WO2023113443A1 - 포인트 클라우드 데이터의 전송 장치와 이 전송 장치에서 수행되는 방법 및, 포인트 클라우드 데이터의 수신 장치와 이 수신 장치에서 수행되는 방법 - Google Patents

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Definitions

  • the present disclosure relates 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 represent 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 Since tens of thousands to hundreds of thousands of point data are required to represent the point cloud content, a method for efficiently processing the vast amount of point data is required.
  • the present disclosure provides an apparatus and method for efficiently processing point cloud data.
  • the present disclosure provides a point cloud data processing method and apparatus for solving latency and encoding/decoding complexity.
  • the present disclosure provides apparatus and methods for supporting 'tele' sample grouping according to the number of temporal levels in a geometry track.
  • the present disclosure proposes apparatus and methods for processing a file storage scheme to support efficient access to a stored G-PCC bitstream.
  • a method performed by an apparatus for receiving point cloud data includes obtaining a geometry-based point cloud compression (G-PCC) file including the point cloud data; obtaining temporal level number information representing the number of temporal levels of a track in the G-PCC file from the G-PCC file; and obtaining sample group information for samples in the track from a G-PCC file based on the temporal level number information, wherein the sample group information includes the temporal level number information of the track. It may be a method obtained based on indicating a plurality of individuals.
  • G-PCC geometry-based point cloud compression
  • a method performed in an apparatus for transmitting point cloud data includes generating temporal level number information indicating the number of temporal levels of a track in a geometry-based point cloud compression (G-PCC) file; generating sample group information, that is, information obtained by grouping samples within the track, based on the number of temporal levels; and generating the G-PCC file including information on the number of temporal levels, wherein the sample group information may be generated based on a plurality of temporal levels.
  • G-PCC geometry-based point cloud compression
  • An apparatus for receiving point cloud data includes a memory; and at least one processor, wherein the at least one processor obtains a geometry-based point cloud compression (G-PCC) file including the point cloud data, and determines the temporal levels of a track in the G-PCC file.
  • G-PCC geometry-based point cloud compression
  • An apparatus for transmitting point cloud data includes a memory; and at least one processor, wherein the at least one processor generates temporal level number information indicating the number of temporal levels of a track in a geometry-based point cloud compression (G-PCC) file, and generates the temporal level number information Based on, sample group information, which is information for grouping samples in the track, is generated, and the G-PCC file including the number information of the temporal levels is generated, but the sample group information is based on the plurality of temporal levels It may be a transmission device that is created.
  • G-PCC geometry-based point cloud compression
  • Apparatus and method according to embodiments of the present disclosure can process point cloud data with high efficiency.
  • Devices and methods according to embodiments of the present disclosure may provide a high quality point cloud service.
  • Devices and methods according to embodiments of the present disclosure may provide point cloud content for providing general-purpose services such as VR services and autonomous driving services.
  • Apparatus and method according to embodiments of the present disclosure may provide temporal scalability capable of effectively accessing a desired component among G-PCC components.
  • the apparatus and method according to the embodiments of the present disclosure can save bits by performing 'tele' sample grouping when a track having a plurality of temporal levels exists.
  • the apparatus and method according to the embodiments of the present disclosure can save bits by performing 'tele' sample grouping when a geometry track having a plurality of temporal levels exists.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating an example of a point cloud content providing system according to embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an example of a process of providing point cloud content according to embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 3 shows an example of a point cloud encoding apparatus according to embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 4 is a block diagram illustrating an example of a point cloud decoding apparatus according to embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 5 is a block diagram illustrating another example of a point cloud decoding apparatus according to embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 6 shows an example of a structure capable of interworking with a method/apparatus for transmitting and receiving point cloud data according to embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 7 is a block diagram illustrating another example of a transmission device according to embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 8 is a block diagram illustrating another example of a receiving device according to embodiments of the present disclosure.
  • FIG 9 shows an example of a TLV encapsulation structure according to embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 10 shows an example of a TLV encapsulation syntax structure and payload type according to embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 11 shows an example of a file including a single track according to embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 12 shows an example of a file including multiple tracks according to embodiments of the present disclosure.
  • 13 to 15 show examples of sample grouping within a track according to embodiments of the present disclosure.
  • 16 and 17 show flowcharts for 'tele' sample grouping according to embodiments of the present disclosure.
  • FIG. 18 illustrates an example of a structure of a G-PCC file for 'tele' sample grouping according to embodiments of the present disclosure.
  • 19 is a flowchart for data transmission based on sample grouping according to embodiments of the present disclosure.
  • 20 is a flowchart for data reception based on sample grouping according to embodiments of the present disclosure.
  • first and second are used only for the purpose of distinguishing one element from another, and do not limit the order or importance of elements unless otherwise specified. Accordingly, within the scope of the present disclosure, a first component in one embodiment may be referred to as a second component in another embodiment, and similarly, a second component in one embodiment may be referred to as a first component in another embodiment. can also be called
  • components that are distinguished from each other are intended to clearly explain each characteristic, and do not necessarily mean that the components are separated. That is, a plurality of components may be integrated to form a single hardware or software unit, or a single component may be distributed to form a plurality of hardware or software units. Accordingly, even such integrated or distributed embodiments are included in the scope of the present disclosure, even if not mentioned separately.
  • components described in various embodiments do not necessarily mean essential components, and some may be optional components. Accordingly, an embodiment comprising a subset of elements described in one embodiment is also included in the scope of the present disclosure. In addition, embodiments including other components in addition to the components described in various embodiments are also included in the scope of the present disclosure.
  • the present disclosure relates to encoding and decoding of point cloud-related data, and terms used in the present disclosure may have common meanings commonly used in the technical field to which the present disclosure belongs unless newly defined in the present disclosure.
  • “/” and “,” may be interpreted as “and/or”.
  • “A/B” and “A, B” could be interpreted as “A and/or B”.
  • “A/B/C” and “A, B, C” may mean “at least one of A, B and/or C”.
  • This disclosure relates to compression of point cloud related data.
  • Various methods or embodiments of the present disclosure may be applied to a point cloud compression or point cloud coding (PCC) standard (ex. G-PCC or V-PCC standard) of the Moving Picture Experts Group (MPEG) or a next-generation video/image coding standard.
  • PCC point cloud compression or point cloud coding
  • MPEG Moving Picture Experts Group
  • MPEG Moving Picture Experts Group
  • a “point cloud” may mean a set of points located in a 3D space.
  • “point cloud content” is content expressed as a point cloud and may mean “point cloud video/video”.
  • 'point cloud video/video' is referred to as 'point cloud video'.
  • a point cloud video may include one or more frames, and one frame may be a still image or a picture. Accordingly, the point cloud video may include a point cloud image/frame/picture, and may be referred to as “point cloud image”, “point cloud frame”, and “point cloud picture”.
  • point cloud data may mean data or information related to each point in a point cloud.
  • Point cloud data may include geometry and/or attributes.
  • point cloud data may further include meta data.
  • Point cloud data may be referred to as “point cloud content data” or “point cloud video data” or the like.
  • point cloud data may be referred to as "point cloud content”, “point cloud video”, “G-PCC data”, and the like.
  • a point cloud object corresponding to point cloud data may be represented in a box shape based on a coordinate system, and the box shape based on the coordinate system may be referred to as a bounding box. That is, the bounding box may be a rectangular cuboid capable of containing all points of a point cloud, and may be a rectangular cuboid including a source point cloud frame.
  • the geometry includes the position (or position information) of each point, and the position includes parameters (eg, a coordinate system consisting of an x-axis, a y-axis, and a z-axis) representing a three-dimensional coordinate system For example, x-axis value, y-axis value, and z-axis value). Geometry may be referred to as “geometry information”.
  • the attribute may include a property of each point, and this property is one of texture information, color (RGB or YCbCr), reflectance (r), transparency, etc. of each point may contain more than Attributes may be referred to as “attribute information”.
  • Meta data may include various data related to acquisition in an acquisition process described later.
  • FIG. 1 shows an example of a system for providing point cloud content (hereinafter referred to as a 'point cloud content providing system') according to embodiments of the present disclosure.
  • 2 shows an example of a process in which a point cloud content providing system provides point cloud content.
  • the point cloud content providing system may include a transmission device 10 and a reception device 20 .
  • the point cloud content providing system includes an acquisition process (S20), an encoding process (S21), a transmission process (S22), a decoding process (S23) illustrated in FIG. 2 by operations of the transmission device 10 and the reception device 20.
  • a rendering process (S24) and/or a feedback process (S25) may be performed.
  • the transmission device 10 acquires point cloud data, and converts a bitstream through a series of processes (eg, encoding process) on the acquired point cloud data (original point cloud data). can be printed out.
  • the point cloud data may be output in the form of a bitstream through an encoding process.
  • the transmission device 10 may transmit the output bitstream in the form of a file or streaming (streaming segment) to the reception device 20 through a digital storage medium or a network.
  • Digital storage media may include various storage media such as USB, SD, CD, DVD, Blu-ray, HDD, and SSD.
  • the receiving device 20 may process (eg, decode or restore) received data (eg, encoded point cloud data) back into original point cloud data and render the received data (eg, encoded point cloud data).
  • received data eg, encoded point cloud data
  • render the received data eg, encoded point cloud data
  • Point cloud content can be provided to the user through these processes, and the present disclosure can provide various embodiments required to effectively perform these series of processes.
  • the transmission device 10 may include an acquisition unit 11, an encoding unit 12, an encapsulation processing unit 13, and a transmission unit 14, and the reception device 20 may include a receiving unit 21, a decapsulation processing unit 22, a decoding unit 23 and a rendering unit 24.
  • the acquisition unit 11 may perform a process (S20) of acquiring a point cloud video through a capture, synthesis, or generation process. Accordingly, the acquisition unit 11 may be referred to as 'point cloud video acquisition'.
  • Point cloud data (geometry and/or attributes, etc.) for a plurality of points may be generated by the acquisition process (S20).
  • meta data related to point cloud video acquisition may be generated through the acquisition process ( S20 ).
  • mesh data (eg, triangular data) representing connection information between point clouds may be generated by the acquisition process ( S20 ).
  • Meta data may include initial viewing orientation metadata.
  • the initial viewing orientation meta data may indicate whether the point cloud data represents forward or backward data.
  • Meta data may be referred to as "auxiliary data" which is meta data about a point cloud.
  • the acquired point cloud video may include a polygon file format or the stanford triangle format (PLY) file. Since a point cloud video has one or more frames, one or more PLY files may be included in the acquired point cloud video.
  • the PLY file may include point cloud data of each point.
  • the acquiring unit 11 includes camera equipment capable of obtaining depth (depth information) and an RGB camera capable of extracting color information corresponding to the depth information. It may consist of a combination of
  • the camera equipment capable of obtaining depth information may be a combination of an infrared pattern projector and an infrared camera.
  • the acquisition unit 11 may be composed of a lidar (LiDAR), and the lidar may use a radar system that measures the position coordinates of the reflector by measuring the time it takes for the laser pulse to be reflected and returned.
  • LiDAR lidar
  • the acquisition unit 11 may extract a shape of a geometry composed of points in a 3D space from depth information, and may extract an attribute representing color or reflection of each point from RGB information.
  • Methods for extracting (or capturing, acquiring, etc.) point cloud video include an inward-facing method for capturing a central object and an outward-facing method for capturing an external environment. There may be an outward-facing scheme.
  • the encoder 12 may perform an encoding process (S21) of encoding the data (geometry, attribute and/or meta data and/or mesh data, etc.) generated by the acquisition unit 11 into one or more bitstreams. . Accordingly, the encoder 12 may be referred to as a 'point cloud video encoder'. The encoder 12 may encode the data generated by the acquisition unit 11 serially or in parallel.
  • the encoding process (S21) performed by the encoder 12 may be geometry-based point cloud compression (G-PCC).
  • the encoder 12 may perform a series of procedures such as prediction, transformation, quantization, and entropy coding for compression and coding efficiency.
  • Encoded point cloud data may be output in the form of a bitstream.
  • the encoder 12 may encode the point cloud data by dividing it into geometry and attributes as will be described later.
  • the output bitstream may include a geometry bitstream including encoded geometry and an attribute bitstream including encoded attributes.
  • the output bitstream may further include one or more of a metadata bitstream including meta data, an auxiliary bitstream including auxiliary data, and a mesh data bitstream including mesh data.
  • the encoding process (S21) will be described in more detail below.
  • a bitstream containing encoded point cloud data may be referred to as a 'point cloud bitstream' or a 'point cloud video bitstream'.
  • the encapsulation processor 13 may perform a process of encapsulating one or more bitstreams output from the decoder 12 in the form of a file or a segment. Accordingly, the encapsulation processor 13 may be referred to as a 'file/segment encapsulation module'.
  • the encapsulation processing unit 13 is composed of a separate component/module in relation to the transmission unit 14 is represented, but according to embodiments, the encapsulation processing unit 13 is ) may be included.
  • the encapsulation processing unit 13 may encapsulate the corresponding data in a file format such as ISOBMFF (ISO Base Media File Format) or may process the data in the form of other DASH segments.
  • the encapsulation processing unit 13 may include meta data in a file format. Meta data may be included in, for example, boxes of various levels on the ISOBMFF file format, or may be included as data in a separate track within a file.
  • the encapsulation processing unit 130 may encapsulate meta data itself into a file. Meta data processed by the encapsulation processing unit 13 may be received from a metadata processing unit not shown in the drawing.
  • the meta data processing unit may be included in the encoding unit 12 or may be configured as a separate component/module.
  • the transmission unit 14 may perform a transmission process (S22) of applying processing (processing for transmission) according to a file format to the 'encapsulated point cloud bitstream'.
  • the transmission unit 140 may transmit a bitstream or a file/segment including the corresponding bitstream to the reception unit 21 of the reception device 20 through a digital storage medium or a network. Accordingly, the transmission unit 14 may be referred to as a 'transmitter' or a 'communication module'.
  • the transmission unit 14 may process point cloud data according to an arbitrary transmission protocol.
  • 'processing the point cloud data according to an arbitrary transmission protocol' may be 'processing for transmission'.
  • Processing for transmission may include processing for delivery through a broadcasting network, processing for delivery through a broadband, and the like.
  • the transmitter 14 may receive not only point cloud data but also meta data from the meta data processor, and may process the transmitted meta data for transmission.
  • processing for transmission may be performed in a transmission processing unit, and the transmission processing unit may be included in the transmission unit 14 or configured as a component/module separate from the transmission unit 14.
  • the receiving unit 21 may receive a bitstream transmitted by the transmission device 10 or a file/segment including the corresponding bitstream. Depending on the transmitted channel, the receiving unit 21 may receive a bitstream or a file/segment including the corresponding bitstream through a broadcasting network, or may receive a bitstream or a file/segment including the corresponding bitstream through a broadband. there is. Alternatively, the receiving unit 21 may receive a bitstream or a file/segment including the corresponding bitstream through a digital storage medium.
  • the receiver 21 may process the received bitstream or a file/segment including the corresponding bitstream according to a transmission protocol.
  • the receiving unit 21 may perform a reverse process of transmission processing (processing for transmission) to correspond to the processing for transmission performed by the transmission device 10 .
  • the receiving unit 21 may transfer encoded point cloud data to the decapsulation processing unit 22 and transfer meta data to the meta data parsing unit.
  • Meta data may be in the form of a signaling table. According to embodiments, the reverse process of processing for transmission may be performed in the receiving processing unit.
  • Each of the reception processing unit, the decapsulation processing unit 22, and the meta data parsing unit may be included in the reception unit 21 or configured as components/modules separate from the reception unit 21.
  • the decapsulation processing unit 22 may decapsulate point cloud data (ie, a bitstream in the form of a file) received from the reception unit 21 or the reception processing unit. Accordingly, the decapsulation processor 22 may be referred to as a 'file/segment decapsulation module'.
  • the decapsulation processing unit 22 may obtain a point cloud bitstream or a meta data bitstream by decapsulating files according to ISOBMFF or the like.
  • metadata may be included in the point cloud bitstream.
  • the obtained point cloud bitstream may be delivered to the decoder 23, and the obtained metadata bitstream may be delivered to the metadata processor.
  • the meta data processing unit may be included in the decoding unit 23 or may be configured as a separate component/module.
  • Meta data acquired by the decapsulation processing unit 23 may be in the form of a box or track in a file format.
  • the decapsulation processor 23 may receive meta data necessary for decapsulation from the meta data processor if necessary. Meta data may be transferred to the decoder 23 and used in the decoding process (S23), or may be transferred to the rendering unit 24 and used in the rendering process (S24).
  • the decoder 23 may perform a decoding process (S23) of decoding the point cloud bitstream (encoded point cloud data) by receiving the bitstream and performing an operation corresponding to the operation of the encoder 12. . Accordingly, the decoder 23 may be referred to as a 'point cloud video decoder'.
  • the decoder 23 may decode the point cloud data by dividing it into geometry and attribute. For example, the decoder 23 may restore (decode) geometry from a geometry bitstream included in the point cloud bitstream, and generate attributes based on an attribute bitstream included in the point cloud bitstream and the restored geometry. It can be restored (decoded). A 3D point cloud video/image may be reconstructed based on position information according to the reconstructed geometry and an attribute (color or texture, etc.) according to the decoded attribute.
  • the decoding process (S23) will be described in more detail below.
  • the rendering unit 24 may perform a rendering process ( S24 ) of rendering the restored point cloud video. Accordingly, the rendering unit 24 may be referred to as a 'renderer'.
  • the rendering process (S24) may refer to a process of rendering and displaying point cloud content on a 3D space.
  • rendering may be performed according to a desired rendering method based on position information and attribute information of points decoded through the decoding process.
  • the feedback process (S25) may include a process of transferring various feedback information that may be obtained in the rendering process (S24) or the display process to the transmitting device 10 or to other components in the receiving device 20.
  • the feedback process (S25) may be performed by one or more of the components included in the receiving device 20 of FIG. 1, or may be performed by one or more of the components shown in FIGS. 9 and 10.
  • the feedback process (S25) may be performed by a 'feedback unit' or a 'sensing/tracking unit'.
  • FIG. 3 shows an example of a point cloud encoding apparatus 300 according to embodiments of the present disclosure.
  • the point cloud encoding device 300 of FIG. 3 may correspond to the encoder 12 of FIG. 1 in configuration and function.
  • the point cloud encoding apparatus 300 includes a coordinate system conversion unit 305, a geometry quantization unit 310, an octree analysis unit 315, an approximation unit 320, a geometry encoding unit 325, Restoration unit 330, attribute transformation unit 340, RAHT transformation unit 345, LOD generation unit 350, lifting unit 355, attribute quantization unit 360, attribute encoding unit 365 and/or color A conversion unit 335 may be included.
  • the point cloud data acquired by the acquisition unit 11 may go through processes for adjusting the quality (eg, lossless, lossy, or near-lossless) of the point cloud content according to network conditions or applications. there is.
  • each point of the obtained point cloud content may be transmitted without loss, but in this case, real-time streaming may not be possible because the size of the point cloud content is large. Therefore, in order to smoothly provide the point cloud content, a process of reconstructing the point cloud content according to the maximum target bitrate is required.
  • Processes for adjusting the quality of point cloud content may include a process of reconstructing and encoding position information (position information included in geometry information) or color information (color information included in attribute information) of points.
  • a process of reconstructing and encoding position information of points may be referred to as geometry coding, and a process of reconstructing and encoding attribute information associated with each point may be referred to as attribute coding.
  • Geometry coding may include a geometry quantization process, a voxelization process, an octree analysis process, an approximation process, a geometry encoding process, and/or a coordinate system conversion process. Also, geometry coding may further include a geometry restoration process. Attribute coding may include a color transformation process, an attribute transformation process, a prediction transformation process, a lifting transformation process, a RAHT transformation process, an attribute quantization process, an attribute encoding process, and the like.
  • the process of converting the coordinate system may correspond to a process of converting a coordinate system for positions of points. Accordingly, the process of transforming the coordinate system may be referred to as 'transform coordinates'.
  • the coordinate system conversion process may be performed by the coordinate system conversion unit 305 .
  • the coordinate system conversion unit 305 converts the positions of points from the global space coordinate system into position information of a 3-dimensional space (eg, a 3-dimensional space represented by X-axis, Y-axis, and Z-axis coordinate systems).
  • Position information in a 3D space may be referred to as 'geometry information'.
  • the geometry quantization process may correspond to a process of quantizing position information of points and may be performed by the geometry quantization unit 310 .
  • the geometry quantization unit 310 searches for position information having the minimum (x, y, z) value among position information of points, and obtains the minimum (x, y, z) value from the position information of each point. Position information having a value may be subtracted.
  • the geometry quantization unit 310 may perform a quantization process by multiplying the subtracted value by a preset quantization scale value and then adjusting (lowering or raising) the result to a near integer value. there is.
  • the voxelization process may correspond to a process of matching geometry information quantized through the quantization process to a specific voxel existing in a 3D space.
  • a voxelization process may also be performed by the geometry quantization unit 310 .
  • the geometry quantization unit 310 may perform octree-based voxelization based on position information of points in order to reconstruct each point to which the quantization process is applied.
  • the geometry encoding process may correspond to a process of performing entropy coding on occupancy codes.
  • the geometry encoding process may be performed by the geometry encoding unit 325 .
  • the geometry encoding unit 325 may perform entropy coding on the occupancy code.
  • the generated occupancy code may be directly encoded or may be encoded through an intra/inter coding process to increase compression efficiency.
  • the receiving device 20 may reconstruct the octree through the occupancy code.
  • Positions of points in a specific region may be directly transmitted, or positions of points in a specific region may be reconstructed based on voxels using a surface model.
  • a mode for directly transmitting the location of each point for a specific node may be a direct mode.
  • the point cloud encoding apparatus 300 may check whether conditions for enabling the direct mode are satisfied.
  • the conditions for enabling direct mode are: 1) Use direct mode option must be enabled, 2) That particular node does not correspond to a leaf node, 3) Points below the threshold must exist within that particular node. and 4) that the total number of points to be directly transmitted does not exceed a limit.
  • the point cloud encoding apparatus 300 may directly entropy-code and transmit a position value of a point of a corresponding specific node through the geometry encoding unit 325.
  • a mode for reconstructing a position of a point in a specific area based on a voxel using a surface model may be a trisoup mode.
  • the tree-up mode may be performed by the approximation unit 320 .
  • the approximation unit 320 may determine a specific level of the octree and reconstruct the positions of points in the node area on a voxel basis from the determined specific level using a surface model.
  • the point cloud encoding apparatus 300 may selectively apply the tree-soup mode. Specifically, when using the tree-soup mode, the point cloud encoding apparatus 300 may designate a level (specific level) to which the tree-soup mode is applied. For example, if the designated specific level is equal to the depth (d) of the octree, the tree-up mode may not be applied. That is, the specified specific level must be less than the depth value of the octree.
  • a 3D cube area of nodes of a specified level is called a block, and one block may include one or more voxels.
  • a block or voxel may correspond to a brick.
  • Each block may have 12 edges, and the approximation unit 320 may check whether each edge is adjacent to an occupied voxel having a point.
  • Each edge may be adjacent to several occupied voxels.
  • a specific position of an edge adjacent to a voxel is called a vertex, and the approximation unit 320 may determine an average position of corresponding positions as a vertex when several occupied voxels are adjacent to one edge.
  • the point cloud encoding apparatus 300 determines the starting point (x, y, z) of the edge, the direction vector ( ⁇ x, ⁇ y, ⁇ z) of the edge, and the position value of the vertex (relative within the edge). position values) may be entropy-coded through the geometry encoding unit 325.
  • the geometry restoration process may correspond to a process of generating a restored geometry by reconstructing the octree and/or the approximated octree.
  • the geometry restoration process may be performed by the restoration unit 330 .
  • the restoration unit 330 may perform a geometry restoration process through triangle reconstruction, up-sampling, voxelization, and the like.
  • the restoration unit 330 may reconstruct a triangle based on the starting point of the edge, the direction vector of the edge, and the position value of the vertex.
  • the reconstructor 330 may perform an upsampling process to add points in the middle along the edges of the triangle and convert them into voxels.
  • the restoration unit 330 may generate additional points based on the upsampling factor and the width of the block. These points can be called refined vertices.
  • the restoration unit 330 may voxel the refined vertices, and the point cloud encoding apparatus 300 may perform attribute coding based on the voxelized position values.
  • the geometry encoding unit 325 may increase compression efficiency by applying context adaptive arithmetic coding.
  • the geometry encoding unit 325 may directly entropy code the occupancy code using the arithmetic code.
  • the geometry encoding unit 325 adaptively performs encoding based on occupancy of neighboring nodes (intra-coding) or adaptively performs encoding based on the occupancy code of the previous frame. may be performed (inter-coding).
  • a frame may mean a set of point cloud data generated at the same time. Since intra-coding and inter-coding are optional processes, they may be omitted.
  • Attribute coding may correspond to a process of coding attribute information based on the restored (reconstructed) geometry and the geometry before coordinate system conversion (original geometry). Since an attribute may be dependent on geometry, the reconstructed geometry may be utilized for attribute coding.
  • attributes may include color, reflectance, and the like.
  • the same attribute coding method may be applied to information or parameters included in attributes. Color has three components and reflectance has one component, and each component can be processed independently.
  • Attribute coding may include a color transformation process, an attribute transformation process, a prediction transformation process, a lifting transformation process, a RAHT transformation process, an attribute quantization process, an attribute encoding process, and the like.
  • the prediction transformation process, the lifting transformation process, and the RAHT transformation process may be selectively used, or a combination of one or more may be used.
  • the color conversion process may correspond to a process of converting a color format within an attribute into another format.
  • the color conversion process may be performed by the color conversion unit 335 . That is, the color conversion unit 335 may convert colors within attributes.
  • the color conversion unit 335 may perform a coding operation of converting a color within an attribute from RGB to YCbCr.
  • an operation of the color conversion unit 335 that is, a color conversion process may be optionally applied according to a color value included in an attribute.
  • the position value of the points existing in the voxel is the center of the voxel in order to integrate them into one point information for the corresponding voxel. It can be set as a point. Accordingly, a process of converting the values of attributes associated with corresponding points may be required. Also, an attribute conversion process may be performed even when the tree-up mode is performed.
  • the attribute transformation process may correspond to a process of transforming an attribute based on a position where geometry coding is not performed and/or a reconstructed geometry.
  • the attribute conversion process may correspond to a process of transforming an attribute of a point at a corresponding position based on a position of a point included in a voxel.
  • the attribute conversion process may be performed by the attribute conversion unit 340 .
  • the attribute conversion unit 340 may calculate an average value of attribute values of points (neighboring points) adjacent to each other within a specific radius and the central location value of the voxel. Alternatively, the attribute conversion unit 340 may apply a weight according to a distance from the central location to attribute values and calculate an average value of the weighted attribute values. In this case, each voxel has a position and a calculated attribute value.
  • the prediction conversion process may correspond to a process of predicting an attribute value of a current point based on attribute values of one or more points (neighboring points) neighboring the current point (a point corresponding to a prediction target).
  • the prediction conversion process may be performed by the level of detail (LOD) generating unit 350 .
  • LOD level of detail
  • Prediction transformation is a method to which an LOD transformation technique is applied, and the LOD generation unit 350 may calculate and set the LOD value of each point based on the LOD distance value of each point.
  • the LOD generation unit 350 may generate a predictor for each point for predictive transformation. Accordingly, if there are N points, N predictors may be generated.
  • the neighboring points may be points existing within a distance set for each LOD from the current point.
  • the predictor may multiply attribute values of neighboring points by the 'set weight value' and set an average value of the attribute values multiplied by the weight values as the predicted attribute value of the current point.
  • An attribute quantization process may be performed on a residual attribute value obtained by subtracting the predicted attribute value of the current point from the attribute value of the current point.
  • the lifting transformation process may correspond to a process of reconstructing points into a set of detail levels through an LOD generation process.
  • the lifting conversion process may be performed by the lifting unit 355 .
  • the lifting transformation process also includes a process of generating a predictor for each point, a process of setting the calculated LOD to the predictor, a process of registering neighboring points, and a process of setting weights according to the distance between the current point and neighboring points. can include
  • the RAHT transformation process may correspond to a method of predicting attribute information of nodes at a higher level using attribute information associated with nodes at a lower level of the octree. That is, the RATH conversion process may correspond to an attribute information intra-coding method through backward scan of an octree.
  • the RAHT conversion process may be performed by the RAHT conversion unit 345.
  • the RAHT conversion unit 345 may perform a RAHT conversion process up to the root node while scanning from voxels to the entire area and summing (merging) the voxels into a larger block at each step. Since the RAHT conversion unit 345 performs the RAHT conversion process only for occupied nodes, in the case of an empty node that is not occupied, the RAHT conversion process may be performed for a node of a higher level immediately above it.
  • the attribute quantization process may correspond to a process of quantizing attributes output from the RAHT conversion unit 345, the LOD generation unit 350, and/or the lifting unit 355.
  • the attribute quantization process may be performed by the attribute quantization unit 360 .
  • the attribute encoding process may correspond to a process of outputting an attribute bitstream by encoding the quantized attribute.
  • the attribute encoding process may be performed by the attribute encoding unit 365.
  • FIG. 4 shows an example of a point cloud decoding apparatus 4400 according to an embodiment of the present disclosure.
  • the point cloud decoding apparatus 4400 of FIG. 4 may correspond to the decoding unit 23 of FIG. 1 in configuration and function.
  • the point cloud decoding apparatus 4400 may perform a decoding process based on data (bitstream) transmitted from the transmission apparatus 10 .
  • the decoding process may include restoring (decoding) the point cloud video by performing an operation corresponding to the above-described encoding operation on the bitstream.
  • the decoding process may include a geometry decoding process and an attribute decoding process.
  • the geometry decoding process may be performed by the geometry decoding unit 410
  • the attribute decoding process may be performed by the attribute decoding unit 420. That is, the point cloud decoding apparatus 400 may include a geometry decoding unit 410 and an attribute decoding unit 420 .
  • the geometry decoding unit 410 may restore geometry from the geometry bitstream, and the attribute decoding unit 420 may restore attributes based on the restored geometry and the attribute bitstream. Also, the point cloud decoding apparatus 400 may restore a 3D point cloud video (point cloud data) based on position information according to the restored geometry and attribute information according to the restored attribute.
  • the point cloud decoding apparatus 500 includes a geometry decoding unit 505, an octree synthesis unit 510, an approximation synthesis unit 515, a geometry restoration unit 520, and a coordinate system inverse transformation unit 525. , an attribute decoding unit 530, an attribute inverse quantization unit 535, a RATH transform unit 550, an LOD generator 540, an inverse lifting unit 545, and/or a color inverse transform unit 555.
  • the geometry decoding unit 505, the octree synthesis unit 510, the approximation synthesis unit 515, the geometry restoration unit 520, and the coordinate system inverse transformation unit 550 may perform geometry decoding.
  • Geometry decoding may be performed in a reverse process to the geometry coding described with reference to FIGS. 1 to 3 .
  • Geometry decoding may include direct coding and trisoup geometry decoding. Direct coding and tri-sup geometry decoding may be selectively applied.
  • the geometry decoding unit 505 may decode the received geometry bitstream based on Arithmetic coding.
  • An operation of the geometry decoding unit 505 may correspond to a reverse process of an operation performed by the geometry encoding unit 335 .
  • the octree synthesizer 510 may generate an octree by obtaining an occupancy code from a decoded geometry bitstream (or information about geometry secured as a result of decoding). An operation of the octree synthesizer 510 may correspond to a reverse process of an operation performed by the octree analyzer 315 .
  • the approximation synthesis unit 515 may synthesize a surface based on the decoded geometry and/or the generated octree when trisup geometry encoding is applied.
  • the geometry restoration unit 520 may restore geometry based on the surface and the decoded geometry.
  • the geometry restoration unit 520 may directly import and add position information of points to which direct coding is applied.
  • the geometry restoration unit 520 may perform reconstruction operations such as triangle reconstruction, up-sampling, and voxelization operations to restore the geometry.
  • the reconstructed geometry may include a point cloud picture or frame that does not include attributes.
  • the coordinate system inverse transformation unit 550 may obtain positions of points by transforming the coordinate system based on the restored geometry. For example, the coordinate system inverse transformation unit 550 may inversely transform the positions of points from a 3-dimensional space (eg, a 3-dimensional space represented by X-axis, Y-axis, and Z-axis coordinate systems) into position information of a global space coordinate system.
  • a 3-dimensional space eg, a 3-dimensional space represented by X-axis, Y-axis, and Z-axis coordinate systems
  • the attribute decoding unit 530, the attribute inverse quantization unit 535, the LOD generator 540, and/or the inverse lifting unit 545 may perform attribute decoding.
  • Attribute decoding may include RAHT transform decoding, predictive transform decoding, and lifting transform decoding. The above three decodings may be selectively used, or a combination of one or more decodings may be used.
  • the attribute decoding unit 530 may decode the attribute bitstream based on Arithmetic coding. For example, when the attribute value of the current point is directly entropy-encoded because there are no neighboring points in the predictor of each point, the attribute decoding unit 530 decodes the attribute value (an attribute value that is not quantized) of the current point. can As another example, when the quantized residual attribute value is entropy-encoded because neighboring points exist in the predictor of the current points, the attribute decoder 530 may decode the quantized residual attribute value.
  • the attribute inverse quantization unit 535 may inverse quantize the decoded attribute bitstream or information about attributes obtained as a result of decoding, and output inverse quantized attributes (or attribute values). For example, when the quantized residual attribute value is output from the attribute decoding unit 530, the attribute inverse quantization unit 535 may inversely quantize the quantized residual attribute value and output the residual attribute value.
  • the inverse quantization process may be selectively applied based on whether or not attributes are encoded by the point cloud encoding device 300 . That is, when the attribute value of the current point is directly encoded because there are no neighboring points in the predictor of each point, the attribute decoding unit 530 may output the attribute value of the current point that is not quantized, and the attribute encoding process is performed. can be skipped.
  • the RATH transform unit 550, the LOD generator 540, and/or the inverse lift unit 545 may process the reconstructed geometry and inverse quantized attributes.
  • the RATH converter 550, the LOD generator 540, and/or the inverse lifter 545 may selectively perform a decoding operation corresponding to the encoding operation of the point cloud encoding apparatus 300.
  • the inverse color transform unit 555 may perform inverse transform coding to inverse transform color values (or textures) included in decoded attributes. An operation of the color inverse transform unit 555 may be selectively performed based on whether the color transform unit 335 is operated.
  • FIG. 6 shows an example of a structure capable of interworking with a method/apparatus for transmitting and receiving point cloud data according to embodiments of the present disclosure.
  • the structure of FIG. 6 is at least one of an AI Server, a robot, a self-driving vehicle, an XR device, a smartphone, a home appliance, and/or an HMD. At least one represents a configuration connected to a cloud network. Robots, self-driving vehicles, XR devices, smartphones, or consumer electronics may be referred to as devices. In addition, the XR device may correspond to or interwork with a point cloud data device (PCC) according to embodiments.
  • PCC point cloud data device
  • a cloud network may refer to a network that constitutes a part of a cloud computing infrastructure or exists within a cloud computing infrastructure.
  • the cloud network 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 may be connected to at least one or more of robots, self-driving vehicles, XR devices, smart phones, home appliances, and/or HMDs through a cloud network, and may assist at least part of processing of the connected devices.
  • the HMD may represent one of the types in which an XR device and/or a PCC device according to embodiments may be implemented.
  • An HMD type device may include a communication unit, a control unit, a memory unit, an I/O unit, a sensor unit, and a power supply unit.
  • the XR/PCC device applies PCC and/or XR technology to HMDs, HUDs in vehicles, televisions, mobile phones, smart phones, computers, wearable devices, home appliances, digital signage, vehicles, fixed robots or mobile robots, etc. may be implemented as
  • the XR/PCC device analyzes 3D point cloud data or image data obtained through various sensors or from an external device to generate location (geometry) data and attribute data for 3D points, thereby generating information about the 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 may output an XR object including additional information about the recognized object in correspondence with the recognized object.
  • the XR/PCC device may be implemented as a mobile phone or the like to which PCC technology is applied.
  • the mobile phone may decode and display point cloud content based on PCC technology.
  • Self-driving vehicles can be implemented as mobile robots, vehicles, unmanned air vehicles, etc. by applying PCC technology and XR technology.
  • An autonomous vehicle to which XR/PCC technology is applied may refer to an autonomous vehicle equipped with a means for providing an XR image or an autonomous vehicle subject to control/interaction within the XR image.
  • autonomous vehicles that are controlled/interacted within an XR image are distinguished from XR devices and may be interlocked with each other.
  • An autonomous vehicle equipped with a means for providing an XR/PCC image may acquire sensor information from sensors including cameras, and output an XR/PCC image generated based on the acquired sensor information.
  • an autonomous vehicle 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.
  • an autonomous vehicle may output XR/PCC objects corresponding to objects such as lanes, other vehicles, traffic lights, traffic signs, two-wheeled vehicles, pedestrians, and buildings.
  • 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 virtual 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.
  • AR technology the distinction between real objects and virtual objects made of CG images is clear, and virtual objects are used in a form that complements real objects, whereas in MR technology, virtual objects are considered equivalent to real objects. distinct from technology. More specifically, for example, a hologram service to which the above-described MR technology is applied. Integrating VR, AR and MR technologies, it can be referred to as XR technology.
  • Point cloud data may represent a volumetric encoding of a point cloud consisting of a sequence of frames (point cloud frames).
  • Each point cloud frame may include a number of points, positions of points, and attributes of points. The number of points, positions of points, and attributes of points may vary from frame to frame.
  • Each point cloud frame may refer to a set of 3D points specified by cartesian coordinates (x, y, z) and zero or more attributes of 3D points at a particular time instance.
  • the Cartesian coordinate system (x, y, z) of 3D points may be a position or geometry.
  • the present disclosure may further perform a spatial division process of dividing the point cloud data into one or more 3D blocks before encoding (encoding) the point cloud data.
  • a 3D block may mean all or a partial area of a 3D space occupied by point cloud data.
  • a 3D block is one of a tile group, tile, slice, coding unit (CU), prediction unit (PU), or transform unit (TU) can mean more.
  • a tile corresponding to a 3D block may mean all or a partial area of a 3D space occupied by point cloud data.
  • a slice corresponding to a 3D block may mean all or a partial area of a 3D space occupied by point cloud data.
  • a tile may be divided into one or more slices based on the number of points included in one tile.
  • a tile may be a group of slices having bounding box information. Bounding box information of each tile may be specified in a tile inventory (or tile parameter set (TPS)).
  • TPS tile parameter set
  • a tile may overlap another tile in the bounding box.
  • a slice may be a unit of data in which encoding is independently performed or a unit of data in which decoding is independently performed.
  • a slice can be a set of points that can be independently encoded or decoded.
  • a slice may be a series of syntax elements representing part or all of a coded point cloud frame.
  • Each slice may include an index for identifying a tile to which the corresponding slice belongs.
  • the spatially divided 3D blocks may be independently or non-independently processed.
  • spatially divided 3D blocks may be encoded or decoded independently or non-independently, and transmitted or received independently or non-independently.
  • the spatially divided 3D blocks may be quantized or inversely quantized independently or independently of each other, and may be transformed or inversely transformed independently or independently of each other.
  • the space-divided 3D blocks may be independently or non-independently rendered.
  • encoding or decoding may be performed in units of slices or units of tiles.
  • quantization or inverse quantization may be performed differently for each tile or slice, and may be performed differently for each transformed or inverse transformed tile or slice.
  • point cloud data is spatially divided into one or more 3D blocks and the spatially divided 3D blocks are processed independently or non-independently, the process of processing the 3D blocks is performed in real time and at the same time, the corresponding process is reduced. It can be treated as a delay.
  • random access and parallel encoding or parallel decoding on a 3D space occupied by point cloud data may be possible, and errors accumulated during encoding or decoding may be prevented.
  • the transmission device 700 includes a space divider 705 performing a space division process, a signaling processor 710, a geometry encoder 715, an attribute encoder 720, an encapsulation processor ( 725) and/or a transmission processing unit 730.
  • the spatial division unit 705 may perform a spatial division process of dividing the point cloud data into one or more 3D blocks based on a bounding box and/or a sub-bounding box.
  • point cloud data may be divided into one or more tiles and/or one or more slices.
  • point cloud data may be divided into one or more tiles through a spatial partitioning process, and each of the divided tiles may be further divided into one or more slices.
  • the signaling processing unit 710 may generate and/or process signaling information (eg, entropy encoding) and output the signaling information in the form of a bitstream.
  • signaling information eg, entropy encoding
  • a bitstream output from the signaling processor in which signaling information is encoded
  • the signaling information may include information for space division or information about space division. That is, the signaling information may include information related to a space division process performed by the space divider 705 .
  • the signaling information may include information for decoding some point cloud data, information related to 3D space areas for supporting spatial access, and the like.
  • the signaling information may include 3D bounding box information, 3D space area information, tile information, and/or tile inventory information.
  • the signaling information may be provided from the spatial divider 705, the geometry encoder 715, the attribute encoder 720, the transmission processor 725, and/or the encapsulation processor 730.
  • the signaling processor 710 transmits the feedback information fed back from the receiving device 800 of FIG. 8 to the spatial divider 705, the geometry encoder 715, the attribute encoder 720, the transmission processor 725, and It can be provided to the encapsulation processing unit 730.
  • Signaling information may be stored and signaled in a sample in a track, a sample entry, a sample group, a track group, or a separate metadata track.
  • the signaling information includes a sequence parameter set (SPS) for signaling at the sequence level, a geometry parameter set (GPS) for signaling of geometry coding information, and signaling of attribute coding information. It may be signaled in units of an attribute parameter set (APS) for signal level and a tile parameter set (TPS) (or tile inventory) for signaling at the tile level. Also, signaling information may be signaled in units of coding units such as slices or tiles.
  • the positions (position information) of the 3D blocks may be output to the geometry encoder 715, and the attributes (attribute information) of the 3D blocks may be output to the attribute encoder 720.
  • the geometry encoder 715 may construct an octree based on the position information, encode the constructed octree, and output a geometry bitstream. In addition, the geometry encoder 715 may reconstruct (restore) the octree and/or the approximated octree and output it to the attribute encoder 720. The reconstructed octree may be a reconstructed geometry.
  • the geometry encoder 715 includes the coordinate system conversion unit 305 of FIG. 3, the geometry quantization unit 310, the octree analysis unit 315, the approximation unit 320, the geometry encoding unit 325, and/or the reconstruction unit 330. may perform all or part of the operations performed by
  • the attribute encoder 720 may output an attribute bitstream by encoding attributes based on the reconstructed geometry.
  • the attribute encoder 720 includes the attribute conversion unit 340 of FIG. 3, the RAHT conversion unit 345, the LOD generation unit 350, the lifting unit 355, the attribute quantization unit 360, the attribute encoding unit 365, and / or all or part of the operations performed by the color conversion unit 335 may be performed.
  • the encapsulation processing unit 725 may encapsulate one or more input bitstreams into a file or segment.
  • the encapsulation processing unit 725 may encapsulate the geometry bitstream, the attribute bitstream, and the signaling bitstream, respectively, or multiplex the geometry bitstream, the attribute bitstream, and the signaling bitstream to perform encapsulation. can do.
  • the encapsulation processing unit 725 may encapsulate a bitstream (G-PCC bitstream) composed of a type-length-value (TLV) structure sequence into a file.
  • TLV (or TLV encapsulation) structures constituting the G-PCC bitstream may include a geometry bitstream, an attribute bitstream, a signaling bitstream, and the like.
  • the G-PCC bitstream may be generated by the encapsulation processor 725 or may be generated by the transmission processor 730.
  • the TLV structure or TLV encapsulation structure will be described in detail later.
  • the encapsulation processing unit 725 may perform all or some of the operations performed by the encapsulation processing unit 13 of FIG. 1 .
  • the transmission processing unit 730 may process an encapsulated bitstream or a file/segment according to an arbitrary transmission protocol.
  • the transmission processing unit 730 may perform all or part of the operations performed by the transmission unit 14 and the transmission processing unit described with reference to FIG. 1 .
  • the receiving device 800 may perform operations corresponding to those of the transmitting device 700 performing space division. As illustrated in FIG. 8, the receiving device 800 includes a reception processing unit 805, a decapsulation processing unit 810, a signaling processing unit 815, a geometry decoder 820, an attribute encoder 825, and/or a post-processing unit. (830).
  • the reception processing unit 805 may receive a file/segment in which a G-PCC bitstream is encapsulated, a G-PCC bitstream, or a bitstream, and may process them according to a transport protocol.
  • the reception processing unit 805 may perform all or part of the operations performed by the reception unit 21 and the reception processing unit described with reference to FIG. 1 .
  • the decapsulation processing unit 810 may obtain a G-PCC bitstream by performing a reverse process of the operations performed by the encapsulation processing unit 725.
  • the decapsulation processor 810 may obtain a G-PCC bitstream by decapsulating the file/segment.
  • the decapsulation processing unit 810 may obtain a signaling bitstream and output it to the signaling processing unit 815, obtain a geometry bitstream and output it to the geometry decoder 820, and obtain an attribute bitstream It can be acquired and output to the attribute decoder 825.
  • the decapsulation processing unit 810 may perform all or some of the operations performed by the decapsulation processing unit 22 of FIG. 1 .
  • the signaling processing unit 815 may parse and decode signaling information by performing reverse processes of the operations performed by the signaling processing unit 710 .
  • the signaling processor 815 may parse and decode signaling information from a signaling bitstream.
  • the signaling processing unit 815 may provide the decoded signaling information to the geometry decoder 820, the attribute decoder 820, and/or the post-processing unit 830.
  • the geometry decoder 820 may reconstruct the geometry from the geometry bitstream by performing a reverse process of the operations performed by the geometry encoder 715 .
  • the geometry decoder 820 may reconstruct the geometry based on signaling information (parameters related to geometry).
  • the reconstructed geometry may be provided to the attribute decoder 825.
  • the attribute decoder 825 may restore an attribute from the attribute bitstream by performing a reverse process of the operations performed by the attribute encoder 720.
  • the attribute decoder 825 may reconstruct an attribute based on signaling information (parameters related to the attribute) and the reconstructed geometry.
  • the post-processing unit 830 may restore point cloud data based on the restored geometry and the restored attributes. Restoration of point cloud data may be performed through a process of matching restored geometry and restored attributes with each other. According to embodiments, the post-processing unit 830 performs a reverse process of the spatial division process of the transmission device 700 based on the signaling information when the restored point cloud data is in tile and/or slice units, A bounding box of point cloud data may be restored. According to embodiments, when a bounding box is divided into a plurality of tiles and/or a plurality of slices through a spatial division process, the post-processor 830 performs some slices and/or some slices based on signaling information. By combining tiles, a part of the bounding box may be restored. Here, some slices and/or some tiles used for restoration of the bounding box may be slices and/or some tiles related to a 3D spatial domain for which spatial access is desired.
  • the G-PCC bitstream may refer to a bitstream of point cloud data consisting of a sequence of TLV structures.
  • the TLV structure may be referred to as "TLV encapsulation structure", “G-PCC TLV encapsulation structure”, or "G-PCC TLV structure”.
  • Each TLV encapsulation structure may consist of a TLV type (TLV TYPE), a TLV length (TLV LENGTH), and/or a TLV payload (TLV PAYLOAD).
  • TLV type may be TLV payload type information
  • the TLV length may be TLV payload length information
  • the TLV payload may be a payload (or payload bytes). Referring to the TLV encapsulation syntax structure (tlv_encapsulation()) illustrated in FIG.
  • tlv_type may indicate type information of a TLV payload
  • tlv_num_payload_bytes may indicate length information of a TLV payload
  • tlv_payload_byte[i] may indicate a TLV payload.
  • tlv_payload_byte[i] may be signaled as much as the value of tlv_num_payload_bytes, and i may increase by 1 from 0 to (tlv_num_payload_bytes - 1).
  • TLV payloads may include SPS, GPS, one or more APSs, a tile inventory, a geometry slice, one or more attribute slices, and one or more metadata slices.
  • the TLV payload of each TLV encapsulation structure includes an SPS, a GPS, one or more APSs, a tile inventory, a geometry slice, one or more attribute slices, and one or more metas according to type information of the TLV payload. It may contain one of the data slices. Data included in the TLV payload may be distinguished through the type information of the TLV payload. For example, as illustrated in FIG.
  • tlv_type if the value of tlv_type is 0, it indicates that the data included in the TLV payload is SPS, and if the value of tlv_type is 1, it can indicate that the data included in the TLV payload is GPS. there is. If the value of tlv_type is 2, it may indicate that the data included in the TLV payload is a geometry slice, and if the value of tlv_type is 3, it may indicate that the data included in the TLV payload is an APS.
  • tlv_type 4
  • tlv_type 5
  • tlv_type 6
  • NAL Network Abstraction Layer
  • Such a TLV encapsulation structure may be generated by the transmission unit, transmission processing unit, and encapsulation unit mentioned in this specification.
  • the G-PCC bitstream composed of TLV encapsulation structures may be transmitted to the receiving device as it is or encapsulated and transmitted to the receiving device.
  • the encapsulation processing unit 725 may encapsulate a G-PCC bitstream composed of TLV encapsulation structures in the form of a file/segment and transmit the encapsulation.
  • the decapsulation processor 810 may obtain a G-PCC bitstream by decapsulating the encapsulated file/segment.
  • the G-PCC bitstream may be encapsulated in an ISOBMFF-based file format.
  • the G-PCC bitstream may be stored in a single track or multiple tracks in the ISOBMFF file.
  • single tracks or multiple tracks in a file may be referred to as “tracks” or “G-PCC tracks”.
  • ISOBMFF-based files may be referred to as containers, container files, media files, G-PCC files, and the like.
  • the file may be composed of boxes and/or information that may be referred to as ftyp, moov, and mdat.
  • An ftyp box may provide information related to a file type or file compatibility for a corresponding file.
  • the receiving device may identify the corresponding file by referring to the ftyp box.
  • the mdat box is also referred to as a media data box, and may include actual media data.
  • a geometry slice or a coded geometry bitstream
  • zero or more attribute slices or a coded attribute bitstream
  • the moov box is also called a movie box, and may contain metadata about the media data of the file.
  • the moov box may include information necessary for decoding and reproducing the corresponding media data, and may include information about tracks and samples of the corresponding file.
  • a moov box can act as a container for all metadata.
  • the moov box may be a box of a top layer among meta data related boxes.
  • the moov box may include a track box providing information related to a track of a file
  • the trak box may include a media box providing media information of a corresponding track
  • a track reference container (tref) box for linking a corresponding track and a sample of a file corresponding to the corresponding track may be included.
  • the media box (MediaBox) may include a media information container (minf) box providing information of corresponding media data and a handler (hdlr) box (HandlerBox) indicating the type of stream.
  • the minf box may include a sample table (stbl) box providing meta data related to the sample of the mdat box.
  • the stbl box may include a sample description (stsd) box providing information on a used coding type and initialization information necessary for the coding type.
  • the sample description (stsd) box may include a sample entry for a track.
  • signaling information such as SPS, GPS, APS, and tile inventory may be included in a sample entry of a moov box or a sample of an mdat box in a file.
  • a G-PCC track is defined as a geometry slice (or a coded geometry bitstream) or an attribute slice (or a coded attribute bitstream), or a volumetric visual track carrying both a geometry slice and an attribute slice. It can be.
  • the volumetric visual track is a volumetric visual media handler type 'volv' in the HandlerBox of the MediaBox and/or a minf box of the MediaBox. It can be identified by my volumetric visual media header (vvhd).
  • a minf box may be referred to as a media information container or a media information box. The minf box may be included in the media box (MediaBox), the media box (MediaBox) may be included in the track box, and the track box may be included in the moov box of the file.
  • a single volumetric visual track or multiple volumetric visual tracks can exist in a file.
  • Volumetric visual tracks may use volumetric visual samples for transmission of actual data.
  • a volumetric visual sample entry may be referred to as a sample entry or a G-PCC sample entry, and a volumetric visual sample may be referred to as a sample or a G-PCC sample.
  • a single volumetric visual track may be referred to as a single track or a G-PCC single track, and multiple volumetric visual tracks may be referred to as a multiple track or multiple G-PCC tracks.
  • Signaling information related to grouping of samples, grouping of tracks, single track encapsulation of a G-PCC bitstream, encapsulation of multiple tracks of a G-PCC bitstream, or signaling information for supporting spatial access is It can be added to the sample entry in the form of a full box.
  • the signaling information may include at least one of a GPCC entry information box (GPCCEntryInfoBox), a GPCC component type box (GPCCComponentTypeBox), a cubic region information box (CubicRegionInfoBox), a 3D bounding box information box (3DBoundingBoxInfoBox), or a tile inventory box (TileInventoryBox).
  • GPCCEntryInfoBox a GPCC entry information box
  • GPCCComponentTypeBox a GPCC component type box
  • CubicRegionInfoBox cubic region information box
  • 3DBoundingBoxInfoBox 3D bounding box information box
  • TileInventoryBox tile inventory box
  • G-PCCEntryInfoBox The syntax structure of the G-PCC entry information box (GPCCEntryInfoBox) can be defined as follows.
  • GPCCEntryInfoBox having a sample entry type of 'gpsb' may include GPCCEntryInfoStruct ().
  • the syntax of GPCCEntryInfoStruct () can be defined as follows.
  • GPCCEntryInfoStruct can include main_entry_flag and dependent_on.
  • main_entry_flag may indicate whether or not an entry point for decoding a G-PCC bitstream.
  • dependent_on indicates its decoding is dependent on others. If dependent_on is present in a sample entry, dependent_on may indicate that decoding of samples in a track is dependent on other tracks. If the value of dependency_on is 1, GPCCEntryInfoStruct() may further include dependency_id.
  • dependency_id may indicate identifiers of tracks for decoding related data. If dependency_id exists in a sample entry, dependency_id may indicate an identifier of a track carrying a G-PCC sub-bitstream to which decoding of samples within a track depends. If dependency_id exists in a sample group, dependency_id may indicate identifiers of samples carrying a G-PCC sub-bitstream to which decoding of related samples depends.
  • the syntax structure of the G-PCC component type box (GPCCComponentTypeBox) can be defined as follows.
  • a GPCCComponentTypeBox having a sample entry type of 'gtyp' may include GPCCComponentTypeStruct().
  • the syntax of GPCCComponentTypeStruct() can be defined as follows.
  • numOfComponents may indicate the number of G-PCC components signaled to the corresponding GPCCComponentTypeStruct.
  • gpcc_type can be included in GPCCComponentTypeStruct by a repetition statement repeated as many times as the value of numOfComponents. This iteration statement can be repeated while increasing by 1 until i becomes (numOfComponents - 1) from 0.
  • gpcc_type may indicate the type of G-PCC component. For example, if the value of gpcc_type is 2, it can indicate a geometry component, and if it is 4, it can indicate an attribute component.
  • AttrIdx may indicate an identifier of an attribute signaled in SPS().
  • a G-PCC component type box (GPCCComponentTypeBox) may be included in a sample entry for multiple tracks. If the G-PCC Component Type box (GPCCComponentTypeBox) is present in the sample entries of tracks carrying some or all of the G-PCC bitstream, GPCCComponentTypeStruct() may indicate one or more G-PCC component types carried by each track. can A GPCCComponentTypeBox or GPCCComponentTypeStruct() including GPCCComponentTypeStruct() may be referred to as G-PCC component information.
  • the encapsulation processor mentioned in this disclosure may create a sample group by grouping one or more samples.
  • the encapsulation processor, meta data processor, or signaling processor mentioned in this disclosure may signal signaling information related to a sample group to a sample, a sample group, or a sample entry. That is, sample group information associated with a sample group may be added to a sample, sample group, or sample entry.
  • the sample group information may be 3D bounding box sample group information, 3D region sample group information, 3D tile sample group information, 3D tile inventory sample group information, and the like.
  • the encapsulation processor mentioned in this disclosure may create a track group by grouping one or more tracks.
  • the encapsulation processor, meta data processor, or signaling processor mentioned in this disclosure may signal signaling information related to a track group to a sample, track group, or sample entry. That is, track group information associated with a track group may be added to a sample, track group, or sample entry.
  • the track group information may be 3D bounding box track group information, point cloud composition track group information, spatial area track group information, 3D tile track group information, 3D tile inventory track group information, and the like.
  • 11 is a diagram for explaining an ISOBMFF-based file including a single track.
  • 11(a) shows an example of the layout of an ISOBMFF-based file including a single track
  • FIG. 11(b) shows a sample structure of an mdat box when a G-PCC bitstream is stored in a single track of a file.
  • 12 is a diagram for explaining an ISOBMFF-based file including multiple tracks.
  • 12(a) shows an example of the layout of an ISOBMFF-based file including multiple tracks
  • FIG. 12(b) shows a sample structure of an mdat box when a G-PCC bitstream is stored in a single track of a file. shows an example for
  • a stsd box (SampleDescriptionBox) included in the moov box of the file may include a sample entry for a single track storing a G-PCC bitstream.
  • SPS, GPS, APS, and tile inventories can be included in sample entries in the moov box or samples in the mdat box in the file.
  • geometry slices and attribute slices of zero or more may be included in the sample of the mdat box in the file.
  • each sample may contain multiple G-PCC components. That is, each sample may consist of one or more TLV encapsulation structures.
  • a single track sample entry can be defined as follows.
  • Quantity One or more sample entries may be present
  • the sample entry type 'gpe1' or 'gpeg' is mandatory, and one or more sample entries may exist.
  • a G-PCC track can use a VolumetricVisualSampleEntry having a sample entry type of 'gpe1' or 'gpeg'.
  • the sample entry of the G-PCC track may include a G-PCC decoder configuration box (GPCCConfigurationBox), and the G-PCC decoder configuration box may include a G-PCC decoder configuration record (GPCCDecoderConfigurationRecord()).
  • GPCCDecoderConfigurationRecord() may include at least one of configurationVersion, profile_idc, profile_compatibility_flags, level_idc, numOfSetupUnitArrays, SetupUnitType, completeness, numOfSepupUnit, and setupUnit.
  • the setupUnit array field included in GPCCDecoderConfigurationRecord() may include TLV encapsulation structures including one SPS.
  • sample entry type is 'gpe1'
  • all parameter sets such as SPS, GPS, APS, and tile inventory may be included in the array of setupUints.
  • the sample entry type is 'gpeg'
  • the above parameter sets may be included in an array of setupUints (ie sample entry) or included in a corresponding stream (ie sample).
  • An example of the syntax of a G-PCC sample entry (GPCCSampleEntry) having a sample entry type of 'gpe1' is as follows.
  • a G-PCC sample entry (GPCCSampleEntry) having a sample entry type of 'gpe1' may include GPCCConfigurationBox, 3DBoundingBoxInfoBox(), CubicRegionInfoBox(), and TileInventoryBox().
  • 3DBoundingBoxInfoBox( ) may indicate 3D bounding box information of point cloud data related to samples carried to a corresponding track.
  • CubicRegionInfoBox( ) may indicate one or more pieces of spatial domain information of point cloud data carried by samples within a corresponding track.
  • TileInventoryBox() may indicate 3D tile inventory information of point cloud data carried by samples within a corresponding track.
  • the sample may include TLV encapsulation structures including geometry slices. Additionally, a sample may include TLV encapsulation structures that include one or more parameter sets. Additionally, a sample may contain TLV encapsulation structures containing one or more attribute slices.
  • each geometry slice or attribute slice may be mapped to an individual track.
  • a geometry slice may be mapped to track 1
  • an attribute slice may be mapped to track 2.
  • a track (track 1) carrying a geometry slice may be referred to as a geometry track or a G-PCC geometry track
  • a track (track 2) carrying an attribute slice may be referred to as an attribute track or a G-PCC attribute track.
  • the geometry track may be defined as a volumetric visual track carrying geometry slices
  • the attribute track may be defined as a volumetric visual track carrying attribute slices.
  • a track carrying a part of a G-PCC bitstream including both a geometry slice and an attribute slice may be referred to as a multiplexed track.
  • each sample in a track may include at least one TLV encapsulation structure carrying data of a single G-PCC component.
  • each sample contains neither geometry nor attributes, and may also contain multiple attributes.
  • Multi-track encapsulation of the G-PCC bitstream can enable a G-PCC player to effectively access one of the G-PCC components.
  • the following conditions need to be satisfied for a G-PCC player to effectively access one of the G-PCC components.
  • a new box is added to indicate the role of the stream included in the corresponding track.
  • the new box may be the aforementioned G-PCC component type box (GPCCComponentTypeBox). That is, GPCCComponentTypeBox can be included in sample entries for multiple tracks.
  • a track reference is introduced from a track carrying only the G-PCC geometry bitstream to a track carrying the G-PCC attribute bitstream.
  • GPCCComponentTypeBox may include GPCCComponentTypeStruct(). If GPCCComponentTypeBox is present in a sample entry of tracks carrying some or all of the G-PCC bitstream, then GPCCComponentTypeStruct() specifies the type (e.g. geometry, attribute) of one or more G-PCC components carried by each track. can instruct For example, if the value of the gpcc_type field included in GPCCComponentTypeStruct() is 2, it can indicate a geometry component, and if it is 4, it can indicate an attribute component. In addition, when the value of the gpcc_type field is 4, that is, indicates an attribute component, an AttrIdx field indicating an identifier of an attribute signaled to SPS() may be further included.
  • GPCCComponentTypeBox specifies the type (e.g. geometry, attribute) of one or more G-PCC components carried by each track. can instruct For example, if the value of the gpcc_type
  • the syntax of the sample entry can be defined as follows.
  • Quantity One or more sample entries may be present
  • the sample entry type 'gpc1', 'gpcg', 'gpc1' or 'gpcg' is mandatory, and one or more sample entries may be present.
  • Multiple tracks eg, geometry or attribute tracks
  • Multiple tracks may use a VolumetricVisualSampleEntry with a sample entry type of 'gpc1', 'gpcg', 'gpc1' or 'gpcg'.
  • all parameter sets can be present in the setupUnit array.
  • the parameter set may exist in the corresponding array or stream.
  • the GPCCComponentTypeBox may not exist.
  • the SPS, GPS and tile inventories may be present in the SetupUnit array of tracks carrying the G-PCC geometry bitstream. All relevant APSs may be present in the SetupUnit array of tracks carrying the G-PCC attribute bitstream.
  • SPS, GPS, APS or tile inventory may exist in the corresponding array or stream.
  • a GPCCComponentTypeBox may need to be present.
  • the compressorname of the base class VolumetricVisualSampleEntry can indicate the name of the compressor used with the recommended " ⁇ 013GPCC coding" value.
  • the first byte (octal number 13 or decimal number 11 represented by ⁇ 013) is the number of remaining bytes, and may indicate the number of bytes of the remaining string.
  • congif may include G-PCC decoder configuration information. info may indicate G-PCC component information carried in each track. info may indicate a component tile carried in a track, and may also indicate an attribute name, index, and attribute type of a G-PCC component carried in a G-PCC attribute track.
  • the syntax for the sample format is as follows.
  • each sample corresponds to a single point cloud frame and may be composed of one or more TLV encapsulation structures belonging to the same presentation time.
  • Each TLV encapsulation structure may contain a single type of TLV payload.
  • one sample may be independent (eg, sync sample).
  • GPCCLength indicates the length of a corresponding sample
  • gpcc_unit may include an instance of a TLV encapsulation structure including a single G-PCC component (eg, a geometry slice).
  • each sample may correspond to a single point cloud frame, and samples contributing to the same point cloud frame in different tracks may have the same presentation time.
  • Each sample may consist of one or more G-PCC units of the G-PCC component indicated in the GPCCComponentInfoBox of the sample entry and zero or more G-PCC units carrying either a parameter set or a tile inventory. If a G-PCC unit containing a parameter set or tile inventory exists in a sample, the corresponding F-PCC sample may need to appear before the G-PCC unit of the G-PCC component.
  • Each sample may include one or more G-PCC units containing an attribute data unit and zero or more G-PCC units carrying a parameter set.
  • each TLV encapsulation structure in the corresponding sample need to access Also, if one sample is composed of multiple TLV encapsulation structures, each of the multiple TLV encapsulation structures may be stored as a subsample. A subsample may be referred to as a G-PCC subsample.
  • a sample contains a parameter set TLV encapsulation structure containing parameter sets, a geometry TLV encapsulation structure containing geometry slices, and an attribute TLV encapsulation structure containing attribute slices
  • the parameter set A TLV encapsulation structure, a geometry TLV encapsulation structure, and an attribute TLV encapsulation structure may each be stored as a subsample.
  • the type of TLV encapsulation structure carried in the corresponding subsample may be required.
  • the G-PCC subsample may contain only one TLV encapsulation structure.
  • One SubSampleInformationBox may exist in the sample table box (SampleTableBox, stbl) of the moov box, or may exist in the track fragment box (TrackFragmentBox, traf) of each movie fragment box (MovieFragmentBox, moof). If SubSampleInformationBox exists, an 8-bit type value of a TLV encapsulation structure may be included in a 32-bit codec_specific_parameters field of a subsample entry in SubSampleInformationBox.
  • a 6-bit value of the attribute index may be included in the 32-bit codec_specific_parameters field of the subsample entry in SubSampleInformationBox.
  • the type of each subsample may be identified by parsing the codec_specific_parameters field of the subsample entry in SubSampleInformationBox.
  • codec_specific_parameters of SubSampleInformationBox can be defined as follows.
  • bit(18) reserved 0;
  • bit(24) reserved 0;
  • bit(7) reserved 0;
  • bit(24) reserved 0;
  • payloadType may indicate the tlv_type of the TLV encapsulation structure in the corresponding subsample. For example, if the value of payloadType is 4, an attribute slice (ie, attribute slice) may be indicated.
  • attrIdx may indicate an identifier of attribute information of a TLV encapsulation structure including an attribute payload in a corresponding subsample.
  • attrIdx may be the same as ash_attr_sps_attr_idx of the TLV encapsulation structure including the attribute payload in the corresponding subsample.
  • tile_data may indicate whether a subsample contains one tile or another tile.
  • tile_data If the value of tile_data is 1, it may indicate that the subsample includes a TLV encapsulation structure (s) including a geometry data unit or attribute data unit corresponding to one G-PCC tile. If the value of tile_data is 0, it may indicate that the subsample includes the TLV encapsulation structure(s) including each parameter set, tile inventory or frame boundary marker. tile_id may indicate the index of the G-PCC tile to which the subsample is associated within the tile inventory.
  • a track reference tool may be used.
  • One TrackReferenceTypeBoxes can be added to the TrackReferenceBox in the TrackBox of the G-PCC track.
  • TrackReferenceTypeBox may contain an array of track_IDs specifying the tracks referenced by the G-PCC track.
  • the present disclosure relates to the carriage of G-PCC data (hereinafter, which may be referred to as a G-PCC bitstream, an encapsulated G-PCC bitstream, or a G-PCC file).
  • G-PCC bitstream an encapsulated G-PCC bitstream
  • G-PCC file a G-PCC file
  • Devices and methods for supporting temporal scalability may be provided.
  • the present disclosure can propose apparatus and methods for providing a point cloud content service that efficiently stores a G-PCC bitstream in a single track in a file or divides and stores a G-PCC bitstream in a plurality of tracks and provides signaling therefor. there is.
  • the present disclosure proposes apparatus and methods for processing a file storage scheme to support efficient access to a stored G-PCC bitstream.
  • Temporal scalability can refer to functionality that allows for the possibility of extracting one or more subsets of independently coded frames.
  • temporal scalability may refer to a function of dividing G-PCC data into a plurality of different temporal levels and independently processing each G-PCC frame belonging to the different temporal levels. If temporal scalability is supported, the G-PCC player (or the transmission device and/or the reception device of the present disclosure) can effectively access a desired component (target component) among G-PCC components.
  • target component target component
  • temporal scalability support can be expressed as more flexible temporal sub-layering at the system level.
  • temporal scalability allows a system that processes G-PCC data (point cloud content provision system) to manipulate data at a high level to match network capabilities or decoder capabilities, etc. It is possible to improve the performance of the point cloud content providing system.
  • G-PCC data point cloud content provision system
  • a sample grouping method and a track grouping method may exist as a method for supporting temporal scalability.
  • the sample grouping method may be a method of grouping samples in a G-PCC file according to a temporal level
  • the track grouping method may be a method of grouping tracks in a G-PCC file according to a temporal level.
  • a sample group can be used to correlate samples with the temporal level assigned to them. That is, a sample group may indicate which sample belongs to which temporal level. Also, the sample group may be information about a result of grouping one or more samples into one or more temporal levels.
  • the sample group may be referred to as a 'tele' sample group and a temporal level sample group 'tele'.
  • Information on the sample group may include information on a result of sample grouping. Accordingly, the information about the sample group may be information for use in associating the samples with the temporal level assigned to them. That is, the information on the sample group may indicate which sample belongs to which temporal level, and may be information on a result of grouping one or more samples into one or more temporal levels.
  • Information on sample groups may exist in tracks including geometry data units.
  • information on sample groups may exist only in the geometry track to group each sample in the track into a specified temporal level.
  • Samples in attribute tracks can be inferred based on their relationship with their associated geometry track. For example, samples in attribute tracks can belong to the same temporal level as samples in their associated geometry track.
  • the G-PCC tile track may be a volumetric visual track carrying all G-PCC components or a single G-PCC component corresponding to one or more G-PCC tiles.
  • the G-PCC tile-based track can be a volumetric visual track that carries the tile inventory and all parameter sets corresponding to the G-PCC tile track.
  • Information on a temporal level may be signaled to describe temporal scalability supported by the G-PCC file.
  • Information on the temporal level may be present in a sample entry of a track including a sample group (or information on a sample group).
  • information on the temporal level may exist in GPCCDecoderConfigurationRecord () or in a G-PCC scalability information box (GPCCScalabilityInfoBox) signaling scalability information for a G-PCC track.
  • Temporal level sample grouping may mean grouping samples in a track according to a temporal level. These 'tele' sample groups can exist in tracks containing geometry data.
  • the 'tele' sample group may be information on codec-independent sample grouping. Specifically, codec independence may mean a case in which samples of one temporal level have no coding dependency on samples of another temporal level. That is, when samples of one temporal level have no coding dependency on samples of another temporal level, a 'tele' sample group may exist in a track.
  • the 'tele' sample group is information about a result of grouping samples in a track (and/or potential track fragment) according to a temporal level and/or information about a temporal level identifier value. can include
  • a 'tele' sample group can only exist within a track carrying geometry data.
  • Samples in tracks carrying attribute data can be inferred based on their relationship with their associated geometry track. For example, samples in attribute tracks can belong to the same temporal level as samples in their associated geometry track.
  • the 'tele' sample group is only needed for tracks with multiple temporal levels.
  • samples are grouped and processed or sample group information is signaled. Therefore, in the prior art, coding efficiency or bit efficiency may decrease by performing unnecessary sample grouping or sample group information signaling.
  • a 'tele' sample group may exist in a track having a plurality of temporal levels.
  • a track having a plurality of temporal levels may be a track carrying geometry data.
  • information on the number of temporal levels may be defined by syntax elements in different boxes according to sample entry types.
  • information on the number of temporal levels may be defined by a syntax element in a GPCC decoder configuration record (GPCCDecoderConfigurationRecord) and/or a syntax element in a GPCC temporal scalability information box (GPCCScalabilityInfoBox).
  • the number of temporal levels in the track can be defined by the num_temporal_levels syntax element of the GPCC decoder configuration record.
  • a GPCC decoder configuration record can provide G-PCC decoder configuration information for geometry-based point cloud content.
  • the syntax structure of the GPCC decoder configuration record can be defined as shown in Table 1 below.
  • the GPCC decoder configuration record may include at least one of configurationVersion, profile_idc, profile_compatibility_flags, level_idc, numOfSetupUnitArrays, SetupUnitType, completeness, numOfSepupUnit, and setupUnit.
  • the num_temporal_levels syntax element may indicate the maximum number of temporal levels in which G-PCC bitstream frames are grouped.
  • the number of temporal levels in the track can be defined by the num_temporal_levels syntax element of the GPCC temporal scalability information box.
  • the GPCC temporal scalability information box may include scalability information for a G-PCC track.
  • the syntax structure of the GPCC temporal extensibility information box can be defined as shown in Table 2 below.
  • num_temporal_levels may indicate the maximum number of temporal levels in which G-PCC bitstream frames are grouped.
  • temporal_level_id may indicate temporal level identifier information of a G-PCC sample.
  • the number of temporal levels in the track is different from the GPCC decoder configuration record. It can also be included in a box.
  • the other box may be a GPCC temporal scalability information box or an arbitrary box including G-PCC related temporal scalability information.
  • the number of temporal levels in the track may be included in a box other than the GPCC temporal scalability information box.
  • the other box may be an arbitrary box including temporal scalability information related to G-PCC.
  • the number of temporal levels within a track may be included in a given box regardless of the sample entry type within the track.
  • a given box may be a GPCC decoder configuration record, a GPCC temporal scalability information box, or any box containing G-PCC related temporal scalability information.
  • a box including G-PCC related temporal scalability information may be named with various names.
  • the G-PCC related temporal scalability information box may be referred to as GPCCScalabilityInfoBox or GPCCTileScalabilityInfoBox.
  • samples belonging to the first temporal level identifier may be mapped to the sample group description index equal to the first temporal level identifier plus 1.
  • the sample group description index may mean an index of a sample entry describing samples included in the sample description (stsd) box.
  • the sample description (stsd) box may contain a sample description signal for all temporal levels signaled in the decoder configuration record.
  • a sample description (stsd) box may include a sample entry for a track.
  • the temporal level of a sample in the attribute track may be the same as the temporal level of the corresponding sample in the referenced geometry track, that is, a sample with the same composition time stamp.
  • 'tele' sample groups can only exist in tracks carrying geometry data.
  • 13 to 15 show examples of sample grouping within a track according to embodiments of the present disclosure.
  • each of the tracks corresponds to at least one of a GPCC temporal scalability information ('gsci') box, a sample group description ('sgpd') box, or a sample group ('sbgp') box.
  • a GPCC temporal scalability information 'gsci'
  • a sample group description 'sgpd'
  • a sample group 'sbgp'
  • the 'gsci' box may include information on the number of temporal levels (num_temporal_levels).
  • the 'sgpd' box may include information about common characteristics of samples included in the sample group.
  • the 'sbgp' box may include information about a sample group including samples.
  • the number of temporal levels present in the 'gsci' box may be 2. At this time, the two temporal levels may be distinguished by temporal_level_id.
  • the number of entries included in the 'sgpd' box may be two (entry_count: 2).
  • An entry present in the 'sgpd' box can be represented by SampleGroupDescriptionEntry ('tele'), and SampleGroupDescriptionEntry ('tele') can mean a 'tele' sample group description entry.
  • the 'sbgp' box of track 1 may include a 'tele' sample group, and the number of entries may be 12.
  • the number of temporal levels present in the 'gsci' box of track 2 may be 2. At this time, the two temporal levels may be distinguished by temporal_level_id.
  • the number of entries included in the 'sgpd' box of track 2 may be four.
  • An entry present in the 'sgpd' box can be represented by SampleGroupDescriptionEntry ('tele'), and SampleGroupDescriptionEntry ('tele') can mean a 'tele' sample group description entry.
  • the 'sbgp' box of track 2 may include a 'tele' sample group, and the number of entries may be 12.
  • the 'mdat' box of FIG. 13 may include media data.
  • the 'mdat' box may include an image frame.
  • Image frames included in the 'mdat' box may have unique identifiers (TemporalId, Tid).
  • TemporalIDs TemporalIDs
  • track 1 of FIG. 14 may include a 'gsci' box
  • track 2 may include a 'sgpd' box and an 'sbgp' box.
  • Track 2 may not include the GPCCTileScalabilityInfoBox ('gtsi' box) because it is a temporal level tile track that includes samples of all temporal levels.
  • the GPCC file structure of FIG. 15 may include a tile base track (track 1) and two temporal level tile tracks (track 2 and track 3).
  • the number of 'tele' sample group description entries in the 'sgpd' box may be equal to the maximum value of temporal_level_id plus 1 in the 'gtsi' box.
  • 16 and 17 show flowcharts for 'tele' sample grouping according to embodiments of the present disclosure.
  • the transmission device 10 may generate information on the number of temporal levels of tracks in the G-PCC file (S1610).
  • the information on the number of temporal levels may be information representing the number of temporal levels present in a track.
  • Temporal level number information may be represented by num_temporal_levels.
  • the transmitter 10 may configure at least one sample group based on the number of temporal levels (or information on the number of temporal levels) (S1620). For example, the transmission device 10 may configure at least one sample group when the number of temporal levels in a track is plural. As another example, the transmission device 10 may configure at least one sample group when the number of temporal levels in a track is plural and the corresponding track is a geometry track.
  • the sample group may be a 'tele' sample group.
  • the transmission device 10 may generate sample group information (S1630).
  • the sample group information may be information about the sample group configured in step S1620.
  • Sample group information may include temporal level identifier information of G-PCC samples. Temporal level identifier information can be represented by temporal_level_id.
  • the transmission device 10 may generate a G-PCC file (S1640).
  • the G-PCC file may include at least one of temporal level number information and/or sample group information.
  • samples belonging to a temporal level identifier may be mapped to a sample group description index.
  • the sample group description index may be a value obtained by adding 1 to the temporal level identifier value.
  • the receiving device 20 may obtain a G-PCC file (S1710).
  • the G-PCC file may include point cloud data, information on the number of temporal levels of tracks, and sample group information.
  • the receiving device 20 may obtain information on the number of temporal levels of tracks in the G-PCC file from the G-PCC file (S1720). Temporal level number information may be num_temporal_levels.
  • the receiving device 20 may obtain sample group information about samples in a track from the G-PCC file based on the temporal level number information (S1730). For example, the receiving device 20 may configure at least one sample group when the number of temporal levels in a track is plural. As another example, the receiving device 20 may configure at least one sample group when the number of temporal levels in a track is plural and the corresponding track is a geometry track. Sample group information may include temporal level identifier information of G-PCC samples. Temporal level identifier information can be represented by temporal_level_id.
  • FIG. 18 illustrates an example of a structure of a G-PCC file for 'tele' sample grouping according to embodiments of the present disclosure.
  • a moov box 1805 in a G-PCC file 1800 may be a multi-track encapsulation file in which two or more tracks exist.
  • the types of two or more tracks present in the moov box 1805 may include a geometry track and/or an attribute track.
  • a 'tele' sample group may exist only within a geometry track.
  • the 'tele' sample group can exist in the track only when the number of temporal levels in the geometry track is plural.
  • the geometry track #1 1810 has a plurality of temporal levels 0, 1, and 2 in the track. Accordingly, in the geometry track #1 1801, a 'tele' sample group may exist.
  • geometry track #2 (1815) has one temporal level in the track of three. Therefore, the 'tele' sample group cannot exist in the geometry track #2 1815.
  • 19 and 20 are flowcharts for data transmission/reception based on sample grouping according to embodiments of the present disclosure.
  • the transmission device 10 may determine whether to group samples based on the number of temporal levels in a track (S1910).
  • the transmission device 10 may group samples within a track when the number of temporal levels within a track is two or more. On the other hand, when the number of temporal levels in a track is one, the transmission device 10 may not perform grouping on samples in a track. If the samples are grouped based on the number of temporal levels in the track being 2 or more, the transmitting device 10 may generate corresponding sample group information (S1920).
  • Sample group information may include temporal level index information.
  • the transmitting device 10 may encapsulate the samples based on the sample group information generated in step S1920 (S1930). On the other hand, if the samples in the track are not grouped, the transmitting device 10 may encapsulate the samples without generating sample group information (S1930).
  • the receiving device 20 may check whether the number of temporal levels is 2 or more (S2010).
  • the information on the number of temporal levels may be information about the number of temporal levels present in a track.
  • the receiving device 20 may determine that the samples in the track are grouped when the information on the number of temporal levels in the track is 2 or more. On the other hand, the receiving device 20 may determine that the samples in the track are not grouped when there is only one temporal level number information in the track.
  • the receiving device 20 may obtain sample group information (S2020). Sample group information may include temporal level index information within a track. Temporal level index information may be temporal_level_id. The receiving device 20 may obtain sample group information based on the number of temporal levels checked in step S2010. Specifically, the receiving device 20 may obtain sample group information when the number of temporal levels checked in step S2010 is 2 or more.
  • the receiving device 20 may decapsulate the sample based on the sample group information obtained in step S2020 (S2030). On the other hand, the receiving device 20 may decapsulate the samples without checking the sample group information when the number of temporal levels in the track is not 2 or more (S2030).
  • the scope of the present disclosure is software or machine-executable instructions (eg, operating systems, applications, firmware, programs, etc.) that cause operations in accordance with the methods of various embodiments to be executed on a device or computer, and such software or It includes a non-transitory computer-readable medium in which instructions and the like are stored and executable on a device or computer.
  • Embodiments according to this disclosure may be used to provide point cloud content. Also, embodiments according to the present disclosure may be used to encode/decode point cloud data.

Landscapes

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

Abstract

포인트 클라우드 데이터의 전송 장치, 전송 장치에서 수행되는 방법, 수신 장치 및 수신 장치에서 수행되는 방법이 제공된다. 본 개시에 따른 포인트 클라우드 데이터의 수신 장치에서 수행되는 방법은 상기 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 G-PCC(geometry-based point cloud compression) 파일을 획득하는 단계, 상기 G-PCC 파일 내 트랙의 시간적 레벨들의 개수를 나타내는 시간적 레벨 개수 정보를 상기 G-PCC 파일로부터 획득하는 단계; 및 상기 시간적 레벨 개수 정보에 기반하여, 상기 트랙 내 샘플들에 대한 샘플 그룹 정보를 G-PCC 파일로부터 획득하는 단계를 포함하되, 상기 샘플 그룹 정보는 상기 시간적 레벨 개수 정보가 상기 트랙의 시간적 레벨들이 복수 개임을 나타냄에 기반하여 획득되는, 방법일 수 있다.

Description

포인트 클라우드 데이터의 전송 장치와 이 전송 장치에서 수행되는 방법 및, 포인트 클라우드 데이터의 수신 장치와 이 수신 장치에서 수행되는 방법
본 개시는 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 콘텐트는 3차원으로 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. 포인트 클라우드 콘텐트를 표현하기 위해서는 수만 개에서 수십만 개의 포인트 데이터가 필요하므로, 방대한 양의 포인트 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 방법이 요구된다.
본 개시는 포인트 클라우드 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 장치 및 방법을 제공한다. 본 개시는 지연시간(latency) 및 인코딩/디코딩 복잡도를 해결하기 위한 포인트 클라우드 데이터 처리 방법 및 장치를 제공한다.
또한, 본 개시는 지오메트리(Geometry) 트랙 내의 시간적 레벨의 수에 따라 'tele' 샘플 그룹핑을 지원하기 위한 장치 및 방법들을 제공한다.
또한, 본 개시는 저장된 G-PCC 비트스트림에 대한 효율적인 접근을 지원할 수 있도록 하기 위한 파일 저장 기법을 처리하는 장치 및 방법들을 제안한다.
본 개시에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
본 개시의 일 실시예에 따른 포인트 클라우드 데이터의 수신 장치에서 수행되는 방법은 상기 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 G-PCC(geometry-based point cloud compression) 파일을 획득하는 단계; 상기 G-PCC 파일 내 트랙의 시간적 레벨들의 개수를 나타내는 시간적 레벨 개수 정보를 상기 G-PCC 파일로부터 획득하는 단계; 및 상기 시간적 레벨 개수 정보에 기반하여, 상기 트랙 내 샘플들에 대한 샘플 그룹 정보를 G-PCC 파일로부터 획득하는 단계를 포함하되, 상기 샘플 그룹 정보는 상기 시간적 레벨 개수 정보가 상기 트랙의 시간적 레벨들이 복수 개임을 나타냄에 기반하여 획득되는 방법일 수 있다.
본 개시의 다른 일 실시예에 따른 포인트 클라우드 데이터의 전송 장치에서 수행되는 방법은 G-PCC(geometry-based point cloud compression) 파일 내 트랙의 시간적 레벨들의 개수를 나타내는 시간적 레벨 개수 정보를 생성하는 단계; 상기 시간적 레벨들의 개수에 기반하여, 상기 트랙 내 샘플들을 그룹핑한 정보인 샘플 그룹 정보를 생성하는 단계; 및 시간적 레벨 개수 정보를 포함하는 상기 G-PCC 파일을 생성하는 단계를 포함하되, 상기 샘플 그룹 정보는 상기 시간적 레벨들이 복수 개임에 기반하여 생성되는 방법일 수 있다.
본 개시의 다른 일 실시예에 따른 포인트 클라우드 데이터의 수신 장치는 메모리; 및 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, 상기 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 G-PCC(geometry-based point cloud compression) 파일을 획득하고, 상기 G-PCC 파일 내 트랙의 시간적 레벨들의 개수를 나타내는 시간적 레벨 개수 정보를 상기 G-PCC 파일로부터 획득하고, 상기 시간적 레벨 개수 정보에 기반하여, 상기 트랙 내 샘플들에 대한 샘플 그룹 정보를 G-PCC 파일로부터 획득하되, 상기 샘플 그룹 정보는 상기 시간적 레벨 개수 정보가 상기 트랙의 시간적 레벨들이 복수 개임을 나타냄에 기반하여 획득되는, 수신 장치일 수 있다.
본 개시의 또 다른 일 실시예에 따른 포인트 클라우드 데이터의 전송 장치는 메모리; 및 적어도 하나의 프로세서를 포함하고, 상기 적어도 하나의 프로세서는, G-PCC(geometry-based point cloud compression) 파일 내 트랙의 시간적 레벨들의 개수를 나타내는 시간적 레벨 개수 정보를 생성하고, 상기 시간적 레벨 개수 정보에 기반하여 상기 트랙 내 샘플들을 그룹핑한 정보인 샘플 그룹 정보를 생성하고, 상기 시간적 레벨 개수 정보를 포함하는 상기 G-PCC 파일을 생성하되, 상기 샘플 그룹 정보는 상기 시간적 레벨들이 복수 개임에 기반하여 생성되는, 전송 장치일 수 있다.
본 개시의 실시예들에 따른 장치 및 방법은 높은 효율로 포인트 클라우드 데이터를 처리할 수 있다.
본 개시의 실시예들에 따른 장치 및 방법은 높은 퀄리티의 포인트 클라우드 서비스를 제공할 수 있다.
본 개시의 실시예들에 따른 장치 및 방법은 VR 서비스, 자율주행 서비스 등 범용적인 서비스를 제공하기 위한 포인트 클라우드 콘텐트를 제공할 수 있다.
본 개시의 실시예들에 따른 장치 및 방법은 G-PCC 컴포넌트들 중에서 원하는 컴포넌트에 효과적으로 액세스할 수 있는 시간적 확장성을 제공할 있다.
본 개시의 실시예들에 따른 장치 및 방법은 복수의 시간적 레벨을 갖는 트랙이 존재할 때 'tele' 샘플 그룹핑을 함으로써, 비트를 절감할 수 있다.
본 개시의 실시예들에 따른 장치 및 방법은 복수의 시간적 레벨을 갖는 지오메트리 트랙이 존재할 때 'tele' 샘플 그룹핑을 함으로써, 비트를 절감할 수 있다.
도 1은 본 개시의 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 예시를 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 개시의 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 과정의 예시를 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 개시의 실시예들에 따른 포인트 클라우드 부호화 장치의 예시를 나타낸다.
도 4는 본 개시의 실시예들에 따른 포인트 클라우드 복호화 장치의 예시를 나타내는 블록도이다.
도 5는 본 개시의 실시예들에 따른 포인트 클라우드 복호화 장치의 다른 예시를 나타내는 블록도이다.
도 6은 본 개시의 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 방법/장치와 연동 가능한 구조의 예시를 나타낸다.
도 7은 본 개시의 실시예들에 따른 전송 장치의 또 다른 예시를 나타내는 블록도이다.
도 8은 본 개시의 실시예들에 따른 수신 장치의 또 다른 예시를 나타내는 블록도이다.
도 9는 본 개시의 실시예들에 따른 TLV 인캡슐레이션 구조에 대한 예시를 나타낸다.
도 10은 본 개시의 실시예들에 따른 TLV 인캡슐레이션 신택스 구조 및 페이로드 타입에 대한 예시를 나타낸다.
도 11은 본 개시의 실시예들에 따른 싱글 트랙을 포함하는 파일에 대한 예시를 나타낸다.
도 12는 본 개시의 실시예들에 따른 멀티플 트랙을 포함하는 파일에 대한 예시를 나타낸다.
도 13 내지 도 15은 본 개시의 실시예들에 따른 트랙 내 샘플 그룹핑에 대한 예시를 나타낸다.
도 16 내지 도 17은 본 개시의 실시예들에 따른 'tele' 샘플 그룹핑을 위한 흐름도를 나타낸다.
도 18는 본 개시의 실시예들에 따른 'tele' 샘플 그룹핑을 위한 G-PCC 파일의 구조에 대한 예시를 나타낸다.
도 19은 본 개시의 실시예들에 따른 샘플 그룹핑 여부에 기반한 데이터 전송을 위한 흐름도를 나타낸다.
도 20은 본 개시의 실시예들에 따른 샘플 그룹핑 여부에 기반한 데이터 수신을 위한 흐름도를 나타낸다.
이하에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 개시의 실시예에 대하여 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 본 개시는 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다.
본 개시의 실시예를 설명함에 있어서 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 개시의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그에 대한 상세한 설명은 생략한다. 그리고, 도면에서 본 개시에 대한 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
본 개시에 있어서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소와 "연결", "결합" 또는 "접속"되어 있다고 할 때, 이는 직접적인 연결 관계뿐만 아니라, 그 중간에 또 다른 구성요소가 존재하는 간접적인 연결 관계도 포함할 수 있다. 또한 어떤 구성요소가 다른 구성요소를 "포함한다" 또는 "가진다"고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 배제하는 것이 아니라 또 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
본 개시에 있어서, 제1, 제2 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용되며, 특별히 언급되지 않는 한 구성요소들 간의 순서 또는 중요도 등을 한정하지 않는다. 따라서, 본 개시의 범위 내에서 일 실시예에서의 제1 구성요소는 다른 실시예에서 제2 구성요소라고 칭할 수도 있고, 마찬가지로 일 실시예에서의 제2 구성요소를 다른 실시예에서 제1 구성요소라고 칭할 수도 있다.
본 개시에 있어서, 서로 구별되는 구성요소들은 각각의 특징을 명확하게 설명하기 위함이며, 구성요소들이 반드시 분리되는 것을 의미하지는 않는다. 즉, 복수의 구성요소가 통합되어 하나의 하드웨어 또는 소프트웨어 단위로 이루어질 수도 있고, 하나의 구성요소가 분산되어 복수의 하드웨어 또는 소프트웨어 단위로 이루어질 수도 있다. 따라서, 별도로 언급하지 않더라도 이와 같이 통합된 또는 분산된 실시예도 본 개시의 범위에 포함된다.
본 개시에 있어서, 다양한 실시예에서 설명하는 구성요소들이 반드시 필수적인 구성요소들을 의미하는 것은 아니며, 일부는 선택적인 구성요소일 수 있다. 따라서, 일 실시예에서 설명하는 구성요소들의 부분집합으로 구성되는 실시예도 본 개시의 범위에 포함된다. 또한, 다양한 실시예에서 설명하는 구성요소들에 추가적으로 다른 구성요소를 포함하는 실시예도 본 개시의 범위에 포함된다.
본 개시는 포인트 클라우드 관련 데이터의 부호화 및 복호화에 관한 것으로서, 본 개시에서 사용되는 용어는, 본 개시에서 새롭게 정의되지 않는 한 본 개시가 속한 기술 분야에서 통용되는 통상의 의미를 가질 수 있다.
본 개시에서 “/”와 “,”는 “및/또는”으로 해석될 수 있다. 예를 들어, “A/B”와 “A, B”는 “A 및/또는 B”로 해석될 수 있다. 또한, “A/B/C”와 “A, B, C”는 “A, B 및/또는 C 중 적어도 하나”를 의미할 수 있다.
본 개시에서 “또는”은 “및/또는”으로 해석될 수 있다. 예를 들어, “A 또는 B”는, 1) “A” 만을 의미하거나 2) “B” 만을 의미하거나, 3) “A 및 B”를 의미할 수 있다. 또는, 본 개시에서 “또는”은 “추가적으로 또는 대체적으로(additionally or alternatively)”를 의미할 수 있다.
본 개시는 포인트 클라우드 관련 데이터의 압축에 관한 것이다. 본 개시의 다양한 방법 또는 실시예들은 MPEG(moving picture experts group)의 PCC(point cloud compression 또는 point cloud coding) 표준(ex. G-PCC or V-PCC 표준) 또는 차세대 비디오/이미지 코딩 표준에 적용될 수 있다.
본 개시에 있어서, “포인트 클라우드”는 3차원 공간에 위치한 포인트들의 집합을 의미할 수 있다. 또한, 본 개시에 있어서, “포인트 클라우드 콘텐트”는 포인트 클라우드로 표현되는 콘텐트로서, “포인트 클라우드 비디오/영상”를 의미할 수 있다. 이하에서는, '포인트 클라우드 비디오/영상'을 '포인트 클라우드 비디오'라 한다. 포인트 클라우드 비디오는 하나 이상의 프레임들을 포함할 수 있으며, 하나의 프레임은 정지 영상 또는 픽쳐일 수 있다. 따라서, 포인트 클라우드 비디오는 포인트 클라우드 영상/프레임/픽쳐를 포함할 수 있으며, “포인트 클라우드 영상”, “포인트 클라우드 프레임” 및 “포인트 클라우드 픽쳐” 중에서 어느 하나로 지칭될 수 있다.
본 개시에 있어서, “포인트 클라우드 데이터”는 포인트 클라우드 내 각 포인트들에 관련된 데이터 또는 정보 등을 의미할 수 있다. 포인트 클라우드 데이터는 지오메트리(geometry) 및/또는 어트리뷰트(attribute, 속성)를 포함할 수 있다. 또한, 포인트 클라우드 데이터는 메타(meta) 데이터를 더 포함할 수도 있다. 포인트 클라우드 데이터는 “포인트 클라우드 콘텐트 데이터” 또는 “포인트 클라우드 비디오 데이터” 등으로 지칭될 수 있다. 또한, 포인트 클라우드 데이터는 “포인트 클라우드 콘텐트”, “포인트 클라우드 비디오”, “G-PCC 데이터” 등으로 지칭될 수 있다.
본 개시에 있어서, 포인트 클라우드 데이터에 해당하는 포인트 클라우드 오브젝트(object)는 좌표계에 기반한 박스 형태로 나타낼 수 있으며, 이 좌표계에 기반한 박스 형태를 바운딩 박스(bounding box)라 할 수 있다. 즉, 바운딩 박스는 포인트 클라우드의 포인트들을 모두 담을 수 있는 직육면체(rectangular cuboid)일 수 있으며, 원본(source) 포인트 클라우드 프레임이 포함되는 직육면체일 수 있다.
본 개시에 있어서, 지오메트리는 각 포인트들의 포지션(또는, 포지션 정보)을 포함하며, 이 포지션은 3차원 좌표계(예를 들어, x축, y축 및 z축으로 이루어진 좌표계)를 나타내는 파라미터들(예를 들어, x축 값, y축 값 및 z축 값)로 표현될 수 있다. 지오메트리는 “지오메트리 정보”로 지칭될 수 있다.
본 개시에 있어서, 어트리뷰트는 각 포인트들의 속성을 포함할 수 있으며, 이 속성은 각 포인트들의 텍스쳐(texture) 정보, 색상(RGB 또는 YCbCr), 반사율(reflectance, r), 투명도(transparency) 등 중에서 하나 이상을 포함할 수 있다. 어트리뷰트는 “어트리뷰트 정보”로 지칭될 수 있다. 메타 데이터는 후술되는 획득 과정에서 획득에 관련된 다양한 데이터들을 포함할 수 있다.
포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 개요
도 1은 본 개시의 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트를 제공하는 시스템(이하에서는, '포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템'이라 한다)의 예시를 나타낸다. 도 2는 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템이 포인트 클라우드 콘텐트를 제공하는 과정의 예시를 나타낸다.
도 1에 예시된 바와 같이, 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 전송 장치(transmission device, 10) 및 수신 장치(reception device, 20)를 포함할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 전송 장치(10)와 수신 장치(20)의 동작에 의해 도 2에 예시된 획득 과정(S20), 인코딩 과정(S21), 전송 과정(S22), 디코딩 과정(S23), 렌더링 과정(S24) 및/또는 피드백 과정(S25)을 수행할 수 있다.
전송 장치(10)는 포인트 클라우드 콘텐트를 제공하기 위하여, 포인트 클라우드 데이터를 획득하고, 획득된 포인트 클라우드 데이터(원본 포인트 클라우드 데이터)에 대한 일련의 과정(예를 들어, 인코딩 과정)을 거쳐 비트스트림을 출력할 수 있다. 여기서, 포인트 클라우드 데이터는 인코딩 과정을 거쳐 비트스트림 형태로 출력될 수 있다. 실시예들에 따라, 전송 장치(10)는 출력된 비트스트림을 파일 또는 스트리밍(스트리밍 세그먼트) 형태로 디지털 저장매체 또는 네트워크를 통하여 수신 장치(20)로 전송할 수 있다. 디지털 저장 매체는 USB, SD, CD, DVD, 블루레이, HDD, SSD 등 다양한 저장 매체를 포함할 수 있다. 수신 장치(20)는 수신된 데이터(예를 들어, 인코딩된 포인트 클라우드 데이터)를 다시 원래의 포인트 클라우드 데이터로 가공(예를 들어, 디코딩 또는 복원)하여 렌더링할 수 있다. 이러한 과정들을 통해 포인트 클라우드 콘텐트가 사용자에게 제공될 수 있으며, 본 개시는 이러한 일련의 과정들을 효과적으로 수행하기 위해 필요한 다양한 실시예들을 제공할 수 있다.
도 1에 예시된 바와 같이, 전송 장치(10)는 획득부(11), 부호화부(12), 인캡슐레이션 처리부(13) 및 전송부(14)를 포함할 수 있으며, 수신 장치(20)는 수신부(21), 디캡슐레이션 처리부(22), 복호화부(23) 및 렌더링부(24)를 포함할 수 있다.
획득부(11)는 캡쳐, 합성 또는 생성 과정 등을 통해 포인트 클라우드 비디오를 획득하는 과정(S20)을 수행할 수 있다. 따라서, 획득부(11)는 '포인트 클라우드 비디오 획득부(point cloud video acquisition)'로 지칭될 수 있다.
획득 과정(S20)에 의해 다수의 포인트들에 대한 포인트 클라우드 데이터(지오메트리 및/또는 어트리뷰트 등) 등이 생성될 수 있다. 또한, 획득 과정(S20)을 통해, 포인트 클라우드 비디오의 획득에 관련된 메타 데이터가 생성될 수 있다. 또한, 획득 과정(S20)에 의해 포인트 클라우드들 간의 연결 정보를 나타내는 메쉬(mesh) 데이터(예를 들어, 삼각형 형태의 데이터)가 생성될 수도 있다.
메타 데이터는 이니셜 뷰잉 오리엔테이션 메타 데이터(initial viewing orientation metadata)를 포함할 수 있다. 이니셜 뷰잉 오리엔테이션 메타 데이터는 포인트 클라우드 데이터가 앞을 나타내는 데이터인지 아니면 뒤를 나타내는 데이터인지를 지시할 수 있다. 메타 데이터는 포인트 클라우드에 대한 메타 데이터인 “보조(auxiliary) 데이터”로 지칭될 수 있다.
획득된 포인트 클라우드 비디오에는 PLY(polygon file format or the stanford triangle format) 파일이 포함될 수 있다. 포인트 클라우드 비디오는 하나 이상의 프레임들을 가지므로, 획득된 포인트 클라우드 비디오에는 하나 이상의 PLY 파일들이 포함될 수 있다. PLY 파일은 각 포인트들의 포인트 클라우드 데이터를 포함할 수 있다.
포인트 클라우드 비디오(또는, 포인트 클라우드 데이터)의 획득을 위해서, 획득부(11)는 깊이(depth, 깊이 정보)를 획득할 수 있는 카메라 장비와 깊이 정보에 대응되는 색상 정보를 추출할 수 있는 RGB 카메라들의 조합으로 구성될 수 있다. 여기서, 깊이 정보를 획득할 수 있는 카메라 장비는 적외선 패턴 프로젝터와 적외선 카메라의 조합일 수 있다. 또한, 획득부(11)는 라이다(LiDAR)로 구성될 수도 있는 데, 라이다는 레이저 펄스를 쏘고 반사되어 돌아오는 시간을 측정하여 반사체의 위치 좌표를 측정하는 레이더 시스템을 이용할 수 있다.
획득부(11)는 깊이 정보로부터 3차원 공간상의 포인트들로 구성된 지오메트리의 형태를 추출하고, RGB 정보로부터 각 포인트들의 색상이나 반사 등을 표현하는 어트리뷰트를 추출할 수 있다.
포인트 클라우드 비디오(또는, 포인트 클라우드 데이터)를 추출(또는, 캡쳐, 획득 등)하는 방식으로는, 중심 객체를 캡쳐하는 인워드-페이싱(inward-facing) 방식과, 외부 환경을 캡쳐하는 아웃워드-페이싱(outward-facing) 방식이 있을 수 있다.
부호화부(12)는 획득부(11)로부터 생성된 데이터들(지오메트리, 어트리뷰트 및/또는 메타 데이터 및/또는 메쉬 데이터 등)을 하나 이상의 비트스트림으로 인코딩하는 인코딩 과정(S21)을 수행할 수 있다. 따라서, 부호화부(12)는 '포인트 클라우드 비디오 인코더(point cloud video encoder)'로 지칭될 수 있다. 부호화부(12)는 획득부(11)로부터 생성된 데이터들을 직렬적 또는 병렬적으로 인코딩할 수 있다.
부호화부(12)가 수행하는 인코딩 과정(S21)은 지오메트리 기반 포인트 클라우드 압축(geometry-based point cloud compression, G-PCC)일 수 있다. 부호화부(12)는 압축 및 코딩 효율을 위하여 예측, 변환, 양자화, 엔트로피 코딩 등의 일련의 절차를 수행할 수 있다.
인코딩된 포인트 클라우드 데이터는 비트스트림 형태로 출력될 수 있다. G-PCC 절차에 기반하는 경우, 부호화부(12)는 포인트 클라우드 데이터를 후술하는 바와 같이 지오메트리 및 어트리뷰트로 나누어 인코딩할 수 있다. 이 경우, 출력되는 비트스트림은 인코딩된 지오메트리를 포함하는 지오메트리 비트스트림 및 인코딩된 어트리뷰트를 포함하는 어트리뷰트 비트스트림을 포함할 수 있다. 또한, 출력되는 비트스트림은 메타 데이터를 포함하는 메타 데이터 비트스트림, 보조 데이터를 포함하는 보조 비트스트림, 및 메쉬 데이터를 포함하는 메쉬 데이터 비트스트림 중에서 하나 이상을 더 포함할 수도 있다. 인코딩 과정(S21)에 대해서는 아래에서 더욱 상세하게 설명하도록 한다. 인코딩된 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림은 '포인트 클라우드 비트스트림' 또는 '포인트 클라우드 비디오 비트스트림'으로 지칭될 수 있다.
인캡슐레이션 처리부(13)는 복호화부(12)로부터 출력된 하나 이상의 비트스트림들을 파일 또는 세그먼트(segment) 등의 형태로 인캡슐레이션하는 과정을 수행할 수 있다. 따라서, 인캡슐레이션 처리부(13)는 '파일/세그먼트 인캡슐레이션 모듈(file/segment encapsulation module)'로 지칭될 수 있다. 도면에는 인캡슐레이션 처리부(13)가 전송부(14)와의 관계에서 별도의 컴포넌트/모듈로 구성되는 예시가 표현되어 있으나, 실시예들에 따라, 인캡슐레이션 처리부(13)는 전송부(14)에 포함될 수도 있다.
인캡슐레이션 처리부(13)는 해당 데이터들을 ISOBMFF(ISO Base Media File Format) 등의 파일 포맷으로 인캡슐레이션하거나, 기타 DASH 세그먼트 등의 형태로 처리할 수 있다. 실시예들에 따라, 인캡슐레이션 처리부(13)는 메타 데이터를 파일 포맷 상에 포함시킬 수 있다. 메타 데이터는 예를 들어 ISOBMFF 파일 포맷 상의 다양한 레벨의 박스(box)에 포함되거나, 파일 내에서 별도의 트랙 내의 데이터로 포함될 수 있다. 실시예들에 따라, 인캡슐레이션 처리부(130)는 메타 데이터 자체를 파일로 인캡슐레이션할 수 있다. 인캡슐레이션 처리부(13)에 의해 처리되는 메타 데이터는 도면에는 도시되지 않은 메타 데이터 처리부 등으로부터 전달받은 것일 수 있다. 메타 데이터 처리부는 부호화부(12)에 포함될 수도 있고, 또는 별도의 컴포넌트/모듈로 구성될 수도 있다.
전송부(14)는 '인캡슐레이션된 포인트 클라우드 비트스트림'에 파일 포맷에 따른 처리(전송을 위한 처리)를 가하는 전송 과정(S22)을 수행할 수 있다. 전송부(140)는 비트스트림 또는 해당 비트스트림을 포함하는 파일/세그먼트를 디지털 저장매체 또는 네트워크를 통하여 수신 장치(20)의 수신부(21)로 전달할 수 있다. 따라서, 전송부(14)는 '송신기(transmitter)' 또는 '통신 모듈(communication module)' 등으로 지칭될 수 있다.
전송부(14)는 임의의 전송 프로토콜에 따라 포인트 클라우드 데이터의 처리를 수행할 수 있다. 여기서, '임의의 전송 프로토콜에 따라 포인트 클라우드 데이터를 처리하는 것'은 '전송을 위한 처리'일 수 있다. 전송을 위한 처리에는 방송망을 통한 전달을 위한 처리, 브로드밴드를 통한 전달을 위한 처리 등이 포함될 수 있다. 실시예에 따라, 전송부(14)는 포인트 클라우드 데이터뿐만 아니라, 메타 데이터 처리부로부터 메타 데이터를 전달받아, 전달된 메타 데이터에 전송을 위한 처리를 가할 수도 있다. 실시예들에 따라, 전송을 위한 처리는 전송 처리부에서 수행될 수도 있으며, 전송 처리부는 전송부(14)에 포함되거나 전송부(14)와는 별도의 컴포넌트/모듈로 구성 수 있다.
수신부(21)는 전송 장치(10)가 전송한 비트스트림 또는 해당 비트스트림을 포함하는 파일/세그먼트를 수신할 수 있다. 전송되는 채널에 따라 수신부(21)는 방송망을 통하여 비트스트림 또는 해당 비트스트림을 포함하는 파일/세그먼트를 수신할 수도 있고, 브로드밴드를 통하여 비트스트림 또는 해당 비트스트림을 포함하는 파일/세그먼트를 수신할 수도 있다. 혹은, 수신부(21)는 디지털 저장 매체를 통하여 비트스트림 또는 해당 비트스트림을 포함하는 파일/세그먼트를 수신할 수도 있다.
수신부(21)는 수신된 비트스트림 또는 해당 비트스트림을 포함하는 파일/세그먼트에 대해 전송 프로토콜에 따른 처리를 수행할 수 있다. 수신부(21)는 전송 장치(10)에서 전송을 위한 처리가 수행된 것에 대응되도록, 전송 처리(전송을 위한 처리)의 역과정을 수행할 수 있다. 수신부(21)는 수신한 데이터들 중에서, 인코딩된 포인트 클라우드 데이터를 디캡슐레이션 처리부(22)로 전달하고, 메타 데이터를 메타 데이터 파싱부로 전달할 수 있다. 메타 데이터는 시그널링 테이블의 형태일 수 있다. 실시예들에 따라, 전송을 위한 처리의 역과정은 수신 처리부에서 수행될 수 있다. 수신 처리부, 디캡슐레이션 처리부(22) 및 메타 데이터 파싱부 각각은 수신부(21)에 포함되거나 수신부(21)와는 별도의 컴포넌트/모듈로 구성될 수 있다.
디캡슐레이션 처리부(22)는 수신부(21) 또는 수신 처리부로부터 전달받은 파일 형태의 포인트 클라우드 데이터(즉, 파일 형태의 비트스트림)를 디캡슐레이션할 수 있다. 따라서, 디캡슐레이션 처리부(22)는 '파일/세그먼트 디캡슐레이션 모듈(file/segment decapsulation module)'로 지칭될 수 있다.
디캡슐레이션 처리부(22)는 ISOBMFF 등에 따라 파일들을 디캡슐레이션함으로써 포인트 클라우드 비트스트림 내지 메타 데이터 비트스트림을 획득할 수 있다. 실시예들에 따라, 메타 데이터(메타데이터 비트스트림)는 포인트 클라우드 비트스트림에 포함될 수도 있다. 획득된 포인트 클라우드 비트스트림은 복호화부(23)로 전달될 수 있으며, 획득된 메타 데이터 비트스트림은 메타 데이터 처리부로 전달될 수 있다. 메타 데이터 처리부는 복호화부(23)에 포함될 수도 있고, 또는 별도의 컴포넌트/모듈로 구성될 수도 있다. 디캡슐레이션 처리부(23)가 획득하는 메타 데이터는 파일 포맷 내의 박스 혹은 트랙 형태일 수 있다. 디캡슐레이션 처리부(23)는 필요한 경우 메타 데이터 처리부로부터 디캡슐레이션에 필요한 메타 데이터를 전달받을 수도 있다. 메타 데이터는 복호화부(23)로 전달되어 디코딩 과정(S23)에 사용될 수도 있고, 또는 렌더링부(24)로 전달되어 렌더링 과정(S24)에 사용될 수도 있다.
복호화부(23)는 비트스트림을 입력 받아 부호화부(12)의 동작에 대응하는 동작을 수행함으로써, 포인트 클라우드 비트스트림(인코딩된 포인트 클라우드 데이터)을 디코딩하는 디코딩 과정(S23)을 수행할 수 있다. 따라서, 복호화부(23)는 '포인트 클라우드 비디오 디코더(point cloud video decoder)'로 지칭될 수 있다.
복호화부(23)는 포인트 클라우드 데이터를 지오메트리 및 어트리뷰트로 나누어 디코딩할 수 있다. 예를 들어, 복호화부(23)는 포인트 클라우드 비트스트림에 포함된 지오메트리 비트스트림으로부터 지오메트리를 복원(디코딩)할 수 있고, 포인트 클라우드 비트스트림에 포함된 어트리뷰트 비트스트림 및 복원된 지오메트리를 기반으로 어트리뷰트를 복원(디코딩)할 수 있다. 복원된 지오메트리에 따른 포지션 정보 및 디코딩된 어트리뷰트에 따른 어트리뷰트(컬러 또는 텍스처 등)를 기반으로 3차원의 포인트 클라우드 비디오/영상이 복원될 수 있다. 디코딩 과정(S23)에 대해서는 아래에서 더욱 상세하게 설명하도록 한다.
렌더링부(24)는 복원된 포인트 클라우드 비디오를 렌더링하는 렌더링 과정(S24)을 수행할 수 있다. 따라서, 렌더링부(24)는 '렌더러(renderer)'로 지칭될 수 있다.
렌더링 과정(S24)은 3D 공간상에 포인트 클라우드 콘텐트를 렌더링하고 디스플레이하는 과정을 의미할 수 있다. 렌더링 과정(S24)은 디코딩 과정을 통해 디코딩된 포인트들의 포지션 정보 및 어트리뷰트 정보에 기반하여 원하는 렌더링 방식에 따라 렌더링할 수 있다.
피드백 과정(S25)은 렌더링 과정(S24) 또는 디스플레이 과정에서 획득될 수 있는 다양한 피드백 정보들을 전송 장치(10)로 전달하거나 수신 장치(20) 내 다른 구성들로 전달하는 과정을 포함할 수 있다. 피드백 과정(S25)은 도 1의 수신 장치(20)에 포함된 구성들 중에서 하나 이상에 의해 수행되거나, 또는 도 9 및 도 10에 표현된 구성들 중에서 하나 이상에 의해 수행될 수 있다. 실시예들에 따라, 피드백 과정(S25)은 '피드백부' 또는 '센싱/트랙킹부(sensing/tracking)'에 의해 수행될 수도 있다.
포인트 클라우드 부호화 장치의 개요
도 3은 본 개시의 실시예들에 따른 포인트 클라우드 부호화 장치(300)의 예시를 나타낸다. 도 3의 포인트 클라우드 부호화 장치(300)는 도 1의 부호화부(12)와 구성 및 기능에서 대응될 수 있다.
도 3에 예시된 바와 같이, 포인트 클라우드 부호화 장치(300)는 좌표계 변환부(305), 지오메트리 양자화부(310), 옥트리 분석부(315), 근사화부(320), 지오메트리 인코딩부(325), 복원부(330), 어트리뷰트 변환부(340), RAHT 변환부(345), LOD 생성부(350), 리프팅부(355), 어트리뷰트 양자화부(360), 어트리뷰트 인코딩부(365) 및/또는 컬러 변환부(335)를 포함할 수 있다.
획득부(11)에 의해 획득된 포인트 클라우드 데이터는 네트워크의 상황 혹은 애플리케이션 등에 따라 포인트 클라우드 콘텐트의 질(예를 들어, 무손실-lossless, 손실-lossy, near-lossless)을 조절하기 위한 과정들을 거칠 수 있다. 또한, 획득된 포인트 클라우드 콘텐트의 각 포인트들을 손실 없이 전송할 수도 있지만, 그럴 경우 포인트 클라우드 콘텐트의 크기가 크기 때문에 실시간 스트리밍이 가능하지 않을 수 있다. 따라서, 포인트 클라우드 콘텐트의 원활한 제공을 위하여, 최대 타깃 비트율(bitrate)에 맞추어 포인트 클라우드 콘텐트를 재구성하는 과정이 필요하다.
포인트 클라우드 콘텐트의 질을 조절하기 위한 과정들은 포인트들의 위치 정보(지오메트리 정보에 포함된 포지션 정보) 또는 색상 정보(어트리뷰트 정보에 포함된 컬러 정보)를 재구성하는 과정과 인코딩하는 과정 등일 수 있다. 포인트들의 포지션 정보를 재구성 및 인코딩하는 과정을 지오메트리 코딩이라 지칭하고, 각 포인트들과 연관된 어트리뷰트 정보를 재구성 및 인코딩하는 과정을 어트리뷰트 코딩이라고 지칭할 수 있다.
지오메트리 코딩은 지오메트리 양자화 과정, 복셀화 과정, 옥트리 분석 과정, 근사화 과정, 지오메트리 인코딩 과정 및/또는 좌표계 변환 과정을 포함할 수 있다. 또한, 지오메트리 코딩은 지오메트리 복원 과정을 더 포함할 수 있다. 어트리뷰트 코딩은 색상 변환 과정, 어트리뷰트 변환 과정, 예측 변환 과정, 리프팅 변환 과정, RAHT 변환 과정, 어트리뷰트 양자화 과정, 어트리뷰트 인코딩 과정 등을 포함할 수 있다.
지오메트리 코딩
좌표계 변환 과정은 포인트들의 포지션들에 대한 좌표계(coordinate)를 변환하는 과정에 해당할 수 있다. 따라서, 좌표계 변환 과정은 'transform coordinates'로 지칭될 수 있다. 좌표계 변환 과정은 좌표계 변환부(305)에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 좌표계 변환부(305)는 포인트들의 포지션을 글로벌 공간 좌표계로부터 3차원 공간(예를 들어, X축, Y축 및 Z축 좌표계로 표현되는 3차원 공간 등)의 포지션 정보로 변환할 수 있다. 실시예들에 따른 3차원 공간의 포지션 정보는 '지오메트리 정보'로 지칭될 수 있다.
지오메트리 양자화 과정은 포인트들의 포지션 정보를 양자화하는 과정에 해당할 수 있으며, 지오메트리 양자화부(310)에 의해 수행될 수 있다. 예를 들어, 지오메트리 양자화부(310)는 포인트들의 포지션 정보들 중에서 최소의 (x, y, z) 값을 가지는 포지션 정보를 찾고, 각 포인트들의 포지션 정보들로부터 최소의 (x, y, z) 값을 가지는 포지션 정보를 차감할 수 있다. 또한, 지오메트리 양자화부(310)는 차감된 값에 미리 설정된 양자 스케일(quantization scale) 값을 곱한 후에, 그 결과를 가까운 정수(integer) 값으로 조정(내리거나 올려)함으로써, 양자화 과정을 수행할 수 있다.
복셀화 과정은 양자화 과정을 통해 양자화된 지오메트리 정보를 3차원 공간 상에 존재하는 특정 복셀(voxel)로 매칭하는 과정에 해당할 수 있다. 복셀화 과정 또한 지오메트리 양자화부(310)에 의해 수행될 수 있다. 지오메트리 양자화부(310)는 양자화 과정이 적용된 각 포인트들을 재구성하기 위해, 포인트들의 포지션 정보를 기반으로 옥트리(octree) 기반 복셀화(voxelization)를 수행할 수 있다.
지오메트리 인코딩 과정은 오큐판시 코드에 대해 엔트로피 코딩을 수행하는 과정에 해당할 수 있다. 지오메트리 인코딩 과정은 지오메트리 인코딩부(325)에 의해 수행될 수 있다. 지오메트리 인코딩부(325)는 오큐판시 코드에 대한 엔트로피 코딩을 수행할 수 있다. 생성된 오큐판시 코드는 바로 인코딩될 수도 있고, 압축 효율을 높이기 위해 인트라/인터 코딩 과정을 통해서 인코딩될 수도 있다. 수신 장치(20)는 오큐판시 코드를 통해서 옥트리를 재구성할 수 있다.
한편, 포인트들이 없거나 매우 적은 특정 영역의 경우, 모든 영역을 복셀화 시키는 것은 비효율적일 수도 있다. 즉, 특정 영역에는 포인트들이 거의 존재하지 않으므로, 전체 옥트리를 구성할 필요가 없을 수 있다. 이러한 경우를 위해, 조기 종료(early termination) 방안이 필요할 수 있다.
포인트 클라우드 부호화 장치(300)는 특정 영역(리프 노드에 해당하지 않는 특정 영역)에 대해, 이 특정 영역에 대응하는 노드(특정 노드)를 8개의 서브 노드들(자식 노드들)로 나누는 대신에, 해당 특정 영역에 대해서만 직접 포인트들의 위치를 전송하거나, 또는 표면 모델(surface model)을 사용하여 특정 영역 내의 포인트의 포지션을 복셀 기반으로 재구성할 수 있다.
특정 노드에 대해서 직접 각 포인트들의 위치를 전송하는 모드는 직접 모드(direct mode)일 수 있다. 포인트 클라우드 부호화 장치(300)는 직접 모드를 가능하게 하기 위한 조건들의 만족 여부를 체크할 수 있다.
직접 모드를 가능하게 하기 위한 조건은 1) 직접 모드 사용 옵션이 활성화되어 있어야 함, 2) 해당 특정 노드가 리프 노드에 해당하지 않음, 3) 해당 특정 노드 내에 한계치(threshold) 이하의 포인트들이 존재해야 함, 및 4) 직접 전송하고자 하는 포인트들의 총 개수가 한계치를 넘지 않음을 포함할 수 있다.
포인트 클라우드 부호화 장치(300)는 위 조건들이 모두 만족하는 경우에 해당 특정 노드에 대해서 직접적으로 포인트의 포지션 값을 지오메트리 인코딩부(325)를 통해 엔트로피 코딩하여 전송할 수 있다.
표면 모델을 사용하여 특정 영역 내의 포인트의 위치를 복셀 기반으로 재구성하는 모드는 트리숩 모드(trisoup mode)일 수 있다. 트리숩 모드는 근사화부(320)에 의해 수행될 수 있다. 근사화부(320)는 옥트리의 특정 레벨을 정하고, 정한 특정 레벨부터는 표면 모델을 사용하여 노드 영역 내의 포인트들의 위치를 복셀 기반으로 재구성할 수 있다.
포인트 클라우드 부호화 장치(300)는 트리숩 모드를 선택적으로 적용할 수도 있다. 구체적으로, 포인트 클라우드 부호화 장치(300)는 트리숩 모드 사용 시에, 트리숩 모드가 적용될 레벨(특정 레벨)을 지정할 수 있다. 예를 들어, 지정된 특정 레벨이 옥트리의 깊이(d)와 같으면 트리숩 모드가 적용되지 않을 수 있다. 즉, 지정된 특정 레벨은 옥트리의 깊이 값보다 작아야 한다.
지정된 특정 레벨의 노드들의 3차원 정육면체 영역을 블록(block)이라고 하며, 하나의 블록은 하나 이상의 복셀을 포함할 수 있다. 블록 또는 복셀은 브릭(brick)에 대응될 수도 있다. 각 블록은 12개의 엣지(edge)를 가지고 있을 수 있으며, 근사화부(320)는 각 엣지가 포인트를 가진 복셀(occupied voxel)과 인접했는지 여부에 체크할 수 있다. 각 엣지는 여러 개의 점유된(occupied) 복셀들과 인접할 수 있다. 복셀과 인접한 엣지의 특정 위치를 버텍스(vertex)라고 하며, 근사화부(320)는 하나의 엣지에 여러 개의 점유된 복셀들이 인접한 경우에는 해당 위치들의 평균 위치를 버텍스로 정할 수 있다.
포인트 클라우드 부호화 장치(300)는 버텍스가 존재하는 경우에, 엣지의 시작점 (x, y, z), 엣지의 방향벡터 (△x, △y, △z) 및, 버텍스의 위치 값(엣지 내의 상대적 위치 값)들을 지오메트리 인코딩부(325)를 통해 엔트로피 코딩할 수 있다.
지오메트리 복원 과정은 옥트리 및/또는 근사화된 옥트리를 재구성하여 복원된 지오메트리를 생성하는 과정에 해당할 수 있다. 지오메트리 복원 과정은 복원부(330)에 의해 수행될 수 있다. 복원부(330)는 삼각형 재구성(triangle reconstruction), 업-샘플링(up-sampling), 복셀화 과정 등을 통하여 지오메트리 복원 과정을 수행할 수 있다.
근사화부(320)에서 트리숩 모드가 적용된 경우에, 복원부(330)는 엣지의 시작점, 엣지의 방향 벡터와 버텍스의 위치 값을 기반으로 삼각형을 재구성할 수 있다.
복원부(330)는 삼각형의 엣지를 따라서 중간에 포인트들을 추가하여 복셀화하기 위해서 업샘플링 과정을 수행할 수 있다. 복원부(330)는 업샘플링 요소 값(upsampling factor)과 블록의 너비를 기준으로 추가 포인트들을 생성할 수 있다. 이러한 포인트들은 refined 버텍스들이라 할 수 있다. 복원부(330)는 refined 버텍스들을 복셀화할 수 있으며, 포인트 클라우드 부호화 장치(300)는 복셀화된 위치 값을 기준으로 어트리뷰트 코딩을 수행할 수 있다.
실시예들에 따라, 지오메트리 인코딩부(325)는 컨텍스트 적응적 산술(context adaptive arithmetic) 코딩을 적용하여 압축 효율을 높일 수 있다. 지오메트리 인코딩부(325)는 산술 코드를 사용하여 오큐판시 코드를 바로 엔트로피 코딩할 수 있다. 실시예들에 따라, 지오메트리 인코딩부(325)는 주변 이웃 노드들의 오큐판시 여부를 기반으로 적응적으로 인코딩을 수행하거나(인트라 코딩) 또는, 이전 프레임의 오큐판시 코드를 기반으로 적응적으로 인코딩을 수행할 수도 있다(인터 코딩). 여기서, 프레임은 같은 시간에 생성된 포인트 클라우드 데이터의 집합을 의미할 수 있다. 인트라 코딩과 인터 코딩은 선택적(optional) 과정이므로, 생략될 수도 있다.
어트리뷰트 코딩
어트리뷰트 코딩은 복원된(재구성된) 지오메트리와 좌표계 변환 전의 지오메트리(원본 지오메트리)에 기반하여 어트리뷰트 정보를 코딩하는 과정에 해당할 수 있다. 어트리뷰트는 지오메트리에 종속적일 수 있으므로, 어트리뷰트 코딩에 복원된 지오메트리가 활용될 수 있다.
앞서 설명된 바와 같이, 어트리뷰트는 색상, 반사율 등을 포함할 수 있다. 어트리뷰트에 포함된 정보 또는 파라미터에 대해 같은 어트리뷰트 코딩 방법이 적용될 수 있다. 색상은 3개의 요소를 가지고 반사율은 1개의 요소를 가지며, 각 요소마다 독립적으로 처리될 수 있다.
어트리뷰트 코딩은 색상 변환 과정, 어트리뷰트 변환 과정, 예측 변환 과정, 리프팅 변환 과정, RAHT 변환 과정, 어트리뷰트 양자화 과정, 어트리뷰트 인코딩 과정 등을 포함할 수 있다. 예측 변환 과정, 리프팅 변환 과정, RAHT 변환 과정은 선택적으로 사용되거나, 하나 또는 그 이상의 조합이 사용될 수 있다.
색상 변환 과정은 어트리뷰트 내 색상의 포맷을 다른 포맷으로 변환하는 과정에 해당할 수 있다. 색상 변환 과정은 컬러 변환부(335)에 의해 수행될 수 있다. 즉, 컬러 변환부(335)는 어트리뷰트 내 색상을 변환할 수 있다. 예를 들어, 컬러 변환부(335)는 어트리뷰트 내 색상을 RGB로부터 YCbCr로 변환하는 코딩 작업을 수행할 수 있다. 실시예들에 따라, 컬러 변환부(335)의 동작, 즉 색상 변환 과정은 어트리뷰트에 포함된 색상 값에 따라 옵셔널(optional)하게 적용될 수 있다.
앞서 설명된 바와 같이, 하나의 복셀에 하나 또는 그 이상의 포인트들이 존재하는 경우에, 이들을 해당 복셀에 대한 하나의 포인트 정보로 통합하여 나타내기 위해 복셀 내에 존재하는 포인트들에 대한 위치 값이 복셀의 중앙점으로 설정될 수 있다. 이에 따라, 해당 포인트들에 연관된 어트리뷰트들의 값을 변환하는 과정이 필요할 수 있다. 또한, 트리숩 모드가 수행된 경우에도 어트리뷰트 변환 과정이 수행될 수 있다.
어트리뷰트 변환 과정은 지오메트리 코딩이 수행되지 않은 포지션 및/또는 재구성된 지오메트리에 기반하여 어트리뷰트를 변환하는 과정에 해당할 수 있다. 예를 들어, 어트리뷰트 변환 과정은 복셀에 포함된 포인트의 포지션에 기반하여 해당 포지션의 포인트가 가지는 어트리뷰트를 변환하는 과정에 해당할 수 있다. 어트리뷰트 변환 과정은 어트리뷰트 변환부(340)에 의해 수행될 수 있다.
어트리뷰트 변환부(340)는 복셀의 중앙 위치 값과 특정 반경 내에 이웃하고 있는 포인트(이웃 포인트)들의 어트리뷰트 값들의 평균 값을 계산할 수 있다. 또는, 어트리뷰트 변환부(340)는 중앙 위치와의 거리에 따른 가중치를 어트리뷰트 값들에 적용하고, 가중치가 적용된 어트리뷰트 값들의 평균 값을 계산할 수도 있다. 이 경우, 각 복셀은 위치와 계산된 어트리뷰트 값을 가지게 된다.
예측 변환 과정은 현재 포인트(예측의 대상에 해당하는 포인트)에 이웃하는 하나 이상의 포인트들(이웃 포인트들)의 어트리뷰트 값에 기반하여 현재 포인트의 어트리뷰트 값을 예측하는 과정에 해당할 수 있다. 예측 변환 과정은 LOD(level of detail) 생성부(350)에 의해 수행될 수 있다.
예측 변환은 LOD 변환 기법이 적용된 방법으로서, LOD 생성부(350)는 각 포인트들의 LOD 거리 값을 기준으로 각 포인트들의 LOD 값을 계산하여 설정할 수 있다.
LOD 생성부(350)는 예측 변환을 위해 각 포인트들에 대한 예측기(predictor)를 생성할 수 있다. 따라서, N개의 포인트들이 존재하는 경우에는 N개의 예측기들이 생성될 수 있다. 예측기는 각 포인트들에 대한 LOD 값, 이웃 포인트들에 대한 인덱싱 정보, 및 이웃 포인트들과의 거리 값을 기반으로 하여 가중치 값(= 1/거리)을 계산하여 설정할 수 있다. 여기서, 이웃 포인트들은 현재 포인트로부터 LOD 별로 설정된 거리 내에 존재하는 포인트들일 수 있다.
또한, 예측기는 이웃 포인트들의 어트리뷰트 값에 '설정된 가중치 값'을 곱하고, 가중치 값이 곱해진 어트리뷰트 값들을 평균한 값을 현재 포인트의 예측된 어트리뷰트 값으로 설정할 수 있다. 현재 포인트의 어트리뷰트 값에서 해당 현재 포인트의 예측된 어트리뷰트 값을 뺀 잔여(residual) 어트리뷰트 값에 대해 어트리뷰트 양자화 과정이 수행될 수 있다.
리프팅 변환 과정은 예측 변환 과정과 마찬가지로, LOD 생성 과정을 통해 포인트들을 디테일 레벨의 집합으로 재구성하는 과정에 해당할 수 있다. 리프팅 변환 과정은 리프팅부(355)에 의해 수행될 수 있다. 리프팅 변환 과정도 각 포인트들에 대한 예측기를 생성하는 과정, 계산된 LOD를 예측기에 설정하는 과정, 이웃 포인트들을 등록하는 과정, 및 현재 포인트와 이웃 포인트들 간의 거리에 따른 가중치를 설정하는 과정 등을 포함할 수 있다.
RAHT 변환 과정은 옥트리의 하위(lower) 레벨에 있는 노드와 연관된 어트리뷰트 정보를 사용하여 상위 레벨에 있는 노드들의 어트리뷰트 정보를 예측하는 방법에 해당할 수 있다. 즉, RATH 변환 과정은 옥트리 백워드(backward) 스캔을 통한 어트리뷰트 정보 인트라 코딩 방법에 해당할 수 있다. RAHT 변환 과정은 RAHT 변환부(345)에 의해 수행될 수 있다.
RAHT 변환부(345)는 복셀에서 전체 영역으로 스캔하며 각 스텝에서 복셀을 더 큰 블록으로 합산(병합)하면서 루트 노드까지 RAHT 변환 과정을 수행할 수 있다. RAHT 변환부(345)는 점유된(occupied) 노드에 대해서만 RAHT 변환 과정을 수행하므로, 점유되지 않은 empty 노드의 경우에는 바로 위의 상위 레벨의 노드를 대상으로 RAHT 변환 과정을 수행할 수 있다.
어트리뷰트 양자화 과정은 RAHT 변환부(345), LOD 생성부(350) 및/또는 리프팅부(355)로부터 출력된 어트리뷰트를 양자화하는 과정에 해당할 수 있다. 어트리뷰트 양자화 과정은 어트리뷰트 양자화부(360)에 의해 수행될 수 있다. 어트리뷰트 인코딩 과정은 양자화된 어트리뷰트를 인코딩하여 어트리뷰트 비트스트림을 출력하는 과정에 해당할 수 있다. 어트리뷰트 인코딩 과정은 어트리뷰트 인코딩부(365)에 의해 수행될 수 있다.
포인트 클라우드 복호화 장치의 개요
도 4는 본 개시의 일 실시예에 따른 포인트 클라우드 복호화 장치(4400)의 예시를 나타낸다. 도 4의 포인트 클라우드 복호화 장치(4400)는 도 1의 복호화부(23)와 구성 및 기능에서 대응될 수 있다.
포인트 클라우드 복호화 장치(4400)는 전송 장치(10)로부터 전송된 데이터들(비트스트림)에 기반하여, 디코딩 과정을 수행할 수 있다. 디코딩 과정은 비트스트림을 대상으로 앞서 설명된 인코딩 동작에 대응하는 동작을 수행하여 포인트 클라우드 비디오를 복원(디코딩)하는 과정을 포함할 수 있다.
도 4에 예시된 바와 같이, 디코딩 과정은 지오메트리 디코딩 과정과 어트리뷰트 디코딩 과정을 포함할 수 있다. 지오메트리 디코딩 과정은 지오메트리 복호화부(410)에 의해 수행될 수 있으며, 어트리뷰트 디코딩 과정은 어트리뷰트 복호화부(420)에 의해 수행될 수 있다. 즉, 포인트 클라우드 복호화 장치(400)는 지오메트리 복호화부(410) 및 어트리뷰트 복호화부(420)를 포함할 수 있다.
지오메트리 복호화부(410)는 지오메트리 비트스트림으로부터 지오메트리를 복원할 수 있고, 어트리뷰트 복호화부(420)는 복원된 지오메트리와 어트리뷰트 비트스트림에 기반하여 어트리뷰트를 복원할 수 있다. 또한, 포인트 클라우드 복호화 장치(400)는 복원된 지오메트리에 따른 포지션 정보 및 복원된 어트리뷰트에 따른 어트리뷰트 정보를 기반으로 3차원의 포인트 클라우드 비디오(포인트 클라우드 데이터)를 복원할 수 있다.
도 5는 본 개시의 다른 일 실시예에 따른 포인트 클라우드 복호화 장치(500)의 구체적인 예시를 나타낸다. 도 5에 예시된 바와 같이, 포인트 클라우드 복호화 장치(500)는 지오메트리 디코딩부(505), 옥트리 합성부(510), 근사화 합성부(515), 지오메트리 복원부(520), 좌표계 역변환부(525), 어트리뷰트 디코딩부(530), 어트리뷰트 역양자화부(535), RATH 변환부(550), LOD 생성부(540), 역리프팅부(545) 및/또는 컬러 역변환부(555)를 포함할 수 있다.
지오메트리 디코딩부(505), 옥트리 합성부(510), 근사화 합성부(515), 지오메트리 복원부(520) 및 좌표계 역변환부(550)는 지오메트리 디코딩을 수행할 수 있다. 지오메트리 디코딩은 도 1 내지 도 3에서 설명한 지오메트리 코딩의 역과정으로 수행될 수 있다. 지오메트리 디코딩은 다이렉트 코딩(direct coding) 및 트라이숩 지오메트리 디코딩(trisoup geometry decoding)을 포함할 수 있다. 다이렉트 코딩 및 트라이숩 지오메트리 디코딩은 선택적으로 적용될 수 있다.
지오메트리 디코딩부(505)는 수신한 지오메트리 비트스트림을 아리스메틱 코딩을 기반으로 디코딩할 수 있다. 지오메트리 디코딩부(505)의 동작은 지오메트리 인코딩부(335)가 수행하는 동작의 역과정에 대응할 수 있다.
옥트리 합성부(510)는 디코딩된 지오메트리 비트스트림으로부터(또는, 디코딩 결과 확보된 지오메트리에 관한 정보)로부터 오큐판시 코드를 획득하여 옥트리를 생성할 수 있다. 옥트리 합성부(510)의 동작은 옥트리 분석부(315)가 수행하는 동작의 역과정에 대응할 수 있다.
근사화 합성부(515)는 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우에 디코딩된 지오메트리 및/또는 생성된 옥트리에 기반하여 서페이스를 합성할 수 있다.
지오메트리 복원부(520)는 서페이스 및 디코딩된 지오메트리에 기반하여 지오메트리를 복원할 수 있다. 다이렉트 코딩이 적용된 경우에, 지오메트리 복원부(520)는 다이렉트 코딩이 적용된 포인트들의 포지션 정보들을 직접 가져와서 추가할 수 있다. 또한, 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우에, 지오메트리 복원부(520)는 재구성 동작, 예를 들면 삼각형 재구성, 업-샘플링, 복셀화 동작 등을 수행하여 지오메트리를 복원할 수 있다. 복원된 지오메트리는 어트리뷰트들을 포함하지 않는 포인트 클라우드 픽쳐 또는 프레임을 포함할 수 있다.
좌표계 역변환부(550)는 복원된 지오메트리를 기반으로 좌표계를 변환하여 포인트들의 포지션들을 획득할 수 있다. 예를 들어, 좌표계 역변환부(550)는 포인트들의 포지션을 3차원 공간(예를 들어, X축, Y축 및 Z축 좌표계로 표현되는 3차원 공간 등)으로부터 글로벌 공간 좌표계의 위치 정보로 역변환할 수 있다.
어트리뷰트 디코딩부(530), 어트리뷰트 역양자화부(535), LOD 생성부(540) 및/또는 역리프팅부(545)는 어트리뷰트 디코딩을 수행할 수 있다. 어트리뷰트 디코딩은 RAHT 변환 디코딩, 예측 변환 디코딩 및 리프팅 변환 디코딩을 포함할 수 있다. 상술한 3가지의 디코딩들은 선택적으로 사용되거나, 하나 또는 그 이상의 디코딩들의 조합이 사용될 수 있다.
어트리뷰트 디코딩부(530)는 아리스메틱 코딩에 기반하여 어트리뷰트 비트스트림을 디코딩할 수 있다. 예를 들어, 각 포인트들의 예측기에 이웃 포인트들이 존재하지 않아 현재 포인트의 어트리뷰트 값이 직접 엔트로피 인코딩된 경우에, 어트리뷰트 디코딩부(530)는 현재 포인트의 어트리뷰트 값(양자화되지 않은 어트리뷰트 값)을 디코딩할 수 있다. 다른 예로, 현재 포인트들의 예측기에 이웃 포인트들이 존재하여 양자화된 잔여 어트리뷰트 값이 엔트로피 인코딩된 경우에, 어트리뷰트 디코딩부(530)는 양자화된 잔여 어트리뷰트 값을 디코딩할 수 있다.
어트리뷰트 역양자화부(535)는 디코딩된 어트리뷰트 비트스트림 또는 디코딩 결과 확보한 어트리뷰트에 대한 정보를 역양자화하고, 역양자화된 어트리뷰트들(또는, 어트리뷰트 값들)을 출력할 수 있다. 예를 들어, 어트리뷰트 디코딩부(530)로부터 양자화된 잔여 어트리뷰트 값이 출력된 경우, 어트리뷰트 역양자화부(535)는 양자화된 잔여 어트리뷰트 값을 역양자화하여 잔여 어트리뷰트 값을 출력할 수 있다. 역양자화 과정은 포인트 클라우드 부호화 장치(300)의 어트리뷰트 인코딩 여부에 기반하여 선택적으로 적용될 수 있다. 즉, 각 포인트들의 예측기에 이웃 포인트들이 존재하지 않아 현재 포인트의 어트리뷰트 값이 직접 인코딩된 경우에, 어트리뷰트 디코딩부(530)는 양자화되지 않은 현재 포인트의 어트리뷰트 값을 출력할 수 있으며, 어트리뷰트 인코딩 과정은 스킵될 수 있다.
RATH 변환부(550), LOD 생성부(540) 및/또는 역리프팅부(545)는 재구성된 지오메트리 및 역양자화된 어트리뷰트들을 처리할 수 있다. RATH 변환부(550), LOD 생성부(540) 및/또는 역리프팅부(545)는 포인트 클라우드 부호화 장치(300)의 인코딩 동작에 대응하는 디코딩 동작을 선택적으로 수행할 수 있다.
컬러 역변환부(555)는 디코딩된 어트리뷰트들에 포함된 컬러 값(또는, 텍스쳐)을 역변환하기 위한 역변환 코딩을 수행할 수 있다. 컬러 역변환부(555)의 동작은 컬러 변환부(335)의 동작 여부에 기반하여 선택적으로 수행될 수 있다.
도 6은 본 개시의 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 방법/장치와 연동 가능한 구조의 예시를 나타낸다.
도 6의 구조는 서버(AI Server), 로봇(Robot), 자율 주행 차량(Self-Driving Vehicle), XR 장치(XR device), 스마트폰(Smartphone), 가전(Home Appliance) 및/또는 HMD 중에서 적어도 하나 이상이 클라우드 네트워크(Network)와 연결된 구성을 나타낸다. 로봇, 자율 주행 차량, XR 장치, 스마트폰 또는 가전 등은 장치라 지칭될 수 있다. 또한, XR 장치는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 장치(PCC)에 대응되거나 PCC 장치와 연동될 수 있다.
클라우드 네트워크는 클라우드 컴퓨팅 인프라의 일부를 구성하거나 클라우드 컴퓨팅 인프라 안에 존재하는 네트워크를 의미할 수 있다. 여기서, 클라우드 네트워크는 3G 네트워크, 4G 또는 LTE(Long Term Evolution) 네트워크 또는 5G 네트워크 등을 이용하여 구성될 수 있다.
서버는 로봇, 자율 주행 차량, XR 장치, 스마트폰, 가전 및/또는 HMD 중에서 적어도 하나 이상과 클라우드 네트워크를 통하여 연결되고, 연결된 장치들의 프로세싱의 적어도 일부를 도울 수 있다.
HMD는 실시예들에 따른 XR 디바이스 및/또는 PCC 디바이스가 구현될 수 있는 타입 중 하나를 나타낼 수 있다. 실시예들에 따른 HMD 타입의 디바이스는 커뮤니케이션 유닛, 컨트롤 유닛, 메모리 유닛, I/O 유닛, 센서 유닛, 그리고 파워 공급 유닛 등을 포함할 수 있다.
<PCC+XR>
XR/PCC 장치는 PCC 및/또는 XR 기술이 적용되어, HMD, 차량에 구비된 HUD, 텔레비전, 휴대폰, 스마트 폰, 컴퓨터, 웨어러블 디바이스, 가전 기기, 디지털 사이니지, 차량, 고정형 로봇이나 이동형 로봇 등으로 구현될 수도 있다.
XR/PCC 장치는 다양한 센서들을 통해 또는 외부 장치로부터 획득한 3차원 포인트 클라우드 데이터 또는 이미지 데이터를 분석하여 3차원 포인트들에 대한 위치(지오메트리) 데이터 및 어트리뷰트 데이터를 생성함으로써 주변 공간 또는 현실 객체에 대한 정보를 획득하고, 출력할 XR 객체를 렌더링하여 출력할 수 있다. 예컨대, XR/PCC 장치는 인식된 물체에 대한 추가 정보를 포함하는 XR 객체를 해당 인식된 물체에 대응시켜 출력할 수 있다.
<PCC+XR+모바일폰>
XR/PCC 장치는 PCC 기술이 적용되어 모바일폰 등으로 구현될 수 있다. 모바일폰은 PCC 기술에 기반하여 포인트 클라우드 콘텐츠를 디코딩하고, 디스플레이할 수 있다.
<PCC+자율주행+XR>
자율 주행 차량은 PCC 기술 및 XR 기술이 적용되어, 이동형 로봇, 차량, 무인 비행체 등으로 구현될 수 있다. XR/PCC 기술이 적용된 자율 주행 차량은 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 차량은 XR 장치와 구분되며 서로 연동될 수 있다.
XR/PCC 영상을 제공하는 수단을 구비한 자율 주행 차량은 카메라를 포함하는 센서들로부터 센서 정보를 획득하고, 획득한 센서 정보에 기초하여 생성된 XR/PCC 영상을 출력할 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량은 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 차량은 차로, 타 차량, 신호등, 교통 표지판, 이륜차, 보행자, 건물 등과 같은 객체와 대응되는 XR/PCC 객체들을 출력할 수 있다.
실시예들에 의한 VR 기술, AR 기술, MR 기술 및/또는 PCC 기술은, 다양한 디바이스에 적용 가능하다. 즉, VR 기술은 현실 세계의 객체나 배경 등을 CG 영상으로만 제공하는 디스플레이 기술이다. 반면, AR 기술은 실제 사물 영상 위에 가상으로 만들어진 CG 영상을 함께 보여 주는 기술을 의미한다. 나아가, MR 기술은 현실세계에 가상 객체들을 섞고 결합시켜서 보여준다는 점에서 전술한 AR 기술과 유사하다. 그러나, AR 기술에서는 현실 객체와 CG 영상으로 만들어진 가상 객체의 구별이 뚜렷하고, 현실 객체를 보완하는 형태로 가상 객체를 사용하는 반면, MR 기술에서는 가상 객체가 현실 객체와 동등한 성격으로 간주된다는 점에서 AR 기술과는 구별이 된다. 보다 구체적으로 예를 들면, 전술한 MR 기술이 적용된 것이 홀로그램 서비스이다. VR, AR 및 MR 기술을 통합하여 XR 기술로 지칭될 수 있다.
공간 분할
포인트 클라우드 데이터(즉, G-PCC 데이터)는 프레임들(포인트 클라우드 프레임들)의 시퀀스로 이루어진 포인트 클라우드의 볼륨메트릭 인코딩(volumetric encoding)을 나타낼 수 있다. 각 포인트 클라우드 프레임은 포인트들의 수, 포인트들의 포지션들, 및 포인트들의 어트리뷰트를 포함할 수 있다. 포인트들의 수, 포인트들의 포지션들, 및 포인트들의 어트리뷰트는 프레임마다 다를 수 있다. 각 포인트 클라우드 프레임은 특정 타임 인스턴스(particulary time instance)에서 3차원 포인트들의 직교 좌표계(cartesian coordinates) (x, y, z)와 제로 이상의 어트리뷰트들에 의해 명시된 3차원 포인트들의 세트를 의미할 수 있다. 여기서, 3차원 포인트들의 직교 좌표계 (x, y, z)은 포지션 또는 지오메트리일 수 있다.
실시예들에 따라, 본 개시는 포인트 클라우드 데이터를 인코딩(부호화)하기 전에 포인트 클라우드 데이터를 하나 이상의 3차원 블록들로 분할하는 공간 분할 과정을 더 수행할 있다. 3차원 블록은 포인트 클라우드 데이터가 점유하는 3차원 공간의 전부 또는 일부 영역을 의미할 수 있다. 3차원 블록은 타일 그룹(tile group), 타일(tile), 슬라이스(slice), 코딩 유닛(coding unit, CU), 예측 유닛(prediction unit, PU), 또는 변환 단위(transform unit, TU) 중에서 하나 이상을 의미할 수 있다.
3차원 블록에 해당하는 타일은 포인트 클라우드 데이터가 점유하는 3차원 공간의 전부 또는 일부 영역을 의미할 수 있다. 또한, 3차원 블록에 해당하는 슬라이스도 포인트 클라우드 데이터가 점유하는 3차원 공간의 전부 또는 일부 영역을 의미할 수 있다. 타일은 하나의 타일에 포함된 포인트들의 개수에 기초하여 하나 이상의 슬라이스들로 분할될 수 있다. 타일은 바운딩 박스 정보를 갖는 슬라이스들의 그룹일 수 있다. 각 타일의 바운딩 박스 정보는 타일 인벤토리(또는, 타일 파라미터 세트, tile parameter set(TPS))에 명시될 수 있다. 타일은 바운딩 박스 내 다른 타일과 오버랩(overlap)될 수 있다. 슬라이스는 독립적으로 인코딩이 수행되는 데이터의 단위일 수 있으며, 독립적으로 디코딩이 수행되는 데이터의 단위일 수 있다. 즉, 슬라이스는 독립적으로 인코딩 또는 디코딩될 수 있는 포인트들의 세트일 수 있다. 실시예들에 따라, 슬라이스는 코딩된 포인트 클라우드 프레임의 일부 또는 전체를 나타내는 신택스 요소들의 시리즈일 수 있다. 각 슬라이스는 해당 슬라이스가 속하는 타일을 식별하기 위한 인덱스를 포함할 수 있다.
공간 분할된 3차원 블록들은 각각 독립적 또는 비독립적으로 처리될 수 있다. 예를 들어, 공간 분할된 3차원 블록들은 각각 독립적 또는 비독립적으로 인코딩 또는 디코딩될 수 있으며, 각각 독립적 또는 비독립적으로 전송 또는 수신될 수 있다. 또한, 공간 분할된 3차원 블록들은 각각 독립적 또는 비독립적으로 양자화 또는 역양자화될 수 있으며, 각각 독립적 또는 비독립적으로 변환 또는 역변환될 수도 있다. 또한, 공간 분할된 3차원 블록들은 각각 독립적 또는 비독립적으로 렌더링될 수도 있다. 예를 들어, 슬라이스 단위 또는 타일 단위로 인코딩 또는 디코딩이 수행될 있다. 또한, 양자화 또는 역양자화가 타일별로 또는 슬라이스별로 다르게 수행될 수 있으며, 변환 또는 역변환된 타일별로 또는 슬라이스별로 다르게 수행될 수 있다.
이와 같이, 포인트 클라우드 데이터를 하나 이상의 3차원 블록들로 공간 분할하고, 공간 분할된 3차원 블록들을 독립적 또는 비독립적으로 처리하면, 3차원 블록들을 처리하는 과정이 실시간으로 이루어짐과 동시에 해당 과정이 저지연으로 처리될 수 있다. 또한, 포인트 클라우드 데이터가 점유하는 3차원 공간 상의 랜덤 액세스(random access)와 병렬 인코딩 또는 병렬 디코딩이 가능해질 수 있으며, 인코딩 또는 디코딩 과정에서 누적되는 오류를 방지할 수도 있다.
도 7은 본 개시의 실시예들에 따른 공간 분할 과정을 수행하는 전송 장치(700)의 예시를 나타내는 블록도이다. 도 7에 예시된 바와 같이, 전송 장치(700)는 공간 분할 과정을 수행하는 공간 분할부(705), 시그널링 처리부(710), 지오메트리 인코더(715), 어트리뷰트 인코더(720), 인캡슐레이션 처리부(725) 및/또는 전송 처리부(730)를 포함할 수 있다.
공간 분할부(705)는 바운딩 박스 및/또는 서브 바운딩 박스 등에 기반하여 포인트 클라우드 데이터를 하나 이상의 3차원 블록들로 분할하는 공간 분할 과정을 수행할 수 있다. 공간 분할 과정을 통해, 포인트 클라우드 데이터가 하나 이상의 타일들 및/또는 하나 이상의 슬라이스들로 분할될 수 있다. 실시예들에 따라, 공간 분할 과정을 통해, 포인트 클라우드 데이터가 하나 이상의 타일들로 분할되고, 분할된 각 타일이 다시 하나 이상의 슬라이스들로 분할될 수도 있다.
시그널링 처리부(710)는 시그널링 정보를 생성 및/또는 처리(예를 들어, 엔트로피 인코딩)하여 비트스트림 형태로 출력할 수 있다. 이하에서는, 시그널링 처리부로부터 출력되는(시그널링 정보가 인코딩된) 비트스트림을 '시그널링 비트스트림'이라 한다. 시그널링 정보는 공간 분할을 위한 정보 또는 공간 분할에 대한 정보를 포함할 수 있다. 즉, 시그널링 정보는 공간 분할부(705)에서 수행된 공간 분할 과정에 관련된 정보를 포함할 수 있다.
포인트 클라우드 데이터가 하나 이상의 3차원 블록들로 분할된 경우에는, 포인트 클라우드 데이터 중에서 특정 타일 또는 특정 슬라이스에 해당하는 일부의 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하기 위한 정보가 필요할 수 있다. 또한, 포인트 클라우드 데이터에 대한 공간적 접근(또는, 부분적 접근)을 지원하기 위해, 3차원 공간 영역들에 관련된 정보가 필요할 수도 있다. 여기서, 공간적 접근이란, 포인트 클라우드 데이터 전체에서 필요한 일부의 포인트 클라우드 데이터만을 파일로부터 추출하는 것을 의미할 수 있다. 시그널링 정보는 일부의 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하기 위한 정보, 공간적 접근을 지원하기 위한 3차원 공간 영역들에 관련된 정보 등을 포함할 수 있다. 예를 들어, 시그널링 정보는 3차원 바운딩 박스 정보, 3차원 공간 영역 정보, 타일 정보 및/또는 타일 인벤토리 정보 등을 포함할 수 있다.
시그널링 정보는 공간 분할부(705), 지오메트리 인코더(715), 어트리뷰트 인코더(720), 전송 처리부(725) 및/또는 인캡슐레이션 처리부(730)로부터 제공될 수 있다. 또한, 시그널링 처리부(710)는 도 8의 수신 장치(800)로부터 피드백되는 피드백 정보를 공간 분할부(705), 지오메트리 인코더(715), 어트리뷰트 인코더(720), 전송 처리부(725) 및/또는 인캡슐레이션 처리부(730)로 제공할 수 있다.
시그널링 정보는 트랙 내 샘플, 샘플 엔트리, 샘플 그룹, 트랙 그룹 또는 별도의 메타 데이터 트랙 등에 저장되어 시그널링될 수 있다. 실시예들에 따라, 시그널링 정보는 시퀀스 레벨의 시그널링을 위한 시퀀스 파라미터 세트(sequence parameter set, SPS), 지오메트리 코딩 정보의 시그널링을 위한 지오메트리 파라미터 세트(geometry parameter set, GPS), 어트리뷰트 코딩 정보의 시그널링을 위한 어트리뷰트 파라미터 세트(attribute parameter set, APS), 타일 레벨의 시그널링을 위한 타일 파라미터 세트(tile parameter set, TPS)(또는, 타일 인벤토리) 등의 단위로 시그널링될 수 있다. 또한, 시그널링 정보는 슬라이스 또는 타일 등과 같은 코딩 유닛 단위로 시그널링될 수도 있다.
한편, 3차원 블록들의 포지션(포지션 정보)은 지오메트리 인코더(715)로 출력될 수 있으며, 3차원 블록들의 어트리뷰트(어트리뷰트 정보)는 어트리뷰트 인코더(720)로 출력될 수 있다.
지오메트리 인코더(715)는 포지션 정보를 기반으로 옥트리를 구성하고, 구성된 옥트리를 인코딩하여 지오메트리 비트스트림을 출력할 수 있다. 또한, 지오메트리 인코더(715)는 옥트리 및/또는 근사화된 옥트리를 재구성(복원)하여 어트리뷰트 인코더(720)로 출력할 수 있다. 복원된 옥트리는 복원된 지오메트리일 수 있다. 지오메트리 인코더(715)는 도 3의 좌표계 변환부(305), 지오메트리 양자화부(310), 옥트리 분석부(315), 근사화부(320), 지오메트리 인코딩부(325) 및/또는 복원부(330)가 수행하는 동작들의 전부 또는 일부를 수행할 수 있다.
어트리뷰트 인코더(720)는 복원된 지오메트리에 기반하여 어트리뷰트를 인코딩함으로써 어트리뷰트 비트스트림을 출력할 수 있다. 어트리뷰트 인코더(720)는 도 3의 어트리뷰트 변환부(340), RAHT 변환부(345), LOD 생성부(350), 리프팅부(355), 어트리뷰트 양자화부(360), 어트리뷰트 인코딩부(365) 및/또는 컬러 변환부(335)가 수행하는 동작들의 전부 또는 일부를 수행할 수 있다.
인캡슐레이션 처리부(725)는 입력되는 하나 이상의 비트스트림들을 파일 또는 세그먼트 등으로 인캡슐레이션 할 수 있다. 예를 들어, 인캡슐레이션 처리부(725)는 지오메트리 비트스트림, 어트리뷰트 비트스트림, 시그널링 비트스트림을 각각 인캡슐레이션 할 수도 있고, 또는 지오메트리 비트스트림, 어트리뷰트 비트스트림, 시그널링 비트스트림을 다중화하여 인캡슐레이션 할 수 있다. 실시예들에 따라, 인캡슐레이션 처리부(725)는 TLV(type-length-value) 구조의 시퀀스로 구성된 비트스트림(G-PCC 비트스트림)을 파일로 인캡슐레이션할 수 있다. G-PCC 비트스트림을 구성하는 TLV(또는, TLV 인캡슐레이션) 구조들은 지오메트리 비트스트림, 어트리뷰트 비트스트림, 시그널링 비트스트림 등을 포함할 수 있다. 실시예들에 따라, G-PCC 비트스트림은 인캡슐레이션 처리부(725)에서 생성될 수 있고, 전송 처리부(730)에서 생성될 수도 있다. TLV 구조 또는 TLV 인캡슐레이션 구조에 대해서는 뒤에서 상세히 설명하도록 한다. 실시예들에 따라, 인캡슐레이션 처리부(725)는 도 1의 인캡슐레이션 처리부(13)가 수행하는 동작들의 전부 또는 일부를 수행할 수 있다.
전송 처리부(730)는 임의의 전송 프로토콜에 따라 인캡슐레이션된 비트스트림 또는 파일/세그먼트 등의 처리를 수행할 수 있다. 전송 처리부(730)는 도 1을 통해 설명한 전송부(14) 및 전송 처리부가 수행하는 동작들의 전부 또는 일부를 수행할 수 있다.
도 8은 본 개시의 실시예들에 따른 수신 장치(800)의 예시를 나타내는 블록도이다. 수신 장치(800)는 공간 분할을 수행하는 전송 장치(700)의 동작들에 대응하는 동작들을 수행할 수 있다. 도 8에 예시된 바와 같이, 수신 장치(800)는 수신 처리부(805), 디캡슐레이션 처리부(810), 시그널링 처리부(815), 지오메트리 디코더(820), 어트리뷰트 인코더(825) 및/또는 후처리부(830)를 포함할 수 있다.
수신 처리부(805)는 G-PCC 비트스트림이 인캡슐레이션된 파일/세그먼트, G-PCC 비트스트림 또는 비트스트림을 수신하고, 이들을 대상으로 전송 프로토콜에 따른 처리를 수행할 수 있다. 수신 처리부(805)는 도 1을 통해 설명한 수신부(21) 및 수신 처리부가 수행하는 동작들의 전부 또는 일부를 수행할 수 있다.
디캡슐레이션 처리부(810)는 인캡슐레이션 처리부(725)가 수행하는 동작들의 역과정을 수행하여 G-PCC 비트스트림을 획득할 수 있다. 디캡슐레이션 처리부(810)는 파일/세그먼트를 디캡슐레이션하여 G-PCC 비트스트림을 획득할 수 있다. 예를 들어, 디캡슐레이션 처리부(810)는 시그널링 비트스트림을 획득하여 시그널링 처리부(815)로 출력할 수 있고, 지오메트리 비트스트림을 획득하여 지오메트리 디코더(820)로 출력할 수 있으며, 어트리뷰트 비트스트림을 획득하여 어트리뷰트 디코더(825)로 출력할 수 있다. 디캡슐레이션 처리부(810)는 도 1의 디캡슐레이션 처리부(22)가 수행하는 동작들의 전부 또는 일부를 수행할 수 있다.
시그널링 처리부(815)는 시그널링 처리부(710)가 수행하는 동작들의 역과정을 수행하여 시그널링 정보를 파싱 및 디코딩할 수 있다. 시그널링 처리부(815)는 시그널링 비트스트림으로부터 시그널링 정보를 파싱 및 디코딩할 수 있다. 시그널링 처리부(815)는 디코딩된 시그널링 정보를 지오메트리 디코더(820), 어트리뷰트 디코더(820) 및/또는 후처리부(830)로 제공할 수 있다.
지오메트리 디코더(820)는 지오메트리 인코더(715)가 수행하는 동작들의 역과정을 수행하여 지오메트리 비트스트림으로부터 지오메트리를 복원할 수 있다. 지오메트리 디코더(820)는 시그널링 정보(지오메트리에 관련된 파라미터들)에 기반하여 지오메트리를 복원할 수 있다. 복원된 지오메트리는 어트리뷰트 디코더(825)로 제공될 수 있다.
어트리뷰트 디코더(825)는 어트리뷰트 인코더(720)가 수행하는 동작들의 역과정을 수행하여 어트리뷰트 비트스트림으로부터 어트리뷰트를 복원할 수 있다. 어트리뷰트 디코더(825)는 시그널링 정보(어트리뷰트에 관련된 파라미터들)와 복원된 지오메트리에 기반하여 어트리뷰트를 복원할 수 있다.
후처리부(830)는 복원된 지오메트리와 복원된 어트리뷰트에 기반하여 포인트 클라우드 데이터를 복원할 수 있다. 포인트 클라우드 데이터의 복원은 복원된 지오메트리와 복원된 어트리뷰트를 서로 매칭시키는 과정을 통해 수행될 수 있다. 실시예들에 따라, 후처리부(830)는 복원된 포인트 클라우드 데이터가 타일 및/또는 슬라이스 단위인 경우에, 시그널링 정보를 기반으로 하여 전송 장치(700)의 공간 분할 과정의 역과정을 수행함으로써, 포인트 클라우드 데이터의 바운딩 박스를 복원할 수 있다. 실시예들에 따라, 후처리부(830)는 바운딩 박스가 공간 분할 과정을 통해 복수 개의 타일들 및/또는 복수 개의 슬라이스들로 분할된 경우에, 시그널링 정보를 기반으로 하여 일부 슬라이스들 및/또는 일부 타일들을 결합함으로써, 바운딩 박스의 일부를 복원할 수도 있다. 여기서, 바운딩 박스의 복원에 이용되는 일부 슬라이스들 및/또는 일부 타일들은 공간적 접근을 원하는 3차원 공간 영역에 관련된 슬라이스들 및/또는 일부 타일들일 수 있다.
TLV 구조
앞서 설명된 바와 같이, G-PCC 비트스트림은 TLV 구조들의 시퀀스로 이루어지는 포인트 클라우드 데이터의 비트스트림을 의미할 수 있다. TLV 구조는 “TLV 인캡슐레이션 구조”, “G-PCC TLV 인캡슐레이션 구조”, 또는 “G-PCC TLV 구조”라 지칭될 수 있다.
TLV 인캡슐레이션 구조에 대한 일 예가 도 9에 나타나 있으며, TLV 인캡슐레이션의 신택스 구조에 대한 일 예가 도 10a에 나타나 있고, TLV 인캡슐레이션 구조의 페이로드 타입에 대한 일 예가 도 10b에 나타나 있다. 각 TLV 인캡슐레이션 구조는 TLV 타입(TLV TYPE), TLV 길이(TLV LENGTH), 및/또는 TLV 페이로드(TLV PAYLOAD)로 구성될 수 있다. TLV 타입은 TLV 페이로드의 타입 정보일 수 있고, TLV 길이는 TLV 페이로드의 길이 정보일 수 있으며, TLV 페이로드는 페이로드(또는, 페이로드 바이트들)일 수 있다. 도 10a에 예시된 TLV 인캡슐레이션 신택스 구조(tlv_encapsulation())를 보면, tlv_type은 TLV 페이로드의 타입 정보를 나타낼 수 있으며, tlv_num_payload_bytes는 TLV 페이로드의 길이 정보를 나타낼 수 있다. 또한, tlv_payload_byte[i]는 TLV 페이로드를 나타낼 수 있다. tlv_payload_byte[i]는 tlv_num_payload_bytes의 값만큼 시그널링될 수 있으며, i은 0으로부터 (tlv_num_payload_bytes - 1)이 될 때까지 1씩 증가할 수 있다.
TLV 페이로드들은 SPS, GPS, 하나 이상의 APS들, 타일 인벤토리, 지오메트리 슬라이스, 하나 이상의 어트리뷰트 슬라이스들, 그리고 하나 이상의 메타 데이터 슬라이스들을 포함할 수 있다. 실시예들에 따라, 각 TLV 인캡슐레이션 구조의 TLV 페이로드는 TLV 페이로드의 타입 정보에 따라 SPS, GPS, 하나 이상의 APS들, 타일 인벤토리, 지오메트리 슬라이스, 하나 이상의 어트리뷰트 슬라이스들, 그리고 하나 이상의 메타데이터 슬라이스들 중 하나를 포함할 수도 있다. TLV 페이로드의 타입 정보를 통해 TLV 페이로드에 포함되는 데이터가 구분될 수 있다. 예를 들어, 도 10b에 예시된 바와 같이, tlv_type의 값이 0이면 TLV 페이로드에 포함되는 데이터가 SPS임을 지시하고, tlv_type의 값이 1이면 TLV 페이로드에 포함되는 데이터가 GPS임을 지시할 수 있다. tlv_type의 값이 2이면 TLV 페이로드에 포함되는 데이터가 지오메트리 슬라이스임을 지시하고, tlv_type의 값이 3이면 TLV 페이로드에 포함되는 데이터가 APS임을 지시할 수 있다. tlv_type의 값이 4이면 TLV 페이로드에 포함되는 데이터가 어트리뷰트 슬라이스임을 지시하고, tlv_type의 값이 5이면 TLV 페이로드에 포함되는 데이터가 타일 인벤토리(또는 타일 파라미터 세트)임을 지시할 수 있다. tlv_type의 값이 6이면 TLV 페이로드에 포함되는 데이터가 frame boundary marker임을 지시하고, tlv_type의 값이 7이면 TLV 페이로드에 포함되는 데이터가 메타 데이터 슬라이스임을 지시할 수 있다. TLV 인캡슐레이션 구조의 페이로드는 HEVC(High Efficiency Video Coding) NAL (Network Abstraction Layer) 유닛의 포맷을 따를 수 있다.
인캡슐레이션/디캡슐레이션
이러한 TLV 인캡슐레이션 구조는 본 명세서에서 언급된 전송부, 전송 처리부, 인캡슐레이션부에서 생성될 수 있다. TLV 인캡슐레이션 구조들로 구성된 G-PCC 비트스트림은 그대로 수신 장치로 전송되거나, 인캡슐레이션되어 수신 장치로 전송될 수도 있다. 예를 들어, 인캡슐레이션 처리부(725)는 TLV 인캡슐레이션 구조들로 이루어진 G-PCC 비트스트림을 파일/세그먼트 형태로 인캡슐레이션하여 전송할 수 있다. 디캡슐레이션 처리부(810)는 인캡슐레이션된 파일/세그먼트를 디캡슐레이션하여 G-PCC 비트스트림을 획득할 수 있다.
실시예들에 따라, G-PCC 비트스트림은 ISOBMFF 기반의 파일 포맷으로 인캡슐레이션될 수 있다. 이 경우, G-PCC 비트스트림은 ISOBMFF 파일 내 싱글 트랙(track) 또는 멀티플 트랙들에 저장될 수 있다. 여기서, 파일 내 싱글 트랙 또는 멀티플 트랙들은 “트랙' 또는 “G-PCC 트랙”이라 지칭될 수 있다. ISOBMFF 기반의 파일은 컨테이너, 컨테이너 파일, 미디어 파일, G-PCC 파일 등으로 지칭될 수 있다. 구체적으로, 파일은 ftyp, moov, mdat이라고 지칭할 수 있는 박스 및/또는 정보 등으로 구성될 수 있다.
ftyp 박스(file type box, 파일 타입 박스)는 해당 파일에 대한 파일 타입 또는 파일 호환성 관련 정보를 제공할 수 있다. 수신 장치는 ftyp 박스를 참조하여 해당 파일을 구분할 수 있다. mdat 박스는 미디어 데이터 박스(media data box)라고도 하며, 실제 미디어 데이터를 포함할 수 있다. 실시예들에 따라, 지오메트리 슬라이스(또는, 코딩된 지오메트리 비트스트림), 제로 이상의 어트리뷰트 슬라이스들(또는, 코딩된 어트리뷰트 비트스트림)은 파일 내 mdat 박스의 샘플에 포함될 수 있다. 여기서, 샘플은 G-PCC 샘플로 지칭될 수 있다. moov 박스는 movie 박스라고도 하며, 해당 파일의 미디어 데이터에 대한 메타 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, moov 박스는 해당 미디어 데이터의 디코딩 및 재생에 필요한 정보를 포함할 수 있고, 해당 파일의 트랙 및 샘플에 관한 정보를 포함할 수 있다. moov 박스는 모든 메타 데이터를 위한 컨테이너 역할을 할 수 있다. moov 박스는 메타 데이터 관련 박스들 중 최상위 레이어의 박스일 수 있다.
실시예들에 따라, moov 박스는 파일의 트랙에 관련된 정보를 제공하는 트랙(trak) 박스를 포함할 수 있으며, trak 박스는 해당 트랙의 미디어 정보를 제공하는 미디어(mdia) 박스(MediaBox), 및 해당 트랙과 해당 트랙에 대응하는 파일의 샘플을 연결(reference)하기 위한 트랙 레퍼런스 컨테이너(tref) 박스를 포함할 수 있다. 미디어 박스(MediaBox)는 해당 미디어 데이터의 정보를 제공하는 미디어 정보 컨테이너(minf) 박스와 스트림의 타입을 지시하는 핸들러(hdlr) 박스(HandlerBox)를 포함할 수 있다. minf 박스는 mdat 박스의 샘플에 관련된 메타 데이터를 제공하는 샘플 테이블(stbl) 박스를 포함할 수 있다. stbl 박스는 사용된 코딩 타입(coding type)에 대한 정보와 해당 코딩 타입을 위해 필요한 초기 정보(initialization information)를 제공하는 샘플 디스크립션 (stsd) 박스를 포함할 수 있다. 실시예들에 따라, 샘플 디스크립션 (stsd) 박스는 트랙을 위한 샘플 엔트리(sample entry)를 포함할 수 있다. 실시예들에 따라, SPS, GPS, APS, 타일 인벤토리와 같은 시그널링 정보(또는, 메타 데이터)는 파일 내 moov 박스의 샘플 엔트리 또는 mdat 박스의 샘플에 포함될 수 있다.
G-PCC 트랙은 지오메트리 슬라이스(또는, 코딩된 지오메트리 비트스트림) 또는 어트리뷰트 슬라이스(또는, 코딩된 어트리뷰트 비트스트림), 또는 지오메트리 슬라이스와 어트리뷰트 슬라이스 둘 다를 캐리하는 볼륨메트릭 비쥬얼 트랙(volumetric visual track)으로 정의될 수 있다. 실시예들에 따라, 볼륨메트릭 비쥬얼 트랙은 미디어 박스(MediaBox)의 핸들러 박스(HandlerBox) 내 볼륨메트릭 비쥬얼 미디어 핸들러 타입(volumetric visual media handler type) 'volv' 및/또는 미디어 박스(MediaBox)의 minf 박스 내 볼륨메트릭 비쥬얼 미디어 헤더(volumetric visual media header, vvhd)에 의해 식별될 수 있다. minf 박스는 미디어 정보 컨테이너 또는 미디어 정보 박스라 지칭될 수 있다. minf 박스는 미디어 박스(MediaBox)에 포함되고, 미디어 박스(MediaBox)는 트랙 박스에 포함되며, 트랙 박스는 파일의 moov 박스에 포함될 수 있다. 싱글 볼륨메트릭 비쥬얼 트랙 또는 멀티플 볼륨메트릭 비쥬얼 트랙들은 파일에 존재할 수 있다.
볼륨메트릭 비쥬얼 미디어 헤더 박스(VolumetricVisualMediaHeaderBox)
볼륨메트릭 비쥬얼 트랙들은 실제 데이터의 전송을 위해 볼륨메트릭 비쥬얼 샘플(VolumetricVisualSample)을 사용할 수 있다. 볼륨메트릭 비쥬얼 샘플 엔트리는 샘플 엔트리 또는 G-PCC 샘플 엔트리로 지칭될 수 있고, 볼륨메트릭 비쥬얼 샘플은 샘플 또는 G-PCC 샘플로 지칭될 수 있다. 싱글 볼륨메트릭 비쥬얼 트랙은 싱글 트랙 또는 G-PCC 싱글 트랙으로 지칭될 수 있고, 멀티플 볼륨메트릭 비쥬얼 트랙들은 멀티플 트랙 또는 멀티플 G-PCC 트랙들로 지칭될 수 있다. 샘플들의 그룹핑, 트랙들의 그룹핑, G-PCC 비트스트림의 싱글 트랙 인캡슐레이션, 또는 G-PCC 비트스트림의 멀티플 트랙들 인캡슐레이션 등에 관련된 시그널링 정보, 또는 공간적 접근을 지원하기 위한 시그널링 정보가 박스 내지 풀 박스(FullBox) 형태로 샘플 엔트리에 추가될 수 있다. 시그널링 정보는 GPCC 엔트리 정보 박스(GPCCEntryInfoBox), GPCC 컴포넌트 타입 박스(GPCCComponentTypeBox), 큐빅 영역 정보 박스(CubicRegionInfoBox), 3D 바운딩 박스 정보 박스(3DBoundingBoxInfoBox), 또는 타일 인벤토리 박스(TileInventoryBox) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
GPCC 엔트리 정보 구조
G-PCC 엔트리 정보 박스(GPCCEntryInfoBox)의 신택스 구조는 아래와 같이 정의될 수 있다.
class GPCCEntryInfoBox extends Box('gpsb') {
GPCCEntryInfoStruct ();
}
위 신택스 구조에서, 'gpsb'의 샘플 엔트리 타입을 가지는 GPCCEntryInfoBox는 GPCCEntryInfoStruct ()를 포함할 수 있다. GPCCEntryInfoStruct ()의 신택스는 아래와 같이 정의될 수 있다.
aligned(8) class GPCCEntryInfoStruct {
unsigned int (1) main_entry_flag;
unsigned int(1) dependent_on;
if (dependent_on) { //non-entry
unsigned int(16) dependency_id;
}
}
GPCCEntryInfoStruct ()는 main_entry_flag와 dependent_on를 포함할 수 있다. main_entry_flag는 G-PCC 비트스트림을 디코딩하기 위한 엔트리 포인트(entry point)인지 아닌지를 지시할 수 있다. dependent_on은 그것의 디코딩이 다른 것들에 따라 달라지는지를 지시한다(dependent_on indicates its decoding is dependent on others). 만일, dependent_on이 샘플 엔트리에 존재하면, dependent_on은 트랙 내 샘플들의 디코딩이 다른 트랙들에 종속된다는 것을 지시할 수 있다. dependent_on의 값이 1이면, GPCCEntryInfoStruct()는 dependency_id를 더 포함할 수 있다. dependency_id는 관련된 데이터를 디코딩하기 위한 트랙들의 식별자를 지시할 수 있다. 만일, dependency_id가 샘플 엔트리에 존재하면, dependency_id는 트랙 내 샘플들의 디코딩이 종속되는 G-PCC 서브 비트스트림을 캐리하는 트랙의 식별자를 나타낼 수 있다. 만일, dependency_id가 샘플 그룹에 존재하면, dependency_id는 관련된 샘플들의 디코딩이 종속되는 G-PCC 서브 비트스트림을 캐리하는 샘플들의 식별자를 나타낼 수 있다.
G-PCC 컴포넌트 정보 구조
G-PCC 컴포넌트 타입 박스(GPCCComponentTypeBox)의 신택스 구조는 아래와 같이 정의될 수 있다.
aligned(8) class GPCCComponentTypeBox extends FullBox('gtyp', version = 0, 0) {
GPCCComponentTypeStruct();
}
'gtyp'의 샘플 엔트리 타입을 가지는 GPCCComponentTypeBox는 GPCCComponentTypeStruct()를 포함할 수 있다. GPCCComponentTypeStruct()의 신택스는 아래와 같이 정의될 수 있다.
aligned(8) class GPCCComponentTypeStruct {
unsigned int(8) numOfComponents;
for (i=0; i< numOfComponents; i++) {
unsigned int(8) gpcc_type;
if(gpcc_type == 4)
unsigned int(8) AttrIdx;
}
// additional fields
}
numOfComponents는 해당 GPCCComponentTypeStruct에 시그널링된 G-PCC 컴포넌트들의 개수를 지시할 수 있다. gpcc_type은 numOfComponents의 값만큼 반복되는 반복문에 의해 GPCCComponentTypeStruct에 포함될 수 있다. 이 반복문은 i가 0으로부터 (numOfComponents - 1)이 될 때까지 1씩 증가하면서 반복될 수 있다. gpcc_type은 G-PCC 컴포넌트의 타입을 지시할 수 있다. 예를 들어, gpcc_type의 값이 2이면 지오메트리 컴포넌트를 지시하고, 4이면 어트리뷰트 컴포넌트를 지시할 수 있다. gpcc_type의 값이 4, 즉 어트리뷰트 컴포넌트를 지시하면, 해당 반복문은 AttrIdx를 더 포함할 수 있다. AttrIdx는 SPS()에서 시그널링된 어트리뷰트의 식별자를 지시할 수 있다. G-PCC 컴포넌트 타입 박스(GPCCComponentTypeBox)는 멀티플 트랙들을 위한 샘플 엔트리에 포함될 수 있다. G-PCC 컴포넌트 타입 박스(GPCCComponentTypeBox)가 G-PCC 비트스트림의 일부 또는 모두를 캐리하는 트랙들의 샘플 엔트리에 존재하면, GPCCComponentTypeStruct()는 각 트랙에 의해 캐리되는 하나 이상의 G-PCC 컴포넌트 타입들을 지시할 수 있다. GPCCComponentTypeStruct()를 포함하는 GPCCComponentTypeBox 또는 GPCCComponentTypeStruct()는 G-PCC 컴포넌트 정보라 지칭될 수 있다.
샘플 그룹
본 개시에서 언급된 인캡슐레이션 처리부는 하나 이상의 샘플들을 그룹핑하여 샘플 그룹을 생성할 수 있다. 본 개시에서 언급된 인캡슐레이션 처리부, 메타 데이터 처리부 또는 시그널링 처리부는 샘플 그룹에 연관된 시그널링 정보를 샘플, 샘플 그룹 또는 샘플 엔트리에 시그널링할 수 있다. 즉, 샘플 그룹에 연관된 샘플 그룹 정보는 샘플, 샘플 그룹 또는 샘플 엔트리에 추가될 수 있다. 샘플 그룹 정보는 3D 바운딩 박스 샘플 그룹 정보, 3D 영역 샘플 그룹 정보, 3D 타일 샘플 그룹 정보, 3D 타일 인벤토리 샘플 그룹 정보 등일 수 있다.
트랙 그룹
본 개시에서 언급된 인캡슐레이션 처리부는 하나 이상의 트랙들을 그룹핑하여 트랙 그룹을 생성할 수 있다. 본 개시에서 언급된 인캡슐레이션 처리부, 메타 데이터 처리부 또는 시그널링 처리부는 트랙 그룹에 연관된 시그널링 정보를 샘플, 트랙 그룹 또는 샘플 엔트리에 시그널링할 수 있다. 즉, 트랙 그룹에 연관된 트랙 그룹 정보는 샘플, 트랙 그룹 또는 샘플 엔트리에 추가될 수 있다. 트랙 그룹 정보는 3D 바운딩 박스 트랙 그룹 정보, 포인트 클라우드 컴포지션 트랙 그룹 정보, 공간 영역 트랙 그룹 정보, 3D 타일 트랙 그룹 정보, 3D 타일 인벤토리 트랙 그룹 정보 등일 수 있다.
샘플 엔트리
도 11은 싱글 트랙을 포함하는 ISOBMFF 기반 파일을 설명하기 위한 도면이다. 도 11의 (a)는 싱글 트랙을 포함하는 ISOBMFF 기반 파일의 레이아웃에 대한 일 예를 나타내며, 도 11의 (b)는 G-PCC 비트스트림이 파일의 싱글 트랙에 저장될 때 mdat 박스의 샘플 구조에 대한 일 예를 나타낸다. 도 12는 멀티플 트랙을 포함하는 ISOBMFF 기반 파일을 설명하기 위한 도면이다. 도 12의 (a)는 멀티플 트랙을 포함하는 ISOBMFF 기반 파일의 레이아웃에 대한 일 예를 나타내며, 도 12의 (b)는 G-PCC 비트스트림이 파일의 싱글 트랙에 저장될 때 mdat 박스의 샘플 구조에 대한 일 예를 나타낸다.
파일의 moov 박스에 포함되는 stsd 박스(SampleDescriptionBox)는 G-PCC 비트스트림을 저장하는 싱글 트랙을 위한 샘플 엔트리를 포함할 수 있다. SPS, GPS, APS, 타일 인벤토리가 파일 내 moov 박스의 샘플 엔트리 또는 mdat 박스의 샘플에 포함될 수 있다. 또한, 지오메트리 슬라이스, 제로 이상의 어트리뷰트 슬라이스들이 파일 내 mdat 박스의 샘플에 포함될 수 있다. G-PCC 비트스트림이 파일의 싱글 트랙에 저장될 때, 각 샘플은 멀티플 G-PCC 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 즉, 각 샘플은 하나 이상의 TLV 인캡슐레이션 구조들로 구성될 수 있다. 싱글 트랙의 샘플 엔트리는 다음과 같이 정의될 수 있다.
Sample Entry Type: 'gpe1', 'gpeg'
Container: SampleDescriptionBox
Mandatory: A 'gpe1' or 'gpeg' sample entry is mandatory
Quantity: One or more sample entries may be present
샘플 엔트리 타입 'gpe1' 또는 'gpeg'는 필수적이며, 하나 이상의 샘플 엔트리들이 존재할 수 있다. G-PCC 트랙은 'gpe1' 또는 'gpeg'의 샘플 엔트리 타입을 가지는 VolumetricVisualSampleEntry를 사용할 수 있다. G-PCC 트랙의 샘플 엔트리는 G-PCC 디코더 컨피규레이션 박스(GPCCConfigurationBox)를 포함할 수 있고, G-PCC 디코더 컨피규레이션 박스는 G-PCC 디코더 컨피규레이션 레코드(GPCCDecoderConfigurationRecord())를 포함할 수 있다. GPCCDecoderConfigurationRecord()는 configurationVersion, profile_idc, profile_compatibility_flags, level_idc, numOfSetupUnitArrays, SetupUnitType, completeness, numOfSepupUnit, setupUnit 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. GPCCDecoderConfigurationRecord()에 포함된 setupUnit array 필드는 하나의 SPS를 포함하는 TLV 인캡슐레이션 구조들을 포함할 수 있다.
샘플 엔트리 타입이 'gpe1'이면, 모든 파라미터 세트들 예를 들어, SPS, GPS, APS, 타일 인벤토리가 setupUints의 어레이에 포함될 수 있다. 샘플 엔트리 타입이 'gpeg'이면, 위의 파라미트 세트들은 setupUints의 어레이(즉, 샘플 엔트리)에 포함되거나 또는 해당 스트림(즉, 샘플)에 포함될 수 있다. 'gpe1'의 샘플 엔트리 타입을 가지는 G-PCC 샘플 엔트리(GPCCSampleEntry)의 신택스에 대한 일 예는 아래와 같다.
aligned(8) class GPCCSampleEntry()
extends VolumetricVisualSampleEntry ('gpe1') {
GPCCConfigurationBox config; //mandatory
3DBoundingBoxInfoBox();
CubicRegionInfoBox();
TileInventoryBox();
}
'gpe1'의 샘플 엔트리 타입을 가지는 G-PCC 샘플 엔트리(GPCCSampleEntry)는 GPCCConfigurationBox, 3DBoundingBoxInfoBox(), CubicRegionInfoBox(), 그리고 TileInventoryBox()를 포함할 수 있다. 3DBoundingBoxInfoBox()는 해당 트랙으로 캐리되는 샘플들과 관련된 포인트 클라우드 데이터의 3D 바운딩 박스 정보를 지시할 수 있다. CubicRegionInfoBox()는 해당 트랙 내 샘플들로 캐리되는 포인트 클라우드 데이터의 하나 이상의 공간 영역 정보를 지시할 수 있다. TileInventoryBox()는 해당 트랙 내 샘플들로 캐리된 포인트 클라우드 데이터의 3D 타일 인벤토리 정보를 지시할 수 있다.
도 11의 (b)에 예시된 바와 같이, 샘플은 지오메트리 슬라이스를 포함하는 TLV 인캡슐레이션 구조들이 포함될 수 있다. 또한, 샘플은 하나 이상의 파라미터 세트들을 포함하는 TLV 인캡슐레이션 구조들을 포함할 수 있다. 또한, 샘플은 하나 이상의 어트리뷰트 슬라이스를 포함하는 TLV 인캡슐레이션 구조들을 포함할 수 있다.
도 12의 (a)에 예시된 바와 같이, G-PCC 비트스트림이 ISOBMFF 기반의 파일의 멀티플 트랙들로 캐리되는 경우에, 각 지오메트리 슬라이스 또는 어트리뷰트 슬라이스는 개별 트랙(indivisual track)에 매핑될 수 있다. 예를 들어, 지오메트리 슬라이스는 트랙 1(track 1)에 매핑될 수 있으며, 어트리뷰트 슬라이스는 트랙2(track 2)에 매핑될 수 있다. 지오메트리 슬라이스를 캐리하는 트랙(track 1)은 지오메트리 트랙 또는 G-PCC 지오메트리 트랙으로 지칭될 수 있고, 어트리뷰트 슬라이스를 캐리하는 트랙(track 2)은 어트리뷰트 트랙 또는 G-PCC 어트리뷰트 트랙으로 지칭될 수 있다. 그리고, 지오메트리 트랙은 지오메트리 슬라이스를 캐리하는 볼륨메트릭 비쥬얼 트랙으로 정의될 수 있으며, 어트리뷰트 트랙은 어트리뷰트 슬라이스를 캐리하는 볼륨메트릭 비쥬얼 트랙으로 정의될 수 있다.
지오메트리 슬라이스와 어트리뷰트 슬라이스 둘 다를 포함하는 G-PCC 비트스트림의 일부를 캐리하는 트랙을 다중화된 트랙(multiplexed track)이라 지칭할 수 있다. 지오메트리 슬라이스와 어트리뷰트 슬라이스가 개별 트랙들(separate tracks)에 저장되는 경우에, 트랙 내 각 샘플은 싱글 G-PCC 컴포넌트의 데이터를 캐리하는 적어도 하나의 TLV 인캡슐레이션 구조를 포함할 수 있다. 이 경우, 각 샘플은 지오메트리와 어트리뷰트 둘 다를 포함하지 않으며, 또한 멀티플 어트리뷰트들을 포함하지 않을 수 있다. G-PCC 비트스트림의 멀티-트랙 인캡슐레이션은 G-PCC 플레이어가 G-PCC 컴포넌트들 중 하나를 효과적(effectively)으로 액세스하는 것을 가능하게 할 수 있다. G-PCC 비트스트림이 멀티플 트랙들로 캐리될 때, G-PCC 플레이어가 G-PCC 컴포넌트들 중 하나를 효과적으로 액세스하기 위해, 다음 조건들이 만족될 필요가 있다.
a) TLV 인캡슐레이션 구조들로 이루어진 G-PCC 비트스트림이 멀티플 트랙들로 캐리될 때, 지오메트리 비트스트림(또는, 지오메트리 슬라이스)을 캐리하는 트랙이 엔트리 포인트가 됨.
b) 샘플 엔트리에서, 해당 트랙에 포함된 스트림의 역할(role)을 지시하기 위해 새로운 박스가 추가됨. 새로운 박스는 전술한 G-PCC 컴포넌트 타입 박스(GPCCComponentTypeBox)일 수 있음. 즉, GPCCComponentTypeBox가 멀티플 트랙들을 위한 샘플 엔트리에 포함될 수 있음.
c) G-PCC 지오메트리 비트스트림만을 운반하는 트랙에서 G-PCC 어트리뷰트 비트스트림을 운반하는 트랙으로 트랙 참조가 도입됨.
GPCCComponentTypeBox는 GPCCComponentTypeStruct()를 포함할 수 있다. GPCCComponentTypeBox가 G-PCC 비트스트림의 일부 또는 모두를 캐리하는 트랙들의 샘플 엔트리에 존재하면, GPCCComponentTypeStruct()는 각 트랙에 의해 캐리되는 하나 이상의 G-PCC 컴포넌트들의 타입(예를 들어, 지오메트리, 어트리뷰트)을 지시할 수 있다. 예를 들어, GPCCComponentTypeStruct()에 포함된 gpcc_type 필드의 값이 2이면 지오메트리 컴포넌트를 지시하고, 4이면 어트리뷰트 컴포넌트를 지시할 수 있다. 또한, gpcc_type 필드의 값이 4 즉, 어트리뷰트 컴포넌트를 지시하면, SPS()에 시그널링된 어트리뷰트의 식별자를 지시하는 AttrIdx 필드를 더 포함할 수 있다.
G-PCC 비트스트림이 멀티플 트랙들로 캐리되는 경우에, 샘플 엔트리의 신택스는 다음과 같이 정의될 수 있다.
Sample Entry Type: 'gpe1', 'gpeg', 'gpc1' or 'gpcg'
Container: SampleDescriptionBox
Mandatory: 'gpc1', 'gpcg' sample entry is mandatory
Quantity: One or more sample entries may be present
샘플 엔트리 타입 'gpc1', 'gpcg', 'gpc1' 또는 'gpcg'는 필수적이며, 하나 이상의 샘플 엔트리들이 존재할 수 있다. 멀티플 트랙들(예를 들어, 지오메트리 또는 어트리뷰트 트랙들)은 'gpc1', 'gpcg', 'gpc1' 또는 'gpcg'의 샘플 엔트리 타입을 갖는 VolumetricVisualSampleEntry를 사용할 수 있다. 'gpe1' 샘플 엔트리에서, 모든 파라미터 세트는 setupUnit 어레이에 존재할 수 있다. 'gpeg' 샘플 엔트리에서, 파라미터 세트가 해당 어레이나 스트림에 존재할 있다. 'gpe1' 또는 'gpeg' 샘플 엔트리에서, GPCCComponentTypeBox가 존재하지 않아야 할 수 있다. 'gpc1' 샘플 엔트리에서, SPS, GPS 및 타일 인벤토리는 G-PCC 지오메트리 비트스트림을 전달하는 트랙의 SetupUnit 어레이에 존재할 수 있다. 모든 관련 APS는 G-PCC 어트리뷰트 비트스트림을 전달하는 트랙의 SetupUnit 어레이에 존재할 수 있다. 'gpcg' 샘플 엔트리에서, SPS, GPS, APS 또는 타일 인벤토리가 해당 어레이나 스트림에 존재할 수 있다. 'gpc1' 또는 'gpcg' 샘플 어레이에서, GPCCComponentTypeBox가 존재해야 할 수 있다.
G-PCC 샘플 엔트리의 신택스에 대한 일 예는 아래와 같다.
aligned(8) class GPCCSampleEntry()
extends VolumetricVisualSampleEntry (codingname) {
GPCCConfigurationBox config; //mandatory
GPCCComponentTypeBox type; // optional
}
베이스 클래스 VolumetricVisualSampleEntry의 compressorname, 즉 codingname은 권장되는 "\013GPCC 코딩" 값과 함께 사용되는 압축기의 이름을 지시할 수 있다. "\013GPCC 코딩"에서, 첫 번째 바이트(\013으로 표시되는 8진수 13 또는 10진수 11)는 리메이닝 바이트의 수로서, 나머지 문자열(string)의 바이트 수를 나타낼 수 있다. congif는 G-PCC 디코더 컨피규레이션 정보를 포함할 수 있다. info는 각 트랙에서 캐리되는 G-PCC 컴포넌트 정보를 나타낼 수 있다. info는 트랙에서 캐리되는 컴포넌트 타일을 나타낼 수 잇으며, 또한 G-PCC 어트리뷰트 트랙에서 캐리되는 G-PCC 컴포넌트의 어트리뷰트 이름, 인덱스, 및 어트리뷰트 타입을 나타낼 수 있다.
샘플 포맷
G-PCC 비트스트림이 싱글 트랙에 저장되는 경우에, 샘플 포맷에 대한 신택스는 아래와 같다.
aligned(8) class GPCCSample
{
unsigned int GPCCLength = sample_size; //Size of Sample
for (i=0; i< GPCCLength; ) // to end of the sample
{
tlv_encapsulation gpcc_unit;
i += (1+4)+ gpcc_unit.tlv_num_payload_bytes;
}
}
위 신택스에서, 각 샘플(GPCCSample)은 싱글 포인트 클라우드 프레임에 해당하며, 동일 프리젠테이션 타임(same presentation time)에 속하는 하나 이상의 TLV 인캡슐레이션 구조들로 구성될 수 있다. 각 TLV 인캡슐레이션 구조는 싱글 타입의 TLV 페이로드를 포함할 수 있다. 이에 더하여, 하나의 샘플은 독립적(예, 싱크 샘플)일 수 있다. GPCCLength는 해당 샘플의 길이를 나타내고, gpcc_unit는 싱글 G-PCC 컴포넌트(예, 지오메트리 슬라이스)를 포함하는 TLV 인캡슐레이션 구조의 인스턴스를 포함할 수 있다.
G-PCC 비트스트림이 멀티플 트랙에 저장되는 경우에, 각 샘플은 단일 포인트 클라우드 프레임에 해당할 수 있으며, 서로 다른 트랙에서 동일한 포인트 클라우드 프레임에 기여하는 샘플은 동일한 프레젠테이션 시간을 가져야 할 수 있다. 각 샘플은 샘플 엔트리의 GPCCComponentInfoBox에 표시된 G-PCC 컴포넌트의 하나 이상의 G-PCC 유닛들과 파라미터 세트 또는 타일 인벤토리 중 하나를 운반하는 0개 이상의 G-PCC 유닛들로로 구성되어야 할 수 있다. 파라미터 세트 또는 타일 인벤토리를 포함하는 G-PCC 유닛이 샘플에 존재하는 경우, 해당 F-PCC 샘플은 G-PCC 컴포넌트의 G-PCC 유닛 앞에 나타나야 할 수 있다. 각 샘플은 어트리뷰트 데이터 유닛을 포함하는 하나 이상의 G-PCC 유닛들, 파라미터 세트를 캐리하는 0개 이상의 G-PCC 유닛들을 포함할 수 있다. G-PCC 비트스트림이 멀티플 트랙에 저장되는 경우에, 샘플 포맷에 대한 신택스 및 시맨틱스는 앞서 설명한 G-PCC 비트스트림이 싱글 트랙에 저장되는 경우에 대한 신택스 및 시맨틱스와 동일할 수 있다.
서브 샘플
수신 장치에서는 지오메트리 슬라이스가 먼저 디코딩되고, 디코드딩 지오메트리를 기반으로 어트리뷰트 슬라이스가 디코딩될 필요가 있기 때문에, 각 샘플이 멀티플 TLV 인캡슐레이션 구조들로 구성되는 경우에 해당 샘플에서 각 TLV 인캡슐레이션 구조를 액세스할 필요가 있다. 또한, 하나의 샘플이 멀티플 TLV 인캡슐레이션 구조들로 구성되면, 멀티플 TLV 인캡슐레이션 구조들 각각은 서브 샘플로서 저장될 수 있다. 서브 샘플은 G-PCC 서브 샘플로 지칭될 수 있다. 예를 들어, 하나의 샘플이 파라미터 세트를 포함하는 파라미터 세트 TLV 인캡슐레이션 구조와 지오메트리 슬라이스를 포함하는 지오메트리 TLV 인캡슐레이션 구조 그리고 어트리뷰트 슬라이스를 포함하는 어트리뷰트 TLV 인캡슐레이션 구조를 포함한다면, 파라미터 세트 TLV 인캡슐레이션 구조, 지오메트리 TLV 인캡슐레이션 구조, 그리고 어트리뷰트 TLV 인캡슐레이션 구조는 각각 서브 샘플로서 저장될 수 있다. 이 경우, 해당 샘플에서 각 G-PCC 컴포넌트에 액세스하는 것을 가능하게 하기 위해, 해당 서브 샘플로 캐리되는 TLV 인캡슐레이션 구조의 타입이 필요할 수 있다.
G-PCC 비트스트림이 싱글 트랙에 저장되는 경우에, G-PCC 서브 샘플은 오직 하나의 TLV 인캡슐레이션 구조를 포함할 수 있다. 하나의 SubSampleInformationBox가 moov 박스의 샘플 테이블 박스(SampleTableBox, stbl)에 존재하거나, 또는 무비 프래그먼트 박스(MovieFragmentBox, moof)들 각각의 트랙 프래그먼트 박스(TrackFragmentBox, traf)에 존재할 수 있다. 만일 SubSampleInformationBox가 존재한다면, TLV 인캡슐레이션 구조의 8비트 타입 값이 SubSampleInformationBox 내 서브 샘플 엔트리의 32-bit codec_specific_parameters field에 포함될 수 있다. 만약, TLV 인캡슐레이션 구조가 어트리뷰트 페이로드를 포함한다면, 어트리뷰트 인덱스의 6비트 값이 SubSampleInformationBox 내 서브 샘플 엔트리의 32-bit codec_specific_parameters field에 포함될 수 있다. 실시예들에 따라, 각 서브 샘플의 타입은 SubSampleInformationBox 내 서브 샘플 엔트리의 codec_specific_parameters field를 파싱함에 의해 식별될 수 있다. SubSampleInformationBox의 codec_specific_parameters는 다음과 같이 정의될 수 있다.
if (flags == 0) {
unsigned int(8) PayloadType;
if(PayloadType == 4) { // attribute payload
unsigned int(6) AttrIdx;
bit(18) reserved = 0;
}
else
bit(24) reserved = 0;
} else if (flags == 1) {
unsigned int(1) tile_data;
bit(7) reserved = 0;
if (tile_data)
unsigned int(24) tile_id;
else
bit(24) reserved = 0;
}
위의 서브 샘플 신택스에서, payloadType은 해당 서브 샘플 내 TLV 인캡슐레이션 구조의 tlv_type을 지시할 수 있다. 예를 들어, payloadType의 값이 4이면 어트리뷰트 슬라이스(즉, 어트리뷰트 슬라이스)를 지시할 수 있다. attrIdx는 해당 서브 샘플 내 어트리뷰트 페이로드를 포함하는 TLV 인캡슐레이션 구조의 어트리뷰트 정보의 식별자를 지시할 수 있다. attrIdx는 해당 서브 샘플 내 어트리뷰트 페이로드를 포함하는 TLV 인캡슐레이션 구조의 ash_attr_sps_attr_idx와 같을 수 있다. tile_data는 서브 샘플이 하나의 타일 또는 다른 타일을 포함하는지 여부를 나타낼 수 있다. tile_data의 값이 1이면, 서브 샘플이 하나의 G-PCC 타일에 대응하는 지오메트리 데이터 유닛 또는 어트리뷰트 데이터 유닛을 포함하는 TLV 인캡슐레이션 구조(들)를 포함한다는 것을 나타낼 수 있다. tile_data의 값이 0이면, 서브 샘플이 각 파라미터 세트, 타일 인벤토리 또는 프레임 바운더리 마커를 포함하는 TLV 인캡슐레이션 구조(들)를 포함한다는 것을 나타낼 수 있다. tile_id는 서브 샘플이 타일 인벤토리 내에서 연관되는 G-PCC 타일의 인덱스를 나타낼 수 있다.
G-PCC 비트스트림이 멀티플 트랙에 저장되는 경우에(ISOBMFF에서 G-PCC 데이터의 멀티플 트랙 인캡슐레이션의 경우에) 서브 샘플이 존재한다면, SampleTableBox 또는 각 MovieFragmentBox의 TrackFragmentBox에서 플래그(flag)가 1인 SubSampleInformationBox만 존재해야 할 수 있다. G-PCC 비트스트림이 멀티플 트랙에 저장되는 경우에, 신택스 요소들과 시멘틱스는 G-PCC 비트스트림이 싱글 트랙에 저장되는 경우의 신택스 요소들과 시멘틱스에서 flag==1인 경우와 동일할 수 있다.
트랙들 간의 참조
G-PCC 비트스트림이 멀티플 트랙에서 캐리되는 경우에(즉, G-PCC 지오메트리 비트스트림과 어트리뷰트 비트스트림이 서로 다른(분리된) 트랙들에서 캐리되는 경우에), 트랙들 간을 연결하기 위하여, 트랙 참조 툴이 사용될 수 있다. 하나의 TrackReferenceTypeBoxes가 G-PCC 트랙의 TrackBox 내 TrackReferenceBox에 추가될 수 있다. TrackReferenceTypeBox는 G-PCC 트랙이 참조하는 트랙들을 지정하는 track_IDs의 어레이를 포함할 수 있다.
실시예들에 따라, 본 개시는 G-PCC 데이터(이하에서는, G-PCC 비트스트림, 인캡슐레이션된 G-PCC 비트스트림, 또는 G-PCC 파일라고 지칭할 수 있다)의 운반(carriage)에 시간적 확장성(temporal scalability)을 지원하기 위한 장치 및 방법들을 제공할 수 있다. 또한, 본 개시는 G-PCC 비트스트림을 파일 내 단일 트랙에 효율적으로 저장하거나 복수의 트랙들에 분할하여 저장하고, 이에 대한 시그널링을 제공하는 포인트 클라우드 콘텐트 서비스 제공을 위한 장치 및 방법들을 제안할 수 있다. 또한, 본 개시는 저장된 G-PCC 비트스트림에 대한 효율적인 접근을 지원할 수 있도록 하기 위한 파일 저장 기법을 처리하는 장치 및 방법들을 제안한다.
시간적 확장성(temporal scalability)
시간적 확장성은 독립적으로 코딩된 프레임들의 하나 이상의 서브 세트들을 추출할 가능성을 허용하는 기능을 의미할 수 있다. 또한, 시간적 확장성은 G-PCC 데이터를 복수 개의 서로 다른 시간적 레벨들(temporal levels)로 구분하고, 서로 다른 시간적 레벨들에 속하는 각 G-PCC 프레임들을 서로 독립적으로 처리하는 기능을 의미할 수 있다. 시간적 확장성이 지원되면, G-PCC 플레이어(또는, 본 개시의 전송 장치 및/또는 수신 장치)는 G-PCC 컴포넌트들 중에서 원하는 컴포넌트(타겟 컴포넌트)에 효과적(effectively)으로 액세스할 수 있다. 또한, 시간적 확장성이 지원되면, G-PCC 프레임이 서로 독립적으로 처리되므로, 시스템 레벨에서 시간적 확장성 지원이 보다 유연한 시간적 서브 레이어링(sub-layering)으로 표현될 수 있다. 또한, 시간적 확장성이 지원되면, G-PCC 데이터를 처리하는 시스템(포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템)이 네트워크 기능(capability)이나 디코더 기능(capability) 등과 일치하도록 높은 수준에서 데이터를 조작할 수 있도록 하므로, 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다.
샘플 그룹핑(sample grouping)
시간적 확장성을 지원하기 위한 방식으로 샘플 그룹핑 방식과 트랙 그룹핑 방식이 존재할 수 있다. 샘플 그룹핑 방식은 G-PCC 파일 내 샘플들을 시간적 레벨에 따라 그룹핑하는 방식일 수 있으며, 트랙 그룹핑 방식은 G-PCC 파일 내 트랙들을 시간적 레벨에 따라 그룹핑하는 방식일 수 있다.
샘플 그룹은 샘플들과 이들에 지정된(designated) 시간적 레벨을 서로 연관시키는 데 사용될 수 있다. 즉, 샘플 그룹은 어느 샘플이 어느 시간적 레벨에 속하는지 여부를 나타낼 수 있다. 또한, 샘플 그룹은 하나 이상의 샘플들을 하나 이상의 시간적 레벨들로 그룹핑한 결과에 대한 정보일 수 있다. 샘플 그룹은 'tele' 샘플 그룹, 시간적 레벨 샘플 그룹 'tele'로 지칭될 수 있다.
샘플 그룹에 대한 정보
샘플 그룹에 대한 정보는 샘플 그룹핑의 결과에 대한 정보를 포함할 수 있다. 따라서, 샘플 그룹에 대한 정보는 샘플들과 이들에 지정된 시간적 레벨을 서로 연관시키는 데 사용하기 위한 정보일 수 있다. 즉, 샘플 그룹에 대한 정보는 어느 샘플이 어느 시간적 레벨에 속하는지 여부를 나타낼 수 있으며, 하나 이상의 샘플들을 하나 이상의 시간적 레벨들로 그룹핑한 결과에 대한 정보일 수 있다.
샘플 그룹에 대한 정보는 지오메트리 데이터 유닛을 포함하는 트랙들에 존재할 수 있다. G-PCC 데이터가 멀티플 트랙으로 운반되는 경우에, 샘플 그룹에 대한 정보는 트랙 내 각 샘플을 지정된 시간적 레벨로 그룹핑하기 위해 지오메트리 트랙에만 존재할 수 있다. 어트리뷰트 트랙들 내 샘플들은 그들과 연관된 지오메트리 트랙과의 관계에 기반하여 추론될 수 있다. 예를 들어, 어트리뷰트 트랙들 내 샘플들은 그들과 연관된 지오메트리 트랙 내 샘플들과 동일한 시간적 레벨에 속할 수 있다.
샘플 그룹에 대한 정보가 G-OCC 타일 기반 트랙(tile base track)이 참조하는 G-PCC 타일 트랙에 존재하는 경우에, 샘플 그룹에 대한 정보는 G-PCC 타일 기반 트랙이 참조하는 나머지(rest) 타일 트랙에 존재해야 할 수도 있다. 여기서, G-PCC 타일 트랙은 모든 G-PCC 컴포넌트들 또는 하나 이상의 G-PCC 타일에 해당하는 단일 G-PCC 컴포넌트를 운반하는 볼륨메트릭 비주얼 트랙일 수 있다. 또한, G-PCC 타일 기반 트랙은 G-PCC 타일 트랙에 해당하는 모든 파라미터 세트 및 타일 인벤토리를 운반하는 볼륨메트릭 비쥬얼 트랙일 수 있다.
시간적 레벨에 대한 정보
G-PCC 파일에서 지원하는 시간적 확장성을 설명하기 위해 시간적 레벨에 대한 정보가 시그널링될 수 있다. 시간적 레벨에 대한 정보는 샘플 그룹(또는, 샘플 그룹에 대한 정보)을 포함하는 트랙의 샘플 엔트리에 존재할 수 있다. 예를 들어, 시간적 레벨에 대한 정보는 GPCCDecoderConfigurationRecord ()에 존재하거나, G-PCC 트랙에 대한 확장성 정보를 시그널링하는 G-PCC 확장성 정보 박스(GPCCScalabilityInfoBox)에 존재할 수 있다.
시간적 레벨 샘플 그룹핑(temporal level sample grouping)
시간적 레벨 샘플 그룹핑(이하, ''tele' 샘플 그룹'이라 한다.)은 트랙 내 샘플들을 시간적 레벨에 따라 그룹핑하는 것을 의미할 수 있다. 이러한 'tele' 샘플 그룹은 지오메트리 데이터를 포함하는 트랙 내에 존재할 수 있다. 이때, 'tele' 샘플 그룹은 코덱 독립적(codec-independent) 샘플 그룹핑에 대한 정보일 수 있다. 구체적으로, 코덱 독립적이라 함은 하나의 시간적 레벨의 샘플들이 다른 시간적 레벨의 샘플들에 대한 코딩 종속성(dependency)이 없는 경우를 의미할 수 있다. 즉, 하나의 시간적 레벨의 샘플들이 다른 시간적 레벨의 샘플들에 대한 코딩 종속성이 없는 경우, 'tele' 샘플 그룹이 트랙 내에 존재할 수 있다. 또한, 'tele' 샘플 그룹은 시간적 레벨에 따라 트랙(및/또는 잠재적인 트랙 프래그먼트(potential track fragment)) 내 샘플들을 그룹핑한 결과에 대한 정보 및/또는 시간적 레벨 식별값(identifier value)에 대한 정보를 포함할 수 있다.
G-PCC 데이터가 복수의 시간적 레벨 트랙들을 이용하여 운반(carry)되는 경우, 'tele' 샘플 그룹은 지오메트리 데이터를 운반하는 트랙 내에만 존재할 수 있다. 어트리뷰트 데이터를 운반하는 트랙들 내 샘플들은 그들과 연관된 지오메트리 트랙과의 관계에 기반하여 추론될 수 있다. 예를 들어, 어트리뷰트 트랙들 내 샘플들은 그들과 연관된 지오메트리 트랙 내 샘플들과 동일한 시간적 레벨에 속할 수 있다.
종래 기술의 문제점
'tele' 샘플 그룹은 복수의 시간적 레벨을 갖는 트랙의 경우에만 필요하다. 그러나, 종래 기술은 오직 하나의 시간적 레벨을 갖는 트랙의 경우에도 샘플을 그룹핑하여 처리하거나 샘플 그룹 정보를 시그널링한다. 따라서, 종래 기술은 불필요한 샘플 그룹핑 또는 샘플 그룹 정보 시그널링을 수행함으로써 코딩 효율 또는 비트 효율이 떨어질 수 있다.
실시예
본 개시의 일 실시예에 따르면, 'tele' 샘플 그룹은 복수의 시간적 레벨을 갖는 트랙에 존재할 수 있다. 또한, 복수의 시간적 레벨을 갖는 트랙은 지오메트리 데이터를 운반(carry)하는 트랙일 수 있다.
실시예에 따라, 시간적 레벨 개수에 관한 정보는 샘플 엔트리 타입에 따라 서로 다른 박스 내 신택스 요소에 의해 정의될 수 있다. 예를 들어, 시간적 레벨 개수에 관한 정보는 GPCC 디코더 컨피규레이션 레코드(GPCCDecoderConfigurationRecord) 내 신택스 요소 및/또는 GPCC 시간적 확장성 정보 박스(GPCCScalabilityInfoBox) 내 신택스 요소에 의해 정의될 수 있다.
'gpe1', 'gpeg', 'gpc1' 또는 'gpcg'와 동일한 샘플 엔트리 타입을 포함하는 트랙의 경우, 트랙 내의 시간적 레벨의 수는 GPCC 디코더 컨피규레이션 레코드의 num_temporal_levels 신택스 요소에 의해 정의될 수 있다. GPCC 디코더 컨피규레이션 레코드는 지오메트리 기반 포인트 클라우드 콘텐트를 위한 G-PCC 디코더 컨피규레이션 정보를 제공할 수 있다. GPCC 디코더 컨피규레이션 레코드의 신택스 구조는 아래의 표 1과 같이 정의될 수 있다.
aligned(8) class GPCCDecoderConfigurationRecord{
unsigned int(2) configurationVersion = 1;
unsigned int(1) simple_profile_compatibility_flag;
unsigned int(1) dense_profile_compatability_flag;
unsigned int(1) predictive_profile_compatibility_flag;
unsigned int(1) main_profile_compatibility_flag;
unsigned int(18) reserved_profile_compatibility_18bits;
unsigned int(8) level_idc;
unsigned int(1) multiple_temporal_level_tracks_flag;
unsigned int(1) frame_rate_present_flag;
unsigned int(3) num_temporal_levels;
bit(3) reserved = 0;
for(i=0; i < num_temporal_levels; i++) {
unsigned int(16) temporal_level_id;
if (frame_rate_present_flag)
unsigned int(16) frame_rate;
}
unsigned int(8) numOfSetupUnits;
for(i=0; i < numOfSetupUnits; i++) {
tlv_encapsulation setupUnit; //as defined in ISO/IEC 23090-9
}
// additional fields
}
위 신택스 구조에서, GPCC 디코더 컨피규레이션 레코드는 configurationVersion, profile_idc, profile_compatibility_flags, level_idc, numOfSetupUnitArrays, SetupUnitType, completeness, numOfSepupUnit, setupUnit 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. num_temporal_levels 신택스 요소는 G-PCC 비트스트림 프레임이 그룹핑되는 시간적 레벨의 최대 수를 나타낼 수 있다.
'gpcb' 또는 'gpeb'와 동일한 샘플 엔트리 타입을 포함하는 트랙의 경우, 트랙 내의 시간적 레벨의 수는 GPCC 시간적 확장성 정보 박스의 num_temporal_levels 신택스 요소에 의해 정의될 수 있다. GPCC 시간적 확장성 정보 박스는 G-PCC 트랙에 대한 확장성 정보를 포함할 수 있다. GPCC 시간적 확장성 정보 박스의 신택스 구조는 아래의 표 2와 같이 정의될 수 있다.
Aligned (8) class GPCCScalabilityInfoBox
extends FullBox('gsci', version = 0, 0) {
unsigned int(16) num_temporal_levels;
for(i=0; i < num_temporal_levels; i++) {
unsigned int(16) temporal_level_id;
}
}
위 신택스 구조에서, num_temporal_levels은 G-PCC 비트스트림 프레임이 그룹핑되는 시간적 레벨의 최대 수를 나타낼 수 있다. temporal_level_id는 G-PCC 샘플의 시간적 레벨 식별자 정보를 나타낼 수 있다.
본 개시의 다른 실시예에 따르면, 'gpe1', 'gpeg', 'gpc1' 또는 'gpcg'와 동일한 샘플 엔트리 타입을 포함하는 트랙의 경우, 트랙 내의 시간적 레벨의 수는 GPCC 디코더 컨피규레이션 레코드 이외의 다른 박스에 포함될 수도 있다. 예를 들면, 상기 다른 박스는 GPCC 시간적 확장성 정보 박스 또는 G-PCC 관련 시간적 확장성 정보를 포함하는 임의의 박스일 수 있다.
또는, 'gpcb' 또는 'gpeb'와 동일한 샘플 엔트리 타입을 포함하는 트랙의 경우, 트랙 내의 시간적 레벨의 수는 GPCC 시간적 확장성 정보 박스 이외의 다른 박스에 포함될 수도 있다. 예를 들면, 상기 다른 박스는 G-PCC 관련 시간적 확장성 정보를 포함하는 임의의 박스일 수 있다.
본 개시의 다른 실시예에 따르면, 트랙 내의 시간적 레벨의 수는 트랙 내의 샘플 엔트리 타입에 관계없이 소정의 박스에 포함될 수 있다. 예를 들면, 소정의 박스는 GPCC 디코더 컨피규레이션 레코드, GPCC 시간적 확장성 정보 박스 또는 G-PCC 관련 시간적 확장성 정보를 포함하는 임의의 박스일 수 있다.
G-PCC 관련 시간적 확장성 정보를 포함하는 박스는 다양한 명칭으로 명명될 수 있다. 예를 들면, G-PCC 관련 시간적 확장성 정보 박스는 GPCCScalabilityInfoBox 또는 GPCCTileScalabilityInfoBox로 지칭될 수 있다.
G-PCC 트랙 내에 'tele' 샘플 그룹이 존재하는 경우, 제1 시간적 레벨 식별자에 속하는 샘플들은 제1 시간적 레벨 식별자에 1을 더한 것과 동일한 샘플 그룹 디스크립션 인덱스에 매핑될 수 있다.
샘플 그룹 디스크립션 인덱스는 샘플 디스크립션(stsd) 박스에 포함된 샘플들을 설명하는 샘플 엔트리의 인덱스를 의미할 수 있다. 샘플 디스크립션(stsd) 박스는 디코더 컨피규레이션 레코드에서 시그널링된 모든 시간적 레벨들에 대한 샘플 디스크립션 신호를 포함할 수 있다. 또한, 샘플 디스크립션(stsd) 박스는 트랙을 위한 샘플 엔트리를 포함할 수 있다.
어트리뷰트 트랙 내의 샘플의 시간적 레벨은 참조된 지오메트리 트랙 내의 대응(corresponding) 샘플, 즉 동일한 합성(composition) 타임 스탬프를 가진 샘플의 시간적 레벨과 동일할 수 있다. 따라서, 'tele' 샘플 그룹은 오직 지오메트리 데이터를 운반하는 트랙 내에 존재할 수 있다.
도 13 내지 도 15는 본 개시의 일 실시예들에 따른 트랙 내 샘플 그룹핑에 대한 예시를 나타낸다.
도 13을 참고하면, 각 트랙들(트랙 1 및 트랙 2)은 GPCC 시간적 확장성 정보('gsci') 박스, 샘플 그룹 디스크립션('sgpd') 박스 또는 샘플 그룹('sbgp') 박스중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
'gsci' 박스는 시간적 레벨 개수에 대한 정보(num_temporal_levels)를 포함할 수 있다. 'sgpd' 박스는 샘플 그룹 내에 포함된 샘플들의 공통된 특성에 관한 정보를 포함할 수 있다. 'sbgp' 박스는 샘플들이 포함된 샘플 그룹에 대한 정보를 포함할 수 있다.
도 13의 트랙 1을 참고하면, 'gsci' 박스에 존재하는 시간적 레벨 개수는 2일 수 있다. 이 때, 두 개의 시간적 레벨들은 temporal_level_id로 구별될 수 있다. 'sgpd' 박스에 포함된 엔트리 수는 두 개(entry_count: 2)일 수 있다. 'sgpd' 박스 내에 존재하는 엔트리는 SampleGroupDescripitionEntry('tele')로 나타낼 수 있으며, SampleGroupDescriptionEntry('tele')는 'tele' 샘플 그룹 디스크립션 엔트리를 의미할 수 있다. 트랙 1의 'sbgp' 박스는 'tele' 샘플 그룹을 포함할 수 있으며, 엔트리 수는 12개일 수 있다.
도 13의 트랙 2를 참고하면, 트랙 2의 'gsci' 박스에 존재하는 시간적 레벨 개수는 2일 수 있다. 이 때, 두 개의 시간적 레벨들은 temporal_level_id로 구별될 수 있다. 트랙 2의 'sgpd' 박스에 포함된 엔트리 수는 네 개일 수 있다. 'sgpd' 박스 내에 존재하는 엔트리는 SampleGroupDescripitionEntry('tele')로 나타낼 수 있으며, SampleGroupDescriptionEntry('tele')는 'tele' 샘플 그룹 디스크립션 엔트리를 의미할 수 있다. 트랙 2의 'sbgp' 박스는 'tele' 샘플 그룹을 포함할 수 있으며, 엔트리 수는 12개일 수 있다.
도 13의 'mdat' 박스는 미디어 데이터를 포함할 수 있다. 구체적으로 'mdat' 박스는 영상 프레임을 포함할 수 있다. 'mdat' 박스 내에 포함된 영상 프레임들은 고유의 식별자(TemporalId, Tid)를 가질 수 있다. 예를 들어, 'mdat' 박스는 네 개의 TemporalID(Tid 0, Tid 1, Tid 2, Tid 3)를 포함할 수 있다.
시간적 레벨 타일 트랙 내 샘플 그룹핑의 예를 나타내는 도 14를 참고하면, 도 14의 트랙 1은 'gsci' 박스를 포함하며, 트랙 2는 'sgpd' 박스 및 'sbgp' 박스를 포함할 수 있다. 트랙 2는 모든 시간적 레벨의 샘플들을 포함하는 시간적 레벨 타일 트랙이므로 GPCCTileScalabilityInfoBox('gtsi' 박스)를 포함하지 않을 수 있다.
도 15를 참고하면, 도 15의 GPCC 파일 구조는 타일 베이스 트랙(트랙 1) 및 두 개의 시간적 레벨 타일 트랙들(트랙 2 및 트랙 3)을 포함할 수 있다. 각각의 시간적 레벨 타일 트랙에서, 'sgpd' 박스 내 'tele' 샘플 그룹 디스크립션 엔트리들의 수는 'gtsi' 박스 내 temporal_level_id plus 1의 최대값과 동일할 수 있다.
도 16 내지 도 17은 본 개시의 실시예들에 따른 'tele' 샘플 그룹핑을 위한 흐름도를 나타낸다.
도 16을 참고하면, 전송 장치(10)는 G-PCC 파일 내 트랙의 시간적 레벨 개수 정보를 생성할 수 있다(S1610). 시간적 레벨 개수 정보는 트랙 내에 존재하는 시간적 레벨들의 개수를 나타내는 정보일 수 있다. 시간적 레벨 개수 정보는 num_temporal_levels로 나타낼 수 있다.
전송 장치(10)는 시간적 레벨의 개수(또는, 시간적 레벨 개수 정보)에 기반하여 적어도 하나의 샘플 그룹을 구성할 수 있다(S1620). 예를 들어, 전송 장치(10)는 트랙 내 시간적 레벨들의 개수가 복수 개인 경우에 적어도 하나의 샘플 그룹을 구성할 수 있다. 다른 예로, 전송 장치(10)는 트랙 내 시간적 레벨들의 개수가 복수 개이면서 해당 트랙이 지오메트리 트랙인 경우에 적어도 하나의 샘플 그룹을 구성할 수 있다. 샘플 그룹은 'tele' 샘플 그룹일 수 있다.
전송 장치(10)는 샘플 그룹 정보를 생성할 수 있다(S1630). 샘플 그룹 정보는 S1620 단계에서 구성한 샘플 그룹에 관한 정보일 수 있다. 샘플 그룹 정보는 G-PCC 샘플의 시간적 레벨 식별자 정보를 포함할 수 있다. 시간적 레벨 식별자 정보는 temporal_level_id로 나타낼 수 있다.
전송 장치(10)는 G-PCC 파일을 생성할 수 있다(S1640). G-PCC 파일은 시간적 레벨 개수 정보 및/또는 샘플 그룹 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
본 개시에 따르면, 트랙 내에 샘플 그룹 정보가 존재하는 경우, 시간적 레벨 식별자에 속하는 샘플들은 샘플 그룹 디스크립션 인덱스에 매핑될 수 있다. 이때, 샘플 그룹 디스크립션 인덱스는 시간적 레벨 식별자 값에 1을 더한 값일 수 있다.
도 17을 참고하면, 수신 장치(20)는 G-PCC 파일을 획득할 수 있다(S1710). G-PCC 파일은 포인트 클라우드 데이터, 트랙의 시간적 레벨 개수 정보, 샘플 그룹 정보를 포함할 수 있다.
수신 장치(20)는 G-PCC 파일 내 트랙의 시간적 레벨 개수 정보를 G-PCC 파일로부터 획득할 수 있다(S1720). 시간적 레벨 개수 정보는 num_temporal_levels일 수 있다.
수신 장치(20)는 시간적 레벨 개수 정보에 기반하여 트랙 내 샘플들에 대한 샘플 그룹 정보를 G-PCC 파일로부터 획득할 수 있다(S1730). 예를 들어, 수신 장치(20)는 트랙 내 시간적 레벨들의 개수가 복수 개인 경우에 적어도 하나의 샘플 그룹을 구성할 수 있다. 다른 예로, 수신 장치(20)는 트랙 내 시간적 레벨들의 개수가 복수 개이면서 해당 트랙이 지오메트리 트랙인 경우에 적어도 하나의 샘플 그룹을 구성할 수 있다. 샘플 그룹 정보는 G-PCC 샘플의 시간적 레벨 식별자 정보를 포함할 수 있다. 시간적 레벨 식별자 정보는 temporal_level_id로 나타낼 수 있다.
도 18은 본 개시의 실시예들에 따른 'tele' 샘플 그룹핑을 위한 G-PCC 파일의 구조에 대한 예시를 나타낸다.
도 18을 참고하면, G-PCC 파일(1800) 내의 moov 박스(1805)는 2개 이상의 트랙들이 존재하는 멀티 트랙 캡슐화 파일일 수 있다. 여기서, moov 박스(1805) 내에 존재하는 2개 이상의 트랙들의 종류는 지오메트리 트랙 및/또는 어트리뷰트 트랙을 포함할 수 있다.
본 개시의 일 실시예에 따르면, 'tele' 샘플 그룹은 지오메트리 트랙 내에만 존재할 수 있다. 또한, 'tele' 샘플 그룹은 지오메트리 트랙 내 시간적 레벨 개수가 복수인 경우에만 트랙 내에 존재할 수 있다. 도 18의 경우, 지오메트리 트랙 #1(1810)은 트랙 내의 시간적 레벨이 0, 1, 2로 복수 개이다. 따라서, 지오메트리 트랙 #1(1801)은 트랙 내에 'tele' 샘플 그룹이 존재할 수 있다. 그러나, 지오메트리 트랙 #2(1815)는 트랙 내의 시간적 레벨이 3으로 1개이다. 따라서, 지오메트리 트랙 #2(1815)는 트랙 내에 'tele' 샘플 그룹이 존재할 수 없다.
도 19 및 도 20은 본 개시의 실시예들에 따른 샘플 그룹핑 여부에 기반한 데이터 전송/수신을 위한 흐름도이다.
도 19를 참고하면, 전송 장치(10)는 트랙 내 시간적 레벨 개수에 기반하여 샘플들의 그룹핑 여부를 결정할 수 있다(S1910). 전송 장치(10)는 트랙 내 시간적 레벨 개수가 2 이상인 경우에 트랙 내 샘플들을 그룹핑할 수 있다. 반면, 전송 장치(10)는 트랙 내 시간적 레벨의 개수가 1개인 경우에 트랙 내 샘플들에 대하여 그룹핑을 수행하지 않을 수 있다. 만약, 트랙 내 시간적 레벨 개수가 2이상인 것에 기반하여 샘플들이 그룹핑된 경우, 전송 장치(10)는 해당 샘플 그룹 정보를 생성할 수 있다(S1920). 샘플 그룹 정보는 시간적 레벨 인덱스 정보를 포함할 수 있다.
전송 장치(10)는 S1920 단계에서 생성한 샘플 그룹 정보에 기반하여 샘플을 인캡슐레이션할 수 있다(S1930). 반면, 트랙 내의 샘플들이 그룹핑되지 않은 경우, 전송 장치(10)는 샘플 그룹 정보 생성 없이 샘플을 인캡슐레이션할 수 있다(S1930).
도 20을 참고하면, 수신 장치(20)는 시간적 레벨 개수가 2 이상인지 여부를 확인할 수 있다(S2010). 시간적 레벨 개수 정보는 트랙 내에 존재하는 시간적 레벨의 개수에 관한 정보일 수 있다. 수신 장치(20)는 트랙 내 시간적 레벨 개수 정보가 2 이상인 경우에 트랙 내 샘플들이 그룹핑된 것으로 판단할 수 있다. 반면, 수신 장치(20)는 트랙 내 시간적 레벨 개수 정보가 한 개인 경우에 트랙 내 샘플들이 그룹핑되지 않은 것으로 판단할 수 있다.
수신 장치(20)는 샘플 그룹 정보를 획득할 수 있다(S2020). 샘플 그룹 정보는 트랙 내 시간적 레벨 인덱스 정보를 포함할 수 있다. 시간적 레벨 인덱스 정보는 temporal_level_id일 수 있다. 수신 장치(20)는 S2010 단계에서 확인한 시간적 레벨 개수에 기반하여 샘플 그룹 정보를 획득할 수 있다. 구체적으로, 수신 장치(20)는 S2010 단계에서 확인한 시간적 레벨 개수가 2 이상인 경우에 샘플 그룹 정보를 획득할 수 있다.
수신 장치(20)는 S2020 단계에서 획득한 샘플 그룹 정보에 기반하여 샘플을 디캡슐레이션할 수 있다(S2030). 반면, 수신 장치(20)는 트랙 내 시간적 레벨 개수가 2 이상이 아닌 경우에 샘플 그룹 정보의 확인 없이 샘플들을 디캡슐레이션할 수 있다(S2030).
이상에서 설명된 본 개시에 따르면. 트랙 내의 시간적 레벨의 개수가 1개인 경우에는 샘플 그룹핑을 수행하지 않음으로써 불필요한 'tele' 샘플 그룹을 제거할 수 있다. 또한, 트랙 내의 시간적 레벨의 개수가 1개인 경우에는 샘플 그룹 정보를 시그널링하지 않음으로써, 불필요한 정보를 시그널링하지 않을 수 있다. 이에 따라, G-PCC 파일 데이터의 인캡슐레이션/디캡슐레이션 효율 및/또는 비트 효율이 향상될 수 있다.
본 개시의 범위는 다양한 실시예의 방법에 따른 동작이 장치 또는 컴퓨터 상에서 실행되도록 하는 소프트웨어 또는 머신-실행가능한 명령들(예를 들어, 운영체제, 애플리케이션, 펌웨어(firmware), 프로그램 등), 및 이러한 소프트웨어 또는 명령 등이 저장되어 장치 또는 컴퓨터 상에서 실행 가능한 비-일시적 컴퓨터-판독가능 매체(non-transitory computer-readable medium)를 포함한다.
본 개시에 따른 실시예들은 포인트 클라우드 콘텐트를 제공하는데 이용될 수 있다. 또한, 본 개시에 따른 실시예들은 포인트 클라우드 데이터를 부호화/복호화하는데 이용될 수 있다.

Claims (12)

  1. 포인트 클라우드 데이터의 수신 장치에서 수행되는 방법으로서,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 G-PCC(geometry-based point cloud compression) 파일을 획득하는 단계;
    상기 G-PCC 파일 내 트랙의 시간적 레벨들의 개수를 나타내는 시간적 레벨 개수 정보를 상기 G-PCC 파일로부터 획득하는 단계; 및
    상기 시간적 레벨 개수 정보에 기반하여, 상기 트랙 내 샘플들에 대한 샘플 그룹 정보를 G-PCC 파일로부터 획득하는 단계를 포함하되,
    상기 샘플 그룹 정보는 상기 시간적 레벨 개수 정보가 상기 트랙의 시간적 레벨들이 복수 개임을 나타냄에 기반하여 획득되는, 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 샘플 그룹 정보는 상기 시간적 레벨들의 식별자 정보를 포함하는, 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 트랙은 상기 포인트 클라우드 데이터의 지오메트리(geometry) 정보를 포함하는, 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 트랙이 제1 샘플 엔트리 타입을 갖는 것에 기반하여, 상기 시간적 레벨들의 수는 G-PCC 디코더 컨피큐레이션 레코드(GPCCDecoderConfigurationRecord)에 포함되는, 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 제1 샘플 엔트리 타입은,
    gpe1 샘플 엔트리 타입, gpeg 샘플 엔트리 타입, gpc1 샘플 엔트리 타입 또는 gpcg 샘플 엔트리 타입 중 적어도 하나인, 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 트랙이 제2 샘플 엔트리 타입을 갖는 것에 기반하여, 상기 시간적 레벨들의 수는 G-PCC 시간적 확장성 정보 박스(GPCCScalabilityInfoBox)에 포함되는, 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 제2 샘플 엔트리 타입은,
    gpcb 샘플 엔트리 타입 또는 gpeb 샘플 엔트리 타입 중 적어도 하나인, 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 트랙 내에 상기 샘플 그룹 정보가 존재하는 것에 기반하여, 시간적 레벨 식별자(identifier)에 속하는 샘플은 샘플 그룹 디스크립션(description) 인덱스에 매핑되고,
    상기 샘플 그룹 디스크립션 인덱스는 상기 시간적 레벨 식별자에 1을 더한 값과 동일한, 방법.
  9. 제4항에 있어서,
    상기 G-PCC 디코더 컨피규레이션 레코드를 통해 시그널링된 시간적 레벨들에 대한 샘플 디스크립션은 샘플 디스크립션 박스(SampleDescriptionBox)에 포함되는는, 방법.
  10. 포인트 클라우드 데이터의 전송 장치에서 수행되는 방법으로서,
    G-PCC(geometry-based point cloud compression) 파일 내 트랙의 시간적 레벨들의 개수를 나타내는 시간적 레벨 개수 정보를 생성하는 단계;
    상기 시간적 레벨들의 개수에 기반하여, 상기 트랙 내 샘플들을 그룹핑한 정보인 샘플 그룹 정보를 생성하는 단계; 및
    시간적 레벨 개수 정보를 포함하는 상기 G-PCC 파일을 생성하는 단계를 포함하되,
    상기 샘플 그룹 정보는 상기 시간적 레벨들이 복수 개임에 기반하여 생성되는, 방법.
  11. 포인트 클라우드 데이터의 수신 장치로서,
    메모리; 및
    적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 G-PCC(geometry-based point cloud compression) 파일을 획득하고,
    상기 G-PCC 파일 내 트랙의 시간적 레벨들의 개수를 나타내는 시간적 레벨 개수 정보를 상기 G-PCC 파일로부터 획득하고,
    상기 시간적 레벨 개수 정보에 기반하여, 상기 트랙 내 샘플들에 대한 샘플 그룹 정보를 G-PCC 파일로부터 획득하되,
    상기 샘플 그룹 정보는 상기 시간적 레벨 개수 정보가 상기 트랙의 시간적 레벨들이 복수 개임을 나타냄에 기반하여 획득되는, 수신 장치.
  12. 포인트 클라우드 데이터의 전송 장치로서,
    메모리; 및
    적어도 하나의 프로세서를 포함하고,
    상기 적어도 하나의 프로세서는,
    G-PCC 파일 내 트랙의 시간적 레벨들의 개수를 나타내는 시간적 레벨 개수 정보를 생성하고,
    상기 시간적 레벨 개수 정보에 기반하여 상기 트랙 내 샘플들을 그룹핑한 정보인 샘플 그룹 정보를 생성하고,
    상기 시간적 레벨 개수 정보를 포함하는 상기 G-PCC 파일을 생성하되,
    상기 샘플 그룹 정보는 상기 시간적 레벨들이 복수 개임에 기반하여 생성되는, 전송 장치.
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