_lod_regular_sampling_enabled_flag field indicates whether levels of detail (LODs) are created by the regular sampling strategy. For example, if the value of the lifting_lod_regular_sampling_enabled_flag field is 1, it indicates that the LOD is created using the regular sampling strategy. For example, if the value of the lifting_lod_regular_sampling_enabled_flag field is 0, it indicates that a distance_based sampling strategy is used instead (The lifting_lod_regular_sampling_enabled_flag equal to 1 specifies levels of detail are built by using a regular sampling strategy. to 0 specifies that a distance-based sampling strategy is used instead).
  • LODs levels of detail
  • the APS may further include a loop that is repeated as much as the value of the lifting_num_detail_levels_minus1 field.
  • the index (idx) is initialized to 0, is increased by 1 each time the loop is executed, and the loop is repeated until the index (idx) becomes larger than the value of the lifting_num_detail_levels_minus1 field.
  • the lifting_sampling_period_minus2 [idx] field plus 2 indicates the sampling period for the LOD idx (specifies the sampling period for the level of detail idx).
  • the lifting_sampling_distance_squared_scale_minu1 [idx] field plus 1 indicates the scale factor for the derivation of the square of the sampling distance for the LOD idx (specifies the scale factor for the derivation of the square of the sampling distance for the level of detail idx) ).
  • the lifting_sampling_distance_squared_offset [idx] field indicates an offset for derivation of the square of the sampling distance for LOD idx (specifies the offset of the derivation of the square of the sampling distance for the level of detail idx).
  • the APS according to the embodiments may further include a lifting_adaptive_prediction_threshold field, a lifting_intra_lod_prediction_num_layers field, a lifting_max_num_direct_predictors field, and an inter_component_prediction_enabled_flag field when the value of the attr_coding_type field is 0, that is, when the coding type is predicting weight lifting.
  • the lifting_adaptive_prediction_threshold field specifies the threshold to enable adaptive prediction.
  • the lifting_intra_lod_prediction_num_layers field specifies the number of LOD layer where decoded points in the same LOD layer could be referred to generate prediction value of target point). For example, if the value of the lifting_intra_lod_prediction_num_layers field is the value of the LevelDetailCount, it indicates that the target point can refer to decoded points in the same LOD layer for all LOD layers (The lifting_intra_lod_prediction_num_layers field equal to LevelDetailCount indicates that target point could refer decoded points in the same LOD layer for all LOD layers).
  • the lifting_intra_lod_prediction_num_layers field indicates that the target point cannot refer to decoded points in the same LOD layer for arbitrary LOD layers.
  • the lifting_intra_lod_prediction_num_layers field indicates that target point could not refer decoded points in the same LoD layer for any LoD layers.
  • the lifting_max_num_direct_predictors field indicates the maximum number of predictors to be used for direct prediction. The value of the lifting_max_num_direct_predictors field is in the range of 0 to LevelDetailCount.
  • the inter_component_prediction_enabled_flag field indicates whether a primary component of a multi-component attribute is used to predict reconstructed values of non-primary components. For example, if the value of the inter_component_prediction_enabled_flag field is 1, it indicates that the primary component of the multi-component attribute is used to predict the reconstructed values of non-primary components (specifies that the primary component of a multi component attribute is used to predict the reconstructed value of non-primary components). If the value of the inter_component_prediction_enabled_flag field is 0, it indicates that all attribute components are independently reconstructed (specifies that all attribute components are reconstructed independently).
  • the APS may further include a raht_prediction_enabled_flag field when the value of the attr_coding_type field is 1, that is, when the attribute coding type is RAHT.
  • the raht_prediction_enabled_flag field indicates whether transform weight prediction from the neighbor points is enabled in the RAHT decoding process. For example, if the value of the raht_prediction_enabled_flag field is 1, it indicates that transform weight prediction from the neighbor points is enabled in the RAHT decoding process, and if 0, it is disabled.
  • the APS may further include a raht_prediction_threshold0 field and a raht_prediction_threshold1 field.
  • the raht_prediction_threshold0 field indicates a threshold value for terminating transform weight prediction from the neighbor points.
  • the raht_prediction_threshold1 field indicates a threshold value for skipping transform weight prediction from the neighbor points.
  • the aps_extension_flag field indicates whether an aps_extension_data syntax structure exists in the corresponding APS syntax structure. For example, if the value of the aps_extension_flag field is 1, it indicates that the aps_extension_data syntax structure exists in the corresponding APS syntax structure. For example, if the value of the aps_extension_flag field is 0, it indicates that the aps_extension_data syntax structure does not exist in the corresponding APS syntax structure.
  • the APS according to embodiments may further include an aps_extension_data_flag field when the value of the aps_extension_flag field is 1.
  • the aps_extension_data_flag field may have any value. Its presence and value do not affect decoder conformance to profiles.
  • tile inventory may be referred to as a tile parameter set (TPS).
  • TPS tile parameter set
  • the tile inventory includes a tile_frame_idx field and a num_tiles_minus1 field.
  • tile_frame_idx indicates an identifier of a related point cloud frame in relation to the tile inventory (tile_frame_idx specifies the identifier of associated point cloud frame associated with the tile inventory).
  • the num_tiles_minus1 field plus 1 indicates the number of tile bounding boxes existing in the tile inventory.
  • the tile inventory according to the embodiments includes a loop that is repeated by the value of the num_tiles_minus1 field. In this case, it is assumed that i is initialized to 0, and the loop is repeated until the value of i becomes the value of the num_tiles_minus1 field.
  • This loop may include a tile_bounding_box_offset_x[i] field, a tile_bounding_box_offset_y[i] field, a tile_bounding_box_offset_z[i] field, a tile_bounding_box_size_width[i] field, a tile_bounding_box_size_height[i] field, and a tile_bounding_box_size_height[i] field, and a tile_size_bounding_box field.
  • the tile_bounding_box_offset_x[i] field indicates the x offset of the i-th tile in the Cartesian coordinate system (indicates the x offset of the i-th tile in the cartesian coordinates).
  • the value of tile_bounding_box_offset_x[0] is inferred to be sps_bounding_box_offset_x.
  • the tile_bounding_box_offset_y[i] field indicates the y offset of the i-th tile in the Cartesian coordinate system. If not present, the value of the tile_bounding_box_offset_y[0] field will be sps_bounding_box_offset_y.
  • the tile_bounding_box_offset_z[i] field indicates the z offset of the i-th tile in the Cartesian coordinate system. If it does not exist, the value of the tile_bounding_box_offset_z[0] field will be sps_bounding_box_offset_z.
  • the tile_bounding_box_size_width[i] field indicates the width of the i-th tile in the Cartesian coordinate system. If it does not exist, the value of the tile_bounding_box_size_width[0] field will be sps_bounding_box_size_width.
  • the tile_bounding_box_size_height[i] field indicates the height of the i-th tile in the Cartesian coordinate system. If it does not exist, the value of the tile_bounding_box_size_height[0] field will be sps_bounding_box_size_height.
  • the tile_bounding_box_size_depth[i] field indicates the depth of the i-th tile in the Cartesian coordinate system. If it does not exist, the value of the tile_bounding_box_size_depth[0] field will be sps_bounding_box_size_depth.
  • FIG. 30 is a view showing an embodiment of a syntax structure of a frame boundary marker ( ) according to the present specification, and this syntax structure is internally empty.
  • FIG. 31 is a diagram illustrating an embodiment of a syntax structure of a geometry slice bitstream ( ) according to the present specification.
  • a geometry slice bitstream (geometry_slice_bitstream ()) may include a geometry slice header (geometry_slice_header()) and geometry slice data (geometry_slice_data()).
  • a geometry slice bitstream may be referred to as a geometry slice.
  • the attribute slice bitstream may be referred to as an attribute slice.
  • 32 is a diagram illustrating an embodiment of a syntax structure of a geometry slice header (geometry_slice_header()) according to the present specification.
  • a bitstream transmitted by a transmitting device may include one or more slices.
  • Each slice may include a geometry slice and an attribute slice.
  • the geometry slice includes a geometry slice header (GSH).
  • the attribute slice includes an attribute slice header (ASH, Attribute Slice Header).
  • the geometry slice header (geometry_slice_header()) may include a gsh_geometry_parameter_set_id field, a gsh_tile_id field, a gsh_slice_id field, a frame_idx field, a gsh_num_points field, and a byte_alignment() field.
  • the value of the gps_box_present_flag field included in the geometry parameter set (GPS) is true (eg, 1)
  • the value of the gps_gsh_box_log2_scale_present_flag field is true (eg, 1)
  • it may further include a gsh_box_log2_scale field, a gsh_box_origin_x field, a gsh_box_origin_y field, and a gsh_box_origin_z field.
  • the gsh_geometry_parameter_set_id field indicates a value of gps_geom_parameter_set_id of the active GPS (gsh_geometry_parameter_set_id specifies the value of the gps_geom_parameter_set_id of the active GPS).
  • the gsh_tile_id field indicates an identifier of a corresponding tile referenced by a corresponding geometry slice header (GSH).
  • the gsh_slice_id indicates an identifier of a corresponding slice for reference by other syntax elements.
  • the frame_idx field indicates log2_max_frame_idx + 1 least significant bits of a conceptual 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).
  • the gsh_num_points field indicates the maximum number of coded points in a corresponding slice. According to embodiments, 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).
  • the gsh_box_log2_scale field indicates a scaling factor of a bounding box origin for a corresponding slice.
  • the gsh_box_origin_x field indicates the x value of the bounding box origin scaled by the value of the gsh_box_log2_scale field.
  • the gsh_box_origin_y field indicates a y value of a bounding box origin scaled by a value of the gsh_box_log2_scale field.
  • the gsh_box_origin_z field indicates the z value of the bounding box origin scaled by the value of the gsh_box_log2_scale field.
  • slice_origin_x, slice_origin_y, and slice_origin_z may be derived as follows.
  • slice_origin_x gsh_box_origin_x ⁇ originScale
  • slice_origin_y gsh_box_origin_y ⁇ originScale
  • slice_origin_z gsh_box_origin_z ⁇ originScale
  • the geometry slice header (geometry_slice_header()) according to embodiments may further include a gsh_log2_max_nodesize_x field, a gsh_log2_max_nodesize_y_minus_x field, and a gsh_log2_geom_nodesize_flag field. If false (ie, 1), it may further include a gsh_log2_max_nodesize field.
  • the gsh_log2_max_nodesize_x field indicates the bounding box size in the x dimension, that is, MaxNodesizeXLog2 used in the decoding process as follows (specifies the bounding box size in the x dimension, i.e., MaxNodesizeXLog2 that is used in the decoding process).
  • MaxNodeSizeXLog2 gsh_log2_max_nodesize_x
  • MaxNodeSizeX 1 ⁇ MaxNodeSizeXLog2
  • the gsh_log2_max_nodesize_y_minus_x field indicates a bounding box size in the y dimension, that is, MaxNodesizeYLog2 used in the decoding process as follows (specifies the bounding box size in the y dimension, i.e., MaxNodesizeYLog2 that is used in the decoding process).
  • MaxNodeSizeYLog2 gsh_log2_max_nodesize_y_minus_x + MaxNodeSizeXLog2.
  • MaxNodeSizeY 1 ⁇ MaxNodeSizeYLog2.
  • the gsh_log2_max_nodesize_z_minus_y field indicates a bounding box size in the z dimension, that is, MaxNodesizeZLog2 used in the decoding process as follows (specifies the bounding box size in the z dimension, i.e., MaxNodesizeZLog2 that is used in the decoding process).
  • MaxNodeSizeZLog2 gsh_log2_max_nodesize_z_minus_y + MaxNodeSizeYLog2
  • MaxNodeSizeZ 1 ⁇ MaxNodeSizeZLog2
  • the gsh_log2_max_nodesize field is obtained as follows.
  • gsh_log2_max_nodesize max ⁇ MaxNodeSizeXLog2, MaxNodeSizeYLog2, MaxNodeSizeZLog2 ⁇
  • the gsh_log2_max_nodesize field indicates the size of the root geometry octree node when the value of the gps_implicit_geom_partition_flag field is 0.
  • MaxNodeSize 1 ⁇ gsh_log2_max_nodesize
  • MaxGeometryOctreeDepth gsh_log2_max_nodesizelog2_trisoup_node_size
  • the geometry slice header (geometry_slice_header()) may further include a geom_slice_qp_offset field and a geom_octree_qp_offsets_enabled_flag field when the value of the geom_scaling_enabled_flag field is true.
  • the geom_slice_qp_offset field indicates an offset to the base geometry quantisation parameter geom_base_qp.
  • the geom_octree_qp_offsets_enabled_flag field indicates whether a geom_octree_qp_ofsets_depth field exists in a corresponding geometry slice header. For example, if the value of the geom_octree_qp_offsets_enabled_flag field is 1, it indicates that the geom_octree_qp_ofsets_depth field is present in the corresponding geometry slice header, and if 0, it does not exist.
  • the geom_octree_qp_offsets_depth field indicates a depth of a geometry octree.
  • the geometry slice data (geometry_slice_data( )) may transmit a geometry bitstream belonging to a corresponding slice.
  • the geometry slice data (geometry_slice_data( )) may include a first iteration that is repeated by a value of MaxGeometryOctreeDepth. In this case, it is assumed that the depth is initialized to 0, is increased by 1 each time the loop is executed, and the first loop is repeated until the depth becomes the value of MaxGeometryOctreeDepth.
  • the first loop may include a second loop that is repeated by the value of NumNodesAtDepth. At this time, it is assumed that nodeidx is initialized to 0, increases by 1 each time the loop is executed, and the second loop is repeated until nodeidx is the value of NumNodesAtDepth.
  • MaxGeometryOctreeDepth represents the maximum value of the depth of the geometry octree
  • NumNodesAtDepth[depth] represents the number of nodes to be decoded at the corresponding depth.
  • NodeX[depth][nodeIdx], NodeY[depth][nodeIdx], NodeZ[depth][nodeIdx] represent the x, y, z coordinates of the Idx-th node in decoding order at a given depth. Transmits the geometry bitstream of the corresponding node of the corresponding depth through geometry_node(depth, nodeIdx, xN, yN, zN).
  • the geometry slice data (geometry_slice_data( )) according to embodiments may further include geometry_trisoup_data(). That is, if the size of the triangle nodes is greater than 0, the trishine geometry-encoded geometry bitstream is transmitted through geometry_trisoup_data().
  • 34 is a diagram illustrating an embodiment of a syntax structure of an attribute slice bitstream () according to the present specification.
  • the attribute slice bitstream (attribute_slice_bitstream()) may include an attribute slice header (attribute_slice_header()) and attribute slice data (attribute_slice_data()).
  • 35 is a diagram illustrating an embodiment of a syntax structure of an attribute slice header (attribute_slice_header()) according to the present specification.
  • the attribute slice header (attribute_slice_header()) may include an ash_attr_parameter_set_id field, an ash_attr_sps_attr_idx field, an ash_attr_geom_slice_id field, an ash_attr_layer_qp_delta_present_flag field, and an ash_attr_deltapresent_flag field, and an ash_attr_region_present_flag field.
  • the attribute slice header (attribute_slice_header()) according to embodiments further includes an ash_attr_qp_delta_luma field, and the value of the attribute_dimension_minus_sps_attr_idx] field is 0 [ash_attr_idx] If greater than, the attribute slice header may further include an ash_attr_qp_delta_chroma field.
  • the ash_attr_parameter_set_id field indicates a value of the aps_attr_parameter_set_id field of the currently active APS.
  • the ash_attr_sps_attr_idx field indicates an attribute set in the current active SPS.
  • the ash_attr_geom_slice_id field indicates a value of the gsh_slice_id field of the current geometry slice header.
  • the ash_attr_qp_delta_luma field indicates a luma delta quantization parameter (qp) derived from an initial slice qp in an active attribute parameter set.
  • the ash_attr_qp_delta_chroma field indicates a chroma delta quantization parameter (qp) derived from an initial slice qp in an active attribute parameter set.
  • 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
  • the ash_attr_layer_qp_delta_present_flag field indicates whether an ash_attr_layer_qp_delta_luma field and an ash_attr_layer_qp_delta_chroma field exist in the corresponding attribute slice header (ASH) for each layer. For example, if the value of the ash_attr_layer_qp_delta_present_flag field is 1, it indicates that the ash_attr_layer_qp_delta_luma field and the ash_attr_layer_qp_delta_chroma field exist in the corresponding attribute slice header, and if 0, it does not exist.
  • the attribute slice header may further include an ash_attr_num_layer_qp_minus1 field.
  • the geometry slice header may include as many loops as the value of NumLayerQp. In this case, it is assumed that i is initialized to 0, the loop is repeated until the value of i becomes the value of NumLayerQp, and is increased by 1 each time the loop is executed. This loop contains the ash_attr_layer_qp_delta_luma[i] field.
  • the loop may further include an ash_attr_layer_qp_delta_chroma[i] field.
  • the ash_attr_layer_qp_delta_luma field indicates a luma delta quantization parameter (qp) from the InitialSliceQpY in each layer.
  • the ash_attr_layer_qp_delta_chroma field indicates a chroma delta quantization parameter (qp) from the InitialSliceQpC in each layer.
  • SliceQpY[i] InitialSliceQpY + ash_attr_layer_qp_delta_luma[i]
  • SliceQpC[i] InitialSliceQpC + ash_attr_layer_qp_delta_chroma[i]
  • the attribute slice header (attribute_slice_header()) according to embodiments indicates that ash_attr_region_qp_delta, region bounding box origin, and size exist in the current attribute slice header. If the value of the ash_attr_region_qp_delta_present_flag field is 0, it indicates that the ash_attr_region_qp_delta, region bounding box origin, and size do not exist in the current attribute slice header.
  • the attribute slice header may further include a field ash_attr_qp_region_box_origin_x, ash_attr_qp_region_box_origin_y field, ash_attr_qp_region_box_origin_z field, ash_attr_qp_region_box_width field, ash_attr_qp_region_box_height field, ash_attr_qp_region_box_depth field, and ash_attr_region_qp_delta field.
  • the ash_attr_qp_region_box_origin_x field indicates the x offset of the region bounding box related to slice_origin_x (indicates the x offset of the region bounding box relative to slice_origin_x).
  • the ash_attr_qp_region_box_origin_y field indicates the y offset of the region bounding box related to slice_origin_y (indicates the y offset of the region bounding box relative to slice_origin_y).
  • the ash_attr_qp_region_box_origin_z field indicates the z offset of the region bounding box related to slice_origin_z (indicates the z offset of the region bounding box relative to slice_origin_z).
  • the ash_attr_qp_region_box_size_width field indicates the width of a region bounding box.
  • the ash_attr_qp_region_box_size_height field indicates the height of a region bounding box.
  • the ash_attr_qp_region_box_size_depth field indicates the depth of a region bounding box.
  • the ash_attr_region_qp_delta field indicates delta qp from SliceQpY[i] and SliceQpC[i] of the region specified by the ash_attr_qp_region_box field.
  • Attribute slice data (attribute_slice_data()) according to embodiments may transmit an attribute bitstream belonging to a corresponding slice.
  • Attribute slice data may include an attribute or data related to an attribute in relation to some or all of the point clouds.
  • the zerorun field indicates the number of 0 prior to predIndex or residual.
  • the predIndex[i] field represents a predictor index for decoding the i-th point value of the attribute.
  • the value of the predIndex[i] field has a range from 0 to the value of the max_num_predictors field.
  • the bitstream of the point cloud data output from the transmission processing unit 51005 includes SPS, GPS, one or more APSs, tile inventory, and one or more slices, and one or more slices are a geometry slice and one or more attributes. It may consist of slices, and one or more metadata slices.
  • a geometry slice according to embodiments includes a geometry slice header and geometry slice data, each attribute slice includes an attribute slice header and attribute slice data, and each metadata slice includes a metadata slice header and metadata slice data .
  • the geometry slice structure, the attribute slice structure, and the metadata slice structure may be generated by the geometry encoder 51003, the attribute encoder 51004, and the signaling processing unit 51002, respectively, and the transmission processing unit It may be generated in 51005 or may be generated using a separate module/component.
  • FIG. 37 is a diagram illustrating an embodiment of a syntax structure of a metadata slice bitstream () according to the present specification.
  • the metadata slice bitstream (metadata_slice_bitstream()) may include a metadata slice header (metadata_slice_header()) and metadata slice data (metadata_slice_data()).
  • 38 is a diagram illustrating an embodiment of a syntax structure of a metadata slice header (metadata_slice_header()) according to the present specification.
  • the metadata slice header (metadata_slice_header()) according to embodiments may include an msh_slice_id field, an msh_geom_slice_id field, an msh_attr_id field, and an msh_attr_slice_id field.
  • the msh_slice_id field represents an identifier for identifying a corresponding metadata slice bitstream.
  • the msh_geom_slice_id field represents an identifier for identifying a geometry slice related to metadata carried in a corresponding metadata slice.
  • the msh_attr_id field represents an identifier for identifying an attribute related to metadata carried to a corresponding metadata slice.
  • the msh_attr_slice_id field represents an identifier for identifying an attribute slice related to metadata carried in a corresponding metadata slice.
  • 39 is a diagram illustrating an embodiment of a syntax structure of metadata slice data (metadata_slice_data()) according to the present specification.
  • the metadata slice data (metadata_slice_data()) according to embodiments includes a metadata bitstream (metadata_bitstream()) including a metadata slice.
  • the metadata slice header and/or metadata slice data of the metadata slice bitstream may include metadata related to point cloud data, for example, a setting value, or the like, or a 3D spatial region, tile, slice It may also include related information, etc.
  • the bitstream of the encoded point cloud data may contain parameter sets (eg SPS, GPS, APS, tile inventory) as in FIGS. 20-39 , one or more geometry slices (or geometry slice bitstreams), one or more attribute slices (or attribute slice bitstreams), and/or one or more metadata slices (or metadata slice bitstreams).
  • parameter sets eg SPS, GPS, APS, tile inventory
  • geometry slices or geometry slice bitstreams
  • attribute slices or attribute slice bitstreams
  • metadata slices or metadata slice bitstreams
  • a bitstream of point cloud data is converted into a G-PCC bitstream consisting of a sequence of TLV (Type-Length-Value) structures.
  • TLV structures may be referred to as TLV encapsulation structures or G-PCC TLV encapsulation structures or G-PCC TLV structures.
  • a G-PCC bitstream is a TLV that carries parameter sets, a coded geometry bitstream (or called a geometry slice), and zero or more coded attribute bitstreams (called attribute slices) ( Type-Length-Value) encapsulation structures. That is, each TLV structure may include one of a sequence parameter set, a geometry parameter set, an attribute parameter set, a geometry slice, an attribute slice, and a metadata slice according to type information.
  • the G-PCC bitstream composed of TLV encapsulation structures may be transmitted to the receiving side as it is.
  • the G-PCC bitstream composed of TLV encapsulation structures may be encapsulated in a file/segment form in the file/segment encapsulation unit of FIG. 14 or 15 or 18 and transmitted to the receiving side. have.
  • the TLV including the coded geometry bitstream, zero or more coded attribute bitstreams, and parameter sets in the transport processing unit 51005 or the file/segment encapsulation unit 51006 or a separate module/component You can create encapsulation structures.
  • the G-PCC bitstream consists of TLV encapsulation structures.
  • Each TLV encapsulation structure consists of a TLV type, a TLV length, and a TLV payload.
  • the TLV type may be referred to as type information of the TLV payload
  • the TLV length may be referred to as length information of the TLV payload
  • the TLV payload may be referred to as payload (or payload bytes).
  • data included in the corresponding TLV payload is distinguished through the type information of the TLV payload.
  • the length of the TLV payload is indicated through the length information of the TLV payload.
  • TLV payloads of TLV encapsulation structures may include SPS, GPS, one or more APSs, tile inventory, geometry slice, one or more attribute slices, and one or more metadata slices.
  • the TLV payload of each TLV encapsulation structure is SPS, GPS, one or more APSs, tile inventory, geometry slice, one or more attribute slices, and one or more attribute slices according to the type information of the TLV payload. It may contain one of the metadata slices.
  • the description of FIG. 23 will be referred to. Since the information included in the SPS may include some or all of the information included in the SPS of FIG. 23 , the description of FIG. 23 will be referred to. Since the information included in the tile inventory may include some or all of the information included in the tile inventory of FIG. 29, reference will be made to the description of FIG. Since the information included in the GPS may include some or all of the information included in the GPS of FIG. 26 , the description of FIG. 26 will be referred to. Since the information included in the APS may include some or all of the information included in the APS of FIG. 27 , the description of FIG. 27 will be referred to.
  • the metadata may be used at the receiver to decode a geometry or attribute slice or to render reconstructed point clouds.
  • metadata may be included in the G-PCC bitstream.
  • the metadata is the viewing orientation (or viewpoint) associated with each color information among the attribute values of the point cloud.
  • the points constituting the point cloud are rendered differently from the color shown when viewed from (0,0,0) and the color shown when viewed from (0,90,0)
  • the point cloud There may be two types of color information associated with each point of .
  • the viewing orientation (or viewpoint) associated with each color information must be delivered.
  • each metadata slice may include one or more viewing orientation (or viewpoint) information, and may include information about a slice including attribute information related thereto.
  • the player can find the related attribute slide based on the information contained in the metadata slice suitable for the user's viewing orientation (or viewpoint), decode it, and render it based on the decoding result.
  • attribute values according to viewpoint can be rendered and provided.
  • the TLV encapsulation ( ) of FIG. 41 includes a tlv_type field, a tlv_num_payload_bytes field, and a tlv_payload byte field.
  • the tlv_type field indicates a data type included in the corresponding tlv_payload byte field.
  • the tlv_num_payload_bytes field indicates the length of the corresponding tlv_payload byte field.
  • the tlv_payload byte field includes data indicated by the tlv_type field by repeating as many as the value of the tlv_num_payload_bytes field.
  • the tlv_type field corresponds to the TLV type of FIG. 40
  • the tlv_num_payload_bytes field corresponds to the TLV length of FIG. 40
  • the tlv_payload byte field corresponds to the TLV payload of FIG. 40 .
  • FIG. 42 shows an example of a payload type of a TLV encapsulation structure allocated to a tlv_type field according to embodiments.
  • a geometry slice according to embodiments includes geometry data that is decoded independently of another slice.
  • An attribute slice according to embodiments includes attribute data that is decoded independently of another slice.
  • a metadata slice according to embodiments includes metadata that is decoded independently of another slice.
  • the payload of the TLV encapsulation structure follows the format of a High Efficiency Video Coding (HEVC) Network Abstraction Layer (NAL) unit.
  • HEVC High Efficiency Video Coding
  • NAL Network Abstraction Layer
  • the G-PCC bitstream composed of TLV encapsulation structures may be transmitted to the receiving side as it is, or in any one of the file/segment encapsulation units of FIGS. It may be encapsulated in a segment form and transmitted to the receiving side.
  • the file/segment encapsulation unit of the transmitting apparatus of FIG. 14 or 15 or 18 may encapsulate the G-PCC bitstream into a file and transmit it.
  • a file may be decapsulated into a G-PCC bitstream in the file/segment decapsulation unit of the receiving device of FIG. 14 or 16 or 19 of FIG. 19 .
  • a TLV encapsulation that carries parameter sets, a geometry slice (or coded geometry bitstream), and zero or more attribute slices (or coded attribute bitstreams).
  • the G-PCC bitstream having the structures may be encapsulated in a file format based on ISOBMFF (ISO Base Media File Format) in the file/segment encapsulation unit of FIG. 14 or 15 or 18 .
  • the G-PCC bitstream formed of the TLV encapsulation structures is stored in a single track or multiple tracks in an ISOBMFF-based file.
  • the ISOBMFF-based file may be referred to as a container, a container file, a media file, a G-PCC file, and the like.
  • the file may be composed of boxes and/or information that may be referred to as ftyp, moov, and mdat.
  • the ftyp box may provide file type or file compatibility related information for a corresponding file.
  • the receiver can identify the file by referring to the ftyp box.
  • the mdat box is also called a media data box and contains actual media data.
  • a geometry slice or referred to as a coded geometry bitstream
  • zero or more attribute slices or referred to as a coded attribute bitstream
  • the sample may be referred to as a G-PCC sample.
  • the moov box is also called a movie box, and may include metadata for media data of a corresponding file. For example, it may include information necessary for decoding and reproduction of the corresponding media data, and may include information about tracks and samples of the corresponding file.
  • the moov box can act as a container for all metadata.
  • the moov box may be a box of an uppermost layer among metadata-related boxes.
  • the moov box includes a track (trak) box providing information related to the track of the file
  • the trak box includes a media (mdia) box (MediaBox) providing media information of the corresponding track and a corresponding
  • MediaBox media box
  • It may include a track reference container (tref) box for linking a track and a sample of a file corresponding to the track.
  • the media (mdia) box may include a media information container (minf) box providing information of the corresponding media data and a handler (hdlr) box (HandlerBox) indicating a stream type.
  • minf media information container
  • hdlr handler box
  • HandlerBox HandlerBox
  • the minf box may include a sample table (stbl) box that provides metadata related to a sample of the mdat box.
  • stbl sample table
  • the stbl box may include a sample description (stsd) box that provides information on a used coding type and initialization information necessary for a corresponding coding type.
  • stsd sample description
  • a sample description (stsd) box may include a sample entry for a track.
  • signaling information such as a sequence parameter set, a geometry parameter set, an attribute parameter set, and a tile inventory may be included in a sample entry of a moov box or a sample of an mdat box in a file.
  • a track in a file carrying a part or all of a G-PCC bitstream may be referred to as a G-PCC track.
  • the G-PCC track is a volumetric visual track carrying a geometry slice (or called a coded geometry bitstream) or an attribute slice (or called a coded attribute bitstream) or both a geometry slice and an attribute slice. (volumetric visual track) can be defined.
  • the volumetric visual track is a volumetric visual media handler type 'volv' and/or media ( It can be identified by a volumetric visual media header (vvhd) in the minf box of the mdia) box (MediaBox).
  • the minf box is referred to as a media information container or a media information box.
  • the minf box is included in the media (mdia) box, the media (mdia) box is included in a track (trak) box, and the track (trak) box is included in the moov box of the file.
  • a single volumetric visual track or multiple volumetric visual tracks may exist in the file.
  • Volumetric visual tracks may use the Volumetric Visual MediaHeaderBox in the MediaInformationBox.
  • the media information box MediaInformationBox
  • the volumetric visual media header box VolumetricVisualMediaHeaderBox
  • the volumetric visual media header (vvhd) box may be defined as follows.
  • volumetric visual media header box ie, the vvhd type box
  • the version field may be an integer value indicating the version of the corresponding box.
  • volume metric visual tracks may use a volume metric visual sample entry (VolumetricVisualSampleEntry) for transmission of signaling information as follows.
  • the compressorname field indicates the name of the compressor for informative purposes.
  • the compressorname field is formatted in a fixed 32-bit format, of which the first byte is set to the number of bytes to be displayed, and the next byte is set to the number of displayable data encoded using UTF-8, , the remainder 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 value of this field may be set to 0.
  • the sample entry ie, the upper class of the VolumetricVisualSampleEntry
  • the volumetric visual sample entry includes a GPCC decoder configuration box (GPCCConfigurationBox).
  • the G-PCC decoder configuration box may include GPCCDecoderConfigurationRecord() as follows.
  • class GPCCConfigurationBox extends Box('gpcC') ⁇
  • the GPCCDecoderConfigurationRecord( ) provides G-PCC decoder configuration information for geometry-based point cloud content.
  • the syntax of the GPCCDecoderConfigurationRecord() may be defined as follows.
  • the configurationVersion field is a version field. Incompatible changes to the record are indicated by a change in the version number. Also, compatible extensions to this record will extend it and not change the configuration version code.
  • the profile_idc field indicates a profile followed by a stream related to this configuration record.
  • the profile_idc field may include a profile code to indicate a specific profile of G-PCC.
  • each bit in the profile_compatibility_flags field may be set only when all parameter sets set that bit (Each bit in profile_compatibility_flags may only be set if all the parameter sets set that bit).
  • the level_idc field includes a profile level code. According to embodiments, the level_idc field indicates a capability level equal to or higher than the highest level indicated for the highest tier in all parameter sets (The level indication level_idc shall indicate a level of capability equal) to or greater than the highest level indicated for the highest tier in all the parameter sets).
  • the numOfSetupUnitArrays field may indicate the number of arrays of G-PCC setup units of the type indicated by the setupUnitTye field. That is, it indicates the number of arrays of G-PCC setup units included in the GPCCDecoderConfigurationRecord().
  • a loop that is repeated by the value of the numOfSetupUnitArrays field may be included in the GPCCDecoderConfigurationRecord(), and the loop may include setupUint arrary.
  • i is initialized to 0, is increased by 1 each time the loop is executed, and the loop is repeated until the value of i becomes the value of numOfSetupUnitArrays.
  • the setupUint arrary includes G-PCC TLV encapsulation structures constant for a bitstream referenced by a volumetric visual sample entry in which GPCCDecoderConfigurationRecord() exists.
  • the type of G-PCC TLV encapsulation structures is limited to indicating one of a sequence parameter set, a geometry parameter set, an attribute parameter set, and a tile inventory.
  • the setupUnitTye field indicates the type of G-PCC setupUnits. That is, the value of the setupUnitTye field may be one of values indicating SPS, GPS, APS, or tile inventory.
  • setupUnit completeness field When the value of the setupUnit completeness field is 1, it may indicate that all setup units of a given type are in the next array and there is nothing in the corresponding stream. Also, if the value of the setupUnit completeness field is 0, it may indicate that additional setup units of the indicated type are in the corresponding stream (setupUnit completeness equal to 1 indicates that all setup units of the given type are in the following array and none are) in the stream; when equal to 0 indicates that additional setup units of the indicated type may be in the stream).
  • the numOfSetupUnits field indicates the number of G-PCC setup units of the type indicated by the setupUnitTye field. That is, this field indicates the number of G-PCC setup units in this decoder configuration record.
  • a loop that is repeated as much as the value of the numOfSetupUnits field is included in the GPCCDecoderConfigurationRecord(), and the loop may include setupUnit.
  • i is initialized to 0, is increased by 1 each time the loop is executed, and the loop is repeated until the value of i becomes the value of the numOfSetupUnits field.
  • the setupUnit is a TLV encapsulation structure carrying a setup unit of the type indicated by the setupUnitTye field, for example, a sequence parameter set, a geometry parameter set, an attribute parameter set, or a tile inventory (or tile parameter set). is an instance.
  • Volumetric visual tracks may use a volumetric visual sample (VolumetricVisualSample) for transmission of actual data.
  • the volumetric visual sample entry may be referred to as a sample entry or G-PCC sample entry, and the volumetric visual sample may be referred to as a sample or G-PCC sample.
  • a single volumetric visual track or multiple volumetric visual tracks may be present in the file.
  • a single volumetric visual track may be referred to as a single track or G-PCC single track, and multiple volumetric visual tracks may be referred to as multiple tracks or multiple G-PCC tracks.
  • the signaling processing unit 51002 and/or the file/segment encapsulation unit 51006 of the present specification may include grouping of samples, grouping of tracks, grouping of items, and single track encapsulation of a G-PCC bitstream.
  • Signaling information related to video/images to be reproduced together (or at the same time) or signaling information related to multiple tracks encapsulation of G-PCC bitstream or the like is sampled in a box or full box format can be added to the entry.
  • Signaling information related to videos/images to be played together (or simultaneously) may be referred to as playout related information or playout information.
  • playout related information related to videos/images to be played together may be included in a playout control information box (PlayoutControlInformationBox), a playout track group box (PlayoutTrackGroupBox), or a separate metadata track. .
  • PlayoutControlInformationBox a playout control information box
  • PlayoutTrackGroupBox a playout track group box
  • separate metadata track a separate metadata track.
  • the syntax of the G-PCC component type box may be defined as follows. This box indicates the type of G-PCC component such as geometry and attributes.
  • a GPCCComponentTypeBox having a sample entry type of 'gtyp' may include GPCCComponentTypeStruct().
  • the syntax of the GPCCComponentTypeStruct() may be defined as follows.
  • the numOfComponents field indicates the number of G-PCC components signaled to the corresponding GPCCComponentTypeStruct.
  • a loop repeated by the value of the numOfComponents field may be included in GPCCComponentTypeStruct, and the loop may include a gpcc_type field.
  • i is initialized to 0, is increased by 1 each time the loop is executed, and the loop is repeated until the value of i becomes the value of numOfComponents.
  • the gpcc_type field indicates the type of the corresponding G-PCC component. For example, if the value of the gpcc_type field is 2, it may indicate a geometry component, and if it is 4, it may indicate an attribute component.
  • the loop may further include an AttrIdx field.
  • the AttrIdx field may indicate an identifier of an attribute signaled to SPS( ).
  • the G-PCC component type box may be included in a sample entry for multiple tracks. If the G-PCC component type box (GPCCComponentTypeBox) is present in the sample entry of tracks carrying some or all of the G-PCC bitstream, then the GPCCComponentTypeStruct() selects one or more G-PCC component types carried by each track. (When this box is present in a sample entry of tracks carrying the part or all G-PCC bitstreams, it indicates one or more G-PCC component types carried by the respective track).
  • a GPCCComponentTypeBox including GPCCComponentTypeStruct() or GPCCComponentTypeStruct() may be referred to as G-PCC component information.
  • a file according to embodiments may include point cloud data, and the point cloud data may include one or more point cloud videos and/or one or more point cloud images.
  • the point cloud video and the point cloud image may be treated as G-PCC content, respectively. Therefore, videos/images to be played together (or simultaneously) may mean G-PCC content to be played together (or simultaneously) or videos/images of G-PCC content to be played back together (or simultaneously).
  • the transmission/reception of one or more point cloud videos is based on one or more tracks, and is based on non-timed volumetric data (eg, one or more point cloud images). Transmission/reception is based on one or more items (or image items).
  • a point cloud video may mean a video, and a point cloud image may mean a still image.
  • the point cloud video (or image) may mean one or more objects constituting the point cloud data, or may be a frame constituting the point cloud data of a specific time period.
  • the point cloud video may mean one G-PCC content, and the point cloud image may also mean another G-PCC content.
  • the point cloud data receiving apparatus may reproduce point cloud data in a file, and some or all of them may be reproduced together (or simultaneously).
  • each of the three point cloud videos may be G-PCC content.
  • the three point cloud videos may be grouped into one playout group.
  • the two point cloud videos and the three point cloud images may each be G-PCC content, or may be videos and images of one or more G-PCC content. Two point cloud videos and three point cloud images can be grouped into one playout group. That is, one G-PCC content may be a part of a playout group.
  • the point cloud transmitting apparatus should be able to provide playout related information for point cloud videos/images that need to be played together (or simultaneously) to the point cloud receiving apparatus.
  • the playout-related information included in the signaling information (or metadata) may include playout group information for reproduction and/or playout control information for reproduction. Playout group information for playback and/or playout control information for playback may not change in a file and may change dynamically with time.
  • the playout group information is information about videos/images that need to be played together (or simultaneously), and a playout group structure or playout grouping information structure) or a playout group information structure.
  • the playout control information is information necessary to control the corresponding reproduction, and may be referred to as a playout control structure or a playout control information structure.
  • the playout control information includes information indicating a reproduction form, effect, interaction, etc. applied to the video and/or image data.
  • Information included in the playout group information and/or playout control information may be referred to as a playout control parameter.
  • the file/segment encapsulation unit may generate playout related information and store it in the form of a box in the file.
  • the box may exist in various locations in the file, and its name may also be called variously.
  • the point cloud data transmitting apparatus needs to be reproduced based on various parameters or allow the user to change the reproduction parameters when the point cloud video data or image data is reproduced by the receiving apparatus. have.
  • the device for receiving point cloud data may generate a list of point cloud contents requiring reproduction based on the playout related information when reproducing point cloud contents (eg, volume metric contents, etc.).
  • the receiving device may find tracks and/or image items that need to be parsed from the file based on the list.
  • the receiving device may parse and/or decode tracks and/or image items.
  • the following describes the playout control structure and the playout group structure.
  • the playout control structure and/or the playout group structure may be included in the playout related information.
  • the playout control structure includes at least Playout priority information, Playout interaction information, Playout position information, or Playout orientation information. information) may be included.
  • FIG. 43 shows an example of a syntax structure of a playout control structure according to embodiments. That is, the syntax of the playout control structure PlayoutControlStruct( ) according to the embodiments may be defined as shown in FIG. 43 .
  • the playout control structure (PlayoutControlStruct( )) according to embodiments may include a play_control_id field, a play_control_essential_flag field, and a num_play_control_info field.
  • the play_control_id field indicates an identifier for identifying playout control information.
  • the play_control_essential_flag field may indicate whether G-PCC players need to process playout control information. For example, if the value of the play_control_essential_flag field is 0, it indicates that G-PCC players do not need to process the playout control information indicated here. And, if the value of the play_control_essential_flag field is 1, it indicates that G-PCC players need to process the playout control information indicated here (equal 0 specifies that G-PCC players are not required to process the playout control information) play_control_essential_flag equal to 1 specifies that G-PCC players need to process the playout control information indicated here).
  • the num_play_control_info field indicates the number of playout control information indicated in this structure.
  • the playout control structure includes a loop that is repeated as much as the value of the num_play_control_info field. In this case, it is assumed that i is initialized to 0, is increased by 1 each time the loop is executed, and the loop is repeated until the value of i becomes the value of the num_play_control_info field.
  • This loop may include a control_info_type field and playout control information according to a value of the control_info_type field.
  • 44 is a table illustrating an example of a playout control information type allocated to a control_info_type field according to embodiments.
  • the control_info_type field indicates the type of playout control information. If the value of the control_info_type field is 0, it indicates playout priority information, if 1 indicates playout interaction information, and if 2 indicates playout position information, and , 3 indicates playout orientation information as an embodiment.
  • the playout control structure may further include playout priority information. If the value of the control_info_type field is 1, the playout control structure may further include playout interaction information. have. In addition, if the value of the control_info_type field is 2, the playout control structure may further include playout position information. If the value of the control_info_type field is 3, the playout control structure may further include playout orientation information. have.
  • the playout priority information is referred to as a playout priority structure (PlayoutPriorityStruct()), and the playout interaction information is referred to as a playout interaction structure (PlayoutInteractionStruct ()).
  • the playout position information is referred to as a playout position structure (PlayoutPosStruct ()), and the playout orientation information is referred to as a playout orientation structure (PlayoutOrientationStruct ()).
  • the syntax of the playout priority information structure (PlayoutPriorityStruct()) according to embodiments may be defined as follows.
  • the play_control_priority field indicates that the relevant G-PCC content (i.e., this playout control structure indicates which the playout of associated G-PCC content should be prioritized in the case that a G-PCC player does not have enough decoding or rendering capacity to decode or render all G-PCC content).
  • a lower value of the play_control_priority field indicates a higher priority (A lower play_control_priority indicates higher priority).
  • the value of the play_control_priority field must be 0 for playout of G-PCC content (ie, G-PCC video) essential for display (The value of play_control_priority, when present, should be) equal to 0 for playout of G-PCC content (G-PCC video) that are essential for displaying).
  • the syntax of the playout interaction structure (PlayoutInteractionStruct()) according to embodiments may be defined as follows.
  • bit(3) reserved 0;
  • the playout interaction structure may include a change_position_flag field, a switch_on_off_flag field, a change_opacity_flag field, a resize_flag field, and a rotation_flag field.
  • the value of the change_position_flag field is 1, it may indicate that the user(s) is allowed to move the G-PCC content to any position in the 3D space, and if it is 0, it is not allowed (when set to 1, specifies that users are allowed to move the G-PCC content to any location in 3D space).
  • the value of the change_position_flag field is 0, it may indicate that the X, Y, Z positions of the G-PCC content can be freely selected by user interaction (When change_position_flag is set to 1 then the X, Y, Z position of the G-PCC content can be freely chosen by user interaction).
  • the G-PCC content to which the corresponding playout interaction information (or the corresponding playout control structure) is applied is determined by the user(s) in 3D space. position can be moved.
  • switch_on_off_flag field If the value of the switch_on_off_flag field is 1, it may indicate that the user(s) is allowed to switch the playout on/off of the G-PCC content, and if it is 0, it is not allowed (when set to 1, specifies that the user is allowed to switch ON/OFF the playout of G-PCC content). All active G-PCC content may be considered to be ON by default. Turning on the G-PCC (V3C) content according to the embodiments (switch_on) may mean, for example, that the G-PCC content according to the embodiments is made visible, and the G-PCC content according to the embodiments - Turning off PCC content (switch_off) may mean, for example, that G-PCC content according to embodiments is made invisible.
  • the G-PCC content to which the corresponding playout interaction information (or the corresponding playout control structure) is applied may be turned on or increased by the user(s).
  • the value of the change_opacity_flag field is 1, it may indicate that the user(s) is allowed to change the transparency of the playout of the G-PCC content, and if it is 0, it is not allowed (when set to 1, specifies that the user is allowed to change the opacity of the playout of G-PCC content).
  • the value of the change_opacity_flag field is 1, the transparency of the G-PCC content to which the corresponding playout interaction information (or the corresponding playout control structure) is applied may be changed by the user(s). have.
  • the value of the resize_flag field is 1, it may indicate that the user(s) is allowed to change the size of the G-PCC content, and if it is 0, it is not allowed (when set to 1, specifies that the user is allowed to resize the G-PCC content).
  • the value of the resize_flag field is 1, the size of the G-PCC content to which the corresponding playout interaction information (or the corresponding playout control structure) is applied may be changed by the user(s). have.
  • the value of the rotation_flag field is 1, it may indicate that the user(s) is allowed to rotate the G-PCC content in different directions, and if it is 0, it is not allowed (when set to 1, specifies that the user is allowed to rotate the G-PCC content to different directions).
  • the values of the rotation_flag field when the value of the rotation_flag field is 1, the directions of the G-PCC content to which the corresponding playout interaction information (or the corresponding playout control structure) is applied may be rotated by the user(s). have.
  • the syntax of the playout position structure (PlayoutPosStruct( )) according to embodiments may be defined as follows.
  • the playout position structure PlayoutPosStruct( ) may include a pos_x field, a pos_y field, and a pos_z field.
  • the pos_x, pos_y, and pos_z fields may indicate x, y, and z coordinate values of a position where G-PCC content is rendered/played out in a Cartesian coordinate system (specify the x, y, and z coordinate values, respectively, of a position where the G-PCC content is rendered/playout in the Cartesian coordinate system).
  • the reception device may determine the location of the G-PCC content to which the corresponding playout interaction information (or the corresponding playout control structure) is applied based on the pos_x, pos_y, and pos_z fields.
  • the syntax of the playout orientation structure (PlayoutOrientationStruct()) according to embodiments may be defined as follows.
  • the playout orientation structure (PlayoutOrientationStruct()) may include an orientation_type field.
  • the playout orientation structure may include a dir_x field, a dir_y field, and a dir_z field, or a rot_x field, a rot_y field, and a rot_z field according to the value of the orientation_type field. .
  • the orientation_type field indicates a signaled representation of orientation information. For example, if the value of the orientation_type field is 0, the viewing direction of the G-PCC content is indicated, and when the value of the orientation_type field is 1, the rotation of the G-PCC content is indicated (Orientation_type equal 0 indicates the direction where G-PCC content looks at. Orientation_type equal 1 indicates the rotation of G-PCC content).
  • the dir_x, dir_y, and dir _z fields may indicate x, y, and z coordinate values in a direction in which the G-PCC content is viewed in the Cartesian coordinate system (specify the x, y, and z coordinate values, respectively, of a). direction where the G-PCC content is looking at in the Cartesian coordinate system).
  • the rot_x, rot_y, and rot_z fields may indicate the x, y, and z components of the orientation of the G-PCC content using quaternion representation, respectively (specify the x, y, and z components, respectively, of the orientation of the G-PCC content using the quaternion representation).
  • the point cloud data transmitting apparatus transmits the above-described playout control structure to the receiving device, so that when the point cloud video or image is played back in the receiving device, the point cloud video or image can be effectively reproduced, and the user allows the point cloud video or to enable interaction with images.
  • the transmitting device may enable such interaction at the receiving device, or allow the user to change playback parameters.
  • the syntax of the playout group structure (PlayoutGroupStruct( )) according to embodiments may be defined as follows.
  • plgp_id unsigned int(8)
  • the playout group structure PlayoutGroupStruct( ) may include a plgp_id field and a plgp_description field.
  • the plgp_id field indicates an identifier for identifying a playout group. All G-PCC content in a same playout group should be played together. For example, if two G-PCC contents have different plgp_id field values, each is not played together.
  • the plgp_description is a null-terminated UTF-8 string indicating a description of a playout group. Null strings may be allowed.
  • the playout control structure (PlayoutControlStruct()) and/or the playout group structure (PlayoutGroupStruct()) may be included in the Playout control information box.
  • the playout control information box (PlayoutControlInformationBox) according to embodiments may be defined as follows.
  • PlayoutGroupStruct() Information on the video/images that need to be played together (simultaneously) included in the PlayoutGroupStruct(), that is, the description of the fields has been described in detail in the 'Playout Group Structure' above, so it will be omitted here to avoid redundant description.
  • the playout control structure (PlayoutControlStruct()) and/or the playout group structure (PlayoutGroupStruct()) may be included in the sample group.
  • the file/segment encapsulation unit of FIG. 14 or 15 or 18 may generate a sample group by grouping one or more samples. In this specification, this sample group will be referred to as a playout sample group.
  • the file/segment encapsulation unit or the metadata processing unit or the signaling processing unit of FIG. 14 or FIG. 15 or FIG. 18 may signal signaling information related to the playout sample group to a sample or a sample group or a sample entry.
  • the sample group information associated with the playout sample group may be added to a sample or a sample group or a sample entry.
  • the sample group information may include playout sample group information.
  • one or more samples to which the same playout may be applied may be grouped, and this sample group may be referred to as a playout sample group.
  • a syntax of playout sample group information (GPCCPlayoutControlSampleGroupDescriptionEntry) associated with the playout sample group may be defined as follows.
  • the 'gpct' grouping_type for sample grouping represents the assignment of samples in tracks to the playout sample group information carried to the playout sample group (The 'gpct' grouping_type for sample grouping represents the assignment of samples in tracks to the playout sample group information carried in this sample group).
  • an accompanying SampleGroupDescriptionBox having the same grouping type exists and includes the ID of the corresponding sample group to which the samples belong (When a SampleToGroupBox with grouping_type equal to 'gpct' is present, an accompanying SampleGroupDescriptionBox with the same grouping type is present, and contains the ID of this group of samples belong to).
  • the playout sample group information may include a playout control structure (PlayoutControlStruct()) and/or a playout group structure (PlayoutGroupStruct()).
  • the playout sample group information may be applied to one or more G-PCC contents corresponding to this sample group or videos/images included in one or more G-PCC contents.
  • the playout control structure (PlayoutControlStruct) includes playout control information related to the samples of this sample group.
  • the playout group structure (PlayoutGroupStruct()) includes playout group information related to samples of this sample group.
  • PlayoutGroupStruct() Information on the video/images that need to be played together (simultaneously) included in the PlayoutGroupStruct(), that is, the description of the fields has been described in detail in the 'Playout Group Structure' above, so it will be omitted here to avoid redundant description.
  • the playout control structure (PlayoutControlStruct()) and/or the playout group structure (PlayoutGroupStruct()) may be included in the track group.
  • the file/segment encapsulation unit of FIG. 14 or 15 or 18 may create a track group by grouping one or more tracks. In this specification, this track group will be referred to as a playout track group.
  • the file/segment encapsulation unit or the metadata processing unit or the signaling processing unit of FIG. 14 or 15 or 18 may signal the signaling information associated with the playout track group to a sample or a track group or a sample entry. can That is, track group information associated with the playout track group may be added to a sample or track group or sample entry.
  • the track group information may include playout track group information.
  • one or more tracks to which the same playout may be applied may be grouped, and this track group may be referred to as a playout track group.
  • tracks that store videos/images that should be played together (or simultaneously) can be grouped into a playout track group.
  • videos/images to be played together may be stored and transmitted in a plurality of tracks, or may be stored and transmitted in one or more tracks and one or more items.
  • videos may be stored and transmitted in one or more tracks
  • images may be stored and transmitted in one or more items.
  • the images may be non-timed volumetric data.
  • the group may be referred to as a playout track group, and if a plurality of items are grouped for playout, this group may be referred to as a playout entity group. have. Also, if one or more tracks and one or more items are grouped together for playout, this group may be referred to as a playout track group or a playout entity group.
  • each of the three point cloud videos may be G-PCC content.
  • the three tracks can be grouped into a playout track group.
  • the two point cloud videos and the three point cloud images may be G-PCC content, respectively, or videos and images of one or more G-PCC content.
  • the 2 points and 3 items are a playout entity group (or playout track group) can be grouped into
  • the playout track group described below means that a plurality of tracks are grouped or that one or more tracks and one or more items are grouped. And, for convenience of description, it is assumed that videos/images to be played together (simultaneously) are stored in a plurality of tracks.
  • the playout track group information in the form of a box associated with a playout track group may be defined as follows.
  • Quantity Zero or more
  • the playout track group information (PlayoutTrackGroupBox) having 'gpog' as the box type value may be included in the track group box (TrackGroup) in the form of a box.
  • the syntax of the playout track group information may be defined as follows.
  • class PlayoutTrackGroupBox extends TrackGroupTypeBox('gpog') ⁇
  • the playout track group information (PlayoutTrackGroupBox) having a track group type of 'gpog' may include PlayoutControlStruct() and/or PlayoutGroupStruct().
  • the playout track group information may be applied to one or more G-PCC contents corresponding to this track group or videos/images included in one or more G-PCC contents.
  • a TrackGroupTypeBox having a 'gpog' track_group_type may indicate that this track belongs to a playout group of G-PCC content to be played together (TrackGroupTypeBox with track_group_type equal to 'gpog' indicates that this track belongs to a playout group of G-PCC contents that should be played together).
  • tracks belonging to the same playout group information have the same track_group_id value for the 'gpog' track_group_type. And, track_group_id of tracks from one playout group is different from track_group_id of tracks from another playout group (Tracks belonging to the same playout group have the same value of track_group_id for track_group_type 'gpog' and the track_group_id of tracks from one playout group differs from the track_group_id of tracks from any other playout group).
  • tracks of the same playout group need to be parsed and decoded for playing together when one of the members needs to be played. playing out together when one of members needs to be played).
  • the playout control structure contains playout control information related to the tracks of this track group.
  • the playout group structure (PlayoutGroupStruct()) includes playout group information related to the tracks of this track group.
  • the playout entity group has a box type value different from the box type value of the playout track group.
  • the playout entity group information associated with the playout entity group may include a playout control structure and/or a playout group structure similar to the above-described playout track group information.
  • the playout control structure includes playout control information related to items of this entity group
  • the playout group structure includes playout group information related to items of this entity group.
  • An entity group herein may further include one or more tracks.
  • the playout entity group information may be applied to one or more G-PCC contents corresponding to this entity group or videos/images included in one or more G-PCC contents.
  • FIG. 45 is a diagram visualizing a G-PCC file structure for a single track storing a G-PCC bitstream according to embodiments. That is, an example of the layout of an ISOBMFF-based file including a single track is shown.
  • an ISOBMFF-based file may be referred to as a container, a container file, a media file, a G-PCC file, or the like.
  • the file may be composed of boxes and/or information that may be referred to as ftyp, moov, and mdat.
  • the stsd box (SampleDescriptionBox) included in the moov box of the file may include a sample entry for a single track storing the G-PCC bitstream.
  • a single track storing a G-PCC bitstream may be referred to as a G-PCC track.
  • a sequence parameter set, a geometry parameter set, an attribute parameter set, and a tile inventory may be included in a sample entry of a moov box or a sample of an mdat box in a file.
  • a geometry slice (or referred to as a coded geometry bitstream), zero or more attribute slices (or referred to as a coded attribute bitstream) are included in the sample of the mdat box in the file
  • each sample when a G-PCC bitstream is stored in a single track of a file, each sample may contain multiple G-PCC components. That is, each sample consists of one or more TLV encapsulation structures.
  • a sequence parameter set, a geometry parameter set, an attribute parameter set, a tile inventory, a geometry slice, and an attribute slice will be referred to as a G-PCC component, respectively.
  • a sample entry of a single track may be defined as follows.
  • Quantity One or more sample entries may be present
  • sample entry type 'gpe1' or 'gpeg' is mandatory, and one or more sample entries may exist.
  • the G-PCC track may use a VolumetricVisualSampleEntry having a sample entry type of 'gpe1' or 'gpeg'.
  • the sample entry of the G-PCC track may include a G-PCC decoder configuration box (GPCCConfigurationBox) and a playout control information box.
  • GPCCConfigurationBox G-PCC decoder configuration box
  • the G-PCC decoder configuration box may include a G-PCC decoder configuration record (GPCCDecoderConfigurationRecord()).
  • the GPCCDecoderConfigurationRecord() may include at least one of a configurationVersion field, a profile_idc field, a profile_compatibility_flags field, a level_idc field, a numOfSetupUnitArrays field, a SetupUnitType field, a completeness field, a numOfSepupUnit field, and a setupUnit field.
  • the description of each field is replaced with the description of each of the fields having the same name.
  • the setupUnit array field included in the GPCCDecoderConfigurationRecord() may include TLV encapsulation structures including one SPS.
  • all parameter sets eg, SPS, GPS, APS, tile inventory (or tile parameter set), are included in an array of setupUints.
  • the parameter sets may be included in an arrary (ie, sample entry) of setupUints or included in a corresponding stream (ie, sample).
  • the playout control information box may include a playout control structure (PlayoutControlStruct()) and/or a playout group structure (PlayoutGroupStruct()) .
  • G-PCC sample entry (GPCCSampleEntry) having a sample entry type of 'gpe1'.
  • the G-PCC sample entry (GPCCSampleEntry) having a sample entry type of 'gpe1' may include GPCCConfigurationBox, 3DBoundingBoxInfoBox(), CubicRegionInfoBox(), and TileInventoryBox().
  • the playout control information box (PlayoutControlInformationBox) may be present in this sample entry to indicate playout control information and/or playout group information of G-PCC content carried to this track.
  • PlayoutGroupStruct() Information on the video/images that need to be played together (simultaneously) included in the PlayoutGroupStruct(), that is, the description of the fields has been described in detail in the 'Playout Group Structure' above, so it will be omitted here to avoid duplicate description.
  • 46 is a diagram illustrating an example of a sample structure of an mdat box when a G-PCC bitstream is stored in a single track of a file according to embodiments.
  • the sample includes a geometry TLV encapsulation structure including a geometry slice (ie, a coded geometry bitstream).
  • the sample if present, may further include parameter set TLV encapsulation structures comprising one or more parameter sets.
  • the sample if present, may further include attribute TLV encapsulation structures comprising one or more attribute slices (ie, coded attribute bitstreams).
  • each sample is composed of multiple TLV encapsulation structures, it is necessary to access each TLV encapsulation structure in the sample. This is because, in the receiving apparatus, the geometry slice is first decoded, and the attribute slice needs to be decoded based on the decoded geometry.
  • each of the multiple TLV encapsulation structures may be stored as a sub-sample.
  • the sub-sample may be referred to as a G-PCC sub-sample.
  • the parameter set TLV encapsulation structure including a parameter set a geometry TLV encapsulation structure including a geometry slice, and an attribute TLV encapsulation structure including an attribute slice
  • the parameter set The TLV encapsulation structure, the geometry TLV encapsulation structure, and the attribute TLV encapsulation structure are each stored as subsamples. In the present specification, it is assumed that the subsample includes only one TLV encapsulation structure.
  • the type of TLV encapsulation structure carried to the sub-sample is required.
  • each sample corresponds to a single point cloud frame, and may be composed of one or more TLV encapsulation structures belonging to the same presentation time.
  • Each TLV encapsulation structure may include a single type of TLV payload (or referred to as a G-PCC payload), for example, a geometry slice and an attribute slice.
  • a G-PCC payload a single type of TLV payload
  • one sample may be independent (eg, a sync sample) (a sample may be self-contained).
  • the GPCCLength field indicates the length of a corresponding sample
  • the gpcc_unit field includes an instance of a TLV encapsulation structure including a single G-PCC component (eg, a geometry slice).
  • the G-PCC subsample includes only one TLV encapsulation structure.
  • one SubSampleInformationBox may exist in the sample table box (SampleTableBox, stbl) of the moov box or in the track fragment box (TrackFragmentBox, traf) of each of the movie fragment boxes (MovieFragmentBox, moof).
  • the 8-bit type value of the TLV encapsulation structure and the 6-bit value of the attribute index if the TLV encapsulation structure includes an attribute payload are 32-bit codec_specific_parameters field of the sub-sample entry in the SubSampleInformationBox.
  • the type of each subsample may be identified by parsing the codec_specific_parameters field of the sub-sample entry in the SubSampleInformationBox.
  • the codec_specific_parameters field of the SubSampleInformationBox may be defined as follows.
  • bit(18) reserved 0;
  • bit(24) reserved 0;
  • the PayloadType field indicates the tlv_type of the TLV encapsulation structure in the corresponding subsample. For example, if the value of the PayloadType parameter is 4, the attribute slice (ie, attribute payload) may be indicated.
  • the AttrIdx field indicates an identifier of attribute information of a TLV encapsulation structure including an attribute payload in a corresponding subsample. This may be the same as ash_attr_sps_attr_idx of the TLV encapsulation structure including the attribute payload in the corresponding subsample.
  • FIG. 47 is a diagram visualizing an ISOBMFF-based G-PCC file structure for multiple tracks storing a G-PCC bitstream according to embodiments. That is, it is an example of a multi-track container of a G-PCC bitstream when other G-PCC components are carried on separate tracks.
  • the ISOBMFF-based file may also be referred to as a container, a container file, a media file, a G-PCC file, and the like.
  • the file may be composed of boxes and/or information that may be referred to as ftyp, moov, and mdat.
  • each geometry or attribute slice may be mapped to an individual track.
  • a geometry slice (referred to as a geometry sub-stream or coded geometry bitstream or coded geometry slice bitstream) is referred to as an attribute sub-stream or coded attribute bitstream or coded attribute slice bitstream in track 1 ) is mapped to track 2.
  • a track carrying a geometry slice may be called a geometry track or a G-PCC geometry track
  • a track carrying an attribute slice eg, track 2
  • the geometry track may be defined as a volumetric visual track carrying a geometry slice
  • the attribute track may be defined as a volumetric visual track carrying an attribute slice.
  • a track carrying the part of G-PCC bitstream including both a geometry slice and an attribute slice may be referred to as a multiplexed track.
  • each sample in the track comprises at least one TLV encapsulation structure carrying data of a single G-PCC component.
  • each sample does not include both geometry and attributes, and does not include multiple attributes.
  • multi-track encapsulation of a G-PCC bitstream enables a G-PCC player to effectively access one of the G-PCC components. For example, a geometry must be decoded first in the receiving device, and an attribute must be decoded based on the decoded geometry. That is, the G-PCC player must access the track carrying the geometry bitstream before the attribute bitstreams.
  • the track carrying the geometry bitstream becomes the entry point (When the G-PCC bitstream is carried in multiple tracks, a track carrying G-PCC geometry bitstream shall be an entry point).
  • the new box is the aforementioned G-PCC component type box (GPCCComponentTypeBox). That is, the GPCCComponentTypeBox may be included in a sample entry for multiple tracks.
  • the GPCCComponentTypeBox may include GPCCComponentTypeStruct().
  • the GPCCComponentTypeStruct() determines the type of one or more G-PCC components carried by each track, e.g., geometry, attribute. (When this box is present in a sample entry of tracks carrying the part or all G-PCC bitstreams, it indicates one or more G-PCC component types carried by the respective track).
  • the value of the gpcc_type field included in GPCCComponentTypeStruct() is 2, it may indicate a geometry component, and if 4, it may indicate an attribute component.
  • the value of the gpcc_type field indicates 4, that is, an attribute component
  • an AttrIdx field indicating an attribute identifier signaled to SPS( ) may be further included.
  • G-PCC componentTypeStruct() Information related to the G-PCC component type included in the GPCCComponentTypeStruct(), that is, the description of fields, will refer to the detailed description of the 'G-PCC component information structure' described above in order to avoid redundant description, and will be omitted here.
  • the syntax of a sample entry may be defined as follows.
  • Quantity One or more sample entries may be present
  • sample entry type 'gpc1' or 'gpcg' is mandatory, and one or more sample entries may exist.
  • multiple tracks may use a VolumetricVisualSampleEntry having a sample entry type of 'gpc1' or 'gpcg'.
  • a sample entry of multiple tracks may include a G-PCC decoder configuration box (GPCCConfigurationBox), a G-PCC component type box (GPCCComponentTypeBox), and a playout control information box (PlayoutControlInformationBox).
  • GPCCConfigurationBox G-PCC decoder configuration box
  • GPCCComponentTypeBox G-PCC component type box
  • PlayoutControlInformationBox a playout control information box
  • the G-PCC decoder configuration box may include a G-PCC decoder configuration record (GPCCDecoderConfigurationRecord()).
  • the GPCCDecoderConfigurationRecord( ) provides decoder configuration information for geometry-based point cloud content.
  • At least one of a sequence parameter set, a geometry parameter set, an attribute parameter set, and a tile inventory may be included in GPCCDecoderConfigurationRecord() in a sample entry.
  • the GPCCDecoderConfigurationRecord() may include at least one of a configurationVersion field, a profile_idc field, a profile_compatibility_flags field, a level_idc field, a numOfSetupUnitArrays field, a SetupUnitType field, a completeness field, a numOfSepupUnit field, and a tlv_encapsulation setupUnit field.
  • the description of each field is replaced with the description of each of the fields having the same name.
  • the array of setup units in GPCCDecoderConfigurationRecord() and all data included in the samples of this track are stored in a TLV encapsulation structure.
  • multiple sample entries may be used to indicate sections of G-PCC data using different configuration or parameter sets.
  • the array of setup units included in the GPCCDecoderConfigurationRecord( ) may include TLV encapsulation structures including one SPS.
  • a G-PCC component type box exists in the sample entry.
  • all SPS, GPS, and tile inventory may be included in the setupUint array in the sample entry of the geometry tracks carrying the geometry bitstream.
  • all relevant APS may be included in the setupUint array in the sample entry of the attribute tracks carrying the attribute bitstream.
  • the SPS, APS, GPS or tile inventory may be included in the sample entry (ie, setupUint array) of the corresponding track or included in the sample (ie, stream) of the corresponding track. have.
  • a playout control information box (PlayoutControlInformationBox) exists in the sample entry.
  • a G-PCC sample entry having a sample entry type of 'gpc1' may include a GPCCConfigurationBox and a PlayoutControlInformationBox.
  • the GPCCConfigurationBox includes a G-PCC decoder configuration record (GPCCDecoderConfigurationRecord()).
  • the GPCCDecoderConfigurationRecord( ) provides decoder configuration information for the G-PCC bitstream.
  • at least one of a sequence parameter set, a geometry parameter set, an attribute parameter set, and a tile inventory may be included in an array of setup units of GPCCDecoderConfigurationRecord() in a sample entry. Since the description of the GPCCDecoderConfigurationRecord() has been described above, it is omitted here to avoid duplication of description.
  • the GPCCComponentTypeBox( ) indicates the type of G-PCC component carried by each track. According to embodiments, if multiple types of G-PCC component data are multiplexed in one track, for example, a geometry sub-stream and an attribute sub-stream are multiplexed in one track, the GPCCComponentTypeBox is carried by each track. It may indicate the type of multiple G-PCC components to be used.
  • the order of the signaled component types in the GPCCComponentTypeBox may indicate the order of related sub-samples in each sample of the corresponding 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).
  • Information related to the G-PCC component type included in the GPCCComponentTypeBox( ), that is, the description of fields, will refer to the detailed description in the 'G-PCC component information structure' described above in order to avoid redundant description, and will be omitted here.
  • the playout control information box (PlayoutControlInformationBox) may exist in this sample entry to indicate playout control information and/or playout group information of the corresponding G-PCC content.
  • PlayoutGroupStruct() Information on the video/images that need to be played together (simultaneously) included in the PlayoutGroupStruct(), that is, the description of the fields has been described in detail in the 'Playout Group Structure' above, so it will be omitted here to avoid redundant description.
  • each sample includes one or more TLV encapsulation structures.
  • each sample does not include both geometry and attributes, and does not include multiple attributes.
  • a sample of a geometry track (or referred to as a G-PCC geometry track) includes a geometry TLV encapsulation structure containing a geometry slice but not an attribute TLV encapsulation structure containing an attribute slice.
  • a sample of an attribute track (also referred to as a G-PCC attribute track) contains an attribute TLV encapsulation structure containing an attribute slice, but not a geometry TLV encapsulation structure containing a geometry slice.
  • the parameter sets may be included in a sample of a geometry track and/or a sample of an attribute track in a TLV encapsulation structure.
  • the syntax of the sample format may be defined as follows.
  • the G-PCC sample corresponds to a single point cloud frame, and may be composed of one or more TLV encapsulation structures belonging to the same presentation time.
  • Each TLV encapsulation structure contains a single type of TLV payload (also called G-PCC payload), for example, a geometry slice, an attribute slice, or a set of parameters.
  • each sample contains one TLV encapsulation structure carrying a geometry slice or an attribute slice.
  • each sample may optionally contain zero or more TLV encapsulation structures carrying parameter sets.
  • the GPCCLength field indicates the length of the corresponding sample
  • gpcc_unit includes an instance of the G-PCC TLV encapsulation structure including a single G-PCC component (eg, a geometry slice).
  • each of the multiple G-PCC TLV encapsulation structures may be stored as a sub-sample. For example, if one sample contains a parameter set TLV encapsulation structure containing a parameter set and a geometry TLV encapsulation structure containing a geometry slice, a parameter set TLV encapsulation structure and a geometry TLV encapsulation structure is stored as each subsample.
  • the parameter set TLV encapsulation structure and the attribute TLV encapsulation structure are It is stored as each sub-sample. In the present specification, it is assumed that the subsample includes only one TLV encapsulation structure.
  • one sub-sample includes only one TLV encapsulation structure.
  • one SubSampleInformationBox may exist in the sample table box (SampleTableBox, stbl) of the moov box of the file or in the track fragment box (TrackFragmentBox, traf) of each of the movie fragment boxes (MovieFragmentBox, moof) of the file. .
  • the 8-bit type value of the TLV encapsulation structure and the 6-bit value of the attribute index if the TLV encapsulation structure includes an attribute payload are 32-bit codec_specific_parameters field of the sub-sample entry in the SubSampleInformationBox.
  • the type of each subsample may be identified by parsing the codec_specific_parameters field of the sub-sample entry in the SubSampleInformationBox.
  • the codec_specific_parameters field of the SubSampleInformationBox may be defined as follows.
  • bit(18) reserved 0;
  • bit(24) reserved 0;

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)

Abstract

실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 전송 방법은, 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계, 상기 인코드된 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 파일로 인캡슐레이팅하는 단계, 및 상기 파일을 전송하는 단계를 포함하고, 상기 비트스트림은 상기 파일의 멀티플 트랙들에 저장되고, 상기 파일은 시그널링 데이터를 더 포함하고, 상기 시그널링 데이터는 적어도 하나의 파라미터 세트와 플레이아웃 관련 정보를 포함하고, 상기 인코드된 포인트 클라우드 데이터는 복수의 콘텐츠를 위한 지오메트리 데이터와 어트리뷰트 데이터를 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 공간(space or volume)을 표현하는 좌표계에 속한 점(포인트)들의 집합인 포인트 클라우드로 표현되는 콘텐트이다. 포인트 클라우드 콘텐트는3차원으로 이루어진 미디어를 표현할 수 있으며, VR (Virtual Reality, 가상현실), AR (Augmented Reality, 증강현실), MR (Mixed Reality, 혼합현실), XR (Extended Reality), 및 자율 주행 서비스 등의 다양한 서비스를 제공하기 위해 사용된다. 하지만 포인트 클라우드 콘텐트를 표현하기 위해서는 수만개에서 수십만개의 포인트 데이터가 필요하다. 따라서 방대한 양의 포인트 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 방법이 요구된다.
실시예들에 따른 기술적 과제는, 전술한 문제점 등을 해결하기 위해서, 포인트 클라우드를 효율적으로 송수신하기 위한 포인트 클라우드 데이터 전송 장치, 전송 방법, 포인트 클라우드 데이터 수신 장치 및 수신 방법을 제공하는데 있다.
실시예들에 따른 기술적 과제는, 지연시간(latency) 및 인코딩/디코딩 복잡도를 해결하기 위한 포인트 클라우드 데이터 전송 장치, 전송 방법, 포인트 클라우드 데이터 수신 장치 및 수신 방법을 제공하는데 있다.
실시예들에 따른 기술적 과제는, 지오메트리-포인트 클라우드 압축(Geometry - point cloud compression, G-PCC) 비트스트림을 효율적으로 송수신하기 위한 포인트 클라우드 데이터 전송 장치, 전송 방법, 포인트 클라우드 데이터 수신 장치 및 수신 방법을 제공하는데 있다.
실시예들에 따른 기술적 과제는, G-PCC 비트스트림을 파일 내 단일 트랙에 효율적으로 저장하고, 저장된 G-PCC 비트스트림에 효율적으로 접근할 수 있도록 하기 위한 포인트 클라우드 데이터 전송 장치, 전송 방법, 포인트 클라우드 데이터 수신 장치 및 수신 방법을 제공하는데 있다.
실시예들에 따른 기술적 과제는, G-PCC 비트스트림을 파일 내 멀티플 트랙들에 효율적으로 저장하고, 저장된 G-PCC 비트스트림에 효율적으로 접근할 수 있도록 하기 위한 포인트 클라우드 데이터 전송 장치, 전송 방법, 포인트 클라우드 데이터 수신 장치 및 수신 방법을 제공하는데 있다.
실시예들에 따른 기술적 과제는, G-PCC 비트스트림을 파일 내 단일 트랙 또는 멀티플 트랙들에 효율적으로 저장하고, 저장된 G-PCC 비트스트림의 공간적 접근을 지원하기 위한 포인트 클라우드 데이터 전송 장치, 전송 방법, 포인트 클라우드 데이터 수신 장치 및 수신 방법을 제공하는데 있다.
실시예들에 따른 기술적 과제는, 포인트 클라우드 데이터의 효율적인 재생을 위해 플레이아웃 관련 정보의 시그널링을 제공하는 포인트 클라우드 데이터 전송 장치, 전송 방법, 포인트 클라우드 데이터 수신 장치 및 수신 방법을 제공하는데 있다.
다만, 전술한 기술적 과제만으로 제한되는 것은 아니고, 본 문서 전체 내용에 기초하여 당업자가 유추할 수 있는 다른 기술적 과제로 실시예들의 권리범위가 확장될 수 있다.
상술한 목적 및 다른 이점을 달성하기 위해서 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법은, 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계, 상기 인코드된 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 파일로 인캡슐레이팅하는 단계, 및 상기 파일을 전송하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 비트스트림은 상기 파일의 멀티플 트랙들에 저장되고, 상기 파일은 시그널링 데이터를 더 포함하고, 상기 시그널링 데이터는 적어도 하나의 파라미터 세트와 플레이아웃 관련 정보를 포함하고, 상기 인코드된 포인트 클라우드 데이터는 복수의 콘텐츠를 위한 지오메트리 데이터와 어트리뷰트 데이터를 포함하는 것을 일 실시예로 한다.
상기 인캡슐레이팅 단계는 함께 재생되어질(to be played together) 콘텐츠를 그룹화하는 단계를 더 포함하고, 상기 플레이아웃 관련 정보는 상기 단계에서 그룹화된 플레이아웃 그룹에 대한 정보를 포함하는 것을 일 실시예로 한다.
상기 플레이아웃 관련 정보는 상기 플레이아웃 그룹을 식별하기 위한 식별 정보를 포함하는 것을 일 실시예로 한다.
상기 플레이아웃 관련 정보는 상기 플레이아웃 그룹의 재생을 컨트롤하기 위한 플레이아웃 우선 정보, 플레이아웃 인터랙션 정보, 플레이아웃 포지션 정보, 또는 플레이아웃 오리엔테이션 정보를 포함하는 것을 일 실시예로 한다.
상기 플레이아웃 관련 정보는 상기 플레이아웃 그룹이 적용되는 트랙들의 샘플 엔트리 또는 타임드 메타데이터 트랙에 시그널링되는 것을 일 실시예로 한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치는 파일을 수신하는 리시버, 상기 파일을 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림으로 디캡슐레이팅하며, 여기서 상기 비트스트림은 상기 파일의 멀티플 트랙들에 저장되고, 상기 파일은 시그널링 데이터를 더 포함하고, 상기 시그널링 데이터는 적어도 하나의 파라미터 세트와 플레이아웃 관련 정보를 포함하며, 상기 포인트 클라우드 데이터는 복수의 콘텐츠를 위한 지오메트리 데이터와 어트리뷰트 데이터를 포함하는, 디캡슐레이터, 상기 시그널링 데이터를 기반으로 상기 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 디코더, 및 상기 시그널링 데이터를 기반으로 상기 디코드된 포인트 클라우드 데이터를 렌더링하는 렌더러를 포함할 수 있다.
상기 렌더러는 상기 플레이아웃 관련 정보를 기반으로 상기 디코드된 포인트 클라우드 데이터 중 플레이아웃 그룹에 포함된 콘텐츠를 함께 재생하고, 상기 플레이아웃 관련 정보는 상기 플레이아웃 그룹에 대한 정보를 포함하는 것을 일 실시예로 한다.
상기 플레이아웃 관련 정보는 상기 플레이아웃 그룹을 식별하기 위한 식별 정보를 포함하는 것을 일 실시예로 한다.
상기 플레이아웃 관련 정보는 상기 플레이아웃 그룹의 재생을 컨트롤하기 위한 플레이아웃 우선 정보, 플레이아웃 인터랙션 정보, 플레이아웃 포지션 정보, 또는 플레이아웃 오리엔테이션 정보를 포함하는 것을 일 실시예로 한다.
상기 플레이아웃 관련 정보는 상기 플레이아웃 그룹이 적용되는 트랙들의 샘플 엔트리 또는 타임드 메타데이터 트랙에 시그널링되는 것을 일 실시예로 한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법은 파일을 수신하는 단계, 상기 파일을 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림으로 디캡슐레이팅하는 단계, 상기 시그널링 데이터를 기반으로 상기 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계, 및 상기 시그널링 데이터를 기반으로 상기 디코드된 포인트 클라우드 데이터를 렌더링하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 비트스트림은 상기 파일의 멀티플 트랙들에 저장되고, 상기 파일은 시그널링 데이터를 더 포함하고, 상기 시그널링 데이터는 적어도 하나의 파라미터 세트와 플레이아웃 관련 정보를 포함하며, 상기 포인트 클라우드 데이터는 복수의 콘텐츠를 위한 지오메트리 데이터와 어트리뷰트 데이터를 포함하는 것을 일 실시예로 한다.
상기 플레이아웃 관련 정보를 기반으로 상기 디코드된 포인트 클라우드 데이터 중 플레이아웃 그룹에 포함된 콘텐츠를 함께 재생하는 단계를 더 포함하고, 상기 플레이아웃 관련 정보는 상기 플레이아웃 그룹에 대한 정보를 포함하는 것을 일 실시예로 한다.
상기 플레이아웃 관련 정보는 상기 플레이아웃 그룹을 식별하기 위한 식별 정보를 포함하는 것을 일 실시예로 한다.
상기 플레이아웃 관련 정보는 상기 플레이아웃 그룹의 재생을 제어하기 위한 플레이아웃 우선 정보, 플레이아웃 인터랙션 정보, 플레이아웃 포지션 정보, 또는 플레이아웃 오리엔테이션 정보를 포함하는 것을 일 실시예로 한다.
상기 플레이아웃 관련 정보는 상기 플레이아웃 그룹이 적용되는 트랙들의 샘플 엔트리 또는 타임드 메타데이터 트랙에 시그널링되는 것을 일 실시예로 한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 수신 방법, 수신 장치는 퀄리티 있는 포인트 클라우드 서비스를 제공할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 수신 방법, 수신 장치는 다양한 비디오 코덱 방식을 달성할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 수신 방법, 수신 장치는 자율주행 서비스 등 범용적인 포인트 클라우드 콘텐츠를 제공할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 수신 방법, 수신 장치는 포인트 클라우드 데이터의 독립적 인코딩 및 디코딩을 위해 포인트 클라우드 데이터의 공간 적응적 분할을 수행함으로써, 병렬 처리의 향상 및 스케일러비티(scalability)를 제공할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 수신 방법, 수신 장치는 포인트 클라우드 데이터를 타일 및/또는 슬라이스 단위로 분할하여 인코딩 및 디코딩을 수행하고 이를 위해 필요한 데이터를 시그널링함으로써 포인트 클라우드의 인코딩 및 디코딩 성능을 향상시킬 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 수신 방법, 수신 장치는 지오메트리, 어트리뷰트 그리고 시그널링 정보를 포함하는 TLV (Type-Length-Value) 인캡슐레이션 구조들로 구성된 G-PCC 비트스트림을 파일의 싱글 트랙 또는 멀티플 트랙들에 저장하고, 저장된 G-PCC 비트스트림에 효율적으로 접근하도록 함으로써, 포인트 클라우드의 인코딩 및 디코딩 성능을 향상시킬 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 수신 방법, 수신 장치는 하나의 샘플이 멀티플 TLV 인캡슐레이션 구조들로 구성되면, 멀티플 TLV 인캡슐레이션 구조들 각각을 서브 샘플로서 저장함으로써, 저장된 G-PCC 비트스트림에 대한 효율적인 접근을 지원할 수 있는 효과가 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 수신 방법, 수신 장치는 G-PCC 비트스트림을 효과적으로 멀티플렉싱할 수 있도록 하고, G-PCC 억세스 유닛 단위로 G-PCC 비트스트림의 효율적인 접근을 지원할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 수신 방법, 수신 장치는 G-PCC 비트 스트림 내 데이터 처리 및 랜더링을 위한 메타데이터를 비트스트림 내에 전송 할 수 있도록 한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 수신 방법, 수신 장치는 G-PCC 비트스트림을 파일 내 하나 이상의 트랙들에 분할하여 저장하고 이를 시그널링하도록 하고, 저장된 G-PCC 비트스트림과 하나 이상의 트랙들간의 관계성을 나타내기 위해 시그널링하며, 파일 내 저장된 대체(alternative) G-PCC트랙에 대한 인디케이션(indication)을 통해 포인트 클라우드 비트스트림을 포함하는 파일을 효율적으로 저장하고 전송할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 수신 방법, 수신 장치는 함께(또는 동시에) 재생되어질 복수개의 G-PCC 콘텐츠(또는 복수개의 G-PCC 콘텐츠의 비디오/이미지들)을 그룹핑하고, 이 그룹핑을 위한 플레이아웃 관련 정보를 파일의 트랙 내 샘플, 샘플 엔트리, 샘플 그룹, 엔티티 그룹 또는 트랙 그룹 또는 메타데이터 트랙의 샘플 및/또는 샘플 엔트리에 시그널링함으로써, 함께(또는 동시에) 재생되어질 비디오/이미지들을 포함하는 파일로부터 선택(또는 파싱)하거나 디코딩하거나 또는 렌더링을 할 수 있다. 따라서, 포인트 클라우드 데이터 수신 방법 및/또는 포인트 클라우드 데이터 수신 장치는 함께(또는 동시에) 재생되어질 복수의 G-PCC 콘텐츠(또는 복수의 G-PCC 콘텐츠의 비디오/이미지들)의 재생을 효과적으로 수행할 수 있게 된다. 또한, 플레이아웃 관련 정보는 G-PCC 콘텐츠의 상호작용(interaction)을 지원하기 위한 플레이아웃 컨트롤 정보를 포함함으로써, 사용자로 하여금 포인트 클라우드 비디오/이미지들과 상호작용을 가능하게 할 수 있고, 사용자가 플레이아웃 컨트롤 파라미터들을 변경할 수 있도록 허용할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 수신 방법, 수신 장치는 G-PCC 비트스트림을 파일 내 복수 트랙들로 분할하여 저장하고, G-PCC 비트스트림이 저장된 복수 트랙들 간의 관계성을 나타내기 위한 시그널링 정보를 시그널링함으로써, G-PCC 비트스트림을 포함하는 파일을 효율적으로 저장하고 전송할 수 있다.
도면은 실시예들을 더욱 이해하기 위해서 포함되며, 도면은 실시예들에 관련된 설명과 함께 실시예들을 나타낸다.
도 1은 실시예들에 따른 포인트 클라우드(Point Cloud) 콘텐츠 제공을 위한 시스템을 나타낸다.
도 2는 실시예들에 따른 Point Cloud 콘텐츠 제공을 위한 과정을 나타낸다.
도 3은 실시예들에 따른 Point Cloud 캡처 장비 배열 구성을 나타낸다.
도 4는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(Point Cloud Video Encoder)를 나타낸다.
도 5는 실시예들에 따른 3차원 공간상의 복셀을 나타낸다.
도 6은 실시예들에 따른 옥트리와 occupancy 코드의 예시를 나타낸다.
도 7은 실시예들에 따른 이웃 노드 패턴의 예시를 나타낸다.
도 8은 실시예들에 따른 LOD별 Point Cloud 콘텐츠의 Point 구성의 예시를 나타낸다.
도 9는 실시예들에 따른 LOD별 Point Cloud 콘텐츠의 Point 구성의 예시를 나타낸다.
도 10은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 디코더(Point Cloud Video Decoder)의 블록 다이어그램(block diagram) 예시를 나타낸다.
도 11은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 디코더(Point Cloud Video Decoder)의 예시를 나타낸다.
도 12는 실시예들에 따른 송신기의 Point Cloud 비디오 인코딩을 위한 구성요소를 나타낸다.
도 13은 실시예들에 따른 수신기의 Point Cloud 비디오 디코딩을 위한 구성요소를 나타낸다.
도 14는 실시예들에 따른 G-PCC 기반 point cloud 데이터 저장 및 스트리밍을 위한 아키텍쳐를 나타낸다.
도 15는 실시예들에 따른 point cloud 데이터 저장 및 전송을 나타낸다.
도 16은 실시예들에 따른 point cloud 데이터 수신 장치를 나타낸다.
도 17은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 방법/장치와 연동 가능한 구조의 예시를 나타낸다.
도 18은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 송신 장치의 또 다른 예시를 보인 도면이다.
도 19은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 수신 장치의 또 다른 예시를 보인 도면이다.
도 20은 실시예들에 따른 송/수신을 위한 포인트 클라우드 데이터의 비트스트림 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 21는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터의 비트스트림 구조의 예시를 나타낸 도면이다.
도 22은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터의 비트스트림 내 구성 간의 연결관계를 나타낸 도면이다.
도 23는 본 명세서에 따른 시퀀스 파라미터 세트의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다.
도 24는 실시예들에 따른 attribute_label_four_bytes필드에 할당된 어트리뷰트 타입의 예시를 보인 테이블이다.
도 25은 실시예들에 따른 axis_coding_order 필드에 할당된 X, Y, Z 값들의 예시를 보인 테이블이다.
도 26은 실시예들에 따른 지오메트리 파라미터 세트의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 27은 실시예들에 따른 어트리뷰트 파라미터 세트의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 28는 실시예들에 따른 attr_coding_type 필드에 할당된 어트리뷰트 코딩 타입의 예시를 보인 테이블이다.
도 29은 실시예들에 따른 타일 인벤토리의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 30은 실시예들에 따른 프레임 바운더리 마커의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 31는 실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스 비트스트림()의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 32은 실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스 헤더의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 33는 실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스 데이터의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 34는 실시예들에 따른 어트리뷰트 슬라이스 비트스트림()의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 35은 실시예들에 따른 어트리뷰트 슬라이스 헤더의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 36은 실시예들에 따른 어트리뷰트 슬라이스 데이터의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 37은 실시예들에 따른 메타데이터 슬라이스 비트스트림()의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 38는 실시예들에 따른 메타데이터 슬라이스 헤더의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 39은 실시예들에 따른 메타데이터 슬라이스 데이터의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 40은 실시예들에 따른 TLV 인캡슐레이션 구조의 예시를 보이고 있다.
도 41는 실시예들에 따른 타입-길이-값(TLV) 인캡슐레이션()의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 42은 실시예들에 따른 tlv_type 필드에 할당된 TLV 타입의 예시를 보인 테이블이다.
도 43은 실시예들에 따른 플레이아웃 컨트롤 구조의 예시를 나타낸다.
도 44는 실시예들에 따른 control_info_type 필드에 할당된 컨트롤 정보 타입의 예시를 보인 테이블이다.
도 45는 실시예들에 따른 G-PCC 비트스트림을 저장하는 싱글 트랙을 위한 파일 구조의 예시를 보이고 있다.
도 46은 실시예들에 따른 G-PCC비트스트림이 싱글 트랙에 저장될 때의 샘플 구조의 예시를 보이고 있다.
도 47은 실시예들에 따른 G-PCC 비트스트림을 저장하는 멀티플 트랙들을 위한 파일 구조의 예시를 보이고 있다.
도 48은 실시예들에 따른 G-PCC 비트스트림이 멀티플 트랙들에 저장될 때의 각 샘플의 예시를 보이고 있다.
도 49는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법의 흐름도를 나타낸다.
도 50은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법의 흐름도를 나타낸다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 하기의 실시예들은 본 발명을 구체화하기 위한 것일 뿐 본 발명의 권리 범위를 제한하거나 한정하는 것이 아님은 물론이다. 본 발명의 상세한 설명 및 실시예들로부터 본 발명이 속하는 기술 분야의 전문가가 용이하게 유추할 수 있는 것은 본 발명의 권리 범위에 속하는 것으로 해석된다.
본 명세서의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 안되며, 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.
바람직한 실시예들에 대해 구체적으로 설명하되, 그 예는 첨부된 도면에 나타낸다. 첨부된 도면을 참조한 아래의 상세한 설명은 구현될 수 있는 실시예들만을 나타내기보다는 바람직한 실시예들을 설명하기 위한 것이다. 이하에서는 본 발명에 대한 철저한 이해를 제공하기 위해 세부 사항을 포함하여 설명한다. 그러나 본 발명이 이러한 세부 사항 없이 실행될 수 있다는 것은 당업자에게 자명하다. 본 명세서에서 사용되는 대부분의 용어는 해당 분야에서 널리 사용되는 일반적인 것들에서 선택되지만, 일부 용어는 출원인에 의해 임의로 선택되며 그 의미는 필요에 따라 다음 설명에서 자세히 서술한다. 따라서 본 발명은 용어의 단순한 명칭이나 의미가 아닌 용어의 의도된 의미에 근거하여 이해되어야 한다. 또한 이하의 도면들 및 상세한 설명은 구체적으로 기술된 실시예들에만 국한되어 해석되지 않고, 도면 및 상세한 설명에 기재된 실시예들과 균등하거나, 대체 가능한 것들까지 포함하는 것으로 해석되어야만 한다.
도 1은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 예시를 나타낸다.
도 1에 도시된 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 전송 장치(transmission device)(10000) 및 수신 장치(reception device)(10004)를 포함할 수 있다. 전송 장치(10000) 및 수신 장치(10004)는 포인트 클라우드 데이터를 송수신하기 위해 유무선 통신이 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(Artificial Intelligence) 기기 및/또는 시스템, 로봇, AR/VR/XR 기기 및/또는 서버 등을 포함할 수 있다. 또한 실시예들에 따라 전송 장치(10000)는 무선 접속 기술(예, 5G NR(New RAT), LTE(Long Term Evolution))을 이용하여, 기지국 및/또는 다른 무선 기기와 통신을 수행하는 기기, 로봇, 차량, AR/VR/XR 기기, 휴대기기, 가전, IoT(Internet of Thing)기기, AI 기기/서버 등을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 전송 장치(10000)는 포인트 클라우드 비디오 획득부(Point Cloud Video Acquisition unit, 10001), 포인트 클라우드 비디오 인코더(Point Cloud Video Encoder, 10002) 및/또는 트랜스미터(Transmitter (or Communication module), 10003)를 포함한다
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 획득부(10001)는 캡쳐, 합성 또는 생성 등의 처리 과정을 통해 포인트 클라우드 비디오를 획득한다. 포인트 클라우드 비디오는 3차원 공간에 위치한 포인트들의 집합인 포인트 클라우드로 표현되는 포인트 클라우드 콘텐트로서, 포인트 클라우드 비디오 데이터 등으로 호칭될 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오는 하나 또는 그 이상의 프레임들을 포함할 수 있다. 하나의 프레임은 정지 영상/픽쳐를 나타낸다. 따라서 포인트 클라우드 비디오는 포인트 클라우드 영상/프레임/픽처를 포함할 수 있으며, 포인트 클라우드 영상, 프레임 및 픽처 중 어느 하나로 호칭될 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)는 확보된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 인코딩한다. 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)는 포인트 클라우드 컴프레션(Point Cloud Compression) 코딩을 기반으로 포인트 클라우드 비디오 데이터를 인코딩할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 컴프레션 코딩은 G-PCC(Geometry-based Point Cloud Compression) 코딩 및/또는 V-PCC(Video based Point Cloud Compression) 코딩 또는 차세대 코딩을 포함할 수 있다. 또한 실시예들에 따른 포인트 클라우드 컴프레션 코딩은 상술한 실시예에 국한되는 것은 아니다. 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)는 인코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 포함하는 비트스트림을 출력할 수 있다. 비트스트림은 인코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터뿐만 아니라, 포인트 클라우드 비디오 데이터의 인코딩과 관련된 시그널링 정보를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 트랜스미터(10003)는 인코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 포함하는 비트스트림을 전송한다. 실시예들에 따른 비트스트림은 파일 또는 세그먼트(예를 들면 스트리밍 세그먼트) 등으로 인캡슐레이션되어 방송망 및/또는 브로드밴드 망등의 다양한 네트워크를 통해 전송된다. 도면에 도시되지 않았으나, 전송 장치(10000)는 인캡슐레이션 동작을 수행하는 인캡슐레이션부(또는 인캡슐레이션 모듈)을 포함할 수 있다. 또한 실시예들에 따라 인캡슐레이션부는 트랜스미터(10003)에 포함될 수 있다. 실시예들에 따라 파일 또는 세그먼트는 네트워크를 통해 수신 장치(10004)로 전송되거나, 디지털 저장매체(예를 들면 USB, SD, CD, DVD, 블루레이, HDD, SSD 등)에 저장될 수 있다. 실시예들에 따른 트랜스미터(10003)는 수신 장치(10004) (또는 리시버(Receiver, 10005))와 4G, 5G, 6G 등의 네트워크를 통해 유/무선 통신이 가능하다. 또한 트랜스미터(10003)는 네트워크 시스템(예를 들면 4G, 5G, 6G 등의 통신 네트워크 시스템)에 따라 필요한 데이터 처리 동작을 수행할 수 있다. 또한 전송 장치(10000)는 온 디맨드(On Demand) 방식에 따라 인캡슐레이션된 데이터를 전송할 수도 있다.
실시예들에 따른 수신 장치(10004)는 리시버(Receiver, 10005), 포인트 클라우드 비디오 디코더(Point Cloud Video Decoder, 10006) 및/또는 렌더러(Renderer, 10007)를 포함한다. 실시예들에 따라 수신 장치(10004)는 무선 접속 기술(예, 5G NR(New RAT), LTE(Long Term Evolution))을 이용하여, 기지국 및/또는 다른 무선 기기와 통신을 수행하는 기기, 로봇, 차량, AR/VR/XR 기기, 휴대기기, 가전, IoT(Internet of Thing)기기, AI 기기/서버 등을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 리시버(10005)는 포인트 클라우드 비디오 데이터를 포함하는 비트스트림 또는 비트스트림이 인캡슐레이션된 파일/세그먼트 등을 네트워크 또는 저장매체로부터 수신한다. 리시버(10005)는 네트워크 시스템(예를 들면 4G, 5G, 6G 등의 통신 네트워크 시스템)에 따라 필요한 데이터 처리 동작을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 리시버(10005)는 수신한 파일/세그먼트를 디캡슐레이션하여 비트스트림을 출력할수 있다. 또한 실시예들에 따라 리시버(10005)는 디캡슐레이션 동작을 수행하기 위한 디캡슐레이션부(또는 디캡슐레이션 모듈)을 포함할 수 있다. 또한 디캡슐레이션부는 리시버(10005)와 별개의 엘레멘트(또는 컴포넌트 또는 모듈)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. 일 실시예로, 렌더러(10007)는 디코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 뷰포트 등에 따라 렌더링할 수 있다. 렌더러(10007)는 포인트 클라우드 비디오 데이터 뿐만 아니라 오디오 데이터도 렌더링하여 포인트 클라우드 콘텐트를 출력할 수 있다. 실시예들에 따라 렌더러(10007)는 포인트 클라우드 콘텐트를 디스플레이하기 위한 디스플레이를 포함할 수 있다. 실시예들에 따라 디스플레이는 렌더러(10007)에 포함되지 않고 별도의 디바이스 또는 컴포넌트로 구현될 수 있다.
도면에 점선으로 표시된 화살표는 수신 장치(10004)에서 획득한 피드백 정보(feedback information)의 전송 경로를 나타낸다. 피드백 정보는 포인트 클라우드 콘텐트를 소비하는 사용자와의 인터랙티비를 반영하기 위한 정보로서, 사용자의 정보(예를 들면 헤드 오리엔테이션 정보, 뷰포트(Viewport) 정보 등)을 포함한다. 특히 포인트 클라우드 콘텐트가 사용자와의 상호작용이 필요한 서비스(예를 들면 자율주행 서비스 등)를 위한 콘텐트인 경우, 피드백 정보는 콘텐트 송신측(예를 들면 전송 장치(10000)) 및/또는 서비스 프로바이더에게 전달될 수 있다. 실시예들에 따라 피드백 정보는 전송 장치(10000) 뿐만 아니라 수신 장치(10004)에서도 사용될 수 있으며, 제공되지 않을 수도 있다.
실시예들에 따른 헤드 오리엔테이션 정보는 사용자의 머리 위치, 방향, 각도, 움직임 등에 대한 정보를 의미할 수 있다. 실시예들에 따른 수신 장치(10004)는 헤드 오리엔테이션 정보를 기반으로 뷰포트 정보를 계산할 수 있다. 뷰포트 정보는 사용자가 바라보고 있는 포인트 클라우드 비디오의 영역(즉, 사용자가 현재 보고 있는 영역)에 대한 정보이다. 즉, 뷰포트 정보는 사용자가 현재 포인트 클라우드 비디오 내에서 보고 있는 영역에 대한 정보이다. 다시 말해, 뷰포트 또는 뷰포트 영역은 사용자가 포인트 클라우드 비디오에서 보고 있는 영역을 의미할 수 있다. 그리고 시점(viewpoint)은 사용자가 포인트 클라우드 비디오에서 보고 있는 지점으로서, 뷰포트 영역의 정중앙 지점을 의미할 수 있다. 즉, 뷰포트는 시점을 중심으로 한 영역으로서, 그 영역이 차지하는 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 헤드 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보를 기반으로 게이즈 분석 (Gaze Analysis) 등을 수행하여 사용자의 포인트 클라우드 비디오 소비 방식, 사용자가 응시하는 포인트 클라우드 비디오 영역, 응시 시간 등을 확인할 수 있다. 실시예들에 따라 수신 장치(10004)는 게이즈 분석 결과를 포함하는 피드백 정보를 송신 장치(10000)로 전송할 수 있다. 실시예들에 따르면, VR/XR/AR/MR 디스플레이 등의 장치는 사용자의 머리 위치/방향, 장치가 지원하는 수직(vertical) 또는 수평(horizontal) FOV 등에 근거하여 뷰포트 영역을 추출할 수 있다. 실시예들에 따르면, 헤드 오리엔테이션 정보와 뷰포트 정보는 피드백 정보 또는 시그널링 정보 또는 메타데이터라 칭할 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. 상기 피드백 정보는 송신측으로 전달되는 것뿐만 아니라, 수신측에서 소비될 수도 있다. 즉, 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 피드백 정보를 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 처리(인코딩/디코딩/렌더링)할 수 있다. 예를 들어, 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006)와 렌더러(10007)는 피드백 정보 즉, 헤드 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보를 이용하여 현재 사용자가 보고 있는 영역에 대한 포인트 클라우드 비디오만 우선적으로 디코딩 및 렌더링할 수 있다.
또한 수신 장치(10004)는 피드백 정보를 전송 장치(10000)로 전송할 수 있다. 전송 장치(10000)(또는 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002))는 피드백 정보를 기반으로 인코딩 동작을 수행할 수 있다. 따라서 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 모든 포인트 클라우드 데이터를 처리(인코딩/디코딩)하지 않고, 피드백 정보를 기반으로 필요한 데이터(예를 들면 사용자의 헤드 위치에 대응하는 포인트 클라우드 데이터)를 효율적으로 처리하고, 사용자에게 포인트 클라우드 콘텐트를 제공할 수 있다.
실시예들에 따라, 전송 장치(10000)는 인코더, 전송 디바이스, 전송기, 전송 시스템 등으로 호칭될 수 있으며, 수신 장치(10004)는 디코더, 수신 디바이스, 수신기, 수신 시스템 등으로 호칭될 수 있다.
실시예들에 따른 도 1 의 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템에서 처리되는 (획득/인코딩/전송/디코딩/렌더링의 일련의 과정으로 처리되는) 포인트 클라우드 데이터는 포인트 클라우드 콘텐트 데이터 또는 포인트 클라우드 비디오 데이터라고 호칭할 수 있다. 실시예들에 따라 포인트 클라우드 콘텐트 데이터는 포인트 클라우드 데이터와 관련된 메타데이터 내지 시그널링 정보를 포함하는 개념으로 사용될 수 있다.
도 1에 도시된 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 엘리먼트들은 하드웨어, 소프트웨어, 프로세서 및/또는 그것들의 결합등으로 구현될 수 있다.
도 2는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 동작을 나타내는 블록도이다.
도 2의 블록도는 도 1에서 설명한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 동작을 나타낸다. 상술한 바와 같이 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 포인트 클라우드 컴프레션 코딩(예를 들면 G-PCC)을 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 처리할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 포인트 클라우드 전송 장치(10000) 또는 포인트 클라우드 비디오 획득부(10001))은 포인트 클라우드 비디오를 획득할 수 있다(20000). 포인트 클라우드 비디오는 3차원 공간을 표현하는 좌표계에 속한 포인트 클라우드로 표현된다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오는 Ply (Polygon File format or the Stanford Triangle format) 파일을 포함할 수 있다. 포인트 클라우드 비디오가 하나 또는 그 이상의 프레임들을 갖는 경우, 획득한 포인트 클라우드 비디오는 하나 또는 그 이상의 Ply 파일들을 포함할 수 있다. Ply 파일은 포인트의 지오메트리(Geometry) 및/또는 어트리뷰트(Attribute)와 같은 포인트 클라우드 데이터를 포함한다. 지오메트리는 포인트들의 포지션들을 포함한다. 각 포인트의 포지션은 3차원 좌표계(예를 들면 XYZ축들로 이루어진 좌표계 등)를 나타내는 파라미터들(예를 들면 X축, Y축, Z축 각각의 값)로 표현될 수 있다. 어트리뷰트는 포인트들의 어트리뷰트들(예를 들면, 각 포인트의 텍스쳐 정보, 색상(YCbCr 또는 RGB), 반사율(r), 투명도 등)을 포함한다. 하나의 포인트는 하나 또는 그 이상의 어트리뷰트들(또는 속성들)을 가진다. 예를 들어 하나의 포인트는 하나의 색상인 어트리뷰트를 가질 수도 있고, 색상 및 반사율인 두 개의 어트리뷰트들을 가질 수도 있다.
실시예들에 따라, 지오메트리는 포지션들, 지오메트리 정보, 지오메트리 데이터 등으로 호칭 가능하며, 어트리뷰트는 어트리뷰트들, 어트리뷰트 정보, 어트리뷰트 데이터 등으로 호칭할 수 있다.
또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 포인트 클라우드 전송 장치(10000) 또는 포인트 클라우드 비디오 획득부(10001))은 포인트 클라우드 비디오의 획득 과정과 관련된 정보(예를 들면 깊이 정보, 색상 정보 등)로부터 포인트 클라우드 데이터를 확보할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 전송 장치(10000) 또는 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002))은 포인트 클라우드 데이터를 인코딩할 수 있다(20001). 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 포인트 클라우드 컴프레션 코딩을 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 인코딩할 수 있다. 상술한 바와 같이 포인트 클라우드 데이터는 포인트의 지오메트리 및 어트리뷰트를 포함할 수 있다. 따라서 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 지오메트리를 인코딩하는 지오메트리 인코딩을 수행하여 지오메트리 비트스트림을 출력할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 어트리뷰트를 인코딩하는 어트리뷰트 인코딩을 수행하여 어트리뷰트 비트스트림을 출력할 수 있다. 실시예들에 따라 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 지오메트리 인코딩에 기초하여 어트리뷰트 인코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 비트스트림 및 어트리뷰트 비트스트림은 멀티플렉싱되어 하나의 비트스트림으로 출력될 수 있다. 실시예들에 따른 비트스트림은 지오메트리 인코딩 및 어트리뷰트 인코딩과 관련된 시그널링 정보를 더 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 전송 장치(10000) 또는 트랜스미터(10003))는 인코딩된 포인트 클라우드 데이터를 전송할 수 있다(20002). 도1에서 설명한 바와 같이 인코딩된 포인트 클라우드 데이터는 지오메트리 비트스트림, 어트리뷰트 비트스트림으로 표현될 수 있다. 또한 인코딩된 포인트 클라우드 데이터는 포인트 클라우드 데이터의 인코딩과 관련된 시그널링 정보(예를 들면 지오메트리 인코딩 및 어트리뷰트 인코딩과 관련된 시그널링 정보)과 함께 비트스트림의 형태로 전송될 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 인코딩된 포인트 클라우드 데이터를 전송하는 비트스트림을 인캡슐레이션 하여 파일 또는 세그먼트의 형태로 전송할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 리시버(10005))은 인코딩된 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 수신할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 리시버(10005))은 비트스트림을 디멀티플렉싱할 수 있다.
포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10005))은 비트스트림으로 전송되는 인코딩된 포인트 클라우드 데이터(예를 들면 지오메트리 비트스트림, 어트리뷰트 비트스트림)을 디코딩할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10005))은 비트스트림에 포함된 포인트 클라우드 비디오 데이터의 인코딩과 관련된 시그널링 정보를 기반으로 포인트 클라우드 비디오 데이터를 디코딩할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10005))은 지오메트리 비트스트림을 디코딩하여 포인트들의 포지션들(지오메트리)을 복원할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 복원한 지오메트리를 기반으로 어트리뷰트 비트스트림을 디코딩하여 포인트들의 어트리뷰트들을 복원할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10005))은 복원된 지오메트리에 따른 포지션들 및 디코딩된 어트리뷰트를 기반으로 포인트 클라우드 비디오를 복원할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 렌더러(10007))은 디코딩된 포인트 클라우드 데이터를 렌더링할 수 있다(20004). 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 렌더러(10007))은 디코딩 과정을 통해 디코딩된 지오메트리 및 어트리뷰트들을 다양한 렌더링 방식에 따라 렌더링 할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트의 포인트들은 일정 두께를 갖는 정점, 해당 정점 위치를 중앙으로 하는 특정 최소 크기를 갖는 정육면체, 또는 정점 위치를 중앙으로 하는 원 등으로 렌더링 될 수도 있다. 렌더링된 포인트 클라우드 콘텐트의 전부 또는 일부 영역은 디스플레이 (예를 들면 VR/AR 디스플레이, 일반 디스플레이 등)을 통해 사용자에게 제공된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004))는 피드백 정보를 확보할 수 있다(20005). 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 피드백 정보를 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 인코딩 및/또는 디코딩할 수 있다. 실시예들에 따른 피드백 정보 및 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 동작은 도 1에서 설명한 피드백 정보 및 동작과 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
도 3은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 캡쳐 과정의 예시를 나타낸다.
도 3은 도 1과 도 2에서 설명한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 포인트 클라우드 비디오 캡쳐 과정의 예시를 나타낸다.
포인트 클라우드 콘텐트는 다양한 3차원 공간(예를 들면 현실 환경을 나타내는 3차원 공간, 가상 환경을 나타내는3차원 공간 등)에 위치한 오브젝트(object) 및/또는 환경을 나타내는 포인트 클라우드 비디오(이미지들 및/또는 영상들)을 포함한다. 따라서 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 포인트 클라우드 콘텐트를 생성하기 위하여 하나 또는 그 이상의 카메라(camera)들(예를 들면, 깊이 정보를 확보할 수 있는 적외선 카메라, 깊이 정보에 대응되는 색상 정보를 추출 할 수 있는 RGB 카메라 등), 프로젝터(예를 들면 깊이 정보를 확보하기 위한 적외선 패턴 프로젝터 등), 라이다(LiDAR)등을 사용하여 포인트 클라우드 비디오를 캡쳐할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 깊이 정보로부터 3차원 공간상의 포인트들로 구성된 지오메트리의 형태를 추출하고, 색상정보로부터 각 포인트의 어트리뷰트를 추출하여 포인트 클라우드 데이터를 확보할 수 있다. 실시예들에 따른 이미지 및/또는 영상은 인워드-페이싱(inward-facing) 방식 및 아웃워드-페이싱(outward-facing) 방식 중 적어도 어느 하나 이상을 기반으로 캡쳐될 수 있다.
도 3의 왼쪽은 인워드-페이싱 방식을 나타낸다. 인워드-페이싱 방식은 중심 오브젝트를 둘러싸고 위치한 하나 또는 그 이상의 카메라들(또는 카메라 센서들)이 중심 오브젝트를 캡쳐하는 방식을 의미한다. 인워드-페이싱 방식은 핵심 객체에 대한 360도 이미지를 사용자에게 제공하는 포인트 클라우드 콘텐트(예를 들면 사용자에게 객체(예-캐릭터, 선수, 물건, 배우 등 핵심이 되는 객체)의 360도 이미지를 제공하는 VR/AR 콘텐트)를 생성하기 위해 사용될 수 있다.
도 3의 오른쪽은 아웃워드-페이싱 방식을 나타낸다. 아웃워드-페이싱 방식은 중심 오브젝트를 둘러싸고 위치한 하나 또는 그 이상의 카메라들(또는 카메라 센서들)이 중심 오브젝트가 아닌 중심 오브젝트의 환경을 캡쳐하는 방식을 의미한다. 아웃워드-페이싱 방식은 사용자의 시점에서 나타나는 주변 환경을 제공하기 위한 포인트 클라우드 콘텐트(예를 들면, 자율 주행 차량의 사용자에게 제공될 수 있는 외부 환경을 나타내는 콘텐트)를 생성하기 위해 사용될 수 있다.
도 3에 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, 도 3에서 설명한 캡쳐 동작을 수행하지 않을 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 캡쳐한 이미지 및/또는 영상에 대해 후처리를 수행할 수 있다. 즉, 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 원하지 않는 영역(예를 들면 배경)을 제거하거나, 캡쳐한 이미지들 및/또는 영상들이 연결된 공간을 인식하고, 구멍(spatial hole)이 있는 경우 이를 메우는 동작을 수행할 수 있다.
또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 각 카메라로부터 확보한 포인트 클라우드 비디오의 포인트들에 대하여 좌표계 변환을 수행하여 하나의 포인트 클라우드 콘텐트를 생성할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 각 카메라의 위치 좌표를 기준으로 포인트들의 좌표계 변환을 수행할 수 있다. 이에 따라, 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 하나의 넓은 범위를 나타내는 콘텐트를 생성할 수도 있고, 포인트들의 밀도가 높은 포인트 클라우드 콘텐트를 생성할 수도 있다.
도 4는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(Point Cloud Video Encoder)의 예시를 나타낸다.
도 4는 도 1의 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)의 상세 예시를 나타낸다. 포인트 클라우드 비디오 인코더는 네트워크의 상황 혹은 애플리케이션 등에 따라 포인트 클라우드 콘텐트의 질(예를 들어 무손실-lossless, 손실-lossy, near-lossless)을 조절하기 위하여 포인트 클라우드 데이터(예를 들면 포인트들의 포지션들 및/또는 어트리뷰트들)을 재구성하고 인코딩 동작을 수행한다. 포인트 클라우드 콘텐트의 전체 사이즈가 큰 경우(예를 들어 30 fps의 경우 60 Gbps인 포인트 클라우드 콘텐트) 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 해당 콘텐트를 리얼 타임 스트리밍하지 못할 수 있다. 따라서 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 네트워크 환경등에 맞춰 제공하기 위하여 최대 타깃 비트율(bitrate)을 기반으로 포인트 클라우드 콘텐트를 재구성할 수 있다.
도 1과 도2 에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 비디오 인코더는 지오메트리 인코딩 및 어트리뷰트 인코딩을 수행할 수 있다. 지오메트리 인코딩은 어트리뷰트 인코딩보다 먼저 수행된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 좌표계 변환부(Transformation Coordinates unit, 40000), 양자화부(Quantization unit, 40001), 옥트리 분석부(Octree Analysis unit, 40002), 서페이스 어프록시메이션 분석부(Surface Approximation Analysis unit, 40003), 아리스메틱 인코더(Arithmetic Encode, 40004), 지오메트리 리컨스트럭션부(Geometry Reconstruction unit, 40005), 컬러 변환부(Color Transformation unit, 40006), 어트리뷰트 변환부(Attribute Transformation unit, 40007), RAHT(Region Adaptive Hierarchical Transform) 변환부(40008), LOD생성부( LOD Generation unit, 40009), 리프팅 변환부(Lifting Transformation unit)(40010), 계수 양자화부(Coefficient Quantization unit, 40011) 및/또는 아리스메틱 인코더(Arithmetic Encoder, 40012)를 포함한다.
좌표계 변환부(40000), 양자화부(40001), 옥트리 분석부(40002), 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003), 아리스메틱 인코더(40004), 및 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)는 지오메트리 인코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 인코딩은 옥트리 지오메트리 코딩, 다이렉트 코딩(direct coding), 트라이숩 지오메트리 인코딩(trisoup geometry encoding) 및 엔트로피 인코딩을 포함할 수 있다. 다이렉트 코딩 및 트라이숩 지오메트리 인코딩은 선택적으로 또는 조합으로 적용된다. 또한 지오메트리 인코딩은 위의 예시에 국한되지 않는다.
도면에 도시된 바와 같이, 실시예들에 따른 좌표계 변환부(40000)는 포지션들을 수신하여 좌표계(coordinate)로 변환한다. 예를 들어, 포지션들은 3차원 공간 (예를 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 지오메트리 정보를 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(quantization scale) 값을 곱한 뒤, 내림 또는 올림을 수행하여 가장 가까운 정수 값을 찾는 양자화 동작을 수행한다. 따라서 하나 또는 그 이상의 포인트들은 동일한 양자화된 포지션 (또는 포지션 값)을 가질 수 있다. 실시예들에 따른 양자화부(40001)는 양자화된 포인트들을 재구성하기 위해 양자화된 포지션들을 기반으로 복셀화(voxelization)를 수행한다. 복셀화는 3차원 공간 상의 위치정보를 표현하는 최소한의 유닛을 의미한다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트(또는 3차원 포인트 클라우드 비디오)의 포인트들은 하나 또는 그 이상의 복셀(voxel)들에 포함될 수 있다. 복셀은 볼륨(Volume)과 픽셀(Pixel)의 조합어로서, 3차원 공간을 표현하는 축들(예를 들면 X축, Y축, Z축)을 기반으로 3차원 공간을 유닛(unit=1.0) 단위로 나누었을 때 발생하는 3차원 큐빅 공간을 의미한다. 양자화부(40001)는 3차원 공간의 포인트들의 그룹들을 복셀들로 매칭할 수 있다. 실시예들에 따라 하나의 복셀은 하나의 포인트만 포함할 수 있다. 실시예들에 따라 하나의 복셀은 하나 또는 그 이상의 포인트들을 포함할 수 있다. 또한 하나의 복셀을 하나의 포인트로 표현하기 위하여, 하나의 복셀에 포함된 하나 또는 그 이상의 포인트들의 포지션들을 기반으로 해당 복셀의 중앙점(center point)의 포지션을 설정할 수 있다. 이 경우 하나의 복셀에 포함된 모든 포지션들의 어트리뷰트들은 통합되어(combined) 해당 복셀에 할당될(assigned)수 있다.
실시예들에 따른 옥트리 분석부(40002)는 복셀을 옥트리(octree) 구조로 나타내기 위한 옥트리 지오메트리 코딩(또는 옥트리 코딩)을 수행한다. 옥트리 구조는 팔진 트리 구조에 기반하여 복셀에 매칭된 포인트들을 표현한다.
실시예들에 따른 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003)는 옥트리를 분석하고, 근사화할 수 있다. 실시예들에 따른 옥트리 분석 및 근사화는 효율적으로 옥트리 및 복셀화를 제공하기 위해서 다수의 포인트들을 포함하는 영역에 대해 복셀화하기 위해 분석하는 과정이다.
실시예들에 따른 아리스메틱 인코더(40004)는 옥트리 및/또는 근사화된 옥트리를 엔트로피 인코딩한다. 예를 들어, 인코딩 방식은 아리스메틱(Arithmetic) 인코딩 방법을 포함한다. 인코딩의 결과로 지오메트리 비트스트림이 생성된다.
컬러 변환부(40006), 어트리뷰트 변환부(40007), RAHT 변환부(40008), LOD생성부(40009), 리프팅 변환부(40010), 계수 양자화부(40011) 및/또는 아리스메틱 인코더(40012)는 어트리뷰트 인코딩을 수행한다. 상술한 바와 같이 하나의 포인트는 하나 또는 그 이상의 어트리뷰트들을 가질 수 있다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 인코딩은 하나의 포인트가 갖는 어트리뷰트들에 대해 동일하게 적용된다. 다만, 하나의 어트리뷰트(예를 들면 색상)이 하나 또는 그 이상의 요소들을 포함하는 경우, 각 요소마다 독립적인 어트리뷰트 인코딩이 적용된다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 인코딩은 컬러 변환 코딩, 어트리뷰트 변환 코딩, RAHT(Region Adaptive Hierarchical Transform) 코딩, 예측 변환(Interpolation-based hierarchical nearest-neighbour prediction-Prediction Transform) 코딩 및 리프팅 변환 (interpolation-based hierarchical nearest-neighbour prediction with an update/lifting step (Lifting Transform)) 코딩을 포함할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트에 따라 상술한 RAHT 코딩, 예측 변환 코딩 및 리프팅 변환 코딩은 선택적으로 사용되거나, 하나 또는 그 이상의 코딩들의 조합이 사용될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 어트리뷰트 인코딩은 상술한 예시에 국한되는 것은 아니다.
실시예들에 따른 컬러 변환부(40006)는 어트리뷰트들에 포함된 컬러 값(또는 텍스쳐)을 변환하는 컬러 변환 코딩을 수행한다. 예를 들어, 컬러 변환부(40006)는 색상 정보의 포맷을 변환(예를 들어 RGB에서 YCbCr로 변환)할 수 있다. 실시예들에 따른 컬러 변환부(40006)의 동작은 어트리뷰트들에 포함된 컬러값에 따라 옵셔널(optional)하게 적용될 수 있다.
실시예들에 따른 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)는 옥트리 및/또는 근사화된 옥트리를 재구성(디컴프레션)한다. 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)는 포인트들의 분포를 분석한 결과에 기반하여 옥트리/복셀을 재구성한다. 재구성된 옥트리/복셀은 재구성된 지오메트리(또는 복원된 지오메트리)로 호칭될 수 있다.
실시예들에 따른 어트리뷰트 변환부(40007)는 지오메트리 인코딩이 수행되지 않은 포지션들 및/또는 재구성된 지오메트리를 기반으로 어트리뷰트들을 변환하는 어트리뷰트 변환을 수행한다. 상술한 바와 같이 어트리뷰트들은 지오메트리에 종속되므로, 어트리뷰트 변환부(40007)는 재구성된 지오메트리 정보를 기반으로 어트리뷰트들을 변환할 수 있다. 예를 들어, 어트리뷰트 변환부(40007)는 복셀에 포함된 포인트의 포지션값을 기반으로 그 포지션의 포인트가 가지는 어트리뷰트를 변환할 수 있다. 상술한 바와 같이 하나의 복셀에 포함된 하나 또는 그 이상의 포인트들의 포지션들을 기반으로 해당 복셀의 중앙점의 포지션이 설정된 경우, 어트리뷰트 변환부(40007)는 하나 또는 그 이상의 포인트들의 어트리뷰트들을 변환한다. 트라이숩 지오메트리 인코딩이 수행된 경우, 어트리뷰트 변환부(40007)는 트라이숩 지오메트리 인코딩을 기반으로 어트리뷰트들을 변환할 수 있다.
어트리뷰트 변환부(40007)는 각 복셀의 중앙점의 포지션(또는 포지션 값)으로부터 특정 위치/반경 내에 이웃하고 있는 포인트들의 어트리뷰트들 또는 어트리뷰트 값들(예를 들면 각 포인트의 색상, 또는 반사율 등)의 평균값을 계산하여 어트리뷰트 변환을 수행할 수 있다. 어트리뷰트 변환부(40007)는 평균값 계산시 중앙점으로부터 각 포인트까지의 거리에 따른 가중치를 적용할 수 있다. 따라서 각 복셀은 포지션과 계산된 어트리뷰트(또는 어트리뷰트 값)을 갖게 된다.
어트리뷰트 변환부(40007)는 K-D 트리 또는 몰톤(morton) 코드를 기반으로 각 복셀의 중앙점의 포지션으로부터 특정 위치/반경 내에 존재하는 이웃 포인트들을 탐색할 수 있다. K-D 트리는 이진 탐색 트리(binary search tree)로 빠르게 최단 이웃점 탐색(Nearest Neighbor Search-NNS)이 가능하도록 point들을 위치 기반으로 관리할 수 있는 자료 구조를 지원한다. 몰톤 코드는 모든 포인트들의 3차원 포지션을 나타내는 좌표값(예를 들면 (x, y, z))을 비트값으로 나타내고, 비트들을 믹싱하여 생성된다. 예를 들어 포인트의 포지션을 나타내는 좌표값이 (5, 9, 1)일 경우 좌표값의 비트 값은 (0101, 1001, 0001)이다. 비트 값을z, y, x 순서로 비트 인덱스에 맞춰 믹싱하면 010001000111이다. 이 값을 10진수로 나타내면 1095이 된다. 즉, 좌표값이 (5, 9, 1)인 포인트의 몰톤 코드 값은 1095이다. 어트리뷰트 변환부(40007)는 몰톤 코드 값을 기준으로 포인트들을 정렬하고depth-first traversal 과정을 통해 최단 이웃점 탐색(NNS)을 할 수 있다. 어트리뷰트 변환 동작 이후, 어트리뷰트 코딩을 위한 다른 변환 과정에서도 최단 이웃점 탐색(NNS)이 필요한 경우, K-D 트리 또는 몰톤 코드가 활용된다.
도면에 도시된 바와 같이 변환된 어트리뷰트들은 RAHT 변환부(40008) 및/또는 LOD 생성부(40009)로 입력된다.
실시예들에 따른 RAHT 변환부(40008)는 재구성된 지오메트리 정보에 기반하여 어트리뷰트 정보를 예측하는 RAHT코딩을 수행한다. 예를 들어, RAHT 변환부(40008)는 옥트리의 하위 레벨에 있는 노드와 연관된 어트리뷰트 정보에 기반하여 옥트리의 상위 레벨에 있는 노드의 어트리뷰트 정보를 예측할 수 있다.
실시예들에 따른 LOD생성부(40009)는 LOD(Level of Detail)를 생성한다. 실시예들에 따른 LOD는 포인트 클라우드 콘텐트의 디테일을 나타내는 정도로서, LOD 값이 작을 수록 포인트 클라우드 콘텐트의 디테일이 떨어지고, LOD 값이 클 수록 포인트 클라우드 콘텐트의 디테일이 높음을 나타낸다. 포인트들을 LOD에 따라 분류될 수 있다.
실시예들에 따른 리프팅 변환부(40010)는 포인트 클라우드의 어트리뷰트들을 가중치에 기반하여 변환하는 리프팅 변환 코딩을 수행한다. 상술한 바와 같이 리프팅 변환 코딩은 선택적으로 적용될 수 있다.
실시예들에 따른 계수 양자화부(40011)은 어트리뷰트 코딩된 어트리뷰트들을 계수에 기반하여 양자화한다.
실시예들에 따른 아리스메틱 인코더(40012)는 양자화된 어트리뷰트들을 아리스메틱 코딩 에 기반하여 인코딩한다.
도 4의 포인트 클라우드 비디오 인코더의 엘레멘트들은 도면에 도시되지 않았으나 포인트 클라우드 콘텐트 제공 장치에 포함된 하나 또는 그 이상의 메모리들과 통신가능하도록 설정된 하나 또는 그 이상의 프로세서들 또는 집적 회로들(integrated circuits)을 포함하는 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 하나 또는 그 이상의 프로세서들은 상술한 도 4의 포인트 클라우드 비디오 인코더의 엘레멘트들의 동작들 및/또는 기능들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다. 또한 하나 또는 그 이상의 프로세서들은 도 4의 포인트 클라우드 비디오 인코더의 엘레멘트들의 동작들 및/또는 기능들을 수행하기 위한 소프트웨어 프로그램들 및/또는 인스트럭션들의 세트를 동작하거나 실행할 수 있다. 실시예들에 따른 하나 또는 그 이상의 메모리들은 하이 스피드 랜덤 억세스 메모리를 포함할 수도 있고, 비휘발성 메모리(예를 들면 하나 또는 그 이상의 마그네틱 디스크 저장 디바이스들, 플래쉬 메모리 디바이스들, 또는 다른 비휘발성 솔리드 스테이트 메모리 디바이스들(Solid-state memory devices)등)를 포함할 수 있다.
도 5 는 실시예들에 따른 복셀의 예시를 나타낸다.
도 5는 X축, Y축, Z축의 3가지 축으로 구성된 좌표계로 표현되는 3차원 공간상에 위치한 복셀을 나타낸다. 도 4에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 양자화부(40001) 등)은 복셀화를 수행할 수 있다. 복셀은 3차원 공간을 표현하는 축들(예를 들면 X축, Y축, Z축)을 기반으로 3차원 공간을 유닛(unit=1.0) 단위로 나누었을 때 발생하는 3차원 큐빅 공간을 의미한다. 도 5는 두 개의 극점들(0,0,0) 및 (2 d, 2 d, 2 d) 으로 정의되는 바운딩 박스(cubical axis-aligned bounding box)를 재귀적으로 분할(recursive subdividing)하는 옥트리 구조를 통해 생성된 복셀의 예시를 나타낸다. 하나의 복셀은 적어도 하나 이상의 포인트를 포함한다. 복셀은 복셀군(voxel group)과의 포지션 관계로부터 공간 좌표를 추정 할 수 있다. 상술한 바와 같이 복셀은 2차원 이미지/영상의 픽셀과 마찬가지로 어트리뷰트(색상 또는 반사율 등)을 가진다. 복셀에 대한 구체적인 설명은 도 4에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다.
도 6은 실시예들에 따른 옥트리 및 오큐판시 코드 (occupancy code)의 예시를 나타낸다.
도 1 내지 도 4에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)) 또는 포인트 클라우드 비디오 인코더의 옥트리 분석부(40002))는 복셀의 영역 및/또는 포지션을 효율적으로 관리하기 위하여 옥트리 구조 기반의 옥트리 지오메트리 코딩(또는 옥트리 코딩)을 수행한다.
도 6의 상단은 옥트리 구조를 나타낸다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트의 3차원 공간은 좌표계의 축들(예를 들면 X축, Y축, Z축)로 표현된다. 옥트리 구조는 두 개의 극점들(0,0,0) 및 (2 d, 2 d, 2 d) 으로 정의되는 바운딩 박스(cubical axis-aligned bounding box)를 재귀적으로 분할(recursive subdividing)하여 생성된다. 2d는 포인트 클라우드 콘텐트(또는 포인트 클라우드 비디오)의 전체 포인트들을 감싸는 가장 작은 바운딩 박스를 구성하는 값으로 설정될 수 있다. d는 옥트리의 깊이(depth)를 나타낸다. d값은 다음의 수학식 1에 따라 결정된다. 하기 수학식 1에서 (x int n, y int n, z int n)는 양자화된 포인트들의 포지션들(또는 포지션 값들)을 나타낸다.
[수학식 1]
Figure PCTKR2021004574-appb-img-000001
도 6의 상단의 중간에 도시된 바와 같이, 분할에 따라 전체 3차원 공간은 8개의 공간들로 분할될 수 있다. 분할된 각 공간은 6개의 면들을 갖는 큐브로 표현된다. 도 6의 상단의 오른쪽에 도시된 바와 같이 8개의 공간들 각각은 다시 좌표계의 축들(예를 들면 X축, Y축, Z축)을 기반으로 분할된다. 따라서 각 공간은 다시 8개의 작은 공간들로 분할된다. 분할된 작은 공간 역시 6개의 면들을 갖는 큐브로 표현된다. 이와 같은 분할 방식은 옥트리의 리프 노드(leaf node)가 복셀이 될 때까지 적용된다.
도 6의 하단은 옥트리의 오큐판시 코드를 나타낸다. 옥트리의 오큐판시 코드는 하나의 공간이 분할되어 발생되는 8개의 분할된 공간들 각각이 적어도 하나의 포인트를 포함하는지 여부를 나타내기 위해 생성된다. 따라서 하나의 오큐판시 코드는 8개의 자식 노드(child node)들로 표현된다. 각 자식 노드는 분할된 공간의 오큐판시를 나타내며, 자식 노드는 1비트의 값을 갖는다. 따라서 오큐판시 코드는 8 비트 코드로 표현된다. 즉, 자식 노드에 대응하는 공간에 적어도 하나의 포인트가 포함되어 있으면 해당 노드는 1값을 갖는다. 자식 노드에 대응하는 공간에 포인트가 포함되어 있지 않으면 (empty), 해당 노드는 0 값을 갖는다. 도 6에 도시된 오큐판시 코드는 00100001이므로 8개의 자식 노드 중 3번째 자식 노드 및 8번째 자식 노드에 대응하는 공간들은 각각 적어도 하나의 포인트를 포함함을 나타낸다. 도면에 도시된 바와 같이 3번째 자식 노드 및 8번째 자식 노드는 각각 8개의 자식 노드를 가지며, 각 자식 노드는 8비트의 오큐판시 코드로 표현된다. 도면은 3번째 자식 노드의 오큐판시 코드가 10000111이고, 8번째 자식 노드의 오큐판시 코드가 01001111임을 나타낸다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 아리스메틱 인코더(40004))는 오큐판시 코드를 엔트로피 인코딩할 수 있다. 또한 압축 효율을 높이기 위해 포인트 클라우드 비디오 인코더는 오큐판시 코드를 인트라/인터 코딩할 수 있다. 실시예들에 따른 수신 장치(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006))는 오큐판시 코드를 기반으로 옥트리를 재구성한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 옥트리 분석부(40002))는 포인트들의 포지션들을 저장하기 위해 복셀화 및 옥트리 코딩을 수행할 수 있다. 하지만 3차원 공간 내 포인트들이 언제나 고르게 분포하는 것은 아니므로, 포인트들이 많이 존재하지 않는 특정 영역이 존재할 수 있다. 따라서, 3차원 공간 전체에 대해 복셀화를 수행하는 것은 비효율 적이다. 예를 들어 특정 영역에 포인트가 거의 존재하지 않는다면, 해당 영역까지 복셀화를 수행할 필요가 없다.
따라서 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 상술한 특정 영역(또는 옥트리의 리프 노드를 제외한 노드)에 대해서는 복셀화를 수행하지 않고, 특정 영역에 포함된 포인트들의 포지션을 직접 코딩하는 다이렉트 코딩(Direct coding)을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 다이렉트 코딩 포인트의 좌표들은 다이렉트 코딩 모드(Direct Coding Mode, DCM)으로 호칭된다. 또한 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 표면 모델(surface model)을 기반으로 특정 영역(또는 노드)내의 포인트들의 포지션들을 복셀 기반으로 재구성하는 트라이숩 지오메트리 인코딩(Trisoup geometry encoding)을 수행할 수 있다. 트라이숩 지오메트리 인코딩은 오브젝트의 표현을 삼각형 메쉬(triangle mesh)의 시리즈로 표현하는 지오메트리 인코딩이다. 따라서 포인트 클라우드 비디오 디코더는 메쉬 표면으로부터 포인트 클라우드를 생성할 수 있다. 실시예들에 따른 다이렉트 코딩 및 트라이숩 지오메트리 인코딩은 선택적으로 수행될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 다이렉트 코딩 및 트라이숩 지오메트리 인코딩은 옥트리 지오메트리 코딩(또는 옥트리 코딩)과 결합되어 수행될 수 있다.
다이렉트 코딩(Direct coding)을 수행하기 위해서는 다이렉트 코딩을 적용하기 위한 직접 모드(direct mode) 사용 옵션이 활성화 되어 있어야 하며, 다이렉트 코딩을 적용할 노드는 리프 노드가 아니고, 특정 노드 내에 한계치(threshold) 이하의 포인트들이 존재해야 한다. 또한 다이렉트 코딩의 대상이 되는 전체 포인트들의 개수는 기설정된 한계값을 넘어서는 안된다. 위의 조건이 만족되면, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들어, 아리스메틱 인코더(40004))는 포인트들의 포지션들(또는 포지션 값들)을 엔트로피 코딩할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003))는 옥트리의 특정 레벨(레벨은 옥트리의 깊이 d보다는 작은 경우)을 정하고, 그 레벨부터는 표면 모델을 사용하여 노드 영역내의 포인트의 포지션을 복셀 기반으로 재구성하는 트라이숩 지오메트리 인코딩을 수행할 수 있다(트라이숩 모드). 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 트라이숩 지오메트리 인코딩을 적용할 레벨을 지정할 수 있다. 예를 들어, 지정된 레벨이 옥트리의 깊이와 같으면 포인트 클라우드 비디오 인코더는 트라이숩 모드로 동작하지 않는다. 즉, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 지정된 레벨이 옥트리의 깊이값 보다 작은 경우에만 트라이숩 모드로 동작할 수 있다. 실시예들에 따른 지정된 레벨의 노드들의 3차원 정육면체 영역을 블록(block)이라 호칭한다. 하나의 블록은 하나 또는 그 이상의 복셀들을 포함할 수 있다. 블록 또는 복셀은 브릭(brick)에 대응될 수도 있다. 각 블록 내에서 지오메트리는 표면(surface)으로 표현된다. 실시예들에 따른 표면은 최대 한번 블록의 각 엣지(edge, 모서리)와 교차할 수 있다.
하나의 블록은 12개의 엣지들을 가지므로, 하나의 블록 내 적어도 12개의 교차점들이 존재한다. 각 교차점은 버텍스(vertex, 정점 또는 꼭지점)라 호칭된다. 엣지를 따라 존재하는 버텍스는 해당 엣지를 공유하는 모든 블록들 중 그 엣지에 인접한 적어도 하나의 오큐파이드 복셀(occupied voxel)이 있는 경우 감지된다. 실시예들에 따른 오큐파이드 복셀은 포인트를 포함하는 복셀을 의미한다. 엣지를 따라 검출된 버텍스의 포지션은 해당 엣지를 공유하는 모든 블록들 중 해당 엣지에 인접한 모든 복셀들의 엣지에 따른 평균 포지션(the average position along the edge of all voxels)이다.
버텍스가 검출되면 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 엣지의 시작점(x, y, z), 엣지의 방향벡터(
Figure PCTKR2021004574-appb-img-000002
x,
Figure PCTKR2021004574-appb-img-000003
y,
Figure PCTKR2021004574-appb-img-000004
z), 버텍스 위치 값 (엣지 내의 상대적 위치 값)들을 엔트로피 코딩할 수 있다. 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 지오메트리 리컨스트럭션부(40005))는 삼각형 재구성(triangle reconstruction), 업-샘플링(up-sampling), 복셀화 과정을 수행하여 복원된 지오메트리(재구성된 지오메트리)를 생성할 수 있다.
블록의 엣지에 위치한 버텍스들은 블록을 통과하는 표면(surface)를 결정한다. 실시예들에 따른 표면은 비평면 다각형이다. 삼각형 재구성 과정은 엣지의 시작점, 엣지의 방향 벡터와 버텍스의 위치값을 기반으로 삼각형으로 나타내는 표면을 재구성한다. 삼각형 재구성 과정은 다음의 수학식 2와 같다. ①각 버텍스들의 중심(centroid)값을 계산하고, ②각 버텍스값에서 중심 값을 뺀 값들에 ③자승을 수행하고 그 값을 모두 더한 값을 구한다.
[수학식 2]
Figure PCTKR2021004574-appb-img-000005
그리고나서, 더해진 값의 최소값을 구하고, 최소값이 있는 축에 따라서 프로젝션 (Projection, 투영) 과정을 수행한다. 예를 들어 x 요소(element)가 최소인 경우, 각 버텍스를 블록의 중심을 기준으로 x축으로 프로젝션 시키고, (y, z) 평면으로 프로젝션 시킨다. (y, z)평면으로 프로젝션 시키면 나오는 값이 (ai, bi)라면 atan2(bi, ai)를 통해 θ값을 구하고, θ값을 기준으로 버텍스들(vertices)을 정렬한다. 하기의 표 1은 버텍스들의 개수에 따라 삼각형을 생성하기 위한 버텍스들의 조합을 나타낸다. 버텍스들은 1부터 n까지의 순서로 정렬된다. 하기 표 1은 4개의 버텍스들에 대하여, 버텍스들의 조합에 따라 두 개의 삼각형들이 구성될 수 있음을 나타낸다. 첫번째 삼각형은 정렬된 버텍스들 중 1, 2, 3번째 버텍스들로 구성되고, 두번째 삼각형은 정렬된 버텍스들 중 3, 4, 1번째 버텍스들로 구성될 수 있다.
표 1. Triangles formed from vertices ordered 1,…, n
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 vertices)라고 호칭된다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 리파인드 버텍스들을 복셀화할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 비디오 인코더는 복셀화 된 포지션(또는 포지션 값)을 기반으로 어트리뷰트 인코딩을 수행할 수 있다.
도 7은 실시예들에 따른 이웃 노드 패턴의 예시를 나타낸다.
포인트 클라우드 비디오의 압축 효율을 증가시키기 위하여 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 콘텍스트 어탭티브 아리스메틱 (context adaptive arithmetic) 코딩을 기반으로 엔트로피 코딩을 수행할 수 있다.
도 1 내지 도 6에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템 또는 도 2의 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002) 또는 도 4의 포인트 클라우드 비디오 인코더 또는 아리스메틱 인코더(40004)는 오큐판시 코드를 곧바로 엔트로피 코딩할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템 또는 포인트 클라우드 비디오 인코더는 현재 노드의 오큐판시 코드와 이웃 노드들의 오큐판시를 기반으로 엔트로피 인코딩(인트라 인코딩)을 수행하거나, 이전 프레임의 오큐판시 코드를 기반으로 엔트로피 인코딩(인터 인코딩)을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 프레임은 동일한 시간에 생성된 포인트 클라우드 비디오의 집합을 의미한다. 실시예들에 따른 인트라 인코딩/인터 인코딩의 압축 효율은 참조하는 이웃 노드들의 개수에 따라 달라질 수 있다. 비트가 커지면 복잡해지지만 한쪽으로 치우치게 만들어서 압축 효율이 높아질 수 있다. 예를 들어 3-bit context를 가지면, 2의 3승인 = 8가지 방법으로 코딩 해야 한다. 나누어 코딩을 하는 부분은 구현의 복잡도에 영향을 준다. 따라서 압축의 효율과 복잡도의 적정 수준을 맞출 필요가 있다.
도 7은 이웃 노드들의 오큐판시를 기반으로 오큐판시 패턴을 구하는 과정을 나타낸다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 옥트리의 각 노드의 이웃 노드들의 오큐판시(occupancy)를 판단하고 이웃 노드 패턴(neighbor pattern) 값을 구한다. 이웃 노드 패턴은 해당 노드의 오큐판시 패턴을 추론하기 위해 사용된다. 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 비디오 인코더는 이웃 노드 패턴 값에 따라 코딩을 수행할 수 있다(예를 들어 이웃 노드 패턴 값이 63인 경우, 64가지의 코딩을 수행). 실시예들에 따라 포인트 클라우드 비디오 인코더는 이웃 노드 패턴 값을 변경 (예를 들면 64를 10 또는 6으로 변경하는 테이블을 기반으로) 하여 코딩의 복잡도를 줄일 수 있다.
도 8은 실시예들에 따른 LOD 별 포인트 구성의 예시를 나타낸다.
도 1 내지 도 7에서 설명한 바와 같이, 어트리뷰트 인코딩이 수행되기 전 인코딩된 지오메트리는 재구성(디컴프레션) 된다. 다이렉트 코딩이 적용된 경우, 지오메트리 재구성 동작은 다이렉트 코딩된 포인트들의 배치를 변경하는 것을 포함할 수 있다(예를 들면 다이렉트 코딩된 포인트들을 포인트 클라우드 데이터의 앞쪽에 배치). 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 지오메트리 재구성 과정은 삼각형 재구성, 업샘플링, 복셀화 과정을 어트리뷰트는 지오메트리에 종속되므로, 어트리뷰트 인코딩은 재구성된 지오메트리를 기반으로 수행된다.
포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 LOD 생성부(40009))는 포인트들을 LOD별로 분류(reorganization) 또는 그룹핑(grouping)할 수 있다. 도 8은 LOD에 대응하는 포인트 클라우드 콘텐트를 나타낸다. 도 8의 가장 왼쪽은 오리지널 포인트 클라우드 콘텐트를 나타낸다. 도 8의 왼쪽에서 두번째 그림은 가장 낮은 LOD의 포인트들의 분포를 나타내며, 도 8의 가장 오른쪽 그림은 가장 높은 LOD의 포인트들의 분포를 나타낸다. 즉, 가장 낮은 LOD의 포인트들은 드문드문(sparse) 분포하며, 가장 높은 LOD의 포인트들은 촘촘히 분포한다. 즉, 도 8의 하단에 표시된 화살표 방향에 따라 LOD가 증가할수록 포인트들 간의 간격(또는 거리)는 더 짧아진다.
도 9는 실시예들에 따른 LOD 별 포인트 구성의 예시를 나타낸다.
도 1 내지 도 8에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템, 또는 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 도 2의 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002), 도 4의 포인트 클라우드 비디오 인코더, 또는 LOD 생성부(40009))는 LOD를 생성할 수 있다. LOD는 포인트들을 설정된 LOD 거리 값(또는 유클리디안 디스턴스(Euclidean Distance)의 세트)에 따라 리파인먼트 레벨들(refinement levels)의 세트로 재정열(reorganize)하여 생성된다. LOD 생성 과정은 포인트 클라우드 비디오 인코더뿐만 아니라 포인트 클라우드 비디오 디코더에서도 수행된다.
도 9의 상단은 3차원 공간에 분포된 포인트 클라우드 콘텐트의 포인트들의 예시(P0내지 P9)를 나타낸다. 도 9의 오리지널 오더(Original order)는 LOD 생성 전 포인트들 P0 내지 P9의 순서를 나타낸다. 도 9의 LOD 기반 오더 (LOD based order)는 LOD 생성에 따른 포인트들의 순서를 나타낸다. 포인트들은 LOD별 재정열된다. 또한 높은 LOD는 낮은 LOD에 속한 포인트들을 포함한다. 도 9에 도시된 바와 같이 LOD0는 P0, P5, P4 및 P2를 포함한다. LOD1은 LOD0의 포인트들과 P1, P6 및 P3를 포함한다. LOD2는 LOD0의 포인트들, LOD1의 포인트들 및 P9, P8 및 P7을 포함한다.
도 4에서 설명한 바와 같이 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 LOD 기반의 예측 변환 코딩, 리프팅 변환 코딩 및 RAHT 변환 코딩을 선택적으로 또는 조합하여 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 포인트들에 대한 예측기(predictor)를 생성하여 각 포인트의 예측 어트리뷰트(또는 예측 어트리뷰트값)을 설정하기 위한 LOD 기반의 예측 변환 코딩을 수행할 수 있다. 즉, N개의 포인트들에 대하여 N개의 예측기들이 생성될 수 있다. 실시예들에 따른 예측기는 각 포인트의 LOD 값과 LOD별 설정된 거리 내에 존재하는 이웃 포인트들에 대한 인덱싱 정보 및 이웃 포인트들까지의 거리 값을 기반으로 가중치(=1/거리) 값을 계산할 수 있다.
실시예들에 따른 예측 어트리뷰트(또는 어트리뷰트값)은 각 포인트의 예측기에 설정된 이웃 포인트들의 어트리뷰트들(또는 어트리뷰트 값들, 예를 들면 색상, 반사율 등)에 각 이웃 포인트까지의 거리를 기반으로 계산된 가중치(또는 가중치값)을 곱한 값의 평균값으로 설정된다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 계수 양자화부(40011)는 해당 포인트의 어트리뷰트(즉, 오리지날 어트리뷰트 값)에서 해당 예측 어트리뷰트(어트리뷰트값)을 뺀 해당 포인트의 잔여값(residual, 잔여 어트리뷰트, 잔여 어트리뷰트값, 어트리뷰트 예측 잔여값, 예측 에러 어트리뷰트 값 등으로 호칭할 수 있다)을 양자화(quantization) 및 역양자화(inverse quantization)할 수 있다. 잔여 어트리뷰트 값에 대해 수행되는 송신 디바이스의 양자화 과정은 표 2와 같다. 그리고 표 2와 같이 양자화가 이루어진 잔여 어트리뷰트 값에 대해 수행되는 수신 디바이스의 역 양자화 과정은 표 3과 같다.
int PCCQuantization(int value, int quantStep) {
if( value >=0) {
return floor(value / quantStep + 1.0 / 3.0);
} else {
return -floor(-value / quantStep + 1.0 / 3.0);
}
}
int PCCInverseQuantization(int value, int quantStep) {
if( quantStep ==0) {
return value;
} else {
return value * quantStep;
}
}
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 아리스메틱 인코더(40012))는 각 포인트의 예측기에 이웃한 포인트들이 있는 경우, 상술한 바와 같이 양자화 및 역양자화된 잔여(residual) 어트리뷰트 값을 엔트로피 코딩 할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 아리스메틱 인코더(40012))는 각 포인트의 예측기에 이웃한 포인트들이 없으면 상술한 과정을 수행하지 않고 해당 포인트의 어트리뷰트들을 엔트로피 코딩할 수 있다.실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더 (예를 들면 리프팅 변환부(40010))는 각 포인트의 예측기를 생성하고, 예측기에 계산된 LOD를 설정 및 이웃 포인트들을 등록하고, 이웃 포인트들까지의 거리에 따른 가중치를 설정하여 리프팅 변환 코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 리프팅 변환 코딩은 상술한 LOD 기반의 예측 변환 코딩과 유사하나, 어트리뷰트 값에 가중치를 누적 적용한다는 점에서 차이가 있다. 실시예들에 따른 어트리뷰트값에 가중치를 누적 적용하는 과정은 다음과 같다.1) 각 포인트의 가중치 값을 저장하는 배열 QW(QuantizationWeight)를 생성한다. QW의 모든 요소들의 초기값은 1.0이다. 예측기에 등록된 이웃 노드의 예측기 인덱스의 QW 값에 현재 포인트의 예측기의 가중치를 곱한 값을 더한다.
2) 리프트 예측 과정: 예측된 어트리뷰트 값을 계산하기 위하여 포인트의 어트리뷰트 값에 가중치를 곱한 값을 기존 어트리뷰트값에서 뺀다.
3) 업데이트웨이트(updateweight) 및 업데이트(update)라는 임시 배열들을 생성하고 임시 배열들을 0으로 초기화한다.
4) 모든 예측기에 대해서 계산된 가중치에 예측기 인덱스에 해당하는 QW에 저장된 가중치를 추가로 곱해서 산출된 가중치를 업데이트웨이트 배열에 이웃 노드의 인덱스로 누적으로 합산한다. 업데이트 배열에는 이웃 노드의 인덱스의 어트리뷰트 값에 산출된 가중치를 곱한 값을 누적 합산한다.
5) 리프트 업데이트 과정: 모든 예측기에 대해서 업데이트 배열의 어트리뷰트 값을 예측기 인덱스의 업데이트웨이트 배열의 가중치 값으로 나누고, 나눈 값에 다시 기존 어트리뷰트 값을 더한다.
6) 모든 예측기에 대해서, 리프트 업데이트 과정을 통해 업데이트된 어트리뷰트 값에 리프트 예측 과정을 통해 업데이트 된(QW에 저장된) 가중치를 추가로 곱하여 예측 어트리뷰트 값을 산출한다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 계수 양자화부(40011))는 예측 어트리뷰트 값을 양자화한다. 또한 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 아리스메틱 인코더(40012))는 양자화된 어트리뷰트 값을 엔트로피 코딩한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 RAHT 변환부(40008))는 옥트리의 하위 레벨에 있는 노드와 연관된 어트리뷰트를 사용하여 상위 레벨의 노드들의 어트리뷰트를 에측하는 RAHT 변환 코딩을 수행할 수 있다. RAHT 변환 코딩은 옥트리 백워드 스캔을 통한 어트리뷰트 인트라 코딩의 예시이다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 복셀에서 전체 영역으로 스캔하고, 각 스텝에서 복셀을 더 큰 블록으로 합치면서 루트 노드까지의 병합 과정을 반복 수행한다. 실시예들에 따른 병합 과정은 오큐파이드 노드에 대해서만 수행된다. 엠티 노드(empty node)에 대해서는 병합 과정이 수행되지 않으며, 엠티 노드의 바로 상위 노드에 대해 병합 과정이 수행된다.
하기의 수학식 3은 RAHT 변환 행렬을 나타낸다. g lx,y,z 는 레벨 l에서의 복셀들의 평균 어트리뷰트 값을 나타낸다. g lx,y,z는 g l+1 2x,y,z와 g l+1 2x+1,y,z로부터 계산될 수 있다. g l 2x,y,z 와 g l 2x+1,y,z 의 가중치를 w1=w l 2x,y,z과 w2=w l 2x+1,y,z 이다.
[수학식 3]
Figure PCTKR2021004574-appb-img-000006
g l-1 x,y,z는 로-패스(low-pass) 값으로, 다음 상위 레벨에서의 병합 과정에서 사용된다. h l-1 x,y,z은 하이패스 계수(high-pass coefficients)이며, 각 스텝에서의 하이패스 계수들은 양자화되어 엔트로피 코딩 된다(예를 들면 아리스메틱 인코더(40012)의 인코딩). 가중치는 w l-1 x,y,z = w l 2x,y,z + w l 2x+1,y,z로 계산된다. 루트 노드는 마지막 g 1 0,0,0 과 g 1 0,0,1을 통해서 다음의 수학식 4와 같이 생성된다.
[수학식 4]
Figure PCTKR2021004574-appb-img-000007
gDC값 또한 하이패스 계수와 같이 양자화되어 엔트로피 코딩된다.
도 10은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 디코더(Point Cloud Video Decoder)의 예시를 나타낸다.
도 10에 도시된 포인트 클라우드 비디오 디코더는 도 1에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006) 예시로서, 도 1에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006)의 동작 등과 동일 또는 유사한 동작을 수행할 수 있다. 도면이 도시된 바와 같이 포인트 클라우드 비디오 디코더는 하나 또는 그 이상의 비트스트림(bitstream)들에 포함된 지오메트리 비트스트림(geometry bitstream) 및 어트리뷰트 비트스트림(attribute bitstream)을 수신할 수 있다. 포인트 클라우드 비디오 디코더는 지오메트리 디코더(geometry decoder) 및 어트리뷰트 디코더(attribute decoder)를 포함한다. 지오메트리 디코더는 지오메트리 비트스트림에 대해 지오메트리 디코딩을 수행하여 디코딩된 지오메트리(decoded geometry)를 출력한다. 어트리뷰트 디코더는 디코딩된 지오메트리를 기반으로 어트리뷰트 비트스트림에 대해 어트리뷰트 디코딩을 수행하여 디코딩된 어트리뷰트들(decoded attributes)을 출력한다. 디코딩된 지오메트리 및 디코딩된 어트리뷰트들은 포인트 클라우드 콘텐트를 복원(decoded point cloud)하는데 사용된다.
도 11은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 디코더(Point Cloud Video Decoder)의 예시를 나타낸다.
도 11에 도시된 포인트 클라우드 비디오 디코더는 도 10에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 디코더의 상세 예시로서, 도 1 내지 도 9에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 인코더의 인코딩 동작의 역과정인 디코딩 동작을 수행할 수 있다.
도 1 및 도 10에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 비디오 디코더는 지오메트리 디코딩 및 어트리뷰트 디코딩을 수행할 수 있다. 지오메트리 디코딩은 어트리뷰트 디코딩보다 먼저 수행된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 디코더는 아리스메틱 디코더(arithmetic decoder, 11000), 옥트리 합성부(octree synthesis unit, 11001), 서페이스 오프록시메이션 합성부(surface approximation synthesis unit, 11002), 지오메트리 리컨스트럭션부(geometry reconstruction unit, 11003), 좌표계 역변환부(coordinates inverse transformation unit, 11004), 아리스메틱 디코더(arithmetic decoder, 11005), 역양자화부(inverse quantization unit, 11006), RAHT변환부(11007), LOD생성부(LOD generation unit, 11008), 인버스 리프팅부(Inverse lifting unit, 11009), 및/또는 컬러 역변환부(color inverse transformation unit, 11010)를 포함한다.
아리스메틱 디코더(11000), 옥트리 합성부(11001), 서페이스 오프록시메이션 합성부(11002), 지오메트리 리컨스트럭션부(11003), 좌표계 역변환부(11004)는 지오메트리 디코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 디코딩은 다이렉트 디코딩(direct decoding) 및 트라이숩 지오메트리 디코딩(trisoup geometry decoding)을 포함할 수 있다. 다이렉트 디코딩 및 트라이숩 지오메트리 디코딩은 선택적으로 적용된다. 또한 지오메트리 디코딩은 위의 예시에 국한되지 않으며, 도 1 내지 도 9에서 설명한 지오메트리 인코딩의 역과정으로 수행된다.
실시예들에 따른 아리스메틱 디코더(11000)는 수신한 지오메트리 비트스트림을 아리스메틱 코딩을 기반으로 디코딩한다. 아리스메틱 디코더(11000)의 동작은 아리스메틱 인코더(40004)의 역과정에 대응한다.
실시예들에 따른 옥트리 합성부(11001)는 디코딩된 지오메트리 비트스트림으로부터 (또는 디코딩 결과 확보된 지오메트리에 관한 정보)로부터 오큐판시 코드를 획득하여 옥트리를 생성할 수 있다. 오큐판시 코드에 대한 구체적인 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 같다.
실시예들에 따른 서페이스 오프록시메이션 합성부(11002)는 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 디코딩된 지오메트리 및/또는 생성된 옥트리에 기반하여 서페이스를 합성할 수 있다.
실시예들에 따른 지오메트리 리컨스트럭션부(11003)는 서페이스 및 또는 디코딩된 지오메트리에 기반하여 지오메트리를 재생성할 수 있다. 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 같이, 다이렉트 코딩 및 트라이숩 지오메트리 인코딩은 선택적으로 적용된다. 따라서 지오메트리 리컨스트럭션부(11003)는 다이렉트 코딩이 적용된 포인트들의 포지션 정보들을 직접 가져와서 추가한다. 또한, 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 지오메트리 리컨스트럭션부(11003)는 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)의 재구성 동작, 예를 들면 삼각형 재구성, 업-샘플링, 복셀화 동작을 수행하여 지오메트리를 복원할 수 있다. 구체적인 내용은 도 6에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다. 복원된 지오메트리는 어트리뷰트들을 포함하지 않는 포인트 클라우드 픽쳐 또는 프레임을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 좌표계 역변환부(11004)는 복원된 지오메트리를 기반으로 좌표계를 변환하여 포인트들의 포지션들을 획득할 수 있다.
아리스메틱 디코더(11005), 역양자화부(11006), RAHT 변환부(11007), LOD생성부(11008), 인버스 리프팅부(11009), 및/또는 컬러 역변환부(11010)는 도 10에서 설명한 어트리뷰트 디코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 디코딩은 RAHT(Region Adaptive Hierarchical Transform) 디코딩, 예측 변환(Interpolation-based hierarchical nearest-neighbour prediction-Prediction Transform) 디코딩 및 리프팅 변환 (interpolation-based hierarchical nearest-neighbour prediction with an update/lifting step (Lifting Transform)) 디코딩을 포함할 수 있다. 상술한 3가지의 디코딩들은 선택적으로 사용되거나, 하나 또는 그 이상의 디코딩들의 조합이 사용될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 어트리뷰트 디코딩은 상술한 예시에 국한되는 것은 아니다.
실시예들에 따른 아리스메틱 디코더(11005)는 어트리뷰트 비트스트림을 아리스메틱 코딩으로 디코딩한다.
실시예들에 따른 역양자화부(11006)는 디코딩된 어트리뷰트 비트스트림 또는 디코딩 결과 확보한 어트리뷰트에 대한 정보를 역양자화(inverse quantization)하고 역양자화된 어트리뷰트들(또는 어트리뷰트 값들)을 출력한다. 역양자화는 포인트 클라우드 비디오 인코더의 어트리뷰트 인코딩에 기반하여 선택적으로 적용될 수 있다.
실시예들에 따라 RAHT 변환부(11007), LOD생성부(11008) 및/또는 인버스 리프팅부(11009)는 재구성된 지오메트리 및 역양자화된 어트리뷰트들을 처리할 수 있다. 상술한 바와 같이 RAHT 변환부(11007), LOD 생성부(11008) 및/또는 인버스 리프팅부(11009)는 포인트 클라우드 비디오 인코더의 인코딩에 따라 그에 대응하는 디코딩 동작을 선택적으로 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 컬러 역변환부(11010)는 디코딩된 어트리뷰트들에 포함된 컬러 값(또는 텍스쳐)을 역변환하기 위한 역변환 코딩을 수행한다. 컬러 역변환부(11010)의 동작은 포인트 클라우드 비디오 인코더의 컬러 변환부(40006)의 동작에 기반하여 선택적으로 수행될 수 있다.
도 11의 포인트 클라우드 비디오 디코더의 엘레멘트들은 도면에 도시되지 않았으나 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템에 포함된 하나 또는 그 이상의 메모리들과 통신가능하도록 설정된 하나 또는 그 이상의 프로세서들 또는 집적 회로들(integrated circuits)을 포함하는 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 하나 또는 그 이상의 프로세서들은 상술한 도 11의 포인트 클라우드 비디오 디코더의 엘레멘트들의 동작들 및/또는 기능들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다. 또한 하나 또는 그 이상의 프로세서들은 도11의 포인트 클라우드 비디오 디코더의 엘레멘트들의 동작들 및/또는 기능들을 수행하기 위한 소프트웨어 프로그램들 및/또는 인스트럭션들의 세트를 동작하거나 실행할 수 있다.
도 12는 실시예들에 따른 전송 장치의 예시이다.
도 12에 도시된 전송 장치는 도 1의 전송장치(10000) (또는 도 4의 포인트 클라우드 비디오 인코더)의 예시이다. 도 12에 도시된 전송 장치는 도 1 내지 도 9에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 인코더의 동작들 및 인코딩 방법들과 동일 또는 유사한 동작들 및 방법들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 전송 장치는 데이터 입력부(12000), 양자화 처리부(12001), 복셀화 처리부(12002), 옥트리 오큐판시 코드 (Occupancy code) 생성부(12003), 표면 모델 처리부(12004), 인트라/인터 코딩 처리부(12005), 아리스메틱 (Arithmetic) 코더(12006), 메타데이터 처리부(12007), 색상 변환 처리부(12008), 어트리뷰트 변환 처리부(또는 속성 변환 처리부)(12009), 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 비디오 인코더 (또는 옥트리 분석부(40002))의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하다.
실시예들에 따른 표면 모델 처리부(12004)는 표면 모델(surface model)을 기반으로 특정 영역(또는 노드)내의 포인트들의 포지션들을 복셀 기반으로 재구성하는 트라이숩 지오메트리 인코딩을 수행할 수 있다. 포면 모델 처리부(12004)는 도 4 에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003))의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하다.
실시예들에 따른 인트라/인터 코딩 처리부(12005)는 포인트 클라우드 데이터를 인트라/인터 코딩할 수 있다. 인트라/인터 코딩 처리부(12005)는 도 7에서 설명한 인트라/인터 코딩과 동일 또는 유사한 코딩을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 7에서 설명한 바와 동일하다. 실시예들에 따라 인트라/인터 코딩 처리부(12005)는 아리스메틱 코더(12006)에 포함될 수 있다.
실시예들에 따른 아리스메틱 코더(12006)는 포인트 클라우드 데이터의 옥트리 및/또는 근사화된 옥트리를 엔트로피 인코딩한다. 예를 들어, 인코딩 방식은 아리스메틱(Arithmetic) 인코딩 방법을 포함한다. 아리스메틱 코더(12006)는 아리스메틱 인코더(40004)의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다.
실시예들에 따른 메타데이터 처리부(12007)는 포인트 클라우드 데이터에 관한 메타데이터, 예를 들어 설정 값 등을 처리하여 지오메트리 인코딩 및/또는 어트리뷰트 인코딩 등 필요한 처리 과정에 제공한다. 또한 실시예들에 따른 메타데이터 처리부(12007)는 지오메트리 인코딩 및/또는 어트리뷰트 인코딩과 관련된 시그널링 정보를 생성 및/또는 처리할 수 있다. 실시예들에 따른 시그널링 정보는 지오메트리 인코딩 및/또는 어트리뷰트 인코딩과 별도로 인코딩처리될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 시그널링 정보는 인터리빙 될 수도 있다.
색상 변환 처리부(12008), 어트리뷰트 변환 처리부(12009), 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, LOD 기반의 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 LOD 기반의 예측 변환 코딩, 리프팅 변환 코딩 및 RAHT 변환 코딩에 대한 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 아리스메틱 코더(12011)는 코딩된 어트리뷰트들을 아리스메틱 코딩에 기반하여 인코딩할 수 있다. 아리스메틱 코더(12011)는 아리스메틱 인코더(40012)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 또는 tile inventory)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 TPS(또는 타일 인벤토리)는 하나 또는 그 이상의 타일들에 대하여 각 타일에 관한 정보(예를 들면 bounding box의 좌표값 정보 및 높이/크기 정보 등)을 포함할 수 있다. 지오메트리 비트스트림은 헤더와 페이로드를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 비트스트림의 헤더는 GPS에 포함된 파라미터 세트의 식별 정보(geom_parameter_set_id), 타일 식별자(geom_tile_id), 슬라이스 식별자(geom_slice_id) 및 페이로드에 포함된 데이터에 관한 정보 등을 포함할 수 있다. 상술한 바와 같이 실시예들에 따른 메타데이터 처리부(12007)는 시그널링 정보를 생성 및/또는 처리하여 전송 처리부(12012)로 전송할 수 있다. 실시예들에 따라, 지오메트리 인코딩을 수행하는 엘레멘트들 및 어트리뷰트 인코딩을 수행하는 엘레멘트들은 점선 처리된 바와 같이 상호 데이터/정보를 공유할 수 있다. 실시예들에 따른 전송 처리부(12012)는 트랜스미터(10003)의 동작 및/또는 전송 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 전송 방법을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 2에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다.
도 13은 실시예들에 따른 수신 장치의 예시이다.
도 13에 도시된 수신 장치는 도 1의 수신장치(10004) (또는 도 10 및 도 11의 포인트 클라우드 비디오 디코더)의 예시이다. 도 13에 도시된 수신 장치는 도 1 내지 도 11에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 디코더의 동작들 및 디코딩 방법들과 동일 또는 유사한 동작들 및 방법들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 수신 장치는 수신부(13000), 수신 처리부(13001), 아리스메틱 (arithmetic) 디코더(13002), 오큐판시 코드 (Occupancy code) 기반 옥트리 재구성 처리부(13003), 표면 모델 처리부(삼각형 재구성, 업-샘플링, 복셀화)(13004), 인버스(inverse) 양자화 처리부(13005), 메타데이터 파서(13006), 아리스메틱 (arithmetic) 디코더(13007), 인버스(inverse)양자화 처리부(13008), 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 기반으로 압축되는 포인트 클라우드 데이터를 저장 또는 스트리밍하기 위한 전체 아키텍쳐를 나타낸다. 실시예들에 따르면, 도 14는 사용자에게 VR, AR, MR, 자율 주행 등 다양한 서비스를 지원하는 포인트 클라우드 데이터를 저장 및 스트리밍하기 위한 아키텍쳐를 나타낸다.
전술한 포인트 클라우드 비디오 제공을 위한 전체 아키텍처 내에서, 획득/인코딩/전송/디코딩/렌더링의 일련의 과정을 거치게 되는 포인트 클라우드 데이터를 포인트 클라우드 콘텐츠 데이터 또는 포인트 클라우드 비디오 데이터라고 부를 수 있다. 실시예들에 따르면, 포인트 클라우드 콘텐츠 데이터라는 용어는 또한 이러한 포인트 클라우드 데이터와 관련되는 메타데이터 내지 시그널링 정보를 포함하는 개념으로 쓰일 수도 있다.
실시예들에 따르면, 포인트 클라우드 데이터의 저장 및 스트리밍 과정은 획득 과정, 인코딩 과정, 전송 과정, 디코딩 과정, 랜더링 과정 및/또는 피드백 과정을 포함할 수 있다.
도 14의 상단의 전송 장치는 획득부, 포인트 클라우드 비디오 인코더, 파일/세그먼트 인캡슐레이션부를 포함할 수 있으며, 도 1 내지 도 13에서 설명한 전송 장치(예를 들면 전송 장치(10000), 도 12의 전송 장치 등)가 포인트 클라우드 콘텐트를 처리 및 전송하는 과정을 나타낸다.
도 1 내지 도 13에서 설명한 바와 같이 전송 장치는 포인트 클라우드 콘텐트의 오디오(Ba)를 획득하고(Audio Acquisition), 획득한 오디오를 인코딩(Audio encoding)하여 오디오 비트스트림(Ea)들을 출력할 수 있다. 또한 전송 장치는 포인트 클라우드 콘텐트의 포인트 클라우드(Bv)(또는 포인트 클라우드 비디오)를 획득하고(Point Acquisition), 획득한 포인트 클라우드에 대하여 포인트 클라우드 비디오 인코딩(Point cloud video encoding)을 수행하여 포인트 클라우드 비디오 비트스트림(Ev)들을 출력할 수 있다. 즉, 전송 장치의 포인트 클라우드 비디오 인코더에서 예측, 변환, 양자화, 엔트로피 코딩 등과 같은 일련의 절차를 통해 포인트 클라우드 비디오 인코딩된 데이터(인코딩된 비디오/영상 정보)는 비트스트림 형태로 출력될 수 있다. 전송 장치의 포인트 클라우드 비디오 인코딩은 도 1 내지 도 13에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 인코딩(예를 들면 도 4의 포인트 클라우드 비디오 인코더의 인코딩 등)과 동일 또는 유사하므로 구체적인 설명은 생략한다.
전송 장치의 파일/세그먼트 인캡슐레이션부는 생성된 오디오 비트스트림들 및 비디오 비트스트림들 또는 포인트 클라우드 관련 메타데이터를 파일 및/또는 스트리밍을 위한 세그먼트로 인캡슐레이션할 수 있다. 상기 메타데이터는 포인트 클라우드를 위한 콘텐츠에 관련된 시그널링 정보를 의미한다. 예를 들어, 메타데이터는 이니셜 초기 뷰일 오리엔테이션 메타데이터(initial viewing orientation metadata)를 포함할 수 있다. 또 다른 예로, 메타데이터는 포인트 클라우드 데이터가 앞을 나타내는 데이터인지 뒤를 나타내는 데이터 인지를 식별하기 위한 정보, 캡쳐 등과 관련된 정보를 포함할 수 있다. 여기서 포인트 클라우드 관련 메타데이터는 메타데이터 처리부(도 12 참조)로부터 전달받을 수 있다. 상기 메타데이터 처리부는 상기 포인트 클라우드 비디오 인코더에 포함될 수도 있고, 또는 별도의 컴포넌트/모듈로 구성될 수도 있다. 인캡슐레이션된 파일 및/또는 세그먼트(Fs, File)은 ISOBMFF 등의 파일 포맷의 파일 또는 DASH(dynamic adaptive streaming over HTTP) 세그먼트를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 관련 메타 데이터(metadata)는 인캡슐레이션된 파일 포맷 및/또는 세그먼트에 포함될 수 있다. 상기 포인트 클라우드 관련 메타 데이터는 ISOBMFF (ISO International Standards Organization Base Media File Format) 파일 포맷 상의 다양한 레벨의 박스(box)에 포함되거나 파일 내에서 별도의 트랙에 포함될 수 있다. 실시예에 따라 파일/세그먼트 인캡슐레이션부는 포인트 클라우드 관련 메타데이터 자체를 별도의 파일로 인캡슐레이션할 수 있다. 실시예들에 따른 전송 장치(또는 전송 처리부)는 포인트 클라우드 비트스트림 또는 해당 포인트 클라우드 비트스트림을 포함하는 파일 및/또는 세그먼트를 디지털 저장매체 또는 네트워크를 통해 수신 장치로 전송(delivery)할 수 있다. 실시예들에 따른 전송 장치는 전송을 위해 임의의 전송 프로토콜에 따른 처리를 수행할 수 있다. 전송 장치에서 전송을 위한 처리를 마친 데이터들은 방송망 및/또는 브로드밴드를 통해 전달될 수 있다. 이 데이터들은 온 디맨드(On Demand) 방식으로 수신측으로 전달될 수도 있다. 실시예들에 따른 디지털 저장 매체는 USB, SD, CD, DVD, 블루레이, HDD, SSD 등 다양한 저장 매체를 포함할 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 하단의 수신 장치는 파일/세그먼트 디캡슐레이션부, 포인트 클라우드 비디오 디코더, 렌더러, 및 센싱/트랙킹부를 포함할 수 있으며, 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 따르면, 수신 장치의 파일/세그먼트 디캡슐레이션부는 방송망, 브로드밴드, 디지털 저장매체 등을 통하여 파일 및/또는 세그먼트 형태로 수신되는 포인트 클라우드 데이터를 디캡슐레이션할 수 있다. 실시예들에 따르면, 상기 파일/세그먼트 디캡슐레이션부는 ISOBMFF 기반의 파일을 디캡슐레이션하여, 포인트 클라우드 비트스트림 및/또는 포인트 클라우드 관련 메타데이터(또는 별도의 메타데이터 비트스트림)를 획득할 수 있다. 획득된 포인트 클라우드 비트스트림은 포인트 클라우드 비디오 디코더로, 획득된 포인트 클라우드 관련 메타데이터(또는 메타데이터 비트스트림)는 메타데이터 파서(도 13 참조)로 전달할 수 있다. 상기 포인트 클라우드 비트스트림은 포인트 클라우드 관련 메타데이터(또는 메타데이터 비트스트림)를 포함할 수도 있다. 상기 메타데이터 파서는 상기 포인트 클라우드 비디오 디코더에 포함될 수도 있고, 또는 별도의 컴포넌트/모듈로 구성될 수도 있다. 상기 파일/세그먼트 디캡슐레이션부가 획득하는 포인트 클라우드 관련 메타데이터는 파일 포맷 상의 다양한 레벨의 박스(box)에 포함되거나 파일 내에서 별도의 트랙에 포함되어 있을 수 있다. 상기 파일/세그먼트 디캡슐레이션부는 필요한 경우 메타데이터 파서로부터 디캡슐레이션에 필요한 메타데이터를 전달받을 수 있다. 상기 포인트 클라우드 관련 메타데이터는 상기 포인트 클라우드 비디오 디코더에 전달되어 포인트 클라우드 디코딩 절차에 사용될 수도 있고, 또는 렌더러에 전달되어 포인트 클라우드 렌더링 절차에 사용될 수도 있다. 즉, 수신 장치는 상기 메타데이터를 기반으로 디캡슐레이션, 오디오 디코딩, 오디오 렌더링, 비디오 디코딩 및 비디오 렌더링 동작 중 적어도 하나 이상을 수행할 수 있다. 메타데이터에 대한 설명은 도 12 내지 도 13에서 설명한 바와 유사 또는 동일하므로 여기서 설명되지 않은 부분은 도 12 내지 도 13의 설명을 참조한다. 또한, 수신 장치의 수신 및 디캡슐레이션 방법은 도 1 내지 도 13에서 설명한 바(예를 들면 리시버(10005), 수신부(13000), 수신 처리부(13001)등)와 동일 또는 유사하므로 여기서 설명되지 않은 부분은 도 1 내지 도 13의 설명을 참조한다.
실시예들에 따른 수신 장치는 파일 및/또는 세그먼트에 포함된 오디오 비트스트림(E'a)를 확보한다. 도면에 도시된 바와 같이 수신 장치는 오디오 비트스트림(E'a)에 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 장치의 포인트 클라우드 비디오 디코더는 파일/세그먼트 디캡슐레이션부에서 제공되는 비디오 비트스트림(E'v)에 대해 포인트 클라우드 비디오 디코딩(point cloud video decoding)을 수행하여 디코딩된 비디오 데이터(B'v)를 출력한다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 디코딩은 도 1 내지 도 13에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 디코딩과 동일 또는 유사하므로 (예를 들면 도11의 포인트 클라우드 비디오 디코더의 디코딩 등) 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따르면, 수신 장치의 렌더러는 디코딩된 비디오 데이터(B'v)를 3D 공간 상에 렌더링할 수 있다. 실시예들에 따르면, 렌더링된 비디오/영상은 디스플레이부를 통하여 디스플레이될 수 있다. 사용자는 VR/XR/AR/MR 디스플레이 또는 일반 디스플레이 등을 통하여 렌더링된 결과의 전부 또는 일부 영역을 볼 수 있다.
실시예들에 따르면, 수신 장치의 센싱/트랙킹부는 사용자 또는 수신측로부터 헤드 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보를 획득(또는 생성 또는 추출) 또는 계산하여 수신 장치의 파일/세그먼트 디캡슐레이션부, 포인트 클라우드 비디오 디코더, 렌더러 및/또는 피드백 채널을 통해 전송 장치의 포인트 클라우드 비디도 인코더, 파일/세그먼트 인캡슐레이션부에 전달한다. 헤드 오리엔테이션 정보는 사용자의 머리 위치, 각도, 움직임 등에 대한 정보를 나타내거나 또는 사용자가 보고 있는 장치의 위치, 각도, 움직임 등에 대한 정보를 나타낼 수 있다. 이 정보를 기반으로 사용자가 현재 3D 공간 상에서 보고 있는 영역에 대한 정보, 즉 뷰포트 정보가 계산될 수 있다.
실시예들에 따르면, 뷰포트 정보는 현재 사용자가 3D 공간 상에서 디바이스 혹은 HMD 등을 통하여 보고 있는 영역에 대한 정보일 수 있다. VR/XR/AR/MR 디스플레이 등의 장치는 헤드 오리엔테이션 정보(즉, 사용자의 머리 위치/방향), 장치가 지원하는 수직(vertical) 또는 수평(horizontal) FOV 등에 근거하여 뷰포트 영역을 추출할 수 있다.
실시예들에 따르면, 수신 장치는 센싱/트랙킹부에 의해 획득된 헤드 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보를 기반으로 모든 포인트 클라우드 데이터를 수신하거나 또는 상기 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보가 나타내는 포인트 클라우드 데이터(즉, 포인트 클라우드 데이터의 일부)를 수신할 수 있다.
실시예들에 따르면, 수신 장치의 파일/세그먼트 디캡슐레이션부 및/또는 포인트 클라우드 비디오 디코더 및/또는 렌더러는 센싱/트랙킹부에 의해 획득된 헤드 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보를 기반으로 모든 포인트 클라우드 데이터를 디캡슐레이션하거나 디코딩하거나 렌더링할 수 있으며, 또는 상기 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보가 나타내는 포인트 클라우드 데이터(즉, 포인트 클라우드 데이터의 일부)를 디캡슐레이션하거나 디코딩하거나 렌더링할 수 있다. 즉, 수신 장치의 파일/세그먼트 디캡슐레이션부 및/또는 포인트 클라우드 비디오 디코더 및/또는 렌더러는 상기 헤드 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보를 기반으로 특정 영역, 즉 헤드 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보가 나타내는 영역의 미디어 데이터만 효율적으로 파일에서 추출하거나 디코딩하거나 렌더링할 수 있다. 다시 말해, 상기 헤드 오리엔테이션 정보, 뷰포트 정보와 같은 피드백 정보 및/또는 메타데이터를 이용하여 수신 장치의 디캡슐레이션 처리, 포인트 클라우드 비디오 디코딩 과정, 렌더링 과정 등이 수행될 수 있다. 예를 들어, 헤드 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보를 이용하여 현재 사용자가 보고 있는 영역에 대한 포인트 클라우드 데이터가 우선적으로 디캡슐레이션, 디코딩 및 렌더링될 수 있다.
실시예들에 따르면, 전송 장치의 포인트 클라우드 비디오 인코더 및/또는 파일/세그먼트 인캡슐레이션부는 상기 센싱/트랙킹부에 의해 획득되어 피드백된 헤드 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보를 사용하여 특정 영역, 즉 헤드 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보가 나타내는 영역의 미디어 데이터만 효율적으로 인코딩하거나 또는 파일을 생성하여 전송할 수 있다. 즉, 전송 장치의 포인트 클라우드 비디오 인코더는 헤드 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보에 기반하여 모든 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하거나 또는 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보가 나타내는 포인트 클라우드 데이터(즉, 포인트 클라우드 데이터의 일부)를 인코딩할 수 있다. 또한, 파일/세그먼트 인캡슐레이션부는 피드백되는 헤드 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보를 기반으로 모든 포인트 클라우드 데이터를 인캡슐레이션하거나 또는 헤드 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보가 나타내는 포인트 클라우드 데이터(즉, 포인트 클라우드 데이터의 일부)를 인캡슐레이션할 수 있다. 이에 더하여, 전송 장치는 피드백되는 헤드 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보를 기반으로 모든 포인트 클라우드 데이터를 딜리버리하거나 또는 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보가 나타내는 포인트 클라우드 데이터(즉, 포인트 클라우드 데이터의 일부)를 딜리버리할 수 있다.
실시예들에 따르면, 피드백 과정을 통한 포인트 클라우드 데이터의 소비에 있어 인터랙티비티(interactivity)가 제공될 수 있다. 실시예들에 따르면, 사용자는 VR/AR/MR/자율주행 환경 상에 구현된 것들과 상호작용 할 수도 있는데, 이 경우 그 상호 작용과 관련된 정보가 피드백 정보로서 전송 장치 내지 서비스 프로바이더로 전달될 수도 있다. 일 실시예에 따라 피드백 정보를 전달하는 피드백 과정은 수행되지 않을 수도 있다.
피드백 정보에 대한 설명은 도 1 내지 도 13에서 설명한 바와 동일 또는 유사하므로 여기서 설명되지 않은 부분은 도 1 내지 도 13의 설명을 참조한다.
도 15는 실시예들에 따른 전송 장치의 예시를 나타낸다.
도 15의 전송 장치는 포인트 클라우드 콘텐트를 전송하는 장치로서, 도 1 내지 도 14에서 설명한 전송 장치(예를 들면 도 1의 전송 장치(10000), 도 4의 포인트 클라우드 비디오 인코더, 도 12의 전송 장치, 도 14의 전송 장치 등)의 예시에 해당한다. 따라서 도 15의 전송 장치는 도 1 내지 도 14에서 설명한 전송 장치의 동작과 동일 또는 유사한 동작을 수행한다.
실시예들에 따른 전송 장치는 포인트 클라우드 획득(point cloud acquisition), 포인트 클라우드 비디오 인코딩(point cloud video encoding), 파일/세그먼트 인캡슐레이션(file/segment 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 동일 또는 유사하므로 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 동일 또는 유사하므로 생략한다. 또한 전송 장치는 메쉬 데이터 컴프레션(Mesh data compression)을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 메쉬 데이터 컴프레션은 도 1 내지 도 14에서 설명한 트라이숩 지오메트리 인코딩을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 전송 장치는 포인트 클라우드 비디오 인코딩에 따라 출력된 비트스트림들(예를 들면 포인트 클라우드 스트림들)을 파일 및/또는 세그먼트로 인캡슐레이션 할 수 있다. 실시예들에 따라 전송 장치는 메타 데이터 외의 데이터(예를 들면 미디어 데이터)를 운반하는 미디어 트랙 인캡슐레이션(media track encapsulation)을 수행하고, 메타 데이터를 운반하는 메타데이터 트랙 인캡슐레이션(metadata track encapsulation)을 수행할 수 있다. 실시예들에 따라 메타데이터는 미디어 트랙으로 인캡슐레이션 될 수 있다.
도 1 내지 도 14에서 설명한 바와 같이 전송 장치는 수신 장치로부터 피드백 정보(오리엔테이션/뷰포트 메타 데이터)를 수신하고, 수신한 피드백 정보를 기반으로 포인트 클라우드 비디오 인코딩, 파일/세그먼트 인캡슐레이션 및 전송 동작 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 14에서 설명한 바와 동일 또는 유사하므로 생략한다.
도 16은 실시예들에 따른 수신 장치의 예시를 나타낸다.
도 16의 수신 장치는 포인트 클라우드 콘텐트를 수신하는 장치로서, 도 1 내지 도 14에서 설명한 수신 장치(예를 들면 도 1의 수신 장치(10004), 도 11의 포인트 클라우드 비디오 디코더, 도 13의 수신 장치, 도 14의 수신 장치 등)의 예시에 해당한다. 따라서 도 16의 수신 장치는 도 1 내지 도 14에서 설명한 수신 장치의 동작과 동일 또는 유사한 동작을 수행한다. 또한 도 16의 수신 장치는 도 15의 전송 장치에서 전송한 신호 등을 받고, 도 15의 전송 장치의 동작의 역과정을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 수신 장치는 딜리버리 (delivery), 파일/세그먼트 디캡슐레이션(file/segment decapsulation), 포인트 클라우드 비디오 디코딩(point cloud video decoding) 및 포인트 클라우드 렌더링(point cloud rendering) 중 적어도 하나 또는 그 이상을 수행할 수 있다.
도면에 도시된 포인트 클라우드 수신 및 포인트 클라우드 렌더링 동작은 도 1 내지 도 14에서 설명한 바와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
도 1 내지 도 14에서 설명한 바와 같이 실시예들에 따른 수신 장치는 네트워크 또는 저장 장치로부터 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 track decapsulation)을 수행할 수 있다. 실시예들에 따라 메타데이터가 미디어 트랙으로 인캡슐레이션 된 경우, 메타 데이터 트랙 디캡슐레이션은 생략된다.
도 1 내지 도 14에서 설명한 바와 같이 수신 장치는 디캡슐레이션을 통해 확보한 비트스트림(예를 들면 포인트 클라우드 스트림들)에 대하여 지오메트리 디코딩 및 어트리뷰트 디코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 디코딩은 지오메트리 디컴프레션(geometry decompression)이라 호칭될 수 있으며 어트리뷰트 디코딩은 어트리뷰트 디컴프레션(attribute decompression)이라 호칭될 수 있다. 상술한 바와 같이 송신 장치에서 하나의 포인트는 하나의 지오메트리와 하나 또는 그 이상의 어트리뷰트들을 가질 수 있으며 각각 인코딩된다. 따라서 수신 장치는 각 어트리뷰트에 대하여 어트리뷰트 디코딩을 수행한다. 도면은 수신 장치가 하나 또는 그 이상의 어트리뷰트 디컴프레션들(attribute #1 decompression, …attribute #N decompression)을 수행한 예시를 나타낸다. 또한 실시예들에 따른 수신 장치는 추가 디컴프레션(auxiliary decompression)을 수행할 수 있다. 추가 디컴프레션은 메타데이터(metadata)에 대해 수행된다. 메타 데이터에 대한 설명은 도 1 내지 도 14에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다. 또한 수신 장치는 메쉬 데이터 디컴프레션(Mesh data decompression)을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 메쉬 데이터 디컴프레션은 도 1 내지 도 14에서 설명한 트라이숩 지오메트리 디코딩을 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 수신 장치는 포인트 클라우드 비디오 디코딩에 따라 출력된 포인트 클라우드 데이터를 렌더링 할 수 있다.
도 1 내지 도 14에서 설명한 바와 같이 수신 장치는 별도의 센싱/트랙킹 엘레멘트등을 이용하여 오리엔테이션/뷰포트 메타 데이터를 확보하고, 이를 포함하는 피드백 정보를 전송 장치(예를 들면 도 15의 전송 장치)로 전송할 수 있다. 또한 수신 장치는 피드백 정보를 기반으로 수신 동작, 파일/세그먼트 디캡슐레이션 및 포인트 클라우드 비디오 디코딩 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 14에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다.
도 17은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 방법/장치와 연동 가능한 구조의 예시를 나타낸다.
도 17의 구조는 서버(17600), 로봇(17100), 자율 주행 차량(17200), XR 장치(17300), 스마트폰(17400), 가전(17500) 및/또는 HMD(Head-Mount Display, 17700) 중에서 적어도 하나 이상이 클라우드 네트워크(17000)와 연결된 구성을 나타낸다. 로봇(17100), 자율 주행 차량(17200), XR 장치(17300), 스마트폰(17400) 또는 가전(17500) 등은 장치라 호칭된다. 또한, XR 장치(17300)는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 압축 데이터 (PCC) 장치에 대응되거나 PCC장치와 연동될 수 있다.
클라우드 네트워크(17000)는 클라우드 컴퓨팅 인프라의 일부를 구성하거나 클라우드 컴퓨팅 인프라 안에 존재하는 네트워크를 의미할 수 있다. 여기서, 클라우드 네트워크(17000)는 3G 네트워크, 4G 또는 LTE(Long Term Evolution) 네트워크 또는 5G 네트워크 등을 이용하여 구성될 수 있다.
서버(17600)는 로봇(17100), 자율 주행 차량(17200), XR 장치(17300), 스마트폰(17400), 가전(17500) 및/또는 HMD(17700) 중에서 적어도 하나 이상과 클라우드 네트워크(17000)을 통하여 연결되고, 연결된 장치들(17100 내지 17700)의 프로세싱을 적어도 일부를 도울 수 있다.
HMD (Head-Mount Display)(17700)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(17100 내지 17500)의 다양한 실시 예들을 설명한다. 여기서, 도 17에 도시된 장치(17100 내지 17500)는 상술한 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 장치와 연동/결합될 수 있다.
<PCC+XR>
XR/PCC 장치(17300)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(17300)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(17300)는 인식된 물체에 대한 추가 정보를 포함하는 XR 객체를 해당 인식된 물체에 대응시켜 출력할 수 있다.
<PCC+자율주행+XR>
자율 주행 차량(17200)은 PCC 기술 및 XR 기술이 적용되어, 이동형 로봇, 차량, 무인 비행체 등으로 구현될 수 있다.
XR/PCC 기술이 적용된 자율 주행 차량(17200)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(17200)은 XR 장치(17300)와 구분되며 서로 연동될 수 있다.
XR/PCC영상을 제공하는 수단을 구비한 자율 주행 차량(17200)은 카메라를 포함하는 센서들로부터 센서 정보를 획득하고, 획득한 센서 정보에 기초하여 생성된 XR/PCC 영상을 출력할 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(17200)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(17200)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 서비스이다.
다만, 최근에는 VR, AR, MR 기술을 명확히 구별하기 보다는 XR (extended Reality) 기술로 부르기도 한다. 따라서, 본 명세서의 실시예들은 VR, AR, MR, XR 기술 모두에 적용 가능하다. 이러한 기술은 PCC, V-PCC, G-PCC 기술 기반 인코딩/디코딩이 적용될 수 있다.
실시예들에 따른 PCC방법/장치는 자율 주행 서비스를 제공하는 차량에 적용될 수 있다.
자율 주행 서비스를 제공하는 차량은 PCC 디바이스와 유/무선 통신이 가능하도록 연결된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 압축 데이터 (PCC) 송수신 장치는 차량과 유/무선 통신이 가능하도록 연결된 경우, 자율 주행 서비스와 함께 제공할 수 있는 AR/VR/PCC 서비스 관련 콘텐트 데이터를 수신/처리하여 차량에 전송할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 데이터 송수신 장치 차량에 탑재된 경우, 포인트 클라우드 송수신 장치는 사용자 인터페이스 장치를 통해 입력된 사용자 입력 신호에 따라 AR/VR/PCC 서비스 관련 콘텐트 데이터를 수신/처리하여 사용자에게 제공할 수 있다. 실시예들에 따른 차량 또는 사용자 인터페이스 장치는 사용자 입력 신호를 수신할 수 있다. 실시예들에 따른 사용자 입력 신호는 자율 주행 서비스를 지시하는 신호를 포함할 수 있다.
실시예들에 따르면, 포인트 클라우드 콘텐트(또는 G-PCC 콘텐트라 함)는 G-PCC를 이용하여 인코드되는 볼륨메트릭 미디어를 의미한다.
실시예들에 따르면, 포인트 클라우드 데이터(즉, G-PCC 데이터)는 포인트 클라우드 프레임들의 시퀀스로 이루어진 포인트 클라우드의 볼륨메트릭 인코딩(volumetric encoding)을 나타낸다. 그리고 각 포인트 클라우드 프레임은 복수개의 포인트들(the number of points), 그들의 포지션들 그리고, 그들의 어트리뷰트들을 포함하며, 그것은 프레임마다 다를 수 있다(it may vary from one frame to another). 즉, 각 포인트 클라우드 프레임은 특정 타임 인스턴스(particulary time instance)에서 3D 포인트들의 직교 좌표계(Cartesian coordinates) (x, y, z) (즉, 포지션들)과 제로 이상의 어트리뷰트들에 의해 명시된 3D 포인트들의 셋트를 의미한다. 그리고, 지오메트리는 포인트 클라우드 프레임과 관련된 직교 좌표계(Cartesian coordinates)의 세트를 의미하고, 어트리뷰트는 컬러(colour), 반사율(reflectance), 프레임 인덱스 등과 같은 포인트 클라우드 데이터의 각 포인트와 옵셔널하게 관련된 스칼라 또는 벡터 속성(scalar or vector property)를 의미한다.
실시예들에 따르면, 포인트 클라우드 비디오 인코더는 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하기 전에 포인트 클라우드 데이터를 하나 이상의 3차원 블록들로 공간 분할하는 공간 분할 과정을 더 수행할 수 있다. 즉, 송신 장치의 인코딩 및 전송 동작 그리고 수신 장치의 디코딩 및 렌더링 동작이 실시간으로 이루어짐과 동시에 저지연으로 처리되기 위하여, 송신 장치에서 포인트 클라우드 데이터를 복수 개의 3D 블록들로 공간 분할할 수 있다. 그리고 송신 장치는 공간 분할된 3D 블록들을 각각 독립적으로 또는 비독립적으로 인코딩함으로써, 포인트 클라우드 데이터가 점유하는 3차원 공간상의 랜덤 액세스(random access)와 병렬 인코딩을 가능하게 하는 효과를 제공한다. 또한 송신 장치 및 수신 장치는 공간 분할된 3D 블록 단위로 독립적으로 또는 비독립적으로 인코딩 및 디코딩을 수행함으로써, 인코딩 및 디코딩 과정에서 누적되는 오류를 방지할 수 있다.
실시예들에 따르면, 3D 블록은 타일 그룹(Tile Group) 또는 타일(Tile) 또는 슬라이스(Slice) 또는 코딩 단위(Coding Unit, CU), 예측 단위(Prediction Unit, PU) 또는 변환 단위(TU)를 의미할 수 있다.
도 18은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 송신 장치의 또 다른 예시를 보인 도면으로서, 공간 분할부를 구비한 예이다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 송신 장치는 공간 분할부(51001), 시그널링 처리부(51002), 지오메트리 인코더(51003), 어트리뷰트 인코더(51004), 전송 처리부(51005), 및 파일/세그먼트 인캡슐레이션부(51006)를 포함할 수 있다. 실시예들에 따라 공간 분할부(51001), 지오메트리 인코더(51003), 및 어트리뷰트 인코더(51004)를 포인트 클라우드 비디오 인코더라 칭할 수 있다.
실시예들에 따르면, 상기 공간 분할부(51001)는 입력되는 포인트 클라우드 데이터를 바운딩 박스(bounding box) 및/또는 서브 바운딩 박스 등에 기반하여 하나 이상의 타일들 및/또는 하나 이상의 슬라이스들로 분할할 수 있다. 실시예들에 따르면, 상기 공간 분할부(51001)는 포인트 클라우드 데이터를 하나 이상의 타일들로 분할할 수 있고, 각 타일을 다시 하나 이상의 슬라이스들로 분할할 수 있다.
실시예들에 따르면, 포인트 클라우드 데이터에 해당하는 포인트 클라우드 오브젝트는 좌표계에 기반한 박스 형태로 나타낼 수 있는데, 이를 바운딩 박스라 한다. 즉, 바운딩 박스는 포인트 클라우드의 포인트들을 모두 담을 수 있는 직육면체(rectangular cuboid)를 의미한다. 다시 말해, 바운딩 박스는 소스 포인트 클라우드 프레임이 포함되는 직육면체(rectangular cuboid)로 정의될 수 있다. 실시예들에 따르면, 포인트 클라우드 프레임은 특정 타임 인스턴스(particular time instance)에서 3D 포인트들의 직교 좌표계(Cartesian coordinates) (x, y, z)와 제로 이상의 어트리뷰트들에 의해 명시된 3D 포인트들의 셋트를 의미한다.
실시예들에 따르면, 바운딩 박스(즉, 포인트 클라우드 데이터)는 하나 이상의 타일들로 분할되며, 하나의 타일(tile)은 하나 이상의 슬라이스(slice)들로 분할됨으로써 포인트 클라우드 비디오 인코더는 포인트 클라우드 데이터를 병렬적으로 인코딩할 수 있고, 포인트 클라우드 비디오 디코더는 포인트 클라우드 데이터를 병렬적으로 디코딩할 수 있다. 즉, 타일(tile) 또는 슬라이스는 포인트 클라우드 데이터가 점유하는 3차원 공간의 일부 영역을 의미할 수 있다.
실시예들에 따르면, 슬라이스(slice)는 포인트 클라우드 비디오 인코더에서 독립적으로 인코딩을 수행하는 데이터의 단위 및/또는 포인트 클라우드 비디오 디코더에서 독립적으로 디코딩을 수행하는 데이터의 단위를 의미할 수 있다. 다시 말해, 슬라이스는 독립적으로 인코딩 또는 디코딩될 수 있는 포인트들의 셋트이다. 실시예들에 따르면, 슬라이스는 포인트 클라우드 데이터가 점유하는 3D 공간 상의 데이터의 집합을 의미할 수도 있고, 포인트 클라우드 데이터 중 일부 데이터의 집합을 의미할 수도 있다. 즉, 슬라이스는 코드된 포인트 클라우드 프레임의 일부 또는 전체를 나타내는 신택스 엘레먼트들의 시리즈(series)를 의미할 수 있다. 실시예들에 따르면, 슬라이스는 타일(tile) 내에 포함된 포인트들의 영역 또는 포인트들의 집합을 의미할 수 있다. 실시예들에 따르면, 타일(tile)은 하나의 타일 내에 포함된 포인트들의 개수에 기초하여 하나 또는 그 이상의 슬라이스(slice)들로 분할될 수 있다. 즉, 하나의 타일(tile)은 포인트 클라우드 프레임의 바운딩 박스 내 직육면체(rectangular cuboid)로 정의될 수 있으며, 슬라이스들의 그룹으로 이루어진다. 다시 말해, 하나의 타일은 바운딩 박스 정보를 갖는 슬라이스들의 그룹일 수 있다(A tile is a group of slices with bounding box information). 실시예들에 따르면, 각 타일의 바운딩 박스 정보는 타일 인벤토리(또는 타일 파라미터 세트라 함)에서 명시될 수 있다. 실시예들에 따르면, 하나의 타일은 바운딩 박스에서 다른 타일과 오버랩될 수 있다. 실시예들에 따른 타일(tile)은 포인트들의 개수에 기초하여 하나 이상의 슬라이스들로 분할될 수 있고, 분할하는 과정에서 일부 데이터가 분리(split)되거나 병합(merge)될 수 있다. 즉, 슬라이스는 해당 타일 내에서 독립적으로 인코딩 또는 디코딩이 될 수 있는 단위일 수 있다. 또한, 각 슬라이스의 지오메트리 정보와 어트리뷰트 정보는 독립적으로 인코딩 또는 디코딩될 수 있다. 실시예들에 따르면, 각 슬라이스는 해당 슬라이스가 속하는 타일을 식별하는 인덱스를 포함할 수 있다(Each slice contains an index that identifies to which tile it belongs).
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 슬라이스 단위 또는 하나 이상의 슬라이스들을 포함하는 타일 단위로 포인트 클라우드 데이터의 인코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 디코더는 슬라이스 단위 또는 하나 이상의 슬라이스들을 포함하는 타일 단위로 포인트 클라우드 데이터의 디코딩을 수행할 수 있다.
또한 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 타일별로 또는 슬라이스별로 양자화 및/또는 변환을 다르게 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 디코더는 타일별로 또는 슬라이스별로 역양자화 및/또는 역변환을 다르게 수행할 수 있다.
그리고 공간 분할과 관련된 시그널링 정보는 시그널링 처리부(51002)에서 엔트로피 인코딩된 후 비트스트림 형태로 전송 처리부(51005)로 출력되는 것을 일 실시예로 한다.
한편, 상기 공간 분할부(51001)에서 공간 분할된 하나 이상의 3차원 블록들의 포지션들은 지오메트리 인코더(51003)로 출력되고, 어트리뷰트 정보(또는 어트리뷰트들이라 함)는 어트리뷰트 인코더(51004)로 출력된다. 실시예들에 따르면, 3D 블록은 타일 그룹(Tile Group) 또는 타일(Tile) 또는 슬라이스(Slice) 또는 코딩 단위(Coding Unit, CU), 예측 단위(Prediction Unit, PU) 또는 변환 단위(TU)가 될 수 있다. 실시예들에 따르면, 포지션들은 분할된 3D 블록에 포함된 포인트들의 위치 정보일 수 있으며, 지오메트리 정보라 칭한다.
상기 지오메트리 인코더(51003)는 공간 분할부(51001)에서 출력되는 포지션들을 기반으로 옥트리를 구성하고 인코딩하여 지오메트리 비트스트림을 출력한다. 또한 상기 지오메트리 인코더(51003)는 옥트리 및/또는 근사화된 옥트리를 재구성하여 어트리뷰트 인코더(51004)로 출력할 수 있다. 재구성된 옥트리(reconstructed octree)는 재구성된 지오메트리(또는 복원된 지오메트리)로 호칭될 수 있다.
상기 어트리뷰트 인코더(51004)는 상기 지오메트리 인코더(51003)에서 출력되는 재구성된 지오메트리를 기반으로 공간 분할부(51001)에서 출력되는 포인트들의 어트리뷰트들을 인코딩하여 어트리뷰트 비트스트림을 출력한다.
상기 지오메트리 인코더(51003)는 도 4의 좌표계 변환부(40000), 양자화부(40001), 옥트리 분석부(40002), 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003), 아리스메틱 인코더(40004), 및 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)의 동작의 일부 또는 전부를 수행할 수도 있고, 또는 도 12의 양자화 처리부(12001), 복셀화 처리부(12002), 옥트리 오큐판시 코드 생성부(12003), 표면 모델 처리부(12004), 인트라/인터 코딩 처리부(12005), 및 아리스메틱 (Arithmetic) 코더(12006)의 동작의 일부 또는 전부를 수행할 수도 있다.
상기 어트리뷰트 인코더(51004)는 도 4의 컬러 변환부(40006), 어트리뷰트 변환부(40007), RAHT 변환부(40008), LOD생성부(40009), 리프팅 변환부(40010), 계수 양자화부(40011) 및 아리스메틱 인코더(40012)의 동작의 일부 또는 전부를 수행할 수도 있고, 또는 도 12의 색상 변환 처리부(12008), 어트리뷰트 변환 처리부(12009), 예측/리프팅/RAHT 변환 처리부(12010), 및 아리스메틱 (Arithmetic) 코더(12011)의 동작의 일부 또는 전부를 수행할 수도 있다.
상기 시그널링 처리부(51002)에서 생성 및/또는 처리된 시그널링 정보는 지오메트리 인코딩, 어트리뷰트 인코딩, 및 전송 처리를 위해 지오메트리 인코더(51003), 어트리뷰트 인코더(51004), 전송 처리부(51005) 및/또는 파일/세그먼트 인캡슐레이션부(51006)로 제공될 수도 있고, 또는 상기 시그널링 처리부(51002)가 지오메트리 인코더(51003), 어트리뷰트 인코더(51004), 전송 처리부(51005), 및/또는 파일/세그먼트 인캡슐레이션부(51006)에서 생성된 시그널링 정보를 제공받을 수도 있다. 상기 시그널링 처리부(51002)는 수신 장치에서 피드백되는 정보(예를 들어, 헤드 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보를 지오메트리 인코더(51003), 어트리뷰트 인코더(51004), 전송 처리부(51005), 및/또는 파일/세그먼트 인캡슐레이션부(51006)로 제공할 수도 있다.
본 명세서에서 시그널링 정보는 parameter set (SPS: sequence parameter set, GPS: geometry parameter set, APS: attribute parameter set, TPS: Tile Parameter Set (또는 tile inventory라 함) 등) 단위로 시그널링되어 전송될 수 있다. 또한 슬라이스 또는 타일과 같이 각 영상의 코딩 유닛 단위로 시그널링되어 전송될 수도 있다. 또한, 본 명세서에서 함께(또는 동시에) 재생되어야 할(be played together) 복수개의 G-PCC 콘텐츠(또는 하나 이상의 G-PCC 콘텐츠의 비디오/이미지들)을 위한 플레이아웃 관련 정보를 포함하는시그널링 정보는 트랙 내 샘플, 샘플 엔트리, 샘플 그룹, 트랙 그룹 또는 엔티티 그룹에 시그널링되거나 또는 별도의 메타데이터 트랙에 시그널링되어 전송될 수 있다. 실시예들에 따르면, 플레이아웃 관련 정보는 시그널링 처리부(51002)에서 생성되어 트랙 내 샘플, 샘플 엔트리, 샘플 그룹, 트랙 그룹 또는 엔티티 그룹에 시그널링되거나 또는 별도의 메타데이터 트랙에 시그널링될 수도 있고, 또는 파일/세그먼트 인캡슐레이션부(51006)에서 생성되어 트랙 내 샘플, 샘플 엔트리, 샘플 그룹, 트랙 그룹 또는 엔티티 그룹에 시그널링되거나 또는 별도의 메타데이터 트랙에 시그널링될 수도 있다. 본 명세서에서 시그널링 정보는 포인트 클라우드 데이터에 관한 메타데이터(예를 들어 설정 값 등)를 포함할 수 있다. 어플리케이션에 따라 시그널링 정보는 파일 포맷, DASH(dynamic adaptive streaming over HTTP), MMT(MPEG media transport) 등의 시스템 단 또는 HDMI(High Definition Multimedia Interface), Display Port, VESA(Video Electronics Standards Association), CTA 등의 유선 인터페이스 단에서도 정의될 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치가 실시예들의 동작을 추가/수행 하기 위해서 관련 정보를 시그널링 할 수 있다. 실시예들에 따른 시그널링 정보는 송신 장치 및/또는 수신 장치에서 사용될 수 있다.
상기 전송 처리부(51005)는 도 12의 전송 처리부(12012)의 동작 및/또는 전송 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 전송 방법을 수행할 수도 있고, 도 1의 트랜스미터(1003)의 동작 및/또는 전송 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 전송 방법을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 또는 도 12의 설명을 참조하기로 하고 여기서는 생략한다.
상기 전송 처리부(51005)는 상기 지오메트리 인코더(51003)에서 출력되는 지오메트리 비트스트림, 상기 어트리뷰트 인코더(51004)에서 출력되는 어트리뷰트 비트스트림, 상기 시그널링 처리부(51002)에서 출력되는 시그널링 비트스트림을 각각 파일/세그먼트 인캡슐레이션부(51006)로 출력할 수도 있고, 하나의 비트스트림으로 다중화하여 파일/세그먼트 인캡슐레이션부(51006)로 출력할 수도 있다.
상기 파일/세그먼트 인캡슐레이션부(51006)는 입력되는 비트스트림을 파일 또는 세그먼트 등으로 인캡슐레이션하여 전송하는 것을 일 실시예로 한다. 본 명세서에서 파일은 ISOBMFF 파일 포맷인 것을 일 실시예로 한다.
상기 파일/세그먼트 인캡슐레이션부(51006)는 TLV (Type-Length-Value) 인캡슐레이션 구조들로 구성된 G-PCC 비트스트림을 파일로 인캡슐레이션하는 것을 일 실시예로 한다. 실시예들에 따르면, G-PCC 비트스트림을 구성하는 TLV 인캡슐레이션 구조들은 상기 지오메트리 인코더(51003)에서 출력되는 지오메트리 비트스트림, 상기 어트리뷰트 인코더(51004)에서 출력되는 어트리뷰트 비트스트림, 상기 시그널링 처리부(51002)에서 출력되는 시그널링 비트스트림을 포함한다. 상기 G-PCC 비트스트림은 상기 전송 처리부(51005) 또는 상기 파일/세그먼트 인캡슐레이션부(51006)에서 생성되는 것을 일 실시예로 한다. 실시예들에 따르면, 상기 G-PCC 비트스트림은 파일의 싱글 트랙 또는 멀티플 트랙들에 저장될 수 있다. 인캡슐레이션 구조 및 트랙에 대한 상세 내용은 뒤에서 설명하기로 한다.
실시예들에 따라 파일 또는 세그먼트는 상기 파일/세그먼트 인캡슐레이션부(51006) 또는 딜리버리부(도시되지 않음)를 통해 수신 장치로 전송되거나, 디지털 저장매체(예를 들면 USB, SD, CD, DVD, 블루레이, HDD, SSD 등)에 저장될 수 있다. 실시예들에 따른 딜리버리부는 수신 장치와 4G, 5G, 6G 등의 네트워크를 통해 유/무선 통신 가능하다. 또한 딜리버리부는 네트워크 시스템(예를 들면 4G, 5G, 6G 등의 통신 네트워크 시스템)에 따라 필요한 데이터 처리 동작을 수행할 수 있다. 또한 딜리버리부는 온 디맨드(On Demand) 방식에 따라 인캡슐레이션된 데이터를 전송할 수도 있다.
도 19는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 수신 장치의 또 다른 예시를 보인 도면이다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 수신 장치는 수신 처리부(61000), 파일/세그먼트 디캡슐레이션부(61001), 시그널링 처리부(61002), 지오메트리 디코더(61003), 어트리뷰트 디코더(61004), 및 후 처리부(post-processor)(61005)를 포함할 수 있다. 실시예들에 따라 지오메트리 디코더(61003)와 어트리뷰트 디코더(61004)를 포함하여 포인트 클라우드 비디오 디코더라 칭할 수 있다. 실시예들에 따르면, 포인트 클라우드 비디오 디코더는 PCC 디코더, PCC 디코딩부, 포인트 클라우드 디코더, 포인트 클라우드 디코딩부 등으로 호칭될 수 있다. 상기 후 처리부(61005)는 렌더러를 포함할 수 있다. 상기 렌더러는 도 1의 렌더러(10007) 또는 도 2의 렌더링(20004) 또는 도 13의 렌더러(13011) 또는 도 14의 렌더링부 또는 도 16의 포인트 클라우드 렌더링부에 대응될 수 있다.
실시예들에 따른 수신 장치는 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 수신 처리부(61000)는 포인트 클라우드 비디오 데이터를 포함하는 G-PCC 비트스트림 또는 G-PCC 비트스트림이 인캡슐레이션된 파일/세그먼트 등을 딜리버리부 또는 저장매체로부터 수신한다. 수신 처리부(61000)는 네트워크 시스템(예를 들면 4G, 5G, 6G 등의 통신 네트워크 시스템)에 따라 필요한 데이터 처리 동작을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 파일/세그먼트 디캡슐레이션부(61001)는 수신한 파일/세그먼트를 디캡슐레이션하여 G-PCC 비트스트림을 출력할 수 있다.
실시예들에 따르면, 지오메트리 비트스트림, 어트리뷰트 비트스트림, 시그널링 비트스트림을 포함하는 TLV 인캡슐레이션 구조들로 구성된 G-PCC 비트스트림은 파일의 멀티플 트랙들을 통해 수신될 수도 있고, 파일의 싱글 트랙을 통해 수신될 수도 있다. 즉, 상기 파일/세그먼트 디캡슐레이션부(61001)는 파일의 싱글 트랙 또는 멀티플 트랙들로부터 TLV 인캡슐레이션 구조들로 구성된 G-PCC 비트스트림을 디캡슐레이션하고, TLV 인캡슐레이션 구조들로부터 지오메트리 비트스트림, 어트리뷰트 비트스트림, 시그널링 비트스트림을 디멀티플렉싱한다. 그리고 디멀티플렉스된 시그널링 비트스트림은 시그널링 처리부(61002)로, 지오메트리 비트스트림은 지오메트리 디코더(61003)로, 어트리뷰트 비트스트림은 어트리뷰트 디코더(61004)로 출력된다. 실시예들에 따르면, G-PCC 비트스트림이 파일의 싱글 트랙에 저장될 때, 파라미터 세트들과 같은 시그널링 정보, 그리고 지오메트리, 어트리뷰트, 오큐판시 맵과 같은 G-PCC 컴포넌트들은 파일의 G-PCC 트랙에 저장된다. 다른 실시예에 따르면, G-PCC 비트스트림이 파일의 멀티플 트랙들에 저장될 때, 파라미터 세트들과 같은 시그널링 정보는 G-PCC 트랙 또는 G-PCC 컴포넌트들을 캐리하는 하나 이상의 G-PCC 비트스트림 트랙들(또는 G-PCC 컴포넌트 트랙들이라 함)에 저장되고, G-PCC 컴포넌트들은 각G-PCC 비트스트림 트랙(또는 G-PCC 컴포넌트 트랙이라 함)에 저장된다. 그리고, 파일은 타임드 메타데이타 트랙을 포함할 수 있다.
실시예들에 따르면, 파일/세그먼트 디캡슐레이션부(61001) 및/또는 시그널링 처리부(61002)는 플레이아웃 관련 정보를 포함하는 시그널링 정보를 트랙 내 샘플, 샘플 엔트리, 샘플 그룹, 엔티티 그룹 또는 트랙 그룹으로부터 획득하거나 또는 별도의 메타데이터 트랙으로부터 획득할 수 있다. 상기 획득된 시그널링 정보는 지오메트리 디코더(61003), 어트리뷰트 디코더(61004), 및/또는 후 처리부(61005)로 제공될 있다. 상기 플레이아웃 관련 정보는 플레이아웃 정보라 칭할 수 있으며, 파일 레벨(또는 파일 포맷 레벨)의 시그널링 정보이다. 플레이아웃 관련 정보는 뒤에서 상세히 설명할 것이다.
상기 시그널링 처리부(61002)는 입력된 시그널링 비트스트림으로부터 시그널링 정보 예를 들어, SPS, GPS, APS, 타일 인벤토리 정보(또는 TPS라 함), 메타 데이터 등에 포함된 정보를 파싱 및 처리하여 지오메트리 디코더(61003), 어트리뷰트 디코더(61004), 및/또는 후 처리부(61005)로 제공할 수 있다. 즉, 상기 SPS, GPS, APS, 타일 인벤토리 정보와 같은 시그널링 정보는 비트스트림 레벨의 시그널링 정보이다. 실시예들에 따르면, 타일 인벤토리 정보는 파일 레벨 및/또는 비트스트림 레벨에서 시그널링될 수 있다.
일 실시예로, 송신측에서 포인트 클라우드 데이터가 타일들 및/또는 슬라이스들로 분할되었다면, 타일 인벤토리 정보는 각각의 타일 내에 포함된 슬라이스들의 개수를 포함하므로, 포인트 클라우드 비디오 디코더는 슬라이스의 개수를 확인할 수 있고, 병렬적 디코딩을 위한 정보를 신속하게 파싱할 수 있다.
따라서, 본 명세서의 포인트 클라우드 비디오 디코더는 데이터 양이 줄어든 SPS를 수신함으로써 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 빠르게 파싱(parsing)할 수 있다. 이로 인해, 포인트 클라우드 비디오 디코더는 타일들을 수신하는대로 해당 타일의 디코딩을 수행할 수 있고, 타일 별로 타일 내에 포함된 GPS와 APS에 기초하여 슬라이스 별로 디코딩을 수행함으로써 디코딩 효율을 극대화할 수 있다.
즉, 상기 포인트 클라우드 비디오 디코더의 지오메트리 디코더(61003)는 시그널링 정보(예, 지오메트리 관련된 파라미터들)를 기반으로 입력된 지오메트리 비트스트림에 대해 도 18의 지오메트리 인코더(51003)의 역과정을 수행하여 지오메트리를 복원할 수 있다. 상기 지오메트리 디코더(61003)에서 복원된(또는 재구성된(reconstructed)) 지오메트리는 어트리뷰트 디코더(61004)로 제공된다. 상기 포인트 클라우드 비디오 디코더의 어트리뷰트 디코더(61004)는 시그널링 정보(예, 어트리뷰트 관련된 파라미터들)와 재구성된 지오메트리를 기반으로 입력된 어트리뷰트 비트스트림에 대해 도 18의 어트리뷰트 인코더(51004)의 역과정을 수행하여 어트리뷰트를 복원할 수 있다. 실시예들에 따르면, 송신측에서 포인트 클라우드 데이터가 타일 및/또는 슬라이스 단위로 분할되었다면, 지오메트리 디코더(61003)와 어트리뷰트 디코더(61004)에서 타일 및/또는 슬라이스 단위로 지오메트리 디코딩과 어트리뷰트 디코딩을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 지오메트리 디코더(61003)는 도 11의 아리스메틱 디코더(11000), 옥트리 합성부(11001), 서페이스 오프록시메이션 합성부(11002), 지오메트리 리컨스트럭션부(11003), 및 좌표계 역변환부(11004)의 동작의 일부 또는 전부를 수행할 수도 있고, 또는 도 13의 아리스메틱 디코더(13002), 오큐판시 코드 기반 옥트리 재구성 처리부(13003), 표면 모델 처리부(13004), 및 인버스 양자화 처리부(13005)의 동작의 일부 또는 전부를 수행할 수도 있다.
실시예들에 따른 어트리뷰트 디코더(61004)는 도 11의 아리스메틱 디코더(11005), 역양자화부(11006), RAHT변환부(11007), LOD생성부(11008), 인버스 리프팅부(11009), 및 컬러 역변환부(11010)의 동작의 일부 또는 전부를 수행할 수도 있고, 또는 도 13의 아리스메틱 디코더(13007), 인버스 양자화 처리부(13008), 예측/리프팅/RAHT 역변환 처리부(13009), 및 색상 역변환 처리부(13010)의 동작의 일부 또는 전부를 수행할 수도 있다.
상기 후 처리부(61005)는 복원된 지오메트리와 복원된 어트리뷰트를 매칭하여 포인트 클라우드 데이터를 재구성할 수 있다. 또한 상기 후 처리부(61005)는 재구성된 포인트 클라우드 데이터가 타일 및/또는 슬라이스 단위라면, 시그널링 정보를 기반으로 송신측의 공간 분할의 역과정을 수행할 수 있다. 예를 들어, 송신측에서 바운딩 박스가 타일들 및/또는 슬라이스들로 분할되었다면, 시그널링 정보를 기반으로 슬라이스들 및/또는 타일들을 결합하여 포인트 클라우드 데이터의 바운딩 박스를 복원할 수 있다.
다른 실시예로, 상기 후처리부(61005)는 송신측에서 바운딩 박스가 타일들 및/또는 슬라이스들로 분할되었다면, 시그널링 정보를 기반으로 일부 슬라이스들 및/또는 일부 타일들을 결합하여 바운딩 박스의 일부를 복원할 수 있다.
실시예들에 따르면, 지오메트리 디코더(61003), 어트리뷰트 디코더(61004)는 플레이아웃 관련 정보를 기반으로 함께 재생되어야 할 복수의 G-PCC 콘텐츠 또는 하나 이상의 G-PCC 콘텐츠의 비디오/이미지들만을 디코딩하여 후 처리부(61003)로 출력할 수 있다.
실시예들에 따르면, 후 처리부(61005)는 플레이아웃 관련 정보를 기반으로 함께 재생되어야 할 복수의 G-PCC 콘텐츠 또는 하나 이상의 G-PCC 콘텐츠의 비디오/이미지들만을 렌더링할 수 있다. 즉, 상기 후 처리부(61005)는 함께 재생되어야 할 복수의 G-PCC 콘텐츠 또는 하나 이상의 G-PCC 콘텐츠의 비디오/이미지들을 디스플레이 (예를 들면 VR/AR 디스플레이, 일반 디스플레이 등)를 통해 사용자에게 제공할 수 있다.
도 20은 실시예들에 따른 송/수신을 위한 포인트 클라우드 데이터의 비트스트림 구조의 예시를 나타낸다.
실시예들에 따른 지오메트리 비트스트림, 어트리뷰트 비트스트림, 및 시그널링 비트스트림이 하나의 비트스트림(또는 G-PCC 비트스트림)으로 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 하나 이상의 APS(Attribute Parameter Set, APS 0, APS 1), 타일 레벨의 시그널링을 위한 타일 인벤토리(또는 TPS라 함), 하나 이상의 슬라이스들(slice 0 ~ slice n)를 포함할 수 있다. 즉, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터의 비트스트림은 하나 이상의 타일들을 포함할 수 있으며, 각 타일은 하나 이상의 슬라이스들(slice 0 ~ slice n)를 포함하는 슬라이스들의 그룹일 수 있다. 실시예들에 따른 타일 인벤토리(즉, TPS)는 하나 이상의 타일들에 대하여 각 타일에 관한 정보(예를 들면 bounding box의 좌표값 정보 및 높이/크기 정보 등)를 포함할 수 있다. 각 슬라이스는 하나의 지오메트리 비트스트림(Geom0) 및/또는 하나 이상의 어트리뷰트 비트스트림들(Attr0, Attr1)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 슬라이스 0(slice 0)는 하나의 지오메트리 비트스트림(Geom0 0) 및 하나 이상의 어트리뷰트 비트스트림들(Attr0 0, Attr1 0)을 포함할 수 있다.
각 슬라이스 내 지오메트리 비트스트림은 지오메트리 슬라이스 헤더(geom_slice_header)와 지오메트리 슬라이스 데이터(geom_slice_data)로 구성될 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스 헤더(geom_slice_header)는 지오메트리 파라미터 세트(GPS)에 포함된 파라미터 세트의 식별 정보(geom_parameter_set_id), 타일 식별자(geom_tile_id), 슬라이스 식별자(geom_slice_id) 및 지오메트리 슬라이스 데이터(geom_slice_data)에 포함된 데이터에 관한 정보 (geomBoxOrigin, geom_box_log2_scale, geom_max_node_size_log2, geom_num_points) 등을 포함할 수 있다. geomBoxOrigin는 해당 지오메트리 슬라이스 데이터의 박스 원점을 나타내는 지오메트리 박스 오리진 정보이고, geom_box_log2_scale는 해당 지오메트리 슬라이스 데이터의 로그 스케일을 나타내는 정보이며, geom_max_node_size_log2는 루트 지오메트리 옥트리 노드의 사이즈를 나타내는 정보이며, geom_num_points는 해당 지오메트리 슬라이스 데이터의 포인트들의 개수와 관련된 정보이다. 실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스 데이터(geom_slice_data)는 해당 슬라이스 내 포인트 클라우드 데이터의 지오메트리 정보(또는 지오메트리 데이터)를 포함할 수 있다.
각 슬라이스 내 각 어트리뷰트 비트스트림은 어트리뷰트 슬라이스 헤더(attr_slice_header)와 어트리뷰트 슬라이스 데이터(attr_slice_data)로 구성될 수 있다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 슬라이스 헤더(attr_slice_header)는 해당 어트리뷰트 슬라이스 데이터에 관한 정보를 포함할 수 있고, 어트리뷰트 슬라이스 데이터는 해당 슬라이스 내 포인트 클라우드 데이터의 어트리뷰트 정보(또는 어트리뷰트 데이터)를 포함할 수 있다. 하나의 슬라이스 내 어트리뷰트 비트스트림이 복수개 있는 경우, 각각은 서로 다른 어트리뷰트 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 하나의 어트리뷰트 비트스트림은 색상에 해당하는 어트리뷰트 정보를 포함하고, 다른 하나의 어트리뷰트 비트스트림은 반사율에 해당하는 어트리뷰트 정보를 포함할 수 있다.
도 21은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터의 비트스트림 구조의 예시를 나타낸다.
도 22는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터의 비트스트림 내 구성 간의 연결관계를 나타낸다.
도 21와 도 22에 나타낸 포인트 클라우드 데이터의 비트스트림 구조는 도 20에 나타낸 포인트 클라우드 데이터의 비트스트림 구조를 의미할 수 있다.
실시예들에 따른 SPS는 해당 SPS를 식별하기 위한 식별자(seq_parameter_set_id)를 포함하고, GPS는 해당 GPS를 식별하기 위한 식별자(geom_parameter_set_id)와 해당 GPS가 속해있는 액티브 SPS(Active SPS)를 가리키는 식별자(seq_parameter_set_id)를 포함하며, APS는 해당 APS를 식별하기 위한 식별자(attr_parameter_set_id)와 해당 APS가 속해있는 액티브 SPS(Active SPS)를 가리키는 식별자(seq_parameter_set_id)를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 데이터는 지오메트리 슬라이스 헤더와 지오메트리 슬라이스 데이터를 포함하며, 지오메트리 슬라이스 헤더는 해당 지오메트리 슬라이스에서 참조할 액티브 GPS의 식별자(geom_parameter_set_id)를 포함할 수 있다. 지오메트리 슬라이스 헤더는 해당 지오메트리 슬라이스를 식별하기 위한 식별자(geom_slice_id) 및/또는 해당 타일을 식별하기 위한 식별자(geom_tile_id)를 더 포함할 수 있다. 지오메트리 슬라이스 데이터는 해당 슬라이스에 속한 지오메트리 비트스트림을 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 데이터는 어트리뷰트 슬라이스 헤더와 어트리뷰트 슬라이스 데이터를 포함하며, 어트리뷰트 슬라이스 헤더는 해당 어트리뷰트 슬라이스에서 참조할 액티브 APS의 식별자(attr_parameter_set_id)와 해당 어트리뷰트 슬라이스와 관련된 지오메트리 슬라이스를 식별하기 위한 식별자(geom_slice_id)를 포함할 수 있다. 어트리뷰트 슬라이스 데이터는 해당 슬라이스에 속한 어트리뷰트 비트스트림을 포함할 수 있다.
즉, 지오메트리 슬라이스는 GPS를 참조하고, GPS는 SPS를 참조한다. 또한, SPS는 이용 가능한(available) 어트리뷰트들을 나열하며, 각각에 식별자를 할당하고 디코딩 방법을 식별한다. 어트리뷰트 슬라이스는 상기 식별자에 따라 출력 어트리뷰트들에 매핑되며, 어트리뷰트 슬라이스 자체는 선행 (디코드된) 지오메트리 슬라이스와 APS에 대해 종속성을 가진다. APS는 SPS를 참조한다.
실시예들에 따르면, 포인트 클라우드 데이터의 인코딩에 필요한 파라미터들은 포인트 클라우드 데이터의 파라미터 세트(parameter set) 및/또는 해당 슬라이스 헤더에 새로 정의될 수 있다. 예를 들어, 어트리뷰트 정보의 인코딩을 수행할 때에는 어트리뷰트 파라미터 세트(APS)에, 타일 기반의 인코딩을 수행할 때에는 타일 및/또는 슬라이스 헤더에 추가할 수 있다.
도 20, 도 21, 도 22에서 보는 바와 같이, 포인트 클라우드 데이터의 비트스트림은 포인트 클라우드 데이터를 영역별로 나누어 처리할 수 있도록 타일 또는 슬라이스를 제공한다. 실시예들에 따른 비트스트림의 각각의 영역은 서로 다른 중요도를 가질 수 있다. 따라서, 포인트 클라우드 데이터가 타일들로 나누어지는 경우, 각 타일별로 다른 필터(인코딩 방법), 다른 필터 유닛을 적용할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 데이터가 슬라이스들로 나누어지는 경우, 각 슬라이스별로 다른 필터, 다른 필터 유닛을 적용할 수 있다.
실시예들에 따른 송신 장치 및 수신 장치는 포인트 클라우드 데이터를 영역들로 분할하여 압축시, 분할된 영역 내 어트리뷰트 정보들의 선택적 전송을 위해 하이 레벨 신택스 구조로 비트스트림을 전송 및 수신할 수 있다.
실시예들에 따른 송신 장치는, 도 20, 도 21, 도 22와 같은 비트스트림의 구조에 따라 포인트 클라우드 데이터를 전송함으로써, 중요도에 따라서 다른 인코딩 동작을 적용할 수 있게 하고, 품질(quality)이 좋은 인코딩 방법을 중요한 영역에 사용할 수 있는 방안을 제공할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 데이터의 특성에 따른 효율적인 인코딩 및 전송을 지원하고 사용자의 요구사항에 따른 어트리뷰트 값을 제공할 수 있다.
실시예들에 따른 수신 장치는, 도 20, 도 21, 도 22와 같은 비트스트림의 구조에 따라 포인트 클라우드 데이터를 수신함으로써, 수신 장치의 처리능력(capacity)에 따라서 포인트 클라우드 데이터 전체에 복잡한 디코딩(필터링) 방법을 사용하는 대신 영역별로 (타일 또는 슬라이스로 나누어진 영역) 서로 다른 필터링(디코딩 방법)을 적용할 수 있게 된다. 따라서, 사용자에게 중요한 영역에 더 좋은 화질과 시스템 상으로 적절한 레이턴시(latency)을 보장할 수 있다.
이후 설명되는 본 명세서의 신택스들에서 사용되는 용어인 필드는 파라미터 또는 엘리먼트와 동일한 의미를 가질 수 있다.
도 23은 본 명세서에 따른 시퀀스 파라미터 세트(seq_parameter_set())(SPS)의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다. SPS는 포인트 클라우드 데이터 비트스트림의 시퀀스 정보를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 SPS는 main_profile_compatibility_flag 필드, unique_point_positions_constraint_flag 필드, level_idc 필드, sps_seq_parameter_set_id 필드, sps_bounding_box_present_flag 필드, sps_source_scale_factor_numerator_minus1 필드, sps_source_scale_factor_denominator_minus1 필드, sps_num_attribute_sets 필드, log2_max_frame_idx 필드, axis_coding_order 필드, sps_bypass_stream_enabled_flag 필드, 및 sps_extension_flag 필드를 포함할 수 있다.
상기 main_profile_compatibility_flag 필드는 그 비트스트림이 메인 프로파일을 따르는지 여부를 지시할 수 있다. 예를 들어, 상기 main_profile_compatibility_flag 필드의 값이 1이면, 그 비트스트림이 메인 프로파일을 따른다는 것(the bitstream conforms to the main profile)을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 상기 main_profile_compatibility_flag 필드의 값이 0이면, 그 비트스트림이 메인 프로파일 외의 프로파일을 따른다는 것을 나타낼 수 있다.
상기 unique_point_positions_constraint_flag 필드의 값이 1이면, 현재 SPS가 참조하는 각 포인트 클라우드 프레임에서, 모든 출력 포인트들은 유니크한 포지션들을 가질수 있다. 상기 unique_point_positions_constraint_flag 필드의 값이 0이면, 현재 SPS가 참조하는 임의의 포인트 클라우드 프레임에서, 2개 이상의 출력 포인트들이 같은 포지션(the same position)을 가질 수 있다. 예를 들어, 모든 포인트들이 각 슬라이스들에서 유니크할지라도, 프레임 내 슬라이스들과 다른 포인트들은 오버랩할 수 있다. 그 경우에, unique_point_positions_constraint_flag 필드의 값은 0으로 셋트된다.
상기 level_idc 필드는 그 비트스트림이 따르는 레벨을 나타낸다.
상기 sps_seq_parameter_set_id 필드는 다른 신택스 엘레먼트들에 의해 참조되는 SPS에 대한 식별자를 제공한다(provides an identifier for the SPS for reference by other syntax elements).
상기 sps_bounding_box_present_flag 필드는 바운딩 박스가 상기 SPS에 존재하는지 여부를 지시한다. 예를 들어, 상기 sps_bounding_box_present_flag 필드의 값이 1이면, 바운딩 박스가 상기 SPS에 존재하고, 0이면 바운딩 박스의 사이즈가 정의되지 않음(undefined)을 나타낸다.
실시예들에 따르면, SPS는 상기 sps_bounding_box_present_flag 필드의 값이 1이면, sps_bounding_box_offset_x 필드, sps_bounding_box_offset_y 필드, sps_bounding_box_offset_z 필드, sps_bounding_box_offset_log2_scale 필드, sps_bounding_box_size_width 필드, sps_bounding_box_size_height 필드, 및 sps_bounding_box_size_depth 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 sps_bounding_box_offset_x 필드는 직교 좌표계(Cartesian coordinates)에서 소스 바운딩 박스의 x 오프셋을 나타낸다. 소스 바운딩 박스의 x 오프셋이 존재하지 않으면, 상기 sps_bounding_box_offset_x 필드의 값은 0이다.
상기 sps_bounding_box_offset_y 필드는 직교 좌표계에서 소스 바운딩 박스의 y 오프셋을 나타낸다. 소스 바운딩 박스의 y 오프셋이 존재하지 않으면, 상기 sps_bounding_box_offset_y 필드의 값은 0이다.
상기 sps_bounding_box_offset_z 필드는 직교 좌표계에서 소스 바운딩 박스의 z 오프셋을 나타낸다. 소스 바운딩 박스의 z 오프셋이 존재하지 않으면, 상기 sps_bounding_box_offset_z 필드의 값은 0이다.
상기 sps_bounding_box_offset_log2_scale 필드는 양자화된 x, y, z 소스 바운딩 박스 옵셋들을 스케일하기 위한 스케일 펙터를 나타낸다.
상기 sps_bounding_box_size_width 필드는 직교 좌표계에서 소스 바운딩 박스의 폭을 나타낸다. 소스 바운딩 박스의 폭이 존재하지 않으면, 상기 sps_bounding_box_size_width 필드의 값은 1일 수 있다.
상기 sps_bounding_box_size_height 필드는 직교 좌표계에서 소스 바운딩 박스의 높이를 나타낸다. 소스 바운딩 박스의 높이가 존재하지 않으면, 상기 sps_bounding_box_size_height 필드의 값은 1일 수 있다.
상기 sps_bounding_box_size_depth 필드는 직교 좌표계에서 소스 바운딩 박스의 깊이를 나타낸다. 소스 바운딩 박스의 깊이가 존재하지 않으면, 상기 sps_bounding_box_size_depth 필드의 값은 1일 수 있다.
상기 sps_source_scale_factor_numerator_minus1 plus 1은 소스 포인트 클라우드의 스케일 팩터 분자 (numerator)를 나타낸다.
상기 sps_source_scale_factor_denominator_minus1 plus 1은 소스 포인트 클라우드의 스케일 팩터 분모 (denominator)를 나타낸다.
상기 sps_num_attribute_sets 필드는 해당 비트스트림 내 코딩된 어트리뷰트들의 개수를 나타낸다(indicates the number of coded attributes in the bitstream).
실시예들에 따른 SPS는 상기 sps_num_attribute_sets 필드의 값만큼 반복되는 반복문을 포함한다. 이때 i는 0으로 초기화되고, 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, i값이 상기 sps_num_attribute_sets 필드의 값이 될때까지 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다. 이 반복문은 attribute_dimension_minus1[i] 필드와 attribute_instance_id[i] 필드를 포함할 수 있다. 상기 attribute_dimension_minus1[i] plus 1은 i번째 어트리뷰트의 컴포넌트들의 수를 나타낸다.
상기 attribute_instance_id[i] 필드는 i번째 어트리뷰트의 인스턴스 식별자를 나타낸다.
실시예들에 따르면, 상기 반복문은 상기 attribute_dimension_minus1[i] 필드의 값이 1보다 크면, attribute_secondary_bitdepth_minus1[i] 필드, attribute_cicp_colour_primaries[i] 필드, attribute_cicp_transfer_characteristics[i] 필드, attribute_cicp_matrix_coeffs[i] 필드, 및 attribute_cicp_video_full_range_flag[i] 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 attribute_secondary_bitdepth_minus1[i] plus 1은 i번째 어트리뷰트 신호(들)의 제2 컴포넌트를 위한 비트깊이(bitdepth)를 나타낸다.
상기 attribute_cicp_colour_primaries[i] 필드는 i번째 어트리뷰트의 컬러 어트리뷰트 소스 프라이머리들의 색도(chromaticity coordinates)를 나타낸다.
상기 attribute_cicp_transfer_characteristics[i] 필드는 i번째 어트리뷰트의 0에서 1사이의 노미널 real-valued 범위를 갖는 소스 입력 리니어 옵티컬 강도(input linear optical intensity)로서 참조 광-전자 전달 특성 함수(reference opto-electronic transfer characteristic function)를 지시하거나 또는 출력 리니어 옵티컬 강도(output linear optical intensity)의 함수로서 참조 전자-광 전달 특성 함수(reference opto-electronic transfer characteristic function)의 역(inverse)을 나타낸다(attribute_cicp_transfer_characteristics[i] either indicates the reference opto-electronic transfer characteristic function of the colour attribute as a function of a source input linear optical intensity 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).
상기 attribute_cicp_matrix_coeffs[i] 필드는 i번째 어트리뷰트의 녹색, 청색 및 적색 (또는 Y, Z, X의 삼원색)으로부터 루마(luma)와 채도(chroma) 신호들을 도출하는데(deriving) 사용된 매트릭스 계수를 설명한다(describes the matrix coefficients used in deriving luma and chroma signals from the green, blue, and red, or Y, Z, and X primaries.)
상기 attribute_cicp_video_full_range_flag[i] 필드는 i번째 어트리뷰트의 E'Y, E'PB 및 E'PR 또는 E'R, E'G 및 E'B 실제-값 컴포넌트 신호들로부터 도출되는 블랙 레벨과 루마 및 채도 신호의 범위를 나타낸다.
상기 known_attribute_label_flag[i] 필드는 i번째 어트리뷰트를 위해 know_attribute_label[i] 필드 또는 attribute_label_four_bytes[i] 필드가 시그널링되는지를 나타낸다. 예를 들어, 상기 known_attribute_label_flag[i] 필드의 값이 0이면, i번째 어트리뷰트를 위해 known_attribute_label[i] 필드가 시그널링되고, 상기 known_attribute_label_flag[i] 필드의 값이 1이면, i번째 어트리뷰트를 위해 attribute_label_four_bytes[i] 필드가 시그널링됨을 나타낸다.
상기 known_attribute_label[i] 필드는 i번째 어트리뷰트의 타입을 나타낸다. 예를 들어, 상기 known_attribute_label[i] 필드의 값이 0이면 i번째 어트리뷰트는 컬러임을 나타내고, 상기 known_attribute_label[i] 필드의 값이 1이면 i번째 어트리뷰트는 반사율(reflectance)임을 나타내며, known_attribute_label[i] 필드의 값이 2이면 i번째 어트리뷰트는 프레임 인덱스(frame index)임을 나타낼 수 있다. 또한, 상기 known_attribute_label[i] 필드의 값이 4이면 i번째 어트리뷰트는 투명도(transparency)임을 나타내며, 상기 known_attribute_label[i] 필드의 값이 5이면 i번째 어트리뷰트는 normals임을 나타낸다.
상기 attribute_label_four_bytes[i] 필드는 4바이트 코드로 known 어트리뷰트 타입을 지시한다.
도 24는 상기 attribute_label_four_bytes[i] 필드에 할당된 어트리뷰트 타입의 예시를 보인 테이블이다. 도 24는 상기 attribute_label_four_bytes[i] 필드의 값이 0이면 i번째 어트리뷰트는 컬러임을, 1이면 i번째 어트리뷰트는 반사율(reflectance)임을, 2이면 i번째 어트리뷰트는 프레임 인덱스(frame index)임을, 4이면 i번째 어트리뷰트는 투명도(transparency)임을, 5이면 i번째 어트리뷰트는 normals임을 지시하는 예이다.
상기 log2_max_frame_idx 필드는 frame_idx 신택스 변수(variable)를 시그널하기 위해 사용된 비트들의 개수를 나타낸다.
상기 axis_coding_order 필드는 X, Y, Z output axis labels과 axis=0..2를 갖는 재구성된 포인트 클라우드 RecPic [pointidx] [axis] 내 3개의 포지션 컴포넌트들간의 유사성(correspondence)을 지시한다.
도 25는 실시예들에 따른 출력 X, Y, Z axis labels을 RecPIC [i][axis] 인덱스들 축(indices axis)에 매핑하는 예를 보인 테이블이다.
상기 sps_bypass_stream_enabled_flag 필드의 값이 1이면, 바이패스 코딩 모드가 비트스트림을 읽어내는데 사용됨을 지시할 수 있다. 다른 예로, 상기 sps_bypass_stream_enabled_flag 필드의 값이 0이면, 바이패스 코딩 모드가 비트스트림을 읽어내는데 사용되지 않음을 지시할 수 있다.
상기 sps_extension_flag 필드는 sps_extension_data 신택스 구조가 해당 SPS 신택스 구조에 존재하는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 sps_extension_present_flag 필드의 값이 1이면, sps_extension_data 신택스 구조가 이 SPS 신택스 구조에 존재하고, 0이면 존재하지 않음을 나타낸다.
실시예들에 따른 SPS는 상기 sps_extension_flag 필드의 값이 1이면sps_extension_data_flag 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 sps_extension_data_flag 필드는 어느 값이나 가질 수 있다.
도 26은 본 명세서에 따른 지오메트리 파라미터 세트(geometry_parameter_set())(GPS)의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다. 실시예들에 따른 GPS는 하나 또는 그 이상의 슬라이스들에 포함된 포인트 클라우드 데이터의 지오메트리 정보를 인코딩하는 방법에 관한 정보를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 GPS는 gps_geom_parameter_set_id 필드, gps_seq_parameter_set_id 필드, gps_box_present_flag 필드, unique_geometry_points_flag 필드, geometry_planar_mode_flag 필드, geometry_angular_mode_flag 필드, neighbour_context_restriction_flag 필드, inferred_direct_coding_mode_enabled_flag 필드, bitwise_occupancy_coding_flag 필드, adjacent_child_contextualization_enabled_flag 필드, log2_neighbour_avail_boundary 필드, log2_intra_pred_max_node_size 필드, log2_trisoup_node_size 필드, geom_scaling_enabled_flag 필드, gps_implicit_geom_partition_flag 필드, 및 gps_extension_flag 필드를 포함할 수 있다.
상기 gps_geom_parameter_set_id 필드는 다른 신택스 엘레먼트들에 의해 참조되는 GPS의 식별자를 제공한다.
상기 gps_seq_parameter_set_id 필드는 해당 액티브 SPS에 대한 seq_parameter_set_id 필드의 값을 나타낸다(gps_seq_parameter_set_id specifies the value of sps_seq_parameter_set_id for the active SPS).
상기 gps_box_present_flag 필드는 추가 바운딩 박스 정보가 현재 GPS를 참조하는 지오메트리 슬라이스 헤더에서 제공되는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 gps_box_present_flag 필드의 값이 1이면, 추가 바운딩 박스 정보가 현재 GPS를 참조하는 지오메트리 슬라이스 헤더 내에 제공됨을 지시할 수 있다. 따라서 상기 gps_box_present_flag 필드의 값이 1이면 GPS는 gps_gsh_box_log2_scale_present_flag 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 gps_gsh_box_log2_scale_present_flag 필드는 gps_gsh_box_log2_scale 필드가 현재 GPS를 참조하는 각 지오메트리 슬라이스 헤더에 시그널링되는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 gps_gsh_box_log2_scale_present_flag 필드의 값이 1이면, 상기 gps_gsh_box_log2_scale 필드가 현재 GPS를 참조하는 각 지오메트리 슬라이스 헤더에 시그널링됨을 지시할 수 있다. 다른 예로, 상기 gps_gsh_box_log2_scale_present_flag 필드의 값이 0이면, 상기 gps_gsh_box_log2_scale 필드가 현재 GPS를 참조하는 각 지오메트리 슬라이스 헤더에 시그널링되지 않으며, 모든 슬라이스들을 위한 공통 스케일(common scale)이 현재 GPS의 gps_gsh_box_log2_scale 필드에 시그널링됨을 지시할 수 있다.
상기 gps_gsh_box_log2_scale_present_flag 필드의 값이 0이면, GPS는 gps_gsh_box_log2_scale 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 gps_gsh_box_log2_scale 필드는 현재 GPS를 참조하는 모든 슬라이스들에 대한 바운딩 박스 오리진의 공통 스케일 팩터(common scale factor)를 나타낸다.
상기 unique_geometry_points_flag 필드는 현재 GPS를 참조하는 모든 슬라이들에서, 모든 출력 포인트들이 하나의 슬라이스 내에서 고유의 포지션들(unique positions)을 가지는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 unique_geometry_points_flag 필드의 값이 1이면, 현재 GPS를 참조하는 모든 슬라이들에서, 모든 출력 포인트들이 하나의 슬라이스 내에서 고유의 포지션들을 가진다고 지시한다. 상기 unique_geometry_points_flag 필드의 값이 0이면, 현재 GPS를 참조하는 모든 슬라이들에서, 2개 이상의 출력 포인트들이 하나의 슬라이스 내에서 같은 포지션들을 가질 수 있음을 지시한다(equal to 1 indicates that in all slices that refer to the current GPS, all output points have unique positions within a slice. unique_geometry_points_flag field equal to 0 indicates that in all slices that refer to the current GPS, the two or more of the output points may have same positions within a slice.)
상기 geometry_planar_mode_flag 필드는 planar coding mode가 activate인지 여부를 지시한다. 예를 들어, 상기 geometry_planar_mode_flag 필드의 값이 1이면, 상기 planar coding mode가 active하고, 0이면 상기 planar coding mode가 액티브하지 않음을 지시할 수 있다.
상기 geometry_planar_mode_flag 필드의 값이 1이면 즉, 참이면, 상기 GPS는 geom_planar_mode_th_idcm 필드, geom_planar_mode_th[1] 필드, geom_planar_mode_th[2] 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 geom_planar_mode_th_idcm 필드는 다이렉트 코딩 모드를 위한 액티베이션(activation)의 임계값을 나타낼 수 있다.
상기 geom_planar_mode_th[i] 필드는, 0-2의 범위 중 i에 대해, 효율적인 planar coding mode를 위해 i번째 most probable direction과 함께 planar coding mode를 위한 activation의 임계값을 명시한다(for i in the rang 0…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).
상기 geometry_angular_mode_flag 필드는 앵귤러(angular) 코딩 모드가 액티브인지 여부를 지시한다. 예를 들어, 상기 geometry_angular_mode_flag 필드의 값이 1이면, 상기 angular coding mode가 active하고, 0이면 상기 angular coding mode가 액티브하지 않음을 지시할 수 있다.
상기 geometry_angular_mode_flag 필드의 값이 1이면 즉, 참이면, 상기 GPS는 lidar_head_position[0] 필드, lidar_head_position[1] 필드, lidar_head_position[2] 필드, number_lasers 필드, planar_buffer_disabled 필드, implicit_qtbt_angular_max_node_min_dim_log2_to_split_z 필드, 및 implicit_qtbt_angular_max_diff_to_split_z 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 lidar_head_position[0] 필드, lidar_head_position[1] 필드, 및 lidar_head_position[2] 필드는 내부 축들을 갖는 좌표 시스템(coordinate system with the internal axes)에서 lidar 헤드의 (X, Y, Z) 좌표를 나타낼 수 있다.
상기 number_lasers 필드는 angular coding mode를 위해 사용된 레이저들(lasers)의 개수를 지시한다.
실시예들에 따른 GPS는 상기 number_lasers 필드의 값만큼 반복되는 반복문을 포함한다. 이때 i는 0으로 초기화되고, 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, i값이 상기 number_lasers 필드의 값이 될때까지 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다. 이 반복문은 laser_angle[i] 필드와 laser_correction[i] 필드를 포함할 수 있다.
상기 laser_angle[i] 필드는 0번째와 1번째 내부 축들(internal axes)에 의해 정의된 수평면과 관련된 i번째 레이저의 앙각(elevation angle)의 탄젠트를 나타낸다.
상기 laser_correction[i] 필드는 lidar_head_position[2] 필드와 관련된 i번째 레이저 포지션의 정정을, 2번째 내부 축(internal axis)에 따라, 지시한다.
상기 planar_buffer_disabled 필드의 값이 1이면, 버퍼를 이용하여 closest nodes를 트랙킹하는 것이 planar mode에서 planar mode flag와 평면 포지션(plane position)을 코딩하는 과정에서 사용되지 않음을 지시한다. 상기 planar_buffer_disabled 필드의 값이 0이면, 버퍼를 이용하여 closest nodes를 트랙킹하는 것이 사용됨을 지시한다.
상기 implicit_qtbt_angular_max_node_min_dim_log2_to_split_z 필드는 노드들의 수평 스플릿(horizontal split)이 수직 스플릿(vertical split)보다 더 선호되는 노드 사이즈의 log2 값을 지시한다.
상기 implicit_qtbt_angular_max_diff_to_split_z 필드는 노드에 허용된 수평 노드 사이즈 비율에 대한 최대 수직의 log2 값을 나타낸다.
상기 neighbour_context_restriction_flag 필드의 값이 0이면, 현재 노드의 지오메트리 노드 오큐판시가 현재 노드의 부모 노드 내부에 위치된 이웃 노드들로부터 결정된 콘텍스들로 코딩됨을 나타낸다. 상기 neighbour_context_restriction_flag 필드의 값이 1이면, 현재 노드의 지오메트리 노드 오큐판시가 현재 노드의 부모 노드 밖 또는 내부에 위치된 이웃 노드들로부터 결정된 콘텐스들로 코딩됨을 나타낸다(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 the parent node of the current node. neighbour_context_restriction_flag equal to 1 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).
상기 inferred_direct_coding_mode_enabled_flag필드는 direct_mode_flag 필드가 해당 지오메트리 노드 신택스에 존재하는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 inferred_direct_coding_mode_enabled_flag필드의 값이 1이면, 상기 direct_mode_flag 필드가 해당 지오메트리 노드 신택스에 존재함을 지시한다. 예를 들어, 상기 inferred_direct_coding_mode_enabled_flag필드의 값이 0이면, 상기 direct_mode_flag 필드가 해당 지오메트리 노드 신택스에 존재하지 않음을 지시한다.
상기 bitwise_occupancy_coding_flag 필드는 지오메트리 노드 오큐판시가 그 신택스 엘리먼트 오큐판시 맵의 비트와이즈 맥락화(bitwise contextualization)를 사용하여 인코딩되는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 bitwise_occupancy_coding_flag 필드의 값이 1이면, 지오메트리 노드 오큐판시가 그 신택스 엘리먼트 occupancy_map의 비트와이즈 맥락화(bitwise contextualization)를 사용하여 인코딩됨을 지시한다. 예를 들어, 상기 bitwise_occupancy_coding_flag 필드의 값이 0이면, 지오메트리 노드 오큐판시가 그 디렉토리 인코드된 신택스 엘리먼트 occupancy_byte를 사용하여 인코딩됨을 지시한다.
상기 adjacent_child_contextualization_enabled_flag 필드는 이웃 옥트리 노드들(neighbouring octree nodes)의 인접한 자식들(adjacent children)이 비트와이즈 오큐판시 맥락화(bitwise occupancy contextualization)를 위해 사용되는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 adjacent_child_contextualization_enabled_flag 필드의 값이 1이면, 이웃 옥트리 노드들(neighbouring octree nodes)의 인접한 자식들(adjacent children)이 비트와이즈 오큐판시 맥락화(bitwise occupancy contextualization)를 위해 사용됨을 지시한다. 예를 들어, 상기 adjacent_child_contextualization_enabled_flag 필드의 값이 0이면, 이웃 옥트리 노드들(neighbouring octree nodes)의 자식들(children)이 비트와이즈 오큐판시 맥락화(bitwise occupancy contextualization)를 위해 사용되지 않음을 지시한다.
상기 log2_neighbour_avail_boundary 필드는 디코딩 프로세스에서 이용되는 변수(variable) NeighbAvailBoundary의 값을 나타낸다. 예를 들어, 상기 neighbour_context_restriction_flag 필드의 값이 1이면, NeighbAvailabilityMask는 1로 설정될 수 있다. 예를 들어, 상기 neighbour_context_restriction_flag 필드의 값이 0이면, NeighbAvailabilityMask는 1 << log2_neighbour_avail_boundary로 설정될 수 있다.
상기 log2_intra_pred_max_node_size 필드는 오큐판시 인트라 예측 자격이 있는 옥트리 노드 사이즈를 나타낸다.
상기 log2_trisoup_node_size 필드는 트라이앵글 노드들의 사이즈로서 변수(variable) TrisoupNodeSize을 나타낸다(log2_trisoup_node_size specifies the variable TrisoupNodeSize as the size of the triangle nodes).
상기 geom_scaling_enabled_flag 필드는 지오메트리 포지션들을 위한 스케일링 과정이 지오메트리 슬라이스 디코딩 과정 동안 적용되는지를 지시한다. 예를 들어, 상기 geom_scaling_enabled_flag 필드의 값이 1이면, 지오메트리 포지션들을 위한 스케일링 과정이 지오메트리 슬라이스 디코딩 과정 동안 적용됨을 지시한다. 상기 geom_scaling_enabled_flag 필드의 값이 0이면, 지오메트리 포지션들은 스케일링을 요구하지 않음을 지시한다.
상기 geom_base_qp 필드는 지오메트리 포지션 양자화 파라미터(geometry position quantization parameter)의 베이스 값(base value)을 지시한다.
상기 gps_implicit_geom_partition_flag 필드는 implicit 지오메트리 파티션이 그 시퀀스 또는 슬라이스에 대해 인에이블인지 여부를 지시한다. 예를 들어, 상기 gps_implicit_geom_partition_flag 필드의 값이 1이면, implicit 지오메트리 파티션이 그 시퀀스 또는 슬라이스에 대해 인에이블임을 지시하고, 0이면 디제이블임을 지시한다(equal to 1 specifies that the implicit geometry partition is enabled for the sequence or slice. gps_implicit_geom_partition_flag equal to 0 specifies that the implicit geometry partition is disabled for the sequence or slice). 만일 gps_implicit_geom_partition_flag 필드의 값이 1이면, 다음 두 필드들 즉, gps_max_num_implicit_qtbt_before_ot 필드와 gps_min_size_implicit_qtbt 필드가 시그널링된다.
상기 gps_max_num_implicit_qtbt_before_ot 필드는 OT 파티션들 전 implicit QT와 BT 파티션들의 최대 개수를 나타낸다(specifies the maximal number of implicit QT and BT partitions before OT partitions). 그리고 나서, 변수 K는상기 gps_max_num_implicit_qtbt_before_ot 필드에 의해 아래와 같이 초기화된다.
K = gps_max_num_implicit_qtbt_before_ot.
상기 gps_min_size_implicit_qtbt 필드는 implicit QT and BT partitions의 최소 사이즈를 나타낸다(specifies the minimal size of implicit QT and BT partitions). 그리고나서, 변수 M은 상기 gps_min_size_implicit_qtbt 필드에 의해 아래와 같이 초기화된다.
M = gps_min_size_implicit_qtbt
상기 gps_extension_flag 필드는 gps_extension_data 신택스 구조가 해당 GPS 신택스 구조에 존재하는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 gps_extension_flag 필드의 값이 1이면, gps_extension_data 신택스 구조가 해당 GPS 신택스에 존재함을 지시한다. 예를 들어, 상기 gps_extension_flag 필드의 값이 0이면, gps_extension_data 신텍스 구조가 해당 GPS 신택스에 존재하지 않음을 지시한다.
실시예들에 따른 GPS는 상기 gps_extension_flag 필드의 값이 1이면gps_extension_data_flag 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 gps_extension_data_flag 필드는 어느 값이나 가질 수 있다. 그것의 존재와 값은 디코더 규격(decoder conformance to profiles)에 영향을 주지 않는다.
도 27은 본 명세서에 따른 어트리뷰트 파라미터 세트(attribute_parameter_set())(APS)의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다. 실시예들에 따른 APS는 하나 또는 그 이상의 슬라이스들에 포함된 포인트 클라우드 데이터의 어트리뷰트 정보를 인코딩하는 방법에 관한 정보를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 APS는 aps_attr_parameter_set_id 필드, aps_seq_parameter_set_id 필드, attr_coding_type 필드, aps_attr_initial_qp 필드, aps_attr_chroma_qp_offset 필드, aps_slice_qp_delta_present_flag 필드, 및 aps_extension_flag 필드를 포함할 수 있다.
상기 aps_attr_parameter_set_id 필드는 다른 신택스 엘리먼트들에 의한 참조를 위한 APS의 식별자를 나타낸다.
상기 aps_seq_parameter_set_id 필드는 액티브(active) SPS에 대한 sps_seq_parameter_set_id의 값을 나타낸다.
상기 attr_coding_type 필드는 어트리뷰트에 대한 코딩 타입을 나타낸다.
도 28은 상기 attr_coding_type 필드에 할당된 어트리뷰트 코딩 타입의 예시를 보인 테이블이다.
상기 attr_coding_type 필드의 값이 0이면 코딩 타입은 예측 가중치 리프팅(predicting weight lifting)를, 1이면 코딩 타입은 RAHT를, 2이면 고정 가중치 리프팅(fix weight lifting)을 지시하는 예이다.
상기 aps_attr_initial_qp 필드는 APS를 참조하는 각 슬라이스에 대한 변수 슬라이스 양자화 파라미터(SliceQp)의 초기 값을 나타낸다(specifies the initial value of the variable SliceQp for each slice referring to the APS).
상기 aps_attr_chroma_qp_offset 필드는 신택스 aps_attr_initial_qp에 의해 시그널링된 초기 양자화 파라미터에 대한 오프셋들을 나타낸다(specifies the offsets to the initial quantization parameter signalled by the syntax aps_attr_initial_qp).
상기 aps_slice_qp_delta_present_flag 필드는 ash_attr_qp_delta_luma and ash_attr_qp_delta_chroma 신택스 엘리먼트들이 해당 어트리뷰트 슬라이스 헤더(ASH)에 존재하는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 aps_slice_qp_delta_present_flag 필드의 값이 1이면, ash_attr_qp_delta_luma and ash_attr_qp_delta_chroma 신택스 엘리먼트들이 해당 어트리뷰트 슬라이스 헤더(ASH)에 존재함을 지시한다(equal to 1 specifies that the ash_attr_qp_delta_luma and ash_attr_qp_delta_chroma syntax elements are present in the ASH). 예를 들어, 상기 aps_slice_qp_delta_present_flag 필드의 값이 0이면, ash_attr_qp_delta_luma and ash_attr_qp_delta_chroma 신택스 엘리먼트들이 해당 어트리뷰트 슬라이스 헤더(ASH)에 존재하지 않음을 지시한다(specifies that the ash_attr_qp_delta_luma and ash_attr_qp_delta_chroma syntax elements are not present in the ASH).
실시예들에 따른 APS는 상기 attr_coding_type 필드의 값이 0이거나 또는 2이면, 즉, 코딩 타입이 예측 가중치 리프팅(predicting weight lifting)이거나 또는 고정 가중치 리프팅(fix weight lifting)이면, lifting_num_pred_nearest_neighbours_minus1 필드, lifting_search_range_minus1 필드, 및 lifting_neighbour_bias[k] 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 lifting_num_pred_nearest_neighbours_minus1 필드 plus 1은 예측(prediction)을 위해 사용될 가장 가까운 이웃(nearest neighbor)들의 최대 개수를 나타낸다. 실시예들에 따르면, NumPredNearestNeighbours의 값은 lifting_num_pred_nearest_neighbours와 같도록 설정된다.
상기 lifting_search_range_minus1 필드 plus 1은 예측을 위해 사용될 가장 가까운 이웃들을 결정하고 거리 기반 LOD(distance-based levels of detail)를 빌드(build)하기 위해 사용된 서치 범위를 나타낸다(lifting_search_range_minus1 plus 1 specifies the search range used to determine nearest neighbours to be used for prediction and to build distance-based levels of detail). 서치 범위를 명시하기 위한 변수 LiftingSearchRange는 상기 lifting_search_range_minus1 필드의 값에 1을 더하여 구할 수 있다(LiftingSearchRange = lifting_search_range_minus1 +1).
상기 lifting_neighbour_bias[k] 필드는 가장 가까운 이웃 유도 과정의 일부로서 두 포인트들 사이의 유클리디언 거리의 계산에서 k번째 컴포넌트들을 가중하기 위해 사용된 바이어스를 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).
실시예들에 따르면, APS는 상기 attr_coding_type 필드의 값이 2이면, 즉 코딩 타입이 고정 가중치 리프팅을 지시하면, lifting_scalability_enabled_flag 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 lifting_scalability_enabled_flag 필드는 어트리뷰트 디코딩 과정이 입력 지오메트리 포인트들에 대해 pruned 옥트리 디코드 결과를 허용하는지 여부를 지시한다. 예를 들어, 상기 lifting_scalability_enabled_flag 필드의 값이 1이면, 어트리뷰트 디코딩 과정이 입력 지오메트리 포인트들에 대해 pruned 옥트리 디코드 결과를 허용함을 나타낸다(specifies that the attribute decoding process allows the pruned octree decode result for the input geometry points). 만일 상기 lifting_scalability_enabled_flag 필드의 값이 0이면, 상기 어트리뷰트 디코딩 과정이 입력 지오메트리 포인트들에 대해 완전한 옥트리 디코드 결과를 요구함을 나타낸다(specifies that that the attribute decoding process requires the complete octree decode result for the input geometry points).
실시예들에 따르면, APS는 상기lifting_scalability_enabled_flag 필드의 값이 거짓이면, lifting_num_detail_levels_minus1 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 lifting_num_detail_levels_minus1 필드는 어트리뷰트 코딩을 위해 LOD들의 개수를 나타낸다(specifies the number of levels of detail for the attribute coding). LOD들의 개수를 명시하기 위한 변수 LevelDetailCount는 상기 lifting_num_detail_levels_minus1 필드의 값에 1을 더하여 구할 수 있다(LevelDetailCount = lifting_num_detail_levels_minus1 + 1).
실시예들에 따르면, APS는 상기 lifting_num_detail_levels_minus1 필드의 값이 1보다 크면, lifting_lod_regular_sampling_enabled_flag 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 lifting_lod_regular_sampling_enabled_flag 필드는 LOD(levels of detail)가 레귤러 샘플링 전략에 의해 만들어지는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 lifting_lod_regular_sampling_enabled_flag 필드의 값이 1이면, LOD가 레귤러 샘플링 전략을 사용하여 만들어짐을 지시한다. 예를 들어, 상기 lifting_lod_regular_sampling_enabled_flag 필드의 값이 0이면, 거리 기반 샘플링 전략(distance_based sampling strategy)이 대신 사용됨을 지시한다(The lifting_lod_regular_sampling_enabled_flag equal to 1 specifies levels of detail are built by using a regular sampling strategy. The lifting_lod_regular_sampling_enabled_flag equal to 0 specifies that a distance-based sampling strategy is used instead).
실시예들에 따르면, APS는 상기lifting_scalability_enabled_flag 필드의 값이 거짓일 때, 상기 lifting_num_detail_levels_minus1 필드의 값만큼 반복되는 반복문을 더 포함할 수 있다. 이때 인덱스(idx)는 0으로 초기화되고, 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, 인덱스(idx)가 상기 lifting_num_detail_levels_minus1 필드의 값보다 커질때까지 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다. 이 반복문은 lifting_lod_regular_sampling_enabled_flag 필드의 값이 참(예를 들어, 1)이면 lifting_sampling_period_minus2 [idx] 필드를 포함하고, 거짓(예를 들어, 0)이면 lifting_sampling_distance_squared_scale_minus1 [idx] 필드를 포함할 수 있다. 그리고, idx의 값이 0이 아니면(idx != 0), lifting_sampling_distance_squared_offset [idx] 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 lifting_sampling_period_minus2 [idx] 필드 plus 2는 LOD idx를 위한 샘플링 주기를 나타낸다(specifies the sampling period for the level of detail idx).
상기 lifting_sampling_distance_squared_scale_minu1 [idx] 필드 plus 1은 LOD idx를 위한 샘플링 거리의 제곱의 derivation를 위한 스케일 팩터(scale factor)를 나타낸다(specifies the scale factor for the derivation of the square of the sampling distance for the level of detail idx).
상기 lifting_sampling_distance_squared_offset [idx] 필드는 LOD idx를 위한 샘플링 거리의 제곱의 derivation을 위한 옵셋을 나타낸다(specifies the offset of the derivation of the square of the sampling distance for the level of detail idx).
실시예들에 따른 APS는 상기 attr_coding_type 필드의 값이 0이면, 즉 코딩 타입이 예측 가중치 리프팅(predicting weight lifting)이면, lifting_adaptive_prediction_threshold 필드, lifting_intra_lod_prediction_num_layers 필드, lifting_max_num_direct_predictors 필드, 및 inter_component_prediction_enabled_flag 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 lifting_adaptive_prediction_threshold 필드는 적응적 예측을 가능하게 하기 위한 임계값을 나타낸다(specifies the threshold to enable adaptive prediction). 실시예들에 따르면, 적응적 예측기 선택 모드를 스위치하기 위하여 임계값을 명시하는 변수 AdaptivePredictionThreshold는 상기 lifting_adaptive_prediction_threshold 필드의 값과 같게 설정된다 (AdaptivePredictionThreshold = lifting_adaptive_prediction_threshold).
상기 lifting_intra_lod_prediction_num_layers 필드는 같은 LOD 레이어 내 디코드된 포인트들이 타겟 포인트의 예측 값을 생성하기 위해 참조할 수 있는 LOD 레이어의 number를 나타낸다(specifies number of LOD layer where decoded points in the same LOD layer could be referred to generate prediction value of target point). 예를 들어, 상기 lifting_intra_lod_prediction_num_layers 필드의 값이 상기 LevelDetailCount의 값이면, 타겟 포인트는 모든 LOD 레이어들을 위한 동일 LOD 레이어 내 디코드된 포인트들을 참조할 수 있음을 나타낸다(The lifting_intra_lod_prediction_num_layers field equal to LevelDetailCount indicates that target point could refer decoded points in the same LOD layer for all LOD layers). 예를 들어, 상기 lifting_intra_lod_prediction_num_layers 필드의 값이 0이면, 타겟 포인트는 임의의 LOD 레이어들을 위한 동일 LOD 레이어 내 디코드된 포인트들을 참조할 수 없음을 나타낸다(The lifting_intra_lod_prediction_num_layers field equal to 0 indicates that target point could not refer decoded points in the same LoD layer for any LoD layers). 상기 lifting_max_num_direct_predictors 필드는 직접 예측(direct prediction)을 위해 사용될 예측기(predictor)의 최대 개수를 나타낸다. 상기 lifting_max_num_direct_predictors 필드의 값은 0부터 LevelDetailCount의 범위에 있다.
상기 inter_component_prediction_enabled_flag 필드는 멀티 컴포넌트 어트리뷰트의 primary 컴포넌트가 non-primary 컴포넌트들의 reconstructed 값을 예측하기 위해 사용되는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 inter_component_prediction_enabled_flag 필드의 값이 1이면, 멀티 컴포넌트 어트리뷰트의 primary 컴포넌트가 non-primary 컴포넌트들의 reconstructed 값을 예측하기 위해 사용됨을 나타낸다(specifies that the primary component of a multi component attribute is used to predict the reconstructed value of non-primary components). 만일, 상기 inter_component_prediction_enabled_flag 필드의 값이 0이면, 모든 어트리뷰트 컴포넌트들이 독립적으로 reconstruct됨을 나타낸다(specifies that all attribute components are reconstructed independently).
실시예들에 따르면, APS는 상기 attr_coding_type 필드의 값이 1이면, 즉 어트리뷰트 코딩 타입이 RAHT이면, raht_prediction_enabled_flag 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 raht_prediction_enabled_flag 필드는 이웃 포인트들로부터 온 트랜스폼 웨이트 예측(transform weight prediction from the neighbour points)이 RAHT 디코딩 과정에서 인에이블되는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 raht_prediction_enabled_flag 필드의 값이 1이면, 이웃 포인트들로부터 온 트랜스폼 웨이트 예측(transform weight prediction from the neighbour points)이 RAHT 디코딩 과정에서 인에이블되고, 0이면 디제이블됨을 나타낸다.
실시예들에 따르면, APS는 상기 raht_prediction_enabled_flag 필드의 값이 참이면, raht_ prediction_threshold0 필드와 raht_prediction_threshold1 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 raht_ prediction_threshold0 필드는 이웃 포인트들로부터 온 트랜스폼 웨이트 예측(transform weight prediction from the neighbour points)을 종료하기 위한 임계값을 나타낸다.
상기 raht_prediction_threshold1 필드는 이웃 포인트들로부터 온 트랜스폼 웨이트 예측(transform weight prediction from the neighbour points)을 스킵하기 위한 임계값을 나타낸다.
상기 aps_extension_flag 필드는 aps_extension_data 신택스 구조가 해당 APS 신택스 구조에 존재하는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 aps_extension_flag 필드의 값이 1이면, aps_extension_data 신택스 구조가 해당 APS 신택스 구조에 존재함을 지시한다. 예를 들어, 상기 aps_extension_flag 필드의 값이 0이면, aps_extension_data 신택스 구조가 해당 APS 신택스 구조에 존재하지 않음을 지시한다.
실시예들에 따른 APS는 상기 aps_extension_flag 필드의 값이 1이면aps_extension_data_flag 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 aps_extension_data_flag 필드는 어느 값이나 가질 수 있다. 그것의 존재와 값은 디코더 규격(decoder conformance to profiles)에 영향을 주지 않는다.
도 29는 본 명세서에 따른 타일 인벤토리(tile_inventory())의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다. 실시예들에 따라 타일 인벤토리(tile inventory)는 TPS(Tile Parameter Set)로 호칭될 수 있다.
실시예들에 따른 타일 인벤토리는 tile_frame_idx 필드와 num_tiles_minus1 필드를 포함한다.
상기 tile_frame_idx 필드는 상기 타일 인벤토리와 관련하여 관련 포인트 클라우드 프레임의 식별자를 나타낸다(tile_frame_idx specifies the identifier of associated point cloud frame associated with the tile inventory).
상기 num_tiles_minus1 필드 plus 1은 상기 타일 인벤토리에 존재하는 타일 바운딩 박스들의 개수를 나타낸다.
실시예들에 따른 타일 인벤토리는 상기 num_tiles_minus1 필드의 값만큼 반복되는 반복문을 포함한다. 이때 i는 0으로 초기화되고, 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, i값이 상기 num_tiles_minus1 필드의 값이 될 때까지 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다. 이 반복문은 tile_bounding_box_offset_x[i] 필드, tile_bounding_box_offset_y[i] 필드, tile_bounding_box_offset_z[i] 필드, tile_bounding_box_size_width[i] 필드, tile_bounding_box_size_height[i] 필드, 및 tile_bounding_box_size_depth[i] 필드를 포함할 수 있다.
상기 tile_bounding_box_offset_x[i] 필드는 직교 좌표계에서 i-번째 타일의 x 오프셋을 나타낸다 (indicates the x offset of the i-th tile in the cartesian coordinates). 만일 존재하지 않으면, tile_bounding_box_offset_x[0] 필드의 값은 sps_bounding_box_offset_x가 될 것이다(When not present, the value of tile_bounding_box_offset_x[0] is inferred to be sps_bounding_box_offset_x).
상기 tile_bounding_box_offset_y[i] 필드는 직교 좌표계에서 i-번째 타일의 y 오프셋을 나타낸다. 만일 존재하지 않으면, tile_bounding_box_offset_y[0] 필드의 값은 sps_bounding_box_offset_y가 될 것이다.
상기 tile_bounding_box_offset_z[i] 필드는 직교 좌표계에서 i-번째 타일의 z 오프셋을 나타낸다. 만일 존재하지 않으면, tile_bounding_box_offset_z[0] 필드의 값은 sps_bounding_box_offset_z가 될 것이다.
상기 tile_bounding_box_size_width[i] 필드는 직교 좌표계에서 i-번째 타일의 폭(width)를 나타낸다. 만일 존재하지 않으면, tile_bounding_box_size_width[0] 필드의 값은 sps_bounding_box_size_width가 될 것이다.
상기 tile_bounding_box_size_height[i] 필드는 직교 좌표계에서 i-번째 타일의 높이(height)를 나타낸다. 만일 존재하지 않으면, tile_bounding_box_size_height[0] 필드의 값은 sps_bounding_box_size_height가 될 것이다.
상기 tile_bounding_box_size_depth[i] 필드는 직교 좌표계에서 i-번째 타일의 깊이(depth)를 나타낸다. 만일 존재하지 않으면, tile_bounding_box_size_depth[0] 필드의 값은 sps_bounding_box_size_depth가 될 것이다.
도 30은 본 명세서에 따른 frame boundary marker ()의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면으로서, 이 신택스 구조는 내부적으로 비어있다.
도 31은 본 명세서에 따른 지오메트리 슬라이스 비트스트림()의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다.
실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스 비트스트림(geometry_slice_bitstream ())은 지오메트리 슬라이스 헤더(geometry_slice_header())와 지오메트리 슬라이스 데이터(geometry_slice_data())를 포함할 수 있다. 지오메트리 슬라이스 비트스트림은 지오메트리 슬라이스로 호칭될 수 있다. 또한 어트리뷰트 슬라이스 비트스트림은 어트리뷰트 슬라이스로 호칭될 수 있다.
도 32는 본 명세서에 따른 지오메트리 슬라이스 헤더(geometry_slice_header())의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다.
실시예들에 따른 송신 장치가 전송하는 비트스트림(또는 수신 장치가 수신하는 비트스트림)은 하나 이상의 슬라이스들을 포함할 수 있다. 각 슬라이스(slice)는 지오메트리 슬라이스 및 어트리뷰트 슬라이스를 포함할 수 있다. 지오메트리 슬라이스는 지오메트리 슬라이스 헤더(GSH, Geometry Slice Header)를 포함한다. 어트리뷰트 슬라이스는 어트리뷰트 슬라이스 헤더(ASH, Attribute Slice Header)를 포함한다.
실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스 헤더(geometry_slice_header())는 gsh_geometry_parameter_set_id 필드, gsh_tile_id 필드, gsh_slice_id 필드, frame_idx 필드, gsh_num_points 필드 및 byte_alignment() 필드를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스 헤더(geometry_slice_header())는 지오메트리 파라미터 세트(GPS)에 포함된 gps_box_present_flag 필드의 값이 참(예를 들어, 1)이고, gps_gsh_box_log2_scale_present_flag 필드의 값이 참(예를 들어, 1)이면, gsh_box_log2_scale 필드, gsh_box_origin_x 필드, gsh_box_origin_y 필드, 및 gsh_box_origin_z 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 gsh_geometry_parameter_set_id 필드는 액티브 GPS의 gps_geom_parameter_set_id의 값을 나타낸다(gsh_geometry_parameter_set_id specifies the value of the gps_geom_parameter_set_id of the active GPS).
상기 gsh_tile_id 필드는 해당 지오메트리 슬라이스 헤더(GSH)에 의해 참조되는 해당 타일(tile)의 식별자를 나타낸다.
상기 gsh_slice_id는 다른 신택스 엘레먼트들에 의한 참조를 위해 해당 슬라이스의 식별자를 나타낸다.
상기 frame_idx 필드는 개념상의 프레임 넘버 카운터(notional frame number counter)의 log2_max_frame_idx + 1 least significant bits를 나타낸다. 다른 프레임 인덱스 값을 갖는 연속적인 슬라이스들은 다른 출력 포인트 클라우드 프레임들을 형성한다(Consecutive slices with differing values of frame_idx form parts of different output point cloud frames). 사이에 오는 프레임 바운더리 마커 데이터 유닛이 없이 동일한 프레임 인덱스 값을 갖는 연속적인 슬라이스들은 동일 출력 포인트 클라우드 프레임을 형성한다(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).
상기 gsh_num_points 필드는 해당 슬라이스 내 코드된 포인트들의 최대 개수를 나타낸다. 실시예들에 따르면, 상기 gsh_num_points 필드의 값은 상기 슬라이스 내 디코드된 포인트들의 개수보다 크거나 같아야 하는 것이 비트스트림 일치의 요구 사항이다(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).
상기 gsh_box_log2_scale 필드는 해당 슬라이스를 위한 바운딩 박스 오리진의 스케일링 팩터를 나타낸다.
상기 gsh_box_origin_x 필드는 상기 gsh_box_log2_scale 필드의 값에 의해 스케일링된 바운딩 박스 오리진의 x값을 나타낸다.
상기 gsh_box_origin_y 필드는 상기 gsh_box_log2_scale 필드의 값에 의해 스케일링된 바운딩 박스 오리진의 y값을 나타낸다.
상기 gsh_box_origin_z 필드는 상기 gsh_box_log2_scale 필드의 값에 의해 스케일링된 바운딩 박스 오리진의 z값을 나타낸다.
이때, 변수 slice_origin_x, slice_origin_y, 그리고 slice_origin_z는 아래와 같이 유도(추출, derived)될 수 있다.
만일 상기 gps_gsh_box_log2_scale_present_flag 필드의 값이 0이면, originScale은 gsh_box_log2_scale이 된다.
그리고, 상기 gps_gsh_box_log2_scale_present_flag 필드의 값이 1이면, originScale은 gps_gsh_box_log2_scale이 된다.
또한, 상기 gps_box_present_flag 필드의 값이 0이면, 변수 slice_origin_x, slice_origin_y, 그리고 slice_origin_z의 값은 0이 될 것이다.
만일, 상기 gps_box_present_flag 필드의 값이 1이면, 변수 slice_origin_x, slice_origin_y, 그리고 slice_origin_z에 대해 다음식이 적용될 것이다.
slice_origin_x = gsh_box_origin_x << originScale
slice_origin_y = gsh_box_origin_y << originScale
slice_origin_z = gsh_box_origin_z << originScale
실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스 헤더(geometry_slice_header())는 상기 gps_implicit_geom_partition_flag 필드의 값이 참이면(즉, 0이면), gsh_log2_max_nodesize_x 필드, gsh_log2_max_nodesize_y_minus_x 필드, gsh_log2_max_nodesize_z_minus_y 필드를 더 포함할 수 있고, 상기 gps_implicit_geom_partition_flag 필드의 값이 거짓이면(즉, 1이면), gsh_log2_max_nodesize 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 gsh_log2_max_nodesize_x 필드는 x 디멘젼에서 바운딩 박스 사이즈 즉, 디코딩 과정에서 사용되는 MaxNodesizeXLog2를 아래와 같이 나타낸다(specifies the bounding box size in the x dimension, i.e., MaxNodesizeXLog2 that is used in the decoding process).
MaxNodeSizeXLog2 = gsh_log2_max_nodesize_x
MaxNodeSizeX = 1 << MaxNodeSizeXLog2
상기 gsh_log2_max_nodesize_y_minus_x 필드는 y 디멘젼에서 바운딩 박스 사이즈 즉, 디코딩 과정에서 사용되는 MaxNodesizeYLog2를 아래와 같이 나타낸다(specifies the bounding box size in the y dimension, i.e., MaxNodesizeYLog2 that is used in the decoding process).
MaxNodeSizeYLog2=gsh_log2_max_nodesize_y_minus_x + MaxNodeSizeXLog2.
MaxNodeSizeY = 1 << MaxNodeSizeYLog2.
상기 gsh_log2_max_nodesize_z_minus_y 필드는 z 디멘젼에서 바운딩 박스 사이즈 즉, 디코딩 과정에서 사용되는 MaxNodesizeZLog2를 아래와 같이 나타낸다(specifies the bounding box size in the z dimension, i.e., MaxNodesizeZLog2 that is used in the decoding process).
MaxNodeSizeZLog2=gsh_log2_max_nodesize_z_minus_y + MaxNodeSizeYLog2
MaxNodeSizeZ = 1 << MaxNodeSizeZLog2
상기 gsh_log2_max_nodesize 필드는 상기 gps_implicit_geom_partition_flag 필드의 값이 1이면, 아래와 같이 구해진다.
gsh_log2_max_nodesize=max{MaxNodeSizeXLog2, MaxNodeSizeYLog2, MaxNodeSizeZLog2}
상기 gsh_log2_max_nodesize 필드는 상기 gps_implicit_geom_partition_flag 필드의 값이 0이면, 루트 지오메트리 옥트리 노드의 사이즈를 나타낸다.
이때, 변수 MaxNodeSize와 MaxGeometryOctreeDepth는 아래와 같이 구해진다.
MaxNodeSize　=　1 << gsh_log2_max_nodesize
MaxGeometryOctreeDepth=gsh_log2_max_nodesizelog2_trisoup_node_size
실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스 헤더(geometry_slice_header())는 상기 geom_scaling_enabled_flag 필드의 값이 참이면, geom_slice_qp_offset 필드와 geom_octree_qp_offsets_enabled_flag 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 geom_slice_qp_offset 필드는 베이스 지오메트리 양자화 파라미터에 대한 오프셋을 나타낸다(specifies an offset to the base geometry quantisation parameter geom_base_qp).
상기 geom_octree_qp_offsets_enabled_flag 필드는 geom_octree_qp_ofsets_depth 필드가 해당 지오메트리 슬라이스 헤더에 존재하는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 geom_octree_qp_offsets_enabled_flag 필드의 값이 1이면, geom_octree_qp_ofsets_depth 필드가 해당 지오메트리 슬라이스 헤더에 존재하고, 0이면 존재하지 않음을 나타낸다.
상기 geom_octree_qp_offsets_depth 필드는 지오메트리 옥트리의 뎁스를 나타낸다.
도 33은 본 명세서에 따른 지오메트리 슬라이스 데이터(geometry_slice_data())의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다. 실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스 데이터(geometry_slice_data())는 해당 슬라이스에 속한 지오메트리 비트스트림을 전송할 수 있다.
실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스 데이터(geometry_slice_data())는 MaxGeometryOctreeDepth의 값만큼 반복되는 제1 반복문을 포함할 수 있다. 이때 depth는 0으로 초기화되고, 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, depth가 MaxGeometryOctreeDepth의 값이 될 때까지 제1 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다. 제1 반복문은 NumNodesAtDepth의 값만큼 반복되는 제2 반복문을 포함할 수 있다. 이때 nodeidx는 0으로 초기화되고, 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, nodeidx가 NumNodesAtDepth의 값이 될 때까지 제2 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다. 제2 반복문은 xN = NodeX[depth][nodeIdx], yN = NodeY[depth][nodeIdx], zN = NodeZ[depth][nodeIdx], geometry_node(depth, nodeIdx, xN, yN, zN)를 포함할 수 있다. MaxGeometryOctreeDepth는 지오메트리 옥트리 깊이의 최대 값을 나타내고, NumNodesAtDepth[depth]는 해당 깊이에서 디코드될 노드들의 개수를 나타낸다. 변수 NodeX[depth][nodeIdx], NodeY[depth][nodeIdx], NodeZ[depth][nodeIdx]는 주어진 깊이에서 디코딩 순서로 Idx-th 노드의 x, y, z 좌표(coordinates)를 나타낸다. geometry_node(depth, nodeIdx, xN, yN, zN)를 통해 해당 깊이의 해당 노드의 지오메트리 비트스트림을 전송한다.
실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스 데이터(geometry_slice_data())는 log2_trisoup_node_size 필드의 값이 0보다 크면, geometry_trisoup_data()를 더 포함할 수 있다. 즉, 트라이앵글 노드들의 사이즈가 0보다 크면, geometry_trisoup_data()를 통해 트라이슙 지오메트리 인코딩된 지오메트리 비트스트림을 전송한다.
도 34는 본 명세서에 따른 어트리뷰트 슬라이스 비트스트림()의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다.
실시예들에 따른 어트리뷰트 슬라이스 비트스트림(attribute_slice_bitstream ())은 어트리뷰트 슬라이스 헤더(attribute_slice_header())와 어트리뷰트 슬라이스 데이터(attribute_slice_data())를 포함할 수 있다.
도 35는 본 명세서에 따른 어트리뷰트 슬라이스 헤더(attribute_slice_header())의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다.
실시예들에 따른 어트리뷰트 슬라이스 헤더(attribute_slice_header())는 ash_attr_parameter_set_id 필드, ash_attr_sps_attr_idx 필드, ash_attr_geom_slice_id 필드, ash_attr_layer_qp_delta_present_flag 필드, 및 ash_attr_region_qp_delta_present_flag 필드를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 어트리뷰트 슬라이스 헤더(attribute_slice_header())는 어트리뷰트 파라미터 세트(APS)의 aps_slice_qp_delta_present_flag 필드의 값이 참(예, 1)이면, ash_attr_qp_delta_luma 필드를 더 포함하고, attribute_dimension_minus1 [ash_attr_sps_attr_idx] 필드의 값이 0보다 크면 상기 어트리뷰트 슬라이스 헤더는 ash_attr_qp_delta_chroma 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 ash_attr_parameter_set_id 필드는 현재 액티브 APS의 aps_attr_parameter_set_id필드의 값을 나타낸다.
상기 ash_attr_sps_attr_idx 필드는 현재 액티브 SPS 내의 어트리뷰트 세트를 나타낸다.
상기 ash_attr_geom_slice_id 필드는 현재 지오메트리 슬라이스 헤더의 gsh_slice_id 필드의 값을 나타낸다.
상기 ash_attr_qp_delta_luma 필드는 액티브 어트리뷰트 파라미터 세트 내 초기 슬라이스 qp로부터 도출된 루마 델타 양자화 파라미터(qp)를 나타낸다.
상기 ash_attr_qp_delta_chroma 필드는 액티브 어트리뷰트 파라미터 세트 내 초기 슬라이스 qp로부터 도출된 크로마 델타 양자화 파라미터(qp)를 나타낸다.
이때 변수들 InitialSliceQpY와 InitialSliceQpC는 아래와 같이 도출된다.
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
상기 ash_attr_layer_qp_delta_present_flag 필드는 각 레이어 별로 ash_attr_layer_qp_delta_luma 필드와 ash_attr_layer_qp_delta_chroma 필드가 해당 어트리뷰트 슬라이스 헤더(ASH)에 존재하는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 ash_attr_layer_qp_delta_present_flag 필드의 값이 1이면 상기 ash_attr_layer_qp_delta_luma 필드와 ash_attr_layer_qp_delta_chroma 필드가 해당 어트리뷰트 슬라이스 헤더에 존재하고, 0이면 존재하지 않음을 나타낸다.
상기 ash_attr_layer_qp_delta_present_flag 필드의 값이 참이면, 어트리뷰트 슬라이스 헤더는 ash_attr_num_layer_qp_minus1 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 ash_attr_num_layer_qp_minus1 필드 plus 1은 상기 ash_attr_qp_delta_luma 필드와 상기 ash_attr_qp_delta_chroma 필드가 시그널링되는 레이어의 개수를 나타낸다. 상기 ash_attr_num_layer_qp 필드가 시그널링되지 않으면, 상기 ash_attr_num_layer_qp 필드의 값은 0이 될 것이다. 실시예들에 따르면, 레이어의 개수를 명시하는 NumLayerQp는 상기 ash_attr_num_layer_qp_minus1 필드의 값에 0을 더하여 구할 수 있다(NumLayerQp = ash_attr_num_layer_qp_minus1 + 1).
실시예들에 따르면, 지오메트리 슬라이스 헤더는 상기 ash_attr_layer_qp_delta_present_flag 필드의 값이 참이면, 상기 NumLayerQp의 값만큼 반복문을 포함할 수 있다. 이때 i는 0으로 초기화되고, 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, i값이 상기 NumLayerQp의 값이 될 때까지 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다. 이 반복문은 ash_attr_layer_qp_delta_luma[i] 필드를 포함한다. 또한 상기 반복문은 attribute_dimension_minus1[ash_attr_sps_attr_idx] 필드의 값이 0보다 크면, ash_attr_layer_qp_delta_chroma[i] 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 ash_attr_layer_qp_delta_luma 필드는 각 레이어에서 상기 InitialSliceQpY로부터 luma delta 양자화 파라미터(qp)를 나타낸다.
상기 ash_attr_layer_qp_delta_chroma 필드는 각 레이어에서 상기 InitialSliceQpC 로부터 chroma delta 양자화 파라미터(qp)를 나타낸다.
The variables SliceQpY[i] and SliceQpC[i] with i = 0…NumLayerQPNumQPLayer1는 아래와 같이 도출된다.
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]
}
실시예들에 따른 어트리뷰트 슬라이스 헤더(attribute_slice_header())는 상기 ash_attr_region_qp_delta_present_flag 필드의 값이 1이면, ash_attr_region_qp_delta, region bounding box origin, 그리고 size가 현재 어트리뷰트 슬라이스 헤더에 존재함을 지시한다. 만일 상기 ash_attr_region_qp_delta_present_flag 필드의 값이 0이면, 상기 ash_attr_region_qp_delta, region bounding box origin, and size가 현재 어트리뷰트 슬라이스 헤더에 존재하지 않음을 지시한다.
즉, 상기 ash_attr_layer_qp_delta_present_flag 필드의 값이 1이면, 상기 어트리뷰트 슬라이스 헤더는 ash_attr_qp_region_box_origin_x 필드, ash_attr_qp_region_box_origin_y 필드, ash_attr_qp_region_box_origin_z 필드, ash_attr_qp_region_box_width 필드, ash_attr_qp_region_box_height 필드, ash_attr_qp_region_box_depth 필드, 및 ash_attr_region_qp_delta 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 ash_attr_qp_region_box_origin_x 필드는 slice_origin_x와 관련된 region bounding box의 x 오프셋을 지시한다(indicates the x offset of the region bounding box relative to slice_origin_x).
상기 ash_attr_qp_region_box_origin_y 필드는 slice_origin_y와 관련된 region bounding box의 y 오프셋을 지시한다(indicates the y offset of the region bounding box relative to slice_origin_y).
상기 ash_attr_qp_region_box_origin_z 필드는 slice_origin_z와 관련된 region bounding box의 z 오프셋을 지시한다(indicates the z offset of the region bounding box relative to slice_origin_z).
상기 ash_attr_qp_region_box_size_width 필드는 region bounding box의 width를 지시한다.
상기 ash_attr_qp_region_box_size_height 필드는 region bounding box의 height를 지시한다.
상기 ash_attr_qp_region_box_size_depth 필드는 region bounding box의 depth를 지시한다.
상기 ash_attr_region_qp_delta 필드는 ash_attr_qp_region_box 필드에 의해 지정된 region의 SliceQpY[i] and SliceQpC[i] 로부터 delta qp를 나타낸다.
실시예들에 따르면, 영역 박스 델타 양자화 파라미터(region box delta quantization parameter)를 명시하는 변수(variable) RegionboxDeltaQp는 상기 ash_attr_region_qp_delta 필드의 값과 같도록 설정된다(RegionboxDeltaQp = ash_attr_region_qp_delta).
도 36은 본 명세서에 따른 어트리뷰트 슬라이스 데이터(attribute_slice_data())의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 슬라이스 데이터(attribute_slice_data())는 해당 슬라이스에 속한 어트리뷰트 비트스트림을 전송할 수 있다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 슬라이스 데이터는 포인트 클라우드들의 일부 또는 전체와 관련하여 어트리뷰트 또는 어트리뷰트와 관련된 데이터를 포함할 수 있다.
도 36에서, zerorun 필드는 predIndex 또는 residual 앞의 0의 개수를 지시한다(specifies the number of 0 prior to predIndex or residual).
그리고 predIndex[i] 필드는 어트리뷰트의 i번째 포인트 값을 디코딩하기 위한 예측기 인덱스(predictor index)를 나탄낸다. 상기 predIndex[i] 필드의 값은 0부터 max_num_predictors 필드 값까지의 범위를 갖는다.
한편, 전술한 바와 같이 전송 처리부(51005)에서 출력되는 포인트 클라우드 데이터의 비트스트림은 SPS, GPS, 하나 이상의 APS들, tile inventory, 하나 이상의 슬라이스들을 포함하고, 하나 이상의 슬라이스들은 지오메트리 슬라이스, 하나 이상의 어트리뷰트 슬라이스들, 그리고 하나 이상의 메타데이터 슬라이스들로 구성될 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스는 지오메트리 슬라이스 헤더와 지오메트리 슬라이스 데이터로 이루어지고, 각 어트리뷰트 슬라이스는 어트리뷰트 슬라이스 헤더와 어트리뷰트 슬라이스 데이터로 이루어지며, 각 메타데이터 슬라이스는 메타데이터 슬라이스 헤더와 메타데이터 슬라이스 데이터로 이루어진다. 도 18의 포인트 클라우드 송신 장치를 예로 들면, 지오메트리 슬라이스 구조, 어트리뷰트 슬라이스 구조, 메타데이터 슬라이스 구조는 지오메트리 인코더(51003), 어트리뷰트 인코더(51004), 시그널링 처리부(51002)에서 각각 생성할 수도 있고, 전송 처리부(51005)에서 생성할 수도 있으며, 별도의 모듈/컴포넌트를 이용하여 생성할 수도 있다.
도 37은 본 명세서에 따른 메타데이터 슬라이스 비트스트림()의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다.
실시예들에 따른 메타데이터 슬라이스 비트스트림(metadata_slice_bitstream ())은 메타데이터 슬라이스 헤더(metadata_slice_header())와 메타데이터 슬라이스 데이터(metadata_slice_data())를 포함할 수 있다.
도 38은 본 명세서에 따른 메타데이터 슬라이스 헤더(metadata_slice_header())의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다.
실시예들에 따른 메타데이터 슬라이스 헤더(metadata_slice_header())는 msh_slice_id 필드, msh_geom_slice_id 필드, msh_attr_id 필드, 및 msh_attr_slice_id 필드를 포함할 수 있다.
상기 msh_slice_id 필드는 해당 메타데이터 슬라이스 비트스트림을 식별하기 위한 식별자를 나타낸다.
상기 msh_geom_slice_id 필드는 해당 메타데이터 슬라이스로 캐리되는 메타데이터와 관련된 지오메트리 슬라이스를 식별하기 위한 식별자를 나타낸다.
상기 msh_attr_id 필드는 해당 메타데이터 슬라이스로 캐리되는 메타데이터와 관련된 어트리뷰트를 식별하기 위한 식별자를 나타낸다.
상기 msh_attr_slice_id 필드는 해당 메타데이터 슬라이스로 캐리되는 메타데이터와 관련된 어트리뷰트 슬라이스를 식별하기 위한 식별자를 나타낸다.
도 39는 본 명세서에 따른 메타데이터 슬라이스 데이터(metadata_slice_data())의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다.
실시예들에 따른 메타데이터 슬라이스 데이터(metadata_slice_data())는 메타데이터 슬라이스를 포함하는 메타데이터 비트스트림(metadata_bitstream())을 포함한다.
실시예들에 따른 메타데이터 슬라이스 비트스트림의 메타데이터 슬라이스 헤더 및/또는 메타데이터 슬라이스 데이터는 포인트 클라우드 데이터에 관한 메타데이터, 예를 들어 설정 값 등을 포함할 수도 있고 또는 3D 공간 영역, 타일, 슬라이스 등에 관련된 정보를 포함할 수도 있다.
실시예들에 따르면, 인코드된 포인트 클라우드 데이터의 비트스트림은 도 20 내지 도 39에서와 같은 파라미터 세트들(예를 들어, SPS, GPS, APS, 타일 인벤토리), 하나 이상의 지오메트리 슬라이스들(또는 지오메트리 슬라이스 비트스트림들), 하나 이상의 어트리뷰트 슬라이스들(또는 어트리뷰트 슬라이스 비트스트림들) 및/또는 하나 이상의 메타데이터 슬라이스들(또는 메타데이터 슬라이스 비트스트림들)을 포함할 수 있다.
본 명세서는 포인트 클라우드 데이터의 비트스트림을 TLV (Type-Length-Value) 구조들의 시퀀스로 이루어지는 G-PCC 비트스트림으로 만드는 것을 일 실시예로 한다. 본 명세서에서 TLV 구조들은 TLV 인캡슐레이션 구조들 또는 G-PCC TLV 인캡슐레이션 구조들 또는 G-PCC TLV 구조들이라 칭할 수 있다. 실시예들에 따르면, G-PCC 비트스트림은 파라미터 세트들, 코드된 지오메트리 비트스트림(또는 지오메트리 슬라이스라 함), 그리고 제로 이상의 코드된 어트리뷰트 비트스트림들(또는 어트리뷰트 슬라이스들이라 함)을 캐리하는 TLV (Type-Length-Value) 인캡슐레이션 구조들로 이루어진다. 즉, 각 TLV 구조는 타입 정보에 따라 시퀀스 파라미터 세트, 지오메트리 파라미터 세트, 어트리뷰트 파라미터 세트, 지오메트리 슬라이스, 어트리뷰트 슬라이스, 및 메타데이터 슬라이스 중 하나를 포함할 수 있다.
일 실시예로, TLV 인캡슐레이션 구조들로 구성된 G-PCC 비트스트림은 그대로 수신측으로 전송될 수 있다. 다른 실시예로, TLV 인캡슐레이션 구조들로 구성된 G-PCC 비트스트림은 도 14 또는 도 15 또는 도 18 의 파일/세그먼트 인캡슐레이션부에서 파일/세그먼트 형태로 인캡슐레이션되어 수신측으로 전송될 수 있다.
실시예들에 따르면, 전송 처리부(51005) 또는 파일/세그먼트 인캡슐레이션부(51006) 또는 별도의 모듈/컴포넌트에서 코드된 지오메트리 비트스트림, 제로 이상의 코드된 어트리뷰트 비트스트림들, 파라미터 세트들을 포함하는 TLV 인캡슐레이션 구조들을 생성할 수 있다. 본 명세서에서 G-PCC 비트스트림은 TLV 인캡슐레이션 구조들로 이루어진다.
도 40은 실시예들에 따른 TLV 인캡슐레이션 구조들의 예시를 보이고 있다. 각 TLV 인캡슐레이션 구조는 TLV 타입, TLV 길이, TLV 페이로드로 구성된다. 본 명세서는 TLV 타입을 TLV 페이로드의 타입 정보라 칭하고, TLV 길이를 TLV 페이로드의 길이 정보라 칭하며, TLV 페이로드를 페이로드 (또는 페이로드 바이트들)라 칭할 수 있다. 실시예들에 따르면, 상기 TLV 페이로드의 타입 정보를 통해 해당 TLV 페이로드에 포함되는 데이터를 구분한다. 그리고 상기 TLV 페이로드의 길이 정보를 통해 해당 TLV 페이로드의 길이를 지시한다. TLV 인캡슐레이션 구조들의 TLV 페이로드들은 SPS, GPS, 하나 이상의 APS들, tile inventory, 지오메트리 슬라이스, 하나 이상의 어트리뷰트 슬라이스들, 그리고 하나 이상의 메타데이터 슬라이스들을 포함할 수 있다. 실시예들에 따르면, 각 TLV 인캡슐레이션 구조의 TLV 페이로드는 상기 TLV 페이로드의 타입 정보에 따라 SPS, GPS, 하나 이상의 APS들, tile inventory, 지오메트리 슬라이스, 하나 이상의 어트리뷰트 슬라이스들, 그리고 하나 이상의 메타데이터 슬라이스들 중 하나를 포함할 수 있다.
상기 SPS에 포함되는 정보는 도 23의 SPS에 포함된 정보의 일부 또는 전부를 포함할 수 있으므로 도 23의 설명을 참조하기로 한다. 상기 tile inventory에 포함되는 정보는 도 29의 tile inventory에 포함된 정보의 일부 또는 전부를 포함할 수 있으므로 도 29의 설명을 참조하기로 한다. 상기 GPS에 포함되는 정보는 도 26의 GPS에 포함된 정보의 일부 또는 전부를 포함할 수 있으므로 도 26의 설명을 참조하기로 한다. 상기 APS에 포함되는 정보는 도 27의 APS에 포함된 정보의 일부 또는 전부를 포함할 수 있으므로 도 27의 설명을 참조하기로 한다.
상기 지오메트리 슬라이스의 상세 설명은 도 31 내지 도 33의 설명을 참조하기로 한다. 상기 어트리뷰트 슬라이스의 상세 설명은 도 34 내지 도 36의 설명을 참조하기로 한다.
한편, 메타데이터는 수신기에서 지오메트리 또는 어트리뷰트 슬라이스를 디코딩하기 위해 또는 재구성된 포인트 클라우드들(reconstructed point clouds)을 렌더링하기 위해 사용될 수 있다. 실시예들에 따르면, 메타데이터는 G-PCC 비트스트림에 포함될 수 있다.
예를 들어, 포인트 클라우드가 도 2나 도 14에서처럼 시점 (viewing orientation 또는 viewpoint)에 따라 서로 다른 색상 값을 가지고 있는 경우, 메타데이터는 포인트 클라우드의 어트리뷰트 값 중 각 색상 정보와 연관된viewing orientation(또는 viewpoint)일 수 있다. 예를 들어, 포인트 클라우드를 구성하는 포인트들이 (0,0,0)에서 바라봤을 때 보여지는 색상과 (0,90,0)에서 바라봤을 때 보여지는 색상이 서로 다르게 랜더링이 되는 경우, 포인트 클라우드의 각 포인트에 연관된 색상 정보는 두 가지가 존재할 수 있다. 그리고 랜더링 시 사용자의 viewing orientation (또는 viewpoint) 등에 따라 적합한 색상 정보를 렌더링 해주기 위해서는 각 색상 정보와 연관된 viewing orientation (또는 viewpoint)가 전달될 수 있어야 한다. 이를 위해 각 메타데이터 슬라이스는 하나 이상의 viewing orientation (또는 viewpoint) 정보를 포함할 수 있으며 이와 연관된 어트리뷰트 정보를 포함하는 슬라이스에 대한 정보를 포함할 수 있다.
이를 통하여 플레이어는 사용자의viewing orientation (또는 viewpoint) 에 따라 적합한 메타데이터 슬라이스 내에 포함된 정보를 기반으로 연관된 어트리뷰트 슬라이드를 찾아 이를 디코딩 한 후 디코딩 결과를 기반으로 랜더링 할 수 있음으로써, 사용자의viewing orientation (또는 viewpoint)에 따른 어트리뷰트 값을 랜더링하여 제공할 수 있다.
도 41은 실시예들에 따른 TLV 인캡슐레이션 ()의 신택스 구조의 예시를 보이고 있다. 도 41의 TLV 인캡슐레이션 ()는 tlv_type 필드, tlv_num_payload_bytes 필드, 및 tlv_payload byte 필드를 포함하는 것을 일 실시예로 한다.
상기 tlv_type 필드는 해당 tlv_payload byte 필드에 포함되는 데이터 타입을 지시한다.
상기 tlv_num_payload_bytes 필드는 해당 tlv_payload byte 필드의 길이를 나타낸다.
상기 tlv_payload byte 필드는 상기 tlv_num_payload_bytes 필드의 값만큼 반복하여, 상기 tlv_type 필드에 의해 지시되는 데이터를 포함한다.
상기 tlv_type 필드는 도 40의 TLV 타입에 대응하고, 상기 tlv_num_payload_bytes 필드는 도 40의 TLV 길이에 대응하며, 상기 tlv_payload byte 필드는 도 40의 TLV 페이로드에 대응하는 것을 일 실시예로 한다.
도 42는 실시예들에 따른 tlv_type 필드에 할당되는 TLV 인캡슐레이션 구조의 페이로드 타입의 예시를 보이고 있다.
도 42를 참조하면, tlv_type 필드의 값이 0이면 해당 TLV 인캡슐레이션 구조의 페이로드에 포함되는 데이터는 시퀀스 파라미터 세트임을 지시하고, 1이면 지오메트리 파라미터 세트임을 지시하고, 2이면 지오메트리 슬라이스임을 지시하고, 3이면 어트리뷰트 파라미터 세트임을 지시하고, 4이면 어트리뷰트 슬라이스임을 지시하고, 5이면 타일 인벤토리(또는 타일 파라미터 세트)임을 지시하고, 6이면 frame boundary marker임을 지시하고, 7이면 메타데이터 슬라이스임을 지시하는 것을 일 실시예로 한다. 실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스는 다른 슬라이스(another slice)와 독립적으로 디코드되는 지오메트리 데이터를 포함한다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 슬라이스는 다른 슬라이스(another slice)와 독립적으로 디코드되는 어트리뷰트 데이터를 포함한다. 실시예들에 따른 메타데이터 슬라이스는 다른 슬라이스(another slice)와 독립적으로 디코드되는 메타데이터를 포함한다.
tlv_type 필드에 할당되는 값의 의미, 순서, 삭제, 추가 등은 당업자에 의해 용이하게 변경될 수 있으므로, 본 발명은 위의 실시예로 한정되지 않을 것이다.
이때, TLV 인캡슐레이션 구조의 페이로드는 HEVC(High Efficiency Video Coding) NAL (Network Abstraction Layer) 유닛의 포맷을 따르는 것을 일 실시예로 한다.
전술한 바와 같이, TLV 인캡슐레이션 구조들로 이루어진 G-PCC 비트스트림은 그대로 수신측으로 전송될 수도 있고, 또는 도 14, 도 15, 도 18 의 파일/세그먼트 인캡슐레이션부 중 어느 하나에서 파일/세그먼트 형태로 인캡슐레이션되어 수신측으로 전송될 수도 있다.
실시예들에 따르면, 도 14 또는 도 15 또는 도 18 의 송신 장치의 파일/세그먼트 인캡슐레이션부에서 G-PCC 비트스트림을 파일로 인캡슐레이션하여 전송할 수 있다. 실시예들에 따르면, 도 14 또는 도 16 또는 도 19의 수신 장치의 파일/세그먼트 디캡슐레이션부에서 파일은 G-PCC 비트스트림으로 디캡슐레이션될 수 있다.
예를 들어, 파라미터 세트들, 지오메트리 슬라이스(또는 코드된 지오메트리 비트스트림이라 함), 그리고 제로 이상(zero or more)의 어트리뷰트 슬라이스들(또는 코드된 어트리뷰트 비트스트림들이라 함)을 캐리하는 TLV 인캡슐레이션 구조들로 이루어진 G-PCC 비트스트림은 도 14 또는 도 15 또는 도 18의 파일/세그먼트 인캡슐레이션부에서 ISOBMFF (ISO Base Media File Format) 기반의 파일 포맷으로 인캡슐레이션할 수 있다.
이때, TLV 인캡슐레이션 구조들로 이루어진 G-PCC 비트스트림은 ISOBMFF 기반의 파일 내 싱글 트랙 또는 멀티플 트랙들에 저장되는 것을 일 실시예로 한다.
실시예들에 따르면, ISOBMFF 기반의 파일은 컨테이너, 컨테이너 파일, 미디어 파일, G-PCC 파일 등으로 지칭될 수 있다. 구체적으로, 파일은 ftyp, moov, mdat 이라고 지칭할 수 있는 박스 및/또는 정보 등으로 구성될 수 있다.
ftyp 박스(파일 타입 박스)는 해당 파일에 대한 파일 타입 또는 파일 호환성 관련 정보를 제공할 수 있다. 수신측에서는 ftyp 박스를 참조하여 해당 파일을 구분할 수 있다.
mdat 박스는 미디어 데이터 박스라고도 하며, 실제 미디어 데이터를 포함한다. 실시예들에 따라 지오메트리 슬라이스(또는 코드된 지오메트리 비트스트림이라 함), 제로 이상의 어트리뷰트 슬라이스들(또는 코드된 어트리뷰트 비트스트림들이라 함)은 파일 내 mdat 박스의 샘플에 포함된다. 실시예들에 따라 샘플은 G-PCC 샘플로 호칭될 수 있다.
moov 박스는 movie 박스라고도 하며, 해당 파일의 미디어 데이터에 대한 메타데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 해당 미디어 데이터의 디코딩 및 재생에 필요한 정보를 포함할 수 있고, 해당 파일의 트랙 및 샘플에 관한 정보를 포함할 수 있다. moov 박스는 모든 메타데이터를 위한 컨테이너 역할을 할 수 있다. moov 박스는 메타데이터 관련 박스들 중 최상위 레이어의 박스일 수 있다.
실시예들에 따르면, moov 박스는 상기 파일의 트랙에 관련된 정보를 제공하는 트랙(trak) 박스를 포함하고, 상기 trak 박스는 해당 트랙의 미디어 정보를 제공하는 미디어(mdia) 박스(MediaBox) 및 해당 트랙과 해당 트랙에 대응하는 파일의 샘플을 연결(reference)하기 위한 트랙 레퍼런스 컨테이너(tref) 박스를 포함할 수 있다.
상기 미디어(mdia) 박스는 해당 미디어 데이터의 정보를 제공하는 미디어 정보 컨테이너(minf) 박스와 스트림의 타입을 지시하는 핸들러(hdlr) 박스(HandlerBox)를 포함할 수 있다.
상기 minf 박스는 mdat 박스의 샘플에 관련된 메타데이터를 제공하는 샘플 테이블(stbl) 박스를 포함할 수 있다.
상기 stbl 박스는 사용된 코딩 타입(coding type)에 대한 정보와 해당 코딩 타입을 위해 필요한 초기 정보(initialization information)를 제공하는 샘플 디스크립션 (stsd) 박스를 포함할 수 있다.
실시예들에 따르면, 샘플 디스크립션 (stsd) 박스는 트랙을 위한 샘플 엔트리(sample entry)를 포함할 수 있다.
실시예들에 따르면, 시퀀스 파라미터 세트, 지오메트리 파라미터 세트, 어트리뷰트 파라미터 세트, 타일 인벤토리와 같은 시그널링 정보(또는 메타데이터라 함)는 파일 내 moov 박스의 샘플 엔트리 또는 mdat 박스의 샘플에 포함될 수 있다.
본 명세서에서 G-PCC 비트스트림의 일부 또는 모두를 캐리하는 파일 내 트랙을 G-PCC 트랙이라 칭할 수 있다. 실시예들에 따르면, G-PCC 트랙은 지오메트리 슬라이스(또는 코드된 지오메트리 비트스트림이라 함) 또는 어트리뷰트 슬라이스(또는 코드된 어트리뷰트 비트스트림이라 함) 또는 지오메트리 슬라이스와 어트리뷰트 슬라이스 둘 다를 캐리하는 볼륨메트릭 비쥬얼 트랙(volumetric visual track)으로 정의할 수 있다.
실시예들에 따르면, 볼륨메트릭 비쥬얼 트랙은 미디어(mdia) 박스(MediaBox)의 핸들러(hdlr) 박스(HandlerBox) 내 볼륨메트릭 비쥬얼 미디어 핸들러 타입(volumetric visual media handler type) 'volv' 및/또는 미디어(mdia) 박스(MediaBox)의 minf 박스 내 볼륨메트릭 비쥬얼 미디어 헤더(volumetric visual media header, vvhd)에 의해 식별될 수 있다. 상기 minf 박스는 미디어 정보 컨테이너 또는 미디어 정보 박스라 칭한다. 상기 minf 박스는 상기 미디어(mdia) 박스에 포함되고, 상기 미디어(mdia) 박스는 트랙(trak) 박스에 포함되며, 상기 트랙(trak) 박스는 상기 파일의 moov 박스에 포함된다. 싱글 볼륨메트릭 비쥬얼 트랙 또는 멀티플 볼륨메트릭 비쥬얼 트랙들은 상기 파일에 존재할 수 있다.
실시예들에 따르면, 볼륨메트릭 비쥬얼 트랙들은 미디어 정보 박스(MediaInformationBox) 내의 볼륨메트릭 비쥬얼 미디어 헤더 박스(VolumetricVisualMediaHeaderBox)를 사용할 수 있다(Volumetric visual tracks use the VolumetricVisualMediaHeaderBox in the MediaInformationBox). 상기 미디어 정보 박스(MediaInformationBox)는 minf 박스라 칭하며, 상기 볼륨메트릭 비쥬얼 미디어 헤더 박스(VolumetricVisualMediaHeaderBox)를 vvhd 박스라 칭한다. 실시예들에 따르면, 상기 볼륨메트릭 비쥬얼 미디어 헤더(vvhd) 박스는 다음과 같이 정의될 수 있다.
Box Type: 'vvhd'
Container: MediaInformationBox
Mandatory: Yes
Quantity: Exactly one
실시예들에 따른 볼륨메트릭 비쥬얼 미디어 헤더 박스(즉, vvhd 타입의 박스)의 신택스는 아래와 같다.
aligned(8) class VolumetricVisualMediaHeaderBox
extends FullBox('vvhd', version = 0, 1) {
}
위의 신택스에서 version 필드는 해당 박스의 버전을 나타내는 정수(integer) 값일 수 있다.
실시예들에 따르면, 볼륨메트릭 비쥬얼 트랙들은 시그널링 정보의 전송을 위해 아래와 같이 볼륨메트릭 비쥬얼 샘플 엔트리(VolumetricVisualSampleEntry)를 사용할 수 있다.
class VolumetricVisualSampleEntry(codingname) extends SampleEntry (codingname) {
unsigned int(8)[32] compressorname;
// other boxes from derived specifications
}
위의 신택스에서 compressorname 필드는 informative 목적들(purposes)을 위한 compressor의 이름을 나타낸다. 일 실시예로, 상기 compressorname 필드는 고정된 32비트로 포맷되며, 이 중 첫번째 바이트는 디스플레이되어질 바이트들의 개수로 설정되고, 다음 바이트는 UTF-8을 사용하여 인코드된 디스플레이가능한 데이터의 개수로 설정되며, 나머지는 32 바이트들(사이즈 바이트 포함)을 채우기 위한 패딩으로 설정된다(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)). 이 필드의 값은 0으로 설정될 수 있다.
실시예들에 따르면, 볼륨메트릭 비쥬얼 샘플 엔트리(VolumetricVisualSampleEntry)가 상속받는 샘플 엔트리(즉, 상기 VolumetricVisualSampleEntry의 상위 클래스)는 GPCC 디코더 컨피규레이션 박스 (GPCCConfigurationBox)를 포함한다.
실시예들에 따르면, G-PCC 디코더 컨피규레이션 박스 (GPCCConfigurationBox)는 아래와 같이 GPCCDecoderConfigurationRecord()를 포함할 수 있다.
class GPCCConfigurationBox extends Box('gpcC') {
GPCCDecoderConfigurationRecord() GPCCConfig;
}
실시예들에 따르면, 상기 GPCCDecoderConfigurationRecord()는 geometry-based 포인트 클라우드 콘텐트를 위한 G-PCC 디코더 configuration 정보를 제공한다.
실시예들에 따르면, 상기 GPCCDecoderConfigurationRecord()의 신택스는 아래와 같이 정의될 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) numOfSepupUnit;
for (i=0; numOfSepupUnit; i++) {
tlv_encapsulation setupUnit;
} // additional fields
}
상기 configurationVersion 필드는 버전 필드이다. 그 레코드에 대한 비호환성 변경(Incompatible changes to the record)은 버전 넘버의 변경에 의해 지시된다. 또한, 이 레코드에 대한 호환성 확장들(compatible extensions to this record)은 그것을 확장할 것이고, configuration version code를 변경하지 않을 것이다.
상기 profile_idc 필드, profile_compatibility_flags 필드, level_idc 필드에 대한 값들은 이 레코드에 의해 설명되는 비트스트림이 디코드될 때 활성화되는 모든 파라미터 세트들에 대해 유효하다.
상기 profile_idc 필드는 이 컨피규레이션 레코드와 관련된 스트림이 따르는 프로파일을 지시한다. 실시예들에 따르면, 상기 profile_idc 필드는 G-PCC의 특정 프로파일을 지시하기 위해 프로파일 코드를 포함할 수 있다.
상기 profile_compatibility_flags 필드의 값이 1이면 해당 비트스트림이 상기 profile_idc 필드에 의해 지시되는 프로파일을 따르는 것을 나타낸다. 실시예들에 따르면, profile_compatibility_flags 필드 내 각 비트는 모든 파라미터 세트들이 그 비트를 세트할때만 세트될 수 있다(Each bit in profile_compatibility_flags may only be set if all the parameter sets set that bit).
상기 level_idc 필드는 프로파일 레벨 코드를 포함한다. 실시예들에 따르면, level_idc 필드는 모든 파라미터 세트들 내 가장 높은 티어에 대해 지시된 가장 높은 레벨과 같거나 더 높은 레벨의 캐퍼빌러티 레벨을 지시한다(The level indication level_idc shall indicate a level of capability equal to or greater than the highest level indicated for the highest tier in all the parameter sets).
상기 numOfSetupUnitArrays 필드는 setupUnitTye 필드에 의해 지시된 타입의 G-PCC setup 유닛들의 어레이들의 개수를 나타낼 수 있다. 즉, 상기 GPCCDecoderConfigurationRecord()에 포함된 G-PCC setup units의 어레이의 개수를 나타낸다.
실시예들에 따르면, 상기 numOfSetupUnitArrays 필드의 값만큼 반복되는 반복문이 상기 GPCCDecoderConfigurationRecord()에 포함되며, 상기 반복문은 setupUint arrary를 포함할 수 있다. 이때 i는 0으로 초기화되고, 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, i값이 상기 numOfSetupUnitArrays의 값이 될때까지 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다.
상기 setupUint arrary는 GPCCDecoderConfigurationRecord()가 존재하는 볼륨메트릭 비쥬얼 샘플 엔트리에 의해 참조되는 비트스트림에 대해 일정한 G-PCC TLV 인캡슐레이션 구조들을 포함한다. 본 명세서에서 G-PCC TLV 인캡슐레이션 구조들의 타입은 시퀀스 파라미터 세트, 지오메트리 파라미터 세트, 어트리뷰트 파라미터 세트, 타일 인벤토리 중 하나를 지시하는 것으로 제한된다.
상기 setupUnitTye 필드는 G-PCC setupUnits의 타입을 지시한다. 즉, 상기 setupUnitTye 필드의 값은 SPS, GPS, APS, 또는 타일 인벤토리를 지시하는 값들 중 하나일 수 있다.
상기 setupUnit completeness 필드의 값이 1이면, 주어진 타입의 모든 셋업 유닛들이 다음 어레이에 있고, 해당 스트림에는 아무것도 없음을 지시할 수 있다. 또한 setupUnit completeness 필드의 값이 0이면, 지시된 타입의 추가 셋업 유닛들이 해당 스트림에 있음을 지시할 수 있다(setupUnit completeness equal to 1 indicates that all setup units of the given type are in the following array and none are in the stream; when equal to 0 indicates that additional setup units of the indicated type may be in the stream).
상기 numOfSetupUnits 필드는 상기 setupUnitTye 필드에 의해 지시된 타입의 G-PCC setup units의 개수를 나타낸다. 즉, 이 필드는 이 디코더 컨피규레이션 레코드 내 G-PCC 셋업 유닛들의 개수를 나타낸다.
실시예들에 따르면, 상기 numOfSetupUnits 필드의 값만큼 반복되는 반복문이 상기 GPCCDecoderConfigurationRecord()에 포함되며, 상기 반복문은 setupUnit를 포함할 수 있다. 이때 i는 0으로 초기화되고, 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, i값이 상기 numOfSetupUnits 필드의 값이 될때까지 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다.
상기 setupUnit은 상기 setupUnitTye 필드에 의해 지시된 타입의 셋업 유닛, 예를 들어 시퀀스 파라미터 세트, 지오메트리 파라미터 세트, 어트리뷰트 파라미터 세트, 또는 타일 인벤토리(또는 타일 파라미터 세트라 함))를 캐리하는 TLV 인캡슐레이션 구조의 instance이다.
실시예들에 따른 볼륨메트릭 비쥬얼 트랙들은 실제 데이터의 전송을 위해 볼륨메트릭 비쥬얼 샘플(VolumetricVisualSample)을 사용할 수 있다.
실시예들에 따르면, 볼륨메트릭 비쥬얼 샘플 엔트리는 샘플 엔트리 또는 G-PCC 샘플 엔트리로 호칭될 수 있고, 볼륨메트릭 비쥬얼 샘플은 샘플 또는 G-PCC 샘플로 호칭될 수 있다.
실시예들에 따르면, 싱글 볼륨메트릭 비쥬얼 트랙 또는 멀티플 볼륨메트릭 비쥬얼 트랙들은 상기 파일에 존재할 수 있다.
실시예들에 따르면, 싱글 볼륨메트릭 비쥬얼 트랙은 싱글 트랙 또는 G-PCC 싱글 트랙으로 호칭될 수 있고, 멀티플 볼륨메트릭 비쥬얼 트랙들은 멀티플 트랙들 또는 멀티플 G-PCC 트랙들로 호칭될 수 있다.
실시예들에 따르면, 본 명세서의 시그널링 처리부(51002) 및/또는 파일/세그먼트 인캡슐레이션부(51006)는 샘플들의 그룹핑, 트랙들의 그룹핑, 아이템들의 그룹핑, G-PCC 비트스트림의 싱글 트랙 인캡슐레이션, 또는 G-PCC 비트스트림의 멀티플 트랙들 인캡슐레이션 등에 관련된 시그널링 정보 또는 함께(또는 동시에) 재생되어야 할 비디오/이미지들에 관련된 시그널링 정보를 박스(Box) 내지 풀 박스(FullBox) 형태로 샘플 엔트리에 추가할 수 있다. 함께(또는 동시에) 재생되어야 할 비디오/이미지들에 관련된 시그널링 정보는 플레이아웃 관련 정보 또는 플레이아웃 정보라 칭할 수 있다. 예를 들어, 함께(또는 동시에) 재생되어야 할 비디오/이미지들에 관련된 플레이아웃 관련 정보는 플레이아웃 컨트롤 정보 박스(PlayoutControlInformationBox), 플레이아웃 트랙 그룹 박스(PlayoutTrackGroupBox) 또는 별도의 메타데이터 트랙에 포함될 수 있다. 각 박스의 설명은 아래에서 상세히 하기로 한다.
G-PCC 컴포넌트 타입 박스
실시예들에 따르면, G-PCC 컴포넌트 타입 박스(GPCCComponentTypeBox)의 신택스는 아래와 같이 정의할 수 있다. 이 박스는 지오메트리, 어트리뷰트와 같은 G-PCC 컴포넌트의 타입을 지시한다.
aligned(8) class GPCCComponentTypeBox extends FullBox('gtyp', version = 0, 0) {
GPCCComponentTypeStruct();
}
실시예들에 따르면, 'gtyp'의 샘플 엔트리 타입을 가지는 GPCCComponentTypeBox는 GPCCComponentTypeStruct()를 포함할 수 있다.
상기 GPCCComponentTypeStruct()의 신택스는 아래와 같이 정의될 수 있다.
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
}
상기 numOfComponents 필드는 해당 GPCCComponentTypeStruct에 시그널링된 G-PCC 컴포넌트들의 개수를 지시한다.
실시예들에 따르면, 상기 numOfComponents 필드의 값만큼 반복되는 반복문이 GPCCComponentTypeStruct에 포함되고, 상기 반복문은 gpcc_type 필드를 포함할 수 있다. 이때 i는 0으로 초기화되고, 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, i값이 상기 numOfComponents의 값이 될때까지 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다.
상기 gpcc_type 필드는 해당 G-PCC 컴포넌트의 타입을 지시한다. 예를 들어, 상기gpcc_type 필드의 값이 2이면 지오메트리 컴포넌트를 지시하고, 4이면 어트리뷰트 컴포넌트를 지시할 수 있다.
상기 gpcc_type 필드의 값이 4 즉, 어트리뷰트 컴포넌트를 지시하면, 상기 반복문은 AttrIdx 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 AttrIdx 필드는 SPS()에 시그널링된 어트리뷰트의 식별자를 지시할 수 있다.
실시예들에 따르면, 상기 G-PCC 컴포넌트 타입 박스(GPCCComponentTypeBox)는 멀티플 트랙들을 위한 샘플 엔트리에 포함될 수 있다. 상기 G-PCC 컴포넌트 타입 박스(GPCCComponentTypeBox)가 G-PCC 비트스트림의 일부 또는 모두를 캐리하는 트랙들의 샘플 엔트리에 존재하면, 상기 GPCCComponentTypeStruct()는 각 트랙에 의해 캐리되는 하나 이상의 G-PCC 컴포넌트 타입들을 지시할 수 있다(When this box is present in a sample entry of tracks carrying the part or all G-PCC bitstreams, it indicates one or more G-PCC component types carried by the respective track).
실시예들에 따르면, GPCCComponentTypeStruct() 또는 GPCCComponentTypeStruct()를 포함하는 GPCCComponentTypeBox를 G-PCC컴포넌트 정보라 칭할 수 있다.
실시예들에 따른 파일은 포인트 클라우드 데이터를 포함할 수 있고, 상기 포인트 클라우드 데이터는 하나 이상의 포인트 클라우드 비디오(point cloud video)들 및/또는 하나 이상의 포인트 클라우드 이미지들을 포함할 수 있다.
실시예들에 따르면, 포인트 클라우드 비디오와 포인트 클라우드 이미지를 각각 G-PCC 콘텐트로 취급할 수 있다. 그러므로, 함께(또는 동시에) 재생되어질 비디오/이미지들은 함께(또는 동시에) 재생되어질 G-PCC 콘텐츠 또는 함께(또는 동시에) 재생되어질 G-PCC 콘텐츠의 비디오/이미지들을 의미할 수 있다.
실시예들에 따르면, 하나 이상의 포인트 클라우드 비디오(point cloud video)들의 송/수신은 하나 이상의 트랙들을 기반으로 이루어지고, 논-타임드 볼륨메트릭 데이터(예를 들어, 하나 이상의 포인트 클라우드 이미지들)의 송/수신은 하나 이상의 아이템들(또는 이미지 아이템들)을 기반으로 이루어진다. 포인트 클라우드 비디오는 동영상을, 포인트 클라우드 이미지는 정지 영상을 의미할 수 있다. 또한, 포인트 클라우드 비디오(또는 이미지)는 포인트 클라우드 데이터를 구성하는 하나 이상의 오브젝트(object)들을 의미할 수도 있고, 특정 시간대의 포인트 클라우드 데이터를 구성하는 프레임일 수도 있다. 이에 더하여, 포인트 클라우드 비디오는 하나의 G-PCC 콘텐트를 의미하고, 포인트 클라우드 이미지도 다른 하나의 G-PCC 콘텐트를 의미할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치는, 파일 내의 포인트 클라우드 데이터를 재생할 수 있고, 이들 중 일부 또는 전부를 함께(또는 동시에) 재생할 수 있다.
예를 들어, 하나의 파일에 포함되는 3개의 포인트 클라우드 비디오들이 함께(또는 동시에) 재생되어야 한다고 가정하자. 이때, 3개의 포인트 클라우드 비디오들은 각각 G-PCC 콘텐트일 수도 있다. 이 경우 3개의 포인트 클라우드 비디오들은 하나의 플레이아웃 그룹으로 그룹화될 수 있다. 다른 예로, 하나의 파일에 포함되는 2개의 포인트 클라우드 비디오들과 3개의 포인트 클라우드 이미지들이 함께(또는 동시에) 재생되어야 한다고 가정하자. 이때, 2개의 포인트 클라우드 비디오들과 3개의 포인트 클라우드 이미지들은 각각 G-PCC 콘텐트일 수도 있고, 하나 이상의 G-PCC 콘텐트의 비디오들과 이미지들일 수 있다. 2개의 포인트 클라우드 비디오들과 3개의 포인트 클라우드 이미지들은 하나의 플레이아웃 그룹으로 그룹화될 수 있다. 즉, 하나의 G-PCC 콘텐트는 플레이아웃 그룹의 일부일 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 송신 장치는 함께(또는 동시에) 재생이 필요한 포인트 클라우드 비디오/이미지들에 대한 플레이아웃 관련 정보를 포인트 클라우드 수신 장치에 제공해 줄 수 있어야 한다. 따라서, 실시예들에 따른 시그널링 정보(또는 메타데이터)에 포함되는 플레이아웃 관련 정보는 재생을 위한 플레이아웃 그룹 정보 및/또는 재생을 위한 플레이아웃 컨트롤 정보를 포함할 수 있다. 재생을 위한 플레이아웃 그룹 정보 및/또는 재생을 위한 플레이아웃 컨트롤 정보는 파일 내에 변화하지 않을 수도 있으며 시간에 따라 다이나믹하게 변화할 수 있다.
실시예들에 따른 플레이아웃 그룹 정보는 함께(또는 동시에) 재생(played together)이 필요한 비디오/이미지들에 대한 정보이며, 플레이아웃 그룹 구조(playout group structure) 또는 플레이아웃 그룹핑 정보 구조(playout grouping information structure) 또는 플레이아웃 그룹 정보 구조(Playout group information structure) 등으로 호칭할 수 있다..
실시예들에 따른 플레이아웃 컨트롤 정보는 해당 재생을 컨트롤하는데 필요한 정보이며, 플레이아웃 컨트롤 구조 또는 플레이아웃 컨트롤 정보 구조로 호칭할 수 있다. 플레이아웃 컨트롤 정보는 수신 장치에서 포인트 클라우드 비디오 및/또는 이미지 데이터가 재생될 때, 해당 비디오 및/또는 이미지 데이터에 적용되는 재생 형태, 효과, 상호작용 등을 나타내는 정보를 포함한다. 상기 플레이아웃 그룹 정보 및/또는 플레이아웃 컨트롤 정보에 포함되는 정보는 플레이아웃 컨트롤 파라미터라 칭할 수 있다
실시예들에 따르면, 파일/세그먼트 인캡슐레이션부는 플레이아웃 관련 정보를 생성하여 파일 내에 박스 형태로 저장할 수 있다. 상기 박스(box)는 파일 내 다양한 위치에 존재할 수 있으며, 그 명칭 또한 다양하게 호칭될 수 있다.
또한, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치는, 포인트 클라우드 비디오 데이터 혹은 이미지 데이터가 수신 장치에 의해 재생될 때, 여러가지 파라미터를 기반으로 재생되거나 사용자로 하여금 재생 파라미터를 변경할 수 있도록 허용할 필요가 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치는, 포인트 클라우드 컨텐츠(예를 들어, 볼륨매트릭 콘텐츠 등) 재생 시 상기 플레이아웃 관련 정보를 기반으로 재생이 필요한 포인트 클라우드 컨텐츠 리스트를 생성할 수 있다. 수신 장치는 해당 리스트를 기반으로, 파일로부터 파싱(parsing)이 필요한 트랙(track)들 및/또는 이미지 아이템(image item)들을 찾을 수 있다. 수신 장치는, 트랙(track)들 및/또는 이미지 아이템(image item)들을 파싱(parsing) 및/또는 디코딩(decoding)할 수 있다.
다음은 플레이아웃 컨트롤 구조와 플레이아웃 그룹 구조에 대해 설명하기로 한다. 상기 플레이아웃 컨트롤 구조 및/또는 플레이아웃 그룹 구조는 플레이아웃 관련 정보에 포함될 수 있다.
플레이아웃 컨트롤 구조(Playput control structure)
실시예들에 따르면, 플레이아웃 컨트롤 구조는 적어도 플레이아웃 우선 정보(Playout priority information), 플레이아웃 인터랙션 정보(Playout interaction information), 플레이아웃 포지션 정보(Playout position information), 또는 플레이아웃 오리엔테이션 정보(Playout orientation information)를 포함할 수 있다.
도 43은 실시예들에 따른 플레이아웃 컨트롤 구조의 신택스 구조의 예시를 나타낸다. 즉, 실시예들에 따른 플레이아웃 컨트롤 구조(PlayoutControlStruct())의 신택스는 도 43과 같이 정의될 수 있다.
실시예들에 따른 플레이아웃 컨트롤 구조(PlayoutControlStruct())는 play_control_id 필드, play_control_essential_flag 필드, 및 num_play_control_info 필드를 포함할 수 있다.
상기 play_control_id 필드는 플레이아웃 컨트롤 정보를 식별하는 식별자를 지시한다.
상기 play_control_essential_flag 필드는 G-PCC 플레이어들이 플레이아웃 컨트롤 정보를 처리할 필요가 있는지 여부를 지시할 수 있다. 예를 들어, 상기 play_control_essential_flag 필드의 값이 0이면, G-PCC 플레이어들이 여기서 지시된 상기 플레이아웃 컨트롤 정보를 처리할 필요가 없음을 지시한다. 그리고, 상기 play_control_essential_flag 필드의 값이 1이면, G-PCC 플레이어들이 여기서 지시된 플레이아웃 컨트롤 정보를 처리할 필요가 있음을 지시한다(equal 0 specifies that G-PCC players are not required to process the playout control information indicated here. play_control_essential_flag equal to 1 specifies that G-PCC players need to process the playout control information indicated here).
상기 num_play_control_info 필드는 이 플레이아웃 컨트롤 구조에서 지시된 플레이아웃 컨트롤 정보의 개수를 지시한다(indicates the number of playout control information indicated in this structure).
실시예들에 따른 플레이아웃 컨트롤 구조는 상기 num_play_control_info 필드의 값만큼 반복되는 반복문을 포함한다. 이때 i는 0으로 초기화되고, 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, i값이 상기 num_play_control_info 필드의 값이 될때까지 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다. 이 반복문은 control_info_type 필드와 상기 control_info_type 필드의 값에 따른 플레이아웃 컨트롤 정보를 포함할 수 있다.
도 44는 실시예들에 따른 control_info_type 필드에 할당된 플레이아웃 컨트롤 정보 타입의 예시를 보인 테이블이다.
상기 control_info_type 필드는 플레이아웃 컨트롤 정보의 타입을 지시한다. 상기 control_info_type 필드의 값이 0이면 플레이아웃 우선 정보(Playout priority information)를 지시하고, 1이면 플레이아웃 인터랙션 정보(Playout interaction information)를 지시하고, 2이면 플레이아웃 포지션 정보(Playout position information)를 지시하고, 3이면 플레이아웃 오리엔테이션 정보(Playout orientation information)를 지시하는 것을 일 실시예로 한다.
따라서, 상기 control_info_type 필드의 값이 0이면 상기 플레이아웃 컨트롤 구조는 플레이아웃 우선 정보를 더 포함할 수 있고, 상기 control_info_type 필드의 값이 1이면 상기 플레이아웃 컨트롤 구조는 플레이아웃 인터랙션 정보를 더 포함할 수 있다. 또한, 상기 control_info_type 필드의 값이 2이면 상기 플레이아웃 컨트롤 구조는 플레이아웃 포지션 정보를 더 포함할 수 있고, 상기 control_info_type 필드의 값이 3이면 상기 플레이아웃 컨트롤 구조는 플레이아웃 오리엔테이션 정보를 더 포함할 수 있다.
실시예들에 따라, 플레이아웃 우선 정보는 플레이아웃 우선 구조(PlayoutPriorityStruct())라 칭하고, 플레이아웃 인터랙션 정보는 플레이아웃 인터랙션 구조(PlayoutInteractionStruct ())라 칭한다. 또한 플레이아웃 포지션 정보는 플레이아웃 포지션 구조(PlayoutPosStruct ())라 칭하고, 플레이아웃 오리엔테이션 정보는 플레이아웃 오리엔테이션 구조(PlayoutOrientationStruct ())라 칭한다.
실시예들에 따른 플레이아웃 우선 정보 구조(PlayoutPriorityStruct())의 신택스는 아래와 같이 정의될 수 있다.
aligned(8) class PlayoutPriorityStruct(){
unsigned int(8) play_control_priority;
}
상기 play_control_priority 필드는 G-PCC 플레이어가 모든 G-PCC 콘텐트를 디코드 또는 렌더하기 위한 충분한 디코딩 또는 랜더링 능력(또는 capacity)를 갖고 있지 않는 경우에 상기 관련된 G-PCC 콘텐트(즉, 이 플레이아웃 컨트롤 구조가 적용되는 포인트 클라우드 데이터의 대상)의 플레이아웃이 우선적이어야 함을 지시한다(indicates which the playout of associated G-PCC content should be prioritized in the case that a G-PCC player does not have enough decoding or rendering capacity to decode or render all G-PCC content).
상기 play_control_priority 필드의 값이 낮을수록 높은 우선 순위를 지시한다(A lower play_contrrol_priority indicates higher priority). 또한, 상기 play_control_priority 필드가 존재하면, 상기 play_control_priority 필드의 값은 디스플레이를 위해 필수적인 G-PCC 콘텐트(즉, G-PCC 비디오)의 플레이아웃을 위해 0이어야 한다(The value of play_contrrol_priority, when present, should be equal to 0 for playout of G-PCC content (G-PCC video) that are essential for displaying).
실시예들에 따른 플레이아웃 인터랙션 구조(PlayoutInteractionStruct())의 신택스는 아래와 같이 정의될 수 있다.
aligned(8) class PlayoutInteractionStruct() {
unsigned int(1) change_position_flag;
unsigned int(1) switch_on_off_flag;
unsigned int(1) change_opacity_flag;
unsigned int(1) resize_flag;
unsigned int(1) rotation_flag;
bit(3) reserved = 0;
}
실시예들에 따르면, 플레이아웃 인터랙션 구조(PlayoutInteractionStruct())는 change_position_flag 필드, switch_on_off_flag 필드, change_opacity_flag 필드, resize_flag 필드, 및 rotation_flag 필드를 포함할 수 있다.
상기 change_position_flag 필드의 값이 1이면 사용자(들)이 G-PCC 컨텐트를 3D 공간 내 어느 위치로 이동하는 것이 허용되고 0이면 허용되지 않음을 나타낼 수 있다(when set to 1, specifies that users are allowed to move the G-PCC content to any location in 3D space). 상기 change_position_flag 필드의 값이 0이면 G-PCC 콘텐트의 X,Y,Z 포지션이 사용자 인터랙션에 의해 자유롭게 선택될 수 있음을 나타낼 수 있다(When change_position_flag is set to 1 then the X,Y,Z position of the G-PCC content can be freely chosen by user interaction). 실시예들에 따른 수신 장치에서, 상기 change_position_flag 필드의 값이 1이면, 해당 플레이아웃 인터랙션 정보(또는 해당 플레이아웃 컨트롤 구조)가 적용되는 G-PCC 콘텐트가 사용자(들)에 의해 3D 공간 내 임의의 위치로 이동될 수 있다.
상기 switch_on_off_flag 필드의 값이 1이면 사용자(들)이 G-PCC 콘텐트의 플레이아웃 온/오프를 스위치하는 것이 허용되고 0이면 허용되지 않음을 나타낼 수 있다(when set to 1, specifies that the user is allowed to switch ON/OFF the playout of G-PCC content). 모든 액티브 G-PCC 콘텐트는 디폴트로 온(ON)이 고려될 수 있다. 실시예들에 따른 G-PCC(V3C) 콘텐트를 켜는 것(switch_on)은, 예를 들어 실시예들에 따른 G-PCC 콘텐트가 가시화(visible)되는 것을 의미할 수 있고, 실시예들에 따른 G-PCC 콘텐트를 끄는 것(switch_off)은, 예를 들어 실시예들에 따른 G-PCC 콘텐트가 비-가시화(invisible)되는 것을 의미할 수 있다. 실시예들에 따른 수신 장치에서, 상기 switch_on_off_flag 필드의 값이 1이면, 해당 플레이아웃 인터랙션 정보(또는 해당 플레이아웃 컨트롤 구조)가 적용되는 G-PCC 콘텐트가 사용자(들)에 의해 켜지거나 커질 수 있다.
상기 change_opacity_flag 필드의 값이 1이면 사용자(들)이 G-PCC 콘텐트의 플레이아웃의 투명도를 변경하는 것이 허용되고 0이면 허용되지 않음을 나타낼 수 있다(when set to 1, specifies that the user is allowed to change the opacity of the playout of G-PCC content). 실시예들에 따른 수신 장치에서, 상기 change_opacity_flag 필드의 값이 1이면, 해당 플레이아웃 인터랙션 정보(또는 해당 플레이아웃 컨트롤 구조)가 적용되는 G-PCC 콘텐트의 투명도가 사용자(들)에 의해 변경될 수 있다.
상기 resize_flag 필드의 값이 1이면 사용자(들)이 G-PCC 콘텐트의 크기를 변경하는 것이 허용되고, 0이면 허용되지 않음을 나타낼 수 있다(when set to 1, specifies that the user is allowed to resize the G-PCC content). 실시예들에 따른 수신 장치에서, 상기 resize_flag 필드의 값이 1이면, 해당 플레이아웃 인터랙션 정보(또는 해당 플레이아웃 컨트롤 구조)가 적용되는 G-PCC 콘텐트의 사이즈가 사용자(들)에 의해 변경될 수 있다.
상기 rotation_flag 필드의 값이 1이면 사용자(들)이 G-PCC 콘텐트를 다른 방향들로 회전하는 것이 허용되고, 0이면 허용되지 않음을 나타낼 수 있다(when set to 1, specifies that the user is allowed to rotate the G-PCC content to different directions). 실시예들에 따른 수신 장치에서, 상기 rotation_flag 필드의 값이 1이면, 해당 플레이아웃 인터랙션 정보(또는 해당 플레이아웃 컨트롤 구조)가 적용되는 G-PCC 콘텐트의 방향들이 사용자(들)에 의해 회전될 수 있다.
실시예들에 따른 플레이아웃 포지션 구조(PlayoutPosStruct())의 신택스는 아래와 같이 정의될 수 있다.
aligned(8) class PlayoutPosStruct() {
unsigned int(16) pos_x;
unsigned int(16) pos_y;
unsigned int(16) pos_z;
}
실시예들에 따르면, 플레이아웃 포지션 구조(PlayoutPosStruct())는 pos_x 필드, pos_y 필드, 및 pos_z 필드를 포함할 수 있다.
상기 pos_x, pos_y, 그리고 pos_z 필드들은 G-PCC 콘텐트가 직교 좌표 시스템에서 랜더링/플레이아웃되어지는 위치의 x, y, z 좌표 값들을 각각 나타낼 수 있다(specify the x, y, and z coordinate values, respectively, of a position where the G-PCC content is rendered/playout in the Cartesian coordinate system). 실시예들에 따른 수신 장치는, 상기 상기 pos_x, pos_y, 그리고 pos_z 필드들을 기반으로 해당 플레이아웃 인터랙션 정보(또는 해당 플레이아웃 컨트롤 구조)가 적용되는 G-PCC 콘텐트의 위치를 결정할 수 있다.
실시예들에 따른 플레이아웃 오리엔테이션 구조(PlayoutOrientationStruct())의 신택스는 아래와 같이 정의될 수 있다.
aligned(8) class PlayoutOrientationStruct() {
unsigned int(8) oritentation_type;
if(orientation_type == 0)
{
unsigned int(16) dir_x;
unsigned int(16) dir_y;
unsigned int(16) dir_z;
} else if(f(orientation_type == 1)
unsigned int(16) rot_x;
unsigned int(16) rot_y;
unsigned int(16) rot_z;
}
}
실시예들에 따르면, 플레이아웃 오리엔테이션 구조(PlayoutOrientationStruct())는 oritentation_type 필드를 포함할 수 있다.
실시예들에 따르면, 플레이아웃 오리엔테이션 구조(PlayoutOrientationStruct())는 상기 oritentation_type 필드의 값에 따라 dir_x 필드, dir_y 필드, 및 dir_z 필드를 포함하거나 또는 rot_x 필드, rot_y 필드, 및 rot_z 필드를 포함할 수 있다.
상기 oritentation_type 필드는 오리엔테이션 정보의 시그널링된 리프리젠테이션을 지시한다. 예를 들어, 상기 oritentation_type 필드의 값이 0이면 G-PCC 콘텐트가 보는 방향을 지시하고, 1이면 G-PCC 콘텐트의 회전을 지시한다(Orientation_type equal 0 indicates the direction where G-PCC content looks at. Orientation_type equal 1 indicates the rotation of G-PCC content).
상기 dir_x, dir_y, 그리고 dir _z 필드들은 G-PCC 콘텐트가 직교 좌표 시스템에서 보는 방향의 x, y, z 좌표 값들을 각각 나타낼 수 있다(specify the x, y, and z coordinate values, respectively, of a direction where the G-PCC content is looking at in the Cartesian coordinate system).
상기 rot_x, rot_y, 그리고 rot _z 필드들은 쿼터니언 리프리젠테이션을 사용하여 G-PCC 콘텐트의 오리엔테이션의 x, y, z 컴포넌트들을 각각 나타낼 수 있다(specify the x, y, and z components, respectively, of the orientation of the G-PCC content using the quaternion representation).
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치는, 전술한 플레이아웃 컨트롤 구조를 수신 장치로 전달함으로써, 수신 장치에서 포인트 클라우드 비디오 또는 이미지가 재생될 때 효과적으로 재생될 수 있도록 하고, 사용자로 하여금 포인트 클라우드 비디오 또는 이미지와의 상호작용을 가능케 한다. 또한, 송신 장치는 수신 장치에서 이러한 상호작용을 가능하게 하거나, 사용자로 하여금 재생 파라미터를 변경할 수 있도록 허용할 수도 있다.
실시예들에 따른 플레이아웃 그룹 구조(PlayoutGroupStruct())의 신택스는 아래와 같이 정의될 수 있다.
aligned(8) class PlayoutGroupStruct(){
unsigned int(8) plgp_id;
utf8string plgp_description;
}
실시예들에 따르면, 플레이아웃 그룹 구조(PlayoutGroupStruct())는 plgp_id 필드와 plgp_description 필드를 포함할 수 있다.
상기 plgp_id 필드는 플레이아웃 그룹을 식별하는 식별자를 지시한다. 동일한 플레이아웃 그룹 내 모든 G-PCC 콘텐트는 함께(또는 동시에) 재생되어야 한다(All G-PCC content in a same playout group should be played together). 예를 들어, 2개의 G-PCC 콘텐츠가 다른 plgp_id 필드 값을 가진다면, 각각은 함께 재생되지 않는다.
상기 plgp_description는 플레이아웃 그룹의 디스크립션을 나타내는 null-terminated UTF-8 스트링이다. 널 스트링이 허용될 수 있다.
실시예들에 따르면, 플레이아웃 컨트롤 구조(PlayoutControlStruct()) 및/또는 플레이아웃 그룹 구조(PlayoutGroupStruct())는 플레이아웃 컨트롤 정보 박스(Playout control information box)에 포함될 수 있다.
플레이아웃 컨트롤 정보 박스(Playout control information box)
실시예들에 따른 플레이아웃 컨트롤 정보 박스(PlayoutControlInformationBox)는 다음과 같이 정의될 수 있다.
class PlayoutControlInformationBox extends(){
PlayoutControlStruct();
PlayoutGroupStruct();
}
상기 PlayoutControlStruct()에 포함되는 재생 컨트롤을 위한 정보 즉, 필드들의 설명은 위의 '플레이아웃 컨트롤 구조'에서 상세히 하였으므로, 중복 설명을 피하기 위해 여기서는 생략하기로 한다.
상기 PlayoutGroupStruct()에 포함되는 함께(동시에) 재생이 필요한 비디오/이미지들에 대한 정보 즉, 필드들의 설명은 위의 '플레이아웃 그룹 구조'에서 상세히 하였으므로, 중복 설명을 피하기 위해 여기서는 생략하기로 한다.
실시예들에 따르면, 플레이아웃 컨트롤 구조(PlayoutControlStruct()) 및/또는 플레이아웃 그룹 구조(PlayoutGroupStruct())는 샘플 그룹에 포함될 수 있다.
샘플 그룹(Sample group)
실시예들에 따르면, 도 14 또는 도 15 또는 도 18의 파일/세그먼트 인캡슐레이션부는 하나 이상의 샘플들을 그룹핑하여 샘플 그룹을 생성할 수 있다. 본 명세서는 이 샘플 그룹을 플레이아웃 샘플 그룹이라 칭하기로 한다. 실시예들에 따르면, 도 14 또는 도 15 또는 도 18의 파일/세그먼트 인캡슐레이션부 또는 메타데이터 처리부 또는 시그널링 처리부는 상기 플레이아웃 샘플 그룹에 연관된 시그널링 정보를 샘플 또는 샘플 그룹 또는 샘플 엔트리에 시그널링할 수 있다. 즉, 상기 플레이아웃 샘플 그룹에 연관된 샘플 그룹 정보는 샘플 또는 샘플 그룹 또는 샘플 엔트리에 추가될 수 있다. 실시예들에 따르면, 샘플 그룹 정보는 플레이아웃 샘플 그룹 정보를 포함할 수 있다.
플레이아웃 샘플 그룹(playout sample group)
실시예들에 따르면, 동일한 플레이아웃이 적용될 수 있는 하나 이상의 샘플들이 그룹핑될 수 있으며, 이 샘플 그룹을 플레이아웃 샘플 그룹(playout sample group)이라 칭할 수 있다.
실시예들에 따르면, 상기 플레이아웃 샘플 그룹(playout sample group)에 연관된 플레이아웃 샘플 그룹 정보(GPCCPlayoutControlSampleGroupDescriptionEntry)의 신택스는 아래와 같이 정의할 수 있다.
aligned(8) class VPCCPlayoutControlSampleGroupDescriptionEntry()
extends SampleGroupDescriptionEntry('gpct') {
PlayoutControlStruct();
PlayoutGroupStruct();
}
실시예들에 따르면, 샘플 그룹핑을 위한 'gpct' grouping_type은 상기 플레이아웃 샘플 그룹으로 캐리되는 플레이아웃 샘플 그룹 정보에 트랙들 내 샘플들의 배치(assignment)를 나타낸다(The 'gpct' grouping_type for sample grouping represents the assignment of samples in tracks to the playout sample group information carried in this sample group).
실시예들에 따르면, 'gpct' grouping_type을 갖는 SampleToGroupBox가 존재하면, 동일한 그룹핑 타입을 갖는 동반 SampleGroupDescriptionBox가 존재하고, 샘플들이 속한 해당 샘플 그룹의 ID를 포함한다(When a SampleToGroupBox with grouping_type equal to 'gpct' is present, an accompanying SampleGroupDescriptionBox with the same grouping type is present, and contains the ID of this group of samples belong to).
실시예들에 따르면, 상기 플레이아웃 샘플 그룹 정보는 플레이아웃 컨트롤 구조(PlayoutControlStruct()) 및/또는 플레이아웃 그룹 구조(PlayoutGroupStruct())를 포함할 수 있다. 상기 플레이아웃 샘플 그룹 정보는 이 샘플 그룹에 대응하는 하나 이상의 G-PCC 콘텐츠 또는 하나 이상의 G-PCC 콘텐츠에 포함되는 비디오/이미지들에 적용될 수 있다.
상기 플레이아웃 컨트롤 구조(PlayoutControlStruct)는 이 샘플 그룹의 샘플들과 관련된 플레이아웃 컨트롤 정보를 포함한다.
상기 플레이아웃 그룹 구조(PlayoutGroupStruct())는 이 샘플 그룹의 샘플들과 관련된 플레이아웃 그룹 정보를 포함한다.
상기 PlayoutControlStruct()에 포함되는 재생 컨트롤을 위한 정보 즉, 필드들의 설명은 위의 '플레이아웃 컨트롤 구조'에서 상세히 하였으므로, 중복 설명을 피하기 위해 여기서는 생략하기로 한다.
상기 PlayoutGroupStruct()에 포함되는 함께(동시에) 재생이 필요한 비디오/이미지들에 대한 정보 즉, 필드들의 설명은 위의 '플레이아웃 그룹 구조'에서 상세히 하였으므로, 중복 설명을 피하기 위해 여기서는 생략하기로 한다.
실시예들에 따르면, 플레이아웃 컨트롤 구조(PlayoutControlStruct()) 및/또는 플레이아웃 그룹 구조(PlayoutGroupStruct())는 트랙 그룹에 포함될 수 있다.
트랙 그룹(Sample group)
실시예들에 따르면, 도 14 또는 도 15 또는 도 18의 파일/세그먼트 인캡슐레이션부는 하나 이상의 트랙들을 그룹핑하여 트랙 그룹을 생성할 수 있다. 본 명세서는 이 트랙 그룹을 플레이아웃 트랙 그룹이라 칭하기로 한다. 실시예들에 따르면, 도 14 또는 도 15 또는 도 18의 파일/세그먼트 인캡슐레이션부 또는 메타데이터 처리부 또는 시그널링 처리부는 상기 플레이아웃 트랙 그룹에 연관된 시그널링 정보를 샘플 또는 트랙 그룹 또는 샘플 엔트리에 시그널링할 수 있다. 즉, 상기 플레이아웃 트랙 그룹에 연관된 트랙 그룹 정보는 샘플 또는 트랙 그룹 또는 샘플 엔트리에 추가될 수 있다. 실시예들에 따르면, 트랙 그룹 정보는 플레이아웃 트랙 그룹 정보를 포함할 수 있다.
플레이아웃 트랙 그룹(playout track group)
실시예들에 따르면, 동일한 플레이아웃이 적용될 수 있는 하나 이상의 트랙들이 그룹핑될 수 있으며, 이 트랙 그룹을 플레이아웃 트랙 그룹(playout track group)이라 칭할 수 있다. 일 실시예로, 함께(또는 동시에) 재생되어야 하는 비디오/이미지들을 저장하는 트랙들을 플레이아웃 트랙 그룹으로 그룹핑할 수 있다.
실시예들에 따르면, 함께(또는 동시에) 재생되어야 하는 비디오/이미지들은 복수개의 트랙들에 저장되어 전송될 수도 있고, 하나 이상의 트랙들과 하나 이상의 아이템들에 저장되어 전송될 수도 있다. 예를 들어, 비디오들은 하나 이상의 트랙들에 저장되어 전송될 수 있고, 이미지들은 하나 이상의 아이템들에 저장되어 전송될 수 있다. 이미지들은 논-타임드 볼륨메트릭 데이터일 수 있다.
실시예들에 따르면, 플레이아웃을 위해 복수개의 트랙들이 그룹핑된다면, 이 그룹은 플레이아웃 트랙 그룹이라 칭하고, 플레이아웃을 위해 복수개의 아이템들이 그룹핑된다면 이 그룹은 플레이아웃 엔티티(entity) 그룹이라 칭할 수 있다. 또한, 플레이아웃을 위해 하나 이상의 트랙들과 하나 이상의 아이템들이 함께 그룹핑된다면, 이 그룹은 플레이아웃 트랙 그룹이라 칭할 수도 있고, 플레이아웃 엔티티 그룹이라 칭할 수도 있다.
예를 들어, 하나의 파일에 포함되는 3개의 포인트 클라우드 비디오들이 함께(또는 동시에) 재생되어야 한다고 가정하자. 이 경우, 3개의 포인트 클라우드 비디오들은 각각 G-PCC 콘텐트일 수도 있다. 그리고, 3개의 포인트 클라우드 비디오들이 3개의 트랙들에 각각 저장된다고 가정한다. 이 경우 3개의 트랙들은 플레이아웃 트랙 그룹으로 그룹화될 수 있다. 다른 예로, 하나의 파일에 포함되는 2개의 포인트 클라우드 비디오들과 3개의 포인트 클라우드 이미지들이 함께(또는 동시에) 재생되어야 한다고 가정하자. 이 경우, 2개의 포인트 클라우드 비디오들과 3개의 포인트 클라우드 이미지들은 각각 G-PCC 콘텐트일 수도 있고, 하나 이상의 G-PCC 콘텐트의 비디오들과 이미지들일 수 있다. 그리고, 2개의 포인트 클라우드 비디오들과 3개의 포인트 클라우드 이미지들은 2개의 트랙들과 3개의 아이템들에 저장된다고 가정하면, 2개의 트랙들과 3개의 아이템들은 플레이아웃 엔티티 그룹(또는 플레이아웃 트랙 그룹)으로 그룹화될 수 있다.
아래에서 설명하는 플레이아웃 트랙 그룹은 복수개의 트랙들이 그룹핑되거나 또는 하나 이상의 트랙들과 하나 이상의 아이템들이 그룹핑되었음을 의미한다. 그리고, 설명의 편의를 위해 함께(동시에) 재생되어야 할 비디오/이미지들이 복수개의 트랙들에 저장되어 있다고 가정한다.
실시예들에 따르면, 플레이아웃 트랙 그룹(playout track group)에 연관된 박스 형태의 플레이아웃 트랙 그룹 정보(PlayoutTrackGroupBox)는 다음과 같이 정의될 수 있다.
Box Types: 'gpog'
Container: TrackGroupBox
Mandatory: No
Quantity: Zero or more
실시예들에 따르면, 박스 타입 값으로 'gpog'을 갖는 플레이아웃 트랙 그룹 정보(PlayoutTrackGroupBox)는 트랙 그룹 박스(TrackGroup)에 박스 형태로 포함될 수 있다.
실시예들에 따르면, 플레이아웃 트랙 그룹 정보(PlayoutTrackGroupBox)의 신택스는 아래와 같이 정의할 수 있다.
aligned(8) class PlayoutTrackGroupBox extends TrackGroupTypeBox('gpog') {
PlayoutControlStruct();
PlayoutGroupStruct();
}
실시예들에 따르면, 'gpog'의 트랙 그룹 타입을 가지는 플레이아웃 트랙 그룹 정보(PlayoutTrackGroupBox)는 PlayoutControlStruct() 및/또는 PlayoutGroupStruct()를 포함할 수 있다. 상기 플레이아웃 트랙 그룹 정보는 이 트랙 그룹에 대응하는 하나 이상의 G-PCC 콘텐츠 또는 하나 이상의 G-PCC 콘텐츠에 포함되는 비디오/이미지들에 적용될 수 있다.
실시예들에 따르면, 'gpog' track_group_type를 갖는 TrackGroupTypeBox는 이 트랙이 함께 재생되어야 하는 G-PCC 콘텐츠의 플레이아웃 그룹에 속한다는 것을 지시할 수 있다(TrackGroupTypeBox with track_group_type equal to 'gpog' indicates that this track belongs to a playout group of G-PCC contents that should be played together).
실시예들에 따르면, 같은 플레이아웃 그룹 정보에 속한 트랙들은 'gpog' track_group_type을 위해 같은 track_group_id 값을 갖는다. 그리고, 하나의 플레이아웃 그룹으로부터 나온 트랙들의 track_group_id는 다른 플레이아웃 그룹으로부터 나온 트랙들의 track_group_id와 다르다(Tracks belonging to the same playout group have the same value of track_group_id for track_group_type 'gpog' and the track_group_id of tracks from one playout group differs from the track_group_id of tracks from any other playout group).
실시예들에 따르면, 동일한 플레이아웃 그룹의 트랙들은, 멤버들 중 하나가 재생될 필요가 있을때, 함께 재생하기 위해 파싱되고 디코딩되어야 할 필요가 있다(Tracks of same playout group need to be parsed and decoded for playing out together when one of members needs to be played).
상기 플레이아웃 컨트롤 구조(PlayoutControlStruct)는 이 트랙 그룹의 트랙들과 관련된 플레이아웃 컨트롤 정보를 포함한다. 상기 플레이아웃 그룹 구조(PlayoutGroupStruct())는 이 트랙 그룹의 트랙들과 관련된 플레이아웃 그룹 정보를 포함한다.
실시예들에 따르면, 플레이아웃 엔티티 그룹은 플레이아웃 트랙 그룹의 박스 타입 값과 다른 박스 타입 값을 가진다. 그리고, 상기 플레이아웃 엔티티 그룹에 연관된 플레이아웃 엔티티 그룹 정보는 전술한 플레이아웃 트랙 그룹 정보과 유사하게 플레이아웃 컨트롤 구조 및/또는 플레이아웃 그룹 구조를 포함할 수 있다. 상기 플레이아웃 컨트롤 구조는 이 엔티티 그룹의 아이템들과 관련된 플레이아웃 컨트롤 정보를 포함하고, 상기 플레이아웃 그룹 구조는 이 엔티티 그룹의 아이템들과 관련된 플레이아웃 그룹 정보를 포함한다. 본 명세서에서 엔티티 그룹은 하나 이상의 트랙들을 더 포함할 수 있다. 상기 플레이아웃 엔티티 그룹 정보는 이 엔티티 그룹에 대응하는 하나 이상의 G-PCC 콘텐츠 또는 하나 이상의 G-PCC 콘텐츠에 포함되는 비디오/이미지들에 적용될 수 있다.
상기 플레이아웃 컨트롤 구조에 포함되는 재생 컨트롤을 위한 정보 즉, 필드들의 설명은 위의 '플레이아웃 컨트롤 구조'에서 상세히 하였으므로, 중복 설명을 피하기 위해 여기서는 생략하기로 한다.
상기 플레이아웃 그룹 구조에 포함되는 함께(동시에) 재생이 필요한 비디오/이미지들에 대한 정보 즉, 필드들의 설명은 위의 '플레이아웃 그룹 구조'에서 상세히 하였으므로, 중복 설명을 피하기 위해 여기서는 생략하기로 한다.
도 45는 실시예들에 따른 G-PCC 비트스트림을 저장하는 싱글 트랙을 위한 G-PCC 파일 구조를 시각화한 도면이다. 즉, 싱글 트랙을 포함하는 ISOBMFF 기반의 파일의 레이아웃의 예시를 나타낸다.
도 45에서 ISOBMFF 기반의 파일은 컨테이너, 컨테이너 파일, 미디어 파일, G-PCC 파일 등으로 지칭될 수 있다. 구체적으로, 파일은 ftyp, moov, mdat 이라고 지칭할 수 있는 박스 및/또는 정보 등으로 구성될 수 있다.
실시예들에 따르면, 파일의 moov 박스에 포함되는 stsd 박스(SampleDescriptionBox)는 G-PCC 비트스트림을 저장하는 싱글 트랙을 위한 샘플 엔트리(sample entry)를 포함할 수 있다. 실시예들에 따르면, G-PCC 비트스트림을 저장하는 싱글 트랙을 G-PCC 트랙이라 칭할 수 있다.
실시예들에 따르면, 시퀀스 파라미터 세트, 지오메트리 파라미터 세트, 어트리뷰트 파라미터 세트, 타일 인벤토리는 파일 내 moov 박스의 샘플 엔트리 또는 mdat 박스의 샘플에 포함될 수 있다.
실시예들에 따르면, 지오메트리 슬라이스(또는 코드된 지오메트리 비트스트림이라 함), 제로 이상의 어트리뷰트 슬라이스들(또는 코드된 어트리뷰트 비트스트림들이라 함)은 파일 내 mdat 박스의 샘플에 포함된다
실시예들에 따르면, G-PCC 비트스트림이 파일의 싱글 트랙에 저장될 때, 각 샘플은 멀티플 G-PCC 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 즉, 각 샘플은 하나 이상의 TLV 인캡슐레이션 구조들로 구성된다. 실시예들에 따르면, 시퀀스 파라미터 세트, 지오메트리 파라미터 세트, 어트리뷰트 파라미터 세트, 타일 인벤토리, 지오메트리 슬라이스, 어트리뷰트 슬라이스를 각각 G-PCC 컴포넌트라 칭하기로 한다.
실시예들에 따르면, 싱글 트랙의 샘플 엔트리는 다음과 같이 정의할 수 있다.
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
샘플 엔트리 타입 'gpe1' 또는 'gpeg'는 필수적이며, 하나 이상의 샘플 엔트리들이 존재할 수 있다.
실시예들에 따르면, G-PCC 트랙은 'gpe1' 또는 'gpeg'의 샘플 엔트리 타입을 가지는 VolumetricVisualSampleEntry를 사용할 수 있다.
실시예들에 따르면, G-PCC 트랙의 샘플 엔트리는 G-PCC 디코더 컨피규레이션 박스(GPCCConfigurationBox)와 플레이아웃 컨트롤 정보 박스를 포함할 수 있다.
상기 G-PCC 디코더 컨피규레이션 박스(GPCCConfigurationBox)는 G-PCC 디코더 컨피규레이션 레코드(GPCCDecoderConfigurationRecord())를 포함할 수 있다.
상기 GPCCDecoderConfigurationRecord()는 configurationVersion 필드, profile_idc 필드, profile_compatibility_flags 필드, level_idc 필드, numOfSetupUnitArrays 필드, SetupUnitType 필드, completeness 필드, numOfSepupUnit 필드, setupUnit 필드 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 각 필드의 설명은 동일한 명칭을 가지는 전술한 각 필드의 설명으로 대체한다.
실시예들에 따르면, 상기 GPCCDecoderConfigurationRecord()에 포함된 setupUnit array 필드는 하나의 SPS를 포함하는 TLV 인캡슐레이션 구조들을 포함할 수 있다.
실시예들에 따르면, 샘플 엔트리 타입이 'gpe1'이면, 모든 파라미터 세트들 예를 들어, SPS, GPS, APS, 타일 인벤토리(또는 타일 파라미터 세트라 함)이 setupUints의 어레이(arrary)에 포함된다.
실시예들에 따르면, 샘플 엔트리 타입이 'gpeg'이면, 상기 파라미트 세트들은 setupUints의 arrary(즉, 샘플 엔트리)에 포함되거나 또는 해당 스트림 (즉, 샘플)에 포함될 수 있다.
상기 플레이아웃 컨트롤 정보 박스는 플레이아웃 컨트롤 구조(PlayoutControlStruct()) 및/또는 플레이아웃 그룹 구조(PlayoutGroupStruct())를 포함할 수 있다 .
다음은 'gpe1'의 샘플 엔트리 타입을 가지는 G-PCC 샘플 엔트리(GPCCSampleEntry)의 신택스의 예시이다.
aligned(8) class GPCCSampleEntry()
extends VolumetricVisualSampleEntry ('gpe1') {
GPCCConfigurationBox config; //mandatory
PlayoutControlInformationBox playout_control;
}
실시예들에 따르면, 'gpe1'의 샘플 엔트리 타입을 가지는 G-PCC 샘플 엔트리(GPCCSampleEntry)는 GPCCConfigurationBox, 3DBoundingBoxInfoBox(), CubicRegionInfoBox(), 그리고 TileInventoryBox()를 포함할 수 있다.
상기 플레이아웃 컨트롤 정보 박스(PlayoutControlInformationBox)는 이 트랙으로 캐리되는 G-PCC 콘텐트의 플레이아웃 컨트롤 정보 및/또는 플레이아웃 그룹 정보를 지시하기 위해 이 샘플 엔트리에 존재할 수 있다.
상기 PlayoutControlStruct()에 포함되는 재생 컨트롤을 위한 정보 즉, 필드들의 설명은 위의 '플레이아웃 컨트롤 구조'에서 상세히 하였으므로, 중복 설명을 피하기 위해 여기서는 생략하기로 한다.
상기 PlayoutGroupStruct()에 포함되는 함께(동시에) 재생이 필요한 비디오/이미지들에 대한 정보 즉, 필드들의 설명은 위의 '플레이아웃 그룹 구조'에서 상세히 하였으므로, 중복 설명을 피하기 위해 여기서는 생략하기로 한다.
도 46은 실시예들에 따른 G-PCC 비트스트림이 파일의 싱글 트랙에 저장될 때, mdat 박스의 샘플 구조의 예시를 보인 도면이다.
즉, 도 46에서 샘플은 지오메트리 슬라이스(즉, 코드된 지오메트리 비트스트림)을 포함하는 지오메트리 TLV 인캡슐레이션 구조를 포함한다. 이에 더하여, 상기 샘플은, 만일 존재할 경우, 하나 이상의 파라미터 세트들을 포함하는 파라미터 세트 TLV 인캡슐레이션 구조들을 더 포함할 수도 있다. 또한 상기 샘플은, 만일 존재할 경우, 하나 이상의 어트리뷰트 슬라이스(즉, 코드된 어트리뷰트 비트스트림)들을 포함하는 어트리뷰트 TLV 인캡슐레이션 구조들을 더 포함할 수도 있다.
그리고 각 샘플이 멀티플 TLV 인캡슐레이션 구조들로 구성되면, 그 샘플에서 각 TLV 인캡슐레이션 구조를 억세스할 필요가 있다. 왜냐하면, 수신 장치에서 지오메트리 슬라이스가 먼저 디코드되고, 상기 디코드된 지오메트리를 기반으로 어트리뷰트 슬라이스가 디코드될 필요가 있기 때문이다.
또한 하나의 샘플이 멀티플 TLV 인캡슐레이션 구조들로 구성되면, 멀티플 TLV 인캡슐레이션 구조들 각각은 서브 샘플로서 저장될 수 있다. 실시예들에 따라 서브 샘플은 G-PCC 서브 샘플로 호칭될 수 있다. 예를 들어, 하나의 샘플이 파라미터 세트를 포함하는 파라미터 세트 TLV 인캡슐레이션 구조와 지오메트리 슬라이스를 포함하는 지오메트리 TLV 인캡슐레이션 구조 그리고 어트리뷰트 슬라이스를 포함하는 어트리뷰트 TLV 인캡슐레이션 구조를 포함한다면, 파라미터 세트 TLV 인캡슐레이션 구조, 지오메트리 TLV 인캡슐레이션 구조, 그리고 어트리뷰트 TLV 인캡슐레이션 구조는 각각 서브 샘플로서 저장된다. 본 명세서에서 서브 샘플은 오직 하나의 TLV 인캡슐레이션 구조를 포함하는 것을 일 실시예로 한다.
이때 그 샘플에서 각 G-PCC 컴포넌트를 억세스하는 것을 가능하게 하기 위해, 그 서브 샘플로 캐리되는 TLV 인캡슐레이션 구조의 타입이 필요하다.
다음은 G-PCC 비트스트림이 싱글 트랙에 저장될 때, 샘플 포맷의 신택스에 대해 설명한다.
아래 신택스에서 각 샘플(GPCCSample)은 싱글 포인트 클라우드 프레임에 해당하며, 동일 프리젠테이션 타임(same presentation time)에 속하는 하나 이상의 TLV 인캡슐레이션 구조들로 구성될 수 있다. 각 TLV 인캡슐레이션 구조는 싱글 타입의 TLV 페이로드 (또는 G-PCC 페이로드라 함), 예를 들어, 지오메트리 슬라이스, 어트리뷰트 슬라이스를 포함할 수 있다. 이에 더하여, 하나의 샘플은 독립적(예, 싱크 샘플)일 수 있다(a sample may be self-contained).
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;
}
}
위 신택스에서 GPCCLength 필드는 해당 샘플의 길이를 나타내고, gpcc_unit 필드는 싱글 G-PCC 컴포넌트(예, 지오메트리 슬라이스)를 포함하는 TLV 인캡슐레이션 구조의 instance를 포함한다.
다음은 서브 샘플의 신택스에 대해 설명한다.
실시예들에 따르면, G-PCC 서브 샘플은 오직 하나의 TLV 인캡슐레이션 구조를 포함한다. 실시예들에 따르면, moov 박스의 샘플 테이블 박스(SampleTableBox, stbl)에 또는 무비 프래그먼트 박스(MovieFragmentBox, moof)들 각각의 트랙 프래그먼트 박스(TrackFragmentBox, traf)에 하나의 SubSampleInformationBox가 존재할 수 있다.
만일 SubSampleInformationBox가 존재한다면 TLV 인캡슐레이션 구조의 8비트 타입 값이 그리고 상기 TLV 인캡슐레이션 구조가 어트리뷰트 페이로드를 포함한다면 어트리뷰트 인덱스의 6비트 값이 상기 SubSampleInformationBox 내 sub-sample entry의 32-bit codec_specific_parameters field에 포함될 수 있다. 실시예들에 따르면, 각 서브 샘플의 타입은 SubSampleInformationBox 내 sub-sample entry의 codec_specific_parameters field를 파싱함에 의해 식별될 수 있다.
상기 SubSampleInformationBox의 codec_specific_parameters field는 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;
위의 서브 샘플 신택스에서, PayloadType 필드는 해당 서브 샘플 내 TLV 인캡슐레이션 구조의 tlv_type을 지시한다. 예를 들어, PayloadType 파라미터의 값이 4이면 어트리뷰트 슬라이스(즉, attribute payload)를 지시할 수 있다.
AttrIdx 필드는 해당 서브 샘플 내 어트리뷰트 페이로드를 포함하는 TLV 인캡슐레이션 구조의 어트리뷰트 정보의 식별자를 지시한다. 이것은 해당 서브 샘플 내 어트리뷰트 페이로드를 포함하는 TLV 인캡슐레이션 구조의 ash_attr_sps_attr_idx와 같을 수 있다.
도 47은 실시예들에 따른 G-PCC 비트스트림을 저장하는 멀티플 트랙들을 위한 ISOBMFF 기반의 G-PCC 파일 구조를 시각화한 도면이다. 즉, 다른 G-PCC 컴포넌트들이 별도의 트랙들(separate tracks)로 캐리될 때 G-PCC 비트스트림의 멀티-트랙 컨테이너의 예시이다.
도 47에서도 ISOBMFF 기반의 파일은 컨테이너, 컨테이너 파일, 미디어 파일, G-PCC 파일 등으로 지칭될 수 있다. 구체적으로, 파일은 ftyp, moov, mdat 이라고 지칭할 수 있는 박스 및/또는 정보 등으로 구성될 수 있다.
실시예들에 따르면, G-PCC 비트스트림이 ISOBMFF 기반의 파일의 멀티플 트랙들로 캐리될 때, 각 지오메트리 또는 어트리뷰트 슬라이스는 개별 트랙(indivisual track)에 매핑될 수 있다. 예를 들어, 지오메트리 슬라이스(geometry sub-stream or coded geometry bitstream or coded geometry slice bitstream이라 함)은 트랙 1(track 1)에, 어트리뷰트 슬라이스(attribute sub-stream or coded attribute bitstream or coded attribute slice bitstream이라 함)은 트랙2(track 2)에 매핑된다.
실시예들에 따르면, 지오메트리 슬라이스를 캐리하는 트랙(예, track 1)은 지오메트리 트랙 또는 G-PCC 지오메트리 트랙으로 호칭될 수 있고, 어트리뷰트 슬라이스를 캐리하는 트랙(예, track 2)은 어트리뷰트 트랙 또는 G-PCC 어트리뷰트 트랙으로 호칭될 수 있다. 그리고, 지오메트리 트랙은 지오메트리 슬라이스를 캐리하는 볼륨메트릭 비쥬얼 트랙으로 그리고 어트리뷰트 트랙은 어트리뷰트 슬라이스를 캐리하는 볼륨메트릭 비쥬얼 트랙으로 정의될 수 있다.
실시예들에 따르면, 지오메트리 슬라이스와 어트리뷰트 슬라이스 둘 다를 포함하는 G-PCC 비트스트림의 일부(the part of G-PCC bitstream)를 캐리하는 트랙을 다중화된 트랙(multiplexed track)이라 호칭할 수 있다.
실시예들에 따르면, 지오메트리 슬라이스와 어트리뷰트 슬라이스가 개별 트랙들(separate tracks)에 저장될 때, 트랙 내 각 샘플은 싱글 G-PCC 컴포넌트의 데이터를 캐리하는 적어도 하나의 TLV 인캡슐레이션 구조를 포함한다. 이때, 각 샘플은 지오메트리와 어트리뷰트 둘 다를 포함하지 않으며 또한 멀티플 어트리뷰트들을 포함하지 않는다.
실시예들에 따르면, G-PCC 비트스트림의 멀티-트랙 인캡슐레이션은 G-PCC 플레이어가 G-PCC 컴포넌트들 중 하나를 효과적(effectively)으로 억세스하는 것을 가능하게 한다. 예를 들어, 수신 장치에서 지오메트리가 먼저 디코드되고, 상기 디코드된 지오메트리를 기반으로 어트리뷰트가 디코드되어야 한다. 즉, G-PCC 플레이어는 어트리뷰트 비트스트림들보다 앞서 지오메트리 비트스트림을 캐리하는 트랙을 억세스하여야 한다.
실시예들에 따르면, G-PCC 비트스트림이 멀티플 트랙들로 캐리될 때, G-PCC 플레이어가 G-PCC 컴포넌트들 중 하나를 효과적으로 억세스하기 위해, 다음 조건들이 만족될 필요가 있다.
즉, TLV 인캡슐레이션 구조들로 이루어진 G-PCC 비트스트림이 멀티플 트랙들로 캐리될 때, 지오메트리 비트스트림(또는 지오메트리 슬라이스)을 캐리하는 트랙이 엔트리 포인트가 된다(When the G-PCC bitstream is carried in multiple tracks, a track carrying G-PCC geometry bitstream shall be an entry point).
그리고, 샘플 엔트리에서, 이 트랙에 포함된 스트림의 역할(role)을 지시하기 위해 새로운 박스가 추가된다. 새로운 박스는 전술한 G-PCC 컴포넌트 타입 박스(GPCCComponentTypeBox)인 것을 일 실시예로 한다. 즉, 상기 GPCCComponentTypeBox가 멀티플 트랙들을 위한 샘플 엔트리에 포함될 수 있다.
상기 GPCCComponentTypeBox는 GPCCComponentTypeStruct()를 포함할 수 있다.
상기 GPCCComponentTypeBox가 G-PCC 비트스트림의 일부 또는 모두를 캐리하는 트랙들의 샘플 엔트리에 존재하면, 상기 GPCCComponentTypeStruct()는 각 트랙에 의해 캐리되는 하나 이상의 G-PCC 컴포넌트들의 타입 예를 들어, 지오메트리, 어트리뷰트를 지시할 수 있다(When this box is present in a sample entry of tracks carrying the part or all G-PCC bitstreams, it indicates one or more G-PCC component types carried by the respective track).
예를 들어, GPCCComponentTypeStruct()에 포함된 gpcc_type 필드의 값이 2이면 지오메트리 컴포넌트를 지시하고, 4이면 어트리뷰트 컴포넌트를 지시할 수 있다. 또한, 상기 gpcc_type 필드의 값이 4 즉, 어트리뷰트 컴포넌트를 지시하면, SPS()에 시그널링된 어트리뷰트의 식별자를 지시하는 AttrIdx 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 GPCCComponentTypeStruct()에 포함되는 G-PCC 컴포넌트 타입에 관련된 정보 즉, 필드들의 설명은 중복 설명을 피하기 위해 전술한 'G-PCC 컴포넌트 정보 구조'의 상세 설명을 참조하기로 하고, 여기서는 생략한다.
실시예들에 따르면, G-PCC 비트스트림이 멀티플 트랙들로 캐리될 때, 샘플 엔트리의 신택스는 다음과 같이 정의할 수 있다.
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
샘플 엔트리 타입 'gpc1' 또는 'gpcg'는 필수적이며, 하나 이상의 샘플 엔트리들이 존재할 수 있다.
그리고, 멀티플 트랙들(예를 들어, 지오메트리 또는 어트리뷰트 트랙들)은 'gpc1' 또는 'gpcg'의 샘플 엔트리 타입을 갖는 VolumetricVisualSampleEntry를 사용할 수 있다.
실시예들에 따르면, 멀티플 트랙들의 샘플 엔트리는 G-PCC 디코더 컨피규레이션 박스(GPCCConfigurationBox), G-PCC 컴포넌트 타입 박스(GPCCComponentTypeBox), 및 플레이아웃 컨트롤 정보 박스(PlayoutControlInformationBox)를 포함할 수 있다.
상기 G-PCC 디코더 컨피규레이션 박스(GPCCConfigurationBox)는 G-PCC 디코더 컨피규레이션 레코드(GPCCDecoderConfigurationRecord())를 포함할 수 있다.
실시예들에 따르면, 상기 GPCCDecoderConfigurationRecord()는 geometry-based 포인트 클라우드 콘텐트를 위한 디코더 configuration 정보를 제공한다.
실시예들에 따른 시퀀스 파라미터 세트, 지오메트리 파라미터 세트, 어트리뷰트 파라미터 세트, 타일 인벤토리 중 적어도 하나는 샘플 엔트리 내 GPCCDecoderConfigurationRecord()에 포함될 수 있다.
상기 GPCCDecoderConfigurationRecord()는 configurationVersion 필드, profile_idc 필드, profile_compatibility_flags 필드, level_idc 필드, numOfSetupUnitArrays 필드, SetupUnitType 필드, completeness 필드, numOfSepupUnit 필드, tlv_encapsulation setupUnit 필드 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 각 필드의 설명은 동일한 명칭을 가지는 전술한 각 필드의 설명으로 대체한다.
일 실시예로, GPCCDecoderConfigurationRecord() 내 setup units의 어레이와 이 트랙의 샘플들에 포함되는 모든 데이터는 TLV 인캡슐레이션 구조로 저장된다. 그리고, 다른 configuration or parameter sets를 사용하는 G-PCC 데이터의 섹션들을 지시하기 위해 멀티플 샘플 엔트리들이 사용될 수 있다.
실시예들에 따르면, 상기 GPCCDecoderConfigurationRecord()에 포함된 setup units의 어레이는 하나의 SPS를 포함하는 TLV 인캡슐레이션 구조들을 포함할 수 있다.
실시예들에 따르면, 샘플 엔트리 타입이 'gpc1' 또는 'gpcq'이면 그 샘플 엔트리에 G-PCC 컴포넌트 타입 박스(GPCCComponentTypeBox)가 존재한다.
일 실시예로, 샘플 엔트리 타입이 'gpc1'이면, 모든 SPS, GPS, 타일 인벤토리는 지오메트리 비트스트림을 캐리하는 지오메트리 트랙들의 샘플 엔트리 내 setupUint 어레이에 포함될 수 있다. 또한, 모든 관련된 APS는 어트리뷰트 비트스트림을 캐리하는 어트리뷰트 트랙들의 샘플 엔트리 내 setupUint 어레이에 포함될 수 있다.
일 실시예로, 샘플 엔트리 타입이 'gpcg'이면, SPS, APS, GPS 또는 타일 인벤토리는 해당 트랙의 샘플 엔트리(즉, setupUint 어레이)에 포함되거나 또는 해당 트랙의 샘플(즉, stream)에 포함될 수 있다.
실시예들에 따르면, 샘플 엔트리 타입이 'gpc1' 또는 'gpcq'이면 그 샘플 엔트리에 플레이아웃 컨트롤 정보 박스(PlayoutControlInformationBox)가 존재한다.
다음은 'gpc1'의 샘플 엔트리 타입을 가지는 G-PCC 샘플 엔트리(GPCCSampleEntry)의 신택스의 예시이다.
aligned(8) class GPCCSampleEntry() extends VolumetricVisualSampleEntry ('gpc1') {
GPCCConfigurationBox config;
GPCCComponentTypeBox();
PlayoutControlInformationBox playout_control;
}
실시예들에 따르면, 'gpc1'의 샘플 엔트리 타입을 가지는 G-PCC 샘플 엔트리(GPCCSampleEntry)는 GPCCConfigurationBox, 그리고 PlayoutControlInformationBox를 포함할 수 있다.
상기 GPCCConfigurationBox는 G-PCC 디코더 컨피규레이션 레코드(GPCCDecoderConfigurationRecord())를 포함한다. 상기 GPCCDecoderConfigurationRecord()는 G-PCC 비트스트림을 위한 디코더 configuration 정보를 제공한다. 실시예들에 따르면, 시퀀스 파라미터 세트, 지오메트리 파라미터 세트, 어트리뷰트 파라미터 세트, 타일 인벤토리 중 적어도 하나는 샘플 엔트리 내 GPCCDecoderConfigurationRecord()의 setup unit들의 어레이에 포함될 수 있다. 상기 GPCCDecoderConfigurationRecord()의 설명은 위에서 상세히 하였으므로, 설명의 중복을 피하기 위해 여기서는 생략한다.
상기 GPCCComponentTypeBox()는 각 트랙으로 캐리되는 G-PCC 컴포넌트의 타입을 나타낸다. 실시예들에 따르면, 멀티플 타입들의 G-PCC 컴포넌트 데이터가 하나의 트랙에서 다중화되면, 예를 들어, 지오메트리 서브-스트림과 어트리뷰트 서브-스트림이 하나의 트랙에서 다중화되면, GPCCComponentTypeBox는 각 트랙에 의해 캐리되는 멀티플 G-PCC 컴포넌트들의 타입을 지시할 수 있다. 실시예들에 따르면, 멀티플 컴포넌트 타입들이 지시되고, 컴포넌트 타입 샘플 그룹이 없으면, GPCCComponentTypeBox 내 시그널링된 컴포넌트 타입의 순서는 해당 트랙의 각 샘플 내 관련된 서브-샘플의 순서를 지시할 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). 상기 GPCCComponentTypeBox()에 포함되는 G-PCC 컴포넌트 타입에 관련된 정보 즉, 필드들의 설명은 중복 설명을 피하기 위해 전술한 'G-PCC 컴포넌트 정보 구조'에서의 상세 설명을 참조하기로 하고, 여기서는 생략한다.
상기 플레이아웃 컨트롤 정보 박스(PlayoutControlInformationBox)는 해당되는 G-PCC 콘텐트의 플레이아웃 컨트롤 정보 및/또는 플레이아웃 그룹 정보를 지시하기 위해 이 샘플 엔트리에 존재할 수 있다.
상기 PlayoutControlStruct()에 포함되는 재생 컨트롤을 위한 정보 즉, 필드들의 설명은 위의 '플레이아웃 컨트롤 구조'에서 상세히 하였으므로, 중복 설명을 피하기 위해 여기서는 생략하기로 한다.
상기 PlayoutGroupStruct()에 포함되는 함께(동시에) 재생이 필요한 비디오/이미지들에 대한 정보 즉, 필드들의 설명은 위의 '플레이아웃 그룹 구조'에서 상세히 하였으므로, 중복 설명을 피하기 위해 여기서는 생략하기로 한다.
도 48은 실시예들에 따라 TLV 인캡슐레이션 구조들로 구성된 G-PCC 비트스트림이 파일의 멀티플 트랙들에 저장될 때, mdat 박스의 샘플들의 구조의 예시를 보인 도면이다. 실시예들에 따르면, 각 샘플은 하나 이상의 TLV 인캡슐레이션 구조들을 포함한다. 이때, 각 샘플은 지오메트리와 어트리뷰트 둘 다를 포함하지 않으며 또한 멀티플 어트리뷰트들을 포함하지 않는다.
도 48에서, 지오메트리 트랙(또는 G-PCC 지오메트리 트랙이라 함)의 샘플은 지오메트리 슬라이스를 포함하는 지오메트리 TLV 인캡슐레이션 구조는 포함하지만 어트리뷰트 슬라이스를 포함하는 어트리뷰트 TLV 인캡슐레이션 구조는 포함하지 않는다. 마찬가지로, 어트리뷰트 트랙(또는 G-PCC 어트리뷰트 트랙이라 함)의 샘플은 어트리뷰트 슬라이스를 포함하는 어트리뷰트 TLV 인캡슐레이션 구조는 포함하지만 지오메트리 슬라이스를 포함하는 지오메트리 TLV 인캡슐레이션 구조는 포함하지 않는다. 하지만, 파라미터 세트들이 존재한다면, 파라미터 세트들은 TLV 인캡슐레이션 구조로 지오메트리 트랙의 샘플 및/또는 어트리뷰트 트랙의 샘플에 포함될 수 있다.
실시예들에 따르면, G-PCC 비트스트림이 멀티플 트랙들에 저장될 때, 샘플 포맷의 신택스는 아래와 같이 정의할 수 있다.
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;
}
}
위 신택스에서 G-PCC 샘플(GPCCsample)은 싱글 포인트 클라우드 프레임에 해당하며, 동일 프리젠테이션 타임(same presentation time)에 속하는 하나 이상의 TLV 인캡슐레이션 구조들로 구성될 수 있다. 각 TLV 인캡슐레이션 구조는 싱글 타입의 TLV 페이로드 (또는 G-PCC 페이로드라 함) 예를 들어, 지오메트리 슬라이스, 어트리뷰트 슬라이스 또는 파라미터 세트를 포함한다.
만일 GPCCComponentTypeBox가 해당 샘플 엔트리에 존재하면, 각 샘플은 지오메트리 슬라이스 또는 어트리뷰트 슬라이스를 캐리하는 하나의 TLV 인캡슐레이션 구조를 포함한다. 이에 더하여, 각 샘플은 파라미터 세트들을 캐리하는 제로 이상의 TLV 인캡슐레이션 구조를 선택적으로 포함할 수 있다.
위 신택스에서 GPCCLength 필드는 해당 샘플의 길이를 나타내고, gpcc_unit은 싱글 G-PCC 컴포넌트(예, 지오메트리 슬라이스)를 포함하는 G-PCC TLV 인캡슐레이션 구조의 instance를 포함한다.
실시예들에 따르면, 멀티플 타입들의 G-PCC 컴포넌트 데이터가 하나의 트랙에 다중화되면, 예를 들어 지오메트리 슬라이스와 어트리뷰트 슬라이스가 하나에 트랙에 다중화되면, 하나 이상의 서브-샘플들이 각 샘플에 존재할 수 있다. 즉, 하나의 샘플이 멀티플 G-PCC TLV 인캡슐레이션 구조들로 구성되면, 멀티플 G-PCC TLV 인캡슐레이션 구조들 각각은 서브 샘플로서 저장될 수 있다. 예를 들어, 하나의 샘플이 파라미터 세트를 포함하는 파라미터 세트 TLV 인캡슐레이션 구조와 지오메트리 슬라이스를 포함하는 지오메트리 TLV 인캡슐레이션 구조를 포함한다면, 파라미터 세트 TLV 인캡슐레이션 구조와 지오메트리 TLV 인캡슐레이션 구조는 각 서브 샘플로서 저장된다. 다른 예로, 하나의 샘플이 파라미터 세트를 포함하는 파라미터 세트 TLV 인캡슐레이션 구조와 어트리뷰트 슬라이스를 포함하는 어트리뷰트 TLV 인캡슐레이션 구조를 포함한다면, 파라미터 세트 TLV 인캡슐레이션 구조와 어트리뷰트 TLV 인캡슐레이션 구조는 각 서브 샘플로서 저장된다. 본 명세서에서 서브 샘플은 오직 하나의 TLV 인캡슐레이션 구조를 포함하는 것을 일 실시예로 한다.
실시예들에 따르면, 하나의 서브 샘플은 오직 하나의 TLV 인캡슐레이션 구조를 포함한다.
실시예들에 따르면, 파일의 moov 박스의 샘플 테이블 박스(SampleTableBox, stbl)에 또는 파일의 무비 프래그먼트 박스(MovieFragmentBox, moof)들 각각의 트랙 프래그먼트 박스(TrackFragmentBox, traf)에 하나의 SubSampleInformationBox가 존재할 수 있다.
만일 SubSampleInformationBox가 존재한다면 TLV 인캡슐레이션 구조의 8비트 타입 값이 그리고 상기 TLV 인캡슐레이션 구조가 어트리뷰트 페이로드를 포함한다면 어트리뷰트 인덱스의 6비트 값이 상기 SubSampleInformationBox 내 sub-sample entry의 32-bit codec_specific_parameters field에 포함될 수 있다. 실시예들에 따르면, 각 서브 샘플의 타입은 SubSampleInformationBox 내 sub-sample entry의 codec_specific_parameters field를 파싱함에 의해 식별될 수 있다.
상기 SubSampleInformationBox의 codec_specific_parameters field는 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;
위의 서브 샘플 신택스에서, PayloadType 필드는 해당 서브 샘플 내 TLV 인캡슐레이션 구조의 tlv_type을 지시한다. 예를 들어, PayloadType 파라미터의 값이 4이면 어트리뷰트 슬라이스(즉, attribute payload)를 지시할 수 있다.
AttrIdx 필드는 해당 서브 샘플 내 어트리뷰트 페이로드를 포함하는 TLV 인캡슐레이션 구조의 어트리뷰트 정보의 식별자를 지시한다. 이것은 해당 서브 샘플 내 어트리뷰트 페이로드를 포함하는 TLV 인캡슐레이션 구조의 ash_attr_sps_attr_idx를 지시할 수 있다.
실시예들에 따르면, 상기 SubSampleInformationBox가 존재하지 않으면, 해당 샘플 내 서브 샘플들의 순서는 샘플 엔트리 또는 샘플 그룹에 시그널링된 컴포넌트 타입들의 순서를 따를 수 있다.
실시예들에 따르면, 지오메트리 슬라이스(또는 지오메트리 비트스트림)와 어트리뷰트 슬라이스(또는 어트리뷰트 비트스트림)이 별개의 트랙들(separate tracks)로 캐리될 때, 트랙들 사이를 링크하기 위해 새로운 박스가 추가될 수 있다. 일 실시예로, 새로운 박스는 TrackReferenceTypeBox라 칭할 수 있다.
상기 TrackReferenceTypeBox는 지오메트리 트랙의 샘플 엔트리의 트랙 박스(TrackBox, trak 박스) 내 트랙 레퍼런스 박스(TrackReferenceBox, tref 박스)에 추가되는 것을 일 실시예로 한다. 실시예들에 따르면, 상기 TrackReferenceTypeBox는 상기 지오메트리 트랙이 참조하는 트랙들을 지정하는(designating) 트랙 ID들(track_IDs)의 어레이를 포함한다. 실시예들에 따르면, 지오메트리 트랙을 어트리뷰트 트랙과 링크하기 위해, 지오메트리 트랙의 샘플 엔트리의 트랙 레퍼런스 타입 박스(TrackReferenceTypeBox)의 레퍼런스 타입(reference_type)이 관련된 어트리뷰트 트랙들을 식별하는 것을 일 실시예로 한다. 이들 트랙 레퍼런스 타입들의 4CCs는 다음과 같다.
'gpca': the referenced track(s) contain the coded bitstream of G-PCC attribute data
타임드 메타데이터 트랙(timed metadata track)
실시예들에 따르면, 도 14 또는 도 15 또는 도 18의 파일/세그먼트 인캡슐레이션부는 G-PCC 비트스트림을 파일로 인캡슐레이션할 때, 상기 G-PCC 비트스트림에 포함된 메타데이터를 캐리하는 메타데이터 트랙들을 생성할 수 있다. 실시예들에 따르면, 메타데이터 트랙은 타임드 메타데이타 트랙으로 칭할 수 있다.
실시예들에 따르면, 타임드 메타데이터 트랙들로 캐리되는 메타데이터는 플레이아웃 컨트롤 정보 박스(또는 플레이아웃 컨트롤 정보 박스 정보)를 포함할 수 있다. 상기 플레이아웃 컨트롤 정보 박스는 플레이아웃 컨트롤 정보 및/또는 플레이아웃 그룹 정보를 포함할 수 있다.
실시예들에 따르면, 플레이아웃 컨트롤 정보 박스를 캐리하는 타임드 메타데이터 트랙을 플레이아웃 타임드 메타데이터 트랙이라 칭할 수 있다.
실시예들에 따르면, 상기 플레이아웃 타임드 메타데이터 트랙은 시간에 따라 다이나믹하게 변경될 수 있는 플레이아웃 관련 정보(또는 플레이아웃 컨트롤 파라미터들)를 나타낸다.
실시예들에 따르면, 상기 플레이아웃 타임드 메타데이터 트랙은 'cdsc' 트랙 레퍼런스를 이용하여 G-PCC 지오메트리 트랙 또는 G-PCC 비트스트림 트랙 각각에 링크될 수 있다. 실시예들에 따르면, 상기 플레이아웃 타임드 메타데이터 트랙은 'cdsc' 트랙 레퍼런스를 이용하여 일부 또는 모든 G-PCC 비트스트림을 캐리하는 각 트랙들(respective tracks)에 링크될 수 있다. 실시예들에 따르면, 상기 플레이아웃 타임드 메타데이터 트랙은 'cdsc' 트랙 레퍼런스를 이용하여 일부 또는 모든 G-PCC 비트스트림을 캐리하는 각 트랙 그룹들(respective track groups)에 링크될 수 있다. 즉, 상기 플레이아웃 타임드 메타데이터 트랙은 'cdsc' 트랙 레퍼런스를 이용함으로써, 각 트랙 그룹에 링크될 수 있다. 콘텐트 디스크립션 레퍼런스 'cdsc'는 디스크립티브 또는 메타데이터 트랙을 그것이 설명하는 콘텐트에 링크한다. 실시예들에 따르면, 메타데이터 트랙들은 'cdsc' 트랙 레퍼런스를 사용하여 그들이 설명하는 트랙에 링크될 수 있다.
실시예들에 따르면, 플레이아웃 컨트롤 정보 및/또는 플레이아웃 그룹 정보는 플레이아웃 타임드 메타데이터 트랙의 샘플 엔트리 및/또는 샘플로 캐리될 수 있다. 상기 플레이아웃 컨트롤 정보 및/또는 플레이아웃 그룹 정보는 이 메타데이터 트랙에 대응하는 하나 이상의 G-PCC 콘텐츠 또는 하나 이상의 G-PCC 콘텐츠에 포함되는 비디오/이미지들에 적용될 수 있다.
실시예들에 따르면, 플레이아웃 타임드 메타데이터 트랙 내 샘플 엔트리(PlayoutSampleEntry)의 신택스는 다음과 같이 정의할 수 있다.
aligned(8) class PlayoutSampleEntry extends MetadataSampleEntry('dypl') {
PlayoutControlInformationBox();
}
실시예들에 따르면, 플레이아웃 타임드 메타데이터 트랙의 샘플 엔트리(PlayoutSampleEntry)는 PlayoutControlInformationBox()를 포함할 수 있다.
상기 플레이 아웃 컨트롤 박스(PlayoutControlInformationBox())는 해당 G-PCC 콘텐트에 적용되는 플레이아웃 컨트롤 정보 및/또는 플레이아웃 그룹 정보의 디폴트 신택스 엘레먼트 값들(또는 디폴트 필드 값들)을 포함한다. 즉, 상기 플레이 아웃 컨트롤 박스(PlayoutControlInformationBox())는 해당 G-PCC 콘텐트에 적용되는 초기 플레이아웃 컨트롤 정보 및/또는 초기 플레이아웃 그룹 정보를 포함한다.
실시예들에 따르면, 플레이아웃 타임드 메타데이터 트랙 내 샘플(PlayoutSample)의 신택스는 다음과 같이 정의할 수 있다.
aligned(8) class PlayoutSample {
unsigned int(14) num_active_control_by_id;
unsigned int(1) addl_active_control_flag;
unsigned int(1) update_group_flag;
for (i = 0; i < num_active_ control_by_id; i++)
unsigned int(16) active_control_id;
if(addl_active_overlays_flag)
PlayoutControlStruct();
if(update_group_flag)
PlayoutGroupStruct();
}
실시예들에 따르면, 플레이아웃 타임드 메타데이터 트랙의 샘플(PlayoutSample)은 플레이아웃 컨트롤 정보 및/또는 플레이아웃 그룹 정보를 포함할 수 있으며, 상기 플레이아웃 컨트롤 정보와 플레이아웃 그룹 정보는 시간에 따라(over time) 다이나믹하게 변하는 관련된 포인트 클라우드 데이터의 플레이아웃 관련 정보를 나타낸다.
예를 들어, 일부 또는 모든 지오메트리 비트스트림을 캐리하는 트랙이 플레이아웃 타임드 메타데이터 트랙을 가진다면, 해당 트랙으로 캐리되는 포인트 클라우드 데이터의 플레이아웃 관련 정보는 다이나믹으로 간주될 수 있다.
좀 더 구체적으로, 플레이아웃 타임드 메타데이터 트랙의 샘플(PlayoutSample)은 num_active_control_by_id 필드, addl_active_control_flag 필드, 및 update_group_flag 필드를 포함한다.
상기 num_active_control_by_id 필드는 이 플레이아웃 샘플 엔트리에 시그널링되는 플레이아웃 컨트롤 구조(PlayoutControlStruct()) 내 플레이아웃 컨트롤 정보의 개수를 지시한다(specifies the number of playout control information from the PlayoutControlStruct () structure signalled in the PlayoutSampleEntry). 상기 num_active_control_by_id 필드의 값이 0이면, 이 샘플 엔트리에 포함된 어떠한 플레이아웃 컨트롤 정보도 액티브되지 않음을 지시한다(A value of 0 indicates that no playout control information from the sample entry are active). 상기 플레이아웃 컨트롤 구조(PlayoutControlStruct())는 플레이아웃 우선 정보, 플레이아웃 인터랙션 정보, 플레이아웃 포지션 정보, 및/또는 플레이아웃 오리엔테이션 정보와 같은 플레이아웃 컨트롤 정보를 포함할 수 있다. 상기 플레이아웃 우선 정보, 플레이아웃 인터랙션 정보, 플레이아웃 포지션 정보, 및 플레이아웃 오리엔테이션 정보는 도 43과 도 44를 참조하기로 한다.
상기 addl_active_control_flag 필드의 값이 1이면 추가의 액티브 플레이아웃 컨트롤 정보가 PlayoutControlStruct()를 통해 이 샘플에 직접적으로 시그널링됨을 지시한다(equal to 1 specifies that additional active playout control information are signalled in the sample directly in PlayoutControlStruct()). 상기 addl_active_cotnrol_flag 필드의 값이 0이면 이 샘플에 직접적으로 시그널링되는 추가의 액티브 플레이아웃 컨트롤 정보는 없음을 나타낸다(equal to 0 specifies that no additional active playout control information are signalled in the sample directly).
상기 update_group_flag 필드의 값이 1이면 관련된 G-PCC 콘텐트의 플레이아웃의 그룹이 변경되고 업데이트된 정보가 PlayoutControlStruct ()을 통해 이 샘플에 직접적으로 시그널링됨을 지시한다(equal to 1 indicate the group of playout of associated G-PCC content is changed and updated information is signaled in the sample directly in PlayoutGroupStruct()).
실시예들에 따른 이 메타데이타 트랙의 샘플은 상기 num_active_control_by_id 필드의 값만큼 반복되는 반복문을 포함한다. 이때 i는 0으로 초기화되고, 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, i값이 상기 num_active_control_by_id 필드의 값이 될때까지 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다. 이 반복문은 active_control_id 필드를 포함할 수 있다.
상기 active_control_id 필드는 현재 액티브인 샘플 엔트리로부터 시그널링되는(현재 액티브 중인) 플레이아웃을 위한 플레이아웃 컨트롤 식별자를 제공할 수 있다(provides playout control identifier for the playout signalled from the sample entry, which is currently active).
실시예들에 따르면, 반복문은 상기 addl_active_overlays_flag 필드의 값이 1이면, 플레이아웃 컨트롤 구조(PlayoutControlStruct())를 더 포함할 수 있고, 상기 update_group_flag 필드의 값이 1이면 플레이아웃 그룹 구조(PlayoutGroupStruct())를 더 포함할 수 있다.
상기 PlayoutControlStruct()에 포함되는 재생 컨트롤을 위한 정보 즉, 필드들의 설명은 위의 '플레이아웃 컨트롤 구조'에서 상세히 하였으므로, 중복 설명을 피하기 위해 여기서는 생략하기로 한다.
상기 PlayoutGroupStruct()에 포함되는 함께(동시에) 재생이 필요한 비디오/이미지들에 대한 정보 즉, 필드들의 설명은 위의 '플레이아웃 그룹 구조'에서 상세히 하였으므로, 중복 설명을 피하기 위해 여기서는 생략하기로 한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치는, 이러한 플레이아웃 컨트롤 구조 및/또는 플레이아웃 그룹 구조를 수신 장치로 전달함으로써, 수신 장치에서 포인트 클라우드 비디오 및/또는 이미지가 재생될 때 효과적으로 재생할 수 있도록 하고, 사용자로 하여금 포인트 클라우드 비디오 및/또는 이미지와의 상호작용을 가능케 한다. 또한, 송신 장치는 수신 장치로 하여금 이러한 상호작용을 가능하게 하거나, 사용자로 하여금 재생 파라미터를 변경할 수 있도록 허용할 수도 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치는, 이러한 플레이아웃 컨트롤 구조 및/또는 플레이아웃 그룹 구조를 수신 장치로 전달함으로써, 수신 장치에서 함께(동시에) 재생될 필요가 있는 포인트 클라우드 비디오 및/또는 이미지가 재생될 때 효과적으로 재생할 수 있도록 한다,
도 49는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법의 흐름도를 나타낸다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계(71001), 인코드된 포인트 클라우드 데이터와 시그널링 정보를 포함하는 비트스트림을 파일로 인캡슐레이션하는 단계(71002), 및 상기 파일을 전송하는 단계(71003)를 포함할 수 있다.
포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계(71001)는 도 1의 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002), 도 2의 인코딩(20001), 도 4의 포인트 클라우드 비디오 인코더, 도 12의 포인트 클라우드 비디오 인코더, 도 14의 포인트 클라우드 인코딩, 도 15의 포인트 클라우드 인코딩, 도 18의 포인트 클라우드 비디오 인코더의 동작의 일부 또는 전체를 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계(71001)는 포인트 클라우드 데이터의 지오메트리 데이터(또는 지오메트리 정보라 함)를 인코딩하는 단계와 포인트 클라우드 데이터의 어트리뷰트 데이터(또는 어트리뷰트 정보라 함)를 인코딩하는 단계를 포함할 수 있다. 이때, 실시예들에 따른 인코딩하는 단계는 3D 블록 단위(예를 들어, 슬라이스(slice) 단위 또는 하나 이상의 슬라이스들을 포함하는 타일(tile) 단위)로 인코딩을 수행할 수 있다. 이를 위해, 인코딩 전에 포인트 클라우드 데이터(즉, 바운딩 박스)를 하나 이상의 타일들로 분할하며, 각 타일을 하나 이상의 슬라이스들로 분할하는 과정이 수행될 수 있다.
상기 인코딩된 포인트 클라우드 데이터와 시그널링 정보를 포함하는 G-PCC 비트스트림을 파일로 인캡슐레이션하는 단계(71002)는 도 40과 같은 TLV 인캡슐레이션 구조들로 이루어진 G-PCC 비트스트림을 ISOBMFF 기반의 파일로 인캡슐레이션하는 것을 일 실시예로 한다. 실시예들에 따르면, 인코딩된 포인트 클라우드 데이터와 시그널링 정보를 포함하는 G-PCC 비트스트림을 파일로 인캡슐레이션하는 단계(71002)는 도 14 또는 도 15 또는 도 18의 파일/세그먼트 인캡슐레이션부에서 수행될 수도 있다.
실시예들에 따르면, G-PCC 비트스트림에 포함되는 TLV 인캡슐레이션 구조들 은 SPS, GPS, APS, 타일 인벤토리(또는 TPS라 함)와 같은 시그널링 정보, 지오메트리 데이터(또는 코드된 지오메트리 비트스트림 또는 지오메트리 슬라이스라 함), 어트리뷰트 데이터(또는 코드된 어트리뷰트 비트스트림 또는 어트리뷰트 슬라이스라 함), 및/또는 메타데이터(또는 코드된 메타데이터 비트스트림 또는 메타데이터 슬라이스라 함)를 포함할 수 있다. 메타데이터도 시그널링 정보로 간주될 수 있다. 각 TLV 인캡슐레이션 구조는 도 40 내지 도 42의 설명을 참조하기로 하고 여기서는 상세 설명을 생략한다.
상기 G-PCC 비트스트림이 파일로 인캡슐레이션될 때, G-PCC 비트스트림은 파일의 싱글 트랙 또는 멀티플 트랙들에 저장될 수 있다. 실시예들에 따르면, G-PCC 비트스트림(또는 하나 이상의 G-PCC 콘텐츠)의 비디오들은 파일의 싱글 트랙 또는 멀티플 트랙들에 저장될 수 있고, 논-타임드 볼륨메트릭 데이터(예, 이미지들)은 파일의 싱글 아이템 또는 복수의 아이템들에 저장될 수 있다. 설명의 편의를 위해 싱글 트랙 또는 멀티플 트랙들을 기반으로 설명하지만, 관련 설명은 싱글 아이템 또는 멀티플 아이템들에도 적용될 수 있다. 상기 G-PCC 비트스트림이 파일의 싱글 트랙 또는 멀티플 트랙들로 저장(즉, 전송)될 때, SPS, GPS, APS, 또는 타일 인벤토리(또는 TPS라 함)는 트랙의 샘플 엔트리 또는 샘플에 포함될 수 있다. 하지만, 지오메트리 비트스트림(즉, 지오메트리 슬라이스), 어트리뷰트 비트스트림(즉, 어트리뷰트 슬라이스), 및/또는 메타데이터 비트스트림(즉, 메타데이터 슬라이스)는 트랙의 샘플에 포함된다. 이때, 하나의 샘플이 멀티플 TLV 인캡슐레이션 구조들로 구성되면, 멀티플 TLV 인캡슐레이션 구조들 각각은 서브 샘플로서 저장될 수 있다. 상기 TLV 인캡슐레이션 구조들로 구성된 G-PCC 비트스트림이 파일의 싱글 트랙 또는 멀티플 트랙들에 저장될 때의 파일의 상세 구조는 도 45 내지 도 48의 설명을 참조하기로 한다.
또한, 인캡슐레이션 단계(71002)에서 전술한 바와 같이 G-PCC 비트스트림을 파일의 싱글 트랙 또는 멀티플 트랙들에 저장할 때, 관련있는 샘플들의 그룹핑, 관련있는 트랙들 및/또는 아이템들의 그룹핑이 수행될 수 있다.
실시예들에 따르면, 함께(또는 동시에) 재생될 필요가 있는 하나 이상의 G-PCC 콘텐츠 또는 하나 이상의 콘텐츠에 포함된 비디오/이미지들의 동시 재생을 지원하기 위한 플레이아웃 관련 정보는 인캡슐레이션 단계(71002)에서 싱글 트랙 또는 멀티플 트랙들 내 샘플, 샘플 엔트리, 샘플 그룹, 트랙 그룹, 엔티티 그룹 또는 별도의 메타데이터 트랙에 시그널링될 수 있다.
실시예들에 따르면, 시간에 따라 변화하지 않는 플레이아웃 관련 정보는 싱글 트랙 또는 멀티플 트랙들 내 샘플, 샘플 엔트리, 샘플 그룹, 엔티티 그룹 또는 트랙 그룹에 시그널링될 수 있고, 시간에 따라 다이나믹하게 변화하는 플레이아웃 관련 정보는 메타데이터 트랙의 샘플에 시그널링될 수 있다. 그리고, 초기(initial) (또는 디폴트) 플레이아웃 관련 정보는 메타데이터 트랙의 샘플 엔트리에 시그널링될 수 있다.
상기 플레이아웃 관련 정보는 플레이아웃 컨트롤 구조 및/또는 플레이아웃 그룹 구조를 포함할 수 있으며, 상기 플레이아웃 컨트롤 구조와 플레이아웃 그룹 구조의 상세 설명은 위에서 상세히 하였으므로 여기서는 생략하기로 한다.
도 50은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법의 흐름도를 나타낸다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법은 파일을 수신하는 단계(81001), 수신된 파일을 포인트 클라우드 데이터와 시그널링 정보를 포함하는 비트스트림으로 디캡슐레이션하는 단계(81002), 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계(81003), 및 디코딩된 포인트 클라우드 데이터를 렌더링하는 단계(81004)를 포함할 수 있다.
실시예들에 따르면, 수신 단계(81001)에서 수신하는 ISOBMFF 기반의 파일의 싱글 트랙 또는 멀티플 트랙들에 도 40의 G-PCC 비트스트림이 저장될 수 있다. 다른 실시예로, ISOBMFF 기반의 파일의 싱글 아이템 또는 멀티플 아이템들에 도 40의 G-PCC 비트스트림의 일부(예, 이미지와 같은 논-타임드 볼륨메트릭 데이터)가 저장될 수 있다. 설명의 편의를 위해 싱글 트랙 또는 멀티플 트랙들을 기반으로 설명하지만, 관련 설명은 싱글 아이템 또는 멀티플 아이템들에도 적용될 수 있다.
실시예들에 따르면, 디캡슐레이션 단계(81002)는 수신된 파일의 싱글 트랙 또는 멀티플 트랙들의 샘플 엔트리 및/또는 샘플로부터 도 40의 TLV 인캡슐레이션 구조들로 구성된 G-PCC 비트스트림을 획득하는 디캡슐레이션을 수행한다.
상기 TLV 인캡슐레이션 구조들은 SPS, GPS, APS, 타일 인벤토리(또는 TPS라 함)와 같은 시그널링 정보, 지오메트리 슬라이스(또는 지오메트리 비트스트림), 제로 이상의 어트리뷰트 슬라이스들(또는 어트리뷰트 비트스트림들), 및/또는 메타데이터 슬라이스(또는 메타데이터 비트스트림)를 포함할 수 있다. 각 TLV 인캡슐레이션 구조는 도 40 내지 도 42의 설명을 참조하기로 하고 여기서는 상세 설명을 생략한다.
실시예들에 따르면, 디캡슐레이션 단계(81002)는 함께(또는 동시에) 재생될 필요가 있는 하나 이상의 G-PCC 콘텐츠 또는 하나 이상의 콘텐츠에 포함된 비디오/이미지들의 동시 재생을 지원하기 위한 플레이아웃 관련 정보를 싱글 트랙 또는 멀티플 트랙들 내 샘플, 샘플 엔트리, 샘플 그룹, 엔티티 그룹 또는 트랙 그룹으로부터 획득하거나 또는 별도의 메타데이터 트랙으로부터 획득할 수 있다. 상기 플레이아웃 관련 정보는 플레이아웃 컨트롤 구조 및/또는 플레이아웃 그룹 구조를 포함할 수 있으며, 상기 플레이아웃 컨트롤 구조와 플레이아웃 그룹 구조의 상세 설명은 위에서 상세히 하였으므로 여기서는 생략하기로 한다.
실시예들에 따르면, 디캡슐레이션 단계(81002)는 G-PCC 콘텐츠의 재생 시 전술한 플레이아웃 관련 정보를 먼저 파싱할 수 있다. 그리고, 디캡슐레이션 단계(81002)는 이 플레이아웃 관련 정보를 기반으로 사용자에게 포인트 클라우드 데이터의 랜더링시 제공하는 포인트 클라우드 데이터의 재생 및 상호작용을 제공할 수 있다.
실시예들에 따르면, 디캡슐레이션하는 단계(81002)에서 디캡슐레이션은 도 14 또는 도 16 또는 도 19의 파일/세그먼트 디캡슐레이션부에서 수행될 수 있다.
실시예들에 따르면, 디캡슐레이션 단계(81002) 또는 디코딩 단계(81003)는 G-PCC 비트스트림을 구성하는 TLV 인캡슐레이션 구조들로부터 SPS, GPS, APS, 타일 인벤토리(또는 TPS라 함)와 같은 시그널링 정보, 지오메트리 슬라이스(또는 지오메트리 비트스트림), 제로 이상의 어트리뷰트 슬라이스들(또는 어트리뷰트 비트스트림들), 및/또는 메타데이터 슬라이스(또는 메타데이터 비트스트림)을 획득할 수 있다.
실시예들에 따르면, 디코딩 단계(81003)는 지오메트리 디코딩 단계, 어트리뷰트 디코딩 단계, 및 포인트 클라우드 데이터 복원 단계를 포함할 수 있다. 상기 지오메트리 디코딩 단계는 상기 시그널링 정보를 기반으로 지오메트리 데이터(또는 지오메트리 정보라 함)의 디코딩을 수행하고, 어트리뷰트 디코딩 단계는 상기 시그널링 정보를 기반으로 어트리뷰트 데이터(또는 어트리뷰트 정보라 함)의 디코딩을 수행한다. 상기 포인트 클라우드 데이터 복원 단계는 디코딩된 지오메트리 데이터와 디코딩된 어트리뷰트 데이터를 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 복원(재구성)한다. 이때, 실시예들에 따른 디코딩 단계(81003)는 3D 블록 단위(예를 들어, 슬라이스(slice) 단위 또는 하나 이상의 슬라이스들을 포함하는 타일(tile) 단위)로 디코딩을 수행할 수 있다.
또한, 상기 플레이아웃 관련 정보가 디코딩 단계(81003)에서 사용될 수 있다. 예를 들어, 디코딩 단계(81003)는 플레이아웃 관련 정보를 기반으로 함께(또는 동시에) 재생되어야 하는 비디오/이미지들을 포함하는 지오메트리 데이터와 어트리뷰트 데이터를 디코딩할 수 있다.
실시예들에 따르면, 상기 디코딩 단계(81003)는 복원된(또는 재구성된) 포인트 클라우드 데이터가 타일 및/또는 슬라이스 단위라면, 비트스트림 레벨의 시그널링 정보를 기반으로 송신측의 공간 분할의 역과정을 수행할 수 있다. 예를 들어, 송신측에서 바운딩 박스가 타일들 및 슬라이스들로 분할되었다면, 시그널링 정보를 기반으로 슬라이스들 및/또는 타일들을 결합하여 포인트 클라우드 데이터의 바운딩 박스를 복원할 수 있다. 다른 예로, 시그널링 정보를 기반으로 일부 슬라이스들 및/또는 일부 타일들을 결합하여 바운딩 박스의 일부를 복원할 수도 있다.
상기 디코딩 단계(81003)는 도 1의 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006), 도 2의 디코딩(20003), 도 11의 포인트 클라우드 비디오 디코더, 도 13의 포인트 클라우드 비디오 디코더, 도 14의 포인트 클라우드 디코딩, 도 16의 포인트 클라우드 디코딩, 도 19의 포인트 클라우드 비디오 디코더의 동작의 일부 또는 전체를 수행할 수 있다.
실시예들에 따르면, 렌더링 단계(81004)는 복원된 포인트 클라우드 데이터를 다양한 렌더링 방식에 따라 렌더링할 수 있다. 즉, 복원된 포인트 클라우드 데이터를 디스플레이 (예를 들면 VR/AR 디스플레이, 일반 디스플레이 등)을 통해 사용자에게 제공할 수 있다. 예를 들어, 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.
실시예들에 따르면, 상기 플레이아웃 관련 정보가 렌더링 단계(81004)에서 사용될 수 있다. 예를 들어, 렌더링 단계(81004)는 플레이아웃 관련 정보를 기반으로 함께(또는 동시에) 재생되어야 하는 비디오/이미지들을 포함하는 지오메트리 데이터와 어트리뷰트 데이터를 디스플레이 (예를 들면 VR/AR 디스플레이, 일반 디스플레이 등)를 통해 사용자에게 제공할 수 있다.
실시예들에 따른 렌더링 단계(81004)는 도 1의 렌더러(10007) 또는 도 2의 렌더링(20004) 또는 도 13의 렌더러(13011) 또는 도 14의 렌더링부 또는 도 16의 포인트 클라우드 렌더링부에서 수행될 수 있다.
이와 같이 수신 장치 또는 G-PCC 플레이어에서는 플레이아웃 관련 정보를 기반으로 함께(또는 동시에) 재생이 필요한 포인트 클라우드 비디오 및/또는 이미지를 효과적으로 재생할 수 있게 된다. 또한, 사용자로 하여금 포인트 클라우드 비디오 및/또는 이미지와의 상호작용을 가능하게 하고, 사용자가 플레이아웃 파라미터들을 변경하는 것을 허용할 수도 있다.
전술한 각각의 파트, 모듈 또는 유닛은 메모리(또는 저장 유닛)에 저장된 연속된 수행과정들을 실행하는 소프트웨어, 프로세서, 하드웨어 파트일 수 있다. 전술한 실시예에 기술된 각 단계들은 프로세서, 소프트웨어, 하드웨어 파트들에 의해 수행될 수 있다. 전술한 실시예에 기술된 각 모듈/블락/유닛들은 프로세서, 소프트웨어, 하드웨어로서 동작할 수 있다. 또한, 실시예들이 제시하는 방법들은 코드로서 실행될 수 있다. 이 코드는 프로세서가 읽을 수 있는 저장매체에 쓰여질 수 있고, 따라서 장치(apparatus)가 제공하는 프로세서에 의해 읽혀질 수 있다.
또한 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 “포함”한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 그리고 명세서에 기재된 “…부”등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
본 명세서는 설명의 편의를 위하여 각 도면을 나누어 설명하였으나, 각 도면에 서술되어 있는 실시 예들을 병합하여 새로운 실시 예를 구현하도록 설계하는 것도 가능하다. 그리고, 통상의 기술자의 필요에 따라, 이전에 설명된 실시 예들을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체를 설계하는 것도 실시예들의 권리범위에 속한다.
실시예들에 따른 장치 및 방법은 상술한 바와 같이 설명된 실시 예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 실시 예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시 예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.
실시예들의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 실시예들은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 실시예들의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 실시예들의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해돼서는 안 될 것이다.
실시예들의 장치의 다양한 구성요소들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 그것들의 조합에 의해 수행될 수 있다. 실시예들의 다양한 구성요소들은 하나의 칩, 예를 들면 하나의 하드웨어 서킷으로 구현될 수 있다. 실시예들에 따른 구성요소들은 각각 별도의 칩들로 구현될 수 있다. 실시예들에 따른 장치의 구성요소들 중 적어도 하나 이상은 하나 또는 그 이상의 프로그램들을 실행 할 수 있는 하나 또는 그 이상의 프로세서들로 구성될 수 있으며, 하나 또는 그 이상의 프로그램들은 실시예들에 따른 동작/방법들 중 어느 하나 또는 그 이상의 동작/방법들을 수행시키거나, 수행시키기 위한 인스트럭션들을 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 장치의 방법/동작들을 수행하기 위한 실행 가능한 인스트럭션들은 하나 또는 그 이상의 프로세서들에 의해 실행되기 위해 구성된 일시적이지 않은 CRM 또는 다른 컴퓨터 프로그램 제품들에 저장될 수 있거나, 하나 또는 그 이상의 프로세서들에 의해 실행되기 위해 구성된 일시적인 CRM 또는 다른 컴퓨터 프로그램 제품들에 저장될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 메모리는 휘발성 메모리(예를 들면 RAM 등)뿐 만 아니라 비휘발성 메모리, 플래쉬 메모리, PROM등을 전부 포함하는 개념으로 사용될 수 있다. 또한, 인터넷을 통한 전송 등과 같은 반송파의 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.
실시예들의 다양한 엘리먼트들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 그것들의 조합에 의해 수행될 수 있다. 실시예들의 다양한 엘리먼트는 하드웨어 회로와 같은 싱글 칩 상에서 수행될 수 있다. 실시예들에 따라, 실시예들은 선택적으로 개별적인 칩들 상에서 수행될 수 있다. 실시예들에 따라, 실시예들의 엘리먼트들 중 적어도 하나는 실시예들에 따른 동작을 수행하는 인스트럭션들을 포함하는 하나 또는 하나 이상의 프로세서 내에서 수행될 수 있다.
제1, 제2 등과 같은 용어는 실시예들의 다양한 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 사용되는 것에 불과하다. 것에 불과하다. 예를 들어, 제1 사용자 인풋 시그널은 제2 사용자 인풋 시그널로 지칭될 수 있다. 이와 유사하게, 제2 사용자 인풋 시그널은 제1 사용자 인풋 시그널로 지칭될 수 있다. 이러한 용어의 사용은 다양한 실시예들의 범위 내에서 벗어나지 않는 것으로 해석되어야만 한다. 제1 사용자 인풋 시그널 및 제2 사용자 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 지칭 가능하다. 실시예들에 따른 동작들은 펌웨어, 소프트웨어, 및/또는 그것들의 조합에 의해 수행될 수 있고, 펌웨어, 소프트웨어, 및/또는 그것들의 조합은 프로세서에 저장되거나 메모리에 저장될 수 있다.
발명의 실시를 위한 최선의 형태에서 구체적으로 설명되었다.
본 실시예들의 사상이나 범위를 벗어나지 않고 본 실시예들에서 다양한 변경 및 변형이 가능함은 당업자에게 자명하다. 따라서, 실시예들은 첨부된 청구항 및 그 동등 범위 내에서 제공되는 본 실시예들의 변경 및 변형을 포함하는 것으로 의도된다.

Claims (15)

  1. 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계;
    상기 인코드된 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 파일로 인캡슐레이팅하는 단계; 및
    상기 파일을 전송하는 단계를 포함하고,
    상기 비트스트림은 상기 파일의 멀티플 트랙들에 저장되고,
    상기 파일은 시그널링 데이터를 더 포함하고,
    상기 시그널링 데이터는 적어도 하나의 파라미터 세트와 플레이아웃 관련 정보를 포함하고,
    상기 인코드된 포인트 클라우드 데이터는 복수의 콘텐츠를 위한 지오메트리 데이터와 어트리뷰트 데이터를 포함하는 포인트 클라우드 데이터 송신 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 인캡슐레이팅 단계는 함께 재생되어질(to be played together) 콘텐츠를 그룹화하는 단계를 더 포함하고,
    상기 플레이아웃 관련 정보는 상기 단계에서 그룹화된 플레이아웃 그룹에 대한 정보를 포함하는 포인트 클라우드 데이터 송신 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 플레이아웃 관련 정보는 상기 플레이아웃 그룹을 식별하기 위한 식별 정보를 포함하는 포인트 클라우드 데이터 송신 방법.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 플레이아웃 관련 정보는 상기 플레이아웃 그룹의 재생을 컨트롤하기 위한 플레이아웃 우선 정보, 플레이아웃 인터랙션 정보, 플레이아웃 포지션 정보, 또는 플레이아웃 오리엔테이션 정보를 포함하는 포인트 클라우드 데이터 송신 방법.
  5. 제 2 항에 있어서,
    상기 플레이아웃 관련 정보는 상기 플레이아웃 그룹이 적용되는 트랙들의 샘플 엔트리 또는 타임드 메타데이터 트랙에 시그널링되는 포인트 클라우드 데이터 송신 방법.
  6. 파일을 수신하는 리시버;
    상기 파일을 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림으로 디캡슐레이팅하며, 여기서 상기 비트스트림은 상기 파일의 멀티플 트랙들에 저장되고, 상기 파일은 시그널링 데이터를 더 포함하고, 상기 시그널링 데이터는 적어도 하나의 파라미터 세트와 플레이아웃 관련 정보를 포함하며, 상기 포인트 클라우드 데이터는 복수의 콘텐츠를 위한 지오메트리 데이터와 어트리뷰트 데이터를 포함하는, 디캡슐레이터;
    상기 시그널링 데이터를 기반으로 상기 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 디코더; 및
    상기 시그널링 데이터를 기반으로 상기 디코드된 포인트 클라우드 데이터를 렌더링하는 렌더러를 포함하는 포인트 클라우드 데이터 수신 장치.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 렌더러는 상기 플레이아웃 관련 정보를 기반으로 상기 디코드된 포인트 클라우드 데이터 중 플레이아웃 그룹에 포함된 콘텐츠를 함께 재생하고,
    상기 플레이아웃 관련 정보는 상기 플레이아웃 그룹에 대한 정보를 포함하는 포인트 클라우드 데이터 수신 장치.
  8. 제 7 항에 있어서,
    상기 플레이아웃 관련 정보는 상기 플레이아웃 그룹을 식별하기 위한 식별 정보를 포함하는 포인트 클라우드 데이터 수신 장치.
  9. 제 7 항에 있어서,
    상기 플레이아웃 관련 정보는 상기 플레이아웃 그룹의 재생을 컨트롤하기 위한 플레이아웃 우선 정보, 플레이아웃 인터랙션 정보, 플레이아웃 포지션 정보, 또는 플레이아웃 오리엔테이션 정보를 포함하는 포인트 클라우드 데이터 수신 장치.
  10. 제 7 항에 있어서,
    상기 플레이아웃 관련 정보는 상기 플레이아웃 그룹이 적용되는 트랙들의 샘플 엔트리 또는 타임드 메타데이터 트랙에 시그널링되는 포인트 클라우드 데이터 수신 장치.
  11. 파일을 수신하는 단계;
    상기 파일을 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림으로 디캡슐레이팅하는 단계, 여기서 상기 비트스트림은 상기 파일의 멀티플 트랙들에 저장되고, 상기 파일은 시그널링 데이터를 더 포함하고, 상기 시그널링 데이터는 적어도 하나의 파라미터 세트와 플레이아웃 관련 정보를 포함하며, 상기 포인트 클라우드 데이터는 복수의 콘텐츠를 위한 지오메트리 데이터와 어트리뷰트 데이터를 포함함;
    상기 시그널링 데이터를 기반으로 상기 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계; 및
    상기 시그널링 데이터를 기반으로 상기 디코드된 포인트 클라우드 데이터를 렌더링하는 단계를 포함하는 포인트 클라우드 데이터 수신 방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 플레이아웃 관련 정보를 기반으로 상기 디코드된 포인트 클라우드 데이터 중 플레이아웃 그룹에 포함된 콘텐츠를 함께 재생하는 단계를 더 포함하고,
    상기 플레이아웃 관련 정보는 상기 플레이아웃 그룹에 대한 정보를 포함하는 포인트 클라우드 데이터 수신 방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 플레이아웃 관련 정보는 상기 플레이아웃 그룹을 식별하기 위한 식별 정보를 포함하는 포인트 클라우드 데이터 수신 방법.
  14. 제 12 항에 있어서,
    상기 플레이아웃 관련 정보는 상기 플레이아웃 그룹의 재생을 제어하기 위한 플레이아웃 우선 정보, 플레이아웃 인터랙션 정보, 플레이아웃 포지션 정보, 또는 플레이아웃 오리엔테이션 정보를 포함하는 포인트 클라우드 데이터 수신 방법.
  15. 제 12 항에 있어서,
    상기 플레이아웃 관련 정보는 상기 플레이아웃 그룹이 적용되는 트랙들의 샘플 엔트리 또는 타임드 메타데이터 트랙에 시그널링되는 포인트 클라우드 데이터 수신 방법.
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20210407145A1 (en) * 2020-06-30 2021-12-30 Electronics And Telecommunications Research Institute Method of compressing occupancy map of three-dimensional point cloud
CN115396646A (zh) * 2022-08-22 2022-11-25 腾讯科技（深圳）有限公司 一种点云媒体的数据处理方法及相关设备
WO2023169003A1 (zh) * 2022-03-11 2023-09-14 腾讯科技（深圳）有限公司 点云媒体的解码方法、点云媒体的编码方法及装置
GB2617550A (en) * 2022-04-05 2023-10-18 Canon Kk Method, device, and computer program for improving multitrack encapsulation of point cloud data

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019079032A1 (en) * 2017-10-20 2019-04-25 Interdigital Vc Holdings, Inc. METHOD, APPARATUS AND FLOW FOR VOLUMETRIC VIDEO FORMAT
WO2019135024A1 (en) * 2018-01-02 2019-07-11 Nokia Technologies Oy An apparatus, a method and a computer program for volumetric video
KR20190122867A (ko) * 2017-03-21 2019-10-30 퀄컴 인코포레이티드 필수 및 비필수 비디오 보충 정보의 시그널링
WO2020060813A1 (en) * 2018-09-18 2020-03-26 Vid Scale, Inc. Methods and apparatus for point cloud compression bitstream format
KR20200038170A (ko) * 2018-10-02 2020-04-10 엘지전자 주식회사 360 비디오 시스템에서 오버레이 처리 방법 및 그 장치

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190122867A (ko) * 2017-03-21 2019-10-30 퀄컴 인코포레이티드 필수 및 비필수 비디오 보충 정보의 시그널링
WO2019079032A1 (en) * 2017-10-20 2019-04-25 Interdigital Vc Holdings, Inc. METHOD, APPARATUS AND FLOW FOR VOLUMETRIC VIDEO FORMAT
WO2019135024A1 (en) * 2018-01-02 2019-07-11 Nokia Technologies Oy An apparatus, a method and a computer program for volumetric video
WO2020060813A1 (en) * 2018-09-18 2020-03-26 Vid Scale, Inc. Methods and apparatus for point cloud compression bitstream format
KR20200038170A (ko) * 2018-10-02 2020-04-10 엘지전자 주식회사 360 비디오 시스템에서 오버레이 처리 방법 및 그 장치

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20210407145A1 (en) * 2020-06-30 2021-12-30 Electronics And Telecommunications Research Institute Method of compressing occupancy map of three-dimensional point cloud
US11954891B2 (en) * 2020-06-30 2024-04-09 Electronics And Telecommunications Research Institute Method of compressing occupancy map of three-dimensional point cloud
WO2023169003A1 (zh) * 2022-03-11 2023-09-14 腾讯科技（深圳）有限公司 点云媒体的解码方法、点云媒体的编码方法及装置
GB2617550A (en) * 2022-04-05 2023-10-18 Canon Kk Method, device, and computer program for improving multitrack encapsulation of point cloud data
CN115396646A (zh) * 2022-08-22 2022-11-25 腾讯科技（深圳）有限公司 一种点云媒体的数据处理方法及相关设备
CN115396646B (zh) * 2022-08-22 2024-04-26 腾讯科技（深圳）有限公司 一种点云媒体的数据处理方法及相关设备

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