WO2023075389A1 - 포인트 클라우드 데이터 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 포인트 클라우드 데이터 수신 장치 및 포인트 클라우드 데이터 수신 방법 - Google Patents

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cloud data
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geometry
prediction
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엘지전자 주식회사
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    • H04N19/96—Tree coding, e.g. quad-tree coding

Definitions

  • Embodiments relate to a method and apparatus for processing point cloud content.
  • the point cloud content is content expressed as a point cloud, which is a set of points belonging to a coordinate system representing a 3D space.
  • Point cloud content can express three-dimensional media, and provides various services such as VR (Virtual Reality), AR (Augmented Reality), MR (Mixed Reality), and autonomous driving service. used to provide However, tens of thousands to hundreds of thousands of point data are required to express point cloud content. Therefore, a method for efficiently processing a vast amount of point data is required.
  • Embodiments provide an apparatus and method for efficiently processing point cloud data.
  • Embodiments provide a point cloud data processing method and apparatus for solving latency and encoding/decoding complexity.
  • a point cloud data transmission method includes encoding point cloud data; and transmitting a bitstream including point cloud data; can include
  • a method for receiving point cloud data according to embodiments includes receiving a bitstream including point cloud data; and decoding the point cloud data; can include
  • Apparatus and method according to embodiments may process point cloud data with high efficiency.
  • Devices and methods according to embodiments may provide a point cloud service of high quality.
  • Devices and methods according to embodiments may provide point cloud content for providing general-purpose services such as VR services and autonomous driving services.
  • FIG. 1 shows an example of a point cloud content providing system according to embodiments.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an operation of providing point cloud content according to embodiments.
  • FIG 3 shows an example of a point cloud video capture process according to embodiments.
  • FIG. 4 shows an example of a point cloud encoder according to embodiments.
  • FIG. 5 illustrates an example of a voxel according to embodiments.
  • FIG. 6 shows an example of an octree and an occupancy code according to embodiments.
  • FIG. 7 shows an example of a neighbor node pattern according to embodiments.
  • FIG. 10 shows an example of a point cloud decoder according to embodiments.
  • FIG. 11 shows an example of a point cloud decoder according to embodiments.
  • FIG. 13 is an example of a receiving device according to embodiments.
  • FIG. 14 shows an example of a structure capable of interworking with a method/apparatus for transmitting and receiving point cloud data according to embodiments.
  • Figure 15 illustrates the creation of an integrated prediction tree according to embodiments.
  • FIG. 16 shows a point cloud data transmission device according to embodiments.
  • FIG 17 shows an apparatus for receiving point cloud data according to embodiments.
  • FIG. 18 shows a bitstream containing point cloud data according to embodiments.
  • 19 shows a sequence parameter set according to embodiments.
  • 21 shows a tile parameter set according to embodiments.
  • FIG. 22 shows a geometry slice header according to embodiments.
  • FIG. 24 shows a point cloud data transmission method according to embodiments.
  • 25 shows a method for receiving point cloud data according to embodiments.
  • FIG. 1 shows an example of a point cloud content providing system according to embodiments.
  • the point cloud content providing system shown in FIG. 1 may include a transmission device 10000 and a reception device 10004.
  • the transmitting device 10000 and the receiving device 10004 may perform wired/wireless communication to transmit/receive point cloud data.
  • the transmission device 10000 may secure, process, and transmit point cloud video (or point cloud content).
  • the transmission device 10000 may include a fixed station, a base transceiver system (BTS), a network, an artificial intelligence (AI) device and/or system, a robot, an AR/VR/XR device and/or a server. etc. may be included.
  • BTS base transceiver system
  • AI artificial intelligence
  • the transmission device 10000 is a device that communicates with a base station and/or other wireless devices using a radio access technology (eg, 5G New RAT (NR), Long Term Evolution (LTE)), It may include robots, vehicles, AR/VR/XR devices, mobile devices, home appliances, Internet of Thing (IoT) devices, AI devices/servers, and the like.
  • a radio access technology eg, 5G New RAT (NR), Long Term Evolution (LTE)
  • NR 5G New RAT
  • LTE Long Term Evolution
  • It may include robots, vehicles, AR/VR/XR devices, mobile devices, home appliances, Internet of Thing (IoT) devices, AI devices/servers, and the like.
  • IoT Internet of Thing
  • the transmission device 10000 includes a point cloud video acquisition unit (Point Cloud Video Acquisition, 10001), a point cloud video encoder (Point Cloud Video Encoder, 10002), and/or a transmitter (or Communication module), 10003 ) include
  • the point cloud video acquisition unit 10001 acquires a point cloud video through processing such as capture, synthesis, or generation.
  • Point cloud video is point cloud content expressed as a point cloud, which is a set of points located in a 3D space, and may be referred to as point cloud video data.
  • a point cloud video according to embodiments may include one or more frames. One frame represents a still image/picture. Accordingly, the point cloud video may include a point cloud image/frame/picture, and may be referred to as any one of a point cloud image, a frame, and a picture.
  • the point cloud video encoder 10002 encodes secured point cloud video data.
  • the point cloud video encoder 10002 may encode point cloud video data based on point cloud compression coding.
  • Point cloud compression coding may include geometry-based point cloud compression (G-PCC) coding and/or video based point cloud compression (V-PCC) coding or next-generation coding.
  • G-PCC geometry-based point cloud compression
  • V-PCC video based point cloud compression
  • point cloud compression coding is not limited to the above-described embodiments.
  • the point cloud video encoder 10002 can output a bitstream containing encoded point cloud video data.
  • the bitstream may include not only encoded point cloud video data, but also signaling information related to encoding of the point cloud video data.
  • Transmitter 10003 transmits a bitstream containing encoded point cloud video data.
  • a bitstream according to embodiments is encapsulated into a file or a segment (eg, a streaming segment) and transmitted through various networks such as a broadcasting network and/or a broadband network.
  • the transmission device 10000 may include an encapsulation unit (or encapsulation module) that performs an encapsulation operation.
  • the encapsulation unit may be included in the transmitter 10003.
  • the file or segment may be transmitted to the receiving device 10004 through a network or stored in a digital storage medium (eg, USB, SD, CD, DVD, Blu-ray, HDD, SSD, etc.).
  • the transmitter 10003 is capable of wired/wireless communication with the receiving device 10004 (or the receiver 10005) through a network such as 4G, 5G, or 6G.
  • the transmitter 10003 may perform necessary data processing operations depending on the network system (for example, a communication network system such as 4G, 5G, and 6G).
  • the transmission device 10000 may transmit encapsulated data according to an on demand method.
  • a receiving device 10004 includes a receiver 10005, a point cloud video decoder 10006, and/or a renderer 10007.
  • the receiving device 10004 is a device or robot that communicates with a base station and/or other wireless devices using a wireless access technology (eg, 5G New RAT (NR), Long Term Evolution (LTE)) , vehicles, AR/VR/XR devices, mobile devices, home appliances, Internet of Things (IoT) devices, AI devices/servers, and the like.
  • a wireless access technology eg, 5G New RAT (NR), Long Term Evolution (LTE)
  • the receiver 10005 receives a bitstream including point cloud video data or a file/segment in which the bitstream is encapsulated from a network or a storage medium.
  • the receiver 10005 may perform necessary data processing operations depending on the network system (eg, 4G, 5G, 6G communication network system).
  • the receiver 10005 may output a bitstream by decapsulating the received file/segment.
  • the receiver 10005 may include a decapsulation unit (or decapsulation module) for performing a decapsulation operation.
  • the decapsulation unit may be implemented as an element (or component) separate from the receiver 10005.
  • the point cloud video decoder 10006 decodes a bitstream containing point cloud video data.
  • the point cloud video decoder 10006 can decode the point cloud video data according to the way it was encoded (eg, the reverse of the operation of the point cloud video encoder 10002). Accordingly, the point cloud video decoder 10006 may decode point cloud video data by performing point cloud decompression coding, which is a reverse process of point cloud compression.
  • Point cloud decompression coding includes G-PCC coding.
  • a renderer 10007 renders the decoded point cloud video data.
  • the renderer 10007 may output point cloud content by rendering audio data as well as point cloud video data.
  • the renderer 10007 may include a display for displaying point cloud content.
  • the display may not be included in the renderer 10007 and may be implemented as a separate device or component.
  • the feedback information is information for reflecting the interactivity with the user consuming the point cloud content, and includes user information (eg, head orientation information), viewport information, etc.).
  • user information eg, head orientation information
  • viewport information etc.
  • the feedback information is sent to the content transmitter (eg, the transmission device 10000) and/or the service provider.
  • the feedback information may be used in the receiving device 10004 as well as in the transmitting device 10000, or may not be provided.
  • Head orientation information is information about a user's head position, direction, angle, movement, and the like.
  • the receiving device 10004 may calculate viewport information based on head orientation information.
  • Viewport information is information about an area of a point cloud video that a user is looking at.
  • a viewpoint is a point at which a user watches a point cloud video, and may mean a central point of a viewport area. That is, the viewport is an area centered on the viewpoint, and the size and shape of the area may be determined by FOV (Field Of View).
  • FOV Field Of View
  • the receiving device 10004 performs gaze analysis and the like to check the point cloud consumption method of the user, the point cloud video area that the user gazes at, the gaze time, and the like.
  • the receiving device 10004 may transmit feedback information including the result of the gaze analysis to the transmitting device 10000.
  • Feedback information according to embodiments may be obtained in a rendering and/or display process.
  • Feedback information according to embodiments may be obtained by one or more sensors included in the receiving device 10004.
  • feedback information may be secured by the renderer 10007 or a separate external element (or device, component, etc.).
  • a dotted line in FIG. 1 indicates a process of transmitting feedback information secured by the renderer 10007.
  • the point cloud content providing system may process (encode/decode) point cloud data based on the feedback information. Accordingly, the point cloud video data decoder 10006 may perform a decoding operation based on the feedback information. Also, the receiving device 10004 may transmit feedback information to the transmitting device 10000. The transmission device 10000 (or the point cloud video data encoder 10002) may perform an encoding operation based on the feedback information. Therefore, the point cloud content providing system does not process (encode/decode) all point cloud data, but efficiently processes necessary data (for example, point cloud data corresponding to the user's head position) based on feedback information, and Point cloud content can be provided to
  • the transmitting apparatus 10000 may be referred to as an encoder, a transmitting device, a transmitter, and the like, and a receiving apparatus 10004 may be referred to as a decoder, a receiving device, and a receiver.
  • Point cloud data (processed through a series of processes of acquisition/encoding/transmission/decoding/rendering) in the point cloud content providing system of FIG. 1 according to embodiments will be referred to as point cloud content data or point cloud video data.
  • point cloud content data may be used as a concept including metadata or signaling information related to point cloud data.
  • Elements of the point cloud content providing system shown in FIG. 1 may be implemented as hardware, software, processor, and/or a combination thereof.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an operation of providing point cloud content according to embodiments.
  • the block diagram of FIG. 2 shows the operation of the point cloud content providing system described in FIG. 1 .
  • the point cloud content providing system may process point cloud data based on point cloud compression coding (eg, G-PCC).
  • point cloud compression coding eg, G-PCC
  • the point cloud content providing system may obtain a point cloud video (20000).
  • Point cloud video is expressed as a point cloud belonging to a coordinate system representing a three-dimensional space.
  • a point cloud video according to embodiments may include a Ply (Polygon File format or the Stanford Triangle format) file. If the point cloud video has one or more frames, the acquired point cloud video may include one or more Ply files.
  • Ply files include point cloud data such as geometry and/or attributes of points. Geometry contains positions of points.
  • the position of each point may be expressed as parameters (eg, values of each of the X-axis, Y-axis, and Z-axis) representing a three-dimensional coordinate system (eg, a coordinate system composed of XYZ axes).
  • Attributes include attributes of points (eg, texture information of each point, color (YCbCr or RGB), reflectance (r), transparency, etc.).
  • a point has one or more attributes (or properties).
  • a point may have one color attribute or two attributes, color and reflectance.
  • geometry may be referred to as positions, geometry information, geometry data, and the like, and attributes may be referred to as attributes, attribute information, and attribute data.
  • the point cloud content providing system obtains points from information (for example, depth information, color information, etc.) related to the acquisition process of the point cloud video. Cloud data is available.
  • a point cloud content providing system may encode point cloud data (20001).
  • the point cloud content providing system may encode point cloud data based on point cloud compression coding.
  • point cloud data may include geometry and attributes of points.
  • the point cloud content providing system may output a geometry bitstream by performing geometry encoding to encode geometry.
  • the point cloud content providing system may output an attribute bitstream by performing attribute encoding for encoding attributes.
  • a point cloud content providing system may perform attribute encoding based on geometry encoding.
  • a geometry bitstream and an attribute bitstream according to embodiments may be multiplexed and output as one bitstream.
  • a bitstream according to embodiments may further include signaling information related to geometry encoding and attribute encoding.
  • a point cloud content providing system may transmit encoded point cloud data (20002).
  • Point cloud data encoded as described in FIG. 1 may be expressed as a geometry bitstream and an attribute bitstream.
  • the encoded point cloud data may be transmitted in the form of a bitstream together with signaling information related to encoding of the point cloud data (eg, signaling information related to geometry encoding and attribute encoding).
  • the point cloud content providing system may encapsulate a bitstream transmitting encoded point cloud data and transmit the encoded point cloud data in the form of a file or segment.
  • a point cloud content providing system may receive a bitstream including encoded point cloud data. Also, the point cloud content providing system (eg, the receiving device 10004 or the receiver 10005) may demultiplex the bitstream.
  • the point cloud content providing system may decode encoded point cloud data (eg, a geometry bitstream, an attribute bitstream) transmitted as a bitstream. there is.
  • the point cloud content providing system eg, the receiving device 10004 or the point cloud video decoder 10005
  • the point cloud content providing system eg, the receiving device 10004 or the point cloud video decoder 10005
  • the point cloud content providing system may restore attributes of points by decoding an attribute bitstream based on the restored geometry.
  • the point cloud content providing system (eg, the receiving device 10004 or the point cloud video decoder 10005) may reconstruct the point cloud video based on the decoded attributes and positions according to the reconstructed geometry.
  • a point cloud content providing system may render the decoded point cloud data (20004).
  • the point cloud content providing system eg, the receiving device 10004 or the renderer 10007) may render the geometry and attributes decoded through the decoding process according to various rendering methods. Points of the point cloud content may be rendered as a vertex with a certain thickness, a cube with a specific minimum size centered at the vertex position, or a circle centered at the vertex position. All or part of the rendered point cloud content is provided to the user through a display (eg, VR/AR display, general display, etc.).
  • a display eg, VR/AR display, general display, etc.
  • the point cloud content providing system (eg, the receiving device 10004) according to embodiments may secure feedback information (20005).
  • the point cloud content providing system may encode and/or decode point cloud data based on the feedback information. Since the feedback information and operation of the point cloud content providing system according to the embodiments are the same as the feedback information and operation described in FIG. 1, a detailed description thereof will be omitted.
  • FIG 3 shows an example of a point cloud video capture process according to embodiments.
  • FIG. 3 shows an example of a point cloud video capture process of the point cloud content providing system described in FIGS. 1 and 2 .
  • Point cloud content is a point cloud video (images and/or videos) are included.
  • a point cloud content providing system includes one or more cameras (eg, an infrared camera capable of securing depth information, color information corresponding to depth information) to generate point cloud content.
  • Point cloud video can be captured using an RGB camera, etc.), a projector (eg, an infrared pattern projector to secure depth information), or LiDAR.
  • a system for providing point cloud content according to embodiments may secure point cloud data by extracting a shape of a geometry composed of points in a 3D space from depth information and extracting an attribute of each point from color information.
  • Images and/or videos according to embodiments may be captured based on at least one of an inward-facing method and an outward-facing method.
  • the left side of FIG. 3 shows the inward-facing method.
  • the inward-pacing method refers to a method in which one or more cameras (or camera sensors) located around the central object capture the central object.
  • the inward-pacing method is a point cloud content that provides users with 360-degree images of key objects (e.g., provides users with 360-degree images of objects (e.g., key objects such as characters, players, objects, actors, etc.) It can be used to create VR / AR content).
  • the right side of FIG. 3 shows the outward-facing method.
  • the outward-pacing method refers to a method in which one or more cameras (or camera sensors) located around a central object capture an environment of the central object other than the central object.
  • the outward-facing method may be used to generate point cloud content (eg, content representing an external environment that may be provided to a user of an autonomous vehicle) for providing a surrounding environment from a user's point of view.
  • point cloud content eg, content representing an external environment that may be provided to a user of an autonomous vehicle
  • point cloud content may be generated based on a capture operation of one or more cameras.
  • the point cloud content providing system may perform calibration of one or more cameras to set a global coordinate system before a capture operation.
  • the point cloud content providing system may generate point cloud content by synthesizing an image and/or video captured by the above-described capture method and an arbitrary image and/or video.
  • the point cloud content providing system may not perform the capture operation described in FIG. 3 when generating point cloud content representing a virtual space.
  • the point cloud content providing system may perform post-processing on captured images and/or videos. That is, the point cloud content providing system removes an unwanted area (for example, the background), recognizes a space where captured images and/or videos are connected, and fills in a spatial hole if there is one. can
  • the point cloud content providing system may generate one point cloud content by performing coordinate system conversion on points of the point cloud video obtained from each camera.
  • the point cloud content providing system may perform coordinate system conversion of points based on the positional coordinates of each camera. Accordingly, the point cloud content providing system may generate content representing one wide range or point cloud content having a high density of points.
  • FIG. 4 shows an example of a point cloud encoder according to embodiments.
  • FIG. 4 shows an example of the point cloud video encoder 10002 of FIG. 1 .
  • the point cloud encoder converts point cloud data (eg, positions of points and/or attributes) and perform encoding operations.
  • point cloud data eg, positions of points and/or attributes
  • the point cloud content providing system may not be able to stream the corresponding content in real time. Therefore, the point cloud content providing system may reconstruct the point cloud content based on the maximum target bitrate in order to provide it according to the network environment.
  • the point cloud encoder can perform geometry encoding and attribute encoding. Geometry encoding is performed before attribute encoding.
  • a point cloud encoder includes a transformation coordinates (40000), a quantization unit (Quantize and Remove Points (Voxelize), 40001), an octree analysis unit (Analyze Octree, 40002), a surface approximate analysis unit ( Analyze Surface Approximation (40003), Arithmetic Encode (40004), Reconstruct Geometry (40005), Transform Colors (40006), Transfer Attributes (40007), RAHT Transformation It includes a unit 40008, a Generated LOD 40009, a Lifting unit 40010, a Quantize Coefficients unit 40011, and/or an Arithmetic Encode 40012.
  • the coordinate system conversion unit 40000, the quantization unit 40001, the octree analysis unit 40002, the surface approximate analysis unit 40003, the Arithmetic encoder 40004, and the geometry reconstruction unit 40005 perform geometry encoding. can do.
  • Geometry encoding according to embodiments may include octree geometry coding, direct coding, trisoup geometry encoding, and entropy encoding. Direct coding and trisup geometry encoding are applied selectively or in combination. Also, geometry encoding is not limited to the above examples.
  • a coordinate system conversion unit 40000 receives positions and converts them into a coordinate system.
  • the positions may be converted into positional information in a 3D space (eg, a 3D space expressed in XYZ coordinates).
  • Location information in a 3D space may be referred to as geometry information.
  • a quantization unit 40001 quantizes geometry.
  • the quantization unit 40001 may quantize points based on minimum position values of all points (for example, minimum values on each axis for the X axis, Y axis, and Z axis).
  • the quantization unit 40001 multiplies the difference between the minimum position value and the position value of each point by a preset quatization scale value, and then performs a quantization operation to find the nearest integer value by performing rounding or rounding.
  • one or more points may have the same quantized position (or position value).
  • the quantization unit 40001 performs voxelization based on quantized positions to reconstruct quantized points.
  • points of point cloud content may be included in one or more voxels.
  • the quantization unit 40001 may match groups of points in the 3D space to voxels.
  • one voxel may include only one point.
  • one voxel may include one or more points.
  • the position of the center of a corresponding voxel may be set based on the positions of one or more points included in one voxel.
  • attributes of all positions included in one voxel may be combined and assigned to the corresponding voxel.
  • the octree analyzer 40002 performs octree geometry coding (or octree coding) to represent voxels in an octree structure.
  • the octree structure represents points matched to voxels based on an octal tree structure.
  • the surface approximation analyzer 40003 may analyze and approximate an octree.
  • Octree analysis and approximation is a process of analyzing to voxelize a region including a plurality of points in order to efficiently provide octree and voxelization.
  • Arismetic encoder 40004 entropy encodes an octree and/or an approximated octree.
  • the encoding method includes an Arithmetic encoding method.
  • a geometry bitstream is created.
  • Color conversion section 40006, attribute conversion section 40007, RAHT conversion section 40008, LOD generation section 40009, lifting conversion section 40010, coefficient quantization section 40011 and/or Arithmetic encoder 40012 performs attribute encoding.
  • one point may have one or more attributes. Attribute encoding according to embodiments is equally applied to attributes of one point. However, when one attribute (for example, color) includes one or more elements, independent attribute encoding is applied to each element.
  • Attribute encoding may include color transform coding, attribute transform coding, region adaptive hierarchical transform (RAHT) coding, interpolaration-based hierarchical nearest-neighbour prediction-prediction transform coding, and interpolation-based hierarchical nearest transform (RAHT) coding.
  • RAHT region adaptive hierarchical transform
  • RAHT interpolaration-based hierarchical nearest-neighbour prediction-prediction transform
  • RAHT interpolation-based hierarchical nearest transform
  • -neighbor prediction with an update/lifting step (Lifting Transform)) coding may be included.
  • the above-described RAHT coding, predictive transform coding, and lifting transform coding may be selectively used, or a combination of one or more codings may be used.
  • attribute encoding according to embodiments is not limited to the above-described example.
  • the color conversion unit 40006 performs color conversion coding to convert color values (or textures) included in attributes.
  • the color conversion unit 40006 may convert a format of color information (for example, convert RGB to YCbCr).
  • An operation of the color conversion unit 40006 according to embodiments may be optionally applied according to color values included in attributes.
  • the geometry reconstructor 40005 reconstructs (decompresses) an octree and/or an approximated octree.
  • the geometry reconstructor 40005 reconstructs an octree/voxel based on a result of analyzing the distribution of points.
  • the reconstructed octree/voxel may be referred to as reconstructed geometry (or reconstructed geometry).
  • the attribute transformation unit 40007 performs attribute transformation to transform attributes based on positions for which geometry encoding has not been performed and/or reconstructed geometry. As described above, since attributes depend on geometry, the attribute conversion unit 40007 can transform attributes based on reconstructed geometry information. For example, the attribute conversion unit 40007 may transform an attribute of a point at a position based on a position value of a point included in a voxel. As described above, when the position of the central point of a voxel is set based on the positions of one or more points included in one voxel, the attribute conversion unit 40007 transforms attributes of one or more points. When tri-soup geometry encoding is performed, the attribute conversion unit 40007 may transform attributes based on tri-soup geometry encoding.
  • the attribute conversion unit 40007 is an average value of attributes or attribute values (eg, color or reflectance of each point) of neighboring points within a specific position/radius from the position (or position value) of the center point of each voxel. Attribute conversion can be performed by calculating .
  • the attribute conversion unit 40007 may apply a weight according to the distance from the central point to each point when calculating the average value. Therefore, each voxel has a position and a calculated attribute (or attribute value).
  • the attribute conversion unit 40007 may search for neighboring points existing within a specific location/radius from the position of the center point of each voxel based on the K-D tree or the Morton code.
  • the K-D tree is a binary search tree and supports a data structure that can manage points based on location so that a quick Nearest Neighbor Search (NNS) is possible.
  • the Morton code is generated by expressing coordinate values (for example, (x, y, z)) representing the three-dimensional positions of all points as bit values and mixing the bits. For example, if the coordinate value indicating the position of the point is (5, 9, 1), the bit value of the coordinate value is (0101, 1001, 0001).
  • the attribute conversion unit 40007 may sort points based on Molton code values and perform a nearest neighbor search (NNS) through a depth-first traversal process. After the attribute transformation operation, if a nearest neighbor search (NNS) is required in another transformation process for attribute coding, a K-D tree or Morton code is used.
  • NSS nearest neighbor search
  • the converted attributes are input to the RAHT conversion unit 40008 and/or the LOD generation unit 40009.
  • the RAHT conversion unit 40008 performs RAHT coding for predicting attribute information based on reconstructed geometry information. For example, the RAHT converter 40008 may predict attribute information of a node at a higher level of the octree based on attribute information associated with a node at a lower level of the octree.
  • An LOD generator 40009 generates a level of detail (LOD) to perform predictive transformation coding.
  • LOD according to embodiments is a degree representing detail of point cloud content. A smaller LOD value indicates lower detail of point cloud content, and a larger LOD value indicates higher detail of point cloud content. Points can be classified according to LOD.
  • the lifting transform unit 40010 performs lifting transform coding for transforming attributes of a point cloud based on weights. As described above, lifting transform coding may be selectively applied.
  • the coefficient quantization unit 40011 quantizes attribute-coded attributes based on coefficients.
  • the Arithmetic Encoder 40012 encodes the quantized attributes based on Arithmetic Coding.
  • One or more processors may perform at least one or more of operations and/or functions of elements of the point cloud encoder of FIG. 4 described above. Also, one or more processors may operate or execute a set of software programs and/or instructions to perform operations and/or functions of elements of the point cloud encoder of FIG. 4 .
  • One or more memories may include high speed random access memory, and may include non-volatile memory (eg, one or more magnetic disk storage devices, flash memory devices, or other non-volatile solid state memory devices). memory devices (Solid-state memory devices, etc.).
  • FIG. 5 illustrates an example of a voxel according to embodiments.
  • voxel 5 is an octree structure that recursively subdivides a cubical axis-aligned bounding box defined by two poles (0,0,0) and (2 d , 2 d , 2 d ). It shows an example of a voxel generated through One voxel includes at least one point. Spatial coordinates of a voxel may be estimated from a positional relationship with a voxel group. As described above, a voxel has an attribute (color or reflectance, etc.) like a pixel of a 2D image/video. Since a detailed description of the voxel is the same as that described in FIG. 4, it will be omitted.
  • FIG. 6 shows an example of an octree and an occupancy code according to embodiments.
  • the point cloud content providing system (point cloud video encoder 10002) or the point cloud encoder (eg, octree analyzer 40002) efficiently manages a voxel area and/or position. To do so, octree structure-based octree geometry coding (or octree coding) is performed.
  • FIG. 6 shows an octree structure.
  • a 3D space of point cloud content according to embodiments is represented by axes (eg, X-axis, Y-axis, and Z-axis) of a coordinate system.
  • the octree structure is created by recursively subdividing a cubical axis-aligned bounding box defined by the two poles (0,0,0) and (2 d , 2 d , 2 d ). . 2d may be set to a value constituting the smallest bounding box enclosing all points of the point cloud content (or point cloud video).
  • d represents the depth of the octree.
  • the value of d is determined according to the following formula. In the following equation, (x int n , y int n , z int n ) represents positions (or position values) of quantized points.
  • the entire 3D space can be divided into 8 spaces according to division.
  • Each divided space is represented by a cube with six faces.
  • each of the eight spaces is further divided based on the axes of the coordinate system (for example, the X-axis, Y-axis, and Z-axis). Therefore, each space is further divided into eight smaller spaces.
  • the divided small space is also expressed as a cube with six faces. This division method is applied until the leaf node of the octree becomes a voxel.
  • the lower part of Fig. 6 shows the occupancy code of the octree.
  • the octree's occupancy code is generated to indicate whether each of eight divided spaces generated by dividing one space includes at least one point. Therefore, one occupancy code is represented by 8 child nodes. Each child node represents the occupancy of the divided space, and the child node has a value of 1 bit. Therefore, the occupancy code is expressed as an 8-bit code. That is, if at least one point is included in a space corresponding to a child node, the corresponding node has a value of 1. If a point is not included in the space corresponding to a child node (empty), the corresponding node has a value of 0. Since the occupancy code shown in FIG.
  • a point cloud encoder (eg, the Arismetic encoder 40004) according to embodiments may entropy-encode an occupancy code. Also, to increase compression efficiency, the point cloud encoder may intra/inter code the occupancy code.
  • a receiving device (eg, the receiving device 10004 or the point cloud video decoder 10006) according to embodiments reconstructs an octree based on an occupancy code.
  • a point cloud encoder (eg, the point cloud encoder of FIG. 4 or the octree analyzer 40002) may perform voxelization and octree coding to store positions of points.
  • points in the 3D space are not always evenly distributed, there may be a specific area where many points do not exist. Therefore, it is inefficient to perform voxelization on the entire 3D space. For example, if few points exist in a specific area, there is no need to perform voxelization to that area.
  • the point cloud encoder does not perform voxelization on the above-described specific region (or nodes other than leaf nodes of the octree), but directly codes the positions of points included in the specific region. ) can be performed. Coordinates of direct coding points according to embodiments are called a direct coding mode (DCM). Also, the point cloud encoder according to embodiments may perform trisoup geometry encoding for reconstructing positions of points in a specific area (or node) based on a voxel based on a surface model. Tri-Sup geometry encoding is a geometry encoding that expresses the representation of an object as a series of triangle meshes.
  • a point cloud decoder can generate a point cloud from a mesh surface.
  • Direct coding and trisup geometry encoding according to embodiments may be selectively performed. Also, direct coding and triangle geometry encoding according to embodiments may be performed in combination with octree geometry coding (or octree coding).
  • the option to use direct mode to apply direct coding must be activated.
  • the node to which direct coding is applied is not a leaf node, points must exist.
  • the number of all points subject to direct coding must not exceed a predetermined limit. If the above condition is satisfied, the point cloud encoder (or the Arithmetic encoder 40004) according to the embodiments may entropy code positions (or position values) of points.
  • the point cloud encoder (for example, the surface approximate analysis unit 40003) according to the embodiments determines a specific level (when the level is smaller than the depth d of the octree) of the octree, and from that level uses the surface model to determine the node Tri-sup geometry encoding for reconstructing the position of a point in an area based on voxels may be performed (tri-sup mode).
  • the point cloud encoder may designate a level to which tri-sup geometry encoding is applied. For example, if the specified level is equal to the depth of the octree, the point cloud encoder does not operate in tri-sup mode.
  • the point cloud encoder may operate in tri-sup mode only when the designated level is smaller than the depth value of the octree.
  • a 3D cube area of nodes of a designated level according to embodiments is referred to as a block.
  • One block may include one or more voxels.
  • a block or voxel may correspond to a brick.
  • geometry is represented as a surface.
  • a surface according to embodiments may intersect each edge of a block at most once.
  • intersection points there are at least 12 intersection points in one block. Each intersection point is called a vertex.
  • a vertex existing along an edge is detected when there is at least one occupied voxel adjacent to the edge among all blocks sharing the edge.
  • An occluded voxel according to embodiments means a voxel including a point.
  • the position of a vertex detected along an edge is the average position along the edge of all voxels adjacent to the corresponding edge among all blocks sharing the corresponding edge.
  • the point cloud encoder When a vertex is detected, the point cloud encoder according to the embodiments entropy-codes the starting point (x, y, z) of the edge, the direction vector ( ⁇ x, ⁇ y, ⁇ z) of the edge, and the vertex position value (relative position value within the edge).
  • the point cloud encoder for example, the geometry reconstruction unit 40005
  • the point cloud encoder performs triangle reconstruction, up-sampling, and voxelization processes. to create the restored geometry (reconstructed geometry).
  • Vertices located at the edges of a block determine the surface through which the block passes.
  • a surface according to embodiments is a non-planar polygon.
  • the triangle reconstruction process reconstructs the surface represented by the triangle based on the starting point of the edge, the direction vector of the edge, and the position value of the vertex.
  • the triangle reconstruction process is as follows. 1 Calculate the centroid value of each vertex, 2 Calculate the values obtained by subtracting the centroid value from each vertex value 3 Square the values, and obtain the sum of all the values.
  • the minimum value of the added value is obtained, and the projection process is performed according to the axis with the minimum value. For example, if the x element is minimal, each vertex is projected along the x-axis based on the center of the block, and projected onto the (y, z) plane. If the value that results from projection on the (y, z) plane is (ai, bi), the ⁇ value is obtained through atan2(bi, ai), and the vertices are aligned based on the ⁇ value.
  • the table below shows combinations of vertices to generate triangles according to the number of vertices. Vertices are sorted in order from 1 to n.
  • the table below shows that two triangles can be formed for four vertices according to a combination of the vertices.
  • the first triangle may be composed of the first, second, and third vertices among the aligned vertices
  • the second triangle may be composed of the third, fourth, and first vertices among the aligned vertices.
  • the upsampling process is performed to voxelize by adding points in the middle along the edge of the triangle. Additional points are generated based on the upsampling factor and the width of the block. The added points are called refined vertices.
  • a point cloud encoder may voxelize refined vertices. Also, the point cloud encoder may perform attribute encoding based on the voxelized position (or position value).
  • FIG. 7 shows an example of a neighbor node pattern according to embodiments.
  • the point cloud encoder may perform entropy coding based on context adaptive arithmetic coding.
  • the point cloud content providing system or the point cloud encoder converts the occupancy code directly. Entropy coding is possible.
  • the point cloud content providing system or the point cloud encoder performs entropy encoding (intra-encoding) based on the occupancy code of the current node and the occupancy of neighboring nodes, or entropy encoding (inter-encoding) based on the occupancy code of the previous frame. ) can be performed.
  • a frame according to embodiments means a set of point cloud videos generated at the same time.
  • Compression efficiency of intra-encoding/inter-encoding may vary according to the number of referenced neighboring nodes. If the bit size increases, it becomes complicated, but compression efficiency can be increased by making it skewed to one side. For example, if you have a 3-bit context, 2 of 3 should be coded in 8 ways. The part that is divided and coded affects the complexity of the implementation. Therefore, it is necessary to match the efficiency of compression with an appropriate level of complexity.
  • a point cloud encoder determines occupancy of neighboring nodes of each node of an octree and obtains a neighboring node pattern value.
  • the neighbor node pattern is used to infer the occupancy pattern of that node.
  • the left side of FIG. 7 shows a cube corresponding to a node (a cube located in the middle) and six cubes (neighboring nodes) sharing at least one face with the cube.
  • Nodes shown in the figure are nodes of the same depth (depth).
  • the numbers shown in the figure represent weights (1, 2, 4, 8, 16, 32, etc.) associated with each of the six nodes. Each weight is sequentially assigned according to the locations of neighboring nodes.
  • the right side of FIG. 7 shows neighboring node pattern values.
  • the neighbor pattern value is the sum of values multiplied by the weights of the occupied neighbor nodes (neighbor nodes with points). Therefore, the neighbor node pattern values range from 0 to 63. If the neighbor node pattern value is 0, it indicates that there is no node (occupied node) having a point among the neighbor nodes of the corresponding node. When the neighbor node pattern value is 63, it indicates that all of the neighbor nodes are occupied nodes. As shown in the figure, since the neighboring nodes to which weights 1, 2, 4, and 8 are assigned are ocupied nodes, the neighboring node pattern value is 15, which is the value obtained by adding 1, 2, 4, and 8.
  • the point cloud encoder may perform coding according to the neighboring node pattern value (for example, if the neighboring node pattern value is 63, 64 types of coding are performed). According to embodiments, the point cloud encoder may reduce complexity of coding by changing a neighbor node pattern value (for example, based on a table changing 64 to 10 or 6).
  • the encoded geometry is reconstructed (decompressed) before attribute encoding is performed.
  • the geometry reconstruction operation may include changing the arrangement of direct coded points (eg, placing the direct coded points in front of point cloud data).
  • the geometry reconstruction process includes triangle reconstruction, upsampling, and voxelization processes. Since attributes depend on the geometry, attribute encoding is performed based on the reconstructed geometry.
  • the point cloud encoder may reorganize points according to LODs.
  • the diagram shows point cloud content corresponding to the LOD.
  • the left side of the figure shows the original point cloud content.
  • the second figure from the left of the figure shows the distribution of points with the lowest LOD, and the rightmost figure of the figure shows the distribution of points with the highest LOD. That is, points of the lowest LOD are sparsely distributed, and points of the highest LOD are densely distributed. That is, as the LOD increases according to the direction of the arrow indicated at the bottom of the drawing, the interval (or distance) between points becomes shorter.
  • the point cloud content providing system or the point cloud encoder (eg, the point cloud video encoder 10002, the point cloud encoder in FIG. 4, or the LOD generator 40009) generates an LOD. can do.
  • the LOD is created by reorganizing the points into a set of refinement levels according to a set LOD distance value (or set of Euclidean Distances).
  • the LOD generation process is performed in the point cloud decoder as well as the point cloud encoder.
  • FIG. 9 shows examples of points (P0 to P9) of the point cloud content distributed in the 3D space.
  • the original order of FIG. 9 indicates the order of points P0 to P9 before LOD generation.
  • the LOD based order of FIG. 9 represents the order of points according to LOD generation. Points are reordered by LOD. Also, high LOD includes points belonging to low LOD.
  • LOD0 includes P0, P5, P4, and P2.
  • LOD1 contains the points of LOD0 and P1, P6 and P3.
  • LOD2 includes points of LOD0, points of LOD1 and P9, P8 and P7.
  • the point cloud encoder may perform prediction transform coding, lifting transform coding, and RAHT transform coding selectively or in combination.
  • a point cloud encoder may generate predictors for points and perform predictive transformation coding to set predictive attributes (or predictive attribute values) of each point. That is, N predictors can be generated for N points.
  • the predicted attribute (or attribute value) is a weight calculated based on the distance to each neighboring point to the attributes (or attribute values, eg, color, reflectance, etc.) of neighboring points set in the predictor of each point. (or weight value) is set as the average value of multiplied values.
  • the point cloud encoder for example, the coefficient quantization unit 40011 according to the embodiments subtracts the predicted attribute (attribute value) from the attribute (attribute value) of each point, and generates residual values (residuals, residual attributes, residual attribute values, attributes) can be called a prediction residual, etc.) can be quatized and inverse quantized, and the quantization process is shown in the following table.
  • the point cloud encoder (for example, the Arismetic encoder 40012) according to the embodiments may entropy code the quantized and inverse quantized residual values as described above when there are points adjacent to the predictor of each point.
  • the point cloud encoder (for example, the Arismetic encoder 40012) according to the examples may entropy code attributes of the corresponding point without performing the above-described process if there are no neighboring points to the predictor of each point.
  • the point cloud encoder (for example, the lifting transform unit 40010) according to the embodiments generates a predictor of each point, sets the LOD calculated in the predictor, registers neighboring points, and weights according to distances to neighboring points.
  • Lifting transform coding according to the embodiments is similar to the above-described predictive transform coding, but is different in that weights are cumulatively applied to attribute values. The process of cumulatively applying weights to values is as follows.
  • the weight calculated for all predictors is additionally multiplied by the weight stored in the QW corresponding to the predictor index, and the calculated weight is cumulatively summed as the index of the neighboring node in the update weight array.
  • the value obtained by multiplying the calculated weight by the attribute value of the index of the neighboring node is cumulatively summed.
  • a predicted attribute value is calculated by additionally multiplying an attribute value updated through the lift update process by a weight updated through the lift prediction process (stored in QW).
  • a point cloud encoder eg, the coefficient quantization unit 40011
  • the point cloud encoder eg, the Arismetic encoder 40012
  • the point cloud encoder (for example, the RAHT transform unit 40008) according to the embodiments may perform RAHT transform coding to predict attributes of nodes at a higher level using attributes associated with nodes at a lower level of the octree. .
  • RAHT transform coding is an example of attribute intra coding through octree backward scan.
  • the point cloud encoder according to embodiments scans from voxels to the entire area and repeats the merging process up to the root node while merging the voxels into larger blocks in each step.
  • a merging process according to embodiments is performed only for Occupied nodes.
  • a merging process is not performed on an empty node, but a merging process is performed on an immediate parent node of an empty node.
  • the following equation represents a RAHT transformation matrix.
  • g lx, y, z represent average attribute values of voxels at level l.
  • g lx, y, z can be computed from g l+1 2x, y, z and g l+1 2x+1, y, z .
  • g l-1 x, y, z are low-pass values and are used in the merging process at the next higher level.
  • h l ⁇ 1 x, y, and z are high-pass coefficients, and the high-pass coefficients at each step are quantized and entropy-coded (for example, encoding of the Arithmetic Encoder 400012).
  • the root node is created as follows through the last g 1 0, 0, 0 and g 1 0, 0, 1 ,
  • FIG. 10 shows an example of a point cloud decoder according to embodiments.
  • the point cloud decoder shown in FIG. 10 is an example of the point cloud video decoder 10006 described in FIG. 1 , and may perform the same or similar operation as the operation of the point cloud video decoder 10006 described in FIG. 1 .
  • the point cloud decoder may receive a geometry bitstream and an attribute bitstream included in one or more bitstreams.
  • the point cloud decoder includes a geometry decoder and an attribute decoder.
  • the geometry decoder performs geometry decoding on a geometry bitstream and outputs decoded geometry.
  • the attribute decoder performs attribute decoding based on the decoded geometry and attribute bitstream and outputs decoded attributes.
  • the decoded geometry and decoded attributes are used to reconstruct the point cloud content (decoded point cloud).
  • FIG. 11 shows an example of a point cloud decoder according to embodiments.
  • the point cloud decoder shown in FIG. 11 is an example of the point cloud decoder described in FIG. 10 and can perform a decoding operation, which is the reverse process of the encoding operation of the point cloud encoder described in FIGS. 1 to 9 .
  • the point cloud decoder may perform geometry decoding and attribute decoding. Geometry decoding is performed before attribute decoding.
  • the point cloud decoder includes an arithmetic decoder (11000), an octree synthesizer (synthesize octree) 11001, a surface synthesize surface approximation unit (11002), and a geometry reconstructor (reconstruct geometry). . ), an inverse lifting unit (11009), and/or an inverse transform colors (11010).
  • the Arismetic decoder 11000, the octree synthesizer 11001, the surface deoxymation synthesizer 11002, the geometry reconstructor 11003, and the coordinate system inverse transform unit 11004 may perform geometry decoding.
  • Geometry decoding according to embodiments may include direct coding and trisoup geometry decoding. Direct coding and tri-sup geometry decoding are selectively applied. Also, geometry decoding is not limited to the above example, and is performed in a reverse process to the geometry encoding described in FIGS. 1 to 9 .
  • the Arismetic decoder 11000 decodes the received geometry bitstream based on Arithmetic coding.
  • the operation of the Arithmetic Decoder 11000 corresponds to the reverse process of the Arithmetic Encoder 40004.
  • the octree synthesizer 11001 may generate an octree by obtaining an occupancy code from a decoded geometry bitstream (or information on geometry obtained as a result of decoding). A detailed description of the occupancy code is as described with reference to FIGS. 1 to 9 .
  • the surface deoxymation synthesis unit 11002 may synthesize a surface based on the decoded geometry and/or the generated octree.
  • the geometry reconstructor 11003 may regenerate geometry based on surfaces and/or decoded geometry. As described in FIGS. 1 to 9 , direct coding and tri-sup geometry encoding are selectively applied. Accordingly, the geometry reconstruction unit 11003 directly imports and adds position information of points to which direct coding is applied. In addition, when triangle geometry encoding is applied, the geometry reconstructor 11003 may perform reconstruction operations of the geometry reconstructor 40005, for example, triangle reconstruction, up-sampling, and voxelization operations to restore the geometry. there is. Details are the same as those described in FIG. 6 and thus are omitted.
  • the reconstructed geometry may include a point cloud picture or frame that does not include attributes.
  • the coordinate system inverse transformation unit 11004 may obtain positions of points by transforming the coordinate system based on the restored geometry.
  • the Arithmetic Decoder 11005, Inverse Quantization Unit 11006, RAHT Transformation Unit 11007, LOD Generator 11008, Inverse Lifting Unit 11009, and/or Color Inverse Transformation Unit 11010 are the attributes described with reference to FIG. decoding can be performed.
  • Attribute decoding according to embodiments includes Region Adaptive Hierarchial Transform (RAHT) decoding, Interpolaration-based hierarchical nearest-neighbour prediction-Prediction Transform decoding, and interpolation-based hierarchical nearest-neighbour prediction with an update/lifting transform. step (Lifting Transform)) decoding.
  • RAHT Region Adaptive Hierarchial Transform
  • Interpolaration-based hierarchical nearest-neighbour prediction-Prediction Transform decoding and interpolation-based hierarchical nearest-neighbour prediction with an update/lifting transform.
  • step (Lifting Transform)) decoding The above three decodings may be selectively used, or a combination of one or more decodings may
  • the Arismetic decoder 11005 decodes the attribute bitstream by Arithmetic coding.
  • the inverse quantization unit 11006 inverse quantizes the decoded attribute bitstream or information about attributes obtained as a result of decoding, and outputs inverse quantized attributes (or attribute values). Inverse quantization may be selectively applied based on attribute encoding of the point cloud encoder.
  • the RAHT conversion unit 11007, the LOD generation unit 11008, and/or the inverse lifting unit 11009 may process the reconstructed geometry and inverse quantized attributes. As described above, the RAHT converter 11007, the LOD generator 11008, and/or the inverse lifter 11009 may selectively perform a decoding operation corresponding to the encoding of the point cloud encoder.
  • the color inverse transform unit 11010 performs inverse transform coding for inverse transform of color values (or textures) included in decoded attributes.
  • the operation of the inverse color transform unit 11010 may be selectively performed based on the operation of the color transform unit 40006 of the point cloud encoder.
  • elements of the point cloud decoder of FIG. 11 are not shown in the figure, hardware including one or more processors or integrated circuits configured to communicate with one or more memories included in the point cloud providing device. , may be implemented in software, firmware, or a combination thereof. One or more processors may perform at least one or more of the operations and/or functions of the elements of the point cloud decoder of FIG. 11 described above. Also, one or more processors may operate or execute a set of software programs and/or instructions to perform operations and/or functions of elements of the point cloud decoder of FIG. 11 .
  • the transmission device shown in FIG. 12 is an example of the transmission device 10000 of FIG. 1 (or the point cloud encoder of FIG. 4 ).
  • the transmission device shown in FIG. 12 may perform at least one or more of operations and methods identical or similar to the operations and encoding methods of the point cloud encoder described in FIGS. 1 to 9 .
  • a transmission device includes a data input unit 12000, a quantization processing unit 12001, a voxelization processing unit 12002, an octree occupancy code generation unit 12003, a surface model processing unit 12004, an intra/ Inter-coding processing unit 12005, Arithmetic coder 12006, metadata processing unit 12007, color conversion processing unit 12008, attribute conversion processing unit (or attribute conversion processing unit) 12009, prediction/lifting/RAHT conversion It may include a processing unit 12010, an Arithmetic coder 12011 and/or a transmission processing unit 12012.
  • the data input unit 12000 receives or acquires point cloud data.
  • the data input unit 12000 may perform the same or similar operation and/or acquisition method to the operation and/or acquisition method of the point cloud video acquisition unit 10001 (or the acquisition process 20000 described in FIG. 2 ).
  • Geometry encoding according to embodiments is the same as or similar to the geometry encoding described with reference to FIGS. 1 to 9, and thus a detailed description thereof will be omitted.
  • the quantization processor 12001 quantizes geometry (eg, position values or position values of points).
  • the operation and/or quantization of the quantization processing unit 12001 is the same as or similar to the operation and/or quantization of the quantization unit 40001 described with reference to FIG. 4 .
  • a detailed description is the same as that described in FIGS. 1 to 9 .
  • the voxelization processor 12002 voxelizes position values of quantized points.
  • the voxelization processing unit 120002 may perform the same or similar operations and/or processes to those of the quantization unit 40001 described with reference to FIG. 4 and/or the voxelization process. A detailed description is the same as that described in FIGS. 1 to 9 .
  • the octree occupancy code generation unit 12003 performs octree coding on positions of voxelized points based on an octree structure.
  • the octree occupancy code generator 12003 may generate an occupancy code.
  • the octree occupancy code generator 12003 may perform operations and/or methods identical or similar to those of the point cloud encoder (or the octree analyzer 40002) described with reference to FIGS. 4 and 6 . A detailed description is the same as that described in FIGS. 1 to 9 .
  • the surface model processing unit 12004 may perform tri-sup geometry encoding to reconstruct positions of points within a specific area (or node) based on a surface model on a voxel basis.
  • the four-surface model processing unit 12004 may perform the same or similar operation and/or method to the operation and/or method of the point cloud encoder (eg, the surface approximation analysis unit 40003) described with reference to FIG. 4 .
  • a detailed description is the same as that described in FIGS. 1 to 9 .
  • the intra/inter coding processing unit 12005 may intra/inter code the point cloud data.
  • the intra/inter coding processing unit 12005 may perform coding identical to or similar to the intra/inter coding described with reference to FIG. 7 . A detailed description is the same as that described in FIG. 7 .
  • the intra/inter coding processor 12005 may be included in the Arithmetic Coder 12006.
  • Arithmetic coder 12006 entropy encodes an octree of point cloud data and/or an approximated octree.
  • the encoding method includes an Arithmetic encoding method.
  • Arithmetic coder 12006 performs the same or similar operations and/or methods to operations and/or methods of Arithmetic encoder 40004.
  • the metadata processing unit 12007 processes metadata about point cloud data, for example, set values, and provides them to a necessary process such as geometry encoding and/or attribute encoding. Also, the metadata processing unit 12007 according to embodiments may generate and/or process signaling information related to geometry encoding and/or attribute encoding. Signaling information according to embodiments may be encoded separately from geometry encoding and/or attribute encoding. Also, signaling information according to embodiments may be interleaved.
  • a color conversion processing unit 12008, an attribute conversion processing unit 12009, a prediction/lifting/RAHT conversion processing unit 12010, and an Arithmetic coder 12011 perform attribute encoding.
  • Attribute encoding according to embodiments is the same as or similar to the attribute encoding described with reference to FIGS. 1 to 9, so a detailed description thereof will be omitted.
  • the color conversion processing unit 12008 performs color conversion coding to convert color values included in attributes.
  • the color conversion processing unit 12008 may perform color conversion coding based on the reconstructed geometry. Description of the reconstructed geometry is the same as that described in FIGS. 1 to 9 . In addition, the same or similar operations and/or methods to those of the color conversion unit 40006 described in FIG. 4 are performed. A detailed description is omitted.
  • the attribute transformation processing unit 12009 performs attribute transformation to transform attributes based on positions for which geometry encoding has not been performed and/or reconstructed geometry.
  • the attribute conversion processing unit 12009 performs the same or similar operation and/or method to the operation and/or method of the attribute conversion unit 40007 described in FIG. 4 .
  • a detailed description is omitted.
  • the prediction/lifting/RAHT transform processing unit 12010 may code the transformed attributes with any one or combination of RAHT coding, prediction transform coding, and lifting transform coding.
  • the prediction/lifting/RAHT conversion processing unit 12010 performs at least one of the same or similar operations to those of the RAHT conversion unit 40008, the LOD generation unit 40009, and the lifting conversion unit 40010 described in FIG. 4 do.
  • descriptions of predictive transform coding, lifting transform coding, and RAHT transform coding are the same as those described in FIGS. 1 to 9, so detailed descriptions thereof are omitted.
  • the Arithmetic Coder 12011 may encode coded attributes based on Arithmetic Coding.
  • the Arithmetic Coder 12011 performs the same or similar operations and/or methods to those of the Arithmetic Encoder 400012.
  • the transmission processing unit 12012 transmits each bitstream including encoded geometry and/or encoded attributes and metadata information, or transmits encoded geometry and/or encoded attributes and metadata information into one It can be configured as a bitstream and transmitted.
  • the bitstream may include one or more sub-bitstreams.
  • the bitstream according to the embodiments includes Sequence Parameter Set (SPS) for signaling at the sequence level, Geometry Parameter Set (GPS) for signaling of geometry information coding, Attribute Parameter Set (APS) for signaling of attribute information coding, tile It may include signaling information and slice data including TPS (Tile Parameter Set) for level signaling.
  • Slice data may include information on one or more slices.
  • One slice according to embodiments may include one geometry bitstream Geom00 and one or more attribute bitstreams Attr00 and Attr10.
  • a slice refers to a series of syntax elements representing all or part of a coded point cloud frame.
  • a TPS may include information about each tile (for example, coordinate value information and height/size information of a bounding box) for one or more tiles.
  • a geometry bitstream may include a header and a payload.
  • the header of the geometry bitstream may include identification information (geom_parameter_set_id) of a parameter set included in GPS, a tile identifier (geom_tile_id), a slice identifier (geom_slice_id), and information about data included in a payload.
  • the metadata processing unit 12007 may generate and/or process signaling information and transmit it to the transmission processing unit 12012.
  • elements performing geometry encoding and elements performing attribute encoding may share data/information with each other as indicated by dotted lines.
  • the transmission processing unit 12012 may perform the same or similar operation and/or transmission method to the operation and/or transmission method of the transmitter 10003. A detailed description is omitted since it is the same as that described in FIGS. 1 and 2 .
  • FIG. 13 is an example of a receiving device according to embodiments.
  • the receiving device shown in FIG. 13 is an example of the receiving device 10004 of FIG. 1 (or the point cloud decoder of FIGS. 10 and 11).
  • the receiving device illustrated in FIG. 13 may perform at least one or more of operations and methods identical or similar to the operations and decoding methods of the point cloud decoder described in FIGS. 1 to 11 .
  • a receiving device includes a receiving unit 13000, a receiving processing unit 13001, an arithmetic decoder 13002, an octree reconstruction processing unit 13003 based on an occupancy code, and a surface model processing unit (triangle reconstruction). , up-sampling, voxelization) 13004, inverse quantization processing unit 13005, metadata parser 13006, arithmetic decoder 13007, inverse quantization processing unit 13008, prediction It may include a /lifting/RAHT inverse transformation processing unit 13009, a color inverse transformation processing unit 13010, and/or a renderer 13011.
  • Each component of decoding according to the embodiments may perform a reverse process of the component of encoding according to the embodiments.
  • the receiving unit 13000 receives point cloud data.
  • the receiver 13000 may perform the same or similar operation and/or reception method to the operation and/or reception method of the receiver 10005 of FIG. 1 . A detailed description is omitted.
  • the reception processing unit 13001 may obtain a geometry bitstream and/or an attribute bitstream from received data.
  • the receiving processing unit 13001 may be included in the receiving unit 13000.
  • the Arismetic decoder 13002, the octree reconstruction processing unit 13003 based on the occupancy code, the surface model processing unit 13004, and the inverse quantization processing unit 13005 may perform geometry decoding.
  • Geometry decoding according to the embodiments is the same as or similar to the geometry decoding described in FIGS. 1 to 10, and thus a detailed description thereof will be omitted.
  • the Arismetic decoder 13002 may decode a geometry bitstream based on Arithmetic coding.
  • the Arismetic decoder 13002 performs the same or similar operation and/or coding to that of the Arithmetic decoder 11000.
  • the octree reconstruction processing unit 13003 based on occupancy code may obtain an occupancy code from a decoded geometry bitstream (or information about a geometry secured as a result of decoding) to reconstruct an octree.
  • the octree reconstruction processing unit 13003 based on the occupancy code performs the same or similar operations and/or methods to those of the octree synthesis unit 11001 and/or the octree generation method.
  • the surface model processing unit 13004 according to embodiments performs tri-soup geometry decoding based on the surface model method and related geometry reconstruction (eg, triangle reconstruction, up-sampling, and voxelization) when tri-sup geometry encoding is applied. can be performed.
  • the surface model processing unit 13004 performs operations identical to or similar to those of the surface deoxymation synthesis unit 11002 and/or the geometry reconstruction unit 11003.
  • the inverse quantization processor 13005 may inverse quantize the decoded geometry.
  • the metadata parser 13006 may parse metadata included in the received point cloud data, for example, setting values. Metadata parser 13006 can pass metadata to geometry decoding and/or attribute decoding. A detailed description of the metadata is omitted since it is the same as that described in FIG. 12 .
  • the Arismetic decoder 13007, the inverse quantization processing unit 13008, the prediction/lifting/RAHT inverse transformation processing unit 13009, and the color inverse transformation processing unit 13010 perform attribute decoding. Attribute decoding is the same as or similar to the attribute decoding described in FIGS. 1 to 10, so a detailed description thereof will be omitted.
  • the Arismetic decoder 13007 may decode the attribute bitstream through Arismetic coding.
  • the Arismetic decoder 13007 may perform decoding of the attribute bitstream based on the reconstructed geometry.
  • the Arismetic decoder 13007 performs the same or similar operation and/or coding to that of the Arithmetic decoder 11005.
  • the inverse quantization processing unit 13008 may inverse quantize the decoded attribute bitstream.
  • the inverse quantization processing unit 13008 performs the same or similar operation and/or method to the operation and/or inverse quantization method of the inverse quantization unit 11006.
  • the prediction/lifting/RAHT inverse transform processing unit 13009 may process reconstructed geometry and inverse quantized attributes.
  • the prediction/lifting/RAHT inverse transform processing unit 13009 performs operations identical or similar to those of the RAHT transform unit 11007, the LOD generator 11008 and/or the inverse lifting unit 11009 and/or decoding operations and/or At least one or more of decoding is performed.
  • the inverse color transformation processing unit 13010 according to embodiments performs inverse transformation coding for inversely transforming color values (or textures) included in decoded attributes.
  • the inverse color transform processing unit 13010 performs the same or similar operation and/or inverse transform coding to the operation and/or inverse transform coding of the inverse color transform unit 11010.
  • the renderer 13011 may render point cloud data.
  • FIG. 14 shows an example of a structure capable of interworking with a method/apparatus for transmitting and receiving point cloud data according to embodiments.
  • the structure of FIG. 14 includes at least one of a server 1460, a robot 1410, an autonomous vehicle 1420, an XR device 1430, a smartphone 1440, a home appliance 1450, and/or an HMD 1470. It shows a configuration connected to the cloud network 1410.
  • a robot 1410, an autonomous vehicle 1420, an XR device 1430, a smartphone 1440 or a home appliance 1450 are referred to as devices.
  • the XR device 1430 may correspond to or interwork with a point cloud data (PCC) device according to embodiments.
  • PCC point cloud data
  • the cloud network 1400 may constitute a part of a cloud computing infrastructure or may refer to a network existing in a cloud computing infrastructure.
  • the cloud network 1400 may be configured using a 3G network, a 4G or Long Term Evolution (LTE) network, or a 5G network.
  • LTE Long Term Evolution
  • the server 1460 connects at least one of the robot 1410, the autonomous vehicle 1420, the XR device 1430, the smartphone 1440, the home appliance 1450, and/or the HMD 1470 to the cloud network 1400. It is connected through and may help at least part of the processing of the connected devices 1410 to 1470.
  • a Head-Mount Display (HMD) 1470 represents one of types in which an XR device and/or a PCC device according to embodiments may be implemented.
  • An HMD type device includes a communication unit, a control unit, a memory unit, an I/O unit, a sensor unit, and a power supply unit.
  • devices 1410 to 1450 to which the above-described technology is applied will be described.
  • the devices 1410 to 1450 shown in FIG. 14 may interwork/combine with the device for transmitting/receiving point cloud data according to the above-described embodiments.
  • the XR/PCC device 1430 applies PCC and/or XR (AR+VR) technology to a Head-Mount Display (HMD), a Head-Up Display (HUD) installed in a vehicle, a television, a mobile phone, a smart phone, It may be implemented as a computer, a wearable device, a home appliance, a digital signage, a vehicle, a fixed robot or a mobile robot.
  • HMD Head-Mount Display
  • HUD Head-Up Display
  • the XR/PCC device 1430 analyzes 3D point cloud data or image data obtained through various sensors or from an external device to generate positional data and attribute data for 3D points, thereby generating positional data and attribute data for surrounding space or real objects. Information can be obtained, and XR objects to be displayed can be rendered and output. For example, the XR/PCC device 1430 may output an XR object including additional information about the recognized object in correspondence with the recognized object.
  • the XR/PCC device 1430 may be implemented as a mobile phone 1440 or the like to which PCC technology is applied.
  • the mobile phone 1440 may decode and display point cloud content based on PCC technology.
  • the self-driving vehicle 1420 may be implemented as a mobile robot, vehicle, unmanned aerial vehicle, etc. by applying PCC technology and XR technology.
  • the self-driving vehicle 1420 to which XR/PCC technology is applied may refer to an autonomous vehicle equipped with a means for providing XR images or an autonomous vehicle subject to control/interaction within the XR images.
  • the self-driving vehicle 1420 which is a target of control/interaction within the XR image, is distinguished from the XR device 1430 and may be interlocked with each other.
  • the self-driving vehicle 1420 equipped with a means for providing an XR/PCC image may obtain sensor information from sensors including cameras and output an XR/PCC image generated based on the obtained sensor information.
  • the self-driving vehicle 1420 may provide an XR/PCC object corresponding to a real object or an object in a screen to a passenger by outputting an XR/PCC image with a HUD.
  • the XR/PCC object when the XR/PCC object is output to the HUD, at least a part of the XR/PCC object may be output to overlap the real object toward which the passenger's gaze is directed.
  • an XR/PCC object when an XR/PCC object is output to a display provided inside an autonomous vehicle, at least a part of the XR/PCC object may be output to overlap the object in the screen.
  • the autonomous vehicle 1220 may output XR/PCC objects corresponding to objects such as lanes, other vehicles, traffic lights, traffic signs, two-wheeled vehicles, pedestrians, and buildings.
  • VR Virtual Reality
  • AR Augmented Reality
  • MR Mixed Reality
  • PCC Point Cloud Compression
  • VR technology is a display technology that provides objects or backgrounds of the real world only as CG images.
  • AR technology means a technology that shows a virtually created CG image on top of a real object image.
  • MR technology is similar to the aforementioned AR technology in that it mixes and combines virtual objects in the real world.
  • real objects and virtual objects made of CG images are clear, and virtual objects are used in a form that complements real objects, whereas in MR technology, virtual objects are considered equivalent to real objects. distinct from technology. More specifically, for example, a hologram service to which the above-described MR technology is applied.
  • VR, AR, and MR technologies are sometimes referred to as XR (extended reality) technologies rather than clearly distinguishing them. Accordingly, embodiments of the present invention are applicable to all VR, AR, MR, and XR technologies. As for this technique, encoding/decoding based on PCC, V-PCC, and G-PCC techniques may be applied.
  • the PCC method/apparatus according to the embodiments may be applied to vehicles providing autonomous driving services.
  • a vehicle providing autonomous driving service is connected to a PCC device to enable wired/wireless communication.
  • Point cloud data (PCC) transmission and reception devices when connected to enable wired/wireless communication with a vehicle, receive/process content data related to AR/VR/PCC services that can be provided together with autonomous driving services to provide a vehicle can be sent to
  • the point cloud transmission/reception device when the point cloud data transmission/reception device is mounted on a vehicle, the point cloud transmission/reception device may receive/process AR/VR/PCC service-related content data according to a user input signal input through a user interface device and provide the received/processed content data to the user.
  • a vehicle or user interface device may receive a user input signal.
  • a user input signal according to embodiments may include a signal indicating an autonomous driving service.
  • the point cloud data transmission method/device includes the transmission device 10000 of FIG. 1, the point cloud video encoder 10002, the transmitter 10003, and the acquisition-encoding-transmission (20000-20001-20002) of FIG. , It is interpreted as a term referring to the encoder of FIG. 4, the transmitter of FIG. 12, the device of FIG. 14, the encoder of FIG. 16, the transmission method of FIG. 24, and the like.
  • a method/device for receiving point cloud data includes a receiving device 10004 of FIG. 1, a receiver 10005, a point cloud video decoder 10006, and transmission-decoding-rendering (20002-20003-20004) of FIG. , the decoder of FIGS. 10-11, the receiving apparatus of FIG. 13, the device of FIG. 14, the decoder of FIG. 17, and the receiving method of FIG. 25.
  • the method/device for transmitting/receiving point cloud data may be referred to as a method/device according to embodiments.
  • geometry data, geometry information, location information, etc. constituting point cloud data are interpreted as the same meaning.
  • Attribute data, attribute information, and attribute information constituting the point cloud data are interpreted as the same meaning.
  • a method/apparatus provides a method for constructing a prediction tree for inter prediction (Predictive Tree Building Method for Inter-Prediction).
  • the method/device according to the embodiment can efficiently compress and restore point cloud data.
  • Embodiments are for improving the compression efficiency of prediction tree-based geometry information coding that can be applied during geometry compression of geometry-based point cloud compression / restoration (G-PCC) of cloud content requiring low-latency coding. It includes a predictive tree construction method for inter-prediction compression.
  • the embodiments include: a prediction tree construction scheme for inter prediction, and/or a signaling scheme. Each operation will be described with reference to each drawing.
  • Embodiments relate to methods for improving compression efficiency of Geometry-based Point Cloud Compression (G-PCC) for compressing 3D point cloud data.
  • G-PCC Geometry-based Point Cloud Compression
  • an encoder and an encoder are referred to as an encoder, a decoder, and a decoder as a decoder.
  • a point cloud is composed of a set of points, and each point may have geometry information and attribute information.
  • Geometry information is 3-dimensional location (XYZ) information
  • attribute information is color (RGB, YUV, etc.) or/and reflection values.
  • the G-PCC decoding process consists of receiving a coded slice-unit geometry bitstream and attribute bitstream, decoding the geometry, and decoding attribute information based on the geometry reconstructed through the decoding process.
  • an octree-based, predictive tree-based, or trisoup-based compression technique may be used.
  • Embodiments include a prediction tree based geometry inter compression technique for low-latency geometry compression support.
  • Examples of point cloud services that require low latency include real-time navigation using a 3D map point cloud, or a case in which point clouds must be captured, compressed, and transmitted in real time through LiDAR equipment.
  • a key feature that improves the way encoders and decoders work for low-latency services may be the ability to start compressing a portion of point cloud data first. While the octree-based geometry coding scheme scans and codes points in a breadth-first manner, the predictive tree-based geometry compression technique targeting low-latency geometry compression uses a depth-first scheme. By reducing stepwise point scanning as much as possible, a predicted value can be generated through the geometry information between the tree parent and child nodes, and the residual value can be entropy-coded to form a geometry bitstream. Since the depth-first method does not require stepwise scanning of all points, there may be an advantage in that progressively captured point cloud data can be geometry-coded without waiting for all data to be captured.
  • the prediction tree-based geometry compression technique includes only intra prediction, it may need to be extended to inter prediction.
  • Inter prediction can reduce a bitstream size through correlation between frames.
  • Embodiments seek to support inter-prediction compression technology through a reference frame to a point cloud captured by LiDAR and having multi-frames.
  • inter-prediction compression a prediction tree generation/restoration method is modified and proposed, and the compression rate can be increased through a reference frame.
  • Prediction tree generation may be performed in a PCC encoder and reconstructed in a PCC decoder.
  • a method/apparatus may include and perform a global/local motion estimation and compensation operation.
  • LPUs Large Prediction Units
  • PU division applies global motion, and if it does not match the current frame, it is checked whether local motion exists.
  • a process of dividing into PUs and finding local motion can be performed.
  • Global motion compensation may or may not be performed by predicting RDO for each LPU. It is possible to determine and apply global motion compensation or local motion compensation by predicting RDO for each PU.
  • Figure 15 illustrates the creation of an integrated prediction tree according to embodiments.
  • Method/device for transmitting point cloud data can generate a prediction tree as shown in FIG. 15 and compress point cloud data based on the prediction tree. there is.
  • Method/device for receiving point cloud data according to embodiments (receiving device 10004 in FIG. 1, receiver 10005, point cloud video decoder 10006, transmission-decoding-rendering (20002-20003-20004 in FIG. 2)) , the decoder of FIGS. 10-11, the receiving device of FIG. 13, the device of FIG. 14, the decoder of FIG. 17, and the receiving method of FIG. 25) generate a prediction tree as shown in FIG. 15 and restore point cloud data based on the prediction tree. can do.
  • a method/device may include and perform a prediction tree generation operation.
  • a method/device may perform global/local motion compensation on a reference frame and generate a prediction tree. By extending the method of generating a prediction tree through the current frame, an inter prediction tree can be generated through the reference frame and the current frame.
  • An integrated prediction tree according to embodiments may be referred to as a prediction tree for short.
  • An integrated prediction tree generation sequence may be as follows.
  • condition is an example, and the configuration may be set in various ways according to embodiments.
  • the maximum number of child nodes of the inter prediction tree may be the maximum number of inter prediction child nodes (sub nodes) (MaxNumChildrenForInter).
  • Each node may have parent, children, mode, and inter-reference flag (inter_reference_flag) information. That is, the same or different parent, child, mode, and inter-reference flags can be set for each node (one or more points).
  • the inter-reference flag (inter_reference_flag) may indicate whether a prediction tree of a reference frame is used for inter prediction.
  • a parent may be referred to as an upper node, and a child may be referred to as a lower node.
  • a parent may be found and registered from a prediction tree generated based on RDO in a reference frame.
  • node a may be added to the prediction tree based on the found parent.
  • an inter-reference flag (inter_reference_flag) may be set to 1.
  • S1502-3, S1502 may be repeatedly performed until all points of the current frame are registered in the prediction tree.
  • a mode can be selected according to the RDO for nodes registered as points belonging to the current frame.
  • the first starting node is encoded like a root, and the inter-reference flag (inter_reference_flag) of each node can be signaled.
  • a prediction tree for inter prediction can be generated from the current frame and the reference frame.
  • FIG. 15 an example of generating a (integrated) prediction tree based on a prediction tree for points (nodes) included in a reference frame and a prediction tree for points (nodes) included in a current frame is shown. .
  • neighboring nodes closest to node a may be searched around node a.
  • a nearest neighbor node may be searched from a reference frame and/or a current frame.
  • a candidate neighbor having a small number of child nodes among candidate neighbors included in the reference frame may be set as a parent node of node a. Then, the prediction tree for the next node b can be continuously generated.
  • a residual value which is a difference between a parent node, which is a predicted value of node a, and a current node, may be encoded and transmitted, and node a may be restored by summing the residual values.
  • a method/apparatus may include and perform a method of generating a reference prediction tree through use. You can use the reference prediction tree and the current prediction tree together.
  • the current prediction tree can be set according to the method of generating the prediction tree, a node matching the tree level and traverse order can be found in the reference prediction tree, and a virtual link can be connected.
  • the mode can be set by calculating the RDO based on points matched in the prediction tree created in the current frame and the prediction tree created in the reference frame, and if the RDO of the node in the reference prediction tree shows a better value, the inter-reference flag (inter_reference_flag) can be set to True.
  • a method/apparatus may include and perform a prediction tree restoration scheme.
  • the prediction tree After receiving a signal whether global/local motion is applied to the reference frame and performing motion compensation according to whether or not global/local motion is applied, the prediction tree may be restored.
  • An inter-prediction tree may be restored through a reference frame and a current frame by extending a method of restoring a prediction tree through a current frame.
  • a method/apparatus may include and perform an integrated prediction tree restoration method.
  • the order of tree restoration may be as follows.
  • condition is an example, and the configuration may be set in various ways according to embodiments.
  • the maximum number of child nodes of an inter prediction tree MaxNumChildrenForInter.
  • Each node may have parent, children, mode, and inter-reference flag (inter_reference_flag) information.
  • the inter-reference flag (inter_reference_flag) may indicate whether a prediction tree of a reference frame is used for inter prediction.
  • a parent may be referred to as an upper node, and a child may be referred to as a lower node.
  • the method/device according to the embodiments may decode the received first node information.
  • the first node can be decoded like a root node.
  • reference flag (reference_flag) 1
  • a parent can be found and registered from a prediction tree decoded/reconstructed based on the RDO in the reference frame.
  • a point value may be restored according to the reconstructed prediction tree.
  • S15003, S15001 to S15002 may be repeatedly performed until all points are decoded.
  • a method/apparatus may include and perform a restoration method using a reference prediction tree.
  • inter_reference_flag When the inter-reference flag (inter_reference_flag) is True, a point value may be restored according to a mode based on a node matched by a virtual link in a prediction tree generated from a reference frame.
  • FIG. 16 shows a point cloud data transmission device according to embodiments.
  • the point cloud data transmission method according to the embodiments may be performed by the transmission device of FIG. 16 or the like.
  • Each component of the transmitting device may correspond to hardware, software, processor, and/or combinations thereof.
  • the point cloud data transmission device includes the transmission device 10000 of FIG. 1, the point cloud video encoder 10002, the transmitter 10003, the acquisition-encoding-transmission (20000-20001-20002) of FIG. 4, the transmission device in FIG. 12, the device in FIG. 14, the transmission method in FIG. 24, and the like.
  • PCC data is input to the encoder and encoded to output a geometry information bitstream and an attribute information bitstream.
  • a geometry information encoding unit is as follows.
  • a tree-related operation may be performed by a prediction tree generation unit (or processor) of an encoder (encoder).
  • the geometry information encoder may correspond to a point cloud video encoder, encoding, a point cloud encoder, and/or component(s) for point cloud video encoding of a transmitter.
  • the geometry information encoder (or geometry information encoder) generates a prediction tree through the prediction tree generator and performs an RDO process based on the prediction tree generated through the prediction decision unit to obtain an optimal Prediction mode can be selected.
  • a geometry prediction value according to an optimal prediction mode may be generated.
  • the geometry information entropy encoder (or geometry information entropy coder) may configure a geometry information bitstream by entropy coding a residual value with a predicted value.
  • the prediction tree generation unit may receive a prediction tree generation method from the prediction tree generation unit and generate a prediction tree according to the input method.
  • a prediction tree generation method may include an integrated prediction tree generation method and a generation method using a reference prediction tree. It can be selected according to the content characteristics and service type.
  • the applied prediction tree generation generation method may be signaled to the decoder.
  • a prediction tree can be constructed according to a prediction tree generation method.
  • the data input unit includes geometry (which can be variously referred to as geometry data, geometry information, location information, etc.), attributes (which can be variously referred to as attribute data, attribute information, attribute information, etc.), and/or geometry and Parameter information about attributes may be received.
  • Geometry/attributes may be obtained from a frame/sequence including point cloud data by an acquisition unit or a camera/sensor, and parameters may be set according to an encoder method.
  • the coordinate system conversion unit may convert the coordinates of data into a coordinate system for encoding.
  • the geometry information conversion quantization processor may quantize the geometry information based on a quantization parameter.
  • the space divider can divide the space for encoding because the geometry and/or attribute are located in the space.
  • the geometry information encoder may voxelize the geometry through the voxelization processor.
  • the geometry information encoder may check the geometry coding type.
  • a coding type may include an octree-based coding scheme, a tri-sup-based coding scheme, and/or a prediction tree scheme.
  • octree-based coding an octree including geometry is generated by the octree generator, the geometry position is reconstructed and the restored geometry information is transmitted to the attribute information encoding unit, and the geometry information is encoded based on the entropy method, and the geometry A bitstream containing information may be generated.
  • a trieup including geometry is generated, the geometry is similarly restored, and the restored geometry information is transmitted to the attribute information encoding unit, the geometry information is encoded based on the entropy method, and the geometry information is It is possible to create a bitstream containing
  • a prediction tree for encoding a geometry node may be generated.
  • a method of generating a prediction tree according to embodiments may be set based on a parameter indicating a method of generating a prediction tree. Parameters indicating the applied prediction tree generation method may be generated and included in the bitstream to be transmitted to the decoder. Parameters are described again in FIG. 18 and the like.
  • the attribute information encoding unit encodes attributes based on input data (geometry, attributes, and/or parameters) and/or restored geometric information. It can be converted into a color scheme for encoding attribute, eg, color information.
  • attribute information encoding method refer to the attribute information encoding description described in FIG. 1 and the like. Attribute information is encoded based on the entropy method, and a bit stream including the attribute information is generated.
  • FIG 17 shows an apparatus for receiving point cloud data according to embodiments.
  • a method for receiving point cloud data may be performed by the receiving device of FIG. 17 or the like.
  • Each component of the transmitting device may correspond to hardware, software, processor, and/or combinations thereof.
  • the point cloud data receiving device includes the receiving device 10004 of FIG. 1, the receiver 10005, the point cloud video decoder 10006, the transmission-decoding-rendering devices 20002-20003-20004 of FIG. 2, and FIG. It can correspond to the decoder of 10-11, the receiving apparatus of Fig. 13, the device of Fig. 14, the receiving method of Fig. 25, and the like.
  • PCC data decoder Referring to Fig. 17, a PCC data decoder will be described. An encoded geometry information bitstream and an attribute information bitstream are input to the decoder, and PCC data that is decoded and restored can be output.
  • a geometry information decoding unit is as follows. Tree-related operations according to embodiments may be performed by a prediction tree reconstruction unit (or processor).
  • the geometry information decoding unit may correspond to a point cloud video decoder, decoding, a point cloud decoder, and component(s) for decoding a point cloud video of a receiver.
  • a prediction tree reconstructor (or a prediction tree reconstructor) may be used to receive a prediction tree generation method from a transmission side (encoder side), restore it, reconstruct a prediction tree accordingly, and decode a prediction value of a geometry.
  • the receiving method/device (method/device for receiving point cloud data) according to the embodiments, and the point cloud data decoder may perform the decoding process in FIG. 17).
  • a restoration process of the prediction tree reconstruction unit may correspond to a reverse process of the prediction tree generation unit.
  • Operations of the point cloud data transmission device and the reception device according to embodiments may correspond to each other and may follow a reverse process.
  • FIG. 18 shows a bitstream containing point cloud data according to embodiments.
  • Point cloud data transmission device (transmission device 10000 in FIG. 1 , point cloud video encoder 10002 , transmitter 10003 , acquisition-encoding-transmission 20000-20001-20002 in FIG. 2 ) according to embodiments, FIG. 4, the transmission device of FIG. 12, the device of FIG. 14, the transmission method of FIG. 24, etc.) may encode the point cloud data, generate parameter information, and generate and transmit a bitstream as shown in FIG. 18.
  • FIG. 1 Device for receiving point cloud data according to embodiments (receiving device 10004 in FIG. 1 , receiver 10005 , point cloud video decoder 10006 , transmission-decoding-rendering devices 20002-20003-20004 in FIG. 2 ), FIG.
  • the decoder of 10-11, the receiving device of FIG. 13, the device of FIG. 14, the receiving method of FIG. 25, etc.) may receive the bitstream as shown in FIG. 18 and decode the point cloud data based on the parameter information.
  • Signaling information may be used in a transmitting end or a receiving end.
  • a point cloud data encoder performing geometry encoding and/or attribute encoding may generate the following encoded point cloud (or a bitstream including the point cloud).
  • signaling information about point cloud data may be generated and processed by a metadata processing unit of a point cloud data transmission device and included in a point cloud as follows.
  • Each abbreviation means: Each abbreviation may be referred to by another term within the scope of equivalent meaning.
  • SPS Sequence Parameter Set
  • GPS Geometry Parameter Set
  • APS Attribute Parameter Set
  • TPS Tile Parameter Set
  • attribute (Attr): attribute bitstream attribute data unit header + [attribute PU header + attribute PU data ])
  • a slice according to embodiments may be referred to as a data unit or the like.
  • Option information related to prediction tree generation according to embodiments may be signaled by being added to SPS or GPS.
  • Option information related to prediction tree generation according to embodiments may be signaled by being added to TPS or a geometry header for each slice. Tiles or slices are provided so that the point cloud can be divided into areas and processed.
  • 19 shows a sequence parameter set according to embodiments.
  • Option information related to prediction tree generation may be added to a sequence parameter set and signaled. Prediction tree generation processing can be effectively signaled.
  • the name of signaling information can be understood within the scope of the meaning and function of signaling information.
  • the profile represents a profile to which the bitstream conforms.
  • a bitstream may not include a profile_idc value other than a designated value.
  • Other values of profile_idc are reserved for future use by ISO/IEC.
  • profile compatibility flag (profile_compatibility_flags) is 1, it indicates that the bitstream conforms to the profile indicated by profile_idc equal to j.
  • the number of attribute sets indicates the number of attributes coded in the bitstream.
  • the value of sps_num_attribute_sets can be between 0 and 63.
  • the attribute dimension indicates the number of components of the i-th attribute.
  • the attribute instance ID (attribute_instance_id[ i ]) represents the instance ID for the i-th attribute.
  • SPS according to embodiments may further include the following parameters.
  • simple_profile_compliant indicates whether the bitstream conforms to the simple profile (when 1) or not (when 0).
  • Dense_profile_compliant indicates whether the bitstream follows the Dense profile (when 1) or not (when 0).
  • predictive_profile_compliant indicates whether the bitstream conforms to the prediction profile (when 1) or not (when 0).
  • main_profile_compliant indicates whether the bitstream conforms to the basic profile (when set to 1) or not (when set to 0).
  • reserved_profile_18bits is equal to 0 in bitstreams conforming to this version of this document. Another value for reserved_profile_18bits is reserved for future use by ISO/IEC.
  • slice_reordering_constraint indicates whether the bitstream is sensitive to reordering or removal of slices within the coded point cloud frame (when 1) or not (when 0). When slice_reordering_constraint is 1, if slices are reordered or removed, the resulting bitstream may not be fully decoded.
  • unique_point_positions_constraint 1 indicates that every point in each coded point cloud frame must have a unique position.
  • unique_point_positions_constraint 0 indicates that two or more points can have the same position in the coded point cloud frame.
  • Points in different slices in the same frame may coincide even though each slice has a unique location.
  • unique_point_positions_constraint is set to 0.
  • level_idc indicates the level to which the bitstream conforms, as specified in Appendix A.
  • the bitstream does not contain level_idc values other than those specified in Appendix A.
  • Other values of level_idc are reserved for future use by ISO/IEC.
  • sps_seq_parameter_set_id identifies the SPS so that other DUs can refer to it.
  • sps_seq_parameter_set_id is 0 in bitstreams conforming to this version of this document.
  • Other values of sps_seq_parameter_set_id are reserved for future use by ISO/IEC.
  • frame_ctr_lsb_bits represents the length of the syntax element frame_ctr_lsb in units of bits.
  • slice_tag_bits specifies the length of the syntax element slice_tag in units of bits.
  • bypass_stream_enabled specifies whether bypass bins for arithmetic coded syntax elements are delivered as separate data streams. When 1, the two data streams are multiplexed using a fixed length chunk sequence (11.3). When zero, the bypass bin forms part of the arithmetic coded bitstream.
  • entropy_continuation_enabled indicates whether entropy parsing of a DU can depend on the final entropy parsing state of a DU in a previous slice (when 1) or not (when 0). It is a requirement of bitstream conformance that entropy_continuation_enabled should be 0 when slice_reordering_constraint is 0.
  • sps_extension_present indicates whether the sps_extension_data syntax element is present in the SPS syntax structure (when 1) or not (when 0). sps_extension_present is 0 in bitstreams conforming to this version of this document. The value 1 for sps_extension_present is reserved for future use by ISO/IEC.
  • sps_extension_data can have any value. Its existence and value do not affect decoder conformance to the profiles specified in this version of this document.
  • seq_origin_bits indicates the length of each seq_origin_xyz syntax element in bits, excluding the sign bit.
  • seq_origin_xyz[ ] and seq_origin_log2_scale together indicate the XYZ origin of the sequence and coding coordinate system in units of the sequence coordinate system at the origin of the application-specific coordinate system.
  • seq_origin_bits is 0, seq_origin_xyz[ ] and seq_origin_log2_scale should be inferred as 0.
  • the XYZ component of the origin is specified by the expression SeqOrigin[ ].
  • seq_bbox_size_bits indicates the length of each seq_bbox_size_minus1_xyz syntax element in bits.
  • seq_bbox_size_minus1_xyz[ ] plus 1 denotes the XYZ component of the coded volume dimension in sequence coordinates. If seq_bbox_size_bits is 0, no coded volume dimension is specified.
  • seq_unit_numerator_minus1, seq_unit_denominator_minus1 and seq_unit_is_metres together indicate the length of the unit vector of the sequence coordinate system.
  • seq_unit_is_metres indicates the length of the sequence unit vector.
  • seq_unit_is_metres 0 indicates that the sequence unit vector has a length relative to the application-specific coordinate system unit vector length AppUnit as follows.
  • seq_coded_scale_exponent, seq_coded_scale_mantissa_bits and seq_coded_scale_mantissa together indicate a scale factor that converts the coding coordinate system to the sequence coordinate system.
  • a scale factor is represented by a syntax element as a normalized binary floating point value greater than or equal to 1.
  • seq_coded_scale_mantisssa_bits indicates the length of the syntax element seq_coded_scale_mantissa in units of bits.
  • a scaling factor is expressed as a SeqCodedScale expression.
  • geom_axis_order represents the correspondence between the XYZ axis and the STV axis of the coded point cloud.
  • num_attributes indicates the number of attributes enumerated by the SPS attribute list.
  • AttrDim AttrBitDepth
  • AttrMaxVal represent the component count, bit depth, and maximum value of the attribute identified by the AttrIdx variable, respectively.
  • AttrDim attr_components_minus1[AttrIdx] + 1
  • AttrMaxVal : Exp2(AttrBitDepth) - 1
  • the attr_instance_id value can be used to distinguish attributes with the same attribute label.
  • a point cloud can have multiple color attributes sampled from different perspectives.
  • the application can use attr_instance_id to identify the viewpoint.
  • Attr_bitdepth_minus1[ attrIdx ] plus one specifies the bit depth of all components of the identified attribute.
  • Attr_label_known[ attrIdx ], attr_label[ attrIdx ] and attr_label_oid[ attrIdx ] together identify the type of data carried by the identified attribute.
  • attr_label_known[ attrIdx ] specifies whether the attribute is specified in this document by the value of attr_label[ attrIdx ] (when it is 0) or an externally specified attribute identified by the object identifier attr_label_oid[ attrIdx ].
  • Attr_label The attribute types identified by attr_label are specified in Table 9.
  • the attribute identified by attr_label is a requirement of bitstream conformance that it must have as many components as are designated as valid. Values of unspecified attr_label are reserved for future use by ISO/IEC. The decoder must decode the attribute with the reserved value of attr_label.
  • Attr_property_cnt indicates the number of attribute_property syntax structures in the SPS for attributes.
  • related option information for the prediction tree generation function can be signaled by being added to the geometry parameter set. It can be effectively signaled to support geometry inter-prediction. there is.
  • the name of signaling information can be understood within the scope of the meaning and function of signaling information.
  • Geometry parameter set ID (gps_geom_parameter_set_id): Indicates an identifier for GPS so that it can be referenced in other syntax elements.
  • the value of gps_seq_parameter_set_id can be in the range of 0 to 15.
  • Sequence parameter set ID (gps_seq_parameter_set_id): Indicates the sps_seq_parameter_set_id value for the active SPS.
  • the value of gps_seq_parameter_set_id can be in the range of 0 to 15.
  • Geom tree type (geom_tree_type): geom_tree_type equal to 0 indicates that location information is coded using Octree. geom_tree_type equal to 1 indicates that the location information is coded using a prediction tree.
  • GPS according to embodiments may further include the following parameters.
  • gps_geom_parameter_set_id identifies the GPS so that other DUs can reference it.
  • gps_seq_parameter_set_id identifies the active SPS by sps_seq_parameter_set_id.
  • slice_geom_origin_scale_present indicates whether slice_geom_origin_log2_scale exists (in case of 1) or not (in case of 0) in the GDU header.
  • slice_geom_origin_scale_present equal to 0 indicates that the slice origin scale is designated by gps_geom_origin_log2_scale.
  • gps_geom_origin_log2_scale represents the scale factor used to derive the slice origin from slice_geom_origin_xyz when slice_geom_origin_scale_present is 0.
  • geom_dup_point_counts_enabled indicates whether duplicate points can be signaled in the GDU by a per-point duplicate count (when 1) or not (when 0).
  • geom_dup_point_counts_enabled 0 does not prevent coding the same point location multiple times within a single slice via means other than direct_dup_point_cnt, occ_dup_point_cnt or ptn_dup_point_cnt syntax elements.
  • geom_tree_type 0 indicates that the slice geometry is coded using an occupancy tree (7.3.3.4).
  • geom_tree_type 1 indicates that the slice geometry is coded using a prediction tree (7.3.3.8).
  • gps_extension_present indicates whether the gps_extension_data syntax element exists (when 1) or does not exist (when 0) in the GPS syntax structure.
  • gps_extension_present is 0 in bitstreams conforming to this version of this document.
  • a value of 1 for gps_extension_present is reserved for future use by ISO/IEC.
  • gps_extension_data can have any value. Its existence and value do not affect decoder conformance to the profiles specified in this version of this document.
  • geom_angular_enabled indicates whether slice geometry is coded (when 1) or not (when 0) using information about a set of beams located along the V-axis of the angular origin and rotating. When activated, point locations are assumed to be sampled along the rays cast by the beam.
  • slice_angular_origin_present indicates whether the slice-related angular origin is signaled in the GDU header (when 1) or not (when 0).
  • slice_angular_origin_present equal to 0 indicates that the angular origin is gps_angular_origin_xyz. If there is no slice_angular_origin_present, it is inferred as 0.
  • gps_angular_origin_bits_minus1 plus 1 indicates the length of each gps_angular_origin_xyz syntax element in bits.
  • gps_angular_origin_xyz[] represents the XYZ coordinate of the angular origin in the coding coordinate system.
  • num_beams_minus1 plus 1 represents the number of beams enumerated by the GPS.
  • beam_elevation_init and beam_elevation_diff[] together represent the beam elevation as a slope on the S-T plane.
  • the elevation gradient of the th beam is expressed as BeamElev[]. It is a binary fixed-point value with 18 fractional bits.
  • beam_voffset_init and beam_voffset_diff[] together indicate the V-axis offset of the enumerated beam from the angle origin. Offsets are expressed in units of the coding coordinate system. The offset of the th beam is represented by the expression BeamOffsetV[].
  • beam_steps_per_rotation_init_minus1 and beam_steps_per_rotation_diff[] indicate the number of steps performed per rotation by the rotating beam.
  • the value of the th beam is expressed as a BeamStepsPerRev[] expression.
  • ptree_ang_azimuth_pi_bits_minus11 plus 11 represents the number of bits representing a half rotation of the beam around the V axis. A half turn is * radians.
  • ptree_ang_radius_scale_log2 represents the factor used to scale the radial angular coordinates of points during conversion to Cartesian coordinates.
  • ptree_ang_azimuth_step_minus1 plus 1 represents the expected change in the azimuth of the rotating beam between the coded points.
  • the azimuth prediction residual used for angular prediction tree coding may be coded as a multiple of ptree_ang_azimuth_step_minus1 + 1 and a remainder.
  • occtree_point_cnt_list_present indicates whether the GDU footer enumerates the number of points at each occupancy tree level (when 1) or not (when 0). If there is no occtree_point_cnt_list_present, it is inferred as 0.
  • occtree_direct_coding_mode greater than 0 indicates that the point location can be coded by a suitable direct node in the occupancy tree. occtree_direct_coding_mode equal to 0 indicates that the direct node should not be present in the occupied tree.
  • occtree_direct_joint_coding_enabled indicates whether direct nodes coding two points should jointly code positions according to a specific order of points (when 1) or not (when 0).
  • occtree_coded_axis_list_present 1 indicates that the GDU header contains an occtree_coded_axis syntax element used to derive the node size for each occupancy tree level.
  • occtree_coded_axis_list_present 0 indicates that the occtree_coded_axis syntax element is not present in the GDU syntax and the occupancy tree represents a tertiary volume specified by the tree depth.
  • occtree_neigh_window_log2_minus1 plus 1 represents the number of occupied tree node positions forming each availability window within the tree level. Nodes outside the window are not available to processes associated with nodes within the window. occtree_neigh_window_log2_minus1 equal to 0 indicates that only sibling nodes should be considered usable by the current node.
  • occtree_adjacent_child_enabled indicates whether adjacent children of adjacent occupancy tree nodes are used (when set to 1) or not used (when set to 0) in the bit-occupied context. Inferred to 0 if occtree_adjacent_child_enabled is not present.
  • occtree_intra_pred_max_nodesize_log2 minus 1 represents the maximum size of occupancy tree nodes suitable for intra-slice occupancy prediction. If occtree_intra_pred_max_nodesize_log2 does not exist, it is inferred as 0.
  • occtree_bitwise_coding indicates whether the node occupancy bitmap is coded using the occupancy_bit syntax element (when 1) or the pre-coded syntax element occupancy_byte (when 0).
  • occtree_planar_enabled indicates whether (when 1) whether or not (when 0) whether coding of the node-occupied bitmap is partially performed by signaling of occupied and unoccupied planes. Inferred to 0 if occtree_planar_enabled is not present.
  • occtree_direct_node_rate_minus1 indicates that, if present, only occtree_direct_node_rate_minus1 + 1 of all 32 eligible nodes can be coded as direct nodes.
  • occtree_planar_buffer_disabled indicates whether contextualization of occupied plane positions for each node using the previously coded node's plane position should be disabled (when 1) or not (when 0). Inferred as 0 if occtree_planar_buffer_disabled is not present.
  • geom_scaling_enabled indicates whether the coded geometry should be scaled (when 1) or not (when 0) during the geometry decoding process.
  • geom_qp represents the geometry QP before adding the per-slice and per-node offsets.
  • geom_qp_mul_log2 represents the scaling factor to be applied to the geometry QP. Each time the scaling step size doubles, there is an Exp2(3-geom_qp_mul_log2) QP value.
  • ptree_qp_period_log2 represents the period of a node for which a predicted tree node QP offset is signaled. The period is one for all Exp2(ptree_qp_period_log2) nodes.
  • occtree_direct_node_qp_offset represents the offset relative to the slice geometry QP for scaling the direct node coded point location.
  • 21 shows a tile parameter set according to embodiments.
  • Option information related to prediction tree generation may be signaled by being added to a tile parameter set. Inter-prediction can be effectively signaled.
  • the name of signaling information can be understood within the scope of the meaning and function of signaling information.
  • the number of tiles (num_tiles) represents the signaled number of tiles for the bitstream. If not present, num_tiles is inferred to be 0.
  • Tile bounding box offset x (tile_bounding_box_offset_x[i]) represents the x offset of the ith tile in Cartesian coordinates. If it does not exist, the value of tile_bounding_box_offset_x[0] is inferred to be sps_bounding_box_offset_x.
  • Tile bounding box offset y (tile_bounding_box_offset_y[i]) represents the y offset of the ith tile in Cartesian coordinates. If not present, the value of tile_bounding_box_offset_y[0] is inferred as sps_bounding_box_offset_y.
  • a tile parameter set according to embodiments may further include the following parameters.
  • a tile parameter set according to embodiments may be referred to as a tile inventory.
  • sequence parameter set ID indicates an active SPS with sps_seq_parameter_set_id.
  • the number of frames lsb bits (ti_frame_ctr_lsb_bits) represents the length of the syntax element ti_frame_ctr_lsb in units of bits.
  • ti_frame_ctr_lsb_bits may be equal to frame_ctr_lsb_bits of the active SPS.
  • the number of frames lsb may be ti_frame_ctr_lsb_bits LSB of FrameCtr for the next coded point cloud frame.
  • the number of tiles (tile_cnt) represents the number of tiles listed by the tile inventory.
  • tile ID represents the length of each tile_id syntax element in bits.
  • tile_id_bits equal to 0 indicates that the tile should be identified by index tileIdx.
  • Tile origin bits (tile_origin_bits_minus1) plus 1 indicates the length of each tile origin xyz (tile_origin_xyz) syntax element excluding the sign bit in bits.
  • Tile size bits (tile_size_bits_minus1) plus 1 indicates the length of each tile size (tile_size_minus1_xyz) syntax element in bits.
  • tile ID (tile_id[tileIdx]) represents an identifier of a tileIdxth tile in the tile inventory.
  • tile_id_bits When tile_id_bits is 0, the value of tile_id[ tileIdx ] is inferred as tileIdx. Any value of tile_id can be unique within a tile inventory.
  • tile origin xyz and the tile size xyz represent the bounding box of the sequence coordinate system containing the slice identified by the slice_tag equal to the tileId.
  • Tile origin xyz (tile_origin_xyz[tileId][]) represents the XYZ coordinate of the bottom edge of the tile bounding box relative to the tile inventory origin.
  • Origin xyz (ti_origin_bits_minus1): plus 1 indicates the length in bits of each ti_origin_xyz syntax element excluding the sign bit.
  • Origin xyz and origin scale (ti_origin_xyz[] and ti_origin_log2_scale) together represent the XYZ origin of the sequence coordinate system specified by seq_origin_xyz[] and seq_origin_log2_scale. Values of ti_origin_xyz[] and ti_origin_log2_scale may be the same as seq_origin_xyz[] and seq_origin_log2_scale, respectively.
  • FIG. 22 shows a geometry slice header according to embodiments.
  • related option information for a prediction tree generation function may be added to a geometry slice header and signaled. Signaling can be performed efficiently to support inter-prediction.
  • the name of signaling information can be understood within the scope of the meaning and function of signaling information.
  • the geometry parameter set ID indicates the gps_geom_parameter_set_id value of the active GPS.
  • the tile ID (gsh_tile_id) represents a tile ID value referred to by GSH.
  • the value of the tile ID (gsh_tile_id) can be in the range of 0 to XX.
  • the slice id (gsh_slice_id) identifies the slice header to be referenced by other syntax elements.
  • the value of gsh_slice_id can be in the range of 0 to XX.
  • a geometry slice header may be referred to as a geometry data unit header.
  • the geometry slice header may further include the following parameters.
  • the geometry parameter set ID indicates active GPS as gps_geom_parameter_set_id.
  • a slice ID indicates a slice to be referenced by another DU (data unit, corresponding to a slice unit).
  • slice_tag identifies a slice as a member of a slice group that has the same value for slice_tag. If there is a tile inventory DU, a slice group is a tile identified by a tile ID. Otherwise, the interpretation of slice_tag when there is no tile inventory DU is application dependent.
  • frame_ctr_lsb specifies the frame_ctr_lsb_bits LSB of the conceptual frame counter FrameCtr. Consecutive slices with different frame_ctr_lsb values form part of individual output point cloud frames. Consecutive slices with the same value of frame_ctr_lsb without intermediate frame boundary marker data units form part of the same coded point cloud frame.
  • slice_entropy_continuation 1 specifies that the entropy parsing state recovery process (11.6.2.2 and 11.6.3.2) should be applied at the start of the slice's GDUs and ADUs.
  • slice_entropy_continuation 0 specifies that parsing of GDUs and ADUs in a slice is independent of other slices. If there is no slice_entropy_continuation, it is inferred as 0.
  • slice_entropy_continuation must be 0 when the GDU is the first GDU in the coded point cloud frame.
  • a decoder MAY ignore (remove from the bitstream and discard) any slice of a coded point cloud frame with a slice_entropy_continuation of 1 that is not preceded by a slice of the same frame with a slice_entropy_continuation of 0.
  • prev_slice_id must be the same as the GDU slice_id of the previous slice in bitstream order.
  • the decoder MAY ignore (remove and discard from the bitstream) slices with prev_slice_id present and not equal to the slice_id of the previous slice in the same frame.
  • slice_entropy_continuation be 0 if the slice_tag is not identical to the slice_tag of the GDU identified by prev_slice_id. For example, if slice_tag is used to select a subset of slices, decoding may be prevented if there are dependencies on slices that are not selected.
  • slice_geom_origin_bits_minus1 plus 1 specifies the length in bits of each slice_geom_origin_xyz syntax element.
  • slice_geom_origin_xyz[] and slice_geom_origin_log2_scale designate the XYZ coordinates of the slice origin in the coding coordinate system.
  • the slice origin of STV coordinates is specified with the SliceOrigin[] expression. If slice_geom_origin_log2_scale does not exist, it is inferred as gps_geom_origin_log2_scale.
  • slice_angular_origin_bits_minus1 plus 1 specifies the length of each slice_angular_origin_xyz syntax element in bits.
  • slice_angular_origin_xyz[] specifies the XYZ coordinate of the origin of the relative angle in the coordinate system of the slice. If there is no slice_angular_origin_xyz[], it is inferred as 0.
  • slice_geom_qp_offset specifies the slice geometry QP as an offset to GPS geom_qp. If there is no slice_geom_qp_offset, it is inferred as 0.
  • Whether to restore using the reference prediction tree of each point may be signaled in geometry prediction tree data. It can be effectively signaled for inter-prediction support.
  • the name of signaling information can be understood within the scope of the meaning and function of signaling information.
  • Prediction Tree Node ID (PtnNodeIdx): Indicates the node index.
  • End of tree (gpt_end_of_trees_flag): If equal to 0, indicates that another prediction tree follows in the data unit. gpt_end_of_trees_flag equal to 1 indicates that no more prediction trees exist in the data unit.
  • the number of children (ptn_child_cnt[nodeIdx]) is the number of direct child nodes of the current prediction tree node in the geometric prediction tree.
  • the prediction mode (ptn_pred_mode[nodeIdx]) represents the mode used to predict the position relative to the current node.
  • Inter-reference flag Indicates whether information for restoring a point from a prediction tree generated through a reference frame should be referenced.
  • FIG. 24 shows a point cloud data transmission method according to embodiments.
  • Method/device for transmitting point cloud data may correspond to the method of FIG. 24.
  • a point cloud data transmission method may include encoding point cloud data.
  • Encoding operations according to embodiments may encode point cloud data as described in FIGS. 1 to 14 . Also, as described in FIGS. 15 and 16 , point cloud data can be efficiently compressed by generating a prediction tree.
  • a prediction tree may include a prediction tree of a current frame, a prediction tree of a reference frame, and a prediction tree in which the prediction tree of the current frame and the prediction tree of the reference frame are integrated.
  • a bitstream including encoded point cloud data and related parameter information may be generated.
  • the method for transmitting point cloud data may further include transmitting a bitstream including point cloud data.
  • a transmission operation may transmit encoded point cloud data as described with reference to FIGS. 1 to 14 .
  • a bitstream including point cloud data encoded based on a prediction tree may be transmitted.
  • 25 shows a method for receiving point cloud data according to embodiments.
  • Method/device for receiving point cloud data may correspond to the method shown in FIG.
  • a method for receiving point cloud data may include receiving a bitstream including point cloud data.
  • the receiving operation may receive a bit stream ( FIGS. 18 to 23 ) including encoded point cloud data and parameters.
  • a bit stream FIGS. 18 to 23
  • point cloud data encoded based on a prediction tree may be received.
  • the method for receiving point cloud data may further include decoding the point cloud data.
  • a decoding operation may decode point cloud data as described with reference to FIGS. 1 to 14 .
  • a prediction tree may be generated and point cloud data may be decoded based on the prediction tree.
  • Point cloud data included in the bitstream of FIG. 18 may be decoded based on the parameter information of FIGS. 19 to 23.
  • a point cloud data transmission method includes encoding point cloud data; and transmitting a bitstream including point cloud data; can include
  • encoding point cloud data includes inter-prediction between frames including the point cloud data, and inter-prediction includes: , predicting global motion for the point cloud data based on the prediction unit, and predicting local motion for the point cloud data by dividing the prediction unit.
  • the prediction unit may include an LPU, a PU, and the like, depending on the size and degree of division.
  • an encoding method generates an integrated prediction tree by using a prediction tree of a reference frame to predict a current point of a current frame.
  • Encoding the point cloud data includes generating a prediction tree for the point cloud data, and generating the prediction tree includes setting a parent node for a point included in a current frame including the point cloud data to the current frame.
  • Inter reference information may be generated when a parent node for a given point is generated and prediction for a point included in the current frame is performed based on the reference frame.
  • a parent node may be referred to as an upper node.
  • a node may contain one or more points.
  • a node may be referred to as a point.
  • the prediction tree may include a prediction tree of the current frame, a prediction tree of the reference frame, and an integrated prediction tree of the current frame and the reference frame.
  • An integrated prediction tree may be referred to as a prediction tree.
  • the integrated prediction tree refers to a prediction tree generated from a prediction tree of a current frame and a prediction tree of a reference frame in order to encode a point of the current frame.
  • an encoding method may generate an integrated prediction tree in order to predict a next point after a current point.
  • the generating of the prediction tree may further include registering, based on the prediction tree, a parent node of a next point included in the current frame including the point cloud data, and the parent node of the next point is based on the reference frame. and registered, inter reference information may be generated. If there are points (or nodes) in the current frame, for example, a, b, and c, a may be the current point and b may be the next point.
  • the encoding of point cloud data includes generating a prediction tree for a current frame including the point cloud data, and generating a prediction tree for points included in the current frame.
  • a parent node is found based on the prediction tree for the current frame and the prediction tree of the reference frame for the current frame, based on the distance between the node included in the prediction tree for the current frame and the node included in the prediction tree for the reference frame.
  • the parent node when the parent node is searched and the node included in the prediction tree of the reference frame is designated as the parent node, a virtual link is created between the prediction tree for the current frame and the prediction tree of the reference frame, and inter-reference information is generated It can be.
  • a bitstream may include information about generation of a prediction tree.
  • the point cloud data transmission method is performed by a transmission device.
  • the transmitting device may be an encoder including a memory and/or a processor.
  • the transmitting device includes an encoder encoding point cloud data; and a transmitter that transmits a bitstream including point cloud data; can include
  • the receiving method may correspond to the point cloud data transmitting method, and may perform a reverse process.
  • the receiving method includes receiving a bitstream including point cloud data; and decoding the point cloud data; can include
  • decoding point cloud data includes performing motion compensation on the point cloud data based on parameter information included in a bitstream. and restoring a prediction tree for point cloud data.
  • the step of decoding point cloud data is based on the inter reference information included in the bitstream.
  • a parent node for a point included in a current frame including a current frame may be found from a prediction tree for a reference frame for the current frame or a prediction tree for the current frame.
  • decoding the point cloud data includes restoring a prediction tree for a current frame including the point cloud data, and restoring a prediction tree for a point included in the current frame.
  • a parent node is found based on the prediction tree for the current frame and the prediction tree of the reference frame for the current frame, based on the distance between the node included in the prediction tree for the current frame and the node included in the prediction tree for the reference frame.
  • a parent node is searched and a node included in a prediction tree of a reference frame is designated as a parent node, a virtual link between the prediction tree of the current frame and the prediction tree of the reference frame may be created.
  • the receiving method may be performed by a receiving device.
  • the receiving device may be composed of a decoder including a memory and/or a processor.
  • the receiving device includes a receiving unit receiving a bitstream including point cloud data; and a decoder to decode the point cloud data; can include
  • the prediction tree When generating a prediction tree, a point close to the current point is found.
  • the prediction tree itself has an effect of generating a prediction tree for inter prediction, rather than a tree of the current frame and a tree of reference frames. That is, the encoder and/or decoder according to the embodiments generate a prediction tree in consideration of the correlation of all points, and thus, effective compression/decompression is possible.
  • the compression efficiency of geometry information compression techniques can be improved. It can efficiently support real-time point cloud data capture/compression/transmission/restoration/playback services.
  • the PCC encoding method, PCC decoding method, and signaling method of the above-described embodiments can provide the following effects. Reduced encoding and decoding time for scenarios that require low-latency services, for example, when point cloud data needs to be captured and transmitted from LiDAR in real time, or when 3D Map data needs to be transmitted and processed in real time to provide a service this may be needed As a method of shortening, latency can be reduced by starting encoding, streaming, and decoding with only a part of the point cloud even if there is no entire information.
  • Embodiments maintain the size of the bitstream while reducing the latency of the geometry information compression technique of Geometry-based Point Cloud Compression (G-PCC) for 3D point cloud data compression for low-latency services.
  • G-PCC Geometry-based Point Cloud Compression
  • a method for performing inter prediction is provided as a possible prediction tree generation method.
  • the embodiments provide a point cloud content stream by increasing the geometry compression efficiency of the encoder (encoder) / decoder (decoder) of Geometry-based Point Cloud Compression (G-PCC) for compressing 3D point cloud data. can do.
  • a PCC encoder and/or a PCC decoder may provide an efficient method of generating a prediction tree, and may provide an effect of increasing geometry compression coding/decoding efficiency by considering inter-frame correlation.
  • the transmission method/device according to the embodiments can transmit data by efficiently compressing the point cloud data, and by transmitting signaling information for this, the reception method/device according to the embodiments also efficiently transmits the point cloud data. can be decoded/restored.
  • each drawing has been divided and described, but it is also possible to design to implement a new embodiment by merging the embodiments described in each drawing. And, according to the needs of those skilled in the art, designing a computer-readable recording medium in which programs for executing the previously described embodiments are recorded falls within the scope of the embodiments.
  • the device and method according to the embodiments are not limited to the configuration and method of the embodiments described above, but the embodiments are selectively combined with all or part of each embodiment so that various modifications can be made. may be configured.
  • Various components of the device of the embodiments may be implemented by hardware, software, firmware or a combination thereof.
  • Various components of the embodiments may be implemented as one chip, for example, as one hardware circuit.
  • components according to the embodiments may be implemented as separate chips.
  • at least one or more of the components of the device according to the embodiments may be composed of one or more processors capable of executing one or more programs, and the one or more programs may be executed. Any one or more of the operations/methods according to the examples may be performed or may include instructions for performing the operations/methods.
  • Executable instructions for performing methods/operations of an apparatus may be stored in a non-transitory CRM or other computer program products configured for execution by one or more processors, or may be stored in one or more may be stored in transitory CRM or other computer program products configured for execution by processors.
  • the memory according to the embodiments may be used as a concept including not only volatile memory (eg, RAM) but also non-volatile memory, flash memory, PROM, and the like. Also, those implemented in the form of a carrier wave such as transmission through the Internet may be included.
  • the processor-readable recording medium is distributed in computer systems connected through a network, so that the processor-readable code can be stored and executed in a distributed manner.
  • first, second, etc. may be used to describe various components of the embodiments. However, interpretation of various components according to embodiments should not be limited by the above terms. These terms are only used to distinguish one component from another. Only thing For example, a first user input signal may be referred to as a second user input signal. Similarly, the second user input signal may be referred to as the first user input signal. Use of these terms should be construed as not departing from the scope of the various embodiments. Although both the first user input signal and the second user input signal are user input signals, they do not mean the same user input signals unless the context clearly indicates otherwise.
  • operations according to embodiments described in this document may be performed by a transceiver including a memory and/or a processor according to embodiments.
  • the memory may store programs for processing/controlling operations according to embodiments, and the processor may control various operations described in this document.
  • a processor may be referred to as a controller or the like.
  • Operations in embodiments may be performed by firmware, software, and/or a combination thereof, and the firmware, software, and/or combination thereof may be stored in a processor or stored in a memory.
  • the transmitting/receiving device may include a transmitting/receiving unit for transmitting/receiving media data, a memory for storing instructions (program codes, algorithms, flowcharts and/or data) for processes according to embodiments, and a processor for controlling operations of the transmitting/receiving device.
  • a transmitting/receiving unit for transmitting/receiving media data
  • a memory for storing instructions (program codes, algorithms, flowcharts and/or data) for processes according to embodiments
  • a processor for controlling operations of the transmitting/receiving device.
  • a processor may be referred to as a controller or the like, and may correspond to, for example, hardware, software, and/or combinations thereof. Operations according to the above-described embodiments may be performed by a processor. Also, the processor may be implemented as an encoder/decoder for the operations of the above-described embodiments.
  • the embodiments may be applied in whole or in part to an apparatus and system for transmitting and receiving point cloud data.
  • Embodiments may include changes/variations, which do not depart from the scope of the claims and their equivalents.

Landscapes

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  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Compression Or Coding Systems Of Tv Signals (AREA)

Abstract

실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계; 및 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 전송하는 단계; 를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 수신하는 단계; 및 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계; 를 포함할 수 있다.

Description

포인트 클라우드 데이터 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 포인트 클라우드 데이터 수신 장치 및 포인트 클라우드 데이터 수신 방법
실시예들은 포인트 클라우드 콘텐트(Point Cloud Content)를 처리하는 방법 및 장치에 대한 것이다.
포인트 클라우드 콘텐트는 3차원 공간을 표현하는 좌표계에 속한 점(포인트)들의 집합인 포인트 클라우드로 표현되는 콘텐트이다. 포인트 클라우드 콘텐트는3차원으로 이루어진 미디어를 표현할 수 있으며, VR (Virtual Reality, 가상현실), AR (Augmented Reality, 증강현실), MR (Mixed Reality, 혼합현실), 및 자율 주행 서비스 등의 다양한 서비스를 제공하기 위해 사용된다. 하지만 포인트 클라우드 콘텐트를 표현하기 위해서는 수만개에서 수십만개의 포인트 데이터가 필요하다. 따라서 방대한 양의 포인트 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 방법이 요구된다.
실시예들은 포인트 클라우드 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 장치 및 방법을 제공한다. 실시예들은 지연시간(latency) 및 인코딩/디코딩 복잡도를 해결하기 위한 포인트 클라우드 데이터 처리 방법 및 장치를 제공한다.
다만, 전술한 기술적 과제만으로 제한되는 것은 아니고, 기재된 전체 내용에 기초하여 당업자가 유추할 수 있는 다른 기술적 과제로 실시예들의 권리범위가 확장될 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계; 및 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 전송하는 단계; 를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 수신하는 단계; 및 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계; 를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 장치 및 방법은 높은 효율로 포인트 클라우드 데이터를 처리할 수 있다.
실시예들에 따른 장치 및 방법은 높은 퀄리티의 포인트 클라우드 서비스를 제공할 수 있다.
실시예들에 따른 장치 및 방법은 VR 서비스, 자율주행 서비스 등 범용적인 서비스를 제공하기 위한 포인트 클라우드 콘텐트를 제공할 수 있다.
도면은 실시예들을 더욱 이해하기 위해서 포함되며, 도면은 실시예들에 관련된 설명과 함께 실시예들을 나타낸다. 이하에서 설명하는 다양한 실시예들의 보다 나은 이해를 위하여, 하기 도면들에 걸쳐 유사한 참조 번호들이 대응하는 부분들을 포함하는 다음의 도면들과 관련하여 이하의 실시예들의 설명을 반드시 참조해야 한다.
도1은 실시예들에 따른 포인트 클라우드콘텐츠 제공 시스템의 예시를 나타낸다.
도 2는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 동작을 나타내는 블록도이다.
도 3은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 캡쳐 과정의 예시를 나타낸다.
도 4는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(Point Cloud Encoder)의 예시를 나타낸다.
도 5 는 실시예들에 따른 복셀의 예시를 나타낸다.
도 6은 실시예들에 따른 옥트리 및 오큐판시 코드 (occupancy code)의 예시를 나타낸다.
도 7은 실시예들에 따른 이웃 노드 패턴의 예시를 나타낸다.
도 8은 실시예들에 따른 LOD 별 포인트 구성의 예시를 나타낸다.
도 9는 실시예들에 따른 LOD 별 포인트 구성의 예시를 나타낸다.
도 10은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 디코더(Point Cloud Decoder)의 예시를 나타낸다.
도 11은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 디코더(Point Cloud Decoder)의 예시를 나타낸다.
도 12는 실시예들에 따른 전송 장치의 예시이다.
도 13은 실시예들에 따른 수신 장치의 예시이다.
도 14는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 방법/장치와 연동 가능한 구조의 예시를 나타낸다.
도15는 실시예들에 따른 통합 예측 트리 생성을 나타낸다.
도16은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치를 나타낸다.
도17은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치를 나타낸다.
도18은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 나타낸다.
도19는 실시예들에 따른 시퀀스 파라미터 세트를 나타낸다.
도20은 실시예들에 따른 지오메트리 파라미터 세트를 나타낸다.
도21은 실시예들에 따른 타일 파라미터 세트를 나타낸다.
도22는 실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스 헤더를 나타낸다.
도23은 실시예들에 따른 지오메트리 예측 트리 데이터를 나타낸다.
도24는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법을 나타낸다.
도25는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법을 나타낸다.
실시예들의 바람직한 실시예에 대해 구체적으로 설명하며, 그 예는 첨부된 도면에 나타낸다. 첨부된 도면을 참조한 아래의 상세한 설명은 실시예들의 실시예에 따라 구현될 수 있는 실시예만을 나타내기보다는 실시예들의 바람직한 실시예를 설명하기 위한 것이다. 다음의 상세한 설명은 실시예들에 대한 철저한 이해를 제공하기 위해 세부 사항을 포함한다. 그러나 실시예들이 이러한 세부 사항 없이 실행될 수 있다는 것은 당업자에게 자명하다.
실시예들에서 사용되는 대부분의 용어는 해당 분야에서 널리 사용되는 일반적인 것들에서 선택되지만, 일부 용어는 출원인에 의해 임의로 선택되며 그 의미는 필요에 따라 다음 설명에서 자세히 서술한다. 따라서 실시예들은 용어의 단순한 명칭이나 의미가 아닌 용어의 의도된 의미에 근거하여 이해되어야 한다.
도1은 실시예들에 따른 포인트 클라우드콘텐츠 제공 시스템의 예시를 나타낸다.
도 1에 도시된 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 전송 장치(transmission device)(10000) 및 수신 장치(reception device)(10004)를 포함할 수 있다. 전송 장치(10000) 및 수신 장치(10004)는 포인트 클라우드 데이터를 송수신하기 위해 유무선 통신 가능하다.
실시예들에 따른 전송 장치(10000)는 포인트 클라우드 비디오(또는 포인트 클라우드 콘텐트)를 확보하고 처리하여 전송할 수 있다. 실시예들에 따라, 전송 장치(10000)는 고정국(fixed station), BTS(base transceiver system), 네트워크, AI(Ariticial Intelligence) 기기 및/또는 시스템, 로봇, AR/VR/XR 기기 및/또는 서버 등을 포함할 수 있다. 또한 실시예들에 따라 전송 장치(10000)는 무선 접속 기술(예, 5G NR(New RAT), LTE(Long Term Evolution))을 이용하여, 기지국 및/또는 다른 무선 기기와 통신을 수행하는 기기, 로봇, 차량, AR/VR/XR 기기, 휴대기기, 가전, IoT(Internet of Thing)기기, AI 기기/서버 등을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 전송 장치(10000)는 포인트 클라우드 비디오 획득부(Point Cloud Video Acquisition, 10001), 포인트 클라우드 비디오 인코더(Point Cloud Video Encoder, 10002) 및/또는 트랜스미터(Transmitter (or Communication module), 10003)를 포함한다
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 획득부(10001)는 캡쳐, 합성 또는 생성 등의 처리 과정을 통해 포인트 클라우드 비디오를 획득한다. 포인트 클라우드 비디오는 3차원 공간에 위치한 포인트들의 집합인 포인트 클라우드로 표현되는 포인트 클라우드 콘텐트로서, 포인트 클라우드 비디오 데이터 등으로 호칭될 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오는 하나 또는 그 이상의 프레임들을 포함할 수 있다. 하나의 프레임은 정지 영상/픽쳐를 나타낸다. 따라서 포인트 클라우드 비디오는 포인트 클라우드 영상/프레임/픽처를 포함할 수 있으며, 포인트 클라우드 영상, 프레임 및 픽처 중 어느 하나로 호칭될 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)는 확보된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 인코딩한다. 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)는 포인트 클라우드 컴프레션(Point Cloud Compression) 코딩을 기반으로 포인트 클라우드 비디오 데이터를 인코딩할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 컴프레션 코딩은 G-PCC(Geometry-based Point Cloud Compression) 코딩 및/또는 V-PCC(Video based Point Cloud Compression) 코딩 또는 차세대 코딩을 포함할 수 있다. 또한 실시예들에 따른 포인트 클라우드 컴프레션 코딩은 상술한 실시예에 국한되는 것은 아니다. 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)는 인코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 포함하는 비트스트림을 출력할 수 있다. 비트스트림은 인코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터뿐만 아니라, 포인트 클라우드 비디오 데이터의 인코딩과 관련된 시그널링 정보를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 트랜스미터(10003)는 인코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 포함하는 비트스트림을 전송한다. 실시예들에 따른 비트스트림은 파일 또는 세그먼트(예를 들면 스트리밍 세그먼트) 등으로 인캡슐레이션되어 방송망 및/또는 브로드밴드 망등의 다양한 네트워크를 통해 전송된다. 도면에 도시되지 않았으나, 전송 장치(10000)는 인캡슐레이션 동작을 수행하는 인캡슐레이션부(또는 인캡슐레이션 모듈)을 포함할 수 있다. 또한 실시예들에 따라 인캡슐레이션부는 트랜스미터(10003)에 포함될 수 있다. 실시예들에 따라 파일 또는 세그먼트는 네트워크를 통해 수신 장치(10004)로 전송되거나, 디지털 저장매체(예를 들면 USB, SD, CD, DVD, 블루레이, HDD, SSD 등)에 저장될 수 있다. 실시예들에 따른 트랜스미터(10003)는 수신 장치(10004) (또는 리시버(Receiver, 10005))와 4G, 5G, 6G 등의 네트워크를 통해 유/무선 통신 가능하다. 또한 트랜스미터(10003)는 네트워크 시스템(예를 들면 4G, 5G, 6G 등의 통신 네트워크 시스템)에 따라 필요한 데이터 처리 동작을 수행할 수 있다. 또한 전송 장치(10000)는 온 디맨드(On Demand) 방식에 따라 인캡슐레이션된 데이터를 전송할 수도 있다.
실시예들에 따른 수신 장치(10004)는 리시버(Receiver, 10005), 포인트 클라우드 비디오 디코더(Point Cloud Decoder, 10006) 및/또는 렌더러(Renderer, 10007)를 포함한다. 실시예들에 따라 수신 장치(10004)는 무선 접속 기술(예, 5G NR(New RAT), LTE(Long Term Evolution))을 이용하여, 기지국 및/또는 다른 무선 기기와 통신을 수행하는 기기, 로봇, 차량, AR/VR/XR 기기, 휴대기기, 가전, IoT(Internet of Thing)기기, AI 기기/서버 등을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 리시버(10005)는 포인트 클라우드 비디오 데이터를 포함하는 비트스트림 또는 비트스트림이 인캡슐레이션된 파일/세그먼트 등을 네트워크 또는 저장매체로부터 수신한다. 리시버(10005)는 네트워크 시스템(예를 들면 4G, 5G, 6G 등의 통신 네트워크 시스템)에 따라 필요한 데이터 처리 동작을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 리시버(10005)는 수신한 파일/세그먼트를 디캡슐레이션하여 비트스트림을 출력할수 있다. 또한 실시예들에 따라 리시버(10005)는 디캡슐레이션 동작을 수행하기 위한 디캡슐레이션부(또는 디캡슐레이션 모듈)을 포함할 수 있다. 또한 디캡슐레이션부는 리시버(10005)와 별개의 엘레멘트(또는 컴포넌트)로 구현될 수 있다.
포인트 클라우드 비디오 디코더(10006)는 포인트 클라우드 비디오 데이터를 포함하는 비트스트림을 디코딩한다. 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006)는 포인트 클라우드 비디오 데이터가 인코딩된 방식에 따라 디코딩할 수 있다(예를 들면 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)의 동작의 역과정). 따라서 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006)는 포인트 클라우드 컴프레션의 역과정인 포인트 클라우드 디컴프레션 코딩을 수행하여 포인트 클라우드 비디오 데이터를 디코딩할 수 있다. 포인트 클라우드 디컴프레션 코딩은 G-PCC 코딩을 포함한다.
렌더러(10007)는 디코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 렌더링한다. 렌더러(10007)는 포인트 클라우드 비디오 데이터 뿐만 아니라 오디오 데이터도 렌더링하여 포인트 클라우드 콘텐트를 출력할 수 있다. 실시예들에 따라 렌더러(10007)는 포인트 클라우드 콘텐트를 디스플레이하기 위한 디스플레이를 포함할 수 있다. 실시예들에 따라 디스플레이는 렌더러(10007)에 포함되지 않고 별도의 디바이스 또는 컴포넌트로 구현될 수 있다.
도면에 점선으로 표시된 화살표는 수신 장치(10004)에서 획득한 피드백 정보(feedback information)의 전송 경로를 나타낸다. 피드백 정보는 포인트 클라우드 컨텐트를 소비하는 사용자와의 인터랙티비를 반영하기 위한 정보로서, 사용자의 정보(예를 들면 헤드 오리엔테이션 정보), 뷰포트(Viewport) 정보 등)을 포함한다. 특히 포인트 클라우드 콘텐트가 사용자와의 상호작용이 필요한 서비스(예를 들면 자율주행 서비스 등)를 위한 콘텐트인 경우, 피드백 정보는 콘텐트 송신측(예를 들면 전송 장치(10000)) 및/또는 서비스 프로바이더에게 전달될 수 있다. 실시예들에 따라 피드백 정보는 전송 장치(10000) 뿐만 아니라 수신 장치(10004)에서도 사용될 수 있으며, 제공되지 않을 수도 있다.
실시예들에 따른 헤드 오리엔테이션 정보는 사용자의 머리 위치, 방향, 각도, 움직임 등에 대한 정보이다. 실시예들에 따른 수신 장치(10004)는 헤드 오리엔테이션 정보를 기반으로 뷰포트 정보를 계산할 수 있다. 뷰포트 정보는 사용자가 바라보고 있는 포인트 클라우드 비디오의 영역에 대한 정보이다. 시점(viewpoint)은 사용자가 포인트 클라우 비디오를 보고 있는 점으로 뷰포트 영역의 정중앙 지점을 의미할 수 있다. 즉, 뷰포트는 시점을 중심으로 한 영역으로서, 영역의 크기, 형태 등은 FOV(Field Of View) 에 의해 결정될 수 있다. 따라서 수신 장치(10004)는 헤드 오리엔테이션 정보 외에 장치가 지원하는 수직(vertical) 혹은 수평(horizontal) FOV 등을 기반으로 뷰포트 정보를 추출할 수 있다. 또한 수신 장치(10004)는 게이즈 분석 (Gaze Analysis) 등을 수행하여 사용자의 포인트 클라우드 소비 방식, 사용자가 응시하는 포인트 클라우 비디오 영역, 응시 시간 등을 확인한다. 실시예들에 따라 수신 장치(10004)는 게이즈 분석 결과를 포함하는 피드백 정보를 송신 장치(10000)로 전송할 수 있다. 실시예들에 따른 피드백 정보는 렌더링 및/또는 디스플레이 과정에서 획득될 수 있다. 실시예들에 따른 피드백 정보는 수신 장치(10004)에 포함된 하나 또는 그 이상의 센서들에 의해 확보될 수 있다. 또한 실시예들에 따라 피드백 정보는 렌더러(10007) 또는 별도의 외부 엘레멘트(또는 디바이스, 컴포넌트 등)에 의해 확보될 수 있다. 도1의 점선은 렌더러(10007)에서 확보한 피드백 정보의 전달 과정을 나타낸다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 피드백 정보를 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 처리(인코딩/디코딩)할 수 있다. 따라서 포인트 클라우드 비디오 데이터 디코더(10006)는 피드백 정보를 기반으로 디코딩 동작을 수행할 수 있다. 또한 수신 장치(10004)는 피드백 정보를 전송 장치(10000)로 전송할 수 있다. 전송 장치(10000)(또는 포인트 클라우드 비디오 데이터 인코더(10002))는 피드백 정보를 기반으로 인코딩 동작을 수행할 수 있다. 따라서 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 모든 포인트 클라우드 데이터를 처리(인코딩/디코딩)하지 않고, 피드백 정보를 기반으로 필요한 데이터(예를 들면 사용자의 헤드 위치에 대응하는 포인트 클라우드 데이터)를 효율적으로 처리하고, 사용자에게 포인트 클라우드 콘텐트를 제공할 수 있다.
실시예들에 따라, 전송 장치(10000)는 인코더, 전송 디바이스, 전송기 등으로 호칭될 수 있으며, 수신 장치(10004)는 디코더, 수신 디바이스, 수신기 등으로 호칭될 수 있다.
실시예들에 따른 도 1 의 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템에서 처리되는 (획득/인코딩/전송/디코딩/렌더링의 일련의 과정으로 처리되는) 포인트 클라우드 데이터는 포인트 클라우드 콘텐트 데이터 또는 포인트 클라우드 비디오 데이터라고 호칭할 수 있다. 실시예들에 따라 포인트 클라우드 콘텐트 데이터는 포인트 클라우드 데이터와 관련된 메타데이터 내지 시그널링 정보를 포함하는 개념으로 사용될 수 있다.
도 1에 도시된 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 엘리먼트들은 하드웨어, 소프트웨어, 프로세서 및/또는 그것들의 결합등으로 구현될 수 있다.
도 2는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 동작을 나타내는 블록도이다.
도 2의 블록도는 도 1에서 설명한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 동작을 나타낸다. 상술한 바와 같이 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 포인트 클라우드 컴프레션 코딩(예를 들면 G-PCC)을 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 처리할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 포인트 클라우드 전송 장치(10000) 또는 포인트 클라우드 비디오 획득부(10001))은 포인트 클라우드 비디오를 획득할 수 있다(20000). 포인트 클라우드 비디오는 3차원 공간을 표현하는 좌표계에 속한 포인트 클라우드로 표현된다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오는 Ply (Polygon File format or the Stanford Triangle format) 파일을 포함할 수 있다. 포인트 클라우드 비디오가 하나 또는 그 이상의 프레임들을 갖는 경우, 획득한 포인트 클라우드 비디오는 하나 또는 그 이상의 Ply 파일들을 포함할 수 있다. Ply 파일은 포인트의 지오메트리(Geometry) 및/또는 어트리뷰트(Attribute)와 같은 포인트 클라우드 데이터를 포함한다. 지오메트리는 포인트들의 포지션들을 포함한다. 각 포인트의 포지션은 3차원 좌표계(예를 들면 XYZ축들로 이루어진 좌표계 등)를 나타내는 파라미터들(예를 들면 X축, Y축, Z축 각각의 값)로 표현될 수 있다. 어트리뷰트는 포인트들의 어트리뷰트들(예를 들면, 각 포인트의 텍스쳐 정보, 색상(YCbCr 또는 RGB), 반사율(r), 투명도 등)을 포함한다. 하나의 포인트는 하나 또는 그 이상의 어트리뷰트들(또는 속성들)을 가진다. 예를 들어 하나의 포인트는 하나의 색상인 어트리뷰트를 가질 수도 있고, 색상 및 반사율인 두 개의 어트리뷰트들을 가질 수도 있다. 실시예들에 따라, 지오메트리는 포지션들, 지오메트리 정보, 지오메트리 데이터 등으로 호칭 가능하며, 어트리뷰트는 어트리뷰트들, 어트리뷰트 정보, 어트리뷰트 데이터 등으로 호칭할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 포인트 클라우드 전송 장치(10000) 또는 포인트 클라우드 비디오 획득부(10001))은 포인트 클라우드 비디오의 획득 과정과 관련된 정보(예를 들면 깊이 정보, 색상 정보 등)으로부터 포인트 클라우드 데이터를 확보할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 전송 장치(10000) 또는 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002))은 포인트 클라우드 데이터를 인코딩할 수 있다(20001). 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 포인트 클라우드 컴프레션 코딩을 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 인코딩할 수 있다. 상술한 바와 같이 포인트 클라우드 데이터는 포인트의 지오메트리 및 어트리뷰트를 포함할 수 있다. 따라서 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 지오메트리를 인코딩하는 지오메트리 인코딩을 수행하여 지오메트리 비트스트림을 출력할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 어트리뷰트를 인코딩하는 어트리뷰트 인코딩을 수행하여 어트리뷰트 비트스트림을 출력할 수 있다. 실시예들에 따라 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 지오메트리 인코딩에 기초하여 어트리뷰트 인코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 비트스트림 및 어트리뷰트 비트스트림은 멀티플렉싱되어 하나의 비트스트림으로 출력될 수 있다. 실시예들에 따른 비트스트림은 지오메트리 인코딩 및 어트리뷰트 인코딩과 관련된 시그널링 정보를 더 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 전송 장치(10000) 또는 트랜스미터(10003))는 인코딩된 포인트 클라우드 데이터를 전송할 수 있다(20002). 도1에서 설명한 바와 같이 인코딩된 포인트 클라우드 데이터는 지오메트리 비트스트림, 어트리뷰트 비트스트림으로 표현될 수 있다. 또한 인코딩된 포인트 클라우드 데이터는 포인트 클라우드 데이터의 인코딩과 관련된 시그널링 정보(예를 들면 지오메트리 인코딩 및 어트리뷰트 인코딩과 관련된 시그널링 정보)과 함께 비트스트림의 형태로 전송될 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 인코딩된 포인트 클라우드 데이터를 전송하는 비트스트림을 인캡슐레이션 하여 파일 또는 세그먼트의 형태로 전송할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 리시버(10005))은 인코딩된 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 수신할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 리시버(10005))은 비트스트림을 디멀티플렉싱할 수 있다.
포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10005))은 비트스트림으로 전송되는 인코딩된 포인트 클라우드 데이터(예를 들면 지오메트리 비트스트림, 어트리뷰트 비트스트림)을 디코딩할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10005))은 비트스트림에 포함된 포인트 클라우드 비디오 데이터의 인코딩과 관련된 시그널링 정보를 기반으로 포인트 클라우드 비디오 데이터를 디코딩할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10005))은 지오메트리 비트스트림을 디코딩하여 포인트들의 포지션들(지오메트리)을 복원할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 복원한 지오메트리를 기반으로 어트리뷰트 비트스트림을 디코딩하여 포인트들의 어트리뷰트들을 복원할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10005))은 복원된 지오메트리에 따른 포지션들 및 디코딩된 어트리뷰트를 기반으로 포인트 클라우드 비디오를 복원할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 렌더러(10007))은 디코딩된 포인트 클라우드 데이터를 렌더링할 수 있다(20004). 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 렌더러(10007))은 디코딩 과정을 통해 디코딩된 지오메트리 및 어트리뷰트들을 다양한 렌더링 방식에 따라 렌더링 방식에 따라 렌더링 할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트의 포인트들은 일정 두께를 갖는 정점, 해당 정점 위치를 중앙으로 하는 특정 최소 크기를 갖는 정육면체, 또는 정점 위치를 중앙으로 하는 원 등으로 렌더링 될 수도 있다. 렌더링된 포인트 클라우드 콘텐트의 전부 또는 일부 영역은 디스플레이 (예를 들면 VR/AR 디스플레이, 일반 디스플레이 등)을 통해 사용자에게 제공된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004))는 피드백 정보를 확보할 수 있다(20005). 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 피드백 정보를 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 인코딩 및/또는 디코딩할 수 있다. 실시예들에 따른 피드백 정보 및 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 동작은 도 1에서 설명한 피드백 정보 및 동작과 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
도 3은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 캡쳐 과정의 예시를 나타낸다.
도 3은 도 1 내지 도 2에서 설명한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 포인트 클라우드 비디오 캡쳐 과정의 예시를 나타낸다.
포인트 클라우드 콘텐트는 다양한 3차원 공간(예를 들면 현실 환경을 나타내는 3차원 공간, 가상 환경을 나타내는3차원 공간 등)에 위치한 오브젝트(object) 및/또는 환경을 나타내는 포인트 클라우드 비디오(이미지들 및/또는 영상들)을 포함한다. 따라서 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 포인트 클라우드 콘텐트를 생성하기 위하여 하나 또는 그 이상의 카메라(camera)들(예를 들면, 깊이 정보를 확보할 수 있는 적외선 카메라, 깊이 정보에 대응되는 색상 정보를 추출 할 수 있는 RGB 카메라 등), 프로젝터(예를 들면 깊이 정보를 확보하기 위한 적외선 패턴 프로젝터 등), 라이다(LiDAR)등을 사용하여 포인트 클라우드 비디오를 캡쳐할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 깊이 정보로부터 3차원 공간상의 포인트들로 구성된 지오메트리의 형태를 추출하고, 색상정보로부터 각 포인트의 어트리뷰트를 추출하여 포인트 클라우드 데이터를 확보할 수 있다. 실시예들에 따른 이미지 및/또는 영상은 인워드-페이싱(inward-facing) 방식 및 아웃워드-페이싱(outward-facing) 방식 중 적어도 어느 하나 이상을 기반으로 캡쳐될 수 있다.
도3의 왼쪽은 인워드-페이싱 방식을 나타낸다. 인워드-페이싱 방식은 중심 오브젝트를 둘러싸고 위치한 하나 또는 그 이상의 카메라들(또는 카메라 센서들)이 중심 오브젝트를 캡쳐하는 방식을 의미한다. 인워드-페이싱 방식은 핵심 객체에 대한 360도 이미지를 사용자에게 제공하는 포인트 클라우드 콘텐트(예를 들면 사용자에게 객체(예-캐릭터, 선수, 물건, 배우 등 핵심이 되는 객체)의 360도 이미지를 제공하는 VR/AR 콘텐트)를 생성하기 위해 사용될 수 있다.
도3의 오른쪽은 아웃워드-페이싱 방식을 나타낸다. 아웃워드-페이싱 방식은 중심 오브젝트를 둘러싸고 위치한 하나 또는 그 이상의 카메라들(또는 카메라 센서들)이 중심 오브젝트가 아닌 중심 오브젝트의 환경을 캡쳐하는 방식을 의미한다. 아웃워드-페이싱 방식은 사용자의 시점에서 나타나는 주변 환경을 제공하기 위한 포인트 클라우드 콘텐트(예를 들면자율 주행 차량의 사용자에게 제공될 수 있는 외부 환경을 나타내는 콘텐트)를 생성하기 위해 사용될 수 있다.
도면에 도시된 바와 같이, 포인트 클라우드 콘텐트는 하나 또는 그 이상의 카메라들의 캡쳐 동작을 기반으로 생성될 수 있다. 이 경우 각 카메라의 좌표계가 다를 수 있으므로 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 캡쳐 동작 이전에 글로벌 공간 좌표계(global coordinate system)을 설정하기 위하여 하나 또는 그 이상의 카메라들의 캘리브레이션을 수행할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 상술한 캡쳐 방식으로 캡쳐된 이미지 및/또는 영상과 임의의 이미지 및/또는 영상을 합성하여 포인트 클라우드 콘텐트를 생성할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 가상 공간을 나타내는 포인트 클라우드 콘텐트를 생성하는 경우 도3에서 설명한 캡쳐 동작을 수행하지 않을 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 캡쳐한 이미지 및/또는 영상에 대해 후처리를 수행할 수 있다. 즉, 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 원하지 않는 영역(예를 들면 배경)을 제거하거나, 캡쳐한 이미지들 및/또는 영상들이 연결된 공간을 인식하고, 구명(spatial hole)이 있는 경우 이를 메우는 동작을 수행할 수 있다.
또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 각 카메라로부터 확보한 포인트 클라우드 비디오의 포인트들에 대하여 좌표계 변환을 수행하여 하나의 포인트 클라우드 콘텐트를 생성할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 각 카메라의 위치 좌표를 기준으로 포인트들의 좌표계 변환을 수행할 수 있다. 이에 따라, 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 하나의 넓은 범위를 나타내는 콘텐트를 생성할 수도 있고, 포인트들의 밀도가 높은 포인트 클라우드 콘텐트를 생성할 수 있다.
도 4는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(Point Cloud Encoder)의 예시를 나타낸다.
도 4는 도 1의 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)의 예시를 나타낸다. 포인트 클라우드 인코더는 네트워크의 상황 혹은 애플리케이션 등에 따라 포인트 클라우드 콘텐트의 질(예를 들어 무손실-lossless, 손실-lossy, near-lossless)을 조절하기 위하여 포인트 클라우드 데이터(예를 들면 포인트들의 포지션들 및/또는 어트리뷰트들)을 재구성하고 인코딩 동작을 수행한다. 포인트 클라우드 콘텐트의 전체 사이즈가 큰 경우(예를 들어 30 fps의 경우 60 Gbps인 포인트 클라우드 콘텐트) 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 해당 콘텐트를 리얼 타임 스트리밍하지 못할 수 있다. 따라서 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 네트워크 환경등에 맞춰 제공하기 위하여 최대 타깃 비트율(bitrate)을 기반으로 포인트 클라우드 콘텐트를 재구성할 수 있다.
도 1 내지 도2 에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 인코더는 지오메트리 인코딩 및 어트리뷰트 인코딩을 수행할 수 있다. 지오메트리 인코딩은 어트리뷰트 인코딩보다 먼저 수행된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 좌표계 변환부(Transformation Coordinates, 40000), 양자화부(Quantize and Remove Points (Voxelize), 40001), 옥트리 분석부(Analyze Octree, 40002), 서페이스 어프록시메이션 분석부(Analyze Surface Approximation, 40003), 아리스메틱 인코더(Arithmetic Encode, 40004), 지오메트리 리컨스트럭션부(Reconstruct Geometry, 40005), 컬러 변환부(Transform Colors, 40006), 어트리뷰트 변환부(Transfer Attributes, 40007), RAHT 변환부(40008), LOD생성부(Generated LOD, 40009), 리프팅 변환부(Lifting)(40010), 계수 양자화부(Quantize Coefficients, 40011) 및/또는 아리스메틱 인코더(Arithmetic Encode, 40012)를 포함한다.
좌표계 변환부(40000), 양자화부(40001), 옥트리 분석부(40002), 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003), 아리스메틱 인코더(40004), 및 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)는 지오메트리 인코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 인코딩은 옥트리 지오메트리 코딩, 다이렉트 코딩(direct coding), 트라이숩 지오메트리 인코딩(trisoup geometry encoding) 및 엔트로피 인코딩을 포함할 수 있다. 다이렉트 코딩 및 트라이숩 지오메트리 인코딩은 선택적으로 또는 조합으로 적용된다. 또한 지오메트리 인코딩은 위의 예시에 국한되지 않는다.
도면에 도시된 바와 같이, 실시예들에 따른 좌표계 변환부(40000)는 포지션들을 수신하여 좌표계(coordinate)로 변환한다. 예를 들어, 포지션들은 3차원 공간 (예를 들면XYZ 좌표계로 표현되는 3차원 공간 등)의 위치 정보로 변환될 수 있다. 실시예들에 따른 3차원 공간의 위치 정보는 지오메트리 정보로 지칭될 수 있다.
실시예들에 따른 양자화부(40001)는 지오메트리를 양자화한다. 예를 들어, 양자화부(40001)는 전체 포인트들의 최소 위치 값(예를 들면 X축, Y축, Z축 에 대하여 각축상의 최소 값)을 기반으로 포인트들을 양자화 할 수 있다. 양자화부(40001)는 최소 위치 값과 각 포인트의 위치 값의 차이에 기 설정된 양자 스케일(quatization scale) 값을 곱한 뒤, 내림 또는 올림을 수행하여 가장 가까운 정수 값을 찾는 양자화 동작을 수행한다. 따라서 하나 또는 그 이상의 포인트들은 동일한 양자화된 포지션 (또는 포지션 값)을 가질 수 있다. 실시예들에 따른 양자화부(40001)는 양자화된 포인트들을 재구성하기 위해 양자화된 포지션들을 기반으로 복셀화(voxelization)를 수행한다. 2차원 이미지/비디오 정보를 포함하는 최소 단위는 픽셀(pixel)과 같이, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트(또는 3차원 포인트 클라우드 비디오)의 포인트들은 하나 또는 그 이상의 복셀(voxel)들에 포함될 수 있다. 복셀은 볼륨(Volume)과 픽셀(Pixel)의 조합어로서, 3차원 공간을 표현하는 축들(예를 들면 X축, Y축, Z축)을 기반으로 3차원 공간을 유닛(unit=1.0) 단위로 나누었을 때 발생하는 3차원 큐빅 공간을 의미한다. 양자화부(40001)는 3차원 공간의 포인트들의 그룹들을 복셀들로 매칭할 수 있다. 실시예들에 따라 하나의 복셀은 하나의 포인트만 포함할 수 있다. 실시예들에 따라 하나의 복셀은 하나 또는 그 이상의 포인트들을 포함할 수 있다. 또한 하나의 복셀을 하나의 포인트로 표현하기 위하여, 하나의 복셀에 포함된 하나 또는 그 이상의 포인트들의 포지션들을 기반으로 해당 복셀의 중앙점(center)의 포지션을 설정할 수 있다. 이 경우 하나의 복셀에 포함된 모든 포지션들의 어트리뷰트들은 통합되어(combined) 해당 복셀에 할당될(assigned)수 있다.
실시예들에 따른 옥트리 분석부(40002)는 복셀을 옥트리(octree) 구조로 나타내기 위한 옥트리 지오메트리 코딩(또는 옥트리 코딩)을 수행한다. 옥트리 구조는 팔진 트리 구조에 기반하여 복셀에 매칭된 포인트들을 표현한다.
실시예들에 따른 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003)는 옥트리를 분석하고, 근사화할 수 있다. 실시예들에 따른 옥트리 분석 및 근사화는 효율적으로 옥트리 및 복셀화를 제공하기 위해서 다수의 포인트들을 포함하는 영역에 대해 복셀화하기 위해 분석하는 과정이다.
실시예들에 따른 아리스메틱 인코더(40004)는 옥트리 및/또는 근사화된 옥트리를 엔트로피 인코딩한다. 예를 들어, 인코딩 방식은 아리스메틱(Arithmetic) 인코딩 방법을 포함한다. 인코딩의 결과로 지오메트리 비트스트림이 생성된다.
컬러 변환부(40006), 어트리뷰트 변환부(40007), RAHT 변환부(40008), LOD생성부(40009), 리프팅 변환부(40010), 계수 양자화부(40011) 및/또는 아리스메틱 인코더(40012)는 어트리뷰트 인코딩을 수행한다. 상술한 바와 같이 하나의 포인트는 하나 또는 그 이상의 어트리뷰트들을 가질 수 있다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 인코딩은 하나의 포인트가 갖는 어트리뷰트들에 대해 동일하게 적용된다. 다만, 하나의 어트리뷰트(예를 들면 색상)이 하나 또는 그 이상의 요소들을 포함하는 경우, 각 요소마다 독립적인 어트리뷰트 인코딩이 적용된다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 인코딩은 컬러 변환 코딩, 어트리뷰트 변환 코딩, RAHT(Region Adaptive Hierarchial Transform) 코딩, 예측 변환(Interpolaration-based hierarchical nearest-neighbour prediction-Prediction Transform) 코딩 및 리프팅 변환 (interpolation-based hierarchical nearest-neighbour prediction with an update/lifting step (Lifting Transform)) 코딩을 포함할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트에 따라 상술한 RAHT 코딩, 예측 변환 코딩 및 리프팅 변환 코딩은 선택적으로 사용되거나, 하나 또는 그 이상의 코딩들의 조합이 사용될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 어트리뷰트 인코딩은 상술한 예시에 국한되는 것은 아니다.
실시예들에 따른 컬러 변환부(40006)는 어트리뷰트들에 포함된 컬러 값(또는 텍스쳐)을 변환하는 컬러 변환 코딩을 수행한다. 예를 들어, 컬러 변환부(40006)는 색상 정보의 포맷을 변환(예를 들어 RGB에서 YCbCr로 변환)할 수 있다. 실시예들에 따른 컬러 변환부(40006)의 동작은 어트리뷰트들에 포함된 컬러값에 따라 옵셔널(optional)하게 적용될 수 있다.
실시예들에 따른 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)는 옥트리 및/또는 근사화된 옥트리를 재구성(디컴프레션)한다. 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)는 포인트들의 분포를 분석한 결과에 기반하여 옥트리/복셀을 재구성한다. 재구성된 옥트리/복셀은 재구성된 지오메트리(또는 복원된 지오메트리)로 호칭될 수 있다.
실시예들에 따른 어트리뷰트 변환부(40007)는 지오메트리 인코딩이 수행되지 않은 포지션들 및/또는 재구성된 지오메트리를 기반으로 어트리뷰트들을 변환하는 어트리뷰트 변환을 수행한다. 상술한 바와 같이 어트리뷰트들은 지오메트리에 종속되므로, 어트리뷰트 변환부(40007)는 재구성된 지오메트리 정보를 기반으로 어트리뷰트들을 변환할 수 있다. 예를 들어, 어트리뷰트 변환부(40007)는 복셀에 포함된 포인트의 포지션값을 기반으로 그 포지션의 포인트가 가지는 어트리뷰트를 변환할 수 있다. 상술한 바와 같이 하나의 복셀에 포함된 하나 또는 그 이상의 포인트들의 포지션들을 기반으로 해당 복셀의 중앙점의 포지션이 설정된 경우, 어트리뷰트 변환부(40007)는 하나 또는 그 이상의 포인트들의 어트리뷰트들을 변환한다. 트라이숩 지오메트리 인코딩이 수행된 경우, 어트리뷰트 변환부(40007)는 트라이숩 지오메트리 인코딩을 기반으로 어트리뷰트들을 변환할 수 있다.
어트리뷰트 변환부(40007)는 각 복셀의 중앙점의 포지션(또는 포지션 값)으로부터 특정 위치/반경 내에 이웃하고 있는 포인트들의 어트리뷰트들 또는 어트리뷰트 값들(예를 들면 각 포인트의 색상, 또는 반사율 등)의 평균값을 계산하여 어트리뷰트 변환을 수행할 수 있다. 어트리뷰트 변환부(40007)는 평균값 계산시 중앙점으로부터 각 포인트까지의 거리에 따른 가중치를 적용할 수 있다. 따라서 각 복셀은 포지션과 계산된 어트리뷰트(또는 어트리뷰트 값)을 갖게 된다.
어트리뷰트 변환부(40007)는 K-D 트리 또는 몰톤 코드를 기반으로 각 복셀의 중앙점의 포지션으로부터 특정 위치/반경 내에 존재하는 이웃 포인트들을 탐색할 수 있다. K-D 트리는 이진 탐색 트리(binary search tree)로 빠르게 최단 이웃점 탐색(Nearest Neighbor Search-NNS)이 가능하도록 point들을 위치 기반으로 관리할 수 있는 자료 구조를 지원한다. 몰튼 코드는 모든 포인트들의 3차원 포지션을 나타내는 좌표값(예를 들면 (x, y, z))을 비트값으로 나타내고, 비트들을 믹싱하여 생성된다. 예를 들어 포인트의 포지션을 나타내는 좌표값이 (5, 9, 1)일 경우 좌표값의 비트 값은 (0101, 1001, 0001)이다. 비트 값을z, y, x 순서로 비트 인덱스에 맞춰 믹싱하면 010001000111이다. 이 값을 10진수로 나타내면 1095이 된다. 즉, 좌표값이 (5, 9, 1)인 포인트의 몰톤 코드 값은 1095이다. 어트리뷰트 변환부(40007)는 몰튼 코드 값을 기준으로 포인트들을 정렬하고depth-first traversal 과정을 통해 최단 이웃점 탐색(NNS)을 할 수 있다. 어트리뷰트 변환 동작 이후, 어트리뷰트 코딩을 위한 다른 변환 과정에서도 최단 이웃점 탐색(NNS)이 필요한 경우, K-D 트리 또는 몰톤 코드가 활용된다.
도면에 도시된 바와 같이 변환된 어트리뷰트들은 RAHT 변환부(40008) 및/또는 LOD 생성부(40009)로 입력된다.
실시예들에 따른 RAHT 변환부(40008)는 재구성된 지오메트리 정보에 기반하여 어트리뷰트 정보를 예측하는 RAHT코딩을 수행한다. 예를 들어, RAHT 변환부(40008)는 옥트리의 하위 레벨에 있는 노드와 연관된 어트리뷰트 정보에 기반하여 옥트리의 상위 레벨에 있는 노드의 어트리뷰트 정보를 예측할 수 있다.
실시예들에 따른 LOD생성부(40009)는 예측 변환 코딩을 수행하기 위하여LOD(Level of Detail)를 생성한다. 실시예들에 따른 LOD는 포인트 클라우드 콘텐트의 디테일을 나타내는 정도로서, LOD 값이 작을 수록 포인트 클라우드 콘텐트의 디테일이 떨어지고, LOD 값이 클 수록 포인트 클라우드 콘텐트의 디테일이 높음을 나타낸다. 포인트들을 LOD에 따라 분류될 수 있다.
실시예들에 따른 리프팅 변환부(40010)는 포인트 클라우드의 어트리뷰트들을 가중치에 기반하여 변환하는 리프팅 변환 코딩을 수행한다. 상술한 바와 같이 리프팅 변환 코딩은 선택적으로 적용될 수 있다.
실시예들에 따른 계수 양자화부(40011)은 어트리뷰트 코딩된 어트리뷰트들을 계수에 기반하여 양자화한다.
실시예들에 따른 아리스메틱 인코더(40012)는 양자화된 어트리뷰트들을 아리스메틱 코딩 에 기반하여 인코딩한다.
도 4의 포인트 클라우드 인코더의 엘레멘트들은 도면에 도시되지 않았으나 포인트 클라우드 제공 장치에 포함된 하나 또는 그 이상의 메모리들과 통신가능하도록 설정된 하나 또는 그 이상의 프로세서들 또는 집적 회로들(integrated circuits)을 포함하는 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 하나 또는 그 이상의 프로세서들은 상술한 도 4의 포인트 클라우드 인코더의 엘레멘트들의 동작들 및/또는 기능들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다. 또한 하나 또는 그 이상의 프로세서들은 도 4의 포인트 클라우드 인코더의 엘레멘트들의 동작들 및/또는 기능들을 수행하기 위한 소프트웨어 프로그램들 및/또는 인스트럭션들의 세트를 동작하거나 실행할 수 있다. 실시예들에 따른 하나 또는 그 이상의 메모리들은 하이 스피드 랜덤 억세스 메모리를 포함할 수도 있고, 비휘발성 메모리(예를 들면 하나 또는 그 이상의 마그네틱 디스크 저장 디바이스들, 플래쉬 메모리 디바이스들, 또는 다른 비휘발성 솔리드 스테이트 메모리 디바이스들(Solid-state memory devices)등)를 포함할 수 있다.
도 5 는 실시예들에 따른 복셀의 예시를 나타낸다.
도 5는 X축, Y축, Z축의 3가지 축으로 구성된 좌표계로 표현되는 3차원 공간상에 위치한 복셀을 나타낸다. 도 4에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 양자화부(40001) 등)은 복셀화를 수행할 수 있다. 복셀은 3차원 공간을 표현하는 축들(예를 들면 X축, Y축, Z축)을 기반으로 3차원 공간을 유닛(unit=1.0) 단위로 나누었을 때 발생하는 3차원 큐빅 공간을 의미한다. 도 5는 두 개의 극점들(0,0,0) 및 (2d, 2d, 2d) 으로 정의되는 바운딩 박스(cubical axis-aligned bounding box)를 재귀적으로 분할(reculsive subdividing)하는 옥트리 구조를 통해 생성된 복셀의 예시를 나타낸다. 하나의 복셀은 적어도 하나 이상의 포인트를 포함한다. 복셀은 복셀군(voxel group)과의 포지션 관계로부터 공간 좌표를 추정 할 수 있다. 상술한 바와 같이 복셀은 2차원 이미지/영상의 픽셀과 마찬가지로 어트리뷰트(색상 또는 반사율 등)을 가진다. 복셀에 대한 구체적인 설명은 도 4에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다.
도 6은 실시예들에 따른 옥트리 및 오큐판시 코드 (occupancy code)의 예시를 나타낸다.
도 1 내지 도 4에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)) 또는 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 옥트리 분석부(40002))는 복셀의 영역 및/또는 포지션을 효율적으로 관리하기 위하여 옥트리 구조 기반의 옥트리 지오메트리 코딩(또는 옥트리 코딩)을 수행한다.
도 6의 상단은 옥트리 구조를 나타낸다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트의 3차원 공간은 좌표계의 축들(예를 들면 X축, Y축, Z축)로 표현된다. 옥트리 구조는 두 개의 극점들(0,0,0) 및 (2d, 2d, 2d) 으로 정의되는 바운딩 박스(cubical axis-aligned bounding box)를 재귀적으로 분할(reculsive subdividing)하여 생성된다. 2d는 포인트 클라우드 콘텐트(또는 포인트 클라우드 비디오)의 전체 포인트들을 감싸는 가장 작은 바운딩 박스를 구성하는 값으로 설정될 수 있다. d는 옥트리의 깊이(depth)를 나타낸다. d값은 다음의 식에 따라 결정된다. 하기 식에서 (xint n, yint n, zint n)는 양자화된 포인트들의 포지션들(또는 포지션 값들)을 나타낸다.
d =Ceil(Log2(Max(x_n^int,y_n^int,z_n^int,n=1,…,N)+1))
도 6의 상단의 중간에 도시된 바와 같이, 분할에 따라 전체 3차원 공간은 8개의 공간들로 분할될 수 있다. 분할된 각 공간은 6개의 면들을 갖는 큐브로 표현된다. 도 6 상단의 오른쪽에 도시된 바와 같이 8개의 공간들 각각은 다시 좌표계의 축들(예를 들면 X축, Y축, Z축)을 기반으로 분할된다. 따라서 각 공간은 다시 8개의 작은 공간들로 분할된다. 분할된 작은 공간 역시 6개의 면들을 갖는 큐브로 표현된다. 이와 같은 분할 방식은 옥트리의 리프 노드(leaf node)가 복셀이 될 때까지 적용된다.
도 6의 하단은 옥트리의 오큐판시 코드를 나타낸다. 옥트리의 오큐판시 코드는 하나의 공간이 분할되어 발생되는 8개의 분할된 공간들 각각이 적어도 하나의 포인트를 포함하는지 여부를 나타내기 위해 생성된다. 따라서 하나의 오큐판시 코드는 8개의 자식 노드(child node)들로 표현된다. 각 자식 노드는 분할된 공간의 오큐판시를 나타내며, 자식 노드는 1비트의 값을 갖는다. 따라서 오큐판시 코드는 8 비트 코드로 표현된다. 즉, 자식 노드에 대응하는 공간에 적어도 하나의 포인트가 포함되어 있으면 해당 노드는 1값을 갖는다. 자식 노드에 대응하는 공간에 포인트가 포함되어 있지 않으면 (empty), 해당 노드는 0값을 갖는다. 도 6에 도시된 오큐판시 코드는 00100001이므로 8개의 자식 노드 중 3번째 자식 노드 및 8번째 자식 노드에 대응하는 공간들은 각각 적어도 하나의 포인트를 포함함을 나타낸다. 도면에 도시된 바와 같이 3번째 자식 노드 및 8번째 자식 노드는 각각 8개의 자식 노드를 가지며, 각 자식 노드는 8비트의 오큐판시 코드로 표현된다. 도면은 3번째 자식 노드의 오큐판시 코드가 10000111이고, 8번째 자식 노드의 오큐판시 코드가 01001111임을 나타낸다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 아리스메틱 인코더(40004))는 오큐판시 코드를 엔트로피 인코딩할 수 있다. 또한 압축 효율을 높이기 위해 포인트 클라우드 인코더는 오큐판시 코드를 인트라/인터 코딩할 수 있다. 실시예들에 따른 수신 장치(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006))는 오큐판시 코드를 기반으로 옥트리를 재구성한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 도 4의 포인트 클라우드 인코더, 또는 옥트리 분석부(40002))는 포인트들의 포지션들을 저장하기 위해 복셀화 및 옥트리 코딩을 수행할 수 있다. 하지만 3차원 공간 내 포인트들이 언제나 고르게 분포하는 것은 아니므로, 포인트들이 많이 존재하지 않는 특정 영역이 존재할 수 있다. 따라서 3차원 공간 전체에 대해 복셀화를 수행하는 것은 비효율 적이다. 예를 들어 특정 영역에 포인트가 거의 존재하지 않는다면, 해당 영역까지 복셀화를 수행할 필요가 없다.
따라서 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 상술한 특정 영역(또는 옥트리의 리프 노드를 제외한 노드)에 대해서는 복셀화를 수행하지 않고, 특정 영역에 포함된 포인트들의 포지션을 직접 코딩하는 다이렉트 코딩(Direct coding)을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 다이렉트 코딩 포인트의 좌표들은 다이렉트 코딩 모드(Direct Coding Mode, DCM)으로 호칭된다. 또한 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 표면 모델(surface model)을 기반으로 특정 영역(또는 노드)내의 포인트들의 포지션들을 복셀 기반으로 재구성하는 트라이숩 지오메트리 인코딩(Trisoup geometry encoding)을 수행할 수 있다. 트라이숩 지오메트리 인코딩은 오브젝트의 표현을 삼각형 메쉬(triangle mesh)의 시리즈로 표현하는 지오메트리 인코딩이다. 따라서 포인트 클라우드 디코더는 메쉬 표면으로부터 포인트 클라우드를 생성할 수 있다. 실시예들에 따른 다이렉트 코딩 및 트라이숩 지오메트리 인코딩은 선택적으로 수행될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 다이렉트 코딩 및 트라이숩 지오메트리 인코딩은 옥트리 지오메트리 코딩(또는 옥트리 코딩)과 결합되어 수행될 수 있다.
다이렉트 코딩(Direct coding)을 수행하기 위해서는 다이렉트 코딩을 적용하기 위한 직접 모드(direct mode) 사용 옵션이 활성화 되어 있어야 하며, 다이렉트 코딩을 적용할 노드는 리프 노드가 아니고, 특정 노드 내에 한계치(threshold) 이하의 포인트들이 존재해야 한다. 또한 다이텍트 코딩의 대상이 되는 전채 포인트들의 개수는 기설정된 한계값을 넘어서는 안된다. 위의 조건이 만족되면, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(또는 아리스메틱 인코더(40004))는 포인트들의 포지션들(또는 포지션 값들)을 엔트로피 코딩할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003))는 옥트리의 특정 레벨(레벨은 옥트리의 깊이 d보다는 작은 경우)을 정하고, 그 레벨부터는 표면 모델을 사용하여 노드 영역내의 포인트의 포지션을 복셀 기반으로 재구성하는 트라이숩 지오메트리 인코딩을 수행할 수 있다(트라이숩 모드). 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 트라이숩 지오메트리 인코딩을 적용할 레벨을 지정할 수 있다. 예를 들어, 지정된 레벨이 옥트리의 깊이와 같으면 포인트 클라우드 인코더는 트라이숩 모드로 동작하지 않는다. 즉, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 지정된 레벨이 옥트리의 깊이값 보다 작은 경우에만 트라이숩 모드로 동작할 수 있다. 실시예들에 따른 지정된 레벨의 노드들의 3차원 정육면체 영역을 블록(block)이라 호칭한다. 하나의 블록은 하나 또는 그 이상의 복셀들을 포함할 수 있다. 블록 또는 복셀은 브릭(brick)에 대응될 수도 있다. 각 블록 내에서 지오메트리는 표면(surface)으로 표현된다. 실시예들에 따른 표면은 최대 한번 블록의 각 엣지(edge, 모서리)와 교차할 수 있다.
하나의 블록은 12개의 엣지들을 가지므로, 하나의 블록 내 적어도 12개의 교차점들이 존재한다. 각 교차점은 버텍스(vertex, 정점 또는 꼭지점)라 호칭된다. 엣지를 따라 존재하는 버텍스은 해당 엣지를 공유하는 모든 블록들 중 그 엣지에 인접한 적어도 하나의 오큐파이드 복셀(occupied voxel)이 있는 경우 감지된다. 실시예들에 따른 오큐파이드 복셀은 포인트를 포함하는 복셀을 의미한다. 엣지를 따라 검출된 버텍스의 포지션은 해당 엣지를 공유하는 모든 블록들 중 해당 엣지에 인접한 모든 복셀들의 엣지에 따른 평균 포지션(the average position along the edge of all voxels)이다.
버텍스가 검출되면 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 엣지의 시작점(x, y, z), 엣지의 방향벡터(Δx, Δy, Δz), 버텍스 위치 값 (엣지 내의 상대적 위치 값)들을 엔트로피코딩할 수 있다. 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 지오메트리 리컨스트럭션부(40005))는 삼각형 재구성(triangle reconstruction), 업-샘플링(up-sampling), 복셀화 과정을 수행하여 복원된 지오메트리(재구성된 지오메트리)를 생성할 수 있다.
블록의 엣지에 위치한 버텍스들은 블록을 통과하는 표면(surface)를 결정한다. 실시예들에 따른 표면은 비평면 다각형이다. 삼각형 재구성 과정은 엣지의 시작점, 엣지의 방향 벡터와 버텍스의 위치값을 기반으로 삼각형으로 나타내는 표면을 재구성한다. 삼각형 재구성 과정은 다음과 같다. ①각 버텍스들의 중심(centroid)값을 계산하고, ②각 버텍스값에서 중심 값을 뺀 값들에 ③ 자승을 수행하고 그 값을 모두 더한 값을 구한다.
Figure PCTKR2022016413-appb-img-000001
더해진 값의 최소값을 구하고, 최소값이 있는 축에 따라서 프로젝션 (Projection, 투영) 과정을 수행한다. 예를 들어 x 요소(element)가 최소인 경우, 각 버텍스를 블록의 중심을 기준으로 x축으로 프로젝션 시키고, (y, z) 평면으로 프로젝션 시킨다. (y, z)평면으로 프로젝션 시키면 나오는 값이 (ai, bi)라면 atan2(bi, ai)를 통해 θ값을 구하고, θ값을 기준으로 버텍스들(vertices)을 정렬한다. 하기의 표는 버텍스들의 개수에 따라 삼각형을 생성하기 위한 버텍스들의 조합을 나타낸다. 버텍스들은 1부터 n까지의 순서로 정렬된다. 하기 표는4개의 버텍스들에 대하여, 버텍스들의 조합에 따라 두 개의 삼각형들이 구성될 수 있음을 나타낸다. 첫번째 삼각형은 정렬된 버텍스들 중 1, 2, 3번째 버텍스들로 구성되고, 두번째 삼각형은 정렬된 버텍스들 중 3, 4, 1번째 버텍스들로 구성될 수 있다.
표2-1. Triangles formed from vertices ordered 1,…,n
n triangles
3 (1,2,3)
4 (1,2,3), (3,4,1)
5 (1,2,3), (3,4,5), (5,1,3)
6 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,1), (1,3,5)
7 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,1,3), (3,5,7)
8 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,8,1), (1,3,5), (5,7,1)
9 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,8,9), (9,1,3), (3,5,7), (7,9,3)
10 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,8,9), (9,10,1), (1,3,5), (5,7,9), (9,1,5)
11 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,8,9), (9,10,11), (11,1,3), (3,5,7), (7,9,11), (11,3,7)
12 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,8,9), (9,10,11), (11,12,1), (1,3,5), (5,7,9), (9,11,1), (1,5,9)
업샘플링 과정은 삼각형의 엣지를 따라서 중간에 점들을 추가하여 복셀화 하기 위해서 수행된다. 업샘플링 요소 값(upsampling factor)과 블록의 너비를 기준으로 추가 점들을 생성한다. 추가점은 리파인드 버텍스(refined vertice)라고 호칭된다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 리파인드 버텍스들을 복셀화할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 인코더는 복셀화 된 포지션(또는 포지션 값)을 기반으로 어트리뷰트 인코딩을 수행할 수 있다.
도 7은 실시예들에 따른 이웃 노드 패턴의 예시를 나타낸다.
포인트 클라우드 비디오의 압축 효율을 증가시키기 위하여 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 콘텍스트 어탭티브 아리스메틱 (context adaptive arithmetic) 코딩을 기반으로 엔트로피 코딩을 수행할 수 있다.
도 1 내지 도 6에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템 또는 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002), 도 4의 포인트 클라우드 인코더 또는 아리스메틱 인코더(40004))는 오큐판시 코드를 곧바로 엔트로피 코딩할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템 또는 포인트 클라우드 인코더는 현재 노드의 오큐판시 코드와 이웃 노드들의 오큐판시를 기반으로 엔트로피 인코딩(인트라 인코딩)을 수행하거나, 이전 프레임의 오큐판시 코드를 기반으로 엔트로피 인코딩(인터 인코딩)을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 프레임은 동일한 시간에 생성된 포인트 클라우드 비디오의 집합을 의미한다. 실시예들에 따른 인트라 인코딩/인터 인코딩의 압축 효율은 참조하는 이웃 노드들의 개수에 따라 달라질 수 있다. 비트가 커지면 복잡해지지만 한쪽으로 치우치게 만들어서 압축 효율이 높아질 수 있다. 예를 들어 3-bit context를 가지면, 2의 3승인 = 8가지 방법으로 코딩 해야 한다. 나누어 코딩을 하는 부분은 구현의 복잡도에 영향을 준다. 따라서 압축의 효율과 복잡도의 적정 수준을 맞출 필요가 있다.
도7은 이웃 노드들의 오큐판시를 기반으로 오큐판시 패턴을 구하는 과정을 나타낸다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 옥트리의 각 노드의 이웃 노드들의 오큐판시(occupancy)를 판단하고 이웃 노드 패턴(neighbor pattern) 값을 구한다. 이웃 노드 패턴은 해당 노드의 오큐판시 패턴을 추론하기 위해 사용된다. 도7의 왼쪽은 노드에 대응하는 큐브(가운데 위치한 큐브) 및 해당 큐브와 적어도 하나의 면을 공유하는 6개의 큐브들(이웃 노드들)을 나타낸다. 도면에 도시된 노드들은 같은 뎁스(깊이)의 노드들이다. 도면에 도시된 숫자는 6개의 노드들 각각과 연관된 가중치들(1, 2, 4, 8, 16, 32, 등)을 나타낸다. 각 가중치는 이웃 노드들의 위치에 따라 순차적으로 부여된다.
도 7의 오른쪽은 이웃 노드 패턴 값을 나타낸다. 이웃 노드 패턴 값은 오큐파이드 이웃 노드(포인트를 갖는 이웃 노드)의 가중치가 곱해진 값들의 합이다. 따라서 이웃 노드 패턴 값은 0에서 63까지의 값을 갖는다. 이웃 노드 패턴 값이 0 인 경우, 해당 노드의 이웃 노드 중 포인트를 갖는 노드(오큐파이드 노드)가 없음을 나타낸다. 이웃 노드 패턴 값이 63인 경우, 이웃 노드들이 전부 오큐파이드 노드들임을 나타낸다. 도면에 도시된 바와 같이 가중치1, 2, 4, 8가 부여된 이웃 노드들은 오큐파이드 노드들이므로, 이웃 노드 패턴 값은 1, 2, 4, 8을 더한 값인 15이다. 포인트 클라우드 인코더는 이웃 노드 패턴 값에 따라 코딩을 수행할 수 있다(예를 들어 이웃 노드 패턴 값이 63인 경우, 64가지의 코딩을 수행). 실시예들에 따라 포인트 클라우드 인코더는 이웃 노드 패턴 값을 변경 (예를 들면 64를 10 또는 6으로 변경하는 테이블을 기반으로) 하여 코딩의 복잡도를 줄일 수 있다.
도 8은 실시예들에 따른 LOD 별 포인트 구성의 예시를 나타낸다.
도 1 내지 도 7에서 설명한 바와 같이, 어트리뷰트 인코딩이 수행되기 전 인코딩된 지오메트리는 재구성(디컴프레션) 된다. 다이렉트 코딩이 적용된 경우, 지오메트리 재구성 동작은 다이렉트 코딩된 포인트들의 배치를 변경하는 것을 포함할 수 있다(예를 들면 다이렉트 코딩된 포인트들을 포인트 클라우드 데이터의 앞쪽에 배치). 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 지오메트리 재구성 과정은 삼각형 재구성, 업샘플링, 복셀화 과정을 어트리뷰트는 지오메트리에 종속되므로, 어트리뷰트 인코딩은 재구성된 지오메트리를 기반으로 수행된다.
포인트 클라우드 인코더(예를 들면 LOD 생성부(40009))는 포인트들을 LOD별로 분류(reorganization)할 수 있다. 도면은 LOD에 대응하는 포인트 클라우드 콘텐트를 나타낸다. 도면의 왼쪽은 오리지널 포인트 클라우드 콘텐트를 나타낸다. 도면의 왼쪽에서 두번째 그림은 가장 낮은 LOD의 포인트들의 분포를 나타내며, 도면의 가장 오른쪽 그림은 가장 높은 LOD의 포인트들의 분포를 나타낸다. 즉, 가장 낮은 LOD의 포인트들은 드문드문(sparse) 분포하며, 가장 높은 LOD의 포인트들은 촘촘히 분포한다. 즉, 도면 하단에 표시된 화살표 방향에 따라 LOD가 증가할수록 포인트들 간의 간격(또는 거리)는 더 짧아진다.
도 9는 실시예들에 따른 LOD 별 포인트 구성의 예시를 나타낸다.
도 1 내지 도 8에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템, 또는 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002), 도 4의 포인트 클라우드 인코더, 또는 LOD 생성부(40009))는 LOD를 생성할 수 있다. LOD는 포인트들을 설정된 LOD 거리 값(또는 유클리이디언 디스턴스(Euclidean Distance)의 세트)에 따라 리파인먼트 레벨들(refinement levels)의 세트로 재정열(reorganize)하여 생성된다. LOD 생성 과정은 포인트 클라우드 인코더뿐만 아니라 포인트 클라우드 디코더에서도 수행된다.
도 9의 상단은 3차원 공간에 분포된 포인트 클라우드 콘텐트의 포인트들의 예시(P0내지 P9)를 나타낸다. 도 9의 오리지널 오더(Original order)는 LOD 생성전 포인트들 P0내지 P9의 순서를 나타낸다. 도 9의 LOD 기반 오더 (LOD based order)는 LOD 생성에 따른 포인트들의 순서를 나타낸다. 포인트들은 LOD별 재정열된다. 또한 높은 LOD는 낮은 LOD에 속한 포인트들을 포함한다. 도 9에 도시된 바와 같이 LOD0는 P0, P5, P4 및 P2를 포함한다. LOD1은 LOD0의 포인트들과 P1, P6 및 P3를 포함한다. LOD2는 LOD0의 포인트들, LOD1의 포인트들 및 P9, P8 및 P7을 포함한다.
도 4에서 설명한 바와 같이 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 예측 변환 코딩, 리프팅 변환 코딩 및 RAHT 변환 코딩을 선택적으로 또는 조합하여 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 포인트들에 대한 예측기(predictor)를 생성하여 각 포인트의 예측 어트리뷰트(또는 예측 어트리뷰트값)을 설정하기 위한 예측 변환 코딩을 수행할 수 있다. 즉, N개의 포인트들에 대하여 N개의 예측기들이 생성될 수 있다. 실시예들에 따른 예측기는 각 포인트의 LOD 값과 LOD별 설정된 거리 내에 존재하는 이웃 포인트들에 대한 인덱싱 정보 및 이웃 포인트들까지의 거리 값을 기반으로 가중치(=1/거리) 값을 계산하할 수 있다.
실시예들에 따른 예측 어트리뷰트(또는 어트리뷰트값)은 각 포인트의 예측기에 설정된 이웃 포인트들의 어트리뷰트들(또는 어트리뷰트 값들, 예를 들면 색상, 반사율 등)에 각 이웃 포인트까지의 거리를 기반으로 계산된 가중치(또는 가중치값)을 곱한 값의 평균값으로 설정된다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 계수 양자화부(40011)는 각 포인트의 어트리뷰트(어트리뷰트 값)에서 예측 어트리뷰트(어트리뷰트값)을 뺀 잔여값들(residuals, 잔여 어트리뷰트, 잔여 어트리뷰트값, 어트리뷰트 예측 잔여값 등으로 호칭할 수 있다)을 양자화(quatization) 및 역양자화(inverse quantization)할 수 있다. 양자화 과정은 다음의 표에 나타난 바와 같다.
표. Attribute prediction residuals quantization pseudo code
int PCCQuantization(int value, int quantStep) {
if( value >=0) {
return floor(value / quantStep + 1.0 / 3.0);
} else {
return -floor(-value / quantStep + 1.0 / 3.0);
}
}
표. Attribute prediction residuals inverse quantization pseudo code
int PCCInverseQuantization(int value, int quantStep) {
if( quantStep ==0) {
return value;
} else {
return value * quantStep;
}
}
실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 아리스메틱 인코더(40012)는 각 포인트의 예측기에 이웃한 포인트들이 있는 경우, 상술한 바와 같이 양자화 및 역양자화된 잔여값을 엔트로피 코딩 할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 아리스메틱 인코더(40012)는 각 포인트의 예측기에 이웃한 포인트들이 없으면 상술한 과정을 수행하지 않고 해당 포인트의 어트리뷰트들을 엔트로피 코딩할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더 (예를 들면 리프팅 변환부(40010)는 각 포인트의 예측기를 생성하고, 예측기에 계산된 LOD를 설정 및 이웃 포인트들을 등록하고, 이웃 포인트들까지의 거리에 따른 가중치를 설정하여 리프팅 변환 코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 리프팅 변환 코딩은 상술한 예측 변환 코딩과 유사하나, 어트리뷰트값에 가중치를 누적 적용한다는 점에서 차이가 있다. 실시예들에 따른 어트리뷰트값에 가중치를 누적 적용하는 과정은 다음과 같다.
1) 각 포인트의 가중치 값을 저장하는 배열 QW(QuantizationWieght)를 생성한다. QW의 모든 요소들의 초기값은 1.0이다. 예측기에 등록된 이웃 노드의 예측기 인덱스의 QW 값에 현재 포인트의 예측기의 가중치를 곱한 값을 더한다.
2) 리프트 예측 과정: 예측된 어트리뷰트 값을 계산하기 위하여 포인트의 어트리뷰트 값에 가중치를 곱한 값을 기존 어트리뷰트값에서 뺀다.
3) 업데이트웨이트(updateweight) 및 업데이트(update)라는 임시 배열들을 생성하고 임시 배열들을 0으로 초기화한다.
4) 모든 예측기에 대해서 계산된 가중치에 예측기 인덱스에 해당하는 QW에 저장된 가중치를 추가로 곱해서 산출된 가중치를 업데이트웨이트 배열에 이웃 노드의 인덱스로 누적으로 합산한다. 업데이트 배열에는 이웃 노드의 인덱스의 어트리뷰트 값에 산출된 가중치를 곱한 값을 누적 합산한다.
5) 리프트 업데이트 과정: 모든 예측기에 대해서 업데이트 배열의 어트리뷰트 값을 예측기 인덱스의 업데이트웨이트 배열의 가중치 값으로 나누고, 나눈 값에 다시 기존 어트리뷰트 값을 더한다.
6) 모든 예측기에 대해서, 리프트 업데이트 과정을 통해 업데이트된 어트리뷰트 값에 리프트 예측 과정을 통해 업데이트 된(QW에 저장된) 가중치를 추가로 곱하여 예측 어트리뷰트 값을 산출한다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 계수 양자화부(40011))는 예측 어트리뷰트 값을 양자화한다. 또한 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 아리스메틱 인코더(40012))는 양자화된 어트리뷰트 값을 엔트로피 코딩한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 RAHT 변환부(40008))는 옥트리의 하위 레벨에 있는 노드와 연관된 어트리뷰트를 사용하여 상위 레벨의 노드들의 어트리뷰트를 에측하는 RAHT 변환 코딩을 수행할 수 있다. RAHT 변환 코딩은 옥트리 백워드 스캔을 통한 어트리뷰트 인트라 코딩의 예시이다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 복셀에서 전체 영역으로 스캔하고, 각 스텝에서 복셀을 더 큰 블록으로 합치면서 루트 노드까지의 병합 과정을 반복수행한다. 실시예들에 따른 병합 과정은 오큐파이드 노드에 대해서만 수행된다. 엠티 노드(empty node)에 대해서는 병합 과정이 수행되지 않으며, 엠티 노드의 바로 상위 노드에 대해 병합 과정이 수행된다.
하기의 식은 RAHT 변환 행렬을 나타낸다. gl x, y, z 는 레벨 l에서의 복셀들의 평균 어트리뷰트 값을 나타낸다. gl x, y, z 는 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=w l 2x, y, z 과 w2=w l 2x+1, y, z 이다.
Figure PCTKR2022016413-appb-img-000002
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(400012)의 인코딩). 가중치는 w l-1 x, y, z=w l 2x, y, z+w l 2x+1, y, z로 계산된다. 루트 노드는 마지막 g1 0, 0, 0 과 g1 0, 0, 1을 통해서 다음과 같이 생성된다.,
Figure PCTKR2022016413-appb-img-000003
도 10은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 디코더(Point Cloud Decoder)의 예시를 나타낸다.
도 10에 도시된 포인트 클라우드 디코더는 도 1에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006) 예시로서, 도 1에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006)의 동작 등과 동일 또는 유사한 동작을 수행할 수 있다. 도면이 도시된 바와 같이 포인트 클라우드 디코더는 하나 또는 그 이상의 비트스트림(bitstream)들에 포함된 지오메트리 비트스트림(geometry bitstream) 및 어트리뷰트 비트스트림(attribute bitstream)을 수신할 수 있다. 포인트 클라우드 디코더는 지오메트리 디코더(geometry decoder)및 어트리뷰트 디코더(attribute decoder)를 포함한다. 지오메트리 디코더는 지오메트리 비트스트림에 대해 지오메트리 디코딩을 수행하여 디코딩된 지오메트리(decoded geometry)를 출력한다. 어트리뷰트 디코더는 디코딩된 지오메트리 및 어트리뷰트 비트스트림을 기반으로 어트리뷰트 디코딩을 수행하여 디코딩된 어트리뷰트들(decoded attributes)을 출력한다. 디코딩된 지오메트리 및 디코딩된 어트리뷰트들은 포인트 클라우드 콘텐트를 복원(decoded point cloud)하는데 사용된다.
도 11은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 디코더(Point Cloud Decoder)의 예시를 나타낸다.
도 11에 도시된 포인트 클라우드 디코더는 도 10에서 설명한 포인트 클라우드 디코더의 예시로서, 도 1 내지 도 9에서 설명한 포인트 클라우드 인코더의 인코딩 동작의 역과정인 디코딩 동작을 수행할 수 있다.
도 1 및 도 10에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 디코더는 지오메트리 디코딩 및 어트리뷰트 디코딩을 수행할 수 있다. 지오메트리 디코딩은 어트리뷰트 디코딩보다 먼저 수행된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 디코더는 아리스메틱 디코더(arithmetic decode, 11000), 옥트리 합성부(synthesize octree, 11001), 서페이스 오프록시메이션 합성부(synthesize surface approximation, 11002), 지오메트리 리컨스트럭션부(reconstruct geometry, 11003), 좌표계 역변환부(inverse transform coordinates, 11004), 아리스메틱 디코더(arithmetic decode, 11005), 역양자화부(inverse quantize, 11006), RAHT변환부(11007), LOD생성부(generate LOD, 11008), 인버스 리프팅부(Inverse lifting, 11009), 및/또는 컬러 역변환부(inverse transform colors, 11010)를 포함한다.
아리스메틱 디코더(11000), 옥트리 합성부(11001), 서페이스 오프록시메이션 합성부(11002), 지오메트리 리컨스럭션부(11003), 좌표계 역변환부(11004)는 지오메트리 디코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 디코딩은 다이렉트 코딩(direct coding) 및 트라이숩 지오메트리 디코딩(trisoup geometry decoding)을 포함할 수 있다. 다이렉트 코딩 및 트라이숩 지오메트리 디코딩은 선택적으로 적용된다. 또한 지오메트리 디코딩은 위의 예시에 국한되지 않으며, 도 1 내지 도 9에서 설명한 지오메트리 인코딩의 역과정으로 수행된다.
실시예들에 따른 아리스메틱 디코더(11000)는 수신한 지오메트리 비트스트림을 아리스메틱 코딩을 기반으로 디코딩한다. 아리스메틱 디코더(11000)의 동작은 아리스메틱 인코더(40004)의 역과정에 대응한다.
실시예들에 따른 옥트리 합성부(11001)는 디코딩된 지오메트리 비트스트림으로부터 (또는 디코딩 결과 확보된 지오메트리에 관한 정보)로부터 오큐판시 코드를 획득하여 옥트리를 생성할 수 있다. 오큐판시 코드에 대한 구체적인 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 같다.
실시예들에 따른 서페이스 오프록시메이션 합성부(11002)는 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 디코딩된 지오메트리 및/또는 생성된 옥트리에 기반하여 서페이스를 합성할 수 있다.
실시예들에 따른 지오메트리 리컨스트럭션부(11003)는 서페이스 및 또는 디코딩된 지오메트리에 기반하여 지오메트리를 재생성할 수 있다. 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 같이, 다이렉트 코딩 및 트라이숩 지오메트리 인코딩은 선택적으로 적용된다. 따라서 지오메트리 리컨스트럭션부(11003)는 다이렉트 코딩이 적용된 포인트들의 포지션 정보들을 직접 가져와서 추가한다. 또한, 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 지오메트리 리컨스트럭션부(11003)는 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)의 재구성 동작, 예를 들면 삼각형 재구성, 업-샘플링, 복셀화 동작을 수행하여 지오메트리를 복원할 수 있다. 구체적인 내용은 도 6에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다. 복원된 지오메트리는 어트리뷰트들을 포함하지 않는 포인트 클라우드 픽쳐 또는 프레임을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 좌표계 역변환부(11004)는 복원된 지오메트리를 기반으로 좌표계를 변환하여 포인트들의 포지션들을 획득할 수 있다.
아리스메틱 디코더(11005), 역양자화부(11006), RAHT 변환부(11007), LOD생성부(11008), 인버스 리프팅부(11009), 및/또는 컬러 역변환부(11010)는 도 10에서 설명한 어트리뷰트 디코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 디코딩은 RAHT(Region Adaptive Hierarchial Transform) 디코딩, 예측 변환(Interpolaration-based hierarchical nearest-neighbour prediction-Prediction Transform) 디코딩 및 리프팅 변환 (interpolation-based hierarchical nearest-neighbour prediction with an update/lifting step (Lifting Transform)) 디코딩을 포함할 수 있다. 상술한 3가지의 디코딩들은 선택적으로 사용되거나, 하나 또는 그 이상의 디코딩들의 조합이 사용될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 어트리뷰트 디코딩은 상술한 예시에 국한되는 것은 아니다.
실시예들에 따른 아리스메틱 디코더(11005)는 어트리뷰트 비트스트림을 아리스메틱 코딩으로 디코딩한다.
실시예들에 따른 역양자화부(11006)는 디코딩된 어트리뷰트 비트스트림 또는 디코딩 결과 확보한 어트리뷰트에 대한 정보를 역양자화(inverse quantization)하고 역양자화된 어트리뷰트들(또는 어트리뷰트 값들)을 출력한다. 역양자화는 포인트 클라우드 인코더의 어트리뷰트 인코딩에 기반하여 선택적으로 적용될 수 있다.
실시예들에 따라 RAHT 변환부(11007), LOD생성부(11008) 및/또는 인버스 리프팅부(11009)는 재구성된 지오메트리 및 역양자화된 어트리뷰트들을 처리할 수 있다. 상술한 바와 같이 RAHT 변환부(11007), LOD생성부(11008) 및/또는 인버스 리프팅부(11009)는 포인트 클라우드 인코더의 인코딩에 따라 그에 대응하는 디코딩 동작을 선택적으로 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 컬러 역변환부(11010)는 디코딩된 어트리뷰트들에 포함된 컬러 값(또는 텍스쳐)을 역변환하기 위한 역변환 코딩을 수행한다. 컬러 역변환부(11010)의 동작은 포인트 클라우드 인코더의 컬러 변환부(40006)의 동작에 기반하여 선택적으로 수행될 수 있다.
도 11의 포인트 클라우드 디코더의 엘레멘트들은 도면에 도시되지 않았으나 포인트 클라우드 제공 장치에 포함된 하나 또는 그 이상의 메모리들과 통신가능하도록 설정된 하나 또는 그 이상의 프로세서들 또는 집적 회로들(integrated circuits)을 포함하는 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 하나 또는 그 이상의 프로세서들은 상술한 도 11의 포인트 클라우드 디코더의 엘레멘트들의 동작들 및/또는 기능들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다. 또한 하나 또는 그 이상의 프로세서들은 도11의 포인트 클라우드 디코더의 엘레멘트들의 동작들 및/또는 기능들을 수행하기 위한 소프트웨어 프로그램들 및/또는 인스트럭션들의 세트를 동작하거나 실행할 수 있다.
도 12는 실시예들에 따른 전송 장치의 예시이다.
도 12에 도시된 전송 장치는 도 1의 전송장치(10000) (또는 도 4의 포인트 클라우드 인코더)의 예시이다. 도 12에 도시된 전송 장치는 도 1 내지 도 9에서 설명한 포인트 클라우드 인코더의 동작들 및 인코딩 방법들과 동일 또는 유사한 동작들 및 방법들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 전송 장치는 데이터 입력부(12000), 양자화 처리부(12001), 복셀화 처리부(12002), 옥트리 오큐판시 코드 (Occupancy code) 생성부(12003), 표면 모델 처리부(12004), 인트라/인터 코딩 처리부(12005), 아리스메틱 (Arithmetic) 코더(12006), 메타데이터 처리부(12007), 색상 변환 처리부(12008), 어트리뷰트 변환 처리부(또는 속성 변환 처리부)(12009), 예측/리프팅/RAHT 변환 처리부(12010), 아리스메틱 (Arithmetic) 코더(12011) 및/또는 전송 처리부(12012)를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 데이터 입력부(12000)는 포인트 클라우드 데이터를 수신 또는 획득한다. 데이터 입력부(12000)는 포인트 클라우드 비디오 획득부(10001)의 동작 및/또는 획득 방법(또는 도2에서 설명한 획득과정(20000))과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 획득 방법을 수행할 수 있다.
데이터 입력부(12000), 양자화 처리부(12001), 복셀화 처리부(12002), 옥트리 오큐판시 코드 (Occupancy code) 생성부(12003), 표면 모델 처리부(12004), 인트라/인터 코딩 처리부(12005), Arithmetic 코더(12006)는 지오메트리 인코딩을 수행한다. 실시예들에 따른 지오메트리 인코딩은 도 1 내지 도 9에서 설명한 지오메트리 인코딩과 동일 또는 유사하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 양자화 처리부(12001)는 지오메트리(예를 들면 포인트들의 위치값, 또는 포지션값)을 양자화한다. 양자화 처리부(12001)의 동작 및/또는 양자화는 도 4에서 설명한 양자화부(40001)의 동작 및/또는 양자화와 동일 또는 유사하다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하다.
실시예들에 따른 복셀화 처리부(12002)는 양자화된 포인트들의 포지션 값을 복셀화한다. 복셀화 처리부(120002)는 도 4에서 설명한 양자화부(40001)의 동작 및/또는 복셀화 과정과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 과정을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하다.
실시예들에 따른 옥트리 오큐판시 코드 생성부(12003)는 복셀화된 포인트들의 포지션들을 옥트리 구조를 기반으로 옥트리 코딩을 수행한다. 옥트리 오큐판시 코드 생성부(12003)는 오큐판시 코드를 생성할 수 있다. 옥트리 오큐판시 코드 생성부(12003)는 도 4 및 도 6에서 설명한 포인트 클라우드 인코더 (또는 옥트리 분석부(40002))의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하다.
실시예들에 따른 표면 모델 처리부(12004)는 표면 모델(surface model)을 기반으로 특정 영역(또는 노드)내의 포인트들의 포지션들을 복셀 기반으로 재구성하는 트라이숩 지오메트리 인코딩을 수행할 수 있다. 포면 모델 처리부(12004)는 도 4 에서 설명한 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003))의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하다.
실시예들에 따른 인트라/인터 코딩 처리부(12005)는 포인트 클라우드 데이터를 인트라/인터 코딩할 수 있다. 인트라/인터 코딩 처리부(12005)는 도 7에서 설명한 인트라/인터 코딩과 동일 또는 유사한 코딩을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 7에서 설명한 바와 동일하다. 실시예들에 따라 인트라/인터 코딩 처리부(12005)는 아리스메틱 코더(12006)에 포함될 수 있다.
실시예들에 따른 아리스메틱 코더(12006)는 포인트 클라우드 데이터의 옥트리 및/또는 근사화된 옥트리를 엔트로피 인코딩한다. 예를 들어, 인코딩 방식은 아리스메틱(Arithmetic) 인코딩 방법을 포함한다. . 아리스메틱 코더(12006)는 아리스메틱 인코더(40004)의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다.
실시예들에 따른 메타데이터 처리부(12007)는 포인트 클라우드 데이터에 관한 메타데이터, 예를 들어 설정 값 등을 처리하여 지오메트리 인코딩 및/또는 어트리뷰트 인코딩 등 필요한 처리 과정에 제공한다. 또한 실시예들에 따른 메타데이터 처리부(12007)는 지오메트리 인코딩 및/또는 어트리뷰트 인코딩과 관련된 시그널링 정보를 생성 및/또는 처리할 수 있다. 실시예들에 따른 시그널링 정보는 지오메트리 인코딩 및/또는 어트리뷰트 인코딩과 별도로 인코딩처리될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 시그널링 정보는 인터리빙 될 수도 있다.
색상 변환 처리부(12008), 어트리뷰트 변환 처리부(12009), 예측/리프팅/RAHT 변환 처리부(12010), 아리스메틱 (Arithmetic) 코더(12011)는 어트리뷰트 인코딩을 수행한다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 인코딩은 도 1 내지 도 9에서 설명한 어트리뷰트 인코딩과 동일 또는 유사하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 색상 변환 처리부(12008)는 어트리뷰트들에 포함된 색상값을 변환하는 색상 변환 코딩을 수행한다. 색상 변환 처리부(12008)는 재구성된 지오메트리를 기반으로 색상 변환 코딩을 수행할 수 있다. 재구성된 지오메트리에 대한 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하다. 또한 도 4에서 설명한 컬러 변환부(40006)의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다. 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 어트리뷰트 변환 처리부(12009)는 지오메트리 인코딩이 수행되지 않은 포지션들 및/또는 재구성된 지오메트리를 기반으로 어트리뷰트들을 변환하는 어트리뷰트 변환을 수행한다. 어트리뷰트 변환 처리부(12009)는 도 4에 설명한 어트리뷰트 변환부(40007)의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다. 구체적인 설명은 생략한다. 실시예들에 따른 예측/리프팅/RAHT 변환 처리부(12010)는 변환된 어트리뷰트들을 RAHT 코딩, 예측 변환 코딩 및 리프팅 변환 코딩 중 어느 하나 또는 조합하여 코딩할 수 있다. 예측/리프팅/RAHT 변환 처리부(12010)는 도 4에서 설명한 RAHT 변환부(40008), LOD 생성부(40009) 및 리프팅 변환부(40010)의 동작들과 동일 또는 유사한 동작들 중 적어도 하나 이상을 수행한다. 또한 예측 변환 코딩, 리프팅 변환 코딩 및 RAHT 변환 코딩에 대한 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 아리스메틱 코더(12011)는 코딩된 어트리뷰트들을 아리스메틱 코딩에 기반하여 인코딩할 수 있다. 아리스메틱 코더(12011)는 아리스메틱 인코더(400012)의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다.
실시예들에 따른 전송 처리부(12012)는 인코딩된 지오메트리 및/또는 인코딩된 어트리뷰트, 메타 데이터 정보를 포함하는 각 비트스트림을 전송하거나, 인코딩된 지오메트리 및/또는 인코딩된 어트리뷰트, 메타 데이터 정보를 하나의 비트스트림으로 구성하여 전송할 수 있다. 실시예들에 따른 인코딩된 지오메트리 및/또는 인코딩된 어트리뷰트, 메타 데이터 정보가 하나의 비트스트림으로 구성되는 경우, 비트스트림은 하나 또는 그 이상의 서브 비트스트림들을 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 비트스트림은 시퀀스 레벨의 시그널링을 위한 SPS (Sequence Parameter Set), 지오메트리 정보 코딩의 시그널링을 위한 GPS(Geometry Parameter Set), 어트리뷰트 정보 코딩의 시그널링을 위한 APS(Attribute Parameter Set), 타일 레벨의 시그널링을 위한 TPS (Tile Parameter Set)를 포함하는 시그널링 정보 및 슬라이스 데이터를 포함할 수 있다. 슬라이스 데이터는 하나 또는 그 이상의 슬라이스들에 대한 정보를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 하나의 슬라이스는 하나의 지오메트리 비트스트림(Geom00) 및 하나 또는 그 이상의 어트리뷰트 비트스트림들(Attr00, Attr10)을 포함할 수 있다.
슬라이스(slice)란, 코딩된 포인트 클라우드 프레임의 전체 또는 일부를 나타내는 신택스 엘리먼트의 시리즈를 말한다.
실시예들에 따른 TPS는 하나 또는 그 이상의 타일들에 대하여 각 타일에 관한 정보(예를 들면 bounding box의 좌표값 정보 및 높이/크기 정보 등)을 포함할 수 있다. 지오메트리 비트스트림은 헤더와 페이로드를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 비트스트림의 헤더는 GPS에 포함된 파라미터 세트의 식별 정보(geom_ parameter_set_id), 타일 식별자(geom_tile_id), 슬라이스 식별자(geom_slice_id) 및 페이로드에 포함된 데이터에 관한 정보 등을 포함할 수 있다. 상술한 바와 같이 실시예들에 따른 메타데이터 처리부(12007)는 시그널링 정보를 생성 및/또는 처리하여 전송 처리부(12012)로 전송할 수 있다. 실시예들에 따라, 지오메트리 인코딩을 수행하는 엘레멘트들 및 어트리뷰트 인코딩을 수행하는 엘레멘트들은 점선 처리된 바와 같이 상호 데이터/정보를 공유할 수 있다. 실시예들에 따른 전송 처리부(12012)는 트랜스미터(10003)의 동작 및/또는 전송 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 전송 방법을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 2에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다.
도 13은 실시예들에 따른 수신 장치의 예시이다.
도 13에 도시된 수신 장치는 도 1의 수신장치(10004) (또는 도 10 및 도 11의 포인트 클라우드 디코더)의 예시이다. 도 13에 도시된 수신 장치는 도 1 내지 도 11에서 설명한 포인트 클라우드 디코더의 동작들 및 디코딩 방법들과 동일 또는 유사한 동작들 및 방법들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 수신 장치는 수신부(13000), 수신 처리부(13001), 아리스메틱 (arithmetic) 디코더(13002), 오큐판시 코드 (Occupancy code) 기반 옥트리 재구성 처리부(13003), 표면 모델 처리부(삼각형 재구성, 업-샘플링, 복셀화)(13004), 인버스(inverse) 양자화 처리부(13005), 메타데이터 파서(13006), 아리스메틱 (arithmetic) 디코더(13007), 인버스(inverse)양자화 처리부(13008), 예측/리프팅/RAHT 역변환 처리부(13009), 색상 역변환 처리부(13010) 및/또는 렌더러(13011)를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 디코딩의 각 구성요소는 실시예들에 따른 인코딩의 구성요소의 역과정을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 수신부(13000)는 포인트 클라우드 데이터를 수신한다. 수신부(13000)는 도 1의 리시버(10005)의 동작 및/또는 수신 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 수신 방법을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 수신 처리부(13001)는 수신한 데이터로부터 지오메트리 비트스트림 및/또는 어트리뷰트 비트스트림을 획득할 수 있다. 수신 처리부(13001)는 수신부(13000)에 포함될 수 있다.
아리스메틱 디코더(13002), 오큐판시 코드 기반 옥트리 재구성 처리부(13003), 표면 모델 처리부(13004) 및 인버스 양자화 처리부(13005)는 지오메트리 디코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 디코딩은 도 1 내지 도 10에서 설명한 지오메트리 디코딩과 동일 또는 유사하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 아리스메틱 디코더(13002)는 지오메트리 비트스트림을 아리스메틱 코딩을 기반으로 디코딩할 수 있다. 아리스메틱 디코더(13002)는 아리스메틱 디코더(11000)의 동작 및/또는 코딩과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 코딩을 수행한다.
실시예들에 따른 오큐판시 코드 기반 옥트리 재구성 처리부(13003)는 디코딩된 지오메트리 비트스트림으로부터 (또는 디코딩 결과 확보된 지오메트리에 관한 정보)로부터 오큐판시 코드를 획득하여 옥트리를 재구성할 수 있다. 오큐판시 코드 기반 옥트리 재구성 처리부(13003)는 옥트리 합성부(11001)의 동작 및/또는 옥트리 생성 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다. 실시예들에 따른 표면 모델 처리부(13004)는 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 표면 모델 방식에 기반하여 트라이숩 지오메트리 디코딩 및 이와 관련된 지오메트리 리컨스트럭션(예를 들면 삼각형 재구성, 업-샘플링, 복셀화)을 수행할 수 있다. 표면 모델 처리부(13004)는 서페이스 오프록시메이션 합성부(11002) 및/또는 지오메트리 리컨스트럭션부(11003)의 동작과 동일 또는 유사한 동작을 수행한다.
실시예들에 따른 인버스 양자화 처리부(13005)는 디코딩된 지오메트리를 인버스 양자화할 수 있다.
실시예들에 따른 메타데이터 파서(13006)는 수신한 포인트 클라우드 데이터에 포함된 메타데이터, 예를 들어 설정 값 등을 파싱할 수 있다. 메타데이터 파서(13006)는 메타데이터를 지오메트리 디코딩 및/또는 어트리뷰트 디코딩에 전달할 수 있다. 메타데이터에 대한 구체적인 설명은 도 12에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다.
아리스메틱 디코더(13007), 인버스 양자화 처리부(13008), 예측/리프팅/RAHT 역변환 처리부(13009) 및 색상 역변환 처리부(13010)는 어트리뷰트 디코딩을 수행한다. 어트리뷰트 디코딩는 도 1 내지 도 10에서 설명한 어트리뷰트 디코딩과 동일 또는 유사하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 아리스메틱 디코더(13007)는 어트리뷰트 비트스트림을 아리스메틱 코딩으로 디코딩할 수 있다. 아리스메틱 디코더(13007)는 재구성된 지오메트리를 기반으로 어트리뷰트 비트스트림의 디코딩을 수행할 수 있다. 아리스메틱 디코더(13007)는 아리스메틱 디코더(11005)의 동작 및/또는 코딩과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 코딩을 수행한다.
실시예들에 따른 인버스 양자화 처리부(13008)는 디코딩된 어트리뷰트 비트스트림을 인버스 양자화할 수 있다. 인버스 양자화 처리부(13008)는 역양자화부(11006)의 동작 및/또는 역양자화 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다.
실시예들에 따른 예측/리프팅/RAHT 역변환 처리부(13009)는 재구성된 지오메트리 및 역양자화된 어트리뷰트들을 처리할 수 있다. 예측/리프팅/RAHT 역변환 처리부(13009)는 RAHT 변환부(11007), LOD생성부(11008) 및/또는 인버스 리프팅부(11009)의 동작들 및/또는 디코딩들과 동일 또는 유사한 동작들 및/또는 디코딩들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행한다. 실시예들에 따른 색상 역변환 처리부(13010)는 디코딩된 어트리뷰트들에 포함된 컬러 값(또는 텍스쳐)을 역변환하기 위한 역변환 코딩을 수행한다. 색상 역변환 처리부(13010)는 컬러 역변환부(11010)의 동작 및/또는 역변환 코딩과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 역변환 코딩을 수행한다. 실시예들에 따른 렌더러(13011)는 포인트 클라우드 데이터를 렌더링할 수 있다.
도 14는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 방법/장치와 연동 가능한 구조의 예시를 나타낸다.
도 14의 구조는 서버(1460), 로봇(1410), 자율 주행 차량(1420), XR 장치(1430), 스마트폰(1440), 가전(1450) 및/또는 HMD(1470) 중에서 적어도 하나 이상이 클라우드 네트워크(1410)와 연결된 구성을 나타낸다. 로봇(1410), 자율 주행 차량(1420), XR 장치(1430), 스마트폰(1440) 또는 가전(1450) 등은 장치라 호칭된다. 또한, XR 장치(1430)는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 (PCC) 장치에 대응되거나 PCC장치와 연동될 수 있다.
클라우드 네트워크(1400)는 클라우드 컴퓨팅 인프라의 일부를 구성하거나 클라우드 컴퓨팅 인프라 안에 존재하는 네트워크를 의미할 수 있다. 여기서, 클라우드 네트워크(1400)는 3G 네트워크, 4G 또는 LTE(Long Term Evolution) 네트워크 또는 5G 네트워크 등을 이용하여 구성될 수 있다.
서버(1460)는 로봇(1410), 자율 주행 차량(1420), XR 장치(1430), 스마트폰(1440), 가전(1450) 및/또는 HMD(1470) 중에서 적어도 하나 이상과 클라우드 네트워크(1400)을 통하여 연결되고, 연결된 장치들(1410 내지 1470)의 프로세싱을 적어도 일부를 도울 수 있다.
HMD (Head-Mount Display)(1470)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(1410 내지 1450)의 다양한 실시 예들을 설명한다. 여기서, 도 14에 도시된 장치(1410 내지 1450)는 상술한 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 장치와 연동/결합될 수 있다.
<PCC+XR>
XR/PCC 장치(1430)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(1430)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(1430)는 인식된 물체에 대한 추가 정보를 포함하는 XR 객체를 해당 인식된 물체에 대응시켜 출력할 수 있다.
<PCC+XR+모바일폰>
XR/PCC 장치(1430)는 PCC기술이 적용되어 모바일폰(1440) 등으로 구현될 수 있다.
모바일폰(1440)은 PCC 기술에 기반하여 포인트 클라우드 콘텐츠를 디코딩하고, 디스플레이할 수 있다.
<PCC+자율주행+XR>
자율 주행 차량(1420)은 PCC 기술 및 XR 기술이 적용되어, 이동형 로봇, 차량, 무인 비행체 등으로 구현될 수 있다.
XR/PCC 기술이 적용된 자율 주행 차량(1420)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(1420)은 XR 장치(1430)와 구분되며 서로 연동될 수 있다.
XR/PCC영상을 제공하는 수단을 구비한 자율 주행 차량(1420)은 카메라를 포함하는 센서들로부터 센서 정보를 획득하고, 획득한 센서 정보에 기초하여 생성된 XR/PCC 영상을 출력할 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(1420)은 HUD를 구비하여 XR/PCC 영상을 출력함으로써, 탑승자에게 현실 객체 또는 화면 속의 객체에 대응되는 XR/PCC 객체를 제공할 수 있다.
이때, XR/PCC 객체가 HUD에 출력되는 경우에는 XR/PCC 객체의 적어도 일부가 탑승자의 시선이 향하는 실제 객체에 오버랩되도록 출력될 수 있다. 반면, XR/PCC 객체가 자율 주행 차량의 내부에 구비되는 디스플레이에 출력되는 경우에는 XR/PCC 객체의 적어도 일부가 화면 속의 객체에 오버랩되도록 출력될 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(1220)은 차로, 타 차량, 신호등, 교통 표지판, 이륜차, 보행자, 건물 등과 같은 객체와 대응되는 XR/PCC 객체들을 출력할 수 있다.
실시예들에 의한 VR (Virtual Reality) 기술, AR (Augmented Reality) 기술, MR (Mixed Reality) 기술 및/또는 PCC(Point Cloud Compression)기술은, 다양한 디바이스에 적용 가능하다.
즉, VR 기술은, 현실 세계의 객체나 배경 등을 CG 영상으로만 제공하는 디스플레이 기술이다. 반면, AR 기술은, 실제 사물 영상 위에 가상으로 만들어진 CG 영상을 함께 보여 주는 기술을 의미한다. 나아가, MR 기술은, 현실세계에 가상 객체들을 섞고 결합시켜서 보여준다는 점에서 전술한 AR 기술과 유사하다. 그러나, AR 기술에서는 현실 객체와 CG 영상으로 만들어진 가상 객체의 구별이 뚜렷하고, 현실 객체를 보완하는 형태로 가상 객체를 사용하는 반면, MR 기술에서는 가상 객체가 현실 객체와 동등한 성격으로 간주된다는 점에서 AR 기술과는 구별이 된다. 보다 구체적으로 예를 들면, 전술한 MR 기술이 적용된 것이 홀로그램 서비스 이다.
다만, 최근에는 VR, AR, MR 기술을 명확히 구별하기 보다는 XR (extended Reality) 기술로 부르기도 한다. 따라서, 본 발명의 실시예들은 VR, AR, MR, XR 기술 모두에 적용 가능하다. 이러한 기술은 PCC, V-PCC, G-PCC 기술 기반 인코딩/디코딩이 적용될 수 있다.
실시예들에 따른 PCC방법/장치는 자율 주행 서비스를 제공하는 차량에 적용될 수 있다.
자율 주행 서비스를 제공하는 차량은 PCC 디바이스와 유/무선 통신이 가능하도록 연결된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 (PCC) 송수신 장치는 차량과 유/무선 통신이 가능하도록 연결된 경우, 자율 주행 서비스와 함께 제공할 수 있는 AR/VR/PCC 서비스 관련 콘텐트 데이터를 수신/처리하여 차량에 전송할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 데이터 송수신 장치 차량에 탑재된 경우, 포인트 클라우드 송수신 장치는 사용자 인터페이스 장치를 통해 입력된 사용자 입력 신호에 따라 AR/VR/PCC 서비스 관련 콘텐트 데이터를 수신/처리하여 사용자에게 제공할 수 있다. 실시예들에 따른 차량 또는 사용자 인터페이스 장치는 사용자 입력 신호를 수신할 수 있다. 실시예들에 따른 사용자 입력 신호는 자율 주행 서비스를 지시하는 신호를 포함할 수 있다.
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 인코더, 도12의 송신 장치, 도14의 디바이스, 도16의 인코더, 도24 송신 방법 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), 도10-11의 디코더, 도13의 수신 장치, 도14의 디바이스, 도17의 디코더, 도25 수신 방법 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 인터 예측을 위한 예측 트리 구성 방안을 제공한다(Predictive Tree Building Method for Inter-Prediction).
예를 들어, LiDAR 로부터 포인트 클라우드 데이터를 실시간으로 캡처되어 전송되어야 하는 경우, 또는 3D Map 데이터를 실시간으로 전송 받아서 처리해야하는 경우에 실시예드렝 따른 방법/장치는 포인트 클라우드 데이터를 효율적으로 압축하고 복원할 수 있다.
실시예들은 저지연 코딩이 필요한 클라우드 콘텐츠의 지오메트리 기반 포인트 클라우드 클라우드 압축/복원(Geometry-based Point Cloud Compression) (G-PCC)의 지오메트리 압축 시 적용될 수 있는 예측 트리 기반 지오메트리 정보 코딩 압축 효율을 높이기 위한 인터 예측(inter-prediction) 압축을 위한 예측 트리(Predictive Tree) 구성 방안을 포함한다. 예를 들어, 실시예들은 다음 방법을 포함한다: 인터 예측을 위한 예측 트리 구성 방안, 및/또는 시그널링 방안. 각 도면을 참조하여 각 동작을 설명한다.
실시예들은 3차원 포인트 클라우드(point cloud) 데이터 압축을 위한 Geometry-based Point Cloud Compression (G-PCC)의 압축 효율을 높이기 위한 방안에 관한 것이다.
이하 인코더(encoder), 부호화기는 부호화기로 디코더(decoder), 복호화기는 복호화기로 지칭한다.
포인트 클라우드는 포인트(point)들의 집합으로 구성되며, 각 포인트는 지오메트리(geometry) 정보와 속성(attributes) 정보를 가질 수 있다. 지오메트리 정보는 3차원 위치(XYZ) 정보이며, 속성 정보는 색상 (RGB, YUV 등) 또는/과 반사(Reflectance) 값이다.
G-PCC 부호화(encoding) 과정은 포인트 클라우드를 영역에 따라 타일로 분할하고, 병렬 처리를 위해 각 타일을 슬라이스들로 분할할 수 있다. 각 슬라이스 단위로 지오메트리를 압축하고, 압축을 통해 변경된 위치 정보들로 재구성 된 지오메트리(reconstructed geometry=복호화된 지오메트리)를 바탕으로 속성 정보를 압축하는 과정으로 구성될 수 있다.
G-PCC 복호화(decoding) 과정은 부호화된 슬라이스 단위의 지오메트리 비트스트림(bitstream)과 속성 비트스트림을 전송 받아서 지오메트리를 복호화하고 복호화 과정을 통해 재구성된 지오메트리를 기반으로 속성 정보를 복호화하는 과정으로 구성될 수 있다.
지오메트리 정보 압축을 위해 옥트리(octree) 기반, 예측 트리(predictive tree) 기반, 또는 트라이숩(trisoup) 기반 압축 기법을 사용할 수 있다.
실시예들은 저지연 지오메트리 압축 지원을 위한 예측 트리 기반 지오메트리 인터 압축 기법을 포함한다.
저지연이 요구되는 포인트 클라우드 서비스의 예는, 3D 맵(map) 포인트 클라우드를 사용하는 실시간 네비게이션의 경우, 또는 LiDAR장비를 통해 실시간으로 포인트 클라우드를 캡처해서 압축하고 전송해야하는 경우가 대표적일 수 있다.
저지연 서비스를 위해 인코더와 디코더의 방식을 개선하는 주요 기능으로는 포인트 클라우드 데이터의 일부에 대해서 먼저 압축을 시작할 수 있는 기능이 필요할 수 있다. 옥트리(octree) 기반 지오메트리 코딩 방식은 너비 우선 (breadth-first) 방식으로 포인트들을 스캐닝하며 코딩하는 반면, 저지연 지오메트리 압축을 타겟으로 하는 예측 트리 기반 지오메트리 압축 기법은 깊이 우선 (depth-first) 방식으로 단계적 포인트 스캐닝을 가능한 줄이며 트리 부모와 자식 노드 간의 지오메트리 정보를 통해 예측값을 생성하고 잔차값(residual)을 엔트로피 코딩하여 지오메트리 비트스트림으로 구성할 수 있다. 깊이 우선 방식은 전체 포인트들에 대한 단계적 스캐닝이 필요 없기 때문에 모든 데이터가 캡처되기를 기다릴 필요가 없이 점차적으로(progressive) 캡처된 포인트 클라우드 데이터를 지오메트리 코딩 할 수 있다는 장점이 있을 수 있다.
그러나 예측 트리 기반 지오메트리 압축 기법은 인트라 예측만을 포함하고 있어서 인터 예측으로의 확장이 필요할 수 있다. 인터 예측은 프레임간의 상관관계를 통해 비트스트림 사이즈를 줄일 수 있다.
실시예들은 LiDAR로 캡처되고 멀티 프레임을 가지는 포인트 클라우드에 참조 프레임을 통한 인터 예측 압축 기술을 지원하고자 한다. 인터 예측 압축을 위해 예측 트리 생성/복원 방안을 수정 제안하고, 참조 프레임을 통해 압축률을 높일 수 있다.
실시예들 간 변경 및 결합이 가능하다. 본 문서에서 사용되는 용어는 해당 분야에서 널리 사용되는 범위 내에서, 용어의 의도된 의미에 근거하여 이해될 수 있다. 예측 트리 생성은 PCC 부호화기에서 수행되고, PCC 복호화기에서 복원될 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 글로벌 및/또는 로컬 모션 에스티메이션 및 컴펜세이션(Global/Local Motion Estimation and Compensation) 동작을 포함하고, 수행할 수 있다.
프레임간 예측(Inter-Prediction)을 위해 프레임간의 글로벌 모션을 예측하고, LPU (Largest Prediction Unit)로 분할된 콘텐츠를 다시 PU로 분할할 수 있다. PU 분할은 글로벌 모션을 적용하고 현재 프레임과 매칭이 안 될 경우, 로컬 모션가 존재하는지를 조사하게 되고, 로컬 모션 벡터를 발견하기 위해서 PU로 분할하고 로컬 모션를 찾아내는 과정이 수행 될 수 있다. LPU별로 RDO을 예측하여 글로벌 모션 보상(compensation)을 수행할 수도 있고, 수행하지 않을 수도 있다. PU별로 RDO를 예측하여 글로벌 모션 보상 또는 로컬 모션 보상을 적용 여부를 결정하고 적용할 수 있다.
도15는 실시예들에 따른 통합 예측 트리 생성을 나타낸다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법/장치(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, 도16의 인코더, 도24 송신 방법)은 도15와 같은 예측 트리를 생성하고, 예측 트리에 기초하여 포인트 클라우드 데이터를 압축할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법/장치(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, 도17의 디코더, 도25 수신 방법)은 도15와 같은 예측 트리를 생성하고, 예측 트리에 기초하여 포인트 클라우드 데이터를 복원할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 예측 트리 생성 동작을 포함하고 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 참조 프레임에 대해 글로벌/로컬 모션 보상을 수행하고, 예측 트리를 생성할 수 있다. 현재 프레임을 통해 예측 트리를 생성했던 방식을 확장하여 참조 프레임과 현재 프레임을 통해 인터 예측 트리를 생성할 수 있다. 실시예들에 따른 통합 예측 트리는 예측 트리로 줄여서 지칭될 수 있다.
실시예들에 따른 통합 예측 트리 생성 순서는 다음과 같을 수 있다.
생성 순서를 설명하기 위해서, 다음과 같은 조건이 설정될 수 있다. 조건은 하나의 예시이고, 실시예들에 따라 구성은 다양하게 설정될 수 있다.
예를 들어, 인터 예측 트리의 최대 자식 노드 수는 인터예측 자식노드(하위노드) 맥시멈 개수(MaxNumChildrenForInter)일 수 있다. 각 노드는 부모(parent), 자식(children), 모드(mode), 인터 레퍼런스 플래그(inter_reference_flag) 정보를 가질 수 있다. 즉, 각 노드(하나 또는 하나 이상의 포인트들)마다 부모, 자식, 모드, 인터 레퍼런스 플래그가 같거나 다르게 설정될 수 있다. 인터 레퍼런스 플래그(inter_reference_flag)는 인터 예측을 위해서 참조 프레임의 예측 트리를 사용했는지 여부를 알려줄 수 있다. 부모는 상위 노드, 자식은 하위 노드 등의 용어로 지칭될 수 있다.
S1500, 실시예들에 따른 방법/장치는 현재 프레임에서 정렬된(또는 입력된) 순서에 따라 첫번째 포인트(point)를 시작 노드(=a)로 등록할 수 있다.
S1501, 참조 프레임에서 RDO 기준으로 생성된 예측 트리로부터 부모(parent)를 찾아 등록할 수 있다.
S1501-1, 노드 a와 가까운 노드 3개를 찾고, 최대 자식 노드 수(MaxNumChildrenForInter) 보다 작은 가장 가까운 노드를 부모(parent)로 등록할 수 있다.
S1501-2, 노드 a에 인터 레퍼런스 플래그(inter_reference_flag) = 1로 설정할 수 있다.
S1501-3, 찾은 부모(parent) 기준으로 예측 트리에 노드 a를 추가할 수 있다.
S1502, 다음 포인트를 가지고 오고, 현재 통합된 예측 트리로부터 부모(parent)를 찾아 등록할 수 있다.
S1502-1, 노드와 가까운 노드 3개를 찾고, 최대 자식 노드 수(MaxNumChildrenForInter) 보다 작은 가장 가까운 노드를 parent로 등록할 수 있다.
S1502-2, 부모(parent)로 설정된 노드가 참조 프레임에 존재하는 경우, 인터 레퍼런스 플래그(inter_reference_flag)를 1로 설정할 수 있다.
S1502-3, 현재 프레임의 모든 포인트가 예측 트리에 등록될 때까지 S1502를 반복 수행할 수 있다.
S1503, 통합 예측 트리가 완성되면, 현재 프레임에 속한 포인트들로 등록된 노드에 대해서RDO에 따라서 모드 선택할 수 있다.
S1504, 첫번째 시작 노드는 루트(root)처럼 인코딩 되고, 각 노드의 인터 레퍼런스 플래그(inter_reference_flag)는 시그널링 될 수 있다.
위와 같은 과정을 거쳐서 인터 예측을 위한 예측 트리가 현재 프레임과 참조 프레임으로부터 생성될 수 있다.
도15를 참조하면, 참조 프레임에 포함된 포인트(노드)들에 대한 예측 트리 및 현재 프레임에 포함된 포인트(노드)들에 대한 예측 트리에 기초하여, (통합) 예측 트리를 생성하는 예시를 나타낸다. 현재 프레임의 인코딩/디코딩 시작 노드a(다음 노드는 b)를 예측하기 위해서, 노드a에 주변에서 노드a에 가장 가까운 이웃 노드들을 서치할 수 있다. 최근접 이웃 노드는 참조 프레임 및/또는 현재 프레임로부터 서치될 수 있다. 참조 프레임에 포함된 후보 이웃 중에서 자식 노드의 개수가 적은 후보 이웃을 노드a의 부모 노드로 설정할 수 있다. 그리고 다음 노드b에 대한 예측 트리를 계속해서 생성할 수 있다. 노드a를 인코딩/디코딩하기 위해서 노드a의 예측값인 부모 노드와 현재 노드 간 차이값인 잔차값을 인코딩하여 전송할 수 있고, 잔차값을 합산하여 노드a를 복원할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 참조 예측 트리 사용을 통한 생성 방법을 포함하고, 수행할 수 있다. 참조 예측 트리와 현재 예측 트리를 함께 사용할 수 있다.
현재 예측 트리를 예측 트리 생성 방법에 맞춰서 설정하고, 트리 레벨(tree level)과 트라버스(traverse) 순서에 매칭되는 노드를 참조 예측 트리에서 찾고, 가상의 링크를 연결할 수 있다.
현재 프레임에서 생성된 예측 트리와 참조 프레임에서 생성된 예측트리에서 매칭된 포인트 기준으로 RDO를 계산해서 모드를 설정할 수 있고, 참조 예측 트리에 있는 노드의 RDO가 더 좋은 값을 나타낼 경우, 인터 레퍼런스 플래그(inter_reference_flag)를 참(True)으로 설정할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 예측 트리 복원 방안을 포함하고, 수행할 수 있다.
참조 프레임에 글로벌/로컬 모션 적용 여부를 시그널링 받아서 적용 여부에 따라서 모션 보상이 수행된 후, 예측 트리를 복원할 수 있다.
현재 프레임을 통해 예측 트리를 복원했던 방식을 확장하여 참조 프레임과 현재 프레임을 통해 인터 예측 트리를 복원할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 통합 예측 트리 복원 방법을 포함하고, 수행할 수 있다.
통합 예측 트리로 생성된 경우, 트리 복원 순서는 다음과 같을 수 있다.
생성 순서를 설명하기 위해서, 다음과 같은 조건이 설정될 수 있다. 조건은 하나의 예시이고, 실시예들에 따라 구성은 다양하게 설정될 수 있다.
예를 들어, 인터 예측 트리의 최대 자식 노드 수=MaxNumChildrenForInter 일 수 있다. 각 노드는 부모(parent), 자식(children), 모드(mode), 인터 레퍼런스 플래그(inter_reference_flag) 정보를 가질 수 있다. 인터 레퍼런스 플래그(inter_reference_flag)는 인터 예측을 위해서 참조 프레임의 예측 트리를 사용했는지 여부를 알려줄 수 있다. 부모는 상위 노드, 자식은 하위 노드 등의 용어로 지칭될 수 있다.
S15000, 실시예들에 따른 방법/장치는 수신한 첫번째 노드 정보를 디코딩할 수 있다.
S15000-1, 첫번째 노드를 루트노드처럼 디코딩할 수 있다.
S15001, 단, 이후 자식 노드들은 전송받은 인터 레퍼런스 플래그(inter_reference_flag)= 참(True)인 경우, 자신의 부모(parent)를 참조 프레임에서 생성된 예측트리로부터 찾을 수 있다.
S15001-1, 레퍼런스 플래그(reference_flag) =1이면, 참조 프레임에서 RDO 기준으로 디코딩/재구성된 예측트리로부터 부모(parent)를 찾아서 등록할 수 있다.
S15001-2, 레퍼런스 플래그(reference_flag) =0이면, 현재 디코딩을 통해 구성된 예측 트리의 부모(parent) 기준으로 진행할 수 있다.
S15002, 재구성된 예측트리에 따라 포인트(point)값을 복원할 수 있다.
S15003, 모든 포인트들이 디코딩 될때까지 S15001 내지S15002를 반복 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 참조 예측 트리 사용을 통한 복원 방법을 포함하고, 수행할 수 있다.
참조 예측 트리와 현재 예측 트리를 함께 사용할 수 있다.
현재 예측 트리를 예측 트리 생성 방법에 맞춰서 복원하고, 트리 레벨(tree level)과 트라버스(traverse) 순서에 매칭되는 노드를 참조 예측 트리에서 찾고, 가상의 링크를 연결할 수 있다.
인터 레퍼런스 플래그(inter_reference_flag)가 참(True)인 경우, 참조 프레임에서 생성된 예측 트리에서 가상의 링크로 매칭된 노드를 기준으로 모드에 따라 포인트(point) 값을 복원할 수 있다.
도16은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치를 나타낸다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법은 도16의 송신 장치 등에 의해서 수행될 수 있다. 송신 장치의 각 구성요소는 하드웨어, 소프트웨어, 프로세서, 및/또는 그것들의 조합에 대응할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 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, 도24 송신 방법 등을 대응할 수 있다.
도16을 참조하여, PCC 데이터 부호화기의 동작을 설명한다. 부호화기의 입력으로 PCC 데이터가 들어가고 부호화되어 지오메트리 정보 비트스트림과 속성정보 비트스트림이 출력될 수 있다.
실시예들에 따른 지오메트리 정보 부호화부는 다음과 같다. 실시예들에 따른 트리 관련 동작은 부호화기(인코더)의 예측 트리 생성부(또는 프로세서)에 의해 수행될 수 있다.
한편, 실시예들에 따른 지오메트리 정보 부호화부는 포인트 클라우드 비디오 인코더, 인코딩, 포인트 클라우드 인코더, 및/또는 송신기의 포인트 클라우드(Point Cloud) 비디오 인코딩을 위한 구성요소(들)에 대응될 수 있다.
지오메트리 정보 부호화부(또는 지오메트리 정보 부호화기)는 지오메트리 코딩 타입이 예측 기반 코딩일 경우, 예측 트리 생성부를 통해 예측 트리가 생성되고, 예측 결정부를 통해 생성된 예측 트리를 기반으로 RDO 과정을 수행하여 최적의 예측 모드를 선택할 수 있다. 최적의 예측 모드에 따른 지오메트리 예측 값을 생성할 수 있다.
지오메트리 정보 엔트로피 부호화부(또는 지오메트리 정보 엔트로피 부호화기)는 예측된 값과의 잔차값을 엔트로피 코딩하여 지오메트리 정보 비트스트림을 구성할 수 있다.
예측 트리 생성부(또는 예측 트리 제너레이터)는 예측 트리 생성부에서는 예측 트리 생성 방법을 입력 받을 수 있고, 입력 받은 방법에 따라서 예측 트리를 생성할 수 있다. 예측 트리 생성 방법은 통합 예측 트리 생성 방안, 참조 예측 트리 사용을 통한 생성 방안이 있을 수 있다. 콘텐츠 특성, 서비스의 타입에 따라서 선택할 수 있다. 적용된 예측 트리 생성 생성 방법은 디코더에 시그널 될 수 있다. 예측 트리 생성 방법에 따라서 예측트리를 구성할 수 있다.
도16을 참조하면, 데이터 입력부는 지오메트리(지오메트리 데이터, 지오메트리 정보, 위치 정보 등으로 다양하게 지칭 가능함), 속성(어트리뷰트 데이터, 어트리뷰트 정보, 속성 정보 등으로 다양하게 지칭 가능함), 및/또는 지오메트리 및 속성에 관한 파라미터 정보를 수신할 수 있다. 지오메트리/어트리뷰트는 획득부 또는 카메라/센서 등에 의해 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 프레임/시퀀스 등으로부터 획득될 수 있고, 파라미터는 인코더 방식에 따라서 설정될 수 있다.
좌표계 변환부는 지오메트리 및/또는 어트리뷰트가 위치(좌표)에 기반하여 표현되므로, 부호화를 위한 좌표계로 데이터의 좌표 설정을 변환할 수 있다.
지오메트리 정보 변환 양자화 처리부는 지오메트리 정보를 양자화 파라미터에 기초하여 양자화할 수 있다.
공간 분할부는 지오메트리 및/또는 어트리뷰트가 공간에 위치하므로, 부호화를 위해서 공간을 분할할 수 있다.
지오메트리 정보 부호화부는 복셀화 처리부를 통해 지오메트리를 복셀화할 수 있다. 지오메트리 정보 부호화부는 지오메트리 코딩 타입을 확인할 수 있다. 실시예들에 따른 코딩 타입은 옥트리 기반 코딩 방식, 트라이숩 기반 코딩 방식, 및/또는 예측 트리 방식 등을 포함할 수 있다. 옥트리 기반 코딩인 경우, 지오메트리를 포함하는 옥트리를 옥트리 생성부에 의해 생성하고, 지오메트리 위치를 재구성하여 복원된 기하정보를 속성정보 부호화부에 전달하고, 지오메트리 정보를 엔트로피 방식에 기초하여 부호화하여, 지오메트리 정보를 포함하는 비트스트림을 생성할 수 있다. 트라이숩 기반 코딩인 경우, 지오메트리를 포함하는 트라이숩을 생성하여, 마찬가지로, 지오메트리를 복원해서 복원된 기하정보를 속성정보 부호화부에 전달하고, 지오메트리 정보를 엔트로피 방식에 기초하여 인코딩하고, 지오메트리 정보를 포함하는 비트스트림을 생성할 수 있다. 예측 트리 기반 코딩인 경우, 지오메트리 노드를 부호화하기 위한 예측 트리를 생성할 수 있다. 실시예들에 따른 예측 트리 생성 방법은 예측 트리 생성 방법을 나타내는 파라미터에 기초하여 설정될 수 있다. 적용된 예측 트리 생성 방법을 나타내는 파라미터를 생성하여 비트스트림에 포함시켜서 디코더에 전달할 수 있다. 파라미터는 도18 등에서 다시 설명한다. 속성정보 부호화부는 입력된 데이터(지오메트리, 어트리뷰트, 및/또는 파라미터) 및/또는 복원된 기하정보에 기초하여 어트리뷰트를 부호화한다. 어트리뷰트, 예를 들어, 색상 정보를 부호화하기 위한 색상 체계로 변환할 수 있다. 속성정보 부호화 방식은 도 1등에 설명한 속성정보 부호화 설명을 참조한다. 속성정보를 엔트로피 방식에 기초하여 부호화하고, 속성정보를 포함하는 비트스트림을 생성한다.
도16의 각 동작의 상세한 설명은 본 문서의 부호화기 설명을 참조할 수 있다.
도17은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치를 나타낸다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법은 도17의 수신 장치 등에 의해서 수행될 수 있다. 송신 장치의 각 구성요소는 하드웨어, 소프트웨어, 프로세서, 및/또는 그것들의 조합에 대응할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 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, 도25 수신 방법 등에 대응할 수 있다.
도17을 참조하여, PCC 데이터 복호화기를 설명한다. 복호화기의 입력으로 부호화된 지오메트리정보 비트스트림과 속성정보 비트스트림이 들어가고 복호화 되어 복원된 PCC된 데이터가 출력될 수 있다.
실시예들에 따른 지오메트리정보 복호화부는 다음과 같다. 실시예들에 따른 트리 관련 동작은 예측 트리 재구성부(또는 프로세서)에 의해 수행될 수 있다.
한편, 실시예들에 따른 지오메트리정보 복호화부는 포인트 클라우드 비디오 디코더, 디코딩, 포인트 클라우드 디코더, 수신기의 포인트 클라우드(Point Cloud) 비디오 디코딩을 위한 구성요소(들)에 대응될 수 있다.
예측 트리 재구성부(또는 예측 트리 재구성기)는 예측 트리 생성 방법을 송신 측(인코더 측)으로부터 수신하고, 복원하여 그에 따라 예측 트리를 재구성하고 지오메트리의 예측값을 복호화하는데 사용될 수 있다.
도17과 같이, 실시예들에 따른 수신 방법/장치(포인트 클라우드 데이터 수신 방법/장치), 포인트 클라우드 데이터 디코더는 도17 디코딩 프로세스)를 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 예측 트리 재구성부의 복원 과정은 예측 트리 생성부의 역과정 에 대응할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치 및 수신 장치의 동작은 서로 대응하고, 역과정을 따를 수 있다.
도17의 각 동작의 상세한 설명은 본 문서의 복호화기 설명을 참조할 수 있다.
도18은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 나타낸다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치(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, 도24 송신 방법 등)은 포인트 클라우드 데이터를 부호화하고, 파라미터 정보를 생성하여 도18과 같은 비트스트림을 생성하여 전송할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치(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, 도25 수신 방법 등)은 도18과 같은 비트스트림을 수신하고, 파라미터 정보에 기초하여 포인트 클라우드 데이터를 복호화할 수 있다.
실시예들을 추가/수행 하기 위해서 관련 정보를 시그널링 할 수 있다. 실시예들에 따른 시그널링 정보는 송신단 또는 수신단 등에서 사용될 수 있다.
부호화된 포인트 클라우드 구성은 다음과 같다. 지오메트리 인코딩 및/또는 어트리뷰트 인코딩을 수행하는 포인트 클라우드 데이터 인코더는 다음과 같은 인코딩된 포인트 클라우드 (또는 포인트 클라우드를 포함하는 비트스트림)을 생성할 수 있다. 또한, 포인트 클라우드 데이터에 관한 시그널링 정보는 포인트 클라우드 데이터 송신 장치의 메타데이터 처리부에 의해 생성되고 처리되어 다음과 같이 포인트 클라우드에 포함될 수 있다.
각 약어는 다음을 의미한다. 각 약어는 동등한 의미의 범위 내에서 다른 용어로 지칭될 수 있다. SPS: 시퀀스 파라미터 세트(Sequence Parameter Set), GPS: 지오메트리 파라미터 세트(Geometry Parameter Set), APS: 어트리뷰트 파라미터 세트(Attribute Parameter Set), TPS: 타일 파라미터 세트(Tile Parameter Set), 지오메트리(Geom): 지오메트리 비트스트림(Geometry bitstream) = 지오메트리 슬라이스 헤더(geometry slice header)+ [지오메트리 PU 헤더(geometry PU header) + 지오메트리 PU데이터(Geometry PU data)] | 지오메트리 슬라이스 데이터(geometry slice data), 어트리뷰트(Attr): 어트리뷰트 비트스트림(Attribute bitstream) = 어트리뷰트 데이터 유닛 헤더(attribute data unit header) + [어트리뷰트 PU 헤더(attribute PU header) + 어트리뷰트 PU 데이터(attribute PU data]) | 어트리뷰트 데이터 유닛 헤더(attribute data unit data).
실시예들에 따른 슬라이스는 데이터 유닛 등으로 지칭될 수 있다.
실시예들에 따른 예측 트리 생성 관련 옵션 정보는 SPS, 또는 GPS에 추가되어 시그널링 할 수 있다. 실시예들에 따른 예측 트리 생성 관련 옵션 정보 TPS, 또는 각 슬라이스(Slice)별 지오메트리 헤더(Geometry header)에 추가되어 시그널링 할 수 있다. 포인트 클라우드를 영역별로 나누어 처리할 수 있도록 타일, 또는 슬라이스를 제공한다.
영역별로 나눌 때 각각의 영역 별로 다른 이웃 포인트 집합 생성 옵션을 설정해서 복잡도(complexity)는 낮고, 결과의 신뢰도는 다소 떨어지거나 반대로 복잡도가 높으나 신뢰도가 높은 선택 방안을 제공할 수 있다. 수신기의 처리능력(capacity)에 따라서 다르게 설정할 수 있다.
따라서, 포인트 클라우드는 타일(Tile)로 나누어지는 경우, 각 타일별로 다른 옵션을 적용할 수 있다. 포인트 클라우드는 슬라이스(Slice)로 나누어지는 경우, 각 슬라이스별로 다른 옵션을 적용할 수 있다. 각 포인트의 참조 예측 트리를 사용하여 복원 여부는 지오메트리 예측 트리 데이터(Geometry Predtree data)에 추가할 수 있다.
이하에서, 각 도면을 참조하여 도18 비트스트림에 포함되는 파라미터의 신택스를 설명한다.
도19는 실시예들에 따른 시퀀스 파라미터 세트를 나타낸다.
실시예들에 따른 예측 트리 생성 관련 옵션 정보는 시퀀스 프라미터 세트(Sequence Parameter Set)에 추가 되어 시그널링 할 수 있다. 예측 트리 생성 처리를 효율적으로 시그널링할 수 있다. 시그널링 정보의 명칭은 시그널링 정보의 의미 및 기능의 범위 내에서 이해될 수 있다.
프로파일(profile_idc)은 비트스트림이 준수하는 프로파일을 나타낸다. 비트스트림(Bitstream)은 지정된 값 이외의 profile_idc 값을 포함하지 않을 수 있다. profile_idc의 다른 값은 ISO/IEC에서 향후 사용을 위해 예약되어 있다.
프로파일 호환성 플래그(profile_compatibility_flags)가 1이면, 비트스트림이 j와 동일한 profile_idc에 의해 표시된 프로파일을 준수함을 나타낸다.
어트리뷰트 세트 개수(sps_num_attribute_sets)는 비트스트림에서 코딩된 속성의 개수를 나타낸다. sps_num_attribute_sets의 값은 0에서 63 사이일 수 있다.
어트리뷰트 디맨션(attribute_dimension[ i ])은 i번째 속성의 구성 요소 개수를 나타낸다.
어트리뷰트 인스턴스 아이디(attribute_instance_id[ i ])는 i번째 속성에 대한 인스턴스 ID를 나타낸다.
예측 지오메트리 트리 생성 방법(pred_geom_tree_build_method): 해당 시퀀스에서 예측 지오메트리 트리 생성 방법을 나타낸다. 예를 들어, 0= 참조 프레임 없이 예측 트리 생성 방안, 1= 통합 예측 트리 생성 방안, 2= 참조 예측 트리 사용을 통한 생성 방안과 같이 표현될 수 있다. 각 정수값에 따른 정보는 변경될 수 있다.
실시예들에 따른 SPS는 다음 파라미터를 더 포함할 수 있다.
simple_profile_compliant는 비트스트림이 단순 프로파일을 따르는지(1일 때) 그렇지 않은지(0일 때) 나타낸다.
Dense_profile_compliant는 비트스트림이 Dense 프로파일을 따르는지(1일 때) 그렇지 않은지(0일 때) 나타낸다.
predictive_profile_compliant는 비트스트림이 예측 프로파일을 준수하는지(1일 때) 그렇지 않은지(0일 때) 나타낸다.
main_profile_compliant는 비트스트림이 기본 프로필을 준수하는지(1일 때) 그렇지 않은지(0일 때) 나타낸다.
reserved_profile_18bits는 이 문서의 이 버전을 따르는 비트스트림에서 0과 같다. reserved_profile_18bits에 대한 다른 값은 ISO/IEC에서 향후 사용을 위해 예약되어 있다.
slice_reordering_constraint는 비트스트림이 코딩된 포인트 클라우드 프레임 내에서 슬라이스의 재정렬 또는 제거에 민감한지(1일 때) 그렇지 않은지(0일 때)를 나타낸다. slice_reordering_constraint가 1일 때 슬라이스가 재정렬되거나 제거되면 결과 비트스트림이 완전히 디코딩되지 않을 수 있다.
1과 동일한 unique_point_positions_constraint는 각 코딩된 포인트 클라우드 프레임에서 모든 포인트가 고유한 위치를 가져야 함을 나타낸다. 0과 동일한 unique_point_positions_constraint는 코딩된 포인트 클라우드 프레임에서 둘 이상의 포인트가 동일한 위치를 가질 수 있음을 나타낸다.
각 슬라이스의 포인트가 고유한 위치를 가지고 있더라도 동일한 프레임에 있는 다른 슬라이스의 포인트가 일치할 수 있다. 이 경우 unique_point_positions_constraint는 0으로 설정된다.
unique_point_positions_constraint가 1이면 프레임 인덱스/번호 속성 값이 다르더라도 동일한 프레임에서 위치가 동일한 포인트는 금지된다.
level_idc는 부록 A에 명시된 대로 비트스트림이 준수하는 수준을 나타낸다. 비트스트림은 부록 A에 명시된 값 이외의 level_idc 값을 포함하지 않는다. level_idc의 다른 값은 ISO/IEC에서 향후 사용을 위해 예약되어 있다.
sps_seq_parameter_set_id는 다른 DU가 참조할 수 있도록 SPS를 식별한다. sps_seq_parameter_set_id는 이 문서의 이 버전을 따르는 비트스트림에서 0이다. sps_seq_parameter_set_id의 다른 값은 ISO/IEC에서 향후 사용을 위해 예약되어 있다.
frame_ctr_lsb_bits는 신택스 요소 frame_ctr_lsb의 길이를 비트 단위로 나타낸다.
slice_tag_bits는 구문 요소 slice_tag의 길이를 비트 단위로 지정한다.
bypass_stream_enabled는 산술 코딩된 구문 요소에 대한 우회 빈이 별도의 데이터 스트림으로 전달되는지 여부를 지정한다. 1일 때 두 데이터 스트림은 고정 길이 청크 시퀀스(11.3)를 사용하여 다중화된다. 0일 때 바이패스 빈은 산술 코딩된 비트스트림의 일부를 형성한다.
entropy_continuation_enabled는 DU의 엔트로피 구문 분석이 이전 슬라이스에서 DU의 최종 엔트로피 구문 분석 상태에 의존할 수 있는지 여부(1일 때) 여부(0일 때)를 나타낸다. slice_reordering_constraint가 0일 때 entropy_continuation_enabled가 0이 되어야 하는 것은 비트스트림 적합성의 요구사항이다.
sps_extension_present는 sps_extension_data 신택스 요소가 SPS 신택스 구조에 존재하는지(1일 때) 여부(0일 때)를 나타낸다. sps_extension_present는 이 문서의 이 버전을 따르는 비트스트림에서 0이다. sps_extension_present에 대한 값 1은 ISO/IEC에서 향후 사용을 위해 예약되어 있다.
sps_extension_data는 모든 값을 가질 수 있다. 그것의 존재와 가치는 이 문서의 이 버전에 지정된 프로파일에 대한 디코더 적합성에 영향을 미치지 않는다.
seq_origin_bits는 부호 비트를 제외한 각 seq_origin_xyz 구문 요소의 길이를 비트 단위로 나타낸다.
seq_origin_xyz[ ] 및 seq_origin_log2_scale은 함께 응용 프로그램별 좌표계 원점에서 시퀀스 좌표계 단위로 시퀀스 및 코딩 좌표계의 XYZ 원점을 나타낸다. seq_origin_bits가 0일 때, seq_origin_xyz[ ]와 seq_origin_log2_scale은 0으로 유추되어야 한다. 원점의 번째 XYZ 성분은 SeqOrigin[ ]이라는 표현으로 명시된다.
seq_bbox_size_bits는 각 seq_bbox_size_minus1_xyz 구문 요소의 길이를 비트 단위로 나타낸다.
seq_bbox_size_minus1_xyz[ ] 더하기 1은 시퀀스 좌표계에서 코딩된 볼륨 차원의 번째 XYZ 구성요소를 나타낸다. seq_bbox_size_bits가 0이면 코딩된 볼륨 차원이 지정되지 않는다.
seq_unit_numerator_minus1, seq_unit_denominator_minus1 및 seq_unit_is_metres는 함께 시퀀스 좌표계의 단위 벡터가 나타내는 길이를 나타낸다.
seq_unit_is_metres가 1이면 시퀀스 단위 벡터의 길이를 나타낸다.
0과 동일한 seq_unit_is_metres는 시퀀스 단위 벡터가 다음과 같은 애플리케이션별 좌표 시스템 단위 벡터 길이 AppUnit에 상대적인 길이를 가짐을 나타낸다.
seq_coded_scale_exponent, seq_coded_scale_mantissa_bits 및 seq_coded_scale_mantissa는 함께 코딩 좌표계를 시퀀스 좌표계로 변환하는 스케일 팩터를 나타낸다. 스케일 인자는 1보다 크거나 같은 정규화된 이진 부동 소수점 값으로 구문 요소에 의해 표현된다. seq_coded_scale_mantisssa_bits는 구문 요소 seq_coded_scale_mantissa의 길이를 비트 단위로 나타낸다. 배율 인수는 SeqCodedScale 표현식으로 나타낸다.
geom_axis_order는 코딩된 포인트 클라우드의 XYZ 축과 STV 축 간의 대응 관계를 나타낸다.
num_attributes는 SPS 속성 목록에 의해 열거된 속성의 개수를 나타낸다.
AttrDim, AttrBitDepth 및 AttrMaxVal 표현식은 AttrIdx 변수로 식별되는 속성의 구성 요소 수, 비트 깊이 및 최대값을 각각 나타낸다.
AttrDim := attr_components_minus1[AttrIdx] + 1
AttrBitDepth := attr_bitdepth_minus1[AttrIdx] + 1
AttrMaxVal := Exp2(AttrBitDepth) - 1
나타낸다_components_minus1[attrIdx] 더하기 1은 식별된 속성의 구성 요소 개수를 지정합니다.
3개 이상의 구성요소가 있는 속성은 원시 속성 데이터로만 코딩할 수 있다(attr_coding_type = 3).
attr_instance_id 값은 속성 레이블이 동일한 속성을 구별하는 데 사용할 수 있다. 예를 들어, 포인트 클라우드에는 서로 다른 관점에서 샘플링된 여러 색상 속성이 있을 수 있다. 이 경우 애플리케이션에서 attr_instance_id를 사용하여 관점을 구분할 수 있다.
attr_bitdepth_minus1[ attrIdx ] 더하기 1은 식별된 속성의 모든 구성 요소의 비트 깊이를 지정합니다.
attr_label_known[ attrIdx ], attr_label[ attrIdx ] 및 attr_label_oid[ attrIdx ]는 함께 식별된 속성에 의해 전달되는 데이터 유형을 식별한다. attr_label_known[ attrIdx ]는 속성이 attr_label[ attrIdx ]의 값에 의해 이 문서에 지정된 속성인지(0일 때) 객체 식별자 attr_label_oid[ attrIdx ]로 식별되는 외부 지정 속성인지 여부를 지정한다.
attr_label에 의해 식별된 속성 유형은 표 9에 지정되어 있다. attr_label에 의해 식별된 속성은 유효한 것으로 지정된 만큼만 구성 요소를 가져야 하는 비트스트림 적합성의 요구 사항이다. 지정되지 않은 attr_label의 값은 ISO/IEC에서 향후 사용을 위해 예약되어 있다. 디코더는 attr_label의 예약된 값으로 속성을 디코딩해야 합니다.
attr_label_oid로 식별되는 속성 유형은 이 문서에서 지정되지 않는다.
attr_property_cnt는 속성에 대해 SPS에 있는 attribute_property 구문 구조의 개수를 나타낸다.
도20은 실시예들에 따른 지오메트리 파라미터 세트를 나타낸다.
지오메트리 정보 인코딩/디코딩 과정에 예측 트리 생성 기능을 위한 관련 옵션 정보는 지오메트리 파라미터 세트(Geometry Parameter Set)에 추가 되어 시그널링 할 수 있다 지오메트리의 인터 프레딕션(inter-prediction) 지원을 위해 효율적으로 시그널링 될 수 있다. 시그널링 정보의 명칭은 시그널링 정보의 의미 및 기능의 범위 내에서 이해될 수 있다.
지오메트리 파리미터 세트 아이디(gps_geom_parameter_set_id): 다른 구문 요소에서 참조할 수 있도록 GPS에 대한 식별자를 나타낸다. gps_seq_parameter_set_id의 값은 0에서 15까지의 범위에 있을 수 있다.
시퀀스 파라미터 세트 아이디(gps_seq_parameter_set_id): 활성 SPS에 대한 sps_seq_parameter_set_id 값을 나타낸다. gps_seq_parameter_set_id의 값은 0에서 15까지의 범위에 있을 수 있다.
지오메트리 트리 타입(geom_tree_type): 0과 동일한 geom_tree_type은 위치 정보가 Octree를 사용하여 코딩됨을 나타낸다. 1과 동일한 geom_tree_type은 위치 정보가 예측 트리를 사용하여 코딩됨을 나타낸다.
예측 지오메트리 생성 방법(pred_geom_tree_build_method): 프레임에 예측 지오메트리 트리 생성 방법을 나타낸다. 예를 들어, 0= 참조 프레임 없이 예측 트리 생성 방안, 1= 통합 예측 트리 생성 방안, 2= 참조 예측 트리 사용을 통한 생성 방안과 같이 시그널링될 수 있다. 각 정수값에 따른 정보는 변경이 가능하다.
실시예들에 따른 GPS는 다음 파라미터를 더 포함할 수 있다.
gps_geom_parameter_set_id는 다른 DU가 참조할 수 있도록 GPS를 식별합니다.
gps_seq_parameter_set_id는 sps_seq_parameter_set_id로 활성 SPS를 식별합니다.
slice_geom_origin_scale_present는 GDU 헤더에 slice_geom_origin_log2_scale이 존재하는지(1인 경우) 또는 없는지(0인 경우)를 나타낸다. 0과 동일한 slice_geom_origin_scale_present는 슬라이스 원점 스케일이 gps_geom_origin_log2_scale에 의해 지정됨을 나타낸다.
gps_geom_origin_log2_scale은 slice_geom_origin_scale_present가 0일 때 slice_geom_origin_xyz에서 슬라이스 원점을 도출하는 데 사용되는 스케일 팩터를 나타낸다.
geom_dup_point_counts_enabled는 중복 포인트가 포인트당 중복 카운트에 의해 GDU에서 신호될 수 있는지 여부(1일 때) 또는 그렇지 않을 때(0일 때)를 나타낸다.
0과 동일한 geom_dup_point_counts_enabled는 direct_dup_point_cnt, occ_dup_point_cnt 또는 ptn_dup_point_cnt 구문 요소 이외의 수단을 통해 단일 슬라이스 내에서 동일한 포인트 위치를 여러 번 코딩하는 것을 금지하지 않는다.
0과 동일한 geom_tree_type은 슬라이스 지오메트리가 점유 트리(7.3.3.4)를 사용하여 코딩됨을 나타낸다. 1과 동일한 geom_tree_type은 슬라이스 지오메트리가 예측 트리(7.3.3.8)를 사용하여 코딩됨을 나타낸다.
gps_extension_present는 GPS 신택스 구조에 gps_extension_data 신택스 요소가 존재하는지(1일 때) 또는 존재하지 않는지(0일 때)를 나타낸다. gps_extension_present는 이 문서의 이 버전을 따르는 비트스트림에서 0이다. gps_extension_present에 대한 값 1은 ISO/IEC에서 향후 사용을 위해 예약되어 있다.
gps_extension_data는 모든 값을 가질 수 있다. 그것의 존재와 가치는 이 문서의 이 버전에 지정된 프로파일에 대한 디코더 적합성에 영향을 미치지 않는다.
geom_angular_enabled는 각도 원점의 V 축을 따라 위치하고 회전하는 빔 세트에 대한 정보를 사용하여 슬라이스 지오메트리가 코딩되는지(1일 때) 여부(0일 때)를 나타낸다. 활성화되면 포인트 위치는 빔에 의해 투사되는 광선을 따라 샘플링된 것으로 가정된다.
slice_angular_origin_present는 슬라이스 관련 각도 원점이 GDU 헤더에서 시그널링되는지 여부(1일 때) 여부(0일 때)를 나타낸다. 0과 동일한 slice_angular_origin_present는 각도 원점이 gps_angular_origin_xyz임을 나타낸다. slice_angular_origin_present가 없으면 0으로 유추된다.
gps_angular_origin_bits_minus1 더하기 1은 각 gps_angular_origin_xyz 신택스 요소의 길이를 비트 단위로 나타낸다.
gps_angular_origin_xyz[]는 코딩 좌표계에서 각도 원점의 번째 XYZ 좌표를 나타낸다.
num_beams_minus1 더하기 1은 GPS에 의해 열거된 빔의 수를 나타낸다.
beam_elevation_init 및 beam_elevation_diff[]는 함께 빔 고도를 S-T 평면 위의 기울기로 나타낸다. 번째 빔의 고도 기울기는 BeamElev[] 표현식으로 표현된다. 18개의 소수 비트가 있는 이진 고정 소수점 값이다.
beam_voffset_init 및 beam_voffset_diff[]는 함께 각도 원점에서 열거된 빔의 V축 오프셋을 나타낸다. 오프셋은 코딩 좌표계의 단위로 표현된다. 번째 빔의 오프셋은 BeamOffsetV[] 표현식으로 표현된다.
beam_steps_per_rotation_init_minus1 및 beam_steps_per_rotation_diff[]는 회전 빔에 의해 회전당 수행되는 단계 수를 나타낸다. 번째 빔의 값은 BeamStepsPerRev[] 표현식으로 표현된다.
ptree_ang_azimuth_pi_bits_minus11 더하기 11은 V 축 주위의 빔의 반 회전을 나타내는 비트 수를 나타낸다. 반바퀴는 * 라디안이다.
ptree_ang_radius_scale_log2는 데카르트 좌표로 변환하는 동안 점의 방사형 각도 좌표를 조정하는 데 사용되는 요소를 나타낸다.
ptree_ang_azimuth_step_minus1 더하기 1은 코딩된 점 사이에서 회전하는 빔의 방위각에서 예상되는 변화를 나타낸다. 각도 예측 트리 코딩에 사용되는 방위각 예측 잔차는 ptree_ang_azimuth_step_minus1 + 1의 배수와 나머지로 코딩될 수 있다.
occtree_point_cnt_list_present는 GDU 바닥글이 각 점유 트리 수준의 포인트 수를 열거하는지(1일 때) 여부(0일 때)를 나타낸다. occtree_point_cnt_list_present가 없으면 0으로 유추된다.
0보다 큰 occtree_direct_coding_mode는 점 위치가 점유 트리의 적합한 직접 노드에 의해 코딩될 수 있음을 나타낸다. 0과 동일한 occtree_direct_coding_mode는 직접 노드가 점유 트리에 존재하지 않아야 함을 나타낸다.
occtree_direct_coding_mode의 값이 클수록 일반적으로 직접 노드 적격성 비율이 높아진다.
occtree_direct_joint_coding_enabled는 2개의 포인트를 코딩하는 직접 노드가 포인트의 특정 순서에 따라 위치를 공동으로 코딩해야 하는지(1일 때) 여부(0일 때)를 나타낸다.
1과 동일한 occtree_coded_axis_list_present는 GDU 헤더가 각 점유 트리 레벨에 대한 노드 크기를 유도하는 데 사용되는 occtree_coded_axis 구문 요소를 포함함을 나타낸다. 0과 동일한 occtree_coded_axis_list_present는 occtree_coded_axis 신택스 요소가 GDU 신택스에 존재하지 않고 점유 트리가 트리 깊이에 의해 지정된 3차 체적을 나타낸다는 것을 나타낸다.
occtree_neigh_window_log2_minus1 더하기 1은 트리 수준 내에서 각 가용성 창을 형성하는 점유 트리 노드 위치의 수를 나타낸다. 창 외부의 노드는 창 내의 노드와 관련된 프로세스에서 사용할 수 없다. 0과 동일한 occtree_neigh_window_log2_minus1은 형제 노드만 현재 노드에서 사용 가능한 것으로 간주되어야 함을 나타낸다.
occtree_adjacent_child_enabled는 인접 점유 트리 노드의 인접 자식이 비트 점유 상황화에서 사용되는지(1일 때) 또는 사용하지 않을지(0일 때) 나타낸다. occtree_adjacent_child_enabled가 없으면 0으로 유추된다.
occtree_intra_pred_max_nodesize_log2 빼기 1은 슬라이스 내 점유 예측에 적합한 점유 트리 노드의 최대 크기를 나타낸다. occtree_intra_pred_max_nodesize_log2가 없으면 0으로 유추된다.
occtree_bitwise_coding은 노드 점유 비트맵이 (1일 때) occupancy_bit 신택스 요소 또는 (0일 때) 사전 코딩된 신택스 요소 occupancy_byte를 사용하여 코딩되는지 여부를 나타낸다.
occtree_planar_enabled는 노드 점유 비트맵의 코딩이 부분적으로 점유 및 비점유 평면의 시그널링에 의해 수행되는지 여부(1일 때) 여부(0일 때)를 나타낸다. occtree_planar_enabled가 없으면 0으로 유추된다.
occtree_planar_threshold[]는 평면 점유 코딩에 대한 축별 적합성을 결정하기 위해 부분적으로 사용되는 임계값을 나타낸다. 임계값은 가장 가능성 있는 평면 축( = 0)에서 최소( = 2)까지 표현된다. 각 임계값은 occ_single_plane이 1일 것으로 예상되는 적격 축에 대한 최소 가능성을 나타낸다. occtree_planar_threshold에 대한 범위 [8, 120 ]은 가능도 간격 [0, 1)에 해당한다.
occtree_direct_node_rate_minus1은 존재하는 경우 모든 32개의 적격 노드 중 occtree_direct_node_rate_minus1 + 1만 직접 노드로 코딩할 수 있도록 나타낸다.
occtree_planar_buffer_disabled는 이전에 코딩된 노드의 평면 위치를 사용하여 노드별 점유 평면 위치의 컨텍스트화가 비활성화되어야 하는지(1일 때) 여부(0일 때)를 나타낸다. occtree_planar_buffer_disabled가 없으면 0으로 유추된다.
geom_scaling_enabled는 지오메트리 디코딩 프로세스 중에 코딩된 지오메트리가 크기 조정되어야 하는지(1일 때) 여부(0일 때)를 나타낸다.
geom_qp는 슬라이스당 및 노드당 오프셋을 추가하기 전에 지오메트리 QP를 나타낸다.
geom_qp_mul_log2는 지오메트리 QP에 적용할 배율 인수를 나타낸다. 스케일링 단계 크기가 두 배가 될 때마다 Exp2(3-geom_qp_mul_log2) QP 값이 있다.
ptree_qp_period_log2는 예측 트리 노드 QP 오프셋이 시그널링되는 노드의 주기를 나타낸다. 기간은 모든 Exp2(ptree_qp_period_log2) 노드에서 하나이다.
occtree_direct_node_qp_offset은 직접 노드 코딩된 포인트 위치를 스케일링하기 위해 슬라이스 기하형상 QP에 상대적인 오프셋을 나타낸다.
도21은 실시예들에 따른 타일 파라미터 세트를 나타낸다.
예측 트리 생성 관련 옵션 정보는 타일 파라미터 세트(Tile Parameter Set)에 추가 되어 시그널링될 수 있다. 인터 프레딕션(inter-prediction)을 효율적으로 시그널링할 수 있다. 시그널링 정보의 명칭은 시그널링 정보의 의미 및 기능의 범위 내에서 이해될 수 있다.
타일 개수(num_tiles)는 비트스트림에 대해 신호된 타일 개수를 나타낸다. 존재하지 않는 경우 num_tiles는 0으로 유추된다.
타일 바운딩 박스 오프셋x(tile_bounding_box_offset_x[i])는 직교 좌표에서 i번째 타일의 x 오프셋을 나타낸다. 존재하지 않는 경우 tile_bounding_box_offset_x[0]의 값은 sps_bounding_box_offset_x인 것으로 유추된다.
타일 바운딩 박스 오프셋y(tile_bounding_box_offset_y[i])는 직교 좌표에서 i 번째 타일의 y 오프셋을 나타낸다. 존재하지 않는 경우 tile_bounding_box_offset_y[0]의 값은 sps_bounding_box_offset_y로 유추된다.
예측 지오메트리 트리 생성 방법(pred_geom_tree_build_method): 타일에 예측 지오메트리 트리 생성 방법을 나타낸다. 예를 들어, 0= 참조 프레임 없이 예측 트리 생성 방안, 1= 통합 예측 트리 생성 방안, 2= 참조 예측 트리 사용을 통한 생성 방안 등과 같이 나타낼 수 있다. 각 정수값이 나타낸는 정보는 서로 변경이 가능하다.
실시예들에 따른 타일 파라미터 세트는 다음 파라미터를 더 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 타일 파라미터 세트는 타일 인벤토리로 지칭될 수 있다.
시퀀스 파라미터 세트 아이디(ti_seq_parameter_set_id)는 sps_seq_parameter_set_id로 활성 SPS를 나타낸다.
프레임 개수lsb 비트(ti_frame_ctr_lsb_bits)는 신택스 요소 ti_frame_ctr_lsb의 길이를 비트 단위로 나타낸다. ti_frame_ctr_lsb_bits가 활성 SPS의 frame_ctr_lsb_bits와 동일할 수 있다.
프레임 개수lsb(ti_frame_ctr_lsb)는 다음 코딩된 포인트 클라우드 프레임에 대한 FrameCtr의 ti_frame_ctr_lsb_bits LSB일 수 있다.
타일 개수(tile_cnt)는 타일 인벤토리에 의해 열거되는 타일 개수를 나타낸다.
타일 아이디(tile_id_bits)는 각 tile_id 신택스 요소의 길이를 비트 단위로 나타낸다. 0과 동일한 tile_id_bits는 타일이 인덱스 tileIdx에 의해 식별되어야 함을 나타낸다.
타일 원점 비트(tile_origin_bits_minus1) 더하기 1은 부호 비트를 제외한 각 타일 원점xyz(tile_origin_xyz) 신택스 요소의 길이를 비트 단위로 나타낸다.
타일 사이즈 비트(tile_size_bits_minus1) 더하기 1은 각 타일 사이즈(tile_size_minus1_xyz) 신택스 요소의 길이를 비트 단위로 나타낸다.
타일 아이디(tile_id[ tileIdx])는 타일 인벤토리에서 tileIdx번째 타일의 식별자를 나타낸다. tile_id_bits가 0일 때 tile_id[ tileIdx ]의 값은 tileIdx로 유추된다. tile_id의 모든 값은 타일 인벤토리 내에서 고유할 수 있다.
타일 원점 xyz 및 타일 사이즈xyz(tile_origin_xyz[tileId][] 및 tile_size_minus1_xyz[ tileId ][ ])는 tileId와 동일한 slice_tag에 의해 식별되는 슬라이스를 포함하는 시퀀스 좌표계의 경계 상자를 나타낸다.
타일 원점 xyz (tile_origin_xyz[tileId][])는 타일 인벤토리 원점을 기준으로 타일 경계 상자 아래쪽 모서리의 번째 XYZ 좌표를 나타낸다.
타일 사이즈xyz(tile_size_minus1_xyz[tileId][]): 더하기 1은 타일 경계 상자의 번째 XYZ 차원을 나타낸다.
원점xyz(ti_origin_bits_minus1): 더하기 1은 부호 비트를 제외한 각 ti_origin_xyz 구문 요소의 길이를 비트 단위로 나타낸다.
원점xyz 및 원점 스케일(ti_origin_xyz[] 및 ti_origin_log2_scale)은 함께 seq_origin_xyz[] 및 seq_origin_log2_scale에 의해 지정된 시퀀스 좌표계의 XYZ 원점을 나타낸다. ti_origin_xyz[] 및 ti_origin_log2_scale의 값은 각각 seq_origin_xyz[] 및 seq_origin_log2_scale과 같아을 수 있다.
도22는 실시예들에 따른 지오메트리 슬라이스 헤더를 나타낸다.
지오메트리 정보 인코딩/디코딩 과정에 예측 트리 생성 기능을 위한 관련 옵션 정보는 지오메트리 슬라이스 헤더(Geometry Slice Header)에 추가 되어 시그널링될 수 있다. 인터 프레딕션(inter-prediction) 지원을 위해 효율적으로 시그널링할 수 있다. 시그널링 정보의 명칭은 시그널링 정보의 의미 및 기능의 범위 내에서 이해될 수 있다.
지오메트리 파라미터 세트 아이디(gsh_geometry_parameter_set_id)는 활성 GPS의 gps_geom_parameter_set_id 값을 나타낸다.
타일 아이디(gsh_tile_id)는 GSH가 참조하는 타일 ID의 값을 나타내다. 타일 아이디(gsh_tile_id)의 값은 0에서 XX까지의 범위에 있을 수 있다.
슬라이스 아이디(gsh_slice_id)는 다른 구문 요소에서 참조할 슬라이스 헤더를 식별합니다. gsh_slice_id의 값은 0에서 XX까지의 범위에 있을 수 있다.
예측 지오메트리 트리 생성 방법(pred_geom_tree_build_method): 슬라이스에 예측 지오메트리 트리 생성 방법을 나타낸다. 예를 들어, 0= 참조 프레임 없이 예측 트리 생성 방안, 1= 통합 예측 트리 생성 방안, 2= 참조 예측 트리 사용을 통한 생성 방안 등과 같이 시그널링될 수 있다. 각 정수값은 변경이 가능하다.
지오메트리 슬라이스 헤더는 지오메트리 데이터 유닛 헤더로 지칭될 수 있다. 지오메트리 슬라이스 헤더는 다음 파라미터를 더 포함할 수 있다.
지오메트리 파라미터 세트 아이디(gdu_geometry_parameter_set_id)는 gps_geom_parameter_set_id로 활성 GPS를 나타낸다.
슬라이스 아이디(slice_id)는 다른 DU(데이터 유닛, 슬라이스 유닛에 대응)가 참조할 슬라이스를 나타낸다.
slice_tag는 slice_tag에 대해 동일한 값을 가진 슬라이스 그룹의 구성원으로 슬라이스를 식별한다. 타일 인벤토리 DU가 있는 경우 슬라이스 그룹은 타일 ID로 식별되는 타일이다. 그렇지 않고 타일 인벤토리 DU가 없을 때 slice_tag의 해석은 애플리케이션에 따라 다르다.
frame_ctr_lsb는 개념적 프레임 카운터 FrameCtr의 frame_ctr_lsb_bits LSB를 지정한다. frame_ctr_lsb 값이 다른 연속 슬라이스는 개별 출력 포인트 클라우드 프레임의 일부를 형성한다. 중간 프레임 경계 마커 데이터 단위가 없는 frame_ctr_lsb의 동일한 값을 가진 연속 슬라이스는 동일한 코딩된 포인트 클라우드 프레임의 일부를 형성한다.
1과 동일한 slice_entropy_continuation은 엔트로피 구문 분석 상태 복원 프로세스(11.6.2.2 및 11.6.3.2)가 슬라이스의 GDU 및 ADU 시작 시 적용되어야 함을 지정한다. 0과 동일한 slice_entropy_continuation은 슬라이스의 GDU 및 ADU의 구문 분석이 다른 슬라이스와 독립적임을 지정한다. slice_entropy_continuation이 없으면 0으로 유추된다.
GDU가 코딩된 포인트 클라우드 프레임에서 첫 번째 GDU일 때 slice_entropy_continuation이 0이 되어야 하는 것은 비트스트림 적합성의 요구사항이다. 디코더는 slice_entropy_continuation이 0인 동일한 프레임의 슬라이스가 선행하지 않는 slice_entropy_continuation이 1인 코딩된 포인트 클라우드 프레임의 모든 슬라이스를 무시(비트스트림에서 제거하고 폐기)할 수 있다.
prev_slice_id는 비트스트림 순서에서 이전 슬라이스의 GDU slice_id와 동일해야 한다. 디코더는 prev_slice_id가 존재하고 동일한 프레임에서 이전 슬라이스의 slice_id와 같지 않은 슬라이스를 무시(비트스트림에서 제거하고 폐기)하라 수 있다.
slice_tag가 prev_slice_id에 의해 식별되는 GDU의 slice_tag와 동일하지 않은 경우 slice_entropy_continuation이 0인 것이 권장된다. 예를 들어, slice_tag가 슬라이스의 하위 집합을 선택하는 데 사용되는 경우 선택되지 않은 슬라이스에 대한 종속성이 있는 경우 디코딩이 방지될 수 있다.
slice_geom_origin_bits_minus1 더하기 1은 각 slice_geom_origin_xyz 구문 요소의 길이를 비트 단위로 지정한다.
slice_geom_origin_xyz[] 및 slice_geom_origin_log2_scale은 코딩 좌표계에서 슬라이스 원점의 번째 XYZ 좌표를 지정한다. STV 좌표의 슬라이스 원점은 SliceOrigin[] 표현식으로 지정된다. slice_geom_origin_log2_scale이 존재하지 않는 경우, gps_geom_origin_log2_scale로 유추된다.
slice_angular_origin_bits_minus1 더하기 1은 각 slice_angular_origin_xyz 신택스 요소의 길이를 비트 단위로 지정한다.
slice_angular_origin_xyz[]는 슬라이스의 좌표계에서 상대 각도 원점의 번째 XYZ 좌표를 지정한다. slice_angular_origin_xyz[]가 없으면 0으로 유추된다.
slice_geom_qp_offset은 슬라이스 지오메트리 QP를 GPS geom_qp에 대한 오프셋으로 지정한다. slice_geom_qp_offset이 없으면 0으로 유추된다.
도23은 실시예들에 따른 지오메트리 예측 트리 데이터를 나타낸다.
각 포인트의 참조 예측 트리를 사용하여 복원 여부는 지오메트리 예측트리 데이터(Geometry Predtree data)에서 시그널링될 수 있다. 인터 예측(inter-prediction) 지원을 위해 효율적으로 시그널링 될 수 있다. 시그널링 정보의 명칭은 시그널링 정보의 의미 및 기능의 범위 내에서 이해될 수 있다.
예측 트리 노드 아이디(PtnNodeIdx): 노드 인덱스를 나타낸다.
트리 종료(gpt_end_of_trees_flag): 0과 같으면 데이터 단위에서 다른 예측 트리가 뒤따르는 것을 나타낸다. 1과 동일한 gpt_end_of_trees_flag는 데이터 유닛에 더 이상의 예측 트리가 존재하지 않음을 나타낸다.
자식 개수(ptn_child_cnt[nodeIdx])는 기하 예측 트리에 있는 현재 예측 트리 노드의 직계 자식 노드 개수이다.
예측 모드(ptn_pred_mode[nodeIdx])는 현재 노드와 관련된 위치를 예측하는 데 사용되는 모드를 나타낸다.
인터 참조 플래그(inter_reference_flag [nodeIdx]): 참조 프레임을 통해 생성된 예측 트리로부터 포인트를 복원할 정보를 참조해야하는지 여부를 나타낸다.
도24는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법을 나타낸다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법/장치(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, 도16의 인코더)의 방법은 도24와 같은 방법에 대응할 수 있다.
S2400, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 인코딩 동작은 도1 내지 도14에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 데이터를 부호화할 수 있다. 또한, 도15 내지 16에서 설명한 바와 같이, 예측 트리를 생성하여, 포인트 클라우드 데이터를 효율적으로 압축할 수 있다. 실시예들에 따른 예측 트리는 현재 프레임의 예측 트리, 참조 프레임의 예측 트리, 현재 프레임의 예측 트리 및 참조 프레임의 예측 트리가 통합된 예측 트리를 포함할 수 있다. 도18 내지 도23에서 설명한 바와 같이, 부호화된 포인트 클라우드 데이터 및 관련 파라미터 정보를 포함하는 비트스트림을 생성할 수 잇다.
S2401, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 전송 동작은 도 1 내지 도14에서 설명한 바와 같이 부호화된 포인트 클라우드 데이터를 전송할 수 있다. 도15 내지 도16에서 설명한 바와 같이, 예측 트리에 기초하여 부호화된 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 전송할 수 있다. 비트스트림의 구조는 도18 내지 도23 설명을 참조한다.
도25는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법을 나타낸다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법/장치(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, 도17의 디코더)은 도25와 같은 방법에 대응할 수 있다.
S2500, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 수신하는 단계를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 수신 동작은 도1 내지 도14에서 설명한 바와 같이, 부호화된 포인트 클라우드 데이터 및 파라미터를 포함하는 비트스트림(도18 내지 도23)을 수신할 수 있다. 도15, 도17에서 설명한 바와 같이, 예측 트리에 기초하여 부호화된 포인트 클라우드 데이터를 수신할 수 있다.
S2501, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계를 더 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 디코딩 동작은 도1 내지 도14에서 설명한 바와 같이, 포인트 클라우드 데이터를 복호화할 수 있다. 도15, 도17에서 설명한 바와 같이, 예측 트리를 생성하고, 예측 트리에 기초하여 포인트 클라우드 데이터를 디코딩할 수 있다. 도18 비트스트림에 포함된 포인트 클라우드 데이터를 도19 내지 도23 파라미터 정보에 기초하여 디코딩할 수 있다.
도1을 참조하면, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계; 및 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 전송하는 단계; 를 포함할 수 있다.
도15를 참조하면, 글로벌 및 로컬 모션 추정 및 보상 관련하여, 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계는, 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 프레임 간 인터-프레딕션하는 단계를 포함하고, 인터-프레딕션하는 단계는, 프레딕션 유닛에 기초하여, 포인트 클라우드 데이터에 대한 글로벌 모션을 예측하는 단계, 프레딕션 유닛을 분할하여, 포인트 클라우드 데이터에 대한 로컬 모션을 예측하는 단계를 포함할 수 있다. 프레딕션 유닛은 크기 및 분할정도에 따라서, LPU, PU 등을 포함할 수 있다.
도15를 참조하면, 예측 트리 생성 방안 및 통합 예측 트리 생성 방법 관련하여, 실시예들에 따른 인코딩 방법은 현재 프레임의 현재 포인트를 예측하기 위해서 참조 프레임의 예측 트리를 이용하여 통합 예측 트리를 생성할 수 있다. 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계는, 포인트 클라우드 데이터에 관한 예측 트리를 생성하는 단계를 포함하고, 예측 트리를 생성하는 단계는, 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 현재 프레임에 포함된 포인트에 대한 부모 노드를 현재 프레임에 대한 참조 프레임에 대한 예측 트리로부터 찾아서 예측 트리에 등록하는 단계를 포함하고, 참조 프레임에 대한 예측 트리에 포함된 적어도 하나 이상의 노드들로부터 자식 노드의 개수 및 거리에 기초하여, 현재 프레임에 포함된 포인트에 대한 부모 노드가 생성되고, 현재 프레임에 포함된 포인트에 대한 예측이 참조 프레임에 기초하여 수행된 경우, 인터 참조 정보가 생성될 수 있다. 부모 노드는 상위 노드로 지칭될 수 있다. 노드는 하나 또는 하나 이상의 포인트들을 포함할 수 있다. 노드는 포인트로 지칭될 수 있다. 예측 트리는 현재 프레임의 예측 트리, 참조 프레임의 예측 트리, 현재 프레임 및 참조 프레임의 통합 예측 트리를 포함할 수 있다. 통합 예측 트리는 예측 트리로 지칭될 수 있다. 통합 예측 트리는 현재 프레임의 포인트를 인코딩하기 위해서, 현재 프레임의 예측 트리 및 참조 프레임의 예측 트리로부터 생성된 예측 트리를 의미한다.
도15를 참조하면, 예측 트리 생성 방안 및 통합 예측 트리 생성 방법 관련하여, 실시예들에 따른 인코딩 방법은 현재 포인트의 다음 포인트를 이어서 예측하기 위해서 통합 예측 트리를 생성할 수 있다. 예측 트리를 생성하는 단계는, 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 현재 프레임에 포함된 다음 포인트에 대한 부모 노드를 예측 트리에 기초하여 등록하는 단계를 더 포함하고, 다음 포인트에 대한 부모 노드가 참조 프레임에 기초하여 등록된 경우, 인터 참조 정보가 생성될 수 있다. 현재 프레임에 포인트(또는 노드)가 예를 들어, a, b, c 와 같이 있는 경우, a가 현재 포인트이고 b가 다음 포인트일 수 있다.
도15를 참조하면, 참조 예측 트리 사용을 통한 생성 방법 관련하여, 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계는, 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 현재 프레임에 대한 예측 트리를 생성하고, 현재 프레임에 포함된 포인트에 대한 부모 노드를, 현재 프레임에 대한 예측 트리 및 현재 프레임에 대한 참조 프레임의 예측 트리에 기초하여 찾고, 현재 프레임에 대한 예측 트리에 포함된 노드 및 참조 프레임에 대한 예측 트리에 포함된 노드 간 거리에 기초하여, 부모 노드가 서치되고, 참조 프레임의 예측 트리에 포함된 노드가 부모 노드로 지정되는 경우, 현재 프레임에 대한 예측 트리 및 상기 참조 프레임의 예측 트리 간 가상 링크가 생성되고, 인터 참조 정보가 생성될 수 있다.
도18 내지 도23를 참조하면, 예측 지오메트리 트리 생성 방법(pred_geom_tree_building_method) 및 인터 참조 정보(inter_reference_flag) 등 관련하여, 비트스트림은 예측 트리 생성에 관한 정보를 포함할 수 있다.
포인트 클라우드 데이터 송신 방법은 송신 장치에 의해 수행된다. 송신 장치는 메모리 및/또는 프로세서를 포함하는 인코더일 수 있다. 송신 장치는 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 인코더; 및 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 전송하는 트랜스미터; 를 포함할 수 있다.
수신 방법은 포인트 클라우드 데이터 송신 방법에 대응하고, 역과정을 수행할 수 있다. 수신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 수신하는 단계; 및 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계; 를 포함할 수 있다.
도15를 참조하면, 예측 트리 복원 방안 및 모션 보상 및 예측 트리 복원 관련하여, 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계는, 비트스트림에 포함된 파라미터 정보에 기초하여, 포인트 클라우드 데이터에 대한 모션 보상을 수행하는 단계, 포인트 클라우드 데이터에 대한 예측 트리를 복원하는 단계를 포함할 수 있다.
도15를 참조하면, 통합 예측 트리 복원 방법 및 인터 참조 정보(reference_flag =1 or 0) 관련하여, 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계는, 비트스트림에 포함된 인터 참조 정보에 기초하여, 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 현재 프레임에 포함된 포인트에 대한 부모 노드를 현재 프레임에 대한 참조 프레임에 대한 예측 트리로부터 찾거나, 현재 프레임에 대한 예측 트리로부터 찾을 수 있다.
도15를 참조하면, 참조 예측 트리 사용을 통한 복원 방법 관련하여, 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계는, 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 현재 프레임에 대한 예측 트리를 복원하고, 현재 프레임에 포함된 포인트에 대한 부모 노드를, 현재 프레임에 대한 예측 트리 및 현재 프레임에 대한 참조 프레임의 예측 트리에 기초하여 찾고, 현재 프레임에 대한 예측 트리에 포함된 노드 및 참조 프레임에 대한 예측 트리에 포함된 노드 간 거리에 기초하여, 부모 노드가 서치되고, 참조 프레임의 예측 트리에 포함된 노드가 부모 노드로 지정되는 경우, 현재 프레임에 대한 예측 트리 및 참조 프레임의 예측 트리 간 가상 링크가 생성될 수 있다.
수신 방법은 수신 장치에 의해 수행될 수 있다. 수신 장치는 메모리 및/또는 프로세서를 포함하는 디코더로 구성될 수 있다. 수신 장치는 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 수신하는 수신부; 및 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 디코더; 를 포함할 수 있다.
예측 트리 생성 시 현재 포인트와 가까운 포인트를 찾는데, 실시예들은 예측 트리 자체를 현재 프레임의 트리 및 참조 프레임의 트리가 아닌, 인터 프레딕션을 위한 예측 트리로 생성하는 효과가 있다. 즉, 실시예들에 따른 인코더 및/또는 디코더는 전체 포인트들의 연관관계를 고려하여 예측 트리를 생성하여, 효과적인 압축/복원이 가능하다. 지오메트리 정보 압축 기법의 압축 효율 높일 수 있다. 실시간 포인트 클라우드 데이터 캡처/압축/전송/복원/재생 서비스를 효율적으로 지원할 수 있다.
상술한 실시예들의 PCC 부호화 방법, PCC복호화 방법, 시그널링 방법은 다음의 효과를 제공할 수 있다. 저지연 서비스가 필요한 시나리오, 예를 들어 LiDAR 로부터 포인트 클라우드 데이터를 실시간으로 캡처하여 전송되어야 하는 경우, 또는 3D Map 데이터를 실시간으로 전송 받아서 처리해야하는 서비스를 제공하는 경우를 대비하여 인코딩과 디코딩 시간의 단축이 필요할 수 있다. 단축하는 방법으로 포인트 클라우드 전체 정보가 있지 않더라도 일부만으로 인코딩을 시작하고 스트리밍하고 디코딩함으로 지연(latency)을 낮출 수 있다.
실시예들은 저지연 서비스를 위해 3차원 포인트 클라우드(point cloud) 데이터 압축을 위한 Geometry-based Point Cloud Compression (G-PCC)의 지오메트리 정보 압축 기법의 레이턴시(latency)를 줄이면서 비트스트림의 사이즈를 유지할 수 있는 예측 트리 생성 방안에 인터 예측을 수행할 수 있는 방안을 제공한다.
이로써 실시예들은 3차원 포인트 클라우드(point cloud) 데이터 압축을 위한 Geometry-based Point Cloud Compression (G-PCC)의 인코더(부호화기)/디코더(복호화기)의 지오메트리 압축 효율을 높여서 포인트 클라우드 콘텐츠 스트림을 제공할 수 있다.
실시예들에 따른 PCC 부호화기 및/또는 PCC 복호화기는 효율적인 예측 트리 생성 방안을 제공할 수 있고, 프레임 간의 상관관계를 고려함으로써 지오메트리 압축 코딩/디코딩 효율성을 증가시키는 효과를 제공할 수 있다.
상술한 실시예들에 따른 송수신 장치의 동작은 이하의 포인트 클라우드 컴프레션 처리 과정과 결합되어 설명될 수 있다.
따라서, 실시예들에 따른 송신 방법/장치는 포인트 클라우드 데이터를 효율적으로 압축하여 데이터를 전송할 수 있고, 이를 위한 시그널링 정보를 전달함으로써, 실시예들에 따른 수신 방법/장치 역시 포인트 클라우드 데이터를 효율적으로 디코딩/복원할 수 있다.
실시예들은 방법 및/또는 장치 관점에서 설명되었으며, 방법의 설명 및 장치의 설명은 상호 보완하여 적용될 수 있다.
설명의 편의를 위하여 각 도면을 나누어 설명하였으나, 각 도면에 서술되어 있는 실시 예들을 병합하여 새로운 실시 예를 구현하도록 설계하는 것도 가능하다. 그리고, 통상의 기술자의 필요에 따라, 이전에 설명된 실시 예들을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체를 설계하는 것도 실시예들의 권리범위에 속한다. 실시예들에 따른 장치 및 방법은 상술한 바와 같이 설명된 실시 예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 실시 예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시 예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다. 실시예들의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 실시예들은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 실시예들의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 실시예들의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해돼서는 안 될 것이다.
실시예들의 장치의 다양한 구성요소들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 그것들의 조합에 의해 수행될 수 있다. 실시예들의 다양한 구성요소들은 하나의 칩, 예를 들면 하나의 하드웨어 서킷으로 구현될 수 있다 실시예들에 따라, 실시예들에 따른 구성요소들은 각각 별도의 칩들로 구현될 수 있다. 실시예들에 따라, 실시예들에 따른 장치의 구성요소들 중 적어도 하나 이상은 하나 또는 그 이상의 프로그램들을 실행 할 수 있는 하나 또는 그 이상의 프로세서들로 구성될 수 있으며, 하나 또는 그 이상의 프로그램들은 실시예들에 따른 동작/방법들 중 어느 하나 또는 그 이상의 동작/방법들을 수행시키거나, 수행시키기 위한 인스트럭션들을 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 장치의 방법/동작들을 수행하기 위한 실행 가능한 인스트럭션들은 하나 또는 그 이상의 프로세서들에 의해 실행되기 위해 구성된 일시적이지 않은 CRM 또는 다른 컴퓨터 프로그램 제품들에 저장될 수 있거나, 하나 또는 그 이상의 프로세서들에 의해 실행되기 위해 구성된 일시적인 CRM 또는 다른 컴퓨터 프로그램 제품들에 저장될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 메모리는 휘발성 메모리(예를 들면 RAM 등)뿐 만 아니라 비휘발성 메모리, 플래쉬 메모리, PROM등을 전부 포함하는 개념으로 사용될 수 있다. 또한, 인터넷을 통한 전송 등과 같은 캐리어 웨이브의 형태로 구현되는 것도 포함될 수 있다. 또한, 프로세서가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 프로세서가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
이 문서에서 “/”와 “,”는 “및/또는”으로 해석된다. 예를 들어, “A/B”는 “A 및/또는 B”로 해석되고, “A, B”는 “A 및/또는 B”로 해석된다. 추가적으로, “A/B/C”는 “A, B 및/또는 C 중 적어도 하나”를 의미한다. 또한, “A, B, C”도 “A, B 및/또는 C 중 적어도 하나”를 의미한다. 추가적으로, 이 문서에서 “또는”는 “및/또는”으로 해석된다. 예를 들어, “A 또는 B”은, 1) “A” 만을 의미하고, 2) “B” 만을 의미하거나, 3) “A 및 B”를 의미할 수 있다. 달리 표현하면, 본 문서의 “또는”은 “추가적으로 또는 대체적으로(additionally or alternatively)”를 의미할 수 있다.
제1, 제2 등과 같은 용어는 실시예들의 다양한 구성요소들을 설명하기 위해 사용될 수 있다. 하지만 실시예들에 따른 다양한 구성요소들은 위 용어들에 의해 해석이 제한되어서는 안된다. 이러한 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위해 사욛외는 것에 불과하다. 것에 불과하다. 예를 들어, 제1 사용자 인풋 시그널은 제2사용자 인풋 시그널로 지칭될 수 있다. 이와 유사하게, 제2사용자 인풋 시그널은 제1사용자 인풋시그널로 지칭될 수 있다. 이러한 용어의 사용은 다양한 실시예들의 범위 내에서 벗어나지 않는 것으로 해석되어야만 한다. 제1사용자 인풋 시그널 및 제2사용자 인풋 시그널은 모두 사용자 인풋 시그널들이지만, 문맥 상 명확하게 나타내지 않는 한 동일한 사용자 인풋 시그널들을 의미하지 않는다.
실시예들을 설명하기 위해 사용된 용어는 특정 실시예들을 설명하기 위한 목적으로 사용되고, 실시예들을 제한하기 위해서 의도되지 않는다. 실시예들의 설명 및 청구항에서 사용된 바와 같이, 문맥 상 명확하게 지칭하지 않는 한 단수는 복수를 포함하는 것으로 의도된다. 및/또는 표현은 용어 간의 모든 가능한 결합을 포함하는 의미로 사용된다. 포함한다 표현은 특징들, 수들, 단계들, 엘리먼트들, 및/또는 컴포넌트들이 존재하는 것을 설명하고, 추가적인 특징들, 수들, 단계들, 엘리먼트들, 및/또는 컴포넌트들을 포함하지 않는 것을 의미하지 않는다. 실시예들을 설명하기 위해 사용되는, ~인 경우, ~때 등의 조건 표현은 선택적인 경우로만 제한 해석되지 않는다. 특정 조건을 만족하는 때, 특정 조건에 대응하여 관련 동작을 수행하거나, 관련 정의가 해석되도록 의도되었다.
또한, 본 문서에서 설명하는 실시예들에 따른 동작은 실시예들에 따라서 메모리 및/또는 프로세서를 포함하는 송수신 장치에 의해 수행될 수 있다. 메모리는 실시예들에 따른 동작을 처리/제어하기 위한 프로그램들을 저장할 수 있고, 프로세서는 본 문서에서 설명한 다양한 동작을 제어할 수 있다. 프로세서는 컨트롤러 등으로 지칭가능하다. 실시예들에 동작들은 펌웨어, 소프트웨어, 및/또는 그것들의 조합에 의해 수행될 수 있고, 펌웨어, 소프트웨어, 및/또는 그것들의 조합은 프로세서에 저장되거나 메모리에 저장될 수 있다.
한편, 상술한 실시예들에 따른 동작은 실시예들 따른 송신 장치 및/또는 수신 장치에 의해서 수행될 수 있다. 송수신 장치는 미디어 데이터를 송수신하는 송수신부, 실시예들에 따른 프로세스에 대한 인스트럭션(프로그램 코드, 알고리즘, flowchart 및/또는 데이터)을 저장하는 메모리, 송/수신 장치의 동작들을 제어하는 프로세서를 포함할 수 있다.
프로세서는 컨트롤러 등으로 지칭될 수 있고, 예를 들어, 하드웨어, 소프트웨어, 및/또는 그것들의 조합에 대응할 수 있다. 상술한 실시예들에 따른 동작은 프로세서에 의해 수행될 수 있다. 또한, 프로세서는 상술한 실시예들의 동작을 위한 인코더/디코더 등으로 구현될 수 있다.
상술한 바와 같이, 실시예들을 실시하기 위한 최선의 형태에서 관련 내용을 설명하였다.
상술한 바와 같이, 실시예들은 포인트 클라우드 데이터 송수신 장치 및 시스템에 전체적 또는 부분적으로 적용될 수 있다.
당업자는 실시예들의 범위 내에서 실시예들을 다양하게 변경 또는 변형할 수 있다.
실시예들은 변경/변형들을 포함할 수 있고, 변경/변형은 청구항들 및 그 와 동일한 것들의 범위를 벗어나지 않는다.

Claims (15)

  1. 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계; 및
    상기 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 전송하는 단계; 를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 송신 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계는,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 프레임 간 인터-프레딕션하는 단계를 포함하고,
    상기 인터-프레딕션하는 단계는,
    프레딕션 유닛에 기초하여, 상기 포인트 클라우드 데이터에 대한 글로벌 모션을 예측하는 단계,
    상기 프레딕션 유닛을 분할하여, 상기 포인트 클라우드 데이터에 대한 로컬 모션을 예측하는 단계를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 송신 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계는,
    상기 포인트 클라우드 데이터에 관한 예측 트리를 생성하는 단계를 포함하고,
    상기 예측 트리를 생성하는 단계는,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 현재 프레임에 포함된 포인트에 대한 부모 노드를 상기 현재 프레임에 대한 참조 프레임에 대한 예측 트리로부터 찾아서 상기 예측 트리에 등록하는 단계를 포함하고,
    상기 참조 프레임에 대한 상기 예측 트리에 포함된 적어도 하나 이상의 노드들로부터 자식 노드의 개수 및 거리에 기초하여, 상기 현재 프레임에 포함된 포인트에 대한 상기 부모 노드가 생성되고,
    상기 현재 프레임에 포함된 포인트에 대한 예측이 참조 프레임에 기초하여 수행된 경우, 인터 참조 정보가 생성되는,
    포인트 클라우드 데이터 송신 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 예측 트리를 생성하는 단계는,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 현재 프레임에 포함된 다음 포인트에 대한 부모 노드를 상기 예측 트리에 기초하여 등록하는 단계를 더 포함하고,
    상기 다음 포인트에 대한 부모 노드가 상기 참조 프레임에 기초하여 등록된 경우, 인터 참조 정보가 생성되는,
    포인트 클라우드 데이터 송신 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계는,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 현재 프레임에 대한 예측 트리를 생성하고,
    상기 현재 프레임에 포함된 포인트에 대한 부모 노드를, 상기 현재 프레임에 대한 예측 트리 및 상기 현재 프레임에 대한 참조 프레임의 예측 트리에 기초하여 찾고,
    상기 현재 프레임에 대한 예측 트리에 포함된 노드 및 상기 참조 프레임에 대한 예측 트리에 포함된 노드 간 거리에 기초하여, 상기 부모 노드가 서치되고,
    상기 참조 프레임의 예측 트리에 포함된 노드가 상기 부모 노드로 지정되는 경우, 상기 현재 프레임에 대한 예측 트리 및 상기 참조 프레임의 예측 트리 간 가상 링크가 생성되고, 인터 참조 정보가 생성되는,
    포인트 클라우드 데이터 송신 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 비트스트림은 예측 트리 생성에 관한 정보를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 송신 방법.
  7. 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 인코더; 및
    상기 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 전송하는 트랜스미터; 를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 송신 장치.
  8. 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 수신하는 단계; 및
    상기 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계; 를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계는,
    상기 비트스트림에 포함된 파라미터 정보에 기초하여, 상기 포인트 클라우드 데이터에 대한 모션 보상을 수행하는 단계,
    상기 포인트 클라우드 데이터에 대한 예측 트리를 복원하는 단계를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계는,
    상기 비트스트림에 포함된 인터 참조 정보에 기초하여, 상기 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 현재 프레임에 포함된 포인트에 대한 부모 노드를 상기 현재 프레임에 대한 참조 프레임에 대한 예측 트리로부터 찾거나, 상기 현재 프레임에 대한 예측 트리로부터 찾는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 방법.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계는,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 현재 프레임에 대한 예측 트리를 복원하고,
    상기 현재 프레임에 포함된 포인트에 대한 부모 노드를, 상기 현재 프레임에 대한 예측 트리 및 상기 현재 프레임에 대한 참조 프레임의 예측 트리에 기초하여 찾고,
    상기 현재 프레임에 대한 예측 트리에 포함된 노드 및 상기 참조 프레임에 대한 예측 트리에 포함된 노드 간 거리에 기초하여, 상기 부모 노드가 서치되고,
    상기 참조 프레임의 예측 트리에 포함된 노드가 상기 부모 노드로 지정되는 경우, 상기 현재 프레임에 대한 예측 트리 및 상기 참조 프레임의 예측 트리 간 가상 링크가 생성되는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 방법.
  12. 제8항에 있어서,
    상기 비트스트림은 예측 트리 생성에 관한 정보를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 방법.
  13. 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 수신하는 수신부; 및
    상기 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 디코더; 를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 디코더는,
    상기 비트스트림에 포함된 파라미터 정보에 기초하여, 상기 포인트 클라우드 데이터에 대한 모션 보상을 수행하고,
    상기 포인트 클라우드 데이터에 대한 예측 트리를 복원하는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 장치.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 디코더는,
    상기 비트스트림에 포함된 인터 참조 정보에 기초하여, 상기 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 현재 프레임에 포함된 포인트에 대한 부모 노드를 상기 현재 프레임에 대한 참조 프레임에 대한 예측 트리로부터 찾거나, 상기 현재 프레임에 대한 예측 트리로부터 찾는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 장치.
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