WO2023136627A1 - 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 포인트 클라우드 데이터 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 수신 방법 및 포인트 클라우드 데이터 수신 장치 - Google Patents

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    • H04N19/96—Tree coding, e.g. quad-tree coding

Definitions

  • Embodiments relate to a method and apparatus for processing point cloud content.
  • the point cloud content is content expressed as a point cloud, which is a set of points belonging to a coordinate system representing a 3D space.
  • Point cloud content can express three-dimensional media, and provides various services such as VR (Virtual Reality), AR (Augmented Reality), MR (Mixed Reality), and autonomous driving service. used to provide However, tens of thousands to hundreds of thousands of point data are required to express point cloud content. Therefore, a method for efficiently processing a vast amount of point data is required.
  • Embodiments provide an apparatus and method for efficiently processing point cloud data.
  • Embodiments provide a point cloud data processing method and apparatus for solving latency and encoding/decoding complexity.
  • a point cloud data transmission method may include encoding point cloud data and transmitting a bitstream including the point cloud data.
  • a method for receiving point cloud data according to embodiments may include receiving a bitstream including point cloud data and decoding the point cloud data.
  • Apparatus and method according to embodiments may process point cloud data with high efficiency.
  • Devices and methods according to embodiments may provide a point cloud service of high quality.
  • Devices and methods according to embodiments may provide point cloud content for providing general-purpose services such as VR services and autonomous driving services.
  • FIG. 1 shows an example of a point cloud content providing system according to embodiments.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an operation of providing point cloud content according to embodiments.
  • FIG 3 shows an example of a point cloud video capture process according to embodiments.
  • FIG. 4 shows an example of a point cloud encoder according to embodiments.
  • FIG. 5 illustrates an example of a voxel according to embodiments.
  • FIG. 6 shows an example of an octree and an occupancy code according to embodiments.
  • FIG. 7 shows an example of a neighbor node pattern according to embodiments.
  • FIG 9 shows another example of a point configuration for each LOD according to embodiments.
  • FIG. 10 shows an example of a point cloud decoder according to embodiments.
  • FIG. 11 shows an example of a point cloud decoder according to embodiments.
  • FIG. 12 is an example of a point cloud data transmission device according to embodiments.
  • FIG. 13 is an example of a point cloud data receiving device according to embodiments.
  • FIG. 14 shows an example of a structure capable of interworking with a method/apparatus for transmitting and receiving point cloud data according to embodiments.
  • 15 illustrates a process of encoding, transmitting, and decoding point cloud data according to embodiments.
  • FIG. 16 illustrates a layer-based point cloud data configuration according to embodiments and a geometry and attribute bitstream structure according to embodiments.
  • 17 shows a bitstream configuration according to embodiments.
  • 19 illustrates a method of selecting geometry data and attribute data according to embodiments.
  • FIG. 20 illustrates a method of constructing a slice including point cloud data according to embodiments.
  • 21 shows a geometry coding layer structure according to embodiments.
  • FIG. 22 shows a layer group and subgroup structure according to embodiments.
  • FIG. 23 shows a representation of layer group based point cloud data according to embodiments.
  • FIG 24 shows an apparatus/method for transmitting and receiving point cloud data according to embodiments.
  • 25 shows an encoding method according to embodiments.
  • 26 shows a decoding method according to embodiments.
  • 28A and 28B show syntax of a sequence parameter set according to embodiments.
  • 29 shows syntax of a dependent geometry data unit header according to embodiments.
  • FIG. 30 illustrates syntax of a layer group structure inventory according to embodiments.
  • 31 illustrates an apparatus/method for transmitting and receiving point cloud data according to embodiments.
  • 32 illustrates an apparatus/method for transmitting and receiving point cloud data according to embodiments.
  • 33 illustrates an apparatus/method for transmitting and receiving point cloud data according to embodiments.
  • 34 shows a point cloud data transmission method according to embodiments.
  • 35 shows a method for receiving point cloud data according to embodiments.
  • FIG. 1 shows an example of a point cloud content providing system according to embodiments.
  • the point cloud content providing system shown in FIG. 1 may include a transmission device 10000 and a reception device 10004.
  • the transmitting device 10000 and the receiving device 10004 can perform wired/wireless communication to transmit/receive point cloud data.
  • the transmitting apparatus 10000 may secure, process, and transmit point cloud video (or point cloud content).
  • the transmitter 10000 may include a fixed station, a base transceiver system (BTS), a network, an artificial intelligence (AI) device and/or system, a robot, an AR/VR/XR device and/or a server. etc. may be included.
  • BTS base transceiver system
  • AI artificial intelligence
  • the transmitter 10000 is a device that communicates with a base station and / or other wireless devices using a wireless access technology (eg, 5G New RAT (NR), Long Term Evolution (LTE)), It may include robots, vehicles, AR/VR/XR devices, mobile devices, home appliances, Internet of Thing (IoT) devices, AI devices/servers, and the like.
  • a wireless access technology eg, 5G New RAT (NR), Long Term Evolution (LTE)
  • NR 5G New RAT
  • LTE Long Term Evolution
  • It may include robots, vehicles, AR/VR/XR devices, mobile devices, home appliances, Internet of Thing (IoT) devices, AI devices/servers, and the like.
  • IoT Internet of Thing
  • a transmitter 10000 includes a point cloud video acquisition unit 10001, a point cloud video encoder 10002, and/or a transmitter (or communication module) 10003. ) include
  • the point cloud video acquisition unit 10001 acquires a point cloud video through processing such as capture, synthesis, or creation.
  • a point cloud video is point cloud content expressed as a point cloud, which is a set of points located in a 3D space, and may be referred to as point cloud video data or point cloud data.
  • a point cloud video according to embodiments may include one or more frames. One frame represents a still image/picture. Accordingly, the point cloud video may include a point cloud image/frame/picture, and may be referred to as any one of a point cloud image, a frame, and a picture.
  • the point cloud video encoder 10002 encodes secured point cloud video data.
  • the point cloud video encoder 10002 may encode point cloud video data based on point cloud compression coding.
  • Point cloud compression coding may include geometry-based point cloud compression (G-PCC) coding and/or video based point cloud compression (V-PCC) coding or next-generation coding.
  • G-PCC geometry-based point cloud compression
  • V-PCC video based point cloud compression
  • point cloud compression coding is not limited to the above-described embodiments.
  • the point cloud video encoder 10002 can output a bitstream containing encoded point cloud video data.
  • the bitstream may include not only encoded point cloud video data, but also signaling information related to encoding of the point cloud video data.
  • Transmitter 10003 transmits a bitstream containing encoded point cloud video data.
  • a bitstream according to embodiments is encapsulated into a file or segment (eg, streaming segment) and transmitted through various networks such as a broadcasting network and/or a broadband network.
  • the transmitter 10000 may include an encapsulation unit (or encapsulation module) that performs an encapsulation operation.
  • the encapsulation unit may be included in the transmitter 10003.
  • the file or segment may be transmitted to the receiving device 10004 through a network or stored in a digital storage medium (eg, USB, SD, CD, DVD, Blu-ray, HDD, SSD, etc.).
  • the transmitter 10003 is capable of wired/wireless communication with the receiver 10004 (or receiver 10005) through a 4G, 5G, 6G, or the like network.
  • the transmitter 10003 may perform necessary data processing operations depending on the network system (for example, a communication network system such as 4G, 5G, and 6G).
  • the transmitter 10000 may transmit encapsulated data according to an on demand method.
  • a receiving device 10004 includes a receiver 10005, a point cloud video decoder 10006, and/or a renderer 10007.
  • the receiver 10004 is a device or robot that communicates with a base station and/or other wireless devices using a wireless access technology (e.g., 5G New RAT (NR), Long Term Evolution (LTE)). , vehicles, AR/VR/XR devices, mobile devices, home appliances, Internet of Things (IoT) devices, AI devices/servers, and the like.
  • a wireless access technology e.g., 5G New RAT (NR), Long Term Evolution (LTE)
  • NR 5G New RAT
  • LTE Long Term Evolution
  • vehicles AR/VR/XR devices
  • mobile devices mobile devices
  • home appliances home appliances
  • IoT Internet of Things
  • AI devices/servers and the like.
  • the receiver 10005 receives a bitstream including point cloud video data or a file/segment in which the bitstream is encapsulated from a network or a storage medium.
  • the receiver 10005 may perform necessary data processing operations depending on the network system (eg, 4G, 5G, 6G communication network system).
  • the receiver 10005 may output a bitstream by decapsulating the received file/segment.
  • the receiver 10005 may include a decapsulation unit (or decapsulation module) for performing a decapsulation operation.
  • the decapsulation unit may be implemented as an element (or component) separate from the receiver 10005.
  • the point cloud video decoder 10006 decodes a bitstream containing point cloud video data.
  • the point cloud video decoder 10006 can decode the point cloud video data according to the way it was encoded (eg, the reverse of the operation of the point cloud video encoder 10002). Accordingly, the point cloud video decoder 10006 may decode point cloud video data by performing point cloud decompression coding, which is a reverse process of point cloud compression.
  • Point cloud decompression coding includes G-PCC coding.
  • a renderer 10007 renders the decoded point cloud video data.
  • the renderer 10007 may output point cloud content by rendering audio data as well as point cloud video data.
  • the renderer 10007 may include a display for displaying point cloud content.
  • the display may not be included in the renderer 10007 and may be implemented as a separate device or component.
  • the feedback information is information for reflecting the interactivity with the user consuming the point cloud content, and includes user information (eg, head orientation information), viewport information, etc.).
  • user information eg, head orientation information
  • viewport information etc.
  • the feedback information is provided to the content transmitter (eg, the transmitter 10000) and/or the service provider. can be passed on to Depending on embodiments, the feedback information may be used not only in the transmitting device 10000 but also in the receiving device 10004, and may not be provided.
  • Head orientation information is information about a user's head position, direction, angle, movement, and the like.
  • the receiving device 10004 may calculate viewport information based on head orientation information.
  • Viewport information is information about an area of a point cloud video that a user is looking at.
  • a viewpoint is a point at which a user watches a point cloud video, and may mean a central point of a viewport area. That is, the viewport is an area centered on the viewpoint, and the size and shape of the area may be determined by FOV (Field Of View).
  • FOV Field Of View
  • the receiving device 10004 performs gaze analysis and the like to check the point cloud consumption method of the user, the point cloud video area that the user gazes at, the gaze time, and the like.
  • the receiver 10004 may transmit feedback information including the result of the gaze analysis to the transmitter 10000.
  • Feedback information according to embodiments may be obtained in a rendering and/or display process.
  • Feedback information according to embodiments may be secured by one or more sensors included in the receiver 10004.
  • feedback information may be secured by the renderer 10007 or a separate external element (or device, component, etc.).
  • a dotted line in FIG. 1 indicates a process of transmitting feedback information secured by the renderer 10007.
  • the point cloud content providing system may process (encode/decode) point cloud data based on the feedback information. Accordingly, the point cloud video data decoder 10006 may perform a decoding operation based on the feedback information. Also, the receiver 10004 may transmit feedback information to the transmitter 10000. The transmitter 10000 (or the point cloud video data encoder 10002) may perform an encoding operation based on the feedback information. Therefore, the point cloud content providing system does not process (encode/decode) all point cloud data, but efficiently processes necessary data (for example, point cloud data corresponding to the user's head position) based on feedback information, and Point cloud content can be provided to
  • the transmitter 10000 may be referred to as an encoder, a transmitter, a transmitter, a transmitter, and the like, and a receiver 10004 may be referred to as a decoder, a receiver, and a receiver.
  • Point cloud data (processed through a series of processes of acquisition/encoding/transmission/decoding/rendering) in the point cloud content providing system of FIG. 1 according to embodiments will be referred to as point cloud content data or point cloud video data.
  • point cloud content data may be used as a concept including metadata or signaling information related to point cloud data.
  • Elements of the point cloud content providing system shown in FIG. 1 may be implemented as hardware, software, processor, and/or a combination thereof.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an operation of providing point cloud content according to embodiments.
  • the block diagram of FIG. 2 shows the operation of the point cloud content providing system described in FIG. 1 .
  • the point cloud content providing system may process point cloud data based on point cloud compression coding (eg, G-PCC).
  • point cloud compression coding eg, G-PCC
  • a point cloud content providing system may obtain a point cloud video (20000).
  • Point cloud video is expressed as a point cloud belonging to a coordinate system representing a three-dimensional space.
  • a point cloud video according to embodiments may include a Ply (Polygon File format or the Stanford Triangle format) file. If the point cloud video has one or more frames, the acquired point cloud video may include one or more Ply files.
  • Ply files include point cloud data such as geometry and/or attributes of points. The geometry contains positions (locations) of points.
  • the position of each point may be expressed as parameters (eg, values of each of the X-axis, Y-axis, and Z-axis) representing a three-dimensional coordinate system (eg, a coordinate system composed of XYZ axes).
  • Attributes include attributes of points (eg, texture information of each point, color (YCbCr or RGB), reflectance (r), transparency, etc.).
  • a point has one or more attributes (or properties).
  • a point may have one color attribute or two attributes, color and reflectance.
  • geometry may be referred to as positions, geometry information, geometry data, location information, location data, etc.
  • attributes may be referred to as attributes, attribute information, attribute data, attribute information, attribute data, etc.
  • the point cloud content providing system obtains points from information (for example, depth information, color information, etc.) related to the acquisition process of the point cloud video. Cloud data is available.
  • a point cloud content providing system may encode point cloud data (20001).
  • the point cloud content providing system may encode point cloud data based on point cloud compression coding.
  • point cloud data may include point geometry information and attribute information.
  • the point cloud content providing system may output a geometry bitstream by performing geometry encoding to encode geometry.
  • the point cloud content providing system may output an attribute bitstream by performing attribute encoding for encoding attributes.
  • a point cloud content providing system may perform attribute encoding based on geometry encoding.
  • a geometry bitstream and an attribute bitstream according to embodiments may be multiplexed and output as one bitstream.
  • a bitstream according to embodiments may further include signaling information related to geometry encoding and attribute encoding.
  • a point cloud content providing system may transmit encoded point cloud data (20002).
  • Point cloud data encoded as described in FIG. 1 may be expressed as a geometry bitstream and an attribute bitstream.
  • the encoded point cloud data may be transmitted in the form of a bitstream together with signaling information related to encoding of the point cloud data (eg, signaling information related to geometry encoding and attribute encoding).
  • the point cloud content providing system may encapsulate a bitstream for transmitting encoded point cloud data and transmit the encoded point cloud data in the form of a file or a segment.
  • a point cloud content providing system may receive a bitstream including encoded point cloud data. Also, the point cloud content providing system (eg, the receiving device 10004 or the receiver 10005) may demultiplex the bitstream.
  • the point cloud content providing system may decode encoded point cloud data (eg, a geometry bitstream, an attribute bitstream) transmitted as a bitstream. there is.
  • the point cloud content providing system eg, the receiving device 10004 or the point cloud video decoder 10005
  • the point cloud content providing system eg, the receiver 10004 or the point cloud video decoder 10005
  • the point cloud content providing system may restore attributes of points by decoding an attribute bitstream based on the restored geometry.
  • the point cloud content providing system (eg, the receiver 10004 or the point cloud video decoder 10005) may reconstruct the point cloud video based on the decoded attributes and positions according to the reconstructed geometry.
  • a point cloud content providing system may render the decoded point cloud data (20004).
  • the point cloud content providing system may render the geometry and attributes decoded through the decoding process according to various rendering methods. Points of the point cloud content may be rendered as a vertex with a certain thickness, a cube with a specific minimum size centered at the vertex position, or a circle centered at the vertex position. All or part of the rendered point cloud content is provided to the user through a display (eg, VR/AR display, general display, etc.).
  • the point cloud content providing system (eg, the receiving device 10004) according to the embodiments may secure feedback information (20005).
  • the point cloud content providing system may encode and/or decode point cloud data based on the feedback information. Since the feedback information and operation of the point cloud content providing system according to the embodiments are the same as the feedback information and operation described in FIG. 1, a detailed description thereof will be omitted.
  • FIG 3 shows an example of a point cloud video capture process according to embodiments.
  • FIG. 3 shows an example of a point cloud video capture process of the point cloud content providing system described in FIGS. 1 and 2 .
  • Point cloud content is a point cloud video (images and/or videos) are included.
  • a point cloud content providing system includes one or more cameras (eg, an infrared camera capable of securing depth information, color information corresponding to depth information) to generate point cloud content.
  • Point cloud video can be captured using an RGB camera, etc.), a projector (eg, an infrared pattern projector to secure depth information), or LiDAR.
  • a system for providing point cloud content according to embodiments may secure point cloud data by extracting a shape of a geometry composed of points in a 3D space from depth information and extracting an attribute of each point from color information.
  • Images and/or videos according to embodiments may be captured based on at least one of an inward-facing method and an outward-facing method.
  • the left side of FIG. 3 shows the inward-facing method.
  • the inward-pacing method refers to a method in which one or more cameras (or camera sensors) located around the central object capture the central object.
  • the inward-pacing method is a point cloud content that provides users with 360-degree images of key objects (e.g., provides users with 360-degree images of objects (e.g., key objects such as characters, players, objects, actors, etc.) It can be used to create VR / AR content).
  • the right side of FIG. 3 shows the outward-facing method.
  • the outward-pacing method refers to a method in which one or more cameras (or camera sensors) located around a central object capture an environment of the central object other than the central object.
  • the outward-facing method may be used to generate point cloud content (eg, content representing an external environment that may be provided to a user of an autonomous vehicle) for providing a surrounding environment from a user's point of view.
  • point cloud content eg, content representing an external environment that may be provided to a user of an autonomous vehicle
  • point cloud content may be generated based on a capture operation of one or more cameras.
  • the point cloud content providing system may perform calibration of one or more cameras to set a global coordinate system before a capture operation.
  • the point cloud content providing system may generate point cloud content by synthesizing an image and/or video captured by the above-described capture method and an arbitrary image and/or video.
  • the point cloud content providing system may not perform the capture operation described in FIG. 3 when generating point cloud content representing a virtual space.
  • the point cloud content providing system may perform post-processing on captured images and/or videos. That is, the point cloud content providing system removes an unwanted area (for example, a background), recognizes a space where captured images and/or videos are connected, and performs an operation to fill in a spatial hole if there is one. can
  • the point cloud content providing system may generate one point cloud content by performing coordinate system conversion on points of the point cloud video obtained from each camera.
  • the point cloud content providing system may perform coordinate system conversion of points based on the positional coordinates of each camera. Accordingly, the point cloud content providing system may generate content representing one wide range or point cloud content having a high density of points.
  • FIG. 4 shows an example of a point cloud encoder according to embodiments.
  • FIG. 4 shows an example of the point cloud video encoder 10002 of FIG. 1 .
  • the point cloud encoder converts point cloud data (eg, positions of points and/or attributes) and perform encoding operations.
  • point cloud data eg, positions of points and/or attributes
  • the point cloud content providing system may not be able to stream the corresponding content in real time. Therefore, the point cloud content providing system may reconstruct the point cloud content based on the maximum target bitrate in order to provide it according to the network environment.
  • the point cloud encoder can perform geometry encoding and attribute encoding. Geometry encoding is performed before attribute encoding.
  • a point cloud encoder includes a transformation coordinates (40000), a quantization unit (Quantize and Remove Points (Voxelize), 40001), an octree analysis unit (Analyze Octree, 40002), a surface approximate analysis unit ( Analyze Surface Approximation (40003), Arithmetic Encode (40004), Reconstruct Geometry (40005), Transform Colors (40006), Transfer Attributes (40007), RAHT Transformation It includes a unit 40008, a Generated LOD 40009, a Lifting unit 40010, a Quantize Coefficients unit 40011, and/or an Arithmetic Encode 40012.
  • Geometry encoding may include octree geometry coding, prediction tree geometry coding, direct coding, trisoup geometry encoding, and entropy encoding. Direct coding and trisup geometry encoding are applied selectively or in combination. Also, geometry encoding is not limited to the above example.
  • a coordinate system conversion unit 40000 receives positions and converts them into a coordinate system.
  • the positions may be converted into positional information in a 3D space (eg, a 3D space expressed in XYZ coordinates).
  • Location information in a 3D space may be referred to as geometry information.
  • a quantization unit 40001 quantizes geometry.
  • the quantization unit 40001 may quantize points based on minimum position values of all points (for example, minimum values on each axis for the X axis, Y axis, and Z axis).
  • the quantization unit 40001 multiplies the difference between the minimum position value and the position value of each point by a preset quatization scale value, and then performs a quantization operation to find the nearest integer value by performing rounding or rounding.
  • one or more points may have the same quantized position (or position value).
  • the quantization unit 40001 performs voxelization based on quantized positions to reconstruct quantized points.
  • points of point cloud content may be included in one or more voxels.
  • the quantization unit 40001 may match groups of points in the 3D space to voxels.
  • one voxel may include only one point.
  • one voxel may include one or more points.
  • the position of the center of a corresponding voxel may be set based on the positions of one or more points included in one voxel.
  • attributes of all positions included in one voxel may be combined and assigned to the corresponding voxel.
  • the octree analyzer 40002 performs octree geometry coding (or octree coding) to represent voxels in an octree structure.
  • the octree structure represents points matched to voxels based on an octal tree structure.
  • the surface approximation analyzer 40003 may analyze and approximate an octree.
  • Octree analysis and approximation is a process of analyzing to voxelize a region including a plurality of points in order to efficiently provide octree and voxelization.
  • Arismetic encoder 40004 entropy encodes an octree and/or an approximated octree.
  • the encoding method includes an Arithmetic encoding method.
  • a geometry bitstream is created.
  • Color conversion section 40006, attribute conversion section 40007, RAHT conversion section 40008, LOD generation section 40009, lifting conversion section 40010, coefficient quantization section 40011 and/or Arithmetic encoder 40012 performs attribute encoding.
  • one point may have one or more attributes. Attribute encoding according to embodiments is equally applied to attributes of one point. However, when one attribute (for example, color) includes one or more elements, independent attribute encoding is applied to each element.
  • Attribute encoding may include color transform coding, attribute transform coding, region adaptive hierarchical transform (RAHT) coding, interpolaration-based hierarchical nearest-neighbour prediction-prediction transform coding, and interpolation-based hierarchical nearest transform (RAHT) coding.
  • RAHT region adaptive hierarchical transform
  • RAHT interpolaration-based hierarchical nearest-neighbour prediction-prediction transform
  • RAHT interpolation-based hierarchical nearest transform
  • -neighbor prediction with an update/lifting step (Lifting Transform)) coding may be included.
  • the above-described RAHT coding, predictive transform coding, and lifting transform coding may be selectively used, or a combination of one or more codings may be used.
  • attribute encoding according to embodiments is not limited to the above-described example.
  • the color conversion unit 40006 performs color conversion coding to convert color values (or textures) included in attributes.
  • the color conversion unit 40006 may convert a format of color information (for example, convert RGB to YCbCr).
  • An operation of the color conversion unit 40006 according to embodiments may be optionally applied according to color values included in attributes.
  • the geometry reconstructor 40005 reconstructs (decompresses) an octree, a prediction tree, and/or an approximated octree.
  • the geometry reconstructor 40005 reconstructs an octree/voxel based on a result of analyzing the distribution of points.
  • the reconstructed octree/voxel may be referred to as reconstructed geometry (or reconstructed geometry).
  • the attribute transformation unit 40007 performs attribute transformation to transform attributes based on positions for which geometry encoding has not been performed and/or reconstructed geometry. As described above, since attributes depend on geometry, the attribute conversion unit 40007 can transform attributes based on reconstructed geometry information. For example, the attribute conversion unit 40007 may transform an attribute of a point at a position based on a position value of a point included in a voxel. As described above, when the position of the central point of a voxel is set based on the positions of one or more points included in one voxel, the attribute conversion unit 40007 transforms attributes of one or more points. When tri-soup geometry encoding is performed, the attribute conversion unit 40007 may transform attributes based on tri-soup geometry encoding.
  • the attribute conversion unit 40007 is an average value of attributes or attribute values (eg, color or reflectance of each point) of neighboring points within a specific position/radius from the position (or position value) of the center point of each voxel. Attribute conversion can be performed by calculating .
  • the attribute conversion unit 40007 may apply a weight according to the distance from the central point to each point when calculating the average value. Therefore, each voxel has a position and a calculated attribute (or attribute value).
  • the attribute conversion unit 40007 may search for neighboring points existing within a specific location/radius from the position of the center point of each voxel based on the K-D tree or the Morton code.
  • the K-D tree is a binary search tree and supports a data structure that can manage points based on location so that a quick Nearest Neighbor Search (NNS) is possible.
  • the Morton code is generated by expressing coordinate values (for example, (x, y, z)) representing the three-dimensional positions of all points as bit values and mixing the bits. For example, if the coordinate value indicating the position of the point is (5, 9, 1), the bit value of the coordinate value is (0101, 1001, 0001).
  • the attribute conversion unit 40007 may sort points based on Molton code values and perform a nearest neighbor search (NNS) through a depth-first traversal process. After the attribute transformation operation, if a nearest neighbor search (NNS) is required in another transformation process for attribute coding, a K-D tree or Morton code is used.
  • NSS nearest neighbor search
  • the converted attributes are input to the RAHT conversion unit 40008 and/or the LOD generation unit 40009.
  • the RAHT conversion unit 40008 performs RAHT coding for predicting attribute information based on reconstructed geometry information. For example, the RAHT converter 40008 may predict attribute information of a node at a higher level of the octree based on attribute information associated with a node at a lower level of the octree.
  • An LOD generator 40009 generates a level of detail (LOD) to perform predictive transform coding.
  • LOD according to embodiments is a degree representing detail of point cloud content. A smaller LOD value indicates lower detail of point cloud content, and a larger LOD value indicates higher detail of point cloud content. Points can be classified according to LOD.
  • the lifting transform unit 40010 performs lifting transform coding for transforming attributes of a point cloud based on weights. As described above, lifting transform coding may be selectively applied.
  • the coefficient quantization unit 40011 quantizes attribute-coded attributes based on coefficients.
  • the Arithmetic Encoder 40012 encodes the quantized attributes based on Arithmetic Coding.
  • One or more processors may perform at least one or more of operations and/or functions of elements of the point cloud encoder of FIG. 4 described above. Also, one or more processors may operate or execute a set of software programs and/or instructions to perform operations and/or functions of elements of the point cloud encoder of FIG. 4 .
  • One or more memories may include high speed random access memory, and may include non-volatile memory (eg, one or more magnetic disk storage devices, flash memory devices, or other non-volatile solid state memory devices). memory devices (Solid-state memory devices, etc.).
  • FIG. 5 illustrates an example of a voxel according to embodiments.
  • voxel 5 is an octree structure that recursively subdivides a cubical axis-aligned bounding box defined by two poles (0,0,0) and (2 d , 2 d , 2 d ). It shows an example of a voxel generated through One voxel includes at least one point. Spatial coordinates of a voxel may be estimated from a positional relationship with a voxel group. As described above, a voxel has an attribute (color or reflectance, etc.) like a pixel of a 2D image/video. Since a detailed description of the voxel is the same as that described in FIG. 4, it will be omitted.
  • FIG. 6 shows an example of an octree and an occupancy code according to embodiments.
  • the point cloud content providing system (point cloud video encoder 10002) or the point cloud encoder (eg, octree analyzer 40002) efficiently manages a voxel area and/or position. To do so, octree structure-based octree geometry coding (or octree coding) is performed.
  • FIG. 6 shows an octree structure.
  • a 3D space of point cloud content according to embodiments is represented by axes (eg, X axis, Y axis, and Z axis) of a coordinate system.
  • the octree structure is created by recursively subdividing a cubical axis-aligned bounding box defined by the two poles (0,0,0) and (2 d , 2 d , 2 d ). . 2d may be set to a value constituting the smallest bounding box enclosing all points of the point cloud content (or point cloud video).
  • d represents the depth of the octree.
  • the value of d is determined according to the following formula. In the following equation, (x int n , y int n , z int n ) represents positions (or position values) of quantized points.
  • the entire 3D space can be divided into 8 spaces according to division.
  • Each divided space is represented by a cube with six faces.
  • each of the eight spaces is further divided based on the axes of the coordinate system (for example, the X-axis, Y-axis, and Z-axis). Therefore, each space is further divided into eight smaller spaces.
  • the divided small space is also expressed as a cube with six faces. This division method is applied until the leaf node of the octree becomes a voxel.
  • the lower part of Fig. 6 shows the occupancy code of the octree.
  • the octree's occupancy code is generated to indicate whether each of eight divided spaces generated by dividing one space includes at least one point. Therefore, one occupancy code is represented by 8 child nodes. Each child node represents the occupancy of the divided space, and the child node has a value of 1 bit. Therefore, the occupancy code is expressed as an 8-bit code. That is, if at least one point is included in a space corresponding to a child node, the corresponding node has a value of 1. If a point is not included in the space corresponding to a child node (empty), the corresponding node has a value of 0. Since the occupancy code shown in FIG.
  • a point cloud encoder (eg, the Arismetic encoder 40004) according to embodiments may entropy-encode an occupancy code. Also, to increase compression efficiency, the point cloud encoder may intra/inter code the occupancy code.
  • a receiving device (eg, the receiving device 10004 or the point cloud video decoder 10006) according to embodiments reconstructs an octree based on an occupancy code.
  • a point cloud encoder (eg, the point cloud encoder of FIG. 4 or the octree analyzer 40002) may perform voxelization and octree coding to store positions of points.
  • points in the 3D space are not always evenly distributed, there may be a specific area where many points do not exist. Therefore, it is inefficient to perform voxelization on the entire 3D space. For example, if few points exist in a specific area, there is no need to perform voxelization to that area.
  • the point cloud encoder does not perform voxelization on the above-described specific region (or nodes other than leaf nodes of the octree), but directly codes the positions of points included in the specific region. ) can be performed. Coordinates of direct coding points according to embodiments are called a direct coding mode (DCM). Also, the point cloud encoder according to embodiments may perform trisoup geometry encoding for reconstructing positions of points in a specific area (or node) based on a voxel based on a surface model. Tri-Sup geometry encoding is a geometry encoding that expresses the representation of an object as a series of triangle meshes.
  • a point cloud decoder can generate a point cloud from a mesh surface.
  • Direct coding and trisup geometry encoding according to embodiments may be selectively performed. Also, direct coding and triangle geometry encoding according to embodiments may be performed in combination with octree geometry coding (or octree coding).
  • the option to use direct mode to apply direct coding must be activated.
  • the node to which direct coding is applied is not a leaf node, points must exist.
  • the total number of points subject to direct coding must not exceed a predetermined limit. If the above condition is satisfied, the point cloud encoder (or the Arithmetic encoder 40004) according to the embodiments may entropy code positions (or position values) of points.
  • the point cloud encoder (for example, the surface approximate analysis unit 40003) according to the embodiments determines a specific level (when the level is smaller than the depth d of the octree) of the octree, and from that level uses the surface model to determine the node Tri-sup geometry encoding for reconstructing the position of a point in an area based on voxels may be performed (tri-sup mode).
  • the point cloud encoder may designate a level to which tri-sup geometry encoding is applied. For example, if the specified level is equal to the depth of the octree, the point cloud encoder does not operate in tri-sup mode.
  • the point cloud encoder may operate in tri-sup mode only when the designated level is smaller than the depth value of the octree.
  • a 3D cube area of nodes of a designated level according to embodiments is referred to as a block.
  • One block may include one or more voxels.
  • a block or voxel may correspond to a brick.
  • geometry is represented as a surface.
  • a surface according to embodiments may intersect each edge of a block at most once.
  • intersection points there are at least 12 intersection points in one block. Each intersection point is called a vertex.
  • a vertex existing along an edge is detected when there is at least one occupied voxel adjacent to the edge among all blocks sharing the edge.
  • An occluded voxel according to embodiments means a voxel including a point.
  • the position of a vertex detected along an edge is the average position along the edge of all voxels adjacent to the corresponding edge among all blocks sharing the corresponding edge.
  • the point cloud encoder When a vertex is detected, the point cloud encoder according to the embodiments entropy-codes the starting point (x, y, z) of the edge, the direction vector ( ⁇ x, ⁇ y, ⁇ z) of the edge, and the vertex position value (relative position value within the edge).
  • the point cloud encoder for example, the geometry reconstruction unit 40005
  • the point cloud encoder performs triangle reconstruction, up-sampling, and voxelization processes. to create the restored geometry (reconstructed geometry).
  • Vertices located at the edges of a block determine the surface through which the block passes.
  • a surface according to embodiments is a non-planar polygon.
  • the triangle reconstruction process reconstructs the surface represented by the triangle based on the starting point of the edge, the direction vector of the edge, and the position value of the vertex.
  • the triangle reconstruction process is as follows. 1 Calculate the centroid value of each vertex, 2 Calculate the values obtained by subtracting the centroid value from each vertex value 3 Square the values, and obtain the sum of all the values.
  • the minimum value of the added value is obtained, and the projection process is performed according to the axis with the minimum value. For example, if the x element is minimal, each vertex is projected along the x-axis based on the center of the block, and projected onto the (y, z) plane. If the value that results from projection on the (y, z) plane is (ai, bi), the ⁇ value is obtained through atan2(bi, ai), and the vertices are aligned based on the ⁇ value.
  • the table below shows combinations of vertices to generate triangles according to the number of vertices. Vertices are sorted in order from 1 to n.
  • the table below shows that two triangles can be formed for four vertices according to a combination of the vertices.
  • the first triangle may be composed of the first, second, and third vertices among the aligned vertices
  • the second triangle may be composed of the third, fourth, and first vertices among the aligned vertices. .
  • the upsampling process is performed to voxelize by adding points in the middle along the edge of the triangle. Additional points are generated based on the upsampling factor and the width of the block. The added points are called refined vertices.
  • a point cloud encoder may voxelize refined vertices. Also, the point cloud encoder may perform attribute encoding based on the voxelized position (or position value).
  • FIG. 7 shows an example of a neighbor node pattern according to embodiments.
  • the point cloud encoder may perform entropy coding based on context adaptive arithmetic coding.
  • the point cloud content providing system or the point cloud encoder converts the occupancy code directly. Entropy coding is possible.
  • the point cloud content providing system or the point cloud encoder performs entropy encoding (intra-encoding) based on the occupancy code of the current node and the occupancy of neighboring nodes, or entropy encoding (inter-encoding) based on the occupancy code of the previous frame. ) can be performed.
  • a frame according to embodiments means a set of point cloud videos generated at the same time.
  • Compression efficiency of intra-encoding/inter-encoding may vary according to the number of referenced neighboring nodes. If the bit size increases, it becomes complicated, but compression efficiency can be increased by making it skewed to one side. For example, if you have a 3-bit context, 2 of 3 should be coded in 8 ways. The part that is divided and coded affects the complexity of the implementation. Therefore, it is necessary to match the efficiency of compression with an appropriate level of complexity.
  • a point cloud encoder determines occupancy of neighboring nodes of each node of an octree and obtains a neighboring node pattern value.
  • the neighbor node pattern is used to infer the occupancy pattern of that node.
  • the left side of FIG. 7 shows a cube corresponding to a node (a cube located in the middle) and six cubes (neighboring nodes) sharing at least one face with the cube.
  • Nodes shown in the figure are nodes of the same depth (depth).
  • the numbers shown in the figure represent weights (1, 2, 4, 8, 16, 32, etc.) associated with each of the six nodes. Each weight is sequentially assigned according to the locations of neighboring nodes.
  • the right side of FIG. 7 shows neighboring node pattern values.
  • the neighbor pattern value is the sum of values multiplied by the weights of the occupied neighbor nodes (neighbor nodes with points). Therefore, the neighbor node pattern values range from 0 to 63. If the neighbor node pattern value is 0, it indicates that there is no node (occupied node) having a point among the neighbor nodes of the corresponding node. When the neighbor node pattern value is 63, it indicates that all of the neighbor nodes are occupied nodes. As shown in the figure, since the neighboring nodes to which weights 1, 2, 4, and 8 are assigned are ocupied nodes, the neighboring node pattern value is 15, which is the value obtained by adding 1, 2, 4, and 8.
  • the point cloud encoder may perform coding according to the neighboring node pattern value (for example, if the neighboring node pattern value is 63, 64 types of coding are performed). According to embodiments, the point cloud encoder may reduce complexity of coding by changing a neighbor node pattern value (for example, based on a table changing 64 to 10 or 6).
  • the encoded geometry is reconstructed (decompressed) before attribute encoding is performed.
  • the geometry reconstruction operation may include changing the arrangement of direct coded points (eg, placing the direct coded points in front of point cloud data).
  • the geometry reconstruction process includes triangle reconstruction, upsampling, and voxelization processes. Since attributes depend on the geometry, attribute encoding is performed based on the reconstructed geometry.
  • the point cloud encoder may reorganize points according to LODs.
  • the diagram shows point cloud content corresponding to the LOD.
  • the left side of the figure shows the original point cloud content.
  • the second figure from the left of the figure shows the distribution of points with the lowest LOD, and the rightmost figure of the figure shows the distribution of points with the highest LOD. That is, points of the lowest LOD are sparsely distributed, and points of the highest LOD are densely distributed. That is, as the LOD increases according to the direction of the arrow indicated at the bottom of the drawing, the interval (or distance) between points becomes shorter.
  • the point cloud content providing system or the point cloud encoder (eg, the point cloud video encoder 10002, the point cloud encoder in FIG. 4, or the LOD generator 40009) generates an LOD. can do.
  • the LOD is created by reorganizing the points into a set of refinement levels according to a set LOD distance value (or set of Euclidean Distances).
  • the LOD generation process is performed in the point cloud decoder as well as the point cloud encoder.
  • FIG. 9 shows examples of points (P0 to P9) of the point cloud content distributed in the 3D space.
  • the original order of FIG. 9 indicates the order of points P0 to P9 before LOD generation.
  • the LOD based order of FIG. 9 represents the order of points according to LOD generation. Points are reordered by LOD. Also, high LOD includes points belonging to low LOD.
  • LOD0 includes P0, P5, P4, and P2.
  • LOD1 contains the points of LOD0 and P1, P6 and P3.
  • LOD2 includes points of LOD0, points of LOD1 and P9, P8 and P7.
  • the point cloud encoder may perform prediction transform coding, lifting transform coding, and RAHT transform coding selectively or in combination.
  • a point cloud encoder may generate predictors for points and perform predictive transformation coding to set predictive attributes (or predictive attribute values) of each point. That is, N predictors can be generated for N points.
  • the predicted attribute (or attribute value) is a weight calculated based on the distance to each neighboring point to the attributes (or attribute values, eg, color, reflectance, etc.) of neighboring points set in the predictor of each point. (or weight value) is set as the average value of multiplied values.
  • the point cloud encoder for example, the coefficient quantization unit 40011 according to the embodiments subtracts the predicted attribute (attribute value) from the attribute (attribute value) of each point, and generates residual values (residuals, residual attributes, residual attribute values, attributes) can be called prediction residuals, attribute residuals, etc.) can be quatized and inverse quantized, and the quantization process is shown in the following table.
  • Attribute prediction residuals quantization pseudo code int PCCQuantization(int value, int quantStep) ⁇ if( value > 0) ⁇ return floor(value / quantStep + 1.0 / 3.0); ⁇ else ⁇ return -floor(-value / quantStep + 1.0 / 3.0); ⁇ ⁇
  • the point cloud encoder (for example, the Arismetic encoder 40012) according to the embodiments may entropy code the quantized and inverse quantized residual values as described above when there are points adjacent to the predictor of each point.
  • the point cloud encoder (for example, the Arismetic encoder 40012) according to the embodiments may entropy code attributes of a corresponding point without performing the above process if there are no neighboring points to the predictor of each point.
  • the point cloud encoder (for example, the lifting transform unit 40010) according to the embodiments generates a predictor of each point, sets the LOD calculated in the predictor, registers neighboring points, and according to the distance to the neighboring points
  • Lifting transform coding can be performed by setting weights.
  • Lifting transform coding according to embodiments is similar to the above-described predictive transform coding, but is different in that weights are cumulatively applied to attribute values.
  • a process of cumulatively applying weights to attribute values according to embodiments is as follows.
  • the weight calculated for all predictors is additionally multiplied by the weight stored in the QW corresponding to the predictor index, and the calculated weight is cumulatively summed as the index of the neighboring node in the update weight array.
  • the value obtained by multiplying the calculated weight by the attribute value of the index of the neighboring node is cumulatively summed.
  • a predicted attribute value is calculated by additionally multiplying an attribute value updated through the lift update process by a weight updated through the lift prediction process (stored in QW).
  • a point cloud encoder eg, the coefficient quantization unit 40011
  • the point cloud encoder eg, the Arismetic encoder 40012
  • the point cloud encoder (for example, the RAHT transform unit 40008) according to the embodiments may perform RAHT transform coding to predict attributes of nodes at a higher level using attributes associated with nodes at a lower level of the octree. .
  • RAHT transform coding is an example of attribute intra coding through octree backward scan.
  • the point cloud encoder according to embodiments scans from voxels to the entire area and repeats the merging process up to the root node while merging the voxels into larger blocks in each step.
  • a merging process according to embodiments is performed only for Occupied nodes.
  • a merging process is not performed on an empty node, but a merging process is performed on an immediate parent node of an empty node.
  • the following equation represents a RAHT transformation matrix. represents the average attribute value of voxels at level l. Is and can be calculated from and the weight of class am.
  • the gDC value is also quantized and entropy-coded like the high-pass coefficient.
  • FIG. 10 shows an example of a point cloud decoder according to embodiments.
  • the point cloud decoder shown in FIG. 10 is an example of the point cloud video decoder 10006 described in FIG. 1 , and may perform the same or similar operation as the operation of the point cloud video decoder 10006 described in FIG. 1 .
  • the point cloud decoder may receive a geometry bitstream and an attribute bitstream included in one or more bitstreams.
  • the point cloud decoder includes a geometry decoder and an attribute decoder.
  • the geometry decoder performs geometry decoding on a geometry bitstream and outputs decoded geometry.
  • the attribute decoder performs attribute decoding based on the decoded geometry and attribute bitstream and outputs decoded attributes.
  • the decoded geometry and decoded attributes are used to reconstruct the point cloud content (decoded point cloud).
  • FIG. 11 shows an example of a point cloud decoder according to embodiments.
  • the point cloud decoder shown in FIG. 11 is an example of the point cloud decoder described in FIG. 10 and can perform a decoding operation, which is the reverse process of the encoding operation of the point cloud encoder described in FIGS. 1 to 9 .
  • the point cloud decoder may perform geometry decoding and attribute decoding. Geometry decoding is performed before attribute decoding.
  • the point cloud decoder includes an arithmetic decoder (11000), an octree synthesizer (synthesize octree) 11001, a surface synthesize surface approximation unit (11002), and a geometry reconstructor (reconstruct geometry). . ), an inverse lifting unit (11009), and/or an inverse transform colors (11010).
  • the Arismetic decoder 11000, the octree synthesizer 11001, the surface deoxymation synthesizer 11002, the geometry reconstructor 11003, and the coordinate system inverse transform unit 11004 may perform geometry decoding.
  • Geometry decoding according to embodiments may include direct decoding and trisoup geometry decoding. Direct decoding and tri-sup geometry decoding are selectively applied. Also, geometry decoding is not limited to the above example, and is performed in a reverse process to the geometry encoding described in FIGS. 1 to 9 .
  • the Arismetic decoder 11000 decodes the received geometry bitstream based on Arithmetic coding.
  • the operation of the Arithmetic Decoder 11000 corresponds to the reverse process of the Arithmetic Encoder 40004.
  • the octree synthesizer 11001 may generate an octree by obtaining an occupancy code from a decoded geometry bitstream (or information on geometry obtained as a result of decoding). A detailed description of the occupancy code is as described with reference to FIGS. 1 to 9 .
  • the surface deoxymation synthesis unit 11002 may synthesize a surface based on the decoded geometry and/or the generated octree.
  • the geometry reconstructor 11003 may regenerate geometry based on surfaces and/or decoded geometry. As described in FIGS. 1 to 9 , direct coding and tri-sup geometry encoding are selectively applied. Accordingly, the geometry reconstruction unit 11003 directly imports and adds position information of points to which direct coding is applied. In addition, when triangle geometry encoding is applied, the geometry reconstructor 11003 may perform reconstruction operations of the geometry reconstructor 40005, for example, triangle reconstruction, up-sampling, and voxelization operations to restore the geometry. there is. Details are the same as those described in FIG. 6 and thus are omitted.
  • the reconstructed geometry may include a point cloud picture or frame that does not include attributes.
  • the coordinate system inverse transformation unit 11004 may obtain positions of points by transforming the coordinate system based on the restored geometry.
  • the Arithmetic Decoder 11005, Inverse Quantization Unit 11006, RAHT Transformation Unit 11007, LOD Generator 11008, Inverse Lifting Unit 11009, and/or Color Inverse Transformation Unit 11010 are the attributes described with reference to FIG. decoding can be performed.
  • Attribute decoding according to embodiments includes Region Adaptive Hierarchial Transform (RAHT) decoding, Interpolaration-based hierarchical nearest-neighbour prediction-Prediction Transform decoding, and interpolation-based hierarchical nearest-neighbour prediction with an update/lifting transform. step (Lifting Transform)) decoding.
  • RAHT Region Adaptive Hierarchial Transform
  • Interpolaration-based hierarchical nearest-neighbour prediction-Prediction Transform decoding and interpolation-based hierarchical nearest-neighbour prediction with an update/lifting transform.
  • step (Lifting Transform)) decoding The above three decodings may be selectively used, or a combination of one or more decodings may
  • the Arismetic decoder 11005 decodes the attribute bitstream by Arithmetic coding.
  • the inverse quantization unit 11006 inverse quantizes the decoded attribute bitstream or information about attributes obtained as a result of decoding, and outputs inverse quantized attributes (or attribute values). Inverse quantization may be selectively applied based on attribute encoding of the point cloud encoder.
  • the RAHT conversion unit 11007, the LOD generation unit 11008, and/or the inverse lifting unit 11009 may process the reconstructed geometry and inverse quantized attributes. As described above, the RAHT converter 11007, the LOD generator 11008, and/or the inverse lifter 11009 may selectively perform a decoding operation corresponding to the encoding of the point cloud encoder.
  • the color inverse transform unit 11010 performs inverse transform coding for inverse transform of color values (or textures) included in decoded attributes.
  • the operation of the inverse color transform unit 11010 may be selectively performed based on the operation of the color transform unit 40006 of the point cloud encoder.
  • elements of the point cloud decoder of FIG. 11 are not shown in the figure, hardware including one or more processors or integrated circuits configured to communicate with one or more memories included in the point cloud providing device. , may be implemented in software, firmware, or a combination thereof. One or more processors may perform at least one or more of the operations and/or functions of the elements of the point cloud decoder of FIG. 11 described above. Also, one or more processors may operate or execute a set of software programs and/or instructions to perform operations and/or functions of elements of the point cloud decoder of FIG. 11 .
  • the transmitter shown in FIG. 12 is an example of the transmitter 10000 of FIG. 1 (or the point cloud encoder of FIG. 4 ).
  • the transmitter shown in FIG. 12 may perform at least one or more of the same or similar operations and methods to the operations and encoding methods of the point cloud encoder described in FIGS. 1 to 9 .
  • a transmission device includes a data input unit 12000, a quantization processing unit 12001, a voxelization processing unit 12002, an octree occupancy code generation unit 12003, a surface model processing unit 12004, an intra/ Inter-coding processing unit 12005, Arithmetic coder 12006, metadata processing unit 12007, color conversion processing unit 12008, attribute conversion processing unit (or attribute conversion processing unit) 12009, prediction/lifting/RAHT conversion It may include a processing unit 12010, an Arithmetic coder 12011 and/or a transmission processing unit 12012.
  • the data input unit 12000 receives or acquires point cloud data.
  • the data input unit 12000 may perform the same or similar operation and/or acquisition method to the operation and/or acquisition method of the point cloud video acquisition unit 10001 (or the acquisition process 20000 described in FIG. 2 ).
  • Geometry encoding according to embodiments is the same as or similar to the geometry encoding described with reference to FIGS. 1 to 9, and thus a detailed description thereof will be omitted.
  • the quantization processor 12001 quantizes geometry (eg, position values or position values of points).
  • the operation and/or quantization of the quantization processing unit 12001 is the same as or similar to the operation and/or quantization of the quantization unit 40001 described with reference to FIG. 4 .
  • a detailed description is the same as that described in FIGS. 1 to 9 .
  • the voxelization processor 12002 voxelizes position values of quantized points.
  • the voxelization processing unit 12002 may perform the same or similar operation and/or process to the operation and/or voxelization process of the quantization unit 40001 described with reference to FIG. 4 .
  • a detailed description is the same as that described in FIGS. 1 to 9 .
  • the octree occupancy code generation unit 12003 performs octree coding on positions of voxelized points based on an octree structure.
  • the octree occupancy code generator 12003 may generate an occupancy code.
  • the octree occupancy code generator 12003 may perform operations and/or methods identical or similar to those of the point cloud encoder (or the octree analyzer 40002) described with reference to FIGS. 4 and 6 . A detailed description is the same as that described in FIGS. 1 to 9 .
  • the surface model processing unit 12004 may perform tri-sup geometry encoding to reconstruct positions of points within a specific area (or node) based on a surface model on a voxel basis.
  • the four-surface model processing unit 12004 may perform the same or similar operation and/or method to the operation and/or method of the point cloud encoder (eg, the surface approximation analysis unit 40003) described with reference to FIG. 4 .
  • a detailed description is the same as that described in FIGS. 1 to 9 .
  • the intra/inter coding processing unit 12005 may intra/inter code the point cloud data.
  • the intra/inter coding processing unit 12005 may perform coding identical to or similar to the intra/inter coding described with reference to FIG. 7 . A detailed description is the same as that described in FIG. 7 .
  • the intra/inter coding processor 12005 may be included in the Arithmetic Coder 12006.
  • Arithmetic coder 12006 entropy encodes an octree of point cloud data and/or an approximated octree.
  • the encoding method includes an Arithmetic encoding method.
  • Arithmetic coder 12006 performs the same or similar operations and/or methods to operations and/or methods of Arithmetic encoder 40004.
  • the metadata processing unit 12007 processes metadata about point cloud data, for example, set values, and provides them to a necessary process such as geometry encoding and/or attribute encoding. Also, the metadata processing unit 12007 according to embodiments may generate and/or process signaling information related to geometry encoding and/or attribute encoding. Signaling information according to embodiments may be encoded separately from geometry encoding and/or attribute encoding. Also, signaling information according to embodiments may be interleaved.
  • a color conversion processing unit 12008, an attribute conversion processing unit 12009, a prediction/lifting/RAHT conversion processing unit 12010, and an Arithmetic coder 12011 perform attribute encoding.
  • Attribute encoding according to embodiments is the same as or similar to the attribute encoding described with reference to FIGS. 1 to 9, so a detailed description thereof will be omitted.
  • the color conversion processing unit 12008 performs color conversion coding to convert color values included in attributes.
  • the color conversion processing unit 12008 may perform color conversion coding based on the reconstructed geometry. Description of the reconstructed geometry is the same as that described in FIGS. 1 to 9 . In addition, the same or similar operations and/or methods to those of the color conversion unit 40006 described in FIG. 4 are performed. A detailed description is omitted.
  • the attribute transformation processing unit 12009 performs attribute transformation to transform attributes based on positions for which geometry encoding has not been performed and/or reconstructed geometry.
  • the attribute conversion processing unit 12009 performs the same or similar operation and/or method to the operation and/or method of the attribute conversion unit 40007 described in FIG. 4 .
  • a detailed description is omitted.
  • the prediction/lifting/RAHT transform processing unit 12010 may code the transformed attributes with any one or combination of RAHT coding, prediction transform coding, and lifting transform coding.
  • the prediction/lifting/RAHT conversion processing unit 12010 performs at least one of the same or similar operations to those of the RAHT conversion unit 40008, the LOD generation unit 40009, and the lifting conversion unit 40010 described in FIG. 4 do.
  • descriptions of predictive transform coding, lifting transform coding, and RAHT transform coding are the same as those described in FIGS. 1 to 9, so detailed descriptions thereof are omitted.
  • the Arithmetic Coder 12011 may encode coded attributes based on Arithmetic Coding.
  • the Arithmetic Coder 12011 performs the same or similar operations and/or methods to those of the Arithmetic Encoder 400012.
  • the transmission processing unit 12012 transmits each bitstream including encoded geometry and/or encoded attributes and meta data information, or transmits encoded geometry and/or encoded attributes and meta data information into one It can be configured as a bit stream and transmitted.
  • the bitstream may include one or more sub-bitstreams.
  • a bitstream includes a Sequence Parameter Set (SPS) for signaling at the sequence level, a Geometry Parameter Set (GPS) for signaling of geometry information coding, an Attribute Parameter Set (APS) for signaling of attribute information coding, and a tile It may include signaling information and slice data including TPS (Tile Parameter Set) for level signaling.
  • Slice data may include information on one or more slices.
  • One slice according to embodiments may include one geometry bitstream (Geom0 0 ) and one or more attribute bitstreams (Attr0 0 and Attr1 0 ).
  • a slice refers to a series of syntax elements representing all or part of a coded point cloud frame.
  • a TPS may include information about each tile (for example, coordinate value information and height/size information of a bounding box) for one or more tiles.
  • a geometry bitstream may include a header and a payload.
  • the header of the geometry bitstream may include identification information (geom_parameter_set_id) of a parameter set included in GPS, a tile identifier (geom_tile_id), a slice identifier (geom_slice_id), and information about data included in a payload.
  • the metadata processing unit 12007 may generate and/or process signaling information and transmit it to the transmission processing unit 12012.
  • elements performing geometry encoding and elements performing attribute encoding may share data/information with each other as indicated by dotted lines.
  • the transmission processing unit 12012 may perform the same or similar operation and/or transmission method to the operation and/or transmission method of the transmitter 10003. A detailed description is omitted since it is the same as that described in FIGS. 1 and 2 .
  • FIG. 13 is an example of a receiving device according to embodiments.
  • the receiving device shown in FIG. 13 is an example of the receiving device 10004 of FIG. 1 (or the point cloud decoder of FIGS. 10 and 11).
  • the receiver illustrated in FIG. 13 may perform at least one or more of operations and methods identical or similar to the operations and decoding methods of the point cloud decoder described in FIGS. 1 to 11 .
  • a receiving device includes a receiving unit 13000, a receiving processing unit 13001, an arithmetic decoder 13002, an octree reconstruction processing unit 13003 based on an occupancy code, and a surface model processing unit (triangle reconstruction). , up-sampling, voxelization) 13004, inverse quantization processing unit 13005, metadata parser 13006, arithmetic decoder 13007, inverse quantization processing unit 13008, prediction It may include a /lifting/RAHT inverse transformation processing unit 13009, a color inverse transformation processing unit 13010, and/or a renderer 13011.
  • Each component of decoding according to the embodiments may perform a reverse process of the component of encoding according to the embodiments.
  • the receiving unit 13000 receives point cloud data.
  • the receiver 13000 may perform the same or similar operation and/or reception method to the operation and/or reception method of the receiver 10005 of FIG. 1 . A detailed description is omitted.
  • the reception processing unit 13001 may obtain a geometry bitstream and/or an attribute bitstream from received data.
  • the receiving processing unit 13001 may be included in the receiving unit 13000.
  • the Arismetic decoder 13002, the octree reconstruction processing unit 13003 based on the occupancy code, the surface model processing unit 13004, and the inverse quantization processing unit 13005 may perform geometry decoding.
  • Geometry decoding according to the embodiments is the same as or similar to the geometry decoding described in FIGS. 1 to 10, and thus a detailed description thereof will be omitted.
  • the Arismetic decoder 13002 may decode a geometry bitstream based on Arithmetic coding.
  • the Arismetic decoder 13002 performs the same or similar operation and/or coding to that of the Arithmetic decoder 11000.
  • the octree reconstruction processing unit 13003 based on occupancy code may obtain an occupancy code from a decoded geometry bitstream (or information about a geometry secured as a result of decoding) to reconstruct an octree.
  • the octree reconstruction processing unit 13003 based on the occupancy code performs the same or similar operations and/or methods to those of the octree synthesis unit 11001 and/or the octree generation method.
  • the surface model processing unit 13004 according to embodiments performs tri-soup geometry decoding based on the surface model method and related geometry reconstruction (eg, triangle reconstruction, up-sampling, and voxelization) when tri-sup geometry encoding is applied. can be performed.
  • the surface model processing unit 13004 performs operations identical to or similar to those of the surface deoxymation synthesis unit 11002 and/or the geometry reconstruction unit 11003.
  • the inverse quantization processor 13005 may inverse quantize the decoded geometry.
  • the metadata parser 13006 may parse metadata included in the received point cloud data, for example, setting values. Metadata parser 13006 can pass metadata to geometry decoding and/or attribute decoding. A detailed description of the metadata is omitted since it is the same as that described in FIG. 12 .
  • the Arismetic decoder 13007, the inverse quantization processing unit 13008, the prediction/lifting/RAHT inverse transformation processing unit 13009, and the color inverse transformation processing unit 13010 perform attribute decoding. Attribute decoding is the same as or similar to the attribute decoding described in FIGS. 1 to 10, so a detailed description thereof will be omitted.
  • the Arismetic decoder 13007 may decode the attribute bitstream through Arismetic coding.
  • the Arismetic decoder 13007 may perform decoding of the attribute bitstream based on the reconstructed geometry.
  • the Arismetic decoder 13007 performs the same or similar operation and/or coding to that of the Arithmetic decoder 11005.
  • the inverse quantization processing unit 13008 may inverse quantize the decoded attribute bitstream.
  • the inverse quantization processing unit 13008 performs the same or similar operation and/or method to the operation and/or inverse quantization method of the inverse quantization unit 11006.
  • the prediction/lifting/RAHT inverse transform processing unit 13009 may process reconstructed geometry and inverse quantized attributes.
  • the prediction/lifting/RAHT inverse transform processing unit 13009 performs operations identical or similar to those of the RAHT transform unit 11007, the LOD generator 11008 and/or the inverse lifting unit 11009 and/or decoding operations and/or At least one or more of decoding is performed.
  • the inverse color transformation processing unit 13010 according to embodiments performs inverse transformation coding for inversely transforming color values (or textures) included in decoded attributes.
  • the inverse color transform processing unit 13010 performs the same or similar operation and/or inverse transform coding to the operation and/or inverse transform coding of the inverse color transform unit 11010.
  • the renderer 13011 may render point cloud data.
  • FIG. 14 shows an example of a structure capable of interworking with a method/apparatus for transmitting and receiving point cloud data according to embodiments.
  • the structure of FIG. 14 includes at least one of a server 1460, a robot 1410, an autonomous vehicle 1420, an XR device 1430, a smartphone 1440, a home appliance 1450, and/or an HMD 1470. It shows a configuration connected to the cloud network 1410.
  • a robot 1410, an autonomous vehicle 1420, an XR device 1430, a smartphone 1440 or a home appliance 1450 are referred to as devices.
  • the XR device 1430 may correspond to or interwork with a point cloud data (PCC) device according to embodiments.
  • PCC point cloud data
  • the cloud network 1400 may constitute a part of a cloud computing infrastructure or may refer to a network existing in a cloud computing infrastructure.
  • the cloud network 1400 may be configured using a 3G network, a 4G or Long Term Evolution (LTE) network, or a 5G network.
  • LTE Long Term Evolution
  • the server 1460 connects at least one of the robot 1410, the autonomous vehicle 1420, the XR device 1430, the smartphone 1440, the home appliance 1450, and/or the HMD 1470 to the cloud network 1400. It is connected through and may help at least part of the processing of the connected devices 1410 to 1470.
  • a Head-Mount Display (HMD) 1470 represents one of types in which an XR device and/or a PCC device according to embodiments may be implemented.
  • An HMD type device includes a communication unit, a control unit, a memory unit, an I/O unit, a sensor unit, and a power supply unit.
  • devices 1410 to 1450 to which the above-described technology is applied will be described.
  • the devices 1410 to 1450 shown in FIG. 14 may be linked/combined with the point cloud data transmission/reception device according to the above-described embodiments.
  • the XR/PCC device 1430 applies PCC and/or XR (AR+VR) technology to a Head-Mount Display (HMD), a Head-Up Display (HUD) installed in a vehicle, a television, a mobile phone, a smart phone, It may be implemented as a computer, a wearable device, a home appliance, a digital signage, a vehicle, a fixed robot or a mobile robot.
  • HMD Head-Mount Display
  • HUD Head-Up Display
  • the XR/PCC device 1430 analyzes 3D point cloud data or image data obtained through various sensors or from an external device to generate positional data and attribute data for 3D points, thereby generating positional data and attribute data for surrounding space or real objects. Information can be obtained, and XR objects to be displayed can be rendered and output. For example, the XR/PCC device 1430 may output an XR object including additional information about the recognized object in correspondence with the recognized object.
  • the XR/PCC device 1430 may be implemented as a mobile phone 1440 or the like to which PCC technology is applied.
  • the mobile phone 1440 may decode and display point cloud content based on PCC technology.
  • the self-driving vehicle 1420 may be implemented as a mobile robot, vehicle, unmanned aerial vehicle, etc. by applying PCC technology and XR technology.
  • the self-driving vehicle 1420 to which XR/PCC technology is applied may refer to an autonomous vehicle equipped with a means for providing XR images or an autonomous vehicle subject to control/interaction within the XR images.
  • the self-driving vehicle 1420 which is a target of control/interaction within the XR image, is distinguished from the XR device 1430 and may be interlocked with each other.
  • the self-driving vehicle 1420 equipped with a means for providing an XR/PCC image may obtain sensor information from sensors including cameras and output an XR/PCC image generated based on the obtained sensor information.
  • the self-driving vehicle 1420 may provide an XR/PCC object corresponding to a real object or an object in a screen to a passenger by outputting an XR/PCC image with a HUD.
  • the XR/PCC object when the XR/PCC object is output to the HUD, at least a part of the XR/PCC object may be output to overlap the real object toward which the passenger's gaze is directed.
  • an XR/PCC object when an XR/PCC object is output to a display provided inside an autonomous vehicle, at least a part of the XR/PCC object may be output to overlap the object in the screen.
  • the autonomous vehicle 1220 may output XR/PCC objects corresponding to objects such as lanes, other vehicles, traffic lights, traffic signs, two-wheeled vehicles, pedestrians, and buildings.
  • VR Virtual Reality
  • AR Augmented Reality
  • MR Mixed Reality
  • PCC Point Cloud Compression
  • VR technology is a display technology that provides objects or backgrounds of the real world only as CG images.
  • AR technology means a technology that shows a virtually created CG image on top of a real object image.
  • MR technology is similar to the aforementioned AR technology in that it mixes and combines virtual objects in the real world.
  • real objects and virtual objects made of CG images are clear, and virtual objects are used in a form that complements real objects, whereas in MR technology, virtual objects are considered equivalent to real objects. distinct from technology. More specifically, for example, a hologram service to which the above-described MR technology is applied.
  • VR, AR, and MR technologies are sometimes referred to as XR (extended reality) technologies rather than clearly distinguishing them. Accordingly, embodiments of the present invention are applicable to all VR, AR, MR, and XR technologies. As for this technique, encoding/decoding based on PCC, V-PCC, and G-PCC techniques may be applied.
  • the PCC method/apparatus according to the embodiments may be applied to vehicles providing autonomous driving services.
  • a vehicle providing autonomous driving service is connected to a PCC device to enable wired/wireless communication.
  • the point cloud data (PCC) transceiver When the point cloud data (PCC) transceiver according to the embodiments is connected to enable wired/wireless communication with the vehicle, it receives/processes AR/VR/PCC service-related content data that can be provided along with the autonomous driving service to provide the vehicle can be sent to In addition, when the point cloud data transmission/reception device is mounted on a vehicle, the point cloud transmission/reception device may receive/process AR/VR/PCC service-related content data according to a user input signal input through a user interface device and provide the received/processed content data to the user.
  • a vehicle or user interface device may receive a user input signal.
  • a user input signal according to embodiments may include a signal indicating an autonomous driving service.
  • point cloud data is composed of a set of points, and each point may have geometry data (geometry information) and attribute data (attribute information).
  • the geometry data is 3D location information (eg, x, y, and z-axis coordinate values) of each point. That is, the position of each point is represented by parameters (eg, parameters (x, y, z) of three axes representing space, X-axis, Y-axis, and Z-axis) on a coordinate system representing a three-dimensional space.
  • the attribute information may mean color (RGB, YUV, etc.), reflectance, normal vectors, transparency, and the like of a point. Attribute information can be expressed in scalar or vector form.
  • point cloud data may be classified into category 1 of static point cloud data, category 2 of dynamic point cloud data, and category 3 of dynamically acquired point cloud data according to the type and acquisition method of point cloud data.
  • Category 1 consists of a point cloud of a single frame with a high density of points for an object or space.
  • Category 3 data is frame-based data having a plurality of frames acquired while moving and fused single-frame fused color images acquired as 2D images and point clouds acquired through lidar sensors for large-scale spaces. data can be distinguished.
  • the point cloud data transmission method/device includes the transmission device 10000 of FIG. 1, the point cloud video encoder 10002, the transmitter 10003, and the acquisition-encoding-transmission (20000-20001-20002) of FIG. , the encoder of FIG. 4, the transmitter of FIG. 12, the device of FIG. 14, the encoder of FIGS. 15 and 24, the encoder of FIGS. 31-33, and the transmission method of FIGS. 25 and 34.
  • a method/device for receiving point cloud data includes a receiving device 10004 of FIG. 1, a receiver 10005, a point cloud video decoder 10006, and transmission-decoding-rendering (20002-20003-20004) of FIG. , the decoder of FIGS. 10-11, the receiving device of FIG. 13, the device of FIG. 14, the decoder of FIGS. 15 and 24, the decoder of FIGS. 31-33, and the receiving method of FIGS. 26 and 35.
  • the method/device for transmitting/receiving point cloud data may be referred to as a method/device according to embodiments.
  • geometry data, geometry information, location information, etc. constituting point cloud data are interpreted as the same meaning.
  • Attribute data, attribute information, and attribute information constituting the point cloud data are interpreted as the same meaning.
  • a method/apparatus may perform a point cloud data division transmission/reception method for local access (slice segmentation for spatial random access).
  • Embodiments include a method for efficiently supporting selective decoding of a portion of data due to receiver performance or transmission speed when transmitting and receiving point cloud data.
  • Embodiments provide a method for selecting necessary information or removing unnecessary information in a bitstream unit by dividing geometry and attribute data transmitted in data units into semantic units such as geometry octree and level of detail (LoD).
  • semantic units such as geometry octree and level of detail (LoD).
  • Embodiments include a method for constructing a data structure composed of a point cloud. Specifically, it describes packing and signaling methods for effectively delivering layer-based PCC data, and includes methods for applying them to scalable PCC-based services. In particular, when direct compression mode is used for location compression, it includes a method of constructing slice segments and transmitting/receiving them to be more suitable for scalable PCC service. In addition, the embodiments propose a compression structure for efficient storage and transmission of large-capacity point cloud data having a wide distribution and high point density.
  • point cloud data is composed of each data position (geometry: e.g., XYZ coordinates) and attributes (eg, color, reflectance, intensity, grayscale, opacity, etc.).
  • attributes eg, color, reflectance, intensity, grayscale, opacity, etc.
  • PCC Point Cloud Compression
  • octree-based compression is performed to efficiently compress distribution characteristics that are non-uniformly distributed in a 3-dimensional space, and attribute information is compressed based on this.
  • 4 and 11 are flowcharts of the transmitting and receiving terminals of the PCC. Operations according to the embodiments may be processed by each component of the transmitting/receiving terminal of the PCC.
  • 15 illustrates a process of encoding, transmitting, and decoding point cloud data according to embodiments.
  • Elements of the processes or methods shown in FIG. 15 may be processes or methods performed by hardware, software, processors, and/or a combination thereof.
  • the point cloud encoder 15000 is a point cloud data transmission device according to embodiments that performs a transmission method according to embodiments, and can scalably encode and transmit point cloud data.
  • the point cloud decoder 15010 is a point cloud data reception device according to embodiments that performs a reception method according to embodiments, and can scalably decode point cloud data.
  • Source data received by the encoder 15000 may be point cloud data including geometry data and/or attribute data.
  • the encoder 15000 scalably encodes point cloud data and does not immediately generate a partial PCC bitstream, receives full geometry data and full attribute data, stores the data in storage connected to the encoder, and For partial encoding, transcoding may be performed to generate and transmit a partial PCC bitstream.
  • the decoder 15010 may receive and decode the partial PCC bitstream to restore partial geometry and/or partial attributes.
  • the encoder 15000 may receive the full geometry and full attributes, store the data in storage connected to the encoder, transcode the point cloud data with a low QP (quantization parameter), and generate and transmit the entire PCC bitstream.
  • the decoder 15010 may receive and decode the entire PCC bitstream to recover full geometry and/or full attributes. Also, the decoder 15010 may select partial geometry and/or partial attributes from the entire PCC bitstream through data selection.
  • the method/device divides location information and characteristic information such as color/brightness/reflectivity of a data point, which is point cloud data, into geometry and attribute information, compresses and transmits them, respectively.
  • PCC data may be configured according to an octree structure having layers or a level of detail (LoD) according to a degree of detail. Based on this, scalable point cloud data coding and representation are possible. At this time, it is possible to decode or represent only a part of the point cloud data according to the performance or transmission speed of the receiver.
  • the method/device according to the embodiments may remove unnecessary data in advance in this process.
  • a part of the scalable PCC bitstream needs to be transmitted (when only some layers are decoded during scalable decoding), it is not possible to select and transmit only the required part.
  • delay may occur due to the time for decoding and re-encoding (15020), and in case of 2), bandwidth efficiency decreases due to transmission of unnecessary data.
  • a method/device may define a slice subdivision structure of point cloud data and signal a scalable layer and a slice structure for scalable transmission.
  • Embodiments may classify and process bitstreams in specific units for efficient bitstream delivery and decoding.
  • an entropy-based compression method and direct coding may be used together in the case of octree-based location compression.
  • slices for efficiently utilizing scalability ( slice) configuration is required.
  • the method/apparatus for transmitting and receiving point cloud data has a delay problem due to a large amount of bitstream processed to access a region of interest when processing large-capacity point cloud data having a wide distribution and high point density.
  • a method/apparatus for transmitting and receiving point cloud data may use a hierarchical point cloud data structure for low-latency compression of large-capacity point cloud data.
  • the hierarchical point cloud data structure may represent a tree structure such as an octree or levels of detail (LoD).
  • An encoder process according to an embodiment may utilize a save and load encoder and a geometry occupancy atlas update.
  • the decoder process according to the embodiment may utilize parent subgroup detection, input parent node selection, and the like.
  • a tree structure may represent a data structure in which data density gradually increases according to levels or depths.
  • the tree structure may be configured in various ways other than an octree or LoD.
  • a method/apparatus proposes a slice subdivision structure for point cloud data.
  • a method/device proposes signaling information on a scalable layer and slice structure for scalable transmission.
  • a method/apparatus proposes a definition of a layer group and/or a sub-group and slice segmentation.
  • a method/apparatus proposes a hierarchical point cloud data structure for low-latency compression of large-capacity point cloud data.
  • FIG. 16 illustrates a layer-based point cloud data configuration according to embodiments and a geometry and attribute bitstream structure according to embodiments.
  • the transmission/reception method/device configures layer-based point cloud data as shown in FIG. 16 and selectively transmits and decodes it in a bitstream unit, thereby enabling efficient transmission and decoding.
  • the transmission/reception method/device may configure layer-based point cloud data as shown in FIG. 16 to encode and decode the point cloud data.
  • Layering of point cloud data is layered from various viewpoints such as SNR, spatial resolution, color, temporal frequency, and bit depth, depending on the application field.
  • layers may be configured in a direction in which data density increases.
  • a method/apparatus may configure, encode, and decode a geometry bitstream and an attribute bitstream based on layering as shown in FIG. 16 .
  • a transmitter/encoder converts a bitstream obtained through point cloud compression into a geometry data bitstream and an attribute data bitstream according to the type of data. (attribute data bitstream) and can be transmitted.
  • Each bitstream according to embodiments may be configured as a slice and transmitted. Regardless of layer information or LoD information, a geometry data bitstream and an attribute data bitstream may be configured as one slice and transmitted. In this case, if only a part of the layer or LoD If you want to use 1) a process of decoding a bitstream 2) a process of selecting only the part you want to use and removing unnecessary parts 3) a process of re-encoding based on only necessary information may be required.
  • 17 shows a bitstream configuration according to embodiments.
  • a transmitting method/device may generate a bitstream as shown in FIG. 17, and a receiving method/device according to embodiments may decode point cloud data included in the bitstream as shown in FIG. 17.
  • Embodiments may apply a method of dividing a bitstream into layers (level of LoD or depth of octree) and transferring the bitstream to avoid unnecessary intermediate processes.
  • a low LoD is included in a high LoD.
  • Information included in the current LoD but not included in the previous LoD, that is, information newly included for each LoD may be referred to as R (rest).
  • R information newly included for each LoD.
  • initial LoD information and information R newly included in each LoD can be divided into independent units and transmitted.
  • a transmission method/apparatus may encode geometry data and generate a geometry bitstream.
  • the geometry bitstream may be configured for each LOD or layer, and the geometry bitstream may include a header (geometry header) for each LOD or layer configuration unit.
  • the header may include reference information for the next LOD or next layer.
  • the current LOD (layer) may further include R information (geometry data) not included in the previous LOD (layer).
  • a transmission method/device may encode attribute data and generate an attribute bitstream.
  • the attribute bitstream may be configured for each LOD or layer, and the attribute bitstream may include a header (attribute header) for each LOD or layer.
  • the header may include reference information for the next LOD or next layer.
  • the current LOD (layer) may further include R information (attribute data) not included in the previous LOD (layer).
  • the receiving method/device according to the embodiments may receive a bitstream composed of LODs or layers and efficiently decode only data to be used without complicated intermediate processes.
  • a method/apparatus according to embodiments may align the bitstream of FIG. 17 as shown in FIG. 18.
  • a transmission method/apparatus may serially transmit geometry and attributes as shown in FIG. 18 when transmitting a bitstream.
  • the entire geometry information may be transmitted first according to the type of data, and then the attribute information (attribute data) may be transmitted.
  • attribute information attribute data
  • layers (LODs) including geometry data may be located first in the bitstream, and layers (LODs) including attribute data may be located after the geometry layer. Since attribute data depends on geometry data, the geometry layer can be placed first. Also, the location may be variously changed according to embodiments. References between geometry headers are possible, and references between attribute headers and geometry headers are also possible.
  • bitstreams constituting the same layer including geometry data and attribute data may be collected and transmitted.
  • the decoding execution time can be shortened.
  • information that needs to be processed first small LoD, geometry should precede attribute
  • the first layer 1800 includes geometry data and attribute data corresponding to the smallest LOD 0 (layer 0) together with each header, and the second layer 1810 includes LOD 0 (layer 0). It includes, as R1 information, geometry data and attribute data of points for a new and more detailed layer 1 (LOD 1) that are not in 0 (layer 0). Similarly, a third layer 1820 may follow.
  • LOD 1 layer 1
  • the transmission/reception method/device can efficiently select a layer (or LoD) desired in an application field at a bitstream level when transmitting and receiving a bitstream.
  • a layer or LoD
  • bitstream alignment methods when geometry information is collected and sent (FIG. 18), an empty part may occur in the middle after selecting a bitstream level, and in this case, the bitstream may have to be rearranged.
  • unnecessary information can be selectively removed according to the application field as follows.
  • 19 illustrates a method of selecting geometry data and attribute data according to embodiments.
  • the method/device may select data at the bitstream level as shown in FIG. 19: 1) symmetric geometry and attribute selection, 2) asymmetric geometry and attribute selection, 3 ) or a combination of both methods.
  • FIG. 19 it shows a case where data belonging to LoD1 is selected (LOD 0 +R1, 19000) and transmitted or decoded, and information corresponding to R2 (new part of LOD 2) corresponding to the upper layer may be removed (19010), transmitted, and decoded.
  • a method/device may deliver geometry and attributes asymmetrically. It is possible to transmit/decode by removing the attribute (Attribute R2, 19011) of the upper layer and selecting all of the geometry (from level 0 (root level) of the triangular octree structure to level 7 (leaf level)) (19001) .
  • scalable encoding/decoding can be supported when point cloud data is expressed in an octree structure and hierarchically classified for each LOD (or layer).
  • the scalability function may include slice level scalability and/or octree level scalability.
  • a level of detail (LoD) may be used as a unit for indicating a set of one or a plurality of octree layers.
  • it may have the meaning of a bundle of octree layers to configure in slice units.
  • An LOD is a unit that divides data in detail by extending the LOD meaning during attribute encoding/decoding, and can be used in a broad sense.
  • Spatial scalability by the actual octree layer can be provided for each octree layer, but bitstream parsing When scalability is configured in slice units before parsing, it may be selected in LoD units according to embodiments.
  • LOD 0 may be applied from the root level to the 4th level
  • LOD 1 may be applied from the root level to the 5th level
  • LOD2 may be applied from the root level to the leaf 7 level.
  • the provided scalability step is three steps of LoD0, LoD1, and LoD2.
  • the scalable steps that can be provided in the decoding step by the octree structure are eight steps from the root to the leaf.
  • the transcoder (15040 in FIG. 15 ) of the receiver or transmitter uses 1) only LoD0 for scalable processing. You can select 2) LoD0 and LoD1, or 3) LoD0, LoD1 and LoD2.
  • Example 1 When only LoD0 is selected, the maximum octree level is 4, and one scalable layer among octree layers 0 to 4 can be selected in the decoding process.
  • the receiver may consider a node size obtainable through a maximum octree depth as a leaf node, and may transmit the node size at this time as signaling information.
  • Example 2 When LoD0 and LoD1 are selected, layer 5 is added and the maximum octree level is 5, and one scalable layer among octree layers 0 to 5 is decoded ( decoding) process. At this time, the receiver may consider a node size that can be obtained through a maximum octree depth as a leaf node, and transmit the node size at this time as signaling information.
  • an octree depth, an octree layer, an octree level, and the like may indicate a unit for dividing data in detail.
  • Example 3 When LoD0, LoD1, and LoD2 are selected, layers 6 and 7 are added, so the maximum octree level is 7, and one scalable layer among octree layers 0 to 7 can be selected in the decoding process. At this time, the receiver can consider the node size that can be obtained through the maximum octree depth as a leaf node, and can deliver the node size at this time as signaling information.
  • FIG. 20 illustrates a method of constructing a slice including point cloud data according to embodiments.
  • a transmission method/device/encoder may be configured by dividing a G-PCC bit stream into a slice structure.
  • a data unit for expressing detailed data may be a slice.
  • a slice according to embodiments may mean a data unit dividing point cloud data. That is, a slice represents a portion of point cloud data.
  • one or a plurality of octree layers may be matched to one slice.
  • a transmission method/device may configure a slice 2001-based bitstream by scanning nodes (points) included in an octree in a scan order 2000 direction.
  • Fig. 20(a) Some nodes of an octree layer may be included in one slice.
  • An octree layer (eg, levels 0 to 4) may constitute one slice 2002 .
  • Each slice 2003, 2004, and 2005 may be configured with some data of an octree layer, for example, level 5.
  • An octree layer for example, some data of level 6 may constitute each slice.
  • An octree layer for example, level 0 to level 3, and some data of level 4 can be configured as one slice.
  • An octree layer for example, some data of level 4 and some data of level 5 may be configured as one slice.
  • An octree layer for example, some data of level 5 and some data of level 6 may be configured as one slice.
  • An octree layer for example, some data of level 6 may be configured as one slice.
  • An octree layer for example, data from level 0 to level 4 can be configured as one slice.
  • Partial data of each of level 5, level 6, and level 7 of the octree layer may be configured as one slice.
  • One slice may include data corresponding to a plurality of octree layers.
  • one slice may include some data of octree layer level 5 and data of octree layer level 6 or octree layer level 7 corresponding to a child node of the data.
  • An encoder and a device corresponding to the encoder may encode point cloud data, generate and transmit a bitstream further including encoded data and parameter information about the point cloud data.
  • the bitstream When generating a bitstream, the bitstream may be generated based on the bitstream structure (eg, see FIGS. 16 to 20, etc.) according to embodiments. Therefore, a receiving device, a decoder, a corresponding device, etc. according to embodiments may receive and parse a bitstream configured to suit a selective partial data decoding structure, partially decode point cloud data, and efficiently provide it (Fig. 15).
  • a method/device for transmitting point cloud data may scalably transmit a bitstream including point cloud data, and a method/device for receiving point cloud data according to embodiments scalably receive a bitstream and can decode.
  • Scalable transmission may refer to a case in which only a part of the bitstream is transmitted or decoded rather than decoding the entire bitstream, and the result is low-resolution point cloud data (low resolution point cloud data).
  • bitstream of each octree layer (FIG. 16) from the root node to the leaf node For (bitstream)
  • point cloud data must be constructed with only information up to a specific octree layer.
  • all octree layers may support scalable transmission, but scalable transmission may be enabled only for a specific octree layer or less.
  • scalable transmission may be enabled only for a specific octree layer or less.
  • one scalable layer in the yellow marked part starting from the root node, one scalable layer is configured without supporting scalable transmission, and the following octree layer can be configured to match one-to-one with the scalable layer. there is.
  • scalability can be supported for a part corresponding to a leaf node.
  • one scalable layer is defined for the corresponding layers. can do.
  • scalable transmission and scalable decoding can be used separately according to the purpose.
  • scalable transmission it can be used for the purpose of selecting information up to a specific layer without passing through a decoder at the transmitting and receiving end.
  • the purpose is to select a specific layer during coding.
  • scalable transmission supports selection of necessary information without going through a decoder in a compressed state (in the bitstream stage) so that transmission or receiver can determine it.
  • scalable decoding it can be used in cases such as scalable representation by supporting the case of encoding/decoding only necessary parts in the encoding/decoding process.
  • a layer configuration for scalable transmission and a layer configuration for scalable decoding may be different.
  • the lower 3 octree layers including leaf nodes can constitute one layer in terms of scalable transmission, but in terms of scalable decoding, if all layer information is included, leaf node layer, leaf node layer -1, leaf node Scalable decoding may be possible for each layer -2.
  • 21 shows a geometry coding layer structure according to embodiments.
  • a G-PCC bitstream When fine granularity slicing is activated, a G-PCC bitstream according to embodiments may be divided into several lower bitstreams.
  • each slice may include coded data of a partial coding layer or partial region.
  • slice division paired with a coding layer structure scalable transmission or spatial random access use cases can be supported in an efficient manner.
  • a slice segment may include coded data from a layer group defined as follows.
  • the layer group may be defined as a group of consecutive tree layers, and the start and end depths of the group of tree layers may be arbitrary numbers in the tree depth, and the start depth may be smaller than the end depth.
  • the order of coded data in a slice segment may be the same as the order of coded data in a single slice.
  • each layer group is matched with a different slice.
  • Layer group 1 for coding layers 0 to 4
  • layer group 2 for coding layer 5
  • layer group 3 for coding layers 6-7.
  • the decoded output is As shown in (b) of Fig. 21, it becomes the partial layer from 0 to 5.
  • Slices in the layer group structure can support partial decoding of a coding layer without accessing the entire bitstream.
  • Bitstream and point cloud data may be generated based on coding layer-based slice division.
  • the method/device according to the embodiments may select a related slice, and through this, scalable transmission or partial decoding may be supported.
  • Fig. 21(a) shows a geometry coding layer structure with 8 layers where each slice corresponds to a layer group.
  • Layer group 1 2100 includes coding layers 0 through 4.
  • Layer group 2 2101 includes coding layer 5.
  • Layer group 3 2102 is a group for coding layers 6 and 7.
  • a bitstream may be hierarchically configured by grouping data corresponding to one or more levels (depths). Each group may be included in one slice.
  • 21(b) shows a decoded output when selecting 2 slices out of 3 groups.
  • the decoder selects group 1 and group 2
  • sublayers from level (depth) 0 to 5 of the tree are selected. That is, partial decoding of a coding layer can be supported without accessing an entire bitstream by using a slice of a layer group structure.
  • an encoder may generate 3 slices generated based on a layer group structure.
  • a decoder may perform partial decoding by selecting two slices from among three slices.
  • a bitstream according to embodiments may include slices 2104 and 2105 based on layer groups. Each slice may include a header including signaling information about point cloud data (geometry data and/or attribute data) included in the slice.
  • a receiving method/apparatus according to embodiments may select slices and decode point cloud data included in a payload of a slice based on a header included in the slice.
  • the method/device according to the embodiments may further divide the layer group into several subgroups in consideration of a spatial random access use case.
  • Subgroups according to embodiments are mutually exclusive, and a set of subgroups may be the same as a layer group. Since the points of each subgroup form a boundary in the spatial domain, the subgroup can be represented by subgroup bounding box information.
  • a layer group and subgroup structure can support access to a region of interest (ROI) by selecting slices that cover it. Spatial random access within a frame or tile may be supported by efficiently comparing a region of interest (ROI) and bounding box information of each slice.
  • ROI region of interest
  • a method/apparatus may configure a slice for transmitting point cloud data as shown in FIG. 21 .
  • the entire coded bitstream may be included in a single slice. Furthermore, for multiple slices, each slice may contain a sub-bitstream. The order of slices may be the same as the order of sub-bitstreams. Each slice may be matched with a layer group of a tree structure.
  • Slices may not affect previous slices, just as higher layers in a geometry tree do not affect lower layers.
  • Segmented slices according to embodiments are efficient in terms of error robustness, effective transmission, and supporting region of interest.
  • a divided slice may be more resistant to errors. If a slice contains the entire bitstream of a frame, data loss may affect the entire frame data. Meanwhile, when a bitstream is divided into a plurality of slices, even if some slices are lost, some slices not affected by the loss can be decoded.
  • a case in which a plurality of decoders having different capabilities may be supported may be considered. If the coded data is in a single slice, the LOD of the coded point cloud can be determined prior to encoding. Accordingly, a plurality of pre-encoded bitstreams having different resolutions of point cloud data may be independently delivered. This can be inefficient in terms of large bandwidth or storage space.
  • a single bitstream can support different levels of decoders. Viewed from the decoder side, the receiver can select target layers and deliver the partially selected bitstream to the decoder. Similarly, by using a single PCC bitstream without partitioning the entire bitstream, a partial PCC bitstream can be efficiently generated at the transmitter side.
  • a bitstream compressed for region-based spatial scalability may be configured to have more than one layer.
  • a specific region of interest may have additional layers and high density, and layers may be predicted from lower layers.
  • the decoder may increase the resolution of the region of interest upon request.
  • This can be implemented by using scalable structures of G-PCC such as geometry octrees and scalable attribute coding schemes.
  • decoders access the entire bitstream based on the current slice structure including the entire geometry or attributes, inefficiencies in bandwidth, memory, and decoder may be caused.
  • a decoder according to embodiments can efficiently select a slice as needed.
  • a method/apparatus may create a layer group using a tree structure (or layer structure) of point cloud data.
  • a geometry coding layer structure eg, an octree structure
  • 3 slices can be used to contain one or more layers.
  • a group represents a group of layers. For example, group 1 includes layer 0 to layer 4, group 2 includes layer 5, and group 3 includes layer 6 and layer 7.
  • group 1 includes layer 0 to layer 4
  • group 2 includes layer 5
  • group 3 includes layer 6 and layer 7.
  • the tree structure is the same as the geometry tree structure.
  • the same octree-slice mapping can be used to create attribute slice segments.
  • a layer group represents a group of layer structure units generated in G-PCC coding, such as an octree layer and a LoD layer.
  • a sub-group may be represented as a set of adjacent nodes within one layer group. It may be composed of a bundle of adjacent nodes by Morton code order, a bundle of distance-based adjacent nodes, or a bundle of adjacent nodes according to a coding order. Nodes in a parent-child relationship may exist in one subgroup.
  • entropy_continuation_enabled_flag may be signaled as to whether entropy continuity is present at the boundary. Also, continuity can be maintained by referring to the previous slice through ref_slice_id.
  • a tree structure according to embodiments may be an octree structure, and an attribute layer structure or an attribute coding tree according to embodiments may include a level of detail (LOD) structure. That is, the tree structure of point cloud data may include layers corresponding to depth or level, and the layers may be grouped.
  • LOD level of detail
  • the method/device according to the embodiments is You can create an octree structure or a LOD tree structure of attributes. Also, point cloud data may be grouped based on layers of a tree structure.
  • a plurality of layers are grouped to form first to third groups.
  • One group can be subdivided within it to form subgroups.
  • a slice may include coded data from a layer group.
  • the layer group is defined as a group of consecutive tree layers, and the start and end depths of the tree layers may be a specific number within the tree depth, and the start is less than the end.
  • 21 shows the geometry coding layer structure as an example of a tree structure, but a coding layer structure for attributes can be created as well.
  • FIG. 22 shows a layer group and subgroup structure according to embodiments.
  • point cloud data and bitstreams may be represented by being divided into bounding boxes.
  • Layer groups 2 and 3 are divided into 2 subgroups (group2-1, group2-2) and 4 subgroups (group3-1, group3-2, group3-3, group3-4), respectively, and are included in different slices. Given a slice of a layer group and subgroup along with bounding box information, 1) the bounding box of each slice is compared with the ROI, 2) a slice whose subgroup bounding box overlaps with the ROI is selected, and 3) Spatial access may be performed by decoding the selected slice.
  • slices 1, 3, and 6 are selected as subgroup bounding boxes of layer group 1, subgroups 2-2, and 3-3 covering the ROI region.
  • slice group 1 For efficient spatial access, it is assumed that there is no dependency between subgroups of the same layer group.
  • selection and decoding can be performed as each slice segment is received for greater time efficiency.
  • Methods/devices may express data as a tree 2200 composed of layers (which may be referred to as depth, level, etc.) when geometry and/or attribute encoding is performed.
  • Point cloud data corresponding to each layer (depth/level) may be grouped into a layer group (or group, 2201).
  • Each layer group may be further divided (segmented) into subgroups 2202 .
  • Each subgroup may be configured as a slice to generate a bitstream.
  • a receiving device may receive a bitstream, select a specific slice, decode a subgroup included in the slice, and decode a bounding box corresponding to the subgroup. For example, if slice 1 is selected, the bounding box 2203 corresponding to layer group 1 can be decoded. Layer group 1 may be data corresponding to the largest area. When additionally displaying the detailed area for layer group 1, the method/device according to the embodiments selects slice 3 and/or slice 6 and subgroups 2-2 for the detailed area included in the area of layer group 1. and/or may partially access the bounding boxes (point cloud data) of subgroup 3-3 hierarchically.
  • Encoding and decoding point cloud data using layer groups and subgroups of FIG. 22 includes the transmitting and receiving device of FIG. 1, the encoding and decoding of FIG. 2, the transmitting device/method of FIG. 4, the receiving device/method of FIG. 11, and FIGS. 13, the devices of FIG. 14, the encoder and decoder of FIG. 15, the encoder and decoder of FIG. 24, the encoder and decoder of FIGS. 31 to 33, and the transmission and reception methods of FIGS. 34 and 35. there is.
  • FIG. 23 shows a representation of layer group based point cloud data according to embodiments.
  • An apparatus/method may provide efficient access to large-scale point cloud data or high-density point cloud data through layer group slicing based on scalability and spatial access capabilities. Because point cloud data has a large number of points and a large data size, rendering or displaying the content can take a significant amount of time. Thus, in an alternative approach, the level of detail can be adjusted based on the interests of the viewer. For example, when the viewer is far away from a scene or object, structural or global area information is more important than local details, whereas when the viewer is close to a particular area or object, detailed information about the area of interest is needed. Using the adaptive method, the renderer according to the embodiments can efficiently provide data of sufficient quality to the viewer. 23 shows an example in which detail increases with respect to three levels of viewing distance changed based on the ROI.
  • FIG 24 shows an apparatus/method for transmitting and receiving point cloud data according to embodiments.
  • Multi-resolution ROI can be supported when layer group slicing is used to generate the G-PCC bitstream.
  • multi-resolution ROIs can be supported by scalability and spatial accessibility of hierarchical slicing.
  • the encoder 2400 may generate spatial subgroups of each layer group or bitstream slices of octree layer-groups. Upon request, a slice matching the ROI of each resolution is selected and transmitted. The overall bitstream size is reduced compared to the tile-based approach because it does not include details other than the requested ROI.
  • the decoder 2402 has three outputs: 1) high-level view output from layer group slice 1 and 2) mid from layer group slice 1 and selected subgroups of layer group 2.
  • the receiver can provide a viewing experience such as zooming in which the resolution progressively increases from a high-level view to a low-level view.
  • the encoder 2400 is a point cloud encoder according to embodiments and may correspond to a geometry encoder and an attribute encoder.
  • the encoder can slice point cloud data based on layer groups (or groups).
  • a layer may be referred to as a depth of a tree, a level of an LOD, and the like.
  • the depth of the octree of the geometry and/or the level of the attribute layer may be divided into layer groups (or subgroups).
  • the slice selector 2401 may select and partially transmit divided slices (or sub-slices) in conjunction with the encoder 2400, such as layer group 1 to layer group 3.
  • the decoder 2402 can selectively and partially decode the transmitted point cloud data. For example, layer group 1 (depth/layer/level is high or index is 0, close to the root) can be decoded for the high-level view. Then, the mid-level view can be decoded based on layer group 1 and layer group 2 by increasing the depth/level index more than layer group 1 alone. A low-level view may be decoded based on layer group 1 to layer group 3.
  • an encoder 2400 may receive point cloud data as an input and slice it into layer groups. That is, point cloud data may be hierarchically structured and divided into layer groups. In this case, the hierarchical structure may mean an octree structure or Levels of Detail (LoD). 2400-1 expresses how point cloud data is divided into layer groups.
  • the slice selector 2401 can select a layer group (or a corresponding slice), and the selected slices are sent to the decoder 2402.
  • the decoder 2402 may reconstruct only layer group 1, layer groups 1 and 2, or all received layer groups by combining the received slices according to a user's request. Layer groups are mutually hierarchical and have different levels of detail. When only layer group 1 is restored, the restored range is wide but not expressed in detail. When layer group 1 to layer group 3 are all restored, the restored range is narrow but details can be expressed.
  • 25 shows an encoding method according to embodiments.
  • the point cloud data encoding of FIG. 25 includes the transmission device of FIG. 1, the encoding of FIG. 2, the transmission device/method of FIG. 4, the transmission device/method of FIG. 12, the devices of FIG. 14, the encoder of FIG. 15, and the encoder of FIG. 24. , may be performed by the encoder of FIGS. 31 to 33 and/or the transmission method of FIG. 34 or a combination thereof.
  • An encoding method may perform encoding by referring to context information based on layer groups and subgroups.
  • Context information may be referred to as context state information or encoder state information.
  • the transmission/reception apparatus/method may divide point cloud data into layer groups (or subgroups), and encode and decode the point cloud data based on the division.
  • the embodiments are configured by dividing a geometry bitstream into slices in units of layer-group / subgroup, and efficiently compress and restore geometry location information.
  • Layer-group slicing according to embodiments may limit the use of node information outside the subgroup bounding box to ensure coding independence between slices, and coding Continuity of context references can be used to reduce efficiency loss.
  • Context information used in the process of coding one slice can be used when coding another slice. Context information may be used to increase coding efficiency based on a correlation between nodes.
  • the subgroup bounding of the slice referenced by the subgroup bounding box of the referenced slice A context reference relationship can be established if it contains or is the same as a box (subgroup bounding box).
  • context information of a first slice may be used for encoding/decoding of subsequent slices.
  • Nodes outside the subgroup bounding box can be assumed to be non-occupied. That is, when coding the geometry position information of each node, nodes existing in a slice including each node, that is, nodes belonging to the same subgroup are regarded as neighbors. Based on this, neighbor occupancy information of a node to be coded can be determined. At this time, for fast implementation, occupancy information of peripheral nodes may be stored and used in an atlas. When using node occupancy information in Atlas, it exists within the bounding box max (bbox_max) and bounding box minimum (bbox_min) of the subgroup bounding box to which the current node belongs. By additionally determining whether or not the node is a node, only nodes belonging to a subgroup can be selectively used. This guarantees that each subgroup can be independently coded within a layer-group by not using information on neighboring nodes belonging to other subgroups when coding a node.
  • the layer-group index and subgroup index of each node are determined, and the reference context according to each index can be used as an initial value of context information at the start of each subgroup.
  • nodes can exist regardless of subgroup order, and context information is used consecutively within subgroups through the process of saving and loading the encoder context state. can be guaranteed to do so.
  • Transmitting/receiving devices may determine whether a layer-group is changed at a point in time when a depth of a tree structure is changed, and may perform different operations accordingly.
  • a parent node and child node relationship between nodes included in a tree structure may be expressed as a connection relationship between a node of a lower level and a node of a higher level.
  • a box area including a certain number of nodes may represent a layer group or subgroup.
  • a layer group or subgroup may correspond to one or more slices.
  • the apparatus/method for transmitting and receiving point cloud data may load and encode/decode context information based on a reference layer group, reference subgroup, or reference slice. That is, grouped point cloud data may be encoded/decoded based on context information.
  • a transmitting/receiving apparatus/method may perform arithmetic encoding on point cloud data belonging to a layer group or subgroup, save context information, and may perform point cloud belonging to a layer group or subgroup.
  • stored context information can be loaded.
  • a transmission/reception apparatus/method When encoding/decoding point cloud data belonging to a layer group, subgroup, or slice, a transmission/reception apparatus/method according to embodiments loads a saved context of a reference layer group, reference subgroup, or reference slice to encode/decode decryption can be performed.
  • the reference layer group, reference subgroup, or reference slice may include nodes corresponding to parents of nodes belonging to a layer group, subgroup, or slice to be encoded/decoded.
  • An apparatus/method for transmitting/receiving point cloud data encodes/decodes a second group based on context information on the first group, and stores context information of the second group.
  • the stored context information of the second group may be used to encode/decode the third group.
  • the first to third groups may be groups grouped based on arbitrary layers.
  • the first group may be a group corresponding to a lower layer than the second group, and more specifically, the first group may be a group corresponding to the parent of the second group. Nodes belonging to a lower level layer may be nodes corresponding to parents of nodes belonging to a higher level layer.
  • An apparatus/method for transmitting and receiving point cloud data may store a context of a parent layer group, parent subgroup, or parent slice, and use the stored context when encoding/decoding the child layer group, child subgroup, or child slice.
  • a parent group or slice is located at a lower level in the tree structure than a child group or slice, and nodes belonging to the parent group (layer group, subgroup)/slice may correspond to nodes belonging to the child group/slice in a parent-child relationship. .
  • An apparatus/method for transmitting point cloud data is provided whenever a depth or level of a tree structure (eg, an octree or LOD) starts, or a starting point of a layer group (or subgroup, slice) or layer group Context, neighbor search range, and planar buffer information may be set or initialized in an octree depth in which (or subgroups or slices) are continuous.
  • the time when the depth (or layer) of the tree structure starts indicates when the leftmost node in the depth (or layer) of the tree structure is reached.
  • the depth (or level) of the tree structure (octree or LOD structure) within the same group (layer group, subgroup, or slice) changes, the above-described initialization or setting of information may not be performed.
  • Embodiments encode/decode a current layer group, subgroup, or slice by successively contexts of a reference layer group, reference subgroup, or reference slice based on association between layer groups, subgroups, or slices when encoding and decoding point cloud data. can do.
  • An apparatus/method for transmitting and receiving point cloud data according to embodiments improves bitstream compression efficiency by using information related to a reference layer group, a reference subgroup, or a reference slice.
  • Applying context continuity means that context information (context model, arithmetic coding probability model, probability interval information) of related reference layer groups, reference subgroups, or reference slices is continuously applied during encoding/decoding.
  • An apparatus/method for transmitting/receiving point cloud data is a reference group (reference layer group or reference subgroup) or reference slice associated with a current group (layer group or subgroup) or slice when encoding/decoding point cloud data. Based on , the context can be used continuously. Whether context continuity can be used (whether there is association between slices or groups) may be defined as signaling information.
  • a transmission/reception apparatus/method When encoding/decoding a current slice or group, a transmission/reception apparatus/method according to embodiments encodes/decodes a current slice or a current group using context information of a reference slice or reference group if there is a current reference slice or reference group. can do. That is, the current slice or group can be encoded/decoded by applying context continuity.
  • Context information may be additional information generated when encoding and/or decoding point cloud data, for example, geometry data and/or attribute data, by the Arithmetic Encoder and/or Arithmetic Decoder of FIGS. 4 and 11. can mean information.
  • current point cloud data when encoding/decoding current point cloud data, current point cloud data may be efficiently compressed and restored based on context information calculated from previous point cloud data.
  • Arithmetic coding is one of the entropy coding algorithms used for lossless compression. Arithmetic encoding can replace the entire message with a single real number n.
  • Arithmetic encoding can divide the range 0.0 to 1.0 based on the probability of appearance of symbols appearing in a message. For example, if the probability of the “” symbol is 60%, the “” symbol is 20%, and the “” symbol is 20% in the message, the interval between 0.0 and 1.0 in the first step is the “” symbol’s probability. It can be divided into a range of 0.0 to 0.6 representing the probability of appearance, a range of 0.6 to 0.8 representing the probability of appearance of the “” symbol, and a range of 0.8 to 1.0 representing the probability of appearance of the “” symbol. At this time, the ratio dividing the probability range such as 0.0 to 1.0 is called a probability model (or probability mode) or context model.
  • the symbol “” when the symbol “” is arithmetic coded, since the symbol to be encoded first is “”, it corresponds to the range of 0.0 to 0.6, and in the next step, the interval of 0.0 to 0.6 corresponding to “” is again 60% and 20%. , divided by a 20% ratio. Therefore, the 0.0 to 0.6 section may be divided into a 0.0 to 0.36 section, a 0.36 to 0.48 section, and a 0.48 to 0.6 section. Then, since the symbol to be encoded second is “”, it corresponds to the range of 0.36 to 0.48.
  • the 0.36 to 0.48 section corresponding to “” is further divided into 60%, 20%, and 20% ratios, it can be divided into 0.36 to 0.432 sections, 0.432 to 0.456 sections, and 0.456 to 0.48 sections. Then, since the third coded symbol is “”, it corresponds to the range of 0.456 to 0.48. That is, in arithmetic encoding, an interval corresponding to a symbol to be encoded is divided again according to a probability model or a context model, and then one of the divided intervals is selected according to the symbol to be encoded. By repeating this process, arithmetic encoding proceeds.
  • the probability interval derived after encoding the message “” corresponds to the range of 0.456 to 0.48. Therefore, the message “” can be encoded as a real value within the corresponding section.
  • the real number 0.47 could represent “”.
  • the value 0.47 is transmitted to the decoder according to the embodiments, and the decoder can decode the message with a symbol corresponding to the probability interval by checking which probability interval the value 0.47 belongs to in the probability interval divided according to the context model.
  • the probability model (or probability mode) or context model may be a model initially determined according to an arithmetic encoding algorithm or a model established by searching for probability of occurrence of symbols during encoding/decoding.
  • a probability model or a context model may be updated during encoding/decoding.
  • Applying context continuity during encoding/decoding in the point cloud data transmission/reception apparatus means that the current slice or current group is coded consecutively in a probability interval calculated by arithmetic coding the reference slice or reference group. indicates that For example, if the probability interval finally derived while arithmetic encoding the reference slice is the interval 0.456 to 0.48, the corresponding interval 0.456 to 0.48 is divided again according to the context model or probability model, and the current slice can be continuously coded. That is, instead of initializing a probability interval or context model for each slice or group (layer group or subgroup), the current slice can be encoded/decoded consecutively in the probability interval of the reference slice derived by association search.
  • An apparatus/method for transmitting/receiving point cloud data may use context-adaptive binary arithmetic coding (CABAC) when encoding/decoding.
  • CABAC context-adaptive binary arithmetic coding
  • a context model (or probability mode) used for arithmetic encoding of a slice or group is initialized for each slice or group, or a probability mode used in a related reference slice or reference group can be used again in the current slice or current group.
  • the current slice may be encoded consecutively in a probability interval derived from a related reference slice, or the current slice may be decoded using probability interval information.
  • the stochastic mode is used again, compression efficiency increases because inter-symbol redundancy can be utilized.
  • Using the same probability mode as that used in the reference slice represents the same meaning as using the context model of the reference slice.
  • CABAC even in the case of arithmetic coding, Huffman coding, or range coding, the probability mode or context model of the reference slice can be used again.
  • Inputs to the layer group slicing encoder are parameters describing structure information of point cloud data and layer group slicing.
  • a layer group of a target tree depth may be determined using layer group structure parameters.
  • the subgroup index of each node may be determined using the subgroup bounding box.
  • the range of the geometry accupancy atlas may be updated by considering the subgroup boundary above the atlas boundary.
  • Both methods allow each coded bitstream to be independently decoded without node information of neighboring subgroups. This process may be performed recursively for all nodes of all tree depths. When the node end of the target tree depth is reached, fine granularity slices (FGS) are created that match one-to-one with subgroups of each layer group.
  • FGS fine granularity slices
  • the layer group of the tree layer is determined and fixed for all tree depths within the layer group. Since a layer group is a set of contiguous tree layers, the layer group index changes at the beginning of the layer group.
  • a subgroup is determined along with the determined layer group. Since a subgroup is a set of nodes bound within a subgroup bounding box, a subgroup of a node is found by comparing the location of the node with the subgroup bounding box. Whenever a subgroup or layer group is changed, the encoder state (or context information) of the previous subgroup is stored for later use, and the encoder state (or context information) of the current subgroup is loaded for continuous encoding.
  • the transmission/reception method/device may perform the following from depth 0 to maximum depth of the tree structure.
  • curLayerGroupId 0;
  • curSubgroupId 0;
  • sum_layers numLayersPerLayerGroup[curLayerGroupId];
  • prevSubgroupId curSubgroupId
  • curSubgroupId 0;
  • prevSubgroupId curSubgroupId
  • curSubgroupId 0;
  • prevSubgroupId curSubgroupId
  • curSubgroupId i
  • the current subgroup index becomes the previous subgroup index, and the current subgroup index is set to i.
  • the transmission/reception apparatus/method may encode or decode point cloud data by referring to context states (or context information) between subgroups or between layer groups. At this time, the transmission/reception apparatus/method according to the embodiments may determine whether a node corresponds to a subgroup by comparing information indicating a location of a node with bounding box information of a subgroup. In addition, context information may be referred to based on whether a node corresponds to a subgroup.
  • a transceiving apparatus/method according to embodiments may update a geometry occupancy atlas.
  • _maxRange and _minRange can be defined in the MortonMap3D class. If the atlas is in a subgroup, the minimum and maximum extents can be set to 0 and the cube's edge length, respectively. If the minimum boundary of the subgroup is greater than the atlas minimum value, _minRange may be set to the minimum value of the subgroup boundary. If the maximum boundary of the subgroup is smaller than the maximum value of the atlas, _maxRange may be set to the maximum value of the subgroup boundary. Using this range, the atlas portion overlapping the subgroup boundary box is activated, and nodes in the active area can be used as neighbors. This ensures that a fine-granularity slice (FGS) can be decoded without nodes in neighboring subgroups.
  • FGS fine-granularity slice
  • a transmission apparatus/method may determine a layer group (S2501) and determine a subgroup belonging to the layer group (S2502). Then, it is determined whether the subgroup is changed (S2503), and if the subgroup is changed, the context state information can be stored and retrieved (S2504). Then, the geometry accupancy atlas is updated (S2505). If the subgroup is not changed, the geometry accupancy atlas may be immediately updated (S2505).
  • the step of determining the layer group (S2501), the step of determining the subgroup (S2502), the step of determining whether the subgroup is changed (S2503), and the step of updating the atlas (S2505) may be performed according to the above code description. .
  • Transmitting/receiving apparatus/method may determine a subgroup to which a node belongs by comparing information representing a location of a node with bounding box information (minimum and maximum values) of a subgroup. Accordingly, the corresponding node can be encoded or decoded by loading context information based on the subgroup and layer group to which the corresponding node belongs, and the corresponding node can be encoded or decoded by referring to stored context information of another subgroup or layer group. there is.
  • a data unit header may be generated to generate signaling information about a reference relationship of context information, and a receiving device/method according to embodiments may decode point cloud data based on the corresponding signaling information.
  • 26 shows a decoding method according to embodiments.
  • Layer group and subgroup-based point cloud data decoding of FIG. 26 includes the receiving device of FIG. 1, decoding of FIG. 2, receiving device/method of FIG. 11, receiving device/method of FIG. 13, devices of FIG. 14, and FIG. 15 It can be performed by the decoder of FIG. 24, the decoder of FIGS. 31 to 33, the transmission and reception method of FIG. 35, or a combination thereof.
  • the decoding process of the layer group slicing reference SW for the first fine_granularity slice includes parsing a parameter set, parsing a data unit header, and decoding a data unit.
  • a following dependent geometry data unit may be considered as an FGS for the first slice if it has the same slice ID.
  • the order of FGS is assumed to be sorted in ascending order by layer_group_id and subgroup_id.
  • the context state, output nodes and layer group parameters of the previous slice are stored in a buffer for the next slices.
  • a parent of the current subgroup may be detected by finding a subgroup whose subgroup boundary box is a superset of the current subgroup boundary box.
  • parent nodes of the current dependent data unit are selected.
  • the current dependent data unit is decoded up to the tree layer covered by the current layer group. The process of decoding the dependent data unit is performed recursively until the geometry bitstream is finished.
  • Dependent data units may correspond to nodes, subgroups, or layer groups.
  • nodes of a parent subgroup may be used as inputs to child subgroups to provide continuous decoding within a layer group boundary. Since this is due to the hierarchical structure of layer group slicing, it can be triggered using parent-child spatial relationships.
  • a child subgroup is a subset of a parent subgroup, and the bounding box of a child subgroup is spatially exclusive of the boundary boxes of other child subgroups within the same layer group.
  • the parent subgroup's slice can be detected by finding a spatial superset of the current slice.
  • a parent subgroup may be found by comparing with bounding box information of a subgroup of a previous layer group level using subgroup_bbox_origin and subgroup_bbox_size signaled in a data unit header.
  • parentLayerGroup curLayerGroup - 1;
  • the index of the parent subgroup is set to i.
  • the receiving apparatus/method compares boundary box information of the current subgroup with boundary box information of other subgroups to search for a parent subgroup of the current subgroup. It is possible to search which subgroup is the parent subgroup of the current subgroup. In addition, efficient decoding can be performed by referring to the context information of the parent subgroup in order to decode the current subgroup.
  • a starting point when searching for a parent subgroup index, a starting point may be designated as a previous parent subgroup. This is based on the assumption that slices are aligned in a direction in which layer-groups and subgroups increase, and if necessary, slice reordering can be added.
  • parentLayerGroup curLayerGroup - 1;
  • output nodes of a parent subgroup may be used as an input for decoding a child subgroup. If the subgroup bounding boxes of the parent subgroup and child subgroup are identical, all nodes generated by the parent subgroup are used. On the other hand, if the subgroup bounding box of the child subgroup is a subset of the parent subgroup, the decoder according to the embodiments needs to select actual parent nodes. To find the parent nodes, each node in the parent subgroup can be compared with the Boundary bounding box of the child subgroup.
  • each node is selected. This is based on the condition that one parent node can be included in only one subgroup.
  • the parent subgroup bounding box is the same as the current subgroup bounding box (origin, size), all nodes in the parent subgroup are the current subgroup (current subgroup). It can be a parent node of a subgroup. In this case, decoder efficiency can be increased by omitting the parent node selection process.
  • a receiving apparatus/method includes parsing a data unit header and parsing a data unit.
  • the data unit may include point cloud data according to embodiments, and the data unit header may include parameter information necessary for decoding the point cloud data.
  • the parameter information may be information described in FIGS. 28 to 30 .
  • a data unit may correspond to a slice matchable to a layer group or subgroup.
  • a receiving apparatus/method may determine whether layer group slicing is activated (S2601), and operate differently in response to the result.
  • layer-group slicing When layer-group slicing is performed, layer-group parameters and buffers may be updated (S2602), and the dependent data unit header may be parsed (S2603).
  • the receiving device/method according to the embodiments may detect a parent subgroup to decode point cloud data (S2604) and select a parent node input (S2605). Then, the dependent data unit is parsed (S2606), whether it is the last part of the bitstream is checked (S2607), and a point cloud output can be generated (S2608).
  • Detecting the parent subgroup (S2604) and selecting the parent node input (S2605) described in FIG. 26 can be performed by the above code.
  • a method/apparatus may generate a bitstream as shown in FIG. 27 .
  • the bitstream may include encoded geometry data and attribute data, and may include parameter information.
  • the parameter information may include a slice structure for the layer configuration described in FIGS. 15 to 26 and signaling information for scalable transmission.
  • information on a divided slice may be defined in a parameter set of a bitstream and an SEI message as follows.
  • a bitstream includes a sequence parameter set (SPS), a geometry parameter set (GPS), an attribute parameter set (APS), a geometry slice header, and an attribute slice header. slice header) and the like.
  • SPS sequence parameter set
  • GPS geometry parameter set
  • APS attribute parameter set
  • geometry slice header may be referred to as a geometry data unit header
  • attribute slice header may be referred to as an attribute data unit header. That is, a slice may be referred to as a data unit.
  • Parameter information may have different meanings depending on the location to which the signal is transmitted. If defined in SPS, the same may be applied to the entire sequence, and if defined in GPS, it may indicate that it is used for location recovery. If it is defined in APS, it can indicate that it is applied to attribute restoration, and if it is defined in TPS, it can indicate that the corresponding signaling is applied only to points within a tile. When delivered in slice units, it may indicate that the signal is applied only to the corresponding slice. In addition, depending on the application or system, the application range and application method can be used differently by defining it in a corresponding location or a separate location. In addition, if the syntax element defined below can be applied to not only the current point cloud data stream but also multiple point cloud data streams, the parameter set of the higher concept ), etc. can be transmitted.
  • SPS Sequence Parameter Set
  • GPS Geometry Parameter Set
  • APS Attribute Parameter Set
  • TPS Tile Parameter Set
  • Embodiments define corresponding information independently of a coding technique, but may be defined in conjunction with a coding method, and may be defined in a tile parameter set of a bitstream to support regionally different scalability.
  • the syntax element defined below can be applied to not only the current point cloud data stream but also multiple point cloud data streams, the higher concept It can be passed through a parameter set or the like.
  • a bitstream may be selected at a system level by defining a network abstract layer (NAL) unit for a bitstream and conveying relevant information for selecting a layer such as a layer_id.
  • NAL network abstract layer
  • parameters according to embodiments may be generated in a process of a transmitter according to embodiments, and transferred to a receiver according to embodiments to reconstruct point cloud data. can be used for
  • parameters according to embodiments may be generated by a metadata processing unit (or metadata generator) of a transmitting device according to embodiments described below and obtained by a metadata parser of a receiving device according to embodiments. .
  • Parameters describing the layer group structure may be signaled at different levels. Common structure information is described in the SPS, and details of each layer group or subgroup can be signaled in the slice header. In addition, a layer group structure inventory and dependent slice header describing the entire layer group structure are introduced.
  • A. Slice Represents a set of points coded with one independent fine-granularity slice and zero or more dependent fine-granularity slices.
  • Dependent fine-granularity slice Represents a data unit of a slice that depends on a previous data unit within the same slice.
  • C. independent fine-granularity slice Represents the first (geometric) data unit of the slice.
  • Required information for decoding a dependent fine-granularity slice including context inheritance (or reference) and bounding boxes for each slice, may be delivered by a dependent data unit header.
  • a layer group structure inventory may be defined to describe the relationship between fine-granularity slices.
  • a fine-granularity slice according to embodiments may be matched with a layer group or subgroup according to embodiments.
  • 28A and 28B show syntax of a sequence parameter set according to embodiments.
  • FIGS. 28A and 28B are included in the bitstream of FIG. 27 and can be generated by an encoder and decoded by a decoder according to embodiments.
  • the main profile compatibility flag main_profile_compatibility_flag field may indicate whether the bitstream conforms to the main profile. For example, if the value of the main_profile_compatibility_flag field is 1, it may indicate that the bitstream conforms to the main profile. For example, if the value of the main_profile_compatibility_flag field is 0, it may represent that the bitstream follows a profile other than the main profile.
  • Unique Point Position Constraint Flag If the value of the unique_point_positions_constraint_flag field is 1, all output points can have unique positions in each point cloud frame referenced by the current SPS. If the value of the unique_point_positions_constraint_flag field is 0, two or more output points may have the same position in any point cloud frame referred to by the current SPS. For example, even if all points are unique in each slice, slices and other points in a frame may overlap. In that case, the value of the unique_point_positions_constraint_flag field is set to 0.
  • a level idc (level_idc) field represents a level that the bitstream follows.
  • the sps sequence parameter set ID (sps_seq_parameter_set_id) field provides an identifier for the SPS referenced by other syntax elements.
  • the sps number attribute set sps_num_attribute_sets field indicates the number of coded attributes in the bitstream (indicates the number of coded attributes in the bitstream).
  • the SPS includes a repetition statement repeated as many times as the value of the sps_num_attribute_sets field.
  • i is initialized to 0, incremented by 1 each time the loop is executed, and the loop is repeated until the value of i becomes the value of the sps_num_attribute_sets field.
  • This loop statement may include attribute_dimension_minus1[i] field and attribute_instance_id[i] field.
  • attribute_dimension_minus1[i] plus 1 represents the number of components of the i-th attribute.
  • the attribute_instance_id[i] field represents the instance identifier of the i-th attribute.
  • the known attribute label flag known_attribute_label_flag[i] field indicates whether a know_attribute_label[i] field or an attribute_label_four_bytes[i] field is signaled for the i-th attribute. For example, if the value of the known_attribute_label_flag[i] field is 0, the known_attribute_label[i] field is signaled for the ith attribute, and if the value of the known_attribute_label_flag[i] field is 1, the attribute_label_four_bytes[i] field is signaled for the ith attribute. indicates that is signaled.
  • the known_attribute_label [i] field indicates the type of the i-th attribute. For example, if the value of the known_attribute_label[i] field is 0, the i-th attribute indicates color, if the value of the known_attribute_label[i] field is 1, the i-th attribute indicates reflectance, and the value of the known_attribute_label[i] field If is 2, it may indicate that the i-th attribute is a frame index.
  • the i-th attribute represents transparency
  • the value of the known_attribute_label[i] field is 5
  • bypass_stream_enabled_flag field If the value of the bypass stream enable flag bypass_stream_enabled_flag field is 1, it may indicate that the bypass coding mode is used to read the bitstream. As another example, if the value of the bypass_stream_enabled_flag field is 0, it may indicate that the bypass coding mode is not used to read the bitstream.
  • the sps extension flag sps_extension_flag field indicates whether the sps_extension_data syntax structure exists in a corresponding SPS syntax structure. For example, if the value of the sps_extension_present_flag field is 1, it indicates that the sps_extension_data syntax structure exists in this SPS syntax structure, and if it is 0, it does not exist.
  • the SPS according to embodiments may further include an sps_extension_data_flag field when the value of the sps_extension_flag field is 1.
  • the sps_extension_data_flag field can have any value.
  • layer_group_enabled_flag When the layer group enable flag (layer_group_enabled_flag) is 1, it indicates that the geometry bitstream of the slice is included in several slices matching the coding layer group or its subgroup. If layer_group_enabled_flag is 0, it indicates that the geometry bitstream is included in a single slice.
  • num_layer_groups_minus1 plus 1 indicates the number of layer groups representing a group of consecutive tree layers that are part of the geometry coding tree structure. num_layer_groups_minus1 ranges from 0 to the number of coding tree layers.
  • a layer group ID (layer_group_id) represents an identifier of a layer group of a slice.
  • the range of layer_group_id is from 0 to num_layer_groups_minus1.
  • num_layers_minus1 plus 1 represents the number of coding layers included in the i-th layer group.
  • the total number of layer groups can be derived by adding all (num_layers_minus1[i] + 1) from i to num_layer_groups_minus1.
  • subgroup_enabled_flag When the subgroup enable flag (subgroup_enabled_flag) is 1, it indicates that the i-th layer group is divided into two or more subgroups. In this case, the point set in the subgroups is the same as the point set in the layer group.
  • subgroup_enabled_flag of the i-th layer group 1, if j is greater than or equal to i, subgroup_enabled_flag of the j-th layer group will be 1.
  • subgroup_enabled_flag When subgroup_enabled_flag is 0, it indicates that the current layer group is included in a single slice without being divided into several subgroups.
  • subgroup_bbox_origin_bits_minus1 plus 1 indicates the bit length of the syntax element subgroup_bbox_origin.
  • subgroup_bbox_size_bits_minus1 plus 1 represents the bit length of the syntax element subgroup_bbox_size.
  • 29 shows syntax of a dependent geometry data unit header according to embodiments.
  • the syntaxes of FIG. 29 are included in the bitstream of FIG. 27, and may be generated by an encoder according to embodiments and decoded by a decoder.
  • dgdu_geometry_parameter_set_id indicates an active GPS indicated by gps_geom_parameter_set_id.
  • the dgdu_geometry_parameter_set_id value must be the same as the gdu_geometry_parameter_set_id value of the corresponding slice.
  • dgdu_slice_id represents a slice to which the current dependent geometry data unit belongs.
  • a layer group ID represents a layer group identifier of a slice.
  • the range of layer_group_id is in the range of 0 to num_layer_groups_minus1. If it does not exist, layer_group_id is inferred as 0.
  • a subgroup ID represents a subgroup identifier of a layer group referred to by layer_group_id.
  • the range of subgroup_id is in the range of 0 to num_subgroups_minus1 [layer_group_id].
  • subgroup_id represents the order of slices in the same layer_group_id. If it does not exist, subgroup_id can be inferred as 0.
  • subgroup bounding box origin (subgroup_bbox_origin) represents the origin position of the subgroup bounding box of the i-th subgroup indicated by subgroup_id of the j-th layer group indicated by layer_group_id.
  • the subgroup bounding box size indicates the size of the subgroup bounding box of the i-th subgroup indicated by subgroup_id of the j-th layer group indicated by layer_group_id.
  • subgroup_bbox_origin and subgroup_bbox_size are described by subgroup_bbox_origin and subgroup_bbox_size. If i and j are not equal, the bounding box area of the i-th subgroup does not overlap with the bounding box of the j-th subgroup.
  • the reference layer group ID indicates a layer group identifier for context reference of the current dependent data unit. It is in the range from 0 of ref_layer_group_id to layer_group_id of the current dependent data unit.
  • Dependent data units may correspond to layer groups or subgroups.
  • the reference subgroup ID (ref_subgroup_id) represents an identifier of a reference subgroup of a layer group indicated by ref_layer_group_id.
  • the range of ref_subgroup_id is from 0 to num_subgroup_id_minus1 of the layer group indicated by ref_layer_group_id.
  • FIG. 30 illustrates syntax of a layer group structure inventory according to embodiments.
  • the syntaxes of FIG. 30 are included in the bitstream of FIG. 27, and may be generated by an encoder according to embodiments and decoded by a decoder.
  • lgsi_seq_parameter_set_id represents the value of sps_seq_parameter_set_id. lgsi_seq_parameter_set_id equal to 0 is a requirement for bitstream conformance.
  • lgsi_frame_ctr_lsb_bits specifies the length of the lgsi_frame_ctr_lsb syntax element in units of bits.
  • lgsi_frame_ctr_lsb represents the least significant bit of lgsi_frame_ctr_lsb_bits of FrameCtr for which group structure inventory is valid. The layer group structure inventory remains valid until replaced with another layer group structure inventory.
  • lgsi_num_slice_ids_minus1 plus 1 indicates the number of slices in the layer group structure inventory.
  • lgsi_slice_id represents a slice ID of a sid-th slice in the layer group structure inventory. It is a requirement of bitstream conformance that all values of lgsi_slice_id are unique within the layer group structure inventory.
  • lgsi_num_layer_groups_minus1 + 1 represents the number of layer groups.
  • lasi_subgroup_bbox_origin_bits_minus1 plus 1 is the bit length of the syntax element lgsi_subgroup_bbox_origin.
  • lgsi_subgroup_bbox_size_bits_minus1 plus 1 is the bit length of the syntax element lgsi_subgroup_bbox_size.
  • lgsi_layer_group_id represents an identifier of a layer.
  • lgsi_num_layers_minus1 plus 1 represents the number of coded layers in the slice of the i-th layer group in the sid-th slice.
  • the total number of coded layers required to decode the n-th layer group is equal to the sum of lgsi_num_layers_minus1[sid][i] + 1 where i is from 0 to n.
  • lgsi_num_subgroups_minus1 plus 1 specifies the number of subgroups in the ith layer group of the sidth slice.
  • lgsi_subgroup_id represents an identifier of a subgroup.
  • the range of lgsi_subgroup_id is from 0 to lgsi_num_subgroups_minus1.
  • lgsi_parent_subgroup_id represents the identifier of the parent subgroup of the subgroup indicated by lgsi_subgroup_id.
  • the range of lgsi_parent_subgroup_id is from 0 to gi_num_subgroups_minus1 in the layer group indicated by lgsi_subgroup_id.
  • lgsi_subgroup_bbox_origin indicates the origin of a subgroup bounding box of a subgroup indicated by lgsi_subgroup_id of a layer group indicated by lgsi_layer_group_id.
  • lgsi_subgroup_bbox_size indicates the size of a subgroup bounding box of a subgroup indicated by lgsi_subgroup_id of a layer group indicated by lgsi_layer_group_id.
  • lgsi_origin_bits_minus1 plus 1 represents the bit length of the lgsi_origin_xyz syntax element.
  • lgsi_origin_xyz indicates the origin of all partitions.
  • the value of lgsi_origin_xyz[k] is the same as sps_bounding_box_offset[k].
  • lgsi_origin_log2_scale represents a scaling factor for scaling components of lgsi_origin_xyz.
  • the value of lgsi_origin_log2_scale must be the same as sps_bounding_box_offset_log2_scale.
  • 31 illustrates an apparatus/method for transmitting and receiving point cloud data according to embodiments.
  • Apparatus/method for transmitting point cloud data according to embodiments (transmission apparatus 10000 in FIG. 1, point cloud video encoder 10002, transmitter 10003, acquisition-encoding-transmission (20000-20001-20002) in FIG. 2) , encoder of FIG. 4, transmitting device of FIG. 12, device of FIG. 14, encoder of FIG. 15 or receiving device 10004 of FIG. 1, receiver 10005, point cloud video decoder 10006, transmission-decoding of FIG.
  • the decoder of Figs. 10-11, the receiver of Fig. 13, the device of Fig. 14, and the decoder of Fig. 15, point cloud data can be encoded and decoded in a layer structure.
  • Fig. 31 Each component of may correspond to hardware, software, processor, and / or a combination thereof.
  • An apparatus/method for transmitting and receiving point cloud data may transmit and receive data by adjusting a compression rate or the number of data according to performance of a receiver or a transmission environment in a PCC-based service.
  • point cloud data is bundled in a single slice unit, or when receiver performance or transmission environment changes, bitstreams suitable for each environment can be pre-converted and stored separately, then selected at transmission, or transcoding can be performed before transmission. can At this time, if the environment of the receiver increases or the transmission environment changes frequently, a delay may occur due to a storage space problem or conversion.
  • 32 illustrates an apparatus/method for transmitting and receiving point cloud data according to embodiments.
  • Apparatus/method for transmitting point cloud data according to embodiments (transmission apparatus 10000 in FIG. 1, point cloud video encoder 10002, transmitter 10003, acquisition-encoding-transmission (20000-20001-20002) in FIG. 2) , encoder of FIG. 4, transmitting device of FIG. 12, device of FIG. 14, encoder of FIG. 15 or receiving device 10004 of FIG. 1, receiver 10005, point cloud video decoder 10006, transmission-decoding of FIG.
  • the decoder of Figs. 10-11, the receiver of Fig. 13, the device of Fig. 14, and the decoder of Fig. 15, point cloud data can be encoded and decoded in a layer structure.
  • Fig. 32 Each component of may correspond to hardware, software, processor, and / or a combination thereof.
  • an encoder 3201 may select a necessary part from a bitstream (Bitstream selector). Also, the selected bitstream may be transmitted to the decoder 3202 according to embodiments. The decoder 3202 according to embodiments may reconstruct partial geometry and partial attributes with the received bitstream.
  • 33 illustrates an apparatus/method for transmitting and receiving point cloud data according to embodiments.
  • Apparatus/method for transmitting point cloud data according to embodiments (transmission apparatus 10000 in FIG. 1, point cloud video encoder 10002, transmitter 10003, acquisition-encoding-transmission (20000-20001-20002) in FIG. 2) , encoder of FIG. 4, transmitting device of FIG. 12, device of FIG. 14, encoder of FIG. 15 or receiving device 10004 of FIG. 1, receiver 10005, point cloud video decoder 10006, transmission-decoding of FIG.
  • the decoder of Figs. 10-11, the receiver of Fig. 13, the device of Fig. 14, and the decoder of Fig. 15, point cloud data can be encoded and decoded in a layer structure.
  • Fig. 33 Each component of may correspond to hardware, software, processor, and / or a combination thereof.
  • Embodiments include a method of dividing and transmitting compressed data according to a predetermined criterion for a point cloud.
  • compressed data can be divided according to the layer and transmitted. In this case, the efficiency of the receiving end increases.
  • the receiver restores the point cloud data through decoding and then selects only the data corresponding to the required layer (data selection process). or sub-sampling) is required.
  • data selection process data selection process
  • sub-sampling since the transmitted bitstream is already decoded, delay may occur in a receiver aiming for low delay or decoding may not be possible depending on receiver performance.
  • the receiver when a bitstream is divided into slice units and delivered, the receiver may selectively deliver the bitstream to the decoder according to decoder performance or the density of point cloud data to be represented according to the application field.
  • the transmission/reception apparatus since the selection is made before decoding, the decoder efficiency is increased, and there is an advantage in that decoders of various performances can be supported. That is, the transmission/reception apparatus according to the embodiments may select and transmit/receive a bitstream, and support decoders of various performances by restoring the selected bitstream.
  • a method/apparatus for transmitting and receiving point cloud data provides an efficient Spatial Random Access effect of point cloud data based on proposed operations, signaling schemes, and the like.
  • a method/apparatus encodes and decodes point cloud data based on a layer-group based partition structure for large point cloud coding with low delay for low-delay processing of large-capacity point cloud data. can do.
  • a delay problem may occur due to a large number of bitstreams to be processed in order to access a region of interest.
  • a method/device according to embodiments may solve this delay problem.
  • tile, brick, slice layer-group, slice subgroup (tile / brick / slice layer-group / slice subgroup), tile , slice layer-group, slice subgroup (tile / slice layer-group / slice subgroup), slice layer-group, slice subgroup (slice layer-group / slice subgroup), layer-group bounding box and subgroup bounding box ( layer-group bbox -> subgroup bbox) relationship
  • tile, brick, slice layer-group, slice subgroup (tile / brick / slice layer-group / slice subgroup)
  • tile slice layer-group, slice subgroup (tile / slice layer-group / slice subgroup), slice layer-group, slice subgroup (slice layer-group / slice subgroup), layer-group bounding box and subgroup bounding box ( layer-group bbox -> subgroup bbox) relationship
  • layer-group bbox -> subgroup bbox
  • 34 shows a point cloud data transmission method according to embodiments.
  • a method for transmitting point cloud data includes encoding point cloud data (S3400) and transmitting a bitstream including the point cloud data (S3401).
  • S3400 and S3401 may correspond to point cloud data encoding and transmission described in FIGS. 1, 2, 4, 12, 14, 15, 24, 25, and 31 to 33.
  • Encoding the point cloud data includes generating a tree structure of the point cloud data.
  • the tree structure may represent a structure including layers that can be distinguished by depth (or level), such as an octree or levels of detail (LOD).
  • a tree structure according to embodiments includes hierarchical layers, and each layer may be divided into depth or level of the tree structure. For example, in the case of an octree structure, the depth increases from the root node to the leaf node, and nodes having the same depth can constitute one layer. .
  • encoding the point cloud data includes dividing the point cloud data into a plurality of groups based on a layer of a tree structure.
  • at least one of the groups may include a plurality of subgroups.
  • a group may represent a layer group.
  • a transmitting/receiving device may configure point cloud data in a tree structure and configure groups based on layers. For example, several layers may be configured as one layer group, and a tree structure according to embodiments may be configured with several layer groups. In this case, the layer group may be further divided into subgroups, and one layer group may include a plurality of subgroups.
  • point cloud data belonging to a subgroup is encoded based on context information. For example, when one of the subgroups belonging to the first layer group is a first subgroup and one of the subgroups belonging to the second layer group is a second subgroup, a point belonging to the second subgroup Cloud data may be encoded based on the context information of the first subgroup. And, context information of the second subgroup may be stored to encode point cloud data belonging to another subgroup. That is, encoding the point cloud data according to embodiments may include encoding a second subgroup based on context information about the first subgroup and storing context information of the second subgroup.
  • a subgroup to which a current node (or point) belongs may be searched and the current node (or point) may be encoded based on the searched subgroup information.
  • the current node may indicate a node (or point) to be encoded.
  • a subgroup to which the current node belongs may be searched for as a second subgroup, and then the current node may be encoded by referring to the context of the first subgroup.
  • the first subgroup may include point cloud data belonging to the parent subgroup of the second subgroup.
  • Searching for a subgroup may represent the same meaning as determining a subgroup. That is, a subgroup including the current node may be searched for based on bounding box information defined for each subgroup, or a subgroup may be determined by giving an index to the corresponding subgroup.
  • a parent subgroup may include child subgroups, and a parent subgroup may correspond to an upper set of child subgroups in a tree structure. Since the point cloud data belonging to the parent subgroup and the point cloud data belonging to the child subgroup are correlated, encoding the point cloud data belonging to the child subgroup using the context information on the point cloud data belonging to the parent subgroup results in encoding. Efficiency may increase.
  • a parent subgroup may belong to a lower layer group, and a child subgroup may belong to an upper layer group. The higher the layer group, the higher the density of point cloud data.
  • the transmission apparatus/method may compare location information of the current node with bounding box information of the subgroup. For example, if the location of the current node is within the bounding box of a certain subgroup, it can be known that the corresponding subgroup is a subgroup to which the current node belongs. The location information of the current node may be compared with the minimum and maximum values of the subgroup's bounding box.
  • a transmitting device/method may generate signaling information related to the above-described operation and deliver it to a receiving device according to embodiments.
  • a receiving method according to embodiments may receive related signaling information and use it for decoding point cloud data. Related signaling information is described in FIGS. 28 to 30 .
  • a bitstream according to embodiments includes information indicating whether at least one of layer groups constituting a tree structure includes a plurality of subgroups. For example, this information may be subgroup_enabled_flag information described in FIG. 28 . Also, a bitstream according to embodiments may include origin information and size information of a bounding box of a subgroup. This information may indicate subgroup_bbox_origin and subgroup_bbox_size parameters described in FIG. 29 .
  • Each step of the transmission method according to the above-described embodiments may be performed by an encoder and a transmitter.
  • each step may be performed by a combination of hardware and software such as a processor and memory, and each step may be performed by a plurality of physically separated components or several steps may be performed by one component. there is.
  • the names of components capable of performing each step may be referred to using terms such as unit, module, unit, or block.
  • generating a tree structure according to embodiments may be performed by a tree structure generating unit.
  • 35 shows a method for receiving point cloud data according to embodiments.
  • a method for receiving point cloud data may correspond to the method for transmitting in FIG. 34 .
  • a method for receiving point cloud data includes receiving a bitstream including point cloud data (S3500) and decoding the point cloud data (S3501).
  • S3500 and S3501 may correspond to point cloud data reception and decoding described in FIGS. 1, 2, 11, 13, 14, 15, 24, 26, and 31 to 33.
  • Decoding the point cloud data includes constructing a tree structure of the point cloud data.
  • the tree structure may represent a structure including layers that can be distinguished by depth (or level), such as an octree or levels of detail (LOD).
  • a tree structure according to embodiments includes hierarchical layers, and each layer may be divided into depth or level of the tree structure. For example, in the case of an octree structure, the depth increases from the root node to the leaf node, and nodes having the same depth can constitute one layer. .
  • decoding the point cloud data includes dividing the point cloud data into a plurality of groups based on a layer of a tree structure.
  • at least one of the groups may include a plurality of subgroups.
  • a group may represent a layer group.
  • a transmitting/receiving device may configure point cloud data in a tree structure and configure groups based on layers. For example, several layers may be configured as one layer group, and a tree structure according to embodiments may be configured with several layer groups. In this case, the layer group may be further divided into subgroups, and one layer group may include a plurality of subgroups.
  • point cloud data belonging to a subgroup is decoded based on context information. For example, when one of the subgroups belonging to the first layer group is a first subgroup and one of the subgroups belonging to the second layer group is a second subgroup, a point belonging to the second subgroup Cloud data may be decoded based on the context information of the first subgroup. Also, context information of the second subgroup may be stored to decode point cloud data belonging to another subgroup. That is, decoding the point cloud data according to the embodiments may include decoding the second subgroup based on the context information on the first subgroup and storing the context information on the second subgroup.
  • a subgroup to which a current node (or point) belongs may be searched and the current node (or point) may be encoded based on the searched subgroup information.
  • the current node may indicate a node (or point) to be decoded.
  • a subgroup to which the current node belongs may be searched for as a second subgroup, and then the current node may be decoded by referring to the context of the first subgroup.
  • the first subgroup may include point cloud data belonging to the parent subgroup of the second subgroup.
  • a parent subgroup may include child subgroups, and a parent subgroup may correspond to an upper set of child subgroups in a tree structure. Since the point cloud data belonging to the parent subgroup and the point cloud data belonging to the child subgroup are correlated, encoding the point cloud data belonging to the child subgroup using the context information on the point cloud data belonging to the parent subgroup results in encoding. Efficiency may increase.
  • a parent subgroup may belong to a lower layer group, and a child subgroup may belong to an upper layer group. The higher the layer group, the higher the density of point cloud data.
  • Decoding the point cloud data may further include searching for a parent subgroup. For example, when the first subgroup is a parent subgroup of the second subgroup, the first subgroup may be searched for decoding a node (or point) belonging to the second subgroup.
  • the step of searching for the parent subgroup may include finding a first layer group lower than the second layer group to which the second subgroup belongs, and information on bounding boxes of subgroups belonging to the first layer group and bounding boxes of the second subgroup.
  • a parent subgroup of the second subgroup may be searched for by comparing the information. Bounding box information includes maximum and minimum information.
  • a receiving apparatus/method may search a subgroup to which a node belongs and a parent subgroup based on bounding box information without separate reference layer group information or reference subgroup information.
  • the receiving apparatus/method may compare location information of the current node with bounding box information of the subgroup. For example, if the location of the current node is within the bounding box of a certain subgroup, it can be known that the corresponding subgroup is a subgroup to which the current node belongs. The location information of the current node may be compared with the minimum and maximum values of the subgroup's bounding box.
  • a receiving device/method may receive related signaling information and use it for decoding point cloud data. Related signaling information is described in FIGS. 28 to 30 .
  • a bitstream according to embodiments includes information indicating whether at least one of layer groups constituting a tree structure includes a plurality of subgroups. For example, this information may be subgroup_enabled_flag information described in FIG. 28 . Also, a bitstream according to embodiments may include origin information and size information of a bounding box of a subgroup. This information may indicate subgroup_bbox_origin and subgroup_bbox_size parameters described in FIG. 29 .
  • Each step of the receiving method according to the above-described embodiments may be performed by a decoder and a transmitter.
  • each step may be performed by a combination of hardware and software such as a processor and memory, and each step may be performed by a plurality of physically separated components or several steps may be performed by one component. there is.
  • the names of components capable of performing each step may be referred to using terms such as unit, module, unit, or block.
  • generating a tree structure according to embodiments may be performed by a tree structure generating unit.
  • the transmission/reception apparatus/method constructs layer groups and subgroups for point cloud data and encodes and decodes them by referring to context information of parent subgroups related to nodes (or points), data processing is performed. efficiency increases. Since the receiving end can search for a parent subgroup based on the bounding box information even if it does not receive the identifier information of the group to be referred to separately, it is possible to streamline transmission and reception parameters. In addition, since the range of the geometry accupancy atlas is optimized based on the bounding box information of the subgroup and neighboring nodes outside the bounding box range of the subgroup may not be referred to, the data processing process is streamlined.
  • Point cloud data decoding may include 1) determining layer group information, 2) determining subgroup information, and/or 3) updating atlas information. Each step may correspond to each operation of the method/apparatus for transmitting and receiving point cloud data according to embodiments.
  • the step of determining layer group information may include the following operations. Each step may be performed in order, and some steps may be omitted according to embodiments:
  • the layer group index and subgroup index are initialized, and the subgroup bounding box is initialized.
  • the layer group index is increased and the subgroup index is initialized to 0 at the point where the layer group is changed, but not at the starting point of the new layer group.
  • context state (or context information) stored in the buffer is loaded, and the context information of the current subgroup is initialized.
  • context information may be initialized as a reference context according to the layer group index and the subgroup index.
  • Update information (eg, range, etc.) about the subgroup bounding box.
  • the layer group index is maintained, the subgroup index is initialized to 0, and the previous context state is stored.
  • a context is initialized with a reference context according to the layer group index and subgroup index.
  • the step of determining subgroup information may include the following operations. Each step may be performed in order, and some steps may be omitted according to embodiments.
  • the subgroup including the current node is searched and the index of the subgroup is updated. If the subgroup is a starting node, parent node information is searched based on the layer group index and subgroup index of the current node.
  • a context may be initialized as a reference context according to a layer group index and a subgroup index.
  • a context may be initialized as a reference context according to a layer group index and a subgroup index.
  • Updating the atlas information may include the following operations. Each step may be performed in order, and some steps may be omitted according to embodiments.
  • the range for determining whether a neighbor is present in the atlas is updated to the range of the subgroup bounding box.
  • An apparatus/method for transmitting point cloud data may update subgroup information.
  • Subgroup information can be updated for each point (or node), and the context, neighbor search range, and planar buffer at the start of the subgroup and the position of the node where the subgroup continues Information can be updated.
  • a subgroup may correspond to one or more slices.
  • a slice according to embodiments may be referred to as a unit as one unit included in a bitstream.
  • information on a subgroup can be updated by checking information on each point (or node).
  • the range of the atlas for effectively using pre-stored occupancy information of neighboring nodes can be updated based on the subgroup bounding box.
  • a tree structure, a layer structure, and the like according to embodiments may be referred to as a data structure.
  • the data structure may represent an octree structure of geometry data and/or an LOD structure of attribute data.
  • a data structure according to embodiments is a structure capable of representing point cloud data in a subordinate relationship and a hierarchical structure, and upper and lower hierarchies may be distinguished by depth or level.
  • an octree structure, an LOD, a layer structure, and the like included in data structures according to embodiments may be referred to in correspondence with each other.
  • a data structure according to embodiments may be generated by an octree generator 11001 of a geometry encoder and an LOD generator 11008 of an attribute encoder. Similarly, in the case of the receiving side, it can be processed by each corresponding decoder element.
  • a tree structure according to embodiments may include layer groups.
  • a layer group may consist of parent-child nodes including point cloud data.
  • the layer groups may be hierarchically configured such as an inclusion relationship of nodes into upper layer groups and lower layer groups.
  • One layer group may be included in one slice, or a plurality of layer groups may be included in one slice and transmitted/received. Also, one layer group may be divided (segmented) into a plurality of subgroups. Each layer group and subgroup may be delivered to a receiver based on decoder performance, resolution, and ROI.
  • Encoding/decoding may be performed for each layer group included in the slice.
  • the encoding/decoding sequence may proceed sequentially from a parent node to a child node. That is, the encoding/decoding sequence may proceed from a lower layer group to an upper layer group.
  • Context information may be additional information generated when encoding and/or decoding point cloud data, for example, geometry data and/or attribute data, by the Arithmetic Encoder and/or Arithmetic Decoder of FIGS. 4 and 11. can mean information.
  • current point cloud data when encoding/decoding current point cloud data, current point cloud data may be efficiently compressed and restored based on context information calculated from previous point cloud data.
  • Context retrieval and reference can be used by storing and loading context information of a subgroup bounding box of a slice that has a corresponding or included relationship with a subgroup bounding box of a current slice.
  • the current subgroup bounding box and the reference subgroup bounding box may have a parent-child containment relationship.
  • the size of the subgroup bounding box can be set efficiently.
  • a node located in an area outside the size of the subgroup bounding box may be regarded as an unoccupied node. That is, when predictive coding is performed from a neighboring point of the current point, the search range of the neighboring point may be limited to the subgroup bounding box area.
  • a method of transmitting and receiving point cloud data may include storing a context.
  • a context When encoding/decoding of a current layer group or a current subgroup is terminated and encoding/decoding of a next slice, a next layer group, or a next subgroup is performed, previous context information may be stored.
  • Point cloud data may be encoded/decoded without a buffer burden through a context loading and context saving step of layer groups (including subgroups) 0 to N.
  • the transmission/reception apparatus/method according to the embodiments can refer to a context for a group or slice having a parent-child relationship with high correlation, thereby increasing encoding/decoding efficiency. Accordingly, since a plurality of groups can be processed in parallel, processing efficiency can be improved.
  • the transmission/reception apparatus/method according to the embodiments may support low-latency compression by reflecting a hierarchical structure when constructing a slice of a bitstream including point cloud data, and efficiently partially restore point cloud data.
  • the transmission/reception apparatus/method may improve compression efficiency by performing encoding/decoding by referring to context information of a parent subgroup related to a current subgroup based on a hierarchical structure of point cloud data.
  • the parent subgroup when referring to the parent subgroup related to the current subgroup, the parent subgroup can be searched based on the bounding box information of the subgroup as well as through the index information, thereby reducing the amount of transmitted and received data and improving the data processing process. efficiency can be increased.
  • each drawing has been divided and described, but it is also possible to design to implement a new embodiment by merging the embodiments described in each drawing. And, according to the needs of those skilled in the art, designing a computer-readable recording medium in which programs for executing the previously described embodiments are recorded falls within the scope of the embodiments.
  • the device and method according to the embodiments are not limited to the configuration and method of the embodiments described above, but the embodiments are selectively combined with all or part of each embodiment so that various modifications can be made. may be configured.
  • Various components of the device of the embodiments may be implemented by hardware, software, firmware or a combination thereof.
  • Various components of the embodiments may be implemented as one chip, for example, as one hardware circuit.
  • components according to the embodiments may be implemented as separate chips.
  • at least one or more of the components of the device according to the embodiments may be composed of one or more processors capable of executing one or more programs, and the one or more programs may be executed. Any one or more of the operations/methods according to the examples may be performed or may include instructions for performing the operations/methods.
  • Executable instructions for performing methods/operations of an apparatus may be stored in a non-transitory CRM or other computer program products configured for execution by one or more processors, or may be stored in one or more may be stored in transitory CRM or other computer program products configured for execution by processors.
  • the memory according to the embodiments may be used as a concept including not only volatile memory (eg, RAM) but also non-volatile memory, flash memory, PROM, and the like. Also, those implemented in the form of a carrier wave, such as transmission through the Internet, may be included.
  • the processor-readable recording medium is distributed in computer systems connected through a network, so that processor-readable codes can be stored and executed in a distributed manner.
  • first, second, etc. may be used to describe various components of the embodiments. However, interpretation of various components according to embodiments should not be limited by the above terms. These terms are only used to distinguish one component from another. Only thing For example, a first user input signal may be referred to as a second user input signal. Similarly, the second user input signal may be referred to as the first user input signal. Use of these terms should be construed as not departing from the scope of the various embodiments. Although both the first user input signal and the second user input signal are user input signals, they do not mean the same user input signals unless the context clearly indicates otherwise.
  • operations according to embodiments described in this document may be performed by a transceiver including a memory and/or a processor according to embodiments.
  • the memory may store programs for processing/controlling operations according to embodiments, and the processor may control various operations described in this document.
  • a processor may be referred to as a controller or the like.
  • Operations in embodiments may be performed by firmware, software, and/or a combination thereof, and the firmware, software, and/or combination thereof may be stored in a processor or stored in a memory.
  • the transmitting/receiving device may include a transmitting/receiving unit for transmitting/receiving media data, a memory for storing instructions (program codes, algorithms, flowcharts and/or data) for processes according to embodiments, and a processor for controlling operations of the transmitting/receiving device.
  • a transmitting/receiving unit for transmitting/receiving media data
  • a memory for storing instructions (program codes, algorithms, flowcharts and/or data) for processes according to embodiments
  • a processor for controlling operations of the transmitting/receiving device.
  • a processor may be referred to as a controller or the like, and may correspond to, for example, hardware, software, and/or combinations thereof. Operations according to the above-described embodiments may be performed by a processor. Also, the processor may be implemented as an encoder/decoder for the operations of the above-described embodiments.
  • the embodiments may be applied in whole or in part to a point cloud data transceiver and system.
  • a person skilled in the art may variously change or modify the embodiments within the scope of the embodiments.
  • Embodiments may include alterations/variations, which do not depart from the scope of the claims and their equivalents.

Landscapes

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

Abstract

실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계; 및 상기 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 송신하는 단계를 포함할 수 있다. 또한, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신장치는 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 인코더; 및 상기 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 송신하는 트랜스미터; 를 포함할 수 있다.

Description

포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 포인트 클라우드 데이터 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 수신 방법 및 포인트 클라우드 데이터 수신 장치
실시예들은 포인트 클라우드 콘텐트(Point Cloud Content)를 처리하는 방법 및 장치에 대한 것이다.
포인트 클라우드 콘텐트는 3차원 공간을 표현하는 좌표계에 속한 점(포인트)들의 집합인 포인트 클라우드로 표현되는 콘텐트이다. 포인트 클라우드 콘텐트는3차원으로 이루어진 미디어를 표현할 수 있으며, VR (Virtual Reality, 가상현실), AR (Augmented Reality, 증강현실), MR (Mixed Reality, 혼합현실), 및 자율 주행 서비스 등의 다양한 서비스를 제공하기 위해 사용된다. 하지만 포인트 클라우드 콘텐트를 표현하기 위해서는 수만개에서 수십만개의 포인트 데이터가 필요하다. 따라서 방대한 양의 포인트 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 방법이 요구된다.
실시예들은 포인트 클라우드 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 장치 및 방법을 제공한다. 실시예들은 지연시간(latency) 및 인코딩/디코딩 복잡도를 해결하기 위한 포인트 클라우드 데이터 처리 방법 및 장치를 제공한다.
다만, 전술한 기술적 과제만으로 제한되는 것은 아니고, 기재된 전체 내용에 기초하여 당업자가 유추할 수 있는 다른 기술적 과제로 실시예들의 권리범위가 확장될 수 있다.
기술적 과제를 달성하기 위해서, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계, 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 송신하는 단계를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신방법은 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 수신하는 단계, 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 장치 및 방법은 높은 효율로 포인트 클라우드 데이터를 처리할 수 있다.
실시예들에 따른 장치 및 방법은 높은 퀄리티의 포인트 클라우드 서비스를 제공할 수 있다.
실시예들에 따른 장치 및 방법은 VR 서비스, 자율주행 서비스 등 범용적인 서비스를 제공하기 위한 포인트 클라우드 콘텐트를 제공할 수 있다.
도면은 실시예들을 더욱 이해하기 위해서 포함되며, 도면은 실시예들에 관련된 설명과 함께 실시예들을 나타낸다. 이하에서 설명하는 다양한 실시예들의 보다 나은 이해를 위하여, 하기 도면들에 걸쳐 유사한 참조 번호들이 대응하는 부분들을 포함하는 다음의 도면들과 관련하여 이하의 실시예들의 설명을 반드시 참조해야 한다.
도면은 실시예들을 더욱 이해하기 위해서 포함되며, 도면은 실시예들에 관련된 설명과 함께 실시예들을 나타낸다. 이하에서 설명하는 다양한 실시예들의 보다 나은 이해를 위하여, 하기 도면들에 걸쳐 유사한 참조 번호들이 대응하는 부분들을 포함하는 다음의 도면들과 관련하여 이하의 실시예들의 설명을 반드시 참조해야 한다.
도 1은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 예시를 나타낸다.
도 2는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 동작을 나타내는 블록도이다.
도 3은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 캡쳐 과정의 예시를 나타낸다.
도 4는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(Point Cloud Encoder)의 예시를 나타낸다.
도 5 는 실시예들에 따른 복셀의 예시를 나타낸다.
도 6은 실시예들에 따른 옥트리 및 오큐판시 코드 (occupancy code)의 예시를 나타낸다.
도 7은 실시예들에 따른 이웃 노드 패턴의 예시를 나타낸다.
도 8은 실시예들에 따른 LOD 별 포인트 구성의 예시를 나타낸다.
도 9는 실시예들에 따른 LOD 별 포인트 구성의 다른 예시를 나타낸다.
도 10은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 디코더(Point Cloud Decoder)의 예시를 나타낸다.
도 11은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 디코더(Point Cloud Decoder)의 예시를 나타낸다.
도 12는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신장치의 예시이다.
도 13은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신장치의 예시이다.
도 14는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 방법/장치와 연동 가능한 구조의 예시를 나타낸다.
도15는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터의 인코딩, 전송, 디코딩 과정을 나타낸다.
도16은 실시예들에 따른 레이어 기반 포인트 클라우드 데이터 구성 및 실시예들에 따른 지오메트리 및 어트리뷰트 비트스트림 구조를 나타낸다.
도17은 실시예들에 따른 비트스트림 구성을 나타낸다.
도18은 실시예들에 따른 비트스트림 정렬 방법을 나타낸다.
도19는 실시예들에 따른 지오메트리 데이터 및 어트리뷰트 데이터의 선택 방법을 나타낸다.
도20은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 슬라이스를 구성하는 방법을 나타낸다.
도21은 실시예들에 따른 지오메트리 코딩 레이어 구조를 나타낸다.
도22는 실시예들에 따른 레이어 그룹 및 서브그룹 구조를 나타낸다.
도23은 실시예들에 따른 레이어 그룹 기반 포인트 클라우드 데이터의 표현을 나타낸다.
도24는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 장치/방법을 나타낸다.
도25는 실시예들에 따른 인코딩 방법을 나타낸다.
도26은 실시예들에 따른 디코딩 방법을 나타낸다.
도27은 실시예들에 따른 비트스트림 구성을 나타낸다.
도28a 및 도28b는 실시예들에 따른 시퀀스 파라미터 세트의 신택스를 나타낸다.
도29는 실시예들에 따른 디펜던트 지오메트리 데이터 유닛 헤더의 신택스를 나타낸다.
도30은 실시예들에 따른 레이어 그룹 스트럭쳐 인벤토리의 신택스를 나타낸다.
도 31은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 장치/방법을 나타낸다.
도 32는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 장치/방법을 나타낸다.
도 33은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 장치/방법을 나타낸다.
도34는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법을 나타낸다.
도35는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법을 나타낸다.
실시예들의 바람직한 실시예에 대해 구체적으로 설명하며, 그 예는 첨부된 도면에 나타난다. 첨부된 도면을 참조한 아래의 상세한 설명은 실시예들의 실시예에 따라 구현될 수 있는 실시예만을 나타내기보다는 실시예들의 바람직한 실시예를 설명하기 위한 것이다. 다음의 상세한 설명은 실시예들에 대한 철저한 이해를 제공하기 위해 세부 사항을 포함한다. 그러나 실시예들이 이러한 세부 사항 없이 실행될 수 있다는 것은 당업자에게 자명하다.
실시예들에서 사용되는 대부분의 용어는 해당 분야에서 널리 사용되는 일반적인 것들에서 선택되지만, 일부 용어는 출원인에 의해 임의로 선택되며 그 의미는 필요에 따라 다음 설명에서 자세히 서술한다. 따라서 실시예들은 용어의 단순한 명칭이나 의미가 아닌 용어의 의도된 의미에 근거하여 이해되어야 한다.
도 1은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 예시를 나타낸다.
도 1에 도시된 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 송신장치(transmission device)(10000) 및 수신장치(reception device)(10004)를 포함할 수 있다. 송신장치(10000) 및 수신장치(10004)는 포인트 클라우드 데이터를 송수신하기 위해 유무선 통신 가능하다.
실시예들에 따른 송신장치(10000)는 포인트 클라우드 비디오(또는 포인트 클라우드 콘텐트)를 확보하고 처리하여 송신할 수 있다. 실시예들에 따라, 송신장치(10000)는 고정국(fixed station), BTS(base transceiver system), 네트워크, AI(Ariticial Intelligence) 기기 및/또는 시스템, 로봇, AR/VR/XR 기기 및/또는 서버 등을 포함할 수 있다. 또한 실시예들에 따른 송신장치(10000)는 무선 접속 기술(예, 5G NR(New RAT), LTE(Long Term Evolution))을 이용하여, 기지국 및/또는 다른 무선 기기와 통신을 수행하는 기기, 로봇, 차량, AR/VR/XR 기기, 휴대기기, 가전, IoT(Internet of Thing)기기, AI 기기/서버 등을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 송신장치(10000)는 포인트 클라우드 비디오 획득부(Point Cloud Video Acquisition, 10001), 포인트 클라우드 비디오 인코더(Point Cloud Video Encoder, 10002) 및/또는 트랜스미터(Transmitter (or Communication module), 10003)를 포함한다
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 획득부(10001)는 캡쳐, 합성 또는 생성 등의 처리 과정을 통해 포인트 클라우드 비디오를 획득한다. 포인트 클라우드 비디오는 3차원 공간에 위치한 포인트들의 집합인 포인트 클라우드로 표현되는 포인트 클라우드 콘텐트로서, 포인트 클라우드 비디오 데이터, 포인트 클라우드 데이터 등으로 호칭될 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오는 하나 또는 그 이상의 프레임들을 포함할 수 있다. 하나의 프레임은 정지 영상/픽쳐를 나타낸다. 따라서 포인트 클라우드 비디오는 포인트 클라우드 영상/프레임/픽처를 포함할 수 있으며, 포인트 클라우드 영상, 프레임 및 픽처 중 어느 하나로 호칭될 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)는 확보된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 인코딩한다. 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)는 포인트 클라우드 컴프레션(Point Cloud Compression) 코딩을 기반으로 포인트 클라우드 비디오 데이터를 인코딩할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 컴프레션 코딩은 G-PCC(Geometry-based Point Cloud Compression) 코딩 및/또는 V-PCC(Video based Point Cloud Compression) 코딩 또는 차세대 코딩을 포함할 수 있다. 또한 실시예들에 따른 포인트 클라우드 컴프레션 코딩은 상술한 실시예에 국한되는 것은 아니다. 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)는 인코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 포함하는 비트스트림을 출력할 수 있다. 비트스트림은 인코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터뿐만 아니라, 포인트 클라우드 비디오 데이터의 인코딩과 관련된 시그널링 정보를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 트랜스미터(10003)는 인코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 포함하는 비트스트림을 송신한다. 실시예들에 따른 비트스트림은 파일 또는 세그먼트(예를 들면 스트리밍 세그먼트) 등으로 인캡슐레이션되어 방송망 및/또는 브로드밴드 망등의 다양한 네트워크를 통해 송신된다. 도면에 도시되지 않았으나, 송신장치(10000)는 인캡슐레이션 동작을 수행하는 인캡슐레이션부(또는 인캡슐레이션 모듈)을 포함할 수 있다. 또한 실시예들에 따라 인캡슐레이션부는 트랜스미터(10003)에 포함될 수 있다. 실시예들에 따라 파일 또는 세그먼트는 네트워크를 통해 수신장치(10004)로 송신되거나, 디지털 저장매체(예를 들면 USB, SD, CD, DVD, 블루레이, HDD, SSD 등)에 저장될 수 있다. 실시예들에 따른 트랜스미터(10003)는 수신장치(10004) (또는 리시버(Receiver, 10005))와 4G, 5G, 6G 등의 네트워크를 통해 유/무선 통신 가능하다. 또한 트랜스미터(10003)는 네트워크 시스템(예를 들면 4G, 5G, 6G 등의 통신 네트워크 시스템)에 따라 필요한 데이터 처리 동작을 수행할 수 있다. 또한 송신장치(10000)는 온 디맨드(On Demand) 방식에 따라 인캡슐레이션된 데이터를 송신할 수도 있다.
실시예들에 따른 수신장치(10004)는 리시버(Receiver, 10005), 포인트 클라우드 비디오 디코더(Point Cloud Decoder, 10006) 및/또는 렌더러(Renderer, 10007)를 포함한다. 실시예들에 따라 수신장치(10004)는 무선 접속 기술(예, 5G NR(New RAT), LTE(Long Term Evolution))을 이용하여, 기지국 및/또는 다른 무선 기기와 통신을 수행하는 기기, 로봇, 차량, AR/VR/XR 기기, 휴대기기, 가전, IoT(Internet of Thing)기기, AI 기기/서버 등을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 리시버(10005)는 포인트 클라우드 비디오 데이터를 포함하는 비트스트림 또는 비트스트림이 인캡슐레이션된 파일/세그먼트 등을 네트워크 또는 저장매체로부터 수신한다. 리시버(10005)는 네트워크 시스템(예를 들면 4G, 5G, 6G 등의 통신 네트워크 시스템)에 따라 필요한 데이터 처리 동작을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 리시버(10005)는 수신한 파일/세그먼트를 디캡슐레이션하여 비트스트림을 출력할수 있다. 또한 실시예들에 따라 리시버(10005)는 디캡슐레이션 동작을 수행하기 위한 디캡슐레이션부(또는 디캡슐레이션 모듈)을 포함할 수 있다. 또한 디캡슐레이션부는 리시버(10005)와 별개의 엘레멘트(또는 컴포넌트)로 구현될 수 있다.
포인트 클라우드 비디오 디코더(10006)는 포인트 클라우드 비디오 데이터를 포함하는 비트스트림을 디코딩한다. 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006)는 포인트 클라우드 비디오 데이터가 인코딩된 방식에 따라 디코딩할 수 있다(예를 들면 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)의 동작의 역과정). 따라서 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006)는 포인트 클라우드 컴프레션의 역과정인 포인트 클라우드 디컴프레션 코딩을 수행하여 포인트 클라우드 비디오 데이터를 디코딩할 수 있다. 포인트 클라우드 디컴프레션 코딩은 G-PCC 코딩을 포함한다.
렌더러(10007)는 디코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 렌더링한다. 렌더러(10007)는 포인트 클라우드 비디오 데이터 뿐만 아니라 오디오 데이터도 렌더링하여 포인트 클라우드 콘텐트를 출력할 수 있다. 실시예들에 따라 렌더러(10007)는 포인트 클라우드 콘텐트를 디스플레이하기 위한 디스플레이를 포함할 수 있다. 실시예들에 따라 디스플레이는 렌더러(10007)에 포함되지 않고 별도의 디바이스 또는 컴포넌트로 구현될 수 있다.
도면에 점선으로 표시된 화살표는 수신장치(10004)에서 획득한 피드백 정보(feedback information)의 송신 경로를 나타낸다. 피드백 정보는 포인트 클라우드 컨텐트를 소비하는 사용자와의 인터랙티비를 반영하기 위한 정보로서, 사용자의 정보(예를 들면 헤드 오리엔테이션 정보), 뷰포트(Viewport) 정보 등)을 포함한다. 특히 포인트 클라우드 콘텐트가 사용자와의 상호작용이 필요한 서비스(예를 들면 자율주행 서비스 등)를 위한 콘텐트인 경우, 피드백 정보는 콘텐트 송신측(예를 들면 송신장치(10000)) 및/또는 서비스 프로바이더에게 전달될 수 있다. 실시예들에 따라 피드백 정보는 송신장치(10000)뿐만 아니라 수신장치(10004)에서도 사용될 수 있으며, 제공되지 않을 수도 있다.
실시예들에 따른 헤드 오리엔테이션 정보는 사용자의 머리 위치, 방향, 각도, 움직임 등에 대한 정보이다. 실시예들에 따른 수신장치(10004)는 헤드 오리엔테이션 정보를 기반으로 뷰포트 정보를 계산할 수 있다. 뷰포트 정보는 사용자가 바라보고 있는 포인트 클라우드 비디오의 영역에 대한 정보이다. 시점(viewpoint)은 사용자가 포인트 클라우 비디오를 보고 있는 점으로 뷰포트 영역의 정중앙 지점을 의미할 수 있다. 즉, 뷰포트는 시점을 중심으로 한 영역으로서, 영역의 크기, 형태 등은 FOV(Field Of View) 에 의해 결정될 수 있다. 따라서 수신장치(10004)는 헤드 오리엔테이션 정보 외에 장치가 지원하는 수직(vertical) 혹은 수평(horizontal) FOV 등을 기반으로 뷰포트 정보를 추출할 수 있다. 또한 수신장치(10004)는 게이즈 분석 (Gaze Analysis) 등을 수행하여 사용자의 포인트 클라우드 소비 방식, 사용자가 응시하는 포인트 클라우 비디오 영역, 응시 시간 등을 확인한다. 실시예들에 따라 수신장치(10004)는 게이즈 분석 결과를 포함하는 피드백 정보를 송신장치(10000)로 송신할 수 있다. 실시예들에 따른 피드백 정보는 렌더링 및/또는 디스플레이 과정에서 획득될 수 있다. 실시예들에 따른 피드백 정보는 수신장치(10004)에 포함된 하나 또는 그 이상의 센서들에 의해 확보될 수 있다. 또한 실시예들에 따라 피드백 정보는 렌더러(10007) 또는 별도의 외부 엘레멘트(또는 디바이스, 컴포넌트 등)에 의해 확보될 수 있다. 도1의 점선은 렌더러(10007)에서 확보한 피드백 정보의 전달 과정을 나타낸다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 피드백 정보를 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 처리(인코딩/디코딩)할 수 있다. 따라서 포인트 클라우드 비디오 데이터 디코더(10006)는 피드백 정보를 기반으로 디코딩 동작을 수행할 수 있다. 또한 수신장치(10004)는 피드백 정보를 송신장치(10000)로 송신할 수 있다. 송신장치(10000)(또는 포인트 클라우드 비디오 데이터 인코더(10002))는 피드백 정보를 기반으로 인코딩 동작을 수행할 수 있다. 따라서 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 모든 포인트 클라우드 데이터를 처리(인코딩/디코딩)하지 않고, 피드백 정보를 기반으로 필요한 데이터(예를 들면 사용자의 헤드 위치에 대응하는 포인트 클라우드 데이터)를 효율적으로 처리하고, 사용자에게 포인트 클라우드 콘텐트를 제공할 수 있다.
실시예들에 따라, 송신장치(10000)는 인코더, 송신 디바이스, 송신기, 송신기 등으로 호칭될 수 있으며, 수신장치(10004)는 디코더, 수신 디바이스, 수신기 등으로 호칭될 수 있다.
실시예들에 따른 도 1 의 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템에서 처리되는 (획득/인코딩/송신/디코딩/렌더링의 일련의 과정으로 처리되는) 포인트 클라우드 데이터는 포인트 클라우드 콘텐트 데이터 또는 포인트 클라우드 비디오 데이터라고 호칭할 수 있다. 실시예들에 따라 포인트 클라우드 콘텐트 데이터는 포인트 클라우드 데이터와 관련된 메타데이터 내지 시그널링 정보를 포함하는 개념으로 사용될 수 있다.
도 1에 도시된 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 엘리먼트들은 하드웨어, 소프트웨어, 프로세서 및/또는 그것들의 결합등으로 구현될 수 있다.
도 2는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 동작을 나타내는 블록도이다.
도 2의 블록도는 도 1에서 설명한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 동작을 나타낸다. 상술한 바와 같이 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 포인트 클라우드 컴프레션 코딩(예를 들면 G-PCC)을 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 처리할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 포인트 클라우드 송신장치(10000) 또는 포인트 클라우드 비디오 획득부(10001))은 포인트 클라우드 비디오를 획득할 수 있다(20000). 포인트 클라우드 비디오는 3차원 공간을 표현하는 좌표계에 속한 포인트 클라우드로 표현된다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오는 Ply (Polygon File format or the Stanford Triangle format) 파일을 포함할 수 있다. 포인트 클라우드 비디오가 하나 또는 그 이상의 프레임들을 갖는 경우, 획득한 포인트 클라우드 비디오는 하나 또는 그 이상의 Ply 파일들을 포함할 수 있다. Ply 파일은 포인트의 지오메트리(Geometry) 및/또는 어트리뷰트(Attribute)와 같은 포인트 클라우드 데이터를 포함한다. 지오메트리는 포인트들의 포지션(위치)들을 포함한다. 각 포인트의 포지션은 3차원 좌표계(예를 들면 XYZ축들로 이루어진 좌표계 등)를 나타내는 파라미터들(예를 들면 X축, Y축, Z축 각각의 값)로 표현될 수 있다. 어트리뷰트는 포인트들의 어트리뷰트들(예를 들면, 각 포인트의 텍스쳐 정보, 색상(YCbCr 또는 RGB), 반사율(r), 투명도 등)을 포함한다. 하나의 포인트는 하나 또는 그 이상의 어트리뷰트들(또는 속성들)을 가진다. 예를 들어 하나의 포인트는 하나의 색상인 어트리뷰트를 가질 수도 있고, 색상 및 반사율인 두 개의 어트리뷰트들을 가질 수도 있다. 실시예들에 따라, 지오메트리는 포지션들, 지오메트리 정보, 지오메트리 데이터, 위치 정보, 위치 데이터 등으로 호칭 가능하며, 어트리뷰트는 어트리뷰트들, 어트리뷰트 정보, 어트리뷰트 데이터, 속성 정보, 속성 데이터 등으로 호칭할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 포인트 클라우드 송신장치(10000) 또는 포인트 클라우드 비디오 획득부(10001))은 포인트 클라우드 비디오의 획득 과정과 관련된 정보(예를 들면 깊이 정보, 색상 정보 등)으로부터 포인트 클라우드 데이터를 확보할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 송신장치(10000) 또는 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002))은 포인트 클라우드 데이터를 인코딩할 수 있다(20001). 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 포인트 클라우드 컴프레션 코딩을 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 인코딩할 수 있다. 상술한 바와 같이 포인트 클라우드 데이터는 포인트의 지오메트리 정보 및 어트리뷰트 정보를 포함할 수 있다. 따라서 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 지오메트리를 인코딩하는 지오메트리 인코딩을 수행하여 지오메트리 비트스트림을 출력할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 어트리뷰트를 인코딩하는 어트리뷰트 인코딩을 수행하여 어트리뷰트 비트스트림을 출력할 수 있다. 실시예들에 따라 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 지오메트리 인코딩에 기초하여 어트리뷰트 인코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 비트스트림 및 어트리뷰트 비트스트림은 멀티플렉싱되어 하나의 비트스트림으로 출력될 수 있다. 실시예들에 따른 비트스트림은 지오메트리 인코딩 및 어트리뷰트 인코딩과 관련된 시그널링 정보를 더 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 송신장치(10000) 또는 트랜스미터(10003))은 인코딩된 포인트 클라우드 데이터를 송신할 수 있다(20002). 도1에서 설명한 바와 같이 인코딩된 포인트 클라우드 데이터는 지오메트리 비트스트림, 어트리뷰트 비트스트림으로 표현될 수 있다. 또한 인코딩된 포인트 클라우드 데이터는 포인트 클라우드 데이터의 인코딩과 관련된 시그널링 정보(예를 들면 지오메트리 인코딩 및 어트리뷰트 인코딩과 관련된 시그널링 정보)과 함께 비트스트림의 형태로 송신될 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 인코딩된 포인트 클라우드 데이터를 송신하는 비트스트림을 인캡슐레이션 하여 파일 또는 세그먼트의 형태로 송신할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신장치(10004) 또는 리시버(10005))은 인코딩된 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 수신할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신장치(10004) 또는 리시버(10005))은 비트스트림을 디멀티플렉싱할 수 있다.
포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10005))은 비트스트림으로 송신되는 인코딩된 포인트 클라우드 데이터(예를 들면 지오메트리 비트스트림, 어트리뷰트 비트스트림)을 디코딩할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10005))은 비트스트림에 포함된 포인트 클라우드 비디오 데이터의 인코딩과 관련된 시그널링 정보를 기반으로 포인트 클라우드 비디오 데이터를 디코딩할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10005))은 지오메트리 비트스트림을 디코딩하여 포인트들의 포지션들(지오메트리)을 복원할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 복원한 지오메트리를 기반으로 어트리뷰트 비트스트림을 디코딩하여 포인트들의 어트리뷰트들을 복원할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10005))은 복원된 지오메트리에 따른 포지션들 및 디코딩된 어트리뷰트를 기반으로 포인트 클라우드 비디오를 복원할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신장치(10004) 또는 렌더러(10007))은 디코딩된 포인트 클라우드 데이터를 렌더링할 수 있다(20004). 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신장치(10004) 또는 렌더러(10007))은 디코딩 과정을 통해 디코딩된 지오메트리 및 어트리뷰트들을 다양한 렌더링 방식에 따라 렌더링 방식에 따라 렌더링 할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트의 포인트들은 일정 두께를 갖는 정점, 해당 정점 위치를 중앙으로 하는 특정 최소 크기를 갖는 정육면체, 또는 정점 위치를 중앙으로 하는 원 등으로 렌더링 될 수도 있다. 렌더링된 포인트 클라우드 콘텐트의 전부 또는 일부 영역은 디스플레이 (예를 들면 VR/AR 디스플레이, 일반 디스플레이 등)을 통해 사용자에게 제공된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신장치(10004))는 피드백 정보를 확보할 수 있다(20005). 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 피드백 정보를 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 인코딩 및/또는 디코딩할 수 있다. 실시예들에 따른 피드백 정보 및 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 동작은 도 1에서 설명한 피드백 정보 및 동작과 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
도 3은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 캡쳐 과정의 예시를 나타낸다.
도 3은 도 1 내지 도 2에서 설명한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 포인트 클라우드 비디오 캡쳐 과정의 예시를 나타낸다.
포인트 클라우드 콘텐트는 다양한 3차원 공간(예를 들면 현실 환경을 나타내는 3차원 공간, 가상 환경을 나타내는3차원 공간 등)에 위치한 오브젝트(object) 및/또는 환경을 나타내는 포인트 클라우드 비디오(이미지들 및/또는 영상들)을 포함한다. 따라서 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 포인트 클라우드 콘텐트를 생성하기 위하여 하나 또는 그 이상의 카메라(camera)들(예를 들면, 깊이 정보를 확보할 수 있는 적외선 카메라, 깊이 정보에 대응되는 색상 정보를 추출 할 수 있는 RGB 카메라 등), 프로젝터(예를 들면 깊이 정보를 확보하기 위한 적외선 패턴 프로젝터 등), 라이다(LiDAR)등을 사용하여 포인트 클라우드 비디오를 캡쳐할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 깊이 정보로부터 3차원 공간상의 포인트들로 구성된 지오메트리의 형태를 추출하고, 색상정보로부터 각 포인트의 어트리뷰트를 추출하여 포인트 클라우드 데이터를 확보할 수 있다. 실시예들에 따른 이미지 및/또는 영상은 인워드-페이싱(inward-facing) 방식 및 아웃워드-페이싱(outward-facing) 방식 중 적어도 어느 하나 이상을 기반으로 캡쳐될 수 있다.
도3의 왼쪽은 인워드-페이싱 방식을 나타낸다. 인워드-페이싱 방식은 중심 오브젝트를 둘러싸고 위치한 하나 또는 그 이상의 카메라들(또는 카메라 센서들)이 중심 오브젝트를 캡쳐하는 방식을 의미한다. 인워드-페이싱 방식은 핵심 객체에 대한 360도 이미지를 사용자에게 제공하는 포인트 클라우드 콘텐트(예를 들면 사용자에게 객체(예-캐릭터, 선수, 물건, 배우 등 핵심이 되는 객체)의 360도 이미지를 제공하는 VR/AR 콘텐트)를 생성하기 위해 사용될 수 있다.
도3의 오른쪽은 아웃워드-페이싱 방식을 나타낸다. 아웃워드-페이싱 방식은 중심 오브젝트를 둘러싸고 위치한 하나 또는 그 이상의 카메라들(또는 카메라 센서들)이 중심 오브젝트가 아닌 중심 오브젝트의 환경을 캡쳐하는 방식을 의미한다. 아웃워드-페이싱 방식은 사용자의 시점에서 나타나는 주변 환경을 제공하기 위한 포인트 클라우드 콘텐트(예를 들면자율 주행 차량의 사용자에게 제공될 수 있는 외부 환경을 나타내는 콘텐트)를 생성하기 위해 사용될 수 있다.
도면에 도시된 바와 같이, 포인트 클라우드 콘텐트는 하나 또는 그 이상의 카메라들의 캡쳐 동작을 기반으로 생성될 수 있다. 이 경우 각 카메라의 좌표계가 다를 수 있으므로 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 캡쳐 동작 이전에 글로벌 공간 좌표계(global coordinate system)을 설정하기 위하여 하나 또는 그 이상의 카메라들의 캘리브레이션을 수행할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 상술한 캡쳐 방식으로 캡쳐된 이미지 및/또는 영상과 임의의 이미지 및/또는 영상을 합성하여 포인트 클라우드 콘텐트를 생성할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 가상 공간을 나타내는 포인트 클라우드 콘텐트를 생성하는 경우 도3에서 설명한 캡쳐 동작을 수행하지 않을 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 캡쳐한 이미지 및/또는 영상에 대해 후처리를 수행할 수 있다. 즉, 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 원하지 않는 영역(예를 들면 배경)을 제거하거나, 캡쳐한 이미지들 및/또는 영상들이 연결된 공간을 인식하고, 구멍(spatial hole)이 있는 경우 이를 메우는 동작을 수행할 수 있다.
또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 각 카메라로부터 확보한 포인트 클라우드 비디오의 포인트들에 대하여 좌표계 변환을 수행하여 하나의 포인트 클라우드 콘텐트를 생성할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 각 카메라의 위치 좌표를 기준으로 포인트들의 좌표계 변환을 수행할 수 있다. 이에 따라, 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 하나의 넓은 범위를 나타내는 콘텐트를 생성할 수도 있고, 포인트들의 밀도가 높은 포인트 클라우드 콘텐트를 생성할 수 있다.
도 4는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(Point Cloud Encoder)의 예시를 나타낸다.
도 4는 도 1의 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)의 예시를 나타낸다. 포인트 클라우드 인코더는 네트워크의 상황 혹은 애플리케이션 등에 따라 포인트 클라우드 콘텐트의 질(예를 들어 무손실-lossless, 손실-lossy, near-lossless)을 조절하기 위하여 포인트 클라우드 데이터(예를 들면 포인트들의 포지션들 및/또는 어트리뷰트들)을 재구성하고 인코딩 동작을 수행한다. 포인트 클라우드 콘텐트의 전체 사이즈가 큰 경우(예를 들어 30 fps의 경우 60 Gbps인 포인트 클라우드 콘텐트) 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 해당 콘텐트를 리얼 타임 스트리밍하지 못할 수 있다. 따라서 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 네트워크 환경등에 맞춰 제공하기 위하여 최대 타깃 비트율(bitrate)을 기반으로 포인트 클라우드 콘텐트를 재구성할 수 있다.
도 1 내지 도2 에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 인코더는 지오메트리 인코딩 및 어트리뷰트 인코딩을 수행할 수 있다. 지오메트리 인코딩은 어트리뷰트 인코딩보다 먼저 수행된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 좌표계 변환부(Transformation Coordinates, 40000), 양자화부(Quantize and Remove Points (Voxelize), 40001), 옥트리 분석부(Analyze Octree, 40002), 서페이스 어프록시메이션 분석부(Analyze Surface Approximation, 40003), 아리스메틱 인코더(Arithmetic Encode, 40004), 지오메트리 리컨스트럭션부(Reconstruct Geometry, 40005), 컬러 변환부(Transform Colors, 40006), 어트리뷰트 변환부(Transfer Attributes, 40007), RAHT 변환부(40008), LOD생성부(Generated LOD, 40009), 리프팅 변환부(Lifting)(40010), 계수 양자화부(Quantize Coefficients, 40011) 및/또는 아리스메틱 인코더(Arithmetic Encode, 40012)를 포함한다.
좌표계 변환부(40000), 양자화부(40001), 옥트리 분석부(40002), 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003), 아리스메틱 인코더(40004), 및 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)는 지오메트리 인코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 인코딩은 옥트리 지오메트리 코딩, 예측트리 지오메트리 코딩, 다이렉트 코딩(direct coding), 트라이숩 지오메트리 인코딩(trisoup geometry encoding) 및 엔트로피 인코딩을 포함할 수 있다. 다이렉트 코딩 및 트라이숩 지오메트리 인코딩은 선택적으로 또는 조합으로 적용된다. 또한 지오메트리 인코딩은 위의 예시에 국한되지 않는다.
도면에 도시된 바와 같이, 실시예들에 따른 좌표계 변환부(40000)는 포지션들을 수신하여 좌표계(coordinate)로 변환한다. 예를 들어, 포지션들은 3차원 공간 (예를 들면XYZ 좌표계로 표현되는 3차원 공간 등)의 위치 정보로 변환될 수 있다. 실시예들에 따른 3차원 공간의 위치 정보는 지오메트리 정보로 지칭될 수 있다.
실시예들에 따른 양자화부(40001)는 지오메트리를 양자화한다. 예를 들어, 양자화부(40001)는 전체 포인트들의 최소 위치 값(예를 들면 X축, Y축, Z축 에 대하여 각축상의 최소 값)을 기반으로 포인트들을 양자화 할 수 있다. 양자화부(40001)는 최소 위치 값과 각 포인트의 위치 값의 차이에 기 설정된 양자 스케일(quatization scale) 값을 곱한 뒤, 내림 또는 올림을 수행하여 가장 가까운 정수 값을 찾는 양자화 동작을 수행한다. 따라서 하나 또는 그 이상의 포인트들은 동일한 양자화된 포지션 (또는 포지션 값)을 가질 수 있다. 실시예들에 따른 양자화부(40001)는 양자화된 포인트들을 재구성하기 위해 양자화된 포지션들을 기반으로 복셀화(voxelization)를 수행한다. 2차원 이미지/비디오 정보를 포함하는 최소 단위는 픽셀(pixel)과 같이, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트(또는 3차원 포인트 클라우드 비디오)의 포인트들은 하나 또는 그 이상의 복셀(voxel)들에 포함될 수 있다. 복셀은 볼륨(Volume)과 픽셀(Pixel)의 조합어로서, 3차원 공간을 표현하는 축들(예를 들면 X축, Y축, Z축)을 기반으로 3차원 공간을 유닛(unit=1.0) 단위로 나누었을 때 발생하는 3차원 큐빅 공간을 의미한다. 양자화부(40001)는 3차원 공간의 포인트들의 그룹들을 복셀들로 매칭할 수 있다. 실시예들에 따라 하나의 복셀은 하나의 포인트만 포함할 수 있다. 실시예들에 따라 하나의 복셀은 하나 또는 그 이상의 포인트들을 포함할 수 있다. 또한 하나의 복셀을 하나의 포인트로 표현하기 위하여, 하나의 복셀에 포함된 하나 또는 그 이상의 포인트들의 포지션들을 기반으로 해당 복셀의 중앙점(center)의 포지션을 설정할 수 있다. 이 경우 하나의 복셀에 포함된 모든 포지션들의 어트리뷰트들은 통합되어(combined) 해당 복셀에 할당될(assigned)수 있다.
실시예들에 따른 옥트리 분석부(40002)는 복셀을 옥트리(octree) 구조로 나타내기 위한 옥트리 지오메트리 코딩(또는 옥트리 코딩)을 수행한다. 옥트리 구조는 팔진 트리 구조에 기반하여 복셀에 매칭된 포인트들을 표현한다.
실시예들에 따른 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003)는 옥트리를 분석하고, 근사화할 수 있다. 실시예들에 따른 옥트리 분석 및 근사화는 효율적으로 옥트리 및 복셀화를 제공하기 위해서 다수의 포인트들을 포함하는 영역에 대해 복셀화하기 위해 분석하는 과정이다.
실시예들에 따른 아리스메틱 인코더(40004)는 옥트리 및/또는 근사화된 옥트리를 엔트로피 인코딩한다. 예를 들어, 인코딩 방식은 아리스메틱(Arithmetic) 인코딩 방법을 포함한다. 인코딩의 결과로 지오메트리 비트스트림이 생성된다.
컬러 변환부(40006), 어트리뷰트 변환부(40007), RAHT 변환부(40008), LOD생성부(40009), 리프팅 변환부(40010), 계수 양자화부(40011) 및/또는 아리스메틱 인코더(40012)는 어트리뷰트 인코딩을 수행한다. 상술한 바와 같이 하나의 포인트는 하나 또는 그 이상의 어트리뷰트들을 가질 수 있다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 인코딩은 하나의 포인트가 갖는 어트리뷰트들에 대해 동일하게 적용된다. 다만, 하나의 어트리뷰트(예를 들면 색상)이 하나 또는 그 이상의 요소들을 포함하는 경우, 각 요소마다 독립적인 어트리뷰트 인코딩이 적용된다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 인코딩은 컬러 변환 코딩, 어트리뷰트 변환 코딩, RAHT(Region Adaptive Hierarchial Transform) 코딩, 예측 변환(Interpolaration-based hierarchical nearest-neighbour prediction-Prediction Transform) 코딩 및 리프팅 변환 (interpolation-based hierarchical nearest-neighbour prediction with an update/lifting step (Lifting Transform)) 코딩을 포함할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트에 따라 상술한 RAHT 코딩, 예측 변환 코딩 및 리프팅 변환 코딩은 선택적으로 사용되거나, 하나 또는 그 이상의 코딩들의 조합이 사용될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 어트리뷰트 인코딩은 상술한 예시에 국한되는 것은 아니다.
실시예들에 따른 컬러 변환부(40006)는 어트리뷰트들에 포함된 컬러 값(또는 텍스쳐)을 변환하는 컬러 변환 코딩을 수행한다. 예를 들어, 컬러 변환부(40006)는 색상 정보의 포맷을 변환(예를 들어 RGB에서 YCbCr로 변환)할 수 있다. 실시예들에 따른 컬러 변환부(40006)의 동작은 어트리뷰트들에 포함된 컬러값에 따라 옵셔널(optional)하게 적용될 수 있다.
실시예들에 따른 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)는 옥트리, 예측트리 및/또는 근사화된 옥트리를 재구성(디컴프레션)한다. 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)는 포인트들의 분포를 분석한 결과에 기반하여 옥트리/복셀을 재구성한다. 재구성된 옥트리/복셀은 재구성된 지오메트리(또는 복원된 지오메트리)로 호칭될 수 있다.
실시예들에 따른 어트리뷰트 변환부(40007)는 지오메트리 인코딩이 수행되지 않은 포지션들 및/또는 재구성된 지오메트리를 기반으로 어트리뷰트들을 변환하는 어트리뷰트 변환을 수행한다. 상술한 바와 같이 어트리뷰트들은 지오메트리에 종속되므로, 어트리뷰트 변환부(40007)는 재구성된 지오메트리 정보를 기반으로 어트리뷰트들을 변환할 수 있다. 예를 들어, 어트리뷰트 변환부(40007)는 복셀에 포함된 포인트의 포지션값을 기반으로 그 포지션의 포인트가 가지는 어트리뷰트를 변환할 수 있다. 상술한 바와 같이 하나의 복셀에 포함된 하나 또는 그 이상의 포인트들의 포지션들을 기반으로 해당 복셀의 중앙점의 포지션이 설정된 경우, 어트리뷰트 변환부(40007)는 하나 또는 그 이상의 포인트들의 어트리뷰트들을 변환한다. 트라이숩 지오메트리 인코딩이 수행된 경우, 어트리뷰트 변환부(40007)는 트라이숩 지오메트리 인코딩을 기반으로 어트리뷰트들을 변환할 수 있다.
어트리뷰트 변환부(40007)는 각 복셀의 중앙점의 포지션(또는 포지션 값)으로부터 특정 위치/반경 내에 이웃하고 있는 포인트들의 어트리뷰트들 또는 어트리뷰트 값들(예를 들면 각 포인트의 색상, 또는 반사율 등)의 평균값을 계산하여 어트리뷰트 변환을 수행할 수 있다. 어트리뷰트 변환부(40007)는 평균값 계산시 중앙점으로부터 각 포인트까지의 거리에 따른 가중치를 적용할 수 있다. 따라서 각 복셀은 포지션과 계산된 어트리뷰트(또는 어트리뷰트 값)을 갖게 된다.
어트리뷰트 변환부(40007)는 K-D 트리 또는 몰톤 코드를 기반으로 각 복셀의 중앙점의 포지션으로부터 특정 위치/반경 내에 존재하는 이웃 포인트들을 탐색할 수 있다. K-D 트리는 이진 탐색 트리(binary search tree)로 빠르게 최단 이웃점 탐색(Nearest Neighbor Search-NNS)이 가능하도록 point들을 위치 기반으로 관리할 수 있는 자료 구조를 지원한다. 몰튼 코드는 모든 포인트들의 3차원 포지션을 나타내는 좌표값(예를 들면 (x, y, z))을 비트값으로 나타내고, 비트들을 믹싱하여 생성된다. 예를 들어 포인트의 포지션을 나타내는 좌표값이 (5, 9, 1)일 경우 좌표값의 비트 값은 (0101, 1001, 0001)이다. 비트 값을z, y, x 순서로 비트 인덱스에 맞춰 믹싱하면 010001000111이다. 이 값을 10진수로 나타내면 1095이 된다. 즉, 좌표값이 (5, 9, 1)인 포인트의 몰톤 코드 값은 1095이다. 어트리뷰트 변환부(40007)는 몰튼 코드 값을 기준으로 포인트들을 정렬하고depth-first traversal 과정을 통해 최단 이웃점 탐색(NNS)을 할 수 있다. 어트리뷰트 변환 동작 이후, 어트리뷰트 코딩을 위한 다른 변환 과정에서도 최단 이웃점 탐색(NNS)이 필요한 경우, K-D 트리 또는 몰톤 코드가 활용된다.
도면에 도시된 바와 같이 변환된 어트리뷰트들은 RAHT 변환부(40008) 및/또는 LOD 생성부(40009)로 입력된다.
실시예들에 따른 RAHT 변환부(40008)는 재구성된 지오메트리 정보에 기반하여 어트리뷰트 정보를 예측하는 RAHT코딩을 수행한다. 예를 들어, RAHT 변환부(40008)는 옥트리의 하위 레벨에 있는 노드와 연관된 어트리뷰트 정보에 기반하여 옥트리의 상위 레벨에 있는 노드의 어트리뷰트 정보를 예측할 수 있다.
실시예들에 따른 LOD생성부(40009)는 예측 변환 코딩을 수행하기 위하여LOD(Level of Detail)를 생성한다. 실시예들에 따른 LOD는 포인트 클라우드 콘텐트의 디테일을 나타내는 정도로서, LOD 값이 작을 수록 포인트 클라우드 콘텐트의 디테일이 떨어지고, LOD 값이 클 수록 포인트 클라우드 콘텐트의 디테일이 높음을 나타낸다. 포인트들을 LOD에 따라 분류될 수 있다.
실시예들에 따른 리프팅 변환부(40010)는 포인트 클라우드의 어트리뷰트들을 가중치에 기반하여 변환하는 리프팅 변환 코딩을 수행한다. 상술한 바와 같이 리프팅 변환 코딩은 선택적으로 적용될 수 있다.
실시예들에 따른 계수 양자화부(40011)은 어트리뷰트 코딩된 어트리뷰트들을 계수에 기반하여 양자화한다.
실시예들에 따른 아리스메틱 인코더(40012)는 양자화된 어트리뷰트들을 아리스메틱 코딩 에 기반하여 인코딩한다.
도 4의 포인트 클라우드 인코더의 엘레멘트들은 도면에 도시되지 않았으나 포인트 클라우드 제공 장치에 포함된 하나 또는 그 이상의 메모리들과 통신가능하도록 설정된 하나 또는 그 이상의 프로세서들 또는 집적 회로들(integrated circuits)을 포함하는 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 하나 또는 그 이상의 프로세서들은 상술한 도 4의 포인트 클라우드 인코더의 엘레멘트들의 동작들 및/또는 기능들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다. 또한 하나 또는 그 이상의 프로세서들은 도 4의 포인트 클라우드 인코더의 엘레멘트들의 동작들 및/또는 기능들을 수행하기 위한 소프트웨어 프로그램들 및/또는 인스트럭션들의 세트를 동작하거나 실행할 수 있다. 실시예들에 따른 하나 또는 그 이상의 메모리들은 하이 스피드 랜덤 억세스 메모리를 포함할 수도 있고, 비휘발성 메모리(예를 들면 하나 또는 그 이상의 마그네틱 디스크 저장 디바이스들, 플래쉬 메모리 디바이스들, 또는 다른 비휘발성 솔리드 스테이트 메모리 디바이스들(Solid-state memory devices)등)를 포함할 수 있다.
도 5 는 실시예들에 따른 복셀의 예시를 나타낸다.
도 5는 X축, Y축, Z축의 3가지 축으로 구성된 좌표계로 표현되는 3차원 공간상에 위치한 복셀을 나타낸다. 도 4에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 양자화부(40001) 등)은 복셀화를 수행할 수 있다. 복셀은 3차원 공간을 표현하는 축들(예를 들면 X축, Y축, Z축)을 기반으로 3차원 공간을 유닛(unit=1.0) 단위로 나누었을 때 발생하는 3차원 큐빅 공간을 의미한다. 도 5는 두 개의 극점들(0,0,0) 및 (2d, 2d, 2d) 으로 정의되는 바운딩 박스(cubical axis-aligned bounding box)를 재귀적으로 분할(reculsive subdividing)하는 옥트리 구조를 통해 생성된 복셀의 예시를 나타낸다. 하나의 복셀은 적어도 하나 이상의 포인트를 포함한다. 복셀은 복셀군(voxel group)과의 포지션 관계로부터 공간 좌표를 추정 할 수 있다. 상술한 바와 같이 복셀은 2차원 이미지/영상의 픽셀과 마찬가지로 어트리뷰트(색상 또는 반사율 등)을 가진다. 복셀에 대한 구체적인 설명은 도 4에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다.
도 6은 실시예들에 따른 옥트리 및 오큐판시 코드 (occupancy code)의 예시를 나타낸다.
도 1 내지 도 4에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)) 또는 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 옥트리 분석부(40002))는 복셀의 영역 및/또는 포지션을 효율적으로 관리하기 위하여 옥트리 구조 기반의 옥트리 지오메트리 코딩(또는 옥트리 코딩)을 수행한다.
도 6의 상단은 옥트리 구조를 나타낸다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트의 3차원 공간은 좌표계의 축들(예를 들면 X축, Y축, Z축)로 표현된다. 옥트리 구조는 두 개의 극점들(0,0,0) 및 (2d, 2d, 2d) 으로 정의되는 바운딩 박스(cubical axis-aligned bounding box)를 재귀적으로 분할(reculsive subdividing)하여 생성된다. 2d는 포인트 클라우드 콘텐트(또는 포인트 클라우드 비디오)의 전체 포인트들을 감싸는 가장 작은 바운딩 박스를 구성하는 값으로 설정될 수 있다. d는 옥트리의 깊이(depth)를 나타낸다. d값은 다음의 식에 따라 결정된다. 하기 식에서 (xint n, yint n, zint n)는 양자화된 포인트들의 포지션들(또는 포지션 값들)을 나타낸다.
Figure PCTKR2023000574-appb-img-000001
도 6의 상단의 중간에 도시된 바와 같이, 분할에 따라 전체 3차원 공간은 8개의 공간들로 분할될 수 있다. 분할된 각 공간은 6개의 면들을 갖는 큐브로 표현된다. 도 6 상단의 오른쪽에 도시된 바와 같이 8개의 공간들 각각은 다시 좌표계의 축들(예를 들면 X축, Y축, Z축)을 기반으로 분할된다. 따라서 각 공간은 다시 8개의 작은 공간들로 분할된다. 분할된 작은 공간 역시 6개의 면들을 갖는 큐브로 표현된다. 이와 같은 분할 방식은 옥트리의 리프 노드(leaf node)가 복셀이 될 때까지 적용된다.
도 6의 하단은 옥트리의 오큐판시 코드를 나타낸다. 옥트리의 오큐판시 코드는 하나의 공간이 분할되어 발생되는 8개의 분할된 공간들 각각이 적어도 하나의 포인트를 포함하는지 여부를 나타내기 위해 생성된다. 따라서 하나의 오큐판시 코드는 8개의 자식 노드(child node)들로 표현된다. 각 자식 노드는 분할된 공간의 오큐판시를 나타내며, 자식 노드는 1비트의 값을 갖는다. 따라서 오큐판시 코드는 8 비트 코드로 표현된다. 즉, 자식 노드에 대응하는 공간에 적어도 하나의 포인트가 포함되어 있으면 해당 노드는 1값을 갖는다. 자식 노드에 대응하는 공간에 포인트가 포함되어 있지 않으면 (empty), 해당 노드는 0값을 갖는다. 도 6에 도시된 오큐판시 코드는 00100001이므로 8개의 자식 노드 중 3번째 자식 노드 및 8번째 자식 노드에 대응하는 공간들은 각각 적어도 하나의 포인트를 포함함을 나타낸다. 도면에 도시된 바와 같이 3번째 자식 노드 및 8번째 자식 노드는 각각 8개의 자식 노드를 가지며, 각 자식 노드는 8비트의 오큐판시 코드로 표현된다. 도면은 3번째 자식 노드의 오큐판시 코드가 10000111이고, 8번째 자식 노드의 오큐판시 코드가 01001111임을 나타낸다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 아리스메틱 인코더(40004))는 오큐판시 코드를 엔트로피 인코딩할 수 있다. 또한 압축 효율을 높이기 위해 포인트 클라우드 인코더는 오큐판시 코드를 인트라/인터 코딩할 수 있다. 실시예들에 따른 수신장치(예를 들면 수신장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006))는 오큐판시 코드를 기반으로 옥트리를 재구성한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 도 4의 포인트 클라우드 인코더, 또는 옥트리 분석부(40002))는 포인트들의 포지션들을 저장하기 위해 복셀화 및 옥트리 코딩을 수행할 수 있다. 하지만 3차원 공간 내 포인트들이 언제나 고르게 분포하는 것은 아니므로, 포인트들이 많이 존재하지 않는 특정 영역이 존재할 수 있다. 따라서 3차원 공간 전체에 대해 복셀화를 수행하는 것은 비효율 적이다. 예를 들어 특정 영역에 포인트가 거의 존재하지 않는다면, 해당 영역까지 복셀화를 수행할 필요가 없다.
따라서 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 상술한 특정 영역(또는 옥트리의 리프 노드를 제외한 노드)에 대해서는 복셀화를 수행하지 않고, 특정 영역에 포함된 포인트들의 포지션을 직접 코딩하는 다이렉트 코딩(Direct coding)을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 다이렉트 코딩 포인트의 좌표들은 다이렉트 코딩 모드(Direct Coding Mode, DCM)으로 호칭된다. 또한 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 표면 모델(surface model)을 기반으로 특정 영역(또는 노드)내의 포인트들의 포지션들을 복셀 기반으로 재구성하는 트라이숩 지오메트리 인코딩(Trisoup geometry encoding)을 수행할 수 있다. 트라이숩 지오메트리 인코딩은 오브젝트의 표현을 삼각형 메쉬(triangle mesh)의 시리즈로 표현하는 지오메트리 인코딩이다. 따라서 포인트 클라우드 디코더는 메쉬 표면으로부터 포인트 클라우드를 생성할 수 있다. 실시예들에 따른 다이렉트 코딩 및 트라이숩 지오메트리 인코딩은 선택적으로 수행될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 다이렉트 코딩 및 트라이숩 지오메트리 인코딩은 옥트리 지오메트리 코딩(또는 옥트리 코딩)과 결합되어 수행될 수 있다.
다이렉트 코딩(Direct coding)을 수행하기 위해서는 다이렉트 코딩을 적용하기 위한 직접 모드(direct mode) 사용 옵션이 활성화 되어 있어야 하며, 다이렉트 코딩을 적용할 노드는 리프 노드가 아니고, 특정 노드 내에 한계치(threshold) 이하의 포인트들이 존재해야 한다. 또한 다이텍트 코딩의 대상이 되는 전체 포인트들의 개수는 기설정된 한계값을 넘어서는 안된다. 위의 조건이 만족되면, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(또는 아리스메틱 인코더(40004))는 포인트들의 포지션들(또는 포지션 값들)을 엔트로피 코딩할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003))는 옥트리의 특정 레벨(레벨은 옥트리의 깊이 d보다는 작은 경우)을 정하고, 그 레벨부터는 표면 모델을 사용하여 노드 영역내의 포인트의 포지션을 복셀 기반으로 재구성하는 트라이숩 지오메트리 인코딩을 수행할 수 있다(트라이숩 모드). 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 트라이숩 지오메트리 인코딩을 적용할 레벨을 지정할 수 있다. 예를 들어, 지정된 레벨이 옥트리의 깊이와 같으면 포인트 클라우드 인코더는 트라이숩 모드로 동작하지 않는다. 즉, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 지정된 레벨이 옥트리의 깊이값 보다 작은 경우에만 트라이숩 모드로 동작할 수 있다. 실시예들에 따른 지정된 레벨의 노드들의 3차원 정육면체 영역을 블록(block)이라 호칭한다. 하나의 블록은 하나 또는 그 이상의 복셀들을 포함할 수 있다. 블록 또는 복셀은 브릭(brick)에 대응될 수도 있다. 각 블록 내에서 지오메트리는 표면(surface)으로 표현된다. 실시예들에 따른 표면은 최대 한번 블록의 각 엣지(edge, 모서리)와 교차할 수 있다.
하나의 블록은 12개의 엣지들을 가지므로, 하나의 블록 내 적어도 12개의 교차점들이 존재한다. 각 교차점은 버텍스(vertex, 정점 또는 꼭지점)라 호칭된다. 엣지를 따라 존재하는 버텍스은 해당 엣지를 공유하는 모든 블록들 중 그 엣지에 인접한 적어도 하나의 오큐파이드 복셀(occupied voxel)이 있는 경우 감지된다. 실시예들에 따른 오큐파이드 복셀은 포인트를 포함하는 복셀을 의미한다. 엣지를 따라 검출된 버텍스의 포지션은 해당 엣지를 공유하는 모든 블록들 중 해당 엣지에 인접한 모든 복셀들의 엣지에 따른 평균 포지션(the average position along the edge of all voxels)이다.
버텍스가 검출되면 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 엣지의 시작점(x, y, z), 엣지의 방향벡터(Δx, Δy, Δz), 버텍스 위치 값 (엣지 내의 상대적 위치 값)들을 엔트로피코딩할 수 있다. 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 지오메트리 리컨스트럭션부(40005))는 삼각형 재구성(triangle reconstruction), 업-샘플링(up-sampling), 복셀화 과정을 수행하여 복원된 지오메트리(재구성된 지오메트리)를 생성할 수 있다.
블록의 엣지에 위치한 버텍스들은 블록을 통과하는 표면(surface)를 결정한다. 실시예들에 따른 표면은 비평면 다각형이다. 삼각형 재구성 과정은 엣지의 시작점, 엣지의 방향 벡터와 버텍스의 위치값을 기반으로 삼각형으로 나타내는 표면을 재구성한다. 삼각형 재구성 과정은 다음과 같다. ①각 버텍스들의 중심(centroid)값을 계산하고, ②각 버텍스값에서 중심 값을 뺀 값들에 ③ 자승을 수행하고 그 값을 모두 더한 값을 구한다.
Figure PCTKR2023000574-appb-img-000002
더해진 값의 최소값을 구하고, 최소값이 있는 축에 따라서 프로젝션 (Projection, 투영) 과정을 수행한다. 예를 들어 x 요소(element)가 최소인 경우, 각 버텍스를 블록의 중심을 기준으로 x축으로 프로젝션 시키고, (y, z) 평면으로 프로젝션 시킨다. (y, z)평면으로 프로젝션 시키면 나오는 값이 (ai, bi)라면 atan2(bi, ai)를 통해 θ값을 구하고, θ값을 기준으로 버텍스들(vertices)을 정렬한다. 하기의 표는 버텍스들의 개수에 따라 삼각형을 생성하기 위한 버텍스들의 조합을 나타낸다. 버텍스들은 1부터 n까지의 순서로 정렬된다. 하기 표는4개의 버텍스들에 대하여, 버텍스들의 조합에 따라 두 개의 삼각형들이 구성될 수 있음을 나타낸다. 첫번째 삼각형은 정렬된 버텍스들 중 1, 2, 3번째 버텍스들로 구성되고, 두번째 삼각형은 정렬된 버텍스들 중 3, 4, 1번째 버텍스들로 구성될 수 있다. .
Triangles formed from vertices ordered 1,…,n
n triangles
3 (1,2,3)
4 (1,2,3), (3,4,1)
5 (1,2,3), (3,4,5), (5,1,3)
6 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,1), (1,3,5)
7 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,1,3), (3,5,7)
8 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,8,1), (1,3,5), (5,7,1)
9 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,8,9), (9,1,3), (3,5,7), (7,9,3)
10 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,8,9), (9,10,1), (1,3,5), (5,7,9), (9,1,5)
11 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,8,9), (9,10,11), (11,1,3), (3,5,7), (7,9,11), (11,3,7)
12 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,8,9), (9,10,11), (11,12,1), (1,3,5), (5,7,9), (9,11,1), (1,5,9)
업샘플링 과정은 삼각형의 엣지를 따라서 중간에 점들을 추가하여 복셀화 하기 위해서 수행된다. 업샘플링 요소 값(upsampling factor)과 블록의 너비를 기준으로 추가 점들을 생성한다. 추가점은 리파인드 버텍스(refined vertice)라고 호칭된다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 리파인드 버텍스들을 복셀화할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 인코더는 복셀화 된 포지션(또는 포지션 값)을 기반으로 어트리뷰트 인코딩을 수행할 수 있다.
도 7은 실시예들에 따른 이웃 노드 패턴의 예시를 나타낸다.
포인트 클라우드 비디오의 압축 효율을 증가시키기 위하여 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 콘텍스트 어탭티브 아리스메틱 (context adaptive arithmetic) 코딩을 기반으로 엔트로피 코딩을 수행할 수 있다.
도 1 내지 도 6에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템 또는 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002), 도 4의 포인트 클라우드 인코더 또는 아리스메틱 인코더(40004))는 오큐판시 코드를 곧바로 엔트로피 코딩할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템 또는 포인트 클라우드 인코더는 현재 노드의 오큐판시 코드와 이웃 노드들의 오큐판시를 기반으로 엔트로피 인코딩(인트라 인코딩)을 수행하거나, 이전 프레임의 오큐판시 코드를 기반으로 엔트로피 인코딩(인터 인코딩)을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 프레임은 동일한 시간에 생성된 포인트 클라우드 비디오의 집합을 의미한다. 실시예들에 따른 인트라 인코딩/인터 인코딩의 압축 효율은 참조하는 이웃 노드들의 개수에 따라 달라질 수 있다. 비트가 커지면 복잡해지지만 한쪽으로 치우치게 만들어서 압축 효율이 높아질 수 있다. 예를 들어 3-bit context를 가지면, 2의 3승인 = 8가지 방법으로 코딩 해야 한다. 나누어 코딩을 하는 부분은 구현의 복잡도에 영향을 준다. 따라서 압축의 효율과 복잡도의 적정 수준을 맞출 필요가 있다.
도7은 이웃 노드들의 오큐판시를 기반으로 오큐판시 패턴을 구하는 과정을 나타낸다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 옥트리의 각 노드의 이웃 노드들의 오큐판시(occupancy)를 판단하고 이웃 노드 패턴(neighbor pattern) 값을 구한다. 이웃 노드 패턴은 해당 노드의 오큐판시 패턴을 추론하기 위해 사용된다. 도7의 왼쪽은 노드에 대응하는 큐브(가운데 위치한 큐브) 및 해당 큐브와 적어도 하나의 면을 공유하는 6개의 큐브들(이웃 노드들)을 나타낸다. 도면에 도시된 노드들은 같은 뎁스(깊이)의 노드들이다. 도면에 도시된 숫자는 6개의 노드들 각각과 연관된 가중치들(1, 2, 4, 8, 16, 32, 등)을 나타낸다. 각 가중치는 이웃 노드들의 위치에 따라 순차적으로 부여된다.
도 7의 오른쪽은 이웃 노드 패턴 값을 나타낸다. 이웃 노드 패턴 값은 오큐파이드 이웃 노드(포인트를 갖는 이웃 노드)의 가중치가 곱해진 값들의 합이다. 따라서 이웃 노드 패턴 값은 0에서 63까지의 값을 갖는다. 이웃 노드 패턴 값이 0 인 경우, 해당 노드의 이웃 노드 중 포인트를 갖는 노드(오큐파이드 노드)가 없음을 나타낸다. 이웃 노드 패턴 값이 63인 경우, 이웃 노드들이 전부 오큐파이드 노드들임을 나타낸다. 도면에 도시된 바와 같이 가중치1, 2, 4, 8가 부여된 이웃 노드들은 오큐파이드 노드들이므로, 이웃 노드 패턴 값은 1, 2, 4, 8을 더한 값인 15이다. 포인트 클라우드 인코더는 이웃 노드 패턴 값에 따라 코딩을 수행할 수 있다(예를 들어 이웃 노드 패턴 값이 63인 경우, 64가지의 코딩을 수행). 실시예들에 따라 포인트 클라우드 인코더는 이웃 노드 패턴 값을 변경 (예를 들면 64를 10 또는 6으로 변경하는 테이블을 기반으로) 하여 코딩의 복잡도를 줄일 수 있다.
도 8은 실시예들에 따른 LOD 별 포인트 구성의 예시를 나타낸다.
도 1 내지 도 7에서 설명한 바와 같이, 어트리뷰트 인코딩이 수행되기 전 인코딩된 지오메트리는 재구성(디컴프레션) 된다. 다이렉트 코딩이 적용된 경우, 지오메트리 재구성 동작은 다이렉트 코딩된 포인트들의 배치를 변경하는 것을 포함할 수 있다(예를 들면 다이렉트 코딩된 포인트들을 포인트 클라우드 데이터의 앞쪽에 배치). 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 지오메트리 재구성 과정은 삼각형 재구성, 업샘플링, 복셀화 과정을 어트리뷰트는 지오메트리에 종속되므로, 어트리뷰트 인코딩은 재구성된 지오메트리를 기반으로 수행된다.
포인트 클라우드 인코더(예를 들면 LOD 생성부(40009))는 포인트들을 LOD별로 분류(reorganization)할 수 있다. 도면은 LOD에 대응하는 포인트 클라우드 콘텐트를 나타낸다. 도면의 왼쪽은 오리지널 포인트 클라우드 콘텐트를 나타낸다. 도면의 왼쪽에서 두번째 그림은 가장 낮은 LOD의 포인트들의 분포를 나타내며, 도면의 가장 오른쪽 그림은 가장 높은 LOD의 포인트들의 분포를 나타낸다. 즉, 가장 낮은 LOD의 포인트들은 드문드문(sparse) 분포하며, 가장 높은 LOD의 포인트들은 촘촘히 분포한다. 즉, 도면 하단에 표시된 화살표 방향에 따라 LOD가 증가할수록 포인트들 간의 간격(또는 거리)는 더 짧아진다.
도 9는 실시예들에 따른 LOD 별 포인트 구성의 예시를 나타낸다.
도 1 내지 도 8에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템, 또는 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002), 도 4의 포인트 클라우드 인코더, 또는 LOD 생성부(40009))는 LOD를 생성할 수 있다. LOD는 포인트들을 설정된 LOD 거리 값(또는 유클리이디언 디스턴스(Euclidean Distance)의 세트)에 따라 리파인먼트 레벨들(refinement levels)의 세트로 재정열(reorganize)하여 생성된다. LOD 생성 과정은 포인트 클라우드 인코더뿐만 아니라 포인트 클라우드 디코더에서도 수행된다.
도 9의 상단은 3차원 공간에 분포된 포인트 클라우드 콘텐트의 포인트들의 예시(P0내지 P9)를 나타낸다. 도 9의 오리지널 오더(Original order)는 LOD 생성전 포인트들 P0내지 P9의 순서를 나타낸다. 도 9의 LOD 기반 오더 (LOD based order)는 LOD 생성에 따른 포인트들의 순서를 나타낸다. 포인트들은 LOD별 재정열된다. 또한 높은 LOD는 낮은 LOD에 속한 포인트들을 포함한다. 도 9에 도시된 바와 같이 LOD0는 P0, P5, P4 및 P2를 포함한다. LOD1은 LOD0의 포인트들과 P1, P6 및 P3를 포함한다. LOD2는 LOD0의 포인트들, LOD1의 포인트들 및 P9, P8 및 P7을 포함한다.
도 4에서 설명한 바와 같이 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 예측 변환 코딩, 리프팅 변환 코딩 및 RAHT 변환 코딩을 선택적으로 또는 조합하여 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 포인트들에 대한 예측기(predictor)를 생성하여 각 포인트의 예측 어트리뷰트(또는 예측 어트리뷰트값)을 설정하기 위한 예측 변환 코딩을 수행할 수 있다. 즉, N개의 포인트들에 대하여 N개의 예측기들이 생성될 수 있다. 실시예들에 따른 예측기는 각 포인트의 LOD 값과 LOD별 설정된 거리 내에 존재하는 이웃 포인트들에 대한 인덱싱 정보 및 이웃 포인트들까지의 거리 값을 기반으로 가중치(=1/거리) 값을 계산하할 수 있다.
실시예들에 따른 예측 어트리뷰트(또는 어트리뷰트값)은 각 포인트의 예측기에 설정된 이웃 포인트들의 어트리뷰트들(또는 어트리뷰트 값들, 예를 들면 색상, 반사율 등)에 각 이웃 포인트까지의 거리를 기반으로 계산된 가중치(또는 가중치값)을 곱한 값의 평균값으로 설정된다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 계수 양자화부(40011)는 각 포인트의 어트리뷰트(어트리뷰트 값)에서 예측 어트리뷰트(어트리뷰트값)을 뺀 잔여값들(residuals, 잔여 어트리뷰트, 잔여 어트리뷰트값, 어트리뷰트 예측 잔여값, 속성 잔차값 등으로 호칭할 수 있다)을 양자화(quatization) 및 역양자화(inverse quantization)할 수 있다. 양자화 과정은 다음의 표에 나타난 바와 같다.다D
Attribute prediction residuals quantization pseudo code
int PCCQuantization(int value, int quantStep) {
if( value >=0) {
return floor(value / quantStep + 1.0 / 3.0);
} else {
return -floor(-value / quantStep + 1.0 / 3.0);
}
}
Attribute prediction residuals inverse quantization pseudo code
int PCCInverseQuantization(int value, int quantStep) {
if( quantStep ==0) {
return value;
} else {
return value * quantStep;
}
}
실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 아리스메틱 인코더(40012))는 각 포인트의 예측기에 이웃한 포인트들이 있는 경우, 상술한 바와 같이 양자화 및 역양자화된 잔여값을 엔트로피 코딩 할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 아리스메틱 인코더(40012))는 각 포인트의 예측기에 이웃한 포인트들이 없으면 상술한 과정을 수행하지 않고 해당 포인트의 어트리뷰트들을 엔트로피 코딩할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더 (예를 들면 리프팅 변환부(40010))는 각 포인트의 예측기를 생성하고, 예측기에 계산된 LOD를 설정 및 이웃 포인트들을 등록하고, 이웃 포인트들까지의 거리에 따른 가중치를 설정하여 리프팅 변환 코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 리프팅 변환 코딩은 상술한 예측 변환 코딩과 유사하나, 어트리뷰트값에 가중치를 누적 적용한다는 점에서 차이가 있다. 실시예들에 따른 어트리뷰트값에 가중치를 누적 적용하는 과정은 다음과 같다.
1) 각 포인트의 가중치 값을 저장하는 배열 QW(QuantizationWieght)를 생성한다. QW의 모든 요소들의 초기값은 1.0이다. 예측기에 등록된 이웃 노드의 예측기 인덱스의 QW 값에 현재 포인트의 예측기의 가중치를 곱한 값을 더한다.
2) 리프트 예측 과정: 예측된 어트리뷰트 값을 계산하기 위하여 포인트의 어트리뷰트 값에 가중치를 곱한 값을 기존 어트리뷰트값에서 뺀다.
3) 업데이트웨이트(updateweight) 및 업데이트(update)라는 임시 배열들을 생성하고 임시 배열들을 0으로 초기화한다.
4) 모든 예측기에 대해서 계산된 가중치에 예측기 인덱스에 해당하는 QW에 저장된 가중치를 추가로 곱해서 산출된 가중치를 업데이트웨이트 배열에 이웃 노드의 인덱스로 누적으로 합산한다. 업데이트 배열에는 이웃 노드의 인덱스의 어트리뷰트 값에 산출된 가중치를 곱한 값을 누적 합산한다.
5) 리프트 업데이트 과정: 모든 예측기에 대해서 업데이트 배열의 어트리뷰트 값을 예측기 인덱스의 업데이트웨이트 배열의 가중치 값으로 나누고, 나눈 값에 다시 기존 어트리뷰트 값을 더한다.
6) 모든 예측기에 대해서, 리프트 업데이트 과정을 통해 업데이트된 어트리뷰트 값에 리프트 예측 과정을 통해 업데이트 된(QW에 저장된) 가중치를 추가로 곱하여 예측 어트리뷰트 값을 산출한다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 계수 양자화부(40011))는 예측 어트리뷰트 값을 양자화한다. 또한 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 아리스메틱 인코더(40012))는 양자화된 어트리뷰트 값을 엔트로피 코딩한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 RAHT 변환부(40008))는 옥트리의 하위 레벨에 있는 노드와 연관된 어트리뷰트를 사용하여 상위 레벨의 노드들의 어트리뷰트를 에측하는 RAHT 변환 코딩을 수행할 수 있다. RAHT 변환 코딩은 옥트리 백워드 스캔을 통한 어트리뷰트 인트라 코딩의 예시이다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 복셀에서 전체 영역으로 스캔하고, 각 스텝에서 복셀을 더 큰 블록으로 합치면서 루트 노드까지의 병합 과정을 반복수행한다. 실시예들에 따른 병합 과정은 오큐파이드 노드에 대해서만 수행된다. 엠티 노드(empty node)에 대해서는 병합 과정이 수행되지 않으며, 엠티 노드의 바로 상위 노드에 대해 병합 과정이 수행된다.
하기의 식은 RAHT 변환 행렬을 나타낸다.
Figure PCTKR2023000574-appb-img-000003
는 레벨 l에서의 복셀들의 평균 어트리뷰트 값을 나타낸다.
Figure PCTKR2023000574-appb-img-000004
는
Figure PCTKR2023000574-appb-img-000005
와
Figure PCTKR2023000574-appb-img-000006
로부터 계산될 수 있다.
Figure PCTKR2023000574-appb-img-000007
와
Figure PCTKR2023000574-appb-img-000008
의 가중치는
Figure PCTKR2023000574-appb-img-000009
과
Figure PCTKR2023000574-appb-img-000010
이다.
Figure PCTKR2023000574-appb-img-000011
Figure PCTKR2023000574-appb-img-000012
는 로-패스(low-pass) 값으로, 다음 상위 레벨에서의 병합 과정에서 사용된다.
Figure PCTKR2023000574-appb-img-000013
은 하이패스 계수(high-pass coefficients)이며, 각 스텝에서의 하이패스 계수들은 양자화되어 엔트로피 코딩 된다(예를 들면 아리스메틱 인코더(400012)의 인코딩). 가중치는
Figure PCTKR2023000574-appb-img-000014
로 계산된다. 루트 노드는 마지막
Figure PCTKR2023000574-appb-img-000015
과
Figure PCTKR2023000574-appb-img-000016
을 통해서 다음과 같이 생성된다.,
Figure PCTKR2023000574-appb-img-000017
gDC값 또한 하이패스 계수와 같이 양자화되어 엔트로피 코딩된다.
도 10은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 디코더(Point Cloud Decoder)의 예시를 나타낸다.
도 10에 도시된 포인트 클라우드 디코더는 도 1에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006) 예시로서, 도 1에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006)의 동작 등과 동일 또는 유사한 동작을 수행할 수 있다. 도면이 도시된 바와 같이 포인트 클라우드 디코더는 하나 또는 그 이상의 비트스트림(bitstream)들에 포함된 지오메트리 비트스트림(geometry bitstream) 및 어트리뷰트 비트스트림(attribute bitstream)을 수신할 수 있다. 포인트 클라우드 디코더는 지오메트리 디코더(geometry decoder)및 어트리뷰트 디코더(attribute decoder)를 포함한다. 지오메트리 디코더는 지오메트리 비트스트림에 대해 지오메트리 디코딩을 수행하여 디코딩된 지오메트리(decoded geometry)를 출력한다. 어트리뷰트 디코더는 디코딩된 지오메트리 및 어트리뷰트 비트스트림을 기반으로 어트리뷰트 디코딩을 수행하여 디코딩된 어트리뷰트들(decoded attributes)을 출력한다. 디코딩된 지오메트리 및 디코딩된 어트리뷰트들은 포인트 클라우드 콘텐트를 복원(decoded point cloud)하는데 사용된다.
도 11은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 디코더(Point Cloud Decoder)의 예시를 나타낸다.
도 11에 도시된 포인트 클라우드 디코더는 도 10에서 설명한 포인트 클라우드 디코더의 예시로서, 도 1 내지 도 9에서 설명한 포인트 클라우드 인코더의 인코딩 동작의 역과정인 디코딩 동작을 수행할 수 있다.
도 1 및 도 10에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 디코더는 지오메트리 디코딩 및 어트리뷰트 디코딩을 수행할 수 있다. 지오메트리 디코딩은 어트리뷰트 디코딩보다 먼저 수행된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 디코더는 아리스메틱 디코더(arithmetic decode, 11000), 옥트리 합성부(synthesize octree, 11001), 서페이스 오프록시메이션 합성부(synthesize surface approximation, 11002), 지오메트리 리컨스트럭션부(reconstruct geometry, 11003), 좌표계 역변환부(inverse transform coordinates, 11004), 아리스메틱 디코더(arithmetic decode, 11005), 역양자화부(inverse quantize, 11006), RAHT변환부(11007), LOD생성부(generate LOD, 11008), 인버스 리프팅부(Inverse lifting, 11009), 및/또는 컬러 역변환부(inverse transform colors, 11010)를 포함한다.
아리스메틱 디코더(11000), 옥트리 합성부(11001), 서페이스 오프록시메이션 합성부(11002), 지오메트리 리컨스럭션부(11003), 좌표계 역변환부(11004)는 지오메트리 디코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 디코딩은 다이렉트 디코딩(direct decoding) 및 트라이숩 지오메트리 디코딩(trisoup geometry decoding)을 포함할 수 있다. 다이렉트 디코딩 및 트라이숩 지오메트리 디코딩은 선택적으로 적용된다. 또한 지오메트리 디코딩은 위의 예시에 국한되지 않으며, 도 1 내지 도 9에서 설명한 지오메트리 인코딩의 역과정으로 수행된다.
실시예들에 따른 아리스메틱 디코더(11000)는 수신한 지오메트리 비트스트림을 아리스메틱 코딩을 기반으로 디코딩한다. 아리스메틱 디코더(11000)의 동작은 아리스메틱 인코더(40004)의 역과정에 대응한다.
실시예들에 따른 옥트리 합성부(11001)는 디코딩된 지오메트리 비트스트림으로부터 (또는 디코딩 결과 확보된 지오메트리에 관한 정보)로부터 오큐판시 코드를 획득하여 옥트리를 생성할 수 있다. 오큐판시 코드에 대한 구체적인 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 같다.
실시예들에 따른 서페이스 오프록시메이션 합성부(11002)는 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 디코딩된 지오메트리 및/또는 생성된 옥트리에 기반하여 서페이스를 합성할 수 있다.
실시예들에 따른 지오메트리 리컨스트럭션부(11003)는 서페이스 및 또는 디코딩된 지오메트리에 기반하여 지오메트리를 재생성할 수 있다. 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 같이, 다이렉트 코딩 및 트라이숩 지오메트리 인코딩은 선택적으로 적용된다. 따라서 지오메트리 리컨스트럭션부(11003)는 다이렉트 코딩이 적용된 포인트들의 포지션 정보들을 직접 가져와서 추가한다. 또한, 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 지오메트리 리컨스트럭션부(11003)는 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)의 재구성 동작, 예를 들면 삼각형 재구성, 업-샘플링, 복셀화 동작을 수행하여 지오메트리를 복원할 수 있다. 구체적인 내용은 도 6에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다. 복원된 지오메트리는 어트리뷰트들을 포함하지 않는 포인트 클라우드 픽쳐 또는 프레임을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 좌표계 역변환부(11004)는 복원된 지오메트리를 기반으로 좌표계를 변환하여 포인트들의 포지션들을 획득할 수 있다.
아리스메틱 디코더(11005), 역양자화부(11006), RAHT 변환부(11007), LOD생성부(11008), 인버스 리프팅부(11009), 및/또는 컬러 역변환부(11010)는 도 10에서 설명한 어트리뷰트 디코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 디코딩은 RAHT(Region Adaptive Hierarchial Transform) 디코딩, 예측 변환(Interpolaration-based hierarchical nearest-neighbour prediction-Prediction Transform) 디코딩 및 리프팅 변환 (interpolation-based hierarchical nearest-neighbour prediction with an update/lifting step (Lifting Transform)) 디코딩을 포함할 수 있다. 상술한 3가지의 디코딩들은 선택적으로 사용되거나, 하나 또는 그 이상의 디코딩들의 조합이 사용될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 어트리뷰트 디코딩은 상술한 예시에 국한되는 것은 아니다.
실시예들에 따른 아리스메틱 디코더(11005)는 어트리뷰트 비트스트림을 아리스메틱 코딩으로 디코딩한다.
실시예들에 따른 역양자화부(11006)는 디코딩된 어트리뷰트 비트스트림 또는 디코딩 결과 확보한 어트리뷰트에 대한 정보를 역양자화(inverse quantization)하고 역양자화된 어트리뷰트들(또는 어트리뷰트 값들)을 출력한다. 역양자화는 포인트 클라우드 인코더의 어트리뷰트 인코딩에 기반하여 선택적으로 적용될 수 있다.
실시예들에 따라 RAHT 변환부(11007), LOD생성부(11008) 및/또는 인버스 리프팅부(11009)는 재구성된 지오메트리 및 역양자화된 어트리뷰트들을 처리할 수 있다. 상술한 바와 같이 RAHT 변환부(11007), LOD생성부(11008) 및/또는 인버스 리프팅부(11009)는 포인트 클라우드 인코더의 인코딩에 따라 그에 대응하는 디코딩 동작을 선택적으로 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 컬러 역변환부(11010)는 디코딩된 어트리뷰트들에 포함된 컬러 값(또는 텍스쳐)을 역변환하기 위한 역변환 코딩을 수행한다. 컬러 역변환부(11010)의 동작은 포인트 클라우드 인코더의 컬러 변환부(40006)의 동작에 기반하여 선택적으로 수행될 수 있다.
도 11의 포인트 클라우드 디코더의 엘레멘트들은 도면에 도시되지 않았으나 포인트 클라우드 제공 장치에 포함된 하나 또는 그 이상의 메모리들과 통신가능하도록 설정된 하나 또는 그 이상의 프로세서들 또는 집적 회로들(integrated circuits)을 포함하는 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 하나 또는 그 이상의 프로세서들은 상술한 도 11의 포인트 클라우드 디코더의 엘레멘트들의 동작들 및/또는 기능들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다. 또한 하나 또는 그 이상의 프로세서들은 도11의 포인트 클라우드 디코더의 엘레멘트들의 동작들 및/또는 기능들을 수행하기 위한 소프트웨어 프로그램들 및/또는 인스트럭션들의 세트를 동작하거나 실행할 수 있다.
도 12는 실시예들에 따른 송신장치의 예시이다.
도 12에 도시된 송신장치는 도 1의 송신장치(10000) (또는 도 4의 포인트 클라우드 인코더)의 예시이다. 도 12에 도시된 송신장치는 도 1 내지 도 9에서 설명한 포인트 클라우드 인코더의 동작들 및 인코딩 방법들과 동일 또는 유사한 동작들 및 방법들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 송신장치는 데이터 입력부(12000), 양자화 처리부(12001), 복셀화 처리부(12002), 옥트리 오큐판시 코드 (Occupancy code) 생성부(12003), 표면 모델 처리부(12004), 인트라/인터 코딩 처리부(12005), 아리스메틱 (Arithmetic) 코더(12006), 메타데이터 처리부(12007), 색상 변환 처리부(12008), 어트리뷰트 변환 처리부(또는 속성 변환 처리부)(12009), 예측/리프팅/RAHT 변환 처리부(12010), 아리스메틱 (Arithmetic) 코더(12011) 및/또는 송신 처리부(12012)를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 데이터 입력부(12000)는 포인트 클라우드 데이터를 수신 또는 획득한다. 데이터 입력부(12000)는 포인트 클라우드 비디오 획득부(10001)의 동작 및/또는 획득 방법(또는 도2에서 설명한 획득과정(20000))과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 획득 방법을 수행할 수 있다.
데이터 입력부(12000), 양자화 처리부(12001), 복셀화 처리부(12002), 옥트리 오큐판시 코드 (Occupancy code) 생성부(12003), 표면 모델 처리부(12004), 인트라/인터 코딩 처리부(12005), Arithmetic 코더(12006)는 지오메트리 인코딩을 수행한다. 실시예들에 따른 지오메트리 인코딩은 도 1 내지 도 9에서 설명한 지오메트리 인코딩과 동일 또는 유사하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 양자화 처리부(12001)는 지오메트리(예를 들면 포인트들의 위치값, 또는 포지션값)을 양자화한다. 양자화 처리부(12001)의 동작 및/또는 양자화는 도 4에서 설명한 양자화부(40001)의 동작 및/또는 양자화와 동일 또는 유사하다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하다.
실시예들에 따른 복셀화 처리부(12002)는 양자화된 포인트들의 포지션 값을 복셀화한다. 복셀화 처리부(12002)는 도 4에서 설명한 양자화부(40001)의 동작 및/또는 복셀화 과정과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 과정을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하다.
실시예들에 따른 옥트리 오큐판시 코드 생성부(12003)는 복셀화된 포인트들의 포지션들을 옥트리 구조를 기반으로 옥트리 코딩을 수행한다. 옥트리 오큐판시 코드 생성부(12003)는 오큐판시 코드를 생성할 수 있다. 옥트리 오큐판시 코드 생성부(12003)는 도 4 및 도 6에서 설명한 포인트 클라우드 인코더 (또는 옥트리 분석부(40002))의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하다.
실시예들에 따른 표면 모델 처리부(12004)는 표면 모델(surface model)을 기반으로 특정 영역(또는 노드)내의 포인트들의 포지션들을 복셀 기반으로 재구성하는 트라이숩 지오메트리 인코딩을 수행할 수 있다. 포면 모델 처리부(12004)는 도 4 에서 설명한 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003))의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하다.
실시예들에 따른 인트라/인터 코딩 처리부(12005)는 포인트 클라우드 데이터를 인트라/인터 코딩할 수 있다. 인트라/인터 코딩 처리부(12005)는 도 7에서 설명한 인트라/인터 코딩과 동일 또는 유사한 코딩을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 7에서 설명한 바와 동일하다. 실시예들에 따라 인트라/인터 코딩 처리부(12005)는 아리스메틱 코더(12006)에 포함될 수 있다.
실시예들에 따른 아리스메틱 코더(12006)는 포인트 클라우드 데이터의 옥트리 및/또는 근사화된 옥트리를 엔트로피 인코딩한다. 예를 들어, 인코딩 방식은 아리스메틱(Arithmetic) 인코딩 방법을 포함한다. . 아리스메틱 코더(12006)는 아리스메틱 인코더(40004)의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다.
실시예들에 따른 메타데이터 처리부(12007)는 포인트 클라우드 데이터에 관한 메타데이터, 예를 들어 설정 값 등을 처리하여 지오메트리 인코딩 및/또는 어트리뷰트 인코딩 등 필요한 처리 과정에 제공한다. 또한 실시예들에 따른 메타데이터 처리부(12007)는 지오메트리 인코딩 및/또는 어트리뷰트 인코딩과 관련된 시그널링 정보를 생성 및/또는 처리할 수 있다. 실시예들에 따른 시그널링 정보는 지오메트리 인코딩 및/또는 어트리뷰트 인코딩과 별도로 인코딩처리될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 시그널링 정보는 인터리빙 될 수도 있다.
색상 변환 처리부(12008), 어트리뷰트 변환 처리부(12009), 예측/리프팅/RAHT 변환 처리부(12010), 아리스메틱 (Arithmetic) 코더(12011)는 어트리뷰트 인코딩을 수행한다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 인코딩은 도 1 내지 도 9에서 설명한 어트리뷰트 인코딩과 동일 또는 유사하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 색상 변환 처리부(12008)는 어트리뷰트들에 포함된 색상값을 변환하는 색상 변환 코딩을 수행한다. 색상 변환 처리부(12008)는 재구성된 지오메트리를 기반으로 색상 변환 코딩을 수행할 수 있다. 재구성된 지오메트리에 대한 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하다. 또한 도 4에서 설명한 컬러 변환부(40006)의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다. 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 어트리뷰트 변환 처리부(12009)는 지오메트리 인코딩이 수행되지 않은 포지션들 및/또는 재구성된 지오메트리를 기반으로 어트리뷰트들을 변환하는 어트리뷰트 변환을 수행한다. 어트리뷰트 변환 처리부(12009)는 도 4에 설명한 어트리뷰트 변환부(40007)의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다. 구체적인 설명은 생략한다. 실시예들에 따른 예측/리프팅/RAHT 변환 처리부(12010)는 변환된 어트리뷰트들을 RAHT 코딩, 예측 변환 코딩 및 리프팅 변환 코딩 중 어느 하나 또는 조합하여 코딩할 수 있다. 예측/리프팅/RAHT 변환 처리부(12010)는 도 4에서 설명한 RAHT 변환부(40008), LOD 생성부(40009) 및 리프팅 변환부(40010)의 동작들과 동일 또는 유사한 동작들 중 적어도 하나 이상을 수행한다. 또한 예측 변환 코딩, 리프팅 변환 코딩 및 RAHT 변환 코딩에 대한 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 아리스메틱 코더(12011)는 코딩된 어트리뷰트들을 아리스메틱 코딩에 기반하여 인코딩할 수 있다. 아리스메틱 코더(12011)는 아리스메틱 인코더(400012)의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다.
실시예들에 따른 송신 처리부(12012)는 인코딩된 지오메트리 및/또는 인코딩된 어트리뷰트, 메타 데이터 정보를 포함하는 각 비트스트림을 송신하거나, 인코딩된 지오메트리 및/또는 인코딩된 어트리뷰트, 메타 데이터 정보를 하나의 비트스트림으로 구성하여 송신할 수 있다. 실시예들에 따른 인코딩된 지오메트리 및/또는 인코딩된 어트리뷰트, 메타 데이터 정보가 하나의 비트스트림으로 구성되는 경우, 비트스트림은 하나 또는 그 이상의 서브 비트스트림들을 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 비트스트림은 시퀀스 레벨의 시그널링을 위한 SPS (Sequence Parameter Set), 지오메트리 정보 코딩의 시그널링을 위한 GPS(Geometry Parameter Set), 어트리뷰트 정보 코딩의 시그널링을 위한 APS(Attribute Parameter Set), 타일 레벨의 시그널링을 위한 TPS (Tile Parameter Set)를 포함하는 시그널링 정보 및 슬라이스 데이터를 포함할 수 있다. 슬라이스 데이터는 하나 또는 그 이상의 슬라이스들에 대한 정보를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 하나의 슬라이스는 하나의 지오메트리 비트스트림(Geom00) 및 하나 또는 그 이상의 어트리뷰트 비트스트림들(Attr00, Attr10)을 포함할 수 있다.
슬라이스(slice)란, 코딩된 포인트 클라우드 프레임의 전체 또는 일부를 나타내는 신택스 엘리먼트의 시리즈를 말한다.
실시예들에 따른 TPS는 하나 또는 그 이상의 타일들에 대하여 각 타일에 관한 정보(예를 들면 bounding box의 좌표값 정보 및 높이/크기 정보 등)을 포함할 수 있다. 지오메트리 비트스트림은 헤더와 페이로드를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 비트스트림의 헤더는 GPS에 포함된 파라미터 세트의 식별 정보(geom_ parameter_set_id), 타일 식별자(geom_tile_id), 슬라이스 식별자(geom_slice_id) 및 페이로드에 포함된 데이터에 관한 정보 등을 포함할 수 있다. 상술한 바와 같이 실시예들에 따른 메타데이터 처리부(12007)는 시그널링 정보를 생성 및/또는 처리하여 송신 처리부(12012)로 송신할 수 있다. 실시예들에 따라, 지오메트리 인코딩을 수행하는 엘레멘트들 및 어트리뷰트 인코딩을 수행하는 엘레멘트들은 점선 처리된 바와 같이 상호 데이터/정보를 공유할 수 있다. 실시예들에 따른 송신 처리부(12012)는 트랜스미터(10003)의 동작 및/또는 송신 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 송신 방법을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 2에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다.
도 13은 실시예들에 따른 수신장치의 예시이다.
도 13에 도시된 수신장치는 도 1의 수신장치(10004) (또는 도 10 및 도 11의 포인트 클라우드 디코더)의 예시이다. 도 13에 도시된 수신장치는 도 1 내지 도 11에서 설명한 포인트 클라우드 디코더의 동작들 및 디코딩 방법들과 동일 또는 유사한 동작들 및 방법들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 수신장치는 수신부(13000), 수신 처리부(13001), 아리스메틱 (arithmetic) 디코더(13002), 오큐판시 코드 (Occupancy code) 기반 옥트리 재구성 처리부(13003), 표면 모델 처리부(삼각형 재구성, 업-샘플링, 복셀화)(13004), 인버스(inverse) 양자화 처리부(13005), 메타데이터 파서(13006), 아리스메틱 (arithmetic) 디코더(13007), 인버스(inverse)양자화 처리부(13008), 예측/리프팅/RAHT 역변환 처리부(13009), 색상 역변환 처리부(13010) 및/또는 렌더러(13011)를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 디코딩의 각 구성요소는 실시예들에 따른 인코딩의 구성요소의 역과정을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 수신부(13000)는 포인트 클라우드 데이터를 수신한다. 수신부(13000)는 도 1의 리시버(10005)의 동작 및/또는 수신 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 수신 방법을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 수신 처리부(13001)는 수신한 데이터로부터 지오메트리 비트스트림 및/또는 어트리뷰트 비트스트림을 획득할 수 있다. 수신 처리부(13001)는 수신부(13000)에 포함될 수 있다.
아리스메틱 디코더(13002), 오큐판시 코드 기반 옥트리 재구성 처리부(13003), 표면 모델 처리부(13004) 및 인버스 양자화 처리부(13005)는 지오메트리 디코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 디코딩은 도 1 내지 도 10에서 설명한 지오메트리 디코딩과 동일 또는 유사하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 아리스메틱 디코더(13002)는 지오메트리 비트스트림을 아리스메틱 코딩을 기반으로 디코딩할 수 있다. 아리스메틱 디코더(13002)는 아리스메틱 디코더(11000)의 동작 및/또는 코딩과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 코딩을 수행한다.
실시예들에 따른 오큐판시 코드 기반 옥트리 재구성 처리부(13003)는 디코딩된 지오메트리 비트스트림으로부터 (또는 디코딩 결과 확보된 지오메트리에 관한 정보)로부터 오큐판시 코드를 획득하여 옥트리를 재구성할 수 있다. 오큐판시 코드 기반 옥트리 재구성 처리부(13003)는 옥트리 합성부(11001)의 동작 및/또는 옥트리 생성 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다. 실시예들에 따른 표면 모델 처리부(13004)는 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 표면 모델 방식에 기반하여 트라이숩 지오메트리 디코딩 및 이와 관련된 지오메트리 리컨스트럭션(예를 들면 삼각형 재구성, 업-샘플링, 복셀화)을 수행할 수 있다. 표면 모델 처리부(13004)는 서페이스 오프록시메이션 합성부(11002) 및/또는 지오메트리 리컨스트럭션부(11003)의 동작과 동일 또는 유사한 동작을 수행한다.
실시예들에 따른 인버스 양자화 처리부(13005)는 디코딩된 지오메트리를 인버스 양자화할 수 있다.
실시예들에 따른 메타데이터 파서(13006)는 수신한 포인트 클라우드 데이터에 포함된 메타데이터, 예를 들어 설정 값 등을 파싱할 수 있다. 메타데이터 파서(13006)는 메타데이터를 지오메트리 디코딩 및/또는 어트리뷰트 디코딩에 전달할 수 있다. 메타데이터에 대한 구체적인 설명은 도 12에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다.
아리스메틱 디코더(13007), 인버스 양자화 처리부(13008), 예측/리프팅/RAHT 역변환 처리부(13009) 및 색상 역변환 처리부(13010)는 어트리뷰트 디코딩을 수행한다. 어트리뷰트 디코딩는 도 1 내지 도 10에서 설명한 어트리뷰트 디코딩과 동일 또는 유사하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 아리스메틱 디코더(13007)는 어트리뷰트 비트스트림을 아리스메틱 코딩으로 디코딩할 수 있다. 아리스메틱 디코더(13007)는 재구성된 지오메트리를 기반으로 어트리뷰트 비트스트림의 디코딩을 수행할 수 있다. 아리스메틱 디코더(13007)는 아리스메틱 디코더(11005)의 동작 및/또는 코딩과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 코딩을 수행한다.
실시예들에 따른 인버스 양자화 처리부(13008)는 디코딩된 어트리뷰트 비트스트림을 인버스 양자화할 수 있다. 인버스 양자화 처리부(13008)는 역양자화부(11006)의 동작 및/또는 역양자화 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다.
실시예들에 따른 예측/리프팅/RAHT 역변환 처리부(13009)는 재구성된 지오메트리 및 역양자화된 어트리뷰트들을 처리할 수 있다. 예측/리프팅/RAHT 역변환 처리부(13009)는 RAHT 변환부(11007), LOD생성부(11008) 및/또는 인버스 리프팅부(11009)의 동작들 및/또는 디코딩들과 동일 또는 유사한 동작들 및/또는 디코딩들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행한다. 실시예들에 따른 색상 역변환 처리부(13010)는 디코딩된 어트리뷰트들에 포함된 컬러 값(또는 텍스쳐)을 역변환하기 위한 역변환 코딩을 수행한다. 색상 역변환 처리부(13010)는 컬러 역변환부(11010)의 동작 및/또는 역변환 코딩과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 역변환 코딩을 수행한다. 실시예들에 따른 렌더러(13011)는 포인트 클라우드 데이터를 렌더링할 수 있다.
도 14는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 방법/장치와 연동 가능한 구조의 예시를 나타낸다.
도 14의 구조는 서버(1460), 로봇(1410), 자율 주행 차량(1420), XR 장치(1430), 스마트폰(1440), 가전(1450) 및/또는 HMD(1470) 중에서 적어도 하나 이상이 클라우드 네트워크(1410)와 연결된 구성을 나타낸다. 로봇(1410), 자율 주행 차량(1420), XR 장치(1430), 스마트폰(1440) 또는 가전(1450) 등은 장치라 호칭된다. 또한, XR 장치(1430)는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 (PCC) 장치에 대응되거나 PCC장치와 연동될 수 있다.
클라우드 네트워크(1400)는 클라우드 컴퓨팅 인프라의 일부를 구성하거나 클라우드 컴퓨팅 인프라 안에 존재하는 네트워크를 의미할 수 있다. 여기서, 클라우드 네트워크(1400)는 3G 네트워크, 4G 또는 LTE(Long Term Evolution) 네트워크 또는 5G 네트워크 등을 이용하여 구성될 수 있다.
서버(1460)는 로봇(1410), 자율 주행 차량(1420), XR 장치(1430), 스마트폰(1440), 가전(1450) 및/또는 HMD(1470) 중에서 적어도 하나 이상과 클라우드 네트워크(1400)을 통하여 연결되고, 연결된 장치들(1410 내지 1470)의 프로세싱을 적어도 일부를 도울 수 있다.
HMD (Head-Mount Display)(1470)는 실시예들에 따른 XR 디바이스 및/또는 PCC 디바이스가 구현될 수 있는 타입 중 하나를 나타낸다. 실시예들에 따른HMD 타입의 디바이스는, 커뮤니케이션 유닛, 컨트롤 유닛, 메모리 유닛, I/O 유닛, 센서 유닛, 그리고 파워 공급 유닛 등을 포함한다.
이하에서는, 상술한 기술이 적용되는 장치(1410 내지 1450)의 다양한 실시 예들을 설명한다. 여기서, 도 14에 도시된 장치(1410 내지 1450)는 상술한 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신장치와 연동/결합될 수 있다.
<PCC+XR>
XR/PCC 장치(1430)는 PCC 및/또는 XR(AR+VR) 기술이 적용되어, HMD(Head-Mount Display), 차량에 구비된 HUD(Head-Up Display), 텔레비전, 휴대폰, 스마트 폰, 컴퓨터, 웨어러블 디바이스, 가전 기기, 디지털 사이니지, 차량, 고정형 로봇이나 이동형 로봇 등으로 구현될 수도 있다.
XR/PCC 장치(1430)는 다양한 센서들을 통해 또는 외부 장치로부터 획득한 3차원 포인트 클라우드 데이터 또는 이미지 데이터를 분석하여 3차원 포인트들에 대한 위치 데이터 및 어트리뷰트 데이터를 생성함으로써 주변 공간 또는 현실 객체에 대한 정보를 획득하고, 출력할 XR 객체를 렌더링하여 출력할 수 있다. 예컨대, XR/PCC 장치(1430)는 인식된 물체에 대한 추가 정보를 포함하는 XR 객체를 해당 인식된 물체에 대응시켜 출력할 수 있다.
<PCC+XR+모바일폰>
XR/PCC 장치(1430)는 PCC기술이 적용되어 모바일폰(1440) 등으로 구현될 수 있다.
모바일폰(1440)은 PCC 기술에 기반하여 포인트 클라우드 콘텐츠를 디코딩하고, 디스플레이할 수 있다.
<PCC+자율주행+XR>
자율 주행 차량(1420)은 PCC 기술 및 XR 기술이 적용되어, 이동형 로봇, 차량, 무인 비행체 등으로 구현될 수 있다.
XR/PCC 기술이 적용된 자율 주행 차량(1420)은 XR 영상을 제공하는 수단을 구비한 자율 주행 차량이나, XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율 주행 차량 등을 의미할 수 있다. 특히, XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율 주행 차량(1420)은 XR 장치(1430)와 구분되며 서로 연동될 수 있다.
XR/PCC영상을 제공하는 수단을 구비한 자율 주행 차량(1420)은 카메라를 포함하는 센서들로부터 센서 정보를 획득하고, 획득한 센서 정보에 기초하여 생성된 XR/PCC 영상을 출력할 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(1420)은 HUD를 구비하여 XR/PCC 영상을 출력함으로써, 탑승자에게 현실 객체 또는 화면 속의 객체에 대응되는 XR/PCC 객체를 제공할 수 있다.
이때, XR/PCC 객체가 HUD에 출력되는 경우에는 XR/PCC 객체의 적어도 일부가 탑승자의 시선이 향하는 실제 객체에 오버랩되도록 출력될 수 있다. 반면, XR/PCC 객체가 자율 주행 차량의 내부에 구비되는 디스플레이에 출력되는 경우에는 XR/PCC 객체의 적어도 일부가 화면 속의 객체에 오버랩되도록 출력될 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(1220)은 차로, 타 차량, 신호등, 교통 표지판, 이륜차, 보행자, 건물 등과 같은 객체와 대응되는 XR/PCC 객체들을 출력할 수 있다.
실시예들에 의한 VR (Virtual Reality) 기술, AR (Augmented Reality) 기술, MR (Mixed Reality) 기술 및/또는 PCC(Point Cloud Compression)기술은, 다양한 디바이스에 적용 가능하다.
즉, VR 기술은, 현실 세계의 객체나 배경 등을 CG 영상으로만 제공하는 디스플레이 기술이다. 반면, AR 기술은, 실제 사물 영상 위에 가상으로 만들어진 CG 영상을 함께 보여 주는 기술을 의미한다. 나아가, MR 기술은, 현실세계에 가상 객체들을 섞고 결합시켜서 보여준다는 점에서 전술한 AR 기술과 유사하다. 그러나, AR 기술에서는 현실 객체와 CG 영상으로 만들어진 가상 객체의 구별이 뚜렷하고, 현실 객체를 보완하는 형태로 가상 객체를 사용하는 반면, MR 기술에서는 가상 객체가 현실 객체와 동등한 성격으로 간주된다는 점에서 AR 기술과는 구별이 된다. 보다 구체적으로 예를 들면, 전술한 MR 기술이 적용된 것이 홀로그램 서비스 이다.
다만, 최근에는 VR, AR, MR 기술을 명확히 구별하기 보다는 XR (extended Reality) 기술로 부르기도 한다. 따라서, 본 발명의 실시예들은 VR, AR, MR, XR 기술 모두에 적용 가능하다. 이러한 기술은 PCC, V-PCC, G-PCC 기술 기반 인코딩/디코딩이 적용될 수 있다.
실시예들에 따른 PCC방법/장치는 자율 주행 서비스를 제공하는 차량에 적용될 수 있다.
자율 주행 서비스를 제공하는 차량은 PCC 디바이스와 유/무선 통신이 가능하도록 연결된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 (PCC) 송수신장치는 차량과 유/무선 통신이 가능하도록 연결된 경우, 자율 주행 서비스와 함께 제공할 수 있는 AR/VR/PCC 서비스 관련 콘텐트 데이터를 수신/처리하여 차량에 송신할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 데이터 송수신장치 차량에 탑재된 경우, 포인트 클라우드 송수신장치는 사용자 인터페이스 장치를 통해 입력된 사용자 입력 신호에 따라 AR/VR/PCC 서비스 관련 콘텐트 데이터를 수신/처리하여 사용자에게 제공할 수 있다. 실시예들에 따른 차량 또는 사용자 인터페이스 장치는 사용자 입력 신호를 수신할 수 있다. 실시예들에 따른 사용자 입력 신호는 자율 주행 서비스를 지시하는 신호를 포함할 수 있다.
도 1 내지 도 14에서 설명한 것과 같이 포인트 클라우드 데이터는 포인트들의 집합으로 구성되며, 각 포인트는 지오메트리 데이터(지오메트리 정보)와 어트리뷰트 데이터(어트리뷰트 정보)를 가질 수 있다. 지오메트리 데이터는 각 포인트의 3차원 위치 정보(예를 들어, x, y, z축의 좌표값)이다. 즉, 각 포인트의 위치는 3차원 공간을 나타내는 좌표계상의 파라미터들(예를 들면 공간을 나타내는 3개의 축인 X축, Y축 및 Z축의 파라미터들 (x, y, z))로 표현된다. 그리고, 어트리뷰트 정보는 포인트의 색상(RGB, YUV 등), 반사도(reflectance), 법선(normal vectors), 투명도(transparency) 등을 의미할 수 있다. 어트리뷰트 정보는 스칼라 또는 벡터 형태로 표현될 수 있다.
실시예들에 따르면, 포인트 클라우드 데이터의 종류 및 취득 방법에 따라 정적 포인트 클라우드 데이터의 카테고리 1, 동적 포인트 클라우드 데이터의 카테고리 2, 동적으로 움직이면서 취득한 카테고리 3으로 포인트 클라우드 데이터를 분류할 수 있다. 카테고리 1의 경우, 오브젝트나 공간에 대해 포인트들의 밀도가 높은 단일 프레임의 포인트 클라우드로 구성된다. 카테고리 3 데이터는 이동하면서 취득된 다수개의 프레임들을 갖는 프레임-기반 데이터 및 대규모 공간에 대해 라이다 센서를 통해 취득된 포인트 클라우드와 2D 영상으로 취득된 색상 영상이 정합된 단일 프레임의 융합된(fused) 데이터로 구분될 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법/장치는 도1의 송신 장치(10000), 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002), 트랜스미터(10003), 도2의 획득-인코딩-전송(20000-20001-20002), 도4의 인코더, 도12의 송신 장치, 도14의 디바이스, 도15, 24의 인코더, 도31-33의 인코더, 도25, 34의 송신 방법 등을 지칭하는 용어로 해석된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법/장치는 도1의 수신 장치(10004), 리시버(10005), 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006), 도2의 전송-디코딩-렌더링(20002-20003-20004), 도10-11의 디코더, 도13의 수신 장치, 도14의 디바이스, 도15, 24의 디코더, 도31-33의 디코더, 도26, 35의 수신 방법 등을 지칭하는 용어로 해석된다.
또한, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 방법/장치는 실시예들에 따른 방법/장치로 줄여서 호칭될 수 있다.
실시예들에 따라, 포인트 클라우드 데이터를 구성하는 지오메트리 데이터, 지오메트리 정보, 위치 정보 등은 서로 동일한 의미로 해석된다. 포인트 클라우드 데이터를 구성하는 어트리뷰트 데이터, 어트리뷰트 정보, 속성 정보 등은 서로 동일한 의미로 해석된다.
실시예들에 따른 방법/장치는 국지 접근을 위한 포인트 클라우드 데이터 분할 송수신 방법을 수행할 수 있다(slice segmentation for spatial random access).
실시예들은 포인트 클라우드 데이터를 송수신 함에 있어서 수신기 성능 혹은 전송 속도 등으로 인해 데이터 일부에 대한 선택적 디코딩이 필요한 경우 효율적으로 이를 지원하기 위한 방법을 포함한다. 실시예들은 data 단위로 전달되는 geometry 및 attribute data 에 대해 geometry octree, LoD (Level of Detail)과 같은 의미 단위로 나누어 줌으로써 비트스트림 단위에서 필요로 하는 정보를 선택 혹은 불필요한 정보를 제거 할 수 있는 방법을 포함한다.
실시예들은 포인트 클라우드 (point cloud)로 구성된 데이터 구조를 구성하기 위한 방법을 포함한다. 구체적으로는 layer 를 기반으로 구성된 PCC 데이터를 효과적으로 전달하기 위한 packing 및 시그널링 방법을 기술하고, 이를 기반으로 scalable PCC 기반 서비스에 적용하는 방법을 포함한다. 특히, 위치 압축에 대해 직접 압축 모드가 사용되는 경우 scalable PCC 서비스에 보다 적합하도록 slice segment를 구성하고 송수신 하는 방법을 포함한다. 또한, 실시예들은 분포가 넓고 포인트의 밀도가 높은 대용량 포인트 클라우드 데이터에 대한 효율적인 저장, 전송을 위한 압축 구조를 제안한다.
도 4 및 도11을 참조하면, 포인트 클라우드 데이터는 각 데이터의 위치(geometry: e.g., XYZ 좌표)와 속성(attributes: e.g., color, reflectance, intensity, grayscale, opacity 등) 으로 구성된다. 포인트 클라우드 압축 (Point Cloud Compression: PCC)에서는 3차원 공간 상에 불균일하게 분포하는 분포 특성을 효율적으로 압축하기 위해 octree 기반 압축을 하며, 이를 기반으로 속성 정보를 압축한다. 도 4 및 도11는 PCC의 송수신단에 대한 흐름도이다. PCC의 송수신단의 각 구성 장치에 의해서 실시예들에 따른 동작이 처리될 수 있다.
도15는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터의 인코딩, 전송, 디코딩 과정을 나타낸다.
도15에서 나타내는 과정 또는 방법들의 구성요소는 하드웨어, 소프트웨어, 프로세서 및/또는 그것들이 조합된 장치에 의해 수행되는 과정 또는 방법일 수 있다.
포인트 클라우드 인코더(15000)는 실시예들에 따른 송신 방법을 수행하는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치이고, 스케일러블(scalable)하게 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하고 전송할 수 있다.
포인트 클라우드 디코더(15010)는 실시예들에 따른 수신 방법을 수행하는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치이고, 스케일러블(scalable)하게 포인트 클라우드 데이터를 디코딩할 수 있다.
인코더(15000)가 수신하는 소스 데이터는 지오메트리 데이터 및/또는 어트리뷰트 데이터를 포함하는 포인트 클라우드 데이터일 수 있다.
인코더(15000)는 포인트 클라우드 데이터를 스케일러블하게 인코딩하고 파셜 PCC 비트스트림을 바로 생성하지 않고, 풀(FULL) 지오메트리 데이터 및 풀 어트리뷰트 데이터를 수신하여 인코더에 연결된 스토리지(Storage)에 데이터를 저장한 뒤 파셜 인코딩을 위해서 트랜스 코딩하여 파셜 PCC 비트스트림을 생성하여 전송할 수 있다. 디코더(15010)는 파셜 PCC 비트스트림을 수신하여 디코딩하여 파셜 지오메트리 및/또는 파셜 어트리뷰트를 복원할 수 있다.
인코더(15000)는 풀 지오메트리 및 풀 어트리뷰트를 수신하여 인코더에 연결된 스토리지에 데이터를 저장하고 로우 QP(양자화 파라미터)로 포인트 클라우드 데이터를 트랜스코딩하여 전체 PCC 비트스트림을 생성하여 전송할 수 있다. 디코더(15010)는 전체 PCC비트스트림을 수신하고 디코딩하여 풀 지오메트리 및/또는 풀 어트리뷰트를 복원할 수 있다. 또한, 디코더(15010)는 데이터 셀렉션을 통해 전체 PCC비트스트림으로부터 파셜 지오메트리 및/또는 파셜 어트리뷰트를 선택할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 포인트 클라우드 데이터인 데이터 포인트(data point)의 위치 정보 및 색상/밝기/반사도 등의 특징 정보를 지오메트리(geometry) 및 어트리뷰트(attribute) 정보로 나누어 각각 압축하고 전달한다. 이 때, 디테일(detail) 정도에 따라서 레이어(layer)를 갖는 옥트리(octree) 구조 혹은 LoD (Level of Detail)에 따라서 PCC 데이터를 구성할 수 있다. 이를 기반으로 스케일러블 포인트 데이터 코딩(scalable point cloud data coding) 및 리프리젠테이션(representation)이 가능하다. 이 때, 수신기의 성능 혹은 전송 속도에 의해서 포인트 클라우드 데이터의 일부분만을 디코딩(decoding)하거나 리프리젠테이션(representation) 하는 것이 가능하다.
실시예들에 따른 방법/장치는 이러한 과정에서 불필요한 데이터를 사전에 제거할 수 있다. 스케일러블 PCC 비트스트림(scalable PCC bitstream)에 대해 일부만 전송하면 되는 경우 (scalable decoding 중 일부의 layer 만을 decoding 하는 경우) 필요로 하는 부분만을 선택해서 보낼 수 없기 때문에 1) decoding 후 필요한 부분을 재 인코딩 하거나(15020) 2) 전체를 전달한 후 수신부에서 선택적으로 적용 해야한다(15030). 하지만 1)의 경우 디코딩 및 재 인코딩을 위한 시간으로 인해 delay 가 발생할 수 있으며(15020) 2)의 경우 불필요한 데이터까지 전송 함으로 인해 bandwidth 효율이 떨어지고, 고정된 bandwidth를 사용하는 경우 data quality를 낮추어 전송해야 점이 있다(15030).
따라서, 실시예들에 따른 방법/장치는 포인트 클라우드 데이터의 슬라이스(slice) 세분화 구조를 정의하고, 스케일러블 트랜스미션(scalable transmission)을 위한 스케일러블 레이어(scalable layer) 및 슬라이스(slice) 구조를 시그널링할 수 있다.
실시예들은 효율적 비트스트림 전달 및 디코딩을 위해서, 비트스트림을 특정 단위로 구분하여 처리할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 방법/장치는 옥트리(octree) 기반 위치 압축의 경우 entropy 기반 압축 방법과 직접 압축 (direct coding)을 함께 사용할 수 있는데, 이 경우 효율적으로 scalability를 활용하기 위한 슬라이스(slice) 구성이 필요하다.
또한, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 방법/장치는 분포가 넓고 포인트 밀도가 높은 대용량 포인트 클라우드 데이터 처리 시 관심 영역(region of interest)에 접근하기 위해서 처리하는 많은 양의 비트스트림에 의한 지연 문제를 해소할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 방법/장치는 대용량 포인트 클라우드 데이터의 저지연 압축을 위하여 계층적인 포인트 클라우드 데이터 구조를 사용할 수 있다. 계층적인 포인트 클라우드 데이터 구조는 옥트리(octree) 또는 LoD(levels of detail) 등과 같은 트리 구조를 나타낼 수 있다. 실시예에 따른 인코더 과정은 저장 및 불러오기(save and load) 인코더, 지오메트리 어큐판시 아틀라스(geometry occupancy atlas) 업데이트를 활용할 수 있다. 실시예에 따른 디코더 과정은 부모 서브그룹(Parent subgroup)의 탐색(detection), input parent node selection등을 활용할 수 있다.
실시예들에 따른 트리 구조는 레벨 또는 뎁스에 따라 점진적으로 데이터 밀도가 증가하는 데이터 구조를 나타낼 수 있다. 트리 구조는 옥트리 또는 LoD 외에도 다양한 방식에 의하여 구성될 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 포인트 클라우드 데이터를 위한 슬라이스(slice) 세분화 구조를 제안한다.
실시예들에 따른 방법/장치는 스케일러블 전송(scalable transmission)을 위한 스케일러블 레이어(scalable layer) 및 슬라이스(slice) 구조에 대한 시그널링 정보를 제안한다.
실시예들에 따른 방법/장치는 레이어 그룹(layer group) 및/또는 서브 그룹(sub-group)에 대한 정의 및 슬라이스 세그먼트(slice segmentation)를 제안한다.
실시예들에 따른 방법/장치는 대용량 포인트 클라우드 데이터의 저지연 압축을 위한 계층적 포인트 클라우드 데이터 구조를 제안한다.
도16은 실시예들에 따른 레이어 기반 포인트 클라우드 데이터 구성 및 실시예들에 따른 지오메트리 및 어트리뷰트 비트스트림 구조를 나타낸다.
실시예들에 따른 송수신 방법/장치는 도16과 같이 레이어 기반 포인트 클라우드 데이터를 구성하여, 비트스트림 단위에서 선택적으로 전달, 디코딩 함으로써 효율적인 전송 및 디코딩을 목적으로 할 수 있다.
실시예들에 따른 송수신 방법/장치는 도16과 같이 레이어 기반 포인트 클라우드 데이터를 구성하여, 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하고 디코딩할 수 있다.
포인트 클라우드 데이터의 레이어링(layering)은 응용분야에 따라서 SNR, 공간 레졸루션(sparial resolution), 컬러(color), 템포럴 프리퀀시(temporal frequency), 비트뎁스(bitdepth), 등의 다양한 관점에서의 레이어(layer) 구조를 가질 수 있으며, 옥트리(octree) 구조 혹은 LOD 구조를 기반으로 데이터의 밀도가 증가하는 방향으로 레이어(layer)를 구성할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 도16과 같은 레이어링에 기반하여 지오메트리 비트스트림 및 어트리뷰트 비트스트림을 구성하고, 인코딩하고, 디코딩할 수 있다.
실시예들에 따른 송신 장치/인코더는 포인트 클라우드 컴프레션(point cloud compression) 을 통해 획득한 비트스트림(bitstream)을 데이터(data)의 종류에 따라서 지오메트리 데이터 비트스트림(geometry data bitstream)과 어트리뷰트 데이터 비트스트림(attribute data bitstream)으로 나누어 전달할 수 있다.
실시예들에 따른 각각의 비트스트림(bitstream)은 슬라이스(slice)로 구성되어 전달될 수 있다. 레이어(layer) 정보 혹은 LoD 정보와 관련없이 지오메트리 데이터 비트스트림(geometry data bitstream)과 어트리뷰트 데이터 비트스트림(attribute data bitstream을 각각 하나의 slice로 구성하여 전달할 수 있다. 이 경우, 만약 layer 혹은 LoD 중 일부만을 사용하고자 하는 경우 1) 비트스트림을 디코딩하는 과정 2) 사용하고자 하는 부분만을 선택하고 불필요한 부분을 제거하는 과정 3) 필요한 정보만을 기반으로 다시 인코딩 하는 과정이 요구될 수 있다.
도17은 실시예들에 따른 비트스트림 구성을 나타낸다.
실시예들에 따른 송신 방법/장치는 도17과 같은 비트스트림을 생성하고, 실시예들에 따른 수신 방법/장치는 도17과 같은 비트스트림에 포함된 포인트 클라우드 데이터를 디코딩할 수 있다.
실시예들에 따른 비트스트림(bitstream) 구성
실시예들은 불필요한 중간 과정을 피하기 위해 비트스트림을 레이어(layer) (LoD의 레벨 또는 옥트리의 뎁스) 단위로 나누어 전달하는 방법을 적용할 수 있다.
예를 들어 LoD 기반의 PCC 기술의 경우를 고려하면, 낮은 LoD가 높은 LoD에 포함되는 구조를 갖는다. 현재 LoD에는 포함되지만, 이전 LoD에는 포함되지 않는 정보, 즉, 각 LoD에 대해 신규 포함되는 정보를 R (나머지, Rest)이라고 지칭할 수 있다. 도17과 아래와 같이 초기 LoD 정보 및 각 LoD에서 신규 포함되는 정보 R을 각각의 독립된 단위로 나누어서 전달할 수 있다.
실시예들에 따른 송신 방법/장치는 지오메트리 데이터를 인코딩하고 지오메트리 비트스트림을 생성할 수 있다. 지오메트리 비트스트림을 LOD 또는 레이어 별로 구성할 수 있고, 지오메트리 비트스트림은 LOD 또는 레이어 구성 단위 별로 헤더(지오메트리 헤더)를 포함할 수 있다. 헤더는 다음 LOD 또는 다음 레이어에 대한 참조 정보를 포함할 수 있다. 현재 LOD(레이어)는 이전 LOD(레이어)에 포함되지 않는 R정보(지오메트리 데이터)를 더 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 송신 방법/장치는 어트리뷰트 데이터를 인코딩하고 어트리뷰트 비트스트림을 생성할 수 있다. 어트리뷰트 비트스트림을 LOD 또는 레이어 별로 구성할 수 있고, 어트리뷰트 비트스트림은 LOD 또는 레이어 별로 헤더(어트리뷰트 헤더)를 포함할 수 있다. 헤더는 다음 LOD 또는 다음 레이어에 대한 참조 정보를 포함할 수 있다. 현재 LOD(레이어)는 이전 LOD(레이어)에 포함되지 않은 R정보(어트리뷰트 데이터)를 더 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 수신 방법/장치는 LOD 또는 레이어로 구성된 비트스트림을 수신하고, 복잡한 중간과정 없이, 사용하고자 하는 데이터만 효율적으로 디코딩할 수 있다.
도18은 실시예들에 따른 비트스트림 정렬 방법을 나타낸다.
실시예들에 따른 방법/장치는 도17의 비트스트림을 도18과 같이 정렬할 수 있다.
실시예들에 따른 비트스트림(bitstream) 정렬 방법
실시예들에 따른 송신 방법/장치는 비트스트림을 전달하는 경우 도18과 같이 지오메트리 및 어트리뷰트를 직렬적으로 전달할 수 있다. 이 때, 데이터의 종류에 따라서 지오메트리 정보(지오메트리 데이터) 전체를 먼저 보낸 후 어트리뷰트 정보(어트리뷰트 데이터)를 전달할 수 있다. 이 경우 전달되는 비트스트림의 정보를 기반으로 지오메트리 정보를 빠르게 복원할 수 있다는 장점이 있다.
도18(a)는 예를 들어, 지오메트리 데이터를 포함하는 레이어(LOD)들이 비트스트림 내 먼저 위치하고, 어트리뷰트 데이터를 포함하는 레이어(LOD)들이 지오메트리 레이어 뒤에 위치할 수 있다. 어트리뷰트 데이터가 지오메트리 데이터에 의존적이므로, 지오메트리 레이어가 먼저 위치할 수 있다. 또한, 위치는 실시예들에 따라 다양하게 변경 가능하다. 지오메트리 헤더 간 참조가 가능하고, 어트리뷰트 헤더 및 지오메트리 헤더 간 참조도 가능하다.
도18(b)를 참조하면, 지오메트리 데이터 및 어트리뷰트 데이터를 포함하는 동일 레이어(layer)를 구성하는 비트스트림을 모아서 전달할 수도 있다. 이 경우 geometry 와 attribute 의 병렬 디코딩이 가능한 압축 기법을 사용하는 경우, 디코딩 수행 시간을 단축시킬 수 있다. 이 때, 먼저 처리해야 하는 정보 (작은 LoD, geometry 를 attribute 보다 선행해야 함)를 먼저 배치할 수 있다.
제1레이어(1800)는 가장 작은 LOD 0(레이어 0)에 대응하는 지오메트리 데이터 및 어트리뷰트 데이터를 각 헤더와 함께 포함하고, 제2레이어(1810)는 LOD 0(레어어0)을 포함하고, LOD 0 (레이어 0)에 없는 신규하고 더 상세한 레이어1(LOD 1)에 대한 포인트들의 지오메트리 데이터 및 어트리뷰트 데이터를 R1정보로써 포함한다. 마찬가지로, 제3레이어(1820)이 뒤이어 존재할 수 있다.
실시예들에 따른 송수신 방법/장치는 비트스트림을 송신하고 수신하는 경우 응용 분야에서 희망하는 레이어(layer)(혹은 LoD)를 비트스트림 레벨(bitstream level)에서 효율적으로 선택할 수 있다. 실시예들에 따른 비트스트림 정렬 방법 중 지오메트리 정보를 모아서 보내는 경우(도18) 비트스트림 레벨(bitstream level) 선택 후에 중간에 비는 부분이 생길 수 있으며, 이 경우 비트스트림을 재배치 해야할 수 있다. Layer에 따라서 geometry와 attribute를 묶어서 전달하는 경우(도18) 불필요한 정보를 응용 분야에 따라 아래와 같이 선택적으로 제거할 수 있다.
도19는 실시예들에 따른 지오메트리 데이터 및 어트리뷰트 데이터의 선택 방법을 나타낸다.
비트스트림을 선택해야 하는 경우, 실시예들에 따른 방법/장치는 도19와 같은 비트스트림 레벨에서 데이터를 선택할 수 있다: 1) 대칭적인 지오메트리 및 어트리뷰트 선택, 2) 비대칭적인 지오메트리 및 어트리뷰트 선택, 3) 또는 양 방법의 조합.
1) 대칭적인 geometry-attribute 선택
도19를 참조하면, LoD1에 속하는 데이터가 선택되어(LOD 0 +R1, 19000) 전송 혹은 디코딩 되는 경우를 나타낸 것으로, 상위 레이어(layer)에 해당하는 R2(LOD 2 중에서 신규 부분)에 해당하는 정보가 제거되어(19010) 전송되고, 디코딩될 수 있다.
2) 비대칭적인 지오메트리 및 어트리뷰트 선택
실시예들에 따른 방법/장치는 지오메트리 및 어트리뷰트를 비대칭적으로 전달할 수 있다. 상위 레이어의 어트리뷰트(Attribute R2, 19011)를 제거하고, geometry 의 전부(삼각형의 octree 구조의 레벨0(루트 레벨)에서 레벨7(리프 레벨)까지)를 선택하여 전송/디코딩 할 수 있다(19001).
도16을 참조하면, 포인트 클라우드 데이터를 옥트리 구조로 표현하고, LOD(혹은 레이어)별로 계층적으로 구분했을 때, 스케일러블한 인코딩/디코딩(스케일러빌리티)를 지원할 수 있다.
실시예들에 따른 스케일러빌리티 기능은 슬라이스 레벨 스케일러빌리티(Slice level scalability) 및/또는 옥트리 레벨 스케일러빌리티(octree level scalability)를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 LoD(level of detail)는 하나 혹은 복수의 옥트리 레이어(octree layer)의 집합을 나타내기 위한 단위로 사용할 수 있다. 또한, 슬라이스(slice) 단위로 구성하기 위한 옥트리 레이어(octree layer)의 묶음의 의미를 가질 수도 있다.
실시예들에 따른 LOD는 어트리뷰트 인코딩/디코딩 시 LOD 의미를 확장하여, 데이터를 디테일하게 분할하는 단위이고, 넓은 의미로 사용될 수 있다.
실제 옥트리 레이어(octree layer) (혹은 스케일러블 어트리뷰트 레이어(scalable attribute layer))에 의한 스파셜 스케일러빌리티(spatial scalability)는 각각의 옥트리 레이어(octree layer)에 대해 제공될 수 있지만, 비트스트림 파싱(bitstream parsing) 이전에 슬라이스(slice) 단위에서 스케일러빌리티(scalability)를 구성하는 경우 실시예들에 따른 LoD 단위에서 선별할 수 있다.
옥트리 구조에서 루트 레벨부터 4레벨까지 LOD 0일 수 있고, 루트 레벨부터 5레벨까지 LOD 1일 수 있고, 루트 레벨부터 리프7레벨까지 LOD2일 수 있다.
즉, 도16과 같이, 스케일러블 트랜스미션(scalable transmission)과 같이 슬라이스(slice) 단위에서의 스케일러빌리티(scalability)를 활용하는 경우, 제공되는 스케일러블(scalable) 단계는 LoD0, LoD1, LoD2 의 3 단계가 되고, 옥트리(octree) 구조에 의해 디코딩(decoding) 단계에서 제공될 수 있는 스케일러블(scalable) 단계는 루트(root) 로부터 리프(leaf)에 이르는 8 단계가 된다.
실시예들에 따라, 예를 들어, 도16에서, LoD0~LoD2 가 각각의 슬라이스(slice)로 구성된 경우 수신부 혹은 송신부의 트랜스코더(transcoder, 도15 15040)는 스케일러블 처리를 위해서 1) LoD0 만 선택하거나, 2) LoD0 과 LoD1을 선택하거나, 3) LoD0, LoD1, LoD2를 선택할 수 있다.
예시1) LoD0 만 선택하는 경우 최대 octree level은 4가 되며, 0~4 의 octree layer 중 하나의scalable layer를 decoding 과정에서 선택할 수 있다. 이 때 수신기에서는 최대 octree depth 를 통해 획득할 수 있는 노드 사이즈(node size)를 리프 노드(leaf node)로 고려할 수 있으며, 이 때의 노드 사이즈(node size)를 시그널링 정보로써 전달할 수 있다.
예시2) LoD0 과 LoD1을 선택하는 경우 layer 5가 추가되어 최대 옥트리 레벨(octree level)은 5가 되며, 0~5 의 옥트리 레이어(octree layer) 중 하나의 스케일러블 레이어(scalable layer)를 디코딩(decoding) 과정에서 선택할 수 있다. 이 때 수신기에서는 최대 옥트리 뎁스(octree depth) 를 통해 획득할 수 있는 node size를 leaf node로 고려할 수 있으며, 이 때의 node size를 시그널링 정보로써 전달할 수 있다.
실시예들에 따라, 옥트리 뎁스, 옥트리 레이어, 옥트리 레벨 등은 데이터를 디테일하게 분할하는 단위를 나타낼 수 있다.
예시 3) LoD0, LoD1, LoD2을 선택하는 경우 layer 6, 7이 추가되어 최대 octree level 은 7가 되며, 0~7 의 octree layer 중 하나의scalable layer를 decoding 과정에서 선택할 수 있다. 이 때 수신기에서는 최대 octree depth 를 통해 획득할 수 있는 node size를 leaf node로 고려할 수 있으며, 이 때의 node size를 시그널링 정보로써 전달할 수 있다.
도20은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 슬라이스를 구성하는 방법을 나타낸다.
도 20은 실시예들에 따른 슬라이스 구성을 나타낸다.
실시예들에 따른 송신 방법/장치/인코더는 G-PCC 비트 스트림을 슬라이스(slice) 구조로 분할하여 구성할 수 있다. 상세한 데이터 표현을 위한 데이터 단위가 슬라이스일 수 있다.
실시예들에 따른 슬라이스는 포인트 클라우드 데이터를 분할하는 데이터 단위를 의미할 수 있다. 즉, 슬라이스는 포인트 클라우드 데이터의 부분을 나타낸다.
예를 들어, 하나의 슬라이스에 하나 혹은 복수의 옥트리 레이어(octree layer)들이 매칭될 수 있다.
실시예들에 따른 송신 방법/장치, 예를 들어, 인코더는 스캔 오더(2000) 방향으로 옥트리에 포함된 노드(포인트)를 스캔하여 슬라이스(2001) 기반 비트스트림을 구성할 수 있다.
도20(a): 하나의 슬라이스에 옥트리 레이어의 일부 노드가 포함될 수 있다.
옥트리 레이어(예를 들어, 레벨0 내지 레벨4까지)는 하나의 슬라이스(2002)를 구성할 수 있다.
옥트리 레이어, 예를 들어, 레벨5의 일부 데이터는 각 슬라이스(2003, 2004, 2005)를 구성할 수 있다.
옥트리 레이어, 예를 들어, 레벨6의 일부 데이터는 각 슬라이스를 구성할 수 있다.
도20(b)(c): 하나의 슬라이스에 복수의 옥트리 레이어(octree layer)가 매칭될 때 각 layer의 일부의 노드(또는, 포인트)만 포함될 수 있다. 이처럼 복수의 slice가 하나의 geometry/attribute frame을 구성하는 경우 수신기를 위해 layer를 구성하는데 필요한 정보를 전달할 수 있다. 여기에는 각 slice 에 포함된 layer 정보, 각 layer에 포함된 노드 정보 등이 포함될 수 있다.
도20(b): 옥트리 레이어, 예를 들어, 레벨0부터 레벨3까지, 그리고 레벨4의 일부 데이터를 하나의 슬라이스로 구성할 수 있다.
옥트리 레이어, 예를 들어, 레벨4의 일부 데이터 및 레벨5의 일부 데이터를 하나의 슬라이스로 구성할 수 있다.
옥트리 레이어, 예를 들어, 레벨5의 일부 데이터, 레벨6의 일부 데이터를 하나의 슬라이스로 구성할 수 있다.
옥트리 레이어, 예를 들어, 레벨6의 일부 데이터를 하나의 슬라이스로 구성할 수 있다.
도20(c): 옥트리 레이어, 예를 들어, 레벨0부터 레벨4까지의 데이터를 하나의 슬라이스로 구성할 수 있다.
옥트리 레이어 레벨5, 레벨6, 레벨7 각각의 일부 데이터를 하나의 슬라이스로 구성할 수 있다.
하나의 슬라이스는 복수의 옥트리 레이어에 해당하는 데이터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 하나의 슬라이스는 옥트리 레이어 레벨 5의 일부 데이터와 그 데이터의 자식 노드에 해당하는 옥트리 레이어 레벨 6 또는 옥트리 레이어 레벨 7의 데이터를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 인코더 및 인코더에 대응하는 장치 등은 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하고, 인코딩된 데이터 및 포인트 클라우드 데이터에 관한 파라미터 정보를 더 포함하는 비트스트림을 생성하고 전송할 수 있다.
비트스트림을 생성할 시 실시예들에 따른 비트스트림 구조(예를 들어, 도16-도20 등 참조) 등에 기반하여 비트스트림을 생성할 수 있다. 따라서, 실시예들에 따른 수신 장치, 디코더, 그에 대응하는 장치 등은 선택적 일부 데이터 디코딩 구조에 적합하게 구성된 비트스트림을 수신하고 파싱하여, 포인트 클라우드 데이터를 부분 디코딩하여 효율적으로 제공할 수 있다(도15 참조).
실시예들에 따른 스케일러블 트랜스미션(scalable transmission)
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법/장치는 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 스케일러블하게 전송할 수 있고, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법/장치는 비트스트림을 스케일러블하게 수신하고 디코딩할 수 있다.
도16-20 등 실시예들에 따른 비트스트림이 스케일러블 트랜스미션(scalable transmission) 에 사용되는 경우 수신기에서 필요로하는 슬라이스(slice)를 선별하기 위한 정보를 수신기로 전달할 수 있다. 스케일러블 트랜스미션(Scalable transmission)은 비트스트림(bitstream) 전체를 디코딩(decoding)하는 것이 아니라, 일부의 비트스트림(bitstream)만을 전달하거나 디코딩하는 경우를 의미할 수 있으며, 그 결과는 로우 레졸루션 포인트 클라우드 데이터(low resolution point cloud data)가 될 수 있다.
옥트리(Octree) 기반 지오메트리 비트스트림(geometry bitstream)에 스케일러블 트랜스미션(scalable transmission)을 적용하는 경우, 루트 노드(root node)로부터 리프 노드(leaf node)에 이르는 각 octree layer(도16)의 비트스트림(bitstream)에 대해 특정 octree layer까지만의 정보만을 가지고 포인트 클라우드 데이터를 구성할 수 있어야 한다.
이를 위해서는 목표로 하는 옥트리 레이어(octree layer)에 대해서는 하위 옥트리 레이어(octree layer)정보에 대한 의존성(dependency)이 없어야 한다. 이는 geometry / attribute coding에 대해서 공통적으로 적용하는 제약 사항이 될 수 있다.
또한 scalable transmission 시 송/수신기에서 scalable layer를 선별하기 위한 scalable 구조를 전달할 필요가 있다. 실시들에 따른 옥트리 구조를 고려할 때, 모든 옥트리 레이어가 scalable transmission 을 지원할 수도 있지만, 특정 옥트리 레이어 이하에 대해서만 scalable transmission 이 가능하도록 할 수 있다. 옥트리 레이어 중 일부를 포함하는 경우 해당 슬라이스가 어느 scalable layer에 포함되는지를 알려줌으로써 비트스트림 단계에서 해당 슬라이스의 필요/불필요 여부를 판단할 수 있다. 도20(a)의 예에서 루트(root) 노드로부터 시작되는 노란색 표시된 부분에서는 scalable transmission 을 지원하지 않고 하나의 scalable layer를 구성하고, 이하의 옥트리 레이어에 대해서는 scalable layer와 일대일 매칭이 되도록 구성 할 수 있다. 일반적으로 리프 노드(leaf node)에 해당하는 부분에 대해 scalability 를 지원할 수 있는데, 도23(c)와 같이 복수의 옥트리 레이어가 슬라이스 내에 포함되는 경우 해당 레이어들에 대해서는 하나의 scalable layer를 구성하도록 정의할 수 있다.
이 때, 목적에 따라 scalable transmission과 스케일러블 디코딩(scalable decoding)을 구분하여 사용할 수 있다. Scalable transmission 의 경우 송수신 단에서 디코더(decoder)를 거치지 않고 특정 layer까지의 정보를 선별하기 위한 목적으로 사용할 수 있다. scalable decoding의 경우 코딩하는 중에 특정 레이어를 선별하기 위한 목적이다. 즉, scalable transmission 은 압축 된 상태에서 (bitstream 단계에서) 디코더를 거치지 않고 필요로 하는 정보 선별을 지원하여 전송 혹은 수신기에서 판별이 가능하도록 할 수 있다. 반면 scalable decoding의 경우 인코딩/ 디코딩 과정에서 필요한 부분까지만 인코딩/디코딩하는 경우를 지원하여 scalable representation 과 같은 경우에 사용될 수 있다.
이 경우, scalable transmission 을 위한 레이어 구성과 scalable decoding을 위한 레이어 구성이 달라질 수 있다. 예를 들어 리프 노드를 포함하는 하위 3개의 옥트리 레이어는 scalable transmission 의 관점에서는 하나의 레이어를 구성할 수 있지만, scalable decoding 관점에서는 모든 레이어 정보를 포함한 경우 leaf node layer, leaf node layer -1, leaf node layer -2 각각에 대해 scalable decoding이 가능할 수 있다.
도21은 실시예들에 따른 지오메트리 코딩 레이어 구조를 나타낸다.
미세 입도 슬라이싱(fine granularity slicing)이 활성화 되면, 실시예들에 따른G-PCC 비트스트림이 여러 하위 비트스트림으로 분할될 수 있다. G-PCC의 레이어링 구조를 효과적으로 사용하기 위해 각 슬라이스는 부분 코딩 레이어(partial coding layer) 또는 부분 영역(partial region)의 코딩된 데이터(coded data)를 포함할 수 있다. 코딩 레이어 구조와 쌍을 이루는 슬라이스 분할을 통해 스케일러블 전송 또는 공간 랜덤 액세스(spatial random access) 사용 사례가 효율적인 방식으로 지원될 수 있다.
레이어 그룹 기반 슬라이스 분할(layer group based slice segmentation)
슬라이스 세그먼트는 다음과 같이 정의된 레이어 그룹으로부터 코딩된 데이터를 포함할 수 있다.
레이어 그룹은 연속적인 트리 레이어들의 그룹으로 정의될 수 있으며, 트리 레이어들의 그룹은 시작과 끝의 뎁스가 트리 뎁스에서 임의의 숫자일 수 있고, 시작 뎁스가 끝 뎁스보다 작을 수 있다. 슬라이스 세그먼트에서 코딩된 데이터의 순서는 단일 슬라이스에서 코딩된 데이터의 순서와 동일할 수 있다.
예를 들어, 도21의 (a)와 같이 8개의 레이어가 있는 지오메트리 코딩 레이어 구조를 고려하면, 3개의 레이어 그룹이 있고 각 레이어 그룹은 서로 다른 슬라이스와 매치된다. 레이어 0에서 4까지의 코딩 레이어에 대한 레이어 그룹 1, 코딩 레이어 5에 대한 레이어 그룹 2, 코딩 레이어에 6-7에 대한 레이어 그룹 3. 처음 2개의 슬라이스가 전송되거나 선택될 때 디코딩된 출력은 도21의 (b)에 표시된 것처럼 0에서 5까지의 부분 레이어가 된다. 레이어 그룹 구조의 슬라이스를 사용하면 전체 비트스트림에 액세스하지 않고 코딩 레이어의 부분 디코딩을 지원할 수 있다.
실시예들에 따른 비트스트림 및 포인트 클라우드 데이터는 코딩 레이어 기반 슬라이스 분할에 기반하여 생성될 수 있다. 부호화 과정의 코딩 계층의 끝에서 비트스트림을 슬라이싱하여, 실시예들에 따른 방법/장치가 관련된 슬라이스를 선택할 수 있고, 이를 통해 스케일러블 전송 또는 부분 디코딩을 지원할 수 있다.
도21(a)는 각 슬라이스가 레이어 그룹과 일치하는 8개의 레이어가 있는 지오메트리 코딩 레이어 구조를 나타낸다. 레이어 그룹 1(2100)은 코딩 레이어 0에서 4을 포함한다. 레이어 그룹 2(2101)는 코딩 레이어 5을 포함한다. 레이어 그룹3(2102)은 레이어 6 및 7을 코딩하기 위한 그룹이다. 지오메트리(또는 어트리뷰트)가 8개의 레벨(뎁스)를 가지는 트리 구조를 가지는 경우, 하나 또는 하나 이상의 레벨(뎁스)들에 대응하는 데이터를 그룹핑하여 비트스트림을 계층적으로 구성할 수 있다. 각 그룹은 하나의 슬라이스에 포함될 수 있다.
도21(b)는 그룹 3개 중 2개의 슬라이스를 선택하는 경우 디코딩된 출력을 나타낸다. 디코더가 그룹1 및 그룹2를 선택하면, 트리의 레벨(뎁스) 0에서 5까지의 부분 레이어가 선택된다. 즉, 레이어 그룹 구조의 슬라이스를 사용하여 전체 비트스트림에 액세스하지 않고도 코딩 레이어의 부분 디코딩을 지원할 수 있다.
실시예들에 따른 파셜 디코딩 프로세스를 위해서, 실시예들에 따른 인코더는 레이어 그룹 구조 기반하여 생성된 3개의 슬라이스들을 생성할 수 있다. 실시예들에 따른 디코더는 3개의 슬라이스들 중에서 2개의 슬라이스들을 선택하여 부분적 디코딩을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 비트스트림은 레이어 그룹 기반의 슬라이스들(2104, 2105)을 포함할 수 있다. 각 슬라이스는 슬라이스에 포함된 포인트 클라우드 데이터(지오메트리 데이터 및/또는 어트리뷰트 데이터)에 관한 시그널링 정보를 포함하는 헤더를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 수신 방법/장치는 슬라이스들을 선택하고, 슬라이스에 포함된 헤더에 기초하여 슬라이스의 페이로드에 포함된 포인트 클라우드 데이터를 디코딩할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 레이어 그룹 구조 외에도 공간 랜덤 액세스 사용 사례를 고려하여 레이어 그룹을 여러 개의 서브그룹으로 더 나눌 수 있다. 실시예들에 따른 서브그룹은 서로 배타적이며 서브그룹의 집합은 레이어 그룹과 동일할 수 있다. 각 서브그룹의 포인트는 공간적 영역에 경계를 이루므로 서브그룹 바운딩 박스 정보로 서브그룹을 나타낼 수 있다. 공간 정보를 사용하여, 레이어 그룹 및 서브그룹 구조는 ROI(region of interest)를 커버하는 슬라이스들을 선택함으로써 ROI로의 접근을 지원할 수 있다. 관심 영역(ROI)과 각 슬라이스의 바운딩 박스 정보를 효율적으로 비교하여 프레임 또는 타일 내 공간 랜덤 액세스를 지원할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 도21과 같이 포인트 클라우드 데이터를 전달하기 위한 슬라이스를 구성할 수 있다.
코딩된 비트스트림 전체는 싱글 슬라이스에 포함될 수 있다. 나아가, 멀티플 슬라이스들을 위해서, 각 슬라이스는 서브-비트스트림을 포함할 수 있다. 슬라이스들의 순서는 서브-비트스트림의 순서와 동일할 수 있다. 각 슬라이스는 트리 구조의 레이어 그룹과 매치될 수 있다.
지오메트리 트리의 상위 레이어가 하위 레이어들에 영향을 주지 않는 것과 같이, 슬라이스들은 이전 슬라이스들에 영향을 주지 않을 수 있다.
실시예들에 따른 분할된 슬라이스들(segmented slices)은 에러 강건성(error robustness), 효율적 전송(effective transmission), 관심 영역 지원(supporting region of interest) 등 관점에서 효율적이다.
1) 에러 회복성(Error resilience)
싱글 슬라이스 구조와 비교 시, 분할된 슬라이스는 에러에 더 강할 수 있다. 슬라이스가 프레임의 전체 비트스트림을 포함하는 경우, 데이터 로스는 전체 프레임 데이터에 영향을 줄 수 있다. 한편, 비트스트림이 복수의 슬라이스들로 분할되는 경우, 슬라이스 일부가 손실되더라도 손실에 영향을 받지 않는 일부 슬라이스들은 디코딩이 가능하다.
2) 스케일러블 트랜스미션(Scalable transmission)
서로 다른 캐퍼빌리티를 가지는 복수의 디코더들을 지원할 수 있는 경우를 고려할 수 있다. 코딩된 데이터가 싱글 슬라이스에 있는 경우, 코딩된 포인트 클라우드의 LOD는 인코딩 이전에 결정될 수 있다. 따라서, 포인트 클라우드 데이터의 서로 다른 해상도를 가지는 복수 개의 사전 인코딩된 비트스트림들은 독립적으로 전달될 수 있다. 이는 큰 밴드위스 또는 스토리지 공간 측면에서 비효율적일 수 있다.
비트스트림이 생성되고 분할된 슬라이스들에 포함되는 경우, 싱글 비트스트림은 서로 다른 레벨의 디코더를 지원할 수 있다. 디코더 측에서 보면, 수신기는 타겟 레이어들들 선택할 수 있고, 부분적으로 선택된 비트스트림을 디코더에 전달할 수 있다. 유사하게, 전체 비트스트림을 파티셔닝하지 않고, 싱글 PCC비트스트림을 사용함으로써, 파셜 PCC비트스트림은 효율적으로 트랜스미터 측에서 생성될 수 있다.
3) 영역 기반 공간 스케일러빌리티(Region based spatial scalability)
영역 기반 공간 스케일러빌리티를 위하여 압축된 비트스트림은 하나의 레이어 이상을 가지도록 구성될 수 있다. 특정 관심 영역이 추가적인 레이어들과 높은 밀도를 가질 수 있고, 레이어들은 하위 레이어들로부터 예측될 수 있다.
영역에 대한 서로 다른 상세한 표현 요구될 수 있다. 예를 들어, VR/AR 어플리케이션에서, 멀리 있는 오브젝트는 낮은 정확도로 표현하고, 근처의 오브젝트는 높은 정확도로 표현하는 것이 바람직하다. 또는, 디코더는 요청 시 관심이 있는 영역의 해상도를 증가시킬 수 있다. 이는 지오메트리 옥트리 및 스케일러블 어트리뷰트 코딩 스킴과 같은 G-PCC의 스케일러블 구조를 사용함으로써 구현될 수 있다. 전체 지오메트리 또는 어트리뷰트를 포함하는 현재 슬라이스 구조를 기반으로 디코더들이 전체 비트스트림에 접근하는 경우, 밴드위스, 메모리, 디코더의 비효율성을 야기할 수 있다. 반면, 비트스트림이 복수 개의 슬라이스들로 세그먼트되고, 각 슬라이스가 스케일러블 레이어들에 따른 서브-비트스트림들을 포함하면, 실시예들에 따른 디코더는 효율적으로 필요에 따라 슬라이스를 선택할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 포인트 클라우드 데이터의 트리 구조(또는, 레이어 구조)를 이용하여 레이어 그룹을 생성할 수 있다.
지오메트리 코딩 레이어 구조(예를들면, 옥트리 구조) 내에 8개의 레이어들이 있고, 3개의 슬라이스들은 하나 또는 하나 이상의 레이어들을 포함하도록 사용될 수 있다. 그룹은 레이어들의 그룹을 나타낸다. 예를 들어, 그룹 1은 레이어0 내지 레이어4로 구성되고, 그룹2는 레이어5를 포함하고, 그룹3은 레이어6 및 레이어7을 포함한다. 스케일러블 어트리뷰트 코딩이 사용되는 경우 트리 구조는 지오메트리 트리 구조와 동일하다. 동일한 옥트리-슬라이스 맵핑은 어트리뷰트 슬라이스 세그먼트들을 만드는데 사용될 수 있다.
실시예들에 따른 레이어 그룹(Layer group)은 옥트리 레이어(octree layer), LoD layer 등과 같이 G-PCC coding 에서 발생하는 레이어 구조 단위의 묶음을 나타낸다.
서브그룹(Sub-group)은 하나의 레이어 그룹의 내에 인접한 노드들의 집합으로 나타낼 수 있다. 몰톤 코드 오더(Morton code order)에 의해 인접한 노드들의 묶음으로 구성되거나, 거리 기반 인접 노드의 묶음으로 구성되거나, 코딩 순서에 따라 인접한 노드들의 묶음으로 구성될 수 있다. 부모-자식(parent-child) 관계에 있는 노드들이 하나의 서브그룹 내에 존재할 수도 있다.
서브그룹이 정의된 경우 레이어의 중간에서 경계가 발생하며, 경계에서 엔트로피(entropy)의 연속성을 갖는지 여부에 대해서는 entropy_continuation_enabled_flag등과 같은 파라미터가 시그널링 될 수 있다. 또한, ref_slice_id 를 통해 이전 slice를 참조하여 연속성을 계속 유지할 수 있다.
실시예들에 따른 트리 구조는 옥트리(Octree) 구조일 수 있고, 실시예들에 따른 어트리뷰트 레이어 구조 또는 어트리뷰트 코딩 트리는 LOD(Level of Detail)의 구조를 포함할 수 있다. 즉, 포인트 클라우드 데이터에 대한 트리 구조는 뎁스(depth) 또는 레벨(level)에 대응하는 레이어(layer)들을 포함하고, 레이어들은 그룹핑될 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치(예를 들면, 도4의 옥트리 분석부(40002) 또는 LOD생성부(40009), 도11의 옥트리 합성부(11001) 또는 LOD생성부(11008))는 지오메트리의 옥트리 구조를 생성하거나 어트리뷰트의 LOD 트리 구조를 생성할 수 있다. 또한, 트리 구조의 레이어들을 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 그룹핑할 수 있다.
도21을 참조하면, 복수의 레이어들이 그룹핑되어 제1그룹 내지 제3그룹이 형성된다. 하나의 그룹은 그 안에서 다시 분할되어 서브그룹들이 형성될 수 있다.
슬라이스는 레이어 그룹으로부터 코딩된 데이터를 포함할 수 있다. 여기서, 레이어 그룹은 연속적인 트리 레이어들의 그룹으로 정의되고, 트리 레이어들의 시작 및 종료 뎁스는 트리 뎁스 내 특정 숫자일 수 있고, 시작은 종료보다 작다.
도21는 지오메트리 코딩 레이어 구조를 트리 구조의 예시로 보여주지만, 어트리뷰트에 대한 코딩 레이어 구조도 마찬가지로 생성될 수 있다.
도22는 실시예들에 따른 레이어 그룹 및 서브그룹 구조를 나타낸다.
도22를 참조하면, 포인트 클라우드 데이터 및 비트스트림은 바운딩 박스로 구분되어 표현될 수 있다.
도 22를 참조하면, 서브그룹 구조와 서브그룹에 대응하는 바운딩 박스가 도시된다. 레이어 그룹 2와 3은 각각 서브그룹2개(group2-1, group2-2) 및 4개(group3-1, group3-2, group3-3, group3-4)로 나누어져 서로 다른 슬라이스에 포함된다. 바운딩 박스 정보와 함께 레이어 그룹 및 서브그룹의 슬라이스가 주어지면, 1) 각 슬라이스의 바운딩 박스를 ROI와 비교하고, 2) 서브 그룹 바운딩 박스가 ROI와 중첩되는(Overlapped) 슬라이스를 선택하고, 3) 선택된 슬라이스를 디코딩함으로써 공간 접근(spatial access)이 수행될 수 있다.
영역 3-3에서 ROI가 고려될 때, ROI 영역을 커버하는 레이어 그룹 1, 서브 그룹 2-2 및 3-3의 서브그룹 바운딩 박스로서 슬라이스 1, 3, 6이 선택된다. 효과적인 공간 액세스를 위해 동일한 레이어 그룹의 서브그룹 간에 종속성(dependency)이 없다고 가정된다. 라이브 스트리밍 또는 저지연 사용 사례의 경우 각 슬라이스 세그먼트를 수신할 때 선택 및 디코딩을 수행하여 시간 효율성을 높일 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 지오메트리 및/또는 어트리뷰트 부호화 시 데이터를 레이어(뎁스, 레벨 등으로 지칭될 수 있다.)로 구성된 트리(2200)로 표현할 수 있다. 각 레이어(뎁스/레벨)에 대응하는 포인트 클라우드 데이터를 레이어 그룹(또는 그룹, 2201)으로 묶을 수 있다. 각 레이어 그룹은 추가로 분할(세그먼트)되어 서브그룹(2202)으로 분할될 수 있다. 각 서브그룹은 슬라이스로 구성되어 비트스트림이 생성될 수 있다.
실시예들에 따른 수신 장치는 비트스트림을 수신하고, 특정 슬라이스를 선택하여, 슬라이스에 포함된 서브그룹을 디코딩하고, 서브그룹에 대응하는 바운딩 박스를 디코딩할 수 있다. 예를 들어, 슬라이스 1을 선택하면 레이어 그룹1에 대응하는 바운딩 박스(2203)을 디코딩할 수 있다. 레이어 그룹1은 가장 큰 영역에 해당하는 데이터일 수 있다. 레이어 그룹1에 대한 상세 영역을 추가적으로 디스플레이 할 경우, 실시예들에 따른 방법/장치는 슬라이스 3 및/또는 슬라이스6을 선택하여, 레이어 그룹1의 영역에 포함된 상세 영역에 대한 서브그룹2-2 및/또는 서브그룹3-3의 바운딩 박스(포인트 클라우드 데이터)를 계층적으로 부분적으로 접근할 수 있다.
도 22의 레이어 그룹 및 서브그룹을 이용한 포인트 클라우드 데이터 인코딩 및 디코딩은 도 1의 송수신 장치, 도 2의 인코딩 및 디코딩, 도 4의 송신 장치/방법, 도 11의 수신 장치/방법, 도 12 및 도 13의 송수신 장치/방법, 도 14의 디바이스들, 도 15의 인코더 및 디코더, 도 24의 인코더 및 디코더, 도 31 내지 도33의 인코더 및 디코더, 도 34 및 도 35의 송수신 방법에 의하여 수행될 수 있다.
도23은 실시예들에 따른 레이어 그룹 기반 포인트 클라우드 데이터의 표현을 나타낸다.
실시예들에 따른 장치/방법은 스케일러빌리티(scalability)와 공간 접근 능력(spatial access capabilities)에 기반하여 레이어 그룹 슬라이싱으로 대규모 포인트 클라우드 데이터 또는 고밀도 포인트 클라우드 데이터에 대한 효율적인 액세스를 제공할 수 있다. 포인트 클라우드 데이터는 포인트 수가 많고 데이터 크기가 크기 때문에 콘텐츠를 렌더링하거나 표시하는 데 상당한 시간이 소요될 수 있다. 따라서, 대안적인 접근 방식으로, 뷰어(viewer)의 관심을 기반으로 디테일의 레벨(level of detail)이 조정될 수 있다. 예를 들어, 뷰어가 장면이나 물체에서 멀리 떨어져 있는 경우, 구조적 또는 전체 영역 정보가 로컬 세부 정보보다 더 중요하며, 반면에 뷰어가 특정 영역이나 사물에 가까워지면 관심 영역에 대한 상세한 정보가 필요하다. 적응형 방식을 사용하면, 실시예들에 따른 렌더러는 충분한 품질의 데이터를 뷰어에게 효율적으로 제공할 수 있다. 도23은 ROI를 기반으로 변경되는 세 가지 수준의 시청 거리에 대하여 디테일이 증가하는 예시를 나타낸다.
도23의 high-level view는 디테일이 듬성듬성하게 표현되었고, mid-level view는 중간 수준으로 디테일이 표시되며, low-level view는 미세한 수준까지 디테일이 표현된 것을 나타낸다.
도24는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 장치/방법을 나타낸다.
멀티 레졸루션 ROI는 G-PCC 비트스트림 생성에 레이어 그룹 슬라이싱이 사용될 때 지원될 수 있다.
도24를 참조하면, 멀티 레졸루션 ROIs는 계층적 슬라이싱(hierarchical slicing)의 스케일러빌리티(scalability) 및 스파셜 어세서빌리티(spatial accessibility)에 의해 지원될 수 있다. 도24에서, 인코더(2400)는 각 레이어 그룹들의 스파셜 서브그룹들(spatial subgroups) 또는 옥트리 레이어 그룹들(octree layer-groups)의 비트스트림 슬라이스들(bitstream slices)을 생성할 수 있다. 요청되면(upon request), 각 레졸루션의 ROI에 매칭하는 슬라이스가 선택되고 전송된다. 전체 비트스트림 크기는 타일 기반(tile-based) 접근 대비 감소하는데, 요청된 ROI 외에 디테일을 포함하지 않기 때문이다. 수신 단에서는, 디코더(2402)는 세 개의 아웃풋, 1) 레이어 그룹 슬라이스 1으로부터 온 하이-레벨 뷰 아웃풋(high-level view output) 2) 레이어 그룹 슬라이스 1과 레이어 그룹 2의 선택된 서브그룹으로부터 온 미드-레벨 뷰 아웃풋(mid-level view output) 그리고 3) 레이어 그룹 2 및 3의 선택된 서브그룹들과 레이어 그룹1로부터 온 양질의 디테일의 로우-레벨 뷰 아웃풋을 생산하기 위해 슬라이스들을 결합(combine)할 수 있다. 아웃풋들이 점진적으로(progressively) 생성될 수 있으므로, 수신기(receiver)는 하이-레벨 뷰에서 로우-레벨 뷰로 해상도가 점진적으로 증가하는 줌 기능(zooming)과 같은 뷰잉 경험을 제공할 수 있다.
인코더(2400)는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더로서, 지오메트리 인코더 및 어트리뷰트 인코더에 대응할 수 있다. 인코더는 포인트 클라우드 데이터를 레이어 그룹(또는 그룹)에 기반하여 슬라이싱할 수 있다. 레이어는 트리의 뎁스, LOD의 레벨 등으로 지칭될 수 있다. 2400-1과 같이 지오메트리의 옥트리의 뎁스 및/또는 어트리뷰트 레이어의 레벨 등이 레이어 그룹(또는 서브 그룹)으로 분할될 수 있다.
슬라이스 셀렉터(2401)는 인코더(2400)와 연계하여, 분할된 슬라이스(또는 서브 슬라이스)를 선택해서 레이어 그룹 1 내지 레이어 그룹3과 같이 선택적으로 파셜하게 전송할 수 있다.
디코더(2402)는 선택적이고 파셜하게 전송된 포인트 클라우드 데이터를 디코딩할 수 있다. 예를 들어, 하이-레벨 뷰를 레이어 그룹 1(뎁스/레이어/레벨이 높거나 인덱스가 0, 루트에 가까움)을 디코딩할 수 있다. 이후, 미드-레벨 뷰를 레이어 그룹1 및 레이어 그룹2에 기반하여 레이어 그룹1 단독보다 좀 더 뎁스/레벨의 인덱스를 증가하여 디코딩할 수 있다. 로우-레벨 뷰를 레이어 그룹 1내지 레이어 그룹3에 기반하여 디코딩할 수 있다.
도 24를 참조하면, 실시예들에 따른 인코더(2400)는 포인트 클라우드 데이터를 입력으로 받아 레이어 그룹으로 슬라이싱할 수 있다. 즉, 포인트 클라우드 데이터를 계층적으로 구조화하여 레이어 그룹들로 나눌 수 있다. 이때, 계층적인 구조는 옥트리 구조 또는 LoD(Levels of Detail)를 의미할 수 있다. 2400-1은 포인트 클라우드 데이터가 레이어 그룹으로 나뉘어진 모습을 표현한다. 슬라이스 셀렉터(2401)는 레이어 그룹(또는, 이와 대응하는 슬라이스)을 선택할 수 있고, 선택된 슬라이스들은 디코더(2402)에 보내진다. 디코더(2402)는 사용자의 요구에 따라 수신한 슬라이스들을 조합하여 레이어 그룹 1만을 복원하거나, 레이어 그룹 1과 2를 복원하거나 수신된 모든 레이어 그룹을 복원할 수 있다. 레이어 그룹들은 상호 계층적이며 디테일의 정도가 다르다. 레이어 그룹 1만을 복원하는 경우 복원되는 범위가 넓은 반면 디테일하게 표현되지 못하고, 레이어 그룹 1 내지 레이어 그룹 3을 모두 복원하는 경우, 복원되는 범위가 좁은 반면 상세하게 디테일이 표현될 수 있다.
도25는 실시예들에 따른 인코딩 방법을 나타낸다.
도 25의 포인트 클라우드 데이터 인코딩은 도 1의 송신 장치, 도 2의 인코딩, 도 4의 송신 장치/방법, 도 12의 송신 장치/방법, 도 14의 디바이스들, 도 15의 인코더, 도 24의 인코더, 도 31 내지 도33의 인코더 및/또는 도 34의 송신 방법에 의하거나 그들의 조합에 의하여 수행될 수 있다.
실시예들에 따른 인코딩 방법은 레이어 그룹 및 서브그룹을 기반으로 컨텍스트(context) 정보를 참조하여 인코딩을 수행할 수 있다. 컨텍스트 정보는 컨텍스트 상태 정보 또는 인코더 스테이트 정보 등으로 지칭될 수 있다.
실시예들에 따른 송수신 장치/방법은 포인트 클라우드 데이터를 레이어 그룹(또는 서브 그룹)으로 나누고, 이에 기반하여 포인트 클라우드 데이터를 인코딩 및 디코딩할 수 있다.
또한, 실시예들은 레이어 그룹(layer-group) / 서브그룹(subgroup) 단위로 지오메트리 비트스트림(geometry bitstream)을 슬라이스(slice)로 나누어 구성하고, 지오메트리(geometry) 위치 정보를 효율적으로 압축 및 복원할 수 있다 실시예들에 따른 레이어 그룹 슬라이싱(layer-group slicing)은 슬라이스(slice) 간 코딩 독립성을 보장하기 위해 서브그룹 바운딩 박스(subgroup bounding box) 밖의 노드 정보를 사용하지 않도록 제한할 수 있으며, 코딩 효율 손실을 줄이기 위하여 컨텍스트 참조(context reference)의 연속성을 이용할 수 있다.
하나의 슬라이스(slice)를 코딩하는 과정에서 사용되는 컨텍스트(context) 정보는 다른 슬라이스(slice)를 코딩할 때 사용할 수 있다. 컨텍스트 정보는 하나의 노드들 사이의 상관관계에 기반하여 코딩 효율을 높이는데 사용될 수 있다. 레이어 그룹(layer-group) 간의 지역적인 상관관계를 고려하는 경우, 참조(reference)되는 슬라이스(slice)의 서브그룹 바운딩 박스(subgroup bounding box)가 참조(reference)하는 슬라이스(slice)의 서브그룹 바운딩 박스(subgroup bounding box)를 포함하거나 같은 경우 컨텍스트 참조(context reference) 관계가 성립될 수 있다.
부모 서브그룹(parent subgroup)과 자식 서브그룹(child subgroup) 관계 혹은 조상 서브그룹(ancestor subgroup)과 자식 서브그룹(child subgroup) 관계에 있는 경우, 컨텍스트 정보를 사용함으로써 코딩 효율을 높일 수 있다. 컨텍스트 정보를 저장하는 버퍼(buffer)의 부담을 줄이기 위해, 처음 슬라이스(slice)의 컨텍스트 정보가 뒤따라 오는 슬라이스(slice)의 부호화/복호화에 사용될 수도 있다.
서브그룹 바운딩 박스(Subgroup bounding box) 바깥에 있는 노드는 비점유(non-occupied) 되었다고 가정될 수 있다. 즉, 각 노드의 지오메트리 포지션(geometry position) 정보를 코딩할 때 각 노드가 포함되는 슬라이스(slice) 내에 존재하는 노드들, 즉, 같은 서브 그룹(subgroup)에 속한 노드들을 이웃(neighbor)으로 삼을 수 있으며, 이를 기반으로 코딩 대상 노드의 이웃 점유(neighbor occupancy) 정보가 판단될 수 있다. 이 때, 빠른 구현을 위해 주변부 노드의 어큐판시(occupancy) 정보가 아틀라스(Atlas)에 저장되어 사용될 수 있다. 아틀라스(Atlas) 내의 노드 어큐판시(occupancy) 정보를 사용할 때, 현재 노드가 속해있는 서브그룹(subgroup)의 바운딩 박스(bounding box)의 바운딩 박스 맥스(bbox_max), 바운딩 박스 미니멈(bbox_min) 범위 내에 존재하는 노드인지 여부를 추가적으로 판단함으로써 서브 그룹(subgroup) 내에 속한 노드들만 선택적으로 사용할 수 있다. 이는 노드를 코딩할 때 다른 서브그룹에 속한 주변 노드 정보를 사용하지 않도록 함으로써 레이어 그룹(layer-group) 내에서 각 서브그룹을 독립적으로 코딩할 수 있도록 보장한다.
컨텍스트 참조(Context reference) 정보의 연속성을 사용하기 위해 각 노드의 레이어 그룹 인덱스(layer-group index) 및 서브그룹 인덱스(subgroup index)를 판단하고, 각 인덱스(index)에 따른 참조 컨텍스트(reference context)를 각 서브그룹(subgroup)이 시작하는 시점에서 컨텍스트 정보의 초기값으로 사용할 수 있다. 인코딩(Encoding) 과정에서 노드는 서브그룹(subgroup) 순서와 상관없이 존재할 수 있는데, 인코더 컨텍스트 스테이트(encoder context state)를 저장하고 로드하는 과정을 통해 서브그룹(subgroup) 내에서 컨텍스트 정보를 연속적으로 사용하도록 보장할 수 있다.
실시예들에 따른 송수신 장치는 트리 구조의 뎁스(depth) 가 변경되는 시점에서 레이어 그룹(layer-group)이 변경되는지 판단하고, 그에 따라 서로 다른 동작을 수행할 수 있다.
트리 구조(예를들면, 옥트리 또는 LOD)에 포함된 노드 간의 부모 노드, 자식 노드 관계는 하위 레벨의 노드와 상위 레벨의 노드 간 연결 관계로 표현될 수 있다. 그리고, 일정한 수의 노드들을 포함하는 박스 영역은 레이어 그룹 또는 서브 그룹을 나타낼 수 있다. 레이어 그룹 또는 서브 그룹은 하나 또는 그 이상의 슬라이스와 대응될 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 장치/방법은 레이어 그룹, 서브그룹 또는 슬라이스를 부호화/복호화 시 참조 레이어 그룹, 참조 서브그룹 또는 참조 슬라이스를 기반으로 컨텍스트 정보를 로드하여 부호화/복호화 할 수 있다. 즉, 그룹핑된 포인트 클라우드 데이터는 컨텍스트 정보에 기반하여 인코딩/디코딩 될 수 있다.
실시예들에 따른 송수신 장치/방법은 레이어 그룹 또는 서브그룹에 속한 포인트 클라우드 데이터에 대하여 산술부호화를 수행하고 컨텍스트(Context) 정보를 저장(save)할 수 있고, 레이어 그룹 또는 서브그룹에 속한 포인트 클라우드 데이터에 대하여 산술부호화를 수행하기 위해 저장된 컨텍스트 정보를 불러오기(load) 할 수 있다.
실시예들에 따른 송수신 장치/방법은 레이어 그룹, 서브그룹 또는 슬라이스에 속하는 포인트 클라우드 데이터를 부호화/복호화 시, 참조 레이어 그룹, 참조 서브그룹 또는 참조 슬라이스의 저장된 컨텍스트를 불러오기(load)하여 부호화/복호화를 수행할 수 있다. 이때, 참조 레이어 그룹, 참조 서브그룹 또는 참조 슬라이스는 부호화/복호화 할 레이어 그룹, 서브그룹 또는 슬라이스에 속하는 노드들의 부모에 해당하는 노드들을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 장치/방법은 제1 그룹에 대한 컨텍스트 정보를 기반으로 제2 그룹을 인코딩/디코딩하고, 제2 그룹의 컨텍스트 정보를 저장한다. 저장된 제2 그룹의 컨텍스트 정보는 제3 그룹을 인코딩/디코딩 하기위해 사용될 수 있다. 이때, 제1그룹 내지 제3그룹은 임의의 레이어들을 기반으로 그룹핑된 그룹일 수 있다. 또한, 제1그룹은 제2그룹보다 하위 레이어에 해당하는 그룹일 수 있고, 보다 상세하게는 제1그룹은 제2그룹의 부모에 해당하는 그룹일 수 있다. 하위 레벨의 레이어에 속한 노드들은 상위 레벨의 레이어에 속한 노드들의 부모에 해당하는 노드들일 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 장치/방법은 부모 레이어 그룹, 부모 서브그룹 또는 부모 슬라이스의 컨텍스트를 저장하고, 저장된 컨텍스트를 자식 레이어 그룹, 자식 서브그룹 또는 자식 슬라이스를 부호화/복호화 시 사용할 수 있다. 부모 그룹 또는 슬라이스는 자식 그룹 또는 슬라이스보다 트리 구조에서 하위 레벨에 위치하고, 부모 그룹(레이어 그룹, 서브그룹)/슬라이스에 속한 노드가 자식 그룹/슬라이스에 속한 노드와 부모-자식 관계에 해당할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치/방법은 트리 구조(예를 들면, 옥트리 또는 LOD)의 뎁스 또는 레벨이 시작될 때마다, 또는 레이어 그룹(또는, 서브그룹, 슬라이스)의 시작 지점이나 레이어 그룹(또는, 서브그룹, 슬라이스)이 연속되는 옥트리 뎁스에서 컨텍스트(context), 이웃 탐색 범위(neighbor search range), 플러너 버퍼(planar buffer) 정보를 설정 또는 초기화할 수 있다. 트리 구조의 뎁스(또는, 레이어)가 시작될 때라는 것은 트리 구조의 뎁스 (또는, 레이어)에서 가장 왼쪽에 있는 노드에 도달한 때를 나타낸다. 같은 그룹(레이어 그룹 또는 서브그룹, 슬라이스) 내에서 트리 구조(옥트리 또는 LOD 구조)의 뎁스(또는, 레벨)이 변하는 경우에는 전술한 정보의 초기화 또는 설정이 수행되지 않을 수 있다.
실시예들은 포인트 클라우드 데이터의 부호화 및 복호화 시 레이어 그룹, 서브그룹 또는 슬라이스 간의 연관성을 기반으로 참조 레이어 그룹, 참조 서브그룹 또는 참조 슬라이스의 컨텍스트를 연속하여 현재 레이어 그룹, 서브그룹 또는 슬라이스를 부호화/복호화할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터의 송수신 장치/방법은 참조 레이어 그룹, 참조 서브그룹 또는 참조 슬라이스와 관련된 정보를 이용하여 비트스트림의 압축 효율을 향상시킨다.
컨텍스트 연속성을 적용한다는 것은 부호화/복호화 시 연관성이 있는 참조 레이어 그룹, 참조 서브그룹 또는 참조 슬라이스의 컨텍스트 정보(컨텍스트 모델(context model) 또는 산술부호화 확률 모델(arithmetic model), 확률 구간 정보)를 연속하여 사용하는 것을 의미할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 장치/방법은 포인트 클라우드 데이터의 부호화/복호화 시 현재 그룹(레이어 그룹 또는 서브그룹) 또는 슬라이스와 연관성이 있는 참조 그룹(참조 레이어 그룹 또는 참조 서브그룹) 또는 참조 슬라이스를 기반으로 컨텍스트를 연속하여 사용할 수 있다. 컨텍스트의 연속성을 이용할 수 있는지 여부(슬라이스 또는 그룹 간 연관성이 있는지 여부)는 시그널링 정보로 정의될 수 있다. 실시예들에 따른 송수신 장치/방법은 현재 슬라이스 또는 그룹의 부호화/복호화 시, 현재 참조 슬라이스 또는 참조 그룹이 있는 경우, 참조 슬라이스 또는 참조 그룹의 컨텍스트 정보를 이용하여 현재 슬라이스 또는 현재 그룹을 부호화/복호화 할 수 있다. 즉, 컨텍스트 연속성을 적용하여 현재 슬라이스 또는 그룹을 부호화/복호화 할 수 있다.
실시예들에 따른 컨텍스트 정보는 포인트 클라우드 데이터, 예를 들어, 지오메트리 데이터 및/또는 어트리뷰트 데이터를 도4 및 도11의 아리스메틱 인코더 및/또는 아리스메틱 디코더에 의해 인코딩 및/또는 디코딩 시 생성되는 부가 정보를 의미할 수 있다. 실시예들에 따른 인코딩 및/또는 디코딩 시 현재 포인트 클라우드 데이터를 인코딩/디코딩할 때 이전 포인트 클라우드 데이터로부터 산출된 컨텍스트 정보에 기반하여 현재 포인트 클라우드 데이터를 효율적으로 압축하고 복원할 수 있다.
이하, 산술 부호화에 대하여 설명한다.
산술 부호화는 무손실 압축에 사용되는 엔트로피 부호화 알고리즘 가운데 하나이다. 산술 부호화는 전체 메시지를 하나의 실수 n으로 대체할 수 있다.
산술 부호화는 0.0~1.0 구간을 메시지에 출현하는 기호들의 출현 확률을 기반으로 나눌 수 있다. 예를 들어, 메시지에서 “”기호의 출현 확률이 60%, “”기호의 출현 확률이 20%, “”기호의 출현 확률이 20%인 경우, 처음 단계에서 0.0~1.0 구간은 “”기호의 출현 확률을 나타내는 0.0~0.6 구간, “”기호의 출현 확률을 나타내는 0.6~0.8 구간, “”기호의 출현 확률을 나타내는 0.8~1.0 구간으로 나누어질 수 있다. 이때, 0.0~1.0과 같은 확률 구간을 나누는 비율을 확률 모델(또는 확률 모드) 또는 컨텍스트 모델(context model)이라고 한다.
예를 들어, 기호 “”를 산술부호화하는 경우, 첫번째로 부호화하는 기호가 “”이므로 0.0~0.6 구간에 해당하고, 그 다음 단계에서 “”에 해당하는 0.0~0.6 구간은 다시 60%, 20%, 20% 비율로 나누어진다. 따라서, 0.0~0.6 구간은 0.0~0.36 구간, 0.36~0.48 구간, 0.48~0.6 구간으로 나누어질 수 있다. 그 다음, 두번째로 부호화하는 기호는 “”이므로 0.36~0.48 구간에 해당한다. “”에 해당하는 0.36~0.48 구간을 60%, 20%, 20% 비율로 또 나누면, 0.36~0.432 구간, 0.432~0.456 구간 및 0.456~0.48 구간으로 나누어질 수 있다. 그 다음, 세번째로 부호화하는 기호는 “”이므로 0.456~0.48 구간에 해당한다. 즉, 산술 부호화는 부호화하는 기호와 대응하는 구간을 확률 모델 또는 컨텍스트 모델에 따라 다시 나누고, 그 다음에 부호화하는 기호에 따라 나누어진 구간들 중 어느 하나를 선택한다. 이 과정을 반복함으로써 산술 부호화가 진행된다.
위의 예에서, 메시지 “”를 부호화한 후 도출된 확률구간은 0.456~0.48 구간에 해당한다. 따라서, 메시지 “”는 해당 구간 내에 있는 실수 값으로 부호화될 수 있다. 예를 들어, 실수 0.47은 “”를 나타낼 수 있다. 0.47값은 실시예들에 따른 복호화기로 전달되며, 복호화기는 컨텍스트 모델에 따라 나뉘어진 확률 구간에서 0.47값이 어떤 확률 구간에 속하는 지 확인함으로써 해당 확률 구간에 대응하는 기호로 메시지를 복호화할 수 있다.
확률 모델(또는 확률 모드) 또는 컨텍스트 모델은 산술 부호화 알고리즘에 따라 초기에 정해진 모델이 사용되거나, 부호화/복호화 시 기호들의 출현 확률을 탐색하여 설정된 모델일 수 있다. 확률 모델 또는 컨텍스트 모델은 부호화/복호화 과정에서 업데이트될 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 장치에서 부호화/복호화 시 컨텍스트 연속성을 적용한다는 것은, 참조 슬라이스 또는 참조 그룹을 산술 부호화(arismetic coding)하여 산출된 확률 구간에 연속하여 현재 슬라이스 또는 현재 그룹을 부호화하는 것을 나타낸다. 예를 들어, 참조 슬라이스를 산술 부호화하면서 마지막으로 도출된 확률 구간이 0.456~0.48 구간인 경우, 해당 0.456~0.48 구간을 다시 컨텍스트 모델 또는 확률 모델에 따라 나누어 현재 슬라이스를 연속하여 부호화할 수 있다. 즉, 슬라이스 또는 그룹(레이어 그룹 또는 서브그룹)마다 확률 구간 또는 컨텍스트 모델이 초기화되는 것이 아니라, 연관성 탐색에 의하여 도출된 참조 슬라이스의 확률 구간에 연속하여 현재 슬라이스를 부호화/복호화 할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터의 송수신 장치/방법은 부호화/복호화 시 CABAC(Context-adaptive binary arithmetic coding)을 사용할 수 있다. 슬라이스 또는 그룹의 산술 부호화에 사용하는 컨텍스트 모델(또는 확률 모드)은 슬라이스 또는 그룹마다 초기화되거나, 연관성 있는 참조 슬라이스 또는 참조 그룹에서 사용된 확률 모드가 현재 슬라이스 또는 현재 그룹에서 다시 사용될 수 있다.
또한, 연관성 있는 참조 슬라이스에서 도출된 확률 구간에 연속하여 현재 슬라이스를 부호화하거나, 확률 구간 정보를 이용해 현재 슬라이스를 복호화할 수 있다. 슬라이스 간 유사한 특성을 가진 경우, 확률 모드를 다시 사용하면 심볼 간 중복성을 활용할 수 있으므로 압축 효율이 높아진다. 참조 슬라이스에서 사용된 확률 모드와 동일한 확률 모드를 사용하는 것은 참조 슬라이스의 컨텍스트 모델을 사용한다는 것과 동일한 의미를 나타낸다. CABAC 외에 arithmetic coding, Huffman coding 또는 Range coding 방식의 경우에도 참조 슬라이스의 확률 모드 또는 컨텍스트 모델을 다시 사용할 수 있다.
인코더 과정(encoder process)
레이어 그룹 슬라이싱 인코더에 대한 입력은 포인트 클라우드 데이터와 레이어 그룹 슬라이싱의 구조 정보를 설명하는 파라미터들이다. 각 트리 뎁스(depth)의 시작에서 목표 트리 뎁스의 레이어 그룹은 레이어 그룹 구조 파라미터들을 사용하여 결정될 수 있다. 레이어 그룹 인덱스와 함께, 각 노드의 서브그룹 인덱스는 서브그룹 바운딩 박스를 사용하여 결정될 수 있다. 노드에 대한 서브그룹의 변경되면, 이전 서브그룹 인코더에서 사용했던 컨텍스트 상태(context states)와 버퍼(buffers)가 저장되고 현재(current) 서브그룹 인코더의 컨텍스트 상태와 버퍼가 로드된다. 각 서브그룹에 대해 별도의 인코더가 사용되는 경우, 컨텍스트 상태가 서브그룹 내에서 계속될 수 있다. 또한, 이웃 노드가 현재 노드와 동일한 서브그룹에 속하도록 제한하기 위해 지오메트리 어큐판시 아틀라스의 범위는 아틀라스 경계(atlas boundary) 위에 서브그룹 경계를 고려하여 업데이트될 수 있다. 두 방법 모두 이웃 서브그룹의 노드 정보 없이 각각의 코딩된 비트스트림이 독립적으로 디코딩될 수 있도록 한다. 이 과정은 모든 트리 뎁스의 모든 노드에 대하여 재귀적으로(recursively) 수행될 수 있다. 대상 트리 뎁스의 노드 끝에 도달하면 각 레이어 그룹의 서브그룹과 일대일로 매치되는 미세 입도 슬라이스(FGS, fine granularity slices)가 생성된다. 이하, 독립적인 디코딩에 사용되는 기술이 코드로 설명된다.
Save and load encoder(with layer-group and subgroup determination)
실시예들에 따른 각 서브그룹의 독립적인 디코딩을 보장하기 위해서, 인코더 상태(Encoder state, 또는 컨텍스트 정보)를 저장하고 불러오는 것이 필요하다. 유연한 서브그룹 분할을 제공하기 위해 이 프로세스는 트리 레이어의 각 노드에 대해 수행될 수 있다.
각 트리 레이어에 대해 트리 레이어의 레이어 그룹이 결정되고 레이어 그룹 내의 모든 트리 뎁스에 대하여 고정된다. 레이어 그룹은 연속된 트리 레이어의 집합이므로 레이어 그룹 인덱스는 레이어 그룹의 시작 부분에서 변경된다. 정해진 레이어 그룹과 함께 서브그룹이 결정된다. 서브그룹은 서브그룹 바운딩 박스 내에 묶인 노드들의 집합이므로, 노드의 서브그룹은 노드의 위치와 서브그룹 바운딩 박스를 비교하여 찾아진다. 서브그룹 또는 레이어 그룹이 변경될 때마다 이전 서브그룹의 인코더 상태(또는, 컨텍스트 정보)는 나중에 사용할 수 있도록 저장되고 현재 서브 그룹의 인코더 상태(또는, 컨텍스트 정보)는 지속적인 인코딩을 위해 로드된다.
이하, 코드를 개시한다.
for (depth = 0; depth < maxDepth; depth++) {
// 실시예들에 따른 송수신 방법/장치는 트리 구조의 뎁스 0부터 최대 뎁스까지 다음을 수행할 수 있다.
// determine layer-group index, 레이어 그룹 인덱스를 결정한다.
if (depth == 0) {
// 뎁스가 0인 경우 트리 구조의 시작 지점이고, 레이어 그룹의 시작 지점을 의미한다.
curLayerGroupId = 0;
curSubgroupId = 0;
//현재 레이어그룹 인덱스(curLayerGroupId), 현재 서브그룹 인덱스(curSubgroupId)를 초기화한다. 현재 레이어 그룹을 나타내는 레이어 그룹의 인덱스 및 서브 그룹의 인덱스를 초기화한다.
load current context state;
//현재 컨텍스트 상태 정보를 불러오기 한다.
sum_layers = numLayersPerLayerGroup[curLayerGroupId];
}
else if (depth == sum_layers) {
// 레이어들 수를 합산한 값(sum_layers)과 뎁스가 같으면, 레이어 그룹이 변경되는 지점을 나타낸다.
prevLayerGroupId = curLayerGroupId++;
// 레이어 그룹이 변경되므로, 현재 레이어 그룹의 인덱스 값은 이전 레이어 그룹의 인덱스 값이 되고, 현재 레이어 그룹 인덱스의 값이 1씩 증가한다.
prevSubgroupId = curSubgroupId;
curSubgroupId = 0;
// 현재 서브그룹 인덱스는 이전 서브그룹 인덱스가 되고, 새로운 레이어 그룹에서 서브그룹 인덱스는 0으로 초기화된다.
save previous encoder state;
load current encoder state;
// 이전 인코더의 컨텍스트 정보(인코더 상태 정보)를 저장하고, 현재 인코더의 컨텍스트 정보(인코더 상태 정보)를 불러오기 한다.
sum_layers += numLayersPerLayerGroup[curLayerGroupId];
}
else if (numSubgroupsMinus1[curLayerGroupId] > 0) {
// 레이어 그룹(layer-group)이 변경되지 않고 뎁스(octree depth) 가 증가하는 경우를 나타낸다.
prevSubgroupId = curSubgroupId;
curSubgroupId = 0;
// 레이어 그룹 인덱스(layer-group index)를 유지하고, 현재 서브그룹 인덱스가 이전 서브그룹 인덱스로 되며, 현재 서브그룹 인덱스(curSubgroupId)는 0으로 초기화된다. 뎁스의 변경으로 서브그룹(subgroup)이 변경된다.)
// 서브 그룹(subgroup)이 사용되는 경우 초기화(initialize) 가 필요하다.
save previous encoder state;
reload current encoder state;
// 이전 인코더 컨텍스트 스테이트(encoder context state)를 저장한다.
// 현재 인코더 컨텍스트 스테이트(encoder context state)를 로드한다. 이때, 레이어 그룹 인덱스(layer-group index) 와 서브그룹 인덱스(subgroup index)에 따른 레퍼런스 컨텍스트(reference context)로 초기화할 수도 있다.)
}
for (all nodes in curLayerGroupId) {
// 현재 레이어 그룹에 속하는 모든 노드들에 대하여 서브그룹 인덱스를 정한다.
if (!(nodePos >= bbox_min && nodePos < bbox_max)) {
for (i = 0; i<=numSubgroupsMinus1[curLayerGroupId]; i++) {
// 레이어 그룹에 해당하는 서브그룹의 개수만큼 i번 반복문을 수행한다.
if (nodePos >= bbox_min[i] && nodePos < bbox_max[i ]){
// 노드의 위치가 서브그룹의 바운더리 최소값 이상이고, 서브그룹의 바운더리 최대값 미만인 경우, 노드가 해당 서브그룹에 포함됨을 나타낸다.
prevSubgroupId = curSubgroupId;
curSubgroupId = i;
// 현재 서브그룹 인덱스는 이전 서브그룹 인덱스가 되고, 현재 서브그룹 인덱스는 i로 정해진다.
save previous encoder state;
// save and load encoder state, 이전 인코더 컨텍스트 정보를 저장한다.
if (first node of the current subgroup)
load reference encoder state;
// 현재 서브그룹에 속하는 첫 번째 노드인 경우, 참조 인코더 스테이트(reference encoder state, 또는 참조 컨텍스트 정보)를 불러오기 한다.
else
reload current encoder state;
// 현재 서브그룹에 속하는 첫 번째 노드가 아닌 경우, 현재 인코더 스테이트(current encoder state, 또는 현재 컨텍스트 정보)를 다시 불러오기 한다.
break;
} } } }
}
코드의 내용에 따라 실시예들에 따른 송수신 장치/방법은 서브그룹 간 또는 레이어 그룹 간 컨텍스트 스테이트(또는, 컨텍스트 정보)를 참조하여 포인트 클라우드 데이터를 인코딩 또는 디코딩할 수 있다. 이때, 실시예들에 따른 송수신 장치/방법은 노드의 위치를 나타내는 정보와 서브그룹의 바운딩 박스 정보를 비교함으로써, 노드가 서브그룹에 해당하는지 여부를 판단할 수 있다. 그리고, 노드가 서브그룹에 해당하는지 여부를 기반으로 컨텍스트 정보를 참조할 수 있다.
실시예들에 따른 송수신 장치/방법은 지오메트리 어큐판시 아틀라스(geometry occupancy atlas)를 업데이트 할 수 있다.
지오메트리 어큐판시 아틀라스에서 서브그룹 바운더리(boundary)를 고려하기 위해, MortonMap3D 클래스에 _maxRange 및 _minRange가 정의될 수 있다. 아틀라스가 서브그룹에 있는 경우, 최소 범위와 최대 범위는 각각 0 및 큐브의 가장자리 길이로 설정될 수 있다. 서브그룹의 최소 바운더리가 아틀라스 최소값보다 큰 경우, _minRange는 서브그룹 바운더리의 최소값으로 설정될 수 있다. 서브그룹의 최대 바운더리가 아틀라스의 최대값보다 작은 경우, _maxRange는 서브그룹 바운더리의 최대값으로 설정될 수 있다. 이러한 범위를 이용하여 서브그룹 바운더리 박스와 겹치는 아틀라스 부분을 활성시키고, 활성 영역의 노드들이 이웃으로 사용될 수 있다. 이것은 FGS(fine-granularity slice)가 이웃 서브그룹의 노드 없이 디코딩될 수 있도록 보장한다.
class MortonMap3D {
setRange( ) {
for (m = 0; m < 3; m++) {
// _maxRange
if (bboxMax < atlasOrigin + _cubeSize)
_maxRange[m] = bboxMax - atlasOrigin;
else
_maxRange[m] = _cubeSize;
// _minRange
if (bboxMin > atlasOrigin)
_minRange[m] = bboxMin - atlasOrigin;
else
_minRange[m] = 0;
} }
}
도 25를 참조하면, 실시예들에 따른 송신 장치/방법은 레이어 그룹을 정하고(S2501), 레이어 그룹에 속하는 서브그룹을 정할 수 있다(S2502). 그리고, 서브그룹이 변경되었는지 여부를 판단(S2503)하여, 서브그룹이 변경된 경우, 컨텍스트 스테이트 정보를 저장하고, 불러오기 할 수 있다(S2504). 그리고, 지오메트리 어큐판시 아틀라스를 업데이트한다(S2505). 서브그룹이 변경되지 않은 경우, 곧바로 지오메트리 어큐판시 아틀라스를 업데이트할 수 있다(S2505).
레이어 그룹을 정하는 단계(S2501)와 서브그룹을 정하는 단계(S2502), 서브그룹의 변경 여부를 판단하는 단계(S2503) 및 아틀라스를 업데이트 하는 단계(S2505)는 전술한 코드 기재를 따라 수행될 수 있다.
실시예들에 따른 송수신 장치/방법은 노드의 위치를 나타내는 정보와 서브그룹의 바운딩 박스 정보(최소값 및 최대값)를 비교하여 노드가 속하는 서브그룹을 판단할 수 있다. 따라서, 해당 노드가 속하는 서브그룹과 레이어 그룹을 기반으로 컨텍스트 정보를 로드하여 해당 노드를 부호화 또는 복호화할 수 잇고, 다른 서브그룹 또는 레이어 그룹의 저장된 컨텍스트 정보를 참조하여 해당 노드를 부호화 또는 복호화할 수 있다.
노드를 인코딩하고(S2506), 해당 노드가 서브그룹 내에서 마지막인지 여부를 판단하여(S2507) 그 결과에 따라 레이어 그룹 또는 서브그룹에 해당하는 모든 노드(또는, 포인트)에 대하여 전술한 과정을 반복 수행할 수 있다. 트리구조의 해당 뎁스에서 노드를 모두 인코딩하면, 해당 뎁스가 트리구조의 마지막인지 여부를 판단하고(S2508) 그 결과에 따라 다음 뎁스에 대하여 전술한 과정을 반복 수행할 수 있다.
데이터 유닛 헤더를 생성하여 컨텍스트 정보의 참조 관계에 대한 시그널링 정보를 생성하고, 실시예들에 따른 수신 장치/방법은 해당 시그널링 정보에 기초하여 포인트 클라우드 데이터를 디코딩할 수 있다.
도26은 실시예들에 따른 디코딩 방법을 나타낸다.
도 26의 레이어 그룹 및 서브그룹 기반의 포인트 클라우드 데이터 디코딩은 도 1의 수신 장치, 도 2의 디코딩, 도 11의 수신 장치/방법, 도 13의 수신 장치/방법, 도 14의 디바이스들, 도 15의 디코더, 도 24의 디코더, 도 31 내지 도33의 디코더, 도 35의 송수신 방법에 의하거나 그들의 조합에 의하여 수행될 수 있다.
지오메트리 디코더 과정(geometry decoder process)
첫번째 미세 입도 슬라이스(FGS, fine_granularity slice)에 대한 레이어 그룹 슬라이싱 참조 SW의 디코딩 과정은 파라미터 세트를 파싱하고, 데이터 유닛 헤더를 파싱 및 데이터 유닛을 디코딩하는 단계를 포함한다. 레이어 그룹 슬라이싱이 활성화된 경우, 뒤따르는(following) 디펜던트 지오메트리 데이터 유닛(dependent geometry data unit)은 동일한 슬라이스 ID를 가진 경우 첫번째 슬라이스에 대한 FGS로 고려될 수 있다. 부모(parent) 서브그룹과 자식(child) 서브그룹 간의 노드 상속 및 컨텍스트 참조를 고려하여, FGS의 순서는 layer_group_id 및 subgroup_id에 의해 오름차순으로 정렬되는 것으로 가정된다.
디펜던트 데이터 유닛을 디코딩하기 이전에, 이전 슬라이스의 컨텍스트 스테이트, 출력 노드들 및 레이어 그룹 파라미터들이 다음 슬라이스들을 위하여 버퍼에 저장된다. 실시예들에 따른 디코딩 시, 디펜던트 데이터 유닛 헤더를 파싱한 후, 서브그룹 바운더리 박스가 현재 서브그룹 바운더리 박스의 상위 집합(superset)인 서브그룹을 찾아 현재 서브그룹의 부모를 감지할 수 있다. 부모 서브그룹이 결정되면, 현재 디펜던트 데이터 유닛의 부모 노드들이 선택된다. 선택된 노드들을 디코딩 과정의 초기 노드로 사용함으로써 현재 디펜던트 데이터 유닛은 현재 레이어 그룹에 의해 커버되는 트리 레이어까지 디코딩된다. 디펜던트 데이터 유닛의 디코딩 과정은 지오메트리 비트스트림이 끝날 때까지 재귀적(recursively)으로 수행된다.
실시예들에 따른 디펜던트 데이터 유닛은 노드, 서브그룹 또는 레이어 그룹과 대응할 수 있다.
이하, 부모 서브그룹과 부모 노드를 찾기 위한 과정이 설명된다.
부모 서브그룹 탐지(detection)
미세 입도 슬라이스들을 디코딩 시, 레이어 그룹 경계 내에서 연속적인 디코딩을 제공하기 위하여 부모 서브그룹의 노드들이 자식 서브그룹들의 입력으로 사용될 수 있다. 이것은 레이어 그룹 슬라이싱의 계층적인 구조에 기인한 것이므로, 부모-자식(parent-child) 공간(spatial) 관계(relationship)를 사용하여 유발될 수 있다. 자식 서브그룹은 부모 서브그룹의 하위 집합이고, 자식 서브그룹의 바운딩 박스는 동일한 레이어 그룹 내에 다른 자식 서브그룹의 바운더리 박스와 공간적으로 배타적이다.
이러한 관계에 기초하여, 부모 서브그룹의 슬라이스는 현재 슬라이스의 공간적 상위 집합(superset)을 찾음으로써 탐지될(detected) 수 있다. 데이터 유닛 헤더에 시그널되는 subgroup_bbox_origin 및 subgroup_bbox_size를 사용하여 이전 레이어 그룹 레벨의 서브그룹의 바운딩 박스 정보와 비교함으로써 부모 서브그룹이 찾아질 수 있다.
이하, 부모 서브그룹을 탐색하는 코드를 기재한다.
parentLayerGroup = curLayerGroup - 1;
// 현재 레이어 그룹의 인덱스 값에서 1을 뺀 값이 부모 레이어 그룹의 인덱스 값이 된다.
for (i = 0; i < numSubgroups[parentLayerGroup]; i++) {
// 부모 레이어 그룹에 속하는 서브그룹의 개수만큼 반복문이 수행된다.
if (_bboxMin[parentLayerGroup][i] <= curBboxMin
&& _bboxMax[parentLayerGroup][i] > curBboxMin) {
// 현재 바운딩 박스의 최소 및 최대 값과 부모 레이어 그룹에 속하는 서브그룹의 바운딩 박스의 최소 및 최대 값을 비교한다.
parentSubgroup = i;
// 현재 서브그룹의 바운딩 박스가 부모 레이어 그룹에 속하는 서브그룹의 바운딩 박스에 속하는 경우, 부모 서브그룹의 인덱스가 i로 정해진다.
break;
}
}
위 코드에 따르면, 실시예들에 따른 수신 장치/방법은 현재 서브그룹의 부모 서브그룹을 탐색하기 위하여, 현재 서브그룹의 바운더리 박스 정보와 다른 서브그룹들의 바운더리 박스 정보를 비교하여 다른 서브그룹들 중 어떤 서브그룹이 현재 서브그룹의 부모 서브그룹인지 탐색할 수 있다. 그리고, 현재 서브그룹을 디코딩하기 위하여 부모 서브그룹의 컨텍스트 정보를 참조하므로써 효율적인 디코딩을 수행할 수 있다.
또한, 효율적인 디코딩을 위해서 부모 서브그룹 인덱스(parent subgroup index)를 찾을 때 시작 지점을 이전 부모 서브그룹(parent subgroup)으로 지정할 수 있다. 이는 슬라이스(slice)가 레이어그룹(layer-group) 및 서브그룹(subgroup)이 증가하는 방향으로 정렬되어 있다는 가정에 기반한 것이며, 필요한 경우 슬라이스 리오더링(slice reordering)을 추가할 수 있다.
이하, 부모 서브그룹을 탐색하는 코드를 기재한다.
parentLayerGroup = curLayerGroup - 1;
if (beginning of the layer-group)
start = _prevParentSubgroupStart;
else
start = _prevParentSubgroup; // 레이어 그룹의 시작 지점이 아닌 경우, 이전 부모 서브그룹부터 탐색을 시작한다.
for (i = start; i < numSubgroups[parentLayerGroup]; i++) {
if (_bboxMin[parentLayerGroup][i] <= curBboxMin
&& _bboxMax[parentLayerGroup][i] > curBboxMin) {
parentSubgroup = i;
break;
}
}
_prevParentSubgroup = parentSubgroup;
부모 노드 선택 입력(input parent node selection)
디펜던트 슬라이스들을 디코딩 시, 부모 서브그룹의 출력 노드들이 자식 서브그룹의 디코딩을 위한 입력(input)으로 사용될 수 있다. 부모 서브그룹과 자식 서브그룹의 서브그룹 바운딩 박스들이 동일하면, 부모 서브그룹에 의하여 생성된 모든 노드들이 사용된다. 다른 한편, 자식 서브그룹의 서브그룹 바운딩 박스(subgroup bounding box)가 부모 서브그룹의 하위 집합인 경우, 실시예들에 따른 디코더는 실제 부모 노드들을 선택할 필요가 있다. 부모 노드들을 찾기 위해, 부모 서브그룹의 각 노드들은 자식 서브그룹의 경계 바운딩 박스(Boundary bounding box)와 비교될 수 있다.
이하, 부모 노드들을 탐색하는 코드를 기재한다.
for (node = inNodes.begin(); node != inNodes.end(); node++) {
if (node.Pos >= bbox_min && node.Pos < bbox_max)
fifo.emplace_back(node);
else
continue;
}
부모 노드 선택의 효율성을 높이기 위하여, 각 노드의 선택 여부를 사용할 수 있다. 이는 하나의 부모 노드가 하나의 서브그룹에만 포함될 수 있다는 조건에 기반한 것이다.
또한, 부모 서브그룹 바운딩 박스(parent subgroup bounding box)가 현재 서브그룹 바운딩 박스(current subgroup bounding box)와 같은 경우(origin, size), 부모 서브그룹(parent subgroup)의 모든 노드가 현재 서브그룹(current subgroup)의 부모 노드(parent node)가 될 수 있다. 이 경우, 부모 노드 선택(parent node selection) 과정을 생략하여 디코더 효율을 높일 수 있다.
for (node = inNodes.begin(); node != inNodes.end(); node++) {
if ( node.IsSelectedFlag == false &&
(node.Pos >= bbox_min && node.Pos < bbox_max)) {
fifo.emplace_back(node);
node.IsSelectedFlag = true;
}
else
continue;
}
도26을 참조하면, 실시예들에 따른 수신 장치/방법은 데이터 유닛 헤더를 파싱하는 단계와 데이터 유닛을 파싱하는 단계를 포함한다. 데이터 유닛은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터를 포함하고, 데이터 유닛 헤더는 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하기 위해 필요한 파라미터 정보들을 포함할 수 있다. 이때, 파라미터 정보들은 도 28 내지 도30에 기재된 정보일 수 있다. 데이터 유닛은 레이어 그룹 또는 서브그룹에 매칭 가능한 슬라이스와 대응할 수 있다.
도26을 참조하면, 실시예들에 따른 수신 장치/방법은 레이어 그룹 슬라이싱이 활성화되었는지 여부를 판단(S2601)하고, 그 결과에 대응하여 다르게 동작할 수 있다. 레이어 그룹 슬라이싱(layer-group silcing)이 수행되는 경우, 레이어 그룹 파라미터들과 버퍼를 업데이트하고(S2602), 디펜던트 데이터 유닛 헤더를 파싱(S2603)할 수 있다. 그리고, 실시예들에 따른 수신 장치/방법은 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하기 위하여 부모 서브그룹을 탐지하고(S2604), 부모 노드 입력을 선택할 수 있다(S2605). 그리고, 디펜던트 데이터 유닛을 파싱하고(S2606), 비트스트림의 마지막 부분인지 여부를 확인하여(S2607), 포인트 클라우드 출력을 생성할 수 있다(S2608).
도26에서 설명하는 부모 서브그룹을 탐지하는 단계(S2604)와 부모 노드 입력을 선택하는 단계(S2605)는 전술한 코드에 의하여 수행될 수 있다.
도27은 실시예들에 따른 비트스트림 구성을 나타낸다.
실시예들에 따른 방법/장치는 도27과 같은 비트스트림을 생성할 수 있다. 비트스트림은 인코딩된 지오메트리 데이터 및 어트리뷰트 데이터를 포함하고, 파라미터 정보를 포함할 수 있다.
파라미터 정보는 도15 내지 도26에서 설명된 레이어 구성에 대한 슬라이스 구조 및 스케일러블 전송을 위한 시그널링 정보를 포함할 수 있다.
파라미터 정보에 관한 신택스 및 시맨틱스(Syntax and semantics)는 다음과 같다.
실시예들에 따르 분리된 슬라이스에 대한 정보를 아래와 같이 비트스트림의 파라미터 세트(parameter set) 및 SEI 메시지(message)에 정의할 수 있다.
비트스트림은 시퀀스 파라미터 세트(sequence parameter set, SPS), 지오메트리 파라미터 세트(geometry parameter set, GPS), 어트리뷰트파라미터 세트(attribute parameter set, APS)및 지오메트리 슬라이스 헤더(geometry slice header) 및 어트리뷰트 슬라이스 헤더(attribute slice header) 등을 포함할 수 있다. 지오메트리 슬라이스 헤더는 지오메트리 데이터 유닛 헤더(geometry data unit header)로 지칭되고, 어트리뷰트 슬라이스 헤더는 어트리뷰트 데이터 유닛 헤더(attribute data unit header)로 지칭될 수 있다. 즉, 슬라이스는 데이터 유닛(data unit)으로 지칭될 수 있다.
파라미터 정보들은 시그널이 전달되는 위치에 따라 서로 다른 의미를 가질 수 있는데, SPS에 정의되는 경우 시퀀스 전체에 동일하게 적용될 수 있으며, GPS에 정의되는 경우 위치 복원에 사용됨을 나타낼 수 있다. APS에 정의되는 경우 속성 복원에 적용됨을 나타낼 수 있으며, TPS에 정의되는 경우 tile 내의 포인트에 대해서만 해당 시그널링 적용됨을 나타낼 수 있다. 슬라이스 단위에 전달되는 경우 해당 슬라이스에 대해서만 시그널이 적용됨을 나타낼 수 있다. 또한 어플리케이션, 시스템에 따라 상응되는 위치 혹은 별도의 위치에 정의하여 적용 범위, 적용 방법 등을 다르게 사용할 수 있다. 또한 아래 정의된 신택스 엘리먼트(syntax element)가 현재 포인트 클라우드 데이터 스트림(point cloud data stream) 뿐 아니라 복수의 포인트 클라우드 데이터 스트림(point cloud data stream)에 적용될 수 있는 경우에는 상위 개념의 파라미터 세트(parameter set) 등을 통해 전달할 수 있다.
각 약어는 다음을 의미한다.
SPS: Sequence Parameter Set, GPS: Geometry Parameter Set, APS: Attribute Parameter Set, TPS: Tile Parameter Set, Geom: Geometry bitstream = geometry slice header+ geometry slice data, Attr: Attrobite bitstream = attribute slice header + attribute slice data.
실시예들은 코딩(coding) 기법과 독립적으로 해당 정보를 정의하지만, 코딩(coding 방법과 연계하여 정의할 수 있으며, 지역적으로 서로 다른 scalability를 지원하기 위해 비트스트림의 타일 파라미터 세트(tile parameter set)에 정의할 수 있다. 또한 아래 정의된 신택스 엘리먼트(syntax element)가 현재 포인트 클라우드 데이터 스트림(point cloud data stream) 뿐 아니라 복수의 포인트 클라우드 데이터 스트림(point cloud data stream)에 적용될 수 있는 경우에는 상위 개념의 파라미터 세트(parameter set) 등을 통해 전달할 수 있다.
혹은 비트스트림에 대하여NAL (Network abstract layer) 단위를 정의하고 레이어 아이디(layer_id)와 같이 layer를 선택할 수 있는 관련 정보를 전달함으로써 시스템 레벨(system level)에서 비트스트림(bitstream)을 선택할 수도 있다.
이하, 실시예들에 따른 파라미터(메타데이터, 시그널링 정보 등 다양하게 호칭 가능함)는 실시예들에 따른 송신기의 프로세스 상 생성될 수 있고, 실시예들에 따른 수신기에 전달되어 포인트 클라우드 데이터의 재구성 과정에 이용될 수 있다.
예를 들어, 실시예들에 따른 파라미터는 후술하는 실시예들에 따른 송신 장치의 메타데이터 처리부(또는 메타데이터 제너레이터)에서 생성되고, 실시예들에 따른 수신 장치의 메타데이터 파서에서 획득될 수 있다.
레이어 그룹 구조를 설명하는 파라미터는 다른 레벨에서 시그널링 될 수 있다. 공통된 구조 정보는 SPS에 기술되고, 각 레이어 그룹 또는 서브그룹의 세부 사항은 슬라이스 헤더에서 시그널링될 수 있다. 또한, 전체 레이어 그룹 구조를 설명하는 레이어 그룹 스트럭쳐 인벤토리 및 디펜던트 슬라이스 헤더가 도입된다.
슬라이스의 정의와 슬라이스 시그널링 방법은 다음과 같다.
1) 슬라이스의 정의
A. 슬라이스: 하나의 독립적인 fine-granularity 슬라이스와 0개 이상의 dependent fine-granularity 슬라이스로 코딩된 포인트 세트를 나타낸다.
B. dependent fine-granularity 슬라이스: 동일한 슬라이스 내에서 이전 데이터 유닛에 의존하는 슬라이스의 데이터 유닛을 나타낸다.
C. independent fine-granularity 슬라이스: 슬라이스의 첫 번째 (지오메트리) 데이터 유닛을 나타낸다.
2) fine-granularity 슬라이스(미세 입도 슬라이스)는 SPS에서 활성화된다.
3) 컨텍스트 상속(또는, 참조) 및 슬라이스별 바운딩 박스를 포함하여 미세 입도 슬라이스(dependent fine-granularity slice)를 디코딩하기 위한 필수 정보는 종속 데이터 단위 헤더(dependent data unit header)에 의해 전달될 수 있다.
4) fine-granularity 슬라이스들 간의 관계를 설명하기 위해 레이어 그룹 구조 인벤토리가 정의될 수 있다.
실시예들에 따른 미세 입도 슬라이스(fine-granularity slice)는 실시예들에 따른 레이어 그룹 또는 서브그룹과 매치될 수 있다.
이하, 도28-30을 참조하여, 비트스트림에 포함된 파라미터의 신택스/시맨틱스를 설명한다.
도28a 및 도28b는 실시예들에 따른 시퀀스 파라미터 세트의 신택스를 나타낸다.
도 28a 및 도28b의 신택스들은 도27의 비트스트림에 포함되고, 실시예들에 따른 인코더에 의해 생성되고, 디코더에 의해 디코딩될 수 있다.
시퀀스 파라미터 세트 시맨틱(Sequence Parameter set semantics)
메인프로필컴패터빌리티플래그main_profile_compatibility_flag 필드는 그 비트스트림이 메인 프로파일을 따르는지 여부를 지시할 수 있다. 예를 들어, main_profile_compatibility_flag 필드의 값이 1이면, 그 비트스트림이 메인 프로파일을 따른다는 것(the bitstream conforms to the main profile)을 나타낼 수 있다. 예를 들어, main_profile_compatibility_flag 필드의 값이 0이면, 그 비트스트림이 메인 프로파일 외의 프로파일을 따른다는 것을 나타낼 수 있다.
유니크포인트포지션컨스트레인트플래그 unique_point_positions_constraint_flag 필드의 값이 1이면, 현재 SPS가 참조하는 각 포인트 클라우드 프레임에서, 모든 출력 포인트들은 유니크한 포지션들을 가질수 있다. unique_point_positions_constraint_flag 필드의 값이 0이면, 현재 SPS가 참조하는 임의의 포인트 클라우드 프레임에서, 2개 이상의 출력 포인트들이 같은 포지션(the same position)을 가질 수 있다. 예를 들어, 모든 포인트들이 각 슬라이스들에서 유니크할지라도, 프레임 내 슬라이스들과 다른 포인트들은 오버랩할 수 있다. 그 경우에, unique_point_positions_constraint_flag 필드의 값은 0으로 셋트된다.
레벨idc( level_idc )필드는 그 비트스트림이 따르는 레벨을 나타낸다.
sps시퀀스파라미터세트아이디(sps_seq_parameter_set_id) 필드는 다른 신택스 엘레먼트들에 의해 참조되는 SPS에 대한 식별자를 제공한다(provides an identifier for the SPS for reference by other syntax elements).
sps넘버어트리뷰트세트 sps_num_attribute_sets 필드는 해당 비트스트림 내 코딩된 어트리뷰트들의 개수를 나타낸다(indicates the number of coded attributes in the bitstream).
실시예들에 따른 SPS는 sps_num_attribute_sets 필드의 값만큼 반복되는 반복문을 포함한다. 이때 i는 0으로 초기화되고, 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, i값이 sps_num_attribute_sets 필드의 값이 될때까지 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다. 이 반복문은 attribute_dimension_minus1[i] 필드와 attribute_instance_id[i] 필드를 포함할 수 있다. attribute_dimension_minus1[i] plus 1은 i번째 어트리뷰트의 컴포넌트들의 수를 나타낸다.
어트리뷰트인스턴스아이디[i](attribute_instance_id[i]) 필드는 i번째 어트리뷰트의 인스턴스 식별자를 나타낸다.
노운어트리뷰트라벨플래그 known_attribute_label_flag[i] 필드는 i번째 어트리뷰트를 위해 know_attribute_label[i] 필드 또는 attribute_label_four_bytes[i] 필드가 시그널링되는지를 나타낸다. 예를 들어, known_attribute_label_flag[i] 필드의 값이 0이면, i번째 어트리뷰트를 위해 known_attribute_label[i] 필드가 시그널링되고, known_attribute_label_flag[i] 필드의 값이 1이면, i번째 어트리뷰트를 위해 attribute_label_four_bytes[i] 필드가 시그널링됨을 나타낸다.
노운어트리뷰트라벨[i] known_attribute_label[i] 필드는 i번째 어트리뷰트의 타입을 나타낸다. 예를 들어, known_attribute_label[i] 필드의 값이 0이면 i번째 어트리뷰트는 컬러임을 나타내고, known_attribute_label[i] 필드의 값이 1이면 i번째 어트리뷰트는 반사율(reflectance)임을 나타내며, known_attribute_label[i] 필드의 값이 2이면 i번째 어트리뷰트는 프레임 인덱스(frame index)임을 나타낼 수 있다. 또한, known_attribute_label[i] 필드의 값이 4이면 i번째 어트리뷰트는 투명도(transparency)임을 나타내며, known_attribute_label[i] 필드의 값이 5이면 i번째 어트리뷰트는 normals임을 나타낸다.
액시스코딩오더 axis_coding_order 필드는 X, Y, Z output axis labels과 axis=0..2를 갖는 재구성된 포인트 클라우드 RecPic [pointidx] [axis] 내 3개의 포지션 컴포넌트들간의 유사성(correspondence)을 지시한다.
바이패스스트림인에이블플래그 bypass_stream_enabled_flag 필드의 값이 1이면, 바이패스 코딩 모드가 비트스트림을 읽어내는데 사용됨을 지시할 수 있다. 다른 예로, bypass_stream_enabled_flag 필드의 값이 0이면, 바이패스 코딩 모드가 비트스트림을 읽어내는데 사용되지 않음을 지시할 수 있다.
sps익스텐션플래그 sps_extension_flag 필드는 sps_extension_data 신택스 구조가 해당 SPS 신택스 구조에 존재하는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, sps_extension_present_flag 필드의 값이 1이면, sps_extension_data 신택스 구조가 이 SPS 신택스 구조에 존재하고, 0이면 존재하지 않음을 나타낸다. 실시예들에 따른 SPS는 sps_extension_flag 필드의 값이 1이면sps_extension_data_flag 필드를 더 포함할 수 있다. sps_extension_data_flag 필드는 어느 값이나 가질 수 있다.
레이어그룹인에이블플래그(layer_group_enabled_flag)가1인 경우, 슬라이스의 지오메트리 비트스트림이 코딩 레이어 그룹 또는 그것의 서브그룹과 일치하는 여러 슬라이스들에 포함되어 있음을 나타낸다. layer_group_enabled_flag는 0인 경우, 지오메트리 비트스트림이 단일 슬라이스에 포함됨을 나타낸다.
num_layer_groups_minus1 플러스 1은 지오메트리 코딩 트리 구조의 일부분인 연속적인 트리 레이어들의 그룹을 나타내는 레이어 그룹들의 개수를 나타낸다. num_layer_groups_minus1은 0에서 코딩 트리 레이어의 개수 범위에 있다.
레이어그룹아이디(layer_group_id)는 슬라이스의 레이어 그룹의 식별자를 나타낸다. layer_group_id의 범위는 0에서 num_layer_groups_minus1까지이다.
num_layers_minus1 플러스 1은 i번째 레이어 그룹에 포함된 코딩 레이어의 수를 나타낸다. 총 레이어 그룹의 개수는 i가 0부터 num_layer_groups_minus1까지 모든 (num_layers_minus1[i] + 1)을 더하여 유도될 수 있다.
서브그룹인에이블플래그(subgroup_enabled_flag)가 1인 경우, i번째 레이어 그룹이 두 개 이상의 서브그룹들로 나뉘는 것을 나타낸다. 이때, 서브그룹들에 있는 포인트 세트는 레이어 그룹에 있는 포인트 세트와 동일하다. i번째 레이어 그룹의 subgroup_enabled_flag가 1일 때, j가 i보다 크거나 같은 경우 j번째 레이어 그룹의 subgroup_enabled_flag는 1일 것이다. subgroup_enabled_flag가 0인 경우, 현재 레이어 그룹이 여러 서브그룹으로 나누어지지 않고 단일 슬라이스에 포함됨을 나타낸다.
subgroup_bbox_origin_bits_minus1 플러스 1은 신택스 요소 subgroup_bbox_origin의 비트 길이를 나타낸다.
subgroup_bbox_size_bits_minus1 플러스 1은 신택스 요소 subgroup_bbox_size의 비트 길이를 나타낸다.
도29는 실시예들에 따른 디펜던트 지오메트리 데이터 유닛 헤더의 신택스를 나타낸다.
도29의 신택스들은 도27의 비트스트림에 포함되고, 실시예들에 따른 인코더에 의해 생성되고, 디코더에 의해 디코딩될 수 있다.
종속 지오메트리 데이터 유닛 헤더 시맨틱(Dependent geometry data unit header semantics)
dgdu_geometry_parameter_set_id는 gps_geom_parameter_set_id로 표시된 활성(active) GPS를 나타낸다. dgdu_geometry_parameter_set_id 값은 해당 슬라이스의 gdu_geometry_parameter_set_id 값과 같아야 한다.
dgdu_slice_id는 현재의 디펜던트 지오메트리 데이터 유닛이 속한 슬라이스를 나타낸다.
레이어그룹아이디(layer_group_id)는 슬라이스의 레이어 그룹 식별자를 나타낸다. layer_group_id의 범위는 0에서 num_layer_groups_minus1까지의 범위에 있다. 존재하지 않는 경우 layer_group_id는 0으로 유추된다.
서브그룹아이디(subgroup_id)는 layer_group_id에 의하여 참조되는 레이어 그룹의 서브그룹 식별자를 나타낸다. subgroup_id의 범위는 0에서 num_subgroups_minus1[layer_group_id] 범위에 있다. subgroup_id는 동일한 layer_group_id에서 슬라이스의 순서를 나타낸다. 존재하지 않는 경우 subgroup_id는 0으로 유추될 수 있다.
서브그룹바운딩박스오리진(subgroup_bbox_origin)은 layer_group_id로 지시되는 j번째 레이어 그룹의 subgroup_id로 지시되는 i번째 서브그룹의 서브그룹 바운딩 박스의 원점 위치를 나타낸다.
서브그룹바운딩박스사이즈(subgroup_bbox_size)는 layer_group_id로 표시되는 j번째 레이어 그룹의 subgroup_id로 지시되는 i번째 서브그룹의 서브그룹 바운딩 박스의 크기를 나타낸다.
서브그룹 내에 있는 포인트들의 바운딩 박스는 subgroup_bbox_origin 및 subgroup_bbox_size로 설명된다. i와 j가 동일하지 않은 경우, i번째 서브그룹의 바운딩 박스 영역은 j번째 서브그룹의 바운딩 박스와 겹치지 않는다.
레퍼런스레이어그룹아이디(ref_layer_group_id)는 현재 디펜던트 데이터 유닛의 컨텍스트 참조에 대한 레이어 그룹 식별자를 나타낸다. ref_layer_group_id의 0에서 현재 디펜던트 데이터 유닛의 layer_group_id까지 범위에 있다. 디펜던트 데이터 유닛은 레이어 그룹 또는 서브그룹과 대응할 수 있다.
레퍼런스서브그룹아이디(ref_subgroup_id)는 ref_layer_group_id에 의해 지시된 레이어 그룹의 참조 서브그룹의 식별자를 나타낸다. ref_subgroup_id의 범위는 0부터 ref_layer_group_id에 의해 지시되는 레이어 그룹의 num_subgroup_id_minus1까지 범위에 있다.
도30은 실시예들에 따른 레이어 그룹 스트럭쳐 인벤토리의 신택스를 나타낸다.
도30의 신택스들은 도27의 비트스트림에 포함되고, 실시예들에 따른 인코더에 의해 생성되고, 디코더에 의해 디코딩될 수 있다.
레이어 그룹 구조 인벤토리 신택스
lgsi_seq_parameter_set_id는 sps_seq_parameter_set_id의 값을 나타낸다. lgsi_seq_parameter_set_id가 0과 같은 것은 비트스트림 적합성의 요구 사항이다.
lgsi_frame_ctr_lsb_bits는 lgsi_frame_ctr_lsb 신택스 요소의 길이를 비트 단위로 지정한다.
lgsi_frame_ctr_lsb는 그룹 스트럭쳐 인벤토리가 유효한 FrameCtr의 lgsi_frame_ctr_lsb_bits 최하위 비트를 나타낸다. 레이어 그룹 스트럭쳐 인벤토리는 다른 레이어 그룹 스트럭쳐 인벤토리로 교체될 때까지 유효한 상태로 유지된다.
lgsi_num_slice_ids_minus1 플러스 1은 레이어 그룹 스트럭쳐 인벤토리에 있는 슬라이스들의 개수를 나타낸다.
lgsi_slice_id는 레이어 그룹 스트럭쳐 인벤토리 내에서 sid번째 슬라이스의 슬라이스 ID를 나타낸다. lgsi_slice_id의 모든 값이 레이어 그룹 스트럭쳐 인벤토리 내에서 고유한 것은 비트스트림 적합성의 요구 사항이다.
lgsi_num_layer_groups_minus1 + 1은 레이어 그룹의 수를 나타낸다.
lasi_subgroup_bbox_origin_bits_minus1 더하기 1은 신택스 요소 lgsi_subgroup_bbox_origin의 비트 길이입니다.
lgsi_subgroup_bbox_size_bits_minus1 더하기 1은 신택스 요소 lgsi_subgroup_bbox_size의 비트 길이입니다.
lgsi_layer_group_id는 레이어의 식별자를 나타낸다.
lgsi_num_layers_minus1 플러스 1은 sid번째 슬라이스 내에 i번째 레이어 그룹의 슬라이스에서 코딩된 레이어의 수를 나타낸다. n번째 레이어 그룹을 디코딩하는 데 필요한 코딩된 레이어의 총 수는 i가 0에서 n까지 lgsi_num_layers_minus1[sid][i] + 1을 합산한 것과 같다.
lgsi_num_subgroups_minus1 플러스 1은 sid번째 슬라이스의 i번째 레이어 그룹에 있는 서브그룹의 수를 지정합니다.
lgsi_subgroup_id는 서브그룹의 식별자를 나타낸다. lgsi_subgroup_id의 범위는 0에서 lgsi_num_subgroups_minus1까지이다.
lgsi_parent_subgroup_id는 lgsi_subgroup_id에 의해 지시된 서브그룹의 부모 서브그룹의 식별자를 나타낸다. lgsi_parent_subgroup_id의 범위는 lgsi_subgroup_id로 지시된 레이어 그룹에서 0에서 gi_num_subgroups_minus1까지이다.
lgsi_subgroup_bbox_origin은 lgsi_layer_group_id로 지시된 레이어 그룹의 lgsi_subgroup_id로 지시된 서브그룹의 서브그룹 바운딩 박스의 원점을 나타낸다.
lgsi_subgroup_bbox_size는 lgsi_layer_group_id로 지시된 레이어 그룹의 lgsi_subgroup_id로 지시된 서브그룹의 서브그룹 바운딩 박스의 크기를 나타낸다.
lgsi_origin_bits_minus1 플러스 1은 lgsi_origin_xyz 신택스 요소의 비트 길이를 나타낸다.
lgsi_origin_xyz는 모든 파티션들의 원점을 나타낸다. lgsi_origin_xyz[k]의 값은 sps_bounding_box_offset[ k ]와 같다.
lgsi_origin_log2_scale은 lgsi_origin_xyz의 구성 요소를 스케일링하기 위한 스케일링 팩터를 나타낸다. lgsi_origin_log2_scale의 값은 sps_bounding_box_offset_log2_scale과 같아야 한다.
도31은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 장치/방법을 나타낸다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치/방법(도1의 송신 장치(10000), 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002), 트랜스미터(10003), 도2의 획득-인코딩-전송(20000-20001-20002), 도4의 인코더, 도12의 송신 장치, 도14의 디바이스, 도15의 인코더 또는 도1의 수신 장치(10004), 리시버(10005), 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006), 도2의 전송-디코딩-렌더링(20002-20003-20004), 도10-11의 디코더, 도13의 수신 장치, 도14의 디바이스, 도15의 디코더와 같이 포인트 클라우드 데이터를 레이어 구조로 인코딩, 디코딩할 수 있다. 도31의 각 구성요소는 하드웨어, 소프트웨어, 프로세서, 및/또는 그것들의 조합에 대응할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 장치/방법은 PCC 기반 서비스에서 수신기의 성능 또는 전송 환경에 따라 압축률 또는 데이터의 수를 조절하여 송수신할 수 있다. 하나의 슬라이스 단위로 포인트 클라우드 데이터가 묶여있는 경우, 수신기 성능 또는 전송 환경이 변하는 경우, 각 환경에 맞는 비트스트림을 미리 변환하여 별도로 저장하였다가 전송 시 선택하거나, 전송 전 변환(transcoding)을 수행할 수 있다. 이때, 수신기의 환경이 증가하거나 전송 환경이 수시로 바뀌는 경우, 저장 공간 문제 또는 변환으로 지연이 발생할 수 있다.
도32은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 장치/방법을 나타낸다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치/방법(도1의 송신 장치(10000), 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002), 트랜스미터(10003), 도2의 획득-인코딩-전송(20000-20001-20002), 도4의 인코더, 도12의 송신 장치, 도14의 디바이스, 도15의 인코더 또는 도1의 수신 장치(10004), 리시버(10005), 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006), 도2의 전송-디코딩-렌더링(20002-20003-20004), 도10-11의 디코더, 도13의 수신 장치, 도14의 디바이스, 도15의 디코더와 같이 포인트 클라우드 데이터를 레이어 구조로 인코딩, 디코딩할 수 있다. 도32의 각 구성요소는 하드웨어, 소프트웨어, 프로세서, 및/또는 그것들의 조합에 대응할 수 있다.
실시예들에 따른 레이어에 따라서 압축 데이터를 나누어 전달하는 경우, 별도의 변환 과정 없이 미리 압축된 데이터에 대해 비트스트림 단계에서 필요한 부분만 선택적으로 전달할 수 있다는 장점이 있다. 이는 저장 공간 측면에서도 하나의 스트림 당 하나의 저장 공간만이 필요하기 때문에 효율적이며, 전송 전에 필요한 레이어 만을 선택적으로 전송하기 때문에 (bitstream selector) bandwidth 측면에서도 효율적인 전송이 가능하다.
도 32를 참조하면, 실시예들에 따른 인코더(3201)는 비트스트림에서 필요한 부분을 선택할 수 있다(Bitstream selector). 또한, 선택된 비트스트림을 실시예들에 따른 디코더(3202)로 전송할 수 있다. 실시예들에 따른 디코더(3202)는 수신된 비트스트림으로 파셜 지오메트리 및 파셜 어트리뷰트를 복원할 수 있다.
도33은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 장치/방법을 나타낸다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치/방법(도1의 송신 장치(10000), 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002), 트랜스미터(10003), 도2의 획득-인코딩-전송(20000-20001-20002), 도4의 인코더, 도12의 송신 장치, 도14의 디바이스, 도15의 인코더 또는 도1의 수신 장치(10004), 리시버(10005), 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006), 도2의 전송-디코딩-렌더링(20002-20003-20004), 도10-11의 디코더, 도13의 수신 장치, 도14의 디바이스, 도15의 디코더와 같이 포인트 클라우드 데이터를 레이어 구조로 인코딩, 디코딩할 수 있다. 도33의 각 구성요소는 하드웨어, 소프트웨어, 프로세서, 및/또는 그것들의 조합에 대응할 수 있다.
실시예들은 포인트 클라우드에 대해 일정 기준에 따라 압축 데이터를 나누어 전송하는 방법을 포함한다. layered coding을 사용하는 경우 레이어에 따라서 압축 데이터를 나누어 보낼 수 있는데, 이 경우 수신단의 효율이 증가한다.
도33은 레이어로 이루어진 포인트 클라우드 데이터를 전송하는 경우에 대한 송수신 단의 동작을 나타낸다. 이 때 수신기의 성능과 관계없이 전체 포인트 클라우드 데이터를 복원할 수 있는 정보를 전달하는 경우, 수신기에서는 디코딩을 통해 포인트 클라우드 데이터를 복원한 후에 필요로 하는 레이어에 해당하는 데이터 만을 선택하는 과정 (data selection 혹은 sub-sampling) 이 필요로 하다. 이 경우 전달된 비트스트림을 이미 디코딩 하기 때문에 저지연을 목표로 하는 수신기에서 딜레이를 발생시키거나 혹은 수신기 성능에 따라서 디코딩을 하지 못할 수 있다.
실시예들에 따라 비트스트림을 슬라이스 단위로 나누어 전달하게 되는 경우, 수신기는 디코더 성능 혹은 응용 분야에 따라 representation 하고자 하는 포인트 클라우드 데이터의 밀도에 따라서 비트스트림을 선택적으로 디코더에 전달할 수 있다. 이 경우 디코딩 이전에 선택이 이루어 짐으로써 디코더 효율이 높아지게 되며, 다양한 성능의 디코더를 지원할 수 있다는 장점이 있다. 즉, 실시예들에 따른 송수신 장치는, 비트스트림을 선택하여 송수신할 수 있고, 선택된 비트스트림을 복원함으로써 다양한 성능의 디코더를 지원할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 방법/장치는 제안한 동작들, 시그널링 방안 등에 기초하여, 포인트 클라우드 데이터의 효율적인 Spatial Random Access 효과를 제공한다.
실시예들에 따른 방법/장치는 대용량 포인트 클라우드 데이터의 저지연 처리를 위한 레이어 그룹 기반 파티션 구조(layer-group based partition structure for large point cloud coding with low delay)에 기반하여 포인트 클라우드 데이터를 부호화하고 복호화할 수 있다.
특히, 분포가 넓고 포인트의 밀도가 높은 대용량 포인트 클라우드 데이터에 대한 효율적이 저장, 전송을 위한 압축 구조를 제공할 수 있다.
또한 분포가 넓고 포인트의 밀도가 높은 대용량 포인트 클라우드의 경우 관심 영역 (region of interest)에 접근하기 위해서 처리해야하는 비트스트림이 많음으로 인해 지연 문제가 발생할 수 있다. 실시예들에 따른 방법/장치는 이러한 지연 문제를 해결할 수 있다.
실시예들에 따른 대용량 포인트 클라우드 데이터의 저지연 압축을 위한 계층적 포인트 클라우드 구조를 위해서, 타일, 브릭, 슬라이스 레이어-그룹, 슬라이스 서브그룹(tile / brick / slice layer-group / slice subgroup), 타일, 슬라이스 레이어-그룹, 슬라이스 서브그룹(tile / slice layer-group /slice subgroup), 슬라이스 레이어-그룹, 슬라이스 서브그룹(slice layer-group / slice subgroup), 레이어-그룹 바운딩 박스 및 서브그룹 바운딩 박스(layer-group bbox -> subgroup bbox) 관계를 이용할 수 있다.
도34는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법을 나타낸다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계(S3400) 및 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 전송하는 단계(S3401)를 포함한다.
S3400 및 S3401은 도1, 도2, 도4, 도12, 도14, 도15, 도24, 도25, 도31 내지 도33에서 설명하는 포인트 클라우드 데이터 인코딩 및 전송과 대응할 수 있다.
포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계는 포인트 클라우드 데이터의 트리 구조를 생성하는 단계를 포함한다. 이때, 트리 구조는 옥트리 또는 LOD(Levels of Detail) 등과 같이 뎁스(또는, 레벨)로 구분 가능한 레이어들을 포함하는 구조를 나타낼 수 있다. 실시예들에 따른 트리 구조는 계층적인 레이어들을 포함하고, 각 레이어들은 트리 구조의 뎁스(depth) 또는 레벨(level)로 구분될 수 있다. 예를 들어, 옥트리(octree) 구조의 경우, 루트 노드(root node)부터 리프 노드(leaf node)로 갈수록 뎁스가 증가하는 구조이며, 뎁스(depth)가 동일한 노드들이 하나의 레이어를 구성할 수 있다.
또한, 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계는 포인트 클라우드 데이터를 트리 구조의 레이어에 기반하여 복수의 그룹들로 나누는 단계를 포함한다. 이때, 그룹들 중 적어도 어느 하나의 그룹은 복수의 서브그룹들을 포함할 수 있다. 그룹은 레이어 그룹을 나타낼 수 있다.
실시예들에 따른 송수신 장치는 포인트 클라우드 데이터를 트리 구조로 구성하고, 레이어를 기반으로 그룹들을 구성할 수 있다. 예를들면, 여러 개의 레이어들을 하나의 레이어 그룹으로 구성할 수 있으며, 실시예들에 따른 트리 구조는 여러 개의 레이어 그룹들로 구성될 수 있다. 이때, 레이어 그룹은 다시 서브그룹들로 나뉘어질 수 있으며, 하나의 레이어 그룹이 복수의 서브그룹들을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 트리 구조, 레이어 그룹 및 서브그룹과 관련하여 도16, 도19, 도20 내지 도22에서 설명된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계는 서브그룹에 속하는 포인트 클라우드 데이터를 컨텍스트 정보에 기반하여 인코딩한다. 예를 들면, 제1 레이어 그룹에 속하는 서브그룹들 중 어느 하나가 제1 서브그룹이고, 제2 레이어 그룹에 속하는 서브그룹들 중 어느 하나가 제2 서브그룹인 경우, 제2 서브그룹에 속하는 포인트 클라우드 데이터는 제1 서브그룹의 컨텍스트 정보를 기반으로 인코딩될 수 있다. 그리고, 제2 서브그룹의 컨텍스트 정보는 또 다른 서브그룹에 속하는 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하기 위하여 저장될 수 있다. 즉, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계는 제1 서브그룹에 대한 컨텍스트 정보를 기반으로 제2 서브그룹을 인코딩하는 단계와, 제2 서브그룹의 컨텍스트 정보를 저장하는 단계를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 컨텍스트 정보 기반의 인코딩과 관련하여 도25에서 설명한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계는 현재(current) 노드(또는, 포인트)가 속하는 서브그룹을 탐색하고 탐색된 서브그룹 정보를 기반으로 현재 노드(또는, 포인트)를 인코딩할 수 있다. 현재 노드는 인코딩 대상이 되는 노드(또는, 포인트)를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 현재 노드가 속하는 서브그룹이 제2 서브그룹으로 탐색될 수 있고, 그 후 제1 서브그룹의 컨텍스트를 참조하여 현재 노드가 인코딩될 수 있다. 이때, 제1 서브그룹은 제2 서브그룹의 부모 서브그룹에 속하는 포인트 클라우드 데이터를 포함할 수 있다. 서브그룹을 탐색하는 것은 서브그룹을 결정하는 것과 동일한 의미를 나타낼 수 있다. 즉, 서브그룹마다 정의된 바운딩 박스 정보에 기초하여 현재 노드를 포함하는 서브그룹이 탐색되거나, 해당 서브그룹에 대한 인덱스가 부여되어 서브그룹이 정해지는 것일 수 있다.
실시예들에 따른 부모 서브그룹은 자식 서브그룹을 포함할 수 있고, 트리 구조에서 부모 서브그룹은 자식 서브그룹의 상위 집합에 해당할 수 있다. 부모 서브그룹에 속하는 포인트 클라우드 데이터와 자식 서브그룹에 속하는 포인트 클라우드 데이터는 상호 관련성이 있으므로, 부모 서브그룹에 속하는 포인트 클라우드 데이터에 대한 컨텍스트 정보를 사용하여 자식 서브그룹에 속하는 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하면 부호화 효율이 증가할 수 있다. 부모 서브그룹은 하위 레이어 그룹에 속하고, 자식 서브그룹은 상위 레이어 그룹에 속할 수 있다. 상위 레이어 그룹일수록 포인트 클라우드 데이터의 밀도가 증가한다.
실시예들에 따른 송신 장치/방법은 현재 노드가 속하는 서브그룹을 탐색 시, 현재 노드의 위치 정보와 서브그룹의 바운딩 박스 정보를 비교할 수 있다. 예를 들어, 현재 노드의 위치가 어느 서브그룹의 바운딩 박스 내에 있는 경우 해당 서브그룹이 현재 노드가 속하는 서브그룹인 것을 알 수 있다. 현재 노드의 위치 정보는 서브그룹의 바운딩 박스의 최소 값 및 최대 값과 비교될 수 있다.
실시예들에 따른 송신 장치/방법은 전술한 동작과 관련한 시그널링 정보를 생성하고, 실시예들에 따른 수신 장치에 전달할 수 있다. 실시예들에 따른 수신 방법은 관련 시그널링 정보를 수신하여 포인트 클라우드 데이터 디코딩에 사용할 수 있다. 관련한 시그널링 정보는 도28 내지 도30에서 설명된다.
실시예들에 따른 비트스트림은 트리 구조를 구성하는 레이어 그룹들 중 적어도 어느 하나의 그룹이 복수의 서브그룹들을 포함하는지 여부를 나타내는 정보를 포함한다. 예를 들어, 이 정보는도 28에서 설명하는 subgroup_enabled_flag 정보일 수 있다. 또한, 실시예들에 따른 비트스트림은 서브그룹의 바운딩 박스의 원점 정보 및 크기 정보를 포함할 수 있다. 이 정보는, 도 29에서 설명하는 subgroup_bbox_origin 및 subgroup_bbox_size 파라미터를 나타낼 수 있다.
전술한 실시예들에 따른 송신 방법의 각 단계들은 인코더 및 트랜스미터에 의해 수행될 수 있다. 또한, 각 단계들은 프로세서, 메모리 등의 하드웨어 및 소프트웨어의 조합에 의해 수행될 수 있고, 각 단계마다 물리적으로 분리된 복수의 구성 요소들에 의해 수행되거나 하나의 구성 요소에 의하여 여러 단계들이 수행될 수도 있다. 각각의 단계들을 수행할 수 있는 구성 요소들의 명칭은 유닛, 모듈, 단위 또는 블럭 등의 용어를 사용하여 지칭될 수 있다. 예를 들면, 실시예들에 따른 트리 구조를 생성하는 단계는 트리 구조 생성 유닛에 의하여 수행될 수 있다.
도35는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법을 나타낸다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법은 도34의 송신 방법과 대응할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 수신하는 단계(S3500) 및 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계(S3501)를 포함한다.
S3500 및 S3501은 도1, 도2, 도11, 도13, 도14, 도15, 도24, 도26, 도31 내지 도33에서 설명하는 포인트 클라우드 데이터 수신 및 디코딩과 대응할 수 있다.
포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계는 포인트 클라우드 데이터의 트리 구조를 구성하는 단계를 포함한다. 이때, 트리 구조는 옥트리 또는 LOD(Levels of Detail) 등과 같이 뎁스(또는, 레벨)로 구분 가능한 레이어들을 포함하는 구조를 나타낼 수 있다. 실시예들에 따른 트리 구조는 계층적인 레이어들을 포함하고, 각 레이어들은 트리 구조의 뎁스(depth) 또는 레벨(level)로 구분될 수 있다. 예를 들어, 옥트리(octree) 구조의 경우, 루트 노드(root node)부터 리프 노드(leaf node)로 갈수록 뎁스가 증가하는 구조이며, 뎁스(depth)가 동일한 노드들이 하나의 레이어를 구성할 수 있다.
또한, 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계는 포인트 클라우드 데이터를 트리 구조의 레이어에 기반하여 복수의 그룹들로 나누는 단계를 포함한다. 이때, 그룹들 중 적어도 어느 하나의 그룹은 복수의 서브그룹들을 포함할 수 있다. 그룹은 레이어 그룹을 나타낼 수 있다.
실시예들에 따른 송수신 장치는 포인트 클라우드 데이터를 트리 구조로 구성하고, 레이어를 기반으로 그룹들을 구성할 수 있다. 예를들면, 여러 개의 레이어들을 하나의 레이어 그룹으로 구성할 수 있으며, 실시예들에 따른 트리 구조는 여러 개의 레이어 그룹들로 구성될 수 있다. 이때, 레이어 그룹은 다시 서브그룹들로 나뉘어질 수 있으며, 하나의 레이어 그룹이 복수의 서브그룹들을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 트리 구조, 레이어 그룹 및 서브그룹과 관련하여 도16, 도19, 도20 내지 도22에서 설명된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계는 서브그룹에 속하는 포인트 클라우드 데이터를 컨텍스트 정보에 기반하여 디코딩한다. 예를 들면, 제1 레이어 그룹에 속하는 서브그룹들 중 어느 하나가 제1 서브그룹이고, 제2 레이어 그룹에 속하는 서브그룹들 중 어느 하나가 제2 서브그룹인 경우, 제2 서브그룹에 속하는 포인트 클라우드 데이터는 제1 서브그룹의 컨텍스트 정보를 기반으로 디코딩될 수 있다. 그리고, 제2 서브그룹의 컨텍스트 정보는 또 다른 서브그룹에 속하는 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하기 위하여 저장될 수 있다. 즉, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계는 제1 서브그룹에 대한 컨텍스트 정보를 기반으로 제2 서브그룹을 디코딩하는 단계와, 제2 서브그룹의 컨텍스트 정보를 저장하는 단계를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 컨텍스트 정보 기반의 디코딩과 관련하여 도26에서 설명한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계는 현재(current) 노드(또는, 포인트)가 속하는 서브그룹을 탐색하고 탐색된 서브그룹 정보를 기반으로 현재 노드(또는, 포인트)를 인코딩할 수 있다. 현재 노드는 디코딩 대상이 되는 노드(또는, 포인트)를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 현재 노드가 속하는 서브그룹이 제2 서브그룹으로 탐색될 수 있고, 그 후 제1 서브그룹의 컨텍스트를 참조하여 현재 노드가 디코딩될 수 있다. 이때, 제1 서브그룹은 제2 서브그룹의 부모 서브그룹에 속하는 포인트 클라우드 데이터를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 부모 서브그룹은 자식 서브그룹을 포함할 수 있고, 트리 구조에서 부모 서브그룹은 자식 서브그룹의 상위 집합에 해당할 수 있다. 부모 서브그룹에 속하는 포인트 클라우드 데이터와 자식 서브그룹에 속하는 포인트 클라우드 데이터는 상호 관련성이 있으므로, 부모 서브그룹에 속하는 포인트 클라우드 데이터에 대한 컨텍스트 정보를 사용하여 자식 서브그룹에 속하는 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하면 부호화 효율이 증가할 수 있다. 부모 서브그룹은 하위 레이어 그룹에 속하고, 자식 서브그룹은 상위 레이어 그룹에 속할 수 있다. 상위 레이어 그룹일수록 포인트 클라우드 데이터의 밀도가 증가한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계는, 부모 서브그룹을 탐색하는 단계를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, 제1 서브그룹이 제2 서브그룹의 부모 서브그룹인 경우, 제2 서브그룹에 속하는 노드(또는, 포인트)를 디코딩하기 위하여 제1 서브그룹을 탐색할 수 있다. 부모 서브그룹을 탐색하는 단계는, 제2 서브그룹이 속하는 제2 레이어 그룹보다 하위에 있는 제1 레이어 그룹을 찾고, 제1 레이어 그룹에 속하는 서브그룹들의 바운딩 박스 정보와 제2 서브그룹의 바운딩 박스 정보를 비교하여 제2 서브그룹의 부모 서브그룹이 탐색될 수 있다. 바운딩 박스 정보는 최대 및 최소 정보를 포함한다. 제2 서브그룹의 부모 서브그룹인 제1 서브그룹이 탐색되면, 제1 서브그룹의 컨텍스트 정보에 기반하여 제2 서브그룹에 포함된 노드(또는, 포인트)를 디코딩할 수 있다.
실시예들에 따른 수신 장치/방법은 별도의 참조 레이어 그룹 정보 또는 참조 서브그룹 정보가 없이 노드가 속하는 서브그룹과 부모 서브그룹을 바운딩 박스 정보를 기반으로 탐색할 수 있다.
실시예들에 따른 수신 장치/방법은 현재 노드가 속하는 서브그룹을 탐색 시, 현재 노드의 위치 정보와 서브그룹의 바운딩 박스 정보를 비교할 수 있다. 예를 들어, 현재 노드의 위치가 어느 서브그룹의 바운딩 박스 내에 있는 경우 해당 서브그룹이 현재 노드가 속하는 서브그룹인 것을 알 수 있다. 현재 노드의 위치 정보는 서브그룹의 바운딩 박스의 최소 값 및 최대 값과 비교될 수 있다.
실시예들에 따른 수신 장치/방법은 관련 시그널링 정보를 수신하여 포인트 클라우드 데이터 디코딩에 사용할 수 있다. 관련한 시그널링 정보는 도28 내지 도30에서 설명된다.
실시예들에 따른 비트스트림은 트리 구조를 구성하는 레이어 그룹들 중 적어도 어느 하나의 그룹이 복수의 서브그룹들을 포함하는지 여부를 나타내는 정보를 포함한다. 예를 들어, 이 정보는도 28에서 설명하는 subgroup_enabled_flag 정보일 수 있다. 또한, 실시예들에 따른 비트스트림은 서브그룹의 바운딩 박스의 원점 정보 및 크기 정보를 포함할 수 있다. 이 정보는, 도 29에서 설명하는 subgroup_bbox_origin 및 subgroup_bbox_size 파라미터를 나타낼 수 있다.
전술한 실시예들에 따른 수신 방법의 각 단계들은 디코더 및 트랜스미터에 의해 수행될 수 있다. 또한, 각 단계들은 프로세서, 메모리 등의 하드웨어 및 소프트웨어의 조합에 의해 수행될 수 있고, 각 단계마다 물리적으로 분리된 복수의 구성 요소들에 의해 수행되거나 하나의 구성 요소에 의하여 여러 단계들이 수행될 수도 있다. 각각의 단계들을 수행할 수 있는 구성 요소들의 명칭은 유닛, 모듈, 단위 또는 블럭 등의 용어를 사용하여 지칭될 수 있다. 예를 들면, 실시예들에 따른 트리 구조를 생성하는 단계는 트리 구조 생성 유닛에 의하여 수행될 수 있다.
실시예들에 따른 송수신 장치/방법은 포인트 클라우드 데이터에 대하여 레이어 그룹 및 서브그룹을 구성하여 노드(또는, 포인트)에 대하여 관련이 있는 부모 서브그룹의 컨텍스트 정보를 참조하여 인코딩, 디코딩 하므로, 데이터 처리의 효율이 증가한다. 수신단은 별도로 참조하는 그룹의 식별자 정보를 전달받지 않더라도 바운딩 박스 정보를 기반으로 부모 서브그룹을 탐색할 수 있으므로 송수신하는 파라미터를 효율화 할 수 있다. 또한, 서브그룹의 바운딩 박스 정보를 기초로 지오메트리 어큐판시 아틀라스의 범위를 최적화하고, 서브그룹의 바운딩 박스 범위를 벗어나는 이웃 노드를 참조하지 않을 수 있으므로 데이터 처리 과정이 효율화 된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 디코딩은 1) 레이어 그룹 정보를 정하는 단계, 2) 서브그룹 정보를 정하는 단계, 및/또는 3) 아틀라스 정보를 업데이트하는 단계를 포함할 수 있다. 각 단계는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 방법/장치의 각 동작에 대응할 수 있다.
1) 레이어 그룹 정보를 정하는 단계는 다음 동작을 포함할 수 있다. 각 단계는 순서대로 수행될 수 있고, 실시예들에 따라 일부 단계는 생략될 수 있다:
레이어 그룹의 시작 지점에서 레이어 그룹 인덱스, 서브 그룹 인덱스를 초기화하고, 서브그룹 바운딩 박스를 초기화한다. 새로운 레이어 그룹의 시작 지점이 아니지만 레이어 그룹이 변경되는 지점에서는 레이어 그룹 인덱스를 증가시키고 서브그룹 인덱스를 0으로 초기화한다.
버퍼에 저장된 컨텍스트 스테이트(또는, 컨텍스트 정보)를 로딩하고, 현재 서브그룹의 컨텍스트 정보를 초기화한다. 여기서, 레이어 그룹 인덱스 및 서브그룹 인덱스에 따라 레퍼런스 컨텍스트로 컨텍스트 정보를 초기화할 수 있다.
서브그룹 바운딩 박스에 관한 정보(예를 들어, 범위 등)을 업데이트 한다. 레이어 그룹이 변경되지 않고 뎁스가 증가하는 경우, 레이어 그룹 인덱스를 유지하고, 서브그룹 인덱스를 0으로 초기화하며 이전 컨텍스트 스테이트를 저장한다. 레이어 그룹 인덱스 및 서브그룹 인덱스에 따른 레퍼런스 컨텍스트로 컨텍스트를 초기화한다.
서브그룹 바운딩 박스에 관한 정보를 갱신한다.
2) 서브그룹 정보를 정하는 단계는 다음 동작을 포함할 수 있다. 각 단계는 순서대로 수행될 수 있고, 실시예들에 따라 일부 단계는 생략될 수 있다.
현재 노드(또는, 포인트)의 위치가 이전 노드의 서브그룹 바운딩 박스 내 포함되는지를 판단한다. 현재 노드를 포함하는 서브그룹을 탐색하여 서브그룹의 인덱스를 업데이트한다. 서브그룹이 시작되는 노드인 경우, 현재 노드의 레이어 그룹 인덱스 및 서브 그룹 인덱스에 기반하여 부모 노드 정보를 탐색한다.
저장된 컨텍스트 정보를 초기화한다. 레이어 그룹 인덱스 및 서브그룹 인덱스에 따른 레퍼런스 컨텍스트로 컨텍스트를 초기화할 수 있다.
서브그룹이 변경되지 않은 경우, 임시로 저장된 컨텍스트 정보를 초기화한다. 레이어 그룹 인덱스 및 서브그룹 인덱스에 따른 레퍼런스 컨텍스트로 컨텍스트를 초기화할 수 있다.
서브그룹 바운딩 박스에 관한 정보를 업데이트한다.
3) 아틀라스 정보를 업데이트하는 단계는 다음 동작을 포함할 수 있다. 각 단계는 순서대로 수행될 수 있고, 실시예들에 따라 일부 단계는 생략될 수 있다.
아틀라스 내 이웃 여부를 판단하는 범위를 서브그룹 바운딩 박스 범위로 업데이트한다.
서브그룹 바운딩 박스에 따라 아틀라스 내 새로 정의된 이웃 범위를 업데이트한다. 여기서, 서브그룹 바운딩 박스의 경계가 아틀라스의 경계보다 작은 경우, 서브그룹 바운딩 박스에 기초하여 아틀라스의 경계 범위를 업데이트한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치/방법은 서브그룹 정보를 갱신할 수 있다. 서브그룹 정보는 포인트(또는, 노드) 마다 갱신될 수 있으며, 서브그룹 시작 및 서브그룹이 연속되는 노드의 위치에서 컨텍스트(context), 이웃 탐색 범위(neighbor search range), 플러너 버퍼(planar buffer) 정보가 갱신될 수 있다. 서브그룹은 하나 또는 그 이상의 슬라이스와 대응될 수 있다. 실시예들에 따른 슬라이스는 비트스트림에 포함되는 하나의 단위로서 유닛으로 지칭될 수 있다.
실시예들에 따른 레이어 그룹 내에서 서브그룹은 변경될 수 있으므로, 서브그룹에 대한 정보는 포인트(또는, 노드)마다 체크하여 서브그룹에 대한 정보가 갱신될 수 있다.
이웃(neighbor) 노드의 범위를 제한하는 경우, 미리 저장된 주변부 노드들의 어큐판시(occupancy) 정보를 효과적으로 사용하기 위한 아틀라스(Atlas)의 범위를 서브그룹 바운딩 박스(subgroup bounding box)에 기반하여 업데이트할 수 있다.
실시예들에 따른 트리 구조, 레이어 구조 등은 데이터 구조라고 지칭될 수 있다.
데이터 구조는 지오메트리 데이터의 옥트리 구조 및/또는 어트리뷰트 데이터의 LOD 구조를 나타낼 수 있다. 실시예들에 따른 데이터 구조는 포인트 클라우드 데이터를 종속 관계 및 계층적 구조로 나타낼 수 있는 구조로서, 뎁스 또는 레벨 등으로 상하위 계층이 구분될 수 있다. 또한, 실시예들에 따른 데이터 구조에 포함되는 옥트리 구조, LOD, 레이어 구조 등은 서로 대응하여 지칭될 수 있다.
실시예들에 따른 데이터 구조는 지오메트리 인코더의 옥트리 생성부(11001) 및 어트리뷰트 인코더의 LOD생성부(11008)에 의해 생성될 수 있다. 마찬가지로, 수신 측의 경우, 각 대응하는 디코더의 구성요소에 의해 처리될 수 있다.
실시예들에 따른 트리 구조는 레이어 그룹들을 포함할 수 있다.
레이어 그룹은 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 부모-자식 노드들로 구성될 수 있다. 레이어 그룹들은 상위 레이어 그룹 및 하위 레이어 그룹으로 노드의 포함 관계와 같이 계층적으로 구성될 수 있다.
하나의 레이어 그룹이 하나의 슬라이스에 포함되거나, 복수의 레이어 그룹들이 하나의 슬라이스에 포함되어 송수신될 수 있다. 또한, 하나의 레이어 그룹은 복수의 서브 그룹들로 분할(세그먼트)될 수 있다. 각 레이어 그룹 및 서브 그룹은 디코더 성능, 해상도, ROI에 기반하여 수신기로 전달될 수 있다.
슬라이스에 포함된 레이어 그룹 별로 인코딩/디코딩이 수행될 수 있다. 인코딩/디코딩 순서는 부모 노드에서 자식 노드로 순서로 진행될 수 있다. 즉, 인코딩/디코딩 순서는 하위 레이어 그룹에서 상위 레이어 그룹으로 진행될 수 있다.
실시예들에 따른 컨텍스트 정보는 포인트 클라우드 데이터, 예를 들어, 지오메트리 데이터 및/또는 어트리뷰트 데이터를 도4 및 도11의 아리스메틱 인코더 및/또는 아리스메틱 디코더에 의해 인코딩 및/또는 디코딩 시 생성되는 부가 정보를 의미할 수 있다. 실시예들에 따른 인코딩 및/또는 디코딩 시 현재 포인트 클라우드 데이터를 인코딩/디코딩할 때 이전 포인트 클라우드 데이터로부터 산출된 컨텍스트 정보에 기반하여 현재 포인트 클라우드 데이터를 효율적으로 압축하고 복원할 수 있다.
컨텍스트 불러오기 및 참조는 현재 슬라이스의 서브그룹 바운딩 박스와 대응 관계 또는 포함 관계에 있는 슬라이스의 서브그룹 바운딩 박스의 컨텍스트 정보를 저장하고 불러오기하여 이용할 수 있다. 현재 서브그룹 바운딩 박스 및 참조 서브그룹 바운딩 박스는 부모-자식 포함 관계에 있을 수 있다.
서브 그룹 바운딩 박스의 사이즈는 효율적으로 설정될 수 있다. 서브그룹 바운딩 박스의 사이즈를 벗어나는 영역에 위치한 노드는 비점유 노드로 간주될 수 있다. 즉, 현재 포인트의 이웃 포인트로부터 예측 코딩을 수행하는 경우, 이웃 포인트의 탐색 범위는 서브그룹 바운딩 박스 영역 안으로 제한될 수 있다.
포인트 클라우드 데이터를 송수신하는 방법은 컨텍스트를 저장하는 단계를 포함할 수 있다. 현재 레이어 그룹 또는 현재 서브그룹에 대한 인코딩/디코딩을 종료하고, 다음 슬라이스, 다음 레이어 그룹, 또는 다음 서브그룹을 인코딩/디코딩하는 경우, 이전 컨텍스트 정보를 저장할 수 있다. 레이어 그룹(서브 그룹 포함) 0내지 N까지 컨텍스트 불러오기 및 컨텍스트 저장 단계를 통해 포인트 클라우드 데이터를 버퍼 부담 없이 인코딩/디코딩할 수 있다.
실시예들에 따른 송수신 장치/방법은 연관성이 높은 부모-자식 관계에 있는 그룹 또는 슬라이스에 대하여 컨텍스트를 참조할 수 있으므로 부복호화 효율을 증대할 수 있다. 따라서, 복수의 그룹을 병렬 처리할 수 있으므로 처리 효율이 향상될 수 있다.
실시예들에 따른 송수신 장치/방법은 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림에 대한 슬라이스 구성 시 계층적 구조를 반영하여 저지연 압축을 지원할 수 있고, 포인트 클라우드 데이터를 효율적으로 부분 복원할 수 있다.
실시예들에 따른 송수신 장치/방법은 포인트 클라우드 데이터의 계층적 구조를 기반으로 현재 서브그룹과 관련이 있는 부모 서브그룹의 컨텍스트 정보를 참조하여 부호화/복호화를 수행함으로써 압축 효율을 증대할 수 있다. 또한, 현재 서브그룹과 관련이 있는 부모 서브그룹을 참조 시, 인덱스 정보를 통한 것 뿐만 아니라 서브그룹의 바운딩 박스 정보를 기반으로 부모 서브그룹을 탐색할 수 있으므로 송수신 데이터 량을 절감하고, 데이터 처리 과정의 효율성을 높일 수 있다.
실시예들은 방법 및/또는 장치 관점에서 설명되었으며, 방법의 설명 및 장치의 설명은 상호 보완하여 적용될 수 있다.
설명의 편의를 위하여 각 도면을 나누어 설명하였으나, 각 도면에 서술되어 있는 실시 예들을 병합하여 새로운 실시 예를 구현하도록 설계하는 것도 가능하다. 그리고, 통상의 기술자의 필요에 따라, 이전에 설명된 실시 예들을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체를 설계하는 것도 실시예들의 권리범위에 속한다. 실시예들에 따른 장치 및 방법은 상술한 바와 같이 설명된 실시 예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 실시 예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시 예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다. 실시예들의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 실시예들은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 실시예들의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 실시예들의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해돼서는 안 될 것이다.
실시예들의 장치의 다양한 구성요소들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 그것들의 조합에 의해 수행될 수 있다. 실시예들의 다양한 구성요소들은 하나의 칩, 예를 들면 하나의 하드웨어 서킷으로 구현될 수 있다 실시예들에 따라, 실시예들에 따른 구성요소들은 각각 별도의 칩들로 구현될 수 있다. 실시예들에 따라, 실시예들에 따른 장치의 구성요소들 중 적어도 하나 이상은 하나 또는 그 이상의 프로그램들을 실행 할 수 있는 하나 또는 그 이상의 프로세서들로 구성될 수 있으며, 하나 또는 그 이상의 프로그램들은 실시예들에 따른 동작/방법들 중 어느 하나 또는 그 이상의 동작/방법들을 수행시키거나, 수행시키기 위한 인스트럭션들을 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 장치의 방법/동작들을 수행하기 위한 실행 가능한 인스트럭션들은 하나 또는 그 이상의 프로세서들에 의해 실행되기 위해 구성된 일시적이지 않은 CRM 또는 다른 컴퓨터 프로그램 제품들에 저장될 수 있거나, 하나 또는 그 이상의 프로세서들에 의해 실행되기 위해 구성된 일시적인 CRM 또는 다른 컴퓨터 프로그램 제품들에 저장될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 메모리는 휘발성 메모리(예를 들면 RAM 등)뿐 만 아니라 비휘발성 메모리, 플래쉬 메모리, PROM등을 전부 포함하는 개념으로 사용될 수 있다. 또한, 인터넷을 통한 전송 등과 같은 캐리어 웨이브의 형태로 구현되는 것도 포함될 수 있다. 또한, 프로세서가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 프로세서가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
이 문서에서 “/”와 “,”는 “및/또는”으로 해석된다. 예를 들어, “A/B”는 “A 및/또는 B”로 해석되고, “A, B”는 “A 및/또는 B”로 해석된다. 추가적으로, “A/B/C”는 “A, B 및/또는 C 중 적어도 하나”를 의미한다. 또한, “A, B, C”도 “A, B 및/또는 C 중 적어도 하나”를 의미한다. 추가적으로, 이 문서에서 “또는”는 “및/또는”으로 해석된다. 예를 들어, “A 또는 B”은, 1) “A” 만을 의미하고, 2) “B” 만을 의미하거나, 3) “A 및 B”를 의미할 수 있다. 달리 표현하면, 본 문서의 “또는”은 “추가적으로 또는 대체적으로(additionally or alternatively)”를 의미할 수 있다.
제1, 제2 등과 같은 용어는 실시예들의 다양한 구성요소들을 설명하기 위해 사용될 수 있다. 하지만 실시예들에 따른 다양한 구성요소들은 위 용어들에 의해 해석이 제한되어서는 안된다. 이러한 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위해 사욛외는 것에 불과하다. 것에 불과하다. 예를 들어, 제1 사용자 인풋 시그널은 제2사용자 인풋 시그널로 지칭될 수 있다. 이와 유사하게, 제2사용자 인풋 시그널은 제1사용자 인풋시그널로 지칭될 수 있다. 이러한 용어의 사용은 다양한 실시예들의 범위 내에서 벗어나지 않는 것으로 해석되어야만 한다. 제1사용자 인풋 시그널 및 제2사용자 인풋 시그널은 모두 사용자 인풋 시그널들이지만, 문맥 상 명확하게 나타내지 않는 한 동일한 사용자 인풋 시그널들을 의미하지 않는다.
실시예들을 설명하기 위해 사용된 용어는 특정 실시예들을 설명하기 위한 목적으로 사용되고, 실시예들을 제한하기 위해서 의도되지 않는다. 실시예들의 설명 및 청구항에서 사용된 바와 같이, 문맥 상 명확하게 지칭하지 않는 한 단수는 복수를 포함하는 것으로 의도된다. 및/또는 표현은 용어 간의 모든 가능한 결합을 포함하는 의미로 사용된다. 포함한다 표현은 특징들, 수들, 단계들, 엘리먼트들, 및/또는 컴포넌트들이 존재하는 것을 설명하고, 추가적인 특징들, 수들, 단계들, 엘리먼트들, 및/또는 컴포넌트들을 포함하지 않는 것을 의미하지 않는다. 실시예들을 설명하기 위해 사용되는, ~인 경우, ~때 등의 조건 표현은 선택적인 경우로만 제한 해석되지 않는다. 특정 조건을 만족하는 때, 특정 조건에 대응하여 관련 동작을 수행하거나, 관련 정의가 해석되도록 의도되었다.
또한, 본 문서에서 설명하는 실시예들에 따른 동작은 실시예들에 따라서 메모리 및/또는 프로세서를 포함하는 송수신 장치에 의해 수행될 수 있다. 메모리는 실시예들에 따른 동작을 처리/제어하기 위한 프로그램들을 저장할 수 있고, 프로세서는 본 문서에서 설명한 다양한 동작을 제어할 수 있다. 프로세서는 컨트롤러 등으로 지칭가능하다. 실시예들에 동작들은 펌웨어, 소프트웨어, 및/또는 그것들의 조합에 의해 수행될 수 있고, 펌웨어, 소프트웨어, 및/또는 그것들의 조합은 프로세서에 저장되거나 메모리에 저장될 수 있다.
한편, 상술한 실시예들에 따른 동작은 실시예들 따른 송신 장치 및/또는 수신 장치에 의해서 수행될 수 있다. 송수신 장치는 미디어 데이터를 송수신하는 송수신부, 실시예들에 따른 프로세스에 대한 인스트럭션(프로그램 코드, 알고리즘, flowchart 및/또는 데이터)을 저장하는 메모리, 송/수신 장치의 동작들을 제어하는 프로세서를 포함할 수 있다.
프로세서는 컨트롤러 등으로 지칭될 수 있고, 예를 들어, 하드웨어, 소프트웨어, 및/또는 그것들의 조합에 대응할 수 있다. 상술한 실시예들에 따른 동작은 프로세서에 의해 수행될 수 있다. 또한, 프로세서는 상술한 실시예들의 동작을 위한 인코더/디코더 등으로 구현될 수 있다.
상술한 바와 같이 실시예들을 실시하기 위한 최선의 형태에서 관련 내용을 설명하였다.
상술한 바와 같이, 실시예들은 포인트 클라우드 데이터 송수신장치 및 시스템에 전체적 또는 부분적으로 적용될 수 있다. 당업자는 실시예들의 범위 내에서 실시예들을 다양하게 변경 또는 변형할 수 있다. 실시예들은 변경/변형들을 포함할 수 있고, 변경/변형은 청구항 및 그 와 동일하다고 인정되는 것의 범위를 벗어나지 않는다.

Claims (19)

  1. 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계; 및
    상기 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 전송하는 단계; 를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 송신 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계는,
    상기 포인트 클라우드 데이터의 트리 구조를 생성하는 단계; 및
    상기 포인트 클라우드 데이터를 상기 트리 구조의 레이어에 기반하여 복수의 그룹들로 나누는 단계; 를 포함하고,
    상기 그룹들 중 적어도 어느 하나의 그룹은 복수의 서브그룹들을 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 송신 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계는,
    상기 서브그룹들에 속하는 포인트 클라우드 데이터를 컨텍스트 정보에 기반하여 인코딩하는,
    포인트 클라우드 데이터 송신 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계는,
    제1 서브그룹에 대한 컨텍스트 정보를 기반으로 제2 서브그룹을 인코딩하는 단계; 및
    상기 제2 서브그룹의 컨텍스트 정보를 저장하는 단계를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 송신 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 제1 서브그룹은 상기 제2 서브그룹의 부모 서브그룹에 속하는 포인트 클라우드 데이터를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 송신 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 서브그룹은,
    노드의 위치 정보와 상기 서브그룹의 바운딩 박스 정보를 비교하여 탐색되는,
    포인트 클라우드 데이터 송신 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 비트스트림은,
    상기 그룹들 중 적어도 어느 하나의 그룹이 상기 복수의 서브그룹들을 포함하는지 여부를 나타내는 정보를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 송신 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 비트스트림은,
    상기 서브그룹의 상기 바운딩 박스의 원점 정보 및 크기 정보를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 송신 방법.
  9. 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 인코더; 및
    상기 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 전송하는 트랜스미터; 를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 송신 장치.
  10. 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 수신하는 단계; 및
    상기 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계; 를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계는,
    상기 포인트 클라우드 데이터의 트리 구조를 생성하는 단계; 및
    상기 포인트 클라우드 데이터를 상기 트리 구조의 레이어에 기반하여 복수의 그룹들로 나누는 단계;를 포함하고,
    상기 그룹들 중 적어도 어느 하나의 그룹은 복수의 서브그룹들을 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계는,
    상기 서브그룹들에 속하는 포인트 클라우드 데이터를 컨텍스트 정보에 기반하여 디코딩하는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계는,
    제1 서브그룹에 대한 컨텍스트 정보를 기반으로 제2 서브그룹을 디코딩하는 단계; 및
    상기 제2 서브그룹의 컨텍스트 정보를 저장하는 단계를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 제1 서브그룹은 상기 제2 서브그룹의 부모 서브그룹에 속하는 포인트 클라우드 데이터를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 서브그룹은,
    노드의 위치 정보와 상기 서브그룹의 바운딩 박스 정보를 비교하여 정해지는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 제1 서브그룹은 상기 제2 서브그룹의 바운딩 박스 정보를 기반으로 탐색되는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 방법.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 비트스트림은,
    상기 그룹들 중 적어도 어느 하나의 그룹이 상기 복수의 서브그룹들을 포함하는지 여부를 나타내는 정보를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 방법.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 비트스트림은,
    상기 서브그룹의 상기 바운딩 박스의 원점 정보 및 크기 정보를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 방법.
  19. 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 수신하는 수신부; 및
    상기 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 디코더; 를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 장치.
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