WO2022050688A1 - 3d 데이터 송신 장치, 3d 데이터 송신 방법, 3d 데이터 수신 장치 및 3d 데이터 수신 방법 - Google Patents

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WO2022050688A1
WO2022050688A1 PCT/KR2021/011765 KR2021011765W WO2022050688A1 WO 2022050688 A1 WO2022050688 A1 WO 2022050688A1 KR 2021011765 W KR2021011765 W KR 2021011765W WO 2022050688 A1 WO2022050688 A1 WO 2022050688A1
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patch
image
unit
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point cloud
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PCT/KR2021/011765
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박한제
오세진
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엘지전자 주식회사
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    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
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    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/103—Selection of coding mode or of prediction mode
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    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
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    • H04N19/10—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding
    • H04N19/102—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using adaptive coding characterised by the element, parameter or selection affected or controlled by the adaptive coding
    • H04N19/13—Adaptive entropy coding, e.g. adaptive variable length coding [AVLC] or context adaptive binary arithmetic coding [CABAC]
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    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/50—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding
    • H04N19/597—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals using predictive coding specially adapted for multi-view video sequence encoding
    • H—ELECTRICITY
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    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N19/00—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals
    • H04N19/70—Methods or arrangements for coding, decoding, compressing or decompressing digital video signals characterised by syntax aspects related to video coding, e.g. related to compression standards

Definitions

  • Embodiments are a method of providing 3D content to provide users with various services such as VR (Virtual Reality), AR (Augmented Reality), MR (Mixed Reality), and autonomous driving service provides
  • VR Virtual Reality
  • AR Augmented Reality
  • MR Mated Reality
  • autonomous driving service provides
  • a point cloud among 3D contents is a set of points in 3D space. There is a problem in that it is difficult to generate point cloud data because the amount of points in 3D space is large.
  • a technical problem according to the embodiments is to provide an apparatus and method for efficiently transmitting and receiving a point cloud in order to solve the above-described problems.
  • a technical problem according to the embodiments is to provide an apparatus and method for solving latency and encoding/decoding complexity.
  • An object of the present invention is to provide an apparatus and method for improving the efficiency of mesh information processing by enabling a V-PCC encoder and a V-PCC decoder to process mesh information.
  • a 3D data transmission method includes generating patches by dividing point cloud data including mesh connection information, packing the patches into a 2D frame, and the 2D generating a geometry image, an attribute image, and an accuracy map image based on patches packed in a frame, compressing the geometry image, the attribute image, and the accuracy map image, respectively, and the compressed geometry image;
  • the method may include transmitting a bitstream including the compressed attribute image, the compressed accumulatory image, and signaling information.
  • the step of generating the patch includes determining a projection plane of a bounding box on which each point of the point cloud data will be projected.
  • the projection plane of each point is determined based on at least one of a score smooth, a score normal, and a score mesh.
  • the score mesh is determined by an inner product of mesh connection information of a specific point and an orientation of a patch on a specific projection plane.
  • the score smoothness is determined by a degree of similarity between the projection plane of a specific point and the projection plane of the nearest neighboring points.
  • the score normal is determined by a degree of similarity between a normal value of a specific point and a normal value of each plane of the bounding box.
  • the signaling information includes mesh-related information for each patch.
  • An apparatus for transmitting 3D data includes a patch generation unit generating patches by dividing point cloud data including mesh connection information, a patch packing unit packing the patches in a 2D frame, and patches packed in the 2D frame.
  • An image generator for generating a geometry image, an attribute image, and an accuracy map image based on the geometry image, a compression unit for compressing the geometry image, the attribute image, and the accuracy map image, respectively, and the compressed geometry image, the compressed It may include a transmission unit for transmitting a bitstream including the attribute image, the compressed accumulative image, and signaling information.
  • the patch generation unit includes a segmentation unit that determines a projection plane of a bounding box on which each point of the point cloud data is projected.
  • the projection plane of each point is determined based on at least one of a score smooth, a score normal, and a score mesh.
  • the score mesh is determined by an inner product of mesh connection information of a specific point and an orientation of a patch on a specific projection plane.
  • the score smoothness is determined by a degree of similarity between the projection plane of a specific point and the projection plane of the nearest neighboring points.
  • the score normal is determined by a degree of similarity between a normal value of a specific point and a normal value of each plane of the bounding box.
  • the signaling information includes mesh-related information for each patch.
  • a 3D data receiving method includes receiving a bitstream including a compressed geometry image, a compressed attribute image, a compressed accumulatory image, and signaling information, the compressed geometry image, and the compressed attribute Decompressing each image and the compressed accumulator image, reconstructing geometry information including mesh connection information based on the signaling information and the decompressed geometry image, and the reconstructed geometry information and the compression
  • the method may include reconstructing attribute information based on the released attribute image.
  • the 3D data transmission method, the transmission apparatus, the 3D data reception method, and the reception apparatus may provide a quality point cloud service.
  • the 3D data transmission method, the transmission apparatus, the 3D data reception method, and the reception apparatus may achieve various video codec schemes.
  • the 3D data transmission method, the transmission device, the 3D data reception method, and the reception device may provide universal point cloud content such as an autonomous driving service.
  • the 3D data transmission method, the transmission device, the 3D data reception method, and the reception device configure a V-PCC bitstream and transmit and receive files to be stored, thereby providing an optimal point cloud content service. there is.
  • the 3D data transmission method, the transmission apparatus, the 3D data reception method, and the reception apparatus may efficiently access the V-PCC bitstream by multiplexing the V-PCC bitstream in units of V-PCC units.
  • the atlas stream of the V-PCC bitstream can be effectively stored in a track in the file for transmission and reception.
  • the 3D data transmission method, the transmission device, the 3D data reception method, and the reception device according to the embodiments are mesh-connected by the V-PCC encoder and the V-PCC decoder without adding devices such as a separate mesh-connected encoder and a separate mesh-connected decoder Point cloud data containing information can be efficiently processed.
  • the 3D data transmission method, the transmission apparatus, the 3D data reception method, and the reception apparatus generate a patch in consideration of mesh connection information in the patch generation step, so that the connection between the points is considered and the projection of each point Since the plane is determined, it is possible to improve the efficiency by improving the problem of being projected on a different plane even though the points are connected to each other.
  • the 3D data transmission method, the transmission device, the 3D data reception method, and the reception device may increase efficiency by using mesh connection information to encode/decode color information in a mesh unit instead of a point unit.
  • the 3D data transmission method, the transmission apparatus, the 3D data reception method, and the reception apparatus can utilize mesh connection information in the V-PCC standard, thereby improving efficiency when processing sparse data.
  • FIG. 1 shows an example of the structure of a transmission/reception system for providing Point Cloud content according to embodiments.
  • FIG 2 shows an example of point cloud data capture according to embodiments.
  • FIG. 3 shows an example of a point cloud, a geometry, and a texture image according to embodiments.
  • FIG. 4 shows an example of V-PCC encoding processing according to embodiments.
  • FIG. 5 illustrates an example of a tangent plane and a normal vector of a surface according to embodiments.
  • FIG. 6 shows an example of a bounding box of a point cloud according to embodiments.
  • FIG 7 shows an example of individual patch location determination of an occupancy map according to embodiments.
  • FIG. 8 illustrates an example of a relationship between normal, tangent, and bitangent axes according to embodiments.
  • FIG. 9 shows an example of a configuration of a minimum mode and a maximum mode of a projection mode according to embodiments.
  • FIG 10 shows an example of an EDD code according to embodiments.
  • FIG. 11 illustrates an example of recoloring using color values of adjacent points according to embodiments.
  • FIG. 13 shows an example of a possible traversal order for a block of 4*4 size according to embodiments.
  • FIG. 15 shows an example of a 2D video/image encoder according to embodiments.
  • V-PCC decoding process shows an example of a V-PCC decoding process according to embodiments.
  • FIG 17 shows an example of a 2D video/image decoder according to embodiments.
  • FIG. 18 shows an example of an operation flowchart of a transmitting apparatus according to embodiments.
  • FIG. 19 shows an example of an operation flowchart of a receiving apparatus according to embodiments.
  • FIG. 20 shows an example of a structure capable of interworking with a method/device for transmitting and receiving point cloud data according to embodiments.
  • 21 is a block diagram illustrating another example of a point cloud video encoder according to embodiments.
  • FIG. 22 is a block diagram illustrating another example of a point cloud video decoder according to embodiments.
  • FIG. 23 is a block diagram illustrating another example of a point cloud video encoder according to embodiments.
  • FIG. 24 is a configuration block diagram illustrating an example of a patch generation unit according to embodiments.
  • 25 is a flowchart illustrating an example of a refine segmentation method according to embodiments.
  • 26 is a block diagram illustrating another example of a point cloud video decoder according to embodiments.
  • FIG. 27 is a diagram illustrating an example of a V-PCC bitstream structure according to embodiments.
  • FIG. 28 is a diagram illustrating an example of data carried by sample stream V-PCC units in a V-PCC bitstream according to embodiments.
  • 29 is a diagram illustrating an example of a syntax structure of a V-PCC unit according to embodiments.
  • FIG. 30 is a diagram illustrating an example of a syntax structure of a V-PCC unit header according to embodiments.
  • FIG. 31 is a diagram illustrating an example of a type of a V-PCC unit allocated to a vuh_unit_type field according to embodiments.
  • V-PCC unit payload vpcc_unit_payload()
  • 33 is a diagram illustrating an example of an atlas substream structure according to embodiments.
  • 34 illustrates a syntax structure of an atlas tile layer according to embodiments.
  • 35 illustrates a syntax structure of an atlas tile header included in an atlas tile layer according to embodiments.
  • 36 shows examples of a coding type assigned to an ath_type field according to embodiments.
  • 39 illustrates examples of patch mode types allocated to the atdu_patch_mode field when the ath_type field indicates P_TILE according to embodiments.
  • FIG. 40 illustrates an example of a patch mode type allocated to the atdu_patch_mode field when the ath_type field indicates SKIP_TILE according to embodiments.
  • 41 shows a syntax structure of patch information data according to embodiments.
  • FIG. 1 shows an example of the structure of a transmission/reception system for providing Point Cloud content according to embodiments.
  • Point cloud content represents data representing an object as points, and may be referred to as a point cloud, point cloud data, point cloud video data, point cloud image data, and the like.
  • Point cloud data transmission device is a point cloud video acquisition unit (Point Cloud Video Acquisition unit, 10001), a point cloud video encoder (Point Cloud Video Encoder, 10002), file / segment encapsulation and a communication unit 10003 and/or a transmitter (or Communication module) 10004 .
  • the transmission device may secure, process, and transmit a point cloud video (or point cloud content).
  • the transmission device includes 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. can do.
  • the transmission device 10000 uses a radio access technology (eg, 5G NR (New RAT), LTE (Long Term Evolution)) to communicate with a base station and/or other wireless devices; 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
  • Point cloud video acquisition unit (Point Cloud Video Acquisition unit, 10001) according to embodiments acquires a point cloud video through a process of capturing, synthesizing, or generating a point cloud video.
  • the point cloud video encoder 10002 encodes the point cloud video data obtained by the point cloud video acquisition unit 10001 .
  • the point cloud video encoder 10002 may be referred to as a point cloud encoder, a point cloud data encoder, an encoder, or the like.
  • point cloud compression coding (encoding) according to the embodiments is not limited to the above-described embodiments.
  • the point cloud video encoder 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 point cloud video encoder 10002 may support both a Geometry-based Point Cloud Compression (G-PCC) encoding method and/or a Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) encoding method.
  • the point cloud video encoder 10002 may encode a point cloud (referring to point cloud data or both points) and/or signaling data related to the point cloud.
  • the file/segment encapsulation module 10003 encapsulates point cloud data in a file and/or segment form.
  • a method/apparatus for transmitting point cloud data may transmit point cloud data in the form of files and/or segments.
  • a transmitter (or Communication module) 10004 transmits encoded point cloud video data in the form of a bitstream.
  • the file or segment may be transmitted to a receiving device through a network or stored in a digital storage medium (eg, USB, SD, CD, DVD, Blu-ray, HDD, SSD, etc.).
  • the transmitter according to the embodiments may communicate with a receiving device (or a receiver) through wired/wireless communication through a network such as 4G, 5G, 6G, etc.
  • the transmitter may communicate with a network system (eg, 4G, 5G, 6G, etc.) a data processing operation required according to the network system)
  • the transmission device may transmit encapsulated data according to an on demand method.
  • Point cloud data receiving device (Reception device, 10005) is a receiver (Receiver, 10006), a file / segment decapsulation unit (10007), a point cloud video decoder (Point Cloud video Decoder, 10008), and / or a renderer (Renderer, 10009).
  • 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 other wireless device, a device, a robot, a vehicle, AR/VR/XR devices, mobile devices, home appliances, Internet of Things (IoT) devices, AI devices/servers, etc. may be included.
  • 5G NR New RAT
  • LTE Long Term Evolution
  • a receiver 10006 receives a bitstream including point cloud video data. According to embodiments, the receiver 10006 may transmit feedback information to the point cloud data transmission device 10000 .
  • the file/segment decapsulation module 10007 decapsulates a file and/or a segment including point cloud data.
  • a point cloud video decoder (Point Cloud video Decoder, 10008) decodes the received point cloud video data.
  • a renderer (Renderer, 10009) renders the decoded point cloud video data.
  • the renderer 10009 may transmit feedback information obtained from the receiving end to the point cloud video decoder 10008 .
  • Point cloud video data may transmit feedback information to the receiver 10006 .
  • the feedback information received by the point cloud transmission apparatus may be provided to the point cloud video encoder 10002 .
  • 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 10005 as well as the transmitting device 10000 or may not be provided.
  • the head orientation information is information about the user's head position, direction, angle, movement, and the like.
  • the reception apparatus 10005 may calculate viewport information based on head orientation information.
  • the viewport information is information about the area of the point cloud video that the user is looking at.
  • a viewpoint or orientation is a point at which a user is viewing a point cloud video, and may mean a central point of the viewport area. That is, the viewport is an area centered on a viewpoint, and the size and shape of the area may be determined by a Field Of View (FOV).
  • FOV Field Of View
  • the viewport is determined according to the position and viewpoint (viewpoint or orientation) of the virtual camera or user, and the point cloud data is rendered in the viewport based on the viewport information.
  • Viewport information can be extracted based on a vertical or horizontal FOV supported by the device, etc.
  • the receiving device 10005 performs a gaze analysis, etc. to perform a user's point cloud consumption method , check the point cloud video area the user gazes at, the gaze time, etc.
  • the receiving device 10005 may transmit feedback information including a gaze analysis result to the transmitting device 10000.
  • Feedback information according to the data may be obtained in a rendering and/or display process.Feedback information according to embodiments may be obtained by one or more sensors included in the receiving device 10005.
  • the feedback information may be secured by the renderer 10009 or a separate external element (or device, component, etc.) The dotted line in Fig.
  • Point The cloud content providing system may process (encode/decode) the point cloud data based on the feedback information, so the point cloud video data decoder 10008 may perform a decoding operation based on the feedback information.
  • 10005 may transmit the feedback information to the transmitting device.
  • the transmitting device or the point cloud video encoder 10002 may perform an encoding operation based on the feedback information. Therefore, the point cloud content providing system is all point cloud Without data processing (encoding/decoding), the necessary data (for example, point cloud data corresponding to the user's head position) is efficiently processed based on the feedback information and can provide point cloud content to users.
  • the transmitting apparatus 10000 may be referred to as an encoder, a transmitting device, a transmitter, etc.
  • the receiving apparatus 10005 may be referred to as a decoder, a receiving device, a receiver, or the like.
  • Point cloud data (processed in a series of acquisition/encoding/transmission/decoding/rendering) processed in the point cloud content providing system of FIG. 1 according to embodiments may be referred to as point cloud content data or point cloud video data.
  • the point cloud content data may be used as a concept including metadata or signaling information related to the point cloud data.
  • the elements of the point cloud content providing system shown in FIG. 1 may be implemented by hardware, software, a processor and/or a combination thereof.
  • the embodiments provide a user with various services such as VR (Virtual Reality), AR (Augmented Reality), MR (Mixed Reality), and autonomous driving service.
  • Point Cloud content can provide
  • a Point Cloud video may be acquired first.
  • the acquired Point Cloud video is transmitted to the receiving side through a series of processes, and the receiving side can process the received data back into the original Point Cloud video and render it.
  • This allows Point Cloud video to be presented to users.
  • the embodiments provide methods necessary for effectively performing such a series of processes.
  • the whole process for providing the Point Cloud content service may include an acquisition process, an encoding process, a transmission process, a decoding process, a rendering process, and/or a feedback process. there is.
  • a process of providing point cloud content may be referred to as a point cloud compression process.
  • the point cloud compression process may refer to a video-based point cloud compression (hereinafter, referred to as V-PCC) process.
  • Each element of the point cloud data transmitting apparatus and the point cloud data receiving apparatus may mean hardware, software, a processor, and/or a combination thereof.
  • the Point Cloud Compression system may include a transmitting device and a receiving device.
  • the transmission device may be referred to as an encoder, a transmission apparatus, a transmitter, a point cloud transmission apparatus, or the like.
  • the reception device may be referred to as a decoder, a reception apparatus, a receiver, a point cloud reception apparatus, or the like.
  • the transmitting device can output the bitstream by encoding the Point Cloud video, and it can be delivered to the receiving device in the form of a file or streaming (streaming segment) through a digital storage medium or network.
  • the digital storage medium may include a variety of storage media such as USB, SD, CD, DVD, Blu-ray, HDD, and SSD.
  • the transmission device may include a Point Cloud video acquisition unit, a Point Cloud video encoder, a file/segment encapsulation unit, and a transmission unit (or a transmitter) as shown in FIG. 1 .
  • the receiving device may schematically include a receiving unit, a file/segment decapsulation unit, a Point Cloud video decoder, and a renderer as shown in FIG. 1 .
  • the encoder may be called a Point Cloud video/video/picture/frame encoding device, and the decoder may be called a Point Cloud video/video/picture/frame decoding device.
  • the renderer may include a display unit, and the renderer and/or the display unit may be configured as a separate device or external component.
  • the transmitting device and the receiving device may further include separate internal or external modules/units/components for the feedback process.
  • Each element included in the transmitting device and the receiving device according to the embodiments may be configured with hardware, software, and/or a processor.
  • the operation of the receiving device may follow a reverse process of the operation of the transmitting device.
  • the Point Cloud video acquisition unit may perform the process of acquiring Point Cloud video through capturing, synthesizing, or generating Point Cloud video.
  • metadata related to the point cloud eg, metadata related to capture, etc.
  • An apparatus for transmitting point cloud data may include an encoder for encoding the point cloud data, and a transmitter for transmitting (or a bitstream including) the point cloud data.
  • An apparatus for receiving point cloud data may include a receiver for receiving a bitstream including point cloud data, a decoder for decoding the point cloud data, and a renderer for rendering the point cloud data.
  • a method/apparatus represents an apparatus for transmitting point cloud data and/or an apparatus for receiving point cloud data.
  • FIG 2 shows an example of point cloud data capture according to embodiments.
  • Point cloud data (or point cloud video data) according to embodiments may be acquired by a camera or the like.
  • a capture method according to embodiments may include, for example, inward-pacing and/or outward-pacing.
  • Inward-facing is a capture method in which one or more cameras capture an object of point cloud data from the outside to the inside to obtain it.
  • Outward-pacing is a method of acquiring an object of point cloud data by one or more cameras photographing the object from the inside to the outside. For example, according to embodiments, there may be four cameras.
  • Point cloud data or point cloud content may be a video or still image of an object/environment expressed in various types of 3D space.
  • the point cloud content may include video/audio/images for an object (object, etc.).
  • the equipment for capturing Point Cloud content can be composed of a combination of camera equipment that can acquire depth (a combination of infrared pattern projector and infrared camera) and RGB cameras that can extract color information corresponding to depth information.
  • depth information may be extracted through LiDAR using a radar system that measures the position coordinates of a reflector by measuring the time it takes for the laser pulse to be emitted and reflected back. It is possible to extract the shape of a geometry composed of points in a three-dimensional space from the depth information, and to extract an attribute expressing the color/reflection of each point from the RGB information.
  • Point Cloud contents may consist of position (x, y, z) and color (YCbCr or RGB) or reflectance (r) information for points.
  • Point Cloud content may have an outward-facing method for capturing the external environment and an inward-facing method for capturing a central object.
  • an object e.g., a core object such as a character, player, object, actor, etc.
  • the configuration of the capture camera is based on the inward-facing method. can be used
  • the configuration of the capture camera may use an outward-facing method. Since Point Cloud content can be captured through multiple cameras, it may be necessary to calibrate the camera before capturing the content to set the global coordinate system between the cameras.
  • the Point Cloud content may be a video or still image of an object/environment displayed on various types of 3D space.
  • Point Cloud video can be synthesized based on the captured Point Cloud video.
  • capture through a real camera may not be performed. In this case, the process of simply generating related data may be substituted for the process of capturing.
  • Captured Point Cloud video may require post-processing to improve the quality of the content.
  • Post-treatment to fill the spatial hole may be performed.
  • the Point Cloud extracted from the cameras sharing the spatial coordinate system can be integrated into one content through the conversion process to the global coordinate system for each point based on the position coordinates of each camera obtained through the calibration process. Through this, one wide range of Point Cloud contents can be created, or Point Cloud contents with a high density of points can be obtained.
  • the Point Cloud video encoder 10002 may encode an input Point Cloud video into one or more video streams.
  • One point cloud video may include a plurality of frames, and one frame may correspond to a still image/picture.
  • Point Cloud video may include Point Cloud video/frame/picture/video/audio/image, etc., and Point Cloud video may be used in combination with Point Cloud video/frame/picture.
  • the Point Cloud video encoder 10002 may perform a Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) procedure.
  • the Point Cloud video encoder 10002 may perform a series of procedures such as prediction, transformation, quantization, and entropy coding for compression and coding efficiency.
  • the encoded data (encoded video/image information) may be output in the form of a bitstream.
  • the Point Cloud video encoder 10002 divides the Point Cloud video into geometry video, attribute video, occupancy map video, and auxiliary information as described below. can be encoded.
  • a geometry video may include a geometry image
  • an attribute video may include an attribute image
  • an occupancy map video may include an occupancy map image.
  • the additional information (or additional data) may include auxiliary patch information.
  • the attribute video/image may include a texture video/image.
  • the encapsulation unit may encapsulate the encoded Point cloud video data and/or Point cloud video-related metadata in the form of a file or the like.
  • the point cloud video-related metadata may be delivered from a metadata processing unit, etc.
  • the metadata processing unit may be included in the point cloud video encoder 10002, or may be configured as a separate component/module.
  • the encapsulation unit 10003 may encapsulate the corresponding data in a file format such as ISOBMFF or process the data in the form of other DASH segments or the like.
  • the encapsulation unit 10003 may include point cloud video-related metadata in a file format according to an embodiment.
  • Point cloud video-related metadata may be included, for example, in boxes of various levels in the ISOBMFF file format or as data in separate tracks within the file.
  • the encapsulation unit 10003 may encapsulate the point cloud video-related metadata itself into a file.
  • the transmission processing unit may apply processing for transmission to the encapsulated Point cloud video data according to the file format.
  • the transmission processing unit may be included in the transmission unit 10004 or may be configured as a separate component/module.
  • the transmission processing unit can process the point cloud video data according to any transmission protocol.
  • the processing for transmission may include processing for transmission through a broadcasting network and processing for transmission through a broadband.
  • the transmission processing unit may receive not only the point cloud video data, but also the point cloud video-related metadata from the metadata processing unit, and may apply processing for transmission thereto.
  • the transmitter 10004 may transmit the encoded video/image information or data output in the form of a bitstream to the receiver 10006 of the receiving device through a digital storage medium or a network in the form of a file or streaming.
  • the digital storage medium may include a variety of storage media such as USB, SD, CD, DVD, Blu-ray, HDD, and SSD.
  • the transmission unit may include an element for generating a media file through a predetermined file format, and may include an element for transmission through a broadcast/communication network.
  • the receiver may extract the bitstream and transmit it to the decoding device.
  • the receiver 10006 may receive the point cloud video data transmitted by the point cloud video transmission device according to the present invention. Depending on the transmitted channel, the receiver may receive point cloud video data through a broadcasting network or may receive point cloud video data through broadband. Alternatively, point cloud video data may be received through a digital storage medium.
  • the reception processing unit may perform processing according to the transmission protocol on the received point cloud video data.
  • the reception processing unit may be included in the receiver 10006 or may be configured as a separate component/module.
  • the reception processing unit may perform the reverse process of the above-described transmission processing unit so that the transmission side corresponds to the processing performed for transmission.
  • the reception processing unit may transmit the acquired point cloud video data to the decapsulation unit 10007, and the acquired point cloud video related metadata may be transmitted to a metadata processing unit (not shown).
  • the point cloud video-related metadata acquired by the reception processing unit may be in the form of a signaling table.
  • the decapsulation unit may decapsulate the point cloud video data in the form of a file received from the reception processing unit.
  • the decapsulation processing unit 10007 may decapsulate the files according to ISOBMFF and the like to obtain a point cloud video bitstream or point cloud video related metadata (metadata bitstream).
  • the obtained point cloud video bitstream may be transmitted to the point cloud video decoder 10008, and the obtained point cloud video related metadata (metadata bitstream) may be transmitted to a metadata processing unit (not shown).
  • a point cloud video bitstream may include metadata (metadata bitstream).
  • the metadata processing unit may be included in the point cloud video decoder 10008, or may be configured as a separate component/module.
  • the point cloud video-related metadata obtained by the decapsulation processing unit 10007 may be in the form of a box or track in a file format. If necessary, the decapsulation processing unit 10007 may receive metadata required for decapsulation from the metadata processing unit.
  • the point cloud video related metadata may be transmitted to the point cloud video decoder 10008 and used in the point cloud video decoding procedure, or may be transmitted to the renderer 10009 and used in the point cloud video rendering procedure.
  • the Point Cloud video decoder 10008 may decode a video/image by receiving a bitstream and performing an operation corresponding to the operation of the Point Cloud video encoder.
  • the Point Cloud video decoder 10008 divides the Point Cloud video into a geometry video, an attribute video, an occupancy map video, and auxiliary information as described later. It can be decoded.
  • a geometry video may include a geometry image
  • an attribute video may include an attribute image
  • an occupancy map video may include an occupancy map image.
  • the additional information may include auxiliary patch information.
  • the attribute video/image may include a texture video/image.
  • the 3D geometry is restored using the decoded geometry image, the accuracy map, and additional patch information, and thereafter, a smoothing process may be performed.
  • a color point cloud image/picture may be restored by giving a color value to the smoothed 3D geometry using a texture image.
  • the renderer 10009 may render the restored geometry and color point cloud image/picture.
  • the rendered video/image may be displayed through a display unit (not shown). The user can view all or part of the rendered result through a VR/AR display or a general display.
  • the feedback process may include a process of transmitting various feedback information that may be obtained in the rendering/display process to the transmitter or to the decoder of the receiver. Interactivity can be provided in Point Cloud video consumption through the feedback process.
  • head orientation information, viewport information indicating an area the user is currently viewing, and the like may be transmitted.
  • the user may interact with those implemented in the VR/AR/MR/autonomous driving environment. In this case, information related to the interaction may be transmitted to the transmitting side or the service provider side in the feedback process. there is. Depending on the embodiment, the feedback process may not be performed.
  • the head orientation information may refer to information about the user's head position, angle, movement, and the like. Based on this information, information about the area the user is currently viewing within the Point Cloud video, that is, viewport information can be calculated.
  • the viewport information may be information about the area currently being viewed by the user in the Point Cloud video. Through this, a Gaze Analysis is performed, and it is also possible to check how the user consumes the Point Cloud video, which area of the Point Cloud video how much, and so on. Gaze analysis may be performed at the receiving side and transmitted to the transmitting side through a feedback channel.
  • a device such as a VR/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 above-described feedback information may be consumed at the receiving side as well as being transmitted to the transmitting side. That is, decoding and rendering processes of the receiving side may be performed using the above-described feedback information. For example, using head orientation information and/or viewport information, only the Point Cloud video for the region currently being viewed by the user may be preferentially decoded and rendered.
  • a viewport or a viewport area may mean an area that a user is viewing in a Point Cloud video.
  • a viewpoint is a point at which a user is watching a Point Cloud video, and may mean a central point of the viewport area. That is, the viewport is an area centered on the viewpoint, and the size and shape of the area may be determined by the Field Of View (FOV).
  • FOV Field Of View
  • Point Cloud video compression As described above.
  • the method/embodiment disclosed in this document may be applied to a point cloud compression or point cloud coding (PCC) standard of Moving Picture Experts Group (MPEG) or a next-generation video/image coding standard.
  • PCC point cloud compression or point cloud coding
  • MPEG Moving Picture Experts Group
  • a picture/frame may generally mean a unit representing one image in a specific time period.
  • a pixel or pel may mean a minimum unit constituting one picture (or image). Also, a 'sample' may be used as a term corresponding to a pixel.
  • a sample may generally represent a pixel or a value of a pixel, may represent only a pixel/pixel value of a luma component, may represent only a pixel/pixel value of a chroma component, or a depth component It may represent only the pixel/pixel value of .
  • a unit may represent a basic unit of image processing.
  • the unit may include at least one of a specific region of a picture and information related to the region.
  • a unit may be used interchangeably with terms such as a block or an area or a module in some cases.
  • an MxN block may include samples (or sample arrays) or a set (or arrays) of transform coefficients including M columns and N rows.
  • FIG. 3 shows an example of a point cloud, a geometry, and a texture image according to embodiments.
  • the point cloud according to the embodiments may be input to the V-PCC encoding process of FIG. 4 to be described later to generate a geometry image and a texture image.
  • the point cloud may be used as the same meaning as the point cloud data.
  • the figure on the left in FIG. 3 is a point cloud, in which a point cloud object is located in a 3D space and represents a point cloud that can be represented by a bounding box or the like.
  • the middle figure of FIG. 3 shows a geometry image
  • the right figure shows a texture image (non-padding).
  • a geometry image is also referred to as a geometry patch frame/picture or a geometry frame/picture.
  • the texture image is also referred to as an attribute patch frame/picture or an attribute frame/picture.
  • V-PCC Video-based Point Cloud Compression
  • HEVC Efficiency Video Coding
  • VVC Very Video Coding
  • occupancy map A binary map that indicates whether data exists at the corresponding position on the 2D plane as a value of 0 or 1 when the points constituting the point cloud are divided into patches and mapped to the 2D plane. indicates
  • An occupancy map may indicate a 2D array corresponding to an atlas, and a value of the occupancy map may indicate whether each sample position in the atlas corresponds to a 3D point.
  • An atlas (ATLAS) means a target including information about 2D patches for each point cloud frame. For example, an atlas may have a 2D placement and size of patches, a position of a corresponding 3D region within a 3D point, a projection plane, a level of detail parameter, and the like.
  • Patch A set of points constituting a point cloud. Points belonging to the same patch are adjacent to each other in 3D space, indicating that they are mapped in the same direction among the six bounding box planes in the mapping process to a 2D image.
  • Geometry image An image in the form of a depth map that expresses the geometry of each point constituting the point cloud in units of patches.
  • a geometry image may consist of pixel values of one channel.
  • Geometry represents a set of coordinates associated with a point cloud frame.
  • Texture image An image that expresses color information of each point constituting a point cloud in units of patches.
  • the texture image may be composed of pixel values of multiple channels (e.g. 3 channels R, G, B). Textures are included as attributes. According to embodiments, a texture and/or an attribute may be interpreted as the same object and/or containment relationship.
  • Auxiliary patch info Represents metadata required to reconstruct a point cloud from individual patches.
  • the additional patch information may include information about the location and size of the patch in 2D/3D space.
  • V-PCC components may include an atlas, an accumulatory map, a geometry, an attribute, and the like.
  • An atlas represents a set of 2D bounding boxes. It can be a group of patches, for example, patches projected onto a rectangular frame. It can also correspond to a 3D bounding box in 3D space, and atlas represents a collection of 2D bounding boxes, ie patches, projected into a rectangular frame that correspond to a 3-dimensional bounding box in 3D space, which may represent a subset of a point cloud).
  • the patch may represent a rectangular region in the atlas corresponding to a rectangular region in a planar projection.
  • the patch data may represent data that needs to be transformed from 2D to 3D on patches included in the atlas.
  • the patch data group is also referred to as an atlas.
  • Attribute represents a scalar or vector associated with each point in the point cloud, for example, color, reflectance, surface normal, time stamps, material. There may be an ID (material ID) or the like.
  • Point cloud data represents PCC data according to a video-based point cloud compression (V-PCC) method.
  • the point cloud data may include a plurality of components. For example, it may include accumulatory maps, patches, geometries and/or textures, and the like.
  • FIG. 4 shows an example of a point cloud video encoder according to embodiments.
  • FIG. 4 illustrates a V-PCC encoding process for generating and compressing an occupancy map, a geometry image, a texture image, and auxiliary patch information.
  • the V-PCC encoding process of FIG. 4 may be processed by the point cloud video encoder 10002 of FIG. 1 .
  • Each component of FIG. 4 may be implemented by software, hardware, a processor, and/or a combination thereof.
  • the patch generation receives a point cloud frame (which may be in the form of a bitstream including point cloud data).
  • the patch generator 14000 generates a patch from point cloud data.
  • patch information including information on patch generation is generated.
  • the patch packing (or patch packing unit, 14001) packs one or more patches.
  • an accumulatory map including information on patch packing is generated.
  • the geometry image generation (geometry image generation unit, 14002) generates a geometry image based on point cloud data, patch information (or additional patch information), and/or accumulatory map information.
  • the geometry image refers to data (ie, three-dimensional coordinate values of points) including geometry related to point cloud data, and is also referred to as a geometry frame.
  • the texture image generation (or texture image generation unit 14003) generates a texture image based on point cloud data, a patch, a packed patch, patch information (or additional patch information), and/or a smoothed geometry.
  • a texture image is also called an attribute frame.
  • a texture image may be generated further based on a smoothed geometry generated by performing a smoothing (number) smoothing process on the reconstructed (reconstructed) geometry image based on patch information.
  • the smoothing may mitigate or remove an error included in the image data.
  • a smoothed geometry may be generated by smoothing reconstructed geometry images based on patch information, ie, smooth filtering a portion that may cause an error between data.
  • the smoothed geometry is output to the texture image generator 14003 .
  • the auxiliary patch information compression compresses auxiliary patch information related to patch information generated in a patch generation process.
  • the additional patch information compressed by the additional patch information compressor 14005 is transmitted to the multiplexer 14013 .
  • the geometry image generator 14002 may use additional patch information when generating a geometry image.
  • the compressed additional patch information is referred to as a bitstream of compressed additional patch information or an additional patch information bitstream or a compressed atlas bitstream or atlas bitstream.
  • the image padding may respectively pad a geometry image and a texture image. That is, the padding data may be padded to the geometry image and the texture image.
  • a group dilation may add data to a texture image similarly to image padding. Additional patch information may be inserted into the texture image.
  • Video compression may respectively compress a padded geometry image, a padded texture image, and/or an accumulatory map.
  • the video compression units 14009, 14010, and 14011 compress the input geometry frame, attribute frame, and/or accuracy map frame, respectively, to respectively compress the video bitstream of the geometry, the video bitstream of the texture image, and the video of the accuracy map. It can be output as a bitstream.
  • Video compression may encode geometry information, texture information, accumulatory information, and the like.
  • the video bitstream of the compressed geometry is called a 2D video encoded geometry bitstream or a compressed geometry bitstream or a video coded geometry bitstream or geometry video data.
  • the video bitstream of the compressed texture image is called a 2D video encoded attribute bitstream or a compressed attribute bitstream or a video coded attribute bitstream or attribute video data.
  • the entropy compression (or entropy compression unit, 14012) may compress the accuracy map based on the entropy method.
  • entropy compression and/or video compression may be performed on an accumulatory map frame according to a case in which point cloud data is lossless and/or lossy.
  • the entropy and/or video compressed accuracy map may be a video bitstream of a compressed accuracy map or a 2D video encoded accuracy map bitstream or an accuracy map bitstream or compressed It is referred to as an accuracy map bitstream or a video coded accuracy map bitstream or an accuracy video data or the like.
  • a multiplexer (14013) is a video bitstream of a compressed geometry in each compression unit, a video bitstream of a compressed texture image, a video bitstream of a compressed accumulatory map, and a bitstream of compressed additional patch information. is multiplexed into one bitstream.
  • each block shown in FIG. 4 may operate as at least one of a processor, software, and hardware.
  • the patch generation process refers to the process of dividing the point cloud into patches, which are units that perform mapping, in order to map the point cloud to a 2D image.
  • the patch generation process can be divided into three steps: normal value calculation, segmentation, and patch segmentation as follows.
  • FIG. 5 illustrates an example of a tangent plane and a normal vector of a surface according to embodiments.
  • the surface of FIG. 5 is used as follows in the patch generation process 14000 of the V-PCC encoding process of FIG. 4 .
  • Each point (eg, point) constituting the point cloud has its own direction, which is expressed as a three-dimensional vector called normal.
  • the tangent plane and normal vector of each point constituting the surface of the point cloud as shown in FIG. 5 can be obtained using the neighbors of each point obtained using a K-D tree or the like.
  • the search range in the process of finding adjacent points can be defined by the user.
  • Tangent plane A plane that passes through a point on the surface and completely contains the tangent to the curve on the surface.
  • FIG. 6 shows an example of a bounding box of a point cloud according to embodiments.
  • the bounding box refers to a box of units for dividing point cloud data based on a hexahedron in 3D space.
  • the patch generation 1400 may use a bounding box in a process of generating a patch from point cloud data.
  • the bounding box may be used in a process of projecting a point cloud object, which is a target of point cloud data, on a plane of each cube based on a cube in 3D space.
  • the bounding box may be generated and processed by the point cloud video acquisition unit 10001 and the point cloud video encoder 10002 of FIG. 1 .
  • patch generation 14000, patch packing 14001, geometry image generation 14002, and texture image generation 14003 of the V-PCC encoding process of FIG. 4 may be performed.
  • Segmentation consists of two processes: initial segmentation and refine segmentation.
  • a point cloud video encoder 10002 projects a point onto one side of a bounding box. Specifically, each point constituting the point cloud is projected on one of the faces of the six bounding box surrounding the point cloud as shown in FIG. 6, and initial segmentation determines one of the planes of the bounding box to which each point is projected. It is a process.
  • the normal value ( )class The plane with the largest dot product is determined as the projection plane of that plane. That is, the plane with the normal in the direction most similar to the normal of the point is determined as the projection plane of the point.
  • the determined plane may be identified as a value (cluster index) of one of 0 to 5 in the form of an index.
  • Refine segmentation is a process of improving the projection plane of each point constituting the point cloud determined in the initial segmentation process in consideration of the projection plane of adjacent points.
  • the projection plane of the current point and the projection plane of the adjacent points together with the score normal that is similar to the normal value of each point and the normal value of each plane of the bounding box considered for the projection plane determination in the initial segmentation process earlier.
  • Score smooth which indicates the degree of agreement with , can be considered at the same time.
  • Score smooth can be considered by assigning weights to the score normal, and in this case, the weight value can be defined by the user. Refine segmentation may be repeatedly performed, and the number of repetitions may also be defined by the user.
  • Patch segmentation is a process of dividing the entire point cloud into patches, which are sets of adjacent points, based on the projection plane information of each point constituting the point cloud obtained in the initial/refine segmentation process. Patch division can be composed of the following steps.
  • the size of each patch and the occupancy map, geometry image, and texture image for each patch are determined.
  • FIG 7 shows an example of individual patch location determination of an occupancy map according to embodiments.
  • the point cloud encoder 10002 may generate a patch packing and accumulatory map.
  • This process is a process of determining the positions of individual patches in a 2D image in order to map the previously divided patches to a single 2D image.
  • the occupancy map is one of the 2D images, and it is a binary map that indicates whether data exists in the corresponding location with a value of 0 or 1.
  • the occupancy map consists of blocks, and the resolution can be determined according to the size of the block. For example, when the block size is 1*1, it has a resolution of pixels.
  • the size of the block (occupancy packing block size) may be determined by the user.
  • the process of determining the location of an individual patch in the occupancy map can be configured as follows.
  • the (x, y) coordinate value of the patch occupancy map is 1 (data exists at that point in the patch), and the (u+x, v+y) coordinates of the entire occupancy map If the value is 1 (when the occupancy map is filled by the previous patch), change the (x, y) position in raster order and repeat the process of 34. If not, proceed with step 6.
  • Occupancy SizeU Indicates the width of the occupancy map, and the unit is the occupancy packing block size.
  • occupancySizeV Indicates the height of the occupancy map, and the unit is the occupancy packing block size.
  • Patch size U0 (patch.sizeU0): Indicates the width of the occupancy map, and the unit is the occupancy packing block size.
  • Patch size V0 (patch.sizeV0): Indicates the height of the occupancy map, and the unit is the occupancy packing block size.
  • a box corresponding to a patch having a patch size in a box corresponding to a packing size block in an accumulator exists, and points (x, y) in the box may be located.
  • FIG. 8 illustrates an example of a relationship between normal, tangent, and bitangent axes according to embodiments.
  • the point cloud video encoder 10002 may generate a geometry image.
  • the geometric image means image data including geometry information of the point cloud.
  • the process of generating a geometric image may use three axes (normal, tangent, and bitangent) of the patch of FIG. 8 .
  • the depth values constituting the geometry image of each patch are determined, and the entire geometry image is created based on the location of the patch determined in the patch packing process.
  • the process of determining the depth values constituting the geometry image of an individual patch can be configured as follows.
  • the parameters may include the following information.
  • the location of the patch is included in the patch information.
  • the tangent axis is the axis that coincides with the horizontal (u) axis of the patch image among the axes perpendicular to the normal
  • the bitangent axis is the vertical (vertical) axis of the patch image among the axes perpendicular to the normal.
  • FIG. 9 shows an example of a configuration of a minimum mode and a maximum mode of a projection mode according to embodiments.
  • the point cloud video encoder 10002 may perform a patch-based projection to generate a geometry image, and the modes of the projection according to the embodiments include a minimum mode and a maximum mode.
  • 3D spatial coordinates of the patch It can be calculated through the smallest size bounding box surrounding the patch. For example, in the 3D spatial coordinates of the patch, the minimum value in the tangent direction of the patch (patch 3d shift tangent axis), the minimum value in the bitangent direction of the patch (patch 3d shift bitangent axis), and the minimum value in the normal direction of the patch (patch 3d shift normal axis), etc. may be included.
  • 2D size of patch Shows the horizontal and vertical size of the patch when it is packed into a 2D image.
  • the horizontal size (patch 2d size u) is the difference between the maximum and minimum values in the tangent direction of the bounding box
  • the vertical size (patch 2d size v) is the difference between the maximum and minimum values in the bitangent direction of the bounding box.
  • the projection mode may be one of a min mode and a max mode.
  • the geometry information of the patch is expressed as a depth value.
  • the minimum depth may be configured in d0 as shown in FIG. 9 , and the maximum depth existing within the surface thickness from the minimum depth may be configured as d1.
  • the point cloud when the point cloud is located in 2D as shown in FIG. 9 , there may be a plurality of patches including a plurality of points. As shown in FIG. 9 , it is indicated that points indicated by shades of the same style may belong to the same patch.
  • the drawing shows the process of projecting a patch of points marked with blank spaces.
  • the depth is increased by 1, such as 0, 1, 2,..6, 7, 8, 9, based on the left, and the number for calculating the depth of the points to the right. can be indicated.
  • the same method is applied to all point clouds by user definition, or it can be applied differently for each frame or patch.
  • a projection mode capable of increasing compression efficiency or minimizing a missed point may be adaptively selected.
  • the d0 image is set to depth0, which is the value obtained by subtracting the minimum value of the patch normal direction (patch 3d shift normal axis) from the normal axis minimum value of each point (patch 3d shift normal axis) and subtracting the patch normal direction minimum value (patch 3d shift normal axis) calculated in the process 1. make up If there is another depth value within the range within depth0 and surface thickness at the same location, set this value to depth1. If it does not exist, the value of depth0 is also assigned to depth1. Construct the d1 image with the Depth1 value.
  • a minimum value may be calculated (4 2 4 4 4 0 6 0 0 9 9 0 8 0).
  • a larger value among two or more points may be calculated, or if there is only one point, the value may be calculated (4 4 4 4 6 6 6 8 9 9 8 8 9) ).
  • some points may be lost in the process of coded and reconstructed points of the patch (eg, 8 points are lost in the figure).
  • the d0 image is the depth0 value obtained by subtracting the patch normal direction minimum value (patch 3d shift normal axis) from the normal axis maximum value of each point (patch 3d shift normal axis) and subtracting the patch normal direction minimum value (patch 3d shift normal axis) calculated in step 1. make up If there is another depth value within the range within depth0 and surface thickness at the same location, set this value to depth1. If it does not exist, the value of depth0 is also assigned to depth1. Construct the d1 image with the Depth1 value.
  • a maximum value may be calculated in determining the depth of the points of d0 (4 4 4 4 6 6 6 8 9 9 8 8 9). And, in determining the depth of the points of d1, a smaller value may be calculated among two or more points, or if there is only one point, the value may be calculated (4 2 4 4 5 6 0 6 9 9 0 8 0) ). Also, some points may be lost in the process of coded and reconstructed points of the patch (eg, 6 points are lost in the drawing).
  • the entire geometry image can be created by placing the geometry image of an individual patch created through the above process on the entire geometry image using the patch location information determined in the patch packing process.
  • the d1 layer of the generated entire geometry image can be encoded in several ways.
  • the first is a method of encoding the depth values of the previously generated d1 image as it is (absolute d1 encoding method).
  • the second is a method of encoding a difference value between the depth value of the previously generated d1 image and the depth value of the d0 image (differential encoding method).
  • EDD Enhanced-Delta- Depth
  • FIG 10 shows an example of an EDD code according to embodiments.
  • the point cloud video encoder 10002 and/or some/whole process of V-PCC encoding may encode geometric information of points based on the EOD code.
  • the EDD code is a method of binary encoding the positions of all points within the surface thickness range, including d1, as shown in FIG. 10 .
  • a point exists above the reference point, it becomes 1, and if the point does not exist, it becomes 0, so that a code may be expressed based on 4 bits.
  • Smoothing is an operation to remove discontinuities that may occur at the patch interface due to deterioration of image quality that occurs during the compression process, and may be performed by the point cloud video encoder 10002 or the smoothing unit 14004 in the following process.
  • This process can be said to be the reverse process of the geometry image creation described above.
  • the reverse process of encoding may be reconstruction.
  • the point is moved to the center of gravity of the adjacent points (located at the average x, y, z coordinates of the adjacent points). That is, it changes the geometry value. Otherwise, the previous geometry value is maintained.
  • FIG. 11 illustrates an example of recoloring using color values of adjacent points according to embodiments.
  • the point cloud video encoder 10002 or the texture image generator 14003 may generate a texture image based on recoloring.
  • the texture image creation process is similar to the geometry image creation process described above, and consists of creating a texture image of each patch and placing them in a determined position to create an entire texture image. However, in the process of creating the texture image of each patch, an image with color values (e.g. R, G, B) of the point constituting the point cloud corresponding to the location is created instead of the depth value for geometry creation.
  • color values e.g. R, G, B
  • the recoloring is based on the average of the attribute information of the closest original points to the point and/or the average of the attribute information of the closest original position to the point. can be calculated.
  • a texture image can also be created with two layers of t0/t1 like a geometry image created with two layers of d0/d1.
  • the point cloud video encoder 10002 or the additional patch information compressor 14005 may compress additional patch information (additional information about the point cloud).
  • the additional patch information compression unit 14005 compresses the additional patch information generated in the process of patch generation, patch packing, and geometry generation described above. Additional patch information may include the following parameters:
  • Cluster index that identifies the projection plane (normal)
  • 3D spatial position of the patch the minimum value in the tangent direction of the patch (patch 3d shift tangent axis), the minimum value in the bitangent direction of the patch (patch 3d shift bitangent axis), the minimum value in the normal direction of the patch (patch 3d shift normal axis)
  • Mapping information of each block and patch Candidate index (When patches are placed in order based on the 2D spatial location and size information of the patch above, multiple patches can be mapped duplicately in one block. At this time, the mapped patches are It composes the candidate list, the index indicating which patch data of the list exists in the corresponding block), and the local patch index (the index indicating one of all patches existing in the frame).
  • Table 1 is a pseudo code showing the block and patch match process using the candidate list and local patch index.
  • the maximum number of candidate lists can be defined by the user.
  • Image padding and group dilation 14006, 14007, 14008
  • the image fader according to embodiments may fill a space other than the patch area with meaningless additional data based on the push-pull background filling method.
  • the image padding 14006 and 14007 is a process of filling a space other than the patch area with meaningless data for the purpose of improving compression efficiency.
  • image padding a method in which pixel values of columns or rows corresponding to the boundary surface inside the patch are copied to fill the empty space can be used.
  • a push-pull background filling method in which an empty space is filled with pixel values from a low-resolution image may be used in the process of gradually reducing the resolution of the non-padded image and increasing the resolution again.
  • Group dilation (14008) is a method of filling the empty space of the geometry and texture image composed of two layers d0/d1 and t0/t1. It is the process of filling in the average value of the values for the same location of
  • FIG. 13 shows an example of a possible traversal order for a block of 4*4 size according to embodiments.
  • the accuracy map compressor may include two methods: video compression for lossy compression and entropy compression for lossless compression.
  • Video compression is described below.
  • the entropy compression process can be performed as follows.
  • the entropy compression unit 14012 may code (encode) the block based on the traversal order method as shown in FIG. 14 .
  • the index is encoded by selecting the best traversal order having the minimum number of runs among possible traversal orders.
  • FIG. 14 is a case in which the third traversal order of FIG. 13 is selected. In this case, since the number of runs can be minimized to 2, it can be selected as the best traversal order.
  • the video compression units 14009, 14010, and 14011 encode a sequence such as a geometry image, a texture image, and an occupancy map image generated by the above-described process by using a 2D video codec such as HEVC or VVC. .
  • FIG. 15 shows an example of a 2D video/image encoder according to embodiments, and is also referred to as an encoding device.
  • FIG. 15 is a schematic block diagram of a 2D video/image encoder 15000 in which video/image signal encoding is performed as an embodiment to which the above-described video compression units 14009, 14010, and 14011 are applied.
  • the 2D video/image encoder 15000 may be included in the point cloud video encoder 10002 described above, or may be configured as an internal/external component.
  • Each component in Fig. 15 may correspond to software, hardware, a processor and/or a combination thereof.
  • the input image may be one of the aforementioned geometry image, texture image (attribute(s) image), and occupancy map image.
  • an image input to the 2D video/image encoder 15000 is a padded geometry image
  • a bitstream output from the 2D video/image encoder 15000 is a bitstream of a compressed geometry image.
  • an image input to the 2D video/image encoder 15000 is a padded texture image
  • a bitstream output from the 2D video/image encoder 15000 is the bitstream of the compressed texture image.
  • an image input to the 2D video/image encoder 15000 is an occupancy map image
  • a bitstream output from the 2D video/image encoder 15000 is the bitstream of the compressed occupancy map image.
  • the inter prediction unit 15090 and the intra prediction unit 15100 may be collectively referred to as a prediction unit. That is, the prediction unit may include an inter prediction unit 15090 and an intra prediction unit 15100 .
  • the transform unit 15030 , the quantization unit 15040 , the inverse quantization unit 15050 , and the inverse transform unit 15060 may be collectively referred to as a residual processing unit.
  • the residual processing unit may further include a subtraction unit 15020 .
  • the image division unit 15010, the subtraction unit 15020, the transform unit 15030, the quantization unit 15040, the inverse quantization unit 15050, the inverse transform unit 15060, the addition unit 155, the filtering unit ( 15070 , the inter prediction unit 15090 , the intra prediction unit 15100 , and the entropy encoding unit 15110 may be configured by one hardware component (eg, an encoder or a processor) according to an embodiment.
  • the memory 15080 may include a decoded picture buffer (DPB), and may be configured by a digital storage medium.
  • DPB decoded picture buffer
  • the image dividing unit 15010 may divide an input image (or a picture, a frame) input to the encoding apparatus 15000 into one or more processing units.
  • the processing unit may be referred to as a coding unit (CU).
  • the coding unit may be recursively divided according to a quad-tree binary-tree (QTBT) structure from a coding tree unit (CTU) or a largest coding unit (LCU).
  • QTBT quad-tree binary-tree
  • CTU coding tree unit
  • LCU largest coding unit
  • one coding unit may be divided into a plurality of coding units having a lower depth based on a quad tree structure and/or a binary tree structure.
  • a quad tree structure may be applied first and a binary tree structure may be applied later.
  • the binary tree structure may be applied first.
  • a coding procedure according to the present specification may be performed based on the final coding unit that is no longer divided.
  • the largest coding unit may be directly used as the final coding unit based on coding efficiency according to image characteristics, or the coding unit may be recursively divided into coding units having a lower depth than the optimal coding unit if necessary.
  • a coding unit of the size of may be used as the final coding unit.
  • the coding procedure may include procedures such as prediction, transformation, and restoration, which will be described later.
  • the processing unit may further include a prediction unit (PU) or a transform unit (TU).
  • the prediction unit and the transform unit may be divided or partitioned from the above-described final coding unit, respectively.
  • the prediction unit may be a unit of sample prediction
  • the transform unit may be a unit for deriving a transform coefficient and/or a unit for deriving a residual signal from the transform coefficient.
  • a unit may be used interchangeably with terms such as a block or an area or a module in some cases.
  • an MxN block may represent a set of samples or transform coefficients including M columns and N rows.
  • a sample may generally represent a pixel or a value of a pixel, may represent only a pixel/pixel value of a luminance component, or may represent only a pixel/pixel value of a chroma component.
  • a sample may be used as a term corresponding to a picture (or an image) as a pixel or a pel.
  • the subtraction unit 15020 of the encoding apparatus 15000 includes a prediction signal (predicted block, prediction sample array) output from the inter prediction unit 15090 or the intra prediction unit 15100 in the input image signal (original block, original sample array). ) to generate a residual signal (residual signal, residual block, residual sample array), and the generated residual signal is transmitted to the converter 15030 .
  • a unit for subtracting a prediction signal (prediction block, prediction sample array) from an input image signal (original block, original sample array) in the encoding device 15000 may be referred to as a subtraction unit 15020 .
  • the prediction unit may perform prediction on a processing target block (hereinafter, referred to as a current block) and generate a predicted block including prediction samples for the current block.
  • the prediction unit may determine whether intra prediction or inter prediction is applied on a current block or CU basis.
  • the prediction unit may generate various information related to prediction, such as prediction mode information, and transmit it to the entropy encoding unit 15110, as will be described later in the description of each prediction mode.
  • the prediction information may be encoded by the entropy encoding unit 15110 and output in the form of a bitstream.
  • the intra prediction unit 15100 of the prediction unit may predict the current block with reference to samples in the current picture.
  • the referenced samples may be located in the vicinity of the current block according to the prediction mode, or may be located apart from each other.
  • prediction modes may include a plurality of non-directional modes and a plurality of directional modes.
  • the non-directional mode may include, for example, a DC mode and a planar mode (Planar mode).
  • the directional mode may include, for example, 33 directional prediction modes or 65 directional prediction modes according to the granularity of the prediction direction. However, this is an example, and a higher or lower number of directional prediction modes may be used according to a setting.
  • the intra prediction unit 15100 may determine the prediction mode applied to the current block by using the prediction mode applied to the neighboring block.
  • the inter prediction unit 15090 of the prediction unit may derive the predicted block for the current block based on the reference block (reference sample array) specified by the motion vector on the reference picture.
  • the motion information may be predicted in units of blocks, subblocks, or samples based on the correlation between motion information between neighboring blocks and the current block.
  • the motion information may include a motion vector and a reference picture index.
  • the motion information may further include inter prediction direction (L0 prediction, L1 prediction, Bi prediction, etc.) information.
  • the neighboring blocks may include spatial neighboring blocks existing in the current picture and temporal neighboring blocks present in the reference picture.
  • the reference picture including the reference block and the reference picture including the temporal neighboring block may be the same or different.
  • a temporal neighboring block may be called a collocated reference block, a collocated CU (colCU), etc.
  • a reference picture including a temporal neighboring block may be called a collocated picture (colPic).
  • the inter prediction unit 15090 constructs a motion information candidate list based on neighboring blocks, and generates information indicating which candidate is used to derive a motion vector and/or a reference picture index of the current block. can do. Inter prediction may be performed based on various prediction modes. For example, in the skip mode and merge mode, the inter prediction unit 15090 may use motion information of a neighboring block as motion information of the current block.
  • the motion vector of the current block is calculated by using a motion vector of a neighboring block as a motion vector predictor and signaling a motion vector difference.
  • the prediction signal generated by the inter prediction unit 15090 or the intra prediction unit 15100 may be used to generate a reconstructed signal or may be used to generate a residual signal.
  • the transform unit 15030 may generate transform coefficients by applying a transform technique to the residual signal.
  • the transformation technique may include at least one of Discrete Cosine Transform (DCT), Discrete Sine Transform (DST), Karhunen-Love Transform (KLT), Graph-Based Transform (GBT), or Conditionally Non-linear Transform (CNT).
  • DCT Discrete Cosine Transform
  • DST Discrete Sine Transform
  • KLT Karhunen-Love Transform
  • GBT Graph-Based Transform
  • CNT Conditionally Non-linear Transform
  • GBT means a transformation obtained from this graph when expressing relationship information between pixels in a graph.
  • CNT refers to a transformation obtained by generating a prediction signal using all previously reconstructed pixels and based thereon.
  • the transformation process may be applied to a block of pixels having the same size as a square, or may be applied to a block of a variable size that is not a square.
  • the quantization unit 15040 quantizes the transform coefficients and transmits them to the entropy encoding unit 15110, and the entropy encoding unit 15110 encodes the quantized signal (information on the quantized transform coefficients) and outputs it as a bitstream. there is. Information about the quantized transform coefficients may be referred to as residual information.
  • the quantization unit 15040 may rearrange the quantized transform coefficients in a block form into a one-dimensional vector form based on a coefficient scan order, and a quantized transform coefficient based on the quantized transform coefficients in a one-dimensional vector form. You can also create information about them.
  • the entropy encoding unit 15110 may perform various encoding methods such as, for example, exponential Golomb, context-adaptive variable length coding (CAVLC), and context-adaptive binary arithmetic coding (CABAC).
  • the entropy encoding unit 15110 may encode information necessary for video/image reconstruction (eg, values of syntax elements, etc.) other than the quantized transform coefficients together or separately.
  • Encoded information eg, encoded video/image information
  • NAL network abstraction layer
  • the bitstream may be transmitted over a network, or may be stored in a digital storage medium.
  • the network may include a broadcasting network and/or a communication network
  • the digital storage medium may include various storage media such as USB, SD, CD, DVD, Blu-ray, HDD, and SSD.
  • a transmission unit (not shown) and/or a storage unit (not shown) for storing the signal output from the entropy encoding unit 15110 may be configured as internal/external elements of the encoding device 15000 , or the transmission unit It may be included in the entropy encoding unit 15110 .
  • the quantized transform coefficients output from the quantization unit 15040 may be used to generate a prediction signal.
  • the residual signal residual block or residual samples
  • the adder 15200 adds a reconstructed signal (reconstructed picture, reconstructed block, reconstructed sample array) by adding the reconstructed residual signal to the prediction signal output from the inter prediction unit 15090 or the intra prediction unit 15100. create When there is no residual for the block to be processed, such as when the skip mode is applied, the predicted block may be used as a reconstructed block.
  • the addition unit 15200 may be called a restoration unit or a restoration block generation unit.
  • the generated reconstructed signal may be used for intra prediction of the next processing object block in the current picture, or may be used for inter prediction of the next picture after filtering as described below.
  • the filtering unit 15070 may improve subjective/objective image quality by applying filtering to the restored signal output from the adding unit 15200 .
  • the filtering unit 15070 may generate a modified reconstructed picture by applying various filtering methods to the reconstructed picture, and the modified reconstructed picture is stored in the memory 15080, specifically, in the DPB of the memory 15080. can be saved Various filtering methods may include, for example, deblocking filtering, a sample adaptive offset, an adaptive loop filter, a bilateral filter, and the like.
  • the filtering unit 15070 may generate various information regarding filtering and transmit it to the entropy encoding unit 15110, as will be described later in the description of each filtering method.
  • the filtering-related information may be encoded by the entropy encoding unit 15110 and output in the form of a bitstream.
  • the modified reconstructed picture stored in the memory 15080 may be used as a reference picture in the inter prediction unit 15090 .
  • the encoding apparatus can avoid prediction mismatch between the encoding apparatus 15000 and the decoding apparatus, and can also improve encoding efficiency.
  • the DPB of the memory 15080 may store the modified reconstructed picture to be used as a reference picture in the inter prediction unit 15090 .
  • the memory 15080 may store motion information of a block in which motion information in the current picture is derived (or encoded) and/or motion information of blocks in an already reconstructed picture.
  • the stored motion information may be transmitted to the inter prediction unit 15090 to be used as motion information of a spatial neighboring block or motion information of a temporal neighboring block.
  • the memory 15080 may store reconstructed samples of blocks reconstructed in the current picture, and may transmit the reconstructed samples to the intra prediction unit 15100 .
  • prediction, transformation, and quantization procedures may be omitted.
  • prediction, transformation, and quantization procedures may be omitted, and a value of an original sample may be encoded and output as a bitstream.
  • V-PCC decoding process shows an example of a V-PCC decoding process according to embodiments.
  • V-PCC decoding process or V-PCC decoder may follow the reverse process of the V-PCC encoding process (or encoder) of FIG. 4 .
  • Each component of FIG. 16 may correspond to software, hardware, a processor, and/or a combination thereof.
  • a demultiplexer demultiplexes the compressed bitstream to output a compressed texture image, a compressed geometry image, a compressed accumulatory map image, and compressed additional patch information, respectively.
  • Video decompression (video decompression or video decompression units 16001 and 16002) decompresses each of the compressed texture image and the compressed geometry image.
  • occupancy map decompression unit, 16003 decompresses the compressed occupancy map image.
  • An auxiliary patch information decompression (or auxiliary patch information decompression unit) 16004 decompresses the compressed additional patch information.
  • the geometry reconstruction unit 16005 reconstructs (reconstructs) the geometry information based on the decompressed geometry image, the decompressed accumulator map, and/or the decompressed additional patch information. For example, a geometry changed in the encoding process may be reconstructed.
  • the smoothing may apply smoothing to the reconstructed geometry. For example, smoothing filtering may be applied.
  • the texture reconstruction (or texture reconstruction unit 16007) reconstructs a texture from the decompressed texture image and/or the smoothed geometry.
  • a color smoothing (or color smoothing unit, 16008) smooths color values from the reconstructed texture. For example, smoothing filtering may be applied.
  • reconstructed point cloud data may be generated.
  • V-PCC 16 shows a decoding process of V-PCC for reconstructing a point cloud by decompressing (or decoding) the compressed occupancy map, geometry image, texture image, and auxiliary path information.
  • Each of the units described in FIG. 16 may operate as at least one of a processor, software, and hardware.
  • a detailed operation of each unit of FIG. 16 according to embodiments is as follows.
  • a reverse process of video compression described above using a 2D video codec such as HEVC or VVC, a bitstream of a geometry image, a bitstream of a compressed texture image, and/or a compressed occupancy map image generated by the process described above It is a process of decoding the bitstream of by performing the reverse process of video compression.
  • a 2D video codec such as HEVC or VVC
  • FIG. 17 shows an example of a 2D video/image decoder according to embodiments, and is also referred to as a decoding device.
  • the 2D video/image decoder may follow the reverse process of the 2D video/image encoder of FIG. 15 .
  • the 2D video/image decoder of FIG. 17 is an embodiment of the video decompression units 16001 and 16002 of FIG. 16, and is a schematic diagram of a 2D video/image decoder 17000 in which decoding of a video/image signal is performed. Shows a block diagram.
  • the 2D video/image decoder 17000 may be included in the point cloud video decoder 10008 described above, or may be composed of internal/external components. Each component of FIG. 17 may correspond to software, hardware, a processor, and/or a combination thereof.
  • the input bitstream may be one of a bitstream of a geometry image, a bitstream of a texture image (attribute(s) image), and a bitstream of an occupancy map image.
  • a bitstream input to the 2D video/image decoder is a bitstream of a compressed texture image, and a reconstruction output from the 2D video/image decoder The image is a decompressed texture image.
  • a bitstream input to the 2D video/image decoder is a bitstream of a compressed geometry image
  • a reconstruction output from the 2D video/image decoder The image is a decompressed geometry image.
  • the 2D video/image decoder of FIG. 17 may receive the bitstream of the compressed accumulatory map image and perform decompression.
  • the reconstructed image (or output image, decoded image) may represent a reconstructed image for the above-described geometry image, texture image (attribute(s) image), and occupancy map image.
  • the inter prediction unit 17070 and the intra prediction unit 17080 may be collectively referred to as a prediction unit. That is, the prediction unit may include an inter prediction unit 17070 and an intra prediction unit 17080 .
  • the inverse quantization unit 17020 and the inverse transform unit 17030 may be collectively referred to as a residual processing unit. That is, the residual processing unit may include an inverse quantization unit 17020 and an inverse transform unit 17030 . 17, the entropy decoding unit 17010, the inverse quantization unit 17020, the inverse transform unit 17030, the addition unit 17040, the filtering unit 17050, the inter prediction unit 17070 and the intra prediction unit 17080 are implemented. According to an example, it may be configured by one hardware component (eg, a decoder or a processor).
  • the memory 17060 may include a decoded picture buffer (DPB), and may be configured by a digital storage medium.
  • DPB decoded picture buffer
  • the decoding apparatus 17000 may reconstruct an image corresponding to a process in which the video/image information is processed in the encoding apparatus of FIG. 15 .
  • the decoding apparatus 17000 may perform decoding using a processing unit applied in the encoding apparatus.
  • the processing unit of decoding may be, for example, a coding unit, and the coding unit may be divided along a quad tree structure and/or a binary tree structure from a coding tree unit or a largest coding unit.
  • the restored image signal decoded and output through the decoding device 17000 may be reproduced through the playback device.
  • the decoding apparatus 17000 may receive a signal output from the encoding apparatus in the form of a bitstream, and the received signal may be decoded through the entropy decoding unit 17010 .
  • the entropy decoding unit 17010 may parse the bitstream to derive information (eg, video/image information) required for image restoration (or picture restoration).
  • the entropy decoding unit 17010 decodes information in a bitstream based on a coding method such as exponential Golomb encoding, CAVLC or CABAC, and a value of a syntax element required for image reconstruction, a quantized value of a transform coefficient related to a residual can be printed out.
  • the CABAC entropy decoding method receives a bin corresponding to each syntax element in the bitstream, and decodes the syntax element information to be decoded and the decoding information of the surrounding and decoding target blocks or the symbol/bin information decoded in the previous step.
  • a context model is determined using the context model, and the probability of occurrence of a bin is predicted according to the determined context model, and a symbol corresponding to the value of each syntax element can be generated by performing arithmetic decoding of the bin.
  • the CABAC entropy decoding method may update the context model by using the decoded symbol/bin information for the context model of the next symbol/bin after determining the context model.
  • Prediction-related information among the information decoded by the entropy decoding unit 17010 is provided to the prediction unit (the inter prediction unit 17070 and the intra prediction unit 17080), and the entropy decoding unit 17010 performs entropy decoding.
  • the dual value, that is, the quantized transform coefficients and related parameter information may be input to the inverse quantization unit 17020 .
  • information about filtering among the information decoded by the entropy decoding unit 17010 may be provided to the filtering unit 17050 .
  • a receiving unit (not shown) that receives a signal output from the encoding device may be further configured as an internal/external element of the decoding device 17000 , or the receiving unit may be a component of the entropy decoding unit 17010 .
  • the inverse quantizer 17020 may inverse quantize the quantized transform coefficients to output the transform coefficients.
  • the inverse quantizer 17020 may rearrange the quantized transform coefficients in a two-dimensional block form. In this case, rearrangement may be performed based on the coefficient scan order performed by the encoding device.
  • the inverse quantizer 17020 may perform inverse quantization on the quantized transform coefficients using a quantization parameter (eg, quantization step size information) and obtain transform coefficients.
  • a quantization parameter eg, quantization step size information
  • the inverse transform unit 17030 inverse transforms the transform coefficients to obtain a residual signal (residual block, residual sample array).
  • the prediction unit may perform prediction on the current block and generate a predicted block including prediction samples for the current block.
  • the prediction unit may determine whether intra prediction or inter prediction is applied to the current block based on the prediction information output from the entropy decoding unit 17010, and may determine a specific intra/inter prediction mode.
  • the intra prediction unit 17080 of the prediction unit may predict the current block with reference to samples in the current picture.
  • the referenced samples may be located in the vicinity of the current block according to the prediction mode, or may be located apart from each other.
  • prediction modes may include a plurality of non-directional modes and a plurality of directional modes.
  • the intra prediction unit 17080 may determine the prediction mode applied to the current block by using the prediction mode applied to the neighboring block.
  • the inter prediction unit 17070 of the prediction unit may derive the predicted block for the current block based on the reference block (reference sample array) specified by the motion vector on the reference picture.
  • the motion information may be predicted in units of blocks, subblocks, or samples based on the correlation between motion information between neighboring blocks and the current block.
  • the motion information may include a motion vector and a reference picture index.
  • the motion information may further include inter prediction direction (L0 prediction, L1 prediction, Bi prediction, etc.) information.
  • the neighboring blocks may include spatial neighboring blocks existing in the current picture and temporal neighboring blocks present in the reference picture.
  • the inter prediction unit 17070 may construct a motion information candidate list based on neighboring blocks, and derive a motion vector and/or a reference picture index of the current block based on the received candidate selection information. Inter prediction may be performed based on various prediction modes, and the prediction information may include information indicating the inter prediction mode for the current block.
  • the adder 17040 adds the residual signal obtained by the inverse transform unit 17030 to the prediction signal (predicted block, prediction sample array) output from the inter prediction unit 17070 or the intra prediction unit 17080 to restore a signal (reconstructed picture, reconstructed block, reconstructed sample array) may be generated.
  • the predicted block may be used as a reconstructed block.
  • the addition unit 17040 may be called a restoration unit or a restoration block generation unit.
  • the generated reconstructed signal may be used for intra prediction of the next processing target block in the current picture, or may be used for inter prediction of the next picture after filtering as described below.
  • the filtering unit 17050 may improve subjective/objective image quality by applying filtering to the reconstructed signal output from the adding unit 17040 .
  • the filtering unit 17050 may generate a modified reconstructed picture by applying various filtering methods to the reconstructed picture, and stores the modified reconstructed picture in the memory 17060, specifically, in the DPB of the memory 17060.
  • Various filtering methods may include, for example, deblocking filtering, a sample adaptive offset, an adaptive loop filter, a bilateral filter, and the like.
  • the (modified) reconstructed picture stored in the DPB of the memory 17060 may be used as a reference picture in the inter prediction unit 17070 .
  • the memory 17060 may store motion information of a block in which motion information in the current picture is derived (or decoded) and/or motion information of blocks in an already reconstructed picture.
  • the stored motion information may be transmitted to the inter prediction unit 17070 to be used as motion information of a spatial neighboring block or motion information of a temporal neighboring block.
  • the memory 17060 may store reconstructed samples of blocks reconstructed in the current picture, and may transmit the reconstructed samples to the intra prediction unit 17080 .
  • the embodiments described in the filtering unit 15070, the inter prediction unit 15090, and the intra prediction unit 15100 of the encoding apparatus 15000 of FIG. 15 are the filtering unit 17050 of the decoding apparatus 17000, respectively. , the same or corresponding to the inter prediction unit 17070 and the intra prediction unit 17080 may be applied.
  • prediction, inverse transformation, and inverse quantization procedures may be omitted.
  • prediction, inverse transformation, and inverse quantization procedures may be omitted, and a value of a decoded sample may be used as a sample of a reconstructed image as it is.
  • This is the reverse process of the occupancy map compression described above, and is a process for restoring the occupancy map by decoding the compressed occupancy map bitstream.
  • auxiliary patch information compression As a reverse process of auxiliary patch information compression described above, it is a process for decoding the compressed auxiliary patch information bitstream to restore auxiliary patch information.
  • the patch is extracted from the geometry image using the 2D location/size information of the patch and the mapping information of the block and the patch included in the restored occupancy map and auxiliary patch information.
  • the point cloud is restored in 3D space using the extracted patch geometry image and the patch 3D location information included in the auxiliary patch information.
  • color values corresponding to the texture image pixels at the same position as in the geometry image in 2D space are obtained from the point cloud corresponding to the same position in 3D space. It can be done by giving a point.
  • Color smoothing may be performed as follows.
  • smoothing may be performed by determining a portion other than an edge.
  • a method of smoothing a method of changing the color value of a corresponding point with the average value of adjacent points, etc. may be used.
  • FIG. 18 shows an example of an operation flowchart of a transmission apparatus for compression and transmission of V-PCC-based point cloud data according to embodiments.
  • the transmitting apparatus may correspond to the transmitting apparatus of FIG. 1 , the encoding process of FIG. 4 , and the 2D video/image encoder of FIG. 15 or perform some/all operations thereof.
  • Each component of the transmitting device may correspond to software, hardware, a processor and/or a combination thereof.
  • An operation process of the transmitter for compression and transmission of point cloud data using V-PCC may be as shown in the drawing.
  • the point cloud data transmission apparatus may be referred to as a transmission device, a transmission system, or the like.
  • the patch generator 18000 receives point cloud data and generates a patch for mapping a 2D image of a point cloud.
  • patch information and/or additional patch information are generated, and the generated patch information and/or additional patch information is generated by generating a geometry image, generating a texture image, smoothing, or smoothing. It can be used in the geometry restoration process for
  • the patch packing unit 18001 performs a patch packing process of mapping the patches generated by the patch generating unit 18000 into a 2D image. For example, one or more patches may be packed.
  • An occupancy map is generated as a result of the patch packing, and the occupancy map may be used in a geometry restoration process for generating a geometry image, padding a geometry image, padding a texture image, and/or smoothing.
  • the geometry image generating unit 18002 generates a geometry image by using point cloud data, patch information (or additional patch information), and/or an accumulatory map.
  • the generated geometry image is pre-processed by the encoding pre-processing unit 18003 and then encoded into one bitstream by the video encoding unit 18006.
  • the encoding preprocessor 18003 may include an image padding procedure. That is, some spaces of the generated geometry image and the generated texture image may be padded with meaningless data.
  • the encoding preprocessor 18003 may further include a group dilation process on the generated texture image or the texture image on which image padding is performed.
  • the geometry reconstruction unit 18010 reconstructs a 3D geometry image by using the geometry bitstream encoded by the video encoding unit 18006, the additional patch information, and/or the accumulatory map.
  • the smoothing unit 18009 smooths the 3D geometry image reconstructed and output by the geometry restoration unit 18010 based on the additional patch information and outputs it to the texture image generation unit 18004 .
  • the texture image generator 18004 may generate a texture image by using the smoothed 3D geometry, point cloud data, a patch (or a packed patch), patch information (or additional patch information), and/or an accumulatory map. .
  • the generated texture image may be preprocessed by the encoding preprocessing unit 18003 and then encoded into one video bitstream by the video encoding unit 18006 .
  • the metadata encoding unit 18005 may encode the additional patch information into one metadata bitstream.
  • the video encoding unit 18006 may encode the geometry image and the texture image output from the encoding preprocessor 18003 into video bitstreams, respectively, and encode the accumulatory map into one video bitstream. According to an embodiment, the video encoding unit 18006 encodes each input image by applying the 2D video/image encoder of FIG. 15 .
  • the multiplexing unit 18007 includes a video bitstream of a geometry output from the video encoding unit 18006, a video bitstream of a texture image, a video bitstream of an accumulatory map, and metadata output from the metadata encoding unit 18005 (additional). including patch information) is multiplexed into one bitstream.
  • the transmitter 18008 transmits the bitstream output from the multiplexer 18007 to the receiver.
  • a file/segment encapsulation unit is further provided between the multiplexer 18007 and the transmitter 18008 to encapsulate the bitstream output from the multiplexer 18007 in the form of a file and/or segment, and the transmitter 18008 It can also be output as
  • the patch generating unit 14000 , the patch packing unit 14001 , the geometry image generating unit 14002 , the texture image generating unit 14003 , the additional patch information compression unit 14005 , and the smoothing unit 14004 may correspond to each other.
  • the encoding preprocessing unit 18003 of FIG. 18 may include the image padding units 14006 and 14007 and the group dilation unit 14008 of FIG. 4
  • the video encoding unit 18006 of FIG. 18 is the video compression unit of FIG. 4 .
  • each block illustrated in FIG. 18 may operate as at least one of a processor, software, and hardware.
  • the video bitstream of the generated geometry, texture image, and accumulatory map and the additional patch information metadata bitstream may be generated as one or more track data or encapsulated into segments and transmitted to the receiver through the transmitter.
  • FIG. 19 shows an example of an operation flowchart of a receiving apparatus for receiving and restoring V-PCC-based point cloud data according to embodiments.
  • the receiving device may correspond to the receiving device of FIG. 1 , the decoding process of FIG. 16 , and the 2D video/image encoder of FIG. 17 or perform some/all operations thereof.
  • Each component of the receiving device may correspond to software, hardware, a processor and/or a combination thereof.
  • An operation process of the receiving end for receiving and restoring point cloud data using V-PCC may be as shown in the drawing.
  • the operation of the V-PCC receiving end may follow the reverse process of the operation of the V-PCC transmitting end of FIG. 18 .
  • a device for receiving point cloud data may be referred to as a receiving device, a receiving system, or the like.
  • the receiving unit receives a bitstream (ie, compressed bitstream) of the point cloud
  • the demultiplexer 19000 receives a bitstream of a texture image, a bitstream of a geometry image, and a bitstream of an accumulatory map image from the received point cloud bitstream.
  • a bitstream of metadata ie, additional patch information
  • the bitstream of the demultiplexed texture image, the bitstream of the geometry image, and the bitstream of the accumulatory map image are output to the video decoding unit 19001, and the bitstream of metadata is output to the metadata decoding unit 19002 .
  • the file/segment encapsulation unit is provided in the transmitting device of FIG. 18 , it is assumed that the file/segment decapsulation unit is provided between the receiving unit and the demultiplexer 19000 of the receiving device of FIG. 19 .
  • the transmitting device encapsulates the point cloud bitstream in the form of a file and/or segment and transmits it, and the receiving device receives and decapsulates the file and/or segment including the point cloud bitstream.
  • the video decoding unit 19001 decodes a bitstream of a geometry image, a bitstream of a texture image, and a bitstream of an accuracy map image into a geometry image, a texture image, and an accumancy map image, respectively.
  • the video decoding unit 19001 applies and decodes the 2D video/image decoder of FIG. 17 to each input bitstream.
  • the metadata decoding unit 19002 decodes the bitstream of metadata into additional patch information and outputs the decoded data to the geometry restoration unit 19003.
  • the geometry restoration unit 19003 restores (reconstructs) the 3D geometry based on the geometry image output from the video decoding unit 1900 and the metadata decoding unit 19002, an accumulator map, and/or additional patch information.
  • the smoothing unit 19004 applies smoothing to the 3D geometry reconstructed by the geometry restoration unit 19003 .
  • the texture restoration unit 19005 reconstructs a texture by using the texture image output from the video decoding unit 1900 and/or the smoothed 3D geometry. That is, the texture restoration unit 19005 restores the color point cloud image/picture by giving a color value to the smoothed 3D geometry using the texture image. Thereafter, in order to improve the objective/subjective visual quality, the color smoothing unit 19006 may additionally perform a color smoothing process on the color point cloud image/picture. The modified (modified) point cloud image/picture derived through this is shown to the user after going through the rendering process of the point cloud renderer (19007). Meanwhile, the color smoothing process may be omitted in some cases.
  • each block shown in FIG. 19 may operate as at least one of a processor, software, and hardware.
  • FIG. 20 shows an example of a structure capable of interworking with a method/device for transmitting and receiving point cloud data according to embodiments.
  • the structure according to the embodiments may include an AI (Ariticial Intelligence) server 23600, a robot 23100, an autonomous vehicle 23200, an XR device 23300, a smart phone 23400, a home appliance 23500, and/or an HMD ( 23700), at least one or more is connected to the cloud network 23000.
  • AI Artificial Intelligence
  • the robot 23100 , the autonomous driving vehicle 23200 , the XR device 23300 , the smartphone 23400 , or the home appliance 23500 may be referred to as a device.
  • the XR device 23300 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 23000 may constitute a part of the cloud computing infrastructure or may refer to a network existing in the cloud computing infrastructure.
  • the cloud network 23000 may be configured using a 3G network, a 4G or Long Term Evolution (LTE) network, or a 5G network.
  • LTE Long Term Evolution
  • the AI server 23600 includes at least one of a robot 23100, an autonomous vehicle 23200, an XR device 23300, a smartphone 23400, a home appliance 23500, and/or an HMD 23700, and a cloud network 23000. ), and may help at least part of the processing of the connected devices 23100 to 23700.
  • a Head-Mount Display (HMD) 23700 represents one of the types in which the XR device 23300 and/or the PCC device according to the 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, a power supply unit, and the like.
  • the devices 23100 to 23500 shown in FIG. 20 may be interlocked/coupled with the point cloud data transmission/reception device according to the above-described embodiments.
  • XR / PCC device 23300 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 23300 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 23300 may output an XR object including additional information on the recognized object to correspond to the recognized object.
  • the autonomous driving vehicle 23200 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 23200 to which the XR/PCC technology is applied may mean an autonomous driving vehicle equipped with a means for providing an XR image or an autonomous driving vehicle subject to control/interaction within the XR image.
  • the autonomous driving vehicle 23200 which is the target of control/interaction in the XR image, is distinguished from the XR device 23300 and may be interlocked with each other.
  • the autonomous vehicle 23200 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 23200 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 the display provided inside the autonomous driving vehicle 23200, at least a portion of the XR/PCC object may be output to overlap the object in the screen.
  • the autonomous vehicle 23200 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 a real object image.
  • MR technology is similar to the aforementioned AR technology in that it shows virtual objects by mixing and combining them in the real world.
  • real objects and virtual objects made of CG images are clear, and virtual objects are used in a form that complements real objects, whereas in MR technology, virtual objects are regarded as having the same characteristics as real objects. distinct from technology. More specifically, for example, a hologram service to which the aforementioned MR technology is applied.
  • VR, AR, and MR technologies are sometimes called XR (extended reality) technologies rather than clearly distinguishing them. Accordingly, embodiments of the present invention are applicable to all of VR, AR, MR, and XR technologies. As one such technology, encoding/decoding based on PCC, V-PCC, and G-PCC technology may be applied.
  • the PCC method/device according to the embodiments may be applied to the autonomous driving vehicle 23200 that provides the autonomous driving service.
  • the autonomous driving vehicle 23200 that provides the autonomous driving service is connected to a PCC device to enable wired/wireless communication.
  • the point cloud compressed data (PCC) transceiver When the point cloud compressed data (PCC) transceiver according to the embodiments is connected to the autonomous driving vehicle 23200 to enable wired/wireless communication, AR/VR/PCC service related content data that can be provided together with the autonomous driving service may be received/processed and transmitted to the autonomous vehicle 23200 .
  • the point cloud data transceiver when the point cloud data transceiver is mounted on the autonomous driving vehicle 23200, the point cloud transceiver receives/processes AR/VR/PCC service-related content data according to a user input signal input through the user interface device and processes 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 data compressed with V-PCC can be restored and displayed at the receiving end.
  • point cloud data when point cloud data is displayed, it may be converted into mesh (eg, triangle, polygon) information and displayed. That is, when the point cloud data is displayed, it may be deformed and displayed in the form of a mesh or the like according to the characteristics of the displayed application.
  • mesh eg, triangle, polygon
  • three vertices can be gathered to create a single face. A triangle made of these three vertices is called a polygon, and an object in 3D space made of polygons is called a mesh.
  • mesh data includes geometry information, attribute information, and connectivity information. Accordingly, in this document, mesh data is also referred to as point cloud data including connection information (or vertex connection information, mesh connection information, or mesh information). According to embodiments, location information (coordinates) of each vertex is recorded in the geometry information, various pieces of information including color information and normal vector information are recorded in the attribute information, and connection information Information on how each vertex constitutes a surface is recorded. If the data input for encoding is mesh data, the geometry information may be referred to as vertex coordinates, the attribute information may be referred to as vertex attribute information, and the connection information may be referred to as vertex connection information (or mesh connection information). .
  • each vertex may be used as the same meaning as a point including geometry information and attribute information. Therefore, each vertex (ie, each point) may have a 3D position, ie, geometric information, and a plurality of attributes, for example, color, reflectance, surface normal, and the like.
  • the existing V-PCC standard method does not include a mesh information processing unit, a separate process or system is added depending on the application used to process and transmit mesh information.
  • FIG. 21 shows another example of a point cloud video encoder according to embodiments. That is, FIG. 21 is an example of a point cloud video encoder for compressing mesh data, and shows an example in which the vertex connection encoder 30050 is separately provided in the V-PCC encoder 30020 .
  • the point cloud video encoder of FIG. 21 includes a demultiplexer 30010, a V-PCC encoder 30020, a geometry reconstruction unit 30030, a vertex ordering unit 30040, and a vertex connection encoder ( 30050 ), and a multiplexer 30060 .
  • the V-PCC encoder 30020 may perform some or all of the operations of the point cloud video encoder of FIG. 4 .
  • the demultiplexer 30010 when mesh data is input, demultiplexer 30010 demultiplexes vertex position information, vertex attribute information, and vertex connection information, and then, after demultiplexing the vertex position information and vertex attribute information, the V-PCC encoder 30020 of the patch generation unit 30021 , the geometry image generation unit 30023 , and the attribute image generation unit 30024 , and vertex connection information is output to the vertex connection encoder 30050 .
  • the patch generation unit 30021 generates a patch from vertex location information and vertex attribute information. Also, the patch generation unit 30021 generates patch information including information related to patch generation. The patch generated by the patch generation unit 30021 is output to the patch packing unit 30022 , and patch information is output to the attribute image generation unit 30024 and the patch information compression unit 30025 . The patch information compressor 30025 compresses the patch information and outputs it to the multiplexer 30060 .
  • the patch packing unit 30022 packs one or more patches in a 2D image area.
  • accumulatory map information including information on patch packing is generated.
  • the accumulative map information is compressed by the video compression unit 30028 and then output to the multiplexer 30060 .
  • the geometry image generator 30023 generates a geometry image based on vertex position information, patch information (or additional patch information), and/or accumulatory map information.
  • the geometric image is compressed by the video compression unit 30027 and then output to the multiplexer 30060 .
  • the attribute image generator 30024 generates an attribute image based on vertex position information, vertex attribute information, patches, and patch information (or additional patch information).
  • the attribute image is compressed by the video compression unit 30026 and then output to the multiplexer 30060 .
  • the geometry reconstruction unit 30030 outputs geometry information reconstructed based on the geometry image to the vertex ordering unit 30040, and the vertex alignment unit 30040 outputs the reconstructed geometry information to any or They are arranged in a predetermined order and output to the vertex connection encoder 30050 .
  • the vertex connection encoder 30050 encodes and compresses vertex connection information based on the aligned geometry information, and then outputs vertex connectivity auxiliary data to the multiplexer 30060 .
  • the multiplexer 30060 multiplexes the compressed geometry image, the compressed attribute image, the compressed accumulator map information, the compressed patch information, and the vertex connection additional data in each compression unit into one bitstream.
  • FIG. 22 shows another example of a point cloud video decoder according to embodiments. That is, FIG. 22 is an example of a point cloud video decoder for reconstructing mesh data, and shows an example in which the vertex connection decoder 40040 is separately provided in the V-PCC decoder 40020 .
  • the point cloud video decoder of FIG. 22 includes a demultiplexer 40010 , a V-PCC decoder 40020 , a vertex reordering unit 40030 , a vertex connection decoder 40040 , and a multiplexer 40050 .
  • a demultiplexer 40010 may include
  • the V-PCC decoder 40020 may perform some or all of the operations of the point cloud video decoder of FIG. 16 .
  • the demultiplexer 40010 demultiplexes a compressed bitstream to compress patch information, a compressed attribute image, a compressed geometry image, compressed accumulatory map information, and vertex connection. Each additional data is output.
  • the compressed patch information is output to the patch information decompression unit 40021 of the V-PCC decoder 40020 , the compressed geometry image is output to the video decompression unit 40022 , and the compressed attribute
  • the image is output to the video decompression unit 40023, and the compressed accumulator map information is output to the video decompression unit 40024 to be decompressed, respectively.
  • the decompressed patch information is output to the geometry reconstruction unit 40026 .
  • the converter 40025 converts the chroma format and the resolution based on the decompressed geometry image, the decompressed attribute image, and the decompressed accumulator map information. , frame rate conversion, and the like.
  • the geometry reconstruction unit 40026 restores (reconstructs) geometry information based on the decompressed patch information and the output of the conversion unit 40025 and outputs it to the attribute reconstruction unit 40027 .
  • the attribute reconstructing unit 40027 restores (reconstructs) attribute information based on the output of the transform unit 40025 and the reconstructed geometry information, and outputs the restored (reconstructed) attribute information to the multiplexer 40050.
  • the vertex reordering unit 40030 arranges the geometry information reconstructed by the geometry reconstruction unit 40026 in the reverse order of the transmitting side, and outputs it to the multiplexer 40050 .
  • the geometry connection decoder 40040 decodes the vertex connection additional data output from the demultiplexer 40010 , restores vertex connection information, and outputs the decoded vertex connection information to the multiplexer 40050 .
  • the multiplexer 40050 multiplexes the output of the attribute reconstruction unit 40027 , the output of the vertex reordering unit 40030 , and the output of the vertex connection decoder 40040 to output reconstructed mesh data. That is, the point cloud data including the restored vertex connection information is output.
  • the purpose of this document is to allow the V-PCC encoder and V-PCC decoder to process point cloud data (ie, mesh data) including mesh connection information without a separate device.
  • this document generates a patch by further utilizing mesh connection information in the patch generation step of the V-PCC encoder.
  • FIG. 23 shows another example of a point cloud video encoder according to embodiments. That is, FIG. 23 is an example of a point cloud video encoder for compressing mesh data, and is an example of compressing vertex connection information in the V-PCC encoder 50010 without adding a separate device.
  • the point cloud video encoder of FIG. 23 may include a V-PCC encoder 50010 and a multiplexer 50020 .
  • the V-PCC encoder 50010 may perform some or all of the operations of the point cloud video encoder of FIG. 4 .
  • Each component of FIG. 23 may correspond to software, hardware, a processor, and/or a combination thereof.
  • mesh data including vertex location information, vertex attribute information, and vertex connection information is input to the patch generation unit 50011 .
  • the patch generation unit 50011 generates one or more patches by additionally utilizing vertex connection information to vertex location information and vertex attribute information.
  • the vertex connection information is also referred to as mesh connection information.
  • FIG. 24 is an example of a detailed block diagram of a patch generation unit 50011 according to embodiments. Each component of FIG. 24 may correspond to software, hardware, a processor, and/or a combination thereof.
  • the patch generation unit 50011 of FIG. 24 may include an information providing unit 60011 , an initial segmentation unit 60012 , a refine segmentation unit 60013 , and a patch segmentation unit 60014 . there is.
  • the information providing unit 60011 calculates normal information from input mesh data, and outputs the calculated normal information and vertex connection information included in the mesh data to the initial segmentation unit 60012 .
  • the initial segmentation unit 60012 determines one of the planes of the bounding box on which each point (ie, vertex) is to be projected based on the normal information and the vertex connection information.
  • points (ie, vertices) constituting mesh data are projected onto one of six faces of the bounding box, and initial segmentation is a process of determining one of the planes of the bounding box to which each point is projected.
  • initial segmentation is a process of determining one of the planes of the bounding box to which each point is projected.
  • a plane having a normal in a direction most similar to the normal of the point may be determined as the projection plane of the point.
  • the refine segmentation unit 60013 is a process of improving, ie, finally determining, the projection plane of each point determined by the initial segmentation unit 60012 in consideration of projection planes of adjacent points and mesh connection information.
  • the normal value of each point considered for determining the projection plane in the initial segmentation unit 60012 and the normal value of each plane of the bounding box achieve a similarity between a score normal (score normal), score smooth indicating the degree of coincidence between the projection plane of the current point and the projection planes of adjacent points, and score mesh indicating the similarity of mesh information are taken into consideration for each point (or The projection plane of the mesh) is finally determined.
  • score normal score normal
  • score smooth indicating the degree of coincidence between the projection plane of the current point and the projection planes of adjacent points
  • score mesh indicating the similarity of mesh information
  • the determination of the projection plane may be performed on a point-by-point basis or on a mesh basis.
  • 25 is a flowchart illustrating an example of a refine segmentation method according to embodiments.
  • the refinement segmentation process may be iteratively performed, a variable maxNumlters for determining the number of repetitions may be defined by a user, and may be signaled in signaling information and transmitted to the receiver.
  • step 70001 if the value of the variable numlters is less than the value of the variable maxNumlters, the refinement segmentation process is continued; otherwise, the refinement segmentation process is terminated (step 70002).
  • step 70002 If it is determined in step 70002 that the value of the variable numlters is smaller than the value of the variable maxNumlters, normal vectors perpendicular to the point cloud surface are calculated for all points (step 70003). Each point constituting the point cloud has its own direction, which is expressed as a three-dimensional vector called a normal.
  • the nearest neighboring points of each point are found (step 70004).
  • the nearest neighboring points of each point are obtained using a K-D tree or the like.
  • the search range in the process of finding the nearest neighboring points can be defined by the user.
  • score smooth, score Calculate the normal, score mesh (step 70005).
  • score smooth calculation may be used in the same meaning as smooth score calculation
  • score normal calculation may be used in the same meaning as normal score calculation
  • score mesh calculation may be used in the same meaning as mesh score calculation.
  • a score normal (or normal score) is similar to a normal value (or normal vector) of each point considered for determining a projection plane and a normal value (or normal vector) of each plane of a bounding box. It represents the degree, and the score smooth (or smooth score) represents the degree of coincidence between the projection plane of the current point and the projection planes of the nearest neighboring points.
  • a score mesh indicates a similarity of mesh information (ie, vertex connection information).
  • the score mesh may be calculated by performing an inner product of the patch orientation and mesh connection information as shown in Equation 1 below.
  • Equation 1 i represents the i-th point, that is, the index of the point, and p represents the index of the projection plane.
  • step 70005 if the score normal, score smooth, and score mesh are calculated, for each point (or mesh) related to each projection plane, weight is given to the score normal, score smooth, and score mesh, respectively, as shown in Equation 2 below to calculate a final score (step 70006).
  • w1, w2, and w3 are weights, and these weights may be defined by a user, and may be signaled in signaling information and transmitted to the receiving side.
  • Equation 2 i denotes the i-th point, that is, the index of the point, v denotes a voxel (ie, a concept including the point index i), and p denotes the index of the projection plane. Also, ⁇ /(size(nnFilledVoxels[v])) is a kind of weight for making the scale.
  • applying the mesh score to the final score calculation is to perform patch segmentation in consideration of the connectivity between points.
  • cluster each point (or mesh) in the projection plane with the highest score (step 70007). That is, the plane from which each point (or mesh) is projected is determined as the projection plane with the highest final score.
  • the projection plane having the highest score may be identified as a value in the form of an index (cluster index) of 0 to 5.
  • step 70007 After incrementing the variable numlters by 1, if it is confirmed that the value of the variable numlters is smaller than the value of the variable maxNumlters by comparing it with the variable maxNumlters, the above-described steps 70003 to 70008 are repeatedly performed. If it is confirmed that the value of the variable numlters is not smaller than the value of the variable maxNumlters, the refine segmentation process is terminated.
  • the refine segmentation process of FIG. 25 is a process of improving the projection plane of each point determined in the initial segmentation process in consideration of a normal vector, a projection plane of the closest adjacent points, mesh information similarity, and the like.
  • mesh connection information is included in the patch generation step of V-PCC, but also mesh connection information itself can be utilized.
  • the patch division unit 60014 converts the entire mesh data based on the projection plane information of each point (or mesh) to a set of adjacent points. Divide into patches.
  • the patch division in the patch division unit 60014 may be composed of the following steps.
  • the size of each patch and the accuracy map, geometry image, attribute image, etc. for each patch are determined.
  • the patch generation unit 50011 generates one or more patches by taking mesh connection information (ie, vertex connection information) into a score in the segmentation process. That is, mesh connection information is included for each patch.
  • mesh connection information ie, vertex connection information
  • the input 3D mesh data is subdivided based on criteria including mesh property information (eg, mesh connection information or vertex connection information) of points, and is divided into a basic unit called a patch.
  • One or more patches generated by the patch generation unit 50011 are output to the patch packing unit 50012 and the attribute image generation unit 50013, and the patch information generated by the patch generation unit 50011 is converted into a patch information compression unit ( 50015) is output.
  • the patch information compressor 50015 compresses the patch information and outputs it to the multiplexer 50020 .
  • the patch information includes an index (cluster index, cluster index) for identifying a projection plane (normal), a 3D spatial location of a patch, a 2D spatial location and size of a patch, mapping information between each block and patch, and mesh related information ( pdu_meshconnectivity_index) and the like.
  • index cluster index, cluster index
  • the 3D spatial position of the patch is the tangent direction minimum of the patch (patch 3d shift tangent axis), the bitangent direction minimum value of the patch (patch 3d shift bitangent axis), and the normal direction minimum value of the patch (patch 3d shift normal axis).
  • the 2D spatial location and size of the patch represent a horizontal size (patch 2d size u), a vertical size (patch 2d size v), a horizontal minimum value (patch 2d shift u), and a vertical minimum value (patch 2d shift u).
  • mapping information of each block and patch a plurality of patches can be duplicated in one block when the patches are sequentially located based on the candidate index (2D spatial position and size information of the patch above.
  • the mapped patch are constituting the candidate list, and it may be a local patch index (index indicating which patch data of this list exists in the corresponding block).
  • the mesh-related information indicates a mesh information feature value (eg, mesh connection information) for a patch having an index p of the current atlas tile. As an embodiment, it has a value of 0 or more, and index value designation may vary according to a method of expressing mesh information.
  • the patch packing unit 50012 packs one or more patches in a 2D image area.
  • accumulatory map information including information on patch packing is generated.
  • the accumulator map information is video compressed by the video compression unit 50018 and then output to the multiplexer 50020.
  • the accumulatory map information is encoded by an entropy encoder (not shown) and then to the multiplexer 50020. is output
  • the geometry image generator 50014 generates a geometry image based on vertex location information, patch information (or additional patch information), and/or accumulatory map information.
  • the geometric image is video compressed by the video compression unit 50017 and then output to the multiplexer 50020 .
  • the attribute image generator 50013 generates an attribute image based on vertex location information, vertex attribute information, patches, and patch information (or additional patch information).
  • the attribute image is video compressed by the video compression unit 50015 and then output to the multiplexer 50020 .
  • the video compression units 50016, 50017, and 50018 encode sequences such as attribute images, geometry images, and accumancy map information generated by the above-described process using a 2D video codec such as HEVC or VVC. to compress it 15 illustrates an example of a 2D video/image encoder applied to the video compressors 50016 , 50017 , and 50018 according to embodiments.
  • the accumulative map information (or image), the geometry image, and the attribute image may each have different resolutions, and compression methods using a video codec may be different from each other.
  • mesh-related information (eg, pdu_meshconnectivity_index) used for patch generation may be signaled and transmitted in signaling information.
  • mesh-related information eg, pdu_meshconnectivity_index
  • pdu_meshconnectivity_index is a mesh information feature value (ie, an index according to a vertex and vertex connectivity state) for a patch in which the index of the current atlas tile in the current tile ID (tileID) is p.
  • it has a value of 0 or more, and index value designation may vary depending on a method of expressing mesh information.
  • the multiplexer 50020 multiplexes the compressed geometry image, compressed attribute image, compressed accumulator map information, and compressed patch information in each compression unit into a single V-PCC bitstream structure.
  • V-PCC bitstream The structure of the V-PCC bitstream will be described in detail later.
  • the receiving side can also receive data in the form of a texture per mesh.
  • FIG. 26 shows another example of a point cloud video decoder according to embodiments. That is, FIG. 26 is an example of a point cloud video decoder for reconstructing mesh data, and is an example of processing vertex connection information in the V-PCC decoder 80020 .
  • the point cloud video decoder of FIG. 26 may include a demultiplexer 80010 , a V-PCC decoder 80020 , and a multiplexer 80030 .
  • the V-PCC decoder 80020 may perform some or all of the operations of the point cloud video decoder of FIG. 16 .
  • Each component of FIG. 26 may correspond to software, hardware, a processor, and/or a combination thereof.
  • the demultiplexer 80010 demultiplexes the compressed bitstream of the V-PCC bitstream structure to obtain compressed patch information, a compressed attribute image, a compressed geometry image, and a compressed Accupancies each output map information.
  • the compressed patch information is output to the additional information decompression unit 80021 of the V-PCC decoder 80020 , the compressed geometry image is output to the video decompression unit 80022 , and the compressed attribute
  • the image is output to the video decompression unit 80023, and the compressed accumulator map information is output to the video decompression unit 80024 to be decompressed, respectively.
  • a reverse process of video compression described above using a 2D video codec such as HEVC or VVC, a bitstream of a geometry image, a bitstream of a compressed texture image, and/or a compressed occupancy map image generated by the process described above It is a process of decoding the bitstream of by performing the reverse process of video compression.
  • a 2D video codec such as HEVC or VVC
  • the video decompression units 80022, 80023, and 80024 are the reverse process of video compression described above, and use a 2D video codec such as HEVC or VVC to convert attribute images, geometry images, and accumulatory map information.
  • Decode and restore. 17 illustrates an example of a 2D video/image decoder applied to the video decompression units 80022 , 80023 , and 80024 according to embodiments.
  • the converting unit 80025 converts the chroma format and the resolution based on the decompressed geometry image, the decompressed attribute image, and the decompressed accumulator map information. , frame rate conversion, and the like.
  • the geometry reconstruction unit 80026 restores (reconstructs) geometry information based on the decompressed patch information and the output of the conversion unit 80025 and outputs it to the attribute reconstruction unit 80027 .
  • the patch information includes an index (cluster index, cluster index) for identifying a projection plane (normal), a 3D spatial location of a patch, a 2D spatial location and size of a patch, mapping information between each block and patch, and mesh related information ( pdu_meshconnectivity_index) and the like.
  • the geometry reconstruction unit 80026 is the reverse process of the geometry image generation unit 50014 of the transmitting side. First, a patch is extracted from a geometry image using the restored accumulator map information, 2D location/size information of the patch included in the patch information, and mapping information of the block patch. Thereafter, the geometric information is restored in a 3D space using the extracted geometric image of the patch, 3D location information of the patch included in the patch information, and mesh-related information.
  • the attribute reconstructing unit 80027 restores (reconstructs) attribute information based on the output of the transform unit 80025 and the reconstructed geometry information, and outputs it to the multiplexer 80030 . That is, the attribute reconstruction unit 80027 restores mesh data, ie, point cloud data including connection information, by giving attribute information (eg, a color value) to the 3D geometry information.
  • attribute information eg, a color value
  • the multiplexer 80030 outputs mesh data reconstructed by multiplexing the output of the attribute reconstruction unit 80027.
  • the multiplexer 80030 may be omitted.
  • the reconstructed mesh data output from the attribute reconstructing unit 80027 or the multiplexer 80030 is displayed to the user in the form of mesh information through a rendering process.
  • V-PCC bitstream Next, the V-PCC bitstream will be described.
  • the V-PCC bitstream from the transmitting side may be transmitted to the receiving side as it is, or the V-PCC bitstream may be encapsulated in a file/segment form by the transmitting unit of FIG. 1 or 18 and transmitted to the receiving device, or a digital storage medium (For example, USB, SD, CD, DVD, Blu-ray, HDD, SSD, etc.) can be stored.
  • a digital storage medium For example, USB, SD, CD, DVD, Blu-ray, HDD, SSD, etc.
  • the V-PCC bitstream may be transmitted to the receiving side through multiple tracks of a file or transmitted to the receiving side through one single track.
  • some point cloud data corresponding to a specific 3D spatial area among point cloud data (referred to as mesh data) including connectivity information may be related to one or more 2D areas.
  • the 2D region means one or more video frames or atlas frames including data related to point cloud data in the corresponding 3D region.
  • the atlas data is signaling information including an atlas sequence parameter set (ASPS), an atlas frame parameter set (AFPS), an atlas adaptation parameter set (AAPS), atlas tile information, an SEI message, etc.
  • an ASPS contains syntax elements that apply to zero or one or more full coded atlas sequences (CASs) determined by the content of a syntax element in that ASPS referenced by a syntax element in each tile header.
  • CASs full coded atlas sequences
  • AFPS is a syntax structure comprising syntax elements applied to zero or one or more entire coded atlas frames determined by the content of the syntax element in each tile.
  • the AAPS may include camera parameters related to a portion of the atlas sub-bitstream, eg, camera position, rotation, scale and camera model.
  • the syntax element is used in the same meaning as a field or parameter.
  • an atlas represents a set of 2D bounding boxes, and may be patches projected on a rectangular frame.
  • an atlas frame is a 2D rectangular array of atlas samples onto which patches are projected.
  • the atlas sample is the position of the rectangular frame in which the patches associated with the atlas are projected.
  • an atlas frame may be divided into one or more rectangular tiles. That is, a tile is a unit for dividing a 2D frame. In other words, a tile is a unit for dividing signaling information of point cloud data called an atlas.
  • tiles in an atlas frame do not overlap, and one atlas frame may include regions not related to a tile.
  • the height and width of each tile included in one atlas may be different for each tile.
  • a tile may be referred to as an atlas tile, and tile data may also correspond to tile group data, and the term tile may be referred to as the term tile group.
  • V-PCC bitstream of FIG. 27 shows an example of a V-PCC bitstream structure according to embodiments.
  • the V-PCC bitstream of FIG. 27 is generated and output by the V-PCC-based point cloud video encoder of FIGS. 1, 4, 18, 21 or 23 .
  • a V-PCC bitstream includes a coded point cloud sequence (CPCS), and may be composed of sample stream V-PCC units.
  • the sample stream V-PCC units include V-PCC parameter set (VPS) data, an atlas bitstream, and a 2D video encoded occupancy map bitstream. bitstream), a 2D video encoded geometry bitstream, and zero or more 2D video encoded attribute bitstreams.
  • VPS V-PCC parameter set
  • the V-PCC bitstream may include one sample stream V-PCC header 90010 and one or more sample stream V-PCC units 90020 .
  • the one or more sample stream V-PCC units 90020 may be referred to as a sample stream V-PCC payload. That is, the sample stream V-PCC payload may be referred to as a set of sample stream V-PCC units.
  • Each sample stream V-PCC unit 90021 may include V-PCC unit size information 90030 and a V-PCC unit 90040 .
  • the V-PCC unit size information 90030 indicates the size of the V-PCC unit 90040 .
  • the V-PCC unit size information 90030 may be referred to as a sample stream V-PCC unit header, and the V-PCC unit 90040 may be referred to as a sample stream V-PCC unit payload.
  • Each V-PCC unit 90040 may be composed of a V-PCC unit header 90041 and a V-PCC unit payload 90042 .
  • Each V-PCC unit payload 90042 includes geometry video data (ie, 2D video encoded geometry bitstream), attribute video data (ie, 2D video in) according to the type information of the corresponding V-PCC unit header 90041 . coded attribute bitstream), accuracy video data (ie, 2D video encoded accuracy map bitstream), atlas data, and a V-PCC parameter set (VPS).
  • geometry video data ie, 2D video encoded geometry bitstream
  • attribute video data ie, 2D video in
  • coded attribute bitstream ie, accuracy video data
  • atlas data ie, 2D video encoded accuracy map bitstream
  • VPS V-PCC parameter set
  • V-PCC parameter set (VPS) according to embodiments is also referred to as a sequence parameter set (SPS), and the two may be used interchangeably.
  • SPS sequence parameter set
  • Atlas data may refer to data composed of attributes (eg, texture (patch)) and/or depth of point cloud data, and is also referred to as an atlas sub-bitstream.
  • attributes eg, texture (patch)
  • depth of point cloud data e.g., depth of point cloud data
  • FIG. 28 shows an example of data carried by sample stream V-PCC units in a V-PCC bitstream according to embodiments.
  • the V-PCC bitstream of FIG. 28 includes a sample stream V-PCC unit carrying a V-PCC parameter set (VPS), a sample stream V-PCC unit carrying atlas data (AD), and an accumulative video data (OVD).
  • VPS V-PCC parameter set
  • AD atlas data
  • ODD accumulative video data
  • each sample stream V-PCC unit includes a V-PCC parameter set (VPS), atlas data (AD), accumulative video data (OVD), geometry video data (GVD), attribute video data (AVD) It includes one type of V-PCC unit.
  • VPS V-PCC parameter set
  • AD atlas data
  • ODD accumulative video data
  • VTD geometry video data
  • ATD attribute video data
  • 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 element (or syntax element).
  • the sample stream V-PCC header ( ) may include an ssvh_unit_size_precision_bytes_minus1 field and an ssvh_reserved_zero_5bits field.
  • the ssvh_unit_size_precision_bytes_minus1 field may indicate the accuracy of the ssvu_vpcc_unit_size element in all sample stream V-PCC units in units of bytes by adding 1 to this field value.
  • the value of this field can be in the range of 0 to 7.
  • the ssvh_reserved_zero_5bits field is a reserved field for future use.
  • sample_stream_vpcc_unit() may include an ssvu_vpcc_unit_size field and vpcc_unit(ssvu_vpcc_unit_size).
  • the ssvu_vpcc_unit_size field corresponds to the V-PCC unit size information 90030 of FIG. 27 and specifies the size of a subsequent V-PCC unit 90040 in bytes.
  • the number of bits used to indicate the ssvu_vpcc_unit_size field is equal to (ssvh_unit_size_precision_bytes_minus1 + 1) * 8.
  • the vpcc_unit(ssvu_vpcc_unit_size) has a length corresponding to the value of the ssvu_vpcc_unit_size field, and includes a V-PCC parameter set (VPS), atlas data (AD), accumulative video data (OVD), geometry video data (GVD), and attribute video data. Carry one of (AVD).
  • V-PCC unit 29 shows an example of a syntax structure of a V-PCC unit according to embodiments.
  • One V-PCC unit is composed of a V-PCC unit header (vpcc_unit_header()) 90041 and a V-PCC unit payload (vpcc_unit_payload()) 90042 .
  • the V-PCC unit according to embodiments may include more data, and in this case, may further include a trailing_zero_8bits field.
  • the trailing_zero_8bits field according to embodiments is a byte corresponding to 0x00.
  • the V-PCC unit header (vpcc_unit_header( )) of FIG. 30 includes a vuh_unit_type field.
  • the vuh_unit_type field indicates the type of the corresponding V-PCC unit.
  • the vuh_unit_type field according to embodiments is also referred to as a vpcc_unit_type field.
  • FIG 31 shows examples of types of V-PCC units allocated to the vuh_unit_type field.
  • the value of the vuh_unit_type field is 0, it indicates that data included in the V-PCC unit payload of the corresponding V-PCC unit is a V-PCC parameter set (VPCC_VPS), and if 1, it indicates that it is atlas data (VPCC_AD).
  • VPCC_VPS V-PCC parameter set
  • VPCC_AD atlas data
  • 2 indicates accumulative video data
  • 3 indicates geometry video data (VPCC_GVD)
  • 4 indicates attribute video data (VPCC_AVD).
  • the vuh_unit_type field indicates attribute video data (VPCC_AVD) or geometry video data (VPCC_GVD) or accumulative video data (VPCC_OVD) or atlas data (VPCC_AD)
  • the vuh_vpcc_parameter_set_id field and vuh_atlas_id field may further include.
  • the vuh_vpcc_parameter_set_id field indicates an identifier (ie, vuh_vpcc_parameter_set_id) of an active V-PCC parameter set (VPCC VPS) (specify).
  • the vuh_atlas_id field indicates an index of an atlas corresponding to the current V-PCC unit.
  • the V-PCC unit header may further include a vuh_attribute_index field, a vuh_attribute_partition_index field, a vuh_map_index field, and a vuh_auxiliary_video_flag field when the vuh_unit_type field indicates attribute video data (VPCC_AVD).
  • the vuh_attribute_index field indicates an index of attribute video data carried as an attribute video data unit.
  • the vuh_attribute_partition_index field indicates an index of an attribute dimension group carried as an attribute video data unit.
  • the vuh_map_index field indicates the index of the current attribute stream.
  • the value of the vuh_auxiliary_video_flag field When the value of the vuh_auxiliary_video_flag field is 1, it may indicate that the related attribute video data unit includes only raw and/or Enhanced Occupancy Mode (EOM) coded points. As another example, if the value of the vuh_ auxiliary_video_flag field is 0, it may indicate that the related attribute video data unit may include raw and/or EOM coded points. If the vuh_ auxiliary_video_flag field does not exist, the value of the field may be inferred to be equal to 0. According to embodiments, raw and/or EOM coded points are also referred to as PCM (Pulse Code Modulation) coded points.
  • PCM Pulse Code Modulation
  • the V-PCC unit header may further include a vuh_map_index field, a vuh_ auxiliary_video_flag field, and a vuh_reserved_zero_12bits field when the vuh_unit_type field indicates geometry video data (VPCC_GVD).
  • the vuh_map_index field indicates the index of the current geometry stream.
  • the value of the vuh_ auxiliary_video_flag field When the value of the vuh_ auxiliary_video_flag field is 1, it may indicate that the related geometry video data unit includes only raw and/or EOM-coded points. As another example, if the value of the vuh_ auxiliary_video_flag field is 0, it may indicate that the related geometry video data unit may include raw and/or EOM coded points. If the vuh_ auxiliary_video_flag field does not exist, the value of the field may be inferred to be equal to 0. According to embodiments, raw and/or EOM coded points are also referred to as PCM (Pulse Code Modulation) coded points.
  • PCM Pulse Code Modulation
  • the vuh_reserved_zero_12bits field is a reserved field for future use.
  • the V-PCC unit header further includes a vuh_reserved_zero_17bits field if the vuh_unit_type field indicates accumulative video data (VPCC_OVD) or atlas data (VPCC_AD), otherwise it may further include a vuh_reserved_zero_27bits field. there is.
  • the vuh_reserved_zero_17bits field and the vuh_reserved_zero_27bits field are reserved fields for future use.
  • V-PCC unit payload (vpcc_unit_payload()) according to embodiments.
  • the V-PCC unit payload of FIG. 32 includes a V-PCC parameter set (vpcc_parameter_set()), an atlas sub-bitstream (atlas_sub_bitstream()), and a video sub-bitstream (video_sub_bitstream ( )) can be included.
  • the V-PCC unit payload includes the V-PCC parameter set (vpcc_parameter_set()) including the overall encoding information of the bitstream, and atlas data If (VPCC_AD) is indicated, the atlas sub-bitstream (atlas_sub_bitstream()) carrying atlas data is included. And if the vuh_unit_type field indicates accuracy video data (VPCC_OVD), the V-PCC unit payload includes an accuracy video sub-bitstream (video_sub_bitstream()) carrying the accuracy video data, and geometry video data (VPCC_GVD).
  • video_sub_bitstream() a geometry video sub-bitstream
  • attribute video data VPCC_AVD
  • video_sub_bitstream() an attribute video sub-bitstream
  • the atlas sub-bitstream is an atlas sub-stream
  • the accuracy video sub-bitstream is an accuracy video sub-stream
  • the geometry video sub-bitstream is a geometry video sub-stream
  • the attribute video sub-bitstream is attribute video. Also called substream.
  • the V-PCC unit payload according to the embodiments 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 atlas substream of FIG. 33 follows the format of the HEVC NAL unit.
  • the atlas substream includes a sample stream NAL unit including an atlas sequence parameter set (ASPS), a sample stream NAL unit including an atlas frame parameter set (AFPS), and one or more atlas tile group (or tile) information.
  • a sample stream NAL unit including an atlas sequence parameter set (ASPS)
  • a sample stream NAL unit including an atlas frame parameter set (AFPS)
  • AFPS atlas frame parameter set
  • tile group or tile
  • One or more SEI messages may include a prefix SEI message and a suffix SEI message.
  • the atlas substream may further include a sample stream NAL header in front of one or more sample stream NAL units.
  • sample_stream_nal_unit() may include an ssnu_nal_unit_size field and nal_unit(ssnu_nal_unit_size).
  • the ssnu_nal_unit_size field specifies the size of a subsequent NAL unit in bytes.
  • the nal_unit (ssnu_nal_unit_size) has a length corresponding to the value of the ssnu_nal_unit_size field, and atlas sequence parameter set (ASPS), atlas adaptation parameter set (AAPS), atlas frame parameter set (AFPS), atlas tile group (or tile) information, Carry one of the SEI messages.
  • the atlas sequence parameter set (ASPS), the atlas adaptation parameter set (AAPS), the atlas frame parameter set (AFPS), the atlas tile group (or tile) information the SEI message, the atlas data (or meta for the atlas) data).
  • SEI messages may assist in processes related to decoding, reconstruction, display, or other purposes.
  • the NAL unit may include a NAL unit header, and the NAL unit header may include a nal_unit_type field.
  • Atlas_tile_layer_rbsp() an atlas tile layer
  • the atlas tile layer may include an atlas tile header (atlas_tile_header()) and atlas_tile_data_unit(tileID).
  • Atlas_tile_header() an atlas tile header included in an atlas tile layer according to embodiments.
  • the ath_atlas_frame_parameter_set_id field indicates a value of an identifier (afps_atlas_frame_parameter_set_id) for identifying an active atlas frame parameter set for the current atlas tile (specifies the value of afps_atlas_frame_parameter_set_id for the active atlas frame parameter set for the current atlas tile group).
  • the ath_atlas_adaptation_parameter_set_id field indicates a value of an identifier (aaps_atlas_adaptation_parameter_set_id) for identifying an active atlas adaptation parameter set for the current atlas tile (specifies the value of aaps_atlas_adaptation_parameter_set_id for the active atlas adaptation parameter set for the current atlas tile).
  • the ath_id field specifies a tile ID related to the current tile. When this field does not exist, the value of the ath_id field may be inferred to be 0. That is, the ath_id field is a tile ID of a tile.
  • the ath_type field indicates the coding type of the current atlas tile group (or tile).
  • the coding type of the atlas tile is P_TILE (Inter atlas tile).
  • the coding type of the atlas tile is I_TILE (Intra atlas tile).
  • the coding type of the atlas tile is SKIP_TILE (SKIP atlas tile, skip atlas tile).
  • the atlas tile header may further include an ath_atlas_output_flag field.
  • the value of the ath_atlas_output_flag field affects the decoded atlas output and remove processors (affects the decoded atlas output and removal processes).
  • the ath_atlas_frm_order_cnt_lsb field indicates MaxAtlasFrmOrderCntLsb as an atlas frame order count module for the current atlas type (specifies the atlas frame order count modulo MaxAtlasFrmOrderCntLsb for the current atlas tile).
  • the atlas tile header may further include an ath_ref_atlas_frame_list_sps_flag field.
  • the asps_num_ref_atlas_frame_lists_in_asps field indicates the number of ref_list_struct(rlsIdx) syntax structures included in the atlas sequence parameter set (ASPS).
  • the ath_ref_atlas_frame_list_sps_flag field When the value of the ath_ref_atlas_frame_list_sps_flag field is 1, it indicates that the reference atlas frame list of the current atlas tile is derived based on one of the ref_list_struct(rlsIdx) syntax structures included in the active ASPS. If the value of this field is 0, it indicates that the reference atlas frame list of the current atlas tile list is derived based on the ref_list_struct(rlsIdx) syntax structure directly included in the tile header of the current atlas tile.
  • the atlas tile header includes ref_list_struct (asps_num_ref_atlas_frame_lists_in_asps) when the value of the ath_ref_atlas_frame_list_sps_flag field is 0, and includes ath_ref_atlas_frame_list_sps_flag field when the value of the ath_ref_atlas_frame_list_sps_flag field is greater than 1.
  • the ath_ref_atlas_frame_list_idx field indicates an index of a ref_list_struct(rlsIdx) syntax structure used to derive a reference atlas frame list for the current atlas tile.
  • the reference atlas frame list is a list of ref_list_struct(rlsIdx) syntax structures included in the active ASPS.
  • the atlas tile header may further include an ath_additional_afoc_lsb_present_flag[j] field as much as the value of the NumLtrAtlasFrmEntries field, and may further include an ath_additional_afoc_lsb_val[j] field when the value of the ath_additional_afoc_lsb_present_flag[j] field is 1.
  • the ath_additional_afoc_lsb_val[j] field indicates a value of FullAtlasFrmOrderCntLsbLt[RlsIdx][j] for the current atlas tile.
  • an ath_pos_min_z_quantizer field, ath_pos_delta_max_z_quantizer field, ath_patch_size_x_info_quantizer field, ath_ may further include.
  • the ath_pos_min_z_quantizer field is included when the value of the asps_normal_axis_limits_quantization_enabled_flag field included in the ASPS is 1, and the ath_pos_delta_max_z_quantizer field includes the value of both the asps_axis_axis_axis_limits_quantization_enabled_flag field included in the ASPS and the value of asps_enabled_flag 1
  • the ath_patch_size_x_info_quantizer field and the ath_patch_size_y_info_quantizer field are included when the value of the asps_patch_size_quantizer_present_flag field included in ASPS is 1, and the ath_raw_3d_pos_axis_bit_explicit_pos_pos_axis_bit_explicit_minus1 field is included when the value of 1 in AFPS.
  • the atlas tile header further includes an ath_num_ref_idx_active_override_flag field, and if the ath_num_ref_idx_active_override_flag_minth1 field has a value of 1, the ath_num_ref_idx_active_override_flag_minth1 field Included in the tile header.
  • the ath_pos_min_z_quantizer field indicates a quantizer applied to a pdu_3d_pos_min_z[p] value having an index p.
  • this value may be inferred to be 0.
  • the ath_pos_delta_max_z_quantizer field indicates a quantizer applied to a value of pdu_3d_pos_delta_max_z[p] of a patch having an index p.
  • this value may be inferred to be 0.
  • the ath_patch_size_x_info_quantizer field indicates the values of pdu_2d_size_x_minus1[p], mpdu_2d_delta_size_x[p], ipdu_2d_delta_size_x[p], rpdu_2d_size_x_minus1[pdu_size.
  • this value may be inferred as a value of the asps_log2_patch_packing_block_size field.
  • the ath_patch_size_y_info_quantizer field indicates the values of pdu_2d_size_y_minus1[p], mpdu_2d_delta_size_y[p], ipdu_2d_delta_size_y[p], rpdu_2d_size_y_minus1[pdu_2d_size_minus1[p], and epdu_minus1[pdu_size_size] applied to the quantizer variables of the patch with index P.
  • this value may be inferred as a value of the asps_log2_patch_packing_block_size field.
  • Adding 1 to the value of the ath_raw_3d_pos_axis_bit_count_minus1 field indicates the number of bits in the fixed-length representation of rpdu_3d_pos_x, rpdu_3d_pos_y, and rpdu_3d_pos_z.
  • Ath_num_ref_idx_active_override_flag field When the value of the ath_num_ref_idx_active_override_flag field is 1, it indicates that the ath_num_ref_idx_active_minus1 field exists for the current atlas tile. If the value of this field is 0, it indicates that the ath_num_ref_idx_active_minus1 field does not exist. If the ath_num_ref_idx_active_override_flag field does not exist, this value may be inferred to be 0.
  • Ath_num_ref_idx_active_minus1 If 1 is added to the ath_num_ref_idx_active_minus1 field, it may indicate a maximum reference index for a reference atlas frame list that can be used to decode a current atlas tile. When the value of the ath_num_ref_idx_active_minus1 field is 0, it indicates that the reference index of the reference atlas frame list cannot be used to decode the current atlas tile.
  • byte_alignment may be used for the purpose of adding 1, which is a stop bit, to indicate the end of data, and then filling the remaining bits with 0 for byte alignment.
  • one or more ref_list_struct(rlsIdx) syntax structures may be included in ASPS and/or may be included directly in an atlas tile group (or tile) header.
  • FIG. 37 illustrates atlas tile data (atlas_tile_data_unit) according to embodiments.
  • FIG. 37 shows syntax of atlas tile data (atlas_tile_data_unit(tileID)) included in the atlas tile layer of FIG. 34 .
  • atlas-related elements ie, fields
  • index p may be included in atlas tile data of an atlas tile corresponding to tileID.
  • the atdu_patch_mode[tileID][p] field indicates the patch mode for the patch having the index p in the current atlas tile group (or tile). If the ath_type field included in the atlas tile header indicates the skip tile (SKIP_TILE), the entire tile information is directly copied from the tile having the same ID (ath_ID) as the current tile corresponding to the first reference atlas frame).
  • the identifier is I_INTRA, indicating a non-predicted patch mode.
  • the identifier is I_RAW, indicating RAW Point Patch mode.
  • the identifier is I_EOM, indicating EOM Point Patch mode.
  • the identifier is I_END, indicating a patch termination mode.
  • the identifier is P_SKIP, indicating that the patch skip mode is used.
  • the identifier is P_MERGE, indicating that it is a patch merge mode.
  • the identifier is P_INTER, indicating that it is an inter predicted patch mode.
  • the identifier is P_INTRA, indicating that it is a non-predicted patch mode.
  • the identifier is P_RAW, indicating RAW Point Patch mode.
  • the identifier is P_EOM, indicating EOM Point Patch mode.
  • the identifier is P_END, indicating a patch termination mode.
  • FIG. 40 shows an example of a patch mode type allocated to the atdu_patch_mode[tileID][p] field when the ath_type field indicates SKIP_TILE.
  • the identifier is P_SKIP, indicating that it is a patch skip mode.
  • the atlas tile data unit may further include an AtduTotalNumberOfPatches field.
  • the AtduTotalNumberOfPatches field indicates the number of patches and may be set to a final p value.
  • patch information data (patch_information_data(tileID, patchIdx, patchMode)) according to embodiments.
  • patch_information_data(tileID, p, atdu_patch_mode[tileID][p]) included in the atlas tile data unit of FIG. 37 .
  • patch_information_data(tileID, p, atdu_patch_mode[tileID][p]) of FIG. 37 p corresponds to patchIdx of FIG. 41
  • atdu_patch_mode[tileID][p] corresponds to patchMode of FIG. 41 .
  • skip_patch_data_unit() is included as patch information data.
  • the skip_patch_data_unit( ) is included when the patch mode (patchMode) is the patch skip mode (P_SKIP), and the merge_patch_data_unit (tileID, patchIdx) is included when the patch mode (patchMode) is the patch merge mode (P_MERGE).
  • patch_data_unit(tileID, patchIdx) is included if the patch mode (patchMode) is a non-predictive patch mode (P_INTRA).
  • inter_patch_data_unit(tileID, patchIdx) is included when the patch mode (patchMode) is the interpredict patch mode (P_INTER)
  • the raw_patch_data_unit (tileID, patchIdx) is included when the patch mode (patchMode) is the RAW point patch mode (P_RAW)
  • the eom_patch_data_unit(tileID, patchIdx) is included when the patch mode (patchMode) is the EOM point patch mode (P_EOM).
  • one of patch_data_unit(tileID, patchIdx), raw_patch_data_unit(tileID, patchIdx), and eom_patch_data_unit(tileID, patchIdx) may be included as patch information data according to a patch mode (patchMode).
  • the patch_data_unit(tileID, patchIdx) is included when the patch mode (patchMode) is a non-predictive patch mode (I_INTRA), and the raw_patch_data_unit (tileID, patchIdx) is a patch mode (patchMode) is a RAW point patch mode (I_RAW) ), and the eom_patch_data_unit(tileID, patchIdx) is included when the patch mode (patchMode) is the EOM point patch mode (I_EOM).
  • the patch data unit (patch_data_unit(tileID, patchIdx)) according to embodiments.
  • the patch data unit is the patch information data can be included as
  • the pdu_2d_pos_x[tileID][patchIdx] field indicates the x-coordinate (or left offset) of the top-left corner of the patch bounding box for the patch having the index p in the current atlas tile.
  • the atlas tile may have a tile index.
  • the pdu_2d_pos_y[tileID][patchIdx] field indicates the y-coordinate (or top offset) of the top-left corner of the patch bounding box for the patch having the index p in the current atlas tile.
  • the pdu_3d_offset_x[tileID][patchIdx] field indicates a shift applied to reconstructed patch points in the patch having the index p of the current atlas tile along the tangent axis.
  • the pdu_3d_offset_y[tileID][patchIdx] field indicates a shift applied to reconstructed patch points in a patch having the index p of the current atlas tile along the bitangent axis.
  • the pdu_3d_offset_min_z[tileID][patchIdx] field indicates a shift applied to reconstructed patch points in a patch having the index p of the current atlas tile along the normal axis.
  • pdu_3d_range_z[tileID][patchIdx] may be included in the patch data unit.
  • this field is assumed to exist in the bit-depth patch geometry samples restored after conversion to the in-patch nominal representation having the index p of the current atlas tile along the normal axis. Indicates the nominal maximum value of the expected shift.
  • the pdu_meshconnectivity_index[tileID][patchIdx] field represents a mesh information feature value (eg, mesh connection information) for a patch having the index p of the current atlas tile in the current tileID.
  • An index value can be assigned to this field value according to the state of connectivity between vertices and vertices. As an embodiment, the value of this field has a value of 0 or more, and index value designation may vary depending on a method of expressing mesh information. This field may be included in other sequence parameters in the atlas data.
  • the pdu_meshconnectivity_index[tileID][patchIdx] field is referred to as mesh-related information.
  • the pdu_projection_id[tileID][patchIdx] field specifies the values of the projection mode and of the index of the normal to the projection plane for the patch having the index p of the current atlas tile. the projection plane for the patch with index p of the current atlas tile).
  • the pdu_orientation_index[tileID][patchIdx] field indicates the patch orientation index for the patch having the index p of the current atlas tile (indicates the patch orientation index for the patch with index p of the current atlas tile).
  • the pdu_lod_enabled_flag[tileID][patchIndex] field may be included in the patch data unit.
  • the pdu_lod_enabled_flag[tileID][patchIndex] is greater than 0, the pdu_lod_scale_x_minus1[tileID][patchIndex] field and the pdu_lod_scale_y[tileID][patchIndex] field may be included in the patch data unit.
  • pdu_lod_enabled_flag[tileID][patchIndex] field If the value of the pdu_lod_enabled_flag[tileID][patchIndex] field is 1 and patchIndex is p, it indicates that LOD parameters exist for the current patch having the index p. If the value of this field is 0, it indicates that the LOD parameters are not present for the current patch. (equal to 1 specifies that the LOD parameters are present for the current patch with index p. If pdu_lod_enabled_flag[patchIndex] is equal to 0, no LOD parameters are present for the current patch).
  • the LOD scaling factor applied to the local X-coordinate of the point in the patch having the index p of the current atlas tile indicates.
  • the pdu_lod_scale_y_idc[tileID][patchIdx] field indicates the LOD scaling factor applied to the local Y-coordinate of the point in the patch having the index p of the current atlas tile before adding to the patch coordinates Patch3dPosY[tileID][patchIdx].
  • Each of the above-described parts, modules or units may be software, processor, or hardware parts that execute consecutive execution processes stored in a memory (or storage unit). Each of the steps described in the above embodiment may be performed by a processor, software, or hardware parts. Each module/block/unit described in the above embodiment may operate as a processor, software, or hardware. Also, the methods presented by the embodiments may be implemented as code. This code may be written to a processor-readable storage medium, and thus may be read by a processor provided by an apparatus.
  • Various components of the apparatus of the embodiments may be implemented by hardware, software, firmware, or a combination thereof.
  • Various components of the embodiments may be implemented with one chip, for example, one hardware circuit.
  • the components according to the embodiments may be implemented with separate chips.
  • at least one or more of the components of the device according to the embodiments may be composed of one or more processors capable of executing one or more programs, and the one or more programs may be implemented Any one or more of the operations/methods according to the examples may be performed or may include instructions for performing the operations/methods.
  • Executable instructions for performing the method/acts of the apparatus according to the embodiments may be stored in non-transitory CRM or other computer program products configured for execution by one or more processors, or one or more may be stored in temporary CRM or other computer program products configured for execution by processors.
  • the memory according to the embodiments may be used as a concept including not only volatile memory (eg, RAM, etc.) but also non-volatile memory, flash memory, PROM, and the like.
  • it may be implemented in the form of a carrier wave, such as transmission through the Internet may be included.
  • the processor-readable recording medium is distributed in a computer system connected to a network, so that the processor-readable code can be stored and executed in a distributed manner.
  • first, second, etc. may be used to describe various components of the embodiments. However, interpretation of various components according to the embodiments should not be limited by the above terms. These terms are only used to distinguish one component from another. it is only For example, the first user input signal may be referred to as a second user input signal. Similarly, the second user input signal may be referred to as a first user input signal. Use of these terms should be interpreted as not departing from the scope of the various embodiments. Although both the first user input signal and the second user input signal are user input signals, they do not mean the same user input signals unless the context clearly indicates otherwise.
  • Conditional expressions such as when, when, etc. used to describe the embodiments are not construed as being limited to only optional cases. When a specific condition is satisfied, a related action is performed in response to the specific condition, or a related definition is intended to be interpreted.
  • the embodiments may be wholly or partially applied to a 3D data transmission/reception apparatus and system.
  • Embodiments may include modifications/modifications, which do not depart from the scope of the claims and the like.

Landscapes

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Abstract

실시예들에 따른 3D 데이터 송신 방법은 메시 연결 정보를 포함하는 포인트 클라우드 데이터를 분할하여 패치들을 생성하는 단계, 상기 패치들을 2D 프레임에 패킹하는 단계, 상기 2D 프레임에 패킹된 패치들을 기반으로 지오메트리 이미지, 어트리뷰트 이미지, 및 어큐판시 맵 이미지를 생성하는 단계, 상기 지오메트리 이미지, 상기 어트리뷰트 이미지, 상기 어큐판시 맵 이미지를 각각 압축하는 단계, 및 상기 압축된 지오메트리 이미지, 상기 압축된 어트리뷰트 이미지, 상기 압축된 어큐판시 이미지, 및 시그널링 정보를 포함하는 비트스트림을 전송하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

3D 데이터 송신 장치, 3D 데이터 송신 방법, 3D 데이터 수신 장치 및 3D 데이터 수신 방법
실시예들은 사용자에게 VR (Virtual Reality, 가상현실), AR (Augmented Reality, 증강현실), MR (Mixed Reality, 혼합현실), 및 자율 주행 서비스 등의 다양한 서비스를 제공하기 위하여 3D 콘텐츠를 제공하는 방안을 제공한다.
3D 콘텐츠 중 포인트 클라우드는 3D 공간 상의 포인트들의 집합이다. 3D공간 상의 포인트들의 양이 많아서 포인트 클라우드 데이터를 생성하기 어려운 문제점이 있다.
포인트 클라우드의 데이터를 전송하고 수신하기 위해서 많은 처리량이 요구되는 문제점이 있다.
실시예들에 따른 기술적 과제는, 전술한 문제점 등을 해결하기 위해서, 포인트 클라우드를 효율적으로 송수신하기 위한 장치 및 방법을 제공하는데 있다.
실시예들에 따른 기술적 과제는, 지연시간(latency) 및 인코딩/디코딩 복잡도를 해결하기 위한 장치 및 방법을 제공하는데 있다.
실시예들에 따른 기술적 과제는, V-PCC 인코더와 V-PCC 디코더에서 메시 정보를 처리할 수 있도록 함으로써, 메시 정보 처리의 효율성을 향상시키는 장치 및 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 3D 데이터 송신 방법은 메시 연결 정보를 포함하는 포인트 클라우드 데이터를 분할하여 패치들을 생성하는 단계, 상기 패치들을 2D 프레임에 패킹하는 단계, 상기 2D 프레임에 패킹된 패치들을 기반으로 지오메트리 이미지, 어트리뷰트 이미지, 및 어큐판시 맵 이미지를 생성하는 단계, 상기 지오메트리 이미지, 상기 어트리뷰트 이미지, 상기 어큐판시 맵 이미지를 각각 압축하는 단계, 및 상기 압축된 지오메트리 이미지, 상기 압축된 어트리뷰트 이미지, 상기 압축된 어큐판시 이미지, 및 시그널링 정보를 포함하는 비트스트림을 전송하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 패치 생성 단계는 상기 포인트 클라우드 데이터의 각 포인트가 프로젝션될 바운딩 박스의 프로젝션 평면을 결정하는 단계를 포함하는 것을 일 실시예로 한다.
상기 각 포인트의 프로젝션 평면은 스코어 스무스, 스코어 노말, 또는 스코어 메시 중 적어도 하나를 기반으로 결정되는 것을 일 실시예로 한다.
상기 스코어 메시는 특정 포인트의 메시 연결 정보와 특정 프로젝션 평면의 패치의 오리엔테이션의 내적(inner product)으로 결정되는 것을 일 실시예로 한다.
상기 스코어 스무스는 특정 포인트의 프로젝션 평면과 가장 가까운 이웃 포인트들의 프로젝션 평면과의 유사도로 결정되는 것을 일 실시예로 한다.
상기 스코어 노말은 특정 포인트의 노말 값과 바운딩 박스의 각 평면의 노말값과의 유사도로 결정되는 것을 일 실시예로 한다.
상기 시그널링 정보는 각 패치별로 메시 관련 정보를 포함하는 것을 일 실시예로 한다.
실시예들에 따른 3D 데이터 송신 장치는 메시 연결 정보를 포함하는 포인트 클라우드 데이터를 분할하여 패치들을 생성하는 패치 제네레이션부, 상기 패치들을 2D 프레임에 패킹하는 패치 패킹부, 상기 2D 프레임에 패킹된 패치들을 기반으로 지오메트리 이미지, 어트리뷰트 이미지, 및 어큐판시 맵 이미지를 생성하는 이미지 생성부, 상기 지오메트리 이미지, 상기 어트리뷰트 이미지, 상기 어큐판시 맵 이미지를 각각 압축하는 컴프레션부, 및 상기 압축된 지오메트리 이미지, 상기 압축된 어트리뷰트 이미지, 상기 압축된 어큐판시 이미지, 및 시그널링 정보를 포함하는 비트스트림을 전송하는 전송부를 포함할 수 있다.
상기 패치 제네레이션부는 상기 포인트 클라우드 데이터의 각 포인트가 프로젝션될 바운딩 박스의 프로젝션 평면을 결정하는 세그멘테이션부를 포함하는 것을 일 실시예로 한다.
상기 각 포인트의 프로젝션 평면은 스코어 스무스, 스코어 노말, 또는 스코어 메시 중 적어도 하나를 기반으로 결정되는 것을 일 실시예로 한다.
상기 스코어 메시는 특정 포인트의 메시 연결 정보와 특정 프로젝션 평면의 패치의 오리엔테이션의 내적(inner product)으로 결정되는 것을 일 실시예로 한다.
상기 스코어 스무스는 특정 포인트의 프로젝션 평면과 가장 가까운 이웃 포인트들의 프로젝션 평면과의 유사도로 결정되는 것을 일 실시예로 한다.
상기 스코어 노말은 특정 포인트의 노말 값과 바운딩 박스의 각 평면의 노말값과의 유사도로 결정되는 것을 일 실시예로 한다.
상기 시그널링 정보는 각 패치별로 메시 관련 정보를 포함하는 것을 일 실시예로 한다.
실시예들에 따른 3D 데이터 수신 방법은, 압축된 지오메트리 이미지, 압축된 어트리뷰트 이미지, 압축된 어큐판시 이미지, 및 시그널링 정보를 포함하는 비트스트림을 수신하는 단계, 상기 압축된 지오메트리 이미지, 상기 압축된 어트리뷰트 이미지, 상기 압축된 어큐판시 이미지를 각각 압축 해제하는 단계, 상기 시그널링 정보와 상기 압축 해제된 지오메트리 이미지를 기반으로 메시 연결 정보를 포함하는 지오메트리 정보를 재구성하는 단계, 및 상기 재구성된 지오메트리 정보와 상기 압축 해제된 어트리뷰트 이미지를 기반으로 어트리뷰트 정보를 재구성하는 단계를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 3D 데이터 송신 방법, 송신 장치, 3D 데이터 수신 방법, 수신 장치는 퀄리티 있는 포인트 클라우드 서비스를 제공할 수 있다.
실시예들에 따른 3D 데이터 송신 방법, 송신 장치, 3D 데이터 수신 방법, 수신 장치는 다양한 비디오 코덱 방식을 달성할 수 있다.
실시예들에 따른 3D 데이터 송신 방법, 송신 장치, 3D 데이터 수신 방법, 수신 장치는 자율주행 서비스 등 범용적인 포인트 클라우드 콘텐츠를 제공할 수 있다.
실시예들에 따른 3D 데이터 송신 방법, 송신 장치, 3D 데이터 수신 방법, 수신 장치는 V-PCC 비트스트림을 구성하고 파일을 전송 및 수신하여 저장할 수 있도록 함으로써, 최적의 포인트 클라우드 콘텐츠 서비스를 제공할 수 있다.
실시예들에 따른 3D 데이터 송신 방법, 송신 장치, 3D 데이터 수신 방법, 수신 장치는 V-PCC 유닛 단위로 V-PCC 비트스트림을 다중화함으로써, V-PCC 비트스트림에 효율적으로 접근할 수 있다. 또한, V-PCC 비트스트림의 아틀라스 스트림을 효과적으로 파일 내 트랙에 저장하여 송수신할 수 있다.
실시예들에 따른 3D 데이터 송신 방법, 송신 장치, 3D 데이터 수신 방법, 수신 장치는 별도의 메시 연결 인코더와 별도의 메시 연결 디코더와 같은 장치의 추가 없이도 V-PCC 인코더와 V-PCC 디코더에서 메시 연결 정보를 포함하는 포인트 클라우드 데이터를 효율적으로 처리할 수 있다.
실시예들에 따른 3D 데이터 송신 방법, 송신 장치, 3D 데이터 수신 방법, 수신 장치는 패치 생성 단계에서 메시 연결 정보를 고려하여 패치를 생성함으로써, 포인트와 포인트들 사이의 연결성이 고려되어 각 포인트의 프로젝션 평면이 결정되므로 서로 연결되어 있는 포인트들임에도 불구하고 다른 평면으로 프로젝션되던 문제를 개선하여 효율성을 증대시킬 수 있다.
실시예들에 따른 3D 데이터 송신 방법, 송신 장치, 3D 데이터 수신 방법, 수신 장치는 메시 연결 정보를 활용함으로써, 포인트 단위가 아닌 메시 단위로 색상 정보를 인코딩/디코딩함으로써, 효율성을 높일 수 있다.
실시예들에 따른 3D 데이터 송신 방법, 송신 장치, 3D 데이터 수신 방법, 수신 장치는 V-PCC표준에서 메시 연결 정보를 활용할 수 있게 됨으로써, sparse한 데이터를 처리할 때 효율을 향상시킬 수 있다.
도면은 실시예들을 더욱 이해하기 위해서 포함되며, 도면은 실시예들에 관련된 설명과 함께 실시예들을 나타낸다.
도 1은 실시예들에 따른 Point Cloud 콘텐츠 제공을 위한 송신/수신 시스템의 구조의 예시를 나타낸다.
도 2는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 캡쳐의 예시를 나타낸다.
도 3은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 및 지오메트리, 텍스쳐 이미지의 예시를 나타낸다.
도 4는 실시예들에 따른 V-PCC 인코딩 처리의 예시를 나타낸다.
도 5는 실시예들에 따른 서페이스(Surface)의 탄젠트 평면(tangent plane) 및 노멀 벡터(normal vector)의 예시를 나타낸다.
도 6은 실시예들에 따른 포인트 클라우드의 바운딩 박스(bounding box)의 예시를 나타낸다.
도 7은 실시예들에 따른 어큐판시 맵(occupancy map)의 개별 패치(patch) 위치 결정의 예시를 나타낸다.
도 8은 실시예들에 따른 노멀(normal), 탄젠트(tangent), 바이탄젠트(bitangent) 축의 관계의 예시를 나타낸다.
도 9는 실시예들에 따른 프로젝션 모드의 최소 모드 및 최대 모드의 구성의 예시를 나타낸다.
도 10은 실시예들에 따른 EDD 코드의 예시를 나타낸다.
도 11은 실시예들에 따른 인접점들의 컬러(color) 값들을 이용한 리컬러링(recoloring)의 예시를 나타낸다.
도 12는 실시예들에 따른 푸쉬-풀 백그라운드 필링(push-pull background filling)의 예시를 나타낸다.
도 13은 실시예들에 따른 4*4 크기의 블록(block)에 대해 가능한 트라버설 오더(traversal order)의 예시를 나타낸다.
도 14는 실시예들에 따른 베스트 트라버설 오더의 예시를 나타낸다.
도 15는 실시예들에 따른 2D 비디오/이미지 인코더(2D video/image Encoder)의 예시를 나타낸다.
도 16은 실시예들에 따른 V-PCC 디코딩 프로세스(decoding process)의 예시를 나타낸다.
도 17은 실시예들에 따른 2D 비디오/이미지 디코더(2D Video/Image Decoder)의 예시를 나타낸다.
도 18은 실시예들에 따른 송신 장치의 동작 흐름도의 예시를 나타낸다.
도 19는 실시예들에 따른 수신 장치의 동작 흐름도의 예시를 나타낸다.
도 20은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 방법/장치와 연동 가능한 구조의 예시를 나타낸다.
도 21은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더의 다른 예시를 보인 구성 블록도이다.
도 22은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 디코더의 다른 예시를 보인 구성 블록도이다.
도 23은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더의 또 다른 예시를 보인 구성 블록도이다.
도 24는 실시예들에 따른 패치 제네레이션부의 예시를 보인 구성 블록도이다.
도 25는 실시예들에 따른 리파인 세그멘테이션 방법의 예시를 보인 흐름도이다.
도 26은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 디코더의 또 다른 예시를 보인 구성 블록도이다.
도 27은 실시예들에 따른 V-PCC 비트스트림 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 28은 실시예들에 따른 V-PCC 비트스트림 내 샘플 스트림 V-PCC 유닛들에 의해 캐리되는 데이터의 예시를 보인 도면이다.
도 29는 실시예들에 따른 V-PCC 유닛의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 30은 실시예들에 따른 V-PCC 유닛 헤더의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 31은 실시예들에 따른 vuh_unit_type 필드에 할당되는 V-PCC 유닛의 타입의 예시를 보인 도면이다.
도 32는 실시예들에 따른 V-PCC 유닛 페이로드(vpcc_unit_payload())의 신택스 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 33은 실시예들에 따른 아틀라스 서브스트림 구조의 예시를 보인 도면이다.
도 34는 실시예들에 따른 아틀라스 타일 레이어의 신택스 구조를 나타낸다.
도 35는 실시예들에 따른 아틀라스 타일 레이어에 포함된 아틀라스 타일 헤더의 신택스 구조를 나타낸다.
도 36은 실시예들에 따른 ath_type 필드에 할당되는 코딩 타입의 예시들을 나타낸다.
도 37은 실시예들에 따른 아틀라스 타일 데이터 유닛의 신택스 구조를 나타낸다.
도 38은 실시예들에 따른 ath_type 필드가 I_TILE을 지시할 때, atdu_patch_mode 필드에 할당되는 패치 모드 타입들의 예시를 나타낸다.
도 39는 실시예들에 따른 ath_type 필드가 P_TILE을 지시할 때, atdu_patch_mode 필드에 할당되는 패치 모드 타입들의 예시를 나타낸다.
도 40은 실시예들에 따른 ath_type 필드가 SKIP_TILE을 지시할 때, atdu_patch_mode 필드에 할당되는 패치 모드 타입의 예시를 나타낸다.
도 41은 실시예들에 따른 패치 정보 데이터의 신택스 구조를 나타낸다.
도 42는 실시예들에 따른 패치 데이터 유닛의 신택스 구조를 나타낸다.
실시예들의 바람직한 실시예에 대해 구체적으로 설명하며, 그 예는 첨부된 도면에 나타낸다. 첨부된 도면을 참조한 아래의 상세한 설명은 실시예들의 실시예에 따라 구현될 수 있는 실시예만을 나타내기보다는 실시예들의 바람직한 실시예를 설명하기 위한 것이다. 다음의 상세한 설명은 실시예들에 대한 철저한 이해를 제공하기 위해 세부 사항을 포함한다. 그러나 실시예들이 이러한 세부 사항 없이 실행될 수 있다는 것은 당업자에게 자명하다.
실시예들에서 사용되는 대부분의 용어는 해당 분야에서 널리 사용되는 일반적인 것들에서 선택되지만, 일부 용어는 출원인에 의해 임의로 선택되며 그 의미는 필요에 따라 다음 설명에서 자세히 서술한다. 따라서 실시예들은 용어의 단순한 명칭이나 의미가 아닌 용어의 의도된 의미에 근거하여 이해되어야 한다.
도 1은 실시예들에 따른 Point Cloud 콘텐츠 제공을 위한 송신/수신 시스템의 구조의 예시를 나타낸다.
본 문서에서는 사용자에게 VR (Virtual Reality, 가상현실), AR (Augmented Reality, 증강현실), MR (Mixed Reality, 혼합현실), 및 자율 주행 서비스 등의 다양한 서비스를 제공하기 위하여 Point Cloud 콘텐츠를 제공하는 방안을 제공한다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐츠는 오브젝트를 포인트들로 표현한 데이터를 나타내고, 포인트 클라우드, 포인트 클라우드 데이터, 포인트 클라우드 비디오 데이터, 포인트 클라우드 이미지 데이터 등으로 지칭될 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 전송 장치(Transmission device, 10000)는 포인트 클라우드 비디오 획득부(Point Cloud Video Acquisition unit, 10001), 포인트 클라우드 비디오 인코더(Point Cloud Video Encoder, 10002), 파일/세그먼트 인캡슐레이션부(10003) 및/또는 트랜스미터(Transmitter (or Communication module), 10004)를 포함한다. 실시예들에 따른 전송 장치는 포인트 클라우드 비디오(또는 포인트 클라우드 콘텐트)를 확보하고 처리하여 전송할 수 있다. 실시예들에 따라, 전송 장치는 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 포인트 클라우드 비디오 획득부(Point Cloud Video Acquisition unit, 10001)는 Point Cloud 비디오의 캡처, 합성 또는 생성 과정 등을 통해 Point Cloud 비디오를 획득한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(Point Cloud Video Encoder, 10002)는 포인트 클라우드 비디오 획득부(10001)에서 획득된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 인코딩한다. 실시예들에 따라, 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)는 포인트 클라우드 인코더, 포인트 클라우드 데이터 인코더, 인코더 등으로 지칭될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 포인트 클라우드 컴프레션 코딩(인코딩)은 상술한 실시예에 국한되는 것은 아니다. 포인트 클라우드 비디오 인코더는 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 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)는 G-PCC (Geometry-based Point Cloud Compression) 인코딩 방식 및/또는 V-PCC(Video-based Point Cloud Compression) 인코딩 방식을 모두 지원할 수 있다. 또한, 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)는 포인트 클라우드 (포인트 클라우드 데이터 또는 포인트들을 모두 지칭함) 및/또는 포인트 클라우드에 관한 시그널링 데이터를 인코딩할 수 있다.
실시예들에 따른 파일/세그먼트 인캡슐레이션부(File/Segment Encapsulation module, 10003)은 포인트 클라우드 데이터를 파일 및/또는 세그먼트 형태로 인캡슐레이션한다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법/장치는 포인트 클라우드 데이터를 파일 및/또는 세그먼트 형태로 전송할 수 있다.
실시예들에 따른 트랜스미터(Transmitter (or Communication module), 10004)는 인코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 비트스트림의 형태로 전송한다. 실시예들에 따라 파일 또는 세그먼트는 네트워크를 통해 수신 장치로 전송되거나, 디지털 저장매체(예를 들면 USB, SD, CD, DVD, 블루레이, HDD, SSD 등)에 저장될 수 있다. 실시예들에 따른 트랜스미터는 수신 장치 (또는 리시버(Receiver)와 4G, 5G, 6G 등의 네트워크를 통해 유/무선 통신 가능하다. 또한 트랜스미터는 네트워크 시스템(예를 들면 4G, 5G, 6G 등의 통신 네트워크 시스템)에 따라 필요한 데이터 처리 동작을 수행할 수 있다. 또한 전송 장치는 온 디맨드(On Demand) 방식에 따라 인캡슐레이션된 데이터를 전송할 수도 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치(Reception device, 10005)는 리시버(Receiver, 10006), 파일/세그먼트 디캡슐레이션부(10007), 포인트 클라우드 비디오 디코더(Point Cloud video Decoder, 10008), 및/또는 랜더러(Renderer, 10009)를 포함한다. 실시예들에 따라 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 리시버(Receiver, 10006)는 포인트 클라우드 비디오 데이터를 포함하는 비트스트림을 수신한다. 실시예들에 따라 리시버(10006)는 피드백 정보(Feedback Information)을 포인트 클라우드 데이터 전송 장치(10000)에 전송할 수 있다.
파일/세그먼트 디캡슐레이션부(File/Segment Decapsulation module, 10007)은 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 파일 및/또는 세그먼트를 디캡슐레이션한다.
포인트 클라우드 비디오 디코더(Point Cloud video Decoder, 10008)는 수신된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 디코딩한다.
랜더러(Renderer, 10009)는 디코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 랜더링한다. 실시예들에 따라 랜더러(10009)는 수신단 측에서 획득된 피드백 정보를 포인트 클라우드 비디오 디코더(10008)에 전송할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 데이터는 피드백 정보를 리시버(10006)에 전송할 수 있다. 실시예들에 따라 포인트 클라우드 전송 장치가 수신한 피드백 정보는 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)에 제공될 수 있다.
도면에 점선으로 표시된 화살표는 수신 장치(10005)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 상호 작용이 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(10005)에서도 사용될 수 있으며, 제공되지 않을 수도 있다.
실시예들에 따른 헤드 오리엔테이션 정보는 사용자의 머리 위치, 방향, 각도, 움직임 등에 대한 정보이다. 실시예들에 따른 수신 장치(10005)는 헤드 오리엔테이션 정보를 기반으로 뷰포트 정보를 계산할 수 있다. 뷰포트 정보는 사용자가 바라보고 있는 포인트 클라우드 비디오의 영역에 대한 정보이다. 시점(viewpoint or orientation)은 사용자가 포인트 클라우드 비디오를 보고 있는 점으로 뷰포트 영역의 정중앙 지점을 의미할 수 있다. 즉, 뷰포트는 시점을 중심으로 한 영역으로서, 영역의 크기, 형태 등은 FOV(Field Of View) 에 의해 결정될 수 있다. 다시 말해, 가상 카메라 또는 사용자의 위치와 시점((viewpoint or orientation)에 따라 뷰포트가 결정되고, 포인트 클라우드 데이터는 뷰포트 정보를 기반으로 상기 뷰포트에서 랜더링된다. 따라서 수신 장치(10005)는 헤드 오리엔테이션 정보 외에 장치가 지원하는 수직(vertical) 혹은 수평(horizontal) FOV 등을 기반으로 뷰포트 정보를 추출할 수 있다. 또한 수신 장치(10005)는 게이즈 분석 (Gaze Analysis) 등을 수행하여 사용자의 포인트 클라우드 소비 방식, 사용자가 응시하는 포인트 클라우드 비디오 영역, 응시 시간 등을 확인한다. 실시예들에 따라 수신 장치(10005)는 게이즈 분석 결과를 포함하는 피드백 정보를 송신 장치(10000)로 전송할 수 있다. 실시예들에 따른 피드백 정보는 랜더링 및/또는 디스플레이 과정에서 획득될 수 있다. 실시예들에 따른 피드백 정보는 수신 장치(10005)에 포함된 하나 또는 그 이상의 센서들에 의해 확보될 수 있다. 또한 실시예들에 따라 피드백 정보는 랜더러(10009) 또는 별도의 외부 엘레멘트(또는 디바이스, 컴포넌트 등)에 의해 확보될 수 있다. 도1의 점선은 랜더러(10009)에서 확보한 피드백 정보의 전달 과정을 나타낸다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 피드백 정보를 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 처리(인코딩/디코딩)할 수 있다. 따라서 포인트 클라우드 비디오 데이터 디코더(10008)는 피드백 정보를 기반으로 디코딩 동작을 수행할 수 있다. 또한 수신 장치(10005)는 피드백 정보를 전송 장치로 전송할 수 있다. 전송 장치(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, 송신 장치(10000)는 인코더, 전송 디바이스, 전송기 등으로 호칭될 수 있으며, 수신 장치(10005)는 디코더, 수신 디바이스, 수신기 등으로 호칭될 수 있다.
실시예들에 따른 도 1 의 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템에서 처리되는 (획득/인코딩/전송/디코딩/랜더링의 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.
실시예들은 사용자에게 VR (Virtual Reality, 가상현실), AR (Augmented Reality, 증강현실), MR (Mixed Reality, 혼합현실), 및 자율 주행 서비스 등 다양한 서비스를 제공하기 위하여 포인트 클라우드(Point Cloud) 콘텐츠를 제공할 수 있다.
Point Cloud 콘텐츠 서비스를 제공하기 위하여, 먼저 Point Cloud 비디오가 획득될 수 있다. 획득된 Point Cloud 비디오는 일련의 과정을 거쳐 수신측으로 전송되고, 수신측에서는 수신된 데이터를 다시 원래의 Point Cloud 비디오로 가공하여 랜더링 할 수 있다. 이를 통해 Point Cloud 비디오가 사용자에게 제공될 수 있다. 실시예들은 이러한 일련의 과정을 효과적으로 수행하기 위해 필요한 방안을 제공한다.
Point Cloud 콘텐츠 서비스를 제공하기 위한 전체의 과정(포인트 클라우드 데이터 전송 방법 및/또는 포인트 클라우드 데이터 수신 방법)은 획득 과정, 인코딩 과정, 전송 과정, 디코딩 과정, 랜더링 과정 및/또는 피드백 과정을 포함할 수 있다.
실시예들에 따라 포인트 클라우드 콘텐츠 (또는 포인트 클라우드 데이터)를 제공하는 과정은 포인트 클라우드 컴프레션(Point Cloud Compression) 과정이라고 호칭할 수 있다. 실시예들에 따라 포인트 클라우드 컴프레션 과정은 비디오 기반 포인트 클라우드 컴프레션(Video-based Point Cloud Compression, 이하 V-PCC라 칭함) 과정을 의미할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 전송 장치 및 포인트 클라우드 데이터 수신 장치의 각 엘리먼트는 하드웨어, 소프트웨어, 프로세서 및/또는 그것들의 결합 등을 의미할 수 있다.
Point Cloud Compression 시스템은 전송 디바이스 및 수신 디바이스를 포함할 수 있다. 실시예들에 따라 전송 디바이스는 인코더, 전송 장치, 전송기, 포인트 클라우드 전송 장치 등으로 호칭될 수 있다. 실시예들에 따라 수신 디바이스는 디코더, 수신 장치, 수신기, 포인트 클라우드 수신 장치 등으로 호칭될 수 있다. 전송 디바이스는 Point Cloud 비디오를 인코딩하여 비트스트림을 출력할 수 있으며, 이를 파일 또는 스트리밍 (스트리밍 세그먼트) 형태로 디지털 저장매체 또는 네트워크를 통하여 수신 디바이스로 전달할 수 있다. 디지털 저장 매체는 USB, SD, CD, DVD, 블루레이, HDD, SSD 등 다양한 저장 매체를 포함할 수 있다.
전송 디바이스는 도 1에서와 같이 Point Cloud 비디오 획득부, Point Cloud 비디오 인코더, 파일/세그먼트 인캡슐레이션부, 전송부(또는 트랜스미터)를 포함할 수 있다. 수신 디바이스는 도 1에서와 같이 개략적으로 수신부, 파일/세그먼트 디캡슐레이션부, Point Cloud 비디오 디코더 및 랜더러를 포함할 수 있다. 인코더는 Point Cloud 비디오/영상/픽처/프레임 인코딩 장치라고 불릴 수 있고, 디코더는 Point Cloud 비디오/영상/픽처/프레임 디코딩 장치라고 불릴 수 있다. 랜더러는 디스플레이부를 포함할 수도 있고, 랜더러 및/또는 디스플레이부는 별개의 디바이스 또는 외부 컴포넌트로 구성될 수도 있다. 전송 디바이스 및 수신 디바이스는 피드백 과정을 위한 별도의 내부 또는 외부의 모듈/유닛/컴포넌트를 더 포함할 수도 있다. 실시예들에 따른 전송 디바이스 및 수신 디바이스에 포함된 각 엘리먼트는 하드웨어, 소프트웨어 및/또는 프로세서로 구성될 수 있다.
실시예들에 따라 수신 디바이스의 동작은 전송 디바이스 동작의 역과정을 따를 수 있다.
Point Cloud 비디오 획득부는 Point Cloud 비디오의 캡처, 합성 또는 생성 과정 등을 통한 Point Cloud 비디오를 획득하는 과정을 수행할 수 있다. 획득 과정에 의해 다수의 Point들에 대한 3D 위치(x, y, z)/어트리뷰트 (color, reflectance, transparency 등) 데이터, 예를 들어, PLY(Polygon File format or the Stanford Triangle format) 파일 등이 생성 될 수 있다. 여러 개의 프레임을 갖는 비디오의 경우 하나 이상의 파일들이 획득될 수 있다. 캡처 과정에서 point cloud 관련 메타데이터(예를 들어 캡처와 관련된 메타데이터 등)가 생성될 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치는 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 인코더, 및 포인트 클라우드 데이터를 (또는 포함하는 비트스트림) 전송하는 트랜스미터를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치는 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 수신하는 수신부, 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 디코더, 및 포인트 클라우드 데이터를 랜더링하는 랜더러를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 포인트 클라우드 데이터 송신 장치 및/또는 포인트 클라우드 데이터 수신 장치를 나타낸다.
도 2는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 캡쳐의 예시를 나타낸다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터(또는 포인트 클라우드 비디오 데이터)는 카메라 등에 의해 획득될 수 있다. 실시예들에 따른 캡쳐 방법은 예를 들어 인워드-페이싱 및/또는 아웃워드-페이싱이 있을 수 있다.
실시예들에 따른 인워드-페이싱은 포인트 클라우드 데이터의 오브젝트(Object)를 하나 또는 하나 이상의 카메라들이 오브젝트의 바깥에서 안쪽 방향으로 촬영하여 획득하는 캡쳐 방식이다.
실시예들에 따른 아웃워드-페이싱은 포인트 클라우드 데이터의 오브젝트를 하나 또는 하나 이상의 카메라들이 오브젝트의 안쪽에서 바깥 방향으로 촬영하여 획득하는 방식이다. 예를 들어, 실시예들에 따라 카메라는 4개일 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 또는 포인트 클라우드 콘텐츠는 다양한 형태의 3D 공간상에 표현되는 객체/환경의 비디오 또는 정지 영상일 수 있다. 실시예들에 따라, 포인트 클라우드 콘텐츠는 객체(오브젝트 등)에 대한 비디오/오디오/이미지 등을 포함할 수 있다.
Point Cloud 콘텐츠 캡쳐를 위한 장비는 깊이(depth)를 획득 할 수 있는 카메라 장비(적외선 패턴 프로젝터와 적외선 카메라의 조합)와 깊이 정보에 대응되는 색상 정보를 추출 할 수 있는 RGB 카메라들의 조합으로 구성될 수 있다. 또는 깊이 정보는 레이저 펄스를 쏘고 반사되어 돌아오는 시간을 측정하여 반사체의 위치 좌표를 측정하는 레이더 시스템을 이용하는 라이다(LiDAR)를 통해 깊이 정보를 추출할 수 있다. 깊이 정보로부터 3차원 공간상의 점들로 구성된 지오메트리(geometry)의 형태를 추출하고, RGB 정보로부터 각 점의 색상/반사를 표현하는 어트리뷰트(attribute)을 추출할 수 있다. Point Cloud 콘텐츠는 점들에 대한 위치(x, y, z)와 색상(YCbCr 또는 RGB) 또는 반사율(r) 정보로 구성될 수 있다. Point Cloud 콘텐츠는 외부 환경을 캡쳐하는 아웃워드-페이싱(outward-facing) 방식과, 중심 객체를 캡쳐하는 인워드-페이싱(inward-facing) 방식이 있을 수 있다. VR/AR 환경에서 객체(예-캐릭터, 선수, 물건, 배우 등 핵심이 되는 객체)를 360도로 사용자가 자유롭게 볼 수 있는 Point Cloud 콘텐츠로 구성할 경우, 캡쳐 카메라의 구성은 인워드-페이싱 방식을 사용하게 될 수 있다. 자율 주행과 같이 자동차에서 현재 주변 환경을 Point Cloud 콘텐츠로 구성할 경우, 캡쳐 카메라의 구성은 아웃워드-페이싱 방식을 사용하게 될 수 있다. 여러대의 카메라를 통해 Point Cloud 콘텐츠가 캡쳐 될 수 있기 때문에, 카메라들 사이의 글로벌 공간 좌표계(global coordinate system)를 설정하기 위해 콘텐츠를 캡쳐 하기 전에 카메라의 캘리브레이션 과정이 필요할 수도 있다.
Point Cloud 콘텐츠는 다양한 형태의 3D 공간상에 나타내어지는 객체/환경의 비디오 또는 정지 영상일 수 있다.
그 외에 Point Cloud 콘텐츠의 획득 방법은 캡쳐 된 Point Cloud 비디오를 기반으로 임의의 Point Cloud 비디오가 합성 될 수 있다. 또는 컴퓨터로 생성된 가상의 공간에 대한 Point Cloud 비디오를 제공하고자 하는 경우, 실제 카메라를 통한 캡처가 수행되지 않을 수 있다. 이 경우 단순히 관련 데이터가 생성되는 과정으로 해당 캡처 과정이 갈음될 수 있다.
캡쳐된 Point Cloud 비디오는 콘텐츠의 질을 향상시키기 위한 후처리가 필요할 수 있다. 영상 캡쳐 과정에서 카메라 장비가 제공하는 범위에서 최대/최소 깊이 값을 조정할 수 있지만 그 이후에도 원하지 않는 영역의 points 데이터들이 포함될 수 있어서 원하지 않는 영역(예, 배경)을 제거 한다거나, 또는 연결된 공간을 인식하고 구멍(spatial hole)을 메우는 후처리를 수행할 수 있다. 또한 공간 좌표계를 공유하는 카메라들로부터 추출된 Point Cloud는 캘리브레이션 과정을 통해 획득된 각 카메라의 위치 좌표를 기준으로 각 point들에 대한 글로벌 좌표계로의 변환 과정을 통해 하나의 콘텐츠로 통합될 수 있다. 이를 통해 하나의 넓은 범위의 Point Cloud 콘텐츠를 생성할 수도 있고, 또는 point들의 밀도가 높은 Point Cloud 콘텐츠를 획득할 수도 있다.
Point Cloud 비디오 인코더(10002)는 입력되는 Point Cloud 비디오를 하나 이상의 비디오 스트림으로 인코딩할 수 있다. 하나의 포인트 클라우드 비디오는 다수의 프레임을 포함할 수 있으며, 하나의 프레임은 정지 영상/픽처에 대응될 수 있다. 본 문서에서, Point Cloud 비디오라 함은 Point Cloud 영상/프레임/픽처/비디오/오디오/이미지 등을 포함할 수 있으며, Point Cloud 비디오는 Point Cloud 영상/프레임/픽처와 혼용되어 사용될 수 있다. Point Cloud 비디오 인코더(10002)는 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) 절차를 수행할 수 있다. Point Cloud 비디오 인코더(10002)는 압축 및 코딩 효율을 위하여 예측, 변환, 양자화, 엔트로피 코딩 등의 일련의 절차를 수행할 수 있다. 인코딩된 데이터(인코딩된 비디오/영상 정보)는 비트스트림(bitstream) 형태로 출력될 수 있다. V-PCC 절차에 기반하는 경우 Point Cloud 비디오 인코더(10002)는 Point Cloud 비디오를 후술하는 바와 같이 지오메트리 비디오, 어트리뷰트(attribute) 비디오, 어큐판시(occupancy) 맵 비디오, 그리고 부가 정보(auxiliary information)로 나누어 인코딩할 수 있다. 지오메트리 비디오는 지오메트리 이미지를 포함할 수 있고, 어트리뷰트(attribute) 비디오는 어트리뷰트 이미지를 포함할 수 있고, 어큐판시(occupancy) 맵 비디오는 어큐판시 맵 이미지를 포함할 수 있다. 부가 정보(또는 부가 데이터라 함)는 부가 패치 정보(auxiliary patch information)를 포함할 수 있다. 어트리뷰트 비디오/이미지는 텍스쳐 비디오/이미지를 포함할 수 있다.
인캡슐레이션부(file/segment encapsulation module, 10003)는 인코딩된 Point cloud 비디오 데이터 및/또는 Point cloud 비디오 관련 메타데이터를 파일 등의 형태로 인캡슐레이션할 수 있다. 여기서 Point cloud 비디오 관련 메타데이터는 메타데이터 처리부 등으로부터 전달받은 것일 수 있다. 메타데이터 처리부는 point cloud 비디오 인코더(10002)에 포함될 수도 있고, 또는 별도의 컴포넌트/모듈로 구성될 수도 있다. 인캡슐레이션부(10003)는 해당 데이터들을 ISOBMFF 등의 파일 포맷으로 인캡슐레이션하거나, 기타 DASH 세그먼트 등의 형태로 처리할 수 있다. 인캡슐레이션부(10003)는 실시예에 따라 Point cloud 비디오 관련 메타데이터를 파일 포맷 상에 포함시킬 수 있다. Point cloud 비디오 관련 메타데이터는 예를 들어 ISOBMFF 파일 포맷 상의 다양한 레벨의 박스(box)에 포함되거나 파일 내에서 별도의 트랙내의 데이터로 포함될 수 있다. 실시예에 따라, 인캡슐레이션부(10003)는 Point cloud 비디오 관련 메타데이터 자체를 파일로 인캡슐레이션할 수 있다. 전송 처리부는 파일 포맷에 따라 인캡슐레이션된 Point cloud 비디오 데이터에 전송을 위한 처리를 가할 수 있다. 전송 처리부는 전송부(10004)에 포함될 수도 있고, 또는 별도의 컴포넌트/모듈로 구성될 수도 있다. 전송 처리부는 임의의 전송 프로토콜에 따라 Point cloud 비디오 데이터를 처리할 수 있다. 전송을 위한 처리에는 방송망을 통한 전달을 위한 처리, 브로드밴드를 통한 전달을 위한 처리를 포함할 수 있다. 실시예에 따라 전송 처리부는 Point cloud 비디오 데이터 뿐 아니라, 메타데이터 처리부로부터 Point cloud 비디오관련 메타 데이터를 전달받아, 이것에 전송을 위한 처리를 가할 수도 있다.
전송부(10004)는 비트스트림 형태로 출력된 인코딩된 비디오/영상 정보 또는 데이터를 파일 또는 스트리밍 형태로 디지털 저장매체 또는 네트워크를 통하여 수신 디바이스의 리시버(10006)로 전달할 수 있다. 디지털 저장 매체는 USB, SD, CD, DVD, 블루레이, HDD, SSD 등 다양한 저장 매체를 포함할 수 있다. 전송부는 미리 정해진 파일 포멧을 통하여 미디어 파일을 생성하기 위한 엘리먼트를 포함할 수 있고, 방송/통신 네트워크를 통한 전송을 위한 엘레멘트를 포함할 수 있다. 수신부는 비트스트림을 추출하여 디코딩 장치로 전달할 수 있다.
리시버(10006)는 본 발명에 따른 point cloud 비디오 전송 장치가 전송한 point cloud 비디오 데이터를 수신할 수 있다. 전송되는 채널에 따라 수신부는 방송망을 통하여 point cloud 비디오 데이터를 수신할 수도 있고, 브로드밴드를 통하여 point cloud 비디오 데이터를 수신할 수도 있다. 혹은 디지털 저장 매체를 통하여 point cloud 비디오 데이터를 수신할 수도 있다.
수신 처리부는 수신된 point cloud 비디오 데이터에 대해 전송 프로토콜에 따른 처리를 수행할 수 있다. 수신 처리부는 리시버(10006)에 포함될 수 있고, 또는 별도의 컴포넌트/모듈로 구성될 수도 있다. 전송측에서 전송을 위한 처리가 수행된 것에 대응되도록, 수신 처리부는 전술한 전송 처리부의 역과정을 수행할 수 있다. 수신 처리부는 획득한 point cloud 비디오 데이터는 디캡슐레이션부(10007)로 전달하고, 획득한 point cloud 비디오 관련 메타데이터는 메타데이터 처리부(도시되지 않음)로 전달할 수 있다. 수신 처리부가 획득하는 point cloud 비디오 관련 메타데이터는 시그널링 테이블의 형태일 수 있다.
디캡슐레이션부(file/segment decapsulation module, 10007)는 수신 처리부로부터 전달받은 파일 형태의 point cloud 비디오 데이터를 디캡슐레이션할 수 있다. 디캡슐레이션 처리부(10007)는 ISOBMFF 등에 따른 파일들을 디캡슐레이션하여, point cloud 비디오 비트스트림 내지 point cloud 비디오 관련 메타데이터(메타데이터 비트스트림)를 획득할 수 있다. 획득된 point cloud 비디오 비트스트림은 point cloud 비디오 디코더(10008)로, 획득된 point cloud 비디오 관련 메타데이터(메타데이터 비트스트림)는 메타데이터 처리부(도시되지 않음)로 전달할 수 있다. point cloud 비디오 비트스트림은 메타데이터(메타데이터 비트스트림)를 포함할 수도 있다. 메타데이터 처리부는 point cloud 비디오 디코더(10008)에 포함될 수도 있고, 또는 별도의 컴포넌트/모듈로 구성될 수도 있다. 디캡슐레이션 처리부(10007)가 획득하는 point cloud 비디오 관련 메타데이터는 파일 포맷 내의 박스 혹은 트랙 형태일 수 있다. 디캡슐레이션 처리부(10007)는 필요한 경우 메타데이터 처리부로부터 디캡슐레이션에 필요한 메타데이터를 전달받을 수도 있다. point cloud 비디오 관련 메타데이터는 point cloud 비디오 디코더(10008)에 전달되어 point cloud 비디오 디코딩 절차에 사용될 수도 있고, 또는 랜더러(10009)에 전달되어 point cloud 비디오 랜더링 절차에 사용될 수도 있다.
Point Cloud 비디오 디코더(10008)는 비트스트림을 입력받아 Point Cloud 비디오 인코더의 동작에 대응하는 동작을 수행하여 비디오/영상을 디코딩할 수 있다. 이 경우 Point Cloud 비디오 디코더(10008)는 Point Cloud 비디오를 후술하는 바와 같이 지오메트리 비디오, 어트리뷰트(attribute) 비디오, 어큐판시(occupancy) 맵 비디오, 그리고 부가 정보(auxiliary information)으로 나누어 디코딩할 수 있다. 지오메트리 비디오는 지오메트리 이미지를 포함할 수 있고, 어트리뷰트(attribute) 비디오는 어트리뷰트 이미지를 포함할 수 있고, 어큐판시(occupancy) 맵 비디오는 어큐판시 맵 이미지를 포함할 수 있다. 부가 정보는 부가 패치 정보(auxiliary patch information)를 포함할 수 있다. 어트리뷰트 비디오/이미지는 텍스쳐 비디오/이미지를 포함할 수 있다.
디코딩된 지오메트리 이미지와 어큐판시 맵 및 부가 패치 정보를 이용하여 3차원 지오메트리가 복원되며 이후 스무딩 과정을 거칠 수 있다. 스무딩된 3차원 지오메트리에 텍스처 이미지를 이용하여 컬러값을 부여함으로써 컬러 포인트 클라우드 영상/픽처가 복원될 수 있다. 랜더러(10009)는 복원된 지오메트리, 컬러 포인트 클라우드 영상/픽처를 랜더링할 수 있다. 랜더링된 비디오/영상은 디스플레이부(도시되지 않음)를 통하여 디스플레이될 수 있다. 사용자는 VR/AR 디스플레이 또는 일반 디스플레이 등을 통하여 랜더링 된 결과의 전부 또는 일부 영역을 볼 수 있다.
피드백 과정은 랜더링/디스플레이 과정에서 획득될 수 있는 다양한 피드백 정보들을 송신측으로 전달하거나 수신측의 디코더에 전달하는 과정을 포함할 수 있다. 피드백 과정을 통해 Point Cloud 비디오 소비에 있어 인터랙티비티(interactivity) 가 제공될 수 있다. 실시예에 따라, 피드백 과정에서 헤드 오리엔테이션(Head Orientation) 정보, 사용자가 현재 보고 있는 영역을 나타내는 뷰포트(Viewport) 정보 등이 전달될 수 있다. 실시예에 따라, 사용자는 VR/AR/MR/자율주행 환경 상에 구현된 것들과 상호작용 할 수도 있는데, 이 경우 그 상호작용과 관련된 정보가 피드백 과정에서 송신측 내지 서비스 프로바이더 측으로 전달될 수도 있다. 실시예에 따라 피드백 과정은 수행되지 않을 수도 있다.
헤드 오리엔테이션 정보는 사용자의 머리 위치, 각도, 움직임 등에 대한 정보를 의미할 수 있다. 이 정보를 기반으로 사용자가 현재 Point Cloud 비디오 내에서 보고 있는 영역에 대한 정보, 즉 뷰포트 정보가 계산될 수 있다.
뷰포트 정보는 현재 사용자가 Point Cloud 비디오에서 보고 있는 영역에 대한 정보일 수 있다. 이를 통해 게이즈 분석(Gaze Analysis) 이 수행되어, 사용자가 어떠한 방식으로 Point Cloud 비디오를 소비하는지, Point Cloud 비디오의 어느 영역을 얼마나 응시하는지 등을 확인할 수도 있다. 게이즈 분석은 수신측에서 수행되어 송신측으로 피드백 채널을 통해 전달될 수도 있다. VR/AR/MR 디스플레이 등의 장치는 사용자의 머리 위치/방향, 장치가 지원하는 수직(vertical) 혹은 수평(horizontal) FOV 등에 근거하여 뷰포트 영역을 추출할 수 있다.
실시예에 따라, 전술한 피드백 정보는 송신측으로 전달되는 것 뿐 아니라, 수신측에서 소비될 수도 있다. 즉, 전술한 피드백 정보를 이용하여 수신측의 디코딩, 랜더링 과정 등이 수행될 수 있다. 예를 들어, 헤드 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보를 이용하여 현재 사용자가 보고 있는 영역에 대한 Point Cloud 비디오만 우선적으로 디코딩 및 랜더링 될 수도 있다.
여기서 뷰포트(viewport) 내지 뷰포트 영역이란, 사용자가 Point Cloud 비디오에서 보고 있는 영역을 의미할 수 있다. 시점(viewpoint) 는 사용자가 Point Cloud 비디오에서 보고 있는 지점으로서, 뷰포트 영역의 정중앙 지점을 의미할 수 있다. 즉, 뷰포트는 시점을 중심으로 한 영역인데, 그 영역이 차지하는 크기 형태 등은 FOV(Field Of View) 에 의해 결정될 수 있다.
본 명세서는 상술한 바와 같이 Point Cloud 비디오 압축에 관한 것이다. 예를 들어 이 문서에서 개시된 방법/실시예는 MPEG (Moving Picture Experts Group)의 PCC (point cloud compression or point cloud coding) 표준 또는 차세대 비디오/이미지 코딩 표준에 적용될 수 있다.
본 명세서에서 픽처(picture)/프레임(frame)은 일반적으로 특정 시간대의 하나의 영상을 나타내는 단위를 의미할 수 있다.
픽셀(pixel) 또는 펠(pel)은 하나의 픽처(또는 영상)을 구성하는 최소의 단위를 의미할 수 있다. 또한, 픽셀에 대응하는 용어로서 '샘플(sample)'이 사용될 수 있다. 샘플은 일반적으로 픽셀 또는 픽셀의 값을 나타낼 수 있으며, 루마(luma) 성분의 픽셀/픽셀값만을 나타낼 수도 있고, 크로마(chroma) 성분의 픽셀/픽셀 값만을 나타낼 수도 있고, 또는 뎁스(depth) 성분의 픽셀/픽셀값만을 나타낼 수도 있다.
유닛(unit)은 영상 처리의 기본 단위를 나타낼 수 있다. 유닛은 픽처의 특정 영역 및 해당 영역에 관련된 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 유닛은 경우에 따라서 블록(block) 또는 영역(area) 또는 모듈 등의 용어와 혼용하여 사용될 수 있다. 일반적인 경우, MxN 블록은 M개의 열과 N개의 행으로 이루어진 샘플들(또는 샘플 어레이) 또는 변환 계수(transform coefficient)들의 집합(또는 어레이)을 포함할 수 있다.
도 3은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 및 지오메트리, 텍스쳐 이미지의 예시를 나타낸다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드는 후술할 도 4의 V-PCC 인코딩 프로세스에 입력되어 지오메트리 이미지, 텍스쳐 이미지가 생성될 수 있다. 실시예들에 따라, 포인트 클라우드는 포인트 클라우드 데이터와 동일한 의미로 사용될 수 있다.
도 3에서 좌측 그림은 포인트 클라우드로서, 3D 공간 상에 포인트 클라우드 오브젝트가 위치하고, 이를 바운딩 박스 등으로 나타낼 수 있는 포인트 클라우드를 나타낸다. 도 3의 중간 그림은 지오메트리 이미지를 나타내고, 우측 그림은 텍스쳐 이미지(논-패딩)를 나타낸다. 본 명세서는 지오메트리 이미지를 지오메트리 패치 프레임/픽쳐 또는 지오메트리 프레임/픽쳐라 칭하기도 한다. 그리고 텍스쳐 이미지를 어트리뷰트 패치 프레임/픽쳐 또는 어트리뷰트 프레임/픽쳐라 칭하기도 한다.
비디오 베이스 포인트 클라우드 컴프레션 (Video-based Point Cloud Compression, V-PCC)는 HEVC (Efficiency Video Coding), VVC (Versatile Video Coding) 등의 2D video codec을 기반으로 3차원 point cloud 데이터를 압축하는 방법이다. V-PCC 압축 과정에서 다음과 같은 데이터 및 정보들이 생성될 수 있다.
어큐판시 맵(occupancy map): point cloud를 이루는 점들을 patch로 나누어 2D 평면에 맵핑할 때 2D 평면의 해당 위치에 데이터가 존재하는지 여부를 0 또는 1의 값으로 알려주는 2진 맵 (binary map) 을 나타낸다. 어큐판시 맵(occupancy map)은 아틀라스에 대응하는 2D어레이를 나타내고, 어큐판시 맵의 값은 아틀라스 내 각 샘플 포지션이 3D포인트에 대응하는지 여부를 나타낼 수 있다. 아틀라스(ATLAS)란, 각 포인트 클라우드 프레임에 대한 2D 패치들에 관한 정보를 포함하는 대상을 의미한다. 예를 들어, 아틀라스는 패치들의 2D 배치 및 사이즈, 3D 포인트 내 대응하는 3D 리젼의 포지션, 프로젝션 플렌, 레벨 오브 디테일 파라미터 등이 있을 수 있다.
패치(patch): point cloud를 구성하는 점들의 집합으로, 같은 patch에 속하는 점들은 3차원 공간상에서 서로 인접해 있으며 2D 이미지로의 맵핑 과정에서 6면의 bounding box 평면 중 같은 방향으로 맵핑됨을 나타낸다.
지오메트리 이미지(geometry image): point cloud를 이루는 각 점들의 위치 정보 (geometry)를 patch 단위로 표현하는 depth map 형태의 이미지를 나타낸다. 지오메트리 이미지는1 채널의 픽셀 값으로 구성될 수 있다. 지오메트리(geometry)는 포인트 클라우드 프레임에 연관된 좌표들의 세트를 나타낸다.
텍스쳐 이미지(texture image): point cloud를 이루는 각 점들의 색상 정보를 patch 단위로 표현하는 image를 나타낸다. 텍스쳐 이미지는 복수 채널의 픽셀 값 (e.g. 3채널 R, G, B)으로 구성될 수 있다. 텍스쳐는 어트리뷰트에 포함된다. 실시예들에 따라서, 텍스쳐 및/또는 어트리뷰트는 동일한 대상 및/또는 포함관계로 해석될 수 있다.
부가 패치 정보(auxiliary patch info): 개별 patch들로부터 point cloud를 재구성하기 위해 필요한 메타 데이터를 나타낸다. 부가 패치 정보는 patch의 2D/3D 공간에서의 위치, 크기 등에 대한 정보를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터, 예를 들어 V-PCC 컴포넌트들은 아틀라스, 어큐판시 맵, 지오메트리, 어트리뷰트 등을 포함할 수 있다.
아틀라스(atlas)는 2D바운딩 박스들의 집합을 나타낸다. 패치들의 그룹, 예를 들어, rectangular 프레임에 프로젝션된 패치들일 수 있다. 또한, 3D공간에서 3D 바운딩 박스에 대응할 수 있고, 포인트 클라우드의 서브세트를 나타낼 수 있다(atlas represents a collection of 2D bounding boxes, i.e. patches, projected into a rectangular frame that correspond to a 3-dimensional bounding box in 3D space, which may represent a subset of a point cloud). 이 경우, 패치는 평면 프로젝션(planar projection) 내 직사각형 영역(rectangular region)에 해당하는 아틀라스 내 직사각형 영역(rectangular region)을 나타낼 수 있다. 그리고, 패치 데이터는 2D에서 3D까지 아틀라스에 포함되는 패치들의 변환(transformation)을 수행할 필요가 있는 데이터를 나타낼 수 있다. 이에 더하여, 패치 데이터 그룹은 아틀라스라 칭하기도 한다.
어트리뷰트(attribute)는 포인트 클라우드 내 각 포인트와 연관된 scalar 또는 vector를 나타내고, 예를 들어, 컬러(colour), 리플렉턴스(reflectance), 서페이스 노멀(surface normal), 타임 스탬프(time stamps), 머터리얼ID(material ID) 등이 있을 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터는 V-PCC (Video-based Point Cloud Compression) 방식에 따른 PCC 데이터를 나타낸다. 포인트 클라우드 데이터는 복수의 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 어큐판시 맵, 패치, 지오메트리 및/또는 텍스쳐 등을 포함할 수 있다.
도 4는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더의 예시를 나타낸다.
도 4는 어큐판시 맵(occupancy map), 지오메트리 이미지(geometry image), 텍스쳐 이미지(texture image), 부가 패치 정보(auxiliary patch information)를 생성하고 압축하기 위한 V-PCC encoding process를 도시하고 있다. 도4의 V-PCC 인코딩 프로세스는 도1의 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)에 의해 처리될 수 있다. 도4의 각 구성요소는 소프트웨어, 하드웨어, 프로세서 및/또는 그것들의 조합에 의해 수행될 수 있다.
패치 제너레이션(patch generation, 또는 패치 제너레이션부, 14000)은 포인트 클라우드 프레임(포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림의 형태일 수 있다)을 수신한다. 패치 제너레이션부(14000)는 포인트 클라우드 데이터로부터 패치를 생성한다. 또한, 패치 생성에 관한 정보를 포함하는 패치 정보를 생성한다.
패치 패킹(patch packing, 또는 패치 패킹부, 14001)은 하나 또는 하나 이상의 패치들을 패킹한다. 또한, 패치 패킹에 관한 정보를 포함하는 어큐판시 맵을 생성한다.
지오메트리 이미지 제너레이션(geometry image generation 또는 지오메트리 이미지 제너레이션부, 14002)은 포인트 클라우드 데이터, 패치 정보(또는 부가 패치 정보), 및/또는 어큐판시 맵 정보에 기반하여 지오메트리 이미지를 생성한다. 지오메트리 이미지는 포인트 클라우드 데이터에 관한 지오메트리를 포함하는 데이터(즉, 포인트들의 3차원 좌표값)를 말하며, 지오메트리 프레임이라 칭하기도 한다.
텍스쳐 이미지 제너레이션(texture image generation 또는 텍스쳐 이미지 제너레이션부, 14003)은 포인트 클라우드 데이터, 패치, 패킹된 패치, 패치 정보(또는 부가 패치 정보), 및/또는 스무드된 지오메트리에 기반하여 텍스쳐 이미지를 생성한다. 텍스처 이미지는 어트리뷰트 프레임이라 칭하기도 한다. 또한, 재구성된(리컨스트럭션된) 지오메트리 이미지를 패치 정보에 기반하여 스무딩(번호)이 스무딩 처리를 하여 생성된 스무딩된 지오메트리에 더 기초하여, 텍스쳐 이미지를 생성할 수 있다.
스무딩(smoothing 또는 스무딩부, 14004)은 이미지 데이터에 포함된 에러를 완화 또는 제거할 수 있다. 예를 들어, 재구성된(reconstructed) 지오메트리 이미지들을 패치 정보에 기반하여 스무딩 처리 즉, 데이터 간 에러를 유발할 수 있는 부분을 부드럽게 필터링하여 스무드된 지오메트리를 생성할 수 있다. 스무드된 지오메트리는 텍스쳐 이미지 제너레이션부(14003)로 출력된다.
부가 패치 정보 컴프레션(auxiliary patch info compression 또는 부가 패치 정보 컴프레션부, 14005)은 패치 생성 과정에서 생성된 패치 정보와 관련된 부가적인(auxiliary) 패치 정보를 컴프레션한다. 또한, 부가 패치 정보 컴프레션부(14005)에서 컴프레스된 부가 패치 정보는 멀티플레서(14013)로 전달된다. 지오메트리 이미지 제너레이션부(14002)는 지오메트리 이미지을 생성할 때 부가 패치 정보를 이용할 수 있다. 실시예들에 따라, 상기 컴프레스된 부가 패치 정보는 컴프레스된 부가 패치 정보의 비트스트림 또는 부가 패치 정보 비트스트림 또는 컴프레스된 아틀라스의 비트스트림 또는 아틀라스 비트스트림 등으로 호칭된다.
이미지 패딩(image padding 또는 이미지 패딩부, 14006, 14007)은 지오메트리 이미지 및 텍스쳐 이미지를 각각 패딩할 수 있다. 즉, 패딩 데이터가 지오메트리 이미지 및 텍스쳐 이미지에 패딩될 수 있다.
그룹 딜레이션(group dilation 또는 그룹 딜레이션부, 14008)은 이미지 패딩과 유사하게, 텍스쳐 이미지에 데이터를 부가할 수 있다. 부가 패치 정보가 텍스쳐 이미지에 삽입될 수 있다.
비디오 컴프레션(video compression 또는 비디오 컴프레션부, 14009, 14010, 14011)은 패딩된 지오메트리 이미지, 패딩된 텍스쳐 이미지 및/또는 어큐판시 맵을 각각 컴프레션할 수 있다. 다시 말해, 비디오 컴프레션부(14009, 14010, 14011)는 입력되는 지오메트리 프레임, 어트리뷰트 프레임 및/또는 어큐판시 맵 프레임을 각각 컴프레션하여 지오메트리의 비디오 비트스트림, 텍스쳐 이미지의 비디오 비트스트림, 어큐판시 맵의 비디오 비트스트림으로 출력할 수 있다. 비디오 컴프레션은 지오메트리 정보, 텍스쳐 정보, 어큐판시 정보 등을 인코딩할 수 있다. 실시예들에 따라, 상기 컴프레스된 지오메트리의 비디오 비트스트림은 2D 비디오 인코드된 지오메트리 비트스트림 또는 컴프레스된 지오메트리 비트스트림 또는 비디오 코드된 지오메트리 비트스트림 또는 지오메트리 비디오 데이터 등으로 호칭된다. 실시예들에 따라, 상기 컴프레스된 텍스쳐 이미지의 비디오 비트스트림은 2D 비디오 인코드된 어트리뷰트 비트스트림 또는 컴프레스된 어트리뷰트 비트스트림 또는 비디오 코드된 어트리뷰트 비트스트림 또는 어트리뷰트 비디오 데이터 등으로 호칭된다.
엔트로피 컴프레션(entropy compression 또는 엔트로피 컴프레션부, 14012)는 어큐판시 맵을 엔트로피 방식에 기반하여 컴프레션할 수 있다.
실시예들에 따라, 포인트 클라우드 데이터가 로스리스(lossless)한 경우 및/또는 로시(lossy)한 경우에 따라서, 어큐판시 맵 프레임에 대해 엔트로피 컴프레션 및/또는 비디오 컴프레션이 수행될 수 있다. 실시예들에 따라, 상기 엔트로피 및/또는 비디오 컴프레스된 어큐판시 맵은 컴프레스된 어큐판시 맵의 비디오 비트스트림 또는 2D 비디오 인코드된 어큐판시 맵 비트스트림 또는 어큐판시 맵 비트스트림 또는 컴프레스된 어큐판시 맵 비트스트림 또는 비디오 코드된 어큐판시 맵 비트스트림 또는 어큐판시 비디오 데이터 등으로 호칭된다.
멀티플렉서(multiplexer, 14013)는 각 컴프레션부에서 컴프레스된 지오메트리의 비디오 비트스트림, 컴프레스된 텍스쳐 이미지의 비디오 비트스트림, 컴프레스된 어큐판시 맵의 비디오 비트스트림, 컴프레스된 부가 패치 정보의 비트스트림을 하나의 비트스트림으로 멀티플렉싱한다.
전술한 블록들은 생략될 수도 있고 유사 또는 동일 기능을 갖는 블록들에 의해 대체될 수 있다. 또한 도 4에 도시된 각 블록들은 프로세서, 소프트웨어, 하드웨어 중 적어도 하나로서 동작할 수 있다.
실시예들에 따른 도 4의 각 process의 상세한 동작은 다음과 같다.
패치 제너레이션(Patch generation, 14000)
Patch generation 과정은 point cloud를 2D 이미지에 맵핑 (mapping)하기 위하여, 맵핑을 수행하는 단위인 patch로 point cloud를 분할하는 과정을 의미한다. Patch generation 과정은 다음과 같이 normal 값 계산, segmentation, patch 분할의 세 단계로 구분될 수 있다.
도 5를 참조하여, 노멀 값 계산 과정을 구체적으로 설명한다.
도 5는 실시예들에 따른 서페이스(Surface)의 탄젠트 플렌(tangent plane) 및 노멀 벡터(normal vector)의 예시를 나타낸다.
도 5의 서페이스는 도 4의 V-PCC 인코딩 프로세스의 패치 제너레이션 과정(14000)에서 다음과 같이 이용된다.
패치 제너레이션 관련하여 노멀(Normal) 계산
Point cloud를 이루는 각 점(예를 들어, 포인트)들은 고유의 방향을 가지고 있는데 이것은 normal이라는 3차원 vector로 표현된다. K-D tree 등을 이용하여 구해지는 각 점들의 인접점들 (neighbors)을 이용하여, 도 5와 같은 point cloud의 surface를 이루는 각 점들의 tangent plane 및 normal vector를 구할 수 있다. 인접점들을 찾는 과정에서의 search range는 사용자에 의해 정의될 수 있다.
tangent plane: surface의 한 점을 지나면서 surface 위의 곡선에 대한 접선을 완전이 포함하고 있는 평면을 나타낸다.
도 6은 실시예들에 따른 포인트 클라우드의 바운딩 박스(bounding box)의 예시를 나타낸다.
실시예들에 따른 바운딩 박스란, 포인트 클라우드 데이터를 3D 공간 상에서 육면체에 기반하여 분할하는 단위의 박스를 말한다.
실시예들에 따른 방법/장치, 예를 들어, 패치 제너레이션(1400)이 포인트 클라우드 데이터로부터 패치를 생성하는 과정에서 바운딩 박스를 이용할 수 있다.
바운딩 박스는 포인트 클라우드 데이터의 대상이 되는 포인트 클라우드 오브젝트를 3D 공간 상의 육면체에 기반하여 각 육면체의 평면에 프로젝션하는 과정에서 이용될 수 있다. 바운딩 박스는 도1의 포인트 클라우드 비디오 획득부(10001), 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)에 의해 생성되고 처리될 수 있다. 또한, 바운딩 박스에 기반하여, 도4의 V-PCC 인코딩 프로세스의 패치 제너레이션(14000), 패치 패킹(14001), 지오메트리 이미지 제너레이션(14002), 텍스쳐 이미지 제너레이션(14003)이 수행될 수 있다.
패치 제너레이션 관련하여 세그멘테이션(Segmentation)
Segmentation은 initial segmentation과 refine segmentation의 두 과정으로 이루어 진다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)는 포인트를 바운딩 박스의 한 면에 프로젝션한다. 구체적으로, Point cloud를 이루는 각 점들은 도 6과과 같이 point cloud를 감싸는 6개의 bounding box의 면들 중 하나의 면에 projection되는데, initial segmentation은 각 점들이 projection될 bounding box의 평면들 중 하나를 결정하는 과정이다.
6개의 각 평면들과 대응되는 normal값인
Figure PCTKR2021011765-appb-img-000001
는 다음과 같이 정의된다.
(1.0, 0.0, 0.0), (0.0, 1.0, 0.0), (0.0, 0.0, 1.0), (-1.0, 0.0, 0.0), (0.0, -1.0, 0.0), (0.0, 0.0, -1.0).
다음의 수식과 같이 앞서 normal 값 계산과정에서 얻은 각 점들의 normal 값(
Figure PCTKR2021011765-appb-img-000002
)과
Figure PCTKR2021011765-appb-img-000003
의 외적 (dot product)이 최대인 면을 해당 면의 projection 평면으로 결정한다. 즉, point의 normal과 가장 유사한 방향의 normal을 갖는 평면이 해당 point 의 projection 평면으로 결정된다.
Figure PCTKR2021011765-appb-img-000004
결정된 평면은 0~5 중 하나의 index 형태의 값 (cluster index) 으로 식별될 수 있다.
Refine segmentation은 앞서 initial segmentation 과정에서 결정된 point cloud를 이루는 각 점의projection 평면을 인접 점들의 projection 평면을 고려하여 개선하는 과정이다. 이 과정에서는 앞서 initial segmentation 과정에서 projection 평면 결정을 위해 고려된 각 포인트의 normal과 bounding box의 각 평면의 normal 값과의 유사 정도를 이루는 score normal과 함께, 현재 점의 projection 평면과 인접 점들의 projection 평면과의 일치 정도를 나타내는 score smooth가 동시에 고려될 수 있다.
Score smooth는 score normal에 대하여 가중치를 부여하여 고려될 수 있으며, 이 때 가중치 값은 사용자에 의해 정의될 수 있다. Refine segmentation은 반복적으로 수행될 수 있으며, 반복 횟수 또한 사용자에 의해 정의될 수 있다.
패치 제너레이션 관련하여 Patch 분할 (segment patches)
Patch 분할은 앞서 initial/refine segmentation 과정에서 얻은 point cloud를 이루는 각 점들의 projection 평면 정보를 바탕으로, 전체 point cloud를 인접한 점들의 집합인 patch로 나누는 과정이다. Patch 분할은 다음과 같은 단계들로 구성될 수 있다.
① K-D tree 등을 이용하여 point cloud를 이루는 각 점들의 인접 점들을 산출한다. 최대 인접점의 개수는 사용자에 의해 정의될 수 있다.
② 인접 점들이 현재의 점과 동일한 평면에 projection 될 경우 (동일한 cluster index 값을 가질 경우) 현재의 점과 해당 인접 점들을 하나의 patch로 추출한다.
③ 추출된 patch의 geometry 값들을 산출한다.
④ 추출되지 않은 점들이 없어질 때까지 ②③과정을 반복한다.
Patch 분할 과정을 통해 각 patch의 크기 및 patch별 occupancy map, geometry image, texture image 등이 결정된다.
도 7은 실시예들에 따른 어큐판시 맵(occupancy map)의 개별 패치(patch) 위치 결정의 예시를 나타낸다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(10002)는 패치 패킹 및 어큐판시 맵을 생성할 수 있다.
패치 패킹 및 어큐판시 맵 생성(Patch packing & Occupancy map generation, 14001)
본 과정은 앞서 분할된 patch들을 하나의 2D 이미지에 맵핑하기 위해 개별 patch들의 2D 이미지 내에서의 위치를 결정하는 과정이다. Occupancy map은 2D 이미지의 하나로, 해당 위치에 데이터가 존재하는지 여부를 0 또는 1의 값으로 알려주는 binary map이다. Occupancy map은 block으로 이루어 지며 block의 크기에 따라 그 해상도가 결정될 수 있는데, 일례로 block 크기가 1*1일 경우 픽셀 (pixel) 단위의 해상도를 갖는다. Block의 크기 (occupancy packing block size)는 사용자에 의해 결정될 수 있다.
Occupancy map 내에서 개별 patch의 위치를 결정하는 과정은 다음과 같이 구성될 수 있다.
① 전체 occupancy map의 값들을 모두 0으로 설정한다.
② occupancy map 평면에 존재하는 수평 좌표가 [0, occupancySizeU - patch.sizeU0), 수직 좌표가 [0, occupancySizeV - patch.sizeV0) 범위에 있는 점 (u, v)에 patch를 위치시킨다.
③ patch 평면에 존재하는 수평 좌표가 [0, patch.sizeU0), 수직 좌표가 [0, patch.sizeV0) 범위에 있는 점 (x, y)를 현재 점으로 설정한다.
④ 점 (x, y)에 대하여, patch occupancy map의 (x, y) 좌표 값이 1이고 (patch 내 해당 지점에 데이터가 존재하고), 전체 occupancy map의 (u+x, v+y) 좌표 값이 1 (이전 patch에 의해 occupancy map이 채워진 경우) raster order 순으로 (x, y) 위치를 변경하여 ③④의 과정을 반복한다. 그렇지 않을 경우, ⑥의 과정을 수행한다.
⑤ raster order 순으로 (u, v) 위치를 변경하여 ③⑤의 과정을 반복한다.
⑥ (u, v)를 해당 patch의 위치로 결정하고, patch의 occupancy map 데이터를 전체 occupancy map의 해당 부분에 할당(copy)한다.
⑦ 다음 patch에 대하여 ②⑥의 과정을 반복한다.
어큐판시 사이즈U(occupancySizeU): occupancy map의 너비(width)를 나타내며, 단위는 어큐판시 패킹 사이즈 블록(occupancy packing block size) 이다.
어큐판시 사이즈V(occupancySizeV): occupancy map의 높이(height)를 나타내며, 단위는 occupancy packing block size 이다.
패치 사이즈 U0(patch.sizeU0): occupancy map의 width를 나타내며, 단위는 occupancy packing block size 이다.
패치 사이즈 V0(patch.sizeV0): occupancy map의 height를 나타내며, 단위는 occupancy packing block size 이다.
예를 들어, 도7과 같이 어큐판시 패킹 사이즈 블록에 해당하는 박스 내 패치 사이즈를 갖는 패치에 대응하는 박스가 존재하고, 박스 내 포인트(x, y)가 위치할 수 있다.
도 8은 실시예들에 따른 노멀(normal), 탄젠트(tangent), 바이탄젠트(bitangent) 축의 관계의 예시를 나타낸다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)는 지오메트리 이미지를 생성할 수 있다. 지오메트리 이미지란, 포인트 클라우드의 지오메트리 정보를 포함하는 이미지 데이터를 의미한다. 지오메트리 이미지 생성 과정은 도 8의 패치의 세 가지 축(노멀, 탄젠트, 바이탄젠트)을 이용할 수 있다.
지오메트리 이미지 생성(Geometry image generation, 14002)
본 과정에서는 개별 patch의 geometry image를 구성하는 depth 값들을 결정하고, 앞서 패치 패킹(patch packing) 과정에서 결정된 patch의 위치를 바탕으로 전체 geometry image를 생성한다. 개별 patch의 geometry image를 구성하는 depth 값들을 결정하는 과정은 다음과 같이 구성될 수 있다.
① 개별 patch의 위치, 크기 관련 파라미터들을 산출한다. 파라미터들은 다음과 같은 정보들을 포함할 수 있다. 패치의 위치는 패치 정보에 포함되는 것을 일 실시예로 한다.
normal 축을 나타내는 index: normal은 앞서 patch generation 과정에서 구해지며, tangent 축은 normal과 직각인 축들 중 patch image의 수평(u)축과 일치하는 축이며, bitangent 축은 normal과 직각인 축들 중 patch image의 수직(v)축과 일치하는 축으로, 세 가지 축은 도 8과 같이 표현될 수 있다.
도 9는 실시예들에 따른 프로젝션 모드의 최소 모드 및 최대 모드의 구성의 예시를 나타낸다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)는 지오메트리 이미지를 생성하기 위해서 패치에 기반한 프로젝션을 수행할 수 있고, 실시예들에 따른 프로젝션의 모드는 최소 모드 및 최대 모드가 있다.
patch의 3D 공간 좌표: patch를 감싸는 최소 크기의 bounding box를 통해 산출될 수 있다. 예를 들어, Patch의 3D 공간 좌표에 patch의 tangent 방향 최소값 (patch 3d shift tangent axis), patch의 bitangent 방향 최소값 (patch 3d shift bitangent axis), patch의 normal 방향 최소값 (patch 3d shift normal axis) 등이 포함될 수 있다.
patch의 2D 크기: patch가 2D 이미지로 패킹될 때의 수평, 수직 방향 크기를 나타낸다. 수평 방향 크기 (patch 2d size u)는 bounding box의 tangent 방향 최대값과 최소값의 차이로, 수직 방향 크기 (patch 2d size v)는 bounding box의 bitangent 방향 최대값과 최소값의 차이로 구해질 수 있다.
② Patch의 projection mode를 결정한다. Projection mode는 최소 모드(min mode)와 최대 모드(max mode) 중 하나일 수 있다. Patch의 geometry 정보는 depth 값으로 표현되는데, patch의 normal 방향으로 patch를 이루는 각 점들을 projection 할 때 depth 값의 최대 값으로 구성되는 이미지와 최소값으로 구성되는 이미지 두 레이어(layer)의 이미지들이 생성될 수 있다.
두 레이어의 이미지 d0와 d1을 생성함에 있어, min mode일 경우 도 9와 같이 최소 depth가 d0에 구성되고, 최소 depth로부터 surface thickness 이내에 존재하는 최대 depth가 d1으로 구성될 수 있다.
예를 들어, 포인트 클라우드가 도 9와 같이 2D에 위치하는 경우, 복수의 포인트들을 포함하는 복수의 패치들이 있을 수 있다. 도 9에서처럼 같은 스타일의 음영으로 표시된 포인트들이 동일한 패치에 속할 수 있음을 나타낸다. 빈 칸으로 표시된 포인트들의 패치를 프로젝션하는 과정을 도면이 나타낸다.
빈 칸으로 표시된 포인트들을 좌측/우측으로 프로젝션하는 경우, 좌측을 기준으로 depth를 0, 1, 2,..6, 7, 8, 9 와 같이 1씩 증가하면서 우측으로 포인트들의 depth산출을 위한 숫자를 표기할 수 있다.
프로젝션 모드(Projection mode)는 사용자 정의에 의해 모든 point cloud에 동일한 방법이 적용되거나, frame 또는 patch 별로 다르게 적용될 수 있다. Frame 또는 patch 별로 다른 projection mode가 적용될 경우, 압축 효율을 높이거나 소실 점 (missed point)을 최소화 할 수 있는 projection mode가 적응적으로 선택될 수 있다.
③ 개별 점들의 depth 값을 산출한다.
Min mode일 경우 각 점의 normal 축 최소값에 patch의 normal 방향 최소값 (patch 3d shift normal axis)에서 ①의 과정에서 산출된 patch의 normal 방향 최소값 (patch 3d shift normal axis)을 뺀 값인 depth0로 d0 이미지를 구성한다. 동일 위치에 depth0와 surface thickness 이내의 범위에 또 다른 depth 값이 존재할 경우, 이 값을 depth1으로 설정한다. 존재하지 않을 경우 depth0의 값을 depth1에도 할당한다. Depth1 값으로 d1 이미지를 구성한다.
예를 들어, d0의 포인트들의 depth를 결정함에 있어 최소값이 산출될 수 있다(4 2 4 4 0 6 0 0 9 9 0 8 0). 그리고, d1의 포인트들의 depth를 결정함에 있어 두 개 이상의 포인트들 중 큰 값이 산출되거나, 하나의 포인트만 있는 경우 그 값이 산출될 수 있다(4 4 4 4 6 6 6 8 9 9 8 8 9). 또한, 패치의 포인트들이 부호화되고, 재구성(reconstruct) 되는 과정에서 일부 포인트가 손실될 수 있다(예를 들어, 도면은 8개의 포인트가 손실되었다).
Max mode일 경우 각 점의 normal 축 최대값에 patch의 normal 방향 최소값 (patch 3d shift normal axis)에서 ①의 과정에서 산출된 patch의 normal 방향 최소값 (patch 3d shift normal axis)을 뺀 값인 depth0로 d0 이미지를 구성한다. 동일 위치에 depth0와 surface thickness 이내의 범위에 또 다른 depth 값이 존재할 경우, 이 값을 depth1으로 설정한다. 존재하지 않을 경우 depth0의 값을 depth1에도 할당한다. Depth1 값으로 d1 이미지를 구성한다.
예를 들어, d0의 포인트들의 depth를 결정함에 있어 최대값이 산출될 수 있다(4 4 4 4 6 6 6 8 9 9 8 8 9). 그리고, d1의 포인트들의 depth를 결정함에 있어 두 개 이상의 포인트들 중 작은 값이 산출되거나, 하나의 포인트만 있는 경우 그 값이 산출 될 수 있다(4 2 4 4 5 6 0 6 9 9 0 8 0). 또한, 패치의 포인트들이 부호화되고, 재구성(reconstruct) 되는 과정에서 일부 포인트가 손실될 수 있다(예를 들어, 도면은 6개의 포인트가 손실되었다).
위와 같은 과정을 통해 생성된 개별 patch의 geometry image를 앞서 patch packing 과정에서 결정된 patch의 위치 정보를 이용하여 전체 geometry image에 배치시킴으로써 전체 geometry image를 생성할 수 있다.
생성된 전체 geometry image의 d1 레이어는 여러 가지 방법으로 인코딩 될 수 있다. 첫 번째는 앞서 생성한 d1 이미지의 depth값들을 그대로 인코딩하는 방법 (absolute d1 encoding method)이다. 두 번째는 앞서 생성한 d1 이미지의 depth값과 d0 이미지의 depth값의 차이 값을 인코딩하는 방법(differential encoding method)이다.
이와 같은 d0, d1 두 레이어의 depth 값을 이용한 인코딩 방법은 두 depth 사이에 또 다른 점들이 존재할 경우 해당 점의 geometry 정보를 인코딩 과정에서 잃어버리기 때문에, 무손실 압축 (lossless coding)을 위해 Enhanced-Delta-Depth (EDD) code를 이용할 수도 있다.
도 10을 참조하여, EDD code를 구체적으로 설명한다.
도 10은 실시예들에 따른 EDD 코드의 예시를 나타낸다.
포인트 클라우드 비디오 인코더(10002) 및/또는 V-PCC 인코딩의 일부/전체 프로세스(예를 들어, 비디오 컴프레션(14009)) 등은 EOD코드에 기반하여 포인트들의 지오메트리 정보를 인코딩할 수 있다.
EDD code는 도 10과 같이, d1을 포함하여 surface thickness 범위 내의 모든 점들의 위치를 이진으로 인코딩하는 방법이다. 일례로 도 10의 좌측에서 두 번째 열에 포함되는 점들의 경우, D0 위쪽으로 첫 번째, 네 번째 위치에 점들이 존재하고, 두 번째와 세 번째 위치는 비어있기 때문에 0b1001 (=9)의 EDD code로 표현될 수 있다. D0와 함께 EDD code를 인코딩하여 보내 주면 수신단에서는 모든 점들의 geometry 정보를 손실 없이 복원할 수 있게 된다.
예를 들어, 기준 포인트 위로 포인트가 존재하면 1이고 포인트가 존재하지 않으면 0이 되어 4개의 비트들에 기반하여 코드가 표현될 수 있다.
스무딩(Smoothing, 14004)
Smoothing은 압축 과정에서 발생하는 화질의 열화로 인해 patch 경계면에서 발생할 수 있는 불연속성을 제거하기 위한 작업이며 다음과 같은 과정으로 포인트 클라우드 비디오 인코더 (10002) 또는 스무딩부(14004)에 의해 수행될 수 있다.
① geometry image로부터 point cloud를 재생성(reconstruction)한다. 본 과정은 앞서 설명한 geometry image 생성의 역과정이라고 할 수 있다. 예를 들어, 인코딩의 역과정이 리컨스트럭션일 수 있다.
② K-D tree 등을 이용하여 재생성된 point cloud를 구성하는 각 점들의 인접점들을 산출한다.
③ 각 점들에 대하여, 해당 점이 patch 경계면에 위치하는지를 판단한다. 일례로 현재 점과 다른 projection 평면 (cluster index)을 갖는 인접점이 존재할 경우, 해당 점은 patch 경계면에 위치한다고 판단할 수 있다.
④ patch 경계면에 존재할 경우, 해당 점을 인접점들의 무게중심 (인접점들의 평균 x, y, z 좌표에 위치)으로 이동시킨다. 즉, geometry 값을 변경시킨다. 그렇지 않을 경우 이전 geometry 값을 유지한다.
도 11은 실시예들에 따른 인접점들의 컬러(color) 값들을 이용한 리컬러링(recoloring)의 예시를 나타낸다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002) 또는 텍스쳐 이미지 제너레이터(14003)은 리컬러링에 기반하여 텍스쳐 이미지를 생성할 수 있다.
텍스쳐 이미지 생성(Texture image generation, 14003)
Texture image 생성 과정은 앞서 설명한 geometry image 생성 과정과 유사하게, 개별 patch의 texture image 생성하고, 이들은 결정된 위치에 배치하여 전체 texture image를 생성하는 과정으로 구성된다. 다만 개별 patch의 texture image를 생성하는 과정에 있어서 geometry 생성을 위한 depth 값을 대신하여 해당 위치에 대응되는 point cloud를 구성하는 점의 color 값 (e.g. R, G, B)을 갖는 image가 생성된다.
Point cloud를 구성하는 각 점의 color 값을 구하는 과정에 있어서 앞서 smoothing 과정을 거친 geometry가 사용될 수 있다. Smoothing된 point cloud는 원본 point cloud에서 일부 점들의 위치가 이동된 상태일 수 있으므로, 변경된 위치에 적합한 color를 찾아내는 recoloring과정이 필요할 수 있다. Recoloring은 인접점들의 color 값들을 이용하여 수행될 수 있다. 일례로, 도 11과 같이 새로운 color값은 최인접점의 color값과 인접점들의 color값들을 고려하여 산출될 수 있다.
예를 들어, 도 11을 참조하면, 리컬러링은 포인트에 대한 가장 가까운 오리지날 포인트들의 어트리뷰트 정보의 평균 및/또는 포인트에 대한 가장 가까운 오리지날 위치의 어트리뷰트 정보의 평균에 기반하여 변경된 위치의 적합한 컬러값을 산출할 수 있다.
Texture image 또한 d0/d1의 두 레이어로 생성되는 geometry image와 같이 t0/t1의 두 개의 레이어로 생성될 수 있다.
부가 패치 정보 컴프레션(Auxiliary patch info compression, 14005)
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002) 또는 부가 패치 정보 컴프레션부(14005)는 부가 패치 정보(포인트 클라우드에 관한 부가적인 정보)를 컴프레션할 수 있다.
부가 패치 정보 컴프레션부(14005)는 앞서 설명한 patch generation, patch packing, geometry generation 과정 등에서 생성된 부가 patch 정보들을 압축한다. 부가 patch 정보에는 다음과 같은 파라미터들이 포함될 수 있다:
프로젝션 (projection) 평면 (normal)을 식별하는 인덱스 (클러스터 인덱스, cluster index)
패치의 3D 공간 위치: 패치의 탄젠트 방향 최소값 (patch 3d shift tangent axis), 패치의 바이탄젠트(bitangent) 방향 최소값 (patch 3d shift bitangent axis), 패치의 노멀 방향 최소값 (patch 3d shift normal axis)
패치의 2D 공간 위치, 크기: 수평 방향 크기 (patch 2d size u), 수직 방향 크기 (patch 2d size v), 수평 방향 최소값 (patch 2d shift u), 수직 방향 최소값 (patch 2d shift u)
각 블록과 패치의 맵핑 정보: candidate index (위의 patch의 2D 공간 위치, 크기 정보를 기반으로 patch를 순서대로 위치시켰을 때, 한 block에 중복으로 복수 patch가 맵핑될 수 있음. 이때 맵핑되는 patch들이 candidate list를 구성하며, 이 list 중 몇 번째 patch의 data가 해당 block에 존재하는지를 나타내는 index), local patch index (frame에 존재하는 전체 patch들 중 하나를 가리키는 index). Table 1은 candidate list와 local patch index를 이용한 block과 patch match 과정을 나타내는 pseudo code이다.
candidate list의 최대 개수는 사용자에 의해 정의될 수 있다.
for( i = 0; i < BlockCount; i++ ) {
if( candidatePatches[ i ].size( ) = = 1 ) {
blockToPatch[ i ] = candidatePatches[ i ][ 0 ]
} else {
candidate_index
if( candidate_index = = max_candidate_count ) {
blockToPatch[ i ] = local_patch_index
} else {
blockToPatch[ i ] = candidatePatches[ i ][ candidate_index ]
}
}
}
도 12는 실시예들에 따른 푸쉬-풀 백그라운드 필링(push-pull background filling)의 예시를 나타낸다.
이미지 패딩 및 그룹 딜레이션(Image padding and group dilation, 14006, 14007, 14008)
실시예들에 따른 이미지 패더는 푸쉬-풀 백그라운드 필링 방식에 기반하여 패치 영역 외의 공간을 의미 없는 부가적인 데이터로 채울 수 있다.
이미지 패딩(14006, 14007)은 압축 효율 향상을 목적으로 patch 영역 이외의 공간을 의미 없는 데이터로 채우는 과정이다. Image padding을 위해 patch 내부의 경계면 쪽에 해당하는 열 또는 행의 픽셀 값들이 복사되어 빈 공간을 채우는 방법이 사용될 수 있다. 또는 도 12와 같이, padding 되지 않은 이미지를 단계적으로 해상도를 줄이고, 다시 해상도를 늘리는 과정에서 낮은 해상도의 이미지로부터 온 픽셀 값들로 빈 공간을 채우는 push-pull background filling 방법이 사용될 수도 있다.
그룹 딜레이션(Group dilation, 14008)은 d0/d1, t0/t1 두 레이어로 이루어진 geometry, texture image의 빈 공간을 채우는 방법으로, 앞서 image padding을 통해 산출된 두 레이어 빈 공간의 값들을, 두 레이어의 동일 위치에 대한 값의 평균값으로 채우는 과정이다.
도 13은 실시예들에 따른 4*4 크기의 블록(block)에 대해 가능한 트라버설 오더(traversal order)의 예시를 나타낸다.
어큐판시 맵 컴프레션(Occupancy map compression, 14012, 14011)
실시예들에 따른 어큐판시 맵 컴프레서는 앞서 생성된 occupancy map을 압축하는 과정으로 손실 (lossy) 압축을 위한 video compression과 무손실 (lossless) 압축을 위한 entropy compression, 두 가지 방법이 존재할 수 있다. video compression은 이하에서 설명한다.
Entropy compression 과정은 다음과 같은 과정으로 수행될 수 있다.
① occupancy map을 구성하는 각 block에 대하여, block이 모두 채워진 경우 1을 인코딩하고 다음 block에 대해 동일 과정을 반복한다. 그렇지 않은 경우 0을 인코딩하고, ②⑤의 과정을 수행한다. .
② block의 채워진 pixel들에 대해 run-length coding을 수행하기 위한 best traversal order를 결정한다. 도 13은 4*4 크기의 block에 대해 가능한 4가지 traversal order를 일례로 보여주고 있다.
도 14는 실시예들에 따른 베스트 트라버설 오더의 예시를 나타낸다.
상술한 바와 같이 실시예들에 따른 엔트로피 컴프레션부(14012)는 도 14와 같이 트라버설 오더 방식에 기반하여 블록을 코딩(부호화)할 수 있다.
예를 들어, 가능한 traversal order들 중 최소의 run 개수를 갖는 best traversal order를 선택하여 그 index를 인코딩한다. 일례로 도 14는 앞선 도13의 세 번째 traversal order를 선택할 경우이며, 이 경우 run의 개수가 2로 최소화될 수 있으므로 이를 best traversal order로 선택할 수 있다.
run의 개수를 인코딩한다. 도 14의 예에서는 2개의 run이 존재하므로 2가 인코딩된다.
④ 첫 번째 run의 occupancy를 인코딩한다. 도 14의 예에서는 첫 번째 run이 채워지지 않은 픽셀들에 해당하므로 0이 인코딩된다.
⑤ 개별 run에 대한 (run의 개수만큼의) length를 부호화 한다. 도 14의 예에서는 첫 번째 run과 두 번째 run의 length인 6과 10이 순차적으로 인코딩된다.
비디오 컴프레션(Video compression, 14009, 14010, 14011)
실시예들에 따른 비디오 컴프레션부(14009, 14010, 14011)는 HEVC, VVC 등의 2D video codec 등을 이용하여, 앞서 설명한 과정으로 생성된 geometry image, texture image, occupancy map image 등의 시퀀스를 인코딩한다.
도 15는 실시예들에 따른 2D 비디오/이미지 인코더(2D video/image Encoder)의 예시를 나타내며, 인코딩 장치라 칭하기도 한다.
도 15는 상술한 비디오 컴프레션부(Video compression unit, 14009, 14010, 14011)가 적용되는 실시예로서, 비디오/영상 신호의 인코딩이 수행되는 2D video/image encoder(15000)의 개략적인 블록도를 나타낸다. 2D video/image encoder(15000)는 상술한 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)에 포함될 수 있고, 또는 내/외부 컴포넌트로 구성될 수도 있다. 도15의 각 구성요소는 소프트웨어, 하드웨어, 프로세서 및/또는그것들의 조합에 대응할 수 있다.
여기서 입력 image는 상술한 geometry image, texture image (attribute(s) image), occupancy map image 중 하나일 수 있다. 도 15의 2D 비디오/이미지 인코더가 비디오 컴프레션부(14009)에 적용되면, 2D 비디오/이미지 인코더(15000)로 입력되는 image는 padded geometry image이고, 2D 비디오/이미지 인코더(15000)에서 출력되는 비트스트림은 compressed geometry image의 비트스트림이다. 도 15의 2D 비디오/이미지 인코더가 비디오 컴프레션부(14010)에 적용되면, 2D 비디오/이미지 인코더(15000)로 입력되는 image는 padded texture image이고, 2D 비디오/이미지 인코더(15000)에서 출력되는 비트스트림은 compressed texture image의 비트스트림이다. 도 15의 2D 비디오/이미지 인코더가 비디오 컴프레션부(14011)에 적용되면, 2D 비디오/이미지 인코더(15000)로 입력되는 image는 occupancy map image이고, 2D 비디오/이미지 인코더(15000)에서 출력되는 비트스트림은 compressed occupancy map image의 비트스트림이다.
인터 예측부(15090) 및 인트라 예측부(15100)를 합쳐서 예측부라고 불릴 수 있다. 즉, 예측부는 인터 예측부(15090) 및 인트라 예측부(15100)를 포함할 수 있다. 변환부(15030), 양자화부(15040), 역양자화부(15050), 역변환부(15060)를 합하여, 레지듀얼(residual) 처리부라 칭할 수 있다. 레지듀얼 처리부는 감산부(15020)를 더 포함할 수도 있다. 도 15의 영상 분할부(15010), 감산부(15020), 변환부(15030), 양자화부(15040), 역양자화부(15050), 역변환부(15060), 가산부(155), 필터링부(15070), 인터 예측부(15090), 인트라 예측부(15100) 및 엔트로피 인코딩부(15110)는 실시예에 따라 하나의 하드웨어 컴포넌트(예를 들어 인코더 또는 프로세서)에 의하여 구성될 수 있다. 또한 메모리(15080)는 DPB(decoded picture buffer)를 포함할 수 있고, 디지털 저장 매체에 의하여 구성될 수도 있다.
영상 분할부(15010)는 인코딩 장치(15000)에 입력된 입력 영상(또는, 픽쳐, 프레임)를 하나 이상의 처리 유닛(processing unit)으로 분할할 수 있다. 일 예로, 처리 유닛은 코딩 유닛(coding unit, CU)이라고 불릴 수 있다. 이 경우 코딩 유닛은 코딩 트리 유닛(coding tree unit, CTU) 또는 최대 코딩 유닛(largest coding unit, LCU)으로부터 QTBT (Quad-tree binary-tree) 구조에 따라 재귀적으로(recursively) 분할될 수 있다. 예를 들어, 하나의 코딩 유닛은 쿼드 트리 구조 및/또는 바이너리 트리 구조를 기반으로 하위(deeper) 뎁스의 복수의 코딩 유닛들로 분할될 수 있다. 이 경우 예를 들어 쿼드 트리 구조가 먼저 적용되고 바이너리 트리 구조가 나중에 적용될 수 있다. 또는 바이너리 트리 구조가 먼저 적용될 수도 있다. 더 이상 분할되지 않는 최종 코딩 유닛을 기반으로 본 명세서에 따른 코딩 절차가 수행될 수 있다. 이 경우 영상 특성에 따른 코딩 효율 등을 기반으로, 최대 코딩 유닛이 바로 최종 코딩 유닛으로 사용될 수 있고, 또는 필요에 따라 코딩 유닛은 재귀적으로(recursively) 보다 하위 뎁스의 코딩 유닛들로 분할되어 최적의 사이즈의 코딩 유닛이 최종 코딩 유닛으로 사용될 수 있다. 여기서 코딩 절차라 함은 후술하는 예측, 변환, 및 복원 등의 절차를 포함할 수 있다. 다른 예로, 처리 유닛은 예측 유닛(PU: Prediction Unit) 또는 변환 유닛(TU: Transform Unit)을 더 포함할 수 있다. 이 경우 예측 유닛 및 변환 유닛은 각각 상술한 최종 코딩 유닛으로부터 분할 또는 파티셔닝될 수 있다. 예측 유닛은 샘플 예측의 단위일 수 있고, 변환 유닛은 변환 계수를 유도하는 단위 및/또는 변환 계수로부터 레지듀얼 신호(residual signal)를 유도하는 단위일 수 있다.
유닛은 경우에 따라서 블록(block) 또는 영역(area) 또는 모듈 등의 용어와 혼용하여 사용될 수 있다. 일반적인 경우, MxN 블록은 M개의 열과 N개의 행으로 이루어진 샘플들 또는 변환 계수(transform coefficient)들의 집합을 나타낼 수 있다. 샘플은 일반적으로 픽셀 또는 픽셀의 값을 나타낼 수 있으며, 휘도(luma) 성분의 픽셀/픽셀값만을 나타낼 수도 있고, 채도(chroma) 성분의 픽셀/픽셀 값만을 나타낼 수도 있다. 샘플은 하나의 픽처(또는 영상)을 픽셀(pixel) 또는 펠(pel)에 대응하는 용어로서 사용될 수 있다.
인코딩 장치(15000)의 감산부(15020)는 입력 영상 신호(원본 블록, 원본 샘플 어레이)에서 인터 예측부(15090) 또는 인트라 예측부(15100)로부터 출력된 예측 신호(예측된 블록, 예측 샘플 어레이)를 감산하여 레지듀얼 신호(residual signal, 잔여 블록, 잔여 샘플 어레이)를 생성할 수 있고, 생성된 레지듀얼 신호는 변환부(15030)로 전송된다. 이 경우 도시된 바와 같이 인코딩 장치(15000) 내에서 입력 영상 신호(원본 블록, 원본 샘플 어레이)에서 예측 신호(예측 블록, 예측 샘플 어레이)를 감산하는 유닛은 감산부(15020)라고 불릴 수 있다. 예측부는 처리 대상 블록(이하, 현재 블록이라 함)에 대한 예측을 수행하고, 현재 블록에 대한 예측 샘플들을 포함하는 예측된 블록(predicted block)을 생성할 수 있다. 예측부는 현재 블록 또는 CU 단위로 인트라 예측이 적용되는지 또는 인터 예측이 적용되는지 결정할 수 있다. 예측부는 각 예측모드에 대한 설명에서 후술하는 바와 같이 예측 모드 정보 등 예측에 관한 다양한 정보를 생성하여 엔트로피 인코딩부(15110)로 전달할 수 있다. 예측에 관한 정보는 엔트로피 인코딩부(15110)에서 인코딩되어 비트스트림 형태로 출력될 수 있다.
예측부의 인트라 예측부(15100)는 현재 픽처 내의 샘플들을 참조하여 현재 블록을 예측할 수 있다. 참조되는 샘플들은 예측 모드에 따라 현재 블록의 주변(neighbor)에 위치할 수 있고, 또는 떨어져서 위치할 수도 있다. 인트라 예측에서 예측 모드들은 복수의 비방향성 모드와 복수의 방향성 모드를 포함할 수 있다. 비방향성 모드는 예를 들어 DC 모드 및 플래너 모드(Planar 모드)를 포함할 수 있다. 방향성 모드는 예측 방향의 세밀한 정도에 따라 예를 들어 33개의 방향성 예측 모드 또는 65개의 방향성 예측 모드를 포함할 수 있다. 다만, 이는 예시로서 설정에 따라 그 이상 또는 그 이하의 개수의 방향성 예측 모드들이 사용될 수 있다. 인트라 예측부(15100)는 주변 블록에 적용된 예측 모드를 이용하여, 현재 블록에 적용되는 예측 모드를 결정할 수도 있다.
예측부의 인터 예측부(15090)는 참조 픽처 상에서 움직임 벡터에 의해 특정되는 참조 블록(참조 샘플 어레이)을 기반으로, 현재 블록에 대한 예측된 블록을 유도할 수 있다. 이때, 인터 예측 모드에서 전송되는 움직임 정보의 양을 줄이기 위해 주변 블록과 현재 블록 간의 움직임 정보의 상관성에 기초하여 움직임 정보를 블록, 서브블록 또는 샘플 단위로 예측할 수 있다. 움직임 정보는 움직임 벡터 및 참조 픽처 인덱스를 포함할 수 있다. 움직임 정보는 인터 예측 방향(L0 예측, L1 예측, Bi 예측 등) 정보를 더 포함할 수 있다. 인터 예측의 경우에, 주변 블록은 현재 픽처 내에 존재하는 공간적 주변 블록(spatial neighboring block)과 참조 픽처에 존재하는 시간적 주변 블록(temporal neighboring block)을 포함할 수 있다. 참조 블록을 포함하는 참조 픽처와 시간적 주변 블록을 포함하는 참조 픽처는 동일할 수도 있고, 다를 수도 있다. 시간적 주변 블록은 동일 위치 참조 블록(collocated reference block), 동일 위치 CU(colCU) 등의 이름으로 불릴 수 있으며, 시간적 주변 블록을 포함하는 참조 픽처는 동일 위치 픽처(collocated picture, colPic)라고 불릴 수도 있다. 예를 들어, 인터 예측부(15090)는 주변 블록들을 기반으로 움직임 정보 후보 리스트를 구성하고, 현재 블록의 움직임 벡터 및/또는 참조 픽처 인덱스를 도출하기 위하여 어떤 후보가 사용되는지를 지시하는 정보를 생성할 수 있다. 다양한 예측 모드를 기반으로 인터 예측이 수행될 수 있으며, 예를 들어 스킵 모드와 머지 모드의 경우에, 인터 예측부(15090)는 주변 블록의 움직임 정보를 현재 블록의 움직임 정보로 이용할 수 있다. 스킵 모드의 경우, 머지 모드와 달리 레지듀얼 신호가 전송되지 않을 수 있다. 움직임 정보 예측(motion vector prediction, MVP) 모드의 경우, 주변 블록의 움직임 벡터를 움직임 벡터 예측자(motion vector predictor)로 이용하고, 움직임 벡터 차분(motion vector difference)을 시그널링함으로써 현재 블록의 움직임 벡터를 지시할 수 있다.
인터 예측부(15090) 또는 인트라 예측부(15100)를 통해 생성된 예측 신호는 복원 신호를 생성하기 위해 이용되거나 레지듀얼 신호를 생성하기 위해 이용될 수 있다.
변환부(15030)는 레지듀얼 신호에 변환 기법을 적용하여 변환 계수들(transform coefficients)를 생성할 수 있다. 예를 들어, 변환 기법은 DCT(Discrete Cosine Transform), DST(Discrete Sine Transform), KLT(Karhunen-Love Transform), GBT(Graph-Based Transform), 또는 CNT(Conditionally Non-linear Transform) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 여기서, GBT는 픽셀 간의 관계 정보를 그래프로 표현한다고 할 때 이 그래프로부터 얻어진 변환을 의미한다. CNT는 이전에 복원된 모든 픽셀(all previously reconstructed pixel)를 이용하여 예측 신호를 생성하고 그에 기초하여 획득되는 변환을 의미한다. 또한, 변환 과정은 정사각형의 동일한 크기를 갖는 픽셀 블록에 적용될 수도 있고, 정사각형이 아닌 가변 크기의 블록에도 적용될 수 있다.
양자화부(15040)는 변환 계수들을 양자화하여 엔트로피 인코딩부(15110)로 전송되고, 엔트로피 인코딩부(15110)는 양자화된 신호(양자화된 변환 계수들에 관한 정보)를 인코딩하여 비트스트림으로 출력할 수 있다. 양자화된 변환 계수들에 관한 정보는 레지듀얼 정보라고 불릴 수 있다. 양자화부(15040)는 계수 스캔 순서(scan order)를 기반으로 블록 형태의 양자화된 변환 계수들을 1차원 벡터 형태로 재정렬할 수 있고, 1차원 벡터 형태의 양자화된 변환 계수들을 기반으로 양자화된 변환 계수들에 관한 정보를 생성할 수도 있다.
엔트로피 인코딩부(15110)는 예를 들어 지수 골롬(exponential Golomb), CAVLC(context-adaptive variable length coding), CABAC(context-adaptive binary arithmetic coding) 등과 같은 다양한 인코딩 방법을 수행할 수 있다. 엔트로피 인코딩부(15110)는 양자화된 변환 계수들 외 비디오/이미지 복원에 필요한 정보들(예컨대 신택스 요소들(syntax elements)의 값 등)을 함께 또는 별도로 인코딩할 수도 있다. 인코딩된 정보(ex. 인코딩된 비디오/영상 정보)는 비트스트림 형태로 NAL(network abstraction layer) 유닛 단위로 전송 또는 저장될 수 있다.
비트스트림은 네트워크를 통하여 전송될 수 있고, 또는 디지털 저장매체에 저장될 수 있다. 여기서 네트워크는 방송망 및/또는 통신망 등을 포함할 수 있고, 디지털 저장매체는 USB, SD, CD, DVD, 블루레이, HDD, SSD 등 다양한 저장매체를 포함할 수 있다. 엔트로피 인코딩부(15110)로부터 출력된 신호를 전송하는 전송부(미도시) 및/또는 저장하는 저장부(미도시)가 인코딩 장치(15000)의 내/외부 엘리먼트로서 구성될 수 있고, 또는 전송부는 엔트로피 인코딩부(15110)에 포함될 수도 있다.
양자화부(15040)로부터 출력된 양자화된 변환 계수들은 예측 신호를 생성하기 위해 이용될 수 있다. 예를 들어, 양자화된 변환 계수들에 역양자화부(15040) 및 역변환부(15060)를 통해 역양자화 및 역변환을 적용함으로써 레지듀얼 신호(레지듀얼 블록 or 레지듀얼 샘플들)를 복원할 수 있다. 가산부(15200)는 복원된 레지듀얼 신호를 인터 예측부(15090) 또는 인트라 예측부(15100)로부터 출력된 예측 신호에 더함으로써 복원(reconstructed) 신호(복원 픽처, 복원 블록, 복원 샘플 어레이)를 생성한다. 스킵 모드가 적용된 경우와 같이 처리 대상 블록에 대한 레지듀얼이 없는 경우, 예측된 블록이 복원 블록으로 사용될 수 있다. 가산부(15200)는 복원부 또는 복원 블록 생성부라고 불릴 수 있다. 생성된 복원 신호는 현재 픽처 내 다음 처리 대상 블록의 인트라 예측을 위하여 사용될 수 있고, 후술하는 바와 같이 필터링을 거쳐서 다음 픽처의 인터 예측을 위하여 사용될 수도 있다.
필터링부(15070)는 가산부(15200)에서 출력되는 복원 신호에 필터링을 적용하여 주관적/객관적 화질을 향상시킬 수 있다. 예를 들어 필터링부(15070)은 복원 픽처에 다양한 필터링 방법을 적용하여 수정된(modified) 복원 픽처를 생성할 수 있고, 수정된 복원 픽처를 메모리(15080), 구체적으로 메모리(15080)의 DPB에 저장할 수 있다. 다양한 필터링 방법은 예를 들어, 디블록킹 필터링, 샘플 적응적 오프셋(sample adaptive offset), 적응적 루프 필터(adaptive loop filter), 양방향 필터(bilateral filter) 등을 포함할 수 있다. 필터링부(15070)은 각 필터링 방법에 대한 설명에서 후술하는 바와 같이 필터링에 관한 다양한 정보를 생성하여 엔트로피 인코딩부(15110)로 전달할 수 있다. 필터링에 관한 정보는 엔트로피 인코딩부(15110)에서 인코딩되어 비트스트림 형태로 출력될 수 있다.
메모리(15080)에 저장된 수정된(modified) 복원 픽처는 인터 예측부(15090)에서 참조 픽처로 사용될 수 있다. 인코딩 장치는 이를 통하여 인터 예측이 적용되는 경우, 인코딩 장치(15000)와 디코딩 장치에서의 예측 미스매치를 피할 수 있고, 인코딩 효율도 향상시킬 수 있다.
메모리(15080)의 DPB는 수정된 복원 픽처를 인터 예측부(15090)에서의 참조 픽처로 사용하기 위해 저장할 수 있다. 메모리(15080)는 현재 픽처 내 움직임 정보가 도출된(또는 인코딩된) 블록의 움직임 정보 및/또는 이미 복원된 픽처 내 블록들의 움직임 정보를 저장할 수 있다. 저장된 움직임 정보는 공간적 주변 블록의 움직임 정보 또는 시간적 주변 블록의 움직임 정보로 활용하기 위하여 인터 예측부(15090)에 전달할 수 있다. 메모리(15080)는 현재 픽처 내 복원된 블록들의 복원 샘플들을 저장할 수 있고, 인트라 예측부(15100)에 전달할 수 있다.
한편, 상술한 예측, 변환, 양자화 절차 중 적어도 하나가 생략될 수도 있다. 예를 들어, PCM(pulse code modulation)이 적용되는 블록에 대하여는 예측, 변환, 양자화 절차를 생략하고 원본 샘플의 값이 그대로 인코딩되어 비트스트림으로 출력될 수도 있다.
도 16은 실시예들에 따른 V-PCC 디코딩 프로세스(decoding process)의 예시를 나타낸다.
V-PCC 디코딩 프로세스 또는 V-PCC 디코더는 도4의 V-PCC 인코딩 프로세스(또는 인코더)의 역과정을 따를 수 있다. 도 16의 각 구성요소는 소프트웨어, 하드웨어, 프로세서, 및/또는 그것들의 조합에 대응할 수 있다.
디멀티플렉서(demultiplexer, 16000)는 컴프레스된 비트스트림을 디멀티플렉싱하여 컴프레스된 텍스쳐 이미지, 컴프레스된 지오메트리 이미지, 컴프레스된 어큐판시 맵 이미지, 컴프레스된 부가 패치 정보를 각각 출력한다.
비디오 디컴프레션(video decompression 또는 비디오 디컴프레션부, 16001, 16002)은 컴프레스된 텍스쳐 이미지 및 컴프레스된 지오메트리 이미지 각각을 디컴프레션한다.
어큐판시 맵 디컴프레션(occupancy map decompression 또는 어큐판시 맵 디컴프레션부, 16003)은 컴프레스된 어큐판시 맵 이미지를 디컴프레션한다.
부가 패치 정보 디컴프레션(auxiliary patch information decompression 또는 부가 패치 정보 디컴프레션부, 16004)은 컴프레스된 부가 패치 정보를 디컴프레션한다.
지오메트리 리컨스트럭션(geometry reconstruction 또는 지오메트리 리컨스트럭션부, 16005)은 디컴프레스된 지오메트리 이미지, 디컴프레스된 어큐판시 맵, 및/또는 디컴프레스된 부가 패치 정보에 기반하여 지오메트리 정보를 복원(재구성)한다. 예를 들어, 인코딩과정에서 변경된 지오메트리를 리컨스트럭션할 수 있다.
스무딩(smoothing 또는 스무딩부, 16006)은 재구성된 지오메트리에 대해 스무딩을 적용할 수 있다. 예를 들어, 스무딩 필터링이 적용될 수 있다.
텍스쳐 리컨스트럭션(texture reconstruction 또는 텍스쳐 리컨스트럭션부, 16007)은 디컴프레스된 텍스쳐 이미지 및/또는 스무딩된 지오메트리로부터 텍스쳐를 재구성한다.
컬러 스무딩(color smoothing 또는 컬러 스무딩부, 16008)는 재구성된 텍스쳐로부터 컬러 값을 스무딩한다. 예들 들어, 스무딩 필처링이 적용될 수 있다.
그 결과, 재구성된 포인트 클라우드 데이터가 생성될 수 있다.
도 16은 컴프레스된 occupancy map, geometry image, texture image, auxiliary path information를 디컴프레스(또는 decoding)하여 point cloud를 재구성하기 위한 V-PCC의 decoding process를 보여주고 있다.
도 16에 기술된 각 유닛들은 프로세서, 소프트웨어, 하드웨어 중 적어도 하나로서 동작할 수 있다. 실시예들에 따른 도 16의 각 유닛들의 상세한 동작은 다음과 같다.
비디오 디컴프레션(Video decompression, 16001, 16002)
앞서 설명한 video compression의 역과정으로, HEVC, VVC 등의 2D 비디오 코덱을 이용하여, 앞서 설명한 과정으로 생성된 geometry image의 비트스트림, 컴프레스된 texture image의 비트스트림 및/또는 컴프레스된 occupancy map image의 비트스트림을 video compression의 역과정을 수행하여 디코딩하는 과정이다.
도 17은 실시예들에 따른 2D 비디오/이미지 디코더(2D Video/Image Decoder)의 예시를 나타내며, 디코딩 장치라 칭하기도 한다.
2D 비디오/이미지 디코더는 도15의 2D 비디오/이미지 인코더의 역과정을 따를 수 있다.
도 17의 2D 비디오/이미지 디코더는 도 16의 비디오 디컴프레션부(Video decompression unit, 16001, 16002)의 실시예로서, 비디오/영상 신호의 디코딩이 수행되는 2D video/image decoder(17000)의 개략적인 블록도를 나타낸다. 2D 비디오/이미지 디코더(17000)은 상술한 포인트 클라우드 비디오 디코더(10008)에 포함될 수 있고, 또는 내/외부 컴포넌트로 구성될 수도 있다. 도17의 각 구성 요소는 소프트웨어, 하드웨어, 프로세서 및/또는 그것들의 조합에 대응할 수 있다.
여기서 입력 비트스트림은 geometry image의 비트스트림, texture image (attribute(s) image)의 비트스트림, occupancy map image의 비트스트림 중 하나일 수 있다. 도 17의 2D 비디오/이미지 디코더가 비디오 디컴프레션부(16001)에 적용되면, 2D 비디오/이미지 디코더로 입력되는 비트스트림은 컴프레스된 텍스쳐 이미지의 비트스트림이고, 2D 비디오/이미지 디코더에서 출력되는 복원 이미지는 디컴프레스된 텍스쳐 이미지이다. 도 17의 2D 비디오/이미지 디코더가 비디오 디컴프레션부(16002)에 적용되면, 2D 비디오/이미지 디코더로 입력되는 비트스트림은 컴프레스된 지오메트리 이미지의 비트스트림이고, 2D 비디오/이미지 디코더에서 출력되는 복원 이미지는 디컴프레스된 지오메트리 이미지이다. 도 17의 2D 비디오/이미지 디코더는 컴프레스된 어큐판시 맵 이미지의 비트스트림을 입력받아 디컴프레션을 수행할 수도 있다. 복원 영상(또는 출력 영상, 디코딩된 영상)은 상술한 geometry image, texture image (attribute(s) image), occupancy map image에 대한 복원 영상을 나타낼 수 있다.
도 17을 참조하면, 인터 예측부(17070) 및 인트라 예측부(17080)를 합쳐서 예측부라고 불릴 수 있다. 즉, 예측부는 인터 예측부(17070) 및 인트라 예측부(17080)를 포함할 수 있다. 역양자화부(17020), 역변환부(17030)를 합쳐서 레지듀얼 처리부라고 불릴 수 있다. 즉, 레지듀얼 처리부는 역양자화부(17020), 역변환부(17030)을 포함할 수 있다. 도 17의 엔트로피 디코딩부(17010), 역양자화부(17020), 역변환부(17030), 가산부(17040), 필터링부(17050), 인터 예측부(17070) 및 인트라 예측부(17080)는 실시예에 따라 하나의 하드웨어 컴포넌트(예를 들어 디코더 또는 프로세서)에 의하여 구성될 수 있다. 또한 메모리(17060)는 DPB(decoded picture buffer)를 포함할 수 있고, 디지털 저장 매체에 의하여 구성될 수도 있다.
비디오/영상 정보를 포함하는 비트스트림이 입력되면, 디코딩 장치(17000)는 도 15의 인코딩 장치에서 비디오/영상 정보가 처리된 프로세스에 대응하여 영상을 복원할 수 있다. 예를 들어, 디코딩 장치(17000)는 인코딩 장치에서 적용된 처리 유닛을 이용하여 디코딩을 수행할 수 있다. 따라서 디코딩의 처리 유닛은 예를 들어 코딩 유닛일 수 있고, 코딩 유닛은 코딩 트리 유닛 또는 최대 코딩 유닛으로부터 쿼드 트리 구조 및/또는 바이너리 트리 구조를 따라서 분할될 수 있다. 그리고, 디코딩 장치(17000)를 통해 디코딩되어 출력된 복원 영상 신호는 재생 장치를 통해 재생될 수 있다.
디코딩 장치(17000)는 인코딩 장치로부터 출력된 신호를 비트스트림 형태로 수신할 수 있고, 수신된 신호는 엔트로피 디코딩부(17010)를 통해 디코딩될 수 있다. 예를 들어, 엔트로피 디코딩부(17010)는 비트스트림을 파싱하여 영상 복원(또는 픽처 복원)에 필요한 정보(ex. 비디오/영상 정보)를 도출할 수 있다. 예컨대, 엔트로피 디코딩부(17010)는 지수 골롬 인코딩, CAVLC 또는 CABAC 등의 코딩 방법을 기초로 비트스트림 내 정보를 디코딩하고, 영상 복원에 필요한 신택스 엘리먼트의 값, 레지듀얼에 관한 변환 계수의 양자화된 값 들을 출력할 수 있다. 보다 상세하게, CABAC 엔트로피 디코딩 방법은, 비트스트림에서 각 구문 요소에 해당하는 빈을 수신하고, 디코딩 대상 구문 요소 정보와 주변 및 디코딩 대상 블록의 디코딩 정보 혹은 이전 단계에서 디코딩된 심볼/빈의 정보를 이용하여 문맥(context) 모델을 결정하고, 결정된 문맥 모델에 따라 빈(bin)의 발생 확률을 예측하여 빈의 산술 디코딩(arithmetic decoding)를 수행하여 각 구문 요소의 값에 해당하는 심볼을 생성할 수 있다. 이때, CABAC 엔트로피 디코딩 방법은 문맥 모델 결정 후 다음 심볼/빈의 문맥 모델을 위해 디코딩된 심볼/빈의 정보를 이용하여 문맥 모델을 업데이트할 수 있다. 엔트로피 디코딩부(17010)에서 디코딩된 정보 중 예측에 관한 정보는 예측부(인터 예측부(17070) 및 인트라 예측부(17080))로 제공되고, 엔트로피 디코딩부(17010)에서 엔트로피 디코딩이 수행된 레지듀얼 값, 즉 양자화된 변환 계수들 및 관련 파라미터 정보는 역양자화부(17020)로 입력될 수 있다. 또한, 엔트로피 디코딩부(17010)에서 디코딩된 정보 중 필터링에 관한 정보는 필터링부(17050)으로 제공될 수 있다. 한편, 인코딩 장치로부터 출력된 신호를 수신하는 수신부(미도시)가 디코딩 장치(17000)의 내/외부 엘리먼트로서 더 구성될 수 있고, 또는 수신부는 엔트로피 디코딩부(17010)의 구성요소일 수도 있다.
역양자화부(17020)에서는 양자화된 변환 계수들을 역양자화하여 변환 계수들을 출력할 수 있다. 역양자화부(17020)는 양자화된 변환 계수들을 2차원의 블록 형태로 재정렬할 수 있다. 이 경우 인코딩 장치에서 수행된 계수 스캔 순서를 기반하여 재정렬을 수행할 수 있다. 역양자화부(17020)는 양자화 파라미터(예를 들어 양자화 스텝 사이즈 정보)를 이용하여 양자화된 변환 계수들에 대한 역양자화를 수행하고, 변환 계수들(transform coefficient)를 획득할 수 있다.
역변환부(17030)에서는 변환 계수들를 역변환하여 레지듀얼 신호(레지듀얼 블록, 레지듀얼 샘플 어레이)를 획득하게 된다.
예측부는 현재 블록에 대한 예측을 수행하고, 현재 블록에 대한 예측 샘플들을 포함하는 예측된 블록(predicted block)을 생성할 수 있다. 예측부는 엔트로피 디코딩부(17010)로부터 출력된 예측에 관한 정보를 기반으로 현재 블록에 인트라 예측이 적용되는지 또는 인터 예측이 적용되는지 결정할 수 있고, 구체적인 인트라/인터 예측 모드를 결정할 수 있다.
예측부의 인트라 예측부(17080)는 현재 픽처 내의 샘플들을 참조하여 현재 블록을 예측할 수 있다. 참조되는 샘플들은 예측 모드에 따라 현재 블록의 주변(neighbor)에 위치할 수 있고, 또는 떨어져서 위치할 수도 있다. 인트라 예측에서 예측 모드들은 복수의 비방향성 모드와 복수의 방향성 모드를 포함할 수 있다. 인트라 예측부(17080)는 주변 블록에 적용된 예측 모드를 이용하여, 현재 블록에 적용되는 예측 모드를 결정할 수도 있다.
예측부의 인터 예측부(17070)는 참조 픽처 상에서 움직임 벡터에 의해 특정되는 참조 블록(참조 샘플 어레이)을 기반으로, 현재 블록에 대한 예측된 블록을 유도할 수 있다. 이때, 인터 예측 모드에서 전송되는 움직임 정보의 양을 줄이기 위해 주변 블록과 현재 블록 간의 움직임 정보의 상관성에 기초하여 움직임 정보를 블록, 서브블록 또는 샘플 단위로 예측할 수 있다. 움직임 정보는 움직임 벡터 및 참조 픽처 인덱스를 포함할 수 있다. 움직임 정보는 인터 예측 방향(L0 예측, L1 예측, Bi 예측 등) 정보를 더 포함할 수 있다. 인터 예측의 경우에, 주변 블록은 현재 픽처 내에 존재하는 공간적 주변 블록(spatial neighboring block)과 참조 픽처에 존재하는 시간적 주변 블록(temporal neighboring block)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 인터 예측부(17070)는 주변 블록들을 기반으로 움직임 정보 후보 리스트를 구성하고, 수신한 후보 선택 정보를 기반으로 현재 블록의 움직임 벡터 및/또는 참조 픽처 인덱스를 도출할 수 있다. 다양한 예측 모드를 기반으로 인터 예측이 수행될 수 있으며, 예측에 관한 정보는 현재 블록에 대한 인터 예측의 모드를 지시하는 정보를 포함할 수 있다.
가산부(17040)는 역변환부(17030)에서 획득된 레지듀얼 신호를 인터 예측부(17070) 또는 인트라 예측부(17080)로부터 출력된 예측 신호(예측된 블록, 예측 샘플 어레이)에 더함으로써 복원 신호(복원 픽처, 복원 블록, 복원 샘플 어레이)를 생성할 수 있다. 스킵 모드가 적용된 경우와 같이 처리 대상 블록에 대한 레지듀얼이 없는 경우, 예측된 블록이 복원 블록으로 사용될 수 있다.
가산부(17040)는 복원부 또는 복원 블록 생성부라고 불릴 수 있다. 생성된 복원 신호는 현재 픽처 내 다음 처리 대상 블록의 인트라 예측을 위하여 사용될 수 있고, 후술하는 바와 같이 필터링을 거쳐서 다음 픽처의 인터 예측을 위하여 사용될 수도 있다.
필터링부(17050)는 가산부(17040)에서 출력되는 복원 신호에 필터링을 적용하여 주관적/객관적 화질을 향상시킬 수 있다. 예를 들어 필터링부(17050)는 복원 픽처에 다양한 필터링 방법을 적용하여 수정된(modified) 복원 픽처를 생성할 수 있고, 수정된 복원 픽처를 메모리(17060), 구체적으로 메모리(17060)의 DPB에 전송할 수 있다. 다양한 필터링 방법은 예를 들어, 디블록킹 필터링, 샘플 적응적 오프셋(sample adaptive offset), 적응적 루프 필터(adaptive loop filter), 양방향 필터(bilateral filter) 등을 포함할 수 있다.
메모리(17060)의 DPB에 저장된 (수정된) 복원 픽처는 인터 예측부(17070)에서 참조 픽쳐로 사용될 수 있다. 메모리(17060)는 현재 픽처 내 움직임 정보가 도출된(또는 디코딩된) 블록의 움직임 정보 및/또는 이미 복원된 픽처 내 블록들의 움직임 정보를 저장할 수 있다. 저장된 움직임 정보는 공간적 주변 블록의 움직임 정보 또는 시간적 주변 블록의 움직임 정보로 활용하기 위하여 인터 예측부(17070)에 전달할 수 있다. 메모리(17060)는 현재 픽처 내 복원된 블록들의 복원 샘플들을 저장할 수 있고, 인트라 예측부(17080)에 전달할 수 있다.
본 명세서에서, 도 15의 인코딩 장치(15000)의 필터링부(15070), 인터 예측부(15090) 및 인트라 예측부(15100)에서 설명된 실시예들은 각각 디코딩 장치(17000)의 필터링부(17050), 인터 예측부(17070) 및 인트라 예측부(17080)에도 동일 또는 대응되도록 적용될 수 있다.
한편, 상술한 예측, 역변환, 역양자화 절차 중 적어도 하나가 생략될 수도 있다. 예를 들어, PCM(pulse code modulation)이 적용되는 블록에 대하여는 예측, 역변환, 역양자화 절차를 생략하고 디코딩된 샘플의 값이 그대로 복원 영상의 샘플로 사용될 수도 있다.
어큐판시 맵 디컴프레션(Occupancy map decompression, 16003)
앞서 설명한 occupancy map compression의 역과정으로, 압축된 occupancy map bitstream을 디코딩하여 occupancy map을 복원하기 위한 과정이다.
부가 패치 정보 디컴프레션(Auxiliary patch info decompression, 16004)
앞서 설명한 auxiliary patch information compression의 역과정으로, 압축된 auxiliary patch information bitstream 를 디코딩하여 auxiliary patch information를 복원하기 위한 과정이다.
지오메트리 리컨스트럭션(Geometry reconstruction, 16005)
앞서 설명한 geometry image generation의 역과정이다. 먼저, 복원된 occupancy map 과 auxiliary patch information에 포함되는 patch의 2D 위치/크기 정보 및 block과 patch의 맵핑 정보를 이용하여 geometry image에서 patch를 추출한다. 이후 추출된 patch의 geometry image와 auxiliary patch information에 포함되는 patch의 3D 위치 정보를 이용하여 point cloud를 3차원 공간상에 복원한다. 하나의 patch내에 존재하는 임의의 점 (u, v)에 해당하는 geometry 값을 g(u, v)라 하고, patch의 3차원 공간상 위치의 normal 축, tangent 축, bitangent 축 좌표값을 (d0, s0, r0)라 할 때, 점 (u, v)에 맵핑되는 3차원 공간상 위치의 normal 축, tangent 축, bitangent 축 좌표값인 d(u, v), s(u, v), r(u, v)는 다음과 같이 나타낼 수 있다.
d(u, v) = d0 + g(u, v)
s(u, v) = s0 + u
r(u, v) = r0 + v
스무딩(Smoothing, 16006)
앞서 설명한 encoding process에서의 smoothing과 동일하며, 압축 과정에서 발생하는 화질의 열화로 인해 patch 경계면에서 발생할 수 있는 불연속성을 제거하기 위한 과정이다.
텍스쳐 리컨스트럭션(Texture reconstruction, 16007)
Smoothing된 point cloud를 구성하는 각 점들에 color값을 부여하여 color point cloud를 복원하는 과정이다. 전술한 geometry reconstruction 과정에서 재구성된 geometry image와 point cloud의 맵핑 정보를 이용하여 2D 공간에서 geometry image에서와 동일한 위치의 texture image 픽셀에 해당되는 color 값들을, 3D 공간에서 동일한 위치에 대응되는 point cloud의 점에 부여함으로써 수행될 수 있다.
컬러 스무딩(Color smoothing, 16008)
앞서 설명한 geometry smoothing의 과정과 유사하며, 압축 과정에서 발생하는 화질의 열화로 인해 patch 경계면에서 발생할 수 있는 color 값들의 불연속성을 제거하기 위한 작업이다. 컬러 스무딩은 다음과 같은 과정으로 수행될 수 있다.
① K-D tree 등을 이용하여 복원된 color point cloud를 구성하는 각 점들의 인접점들을 산출한다. 전술한 geometry smoothing 과정에서 산출된 인접점 정보를 그대로 이용할 수도 있다.
② 각 점들에 대하여, 해당 점이 patch 경계면에 위치하는지를 판단한다. 전술한 geometry smoothing 과정에서 산출된 경계면 정보를 그대로 이용할 수도 있다.
③ 경계면에 존재하는 점의 인접점들에 대하여, color 값의 분포를 조사하여 smoothing 여부를 판단한다. 일례로, 휘도값의 entropy가 경계 값 (threshold local entry) 이하일 경우 (유사한 휘도 값들이 많을 경우), edge가 아닌 부분으로 판단하여 smoothing을 수행할 수 있다. Smoothing의 방법으로 인접점들의 평균값으로 해당 점의 color값을 바꾸는 방법 등이 사용될 수 있다.
도 18은 실시예들에 따른 V-PCC 기반의 포인트 클라우드 데이터의 압축 및 전송을 위한 송신 장치의 동작 흐름도의 예시를 나타낸다.
실시예들의 따른 송신 장치는 도1의 송신 장치, 도4의 인코딩 프로세스, 도15의 2D 비디오/이미지 인코더에 대응하거나 그것들의 동작을 일부/전부 수행할 수 있다. 송신 장치의 각 구성 요소는 소프트웨어, 하드웨어, 프로세서 및/또는 그것들의 조합에 대응할 수 있다.
V-PCC를 이용한 포인트 클라우드 데이터의 압축 및 전송을 위한 송신단의 동작 과정은 도면과 같은 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치는 송신 장치, 송신 시스템 등으로 지칭될 수 있다.
패치 생성부(18000)는 포인트 클라우드 데이터를 입력받아 포인트 클라우드(point cloud)의 2D 이미지 맵핑을 위한 패치 (patch)를 생성한다. 패치 생성의 결과물로 패치 정보 및/또는 부가 패치 정보가 생성되며, 생성된 패치 정보 및/또는 부가 패치 정보는 지오메트리 이미지 (geometry image) 생성, 텍스처 이미지 (texture image) 생성, 스무딩 (smoothing) 또는 스무딩을 위한 지오메트리 복원과정에 사용될 수 있다.
패치 패킹부(18001)는 패치 생성부(18000)에서 생성된 패치들을 2D 이미지 안에 맵핑하는 패치 패킹 과정을 수행한다. 예를 들어, 하나 또는 하나 이상의 패치들이 패킹될 수 있다. 패치 패킹의 결과물로 어큐판시 맵 (occupancy map)이 생성되며, 어큐판시 맵은 지오메트리 이미지 생성, 지오메트리 이미지 패딩, 텍스처 이미지 패딩, 및/또는 스무딩을 위한 지오메트리 복원과정에 사용될 수 있다.
지오메트리 이미지 생성부(18002)는 포인트 클라우드 데이터, 패치 정보(또는 부가 패치 정보), 및/또는 어큐판시 맵을 이용하여 지오메트리 이미지를 생성한다. 생성된 지오메트리 이미지는 인코딩 전처리부(18003)에서 전처리된 후 비디오 인코딩부(18006)에서 하나의 비트스트림 (bitstream)으로 인코딩된다.
인코딩 전처리부(18003)는 이미지 패딩 절차를 포함할 수 있다. 즉, 생성된 지오메트리 이미지와 생성된 텍스쳐 이미지의 일부 공간이 의미없는 데이터로 패딩될 수 있다. 인코딩 전처리부(18003)는 생성된 텍스처 이미지 또는 이미지 패딩이 수행된 텍스쳐 이미지에 대한 그룹 딜레이션(group dilation) 과정을 더 포함할 수 있다.
지오메트리 복원부(18010)는 비디오 인코딩부(18006)에서 인코딩된 지오메트리 비트스트림, 부가 패치 정보, 및/또는 어큐판시 맵을 이용하여 3차원 지오메트리 이미지를 재구성(reconstruction)한다.
스무딩부(18009)는 부가 패치 정보를 기반으로 지오메트리 복원부(18010)에서 재구성되어 출력되는 3차원 지오메트리 이미지를 스무딩하여 텍스쳐 이미지 생성부(18004)로 출력한다.
텍스처 이미지 생성부(18004)는 스무딩된 3차원 지오메트리, 포인트 클라우드 데이터, 패치(또는 패킹된 패치), 패치 정보(또는 부가 패치 정보) 및/또는 어큐판시 맵을 이용하여 텍스처 이미지를 생성할 수 있다. 생성된 텍스처 이미지는 인코딩 전처리부(18003)에서 전처리된 후 비디오 인코딩부(18006)에서 하나의 비디오 비트스트림으로 인코딩될 수 있다.
메타데이터 인코딩부(18005)는 부가 패치 정보를 하나의 메타데이터 비트스트림으로 인코딩할 수 있다.
비디오 인코딩부(18006)는 인코딩 전처리부(18003)에서 출력되는 지오메트리 이미지와 텍스쳐 이미지를 각각의 비디오 비트스트림으로 인코딩하고, 어큐판시 맵을 하나의 비디오 비트스트림으로 인코딩할 수 있다. 비디오 인코딩부(18006)는 각각의 입력 이미지에 대해 도 15의 2D 비디오/이미지 인코더를 각각 적용하여 인코딩하는 것을 일 실시예로 한다.
다중화부(18007)는 비디오 인코딩부(18006)에서 출력되는 지오메트리의 비디오 비트스트림, 텍스처 이미지의 비디오 비트스트림, 어큐판시 맵의 비디오 비트스트림과 메타데이터 인코딩부(18005)에서 출력되는 메타데이터(부가 패치 정보 포함) 비트스트림을 하나의 비트스트림으로 다중화한다.
송신부(18008)는 다중화부(18007)에서 출력되는 비트스트림을 수신단에 전송한다. 또는 다중화부(18007)와 송신부(18008) 사이에 파일/세그먼트 인캡슐레이션부를 더 구비하여, 다중화부(18007)에서 출력되는 비트스트림을 파일 및/또는 세그먼트 형태로 인캡슐레이션하여 송신부(18008)로 출력할 수도 있다.
도 18의 패치 생성부(18000), 패치 패킹부(18001), 지오메트리 이미지 생성부(18002), 텍스처 이미지 생성부(18004), 메타데이터 인코딩부(18005), 스무딩부(18009)는 도 4의 패치 생성부(14000), 패치 패킹부(14001), 지오메트리 이미지 생성부(14002), 텍스처 이미지 생성부(14003), 부가 패치 정보 컴프레션부(14005), 스무딩부(14004)에 각각 대응할 수 있다. 그리고 도 18의 인코딩 전처리부(18003)는 도 4의 이미지 패딩부(14006, 14007) 및 그룹 딜레이션부(14008)를 포함할 수 있고, 도 18의 비디오 인코딩부(18006)는 도 4의 비디오 컴프레션부(14009, 14010, 14011) 및/또는 엔트로피 컴프레션부(14012)를 포함할 수 있다. 그러므로, 도 18에서 설명되지 않는 부분은 도 4 내지 도 15의 설명을 참조하기로 한다. 전술한 블록들은 생략될 수도 있고 유사 또는 동일 기능을 갖는 블록들에 의해 대체될 수 있다. 또한 도 18에 도시된 각 블록들은 프로세서, 소프트웨어, 하드웨어 중 적어도 하나로서 동작할 수 있다. 또는 생성된 지오메트리, 텍스처 이미지, 어큐판시 맵의 비디오 비트스트림과 부가 패치 정보 메타데이터 비트스트림은 하나 이상의 트랙 데이터로 파일이 생성되거나 세그먼트로 인캡슐레이션 되어 송신부를 통해 수신단에 전송 될 수 있다.
수신장치 동작 과정
도 19는 실시예들에 따른 V-PCC 기반의 포인트 클라우드 데이터의 수신 및 복원을 위한 수신 장치의 동작 흐름도의 예시를 나타낸다.
실시예들에 따른 수신 장치는 도1의 수신 장치, 도16의 디코딩 프로세스, 도17의 2D 비디오/이미지 인코더에 대응하거나 그것들의 동작을 일부/전부 수행할 수 있다. 수신 장치의 각 구성요소는 소프트웨어, 하드웨어, 프로세서 및/또는 그것들의 조합에 대응할 수 있다.
V-PCC를 이용한 포인트 클라우드 데이터의 수신 및 복원을 위한 수신단의 동작 과정은 도면과 같은 수 있다. V-PCC 수신단의 동작은 도18의 V-PCC 송신단의 동작의 역과정을 따를 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치는 수신 장치, 수신 시스템 등으로 지칭될 수 있다.
수신부는 포인트 클라우드의 비트스트림(즉, compressed bitstream)을 수신하고, 역다중화부(19000)는 수신된 포인트 클라우드 비트스트림으로부터 텍스쳐 이미지의 비트스트림, 지오메트리 이미지의 비트스트림, 어큐판시 맵 이미지의 비트스트림, 및 메타데이터(즉, 부가 패치 정보)의 비트스트림을 역다중화한다. 역다중화된 텍스쳐 이미지의 비트스트림, 지오메트리 이미지의 비트스트림, 및 어큐판시 맵 이미지의 비트스트림은 비디오 디코딩부(19001)로 출력되고, 메타데이터의 비트스트림은 메타데이터 디코딩부(19002)로 출력된다.
만일 도 18의 송신 장치에 파일/세그먼트 인캡슐레이션부가 구비된다면, 도 19의 수신 장치의 수신부와 역다중화부(19000) 사이에 파일/세그먼트 디캡슐레이션부가 구비되는 것을 일 실시예로 한다. 이 경우, 송신 장치에서는 포인트 클라우드 비트스트림이 파일 및/또는 세그먼트 형태로 인캡슐레이션되어 전송되고, 수신 장치에서는 포인트 클라우드 비트스트림을 포함하는 파일 및/또는 세그먼트를 수신하여 디캡슐레이션하는 것을 일 실시예로 한다.
비디오 디코딩부(19001)는 지오메트리 이미지의 비트스트림, 텍스쳐 이미지의 비트스트림, 어큐판시 맵 이미지의 비트스트림을 지오메트리 이미지, 텍스쳐 이미지, 어큐판시 맵 이미지로 각각 디코딩한다. 비디오 디코딩부(19001)는 각각의 입력 비트스트림에 대해 도 17의 2D 비디오/이미지 디코더를 각각 적용하여 디코딩하는 것을 일 실시예로 한다. 메타데이터 디코딩부(19002)는 메타데이터의 비트스트림을 부가 패치 정보로 디코딩하여 지오메트리 복원부(19003)로 출력한다.
지오메트리 복원부(19003)는 비디오 디코딩부(19001)와 메타데이터 디코딩부(19002)에서 출력되는 지오메트리 이미지, 어큐판시 맵, 및/또는 부가 패치 정보에 기반하여 3차원 지오메트리를 복원(재구성)한다.
스무딩부(19004)는 지오메트리 복원부(19003)에서 재구성된 3차원 지오메트리에 대해 스무딩을 적용한다.
텍스쳐 복원부(19005)는 비디오 디코딩부(19001)에서 출력되는 텍스쳐 이미지 및/또는 스무딩된 3차원 지오메트리를 이용하여 텍스쳐를 복원한다. 즉, 텍스쳐 복원부(19005)는 텍스쳐 이미지를 이용하여 스무드된 3차원 지오메트리에 컬러값을 부여하여 컬러 포인트 클라우드 영상/픽쳐를 복원한다. 이후 객관적/주관적 비주얼 퀄리티 향상을 위하여, 컬러 스무딩부(19006)에서 컬러 포인트 클라우드 영상/픽쳐에 대해 컬러 스무딩 (color smoothing) 과정을 추가적으로 수행할 수 있다. 이를 통하여 도출된 수정된(modified) 포인트 클라우드 영상/픽처는 포인트 클라우드 랜더러(19007)의 랜더링 과정을 거친 후 사용자에게 보여진다. 한편, 컬러 스무딩 과정은 경우에 따라 생략될 수 있다.
전술한 블록들은 생략될 수도 있고 유사 또는 동일 기능을 갖는 블록들에 의해 대체될 수 있다. 또한 도 19에 도시된 각 블록들은 프로세서, 소프트웨어, 하드웨어 중 적어도 하나로서 동작할 수 있다.
도 20은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 방법/장치와 연동 가능한 구조의 예시를 나타낸다.
실시예들에 따른 구조는 AI(Ariticial Intelligence) 서버(23600), 로봇(23100), 자율 주행 차량(23200), XR 장치(23300), 스마트폰(23400), 가전(23500) 및/또는 HMD(23700) 중에서 적어도 하나 이상이 클라우드 네트워크(23000)와 연결된다. 여기서, 로봇(23100), 자율 주행 차량(23200), XR 장치(23300), 스마트폰(23400) 또는 가전(23500) 등을 장치라 칭할 수 있다. 또한, XR 장치(23300)는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 압축 데이터 (PCC) 장치에 대응되거나 PCC장치와 연동될 수 있다.
클라우드 네트워크(23000)는 클라우드 컴퓨팅 인프라의 일부를 구성하거나 클라우드 컴퓨팅 인프라 안에 존재하는 네트워크를 의미할 수 있다. 여기서, 클라우드 네트워크(23000)는 3G 네트워크, 4G 또는 LTE(Long Term Evolution) 네트워크 또는 5G 네트워크 등을 이용하여 구성될 수 있다.
AI 서버(23600)는 로봇(23100), 자율 주행 차량(23200), XR 장치(23300), 스마트폰(23400), 가전(23500) 및/또는 HMD(23700) 중에서 적어도 하나 이상과 클라우드 네트워크(23000)을 통하여 연결되고, 연결된 장치들(23100 내지 23700)의 프로세싱을 적어도 일부를 도울 수 있다.
HMD (Head-Mount Display)(23700)는 실시예들에 따른 XR 디바이스(23300) 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(23100 내지 23500)의 다양한 실시 예들을 설명한다. 여기서, 도 20에 도시된 장치(23100 내지 23500)는 상술한 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 장치와 연동/결합될 수 있다.
<PCC+XR>
XR/PCC 장치(23300)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(23300)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 랜더링하여 출력할 수 있다. 예컨대, XR/PCC 장치(23300)는 인식된 물체에 대한 추가 정보를 포함하는 XR 객체를 해당 인식된 물체에 대응시켜 출력할 수 있다.
<PCC+자율주행+XR>
자율 주행 차량(23200)은 PCC 기술 및 XR 기술이 적용되어, 이동형 로봇, 차량, 무인 비행체 등으로 구현될 수 있다.
XR/PCC 기술이 적용된 자율 주행 차량(23200)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(23200)은 XR 장치(23300)와 구분되며 서로 연동될 수 있다.
XR/PCC영상을 제공하는 수단을 구비한 자율 주행 차량(23200)은 카메라를 포함하는 센서들로부터 센서 정보를 획득하고, 획득한 센서 정보에 기초하여 생성된 XR/PCC 영상을 출력할 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(23200)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 차량(23200)의 내부에 구비되는 디스플레이에 출력되는 경우에는 XR/PCC 객체의 적어도 일부가 화면 속의 객체에 오버랩되도록 출력될 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(23200)은 차로, 타 차량, 신호등, 교통 표지판, 이륜차, 보행자, 건물 등과 같은 객체와 대응되는 XR/PCC 객체들을 출력할 수 있다.
실시예들에 의한 VR (Virtual Reality) 기술, AR (Augmented Reality) 기술, MR (Mixed Reality) 기술 및/또는 PCC(Point Cloud Compression)기술은, 다양한 디바이스에 적용 가능하다.
즉, VR 기술은, 현실 세계의 객체나 배경 등을 CG 영상으로만 제공하는 디스플레이 기술이다. 반면, AR 기술은, 실제 사물 영상 위에 가상으로 만들어진 CG 영상을 함께 보여 주는 기술을 의미한다. 나아가, MR 기술은, 현실세계에 가상 객체들을 섞고 결합시켜서 보여준다는 점에서 전술한 AR 기술과 유사하다. 그러나, AR 기술에서는 현실 객체와 CG 영상으로 만들어진 가상 객체의 구별이 뚜렷하고, 현실 객체를 보완하는 형태로 가상 객체를 사용하는 반면, MR 기술에서는 가상 객체가 현실 객체와 동등한 성격으로 간주된다는 점에서 AR 기술과는 구별이 된다. 보다 구체적으로 예를 들면, 전술한 MR 기술이 적용된 것이 홀로그램 서비스 이다.
다만, 최근에는 VR, AR, MR 기술을 명확히 구별하기 보다는 XR (extended Reality) 기술로 부르기도 한다. 따라서, 본 발명의 실시예들은 VR, AR, MR, XR 기술 모두에 적용 가능하다. 이런 한 기술은 PCC, V-PCC, G-PCC 기술 기반 인코딩/디코딩이 적용될 수 있다.
실시예들에 따른 PCC방법/장치는 자율 주행 서비스를 제공하는 자율 주행 차량(23200)에 적용될 수 있다.
자율 주행 서비스를 제공하는 자율 주행 차량(23200)은 PCC 디바이스와 유/무선 통신이 가능하도록 연결된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 압축 데이터 (PCC) 송수신 장치는 자율 주행 차량(23200)과 유/무선 통신이 가능하도록 연결된 경우, 자율 주행 서비스와 함께 제공할 수 있는 AR/VR/PCC 서비스 관련 콘텐트 데이터를 수신/처리하여 자율 주행 차량(23200)에 전송할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 데이터 송수신 장치가 자율 주행 차량(23200)에 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.
한편, V-PCC로 압축된 포인트 클라우드 데이터는 수신단에서 복원되어 디스플레이 될 수 있도록 관련 기술들이 제안되고 있다. 일반적으로 포인트 클라우드 데이터가 디스플레이 될 때는 메시(mesh) (예, 삼각형(triangle), 다각형(polygon)) 정보 형태로 변환되어 디스플레이될 수 있다. 즉, 포인트 클라우드 데이터가 디스플레이될 때, 디스플레이되는 어플리케이션의 특성에 따라 메시 등의 형태로 변형되어 디스플레이될 수 있다. 본 문서에서는 3개의 버텍스를 모아 하나의 면을 만들 수 있고, 이렇게 3개의 버텍스들로 만들어진 삼각형을 폴리곤이라 칭하고, 폴리곤들이 모여 만들어진 3D 공간 상의 오브젝트를 메시라 칭한다.
실시예들에 따르면, 메시 데이터는 지오메트리 정보, 어트리뷰트 정보 그리고, 연결(connectivity) 정보로 구성된다. 따라서, 본 문서에서 메시 데이터는 연결 정보(또는 버텍스 연결 정보 또는 메시 연결 정보 또는 메시 정보라 함)를 포함하는 포인트 클라우드 데이터라 칭하기도 한다. 실시예들에 따라 지오메트리 정보에는 각 버텍스(vertex)들의 위치 정보(coordinates)가 기록되고, 어트리뷰트 정보에는 색상(color) 정보, 법선(normal vector) 정보 등을 비롯한 여러 가지 정보가 기록되며, 연결 정보에는 각 버텍스들이 어떻게 표면(surface)을 구성하고 있는지에 대한 정보가 기록된다. 인코딩을 위해 입력되는 데이터가 메시 데이터이면, 상기 지오메트리 정보는 버텍스 위치 정보(vertex coordinates)라 칭하고, 어트리뷰트 정보는 버텍스 어트리뷰트 정보라 칭하며, 연결 정보는 버텍스 연결 정보(또는 메시 연결 정보)라 칭할 수 있다. 또한 본 문서에서 버텍스는 지오메트리 정보와 어트리뷰트 정보를 포함하는 포인트와 동일 의미로 사용될 수 있다. 그러므로, 각 버텍스(즉, 각 포인트)는 3D 위치 즉, 지오메트리 정보 그리고 복수개의 어트리뷰트들 예를 들어, 컬러, 반사율, 서페이스 노멀(surface normal) 등을 가질 수 있다.
그런데, 기존의 V-PCC 표준 방식은 메시 정보 처리부를 포함하고 있지 않아서 사용되는 어플리케이션에 따라 별도의 과정이나 시스템을 추가하여 메시 정보를 처리하여 전송하고 있다.
도 21은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더의 다른 예시를 나타낸다. 즉, 도 21은 메시 데이터를 압축하기 위한 포인트 클라우드 비디오 인코더의 예시로서, V-PCC 인코더(30020)에 버텍스 연결 인코더(30050)가 별도로 구비된 예를 보이고 있다.
실시예들에 따르면, 도 21의 포인트 클라우드 비디오 인코더는 디멀티플렉서(30010), V-PCC 인코더(30020), 지오메트리 리컨스트럭션부(30030), 버턱스 정렬(ordering)부(30040), 버텍스 연결 인코더(30050), 및 멀티플렉서(30060)를 포함할 수 있다.
상기 V-PCC 인코더(30020)는 도 4의 포인트 클라우드 비디오 인코더의 동작의 일부 또는 전부를 수행할 수 있다.
실시예들에 따르면, 상기 디멀티플렉서(30010)는 메시 데이터가 입력되면 버텍스 위치 정보와 버텍스 어트리뷰트 정보 그리고, 버텍스 연결 정보를 디멀티플렉싱한 후, 버텍스 위치 정보와 버텍스 어트리뷰트 정보는 V-PCC 인코더(30020)의 패치 제너레이션부(30021), 지오메트리 이미지 제너레이션부(30023), 어트리뷰트 이미지 제너레이션부(30024)로 출력하고, 버텍스 연결 정보는 버텍스 연결 인코더(30050)로 출력한다.
실시예들에 따르면, 상기 패치 제너레이션부(30021)는 버텍스 위치 정보와 버텍스 어트리뷰트 정보로부터 패치를 생성한다. 또한, 상기 패치 제너레이션부(30021)는 패치 생성에 관한 정보를 포함하는 패치 정보를 생성한다. 상기 패치 제너레이션부(30021)에서 생성된 패치는 패치 패킹부(30022)로 출력되고, 패치 정보는 상기 어트리뷰트 이미지 제너레이션부(30024)와 패치 정보 컴프레션부(30025)로 출력된다. 상기 패치 정보 컴프레션부(30025)는 패치 정보를 컴프레션하여 멀티플렉서(30060)로 출력한다.
상기 패치 패킹부(30022)는 하나 이상의 패치들을 2D 이미지 영역에 패킹한다. 또한, 패치 패킹에 관한 정보를 포함하는 어큐판시 맵 정보를 생성한다. 상기 어큐판시 맵 정보는 비디오 컴프레션부(30028)에서 컴프레스된 후 멀티플렉서(30060)로 출력된다.
상기 지오메트리 이미지 제너레이션부(30023)는 버텍스 위치 정보, 패치 정보(또는 부가 패치 정보라 함), 및/또는 어큐판시 맵 정보에 기반하여 지오메트리 이미지를 생성한다. 상기 지오메트리 이미지는 비디오 컴프레션부(30027)에서 컴프레스된 후 멀티플렉서(30060)로 출력된다.
상기 어트리뷰트 이미지 제너레이션부(30024)는 버텍스 위치 정보와 버텍스 어트리뷰트 정보, 패치, 패치 정보(또는 부가 패치 정보라 함)에 기반하여 어트리뷰트 이미지를 생성한다. 상기 어트리뷰트 이미지는 비디오 컴프레션부(30026)에서 컴프레스된 후 멀티플렉서(30060)로 출력된다.
또한, 지오메트리 리컨스트럭션부(30030)는 상기 지오메트리 이미지를 기반으로 재구성된 지오메트리 정보를 버텍스 정렬(ordering)부(30040)로 출력하고, 상기 버텍스 정렬부(30040)는 재구성된 지오메트리 정보를 임의의 또는 기 정해진 순서(order)로 정렬하여 버텍스 연결 인코더(30050)로 출력한다. 상기 버텍스 연결 인코더(30050)는 정렬된 지오메트리 정보를 기반으로 버텍스 연결 정보를 인코딩하여 압축한 후 버텍스 연결 부가 데이터(vertex connectivity auxiliary data)를 멀티플렉서(30060)로 출력한다.
상기 멀티플렉서(30060)는 각 컴프레션부에서 컴프레스된 지오메트리 이미지, 컴프레스된 어트리뷰트 이미지, 컴프레스된 어큐판시 맵 정보, 컴프레스된 패치 정보 그리고, 버텍스 연결 부가 데이터를 하나의 비트스트림으로 멀티플렉싱한다.
도 22는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 디코더의 다른 예시를 나타낸다. 즉, 도 22는 메시 데이터를 복원하기 위한 포인트 클라우드 비디오 디코더의 예시로서, V-PCC 디코더(40020)에 버텍스 연결 디코더(40040)가 별도로 구비된 예를 보이고 있다.
실시예들에 따르면, 도 22의 포인트 클라우드 비디오 디코더는 디멀티플렉서(40010), V-PCC 디코더(40020), 버텍스 재정렬(vertex reordering)부(40030), 버텍스 연결 디코더(40040), 및 멀티플렉서(40050)를 포함할 수 있다.
상기 V-PCC 디코더(40020)는 도 16의 포인트 클라우드 비디오 디코더의 동작의 일부 또는 전부를 수행할 수 있다.
실시예들에 따르면, 상기 디멀티플렉서(40010)는 컴프레스된 비트스트림을 디멀티플렉싱하여 컴프레스된 패치 정보, 컴프레스된 어트리뷰트 이미지, 컴프레스된 지오메트리 이미지, 컴프레스된 어큐판시 맵 정보, 및 버텍스 연결 부가 데이터를 각각 출력한다. 상기 컴프레스된 패치 정보는 V-PCC 디코더(40020)의 패치 정보 디컴프레션부(40021)로 출력되고, 상기 컴프레스된 지오메트리 이미지는 비디오 디컴프레션부(40022)로 출력되고, 상기 컴프레스된 어트리뷰트 이미지는 비디오 디컴프레션부(40023)로 출력되고, 상기 컴프레스된 어큐판시 맵 정보는 비디오 디컴프레션부(40024)로 출력되어 각각 디컴프레스된다. 상기 디컴프레스된 패치 정보는 지오메트리 리컨스트럭션부(40026)로 출력된다.
실시예들에 따르면, 변환부(40025)는 상기 디컴프레스된 지오메트리 이미지, 상기 디컴프레스된 어트리뷰트 이미지, 상기 디컴프레스된 어큐판시 맵 정보를 기반으로 크로마 포맷(chroma format) 변환, 해상도(resolution) 변환, 프레임율(frame rate) 변환 등을 수행한다.
상기 지오메트리 리컨스트럭션부(40026)는 상기 디컴프레스된 패치 정보와 상기 변환부(40025)의 출력을 기반으로 지오메트리 정보를 복원(재구성)하여 어트리뷰트 리컨스트럭션부(40027)로 출력한다.
상기 어트리뷰트 리컨스트럭션부(40027)는 상기 변환부(40025)의 출력과 상기 재구성된 지오메트리 정보를 기반으로 어트리뷰트 정보를 복원(재구성)하여 상기 멀티플렉서(40050)로 출력한다.
상기 버텍스 재정렬부(40030)는 상기 지오메트리 리컨스트럭션부(40026)에서 재구성된 지오메트리 정보를 송신측의 역순으로 정렬하여 상기 멀티플렉서(40050)로 출력한다.
상기 지오메트리 연결 디코더(40040)는 상기 디멀티플렉서(40010)에서 출력되는 버텍스 연결 부가 데이터를 디코딩하여 버텍스 연결 정보를 복원한 후 상기 멀티플렉서(40050)로 출력한다.
상기 멀티플렉서(40050)는 상기 어트리뷰트 리컨스트럭션부(40027)의 출력, 상기 버텍스 재정렬부(40030)의 출력, 및 상기 버텍스 연결 디코더(40040)의 출력을 멀티플렉싱하여 재구성된 메시 데이터를 출력한다. 즉, 복원된 버텍스 연결 정보를 포함하는 포인트 클라우드 데이터를 출력한다.
이와 같이 V-PCC 인코딩/디코딩 표준은 메시(삼각형, 다각형) 정보에 대한 고려가 없기 때문에, 메시 연결 정보를 포함하는 데이터를 처리하기 위해 송신측에서는 도 21과 같이 별도의 버텍스 연결 인코더를 V-PCC 인코더에 추가하고 수신측에서는 도 22와 같이 별도의 버텍스 연결 디코더를 V-PCC 디코더에 추가해야 하는 문제점이 있다. 또한, 현재의 포인트 클라우드 데이터는 포인트 단위로 각각 텍스쳐(texture, 즉 어트리뷰트) 정보가 존재한다. 이는 어플리케이션에 따라 상당히 불필요하게 밀도가 높은(dense) 데이터가 될 가능성이 높다. 그런데, V-PCC 표준에 메시 연결 정보가 포함이 되어있지 않기 때문에, 연결성 정보를 고려할 수가 없어서 불필요한 데이터를 전송하는 경우가 많아지는 문제점이 있다. 즉, 기존에는 포인트와 포인트들 사이에 연결성을 고려하지 않고 패치 세그먼테이션을 수행하기 때문에, 서로 연결되어 있는 포인트들임에도 불구하고 다른 평면(plane)으로 프로젝션됨으로써, 불필요한 데이터를 전송하게 된다.
본 문서는 이러한 문제들을 해소하기 위해, 메시 연결 정보를 포함하는 포인트 클라우드 데이터(즉, 메시 데이터)를 별도의 장치 없이 V-PCC 인코더와 V-PCC 디코더에서 처리할 수 있도록 하는데 있다.
실시예들에 따르면, 본 문서는 V-PCC 인코더의 패치 생성 단계에서 메시 연결 정보를 추가로 활용하여 패치를 생성한다.
도 23은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더의 또 다른 예시를 나타낸다. 즉, 도 23은 메시 데이터를 압축하기 위한 포인트 클라우드 비디오 인코더의 예시로서, 별도의 장치 추가 없이 V-PCC 인코더(50010)에서 버텍스 연결 정보를 압축하는 예이다.
실시예들에 따르면, 도 23의 포인트 클라우드 비디오 인코더는 V-PCC 인코더(50010)와 멀티플렉서(50020)를 포함할 수 있다.
상기 V-PCC 인코더(50010)는 도 4의 포인트 클라우드 비디오 인코더의 동작의 일부 또는 전부를 수행할 수 있다. 도 23의 각 구성요소는 소프트웨어, 하드웨어, 프로세서, 및/또는 그것들의 조합에 대응할 수 있다.
실시예들에 따르면, 버텍스 위치 정보, 버텍스 어트리뷰트 정보, 및 버텍스 연결 정보를 포함하는 메시 데이터는 패치 제너레이션부(50011)로 입력된다.
상기 패치 제너레이션부(50011)는 버텍스 위치 정보와 버텍스 어트리뷰트 정보에 버텍스 연결 정보를 추가로 활용하여 하나 이상의 패치들을 생성한다. 상기 버텍스 연결 정보는 메시 연결 정보라 칭하기도 한다.
도 24는 실시예들에 따른 패치 제너레이션부(50011)의 상세 블록도의 예시이다. 도 24의 각 구성요소는 소프트웨어, 하드웨어, 프로세서, 및/또는 그것들의 조합에 대응할 수 있다.
도 24의 패치 제너레이션부(50011)는 정보 제공부(60011), 초기 세그멘테이션(initial segmentation)부(60012), 리파인 세그멘테이션(refine segmentation)부(60013), 및 패치 분할부(60014)를 포함할 수 있다.
상기 정보 제공부(60011)는 입력되는 메시 데이터로부터 노말 정보(normal information)를 계산하고, 계산된 노말 정보와 상기 메시 데이터에 포함된 버텍스 연결 정보를 초기 세그멘테이션부(60012)로 출력한다.
상기 초기 세그멘테이션부(60012)는 상기 노말 정보와 버텍스 연결 정보를 기반으로 각 포인트(즉, 버텍스)가 프로젝션될 바운딩 박스의 평면들 중 하나를 결정한다.
실시예들에 따르면, 메시 데이터를 이루는 포인트(즉, 버텍스)들은 바운딩 박스의 6개의 면들 중 하나의 면에 프로젝션되는데, 초기 세그멘테이션은 각 포인트가 프로젝션될 바운딩박스의 평면들 중 하나를 결정하는 과정이다. 예를 들어, 포인트의 normal과 가장 유사한 방향의 normal을 갖는 평면이 해당 포인트의 프로젝션 평면으로 결정될 수 있다.
상기 리파인 세그멘테이션부(60013)는 상기 초기 세그멘테이션부(60012)에서 결정된 각 포인트의 프로젝션 평면을 인접 포인트들의 프로젝션 평면과 메시 연결 정보를 고려하여 개선 즉, 최종적으로 결정하는 과정이다.
실시예들에 따르면, 상기 리파인 세그멘테이션부(60013)에서는 상기 초기 세그멘테이션부(60012)에서 프로젝션 평면 결정을 위해 고려된 각 포인트의 노말과 바운딩 박스의 각 평면의 노말 값과의 유사 정도를 이루는 스코어 노말(score normal), 현재 포인트의 프로젝션 평면과 인접 포인트들의 프로젝션 평면과의 일치 정도를 나타내는 스코어 스무스(score smooth) 그리고, 메시 정보의 유사도를 나타내는 스코어 메시(score mesh)를 모두 고려하여 각 포인트(또는 메시)의 프로젝션 평면을 최종 결정한다.
실시예들에 따르면, 프로젝션 평면 결정은 포인트 단위로 수행될 수도 있고, 메시 단위로 수행될 수도 있다.
도 25는 실시예들에 따른 리파인 세그먼테이션 방법의 예시를 보인 흐름도이다.
실시예들에 따르면, 리파인 세그멘테이션 과정은 반복적으로 수행될 수 있으며, 반복 횟수를 결정하기 위한 변수 maxNumlters는 사용자에 의해 정의될 수 있고, 또한 시그널링 정보에 시그널링되어 수신측으로 전송될 수 있다.
즉, 변수 numlters를 0으로 초기화한 후(단계 70001), 변수 numlters의 값이 변수 maxNumlters의 값보다 작으면 리파인 세그멘트이션 과정을 계속 수행하고, 작지 않으면 리파인 세그멘테이션 과정을 종료한다(단계 70002).
단계(70002)에서 변수 numlters의 값이 변수 maxNumlters의 값보다 작다고 확인되면, 모든 포인트들에 대해 포인트 클라우드 서페이스(surface)에 직각인 노말 벡터들을 계산한다(단계 70003). 포인트 클라우드를 이루는 각 포인트는 고유의 방향을 가지고 있는데 이것은 노말이라는 3차원 벡터로 표현된다.
그리고, 각 포인트의 가장 가까운 이웃 포인트들을 찾는다(단계 70004). 각 포인트의 가장 가까운 이웃 포인트들은 K-D 트리 등을 이용하여 구하는 것을 일 실시예로 한다. 가장 가까운 이웃 포인트들을 찾는 과정에서의 search range는 사용자에 의해 정의될 수 있다.
이어서, 단계(70003)에서 계산된 노말 벡터들, 단계(70004)에서 찾은 가장 가까운 이웃 포인트들, 그리고 버텍스 연결 정보를 기반으로 각 프로젝션 평면과 관련된 각 포인트(또는 메시)에 대해, 스코어 스무스, 스코어 노말, 스코어 메시를 계산한다(단계 70005). 여기서, 스코어 스무스 계산은 스무스 스코어 계산과 동일한 의미로 사용될 수 있고, 스코어 노말 계산은 노말 스코어 계산과 동일한 의미로 사용될 수 있으며, 스코어 메시 계산은 메시 스코어 계산과 동일한 의미로 사용될 수 있다.
실시예들에 따르면, 스코어 노말(score normal 또는 normal score)은 프로젝션 평면 결정을 위해 고려된 각 포인트의 노말 값(또는 노말 벡터)과 바운딩 박스의 각 평면의 노말 값(또는 노말 벡터)과의 유사 정도를 나타내고, 스코어 스무스(score smooth 또는 smooth score)는 현재 포인트의 프로젝션 평면과 가장 가까운 이웃 포인트들의 프로젝션 평면과의 일치 정도를 나타낸다.
실시예들에 따르면 스코어 메시(score mesh 또는 mesh score)는 메시 정보(즉, 버텍스 연결 정보)의 유사도를 나타낸다.
실시예들에 따르면, 스코어 메시는 하기 수학식 1과 같이 패치의 오리엔테이션과 메시의 연결 정보를 내적(inner product)하여 계산할 수 있다.
[수학식 1]
Figure PCTKR2021011765-appb-img-000005
상기 수학식 1에서 i는 i번째 포인트 즉, 포인트의 인덱스를 나타내고, p는 프로젝션 평면의 인덱스를 나타낸다.
단계 70005에서, 스코어 노말, 스코어 스무스, 스코어 메시가 계산되면, 각 프로젝션 평면과 관련된 각 포인트(또는 메시)에 대해, 하기의 수학식 2와 같이 스코어 노말, 스코어 스무스, 스코어 메시에 각각 가중치를 부여하여 최종 스코어(final score)를 계산할 수 있다(단계 70006).
[수학식 2]
Figure PCTKR2021011765-appb-img-000006
상기 수학식 2에서 w1, w2, w3은 가중치들이며, 이러한 가중치들은 사용자에 의해 정의될 수 있고, 또한 시그널링 정보에 시그널링되어 수신측으로 전송될 수 있다.
상기 수학식 2에서, i는 i번째 포인트 즉, 포인트의 인덱스를 나타내고, v는 복셀 (즉, 포인트 인덱스 i를 포함하는 개념)이며, p는 프로젝션 평면의 인덱스를 나타낸다. 그리고, λ/(size(nnFilledVoxels[v]))도 스케일을 맟주기 위한 일종의 가중치이다.
즉, 최종 스코어 계산에 메시 스코어를 적용하는 것은 포인트와 포인트 사이의 연결성까지 고려하여 패치 세그멘테이션을 수행하기 위한 것이다.
단계 70006에서 각 프로젝션 평면과 관련된 각 포인트(또는 메시)에 대해, 최종 스코어가 계산되면, 가장 높은 스코어를 갖는 프로젝션 평면에 각 포인트(또는 메시)를 클러스터한다(단계 70007). 즉, 각 포인트(또는 메시)가 프로젝션되는 면은 가장 높은 최종 점수를 갖는 프로젝션 평면으로 결정된다. 이때, 가장 높은 스코어를 갖는 프로젝션 평면은 0~5 중 하나의 index 형태의 값 (cluster index) 으로 식별될 수 있다.
단계 70007이 수행되고 나면, 변수 numlters를 1 증가시킨 후 변수 maxNumlters와 비교하여 변수 numlters의 값이 변수 maxNumlters의 값보다 작다고 확인되면 전술한 단계 70003 내지 단계 70008을 반복 수행한다. 변수 numlters의 값이 변수 maxNumlters의 값보다 작지 않다고 확인되면 리파인 세그멘테이션 과정을 종료한다.
즉, 도 25의 리파인 세그멘테이션 과정은 초기 세그멘테이션 과정에서 결정된 각 포인트의 프로젝션 평면을 노말 벡터, 가장 가까운 인접 포인트들의 프로젝션 평면, 메시 정보 유사도 등을 고려하여 개선하는 과정이다.
그리고, 상기 리파인 세그멘테이션 과정에서 포인트와 포인트들 사이에 연결성을 고려하여 각 포인트의 프로젝션 평면을 결정함으로써, 서로 연결되어 있는 포인트들임에도 불구하고 다른 프로젝션 평면으로 프로젝션되던 문제가 해결될 수 있다.
이와 같이 패치 생성 단계에서 노말 정보와 메시 연결 정보를 기반으로 패치를 생성하도록 함으로써, V-PCC의 패치 생성 단계에 메시 연결 정보가 포함될 뿐만 아니라, 메시 연결 정보 자체가 활용될 수 있다.
상기 리파인 세그멘테이션부(60013)에서 각 포인트(또는 메시)의 프로젝션 평면이 결정되면, 패치 분할부(60014)는 각 포인트(또는 메시)의 프로젝션 평면 정보를 기반으로 전체 메시 데이터를 인접한 포인트들의 집합인 패치로 나눈다.
상기 패치 분할부(60014)에서 패치 분할은 다음과 같은 단계들로 구성될 수 있다.
① K-D 트리 등을 이용하여 각 포인트의 가장 가까운 이웃 포인트들을 산출한다. 최대 가장 가까운 이웃 포인트들의 개수는 사용자에 의해 정의될 수 있다.
② 가장 가까운 이웃 포인트들이 현재의 포인트와 동일한 평면에 projection 될 경우 (동일한 cluster index 값을 가질 경우) 현재의 포인트와 해당 이웃 포인트들을 하나의 패치로 추출한다.
③ 추출된 패치의 지오메트리 정보를 산출한다.
④ 추출되지 않은 포인트들이 없어질 때까지 ②③과정을 반복한다.
패치 분할 과정을 통해 각 패치의 크기 및 패치 별 어큐판시 맵, 지오메트리 이미지, 어트리뷰트 이미지 등이 등이 결정된다.
상기와 같이 패치 제너레이션부(50011)는 세그멘테이션 과정에서 메시 연결 정보(즉, 버텍스 연결 정보)도 스코어에 고려하여 하나 이상의 패치들을 생성한다. 즉, 각 패치별로 메시 연결 정보가 포함되게 된다. 다시 말해, 입력된 3D 메시 데이터는 포인트들의 메시 특성 정보(예, 메시 연결 정보 또는 버텍스 연결 정보)를 포함한 기준으로 세분화되어 패치라는 기본 단위로 분할된다.
상기 패치 제너레이션부(50011)에서 생성된 하나 이상의 패치들은 패치 패킹부(50012)와 어트리뷰트 이미지 제너레이션부(50013)로 출력되고, 상기 패치 제너레이션부(50011)에서 생성된 패치 정보는 패치 정보 컴프레션부(50015)로 출력된다. 상기 패치 정보 컴프레션부(50015)는 패치 정보를 컴프레션하여 멀티플렉서(50020)로 출력한다.
상기 패치 정보는 프로젝션 (projection) 평면 (normal)을 식별하는 인덱스 (클러스터 인덱스, cluster index), 패치의 3D 공간 위치, 패치의 2D 공간 위치와 크기, 각 블록과 패치의 맵핑 정보, 메시 관련 정보(pdu_meshconnectivity_index) 등을 포함할 수 있다.
상기 패치의 3D 공간 위치는 패치의 탄젠트 방향 최소값 (patch 3d shift tangent axis), 패치의 바이탄젠트(bitangent) 방향 최소값 (patch 3d shift bitangent axis), 패치의 노멀 방향 최소값 (patch 3d shift normal axis)을 나타낼 수 있다.
상기 패치의 2D 공간 위치와 크기는 수평 방향 크기 (patch 2d size u), 수직 방향 크기 (patch 2d size v), 수평 방향 최소값 (patch 2d shift u), 수직 방향 최소값 (patch 2d shift u)을 나타낼 수 있다.
상기 각 블록과 패치의 맵핑 정보는 candidate index (위의 patch의 2D 공간 위치, 크기 정보를 기반으로 patch를 순서대로 위치시켰을 때, 한 block에 중복으로 복수 patch가 맵핑될 수 있음. 이때 맵핑되는 patch들이 candidate list를 구성하며, 이 list 중 몇 번째 patch의 data가 해당 block에 존재하는지를 나타내는 index) 로컬 패치 인덱스일 수 있다.
상기 메시 관련 정보(pdu_meshconnectivity_index)는 현재 아틀라스 타일의 인덱스가 p 인 패치에 대한 메시 정보 특징값(예, 메시 연결 정보)을 나타낸다. 일 실시예로, 0이상의 값을 가지며, 메시 정보를 표현하는 방법에 따라 인덱스 값 지정이 달라질 수 있다.
상기 패치 패킹부(50012)는 하나 이상의 패치들을 2D 이미지 영역에 패킹한다. 또한, 패치 패킹에 관한 정보를 포함하는 어큐판시 맵 정보를 생성한다. 상기 어큐판시 맵 정보는 손실 압축일 경우 비디오 컴프레션부(50018)에서 비디오 컴프레스된 후 멀티플렉서(50020)로 출력되고, 무손실 압축일 경우 엔트로피 인코더(도시되지 않음)에서 인코딩된 후 멀티플렉서(50020)로 출력된다.
지오메트리 이미지 제너레이션부(50014)는 버텍스 위치 정보, 패치 정보(또는 부가 패치 정보), 및/또는 어큐판시 맵 정보에 기반하여 지오메트리 이미지를 생성한다. 상기 지오메트리 이미지는 비디오 컴프레션부(50017)에서 비디오 컴프레스된 후 멀티플렉서(50020)로 출력된다.
상기 어트리뷰트 이미지 제너레이션부(50013)는 버텍스 위치 정보와 버텍스 어트리뷰트 정보, 패치, 패치 정보(또는 부가 패치 정보)에 기반하여 어트리뷰트 이미지를 생성한다. 상기 어트리뷰트 이미지는 비디오 컴프레션부(50015)에서 비디오 컴프레스된 후 멀티플렉서(50020)로 출력된다.
상기 비디오 컴프레션부(50016, 50017, 50018)는 HEVC, VVC 등의 2D 비디오 코덱(video codec) 등을 이용하여, 앞서 설명한 과정으로 생성된 어트리뷰트 이미지, 지오메트리 이미지, 어큐판시 맵 정보 등의 시퀀스를 인코딩하여 압축한다. 도 15는 실시예들에 따른 비디오 컴프레션부(50016, 50017, 50018)에 적용되는 2D 비디오/이미지 인코더(2D video/image Encoder)의 예시를 나타낸다.
실시예들에 따르면, 어큐판시 맵 정보(또는 이미지), 지오메트리 이미지, 어트리뷰트 이미지는 각각 서로 다른 해상도를 가질 수 있고, 또한 비디오 코덱을 이용하여 압축되는 방식이 서로 다를 수 있다.
실시예들에 따르면, 패치 생성에 활용된 메시 관련 정보(예, pdu_meshconnectivity_index)는 시그널링 정보에 시그널링되어 전송될 수 있다.
실시예들에 따르면, 메시 관련 정보((예, pdu_meshconnectivity_index)는 현재 타일 ID(tileID)에서의 현재 아틀라스 타일의 인덱스가 p 인 패치에 대한 메시 정보 특징값(즉, 버텍스와 버텍스 연결성 상태에 따라 인덱스 값 부여 가능)을 나타낸다. 일 실시예로, 0이상의 값을 가지며, 메시 정보를 표현하는 방법에 따라 인덱스 값 지정이 달라질 수 있다.
상기 멀티플렉서(50020)는 각 컴프레션부에서 컴프레스된 지오메트리 이미지, 컴프레스된 어트리뷰트 이미지, 컴프레스된 어큐판시 맵 정보, 및 컴프레스된 패치 정보를 하나의 V-PCC 비트스트림의 구조로 멀티플렉싱한다.
상기 V-PCC 비트스트림 구조에 대해서는 뒤에서 상세히 설명하기로 한다.
이와 같이 버텍스 연결 정보를 활용하면 텍스쳐 당 포인트 (texture per point)형태가 아닌 텍스쳐 당 메시(texture per mesh) 형태로 데이터를 송신할 수 있게 된다. 따라서, 수신측에서도 텍스쳐 당 메시(texture per mesh) 형태로 데이터를 수신할 수 있게 된다.
도 26은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 디코더의 또 다른 예시를 나타낸다. 즉, 도 26은 메시 데이터를 복원하기 위한 포인트 클라우드 비디오 디코더의 예시로서, V-PCC 디코더(80020)에서 버텍스 연결 정보를 처리하는 예이다.
실시예들에 따르면, 도 26의 포인트 클라우드 비디오 디코더는 디멀티플렉서(80010), V-PCC 디코더(80020), 및 멀티플렉서(80030)를 포함할 수 있다.
상기 V-PCC 디코더(80020)는 도 16의 포인트 클라우드 비디오 디코더의 동작의 일부 또는 전부를 수행할 수 있다. 도 26의 각 구성요소는 소프트웨어, 하드웨어, 프로세서, 및/또는 그것들의 조합에 대응할 수 있다.
실시예들에 따르면, 상기 디멀티플렉서(80010)는 V-PCC 비트스트림 구조의 컴프레스된 비트스트림을 디멀티플렉싱하여 컴프레스된 패치 정보, 컴프레스된 어트리뷰트 이미지, 컴프레스된 지오메트리 이미지, 및 컴프레스된 어큐판시 맵 정보를 각각 출력한다. 상기 컴프레스된 패치 정보는 V-PCC 디코더(80020)의 부가 정보 디컴프레션부(80021)로 출력되고, 상기 컴프레스된 지오메트리 이미지는 비디오 디컴프레션부(80022)로 출력되고, 상기 컴프레스된 어트리뷰트 이미지는 비디오 디컴프레션부(80023)로 출력되고, 상기 컴프레스된 어큐판시 맵 정보는 비디오 디컴프레션부(80024)로 출력되어 각각 디컴프레스된다.
앞서 설명한 video compression의 역과정으로, HEVC, VVC 등의 2D 비디오 코덱을 이용하여, 앞서 설명한 과정으로 생성된 geometry image의 비트스트림, 컴프레스된 texture image의 비트스트림 및/또는 컴프레스된 occupancy map image의 비트스트림을 video compression의 역과정을 수행하여 디코딩하는 과정이다.
상기 비디오 디컴프레션부(80022, 80023, 80024)는 앞서 설명한 video compression의 역과정으로, HEVC, VVC 등의 2D 비디오 코덱(video codec) 등을 이용하여, 어트리뷰트 이미지, 지오메트리 이미지, 어큐판시 맵 정보를 디코딩하여 복원한다. 도 17은 실시예들에 따른 비디오 디컴프레션부(80022, 80023, 80024)에 적용되는 2D 비디오/이미지 디코더(2D video/image Decoder)의 예시를 나타낸다.
실시예들에 따르면, 변환부(80025)는 상기 디컴프레스된 지오메트리 이미지, 상기 디컴프레스된 어트리뷰트 이미지, 상기 디컴프레스된 어큐판시 맵 정보를 기반으로 크로마 포맷(chroma format) 변환, 해상도(resolution) 변환, 프레임율(frame rate) 변환 등을 수행한다.
실시예들에 따르면, 지오메트리 리컨스트럭션부(80026)는 상기 디컴프레스된 패치 정보와 상기 변환부(80025)의 출력을 기반으로 지오메트리 정보를 복원(재구성)하여 어트리뷰트 리컨스트럭션부(80027)로 출력한다. 상기 패치 정보는 프로젝션 (projection) 평면 (normal)을 식별하는 인덱스 (클러스터 인덱스, cluster index), 패치의 3D 공간 위치, 패치의 2D 공간 위치와 크기, 각 블록과 패치의 맵핑 정보, 메시 관련 정보(pdu_meshconnectivity_index) 등을 포함할 수 있다.
상기 지오메트리 리컨스트럭션부(80026)는 송신측의 지오메트리 이미지 제너레이션부(50014)의 역과정이다. 먼저, 복원된 어큐판시 맵 정보와 패치 정보에 포함되는 패치의 2D 위치/크기 정보 및 블록가 패치의 맵핑 정보를 이용하여 지오메트리 이미지에서 패치를 추출한다. 이후 추출된 패치의 지오메트리 이미지와 패치 정보에 포함되는 패치의 3D 위치 정보, 메시 관련 정보를 이용하여 지오메트리 정보를 3차원 공간상에 복원한다.
상기 어트리뷰트 리컨스트럭션부(80027)는 상기 변환부(80025)의 출력과 상기 재구성된 지오메트리 정보를 기반으로 어트리뷰트 정보를 복원(재구성)하여 상기 멀티플렉서(80030)로 출력한다. 즉, 상기 어트리뷰트 리컨스트럭션부(80027)는 상기 3차원 지오메트리 정보에 어트리뷰트 정보(예, 컬러값)을 부여하여 메시 데이터 즉, 연결 정보를 포함하는 포인트 클라우드 데이터를 복원한다.
상기 멀티플렉서(80030)는 상기 어트리뷰트 리컨스트럭션부(80027의 출력을 멀티플렉싱하여 재구성된 메시 데이터를 출력한다. 상기 멀티플렉서(80030)는 생략될 수 있다.
상기 어트리뷰트 리컨스트럭션부(80027) 또는 상기 멀티플렉서(80030)에서 출력되는 재구성된 메시 데이터는 랜더링 과정을 거쳐 사용자에게 메시 정보 형태로 디스플레이된다.
다음은 V-PCC 비트스트림에 대해 설명하기로 한다.
실시예들에 따르면, 송신측에서 V-PCC 비트스트림은 그대로 수신측으로 전송될 수도 있고, 또는 도 1 또는 도 18의 송신부에서 파일/세그먼트 형태로 인캡슐레이션되어 수신 장치로 전송되거나, 디지털 저장매체(예를 들면 USB, SD, CD, DVD, 블루레이, HDD, SSD 등)에 저장될 수 있다. 본 명세서에서 파일은 ISOBMFF 파일 포맷인 것을 일 실시예로 한다.
실시예들에 따르면, V-PCC 비트스트림은 파일의 멀티플 트랙들을 통해 수신측으로 전송될 수도 있고, 하나의 싱글 트랙을 통해 수신측으로 전송될 수도 있다.
이때, 연결 정보(connectivity information)를 포함하는 포인트 클라우드 데이터(이를 메시 데이터라 칭함) 중 특정 3D 공간 영역에 해당하는 일부 포인트 클라우드 데이터는 하나 이상의 2D 영역들과 관련될 수 있다. 실시예들에 따르면, 2D 영역은 해당 3D 영역 내 포인트 클라우드 데이터와 연관된 데이터가 포함된 하나 이상의 비디오 프레임 또는 아틀라스 프레임을 의미한다.
실시예들에 따르면, 아틀라스 데이터는 아틀라스 시퀀스 파라미터 세트(ASPS), 아틀라스 프레임 파라미터 세트(AFPS), 아틀라스 어댑테이션 파라미터 세트(AAPS), 아틀라스 타일 정보, SEI 메시지 등을 포함하는 시그널링 정보이며, 아틀라스에 대한 메타데이터라 칭할 수 있다. 실시예들에 따르면, ASPS는 각 타일 헤더 내 신택스 엘리먼트에 의해 참조되는 그 ASPS 내 신택스 엘리먼트의 컨텐트에 의해 결정되는 제로 또는 하나 이상의 전체 코딩된 아틀라스 시퀀스들(CASs)에 적용되는 신택스 엘리먼트들을 포함하는 신택스 구조이다. 실시예들에 따르면, AFPS는 각 타일 내 신택스 엘리먼트의 컨텐트에 의해 결정되는 제로 또는 하나 이상의 전체 코딩된 아틀라스 프레임들에 적용되는 신택스 엘리먼트들을 포함하는 신택스 구조이다. 실시예들에 따르면, AAPS는 아틀라스 서브-비트스트림의 일부와 관련된 카메라 파라미터들 예를 들어, 카메라 포지션, 로테이션, 스케일 그리고 카메라 모델을 포함할 수 있다. 이후, 신택스 엘리먼트는 필드 또는 파라미터와 동일한 의미로 사용되는 것을 일 실시예로 한다.
실시예들에 따르면, 아틀라스(atlas)는 2D바운딩 박스들의 집합을 나타내며, 직사각형 프레임에 프로젝트된 패치들일 수 있다.
실시예들에 따르면, 아틀라스 프레임(atlas frame)은 패치(patch)들이 프로젝트된 아틀라스 샘플(atlas sample)들의 2D 직사각형 어레이이다. 그리고 아틀라스 샘플(atlas sample)은 아틀라스(atlas)와 연관된 패치(patch)들이 프로젝트된 직사각형 프레임의 포지션이다.
실시예들에 따르면, 아틀라스 프레임(atlas frame)은 하나 이상의 직사각형의 타일들로 분할될 수 있다. 즉, 타일은 2D 프레임을 분할하는 단위이다. 다시 말해, 타일은 아틀라스라는 포인트 클라우드 데이터의 시그널링 정보를 분할하는 단위이다. 실시예들에 따르면, 아틀라스 프레임에서 타일들은 오버랩되지 않으며, 또한 하나의 아틀라스 프레임은 타일과 관련되지 않은 영역들을 포함할 수 있다. 그리고 하나의 아틀라스에 포함되는 각 타일의 높이와 폭은 타일마다 다를 수 있다. 타일은 아틀라스 타일이라 지칭될 수 있으며, 또한 타일 데이터는 타일 그룹 데이터에 대응하고, 용어 타일은 용어 타일 그룹으로 지칭될 수 있다.
도 27은 실시예들에 따른 V-PCC 비트스트림 구조의 예시를 보이고 있다. 도 27의 V-PCC 비트스트림은 도 1, 도 4, 도 18, 도 21 또는 도 23의 V-PCC 기반 포인트 클라우드 비디오 인코더에서 생성되어 출력되는 것을 일 실시예로 한다.
실시예들에 따른 V-PCC 비트스트림은 코드된 포인트 클라우드 시퀀스(coded point cloud sequence, CPCS)를 포함하며, 샘플 스트림 V-PCC 유닛들로 구성될 수 있다. 상기 샘플 스트림 V-PCC 유닛들은 V-PCC 파라미터 셋(V-PCC parameter set, VPS) 데이터, 아틀라스 비트스트림(an atlas bitstream), 2D 비디오 인코드된 어큐판시 맵 비트스트림(a 2D video encoded occupancy map bitstream), 2D 비디오 인코드된 지오메트리 비트스트림(a 2D video encoded geometry bitstream), 제로 이상의 2D 비디오 인코드된 어트리뷰트 비트스트림들(zero or more 2D video encoded attribute bitstreams)을 캐리한다.
도 27에서 V-PCC 비트스트림은 하나의 샘플 스트림 V-PCC 헤더(90010)와 하나 이상의 샘플 스트림 V-PCC 유닛들(90020)을 포함할 수 있다. 설명의 편의를 위해, 하나 이상의 샘플 스트림 V-PCC 유닛들(90020)은 샘플 스트림 V-PCC 페이로드로 칭할 수 있다. 즉, 샘플 스트림 V-PCC 페이로드는 샘플 스트림 V-PCC 유닛들의 집합이라고 칭할 수 있다.
각 샘플 스트림 V-PCC 유닛(90021)은 V-PCC 유닛 사이즈 정보(90030)와 V-PCC 유닛(90040)으로 구성될 수 있다. 상기 V-PCC 유닛 사이즈 정보(90030)은 상기 V-PCC 유닛(90040)의 사이즈를 지시한다. 설명의 편의를 위해, V-PCC 유닛 사이즈 정보(90030)는 샘플 스트림 V-PCC 유닛 헤더라 칭할 수 있고, V-PCC 유닛(90040)은 샘플 스트림 V-PCC 유닛 페이로드라 칭할 수 있다.
각 V-PCC 유닛(90040)은 V-PCC 유닛 헤더(90041)과 V-PCC 유닛 페이로드(90042)로 구성될 수 있다.
본 명세서는 V-PCC 유닛 헤더(90041)를 통해 해당 V-PCC 유닛 페이로드(90042)에 포함되는 데이터를 구분하며, 이를 위해 V-PCC 유닛 헤더(90041)는 해당 V-PCC 유닛의 타입을 지시하는 타입 정보를 포함한다. 각 V-PCC 유닛 페이로드(90042)는 해당 V-PCC 유닛 헤더(90041)의 타입 정보에 따라 지오메트리 비디오 데이터 (즉, 2D 비디오 인코드된 지오메트리 비트스트림), 어트리뷰트 비디오 데이터(즉, 2D 비디오 인코드된 어트리뷰트 비트스트림), 어큐판시 비디오 데이터(즉, 2D 비디오 인코드된 어큐판시 맵 비트스트림), 아틀라스 데이터, V-PCC 파라미터 셋(VPS) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 V-PCC 파라미터 셋(VPS)은 시퀀스 파라미터 셋(SPS)이라 칭하기도 하며, 둘은 혼용하여 사용될 수 있다.
실시예들에 따른 아틀라스 데이터는 포인트 클라우드 데이터의 어트리뷰트(예를 들어, 텍스쳐(패치)) 및/또는 뎁스 등으로 구성된 데이터를 의미할 수 있으며, 아틀라스 서브 비트스트림이라 칭하기도 한다.
도 28은 실시예들에 따른 V-PCC 비트스트림 내 샘플 스트림 V-PCC 유닛들에 의해 캐리되는 데이터의 예시를 보이고 있다.
도 28의 V-PCC 비트스트림은 V-PCC 파라미터 셋(VPS)를 캐리하는 샘플 스트림 V-PCC 유닛, 아틀라스 데이터(AD)를 캐리하는 샘플 스트림 V-PCC 유닛들, 어큐판시 비디오 데이터(OVD)를 캐리하는 샘플 스트림 V-PCC 유닛들, 지오메트리 비디오 데이터(GVD)를 캐리하는 샘플 스트림 V-PCC 유닛들, 어트리뷰트 비디오 데이터(AVD)를 캐리하는 샘플 스트림 V-PCC 유닛들을 포함하는 예시이다.
실시예들에 따르면, 각 샘플 스트림 V-PCC 유닛은 V-PCC 파라미터 셋(VPS), 아틀라스 데이터(AD), 어큐판시 비디오 데이터(OVD), 지오메트리 비디오 데이터(GVD), 어트리뷰트 비디오 데이터(AVD) 중 한 타입의 V-PCC 유닛을 포함한다.
이후 설명되는 본 명세서의 신택스들에서 사용되는 용어인 필드는 파라미터 또는 엘리먼트(또는 신택스 엘리먼트)와 동일한 의미를 가질 수 있다.
실시예들에 따른 샘플 스트림 V-PCC 헤더()는 ssvh_unit_size_precision_bytes_minus1 필드와 ssvh_reserved_zero_5bits 필드를 포함할 수 있다.
상기 ssvh_unit_size_precision_bytes_minus1 필드는 이 필드 값에 1을 더하여, 모든 샘플 스트림 V-PCC 유닛들 내 ssvu_vpcc_unit_size 엘리먼트의 정확도를 바이트 단위로 나타낼 수 있다. 이 필드의 값은 0 내지 7의 범위 내 있을 수 있다.
상기 ssvh_reserved_zero_5bits 필드는 미래 사용을 위한 예비 필드이다.
실시예들에 따른 샘플 스트림 V-PCC 유닛(sample_stream_vpcc_unit())은 ssvu_vpcc_unit_size 필드와 vpcc_unit(ssvu_vpcc_unit_size)을 포함할 수 있다.
상기 ssvu_vpcc_unit_size 필드는 도 27의 V-PCC 유닛 사이즈 정보(90030)에 해당하며, 후속하는(subsequent) V-PCC 유닛(90040)의 사이즈를 바이트 단위로 명시한다(specifies). 상기 ssvu_vpcc_unit_size 필드를 나타내기 위해 사용되는 비트들의 수는 (ssvh_unit_size_precision_bytes_minus1 + 1) * 8와 같다.
상기 vpcc_unit(ssvu_vpcc_unit_size)은 ssvu_vpcc_unit_size 필드의 값에 해당하는 길이를 가지며, V-PCC 파라미터 셋(VPS), 아틀라스 데이터(AD), 어큐판시 비디오 데이터(OVD), 지오메트리 비디오 데이터(GVD), 어트리뷰트 비디오 데이터(AVD) 중 하나를 캐리한다.
도 29는 실시예들에 따른 V-PCC 유닛의 신택스 구조의 예시를 보이고 있다. 하나의 V-PCC 유닛은 V-PCC 유닛 헤더(vpcc_unit_header())(90041)와 V-PCC 유닛 페이로드(vpcc_unit_payload())(90042)로 구성된다. 실시예들에 따른 V-PCC 유닛은 더 많은 데이터를 포함할 수 있으며, 이 경우 trailing_zero_8bits 필드를 더 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 trailing_zero_8bits 필드는 0x00에 해당하는 바이트이다.
도 30은 실시예들에 따른 V-PCC 유닛 헤더(90041)의 신택스 구조의 예시를 보이고 있다. 도 30의 V-PCC 유닛 헤더 (vpcc_unit_header())는 vuh_unit_type 필드를 포함하는 것을 일 실시예로 한다. vuh_unit_type 필드는 해당 V-PCC 유닛의 타입을 지시한다. 실시예들에 따른 vuh_unit_type 필드는 vpcc_unit_type 필드라 칭하기도 한다.
도 31은 상기 vuh_unit_type 필드에 할당되는 V-PCC 유닛의 타입의 예시들을 보이고 있다.
도 31을 참조하면, vuh_unit_type 필드의 값이 0이면 해당 V-PCC 유닛의 V-PCC 유닛 페이로드에 포함되는 데이터는 V-PCC 파라미터 셋(VPCC_VPS)임을 지시하고, 1이면 아틀라스 데이터(VPCC_AD)임을 지시하고, 2이면 어큐판시 비디오 데이터(VPCC_OVD)임을 지시하고, 3이면 지오메트리 비디오 데이터(VPCC_GVD)임을 지시하고, 4이면 어트리뷰트 비디오 데이터(VPCC_AVD)임을 지시하는 것을 일 실시예로 한다.
vuh_unit_type 필드에 할당되는 값의 의미, 순서, 삭제, 추가 등은 당업자에 의해 용이하게 변경될 수 있으므로, 본 발명은 위의 실시예로 한정되지 않을 것이다.
실시예들에 따른 V-PCC 유닛 헤더는 vuh_unit_type 필드가 어트리뷰트 비디오 데이터(VPCC_AVD) 또는 지오메트리 비디오 데이터(VPCC_GVD) 또는 어큐판시 비디오 데이터(VPCC_OVD) 또는 아틀라스 데이터(VPCC_AD)를 지시하면, vuh_vpcc_parameter_set_id 필드와 vuh_atlas_id 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 vuh_vpcc_parameter_set_id 필드는 액티브 V-PCC 파라미터 셋(VPCC VPS)의 식별자(즉, vuh_vpcc_parameter_set_id)를 나타낸다(specify).
상기 vuh_atlas_id 필드는 현재 V-PCC 유닛에 해당하는 아틀라스의 인덱스를 지시한다(specifies).
실시예들에 따른 V-PCC 유닛 헤더는 vuh_unit_type 필드가 어트리뷰트 비디오 데이터(VPCC_AVD)를 지시하면, vuh_attribute_index 필드, vuh_attribute_partition_index 필드, vuh_map_index 필드, vuh_auxiliary_video_flag 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 vuh_attribute_index 필드는 어트리뷰트 비디오 데이터 유닛으로 캐리(carry)되는 어트리뷰트 비디오 데이터의 인덱스를 나타낸다.
상기 vuh_attribute_partition_index 필드는 어트리뷰트 비디오 데이터 유닛으로 캐리(carry)되는 어트리뷰트 디멘전 그룹의 인덱스를 나타낸다.
상기 vuh_map_index 필드는 만일 이 필드가 존재하면, 현재 어트리뷰트 스트림의 인덱스를 지시한다.
상기 vuh_auxiliary_video_flag 필드의 값이 1이면, 관련된 어트리뷰트 비디오 데이터 유닛은 raw 및/또는 EOM (Enhanced Occupancy Mode) 코드된 포인트들(points)만 포함하는 것을 지시할 수 있다. 다른 예로, vuh_ auxiliary_video_flag 필드의 값이 0이면, 관련된 어트리뷰트 비디오 데이터 유닛은 raw 및/또는 EOM 코드된 포인트들을 포함할 수 있음을 지시할 수 있다. 만일 vuh_ auxiliary_video_flag 필드가 존재하지 않으면, 그 필드의 값은 0과 같도록 추론될 수 있다. 실시예들에 따라 raw 및/또는 EOM 코드된 포인트들은 PCM (Pulse Code Modulation) 코드된 포인트들이라 칭하기도 한다.
실시예들에 따른 V-PCC 유닛 헤더는 vuh_unit_type 필드가 지오메트리 비디오 데이터(VPCC_GVD)를 지시하면, vuh_map_index 필드, vuh_ auxiliary_video_flag 필드, 및 vuh_reserved_zero_12bits 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 vuh_map_index 필드는 만일 이 필드가 존재하면, 현재 지오메트리 스트림의 인덱스를 지시한다.
상기 vuh_ auxiliary_video_flag 필드의 값이 1이면, 관련된 지오메트리 비디오 데이터 유닛은 raw 및/또는 EOM 코드된 포인트들(points)만 포함하는 것을 지시할 수 있다. 다른 예로, vuh_ auxiliary_video_flag 필드의 값이 0이면, 관련된 지오메트리 비디오 데이터 유닛은 raw 및/또는 EOM 코드된 포인트들을 포함할 수 있음을 지시할 수 있다. 만일 vuh_ auxiliary_video_flag 필드가 존재하지 않으면, 그 필드의 값은 0과 같도록 추론될 수 있다. 실시예들에 따라 raw 및/또는 EOM 코드된 포인트들은 PCM (Pulse Code Modulation) 코드된 포인트들이라 칭하기도 한다.
상기 vuh_reserved_zero_12bits 필드는 미래 사용을 위한 예비 필드이다.
실시예들에 따른 V-PCC 유닛 헤더는 vuh_unit_type 필드가 어큐판시 비디오 데이터(VPCC_OVD)를 지시하거나 또는 아틀라스 데이터(VPCC_AD)를 지시하면, vuh_reserved_zero_17bits 필드를 더 포함하고, 그렇지 않으면 vuh_reserved_zero_27bits 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 vuh_reserved_zero_17bits 필드와 vuh_reserved_zero_27bits 필드는 미래 사용을 위한 예비 필드들이다.
도 32는 실시예들에 따른 V-PCC 유닛 페이로드(vpcc_unit_payload())의 신택스 구조의 예시를 보이고 있다.
도 32의 V-PCC 유닛 페이로드는 해당 V-PCC 유닛 헤더의 vuh_unit_type 필드 값에 따라 V-PCC 파라미터 셋(vpcc_parameter_set()), 아틀라스 서브 비트스트림(atlas_sub_bitstream()), 비디오 서브 비트스트림(video_sub_bitstream()) 중 하나를 포함할 수 있다.
예를 들어, vuh_unit_type 필드가 V-PCC 파라미터 셋(VPCC_VPS)을 지시하면 V-PCC 유닛 페이로드는 비트스트림의 전체적인 인코딩 정보를 포함하는 V-PCC 파라미터 셋(vpcc_parameter_set())을 포함하고, 아틀라스 데이터(VPCC_AD)를 지시하면 아틀라스 데이터를 캐리하는 아틀라스 서브 비트스트림(atlas_sub_bitstream())을 포함한다. 그리고 vuh_unit_type 필드가 어큐판시 비디오 데이터(VPCC_OVD)를 지시하면 V-PCC 유닛 페이로드는 어큐판시 비디오 데이터를 캐리하는 어큐판시 비디오 서브 비트스트림(video_sub_bitstream())을 포함하고, 지오메트리 비디오 데이터(VPCC_GVD)를 지시하면 지오메트리 비디오 데이터를 캐리하는 지오메트리 비디오 서브 비트스트림(video_sub_bitstream())을 포함하고, 어트리뷰트 비디오 데이터(VPCC_AVD)를 지시하면 어트리뷰트 비디오 데이터를 캐리하는 어트리뷰트 비디오 서브 비트스트림(video_sub_bitstream())을 포함하는 것을 일 실시예로 한다.
실시예들에 따르면, 아틀라스 서브 비트스트림은 아틀라스 서브스트림으로, 어큐판시 비디오 서브 비트스트림은 어큐판시 비디오 서브스트림으로, 지오메트리 비디오 서브 비트스트림은 지오메트리 비디오 서브스트림으로, 어트리뷰트 비디오 서브 비트스트림은 어트리뷰트 비디오 서브스트림으로 칭하기도 한다. 실시예들에 따른 V-PCC 유닛 페이로드는 HEVC(High Efficiency Video Coding) NAL (Network Abstraction Layer) 유닛의 포맷을 따른다.
도 33은 전술한 아틀라스 서브스트림(또는 아틀라스 서브 비트스트림이라 함) 구조의 예시를 보인 도면이다. 도 33의 아틀라스 서브스트림은 HEVC NAL 유닛의 포맷을 따르는 것을 일 실시예로 한다.
실시예들에 따른 아틀라스 서브스트림은 아틀라스 시퀀스 파라미터 셋(ASPS)을 포함하는 샘플 스트림 NAL 유닛, 아틀라스 프레임 파라미터 셋(AFPS)을 포함하는 샘플 스트림 NAL 유닛, 하나 이상의 아틀라스 타일 그룹(또는 타일) 정보를 포함하는 하나 이상의 샘플 스트림 NAL 유닛들, 및/또는 하나 이상의 SEI 메시지들을 포함하는 하나 이상의 샘플 스트림 NAL 유닛들로 구성될 수 있다.
실시예들에 따른 하나 이상의 SEI 메시지들은 프리픽스 SEI 메시지와 서픽스 SEI 메시지를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 아틀라스 서브스트림은 하나 이상의 샘플 스트림 NAL 유닛들 앞에 샘플 스트림 NAL 헤더를 더 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 샘플 스트림 NAL 유닛(sample_stream_nal_unit())은 ssnu_nal_unit_size 필드와 nal_unit(ssnu_nal_unit_size)을 포함할 수 있다.
상기 ssnu_nal_unit_size 필드는 뒤따르는(subsequent) NAL 유닛의 사이즈를 바이트 단위로 명시한다(specifies).
상기 nal_unit(ssnu_nal_unit_size)은 ssnu_nal_unit_size 필드의 값에 해당하는 길이를 가지며, 아틀라스 시퀀스 파라미터 셋(ASPS), 아틀라스 어댑테이션 파라미터 셋(AAPS), 아틀라스 프레임 파라미터 셋(AFPS), 아틀라스 타일 그룹(또는 타일) 정보, SEI 메시지 중 하나를 캐리한다. 실시예들에 따르면, 아틀라스 시퀀스 파라미터 셋(ASPS), 아틀라스 어댑테이션 파라미터 셋(AAPS), 아틀라스 프레임 파라미터 셋(AFPS), 아틀라스 타일 그룹(또는 타일) 정보, SEI 메시지를 아틀라스 데이터(또는 아틀라스에 대한 메타데이터)라 칭한다.
실시예들에 따른 SEI 메시지들은 디코딩(decoding), 재구성(reconstruction), 디스플레이(display), 또는 다른 목적들(other purposes)과 관련된 프로세스들을 도울 수 있다.
실시예들에 따라 NAL 유닛은 NAL 유닛 헤더를 포함하고, NAL 유닛 헤더는 nal_unit_type 필드를 포함할 수 있다.
도 34는 실시예들에 따른 아틀라스 타일 레이어(atlas_tile_layer_rbsp())의 신택스 구조를 나타낸다.
도 34는 NAL 유닛 타입(nal_unit_type)에 따라 NAL 유닛이 전달하는 아틀라스 타일 레이어()의 신택스의 일 실시예를 나타낸다.
실시예들에 따르면, 아틀라스 타일 레이어는 아틀라스 타일 헤더(atlas_tile_header())와 atlas_tile_data_unit(tileID)를 포함할 수 있다.
도 35는 실시예들에 따른 아틀라스 타일 레이어에 포함된 아틀라스 타일 헤더(atlas_tile_header())의 신택스 구조를 나타낸다.
도 35에서, ath_atlas_frame_parameter_set_id 필드는 현재 아틀라스 타일 에 대한 액티브 아틀라스 프레임 파라미터 세트를 식별하기 위한 식별자(afps_atlas_frame_parameter_set_id)의 값을 나타낸다(specifies the value of afps_atlas_frame_parameter_set_id for the active atlas frame parameter set for the current atlas tile group).
ath_atlas_adaptation_parameter_set_id 필드는 현재 아틀라스 타일에 대한 액티브 아틀라스 어댑테이션 파라미터 세트를 식별하기 위한 식별자(aaps_atlas_adaptation_parameter_set_id)의 값을 나타낸다(specifies the value of aaps_atlas_adaptation_parameter_set_id for the active atlas adaptation parameter set for the current atlas tile group).
ath_id 필드는 현재 타일과 관련된 타일 ID를 명시한다. 이 필드가 존재하지 않는 경우, ath_id 필드의 값은 0으로 추론될 수 있다. 즉, ath_id 필드는 타일의 타일 ID이다.
ath_type 필드는 현재 아틀라스 타일 그룹(또는 타일)의 코딩 타입을 나타낸다.
도 36은 상기 ath_type 필드에 할당되는 코딩 타입의 예시들을 나타낸다.
예를 들어, 상기 ath_type 필드의 값이 0이면, 아틀라스 타일 의 코딩 타입은 P_TILE (Inter atlas tile, 인터 아틀라스 타일)이다.
상기 ath_type 필드의 값이 1이면, 아틀라스 타일의 코딩 타입은 I_TILE (Intra atlas tile, 인트라 아틀라스 타일)이다.
상기 ath_type 필드의 값이 2이면, 아틀라스 타일의 코딩 타입은 SKIP_TILE (SKIP atlas tile, 스킵 아틀라스 타일)이다.
실시예들에 따르면, 아틀라스 프레임 타일 정보(AFTI)에 포함된 afps_output_flag_present_flag　필드의 값이 1이면, 아틀라스 타일 헤더는 ath_atlas_output_flag 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 ath_atlas_output_flag 필드의 값은 디코딩된 아틀라스 아웃풋 및 리무브 프로세서에 영향을 미친다(affects the decoded atlas output and removal processes).
ath_atlas_frm_order_cnt_lsb 필드는 현재 아틀라스 타입에 대한 아틀라스 프레임 오더 카운트 모듈로 MaxAtlasFrmOrderCntLsb를 나타낸다(specifies the atlas frame order count modulo MaxAtlasFrmOrderCntLsb for the current atlas tile).
실시예들에 따르면, 아틀라스 시퀀스 파라미터 세트(ASPS)에 포함된 asps_num_ref_atlas_frame_lists_in_asps 필드의 값이 1보다 크면, 아틀라스 타일 헤더는 ath_ref_atlas_frame_list_sps_flag 필드를 더 포함할 수 있다. 상기 asps_num_ref_atlas_frame_lists_in_asps 필드는 아틀라스 시퀀스 파라미터 세트(ASPS)에 포함되는 ref_list_struct(rlsIdx) 신택스 구조들의 개수를 나타낸다.
상기 ath_ref_atlas_frame_list_sps_flag 필드의 값이 1이면, 현재 아틀라스 타일 의 레퍼런스 아틀라스 프레임 리스트는 액티브 ASPS에 포함된 ref_list_struct(rlsIdx) 신택스 구조들 중 하나를 기반으로 유도됨을 나타낸다. 이 필드의 값이 0이면, 현재 아틀라스 타일 의 타일 헤더에 직접적으로 포함된 ref_list_struct(rlsIdx) 신택스 구조를 기반으로 현재 아틀라스 타일 리스트의 레퍼런스 아틀라스 프레임 리스트가 유도됨을 나타낸다.
실시예들에 따르면, 아틀라스 타일 헤더는 상기 ath_ref_atlas_frame_list_sps_flag 필드의 값이 0이면, ref_list_struct(asps_num_ref_atlas_frame_lists_in_asps)를 포함하고, 상기 ath_ref_atlas_frame_list_sps_flag 필드의 값이 1보다 크면 ath_ref_atlas_frame_list_idx 필드를 포함한다.
상기 ath_ref_atlas_frame_list_idx 필드는 현재 아틀라스 타일 에 대한 레퍼런스 아틀라스 프레임 리스트의 유도에 사용되는 ref_list_struct(rlsIdx) 신택스 구조의 인덱스를 나타낸다. 상기 레퍼런스 아틀라스 프레임 리스트는 액티브 ASPS에 포함된 ref_list_struct(rlsIdx) 신택스 구조들의 리스트이다.
실시예들에 따르면, 아틀라스 타일 헤더는 NumLtrAtlasFrmEntries 필드의 값만큼 ath_additional_afoc_lsb_present_flag[j] 필드를 더 포함하고, 상기 ath_additional_afoc_lsb_present_flag[j] 필드의 값이 1이면 ath_additional_afoc_lsb_val[j] 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 ath_additional_afoc_lsb_val[j] 필드는 현재 아틀라스 타일 에 대한 FullAtlasFrmOrderCntLsbLt[RlsIdx][j]의 값을 나타낸다.
실시예들에 따르면, 아틀라스 타일 헤더는 상기 ath_type 필드 값이 SKIP_TILE　을 지시하지 않으면, ASPS 또는 AFPS에 포함되는 정보에 따라 ath_pos_min_z_quantizer 필드, ath_pos_delta_max_z_quantizer 필드, ath_patch_size_x_info_quantizer 필드, ath_patch_size_y_info_quantizer 필드, ath_raw_3d_pos_axis_bit_count_minus1 필드, 및/또는 ath_num_ref_idx_active_minus1 필드를 더 포함할 수 있다.
실시예들에 따르면, 상기 ath_pos_min_z_quantizer 필드는 ASPS에 포함된 asps_normal_axis_limits_quantization_enabled_flag 필드의 값이 1이면 포함되고, 상기 ath_pos_delta_max_z_quantizer 필드는 ASPS에 포함된 asps_normal_axis_limits_quantization_enabled_flag 필드의 값과 asps_normal_axis_max_delta_value_enabled_flag 필드의 값이 모두 1이면 포함된다.
실시예들에 따르면, 상기 ath_patch_size_x_info_quantizer 필드와 상기 ath_patch_size_y_info_quantizer 필드는 ASPS에 포함된 asps_patch_size_quantizer_present_flag 필드의 값이 1이면 포함되고, 상기 ath_raw_3d_pos_axis_bit_count_minus1 필드는 AFPS에 포함된 afps_raw_3d_pos_bit_count_explicit_mode_flag 필드의 값이 1이면 포함된다.
실시예들에 따르면, 상기 ath_type 필드가 P_TILE을 지시하고, 상기 num_ref_entries[RlsIdx]이 1보다 크면, 아틀라스 타일 헤더는 ath_num_ref_idx_active_override_flag 필드를 더 포함하고, 상기 ath_num_ref_idx_active_override_flag 필드의 값이 1이면, 상기 ath_num_ref_idx_active_minus1 필드가 아틀라스 타일 헤더에 포함된다.
상기 ath_pos_min_z_quantizer 필드는 인덱스 p를 갖는 pdu_3d_pos_min_z[p] 값에 적용되는 양쟈화기를 나타낸다. 상기 ath_pos_min_z_quantizer 필드가 존재하지 않는 경우, 이 값은 0으로 추론될 수 있다.
상기 ath_pos_delta_max_z_quantizer 필드는 인덱스p를 갖는 패치의 pdu_3d_pos_delta_max_z[p]의 값에 적용되는 양자화기를 나타낸다. 상기 ath_pos_delta_max_z_quantizer 필드가 존재하지 않는 경우, 이 값은 0으로 추론될 수 있다.
상기 ath_patch_size_x_info_quantizer 필드는 인덱스p를 갖는 패치의pdu_2d_size_x_minus1[p], mpdu_2d_delta_size_x[p], ipdu_2d_delta_size_x[p], rpdu_2d_size_x_minus1[p], 및 epdu_2d_size_x_minus1[p] 변수들에 적용되는 PatchSizeXQuantizer 양자화기의 값을 나타낸다. 상기 ath_patch_size_x_info_quantizer 필드가 존재하지 않는 경우, 이 값은 asps_log2_patch_packing_block_size 필드의 값으로 추론될 수 있다.
상기 ath_patch_size_y_info_quantizer 필드는 인덱스P를 갖는 패치의 pdu_2d_size_y_minus1[p], mpdu_2d_delta_size_y[p], ipdu_2d_delta_size_y[p], rpdu_2d_size_y_minus1[p], 및 epdu_2d_size_y_minus1[p] 변수들에 적용되는 PatchSizeYQuantizer 양자화기의 값을 나타낸다. 상기 ath_patch_size_y_info_quantizer 필드가 존재하지 않는 경우, 이 값은 asps_log2_patch_packing_block_size필드의 값으로 추론될 수 있다.
상기 ath_raw_3d_pos_axis_bit_count_minus1 필드의 값에 1을 더하면, rpdu_3d_pos_x, rpdu_3d_pos_y, 및 rpdu_3d_pos_z의 고정-길이 리프리젠테이션 내 비트들의 개수를 나타낸다.
상기 ath_num_ref_idx_active_override_flag 필드의 값이 1이면, 상기 ath_num_ref_idx_active_minus1필드가 현재 아틀라스 타일 에 대해 존재함을 나타낸다. 이 필드의 값이 0이면, 상기 ath_num_ref_idx_active_minus1 필드가 존재하지 않음을 나타낸다. 상기 ath_num_ref_idx_active_override_flag 필드가 존재하지 않으면, 이 값은 0으로 추론될 수 있다.
상기 ath_num_ref_idx_active_minus1 필드에 1을 더하면, 현재 아틀라스 타일을 디코딩하기 위해 사용될 수 있는 레퍼런스 아틀라스 프레임 리스트를 위한 맥시멈 레퍼런스 인덱스를 나타낼 수 있다. ath_num_ref_idx_active_minus1 필드의 값이 0이면, 레퍼런스 아틀라스 프레임 리스트의 레퍼런스 인덱스가 현재 아틀라스 타일을 디코딩하기 위해 사용될 수 없음을 나타낸다.
byte_alignment는 데이터의 끝을 인디케이션(indication) 하기 위해 스탑 비트(stop bit)인 1을 추가 후, 바이트 얼라인(byte align)을 위해 0으로 나머지 bit들을 채우는 목적으로 사용될 수 있다.
전술한 바와 같이, ref_list_struct(rlsIdx) 신택스 구조는 ASPS에 하나 이상 포함될 수도 있고 및/또는 아틀라스 타일 그룹(또는 타일) 헤더에 직접적으로 포함될 수 있다.
도 37은 실시예들에 따른 아틀라스 타일 데이터(atlas_tile_data_unit)를 나타낸다.
도37은 도 34의 아틀라스 타일 레이어에 포함된 아틀라스 타일 데이터(atlas_tile_data_unit(tileID))의 신택스를 나타낸다. 도 37에서, p는 0부터 하나씩 증가하면서, 인덱스 p에 따른 아틀라스 관련 엘리먼트들(즉, 필드들)이 tileID에 해당하는 아틀라스 타일의 아틀라스 타일 데이터에 포함될 수 있다.
atdu_patch_mode[tileID][p] 필드는 현재 아틀라스 타일 그룹(또는 타일) 내 인덱스 p를 갖는 패치에 대한 패치 모드를 나타낸다. 아틀라스 타일 헤더에 포함된 ath_type 필드가 스킵 타일(SKIP_TILE)을 지시하면, 전체 타일 정보는 첫 번째 레퍼런스 아틀라스 프레임에 대응하는 현재 타일 과 동일한 ID(ath_ID)를 갖는 타일 로부터 직접적으로 복사됨을 나타낸다).
상기 atdu_patch_mode[tileID][p] 필드가 I_END가 아니고, P_END도 아닌 경우, 인덱스p마다 patch_information_data(tileID, p, atdu_patch_mode[tileID][p]) 및 atdu_patch_mode[tileID] [p]가 아틀라스 타일 데이터에 포함될 수 있다.
도 38은 상기 ath_type 필드가 I_TILE을 지시할 때, 상기 atdu_patch_mode 필드[tileID][p]에 할당되는 패치 모드 타입들의 예시를 나타낸다.
예를 들어, 상기 atdu_patch_mode[tileID][p] 필드의 값이 0이면, 식별자(Identifier)는 I_INTRA이고, 예측되지 않는 패치 모드(Non-predicted Patch mode)임을 나타낸다.
상기 atdu_patch_mode[tileID][p] 필드의 값이 1이면, 식별자(Identifier)는 I_RAW 이고, RAW 포인트 패치 모드(RAW Point Patch mode)임을 나타낸다.
상기 atdu_patch_mode[tileID][p] 필드의 값이 2이면, 식별자(Identifier)는 I_EOM 이고, EOM 포인트 패치 모드(EOM Point Patch mode)임을 나타낸다.
상기 atdu_patch_mode[tileID][p] 필드의 값이 14이면, 식별자(Identifier)는 I_END 이고, 패치 터미네이션 모드(Patch termination mode)임을 나타낸다.
도 39는 상기 ath_type 필드가 P_TILE을 지시할 때, 상기 atdu_patch_mode[tileID][p] 필드에 할당되는 패치 모드 타입들의 예시를 나타낸다.
예를 들어, 상기 atdu_patch_mode[tileID][p] 필드의 값이 0이면, 식별자(Identifier)는 P_SKIP 이고, 패치 스킵 모드(Patch Skip mode)임을 나타낸다.
상기 atdu_patch_mode[tileID][p] 필드의 값이 1이면, 식별자(Identifier)는 P_MERGE 이고, 패치 머지 모드(Patch Merge mode)임을 나타낸다.
상기 atdu_patch_mode[tileID][p] 필드의 값이 2이면, 식별자(Identifier)는 P_INTER 이고, 인터 프레딕트 패치 모드(Inter predicted Patch mode)임을 나타낸다.
상기 atdu_patch_mode[tileID][p] 필드의 값이 3이면, 식별자(Identifier)는 P_INTRA 이고, 비 프레딕트 패치 모드(Non-predicted Patch mode)임을 나타낸다.
상기 atdu_patch_mode[tileID][p] 필드의 값이 4이면, 식별자(Identifier)는 P_RAW 이고, RAW 포인트 패치 모드(RAW Point Patch mode)임을 나타낸다.
상기 atdu_patch_mode[tileID][p] 필드의 값이 5이면, 식별자(Identifier)는 P_EOM 이고, EOM 포인트 패치 모드(EOM Point Patch mode)임을 나타낸다.
상기 atdu_patch_mode[tileID][p] 필드의 값이 14이면, 식별자(Identifier)는 P_END 이고, 패치 터미네이션 모드(Patch termination mode)임을 나타낸다.
도 40은 상기 ath_type 필드가 SKIP_TILE을 지시할 때, 상기 atdu_patch_mode[tileID][p] 필드에 할당되는 패치 모드 타입의 예시를 나타낸다.
예를 들어, 상기 atdu_patch_mode[tileID][p] 필드의 값이 0이면, 식별자는 P_SKIP 이고, 패치 스킵 모드(Patch Skip mode)임을 나타낸다.
실시예들에 따르면, 아틀라스 타일 데이터 유닛은 AtduTotalNumberOfPatches 필드를 더 포함할 수 있다. 상기 AtduTotalNumberOfPatches 필드는 패치들의 개수를 나타내며, 최종 p값으로 설정될 수 있다.
도 41은 실시예들에 따른 패치 정보 데이터(patch_information_data(tileID, patchIdx, patchMode))를 나타낸다.
도 41은 도 37의 아틀라스 타일 데이터 유닛에 포함되는 패치 정보 데이터(patch_information_data(tileID, p, atdu_patch_mode[tileID][p]))의 신택스 구조의 예시를 나타낸다. 도 37의 patch_information_data(tileID, p, atdu_patch_mode[tileID][p])의 p는 도 41의 patchIdx에 해당하고, atdu_patch_mode[tileID][p]는 도 41의 patchMode에 해당한다.
예를 들어, 상기 ath_type 필드가 SKIP_TILE을 지시하면, skip_patch_data_unit()이 패치 정보 데이터로써 포함된다.
상기 ath_type 필드가 P_TILE을 지시하면, 패치 모드(patchMode)에 따라 skip_patch_data_unit(), merge_patch_data_unit(tileID, patchIdx), patch_data_unit(tileID, patchIdx), inter_patch_data_unit(tileID, patchIdx), raw_patch_data_unit(tileID, patchIdx), 및 eom_patch_data_unit(tileID, patchIdx) 중 하나가 패치 정보 데이터로써 포함될 수 있다.
예를 들어, 상기 skip_patch_data_unit()는 패치 모드(patchMode)가 패치 스킵 모드(P_SKIP)이면 포함되고, 상기 merge_patch_data_unit(tileID, patchIdx)는 패치 모드(patchMode)가 패치 머지 모드(P_MERGE)이면 포함되며, 상기 patch_data_unit(tileID, patchIdx)는 패치 모드(patchMode)가 비-예측 패치 모드(P_INTRA)이면 포함된다. 또한 상기 inter_patch_data_unit(tileID, patchIdx)는 패치 모드(patchMode)가 인터 프레딕트 패치 모드(P_INTER)이면 포함되고, 상기 raw_patch_data_unit(tileID, patchIdx)는 패치 모드(patchMode)가 RAW 포인트 패치 모드(P_RAW)이면 포함되고, 상기 eom_patch_data_unit(tileID, patchIdx)는 패치 모드(patchMode)가 EOM 포인트 패치 모드(P_EOM)이면 포함된다.
상기 ath_type 필드가 I_TILE을 지시하면, 패치 모드(patchMode)에 따라 patch_data_unit(tileID, patchIdx), raw_patch_data_unit(tileID, patchIdx), 및 eom_patch_data_unit(tileID, patchIdx) 중 하나가 패치 정보 데이터로써 포함될 수 있다.
예를 들어, 상기 patch_data_unit(tileID, patchIdx)는 패치 모드(patchMode)가 비-예측 패치모드(I_INTRA)이면 포함되고, 상기 raw_patch_data_unit(tileID, patchIdx)는 패치 모드(patchMode)가 RAW 포인트 패치 모드(I_RAW)이면 포함되며, 상기 eom_patch_data_unit(tileID, patchIdx)는 패치 모드(patchMode)가 EOM 포인트 패치 모드(I_EOM)이면 포함된다.
도 42는 실시예들에 따른 패치 데이터 유닛(patch_data_unit(tileID, patchIdx))의 신택스 구조를 나타낸다. 전술한 바와 같이, ath_type 필드가 P_TILE을 지시하고 패치 모드가 P_INTRA를 지시하거나 또는 ath_type 필드가 I_TILE을 지시하고 패치 모드가 I_INTRA를 지시하면, 패치 데이터 유닛(patch_data_unit(tileID, patchIdx))이 패치 정보 데이터로써 포함될 수 있다.
도 42에서, pdu_2d_pos_x[tileID][patchIdx] 필드는 현재 아틀라스 타일 내 인덱스 p를 갖는 패치에 대한 패치 바운딩 박스의 탑-레프트 코너의 x좌표(또는 레프트 오프셋)을 나타낸다. 아틀라스 타일 은 타일 인덱스를 가질 수 있다.
pdu_2d_pos_y[tileID][patchIdx] 필드는 현재 아틀라스 타일 내 인덱스 p를 갖는 패치에 대한 패치 바운딩 박스의 탑-레프트 코너의 y좌표(또는 탑 오프셋)을 나타낸다.
pdu_2d_size_x_minus1[tileID][patchIdx] 필드의 값에 1을 더하면, 현재 아틀라스 타일 내 인덱스p를 갖는 패치의 양자화된 너비 값을 나타낸다.
pdu_2d_size_y_minus1[tileID][patchIdx] 필드의 값에 1을 더하면, 현재 아틀라스 타일 내 인덱스p를 갖는 패치의 양자화된 높이 값을 나타낸다.
pdu_3d_offset_x[tileID][patchIdx] 필드는 탄젠트 축을 따라 현재 아틀라스 타일 의 인덱스p를 갖는 패치 내 복원된 패치 포인트들에 적용되는 시프트를 나타낸다.
pdu_3d_offset_y[tileID][patchIdx] 필드는 바이탄젠트 축을 따라 현재 아틀라스 타일 의 인덱스p를 갖는 패치 내 복원된 패치 포인트들에 적용되는 시프트를 나타낸다.
pdu_3d_offset_min_z[tileID][patchIdx] 필드는 노멀 축을 따라 현재 아틀라스 타일 의 인덱스p를 갖는 패치 내 복원된 패치 포인트들에 적용되는 시프트를 나타낸다.
실시예들에 따르면, ASPS에 포함된 asps_normal_axis_max_delta_value_enabled_flag 필드의 값이 1이면, pdu_3d_range_z[tileID][patchIdx]가 패치 데이터 유닛에 포함될 수 있다.
pdu_3d_range_z[tileID][patchIdx] 필드의 값이 존재하면, 이 필드는 노멀 축을 따라 현재 아틀라스 타일 의 인덱스 p를 갖는 패치 내 노미널 리프리젠테이션으로 전환 이후 복원된 비트뎁스 패치 지오메트리 샘플들에 존재하는 것으로 기대되는 시프트의 노미널 맥시멈 값을 나타낸다.
pdu_meshconnectivity_index[tileID][patchIdx] 필드는 현재 tileID에서의 현재 아틀라스 타일의 인덱스 p를 갖는 패치에 대한 메시 정보 특징값(예, 메시 연결 정보)을 나타낸다. 이 필드 값은 버텍스와 버텍스 사이의 연결성 상태에 따라 인덱스 값 부여가 가능하다. 일 실시예로, 이 필드의 값은 0이상의 값을 갖고 메시 정보를 표현하는 방법에 따라 인덱스 값 지정이 달라질 수 있다. 이 필드는 아틀라스 데이터 내 다른 시퀀스 파라미터에 포함될 수도 있다. 상기 pdu_meshconnectivity_index[tileID][patchIdx] 필드는 메시 관련 정보라 칭한다.
pdu_projection_id[tileID][patchIdx] 필드는 현재 아틀라스 타일 의 인덱스p를 갖는 패치에 대한 프로젝션 평면에 대한 노멀의 인덱스 및 프로젝션 모드의 값들을 나타낸다(specifies the values of the projection mode and of the index of the normal to the projection plane for the patch with index p of the current atlas tile).
pdu_orientation_index[tileID][patchIdx] 필드는 현재 아틀라스 타일 의 인덱스p를 갖는 패치에 대한 패치 오리엔테이션 인덱스를 나타낸다(indicates the patch orientation index for the patch with index p of the current atlas tile).
실시예들에 따르면, AFPS에 포함되는 afps_lod_mode_enabled_flag 필드의 값이 1이면, pdu_lod_enabled_flag[tileID][patchIndex] 필드가 패치 데이터 유닛에 포함될 수 있다.
상기 pdu_lod_enabled_flag[tileID][patchIndex]가 0보다 크면, pdu_lod_scale_x_minus1[tileID][patchIndex] 필드와 pdu_lod_scale_y[tileID][patchIndex] 필드가 패치 데이터 유닛에 포함될 수 있다.
상기 pdu_lod_enabled_flag[tileID][patchIndex] 필드의 값이 1이고, patchIndex 가 p이면, LOD 파라미터들이 인덱스 p를 갖는 현재 패치를 위해 존재함을 나타낸다. 이 필드의 값이 0이면, 현재 패치를 위해 LOD파라미터들이 존재하지 않음을 나타낸다(equal to 1 specifies that the LOD parameters are present for the current patch with index p. If pdu_lod_enabled_flag[patchIndex] is equal to 0, no LOD parameters are present for the current patch).
상기 pdu_lod_scale_x_minus1[tileID][patchIdx] 필드에 1을 더하면, 패치 좌표 Patch3dPosX[tileID][patchIdx]에 더하기 이전에, 현재 아틀라스 타일 의 인덱스p를 갖는 패치 내 포인트의 로컬 X좌표에 적용되는 LOD스케일링 팩터를 나타낸다.
pdu_lod_scale_y_idc[tileID][patchIdx] 필드는 패치 좌표 Patch3dPosY[tileID][patchIdx] 에 더하기 이전에, 현재 아틀라스 타일 의 인덱스p를 갖는 패치 내 포인트의 로컬 Y좌표에 적용되는 LOD스케일링 팩터를 나타낸다.
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.
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, 상술한 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 사상이나 범위를 벗어나지 않고 실시예들에서 다양한 변경 및 변형이 가능함은 당업자에게 이해된다. 따라서, 실시예들은 첨부된 청구항 및 그 동등 범위 내에서 제공되는 실시예들의 변경 및 변형을 포함하는 것으로 의도된다.
본 명세서에서 장치 및 방법 발명이 모두 언급되고, 장치 및 방법 발명 모두의 설명은 서로 보완하여 적용될 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. (In this document, the term "/" and "," should be interpreted to indicate "and/or". For instance, the expression "A/B" may mean "A and/or B". Further, "A, B" may mean "A and/or B". Further, "A/B/C" may mean "at least one of A, B, and/or C". Also, "A, B, C" may mean "at least one of A, B, and/or C.")
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. (Further, in the document, the term "or" should be interpreted to indicate "and/or". For instance, the expression "A or B" may comprise 1) only A, 2) only B, and/or 3) both A and B. in other words, the term "or" in this document should be interpreted to indicate "additionally or alternatively.")
실시예들의 장치의 다양한 구성요소들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 그것들의 조합에 의해 수행될 수 있다. 실시예들의 다양한 구성요소들은 하나의 칩, 예를 들면 하나의 하드웨어 서킷으로 구현될 수 있다 실시예들에 따라, 실시예들에 따른 구성요소들은 각각 별도의 칩들로 구현될 수 있다. 실시예들에 따라, 실시예들에 따른 장치의 구성요소들 중 적어도 하나 이상은 하나 또는 그 이상의 프로그램들을 실행 할 수 있는 하나 또는 그 이상의 프로세서들로 구성될 수 있으며, 하나 또는 그 이상의 프로그램들은 실시예들에 따른 동작/방법들 중 어느 하나 또는 그이상의 동작/방법들을 수행시키거나, 수행시키기 위한 인스트럭션들을 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 장치의 방법/동작들을 수행하기 위한 실행 가능한 인스트럭션들은 하나 또는 그 이상의 프로세서들에 의해 실행되기 위해 구성된 일시적이지 않은 CRM 또는 다른 컴퓨터 프로그램 제품들에 저장될 수 있거나, 하나 또는 그 이상의 프로세서들에 의해 실행되기 위해 구성된 일시적인 CRM 또는 다른 컴퓨터 프로그램 제품들에 저장될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 메모리는 휘발성 메모리(예를 들면 RAM 등)뿐 만 아니라 비휘발성 메모리, 플래쉬 메모리, PROM등을 전부 포함하는 개념으로 사용될 수 있다. 또한, 인터넷을 통한 전송 등과 같은 캐리어 웨이브의 형태로 구현되는 것도 포함될 수 있다. 또한, 프로세서가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 프로세서가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
제1, 제2 등과 같은 용어는 실시예들의 다양한 구성요소들을 설명하기 위해 사용될 수 있다. 하지만 실시예들에 따른 다양한 구성요소들은 위 용어들에 의해 해석이 제한되어서는 안된다. 이러한 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위해 사욛외는 것에 불과하다. 것에 불과하다. 예를 들어, 제1 사용자 인풋 시그널은 제2사용자 인풋 시그널로 지칭될 수 있다. 이와 유사하게, 제2사용자 인풋 시그널은 제1사용자 인풋시그널로 지칭될 수 있다. 이러한 용어의 사용은 다양한 실시예들의 범위 내에서 벗어나지 않는 것으로 해석되어야만 한다. 제1사용자 인풋 시그널 및 제2사용자 인풋 시그널은 모두 사용자 인풋 시그널들이지만, 문맥 상 명확하게 나타내지 않는 한 동일한 사용자 인풋 시그널들을 의미하지 않는다.
실시예들을 설명하기 위해 사용된 용어는 특정 실시예들을 설명하기 위한 목적으로 사용되고, 실시예들을 제한하기 위해서 의도되지 않는다. 실시예들의 설명 및 청구항에서 사용된 바와 같이, 문맥 상 명확하게 지칭하지 않는 한 단수는 복수를 포함하는 것으로 의도된다. 및/또는 표현은 용어 간의 모든 가능한 결합을 포함하는 의미로 사용된다. 포함한다 표현은 특징들, 수들, 단계들, 엘리먼트들, 및/또는 컴포넌트들이 존재하는 것을 설명하고, 추가적인 특징들, 수들, 단계들, 엘리먼트들, 및/또는 컴포넌트들을 포함하지 않는 것을 의미하지 않는다.
실시예들을 설명하기 위해 사용되는, ~인 경우, ~때 등의 조건 표현은 선택적인 경우로만 제한 해석되지 않는다. 특정 조건을 만족하는 때, 특정 조건에 대응하여 관련 동작을 수행하거나, 관련 정의가 해석되도록 의도되었다.
상술한 바와 같이, 실시예들을 실시하기 위한 최선의 형태에서 관련 내용을 설명하였다.
상술한 바와 같이, 실시예들은 3D 데이터 송수신 장치 및 시스템에 전체적 또는 부분적으로 적용될 수 있다.
당업자는 실시예들의 범위 내에서 실시예들을 다양하게 변경 또는 변형할 수 있다.
실시예들은 변경/변형들을 포함할 수 있고, 변경/변형은 청구항들 및 그 와 동일한 것들의 범위를 벗어나지 않는다.

Claims (15)

  1. 메시 연결 정보를 포함하는 포인트 클라우드 데이터를 분할하여 패치들을 생성하는 단계;
    상기 패치들을 2D 프레임에 패킹하는 단계;
    상기 2D 프레임에 패킹된 패치들을 기반으로 지오메트리 이미지, 어트리뷰트 이미지, 및 어큐판시 맵 이미지를 생성하는 단계;
    상기 지오메트리 이미지, 상기 어트리뷰트 이미지, 상기 어큐판시 맵 이미지를 각각 압축하는 단계; 및
    상기 압축된 지오메트리 이미지, 상기 압축된 어트리뷰트 이미지, 상기 압축된 어큐판시 이미지, 및 시그널링 정보를 포함하는 비트스트림을 전송하는 단계를 포함하는 3D 데이터 송신 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 패치 생성 단계는 상기 포인트 클라우드 데이터의 각 포인트가 프로젝션될 바운딩 박스의 프로젝션 평면을 결정하는 단계를 포함하는 3D 데이터 송신 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 각 포인트의 프로젝션 평면은 스코어 스무스, 스코어 노말, 또는 스코어 메시 중 적어도 하나를 기반으로 결정되는 3D 데이터 송신 방법.
  4. 제 3 항에 있어서,
    상기 스코어 메시는 특정 포인트의 메시 연결 정보와 특정 프로젝션 평면의 패치의 오리엔테이션의 내적(inner product)으로 결정되는 3D 데이터 송신 방법.
  5. 제 3 항에 있어서,
    상기 스코어 스무스는 특정 포인트의 프로젝션 평면과 가장 가까운 이웃 포인트들의 프로젝션 평면과의 유사도로 결정되는 3D 데이터 송신 방법.
  6. 제 3 항에 있어서,
    상기 스코어 노말은 특정 포인트의 노말 값과 바운딩 박스의 각 평면의 노말값과의 유사도로 결정되는 3D 데이터 송신 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 시그널링 정보는 각 패치별로 메시 관련 정보를 포함하는 3D 데이터 송신 방법.
  8. 메시 연결 정보를 포함하는 포인트 클라우드 데이터를 분할하여 패치들을 생성하는 패치 제네레이션부;
    상기 패치들을 2D 프레임에 패킹하는 패치 패킹부;
    상기 2D 프레임에 패킹된 패치들을 기반으로 지오메트리 이미지, 어트리뷰트 이미지, 및 어큐판시 맵 이미지를 생성하는 이미지 생성부;
    상기 지오메트리 이미지, 상기 어트리뷰트 이미지, 상기 어큐판시 맵 이미지를 각각 압축하는 컴프레션부; 및
    상기 압축된 지오메트리 이미지, 상기 압축된 어트리뷰트 이미지, 상기 압축된 어큐판시 이미지, 및 시그널링 정보를 포함하는 비트스트림을 전송하는 전송부를 포함하는 3D 데이터 송신 장치.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 패치 제네레이션부는 상기 포인트 클라우드 데이터의 각 포인트가 프로젝션될 바운딩 박스의 프로젝션 평면을 결정하는 세그멘테이션부를 포함하는 3D 데이터 송신 장치.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 각 포인트의 프로젝션 평면은 스코어 스무스, 스코어 노말, 또는 스코어 메시 중 적어도 하나를 기반으로 결정되는 3D 데이터 송신 장치.
  11. 제 10 항에 있어서,
    상기 스코어 메시는 특정 포인트의 메시 연결 정보와 특정 프로젝션 평면의 패치의 오리엔테이션의 내적(inner product)으로 결정되는 3D 데이터 송신 장치.
  12. 제 10 항에 있어서,
    상기 스코어 스무스는 특정 포인트의 프로젝션 평면과 가장 가까운 이웃 포인트들의 프로젝션 평면과의 유사도로 결정되는 3D 데이터 송신 장치.
  13. 제 10 항에 있어서,
    상기 스코어 노말은 특정 포인트의 노말 값과 바운딩 박스의 각 평면의 노말값과의 유사도로 결정되는 3D 데이터 송신 장치.
  14. 제 8 항에 있어서,
    상기 시그널링 정보는 각 패치별로 메시 관련 정보를 포함하는 3D 데이터 송신 정차.
  15. 압축된 지오메트리 이미지, 압축된 어트리뷰트 이미지, 압축된 어큐판시 이미지, 및 시그널링 정보를 포함하는 비트스트림을 수신하는 단계;
    상기 압축된 지오메트리 이미지, 상기 압축된 어트리뷰트 이미지, 상기 압축된 어큐판시 이미지를 각각 압축 해제하는 단계;
    상기 시그널링 정보와 상기 압축 해제된 지오메트리 이미지를 기반으로 메시 연결 정보를 포함하는 지오메트리 정보를 재구성하는 단계; 및
    상기 재구성된 지오메트리 정보와 상기 압축 해제된 어트리뷰트 이미지를 기반으로 어트리뷰트 정보를 재구성하는 단계를 포함하는 3D 데이터 수신 방법.
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