WO2023287213A1 - 포인트 클라우드 데이터 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 포인트 클라우드 데이터 수신 장치 및 포인트 클라우드 데이터 수신 방법 - Google Patents

포인트 클라우드 데이터 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 포인트 클라우드 데이터 수신 장치 및 포인트 클라우드 데이터 수신 방법 Download PDF

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

Definitions

  • Embodiments relate to a method and apparatus for processing point cloud content.
  • the point cloud content is content expressed as a point cloud, which is a set of points belonging to a coordinate system representing a 3D space.
  • Point cloud content can express three-dimensional media, and provides various services such as VR (Virtual Reality), AR (Augmented Reality), MR (Mixed Reality), and autonomous driving service. used to provide However, tens of thousands to hundreds of thousands of point data are required to express point cloud content. Therefore, a method for efficiently processing a vast amount of point data is required.
  • Embodiments provide an apparatus and method for efficiently processing point cloud data.
  • Embodiments provide a point cloud data processing method and apparatus for solving latency and encoding/decoding complexity.
  • a point cloud data transmission method includes encoding point cloud data; and transmitting a bitstream including point cloud data; can include
  • a method for receiving point cloud data according to embodiments includes receiving a bitstream including point cloud data; decoding the point cloud data; can include
  • Apparatus and method according to embodiments may process point cloud data with high efficiency.
  • Devices and methods according to embodiments may provide a point cloud service of high quality.
  • Devices and methods according to embodiments may provide point cloud content for providing general-purpose services such as VR services and autonomous driving services.
  • FIG. 1 shows an example of a point cloud content providing system according to embodiments.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an operation of providing point cloud content according to embodiments.
  • FIG 3 shows an example of a point cloud video capture process according to embodiments.
  • FIG. 4 shows an example of a point cloud encoder according to embodiments.
  • FIG. 5 illustrates an example of a voxel according to embodiments.
  • FIG. 6 shows an example of an octree and an occupancy code according to embodiments.
  • FIG. 7 shows an example of a neighbor node pattern according to embodiments.
  • FIG. 10 shows an example of a point cloud decoder according to embodiments.
  • FIG. 11 shows an example of a point cloud decoder according to embodiments.
  • FIG. 13 is an example of a receiving device according to embodiments.
  • FIG. 14 shows an example of a structure capable of interworking with a method/apparatus for transmitting and receiving point cloud data according to embodiments.
  • 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 bitstream configuration according to embodiments.
  • FIG. 22 shows syntax of a sequence parameter set and a geometry parameter set according to embodiments.
  • 25 shows syntax of an attribute data unit header according to embodiments.
  • 26 illustrates single-slice and segmented-slice-based geometry tree structures according to embodiments.
  • FIG. 27 illustrates a layer group structure of a geometry coding tree and an aligned layer group structure of an attribute coding tree according to embodiments.
  • FIG. 28 illustrates a structure of a layer group of a geometry tree and an independent layer group of an attribute coding tree according to embodiments.
  • 29 shows the syntax of a parameter set according to embodiments.
  • FIG. 30 shows a geometry data unit header according to embodiments.
  • 31 illustrates an example of combining tree coding and direct coding modes according to embodiments.
  • AEC arithmetic entropy coded
  • DC direct coded
  • FIG. 34 shows an example of a geometry tree structure and a slice segment according to embodiments and an example of a plurality of AEC slices and one DC slice according to embodiments.
  • 35 shows an example of a geometry tree structure and a slice segment according to embodiments and an example of AEC slices and DC slices according to embodiments.
  • FIG. 36 shows an example of a geometry tree structure and a slice segment according to embodiments and an example of AEC slices and DC slices according to embodiments.
  • SPS sequence parameter set
  • FIG. 38 illustrates a syntax structure of a geometry data unit header (or referred to as a geometry slice header) according to embodiments.
  • 39 shows a geometry coding layer structure according to embodiments.
  • 41 shows output of layer group-based point cloud data according to embodiments.
  • 44 illustrates an example of a decoding effect according to a layer group structure and a subgroup structure according to embodiments.
  • 45 shows a geometry data unit header according to embodiments.
  • FIG 48 shows an apparatus for receiving point cloud data according to embodiments.
  • 49 is a flowchart of an apparatus for receiving point cloud data according to embodiments.
  • 50 illustrates an example of efficiently processing a main area of point cloud data by an apparatus for transmitting and receiving point cloud data according to embodiments.
  • 51 illustrates a layer group structure and a subgroup bounding box according to embodiments.
  • 54 is a geometry data unit header and an attribute data unit header according to embodiments.
  • 57 illustrates an efficient ROI processing process according to embodiments.
  • 59 illustrates layer group information according to embodiments.
  • 60 shows a layer group slice according to embodiments.
  • 61 illustrates performance between tile partitioning and layer group slicing according to embodiments.
  • 62, 63, 64, 65, and 66 show multi-resolution and multi-size ROI outputs according to embodiments.
  • 67 illustrates context, neighbor search range, and buffer settings based on layer groups and subgroups according to embodiments.
  • 68 illustrates a method for transmitting and receiving point cloud data according to embodiments.
  • 69 illustrates a method for transmitting and receiving point cloud data according to embodiments.
  • 70 shows a point cloud data transmission method according to embodiments.
  • 71 illustrates a method for receiving point cloud data according to embodiments.
  • FIG. 1 shows an example of a point cloud content providing system according to embodiments.
  • the point cloud content providing system shown in FIG. 1 may include a transmission device 10000 and a reception device 10004.
  • the transmitting device 10000 and the receiving device 10004 may perform wired/wireless communication to transmit/receive point cloud data.
  • the transmission device 10000 may secure, process, and transmit point cloud video (or point cloud content).
  • the transmission device 10000 may include a fixed station, a base transceiver system (BTS), a network, an artificial intelligence (AI) device and/or system, a robot, an AR/VR/XR device and/or a server. etc. may be included.
  • BTS base transceiver system
  • AI artificial intelligence
  • the transmission device 10000 is a device that communicates with a base station and/or other wireless devices using a radio access technology (eg, 5G New RAT (NR), Long Term Evolution (LTE)), It may include robots, vehicles, AR/VR/XR devices, mobile devices, home appliances, Internet of Thing (IoT) devices, AI devices/servers, and the like.
  • a radio access technology eg, 5G New RAT (NR), Long Term Evolution (LTE)
  • NR 5G New RAT
  • LTE Long Term Evolution
  • It may include robots, vehicles, AR/VR/XR devices, mobile devices, home appliances, Internet of Thing (IoT) devices, AI devices/servers, and the like.
  • IoT Internet of Thing
  • the transmission device 10000 includes a point cloud video acquisition unit (Point Cloud Video Acquisition, 10001), a point cloud video encoder (Point Cloud Video Encoder, 10002), and/or a transmitter (or Communication module), 10003 ).
  • a point cloud video acquisition unit Point Cloud Video Acquisition, 10001
  • a point cloud video encoder Point Cloud Video Encoder, 10002
  • a transmitter or Communication module
  • the point cloud video acquisition unit 10001 acquires a point cloud video through processing such as capture, synthesis, or generation.
  • Point cloud video is point cloud content expressed as a point cloud, which is a set of points located in a 3D space, and may be referred to as point cloud video data.
  • a point cloud video according to embodiments may include one or more frames. One frame represents a still image/picture. Accordingly, the point cloud video may include a point cloud image/frame/picture, and may be referred to as any one of a point cloud image, a frame, and a picture.
  • the point cloud video encoder 10002 encodes secured point cloud video data.
  • the point cloud video encoder 10002 may encode point cloud video data based on point cloud compression coding.
  • Point cloud compression coding may include geometry-based point cloud compression (G-PCC) coding and/or video based point cloud compression (V-PCC) coding or next-generation coding.
  • G-PCC geometry-based point cloud compression
  • V-PCC video based point cloud compression
  • point cloud compression coding is not limited to the above-described embodiments.
  • the point cloud video encoder 10002 can output a bitstream containing encoded point cloud video data.
  • the bitstream may include not only encoded point cloud video data, but also signaling information related to encoding of the point cloud video data.
  • Transmitter 10003 transmits a bitstream containing encoded point cloud video data.
  • a bitstream according to embodiments is encapsulated into a file or a segment (eg, a streaming segment) and transmitted through various networks such as a broadcasting network and/or a broadband network.
  • the transmission device 10000 may include an encapsulation unit (or encapsulation module) that performs an encapsulation operation.
  • the encapsulation unit may be included in the transmitter 10003.
  • the file or segment may be transmitted to the receiving device 10004 through a network or stored in a digital storage medium (eg, USB, SD, CD, DVD, Blu-ray, HDD, SSD, etc.).
  • the transmitter 10003 is capable of wired/wireless communication with the receiving device 10004 (or the receiver 10005) through a network such as 4G, 5G, or 6G.
  • the transmitter 10003 may perform necessary data processing operations depending on the network system (for example, a communication network system such as 4G, 5G, and 6G).
  • the transmission device 10000 may transmit encapsulated data according to an on demand method.
  • a receiving device 10004 includes a receiver 10005, a point cloud video decoder 10006, and/or a renderer 10007.
  • the receiving device 10004 is a device or robot that communicates with a base station and/or other wireless devices using a wireless access technology (eg, 5G New RAT (NR), Long Term Evolution (LTE)) , vehicles, AR/VR/XR devices, mobile devices, home appliances, Internet of Things (IoT) devices, AI devices/servers, and the like.
  • a wireless access technology eg, 5G New RAT (NR), Long Term Evolution (LTE)
  • the receiver 10005 receives a bitstream including point cloud video data or a file/segment in which the bitstream is encapsulated from a network or a storage medium.
  • the receiver 10005 may perform necessary data processing operations depending on the network system (eg, 4G, 5G, 6G communication network system).
  • the receiver 10005 may output a bitstream by decapsulating the received file/segment.
  • the receiver 10005 may include a decapsulation unit (or decapsulation module) for performing a decapsulation operation.
  • the decapsulation unit may be implemented as an element (or component) separate from the receiver 10005.
  • the point cloud video decoder 10006 decodes a bitstream containing point cloud video data.
  • the point cloud video decoder 10006 can decode the point cloud video data according to the way it was encoded (eg, the reverse of the operation of the point cloud video encoder 10002). Accordingly, the point cloud video decoder 10006 may decode point cloud video data by performing point cloud decompression coding, which is a reverse process of point cloud compression.
  • Point cloud decompression coding includes G-PCC coding.
  • a renderer 10007 renders the decoded point cloud video data.
  • the renderer 10007 may output point cloud content by rendering audio data as well as point cloud video data.
  • the renderer 10007 may include a display for displaying point cloud content.
  • the display may not be included in the renderer 10007 and may be implemented as a separate device or component.
  • the feedback information is information for reflecting the interactivity with the user consuming the point cloud content, and includes user information (eg, head orientation information), viewport information, etc.).
  • user information eg, head orientation information
  • viewport information etc.
  • the feedback information is sent to the content transmitter (eg, the transmission device 10000) and/or the service provider.
  • the feedback information may be used in the receiving device 10004 as well as in the transmitting device 10000, or may not be provided.
  • Head orientation information is information about a user's head position, direction, angle, movement, and the like.
  • the receiving device 10004 may calculate viewport information based on head orientation information.
  • Viewport information is information about an area of a point cloud video that a user is looking at.
  • a viewpoint is a point at which a user watches a point cloud video, and may mean a central point of a viewport area. That is, the viewport is an area centered on the viewpoint, and the size and shape of the area may be determined by FOV (Field Of View).
  • FOV Field Of View
  • the receiving device 10004 performs gaze analysis and the like to check the point cloud consumption method of the user, the point cloud video area that the user gazes at, the gaze time, and the like.
  • the receiving device 10004 may transmit feedback information including the result of the gaze analysis to the transmitting device 10000.
  • Feedback information according to embodiments may be obtained in a rendering and/or display process.
  • Feedback information according to embodiments may be obtained by one or more sensors included in the receiving device 10004.
  • feedback information may be secured by the renderer 10007 or a separate external element (or device, component, etc.).
  • a dotted line in FIG. 1 indicates a process of transmitting feedback information secured by the renderer 10007.
  • the point cloud content providing system may process (encode/decode) point cloud data based on the feedback information. Accordingly, the point cloud video data decoder 10006 may perform a decoding operation based on the feedback information. Also, the receiving device 10004 may transmit feedback information to the transmitting device 10000. The transmission device 10000 (or the point cloud video data encoder 10002) may perform an encoding operation based on the feedback information. Therefore, the point cloud content providing system does not process (encode/decode) all point cloud data, but efficiently processes necessary data (for example, point cloud data corresponding to the user's head position) based on feedback information, and Point cloud content can be provided to
  • the transmitting apparatus 10000 may be referred to as an encoder, a transmitting device, a transmitter, and the like, and a receiving apparatus 10004 may be referred to as a decoder, a receiving device, and a receiver.
  • Point cloud data (processed through a series of processes of acquisition/encoding/transmission/decoding/rendering) in the point cloud content providing system of FIG. 1 according to embodiments will be referred to as point cloud content data or point cloud video data.
  • point cloud content data may be used as a concept including metadata or signaling information related to point cloud data.
  • Elements of the point cloud content providing system shown in FIG. 1 may be implemented as hardware, software, processor, and/or a combination thereof.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating an operation of providing point cloud content according to embodiments.
  • the block diagram of FIG. 2 shows the operation of the point cloud content providing system described in FIG. 1 .
  • the point cloud content providing system may process point cloud data based on point cloud compression coding (eg, G-PCC).
  • point cloud compression coding eg, G-PCC
  • the point cloud content providing system may obtain a point cloud video (20000).
  • Point cloud video is expressed as a point cloud belonging to a coordinate system representing a three-dimensional space.
  • a point cloud video according to embodiments may include a Ply (Polygon File format or the Stanford Triangle format) file. If the point cloud video has one or more frames, the acquired point cloud video may include one or more Ply files.
  • Ply files include point cloud data such as geometry and/or attributes of points. Geometry contains positions of points.
  • the position of each point may be expressed as parameters (eg, values of each of the X-axis, Y-axis, and Z-axis) representing a three-dimensional coordinate system (eg, a coordinate system composed of XYZ axes).
  • Attributes include attributes of points (eg, texture information of each point, color (YCbCr or RGB), reflectance (r), transparency, etc.).
  • a point has one or more attributes (or properties).
  • a point may have one color attribute or two attributes, color and reflectance.
  • geometry may be referred to as positions, geometry information, geometry data, and the like, and attributes may be referred to as attributes, attribute information, and attribute data.
  • the point cloud content providing system obtains points from information (for example, depth information, color information, etc.) related to the acquisition process of the point cloud video. Cloud data is available.
  • a point cloud content providing system may encode point cloud data (20001).
  • the point cloud content providing system may encode point cloud data based on point cloud compression coding.
  • point cloud data may include geometry and attributes of points.
  • the point cloud content providing system may output a geometry bitstream by performing geometry encoding to encode geometry.
  • the point cloud content providing system may output an attribute bitstream by performing attribute encoding for encoding attributes.
  • a point cloud content providing system may perform attribute encoding based on geometry encoding.
  • a geometry bitstream and an attribute bitstream according to embodiments may be multiplexed and output as one bitstream.
  • a bitstream according to embodiments may further include signaling information related to geometry encoding and attribute encoding.
  • a point cloud content providing system may transmit encoded point cloud data (20002).
  • Point cloud data encoded as described in FIG. 1 may be expressed as a geometry bitstream and an attribute bitstream.
  • the encoded point cloud data may be transmitted in the form of a bitstream together with signaling information related to encoding of the point cloud data (eg, signaling information related to geometry encoding and attribute encoding).
  • the point cloud content providing system may encapsulate a bitstream transmitting encoded point cloud data and transmit the encoded point cloud data in the form of a file or segment.
  • a point cloud content providing system may receive a bitstream including encoded point cloud data. Also, the point cloud content providing system (eg, the receiving device 10004 or the receiver 10005) may demultiplex the bitstream.
  • the point cloud content providing system may decode encoded point cloud data (eg, a geometry bitstream, an attribute bitstream) transmitted as a bitstream. there is.
  • the point cloud content providing system eg, the receiving device 10004 or the point cloud video decoder 10005
  • the point cloud content providing system eg, the receiving device 10004 or the point cloud video decoder 10005
  • the point cloud content providing system may restore attributes of points by decoding an attribute bitstream based on the restored geometry.
  • the point cloud content providing system (eg, the receiving device 10004 or the point cloud video decoder 10005) may reconstruct the point cloud video based on the decoded attributes and positions according to the reconstructed geometry.
  • a point cloud content providing system may render the decoded point cloud data (20004).
  • the point cloud content providing system eg, the receiving device 10004 or the renderer 10007) may render the geometry and attributes decoded through the decoding process according to various rendering methods. Points of the point cloud content may be rendered as a vertex with a certain thickness, a cube with a specific minimum size centered at the vertex position, or a circle centered at the vertex position. All or part of the rendered point cloud content is provided to the user through a display (eg, VR/AR display, general display, etc.).
  • a display eg, VR/AR display, general display, etc.
  • the point cloud content providing system (eg, the receiving device 10004) according to embodiments may secure feedback information (20005).
  • the point cloud content providing system may encode and/or decode point cloud data based on the feedback information. Since the feedback information and operation of the point cloud content providing system according to the embodiments are the same as the feedback information and operation described in FIG. 1, a detailed description thereof will be omitted.
  • FIG 3 shows an example of a point cloud video capture process according to embodiments.
  • FIG. 3 shows an example of a point cloud video capture process of the point cloud content providing system described in FIGS. 1 and 2 .
  • Point cloud content is a point cloud video (images and/or videos) are included.
  • a point cloud content providing system includes one or more cameras (eg, an infrared camera capable of securing depth information, color information corresponding to depth information) to generate point cloud content.
  • Point cloud video can be captured using an RGB camera, etc.), a projector (eg, an infrared pattern projector to secure depth information), or LiDAR.
  • a system for providing point cloud content according to embodiments may secure point cloud data by extracting a shape of a geometry composed of points in a 3D space from depth information and extracting an attribute of each point from color information.
  • Images and/or videos according to embodiments may be captured based on at least one of an inward-facing method and an outward-facing method.
  • the left side of FIG. 3 shows the inward-facing method.
  • the inward-pacing method refers to a method in which one or more cameras (or camera sensors) located around the central object capture the central object.
  • the inward-pacing method is a point cloud content that provides users with 360-degree images of key objects (e.g., provides users with 360-degree images of objects (e.g., key objects such as characters, players, objects, actors, etc.) It can be used to create VR / AR content).
  • the right side of FIG. 3 shows the outward-facing method.
  • the outward-pacing method refers to a method in which one or more cameras (or camera sensors) located around a central object capture an environment of the central object other than the central object.
  • the outward-facing method may be used to generate point cloud content (eg, content representing an external environment that may be provided to a user of an autonomous vehicle) for providing a surrounding environment from a user's point of view.
  • point cloud content eg, content representing an external environment that may be provided to a user of an autonomous vehicle
  • point cloud content may be generated based on a capture operation of one or more cameras.
  • the point cloud content providing system may perform calibration of one or more cameras to set a global coordinate system before a capture operation.
  • the point cloud content providing system may generate point cloud content by synthesizing an image and/or video captured by the above-described capture method and an arbitrary image and/or video.
  • the point cloud content providing system may not perform the capture operation described in FIG. 3 when generating point cloud content representing a virtual space.
  • the point cloud content providing system may perform post-processing on captured images and/or videos. That is, the point cloud content providing system removes an unwanted area (for example, the background), recognizes a space where captured images and/or videos are connected, and fills in a spatial hole if there is one. can
  • the point cloud content providing system may generate one point cloud content by performing coordinate system conversion on points of the point cloud video obtained from each camera.
  • the point cloud content providing system may perform coordinate system conversion of points based on the positional coordinates of each camera. Accordingly, the point cloud content providing system may generate content representing one wide range or point cloud content having a high density of points.
  • FIG. 4 shows an example of a point cloud encoder according to embodiments.
  • FIG. 4 shows an example of the point cloud video encoder 10002 of FIG. 1 .
  • the point cloud encoder converts point cloud data (eg, positions of points and/or attributes) and perform encoding operations.
  • point cloud data eg, positions of points and/or attributes
  • the point cloud content providing system may not be able to stream the corresponding content in real time. Therefore, the point cloud content providing system may reconstruct the point cloud content based on the maximum target bitrate in order to provide it according to the network environment.
  • the point cloud encoder can perform geometry encoding and attribute encoding. Geometry encoding is performed before attribute encoding.
  • a point cloud encoder includes a transformation coordinates (40000), a quantization unit (Quantize and Remove Points (Voxelize), 40001), an octree analysis unit (Analyze Octree, 40002), a surface approximate analysis unit ( Analyze Surface Approximation (40003), Arithmetic Encode (40004), Reconstruct Geometry (40005), Transform Colors (40006), Transfer Attributes (40007), RAHT Transformation It includes a unit 40008, a Generated LOD 40009, a Lifting unit 40010, a Quantize Coefficients unit 40011, and/or an Arithmetic Encode 40012.
  • the coordinate system conversion unit 40000, the quantization unit 40001, the octree analysis unit 40002, the surface approximate analysis unit 40003, the Arithmetic encoder 40004, and the geometry reconstruction unit 40005 perform geometry encoding. can do.
  • Geometry encoding according to embodiments may include octree geometry coding, direct coding, trisoup geometry encoding, and entropy encoding. Direct coding and trisup geometry encoding are applied selectively or in combination. Also, geometry encoding is not limited to the above examples.
  • a coordinate system conversion unit 40000 receives positions and converts them into a coordinate system.
  • the positions may be converted into positional information in a 3D space (eg, a 3D space expressed in XYZ coordinates).
  • Location information in a 3D space may be referred to as geometry information.
  • a quantization unit 40001 quantizes geometry.
  • the quantization unit 40001 may quantize points based on minimum position values of all points (for example, minimum values on each axis for the X axis, Y axis, and Z axis).
  • the quantization unit 40001 multiplies the difference between the minimum position value and the position value of each point by a predetermined 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. In this case, attributes of all positions included in one voxel may be combined and assigned to the corresponding voxel.
  • the octree analyzer 40002 performs octree geometry coding (or octree coding) to represent voxels in an octree structure.
  • the octree structure represents points matched to voxels based on an octal tree structure.
  • the surface approximation analyzer 40003 may analyze and approximate an octree.
  • Octree analysis and approximation is a process of analyzing to voxelize a region including a plurality of points in order to efficiently provide octree and voxelization.
  • Arismetic encoder 40004 entropy encodes an octree and/or an approximated octree.
  • the encoding method includes an Arithmetic encoding method.
  • a geometry bitstream is created.
  • Color conversion section 40006, attribute conversion section 40007, RAHT conversion section 40008, LOD generation section 40009, lifting conversion section 40010, coefficient quantization section 40011 and/or Arithmetic encoder 40012 performs attribute encoding.
  • one point may have one or more attributes. Attribute encoding according to embodiments is equally applied to attributes of one point. However, when one attribute (for example, color) includes one or more elements, independent attribute encoding is applied to each element.
  • Attribute encoding may include color transform coding, attribute transform coding, region adaptive hierarchical transform (RAHT) coding, interpolaration-based hierarchical nearest-neighbour prediction-prediction transform coding, and interpolation-based hierarchical nearest transform (RAHT) coding.
  • RAHT region adaptive hierarchical transform
  • RAHT interpolaration-based hierarchical nearest-neighbour prediction-prediction transform
  • RAHT interpolation-based hierarchical nearest transform
  • -neighbor prediction with an update/lifting step (Lifting Transform)) coding may be included.
  • the above-described RAHT coding, predictive transform coding, and lifting transform coding may be selectively used, or a combination of one or more codings may be used.
  • attribute encoding according to embodiments is not limited to the above-described example.
  • the color conversion unit 40006 performs color conversion coding to convert color values (or textures) included in attributes.
  • the color conversion unit 40006 may convert a format of color information (for example, convert RGB to YCbCr).
  • An operation of the color conversion unit 40006 according to embodiments may be optionally applied according to color values included in attributes.
  • the geometry reconstructor 40005 reconstructs (decompresses) an octree and/or an approximated octree.
  • the geometry reconstructor 40005 reconstructs an octree/voxel based on a result of analyzing the distribution of points.
  • the reconstructed octree/voxel may be referred to as reconstructed geometry (or reconstructed geometry).
  • the attribute transformation unit 40007 performs attribute transformation to transform attributes based on positions for which geometry encoding has not been performed and/or reconstructed geometry. As described above, since attributes depend on geometry, the attribute conversion unit 40007 can transform attributes based on reconstructed geometry information. For example, the attribute conversion unit 40007 may transform an attribute of a point at a position based on a position value of a point included in a voxel. As described above, when the position of the central point of a voxel is set based on the positions of one or more points included in one voxel, the attribute conversion unit 40007 transforms attributes of one or more points. When tri-soup geometry encoding is performed, the attribute conversion unit 40007 may transform attributes based on tri-soup geometry encoding.
  • the attribute conversion unit 40007 is an average value of attributes or attribute values (eg, color or reflectance of each point) of neighboring points within a specific position/radius from the position (or position value) of the center point of each voxel. Attribute conversion can be performed by calculating .
  • the attribute conversion unit 40007 may apply a weight according to the distance from the central point to each point when calculating the average value. Therefore, each voxel has a position and a calculated attribute (or attribute value).
  • the attribute conversion unit 40007 may search for neighboring points existing within a specific location/radius from the position of the center point of each voxel based on the K-D tree or the Morton code.
  • the K-D tree is a binary search tree and supports a data structure that can manage points based on location so that a quick Nearest Neighbor Search (NNS) is possible.
  • the Morton code is generated by expressing coordinate values (for example, (x, y, z)) representing the three-dimensional positions of all points as bit values and mixing the bits. For example, if the coordinate value indicating the position of the point is (5, 9, 1), the bit value of the coordinate value is (0101, 1001, 0001).
  • the attribute conversion unit 40007 may sort points based on Molton code values and perform a nearest neighbor search (NNS) through a depth-first traversal process. After the attribute transformation operation, if a nearest neighbor search (NNS) is required in another transformation process for attribute coding, a K-D tree or Morton code is used.
  • NSS nearest neighbor search
  • the converted attributes are input to the RAHT conversion unit 40008 and/or the LOD generation unit 40009.
  • the RAHT conversion unit 40008 performs RAHT coding for predicting attribute information based on reconstructed geometry information. For example, the RAHT converter 40008 may predict attribute information of a node at a higher level of the octree based on attribute information associated with a node at a lower level of the octree.
  • An LOD generator 40009 generates a level of detail (LOD) to perform predictive 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 number of all points subject to direct coding must not exceed a predetermined limit. If the above condition is satisfied, the point cloud encoder (or the Arithmetic encoder 40004) according to the embodiments may entropy code positions (or position values) of points.
  • the point cloud encoder (for example, the surface approximate analysis unit 40003) according to the embodiments determines a specific level (when the level is smaller than the depth d of the octree) of the octree, and from that level uses the surface model to determine the node Tri-sup geometry encoding for reconstructing the position of a point in an area based on voxels may be performed (tri-sup mode).
  • the point cloud encoder may designate a level to which tri-sup geometry encoding is applied. For example, if the specified level is equal to the depth of the octree, the point cloud encoder does not operate in tri-sup mode.
  • the point cloud encoder may operate in tri-sup mode only when the designated level is smaller than the depth value of the octree.
  • a 3D cube area of nodes of a designated level according to embodiments is referred to as a block.
  • One block may include one or more voxels.
  • a block or voxel may correspond to a brick.
  • geometry is represented as a surface.
  • a surface according to embodiments may intersect each edge of a block at most once.
  • intersection points there are at least 12 intersection points in one block. Each intersection point is called a vertex.
  • a vertex existing along an edge is detected when there is at least one occupied voxel adjacent to the edge among all blocks sharing the edge.
  • An occluded voxel according to embodiments means a voxel including a point.
  • the position of a vertex detected along an edge is the average position along the edge of all voxels adjacent to the corresponding edge among all blocks sharing the corresponding edge.
  • the point cloud encoder When a vertex is detected, the point cloud encoder according to the embodiments entropy-codes the starting point (x, y, z) of the edge, the direction vector ( ⁇ x, ⁇ y, ⁇ z) of the edge, and the vertex position value (relative position value within the edge).
  • the point cloud encoder for example, the geometry reconstruction unit 40005
  • the point cloud encoder performs triangle reconstruction, up-sampling, and voxelization processes. to create the restored geometry (reconstructed geometry).
  • Vertices located at the edges of a block determine the surface through which the block passes.
  • a surface according to embodiments is a non-planar polygon.
  • the triangle reconstruction process reconstructs the surface represented by the triangle based on the starting point of the edge, the direction vector of the edge, and the position value of the vertex.
  • the triangle reconstruction process is as follows. 1 Calculate the centroid value of each vertex, 2 Calculate the values obtained by subtracting the centroid value from each vertex value 3 Square the values, and obtain the sum of all the values.
  • the minimum value of the added value is obtained, and the projection process is performed according to the axis with the minimum value. For example, if the x element is minimal, each vertex is projected along the x-axis based on the center of the block, and projected onto the (y, z) plane. If the value that results from projection on the (y, z) plane is (ai, bi), the ⁇ value is obtained through atan2(bi, ai), and the vertices are aligned based on the ⁇ value.
  • the table below shows combinations of vertices to generate triangles according to the number of vertices. Vertices are sorted in order from 1 to n.
  • the table below shows that two triangles can be formed for four vertices according to a combination of the vertices.
  • the first triangle may be composed of the first, second, and third vertices among the aligned vertices
  • the second triangle may be composed of the third, fourth, and first vertices among the aligned vertices. .
  • the upsampling process is performed to voxelize by adding points in the middle along the edge of the triangle. Additional points are generated based on the upsampling factor and the width of the block. The added points are called refined vertices.
  • a point cloud encoder may voxelize refined vertices. Also, the point cloud encoder may perform attribute encoding based on the voxelized position (or position value).
  • FIG. 7 shows an example of a neighbor node pattern according to embodiments.
  • the point cloud encoder may perform entropy coding based on context adaptive arithmetic coding.
  • the point cloud content providing system or the point cloud encoder converts the occupancy code directly. Entropy coding is possible.
  • the point cloud content providing system or the point cloud encoder performs entropy encoding (intra-encoding) based on the occupancy code of the current node and the occupancy of neighboring nodes, or entropy encoding (inter-encoding) based on the occupancy code of the previous frame. ) can be performed.
  • a frame according to embodiments means a set of point cloud videos generated at the same time.
  • Compression efficiency of intra-encoding/inter-encoding may vary according to the number of referenced neighboring nodes. If the bit size increases, it becomes complicated, but compression efficiency can be increased by making it skewed to one side. For example, if you have a 3-bit context, 2 of 3 should be coded in 8 ways. The part that is divided and coded affects the complexity of the implementation. Therefore, it is necessary to match the efficiency of compression with an appropriate level of complexity.
  • a point cloud encoder determines occupancy of neighboring nodes of each node of an octree and obtains a neighboring node pattern value.
  • the neighbor node pattern is used to infer the occupancy pattern of that node.
  • the left side of FIG. 7 shows a cube corresponding to a node (a cube located in the middle) and six cubes (neighboring nodes) sharing at least one face with the cube.
  • Nodes shown in the figure are nodes of the same depth (depth).
  • the numbers shown in the figure represent weights (1, 2, 4, 8, 16, 32, etc.) associated with each of the six nodes. Each weight is sequentially assigned according to the locations of neighboring nodes.
  • the right side of FIG. 7 shows neighboring node pattern values.
  • the neighbor pattern value is the sum of values multiplied by the weights of the occupied neighbor nodes (neighbor nodes with points). Therefore, the neighbor node pattern values range from 0 to 63. If the neighbor node pattern value is 0, it indicates that there is no node (occupied node) having a point among the neighbor nodes of the corresponding node. When the neighbor node pattern value is 63, it indicates that all of the neighbor nodes are occupied nodes. As shown in the figure, since the neighboring nodes to which weights 1, 2, 4, and 8 are assigned are ocupied nodes, the neighboring node pattern value is 15, which is the value obtained by adding 1, 2, 4, and 8.
  • the point cloud encoder may perform coding according to the neighboring node pattern value (for example, if the neighboring node pattern value is 63, 64 types of coding are performed). According to embodiments, the point cloud encoder may reduce complexity of coding by changing a neighbor node pattern value (for example, based on a table changing 64 to 10 or 6).
  • the encoded geometry is reconstructed (decompressed) before attribute encoding is performed.
  • the geometry reconstruction operation may include changing the arrangement of direct coded points (eg, placing the direct coded points in front of point cloud data).
  • the geometry reconstruction process includes triangle reconstruction, upsampling, and voxelization processes. Since attributes depend on the geometry, attribute encoding is performed based on the reconstructed geometry.
  • the point cloud encoder may reorganize points according to LODs.
  • the diagram shows point cloud content corresponding to the LOD.
  • the left side of the figure shows the original point cloud content.
  • the second figure from the left of the figure shows the distribution of points with the lowest LOD, and the rightmost figure of the figure shows the distribution of points with the highest LOD. That is, points of the lowest LOD are sparsely distributed, and points of the highest LOD are densely distributed. That is, as the LOD increases according to the direction of the arrow indicated at the bottom of the drawing, the interval (or distance) between points becomes shorter.
  • the point cloud content providing system or the point cloud encoder (eg, the point cloud video encoder 10002, the point cloud encoder in FIG. 4, or the LOD generator 40009) generates an LOD. can do.
  • the LOD is created by reorganizing the points into a set of refinement levels according to a set LOD distance value (or set of Euclidean Distances).
  • the LOD generation process is performed in the point cloud decoder as well as the point cloud encoder.
  • FIG. 9 shows examples of points (P0 to P9) of the point cloud content distributed in the 3D space.
  • the original order of FIG. 9 indicates the order of points P0 to P9 before LOD generation.
  • the LOD based order of FIG. 9 represents the order of points according to LOD generation. Points are reordered by LOD. Also, high LOD includes points belonging to low LOD.
  • LOD0 includes P0, P5, P4, and P2.
  • LOD1 contains the points of LOD0 and P1, P6 and P3.
  • LOD2 includes points of LOD0, points of LOD1 and P9, P8 and P7.
  • the point cloud encoder may perform prediction transform coding, lifting transform coding, and RAHT transform coding selectively or in combination.
  • a point cloud encoder may generate predictors for points and perform predictive transformation coding to set predictive attributes (or predictive attribute values) of each point. That is, N predictors can be generated for N points.
  • the predicted attribute (or attribute value) is a weight calculated based on the distance to each neighboring point to the attributes (or attribute values, eg, color, reflectance, etc.) of neighboring points set in the predictor of each point. (or weight value) is set as the average value of multiplied values.
  • the point cloud encoder for example, the coefficient quantization unit 40011 according to the embodiments subtracts the predicted attribute (attribute value) from the attribute (attribute value) of each point, and generates residual values (residuals, residual attributes, residual attribute values, attributes) can be called a prediction residual, etc.) can be quatized and inverse quantized, and the quantization process is shown in the following table.
  • the point cloud encoder (for example, the Arismetic encoder 40012) according to the embodiments may entropy code the quantized and inverse quantized residual values as described above when there are points adjacent to the predictor of each point.
  • the point cloud encoder (for example, the Arismetic encoder 40012) according to the examples may entropy code attributes of the corresponding point without performing the above-described process if there are no neighboring points to the predictor of each point.
  • the point cloud encoder (for example, the lifting transform unit 40010) according to the embodiments generates a predictor of each point, sets the LOD calculated in the predictor, registers neighboring points, and weights according to distances to neighboring points.
  • Lifting transform coding according to the embodiments is similar to the above-described predictive transform coding, but is different in that weights are cumulatively applied to attribute values. The process of cumulatively applying weights to values is as follows.
  • the weight calculated for all predictors is additionally multiplied by the weight stored in the QW corresponding to the predictor index, and the calculated weight is cumulatively summed as the index of the neighboring node in the update weight array.
  • the value obtained by multiplying the calculated weight by the attribute value of the index of the neighboring node is cumulatively summed.
  • a predicted attribute value is calculated by additionally multiplying an attribute value updated through the lift update process by a weight updated through the lift prediction process (stored in QW).
  • a point cloud encoder eg, the coefficient quantization unit 40011
  • the point cloud encoder eg, the Arismetic encoder 40012
  • the point cloud encoder (for example, the RAHT transform unit 40008) according to the embodiments may perform RAHT transform coding to predict attributes of nodes at a higher level using attributes associated with nodes at a lower level of the octree. .
  • RAHT transform coding is an example of attribute intra coding through octree backward scan.
  • the point cloud encoder according to embodiments scans from voxels to the entire area and repeats the merging process up to the root node while merging the voxels into larger blocks in each step.
  • a merging process according to embodiments is performed only for Occupied nodes.
  • a merging process is not performed on an empty node, but a merging process is performed on an immediate parent node of an empty node.
  • the following equation represents a RAHT transformation matrix.
  • g lx, y, z represent average attribute values of voxels at level l.
  • g lx, y, z can be computed from g l+1 2x, y, z and g l+1 2x+1, y, z .
  • g l-1 x, y, z are low-pass values and are used in the merging process at the next higher level.
  • h l ⁇ 1 x, y, and z are high-pass coefficients, and the high-pass coefficients at each step are quantized and entropy-coded (for example, encoding of the Arithmetic Encoder 400012).
  • the root node is created as follows through the last g 1 0, 0, 0 and g 1 0, 0, 1 ,
  • FIG. 10 shows an example of a point cloud decoder according to embodiments.
  • the point cloud decoder shown in FIG. 10 is an example of the point cloud video decoder 10006 described in FIG. 1 , and may perform the same or similar operation as the operation of the point cloud video decoder 10006 described in FIG. 1 .
  • the point cloud decoder may receive a geometry bitstream and an attribute bitstream included in one or more bitstreams.
  • the point cloud decoder includes a geometry decoder and an attribute decoder.
  • the geometry decoder performs geometry decoding on a geometry bitstream and outputs decoded geometry.
  • the attribute decoder performs attribute decoding based on the decoded geometry and attribute bitstream and outputs decoded attributes.
  • the decoded geometry and decoded attributes are used to reconstruct the point cloud content (decoded point cloud).
  • FIG. 11 shows an example of a point cloud decoder according to embodiments.
  • the point cloud decoder shown in FIG. 11 is an example of the point cloud decoder described in FIG. 10 and can perform a decoding operation, which is the reverse process of the encoding operation of the point cloud encoder described in FIGS. 1 to 9 .
  • the point cloud decoder may perform geometry decoding and attribute decoding. Geometry decoding is performed before attribute decoding.
  • the point cloud decoder includes an arithmetic decoder (11000), an octree synthesizer (synthesize octree) 11001, a surface synthesize surface approximation unit (11002), and a geometry reconstructor (reconstruct geometry). . ), an inverse lifting unit (11009), and/or an inverse transform colors (11010).
  • the Arismetic decoder 11000, the octree synthesizer 11001, the surface deoxymation synthesizer 11002, the geometry reconstructor 11003, and the coordinate system inverse transform unit 11004 may perform geometry decoding.
  • Geometry decoding according to embodiments may include direct coding and trisoup geometry decoding. Direct coding and tri-sup geometry decoding are selectively applied. Also, geometry decoding is not limited to the above example, and is performed in a reverse process to the geometry encoding described in FIGS. 1 to 9 .
  • the Arismetic decoder 11000 decodes the received geometry bitstream based on Arithmetic coding.
  • the operation of the Arithmetic Decoder 11000 corresponds to the reverse process of the Arithmetic Encoder 40004.
  • the octree synthesizer 11001 may generate an octree by obtaining an occupancy code from a decoded geometry bitstream (or information on geometry obtained as a result of decoding). A detailed description of the occupancy code is as described with reference to FIGS. 1 to 9 .
  • the surface deoxymation synthesis unit 11002 may synthesize a surface based on the decoded geometry and/or the generated octree.
  • the geometry reconstructor 11003 may regenerate geometry based on surfaces and/or decoded geometry. As described in FIGS. 1 to 9 , direct coding and tri-sup geometry encoding are selectively applied. Accordingly, the geometry reconstruction unit 11003 directly imports and adds position information of points to which direct coding is applied. In addition, when triangle geometry encoding is applied, the geometry reconstructor 11003 may perform reconstruction operations of the geometry reconstructor 40005, for example, triangle reconstruction, up-sampling, and voxelization operations to restore the geometry. there is. Details are the same as those described in FIG. 6 and thus are omitted.
  • the reconstructed geometry may include a point cloud picture or frame that does not include attributes.
  • the coordinate system inverse transformation unit 11004 may obtain positions of points by transforming the coordinate system based on the restored geometry.
  • the Arithmetic Decoder 11005, Inverse Quantization Unit 11006, RAHT Transformation Unit 11007, LOD Generator 11008, Inverse Lifting Unit 11009, and/or Color Inverse Transformation Unit 11010 are the attributes described with reference to FIG. decoding can be performed.
  • Attribute decoding according to embodiments includes Region Adaptive Hierarchial Transform (RAHT) decoding, Interpolaration-based hierarchical nearest-neighbour prediction-Prediction Transform decoding, and interpolation-based hierarchical nearest-neighbour prediction with an update/lifting transform. step (Lifting Transform)) decoding.
  • RAHT Region Adaptive Hierarchial Transform
  • Interpolaration-based hierarchical nearest-neighbour prediction-Prediction Transform decoding and interpolation-based hierarchical nearest-neighbour prediction with an update/lifting transform.
  • step (Lifting Transform)) decoding The above three decodings may be selectively used, or a combination of one or more decodings may
  • the Arismetic decoder 11005 decodes the attribute bitstream by Arithmetic coding.
  • the inverse quantization unit 11006 inverse quantizes the decoded attribute bitstream or information about attributes obtained as a result of decoding, and outputs inverse quantized attributes (or attribute values). Inverse quantization may be selectively applied based on attribute encoding of the point cloud encoder.
  • the RAHT conversion unit 11007, the LOD generation unit 11008, and/or the inverse lifting unit 11009 may process the reconstructed geometry and inverse quantized attributes. As described above, the RAHT converter 11007, the LOD generator 11008, and/or the inverse lifter 11009 may selectively perform a decoding operation corresponding to the encoding of the point cloud encoder.
  • the color inverse transform unit 11010 performs inverse transform coding for inverse transform of color values (or textures) included in decoded attributes.
  • the operation of the inverse color transform unit 11010 may be selectively performed based on the operation of the color transform unit 40006 of the point cloud encoder.
  • elements of the point cloud decoder of FIG. 11 are not shown in the figure, hardware including one or more processors or integrated circuits configured to communicate with one or more memories included in the point cloud providing device. , may be implemented in software, firmware, or a combination thereof. One or more processors may perform at least one or more of the operations and/or functions of the elements of the point cloud decoder of FIG. 11 described above. Also, one or more processors may operate or execute a set of software programs and/or instructions to perform operations and/or functions of elements of the point cloud decoder of FIG. 11 .
  • the transmission device shown in FIG. 12 is an example of the transmission device 10000 of FIG. 1 (or the point cloud encoder of FIG. 4 ).
  • the transmission device shown in FIG. 12 may perform at least one or more of operations and methods identical or similar to the operations and encoding methods of the point cloud encoder described in FIGS. 1 to 9 .
  • a transmission device includes a data input unit 12000, a quantization processing unit 12001, a voxelization processing unit 12002, an octree occupancy code generation unit 12003, a surface model processing unit 12004, an intra/ Inter-coding processing unit 12005, Arithmetic coder 12006, metadata processing unit 12007, color conversion processing unit 12008, attribute conversion processing unit (or attribute conversion processing unit) 12009, prediction/lifting/RAHT conversion It may include a processing unit 12010, an Arithmetic coder 12011 and/or a transmission processing unit 12012.
  • the data input unit 12000 receives or acquires point cloud data.
  • the data input unit 12000 may perform the same or similar operation and/or acquisition method to the operation and/or acquisition method of the point cloud video acquisition unit 10001 (or the acquisition process 20000 described in FIG. 2 ).
  • Geometry encoding according to embodiments is the same as or similar to the geometry encoding described with reference to FIGS. 1 to 9, and thus a detailed description thereof will be omitted.
  • the quantization processor 12001 quantizes geometry (eg, position values or position values of points).
  • the operation and/or quantization of the quantization processing unit 12001 is the same as or similar to the operation and/or quantization of the quantization unit 40001 described with reference to FIG. 4 .
  • a detailed description is the same as that described in FIGS. 1 to 9 .
  • the voxelization processor 12002 voxelizes position values of quantized points.
  • the voxelization processing unit 120002 may perform the same or similar operations and/or processes to those of the quantization unit 40001 described with reference to FIG. 4 and/or the voxelization process. A detailed description is the same as that described in FIGS. 1 to 9 .
  • the octree occupancy code generation unit 12003 performs octree coding on positions of voxelized points based on an octree structure.
  • the octree occupancy code generator 12003 may generate an occupancy code.
  • the octree occupancy code generator 12003 may perform operations and/or methods identical or similar to those of the point cloud encoder (or the octree analyzer 40002) described with reference to FIGS. 4 and 6 . A detailed description is the same as that described in FIGS. 1 to 9 .
  • the surface model processing unit 12004 may perform tri-sup geometry encoding to reconstruct positions of points within a specific area (or node) based on a surface model on a voxel basis.
  • the four-surface model processing unit 12004 may perform the same or similar operation and/or method to the operation and/or method of the point cloud encoder (eg, the surface approximation analysis unit 40003) described with reference to FIG. 4 .
  • a detailed description is the same as that described in FIGS. 1 to 9 .
  • the intra/inter coding processing unit 12005 may intra/inter code the point cloud data.
  • the intra/inter coding processing unit 12005 may perform coding identical to or similar to the intra/inter coding described with reference to FIG. 7 . A detailed description is the same as that described in FIG. 7 .
  • the intra/inter coding processor 12005 may be included in the Arithmetic Coder 12006.
  • Arithmetic coder 12006 entropy encodes an octree of point cloud data and/or an approximated octree.
  • the encoding method includes an Arithmetic encoding method.
  • Arithmetic coder 12006 performs the same or similar operations and/or methods to operations and/or methods of Arithmetic encoder 40004.
  • the metadata processing unit 12007 processes metadata about point cloud data, for example, set values, and provides them to a necessary process such as geometry encoding and/or attribute encoding. Also, the metadata processing unit 12007 according to embodiments may generate and/or process signaling information related to geometry encoding and/or attribute encoding. Signaling information according to embodiments may be encoded separately from geometry encoding and/or attribute encoding. Also, signaling information according to embodiments may be interleaved.
  • a color conversion processing unit 12008, an attribute conversion processing unit 12009, a prediction/lifting/RAHT conversion processing unit 12010, and an Arithmetic coder 12011 perform attribute encoding.
  • Attribute encoding according to embodiments is the same as or similar to the attribute encoding described with reference to FIGS. 1 to 9, so a detailed description thereof will be omitted.
  • the color conversion processing unit 12008 performs color conversion coding to convert color values included in attributes.
  • the color conversion processing unit 12008 may perform color conversion coding based on the reconstructed geometry. Description of the reconstructed geometry is the same as that described in FIGS. 1 to 9 . In addition, the same or similar operations and/or methods to those of the color conversion unit 40006 described in FIG. 4 are performed. A detailed description is omitted.
  • the attribute transformation processing unit 12009 performs attribute transformation to transform attributes based on positions for which geometry encoding has not been performed and/or reconstructed geometry.
  • the attribute conversion processing unit 12009 performs the same or similar operation and/or method to the operation and/or method of the attribute conversion unit 40007 described in FIG. 4 .
  • a detailed description is omitted.
  • the prediction/lifting/RAHT transform processing unit 12010 may code the transformed attributes with any one or combination of RAHT coding, prediction transform coding, and lifting transform coding.
  • the prediction/lifting/RAHT conversion processing unit 12010 performs at least one of the same or similar operations to those of the RAHT conversion unit 40008, the LOD generation unit 40009, and the lifting conversion unit 40010 described in FIG. 4 do.
  • descriptions of predictive transform coding, lifting transform coding, and RAHT transform coding are the same as those described in FIGS. 1 to 9, so detailed descriptions thereof are omitted.
  • the Arithmetic Coder 12011 may encode coded attributes based on Arithmetic Coding.
  • the Arithmetic Coder 12011 performs the same or similar operations and/or methods to those of the Arithmetic Encoder 400012.
  • the transmission processing unit 12012 transmits each bitstream including encoded geometry and/or encoded attributes and metadata information, or transmits encoded geometry and/or encoded attributes and metadata information into one It can be configured as a bitstream and transmitted.
  • the bitstream may include one or more sub-bitstreams.
  • the bitstream according to the embodiments includes Sequence Parameter Set (SPS) for signaling at the sequence level, Geometry Parameter Set (GPS) for signaling of geometry information coding, Attribute Parameter Set (APS) for signaling of attribute information coding, tile It may include signaling information and slice data including TPS (Tile Parameter Set) for level signaling.
  • Slice data may include information on one or more slices.
  • One slice according to embodiments may include one geometry bitstream Geom00 and one or more attribute bitstreams Attr00 and Attr10.
  • a slice refers to a series of syntax elements representing all or part of a coded point cloud frame.
  • a TPS may include information about each tile (for example, coordinate value information and height/size information of a bounding box) for one or more tiles.
  • a geometry bitstream may include a header and a payload.
  • the header of the geometry bitstream may include identification information (geom_parameter_set_id) of a parameter set included in GPS, a tile identifier (geom_tile_id), a slice identifier (geom_slice_id), and information about data included in a payload.
  • the metadata processing unit 12007 may generate and/or process signaling information and transmit it to the transmission processing unit 12012.
  • elements performing geometry encoding and elements performing attribute encoding may share data/information with each other as indicated by dotted lines.
  • the transmission processing unit 12012 may perform the same or similar operation and/or transmission method to the operation and/or transmission method of the transmitter 10003. A detailed description is omitted since it is the same as that described in FIGS. 1 and 2 .
  • FIG. 13 is an example of a receiving device according to embodiments.
  • the receiving device shown in FIG. 13 is an example of the receiving device 10004 of FIG. 1 (or the point cloud decoder of FIGS. 10 and 11).
  • the receiving device illustrated in FIG. 13 may perform at least one or more of operations and methods identical or similar to the operations and decoding methods of the point cloud decoder described in FIGS. 1 to 11 .
  • a receiving device includes a receiving unit 13000, a receiving processing unit 13001, an arithmetic decoder 13002, an octree reconstruction processing unit 13003 based on an occupancy code, and a surface model processing unit (triangle reconstruction). , up-sampling, voxelization) 13004, inverse quantization processing unit 13005, metadata parser 13006, arithmetic decoder 13007, inverse quantization processing unit 13008, prediction It may include a /lifting/RAHT inverse transformation processing unit 13009, a color inverse transformation processing unit 13010, and/or a renderer 13011.
  • Each component of decoding according to the embodiments may perform a reverse process of the component of encoding according to the embodiments.
  • the receiving unit 13000 receives point cloud data.
  • the receiver 13000 may perform the same or similar operation and/or reception method to the operation and/or reception method of the receiver 10005 of FIG. 1 . A detailed description is omitted.
  • the reception processing unit 13001 may obtain a geometry bitstream and/or an attribute bitstream from received data.
  • the receiving processing unit 13001 may be included in the receiving unit 13000.
  • the Arismetic decoder 13002, the octree reconstruction processing unit 13003 based on the occupancy code, the surface model processing unit 13004, and the inverse quantization processing unit 13005 may perform geometry decoding.
  • Geometry decoding according to the embodiments is the same as or similar to the geometry decoding described in FIGS. 1 to 10, and thus a detailed description thereof will be omitted.
  • the Arismetic decoder 13002 may decode a geometry bitstream based on Arithmetic coding.
  • the Arismetic decoder 13002 performs the same or similar operation and/or coding to that of the Arithmetic decoder 11000.
  • the octree reconstruction processing unit 13003 based on occupancy code may obtain an occupancy code from a decoded geometry bitstream (or information about a geometry secured as a result of decoding) to reconstruct an octree.
  • the octree reconstruction processing unit 13003 based on the occupancy code performs the same or similar operations and/or methods to those of the octree synthesis unit 11001 and/or the octree generation method.
  • the surface model processing unit 13004 according to embodiments performs tri-soup geometry decoding based on the surface model method and related geometry reconstruction (eg, triangle reconstruction, up-sampling, and voxelization) when tri-sup geometry encoding is applied. can be performed.
  • the surface model processing unit 13004 performs operations identical to or similar to those of the surface deoxymation synthesis unit 11002 and/or the geometry reconstruction unit 11003.
  • the inverse quantization processor 13005 may inverse quantize the decoded geometry.
  • the metadata parser 13006 may parse metadata included in the received point cloud data, for example, setting values. Metadata parser 13006 can pass metadata to geometry decoding and/or attribute decoding. A detailed description of the metadata is omitted since it is the same as that described in FIG. 12 .
  • the Arismetic decoder 13007, the inverse quantization processing unit 13008, the prediction/lifting/RAHT inverse transformation processing unit 13009, and the color inverse transformation processing unit 13010 perform attribute decoding. Attribute decoding is the same as or similar to the attribute decoding described in FIGS. 1 to 10, so a detailed description thereof will be omitted.
  • the Arismetic decoder 13007 may decode the attribute bitstream through Arismetic coding.
  • the Arismetic decoder 13007 may perform decoding of the attribute bitstream based on the reconstructed geometry.
  • the Arismetic decoder 13007 performs the same or similar operation and/or coding to that of the Arithmetic decoder 11005.
  • the inverse quantization processing unit 13008 may inverse quantize the decoded attribute bitstream.
  • the inverse quantization processing unit 13008 performs the same or similar operation and/or method to the operation and/or inverse quantization method of the inverse quantization unit 11006.
  • the prediction/lifting/RAHT inverse transform processing unit 13009 may process reconstructed geometry and inverse quantized attributes.
  • the prediction/lifting/RAHT inverse transform processing unit 13009 performs operations identical or similar to those of the RAHT transform unit 11007, the LOD generator 11008 and/or the inverse lifting unit 11009 and/or decoding operations and/or At least one 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 that of the inverse color transform unit 11010 and/or inverse transform coding.
  • the renderer 13011 may render point cloud data.
  • FIG. 14 shows an example of a structure capable of interworking with a method/apparatus for transmitting and receiving point cloud data according to embodiments.
  • the structure of FIG. 14 includes at least one of a server 1460, a robot 1410, an autonomous vehicle 1420, an XR device 1430, a smartphone 1440, a home appliance 1450, and/or an HMD 1470. It shows a configuration connected to the cloud network 1410.
  • a robot 1410, an autonomous vehicle 1420, an XR device 1430, a smartphone 1440 or a home appliance 1450 are referred to as devices.
  • the XR device 1430 may correspond to or interwork with a point cloud data (PCC) device according to embodiments.
  • PCC point cloud data
  • the cloud network 1400 may constitute a part of a cloud computing infrastructure or may refer to a network existing in a cloud computing infrastructure.
  • the cloud network 1400 may be configured using a 3G network, a 4G or Long Term Evolution (LTE) network, or a 5G network.
  • LTE Long Term Evolution
  • the server 1460 connects at least one of the robot 1410, the autonomous vehicle 1420, the XR device 1430, the smartphone 1440, the home appliance 1450, and/or the HMD 1470 to the cloud network 1400. It is connected through and may help at least part of the processing of the connected devices 1410 to 1470.
  • a Head-Mount Display (HMD) 1470 represents one of types in which an XR device and/or a PCC device according to embodiments may be implemented.
  • An HMD type device includes a communication unit, a control unit, a memory unit, an I/O unit, a sensor unit, and a power supply unit.
  • devices 1410 to 1450 to which the above-described technology is applied will be described.
  • the devices 1410 to 1450 shown in FIG. 14 may interwork/combine with the device for transmitting/receiving point cloud data according to the above-described embodiments.
  • the XR/PCC device 1430 applies PCC and/or XR (AR+VR) technology to a Head-Mount Display (HMD), a Head-Up Display (HUD) installed in a vehicle, a television, a mobile phone, a smart phone, It may be implemented as a computer, a wearable device, a home appliance, a digital signage, a vehicle, a fixed robot or a mobile robot.
  • HMD Head-Mount Display
  • HUD Head-Up Display
  • the XR/PCC device 1430 analyzes 3D point cloud data or image data obtained through various sensors or from an external device to generate positional data and attribute data for 3D points, thereby generating positional data and attribute data for surrounding space or real objects. Information can be obtained, and XR objects to be displayed can be rendered and output. For example, the XR/PCC device 1430 may output an XR object including additional information about the recognized object in correspondence with the recognized object.
  • the XR/PCC device 1430 may be implemented as a mobile phone 1440 or the like to which PCC technology is applied.
  • the mobile phone 1440 may decode and display point cloud content based on PCC technology.
  • the self-driving vehicle 1420 may be implemented as a mobile robot, vehicle, unmanned aerial vehicle, etc. by applying PCC technology and XR technology.
  • the self-driving vehicle 1420 to which XR/PCC technology is applied may refer to an autonomous vehicle equipped with a means for providing XR images or an autonomous vehicle subject to control/interaction within the XR images.
  • the self-driving vehicle 1420 which is a target of control/interaction within the XR image, is distinguished from the XR device 1430 and may be interlocked with each other.
  • the self-driving vehicle 1420 equipped with a means for providing an XR/PCC image may obtain sensor information from sensors including cameras and output an XR/PCC image generated based on the obtained sensor information.
  • the self-driving vehicle 1420 may provide an XR/PCC object corresponding to a real object or an object in a screen to a passenger by outputting an XR/PCC image with a HUD.
  • the XR/PCC object when the XR/PCC object is output to the HUD, at least a part of the XR/PCC object may be output to overlap the real object toward which the passenger's gaze is directed.
  • an XR/PCC object when an XR/PCC object is output to a display provided inside an autonomous vehicle, at least a part of the XR/PCC object may be output to overlap the object in the screen.
  • the autonomous vehicle 1220 may output XR/PCC objects corresponding to objects such as lanes, other vehicles, traffic lights, traffic signs, two-wheeled vehicles, pedestrians, and buildings.
  • VR Virtual Reality
  • AR Augmented Reality
  • MR Mixed Reality
  • PCC Point Cloud Compression
  • VR technology is a display technology that provides objects or backgrounds of the real world only as CG images.
  • AR technology means a technology that shows a virtually created CG image on top of a real object image.
  • MR technology is similar to the aforementioned AR technology in that it mixes and combines virtual objects in the real world.
  • real objects and virtual objects made of CG images are clear, and virtual objects are used in a form that complements real objects, whereas in MR technology, virtual objects are considered equivalent to real objects. distinct from technology. More specifically, for example, a hologram service to which the above-described MR technology is applied.
  • VR, AR, and MR technologies are sometimes referred to as XR (extended reality) technologies rather than clearly distinguishing them. Accordingly, embodiments of the present invention are applicable to all VR, AR, MR, and XR technologies. As for this technique, encoding/decoding based on PCC, V-PCC, and G-PCC techniques may be applied.
  • the PCC method/apparatus according to the embodiments may be applied to vehicles providing autonomous driving services.
  • a vehicle providing autonomous driving service is connected to a PCC device to enable wired/wireless communication.
  • Point cloud data (PCC) transmission and reception devices when connected to enable wired/wireless communication with a vehicle, receive/process content data related to AR/VR/PCC services that can be provided together with autonomous driving services to provide a vehicle can be sent to
  • the point cloud transmission/reception device when the point cloud data transmission/reception device is mounted on a vehicle, the point cloud transmission/reception device may receive/process AR/VR/PCC service-related content data according to a user input signal input through a user interface device and provide the received/processed content data to the user.
  • a vehicle or user interface device may receive a user input signal.
  • a user input signal according to embodiments may include a signal indicating an autonomous driving service.
  • the point cloud data transmission method/device includes the transmission device 10000 of FIG. 1, the point cloud video encoder 10002, the transmitter 10003, and the acquisition-encoding-transmission (20000-20001-20002) of FIG. , the encoder of FIG. 4, the transmitter of FIG. 12, the device of FIG. 14, the encoders of FIGS. 15, 47, 68, and 69, the transmission method of FIG. 70, and the like.
  • a method/device for receiving point cloud data includes a receiving device 10004 of FIG. 1, a receiver 10005, a point cloud video decoder 10006, and transmission-decoding-rendering (20002-20003-20004) of FIG. , the decoder of FIGS. 10-11, the receiving device of FIG. 13, the device of FIG. 14, the decoder of FIGS. 15, 48, 55-58, 60, 68-69, the receiving method of FIG. 71, and the like.
  • 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 include and perform a layer-group slicing boundary processing method (boundary processing for layer-group slicing).
  • 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 includes a packing and signaling method for effectively delivering point cloud compression (PCC) data configured on a layer basis, and a method for applying it to a scalable PCC-based service based on this.
  • PCC point cloud compression
  • a method of constructing and transmitting/receiving a slice segment to be more suitable for a scalable PCC service is included.
  • 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.
  • Each component of FIG. 15 may correspond to hardware, software, processor, and/or a combination thereof.
  • the point cloud encoder 15000 is a 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 receiving device according to embodiments that performs a receiving method according to embodiments, and can scalably decode point cloud data.
  • Source data received by the encoder 15000 may include geometry data and/or attribute data.
  • the encoder 15000 scalably encodes the point cloud data and does not directly generate a partial PCC bitstream, receives full geometry data and full attribute data, stores the data in storage connected to the encoder, and then 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.
  • 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. That is, when only a part of the scalable PCC bitstream needs to be transmitted (when only some layers are decoded during scalable decoding), only the required part is selected and transmitted. Since it cannot be done, 1) re-encode the necessary part after decoding (15020) or 2) transmit the whole and then selectively apply it in the receiver (15030). However, in the case of 1), a delay may occur due to the time for decoding and re-encoding (15020), and in the case of 2), bandwidth efficiency decreases due to transmission of unnecessary data, and a fixed bandwidth ), there is a point in transmitting with lower data quality (15030).
  • 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.
  • a slice configuration is required for
  • Units according to embodiments may be referred to as LOD, layer, slice, and the like.
  • LOD is the same term as LOD of attribute data coding, but may mean a data unit for a layer structure of a bitstream in another meaning. It may be a concept of corresponding to one depth based on a hierarchical structure of point cloud data, eg, depth (level) of an octree or several trees, or combining two or more depths.
  • a layer is for generating a unit of a sub-bitstream, corresponds to one depth or is a concept of combining two or more depths, and may correspond to one LOD or two or more LODs.
  • a slice is a unit for constructing a unit of a sub-bitstream, and may correspond to one depth, a part of one depth, or two or more depths. Also, whether it corresponds to one LOD or a part of one LOD, it may correspond to two or more LODs.
  • LODs, layers, and slices may correspond to each other or have an inclusive relationship. Also, units according to embodiments include LODs, layers, slices, layer groups, subgroups, and the like, and may be referred to interchangeably.
  • embodiments may include a hierarchical point cloud structure for low-latency compression of large volume point cloud data. Specifically, it may include a tile/brick/slice layer-group/slice subgroup. It may include a tile/slice layer-group/slice subgroup. It may include a slice layer-group / slice subgroup.
  • a layer-group bbox can be configured as a subgroup bbox.
  • FIG. 16 illustrates a layer-based point cloud data configuration according to embodiments and a geometry and attribute bitstream structure according to embodiments.
  • a transmission method/apparatus may configure layer-based point cloud data as shown in FIG. 16 to encode and decode the point cloud data.
  • Embodiments aim at efficient transmission and decoding by selectively transmitting and decoding data in a bitstream unit for point cloud data composed of layers.
  • 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 formed in a direction in which the density of data 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 bitstream obtained through point cloud compression of a transmission device/encoder is divided 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 the layer ( 1) Process of decoding bitstream 2) Process of selecting only the part to be used and removing unnecessary part 3) Re-encoding based on only necessary information encoding) process.
  • 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 and transmitting bitstreams in units of layers (or LoD) 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 receiving 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 a complicated intermediate process.
  • 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. In addition, the position can be changed in various ways 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 attributes
  • the first layer 1800 includes geometry data and attribute data corresponding to the smallest LOD 0 (layer 0) along with each header, and the second layer 1810 includes LOD 0 (layer 0). Geometry data and attribute data of points for new and more detailed layer 1 (LOD 1) not in LOD 0 (layer 0) are included as R1 information. Similarly, a third layer 1820 may follow.
  • LOD 1 new and more detailed 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. 21: 1) symmetrical geometry and attribute selection, 2) asymmetrical geometry and attribute selection. choice, 3) or a combination of both methods.
  • FIG. 19 it shows a case of transmitting or decoding by selecting only up to LoD1 (LOD 0 +R1, 19000), removing information corresponding to R2 (new part of LOD 2) corresponding to the upper layer, (19010) Transmit and decode.
  • a method/device may deliver geometry and attributes asymmetrically. Only the attributes of the upper layer are removed (Attribute R2, 19001), and all of the geometry (from level 0 (root level) to level 7 (leaf level) of the triangular octree structure) is selected for transmission/decoding. can (19011).
  • 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 may be provided for each octree layer, but bitstream parsing
  • bitstream parsing When scalability is configured in slice units before bitstream 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 the node size that can be obtained through the maximum octree depth as a leaf node, and transmit the node size at this time as signaling information. there is.
  • 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 can be selected in the decoding process. At this time, the receiver may consider the node size that can be obtained through the maximum octree depth as a leaf node, and transmit the node size at this time as signaling information. there is.
  • an octree depth, an octree layer, an octree level, and the like refer to units 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 (scalable layer) can be selected in the decoding process.
  • the receiver may consider the node size that can be obtained through the maximum octree depth as a leaf node, and transmit the node size at this time as signaling information. there is.
  • 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.
  • the term slice can be referred to as terms representing a certain part or unit.
  • 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.
  • 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.
  • 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.
  • a part of the octree layer is included, it is possible to determine whether the corresponding slice is necessary/unnecessary in the bitstream step by notifying which scalable layer the corresponding slice is included in. In the example of FIG.
  • scalable transmission is not supported and one scalable layer is configured, and the following octree layer can be configured to match one-to-one with the scalable layer.
  • 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 the same case as scalable representation by supporting the case of encoding/decoding only the necessary part in the encoding/decoding process.
  • layer configuration for scalable transmission and 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 bitstream configuration according to embodiments.
  • a method/apparatus may generate a bitstream as shown in FIG. 21 .
  • the bitstream may include encoded geometry data and attribute data, and may include parameter information.
  • information on the separated slice may be defined in a parameter set of a bitstream and an SEI message as follows.
  • a bitstream includes a sequence parameter set, a geometry parameter set, an attribute parameter set, and a geometry slice header and attribute slice header. can do.
  • the scope of application and method of application can be used differently by defining it in a corresponding location or a separate location. That is, it can have different meanings depending on the location where the signal is transmitted. If it is defined in SPS, it can be equally applied to the entire sequence. If it is defined in GPS, it can indicate that it is used for position recovery. It can indicate that it is applied to restoration, and when defined in TPS, it can indicate that the corresponding signaling is applied only to points within a tile, and when delivered in slice units, it can indicate that the signal is applied only to that slice.
  • the application range and application method can be used differently by defining it in a corresponding location or a separate location.
  • 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 ), and so on.
  • 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 may be transmitted to a receiver according to embodiments and used in a reconfiguration process. there is.
  • 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. .
  • the TPS may include information about tiles. For example, coordinate information, width, depth, and depth information of a bounding box for a tile may be transmitted.
  • a slice may include information about geometry and/or attributes.
  • geometry may include a geometry slice header and geometry slice data.
  • a slice can be referred to as a data unit.
  • the geometry slice header may include a parameter set ID for the geometry, an ID for a tile to which the geometry slice belongs, an ID for the slice, a location for a bounding box including geometry, a node size, information on the number of geometry points, and the like. The same applies to information about attributes.
  • FIG. 22 shows syntax of a sequence parameter set and a geometry parameter set according to embodiments.
  • 25 shows syntax of an attribute data unit header according to embodiments.
  • Scalable transmission enable flag (scalable_transmission_enable_flag): If 1, it may indicate that a bitstream configuration is configured to be suitable for scalable transmission. That is, information can be selected in the bitstream step by being composed of a plurality of slices. By delivering scalable layer configuration information, etc., a transmitter or receiver can select a slice, and it can indicate that geometry and/or attributes are compressed to enable partial decoding.
  • scalable_transmission_enable_flag is 1, a transcoder of a receiver or transmitter can use it to determine that geometry or/and attribute scalable transmission is possible.
  • a transcoder may be coupled to, or included in, a transmitting device and a receiving device.
  • Geometry scalable transmission enable flag (geom_scalable_transmission_enable_flag) and attribute scalable transmission enable flag (attr_scalable_transmission_enable_flag): 1 may indicate that geometry or attribute is compressed to enable scalable transmission.
  • it may indicate that it is composed of octree-based layers or that slice partitioning (see FIG. 23, etc.) is performed in consideration of scalable transmission.
  • the receiver can know that scalable transmission is possible for geometry or attribute.
  • geom_scalable_transmission_enable_flag 1
  • octree-based geometry coding is used, and QTBT is disabled or coded in the order of BT-QT-OT to indicate that the same shape as the octree is coded.
  • Attr_scalable_transmission_enable_flag 1
  • scalable RAHT e.g. Haar-based RAHT
  • Number of scalable layers May indicate the number of layers supporting scalable transmission.
  • a layer according to embodiments may mean an LOD according to embodiments.
  • Scalable layer ID (scalable_layer_id): Indicates an indicator for a layer constituting scalable transmission.
  • scalable_layer_id Indicates an indicator for a layer constituting scalable transmission.
  • common information can be delivered in a parameter set through scalable_layer_id, and different information can be delivered in a data unit header according to slices.
  • Number of octree layers in a scalable layer May indicate the number of octree layers corresponding to or included in a layer constituting transmission.
  • a scalable layer is not configured based on Octree, it may refer to a corresponding layer.
  • Tree depth start (tree_depth_start): This may indicate an octree depth starting (relatively closest to the root) among octree layers included in or corresponding to a layer constituting scalable transmission.
  • Tree depth end May indicate the last (relatively closest to leaf) octree depth among octree layers included in or corresponding to a layer constituting scalable transmission.
  • Node size When a corresponding scalable layer is reconstructed through scalable transmission, the node size of the output point cloud data may be indicated. For example, 1 may indicate a leaf node.
  • the XYZ node size is constant, an arbitrary node size can be indicated by signaling the size in the XYZ direction or each direction in the transform coordinate system such as (r (radius), phi, theta).
  • Number of nodes May indicate the number of nodes included in the scalable layer.
  • Number of slices in scalable layer (num_slices_in_scalable_layer): May indicate the number of slices belonging to the scalable layer.
  • Slice ID Indicates an indicator for distinguishing slices or data units, and can deliver indicators for data units belonging to a scalable layer.
  • Aligned slice structure enable flag (aligned_slice_structure_enabled_flag): If 1, it may indicate that the attribute scalable layer structure and/or slice configuration match the geometry scalable layer structure and/or slice configuration. In this case, information on the attribute scalable layer structure and/or slice configuration can be grasped through the geometry scalable layer structure and/or slice configuration information. That is, the geometry layer/slice structure is the same as the attribute layer/slice structure.
  • Slice ID Offset May indicate an offset for obtaining an attribute slice or data unit based on the geometry slice id.
  • aligned_slice_structure_enabled_flag is 1, that is, when the attribute slice structure and the geometry slice structure match, the attribute slice id can be obtained based on the geometry slice id as follows.
  • Slice_id(attr) slice_id(geom) + slice_id_offset
  • values provided in the geometry parameter set can be used for variables num_scalable_layers, scalable_layer_id tree_depth_start, tree_depth_end, node_size, num_nodes, and num_slices_in_scalable_layer for constructing the attribute slice structure.
  • Corresponding geometry scalable layer May indicate a geometry scalable layer corresponding to the attribute scalable layer structure.
  • Number of tree depths in data unit May indicate the depth of a tree including nodes belonging to a data unit.
  • Tree depth May indicate the corresponding tree depth.
  • Number of nodes (num_nodes): Can indicate the number of nodes belonging to tree_depth among the nodes belonging to the corresponding data unit.
  • Aligned geometry data unit ID (aligned_geom_data_unit_id): When the attribute data unit follows the scalable transmission layer structure/slice structure of the geometry data unit, the corresponding geometry data unit id can be transmitted.
  • Reference slice ID (ref_slice_id): Can be used to indicate a slice that must precede the current slice for decoding (eg, see between headers in FIGS. 18-20).
  • 26 illustrates single-slice and segmented-slice-based geometry tree structures according to embodiments.
  • a method/apparatus may configure a slice for transmitting point cloud data as shown in FIG. 26 .
  • each slice may contain a sub-bitstream.
  • the order of slices may be the same as the order of sub-bitstreams.
  • the bitstream is accumulated in breadth-first order of the geometry tree, and each slice can be matched with a group of tree layers (Fig. 26).
  • the divided slices may inherit the layering structure of the G-PCC bitstream.
  • 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 capacities 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 decoders of different levels. 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 compressed bitstream 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 can increase the resolution of the region of interest upon request. It can be implemented by using scalable structures of G-PCC such as geometry octrees and scalable attribute coding schemes. Based on the current slice structure including the full geometry or attributes, decoders have to access the entire bitstream. This can lead to bandwidth, memory and decoder inefficiencies.
  • the decoder slices the bitstream as needed before efficiently parsing the bitstream. can choose
  • FIG. 27 illustrates a layer group structure of a geometry coding tree and an aligned layer group structure of an attribute coding tree according to embodiments.
  • a method/apparatus may generate a slice layer group using a hierarchical structure of point cloud data as shown in FIG. 27 .
  • a method/apparatus may apply segmentation of geometry and attribute bitstreams included in different slices.
  • segmentation of geometry and attribute bitstreams included in different slices may be applied.
  • a coding tree structure of each slice included in partial tree information and geometry and attribute coding may be used.
  • FIG. 27 (a) an example of a geometry tree structure and a proposed slice segment is shown.
  • a group represents a group of geometry tree layers.
  • text 1 is composed of layers 0 to 4, group 2 includes layer 5, and group 3 includes layer 6 and layer 7.
  • group 3 includes layer 6 and layer 7.
  • a group can be divided into 3 sub-groups. Parent and child pairs exist in each sub-group.
  • Group 3-1 to Group 3-3 are sub-groups of Group 3.
  • the tree structure is the same as the geometry tree structure.
  • the same octree-slice mapping can be used to build attribute slice segments (Fig. 27(b)).
  • Layer group Represents a group of layer structural units occurring in G-PCC coding, such as octree layer and LoD layer.
  • Sub-group It can be represented as a set of adjacent nodes based on location information for one layer group. Alternatively, a bundle may be formed based on the lowest layer (which may mean a layer closest to the root direction, layer 6 in the case of group 3 in FIG. 27) in the layer group, and adjacent by Morton code order It can be configured as a group of nodes, a group of distance-based adjacent nodes, or a group of adjacent nodes according to the coding order. Additionally, nodes in a parent-child relationship can be specified to exist in one sub-group.
  • a boundary occurs in the middle of the layer, and whether entropy is continuously used, such as sps_entropy_continuation_enabled_flag and gsh_entropy_continuation_flag, etc., and ref_slice_id is notified of whether to have continuity at the boundary, so that the previous slice continuity can be maintained.
  • FIG. 28 illustrates a structure of a layer group of a geometry tree and an independent layer group of an attribute coding tree according to embodiments.
  • a method/apparatus may generate a geometry-based slice and an attribute-based slice layer as shown in FIG. 35 .
  • An attribute coding layer may have a structure different from a geometry coding tree. Referring to FIG. 35(b), groups can be defined independently of the geometry tree structure.
  • each slice segment may contain 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.
  • each slice segment contains coded data from a group of layers, where layers may be tree depths or LODs according to attribute coding steams.
  • the order of coded data in slice segments may be the same as the order of coded data in a single slice.
  • the layer group structure corresponding to the geometry tree layers. For example, number of groups, group identifier, number of tree depth(s) in a group, number of sub-group(s) in a group.
  • indication information indicating whether the slice structure is aligned with the geometry slice structure is required.
  • the number of groups, the group identifier, the number of tree depth(s), and the number of segment(s) are defined to describe the layer group structure.
  • group and sub-group identification of each slice is required: group identifier, sub-group identifier.
  • attribute slice header identification of each slice's groups and sub-groups is required if the attribute layer structure is not aligned with the geometry group.
  • 29 shows the syntax of a parameter set according to embodiments.
  • Number of layer groups (num_layer_groups_minus1): Adding 1 to this value means the number of layer groups, which are groups of continuous tree layers that are part of the geometry or attribute coding tree structure.
  • Layer group ID (layer_group_id): Indicates a layer group identifier of the ith layer group.
  • Number of tree depths (num_tree_depth_minus1): Adding 1 to this value indicates the number of tree depths included in the i-th layer group.
  • Number of subgroups (num_subgroups_minus1): Adding 1 indicates the number of subgroups in the i-th layer group.
  • Aligned layer group structure flag (aligned_layer_group_structure_flag): If this value is 1, it indicates that the layer group and subgroup structures of attribute slices are the same as the geometry layer group and subgroup structures. If this value is 0, it indicates that the layer group and sub-group structure of attribute slices is not the same as the geometry layer group and sub-group structure.
  • Geometry parameter set ID (geom_parameter_set_id): The geometry parameter set identifier includes layer group and subgroup structure information, and is aligned with the attribute layer group structure.
  • FIG. 30 shows a geometry data unit header according to embodiments.
  • Subgroup ID This is indication information about a subgroup within a layer group indicated by layer_group_id.
  • the range of the subgroup ID may be 0 to num_subgroups_minus1.
  • layer_group_id and subgroup_id can be used to indicate the order of slices, and can be used to sort slices in bitstream order.
  • the transmission method/device and encoder may divide point cloud data into units for transmission and transmit the same. According to the layering structure information through the bitstream generator, necessary information in the bitstream unit can be divided into appropriate units (Figs. 33-35) and packed.
  • a receiving method/apparatus and a decoder may reconstruct geometry data and attribute data based on a bitstream layer (FIGS. 33 to 35).
  • the sub-bitstream classifier can deliver appropriate data to the decoder based on the bitstream header information.
  • a layer required by the receiver may be selected.
  • a geometry slice and/or an attribute slice may be selected, decoded, and rendered by referring to necessary parameter information.
  • compressed data can be divided according to layers and transmitted, and only necessary parts in the bitstream step of pre-compressed data can be selectively transmitted without a separate conversion process. This is efficient in terms of storage space because only one storage space is required per stream, and efficient transmission is possible in terms of bandwidth because only necessary layers are selectively transmitted before transmission (bitstream selector).
  • the receiving method/device receives bitstream by dividing it into slice units, and the receiver can selectively deliver the bitstream to the decoder according to the density of point cloud data to be represented according to decoder performance or application fields.
  • the decoder efficiency is increased, and there is an advantage in that decoders of various performances can be supported.
  • 31 illustrates an example of combining tree coding and direct coding modes according to embodiments.
  • the number of required bits can be reduced because the positions of points existing at similar positions are grouped and expressed.
  • the octree-based compression does not have a great effect. Accordingly, in this case, coding efficiency and compression speed can be improved by performing direct coding on the corresponding node (ie, point) 31000 in a direct mode.
  • a maximum of 8 child nodes can be based on the current point (node), and among the 8 child nodes, there can be occupied nodes and/or unoccupied nodes.
  • the corresponding point (eg, 31000 in FIG. 31) may be directly coded and the location value of the corresponding point may be transmitted.
  • the method/device according to embodiments may determine based on relationships with neighboring nodes as follows. That is, the direct compression method may operate when the following specific conditions are satisfied.
  • Parent-based eligibility condition From the perspective of the parent node of the current node (point), there is only one occupied child of the current node, and the parent's grand-parent If there is at most one (i.e. 2 occupied children) occupied child (i.e. parent's occupied sibling) from the point of view
  • 6N eligibility condition only one occupied child is the current node from the perspective of the parent node, and 6 neighbors (nodes with faces) are occupied ( If not occupied
  • IDCM Inferred Direct Coding Mode
  • IDCM Information indicating that IDCM has been performed, the number of points, and XYZ values for point locations (that is, the portion corresponding to the remaining depth that is not octree-coded) is included in at least one of the parameter sets. It can be included and delivered to the receiving device.
  • the direct compression operation includes the transmission device 10000 of FIG. 1, the point cloud video encoder 10002, the encoding of FIG. 2, the point cloud video encoder of FIG. 4, the transmission device of FIG. 12, the device of FIG. 14, It may be performed through one or more processors or integrated circuits configured to communicate with the point cloud data transmission device of FIG. 39 or one or more memories corresponding thereto.
  • One or more memories may store programs for processing/controlling operations according to embodiments.
  • Each component of the point cloud transmission apparatus/method according to embodiments may be implemented as hardware, software, processor, and/or a combination thereof.
  • One or more processors may control various operations described herein.
  • 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.
  • Direct decompression operation includes the receiving device 10004 of FIG. 1, the point cloud video decoder 10006, the decoding of FIG. 2, the decoder of FIG. 10, the decoder of FIG. 11, the receiving device of FIG. 13, and FIG. 14 It may be performed through one or more processors or integrated circuits configured to communicate with the device of FIG. 50, the point cloud data reception device, or one or more memories corresponding thereto.
  • One or more memories may store programs for processing/controlling operations according to embodiments.
  • Each component of the point cloud receiving apparatus/method according to embodiments may be implemented as hardware, software, processor, and/or a combination thereof.
  • One or more processors may control various operations described herein.
  • 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.
  • a parent node 32000 may have up to eight children according to the distribution of points, and a specific child 32001 may further have children 32002. In this case, the child 32001 becomes the parent node of the child 32002.
  • the child 32002 can determine whether to additionally perform octree partitioning and predictive coding or direct mode coding.
  • a position value may be expressed based on a sub-cube of an octree.
  • the direct mode is deactivated and the corresponding An octree can be created by further splitting a node. That is, if it is determined that the direct code mode is not possible (32004), it can be expressed by additionally dividing into octree-based sub-cubes based on the corresponding point.
  • the transmitting device/method directly compresses (or refers to coding) the x y z values. can be transmitted independently.
  • AEC arithmetic entropy coded
  • DC direct coded
  • the arithmetic entropy coded (AEC) bitstream is divided according to each layer group and/or subgroup to form slices.
  • AEC arithmetic entropy coded
  • each slice includes a part of an AEC bitstream, that is, an AEC sub-bitstream.
  • a separate slice may be configured for a direct coded (DC) bitstream.
  • DC direct coded
  • the type of bitstream included in each slice can be divided into an AEC bitstream and a DC bitstream. Therefore, when geometry partial decoding is performed, the receiving device selects a slice including the required AEC bitstream and selects DC point information of a required depth among slices including the DC bitstream.
  • a slice including an AEC bitstream will be referred to as an AEC slice
  • a slice including a DC bitstream will be referred to as a DC slice.
  • FIG. 34 shows an example of a geometry tree structure and a slice segment according to embodiments and an example of a plurality of AEC slices and one DC slice according to embodiments.
  • the direct-coded DC bitstream is included in one slice and transmitted.
  • the geometry tree (ie, octree) structure includes 3 groups and includes a total of 5 layer groups (eg, one of the 3 groups is again divided into 3 subgroups), and AEC bitstreams of 5 layer groups are included in 5 slices (eg, slice 1-slice 5), respectively.
  • the DC bitstream may be included in a separate slice (eg, slice 6) and transmitted.
  • the DC bitstream included in slice 6 may be sequentially transmitted according to the octree depth.
  • a DC bitstream of depth 4 a DC bitstream of depth 5 a DC bitstream of depth 6, and a DC bitstream of depth 7 are included in slice 6 in this order.
  • this is a case where direct coding is generated from depth 4.
  • the receiving device may select slices 1 and 2 to restore an AEC bitstream corresponding to the octree depth of 5 through the AEC decoder.
  • the receiving device may select slice 6, reselect DC bitstreams corresponding to depths 4 and 5 in slice 6, and restore them through a DC decoder. That is, the receiving device can independently restore the position of the direct compressed point through the DC decoder.
  • the DC decoder can select and use only information required for the corresponding layer among x, y, and z location information.
  • octree depth A is an octree depth where direct coding is performed
  • Equation 5 when direct coding is performed, coding is performed in the direction of the leaf node by octree coding, and direct coding is performed when a predetermined condition is satisfied.
  • This is an example of obtaining the final node position by appending the direct coded position to the position of the previous depth (eg, depth A, octree coded depth) based on . That is, it is an equation to obtain the position when full decoding is performed.
  • leaf node position (x or y or z)
  • Equation 5 'occupied node position at octree depth A ⁇ octree depth B' means to shift the 'occupied node position at octree depth A' to the left as much as 'occupied node depth B'.
  • octree depth C is the target octree depth in partial decoding (where octree depth C ⁇ total octree depth N, octree depth C > octree depth A), if partial geometry decoding is performed, point / The position of the node can be defined as in Equation 6 below.
  • Equation 6 is an application of Equation 5. That is, since the position changes when partial decoding is performed, the position at that time is calculated.
  • a direct coded position is added behind a position decoded by an octree, and at this time, a node (or depth) that is lost by partial decoding is considered. Considering the depth lost due to partial decoding, the positions of the depths excluding this part are shifted and pasted.
  • 35 shows an example of a geometry tree structure and a slice segment according to embodiments and an example of AEC slices and DC slices according to embodiments.
  • FIG. 35 is a diagram showing another method for transmitting a DC bitstream, and is an example of dividing a DC bitstream according to an octree depth and transmitting each divided DC bitstream through each slice. That is, slices for DC are also segmented by the number of divided DC bitstreams.
  • DC groups can be divided according to layer groups.
  • the geometry tree structure is divided into three layer groups (group1, group2, and group3)
  • the DC bitstream is also divided into three DC groups (DC group1, DC group2, and DC group3).
  • Sub-groups are not applied to DC bitstreams, but sub-groups can be equally applied and divided according to application fields.
  • DC group 3 may be further divided into three DC groups, that is, DC group 3-1, DC group 3-2, and DC group 3-3 (ie, three DC subgroups).
  • DC bitstreams of three DC groups (DC group1, DC group2, and DC group3) are included in three slices (slice 6-slice 8) and transmitted.
  • a DC bitstream of depth 4 (ie, DC group 1) is included in slice 6
  • a DC bitstream of depth 5 (ie, DC group 2) is included in slice 7
  • DC bitstreams of depth 6 and depth 7 ( That is, an example in which DC group 3) is included in slice 8 is shown.
  • the criterion for dividing the DC bitstream into groups and the criterion for dividing the AEC bitstream into groups may be separately applied depending on the application field.
  • the AEC bitstream included in slices 1 and 2 can be AEC decoded (i.e., restored) by selecting slices 1 and 2 through the AEC decoder, and slice 6 , 7 can be selected to perform DC decoding (ie, restoration) of the DC bitstreams included in slices 6 and 7 through the DC decoder.
  • the receiving device may transmit layer-group or octree depth information of a bitstream included in each DC slice to the receiving device in order to select a DC slice according to the octree depth.
  • FIG. 36 shows an example of a geometry tree structure and a slice segment according to embodiments and an example of AEC slices and DC slices according to embodiments.
  • FIG. 36 is a diagram showing another method for transmitting a DC bitstream, and is an example of transmitting an AEC bitstream and a DC bitstream matched according to an octree depth through the same slice.
  • the criteria for dividing the AEC bitstream and the criteria for dividing the DC bitstream are the same.
  • the same layer-group partitioning method is used when dividing an AEC bitstream and when dividing a DC bitstream.
  • slices 1 and 2 are selected. Since slices 1 and 2 include the AEC bitstream and DC bitstream belonging to group 1, selecting slices 1 and 2 enables AEC decoding of the AEC bitstreams included in slices 1 and 2 through the AEC decoder, and DC The bitstream may be DC decoded through a DC decoder. That is, if the receiving device uses only up to the octree depth of 5, the slice selection process can operate more efficiently because slices 1 and 2 can be selected based on layer-group information regardless of the type of AEC/DC bitstream. there is.
  • bitstreams of different types may have different layer-groups.
  • bitstreams of different types may have the same layer-group structure, and in this case, it may be efficiently used in application fields such as scalable transmission and spatial scalability.
  • FIG. 21 shows an example of a bitstream structure of point cloud data for transmission/reception according to embodiments.
  • a bitstream output from any one point cloud video encoder such as FIG. 1, FIG. 2, FIG. 4, or FIG. 12 may have the form of FIG. 21 .
  • a bitstream of point cloud data provides tiles or slices so that point cloud data can be divided and processed according to areas.
  • Each region of a bitstream according to embodiments may have different importance. Accordingly, when point cloud data is divided into tiles, different filters (encoding methods) and different filter units may be applied to each tile. Also, when point cloud data is divided into slices, different filters and different filter units may be applied to each slice.
  • the transmitting device and the receiving device may transmit and receive a bitstream with a high-level syntax structure for selectively transmitting attribute information in the divided regions.
  • a transmitting device transmits point cloud data according to a bitstream structure as shown in FIG. 21, so that different encoding operations can be applied according to importance, and an encoding method with good quality can be applied to an important region.
  • it can support efficient encoding and transmission according to the characteristics of point cloud data and provide attribute values according to user requirements.
  • the receiving device receives the point cloud data according to the structure of the bitstream as shown in FIG. 34, and uses a complex decoding (filtering) method for the entire point cloud data according to the processing capability of the receiving device. Instead, different filtering (decoding methods) can be applied for each region (region divided into tiles or slices). Accordingly, it is possible to guarantee a better picture quality in an area important to the user and an appropriate latency on the system.
  • a bitstream includes a Sequence Parameter Set (SPS) for signaling of a sequence level, a Geometry Parameter Set (GPS) for signaling of geometry information coding, and one or more Attribute Parameter Sets (APS) for signaling of attribute information coding.
  • SPS Sequence Parameter Set
  • GPS Geometry Parameter Set
  • APS Attribute Parameter Sets
  • APS0 and APS1 a tile inventory for signaling at the tile level (or referred to as TPS), and one or more slices (slice 0 to slice n).
  • a bitstream of point cloud data may include one or more tiles, and each tile may be a group of slices including one or more slices (slice 0 to slice n).
  • a tile inventory ie, TPS
  • TPS may include information about each tile (eg, coordinate value information and height/size information of a tile bounding box, etc.) for one or more tiles.
  • Each slice may include one geometry bitstream Geom0 and/or one or more attribute bitstreams Attr0 and Attr1.
  • slice 0 may include one geometry bitstream Geom00 and one or more attribute bitstreams Attr00 and Attr10.
  • a geometry bitstream in each slice may include a geometry slice header (geom_slice_header) and geometry slice data (geom_slice_data).
  • a geometry bitstream in each slice is also referred to as a geometry data unit
  • a geometry slice header is referred to as a geometry data unit header
  • geometry slice data is referred to as geometry data unit data.
  • Each attribute bitstream in each slice may include an attribute slice header (attr_slice_header) and attribute slice data (attr_slice_data).
  • an attribute bitstream in each slice is also referred to as an attribute data unit
  • an attribute slice header is referred to as an attribute data unit header
  • attribute slice data is referred to as attribute data unit data.
  • the parameters required for encoding and/or decoding the point cloud data are parameter sets (eg, SPS, GPS, APS, and TPS (also referred to as tile inventory), etc.) of the point cloud data and / or may be newly defined in the header of the corresponding slice, etc.
  • a geometry parameter set when performing encoding and / or decoding of geometry information
  • a tile when performing tile-based encoding and / or decoding and/or to the slice header.
  • information on segmented (separated) slices and/or information related to direct coding may be signaled to at least one of a sequence parameter set, a geometry parameter set, an attribute parameter set, a tile parameter set, and an SEI message.
  • information on segmented (separated) slices and/or information related to direct coding is provided in at least one of a geometry slice header (or referred to as a geometry data unit header) or an attribute slice header (or referred to as an attribute data unit header). can be signaled.
  • information on segmented (separated) slices and/or information related to direct coding may be defined at a corresponding location or a separate location depending on an application or system, so that the application range and application method may be used differently.
  • a field which is a term used in syntaxes of the present specification described later, may have the same meaning as a parameter or a syntax element.
  • signals that is, information on segmented (separated) slices and/or information related to direct coding
  • SPS segmented (separated) slices and/or information related to direct coding
  • the same may be applied to the entire sequence.
  • GPS it can indicate that it is used for position restoration.
  • APS it can indicate that it is applied to attribute restoration.
  • delivered to it may indicate that the signal is applied only to the corresponding slice.
  • the fields defined below can be applied to a plurality of point cloud data streams as well as the current point cloud data stream, they can be transmitted through a parameter set of a higher concept.
  • parameters (which can be variously called metadata, signaling information, etc.) may be generated in a metadata processing unit (or metadata generator), signaling processing unit, or processor of a transmitting device, and transmitted to a receiving device to decode/decode/ can be used in the reconstruction process.
  • a metadata processing unit or metadata generator
  • signaling processing unit or processor of a transmitting device
  • parameters generated and transmitted by the transmitting device may be obtained from a metadata parser of the receiving device.
  • a tile parameter set can be defined Alternatively, by defining a NAL (Network abstract layer) unit and conveying relevant information such as layer_id that can select a layer (e.g., information on segmented (separated) slices and/or information related to direct coding), bit You can also choose a stream.
  • NAL Network abstract layer
  • SPS sequence parameter set
  • the 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.
  • the value of the unique_point_positions_constraint_flag field is 1, all output points in each point cloud frame referenced by the current SPS can have unique positions. 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.
  • the level_idc field indicates the level that the bitstream follows.
  • the sps_seq_parameter_set_id field provides an identifier for the SPS referenced by other syntax elements (provides an identifier for the SPS for reference by other syntax elements).
  • the sps_bounding_box_present_flag field indicates whether a bounding box exists in the SPS. For example, if the value of the sps_bounding_box_present_flag field is 1, the bounding box exists in the SPS, and if it is 0, the size of the bounding box is undefined.
  • the SPS may further include an sps_bounding_box_offset_x field, an sps_bounding_box_offset_y field, an sps_bounding_box_offset_z field, a sps_bounding_box_offset_log2_scale field, a sps_bounding_box_size_width field, an sps_bounding_box_size_height field, and an sps_bounding_box_size_depth field.
  • the sps_bounding_box_offset_x field represents the x offset of the source bounding box in Cartesian coordinates. If the x offset of the source bounding box does not exist, the value of the sps_bounding_box_offset_x field is 0.
  • the sps_bounding_box_offset_y field represents the y offset of the source bounding box in the Cartesian coordinate system. If the y offset of the source bounding box does not exist, the value of the sps_bounding_box_offset_y field is 0.
  • the sps_bounding_box_offset_z field represents the z offset of the source bounding box in the Cartesian coordinate system. If the z offset of the source bounding box does not exist, the value of the sps_bounding_box_offset_z field is 0.
  • the sps_bounding_box_offset_log2_scale field represents a scale factor for scaling quantized x, y, z source bounding box offsets.
  • the sps_bounding_box_size_width field indicates the width of a source bounding box in a Cartesian coordinate system. If the width of the source bounding box does not exist, the value of the sps_bounding_box_size_width field may be 1.
  • the sps_bounding_box_size_height field indicates the height of a source bounding box in a Cartesian coordinate system. If the height of the source bounding box does not exist, the value of the sps_bounding_box_size_height field may be 1.
  • the sps_bounding_box_size_depth field indicates the depth of a source bounding box in Cartesian coordinates. If the depth of the source bounding box does not exist, the value of the sps_bounding_box_size_depth field may be 1.
  • sps_source_scale_factor_numerator_minus1 plus 1 represents the scale factor numerator of the source point cloud.
  • sps_source_scale_factor_denominator_minus1 plus 1 represents the scale factor denominator of the source point cloud.
  • the 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 repetition statement may be used to: may further include.
  • attribute_secondary_bitdepth_minus1[i] plus 1 represents the bitdepth for the second component of the i-th attribute signal(s).
  • the attribute_cicp_colour_primaries[i] field represents chromaticity coordinates of color attribute source primaries of the i-th attribute.
  • the attribute_cicp_transfer_characteristics[i] field is the source input linear optical intensity having a nominal real-valued range from 0 to 1 of the i-th attribute, and is a reference opto-electronic transfer characteristic function ) or represents the inverse of the reference opto-electronic transfer characteristic function as a function of output linear optical intensity (attribute_cicp_transfer_characteristics[i] either indicates the reference opto-electronic transfer characteristic function of the color attribute as a function of a source input linear optical intensity with a nominal real-valued range of 0 to 1 or indicates the inverse of the reference electro-optical transfer characteristic function as a function of an output linear optical intensity).
  • the attribute_cicp_matrix_coeffs[i] field describes matrix coefficients used for deriving luma and chroma signals from green, blue, and red (or three primary colors of Y, Z, and X) of the i-th attribute ( describes the matrix coefficients used in deriving luma and chroma signals from the green, blue, and red, or Y, Z, and X primaries.)
  • the attribute_cicp_video_full_range_flag[i] field is the black level derived from the E'Y, E'PB and E'PR or E'R, E'G and E'B real-value component signals of the ith attribute and the luma and chroma signals. indicates the range. (specifies indicates the black level and range of the luma and chroma signals as derived from E′Y, E′PB, and E′PR or E′R, E′G, and E′B real-valued component signals.)
  • the 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. In addition, if the value of the known_attribute_label[i] field is 4, the i-th attribute represents transparency, and if the value of the known_attribute_label[i] field is 5, the i-th attribute represents normals.
  • the attribute_label_four_bytes[i] field indicates a known attribute type with a 4-byte code.
  • the i-th attribute is color, if 1, the i-th attribute is reflectance, if 2, the i-th attribute is frame index, 4 , the i-th attribute may indicate transparency, and if 5, the i-th attribute may indicate normals.
  • the log2_max_frame_idx field represents the number of bits used to signal a frame_idx syntax variable.
  • the sps_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 sps_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 field indicates whether the sps_extension_data syntax structure exists in the 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.
  • SPS Sequence_parameter_set( )
  • the SPS of FIG. 37 may further include a scalable_transmission_enable_flag field.
  • the scalable_transmission_enable_flag field indicates whether a bitstream configuration is configured to be suitable for scalable transmission. For example, if the value of the scalable_transmission_enable_flag field is 1, it indicates that the bitstream configuration is suitable for scalable transmission.
  • the geometry tree structure and/or the attribute tree structure are composed of a plurality of slices, information can be selected at the bitstream stage, and information on segmented (separated) slices and/or information related to direct coding (for example, scalable layer configuration information, etc.) is transmitted through GPS, APS, TPS, slice header, SEI message, etc., so that slice selection is possible in the transmitter or receiver, and geometry and / or attributes are partially decoded (partial decoding) It can indicate that it is compressed to allow this. That is, if the value of the scalable_transmission_enable_flag field is 1, the receiving device or the transcoder of the receiving device can use it to determine that scalable transmission of geometry and/or attributes is possible.
  • the scalable_transmission_enable_flag field of FIG. 37 may be included in an arbitrary position of the SPS of FIG. 37 .
  • GPS is a diagram showing an embodiment of a syntax structure of a geometry parameter set (geometry_parameter_set( )) (GPS) according to the present specification.
  • GPS may include information about a method of encoding geometry information of point cloud data included in one or more slices.
  • the gps_geom_parameter_set_id field provides a GPS identifier referred to by other syntax elements.
  • the gps_seq_parameter_set_id field indicates the value of the seq_parameter_set_id field for the corresponding active SPS (gps_seq_parameter_set_id specifies the value of sps_seq_parameter_set_id for the active SPS).
  • the gps_box_present_flag field indicates whether additional bounding box information is provided in a geometry slice header referring to current GPS. For example, if the value of the gps_box_present_flag field is 1, it may indicate that additional bounding box information is provided in a geometry slice header referring to the current GPS. Accordingly, if the value of the gps_box_present_flag field is 1, GPS may further include a gps_gsh_box_log2_scale_present_flag field.
  • the gps_gsh_box_log2_scale_present_flag field indicates whether the gps_gsh_box_log2_scale field is signaled to each geometry slice header referring to the current GPS. For example, if the value of the gps_gsh_box_log2_scale_present_flag field is 1, it may indicate that the gps_gsh_box_log2_scale field is signaled to each geometry slice header referring to the current GPS.
  • the gps_gsh_box_log2_scale_present_flag field is 0, the gps_gsh_box_log2_scale field is not signaled to each geometry slice header referring to the current GPS, and the common scale for all slices is signaled to the gps_gsh_box_log2_scale field of the current GPS. there is.
  • GPS may further include a gps_gsh_box_log2_scale field.
  • the gps_gsh_box_log2_scale field represents a common scale factor of bounding box origins for all slices that currently refer to GPS.
  • the unique_geometry_points_flag field indicates whether all output points in all slices currently referencing GPS have unique positions within one slice. For example, if the value of the unique_geometry_points_flag field is 1, it indicates that all output points in all slices referring to the current GPS have unique positions within one slice. If the value of the unique_geometry_points_flag field is 0, it indicates that in all slices that refer to the current GPS, two or more output points can have the same positions within one slice (equal to 1 indicates that in all slices that refer to the current GPS, all output points have unique positions within a slice. unique_geometry_points_flag field equal to 0 indicates that in all slices that refer to the current GPS, the two or more of the output points may have same positions within a slice.)
  • the geometry_planar_mode_flag field indicates whether planar coding mode is activated. For example, if the value of the geometry_planar_mode_flag field is 1, planar coding mode is active, and if 0, it can indicate that planar coding mode is not active.
  • the GPS may further include a geom_planar_mode_th_idcm field, a geom_planar_mode_th[1] field, and a geom_planar_mode_th[2] field.
  • the geom_planar_mode_th_idcm field may indicate an activation threshold for a direct coding mode.
  • the geom_planar_mode_th[i] field specifies the activation threshold for the planar coding mode along with the ith most probable direction for an efficient planar coding mode (for i in the rang 0... 2, specifies the value of the threshold of activation for planar coding mode along the i-th most probable direction for the planar coding mode to be efficient).
  • the geometry_angular_mode_flag field indicates whether an angular coding mode is active. For example, if the value of the geometry_angular_mode_flag field is 1, angular coding mode is active, and if 0, it can indicate that angular coding mode is not active.
  • the GPS may further include a lidar_head_position[0] field, a lidar_head_position[1] field, a lidar_head_position[2] field, a number_lasers field, a planar_buffer_disabled field, an implicit_qtbt_angular_max_node_min_dim_log2_to_split_z field, and an implicit_qtbt_angular_max_to_split_z field.
  • the lidar_head_position[0] field, lidar_head_position[1] field, and lidar_head_position[2] field may indicate (X, Y, Z) coordinates of the lidar head in a coordinate system with the internal axes.
  • the number_lasers field indicates the number of lasers used for angular coding mode.
  • GPS includes a repetition statement repeated as many times as the value of the number_lasers field.
  • i is initialized to 0, incremented by 1 each time the loop statement is executed, and the loop statement is repeated until the value of i becomes the value of the number_lasers field.
  • This loop may include a laser_angle[i] field and a laser_correction[i] field.
  • the laser_angle[i] field represents the tangent of the elevation angle of the i-th laser relative to the horizontal plane defined by the 0-th and 1-th internal axes.
  • the laser_correction[i] field indicates correction of the i-th laser position related to the lidar_head_position[2] field, along a second internal axis.
  • planar_buffer_disabled field If the value of the planar_buffer_disabled field is 1, it indicates that tracking the closest nodes using the buffer is not used in the process of coding the planar mode flag and plane position in planar mode. If the value of the planar_buffer_disabled field is 0, it indicates that tracking the closest nodes using a buffer is used.
  • the implicit_qtbt_angular_max_node_min_dim_log2_to_split_z field indicates a log2 value of a node size in which a horizontal split of nodes is preferred over a vertical split.
  • the implicit_qtbt_angular_max_diff_to_split_z field indicates the maximum vertical log2 value for the ratio of the horizontal node size allowed to a node.
  • neighbor_context_restriction_flag 0 indicates that the geometry node occupancy of the current node is coded with contexts determined from neighboring nodes located inside the parent node of the current node. If the value of the neighbor_context_restriction_flag field is 1, it indicates that the geometry node occupancy of the current node is coded with contexts determined from neighboring nodes located outside or inside the parent node of the current node (neighbour_context_restriction_flag equal to 0 indicates that geometry node occupancy of the current node is coded with the contexts determined from neighbor nodes which is located inside the parent node of the current node. neighbor_context_restriction_flag equal to 1 indicates that geometry node occupancy of the current node is coded with the contexts determined from neighbor nodes which is located inside or outside the parent node of the current node).
  • the inferred_direct_coding_mode_enabled_flag field indicates whether the direct_mode_flag field is present in a corresponding geometry node syntax. For example, if the value of the inferred_direct_coding_mode_enabled_flag field is 1, it indicates that the direct_mode_flag field exists in the corresponding geometry node syntax. For example, if the value of the inferred_direct_coding_mode_enabled_flag field is 0, it indicates that the direct_mode_flag field does not exist in the corresponding geometry node syntax.
  • the bitwise_occupancy_coding_flag field indicates whether geometry node occupancy is encoded using bitwise contextualization of its syntax element occupancy map. For example, if the value of the bitwise_occupancy_coding_flag field is 1, it indicates that the geometry node occupancy is encoded using bitwise contextualization of its syntax element occupancy_map. For example, if the value of the bitwise_occupancy_coding_flag field is 0, it indicates that geometry node occupancy is encoded using its directory encoded syntax element occupancy_byte.
  • the adjacent_child_contextualization_enabled_flag field indicates whether adjacent children of neighboring octree nodes are used for bitwise occupancy contextualization. For example, if the value of the adjacent_child_contextualization_enabled_flag field is 1, it indicates that adjacent children of neighboring octree nodes are used for bitwise occupancy contextualization. For example, if the value of the adjacent_child_contextualization_enabled_flag field is 0, it indicates that children of neighboring octree nodes are not used for bitwise occupancy contextualization.
  • the log2_neighbour_avail_boundary field represents the value of a variable NeighbAvailBoundary used in a decoding process. For example, if the value of the neighbor_context_restriction_flag field is 1, NeighbAvailabilityMask may be set to 1. For example, if the value of the neighbor_context_restriction_flag field is 0, NeighbAvailabilityMask may be set to 1 ⁇ log2_neighbour_avail_boundary.
  • the log2_intra_pred_max_node_size field represents the octree node size qualified for intra prediction in occupancy.
  • a log2_trisoup_node_size field represents a variable TrisoupNodeSize as the size of triangle nodes (log2_trisoup_node_size specifies the variable TrisoupNodeSize as the size of the triangle nodes).
  • the geom_scaling_enabled_flag field indicates whether a scaling process for geometry positions is applied during a geometry slice decoding process. For example, if the value of the geom_scaling_enabled_flag field is 1, it indicates that a scaling process for geometry positions is applied during a geometry slice decoding process. If the value of the geom_scaling_enabled_flag field is 0, it indicates that geometry positions do not require scaling.
  • the geom_base_qp field indicates a base value of a geometry position quantization parameter.
  • the gps_implicit_geom_partition_flag field indicates whether an implicit geometry partition is enabled for the sequence or slice. For example, if the value of the gps_implicit_geom_partition_flag field is 1, it indicates that the implicit geometry partition is enabled for that sequence or slice, and if it is 0, it indicates that it is disabled (equal to 1 specifies that the implicit geometry partition is enabled for the sequence gps_implicit_geom_partition_flag equal to 0 specifies that the implicit geometry partition is disabled for the sequence or slice).
  • the value of the gps_implicit_geom_partition_flag field is 1, the following two fields, that is, a gps_max_num_implicit_qtbt_before_ot field and a gps_min_size_implicit_qtbt field are signaled.
  • the gps_max_num_implicit_qtbt_before_ot field indicates the maximum number of implicit QT and BT partitions before OT partitions (specifies the maximal number of implicit QT and BT partitions before OT partitions). Then, the variable K is initialized as follows by the gps_max_num_implicit_qtbt_before_ot field.
  • K gps_max_num_implicit_qtbt_before_ot.
  • the gps_min_size_implicit_qtbt field indicates the minimum size of implicit QT and BT partitions (specifies the minimal size of implicit QT and BT partitions). Then, the variable M is initialized as follows by the gps_min_size_implicit_qtbt field.
  • the gps_extension_flag field indicates whether a gps_extension_data syntax structure exists in a corresponding GPS syntax structure. For example, if the value of the gps_extension_flag field is 1, it indicates that the gps_extension_data syntax structure exists in the corresponding GPS syntax. For example, if the value of the gps_extension_flag field is 0, it indicates that the gps_extension_data syntax structure does not exist in the corresponding GPS syntax.
  • the GPS according to embodiments may further include a gps_extension_data_flag field when the value of the gps_extension_flag field is 1.
  • the gps_extension_data_flag field can have any value. Its existence and value do not affect decoder conformance to profiles.
  • GPS may further include a geom_tree_type field. For example, if the value of the geom_tree_type field is 0, it indicates that location information (or geometry) is coded using an octree, and if it is 1, it indicates that location information (or geometry) is coded using a predictive tree.
  • the GPS may include the geom_scalable_transmission_enable_flag field.
  • the value of the geom_scalable_transmission_enable_flag field is 1, it indicates that the geometry is compressed to enable scalable transmission.
  • the geometry is composed of octree-based layers or that slice partitioning (see FIG. 24, etc.) is performed in consideration of scalable transmission.
  • octree-based geometry coding For example, if the value of the geom_scalable_transmission_enable_flag field is 1, octree-based geometry coding is used, QTBT is disabled, or BT (Binary-tree) - QT (Quad-tree) - OT (Octree) are coded in the order of the octree. It can indicate that a shape such as is coded as .
  • GPS may further include a num_scalable_layer field.
  • the num_scalable_layers field may indicate the number of layers supporting scalable transmission.
  • a layer according to embodiments may mean an LOD.
  • GPS includes a repetition statement repeated as many times as the value of the num_scalable_layers 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 num_scalable_layers field.
  • This loop statement may include a scalable_layer_id[i] field and a num_slices_in_scalable_layer[i] field.
  • the scalable_layer_id[i] field may indicate an identifier of an i-th scalable layer. That is, it indicates an indicator for a scalable layer constituting scalable transmission. According to embodiments, when one scalable layer is composed of a plurality of slices, common information is transmitted through a parameter set through a scalable_layer_id field, and other individual information according to slices is transmitted through a data unit header. can be conveyed
  • the GPS uses the num_octree_layers_in_scalable_layer[i] field, the tree_depth_start[i] field, and the tree_depth_end[i] field.
  • a node_size[i] field, and a num_nodes[i] field may be further included.
  • the num_octree_layers_in_scalable_layer[i] field may indicate the number of octree layers included in or corresponding to the i-th scalable layer constituting scalable transmission.
  • the num_octree_layers_in_scalable_layer[i] field may indicate a corresponding layer.
  • the tree_depth_start[i] field may indicate a starting octree depth (relatively closest to the root) among octree layers included in or corresponding to the i-th scalable layer constituting scalable transmission.
  • the tree_depth_end[i] field may indicate the last (relatively closest to leaf) octree depth among octree layers included in or corresponding to the i-th scalable layer constituting scalable transmission.
  • the node_size[i] field may indicate the node size of output point cloud data when the i-th scalable layer is reconstructed through scalable transmission. For example, if the value of the node_size[i] field is 1, it can represent a leaf node.
  • the XYZ node size is constant, an arbitrary node size can be indicated by signaling the size in the XYZ direction or each direction in the transform coordinate system such as (r (radius), phi, theta).
  • the num_slices_in_scalable_layer[i] field may indicate the number of slices belonging to the i-th scalable layer.
  • GPS may include a repetition statement repeated as many times as the value of the num_slices_in_scalable_layer[i] field.
  • j is initialized to 0, incremented by 1 each time the loop is executed, and the loop is repeated until the value of j becomes the value of the num_slices_in_scalable_layer[i] field.
  • This loop may include a sub_group_id[i][j] field, a num_nodes_in_subgroup[i][j] field, a bitstream_type[i][j] field, and a slice_id[i][j] field.
  • the sub_group_id[i][j] field represents an identifier of a subgroup included in a j-th slice belonging to an i-th scalable layer. That is, the sub_group_id[i][j] field specifies an indicator of a subgroup within a layer group indicated by the layer_group_id field.
  • the range of the subgroup_id field is from 0 to the num_subgroups_minus1 [layer_group_id] field, and in this case, the subgroup_id field represents the order of slices within the same layer_group_id field.
  • the num_nodes_in_subgroup[i][j] field represents the number of nodes related to the j-th slice belonging to the i-th scalable layer. That is, the num_nodes_in_subgroup[i][j] field indicates the number of nodes included in the geometry data unit. According to embodiments, the sum of all num_nodes in a geometry data unit specifies the total number of nodes in the geometry data unit (Sum of all num_nodes in a geometry data unit specifies the total number of nodes in the geometry data unit).
  • the bitstream_type[i][j] field represents the type of a bitstream included in the j-th slice belonging to the i-th scalable layer.
  • the bitstream_type field may indicate the type of bitstream included in the slice. If the value of the bitstream_type field is 0, it indicates that it is a bitstream by arithmetic entropy coding (AEC), if it is 1, it indicates that it is a bitstream by direct coding (DC), and if it is 2, an AEC bitstream and a DC bitstream are It may indicate a case of simultaneously existing in the corresponding slice.
  • AEC arithmetic entropy coding
  • DC direct coding
  • the slice_id[i][j] field represents an identifier for identifying a j-th slice belonging to an i-th scalable layer. That is, the slice_id[i][j] field represents an indicator for classifying slices or data units, and can deliver an indicator for a data unit (or referred to as a slice) belonging to a slice layer.
  • information on the segmented (separated) slice of FIG. 38 and/or information related to direct coding may be included in an arbitrary location of the GPS of FIG. 37 .
  • FIG. 38 illustrates a syntax structure of a geometry data unit header (or referred to as a geometry slice header) according to embodiments.
  • a geometry data unit header may include a slice_id field and a bitstream_type field.
  • the slice_id field represents an identifier for identifying a corresponding data unit (ie, slice). That is, the slice_id field represents an indicator for distinguishing slices or data units, and can deliver an indicator for a data unit (or referred to as a slice) belonging to a slice layer.
  • the bitstream_type field indicates the type of bitstream included in a corresponding slice.
  • the bitstream_type field may indicate the type of bitstream included in the slice. If the value of the bitstream_type field is 0, it indicates that it is a bitstream by arithmetic entropy coding (AEC), if it is 1, it indicates that it is a bitstream by direct coding (DC), and if it is 2, an AEC bitstream and a DC bitstream are It may indicate a case of simultaneously existing in the corresponding slice.
  • AEC arithmetic entropy coding
  • DC direct coding
  • the geometry data unit header may further include a scalable_layer_id field, a num_tree_depth_in_data_unit field, and a bitstream_type field.
  • the scalable_layer_id field may indicate an identifier of a scalable layer related to a corresponding data unit (ie, slice). That is, it indicates an indicator for a scalable layer constituting scalable transmission.
  • a scalable layer when one scalable layer is composed of a plurality of slices, common information is transmitted through a parameter set through a scalable_layer_id field, and different individual information according to slices is transmitted as a data unit header (data unit header of FIG. 43). ) can be passed on.
  • the geometry data unit header may further include a sub_group_id field.
  • the sub_group_id field indicates an identifier of a subgroup belonging to a scalable layer indicated by the scalable_layer_id field. That is, the sub_group_id field specifies an indicator of a subgroup within a layer group indicated by the layer_group_id field.
  • the range of the subgroup_id field is from 0 to the num_subgroups_minus1 [layer_group_id] field, and in this case, the subgroup_id field represents the order of slices within the same layer_group_id field.
  • the num_tree_depth_in_data_unit field may indicate the number of tree depths including nodes belonging to a corresponding data unit (ie, slice).
  • the geometry data unit header includes a repetition statement repeated as many times as the value of the num_tree_depth_in_data_unit 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 reaches the value of the num_tree_depth_in_data_unit field.
  • This iteration may include a tree_depth[i] field, a num_nodes[i] field, and a num_nodes_in_subgroup[i][sub_group_id] field.
  • the tree_depth[i] field may indicate the i-th tree depth. That is, the tree_depth field may indicate a corresponding tree depth.
  • the num_nodes[i] field may indicate the number of nodes included in the i-th tree depth. That is, the num_nodes[i] field may indicate the number of nodes belonging to the i-th tree depth (tree_depth field) among nodes belonging to the corresponding data unit.
  • the num_nodes_in_subgroup[i][sub_group_id] field represents the number of nodes associated with a corresponding data unit (ie, slice). That is, the num_nodes_in_subgroup[i] field indicates the number of nodes included in the subgroup indicated by the sub_group_id field. According to embodiments, the sum of all num_nodes in a geometry data unit specifies the total number of nodes in the geometry data unit (Sum of all num_nodes in a geometry data unit specifies the total number of nodes in the geometry data unit).
  • num_points Specifies the number of points of the attribute data unit. The sum of all num_points of attribute data units specifies the total number of points in the attribute data unit.
  • the geometry data unit header may further include a dc_bitstream_offset field, a dc_bitstream_length field, and a dc_backward_enabled_flag field when the value of the bitstream_type field is 2, that is, when the AEC bitstream and the DC bitstream simultaneously exist in the corresponding slice.
  • the dc_bitstream_offset field and the dc_bitstream_length field may indicate a start/end position of a DC bitstream and an overall length of the DC bitstream within a corresponding slice. That is, when bitstream_type is 2, an AEC bitstream and a DC bitstream simultaneously exist in one slice. At this time, the start/end positions of the DC bitstream and the length of the entire DC bitstream may be indicated.
  • the value of the dc_backward_enabled_flag field is 1, it can be informed that the DC bitstream is included in the reverse order in the slice including both the AEC bitstream and the DC bitstream.
  • the end of the bitstream of the corresponding slice may be the beginning of the DC bitstream
  • the dc_bitstream_offset field may be the end point of the DC bitstream.
  • the value of the dc_backward_enabled_flag field is 0, it indicates that the DC bitstream is included in the same direction as the AEC bitstream in the slice including both the AEC bitstream and the DC bitstream. In this case, it can be seen that the DC bitstream starts from the dc_bitstream_offset field and ends at the end of the entire bitstream (ie, dc_bitstream_offset + dc_bitstream_length).
  • the geometry data unit header may further include a ref_slice_id field.
  • the ref_slice_id field can be used to indicate a slice that must precede decoding of the current slice (eg, see between headers of FIGS. 19 and 21).
  • information on the segmented (separated) slice of FIG. 38 and/or information related to direct coding may be included in an arbitrary position of a geometry slice header (ie, a geometry data unit header).
  • 39 shows a geometry coding layer structure according to embodiments.
  • 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 47, the sub-bitstream classifier of FIG. 49, the encoder of FIGS. 55-56, the transmission method of FIG.
  • a layer-based bitstream may be generated by encoding a point cloud into a layer structure.
  • 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 receiver of FIG. 13, the device of FIG. 14, the decoder of FIGS. 15 and 48, the sub-bitstream classifier of FIG. 49, the decoder of FIG. 55-56, the decoder/renderer of FIG.
  • the receiving method may selectively decode data by receiving layer-based point cloud data and a bitstream as shown in FIGS. 16-19, 26-28, 34, 35, 36, and 39.
  • 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.
  • Figure 39(a) shows a geometry coding layer structure with 8 layers where each slice corresponds to a layer group.
  • Layer group 1 3900 includes coding layers 0 to 4.
  • Layer group 2 3901 includes coding layer 5.
  • Layer group 3 3902 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.
  • Figure 39(b) shows the decoded output when selecting 2 slices out of 3 groups.
  • the decoder selects group 1 and group 2, it can select sublayers from level (depth) 0 to 5 of the tree. 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 based on a layer group structure.
  • the decoder may perform partial decoding by selecting two slices among the three slices.
  • a bitstream may include layer-based groups/slices 3903. 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 may select partial 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 hierarchical group into several subgroups (subgroups) in consideration of the spatial random access use case.
  • Subgroups according to embodiments are mutually exclusive, and a set of subgroups may be the same as a hierarchical group. Since the points of each subgroup form a boundary in the spatial domain, the subgroup can be represented by subgroup bounding box information.
  • layer group and subgroup structures can support spatial access. 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
  • layer groups 1 to 3 (3900, 3901, and 3902) may be divided into one or more subgroups.
  • the point cloud data and bitstream based on the layer structure shown in FIG. 39 may represent a bounding box as shown in FIG. 40 .
  • Layer groups 2 and 3 are divided into subgroups 2 (group2-1, group2-2) and 4 subgroups (group3-1, group3-2, group3-3, group3-4) and are included in different slices.
  • slices 1, 3, and 6 are selected as layer group 1, subgroup 2-2, and subgroup bounding boxes of 3-3 to cover the ROI region.
  • selection and decoding can be performed as each slice segment is received for greater time efficiency.
  • the method/apparatus according to the embodiments may represent data as a layer (which can be referred to as depth, level, etc.) as a hierarchical tree 40000 when encoding geometry and/or attributes.
  • Point cloud data corresponding to each layer (depth/level) can be grouped into a layer group (or group, 4001) as shown in FIG. 39 .
  • Each layer group may be further divided (segmented) into subgroups 4002 .
  • a bitstream may be generated by configuring each subgroup as a slice.
  • 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.
  • the bounding box 4003 corresponding to group 1 can be decoded.
  • Group 1 may be data corresponding to the largest area. If the user wants to additionally view the detailed area for group 1, the method/apparatus according to the embodiments selects slice 3 and/or slice 6, and groups 2-2 and/or slice 6 for the detailed area included in the area of group 1 Alternatively, the bounding boxes (point cloud data) of group 3-3 may be partially accessed hierarchically.
  • 41 shows output of layer group-based point cloud data according to embodiments.
  • a method/device may display point cloud data based on a group of coding layers for scalable transmission.
  • Coded data of each sequence including point cloud data may be included in 4 slices corresponding to 4 layer groups of leaf, leaf-1 and leaf-2 and the coding layers of the remaining coding layers.
  • the queen_200.ply test content with a maximum tree depth of 10 is described as an example.
  • the first layer group may contain depths 0-6, the second layer group may contain depth 7, the third layer group may contain depth 8, and the last layer group may contain depth 9.
  • a leaf node is depth 9 and layer group 4
  • a leaf-1 node is depth 8 and layer group 3
  • a leaf-2 node is depth 7 and layer group 2
  • depths 0 to 6 are layer group 1. there is.
  • a distribution of point clouds output when skipping a layer group may be the same as that shown in FIG. 41 .
  • the bitstream size and decoding time greatly decrease when the number of skipped layer groups increases.
  • Encoding time is not as variable as decoding time because the entire tree depth is encoded and then selected by the transcoder.
  • Embodiments can be used to support use cases that support receivers with multiple decoding capabilities with a single bitstream.
  • 41(a) is an example of expressing all point cloud data having 10 depths. You can see that both the position and properties of the point relative to the object are represented.
  • 41(b) is an example of expressing points corresponding to depths 0 to 8 by skipping a layer group corresponding to points of depth 9, which is a leaf node, among depths 0 to 9.
  • 41(c) is an example of representing points corresponding to depths 0 to 7, excluding (skipping) leaf nodes and leaf-1 nodes.
  • 41(d) is an example of expressing points corresponding to depths 0 to 6 by skipping leaf nodes, leaf-1 nodes, and leaf-2 nodes.
  • Coding overhead using a slice of a layer group is shown in FIG. 41 .
  • the effectiveness of methods can be compared using layer group parameters. As shown in FIG. 41, the loss due to the header addition is insignificant.
  • the encoding time does not change significantly when considering the time according to full depth encoding and slice selection, but there may be a slight change.
  • the decoding time has the effect of effectively reducing.
  • decoding by selecting a slice based on a bitstream having a structure has an effect of speeding up decoding.
  • a method/apparatus may display point cloud data based on a subgroup bounding box for spatial random access as shown in FIG. 43 for partial decoding according to FIG. 40 there is.
  • subgroups can be applied in a layer-group structure in which the number of layers in the layer-group is maxDepth-3, 1, 1, 1, respectively.
  • the number of subgroups (subgroups) of each layer group may be 1, 2, 4, and 8 for layer groups 1, 2, 3, and 4, respectively.
  • 43(b) shows an example of decoding output according to the bounding box and the ROI.
  • one of the 8 regions of the last layer group can be selected in the ROI.
  • Figure 43 (a) you can see an example where the ROI area of the test content of the point cloud data (queen_200.ply) is a tablet in the right hand.
  • the slice selector or receiver
  • the bounding box of each slice is compared with the ROI and the slice with the ROI area is selected.
  • the result of decoding the selected slice is shown in FIG. 43 4(b).
  • the number of slices selected for the other subgroup structures is reduced from 15 to 4, the number of output points is reduced to 1/3 of the input.
  • bitstream size and decoding time are reduced, different subgroup structures can produce different bitstream sizes.
  • 44 illustrates an example of a decoding effect according to a layer group structure and a subgroup structure according to embodiments.
  • Figure 44 illustrates the coding efficiency relative to anchors with an average loss of 3.9% for lossy and 0.3% for lossless. Coding loss occurs due to the discontinuity of the subgroup boundary located in the middle of the hierarchical group, which can be a tradeoff for spatial random access.
  • 44(a) may be point cloud data as an input of a method/apparatus according to embodiments.
  • 44(b) is an example of output point cloud data of a method/apparatus according to embodiments.
  • a method/apparatus may configure point cloud data into layer groups 0 to 4.
  • Layer group 0 may include 1 layer corresponding to depth 0 and may have 8 points.
  • Layer group 1 may include four layers corresponding to depth 1 to depth 4.
  • Layer group 2 may include two layers corresponding to depth 5 and depth 6.
  • layers included in layer group 2 may be further divided into subgroups. For example, a layer of depth 5 may be divided into 4 subgroups.
  • a total of 12711 points can be expressed as subgroups through subgroup 1 (2871 points), subgroup 2 (2901 points), subgroup 3 (3606 points), and subgroup 4 (3333 points).
  • Each layer included in layer group 2 may include 4 subgroups.
  • Layer group 3 includes two layers corresponding to depths 8 and 9, and each layer can be divided into 8 subgroups.
  • FIG. 44(b) the effect of processing point cloud data according to the layer group and ROI structure according to the embodiments is shown. Since the number of processing points is reduced, the size of the bitstream is reduced, and thus encoding and decoding efficiency is increased.
  • 45 shows a geometry data unit header according to embodiments.
  • a slice of the FIG. 21 bitstream may be referred to as a data unit.
  • a slice and/or a data unit may mean an encoding/decoding unit.
  • 45 shows a slice header indicating geometry-related information included in a slice.
  • 45 shows a data unit representing geometry-related information included in the data unit.
  • a layer group enable flag (layer_group_enabled_fla)g indicates that the geometric bitstream of a frame or tile is included in multiple slices matching the coding layer group or subgroup thereof.
  • Layer_group_enabled_flag is equal to 0, it indicates that the geometric bitstream of a frame or tile is included in a single slice.
  • the number of layer groups (num_layer_groups_minus1) plus 1 indicates the number of layer groups representing contiguous tree layer groups in which the layer groups are part of the geometric coding tree structure. num_layer_groups_minus1 may range from 0 to the number of coding tree layers.
  • a layer group ID (layer_group_id) represents an indicator of a layer group of a frame or tile.
  • the range of layer_group_id may be between 0 and num_layer_groups_minus1.
  • dependent_slice_flag (dependent_slice_flag ) is equal to 1 and indicates that the slice is dependent on the slice indicated by ref_slice_id and ref_layer_group_id. If the dependent_slice_flag is equal to 0, it indicates that the slice is not dependent on other slices and can be a decoding start of the related slice.
  • a reference slice ID (ref_slice_id) represents an indicator of a reference slice.
  • the range of ref_slice_id may be within the range of slice_id used for the current frame or current tile.
  • the reference layer group ID (ref_layer_group_id) represents an indicator of a reference layer group.
  • the range of ref_layer_group_id may be in the range of 0 to num_layer_group_minus1 of the current frame or current tile.
  • the number of layers (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) for i equal to 0 to num_layer_groups_minus1.
  • Layer group stream length bits (layer_group_stream_len_bits) plus 1 is the bit length of the syntax element layer_group_stream_len.
  • the layer group stream length (layer_group_stream_len) indicates the length of the current layer_group_stream.
  • subgroup enable flag (subgroup_enabled_flag) is equal to 1 and indicates that the current layer group is composed of subgroups that can be included in several slices.
  • subgroup_enabled_flag is equal to 0 and indicates that the current layer group is included in a single slice. Subgroups are mutually exclusive and the sum of subgroups is equal to the layer group.
  • the number of subgroups (num_subgroups_minus1) plus 1 indicates the number of subgroups of the layer group indicated by layer_group_id.
  • a subgroup ID represents an indicator of a subgroup of a layer group indicated by layer_group_id.
  • the range of subgroup_id may be between 0 and num_subgroups_minus1 [layer_group_id].
  • subgroup_id may indicate the order of slices in the same layer_group_id. If not present, subgroup_id is inferred as 0.
  • a reference subgroup ID indicates an indicator of a reference subgroup of a layer-group indicated by ref_layer_group_id.
  • the range of ref_subgroup_id may be in the range of 0 to num_subgroup_id_minus1 of the current layer-group. If not present, subgroup_id is inferred as 0.
  • the number of points bits (num_points_bits_minus1) plus 1 is the bit length of the syntax element num_points.
  • the number of points indicates the number of output points by decoding the current slice.
  • Subgroup bounding box origin bits (subgroup_bbox_origin_bits_minus1 plus 1 is the bit length of the syntax element subgroup_bbox_origin.
  • the subgroup bounding box origin (subgroup_bbox_origin) indicates the origin of the subgroup bounding box of the subgroup indicated by subgroup_id of the layer group indicated by layer_group_id.
  • Subgroup bounding box size bits (subgroup_bbox_size_bits_minus1) plus 1 is the bit length of the syntax element subgroup_bbox_size.
  • the subgroup bounding box size (subgroup_bbox_size) indicates the origin of the subgroup bounding box of the subgroup indicated by subgroup_id of the layer group indicated by layer_group_id.
  • a geometry data unit header according to embodiments may further include the following.
  • gdu_geometry_parameter_set_id represents the value of the active GPS gps_geom_parameter_set_id.
  • gdu_reserved_zero_3bits MAY equal zero in bitstreams conforming to this version of this document. Another value of gdu_reserved_zero_3bits is reserved for future use by ISO/IEC. The decoder can ignore the value of gdu_reserved_zero_3bits.
  • slice_id identifies the slice to be referenced by other syntax elements.
  • slice_tag can be used to identify one or more slices with a specific value of slice_tag. If there is a tile inventory data unit, slice_tag is the tile ID. Otherwise, when no tile inventory data unit exists, the interpretation of slice_tag is specified by external means.
  • frame_ctr_lsb designates the least significant bit of frame_ctr_lsb_bits of the frame number counter. Consecutive slices with different frame_ctr_lsb values form part of different output point cloud frames. Consecutive slices with the same value of frame_ctr_lsb without intermediate frame boundary marker data units form part of the same coded point cloud frame.
  • slice_entropy_continuation 1 indicates that entropy parsing state recovery process (XREF) should be applied to GDUs and all ADUs in the slice.
  • slice_entropy_continuation 0 specifies that entropy parsing of GDUs and ADUs in a slice is independent of other slices. When not present, slice_entropy_continuation is inferred to be 0. It is a requirement of bitstream conformance that slice_entropy_continuation is equal to 0 when the GDU is the first DU in the coded point cloud frame.
  • prev_slice_id is equal to the slice_id value of the preceding GDU in bitstream order.
  • the decoder can ignore slices in which prev_slice_id exists and is not equal to the slice_id value of the previous slice.
  • slice_geom_origin_log2_scale represents the scaling factor of the slice origin. If not present, slice_geom_origin_log2_scale is inferred as gps_geom_origin_log2_scale.
  • slice_geom_origin_bits_minus1 plus 1 indicates the length of each syntax element slice_geom_origin_xyz[ k ] in bits.
  • slice_geom_origin_xyz[ k ] represents the k-th component of the quantized (x, y, z) coordinates of the slice origin.
  • SliceOriginStv[XyzToStv[k]] slice_geom_origin_xyz[k] ⁇ slice_geom_origin_log2_scale
  • slice_angular_origin_bits_minus1 plus 1 represents the length of each slice_angular_origin_xyz[ k ] syntax element in bits.
  • slice_angular_origin_xyz[ k ] represents the kth component of the (x, y, z) coordinates of the origin used in the processing of the angular coding mode. If not present, slice_angular_origin_xyz[ k ] is inferred as 0.
  • a method/device may generate an ROI region as signaling information for slice segment selection.
  • region resolution may be signaled based on subgroup_bbox_origin_bits_minus1, subgroup_bbox_origin[i], subgroup_bbox_size_bits_minus1, subgroup_bbox_size[i], num_layers_minus1, num_points, and the like.
  • Figure 46 is included in the Figure 21 bitstream.
  • the geometry data unit footer contains the following information.
  • occtree_lvl_point_cnt_minus1[ 0 ] can be inferred to be 0.
  • occtree_lvl_point_cnt_minus1[ occtree_depth_minus1 ] is inferred as slice_num_points_minus1.
  • slice_num_points_minus1 plus 1 represents the number of points coded in the DU. It is a requirement of bitstream conformance that the value obtained by adding 1 to slice_num_points_minus1 is equal to the number of decoded points of the DU. Decoders MUST NOT rely on bitstream conformance to prevent buffer overflow.
  • Receivers with different performance can be supported when the compressed bitstream for the full coding layer is divided into slices and transmitted.
  • the receiver can select them directly or the transcoder can select them.
  • the transcoder In the case of selection in the transcoder, there is no information about the case of full decoding (eg total coding layer depth, total number of layer-groups, total number of subgroups, etc.).
  • the receiver may need the corresponding information in the decoding process.
  • the corresponding information can be directly delivered or num_skipped_layer_groups and num_skipped_layers can be delivered as information that can be inferred.
  • FIG. 47 is a method/device for transmitting point cloud data according to embodiments, including the transmission device 10000 of FIG. 1, the point cloud video encoder 10002, the transmitter 10003, and the acquisition-encoding-transmission (20000-20001 -20002), the encoder of FIG. 4, the transmitter of FIG. 12, the device of FIG. 14, the encoder of FIGS. 15 and 47, the sub-bitstream classifier of FIG. 49, the encoders of FIGS. 55-56, the transmission method of FIG. 62, and the like.
  • Each component of FIG. 47 may correspond to hardware, software, processor, and/or a combination thereof.
  • the geometry encoder encodes location information (geometry data: e.g., XYZ coordinates, phi-theta coordinates, etc.), and the attribute encoder encodes attribute data (e.g., color, reflectance, intensity , grayscale, opacity, medium, material, glossiness, etc.)
  • location information e.g., XYZ coordinates, phi-theta coordinates, etc.
  • attribute data e.g., color, reflectance, intensity , grayscale, opacity, medium, material, glossiness, etc.
  • Compressed (encoded) data is divided into units for transmission.
  • the sub-bitstream generator 60040 according to layering structure information, it is divided into units suitable for selecting necessary information from the bitstream unit. can be packed.
  • the octree-coded geometry bitstream is input to the octree-coded geometry bitstream segmentation unit, and the direct-coded geometry bitstream is input to the direct-coded geometry bitstream segmentation unit.
  • Layer-group structure generation unit Creates one or more groups and/or Perform the process of dividing into subgroups. For details, refer to the above description, and detailed descriptions are omitted here.
  • the direct coded geometry bitstream segmentation unit divides the directly coded geometry bitstream into one or more groups based on information about segmented (separated) slices generated by the layer-group structure generation unit and/or information related to direct coding. and/or dividing into subgroups. For details, refer to the above description, and detailed descriptions are omitted here.
  • An output of the octree-coded geometry bitstream segmentation unit and an output of the direct-coded geometry bitstream segmentation unit are input to the geometry bitstream bonding unit.
  • the geometry bitstream bonding unit performs a geometry bitstream bonding process based on the information on the segmented (separated) slices generated by the layer-group structure generation unit and/or the information related to direct coding, thereby forming sub-bitstreams in units of layer groups. are output to the segmented slice generator.
  • the geometry bitstream bonding unit performs a process of attaching an AEC bitstream and a DC bitstream within one slice. Final slices are made in the geometry bitstream bonding section.
  • the coded attribute bitstream segmentation unit converts the coded attribute bitstream into one or more groups and/or sub-groups based on the information on the segmented (separated) slice generated by the layer-group structure generation unit and/or information related to direct coding. Carry out the process of dividing into groups.
  • One or more groups and/or subgroups of attribute information may be linked with one or more groups and/or subgroups of geometry information or may be independently generated.
  • the segmented slice generation unit receives a geometry bitstream bonding unit and/or coded attribute bitstream segmentation unit based on information on the segmented (separated) slice generated by the metadata generation unit and/or information related to direct coding.
  • a process of segmenting one slice into a plurality of slices is performed.
  • Each sub-bitstream is transmitted through each slice segment.
  • the AEC bitstream and the DC bitstream may be transmitted through one slice or through different slices.
  • the multiplexer multiplexes the output of the segmented slice generator 60045 and the output of the metadata generator 60050 for each layer and outputs the multiplexed output to the transmitter 60070.
  • Information on segmented (separated) slices generated by the layer-group structure generating unit 60030 and/or the meta data generating unit and/or information related to direct coding will be referred to the foregoing.
  • bitstreams eg, AEC bitstream and DC bitstream
  • the geometry encoder when different types of bitstreams (eg, AEC bitstream and DC bitstream) are included in one slice as proposed in this document, the geometry encoder generates bitstreams (eg, AEC bitstream and DC bitstream) ) can be separated according to the purpose. Thereafter, each slice or segment is selected according to information about the segmented (separated) slices generated by the layer-group structure generator and/or the meta data generator and/or information related to direct coding (ie, layer-group information). Adjacent information may be included in one slice.
  • information on slices segmented (separated) through the metadata generator and/or information related to direct coding can be delivered.
  • information related to direct coding e.g., layer-group information according to each slice id, layers included in layer-groups
  • the number of nodes e.g., the number of nodes, layer depth information, information such as the number of nodes included in a sub-group, bitstream type, bitstream_offset, bitstream_length, and bitstream direction
  • Information on segmented (separated) slices and/or information related to direct coding can be signaled in SPS, APS, GPS, geometry data unit header, attribute data unit header, or SEI message.
  • Information on segmented (separated) slices and/or information related to direct coding e.g., layer-group information according to each slice id, layer information included in layer-group, number of nodes, layer depth information, sub-
  • information related to direct coding e.g., layer-group information according to each slice id, layer information included in layer-group, number of nodes, layer depth information, sub-
  • bitstream type, bitstream_offset, bitstream_length, and bitstream direction along with the number of nodes included in the group the foregoing will be referred to, and the detailed description will be omitted here.
  • the sub-bitstream generator in FIG. 47 may generate point cloud data having a layer group related structure according to FIGS. 39 to 44 and signaling information indicating a layer group related structure according to FIGS. 465 to 46 .
  • FIG 48 shows an apparatus for receiving point cloud data according to embodiments.
  • each component of the receiving device of FIG. 48 may follow that of the corresponding component of the transmitting device of FIG. 47 or vice versa.
  • FIG. 48 shows a method/apparatus for receiving point cloud data according to embodiments, including the receiving device 10004, the receiver 10005, the point cloud video decoder 10006 of FIG. 1, and the transmission-decoding-rendering (20002-20003) of FIG. -20004), the decoder of FIG. 10-11, the receiver of FIG. 13, the device of FIG. 14, the decoder of FIGS. 15 and 48, the sub-bitstream classifier of FIG. 49, the decoder of FIG. 55-56, the decoder/renderer of FIG. 57-60, It is possible to correspond to the reception method of Figure 63 and the like. Each component of Figure 48 may correspond to hardware, software, processor, and/or combinations thereof.
  • the receiver can process a bit stream for location information and a bit stream for attribute information by distinguishing them from each other.
  • the sub-bitstream classifier can deliver to an appropriate decoder based on the bitstream header information.
  • a layer required by the receiver may be selected.
  • the classified bitstream can be converted into a format for final output in the renderer after being restored to geometry data and attribute data in the geometry decoder and attribute decoder, respectively, according to the characteristics of the data.
  • each bitstream can be separately decoded through a bitstream splitter as follows.
  • an octree coding-based arithmetic entropy coded bitstream and a direct coded bitstream can be distinguished and processed in a geometry decoder. At this time, it can be separated based on information about bitstream type, bitstream_offset, bitstream_length, and bitstream direction.
  • a process of attaching the same type of bitstream segment to the separated bitstreams may be included. This may be included as a process for processing bitstreams separated by layer-group into continuous bitstreams, and bitstreams may be sorted in order based on layer-group information. If bitstreams that can be processed in parallel can be processed in the decoder without concatenation.
  • a receiver may receive a bitstream.
  • the demultiplexer may output point cloud data and metadata (signaling information) included in the bitstream.
  • a sub-bitstream classifier can select a slice, split a bitstream, and concatenate bitstream segments of an octree coded geometry bitstream and a direct coded geometry bitstream.
  • a metadata parser can provide information about slices and/or layer groups.
  • the slice selector may select one or more slices included in the bitstream.
  • a bitstream splitter can split a geometry bitstream.
  • Geometry data may be coded based on an octree and/or coded directly.
  • the bitstream segment connector may connect each of the octree-coded geometry bitstream and the direct-coded geometry bitstream according to an encoding type.
  • bitstream segments including a plurality of groups/subgroups related to a decoding region may be connected.
  • the geometry decoder may output geometry data by decoding the geometry bitstream.
  • the attribute decoder may decode attribute data included in the selected slice.
  • a renderer may render point cloud data based on geometry data and/or attribute data.
  • 49 is a flowchart of an apparatus for receiving point cloud data according to embodiments.
  • FIG. 49 shows the operation of the sub-bitstream classifier shown in FIG. 48 in more detail.
  • geometry data and attribute data are transmitted to the transmitting device in a scalable manner.
  • the receiving device receives data in units of slices, and the metadata parser provides parameter set information such as SPS, GPS, APS, and TPS (e.g., information on segmented (separated) slices and/or related to direct coding). information) is transmitted. Based on the transmitted information, scalability can be determined. If scalable, a slice structure for scalable transmission is identified as shown in FIG. 49 (65011). First, the geometry slice structure can be identified based on information such as num_scalable_layers, scalable_layer_id, tree_depth_start, tree_depth_end, node_size, num_nodes, num_slices_in_scalable_layer, slice_id, etc. delivered through GPS.
  • parameter set information such as SPS, GPS, APS, and TPS (e.g., information on segmented (separated) slices and/or related to direct coding). information) is transmitted. Based on the transmitted information, scalability can be determined. If scalable, a
  • the attribute slice structure can be identified in the same way (for example, geometry is octree-based, attributes are encoded based on scalable LoD or scalable RAHT, and through the same slice partitioning if the generated geometry/attribute slice pairs have the same number of nodes for the same octree layer).
  • the range of geometry slice id is determined according to the target scalable layer, and the range of attribute slice id is determined through slice_id_offset, and the geometry / attribute slice is selected according to the determined range (65012- 65014, 65018, 65019).
  • the attribute slice attribute slice structure is separately identified based on information such as num_scalable_layers, scalable_layer_id tree_depth_start, tree_depth_end, node_size, num_nodes, num_slices_in_scalable_layer, slice_id, etc. transmitted through APS, and attribute slice required according to the scalable purpose
  • the range of id can be limited, and based on this, required slices can be selected through each slice id before reconstruction (65020-65021, 65019).
  • the geometry/attribute slice selected through the above process is delivered to the input of the decoder.
  • the decoding process according to the slice structure has been described based on the scalable transmission or the scalable selection of the receiver.
  • scalable_transmission_enabled_flag is 0, the ranging geom / attr slice id process is omitted and the whole slice is selected, so that it can be used in the non-scalable process as well.
  • information on the preceding slice is provided through slice structure information transmitted through parameter sets such as SPS, GPS, APS, and TPS (e.g., information on segmented (separated) slices and/or information related to direct coding).
  • a slice belonging to a higher layer or a slice specified through ref_slice_id can be used.
  • a bitstream may be received based on scalable transmission, and a scalable bitstream structure may be identified based on parameter information included in the bitstream.
  • a geometry scalable layer can be estimated.
  • the geometry slice can be identified based on the geometry slice ID.
  • a geometry slice can be selected based on the slice ID.
  • the selected geometry slice can be decoded by the decoder.
  • an attribute slice ID corresponding to a geometry slice may be checked. Attribute slices can be accessed based on the slice ID offset.
  • a decoder can decode the selected attribute slice.
  • an attribute scalable layer may be estimated.
  • the attribute slice can be identified based on the attribute slice ID.
  • all slices included in the range for different bitstreams can be selected in the slice selection process.
  • each bitstream can be separated based on offset and length information, and the separated bitstreams are divided into one bitstream according to the layer-group order for decoding.
  • a concatenation process can be performed. This may be included as a process for processing bitstreams separated by layer-group into continuous bitstreams, and bitstreams may be sorted in order based on layer-group information. If bitstreams that can be processed in parallel can be processed in the decoder without concatenation.
  • the transmission device has the following effects.
  • compressed data can be divided and transmitted according to any standard.
  • compressed data may be divided and transmitted according to layers.
  • the storage and transmission efficiency of the transmitting end increases.
  • geometry and attributes of point cloud data may be compressed and serviced.
  • the compression rate or the number of data may be adjusted and transmitted according to receiver performance or transmission environment.
  • 50 illustrates an example of efficiently processing a main area of point cloud data by an apparatus for transmitting and receiving point cloud data according to embodiments.
  • 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 47, the sub-bitstream classifier of FIG. 49, the encoders of FIGS. 55-56, the transmission method of FIG. 62, and the receiver of FIG. 1 (10004 ), receiver 10005, point cloud video decoder 10006, transmit-decode-render 20002-20003-20004 in FIG. 2, decoder in FIGS. 10-11, receiving device in FIG. 13, device in FIG. 14, FIG.
  • the decoders of 15 and 48, the sub-bitstream classifier of FIG. 49, the decoder of FIG. 55-56, the decoder/renderer of FIG. 57-60, and the receiving method of FIG. Encoding/decoding with different resolutions may be supported.
  • a slice segment structure according to embodiments may be utilized. Due to this, the method/device according to the embodiments may provide effects such as spatial random access, ROI-based region-wise data resolution, and increased receiver efficiency.
  • the person's head region may be the region of interest and the leg region may not be the region of interest.
  • Data corresponding to the region of interest needs to have a high data resolution, and data not corresponding to the region of interest needs to have a low data resolution to enable efficient data processing.
  • the method/device according to the embodiments may support a use case requiring low latency or low complexity, such as live streaming or a device with low performance, through a layer group structure and corresponding slice division.
  • decoding may be burdensome when the number of points or coding layers is large.
  • the partial bitstream can be received and decoded using scalable transmission provided by slice division. This may save time and complexity, but the output point cloud data may be of poor quality because detail layers are skipped.
  • Embodiments include a slice division method for supporting spatial access based on a hierarchical-group structure.
  • 51 illustrates a layer group structure and a subgroup bounding box according to embodiments.
  • 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 47, the sub-bitstream classifier of FIG. 49, the encoders of FIGS. 55-56, the transmission method of FIG. 62, and the receiver of FIG. 1 (10004 ), receiver 10005, point cloud video decoder 10006, transmit-decode-render 20002-20003-20004 in FIG. 2, decoder in FIGS. 10-11, receiving device in FIG. 13, device in FIG. 14, FIG.
  • the decoders of 15 and 48, the sub-bitstream classifier of FIG. 49, the decoder of FIG. 55-56, the decoder/renderer of FIG. 57-60, and the receiving method of FIG. 63 may apply slice division to the layer group structure.
  • the coding layers are grouped into 3 different layer groups, and the set of layer groups is the same as the set of coding layers. Also, the last 2 layer groups are divided into several subgroups. 2 subgroups for layer group 2 and 4 subgroups for layer group 3. Each layer group or subgroup is contained in 7 different slice segments.
  • the apparatus for receiving point cloud data can improve decoding and rendering efficiency by selecting a slice required for an application program. For example, if one application requires only data of subgroup 3-3, the receiver may select slice 6 including data of subgroup 3-3.
  • preceding slices 1 and 3 for layer group 1 and subgroup 2-2 may be required.
  • slice division decoding complexity is reduced due to fewer slices.
  • Embodiments suggest signaling the bounding boxes of data in subgroups for spatial access use cases.
  • 43 shows the proposed subgroup bounding box in each layer group. Considering the node size of each coding layer, the boundary of every layer group is the same as the bounding box of the sequence or frame. Also, it is assumed that subgroup division is performed within the boundary of the preceding subgroup. So the bounding boxes of subgroups 2-1 and 2-2 are on the bounding boxes of layer group 1, and the bounding boxes of subgroups 3-1 and 3-2 and subgroups 3-3 and 3-4 are on the boundaries of subgroups 2-1 and 3-4. There may be 2-2.
  • a subgroup bounding box for layer-group 1 may correspond to a frame and/or a bounding box.
  • the set of lower subgroup bounding boxes becomes the subgroup bounding box of the upper layer-group.
  • each slice's bounding box For example, assuming the ROI is in subgroup 3-3, compare the ROI with the subgroup bounding box to select layer group 1, subgroups 2-2 and 3-3.
  • decoding corresponding slices 1, 3, and 6 efficient access to the ROI can be performed with high data resolution of subgroup 3-1 and low data resolution of other regions. For live streaming or low-latency usage, selection and decoding can be performed as each slice segment is received.
  • the method/device may signal subgroup bounding box information in a data unit header or parameter set with layer group information to enable slice selection before decoding.
  • Information for slice selection may include not only location ranges but also attribute ranges, normal vector ranges, types of attributes, and the like.
  • information on separated slices can be defined in a parameter set as follows. It can be defined in sequence parameter set, geometry parameter set, attribute parameter set, SEI message, geometry slice header, and attribute slice header. Depending on the application or system, it can be defined in a corresponding or separate location to determine the scope of application, application method, etc. can be used differently. That is, it can have different meanings depending on the location where the signal is transmitted. If it is defined in SPS, it can be equally applied to the entire sequence. If it is defined in GPS, it can indicate that it is used for position recovery.
  • the application range and application method can be used differently by defining it in a corresponding location or a separate location.
  • the syntax element defined below can be applied to multiple point cloud data streams as well as the current point cloud data stream, it can be transmitted through a parameter set of a higher concept.
  • the information is defined independently of the coding technique, but it can be defined in conjunction with the coding method, and it can be defined in the tile parameter set to support regionally different scalability.
  • the syntax element defined below can be applied to multiple point cloud data streams as well as the current point cloud data stream, it can be transmitted through a parameter set of a higher concept.
  • a bitstream may be selected at the system level by defining a network abstract layer (NAL) unit and delivering related information such as layer_id for selecting a layer.
  • NAL network abstract layer
  • parameters according to embodiments may be generated in a process of a transmitter according to embodiments described later, and transmitted to a receiver according to embodiments to be used in a reconfiguration process. It can be.
  • 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. .
  • Slice division can be considered with a layer group structure.
  • there may be 8 coding layers where the coding of the lower layer depends on the coded information (eg occupancy) of the previous layer.
  • coding layers are grouped into 3 different layer groups, and the aggregation of layer groups can be equal to all coding layers.
  • the second and third layer groups can be divided into several subgroups.
  • Layer group 2 can be divided into two subgroups, and layer group 3 can be divided into four subgroups. Each layer group or subgroup may be included in different slice segments.
  • the receiver can generate different resolutions for each region through partial decoding. For example, consider an application that requires data from subgroups 3-3. In this case, the receiver can decode slice 6 but cannot decode slices 4, 5 and 7. Previous slices are also required due to coding dependencies between layers. Based on the slice division, the decoding complexity is reduced because the number of slices is small.
  • spatial access can be performed by comparing the bounding box of each slice with the ROI, selecting a slice whose subgroup bounding box correlates with the ROI, and decoding the selected slice.
  • slices 1, 3, and 6 are selected because the ROIs are within the bounding boxes of the subgroups of layer group 1, subgroups 2-2, and 3-3, respectively.
  • the selected slices are decoded to generate an output point cloud representing high data resolution for the ROI and low data resolution for other regions.
  • selection and decoding can be performed as each slice segment is received for greater time efficiency.
  • 52-53 parameters are generated by an encoder according to embodiments such as FIG. 1 , included in the bitstream of FIG. 21 , transmitted, and parsed by a decoder according to embodiments such as FIG. 1 .
  • Number of layer groups (num_layer_groups_minus1): Adding 1 to this value indicates the number of layer groups representing contiguous tree layer groups in which the layer groups are part of the geometry (or attribute) coding tree structure. num_layer_groups_minus1 may range from 0 to the number of coding tree layers.
  • Layer group ID (layer_group_id): Indicates the layer group identifier of the ith geometry or attribute layer group.
  • Number of tree depths (num_tree_depth_minus1): Adding 1 to this value indicates the number of tree depths included in the ith layer group.
  • the total number of tree depths can be derived by adding all (num_tree_depth_minus1[i] + 1) for i equal to 0 to num_layer_groups_minus1.
  • Number of subgroups (num_subgroups_minus1): Adding 1 to this value indicates the number of subgroups of the ith layer group.
  • Subgroup ID Indicates an indicator of the j-th subgroup of the i-th layer group indicated by layer_group_id.
  • Subgroup bounding box origin (subgroup_bbox_origin): Indicates the origin of the subgroup bounding box for the jth subgroup of the ith layer group. Of the 8 corners of the bouding box, it can have a value close to the xyz origin.
  • Subgroup bounding box size (subgroup_bbox_size): Indicates the size of the subgroup bounding box of the jth subgroup of the ith layer group. It can have the distance from the bounding box origin to the maximum value in each axis direction. The unit representing the origin and size can be expressed based on the leaf node size. If a different expression unit is used, it can be signaled.
  • Aligned layer group structure flag (aligned_layer_group_structure_flag): Equal to 1 indicates that the layer group and subgroup structure of the attribute slice is the same as the geometry layer group and subgroup structure. aligned_layer_group_structure_flag equal to 0 indicates that the layer group and subgroup structure of the attribute slice may not be the same as the geometry layer group and subgroup structure.
  • Geometry parameter set ID (geom_parameter_set_id): Indicates a geometry parameter set identifier including layer group and subgroup structure information aligned with the attribute layer group structure.
  • Number of child subgroups (num_child_subgroups_minus1): Indicates the number of child subgroups in the j-th subgroup of the i-th hierarchical group.
  • Child subgroup ID (child_subgroup_id): Indicates an identifier for a sub-subgroup of the j-th subgroup of the i-th hierarchical group.
  • 54 is a geometry data unit header and an attribute data unit header according to embodiments.
  • 54 is parameter information included in the bitstream of FIG. 21.
  • an apparatus for transmitting point cloud data provides the following effects.
  • compressed data may be divided and transmitted according to criteria according to embodiments. For example, when layered coding is used, compressed data can be divided according to layers and transmitted. In this case, the storage and transmission efficiency of the transmitter increases.
  • FIG. 15 shows an embodiment of a case where geometry and attributes of point cloud data are compressed and serviced.
  • the compression rate or the number of data can be adjusted and sent according to receiver performance or transmission environment.
  • receiver performance or transmission environment when point cloud data is bundled in one slice unit, when receiver performance or transmission environment changes 1) Each environment 2) It is necessary to convert the bitstream suitable for the bitstream in advance, store it separately, and select it when transmitting it, or a conversion process (transcoding) is required prior to transmission.
  • a problem of storage space or a delay due to conversion may be a problem.
  • 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 47, the sub-bitstream classifier of FIG. 49, the encoders of FIGS. 55-56, and the transmission method of FIG. can support
  • the receiving apparatus, the device of FIG. 14, the decoder of FIGS. 15 and 48, the sub-bitstream classifier of FIG. 49, the renderer, the receiving method of FIG. 71, and the like may support ROI processing as shown in FIG.
  • a method/apparatus transmits point cloud data based on a tile or slice structure.
  • large-capacity data it includes multiple tiles.
  • ROI region of interest
  • select a specific tile select one of the slices included in the tile, and select the entire point cloud data within the slice.
  • some areas can be acquired through rendering. In this case, since the amount of data included in tiles and slices is large, it takes a lot of time to acquire the region of interest.
  • the tile selector may receive the point cloud bitstream.
  • the tile selector may select a tile bounding box along with a region of interest (ROI).
  • ROI region of interest
  • the slice/brick selector may select a slice and/or brick bounding box based on the ROI.
  • a decoder may decode the selected slice and/or brick.
  • the renderer may render the point cloud data based on the ROI, and efficiently provide the point cloud data to the user in part.
  • the entire point cloud data 5501 may include one or more tiles (tile bounding boxes 5502).
  • a tile 5502 may be composed of a set of slices (which may be referred to as data units and/or bricks 5503, etc.).
  • Slices and/or bricks may be expressed in a tree structure beyond a hierarchical structure (layer, depth, level).
  • a receiving method/apparatus may rapidly decode a certain region of interest 5504 of point cloud data.
  • FIG. 56 shows an efficient ROI processing process similar to FIG. 55.
  • the delay factor can be reduced by selecting only the subgroup related to the ROI among the data in the slice after selecting tile/slice as shown in FIG. 58. there is. At this time, the intermediate result of the upper layer-group can be used as low resolution point cloud data.
  • the method/device according to the embodiments may quickly process the entire point cloud data 5600 based on the region of interest 5601 .
  • the region of interest 5601 may be a partial region of the entire point cloud data 5600 .
  • the region of interest 5601 may include tile(s) partitioned into slices and/or bricks. If the ROI 5601 is expressed as a layer group and subgroup structure for efficiently processing, it is the same as 5702.
  • Layer group 1 may include the root node to depth (level) 4 (four layers), layer group 2 may include depth (level) 5 to 6, and layer group 3 may include leaf nodes.
  • a leaf node may include subgroups 3-1, 3-2, and 3-3.
  • a method/apparatus according to embodiments may process a subgroup bounding box for a region of interest by selecting a layer group and a subgroup. As the depth (level) of the tree structure 5602 is closer to the root node, the point cloud data may correspond to the low-resolution point cloud 5603. A group including low-resolution point cloud data may represent a partial region of the selected tile. A subgroup may correspond to a region of interest.
  • the method/device may receive the point cloud data bitstream 5500 through a tile selector and select a tile for partial decoding based on the tile bounding box and the ROI.
  • the slice/brick selector can select slices and bricks based on the bounding boxes corresponding to the slices and bricks.
  • a decoder may decode the selected layer group.
  • the decoder may output raw resolution point cloud data 5603.
  • the raw resolution point cloud data 5603 represents a partial region of the selected tile.
  • the layer group and subgroup selector may select the subgroup bounding box 5604.
  • the method/device according to the embodiments may provide partial data 5704 and full data 5603 including the partial data together.
  • Low-resolution data may serve as map data for a region of interest.
  • the method/device according to the embodiments may efficiently provide partial data 5604 of the ROI by referring to the low-resolution map data 5603 .
  • the low-resolution data 5603 can serve as overview data.
  • 57 illustrates an efficient ROI processing process according to embodiments.
  • the method/apparatus according to the embodiments may process and provide low-resolution full data and partial data together.
  • the method/apparatus may compress/restore a tile based on a layer-group and/or subgroup structure.
  • the result of decoding the upper layer-group can be a low resolution point cloud date for the entire area belonging to the tile, and when decoding even a subgroup related to the ROI, high resolution point cloud data for the area of interest can be obtained.
  • the slice selection part can be omitted, and if the region of interest is within the tile, the region of interest can be switched without delay by additionally decoding subgroup data while having decoding information for layer-group. there is.
  • a method/device may select tile57000 for a tile bounding box.
  • Tile 57000 may correspond to the largest layer group 57001.
  • the method/device includes low-resolution point cloud data 57003 corresponding to the entire area of the selected tile and high-resolution point cloud data of the region of interest (ROI). can be provided together.
  • the entire region can be checked quickly at low resolution, and the region of interest can be quickly provided at high resolution.
  • the tile selector may select a tile related to the ROI from among the input point cloud data bitstream based on the ROI.
  • a decoder may decode the selected layer group.
  • the decoder may output low-resolution point cloud data for the entire area of the selected tile.
  • the subgroup selector may select a subgroup bounding box based on the ROI.
  • the subgroup partial decoder may output partial point cloud data for the selected subgroup.
  • the method/apparatus according to the embodiments may process and provide low-resolution full data and partial data together.
  • the method/device according to the embodiments may compress the input image itself into a layer-group structure.
  • spatial random access for each region can be efficiently supported by densely dividing layer-groups and sub-groups.
  • information in the form of an overview/thumbnail of the entire data can be provided to the user, and it can be used for navigation of the entire data.
  • layer-group or subgroup data related to the region of interest can be additionally decoded.
  • Low-resolution, wide-region information related to the region of interest may be provided through an intermediate process of additional decoding, and high-resolution local information about the region of interest may be provided through additional subgroup decoding.
  • the hierarchical structure of layer-group itself can be used as a structure that can replace the existing tile/brick/slice structure, and can gradually provide high-resolution specific information from low-resolution overall information according to the user's interest.
  • There is an advantage to being From a decoding point of view it is possible to provide a function of progressive decoding by decoding only as much information as necessary at the time of need rather than decoding the entire data, and a low-delay effect can be obtained due to the reduction of resources required for decoding. .
  • delay due to a change in the region of interest may be reduced by using information of a higher layer.
  • the method/device according to the embodiments may represent the entire input point cloud data 5800 as a tree structure 5801.
  • the tree structure 5801 is composed of layer groups and subgroups, and enables hierarchical access to ROI partial data. Layer groups and subgroups can be selected based on the subgroup bounding box.
  • the layer group 5802 including the uppermost layer(s) is point cloud data having a very low resolution, and may be information about an entire area of content for navigating the content of the point cloud data.
  • a lower layer group belonging to an upper layer group or a subgroup 5803 of a layer group represents a partial region of input content and may be low resolution point cloud data.
  • a subgroup 5801 of the lower layer group may be ROI high resolution point cloud data. From the entire area to the ROI area, it can be expressed through hierarchical inclusive relationships, area ranges, and various resolution settings. In addition, an overview image of a wide area of low resolution for ROI high-resolution data may be provided together.
  • a decoder may receive point cloud data and decode the point cloud data based on the layer group.
  • the decoder may output data for an entire area of content at a low resolution.
  • the decoder may output data for the partial region of the content at a low resolution.
  • the subgroup selector may select a subgroup based on the ROI.
  • the decoder may partially decode the selected subgroup to output partial point cloud data.
  • 59 illustrates layer group information according to embodiments.
  • the encoder of FIG. 4 the transmitter of FIG. 12, the device of FIG. 14, the encoder of FIGS. 15 and 47, the sub-bitstream classifier of FIG. 49, the encoders of FIGS. 55-56, and the transmission method of FIG. 70 are point clouds as shown in FIG. It is possible to encode data and generate related signaling information such as in FIG. 59 to generate and transmit a bitstream.
  • layer_group_info can be defined as follows to deliver characteristics of each layer-group and subgroup to the receiver.
  • layer_group_info may be included in the bitstream of FIG. 45 and transmitted. These include the hierarchical structure of layer-groups and subgroups, id, the number of included points, the location and range of the included region, the number of coding layers, interdependencies, coding constraints (whether or not to refer to the periphery, whether or not to use the context), reference slice, frame information, etc. may be included.
  • layer_group_info is included in data unit units, and it can be included in parameter set units, frame units, sequence units, tile units, slice units, and point units, or a separate layer-group unit can be defined and transmitted.
  • a layer group enable flag (layer_group_enabled_flag) equal to 1 indicates that the geometric bitstream of a frame or tile is included in multiple slices matching the coding layer group or subgroup thereof.
  • Layer_group_enabled_flag is equal to 0 and indicates that the geometry bitstream of a frame or tile is included in a single slice.
  • the number of layer groups (num_layer_groups_minus1) plus 1 indicates the number of layer groups representing contiguous tree layer groups in which the layer groups are part of the geometric coding tree structure. num_layer_groups_minus1 may range from 0 to the number of coding tree layers.
  • a layer group ID (layer_group_id) represents an indicator of a layer group of a frame or tile.
  • the range of layer_group_id may be between 0 and num_layer_groups_minus1.
  • dependent_slice_flag (dependent_slice_flag ) is equal to 1 and indicates that the slice is dependent on the slice indicated by ref_slice_id and ref_layer_group_id. If the dependent_slice_flag is equal to 0, it indicates that the slice is not dependent on other slices and can be a decoding start of the related slice.
  • a reference slice ID (ref_slice_id) represents an indicator of a reference slice.
  • the range of ref_slice_id may be within the range of slice_id used for the current frame or current tile.
  • the reference layer group ID (ref_layer_group_id) represents an indicator of a reference layer group.
  • the range of ref_layer_group_id may be in the range of 0 to num_layer_group_minus1 of the current frame or current tile.
  • the number of layers (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) for i equal to 0 to num_layer_groups_minus1.
  • Layer group stream length bits (layer_group_stream_len_bits) plus 1 is the bit length of the syntax element layer_group_stream_len.
  • the layer group stream length (layer_group_stream_len) indicates the length of the current layer_group_stream.
  • subgroup enable flag (subgroup_enabled_flag) is equal to 1 and indicates that the current layer group is composed of subgroups that can be included in several slices.
  • subgroup_enabled_flag is equal to 0 and indicates that the current layer group is included in a single slice. Subgroups are mutually exclusive and the sum of subgroups is equal to the layer group.
  • the number of subgroups (num_subgroups_minus1) plus 1 indicates the number of subgroups of a layer group indicated by layer_group_id.
  • a subgroup ID represents an indicator of a subgroup of a layer group indicated by layer_group_id.
  • the range of subgroup_id may be between 0 and num_subgroups_minus1 [layer_group_id].
  • subgroup_id may indicate the order of slices in the same layer_group_id. If not present, subgroup_id is inferred as 0.
  • a reference subgroup ID indicates an indicator of a reference subgroup of a layer-group indicated by ref_layer_group_id.
  • the range of ref_subgroup_id may be in the range of 0 to num_subgroup_id_minus1 of the current layer-group. If not present, subgroup_id is inferred as 0.
  • the number of points bits (num_points_bits_minus1) plus 1 is the bit length of the syntax element num_points.
  • the number of points indicates the number of output points by decoding the current slice.
  • Subgroup bounding box origin bits (subgroup_bbox_origin_bits_minus1) plus 1 is the bit length of the syntax element subgroup_bbox_origin.
  • subgroup bounding box origin indicates the origin of a bounding box of a subgroup indicated by subgroup_id of a layer group indicated by layer_group_id.
  • Subgroup bounding box size bits (subgroup_bbox_size_bits_minus1) plus 1 is the bit length of the syntax element subgroup_bbox_size.
  • the subgroup bounding box size (subgroup_bbox_size) indicates the origin of the subgroup bounding box of the subgroup indicated by subgroup_id of the layer group indicated by layer_group_id.
  • the number of skipped layer groups (num_skipped_layer_groups) represents the number of layer groups skipped in the current frame or tile.
  • the number of skipped layers indicates the number of geometry coding layers skipped in the current frame or tile.
  • the method/device according to the embodiments can provide the effects described in FIGS. 15, 56, and 55.
  • 60 shows a layer group slice according to embodiments.
  • Method/device for transmitting point cloud data can slice point cloud data based on the layer group as shown in FIG. there is.
  • Method/device for receiving point cloud data according to embodiments (receiving device 10004 in FIG. 1, receiver 10005, point cloud video decoder 10006, transmission-decoding-rendering (20002-20003-20004 in FIG. 2)) , the decoder of FIGS. 10-11, the receiving device of FIG. 13, the device of FIG. 14, the decoder of FIGS. 15, 48, 55-58, 60, 68-69, and the receiving method of FIG. 71) belong to a layer group as shown in FIG. Based on this, sliced data may be received and decoded.
  • a method/apparatus may support a high-resolution ROI based on scalability and spatial accessibility of hierarchical slicing.
  • the encoder can generate a bitstream slice of an octree layer group or a spatial subgroup of each layer group. Upon request, a slice matching the ROI of each resolution may be selected and transmitted. Since the bitstream does not contain details other than the requested ROI, the overall bitstream size can be smaller than in the tile-based approach.
  • the receiver's decoder can combine the slices to produce three outputs. For example, 1) high-level (high-level) view outputs from layer group slice 1, 2) middle-level (mid-level) view outputs from layer group slice 1 and selected lower (sub)groups of layer group 2. can be created 3) A low-level view of the fine detail output in layer group 1 and selected subgroups of layer groups 2 and 3 can be created. Since the output can be generated progressively, the receiver can provide a viewing experience such as zooming in/out. The resolution can be incrementally increased from high-level view to low-level view.
  • the encoder 60000 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 a layer, 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 60001 may select and partially transmit divided slices (or sub-slices) in association with the encoder 60000, such as layer group 1 to layer group 3.
  • the decoder 60002 can selectively and partially decode 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.
  • layer group 1 depth/layer/level is high or index is 0, close to the root
  • 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.
  • 61 illustrates performance between tile partitioning and layer group slicing according to embodiments.
  • Tile partitioning can be performed on anchors using a tile size (tileSize) that adapts to the source resolution in consideration of ROI support.
  • the same tile size (tileSize) may be used for subgroup division so that tiles and subgroups are mapped one-to-one.
  • the number of layers in the layer group may be set to 9, 3, and the remaining layers.
  • the proposed layer group slicing can have similar performance to tile partitioning in terms of bit rate and coding time under all conditions.
  • the proposed method may benefit from a loss condition because the ratio of non-divided layers in layer group 1 increases relatively as the geometric quantization level increases. Since the proposed method can provide additional scalable functions, the proposed method has advantages over G-PCC v1 while maintaining the spatial random access function.
  • 62, 63, 64, 65, and 66 show multi-resolution and multi-size ROI outputs according to embodiments.
  • 65-66 compare the results of the proposed method and the tile segmentation-based approach.
  • the cost of generating different outputs for each approach in each row is accounted for in terms of bitstream size and coding time.
  • the large group represents the anchor and the proposed method
  • the first three columns of each group represent the three outputs with different domain sizes and resolutions.
  • the total cost of coding and delivering all three outputs is summarized.
  • the bitstream size of G-PCCv1 transmitted for high-level view and mid-level view output is relatively large because it contains details that are not used to generate the output.
  • the anchor transmits the entire tile to support the three different ROI resolutions.
  • the receiver selects a tile based on the ROI and target level of detail and performs layer skipping. Since the outputs are generated by independent decoders, the total decoding time is calculated by integrating the decoding times of the upper, middle, and lower outputs. In the case of the proposed method, since the bitstream contains slices that must be used without redundancy between slices, the bitstream size for the three outputs is greatly reduced.
  • Anchor B vs layer group slicing
  • the result of the proposed method is compared with anchor B, a tile division method through downsampling. Comparing the anchors, the bit rate efficiency of anchor B is greatly improved by selecting the area and resolution before delivery. Comparing anchor B with the proposed method, the bitstream size of anchor is smaller for the upper, middle, and lower view outputs, respectively. Additional information included in the header of each slice and non-ROI information included in layer group 1 cause overhead for the proposed method. However, when considering the three outputs together, the total bitstream size of the proposed method is 7% smaller. In this case, the anchor uses three independent bitstreams to introduce redundancy in the overlapping region, but the proposed method uses a single non-overlapping bitstream.
  • Anchor A represents tile partitioning without downsampling
  • anchor B represents tile partitioning with downsampling.
  • the proposed method refers to layer group slicing.
  • 67 illustrates context, neighbor search range, and buffer settings based on layer groups and subgroups according to embodiments.
  • the encoder 60000, the decoder 60002, and the corresponding encoder/decoder of FIG. 60 represent point cloud data as a layer group (or subgroup) as shown in FIG. 67, and can encode and decode based on this.
  • Embodiments are configured by dividing a geometry bitstream into slices in units of layer-group / subgroup, and can efficiently compress and restore geometry location information.
  • layer-group slicing according to embodiments is used, as a method for ensuring coding independence between slices, information on nodes outside the subgroup bounding box is not used.
  • continuity of context reference can be used as a method for reducing coding efficiency loss.
  • a context table used in the process of coding one slice can be used when coding another slice.
  • the context table is based on a correlation between nodes existing in one geometry tree and can be used to increase coding efficiency.
  • a slice referenced by a subgroup bounding box of a referenced slice
  • a subgroup bounding box of a slice may be included, or a context reference relationship may be established in the same case. That is, the context table of the slice in which the parent subgroup and child subgroup relationship or the ancestor subgroup and child subgroup relationship is used is used. By doing so, the coding efficiency can be further increased.
  • the context table of the first slice may be used for coding 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 that includes each node, that is, nodes belonging to the same subgroup are set as neighbors. , and 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.
  • the values that exist within the range of the bounding box max (bbox_max) and the bounding box minimum (bbox_min) of the subgroup to which the current node belongs By additionally determining whether a node is a node, only nodes belonging to a subgroup can be selectively used. This serves to prevent node information of neighboring slices belonging to the same layer-group from being used when coding nodes belonging to a slice. Through this, it can play a role of ensuring that each slice can be independently coded within a layer-group.
  • the following shows an embodiment for applying the continuity of context reference among the previously presented standards to actual implementation.
  • the layer-group index and subgroup index of each node are determined, and the reference context reference according to each index is determined. reference) is used as the initial value of the context table at the start of each subgroup.
  • reference is used as the initial value of the context table at the start of each subgroup.
  • nodes can exist regardless of the order of subgroups.
  • the context table is created within the subgroup. can be guaranteed to be used continuously.
  • This process is performed in two steps. At the point of time when the depth is changed, whether or not the layer-group is changed is determined, and different operations are performed accordingly.
  • Encoding/decoding point cloud data includes 1) updating layer group information, 2) updating subgroup information, and/or 3) storing atlas information for a neighboring search range. can do.
  • the described syntax may be a code language in which the operation of each step is solved and described. These instructions may correspond to each operation of the method/apparatus for transmitting and receiving point cloud data according to embodiments. It may be performed by hardware, software, processor, and/or a combination thereof, which is an apparatus according to embodiments.
  • Updating layer group information may include the following operations. Each step may be performed in order, and some steps may be omitted according to embodiments:
  • Updating information (eg, range, etc.) about the subgroup bounding box
  • Updating subgroup information may include the following operations. Each step may be performed in order, and some steps may be omitted according to embodiments:
  • the term index may be referred to as an ID.
  • Initializing the stored context state wherein the context may be initialized as a reference context according to a layer group index and a subgroup index.
  • the step of storing atlas information for the neighboring search range may include the following operation. Each step may be performed in order, and some steps may be omitted according to embodiments:
  • the minimum value of the subgroup bounding box is greater than the minimum value of the atlas, updating the minimum range based on the subgroup bounding box; if the minimum value of the subgroup bounding box is greater than the minimum value of the atlas, the minimum value of the atlas is Since it exists within the range of the bounding box, nodes existing in the atlas for the minimum range can be used as neighbors.
  • a node located in an area outside a newly defined range based on a subgroup bounding box is excluded from the neighbor range.
  • a neighboring search range, and a planner buffer may be set as follows.
  • Updating layer group information performs the following when a layer group enable flag is activated from an octree depth of 0 to a maximum depth.
  • a layer group index indicating the current layer group and a subgroup index indicating a subgroup related to the layer group are initialized to initial values.
  • curLayerGroupId 0;
  • curSubgroupId 0;
  • prevSubgroupId 0;
  • a subgroup bounding box can be initialized.
  • bbox_min gbh.vec_bboxOrigin[0][0];
  • bbox_max bbox_min + gbh.vec_bboxSize[0][0];
  • the bounding box's minimum and bounding box's max can be initialized as the sum of the value related to the origin of the bounding box and the value related to the bounding box minimum and the size of the bounding box, respectively.
  • prevSubgroupId curSubgroupId
  • curSubgroupId 0;
  • the reference layer group ID and reference subgroup ID are set to values related to the current layer group and current subgroup ID.

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Abstract

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

Description

포인트 클라우드 데이터 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 포인트 클라우드 데이터 수신 장치 및 포인트 클라우드 데이터 수신 방법
실시예들은 포인트 클라우드 콘텐트(Point Cloud Content)를 처리하는 방법 및 장치에 대한 것이다.
포인트 클라우드 콘텐트는 3차원 공간을 표현하는 좌표계에 속한 점(포인트)들의 집합인 포인트 클라우드로 표현되는 콘텐트이다. 포인트 클라우드 콘텐트는3차원으로 이루어진 미디어를 표현할 수 있으며, VR (Virtual Reality, 가상현실), AR (Augmented Reality, 증강현실), MR (Mixed Reality, 혼합현실), 및 자율 주행 서비스 등의 다양한 서비스를 제공하기 위해 사용된다. 하지만 포인트 클라우드 콘텐트를 표현하기 위해서는 수만개에서 수십만개의 포인트 데이터가 필요하다. 따라서 방대한 양의 포인트 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 방법이 요구된다.
실시예들은 포인트 클라우드 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 장치 및 방법을 제공한다. 실시예들은 지연시간(latency) 및 인코딩/디코딩 복잡도를 해결하기 위한 포인트 클라우드 데이터 처리 방법 및 장치를 제공한다.
다만, 전술한 기술적 과제만으로 제한되는 것은 아니고, 기재된 전체 내용에 기초하여 당업자가 유추할 수 있는 다른 기술적 과제로 실시예들의 권리범위가 확장될 수 있다.
기술적 해결방법으로, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계; 및 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 전송하는 단계; 를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 수신하는 단계; 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계; 를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 장치 및 방법은 높은 효율로 포인트 클라우드 데이터를 처리할 수 있다.
실시예들에 따른 장치 및 방법은 높은 퀄리티의 포인트 클라우드 서비스를 제공할 수 있다.
실시예들에 따른 장치 및 방법은 VR 서비스, 자율주행 서비스 등 범용적인 서비스를 제공하기 위한 포인트 클라우드 콘텐트를 제공할 수 있다.
도면은 실시예들을 더욱 이해하기 위해서 포함되며, 도면은 실시예들에 관련된 설명과 함께 실시예들을 나타낸다. 이하에서 설명하는 다양한 실시예들의 보다 나은 이해를 위하여, 하기 도면들에 걸쳐 유사한 참조 번호들이 대응하는 부분들을 포함하는 다음의 도면들과 관련하여 이하의 실시예들의 설명을 반드시 참조해야 한다.
도1은 실시예들에 따른 포인트 클라우드콘텐츠 제공 시스템의 예시를 나타낸다.
도 2는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 동작을 나타내는 블록도이다.
도 3은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 캡쳐 과정의 예시를 나타낸다.
도 4는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(Point Cloud Encoder)의 예시를 나타낸다.
도 5 는 실시예들에 따른 복셀의 예시를 나타낸다.
도 6은 실시예들에 따른 옥트리 및 오큐판시 코드 (occupancy code)의 예시를 나타낸다.
도 7은 실시예들에 따른 이웃 노드 패턴의 예시를 나타낸다.
도 8은 실시예들에 따른 LOD 별 포인트 구성의 예시를 나타낸다.
도 9는 실시예들에 따른 LOD 별 포인트 구성의 예시를 나타낸다.
도 10은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 디코더(Point Cloud Decoder)의 예시를 나타낸다.
도 11은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 디코더(Point Cloud Decoder)의 예시를 나타낸다.
도 12는 실시예들에 따른 전송 장치의 예시이다.
도 13은 실시예들에 따른 수신 장치의 예시이다.
도 14는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 방법/장치와 연동 가능한 구조의 예시를 나타낸다.
도15는 실시예들에 따른 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 비트스트림 구성을 나타낸다.
도22는 실시예들에 따른 시퀀스 파라미터 세트, 지오메트리 파리미터 세트의 신택스를 나타낸다.
도23은 실시예들에 따른 어트리뷰트 파라미터 세트의 신택스를 나타낸다.
도24는 실시예들에 따른 지오메트리 데이터 유닛 헤더의 신택스를 나타낸다.
도25는 실시예들에 따른 어트리뷰트 데이터 유닛 헤더의 신택스를 나타낸다.
도26은 실시예들에 따른 싱글 슬라이스 및 분할된(segmented) 슬라이스 기반 지오메트리 트리 구조를 나타낸다.
도27은 실시예들에 따른 지오메트리 코딩 트리의 레이어 그룹 구조 및 어트리뷰트 코딩 트리의 얼라인된 레이어 그룹 구조를 나타낸다.
도28는 실시예들에 따른 지오메트리 트리의 레이어 그룹 및 어트리뷰트 코딩 트리의 독립된 레이어 그룹 구조를 나타낸다.
도29는 실시예들에 따른 파라미터 세트의 신택스를 나타낸다.
도30은 실시예들에 따른 지오메트리 데이터 유닛 헤더를 나타낸다.
도 31은 실시예들에 따른 트리 코딩과 다이렉트 코딩 모드를 결합하는 예시를 나타낸다.
도 32는 실시예들에 따른 IDCM(Inferred Direct Coding Mode)의 개요(overflow)를 나타낸다.
도 33은 실시예들에 따른 산술 엔트로피 코드된(arithmetic entropy coded, AEC) 비트스트림 및 다이렉트 코드된(direct coded, DC) 비트스트림의 예시를 나타낸다.
도34는 실시예들에 따른 지오메트리 트리 구조와 슬라이스 세그먼트의 예시 및 실시예들에 따른 복수의 AEC 슬라이스들과 하나의 DC 슬라이스의 예시를 나타낸다.
도35는 실시예들에 따른 지오메트리 트리 구조와 슬라이스 세그먼트의 예시 및 실시예들에 따른 AEC 슬라이스들과 DC 슬라이스들의 예시를 나타낸다.
도36은 실시예들에 따른 지오메트리 트리 구조와 슬라이스 세그먼트의 예시 및 실시예들에 따른 AEC 슬라이스들과 DC 슬라이스들의 예시를 나타낸다.
도 37은 실시예들에 따른 시퀀스 파라미터 세트(seq_parameter_set())(SPS) 및 지오메트리 파라미터 세트를 나타낸다.
도 38은 실시예들에 따른 지오메트리 데이터 유닛 헤더(또는 지오메트리 슬라이스 헤더라 함)의 신택스 구조를 나타낸다.
도39는 실시예들에 따른 지오메트리 코딩 레이어 구조를 나타낸다.
도40은 실시예들에 따른 레이어 그룹 및 서브 그룹 구조를 나타낸다.
도41은 실시예들에 따른 레이어 그룹 기반 포인트 클라우드 데이터의 출력을 나타낸다.
도42는 실시예들에 따른 레이어 기반 포인트 클라우드 표현의 결과 비교를 나타낸다.
도43은 실시예들에 따른 파셜 디코딩 예시를 나타낸다.
도44는 실시예들에 따른 레이어 그룹 구조 및 서브 그룹 구조에 따른 디코딩 효과 예시를 나타낸다.
도45은 실시예들에 따른 지오메트리 데이터 유닛 헤더를 나타낸다.
도46은 실시예들에 따른 지오메트리 데이터 유닛 푸터를 나타낸다.
도47은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치 구조를 나타낸다.
도48은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치를 나타낸다.
도49는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치의 흐름도를 나타낸다.
도50은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 장치가 포인트 클라우드 데이터의 주요 영역을 효율적으로 처리하는 예시를 나타낸다.
도51은 실시예들에 따른 레이어 그룹 구조 및 서브 그룹 바운딩 박스를 나타낸다.
도52는 실시예들에 따른 지오메트리 파라미터 세트를 나타낸다.
도53은 실시예들에 따른 어트리뷰트 파라미터 세트를 나타낸다.
도54는 실시예들에 따른 지오메트리 데이터 유닛 헤더 및 어트리뷰트 데이터 유닛 헤더이다.
도55는 실시예들에 따른 효율적인 관심 영역 처리 과정을 나타낸다.
도56은 실시예들에 따른 효율적인 관심 영역 처리 과정을 나타낸다.
도57은 실시예들에 따른 효율적인 관심 영역 처리 과정을 나타낸다.
도58은 실시예들에 따른 효율적인 관심 영역 처리 과정을 나타낸다.
도59는 실시예들에 따른 레이어 그룹 정보를 나타낸다.
도60은 실시예들에 따른 레이어 그룹 슬라이스를 나타낸다.
도61은 실시예들에 따른 타일 파티셔닝 및 레이어 그룹 슬라이싱 간 성능을 나타낸다.
도62, 도63, 도64, 도65, 도66는 실시예들에 따른 멀티 해상도 및 멀티 사이즈 ROI 출력을 나타낸다.
도67은 실시예들에 따른 레이어 그룹 및 서브 그룹에 기반한 컨텍스트, 네이버 서치 범위, 버퍼 설정을 나타낸다.
도68은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 방법을 나타낸다.
도69는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 방법을 나타낸다.
도70은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법을 나타낸다.
도71은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법을 나타낸다.
실시예들의 바람직한 실시예에 대해 구체적으로 설명하며, 그 예는 첨부된 도면에 나타낸다. 첨부된 도면을 참조한 아래의 상세한 설명은 실시예들의 실시예에 따라 구현될 수 있는 실시예만을 나타내기보다는 실시예들의 바람직한 실시예를 설명하기 위한 것이다. 다음의 상세한 설명은 실시예들에 대한 철저한 이해를 제공하기 위해 세부 사항을 포함한다. 그러나 실시예들이 이러한 세부 사항 없이 실행될 수 있다는 것은 당업자에게 자명하다.
실시예들에서 사용되는 대부분의 용어는 해당 분야에서 널리 사용되는 일반적인 것들에서 선택되지만, 일부 용어는 출원인에 의해 임의로 선택되며 그 의미는 필요에 따라 다음 설명에서 자세히 서술한다. 따라서 실시예들은 용어의 단순한 명칭이나 의미가 아닌 용어의 의도된 의미에 근거하여 이해되어야 한다.
도1은 실시예들에 따른 포인트 클라우드콘텐츠 제공 시스템의 예시를 나타낸다.
도 1에 도시된 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 전송 장치(transmission device)(10000) 및 수신 장치(reception device)(10004)를 포함할 수 있다. 전송 장치(10000) 및 수신 장치(10004)는 포인트 클라우드 데이터를 송수신하기 위해 유무선 통신 가능하다.
. 실시예들에 따른 전송 장치(10000)는 포인트 클라우드 비디오(또는 포인트 클라우드 콘텐트)를 확보하고 처리하여 전송할 수 있다. 실시예들에 따라, 전송 장치(10000)는 고정국(fixed station), BTS(base transceiver system), 네트워크, AI(Ariticial Intelligence) 기기 및/또는 시스템, 로봇, AR/VR/XR 기기 및/또는 서버 등을 포함할 수 있다. 또한 실시예들에 따라 전송 장치(10000)는 무선 접속 기술(예, 5G NR(New RAT), LTE(Long Term Evolution))을 이용하여, 기지국 및/또는 다른 무선 기기와 통신을 수행하는 기기, 로봇, 차량, AR/VR/XR 기기, 휴대기기, 가전, IoT(Internet of Thing)기기, AI 기기/서버 등을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 전송 장치(10000)는 포인트 클라우드 비디오 획득부(Point Cloud Video Acquisition, 10001), 포인트 클라우드 비디오 인코더(Point Cloud Video Encoder, 10002) 및/또는 트랜스미터(Transmitter (or Communication module), 10003)를 포함한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 획득부(10001)는 캡쳐, 합성 또는 생성 등의 처리 과정을 통해 포인트 클라우드 비디오를 획득한다. 포인트 클라우드 비디오는 3차원 공간에 위치한 포인트들의 집합인 포인트 클라우드로 표현되는 포인트 클라우드 콘텐트로서, 포인트 클라우드 비디오 데이터 등으로 호칭될 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오는 하나 또는 그 이상의 프레임들을 포함할 수 있다. 하나의 프레임은 정지 영상/픽쳐를 나타낸다. 따라서 포인트 클라우드 비디오는 포인트 클라우드 영상/프레임/픽처를 포함할 수 있으며, 포인트 클라우드 영상, 프레임 및 픽처 중 어느 하나로 호칭될 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)는 확보된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 인코딩한다. 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)는 포인트 클라우드 컴프레션(Point Cloud Compression) 코딩을 기반으로 포인트 클라우드 비디오 데이터를 인코딩할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 컴프레션 코딩은 G-PCC(Geometry-based Point Cloud Compression) 코딩 및/또는 V-PCC(Video based Point Cloud Compression) 코딩 또는 차세대 코딩을 포함할 수 있다. 또한 실시예들에 따른 포인트 클라우드 컴프레션 코딩은 상술한 실시예에 국한되는 것은 아니다. 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)는 인코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 포함하는 비트스트림을 출력할 수 있다. 비트스트림은 인코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터뿐만 아니라, 포인트 클라우드 비디오 데이터의 인코딩과 관련된 시그널링 정보를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 트랜스미터(10003)는 인코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 포함하는 비트스트림을 전송한다. 실시예들에 따른 비트스트림은 파일 또는 세그먼트(예를 들면 스트리밍 세그먼트) 등으로 인캡슐레이션되어 방송망 및/또는 브로드밴드 망등의 다양한 네트워크를 통해 전송된다. 도면에 도시되지 않았으나, 전송 장치(10000)는 인캡슐레이션 동작을 수행하는 인캡슐레이션부(또는 인캡슐레이션 모듈)을 포함할 수 있다. 또한 실시예들에 따라 인캡슐레이션부는 트랜스미터(10003)에 포함될 수 있다. 실시예들에 따라 파일 또는 세그먼트는 네트워크를 통해 수신 장치(10004)로 전송되거나, 디지털 저장매체(예를 들면 USB, SD, CD, DVD, 블루레이, HDD, SSD 등)에 저장될 수 있다. 실시예들에 따른 트랜스미터(10003)는 수신 장치(10004) (또는 리시버(Receiver, 10005))와 4G, 5G, 6G 등의 네트워크를 통해 유/무선 통신 가능하다. 또한 트랜스미터(10003)는 네트워크 시스템(예를 들면 4G, 5G, 6G 등의 통신 네트워크 시스템)에 따라 필요한 데이터 처리 동작을 수행할 수 있다. 또한 전송 장치(10000)는 온 디맨드(On Demand) 방식에 따라 인캡슐레이션된 데이터를 전송할 수도 있다.
실시예들에 따른 수신 장치(10004)는 리시버(Receiver, 10005), 포인트 클라우드 비디오 디코더(Point Cloud Decoder, 10006) 및/또는 렌더러(Renderer, 10007)를 포함한다. 실시예들에 따라 수신 장치(10004)는 무선 접속 기술(예, 5G NR(New RAT), LTE(Long Term Evolution))을 이용하여, 기지국 및/또는 다른 무선 기기와 통신을 수행하는 기기, 로봇, 차량, AR/VR/XR 기기, 휴대기기, 가전, IoT(Internet of Thing)기기, AI 기기/서버 등을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 리시버(10005)는 포인트 클라우드 비디오 데이터를 포함하는 비트스트림 또는 비트스트림이 인캡슐레이션된 파일/세그먼트 등을 네트워크 또는 저장매체로부터 수신한다. 리시버(10005)는 네트워크 시스템(예를 들면 4G, 5G, 6G 등의 통신 네트워크 시스템)에 따라 필요한 데이터 처리 동작을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 리시버(10005)는 수신한 파일/세그먼트를 디캡슐레이션하여 비트스트림을 출력할수 있다. 또한 실시예들에 따라 리시버(10005)는 디캡슐레이션 동작을 수행하기 위한 디캡슐레이션부(또는 디캡슐레이션 모듈)을 포함할 수 있다. 또한 디캡슐레이션부는 리시버(10005)와 별개의 엘레멘트(또는 컴포넌트)로 구현될 수 있다.
포인트 클라우드 비디오 디코더(10006)는 포인트 클라우드 비디오 데이터를 포함하는 비트스트림을 디코딩한다. 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006)는 포인트 클라우드 비디오 데이터가 인코딩된 방식에 따라 디코딩할 수 있다(예를 들면 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)의 동작의 역과정). 따라서 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006)는 포인트 클라우드 컴프레션의 역과정인 포인트 클라우드 디컴프레션 코딩을 수행하여 포인트 클라우드 비디오 데이터를 디코딩할 수 있다. 포인트 클라우드 디컴프레션 코딩은 G-PCC 코딩을 포함한다.
렌더러(10007)는 디코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 렌더링한다. 렌더러(10007)는 포인트 클라우드 비디오 데이터 뿐만 아니라 오디오 데이터도 렌더링하여 포인트 클라우드 콘텐트를 출력할 수 있다. 실시예들에 따라 렌더러(10007)는 포인트 클라우드 콘텐트를 디스플레이하기 위한 디스플레이를 포함할 수 있다. 실시예들에 따라 디스플레이는 렌더러(10007)에 포함되지 않고 별도의 디바이스 또는 컴포넌트로 구현될 수 있다.
도면에 점선으로 표시된 화살표는 수신 장치(10004)에서 획득한 피드백 정보(feedback information)의 전송 경로를 나타낸다. 피드백 정보는 포인트 클라우드 컨텐트를 소비하는 사용자와의 인터랙티비를 반영하기 위한 정보로서, 사용자의 정보(예를 들면 헤드 오리엔테이션 정보), 뷰포트(Viewport) 정보 등)을 포함한다. 특히 포인트 클라우드 콘텐트가 사용자와의 상호작용이 필요한 서비스(예를 들면 자율주행 서비스 등)를 위한 콘텐트인 경우, 피드백 정보는 콘텐트 송신측(예를 들면 전송 장치(10000)) 및/또는 서비스 프로바이더에게 전달될 수 있다. 실시예들에 따라 피드백 정보는 전송 장치(10000) 뿐만 아니라 수신 장치(10004)에서도 사용될 수 있으며, 제공되지 않을 수도 있다.
실시예들에 따른 헤드 오리엔테이션 정보는 사용자의 머리 위치, 방향, 각도, 움직임 등에 대한 정보이다. 실시예들에 따른 수신 장치(10004)는 헤드 오리엔테이션 정보를 기반으로 뷰포트 정보를 계산할 수 있다. 뷰포트 정보는 사용자가 바라보고 있는 포인트 클라우드 비디오의 영역에 대한 정보이다. 시점(viewpoint)은 사용자가 포인트 클라우 비디오를 보고 있는 점으로 뷰포트 영역의 정중앙 지점을 의미할 수 있다. 즉, 뷰포트는 시점을 중심으로 한 영역으로서, 영역의 크기, 형태 등은 FOV(Field Of View) 에 의해 결정될 수 있다. 따라서 수신 장치(10004)는 헤드 오리엔테이션 정보 외에 장치가 지원하는 수직(vertical) 혹은 수평(horizontal) FOV 등을 기반으로 뷰포트 정보를 추출할 수 있다. 또한 수신 장치(10004)는 게이즈 분석 (Gaze Analysis) 등을 수행하여 사용자의 포인트 클라우드 소비 방식, 사용자가 응시하는 포인트 클라우 비디오 영역, 응시 시간 등을 확인한다. 실시예들에 따라 수신 장치(10004)는 게이즈 분석 결과를 포함하는 피드백 정보를 송신 장치(10000)로 전송할 수 있다. 실시예들에 따른 피드백 정보는 렌더링 및/또는 디스플레이 과정에서 획득될 수 있다. 실시예들에 따른 피드백 정보는 수신 장치(10004)에 포함된 하나 또는 그 이상의 센서들에 의해 확보될 수 있다. 또한 실시예들에 따라 피드백 정보는 렌더러(10007) 또는 별도의 외부 엘레멘트(또는 디바이스, 컴포넌트 등)에 의해 확보될 수 있다. 도1의 점선은 렌더러(10007)에서 확보한 피드백 정보의 전달 과정을 나타낸다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 피드백 정보를 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 처리(인코딩/디코딩)할 수 있다. 따라서 포인트 클라우드 비디오 데이터 디코더(10006)는 피드백 정보를 기반으로 디코딩 동작을 수행할 수 있다. 또한 수신 장치(10004)는 피드백 정보를 전송 장치(10000)로 전송할 수 있다. 전송 장치(10000)(또는 포인트 클라우드 비디오 데이터 인코더(10002))는 피드백 정보를 기반으로 인코딩 동작을 수행할 수 있다. 따라서 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 모든 포인트 클라우드 데이터를 처리(인코딩/디코딩)하지 않고, 피드백 정보를 기반으로 필요한 데이터(예를 들면 사용자의 헤드 위치에 대응하는 포인트 클라우드 데이터)를 효율적으로 처리하고, 사용자에게 포인트 클라우드 콘텐트를 제공할 수 있다.
실시예들에 따라, 전송 장치(10000)는 인코더, 전송 디바이스, 전송기 등으로 호칭될 수 있으며, 수신 장치(10004)는 디코더, 수신 디바이스, 수신기 등으로 호칭될 수 있다.
실시예들에 따른 도 1 의 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템에서 처리되는 (획득/인코딩/전송/디코딩/렌더링의 일련의 과정으로 처리되는) 포인트 클라우드 데이터는 포인트 클라우드 콘텐트 데이터 또는 포인트 클라우드 비디오 데이터라고 호칭할 수 있다. 실시예들에 따라 포인트 클라우드 콘텐트 데이터는 포인트 클라우드 데이터와 관련된 메타데이터 내지 시그널링 정보를 포함하는 개념으로 사용될 수 있다.
도 1에 도시된 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 엘리먼트들은 하드웨어, 소프트웨어, 프로세서 및/또는 그것들의 결합등으로 구현될 수 있다.
도 2는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 동작을 나타내는 블록도이다.
도 2의 블록도는 도 1에서 설명한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 동작을 나타낸다. 상술한 바와 같이 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 포인트 클라우드 컴프레션 코딩(예를 들면 G-PCC)을 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 처리할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 포인트 클라우드 전송 장치(10000) 또는 포인트 클라우드 비디오 획득부(10001))은 포인트 클라우드 비디오를 획득할 수 있다(20000). 포인트 클라우드 비디오는 3차원 공간을 표현하는 좌표계에 속한 포인트 클라우드로 표현된다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오는 Ply (Polygon File format or the Stanford Triangle format) 파일을 포함할 수 있다. 포인트 클라우드 비디오가 하나 또는 그 이상의 프레임들을 갖는 경우, 획득한 포인트 클라우드 비디오는 하나 또는 그 이상의 Ply 파일들을 포함할 수 있다. Ply 파일은 포인트의 지오메트리(Geometry) 및/또는 어트리뷰트(Attribute)와 같은 포인트 클라우드 데이터를 포함한다. 지오메트리는 포인트들의 포지션들을 포함한다. 각 포인트의 포지션은 3차원 좌표계(예를 들면 XYZ축들로 이루어진 좌표계 등)를 나타내는 파라미터들(예를 들면 X축, Y축, Z축 각각의 값)로 표현될 수 있다. 어트리뷰트는 포인트들의 어트리뷰트들(예를 들면, 각 포인트의 텍스쳐 정보, 색상(YCbCr 또는 RGB), 반사율(r), 투명도 등)을 포함한다. 하나의 포인트는 하나 또는 그 이상의 어트리뷰트들(또는 속성들)을 가진다. 예를 들어 하나의 포인트는 하나의 색상인 어트리뷰트를 가질 수도 있고, 색상 및 반사율인 두 개의 어트리뷰트들을 가질 수도 있다. 실시예들에 따라, 지오메트리는 포지션들, 지오메트리 정보, 지오메트리 데이터 등으로 호칭 가능하며, 어트리뷰트는 어트리뷰트들, 어트리뷰트 정보, 어트리뷰트 데이터 등으로 호칭할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 포인트 클라우드 전송 장치(10000) 또는 포인트 클라우드 비디오 획득부(10001))은 포인트 클라우드 비디오의 획득 과정과 관련된 정보(예를 들면 깊이 정보, 색상 정보 등)으로부터 포인트 클라우드 데이터를 확보할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 전송 장치(10000) 또는 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002))은 포인트 클라우드 데이터를 인코딩할 수 있다(20001). 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 포인트 클라우드 컴프레션 코딩을 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 인코딩할 수 있다. 상술한 바와 같이 포인트 클라우드 데이터는 포인트의 지오메트리 및 어트리뷰트를 포함할 수 있다. 따라서 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 지오메트리를 인코딩하는 지오메트리 인코딩을 수행하여 지오메트리 비트스트림을 출력할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 어트리뷰트를 인코딩하는 어트리뷰트 인코딩을 수행하여 어트리뷰트 비트스트림을 출력할 수 있다. 실시예들에 따라 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 지오메트리 인코딩에 기초하여 어트리뷰트 인코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 비트스트림 및 어트리뷰트 비트스트림은 멀티플렉싱되어 하나의 비트스트림으로 출력될 수 있다. 실시예들에 따른 비트스트림은 지오메트리 인코딩 및 어트리뷰트 인코딩과 관련된 시그널링 정보를 더 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 전송 장치(10000) 또는 트랜스미터(10003))는 인코딩된 포인트 클라우드 데이터를 전송할 수 있다(20002). 도1에서 설명한 바와 같이 인코딩된 포인트 클라우드 데이터는 지오메트리 비트스트림, 어트리뷰트 비트스트림으로 표현될 수 있다. 또한 인코딩된 포인트 클라우드 데이터는 포인트 클라우드 데이터의 인코딩과 관련된 시그널링 정보(예를 들면 지오메트리 인코딩 및 어트리뷰트 인코딩과 관련된 시그널링 정보)과 함께 비트스트림의 형태로 전송될 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 인코딩된 포인트 클라우드 데이터를 전송하는 비트스트림을 인캡슐레이션 하여 파일 또는 세그먼트의 형태로 전송할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 리시버(10005))은 인코딩된 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 수신할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 리시버(10005))은 비트스트림을 디멀티플렉싱할 수 있다.
포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10005))은 비트스트림으로 전송되는 인코딩된 포인트 클라우드 데이터(예를 들면 지오메트리 비트스트림, 어트리뷰트 비트스트림)을 디코딩할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10005))은 비트스트림에 포함된 포인트 클라우드 비디오 데이터의 인코딩과 관련된 시그널링 정보를 기반으로 포인트 클라우드 비디오 데이터를 디코딩할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10005))은 지오메트리 비트스트림을 디코딩하여 포인트들의 포지션들(지오메트리)을 복원할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 복원한 지오메트리를 기반으로 어트리뷰트 비트스트림을 디코딩하여 포인트들의 어트리뷰트들을 복원할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10005))은 복원된 지오메트리에 따른 포지션들 및 디코딩된 어트리뷰트를 기반으로 포인트 클라우드 비디오를 복원할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 렌더러(10007))은 디코딩된 포인트 클라우드 데이터를 렌더링할 수 있다(20004). 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 렌더러(10007))은 디코딩 과정을 통해 디코딩된 지오메트리 및 어트리뷰트들을 다양한 렌더링 방식에 따라 렌더링 방식에 따라 렌더링 할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트의 포인트들은 일정 두께를 갖는 정점, 해당 정점 위치를 중앙으로 하는 특정 최소 크기를 갖는 정육면체, 또는 정점 위치를 중앙으로 하는 원 등으로 렌더링 될 수도 있다. 렌더링된 포인트 클라우드 콘텐트의 전부 또는 일부 영역은 디스플레이 (예를 들면 VR/AR 디스플레이, 일반 디스플레이 등)을 통해 사용자에게 제공된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(예를 들면 수신 장치(10004))는 피드백 정보를 확보할 수 있다(20005). 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 피드백 정보를 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 인코딩 및/또는 디코딩할 수 있다. 실시예들에 따른 피드백 정보 및 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 동작은 도 1에서 설명한 피드백 정보 및 동작과 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
도 3은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 캡쳐 과정의 예시를 나타낸다.
도 3은 도 1 내지 도 2에서 설명한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 포인트 클라우드 비디오 캡쳐 과정의 예시를 나타낸다.
포인트 클라우드 콘텐트는 다양한 3차원 공간(예를 들면 현실 환경을 나타내는 3차원 공간, 가상 환경을 나타내는3차원 공간 등)에 위치한 오브젝트(object) 및/또는 환경을 나타내는 포인트 클라우드 비디오(이미지들 및/또는 영상들)을 포함한다. 따라서 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 포인트 클라우드 콘텐트를 생성하기 위하여 하나 또는 그 이상의 카메라(camera)들(예를 들면, 깊이 정보를 확보할 수 있는 적외선 카메라, 깊이 정보에 대응되는 색상 정보를 추출 할 수 있는 RGB 카메라 등), 프로젝터(예를 들면 깊이 정보를 확보하기 위한 적외선 패턴 프로젝터 등), 라이다(LiDAR)등을 사용하여 포인트 클라우드 비디오를 캡쳐할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 깊이 정보로부터 3차원 공간상의 포인트들로 구성된 지오메트리의 형태를 추출하고, 색상정보로부터 각 포인트의 어트리뷰트를 추출하여 포인트 클라우드 데이터를 확보할 수 있다. 실시예들에 따른 이미지 및/또는 영상은 인워드-페이싱(inward-facing) 방식 및 아웃워드-페이싱(outward-facing) 방식 중 적어도 어느 하나 이상을 기반으로 캡쳐될 수 있다.
도3의 왼쪽은 인워드-페이싱 방식을 나타낸다. 인워드-페이싱 방식은 중심 오브젝트를 둘러싸고 위치한 하나 또는 그 이상의 카메라들(또는 카메라 센서들)이 중심 오브젝트를 캡쳐하는 방식을 의미한다. 인워드-페이싱 방식은 핵심 객체에 대한 360도 이미지를 사용자에게 제공하는 포인트 클라우드 콘텐트(예를 들면 사용자에게 객체(예-캐릭터, 선수, 물건, 배우 등 핵심이 되는 객체)의 360도 이미지를 제공하는 VR/AR 콘텐트)를 생성하기 위해 사용될 수 있다.
도3의 오른쪽은 아웃워드-페이싱 방식을 나타낸다. 아웃워드-페이싱 방식은 중심 오브젝트를 둘러싸고 위치한 하나 또는 그 이상의 카메라들(또는 카메라 센서들)이 중심 오브젝트가 아닌 중심 오브젝트의 환경을 캡쳐하는 방식을 의미한다. 아웃워드-페이싱 방식은 사용자의 시점에서 나타나는 주변 환경을 제공하기 위한 포인트 클라우드 콘텐트(예를 들면자율 주행 차량의 사용자에게 제공될 수 있는 외부 환경을 나타내는 콘텐트)를 생성하기 위해 사용될 수 있다.
도면에 도시된 바와 같이, 포인트 클라우드 콘텐트는 하나 또는 그 이상의 카메라들의 캡쳐 동작을 기반으로 생성될 수 있다. 이 경우 각 카메라의 좌표계가 다를 수 있으므로 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 캡쳐 동작 이전에 글로벌 공간 좌표계(global coordinate system)을 설정하기 위하여 하나 또는 그 이상의 카메라들의 캘리브레이션을 수행할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 상술한 캡쳐 방식으로 캡쳐된 이미지 및/또는 영상과 임의의 이미지 및/또는 영상을 합성하여 포인트 클라우드 콘텐트를 생성할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 가상 공간을 나타내는 포인트 클라우드 콘텐트를 생성하는 경우 도3에서 설명한 캡쳐 동작을 수행하지 않을 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 캡쳐한 이미지 및/또는 영상에 대해 후처리를 수행할 수 있다. 즉, 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 원하지 않는 영역(예를 들면 배경)을 제거하거나, 캡쳐한 이미지들 및/또는 영상들이 연결된 공간을 인식하고, 구명(spatial hole)이 있는 경우 이를 메우는 동작을 수행할 수 있다.
또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 각 카메라로부터 확보한 포인트 클라우드 비디오의 포인트들에 대하여 좌표계 변환을 수행하여 하나의 포인트 클라우드 콘텐트를 생성할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 각 카메라의 위치 좌표를 기준으로 포인트들의 좌표계 변환을 수행할 수 있다. 이에 따라, 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 하나의 넓은 범위를 나타내는 콘텐트를 생성할 수도 있고, 포인트들의 밀도가 높은 포인트 클라우드 콘텐트를 생성할 수 있다.
도 4는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(Point Cloud Encoder)의 예시를 나타낸다.
도 4는 도 1의 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)의 예시를 나타낸다. 포인트 클라우드 인코더는 네트워크의 상황 혹은 애플리케이션 등에 따라 포인트 클라우드 콘텐트의 질(예를 들어 무손실-lossless, 손실-lossy, near-lossless)을 조절하기 위하여 포인트 클라우드 데이터(예를 들면 포인트들의 포지션들 및/또는 어트리뷰트들)을 재구성하고 인코딩 동작을 수행한다. 포인트 클라우드 콘텐트의 전체 사이즈가 큰 경우(예를 들어 30 fps의 경우 60 Gbps인 포인트 클라우드 콘텐트) 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 해당 콘텐트를 리얼 타임 스트리밍하지 못할 수 있다. 따라서 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 네트워크 환경등에 맞춰 제공하기 위하여 최대 타깃 비트율(bitrate)을 기반으로 포인트 클라우드 콘텐트를 재구성할 수 있다.
도 1 내지 도2 에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 인코더는 지오메트리 인코딩 및 어트리뷰트 인코딩을 수행할 수 있다. 지오메트리 인코딩은 어트리뷰트 인코딩보다 먼저 수행된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 좌표계 변환부(Transformation Coordinates, 40000), 양자화부(Quantize and Remove Points (Voxelize), 40001), 옥트리 분석부(Analyze Octree, 40002), 서페이스 어프록시메이션 분석부(Analyze Surface Approximation, 40003), 아리스메틱 인코더(Arithmetic Encode, 40004), 지오메트리 리컨스트럭션부(Reconstruct Geometry, 40005), 컬러 변환부(Transform Colors, 40006), 어트리뷰트 변환부(Transfer Attributes, 40007), RAHT 변환부(40008), LOD생성부(Generated LOD, 40009), 리프팅 변환부(Lifting)(40010), 계수 양자화부(Quantize Coefficients, 40011) 및/또는 아리스메틱 인코더(Arithmetic Encode, 40012)를 포함한다.
좌표계 변환부(40000), 양자화부(40001), 옥트리 분석부(40002), 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003), 아리스메틱 인코더(40004), 및 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)는 지오메트리 인코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 인코딩은 옥트리 지오메트리 코딩, 다이렉트 코딩(direct coding), 트라이숩 지오메트리 인코딩(trisoup geometry encoding) 및 엔트로피 인코딩을 포함할 수 있다. 다이렉트 코딩 및 트라이숩 지오메트리 인코딩은 선택적으로 또는 조합으로 적용된다. 또한 지오메트리 인코딩은 위의 예시에 국한되지 않는다.
도면에 도시된 바와 같이, 실시예들에 따른 좌표계 변환부(40000)는 포지션들을 수신하여 좌표계(coordinate)로 변환한다. 예를 들어, 포지션들은 3차원 공간 (예를 들면XYZ 좌표계로 표현되는 3차원 공간 등)의 위치 정보로 변환될 수 있다. 실시예들에 따른 3차원 공간의 위치 정보는 지오메트리 정보로 지칭될 수 있다.
실시예들에 따른 양자화부(40001)는 지오메트리를 양자화한다. 예를 들어, 양자화부(40001)는 전체 포인트들의 최소 위치 값(예를 들면 X축, Y축, Z축 에 대하여 각축상의 최소 값)을 기반으로 포인트들을 양자화 할 수 있다. 양자화부(40001)는 최소 위치 값과 각 포인트의 위치 값의 차이에 기 설정된 양자 스케일(quatization scale) 값을 곱한 뒤, 내림 또는 올림을 수행하여 가장 가까운 정수 값을 찾는 양자화 동작을 수행한다. 따라서 하나 또는 그 이상의 포인트들은 동일한 양자화된 포지션 (또는 포지션 값)을 가질 수 있다. 실시예들에 따른 양자화부(40001)는 양자화된 포인트들을 재구성하기 위해 양자화된 포지션들을 기반으로 복셀화(voxelization)를 수행한다. 2차원 이미지/비디오 정보를 포함하는 최소 단위는 픽셀(pixel)과 같이, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트(또는 3차원 포인트 클라우드 비디오)의 포인트들은 하나 또는 그 이상의 복셀(voxel)들에 포함될 수 있다. 복셀은 볼륨(Volume)과 픽셀(Pixel)의 조합어로서, 3차원 공간을 표현하는 축들(예를 들면 X축, Y축, Z축)을 기반으로 3차원 공간을 유닛(unit=1.0) 단위로 나누었을 때 발생하는 3차원 큐빅 공간을 의미한다. 양자화부(40001)는 3차원 공간의 포인트들의 그룹들을 복셀들로 매칭할 수 있다. 실시예들에 따라 하나의 복셀은 하나의 포인트만 포함할 수 있다. 실시예들에 따라 하나의 복셀은 하나 또는 그 이상의 포인트들을 포함할 수 있다. 또한 하나의 복셀을 하나의 포인트로 표현하기 위하여, 하나의 복셀에 포함된 하나 또는 그 이상의 포인트들의 포지션들을 기반으로 해당 복셀의 중앙점(center)의 포지션을 설정할 수 있다. 이 경우 하나의 복셀에 포함된 모든 포지션들의 어트리뷰트들은 통합되어(combined) 해당 복셀에 할당될(assigned)수 있다.
실시예들에 따른 옥트리 분석부(40002)는 복셀을 옥트리(octree) 구조로 나타내기 위한 옥트리 지오메트리 코딩(또는 옥트리 코딩)을 수행한다. 옥트리 구조는 팔진 트리 구조에 기반하여 복셀에 매칭된 포인트들을 표현한다.
실시예들에 따른 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003)는 옥트리를 분석하고, 근사화할 수 있다. 실시예들에 따른 옥트리 분석 및 근사화는 효율적으로 옥트리 및 복셀화를 제공하기 위해서 다수의 포인트들을 포함하는 영역에 대해 복셀화하기 위해 분석하는 과정이다.
실시예들에 따른 아리스메틱 인코더(40004)는 옥트리 및/또는 근사화된 옥트리를 엔트로피 인코딩한다. 예를 들어, 인코딩 방식은 아리스메틱(Arithmetic) 인코딩 방법을 포함한다. 인코딩의 결과로 지오메트리 비트스트림이 생성된다.
컬러 변환부(40006), 어트리뷰트 변환부(40007), RAHT 변환부(40008), LOD생성부(40009), 리프팅 변환부(40010), 계수 양자화부(40011) 및/또는 아리스메틱 인코더(40012)는 어트리뷰트 인코딩을 수행한다. 상술한 바와 같이 하나의 포인트는 하나 또는 그 이상의 어트리뷰트들을 가질 수 있다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 인코딩은 하나의 포인트가 갖는 어트리뷰트들에 대해 동일하게 적용된다. 다만, 하나의 어트리뷰트(예를 들면 색상)이 하나 또는 그 이상의 요소들을 포함하는 경우, 각 요소마다 독립적인 어트리뷰트 인코딩이 적용된다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 인코딩은 컬러 변환 코딩, 어트리뷰트 변환 코딩, RAHT(Region Adaptive Hierarchial Transform) 코딩, 예측 변환(Interpolaration-based hierarchical nearest-neighbour prediction-Prediction Transform) 코딩 및 리프팅 변환 (interpolation-based hierarchical nearest-neighbour prediction with an update/lifting step (Lifting Transform)) 코딩을 포함할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐트에 따라 상술한 RAHT 코딩, 예측 변환 코딩 및 리프팅 변환 코딩은 선택적으로 사용되거나, 하나 또는 그 이상의 코딩들의 조합이 사용될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 어트리뷰트 인코딩은 상술한 예시에 국한되는 것은 아니다.
실시예들에 따른 컬러 변환부(40006)는 어트리뷰트들에 포함된 컬러 값(또는 텍스쳐)을 변환하는 컬러 변환 코딩을 수행한다. 예를 들어, 컬러 변환부(40006)는 색상 정보의 포맷을 변환(예를 들어 RGB에서 YCbCr로 변환)할 수 있다. 실시예들에 따른 컬러 변환부(40006)의 동작은 어트리뷰트들에 포함된 컬러값에 따라 옵셔널(optional)하게 적용될 수 있다.
실시예들에 따른 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)는 옥트리 및/또는 근사화된 옥트리를 재구성(디컴프레션)한다. 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)는 포인트들의 분포를 분석한 결과에 기반하여 옥트리/복셀을 재구성한다. 재구성된 옥트리/복셀은 재구성된 지오메트리(또는 복원된 지오메트리)로 호칭될 수 있다.
실시예들에 따른 어트리뷰트 변환부(40007)는 지오메트리 인코딩이 수행되지 않은 포지션들 및/또는 재구성된 지오메트리를 기반으로 어트리뷰트들을 변환하는 어트리뷰트 변환을 수행한다. 상술한 바와 같이 어트리뷰트들은 지오메트리에 종속되므로, 어트리뷰트 변환부(40007)는 재구성된 지오메트리 정보를 기반으로 어트리뷰트들을 변환할 수 있다. 예를 들어, 어트리뷰트 변환부(40007)는 복셀에 포함된 포인트의 포지션값을 기반으로 그 포지션의 포인트가 가지는 어트리뷰트를 변환할 수 있다. 상술한 바와 같이 하나의 복셀에 포함된 하나 또는 그 이상의 포인트들의 포지션들을 기반으로 해당 복셀의 중앙점의 포지션이 설정된 경우, 어트리뷰트 변환부(40007)는 하나 또는 그 이상의 포인트들의 어트리뷰트들을 변환한다. 트라이숩 지오메트리 인코딩이 수행된 경우, 어트리뷰트 변환부(40007)는 트라이숩 지오메트리 인코딩을 기반으로 어트리뷰트들을 변환할 수 있다.
어트리뷰트 변환부(40007)는 각 복셀의 중앙점의 포지션(또는 포지션 값)으로부터 특정 위치/반경 내에 이웃하고 있는 포인트들의 어트리뷰트들 또는 어트리뷰트 값들(예를 들면 각 포인트의 색상, 또는 반사율 등)의 평균값을 계산하여 어트리뷰트 변환을 수행할 수 있다. 어트리뷰트 변환부(40007)는 평균값 계산시 중앙점으로부터 각 포인트까지의 거리에 따른 가중치를 적용할 수 있다. 따라서 각 복셀은 포지션과 계산된 어트리뷰트(또는 어트리뷰트 값)을 갖게 된다.
어트리뷰트 변환부(40007)는 K-D 트리 또는 몰톤 코드를 기반으로 각 복셀의 중앙점의 포지션으로부터 특정 위치/반경 내에 존재하는 이웃 포인트들을 탐색할 수 있다. K-D 트리는 이진 탐색 트리(binary search tree)로 빠르게 최단 이웃점 탐색(Nearest Neighbor Search-NNS)이 가능하도록 point들을 위치 기반으로 관리할 수 있는 자료 구조를 지원한다. 몰튼 코드는 모든 포인트들의 3차원 포지션을 나타내는 좌표값(예를 들면 (x, y, z))을 비트값으로 나타내고, 비트들을 믹싱하여 생성된다. 예를 들어 포인트의 포지션을 나타내는 좌표값이 (5, 9, 1)일 경우 좌표값의 비트 값은 (0101, 1001, 0001)이다. 비트 값을z, y, x 순서로 비트 인덱스에 맞춰 믹싱하면 010001000111이다. 이 값을 10진수로 나타내면 1095이 된다. 즉, 좌표값이 (5, 9, 1)인 포인트의 몰톤 코드 값은 1095이다. 어트리뷰트 변환부(40007)는 몰튼 코드 값을 기준으로 포인트들을 정렬하고depth-first traversal 과정을 통해 최단 이웃점 탐색(NNS)을 할 수 있다. 어트리뷰트 변환 동작 이후, 어트리뷰트 코딩을 위한 다른 변환 과정에서도 최단 이웃점 탐색(NNS)이 필요한 경우, K-D 트리 또는 몰톤 코드가 활용된다.
도면에 도시된 바와 같이 변환된 어트리뷰트들은 RAHT 변환부(40008) 및/또는 LOD 생성부(40009)로 입력된다.
실시예들에 따른 RAHT 변환부(40008)는 재구성된 지오메트리 정보에 기반하여 어트리뷰트 정보를 예측하는 RAHT코딩을 수행한다. 예를 들어, RAHT 변환부(40008)는 옥트리의 하위 레벨에 있는 노드와 연관된 어트리뷰트 정보에 기반하여 옥트리의 상위 레벨에 있는 노드의 어트리뷰트 정보를 예측할 수 있다.
실시예들에 따른 LOD생성부(40009)는 예측 변환 코딩을 수행하기 위하여LOD(Level of Detail)를 생성한다. 실시예들에 따른 LOD는 포인트 클라우드 콘텐트의 디테일을 나타내는 정도로서, LOD 값이 작을 수록 포인트 클라우드 콘텐트의 디테일이 떨어지고, LOD 값이 클 수록 포인트 클라우드 콘텐트의 디테일이 높음을 나타낸다. 포인트들을 LOD에 따라 분류될 수 있다.
실시예들에 따른 리프팅 변환부(40010)는 포인트 클라우드의 어트리뷰트들을 가중치에 기반하여 변환하는 리프팅 변환 코딩을 수행한다. 상술한 바와 같이 리프팅 변환 코딩은 선택적으로 적용될 수 있다.
실시예들에 따른 계수 양자화부(40011)은 어트리뷰트 코딩된 어트리뷰트들을 계수에 기반하여 양자화한다.
실시예들에 따른 아리스메틱 인코더(40012)는 양자화된 어트리뷰트들을 아리스메틱 코딩 에 기반하여 인코딩한다.
도 4의 포인트 클라우드 인코더의 엘레멘트들은 도면에 도시되지 않았으나 포인트 클라우드 제공 장치에 포함된 하나 또는 그 이상의 메모리들과 통신가능하도록 설정된 하나 또는 그 이상의 프로세서들 또는 집적 회로들(integrated circuits)을 포함하는 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 하나 또는 그 이상의 프로세서들은 상술한 도 4의 포인트 클라우드 인코더의 엘레멘트들의 동작들 및/또는 기능들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다. 또한 하나 또는 그 이상의 프로세서들은 도 4의 포인트 클라우드 인코더의 엘레멘트들의 동작들 및/또는 기능들을 수행하기 위한 소프트웨어 프로그램들 및/또는 인스트럭션들의 세트를 동작하거나 실행할 수 있다. 실시예들에 따른 하나 또는 그 이상의 메모리들은 하이 스피드 랜덤 억세스 메모리를 포함할 수도 있고, 비휘발성 메모리(예를 들면 하나 또는 그 이상의 마그네틱 디스크 저장 디바이스들, 플래쉬 메모리 디바이스들, 또는 다른 비휘발성 솔리드 스테이트 메모리 디바이스들(Solid-state memory devices)등)를 포함할 수 있다.
도 5 는 실시예들에 따른 복셀의 예시를 나타낸다.
도 5는 X축, Y축, Z축의 3가지 축으로 구성된 좌표계로 표현되는 3차원 공간상에 위치한 복셀을 나타낸다. 도 4에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 양자화부(40001) 등)은 복셀화를 수행할 수 있다. 복셀은 3차원 공간을 표현하는 축들(예를 들면 X축, Y축, Z축)을 기반으로 3차원 공간을 유닛(unit=1.0) 단위로 나누었을 때 발생하는 3차원 큐빅 공간을 의미한다. 도 5는 두 개의 극점들(0,0,0) 및 (2d, 2d, 2d) 으로 정의되는 바운딩 박스(cubical axis-aligned bounding box)를 재귀적으로 분할(reculsive subdividing)하는 옥트리 구조를 통해 생성된 복셀의 예시를 나타낸다. 하나의 복셀은 적어도 하나 이상의 포인트를 포함한다. 복셀은 복셀군(voxel group)과의 포지션 관계로부터 공간 좌표를 추정 할 수 있다. 상술한 바와 같이 복셀은 2차원 이미지/영상의 픽셀과 마찬가지로 어트리뷰트(색상 또는 반사율 등)을 가진다. 복셀에 대한 구체적인 설명은 도 4에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다.
도 6은 실시예들에 따른 옥트리 및 오큐판시 코드 (occupancy code)의 예시를 나타낸다.
도 1 내지 도 4에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템(포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)) 또는 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 옥트리 분석부(40002))는 복셀의 영역 및/또는 포지션을 효율적으로 관리하기 위하여 옥트리 구조 기반의 옥트리 지오메트리 코딩(또는 옥트리 코딩)을 수행한다.
도 6의 상단은 옥트리 구조를 나타낸다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 콘텐트의 3차원 공간은 좌표계의 축들(예를 들면 X축, Y축, Z축)로 표현된다. 옥트리 구조는 두 개의 극점들(0,0,0) 및 (2d, 2d, 2d) 으로 정의되는 바운딩 박스(cubical axis-aligned bounding box)를 재귀적으로 분할(reculsive subdividing)하여 생성된다. 2d는 포인트 클라우드 콘텐트(또는 포인트 클라우드 비디오)의 전체 포인트들을 감싸는 가장 작은 바운딩 박스를 구성하는 값으로 설정될 수 있다. d는 옥트리의 깊이(depth)를 나타낸다. d값은 다음의 식에 따라 결정된다. 하기 식에서 (xint n, yint n, zint n)는 양자화된 포인트들의 포지션들(또는 포지션 값들)을 나타낸다.
d =Ceil(Log2(Max(x_n^int,y_n^int,z_n^int,n=1,…,N)+1))
도 6의 상단의 중간에 도시된 바와 같이, 분할에 따라 전체 3차원 공간은 8개의 공간들로 분할될 수 있다. 분할된 각 공간은 6개의 면들을 갖는 큐브로 표현된다. 도 6 상단의 오른쪽에 도시된 바와 같이 8개의 공간들 각각은 다시 좌표계의 축들(예를 들면 X축, Y축, Z축)을 기반으로 분할된다. 따라서 각 공간은 다시 8개의 작은 공간들로 분할된다. 분할된 작은 공간 역시 6개의 면들을 갖는 큐브로 표현된다. 이와 같은 분할 방식은 옥트리의 리프 노드(leaf node)가 복셀이 될 때까지 적용된다.
도 6의 하단은 옥트리의 오큐판시 코드를 나타낸다. 옥트리의 오큐판시 코드는 하나의 공간이 분할되어 발생되는 8개의 분할된 공간들 각각이 적어도 하나의 포인트를 포함하는지 여부를 나타내기 위해 생성된다. 따라서 하나의 오큐판시 코드는 8개의 자식 노드(child node)들로 표현된다. 각 자식 노드는 분할된 공간의 오큐판시를 나타내며, 자식 노드는 1비트의 값을 갖는다. 따라서 오큐판시 코드는 8 비트 코드로 표현된다. 즉, 자식 노드에 대응하는 공간에 적어도 하나의 포인트가 포함되어 있으면 해당 노드는 1값을 갖는다. 자식 노드에 대응하는 공간에 포인트가 포함되어 있지 않으면 (empty), 해당 노드는 0값을 갖는다. 도 6에 도시된 오큐판시 코드는 00100001이므로 8개의 자식 노드 중 3번째 자식 노드 및 8번째 자식 노드에 대응하는 공간들은 각각 적어도 하나의 포인트를 포함함을 나타낸다. 도면에 도시된 바와 같이 3번째 자식 노드 및 8번째 자식 노드는 각각 8개의 자식 노드를 가지며, 각 자식 노드는 8비트의 오큐판시 코드로 표현된다. 도면은 3번째 자식 노드의 오큐판시 코드가 10000111이고, 8번째 자식 노드의 오큐판시 코드가 01001111임을 나타낸다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 아리스메틱 인코더(40004))는 오큐판시 코드를 엔트로피 인코딩할 수 있다. 또한 압축 효율을 높이기 위해 포인트 클라우드 인코더는 오큐판시 코드를 인트라/인터 코딩할 수 있다. 실시예들에 따른 수신 장치(예를 들면 수신 장치(10004) 또는 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006))는 오큐판시 코드를 기반으로 옥트리를 재구성한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 도 4의 포인트 클라우드 인코더, 또는 옥트리 분석부(40002))는 포인트들의 포지션들을 저장하기 위해 복셀화 및 옥트리 코딩을 수행할 수 있다. 하지만 3차원 공간 내 포인트들이 언제나 고르게 분포하는 것은 아니므로, 포인트들이 많이 존재하지 않는 특정 영역이 존재할 수 있다. 따라서 3차원 공간 전체에 대해 복셀화를 수행하는 것은 비효율 적이다. 예를 들어 특정 영역에 포인트가 거의 존재하지 않는다면, 해당 영역까지 복셀화를 수행할 필요가 없다.
따라서 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 상술한 특정 영역(또는 옥트리의 리프 노드를 제외한 노드)에 대해서는 복셀화를 수행하지 않고, 특정 영역에 포함된 포인트들의 포지션을 직접 코딩하는 다이렉트 코딩(Direct coding)을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 다이렉트 코딩 포인트의 좌표들은 다이렉트 코딩 모드(Direct Coding Mode, DCM)으로 호칭된다. 또한 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 표면 모델(surface model)을 기반으로 특정 영역(또는 노드)내의 포인트들의 포지션들을 복셀 기반으로 재구성하는 트라이숩 지오메트리 인코딩(Trisoup geometry encoding)을 수행할 수 있다. 트라이숩 지오메트리 인코딩은 오브젝트의 표현을 삼각형 메쉬(triangle mesh)의 시리즈로 표현하는 지오메트리 인코딩이다. 따라서 포인트 클라우드 디코더는 메쉬 표면으로부터 포인트 클라우드를 생성할 수 있다. 실시예들에 따른 다이렉트 코딩 및 트라이숩 지오메트리 인코딩은 선택적으로 수행될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 다이렉트 코딩 및 트라이숩 지오메트리 인코딩은 옥트리 지오메트리 코딩(또는 옥트리 코딩)과 결합되어 수행될 수 있다.
다이렉트 코딩(Direct coding)을 수행하기 위해서는 다이렉트 코딩을 적용하기 위한 직접 모드(direct mode) 사용 옵션이 활성화 되어 있어야 하며, 다이렉트 코딩을 적용할 노드는 리프 노드가 아니고, 특정 노드 내에 한계치(threshold) 이하의 포인트들이 존재해야 한다. 또한 다이텍트 코딩의 대상이 되는 전채 포인트들의 개수는 기설정된 한계값을 넘어서는 안된다. 위의 조건이 만족되면, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(또는 아리스메틱 인코더(40004))는 포인트들의 포지션들(또는 포지션 값들)을 엔트로피 코딩할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003))는 옥트리의 특정 레벨(레벨은 옥트리의 깊이 d보다는 작은 경우)을 정하고, 그 레벨부터는 표면 모델을 사용하여 노드 영역내의 포인트의 포지션을 복셀 기반으로 재구성하는 트라이숩 지오메트리 인코딩을 수행할 수 있다(트라이숩 모드). 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 트라이숩 지오메트리 인코딩을 적용할 레벨을 지정할 수 있다. 예를 들어, 지정된 레벨이 옥트리의 깊이와 같으면 포인트 클라우드 인코더는 트라이숩 모드로 동작하지 않는다. 즉, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 지정된 레벨이 옥트리의 깊이값 보다 작은 경우에만 트라이숩 모드로 동작할 수 있다. 실시예들에 따른 지정된 레벨의 노드들의 3차원 정육면체 영역을 블록(block)이라 호칭한다. 하나의 블록은 하나 또는 그 이상의 복셀들을 포함할 수 있다. 블록 또는 복셀은 브릭(brick)에 대응될 수도 있다. 각 블록 내에서 지오메트리는 표면(surface)으로 표현된다. 실시예들에 따른 표면은 최대 한번 블록의 각 엣지(edge, 모서리)와 교차할 수 있다.
하나의 블록은 12개의 엣지들을 가지므로, 하나의 블록 내 적어도 12개의 교차점들이 존재한다. 각 교차점은 버텍스(vertex, 정점 또는 꼭지점)라 호칭된다. 엣지를 따라 존재하는 버텍스은 해당 엣지를 공유하는 모든 블록들 중 그 엣지에 인접한 적어도 하나의 오큐파이드 복셀(occupied voxel)이 있는 경우 감지된다. 실시예들에 따른 오큐파이드 복셀은 포인트를 포함하는 복셀을 의미한다. 엣지를 따라 검출된 버텍스의 포지션은 해당 엣지를 공유하는 모든 블록들 중 해당 엣지에 인접한 모든 복셀들의 엣지에 따른 평균 포지션(the average position along the edge of all voxels)이다.
버텍스가 검출되면 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 엣지의 시작점(x, y, z), 엣지의 방향벡터(Δx, Δy, Δz), 버텍스 위치 값 (엣지 내의 상대적 위치 값)들을 엔트로피코딩할 수 있다. 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 지오메트리 리컨스트럭션부(40005))는 삼각형 재구성(triangle reconstruction), 업-샘플링(up-sampling), 복셀화 과정을 수행하여 복원된 지오메트리(재구성된 지오메트리)를 생성할 수 있다.
블록의 엣지에 위치한 버텍스들은 블록을 통과하는 표면(surface)를 결정한다. 실시예들에 따른 표면은 비평면 다각형이다. 삼각형 재구성 과정은 엣지의 시작점, 엣지의 방향 벡터와 버텍스의 위치값을 기반으로 삼각형으로 나타내는 표면을 재구성한다. 삼각형 재구성 과정은 다음과 같다. ①각 버텍스들의 중심(centroid)값을 계산하고, ②각 버텍스값에서 중심 값을 뺀 값들에 ③ 자승을 수행하고 그 값을 모두 더한 값을 구한다.
Figure PCTKR2022010265-appb-img-000001
더해진 값의 최소값을 구하고, 최소값이 있는 축에 따라서 프로젝션 (Projection, 투영) 과정을 수행한다. 예를 들어 x 요소(element)가 최소인 경우, 각 버텍스를 블록의 중심을 기준으로 x축으로 프로젝션 시키고, (y, z) 평면으로 프로젝션 시킨다. (y, z)평면으로 프로젝션 시키면 나오는 값이 (ai, bi)라면 atan2(bi, ai)를 통해 θ값을 구하고, θ값을 기준으로 버텍스들(vertices)을 정렬한다. 하기의 표는 버텍스들의 개수에 따라 삼각형을 생성하기 위한 버텍스들의 조합을 나타낸다. 버텍스들은 1부터 n까지의 순서로 정렬된다. 하기 표는4개의 버텍스들에 대하여, 버텍스들의 조합에 따라 두 개의 삼각형들이 구성될 수 있음을 나타낸다. 첫번째 삼각형은 정렬된 버텍스들 중 1, 2, 3번째 버텍스들로 구성되고, 두번째 삼각형은 정렬된 버텍스들 중 3, 4, 1번째 버텍스들로 구성될 수 있다. .
표2-1. Triangles formed from vertices ordered 1,…,n
n triangles
3 (1,2,3)
4 (1,2,3), (3,4,1)
5 (1,2,3), (3,4,5), (5,1,3)
6 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,1), (1,3,5)
7 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,1,3), (3,5,7)
8 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,8,1), (1,3,5), (5,7,1)
9 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,8,9), (9,1,3), (3,5,7), (7,9,3)
10 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,8,9), (9,10,1), (1,3,5), (5,7,9), (9,1,5)
11 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,8,9), (9,10,11), (11,1,3), (3,5,7), (7,9,11), (11,3,7)
12 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,8,9), (9,10,11), (11,12,1), (1,3,5), (5,7,9), (9,11,1), (1,5,9)
업샘플링 과정은 삼각형의 엣지를 따라서 중간에 점들을 추가하여 복셀화 하기 위해서 수행된다. 업샘플링 요소 값(upsampling factor)과 블록의 너비를 기준으로 추가 점들을 생성한다. 추가점은 리파인드 버텍스(refined vertice)라고 호칭된다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 리파인드 버텍스들을 복셀화할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 인코더는 복셀화 된 포지션(또는 포지션 값)을 기반으로 어트리뷰트 인코딩을 수행할 수 있다.
도 7은 실시예들에 따른 이웃 노드 패턴의 예시를 나타낸다.
포인트 클라우드 비디오의 압축 효율을 증가시키기 위하여 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 콘텍스트 어탭티브 아리스메틱 (context adaptive arithmetic) 코딩을 기반으로 엔트로피 코딩을 수행할 수 있다.
도 1 내지 도 6에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템 또는 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002), 도 4의 포인트 클라우드 인코더 또는 아리스메틱 인코더(40004))는 오큐판시 코드를 곧바로 엔트로피 코딩할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템 또는 포인트 클라우드 인코더는 현재 노드의 오큐판시 코드와 이웃 노드들의 오큐판시를 기반으로 엔트로피 인코딩(인트라 인코딩)을 수행하거나, 이전 프레임의 오큐판시 코드를 기반으로 엔트로피 인코딩(인터 인코딩)을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 프레임은 동일한 시간에 생성된 포인트 클라우드 비디오의 집합을 의미한다. 실시예들에 따른 인트라 인코딩/인터 인코딩의 압축 효율은 참조하는 이웃 노드들의 개수에 따라 달라질 수 있다. 비트가 커지면 복잡해지지만 한쪽으로 치우치게 만들어서 압축 효율이 높아질 수 있다. 예를 들어 3-bit context를 가지면, 2의 3승인 = 8가지 방법으로 코딩 해야 한다. 나누어 코딩을 하는 부분은 구현의 복잡도에 영향을 준다. 따라서 압축의 효율과 복잡도의 적정 수준을 맞출 필요가 있다.
도7은 이웃 노드들의 오큐판시를 기반으로 오큐판시 패턴을 구하는 과정을 나타낸다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 옥트리의 각 노드의 이웃 노드들의 오큐판시(occupancy)를 판단하고 이웃 노드 패턴(neighbor pattern) 값을 구한다. 이웃 노드 패턴은 해당 노드의 오큐판시 패턴을 추론하기 위해 사용된다. 도7의 왼쪽은 노드에 대응하는 큐브(가운데 위치한 큐브) 및 해당 큐브와 적어도 하나의 면을 공유하는 6개의 큐브들(이웃 노드들)을 나타낸다. 도면에 도시된 노드들은 같은 뎁스(깊이)의 노드들이다. 도면에 도시된 숫자는 6개의 노드들 각각과 연관된 가중치들(1, 2, 4, 8, 16, 32, 등)을 나타낸다. 각 가중치는 이웃 노드들의 위치에 따라 순차적으로 부여된다.
도 7의 오른쪽은 이웃 노드 패턴 값을 나타낸다. 이웃 노드 패턴 값은 오큐파이드 이웃 노드(포인트를 갖는 이웃 노드)의 가중치가 곱해진 값들의 합이다. 따라서 이웃 노드 패턴 값은 0에서 63까지의 값을 갖는다. 이웃 노드 패턴 값이 0 인 경우, 해당 노드의 이웃 노드 중 포인트를 갖는 노드(오큐파이드 노드)가 없음을 나타낸다. 이웃 노드 패턴 값이 63인 경우, 이웃 노드들이 전부 오큐파이드 노드들임을 나타낸다. 도면에 도시된 바와 같이 가중치1, 2, 4, 8가 부여된 이웃 노드들은 오큐파이드 노드들이므로, 이웃 노드 패턴 값은 1, 2, 4, 8을 더한 값인 15이다. 포인트 클라우드 인코더는 이웃 노드 패턴 값에 따라 코딩을 수행할 수 있다(예를 들어 이웃 노드 패턴 값이 63인 경우, 64가지의 코딩을 수행). 실시예들에 따라 포인트 클라우드 인코더는 이웃 노드 패턴 값을 변경 (예를 들면 64를 10 또는 6으로 변경하는 테이블을 기반으로) 하여 코딩의 복잡도를 줄일 수 있다.
도 8은 실시예들에 따른 LOD 별 포인트 구성의 예시를 나타낸다.
도 1 내지 도 7에서 설명한 바와 같이, 어트리뷰트 인코딩이 수행되기 전 인코딩된 지오메트리는 재구성(디컴프레션) 된다. 다이렉트 코딩이 적용된 경우, 지오메트리 재구성 동작은 다이렉트 코딩된 포인트들의 배치를 변경하는 것을 포함할 수 있다(예를 들면 다이렉트 코딩된 포인트들을 포인트 클라우드 데이터의 앞쪽에 배치). 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 지오메트리 재구성 과정은 삼각형 재구성, 업샘플링, 복셀화 과정을 어트리뷰트는 지오메트리에 종속되므로, 어트리뷰트 인코딩은 재구성된 지오메트리를 기반으로 수행된다.
포인트 클라우드 인코더(예를 들면 LOD 생성부(40009))는 포인트들을 LOD별로 분류(reorganization)할 수 있다. 도면은 LOD에 대응하는 포인트 클라우드 콘텐트를 나타낸다. 도면의 왼쪽은 오리지널 포인트 클라우드 콘텐트를 나타낸다. 도면의 왼쪽에서 두번째 그림은 가장 낮은 LOD의 포인트들의 분포를 나타내며, 도면의 가장 오른쪽 그림은 가장 높은 LOD의 포인트들의 분포를 나타낸다. 즉, 가장 낮은 LOD의 포인트들은 드문드문(sparse) 분포하며, 가장 높은 LOD의 포인트들은 촘촘히 분포한다. 즉, 도면 하단에 표시된 화살표 방향에 따라 LOD가 증가할수록 포인트들 간의 간격(또는 거리)는 더 짧아진다.
도 9는 실시예들에 따른 LOD 별 포인트 구성의 예시를 나타낸다.
도 1 내지 도 8에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템, 또는 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002), 도 4의 포인트 클라우드 인코더, 또는 LOD 생성부(40009))는 LOD를 생성할 수 있다. LOD는 포인트들을 설정된 LOD 거리 값(또는 유클리이디언 디스턴스(Euclidean Distance)의 세트)에 따라 리파인먼트 레벨들(refinement levels)의 세트로 재정열(reorganize)하여 생성된다. LOD 생성 과정은 포인트 클라우드 인코더뿐만 아니라 포인트 클라우드 디코더에서도 수행된다.
도 9의 상단은 3차원 공간에 분포된 포인트 클라우드 콘텐트의 포인트들의 예시(P0내지 P9)를 나타낸다. 도 9의 오리지널 오더(Original order)는 LOD 생성전 포인트들 P0내지 P9의 순서를 나타낸다. 도 9의 LOD 기반 오더 (LOD based order)는 LOD 생성에 따른 포인트들의 순서를 나타낸다. 포인트들은 LOD별 재정열된다. 또한 높은 LOD는 낮은 LOD에 속한 포인트들을 포함한다. 도 9에 도시된 바와 같이 LOD0는 P0, P5, P4 및 P2를 포함한다. LOD1은 LOD0의 포인트들과 P1, P6 및 P3를 포함한다. LOD2는 LOD0의 포인트들, LOD1의 포인트들 및 P9, P8 및 P7을 포함한다.
도 4에서 설명한 바와 같이 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 예측 변환 코딩, 리프팅 변환 코딩 및 RAHT 변환 코딩을 선택적으로 또는 조합하여 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 포인트들에 대한 예측기(predictor)를 생성하여 각 포인트의 예측 어트리뷰트(또는 예측 어트리뷰트값)을 설정하기 위한 예측 변환 코딩을 수행할 수 있다. 즉, N개의 포인트들에 대하여 N개의 예측기들이 생성될 수 있다. 실시예들에 따른 예측기는 각 포인트의 LOD 값과 LOD별 설정된 거리 내에 존재하는 이웃 포인트들에 대한 인덱싱 정보 및 이웃 포인트들까지의 거리 값을 기반으로 가중치(=1/거리) 값을 계산하할 수 있다.
실시예들에 따른 예측 어트리뷰트(또는 어트리뷰트값)은 각 포인트의 예측기에 설정된 이웃 포인트들의 어트리뷰트들(또는 어트리뷰트 값들, 예를 들면 색상, 반사율 등)에 각 이웃 포인트까지의 거리를 기반으로 계산된 가중치(또는 가중치값)을 곱한 값의 평균값으로 설정된다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 계수 양자화부(40011)는 각 포인트의 어트리뷰트(어트리뷰트 값)에서 예측 어트리뷰트(어트리뷰트값)을 뺀 잔여값들(residuals, 잔여 어트리뷰트, 잔여 어트리뷰트값, 어트리뷰트 예측 잔여값 등으로 호칭할 수 있다)을 양자화(quatization) 및 역양자화(inverse quantization)할 수 있다. 양자화 과정은 다음의 표에 나타난 바와 같다.
표. Attribute prediction residuals quantization pseudo code
int PCCQuantization(int value, int quantStep) {
if( value >=0) {
return floor(value / quantStep + 1.0 / 3.0);
} else {
return -floor(-value / quantStep + 1.0 / 3.0);
}
}
표. Attribute prediction residuals inverse quantization pseudo code
int PCCInverseQuantization(int value, int quantStep) {
if( quantStep ==0) {
return value;
} else {
return value * quantStep;
}
}
실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 아리스메틱 인코더(40012)는 각 포인트의 예측기에 이웃한 포인트들이 있는 경우, 상술한 바와 같이 양자화 및 역양자화된 잔여값을 엔트로피 코딩 할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 아리스메틱 인코더(40012)는 각 포인트의 예측기에 이웃한 포인트들이 없으면 상술한 과정을 수행하지 않고 해당 포인트의 어트리뷰트들을 엔트로피 코딩할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더 (예를 들면 리프팅 변환부(40010)는 각 포인트의 예측기를 생성하고, 예측기에 계산된 LOD를 설정 및 이웃 포인트들을 등록하고, 이웃 포인트들까지의 거리에 따른 가중치를 설정하여 리프팅 변환 코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 리프팅 변환 코딩은 상술한 예측 변환 코딩과 유사하나, 어트리뷰트값에 가중치를 누적 적용한다는 점에서 차이가 있다. 실시예들에 따른 어트리뷰트값에 가중치를 누적 적용하는 과정은 다음과 같다.
1) 각 포인트의 가중치 값을 저장하는 배열 QW(QuantizationWieght)를 생성한다. QW의 모든 요소들의 초기값은 1.0이다. 예측기에 등록된 이웃 노드의 예측기 인덱스의 QW 값에 현재 포인트의 예측기의 가중치를 곱한 값을 더한다.
2) 리프트 예측 과정: 예측된 어트리뷰트 값을 계산하기 위하여 포인트의 어트리뷰트 값에 가중치를 곱한 값을 기존 어트리뷰트값에서 뺀다.
3) 업데이트웨이트(updateweight) 및 업데이트(update)라는 임시 배열들을 생성하고 임시 배열들을 0으로 초기화한다.
4) 모든 예측기에 대해서 계산된 가중치에 예측기 인덱스에 해당하는 QW에 저장된 가중치를 추가로 곱해서 산출된 가중치를 업데이트웨이트 배열에 이웃 노드의 인덱스로 누적으로 합산한다. 업데이트 배열에는 이웃 노드의 인덱스의 어트리뷰트 값에 산출된 가중치를 곱한 값을 누적 합산한다.
5) 리프트 업데이트 과정: 모든 예측기에 대해서 업데이트 배열의 어트리뷰트 값을 예측기 인덱스의 업데이트웨이트 배열의 가중치 값으로 나누고, 나눈 값에 다시 기존 어트리뷰트 값을 더한다.
6) 모든 예측기에 대해서, 리프트 업데이트 과정을 통해 업데이트된 어트리뷰트 값에 리프트 예측 과정을 통해 업데이트 된(QW에 저장된) 가중치를 추가로 곱하여 예측 어트리뷰트 값을 산출한다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 계수 양자화부(40011))는 예측 어트리뷰트 값을 양자화한다. 또한 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 아리스메틱 인코더(40012))는 양자화된 어트리뷰트 값을 엔트로피 코딩한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 RAHT 변환부(40008))는 옥트리의 하위 레벨에 있는 노드와 연관된 어트리뷰트를 사용하여 상위 레벨의 노드들의 어트리뷰트를 에측하는 RAHT 변환 코딩을 수행할 수 있다. RAHT 변환 코딩은 옥트리 백워드 스캔을 통한 어트리뷰트 인트라 코딩의 예시이다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더는 복셀에서 전체 영역으로 스캔하고, 각 스텝에서 복셀을 더 큰 블록으로 합치면서 루트 노드까지의 병합 과정을 반복수행한다. 실시예들에 따른 병합 과정은 오큐파이드 노드에 대해서만 수행된다. 엠티 노드(empty node)에 대해서는 병합 과정이 수행되지 않으며, 엠티 노드의 바로 상위 노드에 대해 병합 과정이 수행된다.
하기의 식은 RAHT 변환 행렬을 나타낸다. gl x, y, z 는 레벨 l에서의 복셀들의 평균 어트리뷰트 값을 나타낸다. gl x, y, z 는 gl+1 2x, y, z와 gl+1 2x+1, y, z로부터 계산될 수 있다. gl 2x, y, z 와 gl 2x+1, y, z 의 가중치를 w1=w l 2x, y, z 과 w2=w l 2x+1, y, z 이다.
Figure PCTKR2022010265-appb-img-000002
gl-1 x, y, z는 로-패스(low-pass) 값으로, 다음 상위 레벨에서의 병합 과정에서 사용된다. hl-1 x, y, z은 하이패스 계수(high-pass coefficients)이며, 각 스텝에서의 하이패스 계수들은 양자화되어 엔트로피 코딩 된다(예를 들면 아리스메틱 인코더(400012)의 인코딩). 가중치는 w l-1 x, y, z=w l 2x, y, z+w l 2x+1, y, z로 계산된다. 루트 노드는 마지막 g1 0, 0, 0 과 g1 0, 0, 1을 통해서 다음과 같이 생성된다.,
Figure PCTKR2022010265-appb-img-000003
도 10은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 디코더(Point Cloud Decoder)의 예시를 나타낸다.
도 10에 도시된 포인트 클라우드 디코더는 도 1에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006) 예시로서, 도 1에서 설명한 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006)의 동작 등과 동일 또는 유사한 동작을 수행할 수 있다. 도면이 도시된 바와 같이 포인트 클라우드 디코더는 하나 또는 그 이상의 비트스트림(bitstream)들에 포함된 지오메트리 비트스트림(geometry bitstream) 및 어트리뷰트 비트스트림(attribute bitstream)을 수신할 수 있다. 포인트 클라우드 디코더는 지오메트리 디코더(geometry decoder)및 어트리뷰트 디코더(attribute decoder)를 포함한다. 지오메트리 디코더는 지오메트리 비트스트림에 대해 지오메트리 디코딩을 수행하여 디코딩된 지오메트리(decoded geometry)를 출력한다. 어트리뷰트 디코더는 디코딩된 지오메트리 및 어트리뷰트 비트스트림을 기반으로 어트리뷰트 디코딩을 수행하여 디코딩된 어트리뷰트들(decoded attributes)을 출력한다. 디코딩된 지오메트리 및 디코딩된 어트리뷰트들은 포인트 클라우드 콘텐트를 복원(decoded point cloud)하는데 사용된다.
도 11은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 디코더(Point Cloud Decoder)의 예시를 나타낸다.
도 11에 도시된 포인트 클라우드 디코더는 도 10에서 설명한 포인트 클라우드 디코더의 예시로서, 도 1 내지 도 9에서 설명한 포인트 클라우드 인코더의 인코딩 동작의 역과정인 디코딩 동작을 수행할 수 있다.
도 1 및 도 10에서 설명한 바와 같이 포인트 클라우드 디코더는 지오메트리 디코딩 및 어트리뷰트 디코딩을 수행할 수 있다. 지오메트리 디코딩은 어트리뷰트 디코딩보다 먼저 수행된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 디코더는 아리스메틱 디코더(arithmetic decode, 11000), 옥트리 합성부(synthesize octree, 11001), 서페이스 오프록시메이션 합성부(synthesize surface approximation, 11002), 지오메트리 리컨스트럭션부(reconstruct geometry, 11003), 좌표계 역변환부(inverse transform coordinates, 11004), 아리스메틱 디코더(arithmetic decode, 11005), 역양자화부(inverse quantize, 11006), RAHT변환부(11007), LOD생성부(generate LOD, 11008), 인버스 리프팅부(Inverse lifting, 11009), 및/또는 컬러 역변환부(inverse transform colors, 11010)를 포함한다.
아리스메틱 디코더(11000), 옥트리 합성부(11001), 서페이스 오프록시메이션 합성부(11002), 지오메트리 리컨스럭션부(11003), 좌표계 역변환부(11004)는 지오메트리 디코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 디코딩은 다이렉트 코딩(direct coding) 및 트라이숩 지오메트리 디코딩(trisoup geometry decoding)을 포함할 수 있다. 다이렉트 코딩 및 트라이숩 지오메트리 디코딩은 선택적으로 적용된다. 또한 지오메트리 디코딩은 위의 예시에 국한되지 않으며, 도 1 내지 도 9에서 설명한 지오메트리 인코딩의 역과정으로 수행된다.
실시예들에 따른 아리스메틱 디코더(11000)는 수신한 지오메트리 비트스트림을 아리스메틱 코딩을 기반으로 디코딩한다. 아리스메틱 디코더(11000)의 동작은 아리스메틱 인코더(40004)의 역과정에 대응한다.
실시예들에 따른 옥트리 합성부(11001)는 디코딩된 지오메트리 비트스트림으로부터 (또는 디코딩 결과 확보된 지오메트리에 관한 정보)로부터 오큐판시 코드를 획득하여 옥트리를 생성할 수 있다. 오큐판시 코드에 대한 구체적인 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 같다.
실시예들에 따른 서페이스 오프록시메이션 합성부(11002)는 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 디코딩된 지오메트리 및/또는 생성된 옥트리에 기반하여 서페이스를 합성할 수 있다.
실시예들에 따른 지오메트리 리컨스트럭션부(11003)는 서페이스 및 또는 디코딩된 지오메트리에 기반하여 지오메트리를 재생성할 수 있다. 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 같이, 다이렉트 코딩 및 트라이숩 지오메트리 인코딩은 선택적으로 적용된다. 따라서 지오메트리 리컨스트럭션부(11003)는 다이렉트 코딩이 적용된 포인트들의 포지션 정보들을 직접 가져와서 추가한다. 또한, 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 지오메트리 리컨스트럭션부(11003)는 지오메트리 리컨스트럭션부(40005)의 재구성 동작, 예를 들면 삼각형 재구성, 업-샘플링, 복셀화 동작을 수행하여 지오메트리를 복원할 수 있다. 구체적인 내용은 도 6에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다. 복원된 지오메트리는 어트리뷰트들을 포함하지 않는 포인트 클라우드 픽쳐 또는 프레임을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 좌표계 역변환부(11004)는 복원된 지오메트리를 기반으로 좌표계를 변환하여 포인트들의 포지션들을 획득할 수 있다.
아리스메틱 디코더(11005), 역양자화부(11006), RAHT 변환부(11007), LOD생성부(11008), 인버스 리프팅부(11009), 및/또는 컬러 역변환부(11010)는 도 10에서 설명한 어트리뷰트 디코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 디코딩은 RAHT(Region Adaptive Hierarchial Transform) 디코딩, 예측 변환(Interpolaration-based hierarchical nearest-neighbour prediction-Prediction Transform) 디코딩 및 리프팅 변환 (interpolation-based hierarchical nearest-neighbour prediction with an update/lifting step (Lifting Transform)) 디코딩을 포함할 수 있다. 상술한 3가지의 디코딩들은 선택적으로 사용되거나, 하나 또는 그 이상의 디코딩들의 조합이 사용될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 어트리뷰트 디코딩은 상술한 예시에 국한되는 것은 아니다.
실시예들에 따른 아리스메틱 디코더(11005)는 어트리뷰트 비트스트림을 아리스메틱 코딩으로 디코딩한다.
실시예들에 따른 역양자화부(11006)는 디코딩된 어트리뷰트 비트스트림 또는 디코딩 결과 확보한 어트리뷰트에 대한 정보를 역양자화(inverse quantization)하고 역양자화된 어트리뷰트들(또는 어트리뷰트 값들)을 출력한다. 역양자화는 포인트 클라우드 인코더의 어트리뷰트 인코딩에 기반하여 선택적으로 적용될 수 있다.
실시예들에 따라 RAHT 변환부(11007), LOD생성부(11008) 및/또는 인버스 리프팅부(11009)는 재구성된 지오메트리 및 역양자화된 어트리뷰트들을 처리할 수 있다. 상술한 바와 같이 RAHT 변환부(11007), LOD생성부(11008) 및/또는 인버스 리프팅부(11009)는 포인트 클라우드 인코더의 인코딩에 따라 그에 대응하는 디코딩 동작을 선택적으로 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 컬러 역변환부(11010)는 디코딩된 어트리뷰트들에 포함된 컬러 값(또는 텍스쳐)을 역변환하기 위한 역변환 코딩을 수행한다. 컬러 역변환부(11010)의 동작은 포인트 클라우드 인코더의 컬러 변환부(40006)의 동작에 기반하여 선택적으로 수행될 수 있다.
도 11의 포인트 클라우드 디코더의 엘레멘트들은 도면에 도시되지 않았으나 포인트 클라우드 제공 장치에 포함된 하나 또는 그 이상의 메모리들과 통신가능하도록 설정된 하나 또는 그 이상의 프로세서들 또는 집적 회로들(integrated circuits)을 포함하는 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 이들의 조합으로 구현될 수 있다. 하나 또는 그 이상의 프로세서들은 상술한 도 11의 포인트 클라우드 디코더의 엘레멘트들의 동작들 및/또는 기능들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다. 또한 하나 또는 그 이상의 프로세서들은 도11의 포인트 클라우드 디코더의 엘레멘트들의 동작들 및/또는 기능들을 수행하기 위한 소프트웨어 프로그램들 및/또는 인스트럭션들의 세트를 동작하거나 실행할 수 있다.
도 12는 실시예들에 따른 전송 장치의 예시이다.
도 12에 도시된 전송 장치는 도 1의 전송장치(10000) (또는 도 4의 포인트 클라우드 인코더)의 예시이다. 도 12에 도시된 전송 장치는 도 1 내지 도 9에서 설명한 포인트 클라우드 인코더의 동작들 및 인코딩 방법들과 동일 또는 유사한 동작들 및 방법들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 전송 장치는 데이터 입력부(12000), 양자화 처리부(12001), 복셀화 처리부(12002), 옥트리 오큐판시 코드 (Occupancy code) 생성부(12003), 표면 모델 처리부(12004), 인트라/인터 코딩 처리부(12005), 아리스메틱 (Arithmetic) 코더(12006), 메타데이터 처리부(12007), 색상 변환 처리부(12008), 어트리뷰트 변환 처리부(또는 속성 변환 처리부)(12009), 예측/리프팅/RAHT 변환 처리부(12010), 아리스메틱 (Arithmetic) 코더(12011) 및/또는 전송 처리부(12012)를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 데이터 입력부(12000)는 포인트 클라우드 데이터를 수신 또는 획득한다. 데이터 입력부(12000)는 포인트 클라우드 비디오 획득부(10001)의 동작 및/또는 획득 방법(또는 도2에서 설명한 획득과정(20000))과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 획득 방법을 수행할 수 있다.
데이터 입력부(12000), 양자화 처리부(12001), 복셀화 처리부(12002), 옥트리 오큐판시 코드 (Occupancy code) 생성부(12003), 표면 모델 처리부(12004), 인트라/인터 코딩 처리부(12005), Arithmetic 코더(12006)는 지오메트리 인코딩을 수행한다. 실시예들에 따른 지오메트리 인코딩은 도 1 내지 도 9에서 설명한 지오메트리 인코딩과 동일 또는 유사하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 양자화 처리부(12001)는 지오메트리(예를 들면 포인트들의 위치값, 또는 포지션값)을 양자화한다. 양자화 처리부(12001)의 동작 및/또는 양자화는 도 4에서 설명한 양자화부(40001)의 동작 및/또는 양자화와 동일 또는 유사하다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하다.
실시예들에 따른 복셀화 처리부(12002)는 양자화된 포인트들의 포지션 값을 복셀화한다. 복셀화 처리부(120002)는 도 4에서 설명한 양자화부(40001)의 동작 및/또는 복셀화 과정과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 과정을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하다.
실시예들에 따른 옥트리 오큐판시 코드 생성부(12003)는 복셀화된 포인트들의 포지션들을 옥트리 구조를 기반으로 옥트리 코딩을 수행한다. 옥트리 오큐판시 코드 생성부(12003)는 오큐판시 코드를 생성할 수 있다. 옥트리 오큐판시 코드 생성부(12003)는 도 4 및 도 6에서 설명한 포인트 클라우드 인코더 (또는 옥트리 분석부(40002))의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하다.
실시예들에 따른 표면 모델 처리부(12004)는 표면 모델(surface model)을 기반으로 특정 영역(또는 노드)내의 포인트들의 포지션들을 복셀 기반으로 재구성하는 트라이숩 지오메트리 인코딩을 수행할 수 있다. 포면 모델 처리부(12004)는 도 4 에서 설명한 포인트 클라우드 인코더(예를 들면 서페이스 어프록시메이션 분석부(40003))의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하다.
실시예들에 따른 인트라/인터 코딩 처리부(12005)는 포인트 클라우드 데이터를 인트라/인터 코딩할 수 있다. 인트라/인터 코딩 처리부(12005)는 도 7에서 설명한 인트라/인터 코딩과 동일 또는 유사한 코딩을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 7에서 설명한 바와 동일하다. 실시예들에 따라 인트라/인터 코딩 처리부(12005)는 아리스메틱 코더(12006)에 포함될 수 있다.
실시예들에 따른 아리스메틱 코더(12006)는 포인트 클라우드 데이터의 옥트리 및/또는 근사화된 옥트리를 엔트로피 인코딩한다. 예를 들어, 인코딩 방식은 아리스메틱(Arithmetic) 인코딩 방법을 포함한다. . 아리스메틱 코더(12006)는 아리스메틱 인코더(40004)의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다.
실시예들에 따른 메타데이터 처리부(12007)는 포인트 클라우드 데이터에 관한 메타데이터, 예를 들어 설정 값 등을 처리하여 지오메트리 인코딩 및/또는 어트리뷰트 인코딩 등 필요한 처리 과정에 제공한다. 또한 실시예들에 따른 메타데이터 처리부(12007)는 지오메트리 인코딩 및/또는 어트리뷰트 인코딩과 관련된 시그널링 정보를 생성 및/또는 처리할 수 있다. 실시예들에 따른 시그널링 정보는 지오메트리 인코딩 및/또는 어트리뷰트 인코딩과 별도로 인코딩처리될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 시그널링 정보는 인터리빙 될 수도 있다.
색상 변환 처리부(12008), 어트리뷰트 변환 처리부(12009), 예측/리프팅/RAHT 변환 처리부(12010), 아리스메틱 (Arithmetic) 코더(12011)는 어트리뷰트 인코딩을 수행한다. 실시예들에 따른 어트리뷰트 인코딩은 도 1 내지 도 9에서 설명한 어트리뷰트 인코딩과 동일 또는 유사하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 색상 변환 처리부(12008)는 어트리뷰트들에 포함된 색상값을 변환하는 색상 변환 코딩을 수행한다. 색상 변환 처리부(12008)는 재구성된 지오메트리를 기반으로 색상 변환 코딩을 수행할 수 있다. 재구성된 지오메트리에 대한 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하다. 또한 도 4에서 설명한 컬러 변환부(40006)의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다. 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 어트리뷰트 변환 처리부(12009)는 지오메트리 인코딩이 수행되지 않은 포지션들 및/또는 재구성된 지오메트리를 기반으로 어트리뷰트들을 변환하는 어트리뷰트 변환을 수행한다. 어트리뷰트 변환 처리부(12009)는 도 4에 설명한 어트리뷰트 변환부(40007)의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다. 구체적인 설명은 생략한다. 실시예들에 따른 예측/리프팅/RAHT 변환 처리부(12010)는 변환된 어트리뷰트들을 RAHT 코딩, 예측 변환 코딩 및 리프팅 변환 코딩 중 어느 하나 또는 조합하여 코딩할 수 있다. 예측/리프팅/RAHT 변환 처리부(12010)는 도 4에서 설명한 RAHT 변환부(40008), LOD 생성부(40009) 및 리프팅 변환부(40010)의 동작들과 동일 또는 유사한 동작들 중 적어도 하나 이상을 수행한다. 또한 예측 변환 코딩, 리프팅 변환 코딩 및 RAHT 변환 코딩에 대한 설명은 도 1 내지 도 9에서 설명한 바와 동일하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 아리스메틱 코더(12011)는 코딩된 어트리뷰트들을 아리스메틱 코딩에 기반하여 인코딩할 수 있다. 아리스메틱 코더(12011)는 아리스메틱 인코더(400012)의 동작 및/또는 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다.
실시예들에 따른 전송 처리부(12012)는 인코딩된 지오메트리 및/또는 인코딩된 어트리뷰트, 메타 데이터 정보를 포함하는 각 비트스트림을 전송하거나, 인코딩된 지오메트리 및/또는 인코딩된 어트리뷰트, 메타 데이터 정보를 하나의 비트스트림으로 구성하여 전송할 수 있다. 실시예들에 따른 인코딩된 지오메트리 및/또는 인코딩된 어트리뷰트, 메타 데이터 정보가 하나의 비트스트림으로 구성되는 경우, 비트스트림은 하나 또는 그 이상의 서브 비트스트림들을 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 비트스트림은 시퀀스 레벨의 시그널링을 위한 SPS (Sequence Parameter Set), 지오메트리 정보 코딩의 시그널링을 위한 GPS(Geometry Parameter Set), 어트리뷰트 정보 코딩의 시그널링을 위한 APS(Attribute Parameter Set), 타일 레벨의 시그널링을 위한 TPS (Tile Parameter Set)를 포함하는 시그널링 정보 및 슬라이스 데이터를 포함할 수 있다. 슬라이스 데이터는 하나 또는 그 이상의 슬라이스들에 대한 정보를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 하나의 슬라이스는 하나의 지오메트리 비트스트림(Geom00) 및 하나 또는 그 이상의 어트리뷰트 비트스트림들(Attr00, Attr10)을 포함할 수 있다.
슬라이스(slice)란, 코딩된 포인트 클라우드 프레임의 전체 또는 일부를 나타내는 신택스 엘리먼트의 시리즈를 말한다.
실시예들에 따른 TPS는 하나 또는 그 이상의 타일들에 대하여 각 타일에 관한 정보(예를 들면 bounding box의 좌표값 정보 및 높이/크기 정보 등)을 포함할 수 있다. 지오메트리 비트스트림은 헤더와 페이로드를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 비트스트림의 헤더는 GPS에 포함된 파라미터 세트의 식별 정보(geom_ parameter_set_id), 타일 식별자(geom_tile_id), 슬라이스 식별자(geom_slice_id) 및 페이로드에 포함된 데이터에 관한 정보 등을 포함할 수 있다. 상술한 바와 같이 실시예들에 따른 메타데이터 처리부(12007)는 시그널링 정보를 생성 및/또는 처리하여 전송 처리부(12012)로 전송할 수 있다. 실시예들에 따라, 지오메트리 인코딩을 수행하는 엘레멘트들 및 어트리뷰트 인코딩을 수행하는 엘레멘트들은 점선 처리된 바와 같이 상호 데이터/정보를 공유할 수 있다. 실시예들에 따른 전송 처리부(12012)는 트랜스미터(10003)의 동작 및/또는 전송 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 전송 방법을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 도 1 내지 도 2에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다.
도 13은 실시예들에 따른 수신 장치의 예시이다.
도 13에 도시된 수신 장치는 도 1의 수신장치(10004) (또는 도 10 및 도 11의 포인트 클라우드 디코더)의 예시이다. 도 13에 도시된 수신 장치는 도 1 내지 도 11에서 설명한 포인트 클라우드 디코더의 동작들 및 디코딩 방법들과 동일 또는 유사한 동작들 및 방법들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 수신 장치는 수신부(13000), 수신 처리부(13001), 아리스메틱 (arithmetic) 디코더(13002), 오큐판시 코드 (Occupancy code) 기반 옥트리 재구성 처리부(13003), 표면 모델 처리부(삼각형 재구성, 업-샘플링, 복셀화)(13004), 인버스(inverse) 양자화 처리부(13005), 메타데이터 파서(13006), 아리스메틱 (arithmetic) 디코더(13007), 인버스(inverse)양자화 처리부(13008), 예측/리프팅/RAHT 역변환 처리부(13009), 색상 역변환 처리부(13010) 및/또는 렌더러(13011)를 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 디코딩의 각 구성요소는 실시예들에 따른 인코딩의 구성요소의 역과정을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 수신부(13000)는 포인트 클라우드 데이터를 수신한다. 수신부(13000)는 도 1의 리시버(10005)의 동작 및/또는 수신 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 수신 방법을 수행할 수 있다. 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 수신 처리부(13001)는 수신한 데이터로부터 지오메트리 비트스트림 및/또는 어트리뷰트 비트스트림을 획득할 수 있다. 수신 처리부(13001)는 수신부(13000)에 포함될 수 있다.
아리스메틱 디코더(13002), 오큐판시 코드 기반 옥트리 재구성 처리부(13003), 표면 모델 처리부(13004) 및 인버스 양자화 처리부(13005)는 지오메트리 디코딩을 수행할 수 있다. 실시예들에 따른 지오메트리 디코딩은 도 1 내지 도 10에서 설명한 지오메트리 디코딩과 동일 또는 유사하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 아리스메틱 디코더(13002)는 지오메트리 비트스트림을 아리스메틱 코딩을 기반으로 디코딩할 수 있다. 아리스메틱 디코더(13002)는 아리스메틱 디코더(11000)의 동작 및/또는 코딩과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 코딩을 수행한다.
실시예들에 따른 오큐판시 코드 기반 옥트리 재구성 처리부(13003)는 디코딩된 지오메트리 비트스트림으로부터 (또는 디코딩 결과 확보된 지오메트리에 관한 정보)로부터 오큐판시 코드를 획득하여 옥트리를 재구성할 수 있다. 오큐판시 코드 기반 옥트리 재구성 처리부(13003)는 옥트리 합성부(11001)의 동작 및/또는 옥트리 생성 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다. 실시예들에 따른 표면 모델 처리부(13004)는 트라이숩 지오메트리 인코딩이 적용된 경우, 표면 모델 방식에 기반하여 트라이숩 지오메트리 디코딩 및 이와 관련된 지오메트리 리컨스트럭션(예를 들면 삼각형 재구성, 업-샘플링, 복셀화)을 수행할 수 있다. 표면 모델 처리부(13004)는 서페이스 오프록시메이션 합성부(11002) 및/또는 지오메트리 리컨스트럭션부(11003)의 동작과 동일 또는 유사한 동작을 수행한다.
실시예들에 따른 인버스 양자화 처리부(13005)는 디코딩된 지오메트리를 인버스 양자화할 수 있다.
실시예들에 따른 메타데이터 파서(13006)는 수신한 포인트 클라우드 데이터에 포함된 메타데이터, 예를 들어 설정 값 등을 파싱할 수 있다. 메타데이터 파서(13006)는 메타데이터를 지오메트리 디코딩 및/또는 어트리뷰트 디코딩에 전달할 수 있다. 메타데이터에 대한 구체적인 설명은 도 12에서 설명한 바와 동일하므로 생략한다.
아리스메틱 디코더(13007), 인버스 양자화 처리부(13008), 예측/리프팅/RAHT 역변환 처리부(13009) 및 색상 역변환 처리부(13010)는 어트리뷰트 디코딩을 수행한다. 어트리뷰트 디코딩는 도 1 내지 도 10에서 설명한 어트리뷰트 디코딩과 동일 또는 유사하므로 구체적인 설명은 생략한다.
실시예들에 따른 아리스메틱 디코더(13007)는 어트리뷰트 비트스트림을 아리스메틱 코딩으로 디코딩할 수 있다. 아리스메틱 디코더(13007)는 재구성된 지오메트리를 기반으로 어트리뷰트 비트스트림의 디코딩을 수행할 수 있다. 아리스메틱 디코더(13007)는 아리스메틱 디코더(11005)의 동작 및/또는 코딩과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 코딩을 수행한다.
실시예들에 따른 인버스 양자화 처리부(13008)는 디코딩된 어트리뷰트 비트스트림을 인버스 양자화할 수 있다. 인버스 양자화 처리부(13008)는 역양자화부(11006)의 동작 및/또는 역양자화 방법과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 방법을 수행한다.
실시예들에 따른 예측/리프팅/RAHT 역변환 처리부(13009)는 재구성된 지오메트리 및 역양자화된 어트리뷰트들을 처리할 수 있다. 예측/리프팅/RAHT 역변환 처리부(13009)는 RAHT 변환부(11007), LOD생성부(11008) 및/또는 인버스 리프팅부(11009)의 동작들 및/또는 디코딩들과 동일 또는 유사한 동작들 및/또는 디코딩들 중 적어도 어느 하나 이상을 수행한다. 실시예들에 따른 색상 역변환 처리부(13010)는 디코딩된 어트리뷰트들에 포함된 컬러 값(또는 텍스쳐)을 역변환하기 위한 역변환 코딩을 수행한다. 색상 역변환 처리부(13010)는 컬러 역변환부(11010)의 동작 및/또는 역변환 코딩과 동일 또는 유사한 동작 및/또는 역변환 코딩을 수행한다. 실시예들에 따른 렌더러(13011)는 포인트 클라우드 데이터를 렌더링할 수 있다.
도 14는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 방법/장치와 연동 가능한 구조의 예시를 나타낸다.
도 14의 구조는 서버(1460), 로봇(1410), 자율 주행 차량(1420), XR 장치(1430), 스마트폰(1440), 가전(1450) 및/또는 HMD(1470) 중에서 적어도 하나 이상이 클라우드 네트워크(1410)와 연결된 구성을 나타낸다. 로봇(1410), 자율 주행 차량(1420), XR 장치(1430), 스마트폰(1440) 또는 가전(1450) 등은 장치라 호칭된다. 또한, XR 장치(1430)는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 (PCC) 장치에 대응되거나 PCC장치와 연동될 수 있다.
클라우드 네트워크(1400)는 클라우드 컴퓨팅 인프라의 일부를 구성하거나 클라우드 컴퓨팅 인프라 안에 존재하는 네트워크를 의미할 수 있다. 여기서, 클라우드 네트워크(1400)는 3G 네트워크, 4G 또는 LTE(Long Term Evolution) 네트워크 또는 5G 네트워크 등을 이용하여 구성될 수 있다.
서버(1460)는 로봇(1410), 자율 주행 차량(1420), XR 장치(1430), 스마트폰(1440), 가전(1450) 및/또는 HMD(1470) 중에서 적어도 하나 이상과 클라우드 네트워크(1400)을 통하여 연결되고, 연결된 장치들(1410 내지 1470)의 프로세싱을 적어도 일부를 도울 수 있다.
HMD (Head-Mount Display)(1470)는 실시예들에 따른 XR 디바이스 및/또는 PCC 디바이스가 구현될 수 있는 타입 중 하나를 나타낸다. 실시예들에 따른HMD 타입의 디바이스는, 커뮤니케이션 유닛, 컨트롤 유닛, 메모리 유닛, I/O 유닛, 센서 유닛, 그리고 파워 공급 유닛 등을 포함한다.
이하에서는, 상술한 기술이 적용되는 장치(1410 내지 1450)의 다양한 실시 예들을 설명한다. 여기서, 도 14에 도시된 장치(1410 내지 1450)는 상술한 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 장치와 연동/결합될 수 있다.
<PCC+XR>
XR/PCC 장치(1430)는 PCC 및/또는 XR(AR+VR) 기술이 적용되어, HMD(Head-Mount Display), 차량에 구비된 HUD(Head-Up Display), 텔레비전, 휴대폰, 스마트 폰, 컴퓨터, 웨어러블 디바이스, 가전 기기, 디지털 사이니지, 차량, 고정형 로봇이나 이동형 로봇 등으로 구현될 수도 있다.
XR/PCC 장치(1430)는 다양한 센서들을 통해 또는 외부 장치로부터 획득한 3차원 포인트 클라우드 데이터 또는 이미지 데이터를 분석하여 3차원 포인트들에 대한 위치 데이터 및 어트리뷰트 데이터를 생성함으로써 주변 공간 또는 현실 객체에 대한 정보를 획득하고, 출력할 XR 객체를 렌더링하여 출력할 수 있다. 예컨대, XR/PCC 장치(1430)는 인식된 물체에 대한 추가 정보를 포함하는 XR 객체를 해당 인식된 물체에 대응시켜 출력할 수 있다.
<PCC+XR+모바일폰>
XR/PCC 장치(1430)는 PCC기술이 적용되어 모바일폰(1440) 등으로 구현될 수 있다.
모바일폰(1440)은 PCC 기술에 기반하여 포인트 클라우드 콘텐츠를 디코딩하고, 디스플레이할 수 있다.
<PCC+자율주행+XR>
자율 주행 차량(1420)은 PCC 기술 및 XR 기술이 적용되어, 이동형 로봇, 차량, 무인 비행체 등으로 구현될 수 있다.
XR/PCC 기술이 적용된 자율 주행 차량(1420)은 XR 영상을 제공하는 수단을 구비한 자율 주행 차량이나, XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율 주행 차량 등을 의미할 수 있다. 특히, XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율 주행 차량(1420)은 XR 장치(1430)와 구분되며 서로 연동될 수 있다.
XR/PCC영상을 제공하는 수단을 구비한 자율 주행 차량(1420)은 카메라를 포함하는 센서들로부터 센서 정보를 획득하고, 획득한 센서 정보에 기초하여 생성된 XR/PCC 영상을 출력할 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(1420)은 HUD를 구비하여 XR/PCC 영상을 출력함으로써, 탑승자에게 현실 객체 또는 화면 속의 객체에 대응되는 XR/PCC 객체를 제공할 수 있다.
이때, XR/PCC 객체가 HUD에 출력되는 경우에는 XR/PCC 객체의 적어도 일부가 탑승자의 시선이 향하는 실제 객체에 오버랩되도록 출력될 수 있다. 반면, XR/PCC 객체가 자율 주행 차량의 내부에 구비되는 디스플레이에 출력되는 경우에는 XR/PCC 객체의 적어도 일부가 화면 속의 객체에 오버랩되도록 출력될 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량(1220)은 차로, 타 차량, 신호등, 교통 표지판, 이륜차, 보행자, 건물 등과 같은 객체와 대응되는 XR/PCC 객체들을 출력할 수 있다.
실시예들에 의한 VR (Virtual Reality) 기술, AR (Augmented Reality) 기술, MR (Mixed Reality) 기술 및/또는 PCC(Point Cloud Compression)기술은, 다양한 디바이스에 적용 가능하다.
즉, VR 기술은, 현실 세계의 객체나 배경 등을 CG 영상으로만 제공하는 디스플레이 기술이다. 반면, AR 기술은, 실제 사물 영상 위에 가상으로 만들어진 CG 영상을 함께 보여 주는 기술을 의미한다. 나아가, MR 기술은, 현실세계에 가상 객체들을 섞고 결합시켜서 보여준다는 점에서 전술한 AR 기술과 유사하다. 그러나, AR 기술에서는 현실 객체와 CG 영상으로 만들어진 가상 객체의 구별이 뚜렷하고, 현실 객체를 보완하는 형태로 가상 객체를 사용하는 반면, MR 기술에서는 가상 객체가 현실 객체와 동등한 성격으로 간주된다는 점에서 AR 기술과는 구별이 된다. 보다 구체적으로 예를 들면, 전술한 MR 기술이 적용된 것이 홀로그램 서비스 이다.
다만, 최근에는 VR, AR, MR 기술을 명확히 구별하기 보다는 XR (extended Reality) 기술로 부르기도 한다. 따라서, 본 발명의 실시예들은 VR, AR, MR, XR 기술 모두에 적용 가능하다. 이러한 기술은 PCC, V-PCC, G-PCC 기술 기반 인코딩/디코딩이 적용될 수 있다.
실시예들에 따른 PCC방법/장치는 자율 주행 서비스를 제공하는 차량에 적용될 수 있다.
자율 주행 서비스를 제공하는 차량은 PCC 디바이스와 유/무선 통신이 가능하도록 연결된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 (PCC) 송수신 장치는 차량과 유/무선 통신이 가능하도록 연결된 경우, 자율 주행 서비스와 함께 제공할 수 있는 AR/VR/PCC 서비스 관련 콘텐트 데이터를 수신/처리하여 차량에 전송할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 데이터 송수신 장치 차량에 탑재된 경우, 포인트 클라우드 송수신 장치는 사용자 인터페이스 장치를 통해 입력된 사용자 입력 신호에 따라 AR/VR/PCC 서비스 관련 콘텐트 데이터를 수신/처리하여 사용자에게 제공할 수 있다. 실시예들에 따른 차량 또는 사용자 인터페이스 장치는 사용자 입력 신호를 수신할 수 있다. 실시예들에 따른 사용자 입력 신호는 자율 주행 서비스를 지시하는 신호를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법/장치는 도1의 송신 장치(10000), 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002), 트랜스미터(10003), 도2의 획득-인코딩-전송(20000-20001-20002), 도4의 인코더, 도12의 송신 장치, 도14의 디바이스, 도15, 47, 68, 69 인코더, 도70의 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, 48, 55-58, 60, 68-69 의 디코더, 도71의 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 레이어 그룹 슬라이싱 바운더리(layer-group slicing boundary) 처리 방법을 포함하고 수행할 수 있다(boundary processing for layer-group slicing).
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 포함한. 구체적으로는 레이어(layer)를 기반으로 구성된 PCC(point cloud compression) 데이터를 효과적으로 전달하기 위한 패킹(packing) 및 시그널링 방법을 포함하고, 이를 기반으로 스케일러블(scalable) PCC 기반 서비스에 적용하는 방법을 포함한다. 특히, 위치 압축에 대해 직접 압축 모드가 사용되는 경우 스케일러블(scalable) PCC 서비스에 보다 적합하도록 슬라이스 세그먼트(slice segment)를 구성하고 송수신 하는 방법을 포함한다. 특히 분포가 넓고 포인트의 밀도가 높은 대용량 포인트 클라우드 데이터에 대한 효율적이 저장, 전송을 위한 압축 구조를 제공할 수 있다.
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) 로 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.
도15의 각 구성요소는 하드웨어, 소프트웨어, 프로세서, 및/또는 그것들의 조합에 대응할 수 있다.
포인트 클라우드 인코더(15000)는 실시예들에 따른 송신 방법을 수행하는 실시예들에 따른 송신 장치이고, 스케일러블하게 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하고 전송할 수 있다.
포인트 클라우드 디코더(15010)는 실시예들에 따른 수신 방법을 수행하는 실시예들에 따른 수신 장치이고, 스케일러블하게 포인트 클라우드 데이터를 디코딩할 수 있다.
인코더(15000)가 수신하는 소스 데이터는 지오메트리 데이터 및/또는 어트리뷰트 데이터를 포함할 수 있다.
인코더(15000)는 포인트 클라우드 데이터를 스케일러블하게 인코딩하겨 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. 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 가능다.
실시예들에 따른 방법/장치는 이러한 과정에서 불필요한 데이터를 사전에 제거할 수 있다. 즉, 스케일러블 PCC 비트스트림(scalable PCC bitstream)에 대해 일부만 전송하면 되는 경우 (스케일러블 디코딩(scalable decoding) 중 일부의 레이어(layer) 만을 디코딩(decoding) 하는 경우) 필요로 하는 부분만을 선택해서 보낼 수 없기 때문에 1) 디코딩(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 딜레이(delay)가 발생할 수 있으며(15020) 2)의 경우 불필요한 데이터까지 전송 함으로 인해 밴드위스(bandwidth) 효율이 떨어지고, 고정된 밴드위스(bandwidth)를 사용하는 경우 데이터 퀄리티(data quality)를 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 방법/장치는 옥트리(octree) 기반 위치 압축의 경우 엔트로피(entropy) 기반 압축 방법과 직접 압축(direct coding)을 함께 사용할 수 있는데, 이 경우 효율적으로 스케일러빌리티(scalability)를 활용하기 위한 슬라이스(slice) 구성이 필요하다.
실시예들에 따른 단위은 LOD, 레이어, 슬라이스 등으로 지칭될 수 있다. LOD는 어트리뷰트 데이터 코딩의 LOD와 같은 용어이지만, 또 다른 의미로써, 비트스트림의 레이어 구조를 위한 데이터 단위를 의미할 수 있다. 포인트 클라우드 데이터의 계층적 구조, 예를 들어, 옥트리 또는 여러 트리 등의 뎁스(레벨)에 기반한, 하나의 뎁스에 대응하거나 두 개 이상의 뎁스를 묶는 개념일 수 있다. 마찬가지로, 레이어는 서브-비트스트림의 단위를 생성하기 위한 것으로써, 하나의 뎁스에 대응하거나 두 개 이상의 뎁스를 묶는 개념이고, 하나의 LOD에 대응하거나 두 개 이상의 LOD에 대응할 수 있다. 또한, 슬라이스는 서브-비트스트림의 단위를 구성하기 위한 단위로써, 하나의 뎁스에 대응하거나, 하나의 뎁스 일부에 대응하건, 두 개 이상의 뎁스들에 대응할 수 있다. 또한, 하나의 LOD에 대응하거나, 하나의 LOD 일부에 대응하건, 두 개 이상의 LOD들에 대응할 수 있다. 실시예들에 따라, LOD, 레이어, 슬라이스는 서로 대응하거나 포함관계일 수 있다. 또한, 실시예들에 따른 단위는 LOD, 레이어, 슬라이스, 레이어 그룹, 서브 그룹 등을 포함하고, 서로 상호보완하여 지칭될 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. 실시예들은 이러한 문제를 해결할 수 있다. 예를 들어, 실시예들은 대용량 포인트 클라우드 데이터의 저지연 압축을 위한 계층적 포인트 클라우드 구조를 포함할 수 있다. 구체적으로, 타일(tile) / 브릭(brick) / 슬라이스 레이어 그룹(slice layer-group) / 슬라이스 서브그룹(slice subgroup)을 포함할 수 있다. 타일(tile) / 슬라이스 레이어 그룹(slice layer-group) /슬라이스 서브그룹(slice subgroup)을 포함할 수 있다. 슬라이스 레이어 그룹(slice layer-group) / 슬라이스 서브그룹(slice subgroup)을 포함할 수 있다. 레이어 그룹 박스(layer-group bbox)를 서브 그룹 박스(subgroup bbox)로 구성할 수 있다.
도16은 실시예들에 따른 레이어 기반 포인트 클라우드 데이터 구성 및 실시예들에 따른 지오메트리 및 어트리뷰트 비트스트림 구조를 나타낸다.
실시예들에 따른 송신 방법/장치는 도16과 같이 레이어 기반 포인트 클라우드 데이터를 구성하여, 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하고 디코딩할 수 있다.
실시예들은 레이어(layer)로 이루어진 포인트 클라우드 데이터에 대해, 비트스트림(bitstream) 단위에서 데이터를 선택적으로 전달, 디코딩을 하여, 효율적인 전송 및 디코딩을 목적으로 한다.
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 이룰 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 도16과 같은 레이어링에 기반하여 지오메트리 비트스트림 및 어트리뷰트 비트스트림을 구성하고, 인코딩하고, 디코딩할 수 있다.
실시예들에 따른 송신 장치/인코더의 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 슬라이스(slice)로 구성하여 전달할 수 있다. 이 경우, 만약 레이어(layer) 혹은 LoD 중 일부만을 사용하고자 하는 경우 1) 비트스트림(bitstream)을 디코딩(decoding)하는 과정 2) 사용하고자 하는 부분만을 선택하고 불필요한 부분을 제거하는 과정 3) 필요한 정보만을 기반으로 다시 인코딩(encoding)하는 과정을 거쳐야 한다.
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) (혹은 LoD) 단위로 나누어 전달하는 방법을 적용할 수 있다.
예를 들어 LoD 기반의 PCC 기술의 경우를 고려해보면, 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 수신 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, 복잡합 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 변경가능하다. 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 처리해야하는 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 어트리뷰 데이터를 각 헤더와 함께 포함하고, 제2레이어(1810)는 LOD 0(레어어0)를 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.
실시예들에 따른 비트스트림 선택
위와 같이, 비트스트림을 선택해야 하는 경우, 실시예들에 따른 방법/장치는 도21과 같이 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 지오메트리-어트리뷰트(geometry-attribute) 선택
도19를 참조하면, LoD1 까지만 선택하여(LOD 0 +R1, 19000) 전송 혹은 디코딩 하는 경우를 나타낸 것으로, 상위 레이어(layer)에 해당하는 R2(LOD 2 중에서 신규 부분)에 해당하는 정보를 제거하고(19010) 전송하고, 디코딩한다.
2) 비대칭적인 지오메트리 및 어트리뷰트 선택
실시예들에 따른 방법/장치는 지오메트리 및 어트리뷰트를 비대칭적으로 전달할 수 있다. 상위 레이어(layer)의 어트리뷰트(attribute) 만을 제거하고(Attribute R2, 19001) geometry 의 전부(삼각형의 octree 구조의 레벨0(루트 레벨)에서 레벨7(리프 레벨)까지)를 선택하여 전송/디코딩 할 수 있다(19011).
도16을 참조하면, 포인트 클라우드 데이터를 옥트리 구조로 표현하고, LOD(혹은 레리어)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.
즉, 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 옥트리 레벨(octree level)은 4가 되며, 0~4 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 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 레이어(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 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.
실시예들에 따라, 옥트리 뎁스, 옥트리 레이어, 옥트리 레벨 등은 데이터를 디테일하게 분할하는 단위를 의미한다.
예시 3) LoD0, LoD1, LoD2을 선택하는 경우 레이어(layer) 6, 7이 추가되어 최대 옥트리 레벨(octree level) 은 7가 되며, 0~7 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 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.
도20은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 슬라이스를 구성하는 방법을 나타낸다.
실시예들에 따른 슬라이스 구성
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 slice는 포인트 클라우드 데이터를 분할하는 데이터 단위를 의미할 수 있다. 즉, slice는 포인트 클라우드 데이터의 부분을 나타낸다. 용어 slice는 일정한 부분 또는 단위를 나타내는 용어들로 지칭이 가능하다
예를 들어 하나의 slice 에 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 slice에 octree layer의 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 slice에 복수의 옥트리 레이어(octree layer)가 매칭될 때 각 layer의 일부의 노드만 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 레리어, 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.
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.
나아가, 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 따른octree 구조를 고려할 때, 모든 octree layer가 scalable transmission 을 지원할 수도 있지만, 특정 octree layer 이하에 대해서만 scalable transmission 이 가능하도록 할 수 있다. Octree layer 중 일부를 포함하는 경우 해당 slice가 어느 scalable layer에 포함되는지를 알려줌으로써 bitstream 단계에서 해당 slice의 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 octree layer에 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 octree layer가 slice 내에 포함되는 경우 해당 layer 들에 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 coding 하는 중에 특정 layer를 선별하기 위한 목적이다. 즉, scalable transmission 은 압축 된 상태에서 (bitstream 단계에서) decoder를 거치지 않고 필요로 하는 정보 선별을 지원하여 전송 혹은 수신기에서 판별이 가능하도록 할 수 있다. 반면 scalable decoding의 경우 encoding/ decoding 과정에서 필요로하는 부분까지만 encoding/decoding 하는 경우를 지원함으로써 scalable representation 과 같은 경우에 사용될 수 있다.
이 경우, scalable transmission 을 위한 layer 구성과 scalable decoding을 위한 layer 구성이 달라질 수 있다. 예를 들어 leaf node를 포함하는 하위 3개의 octree layer는 scalable transmission 의 관점에서는 하나의 layer를 구성할 수 있지만, scalable decoding 관점에서는 모든 layer 정보를 포함한 경우 leaf node layer, leaf node layer -1, leaf node layer -2 각각에 대해 scalable decoding이 가능할 수 있다.
아래에서는 위에서 설명한 layer 구성을 위한 slice 구조 및 scalable transmission 을 위한 시그널링 방법에 대해서 기술한다.
도21은 실시예들에 따른 비트스트림 구성을 나타낸다.
실시예들에 따른 방법/장치는 도21과 같은 비트스트림을 생성할 수 있다. 비트스트림은 인코딩된 지오메트리 데이터 및 어트리뷰트 데이터를 포함하고, 파라미터 정보를 포함할 수 있다.
파라미터 정보에 관한 신택스 및 시맨틱스(Syntax and semantics)는 다음과 같다.
실시예들에 따르 분리된 slice에 대한 정보를 아래와 같이 비트스트림의 파라미터 세트(parameter set) 및 SEI 메시지(message)에 정의할 수 있다.
비트스트림은 시퀀스 파라미터 세트(sequence parameter set), 지오메트리 파라미터 세트(geometry parameter set), 어트리뷰트파라미터 세트(attribute parameter set)및 지오메트리 슬라이스 헤더(geometry slice header) 및 어트리뷰트 슬라이스 헤더(attribute slice header) 등을 포함할 수 있다. 어플리케이션, 시스템에 따라 상응되는 위치 혹은 별도의 위치에 정의하여 적용 범위, 적용 방법 등을 다르게 사용할 수 있다. 즉 시그널이 전달되는 위치에 따라 서로 다른 의미를 가질 수 있는데 만약 SPS에 정의되는 경우 시퀀스 전체에 동일하게 적용될 수 있으며, GPS에 정의되는 경우 위치 복원에 사용됨을 나타낼 수 있으며, APS에 정의되는 경우 속성 복원에 적용됨을 나타낼 수 있으며, TPS에 정의되는 경우 tile 내의 포인트에 대해서만 해당 시그널링 적용됨을 나타낼 수 있으며, slice 단위에 전달되는 경우 해당 slice 에 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 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.
TPS는 타일에 관한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 타일에 대한 바운딩 박스의 좌표정보, 너비, 깊이, 뎁스 정보 등을 전달할 수 있다.
슬라이스는 지오메트리 및/또는 어트리뷰트에 관한 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 지오메트리는 지오메트리 슬라이스 헤더 및 지오메트리 슬라이스 데이터를 포함할 수 있다. 슬라이스는 데이터 유닛으로 지칭이 가능하다. 지오메트리 슬라이스 헤더는 지오메트리에 관한 파라미터 세트 아이디, 지오메트리 슬라이스가 속한 타일에 관한 아이디, 슬라이스에 관한 아이디, 지오메트리를 포함하는 바운딩 박스에 관한 위치, 노드 사이즈, 지오메트리 포인트 개수 정보 등을 포함할 수 있다. 어트리트에 관한 정보도 마찬가지로 적용된다.
이하, 도면들을 참조하여, 비트스트림에 포함된 파라미터의 신택스/시맨틱스를 설명한다.
도22는 실시예들에 따른 시퀀스 파라미터 세트, 지오메트리 파리미터 세트의 신택스를 나타낸다.
도23은 실시예들에 따른 어트리뷰트 파라미터 세트의 신택스를 나타낸다.
도24는 실시예들에 따른 지오메트리 데이터 유닛 헤더의 신택스를 나타낸다.
도25는 실시예들에 따른 어트리뷰트 데이터 유닛 헤더의 신택스를 나타낸다.
스케일러블 트랜스미션 인에이블 플래그(scalable_transmission_enable_flag): 1인 경우 비트스트림(bitstream) 구성이 스케일러블 트랜스미션(scalable transmission)에 적합하도록 구성되어있음을 나타낼 수 있다. 즉, 복수의 slice로 이루어 짐으로써 bitstream 단계에서 정보를 선별할 수 있다. 스케일러블 레리어(scalable layer) 구성 정보 등이 전달됨으로써 송신기 혹은 수신기에서 슬라이스(slice) 선별이 가능하며, geometry 및 / 혹은 attribute가 partial decoding이 가능하도록 압축되어있음을 나타낼 수 있다. scalable_transmission_enable_flag 가 1인 경우 수신기 혹은 송신기의 트랜스코더(transcoder)가 geometry 혹은/그리고 attribute scalable transmission 이 가능함을 파악하는데 사용할 수 있다. 트랜스코더는 송신 장치 및 수신 장치 연결될 수 있거나, 포함될 수 있다.
지오메트리 스케일러블 트랜스미션 인에이블 플래그(geom_scalable_transmission_enable_flag), 및 어트리뷰트 스케일러블 트랜스미션 인에이블 플래그(attr_scalable_transmission_enable_flag): 1인 경우 geometry 혹은 attribute가 scalable transmission 이 가능하도록 압축되었음을 나타낼 수 있다.
예를 들어 geometry 의 경우 octree 기반의 layer 로 구성되어있거나, scalable transmission 을 고려하여 슬라이스 파티셔닝(slice partitioning, 도23 등 참조) 이 이루어져있음을 나타낼 수 있다.
geom_scalable_transmission_enable_flag 혹은 attr_scalable_transmission_enable_flag가 1인 경우 수신기에서는 geometry 혹은 attribute 에 대해 scalable transmission 이 가능함을 알 수 있다.
예를 들어 geom_scalable_transmission_enable_flag 가 1인 경우 octree 기반 geometry coding이 사용되고, QTBT가 디스에이블(disable) 되거나 혹은 BT- QT-OT의 순으로 코딩 되어 octree 와 같은 모양이으로 코딩되었음을 나타낼 수 있다.
attr_scalable_transmission_enable_flag 가 1인 경우 스케일러블 LOD 제너레이션(scalable LOD generation)을 사용하여 프레딕티스 리프팅 코딩(pred-Lifting coding)이 사용되거나 스케일러블 RAHS(scalable RAHT) (예를 들어 Haar 기반의 RAHT) 가 사용되었음을 나타낼 수 있다.
스케일러블 레이어 개수(num_scalable_layers): scalable transmission 을 지원하는 layer 수를 나타낼 수 있다. 실시예들에 따른 레이어는 실시예들에 따른 LOD를 의미할 수 있다.
스케일러블 레이어 아이디(scalable_layer_id): scalable transmission 을 구성하는 layer에 대한 지시자(indicator)를 나타낸다. 하나의Scalable layer 가 복수의 slice로 구성되는 경우 scalable_layer_id를 통해 공통 정보를 parameter set에서 전달하고, slice에 따라 다른 정보를 데이터 유닛 헤더(data unit header)에서 전달할 수 있다.
스케일러블 레이어 내 옥트리 레이어 개수(num_octree_layers_in_scalable_layer scalable): transmission을 구성하는 layer에 포함되는가 대응되는 octree layer의 수를 나타낼 수 있다. Octree 기반으로 scalable layer가 구성되지 않는 경우 대응되는 layer를 지칭할 수 있다.
트리 뎁스 시작(tree_depth_start): scalable transmission을 구성하는 layer에 포함되거나 대응되는 octree layer 중 시작하는 (상대적으로 root에 가장 가까운) octree depth를 나타낼 수 있다.
트리 뎁스 끝(tree_depth_end): scalable transmission을 구성하는 layer에 포함되거나 대응되는 octree layer 중 마지막 (상대적으로 leaf에 가장 가까운) octree depth를 나타낼 수 있다.
노드 사이즈(node_size): scalable transmission 을 통해 해당 scalable layer를 복원하는 경우 출력 포인트 클라우드 데이터의 노드 크기를 나타낼 수 있으며, 예를 들어 1인 경우 leaf node를 나타낼 수 있다. 실시예들은 XYZ 노드 크기가 일정한 경우를 가정하였지만, XYZ 방향 혹은 (r(radius), phi, theta) 와 같은 변환 좌표계에서의 각 방향으로의 크기를 시그널링 함으로써 임의의 노드 크기를 나타낼 수 있다.
노드 개수(num_nodes): 해당 scalable layer에 포함된 노드의 수를 나타낼 수 있다.
스케일러블 레이어 내 슬라이스 개수(num_slices_in_scalable_layer): scalable layer 에 속한 slice의 수를 나타낼 수 있다.
슬라이스 아이디(slice_id): slice 혹은 data unit을 구분하기 위한 지시자(indicator)를 나타내며, scalable layer에 속한 data unit에 대한 indicator 를 전달할 수 있다.
얼라인된 슬라이스 구조 인에이블 플래그(aligned_slice_structure_enabled_flag): 1인 경우 attribute scalable layer 구조 및/혹은 slice 구성이 geometry scalable layer 구조 및/혹은 slice 구성과 일치함을 나타낼 수 있다. 이 경우 attribute scalable layer 구조 및/혹은 slice 구성에 대한 정보를 geometry scalable layer 구조 및/혹은 slice 구성 정보를 통해 파악할 수 있다. 즉, 지오메트리 레이어/슬라이스 구조는 어트리뷰트 레이어/슬라이스 구조와 동일하다.
슬라이스 아이디 오프셋(slice_id_offset): geometry slice id 를 기준으로 attribute slice 혹은 data unit 를 구하기 위한 offset을 나타낼 수 있다. 실시예들에 따라, aligned_slice_structure_enabled_flag 가 1인 경우, 즉, attribute slice structure와 geometry slice structure 가 일치하는 경우, attribute slice id는 다음과 같이 geometry slice id를 기준으로 구할 수 있다.
Slice_id (attr) = slice_id (geom) + slice_id_offset
이 경우 attribute slice structure를 구성하기 위한 변수 num_scalable_layers, scalable_layer_id tree_depth_start, tree_depth_end, node_size, num_nodes, num_slices_in_scalable_layer 는 geometry parameter set에 제공되는 값을 사용할 수 있다.
대응하는 지오메트리 스케일러블 레이어(corresponding_geom_scalable_layer): attribute scalable layer 구조와 대응되는 geometry scalable layer 를 나타낼 수 있다.
데이터 유닛 내 트리 뎁스 개수(num_tree_depth_in_data_unit): data unit에 속한 node가 포함되는 tree depth 를 나타낼 수 있다.
트리 뎁스(tree_depth): 해당 tree depth를 나타낼 수 있다.
노드 개수(num_nodes): 해당 data unit에 속한 노드 중 tree_depth에 속한 노드의 수를 나타낼 수 있다.
얼라인된 지오메트리 데이터 유닛 아이디(aligned_geom_data_unit_id): attribute data unit 이 geometry data unit의 scalable transmission layer 구조/ slice 구조를 따르는 경우 해당되는 geometry data unit id를 전달할 수 있다.
참조 슬라이스 아이디(ref_slice_id): 현재 slice를 decoding을 위해 선행되어야 하는 slice 를 지칭하는데 사용할 수 있다 (예시, 도18-20 헤더 간 참조).
도26은 실시예들에 따른 싱글 슬라이스 및 분할된(segmented) 슬라이스 기반 지오메트리 트리 구조를 나타낸다.
실시예들에 따른 방법/장치는 도26과 같이 포인트 클라우드 데이터를 전달하기 위한 슬라이스를 구성할 수 있다.
도26은 서로 다른 슬라이스 구조에 포함되는 지오메트리 트리 구조이다. G-PCC 기술에 따라서, 전체 코딩된 비트스트림이 싱글 슬라이스에 포함될 수 있다. 나아가, 멀티플 슬라이스들을 위해서, 각 슬라이스는 서브-비트스트림을 포함할 수 있다. 슬라이스들의 순서는 서브-비트스트림의 순서와 동일할 수 있다. 비트스트림이 지오메트리 트리의 폭 우선 순서로 축적되고, 각 슬라이스는 트리 레이어들의 그룹과 매치될 수 있다(도26). 분할된 슬라이스는 G-PCC 비트스트림의 레이어링 구조를 상속받을 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 캐퍼비리티를 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.
PCC 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)
G-PCC 요구조건에서 보면, 영역 기반 공간 스케일러빌리티는 다음과 같이 정의될 수 있다. 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.
이 요구조건을 지원하기 위해서, 리전에 대한 서로 다른 상세한 표현을 지원하는 것이 필요하다. 예를 들어, VR/AR 어플리케이션에서, 멀리 있는 오브젝트는 낮은 정확도로 표현하고, 높은 정확도로 근처 오브젝트를 표현하는 것이 바람직하다. 혹은 디코더는 요청이 있으면 관심이 있는 영역의 해상도를 증가시킬 수 있다. 지오메트리 옥트리 및 스케일러블 어트리뷰트 코딩 스킴과 같은 G-PCC의 스케일러블 구조를 사용함으로써 구현될 수 있다. 전체 지오메트리 또는 어트리뷰트를 포함하는 현재 슬라이스 구조에 기반하여, 디코더들은 전체 비트스트림에 접근해야 한다. 이는 밴드위스, 메모리, 디코더 비효율성을 야기할 수 있다. 한편, 비트스트림이 복수 개의 슬라이스들로 세그먼트되고, 각 슬라이스가 스케일러블 레이어들에 따른 서브-비트스트림들을 포함하면, 실시예들에 따른 디코더는 효율적으로 비트스트림을 파싱하기 이전에 필요에 따라 슬라이스를 선택할 수 있다.
도27은 실시예들에 따른 지오메트리 코딩 트리의 레이어 그룹 구조 및 어트리뷰트 코딩 트리의 얼라인된 레이어 그룹 구조를 나타낸다.
실시예들에 따른 방법/장치는 도27과 같이 포인트 클라우드 데이터의 계층적 구조를 이용하여 슬라이스 레이어 그룹을 생성할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 서로 다른 슬라이스들에 포함된 지오메트리 및 어트리뷰트 비트스트림의 세그멘테이션을 적용할 수 있다. 또한, 트리 뎁스 관점에서 파셜 트리 정보에 포함된 각 슬라이스 및 지오메트리 및 어트리뷰트 코딩의 코딩 트리 구조를 사용할 수 있다.
도27(a)를 참조하면, 지오메트리 트리 구조 및 제안하는 슬라이스 세그먼트의 예시를 나타낸다.
예를 들어, 옥트리 내 8개의 레이어들이 있고, 5개 슬라이스들은 하나 또는 하나 이상의 레이어들의 서브-비트스트림을 포함하도록 사용될 수 있다. 그룹은 지오메트리 트리 레이어들의 그룹을 나타낸다. 예를 들어, 글부 1은 레이어 0 내지 레이어4로 구성되고, 그룹2는 레이어5를 포함하고, 그룹3은 레이어6 및 레이어7을 포함한다. 또한, 그룹은 3개 서브-그룹들로 분할될 수 있다. 부모 및 자식 페어들은 각 서브-그룹에 존재한다. 그룹3-1 내지 그룹3-3은 그룹3의 서브-그룹이다. 스케일러블 어트리뷰트 코딩이 사용되는 경우 트리 구조는 지오메트리 트리 구조와 동일하다. 동일한 옥트리-슬라이스 맵핑은 어트리뷰트 슬라이스 세그먼트들을 만드는데 사용될 수 있다 (도27(b)).
레이어 그룹(Layer group): 옥트리 레이어(octree layer), LoD layer 등과 같이 G-PCC coding 에서 발생하는 layer 구조 단위의 묶음을 나타낸다.
서브-그룹(Sub-group): 하나의 layer group 에 대해 위치 정보를 기반으로 인접한 노드들의 집합으로 나타낼 수 있다. 혹은 layer group 내의 최하위 layer (root 방향에 가장 가까운 layer를 의미할 수 있으며, 도27의 group 3의 경우 layer 6)를 기준으로 묶음을 구성할 수 있으며, 몰톤 코드 오더(Morton code order)에 의해 인접한 노드들의 묶음을 구성하거나, 거리 기반 인접 노드의 묶음으로 구성하거나, coding 순서에 따라 인접한 노드들의 묶음으로 구성할 수 있다. 추가적으로 부모-자식(parent-child) 관계에 있는 노드들은 하나의 sub-group 내에 존재하도록 규정할 수 있다.
Sub-group 을 정의하는 경우 layer의 중간에서 boundary가 발생하게 되며, boundary 에서 연속성을 갖도록 하는지 여부에 대해서는 sps_entropy_continuation_enabled_flag, gsh_entropy_continuation_flag 등과 같이 엔트로피(entropy)를 연속적으로 사용하는지 여부를 알려주고 및 ref_slice_id 를 알려줌으로써 이전 slice와의 연속성을 계속 유지할 수 있다.
도28는 실시예들에 따른 지오메트리 트리의 레이어 그룹 및 어트리뷰트 코딩 트리의 독립된 레이어 그룹 구조를 나타낸다.
실시예들에 따른 방법/장치는 지오메트리 기반 슬라이스 및 어트리뷰트 기반 슬라이스 레이어를 도35와 같이 생성할 수 있다.
어트리뷰트 코딩 레이어는 지오메트리 코딩 트리와 다른 구조를 가질 수 있다. 도35(b)를 보면, 그룹들은 지오메트리 트리 구조에 독립적으로 정의될 수 있다.
G-PCC 의 레이어링 구조의 효율적 사용을 위해서, 지오메트리 및 어트리뷰트 레이어링 구조와 페어되는 슬라이스를 세그먼트하는 것을 제공할 수 있다.
지오메트리 슬라이스 세그먼트를 위해서, 각 슬라이스 세그먼트는 레이어 그룹으로부터 코딩된 데이터를 포함할 수 있다. 여기서, 레이어 그룹은 연속적 트리 레이어들의 그룹으로 정의되고, 트리 레이어들의 시작 및 종료 뎁스는 트리 뎁스 내 특정 숫자일 수 있고, 시작은 종료보다 작다.
어트리뷰트 슬라이스 세그먼트를 위해서, 각 슬라이스 세그먼트는 레이어 그룹으로부터 코딩된 데이터를 포함하고, 여기서, 레이어들은 어트리뷰트 코딩 스팀에 따른 트리 뎁스 또는 LOD일 수 있다.
슬라이스 세그먼트들 내 코딩된 데이터의 순서는 싱글 슬라이스 내 코딩된 데이터의 순서와 동일할 수 있다.
비트스트림에 포함되는 파라미터 세트들로써, 다음을 제공할 수 있다.
지오메트리 파라미터 세트들 내, 지오메트리 트리 레이어들에 대응하는 레이어 그룹 구조의 설이 필요하다. 예를 들어, 그룹들의 개수, 그룹 식별자, 그룹 내 트리 뎁스(들) 개수, 그룹 내 서브-그룹(들) 개수.
어트리뷰트 파라미터 세트들 내, 슬라이스 구조가 지오메트리 슬라이스 구조와 얼라인되는지를 나타내는 지시 정보가 필요하다. 그룹들 개수, 그룹 식별자, 트리 뎁스(들) 개수, 세그먼트(들) 개수가 레이어 그룹 구조를 설명하기 위해 정의된다.
슬라이스 헤더들 내, 다음이 정의된다.
지오메트리 슬라이스 헤더 내, 각 슬라이스의 그룹 및 서브-그릅위 식별이 필요하다: 그룹 식별자, 서브-그룹 식별자.
어트리뷰트 슬라이스 헤더 내, 어트리뷰트 레이어 구조가 지오메트리 그룹과 얼라인 되지 않는 경우 각 슬라이스의 그룹 및 서브-그룹의 식별이 필요하다.
도29는 실시예들에 따른 파라미터 세트의 신택스를 나타낸다.
도29는 도21의 비트스트림 내 도22-25 등의 파라미터 정보와 함께 포함될 수 있다.
레이어 그룹 개수(num_layer_groups_minus1): 이 값에 1을 더하면, 지오메트리 또는 어트리뷰트 코딩 트리 구조의 일부인 연속적 트리 레이어들의 그룹인 레이어 그룹들의 개수를 의미한다.
레이어 그룹 아이디(layer_group_id): i번째 레이어 그룹의 레이어 그룹 식별자를 나타낸다.
트리 뎁스 개수(num_tree_depth_minus1): 이 값에 1을 더하면, i번째 레이어 그룹에 포함된 트리 뎁스 개수를 나타낸다.
서브그룹 개수(num_subgroups_minus1): 1을 더하면, i번째 레이어 그룹 에 서브-그룹들 개수를 나타낸다.
얼라인된 레이어 그룹 구조 플래그(aligned_layer_group_structure_flag): 이 값이 1이면, 어트리뷰트 슬라이스들의 레이어 그룹 및 서브-그룹 구조이 지오메트리 레이어 그룹 및 서브-그룹 구조와 동일함을 나타낸다. 이 값이 0이면, 어트리뷰트 슬라이스들의 레이어 그룹 및 서브-그룹 구조가 지오메트리 레이어 그룹 및 서브-그룹 구조와 동일하지 않음을 나타낸다.
지오메트리 파라미터 세트 아이디(geom_parameter_set_id): 지오메트리 파라미터 세트 식별자는 레이어 그룹 및 서브그룹 구조 정보를 포함하고, 어트리뷰트 레이어 그룹 구조와 얼라인된다.
도30은 실시예들에 따른 지오메트리 데이터 유닛 헤더를 나타낸다.
도30은 도21의 비트스트림 내 도22-25 등의 파라미터 정보와 함께 포함될 수 있다.
서브그룹 아이디(subgroup_id): layer_group_id에 의해 지시되는 레이어 그룹 내 서브 그룹에 관한 지시 정보이다. 서브그룹 아이디의 범위는 0 내지 num_subgroups_minus1일 수 있다.
layer_group_id 와 subgroup_id 는 slice의 순서를 나타내주기 위해 사용될 수 있으며, slice를 bitstream 순서대로 정렬하기 위해 사용될 수 있다.
실시예들에 따른 송신 방법/장치, 인코더는 포인트 클라우드 데이터를 전송을 위한 단위로 분할하여 전송할 수 있다. bitstream generator를 통해 layering structure information 에 따라 bitstream 단위에서 필요한 정보를 선택하기 적절한 단위(도33-35)로 나누어 패킹할 수 있다.
실시예들에 따른 수신 방법/장치, 디코더는 비트스트림의 레이어(도33-35)에 기반하여 지오메트리 데이터, 어트리뷰트 데이터를 복원할 수 있다.
이 때, sub-bitstream classifier 에서는 비트스트림 헤더의 정보를 기반으로 적절한 데이터를 디코더로 전달할 수 있다. 혹은 이 과정에서 수신기에서 필요로 하는 layer를 선택할 수도 있다.
도26-28의 슬라이스 레이어링 비트스트림에 기반하여, 필요한 파라미터 정보를 참고하여, 지오메트리 슬라이스 및/또는 어트리뷰트 슬라이스를 선택하여 디코딩하고 렌더링할 수 있다.
도26-28의 실시예들에 기반하여, layer에 따라서 압축 데이터를 나누어 전달할 수 있고, 별도의 변환 과정 없이 미리 압축된 데이터에 대해 bitstream 단계에서 필요한 부분만 선택적으로 전달할 수 있다. 이는 저장 공간 측면에서도 하나의 스트림 당 하나의 저장 공간만이 필요하기 때문에 효율적이며, 전송 전에 필요한 layer 만을 선택적으로 전송하기 때문에 (bitstream selector) bandwidth 측면에서도 효율적인 전송이 가능하다.
또한, 실시예들에 따른 수신 방법/장치는 bitstream을 slice 단위로 나누어 수신하고, 수신기는 디코더 성능 혹은 응용 분야에 따라 representation 하고자 하는 point cloud data의 밀도에 따라서 bitstream 을 선택적으로 디코더에 전달할 수 있다. 이 경우 디코딩 이전에 선택이 이루어 짐으로써 디코더 효율이 높아지게 되며, 다양한 성능의 디코더를 지원할 수 있다는 장점이 있다.
도 31은 실시예들에 따른 트리 코딩과 다이렉트 코딩 모드를 결합하는 예시를 나타낸다.
즉, 옥트리(Octree) 기반의 압축의 경우 유사 위치에 존재하는 포인트들의 위치를 묶어서 표현하기 때문에 필요로 하는 비트 수를 줄일 수 있다는 장점이 있다. 하지만 도 31과 같이 점유(occupied)된 노드의 자식(descendent) 노드 중에 형제(sibling) 노드가 없는 경우(31000), 옥트리 기반 압축은 큰 효과를 볼 수 없다. 따라서 이 같은 경우, 해당 노드(즉, 포인트)(31000)를 다이렉트 모드(direct mode)로 다이렉트 코딩을 수행함으로써 코딩 효율 및 압축 속도 개선을 기대할 수 있다.
즉, 옥트리 구조를 보면, 현재 포인트(노드)를 기준으로 최대 8개의 자식 노드들을 가질 수 있고, 8개의 자식 노드들 중에는 점유된 노드 및/또는 점유되지 않은 노드들이 있을 수 있다.
만일 현재 포인트를 기준으로 자식 노드 및/또는 형제 노드가 없는 경우, 유사한 이웃 포인트가 존재하지 않을 가능성이 크기 때문에, 노드(포인트) 간 예측값을 생성하여 잔차값을 생성할 경우, 잔차값의 사이즈가 커지거나, 정확도가 떨어지거나, 레이턴시가 생기는 현상이 있을 수 있다. 이러한 경우, 해당 포인트(예, 도 31의 31000)를 다이렉트 코딩하여 해당 포인트의 위치값을 전송할 수 있다.
실시예들에 따른 다이렉트 코딩(Direct coding) 여부를 결정하기 위한 방법으로써 실시예들에 따른 방법/장치는 다음과 같이 이웃 노드와의 관계성을 기준으로 판단할 수 있다. 즉, 아래와 같은 특정 조건을 만족할 때 다이렉트 압축 방법이 동작할 수 있다.
1) 부모-기반 자격(eligibility) 조건: 현재 노드(포인트)의 부모 노드(Parent node) 관점에서 점유된 자식(occupied child)이 현재 노드(current node) 하나뿐이고, 부모의 부모(grand-parent) 관점에서 점유된 자식(occupied child) (즉, 부모(parent)의 점유된 형제(occupied sibling))이 최대 하나(즉, 점유된 자식이 2)만 있는 경우
2) 6N 자격(eligibility) 조건: 부모 노드(Parent node) 관점에서 점유된 자식(occupied child)이 현재 노드(current node) 하나뿐이고, 6개의 이웃들(neighbor)(면이 닿아있는 노드)이 점유(occupied) 되지 않는 경우
예를 들어, 이러한 경우 다이렉트 코딩(Direct coding)이 가능하다고 판단할 수 있으며, 이때 포함된 포인트(point)의 개수가 임계값(Threshold) 이하인 경우에 대해서만 IDCM (Inferred Direct Coding Mode, 다이렉트 코딩 모드)를 적용할 수 있다. IDCM이 수행되는 경우 IDCM이 수행되었음을 알려주는 정보, 포인트의 개수, 포인트 위치에 대한 XYZ 값 (즉, 옥트리 코딩되지 않은 나머지 깊이에 해당하는 부분) 등을 나타내는 정보를 파라미트 세트들 중 적어도 하나에 포함시켜 수신 장치로 전달할 수 있다.
도 32는 실시예들에 따른 IDCM(Inferred Direct Coding Mode)의 개요(overflow)를 나타낸다.
실시예들에 따른 다이렉트 압축 동작은 도 1의 송신 장치(10000), 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002), 도 2의 인코딩, 도 4의 포인트 클라우드 비디오 인코더, 도 12의 송신 장치, 도14의 디바이스, 도 39의 포인트 클라우드 데이터 송신 장치, 또는 그에 대응하는 하나 이상의 메모리들과 통신가능하도록 설정된 하나 이상의 프로세서들 또는 집적 회로들(integrated circuits)을 통해 수행될 수 있다. 하나 이상의 메모리들은 실시예들에 따른 동작을 처리/제어하기 위한 프로그램들을 저장할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 송신 장치/방법의 각 구성요소는 하드웨어, 소프트웨어, 프로세서 및/또는 그것들의 조합으로 구현될 수 있다. 하나 이상의 프로세서들은 본 문서에서 설명한 다양한 동작을 제어할 수 있다. 프로세서는 컨트롤러 등으로 지칭 가능하다. 실시예들에 동작들은 펌웨어, 소프트웨어, 및/또는 그것들의 조합에 의해 수행될 수 있고, 펌웨어, 소프트웨어, 및/또는 그것들의 조합은 프로세서에 저장되거나 메모리에 저장될 수 있다.
실시예들에 따른 다이렉트 압축 해제 동작은 도 1의 수신 장치(10004), 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006), 도 2의 디코딩, 도 10의 디코더, 도 11의 디코더, 도 13의 수신 장치, 도 14의 디바이스, 도 50의 포인트 클라우드 데이터 수신 장치, 또는 그에 대응하는 하나 이상의 메모리들과 통신가능하도록 설정된 하나 이상의 프로세서들 또는 집적 회로들(integrated circuits)를 통해 수행될 수 있다. 하나 이상의 메모리들은 실시예들에 따른 동작을 처리/제어하기 위한 프로그램들을 저장할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 수신 장치/방법의 각 구성요소는 하드웨어, 소프트웨어, 프로세서 및/또는 그것들의 조합으로 구현될 수 있다. 하나 이상의 프로세서들은 본 문서에서 설명한 다양한 동작을 제어할 수 있다. 프로세서는 컨트롤러 등으로 지칭 가능하다. 실시예들에 동작들은 펌웨어, 소프트웨어, 및/또는 그것들의 조합에 의해 수행될 수 있고, 펌웨어, 소프트웨어, 및/또는 그것들의 조합은 프로세서에 저장되거나 메모리에 저장될 수 있다.
도 32를 예로 들면, 부모 노드(32000)는 포인트의 분포에 따라 최대 8개의 자식을 가질 수 있고, 특정 자식(32001)이 자식(32002)을 더 가질 수 있다. 이 경우, 자식(32001)은 자식(32002)의 부모 노드가 된다. 그리고, 자식(32002)에서 추가로 옥트리 분할 및 예측 코딩을 수행할지 아니면 다이렉트 모드 코딩을 수행할지 판단할 수 있다.
만일 다이렉트 모드 코딩이 가능하다고 판단되면(32003), 해당 포인트(32002)에 대한 이웃 노드(이웃 포인트)들의 개수가 임계값(th)보다 작거나 같은지를 확인한다. 이때, 해당 포인트(32002)에 대한 이웃 노드(이웃 포인트)들의 개수가 임계값(th)보다 작거나 같으면 다이렉트 모드가 활성화될 수 있다. 그리고, 하나 이상의 포인트들 각각에 대해 위치값x, y, z 좌표 정보를 다이렉트 코딩할 수 있다. 실시예들에 따르면, 위치값은 옥트리에 대한 서브 큐브를 기준으로 표현될 수 있다.
다른 실시예로, 해당 포인트(32002)에 대한 이웃 노드(이웃 포인트)들의 개수가 임계값(th)을 초과하면, 다이렉트 코딩보다 예측 코딩의 압축 효율이 더 클 수 있으므로, 다이렉트 모드를 비활성화하고 해당 노드를 추가적으로 분할하여 옥트리를 생성할 수 있다. 즉, 다이렉트 코드 모드가 가능하지 않다고 판단되면(32004), 해당 포인트를 기준으로 옥트리 기반 서브 큐브로 추가로 분할하여 표현할 수 있다.
전술한 바와 같이, 다이렉트 압축이 수행되는 경우 현재 깊이 이하에 대한 x, y, z 위치 정보를 직접적으로 수신 장치로 전달하게 된다. 이때, 각각의 독립적인 위치 정보를 압축하는 것이기 때문에 산술 엔트로피(arithmetic entropy) 압축을 사용하더라도 압축 효율이 높지 않다
따라서 이 경우 송신 장치/방법은 x y z 값을 다이렉트 압축(또는 코딩이라 함) 하게 되는데, 이때 다이렉트 코딩된 비트스트림(도 33))은 산술 엔트로피 코딩(arithmetic entropy coding)된 비트스트림(도 33)과 독립적으로 전송될 수 있다.
도 33은 실시예들에 따른 산술 엔트로피 코드된(arithmetic entropy coded, AEC) 비트스트림 및 다이렉트 코드된(direct coded, DC) 비트스트림의 예시를 나타낸다.
만약 스케일러블 전송을 위해 지오메트리 트리 구조를 레이어 그룹(들) 및/또는 서브 그룹(들)로 나누는 경우, 산술 엔트로피 코드된(AEC) 비트스트림을 각 레이어 그룹 및/또는 서브 그룹에 따라 나누어 슬라이스들을 구성할 수 있다. 일 실시예로, 복수개의 슬라이스들이 구성된다면, 각 슬라이스는 AEC 비트스트림의 일부 즉, AEC 서브-비트스트림을 포함한다. 또한, 다이렉트 코드된(DC) 비트스트림에 대해서도 별도의 슬라이스를 구성할 수 있다. 이 경우 각 슬라이스 내에 포함되고 있는 비트스트림 종류는 AEC 비트스트림과 DC 비트스트림으로 구분할 수 있다. 따라서, 지오메트리 파셜 디코딩(geometry partial decoding)이 이루어지는 경우, 수신 장치는 필요로 하는 AEC 비트스트림을 포함하는 슬라이스를 선택하고, DC 비트스트림을 포함하는 슬라이스 중 필요로 하는 깊이의 DC 포인트의 정보를 선택할 수 있다.
본 문서는 설명의 편의를 위해 AEC 비트스트림을 포함하는 슬라이스를 AEC 슬라이스이라 지칭하고, DC 비트스트림을 포함하는 슬라이스를 DC 슬라이스라 지칭하기로 한다.
도34는 실시예들에 따른 지오메트리 트리 구조와 슬라이스 세그먼트의 예시 및 실시예들에 따른 복수의 AEC 슬라이스들과 하나의 DC 슬라이스의 예시를 나타낸다.
즉, 다이레트 코딩된 DC 비트스트림은 하나의 슬라이스에 포함되어 전송된다.
도 34는 7개의 옥트리 깊이 기반으로 위치 압축이 수행된 경우이며, 이때 지오메트리 트리(즉, 옥트리) 구조는 3개의 그룹들을 포함하여 총 5개의 레이어 그룹들(예, 3개의 그룹들 중 하나는 다시 3개의 서브 그룹들로 나누어짐)로 나누어지고, 5개의 레이어 그룹들의 AEC 비트스트림들은 5개의 슬라이스들(예, 슬라이스 1-슬라이스 5)에 각각 포함된다. 이때 다이렉트 압축이 사용되면 DC 비트스트림은 별도의 슬라이스(예, 슬라이스 6)에 포함되어 전송될 수 있다. 실시예들에 따라 슬라이스 6에 포함된 DC 비트스트림은 옥트리 깊이에 따라 순차적으로 전송될 수 있다. 도 31(b)를 예로 들면, 깊이 4의 DC 비트스트림, 깊이 5의 DC 비트스트림, 깊이 6의 DC 비트스트림, 깊이 7의 DC 비트스트림 순으로 슬라이스 6에 포함된다. 예로 들면, 깊이 4부터 다이렉트 코딩이 발생된 경우이다.
만일 수신 장치에서 옥트리 깊이 5 (즉, 그룹 2)까지의 정보만을 사용하는 경우, 수신 장치는 슬라이스 1, 2를 선택하여 옥트리 깊이 5 에 해당하는 AEC 비트스트림을 AEC 디코더를 통해 복원할 수 있다. 추가적으로 수신 장치는 슬라이스6을 선택하고, 슬라이스 6에서 깊이 4, 5 에 해당하는 DC 비트스트림을 다시 선택하여 DC 디코더를 통해 복원할 수 있다. 즉, 수신 장치는 DC 디코더를 통해 다이렉트 압축된 포인트의 위치를 독립적으로 복원할 수 있다.
이때, DC 디코더에서는 x, y, z 위치 정보 중 해당 레이어에 필요로 하는 정보만 선택하여 사용할 수 있다.
아래의 예시에서 옥트리 깊이 A는 다이렉트 코딩이 수행되는 옥트리 깊이이고, 옥트리 깊이 B는 옥트리 깊이 A 이후의 옥트리 깊이로 전체 옥트리 깊이 N 에서 옥트리 깊이 A를 뺀 값이 될 수 있다. 즉, 옥트리 깊이 B = 옥트리 깊이 (N-A) 로 정의할 때, DC 압축 된 리프 노드의 위치는 다음의 수학식 5와 같이 DC 이전에 AEC 코딩 된 어큐파이드된 노드 위치에 DC 위치로 정의할 수 있다. 즉, 수학식 5는 다이렉트 코딩이 되었을 때, 옥트리 코딩에 의해서 코딩을 리프 노드 방향으로 진행하다가 기 설정된 조건을 만족하면 다이렉트 코딩을 수행하는데, 다이렉트 코딩이 시작되는 깊이를 깊이 B라고 할 때 깊이 B를 기준으로 이전 깊이(예, 깊이 A, 옥트리 코딩된 깊이)의 위치를 다이렉트 코딩된 위치를 뒤에 붙여주는 방식으로 해서 최종적인 노드 위치를 구하는 예이다. 즉, 풀로 디코딩을 했을 때의 위치를 구하는 식이다.
[수학식 5]
리프 노드 위치 (x or y or z)
= occupied node position (from AEC bitstream of upper layer) at octree depth A << octree depth B + DC position after octree depth A
수학식 5에서, 'occupied node position at octree depth A << octree depth B'는 '옥트리 깊이 A에서 어큐파이드된 노드 위치'를 왼쪽으로 '옥트리 깊이 B'만큼 비트 이동(shift)하라는 의미이다.
또한 옥트리 깊이 C가 파셜 디코딩(partial decoding)에서 목표로 하는 옥트리 깊이라고 할 때(이때, 옥트리 깊이 C < 전체 옥트리 깊이 N, 옥트리 깊이 C > 옥트리 깊이 A), 파셜 지오메트리 디코딩이 수행되는 경우 포인트/노드의 위치는 다음의 수학식 6과 같이 정의할 수 있다.
[수학식 6]
파셜리 디코딩된 노드 위치(Partially decoded nosd position (x or y or z) at octree depth C
= occupied node position (from AEC) at octree depth A << octree depth (C - A) + DC position after octree depth A >> octree depth (B - (C - A))
수학식 6은 수학식 5을 응용한 것이다. 즉, 파셜 디코딩이 되었을 때 위치가 달라지므로, 그때의 위치를 구하는 식이다.
예를 들어, 옥트리로 디코딩이 되는 위치에 뒤에 다이렉트 코딩된 위치를 덧붙여주는데, 이때 파셜 디코딩에 의해 없어지는 노드(또는 깊이)를 고려해주기 위한 식이다. 파셜 디코딩으로 인해 없어지는 깊이만큼 고려해서 이 부분을 제외한 깊이들의 위치를 쉬프트해서 붙여준다.
도35는 실시예들에 따른 지오메트리 트리 구조와 슬라이스 세그먼트의 예시 및 실시예들에 따른 AEC 슬라이스들과 DC 슬라이스들의 예시를 나타낸다.
즉, 도 35는 DC 비트스트림을 전송하기 위한 또 다른 방법을 보인 도면이며, 옥트리 깊이에 따라 DC 비트스트림을 나누고, 나누어진 각 DC 비트스트림을 각 슬라이스를 통해 전송하는 예이다. 즉, 나누어진 DC 비트스트림의 개수만큼 DC를 위한 슬라이스도 세그먼트된다.
DC 비트스트림을 3개의 DC 그룹으로 나누는 예를 나타낸 것으로 레이어 그룹에 따라서 DC 그룹을 나누어 줄 수 있다. 예를 들어, 지오메트리 트리 구조를 3개의 레이어 그룹(group1, group2, group3)으로 나누었다면, DC 비트스트림도 3개의 DC 그룹(DC group1, DC group2, DC group3)으로 나눈다. DC 비트스트림에 대해서는 서브-그룹을 적용하지 않았지만 응용 분야에 따라서 서브-그룹까지 동일하게 적용하여 나눌 수 있다. 이 경우 DC 그룹 3은 다시 3개의 DC 그룹 즉, DC 그룹 3-1, DC 그룹 3-2, DC 그룹 3-3(즉, 3개의 DC 서브 그룹들)으로 나뉠 수 있다. 실시예들에 따라 3개의 DC 그룹들 (DC group1, DC group2, DC group3)의 DC 비트스트림은 3개의 슬라이스(슬라이스6-슬라이스8)에 각각 포함되어 전송된다. 깊이 4의 DC 비트스트림(즉, DC group 1)이 슬라이스 6에 포함되고, 깊이 5의 DC 비트스트림(즉, DC group 2)이 슬라이스 7에 포함되고, 깊이 6과 깊이 7의 DC 비트스트림(즉, DC group 3)이 슬라이스 8에 포함되는 예를 보이고 있다.
또는 응용분야에 따라서 DC 비트스트림을 그룹으로 나누는 기준과 AEC 비트스트림을 그룹으로 나누는 기준을 별도로 적용할 수 있다.
만약 수신 장치에서 옥트리 깊이 5 까지의 정보만을 디코딩하는 하는 경우 슬라이스 1, 2를 선택하여 슬라이스 1, 2에 포함된 AEC 비트스트림을 AEC 디코더를 통해 AEC 디코딩(즉, 복원)할 수 있고, 슬라이스 6, 7을 선택하여 슬라이스 6, 7에 포함된 DC 비트스트림을 DC 디코더를 통해 DC 디코딩(즉, 복원)할 수 있다.
이 경우 수신 장치에서 옥트리 깊이에 따라 DC 슬라이스를 선택하기 위해 각각의 DC 슬라이스 내에 포함된 비트스트림의 레이어-그룹 또는 옥트리 깊이 정보를 수신 장치로 전송할 수 있다.
도36은 실시예들에 따른 지오메트리 트리 구조와 슬라이스 세그먼트의 예시 및 실시예들에 따른 AEC 슬라이스들과 DC 슬라이스들의 예시를 나타낸다.
즉, 도 36은 DC 비트스트림을 전송하기 위한 또 다른 방법을 보인 도면이며, 옥트리 깊이에 따라 매칭되는 AEC 비트스트림과 DC 비트스트림을 동일 슬라이스를 통해 함께 전송하는 예이다. 이 경우, AEC 비트스트림을 나누는 기준과 DC 비트스트림을 나누는 기준이 동일한 것을 일 실시예로 한다. 예를 들어, AEC 비트스트림을 나눌때와 DC 비트스트림을 나눌 때 동일한 레이어-그룹 파티셔닝 방법을 사용한다.
만약 수신 장치에서 옥트리 깊이 5까지의 정보만을 사용하는 경우 슬라이스 1, 2를 선택한다. 슬라이스 1, 2에는 그룹 1에 속한 AEC 비트스트림과 DC 비트스트림이 포함되어 있으므로, 슬라이스 1, 2를 선택하면 슬라이스 1, 2에 포함된 AEC 비트스트림을 AEC 디코더를 통해 AEC 디코딩할 수 있고, DC 비트스트림을 DC 디코더를 통해 DC 디코딩할 수 있다. 즉, 수신 장치에서 옥트리 깊이 5까지만을 사용하는 경우 AEC/DC 비트스트림 종류에 상관없이 레이어-그룹에 대한 정보를 기반으로 슬라이스 1,2를 선택하면 되기 때문에 슬라이스 선택 과정이 보다 효율적으로 동작할 수 있다.
본 문서에서는 서로 다른 지오메트리 코딩 비트스트림을 하나의 슬라이스에 포함하는 방법을 기술였지만, 서로 다른 어트리뷰트 코딩 비트스트림을 하나의 슬라이스에 포함하거나 또는 지에모트리 코딩 비트스트림 및 어트리뷰트 비트스트림을 하나의 슬라이스에 포함하는 응용 분야에도 사용할 수 있다. 이 경우 서로 다른 타입의 비트스트림이 서로 다른 레이어-그룹을 가질 수 있다. 또는 서로 다른 타입의 비트스트림이 동일한 레이어-그룹 구조를 가질 수 있으며, 이 경우 스케일러블 전송(scalable transmission), 공간 스케일러빌리티(spatial scalability) 등의 응용 분야에서 효율적으로 사용될 수 있다.
도 21은 실시예들에 따른 송/수신을 위한 포인트 클라우드 데이터의 비트스트림 구조의 예시를 나타낸다. 실시예들에 따르면, 도 1, 도 2, 도 4, 도 12 등 어느 하나의 포인트 클라우드 비디오 인코더에서 출력되는 비트스트림은 도 21의 형태일 수 있다.
실시예들에 따르면, 포인트 클라우드 데이터의 비트스트림은 포인트 클라우드 데이터를 영역별로 나누어 처리할 수 있도록 타일 또는 슬라이스를 제공한다. 실시예들에 따른 비트스트림의 각각의 영역은 서로 다른 중요도를 가질 수 있다. 따라서, 포인트 클라우드 데이터가 타일들로 나누어지는 경우, 각 타일별로 다른 필터(인코딩 방법), 다른 필터 유닛을 적용할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 데이터가 슬라이스들로 나누어지는 경우, 각 슬라이스별로 다른 필터, 다른 필터 유닛을 적용할 수 있다.
실시예들에 따른 송신 장치 및 수신 장치는 포인트 클라우드 데이터를 영역들로 분할하여 압축시, 분할된 영역 내 어트리뷰트 정보들의 선택적 전송을 위해 하이 레벨 신택스 구조로 비트스트림을 전송 및 수신할 수 있다.
실시예들에 따른 송신 장치는, 도 21과 같은 비트스트림의 구조에 따라 포인트 클라우드 데이터를 전송함으로써, 중요도에 따라서 다른 인코딩 동작을 적용할 수 있게 하고, 품질(quality)이 좋은 인코딩 방법을 중요한 영역에 사용할 수 있는 방안을 제공할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 데이터의 특성에 따른 효율적인 인코딩 및 전송을 지원하고 사용자의 요구사항에 따른 어트리뷰트 값을 제공할 수 있다.
실시예들에 따른 수신 장치는, 도 34와 같은 비트스트림의 구조에 따라 포인트 클라우드 데이터를 수신함으로써, 수신 장치의 처리능력(capacity)에 따라서 포인트 클라우드 데이터 전체에 복잡한 디코딩(필터링) 방법을 사용하는 대신 영역별로 (타일 또는 슬라이스로 나누어진 영역) 서로 다른 필터링(디코딩 방법)을 적용할 수 있게 된다. 따라서, 사용자에게 중요한 영역에 더 좋은 화질과 시스템 상으로 적절한 레이턴시(latency)을 보장할 수 있다.
실시예들에 따른 지오메트리 비트스트림, 어트리뷰트 비트스트림, 및/또는 시그널링 비트스트림(또는 시그널링 정보)이 하나의 비트스트림(또는 G-PCC 비트스트림)으로 구성되는 경우, 비트스트림은 하나 또는 그 이상의 서브 비트스트림들을 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 비트스트림은 시퀀스 레벨의 시그널링을 위한 SPS (Sequence Parameter Set), 지오메트리 정보 코딩의 시그널링을 위한 GPS(Geometry Parameter Set), 어트리뷰트 정보 코딩의 시그널링을 위한 하나 이상의 APS(Attribute Parameter Set, APS0, APS1), 타일 레벨의 시그널링을 위한 타일 인벤토리(또는 TPS라 함), 하나 이상의 슬라이스들(slice 0 ~ slice n)를 포함할 수 있다. 즉, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터의 비트스트림은 하나 이상의 타일들을 포함할 수 있으며, 각 타일은 하나 이상의 슬라이스들(slice 0 ~ slice n)를 포함하는 슬라이스들의 그룹일 수 있다. 실시예들에 따른 타일 인벤토리(즉, TPS)는 하나 이상의 타일들에 대하여 각 타일에 관한 정보(예를 들면 tile bounding box의 좌표값 정보 및 높이/크기 정보 등)를 포함할 수 있다. 각 슬라이스는 하나의 지오메트리 비트스트림(Geom0) 및/또는 하나 이상의 어트리뷰트 비트스트림들(Attr0, Attr1)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 슬라이스 0(slice 0)는 하나의 지오메트리 비트스트림(Geom00) 및 하나 이상의 어트리뷰트 비트스트림들(Attr00, Attr10)을 포함할 수 있다.
각 슬라이스 내 지오메트리 비트스트림은 지오메트리 슬라이스 헤더(geom_slice_header)와 지오메트리 슬라이스 데이터(geom_slice_data)로 구성될 수 있다. 실시예들에 따르면, 각 슬라이스 내 지오메트리 비트스트림은 지오메트리 데이터 유닛, 지오메트리 슬라이스 헤더는 지오메트리 데이터 유닛 헤더, 지오메트리 슬라이스 데이터는 지오메트리 데이터 유닛 데이터라 칭하기도 한다.
각 슬라이스 내 각 어트리뷰트 비트스트림은 어트리뷰트 슬라이스 헤더(attr_slice_header)와 어트리뷰트 슬라이스 데이터(attr_slice_data)로 구성될 수 있다. 실시예들에 따르면, 각 슬라이스 내 어트리뷰트 비트스트림은 어트리뷰트 데이터 유닛, 어트리뷰트 슬라이스 헤더는 어트리뷰트 데이터 유닛 헤더, 어트리뷰트 슬라이스 데이터는 어트리뷰트 데이터 유닛 데이터라 칭하기도 한다.
실시예들에 따르면, 포인트 클라우드 데이터의 인코딩 및/또는 디코딩에 필요한 파라미터들은 포인트 클라우드 데이터의 파라미터 세트들((예를 들어, SPS, GPS, APS, 및 TPS (또는 타일 인벤토리라 함) 등) 및/또는 해당 슬라이스의 헤더 등에 새로 정의될 수 있다. 예를 들어, 지오메트리 정보의 인코딩 및/또는 디코딩을 수행할 때에는 지오메트리 파라미터 세트(GPS)에, 타일 기반의 인코딩 및/또는 디코딩을 수행할 때에는 타일 및/또는 슬라이스 헤더에 추가할 수 있다.
실시예들에 따르면, 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보는 시퀀스 파라미터 세트, 지오메트리 파라미터 세트, 어트리뷰트 파라미터 세트, 타일 파라미터 세트, SEI 메시지 중 적어도 하나에 시그널링될 수 있다. 또한, 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보는 지오메트리 슬라이스 헤더(또는 지오메트리 데이터 유닛 헤더라 함) 또는 어트리뷰트 슬라이스 헤더(또는 어트리뷰트 데이터 유닛 헤더라 함) 중 적어도 하나에 시그널링될 수 있다.
실시예들에 따르면, 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보는 어플리케이션, 시스템에 따라 상응되는 위치 또는 별도의 위치에 정의하여 적용 범위, 적용 방법 등을 다르게 사용할 수 있다. 이후 설명되는 본 명세서의 신택스들에서 사용되는 용어인 필드는 파라미터 또는 신택스 엘리먼트와 동일한 의미를 가질 수 있다.
즉 시그널(즉, 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보)이 전달되는 위치에 따라 서로 다른 의미를 가질 수 있는데 만약 SPS에 정의되는 경우 시퀀스 전체에 동일하게 적용될 수 있으며, GPS에 정의되는 경우 위치 복원에 사용됨을 나타낼 수 있으며, APS에 정의되는 경우 어트리뷰트 복원에 적용됨을 나타낼 수 있으며, TPS에 정의되는 경우 타일 내의 포인트에 대해서만 해당 시그널링 적용됨을 나타낼 수 있으며, 슬라이스 단위에 전달되는 경우 해당 슬라이스에 대해서만 시그널이 적용됨을 나타낼 수 있다. 또한 다음에서 정의된 필드들(또는 신텍스 엘레먼트들이라 칭함)이 현재 포인트 클라우드 데이터 스트림 뿐 아니라 복수의 포인트 클라우드 데이터 스트림에 적용될 수 있는 경우에는 상위 개념의 파라미터 세트 등을 통해 전달할 수 있다.
실시예들에 따르면, 파라미터(메타데이터, 시그널링 정보 등 다양하게 호칭 가능함)는 송신 장치의 메타데이터 처리부(또는 메타데이터 제너레이터)나 시그널링 처리부, 프로세서에서 생성될 수 있고, 수신 장치에 전달되어 디코딩/재구성 과정에 이용될 수 있다. 예를 들어, 송신 장치에서 생성되어 전송되는 파라미터는 수신 장치의 메타데이터 파서에서 획득될 수 있다.
본 실시예에서는 코딩 기법과 독립적으로 해당 정보를 정의하는 것을 기술하였지만, 다른 실시예들로서, 코딩 방법과 연계하여 정의할 수 있으며, 지역적으로 서로 다른 스케일러빌리티(scalability)를 지원하기 위해 타일 파라미터 세트에 정의할 수 있다. 또는 NAL (Network abstract layer) 단위를 정의하고 layer_id와 같이 레이어를 선택할 수 있는 관련 정보(예, 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보)를 전달함으로써 시스템 레벨에서도 비트스트림을 선택할 수도 있다.
도 37은 실시예들에 따른 시퀀스 파라미터 세트(seq_parameter_set())(SPS) 및 지오메트리 파라미터 세트를 나타낸다.
도21 비트스트림에 포함되고, 실시예들에 따른 인코더에 의해 생성되고, 디코더에 의해 디코딩될 수 있다.
실시예들에 따른 SPS는 main_profile_compatibility_flag 필드, unique_point_positions_constraint_flag 필드, level_idc 필드, sps_seq_parameter_set_id 필드, sps_bounding_box_present_flag 필드, sps_source_scale_factor_numerator_minus1 필드, sps_source_scale_factor_denominator_minus1 필드, sps_num_attribute_sets 필드, log2_max_frame_idx 필드, axis_coding_order 필드, sps_bypass_stream_enabled_flag 필드, 및 sps_extension_flag 필드를 포함할 수 있다.
main_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.
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.
level_idc 필드는 그 비트스트림이 따르는 레벨을 나타낸다.
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).
sps_bounding_box_present_flag 필드는 바운딩 박스가 SPS에 존재하는지 여부를 지시한다. 예를 들어, sps_bounding_box_present_flag 필드의 값이 1이면, 바운딩 박스가 SPS에 존재하고, 0이면 바운딩 박스의 사이즈가 정의되지 않음(undefined)을 나타낸다.
실시예들에 따르면, SPS는 sps_bounding_box_present_flag 필드의 값이 1이면, sps_bounding_box_offset_x 필드, sps_bounding_box_offset_y 필드, sps_bounding_box_offset_z 필드, sps_bounding_box_offset_log2_scale 필드, sps_bounding_box_size_width 필드, sps_bounding_box_size_height 필드, 및 sps_bounding_box_size_depth 필드를 더 포함할 수 있다.
sps_bounding_box_offset_x 필드는 직교 좌표계(Cartesian coordinates)에서 소스 바운딩 박스의 x 오프셋을 나타낸다. 소스 바운딩 박스의 x 오프셋이 존재하지 않으면, sps_bounding_box_offset_x 필드의 값은 0이다.
sps_bounding_box_offset_y 필드는 직교 좌표계에서 소스 바운딩 박스의 y 오프셋을 나타낸다. 소스 바운딩 박스의 y 오프셋이 존재하지 않으면, sps_bounding_box_offset_y 필드의 값은 0이다.
sps_bounding_box_offset_z 필드는 직교 좌표계에서 소스 바운딩 박스의 z 오프셋을 나타낸다. 소스 바운딩 박스의 z 오프셋이 존재하지 않으면, sps_bounding_box_offset_z 필드의 값은 0이다.
sps_bounding_box_offset_log2_scale 필드는 양자화된 x, y, z 소스 바운딩 박스 옵셋들을 스케일하기 위한 스케일 펙터를 나타낸다.
sps_bounding_box_size_width 필드는 직교 좌표계에서 소스 바운딩 박스의 폭을 나타낸다. 소스 바운딩 박스의 폭이 존재하지 않으면, sps_bounding_box_size_width 필드의 값은 1일 수 있다.
sps_bounding_box_size_height 필드는 직교 좌표계에서 소스 바운딩 박스의 높이를 나타낸다. 소스 바운딩 박스의 높이가 존재하지 않으면, sps_bounding_box_size_height 필드의 값은 1일 수 있다.
sps_bounding_box_size_depth 필드는 직교 좌표계에서 소스 바운딩 박스의 깊이를 나타낸다. 소스 바운딩 박스의 깊이가 존재하지 않으면, sps_bounding_box_size_depth 필드의 값은 1일 수 있다.
sps_source_scale_factor_numerator_minus1 plus 1은 소스 포인트 클라우드의 스케일 팩터 분자 (numerator)를 나타낸다.
sps_source_scale_factor_denominator_minus1 plus 1은 소스 포인트 클라우드의 스케일 팩터 분모 (denominator)를 나타낸다.
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.
attribute_instance_id[i] 필드는 i번째 어트리뷰트의 인스턴스 식별자를 나타낸다.
실시예들에 따르면, 반복문은 attribute_dimension_minus1[i] 필드의 값이 1보다 크면, attribute_secondary_bitdepth_minus1[i] 필드, attribute_cicp_colour_primaries[i] 필드, attribute_cicp_transfer_characteristics[i] 필드, attribute_cicp_matrix_coeffs[i] 필드, 및 attribute_cicp_video_full_range_flag[i] 필드를 더 포함할 수 있다.
attribute_secondary_bitdepth_minus1[i] plus 1은 i번째 어트리뷰트 신호(들)의 제2 컴포넌트를 위한 비트깊이(bitdepth)를 나타낸다.
attribute_cicp_colour_primaries[i] 필드는 i번째 어트리뷰트의 컬러 어트리뷰트 소스 프라이머리들의 색도(chromaticity coordinates)를 나타낸다.
attribute_cicp_transfer_characteristics[i] 필드는 i번째 어트리뷰트의 0에서 1사이의 노미널 real-valued 범위를 갖는 소스 입력 리니어 옵티컬 강도(input linear optical intensity)로서 참조 광-전자 전달 특성 함수(reference opto-electronic transfer characteristic function)를 지시하거나 또는 출력 리니어 옵티컬 강도(output linear optical intensity)의 함수로서 참조 전자-광 전달 특성 함수(reference opto-electronic transfer characteristic function)의 역(inverse)을 나타낸다(attribute_cicp_transfer_characteristics[i] either indicates the reference opto-electronic transfer characteristic function of the colour attribute as a function of a source input linear optical intensity with a nominal real-valued range of 0 to 1 or indicates the inverse of the reference electro-optical transfer characteristic function as a function of an output linear optical intensity).
attribute_cicp_matrix_coeffs[i] 필드는 i번째 어트리뷰트의 녹색, 청색 및 적색 (또는 Y, Z, X의 삼원색)으로부터 루마(luma)와 채도(chroma) 신호들을 도출하는데(deriving) 사용된 매트릭스 계수를 설명한다(describes the matrix coefficients used in deriving luma and chroma signals from the green, blue, and red, or Y, Z, and X primaries.)
attribute_cicp_video_full_range_flag[i] 필드는 i번째 어트리뷰트의 E'Y, E'PB 및 E'PR 또는 E'R, E'G 및 E'B 실제-값 컴포넌트 신호들로부터 도출되는 블랙 레벨과 루마 및 채도 신호의 범위를 나타낸다. (specifies indicates the black level and range of the luma and chroma signals as derived from E′Y, E′PB, and E′PR or E′R, E′G, and E′B real-valued component signals.)
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.
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.
attribute_label_four_bytes[i] 필드는 4바이트 코드로 known 어트리뷰트 타입을 지시한다.
실시예들에 따르면, attribute_label_four_bytes[i] 필드의 값이 0이면 i번째 어트리뷰트는 컬러임을, 1이면 i번째 어트리뷰트는 반사율(reflectance)임을, 2이면 i번째 어트리뷰트는 프레임 인덱스(frame index)임을, 4이면 i번째 어트리뷰트는 투명도(transparency)임을, 5이면 i번째 어트리뷰트는 normals임을 지시할 수 있다.
log2_max_frame_idx 필드는 frame_idx 신택스 변수(variable)를 시그널하기 위해 사용된 비트들의 개수를 나타낸다.
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.
sps_bypass_stream_enabled_flag 필드의 값이 1이면, 바이패스 코딩 모드가 비트스트림을 읽어내는데 사용됨을 지시할 수 있다. 다른 예로, sps_bypass_stream_enabled_flag 필드의 값이 0이면, 바이패스 코딩 모드가 비트스트림을 읽어내는데 사용되지 않음을 지시할 수 있다.
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.
도 37은 실시예들에 따른 시퀀스 파라미터 세트(sequency_parameter_set())(SPS)의 신택스 구조의 다른 실시예를 보인 도면이다.
도 37의 SPS는 scalable_transmission_enable_flag 필드를 더 포함할 수 있다. scalable_transmission_enable_flag 필드는 비트스트림 구성이 스케일러블 전송에 적합하도록 구성되어 있는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, scalable_transmission_enable_flag 필드의 값이 1이면, 비트스트림 구성이 스케일러블 전송(scalable transmission)에 적합하도록 구성되어 있음을 나타낸다. 즉, 지오메트리 트리 구조 및/또는 어트리뷰트 트리 구조가 복수의 슬라이스들로 이루어 짐으로써 비트스트림 단계에서 정보를 선별할 수 있으며, 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보(예, 스케일러블 레이어 구성 정보 등)이 GPS, APS, TPS, 슬라이스 헤더, SEI 메시지 등을 통해 전달됨으로써 송신 장치 또는 수신 장치에서 슬라이스 선별이 가능하며, 지오메트리 및/또는 어트리뷰트가 파셜 디코딩(partial decoding)이 가능하도록 압축되어있음을 나타낼 수 있다. 즉, scalable_transmission_enable_flag 필드의 값이 1이면, 수신 장치 또는 수신 장치의 트랜스코더에서는 지오메트리 및/또는 어트리뷰트 스케일러블 전송이 가능함을 파악하는데 사용할 수 있다.
실시예들에 따르면, 도37의 scalable_transmission_enable_flag 필드는 도 37의 SPS의 임의의 위치에 포함될 수 있다.
도 37은 본 명세서에 따른 지오메트리 파라미터 세트(geometry_parameter_set())(GPS)의 신택스 구조의 일 실시예를 보인 도면이다. 실시예들에 따른 GPS는 하나 또는 그 이상의 슬라이스들에 포함된 포인트 클라우드 데이터의 지오메트리 정보를 인코딩하는 방법에 관한 정보를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 GPS는 gps_geom_parameter_set_id 필드, gps_seq_parameter_set_id 필드, gps_box_present_flag 필드, unique_geometry_points_flag 필드, geometry_planar_mode_flag 필드, geometry_angular_mode_flag 필드, neighbour_context_restriction_flag 필드, inferred_direct_coding_mode_enabled_flag 필드, bitwise_occupancy_coding_flag 필드, adjacent_child_contextualization_enabled_flag 필드, log2_neighbour_avail_boundary 필드, log2_intra_pred_max_node_size 필드, log2_trisoup_node_size 필드, geom_scaling_enabled_flag 필드, gps_implicit_geom_partition_flag 필드, 및 gps_extension_flag 필드를 포함할 수 있다.
gps_geom_parameter_set_id 필드는 다른 신택스 엘레먼트들에 의해 참조되는 GPS의 식별자를 제공한다.
gps_seq_parameter_set_id 필드는 해당 액티브 SPS에 대한 seq_parameter_set_id 필드의 값을 나타낸다(gps_seq_parameter_set_id specifies the value of sps_seq_parameter_set_id for the active SPS).
gps_box_present_flag 필드는 추가 바운딩 박스 정보가 현재 GPS를 참조하는 지오메트리 슬라이스 헤더에서 제공되는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, gps_box_present_flag 필드의 값이 1이면, 추가 바운딩 박스 정보가 현재 GPS를 참조하는 지오메트리 슬라이스 헤더 내에 제공됨을 지시할 수 있다. 따라서 gps_box_present_flag 필드의 값이 1이면 GPS는 gps_gsh_box_log2_scale_present_flag 필드를 더 포함할 수 있다.
gps_gsh_box_log2_scale_present_flag 필드는 gps_gsh_box_log2_scale 필드가 현재 GPS를 참조하는 각 지오메트리 슬라이스 헤더에 시그널링되는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, gps_gsh_box_log2_scale_present_flag 필드의 값이 1이면, gps_gsh_box_log2_scale 필드가 현재 GPS를 참조하는 각 지오메트리 슬라이스 헤더에 시그널링됨을 지시할 수 있다. 다른 예로, gps_gsh_box_log2_scale_present_flag 필드의 값이 0이면, gps_gsh_box_log2_scale 필드가 현재 GPS를 참조하는 각 지오메트리 슬라이스 헤더에 시그널링되지 않으며, 모든 슬라이스들을 위한 공통 스케일(common scale)이 현재 GPS의 gps_gsh_box_log2_scale 필드에 시그널링됨을 지시할 수 있다.
gps_gsh_box_log2_scale_present_flag 필드의 값이 0이면, GPS는 gps_gsh_box_log2_scale 필드를 더 포함할 수 있다.
gps_gsh_box_log2_scale 필드는 현재 GPS를 참조하는 모든 슬라이스들에 대한 바운딩 박스 오리진의 공통 스케일 팩터(common scale factor)를 나타낸다.
unique_geometry_points_flag 필드는 현재 GPS를 참조하는 모든 슬라이들에서, 모든 출력 포인트들이 하나의 슬라이스 내에서 고유의 포지션들(unique positions)을 가지는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, unique_geometry_points_flag 필드의 값이 1이면, 현재 GPS를 참조하는 모든 슬라이들에서, 모든 출력 포인트들이 하나의 슬라이스 내에서 고유의 포지션들을 가진다고 지시한다. unique_geometry_points_flag 필드의 값이 0이면, 현재 GPS를 참조하는 모든 슬라이들에서, 2개 이상의 출력 포인트들이 하나의 슬라이스 내에서 같은 포지션들을 가질 수 있음을 지시한다(equal to 1 indicates that in all slices that refer to the current GPS, all output points have unique positions within a slice. unique_geometry_points_flag field equal to 0 indicates that in all slices that refer to the current GPS, the two or more of the output points may have same positions within a slice.)
geometry_planar_mode_flag 필드는 planar coding mode가 activate인지 여부를 지시한다. 예를 들어, geometry_planar_mode_flag 필드의 값이 1이면, planar coding mode가 active하고, 0이면 planar coding mode가 액티브하지 않음을 지시할 수 있다.
geometry_planar_mode_flag 필드의 값이 1이면 즉, 참이면, GPS는 geom_planar_mode_th_idcm 필드, geom_planar_mode_th[1] 필드, geom_planar_mode_th[2] 필드를 더 포함할 수 있다.
geom_planar_mode_th_idcm 필드는 다이렉트 코딩 모드를 위한 액티베이션(activation)의 임계값을 나타낼 수 있다.
geom_planar_mode_th[i] 필드는, 0-2의 범위 중 i에 대해, 효율적인 planar coding mode를 위해 i번째 most probable direction과 함께 planar coding mode를 위한 activation의 임계값을 명시한다(for i in the rang 0…2, specifies the value of the threshold of activation for planar coding mode along the i-th most probable direction for the planar coding mode to be efficient).
geometry_angular_mode_flag 필드는 앵귤러(angular) 코딩 모드가 액티브인지 여부를 지시한다. 예를 들어, geometry_angular_mode_flag 필드의 값이 1이면, angular coding mode가 active하고, 0이면 angular coding mode가 액티브하지 않음을 지시할 수 있다.
geometry_angular_mode_flag 필드의 값이 1이면 즉, 참이면, GPS는 lidar_head_position[0] 필드, lidar_head_position[1] 필드, lidar_head_position[2] 필드, number_lasers 필드, planar_buffer_disabled 필드, implicit_qtbt_angular_max_node_min_dim_log2_to_split_z 필드, 및 implicit_qtbt_angular_max_diff_to_split_z 필드를 더 포함할 수 있다.
lidar_head_position[0] 필드, lidar_head_position[1] 필드, 및 lidar_head_position[2] 필드는 내부 축들을 갖는 좌표 시스템(coordinate system with the internal axes)에서 lidar 헤드의 (X, Y, Z) 좌표를 나타낼 수 있다.
number_lasers 필드는 angular coding mode를 위해 사용된 레이저들(lasers)의 개수를 지시한다.
실시예들에 따른 GPS는 number_lasers 필드의 값만큼 반복되는 반복문을 포함한다. 이때 i는 0으로 초기화되고, 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, i값이 number_lasers 필드의 값이 될때까지 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다. 이 반복문은 laser_angle[i] 필드와 laser_correction[i] 필드를 포함할 수 있다.
laser_angle[i] 필드는 0번째와 1번째 내부 축들(internal axes)에 의해 정의된 수평면과 관련된 i번째 레이저의 앙각(elevation angle)의 탄젠트를 나타낸다.
laser_correction[i] 필드는 lidar_head_position[2] 필드와 관련된 i번째 레이저 포지션의 정정을, 2번째 내부 축(internal axis)에 따라, 지시한다.
planar_buffer_disabled 필드의 값이 1이면, 버퍼를 이용하여 closest nodes를 트랙킹하는 것이 planar mode에서 planar mode flag와 평면 포지션(plane position)을 코딩하는 과정에서 사용되지 않음을 지시한다. planar_buffer_disabled 필드의 값이 0이면, 버퍼를 이용하여 closest nodes를 트랙킹하는 것이 사용됨을 지시한다.
implicit_qtbt_angular_max_node_min_dim_log2_to_split_z 필드는 노드들의 수평 스플릿(horizontal split)이 수직 스플릿(vertical split)보다 더 선호되는 노드 사이즈의 log2 값을 지시한다.
implicit_qtbt_angular_max_diff_to_split_z 필드는 노드에 허용된 수평 노드 사이즈 비율에 대한 최대 수직의 log2 값을 나타낸다.
neighbour_context_restriction_flag 필드의 값이 0이면, 현재 노드의 지오메트리 노드 오큐판시가 현재 노드의 부모 노드 내부에 위치된 이웃 노드들로부터 결정된 콘텍스들로 코딩됨을 나타낸다. neighbour_context_restriction_flag 필드의 값이 1이면, 현재 노드의 지오메트리 노드 오큐판시가 현재 노드의 부모 노드 밖 또는 내부에 위치된 이웃 노드들로부터 결정된 콘텐스들로 코딩됨을 나타낸다(neighbour_context_restriction_flag equal to 0 indicates that geometry node occupancy of the current node is coded with the contexts determined from neighbouring nodes which is located inside the parent node of the current node. neighbour_context_restriction_flag equal to 1 indicates that geometry node occupancy of the current node is coded with the contexts determined from neighbouring nodes which is located inside or outside the parent node of the current node).
inferred_direct_coding_mode_enabled_flag필드는 direct_mode_flag 필드가 해당 지오메트리 노드 신택스에 존재하는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, inferred_direct_coding_mode_enabled_flag필드의 값이 1이면, direct_mode_flag 필드가 해당 지오메트리 노드 신택스에 존재함을 지시한다. 예를 들어, inferred_direct_coding_mode_enabled_flag필드의 값이 0이면, direct_mode_flag 필드가 해당 지오메트리 노드 신택스에 존재하지 않음을 지시한다.
bitwise_occupancy_coding_flag 필드는 지오메트리 노드 오큐판시가 그 신택스 엘리먼트 오큐판시 맵의 비트와이즈 맥락화(bitwise contextualization)를 사용하여 인코딩되는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, bitwise_occupancy_coding_flag 필드의 값이 1이면, 지오메트리 노드 오큐판시가 그 신택스 엘리먼트 occupancy_map의 비트와이즈 맥락화(bitwise contextualization)를 사용하여 인코딩됨을 지시한다. 예를 들어, bitwise_occupancy_coding_flag 필드의 값이 0이면, 지오메트리 노드 오큐판시가 그 디렉토리 인코드된 신택스 엘리먼트 occupancy_byte를 사용하여 인코딩됨을 지시한다.
adjacent_child_contextualization_enabled_flag 필드는 이웃 옥트리 노드들(neighbouring octree nodes)의 인접한 자식들(adjacent children)이 비트와이즈 오큐판시 맥락화(bitwise occupancy contextualization)를 위해 사용되는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, adjacent_child_contextualization_enabled_flag 필드의 값이 1이면, 이웃 옥트리 노드들(neighbouring octree nodes)의 인접한 자식들(adjacent children)이 비트와이즈 오큐판시 맥락화(bitwise occupancy contextualization)를 위해 사용됨을 지시한다. 예를 들어, adjacent_child_contextualization_enabled_flag 필드의 값이 0이면, 이웃 옥트리 노드들(neighbouring octree nodes)의 자식들(children)이 비트와이즈 오큐판시 맥락화(bitwise occupancy contextualization)를 위해 사용되지 않음을 지시한다.
log2_neighbour_avail_boundary 필드는 디코딩 프로세스에서 이용되는 변수(variable) NeighbAvailBoundary의 값을 나타낸다. 예를 들어, neighbour_context_restriction_flag 필드의 값이 1이면, NeighbAvailabilityMask는 1로 설정될 수 있다. 예를 들어, neighbour_context_restriction_flag 필드의 값이 0이면, NeighbAvailabilityMask는 1 << log2_neighbour_avail_boundary로 설정될 수 있다.
log2_intra_pred_max_node_size 필드는 오큐판시 인트라 예측 자격이 있는 옥트리 노드 사이즈를 나타낸다.
log2_trisoup_node_size 필드는 트라이앵글 노드들의 사이즈로서 변수(variable) TrisoupNodeSize을 나타낸다(log2_trisoup_node_size specifies the variable TrisoupNodeSize as the size of the triangle nodes).
geom_scaling_enabled_flag 필드는 지오메트리 포지션들을 위한 스케일링 과정이 지오메트리 슬라이스 디코딩 과정 동안 적용되는지를 지시한다. 예를 들어, geom_scaling_enabled_flag 필드의 값이 1이면, 지오메트리 포지션들을 위한 스케일링 과정이 지오메트리 슬라이스 디코딩 과정 동안 적용됨을 지시한다. geom_scaling_enabled_flag 필드의 값이 0이면, 지오메트리 포지션들은 스케일링을 요구하지 않음을 지시한다.
geom_base_qp 필드는 지오메트리 포지션 양자화 파라미터(geometry position quantization parameter)의 베이스 값(base value)을 지시한다.
gps_implicit_geom_partition_flag 필드는 implicit 지오메트리 파티션이 그 시퀀스 또는 슬라이스에 대해 인에이블인지 여부를 지시한다. 예를 들어, gps_implicit_geom_partition_flag 필드의 값이 1이면, implicit 지오메트리 파티션이 그 시퀀스 또는 슬라이스에 대해 인에이블임을 지시하고, 0이면 디제이블임을 지시한다(equal to 1 specifies that the implicit geometry partition is enabled for the sequence or slice. gps_implicit_geom_partition_flag equal to 0 specifies that the implicit geometry partition is disabled for the sequence or slice). 만일 gps_implicit_geom_partition_flag 필드의 값이 1이면, 다음 두 필드들 즉, gps_max_num_implicit_qtbt_before_ot 필드와 gps_min_size_implicit_qtbt 필드가 시그널링된다.
gps_max_num_implicit_qtbt_before_ot 필드는 OT 파티션들 전 implicit QT와 BT 파티션들의 최대 개수를 나타낸다(specifies the maximal number of implicit QT and BT partitions before OT partitions). 그리고 나서, 변수 K는 gps_max_num_implicit_qtbt_before_ot 필드에 의해 아래와 같이 초기화된다.
K = gps_max_num_implicit_qtbt_before_ot.
gps_min_size_implicit_qtbt 필드는 implicit QT and BT partitions의 최소 사이즈를 나타낸다(specifies the minimal size of implicit QT and BT partitions). 그리고나서, 변수 M은 gps_min_size_implicit_qtbt 필드에 의해 아래와 같이 초기화된다.
M = gps_min_size_implicit_qtbt
gps_extension_flag 필드는 gps_extension_data 신택스 구조가 해당 GPS 신택스 구조에 존재하는지 여부를 나타낸다. 예를 들어, gps_extension_flag 필드의 값이 1이면, gps_extension_data 신택스 구조가 해당 GPS 신택스에 존재함을 지시한다. 예를 들어, gps_extension_flag 필드의 값이 0이면, gps_extension_data 신텍스 구조가 해당 GPS 신택스에 존재하지 않음을 지시한다.
실시예들에 따른 GPS는 gps_extension_flag 필드의 값이 1이면gps_extension_data_flag 필드를 더 포함할 수 있다.
gps_extension_data_flag 필드는 어느 값이나 가질 수 있다. 그것의 존재와 값은 디코더 규격(decoder conformance to profiles)에 영향을 주지 않는다.
실시예들에 따르면, GPS는 geom_tree_type 필드를 더 포함할 수 있다. 예를 들어, geom_tree_type 필드의 값이 0이면, 위치 정보(또는 지오메트리)가 옥트리를 사용하여 코딩되었음을 나타내고, 1이면 위치 정보(또는 지오메트리)가 예측 트리(predictive tree)를 사용하여 코딩되었음을 나타낸다.
실시예들에 따르면, SPS에 포함된 scalable_transmission_enable_flag 필드의 값이 1이면, GPS는 geom_scalable_transmission_enable_flag 필드를 포함할 수 있다.
일 실시예로, geom_scalable_transmission_enable_flag 필드의 값이 1이면, 지오메트리가 스케일러블 전송이 가능하도록 압축되었음을 나타낸다.
예를 들어, 지오메트리가 옥트리 기반의 레이어로 구성되어있거나, 스케일러블 전송을 고려하여 슬라이스 파티셔닝(slice partitioning, 도24 등 참조) 이 이루어져있음을 나타낼 수 있다.
예를 들어 geom_scalable_transmission_enable_flag 필드의 값이 1이면 옥트리 기반 지오메트리 코딩이 사용되고, QTBT가 디스에이블(disable) 되거나 혹은 BT(Binary-tree)- QT(Quad-tree)-OT(Octree)의 순으로 코딩 되어 옥트리와 같은 모양이으로 코딩되었음을 나타낼 수 있다.
geom_scalable_transmission_enable_flag 필드의 값이 1이면 GPS는 num_scalable_layer 필드를 더 포함할 수 있다.
num_scalable_layers 필드는 scalable transmission 을 지원하는 레이어들의 개수를 나타낼 수 있다. 실시예들에 따른 레이어는 LOD를 의미할 수도 있다.
실시예들에 따르면, GPS는 num_scalable_layers 필드의 값만큼 반복되는 반복문을 포함한다. 이때 i는 0으로 초기화되고, 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, i값이 num_scalable_layers 필드의 값이 될때까지 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다. 이 반복문은 scalable_layer_id[i] 필드와 num_slices_in_scalable_layer[i] 필드를 포함할 수 있다.
scalable_layer_id[i] 필드는 i번째 스케일러블 레이어의 식별자를 나타낼 수 있다. 즉, 스케일러블 전송을 구성하는 스케일러블 레이어에 대한 지시자(indicator)를 나타낸다. 실시예들에 따라 하나의 스케일러블 레이어가 복수의 슬라이스들로 구성되는 경우 scalable_layer_id 필드를 통해 공통 정보를 파라미터 세트를 통해 전달하고, 슬라이스에 따라 다른 개별 정보를 데이터 유닛 헤더(data unit header)를 통해 전달할 수 있다.
실시예들에 따르면, GPS는 geom_tree_type 필드의 값이 0이면, 즉 위치 정보(즉, 지오메트리)가 옥트리를 사용하여 코딩되었음을 나타내면, num_octree_layers_in_scalable_layer[i] 필드, tree_depth_start[i] 필드, tree_depth_end[i] 필드, node_size[i] 필드, num_nodes[i] 필드를 더 포함할 수 있다.
num_octree_layers_in_scalable_layer[i] 필드는스케일러블 전송을 구성하는 i번째 스케일러블 레이어에 포함되거나 대응되는 옥트리 레이어들의개수를 나타낼 수 있다. 옥트리기반으로 스케일러블 레이어가 구성되지 않는 경우 num_octree_layers_in_scalable_layer[i] 필드는 대응되는 레이어를지칭할 수 있다.
tree_depth_start[i] 필드는스케일러블 전송을 구성하는 i번째 스케일러블 레이어에 포함되거나 대응되는 옥트리 레이어들 중 시작하는 (상대적으로 root에 가장 가까운) 옥트리 깊이를 나타낼 수 있다.
tree_depth_end[i] 필드는 스케일러블 전송을 구성하는 i번째 스케일러블 레이어에 포함되거나 대응되는 옥트리 레이어들 중 마지막 (상대적으로 leaf에 가장 가까운) 옥트리 깊이를 나타낼 수 있다.
node_size[i] 필드는 스케일러블 전송을 통해 i번째 스케일러블 레이어를 복원하는 경우, 출력 포인트 클라우드 데이터의 노드 크기를 나타낼 수 있다. 예를 들어, node_size[i] 필드의 값이 1인 경우 leaf node를 나타낼 수 있다. 실시예들은 XYZ 노드 크기가 일정한 경우를 가정하였지만, XYZ 방향 혹은 (r(radius), phi, theta) 와 같은 변환 좌표계에서의 각 방향으로의 크기를 시그널링 함으로써 임의의 노드 크기를 나타낼 수 있다.
num_slices_in_scalable_layer[i] 필드는 i번째 스케일러블 레이어에 속한 슬라이스들의 개수를 나타낼 수 있다.
실시예들에 따르면, GPS는 num_slices_in_scalable_layer[i] 필드의 값만큼 반복되는 반복문을 포함할 수 있다. 이때 j는 0으로 초기화되고, 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, j값이 num_slices_in_scalable_layer[i] 필드의 값이 될때까지 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다. 이 반복문은 sub_group_id[i][j] 필드, num_nodes_in_subgroup[i][j] 필드, bitstream_type[i][j] 필드, 및 slice_id[i][j] 필드를 포함할 수 있다.
sub_group_id[i][j] 필드는 i번째 스케일러블 레이어에 속한 j번째 슬라이스에 포함된 서브 그룹의 식별자를 나타낸다. 즉, sub_group_id[i][j] 필드는 layer_group_id 필드에 의해 지시되는 레이어 그룹 내 서브 그룹의 지시자를 명시한다. subgroup_id 필드의 범위는 0 부터 num_subgroups_minus1[layer_group_id] 필드 내에 있으며, 이때 subgroup_id 필드는 동일 layer_group_id 필드 내 슬라이스들의 순서를 나타낸다.
num_nodes_in_subgroup[i][j] 필드는 i번째 스케일러블 레이어에 속한 j번째 슬라이스와 관련된 노드들의 개수를 나타낸다. 즉, num_nodes_in_subgroup[i][j] 필드는 지오메트르 데이터 유닛에 포함되는 노드들의 개수를 지시한다. 실시예들에 따르면, 지오메트리 데이터 유닛 내 모든 노드들의 개수의 합(sum of all num_nodes in a geometry data unit)은 지오메트리 데이터 유닛 내 노드들의 전체 개수를 명시한다(Sum of all num_nodes in a geometry data unit specifies the total number of nodes in the geometry data unit).
bitstream_type[i][j] 필드는 i번째 스케일러블 레이어에 속한 j번째 슬라이스에 포함된 비트스트림의 타입을 나타낸다. 실시예들에 따르면, bitstream_type 필드는 슬라이스에 포함된 비트스트림의 종류를 나타낼 수 있다. bitstream_type 필드의 값이 0인 경우, arithmetic entropy coding (AEC) 에 의한 비트스트림임을 지시하고, 1인 경우 direct coding (DC)에 의한 비트스트림임을 지시하며, 2인 경우 AEC 비트스트림 및 DC 비트스트림이 해당 슬라이스에 동시에 존재하는 경우를 나타낼 수 있다.
slice_id[i][j] 필드는 i번째 스케일러블 레이어에 속한 j번째 슬라이스를 식별하기 위한 식별자를 나타낸다. 즉, slice_id[i][j] 필드는 슬라이스 또는 데이터 유닛을 구분하기 위한 지시자(indicator)를 나타내며, 슬라이스 레이어에 속한 데이터 유닛(또는 슬라이스라 함)에 대한 지시자(indicator)를 전달할 수 있다.
실시예들에 따르면, 도 38의 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보는 도 37의 GPS의 임의의 위치에 포함될 수 있다.
도 38은 실시예들에 따른 지오메트리 데이터 유닛 헤더(또는 지오메트리 슬라이스 헤더라 함)의 신택스 구조를 나타낸다.
실시예들에 따른 지오메트리 데이터 유닛 헤더는 slice_id 필드와 bitstream_type 필드를 포함할 수 있다.
slice_id 필드는 해당 데이터 유닛(즉, 슬라이스)를 식별하기 위한 식별자를 나타낸다. 즉, slice_id 필드는 슬라이스 또는 데이터 유닛을 구분하기 위한 지시자(indicator)를 나타내며, 슬라이스 레이어에 속한 데이터 유닛(또는 슬라이스라 함)에 대한 지시자(indicator)를 전달할 수 있다.
bitstream_type 필드는 해당 슬라이스에 포함된 비트스트림의 타입을 나타낸다. 실시예들에 따르면, bitstream_type 필드는 슬라이스에 포함된 비트스트림의 종류를 나타낼 수 있다. bitstream_type 필드의 값이 0인 경우, arithmetic entropy coding (AEC) 에 의한 비트스트림임을 지시하고, 1인 경우 direct coding (DC)에 의한 비트스트림임을 지시하며, 2인 경우 AEC 비트스트림 및 DC 비트스트림이 해당 슬라이스에 동시에 존재하는 경우를 나타낼 수 있다.
실시예들에 따르면, 지오메트리 데이터 유닛 헤더은 geom_scalable_transmission_enable_flag 필드의 값이 1이면 scalable_layer_id 필드, num_tree_depth_in_data_unit 필드, 및 bitstream_type 필드를 더 포함할 수 있다.
scalable_layer_id 필드는 해당 데이터 유닛(즉, 슬라이스)와 관련된 스케일러블 레이어의 식별자를 나타낼 수 있다. 즉, 스케일러블 전송을 구성하는 스케일러블 레이어에 대한 지시자(indicator)를 나타낸다. 실시예들에 따라 하나의 스케일러블 레이어가 복수의 슬라이스들로 구성되는 경우 scalable_layer_id 필드를 통해 공통 정보를 파라미터 세트를 통해 전달하고, 슬라이스에 따라 다른 개별 정보를 도 43의 데이터 유닛 헤더(data unit header)를 통해 전달할 수 있다.
만일 scalable_layer_id 필드에 대응되는 스케일러블 레이어에 복수개의 서브 그룹들이 존재하면, 지오메트리 데이터 유닛 헤더은 sub_group_id 필드를 더 포함할 수 있다.
sub_group_id 필드는 scalable_layer_id 필드에 의해 지시되는 스케일러블 레이어에 속한 서브 그룹의 식별자를 나타낸다. 즉, sub_group_id 필드는 layer_group_id 필드에 의해 지시되는 레이어 그룹 내 서브 그룹의 지시자를 명시한다. subgroup_id 필드의 범위는 0 부터 num_subgroups_minus1[layer_group_id] 필드 내에 있으며, 이때 subgroup_id 필드는 동일 layer_group_id 필드 내 슬라이스들의 순서를 나타낸다.
num_tree_depth_in_data_unit 필드는 해당 데이터 유닛(즉, 슬라이스)에 속한 노드가 포함되는 트리 깊이들의 개수를 나타낼 수 있다.
실시예들에 따르면, 지오메트리 데이터 유닛 헤더는 num_tree_depth_in_data_unit 필드의 값만큼 반복되는 반복문을 포함한다. 이때 i는 0으로 초기화되고, 반복문이 수행될 때마다 1씩 증가하며, i값이 num_tree_depth_in_data_unit 필드의 값이 될때까지 반복문이 반복되는 것을 일 실시예로 한다. 이 반복문은 tree_depth[i] 필드, num_nodes[i] 필드, 및 num_nodes_in_subgroup[i][sub_group_id] 필드를 포함할 수 있다.
tree_depth[i] 필드는 i번째 트리 깊이를 나타낼 수 있다. 즉, tree_depth 필드는 해당 tree depth를 나타낼 수 있다.
num_nodes[i] 필드는 i번째 트리 깊이에 포함되는 노드들의 개수를 나타낼 수 있다. 즉, num_nodes[i] 필드는 해당 데이터 유닛에 속한 노드들 중 i번째 트리 깊이(tree_depth 필드)에 속한 노드들의 개수를 나타낼 수 있다.
num_nodes_in_subgroup[i][sub_group_id] 필드는 해당 데이터 유닛(즉, 슬라이스)와 관련된 노드들의 개수를 나타낸다. 즉, num_nodes_in_subgroup[i] 필드는 sub_group_id 필드에 의해 지시되는 서브 그룹에 포함되는 노드들의 개수를 지시한다. 실시예들에 따르면, 지오메트리 데이터 유닛 내 모든 노드들의 개수의 합(sum of all num_nodes in a geometry data unit)은 지오메트리 데이터 유닛 내 노드들의 전체 개수를 명시한다(Sum of all num_nodes in a geometry data unit specifies the total number of nodes in the geometry data unit).
num_points: 속성 데이터 단위의 포인트 수를 지정한다. 속성 데이터 단위의 모든 num_points 합계는 속성 데이터 단위의 총 포인트 수를 지정한다.
실시예들에 따르면, 지오메트리 데이터 유닛 헤더는 bitstream_type 필드의 값이 2이면, 즉 AEC 비트스트림 및 DC 비트스트림이 해당 슬라이스에 동시에 존재하면 dc_bitstream_offset 필드, dc_bitstream_length 필드, 및 dc_backward_enabled_flag 필드를 더 포함할 수 있다.
실시예들에 따르면, dc_bitstream_offset 필드와 dc_bitstream_length 필드는 해당 슬라이스 내에서 DC 비트스트림의 시작/종료 위치와 DC 비트스트림의 전체의 길이를 나타낼 수 있다. 즉, bitstream_type 이 2인 경우 AEC비트스트림과 DC bitstream 이 하나의 슬라이스에 동시에 존재하게 되는데, 이때 DC 비트스트림의 시작/종료 위치와 DC 비트스트림 전체의 길이를 나타낼 수 있다.
dc_backward_enabled_flag 필드의 값이 1이면, AEC 비트스트림과 DC 비트스트림을 모두 포함하는 슬라이스에서 DC 비트스트림이 역순으로 포함되어 있음을 알려줄 수 있다. 이 경우 해당 슬라이스의 비트스트림 마지막이 DC 비트스트림의 처음이 될 수 있으며, dc_bitstream_offset 필드가 DC bitstream 의 종료 지점이 될 수 있다. dc_backward_enabled_flag 필드의 값이 0이면, AEC 비트스트림과 DC 비트스트림을 모두 포함하는 슬라이스에서 DC 비트스트림이 AEC비트스트림과 동일한 방향으로 포함됨을 지시한다. 이 경우 dc_bitstream_offset 필드로부터 DC bitstream 이 시작되고 전체 bitstream 의 마지막(즉, dc_bitstream_offset + dc_bitstream_length)에서 DC bitstream 이 종료됨을 알 수 있다.
실시예들에 따르면, 지오메트리 데이터 유닛 헤더는 ref_slice_id 필드를 더 포함할 수 있다.
ref_slice_id 필드는 현재 슬라이스의 decoding을 위해 선행되어야 하는 슬라이스를 지칭하는데 사용할 수 있다 (예시, 도 19-도 21 헤더 간 참조)
실시예들에 따르면, 도 38의 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보는 지오메트리 슬라이스 헤더(즉, 지오메트리 데이터 유닛 헤더)의 임의의 위치에 포함될 수 있다.
도39는 실시예들에 따른 지오메트리 코딩 레이어 구조를 나타낸다.
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, 47의 인코더, 도49 서브 비트스트림 분류기, 도55 -56인코더, 도57 도62의 송신 방법 등은 도16-19, 도26-28, 도34, 도35, 도36, 도39와 같이 포인트 클라우드를 레이어 구조로 부호화하여 레이어 기반 비트스트림을 생성할 수 있다.
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, 48의 디코더, 도49 서브 비트스트림 분류기, 도55 -56디코더, 도57-60 디코더/렌더러, 도63의 수신 방법 등은 도16-19, 도26-28, 도34, 도35, 도36, 도39와 같이 레이어 기반 포인트 클라우드 데이터 및 비트스트림을 수신하여 선택적으로 데이터를 디코딩할 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 확장 가능한 전송 또는 부분 디코딩을 지원할 수 있다.
도39(a)는 각 슬라이스가 레이어 그룹과 일치하는 8개의 레이어가 있는 기하학 코딩 레이어 구조를 나타낸다. 레이어 그룹 1(3900)은 코딩 레이어 0에서 4을 포함한다. 레이어 그룹 2(3901)는 코딩 레이어 5을 포함한다. 레이어 그룹3(3902)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.
도39(b)는 그룹 3개 중 2개의 슬라이스를 선택하는 경우 디코딩된 출력을 나타낸다. 디코더가 그룹1 및 그룹2를 선택하면, 트리의 레벨(뎁스) 0에서 5까지의 부분 레이어를 선택할 수 있다. 즉, 레이어 그룹 구조의 슬라이스를 사용하여 전체 비트스트림에 액세스하지 않고도 코딩 레이어의 부분 디코딩을 지원할 수 있다.
실시예들에 따른 파셜 디코딩 프로세스를 위해서, 인코더는 레이어 그룹 구조 기반하여 생성된 3개의 슬라이스들을 생성할 수 있다. 디코더는 3개의 슬라이스들 중에서 2개의 슬라이스들을 선택하여 부분적 디코딩을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 비트스트림(도21)은 레이어 기반 그룹/슬라이스들(3903)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 파셜 슬라이스들을 선택하고, 슬라이스에 포함된 헤더에 기초하여 슬라이스의 페이로드에 포함된 포인트 클라우드 데이터를 디코딩할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 계층 그룹 구조 외에도 공간 랜덤 액세스 사용 사례를 고려하여 계층 그룹을 여러 개의 하위 그룹(서브그룹들)으로 더 나눌 수 있다. 실시예들에 따른 하위 그룹은 서로 배타적이며 하위 그룹의 집합은 계층 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 하위 그룹 구조는 스파셜 억세스를 지원할 수 있다. 관심 영역(ROI)과 각 슬라이스의 경계 상자 정보를 효율적으로 비교하여 프레임 또는 타일 내 공간 랜덤 액세스를 지원할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 레이어 그룹1 내지3(3900, 3901, 3902)을 하나 또는 하나 이상의 서브그룹들로 분할할 수 있다.
도39는 지오메트리 코딩 레이어 구조를 예시로 보여주지만, 어트리뷰트 코딩 레이어 구조도 마찬가지로 생성될 수 있다.
도40은 실시예들에 따른 레이어 그룹 및 서브 그룹 구조를 나타낸다.
도39에 도시된 레이어 구조 기반 포인트 클라우드 데이터 및 비트스트림은 도40과 같이 바운딩 박스를 나타낼 수 있다.
하위 그룹(서브그룹) 구조 및 서브 그룹에 대응하는 바운딩 박스를 도시한다. 레이어 그룹 2와 3은 서브그룹2(group2-1, group2-2)개 및 4개(group3-1, group3-2, group3-3, group3-4)로 나누어져 서로 다른 슬라이스에 포함된다. 바운딩 박스 정보가 있는 레이어 그룹 및 서브 그룹의 조각이 주어지면 1) 각 조각(슬라이스)의 바운딩 박스를 ROI와 비교하고, 2) 서브 그룹 바운딩 박스가 ROI와 상관 관계가 있는 조각(슬라이스)을 선택하고, 공간 액세스를 수행할 수 있다. 그런 다음 3) 선택된 슬라이스를 디코딩한다. 영역 3-3에서 ROI를 고려할 때 레이어 그룹 1, 하위 그룹 2-2 및 3-3의 하위 그룹 바운딩 박스로 슬라이스 1, 3, 6이 선택되어 ROI 영역을 커버한다. 효과적인 공간 액세스를 위해 동일한 계층 그룹의 하위 그룹 간에 종속성이 없다고 가정한다. 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 등 지칭 가능)로 계층 트리(40000)로 표현할 수 있다. 각 레이어(뎁스/레벨)에 대응하는 포인트 클라우드 데이터를 도39와 마찬가지로 레이어 그룹(또는 그룹, 4001)으로 묶을 수 있다. 각 레이어 그룹은 추가로 분할(세그먼트)되어 서브 그룹(4002)으로 분할될 수 있다. 각 서브 그룹을 슬라이스로 구성하여 비트스트림을 생성할 수 있다. 실시예들에 따른 수신 장치는 비트스트림을 수신하고, 특정 슬라이스를 선택하여, 슬라이스에 포함된 서브 그룹을 디코딩하고, 서브 그룹에 대응하는 바운딩 박스를 디코딩할 수 있다. 예를 들어, 슬라이스 1을 선택하면 그룹1에 대응하는 바운딩 박스(4003)을 디코딩할 수 있다. 그룹1은 가장 큰 영역에 해당하는 데이터일 수 있다. 그룹1에 대한 상세 영역을 추가적으로 사용자가 보고 싶으면, 실시예들에 따른 방법/장치는 슬라이스 3 및/또는 슬라이스6을 선택하여, 그룹1의 영역에 포함된 상세 영역에 대한 그룹2-2 및/또는 그룹3-3의 바운딩 박스(포인트 클라우드 데이터)를 계층적으로 부분적으로 엑세스할 수 있다.
도41은 실시예들에 따른 레이어 그룹 기반 포인트 클라우드 데이터의 출력을 나타낸다.
도40 등에서 설명한 레이어 그룹 기반 포인트 클라우드 데이터를 부분적으로 출력하면 도41과 같을 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 확장 가능한 전송을 위한 코딩 계층 그룹(Group of coding layers for scalable transmission)에 기반하여 포인트 클라우드 데이터를 디스플레이할 수 있다.
포인트 클라우드 데이터를 포함하는 각 시퀀스의 코딩된 데이터는 리프, 리프-1 및 리프-2및 나머지 코딩 레이어들의 코딩 레이어의 4개 레이어 그룹에 대응하는 4개의 슬라이스에 포함될 수 있다. 최대 트리 깊이가 10인 퀸_200.ply 테스트 콘텐츠를 예시로 설명한다. 첫 번째 레이어 그룹은 깊이 0~6을 포함하고 두 번째 레이어 그룹은 깊이 7을 포함하고 세 번째 레이어 그룹은 깊이 8을 포함하고 마지막 레이어 그룹은 깊이 9를 포함할 수 있다.
즉, 리프 노드는 깊이 9이고 레이어 그룹4이고, 리프-1 노드는 깊이 8이고 레이어 그룹3이고, 리프-2노드는 깊이7이고 레이어 그룹2이고, 깊이0내지6은 레이어 그룹1이 될 수 있다.
레이어 그룹을 건너뛸 때 출력되는 포인트 클라우드의 분포가 도41과 같을 수 있다. 포인트 수가 감소할수록 스킵된 레이어 그룹의 수가 증가할 때 비트스트림 크기 및 디코딩 시간이 크게 감소한다. 전체 트리 깊이가 인코딩된 후 트랜스코더에 의해 선택되기 때문에 인코딩 시간은 디코딩 시간만큼 다양하지 않다. 실시예들은 단일 비트스트림으로 다양한 디코딩 기능을 가진 수신기를 지원하는 사용 사례를 지원하는 데 사용할 수 있다.
도41(a)는 뎁스가 10개인 포인트 클라우드 데이터를 모두 표현하는 예시이다. 오브젝트에 대한 포인트의 위치 및 속성이 모두 표현(represnetation)된 것을 볼 수 있다.
도41(b)는 뎁스0내지9 중 리프노드인 깊이9의 포인트들에 대응하는 레이어 그룹을 스킵하고 깊이0내지8에 해당하는 포인트들을 표현한 예시이다.
도41(c)는 리프노드 및 리프-1노드를 제외(스킵)하고, 깊이0내지7에 대응하는 포인트들을 표현한 예시이다.
도41(d)는 리프노드, 리프-1노드, 리프-2노드를 스킵하고 깊이0내지6에 대응하는 포인트들을 표현한 예시이다.
도42는 실시예들에 따른 레이어 기반 포인트 클라우드 표현의 결과 비교를 나타낸다.
도41등과 같이 레이어 그룹을 스킵하고 파셜 디코딩하는 경우 도41과 같은 결과를 볼 수 있다.
레이어 그룹의 슬라이스를 사용하는 코딩 오버헤드는 도41과 같다. 레이어 그룹 파라미터를 사용하여 방법의 효과를 비교할 수 있다. 도41과 같이 헤더 추가로 인한 손실이 미미하다.
스킵하는 레이어 그룹들의 개수가 증가할수록, 표현하는 트리 뎁스의 개수는 줄어들고, 출력(표현)되는 포인트들의 개수도 줄어든다. 비트스트림의 사이즈도 줄어든다. 인코딩 타임은 풀 뎁스 인코딩 및 슬라이스 셀렉션에 따른 시간을 고려 시 큰 변화는 없지만, 미세한 변화가 있을 수 있다. 디코딩 타임은 효과적으로 감소하는 효과가 있다.
사용자가 원하는 특정 영역만 디코딩하는 경우, 전체 영역을 디코딩하는 것이 비효율적이기 때문에, 실시예들에 따른 구조를 가지는 비트스트림에 기반하여 슬라이스를 선택하여 디코딩하면, 디코딩이 빨라지는 효과가 있다.
도43은 실시예들에 따른 파셜 디코딩 예시를 나타낸다.
실시예들에 따른 방법/장치는 도40에 따른 부분 디코딩을 위해서 도43과 같이, 공간 랜덤 엑세스를 위한 서브그룹 바운딩 박스(Subgroup bounding box for spatial random access)에 기반하여 포인트 클라우드 데이터를 디스플레이할 수 있다.
예를 들어, 레이어 그룹(layer-group) 1 내지 4에 대해 layer-group의 레이어 개수가 각각 최대깊이-3(maxDepth-3), 1, 1, 1이 있는 layer-group 구조에서 subgroup을 적용할 수 있다. 하위 그룹을 생성하기 위해 마지막 세 개의 레이어 그룹에 대해 바운딩 상자를 x축, y축 및 z축에서 두 개로 분할할 수 있다. 결과적으로 각 레이어 그룹의 하위 그룹(서브 그룹) 개수는 레이어 그룹 1, 2, 3 및 4에 대해 각각 1, 2, 4 및 8일 수 있다.
도43(a)는 ROI영역을 손으로 가정한 포인트 클라우드 데이터를 나타낸다.
도43(b)는 바운딩 박스 및 ROI에 따른 디코딩 출력 예시를 나타낸다.
4개의 레이어 그룹과 하위 그룹 구조를 사용하여 마지막 레이어 그룹의 8개 영역 중 하나를 ROI에서 선택할 수 있다. 도43 (a)에서 포인트 클라우드 데이터(queen_200.ply)의 테스트 콘텐츠의 ROI 영역이 오른손에 있는 태블릿인 예시를 볼 수 있다. 슬라이스 선택기(또는 수신기)에서 각 슬라이스의 경계 상자는 ROI와 비교되고 ROI 영역이 있는 슬라이스가 선택된다. 선택된 슬라이스를 디코딩한 결과는 도43 4(b)와 같다. 다른 서브그룹 구조에 대해 선택된 슬라이스의 수가 15개에서 4개로 감소하므로 출력 포인트의 수는 입력의 1/3로 감소한다. 따라서, 비트스트림 크기 및 디코딩 시간이 감소되는 반면, 상이한 서브그룹 구조는 상이한 비트스트림 크기를 생성할 수 있다.
즉, 도40과 같이 제안된 구조 상 모든 레이어의 포인트 클라우드 데이터를 깊이마다 디코딩하는 대신에, ROI영역 및 바운딩 박스를 부분적으로 디코딩하기 위해서, 관련 있는 레이어 그룹들 및 레이어 그룹의 서브 그룹만을 선택해서 디코딩하므로, 효과이다.
도44는 실시예들에 따른 레이어 그룹 구조 및 서브 그룹 구조에 따른 디코딩 효과 예시를 나타낸다.
도44는 평균 손실이 손실의 경우 3.9%, 무손실의 경우 0.3%인 앵커 대비 코딩 효율을 설명한다. 코딩 손실은 공간 랜덤 액세스에 대한 트레이드오프가 될 수 있는 계층 그룹 중간에 위치한 하위 그룹 경계의 불연속성으로 인해 발생한다.
도44(a)는 실시예들에 따른 방법/장치의 입력으로 포인트 클라우드 데이터일 수 있다.
도44(b)는 실시예들에 따른 방법/장치의 출력되는 포인트 클라우드 데이터 예시이다.
실시예들에 따른 방법/장치는 포인트 클라우드 데이터를 레이어 그룹 0내지4로 구성할 수 있다. 레이어 그룹0은 뎁스0에 해당하는 레이어1개를 포함하고, 포인트 개수가 8개일 수 있다. 레이어 그룹1은 뎁스1 내지 뎁스4에 해당하는 레이어 4개를 포함할 수 있다. 레이어 그룹2는 뎁스5 및 뎁스6에 해당하는 레이어 2개를 포함할 수 있다. 또한, 레이어 그룹2에 포함된 레이어는 서브 그룹으로 더 분할될 수 있다. 예를 들어, 뎁스5의 레이어는 4개의 서브 그룹으로 분할될 수 있다. 서브그룹1(2871개의 포인트), 서브그룹2(2901개 포인트), 서브그룹3(3606개 포인트), 서브그룹4(3333개 포인트)를 통해 총12711개 포인트가 서브 그룹들로 표현될 수 있다. 레이어 그룹2에 포함된 각 레이어는 4개의 서브 그룹들을 포함할 수 있다. 레이어 그룹3은 뎁스8 및 뎁스9에 해당하는 레이어2개를 포함하고, 각 레이어는 8개의 서브 그룹들로 분할될 수 있다.
도44(b)와 같이, 실시예들에 따른 레이어 그룹 및 ROI 구조에 따라 포인트 클랄우드 데이터를 처리하는 효과를 보여준다. 처리 포인트들의 개수가 감소하여 비트스트림의 사이즈가 줄어들어 인코딩 및 디코딩 효율이 증가한다.
도45은 실시예들에 따른 지오메트리 데이터 유닛 헤더를 나타낸다.
도21 비트스트림의 슬라이스는 데이터 유닛으로 지칭될 수 있다. 슬라이스 및/또는 데이터 유닛은 부/복호화 단위를 의미할 수 있다. 도45은 슬라이스에 포함된 지오메트리 관련 정보를 나타내는 슬라이스 헤더를 나타낸다. 도45은 데이터 유닛에 포함된 지오메트리 관련 정보를 나타내는 데이터 유닛을 나타낸다.
레이어 그룹 인에이블 플래그(layer_group_enabled_fla)g가 1과 같음은 프레임 또는 타일의 기하 비트스트림이 코딩 레이어 그룹 또는 그 하위 그룹과 일치하는 다중 슬라이스에 포함된다는 것을 나타낸다. Layer_group_enabled_flag가 0과 같으면 프레임 또는 타일의 기하 비트스트림이 단일 슬라이스에 포함됨을 나타낸다.
레이어 그룹 개수(num_layer_groups_minus1) 더하기 1은 레이어 그룹이 기하학 코딩 트리 구조의 일부인 연속 트리 레이어 그룹을 나타내는 레이어 그룹의 수를 나타낸다. num_layer_groups_minus1은 0에서 코딩 트리 레이어 수까지의 범위에 있을 수 있다.
레이어 그룹 아이디(layer_group_id)는 프레임 또는 타일의 레이어 그룹의 표시자를 나타낸다. layer_group_id의 범위는 0에서 num_layer_groups_minus1 사이일 수 있다.
종속_슬라이스_플래그(dependent_slice_flag )는 1과 동일하며 슬라이스가 ref_slice_id 및 ref_layer_group_id에 의해 표시되는 슬라이스에 종속됨을 나타낸다. 종속_슬라이스_플래그가 0과 같으면 슬라이스가 다른 슬라이스에 종속되지 않고 관련 슬라이스의 디코딩 시작이 될 수 있음을 나타낸다.
레퍼런스 슬라이스 아이디(ref_slice_id)는 참조 슬라이스의 표시자를 나타낸다. ref_slice_id의 범위는 현재 프레임 또는 현재 타일에 사용되는 slice_id의 범위에 있을 수 있다.
레퍼런스 레이어 그룹 아이디(ref_layer_group_id)는 참조 레이어 그룹의 표시자를 나타낸다. ref_layer_group_id의 범위는 현재 프레임 또는 현재 타일의 0에서 num_layer_group_minus1의 범위에 있을 수 있다.
레이어 개수(num_layers_minus1) 더하기 1은 i번째 레이어 그룹에 포함된 코딩 레이어의 수를 나타낸다. 레이어 그룹의 총 수는 num_layer_groups_minus1에 0과 동일한 i에 대한 모든 (num_layers_minus1[i] + 1)을 추가하여 파생될 수 있다.
레이어 그룹 스트림 길이 비트(layer_group_stream_len_bits) 더하기 1은 신택스 요소 layer_group_stream_len의 비트 길이이다.
레이어 그룹 스트림 길이(layer_group_stream_len)는 현재 layer_group_stream의 길이를 나타낸다.
서브구룹 인에이블 플래그(subgroup_enabled_flag)는 1과 동일하며 현재 레이어 그룹이 여러 슬라이스에 포함될 수 있는 하위 그룹으로 구성되어 있음을 나타낸다. subgroup_enabled_flag는 0과 동일하며 현재 레이어 그룹이 단일 슬라이스에 포함되어 있음을 나타낸다. 하위 그룹은 서로 배타적이며 하위 그룹의 합은 레이어 그룹과 동일하다.
서브그룹 개수(num_subgroups_minus1 )더하기 1은 layer_group_id가 나타내는 레이어 그룹의 하위 그룹 수를 나타낸다.
서브 그룹 아이디(subgroup_id)는 layer_group_id가 나타내는 레이어 그룹의 하위 그룹의 지시자를 나타낸다. subgroup_id의 범위는 0에서 num_subgroups_minus1[layer_group_id] 사이일 수 있다. 여기서 subgroup_id는 동일한 layer_group_id에서 슬라이스의 순서를 나타낼 수 있다. 존재하지 않는 경우 subgroup_id는 0으로 유추된다.
레퍼런스 서브그룹 아이디(ref_subgroup_id)는 ref_layer_group_id에 의해 지시되는 계층-그룹의 참조 서브그룹의 지시자를 나타낸다. ref_subgroup_id의 범위는 현재 layer-group의 0에서 num_subgroup_id_minus1의 범위에 있을 수 있다. 존재하지 않는 경우 subgroup_id는 0으로 유추된다.
포인트 개수 비트(num_points_bits_minus1) 더하기 1은 구문 요소 num_points의 비트 길이이다.
포인트 개수(num_points)는 현재 슬라이스를 디코딩하여 출력 포인트의 수를 나타낸다.
서브그룹 바운딩 박스 오리진 비트(subgroup_bbox_origin_bits_minus1 더하기 1은 구문 요소 subgroup_bbox_origin의 비트 길이입니다.
서브그룹 바운딩 박스 오리진(subgroup_bbox_origin)은 layer_group_id에 의해 표시되는 레이어 그룹의 subgroup_id에 의해 표시되는 하위 그룹의 하위 그룹 경계 상자의 원점을 나타낸다.
서브그룹 바운딩 박스 사이즈 비트(subgroup_bbox_size_bits_minus1) 더하기 1은 구문 요소 subgroup_bbox_size의 비트 길이이다.
서브그룹 바운딩 박스 사이즈(subgroup_bbox_size)는 layer_group_id에 의해 표시되는 레이어 그룹의 subgroup_id에 의해 표시되는 하위 그룹의 하위 그룹 경계 상자의 원점을 나타낸다.
실시예들에 따른 지오메트리 데이터 유닛 헤더를 다음을 더 포함할 수 있다.
gdu_geometry_parameter_set_id는 활성 GPS gps_geom_parameter_set_id의 값을 나타낸다.
gdu_reserved_zero_3bits는 이 문서의 이 버전을 따르는 비트스트림에서 0과 같을 수 있다. gdu_reserved_zero_3bits의 다른 값은 ISO/IEC에서 향후 사용을 위해 예약되어 있다. 디코더는 gdu_reserved_zero_3bits의 값을 무시할 수 있다.
slice_id는 다른 구문 요소에서 참조할 슬라이스를 식별한다.
slice_tag는 특정 값의 slice_tag로 하나 이상의 슬라이스를 식별하는 데 사용할 수 있다. 타일 인벤토리 데이터 단위가 있는 경우 slice_tag는 타일 ID입니다. 그렇지 않고, 타일 인벤토리 데이터 유닛이 존재하지 않을 때, slice_tag의 해석은 외부 수단에 의해 지정된다.
frame_ctr_lsb는 프레임 번호 카운터의 frame_ctr_lsb_bits 최하위 비트를 지정한다. frame_ctr_lsb 값이 다른 연속 슬라이스는 다른 출력 포인트 클라우드 프레임의 일부를 형성한다. 중간 프레임 경계 마커 데이터 단위가 없는 frame_ctr_lsb의 동일한 값을 가진 연속 슬라이스는 동일한 코딩된 포인트 클라우드 프레임의 일부를 형성한다.
1과 동일한 slice_entropy_continuation은 엔트로피 구문 분석 상태 복원 프로세스(XREF)가 슬라이스의 GDU 및 모든 ADU에 적용되어야 함을 나타낸다. 0과 동일한 slice_entropy_continuation은 슬라이스의 GDU 및 ADU의 엔트로피 구문 분석이 다른 슬라이스와 독립적임을 지정한다. 존재하지 않을 때, slice_entropy_continuation은 0으로 추론된다. GDU가 코딩된 포인트 클라우드 프레임에서 첫 번째 DU일 때 slice_entropy_continuation이 0과 동일한 것은 비트스트림 적합성의 요구사항이다.
prev_slice_id는 비트스트림 순서에서 선행 GDU의 slice_id 값과 동일하다. 디코더는 prev_slice_id가 존재하고 선행 슬라이스의 slice_id 값과 같지 않은 슬라이스를 무시할 수 있다.
slice_geom_origin_log2_scale은 슬라이스 원점의 스케일링 인자를 나타낸다. 존재하지 않는 경우, slice_geom_origin_log2_scale은 gps_geom_origin_log2_scale로 유추된다.
slice_geom_origin_bits_minus1 더하기 1은 각 구문 요소 slice_geom_origin_xyz[ k ]의 길이를 비트 단위로 나타낸다.
slice_geom_origin_xyz[ k ]는 슬라이스 원점의 양자화된 ( x, y, z ) 좌표의 k 번째 성분을 나타낸다.
SliceOriginStv[ k ], k = 0 ..2 값을 갖는 SliceOriginStv 배열은 다음과 같이 코딩된 기하 축 순서로 치환된 slice_geom_origin_xyz의 크기 조정된 값을 나타낸다.
SliceOriginStv[XyzToStv[k]] = slice_geom_origin_xyz[k] << slice_geom_origin_log2_scale
slice_angular_origin_bits_minus1 더하기 1은 각 slice_angular_origin_xyz[ k ] 신택스 요소의 길이를 비트 단위로 나타낸다.
slice_angular_origin_xyz[ k ]는 각도 코딩 모드의 처리에 사용된 원점의 ( x, y, z ) 좌표의 k 번째 구성요소를 나타낸다. 존재하지 않는 경우 slice_angular_origin_xyz[ k ]는 0으로 유추된다.
실시예들에 따른 방법/장치는 슬라이스 세그먼트 셀렉션을 위해서 ROI 리젼을 시그널링 정보로 생성할 수 있다. 예를 들어, subgroup_bbox_origin_bits_minus1, subgroup_bbox_origin[i], subgroup_bbox_size_bits_minus1, subgroup_bbox_size[i], num_layers_minus1, num_points 등에 기초하여 영역 레졸루션을 시그널링할 수 있다.
도46은 실시예들에 따른 지오메트리 데이터 유닛 푸터를 나타낸다.
도46은 도21 비트스트림에 포함된다.
지오메트리 데이터 유닛 푸터는 다음 정보를 포함한다.
occtree_lvl_point_cnt_minus1[ lvl ] 더하기 1은 lvl = 0 .. occtree_depth_minus1인 DU에서 루트에서 lvl 번째 기하학 트리 레벨까지 디코딩된 포인트의 수를 나타낸다. occtree_lvl_point_cnt_minus1[ 0 ]은 0으로 유추될 수 있다. occtree_lvl_point_cnt_minus1[ occtree_depth_minus1 ]은 slice_num_points_minus1로 유추된다.
slice_num_points_minus1 더하기 1은 DU에 코딩된 포인트 수를 나타낸다. slice_num_points_minus1에 1을 더한 값이 DU의 디코딩된 포인트 수와 동일하다는 것은 비트스트림 적합성의 요구 사항이다. 디코더는 버퍼 오버플로를 방지하기 위해 비트스트림 적합성에 의존해서는 안 된다.
스킵 레이어 그룹 개수(num_skipped_layer_groups)는 현재 프레임 또는 타일에서 건너뛴 레이어 그룹의 수를 나타낸다: Num_encoded_layer_group = num_delivered_layer_group + num_skipped_layer_group.
스킵 레이어 개수(num_skipped_layers)는 현재 프레임 또는 타일에서 건너뛴 지오메트리 코딩 레이어의 수를 나타낸다: Num_encoded_layers = num_delivered_layers + num_skipped_layers.
Full coding layer에 대해 압축된 bitstream 을 제안하는 방법으로 slice로 나누어 전달하는 경우 서로 다른 성능을 가진 수신기를 지원할 수 있다. ROI혹은 수신기 성능에 따라 slice를 선별적으로 디코딩 하는 경우 수신기에서 직접 선별하거나 혹은 transcoder에서 선별할 수 있다. transcoder에서 선별하는 경우 full decoding을 하는 경우에 대한 정보 (예를 들어 전체 coding layer depth, 전체 layer-group 수, 전체 subgroup 수 등)가 없는데, 이 경우 수신기에서 복호화 과정에서 해당 정보가 필요할 수 있다. 이 경우 해당 정보를 직접 전달하거나 혹은 유추할 수 있는 정보로써 num_skipped_layer_groups 와 num_skipped_layers를 전달할 수 있다.
도47은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치 구조를 나타낸다.
도47은 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, 47의 인코더, 도49 서브 비트스트림 분류기, 도55-56인코더, 도62의 송신 방법 등에 대응한다. 도47의 각 구성요소는 하드웨어, 소프트웨어, 프로세서, 및/또는 그것들의 조합에 대응할 수 있다.
실시예들에 따른 인코더, 송신부의 동작은 다음과 같다.
송신 장치에 포인트 클라우드 데이터가 입력되면, 지오메트리 인코더에서는 위치 정보 (geometry data: e.g., XYZ 좌표, phi-theta 좌표 등)를 인코딩하고, 어트리뷰트 인코더에서는 어트리뷰트 정보 (attribute data: e.g., color, reflectance, intensity, grayscale, opacity, medium, material, glossiness 등)를 인코딩한다.
압축된(인코딩된) 데이터는 전송을 위한 단위로 나뉘어지게 되는데, 서브-비트스트림 생성부(60040)를 통해 레이어링 구조 정보(layering structure information)에 따라 bitstream 단위에서 필요한 정보를 선택하기 적절한 단위로 나누어 패킹할 수 있다.
실시예들에 따르면, 옥트리 코드된 지오메트리 비트스트림은 옥트리 코드된 지오메트리 비트스트림 세그멘테이션부로 입력되고, 다이렉트 코드된 지오메트리 비트스트림은 다이렉트 코드된 지오메트리 비트스트림 세그멘테이션부 입력된다.
옥트리 코드된 지오메트리 비트스트림 세그멘테이션부 레이어-그룹 구조 생성부서 생성된 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보를 기반으로 옥트리 코드된 지오메트리 비트스트림을 하나 이상의 그룹 및/또는 서브 그룹들로 나누는 과정을 수행한다. 상세 내용은 전술한 내용을 참조하기로 하고 여기서는 상세 설명을 생략한다.
또한, 다이렉트 코드된 지오메트리 비트스트림 세그멘테이션부는 레이어-그룹 구조 생성부에서 생성된 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보를 기반으로 다이렉트 코드된 지오메트리 비트스트림을 하나 이상의 그룹 및/또는 서브 그룹들로 나누는 과정을 수행한다. 상세 내용은 전술한 내용을 참조하기로 하고 여기서는 상세 설명을 생략한다.
옥트리 코드된 지오메트리 비트스트림 세그멘테이션부의 출력과 다이렉트 코드된 지오메트리 비트스트림 세그멘테이션의 출력은 지오메트리 비트스트림 본딩부로 입력된다.
지오메트리 비트스트림 본딩부는 레이어-그룹 구조 생성부에서 생성된 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보를 기반으로 지오메트리 비트스트림 본딩 과정을 수행하여 레이어 그룹 단위로 서브 비트스트림들을 세그먼트된 슬라이스 생성부로 출력한다. 예를 들어, 지오메트리 비트스트림 본딩부는 하나의 슬라이스 내에서 AEC 비트스트림과 DC 비트스트림을 붙여주는 과정을 수행한다. 지오메트리 비트스트림 본딩부에서 최종적인 슬라이스들이 만들어진다.
코드된 어트리뷰트 비트스트림 세그멘테이션부는 레이어-그룹 구조 생성부에서 생성된 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보를 기반으로 코드된 어트리뷰트 비트스트림을 하나 이상의 그룹 및/또는 서브 그룹들로 나누는 과정을 수행한다. 어트리뷰트 정보의 하나 이상의 그룹 및/또는 서브 그룹들은 지오메트리 정보를 위한 하나 이상의 그룹 및/또는 서브 그룹들과 연동될 수도 있고, 독립적으로 생성될 수도 있다. 상세 내용은 전술한 내용을 참조하기로 하고 여기서는 상세 설명을 생략한다.
세그먼트된 슬라이스 생성부는 메타 데이터 생성부에서 생성된 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보를 기반으로 지오메트리 비트스트림 본딩부 및/또는 코드된 어트리뷰트 비트스트림 세그멘테이션부를 입력받아 하나의 슬라이스를 복수개의 슬라이스들로 세그멘테이션하는 과정을 수행한다. 각 서브 비트스트림은 각 슬라이스 세그멘트를 통해 전송된다. 이때, AEC 비트스트림과 DC 비트스트림은 하나의 슬라이스를 통해 전송될 수도 있고, 서로 다른 슬라이스를 통해 전송될 수 있다.
멀티플렉서는 세그먼트된 슬라이스 생성부(60045)의 출력과 메타 데이터 생성부(60050)의 출력을 레이어마다 다중화하여 트랜스미터(60070)로 출력한다. 레이어-그룹 구조 생성부(60030) 및/또는 메타 데이터 생성부에서 생성되는 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보는 전술한 내용을 참조하기로 한다.
즉, 본 문서에서 제안하는 것과 같이 서로 다른 종류의 비트스트림(예, AEC 비트스트림과 DC 비트스트림)을 하나의 slice에 포함하는 경우, 지오메트리 인코더에서는 생성된 비트스트림 (예, AEC bitstream 및 DC bitstream) 을 목적에 따라 분리할 수 있다. 그 후 레이어-그룹 구조 생성부 및/또는 메타 데이터 생성부에서 생성되는 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보(즉, layer-group 정보)에 따라 각각의 슬라이스 또는 인접 정보들을 하나의 슬라이스에 포함할 수 있다. 실시예들에 따르면, 메타 데이터 생성부를 통해 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보(예, 각각의 slice id에 따라 layer-group 정보, layer-group에 포함된 layer 정보, 노드 수, layer depth 정보, sub-group 에 포함된 노드 수 와 함께 bitstream type, bitstream_offset, bitstream_length, bitstream 방향 등의 정보)가 전달될 수 있다. 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보(예, 각각의 slice id에 따라 layer-group 정보, layer-group에 포함된 layer 정보, 노드 수, layer depth 정보, sub-group 에 포함된 노드 수 와 함께 bitstream type, bitstream_offset, bitstream_length, bitstream 방향 등의 정보)는 SPS, APS, GPS, 지오메트리 데이터 유닛 헤더, 어트리뷰트 데이터 유닛 헤더, 또는 SEI메시지 등에 시그널링될 수 있다. 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보(예, 각각의 slice id에 따라 layer-group 정보, layer-group에 포함된 layer 정보, 노드 수, layer depth 정보, sub-group 에 포함된 노드 수 와 함께 bitstream type, bitstream_offset, bitstream_length, bitstream 방향 등의 정보)의 상세 내용은 전술한 내용을 참조하기로 하고, 여기서는 상세 설명을 생략한다.
도47 서브-비트스트림 제너레이터는 도39 내지 도44에 따른 레이어 그룹 관련 구조를 가지는 포인트 클라우드 데이터를 생성하고, 도465내지 도46에 따른 레이어 그룹 관련 구조를 나타내는 시그널링 정보를 생성할 수 있다.
도48은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치를 나타낸다.
도48의 수신 장치의 각 구성요소의 동작은 도47의 송신 장치의 대응하는 구성요소의 동작을 따르거나 역과정을 따를 수 있다.
도48은 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, 48의 디코더, 도49 서브 비트스트림 분류기, 도55-56디코더, 도57-60 디코더/렌더러, 도63의 수신 방법 등에 대응할 수 있다. 도48 각 구성요소는 하드웨어, 소프트웨어, 프로세서, 및/또는 그것들의 조합에 대응할 수 있다.
도48은 PCC 데이터를 수신/디코딩하는 경우에 대한 세부 기능 구성의 실시예이다. 비트스트림이 입력되면 수신기에서는 위치 정보에 대한 비트스트림과 속성 정보에 대한 비트스트림을 구분하여 처리할 수 있다. 이 때, sub-bitstream classifier 는 비트스트림 헤더의 정보를 기반으로 적절한 디코더로 전달할 수 있다. 혹은 이 과정에서 수신기에서 필요로 하는 layer를 선택할 수도 있다. 분류된 비트 스트림은 데이터의 특성에 따라 geometry decoder 와 attribute decoder에서 각각 geometry data와 attribute data로 복원된 후 renderer 에서 최종 출력을 위한 포맷으로 변환할 수 있다.
서로 다른 종류의 geometry bitstream 을 포함하는 경우 아래와 같이 bitstream splitter를 통해 각각의 bitstream 을 별도로 decoding 할 수 있다. 본 발명의 실시예에서는 octree coding 기반 arithmetic entropy coded bitstream 과 direct coded bitstream 을 구분하여 geometry decoder에서 처리할 수 있다. 이 때, bitstream type, bitstream_offset, bitstream_length, bitstream 방향 에 대한 정보를 기반으로 분리할 수 있다. 분리된 bitstream 들에 대해서 같은 종류의 bitstream segment를 붙여주는 과정이 포함될 수 있다. 이는 layer-group 에 의해 분리된 bitstream 을 연속된bitstream 으로 처리하기 위한 과정으로 포함될 수 있으며, layer -group 정보를 기반으로 bitstream 을 순서대로 정렬할 수 있다. 만약 병렬 처리 가능한 bitstream 에 대해서는 concatenation 과정 없이 decoder에서 처리 될 수 있다.
리시버는 비트스트림을 수신할 수 있다.
디멀티플렉서는 비트스트림에 포함된 포인트 클라우드 데이터 및 메타데이터(시그널링 정보)를 출력할 수 있다.
서브-비트스트림 분류기는 슬라이스를 선택하고, 비트스트림을 스플릿하고, 옥트리 코딩된 지오메트리 비트스트림 및 직접 코딩된 지오메트리 비트스트림의 비트스트림 세그먼트를 연결(concatenate)시킬 수 있다.
메타데이터 파서는 슬라이스 및/또는 레이어 그룹에 관한 정보를 제공할 수 있다.
슬라이스 셀렉터는 비트스트림에 포함된 하나 또는 하나 이상의 슬라이스들을 선택할 수 있다.
비트스트림 스필릿터는 지오메트리 비트스트림을 분할할 수 있다. 지오메트리 데이터는 옥트리에 기반하여 부호화되거나 및/또는 다이렉트하게 코딩될 수 있다.
비트스트림 세그먼트 연결기는 옥트리 코딩된 지오메트리 비트스트림 및 다이렉트 코딩된 지오메트리 비트스트림 각각을 부호화 타입에 따라서 연결할 수 있다. 레이어 그룹 기반 지오메트리 비트스트림에 대해 디코딩 영역에 관련된 복수의 그룹/서브 그룹을 포함하는 비트스트림 세그먼트들을 연결할 수 있다.
지오메트리 디코더는 지오메트리 비트스트림을 디코딩하여 지오메트리 데이터를 출력할 수 있다.
어트리뷰트 디코더는 선택된 슬라이스에 포함된 어트리뷰트 데이터를 디코딩할 수 있다.
렌더러는 지오메트리 데이터 및/또는 어트리뷰 데이터에 기반하여 포인트 클라우드 데이터를 렌더링할 수 있다.
도49는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치의 흐름도를 나타낸다.
즉, 도49는 도48에 도시된 서브-비트스트림 분류기의 동작을 보다 상세하게 도시한다. 다시 말해, 스케일러블하게 지오메트리 데이터와 어트리뷰트 데이터가 송신 장치에 전송되었을 경우를 가정한다.
수신 장치가 데이터를 Slice 단위로 수신하고 메타데이터 파서(metadata parser)는 SPS, GPS, APS, TPS 등의 parameter set 정보(예, 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보)를 전달한다. 전달된 정보를 기준으로 scalable 가능 여부를 판단할 수 있다. scalable 가능한 경우 도49와 같이 scalable transmission 을 위한 slice 구조를 파악한다(65011). 먼저 GPS를 통해 전달되는 num_scalable_layers, scalable_layer_id, tree_depth_start, tree_depth_end, node_size, num_nodes, num_slices_in_scalable_layer, slice_id 등의 정보를 기반으로 geometry slice 구조를 파악할 수 있다.
만약 aligned_slice_structure_enabled_flag 필드의 값이 1인 경우(65017), attribute slice 구조도 동일하게 파악할 수 있다 (예를 들어 geometry 가 octree 기반이고, attribute 가 scalable LoD 기반 혹은 scalable RAHT 기반으로 인코딩 되었고, 동일한 slice partitioning을 통해 생성된 geometry/attribute slice 쌍이 동일 octree layer에 대한 동일한 노드 수를 갖는 경우).
구조가 동일한 경우 타겟 스케일러블 레이어(target scalable layer)에 따라 geometry slice id의 범위가 정해지게 되며, slice_id_offset을 통해 attribute slice id 의 범위를 정하고, 정해진 범위에 따라 geometry / attribute slice를 선택한다(65012-65014, 65018, 65019).
만약 aligned_slice_sturcutre_enabled_flag = 0 인 경우 APS를 통해 전달되는 num_scalable_layers, scalable_layer_id tree_depth_start, tree_depth_end, node_size, num_nodes, num_slices_in_scalable_layer, slice_id 등의 정보를 기반으로 어트리뷰트 슬라이스 attribute slice structure 를 별도로 파악하고, scalable 목적에 따라 필요로 하는 attribute slice id 의 범위를 한정할 수 있으며 이를 기반으로 reconstruction 이전에 각각의 slice id를 통해 필요로 하는 slice를 선택할 수 있다(65020-65021, 65019). 이상의 과정을 통해 선택된 geometry / attribute slice 는 decoder의 입력으로 전달한다.
이상의 설명에서는 scalable transmission 혹은 수신기의 scalable selection 을 기준으로 slice 구조에 따른 디코딩 과정을 설명했지만, scalable_transmission_enabled_flag 가 0인 경우 ranging geom / attr slice id 과정을 생략하고 전체 slice를 선택함으로써 non-scalable 과정에도 사용할 수 있다. 이 때에도, SPS, GPS, APS, TPS 등의 parameter set(예, 세그먼트된(분리된) 슬라이스에 대한 정보 및/또는 다이렉트 코딩에 관련된 정보)을 통해 전달되는 slice 구조 정보를 통해 선행 slice 에 대한 정보 (예를 들어 상위 layer에 속한 slice 혹은 ref_slice_id 를 통해 특정된 slice) 가 사용될 수 있다.
이상에서와 같이, 스케일러블 트랜스미션에 기반하여 비트스트림을 수신하고, 비트스트림에 포함된 파라미터 정보에 기반하여 스케일러블 비트스트림 구조를 파악할 수 있다. 지오메트리 스케일러블 레이어를 추정할 수 있다.
지오메트리 슬라이스 아이디에 기반하여 지오메트리 슬라이스를 파악할 수 있다.
슬라이스 아이디에 기반하여 지오메트리 슬라이스를 선택할 수 있다.
선택된 지오메트리 슬라이스를 디코더가 디코딩할 수 있다.
비트스트림에 포함된 얼라인 슬라이스 구조 인에이블 플래그가 1인 경우, 지오메트 슬라이스와 대응하는 어트리뷰트 슬라이스 아이디를 확인할 수 있다. 슬라이스 아이디 오프셋에 기반하여 어트리뷰트 슬라이스에 접근할 수 있다.
슬라이스 아이디에 기반하여 어트리뷰트 슬라이스를 선택할 수 있다.
선택된 어트리뷰트 슬라이스를 디코더가 디코딩할 수 있다.
얼라인 슬라이스 구조 인에이블 구조가 1이 아닌 경우, 어트리뷰트 스케일러블 레이어를 추정할 수 있다. 어트리뷰트 슬라이스 아이디에 기반하여 어트리뷰트 슬라이스를 파악할 수 있다.
슬라이스 아이디에 기반하여 어트리뷰트 슬라이스를 선택할 수 있다.
본 문서는 서로 다른 종류의 지오메트리 비트스트림(예, AEC 비트스트림, DC 비트스트림)이 존재하는 경우, 슬라이스 선택 과정에서 서로 다른 비트스트림에 대해 범위 안에 포함되는 slice를 모두 선택할 수 있다. 만약 서로 다른 종류의 비트스트림이 하나의 슬라이스 내에 포함된 경우 각각의 비트스트림을 offset, length 정보를 기반으로 분리할 수 있으며, 분리된 bitstream 은 디코딩을 위해 layer-group 순서에 따라 하나의 비트스트림으로 붙여주는(concatenation) 과정을 수행할 수 있다. 이는 layer-group 에 의해 분리된 bitstream 을 연속된bitstream 으로 처리하기 위한 과정으로 포함될 수 있으며, layer -group 정보를 기반으로 bitstream 을 순서대로 정렬할 수 있다. 만약 병렬 처리 가능한 bitstream 에 대해서는 concatenation 과정 없이 decoder에서 처리 될 수 있다.
실시예들에 따른 송신 장치는 다음과 같은 효과가 있다.
point cloud data에 대해 일절 기준에 따라 압축 데이터를 나누어 전송할 수 있다. 실시예들에 따른 레이어된 코딩(layered coding)을 사용하는 경우 layer에 따라서 압축 데이터를 나누어 보낼 수 있다. 따라서, 송신단의 저장 및 전송 효율이 증가한다.
도15와 도 16을 참조하면, point cloud data의 geometry 및 attribute를 압축하여 서비스할 수 있다. PCC 기반 서비스에서 수신기 성능 혹은 전송 환경에 따라 압축율 혹은 데이터 수를 조절하여 보낼 수 있다.
하나의 slice 단위로 point cloud data를 구성하는 경우 수신기 성능 혹은 전송 환경이 변하면, 1) 각 환경에 맞는 bitstream을 미리 변환하여 별도로 저장하고 전송할 때 선택하든지 2) 혹은 전송에 앞서서 변환하는 과정 (transcoding)을 필요로 한다. 이 때, 지원해야하는 수신기 환경이 증가하던지 전송 환경이 수시로 바뀌는 경우 저장 공간의 문제 혹은 변환으로 인한 딜레이(delay)가 문제될 수 있다.
도50은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 장치가 포인트 클라우드 데이터의 주요 영역을 효율적으로 처리하는 예시를 나타낸다.
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, 47의 인코더, 도49 서브 비트스트림 분류기, 도55-56인코더, 도62의 송신 방법, 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, 48의 디코더, 도49 서브 비트스트림 분류기, 도55-56디코더, 도57-60 디코더/렌더러, 도63의 수신 방법 등은 ROI를 기준으로 주요 영역에 대한 효율적인 인코딩/디코딩 혹은 영역에 따라 서로 다른 해상도를 갖는 인코딩/디코딩을 지원할 수 있다. 이를 위한 방법으로써 실시예들에 따른 슬라이스 세그먼트(slice segment) 구조를 활용할 수 있다. 이로 인하여, 실시예들에 따른 방법/장치는 스파셜 랜덤 억세스(spatial random access), ROI기반 영역 데이터 레졸루션(ROI based region-wise data resolution), 수신기 효율성 증가 등의 효과를 제공할 수 있다.
예를 들어, 포인트 클라우드 데이터의 대상인 오브젝트가 사람인 경우, 사람의 머리 영역이 관심 영역일 수 있고, 다리 영역이 관심 영역이 아닐 수 있다. 관심 영역에 해당하는 데이터는 높은 데이터 레졸루션을 가질 필요가 있고, 관심 영역에 해당하지 않는 데이터는 낮은 데이터 레졸루션을 가지는 것이 효율적인 데이터 처리를 가능하게 할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 레이어 그룹 구조 및 해당 슬라이스 분할을 통해 라이브 스트리밍 또는 성능이 낮은 장치와 같은 낮은 지연 또는 낮은 복잡성이 필요한 사용 사례를 지원할 수 있다. 성능이 낮은 장치의 경우 포인트 또는 코딩 레이어의 수가 많을 때 디코딩에 부담이 될 수 있다. 이 경우 슬라이스 분할에 의해 제공되는 스케일러블 전송을 사용하여 부분 비트스트림을 수신하고 디코딩할 수 있다. 이로 인해 시간과 복잡성이 감소할 수 있지만 출력 포인트 클라우드 데이터는 세부 레이어를 건너뛰기 때문에 품질이 떨어질 수 있다.
또한, 영역별 디코딩이 디코더에 의해 수행될 수 있다면, 관심 영역(ROI)에서 높은 품질을 유지하면서 복잡성 감소가 달성될 수 있다. ROI에 따라 디코딩 깊이를 변경함으로써, 즉 관심 영역에 대한 전체 코딩 레이어를 디코딩하고 비관심 영역에 대해 더 적은 코딩 레이어를 디코딩함으로써 저성능 및 고성능 디바이스 모두 포인트 클라우드 데이터를 효과적으로 생성할 수 있다. 이것은 효율적인 방식으로 관심 영역에 대한 직접 액세스를 제공하는 것을 목표로 하는 공간 랜덤 액세스 애플리케이션의 주요 사용 사례가 될 수 있다. 실시예들은 계층-그룹 구조에 기반한 공간적 접근을 지원하기 위한 슬라이스 분할 방법을 포함한다.
도51은 실시예들에 따른 레이어 그룹 구조 및 서브 그룹 바운딩 박스를 나타낸다.
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, 47의 인코더, 도49 서브 비트스트림 분류기, 도55-56인코더, 도62의 송신 방법, 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, 48의 디코더, 도49 서브 비트스트림 분류기, 도55-56디코더, 도57-60 디코더/렌더러, 도63의 수신 방법 등은 레이어 그룹 구조로 슬라이스 분할을 적용할 수 있다.
이 예에서는 하위 계층의 코딩이 이전 계층의 코딩된 정보(예: 점유)에 의존하는 8개의 코딩 계층이 있습니다. 슬라이스 세그먼트를 생성할 때 코딩 레이어는 3개의 서로 다른 레이어 그룹으로 그룹화되며 레이어 그룹의 집합은 코딩 레이어 세트와 동일합니다. 또한 마지막 2개의 레이어 그룹은 여러 하위 그룹으로 나뉩니다. 레이어 그룹 2에 대한 2개의 하위 그룹과 레이어 그룹 3에 대한 4개의 하위 그룹입니다. 각 레이어 그룹 또는 하위 그룹은 7개의 서로 다른 슬라이스 세그먼트에 포함됩니다.
이러한 슬라이스 분할을 통해 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치는 응용 프로그램에 필요한 슬라이스를 선택하여 디코딩 및 렌더링 효율성을 향상시킬 수 있다. 예를 들어, 하나의 애플리케이션이 하위 그룹 3-3의 데이터만 필요로 하는 경우 수신기는 하위 그룹 3-3에 대한 데이터가 포함된 슬라이스 6을 선택할 수 있다. 또한, 레이어 간의 코딩 의존성을 고려할 때 레이어 그룹 1 및 서브그룹 2-2에 대한 선행 슬라이스 1 및 3이 필요할 수 있다. 공간 액세스 사용 사례의 경우 동일한 계층 그룹의 하위 그룹 간에 종속성이 없다고 가정할 수 있다. 슬라이스 분할에 기초하여, 더 적은 수의 슬라이스로 인해 디코딩 복잡도가 감소된다.
실시예들에 따른 서브그룹 바운딩 박스(subgroup bounding box):
복호화 전 슬라이스 선택에서 효율성이 나온다는 점을 고려할 때 대상 데이터가 포함된 슬라이스를 찾기 위해 각 슬라이스의 데이터에 대한 설명을 제공할 필요가 있다. 실시예들은 공간 액세스 사용 사례의 경우 하위 그룹에 있는 데이터의 경계 상자에 신호를 보낼 것을 제안한다. 도43은 각 레이어 그룹에서 제안된 서브그룹 경계 상자를 나타낸다. 각 코딩 레이어의 노드 크기를 고려하면 모든 레이어 그룹의 경계는 시퀀스 또는 프레임의 경계 상자와 동일하다. 또한, 서브그룹 분할은 선행 서브그룹의 경계 내에서 수행되는 것으로 가정한다. 따라서 하위 그룹 2-1 및 2-2의 경계 상자는 레이어 그룹 1의 경계 상자에 있고 하위 그룹 3-1 및 3-2와 하위 그룹 3-3 및 3-4의 경계에는 하위 그룹 2-1 및 2-2이 있을 수 있다.
layer-group 1에 대한 서브그룹 바운딩 박스(subgroup bounding box)는 프레임 및/또는 바운딩 박스에 대응할 수 있다.
하위 layer-group 에 대해, 상위 subgroup bounding box를 분할할 수 있다. 즉, 하위 subgroup bounding box들의 집합이 상위 layer-group의 subgroup bounding box 가 된다.
3-1 서브그룹 바운딩 박스(그룹)가 필요한 경우, 3-1 박스(그룹), 2-1 박스(그룹), 1박스(그룹)만을 디코딩할 수 있다.
각 하위 그룹의 하위 그룹 경계 상자가 있는 경우 각 슬라이스의 경계 상자를 ROI와 비교하고 하위 그룹 경계 상자가 ROI와 상관 관계가 있는 슬라이스를 선택한 다음 선택한 슬라이스를 디코딩하여 공간 액세스를 수행할 수 있다. 예를 들어, ROI가 하위 그룹 3-3에 있다고 가정하고 하위 그룹 경계 상자와 ROI를 비교하여 레이어 그룹 1, 하위 그룹 2-2 및 3-3을 선택한다. 해당 슬라이스 1, 3, 6을 디코딩함으로써 하위 그룹 3-1의 높은 데이터 해상도와 다른 영역의 낮은 데이터 해상도로 ROI에 대한 효율적인 액세스를 수행할 수 있다. 라이브 스트리밍 또는 저지연 사용의 경우 각 슬라이스 세그먼트를 수신할 때 선택 및 디코딩이 수행될 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 디코딩 전에 슬라이스 선택을 가능하게 하기 위해, 데이터 유닛 헤더 또는 레이어 그룹 정보가 있는 매개변수 세트에서 서브그룹 경계 상자 정보를 시그널링할 수 있다. 다음에서는 위 항목의 구문에 대한 예를 설명한다.
실시예들에 따른 슬라이스 셀렉션(slice selection) 을 위한 정보로써 위치 범위뿐만 아니라 속성 범위, normal vector 범위, 속성의 종류 등이 포함될 수 있다.
실시예들에 따른 시그널링 예시: (도21의 비트스트림에 포함된 시그널링 정보(도53 내지 도55)의 예시)
본 발명의 실시예로써 분리된 slice에 대한 정보를 아래와 같이 아래와 같이 parameter set 에 정의할 수 있다. sequence parameter set, geometry parameter set, attribute parameter set, 및 SEI message 및 geometry slice header 및 attribute slice header 에 정의할 수 있으며, 어플리케이션, 시스템에 따라 상응되는 위치 혹은 별도의 위치에 정의하여 적용 범위, 적용 방법 등을 다르게 사용할 수 있다. 즉 시그널이 전달되는 위치에 따라 서로 다른 의미를 가질 수 있는데 만약 SPS에 정의되는 경우 시퀀스 전체에 동일하게 적용될 수 있으며, GPS에 정의되는 경우 위치 복원에 사용됨을 나타낼 수 있으며, APS에 정의되는 경우 속성 복원에 적용됨을 나타낼 수 있으며, TPS에 정의되는 경우 tile 내의 포인트에 대해서만 해당 시그널링 적용됨을 나타낼 수 있으며, slice 단위에 전달되는 경우 해당 slice 에 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 syntax element가 현재 point cloud data stream 뿐 아니라 복수의 point cloud data stream에 적용될 수 있는 경우에는 상위 개념의 parameter set 등을 통해 전달할 수 있다.
실시예에서는 coding 기법 과 독립적으로 해당 정보를 정의하는 것을 기술하였지만, coding 방법과 연계하여 정의할 수 있으며, 지역적으로 서로 다른 scalability를 지원하기 위해 tile parameter set에 정의할 수 있다. 또한 아래 정의된 syntax element가 현재 point cloud data stream 뿐 아니라 복수의 point cloud data stream에 적용될 수 있는 경우에는 상위 개념의 parameter set 등을 통해 전달할 수 있다.
혹은 NAL (Network abstract layer) 단위를 정의하고 layer_id와 같이 layer를 선택할 수 있는 관련 정보를 전달함으로써 system level에서 bitstream을 선택할 수도 있다.
이하, 실시예들에 따른 파라미터(메타데이터, 시그널링 정보 등 다양하게 호칭 가능함)는 후술하는 실시예들에 따른 송신기의 프로세스 상 생성될 수 있고, 실시예들에 따른 수신기에 전달되어 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 구조로 슬라이스 분할을 고려할 수 있다. 이 예에서는 하위 계층의 코딩이 이전 계층의 코딩된 정보(예: 점유)에 의존하는 8개의 코딩 계층이 있을 수 있다. 슬라이스 세그먼트를 생성할 때 코딩 레이어는 3개의 다른 레이어 그룹으로 그룹화되며 레이어 그룹의 집계는 전체 코딩 레이어와 동일할 수 있다. 또한 두 번째 및 세 번째 레이어 그룹은 여러 개의 하위 그룹으로 나뉠 수 있다. 레이어 그룹 2는 2개의 하위 그룹으로, 레이어 그룹 3은 4개의 하위 그룹으로 나뉠 수 있다. 각 레이어 그룹 또는 하위 그룹은 서로 다른 슬라이스 세그먼트에 포함될 수 있다.
레이어 그룹 구조의 슬라이스 세그먼트를 사용하여 수신기는 부분 디코딩을 통해 영역별로 다른 해상도를 생성할 수 있다. 예를 들어, 하위 그룹 3-3의 데이터가 필요한 한 어플리케이션을 고려할 수 있다. 이 경우 수신기는 슬라이스 6을 디코딩할 수 있지만 슬라이스 4, 5 및 7은 디코딩할 수 없다. 계층 간의 코딩 종속성으로 인해 이전 슬라이스도 필요하다. 슬라이스 분할을 기반으로 슬라이스 수가 적어 디코딩 복잡도가 감소한다.
공간 액세스 사용 사례에서 슬라이스 분할을 사용하는 데 중요한 것 중 하나는 수신기가 ROI에 필요한 슬라이스를 찾는 방법이다. 이 문서에서는 부분군 경계 상자를 사용하여 슬라이스의 데이터 분포를 설명할 것을 제안한다. 각 레이어 그룹에서 제안된 서브그룹 경계 상자를 볼 수 있다. 각 코딩 레이어의 노드 크기를 고려하면 모든 레이어 그룹의 경계는 시퀀스 또는 프레임의 경계 상자와 동일하다. 또한, 서브그룹 분할은 선행 서브그룹의 경계 내에서 수행되는 것으로 가정한다. 따라서 하위 그룹 2-1 및 2-2의 경계 상자는 레이어 그룹 1의 경계 상자 내에 있다. 또한 하위 그룹 3-1 및 3-2와 하위 그룹 3-3 및 3-의 경계 상자는 4는 각각 부분군 2-1과 2-2의 경계 안에 있다.
subgroup bounding box가 주어졌을 때, 각 슬라이스의 bounding box를 ROI와 비교하고, subgroup bounding box가 ROI와 상관관계가 있는 슬라이스를 선택하고, 선택된 슬라이스를 복호화하는 과정을 통해 공간적 접근을 수행할 수 있다. 이 예에서는 ROI가 각각 레이어 그룹 1, 하위 그룹 2-2 및 3-3의 하위 그룹 경계 상자 내에 있으므로 슬라이스 1, 3 및 6이 선택된다. 선택된 슬라이스를 디코딩하여 ROI에 대한 높은 데이터 해상도와 다른 영역에 대한 낮은 데이터 해상도를 나타내는 출력 포인트 클라우드가 생성된다. 효과적인 공간 액세스를 위해 동일한 계층 그룹의 하위 그룹 간에 종속성이 없다고 가정한다. 라이브 스트리밍 또는 저지연 사용 사례의 경우 각 슬라이스 세그먼트를 수신할 때 선택 및 디코딩을 수행하여 시간 효율성을 높일 수 있다.
도52는 실시예들에 따른 지오메트리 파라미터 세트를 나타낸다.
도53은 실시예들에 따른 어트리뷰트 파라미터 세트를 나타낸다.
도52-53 파라미터는 도1 등 실시예들에 따른 인코더에 의해 생성되어 도21 비트스트림에 포함되고, 전달되고, 도1등 실시예들에 따른 디코더에 의해 파싱된다.
레이어 그룹 개수(num_layer_groups_minus1): 이 값에 1더하면, 레이어 그룹이 지오메트리(또는 속성) 코딩 트리 구조의 일부인 연속 트리 레이어 그룹을 나타내는 레이어 그룹의 수를 나타낸다. num_layer_groups_minus1은 0에서 코딩 트리 레이어 수까지의 범위에 있을 수 있다.
레이어 그룹 아이디(layer_group_id): i번째 지오메트리 또는 속성 레이어 그룹의 레이어 그룹 식별자를 나타낸다.
트리 뎁스 개수(num_tree_depth_minus1): 이 값에 1을 더하면, i번째 레이어 그룹에 포함된 트리 깊이의 수를 나타낸다. 트리 깊이의 총 수는 num_layer_groups_minus1에 0과 동일한 i에 대한 모든 (num_tree_depth_minus1[i] + 1)을 추가하여 파생될 수 있다.
서브 그룹 개수(num_subgroups_minus1): 이 값에 1을 더하면 i번째 레이어 그룹의 하위 그룹 수를 나타낸다.
서브그룹 아이디(subgroup_id): layer_group_id가 지시하는 i번째 레이어 그룹의 j번째 서브그룹의 지시자를 나타낸다.
서브그룹 바운딩 박스 오리진(subgroup_bbox_origin): i 번째 레이어 그룹의 j 번째 하위 그룹에 대한 하위 그룹 경계 상자의 원점을 나타낸다. bouding box의 8개 모서리 중 xyz 원점에 가까운 값을 가질 수 있다.
서브그룹 바운딩 박스 사이즈(subgroup_bbox_size): i번째 레이어 그룹의 j번째 서브그룹의 서브그룹 경계 상자의 크기를 나타낸다. bounding box origin 으로부터 각 축 방향으로 최대값까지의 거리를 가질 수 있다. Origin 과 size를 나타내는 단위는 leaf node size를 기준으로 표현할 수 있다. 만약 다른 표현 단위를 사용하는 경우 시그널링 할 수 있다.
얼라인된 레이어 그룹 구조 플래그(aligned_layer_group_structure_flag): 1과 같음은 속성 슬라이스의 레이어 그룹 및 하위 그룹 구조가 지오메트리 레이어 그룹 및 하위 그룹 구조와 동일함을 나타낸다. 0과 동일한aligned_layer_group_structure_flag는 속성 슬라이스의 레이어 그룹 및 하위 그룹 구조가 기하학 레이어 그룹 및 하위 그룹 구조와 동일하지 않을 수 있음을 나타낸다.
지오메트리 파라미터 세트 아이디(geom_parameter_set_id): 속성 레이어 그룹 구조와 정렬된 레이어 그룹 및 하위 그룹 구조 정보를 포함하는 지오메트리 매개변수 세트 식별자를 나타낸다.
자식 서브 그룹 개수(num_child_subgroups_minus1): i 번째 계층 그룹의 j 번째 하위 그룹에 있는 하위 하위 그룹의 수를 나타낸다.
자식 서브그룹 아이디(child_subgroup_id): i 번째 계층 그룹의 j 번째 하위 그룹의 하위 하위 그룹에 대한 식별자를 나타낸다.
도54는 실시예들에 따른 지오메트리 데이터 유닛 헤더 및 어트리뷰트 데이터 유닛 헤더이다.
도54은 도21비트스트림에 포함되는 파라미터 정보이다.
도54에 포함된 파라미터의 설명은 상술한 도52-53 설명을 참조한다.
도15를 참조하면, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치는 다음과 같은 효과를 제공한다.
point cloud data에 대해 실시예들에 따른 기준에 따라 압축 데이터를 나누어 전송할 수 있다. 예를 들어, layered coding을 사용하는 경우 layer에 따라서 압축 데이터를 나누어 보낼 수 있는데, 이 경우 송신단의 저장 및 전송 효율이 증가한다.
도15는 point cloud data의 geometry 및 attribute를 압축하여 서비스 하는 경우에 대한 실시예를 나타낸 것이다. PCC 기반 서비스에서 수신기 성능 혹은 전송 환경에 따라 압축율 혹은 데이터 수를 조절하여 보낼 수 있는데, 기존과 같이 하나의 slice 단위로 point cloud data가 묶여 있는 경우, 수신기 성능 혹은 전송 환경이 변하는 경우 1) 각 환경에 맞는 bitstream을 미리 변환하여 별도로 저장하고 전송할 때 선택하던지 2) 혹은 전송에 앞서서 변환하는 과정 (transcoding)을 필요로 한다. 이 때, 지원해야하는 수신기 환경이 증가하던지 전송 환경이 수시로 바뀌는 경우 저장 공간의 문제 혹은 변환으로 인한 delay가 문제될 수 있다.
도55는 실시예들에 따른 효율적인 관심 영역 처리 과정을 나타낸다.
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, 47의 인코더, 도49 서브 비트스트림 분류기, 도55-56인코더, 도62의 송신 방법은 도57과 같은 관심 영역 처리를 지원할 수 있다. 또한, 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, 48의 디코더, 도49 서브 비트스트림 분류기, 렌더러, 도71의 수신 방법 등은 도55과 같은 관심 영역 처리를 지원할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 포인트 클라우드 데이터를 Tile, slice 구조에 기반하여 전달한다. 대용량 데이터의 경우 다수의 tile을 포함하고 있으며, 관심영역 (Region of interest: ROI, 동그라미 영역5700)에 접근하기 위해서는 특정 tile을 선택한 후 tile 에 포함된 slice 중 하나를 선택하고 slice 내의 포인트 클라우드 데이터 전체를 디코딩한 후 일부 영역을 rendering을 통해 획득할 수 있다. 이 경우 tile과 slice 에 포함된 데이터의 양이 크기 때문에 관심영역을 획득하기까지 많은 시간이 소요된다.
타일 셀렉터는 포인트 클라우드 비트스트림을 수신할 수 있다. 타일 셀렉터는 타일 바운딩 박스를 관심영역(ROI, region of interest)에 가반하여 선택할 수 있다.
슬라이스/브릭 셀렉터는 슬라이스 및/또는 브릭 바운딩 박스를 ROI에 기반하여 선택할 수 있다.
디코더는 선택된 슬라이스 및/또는 브릭을 디코딩할 수 있다.
렌더러는 ROI에 기반하여 포인트 클라우드 데이터를 렌더링하여, 포인트 클라우드 데이터를 부분적으로 사용자에게 효율적으로 제공할 수 있다.
예를 들어, 전체 포인트 클라우드 데이터5501는 하나 또는 하나 이상의 타일(타일 바운딩 박스5502)들을 포함할 수 있다.
타일5502은 슬라이스(데이터 유닛 및/또는 브릭들5503 등으로 지칭가능함)들의 집합으로 구성될 수 있다.
슬라이스 및/또는 브릭은 계층적 구조(레이어, 뎁스, 레벨)을 지난 트리 구조로 표현될 수 있다.
실시예들에 따른 수신 방법/장치는 포인트 클라우드 데이터의 일정 관심영역5504를 빠르게 디코딩할 수 있다.
다만, 전체 포인트 클라우드 데이터5602를 수신하고, 관심영역5504를 획득하기까지 선택 및 디코딩에 따른 시간을 다음과 같이 더 효과적으로 감소시킬 수 있다.
도56은 실시예들에 따른 효율적인 관심 영역 처리 과정을 나타낸다.
도56은 도55과 같이 효율적인 관심 영역 처리 과정을 나타낸다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터의 layer-group 및 subgroup 구조를 기반으로 압축/복원을 수행하는 경우 도58와 같이 tile/slice 선택 후 slice 내의 데이터 중 ROI와 관련된 subgroup 만을 선택함으로써 delay 요소를 줄일 수 있다. 이때, 상위 layer-group의 중간 결과는 low resolution point cloud data로써 사용될 수 있다.
예를 들어, 실시예들에 따른 방법/장치가 전체 포인트 클라우드 데이터(5600)를 관심 영역(5601)에 기반하여 빠르게 처리할 수 있다. 관심 영역(5601)은 전체 포인트 클라우드 데이터(5600) 중 일부 영역일 수 있다. 관심 영역(5601)은 슬라이스 및/또는 브릭으로 파티션된 타일(들)을 포함할 수 있다. 관심 영역(5601)을 효율적으로 처리하기 위한 레이어 그룹 및 서브 그룹 구조로 표현하면 5702와 같다. 레이어 그룹 1은 루트 노드부터 뎁스(레벨) 4(레이어 4개)까지를 포함할 수 있고, 레이어 그룹 2는 뎁스(레벨) 5 내지 6을 포함할 수 있고, 레이어 그룹 3은 리프 노드를 포함할 수 있다. 리프 노드는 서브 그룹3-1, 3-2, 3-3을 포함할 수 있다. 그룹에 포함된 레이어 및 서브 그룹의 개수는 실시예들에 따라 다양하게 표현될 수 있고, 도56 는 하나의 예시를 나타낸다. 실시예들에 따른 방법/장치는 레이어 그룹 및 서브 그룹을 선택하여 관심영역에 대한 서브그룹 바운딩 박스를 처리할 수 있다. 트리 구조(5602)의 뎁스(레벨)이 루트 노드에 가까울수록 포인트 클라우드 데이터는 로우 레졸루션 포인트 클라우드5603에 대응할 수 있다. 선택된 타일의 부분 영역을 저해상도 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 그룹이 표현할 수 있다. 서브 그룹은 관심 영역에 해당할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 타일 선택기를 통해 포인트 클라우드 데이터 비트스트림5500을 수신하고, 타일 바운딩 박스 및 ROI에 기반하여 부분 디코딩을 위한 타일을 선택할 수 있다.
슬라이스/브릭 선택기는 슬라이스 및 브릭에 대응하는 바운딩 박스에 기반하여 슬라이스 및 브릭을 선택할 수 있다.
디코더는 선택된 레이어 그룹을 디코딩할 수 있다. 디코더는 루우 레졸루션 포인트 클라우드 데이터5603을 출력할 수 있다. 루우 레졸루션 포인트 클라우드 데이터5603는 선택된 타일의 부분 영역을 나타낸다.
레이어 그룹 및 서브그룹 선택기는 서브 그룹 바운딩 박스5604를 선택할 수 있다.
즉, 실시예들에 따른 방법/장치는 부분 데이터5704 및 부분 데이터를 포함하는 전체 데이터5603을 함께 제공할 수 있다. 로우 레졸루션 데이터는 관심 영역에 대한 맵 데이터로써 기능할 수 있다. 실시예들에 따른 방법/장치는 로우 레졸루션 맵 데이터5603을 참조하여 관심영역의 부분 데이터5604를 효율적으로 제공할 수 있다. 로우 레졸루션 데이터5603은 오버뷰 데이터로 기능할 수 있다.
도57은 실시예들에 따른 효율적인 관심 영역 처리 과정을 나타낸다.
도56과 마찬가지로, 실시예들에 따른 방법/장치는 로우 레절루션 전체 데이터 및 부분 데이터를 함께 처리하고 제공할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 tile 을 layer-group 및/또는 subgroup 구조에 기반하여 압축/복원할 수 있다. 이 경우 상위 layer-group을 decoding 한 결과는 tile에 속한 전체 영역에 대한 low resolution point cloud date가 될 수 있으며, ROI와 관련된 subgroup까지 decoding 하는 경우 관심영역에 대한 high resolution point cloud data를 획득할 수 있다. 이 경우 tile을 바로 decoding 하기 때문에 slice selection 부분이 생략될 수 있으며, 관심 영역이 tile 안에 있는 경우 layer-group 에 대한 decoding 정보를 가지고 있는 상태에서 subgroup data를 추가적으로 디코딩 함으로써 지연없이 관심 영역을 전환할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 타일 바운딩 박스에 대한 타일57000을 선택할 수 있다.
타일57000은 가장 큰 레이어 그룹57001에 해당할 수 있다.
레이어 그룹 및 서브 그룹을 포함하는 계층적 트리 구조57002에서, 실시예들에 따른 방법/장치는 선택된 타일의 전체 영역에 대응하는 로우 레졸루션 포인트 클라우드 데이터57003 및 관심영역(ROI)의 하이 레졸루션 포인트 클라우드 데이터를 함께 제공할 수 있다. 전체 영역은 저해상도로 빠르게 확인하고, 관심영역은 고해상도로 빠르게 제공할 수 있다.
타일 선택기는 ROI에 기반하여 입력된 포인트 클라우드 데이터 비트스트림 중 ROI에 관련된 타일을 선택할 수 있다.
디코더는 선택된 레이어 그룹을 디코딩할 수 있다. 디코더는 선택된 타일의 전체 영역에 대한 로우 레졸루션 포인트 클라우드 데이터를 출력할 수 있다.
서브그룹 선택기는 ROI에 기반하여 서브그룹 바운딩 박스를 선택할 수 있다.
서브 그룹 부분 디코더는 선택된 서브 그룹에 대한 부분 포인트 클라우드 데이터를 출력할 수 있다.
도58은 실시예들에 따른 효율적인 관심 영역 처리 과정을 나타낸다.
도56-58와 마찬가지로, 실시예들에 따른 방법/장치는 로우 레절루션 전체 데이터 및 부분 데이터를 함께 처리하고 제공할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 입력 영상 자체를 layer-group 구조로 압축할 수 있다. 이 경우 layer-group 및 sub-group 을 조밀하게 나눔으로써 각 영역에 대한 spatial random access를 효율적으로 지원할 수 있다. 먼저 상위 layer-group에 대한 결과를 통해 데이터 전체에 대한 overview/thumbnail 형식의 정보를 사용자에게 제공할 수 있으며, 데이터 전체에 대한 navigation 에 사용될 수 있다. 사용자가 보다 고해상도의 정보를 원하는 경우 layer-group 혹은 관심영역과 관련된 subgroup 데이터를 추가적으로 디코딩 할 수 있다. 추가 디코딩의 중간 과정을 통해 관심 영역과 관련된 저해상도의 넓은 영역의 정보를 제공할 수 있으며, 추가 subgroup 디코딩을 통해 관심영역에 대한 고해상도의 국지 정보를 제공할 수 있다. 이 경우 layer-group 의 계층 구조 자체가 기존의 tile/brick/slice의 구조를 대체할 수 있는 구조로써 사용될 수 있으며, 사용자의 관심도에 따라 저해상도의 전체 정보로부터 고해상도의 특정 정보를 점진적으로 제공할 수 있다는 장점이 있다. 디코딩 관점에서도 전체 데이터를 디코딩 하는 것이 아니라 필요로 하는 시점에 필요한 만큼의 정보만을 디코딩 함으로서 progressive decoding의 기능을 제공할 수 있고, 디코딩을 위해 필요로 하는 리소스가 줄어듦으로 인해 저지연 효과가 있을 수 있다. 또한 관심 영역이 지속적으로 변하는 환경에서도 상위 layer의 정보를 사용함으로 인해 관심영역 변경으로 인한 지연이 줄어드는 효과가 있을 수 있다.
예를 들어, 실시예들에 따른 방법/장치는 입력되는 포인트 클라우드 데이터 전체5800를 트리 구조5801로 표현할 수 있다. 트리 구조5801는 레이어 그룹 및 서브 그룹으로 구성되고, ROI 부분 데이터를 계층적으로 엑세스할 수 있게 한다. 레이어 그룹 및 서브 그룹을 서브 그룹 바운딩 박스에 기반하여 선택할 수 있다. 가장 상위 레이어(들)을 포함하는 레이어 그룹5802은 아주 낮은 해상도를 지닌 포인트 클라우드 데이터이고, 포인트 클라우드 데이터의 컨텐츠를 네비케이트하기 위한 컨텐츠의 전체 영역에 대한 정보일 수 있다. 상위 레이어 그룹에 속하는 하위 레이어 그룹 또는 레이어 그룹의 서브 그룹5803은 입력 컨텐츠의 부분 영역을 나타내고, 낮은 해상도의 포인트 클라우드 데이터일 수 있다. 하위 레이어 그룹의 서브 그룹5801은 ROI의 높은 해상도의 포인트 클라우드 데이터일 수 있다. 계층적 포함관계, 영역의 범위, 다양한 해상도 설정 등을 통해서 전체 영역에서부터 ROI영역까지 표현할 수 있다. 또한, ROI 고해상도 데이터를 위한 저해상도의 넓은 영역의 오버뷰 영상을 함께 제공할 수 있다.
디코더는 포인트 클라우드 데이터를 수신하고 레이어 그룹에 기반하여 포인트 클라우드 데이터를 디코딩할 수 있다. 디코더는 컨텐츠의 전체 영역에 대한 데이터를 낮은 해상도로 출력할 수 있다. 디코더는 컨텐츠의 부분 영역에 대한 데이터를 낮은 해상도로 출력할 수 있다.
서브그룹 선택기는 ROI에 기반하여 서브 그룹을 선택할 수 있다.
디코더는 선택된 서브그룹을 파셜하게 디코딩하여, 부분 포인트 클라우드 데이터를 출력할 수 있다.
도59는 실시예들에 따른 레이어 그룹 정보를 나타낸다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법/장치인 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, 47의 인코더, 도49 서브 비트스트림 분류기, 도55-56인코더, 도70의 송신 방법 등은 도21와 같이 포인트 클라우드 데이터를 부호화하고, 도59 등 관련 시그널링 정보를 생성하여, 비트스트림을 생성하고 송신할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법/장치인 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, 48의 디코더, 도49 서브 비트스트림 분류기, 도55-56디코더, 도57-60 디코더/렌더러, 도63의 수신 방법 등은 도21와 같은 비트스트림을 수신하고, 도61 등 시그널링 정보에 기반하여, 포인트 클라우드 데이터를 복원할 수 있다.
각 layer-group과 subgroup은 slice 단위로 나뉘어 전송될 수 있으며, 각 layer-group과 subgroup의 특성을 수신기에 전달하기 위해 아래와 같이 layer_group_info를 정의할 수 있다. layer_group_info은 도45 비트스트림에 포함되어 전송될 수 있다. 여기에는 layer-group과 subgroup의 계층적 구조, id, 포함된 포인트의 수, 포함하는 영역의 위치와 범위, coding layer 수, 상호 의존성 여부, 코딩 제약 조건 (주변부 참조 여부, 컨텍스트 사용 여부), 참조하는 slice, frame 정보 등이 포함될 수 있다. 아래는 layer_group_info가 data unit 단위로 포함될 때에 대한 예시이며, parameter set 단위, frame 단위, sequence 단위, tile 단위, slice 단위, point 단위로 포함되거나 별도의 layer-group 단위를 정의하고 전달할 수 있다.
레이어 그룹 인에이블 플래그(layer_group_enabled_flag)가 1과 같음은 프레임 또는 타일의 기하 비트스트림이 코딩 레이어 그룹 또는 그 하위 그룹과 일치하는 다중 슬라이스에 포함된다는 것을 나타낸다. Layer_group_enabled_flag는 0과 같으며 프레임 또는 타일의 지오메트리 비트스트림이 단일 슬라이스에 포함됨을 나타낸다.
레이어 그룹 개수(num_layer_groups_minus1) 더하기 1은 레이어 그룹이 기하학 코딩 트리 구조의 일부인 연속 트리 레이어 그룹을 나타내는 레이어 그룹의 수를 나타낸다. num_layer_groups_minus1은 0에서 코딩 트리 레이어 수까지의 범위에 있을 수 있다.
레이어 그룹 아이디(layer_group_id)는 프레임 또는 타일의 레이어 그룹의 표시자를 나타낸다. layer_group_id의 범위는 0에서 num_layer_groups_minus1 사이일 수 있다.
종속_슬라이스_플래그(dependent_slice_flag )는 1과 동일하며 슬라이스가 ref_slice_id 및 ref_layer_group_id에 의해 표시되는 슬라이스에 종속됨을 나타낸다. 종속_슬라이스_플래그가 0과 같으면 슬라이스가 다른 슬라이스에 종속되지 않고 관련 슬라이스의 디코딩 시작이 될 수 있음을 나타낸다.
레퍼런스 슬라이스 아이디(ref_slice_id)는 참조 슬라이스의 표시자를 나타낸다. ref_slice_id의 범위는 현재 프레임 또는 현재 타일에 사용되는 slice_id의 범위에 있을 수 있다.
레퍼런스 레이어 그룹 아이디(ref_layer_group_id)는 참조 레이어 그룹의 표시자를 나타낸다. ref_layer_group_id의 범위는 현재 프레임 또는 현재 타일의 0에서 num_layer_group_minus1 범위에 있을 수 있다.
레이어 개수(num_layers_minus1) 더하기 1은 i번째 레이어 그룹에 포함된 코딩 레이어의 수를 나타낸다. 레이어 그룹의 총 수는 num_layer_groups_minus1에 0과 동일한 i에 대한 모든 (num_layers_minus1[i] + 1)을 추가하여 파생될 수 있다.
레이어 그룹 스트림 길이 비트(layer_group_stream_len_bits)더하기 1은 신택스 요소 layer_group_stream_len의 비트 길이이다.
레이어 그룹 스트림 길이(layer_group_stream_len)는 현재 layer_group_stream의 길이를 나타낸다.
서브그룹 인에이블 플래그(subgroup_enabled_flag)는 1과 동일하며 현재 레이어 그룹이 여러 슬라이스에 포함될 수 있는 하위 그룹으로 구성되어 있음을 나타낸다. subgroup_enabled_flag는 0과 동일하며 현재 레이어 그룹이 단일 슬라이스에 포함되어 있음을 나타낸다. 하위 그룹은 서로 배타적이며 하위 그룹의 합은 레이어 그룹과 동일하다.
서브그룹 개수(num_subgroups_minus1) 더하기 1은 layer_group_id가 나타내는 레이어 그룹의 하위 그룹 수를 나타낸다.
서브그룹 아이디(subgroup_id)는 layer_group_id가 나타내는 레이어 그룹의 하위 그룹의 지시자를 나타낸다. subgroup_id의 범위는 0에서 num_subgroups_minus1[layer_group_id] 사이일 수 있다. 여기서 subgroup_id는 동일한 layer_group_id에서 슬라이스의 순서를 나타낼 수 있다. 존재하지 않는 경우 subgroup_id는 0으로 유추된다.
레퍼런스 서브그룹 아이디(ref_subgroup_id)는 ref_layer_group_id가 지시하는 계층-그룹의 참조 서브그룹의 지시자를 나타낸다. ref_subgroup_id의 범위는 현재 layer-group의 0에서 num_subgroup_id_minus1의 범위에 있을 수 있다. 존재하지 않는 경우 subgroup_id는 0으로 유추된다.
포인트 개수 비트(num_points_bits_minus1) 더하기 1은 구문 요소 num_points의 비트 길이이다.
포인트 개수(num_points)는 현재 슬라이스를 디코딩하여 출력 포인트의 수를 나타낸다.
서브그룹 바운딩 박스 오리진 비트(subgroup_bbox_origin_bits_minus1) 더하기 1은 구문 요소 subgroup_bbox_origin의 비트 길이이다.
서브그룹 바운딩 박스 오리진(subgroup_bbox_origin)은 layer_group_id가 나타내는 레이어 그룹의 subgroup_id가 나타내는 서브그룹의 경계 상자의 원점을 나타낸다.
서브그룹 바운딩 박스 사이즈 비트(subgroup_bbox_size_bits_minus1) 더하기 1은 구문 요소 subgroup_bbox_size의 비트 길이입니다.
서브그룹 바운딩 박스 사이즈(subgroup_bbox_size)는 layer_group_id에 의해 표시되는 레이어 그룹의 subgroup_id에 의해 표시되는 하위 그룹의 하위 그룹 경계 상자의 원점을 나타낸다.
스킵된 레이어 그룹 개수(num_skipped_layer_groups)는 현재 프레임 또는 타일에서 건너뛴 레이어 그룹의 수를 나타낸다. 인코딩된 레이어 그룹 개수(Num_encoded_layer_group) = 전달된 레리어 그룹 개수(num_delivered_layer_group) + 스킵된 레이어 그룹 개수(num_skipped_layer_group)
스킵된 레이어 개수(num_skipped_layers)는 현재 프레임 또는 타일에서 건너뛴 지오메트리 코딩 레이어의 수를 나타낸다.
인코딩된 레이어 개수(Num_encoded_layers) = 전달된 레이어 개수(num_delivered_layers) + 스킵된 레이어 개수(num_skipped_layers).
이로 인하여, 실시예들에 따른 방법/장치는 도15, 도56, 도55에서 설명한 효과를 제공할 수 있다.
도60은 실시예들에 따른 레이어 그룹 슬라이스를 나타낸다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법/장치(도1의 송신 장치(10000), 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002), 트랜스미터(10003), 도2의 획득-인코딩-전송(20000-20001-20002), 도4의 인코더, 도12의 송신 장치, 도14의 디바이스, 도15, 47, 68, 69 인코더, 도70의 송신 방법)는 도60과 같이 레이어 그룹에 기반하여 포인트 클라우드 데이터를 슬라이싱할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법/장치(도1의 수신 장치(10004), 리시버(10005), 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006), 도2의 전송-디코딩-렌더링(20002-20003-20004), 도10-11의 디코더, 도13의 수신 장치, 도14의 디바이스, 도15, 48, 55-58, 60, 68-69 의 디코더, 도71의 수신 방법)는 도60과 같이 레이어 그룹에 기반하여 슬라이스된 데이터를 수신하고 디코딩할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 계층적 슬라이싱의 확장성과 공간적 접근성에 기초하여 고해상도 ROI를 지원할 수 있다.
도60을 참조하면, 인코더는 옥트리 계층 그룹의 비트스트림 슬라이스 또는 각 계층 그룹의 공간 하위 그룹을 생성할 수 있다. 요청에 따라, 각 해상도의 ROI와 일치하는 슬라이스를 선택하여 전송할 수 있다. 비트스트림에 요청된 ROI 이외의 세부 정보가 포함되어 있지 않기 때문에 전체 비트스트림 크기는 타일 기반 접근 방식보다 작을 수 있다. 수신기의 디코더는 슬라이스를 결합하여 세 가지 출력을 생성할 수 있다. 예를 들어, 1) 상위 수준(하이-레벨) 뷰 출력은 계층 그룹 슬라이스 1에서, 2) 중간 수준(미드-레벨) 뷰출력은 계층 그룹 슬라이스 1 및 레이어 그룹2의 선택된 하위(서브) 그룹으로부터 생성될 수 있다. 3) 레이어 그룹 1과 레이어 그룹 2 및 3의 선택된 하위 그룹에서 미세한 세부 출력의 로우-레벨 뷰가 생성될 수 있다. 출력이 점진적으로 생성될 수 있으므로 수신기는 확대/축소와 같은 보기 경험을 제공할 수 있다. 높은 수준의 보기에서 낮은 수준의 보기로 해상도가 점진적으로 증가할 수 있다.
인코더(60000)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, 레이어의 레벨 등으로 지칭될 수 있다. 60000-1과 같이 지오메트리의 옥트리의 뎁스 및/또는 어트리뷰트 레이어의 레벨 등이 레이어 그룹(또는 서브 그룹)으로 분할될 수 있다.
슬라이스 셀렉터(60001)는 인코더(60000)와 연계하여, 분할된 슬라이스(또는 서브 슬라이스)를 선택해서 레이어 그룹 1 내지 레이어 그룹3과 같이 선택적으로 파셜하게 전송할 수 있다.
디코더(60002)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.
도61은 실시예들에 따른 타일 파티셔닝 및 레이어 그룹 슬라이싱 간 성능을 나타낸다.
전체 성능 비교(타일 파티셔닝 대 레이어 그룹 슬라이싱)
실시예들에 따른 제안한 방법과 G-PCCv1의 전체적인 성능 비교를 설명한다. ROI 지원을 고려하여 소스 해상도에 적응하는 타일 사이즈(tileSize)를 사용하여 앵커에 타일 파티셔닝을 수행할 수 있다. 타일과 하위(서브) 그룹이 일대일 매핑되도록 하위 그룹 분할에 동일한 타일 사이즈(tileSize)가 사용될 수 있다. 레이어 그룹 구조의 경우 레이어 그룹의 레이어 수는 9, 3 및 나머지 레이어로 설정될 수 있다.
제안된 레이어 그룹 슬라이싱은 모든 조건에서 비트레이트 및 코딩 시간 측면에서 타일 파티셔닝과 유사한 성능을 가질 수 있다. 또한 제안하는 방법은 기하 양자화 수준이 강할수록 계층 그룹 1에서 분할되지 않은 계층의 비율이 상대적으로 커지므로 손실 조건에서 이득이 있을 수 있다. 제안하는 방법은 추가적인 확장 가능한 기능을 제공할 수 있으므로 제안하는 방법이 공간적 랜덤 액세스 기능을 유지하면서 G-PCC v1에 비해 장점이 있다.
도62, 도63, 도64, 도65, 도66는 실시예들에 따른 멀티 해상도 및 멀티 사이즈 ROI 출력을 나타낸다.
도60과 같은 구조를 통해, 멀티 해상도 및 멀티 사이즈 ROI 출력이 가능하다.
다중 해상도 다중 크기 ROI에 대한 비교 예시(Anchor 1/2 vs. Proposed)
자세한 비교를 위해 세 가지 접근 방식의 시청 거리 적응형 해상도 사용 사례의 결과를 볼 수 있다. 전술한 가정에 따라 수신기의 출력으로 세 가지 다른 수준의 시청 거리를 고려할 수 있다. 1) 대략적인 세부 정보의 상위 수준 보기, 2) 중간 수준 세부 정보의 중간 수준 보기, 3) 하위 수준 보기 세세한 부분까지가 있을 수 있다.
도62-63을 참조하면, ULB_unicorn_HiRes_vox15_n.ply 및 Stanford_Area_4_vox16.ply 데이터의 3가지 다른 해상도가 표시되며 여기서 각각은 3개의 대상 출력을 나타낸다. 하이-레벨에서 로우-레벨로 갈수록 볼륨의 크기는 작아지고 해상도(또는 포인트 밀도)는 증가한다. 앵커의 출력과 제안된 방법은 동일할 수 있다.
도65-66은 제안하는 방법과 타일 분할 기반 접근법의 결과를 비교한다. 각 행에서 각 접근 방식에서 서로 다른 출력을 생성하는 비용은 비트스트림 크기와 코딩 시간 측면에서 설명된다. 열에서 큰 그룹은 앵커와 제안된 방법을 나타내며 각 그룹의 처음 세 열은 영역 크기와 해상도가 다른 세 개의 출력을 나타낸다. 각 방법 그룹이 끝나면 세 가지 출력을 모두 코딩하고 전달하는 데 드는 총 비용이 요약된다.
앵커 A 대 레이어 그룹 슬라이싱
도65-66은 제안한 방법의 결과를 복호화하지 않은 타일 분할 방법과 비교한다.
제안한 방법의 결과를 앵커 B - 다운샘플링을 통한 타일 분할 방법과 비교한다.
전술한 방법에 따라 각 방법은 단일 인코딩된 비트스트림을 생성하므로 인코딩된 비트스트림에 대한 저장 부담은 유사하다. 그러나 상위 수준 보기 및 중간 수준 보기 출력을 위해 전송되는 G-PCCv1의 비트스트림 크기는 출력을 생성하는 데 사용되지 않는 세부 정보를 포함하기 때문에 상대적으로 크다. 세 가지 ROI를 모두 고려할 때 앵커는 세 가지 다른 ROI 해상도를 지원하기 위해 전체 타일을 전송한다. 각 출력에 대해 수신기는 ROI 및 대상 세부 수준을 기반으로 타일을 선택하고 레이어 건너뛰기를 수행한다. 출력은 독립적인 디코더에 의해 생성되므로 전체 디코딩 시간은 상위, 중, 하위 출력의 디코딩 시간을 통합하여 계산된다. 제안하는 방법의 경우 비트스트림에 슬라이스 간에 중복성 없이 사용해야 하는 슬라이스가 포함되어 있으므로 3개의 출력에 대한 비트스트림 크기가 크게 줄어든다.
앵커 B 대 레이어 그룹 슬라이싱
도66에서, 제안한 방법의 결과를 다운샘플링을 통한 타일 분할 방법인 앵커 B와 비교한다. 앵커를 비교하면 앵커 B의 비트 전송률 효율성은 전달 전에 영역과 해상도를 선택하여 크게 향상된다. 앵커 B와 제안된 방법을 비교할 때, 앵커의 비트스트림 크기는 상위, 중, 하위 뷰 출력 각각에 대해 더 작다. 각 슬라이스의 헤더에 포함된 추가 정보와 레이어 그룹 1에 포함된 비 ROI 정보는 제안하는 방법에 대한 오버헤드를 초래한다. 그러나 3개의 출력을 함께 고려할 때 제안하는 방법의 전체 비트스트림 크기는 7% 더 작다. 이 경우 앵커는 3개의 독립적인 비트스트림을 사용하여 중첩 영역에 중복성을 도입하지만 제안하는 방법은 중복되지 않는 단일 비트스트림을 사용한다.
앵커A는 다운 샘플링이 없는 타일 파티셔닝을 나타내고, 앵커B는 다운 샘플링이 있는 타일 파티셔닝을 나타낸다. 제안된 방법은 레이어 그룹 슬라이싱을 지칭한다.
도67은 실시예들에 따른 레이어 그룹 및 서브 그룹에 기반한 컨텍스트, 네이버 서치 범위, 버퍼 설정을 나타낸다.
도60의 인코더(60000), 디코더(60002), 대응하는 인코더/디코더는 도67과 같이 포인트 클라우드 데이터를 레이어 그룹(또는 서브 그룹)으로 표현하고, 이에 기반하여 인코딩하고 디코딩할 수 있다.
실시예들은 레이어 그룹(layer-group) / 서브 그룹(subgroup) 단위로 지오메트리 비트스트림(geometry bitstream)을 슬라이스(slice)로 나누어 구성하고, 지오메트리(geometry) 위치 정보를 효율적으로 압축하고 복원할 수 있다 실시예들에 따른 레이어 그룹 슬라이싱(layer-group slicing)을 사용하는 경우 슬라이스(slice) 간 코딩 독립성을 보장하기 위한 방법으로써 서브그룹 바운딩 박스(subgroup bounding box) 바깥의 노드의 정보를 사용하지 않도록 제한할 수 있는데, 이 경우 코딩 효율 손실을 줄이기 위한 방법으로써 컨텍스트 레퍼런스(context reference)의 연속성을 사용할 수 있다.
하나의 슬라이스(slice)를 코딩하는 과정에서 사용되는 컨텍스트 테이블(context table)은 다른 슬라이스(slice)를 코딩할 때 사용할 수 있다. 컨텍스트 테이블이란, 하나의 지오메트리 트리(geometry tree) 내에 존재하는 노드들 사이의 상관관계에 기반한 것으로 코딩 효율을 높이는데 사용될 수 있다. 이 때, 레이어 그룹(layer-group) 간의 지역적인 상관관계를 고려하기 위한 방법으로써 레퍼런싱(reference)되는 슬라이스(slice)의 서브그룹 바운딩 박스(subgroup bounding box)가 레퍼런스(reference) 하는 슬라이스(slice)의 서브그룹 바운딩 박스(subgroup bounding box)를 포함하거나 같은 경우에 컨텍스트 레퍼런스(context reference) 관계가 성립하도록 제한할 수 있다. 즉, 부모 서브그룹(parent subgroup)과 자식 서브그룹(child subgroup) 관계 혹은 조상 서브그룹(ancestor subgroup)과 자식 서브그룹(child subgroup) 관계에 있는 슬라이스(slice)의 컨텍스트 테이블(context table)을 사용함으로써 코딩 효율을 더욱 높일 수 있다. 또는 컨텍스트 테이블(context table)을 저장하는 버퍼(buffer)의 부담을 줄이기 위한 방법으로써 처음 슬라이스(slice)의 컨텍스트 테이블(context table)을 뒤따라 오는 슬라이스(slice)의 코딩에 사용할 수도 있다.
서브그룹 바운딩 박스(Subgroup bounding box) 바깥에 있는 노드는 비점유(non-occupied) 되었다고 가정할 수 있다. 즉, 각 노드의 지오메트리 포지션(geometry position) 정보를 코딩할 때 각 노드가 포함되는 슬라이스(slice) 내에 존재하는 노드들, 즉, 같은 서브 극룹(subgroup)에 속한 노드들을 이웃(neighbor) 대상으로 삼을 수 있으며, 이를 기반으로 코딩 대상 노드의 이웃 점유(neighbor occupancy) 정보를 판단할 수 있다. 이 때, 빠른 구현을 위해 주변부 노드의 어큐판시(occupancy) 정보를 아틀라스(Atlas)에 저장하여 사용할 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 슬라이스(slice) 내에 속한 노드를 코딩할 때 동일 레이어 그룹(layer-group)에 속한 주변 슬라이스(slice)의 노드 정보를 사용하지 않도록 막아주는 역할을 한다. 이를 통해 레이어 그룹(layer-group) 내에서 각 슬라이스(slice)를 독립적으로 코딩할 수 있도록 보장하는 역할을 할 수 있다.
다음은 앞서 제시한 기준 중 컨텍스트 레퍼런스(context reference)의 연속성을 실제 구현에 적용하기 위한 실시예를 나타낸 것이다. 컨텍스트 레퍼런스(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 레퍼런스 컨텍스트 레퍼런스(reference context reference)를 각 서브그룹(subgroup)이 시작하는 시점에서 컨텍스트 테이블(context table)의 초기값으로 사용해준다. 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 테이블(context table)을 연속적으로 사용하도록 보장할 수 있다.
이 과정은 두 단계로 이루어 지는데, 뎁스(depth) 가 변경되는 시점에서는 레이어 그룹(layer-group)이 변경되는지 여부를 판단하고, 그에 따라 서로 다른 동작을 수행하게 된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 인코딩/디코딩 단계는 1) 레이어 그룹 정보를 업데이트하는 단계, 2) 서브 그룹 정보를 업데이트 하는 단계, 및/또는 3) 이웃 서치 범위를 위한 아틀라스 정보 저장하는 단계를 포함할 수 있다.
이하, 기재된 구문은 각 단계의 동작을 풀어서 기재한 코드 언어일 수 있다. 이러한 명령어는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 방법/장치의 각 동작에 대응할 수 있다. 실시예들에 따른 장치인 하드웨어, 소프트웨어, 프로세서, 및/또는 그것들의 조합에 의해 수행될 수 있다.
1) 레이어 그룹 정보를 업데이트하는 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 초기화하는 단계,
서브그룹 바운딩 박스를 초기화하는 단계,
레이이 그룹 시작 지점이 아닌, 레이어 그룹이 변경되는 지점에서, 레이어 그룹 인덱스를 증가시키는 단계,
서브그룹 인덱스를 0으로 초기화하는 단계,
버퍼에 저장된 컨텍스트 스테이트를 로딩하고, 현재 서브그룹의 컨텍스트 테이블을 초기화하는 단계, 여기서, 레이어 그룹 인덱스 및 서브그룹 인덱스에 따른 레퍼런스 컨텍스트로 컨텍스트 테이블을 초기화한다.
서브그룹 바운딩 박스에 관한 정보(예를 들어, 범위 등)을 업데이트하는 단계,
만약, 레이어 그룹이 변경되지 않고, 옥트리 뎁스가 증가하는 경우, 레이어 그룹 인덱스를 유지하고, 서브그룹 인덱스를 0으로 초기화하는 단계,
이전 컨텍스트 스테이트를 저장하는 단계,
임시로 저장된 컨텍스트 스테이트를 로딩하는 단계, 여기서, 레이어 그룹 인덱스 및 서브그룹 인덱스에 따른 레퍼런스 컨텍스트로 컨텍스트를 초기화하는 단계.
서브그룹 바운딩 박스에 관한 정보를 갱신하는 단계.
2) 서브 그룹 정보를 업데이트 하는 단계는 다음 동작을 포함할 수 있다. 각 단계는 순서대로 수행될 수 있고, 실시예들에 따라 일부 단계는 생략될 수 있다:
현재 노드의 위치가 이전 노드의 서브그룹 바운딩 박스 내 포함되는지를 판단하는 단계,
현재 노드를 포함하는 서브그루브이 인덱스를 업데이트하는 단계,
서브그룹이 시작되는 노드인 경우, 현재 노드의 레이어 그룹 인덱스 및 서브 그룹 인덱스에 기반하여 레퍼런스 노드 정보를 검색하는 단계, 한편, 용어 인덱스는 아이디 등으로 지칭될 수 있다.
저장된 컨텍스트 스테이트를 초기화하는 단계, 여기서, 레이어 그룹 인덱스 및 서브그룹 인덱스에 따른 레퍼런스 컨텍스트로 컨텍스트를 초기화할 수 있다.
서브그룹이 이미 시작된 경우, 임시로 저장된 컨텍스트 스테이를 초기화하는 단계, 여기서, 레이어 그룹 인덱스 및 서브그룹 인덱스에 따른 레퍼런스 컨텍스트로 컨텍스트를 초기화할 수 있다.
서브그룹이 시작되는 노드인 경우, 플래너 버퍼를 초기화하는 단계,
서브그룹 바운딩 박스에 관한 정보를 업데이트하는 단계,
3) 이웃 서치 범위를 위한 아틀라스 정보 저장하는 단계는 다음 동작을 포함할 수 있다. 각 단계는 순서대로 수행될 수 있고, 실시예들에 따라 일부 단계는 생략될 수 있다:
서브그룹 바운딩 박스가 변경되는 경우, 아틀라스를 업데이트하지 않고, 아틀라스 내 이웃 여부를 판단하는 범위를 서브그룹 바운딩 박스 범위로 업데이트하는 단계,
아틀라스를 업데이트하는 경우, 아틀라스 내 이웃 여부를 판단하는 범위를 서브그룹 바운딩 박스 범위로 업데이트하는 단계,
서브그룹 바운딩 박스에 따라 아틀라스 내 새로 정의된 이웃 범위를 업데이트하는 단계, 여기서, 서브 그룹 바운딩 박스의 최대값이 아틀라스의 최대값보다 작은 경우, 서브그룹 바운딩 박스에 기초하여 최대 범위를 업데이트하는 단계, 서브그룹 바운딩 박스의 최대값이 아틀라스의 최대값보다 큰 경우, 아틀라스의 최대값이 서브그룹 바운딩 박스 범위 내 존재하기 때문에, 최대 범위에 대해 아틀라스 내 존재하는 노드를 이웃으로 이용할 수 있다. 한편, 서브그룹 바운딩 박스의 최소값이 아틀라스의 최소값보다 큰 경우, 최소 범위를 서브그룹 바운딩 박스에 기초하여 업데이트하는 단계, 서브그룹 바운딩 박스의 최소값이 아틀라스의 최소값보다 큰 경우, 아틀라스의 최소값이 서브그룹 바운딩 박스의 범위 내 존재하므로, 최소 범위에 대해 아틀라스 내 존재하는 노드를 이웃으로 이용할 수 있다.
한편, 이웃 기반 코딩 시, 서브그룹 바운딩 박스를 기준으로 새롭게 정의된 범위를 벗어나는 영역에 위치한 노드는 이웃 범위에서 제외된다.
<Layer-group 정보 update>
레이어 그룹 정보를 업데이트 하는 단계는 옥트리 뎁스의 시작 지점마다, 레이어 그룹 시작 지점 및 레이어 그룹이 연속하는 옥트리 뎁스의 컨텍스트, 이웃 서치 범위, 플래너 버퍼를 다음과 같이 설정할 수 있다.
For (depth = 0; depth < maxDepth; depth ++) {
…
실시예들에 따른 레이어 그룹 정보를 업데이트하는 단계는 옥트리 뎁스 0부터 최대 뎁스까지 레이어 그룹 인에이블 플래그가 활성화된 경우 다음을 수행한다.
if(gbh.layer_group_enabled_flag) {
if (depth == 0) {
// 처음 layer-group 의 시작. 뎁스가 0인 경우 옥트리 뎁스의 처음 지점이고, 레이어 그룹의 처음 시작 지점을 의미한다.
// layer-group index, subgroup index 초기화. 현재 레이어 그룹을 나타내는 레이어 그룹의 인덱스 및 레이어 그룹에 관련된 서브 그룹을 나타내는 서브 그룹의 인덱스를 초기값으로 초기화한다.
curLayerGroupId = 0;
curSubgroupId = 0;
prevSubgroupId = 0;
numPrevSlices = 0;
레이어 그룹 아이디, 서브 그룹 아이디, 이전 서브 그룹 아이디, 이전 슬라이그 개수 등에 관한 정보를 0으로 초기화한다.
// subgroup bounding box 초기화. 서브 그룹 바운딩 박스를 초기화할 수 있다.
bbox_min = gbh.vec_bboxOrigin[0][0];
bbox_max = bbox_min + gbh.vec_bboxSize[0][0];
바운딩 박스의 미니멈 및 바운딩 박스의 맥스를 바운딩 박스의 오리진에 관한 값 및 바운딩 박스 미니멈과 바운딩 박스의 사이즈에 관한 값의 합산으로 각각 초기화할 수 있다.
}
else if (depth == sum_layers) {
// layer-group이 변경되는 시점. 레이어들의 합산값과 뎁스가 같아지만, 레이어 그룹이 변경되는 지점을 의미할 수 있다.
//layer-group index 증가 (+1). 레이어 그룹이 변경되므로, 레이어 그룹 인덱스의 값을 1씩 증가시킬 수 있다.
// subgroup index = 0으로 초기화 (새로운 layer-group 에서의 subgroup 이므로). 서브 그룹의 인덱스를 0으로 초기화할 수 있다. 서브 그룹은 레이어 그룹에 속하는 하위 그룹이므로, 레이어 그룹이 변경되면, 서브 그룹도 변경된다.
int prevLayerGroupId = curLayerGroupId++;
prevSubgroupId = curSubgroupId;
curSubgroupId = 0;
이전 레이어 그룹 아이디를 현재 레이어 그룹 아이디로 설정하고, 현재 레이어 그룹 아이디를 증가시킨다.
if (gbh.num_sub_groups_minus1[curLayerGroupId] > 1)
gbh.subgroup_enabled_flag = 1;
numNodeVisited.clear();
numNodeVisited.resize(gbh.num_sub_groups_minus1[curLayerGroupId] + 1, 0);
int refLayerGroupId = gbh.ref_layerGroup[curLayerGroupId][curSubgroupId];
int refSubgroupId = gbh.ref_subgroup[curLayerGroupId][curSubgroupId];
레퍼런스 레이어 그룹 아이디 및 레퍼런스 서브 그룹 아이디를 현재 레이어 그룹 및 현재 서브 그룹 아이디에 관련된 값으로 설정한다.
// 이전 노드의 encoder 정보 저장. 이전 노드의 인코딩 정보를 다음 노드의 인코딩 시 이용하기 위해서, 이전 노드에 관련된 인코딩 정보를 저장할 수 있다.
savedStateVector[prevLayerGroupId][prevSubgroupId].reset(new GeometryOctreeEncoder(encoder));
이전 레이어 그룹 아이디 및 이전 서브 그룹 아이디에 기초한 스테이트 백터값을 저장할 수 있다.
// 저장된 인코더 컨텍스트 스테이트(encoder context state)를 로드하여 현재 서브그룹(subgroup)의 컨텍스트 테이블(context table)을 초기화할 수 있다(레이어 그룹 인덱스(layer-group index) 와 서브그룹 인덱스(subgroup index)에 따른 레퍼런스 컨텍스트(reference context)로 초기화할 수 있다: refLyaerGroupId/refSubgroupId)
버퍼에 저장된 인코더 컨텍스트 스테이트를 로드하여, 레이어 그룹 인덱스 및 서브 그룹 인덱스에 대한 레퍼런스 컨텍스트로 현재 레이어 그룹 및 서브 그룹에 대한 컨텍스트 테이블을 초기화할 수 있다.
encoder = *savedStateVector[refLayerGroupId][refSubgroupId];
encoder._arithmeticEncoder = (arithmeticEncoderIt + (numPrevSlices + curSubgroupId))->get();
numNodeVisited[curSubgroupId] = 1;
// 서브그룹 바운딩 박스(subgroup bounding box) 정보를 갱신할 수 있다 (새로운 인덱스index (curLayerGroupId, curSubgroupId) 에 따라서, 서브그룹 바운딩 박스 정보를 갱신할 수 있다)
bbox_min = gbh.vec_bboxOrigin[curLayerGroupId][curSubgroupId];
bbox_max = bbox_min + gbh.vec_bboxSize[curLayerGroupId][curSubgroupId];
바운딩 박스의 범위에 관련된 값을 현재 레이어 그룹 인덱스 및 현재 서브 그룹 인덱스에 기반한 바운딩 박스 오리진 및 사이즈 정보에 기반하여 업데이트할 수 있다.
sum_layers += gbh.num_layers_per_layer_group[curLayerGroupId];
}
else if (gbh.num_sub_groups_minus1[curLayerGroupId] > 0)
{
// 레이어 그룹(layer-group)은 변경되지 않고 옥트리 뎁스(octree depth) 가 증가하는 경우를 나타낸다.
// 레이어 그룹 인덱스(layer-group index)를 유지할 수 있다.
// 서브그룹 인덱스(subgroup index) = 0으로 초기화할 수 있다 (옥트리 뎁스(octree depth) 변경으로 인해 서브그룹(subgroup)을 변경할 수 있다)
// 서브 그룹(subgroup)이 사용되는 경우 초기화(initialize) 가 필요하다.
prevSubgroupId = curSubgroupId;
curSubgroupId = 0;
// 이전 인코더 컨텍스트 스테이트(encoder context state)를 저장할 수 있다.
savedStateVector[curLayerGroupId][prevSubgroupId].reset(new GeometryOctreeEncoder(encoder));
// 임시 저장된 인코더 컨텍스트 스테이트(encoder context state)를 로드할 수 있다 (레이어 그룹 인덱스(layer-group index) 와 서브그룹 인덱스(subgroup index)에 따른 레퍼런스 컨텍스트(reference context)로 초기화할 수 있다: curLyaerGroupId/curSubgroupId)
버퍼에 임시 저장된 인코더 컨텍스트 스테이트를 로드하여, 레이어 그룹 인덱스 및 서브 그룹 인덱스에 대한 레퍼런스 컨텍스트로 현재 레이어 그룹 및 서브 그룹에 대한 컨텍스트 테이블을 초기화할 수 있다.
encoder = *savedStateVector[curLayerGroupId][curSubgroupId];
encoder._arithmeticEncoder = (arithmeticEncoderIt + (numPrevSlices + curSubgroupId))->get();
numNodeVisited[curSubgroupId]++;
// 서브그룹 바운딩 박스(subgroup bounding box) 정보를 갱신할 수 있다 (변경된 index (curSubgroupId) 에 따라서 서브그룹 바운딩 박스 정보를 갱신할 수 있다)
bbox_min = gbh.vec_bboxOrigin[curLayerGroupId][curSubgroupId];
bbox_max = bbox_min + gbh.vec_bboxSize[curLayerGroupId][curSubgroupId];
바운딩 박스의 범위에 관련된 값을 현재 레이어 그룹 인덱스 및 현재 서브 그룹 인덱스에 기반한 바운딩 박스 오리진 및 사이즈 정보에 기반하여 업데이트할 수 있다.
}
numProcNodes = 0;
}
}
이 과정은 레이어 그룹(layer-group)이 결정된 후 각 노드의 서브그룹(subgroup)을 판단할 수 있다. 이 때, 이전 노드와의 연속성이 있다고 가정하고 이전 노드의 서브그룹 바운딩 박스(subgroup bounding box) 내에 속하는지 여부를 판단할 수 있다. 만약 이 두 단계로 이루어 지는데, 뎁스(depth) 가 변경되는 시점에서는 레이어 그룹(layer-group)이 변경되는지 여부를 판단하고, 그에 따라 서로 다른 동작을 수행하게 된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터를 인코딩/디코딩하는 단계는 서브그룹 정보를 업데이트하는 단계를 더 포함할 수 있다.
< 서브그룹(subgroup) 정보 업데이트(update)>
포인트 마다 서브그룹(subgroup) 시작 및 서브그룹(subgroup) 이 연속되는 노드 위치에서 컨텍스트(context), 이웃 서치 범위(neighbor search range), 플래너 버퍼(planar buffer) 정보를 갱신할 수 있다.
for (; fifo.begin() != fifoCurrLvlEnd; fifo.pop_front()) {
……
bool bboxChangedFlag = false;
if (gbh.layer_group_enabled_flag) {
if (gbh.num_sub_groups_minus1[curLayerGroupId] > 0) { // if (gbh.vec_subgroup_enabled_flag[curLayerGroupId]) {
Vec3<int> nodePos;
for (int m = 0; m < 3; m++)
nodePos[m] = node0.pos[m] << nodeSizeLog2[m];
// 현재 노드의 위치가 이전 노드의 서브그룹 바운딩 박스(subgroup bonding box) 내에 속하는지 여부를 판단할 수 있다.
if (!(nodePos.x() >= bbox_min.x() && nodePos.x() < bbox_max.x()
&& nodePos.y() >= bbox_min.y() && nodePos.y() < bbox_max.y()
&& nodePos.z() >= bbox_min.z() && nodePos.z() < bbox_max.z())) {
// 현재 노드를 벗어난 경우를 감지할 수 있다.
// 범위에 포함되는 노드를 찾을 수 있다.
//bool updatedFlag = false;
for (int i = 0; i <= gbh.num_sub_groups_minus1[curLayerGroupId]; i++) {
Vec3<int> bbox_min_tmp = gbh.vec_bboxOrigin[curLayerGroupId][i];
Vec3<int> bbox_max_tmp = bbox_min_tmp + gbh.vec_bboxSize[curLayerGroupId][i];
// 노드의 위치를 포함하는 서브그룹 바운딩 박스(subgroup bounding box)를 찾을 수 있다.
if
nodePos.x() >= bbox_min_tmp.x() && nodePos.x() < bbox_max_tmp.x()
&& nodePos.y() >= bbox_min_tmp.y() && nodePos.y() < bbox_max_tmp.y()
&& nodePos.z() >= bbox_min_tmp.z() && nodePos.z() < bbox_max_tmp.z()) {
numProcNodes = 0;
// 현재 노드를 포함하는 서브그룹(subgroup)의 인덱스(index)를 업데이트(update)할 수 있다.
bboxChangedFlag = true;
prevSubgroupId = curSubgroupId;
curSubgroupId = i;
// 이전 노드의 인코더(encoder) 정보를 저장할 수 있다. savedStateVector[curLayerGroupId][prevSubgroupId].reset(new GeometryOctreeEncoder(encoder));
if (!numNodeVisited[curSubgroupId]) {
// 서브그룹(subgroup)이 시작되는 노드인 경우가 있을 수 있다.
// 레퍼런스(reference) 노드 정보를 현재 노드의 레이어 그룹 인덱스(layer-group index) 및 서브그룹 인덱스(subgroup index)를 통해 찾을 수 있다.
int refLayerGroupId = gbh.ref_layerGroup[curLayerGroupId][curSubgroupId]; int refSubgroupId = gbh.ref_subgroup[curLayerGroupId][curSubgroupId]; // 저장된 인코더 컨텍스트 스테이트(encoder context state)를 초기화할 수 있다 (레이어 그룹 인덱스(layer-group index) 와 서브그룹 인덱스(subgroup index)에 따른 레퍼런스 컨텍스트(reference context)로 초기화할 수 있다: refLyaerGroupId/refSubgroupId)
encoder = *savedStateVector[refLayerGroupId][refSubgroupId]; 레퍼런스하는 레이어 그룹 인덱스 및 레퍼런스하는 서브 그룹 인덱스에 따른 컨테스트 스테이트를 초기화할 수 있다.
}
else {
// 서브그룹(subgroup) 이 이미 시작된 경우가 있을 수 있다.
// 임시 저장된 인코더 컨텍스트 스테이트(encoder context state)를 초기화할 수 있다 (레이어 그룹 인덱스(layer-group index) 와 서브그룹 인덱스(subgroup index)에 따른 레퍼런스 컨텍스트(reference context)로 초기화할 수 있다: curLyaerGroupId/curSubgroupId)
encoder = *savedStateVector[curLayerGroupId][curSubgroupId];
}
if (!planarInitFlag[curSubgroupId]) {
// 서브그룹(subgroup)이 시작되는 노드인 경우가 있을 수 있다.
// 플래너 버퍼(planar buffer)를 초기화할 수 있다. encoder.beginOctreeLevel(planarDepth);
planarInitFlag[curSubgroupId] = 1;
}
// 서브그룹 바운딩 박스(subgroup bounding box) 정보를 갱신할 수 있다.
bbox_min = bbox_min_tmp;
bbox_max = bbox_max_tmp;
encoder._arithmeticEncoder = (arithmeticEncoderIt + (numPrevSlices + curSubgroupId))->get();
numNodeVisited[curSubgroupId]++;
break;
}
if (!bboxChangedFlag) {
continue;
}
}
}
}
numProcNodes++;
……
}
이웃(neighbor) 제한을 실제 구현에 적용하는 경우 미리 저장된 주변부 노드의 어큐판시(occupancy) 정보를 효과적으로 사용하기 위한 아틀라스(Atlas)를 다음의 실시예와 같이 서브그룹 바운딩 박스(subgroup bounding box)에 기반하여 아틀라스(Atlas)의 범위(range)를 제한할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터를 인코딩/디코딩하는 단계는 서브 그룹 바운더리에서 아틀라스를 업데이트할 수 있다.
<update Atlas at sub-group boundary>
void
updateGeometryOccupancyAtlas(
const Vec3<int32_t>& currentPosition,
const int atlasShift,
const pcc::ringbuf<PCCOctree3Node>& fifo,
const pcc::ringbuf<PCCOctree3Node>::iterator& fifoCurrLvlEnd,
MortonMap3D* occupancyAtlas,
Vec3<int32_t>* atlasOrigin
/////////////// HMO //////////////
, Vec3<int> curPos_bbox_min,
Vec3<int> curPos_bbox_max,
Vec3<int> nodeSizeLog2,
bool bboxChangedFlag
//////////////////////////////////
)
{
const uint32_t mask = (1 << occupancyAtlas->cubeSizeLog2()) - 1;
const int shift = occupancyAtlas->cubeSizeLog2();
const int shiftX = (atlasShift & 4 ? 1 : 0);
const int shiftY = (atlasShift & 2 ? 1 : 0);
const int shiftZ = (atlasShift & 1 ? 1 : 0);
const auto currentOrigin = currentPosition >> shift;
// 현재 포지션이 현재 아틀라스 밖에 위치하면 아틀라스를 리플레쉬할 수 있다(only refresh the atlas if the current position lies outside the)
// the current atlas.
if (*atlasOrigin == currentOrigin ) {
// 아틀라스(Atlas) 내에서 바운딩 박스(bbox)가 바뀌는 경우 Atlas 내부 포인트는 유지하면서 범위(range) 만 변경할 수 있다.
// 서브그룹 바운딩 박스(subgroup bounding box)가 바뀌는 경우, 아틀라스(Atlas) 자체는 업데이트(update)하지 않고 아틀라스(Atlas) 내에서 이웃(neighbor) 여부를 판단하는 범위(range)를 서브그룹 바운딩 박스 범위(subgroup bounding box range)로 갱신할 수 있다.
if (bboxChangedFlag) {
occupancyAtlas->setRange(curPos_bbox_max, curPos_bbox_min, *atlasOrigin, nodeSizeLog2);
}
return;
}
// 아틀라스(Atlas)를 update 하는 경우가 있을 수 있다.
*atlasOrigin = currentOrigin;
occupancyAtlas->clearUpdates();
// 아틀라스(Atlas) 내에서 이웃(neighbor) 여부를 판단하는 범위(range)를 서브그룹 바운딩 박스 범위(subgroup bounding box range)로 갱신할 수 있다. ////////////// HMO //////////////
occupancyAtlas->setRange(curPos_bbox_max, curPos_bbox_min, *atlasOrigin, nodeSizeLog2);
/////////////////////////////////
for (auto it = fifo.begin(); it != fifoCurrLvlEnd; ++it) {
if (currentOrigin != it->pos >> shift)
break;
const uint32_t x = (it->pos[0] & mask) >> shiftX;
const uint32_t y = (it->pos[1] & mask) >> shiftY;
const uint32_t z = (it->pos[2] & mask) >> shiftZ;
occupancyAtlas->setByte(x, y, z, it->siblingOccupancy);
}
}
서브그룹 바운딩 박스(subgroup bounding box)에 따라 아틀라스Atlas 내에 신규 정의된 이웃 범위 neighbor range (_maxRange, _minRange)를 업데이트(update) 해주기 위한 실시예는 다음과 같다.
int setRange(Vec3<int> bbox_max, Vec3<int> bbox_min, Vec3<int> atlasOrigin, Vec3<int> nodeSizeLog2)
{
int changedFlag = 0;
auto bboxSize = bbox_max - bbox_min;
bool setRangeEnabledFlag = !!bboxSize[0] || !!bboxSize[1] || !!bboxSize[2];
if (setRangeEnabledFlag) {
for (int m = 0; m < 3; m++) {
int bboxMaxShift = bbox_max[m] >> nodeSizeLog2[m];
int bboxMinShift = bbox_min[m] >> nodeSizeLog2[m];
int atlasOriginShift = atlasOrigin[m] << _cubeSizeLog2;
// _maxRange
if (atlasOriginShift + _cubeSize > bboxMaxShift) {
// 서브그룹 바운딩 박스(subgroup bounding box)의 최대값 (bboxMaxShift)이 아틀라스(atlas)의 최대값 (atlas의 중심 + atlas size) 보다 작은 경우: 최대 범위(_maxRange)를 subgroup bounding box를 기준으로 업데이트(update)할 수 있다.
// 이 때, 최대 범위(_maxRange)는 아틀라스 오리진 시프트(atlasOriginShift )로부터의 거리로써 나타낼 수 있다.
_maxRange[m] = bboxMaxShift - atlasOriginShift;
changedFlag = 1;
}
Else
// 서브그룹 바운딩 박스(subgroup bounding box)의 최대값 (bboxMaxShift)이 아틀라스(atlas)의 최대값 (atlas의 중심 + atlas size) 보다 큰 경우: 아틀라스(atlas)의 최대값이 서브그룹 바운딩 박스(subgroup bounding box)의 범위 내에 존재할 수 있다. 최대(Max) 범위에 대해 아틀라스(atlas) 내에 존재하는 노드를 이웃(neighbor)으로 사용할 수 있으므로, Atlas 의 최대값을 그대로 사용할 수 있다.
_maxRange[m] = _cubeSize;
// _minRange
if (bboxMinShift > atlasOriginShift) {
// 서브그룹 바운딩 박스(subgroup bounding box)의 최소값 (bboxMinShift)이 atlas의 최소값 (atlas의 중심) 보다 큰 경우: 최소 범위(_minRange)를 서브그룹 바운딩 박스(subgroup bounding box)를 기준으로 update 해준다.
// 이 때, 최소범위(_minRange)는 아틀라스 오리진 시프트(atlasOriginShift)로부터의 거리로써 나타낼 수 있다.
_minRange[m] = bboxMinShift - atlasOriginShift;
changedFlag = 1;
}
Else
// 서브그룹 바운딩 박스(subgroup bounding box)의 최소값 (bboxMaxShift)이 atlas의 최소값 (atlas의 중심) 보다 큰 경우: 아틀라스(atlas)의 최소값이 서브그룹 바운딩 박스(subgroup bounding box)의 범위 내에 존재하고, 최소(Min) 범위에 대해 아틀라스(atlas)내에 존재하는 노드를 이웃(neighbor)으로 사용할 수 있으므로, 아틀라스(Atlas)의 최소값을 그대로 사용할 수 있다.
_minRange[m] = 0;
}
}
return changedFlag;
}
uint32_t getWithCheck(
const int32_t x,
const int32_t y,
const int32_t z,
const int shiftX,
const int shiftY,
const int shiftZ) const
{
if (
//////////////// HMO ///////////////
//x < 0 || x >= _cubeSize || y < 0 || y >= _cubeSize || z < 0
//|| z >= _cubeSize) {
x < _minRange[0] || x >= _maxRange[0]
|| y < _minRange[1] || y >= _maxRange[1]
|| z < _minRange[2] || z >= _maxRange[2]) {
// 이웃(neighbor) 정보를 사용할 때 서브그룹 바운딩 박스(subgroup bounding box)를 기준으로 신규 정의된 범위인 최소범위(_minRange), 최대범위(_maxRange) 바깥에 존재하는 노드는 사용하지 않을 수 있다.
////////////////////////////////////
return false;
}
return get(x, y, z, shiftX, shiftY, shiftZ);
}
uint32_t
getWithCheck(const int32_t x, const int32_t y, const int32_t z) const
{
if (
//////////////// HMO ///////////////
//x < 0 || x >= _cubeSize || y < 0 || y >= _cubeSize || z < 0
//|| z >= _cubeSize) {
x < _minRange[0] || x >= _maxRange[0]
|| y < _minRange[1] || y >= _maxRange[1]
|| z < _minRange[2] || z >= _maxRange[2]) {
////////////////////////////////////
// 이웃(neighbor) 정보를 사용할 때 서브그룹 바운딩 박스(subgroup bounding box)를 기준으로 신규 정의된 범위인 최소범위(_minRange), 최대범위(_maxRange) 바깥에 존재하는 노드는 사용하지 않을 수 있다.
return false;
}
return getWithCheck(x, y, z, 1, 1, 1);
}
도67을 참조하면, 포인트 클라우드 데이터를 인코딩/디코딩하는 방법/장치가 레이어 그룹 기반 슬라이싱 및 레이어 그룹 기반 컨텍스트 연속성을 고려하여 효율적으로 데이터를 압축하고 복원하는 예시를 나타낸다.
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, 47, 68, 69 인코더, 도70의 송신 방법, 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, 48, 55-58, 60, 68-69 의 디코더, 도71의 수신 방법 등에 의해서 도67 과정이 수행될 수 있다.
데이터 구조(6700)는 지오메트리 데이터의 옥트리 및/또는 어트리뷰트 데이터의 LOD/레이어 구조를 나타낸다. 실시예들에 따른 옥트리, 트리, LOD, 레이어는 포인트 클라우드 데이터를 종속 관계 및 계층적 구조로 나타낸 용어를 의미하고, 서로 대응하며 지칭될 수 있다.
데이터 구조(6700)는 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.
데이터 구조(6700)은 레이어 그룹(6701)들을 포함할 수 있다. 레이어 그룹 생성은 도60에서 설명한 바와 같다.
레이어 그룹(6701)은 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 부모-자식 노드들을 포함한다. 레이어 그룹은 상위 레이어 그룹 및 하위 레이어 그룹으로 노드의 포함관계와 같이 계층적으로 생성될 수 있다.
도34-41 등에서 설명한 바와 같이, 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 따라서, 수신기로 전달될 수 있다.
슬라이스에 포함된 레이어 그룹 별로 인코딩을 수행할 수 있다. 인코딩 순서(6702)는 부모 노드에서 자식 노드로 가는 인코딩하는 순서를 나타낸다.
예를 들어, 포인트 클라우드 데이터를 인코딩/디코딩하는 방법은 다음과 같은 흐름도를 포함할 수 있다.
S6700, 포인트 클라우드 데이터를 인코딩/디코딩하는 방법은 컨텍스트를 로딩하는 단계를 포함할 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.
슬라이스를 코딩하는 과정에서 컨텍스트 테이블을 이용하는 과정이 많은 딜레이를 요구할 수 있으므로, 실시예들에 따른 레이어 그룹 기반 상관성 및 유사성을 이용해서 효율적인 압축 및 복원이 가능한 효과가 있다.
레이어 그룹(6701)은 바운딩 박스에 대응할 수 있다.
서브 그룹(6703)은 서브그룹 바운딩 박스에 대응할 수 있다.
컨텍스트 로딩 및 레퍼런싱은 현재 슬라이스의 서브그룹 바운딩 박스와 대응관계 또는 포함관계에 있는 슬라이스의 서브그룹 바운딩 박스의 컨텍스트 테이블을 저장하고 로딩하고 이용할 수 있다. 현재 서브그룹 바운딩 박스 및 참조 서브그룹 바운딩 박스는 부모-자식 포함관계에 있을 수 있다.
컨텍스트 테이블의 데이터 연산량이 많으므로, 현재 서브그룹 바운딩 박스의 슬라이스와 참조 서브그룹 바운딩 박스의 슬라이스는 연속할 수 있다.
서브 그룹 바운딩 박스의 사이즈는 효율적으로 설정될 수 있다. 서브그룹 바운딩 박스의 사이즈를 벗어나는 영역에 위치한 노드는 비점유로 간주할 수 있다. 즉, 현재 포인트의 이웃으로부터 예측 코딩을 수행하는 경우, 이웃 서치 범위를 서브그룹 바운딩 박스 영역 안으로 제한할 수 있다. 예를 들어, 서브 그룹6703의 경우, 8개의 노드를 모두 포함할 수 있고, 영역을 벗어난 노드를 제외시킬 수 있다. 서브 그룹 바운딩 박스를 벗어난 영역/노드들(6704)는 논-아큐파이드로 간주할 수 있다. 이웃(주변부) 노드의 어큐판시 정보를 비트스트림에 저장할 수 있다. 예를 들어, 아틀라스에 아큐판시 정보를 저장할 수 있다. 서브그룹의 바운딩 박스의 최소/최대 범위에 포함되는 노드를 인코딩할 수 있다.
S6701, 포인트 클라우드 데이터를 인코딩/디코딩하는 방법은 컨텍스트를 저장하는 단계를 포함할 수 있다. 현재 레이어 그룹 또는 현재 서브 그룹에 대한 인코딩/디코딩을 종료하고, 다음 슬라이스, 다음 레이어 그룹, 또는 다음 서브 그룹을 인코딩/디코딩하는 경우, 이전 컨텍스트 테이블을 저장할 수 있다. 레이어 그룹(서브 그룹 포함) 0내지 N까지 컨텍스트 로딩 단계 및 컨텍스트 저장 단계를 통해 포인트 클라우드 데이터를 버퍼 부담 없이 인코딩/디코딩할 수 있다. 또한, 이웃 노드 설정을 효율적으로 할 수 있다. 또한, 슬라이스/레이어 그룹 별 독립적으로 파셜/스케일러블 인코딩/디코딩이 가능하다.
도15를 참조하면, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치는 다음과 같은 효과를 제공한다.
point cloud data에 대해 실시예들에 따른 기준에 따라 압축 데이터를 나누어 전송할 수 있다. 예를 들어, 레이어 코딩(layered coding)을 사용하는 경우 레이어(layer)에 따라서 압축 데이터를 나누어 보낼 수 있는데, 이 경우 송신단의 저장 및 전송 효율이 증가한다.
도15는 point cloud data의 geometry 및 attribute를 압축하여 서비스 하는 경우에 대한 실시예를 나타낸 것이다. PCC 기반 서비스에서 수신기 성능 혹은 전송 환경에 따라 압축율 혹은 데이터 수를 조절하여 보낼 수 있는데, 기존과 같이 하나의 slice 단위로 point cloud data가 묶여 있는 경우, 수신기 성능 혹은 전송 환경이 변하는 경우 1) 각 환경에 맞는 bitstream을 미리 변환하여 별도로 저장하고 전송할 때 선택하던지 2) 혹은 전송에 앞서서 변환하는 과정 (transcoding)을 필요로 한다. 이 때, 지원해야하는 수신기 환경이 증가하던지 전송 환경이 수시로 바뀌는 경우 저장 공간의 문제 혹은 변환으로 인한 지연(delay)이 문제될 수 있다.
도68은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 방법을 나타낸다.
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, 47, 68, 69 인코더, 도70의 송신 방법, 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, 48, 55-58, 60, 68-69 의 디코더, 도71의 수신 방법 등은 도68과 같이 포인트 클라우드 데이터를 분할하여 송수신할 수 있다. 도68의 각 구성요소는 하드웨어, 소프트웨어, 프로세서, 및/또는 그것들의 조합에 대응할 수 있다.
실시예들에 따른 layer에 따라서 압축 데이터를 나누어 전달하는 경우, 별도의 변환 과정 없이 미리 압축된 데이터에 대해 bitstream 단계에서 필요한 부분만 선택적으로 전달할 수 있다는 장점이 있다. 이는 저장 공간 측면에서도 하나의 스트림 당 하나의 저장 공간만이 필요하기 때문에 효율적이며, 전송 전에 필요한 layer 만을 선택적으로 전송하기 때문에 (bitstream selector) bandwidth 측면에서도 효율적인 전송이 가능하다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법/장치는 다음과 같은 효과를 제공할 수 있다.
도69는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 방법을 나타낸다.
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, 47, 68, 69 인코더, 도70의 송신 방법, 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, 48, 55-58, 60, 68-69 의 디코더, 도71의 수신 방법 등은 도56과 같이 포인트 클라우드 데이터를 분할하여 송수신할 수 있다. 도69의 각 구성요소는 하드웨어, 소프트웨어, 프로세서, 및/또는 그것들의 조합에 대응할 수 있다.
실시예들은point cloud data에 대해 일절 기준에 따라 압축 데이터를 나누어 전송하는 방법을 포함한다. layered coding을 사용하는 경우 layer에 따라서 압축 데이터를 나누어 보낼 수 있는데, 이 경우 수신단의 효율이 증가한다.
도56은 layer 로 이루어진 point cloud data를 전송하는 경우에 대한 송수신 단의 동작을 나타낸다. 이 때 수신기의 성능과 관계없이 전체 PCC data를 복원할 수 있는 정보를 전달하는 경우, 수신기에서는 디코딩을 통해 point cloud data를 복원한 후에 필요로 하는 layer 에 해당하는 data 만을 선택하는 과정 (data selection 혹은 sub-sampling) 이 필요로 하다. 이 경우 전달된 bitstream을 이미 decoding 하기 때문에 저지연을 목표로 하는 수신기에서 딜레이를 발생시키거나 혹은 수신기 성능에 따라서 decoding을 하지 못할 수도 있다.
실시예들에 따라 bitstream을 slice 단위로 나누어 전달하게 되는 경우, 수신기는 디코더 성능 혹은 응용 분야에 따라 representation 하고자 하는 point cloud data의 밀도에 따라서 bitstream 을 선택적으로 디코더에 전달할 수 있다. 이 경우 디코딩 이전에 선택이 이루어 짐으로써 디코더 효율이 높아지게 되며, 다양한 성능의 디코더를 지원할 수 있다는 장점이 있다.
따라서, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 방법/장치는 제안한 동작들, 시그널링 방안 등에 기초하여, 포인트 클라우드 데이터의 효율적인 Spatial Random Access 효과를 제공한다.
도70은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법을 나타낸다.
S7000, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 인코딩 동작은 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, 47, 68, 69 인코더 등을 포함할 수 있다.
S7001, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 전송 동작은 도1 트랜스미터(10003), 도2 전송, 도4 지오메트리 비트스트림 및 어트리뷰트 비트스트림 전송, 도12 전송 처리부12012, 도15-46 인코딩된 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림 전송, 도47-59 비트스트림의 파셜 전송, 도60 레이어 그룹 기반 전송, 도69-70 스케일러블 전송 등을 포함할 수 있다.
도71은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법을 나타낸다.
S7100, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 수신하는 단계를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 수신 동작은 도1 리시버10005, 도2 수신, 도11 지오메트리 비트스트림 및 어트리뷰트 비트스트림 수신, 도13 수신부13000, 도15-46 처리된 비트스트림 수신, 도47-59 파셜 수신, 도60 레이어 그룹 수신, 도69-70 스케일러블 수신 등을 포함할 수 있다.
S7101, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계를 더 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 디코딩 동작은 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, 48, 55-58, 60, 68-69 의 디코더 등을 포함할 수 있다.
도1을 참조하면, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계; 및 포인트 클라우드 데이터를 전송하는 단계; 를 포함할 수 있다.
도16-25를 참조하면, 레이어 기반 포인트 클라우드 데이터 처리 관련하여, 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계는, 포인트 클라우드 데이터의 지오메트리 데이터를 인코딩하는 단계, 및 포인트 클라우드 데이터의 어트리뷰트 데이터를 인코딩하는 단계를 포함하고, 지오메트리 데이터 및 상기 어트리뷰트 데이터는 LOD(level of detail)에 기반하여 표현되고, 비트스트림은 LOD에 기반하여 인코딩된 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 슬라이스를 포함하고, 비트스트림은 포인트 클라우드 데이터의 LOD에 관한 레이어에 대한 정보를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 lod는 데이터의 분할 유닛, 옥트리의 뎁스, 레이어, 계층적 세그먼트 데이터 등을 지칭할 수 있다. 지오메트리 데이터를 계층적 8개 하위 노드 관계로 표현하는 옥트리의 뎁스들에 기반하여 표현하거나, 어트리뷰트 데이터를 lod에 기반하여 복수의 레벨들로 표현할 수 있다. 지오메트리 인코더/디코더의 옥트리 생성부 및/또는 어트리뷰트 인코더/디코더의 lod생성부에 의해서 포인트 클라우드 데이터를 계층적 구조로 표현하고, 계층적 구조에 기반하여 포인트 클라우드 데이터를 효율적으로 압축하고 복원할 수 있다.
도26-38를 참조하면, 지오메트리/어트리뷰트 슬라이스 구조 관련하여, 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계는, 포인트 클라우드 데이터의 지오메트리 데이터를 트리에 기반하여 표현하고, 트리의 적어도 하나 이상의 뎁스에 대한 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 슬라이스를 생성하거나, 트리의 적어도 하나 이상의 뎁스를 포함하는 그룹을 포함하는 슬라이스를 생성하거나, 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계는, 포인트 클라우드 데이터의 어트리뷰트 데이터를 레이어에 기반하여 표현하고, 적어도 하나의 레이어를 포함하는 그룹을 포함하는 슬라이스를 생성하고, 그룹은 적어도 하나 이상의 서브 그룹으로 분할되고, 비트스트림은 그룹에 관한 정보, 상기 레이어에 관한 정보, 서브 그룹에 관한 정보를 포함할 수 있다. 이러한 정보는 도29 내지 30, 37-38에 도시된 정보(필드, 엘리먼트)의 설명을 참조한다.
도31-도38를 참조하면, 위치 직접 압축(direct mode) 관련하여, 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계는, 포인트 클라우드 데이터의 지오메트리 데이터의 트리에 포함된 노드는 하위 노드를 포함하고, 노드 및 하위 노드 간 관계에 기반하여 하위 노드의 포인트를 직접 인코딩하고, 직접 인코딩된 포인트를 포함하는 비스스트림을 별도로 전송할 수 있다. 수신 디코더는 이러한 정보에 기반하여 레이어 그룹 기반 디코딩을 수행할 수 있다.
도39-54를 참조하면, 레이어 그룹 기반 파셜 코딩 & 서브 비트스트림 제너레이터(sub-bitstream generator) 관련하여, 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계는, 포인트 클라우드 데이터를 레이어 그룹에 기반하여 표현하고, 레이어 그룹은 포인트 클라우드 데이터의 뎁스 또는 레이어에 기반하여 생성되고, 레이어 그룹은 적어도 하나 이상의 서브 그룹으로 분할되고, 레이어 그룹 및 서브 그룹은 슬라이스에 포함되고, 실시예들에 따른 방법은, 포인트 클라우드 데이터를 레이어 그룹에 기반하여 분할하는 단계를 더 포함할 수 있다. 슬라이스, 레이어 그룹, 서브 그룹에 관한 정보를 생성하여 도45-46 및 52-54, 59과 같이 비트스트림에 포함시켜서 전송할 수 있다. 수신 디코더는 이러한 정보에 기반하여 레이어 그룹 기반 디코딩을 수행할 수 있다.
도60을 참조하면, 레이어 그룹 슬라이싱 관련하여, 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계는, 포인트 클라우드 데이터를 레이어 그룹에 기반하여 슬라이싱하는 단계를 더 포함할 수 있다. 비트스트림을 전송하는 단계는, 비트스트림의 슬라이스를 선택하는 단계를 더 포함하고, 슬라이스는 포인트 클라우드 데이터의 레이어 그룹 및 레이어 그룹의 서브 그룹을 포함하고, 레이어 그룹은 포인트 클라우드 데이터의 해상도 및 ROI(region of interest)에 기반하여 포인트 클라우드 데이터를 포함할 수 있다.
도67을 참조하면, 레이어 그룹 기반 컨텍스트 설정 관련하여, 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계는, 레이어 그룹에 관련된 슬라이스의 컨텍스트 테이블을 로딩하는 단계, 컨텍스트 테이블을 참조하여 레이어 그룹의 노드를 인코딩하는 단계를 포함하고, 노드를 포함하는 서브그룹 바운딩 박스에 포함된 노드에 관련된 정보에 기초하여, 포인트 클라우드 데이터가 인코딩되고, 서브그룹 바운딩 박스를 벗어나는 노드의 정보는 사용하지 않고, 참조되는 컨텍스트 테이블은 레이어 그룹의 슬라이스에 연속하는 슬라이스로부터 생성되고, 서브 그룹에 속한 노드들은 포인트 클라우드 데이터의 이웃으로 이용되고, 이웃에 관한 어큐판시 정보를 아틀라스에 저장하라 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법은 송신 장치에 의해 수행될 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치는 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 인코더; 및 포인트 클라우드 데이터를 전송하는 트랜스미터; 를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법은 송신 방법에 대응하고, 송신의 역과정을 수행할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 수신하는 단계; 및 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계; 를 포함할 수 있다.
도55-59를 참조하면, 타일 셀렉션 관련하여, 실시예들에 따른 방법은 비트스트림을 수신하고, 비트스트림의 타일을 선택하는 단계, 타일의 슬라이스를 선택하는 단계를 더 포함하거나, 방법은, 비트스트림을 수신하고, 비트스트림의 타일을 선택하는 단계, 타일의 슬라이스를 선택하는 단계, 슬라이스에 관한 레이어 그룹 및 서브 그룹을 선택하는 단계를 더 포함하거나, 방법은, 비트스트림을 수신하고, 비트스트림의 타일을 선택하는 단계, 타일의 레이어 그룹 및 서브 그룹을 선택하는 단계를 더 포함하거나, 방법은, 비트스트림을 수신하고, 비트스트림의 레이어 그룹 및 서브 그룹을 디코딩하는 단계를 더 포함할 수 있다.
포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계는, 포인트 클라우드 데이터를 레이어 그룹에 기반하여 슬라이싱하는 단계를 더 포함하고, 비트스트림을 수신하는 단계는, 비트스트림의 슬라이스를 수신하고, 슬라이스는 포인트 클라우드 데이터의 레이어 그룹 및 레이어 그룹의 서브 그룹을 포함하고, 레이어 그룹은 포인트 클라우드 데이터의 해상도 및 ROI(region of interest)에 기반하여 포인트 클라우드 데이터를 포함할 수 있다.
포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계는, 레이어 그룹에 관련된 슬라이스의 컨텍스트 테이블을 로딩하는 단계, 컨텍스트 테이블을 참조하여 레이어 그룹의 노드를 디코딩하는 단계를 포함하고, 노드를 포함하는 서브그룹 바운딩 박스에 포함된 노드에 관련된 정보에 기초하여, 포인트 클라우드 데이터가 디코딩되고, 서브그룹 바운딩 박스를 벗어나는 노드의 정보는 사용하지 않고, 참조되는 컨텍스트 테이블은 레이어 그룹의 슬라이스에 연속하는 슬라이스로부터 생성되고, 서브 그룹에 속한 노드들은 포인트 클라우드 데이터의 이웃으로 이용되고, 이웃에 관한 어큐판시 정보를 아틀라스가 포함할 수 있다.
포인트 클라우드 데이터 수신 방법은 수신 장치에 의해 수행될 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치는 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 수신하는 수신부; 및 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 디코더; 를 포함할 수 있다.
포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 디코더는, 포인트 클라우드 데이터를 레이어 그룹에 기반하여 슬라이싱하고, 수신부는, 비트스트림의 슬라이스를 수신하고, 슬라이스는 포인트 클라우드 데이터의 레이어 그룹 및 레이어 그룹의 서브 그룹을 포함하고, 레이어 그룹은 포인트 클라우드 데이터의 해상도 및 ROI(region of interest)에 기반하여 포인트 클라우드 데이터를 포함할 수 있다.
포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 디코더는, 레이어 그룹에 관련된 슬라이스의 컨텍스트 테이블을 로딩하고, 컨텍스트 테이블을 참조하여 레이어 그룹의 노드를 디코딩하고, 노드를 포함하는 서브그룹 바운딩 박스에 포함된 노드에 관련된 정보에 기초하여, 포인트 클라우드 데이터가 디코딩되고, 서브그룹 바운딩 박스를 벗어나는 노드의 정보는 사용하지 않고, 참조되는 컨텍스트 테이블은 레이어 그룹의 슬라이스에 연속하는 슬라이스로부터 생성되고, 서브 그룹에 속한 노드들은 포인트 클라우드 데이터의 이웃으로 이용되고, 이웃에 관한 어큐판시 정보를 아틀라스가 포함할 수 있다.
이로 인하여, 포인트 클라우드 데이터 압축 및 복원의 효율을 증가시키고, 스파셜 랜덤 억세스 및 스케일러블 코딩을 효율적으로 제공할 수 있는 효과가 있다.
또한, 포인트 클라우드 데이터를 슬라이스로 분할하는 방식에서 더 나아가, 레이어 그룹, 서브 그룹 바운더리에서 컨텍스트, 플래너 버퍼, 이웃 아틀라스 처리를 포인트 클라우드 데이터의 구조 및 비트스트림의 정보를 활용하여 추가적으로 제공할 수 있다.
또한, 복수의 슬라이스들을 가진 어트리뷰트 데이터 유닛을 시그널링하고, 스파셜 스케일러빌리티를 위한 어트리뷰트 슬라이싱 방법에서 더 나아가, 레이어 그룹, 서브 그룹 바운더리에서 컨텍스트, 플래너 버퍼, 이웃 아틀라스 처리를 포인트 클라우드 데이터의 구조 및 비트스트림의 정보를 활용하여 추가적으로 제공할 수 있다.
또한, 옥트리 지오메트리 코딩에 대해 슬라이스를 분할하는 방식에서 더 나아가, 레이어 그룹, 서브 그룹 바운더리에서 컨텍스트, 플래너 버퍼, 이웃 아틀라스 처리를 포인트 클라우드 데이터의 구조 및 비트스트림의 정보를 활용하여 추가적으로 제공할 수 있다.
실시예들은 방법 및/또는 장치 관점에서 설명되었으며, 방법의 설명 및 장치의 설명은 상호 보완하여 적용될 수 있다.
설명의 편의를 위하여 각 도면을 나누어 설명하였으나, 각 도면에 서술되어 있는 실시 예들을 병합하여 새로운 실시 예를 구현하도록 설계하는 것도 가능하다. 그리고, 통상의 기술자의 필요에 따라, 이전에 설명된 실시 예들을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체를 설계하는 것도 실시예들의 권리범위에 속한다. 실시예들에 따른 장치 및 방법은 상술한 바와 같이 설명된 실시 예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 실시 예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시 예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다. 실시예들의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 실시예들은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 실시예들의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 실시예들의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해돼서는 안 될 것이다.
실시예들의 장치의 다양한 구성요소들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 그것들의 조합에 의해 수행될 수 있다. 실시예들의 다양한 구성요소들은 하나의 칩, 예를 들면 하나의 하드웨어 서킷으로 구현될 수 있다 실시예들에 따라, 실시예들에 따른 구성요소들은 각각 별도의 칩들로 구현될 수 있다. 실시예들에 따라, 실시예들에 따른 장치의 구성요소들 중 적어도 하나 이상은 하나 또는 그 이상의 프로그램들을 실행 할 수 있는 하나 또는 그 이상의 프로세서들로 구성될 수 있으며, 하나 또는 그 이상의 프로그램들은 실시예들에 따른 동작/방법들 중 어느 하나 또는 그 이상의 동작/방법들을 수행시키거나, 수행시키기 위한 인스트럭션들을 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 장치의 방법/동작들을 수행하기 위한 실행 가능한 인스트럭션들은 하나 또는 그 이상의 프로세서들에 의해 실행되기 위해 구성된 일시적이지 않은 CRM 또는 다른 컴퓨터 프로그램 제품들에 저장될 수 있거나, 하나 또는 그 이상의 프로세서들에 의해 실행되기 위해 구성된 일시적인 CRM 또는 다른 컴퓨터 프로그램 제품들에 저장될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 메모리는 휘발성 메모리(예를 들면 RAM 등)뿐 만 아니라 비휘발성 메모리, 플래쉬 메모리, PROM등을 전부 포함하는 개념으로 사용될 수 있다. 또한, 인터넷을 통한 전송 등과 같은 캐리어 웨이브의 형태로 구현되는 것도 포함될 수 있다. 또한, 프로세서가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 프로세서가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
이 문서에서 “/”와 “,”는 “및/또는”으로 해석된다. 예를 들어, “A/B”는 “A 및/또는 B”로 해석되고, “A, B”는 “A 및/또는 B”로 해석된다. 추가적으로, “A/B/C”는 “A, B 및/또는 C 중 적어도 하나”를 의미한다. 또한, “A, B, C”도 “A, B 및/또는 C 중 적어도 하나”를 의미한다. 추가적으로, 이 문서에서 “또는”는 “및/또는”으로 해석된다. 예를 들어, “A 또는 B”은, 1) “A” 만을 의미하고, 2) “B” 만을 의미하거나, 3) “A 및 B”를 의미할 수 있다. 달리 표현하면, 본 문서의 “또는”은 “추가적으로 또는 대체적으로(additionally or alternatively)”를 의미할 수 있다.
제1, 제2 등과 같은 용어는 실시예들의 다양한 구성요소들을 설명하기 위해 사용될 수 있다. 하지만 실시예들에 따른 다양한 구성요소들은 위 용어들에 의해 해석이 제한되어서는 안된다. 이러한 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위해 사욛외는 것에 불과하다. 것에 불과하다. 예를 들어, 제1 사용자 인풋 시그널은 제2사용자 인풋 시그널로 지칭될 수 있다. 이와 유사하게, 제2사용자 인풋 시그널은 제1사용자 인풋시그널로 지칭될 수 있다. 이러한 용어의 사용은 다양한 실시예들의 범위 내에서 벗어나지 않는 것으로 해석되어야만 한다. 제1사용자 인풋 시그널 및 제2사용자 인풋 시그널은 모두 사용자 인풋 시그널들이지만, 문맥 상 명확하게 나타내지 않는 한 동일한 사용자 인풋 시그널들을 의미하지 않는다.
실시예들을 설명하기 위해 사용된 용어는 특정 실시예들을 설명하기 위한 목적으로 사용되고, 실시예들을 제한하기 위해서 의도되지 않는다. 실시예들의 설명 및 청구항에서 사용된 바와 같이, 문맥 상 명확하게 지칭하지 않는 한 단수는 복수를 포함하는 것으로 의도된다. 및/또는 표현은 용어 간의 모든 가능한 결합을 포함하는 의미로 사용된다. 포함한다 표현은 특징들, 수들, 단계들, 엘리먼트들, 및/또는 컴포넌트들이 존재하는 것을 설명하고, 추가적인 특징들, 수들, 단계들, 엘리먼트들, 및/또는 컴포넌트들을 포함하지 않는 것을 의미하지 않는다. 실시예들을 설명하기 위해 사용되는, ~인 경우, ~때 등의 조건 표현은 선택적인 경우로만 제한 해석되지 않는다. 특정 조건을 만족하는 때, 특정 조건에 대응하여 관련 동작을 수행하거나, 관련 정의가 해석되도록 의도되었다.
또한, 본 문서에서 설명하는 실시예들에 따른 동작은 실시예들에 따라서 메모리 및/또는 프로세서를 포함하는 송수신 장치에 의해 수행될 수 있다. 메모리는 실시예들에 따른 동작을 처리/제어하기 위한 프로그램들을 저장할 수 있고, 프로세서는 본 문서에서 설명한 다양한 동작을 제어할 수 있다. 프로세서는 컨트롤러 등으로 지칭가능하다. 실시예들에 동작들은 펌웨어, 소프트웨어, 및/또는 그것들의 조합에 의해 수행될 수 있고, 펌웨어, 소프트웨어, 및/또는 그것들의 조합은 프로세서에 저장되거나 메모리에 저장될 수 있다.
한편, 상술한 실시예들에 따른 동작은 실시예들 따른 송신 장치 및/또는 수신 장치에 의해서 수행될 수 있다. 송수신 장치는 미디어 데이터를 송수신하는 송수신부, 실시예들에 따른 프로세스에 대한 인스트럭션(프로그램 코드, 알고리즘, flowchart 및/또는 데이터)을 저장하는 메모리, 송/수신 장치의 동작들을 제어하는 프로세서를 포함할 수 있다.
프로세서는 컨트롤러 등으로 지칭될 수 있고, 예를 들어, 하드웨어, 소프트웨어, 및/또는 그것들의 조합에 대응할 수 있다. 상술한 실시예들에 따른 동작은 프로세서에 의해 수행될 수 있다. 또한, 프로세서는 상술한 실시예들의 동작을 위한 인코더/디코더 등으로 구현될 수 있다.
상술한 바와 같이, 실시예들을 실시하기 위한 최선의 형태에서 관련 내용을 설명하였다.
상술한 바와 같이, 실시예들은 포인트 클라우드 데이터 송수신 장치 및 시스템에 전체적 또는 부분적으로 적용될 수 있다.
당업자는 실시예들의 범위 내에서 실시예들을 다양하게 변경 또는 변형할 수 있다.
실시예들은 변경/변형들을 포함할 수 있고, 변경/변형은 청구항들 및 그 와 동일한 것들의 범위를 벗어나지 않는다.

Claims (15)

  1. 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계; 및
    상기 포인트 클라우드 데이터를 전송하는 단계; 를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 송신 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계는,
    상기 포인트 클라우드 데이터의 지오메트리 데이터를 인코딩하는 단계, 및
    상기 포인트 클라우드 데이터의 어트리뷰트 데이터를 인코딩하는 단계를 포함하고,
    상기 지오메트리 데이터 및 상기 어트리뷰트 데이터는 LOD(level of detail)에 기반하여 표현되고,
    상기 비트스트림은 상기 LOD에 기반하여 인코딩된 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 슬라이스를 포함하고,
    상기 비트스트림은 상기 포인트 클라우드 데이터의 상기 LOD에 관한 레이어에 대한 정보를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 송신 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계는,
    상기 포인트 클라우드 데이터의 지오메트리 데이터를 트리에 기반하여 표현하고, 상기 트리의 적어도 하나 이상의 뎁스에 대한 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 슬라이스를 생성하거나,
    상기 트리의 적어도 하나 이상의 뎁스를 포함하는 그룹을 포함하는 슬라이스를 생성하거나,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계는,
    상기 포인트 클라우드 데이터의 어트리뷰트 데이터를 레이어에 기반하여 표현하고, 적어도 하나의 레이어를 포함하는 그룹을 포함하는 슬라이스를 생성하고,
    상기 그룹은 적어도 하나 이상의 서브 그룹으로 분할되고,
    상기 비트스트림은 상기 그룹에 관한 정보, 상기 레이어에 관한 정보, 상기 서브 그룹에 관한 정보를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 송신 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계는,
    상기 포인트 클라우드 데이터의 지오메트리 데이터의 트리에 포함된 노드는 하위 노드를 포함하고, 상기 노드 및 상기 하위 노드 간 관계에 기반하여 상기 하위 노드의 포인트를 직접 인코딩하고,
    상기 직접 인코딩된 포인트를 포함하는 비스스트림을 별도로 전송하는,
    포인트 클라우드 데이터 송신 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계는,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 레이어 그룹에 기반하여 표현하고, 상기 레이어 그룹은 상기 포인트 클라우드 데이터의 뎁스 또는 레이어에 기반하여 생성되고,
    상기 레이어 그룹은 적어도 하나 이상의 서브 그룹으로 분할되고,
    상기 레이어 그룹 및 상기 서브 그룹은 슬라이스에 포함되고,
    상기 방법은,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 상기 레이어 그룹에 기반하여 분할하는 단계를 더 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 송신 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계는,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 레이어 그룹에 기반하여 슬라이싱하는 단계를 더 포함하고,
    상기 비트스트림을 전송하는 단계는,
    상기 비트스트림의 슬라이스를 선택하는 단계를 더 포함하고,
    상기 슬라이스는 상기 포인트 클라우드 데이터의 상기 레이어 그룹 및 상기 레이어 그룹의 서브 그룹을 포함하고,
    상기 레이어 그룹은 상기 포인트 클라우드 데이터의 해상도 및 ROI(region of interest)에 기반하여 상기 포인트 클라우드 데이터를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 송신 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계는,
    상기 레이어 그룹에 관련된 슬라이스의 컨텍스트 테이블을 로딩하는 단계,
    상기 컨텍스트 테이블을 참조하여 상기 레이어 그룹의 노드를 인코딩하는 단계를 포함하고,
    상기 노드를 포함하는 서브그룹 바운딩 박스에 포함된 노드에 관련된 정보에 기초하여, 상기 포인트 클라우드 데이터가 인코딩되고, 상기 서브그룹 바운딩 박스를 벗어나는 노드의 정보는 사용하지 않고,
    상기 참조되는 컨텍스트 테이블은 상기 레이어 그룹의 슬라이스에 연속하는 슬라이스로부터 생성되고,
    상기 서브 그룹에 속한 노드들은 상기 포인트 클라우드 데이터의 이웃으로 이용되고, 상기 이웃에 관한 어큐판시 정보를 아틀라스에 저장하는,
    포인트 클라우드 데이터 송신 방법.
  8. 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 인코더; 및
    상기 포인트 클라우드 데이터를 전송하는 트랜스미터; 를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 송신 장치.
  9. 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 수신하는 단계; 및
    상기 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계; 를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 방법은,
    상기 비트스트림을 수신하고, 상기 비트스트림의 타일을 선택하는 단계,
    상기 타일의 슬라이스를 선택하는 단계를 더 포함하거나,
    상기 방법은,
    상기 비트스트림을 수신하고, 상기 비트스트림의 타일을 선택하는 단계,
    상기 타일의 슬라이스를 선택하는 단계,
    상기 슬라이스에 관한 레이어 그룹 및 서브 그룹을 선택하는 단계를 더 포함하거나,
    상기 방법은,
    상기 비트스트림을 수신하고, 상기 비트스트림의 타일을 선택하는 단계,
    상기 타일의 레이어 그룹 및 서브 그룹을 선택하는 단계를 더 포함하거나,
    상기 방법은,
    상기 비트스트림을 수신하고, 상기 비트스트림의 레이어 그룹 및 서브 그룹을 디코딩하는 단계를 더 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 방법.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계는,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 레이어 그룹에 기반하여 슬라이싱하는 단계를 더 포함하고,
    상기 비트스트림을 수신하는 단계는,
    상기 비트스트림의 슬라이스를 수신하고,
    상기 슬라이스는 상기 포인트 클라우드 데이터의 상기 레이어 그룹 및 상기 레이어 그룹의 서브 그룹을 포함하고,
    상기 레이어 그룹은 상기 포인트 클라우드 데이터의 해상도 및 ROI(region of interest)에 기반하여 상기 포인트 클라우드 데이터를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계는,
    상기 레이어 그룹에 관련된 슬라이스의 컨텍스트 테이블을 로딩하는 단계,
    상기 컨텍스트 테이블을 참조하여 상기 레이어 그룹의 노드를 디코딩하는 단계를 포함하고,
    상기 노드를 포함하는 서브그룹 바운딩 박스에 포함된 노드에 관련된 정보에 기초하여, 상기 포인트 클라우드 데이터가 디코딩되고, 상기 서브그룹 바운딩 박스를 벗어나는 노드의 정보는 사용하지 않고,
    상기 참조되는 컨텍스트 테이블은 상기 레이어 그룹의 슬라이스에 연속하는 슬라이스로부터 생성되고,
    상기 서브 그룹에 속한 노드들은 상기 포인트 클라우드 데이터의 이웃으로 이용되고, 상기 이웃에 관한 어큐판시 정보를 아틀라스가 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 방법.
  13. 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 수신하는 수신부; 및
    상기 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 디코더; 를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 디코더는,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 레이어 그룹에 기반하여 슬라이싱하고,
    상기 수신부는,
    상기 비트스트림의 슬라이스를 수신하고,
    상기 슬라이스는 상기 포인트 클라우드 데이터의 상기 레이어 그룹 및 상기 레이어 그룹의 서브 그룹을 포함하고,
    상기 레이어 그룹은 상기 포인트 클라우드 데이터의 해상도 및 ROI(region of interest)에 기반하여 상기 포인트 클라우드 데이터를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 장치.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 디코더는,
    상기 레이어 그룹에 관련된 슬라이스의 컨텍스트 테이블을 로딩하고,
    상기 컨텍스트 테이블을 참조하여 상기 레이어 그룹의 노드를 디코딩하고,
    상기 노드를 포함하는 서브그룹 바운딩 박스에 포함된 노드에 관련된 정보에 기초하여, 상기 포인트 클라우드 데이터가 디코딩되고, 상기 서브그룹 바운딩 박스를 벗어나는 노드의 정보는 사용하지 않고,
    상기 참조되는 컨텍스트 테이블은 상기 레이어 그룹의 슬라이스에 연속하는 슬라이스로부터 생성되고,
    상기 서브 그룹에 속한 노드들은 상기 포인트 클라우드 데이터의 이웃으로 이용되고, 상기 이웃에 관한 어큐판시 정보를 아틀라스가 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 장치.
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