이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 하기의 실시예들은 본 발명을 구체화하기 위한 것일 뿐 본 발명의 권리 범위를 제한하거나 한정하는 것이 아님은 물론이다. 본 발명의 상세한 설명 및 실시예들로부터 본 발명이 속하는 기술 분야의 전문가가 용이하게 유추할 수 있는 것은 본 발명의 권리 범위에 속하는 것으로 해석된다.
본 명세서의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 안되며, 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.
바람직한 실시예들에 대해 구체적으로 설명하되, 그 예는 첨부된 도면에 나타낸다. 첨부된 도면을 참조한 아래의 상세한 설명은 구현될 수 있는 실시예들만을 나타내기보다는 바람직한 실시예들을 설명하기 위한 것이다. 이하에서는 본 발명에 대한 철저한 이해를 제공하기 위해 세부 사항을 포함하여 설명한다. 그러나 본 발명이 이러한 세부 사항 없이 실행될 수 있다는 것은 당업자에게 자명하다. 본 명세서에서 사용되는 대부분의 용어는 해당 분야에서 널리 사용되는 일반적인 것들에서 선택되지만, 일부 용어는 출원인에 의해 임의로 선택되며 그 의미는 필요에 따라 다음 설명에서 자세히 서술한다. 따라서 본 발명은 용어의 단순한 명칭이나 의미가 아닌 용어의 의도된 의미에 근거하여 이해되어야 한다. 또한 이하의 도면들 및 상세한 설명은 구체적으로 기술된 실시예들에만 국한되어 해석되지 않고, 도면 및 상세한 설명에 기재된 실시예들과 균등하거나, 대체 가능한 것들까지 포함하는 것으로 해석되어야만 한다.
도 1은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 예시를 나타낸다.
도 1에 도시된 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 전송 장치(transmission device)(10000) 및 수신 장치(reception device)(10004)를 포함할 수 있다. 전송 장치(10000) 및 수신 장치(10004)는 포인트 클라우드 데이터를 송수신하기 위해 유무선 통신 가능하다.
실시예들에 따른 전송 장치(10000)는 포인트 클라우드 비디오(또는 포인트 클라우드 콘텐트)를 확보하고 처리하여 전송할 수 있다. 실시예들에 따라, 전송 장치(10000)는 고정국(fixed station), BTS(base transceiver system), 네트워크, AI(Artificial Intelligence) 기기 및/또는 시스템, 로봇, AR/VR/XR 기기 및/또는 서버 등을 포함할 수 있다. 또한 실시예들에 따라 전송 장치(10000)는 무선 접속 기술(예, 5G NR(New RAT), LTE(Long Term Evolution))을 이용하여, 기지국 및/또는 다른 무선 기기와 통신을 수행하는 기기, 로봇, 차량, AR/VR/XR 기기, 휴대기기, 가전, IoT(Internet of Thing)기기, AI 기기/서버 등을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 전송 장치(10000)는 포인트 클라우드 비디오 획득부(Point Cloud Video Acquisition unit, 10001), 포인트 클라우드 비디오 인코더(Point Cloud Video Encoder, 10002) 및/또는 트랜스미터(Transmitter (or Communication module), 10003)를 포함한다
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 획득부(10001)는 캡쳐, 합성 또는 생성 등의 처리 과정을 통해 포인트 클라우드 비디오를 획득한다. 포인트 클라우드 비디오는 3차원 공간에 위치한 포인트들의 집합인 포인트 클라우드로 표현되는 포인트 클라우드 콘텐트로서, 포인트 클라우드 비디오 데이터 등으로 호칭될 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오는 하나 또는 그 이상의 프레임들을 포함할 수 있다. 하나의 프레임은 정지 영상/픽쳐를 나타낸다. 따라서 포인트 클라우드 비디오는 포인트 클라우드 영상/프레임/픽처를 포함할 수 있으며, 포인트 클라우드 영상, 프레임 및 픽처 중 어느 하나로 호칭될 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)는 확보된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 인코딩한다. 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)는 포인트 클라우드 컴프레션(Point Cloud Compression) 코딩을 기반으로 포인트 클라우드 비디오 데이터를 인코딩할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 컴프레션 코딩은 G-PCC(Geometry-based Point Cloud Compression) 코딩 및/또는 V-PCC(Video based Point Cloud Compression) 코딩 또는 차세대 코딩을 포함할 수 있다. 또한 실시예들에 따른 포인트 클라우드 컴프레션 코딩은 상술한 실시예에 국한되는 것은 아니다. 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)는 인코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 포함하는 비트스트림을 출력할 수 있다. 비트스트림은 인코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터뿐만 아니라, 포인트 클라우드 비디오 데이터의 인코딩과 관련된 시그널링 정보를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 트랜스미터(10003)는 인코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 포함하는 비트스트림을 전송한다. 실시예들에 따른 비트스트림은 파일 또는 세그먼트(예를 들면 스트리밍 세그먼트) 등으로 인캡슐레이션되어 방송망 및/또는 브로드밴드 망등의 다양한 네트워크를 통해 전송된다. 도면에 도시되지 않았으나, 전송 장치(10000)는 인캡슐레이션 동작을 수행하는 인캡슐레이션부(또는 인캡슐레이션 모듈)을 포함할 수 있다. 또한 실시예들에 따라 인캡슐레이션부는 트랜스미터(10003)에 포함될 수 있다. 실시예들에 따라 파일 또는 세그먼트는 네트워크를 통해 수신 장치(10004)로 전송되거나, 디지털 저장매체(예를 들면 USB, SD, CD, DVD, 블루레이, HDD, SSD 등)에 저장될 수 있다. 실시예들에 따른 트랜스미터(10003)는 수신 장치(10004) (또는 리시버(Receiver, 10005))와 4G, 5G, 6G 등의 네트워크를 통해 유/무선 통신 가능하다. 또한 트랜스미터(10003)는 네트워크 시스템(예를 들면 4G, 5G, 6G 등의 통신 네트워크 시스템)에 따라 필요한 데이터 처리 동작을 수행할 수 있다. 또한 전송 장치(10000)는 온 디맨드(On Demand) 방식에 따라 인캡슐레이션된 데이터를 전송할 수도 있다.
실시예들에 따른 수신 장치(10004)는 리시버(Receiver, 10005), 포인트 클라우드 비디오 디코더(Point Cloud Video Decoder, 10006) 및/또는 렌더러(Renderer, 10007)를 포함한다. 실시예들에 따라 수신 장치(10004)는 무선 접속 기술(예, 5G NR(New RAT), LTE(Long Term Evolution))을 이용하여, 기지국 및/또는 다른 무선 기기와 통신을 수행하는 기기, 로봇, 차량, AR/VR/XR 기기, 휴대기기, 가전, IoT(Internet of Thing)기기, AI 기기/서버 등을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 리시버(10005)는 포인트 클라우드 비디오 데이터를 포함하는 비트스트림 또는 비트스트림이 인캡슐레이션된 파일/세그먼트 등을 네트워크 또는 저장매체로부터 수신한다. 리시버(10005)는 네트워크 시스템(예를 들면 4G, 5G, 6G 등의 통신 네트워크 시스템)에 따라 필요한 데이터 처리 동작을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 리시버(10005)는 수신한 파일/세그먼트를 디캡슐레이션하여 비트스트림을 출력할수 있다. 또한 실시예들에 따라 리시버(10005)는 디캡슐레이션 동작을 수행하기 위한 디캡슐레이션부(또는 디캡슐레이션 모듈)을 포함할 수 있다. 또한 디캡슐레이션부는 리시버(10005)와 별개의 엘레멘트(또는 컴포넌트)로 구현될 수 있다.
포인트 클라우드 비디오 디코더(10006)는 포인트 클라우드 비디오 데이터를 포함하는 비트스트림을 디코딩한다. 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006)는 포인트 클라우드 비디오 데이터가 인코딩된 방식에 따라 디코딩할 수 있다(예를 들면 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)의 동작의 역과정). 따라서 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006)는 포인트 클라우드 컴프레션의 역과정인 포인트 클라우드 디컴프레션 코딩을 수행하여 포인트 클라우드 비디오 데이터를 디코딩할 수 있다. 포인트 클라우드 디컴프레션 코딩은 G-PCC 코딩을 포함한다.
렌더러(10007)는 디코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 렌더링한다. 일 실시예로, 렌더러(10007)는 디코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 뷰포트 등에 따라 렌더링할 수 있다. 렌더러(10007)는 포인트 클라우드 비디오 데이터 뿐만 아니라 오디오 데이터도 렌더링하여 포인트 클라우드 콘텐트를 출력할 수 있다. 실시예들에 따라 렌더러(10007)는 포인트 클라우드 콘텐트를 디스플레이하기 위한 디스플레이를 포함할 수 있다. 실시예들에 따라 디스플레이는 렌더러(10007)에 포함되지 않고 별도의 디바이스 또는 컴포넌트로 구현될 수 있다.
도면에 점선으로 표시된 화살표는 수신 장치(10004)에서 획득한 피드백 정보(feedback information)의 전송 경로를 나타낸다. 피드백 정보는 포인트 클라우드 콘텐트를 소비하는 사용자와의 인터랙티비를 반영하기 위한 정보로서, 사용자의 정보(예를 들면 헤드 오리엔테이션 정보, 뷰포트(Viewport) 정보 등)을 포함한다. 특히 포인트 클라우드 콘텐트가 사용자와의 상호작용이 필요한 서비스(예를 들면 자율주행 서비스 등)를 위한 콘텐트인 경우, 피드백 정보는 콘텐트 송신측(예를 들면 전송 장치(10000)) 및/또는 서비스 프로바이더에게 전달될 수 있다. 실시예들에 따라 피드백 정보는 전송 장치(10000) 뿐만 아니라 수신 장치(10004)에서도 사용될 수 있으며, 제공되지 않을 수도 있다.
실시예들에 따른 헤드 오리엔테이션 정보는 사용자의 머리 위치, 방향, 각도, 움직임 등에 대한 정보를 의미할 수 있다. 실시예들에 따른 수신 장치(10004)는 헤드 오리엔테이션 정보를 기반으로 뷰포트 정보를 계산할 수 있다. 뷰포트 정보는 사용자가 바라보고 있는 포인트 클라우드 비디오의 영역(즉, 사용자가 현재 보고 있는 영역)에 대한 정보이다. 즉, 뷰포트 정보는 사용자가 현재 포인트 클라우드 비디오 내에서 보고 있는 영역에 대한 정보이다. 다시 말해, 뷰포트 또는 뷰포트 영역은 사용자가 포인트 클라우드 비디오에서 보고 있는 영역을 의미할 수 있다. 그리고 시점(viewpoint)은 사용자가 포인트 클라우드 비디오에서 보고 있는 지점으로서, 뷰포트 영역의 정중앙 지점을 의미할 수 있다. 즉, 뷰포트는 시점을 중심으로 한 영역으로서, 그 영역이 차지하는 크기, 형태 등은 FOV(Field Of View) 에 의해 결정될 수 있다. 따라서 수신 장치(10004)는 헤드 오리엔테이션 정보 외에 장치가 지원하는 수직(vertical) 혹은 수평(horizontal) FOV 등을 기반으로 뷰포트 정보를 추출할 수 있다. 또한 수신 장치(10004)는 헤드 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보를 기반으로 게이즈 분석 (Gaze Analysis) 등을 수행하여 사용자의 포인트 클라우드 비디오 소비 방식, 사용자가 응시하는 포인트 클라우드 비디오 영역, 응시 시간 등을 확인할 수 있다. 실시예들에 따라 수신 장치(10004)는 게이즈 분석 결과를 포함하는 피드백 정보를 송신 장치(10000)로 전송할 수 있다. 실시예들에 따르면, VR/XR/AR/MR 디스플레이 등의 장치는 사용자의 머리 위치/방향, 장치가 지원하는 수직(vertical) 또는 수평(horizontal) FOV 등에 근거하여 뷰포트 영역을 추출할 수 있다. 실시예들에 따르면, 헤드 오리엔테이션 정보와 뷰포트 정보는 피드백 정보 또는 시그널링 정보 또는 메타데이터라 칭할 수 있다.
실시예들에 따른 피드백 정보는 렌더링 및/또는 디스플레이 과정에서 획득될 수 있다. 실시예들에 따른 피드백 정보는 수신 장치(10004)에 포함된 하나 또는 그 이상의 센서들에 의해 확보될 수 있다. 또한 실시예들에 따라 피드백 정보는 렌더러(10007) 또는 별도의 외부 엘레멘트(또는 디바이스, 컴포넌트 등)에 의해 확보될 수 있다. 도1의 점선은 렌더러(10007)에서 확보한 피드백 정보의 전달 과정을 나타낸다. 상기 피드백 정보는 송신측으로 전달되는 것뿐만 아니라, 수신측에서 소비될 수도 있다. 즉, 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 피드백 정보를 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 처리(인코딩/디코딩/렌더링)할 수 있다. 예를 들어, 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006)와 렌더러(10007)는 피드백 정보 즉, 헤드 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보를 이용하여 현재 사용자가 보고 있는 영역에 대한 포인트 클라우드 비디오만 우선적으로 디코딩 및 렌더링할 수 있다.
또한 수신 장치(10004)는 피드백 정보를 전송 장치(10000)로 전송할 수 있다. 전송 장치(10000)(또는 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002))는 피드백 정보를 기반으로 인코딩 동작을 수행할 수 있다. 따라서 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 모든 포인트 클라우드 데이터를 처리(인코딩/디코딩)하지 않고, 피드백 정보를 기반으로 필요한 데이터(예를 들면 사용자의 헤드 위치에 대응하는 포인트 클라우드 데이터)를 효율적으로 처리하고, 사용자에게 포인트 클라우드 콘텐트를 제공할 수 있다.
실시예들에 따라, 전송 장치(10000)는 인코더, 전송 디바이스, 전송기, 전송 시스템 등으로 호칭될 수 있으며, 수신 장치(10004)는 디코더, 수신 디바이스, 수신기, 수신 시스템 등으로 호칭될 수 있다.
실시예들에 따른 도 1 의 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템에서 처리되는 (획득/인코딩/전송/디코딩/렌더링의 일련의 과정으로 처리되는) 포인트 클라우드 데이터는 포인트 클라우드 콘텐트 데이터 또는 포인트 클라우드 비디오 데이터라고 호칭할 수 있다. 실시예들에 따라 포인트 클라우드 콘텐트 데이터는 포인트 클라우드 데이터와 관련된 메타데이터 내지 시그널링 정보를 포함하는 개념으로 사용될 수 있다.
도 1에 도시된 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 엘리먼트들은 하드웨어, 소프트웨어, 프로세서 및/또는 그것들의 결합등으로 구현될 수 있다.
도 2는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 동작을 나타내는 블록도이다.
도 2의 블록도는 도 1에서 설명한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 동작을 나타낸다. 상술한 바와 같이 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 포인트 클라우드 컴프레션 코딩(예를 들면 G-PCC)을 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 처리할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 포인트 클라우드 전송 장치(10000) 또는 포인트 클라우드 비디오 획득부(10001))은 포인트 클라우드 비디오를 획득할 수 있다(20000). 포인트 클라우드 비디오는 3차원 공간을 표현하는 좌표계에 속한 포인트 클라우드로 표현된다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오는 Ply (Polygon File format or the Stanford Triangle format) 파일을 포함할 수 있다. 포인트 클라우드 비디오가 하나 또는 그 이상의 프레임들을 갖는 경우, 획득한 포인트 클라우드 비디오는 하나 또는 그 이상의 Ply 파일들을 포함할 수 있다. Ply 파일은 포인트의 지오메트리(Geometry) 및/또는 어트리뷰트(Attribute)와 같은 포인트 클라우드 데이터를 포함한다. 지오메트리는 포인트들의 포지션들을 포함한다. 각 포인트의 포지션은 3차원 좌표계(예를 들면 XYZ축들로 이루어진 좌표계 등)를 나타내는 파라미터들(예를 들면 X축, Y축, Z축 각각의 값)로 표현될 수 있다. 어트리뷰트는 포인트들의 어트리뷰트들(예를 들면, 각 포인트의 텍스쳐 정보, 색상(YCbCr 또는 RGB), 반사율(r), 투명도 등)을 포함한다. 하나의 포인트는 하나 또는 그 이상의 어트리뷰트들(또는 속성들)을 가진다. 예를 들어 하나의 포인트는 하나의 색상인 어트리뷰트를 가질 수도 있고, 색상 및 반사율인 두 개의 어트리뷰트들을 가질 수도 있다. 실시예들에 따라, 지오메트리는 포지션들, 지오메트리 정보, 지오메트리 데이터 등으로 호칭 가능하며, 어트리뷰트는 어트리뷰트들, 어트리뷰트 정보, 어트리뷰트 데이터 등으로 호칭할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 포인트 클라우드 전송 장치(10000) 또는 포인트 클라우드 비디오 획득부(10001))은 포인트 클라우드 비디오의 획득 과정과 관련된 정보(예를 들면 깊이 정보, 색상 정보 등)로부터 포인트 클라우드 데이터를 확보할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 전송 장치(10000) 또는 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002))은 포인트 클라우드 데이터를 인코딩할 수 있다(20001). 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 포인트 클라우드 컴프레션 코딩을 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 인코딩할 수 있다. 상술한 바와 같이 포인트 클라우드 데이터는 포인트의 지오메트리 및 어트리뷰트를 포함할 수 있다. 따라서 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 지오메트리를 인코딩하는 지오메트리 인코딩을 수행하여 지오메트리 비트스트림을 출력할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 어트리뷰트를 인코딩하는 어트리뷰트 인코딩을 수행하여 어트리뷰트 비트스트림을 출력할 수 있다. 실시예들에 따라 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 지오메트리 인코딩에 기초하여 어트리뷰트 인코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 비트스트림 및 어트리뷰트 비트스트림은 멀티플렉싱되어 하나의 비트스트림으로 출력될 수 있다. 실시예들에 따른 비트스트림은 지오메트리 인코딩 및 어트리뷰트 인코딩과 관련된 시그널링 정보를 더 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 전송 장치(10000) 또는 트랜스미터(10003))는 인코딩된 포인트 클라우드 데이터를 전송할 수 있다(20002). 도1에서 설명한 바와 같이 인코딩된 포인트 클라우드 데이터는 지오메트리 비트스트림, 어트리뷰트 비트스트림으로 표현될 수 있다. 또한 인코딩된 포인트 클라우드 데이터는 포인트 클라우드 데이터의 인코딩과 관련된 시그널링 정보(예를 들면 지오메트리 인코딩 및 어트리뷰트 인코딩과 관련된 시그널링 정보)과 함께 비트스트림의 형태로 전송될 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 인코딩된 포인트 클라우드 데이터를 전송하는 비트스트림을 인캡슐레이션 하여 파일 또는 세그먼트의 형태로 전송할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 리시버(10005))은 인코딩된 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 수신할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 리시버(10005))은 비트스트림을 디멀티플렉싱할 수 있다.
포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10005))은 비트스트림으로 전송되는 인코딩된 포인트 클라우드 데이터(예를 들면 지오메트리 비트스트림, 어트리뷰트 비트스트림)을 디코딩할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10005))은 비트스트림에 포함된 포인트 클라우드 비디오 데이터의 인코딩과 관련된 시그널링 정보를 기반으로 포인트 클라우드 비디오 데이터를 디코딩할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10005))은 지오메트리 비트스트림을 디코딩하여 포인트들의 포지션들(지오메트리)을 복원할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 복원한 지오메트리를 기반으로 어트리뷰트 비트스트림을 디코딩하여 포인트들의 어트리뷰트들을 복원할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10005))은 복원된 지오메트리에 따른 포지션들 및 디코딩된 어트리뷰트를 기반으로 포인트 클라우드 비디오를 복원할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 렌더러(10007))은 디코딩된 포인트 클라우드 데이터를 렌더링할 수 있다(20004). 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 렌더러(10007))은 디코딩 과정을 통해 디코딩된 지오메트리 및 어트리뷰트들을 다양한 렌더링 방식에 따라 렌더링 할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트의 포인트들은 일정 두께를 갖는 정점, 해당 정점 위치를 중앙으로 하는 특정 최소 크기를 갖는 정육면체, 또는 정점 위치를 중앙으로 하는 원 등으로 렌더링 될 수도 있다. 렌더링된 포인트 클라우드 콘텐트의 전부 또는 일부 영역은 디스플레이 (예를 들면 VR/AR 디스플레이, 일반 디스플레이 등)을 통해 사용자에게 제공된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004))는 피드백 정보를 확보할 수 있다(20005). 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 피드백 정보를 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 인코딩 및/또는 디코딩할 수 있다. 실시예들에 따른 피드백 정보 및 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 동작은 도 1에서 설명한 피드백 정보 및 동작과 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
도 3은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 캡쳐 과정의 예시를 나타낸다.
도 3은 도 1 내지 도 2에서 설명한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 포인트 클라우드 비디오 캡쳐 과정의 예시를 나타낸다.
포인트 클라우드 콘텐트는 다양한 3차원 공간(예를 들면 현실 환경을 나타내는 3차원 공간, 가상 환경을 나타내는3차원 공간 등)에 위치한 오브젝트(object) 및/또는 환경을 나타내는 포인트 클라우드 비디오(이미지들 및/또는 영상들)을 포함한다. 따라서 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 포인트 클라우드 콘텐트를 생성하기 위하여 하나 또는 그 이상의 카메라(camera)들(예를 들면, 깊이 정보를 확보할 수 있는 적외선 카메라, 깊이 정보에 대응되는 색상 정보를 추출 할 수 있는 RGB 카메라 등), 프로젝터(예를 들면 깊이 정보를 확보하기 위한 적외선 패턴 프로젝터 등), 라이다(LiDAR)등을 사용하여 포인트 클라우드 비디오를 캡쳐할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 깊이 정보로부터 3차원 공간상의 포인트들로 구성된 지오메트리의 형태를 추출하고, 색상정보로부터 각 포인트의 어트리뷰트를 추출하여 포인트 클라우드 데이터를 확보할 수 있다. 실시예들에 따른 이미지 및/또는 영상은 인워드-페이싱(inward-facing) 방식 및 아웃워드-페이싱(outward-facing) 방식 중 적어도 어느 하나 이상을 기반으로 캡쳐될 수 있다.
도3의 왼쪽은 인워드-페이싱 방식을 나타낸다. 인워드-페이싱 방식은 중심 오브젝트를 둘러싸고 위치한 하나 또는 그 이상의 카메라들(또는 카메라 센서들)이 중심 오브젝트를 캡쳐하는 방식을 의미한다. 인워드-페이싱 방식은 핵심 객체에 대한 360도 이미지를 사용자에게 제공하는 포인트 클라우드 콘텐트(예를 들면 사용자에게 객체(예-캐릭터, 선수, 물건, 배우 등 핵심이 되는 객체)의 360도 이미지를 제공하는 VR/AR 콘텐트)를 생성하기 위해 사용될 수 있다.
도3의 오른쪽은 아웃워드-페이싱 방식을 나타낸다. 아웃워드-페이싱 방식은 중심 오브젝트를 둘러싸고 위치한 하나 또는 그 이상의 카메라들(또는 카메라 센서들)이 중심 오브젝트가 아닌 중심 오브젝트의 환경을 캡쳐하는 방식을 의미한다. 아웃워드-페이싱 방식은 사용자의 시점에서 나타나는 주변 환경을 제공하기 위한 포인트 클라우드 콘텐트(예를 들면, 자율 주행 차량의 사용자에게 제공될 수 있는 외부 환경을 나타내는 콘텐트)를 생성하기 위해 사용될 수 있다.
도면에 도시된 바와 같이, 포인트 클라우드 콘텐트는 하나 또는 그 이상의 카메라들의 캡쳐 동작을 기반으로 생성될 수 있다. 이 경우 각 카메라의 좌표계가 다를 수 있으므로 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 캡쳐 동작 이전에 글로벌 공간 좌표계(global coordinate system)을 설정하기 위하여 하나 또는 그 이상의 카메라들의 캘리브레이션을 수행할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 상술한 캡쳐 방식으로 캡쳐된 이미지 및/또는 영상과 임의의 이미지 및/또는 영상을 합성하여 포인트 클라우드 콘텐트를 생성할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 가상 공간을 나타내는 포인트 클라우드 콘텐트를 생성하는 경우, 도3에서 설명한 캡쳐 동작을 수행하지 않을 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 캡쳐한 이미지 및/또는 영상에 대해 후처리를 수행할 수 있다. 즉, 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 원하지 않는 영역(예를 들면 배경)을 제거하거나, 캡쳐한 이미지들 및/또는 영상들이 연결된 공간을 인식하고, 구멍(spatial hole)이 있는 경우 이를 메우는 동작을 수행할 수 있다.
또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 각 카메라로부터 확보한 포인트 클라우드 비디오의 포인트들에 대하여 좌표계 변환을 수행하여 하나의 포인트 클라우드 콘텐트를 생성할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 각 카메라의 위치 좌표를 기준으로 포인트들의 좌표계 변환을 수행할 수 있다. 이에 따라, 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 하나의 넓은 범위를 나타내는 콘텐트를 생성할 수도 있고, 포인트들의 밀도가 높은 포인트 클라우드 콘텐트를 생성할 수도 있다.
도 4는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(Point Cloud Video Encoder)의 예시를 나타낸다.
도 4는 도 1의 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)의 상세 예시를 나타낸다. 포인트 클라우드 비디오 인코더는 네트워크의 상황 혹은 애플리케이션 등에 따라 포인트 클라우드 콘텐트의 질(예를 들어 무손실-lossless, 손실-lossy, near-lossless)을 조절하기 위하여 포인트 클라우드 데이터(예를 들면 포인트들의 포지션들 및/또는 어트리뷰트들)을 재구성하고 인코딩 동작을 수행한다. 포인트 클라우드 콘텐트의 전체 사이즈가 큰 경우(예를 들어 30 fps의 경우 60 Gbps인 포인트 클라우드 콘텐트) 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 해당 콘텐트를 리얼 타임 스트리밍하지 못할 수 있다. 따라서 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 네트워크 환경등에 맞춰 제공하기 위하여 최대 타깃 비트율(bitrate)을 기반으로 포인트 클라우드 콘텐트를 재구성할 수 있다.
도 1 내지 도2 에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 비디오 인코더는 지오메트리 인코딩 및 어트리뷰트 인코딩을 수행할 수 있다. 지오메트리 인코딩은 어트리뷰트 인코딩보다 먼저 수행된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 좌표계 변환부(Transformation Coordinates unit, 40000), 양자화부(Quantization unit, 40001), 옥트리 분석부(Octree Analysis unit, 40002), 서페이스 어프록시메이션 분석부(Surface Approximation Analysis unit, 40003), 아리스메틱 인코더(Arithmetic Encode, 40004), 지오메트리 리컨스트럭션부(Geometry Reconstruction unit, 40005), 컬러 변환부(Color Transformation unit, 40006), 어트리뷰트 변환부(Attribute Transformation unit, 40007), RAHT(Region Adaptive Hierarchical Transform) 변환부(40008), LOD생성부( LOD Generation unit, 40009), 리프팅 변환부(Lifting Transformation unit)(40010), 계수 양자화부(Coefficient Quantization unit, 40011) 및/또는 아리스메틱 인코더(Arithmetic Encoder, 40012)를 포함한다.
좌표계 변환부(40000), 양자화부(40001), 옥트리 분석부(40002), 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003), 아리스메틱 인코더(40004), 및 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)는 지오메트리 인코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 인코딩은 옥트리 지오메트리 코딩, 다이렉트 코딩(direct coding), 트라이숩 지오메트리 인코딩(trisoup geometry encoding) 및 엔트로피 인코딩을 포함할 수 있다. 다이렉트 코딩 및 트라이숩 지오메트리 인코딩은 선택적으로 또는 조합으로 적용된다. 또한 지오메트리 인코딩은 위의 예시에 국한되지 않는다.
도면에 도시된 바와 같이, 실시예들에 따른 좌표계 변환부(40000)는 포지션들을 수신하여 좌표계(coordinate)로 변환한다. 예를 들어, 포지션들은 3차원 공간 (예를 들면XYZ 좌표계로 표현되는 3차원 공간 등)의 위치 정보로 변환될 수 있다. 실시예들에 따른 3차원 공간의 위치 정보는 지오메트리 정보로 지칭될 수 있다.
실시예들에 따른 양자화부(40001)는 지오메트리를 양자화한다. 예를 들어, 양자화부(40001)는 전체 포인트들의 최소 위치 값(예를 들면 X축, Y축, Z축 에 대하여 각축상의 최소 값)을 기반으로 포인트들을 양자화 할 수 있다. 양자화부(40001)는 최소 위치 값과 각 포인트의 위치 값의 차이에 기 설정된 양자 스케일(quantization scale) 값을 곱한 뒤, 내림 또는 올림을 수행하여 가장 가까운 정수 값을 찾는 양자화 동작을 수행한다. 따라서 하나 또는 그 이상의 포인트들은 동일한 양자화된 포지션 (또는 포지션 값)을 가질 수 있다. 실시예들에 따른 양자화부(40001)는 양자화된 포인트들을 재구성하기 위해 양자화된 포지션들을 기반으로 복셀화(voxelization)를 수행한다. 복셀화는 3차원 공간 상의 위치정보를 표현하는 최소한의 유닛을 의미한다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트(또는 3차원 포인트 클라우드 비디오)의 포인트들은 하나 또는 그 이상의 복셀(voxel)들에 포함될 수 있다. 복셀은 볼륨(Volume)과 픽셀(Pixel)의 조합어로서, 3차원 공간을 표현하는 축들(예를 들면 X축, Y축, Z축)을 기반으로 3차원 공간을 유닛(unit=1.0) 단위로 나누었을 때 발생하는 3차원 큐빅 공간을 의미한다. 양자화부(40001)는 3차원 공간의 포인트들의 그룹들을 복셀들로 매칭할 수 있다. 실시예들에 따라 하나의 복셀은 하나의 포인트만 포함할 수 있다. 실시예들에 따라 하나의 복셀은 하나 또는 그 이상의 포인트들을 포함할 수 있다. 또한 하나의 복셀을 하나의 포인트로 표현하기 위하여, 하나의 복셀에 포함된 하나 또는 그 이상의 포인트들의 포지션들을 기반으로 해당 복셀의 중앙점(center point)의 포지션을 설정할 수 있다. 이 경우 하나의 복셀에 포함된 모든 포지션들의 어트리뷰트들은 통합되어(combined) 해당 복셀에 할당될(assigned)수 있다.
실시예들에 따른 옥트리 분석부(40002)는 복셀을 옥트리(octree) 구조로 나타내기 위한 옥트리 지오메트리 코딩(또는 옥트리 코딩)을 수행한다. 옥트리 구조는 팔진 트리 구조에 기반하여 복셀에 매칭된 포인트들을 표현한다.
실시예들에 따른 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003)는 옥트리를 분석하고, 근사화할 수 있다. 실시예들에 따른 옥트리 분석 및 근사화는 효율적으로 옥트리 및 복셀화를 제공하기 위해서 다수의 포인트들을 포함하는 영역에 대해 복셀화하기 위해 분석하는 과정이다.
실시예들에 따른 아리스메틱 인코더(40004)는 옥트리 및/또는 근사화된 옥트리를 엔트로피 인코딩한다. 예를 들어, 인코딩 방식은 아리스메틱(Arithmetic) 인코딩 방법을 포함한다. 인코딩의 결과로 지오메트리 비트스트림이 생성된다.
컬러 변환부(40006), 어트리뷰트 변환부(40007), RAHT 변환부(40008), LOD생성부(40009), 리프팅 변환부(40010), 계수 양자화부(40011) 및/또는 아리스메틱 인코더(40012)는 어트리뷰트 인코딩을 수행한다. 상술한 바와 같이 하나의 포인트는 하나 또는 그 이상의 어트리뷰트들을 가질 수 있다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 인코딩은 하나의 포인트가 갖는 어트리뷰트들에 대해 동일하게 적용된다. 다만, 하나의 어트리뷰트(예를 들면 색상)이 하나 또는 그 이상의 요소들을 포함하는 경우, 각 요소마다 독립적인 어트리뷰트 인코딩이 적용된다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 인코딩은 컬러 변환 코딩, 어트리뷰트 변환 코딩, RAHT(Region Adaptive Hierarchical Transform) 코딩, 예측 변환(Interpolation-based hierarchical nearest-neighbour prediction-Prediction Transform) 코딩 및 리프팅 변환 (interpolation-based hierarchical nearest-neighbour prediction with an update/lifting step (Lifting Transform)) 코딩을 포함할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트에 따라 상술한 RAHT 코딩, 예측 변환 코딩 및 리프팅 변환 코딩은 선택적으로 사용되거나, 하나 또는 그 이상의 코딩들의 조합이 사용될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 어트리뷰트 인코딩은 상술한 예시에 국한되는 것은 아니다.
실시예들에 따른 컬러 변환부(40006)는 어트리뷰트들에 포함된 컬러 값(또는 텍스쳐)을 변환하는 컬러 변환 코딩을 수행한다. 예를 들어, 컬러 변환부(40006)는 색상 정보의 포맷을 변환(예를 들어 RGB에서 YCbCr로 변환)할 수 있다. 실시예들에 따른 컬러 변환부(40006)의 동작은 어트리뷰트들에 포함된 컬러값에 따라 옵셔널(optional)하게 적용될 수 있다.
실시예들에 따른 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)는 옥트리 및/또는 근사화된 옥트리를 재구성(디컴프레션)한다. 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)는 포인트들의 분포를 분석한 결과에 기반하여 옥트리/복셀을 재구성한다. 재구성된 옥트리/복셀은 재구성된 지오메트리(또는 복원된 지오메트리)로 호칭될 수 있다.
실시예들에 따른 어트리뷰트 변환부(40007)는 지오메트리 인코딩이 수행되지 않은 포지션들 및/또는 재구성된 지오메트리를 기반으로 어트리뷰트들을 변환하는 어트리뷰트 변환을 수행한다. 상술한 바와 같이 어트리뷰트들은 지오메트리에 종속되므로, 어트리뷰트 변환부(40007)는 재구성된 지오메트리 정보를 기반으로 어트리뷰트들을 변환할 수 있다. 예를 들어, 어트리뷰트 변환부(40007)는 복셀에 포함된 포인트의 포지션값을 기반으로 그 포지션의 포인트가 가지는 어트리뷰트를 변환할 수 있다. 상술한 바와 같이 하나의 복셀에 포함된 하나 또는 그 이상의 포인트들의 포지션들을 기반으로 해당 복셀의 중앙점의 포지션이 설정된 경우, 어트리뷰트 변환부(40007)는 하나 또는 그 이상의 포인트들의 어트리뷰트들을 변환한다. 트라이숩 지오메트리 인코딩이 수행된 경우, 어트리뷰트 변환부(40007)는 트라이숩 지오메트리 인코딩을 기반으로 어트리뷰트들을 변환할 수 있다.
어트리뷰트 변환부(40007)는 각 복셀의 중앙점의 포지션(또는 포지션 값)으로부터 특정 위치/반경 내에 이웃하고 있는 포인트들의 어트리뷰트들 또는 어트리뷰트 값들(예를 들면 각 포인트의 색상, 또는 반사율 등)의 평균값을 계산하여 어트리뷰트 변환을 수행할 수 있다. 어트리뷰트 변환부(40007)는 평균값 계산시 중앙점으로부터 각 포인트까지의 거리에 따른 가중치를 적용할 수 있다. 따라서 각 복셀은 포지션과 계산된 어트리뷰트(또는 어트리뷰트 값)을 갖게 된다.
어트리뷰트 변환부(40007)는 K-D 트리 또는 몰톤(morton) 코드를 기반으로 각 복셀의 중앙점의 포지션으로부터 특정 위치/반경 내에 존재하는 이웃 포인트들을 탐색할 수 있다. K-D 트리는 이진 탐색 트리(binary search tree)로 빠르게 최단 이웃점 탐색(Nearest Neighbor Search-NNS)이 가능하도록 point들을 위치 기반으로 관리할 수 있는 자료 구조를 지원한다. 몰톤 코드는 모든 포인트들의 3차원 포지션을 나타내는 좌표값(예를 들면 (x, y, z))을 비트값으로 나타내고, 비트들을 믹싱하여 생성된다. 예를 들어 포인트의 포지션을 나타내는 좌표값이 (5, 9, 1)일 경우 좌표값의 비트 값은 (0101, 1001, 0001)이다. 비트 값을 z, y, x 순서로 비트 인덱스에 맞춰 믹싱하면 010001000111이다. 이 값을 10진수로 나타내면 1095이 된다. 즉, 좌표값이 (5, 9, 1)인 포인트의 몰톤 코드 값은 1095이다. 어트리뷰트 변환부(40007)는 몰톤 코드 값을 기준으로 포인트들을 정렬하고depth-first traversal 과정을 통해 최단 이웃점 탐색(NNS)을 할 수 있다. 어트리뷰트 변환 동작 이후, 어트리뷰트 코딩을 위한 다른 변환 과정에서도 최단 이웃점 탐색(NNS)이 필요한 경우, K-D 트리 또는 몰톤 코드가 활용된다.
도면에 도시된 바와 같이 변환된 어트리뷰트들은 RAHT 변환부(40008) 및/또는 LOD 생성부(40009)로 입력된다.
실시예들에 따른 RAHT 변환부(40008)는 재구성된 지오메트리 정보에 기반하여 어트리뷰트 정보를 예측하는 RAHT코딩을 수행한다. 예를 들어, RAHT 변환부(40008)는 옥트리의 하위 레벨에 있는 노드와 연관된 어트리뷰트 정보에 기반하여 옥트리의 상위 레벨에 있는 노드의 어트리뷰트 정보를 예측할 수 있다.
실시예들에 따른 LOD생성부(40009)는 LOD(Level of Detail)를 생성한다. 실시예들에 따른 LOD는 포인트 클라우드 콘텐트의 디테일을 나타내는 정도로서, LOD 값이 작을 수록 포인트 클라우드 콘텐트의 디테일이 떨어지고, LOD 값이 클 수록 포인트 클라우드 콘텐트의 디테일이 높음을 나타낸다. 포인트들을 LOD에 따라 분류될 수 있다.
실시예들에 따른 리프팅 변환부(40010)는 포인트 클라우드의 어트리뷰트들을 가중치에 기반하여 변환하는 리프팅 변환 코딩을 수행한다. 상술한 바와 같이 리프팅 변환 코딩은 선택적으로 적용될 수 있다.
실시예들에 따른 계수 양자화부(40011)은 어트리뷰트 코딩된 어트리뷰트들을 계수에 기반하여 양자화한다.
실시예들에 따른 아리스메틱 인코더(40012)는 양자화된 어트리뷰트들을 아리스메틱 코딩 에 기반하여 인코딩한다.
도 4의 포인트 클라우드 비디오 인코더의 엘레멘트들은 도면에 도시되지 않았으나 포인트 클라우드 콘텐트 제공 장치에 포함된 하나 또는 그 이상의 메모리들과 통신가능하도록 설정된 하나 또는 그 이상의 프로세서들 또는 집적 회로들(integrated circuits)을 포함하는 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 하나 또는 그 이상의 프로세서들은 상술한 도 4의 포인트 클라우드 비디오 인코더의 엘레멘트들의 동작들 및/또는 기능들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다. 또한 하나 또는 그 이상의 프로세서들은 도 4의 포인트 클라우드 비디오 인코더의 엘레멘트들의 동작들 및/또는 기능들을 수행하기 위한 소프트웨어 프로그램들 및/또는 인스트럭션들의 세트를 동작하거나 실행할 수 있다. 실시예들에 따른 하나 또는 그 이상의 메모리들은 하이 스피드 랜덤 억세스 메모리를 포함할 수도 있고, 비휘발성 메모리(예를 들면 하나 또는 그 이상의 마그네틱 디스크 저장 디바이스들, 플래쉬 메모리 디바이스들, 또는 다른 비휘발성 솔리드 스테이트 메모리 디바이스들(Solid-state memory devices)등)를 포함할 수 있다.
도 5 는 실시예들에 따른 복셀의 예시를 나타낸다.
도 5는 X축, Y축, Z축의 3가지 축으로 구성된 좌표계로 표현되는 3차원 공간상에 위치한 복셀을 나타낸다. 도 4에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 양자화부(40001) 등)은 복셀화를 수행할 수 있다. 복셀은 3차원 공간을 표현하는 축들(예를 들면 X축, Y축, Z축)을 기반으로 3차원 공간을 유닛(unit=1.0) 단위로 나누었을 때 발생하는 3차원 큐빅 공간을 의미한다. 도 5는 두 개의 극점들(0,0,0) 및 (2d, 2d, 2d) 으로 정의되는 바운딩 박스(cubical axis-aligned bounding box)를 재귀적으로 분할(recursive subdividing)하는 옥트리 구조를 통해 생성된 복셀의 예시를 나타낸다. 하나의 복셀은 적어도 하나 이상의 포인트를 포함한다. 복셀은 복셀군(voxel group)과의 포지션 관계로부터 공간 좌표를 추정 할 수 있다. 상술한 바와 같이 복셀은 2차원 이미지/영상의 픽셀과 마찬가지로 어트리뷰트(색상 또는 반사율 등)을 가진다. 복셀에 대한 구체적인 설명은 도 4에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다.
도 6은 실시예들에 따른 옥트리 및 오큐판시 코드 (occupancy code)의 예시를 나타낸다.
도 1 내지 도 4에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)) 또는 포인트 클라우드 비디오 인코더의 옥트리 분석부(40002))는 복셀의 영역 및/또는 포지션을 효율적으로 관리하기 위하여 옥트리 구조 기반의 옥트리 지오메트리 코딩(또는 옥트리 코딩)을 수행한다.
도 6의 상단은 옥트리 구조를 나타낸다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트의 3차원 공간은 좌표계의 축들(예를 들면 X축, Y축, Z축)로 표현된다. 옥트리 구조는 두 개의 극점들(0,0,0) 및 (2d, 2d, 2d) 으로 정의되는 바운딩 박스(cubical axis-aligned bounding box)를 재귀적으로 분할(recursive subdividing)하여 생성된다. 2d는 포인트 클라우드 콘텐트(또는 포인트 클라우드 비디오)의 전체 포인트들을 감싸는 가장 작은 바운딩 박스를 구성하는 값으로 설정될 수 있다. d는 옥트리의 깊이(depth)를 나타낸다. d값은 다음의 수학식 1에 따라 결정된다. 하기 수학식 1에서 (xint
n, yint
n, zint
n)는 양자화된 포인트들의 포지션들(또는 포지션 값들)을 나타낸다.
[수학식 1]
도 6의 상단의 중간에 도시된 바와 같이, 분할에 따라 전체 3차원 공간은 8개의 공간들로 분할될 수 있다. 분할된 각 공간은 6개의 면들을 갖는 큐브로 표현된다. 도 6의 상단의 오른쪽에 도시된 바와 같이 8개의 공간들 각각은 다시 좌표계의 축들(예를 들면 X축, Y축, Z축)을 기반으로 분할된다. 따라서 각 공간은 다시 8개의 작은 공간들로 분할된다. 분할된 작은 공간 역시 6개의 면들을 갖는 큐브로 표현된다. 이와 같은 분할 방식은 옥트리의 리프 노드(leaf node)가 복셀이 될 때까지 적용된다.
도 6의 하단은 옥트리의 오큐판시 코드를 나타낸다. 옥트리의 오큐판시 코드는 하나의 공간이 분할되어 발생되는 8개의 분할된 공간들 각각이 적어도 하나의 포인트를 포함하는지 여부를 나타내기 위해 생성된다. 따라서 하나의 오큐판시 코드는 8개의 자식 노드(child node)들로 표현된다. 각 자식 노드는 분할된 공간의 오큐판시를 나타내며, 자식 노드는 1비트의 값을 갖는다. 따라서 오큐판시 코드는 8 비트 코드로 표현된다. 즉, 자식 노드에 대응하는 공간에 적어도 하나의 포인트가 포함되어 있으면 해당 노드는 1값을 갖는다. 자식 노드에 대응하는 공간에 포인트가 포함되어 있지 않으면 (empty), 해당 노드는 0값을 갖는다. 도 6에 도시된 오큐판시 코드는 00100001이므로 8개의 자식 노드 중 3번째 자식 노드 및 8번째 자식 노드에 대응하는 공간들은 각각 적어도 하나의 포인트를 포함함을 나타낸다. 도면에 도시된 바와 같이 3번째 자식 노드 및 8번째 자식 노드는 각각 8개의 자식 노드를 가지며, 각 자식 노드는 8비트의 오큐판시 코드로 표현된다. 도면은 3번째 자식 노드의 오큐판시 코드가 10000111이고, 8번째 자식 노드의 오큐판시 코드가 01001111임을 나타낸다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 아리스메틱 인코더(40004))는 오큐판시 코드를 엔트로피 인코딩할 수 있다. 또한 압축 효율을 높이기 위해 포인트 클라우드 비디오 인코더는 오큐판시 코드를 인트라/인터 코딩할 수 있다. 실시예들에 따른 수신 장치(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006))는 오큐판시 코드를 기반으로 옥트리를 재구성한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 옥트리 분석부(40002))는 포인트들의 포지션들을 저장하기 위해 복셀화 및 옥트리 코딩을 수행할 수 있다. 하지만 3차원 공간 내 포인트들이 언제나 고르게 분포하는 것은 아니므로, 포인트들이 많이 존재하지 않는 특정 영역이 존재할 수 있다. 따라서 3차원 공간 전체에 대해 복셀화를 수행하는 것은 비효율 적이다. 예를 들어 특정 영역에 포인트가 거의 존재하지 않는다면, 해당 영역까지 복셀화를 수행할 필요가 없다.
따라서 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 상술한 특정 영역(또는 옥트리의 리프 노드를 제외한 노드)에 대해서는 복셀화를 수행하지 않고, 특정 영역에 포함된 포인트들의 포지션을 직접 코딩하는 다이렉트 코딩(Direct coding)을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 다이렉트 코딩 포인트의 좌표들은 다이렉트 코딩 모드(Direct Coding Mode, DCM)으로 호칭된다. 또한 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 표면 모델(surface model)을 기반으로 특정 영역(또는 노드)내의 포인트들의 포지션들을 복셀 기반으로 재구성하는 트라이숩 지오메트리 인코딩(Trisoup geometry encoding)을 수행할 수 있다. 트라이숩 지오메트리 인코딩은 오브젝트의 표현을 삼각형 메쉬(triangle mesh)의 시리즈로 표현하는 지오메트리 인코딩이다. 따라서 포인트 클라우드 비디오 디코더는 메쉬 표면으로부터 포인트 클라우드를 생성할 수 있다. 실시예들에 따른 다이렉트 코딩 및 트라이숩 지오메트리 인코딩은 선택적으로 수행될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 다이렉트 코딩 및 트라이숩 지오메트리 인코딩은 옥트리 지오메트리 코딩(또는 옥트리 코딩)과 결합되어 수행될 수 있다.
다이렉트 코딩(Direct coding)을 수행하기 위해서는 다이렉트 코딩을 적용하기 위한 직접 모드(direct mode) 사용 옵션이 활성화 되어 있어야 하며, 다이렉트 코딩을 적용할 노드는 리프 노드가 아니고, 특정 노드 내에 한계치(threshold) 이하의 포인트들이 존재해야 한다. 또한 다이렉트 코딩의 대상이 되는 전체 포인트들의 개수는 기설정된 한계값을 넘어서는 안된다. 위의 조건이 만족되면, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들어, 아리스메틱 인코더(40004))는 포인트들의 포지션들(또는 포지션 값들)을 엔트로피 코딩할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003))는 옥트리의 특정 레벨(레벨은 옥트리의 깊이 d보다는 작은 경우)을 정하고, 그 레벨부터는 표면 모델을 사용하여 노드 영역내의 포인트의 포지션을 복셀 기반으로 재구성하는 트라이숩 지오메트리 인코딩을 수행할 수 있다(트라이숩 모드). 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 트라이숩 지오메트리 인코딩을 적용할 레벨을 지정할 수 있다. 예를 들어, 지정된 레벨이 옥트리의 깊이와 같으면 포인트 클라우드 비디오 인코더는 트라이숩 모드로 동작하지 않는다. 즉, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 지정된 레벨이 옥트리의 깊이값 보다 작은 경우에만 트라이숩 모드로 동작할 수 있다. 실시예들에 따른 지정된 레벨의 노드들의 3차원 정육면체 영역을 블록(block)이라 호칭한다. 하나의 블록은 하나 또는 그 이상의 복셀들을 포함할 수 있다. 블록 또는 복셀은 브릭(brick)에 대응될 수도 있다. 각 블록 내에서 지오메트리는 표면(surface)으로 표현된다. 실시예들에 따른 표면은 최대 한번 블록의 각 엣지(edge, 모서리)와 교차할 수 있다.
하나의 블록은 12개의 엣지들을 가지므로, 하나의 블록 내 적어도 12개의 교차점들이 존재한다. 각 교차점은 버텍스(vertex, 정점 또는 꼭지점)라 호칭된다. 엣지를 따라 존재하는 버텍스은 해당 엣지를 공유하는 모든 블록들 중 그 엣지에 인접한 적어도 하나의 오큐파이드 복셀(occupied voxel)이 있는 경우 감지된다. 실시예들에 따른 오큐파이드 복셀은 포인트를 포함하는 복셀을 의미한다. 엣지를 따라 검출된 버텍스의 포지션은 해당 엣지를 공유하는 모든 블록들 중 해당 엣지에 인접한 모든 복셀들의 엣지에 따른 평균 포지션(the average position along the edge of all voxels)이다.
버텍스가 검출되면 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 엣지의 시작점(x, y, z), 엣지의 방향벡터(
x,
y,
z), 버텍스 위치 값 (엣지 내의 상대적 위치 값)들을 엔트로피 코딩할 수 있다. 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 지오메트리 리컨스트럭션부(40005))는 삼각형 재구성(triangle reconstruction), 업-샘플링(up-sampling), 복셀화 과정을 수행하여 복원된 지오메트리(재구성된 지오메트리)를 생성할 수 있다.
블록의 엣지에 위치한 버텍스들은 블록을 통과하는 표면(surface)를 결정한다. 실시예들에 따른 표면은 비평면 다각형이다. 삼각형 재구성 과정은 엣지의 시작점, 엣지의 방향 벡터와 버텍스의 위치값을 기반으로 삼각형으로 나타내는 표면을 재구성한다. 삼각형 재구성 과정은 다음의 수학식 2와 같다. ①각 버텍스들의 중심(centroid)값을 계산하고, ②각 버텍스값에서 중심 값을 뺀 값들에 ③자승을 수행하고 그 값을 모두 더한 값을 구한다.
[수학식 2]
그리고나서, 더해진 값의 최소값을 구하고, 최소값이 있는 축에 따라서 프로젝션 (Projection, 투영) 과정을 수행한다. 예를 들어 x 요소(element)가 최소인 경우, 각 버텍스를 블록의 중심을 기준으로 x축으로 프로젝션 시키고, (y, z) 평면으로 프로젝션 시킨다. (y, z)평면으로 프로젝션 시키면 나오는 값이 (ai, bi)라면 atan2(bi, ai)를 통해 θ값을 구하고, θ값을 기준으로 버텍스들(vertices)을 정렬한다. 하기의 표 1은 버텍스들의 개수에 따라 삼각형을 생성하기 위한 버텍스들의 조합을 나타낸다. 버텍스들은 1부터 n까지의 순서로 정렬된다. 하기 표 1은 4개의 버텍스들에 대하여, 버텍스들의 조합에 따라 두 개의 삼각형들이 구성될 수 있음을 나타낸다. 첫번째 삼각형은 정렬된 버텍스들 중 1, 2, 3번째 버텍스들로 구성되고, 두번째 삼각형은 정렬된 버텍스들 중 3, 4, 1번째 버텍스들로 구성될 수 있다.
표 1. Triangles formed from vertices ordered 1,…, n
n |
Triangles |
3 |
(1,2,3) |
4 |
(1,2,3), (3,4,1) |
5 |
(1,2,3), (3,4,5), (5,1,3) |
6 |
(1,2,3), (3,4,5), (5,6,1), (1,3,5) |
7 |
(1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,1,3), (3,5,7) |
8 |
(1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,8,1), (1,3,5), (5,7,1) |
9 |
(1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,8,9), (9,1,3), (3,5,7), (7,9,3) |
10 |
(1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,8,9), (9,10,1), (1,3,5), (5,7,9), (9,1,5) |
11 |
(1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,8,9), (9,10,11), (11,1,3), (3,5,7), (7,9,11), (11,3,7) |
12 |
(1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,8,9), (9,10,11), (11,12,1), (1,3,5), (5,7,9), (9,11,1), (1,5,9) |
업샘플링 과정은 삼각형의 엣지를 따라서 중간에 점들을 추가하여 복셀화 하기 위해서 수행된다. 업샘플링 요소 값(upsampling factor)과 블록의 너비를 기준으로 추가 점들을 생성한다. 추가점은 리파인드 버텍스(refined vertices)라고 호칭된다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 리파인드 버텍스들을 복셀화할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 비디오 인코더는 복셀화 된 포지션(또는 포지션 값)을 기반으로 어트리뷰트 인코딩을 수행할 수 있다.
도 7은 실시예들에 따른 이웃 노드 패턴의 예시를 나타낸다.
포인트 클라우드 비디오의 압축 효율을 증가시키기 위하여 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 콘텍스트 어탭티브 아리스메틱 (context adaptive arithmetic) 코딩을 기반으로 엔트로피 코딩을 수행할 수 있다.
도 1 내지 도 6에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템 또는 도 2의 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002) 또는 도 4의 포인트 클라우드 비디오 인코더 또는 아리스메틱 인코더(40004)는 오큐판시 코드를 곧바로 엔트로피 코딩할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템 또는 포인트 클라우드 비디오 인코더는 현재 노드의 오큐판시 코드와 이웃 노드들의 오큐판시를 기반으로 엔트로피 인코딩(인트라 인코딩)을 수행하거나, 이전 프레임의 오큐판시 코드를 기반으로 엔트로피 인코딩(인터 인코딩)을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 프레임은 동일한 시간에 생성된 포인트 클라우드 비디오의 집합을 의미한다. 실시예들에 따른 인트라 인코딩/인터 인코딩의 압축 효율은 참조하는 이웃 노드들의 개수에 따라 달라질 수 있다. 비트가 커지면 복잡해지지만 한쪽으로 치우치게 만들어서 압축 효율이 높아질 수 있다. 예를 들어 3-bit context를 가지면, 2의 3승인 = 8가지 방법으로 코딩 해야 한다. 나누어 코딩을 하는 부분은 구현의 복잡도에 영향을 준다. 따라서 압축의 효율과 복잡도의 적정 수준을 맞출 필요가 있다.
도 7은 이웃 노드들의 오큐판시를 기반으로 오큐판시 패턴을 구하는 과정을 나타낸다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 옥트리의 각 노드의 이웃 노드들의 오큐판시(occupancy)를 판단하고 이웃 노드 패턴(neighbor pattern) 값을 구한다. 이웃 노드 패턴은 해당 노드의 오큐판시 패턴을 추론하기 위해 사용된다. 도 7의 왼쪽은 노드에 대응하는 큐브(가운데 위치한 큐브) 및 해당 큐브와 적어도 하나의 면을 공유하는 6개의 큐브들(이웃 노드들)을 나타낸다. 도면에 도시된 노드들은 같은 뎁스(깊이)의 노드들이다. 도면에 도시된 숫자는 6개의 노드들 각각과 연관된 가중치들(1, 2, 4, 8, 16, 32, 등)을 나타낸다. 각 가중치는 이웃 노드들의 위치에 따라 순차적으로 부여된다.
도 7의 오른쪽은 이웃 노드 패턴 값을 나타낸다. 이웃 노드 패턴 값은 오큐파이드 이웃 노드(포인트를 갖는 이웃 노드)의 가중치가 곱해진 값들의 합이다. 따라서 이웃 노드 패턴 값은 0에서 63까지의 값을 갖는다. 이웃 노드 패턴 값이 0 인 경우, 해당 노드의 이웃 노드 중 포인트를 갖는 노드(오큐파이드 노드)가 없음을 나타낸다. 이웃 노드 패턴 값이 63인 경우, 이웃 노드들이 전부 오큐파이드 노드들임을 나타낸다. 도면에 도시된 바와 같이 가중치1, 2, 4, 8가 부여된 이웃 노드들은 오큐파이드 노드들이므로, 이웃 노드 패턴 값은 1, 2, 4, 8을 더한 값인 15이다. 포인트 클라우드 비디오 인코더는 이웃 노드 패턴 값에 따라 코딩을 수행할 수 있다(예를 들어 이웃 노드 패턴 값이 63인 경우, 64가지의 코딩을 수행). 실시예들에 따라 포인트 클라우드 비디오 인코더는 이웃 노드 패턴 값을 변경 (예를 들면 64를 10 또는 6으로 변경하는 테이블을 기반으로) 하여 코딩의 복잡도를 줄일 수 있다.
도 8은 실시예들에 따른 LOD 별 포인트 구성의 예시를 나타낸다.
도 1 내지 도 7에서 설명한 바와 같이, 어트리뷰트 인코딩이 수행되기 전 인코딩된 지오메트리는 재구성(디컴프레션) 된다. 다이렉트 코딩이 적용된 경우, 지오메트리 재구성 동작은 다이렉트 코딩된 포인트들의 배치를 변경하는 것을 포함할 수 있다(예를 들면 다이렉트 코딩된 포인트들을 포인트 클라우드 데이터의 앞쪽에 배치). 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 지오메트리 재구성 과정은 삼각형 재구성, 업샘플링, 복셀화 과정을 어트리뷰트는 지오메트리에 종속되므로, 어트리뷰트 인코딩은 재구성된 지오메트리를 기반으로 수행된다.
포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 LOD 생성부(40009))는 포인트들을 LOD별로 분류(reorganization)할 수 있다. 도면은 LOD에 대응하는 포인트 클라우드 콘텐트를 나타낸다. 도면의 왼쪽은 오리지널 포인트 클라우드 콘텐트를 나타낸다. 도면의 왼쪽에서 두번째 그림은 가장 낮은 LOD의 포인트들의 분포를 나타내며, 도면의 가장 오른쪽 그림은 가장 높은 LOD의 포인트들의 분포를 나타낸다. 즉, 가장 낮은 LOD의 포인트들은 드문드문(sparse) 분포하며, 가장 높은 LOD의 포인트들은 촘촘히 분포한다. 즉, 도면 하단에 표시된 화살표 방향에 따라 LOD가 증가할수록 포인트들 간의 간격(또는 거리)는 더 짧아진다.
도 9는 실시예들에 따른 LOD 별 포인트 구성의 예시를 나타낸다.
도 1 내지 도 8에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템, 또는 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 도 2의 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002), 도 4의 포인트 클라우드 비디오 인코더, 또는 LOD 생성부(40009))는 LOD를 생성할 수 있다. LOD는 포인트들을 설정된 LOD 거리 값(또는 유클리이디언 디스턴스(Euclidean Distance)의 세트)에 따라 리파인먼트 레벨들(refinement levels)의 세트로 재정열(reorganize)하여 생성된다. LOD 생성 과정은 포인트 클라우드 비디오 인코더뿐만 아니라 포인트 클라우드 비디오 디코더에서도 수행된다.
도 9의 상단은 3차원 공간에 분포된 포인트 클라우드 콘텐트의 포인트들의 예시(P0내지 P9)를 나타낸다. 도 9의 오리지널 오더(Original order)는 LOD 생성 전 포인트들 P0내지 P9의 순서를 나타낸다. 도 9의 LOD 기반 오더 (LOD based order)는 LOD 생성에 따른 포인트들의 순서를 나타낸다. 포인트들은 LOD별 재정열된다. 또한 높은 LOD는 낮은 LOD에 속한 포인트들을 포함한다. 도 9에 도시된 바와 같이 LOD0는 P0, P5, P4 및 P2를 포함한다. LOD1은 LOD0의 포인트들과 P1, P6 및 P3를 포함한다. LOD2는 LOD0의 포인트들, LOD1의 포인트들 및 P9, P8 및 P7을 포함한다.
도 4에서 설명한 바와 같이 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 LOD 기반의 예측 변환 코딩, 리프팅 변환 코딩 및 RAHT 변환 코딩을 선택적으로 또는 조합하여 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 포인트들에 대한 예측기(predictor)를 생성하여 각 포인트의 예측 어트리뷰트(또는 예측 어트리뷰트값)을 설정하기 위한 LOD 기반의 예측 변환 코딩을 수행할 수 있다. 즉, N개의 포인트들에 대하여 N개의 예측기들이 생성될 수 있다. 실시예들에 따른 예측기는 각 포인트의 LOD 값과 LOD별 설정된 거리 내에 존재하는 이웃 포인트들에 대한 인덱싱 정보 및 이웃 포인트들까지의 거리 값을 기반으로 가중치(=1/거리) 값을 계산할 수 있다.
실시예들에 따른 예측 어트리뷰트(또는 어트리뷰트값)은 각 포인트의 예측기에 설정된 이웃 포인트들의 어트리뷰트들(또는 어트리뷰트 값들, 예를 들면 색상, 반사율 등)에 각 이웃 포인트까지의 거리를 기반으로 계산된 가중치(또는 가중치값)을 곱한 값의 평균값으로 설정된다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 계수 양자화부(40011)는 해당 포인트의 어트리뷰트(즉, 오리지날 어트리뷰트 값)에서 해당 예측 어트리뷰트(어트리뷰트값)을 뺀 해당 포인트의 잔여값(residual, 잔여 어트리뷰트, 잔여 어트리뷰트값, 어트리뷰트 예측 잔여값, 예측 에러 어트리뷰트 값 등으로 호칭할 수 있다)을 양자화(quantization) 및 역양자화(inverse quantization)할 수 있다. 잔여 어트리뷰트 값에 대해 수행되는 송신 디바이스의 양자화 과정은 표 2와 같다. 그리고 표 2와 같이 양자화가 이루어진 잔여 어트리뷰트 값에 대해 수행되는 수신 디바이스의 역 양자화 과정은 표 3과 같다.
int PCCQuantization(int value, int quantStep) { |
if( value >=0) { |
return floor(value / quantStep + 1.0 / 3.0); |
} else { |
return -floor(-value / quantStep + 1.0 / 3.0); |
} |
} |
int PCCInverseQuantization(int value, int quantStep) { |
if( quantStep ==0) { |
return value; |
} else { |
return value * quantStep; |
} |
} |
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 아리스메틱 인코더(40012))는 각 포인트의 예측기에 이웃한 포인트들이 있는 경우, 상술한 바와 같이 양자화 및 역양자화된 잔여(residual) 어트리뷰트 값을 엔트로피 코딩 할 수 있다. 1) 각 포인트의 가중치 값을 저장하는 배열 QW(QuantizationWeight)를 생성한다. QW의 모든 요소들의 초기값은 1.0이다. 예측기에 등록된 이웃 노드의 예측기 인덱스의 QW 값에 현재 포인트의 예측기의 가중치를 곱한 값을 더한다.
2) 리프트 예측 과정: 예측된 어트리뷰트 값을 계산하기 위하여 포인트의 어트리뷰트 값에 가중치를 곱한 값을 기존 어트리뷰트값에서 뺀다.
3) 업데이트웨이트(updateweight) 및 업데이트(update)라는 임시 배열들을 생성하고 임시 배열들을 0으로 초기화한다.
4) 모든 예측기에 대해서 계산된 가중치에 예측기 인덱스에 해당하는 QW에 저장된 가중치를 추가로 곱해서 산출된 가중치를 업데이트웨이트 배열에 이웃 노드의 인덱스로 누적으로 합산한다. 업데이트 배열에는 이웃 노드의 인덱스의 어트리뷰트 값에 산출된 가중치를 곱한 값을 누적 합산한다.
5) 리프트 업데이트 과정: 모든 예측기에 대해서 업데이트 배열의 어트리뷰트 값을 예측기 인덱스의 업데이트웨이트 배열의 가중치 값으로 나누고, 나눈 값에 다시 기존 어트리뷰트 값을 더한다.
6) 모든 예측기에 대해서, 리프트 업데이트 과정을 통해 업데이트된 어트리뷰트 값에 리프트 예측 과정을 통해 업데이트 된(QW에 저장된) 가중치를 추가로 곱하여 예측 어트리뷰트 값을 산출한다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 계수 양자화부(40011))는 예측 어트리뷰트 값을 양자화한다. 또한 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 아리스메틱 인코더(40012))는 양자화된 어트리뷰트 값을 엔트로피 코딩한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 RAHT 변환부(40008))는 옥트리의 하위 레벨에 있는 노드와 연관된 어트리뷰트를 사용하여 상위 레벨의 노드들의 어트리뷰트를 에측하는 RAHT 변환 코딩을 수행할 수 있다. RAHT 변환 코딩은 옥트리 백워드 스캔을 통한 어트리뷰트 인트라 코딩의 예시이다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더는 복셀에서 전체 영역으로 스캔하고, 각 스텝에서 복셀을 더 큰 블록으로 합치면서 루트 노드까지의 병합 과정을 반복수행한다. 실시예들에 따른 병합 과정은 오큐파이드 노드에 대해서만 수행된다. 엠티 노드(empty node)에 대해서는 병합 과정이 수행되지 않으며, 엠티 노드의 바로 상위 노드에 대해 병합 과정이 수행된다.
하기의 수학식 3은 RAHT 변환 행렬을 나타낸다. glx,y,z 는 레벨 l에서의 복셀들의 평균 어트리뷰트 값을 나타낸다. glx,y,z는 gl+1 2x,y,z와 gl+1 2x+1,y,z로부터 계산될 수 있다. gl 2x,y,z 와 gl 2x+1,y,z 의 가중치를 w1=wl 2x,y,z과 w2=wl 2x+1,y,z 이다.
[수학식 3]
gl-1 x,y,z는 로-패스(low-pass) 값으로, 다음 상위 레벨에서의 병합 과정에서 사용된다. hl-1 x,y,z은 하이패스 계수(high-pass coefficients)이며, 각 스텝에서의 하이패스 계수들은 양자화되어 엔트로피 코딩 된다(예를 들면 아리스메틱 인코더(40012)의 인코딩). 가중치는 wl-1 x,y,z = wl 2x,y,z + wl 2x+1,y,z로 계산된다. 루트 노드는 마지막 g1 0,0,0 과 g1 0,0,1을 통해서 다음의 수학식 4와 같이 생성된다.
[수학식 4]
gDC값 또한 하이패스 계수와 같이 양자화되어 엔트로피 코딩된다.
도 10은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 디코더(Point Cloud Video Decoder)의 예시를 나타낸다.
도 10에 도시된 포인트 클라우드 비디오 디코더는 도 1에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006) 예시로서, 도 1에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006)의 동작 등과 동일 또는 유사한 동작을 수행할 수 있다. 도면이 도시된 바와 같이 포인트 클라우드 비디오 디코더는 하나 또는 그 이상의 비트스트림(bitstream)들에 포함된 지오메트리 비트스트림(geometry bitstream) 및 어트리뷰트 비트스트림(attribute bitstream)을 수신할 수 있다. 포인트 클라우드 비디오 디코더는 지오메트리 디코더(geometry decoder) 및 어트리뷰트 디코더(attribute decoder)를 포함한다. 지오메트리 디코더는 지오메트리 비트스트림에 대해 지오메트리 디코딩을 수행하여 디코딩된 지오메트리(decoded geometry)를 출력한다. 어트리뷰트 디코더는 디코딩된 지오메트리를 기반으로어트리뷰트 비트스트림에 대해 어트리뷰트 디코딩을 수행하여 디코딩된 어트리뷰트들(decoded attributes)을 출력한다. 디코딩된 지오메트리 및 디코딩된 어트리뷰트들은 포인트 클라우드 콘텐트를 복원(decoded point cloud)하는데 사용된다.
도 11은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 디코더(Point Cloud Video Decoder)의 예시를 나타낸다.
도 11에 도시된 포인트 클라우드 비디오 디코더는 도 10에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 디코더의 상세 예시로서, 도 1 내지 도 9에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 인코더의 인코딩 동작의 역과정인 디코딩 동작을 수행할 수 있다.
도 1 및 도 10에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 비디오 디코더는 지오메트리 디코딩 및 어트리뷰트 디코딩을 수행할 수 있다. 지오메트리 디코딩은 어트리뷰트 디코딩보다 먼저 수행된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 디코더는 아리스메틱 디코더(arithmetic decoder, 11000), 옥트리 합성부(octree synthesis unit, 11001), 서페이스 오프록시메이션 합성부(surface approximation synthesis unit, 11002), 지오메트리 리컨스트럭션부(geometry reconstruction unit, 11003), 좌표계 역변환부(coordinates inverse transformation unit, 11004), 아리스메틱 디코더(arithmetic decoder, 11005), 역양자화부(inverse quantization unit, 11006), RAHT변환부(11007), LOD생성부(LOD generation unit, 11008), 인버스 리프팅부(Inverse lifting unit, 11009), 및/또는 컬러 역변환부(color inverse transformation unit, 11010)를 포함한다.
아리스메틱 디코더(11000), 옥트리 합성부(11001), 서페이스 오프록시메이션 합성부(11002), 지오메트리 리컨스트럭션부(11003), 좌표계 역변환부(11004)는 지오메트리 디코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 디코딩은 다이렉트 디코딩(direct decoding) 및 트라이숩 지오메트리 디코딩(trisoup geometry decoding)을 포함할 수 있다. 다이렉트 디코딩 및 트라이숩 지오메트리 디코딩은 선택적으로 적용된다. 또한 지오메트리 디코딩은 위의 예시에 국한되지 않으며, 도 1 내지 도 9에서 설명한 지오메트리 인코딩의 역과정으로 수행된다.
실시예들에 따른 아리스메틱 디코더(11000)는 수신한 지오메트리 비트스트림을 아리스메틱 코딩을 기반으로 디코딩한다. 아리스메틱 디코더(11000)의 동작은 아리스메틱 인코더(40004)의 역과정에 대응한다.
실시예들에 따른 옥트리 합성부(11001)는 디코딩된 지오메트리 비트스트림으로부터 (또는 디코딩 결과 확보된 지오메트리에 관한 정보)로부터 오큐판시 코드를 획득하여 옥트리를 생성할 수 있다. 오큐판시 코드에 대한 구체적인 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 같다.
실시예들에 따른 서페이스 오프록시메이션 합성부(11002)는 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 디코딩된 지오메트리 및/또는 생성된 옥트리에 기반하여 서페이스를 합성할 수 있다.
실시예들에 따른 지오메트리 리컨스트럭션부(11003)는 서페이스 및 또는 디코딩된 지오메트리에 기반하여 지오메트리를 재생성할 수 있다. 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 같이, 다이렉트 코딩 및 트라이숩 지오메트리 인코딩은 선택적으로 적용된다. 따라서 지오메트리 리컨스트럭션부(11003)는 다이렉트 코딩이 적용된 포인트들의 포지션 정보들을 직접 가져와서 추가한다. 또한, 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 지오메트리 리컨스트럭션부(11003)는 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)의 재구성 동작, 예를 들면 삼각형 재구성, 업-샘플링, 복셀화 동작을 수행하여 지오메트리를 복원할 수 있다. 구체적인 내용은 도 6에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다. 복원된 지오메트리는 어트리뷰트들을 포함하지 않는 포인트 클라우드 픽쳐 또는 프레임을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 좌표계 역변환부(11004)는 복원된 지오메트리를 기반으로 좌표계를 변환하여 포인트들의 포지션들을 획득할 수 있다.
아리스메틱 디코더(11005), 역양자화부(11006), RAHT 변환부(11007), LOD생성부(11008), 인버스 리프팅부(11009), 및/또는 컬러 역변환부(11010)는 도 10에서 설명한 어트리뷰트 디코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 디코딩은 RAHT(Region Adaptive Hierarchical Transform) 디코딩, 예측 변환(Interpolation-based hierarchical nearest-neighbour prediction-Prediction Transform) 디코딩 및 리프팅 변환 (interpolation-based hierarchical nearest-neighbour prediction with an update/lifting step (Lifting Transform)) 디코딩을 포함할 수 있다. 상술한 3가지의 디코딩들은 선택적으로 사용되거나, 하나 또는 그 이상의 디코딩들의 조합이 사용될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 어트리뷰트 디코딩은 상술한 예시에 국한되는 것은 아니다.
실시예들에 따른 아리스메틱 디코더(11005)는 어트리뷰트 비트스트림을 아리스메틱 코딩으로 디코딩한다.
실시예들에 따른 역양자화부(11006)는 디코딩된 어트리뷰트 비트스트림 또는 디코딩 결과 확보한 어트리뷰트에 대한 정보를 역양자화(inverse quantization)하고 역양자화된 어트리뷰트들(또는 어트리뷰트 값들)을 출력한다. 역양자화는 포인트 클라우드 비디오 인코더의 어트리뷰트 인코딩에 기반하여 선택적으로 적용될 수 있다.
실시예들에 따라 RAHT 변환부(11007), LOD생성부(11008) 및/또는 인버스 리프팅부(11009)는 재구성된 지오메트리 및 역양자화된 어트리뷰트들을 처리할 수 있다. 상술한 바와 같이 RAHT 변환부(11007), LOD생성부(11008) 및/또는 인버스 리프팅부(11009)는 포인트 클라우드 비디오 인코더의 인코딩에 따라 그에 대응하는 디코딩 동작을 선택적으로 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 컬러 역변환부(11010)는 디코딩된 어트리뷰트들에 포함된 컬러 값(또는 텍스쳐)을 역변환하기 위한 역변환 코딩을 수행한다. 컬러 역변환부(11010)의 동작은 포인트 클라우드 비디오 인코더의 컬러 변환부(40006)의 동작에 기반하여 선택적으로 수행될 수 있다.
도 11의 포인트 클라우드 비디오 디코더의 엘레멘트들은 도면에 도시되지 않았으나 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템에 포함된 하나 또는 그 이상의 메모리들과 통신가능하도록 설정된 하나 또는 그 이상의 프로세서들 또는 집적 회로들(integrated circuits)을 포함하는 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 하나 또는 그 이상의 프로세서들은 상술한 도 11의 포인트 클라우드 비디오 디코더의 엘레멘트들의 동작들 및/또는 기능들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다. 또한 하나 또는 그 이상의 프로세서들은 도11의 포인트 클라우드 비디오 디코더의 엘레멘트들의 동작들 및/또는 기능들을 수행하기 위한 소프트웨어 프로그램들 및/또는 인스트럭션들의 세트를 동작하거나 실행할 수 있다.
도 12는 실시예들에 따른 전송 장치의 예시이다.
도 12에 도시된 전송 장치는 도 1의 전송장치(10000) (또는 도 4의 포인트 클라우드 비디오 인코더)의 예시이다. 도 12에 도시된 전송 장치는 도 1 내지 도 9에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 인코더의 동작들 및 인코딩 방법들과 동일 또는 유사한 동작들 및 방법들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 전송 장치는 데이터 입력부(12000), 양자화 처리부(12001), 복셀화 처리부(12002), 옥트리 오큐판시 코드 (Occupancy code) 생성부(12003), 표면 모델 처리부(12004), 인트라/인터 코딩 처리부(12005), 아리스메틱 (Arithmetic) 코더(12006), 메타데이터 처리부(12007), 색상 변환 처리부(12008), 어트리뷰트 변환 처리부(또는 속성 변환 처리부)(12009), 예측/리프팅/RAHT 변환 처리부(12010), 아리스메틱 (Arithmetic) 코더(12011) 및/또는 전송 처리부(12012)를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 데이터 입력부(12000)는 포인트 클라우드 데이터를 수신 또는 획득한다. 데이터 입력부(12000)는 포인트 클라우드 비디오 획득부(10001)의 동작 및/또는 획득 방법(또는 도2에서 설명한 획득과정(20000))과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 획득 방법을 수행할 수 있다.
데이터 입력부(12000), 양자화 처리부(12001), 복셀화 처리부(12002), 옥트리 오큐판시 코드 (Occupancy code) 생성부(12003), 표면 모델 처리부(12004), 인트라/인터 코딩 처리부(12005), Arithmetic 코더(12006)는 지오메트리 인코딩을 수행한다. 실시예들에 따른 지오메트리 인코딩은 도 1 내지 도 9에서 설명한 지오메트리 인코딩과 동일 또는 유사하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 양자화 처리부(12001)는 지오메트리(예를 들면 포인트들의 위치값, 또는 포지션값)을 양자화한다. 양자화 처리부(12001)의 동작 및/또는 양자화는 도 4에서 설명한 양자화부(40001)의 동작 및/또는 양자화와 동일 또는 유사하다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하다.
실시예들에 따른 복셀화 처리부(12002)는 양자화된 포인트들의 포지션 값을 복셀화한다. 복셀화 처리부(120002)는 도 4에서 설명한 양자화부(40001)의 동작 및/또는 복셀화 과정과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 과정을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하다.
실시예들에 따른 옥트리 오큐판시 코드 생성부(12003)는 복셀화된 포인트들의 포지션들을 옥트리 구조를 기반으로 옥트리 코딩을 수행한다. 옥트리 오큐판시 코드 생성부(12003)는 오큐판시 코드를 생성할 수 있다. 옥트리 오큐판시 코드 생성부(12003)는 도 4 및 도 6에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 인코더 (또는 옥트리 분석부(40002))의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하다.
실시예들에 따른 표면 모델 처리부(12004)는 표면 모델(surface model)을 기반으로 특정 영역(또는 노드)내의 포인트들의 포지션들을 복셀 기반으로 재구성하는 트라이숩 지오메트리 인코딩을 수행할 수 있다. 포면 모델 처리부(12004)는 도 4 에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 인코더(예를 들면 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003))의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하다.
실시예들에 따른 인트라/인터 코딩 처리부(12005)는 포인트 클라우드 데이터를 인트라/인터 코딩할 수 있다. 인트라/인터 코딩 처리부(12005)는 도 7에서 설명한 인트라/인터 코딩과 동일 또는 유사한 코딩을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 7에서 설명한 바와 동일하다. 실시예들에 따라 인트라/인터 코딩 처리부(12005)는 아리스메틱 코더(12006)에 포함될 수 있다.
실시예들에 따른 아리스메틱 코더(12006)는 포인트 클라우드 데이터의 옥트리 및/또는 근사화된 옥트리를 엔트로피 인코딩한다. 예를 들어, 인코딩 방식은 아리스메틱(Arithmetic) 인코딩 방법을 포함한다. 아리스메틱 코더(12006)는 아리스메틱 인코더(40004)의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다.
실시예들에 따른 메타데이터 처리부(12007)는 포인트 클라우드 데이터에 관한 메타데이터, 예를 들어 설정 값 등을 처리하여 지오메트리 인코딩 및/또는 어트리뷰트 인코딩 등 필요한 처리 과정에 제공한다. 또한 실시예들에 따른 메타데이터 처리부(12007)는 지오메트리 인코딩 및/또는 어트리뷰트 인코딩과 관련된 시그널링 정보를 생성 및/또는 처리할 수 있다. 실시예들에 따른 시그널링 정보는 지오메트리 인코딩 및/또는 어트리뷰트 인코딩과 별도로 인코딩처리될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 시그널링 정보는 인터리빙 될 수도 있다.
색상 변환 처리부(12008), 어트리뷰트 변환 처리부(12009), 예측/리프팅/RAHT 변환 처리부(12010), 아리스메틱 (Arithmetic) 코더(12011)는 어트리뷰트 인코딩을 수행한다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 인코딩은 도 1 내지 도 9에서 설명한 어트리뷰트 인코딩과 동일 또는 유사하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 색상 변환 처리부(12008)는 어트리뷰트들에 포함된 색상값을 변환하는 색상 변환 코딩을 수행한다. 색상 변환 처리부(12008)는 재구성된 지오메트리를 기반으로 색상 변환 코딩을 수행할 수 있다. 재구성된 지오메트리에 대한 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하다. 또한 도 4에서 설명한 컬러 변환부(40006)의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다. 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 어트리뷰트 변환 처리부(12009)는 지오메트리 인코딩이 수행되지 않은 포지션들 및/또는 재구성된 지오메트리를 기반으로 어트리뷰트들을 변환하는 어트리뷰트 변환을 수행한다. 어트리뷰트 변환 처리부(12009)는 도 4에 설명한 어트리뷰트 변환부(40007)의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다. 구체적인 설명은 생략한다. 실시예들에 따른 예측/리프팅/RAHT 변환 처리부(12010)는 변환된 어트리뷰트들을 RAHT 코딩, LOD 기반의 예측 변환 코딩 및 리프팅 변환 코딩 중 어느 하나 또는 하나 이상을 조합하여 코딩할 수 있다. 예측/리프팅/RAHT 변환 처리부(12010)는 도 4에서 설명한 RAHT 변환부(40008), LOD 생성부(40009) 및 리프팅 변환부(40010)의 동작들과 동일 또는 유사한 동작들 중 적어도 하나 이상을 수행한다. 또한 LOD 기반의 예측 변환 코딩, 리프팅 변환 코딩 및 RAHT 변환 코딩에 대한 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 아리스메틱 코더(12011)는 코딩된 어트리뷰트들을 아리스메틱 코딩에 기반하여 인코딩할 수 있다. 아리스메틱 코더(12011)는 아리스메틱 인코더(40012)의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다.
실시예들에 따른 전송 처리부(12012)는 인코딩된 지오메트리 및/또는 인코딩된 어트리뷰트, 메타 데이터 정보를 포함하는 각 비트스트림을 전송하거나, 인코딩된 지오메트리 및/또는 인코딩된 어트리뷰트, 메타 데이터 정보를 하나의 비트스트림으로 구성하여 전송할 수 있다. 실시예들에 따른 인코딩된 지오메트리 및/또는 인코딩된 어트리뷰트, 메타 데이터 정보가 하나의 비트스트림으로 구성되는 경우, 비트스트림은 하나 또는 그 이상의 서브 비트스트림들을 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 비트스트림은 시퀀스 레벨의 시그널링을 위한 SPS (Sequence Parameter Set), 지오메트리 정보 코딩의 시그널링을 위한 GPS(Geometry Parameter Set), 어트리뷰트 정보 코딩의 시그널링을 위한 APS(Attribute Parameter Set), 타일 레벨의 시그널링을 위한 TPS (Tile Parameter Set 또는 tile inventory)를 포함하는 시그널링 정보 및 슬라이스 데이터를 포함할 수 있다. 슬라이스 데이터는 하나 또는 그 이상의 슬라이스들에 대한 정보를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 하나의 슬라이스는 하나의 지오메트리 비트스트림(Geom00) 및 하나 또는 그 이상의 어트리뷰트 비트스트림들(Attr00, Attr10)을 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 TPS(또는 타일 인벤토리)는 하나 또는 그 이상의 타일들에 대하여 각 타일에 관한 정보(예를 들면 bounding box의 좌표값 정보 및 높이/크기 정보 등)을 포함할 수 있다. 지오메트리 비트스트림은 헤더와 페이로드를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 비트스트림의 헤더는 GPS에 포함된 파라미터 세트의 식별 정보(geom_parameter_set_id), 타일 식별자(geom_tile_id), 슬라이스 식별자(geom_slice_id) 및 페이로드에 포함된 데이터에 관한 정보 등을 포함할 수 있다. 상술한 바와 같이 실시예들에 따른 메타데이터 처리부(12007)는 시그널링 정보를 생성 및/또는 처리하여 전송 처리부(12012)로 전송할 수 있다. 실시예들에 따라, 지오메트리 인코딩을 수행하는 엘레멘트들 및 어트리뷰트 인코딩을 수행하는 엘레멘트들은 점선 처리된 바와 같이 상호 데이터/정보를 공유할 수 있다. 실시예들에 따른 전송 처리부(12012)는 트랜스미터(10003)의 동작 및/또는 전송 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 전송 방법을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 2에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다.
도 13은 실시예들에 따른 수신 장치의 예시이다.
도 13에 도시된 수신 장치는 도 1의 수신장치(10004) (또는 도 10 및 도 11의 포인트 클라우드 비디오 디코더)의 예시이다. 도 13에 도시된 수신 장치는 도 1 내지 도 11에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 디코더의 동작들 및 디코딩 방법들과 동일 또는 유사한 동작들 및 방법들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 수신 장치는 수신부(13000), 수신 처리부(13001), 아리스메틱 (arithmetic) 디코더(13002), 오큐판시 코드 (Occupancy code) 기반 옥트리 재구성 처리부(13003), 표면 모델 처리부(삼각형 재구성, 업-샘플링, 복셀화)(13004), 인버스(inverse) 양자화 처리부(13005), 메타데이터 파서(13006), 아리스메틱 (arithmetic) 디코더(13007), 인버스(inverse)양자화 처리부(13008), 예측/리프팅/RAHT 역변환 처리부(13009), 색상 역변환 처리부(13010) 및/또는 렌더러(13011)를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 디코딩의 각 구성요소는 실시예들에 따른 인코딩의 구성요소의 역과정을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 수신부(13000)는 포인트 클라우드 데이터를 수신한다. 수신부(13000)는 도 1의 리시버(10005)의 동작 및/또는 수신 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 수신 방법을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 수신 처리부(13001)는 수신한 데이터로부터 지오메트리 비트스트림 및/또는 어트리뷰트 비트스트림을 획득할 수 있다. 수신 처리부(13001)는 수신부(13000)에 포함될 수 있다.
아리스메틱 디코더(13002), 오큐판시 코드 기반 옥트리 재구성 처리부(13003), 표면 모델 처리부(13004) 및 인버스 양자화 처리부(13005)는 지오메트리 디코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 디코딩은 도 1 내지 도 10에서 설명한 지오메트리 디코딩과 동일 또는 유사하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 아리스메틱 디코더(13002)는 지오메트리 비트스트림을 아리스메틱 코딩을 기반으로 디코딩할 수 있다. 아리스메틱 디코더(13002)는 아리스메틱 디코더(11000)의 동작 및/또는 코딩과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 코딩을 수행한다.
실시예들에 따른 오큐판시 코드 기반 옥트리 재구성 처리부(13003)는 디코딩된 지오메트리 비트스트림으로부터 (또는 디코딩 결과 확보된 지오메트리에 관한 정보)로부터 오큐판시 코드를 획득하여 옥트리를 재구성할 수 있다. 오큐판시 코드 기반 옥트리 재구성 처리부(13003)는 옥트리 합성부(11001)의 동작 및/또는 옥트리 생성 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다. 실시예들에 따른 표면 모델 처리부(13004)는 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 표면 모델 방식에 기반하여 트라이숩 지오메트리 디코딩 및 이와 관련된 지오메트리 리컨스트럭션(예를 들면 삼각형 재구성, 업-샘플링, 복셀화)을 수행할 수 있다. 표면 모델 처리부(13004)는 서페이스 오프록시메이션 합성부(11002) 및/또는 지오메트리 리컨스트럭션부(11003)의 동작과 동일 또는 유사한 동작을 수행한다.
실시예들에 따른 인버스 양자화 처리부(13005)는 디코딩된 지오메트리를 인버스 양자화할 수 있다.
실시예들에 따른 메타데이터 파서(13006)는 수신한 포인트 클라우드 데이터에 포함된 메타데이터, 예를 들어 설정 값 등을 파싱할 수 있다. 메타데이터 파서(13006)는 메타데이터를 지오메트리 디코딩 및/또는 어트리뷰트 디코딩에 전달할 수 있다. 메타데이터에 대한 구체적인 설명은 도 12에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다.
아리스메틱 디코더(13007), 인버스 양자화 처리부(13008), 예측/리프팅/RAHT 역변환 처리부(13009) 및 색상 역변환 처리부(13010)는 어트리뷰트 디코딩을 수행한다. 어트리뷰트 디코딩는 도 1 내지 도 10에서 설명한 어트리뷰트 디코딩과 동일 또는 유사하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 아리스메틱 디코더(13007)는 어트리뷰트 비트스트림을 아리스메틱 코딩으로 디코딩할 수 있다. 아리스메틱 디코더(13007)는 재구성된 지오메트리를 기반으로 어트리뷰트 비트스트림의 디코딩을 수행할 수 있다. 아리스메틱 디코더(13007)는 아리스메틱 디코더(11005)의 동작 및/또는 코딩과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 코딩을 수행한다.
실시예들에 따른 인버스 양자화 처리부(13008)는 디코딩된 어트리뷰트 비트스트림을 인버스 양자화할 수 있다. 인버스 양자화 처리부(13008)는 역양자화부(11006)의 동작 및/또는 역양자화 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다.
실시예들에 따른 예측/리프팅/RAHT 역변환 처리부(13009)는 재구성된 지오메트리 및 역양자화된 어트리뷰트들을 처리할 수 있다. 예측/리프팅/RAHT 역변환 처리부(13009)는 RAHT 변환부(11007), LOD생성부(11008) 및/또는 인버스 리프팅부(11009)의 동작들 및/또는 디코딩들과 동일 또는 유사한 동작들 및/또는 디코딩들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행한다. 실시예들에 따른 색상 역변환 처리부(13010)는 디코딩된 어트리뷰트들에 포함된 컬러 값(또는 텍스쳐)을 역변환하기 위한 역변환 코딩을 수행한다. 색상 역변환 처리부(13010)는 컬러 역변환부(11010)의 동작 및/또는 역변환 코딩과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 역변환 코딩을 수행한다. 실시예들에 따른 렌더러(13011)는 포인트 클라우드 데이터를 렌더링할 수 있다.
도 14는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 방법/장치와 연동 가능한 구조의 예시를 나타낸다.
도 14의 구조는 서버(17600), 로봇(17100), 자율 주행 차량(17200), XR 장치(17300), 스마트폰(17400), 가전(17500) 및/또는 HMD(Head-Mount Display, 17700) 중에서 적어도 하나 이상이 클라우드 네트워크(17000)와 연결된 구성을 나타낸다. 로봇(17100), 자율 주행 차량(17200), XR 장치(17300), 스마트폰(17400) 또는 가전(17500) 등은 장치라 호칭된다. 또한, XR 장치(17300)는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 압축 데이터 (PCC) 장치에 대응되거나 PCC장치와 연동될 수 있다.
클라우드 네트워크(17000)는 클라우드 컴퓨팅 인프라의 일부를 구성하거나 클라우드 컴퓨팅 인프라 안에 존재하는 네트워크를 의미할 수 있다. 여기서, 클라우드 네트워크(17000)는 3G 네트워크, 4G 또는 LTE(Long Term Evolution) 네트워크 또는 5G 네트워크 등을 이용하여 구성될 수 있다.
서버(17600)는 로봇(17100), 자율 주행 차량(17200), XR 장치(17300), 스마트폰(17400), 가전(17500) 및/또는 HMD(17700) 중에서 적어도 하나 이상과 클라우드 네트워크(17000)을 통하여 연결되고, 연결된 장치들(17100 내지 17700)의 프로세싱을 적어도 일부를 도울 수 있다.
HMD (Head-Mount Display)(17700)는 실시예들에 따른 XR 디바이스 및/또는 PCC 디바이스가 구현될 수 있는 타입 중 하나를 나타낸다. 실시예들에 따른HMD 타입의 디바이스는, 커뮤니케이션 유닛, 컨트롤 유닛, 메모리 유닛, I/O 유닛, 센서 유닛, 그리고 파워 공급 유닛 등을 포함한다.
이하에서는, 상술한 기술이 적용되는 장치(17100 내지 17500)의 다양한 실시 예들을 설명한다. 여기서, 도 14에 도시된 장치(17100 내지 17500)는 상술한 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 장치와 연동/결합될 수 있다.
<PCC+XR>
XR/PCC 장치(17300)는 PCC 및/또는 XR(AR+VR) 기술이 적용되어, HMD(Head-Mount Display), 차량에 구비된 HUD(Head-Up Display), 텔레비전, 휴대폰, 스마트 폰, 컴퓨터, 웨어러블 디바이스, 가전 기기, 디지털 사이니지, 차량, 고정형 로봇이나 이동형 로봇 등으로 구현될 수도 있다.
XR/PCC 장치(17300)는 다양한 센서들을 통해 또는 외부 장치로부터 획득한 3차원 포인트 클라우드 데이터 또는 이미지 데이터를 분석하여 3차원 포인트들에 대한 위치 데이터 및 어트리뷰트 데이터를 생성함으로써 주변 공간 또는 현실 객체에 대한 정보를 획득하고, 출력할 XR 객체를 렌더링하여 출력할 수 있다. 예컨대, XR/PCC 장치(17300)는 인식된 물체에 대한 추가 정보를 포함하는 XR 객체를 해당 인식된 물체에 대응시켜 출력할 수 있다.
<PCC+자율주행+XR>
자율 주행 차량(17200)은 PCC 기술 및 XR 기술이 적용되어, 이동형 로봇, 차량, 무인 비행체 등으로 구현될 수 있다.
XR/PCC 기술이 적용된 자율 주행 차량(17200)은 XR 영상을 제공하는 수단을 구비한 자율 주행 차량이나, XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율 주행 차량 등을 의미할 수 있다. 특히, XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율 주행 차량(17200)은 XR 장치(17300)와 구분되며 서로 연동될 수 있다.
XR/PCC영상을 제공하는 수단을 구비한 자율 주행 차량(17200)은 카메라를 포함하는 센서들로부터 센서 정보를 획득하고, 획득한 센서 정보에 기초하여 생성된 XR/PCC 영상을 출력할 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(17200)은 HUD를 구비하여 XR/PCC 영상을 출력함으로써, 탑승자에게 현실 객체 또는 화면 속의 객체에 대응되는 XR/PCC 객체를 제공할 수 있다.
이때, XR/PCC 객체가 HUD에 출력되는 경우에는 XR/PCC 객체의 적어도 일부가 탑승자의 시선이 향하는 실제 객체에 오버랩되도록 출력될 수 있다. 반면, XR/PCC 객체가 자율 주행 차량의 내부에 구비되는 디스플레이에 출력되는 경우에는 XR/PCC 객체의 적어도 일부가 화면 속의 객체에 오버랩되도록 출력될 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(17200)은 차로, 타 차량, 신호등, 교통 표지판, 이륜차, 보행자, 건물 등과 같은 객체와 대응되는 XR/PCC 객체들을 출력할 수 있다.
실시예들에 의한 VR (Virtual Reality) 기술, AR (Augmented Reality) 기술, MR (Mixed Reality) 기술 및/또는 PCC(Point Cloud Compression) 기술은, 다양한 디바이스에 적용 가능하다.
즉, VR 기술은, 현실 세계의 객체나 배경 등을 CG 영상으로만 제공하는 디스플레이 기술이다. 반면, AR 기술은, 실제 사물 영상 위에 가상으로 만들어진 CG 영상을 함께 보여 주는 기술을 의미한다. 나아가, MR 기술은, 현실세계에 가상 객체들을 섞고 결합시켜서 보여준다는 점에서 전술한 AR 기술과 유사하다. 그러나, AR 기술에서는 현실 객체와 CG 영상으로 만들어진 가상 객체의 구별이 뚜렷하고, 현실 객체를 보완하는 형태로 가상 객체를 사용하는 반면, MR 기술에서는 가상 객체가 현실 객체와 동등한 성격으로 간주된다는 점에서 AR 기술과는 구별이 된다. 보다 구체적으로 예를 들면, 전술한 MR 기술이 적용된 것이 홀로그램 서비스 이다.
다만, 최근에는 VR, AR, MR 기술을 명확히 구별하기 보다는 XR (extended Reality) 기술로 부르기도 한다. 따라서, 본 명세서의 실시예들은 VR, AR, MR, XR 기술 모두에 적용 가능하다. 이러한 기술은 PCC, V-PCC, G-PCC 기술 기반 인코딩/디코딩이 적용될 수 있다.
실시예들에 따른 PCC 방법/장치는 자율 주행 서비스를 제공하는 차량에 적용될 수 있다.
자율 주행 서비스를 제공하는 차량은 PCC 디바이스와 유/무선 통신이 가능하도록 연결된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 압축 데이터 (PCC) 송수신 장치는 차량과 유/무선 통신이 가능하도록 연결된 경우, 자율 주행 서비스와 함께 제공할 수 있는 AR/VR/PCC 서비스 관련 콘텐트 데이터를 수신/처리하여 차량에 전송할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 데이터 송수신 장치 차량에 탑재된 경우, 포인트 클라우드 송수신 장치는 사용자 인터페이스 장치를 통해 입력된 사용자 입력 신호에 따라 AR/VR/PCC 서비스 관련 콘텐트 데이터를 수신/처리하여 사용자에게 제공할 수 있다. 실시예들에 따른 차량 또는 사용자 인터페이스 장치는 사용자 입력 신호를 수신할 수 있다. 실시예들에 따른 사용자 입력 신호는 자율 주행 서비스를 지시하는 신호를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법/장치는 도1의 송신 장치(10000), 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002), 트랜스미터(10003), 도2의 획득-인코딩-전송(20000-20001-20002), 도4의 포인트 클라우드 비디오 인코더, 도12의 전송 장치, 도14의 디바이스, 도 49의 송신 장치 등을 지칭하는 용어로 해석된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법/장치는 도1의 수신 장치(10004), 리시버(10005), 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006), 도2의 전송-디코딩-렌더링(20002-20003-20004), 도10의 디코더, 도 11의 포인트 클라우드 비디오 디코더, 도13의 수신 장치, 도14의 디바이스, 도50의 수신 장치 등을 지칭하는 용어로 해석된다.
또한, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 방법/장치는 실시예들에 따른 방법/장치로 줄여서 호칭될 수 있다.
실시예들에 따라, 포인트 클라우드 데이터를 구성하는 지오메트리 데이터, 지오메트리 정보, 위치 정보 등은 서로 동일한 의미로 해석된다. 포인트 클라우드 데이터를 구성하는 어트리뷰트 데이터, 어트리뷰트 정보, 속성 정보 등은 서로 동일한 의미로 해석된다.
실시예들에 따른 방법/장치는 스케일러블(scalable) 전송을 고려하여 포인트 클라우드 데이터를 처리할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 포인트 클라우드 데이터를 송수신 함에 있어서 수신기 성능 혹은 전송 속도 등으로 인해 데이터 일부에 대한 선택적 디코딩이 필요한 경우 효율적으로 이를 지원하기 위한 방법을 기술한다. 특히 본 문서는 데이터(data) 단위로 전달되는 지오메트리(geometry) 및 어트리뷰트 데이터(attribute data)를 지오메트리 옥트리(geometry octree), LoD (Level of Detail)과 같은 의미 단위로 나누어 줌으로써 비트스트림 단위에서 필요로 하는 정보를 선택하거나 혹은 불필요한 정보를 제거 할 수 있는 방법을 제안한다.
실시예들에 따르면, 본 문서는 포인트 클라우드 (point cloud)로 구성된 데이터 구조를 구성하기 위한 기술을 다룬다. 구체적으로, 본 문서는 레이어(layer)를 기반으로 구성된 포인트 클라우드 데이터를 효과적으로 전달하기 위한 패킹(packing) 및 관련한 시그널링 정보 처리 방법을 기술하고, 이를 기반으로 스케일러블 (scalable) 포인트 클라우드 압축(PCC) 기반 서비스에 적용하는 방법을 제안한다. 특히, 본 문서는 위치 압축에 대해 다이렉트(즉, 직접) 압축 모드가 사용되는 경우, 스케일러블 PCC 서비스에 보다 적합하도록 슬라이스 세그먼트를 구성하고 송수신하는 방법을 제안한다.
도4 및 도11에 도시된 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 장치(또는 인코더/디코더로 줄여서 지칭 가능)를 참조하면, 포인트 클라우드 데이터는 포인트들의 집합으로 구성되며, 각 포인트는 지오메트리 정보(또는 지오메트리 또는 지오메트리 데이터라 함)와 어트리뷰트 정보(또는 어트리뷰트 또는 어트리뷰트 데이터라 함)로 구성된다. 지오메트리 정보는 각 포인트의 3차원 위치 정보(xyz)이다. 즉, 각 포인트의 위치는 3차원 공간을 나타내는 좌표계상의 파라미터들(예를 들면 공간을 나타내는 3개의 축인 X축, Y축 및 Z축의 파라미터들 (x,y,z))로 표현된다. 그리고, 어트리뷰트 정보는 그 포인트의 색상(RGB, YUV 등), 반사도(reflectance), 법선(normal vectors), 투명도(transparency) 등을 의미한다. 포인트 클라우드 압축 (Point Cloud Compression: PCC)에서는 3차원 공간 상에 불균일하게 분포하는 분포 특성을 효율적으로 압축하기 위해 octree 기반 압축을 하며, 이를 기반으로 어트리뷰트 정보를 압축한다. 도4 및 도11에 도시된 포인트 클라우드 비디오 인코더 및 포인트 클라우드 비디오 디코더는 각 구성 요소를 통해 실시예들에 따른 동작(들)을 처리할 수 있다.
실시예들에 따르면, 송신 장치에서는 포인트 클라우드 데이터의 지오메트리 정보(예, 위치)와 어트리뷰트 정보(예, 색상/밝기/반사도 등)를 각각 압축하여 수신 장치로 전달한다. 이때, 디테일 정도에 따라서 레이어를 갖는 옥트리 구조 또는 LoD (Level of Detail)에 따라서 포인트 클라우드 데이터를 구성할 수 있는데, 이를 기반으로 스케일러블 포인트 클라우드 데이터 코딩(scalable point cloud data coding) 및 리프리젠테이션(representation)이 가능하다. 이때, 수신 장치의 성능 혹은 전송 속도에 의해서 포인트 클라우드 데이터의 일부분만을 디코딩 또는 리프리젠테이션하는 것이 가능한데, 현재는 불필요한 데이터를 사전에 제거하기 위한 방법이 없다.
즉, 스케일러블 포인트 클라우드 압축 비트스트림에 대해 일부만 전송하면 되는 경우(예, 스케일러블 디코딩 중 일부의 레이어 만을 디코딩하는 경우)에서 필요로 하는 부분만을 선택해서 보낼 수 없기 때문에 도 15와 같이 송신 장치에서 디코딩 후 필요한 부분을 재 인코딩 하거나 도 16과 같이 전체를 수신 장치로 전달한 후 수신 장치에서 디코딩 후 필요한 데이터를 선택적으로 적용 해야한다.
하지만 도 15의 경우 디코딩 및 재 인코딩을 위한 시간으로 인해 딜레이가 발생할 수 있으며, 도 16의 경우 불필요한 데이터까지 수신 장치로 전송 함으로 인해 밴드폭(bandwidth) 효율이 떨어지고, 고정된 밴드폭을 사용하는 경우 데이터 퀄리티(data quality)를 낮추어 전송해야 하는 단점이 있다.
따라서, 실시예들에 따른 방법/장치는 포인트 클라우드를 영역별로 나누어 처리할 수 있도록 슬라이스를 제공한다.
특히, 옥트리 기반의 위치 압축의 경우 엔트로피(entropy) 기반 압축 방법과 다이렉트 압축(direct coding)이 함께 사용될 수 있는데, 이 경우 효율적으로 스케일러빌리티(scalability)를 활용하기 위한 슬라이스 구성을 제안한다.
또한, 실시예들에 따른 방법/장치는 포인트 클라우드 데이터의 슬라이스 세분화 구조를 정의하고, 스케일러블 전송(scalable transmission)을 위한 스케일러블 레이어(scalable layer) 및 슬라이스(slice) 구조를 시그널링할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 효율적인 비트스트림 전달 및 디코딩을 위해서, 비트스트림을 특정 단위로 구분하여 처리할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 레이어로 이루어진 포인트 클라우드 데이터에 대해 비트스트림 단위에서 선택적으로 전달 및 디코딩을 할 수 있도록 한다.
실시예들에 따른 단위는 LOD, 레이어, 슬라이스 등으로 지칭될 수 있다. LOD는 어트리뷰트 데이터 코딩의 LOD와 같은 용어이지만, 또 다른 의미로써, 비트스트림의 레이어 구조를 위한 데이터 단위를 의미할 수 있다. 실시예들에 따른 LOD는 포인트 클라우드 데이터의 레이어 구조, 예를 들어, 옥트리 또는 여러 트리 등의 뎁스(레벨)에 기반한, 하나의 뎁스에 대응하거나 두 개 이상의 뎁스를 묶는 개념일 수 있다. 마찬가지로, 레이어는 서브-비트스트림의 단위를 생성하기 위한 것으로써, 하나의 뎁스에 대응하거나 두 개 이상의 뎁스를 묶는 개념이고, 하나의 LOD에 대응하거나 두 개 이상의 LOD에 대응할 수 있다. 또한, 슬라이스는 서브-비트스트림의 단위를 구성하기 위한 단위로써, 하나의 뎁스에 대응하거나, 하나의 뎁스 일부에 대응하거나, 두 개 이상의 뎁스들에 대응할 수 있다. 또한, 슬라이스는 하나의 LOD에 대응하거나, 하나의 LOD 일부에 대응하거나, 두 개 이상의 LOD들에 대응할 수 있다. 실시예들에 따라, LOD, 레이어, 슬라이스는 서로 대응하거나 포함 관계일 수 있다. 또한, 실시예들에 따른 단위는 LOD, 레이어, 슬라이스, 레이어 그룹, 서브 그룹 등을 포함하고, 서로 상호보완하여 지칭될 수 있다. 실시예들에 따라, 옥트리 구조에서 레이어, 깊이(depth), 레벨, 깊이 레벨은 동일한 의미로 사용될 수 있다.
도17은 실시예들에 따른 레이어 기반 포인트 클라우드 데이터 구성의 예시를 나타낸 도면이다. 도 17은 루트 노드의 깊이 레벨은 0, 리프 노드의 깊이 레벨은 7로 설정된 옥트리 구조의 예시이다.
실시예들에 따른 방법/장치는 도17과 같이 레이어 기반 포인트 클라우드 데이터를 구성하여, 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하고 디코딩할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터의 레이어링(layering)은 응용분야에 따라서 SNR, 공간 해상도(sparial resolution), 컬러(color), 템포럴 프리퀀시(temporal frequency), 비트뎁스(bitdepth), 등의 다양한 관점에서의 레이어(layer) 구조를 가질 수 있으며, 옥트리(octree) 구조 혹은 LOD 구조를 기반으로 데이터의 밀도가 증가하는 방향으로 레이어(layer)를 이룰 수 있다.
즉, 옥트리 구조를 기반으로 LOD를 생성하는 경우 디테일이 증가되는 방향, 즉, 옥트리 깊이 레벨이 증가하는 방향으로 LOD가 증가하도록 정의할 수 있다. 본 문서에서 레이어는 레벨(level), 깊이(depth), 깊이 레벨과 동일한 의미로 사용될 수 있다.
도 17을 예로 들면, 루트 노드 레벨(또는 루트 레벨이라 함)을 제외하고 7개의 깊이 레벨을 갖는 옥트리 구조에서 LOD 0는 루트 노드 레벨부터 옥트리 깊이 레벨 4까지 포함하여 구성되고, LOD 1 은 루트 노드 레벨부터 옥트리 깊이 레벨 5까지 포함하여 구성되며, LOD 2는 루트 노드 레벨부터 옥트리 깊이 레벨 7까지 포함하여 구성된다.
도18의 (a)는 실시예들에 따른 지오메트리 데이터의 비트스트림 구조를 나타내고, 도18의 (b)는 실시예들에 따른 어트리뷰트 데이터의 비트스트림 구조를 나타낸다.
실시예들에 따른 방법/장치는 도17과 같은 옥트리 구조의 레이어링에 기반하여 LOD들을 생성하고, 도18의 (a), 도 18의 (b)와 같은 지오메트리 비트스트림 및 어트리뷰트 비트스트림을 구성할 수 있다.
실시예들에 따른 송신 장치는 포인트 클라우드 압축(point cloud compression)을 통해 획득한 비트스트림(bitstream)을 데이터(data)의 종류에 따라서 지오메트리 비트스트림(geometry bitstream)과 어트리뷰트 비트스트림(attribute bitstream)으로 나누어 전달할 수 있다.
이때, 각각의 비트스트림(bitstream)은 슬라이스(slice)로 구성되어 전달될 수 있다. 실시예들에 따르면, 레이어(layer) 정보 또는 LoD 정보와 관련없이 지오메트리 비트스트림(예, 도 18의 (a))과 어트리뷰트 비트스트림(예, 도 18의 (b))을 각각 하나의 슬라이스로 구성하여 전달할 수 있다. 이 경우, 레이어 또는 LoD 중 일부만을 사용하려면, 비트스트림을 디코딩하는 과정, 사용하고자 하는 부분만을 선택하고 불필요한 부분을 제거하는 과정, 및 필요한 정보만을 기반으로 다시 인코딩하는 과정을 거쳐야 한다.
본 문서는 이러한 불필요한 중간 과정을 피하기 위해 비트스트림을 레이어 (또는 LoD) 단위로 나누어 전달하는 방법을 제안한다.
도 19는 실시예들에 따라 비트스트림을 레이어 (또는 LoD) 단위로 나누어 전달하기 위한 비트스트림의 구성의 예시를 보인 도면이다.
예를 들어, LoD 기반의 PCC 기술의 경우를 고려해보면, 낮은 LoD가 높은 LoD에 포함되는 구조를 갖는다. 즉, 상위 LoD는 하위 LoD의 포인트들을 모두 포함한다. 그리고, 현재 LoD에는 포함되지만, 이전 LoD에는 포함되지 않는 포인트들, 즉 각 LoD에 대해 새롭게 추가되는 포인트들의 정보를 R(rest or retained) 이라고 정의하면 송신 장치는 도 19와 같이 초기 LoD 정보 및 각 LoD에서 신규로 포함되는 정보 R을 각각의 독립된 단위(예, 슬라이스)로 나누어서 전달할 수 있다.
다시 말해, 각 LoD를 구성하기 위해 이전 LoD 대비 새롭게 추가되는 포인트들의 집합을 정보 R로 정의할 수 있다. 도 19는 LoD1이 LoD0+정보 R1을 포함하고, LoD2가 LoD1+정보 R2를 포함하는 예시이다.
일 실시예에 따르면, 하나 또는 복수의 옥트리 깊이 레벨에 대해 샘플링된 포인트들을 정보 R에 속한 데이터로 결정할 수 있다. 즉, 하나 또는 복수의 옥트리 깊이 레벨에 대해 샘플링된 (즉, 오큐파이드 노드에 매칭되는) 포인트들의 집합을 정보 R로 정의할 수 있다. 다른 실시예에 따르면, 하나의 옥트리 깊이 레벨에 대해 샘플링된 포인트들을 일정 기준에 의해 복수의 정보 R로 나누어 정의할 수도 있다. 이때, 하나의 옥트리 깊이 레벨을 복수의 정보 R로 나누는 다양한 기준이 다음과 같이 고려될 수 있다. 예를 들어, 하나의 옥트리 깊이 레벨을 M개의 정보 R로 나누는 경우, 정보 R 내의 데이터가 연속된 몰톤 코드를 갖는 M 개의 정보 R이 되도록 할 수도 있고, 또는 몰톤 코드 순서 인덱스를 M으로 나눈 나머지가 같은 것끼리 모아 M개의 정보 R이 되도록 할 수도 있으며, 또는 형제 노드로 묶었을 때 같은 위치에 있는 것끼리 묶어서 M개의 정보 R이 되도록 할 수도 있다. 또 다른 실시예에 따르면, 필요한 경우 복수의 옥트리 깊이 레벨의 샘플링된 포인트들의 일부를 정보 R로 결정할 수도 있다.
도 19는 실시예들에 따라 지오메트리 비트스트림과 어트리뷰트 비트스트림이 각각 3개의 슬라이스로 나누어지는 예시를 보인다. 각 슬라이스는 헤더와 실제 데이터(예, 지오메트리 데이터, 어트리뷰트 데이터)를 포함하는 페이로드(또는 데이터 유닛이라 함)을 포함한다. 상기 헤더는 해당 슬라이스의 정보를 포함할 수 있다. 또한 상기 헤더는 LoD 구성을 위해 이전 슬라이스 또는 이전 LoD 또는 이전 레이어와 관련된 참조 정보를 더 포함할 수 있다.
도 19를 예로 들면, 지오메트리 비트스트림은 LoD0에 속하는 지오메트리 데이터를 전달하는 슬라이스, 정보 R1에 속하는 지오메트리 데이터를 전달하는 슬라이스, 정보 R2에 속하는 지오메트리 데이터를 전달하는 슬라이스로 나누어진다. 그리고 어트리뷰트 비트스트림은 LoD0에 속하는 어트리뷰트 데이터를 전달하는 슬라이스, 정보 R1에 속하는 어트리뷰트 데이터를 전달하는 슬라이스, 정보 R2에 속하는 어트리뷰트 데이터를 전달하는 슬라이스로 나누어진다.
실시예들에 따른 수신 방법/장치는 LOD 또는 레이어로 나누어진 비트스트림을 수신하고, 복잡합 중간과정 없이, 사용하고자 하는 데이터만 효율적으로 디코딩할 수 있다.
이때, 비트스트림을 전달하는 방법은 다양한 실시예들이 적용될 수 있다.
예를 들어, 지오메트리 비트스트림과 어트리뷰트 비트스트림이 각각 전달될 수도 있고, 지오메트리 비트스트림과 어트리뷰트 비트스트림이 하나의 비트스트림으로 다중화되어 전달될 수도 있다.
또한, 각 비트스트림이 LoD0와 하나 이상의 정보 R를 포함할 때, LoD0와 하나 이상의 정보 R의 전달 순서가 달라질 수 있다.
도 19는 지오메트리 비트스트림과 어트리뷰트 비트스트림이 각각 전달되며, 이때 지오메트리 비트스트림을 포함하는 LoD0과 2개의 정보 R(R1, R2)이 순차적으로 전달되고, 어트리뷰트 비트스트림을 포함하는 LoD0과 2개의 정보 R(R1, R2)이 순차적으로 전달되는 예이다.
도 20은 실시예들에 따라 지오메트리 비트스트림과 어트리뷰트 비트스트림이 하나의 비트스트림으로 다중화될 때 비트스트림 정렬 방법의 일 예시를 나타낸다.
실시예들에 따른 송신 방법/장치는 비트스트림을 전달하는 경우 도20과 같이 지오메트리 데이터 및 어트리뷰트 데이터를 직렬적으로 전달할 수 있다. 이때, 데이터의 종류에 따라서 지오메트리 데이터(또는 지오메트리 정보라 함) 전체를 먼저 보낸 후 어트리뷰트 데이터(또는어트리뷰트 정보라 함)를 전달할 수 있다. 이 경우 전달되는 비트스트림의 정보를 기반으로 지오메트리 데이터를 빠르게 복원할 수 있다는 장점이 있다.
도20은 예를 들어, 지오메트리 데이터를 포함하는 레이어(LOD)들이 비트스트림 내 먼저 위치하고, 어트리뷰트 데이터를 포함하는 레이어(LOD)들이 지오메트리 레이어 뒤에 위치할 수 있다. 어트리뷰트 데이터가 지오메트리 데이터에 의존적이므로, 지오메트리 데이터를 포함하는 레이어(LOD)들이 어트리뷰트 데이터를 포함하는 레이어(LOD)들보다 먼저 위치할 수 있다. 도 20은 지오메트리 데이터를 포함하는 LoD0과 2개의 정보 R(R1, R2)이 순차적으로 전달되고, 이어서 어트리뷰트 데이터를 포함하는 LoD0과 2개의 정보 R(R1, R2)이 순차적으로 전달되는 예이다. 이때, 위치는 실시예들에 따라 다양하게 변경 가능하다. 또한 지오메트리 헤더 간 참조가 가능하고, 어트리뷰트 헤더 및 지오메트리 헤더 간 참조도 가능하다.
도 21은 실시예들에 따라 지오메트리 비트스트림과 어트리뷰트 비트스트림이 하나의 비트스트림으로 다중화될 때 비트스트림 정렬 방법의 다른 예시를 나타낸다.
실시예들에 따른 송신 방법/장치는 비트스트림을 전달하는 경우 도21과 같이 지오메트리 데이터 및 어트리뷰트 데이터를 직렬적으로 전달할 수 있다. 이때, 지오메트리 데이터 및 어트리뷰트 데이터를 포함하는 동일 레이어(layer)를 구성하는 비트스트림을 모아서 전달할 수도 있다. 이 경우 지오메트리와 어트리뷰트의 병렬 디코딩이 가능한 압축 기법을 사용하는 경우, 디코딩 수행 시간을 단축시킬 수 있다. 이때, 먼저 처리해야하는 정보 (작은 LoD, geometry 를 attribute 보다 선행해야 함)를 먼저 배치할 수 있다.
도 21은 지오메트리 데이터를 포함하는 LoD0, 어트리뷰트 데이터를 포함하는 LoD0, 지오메트리 데이터를 포함하는 정보 R1, 어트리뷰트 데이터를 포함하는 정보 R1, 지오메트리 데이터를 포함하는 정보 R2, 어트리뷰트 데이터를 포함하는 정보 R2의 순서로 전달되는 예이다. 이때, 위치는 실시예들에 따라 다양하게 변경 가능하다. 또한 지오메트리 헤더 간 참조가 가능하고, 어트리뷰트 헤더 및 지오메트리 헤더 간 참조도 가능하다.
실시예들에 따른 송수신 방법/장치는 비트스트림을 송신하고 수신하는 경우 응용 분야에서 희망하는 레이어(layer)(혹은 LoD)를 비트스트림 레벨(bitstream level)에서 효율적으로 선택할 수 있다. 실시예들에 따른 비트스트림 정렬 방법 중 도 20과 같이 지오메트리 정보를 모아서 보내는 경우, 특정 비트스트림 레벨(bitstream level) 선택 후에 중간에 비는 부분이 생길 수 있으며, 이 경우 비트스트림을 재배치해야할 수 있다.
한편, 도 21과 같이 레이어에 따라서 지오메트리 데이터와 어트리뷰트 데이터를 묶어서 전달하는 경우, 응용 분야에 따라 도 22(a) 내지 도 22(c) 또는 도 23(a) 내지 도 23(c)과 같이 필요한 정보를 선택적으로 전달하거나 및/또는 불필요한 정보를 선택적으로 제거할 수 있다.
도 22(a) 내지 도 22(c)는 실시예들에 따라 대칭적인 지오메트리-어트리뷰트 선택의 예시를 보인 도면이다.
실시예들에 따라 비트스트림의 일부를 선택해야 하는 경우, 도 22(a) 내지 도 22(c)를 예로 들면 송신 장치는 LoD1(즉, LoD0+R1) 까지만 선택하여 전송하고, 상위 레이어(layer)에 해당하는 정보 R2(즉, LoD2 중에서 신규 부분)은 비트스트림에서 제거하여 전송하지 않는다. 대칭적인 지오메트리-어트리뷰트 선택의 경우, 동일 레이어의 지오메트리 데이터와 어트리뷰트 데이터는 동시에 선택되어 전송되거나 또는 또는 동시에 선택되어 제거된다.
도 23(a) 내지 도 23(c)은 실시예들에 따라 비대칭적인 지오메트리-어트리뷰트 선택의 예시를 보인 도면이다. 비대칭적인 지오메트리-어트리뷰트 선택의 경우, 동일 레이어의 지오메트리 데이터와 어트리뷰트 데이터 중 하나만 선택되어 전송되거나 또는 제거된다.
실시예들에 따라 비트스트림의 일부를 선택해야 하는 경우, 도 23(a) 내지 도 23(c)을 예로 들면, 송신 장치는 지오메트리 데이터를 포함하는 LoD1 (LoD0 +R1), 어트리뷰트 데이터를 포함하는 LoD1 (LoD0 +R1), 그리고 지오메트리 데이터를 포함하는 R2는 선택하여 전송하고, 어트리뷰트 데이터를 포함하는 R2는 비트스트림에서 제거하여 전송하는 않는다. 즉, 어트리뷰트 데이터는 상위 레이어(R2)의 데이터를 제외한 나머지 데이터를 선택하여 전송하고, 지오메트리 데이터는 모든 레이어(옥트리 구조의 레벨0(루트 레벨)에서 레벨7(리프 레벨)까지)의 데이터를 전송하는 예이다.
실시예들에 따라 비트스트림의 일부를 선택해야 하는 경우, 도 22(a) 내지 도 22(c)의 대칭적인 지오메트리-어트리뷰트 선택 방법 또는 도 23(a) 내지 도 23(c)의 비대칭적인 지오메트리-어트리뷰트 선택 방법 또는 대칭적인 지오메트리-어트리뷰트 선택 방법과 비대칭적인 지오메트리-어트리뷰트 선택 방법을 조합하여 비트스트림의 일부를 선택할 수 있다.
위에서 설명한 비트스트림의 분할, 일부 비트스트림의 선택 등은 포인트 클라우드 데이터의 스케일러빌리티를 지원하기 위해서이다.
도17을 참조하면, 본 문서는 포인트 클라우드 데이터를 옥트리 구조로 표현하고, LOD(혹은 레어어)별로 구분했을 때, 스케일러블한 인코딩/디코딩(스케일러빌리티)을 지원할 수 있다.
실시예들에 따른 스케일러빌리티 기능은 슬라이스 레벨 스케일러빌리티(Slice level scalability) 및/또는 옥트리 레벨 스케일러빌리티(octree level scalability)를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 LoD는 하나 또는 복수의 옥트리 레이어(octree layer)들의 집합을 나타내기 위한 단위로 사용할 수 있다. 또한, LoD는 슬라이스(slice) 단위로 구성하기 위한 옥트리 레이어(octree layer)의 묶음의 의미를 가질 수도 있다.
실시예들에 따른 LOD는 어트리뷰트 인코딩/디코딩 시 LOD 의미를 확장하여, 데이터를 디테일하게 분할하는 단위와 같이 넓은 의미로 사용될 수 있다.
즉, 실제 옥트리 레이어(octree layer) (혹은 스케일러블 어트리뷰트 레이어(scalable attribute layer))에 의한 공간 스케일러빌리티(spatial scalability)는 각각의 옥트리 레이어(octree layer)에 대해 제공될 수 있지만, 비트스트림 파싱(bitstream parsing) 이전에 슬라이스 단위에서 스케일러빌리티를 구성하는 경우 LoD 단위에서 선별할 수 있다.
도 17을 예로 들면, 옥트리 구조에서 루트 레벨부터 4레벨까지 LoD0에 해당하고, 루트 레벨부터 5레벨까지 LoD1에 해당하고, 루트 레벨부터 7레벨(즉, 리프 레벨)까지 LoD2에 해당한다.
즉, 도 17을 예로 들면, 슬라이스(slice) 단위에서의 스케일러빌리티(scalability)를 활용하는 경우, 제공되는 스케일러블(scalable) 단계는 LoD0, LoD1, LoD2 의 3 단계가 되고, 옥트리(octree) 구조에 의해 디코딩(decoding) 단계에서 제공될 수 있는 스케일러블(scalable) 단계는 루트(root) 레벨로부터 리프(leaf) 레벨에 이르는 8 단계가 된다.
실시예들에 따라, LoD0~LoD2 가 각각의 슬라이스(slice)로 구성된 경우 수신부 혹은 송신부의 트랜스코더(transcoder, 도15 참조)는 스케일러블 처리를 위해서 LoD0 만 선택하거나, 또는 LoD0 과 LoD1을 선택하거나, 또는 LoD0, LoD1, LoD2를 선택할 수 있다.
예를 들어, LoD0 만 선택하는 경우, 최대 옥트리 레벨은 4가 되며, 0~4 의 옥트리 레이어 중 하나의 스케일러블 레이어를 디코딩 과정에서 선택할 수 있다. 이때 수신 장치에서는 최대 옥트리 레벨(또는 깊이)를 통해 획득할 수 있는 노드 사이즈(node size)를 리프 노드(leaf node)로 고려할 수 있으며, 이때의 노드 사이즈(node size)를 시그널링 정보로써 전달할 수 있다.
예를 들어, LoD0 과 LoD1을 선택하는 경우, 레이어 5가 추가되어 최대 옥트리 레벨은 5가 되며, 0~5 의 옥트리 레이어(octree layer) 중 하나의 스케일러블 레이어(scalable layer)를 디코딩(decoding) 과정에서 선택할 수 있다. 이때 수신 장치에서는 최대 옥트리 레벨(또는 깊이)를 통해 획득할 수 있는 노드 사이즈를 리프 노드로 고려할 수 있으며, 이때의 노드 사이즈를 시그널링 정보로써 전달할 수 있다. 실시예들에 따라, 옥트리 뎁스, 옥트리 레이어, 옥트리 레벨 등은 데이터를 디테일하게 분할하는 단위를 의미한다.
예를 들어, LoD0, LoD1, LoD2을 선택하는 경우, 레이어 6, 7이 추가되어 최대 옥트리 레벨은 7이 되며, 0~7 의 옥트리 레이어 중 하나의 스케일러블 레이어를 디코딩 과정에서 선택할 수 있다. 이때 수신 장치에서는 최대 옥트리 레벨(또는 깊이)를 통해 획득할 수 있는 노드 사이즈를 리프 노드로 고려할 수 있으며, 이 때의 노드 사이즈를 시그널링 정보로써 전달할 수 있다.
도24(a) 내지 도 24(c)는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 슬라이스들을 구성하는 방법의 예시를 나타낸다.
실시예들에 따른 송신 방법/장치/인코더는 G-PCC 비트 스트림을 슬라이스(slice) 구조로 분할하여 구성할 수 있다. 상세한 데이터 표현을 위한 데이터 단위가 슬라이스일 수 있다.
예를 들어 하나의 슬라이스에 하나 또는 복수의 옥트리 레이어(octree layer)들이 매칭될 수 있다.
실시예들에 따른 송신 방법/장치, 예를 들어, 인코더는 스캔 오더(51000) 방향으로 옥트리에 포함된 노드(포인트)들을 스캔하여 슬라이스(51001) 기반 비트스트림을 구성할 수 있다. 하나의 슬라이스는 옥트리 구조에서 하나 이상의 레벨들의 노드들을 포함할 수도 있고, 특정 레벨의 노드들만 포함할 수도 있으며, 특정 레벨의 일부 노드들만 포함할 수도 있다. 또는 하나 이상의 레벨들의 일부 노드들만을 포함할 수도 있다.
도24(a)는 옥트리 구조가 7개의 슬라이스들로 구성되는 일 예시를 보인 것으로, 슬라이스(51002)는 레벨 0부터 레벨 4까지의 노드들로 구성될 수 있다. 슬라이스(51003)는 레벨 5의 일부 노드들, 슬라이스(51004)는 레벨 5의 일부 노드들, 슬라이스(51005)는 레벨 5의 또 다른 일부 노드들로 구성될 수 있다. 즉, 도 24(a)에서 레벨 5는 3개의 슬라이스로 나누어진다. 마찬가지로, 도 24(a)에서 레벨 6(즉, 리프 레벨)도 3개의 슬라이스들로 나누어진다. 다시 말해, 특정 레벨의 일부 노드들로 하나의 슬라이스를 구성할 수 있다.
도24(b)는 옥트리 구조가 4개의 슬라이스들로 구성되는 예시를 보인 것으로, 레벨 0부터 레벨 3까지의 노드들 및 레벨 4의 일부 노드들로 하나의 슬라이스가 구성되고, 레벨 4의 나머지 노드들과 레벨 5의 일부 노드들로 하나의 슬라이스가 구성되고 있다. 또한, 레벨 5의 나머지 노드들과 레벨 6의 일부 노드들로 하나의 슬라이스가 구성되고, 레벨 6의 나머지 노드들로 하나의 슬라이스가 구성되고 있다.
도24(c)는 옥트리 구조가 5개의 슬라이스들로 구성되는 예시를 보인 것으로, 레벨 0부터 레벨 3까지의 노드들로 하나의 슬라이스가 구성되고, 레벨 4부터 레벨 6까지의 노드들로 4개의 슬라이스들이 구성되고 있다. 즉, 레벨4의 일부 노드들, 레벨5의 일부 노드들, 레벨6의 일부 노드들로 하나의 슬라이스가 구성되고 있다.
다시 말해, 도 24(b)와 도 24(c)에서 보는 바와 같이, 하나의 슬라이스에 복수의 옥트리 레이어(octree layer)들이 매칭될 때 각 레이어의 일부 노드들만 포함될 수 있다. 이처럼 복수의 슬라이스들이 하나의 지오메트리/어트리뷰트 프레임을 구성하는 경우, 수신 장치에서 레이어를 구성하는데 필요한 정보를 시그널링 정보를 통해 수신 장치로 전달할 수 있다. 예를 들어, 상기 시그널링 정보에 각 슬라이스에 포함된 레이어 정보, 각 레이어에 포함된 노드 정보 등이 포함될 수 있다.
실시예들에 따른 인코더 및 인코더에 대응하는 장치 등은 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하고, 인코딩된 데이터 및 포인트 클라우드 데이터에 관한 시그널링 정보(또는 파라미터 정보라 함)를 더 포함하는 비트스트림을 생성하고 전송할 수 있다.
나아가, 비트스트림을 생성할 시 실시예들에 따른 비트스트림 구조(예를 들어, 도18-도24 등 참조) 등에 기반하여 비트스트림을 생성할 수 있다. 따라서, 실시예들에 따른 수신 장치, 디코더, 그에 대응하는 장치 등은 일부 데이터의 선택적 디코딩 구조에 적합하게 구성된 비트스트림을 수신하고 파싱하여, 포인트 클라우드 데이터의 일부만을 디코딩하여 효율적으로 제공할 수 있다(도16 참조).
다음은 포인트 클라우드 데이터의 스케일러블 전송(scalable transmission)에 대해 설명한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법/장치는 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 스케일러블하게 전송할 수 있고, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법/장치는 비트스트림을 스케일러블하게 수신하고 디코딩할 수 있다.
도 15 내지 도 24에서 설명한 구조를 갖는 비트스트림이 스케일러블 전송에 사용되는 경우, 수신 장치에서 필요로 하는 슬라이스(slice)를 선별하기 위한 시그널링 정보를 수신 장치로 전달할 수 있다. 스케일러블 전송은 비트스트림(bitstream) 전체를 전송하거나 디코딩(decoding)하는 것이 아니라, 일부의 비트스트림만을 전송하거나 디코딩하는 경우를 의미할 수 있으며, 그 결과는 로우 해상도 포인트 클라우드 데이터(low resolution point cloud data)가 될 수 있다.
실시예들에 따라 옥트리 기반 지오메트리 비트스트림에 스케일러블 전송을 적용하는 경우, 루트 노드(root node)로부터 리프 노드(leaf node)에 이르는 각 옥트리 레이어(도17)의 비트스트림에 대해 특정 옥트리 레이어까지의 정보만을 가지고 포인트 클라우드 데이터를 구성할 수 있어야 한다.
이를 위해서는 목표로 하는 옥트리 레이어에 대해서는 하위 옥트리 레이어 정보에 대한 의존성(dependency)이 없어야 한다. 이는 지오메트리/어트리뷰트 코딩에 대해서 공통적으로 적용하는 제약 사항이 될 수 있다.
또한 스케일러블 전송시 송/수신 장치에서 스케일러블 레이어를 선별하기 위한 스케일러블 구조를 수신 장치로 전달할 필요가 있다. 실시예들에 따른 옥트리 구조를 고려할 때, 모든 옥트리 레이어가 스케일러블 전송을 지원할 수도 있지만, 특정 옥트리 레이어 이하에 대해서만 스케일러블 전송이 가능하도록 할 수 있다. 예를 들어, 옥트리 레이어들 중 일부를 포함하는 경우, 해당 슬라이스가 어느 스케일러블 레이어에 포함되는지를 시그널링 정보를 통해 수신 장치로 알려줌으로써, 수신 장치는 비트스트림 단계에서 해당 슬라이스의 필요/불필요 여부를 판단할 수 있다. 도24(a)의 예에서 레벨 0(즉, 루트 레벨)부터 레벨 4까지(51002)는 스케일러블 전송을 지원하지 않고 하나의 스케일러블 레이어를 구성하고, 이하의 옥트리 레이어에 대해서는 스케일러블 레이어와 일대일 매칭이 되도록 구성 할 수 있다. 일반적으로 리프 노드(leaf node)에 해당하는 부분에 대해 스케일러빌리티를 지원할 수 있는데, 도24(c)와 같이 복수의 옥트리 레이어들이 하나의 슬라이스 내에 포함되는 경우 해당 레이어들에 대해서는 하나의 스케일러블 레이어를 구성하도록 정의할 수 있다.
이때, 목적에 따라 스케일러블 전송과 스케일러블 디코딩을 구분하여 사용할 수 있다. 실시예들에 따르면, 스케일러블 전송은 송/수신 장치에서 디코더를 거치지 않고 특정 레이어까지의 정보를 선별하기 위한 목적으로 사용할 수 있다. 실시예들에 따르면, 스케일러블 디코딩은 코딩하는 중에 특정 레이어를 선별하기 위한 목적으로 사용할 수 있다. 즉, 스케일러블 전송은 압축된 상태에서 (즉, 비트스트림 단계에서) 디코더를 거치지 않고 필요로 하는 정보의 선별을 지원하여 전송 혹은 수신 장치에서 특정 레이어의 판별이 가능하도록 할 수 있다. 반면 스케일러블 디코딩의 경우 인코딩/디코딩 과정에서 필요로하는 부분까지만 인코딩/디코딩을 지원함으로써 스케일러블 리프리젠테이션과 같은 경우에 사용될 수 있다.
이 경우, 스케일러블 전송을 위한 레이어 구성과 스케일러블 디코딩을 위한 레이어 구성이 달라질 수 있다. 예를 들어, 리프 노드를 포함하는 하위 3개의 옥트리 레이어들은 스케일러블 전송의 관점에서는 하나의 레이어를 구성할 수 있지만, 스케일러블 디코딩 관점에서는 모든 레이어 정보를 포함한 경우 리프 노드 레이어, 리프 노드 레이어-1, 리프 노드 레이어-2 각각에 대해 스케일러블 디코딩이 가능할 수 있다.
지금까지 설명한 레이어 구성을 위한 슬라이스 구조 및 스케일러블 전송을 위한 시그널링 방법은 뒤에서 상세히 기술하기로 한다.
이상에서 설명한 바와 같이, 수신 장치는 스케일러블 전송에 기반하여 비트스트림을 수신하고, 비트스트림에 포함된 시그널링 정보(또는 파라미터 정보라 함)에 기반하여 스케일러블 비트스트림 구조를 파악할 수 있다.
또한, 지오메트리 스케일러블 레이어를 추정할 수 있고, 지오메트리 슬라이스 식별자에 기반하여 지오메트리 슬라이스를 파악할 수 있으며, 슬라이스 식별자에 기반하여 지오메트리 슬라이스를 선택하여 디코딩할 수 있다.
그리고, 비트스트림에 포함된 aligned_slice_structure_enabled_flag가 1인 경우, 지오메트 슬라이스와 대응하는 어트리뷰트 슬라이스 식별자를 확인할 수 있고, 슬라이스 식별자 오프셋에 기반하여 어트리뷰트 슬라이스에 접근할 수 있다. 이에 더하여, 슬라이스 식별자에 기반하여 어트리뷰트 슬라이스를 선택할 수 있고, 선택된 어트리뷰트 슬라이스를 디코더가 디코딩할 수 있다.
만일, aligned_slice_structure_enabled_flag가 1이 아닌 경우, 어트리뷰트 스케일러블 레이어를 추정할 수 있고, 어트리뷰트 슬라이스 식별자에 기반하여 어트리뷰트 슬라이스를 파악할 수 있으며, 슬라이스 식별자에 기반하여 어트리뷰트 슬라이스를 선택할 수 있다.
실시예들에 따른 송신 장치와 수신 장치는 다음과 같은 효과가 있다.
포인트 클라우드 압축 데이터를 일정 기준에 따라 나누어 전송할 수 있다. 또한, 레이어된 코딩(layered coding)을 사용하는 경우 레이어에 따라서 포인트 클라우드 압축 데이터를 나누어 전송할 수 있다. 따라서, 송신 장치의 저장 및 전송 효율이 증가하고, 수신 장치의 디코딩 효율이 증가한다.
한편, 본 문서는 레이어 그룹(layer group) 및 서브-그룹(sub-group)을 이용하여 비트스트림을 전달하고, 슬라이스 세그멘테이션(slice segmentation)을 더 수행할 수 있다.
도25(a)는 실시예들에 따른 싱글 슬라이스에 포함된 지오메트리 트리 구조의 예시를 보인 도면이고, 도 25(b)는 분할된(segmented) 슬라이스들에 포함된 지오메트리 트리 구조의 예시를 보인 도면이다.
실시예들에 따른 방법/장치는 도25(a), 도 25(b)와 같이 포인트 클라우드 데이터를 전달하기 위해 하나 이상의 슬라이스들을 구성할 수 있다.
즉, G-PCC 기술에 따라서, 도 25(a)와 같이 전체 코딩된 비트스트림이 싱글 슬라이스에 포함될 수 있다. 또한, 도 25(b)와 같은 멀티플 슬라이스들의 경우에, 각 슬라이스는 서브-비트스트림들을 포함할 수 있다. 슬라이스들의 순서는 서브-비트스트림들의 순서와 동일할 수 있다. 다시 말해, 비트스트림이 지오메트리 트리의 폭 우선 순서(breadth first order)로 축적되고(cumulated), 각 슬라이스는 도 25(b)와 같이 트리 레이어들의 그룹과 매치될 수 있다. 그리고 분할된 슬라이스는 G-PCC 비트스트림의 레이어링 구조를 상속(inherit)받을 수 있다.
또한, 지오메트리 트리의 상위 레이어가 하위 레이어들에 영향을 주지 않는 것과 같이, 다음 현재 슬라이스들(the following slices)는 이전 슬라이스들(previous slices)에 영향을 주지 않을 수 있다.
실시예들에 따른 분할된 슬라이스들(segmented slices)은 에러 강건성(error robustness), 효율적 전송(effective transmission), 관심 영역 지원(supporting region of interest) 등 관점에서 효율적이다.
1) 에러 회복성(Error resilience)
싱글 슬라이스 구조와 비교 시, 분할된 슬라이스들은 에러에 더 강할 수 있다. 즉, 하나의 슬라이스가 프레임의 전체 비트스트림을 포함하는 경우, 데이터 로스는 전체 프레임 데이터에 영향을 줄 수 있다. 이에 반해, 비트스트림이 복수의 슬라이스들로 분할되는 경우, 적어도 하나의 슬라이스가 손실되더라도 손실에 영향을 받지 않는 적어도 하나의 슬라이스는 디코딩이 가능하다.
2) 스케일러블 전송(Scalable transmission)
본 문서는 서로 다른 캐퍼빌리티들(capabilities)을 가지는 복수의 디코더들을 지원할 수 있는 경우를 고려할 수 있다.
만일 코딩된 포인트 클라우드 데이터(즉, 포인트 클라우드 압축(PCC) 비트스트림)가 싱글 슬라이스에 포함되는 경우, 코딩된 포인트 클라우드 데이터의 LOD는 인코딩 전에 결정될 수 있다. 따라서, 포인트 클라우드 데이터의 서로 다른 해상도를 가지는 복수개의 사전 인코딩(pre-encoding)된 비트스트림들은 독립적으로 전달될 수 있다. 이는 큰 밴드폭(bandwidth) 또는 스토리지 공간 측면에서 비효율적일 수 있다.
만일, 코딩된 포인트 클라우드 데이터(즉, 포인트 클라우드 압축(PCC) 비트스트림)가 분할된 슬라이스들에 포함되는 경우, 싱글 비트스트림은 서로 다른 레벨의 디코더들을 지원할 수 있다. 디코더 측에서 보면, 수신 장치는 타겟 레이어들을 선택할 수 있고, 부분적으로 선택된 비트스트림(partially selected bitstream)을 디코더에 전달할 수 있다. 유사하게, 전체 비트스트림을 파티셔닝하지 않고 싱글 비트스트림을 사용함으로써, 파셜 비트스트림은 효율적으로 송신 장치에서 생성될 수 있다.
3) 영역 기반 공간 스케일러빌리티(Region based spatial scalability)
실시예들에 따른 G-PCC 요구조건에서 보면, 영역 기반 공간 스케일러빌리티는 다음과 같이 정의될 수 있다. 즉, 압축된 비트스트림은 하나 이상의 레이어들로 구성되고, 그래서 특정 관심 영역은 추가적인 레이어들과 함께 높은 밀도(higher density)를 가질 수 있고, 레이어들은 하위 레이어들로부터 예측될 수 있다.
이 요구조건을 지원하기 위해서, 영역에 대한 서로 다른 상세한 표현(region-wise different detailed representation)을 지원하는 것이 필요하다. 예를 들어, VR/AR 어플리케이션에서, 멀리 있는 오브젝트들(far objects)는 낮은 정확도(lower precision)로 표현하고, 근처 오브젝트(nearer objects)는 높은 정확도(higher precision)로 표현하는 것이 바람직하다. 또한, 디코더는 요청이 있으면 관심 영역(resolustion of the interested area)의 해상도를 증가시킬 수 있다. 이것은 지오메트리 옥트리 및 스케일러블 어트리뷰트 코딩 스킴과 같은 G-PCC의 스케일러블 구조를 사용함으로써 구현될 수 있다.
실시예들에 따르면, 전체 지오메트리 또는 어트리뷰트들을 포함하는 현재 슬라이스 구조에 기반하여, 디코더들은 전체 비트스트림에 접근해야 한다. 이는 밴드폭, 메모리, 디코더 비효율성을 야기할 수 있다. 한편, 비트스트림이 복수 개의 슬라이스들로 분할(segment)되고, 각 슬라이스가 스케일러블 레이어들에 따른 서브-비트스트림들을 포함하면, 실시예들에 따른 디코더는 효율적으로 비트스트림을 파싱하기 전(before)에 필요에 따라 슬라이스를 선택할 수 있다.
도26(a)는 실시예들에 따른 지오메트리 트리 구조와 슬라이스 세그먼트의 예시를 보인 도면이고, 도 26(b)는 실시예들에 따른 어트리뷰트 트리 구조와 슬라이스 세그멘트의 예시를 보인 도면이다. 특히, 도 26(b)는 도 26(a)의 지오메트리 트리 구조와 얼라인된(aligned) 어트리뷰트 트리 구조의 예시를 보이고 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 도26(a), 도 26(b)와 같이 포인트 클라우드 데이터의 레이어 구조를 이용하여 슬라이스 레이어 그룹을 생성할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 서로 다른 슬라이스들에 포함된 지오메트리 비트스트림 및 어트리뷰트 비트스트림의 세그멘테이션을 적용할 수 있다. 또한, 트리 깊이 관점에서 파셜 트리 정보에 포함된 각 슬라이스 및 지오메트리 및 어트리뷰트 코딩의 코딩 트리 구조를 사용할 수 있다.
도 26(a)를 예로 들면, 옥트리 내 8개의 레이어들이 있고, 5개 슬라이스들은 하나 이상의 레이어들의 서브-비트스트림을 포함하기 위해 사용된다. 실시예들에 따라 그룹은 지오메트리 트리 레이어들의 그룹을 나타낸다. 예를 들어, 그룹 1은 레이어 0 내지 레이어4를 포함하고, 그룹2는 레이어5를 포함하고, 그룹3은 레이어6과 레이어7을 포함한다.
또한, 특정 그룹은 하나 이상의 서브-그룹들로 분할될 수 있다. 도 26(a)를 예로 들면, 그룹 3은 3개 서브-그룹들(그룹 3-1, 그룹 3-2, 그룹 3-3)로 분할되고 있다. 이때, 부모 및 자식 페어들은 각 서브-그룹에 존재한다. 즉, 그룹3-1 내지 그룹3-3은 그룹3의 서브-그룹들이다. 도 26(a)와 같은 지오메트리 코딩 트리의 레이어 그룹 구조에서 슬라이스 1은 그룹 1에 속한 지오메트리 서브-비트스트림을 포함하고, 슬라이스 2는 그룹 2에 속한 지오메트리 서브-비트스트림을 포함하고, 슬라이스 3은 서브 그룹3-1에 속한 지오메트리 서브-비트스트림을 포함하고, 슬라이스 4는 서브 그룹 3-2에 속한 지오메트리 서브-비트스트림을 포함하고, 슬라이스 5는 서브 그룹 3-3에 속한 지오메트리 서브-비트스트림을 포함하기 위해 사용된다.
만일 스케일러블 어트리뷰트 코딩이 사용되고, 어트리뷰트 트리 구조가 지오메트리 트리 구조와 동일하면, 도 26(b)에서와 같이 동일한 옥트리-슬라이스 맵핑이 어트리뷰트 슬라이스 세그먼트들을 만들기 위해 사용되는 것을 일 실시예로 한다. 즉, 도 26(b)와 같은 어트리뷰트 코딩 트리의 얼라인된(aligned) 레이어 그룹 구조에서 슬라이스 6은 그룹 1에 속한 어트리뷰트 서브-비트스트림을 포함하고, 슬라이스 7는 그룹 2에 속한 어트리뷰트 서브-비트스트림을 포함하고, 슬라이스 8은 서브 그룹3-1에 속한 어트리뷰트 서브-비트스트림을 포함하고, 슬라이스 9는 서브 그룹 3-2에 속한 어트리뷰트 서브-비트스트림을 포함하고, 슬라이스 10은 서브 그룹 3-3에 속한 어트리뷰트 서브-비트스트림을 포함하기 위해 사용된다.
본 문서에서 레이어 그룹(Layer group)은 그룹으로 지칭되며, 옥트리 레이어, LoD 레이어 등과 같이 G-PCC 코딩에서 발생하는 레이어 구조 단위의 묶음을 나타낸다.
실시예들에 따른 서브-그룹(Sub-group)은 하나의 레이어 그룹에 대해 위치 정보를 기반으로 인접한 노드들의 집합으로 나타낼 수 있다. 또는 레이어 그룹 내의 최하위 레이어(루트 방향에 가장 가까운 레이어를 의미할 수 있으며, 도 26의 그룹 3의 경우 레이어 6)를 기준으로 묶음을 구성하며, 몰톤 코드 오더(Morton code order)에 의해 인접한 노드들의 묶음으로 서브-그룹을 구성하거나, 거리 기반 인접 노드들의 묶음으로 서브-그룹을 구성하거나, 코딩 순서에 따라 인접한 노드들의 묶음으로 서브-그룹을 구성할 수 있다. 추가적으로 부모-자식(parent-child) 관계에 있는 노드들은 하나의 서브-그룹 내에 존재하도록 규정할 수 있다.
그리고, 서브-그룹을 정의하는 경우, 레이어의 중간에서 바운더리(boundary)가 발생하게 되며, 바운더리에서 연속성을 갖도록 하는지 여부에 대해서는 시그널링 정보(예, sps_entropy_continuation_enabled_flag, gsh_entropy_continuation_flag 등)을 이용한다. 즉, 엔트로피(entropy)를 연속적으로 사용하는지 여부를 알려주고, ref_slice_id를 알려줌으로써 이전 슬라이스와의 연속성을 계속 유지할 수 있다.
도27(a)는 실시예들에 따른 지오메트리 트리 구조와 슬라이스 세그먼트의 다른 예시를 보인 도면이고, 도 27(b)는 실시예들에 따른 어트리뷰트 트리 구조와 슬라이스 세그멘트의 다른 예시를 보인 도면이다. 특히, 도 27(b)의 어트리뷰트 코딩 트리(또는 어트리뷰트 트리라 함)의 레이어 그룹 구조는 도 27(a)의 지오메트리 코딩 트리(또는 지오메트리 트리라 함)의 지오메트리 레이어 그룹 구조와 독립적이다. 즉, 어트리뷰트 코딩 트리의 어트리뷰트 코딩 레이어는 지오메트리 코딩 트리의 지오메트리 코딩 트리의 지오메트리 코딩 레이어와 다르다. 다시 말해, 도 27(a), 도 27(b)는 실시예들에 따른 지오메트리 코딩 트리(또는 지오메트리 트리라 함)의 레이어 그룹 및 어트리뷰트 코딩 트리(또는 어트리뷰트 트리라 함)의 독립된 레이어 그룹 구조를 나타낸다.
실시예들에 따른 방법/장치는 지오메트리 비트스트림 기반의 지오메트리 코딩 트리와 어트리뷰트 비트스트림 기반의 어트리뷰트 코딩 트리를 도 27(a), 도 27(b)와 같이 생성할 수 있다. 이때, 어트리뷰트 코딩 트리의 어트리뷰트 코딩 레이어는 지오메트리 코딩 트리의 지오메트리 코딩 레이어와 다른 구조를 가질 수 있다. 도27(b)를 보면, 어트리뷰트 트리 구조에서 그룹들은 지오메트리 트리 구조의 그룹들과 독립적으로 정의될 수 있다.
도 27(a)를 예로 들면, 스케일러블 지오메트리 코딩을 위해, 옥트리 내 8개의 레이어들이 있고, 5개 슬라이스들은 하나 이상의 레이어들의 지오메트리 서브-비트스트림을 포함하기 위해 사용된다. 실시예들에 따라 그룹은 지오메트리 트리 레이어들의 그룹을 나타낸다. 예를 들어, 그룹 1은 레이어 0 내지 레이어4를 포함하고, 그룹2는 레이어5를 포함하고, 그룹3은 레이어6과 레이어7을 포함한다. 또한, 특정 그룹은 하나 이상의 서브-그룹들로 분할될 수 있다. 도 27(a)를 예로 들면, 그룹 3은 3개 서브-그룹들(seg1, seg2, seg3)로 분할되고 있다. 이때, 부모 및 자식 페어들은 각 서브-그룹에 존재한다. 도 27(a)와 같은 지오메트리 코딩 트리의 레이어 그룹 구조에서 슬라이스 1은 그룹 1에 속한 지오메트리 서브-비트스트림을 포함하고, 슬라이스 2는 그룹 2에 속한 지오메트리 서브-비트스트림을 포함하고, 슬라이스 3은 서브 그룹1(seg1) 에 속한 지오메트리 서브-비트스트림을 포함하고, 슬라이스 4는 서브 그룹2(seg2)에 속한 지오메트리 서브-비트스트림을 포함하고, 슬라이스 5는 서브 그룹3(seg3)에 속한 지오메트리 서브-비트스트림을 포함하기 위해 사용된다.
도 27(b)를 예로 들면, 스케일러블 어트리뷰트 코딩을 위해, 옥트리 내 6개의 레이어들이 있고, 3개 슬라이스들은 하나 이상의 레이어들의 어트리뷰트 서브-비트스트림을 포함하기 위해 사용된다. 실시예들에 따라 그룹은 어트리뷰트 트리 레이어들의 그룹을 나타낸다. 예를 들어, 그룹 1은 레이어 0 내지 레이어2를 포함하고, 그룹2는 레이어3과 레이어 4를 포함하고, 그룹3은 레이어6를 포함한다. 도 27(b)와 같은 어트리뷰트 코딩 트리의 레이어 그룹 구조에서 슬라이스 6은 그룹 1에 속한 어트리뷰트 서브-비트스트림을 포함하고, 슬라이스 7은 그룹 2에 속한 어트리뷰트 서브-비트스트림을 포함하고, 슬라이스 8은 그룹 3에 속한 어트리뷰트 서브-비트스트림을 포함하기 위해 사용된다.
본 문서는 G-PCC 의 레이어링 구조의 효율적 사용을 위해서, 지오메트리 및 어트리뷰트 레이어링 구조와 페어되는 슬라이스의 세그멘테이션을 제안한다.
실시예들에 따르면, 지오메트리 슬라이스 세그먼트를 위해서, 각 슬라이스 세그먼트는 하나의 레이어 그룹으로부터 코딩된 데이터를 포함할 수 있다. 여기서, 레이어 그룹은 연속적인 트리 레이어들의 그룹으로 정의되고, 트리 레이어들의 시작 및 종료 깊이는 트리 깊이 내 특정 숫자일 수 있고, 시작은 종료보다 작은 것을 일 실시예로 한다.
실시예들에 따르면, 어트리뷰트 슬라이스 세그먼트를 위해서, 각 슬라이스 세그먼트는 하나의 레이어 그룹으로부터 코딩된 데이터를 포함할 수 있다. 여기서, 레이어들(또는 트리 레이어들이라 함)은 어트리뷰트 코딩 스킴에 따른 트리 깊이(또는 레벨이라 함) 또는 LOD일 수 있다.
그리고, 슬라이스 세그먼트들 내 코딩된 데이터의 순서는 싱글 슬라이스 내 코딩된 데이터의 순서와 동일한 것을 일 실시예로 한다.
실시예들에 따르면, 레이어 그룹 구조에 관련된 시그널링 정보는 파라미터 세트들 중 적어도 하나에 포함될 수 있다. 실시예들에 따른 파라미터 세트들은 시퀀스 파라미터 세트, 지오메트리 파라미터 세트, 어트리뷰트 파라미터 세트, 또는 타일 파라미터 세트 등을 포함할 수 있다.
일 실시예로, 지오메트리 트리 레이어들에 대응하는 레이어 그룹 구조의 설명(description)이 필요하며, 이를 위해 지오메트리 파라미터 세트는 그룹들의 개수 정보(num_layer_groups_minus1), 그룹 식별자 정보(layer_group_id), 그룹 내 트리 깊이(들)의 개수 정보(num_tree_depth), 그룹 내 서브-그룹(들)의 개수 정보(num_subgroups)를 포함할 수 있다. 실시예들에 따르면 레이어 그룹 구조에 관련된 시그널링 정보는 그룹들의 개수 정보(num_layer_groups_minus1), 그룹 식별자 정보(layer_group_id), 그룹 내 트리 깊이(들)의 개수 정보(num_tree_depth), 그룹 내 서브-그룹(들)의 개수 정보(num_subgroups) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 그룹들의 개수 정보(num_layer_groups_minus1 plus 1)은 레이어 그룹이 지오메트리 코딩 트리 구조의 일부인 연속적 트리 레이어들의 그룹을 나타내는 레이어 그룹들의 개수를 나타낸다
상기 그룹 식별자 정보(layer_group_id)는 i번째 레이어 그룹의 레이어 그룹 식별자를 나타낸다.
상기 그룹 내 트리 깊이(들)의 개수 정보(num_tree_depth)는 i번째 레이어 그룹에 포함된 트리 깊이(들)의 개수를 나타낸다.
상기 그룹 내 서브-그룹(들)의 개수 정보(num_subgroups)는 i번째 레이어 그룹에 포함된 서브-그룹들의 개수를 나타낸다.
일 실시예로, 어트리뷰트 트리 레이어들에 대응하는 레이어 그룹 구조의 설명(description)이 필요하며, 이를 위해 어트리뷰트 파라미터 세트는 그룹들의 개수 정보(num_layer_groups_minus1), 그룹 식별자 정보(layer_group_id), 그룹 내 트리 깊이(들)의 개수 정보(num_tree_depth_minus1), 그룹 내 서브-그룹(들)의 개수 정보(num_subgroups_minus1)를 포함할 수 있다. 즉, 그룹들의 개수 정보(num_layer_groups_minus1), 그룹 식별자 정보(layer_group_id), 그룹 내 트리 깊이(들)의 개수 정보(num_tree_depth_minus1), 그룹 내 서브-그룹(들)의 개수 정보(num_subgroups_minus1)는 레이어 그룹 구조를 설명하기 위해 어트리뷰트 파라미터 세트에 정의된다. 또한, 어트리뷰트 슬라이스 구조가 지오메트리 슬라이스 구조와 얼라인되는지를 나타내는 지시 정보(지시 정보(aligned_layer_group_structure_flag)가 필요하며, 어트리뷰트 파라미터 세트는 이 지시 정보(aligned_layer_group_structure_flag)를 더 포함할 수 있다. 실시예들에 따르면 레이어 그룹 구조에 관련된 시그널링 정보는 그룹들의 개수 정보(num_layer_groups_minus1), 그룹 식별자 정보(layer_group_id), 그룹 내 트리 깊이(들)의 개수 정보(num_tree_depth_minus1), 그룹 내 서브-그룹(들)의 개수 정보(num_subgroups_minus1), 지시 정보(aligned_layer_group_structure_flag) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 지시 정보(aligned_layer_group_structure_flag)의 값이 1이면, 어트리뷰트 슬라이스들의 어트리뷰트 레이어 그룹 및 서브-그룹 구조는 지오메트리 레이어 그룹 및 서브-그룹 구조와 동일함을 나타낸다. 상기 지시 정보(aligned_layer_group_structure_flag)의 값이 0이면, 어트리뷰트 슬라이스들의 어트리뷰트 레이어 그룹 및 서브-그룹 구조가 지오메트리 레이어 그룹 및 서브-그룹 구조와 동일하지 않음을 나타낸다.
실시예들에 따라, 상기 지시 정보(aligned_layer_group_structure_flag)의 값이 1이면 상기 어트리뷰트 파라미터 세트는 지오메트리 파라미터 세트 식별 정보(geom_parameter_set_id)를 포함하고, 상기 지시 정보(aligned_layer_group_structure_flag)의 값이 0이면 어트리뷰트 파라미터 세트는 그룹들의 개수 정보(num_layer_groups_minus1), 그룹 식별자 정보(layer_group_id), 그룹 내 트리 깊이(들)의 개수 정보(num_tree_depth_minus1), 그룹 내 서브-그룹(들)의 개수 정보(num_subgroups_minus1)를 포함한다.
상기 지오메트리 파라미터 세트 식별 정보(geom_parameter_set_id)는 어트리뷰트 레이어 그룹 구조와 얼라인되는 레이어 그룹 및 서브그룹 구조 정보를 포함하는 지오메트리 파라미터 세트 식별자를 나타낸다.
상기 그룹들의 개수 정보(num_layer_groups_minus1 plus 1)은 레이어 그룹이 어트리뷰트 코딩 트리 구조의 일부인 연속적 트리 레이어들의 그룹을 나타내는 레이어 그룹들의 개수를 나타낸다
상기 그룹 식별자 정보(layer_group_id)는 i번째 레이어 그룹의 레이어 그룹 식별자를 나타낸다.
상기 그룹 내 트리 깊이(들)의 개수 정보(num_tree_depth_minus1 plus 1)는 i번째 레이어 그룹에 포함된 트리 깊이(들)의 개수를 나타낸다.
상기 그룹 내 서브-그룹(들)의 개수 정보(num_subgroups_minus1 plus 1)는 i번째 레이어 그룹에 포함된 서브-그룹들의 개수를 나타낸다.
실시예들에 따르면, 레이어 그룹 구조에 관련된 시그널링 정보는 지오메트리 슬라이스 헤더와 어트리뷰트 슬라이스 헤더 중 적어도 하나에 포함될 수 있다. 실시예들에 따라 지오메트리 슬라이스 헤더와 지오메트리 데이터 유닛 헤더는 동일한 의미로 사용되고, 어트리뷰트 슬라이스 헤더와 어트리뷰트 데이터 유닛 헤더는 동일한 의미로 사용된다.
일 실시예로, 지오메트리 슬라이스 헤더는 각 슬라이스의 그룹 및 서브-그룹의 식별을 위해 그룹 식별 정보(layer_group_id) 및/또는 서브-그룹 식별 정보(subgroup_id)를 포함한다.
상기 그룹 식별자 정보(layer_group_id)는 해당 슬라이스의 그룹을 식별하기 위한 레이어 그룹 식별자를 나타낸다.
상기 서브-그룹 식별 정보(subgroup_id)는 그룹 식별 정보(layer_group_id)에 의해 식별되는 레이어 그룹 내 서브-그룹을 식별하기 위한 서브-그룹 식별자를 나타낸다.
일 실시예로, 어트리뷰트 레이어 구조가 지오메트리 슬라이스 구조(또는 지오메트리 그룹)과 얼라인 되지 않는 경우 각 슬라이스의 그룹 및 서브-그룹의 식별을 위해 그룹 식별 정보(layer_group_id) 및/또는 서브-그룹 식별 정보(subgroup_id)를 포함한다.
상기 그룹 식별자 정보(layer_group_id)는 해당 슬라이스의 그룹을 식별하기 위한 레이어 그룹 식별자를 나타낸다.
상기 서브-그룹 식별 정보(subgroup_id)는 그룹 식별 정보(layer_group_id)에 의해 식별되는 레이어 그룹 내 서브-그룹을 식별하기 위한 서브-그룹 식별자를 나타낸다.
본 문서에서 그룹 식별자 정보(layer_group_id)와 서브 그룹 식별자 정보(subgroup_id)는 슬라이스의 순서를 나타내주기 위해 사용될 수 있으며, 슬라이스를 비트스트림 순서대로 정렬하기 위해 사용될 수 있다.
본 문서에서 옥트리 기반 위치 압축은 포인트 밀집도가 높은 경우 상호간의 관계성을 기반으로 압축 효율을 높일 수 있다.
하지만 포인트 밀집도가 낮은 경우 깊이가 증가함에 따라 노드 간의 관계성이 낮아짐으로 인해 복잡한 수행 동작 대비 압축 효율이 낮아지는 단점이 존재한다. 이를 보완하기 위해 노드 간의 관계성이 낮아지는 경우 포인트의 위치를 직접적으로 압축하는 다이렉트(direct) 압축 방법이 사용될 수 있다.도 28은 실시예들에 따른 트리 코딩과 다이렉트 코딩 모드를 결합하는 예시를 보인 도면이다. 즉, 옥트리(Octree) 기반의 압축의 경우 유사 위치에 존재하는 포인트들의 위치를 묶어서 표현하기 때문에 필요로 하는 비트 수를 줄일 수 있다는 장점이 있다. 하지만 도 28과 같이 점유(occupied)된 노드의 자식(descendent) 노드 중에 형제(sibling) 노드가 없는 경우(53000), 옥트리 기반 압축은 큰 효과를 볼 수 없다. 따라서 이 같은 경우, 해당 노드(즉, 포인트)(53000)를 다이렉트 모드(direct mode)로 다이렉트 코딩을 수행함으로써 코딩 효율 및 압축 속도 개선을 기대할 수 있다.
즉, 옥트리 구조를 보면, 현재 포인트(노드)를 기준으로 최대 8개의 자식 노드들을 가질 수 있고, 8개의 자식 노드들 중에는 점유된 노드 및/또는 점유되지 않은 노드들이 있을 수 있다.
만일 현재 포인트를 기준으로 자식 노드 및/또는 형제 노드가 없는 경우, 유사한 이웃 포인트가 존재하지 않을 가능성이 크기 때문에, 노드(포인트) 간 예측값을 생성하여 잔차값을 생성할 경우, 잔차값의 사이즈가 커지거나, 정확도가 떨어지거나, 레이턴시가 생기는 현상이 있을 수 있다. 이러한 경우, 해당 포인트(예, 도 28의 53000)를 다이렉트 코딩하여 해당 포인트의 위치값을 전송할 수 있다.
실시예들에 따른 다이렉트 코딩(Direct coding) 여부를 결정하기 위한 방법으로써 실시예들에 따른 방법/장치는 다음과 같이 이웃 노드와의 관계성을 기준으로 판단할 수 있다. 즉, 아래와 같은 특정 조건을 만족할 때 다이렉트 압축 방법이 동작할 수 있다.
1) 부모-기반 자격(eligibility) 조건: 현재 노드(포인트)의 부모 노드(Parent node) 관점에서 점유된 자식(occupied child)이 현재 노드(current node) 하나뿐이고, 부모의 부모(grand-parent) 관점에서 점유된 자식(occupied child) (즉, 부모(parent)의 점유된 형제(occupied sibling))이 최대 하나(즉, 점유된 자식이 2)만 있는 경우
2) 6N 자격(eligibility) 조건: 부모 노드(Parent node) 관점에서 점유된 자식(occupied child)이 현재 노드(current node) 하나뿐이고, 6개의 이웃들(neighbor)(면이 닿아있는 노드)이 점유(occupied) 되지 않는 경우
예를 들어, 이러한 경우 다이렉트 코딩(Direct coding)이 가능하다고 판단할 수 있으며, 이때 포함된 포인트(point)의 개수가 임계값(Threshold) 이하인 경우에 대해서만 IDCM (Inferred Direct Coding Mode, 다이렉트 코딩 모드)를 적용할 수 있다. IDCM이 수행되는 경우 IDCM이 수행되었음을 알려주는 정보, 포인트의 개수, 포인트 위치에 대한 XYZ 값 (즉, 옥트리 코딩되지 않은 나머지 깊이에 해당하는 부분) 등을 나타내는 정보를 파라미트 세트들 중 적어도 하나에 포함시켜 수신 장치로 전달할 수 있다.
도 29는 실시예들에 다른 IDCM(Inferred Direct Coding Mode)의 개요(overflow)를 보인 흐름도이다.
실시예들에 따른 다이렉트 압축 동작은 도 1의 송신 장치(10000), 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002), 도 2의 인코딩, 도 4의 포인트 클라우드 비디오 인코더, 도 12의 송신 장치, 도14의 디바이스, 도 49의 포인트 클라우드 데이터 송신 장치, 또는 그에 대응하는 하나 이상의 메모리들과 통신가능하도록 설정된 하나 이상의 프로세서들 또는 집적 회로들(integrated circuits)을 통해 수행될 수 있다. 하나 이상의 메모리들은 실시예들에 따른 동작을 처리/제어하기 위한 프로그램들을 저장할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 송신 장치/방법의 각 구성요소는 하드웨어, 소프트웨어, 프로세서 및/또는 그것들의 조합으로 구현될 수 있다. 하나 이상의 프로세서들은 본 문서에서 설명한 다양한 동작을 제어할 수 있다. 프로세서는 컨트롤러 등으로 지칭 가능하다. 실시예들에 동작들은 펌웨어, 소프트웨어, 및/또는 그것들의 조합에 의해 수행될 수 있고, 펌웨어, 소프트웨어, 및/또는 그것들의 조합은 프로세서에 저장되거나 메모리에 저장될 수 있다.
실시예들에 따른 다이렉트 압축 해제 동작은 도 1의 수신 장치(10004), 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006), 도 2의 디코딩, 도 10의 디코더, 도 11의 디코더, 도 13의 수신 장치, 도 14의 디바이스, 도 50의 포인트 클라우드 데이터 수신 장치, 또는 그에 대응하는 하나 이상의 메모리들과 통신가능하도록 설정된 하나 이상의 프로세서들 또는 집적 회로들(integrated circuits)를 통해 수행될 수 있다. 하나 이상의 메모리들은 실시예들에 따른 동작을 처리/제어하기 위한 프로그램들을 저장할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 수신 장치/방법의 각 구성요소는 하드웨어, 소프트웨어, 프로세서 및/또는 그것들의 조합으로 구현될 수 있다. 하나 이상의 프로세서들은 본 문서에서 설명한 다양한 동작을 제어할 수 있다. 프로세서는 컨트롤러 등으로 지칭 가능하다. 실시예들에 동작들은 펌웨어, 소프트웨어, 및/또는 그것들의 조합에 의해 수행될 수 있고, 펌웨어, 소프트웨어, 및/또는 그것들의 조합은 프로세서에 저장되거나 메모리에 저장될 수 있다.
도 29를 예로 들면, 부모 노드(55000)는 포인트의 분포에 따라 최대 8개의 자식을 가질 수 있고, 특정 자식(55001)이 자식(55002)을 더 가질 수 있다. 이 경우, 자식(55001)은 자식(55002)의 부모 노드가 된다. 그리고, 자식(55002)에서 추가로 옥트리 분할 및 예측 코딩을 수행할지 아니면 다이렉트 모드 코딩을 수행할지 판단할 수 있다.
만일 다이렉트 모드 코딩이 가능하다고 판단되면(55003), 해당 포인트(55002)에 대한 이웃 노드(이웃 포인트)들의 개수가 임계값(th)보다 작거나 같은지를 확인한다. 이때, 해당 포인트(55002)에 대한 이웃 노드(이웃 포인트)들의 개수가 임계값(th)보다 작거나 같으면 다이렉트 모드가 활성화될 수 있다. 그리고, 하나 이상의 포인트들 각각에 대해 위치값x, y, z 좌표 정보를 다이렉트 코딩할 수 있다. 실시예들에 따르면, 위치값은 옥트리에 대한 서브 큐브를 기준으로 표현될 수 있다.
다른 실시예로, 해당 포인트(55002)에 대한 이웃 노드(이웃 포인트)들의 개수가 임계값(th)을 초과하면, 다이렉트 코딩보다 예측 코딩의 압축 효율이 더 클 수 있으므로, 다이렉트 모드를 비활성화하고 해당 노드를 추가적으로 분할하여 옥트리를 생성할 수 있다. 즉, 다이렉트 코드 모드가 가능하지 않다고 판단되면(55004), 해당 포인트를 기준으로 옥트리 기반 서브 큐브로 추가로 분할하여 표현할 수 있다.
전술한 바와 같이, 다이렉트 압축이 수행되는 경우 현재 깊이 이하에 대한 x, y, z 위치 정보를 직접적으로 수신 장치로 전달하게 된다. 이때, 각각의 독립적인 위치 정보를 압축하는 것이기 때문에 산술 엔트로피(arithmetic entropy) 압축을 사용하더라도 압축 효율이 높지 않다
따라서 이 경우 송신 장치/방법은 x y z 값을 다이렉트 압축(또는 코딩이라 함) 하게 되는데, 이때 다이렉트 코딩된 비트스트림(도 30(b))은 산술 엔트로피 코딩(arithmetic entropy coding)된 비트스트림(도 30(a))과 독립적으로 전송될 수 있다. 도 30(a)는 산술 엔트로피 코드된(arithmetic entropy coded, AEC) 비트스트림의 예시를 보인 도면이고, 도 30(b)는 다이렉트 코드된(direct coded, DC) 비트스트림의 예시를 보인 도면이다.
만약 스케일러블 전송을 위해 지오메트리 트리 구조를 레이어 그룹(들) 및/또는 서브 그룹(들)로 나누는 경우, 산술 엔트로피 코드된(AEC) 비트스트림을 각 레이어 그룹 및/또는 서브 그룹에 따라 나누어 슬라이스들을 구성할 수 있다. 일 실시예로, 복수개의 슬라이스들이 구성된다면, 각 슬라이스는 AEC 비트스트림의 일부 즉, AEC 서브-비트스트림을 포함한다. 또한, 다이렉트 코드된(DC) 비트스트림에 대해서도 별도의 슬라이스를 구성할 수 있다. 이 경우 각 슬라이스 내에 포함되고 있는 비트스트림 종류는 AEC 비트스트림과 DC 비트스트림으로 구분할 수 있다. 따라서, 지오메트리 파셜 디코딩(geometry partial decoding)이 이루어지는 경우, 수신 장치는 필요로 하는 AEC 비트스트림을 포함하는 슬라이스를 선택하고, DC 비트스트림을 포함하는 슬라이스 중 필요로 하는 깊이의 DC 포인트의 정보를 선택할 수 있다.
본 문서는 설명의 편의를 위해 AEC 비트스트림을 포함하는 슬라이스를 AEC 슬라이스이라 지칭하고, DC 비트스트림을 포함하는 슬라이스를 DC 슬라이스라 지칭하기로 한다.
도31(a)는 실시예들에 따른 지오메트리 트리 구조와 슬라이스 세그먼트의 또 다른 예시를 보인 도면이고, 도 31(b)는 실시예들에 따른 복수의 AEC 슬라이스들과 하나의 DC 슬라이스의 일 예시를 보인 도면이다. 즉, 다이레트 코딩된 DC 비트스트림은 하나의 슬라이스에 포함되어 전송된다.
도 31(a)는 7개의 옥트리 깊이 기반으로 위치 압축이 수행된 경우이며, 이때 지오메트리 트리(즉, 옥트리) 구조는 3개의 그룹들을 포함하여 총 5개의 레이어 그룹들(예, 3개의 그룹들 중 하나는 다시 3개의 서브 그룹들로 나누어짐)로 나누어지고, 5개의 레이어 그룹들의 AEC 비트스트림들은 5개의 슬라이스들(예, 슬라이스 1-슬라이스 5)에 각각 포함된다. 이때 다이렉트 압축이 사용되면 DC 비트스트림은 별도의 슬라이스(예, 슬라이스 6)에 포함되어 전송될 수 있다. 실시예들에 따라 슬라이스 6에 포함된 DC 비트스트림은 옥트리 깊이에 따라 순차적으로 전송될 수 있다. 도 31(b)를 예로 들면, 깊이 4의 DC 비트스트림, 깊이 5의 DC 비트스트림, 깊이 6의 DC 비트스트림, 깊이 7의 DC 비트스트림 순으로 슬라이스 6에 포함된다. 예로 들면, 깊이 4부터 다이렉트 코딩이 발생된 경우이다.
만일 수신 장치에서 옥트리 깊이 5 (즉, 그룹 2) 까지의 정보만을 사용하는 경우, 수신 장치는 슬라이스 1, 2를 선택하여 옥트리 깊이 5 에 해당하는 AEC 비트스트림을 AEC 디코더를 통해 복원할 수 있다. 추가적으로 수신 장치는 슬라이스6을 선택하고, 슬라이스 6에서 깊이 4, 5 에 해당하는 DC 비트스트림을 다시 선택하여 DC 디코더를 통해 복원할 수 있다. 즉, 수신 장치는 DC 디코더를 통해 다이렉트 압축된 포인트의 위치를 독립적으로 복원할 수 있다.
이때, DC 디코더에서는 x, y, z 위치 정보 중 해당 레이어에 필요로 하는 정보만 선택하여 사용할 수 있다.
아래의 예시에서 옥트리 깊이 A는 다이렉트 코딩이 수행되는 옥트리 깊이이고, 옥트리 깊이 B는 옥트리 깊이 A 이후의 옥트리 깊이로 전체 옥트리 깊이 N 에서 옥트리 깊이 A를 뺀 값이 될 수 있다. 즉, 옥트리 깊이 B = 옥트리 깊이 (N-A) 로 정의할 때, DC 압축 된 리프 노드의 위치는 다음의 수학식 5와 같이 DC 이전에 AEC 코딩 된 어큐파이드된 노드 위치에 DC 위치로 정의할 수 있다. 즉, 수학식 5는 다이렉트 코딩이 되었을 때, 옥트리 코딩에 의해서 코딩을 리프 노드 방향으로 진행하다가 기 설정된 조건을 만족하면 다이렉트 코딩을 수행하는데, 다이렉트 코딩이 시작되는 깊이를 깊이 B라고 할 때 깊이 B를 기준으로 이전 깊이(예, 깊이 A, 옥트리 코딩된 깊이)의 위치를 다이렉트 코딩된 위치를 뒤에 붙여주는 방식으로 해서 최종적인 노드 위치를 구하는 예이다. 즉, 풀로 디코딩을 했을 때의 위치를 구하는 식이다.
[수학식 5]
리프 노드 위치 (x or y or z)
= occupied node position (from AEC bitstream of upper layer) at octree depth A << octree depth B + DC position after octree depth A
수학식 5에서, 'occupied node position at octree depth A << octree depth B'는 '옥트리 깊이 A에서 어큐파이드된 노드 위치'를 왼쪽으로 '옥트리 깊이 B'만큼 비트 이동(shift)하라는 의미이다.
또한 옥트리 깊이 C가 파셜 디코딩(partial decoding)에서 목표로 하는 옥트리 깊이라고 할 때(이때, 옥트리 깊이 C < 전체 옥트리 깊이 N, 옥트리 깊이 C > 옥트리 깊이 A), 파셜 지오메트리 디코딩이 수행되는 경우 포인트/노드의 위치는 다음의 수학식 6과 같이 정의할 수 있다.
[수학식 6]
파셜리 디코딩된 노드 위치(Partially decoded nosd position (x or y or z) at octree depth C
= occupied node position (from AEC) at octree depth A << octree depth (C - A) + DC position after octree depth A >> octree depth (B - (C - A))
수학식 6은 수학식 5을 응용한 것이다. 즉, 파셜 디코딩이 되었을 때 위치가 달라지므로, 그때의 위치를 구하는 식이다.
예를 들어, 옥트리로 디코딩이 되는 위치에 뒤에 다이렉트 코딩된 위치를 덧붙여주는데, 이때 파셜 디코딩에 의해 없어지는 노드(또는 깊이)를 고려해주기 위한 식이다. 파셜 디코딩으로 인해 없어지는 깊이만큼 고려해서 이 부분을 제외한 깊이들의 위치를 쉬프트해서 붙여준다.
도32(a)는 실시예들에 따른 지오메트리 트리 구조와 슬라이스 세그먼트의 또 다른 예시를 보인 도면이고, 도 32(b)는 실시예들에 따른 AEC 슬라이스들과 DC 슬라이스들의 또 다른 예시를 보인 도면이다.
즉, 도 32(a)와 도 32(b)는 DC 비트스트림을 전송하기 위한 또 다른 방법을 보인 도면이며, 옥트리 깊이에 따라 DC 비트스트림을 나누고, 나누어진 각 DC 비트스트림을 각 슬라이스를 통해 전송하는 예이다. 즉, 나누어진 DC 비트스트림의 개수만큼 DC를 위한 슬라이스도 세그먼트된다.
도 32(a)와 도 32(b)는 DC 비트스트림을 3개의 DC 그룹으로 나누는 예를 나타낸 것으로 레이어 그룹에 따라서 DC 그룹을 나누어 줄 수 있다. 예를 들어, 지오메트리 트리 구조를 3개의 레이어 그룹(group1, group2, group3)으로 나누었다면, DC 비트스트림도 3개의 DC 그룹(DC group1, DC group2, DC group3)으로 나눈다. 도 32(a)와 도 32(b)를 보면, DC 비트스트림에 대해서는 서브-그룹을 적용하지 않았지만 응용 분야에 따라서 서브-그룹까지 동일하게 적용하여 나눌 수 있다. 이 경우 DC 그룹 3은 다시 3개의 DC 그룹 즉, DC 그룹 3-1, DC 그룹 3-2, DC 그룹 3-3(즉, 3개의 DC 서브 그룹들)으로 나뉠 수 있다. 실시예들에 따라 3개의 DC 그룹들 (DC group1, DC group2, DC group3)의 DC 비트스트림은 3개의 슬라이스(슬라이스6-슬라이스8)에 각각 포함되어 전송된다. 도 32(b)는 깊이 4의 DC 비트스트림(즉, DC group 1)이 슬라이스 6에 포함되고, 깊이 5의 DC 비트스트림(즉, DC group 2)이 슬라이스 7에 포함되고, 깊이 6과 깊이 7의 DC 비트스트림(즉, DC group 3)이 슬라이스 8에 포함되는 예를 보이고 있다.
또는 응용분야에 따라서 DC 비트스트림을 그룹으로 나누는 기준과 AEC 비트스트림을 그룹으로 나누는 기준을 별도로 적용할 수 있다.
만약 수신 장치에서 옥트리 깊이 5 까지의 정보만을 디코딩하는 하는 경우 슬라이스 1, 2를 선택하여 슬라이스 1, 2에 포함된 AEC 비트스트림을 AEC 디코더를 통해 AEC 디코딩(즉, 복원)할 수 있고, 슬라이스 6, 7을 선택하여 슬라이스 6, 7에 포함된 DC 비트스트림을 DC 디코더를 통해 DC 디코딩(즉, 복원)할 수 있다.
이 경우 수신 장치에서 옥트리 깊이에 따라 DC 슬라이스를 선택하기 위해 각각의 DC 슬라이스 내에 포함된 비트스트림의 레이어-그룹 또는 옥트리 깊이 정보를 수신 장치로 전송할 수 있다.
도33(a)는 실시예들에 따른 지오메트리 트리 구조와 슬라이스 세그먼트의 또 다른 예시를 보인 도면이고, 도 33(b)는 실시예들에 따른 AEC 슬라이스들과 DC 슬라이스들의 또 다른 예시를 보인 도면이다.
즉, 도 33(a)와 도 33(b)는 DC 비트스트림을 전송하기 위한 또 다른 방법을 보인 도면이며, 옥트리 깊이에 따라 매칭되는 AEC 비트스트림과 DC 비트스트림을 동일 슬라이스를 통해 함께 전송하는 예이다. 이 경우, AEC 비트스트림을 나누는 기준과 DC 비트스트림을 나누는 기준이 동일한 것을 일 실시예로 한다. 예를 들어, AEC 비트스트림을 나눌때와 DC 비트스트림을 나눌 때 동일한 레이어-그룹 파티셔닝 방법을 사용한다.
만약 수신 장치에서 옥트리 깊이 5 까지의 정보만을 사용하는 경우 슬라이스 1, 2를 선택한다. 슬라이스 1, 2에는 그룹 1에 속한 AEC 비트스트림과 DC 비트스트림이 포함되어 있으므로, 슬라이스 1, 2를 선택하면 슬라이스 1, 2에 포함된 AEC 비트스트림을 AEC 디코더를 통해 AEC 디코딩할 수 있고, DC 비트스트림을 DC 디코더를 통해 DC 디코딩할 수 있다. 즉, 수신 장치에서 옥트리 깊이 5 까지만을 사용하는 경우 AEC/DC 비트스트림 종류에 상관없이 레이어-그룹에 대한 정보를 기반으로 슬라이스 1,2를 선택하면 되기 때문에 슬라이스 선택 과정이 보다 효율적으로 동작할 수 있다.
본 문서에서는 서로 다른 지오메트리 코딩 비트스트림을 하나의 슬라이스에 포함하는 방법을 기술였지만, 서로 다른 어트리뷰트 코딩 비트스트림을 하나의 슬라이스에 포함하거나 또는 지에모트리 코딩 비트스트림 및 어트리뷰트 비트스트림을 하나의 슬라이스에 포함하는 응용 분야에도 사용할 수 있다. 이 경우 서로 다른 타입의 비트스트림이 서로 다른 레이어-그룹을 가질 수 있다. 또는 서로 다른 타입의 비트스트림이 동일한 레이어-그룹 구조를 가질 수 있으며, 이 경우 스케일러블 전송(scalable transmission), 공간 스케일러빌리티(spatial scalability) 등의 응용 분야에서 효율적으로 사용될 수 있다.
도 34는 실시예들에 따른 송/수신을 위한 포인트 클라우드 데이터의 비트스트림 구조의 예시를 나타낸다. 실시예들에 따르면, 도 1, 도 2, 도 4, 도 12, 도 49 중 어느 하나의 포인트 클라우드 비디오 인코더에서 출력되는 비트스트림은 도 34의 형태일 수 있다.
실시예들에 따르면, 포인트 클라우드 데이터의 비트스트림은 포인트 클라우드 데이터를 영역별로 나누어 처리할 수 있도록 타일 또는 슬라이스를 제공한다. 실시예들에 따른 비트스트림의 각각의 영역은 서로 다른 중요도를 가질 수 있다. 따라서, 포인트 클라우드 데이터가 타일들로 나누어지는 경우, 각 타일별로 다른 필터(인코딩 방법), 다른 필터 유닛을 적용할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 데이터가 슬라이스들로 나누어지는 경우, 각 슬라이스별로 다른 필터, 다른 필터 유닛을 적용할 수 있다.
실시예들에 따른 송신 장치 및 수신 장치는 포인트 클라우드 데이터를 영역들로 분할하여 압축시, 분할된 영역 내 어트리뷰트 정보들의 선택적 전송을 위해 하이 레벨 신택스 구조로 비트스트림을 전송 및 수신할 수 있다.
실시예들에 따른 송신 장치는, 도 34와 같은 비트스트림의 구조에 따라 포인트 클라우드 데이터를 전송함으로써, 중요도에 따라서 다른 인코딩 동작을 적용할 수 있게 하고, 품질(quality)이 좋은 인코딩 방법을 중요한 영역에 사용할 수 있는 방안을 제공할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 데이터의 특성에 따른 효율적인 인코딩 및 전송을 지원하고 사용자의 요구사항에 따른 어트리뷰트 값을 제공할 수 있다.
실시예들에 따른 수신 장치는, 도 34와 같은 비트스트림의 구조에 따라 포인트 클라우드 데이터를 수신함으로써, 수신 장치의 처리능력(capacity)에 따라서 포인트 클라우드 데이터 전체에 복잡한 디코딩(필터링) 방법을 사용하는 대신 영역별로 (타일 또는 슬라이스로 나누어진 영역) 서로 다른 필터링(디코딩 방법)을 적용할 수 있게 된다. 따라서, 사용자에게 중요한 영역에 더 좋은 화질과 시스템 상으로 적절한 레이턴시(latency)을 보장할 수 있다.
실시예들에 따른 지오메트리 비트스트림, 어트리뷰트 비트스트림, 및/또는 시그널링 비트스트림(또는 시그널링 정보)이 도 34와 같이 하나의 비트스트림(또는 G-PCC 비트스트림)으로 구성되는 경우, 비트스트림은 하나 또는 그 이상의 서브 비트스트림들을 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 비트스트림은 시퀀스 레벨의 시그널링을 위한 SPS (Sequence Parameter Set), 지오메트리 정보 코딩의 시그널링을 위한 GPS(Geometry Parameter Set), 어트리뷰트 정보 코딩의 시그널링을 위한 하나 이상의 APS(Attribute Parameter Set, APS0, APS1), 타일 레벨의 시그널링을 위한 타일 인벤토리(또는 TPS라 함), 하나 이상의 슬라이스들(slice 0 ~ slice n)를 포함할 수 있다. 즉, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터의 비트스트림은 하나 이상의 타일들을 포함할 수 있으며, 각 타일은 하나 이상의 슬라이스들(slice 0 ~ slice n)를 포함하는 슬라이스들의 그룹일 수 있다. 실시예들에 따른 타일 인벤토리(즉, TPS)는 하나 이상의 타일들에 대하여 각 타일에 관한 정보(예를 들면 tile bounding box의 좌표값 정보 및 높이/크기 정보 등)를 포함할 수 있다. 각 슬라이스는 하나의 지오메트리 비트스트림(Geom0) 및/또는 하나 이상의 어트리뷰트 비트스트림들(Attr0, Attr1)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 슬라이스 0(slice 0)는 하나의 지오메트리 비트스트림(Geom00) 및 하나 이상의 어트리뷰트 비트스트림들(Attr00, Attr10)을 포함할 수 있다.
각 슬라이스 내 지오메트리 비트스트림은 지오메트리 슬라이스 헤더(geom_slice_header)와 지오메트리 슬라이스 데이터(geom_slice_data)로 구성될 수 있다. 실시예들에 따르면, 각 슬라이스 내 지오메트리 비트스트림은 지오메트리 데이터 유닛, 지오메트리 슬라이스 헤더는 지오메트리 데이터 유닛 헤더, 지오메트리 슬라이스 데이터는 지오메트리 데이터 유닛 데이터라 칭하기도 한다.
각 슬라이스 내 각 어트리뷰트 비트스트림은 어트리뷰트 슬라이스 헤더(attr_slice_header)와 어트리뷰트 슬라이스 데이터(attr_slice_data)로 구성될 수 있다. 실시예들에 따르면, 각 슬라이스 내 어트리뷰트 비트스트림은 어트리뷰트 데이터 유닛, 어트리뷰트 슬라이스 헤더는 어트리뷰트 데이터 유닛 헤더, 어트리뷰트 슬라이스 데이터는 어트리뷰트 데이터 유닛 데이터라 칭하기도 한다.
실시예들에 따르면, 포인트 클라우드 데이터의 인코딩 및/또는 디코딩에 필요한 파라미터들은 포인트 클라우드 데이터의 파라미터 세트들((예를 들어, SPS, GPS, APS, 및 TPS (또는 타일 인벤토리라 함) 등) 및/또는 해당 슬라이스의 헤더 등에 새로 정의될 수 있다. 예를 들어, 지오메트리 정보의 인코딩 및/또는 디코딩을 수행할 때에는 지오메트리 파라미터 세트(GPS)에, 타일 기반의 인코딩 및/또는 디코딩을 수행할 때에는 타일 및/또는 슬라이스 헤더에 추가할 수 있다.
실시예들에 따르면, 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보는 시퀀스 파라미터 세트, 지오메트리 파라미터 세트, 어트리뷰트 파라미터 세트, 타일 파라미터 세트, SEI 메시지 중 적어도 하나에 시그널링될 수 있다. 또한, 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보는 지오메트리 슬라이스 헤더(또는 지오메트리 데이터 유닛 헤더라 함) 또는 어트리뷰트 슬라이스 헤더(또는 어트리뷰트 데이터 유닛 헤더라 함) 중 적어도 하나에 시그널링될 수 있다.
실시예들에 따르면, 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보는 어플리케이션, 시스템에 따라 상응되는 위치 또는 별도의 위치에 정의하여 적용 범위, 적용 방법 등을 다르게 사용할 수 있다. 이후 설명되는 본 명세서의 신택스들에서 사용되는 용어인 필드는 파라미터 또는 신택스 엘리먼트와 동일한 의미를 가질 수 있다.
즉 시그널(즉, 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보)이 전달되는 위치에 따라 서로 다른 의미를 가질 수 있는데 만약 SPS에 정의되는 경우 시퀀스 전체에 동일하게 적용될 수 있으며, GPS에 정의되는 경우 위치 복원에 사용됨을 나타낼 수 있으며, APS에 정의되는 경우 어트리뷰트 복원에 적용됨을 나타낼 수 있으며, TPS에 정의되는 경우 타일 내의 포인트에 대해서만 해당 시그널링 적용됨을 나타낼 수 있으며, 슬라이스 단위에 전달되는 경우 해당 슬라이스에 대해서만 시그널이 적용됨을 나타낼 수 있다. 또한 다음에서 정의된 필드들(또는 신텍스 엘레먼트들이라 칭함)이 현재 포인트 클라우드 데이터 스트림 뿐 아니라 복수의 포인트 클라우드 데이터 스트림에 적용될 수 있는 경우에는 상위 개념의 파라미터 세트 등을 통해 전달할 수 있다.
실시예들에 따르면, 파라미터(메타데이터, 시그널링 정보 등 다양하게 호칭 가능함)는 송신 장치의 메타데이터 처리부(또는 메타데이터 제너레이터)나 시그널링 처리부, 프로세서에서 생성될 수 있고, 수신 장치에 전달되어 디코딩/재구성 과정에 이용될 수 있다. 예를 들어, 송신 장치에서 생성되어 전송되는 파라미터는 수신 장치의 메타데이터 파서에서 획득될 수 있다.
본 실시예에서는 코딩 기법과 독립적으로 해당 정보를 정의하는 것을 기술하였지만, 다른 실시예들로서, 코딩 방법과 연계하여 정의할 수 있으며, 지역적으로 서로 다른 스케일러빌리티(scalability)를 지원하기 위해 타일 파라미터 세트에 정의할 수 있다. 또는 NAL (Network abstract layer) 단위를 정의하고 layer_id와 같이 레이어를 선택할 수 있는 관련 정보(예, 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보)를 전달함으로써 시스템 레벨에서도 비트스트림을 선택할 수도 있다.
도 35는 본 명세서에 따른 시퀀스 파라미터 세트(seq_parameter_set())(SPS)의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다. SPS는 포인트 클라우드 데이터 비트스트림의 시퀀스 정보를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 SPS는 main_profile_compatibility_flag 필드, unique_point_positions_constraint_flag 필드, level_idc 필드, sps_seq_parameter_set_id 필드, sps_bounding_box_present_flag 필드, sps_source_scale_factor_numerator_minus1 필드, sps_source_scale_factor_denominator_minus1 필드, sps_num_attribute_sets 필드, log2_max_frame_idx 필드, axis_coding_order 필드, sps_bypass_stream_enabled_flag 필드, 및 sps_extension_flag 필드를 포함할 수 있다.
상기 main_profile_compatibility_flag 필드는 그 비트스트림이 메인 프로파일을 따르는지 여부를 지시할 수 있다. 예를 들어, 상기 main_profile_compatibility_flag 필드의 값이 1이면, 그 비트스트림이 메인 프로파일을 따른다는 것(the bitstream conforms to the main profile)을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 상기 main_profile_compatibility_flag 필드의 값이 0이면, 그 비트스트림이 메인 프로파일 외의 프로파일을 따른다는 것을 나타낼 수 있다.
상기 unique_point_positions_constraint_flag 필드의 값이 1이면, 현재 SPS가 참조하는 각 포인트 클라우드 프레임에서, 모든 출력 포인트들은 유니크한 포지션들을 가질수 있다. 상기 unique_point_positions_constraint_flag 필드의 값이 0이면, 현재 SPS가 참조하는 임의의 포인트 클라우드 프레임에서, 2개 이상의 출력 포인트들이 같은 포지션(the same position)을 가질 수 있다. 예를 들어, 모든 포인트들이 각 슬라이스들에서 유니크할지라도, 프레임 내 슬라이스들과 다른 포인트들은 오버랩할 수 있다. 그 경우에, unique_point_positions_constraint_flag 필드의 값은 0으로 셋트된다.
상기 level_idc 필드는 그 비트스트림이 따르는 레벨을 나타낸다.
상기 sps_seq_parameter_set_id 필드는 다른 신택스 엘레먼트들에 의해 참조되는 SPS에 대한 식별자를 제공한다(provides an identifier for the SPS for reference by other syntax elements).
상기 sps_bounding_box_present_flag 필드는 바운딩 박스가 상기 SPS에 존재하는지 여부를 지시한다. 예를 들어, 상기 sps_bounding_box_present_flag 필드의 값이 1이면, 바운딩 박스가 상기 SPS에 존재하고, 0이면 바운딩 박스의 사이즈가 정의되지 않음(undefined)을 나타낸다.
실시예들에 따르면, SPS는 상기 sps_bounding_box_present_flag 필드의 값이 1이면, sps_bounding_box_offset_x 필드, sps_bounding_box_offset_y 필드, sps_bounding_box_offset_z 필드, sps_bounding_box_offset_log2_scale 필드, sps_bounding_box_size_width 필드, sps_bounding_box_size_height 필드, 및 sps_bounding_box_size_depth 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 sps_bounding_box_offset_x 필드는 직교 좌표계(Cartesian coordinates)에서 소스 바운딩 박스의 x 오프셋을 나타낸다. 소스 바운딩 박스의 x 오프셋이 존재하지 않으면, 상기 sps_bounding_box_offset_x 필드의 값은 0이다.
상기 sps_bounding_box_offset_y 필드는 직교 좌표계에서 소스 바운딩 박스의 y 오프셋을 나타낸다. 소스 바운딩 박스의 y 오프셋이 존재하지 않으면, 상기 sps_bounding_box_offset_y 필드의 값은 0이다.
상기 sps_bounding_box_offset_z 필드는 직교 좌표계에서 소스 바운딩 박스의 z 오프셋을 나타낸다. 소스 바운딩 박스의 z 오프셋이 존재하지 않으면, 상기 sps_bounding_box_offset_z 필드의 값은 0이다.
상기 sps_bounding_box_offset_log2_scale 필드는 양자화된 x, y, z 소스 바운딩 박스 옵셋들을 스케일하기 위한 스케일 펙터를 나타낸다.
상기 sps_bounding_box_size_width 필드는 직교 좌표계에서 소스 바운딩 박스의 폭을 나타낸다. 소스 바운딩 박스의 폭이 존재하지 않으면, 상기 sps_bounding_box_size_width 필드의 값은 1일 수 있다.
상기 sps_bounding_box_size_height 필드는 직교 좌표계에서 소스 바운딩 박스의 높이를 나타낸다. 소스 바운딩 박스의 높이가 존재하지 않으면, 상기 sps_bounding_box_size_height 필드의 값은 1일 수 있다.
상기 sps_bounding_box_size_depth 필드는 직교 좌표계에서 소스 바운딩 박스의 깊이를 나타낸다. 소스 바운딩 박스의 깊이가 존재하지 않으면, 상기 sps_bounding_box_size_depth 필드의 값은 1일 수 있다.
상기 sps_source_scale_factor_numerator_minus1 plus 1은 소스 포인트 클라우드의 스케일 팩터 분자 (numerator)를 나타낸다.
상기 sps_source_scale_factor_denominator_minus1 plus 1은 소스 포인트 클라우드의 스케일 팩터 분모 (denominator)를 나타낸다.
상기 sps_num_attribute_sets 필드는 해당 비트스트림 내 코딩된 어트리뷰트들의 개수를 나타낸다(indicates the number of coded attributes in the bitstream).
실시예들에 따른 SPS는 상기 sps_num_attribute_sets 필드의 값만큼 반복되는 반복문을 포함한다. 이때 i는 0으로 초기화되고, 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, i값이 상기 sps_num_attribute_sets 필드의 값이 될때까지 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다. 이 반복문은 attribute_dimension_minus1[i] 필드와 attribute_instance_id[i] 필드를 포함할 수 있다. 상기 attribute_dimension_minus1[i] plus 1은 i번째 어트리뷰트의 컴포넌트들의 수를 나타낸다.
상기 attribute_instance_id[i] 필드는 i번째 어트리뷰트의 인스턴스 식별자를 나타낸다.
실시예들에 따르면, 상기 반복문은 상기 attribute_dimension_minus1[i] 필드의 값이 1보다 크면, attribute_secondary_bitdepth_minus1[i] 필드, attribute_cicp_colour_primaries[i] 필드, attribute_cicp_transfer_characteristics[i] 필드, attribute_cicp_matrix_coeffs[i] 필드, 및 attribute_cicp_video_full_range_flag[i] 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 attribute_secondary_bitdepth_minus1[i] plus 1은 i번째 어트리뷰트 신호(들)의 제2 컴포넌트를 위한 비트깊이(bitdepth)를 나타낸다.
상기 attribute_cicp_colour_primaries[i] 필드는 i번째 어트리뷰트의 컬러 어트리뷰트 소스 프라이머리들의 색도(chromaticity coordinates)를 나타낸다.
상기 attribute_cicp_transfer_characteristics[i] 필드는 i번째 어트리뷰트의 0에서 1사이의 노미널 real-valued 범위를 갖는 소스 입력 리니어 옵티컬 강도(input linear optical intensity)로서 참조 광-전자 전달 특성 함수(reference opto-electronic transfer characteristic function)를 지시하거나 또는 출력 리니어 옵티컬 강도(output linear optical intensity)의 함수로서 참조 전자-광 전달 특성 함수(reference opto-electronic transfer characteristic function)의 역(inverse)을 나타낸다(attribute_cicp_transfer_characteristics[i] either indicates the reference opto-electronic transfer characteristic function of the colour attribute as a function of a source input linear optical intensity with a nominal real-valued range of 0 to 1 or indicates the inverse of the reference electro-optical transfer characteristic function as a function of an output linear optical intensity).
상기 attribute_cicp_matrix_coeffs[i] 필드는 i번째 어트리뷰트의 녹색, 청색 및 적색 (또는 Y, Z, X의 삼원색)으로부터 루마(luma)와 채도(chroma) 신호들을 도출하는데(deriving) 사용된 매트릭스 계수를 설명한다(describes the matrix coefficients used in deriving luma and chroma signals from the green, blue, and red, or Y, Z, and X primaries.)
상기 attribute_cicp_video_full_range_flag[i] 필드는 i번째 어트리뷰트의 E'Y, E'PB 및 E'PR 또는 E'R, E'G 및 E'B 실제-값 컴포넌트 신호들로부터 도출되는 블랙 레벨과 루마 및 채도 신호의 범위를 나타낸다. (specifies indicates the black level and range of the luma and chroma signals as derived from E′Y, E′PB, and E′PR or E′E′′
상기 known_attribute_label_flag[i] 필드는 i번째 어트리뷰트를 위해 know_attribute_label[i] 필드 또는 attribute_label_four_bytes[i] 필드가 시그널링되는지를 나타낸다. 예를 들어, 상기 known_attribute_label_flag[i] 필드의 값이 0이면, i번째 어트리뷰트를 위해 known_attribute_label[i] 필드가 시그널링되고, 상기 known_attribute_label_flag[i] 필드의 값이 1이면, i번째 어트리뷰트를 위해 attribute_label_four_bytes[i] 필드가 시그널링됨을 나타낸다.
상기 known_attribute_label[i] 필드는 i번째 어트리뷰트의 타입을 나타낸다. 예를 들어, 상기 known_attribute_label[i] 필드의 값이 0이면 i번째 어트리뷰트는 컬러임을 나타내고, 상기 known_attribute_label[i] 필드의 값이 1이면 i번째 어트리뷰트는 반사율(reflectance)임을 나타내며, known_attribute_label[i] 필드의 값이 2이면 i번째 어트리뷰트는 프레임 인덱스(frame index)임을 나타낼 수 있다. 또한, 상기 known_attribute_label[i] 필드의 값이 4이면 i번째 어트리뷰트는 투명도(transparency)임을 나타내며, 상기 known_attribute_label[i] 필드의 값이 5이면 i번째 어트리뷰트는 normals임을 나타낸다.
상기 attribute_label_four_bytes[i] 필드는 4바이트 코드로 known 어트리뷰트 타입을 지시한다.
실시예들에 따르면, 상기 attribute_label_four_bytes[i] 필드의 값이 0이면 i번째 어트리뷰트는 컬러임을, 1이면 i번째 어트리뷰트는 반사율(reflectance)임을, 2이면 i번째 어트리뷰트는 프레임 인덱스(frame index)임을, 4이면 i번째 어트리뷰트는 투명도(transparency)임을, 5이면 i번째 어트리뷰트는 normals임을 지시할 수 있다.
상기 log2_max_frame_idx 필드는 frame_idx 신택스 변수(variable)를 시그널하기 위해 사용된 비트들의 개수를 나타낸다.
상기 axis_coding_order 필드는 X, Y, Z output axis labels과 axis=0..2를 갖는 재구성된 포인트 클라우드 RecPic [pointidx] [axis] 내 3개의 포지션 컴포넌트들간의 유사성(correspondence)을 지시한다.
상기 sps_bypass_stream_enabled_flag 필드의 값이 1이면, 바이패스 코딩 모드가 비트스트림을 읽어내는데 사용됨을 지시할 수 있다. 다른 예로, 상기 sps_bypass_stream_enabled_flag 필드의 값이 0이면, 바이패스 코딩 모드가 비트스트림을 읽어내는데 사용되지 않음을 지시할 수 있다.
상기 sps_extension_flag 필드는 sps_extension_data 신택스 구조가 해당 SPS 신택스 구조에 존재하는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 sps_extension_present_flag 필드의 값이 1이면, sps_extension_data 신택스 구조가 이 SPS 신택스 구조에 존재하고, 0이면 존재하지 않음을 나타낸다.
실시예들에 따른 SPS는 상기 sps_extension_flag 필드의 값이 1이면sps_extension_data_flag 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 sps_extension_data_flag 필드는 어느 값이나 가질 수 있다.
도 36은 실시예들에 따른 시퀀스 파라미터 세트(sequency_parameter_set())(SPS)의 신택스 구조의 다른 실시예를 보인 도면이다.
도 36의 SPS는 scalable_transmission_enable_flag 필드를 더 포함할 수 있다. 상기 scalable_transmission_enable_flag 필드는 비트스트림 구성이 스케일러블 전송에 적합하도록 구성되어 있는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 scalable_transmission_enable_flag 필드의 값이 1이면, 비트스트림 구성이 스케일러블 전송(scalable transmission)에 적합하도록 구성되어 있음을 나타낸다. 즉, 지오메트리 트리 구조 및/또는 어트리뷰트 트리 구조가 복수의 슬라이스들로 이루어 짐으로써 비트스트림 단계에서 정보를 선별할 수 있으며, 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보(예, 스케일러블 레이어 구성 정보 등)이 GPS, APS, TPS, 슬라이스 헤더, SEI 메시지 등을 통해 전달됨으로써 송신 장치 또는 수신 장치에서 슬라이스 선별이 가능하며, 지오메트리 및/또는 어트리뷰트가 파셜 디코딩(partial decoding)이 가능하도록 압축되어있음을 나타낼 수 있다. 즉, scalable_transmission_enable_flag 필드의 값이 1이면, 수신 장치 또는 수신 장치의 트랜스코더에서는 지오메트리 및/또는 어트리뷰트 스케일러블 전송이 가능함을 파악하는데 사용할 수 있다.
실시예들에 따르면, 도36의 scalable_transmission_enable_flag 필드는 도 35의 SPS의 임의의 위치에 포함될 수 있다.
도 37은 본 명세서에 따른 지오메트리 파라미터 세트(geometry_parameter_set())(GPS)의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다. 실시예들에 따른 GPS는 하나 또는 그 이상의 슬라이스들에 포함된 포인트 클라우드 데이터의 지오메트리 정보를 인코딩하는 방법에 관한 정보를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 GPS는 gps_geom_parameter_set_id 필드, gps_seq_parameter_set_id 필드, gps_box_present_flag 필드, unique_geometry_points_flag 필드, geometry_planar_mode_flag 필드, geometry_angular_mode_flag 필드, neighbour_context_restriction_flag 필드, inferred_direct_coding_mode_enabled_flag 필드, bitwise_occupancy_coding_flag 필드, adjacent_child_contextualization_enabled_flag 필드, log2_neighbour_avail_boundary 필드, log2_intra_pred_max_node_size 필드, log2_trisoup_node_size 필드, geom_scaling_enabled_flag 필드, gps_implicit_geom_partition_flag 필드, 및 gps_extension_flag 필드를 포함할 수 있다.
상기 gps_geom_parameter_set_id 필드는 다른 신택스 엘레먼트들에 의해 참조되는 GPS의 식별자를 제공한다.
상기 gps_seq_parameter_set_id 필드는 해당 액티브 SPS에 대한 seq_parameter_set_id 필드의 값을 나타낸다(gps_seq_parameter_set_id specifies the value of sps_seq_parameter_set_id for the active SPS).
상기 gps_box_present_flag 필드는 추가 바운딩 박스 정보가 현재 GPS를 참조하는 지오메트리 슬라이스 헤더에서 제공되는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 gps_box_present_flag 필드의 값이 1이면, 추가 바운딩 박스 정보가 현재 GPS를 참조하는 지오메트리 슬라이스 헤더 내에 제공됨을 지시할 수 있다. 따라서 상기 gps_box_present_flag 필드의 값이 1이면 GPS는 gps_gsh_box_log2_scale_present_flag 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 gps_gsh_box_log2_scale_present_flag 필드는 gps_gsh_box_log2_scale 필드가 현재 GPS를 참조하는 각 지오메트리 슬라이스 헤더에 시그널링되는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 gps_gsh_box_log2_scale_present_flag 필드의 값이 1이면, 상기 gps_gsh_box_log2_scale 필드가 현재 GPS를 참조하는 각 지오메트리 슬라이스 헤더에 시그널링됨을 지시할 수 있다. 다른 예로, 상기 gps_gsh_box_log2_scale_present_flag 필드의 값이 0이면, 상기 gps_gsh_box_log2_scale 필드가 현재 GPS를 참조하는 각 지오메트리 슬라이스 헤더에 시그널링되지 않으며, 모든 슬라이스들을 위한 공통 스케일(common scale)이 현재 GPS의 gps_gsh_box_log2_scale 필드에 시그널링됨을 지시할 수 있다.
상기 gps_gsh_box_log2_scale_present_flag 필드의 값이 0이면, GPS는 gps_gsh_box_log2_scale 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 gps_gsh_box_log2_scale 필드는 현재 GPS를 참조하는 모든 슬라이스들에 대한 바운딩 박스 오리진의 공통 스케일 팩터(common scale factor)를 나타낸다.
상기 unique_geometry_points_flag 필드는 현재 GPS를 참조하는 모든 슬라이들에서, 모든 출력 포인트들이 하나의 슬라이스 내에서 고유의 포지션들(unique positions)을 가지는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 unique_geometry_points_flag 필드의 값이 1이면, 현재 GPS를 참조하는 모든 슬라이들에서, 모든 출력 포인트들이 하나의 슬라이스 내에서 고유의 포지션들을 가진다고 지시한다. 상기 unique_geometry_points_flag 필드의 값이 0이면, 현재 GPS를 참조하는 모든 슬라이들에서, 2개 이상의 출력 포인트들이 하나의 슬라이스 내에서 같은 포지션들을 가질 수 있음을 지시한다(equal to 1 indicates that in all slices that refer to the current GPS, all output points have unique positions within a slice. unique_geometry_points_flag field equal to 0 indicates that in all slices that refer to the current GPS, the two or more of the output points may have same positions within a slice.)
상기 geometry_planar_mode_flag 필드는 planar coding mode가 activate인지 여부를 지시한다. 예를 들어, 상기 geometry_planar_mode_flag 필드의 값이 1이면, 상기 planar coding mode가 active하고, 0이면 상기 planar coding mode가 액티브하지 않음을 지시할 수 있다.
상기 geometry_planar_mode_flag 필드의 값이 1이면 즉, 참이면, 상기 GPS는 geom_planar_mode_th_idcm 필드, geom_planar_mode_th[1] 필드, geom_planar_mode_th[2] 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 geom_planar_mode_th_idcm 필드는 다이렉트 코딩 모드를 위한 액티베이션(activation)의 임계값을 나타낼 수 있다.
상기 geom_planar_mode_th[i] 필드는, 0-2의 범위 중 i에 대해, 효율적인 planar coding mode를 위해 i번째 most probable direction과 함께 planar coding mode를 위한 activation의 임계값을 명시한다(for i in the rang 0…specifies the value of the threshold of activation for planar coding mode along the i-th most probable direction for the planar coding mode to be efficient).
상기 geometry_angular_mode_flag 필드는 앵귤러(angular) 코딩 모드가 액티브인지 여부를 지시한다. 예를 들어, 상기 geometry_angular_mode_flag 필드의 값이 1이면, 상기 angular coding mode가 active하고, 0이면 상기 angular coding mode가 액티브하지 않음을 지시할 수 있다.
상기 geometry_angular_mode_flag 필드의 값이 1이면 즉, 참이면, 상기 GPS는 lidar_head_position[0] 필드, lidar_head_position[1] 필드, lidar_head_position[2] 필드, number_lasers 필드, planar_buffer_disabled 필드, implicit_qtbt_angular_max_node_min_dim_log2_to_split_z 필드, 및 implicit_qtbt_angular_max_diff_to_split_z 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 lidar_head_position[0] 필드, lidar_head_position[1] 필드, 및 lidar_head_position[2] 필드는 내부 축들을 갖는 좌표 시스템(coordinate system with the internal axes)에서 lidar 헤드의 (X, Y, Z) 좌표를 나타낼 수 있다.
상기 number_lasers 필드는 angular coding mode를 위해 사용된 레이저들(lasers)의 개수를 지시한다.
실시예들에 따른 GPS는 상기 number_lasers 필드의 값만큼 반복되는 반복문을 포함한다. 이때 i는 0으로 초기화되고, 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, i값이 상기 number_lasers 필드의 값이 될때까지 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다. 이 반복문은 laser_angle[i] 필드와 laser_correction[i] 필드를 포함할 수 있다.
상기 laser_angle[i] 필드는 0번째와 1번째 내부 축들(internal axes)에 의해 정의된 수평면과 관련된 i번째 레이저의 앙각(elevation angle)의 탄젠트를 나타낸다.
상기 laser_correction[i] 필드는 lidar_head_position[2] 필드와 관련된 i번째 레이저 포지션의 정정을, 2번째 내부 축(internal axis)에 따라, 지시한다.
상기 planar_buffer_disabled 필드의 값이 1이면, 버퍼를 이용하여 closest nodes를 트랙킹하는 것이 planar mode에서 planar mode flag와 평면 포지션(plane position)을 코딩하는 과정에서 사용되지 않음을 지시한다. 상기 planar_buffer_disabled 필드의 값이 0이면, 버퍼를 이용하여 closest nodes를 트랙킹하는 것이 사용됨을 지시한다.
상기 implicit_qtbt_angular_max_node_min_dim_log2_to_split_z 필드는 노드들의 수평 스플릿(horizontal split)이 수직 스플릿(vertical split)보다 더 선호되는 노드 사이즈의 log2 값을 지시한다.
상기 implicit_qtbt_angular_max_diff_to_split_z 필드는 노드에 허용된 수평 노드 사이즈 비율에 대한 최대 수직의 log2 값을 나타낸다.
상기 neighbour_context_restriction_flag 필드의 값이 0이면, 현재 노드의 지오메트리 노드 오큐판시가 현재 노드의 부모 노드 내부에 위치된 이웃 노드들로부터 결정된 콘텍스들로 코딩됨을 나타낸다. 상기 neighbour_context_restriction_flag 필드의 값이 1이면, 현재 노드의 지오메트리 노드 오큐판시가 현재 노드의 부모 노드 밖 또는 내부에 위치된 이웃 노드들로부터 결정된 콘텐스들로 코딩됨을 나타낸다(neighbour_context_restriction_flag equal to 0 indicates that geometry node occupancy of the current node is coded with the contexts determined from neighbouring nodes which is located inside the parent node of the current node. neighbour_context_restriction_flag equal to 1 indicates that geometry node occupancy of the current node is coded with the contexts determined from neighbouring nodes which is located inside or outside the parent node of the current node).
상기 inferred_direct_coding_mode_enabled_flag필드는 direct_mode_flag 필드가 해당 지오메트리 노드 신택스에 존재하는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 inferred_direct_coding_mode_enabled_flag필드의 값이 1이면, 상기 direct_mode_flag 필드가 해당 지오메트리 노드 신택스에 존재함을 지시한다. 예를 들어, 상기 inferred_direct_coding_mode_enabled_flag필드의 값이 0이면, 상기 direct_mode_flag 필드가 해당 지오메트리 노드 신택스에 존재하지 않음을 지시한다.
상기 bitwise_occupancy_coding_flag 필드는 지오메트리 노드 오큐판시가 그 신택스 엘리먼트 오큐판시 맵의 비트와이즈 맥락화(bitwise contextualization)를 사용하여 인코딩되는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 bitwise_occupancy_coding_flag 필드의 값이 1이면, 지오메트리 노드 오큐판시가 그 신택스 엘리먼트 occupancy_map의 비트와이즈 맥락화(bitwise contextualization)를 사용하여 인코딩됨을 지시한다. 예를 들어, 상기 bitwise_occupancy_coding_flag 필드의 값이 0이면, 지오메트리 노드 오큐판시가 그 디렉토리 인코드된 신택스 엘리먼트 occupancy_byte를 사용하여 인코딩됨을 지시한다.
상기 adjacent_child_contextualization_enabled_flag 필드는 이웃 옥트리 노드들(neighbouring octree nodes)의 인접한 자식들(adjacent children)이 비트와이즈 오큐판시 맥락화(bitwise occupancy contextualization)를 위해 사용되는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 adjacent_child_contextualization_enabled_flag 필드의 값이 1이면, 이웃 옥트리 노드들(neighbouring octree nodes)의 인접한 자식들(adjacent children)이 비트와이즈 오큐판시 맥락화(bitwise occupancy contextualization)를 위해 사용됨을 지시한다. 예를 들어, 상기 adjacent_child_contextualization_enabled_flag 필드의 값이 0이면, 이웃 옥트리 노드들(neighbouring octree nodes)의 자식들(children)이 비트와이즈 오큐판시 맥락화(bitwise occupancy contextualization)를 위해 사용되지 않음을 지시한다.
상기 log2_neighbour_avail_boundary 필드는 디코딩 프로세스에서 이용되는 변수(variable) NeighbAvailBoundary의 값을 나타낸다. 예를 들어, 상기 neighbour_context_restriction_flag 필드의 값이 1이면, NeighbAvailabilityMask는 1로 설정될 수 있다. 예를 들어, 상기 neighbour_context_restriction_flag 필드의 값이 0이면, NeighbAvailabilityMask는 1 << log2_neighbour_avail_boundary로 설정될 수 있다.
상기 log2_intra_pred_max_node_size 필드는 오큐판시 인트라 예측 자격이 있는 옥트리 노드 사이즈를 나타낸다.
상기 log2_trisoup_node_size 필드는 트라이앵글 노드들의 사이즈로서 변수(variable) TrisoupNodeSize을 나타낸다(log2_trisoup_node_size specifies the variable TrisoupNodeSize as the size of the triangle nodes).
상기 geom_scaling_enabled_flag 필드는 지오메트리 포지션들을 위한 스케일링 과정이 지오메트리 슬라이스 디코딩 과정 동안 적용되는지를 지시한다. 예를 들어, 상기 geom_scaling_enabled_flag 필드의 값이 1이면, 지오메트리 포지션들을 위한 스케일링 과정이 지오메트리 슬라이스 디코딩 과정 동안 적용됨을 지시한다. 상기 geom_scaling_enabled_flag 필드의 값이 0이면, 지오메트리 포지션들은 스케일링을 요구하지 않음을 지시한다.
상기 geom_base_qp 필드는 지오메트리 포지션 양자화 파라미터(geometry position quantization parameter)의 베이스 값(base value)을 지시한다.
상기 gps_implicit_geom_partition_flag 필드는 implicit 지오메트리 파티션이 그 시퀀스 또는 슬라이스에 대해 인에이블인지 여부를 지시한다. 예를 들어, 상기 gps_implicit_geom_partition_flag 필드의 값이 1이면, implicit 지오메트리 파티션이 그 시퀀스 또는 슬라이스에 대해 인에이블임을 지시하고, 0이면 디제이블임을 지시한다(equal to 1 specifies that the implicit geometry partition is enabled for the sequence or slice. gps_implicit_geom_partition_flag equal to 0 specifies that the implicit geometry partition is disabled for the sequence or slice). 만일 gps_implicit_geom_partition_flag 필드의 값이 1이면, 다음 두 필드들 즉, gps_max_num_implicit_qtbt_before_ot 필드와 gps_min_size_implicit_qtbt 필드가 시그널링된다.
상기 gps_max_num_implicit_qtbt_before_ot 필드는 OT 파티션들 전 implicit QT와 BT 파티션들의 최대 개수를 나타낸다(specifies the maximal number of implicit QT and BT partitions before OT partitions). 그리고 나서, 변수 K는상기 gps_max_num_implicit_qtbt_before_ot 필드에 의해 아래와 같이 초기화된다.
K = gps_max_num_implicit_qtbt_before_ot.
상기 gps_min_size_implicit_qtbt 필드는 implicit QT and BT partitions의 최소 사이즈를 나타낸다(specifies the minimal size of implicit QT and BT partitions). 그리고나서, 변수 M은 상기 gps_min_size_implicit_qtbt 필드에 의해 아래와 같이 초기화된다.
M = gps_min_size_implicit_qtbt
상기 gps_extension_flag 필드는 gps_extension_data 신택스 구조가 해당 GPS 신택스 구조에 존재하는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 gps_extension_flag 필드의 값이 1이면, gps_extension_data 신택스 구조가 해당 GPS 신택스에 존재함을 지시한다. 예를 들어, 상기 gps_extension_flag 필드의 값이 0이면, gps_extension_data 신텍스 구조가 해당 GPS 신택스에 존재하지 않음을 지시한다.
실시예들에 따른 GPS는 상기 gps_extension_flag 필드의 값이 1이면gps_extension_data_flag 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 gps_extension_data_flag 필드는 어느 값이나 가질 수 있다. 그것의 존재와 값은 디코더 규격(decoder conformance to profiles)에 영향을 주지 않는다.
실시예들에 따르면, GPS는 geom_tree_type 필드를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 상기 geom_tree_type 필드의 값이 0이면, 위치 정보(또는 지오메트리)가 옥트리를 사용하여 코딩되었음을 나타내고, 1이면 위치 정보(또는 지오메트리)가 예측 트리(predictive tree)를 사용하여 코딩되었음을 나타낸다.
도 38은 실시예들에 따른 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보를 포함하는 지오메트리 파라미터 세트(geometry_parameter_set())(GPS)의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다.
실시예들에 따르면, SPS에 포함된 scalable_transmission_enable_flag 필드의 값이 1이면, GPS는 geom_scalable_transmission_enable_flag 필드를 포함할 수 있다.
일 실시예로, 상기 geom_scalable_transmission_enable_flag 필드의 값이 1이면, 지오메트리가 스케일러블 전송이 가능하도록 압축되었음을 나타낸다.
예를 들어, 지오메트리가 옥트리 기반의 레이어로 구성되어있거나, 스케일러블 전송을 고려하여 슬라이스 파티셔닝(slice partitioning, 도24 등 참조) 이 이루어져있음을 나타낼 수 있다.
예를 들어 geom_scalable_transmission_enable_flag 필드의 값이 1이면 옥트리 기반 지오메트리 코딩이 사용되고, QTBT가 디스에이블(disable) 되거나 혹은 BT(Binary-tree)- QT(Quad-tree)-OT(Octree)의 순으로 코딩 되어 옥트리와 같은 모양이으로 코딩되었음을 나타낼 수 있다.
상기 geom_scalable_transmission_enable_flag 필드의 값이 1이면 GPS는 num_scalable_layer 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 num_scalable_layers 필드는 scalable transmission 을 지원하는 레이어들의 개수를 나타낼 수 있다. 실시예들에 따른 레이어는 LOD를 의미할 수도 있다.
실시예들에 따르면, GPS는 상기 num_scalable_layers 필드의 값만큼 반복되는 반복문을 포함한다. 이때 i는 0으로 초기화되고, 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, i값이 상기 num_scalable_layers 필드의 값이 될때까지 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다. 이 반복문은 scalable_layer_id[i] 필드와 num_slices_in_scalable_layer[i] 필드를 포함할 수 있다.
상기 scalable_layer_id[i] 필드는 i번째 스케일러블 레이어의 식별자를 나타낼 수 있다. 즉, 스케일러블 전송을 구성하는 스케일러블 레이어에 대한 지시자(indicator)를 나타낸다. 실시예들에 따라 하나의 스케일러블 레이어가 복수의 슬라이스들로 구성되는 경우 scalable_layer_id 필드를 통해 공통 정보를 파라미터 세트를 통해 전달하고, 슬라이스에 따라 다른 개별 정보를 데이터 유닛 헤더(data unit header)를 통해 전달할 수 있다.
실시예들에 따르면, GPS는 geom_tree_type 필드의 값이 0이면, 즉 위치 정보(즉, 지오메트리)가 옥트리를 사용하여 코딩되었음을 나타내면, num_octree_layers_in_scalable_layer[i] 필드, tree_depth_start[i] 필드, tree_depth_end[i] 필드, node_size[i] 필드, num_nodes[i] 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 num_octree_layers_in_scalable_layer[i] 필드는스케일러블 전송을 구성하는 i번째 스케일러블 레이어에 포함되거나 대응되는 옥트리 레이어들의개수를 나타낼 수 있다. 옥트리기반으로 스케일러블 레이어가 구성되지 않는 경우 상기 num_octree_layers_in_scalable_layer[i] 필드는 대응되는 레이어를지칭할 수 있다.
상기 tree_depth_start[i] 필드는스케일러블 전송을 구성하는 i번째 스케일러블 레이어에 포함되거나 대응되는 옥트리 레이어들 중 시작하는 (상대적으로 root에 가장 가까운) 옥트리 깊이를 나타낼 수 있다.
상기 tree_depth_end[i] 필드는 스케일러블 전송을 구성하는 i번째 스케일러블 레이어에 포함되거나 대응되는 옥트리 레이어들 중 마지막 (상대적으로 leaf에 가장 가까운) 옥트리 깊이를 나타낼 수 있다.
상기 node_size[i] 필드는 스케일러블 전송을 통해 i번째 스케일러블 레이어를 복원하는 경우, 출력 포인트 클라우드 데이터의 노드 크기를 나타낼 수 있다. 예를 들어, node_size[i] 필드의 값이 1인 경우 leaf node를 나타낼 수 있다. 실시예들은 XYZ 노드 크기가 일정한 경우를 가정하였지만, XYZ 방향 혹은 (r(radius), phi, theta) 와 같은 변환 좌표계에서의 각 방향으로의 크기를 시그널링 함으로써 임의의 노드 크기를 나타낼 수 있다.
상기 num_slices_in_scalable_layer[i] 필드는 i번째 스케일러블 레이어에 속한 슬라이스들의 개수를 나타낼 수 있다.
실시예들에 따르면, GPS는 상기 num_slices_in_scalable_layer[i] 필드의 값만큼 반복되는 반복문을 포함할 수 있다. 이때 j는 0으로 초기화되고, 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, j값이 상기 num_slices_in_scalable_layer[i] 필드의 값이 될때까지 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다. 이 반복문은 sub_group_id[i][j] 필드, num_nodes_in_subgroup[i][j] 필드, bitstream_type[i][j] 필드, 및 slice_id[i][j] 필드를 포함할 수 있다.
상기 sub_group_id[i][j] 필드는 i번째 스케일러블 레이어에 속한 j번째 슬라이스에 포함된 서브 그룹의 식별자를 나타낸다. 즉, sub_group_id[i][j] 필드는 layer_group_id 필드에 의해 지시되는 레이어 그룹 내 서브 그룹의 지시자를 명시한다. 상기 subgroup_id 필드의 범위는 0 부터 num_subgroups_minus1[layer_group_id] 필드 내에 있으며, 이때 subgroup_id 필드는 동일 layer_group_id 필드 내 슬라이스들의 순서를 나타낸다.
상기 num_nodes_in_subgroup[i][j] 필드는 i번째 스케일러블 레이어에 속한 j번째 슬라이스와 관련된 노드들의 개수를 나타낸다. 즉, num_nodes_in_subgroup[i][j] 필드는 지오메트르 데이터 유닛에 포함되는 노드들의 개수를 지시한다. 실시예들에 따르면, 지오메트리 데이터 유닛 내 모든 노드들의 개수의 합(sum of all num_nodes in a geometry data unit)은 상기 지오메트리 데이터 유닛 내 노드들의 전체 개수를 명시한다(Sum of all num_nodes in a geometry data unit specifies the total number of nodes in the geometry data unit).
상기 bitstream_type[i][j] 필드는 i번째 스케일러블 레이어에 속한 j번째 슬라이스에 포함된 비트스트림의 타입을 나타낸다. 실시예들에 따르면, bitstream_type 필드는 슬라이스에 포함된 비트스트림의 종류를 나타낼 수 있다. bitstream_type 필드의 값이 0인 경우, arithmetic entropy coding (AEC) 에 의한 비트스트림임을 지시하고, 1인 경우 direct coding (DC)에 의한 비트스트림임을 지시하며, 2인 경우 AEC 비트스트림 및 DC 비트스트림이 해당 슬라이스에 동시에 존재하는 경우를 나타낼 수 있다.
상기 slice_id[i][j] 필드는 i번째 스케일러블 레이어에 속한 j번째 슬라이스를 식별하기 위한 식별자를 나타낸다. 즉, 상기 slice_id[i][j] 필드는 슬라이스 또는 데이터 유닛을 구분하기 위한 지시자(indicator)를 나타내며, 슬라이스 레이어에 속한 데이터 유닛(또는 슬라이스라 함)에 대한 지시자(indicator)를 전달할 수 있다.
실시예들에 따르면, 도 38의 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보는 도 37의 GPS의 임의의 위치에 포함될 수 있다.
도 39는 본 명세서에 따른 어트리뷰트 파라미터 세트(attribute_parameter_set())(APS)의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다. 실시예들에 따른 APS는 하나 또는 그 이상의 슬라이스들에 포함된 포인트 클라우드 데이터의 어트리뷰트 정보를 인코딩하는 방법에 관한 정보를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 APS는 aps_attr_parameter_set_id 필드, aps_seq_parameter_set_id 필드, attr_coding_type 필드, aps_attr_initial_qp 필드, aps_attr_chroma_qp_offset 필드, aps_slice_qp_delta_present_flag 필드, 및 aps_extension_flag 필드를 포함할 수 있다.
상기 aps_attr_parameter_set_id 필드는 다른 신택스 엘리먼트들에 의한 참조를 위한 APS의 식별자를 나타낸다.
상기 aps_seq_parameter_set_id 필드는 액티브(active) SPS에 대한 sps_seq_parameter_set_id의 값을 나타낸다.
상기 attr_coding_type 필드는 어트리뷰트에 대한 코딩 타입을 나타낸다.
실시예들에 따르면, 상기 attr_coding_type 필드의 값이 0이면 코딩 타입은 예측 가중치 리프팅(predicting weight lifting)를, 1이면 코딩 타입은 RAHT를, 2이면 고정 가중치 리프팅(fix weight lifting)을 지시할 수 있다.
상기 aps_attr_initial_qp 필드는 APS를 참조하는 각 슬라이스에 대한 변수 슬라이스 양자화 파라미터(SliceQp)의 초기 값을 나타낸다(specifies the initial value of the variable SliceQp for each slice referring to the APS).
상기 aps_attr_chroma_qp_offset 필드는 신택스 aps_attr_initial_qp에 의해 시그널링된 초기 양자화 파라미터에 대한 오프셋들을 나타낸다(specifies the offsets to the initial quantization parameter signalled by the syntax aps_attr_initial_qp).
상기 aps_slice_qp_delta_present_flag 필드는 ash_attr_qp_delta_luma and ash_attr_qp_delta_chroma 신택스 엘리먼트들이 해당 어트리뷰트 슬라이스 헤더(ASH)에 존재하는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 aps_slice_qp_delta_present_flag 필드의 값이 1이면, ash_attr_qp_delta_luma and ash_attr_qp_delta_chroma 신택스 엘리먼트들이 해당 어트리뷰트 슬라이스 헤더(ASH)에 존재함을 지시한다(equal to 1 specifies that the ash_attr_qp_delta_luma and ash_attr_qp_delta_chroma syntax elements are present in the ASH). 예를 들어, 상기 aps_slice_qp_delta_present_flag 필드의 값이 0이면, ash_attr_qp_delta_luma and ash_attr_qp_delta_chroma 신택스 엘리먼트들이 해당 어트리뷰트 슬라이스 헤더(ASH)에 존재하지 않음을 지시한다(specifies that the ash_attr_qp_delta_luma and ash_attr_qp_delta_chroma syntax elements are not present in the ASH).
실시예들에 따른 APS는 상기 attr_coding_type 필드의 값이 0이거나 또는 2이면, 즉, 코딩 타입이 예측 가중치 리프팅(predicting weight lifting)이거나 또는 고정 가중치 리프팅(fix weight lifting)이면, lifting_num_pred_nearest_neighbours_minus1 필드, lifting_search_range_minus1 필드, 및 lifting_neighbour_bias[k] 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 lifting_num_pred_nearest_neighbours_minus1 필드 plus 1은 예측(prediction)을 위해 사용될 가장 가까운 이웃(nearest neighbor)들의 최대 개수를 나타낸다. 실시예들에 따르면, NumPredNearestNeighbours의 값은 lifting_num_pred_nearest_neighbours와 같도록 설정된다.
상기 lifting_search_range_minus1 필드 plus 1은 예측을 위해 사용될 가장 가까운 이웃들을 결정하고 거리 기반 LOD(distance-based levels of detail)를 빌드(build)하기 위해 사용된 서치 범위를 나타낸다(lifting_search_range_minus1 plus 1 specifies the search range used to determine nearest neighbours to be used for prediction and to build distance-based levels of detail). 서치 범위를 명시하기 위한 변수 LiftingSearchRange는 상기 lifting_search_range_minus1 필드의 값에 1을 더하여 구할 수 있다(LiftingSearchRange = lifting_search_range_minus1 +1).
상기 lifting_neighbour_bias[k] 필드는 가장 가까운 이웃 유도 과정의 일부로서 두 포인트들 사이의 유클리디언 거리의 계산에서 k번째 컴포넌트들을 가중하기 위해 사용된 바이어스를 나타낸다(specifies a bias used to weight the k-th components in the calculation of the euclidean distance between two points as part of the nearest neighbour derivation process).
실시예들에 따르면, APS는 상기 attr_coding_type 필드의 값이 2이면, 즉 코딩 타입이 고정 가중치 리프팅을 지시하면, lifting_scalability_enabled_flag 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 lifting_scalability_enabled_flag 필드는 어트리뷰트 디코딩 과정이 입력 지오메트리 포인트들에 대해 pruned 옥트리 디코드 결과를 허용하는지 여부를 지시한다. 예를 들어, 상기 lifting_scalability_enabled_flag 필드의 값이 1이면, 어트리뷰트 디코딩 과정이 입력 지오메트리 포인트들에 대해 pruned 옥트리 디코드 결과를 허용함을 나타낸다(specifies that the attribute decoding process allows the pruned octree decode result for the input geometry points). 만일 상기 lifting_scalability_enabled_flag 필드의 값이 0이면, 상기 어트리뷰트 디코딩 과정이 입력 지오메트리 포인트들에 대해 완전한 옥트리 디코드 결과를 요구함을 나타낸다(specifies that that the attribute decoding process requires the complete octree decode result for the input geometry points).
실시예들에 따르면, APS는 상기lifting_scalability_enabled_flag 필드의 값이 거짓이면, lifting_num_detail_levels_minus1 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 lifting_num_detail_levels_minus1 필드는 어트리뷰트 코딩을 위해 LOD들의 개수를 나타낸다(specifies the number of levels of detail for the attribute coding). LOD들의 개수를 명시하기 위한 변수 LevelDetailCount는 상기 lifting_num_detail_levels_minus1 필드의 값에 1을 더하여 구할 수 있다(LevelDetailCount = lifting_num_detail_levels_minus1 + 1).
실시예들에 따르면, APS는 상기 lifting_num_detail_levels_minus1 필드의 값이 1보다 크면, lifting_lod_regular_sampling_enabled_flag 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 lifting_lod_regular_sampling_enabled_flag 필드는 LOD(levels of detail)가 레귤러 샘플링 전략에 의해 만들어지는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 lifting_lod_regular_sampling_enabled_flag 필드의 값이 1이면, LOD가 레귤러 샘플링 전략을 사용하여 만들어짐을 지시한다. 예를 들어, 상기 lifting_lod_regular_sampling_enabled_flag 필드의 값이 0이면, 거리 기반 샘플링 전략(distance_based sampling strategy)이 대신 사용됨을 지시한다(The lifting_lod_regular_sampling_enabled_flag equal to 1 specifies levels of detail are built by using a regular sampling strategy. The lifting_lod_regular_sampling_enabled_flag equal to 0 specifies that a distance-based sampling strategy is used instead).
실시예들에 따르면, APS는 상기lifting_scalability_enabled_flag 필드의 값이 거짓일 때, 상기 lifting_num_detail_levels_minus1 필드의 값만큼 반복되는 반복문을 더 포함할 수 있다. 이때 인덱스(idx)는 0으로 초기화되고, 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, 인덱스(idx)가 상기 lifting_num_detail_levels_minus1 필드의 값보다 커질때까지 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다. 이 반복문은 lifting_lod_regular_sampling_enabled_flag 필드의 값이 참(예를 들어, 1)이면 lifting_sampling_period_minus2 [idx] 필드를 포함하고, 거짓(예를 들어, 0)이면 lifting_sampling_distance_squared_scale_minus1 [idx] 필드를 포함할 수 있다. 그리고, idx의 값이 0이 아니면(idx != 0), lifting_sampling_distance_squared_offset [idx] 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 lifting_sampling_period_minus2 [idx] 필드 plus 2는 LOD idx를 위한 샘플링 주기를 나타낸다(specifies the sampling period for the level of detail idx).
상기 lifting_sampling_distance_squared_scale_minu1 [idx] 필드 plus 1은 LOD idx를 위한 샘플링 거리의 제곱의 derivation를 위한 스케일 팩터(scale factor)를 나타낸다(specifies the scale factor for the derivation of the square of the sampling distance for the level of detail idx).
상기 lifting_sampling_distance_squared_offset [idx] 필드는 LOD idx를 위한 샘플링 거리의 제곱의 derivation을 위한 옵셋을 나타낸다(specifies the offset of the derivation of the square of the sampling distance for the level of detail idx).
실시예들에 따른 APS는 상기 attr_coding_type 필드의 값이 0이면, 즉 코딩 타입이 예측 가중치 리프팅(predicting weight lifting)이면, lifting_adaptive_prediction_threshold 필드, lifting_intra_lod_prediction_num_layers 필드, lifting_max_num_direct_predictors 필드, 및 inter_component_prediction_enabled_flag 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 lifting_adaptive_prediction_threshold 필드는 적응적 예측을 가능하게 하기 위한 임계값을 나타낸다(specifies the threshold to enable adaptive prediction). 실시예들에 따르면, 적응적 예측기 선택 모드를 스위치하기 위하여 임계값을 명시하는 변수 AdaptivePredictionThreshold는 상기 lifting_adaptive_prediction_threshold 필드의 값과 같게 설정된다 (AdaptivePredictionThreshold = lifting_adaptive_prediction_threshold).
상기 lifting_intra_lod_prediction_num_layers 필드는 같은 LOD 레이어 내 디코드된 포인트들이 타겟 포인트의 예측 값을 생성하기 위해 참조할 수 있는 LOD 레이어의 number를 나타낸다(specifies number of LOD layer where decoded points in the same LOD layer could be referred to generate prediction value of target point). 예를 들어, 상기 lifting_intra_lod_prediction_num_layers 필드의 값이 상기 LevelDetailCount의 값이면, 타겟 포인트는 모든 LOD 레이어들을 위한 동일 LOD 레이어 내 디코드된 포인트들을 참조할 수 있음을 나타낸다(The lifting_intra_lod_prediction_num_layers field equal to LevelDetailCount indicates that target point could refer decoded points in the same LOD layer for all LOD layers). 예를 들어, 상기 lifting_intra_lod_prediction_num_layers 필드의 값이 0이면, 타겟 포인트는 임의의 LOD 레이어들을 위한 동일 LOD 레이어 내 디코드된 포인트들을 참조할 수 없음을 나타낸다(The lifting_intra_lod_prediction_num_layers field equal to 0 indicates that target point could not refer decoded points in the same LoD layer for any LoD layers). 상기 lifting_max_num_direct_predictors 필드는 직접 예측(direct prediction)을 위해 사용될 예측기(predictor)의 최대 개수를 나타낸다. 상기 lifting_max_num_direct_predictors 필드의 값은 0부터 LevelDetailCount의 범위에 있다.
상기 inter_component_prediction_enabled_flag 필드는 멀티 컴포넌트 어트리뷰트의 primary 컴포넌트가 non-primary 컴포넌트들의 reconstructed 값을 예측하기 위해 사용되는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 inter_component_prediction_enabled_flag 필드의 값이 1이면, 멀티 컴포넌트 어트리뷰트의 primary 컴포넌트가 non-primary 컴포넌트들의 reconstructed 값을 예측하기 위해 사용됨을 나타낸다(specifies that the primary component of a multi component attribute is used to predict the reconstructed value of non-primary components). 만일, 상기 inter_component_prediction_enabled_flag 필드의 값이 0이면, 모든 어트리뷰트 컴포넌트들이 독립적으로 reconstruct됨을 나타낸다(specifies that all attribute components are reconstructed independently).
실시예들에 따르면, APS는 상기 attr_coding_type 필드의 값이 1이면, 즉 어트리뷰트 코딩 타입이 RAHT이면, raht_prediction_enabled_flag 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 raht_prediction_enabled_flag 필드는 이웃 포인트들로부터 온 트랜스폼 웨이트 예측(transform weight prediction from the neighbour points)이 RAHT 디코딩 과정에서 인에이블되는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 raht_prediction_enabled_flag 필드의 값이 1이면, 이웃 포인트들로부터 온 트랜스폼 웨이트 예측(transform weight prediction from the neighbour points)이 RAHT 디코딩 과정에서 인에이블되고, 0이면 디제이블됨을 나타낸다.
실시예들에 따르면, APS는 상기 raht_prediction_enabled_flag 필드의 값이 참이면, raht_ prediction_threshold0 필드와 raht_prediction_threshold1 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 raht_ prediction_threshold0 필드는 이웃 포인트들로부터 온 트랜스폼 웨이트 예측(transform weight prediction from the neighbour points)을 종료하기 위한 임계값을 나타낸다.
상기 raht_prediction_threshold1 필드는 이웃 포인트들로부터 온 트랜스폼 웨이트 예측(transform weight prediction from the neighbour points)을 스킵하기 위한 임계값을 나타낸다.
상기 aps_extension_flag 필드는 aps_extension_data 신택스 구조가 해당 APS 신택스 구조에 존재하는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 aps_extension_flag 필드의 값이 1이면, aps_extension_data 신택스 구조가 해당 APS 신택스 구조에 존재함을 지시한다. 예를 들어, 상기 aps_extension_flag 필드의 값이 0이면, aps_extension_data 신택스 구조가 해당 APS 신택스 구조에 존재하지 않음을 지시한다.
실시예들에 따른 APS는 상기 aps_extension_flag 필드의 값이 1이면aps_extension_data_flag 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 aps_extension_data_flag 필드는 어느 값이나 가질 수 있다. 그것의 존재와 값은 디코더 규격(decoder conformance to profiles)에 영향을 주지 않는다.
실시예들에 따른 APS는 LoD 기반의 어트리뷰트 압축에 관련된 정보를 더 포함할 수 있다.
도 40은 실시예들에 따른 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보를 포함하는 어트리뷰트 파라미터 세트(attribute_parameter_set())(APS)의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다.
실시예들에 따르면, SPS에 포함된 scalable_transmission_enable_flag 필드의 값이 1이면, APS는 attr_scalable_transmission_enable_flag 필드를 포함할 수 있다.
일 실시예로, 상기 attr_scalable_transmission_enable_flag 필드의 값이 1이면, 어트리뷰트가 스케일러블 전송이 가능하도록 압축되었음을 나타낸다.예를 들어, attr_scalable_transmission_enable_flag 필드의 값이 1이면, 스케일러블 LOD 제너레이션(scalable LOD generation)을 사용하여 예측 리프팅 코딩(pred-Lifting coding)이 사용되거나 스케일러블 RAHS(scalable RAHT) (예를 들어 Haar 기반의 RAHT) 가 사용되었음을 나타낼 수 있다.
상기 attr_scalable_transmission_enable_flag 필드의 값이 1이면 APS는 aligned_slice_structure_enabled_flag 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 aligned_slice_structure_enabled_flag 필드의 값이 1인 경우, 어트리뷰트 스케일러블 레이어 구조 및/또는 슬라이스 구성이 지오메트리 scalable layer 구조 및/또는 slice 구성과 일치함을 나타낼 수 있다. 이 경우 attribute scalable layer 구조 및/또는 slice 구성에 대한 정보를 geometry scalable layer 구조 및/또는 slice 구성 정보를 통해 파악할 수 있다. 즉, 지오메트리 레이어/슬라이스 구조는 어트리뷰트 레이어/슬라이스 구조와 동일하다.
실시예들에 따르면, APS는 상기 aligned_slice_structure_enabled_flag 필드의 값이 1이면 num_scalable_layers 필드를 포함할 수 있다.
상기 num_scalable_layers 필드는 scalable transmission 을 지원하는 레이어들의 개수를 나타낼 수 있다. 실시예들에 따른 레이어는 LOD를 의미할 수도 있다.
실시예들에 따르면, APS는 상기 num_scalable_layers 필드의 값만큼 반복되는 반복문을 포함한다. 이때 i는 0으로 초기화되고, 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, i값이 상기 num_scalable_layers 필드의 값이 될때까지 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다. 이 반복문은 num_slices_in_scalable_layer[i] 필드를 포함할 수 있다.
상기 num_slices_in_scalable_layer[i] 필드는 i번째 스케일러블 레이어에 속한 슬라이스들의 개수를 나타낼 수 있다.
실시예들에 따르면, APS는 상기 num_slices_in_scalable_layer[i] 필드의 값만큼 반복되는 반복문을 포함할 수 있다. 이때 j는 0으로 초기화되고, 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, j값이 상기 num_slices_in_scalable_layer[i] 필드의 값이 될때까지 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다. 이 반복문은 slice_id_offsets[i][j] 필드를 포함할 수 있다.
상기 slice_id_offsets[i][j] 필드는i번째 스케일러블 레이어에 속한 j번째 슬라이스의 옵셋을 나타낸다. 즉, 지오메트리 슬라이스 id 를 기준으로 어트리뷰트 슬라이스 또는 데이터 유닛을 구하기 위한 옵셋을 나타낼 수 있다. 실시예들에 따라, aligned_slice_structure_enabled_flag 필드의 값이 1인 경우, 즉, attribute slice structure와 geometry slice structure 가 일치하는 경우, attribute slice id는 다음과 같이 geometry slice id를 기준으로 구할 수 있다.
Slice_id (attr) = slice_id (geom) + slice_id_offset
이 경우 어트리뷰트 슬라이스 구조를 구성하기 위한 변수들 예를 들어, num_scalable_layers 필드, scalable_layer_id 필드, tree_depth_start 필드, tree_depth_end, node_size 필드, num_nodes 필드, num_slices_in_scalable_layer 필드는 지오메트리 파라미터 세트에 제공되는 값을 사용할 수 있다.
실시예들에 따라, aligned_slice_structure_enabled_flag 필드의 값이 0이면, 즉, attribute slice structure와 geometry slice structure 가 일치하지 않으면, APS는 num_scalable_layers 필드를 포함할 수 있다.
상기 num_scalable_layers 필드는 scalable transmission 을 지원하는 레이어들의 개수를 나타낼 수 있다.
실시예들에 따르면, APS는 상기 num_scalable_layers 필드의 값만큼 반복되는 반복문을 포함한다. 이때 i는 0으로 초기화되고, 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, i값이 상기 num_scalable_layers 필드의 값이 될때까지 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다. 이 반복문은 scalable_layer_id[i] 필드, corresponding_geom_scalable_layer[i] 필드, num_octree_layers_in_scalable_layer[i] 필드, tree_depth_start[i] 필드, tree_depth_end[i] 필드, node_size[i] 필드, num_nodes[i] 필드, 및 num_slices_in_scalable_layer[i] 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 scalable_layer_id[i] 필드는 i번째 스케일러블 레이어의 식별자를 나타낼 수 있다. 즉, 스케일러블 전송을 구성하는 스케일러블 레이어에 대한 지시자(indicator)를 나타낸다. 실시예들에 따라 하나의 스케일러블 레이어가 복수의 슬라이스들로 구성되는 경우 scalable_layer_id 필드를 통해 공통 정보를 파라미터 세트를 통해 전달하고, 슬라이스에 따라 다른 개별 정보를 데이터 유닛 헤더(data unit header)를 통해 전달할 수 있다.
상기 corresponding_geom_scalable_layer[i] 필드는 i번째 스케일러블 레이어와 관련하여, attribute scalable layer 구조와 대응되는 geometry scalable layer 를 나타낼 수 있다.
상기 num_octree_layers_in_scalable_layer[i] 필드는 i번째 스케일러블 레이어와 관련하여, 데이터 유닛(또는 슬라이스)에 속한 노드가 포함되는 트리 깊이를 나타낼 수 있다.
상기 tree_depth_start[i] 필드는 스케일러블 전송을 구성하는 i번째 스케일러블 레이어에 포함되거나 대응되는 옥트리 레이어들 중 시작하는 (상대적으로 root에 가장 가까운) 옥트리 깊이를 나타낼 수 있다.
상기 tree_depth_end[i] 필드는 스케일러블 전송을 구성하는 i번째 스케일러블 레이어에 포함되거나 대응되는 옥트리 레이어들 중 마지막 (상대적으로 leaf에 가장 가까운) 옥트리 깊이를 나타낼 수 있다.
상기 node_size[i] 필드는 스케일러블 전송을 통해 i번째 스케일러블 레이어를 복원하는 경우, 출력 포인트 클라우드 데이터의 노드 크기를 나타낼 수 있다. 예를 들어, node_size[i] 필드의 값이 1인 경우 leaf node를 나타낼 수 있다. 실시예들은 XYZ 노드 크기가 일정한 경우를 가정하였지만, XYZ 방향 혹은 (r(radius), phi, theta) 와 같은 변환 좌표계에서의 각 방향으로의 크기를 시그널링 함으로써 임의의 노드 크기를 나타낼 수 있다.
상기 num_nodes[i] 필드는 해당 데이터 유닛(또는 슬라이스)에 속한 노드 중 tree_depth 필드에 속한 노드의 개수를 나타낼 수 있다.
상기 num_slices_in_scalable_layer[i] 필드는 i번째 스케일러블 레이어에 속한 슬라이스들의 개수를 나타낼 수 있다.
실시예들에 따르면, APS는 상기 num_slices_in_scalable_layer[i] 필드의 값만큼 반복되는 반복문을 포함할 수 있다. 이때 j는 0으로 초기화되고, 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, j값이 상기 num_slices_in_scalable_layer[i] 필드의 값이 될때까지 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다. 이 반복문은 slice_id[i][j] 필드를 포함할 수 있다.
상기 slice_id[i][j] 필드는 i번째 스케일러블 레이어에 속한 j번째 슬라이스를 식별하기 위한 식별자를 나타낸다. 즉, 상기 slice_id[i][j] 필드는 슬라이스 또는 데이터 유닛을 구분하기 위한 지시자(indicator)를 나타내며, 슬라이스 레이어에 속한 데이터 유닛(또는 슬라이스라 함)에 대한 지시자(indicator)를 전달할 수 있다.
실시예들에 따르면, 도 40의 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보는 도 39의 APS의 임의의 위치에 포함될 수 있다.
도 41은 본 명세서에 따른 지오메트리 슬라이스 비트스트림()의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다.
실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스 비트스트림(geometry_slice_bitstream ())은 지오메트리 슬라이스 헤더(geometry_slice_header())와 지오메트리 슬라이스 데이터(geometry_slice_data())를 포함할 수 있다. 실시예들에 따르면, 지오메트리 슬라이스 비트스트림은 지오메트리 데이터 유닛, 지오메트리 슬라이스 헤더는 지오메트리 데이터 유닛 헤더, 지오메트리 슬라이스 데이터는 지오메트리 데이터 유닛 데이터라 칭하기도 한다.
도 42는 본 명세서에 따른 지오메트리 슬라이스 헤더(geometry_slice_header())의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다.
실시예들에 따른 송신 장치가 전송하는 비트스트림(또는 수신 장치가 수신하는 비트스트림)은 하나 이상의 슬라이스들을 포함할 수 있다. 각 슬라이스(slice)는 지오메트리 슬라이스 및 어트리뷰트 슬라이스를 포함할 수 있다. 지오메트리 슬라이스는 지오메트리 슬라이스 헤더(GSH, Geometry Slice Header)를 포함한다. 어트리뷰트 슬라이스는 어트리뷰트 슬라이스 헤더(ASH, Attribute Slice Header)를 포함한다.
실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스 헤더(geometry_slice_header())는 gsh_geometry_parameter_set_id 필드, gsh_tile_id 필드, gsh_slice_id 필드, frame_idx 필드, gsh_num_points 필드 및 byte_alignment() 필드를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스 헤더(geometry_slice_header())는 지오메트리 파라미터 세트(GPS)에 포함된 gps_box_present_flag 필드의 값이 참(예를 들어, 1)이고, gps_gsh_box_log2_scale_present_flag 필드의 값이 참(예를 들어, 1)이면, gsh_box_log2_scale 필드, gsh_box_origin_x 필드, gsh_box_origin_y 필드, 및 gsh_box_origin_z 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 gsh_geometry_parameter_set_id 필드는 액티브 GPS의 gps_geom_parameter_set_id의 값을 나타낸다(gsh_geometry_parameter_set_id specifies the value of the gps_geom_parameter_set_id of the active GPS).
상기 gsh_tile_id 필드는 해당 지오메트리 슬라이스 헤더(GSH)에 의해 참조되는 해당 타일(tile)의 식별자를 나타낸다.
상기 gsh_slice_id필드는 다른 신택스 엘레먼트들에 의한 참조를 위해 해당 슬라이스의 식별자를 나타낸다(identifies the slice header for reference by other syntax elements).
상기 frame_idx 필드는 개념상의 프레임 넘버 카운터(notional frame number counter)의 log2_max_frame_idx + 1 least significant bits를 나타낸다. 다른 프레임 인덱스 값을 갖는 연속적인 슬라이스들은 다른 출력 포인트 클라우드 프레임들을 형성한다(Consecutive slices with differing values of frame_idx form parts of different output point cloud frames). 사이에 오는 프레임 바운더리 마커 데이터 유닛이 없이 동일한 프레임 인덱스 값을 갖는 연속적인 슬라이스들은 동일 출력 포인트 클라우드 프레임을 형성한다(Consecutive slices with identical values of frame_idx without an intervening frame boundary marker data unit form parts of the same output point cloud frame).
상기 gsh_num_points 필드는 해당 슬라이스 내 코드된 포인트들의 최대 개수를 나타낸다. 실시예들에 따르면, 상기 gsh_num_points 필드의 값은 상기 슬라이스 내 디코드된 포인트들의 개수보다 크거나 같아야 하는 것이 비트스트림 일치의 요구 사항이다(It is a requirement of bitstream conformance that gsh_num_points is greater than or equal to the number of decoded points in the slice).
상기 gsh_box_log2_scale 필드는 해당 슬라이스를 위한 바운딩 박스 오리진의 스케일링 팩터를 나타낸다.
상기 gsh_box_origin_x 필드는 상기 gsh_box_log2_scale 필드의 값에 의해 스케일링된 바운딩 박스 오리진의 x값을 나타낸다.
상기 gsh_box_origin_y 필드는 상기 gsh_box_log2_scale 필드의 값에 의해 스케일링된 바운딩 박스 오리진의 y값을 나타낸다.
상기 gsh_box_origin_z 필드는 상기 gsh_box_log2_scale 필드의 값에 의해 스케일링된 바운딩 박스 오리진의 z값을 나타낸다.
이때, 변수 slice_origin_x, slice_origin_y, 그리고 slice_origin_z는 아래와 같이 유도(추출, derived)될 수 있다.
만일 상기 gps_gsh_box_log2_scale_present_flag 필드의 값이 0이면, originScale은 gsh_box_log2_scale이 된다.
그리고, 상기 gps_gsh_box_log2_scale_present_flag 필드의 값이 1이면, originScale은 gps_gsh_box_log2_scale이 된다.
또한, 상기 gps_box_present_flag 필드의 값이 0이면, 변수 slice_origin_x, slice_origin_y, 그리고 slice_origin_z의 값은 0이 될 것이다.
만일, 상기 gps_box_present_flag 필드의 값이 1이면, 변수 slice_origin_x, slice_origin_y, 그리고 slice_origin_z에 대해 다음식이 적용될 것이다.
slice_origin_x = gsh_box_origin_x << originScale
slice_origin_y = gsh_box_origin_y << originScale
slice_origin_z = gsh_box_origin_z << originScale
실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스 헤더(geometry_slice_header())는 상기 gps_implicit_geom_partition_flag 필드의 값이 참이면(즉, 0이면), gsh_log2_max_nodesize_x 필드, gsh_log2_max_nodesize_y_minus_x 필드, gsh_log2_max_nodesize_z_minus_y 필드를 더 포함할 수 있고, 상기 gps_implicit_geom_partition_flag 필드의 값이 거짓이면(즉, 1이면), gsh_log2_max_nodesize 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 gsh_log2_max_nodesize_x 필드는 x 디멘젼에서 바운딩 박스 사이즈 즉, 디코딩 과정에서 사용되는 MaxNodesizeXLog2를 아래와 같이 나타낸다(specifies the bounding box size in the x dimension, i.e., MaxNodesizeXLog2 that is used in the decoding process).
MaxNodeSizeXLog2 = gsh_log2_max_nodesize_x
MaxNodeSizeX = 1 << MaxNodeSizeXLog2
상기 gsh_log2_max_nodesize_y_minus_x 필드는 y 디멘젼에서 바운딩 박스 사이즈 즉, 디코딩 과정에서 사용되는 MaxNodesizeYLog2를 아래와 같이 나타낸다(specifies the bounding box size in the y dimension, i.e., MaxNodesizeYLog2 that is used in the decoding process).
MaxNodeSizeYLog2=gsh_log2_max_nodesize_y_minus_x + MaxNodeSizeXLog2.
MaxNodeSizeY = 1 << MaxNodeSizeYLog2.
상기 gsh_log2_max_nodesize_z_minus_y 필드는 z 디멘젼에서 바운딩 박스 사이즈 즉, 디코딩 과정에서 사용되는 MaxNodesizeZLog2를 아래와 같이 나타낸다(specifies the bounding box size in the z dimension, i.e., MaxNodesizeZLog2 that is used in the decoding process).
MaxNodeSizeZLog2=gsh_log2_max_nodesize_z_minus_y + MaxNodeSizeYLog2
MaxNodeSizeZ = 1 << MaxNodeSizeZLog2
상기 gsh_log2_max_nodesize 필드는 상기 gps_implicit_geom_partition_flag 필드의 값이 1이면, 아래와 같이 구해진다.
gsh_log2_max_nodesize=max{MaxNodeSizeXLog2, MaxNodeSizeYLog2, MaxNodeSizeZLog2}
상기 gsh_log2_max_nodesize 필드는 상기 gps_implicit_geom_partition_flag 필드의 값이 0이면, 루트 지오메트리 옥트리 노드의 사이즈를 나타낸다.
이때, 변수 MaxNodeSize와 MaxGeometryOctreeDepth는 아래와 같이 구해진다.
MaxNodeSize = 1 << gsh_log2_max_nodesize
MaxGeometryOctreeDepth=gsh_log2_max_nodesize-log2_trisoup_node_size
실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스 헤더(geometry_slice_header())는 상기 geom_scaling_enabled_flag 필드의 값이 참이면, geom_slice_qp_offset 필드와 geom_octree_qp_offsets_enabled_flag 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 geom_slice_qp_offset 필드는 베이스 지오메트리 양자화 파라미터에 대한 오프셋을 나타낸다(specifies an offset to the base geometry quantisation parameter geom_base_qp).
상기 geom_octree_qp_offsets_enabled_flag 필드는 geom_octree_qp_ofsets_depth 필드가 해당 지오메트리 슬라이스 헤더에 존재하는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 geom_octree_qp_offsets_enabled_flag 필드의 값이 1이면, geom_octree_qp_ofsets_depth 필드가 해당 지오메트리 슬라이스 헤더에 존재하고, 0이면 존재하지 않음을 나타낸다.
상기 geom_octree_qp_offsets_depth 필드는 지오메트리 옥트리의 뎁스를 나타낸다.
도 43은 실시예들에 따른 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보를 지오메트리 데이터 유닛 헤더(또는 지오메트리 슬라이스 헤더라 함)의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다.
실시예들에 따른 지오메트리 데이터 유닛 헤더는 slice_id 필드와 bitstream_type 필드를 포함할 수 있다.
상기 slice_id 필드는 해당 데이터 유닛(즉, 슬라이스)를 식별하기 위한 식별자를 나타낸다. 즉, 상기 slice_id 필드는 슬라이스 또는 데이터 유닛을 구분하기 위한 지시자(indicator)를 나타내며, 슬라이스 레이어에 속한 데이터 유닛(또는 슬라이스라 함)에 대한 지시자(indicator)를 전달할 수 있다.
상기 bitstream_type 필드는 해당 슬라이스에 포함된 비트스트림의 타입을 나타낸다. 실시예들에 따르면, bitstream_type 필드는 슬라이스에 포함된 비트스트림의 종류를 나타낼 수 있다. bitstream_type 필드의 값이 0인 경우, arithmetic entropy coding (AEC) 에 의한 비트스트림임을 지시하고, 1인 경우 direct coding (DC)에 의한 비트스트림임을 지시하며, 2인 경우 AEC 비트스트림 및 DC 비트스트림이 해당 슬라이스에 동시에 존재하는 경우를 나타낼 수 있다.
실시예들에 따르면, 지오메트리 데이터 유닛 헤더은 상기 geom_scalable_transmission_enable_flag 필드의 값이 1이면 scalable_layer_id 필드, num_tree_depth_in_data_unit 필드, 및 bitstream_type 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 scalable_layer_id 필드는 해당 데이터 유닛(즉, 슬라이스)와 관련된 스케일러블 레이어의 식별자를 나타낼 수 있다. 즉, 스케일러블 전송을 구성하는 스케일러블 레이어에 대한 지시자(indicator)를 나타낸다. 실시예들에 따라 하나의 스케일러블 레이어가 복수의 슬라이스들로 구성되는 경우 scalable_layer_id 필드를 통해 공통 정보를 파라미터 세트를 통해 전달하고, 슬라이스에 따라 다른 개별 정보를 도 43의 데이터 유닛 헤더(data unit header)를 통해 전달할 수 있다.
만일 상기 scalable_layer_id 필드에 대응되는 스케일러블 레이어에 복수개의 서브 그룹들이 존재하면, 지오메트리 데이터 유닛 헤더은 sub_group_id 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 sub_group_id 필드는 상기 scalable_layer_id 필드에 의해 지시되는 스케일러블 레이어에 속한 서브 그룹의 식별자를 나타낸다. 즉, sub_group_id 필드는 layer_group_id 필드에 의해 지시되는 레이어 그룹 내 서브 그룹의 지시자를 명시한다. 상기 subgroup_id 필드의 범위는 0 부터 num_subgroups_minus1[layer_group_id] 필드 내에 있으며, 이때 subgroup_id 필드는 동일 layer_group_id 필드 내 슬라이스들의 순서를 나타낸다.
상기 num_tree_depth_in_data_unit 필드는 해당 데이터 유닛(즉, 슬라이스)에 속한 노드가 포함되는 트리 깊이들의 개수를 나타낼 수 있다.
실시예들에 따르면, 지오메트리 데이터 유닛 헤더는 상기 num_tree_depth_in_data_unit 필드의 값만큼 반복되는 반복문을 포함한다. 이때 i는 0으로 초기화되고, 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, i값이 상기 num_tree_depth_in_data_unit 필드의 값이 될때까지 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다. 이 반복문은 tree_depth[i] 필드, num_nodes[i] 필드, 및 num_nodes_in_subgroup[i][sub_group_id] 필드를 포함할 수 있다.
상기 tree_depth[i] 필드는 i번째 트리 깊이를 나타낼 수 있다. 즉, 상기 tree_depth 필드는 해당 tree depth를 나타낼 수 있다.
상기 num_nodes[i] 필드는 i번째 트리 깊이에 포함되는 노드들의 개수를 나타낼 수 있다. 즉, 상기 num_nodes[i] 필드는 해당 데이터 유닛에 속한 노드들 중 i번째 트리 깊이(tree_depth 필드)에 속한 노드들의 개수를 나타낼 수 있다.
상기 num_nodes_in_subgroup[i][sub_group_id] 필드는 해당 데이터 유닛(즉, 슬라이스)와 관련된 노드들의 개수를 나타낸다. 즉, num_nodes_in_subgroup[i] 필드는 sub_group_id 필드에 의해 지시되는 서브 그룹에 포함되는 노드들의 개수를 지시한다. 실시예들에 따르면, 지오메트리 데이터 유닛 내 모든 노드들의 개수의 합(sum of all num_nodes in a geometry data unit)은 상기 지오메트리 데이터 유닛 내 노드들의 전체 개수를 명시한다(Sum of all num_nodes in a geometry data unit specifies the total number of nodes in the geometry data unit).
실시예들에 따르면, 지오메트리 데이터 유닛 헤더는 bitstream_type 필드의 값이 2이면, 즉 AEC 비트스트림 및 DC 비트스트림이 해당 슬라이스에 동시에 존재하면 dc_bitstream_offset 필드, dc_bitstream_length 필드, 및 dc_backward_enabled_flag 필드를 더 포함할 수 있다.
실시예들에 따르면, dc_bitstream_offset 필드와 dc_bitstream_length 필드는 해당 슬라이스 내에서 DC 비트스트림의 시작/종료 위치와 DC 비트스트림의 전체의 길이를 나타낼 수 있다. 즉, bitstream_type 이 2인 경우 AEC비트스트림과 DC bitstream 이 하나의 슬라이스에 동시에 존재하게 되는데, 이때 DC 비트스트림의 시작/종료 위치와 DC 비트스트림 전체의 길이를 나타낼 수 있다.
상기 dc_backward_enabled_flag 필드의 값이 1이면, AEC 비트스트림과 DC 비트스트림을 모두 포함하는 슬라이스에서 DC 비트스트림이 역순으로 포함되어 있음을 알려줄 수 있다. 이 경우 해당 슬라이스의 비트스트림 마지막이 DC 비트스트림의 처음이 될 수 있으며, dc_bitstream_offset 필드가 DC bitstream 의 종료 지점이 될 수 있다. 상기 dc_backward_enabled_flag 필드의 값이 0이면, AEC 비트스트림과 DC 비트스트림을 모두 포함하는 슬라이스에서 DC 비트스트림이 AEC비트스트림과 동일한 방향으로 포함됨을 지시한다. 이 경우 dc_bitstream_offset 필드로부터 DC bitstream 이 시작되고 전체 bitstream 의 마지막(즉, dc_bitstream_offset + dc_bitstream_length)에서 DC bitstream 이 종료됨을 알 수 있다.
실시예들에 따르면, 지오메트리 데이터 유닛 헤더는 ref_slice_id 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 ref_slice_id 필드는 현재 슬라이스의 decoding을 위해 선행되어야 하는 슬라이스를 지칭하는데 사용할 수 있다 (예시, 도 19-도 21 헤더 간 참조)
실시예들에 따르면, 도 43의 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보는 도 42의 지오메트리 슬라이스 헤더(즉, 지오메트리 데이터 유닛 헤더)의 임의의 위치에 포함될 수 있다.
도 44는 본 명세서에 따른 지오메트리 슬라이스 데이터(geometry_slice_data())의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다. 실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스 데이터(geometry_slice_data())는 해당 슬라이스(또는 데이터 유닛)에 속한 지오메트리 비트스트림을 전송할 수 있다.
실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스 데이터(geometry_slice_data())는 MaxGeometryOctreeDepth의 값만큼 반복되는 제1 반복문을 포함할 수 있다. 이때 depth는 0으로 초기화되고, 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, depth가 MaxGeometryOctreeDepth의 값이 될 때까지 제1 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다. 제1 반복문은 NumNodesAtDepth의 값만큼 반복되는 제2 반복문을 포함할 수 있다. 이때 nodeidx는 0으로 초기화되고, 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, nodeidx가 NumNodesAtDepth의 값이 될 때까지 제2 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다. 제2 반복문은 xN = NodeX[depth][nodeIdx], yN = NodeY[depth][nodeIdx], zN = NodeZ[depth][nodeIdx], geometry_node(depth, nodeIdx, xN, yN, zN)를 포함할 수 있다. MaxGeometryOctreeDepth는 지오메트리 옥트리 깊이의 최대 값을 나타내고, NumNodesAtDepth[depth]는 해당 깊이에서 디코드될 노드들의 개수를 나타낸다. 변수 NodeX[depth][nodeIdx], NodeY[depth][nodeIdx], NodeZ[depth][nodeIdx]는 주어진 깊이에서 디코딩 순서로 Idx-th 노드의 x, y, z 좌표(coordinates)를 나타낸다. geometry_node(depth, nodeIdx, xN, yN, zN)를 통해 해당 깊이의 해당 노드의 지오메트리 비트스트림을 전송한다.
실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스 데이터(geometry_slice_data())는 log2_trisoup_node_size 필드의 값이 0보다 크면, geometry_trisoup_data()를 더 포함할 수 있다. 즉, 트라이앵글 노드들의 사이즈가 0보다 크면, geometry_trisoup_data()를 통해 트라이슙 지오메트리 인코딩된 지오메트리 비트스트림을 전송한다.
도 45는 본 명세서에 따른 어트리뷰트 슬라이스 비트스트림()의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다.
실시예들에 따른 어트리뷰트 슬라이스 비트스트림(attribute_slice_bitstream ())은 어트리뷰트 슬라이스 헤더(attribute_slice_header())와 어트리뷰트 슬라이스 데이터(attribute_slice_data())를 포함할 수 있다. 실시예들에 따르면, 어트리뷰트 슬라이스 비트스트림은 어트리뷰트 데이터 유닛, 어트리뷰트 슬라이스 헤더는 어트리뷰트 데이터 유닛 헤더, 어트리뷰트 슬라이스 데이터는 어트리뷰트 데이터 유닛 데이터라 칭하기도 한다.
도 46은 본 명세서에 따른 어트리뷰트 슬라이스 헤더(attribute_slice_header())의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다.
실시예들에 따른 어트리뷰트 슬라이스 헤더(attribute_slice_header())는 ash_attr_parameter_set_id 필드, ash_attr_sps_attr_idx 필드, ash_attr_geom_slice_id 필드, ash_attr_layer_qp_delta_present_flag 필드, 및 ash_attr_region_qp_delta_present_flag 필드를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 어트리뷰트 슬라이스 헤더(attribute_slice_header())는 어트리뷰트 파라미터 세트(APS)의 aps_slice_qp_delta_present_flag 필드의 값이 참(예, 1)이면, ash_attr_qp_delta_luma 필드를 더 포함하고, attribute_dimension_minus1 [ash_attr_sps_attr_idx] 필드의 값이 0보다 크면 상기 어트리뷰트 슬라이스 헤더는 ash_attr_qp_delta_chroma 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 ash_attr_parameter_set_id 필드는 현재 액티브 APS의 aps_attr_parameter_set_id필드의 값을 나타낸다.
상기 ash_attr_sps_attr_idx 필드는 현재 액티브 SPS 내의 어트리뷰트 세트를 나타낸다.
상기 ash_attr_geom_slice_id 필드는 현재 지오메트리 슬라이스 헤더의 gsh_slice_id 필드의 값을 나타낸다.
상기 ash_attr_qp_delta_luma 필드는 액티브 어트리뷰트 파라미터 세트 내 초기 슬라이스 qp로부터 도출된 루마 델타 양자화 파라미터(qp)를 나타낸다.
상기 ash_attr_qp_delta_chroma 필드는 액티브 어트리뷰트 파라미터 세트 내 초기 슬라이스 qp로부터 도출된 크로마 델타 양자화 파라미터(qp)를 나타낸다.
이때 변수들 InitialSliceQpY와 InitialSliceQpC는 아래와 같이 도출된다.
InitialSliceQpY = aps_attrattr_initial_qp + ash_attr_qp_delta_luma
InitialSliceQpC = aps_attrattr_initial_qp + aps_attr_chroma_qp_offset+ ash_attr_qp_delta_chroma
상기 ash_attr_layer_qp_delta_present_flag 필드는 각 레이어 별로 ash_attr_layer_qp_delta_luma 필드와 ash_attr_layer_qp_delta_chroma 필드가 해당 어트리뷰트 슬라이스 헤더(ASH)에 존재하는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, 상기 ash_attr_layer_qp_delta_present_flag 필드의 값이 1이면 상기 ash_attr_layer_qp_delta_luma 필드와 ash_attr_layer_qp_delta_chroma 필드가 해당 어트리뷰트 슬라이스 헤더에 존재하고, 0이면 존재하지 않음을 나타낸다.
상기 ash_attr_layer_qp_delta_present_flag 필드의 값이 참이면, 어트리뷰트 슬라이스 헤더는 ash_attr_num_layer_qp_minus1 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 ash_attr_num_layer_qp_minus1 필드 plus 1은 상기 ash_attr_qp_delta_luma 필드와 상기 ash_attr_qp_delta_chroma 필드가 시그널링되는 레이어의 개수를 나타낸다. 상기 ash_attr_num_layer_qp 필드가 시그널링되지 않으면, 상기 ash_attr_num_layer_qp 필드의 값은 0이 될 것이다. 실시예들에 따르면, 레이어의 개수를 명시하는 NumLayerQp는 상기 ash_attr_num_layer_qp_minus1 필드의 값에 0을 더하여 구할 수 있다(NumLayerQp = ash_attr_num_layer_qp_minus1 + 1).
실시예들에 따르면, 지오메트리 슬라이스 헤더는 상기 ash_attr_layer_qp_delta_present_flag 필드의 값이 참이면, 상기 NumLayerQp의 값만큼 반복문을 포함할 수 있다. 이때 i는 0으로 초기화되고, 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, i값이 상기 NumLayerQp의 값이 될 때까지 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다. 이 반복문은 ash_attr_layer_qp_delta_luma[i] 필드를 포함한다. 또한 상기 반복문은 attribute_dimension_minus1[ash_attr_sps_attr_idx] 필드의 값이 0보다 크면, ash_attr_layer_qp_delta_chroma[i] 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 ash_attr_layer_qp_delta_luma 필드는 각 레이어에서 상기 InitialSliceQpY로부터 luma delta 양자화 파라미터(qp)를 나타낸다.
상기 ash_attr_layer_qp_delta_chroma 필드는 각 레이어에서 상기 InitialSliceQpC 로부터 chroma delta 양자화 파라미터(qp)를 나타낸다.
The variables SliceQpY[i] and SliceQpC[i] with i = 0…1는 아래와 같이 도출된다.
for ( i = 0; i < NumLayerQPNumQPLayer; i++) {
SliceQpY[i] = InitialSliceQpY + ash_attr_layer_qp_delta_luma[i]
SliceQpC[i] = InitialSliceQpC + ash_attr_layer_qp_delta_chroma[i]
}
실시예들에 따른 어트리뷰트 슬라이스 헤더(attribute_slice_header())는 상기 ash_attr_region_qp_delta_present_flag 필드의 값이 1이면, ash_attr_region_qp_delta, region bounding box origin, 그리고 size가 현재 어트리뷰트 슬라이스 헤더에 존재함을 지시한다. 만일 상기 ash_attr_region_qp_delta_present_flag 필드의 값이 0이면, 상기 ash_attr_region_qp_delta, region bounding box origin, and size가 현재 어트리뷰트 슬라이스 헤더에 존재하지 않음을 지시한다.
즉, 상기 ash_attr_layer_qp_delta_present_flag 필드의 값이 1이면, 상기 어트리뷰트 슬라이스 헤더는 ash_attr_qp_region_box_origin_x 필드, ash_attr_qp_region_box_origin_y 필드, ash_attr_qp_region_box_origin_z 필드, ash_attr_qp_region_box_width 필드, ash_attr_qp_region_box_height 필드, ash_attr_qp_region_box_depth 필드, 및 ash_attr_region_qp_delta 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 ash_attr_qp_region_box_origin_x 필드는 slice_origin_x와 관련된 region bounding box의 x 오프셋을 지시한다(indicates the x offset of the region bounding box relative to slice_origin_x).
상기 ash_attr_qp_region_box_origin_y 필드는 slice_origin_y와 관련된 region bounding box의 y 오프셋을 지시한다(indicates the y offset of the region bounding box relative to slice_origin_y).
상기 ash_attr_qp_region_box_origin_z 필드는 slice_origin_z와 관련된 region bounding box의 z 오프셋을 지시한다(indicates the z offset of the region bounding box relative to slice_origin_z).
상기 ash_attr_qp_region_box_size_width 필드는 region bounding box의 width를 지시한다.
상기 ash_attr_qp_region_box_size_height 필드는 region bounding box의 height를 지시한다.
상기 ash_attr_qp_region_box_size_depth 필드는 region bounding box의 depth를 지시한다.
상기 ash_attr_region_qp_delta 필드는 ash_attr_qp_region_box 필드에 의해 지정된 region의 SliceQpY[i] and SliceQpC[i] 로부터 delta qp를 나타낸다.
실시예들에 따르면, 영역 박스 델타 양자화 파라미터(region box delta quantization parameter)를 명시하는 변수(variable) RegionboxDeltaQp는 상기 ash_attr_region_qp_delta 필드의 값과 같도록 설정된다(RegionboxDeltaQp = ash_attr_region_qp_delta).
도 47은 실시예들에 따른 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보를 어트리뷰트 데이터 유닛 헤더(또는 어트리뷰트 슬라이스 헤더라 함)의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다.
실시예들에 따른 어트리뷰트 데이터 유닛 헤더는 slice_id 필드와 ref_slice_id 필드를 포함할 수 있다.
상기 slice_id 필드는 해당 데이터 유닛(즉, 슬라이스)를 식별하기 위한 식별자를 나타낸다. 즉, 상기 slice_id 필드는 슬라이스 또는 데이터 유닛을 구분하기 위한 지시자(indicator)를 나타내며, 슬라이스 레이어에 속한 데이터 유닛(또는 슬라이스라 함)에 대한 지시자(indicator)를 전달할 수 있다.
상기 ref_slice_id 필드는 현재 슬라이스의 decoding을 위해 선행되어야 하는 슬라이스를 지칭하는데 사용할 수 있다 (예시, 도 19-도 21 헤더 간 참조)
실시예들에 따르면, 어트리뷰트 데이터 유닛 헤더는 APS에 포함된 attr_scalable_transmission_enable_flag 필드의 값이 1이고, aligned_slice_structure_enabled_flag 필드의 값이 1이면 aligned_geom_data_unit_id 필드를 더 포함하고, aligned_slice_structure_enabled_flag 필드의 값이 0이면 scalable_layer_id 필드와 num_tree_depth_in_data_unit 필드를 더 포함할 수 있다.
상기 aligned_geom_data_unit_id 필드는 attribute data unit 이 geometry data unit의 scalable transmission layer 구조/slice 구조를 따르는 경우 해당되는 geometry data unit id를 전달할 수 있다.
상기 scalable_layer_id 필드는 해당 슬라이스(또는 데이터 유닛)와 관련된 스케일러블 레이어의 식별자를 나타낼 수 있다. 즉, 스케일러블 전송을 구성하는 스케일러블 레이어에 대한 지시자(indicator)를 나타낸다. 실시예들에 따라 하나의 스케일러블 레이어가 복수의 슬라이스들로 구성되는 경우 scalable_layer_id 필드를 통해 공통 정보를 파라미터 세트를 통해 전달하고, 슬라이스에 따라 다른 개별 정보를 도 47의 데이터 유닛 헤더(data unit header)를 통해 전달할 수 있다.
상기 num_tree_depth_in_data_unit 필드는 해당 데이터 유닛(즉, 슬라이스)에 속한 노드가 포함되는 트리 깊이들의 개수를 나타낼 수 있다.
실시예들에 따르면, 어트리뷰트 데이터 유닛 헤더는 상기 num_tree_depth_in_data_unit 필드의 값만큼 반복되는 반복문을 포함한다. 이때 i는 0으로 초기화되고, 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, i값이 상기 num_tree_depth_in_data_unit 필드의 값이 될때까지 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다. 이 반복문은 tree_depth[i] 필드와 num_nodes[i] 필드를 포함할 수 있다.
상기 tree_depth[i] 필드는 i번째 트리 깊이를 나타낼 수 있다. 즉, 상기 tree_depth 필드는 해당 tree depth를 나타낼 수 있다.
상기 num_nodes[i] 필드는 i번째 트리 깊이에 포함되는 노드들의 개수를 나타낼 수 있다. 즉, 상기 num_nodes[i] 필드는 해당 데이터 유닛에 속한 노드들 중 i번째 트리 깊이(tree_depth 필드)에 속한 노드들의 개수를 나타낼 수 있다.
실시예들에 따르면, 도 47의 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보는 도 46의 어트리뷰트 슬라이스 헤더(즉, 어트리뷰트 데이터 유닛 헤더)의 임의의 위치에 포함될 수 있다.
도 48은 본 명세서에 따른 어트리뷰트 슬라이스 데이터(attribute_slice_data())의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 슬라이스 데이터(attribute_slice_data())는 해당 슬라이스에 속한 어트리뷰트 비트스트림을 전송할 수 있다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 슬라이스 데이터는 포인트 클라우드들의 일부 또는 전체와 관련하여 어트리뷰트 또는 어트리뷰트와 관련된 데이터를 포함할 수 있다.
도 48의 어트리뷰트 슬라이스 데이터(attribute_slice_data())에서 dimension=attribute_dimension[ash_attr_sps_attr_idx]는 해당 어트리뷰트 슬라이스 헤더 내 ash_attr_sps_attr_idx 필드에 의해 식별되는 어트리뷰트 세트의 어트리뷰트 디멘션(attribute_dimension)을 나타낸다. 어트리뷰트 디멘션(attribute_dimension)은 어트리뷰트를 구성하는 컴포넌트들의 개수를 의미한다. 실시예들에 따른 어트리뷰트는 반사율, 색상 등을 나타낸다. 따라서 어트리뷰트가 갖는 컴포넌트들의 개수는 다르다. 예를 들어 색상에 대응하는 어트리뷰트는 세개의 색상 컴포넌트들(예를 들어 RGB)를 가질 수 있다. 그러므로, 반사율(reflectance)에 대응하는 어트리뷰트는 모노 디멘셔널 어트리뷰트(mono-dimensional attribute)가 될 수 있고, 색상에 대응하는 어트리뷰트는 3 디멘셔널 어트리뷰트(three-dimensional attribute)가 될 수 있다.
실시예들에 따른 어트리뷰트는 디멘션 단위로 어트리뷰트 인코딩될 수 있다.
예를 들어, 반사율에 대응하는 어트리뷰트와 색상에 대응하는 어트리뷰트는 각각 어트리뷰트 인코딩될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 어트리뷰트는 디멘션과 관계없이 함께 어트리뷰트 인코딩 될 수 있다. 예를 들어 반사율에 대응하는 어트리뷰트 및 색상에 대응하는 어트리뷰트는 함께 어트리뷰트 인코딩 될 수 있다.
도 48에서 zerorun은 잔여 어트리뷰트 값(residual) 전의 0의 개수를 나타낸다(zerorun specifies the number of 0 prior to residual).
또한 도 48에서 i는 그 어트리뷰트의 i번째 포인트 값을 의미하며, attr_coding_type 필드와 상기 lifting_adaptive_prediction_threshold 필드는 APS에 시그널링되는 것을 일 실시예로 한다.
그리고, 도 48의 변수 MaxNumPredictors는 포인트 클라우드 데이터 디코딩 과정에서 사용되는 변수이며, APS에 시그널링된 lifting_adaptive_prediction_threshold 필드 값을 기반으로 아래와 같이 획득될 수 있다.
MaxNumPredictors = lifting_max_num_direct_predicots 필드 + 1
여기서, lifting_max_num_direct_predictors 필드는 다이렉트 예측(direct prediction)을 위해 사용될 예측기(predictor)의 최대 개수를 나타낸다.
실시예들에 따른 predIndex[i]는 그 어트리뷰트의 i번째 포인트 값을 디코드하기 위한 예측기 인덱스(predictor index, 또는 prediction mode라 함)를 나타낸다(specifies the predictor index to decode the i-th point value of the attribute). 상기 predIndex[i]의 값은 0부터 lifting_max_num_direct_predictors 필드의 값까지의 범위에 있다.
도49는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치 구조를 나타낸다.
도49는 실시예들에 따른 송신 장치는 도1의 송신 장치(10000), 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002), 트랜스미터(10003), 도2의 획득-인코딩-전송(20000-20001-20002), 도4의 인코더, 도12의 송신 장치, 도14의 디바이스, 도18의 인코더 등에 대응한다. 도49의 각 구성요소는 하드웨어, 소프트웨어, 프로세서, 및/또는 그것들의 조합에 대응할 수 있다.
실시예들에 따른 인코더, 송신부의 동작은 다음과 같다.
송신 장치에 포인트 클라우드 데이터가 입력되면, 지오메트리 인코더(60010)에서는 위치 정보 (geometry data: e.g., XYZ 좌표, phi-theta 좌표 등)를 인코딩하고, 어트리뷰트 인코더(60020)에서는 어트리뷰트 정보 (attribute data: e.g., color, reflectance, intensity, grayscale, opacity, medium, material, glossiness 등)를 인코딩한다.
압축된(인코딩된) 데이터는 전송을 위한 단위로 나뉘어지게 되는데, 서브-비트스트림 생성부(60040)를 통해 레이어링 구조 정보(layering structure information)에 따라 bitstream 단위에서 필요한 정보를 선택하기 적절한 단위로 나누어 패킹할 수 있다.
실시예들에 따르면, 옥트리 코드된 지오메트리 비트스트림은 옥트리 코드된 지오메트리 비트스트림 세그멘테이션부(60041)로 입력되고, 다이렉트 코드된 지오메트리 비트스트림은 다이렉트 코드된 지오메트리 비트스트림 세그멘테이션부(60042)로 입력된다.
상기 옥트리 코드된 지오메트리 비트스트림 세그멘테이션부(60041)는 레이어-그룹 구조 생성부(60030)에서 생성된 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보를 기반으로 옥트리 코드된 지오메트리 비트스트림을 하나 이상의 그룹 및/또는 서브 그룹들로 나누는 과정을 수행한다. 상세 내용은 전술한 도 15 내지 도 33을 참조하기로 하고 여기서는 상세 설명을 생략한다.
또한, 상기 다이렉트 코드된 지오메트리 비트스트림 세그멘테이션부(60042)는 레이어-그룹 구조 생성부(60030)에서 생성된 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보를 기반으로 다이렉트 코드된 지오메트리 비트스트림을 하나 이상의 그룹 및/또는 서브 그룹들로 나누는 과정을 수행한다. 상세 내용은 전술한 도 15 내지 도 33을 참조하기로 하고 여기서는 상세 설명을 생략한다.
상기 옥트리 코드된 지오메트리 비트스트림 세그멘테이션부(60041)의 출력과 상기 다이렉트 코드된 지오메트리 비트스트림 세그멘테이션부(60042)의 출력은 지오메트리 비트스트림 본딩부(60043)로 입력된다.
상기 지오메트리 비트스트림 본딩부(60043)는 레이어-그룹 구조 생성부(60030)에서 생성된 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보를 기반으로 지오메트리 비트스트림 본딩 과정을 수행하여 레이어 그룹 단위로 서브 비트스트림들을 세그먼트된 슬라이스 생성부(60045)로 출력한다. 예를 들어, 상기 지오메트리 비트스트림 본딩부(60043)는 하나의 슬라이스 내에서 AEC 비트스트림과 DC 비트스트림을 붙여주는 과정을 수행한다. 상기 지오메트리 비트스트림 본딩부(60043)에서 최종적인 슬라이스들이 만들어진다.
상기 코드된 어트리뷰트 비트스트림 세그멘테이션부(60044)는 레이어-그룹 구조 생성부(60030)에서 생성된 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보를 기반으로 코드된 어트리뷰트 비트스트림을 하나 이상의 그룹 및/또는 서브 그룹들로 나누는 과정을 수행한다. 어트리뷰트 정보의 하나 이상의 그룹 및/또는 서브 그룹들은 지오메트리 정보를 위한 하나 이상의 그룹 및/또는 서브 그룹들과 연동될 수도 있고, 독립적으로 생성될 수도 있다. 상세 내용은 전술한 도 15 내지 도 33을 참조하기로 하고 여기서는 상세 설명을 생략한다.
상기 세그먼트된 슬라이스 생성부(60045)는 메타 데이터 생성부(60050)에서 생성된 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보를 기반으로 상기 지오메트리 비트스트림 본딩부(60043) 및/또는 상기 코드된 어트리뷰트 비트스트림 세그멘테이션부(60044)를 입력받아 하나의 슬라이스를 복수개의 슬라이스들로 세그멘테이션하는 과정을 수행한다. 각 서브 비트스트림은 각 슬라이스 세그멘트를 통해 전송된다. 이때, AEC 비트스트림과 DC 비트스트림은 하나의 슬라이스를 통해 전송될 수도 있고, 서로 다른 슬라이스를 통해 전송될 수 있다.
멀티플렉서(60060)는 상기 세그먼트된 슬라이스 생성부(60045)의 출력과 상기 메타 데이터 생성부(60050)의 출력을 레이어마다 다중화하여 트랜스미터(60070)로 출력한다. 상기 레이어-그룹 구조 생성부(60030) 및/또는 상기 메타 데이터 생성부에서 생성되는 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보는 도 34 내지 도 48을 참조하기로 한다.
즉, 본 문서에서 제안하는 것과 같이 서로 다른 종류의 비트스트림(예, AEC 비트스트림과 DC 비트스트림)을 하나의 slice에 포함하는 경우, 지오메트리 인코더(60010)에서는 생성된 비트스트림 (예, AEC bitstream 및 DC bitstream) 을 목적에 따라 분리할 수 있다. 그 후 레이어-그룹 구조 생성부(60030) 및/또는 상기 메타 데이터 생성부에서 생성되는 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보(즉, layer-group 정보)에 따라 각각의 슬라이스 또는 인접 정보들을 하나의 슬라이스에 포함할 수 있다. 실시예들에 따르면, 메타 데이터 생성부(60050)를 통해 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보(예, 각각의 slice id에 따라 layer-group 정보, layer-group에 포함된 layer 정보, 노드 수, layer depth 정보, sub-group 에 포함된 노드 수 와 함께 bitstream type, bitstream_offset, bitstream_length, bitstream 방향 등의 정보)가 전달될 수 있다. 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보(예, 각각의 slice id에 따라 layer-group 정보, layer-group에 포함된 layer 정보, 노드 수, layer depth 정보, sub-group 에 포함된 노드 수 와 함께 bitstream type, bitstream_offset, bitstream_length, bitstream 방향 등의 정보)는 SPS, APS, GPS, 지오메트리 데이터 유닛 헤더, 어트리뷰트 데이터 유닛 헤더, 또는 SEI메시지 등에 시그널링될 수 있다. 상기 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보(예, 각각의 slice id에 따라 layer-group 정보, layer-group에 포함된 layer 정보, 노드 수, layer depth 정보, sub-group 에 포함된 노드 수 와 함께 bitstream type, bitstream_offset, bitstream_length, bitstream 방향 등의 정보)의 상세 내용은 도 34 내지 도 48을 참조하기로 하고, 여기서는 상세 설명을 생략한다.
도50은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치 구조를 나타낸다.
도50의 실시예들에 따른 수신 장치는 도1의 수신 장치(10004), 리시버(10005), 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006), 도2의 전송-디코딩-렌더링(20002-20003-20004), 도10-11의 디코더, 도13의 수신 장치, 도14의 디바이스 등에 대응한다. 도50의 각 구성요소는 하드웨어, 소프트웨어, 프로세서, 및/또는 그것들의 조합에 대응할 수 있다.
실시예들에 따른 디코더 / 수신부 동작은 다음과 같다.
수신 장치의 리시버(61010)에 비트스트림이 입력되면 리시버(61010)는 비트스트림을 디멀티플렉서(61020)로 출력하고, 상기 디멀티플렉서(61020)은 위치 정보와 어트리뷰트 정보를 포함하는 비트스트림, 과 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보를 포함하는 시그널링 정보를 구분한다.
상기 구분된 위치 정보와 어트리뷰트 정보를 포함하는 비트스트림은 서브-비트스트림 분류기(classifier)(61040)로 출력되고, 상기 구분된 시그널링 정보는 메타데이터 파서(61030)로 출력된다.
상기 서브-비트스트림 분류기(61040)는 하나 이상의 슬라이스들의 각 헤더의 정보를 기반으로 위치 정보와 어트리뷰트 정보를 포함하는 비트스트림을 처리한 후, 지오메트리 정보를 포함하는 비트스트림(또는 서브 비트스트림)은 지오메트리 디코더(61050)로 출력하고, 어트리뷰트 정보를 포함하는 비트스트림(또는 서브 비트스트림)은 어트리뷰트 디코더(61060)로 출력한다.
또는 이 과정에서 수신기에서 필요로 하는 레이어(layer)를 선택할 수도 있다. 분류된 비트스트림은 데이터의 특성에 따라 지오메트리 디코더(61050)와 어트리뷰트 디코더(61060)에서 각각 geometry data와 attribute data로 복원된 후 renderer(61070)에서 최종 출력을 위한 포맷으로 변환할 수 있다.
실시예들에 따르면, 서브-비트스트림 분류기(61040)는 슬라이스 선택부(61040), 비트스트림 스플릿터(61042), 및 비트스트림 세그먼트 컨케티네이션부(61043)를 포함할 수 있다. 서브-비트스트림 분류기(61040)는 디코딩 전처리로 지칭될 수 있다.
실시예들에 따르면, 서브-비트스트림 분류기(61040)는 메타데이터 파서에 의해 획득된 메타데이터(예, 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보)에 기반하여 비트스트림을 분류/선택할 수 있다.
상기 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보는 각각의 slice id에 따라 layer-group 정보, layer-group에 포함된 layer 정보, 노드 수, layer depth 정보, sub-group 에 포함된 노드 수 와 함께 bitstream type, bitstream_offset, bitstream_length, bitstream 방향 등의 정보를 포함할 수 있으며, 상세 내용은 도 34 내지 도 48을 참조하기로 하고, 여기서는 상세 설명을 생략한다.
실시예들에 따르면, 상기 슬라이스 선택부(61040)는 스케일러블 디코딩을 위해, 상기 메타 데이터 파서(61030)에서 파싱된 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보를 기반으로 복수개의 슬라이스들 중 하나 이상의 슬라이스들을 선택한다.
실시예들에 따르면, 선택된 슬라이스가 서로 다른 종류의 geometry bitstream(예, AEC 비트스트림과 DC 비트스트림)을 포함하는 경우, bitstream splitter(61042)를 통해 각각의 비트스트림을 별도로 decoding 할 수 있다.
실시예들에 따르면, 옥트리 코딩 기반 AEC 비트스트림과 DC 비트스트림(direct coded bitstream)을 해당 슬라이스에서 구분하여 지오메트리 디코더(61050)에서 처리할 수 있다. 이때, 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보(예, bitstream type, bitstream_offset, bitstream_length, bitstream 방향에 대한 정보)를 기반으로 AEC 비트스트림과 DC 비트스트림을 해당 슬라이스에서 분리할 수 있다. 또한 분리된 비트스트림들에 대해서 같은 종류의 비트스트림 세그먼트를 원래 순서대로 붙여주는 과정이 포함될 수 있다. 이 과정은 비트스트림 세그먼트 컨케티네이션부(61043)에서 수행될 수 있다. 이는 레이어-그룹에 의해 분리된 bitstream 을 연속된bitstream 으로 처리하기 위한 과정으로 포함될 수 있으며, layer-group 정보를 기반으로 비트스트림을 순서대로 정렬할 수 있다. 만약 병렬 처리 가능한 비트스트림에 대해서는 concatenation 과정 없이 지오메트리 디코더(61050)에서 처리 될 수 있다.
도 50의 수신 장치의 각 구성요소의 동작은 도49의 송신 장치의 대응하는 구성요소의 동작을 따르거나 역과정을 따를 수 있다.
도51은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치의 흐름도를 나타낸다.
즉, 도51은 도50에 도시된 서브-비트스트림 분류기의 동작을 보다 상세하게 도시한다. 다시 말해, 스케일러블하게 지오메트리 데이터와 어트리뷰트 데이터가 송신 장치에 전송되었을 경우를 가정한다.
수신 장치가 데이터를 Slice 단위로 수신하고 메타데이터 파서(metadata parser)는 SPS, GPS, APS, TPS 등의 parameter set 정보(예, 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보)를 전달한다. 전달된 정보를 기준으로 scalable 가능 여부를 판단할 수 있다. scalable 가능한 경우 도51과 같이 scalable transmission 을 위한 slice 구조를 파악한다(65011). 먼저 GPS를 통해 전달되는 num_scalable_layers, scalable_layer_id, tree_depth_start, tree_depth_end, node_size, num_nodes, num_slices_in_scalable_layer, slice_id 등의 정보를 기반으로 geometry slice 구조를 파악할 수 있다.
만약 aligned_slice_structure_enabled_flag 필드의 값이 1인 경우(65017), attribute slice 구조도 동일하게 파악할 수 있다 (예를 들어 geometry 가 octree 기반이고, attribute 가 scalable LoD 기반 혹은 scalable RAHT 기반으로 인코딩 되었고, 동일한 slice partitioning을 통해 생성된 geometry/attribute slice 쌍이 동일 octree layer에 대한 동일한 노드 수를 갖는 경우).
구조가 동일한 경우 타겟 스케일러블 레이어(target scalable layer)에 따라 geometry slice id의 범위가 정해지게 되며, slice_id_offset을 통해 attribute slice id 의 범위를 정하고, 정해진 범위에 따라 geometry / attribute slice를 선택한다(65012-65014, 65018, 65019).
만약 aligned_slice_sturcutre_enabled_flag = 0 인 경우 APS를 통해 전달되는 num_scalable_layers, scalable_layer_id tree_depth_start, tree_depth_end, node_size, num_nodes, num_slices_in_scalable_layer, slice_id 등의 정보를 기반으로 어트리뷰트 슬라이스 attribute slice structure 를 별도로 파악하고, scalable 목적에 따라 필요로 하는 attribute slice id 의 범위를 한정할 수 있으며 이를 기반으로 reconstruction 이전에 각각의 slice id를 통해 필요로 하는 slice를 선택할 수 있다(65020-65021, 65019). 이상의 과정을 통해 선택된 geometry / attribute slice 는 decoder의 입력으로 전달한다.
이상의 설명에서는 scalable transmission 혹은 수신기의 scalable selection 을 기준으로 slice 구조에 따른 디코딩 과정을 설명했지만, scalable_transmission_enabled_flag 가 0인 경우 ranging geom / attr slice id 과정을 생략하고 전체 slice를 선택함으로써 non-scalable 과정에도 사용할 수 있다. 이 때에도, SPS, GPS, APS, TPS 등의 parameter set(예, 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보)을 통해 전달되는 slice 구조 정보를 통해 선행 slice 에 대한 정보 (예를 들어 상위 layer에 속한 slice 혹은 ref_slice_id 를 통해 특정된 slice) 가 사용될 수 있다.
이상에서와 같이, 스케일러블 트랜스미션에 기반하여 비트스트림을 수신하고, 비트스트림에 포함된 파라미터 정보에 기반하여 스케일러블 비트스트림 구조를 파악할 수 있다. 지오메트리 스케일러블 레이어를 추정할 수 있다.
지오메트리 슬라이스 아이디에 기반하여 지오메트리 슬라이스를 파악할 수 있다.
슬라이스 아이디에 기반하여 지오메트리 슬라이스를 선택할 수 있다.
선택된 지오메트리 슬라이스를 디코더가 디코딩할 수 있다.
비트스트림에 포함된 얼라인 슬라이스 구조 인에이블 플래그가 1인 경우, 지오메트 슬라이스와 대응하는 어트리뷰트 슬라이스 아이디를 확인할 수 있다. 슬라이스 아이디 오프셋에 기반하여 어트리뷰트 슬라이스에 접근할 수 있다.
슬라이스 아이디에 기반하여 어트리뷰트 슬라이스를 선택할 수 있다.
선택된 어트리뷰트 슬라이스를 디코더가 디코딩할 수 있다.
얼라인 슬라이스 구조 인에이블 구조가 1이 아닌 경우, 어트리뷰트 스케일러블 레이어를 추정할 수 있다. 어트리뷰트 슬라이스 아이디에 기반하여 어트리뷰트 슬라이스를 파악할 수 있다.
슬라이스 아이디에 기반하여 어트리뷰트 슬라이스를 선택할 수 있다.
본 문서는 서로 다른 종류의 지오메트리 비트스트림(예, AEC 비트스트림, DC 비트스트림)이 존재하는 경우, 슬라이스 선택 과정에서 서로 다른 비트스트림에 대해 범위 안에 포함되는 slice를 모두 선택할 수 있다. 만약 서로 다른 종류의 비트스트림이 하나의 슬라이스 내에 포함된 경우 각각의 비트스트림을 offset, length 정보를 기반으로 분리할 수 있으며, 분리된 bitstream 은 디코딩을 위해 layer-group 순서에 따라 하나의 비트스트림으로 붙여주는(concatenation) 과정을 수행할 수 있다. 이는 layer-group 에 의해 분리된 bitstream 을 연속된bitstream 으로 처리하기 위한 과정으로 포함될 수 있으며, layer -group 정보를 기반으로 bitstream 을 순서대로 정렬할 수 있다. 만약 병렬 처리 가능한 bitstream 에 대해서는 concatenation 과정 없이 decoder에서 처리 될 수 있다.
실시예들에 따른 송신 장치는 다음과 같은 효과가 있다.
point cloud data에 대해 일절 기준에 따라 압축 데이터를 나누어 전송할 수 있다. 실시예들에 따른 레이어된 코딩(layered coding)을 사용하는 경우 layer에 따라서 압축 데이터를 나누어 보낼 수 있다. 따라서, 송신단의 저장 및 전송 효율이 증가한다.
도 15와 도 16을 참조하면, point cloud data의 geometry 및 attribute를 압축하여 서비스할 수 있다. PCC 기반 서비스에서 수신기 성능 혹은 전송 환경에 따라 압축율 혹은 데이터 수를 조절하여 보낼 수 있다.
하나의 slice 단위로 point cloud data를 구성하는 경우 수신기 성능 혹은 전송 환경이 변하면, 1) 각 환경에 맞는 bitstream을 미리 변환하여 별도로 저장하고 전송할 때 선택하든지 2) 혹은 전송에 앞서서 변환하는 과정 (transcoding)을 필요로 한다. 이 때, 지원해야하는 수신기 환경이 증가하던지 전송 환경이 수시로 바뀌는 경우 저장 공간의 문제 혹은 변환으로 인한 딜레이(delay)가 문제될 수 있다.
도52는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 과정이다.
상술한 문제를 해결하기 위해서, 실시예들에 따른 방법/장치는 도52와 같이 포인트 클라우드 데이터를 처리할 수 있다.
실시예들은 layer에 따라서 압축 데이터를 나누어 전달하고 별도의 변환 과정 없이 미리 압축된 데이터에 대해 bitstream 단계에서 필요한 부분만 선택적으로 전달할 수 있다는 장점이 있다. 이는 저장 공간 측면에서도 하나의 스트림 당 하나의 저장 공간만이 필요하기 때문에 효율적이며, 전송 전에 필요한 layer 만을 선택적으로 전송하기 때문에 (비트스트림 셀렉터, bitstream selector) 밴드위드(bandwidth) 측면에서도 효율적인 전송이 가능하다.
실시예들에 따른 수신 방법/장치는 다음과 같은 효과가 있다.
실시예들은 point cloud data에 대해 일절 기준에 따라 압축 데이터를 나누어 전송할 수 있다. layered coding을 사용하는 경우 layer에 따라서 압축 데이터를 나누어 보낼 수 있는데, 이 경우 수신단의 효율이 증가한다.
도 15와 도 16을 참조하면, layer 로 이루어진 point cloud data를 전송하는 경우에 대한 송수신 단의 동작을 나타낸다. 이 때 수신기의 성능과 관계없이 전체 PCC data를 복원할 수 있는 정보를 전달하는 경우, 수신기에서는 디코딩을 통해 point cloud data를 복원한 후에 필요로 하는 layer 에 해당하는 data 만을 선택하는 과정 (data selection 혹은 sub-sampling) 이 필요로 하다. 이 경우 전달된 bitstream을 이미 decoding 하기 때문에 저지연을 목표로 하는 수신기에서 딜레이를 발생시키거나 혹은 수신기 성능에 따라서 decoding을 하지 못할 수도 있다.
따라서, bitstream을 slice 단위로 나누어 전달하게 되는 경우, 수신기에서는 디코더 성능 혹은 응용 분야에 따라 representation 하고자 하는 point cloud data의 밀도에 따라서 bitstream 을 선택적으로 디코더에 전달할 수 있다. 이 경우 디코딩 이전에 선택이 이루어 짐으로써 디코더 효율이 높아지게 되며, 다양한 성능의 디코더를 지원할 수 있다는 장점이 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 레이어 그룹(layer group) 및 서브-그룹(sub-group)을 이용하여 비트스트림을 전달하고, 슬라이스 세그멘테이션(slice segmentation)을 더 수행할 수 있다.
전술한 각각의 파트, 모듈 또는 유닛은 메모리(또는 저장 유닛)에 저장된 연속된 수행과정들을 실행하는 소프트웨어, 프로세서, 하드웨어 파트일 수 있다. 전술한 실시예에 기술된 각 단계들은 프로세서, 소프트웨어, 하드웨어 파트들에 의해 수행될 수 있다. 전술한 실시예에 기술된 각 모듈/블락/유닛들은 프로세서, 소프트웨어, 하드웨어로서 동작할 수 있다. 또한, 실시예들이 제시하는 방법들은 코드로서 실행될 수 있다. 이 코드는 프로세서가 읽을 수 있는 저장매체에 쓰여질 수 있고, 따라서 장치(apparatus)가 제공하는 프로세서에 의해 읽혀질 수 있다.
또한 명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 “포함”한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 그리고 명세서에 기재된 “…부”등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
본 명세서는 설명의 편의를 위하여 각 도면을 나누어 설명하였으나, 각 도면에 서술되어 있는 실시 예들을 병합하여 새로운 실시 예를 구현하도록 설계하는 것도 가능하다. 그리고, 통상의 기술자의 필요에 따라, 이전에 설명된 실시 예들을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체를 설계하는 것도 실시예들의 권리범위에 속한다.
실시예들에 따른 장치 및 방법은 상술한 바와 같이 설명된 실시 예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 실시 예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시 예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.
실시예들의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 실시예들은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 실시예들의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 실시예들의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해돼서는 안 될 것이다.
실시예들의 장치의 다양한 구성요소들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 그것들의 조합에 의해 수행될 수 있다. 실시예들의 다양한 구성요소들은 하나의 칩, 예를 들면 하나의 하드웨어 서킷으로 구현될 수 있다. 실시예들에 따른 구성요소들은 각각 별도의 칩들로 구현될 수 있다. 실시예들에 따른 장치의 구성요소들 중 적어도 하나 이상은 하나 또는 그 이상의 프로그램들을 실행 할 수 있는 하나 또는 그 이상의 프로세서들로 구성될 수 있으며, 하나 또는 그 이상의 프로그램들은 실시예들에 따른 동작/방법들 중 어느 하나 또는 그 이상의 동작/방법들을 수행시키거나, 수행시키기 위한 인스트럭션들을 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 장치의 방법/동작들을 수행하기 위한 실행 가능한 인스트럭션들은 하나 또는 그 이상의 프로세서들에 의해 실행되기 위해 구성된 일시적이지 않은 CRM 또는 다른 컴퓨터 프로그램 제품들에 저장될 수 있거나, 하나 또는 그 이상의 프로세서들에 의해 실행되기 위해 구성된 일시적인 CRM 또는 다른 컴퓨터 프로그램 제품들에 저장될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 메모리는 휘발성 메모리(예를 들면 RAM 등)뿐 만 아니라 비휘발성 메모리, 플래쉬 메모리, PROM등을 전부 포함하는 개념으로 사용될 수 있다. 또한, 인터넷을 통한 전송 등과 같은 반송파의 형태로 구현되는 것도 포함될 수 있다. 또한, 프로세서가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 프로세서가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
이 문서에서 "/"와 ","는 "및/또는"으로 해석된다. 예를 들어, "A/B"는 "A 및/또는 B"로 해석되고, "A, B"는 "A 및/또는 B"로 해석된다. 추가적으로, "A/B/C"는 "A, B, 및/또는 C 중 적어도 하나"를 의미한다. 또한, "A, B, C"도 "A, B 및/또는 C 중 적어도 하나"를 의미한다. 추가적으로, 이 문서에서 “또는”는 “및/또는”으로 해석된다. 예를 들어, "A 또는 B"은, 1) "A"만을 의미하고, 2) "B"만을 의미하거나, 3) "A 및 B"를 의미할 수 있다. 달리 표현하면, 본 문서의 “또는”은 “추가적으로 또는 대체적으로(additionally or alternatively)”를 의미할 수 있다.
실시예들의 다양한 엘리먼트들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 그것들의 조합에 의해 수행될 수 있다. 실시예들의 다양한 엘리먼트는 하드웨어 회로와 같은 싱글 칩 상에서 수행될 수 있다. 실시예들에 따라, 실시예들은 선택적으로 개별적인 칩들 상에서 수행될 수 있다. 실시예들에 따라, 실시예들의 엘리먼트들 중 적어도 하나는 실시예들에 따른 동작을 수행하는 인스트럭션들을 포함하는 하나 또는 하나 이상의 프로세서 내에서 수행될 수 있다.
또한, 본 문서에서 설명하는 실시예들에 따른 동작은 실시예들에 따라서 하나 이상의 메모리들 및/또는 하나 이상의 프로세서들을 포함하는 송수신 장치에 의해 수행될 수 있다. 하나 이상의 메모리들을 실시예들에 따른 동작을 처리/제어하기 위한 프로그램들을 저장할 수 있고, 하나 이상의 프로세서들을 본 문서에서 설명한 다양한 동작을 제어할 수 있다. 하나 이상의 프로세서들은 컨트롤러 등으로 지칭 가능하다. 실시예들에 동작들은 펌웨어, 소프트웨어, 및/또는 그것들의 조합에 의해 수행될 수 있고, 펌웨어, 소프트웨어, 및/또는 그것들의 조합은 프로세서에 저장되거나 메모리에 저장될 수 있다.
제1, 제2 등과 같은 용어는 실시예들의 다양한 구성요소들을 설명하기 위해 사용될 수 있다. 하지만 실시예들에 따른 다양한 구성요소들은 위 용어들에 의해 해석이 제한되어서는 안된다. 이러한 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위해 사용되는 것에 불과하다. 것에 불과하다. 예를 들어, 제1 사용자 인풋 시그널은 제2사용자 인풋 시그널로 지칭될 수 있다. 이와 유사하게, 제2사용자 인풋 시그널은 제1사용자 인풋 시그널로 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.