知財求人 - 知財ポータルサイト「IP Force」
▶ エルジー エレクトロニクス インコーポレイティドの特許一覧
特開2024-63123ポイントクラウドデータ送信装置、ポイントクラウドデータ送信方法、ポイントクラウドデータ受信装置及びポイントクラウドデータ受信方法
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024063123
(43)【公開日】2024-05-10
(54)【発明の名称】ポイントクラウドデータ送信装置、ポイントクラウドデータ送信方法、ポイントクラウドデータ受信装置及びポイントクラウドデータ受信方法
(51)【国際特許分類】
G06T 9/40 20060101AFI20240501BHJP
【ＦＩ】
G06T9/40
【審査請求】有
【請求項の数】10
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2024029751
(22)【出願日】2024-02-29
(62)【分割の表示】P 2022537084の分割
【原出願日】2020-10-23
(31)【優先権主張番号】62/958,270
(32)【優先日】2020-01-07
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(31)【優先権主張番号】10-2020-0032136
(32)【優先日】2020-03-16
(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR
(71)【出願人】
【識別番号】502032105
【氏名又は名称】エルジー エレクトロニクス インコーポレイティド
【氏名又は名称原語表記】ＬＧ ＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＳ ＩＮＣ．
【住所又は居所原語表記】１２８， Ｙｅｏｕｉ－ｄａｅｒｏ， Ｙｅｏｎｇｄｅｕｎｇｐｏ－ｇｕ， ０７３３６ Ｓｅｏｕｌ，Ｒｅｐｕｂｌｉｃ ｏｆ Ｋｏｒｅａ
(74)【代理人】
【識別番号】100109841
【弁理士】
【氏名又は名称】堅田 健史
(74)【代理人】
【識別番号】230112025
【弁護士】
【氏名又は名称】小林 英了
(74)【代理人】
【識別番号】230117802
【弁護士】
【氏名又は名称】大野 浩之
(74)【代理人】
【識別番号】100131451
【弁理士】
【氏名又は名称】津田 理
(74)【代理人】
【識別番号】100167933
【弁理士】
【氏名又は名称】松野 知紘
(74)【代理人】
【識別番号】100184181
【弁理士】
【氏名又は名称】野本 裕史
(72)【発明者】
【氏名】パク，ユサン
(72)【発明者】
【氏名】オ，セジン
(72)【発明者】
【氏名】ハ，ヒジャン
(57)【要約】 （修正有）
【課題】ポイントクラウドを効率に送受信するためのポイントクラウドデータ送信装置、送信方法、ポイントクラウドデータ受信装置及び受信方法を提供する。
【解決手段】ポイントクラウドコンテンツ提供システムにおいて、送信装置は、ポイントクラウドデータを符号化するポイントクラウドビデオエンコーダ及び／又はポイントクラウドデータ及びポイントクラウドデータに関するシグナル情報を含む圧縮されたビットストリームを送信する送信機を含む。受信装置は、ポイントクラウドデータを含むビットストリームを受信する受信機及び／又はビットストリーム内のポイントクラウドデータを復号するポイントクラウドビデオデコーダを含む。
【選択図】図１
【解決手段】ポイントクラウドコンテンツ提供システムにおいて、送信装置は、ポイントクラウドデータを符号化するポイントクラウドビデオエンコーダ及び／又はポイントクラウドデータ及びポイントクラウドデータに関するシグナル情報を含む圧縮されたビットストリームを送信する送信機を含む。受信装置は、ポイントクラウドデータを含むビットストリームを受信する受信機及び／又はビットストリーム内のポイントクラウドデータを復号するポイントクラウドビデオデコーダを含む。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
ポイントクラウドデータ送信方法であって、
ポイントクラウドデータを符号化するステップ；及び
前記ポイントクラウドデータ及び前記ポイントクラウドデータに関するシグナル情報を
含むビットストリームを送信するステップ；を含んでなる、ポイントクラウドデータ送信
方法。
ポイントクラウドデータを符号化するステップ；及び
前記ポイントクラウドデータ及び前記ポイントクラウドデータに関するシグナル情報を
含むビットストリームを送信するステップ；を含んでなる、ポイントクラウドデータ送信
方法。
【請求項2】
前記ポイントクラウドデータ送信方法は、
ポイントクラウドデータをスライス（ｓｌｉｃｅ）に基づいて分割するステップ；及び
スライス内のポイントの数がポイントの最小数より少ない場合、前記スライスを隣接し
たスライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）と併合（ｍｅｒｇｉｎｇ）し、又は前記ス
ライス内のポイントの数がポイントの最大数より多い場合、前記スライスを２つ以上のス
ライスに分離（ｓｐｌｉｔ）するステップ；を更に含む、請求項１に記載のポイントクラ
ウドデータ送信方法。
ポイントクラウドデータをスライス（ｓｌｉｃｅ）に基づいて分割するステップ；及び
スライス内のポイントの数がポイントの最小数より少ない場合、前記スライスを隣接し
たスライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）と併合（ｍｅｒｇｉｎｇ）し、又は前記ス
ライス内のポイントの数がポイントの最大数より多い場合、前記スライスを２つ以上のス
ライスに分離（ｓｐｌｉｔ）するステップ；を更に含む、請求項１に記載のポイントクラ
ウドデータ送信方法。
【請求項3】
前記分割するステップは、第１の方法、第２の方法又は第３の方法のうちの少なくとも
１つを含み、
前記第１の方法は、前記ポイントクラウドデータを含む３次元空間を８の前記スライス
の八分木の深さ（ｄｅｐｔｈ）の自乗個に分割するステップを含み、
前記八分木の深さは、前記スライスのポイントの数の比率（ｒａｔｉｏ）に基づいて
算出され、
前記第２の方法は、前記３次元空間内の最長エッジ（ｌｏｎｇｅｓｔ ｅｄｇｅ）を前
記３次元空間内の最短エッジ（ｓｈｏｒｔｅｓｔ ｅｄｇｅ）で分けるステップを含み、
前記第３の方法は、前記３次元空間の第１の軸及び第２の軸を前記３次元空間の第３の
軸でセグメント（ｓｅｇｍｅｎｔ）することで、前記３次元空間を均等四角形（ｕｎｉｆ
ｏｒｍ ｓｑｕａｒｅｓ）のスライスに分割するステップを含む、請求項２に記載のポイ
ントクラウドデータ送信方法。
１つを含み、
前記第１の方法は、前記ポイントクラウドデータを含む３次元空間を８の前記スライス
の八分木の深さ（ｄｅｐｔｈ）の自乗個に分割するステップを含み、
前記八分木の深さは、前記スライスのポイントの数の比率（ｒａｔｉｏ）に基づいて
算出され、
前記第２の方法は、前記３次元空間内の最長エッジ（ｌｏｎｇｅｓｔ ｅｄｇｅ）を前
記３次元空間内の最短エッジ（ｓｈｏｒｔｅｓｔ ｅｄｇｅ）で分けるステップを含み、
前記第３の方法は、前記３次元空間の第１の軸及び第２の軸を前記３次元空間の第３の
軸でセグメント（ｓｅｇｍｅｎｔ）することで、前記３次元空間を均等四角形（ｕｎｉｆ
ｏｒｍ ｓｑｕａｒｅｓ）のスライスに分割するステップを含む、請求項２に記載のポイ
ントクラウドデータ送信方法。
【請求項4】
前記隣接したスライスは、前記スライスの左側スライス（ｌｅｆｔ ｓｌｉｃｅ）、前
記スライスの右側スライス（ｒｉｇｈｔ ｓｌｉｃｅ）、前記スライスの上側スライス（
ｔｏｐ ｓｌｉｃｅ）又は前記スライスの下側スライス（ｂｏｔｔｏｍ ｓｌｉｃｅ）のう
ちのいずれか１つである、請求項２に記載のポイントクラウドデータ送信方法。
記スライスの右側スライス（ｒｉｇｈｔ ｓｌｉｃｅ）、前記スライスの上側スライス（
ｔｏｐ ｓｌｉｃｅ）又は前記スライスの下側スライス（ｂｏｔｔｏｍ ｓｌｉｃｅ）のう
ちのいずれか１つである、請求項２に記載のポイントクラウドデータ送信方法。
【請求項5】
前記隣接したスライスは、前記スライスの左側スライス（ｌｅｆｔ ｓｌｉｃｅ）、前
記スライスの右側スライス（ｒｉｇｈｔ ｓｌｉｃｅ）、前記スライスの上側スライス（
ｔｏｐ ｓｌｉｃｅ）、前記スライスの下側スライス（ｂｏｔｔｏｍ ｓｌｉｃｅ）、前記
スライスの前側スライス（ｆｒｏｎｔ ｓｌｉｃｅ）及び／又は前記スライスの後側スラ
イス（ｂａｃｋ ｓｌｉｃｅ）のうちのいずれか１つである、請求項２に記載のポイント
クラウドデータ送信方法。
記スライスの右側スライス（ｒｉｇｈｔ ｓｌｉｃｅ）、前記スライスの上側スライス（
ｔｏｐ ｓｌｉｃｅ）、前記スライスの下側スライス（ｂｏｔｔｏｍ ｓｌｉｃｅ）、前記
スライスの前側スライス（ｆｒｏｎｔ ｓｌｉｃｅ）及び／又は前記スライスの後側スラ
イス（ｂａｃｋ ｓｌｉｃｅ）のうちのいずれか１つである、請求項２に記載のポイント
クラウドデータ送信方法。
【請求項6】
前記併合するステップ又は前記分離するステップは、前記スライス間の隣接性を示すデ
ータ構造（ｄａｔａ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）に基づいて行われ、
前記隣接するか否かを決定するためのデータ構造は、ツリー（ｔｒｅｅ）に基づくデー
タ構造又はリスト（ｌｉｓｔ）に基づくデータ構造である、請求項５に記載のポイントク
ラウドデータ送信方法。
ータ構造（ｄａｔａ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）に基づいて行われ、
前記隣接するか否かを決定するためのデータ構造は、ツリー（ｔｒｅｅ）に基づくデー
タ構造又はリスト（ｌｉｓｔ）に基づくデータ構造である、請求項５に記載のポイントク
ラウドデータ送信方法。
【請求項7】
前記シグナル情報は、前記ポイントクラウドデータを分割する方法を示す情報を含む、
請求項１に記載のポイントクラウドデータ送信方法。
請求項１に記載のポイントクラウドデータ送信方法。
【請求項8】
ポイントクラウドデータ送信装置であって、
ポイントクラウドデータを符号化するエンコーダ；及び
前記ポイントクラウドデータ及び前記ポイントクラウドデータに関するシグナル情報を
含むビットストリームを送信する送信機；を含んでなる、ポイントクラウドデータ送信装
置。
ポイントクラウドデータを符号化するエンコーダ；及び
前記ポイントクラウドデータ及び前記ポイントクラウドデータに関するシグナル情報を
含むビットストリームを送信する送信機；を含んでなる、ポイントクラウドデータ送信装
置。
【請求項9】
ポイントクラウドデータ送信装置は、
ポイントクラウドデータをスライス（ｓｌｉｃｅ）に基づいて分割する分割部；及び
スライス内のポイントの数がポイントの最小数より少ない場合、前記スライスを隣接し
たスライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）と併合（ｍｅｒｇｉｎｇ）し、又は前記ス
ライス内のポイントの数がポイントの最大数より多い場合、前記スライスを２つ以上のス
ライスに分離（ｓｐｌｉｔ）する精製部；を更に含む、請求項８に記載のポイントクラウ
ドデータ送信装置。
ポイントクラウドデータをスライス（ｓｌｉｃｅ）に基づいて分割する分割部；及び
スライス内のポイントの数がポイントの最小数より少ない場合、前記スライスを隣接し
たスライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）と併合（ｍｅｒｇｉｎｇ）し、又は前記ス
ライス内のポイントの数がポイントの最大数より多い場合、前記スライスを２つ以上のス
ライスに分離（ｓｐｌｉｔ）する精製部；を更に含む、請求項８に記載のポイントクラウ
ドデータ送信装置。
【請求項10】
前記分割部は、第１の動作、第２の動作又は第３の動作に基づいて前記ポイントクラウ
ドデータを分割し、
前記分割部は、前記第１の動作に基づいて、前記ポイントクラウドデータを含む３次元
空間を８の前記スライスの八分木の深さ（ｄｅｐｔｈ）の自乗個に分けて、前記八分木の
深さは、前記スライスのポイントの数の比率（ｒａｔｉｏ）に基づいて算出され、
前記分割部は、前記第２の動作に基づいて、前記３次元空間内の最長エッジ（ｌｏｎｇ
ｅｓｔ ｅｄｇｅ）を前記３次元空間内の最短エッジ（ｓｈｏｒｔｅｓｔ ｅｄｇｅ）で
分けて、
前記分割部は、前記第３の動作に基づいて、前記３次元空間の第１の軸及び第２の軸を
前記３次元空間の第３の軸でセグメント（ｓｅｇｍｅｎｔ）することで、前記３次元空間
を均等四角形（ｕｎｉｆｏｒｍ ｓｑｕａｒｅｓ）のスライスに分割する、請求項９に記
載のポイントクラウドデータ送信装置。
ドデータを分割し、
前記分割部は、前記第１の動作に基づいて、前記ポイントクラウドデータを含む３次元
空間を８の前記スライスの八分木の深さ（ｄｅｐｔｈ）の自乗個に分けて、前記八分木の
深さは、前記スライスのポイントの数の比率（ｒａｔｉｏ）に基づいて算出され、
前記分割部は、前記第２の動作に基づいて、前記３次元空間内の最長エッジ（ｌｏｎｇ
ｅｓｔ ｅｄｇｅ）を前記３次元空間内の最短エッジ（ｓｈｏｒｔｅｓｔ ｅｄｇｅ）で
分けて、
前記分割部は、前記第３の動作に基づいて、前記３次元空間の第１の軸及び第２の軸を
前記３次元空間の第３の軸でセグメント（ｓｅｇｍｅｎｔ）することで、前記３次元空間
を均等四角形（ｕｎｉｆｏｒｍ ｓｑｕａｒｅｓ）のスライスに分割する、請求項９に記
載のポイントクラウドデータ送信装置。
【請求項11】
前記隣接したスライスは、前記スライスの左側スライス（ｌｅｆｔ ｓｌｉｃｅ）、前
記スライスの右側スライス（ｒｉｇｈｔ ｓｌｉｃｅ）、前記スライスの上側スライス（
ｔｏｐ ｓｌｉｃｅ）又は前記スライスの下側スライス（ｂｏｔｔｏｍ ｓｌｉｃｅ）のう
ちのいずれか１つである、請求項９に記載のポイントクラウドデータ送信装置。
記スライスの右側スライス（ｒｉｇｈｔ ｓｌｉｃｅ）、前記スライスの上側スライス（
ｔｏｐ ｓｌｉｃｅ）又は前記スライスの下側スライス（ｂｏｔｔｏｍ ｓｌｉｃｅ）のう
ちのいずれか１つである、請求項９に記載のポイントクラウドデータ送信装置。
【請求項12】
前記隣接したスライスは、前記スライスの左側スライス（ｌｅｆｔ ｓｌｉｃｅ）、前
記スライスの右側スライス（ｒｉｇｈｔ ｓｌｉｃｅ）、前記スライスの上側スライス（
ｔｏｐ ｓｌｉｃｅ）、前記スライスの下側スライス（ｂｏｔｔｏｍ ｓｌｉｃｅ）、前記
スライスの前側スライス（ｆｒｏｎｔ ｓｌｉｃｅ）及び／又は前記スライスの後側スラ
イス（ｂａｃｋ ｓｌｉｃｅ）のうちのいずれか１つである、請求項１１に記載のポイン
トクラウドデータ送信装置。
記スライスの右側スライス（ｒｉｇｈｔ ｓｌｉｃｅ）、前記スライスの上側スライス（
ｔｏｐ ｓｌｉｃｅ）、前記スライスの下側スライス（ｂｏｔｔｏｍ ｓｌｉｃｅ）、前記
スライスの前側スライス（ｆｒｏｎｔ ｓｌｉｃｅ）及び／又は前記スライスの後側スラ
イス（ｂａｃｋ ｓｌｉｃｅ）のうちのいずれか１つである、請求項１１に記載のポイン
トクラウドデータ送信装置。
【請求項13】
前記精製部は、前記スライス間の隣接性を示すデータ構造（ｄａｔａ ｓｔｒｕｃｔｕ
ｒｅ）に基づいて前記併合又は前記分離を行う、請求項１２に記載のポイントクラウドデ
ータ送信装置。
ｒｅ）に基づいて前記併合又は前記分離を行う、請求項１２に記載のポイントクラウドデ
ータ送信装置。
【請求項14】
前記シグナル情報は、前記ポイントクラウドデータを分割する方法を示す情報を含む、
請求項８に記載のポイントクラウドデータ送信装置。
請求項８に記載のポイントクラウドデータ送信装置。
【請求項15】
ポイントクラウドデータ受信方法であって、
前記ポイントクラウドデータ及び前記ポイントクラウドデータに関するシグナル情報を
含むビットストリームを受信するステップ；及び
前記ビットストリーム内のポイントクラウドデータをスライス（ｓｌｉｃｅ）に基づい
て復号するステップ；を含んでなる、ポイントクラウドデータ受信方法。
前記ポイントクラウドデータ及び前記ポイントクラウドデータに関するシグナル情報を
含むビットストリームを受信するステップ；及び
前記ビットストリーム内のポイントクラウドデータをスライス（ｓｌｉｃｅ）に基づい
て復号するステップ；を含んでなる、ポイントクラウドデータ受信方法。
【請求項16】
各々のスライスは、ポイントクラウドデータを分割する方法に基づいて分割（ｐａｒｔ
ｉｔｉｏｎｉｎｇ）されるか、ポイントクラウドデータを精製する方法に基づいて精製（
ｒｅｆｉｎｅ）されるポイントクラウドデータを含み、
前記シグナル情報は、前記ポイントクラウドデータを分割する方法を示す情報、前記ポ
イントクラウドデータを精製する方法を示す情報を含む、請求項１５に記載のポイントク
ラウドデータ受信方法。
ｉｔｉｏｎｉｎｇ）されるか、ポイントクラウドデータを精製する方法に基づいて精製（
ｒｅｆｉｎｅ）されるポイントクラウドデータを含み、
前記シグナル情報は、前記ポイントクラウドデータを分割する方法を示す情報、前記ポ
イントクラウドデータを精製する方法を示す情報を含む、請求項１５に記載のポイントク
ラウドデータ受信方法。
【請求項17】
前記分割する方法は、第１の方法、第２の方法又は第３の方法のうちの少なくとも１つ
であり、
前記第１の方法は、前記ポイントクラウドデータを含む３次元空間を８の前記スライス
の八分木の深さ（ｄｅｐｔｈ）の自乗個に分割するステップを含み、
前記八分木の深さは、前記スライスのポイントの数の比率（ｒａｔｉｏ）に基づいて
算出され、
前記第２の方法は、前記３次元空間内の最長エッジ（ｌｏｎｇｅｓｔ ｅｄｇｅ）を前
記３次元空間内の最短エッジ（ｓｈｏｒｔｅｓｔ ｅｄｇｅ）で分けるステップを含み、
前記第３の方法は、前記３次元空間の第１の軸及び第２の軸を前記３次元空間の第３の
軸でセグメント（ｓｅｇｍｅｎｔ）することで、前記３次元空間を均等四角形（ｕｎｉｆ
ｏｒｍ ｓｑｕａｒｅｓ）のスライスに分割するステップを含む、請求項１６に記載のポ
イントクラウドデータ受信方法。
であり、
前記第１の方法は、前記ポイントクラウドデータを含む３次元空間を８の前記スライス
の八分木の深さ（ｄｅｐｔｈ）の自乗個に分割するステップを含み、
前記八分木の深さは、前記スライスのポイントの数の比率（ｒａｔｉｏ）に基づいて
算出され、
前記第２の方法は、前記３次元空間内の最長エッジ（ｌｏｎｇｅｓｔ ｅｄｇｅ）を前
記３次元空間内の最短エッジ（ｓｈｏｒｔｅｓｔ ｅｄｇｅ）で分けるステップを含み、
前記第３の方法は、前記３次元空間の第１の軸及び第２の軸を前記３次元空間の第３の
軸でセグメント（ｓｅｇｍｅｎｔ）することで、前記３次元空間を均等四角形（ｕｎｉｆ
ｏｒｍ ｓｑｕａｒｅｓ）のスライスに分割するステップを含む、請求項１６に記載のポ
イントクラウドデータ受信方法。
【請求項18】
ポイントクラウドデータ受信装置であって、
前記ポイントクラウドデータ及び前記ポイントクラウドデータに関するシグナル情報を
含むビットストリームを受信する受信部；及び
前記ビットストリーム内のポイントクラウドデータをスライス（ｓｌｉｃｅ）に基づい
て復号するデコーダ；を備えてなる、ポイントクラウドデータ受信装置。
前記ポイントクラウドデータ及び前記ポイントクラウドデータに関するシグナル情報を
含むビットストリームを受信する受信部；及び
前記ビットストリーム内のポイントクラウドデータをスライス（ｓｌｉｃｅ）に基づい
て復号するデコーダ；を備えてなる、ポイントクラウドデータ受信装置。
【請求項19】
各々のスライスは、ポイントクラウドデータを分割する方法に基づいて分割（ｐａｒｔ
ｉｔｉｏｎｉｎｇ）されるか、ポイントクラウドデータを精製する方法に基づいて精製（
ｒｅｆｉｎｅ）されるポイントクラウドデータを含み、
前記シグナル情報は、前記ポイントクラウドデータを分割する方法を示す情報、前記ポ
イントクラウドデータを精製する方法を示す情報を含む、請求項１８に記載のポイントク
ラウドデータ受信装置。
ｉｔｉｏｎｉｎｇ）されるか、ポイントクラウドデータを精製する方法に基づいて精製（
ｒｅｆｉｎｅ）されるポイントクラウドデータを含み、
前記シグナル情報は、前記ポイントクラウドデータを分割する方法を示す情報、前記ポ
イントクラウドデータを精製する方法を示す情報を含む、請求項１８に記載のポイントク
ラウドデータ受信装置。
【請求項20】
前記分割する方法は、第１の方法、第２の方法又は第３の方法のうちの少なくとも１つ
であり、
前記第１の方法は、前記ポイントクラウドデータを含む３次元空間を８の前記スライス
の八分木の深さ（ｄｅｐｔｈ）の自乗個に分割するステップを含み、
前記八分木の深さは、前記スライスのポイントの数の比率（ｒａｔｉｏ）に基づいて
算出され、
前記第２の方法は、前記３次元空間内の最長エッジ（ｌｏｎｇｅｓｔ ｅｄｇｅ）を前
記３次元空間内の最短エッジ（ｓｈｏｒｔｅｓｔ ｅｄｇｅ）で分けるステップを含み、
前記第３の方法は、前記３次元空間の第１の軸及び第２の軸を前記３次元空間の第３の
軸でセグメント（ｓｅｇｍｅｎｔ）することで、前記３次元空間を均等四角形（ｕｎｉｆ
ｏｒｍ ｓｑｕａｒｅｓ）のスライスに分割するステップを含む、請求項１９に記載のポ
イントクラウドデータ受信装置。
であり、
前記第１の方法は、前記ポイントクラウドデータを含む３次元空間を８の前記スライス
の八分木の深さ（ｄｅｐｔｈ）の自乗個に分割するステップを含み、
前記八分木の深さは、前記スライスのポイントの数の比率（ｒａｔｉｏ）に基づいて
算出され、
前記第２の方法は、前記３次元空間内の最長エッジ（ｌｏｎｇｅｓｔ ｅｄｇｅ）を前
記３次元空間内の最短エッジ（ｓｈｏｒｔｅｓｔ ｅｄｇｅ）で分けるステップを含み、
前記第３の方法は、前記３次元空間の第１の軸及び第２の軸を前記３次元空間の第３の
軸でセグメント（ｓｅｇｍｅｎｔ）することで、前記３次元空間を均等四角形（ｕｎｉｆ
ｏｒｍ ｓｑｕａｒｅｓ）のスライスに分割するステップを含む、請求項１９に記載のポ
イントクラウドデータ受信装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
実施例はユーザにＶＲ（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｒｅａｌｉｔｙ、仮想現実）、ＡＲ（Ａｕ
ｇｍｅｎｔｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ、増強現実）、ＭＲ（Ｍｉｘｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ、複合
現実）および自律走行サービスなどの様々なサービスを提供するために、ポイントクラウ
ドコンテンツ（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｃｏｎｔｅｎｔ)を提供する方案を提供する。
ｇｍｅｎｔｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ、増強現実）、ＭＲ（Ｍｉｘｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ、複合
現実）および自律走行サービスなどの様々なサービスを提供するために、ポイントクラウ
ドコンテンツ（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｃｏｎｔｅｎｔ)を提供する方案を提供する。
【背景技術】
【0002】
ポイントクラウドデータは、３Ｄ空間上のポイントの集合である。３D空間上のポイン
トの量が多くてポイントクラウドデータの生成が難しいという問題点がある。
トの量が多くてポイントクラウドデータの生成が難しいという問題点がある。
【0003】
ポイントクラウドデータは、送信、符号化、復号化及びレンダリング処理の過程がリア
ルタイム、低遅延で行われるという要求に合わせるために、ポイントクラウドフレーム又
はポイントクラウドデータをタイル(ｔｉｌｅ)又はスライス(ｓｌｉｃｅ)単位に分けるこ
とができる。
ルタイム、低遅延で行われるという要求に合わせるために、ポイントクラウドフレーム又
はポイントクラウドデータをタイル(ｔｉｌｅ)又はスライス(ｓｌｉｃｅ)単位に分けるこ
とができる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
実施例による技術的課題は、上述した問題点などを解決するために、ポイントクラウド
を効率に送受信するためのポイントクラウドデータ送信装置、送信方法、ポイントクラウ
ドデータ受信装置及び受信方法を提供することにある。
を効率に送受信するためのポイントクラウドデータ送信装置、送信方法、ポイントクラウ
ドデータ受信装置及び受信方法を提供することにある。
【0005】
実施例による技術的課題は、遅延時間（ｌａｔｅｎｃｙ）及び符号化／復号複雑度を解
決するためのポイントクラウドデータ送信装置、送信方法、ポイントクラウドデータ受信
装置及び受信方法を提供することにある。
決するためのポイントクラウドデータ送信装置、送信方法、ポイントクラウドデータ受信
装置及び受信方法を提供することにある。
【0006】
実施例による技術的課題は、ポイントクラウドデータの符号化及び復号のためにポイン
トクラウドデータを分割する方法を提供することにある。
トクラウドデータを分割する方法を提供することにある。
【0007】
実施例による技術的課題は、ジオメトリ－ポイントクラウド圧縮（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ
－ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ、Ｇ－ＰＣＣ)の属性情報（ａｔ
ｔｒｉｂｕｔｅ）の符号化技術を改善してポイントクラウドの圧縮性能を向上させること
にある。
－ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ、Ｇ－ＰＣＣ)の属性情報（ａｔ
ｔｒｉｂｕｔｅ）の符号化技術を改善してポイントクラウドの圧縮性能を向上させること
にある。
【0008】
但し、上述した技術的課題のみに制限されず、記載された全ての内容に基づいて当業者
が導き出される他の技術的課題にも実施例の権利範囲を拡張することができる。
が導き出される他の技術的課題にも実施例の権利範囲を拡張することができる。
【課題を解決するための手段】
【0009】
上述した技術的課題を達成するために、実施例によるポイントクラウドデータ送信方法
は、ポイントクラウドデータを符号化するステップ；及び／又はポイントクラウドデータ
及び／又はポイントクラウドデータに対するシグナル情報を含むビットストリームを送信
するステップ；を含む（備える；構成する；構築する；設定する；包接する；包含する；
含有する）。
は、ポイントクラウドデータを符号化するステップ；及び／又はポイントクラウドデータ
及び／又はポイントクラウドデータに対するシグナル情報を含むビットストリームを送信
するステップ；を含む（備える；構成する；構築する；設定する；包接する；包含する；
含有する）。
【0010】
実施例によるポイントクラウドデータ送信方法は、ポイントクラウドデータをスライス
（ｓｌｉｃｅ）に基づいて分割するステップ；及び／又はスライス内のポイントの数がポ
イントの最小数よりも少ない場合、前記スライスを隣接したスライス（ａｄｊａｃｅｎｔ
ｓｌｉｃｅ）と合併（ｍｅｒｇｉｎｇ）するか、前記スライス内のポイントの数がポイ
ントの最大数よりも多い場合、前記スライスを２つ以上のスライスにスプリット（ｓｐｌ
ｉｔ）するステップ；をさらに含む。
（ｓｌｉｃｅ）に基づいて分割するステップ；及び／又はスライス内のポイントの数がポ
イントの最小数よりも少ない場合、前記スライスを隣接したスライス（ａｄｊａｃｅｎｔ
ｓｌｉｃｅ）と合併（ｍｅｒｇｉｎｇ）するか、前記スライス内のポイントの数がポイ
ントの最大数よりも多い場合、前記スライスを２つ以上のスライスにスプリット（ｓｐｌ
ｉｔ）するステップ；をさらに含む。
【0011】
さらに、実施例による前記分割するステップは、第１の方法、第２の方法又は第３の方
法のうちの少なくとも１つに基づいて行われる。実施例による第１の方法は、前記ポイン
トクラウドデータを含む３次元空間を８の前記スライスの八分木の深さ（ｄｅｐｔｈ）の
自乗個に分割するステップを含み、前記八分木の深さは、前記スライスのポイントの数の
比率（ｒａｔｉｏ）に基づいて算出される。実施例による前記第２の方法は、前記３次元
空間内の最長エッジ（ｌｏｎｇｅｓｔ ｅｄｇｅ）を前記３次元空間内最短エッジ（ｓｈ
ｏｒｔｅｓｔ ｅｄｇｅ）で分けるステップを含む。実施例による前記第３の方法は、前
記３次元空間の第１の軸及び第２の軸を前記３次元空間の第３の軸にセグメント（ｓｅｇ
ｍｅｎｔ）することで、前記３次元空間を均等四角形（ｕｎｉｆｏｒｍ ｓｑｕａｒｅｓ
）のスライスに分割するステップを含む。
法のうちの少なくとも１つに基づいて行われる。実施例による第１の方法は、前記ポイン
トクラウドデータを含む３次元空間を８の前記スライスの八分木の深さ（ｄｅｐｔｈ）の
自乗個に分割するステップを含み、前記八分木の深さは、前記スライスのポイントの数の
比率（ｒａｔｉｏ）に基づいて算出される。実施例による前記第２の方法は、前記３次元
空間内の最長エッジ（ｌｏｎｇｅｓｔ ｅｄｇｅ）を前記３次元空間内最短エッジ（ｓｈ
ｏｒｔｅｓｔ ｅｄｇｅ）で分けるステップを含む。実施例による前記第３の方法は、前
記３次元空間の第１の軸及び第２の軸を前記３次元空間の第３の軸にセグメント（ｓｅｇ
ｍｅｎｔ）することで、前記３次元空間を均等四角形（ｕｎｉｆｏｒｍ ｓｑｕａｒｅｓ
）のスライスに分割するステップを含む。
【0012】
さらに、実施例による前記隣接したスライスは、前記スライスの左側スライス（ｌｅｆ
ｔ ｓｌｉｃｅ）、前記スライスの右側スライス（ｒｉｇｈｔ ｓｌｉｃｅ）、前記スラ
イスの上側スライス（ｔｏｐ ｓｌｉｃｅ）又は前記スライスの下側スライス（ｂｏｔｔ
ｏｍ ｓｌｉｃｅ）のうちのいずれか１つである。
ｔ ｓｌｉｃｅ）、前記スライスの右側スライス（ｒｉｇｈｔ ｓｌｉｃｅ）、前記スラ
イスの上側スライス（ｔｏｐ ｓｌｉｃｅ）又は前記スライスの下側スライス（ｂｏｔｔ
ｏｍ ｓｌｉｃｅ）のうちのいずれか１つである。
【0013】
さらに、実施例による前記隣接したスライスは、前記スライスの左側スライス（ｌｅｆ
ｔ ｓｌｉｃｅ）、前記スライスの右側スライス（ｒｉｇｈｔ ｓｌｉｃｅ）、前記スラ
イスの上側スライス（ｔｏｐ ｓｌｉｃｅ）、前記スライスの下側スライス（ｂｏｔｔｏ
ｍ ｓｌｉｃｅ）、前記スライスの前側スライス（ｆｒｏｎｔ ｓｌｉｃｅ）及び／又は
前記スライスの後側スライス（ｂａｃｋ ｓｌｉｃｅ）のうちのいずれか１つである。
ｔ ｓｌｉｃｅ）、前記スライスの右側スライス（ｒｉｇｈｔ ｓｌｉｃｅ）、前記スラ
イスの上側スライス（ｔｏｐ ｓｌｉｃｅ）、前記スライスの下側スライス（ｂｏｔｔｏ
ｍ ｓｌｉｃｅ）、前記スライスの前側スライス（ｆｒｏｎｔ ｓｌｉｃｅ）及び／又は
前記スライスの後側スライス（ｂａｃｋ ｓｌｉｃｅ）のうちのいずれか１つである。
【0014】
さらに、実施例による前記合併するステップ又は前記スプリットするステップは、前記
スライス間の隣接性を示すデータ構造（ｄａｔａ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）に基づいて行わ
れる。また実施例によれば、前記隣接しているか否かを決定するためのデータ構造は、木
（ｔｒｅｅ）に基づくデータ構造又はリスト（ｌｉｓｔ）に基づくデータ構造である。
スライス間の隣接性を示すデータ構造（ｄａｔａ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）に基づいて行わ
れる。また実施例によれば、前記隣接しているか否かを決定するためのデータ構造は、木
（ｔｒｅｅ）に基づくデータ構造又はリスト（ｌｉｓｔ）に基づくデータ構造である。
【0015】
さらに、実施例による前記シグナル情報は、前記ポイントクラウドデータを分割する方
法を示す情報を含む。
法を示す情報を含む。
【発明の効果】
【0016】
実施例によるポイントクラウドデータ送信方法、送信装置、ポイントクラウドデータ
受信方法、受信装置は、良質のポイントクラウドサービスを提供することができる。
受信方法、受信装置は、良質のポイントクラウドサービスを提供することができる。
【0017】
実施例によるポイントクラウドデータ 送信方法、送信装置、ポイントクラウドデータ
受信方法、受信装置は、様々なビデオコーデック方式を達成することができる。
受信方法、受信装置は、様々なビデオコーデック方式を達成することができる。
【0018】
実施例によるポイントクラウドデータ送信方法、送信装置、ポイントクラウドデータ受
信方法、受信装置は、自律走行サービスなどの汎用的なポイントクラウドコンテンツを提
供することができる。
信方法、受信装置は、自律走行サービスなどの汎用的なポイントクラウドコンテンツを提
供することができる。
【0019】
実施例によるポイントクラウドデータ送受信方法及び装置は、ブリックタイリング分割
方法を行い、このために必要なデータをシグナルすることで、ポイントクラウドのコーデ
ィング性能を向上させる効果を提供することができる。
方法を行い、このために必要なデータをシグナルすることで、ポイントクラウドのコーデ
ィング性能を向上させる効果を提供することができる。
【0020】
実施例によるポイントクラウドデータの送受信装置及び方法は、ポイントクラウドデー
タの独立した符号化／復号化のための空間適応的分割を行うことにより、並列処理の向上
及び拡張性（ｓｃａｌａｂｉｌｉｔｙ）を提供することができる。
タの独立した符号化／復号化のための空間適応的分割を行うことにより、並列処理の向上
及び拡張性（ｓｃａｌａｂｉｌｉｔｙ）を提供することができる。
【0021】
実施例によるポイントクラウドデータの送受信装置及び方法は、独立したデータ分割を
行うとき、空間上近い点同士で再分割が行われる効果を提供することができる。
行うとき、空間上近い点同士で再分割が行われる効果を提供することができる。
【0022】
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置/受信装置は、ポイントクラウドデータ
を１つ又はそれ以上のタイル（ｔｉｌｅｓ）及び／又はスライス（ｓｌｉｃｅｓ）に分割
し、これに基づいて並列に符号化／復号を行うことができる。
を１つ又はそれ以上のタイル（ｔｉｌｅｓ）及び／又はスライス（ｓｌｉｃｅｓ）に分割
し、これに基づいて並列に符号化／復号を行うことができる。
【0023】
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、ポイントクラウドデータを分割し、
これらを各々独立して符号化することで、ポイントクラウドデータが占有する３次元空間
上のランダムアクセス（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ）と並列符号化を可能にし、よって
実施例によるポイントクラウドデータ受信装置は、このようなポイントクラウドデータを
素早く復号することができる。
これらを各々独立して符号化することで、ポイントクラウドデータが占有する３次元空間
上のランダムアクセス（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ）と並列符号化を可能にし、よって
実施例によるポイントクラウドデータ受信装置は、このようなポイントクラウドデータを
素早く復号することができる。
【0024】
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、上述した方法に従ってスライスを生
成することで、個別のポイントの属性を照会しなくてもスライスを生成することができ、
スライス生成過程から発生する遅延を減らすことができる。
成することで、個別のポイントの属性を照会しなくてもスライスを生成することができ、
スライス生成過程から発生する遅延を減らすことができる。
【0025】
実施例による送信装置は、実施例による重畳スライスの構成をシグナルするためにタイ
ル別に又はスライス別に異なるスライス構成ヘッダユニットを生成することができる。
ル別に又はスライス別に異なるスライス構成ヘッダユニットを生成することができる。
【0026】
実施例によるポイントクラウドデータ送受信方法は、このようなビットストリーム構造
を提供することで、受信機においてポイントクラウドデータの属性情報の復号性能を上げ
ることができる。
を提供することで、受信機においてポイントクラウドデータの属性情報の復号性能を上げ
ることができる。
【図面の簡単な説明】
【0027】
添付図面は実施例の理解を助けるためのものであり、実施例に関連する説明と共に実施
例を示す。後述する様々な実施例に対するより適切な理解のために、添付図面において類
似する参照番号に対応する部分を含む次の図面に関連して以下の実施例の説明を必ず参照
すべきである。
例を示す。後述する様々な実施例に対するより適切な理解のために、添付図面において類
似する参照番号に対応する部分を含む次の図面に関連して以下の実施例の説明を必ず参照
すべきである。
【図1】実施例によるポイントクラウドコンテンツ提供システムの一例を示す。
【図2】実施例によるポイントクラウドコンテンツ提供動作を示すブロック図である。
【図3】実施例によるポイントクラウドビデオキャプチャー過程の一例を示す。
【図4】実施例によるポイントクラウドエンコーダ（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｅｎｃｏｄｅｒ）の一例を示す。
【図5】実施例によるボクセルの一例を示す。
【図6】実施例による八分木及び占有コード（ｏｃｃｕｐａｎｃｙ ｃｏｄｅ）の一例を示す。
【図7】実施例による隣接ノードパターンの一例を示す。
【図8】実施例によるＬＯＤごとのポイント構成の一例を示す。
【図9】実施例によるＬＯＤごとのポイント構成の一例を示す。
【図10】実施例によるポイントクラウドデコーダ（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｄｅｃｏｄｅｒ）の一例を示す。
【図11】実施例によるポイントクラウドデコーダ（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｄｅｃｏｄｅｒ）の一例を示す。
【図12】実施例による送信装置の一例を示す。
【図13】実施例による受信装置の一例を示す。
【図14】実施例によるポイントクラウドデータ送受信方法／装置に連動可能な構造の一例を示す。
【図15】実施例によるポイントクラウドエンコーダを示す図である。
【図16】ポイントと隣接ポイントの一例を示す。
【図17】ビットストリーム構造図の一例を示す。
【図18】実施例によるシグナル情報の一例を示す。
【図19】実施例によるシグナル情報の一例を示す。
【図20】実施例による相関加重値のコード化可能な方法の一例を示す。
【図21】空間的拡張性復号の一例を示す。
【図22】改善された量子化加重値の誘導プロセスの一例を示す。
【図23】実施例によるポイントクラウド符号化を示すフローダイヤグラムである。
【図24】実施例によるポイントクラウドデータ送信方法を示すフローダイヤグラムである。
【図25】実施例によるポイントクラウドデータ処理方法を示すフローダイヤグラムである。
【図26】実施例による隣接したスライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）の一例を示す。
【図27】実施例による隣接したスライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）を用いてスライスを精製する方法の一例を示す。
【図28】実施例によるポイントクラウドデータ受信装置の一例を示す。
【図29】実施例によるポイントクラウドデータ受信装置を示す。
【図30】実施例によるポイントクラウドデータのビットストリーム構造の一例を示す。
【図31】実施例によるビットストリームのＳＰＳ（Ｓｅｑｕｅｎｃｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）の一例を示す。
【図32】実施例によるビットストリームのＴＰＳ（Ｔｉｌｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）の一例を示す。
【図33】実施例によるビットストリームのＧＰＳ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）の一例を示す。
【図34】実施例によるビットストリームのＳＰＳ（Ｓｅｑｕｅｎｃｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）の一例を示す。
【図35】実施例によるビットストリームのＴＰＳ（Ｔｉｌｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）の一例を示す。
【図36】実施例によるビットストリームのＧＰＳ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）の一例を示す。
【図37】実施例によるビットストリームのＧＳＨ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ Ｓｌｉｃｅ Ｈｅａｄｅｒ）の一例を示す。
【図38】実施例によるビットストリームのＡＳＨ（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ Ｓｌｉｃｅ Ｈｅａｄｅｒ）の一例を示す。
【図39】実施例によるポイントクラウドデータ送信方法を示す流れ図である。
【図40】実施例によるポイントクラウドデータ受信方法を示す流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【0028】
添付図面を参照しながら望ましい実施例について具体的に説明する。添付図面を参照し
た以下の詳細な説明は、実施例によって具現可能な実施例のみを示すというより、望まし
い実施例を説明するためのものである。以下の詳細な説明は実施例に関する徹底な理解を
提供するために細部事項を含む。しかし、かかる細部事項がなくても実施例を実行できる
ことは当業者にとって明らかである。
た以下の詳細な説明は、実施例によって具現可能な実施例のみを示すというより、望まし
い実施例を説明するためのものである。以下の詳細な説明は実施例に関する徹底な理解を
提供するために細部事項を含む。しかし、かかる細部事項がなくても実施例を実行できる
ことは当業者にとって明らかである。
【0029】
実施例で使用するほとんどの用語は該当分野において広く使用される一般的なものであ
るが、一部は出願人によって任意に選択されたものもあり、その意味は必要によって以下
に詳しく説明する。よって、実施例は用語の単純な名称や意味ではなく、用語が意図する
意味に基づいて理解されるべきである。
るが、一部は出願人によって任意に選択されたものもあり、その意味は必要によって以下
に詳しく説明する。よって、実施例は用語の単純な名称や意味ではなく、用語が意図する
意味に基づいて理解されるべきである。
【0030】
図１は実施例によるポイントクラウドコンテンツ提供システムの一例を示す図である。
【0031】
図１に示したポイントクラウドコンテンツ提供システムは、送信装置（ｔｒａｎｓｍｉ
ｓｓｉｏｎ ｄｅｖｉｃｅ）１００００及び受信装置（ｒｅｃｅｐｔｉｏｎ ｄｅｖｉｃｅ
）１０００４を含む。送信装置１００００及び受信装置１０００４はポイントクラウドデ
ータを送受信するために有無線通信が可能である。
ｓｓｉｏｎ ｄｅｖｉｃｅ）１００００及び受信装置（ｒｅｃｅｐｔｉｏｎ ｄｅｖｉｃｅ
）１０００４を含む。送信装置１００００及び受信装置１０００４はポイントクラウドデ
ータを送受信するために有無線通信が可能である。
【0032】
実施例による送信装置１００００は、ポイントクラウドビデオ(又はポイントクラウ
ドコンテンツ)を確保し処理して送信する。実施例において、送信装置１００００は固定
局（ｆｉｘｅｄ ｓｔａｔｉｏｎ）、ＢＴＳ（ｂａｓｅ ｔｒａｎｓｃｅｉｖｅｒ ｓｙｓ
ｔｅｍ）、ネットワーク、ＡＩ（Ａｒｉｔｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）機器
及び／又はシステム、ロボット、ＡＲ／ＶＲ／ＸＲ機器及び／又はサーバーなどを含む。
また実施例において、送信装置１００００は無線接続技術（例とえば、５Ｇ ＮＲ（Ｎｅ
ｗ ＲＡＴ）、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ））を用いて、基地局及
び／又は他の無線機器と通信を行う機器、ロボット、車両、ＡＲ／ＶＲ／ＸＲ機器、携帯
機器、家電、ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇ）機器、ＡＩ機器／サーバーな
どを含む。
ドコンテンツ)を確保し処理して送信する。実施例において、送信装置１００００は固定
局（ｆｉｘｅｄ ｓｔａｔｉｏｎ）、ＢＴＳ（ｂａｓｅ ｔｒａｎｓｃｅｉｖｅｒ ｓｙｓ
ｔｅｍ）、ネットワーク、ＡＩ（Ａｒｉｔｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）機器
及び／又はシステム、ロボット、ＡＲ／ＶＲ／ＸＲ機器及び／又はサーバーなどを含む。
また実施例において、送信装置１００００は無線接続技術（例とえば、５Ｇ ＮＲ（Ｎｅ
ｗ ＲＡＴ）、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ））を用いて、基地局及
び／又は他の無線機器と通信を行う機器、ロボット、車両、ＡＲ／ＶＲ／ＸＲ機器、携帯
機器、家電、ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇ）機器、ＡＩ機器／サーバーな
どを含む。
【0033】
実施例による送信装置１００００は、ポイントクラウドビデオ取得部（Ｐｏｉｎｔ Ｃ
ｌｏｕｄ Ｖｉｄｅｏ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ）１０００１、ポイントクラウドビデオエ
ンコーダ（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｖｉｄｅｏ Ｅｎｃｏｄｅｒ）１０００２及び／又は
送信機（Ｔｒａｎｓｍｉｔｔｅｒ（又は、通信モジュール））１０００３を含む。
ｌｏｕｄ Ｖｉｄｅｏ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ）１０００１、ポイントクラウドビデオエ
ンコーダ（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｖｉｄｅｏ Ｅｎｃｏｄｅｒ）１０００２及び／又は
送信機（Ｔｒａｎｓｍｉｔｔｅｒ（又は、通信モジュール））１０００３を含む。
【0034】
実施例によるポイントクラウドビデオ取得部１０００１は、キャプチャー、合成又は生
成などの処理過程によりポイントクラウドビデオを取得する。ポイントクラウドビデオは
、３次元空間に位置するポイントの集合であるポイントクラウドで表現されるポイントク
ラウドコンテンツであって、ポイントクラウドビデオデータなどと呼ばれる。実施例によ
るポイントクラウドビデオは、一つ又はそれ以上のフレームを含む。一つのフレームは停
止映像／ピクチャを示す。よって、ポイントクラウドビデオはポイントクラウド映像／フ
レーム／ピクチャを含み、ポイントクラウド映像、フレーム及びピクチャのうちのいずれ
かに呼ばれる。
成などの処理過程によりポイントクラウドビデオを取得する。ポイントクラウドビデオは
、３次元空間に位置するポイントの集合であるポイントクラウドで表現されるポイントク
ラウドコンテンツであって、ポイントクラウドビデオデータなどと呼ばれる。実施例によ
るポイントクラウドビデオは、一つ又はそれ以上のフレームを含む。一つのフレームは停
止映像／ピクチャを示す。よって、ポイントクラウドビデオはポイントクラウド映像／フ
レーム／ピクチャを含み、ポイントクラウド映像、フレーム及びピクチャのうちのいずれ
かに呼ばれる。
【0035】
実施例によるポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２は、確保したポイントクラ
ウドビデオデータを符号化する。ポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２はポイン
トクラウド圧縮（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ）コーディングに基づ
いてポイントクラウドビデオデータを符号化する。実施例によるポイントクラウド圧縮コ
ーディングは、Ｇ－ＰＣＣ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ－ｂａｓｅｄ Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｃ
ｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ）コーディング及び／又はＶ－ＰＣＣ（Ｖｉｄｅｏ ｂａｓｅｄ Ｐ
ｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ）コーディング又は次世代コーディングを
含む。なお、実施例によるポイントクラウド圧縮コーディングは、上述した実施例に限ら
れない。ポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２は、符号化されたポイントクラウ
ドビデオデータを含むビットストリームを出力することができる。ビットストリームは符
号化されたポイントクラウドビデオデータだけではなく、ポイントクラウドビデオデータ
の符号化に関連するシグナル情報を含む。
ウドビデオデータを符号化する。ポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２はポイン
トクラウド圧縮（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ）コーディングに基づ
いてポイントクラウドビデオデータを符号化する。実施例によるポイントクラウド圧縮コ
ーディングは、Ｇ－ＰＣＣ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ－ｂａｓｅｄ Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｃ
ｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ）コーディング及び／又はＶ－ＰＣＣ（Ｖｉｄｅｏ ｂａｓｅｄ Ｐ
ｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ）コーディング又は次世代コーディングを
含む。なお、実施例によるポイントクラウド圧縮コーディングは、上述した実施例に限ら
れない。ポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２は、符号化されたポイントクラウ
ドビデオデータを含むビットストリームを出力することができる。ビットストリームは符
号化されたポイントクラウドビデオデータだけではなく、ポイントクラウドビデオデータ
の符号化に関連するシグナル情報を含む。
【0036】
実施例による送信機１０００３は、符号化されたポイントクラウドビデオデータを含む
ビットストリームを送信する。実施例によるビットストリームはファイル又はセグメント
（例えば、ストリーミングセグメント）などにカプセル化されて、放送網及び／又はブロ
ードバンド網などの様々なネットワークにより送信される。図示していないが、送信装置
１００００はカプセル化動作を行うカプセル化部（又はカプセル化モジュール）を含む。
また実施例において、カプセル化部は送信機１０００３に含まれる。実施例において、フ
ァイル又はセグメントはネットワークにより受信装置１０００４に送信されるか、又はデ
ジタル格納媒体（例えば、ＵＳＢ、ＳＤ、ＣＤ、ＤＶＤ、ブルーレイ、ＨＤＤ、ＳＳＤな
ど）に格納される。実施例による送信機１０００３は受信装置１０００４（又は受信機（
Ｒｅｃｅｉｖｅｒ）１０００５）と４Ｇ、５Ｇ、６Ｇなどのネットワークにより有／無線
通信が可能である。また送信機１０００３はネットワークシステム（例えば、４Ｇ、５Ｇ
、６Ｇなどの通信ネットワークシステム）によって必要なデータ処理動作を行うことがで
きる。また送信装置１００００はオン・デマンド（Ｏｎ Ｄｅｍａｎｄ）方式によってカ
プセル化されたデータを送信することもできる。
ビットストリームを送信する。実施例によるビットストリームはファイル又はセグメント
（例えば、ストリーミングセグメント）などにカプセル化されて、放送網及び／又はブロ
ードバンド網などの様々なネットワークにより送信される。図示していないが、送信装置
１００００はカプセル化動作を行うカプセル化部（又はカプセル化モジュール）を含む。
また実施例において、カプセル化部は送信機１０００３に含まれる。実施例において、フ
ァイル又はセグメントはネットワークにより受信装置１０００４に送信されるか、又はデ
ジタル格納媒体（例えば、ＵＳＢ、ＳＤ、ＣＤ、ＤＶＤ、ブルーレイ、ＨＤＤ、ＳＳＤな
ど）に格納される。実施例による送信機１０００３は受信装置１０００４（又は受信機（
Ｒｅｃｅｉｖｅｒ）１０００５）と４Ｇ、５Ｇ、６Ｇなどのネットワークにより有／無線
通信が可能である。また送信機１０００３はネットワークシステム（例えば、４Ｇ、５Ｇ
、６Ｇなどの通信ネットワークシステム）によって必要なデータ処理動作を行うことがで
きる。また送信装置１００００はオン・デマンド（Ｏｎ Ｄｅｍａｎｄ）方式によってカ
プセル化されたデータを送信することもできる。
【0037】
実施例による受信装置１０００４は、受信機（Ｒｅｃｅｉｖｅｒ）１０００５、ポイン
トクラウドビデオデコーダ（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｄｅｃｏｄｅｒ）１０００６及び／
又はレンダラー（Ｒｅｎｄｅｒｅｒ）１０００７を含む。実施例において、受信装置１０
００４は無線接続技術（例えば、５Ｇ ＮＲ（Ｎｅｗ ＲＡＴ）、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅ
ｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ））を用いて、基地局及び／又は他の無線機器と通信を行う機
器、ロボット、車両、ＡＲ／ＶＲ／ＸＲ機器、携帯機器、家電、ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅ
ｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇ）機器、ＡＩ機器／サーバーなどを含む。
トクラウドビデオデコーダ（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｄｅｃｏｄｅｒ）１０００６及び／
又はレンダラー（Ｒｅｎｄｅｒｅｒ）１０００７を含む。実施例において、受信装置１０
００４は無線接続技術（例えば、５Ｇ ＮＲ（Ｎｅｗ ＲＡＴ）、ＬＴＥ（Ｌｏｎｇ Ｔｅ
ｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ））を用いて、基地局及び／又は他の無線機器と通信を行う機
器、ロボット、車両、ＡＲ／ＶＲ／ＸＲ機器、携帯機器、家電、ＩｏＴ（Ｉｎｔｅｒｎｅ
ｔ ｏｆ Ｔｈｉｎｇ）機器、ＡＩ機器／サーバーなどを含む。
【0038】
実施例による受信機１０００５は、ポイントクラウドビデオデータを含むビットストリ
ーム又はビットストリームがカプセル化されたファイル／セグメントなどをネットワーク
又は格納媒体から受信する。受信機１０００５はネットワークシステム(例えば、４Ｇ、
５Ｇ、６Ｇなどの通信ネットワークシステム)により必要なデータ処理動作を行う。実施
例による受信機１０００５は、受信したファイル／セグメントをデカプセル化してビット
ストリームを出力する。また実施例において、受信機１０００５はデカプセル化の動作を
行うためのデカプセル化部（又はデカプセル化モジュール）を含む。またデカプセル化部
は受信機１０００５とは別個のエレメント（又はコンポーネント）で具現される。
ーム又はビットストリームがカプセル化されたファイル／セグメントなどをネットワーク
又は格納媒体から受信する。受信機１０００５はネットワークシステム(例えば、４Ｇ、
５Ｇ、６Ｇなどの通信ネットワークシステム)により必要なデータ処理動作を行う。実施
例による受信機１０００５は、受信したファイル／セグメントをデカプセル化してビット
ストリームを出力する。また実施例において、受信機１０００５はデカプセル化の動作を
行うためのデカプセル化部（又はデカプセル化モジュール）を含む。またデカプセル化部
は受信機１０００５とは別個のエレメント（又はコンポーネント）で具現される。
【0039】
ポイントクラウドビデオデコーダ１０００６は、ポイントクラウドビデオデータを含む
ビットストリームを復号する。ポイントクラウドビデオデコーダ１０００６はポイントク
ラウドビデオデータが符号化された方式により復号することができる（例えば、ポイント
クラウドビデオエンコーダ１０００２の動作の逆の過程）。従って、ポイントクラウドビ
デオデコーダ１０００６はポイントクラウド圧縮の逆過程であるポイントクラウド復元コ
ーディングを行って、ポイントクラウドビデオデータを復号することができる。ポイント
クラウド復元コーディングはＧ－ＰＣＣコーディングを含む。
ビットストリームを復号する。ポイントクラウドビデオデコーダ１０００６はポイントク
ラウドビデオデータが符号化された方式により復号することができる（例えば、ポイント
クラウドビデオエンコーダ１０００２の動作の逆の過程）。従って、ポイントクラウドビ
デオデコーダ１０００６はポイントクラウド圧縮の逆過程であるポイントクラウド復元コ
ーディングを行って、ポイントクラウドビデオデータを復号することができる。ポイント
クラウド復元コーディングはＧ－ＰＣＣコーディングを含む。
【0040】
レンダラー１０００７は復号されたポイントクラウドビデオデータをレンダリングする
。レンダラー１０００７はポイントクラウドビデオデータだけではなく、オディオデータ
もレンダリングしてポイントクラウドコンテンツを出力する。実施例において、レンダラ
ー１０００７はポイントクラウドコンテンツをディスプレイするためのディスプレイを含
む。実施例において、ディスプレイはレンダラー１０００７に含まれず、別のデバイス又
はコンポーネントで具現される。
。レンダラー１０００７はポイントクラウドビデオデータだけではなく、オディオデータ
もレンダリングしてポイントクラウドコンテンツを出力する。実施例において、レンダラ
ー１０００７はポイントクラウドコンテンツをディスプレイするためのディスプレイを含
む。実施例において、ディスプレイはレンダラー１０００７に含まれず、別のデバイス又
はコンポーネントで具現される。
【0041】
図面において、点線で示した矢印は、受信装置１０００４で得たフィードバック情報（
ｆｅｅｄｂａｃｋ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）の送信経路を示す。フィードバック情報は
ポイントクラウドコンテンツを消費するユーザとの相互作用を反映するための情報であっ
て、ユーザの情報（例えば、ヘッドオリエンテーション情報）、ビューポート（Ｖｉｅｗ
ｐｏｒｔ）情報などを含む。特に、ポイントクラウドコンテンツがユーザとの相互作用が
必要なサービス（例えば、自律走行サービスなど）のためのものである場合には、フィー
ドバック情報はコンテンツ送信側（例えば、送信装置１００００）及び／又はサービス供
給者に伝達されることができる。実施例において、フィードバック情報は送信装置１００
００だけではなく受信装置１０００４でも使用されることができ、提供されないこともで
きる。
ｆｅｅｄｂａｃｋ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）の送信経路を示す。フィードバック情報は
ポイントクラウドコンテンツを消費するユーザとの相互作用を反映するための情報であっ
て、ユーザの情報（例えば、ヘッドオリエンテーション情報）、ビューポート（Ｖｉｅｗ
ｐｏｒｔ）情報などを含む。特に、ポイントクラウドコンテンツがユーザとの相互作用が
必要なサービス（例えば、自律走行サービスなど）のためのものである場合には、フィー
ドバック情報はコンテンツ送信側（例えば、送信装置１００００）及び／又はサービス供
給者に伝達されることができる。実施例において、フィードバック情報は送信装置１００
００だけではなく受信装置１０００４でも使用されることができ、提供されないこともで
きる。
【0042】
実施例によるヘッドオリエンテーション情報はユーザの頭の位置、方向、角度、動きな
どに関する情報である。実施例による受信装置１０００４はヘッドオリエンテーション情
報に基づいてビューポート情報を計算する。ビューポート情報はユーザが見ているポイン
トクラウドビデオの領域に関する情報である。視点（ｖｉｅｗｐｏｉｎｔ）はユーザがポ
イントクラウドビデオを見ている点であり、ビューポート領域の真ん中を意味する。即ち
、ビューポートは視点を中心とする領域であり、領域のサイズ、形態などはＦＯＶ（Ｆｉ
ｅｌｄ Ｏｆ Ｖｉｅｗ）により決定される。従って、受信装置１０００４はヘッドオリエ
ンテーション情報以外に、装置が支援する垂直（ｖｅｒｔｉｃａｌ）或いは水平（ｈｏｒ
ｉｚｏｎｔａｌ）ＦＯＶなどに基づいてビューポート情報を抽出することができる。また
受信装置１０００４はゲイズ分析（Ｇａｚｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ）などを行って、ユーザ
のポイントクラウド消費方式、ユーザが凝視するポイントクラウドビデオ領域、凝視時間
などを確認する。実施例において、受信装置１０００４はゲイズ分析の結果を含むフィー
ドバック情報を送信装置１００００に送信することができる。実施例によるフィードバッ
ク情報はレンダリング及び／又はディスプレイ過程で得られる。実施例によるフィードバ
ック情報は受信装置１０００４に含まれた一つ又はそれ以上のセンサにより確保される。
また実施例において、フィードバック情報はレンダラー１０００７又は別の外部エレメン
ト(又はデバイス、コンポーネントなど)により確保される。図１に示された点線はレンダ
ラー１０００７で確保したフィードバック情報の伝達過程を示す。ポイントクラウドコン
テンツ提供システムはフィードバック情報に基づいてポイントクラウドデータを処理（符
号化／復号）する。従って、ポイントクラウドビデオデータデコーダ１０００６はフィー
ドバック情報に基づいて復号の動作を行うことができる。また受信装置１０００４はフィ
ードバック情報を送信装置１００００に送信することができる。送信装置１００００（又
はポイントクラウドビデオデータエンコーダ１０００２）はフィードバック情報に基づい
て符号化の動作を行うことができる。従って、ポイントクラウドコンテンツ提供システム
は全てのポイントクラウドデータを処理（符号化／復号）せず、フィードバック情報に基
づいて必要なデータ（例えば、ユーザのヘッド位置に対応するポイントクラウドデータ）
を効率的に処理して、ユーザにポイントクラウドコンテンツを提供することができる。
どに関する情報である。実施例による受信装置１０００４はヘッドオリエンテーション情
報に基づいてビューポート情報を計算する。ビューポート情報はユーザが見ているポイン
トクラウドビデオの領域に関する情報である。視点（ｖｉｅｗｐｏｉｎｔ）はユーザがポ
イントクラウドビデオを見ている点であり、ビューポート領域の真ん中を意味する。即ち
、ビューポートは視点を中心とする領域であり、領域のサイズ、形態などはＦＯＶ（Ｆｉ
ｅｌｄ Ｏｆ Ｖｉｅｗ）により決定される。従って、受信装置１０００４はヘッドオリエ
ンテーション情報以外に、装置が支援する垂直（ｖｅｒｔｉｃａｌ）或いは水平（ｈｏｒ
ｉｚｏｎｔａｌ）ＦＯＶなどに基づいてビューポート情報を抽出することができる。また
受信装置１０００４はゲイズ分析（Ｇａｚｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ）などを行って、ユーザ
のポイントクラウド消費方式、ユーザが凝視するポイントクラウドビデオ領域、凝視時間
などを確認する。実施例において、受信装置１０００４はゲイズ分析の結果を含むフィー
ドバック情報を送信装置１００００に送信することができる。実施例によるフィードバッ
ク情報はレンダリング及び／又はディスプレイ過程で得られる。実施例によるフィードバ
ック情報は受信装置１０００４に含まれた一つ又はそれ以上のセンサにより確保される。
また実施例において、フィードバック情報はレンダラー１０００７又は別の外部エレメン
ト(又はデバイス、コンポーネントなど)により確保される。図１に示された点線はレンダ
ラー１０００７で確保したフィードバック情報の伝達過程を示す。ポイントクラウドコン
テンツ提供システムはフィードバック情報に基づいてポイントクラウドデータを処理（符
号化／復号）する。従って、ポイントクラウドビデオデータデコーダ１０００６はフィー
ドバック情報に基づいて復号の動作を行うことができる。また受信装置１０００４はフィ
ードバック情報を送信装置１００００に送信することができる。送信装置１００００（又
はポイントクラウドビデオデータエンコーダ１０００２）はフィードバック情報に基づい
て符号化の動作を行うことができる。従って、ポイントクラウドコンテンツ提供システム
は全てのポイントクラウドデータを処理（符号化／復号）せず、フィードバック情報に基
づいて必要なデータ（例えば、ユーザのヘッド位置に対応するポイントクラウドデータ）
を効率的に処理して、ユーザにポイントクラウドコンテンツを提供することができる。
【0043】
実施例において、送信装置１００００はエンコーダ、送信デバイス、送信機などに呼ば
れ、受信装置１０００４はデコーダ、受信デバイス、受信機などに呼ばれる。
れ、受信装置１０００４はデコーダ、受信デバイス、受信機などに呼ばれる。
【0044】
実施例による図１のポイントクラウドコンテンツ提供システムで処理される（取得／符
号化／送信／復号／レンダリングの一連の過程で処理される）ポイントクラウドデータは
、ポイントクラウドコンテンツデータ又はポイントクラウドビデオデータとも呼ばれる。
実施例において、ポイントクラウドコンテンツデータはポイントクラウドデータに関連す
るメタデータ或いはシグナル情報を含む概念として使用することができる。
号化／送信／復号／レンダリングの一連の過程で処理される）ポイントクラウドデータは
、ポイントクラウドコンテンツデータ又はポイントクラウドビデオデータとも呼ばれる。
実施例において、ポイントクラウドコンテンツデータはポイントクラウドデータに関連す
るメタデータ或いはシグナル情報を含む概念として使用することができる。
【0045】
図１に示したポイントクラウドコンテンツ提供システムのエレメントは、ハードウェア
、ソフトウェア、プロセッサ及び／又はこれらの組み合わせなどで具現される。
、ソフトウェア、プロセッサ及び／又はこれらの組み合わせなどで具現される。
【0046】
図２は実施例によるポイントクラウドコンテンツ提供の動作を示すブロック図である。
【0047】
図２は図１で説明したポイントクラウドコンテンツ提供システムの動作を示すブロック
図である。上述したように、ポイントクラウドコンテンツ提供システムは、ポイントクラ
ウド圧縮コーディング（例えば、Ｇ－ＰＣＣ）に基づいてポイントクラウドデータを処理
する。
図である。上述したように、ポイントクラウドコンテンツ提供システムは、ポイントクラ
ウド圧縮コーディング（例えば、Ｇ－ＰＣＣ）に基づいてポイントクラウドデータを処理
する。
【0048】
実施例によるポイントクラウドコンテンツ提供システム（例えば、ポイントクラウド送
信装置１００００又はポイントクラウドビデオ取得部１０００１）では、ポイントクラウ
ドビデオを取得する（２００００）。ポイントクラウドビデオは３次元空間を表現する座
標系に属するポイントクラウドで表現される。実施例によるポイントクラウドビデオはＰ
ｌｙ（Ｐｏｌｙｇｏｎ Ｆｉｌｅ ｆｏｒｍａｔ ｏｒ ｔｈｅ Ｓｔａｎｆｏｒｄ Ｔｒｉａ
ｎｇｌｅ ｆｏｒｍａt）ファイルを含む。ポイントクラウドビデオが一つ又はそれ以上の
フレームを有する場合、取得したポイントクラウドビデオは一つ又はそれ以上のＰｌｙフ
ァイルを含む。Ｐｌｙファイルはポイントのジオメトリ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ）及び／又は
特質（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）のようなポイントクラウドデータを含む。ジオメトリはポイ
ントの位置を含む。それぞれのポイントの位置は３次元座標系（例えば、ＸＹＺ軸からな
る座標系など）を示すパラメータ（例えば、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸それぞれの値）で表現され
る。特質はポイントの特質（例えば、それぞれのポイントのテクスチャ情報、色（ＹＣｂ
Ｃｒ又はＲＧＢ）、反射率（ｒ）、透明度など）を含む。一つのポイントは一つ又はそれ
以上の特質（又は属性）を有する。例えば、一つのポイントは、色の一つの特質を有する
か、或いは色及び反射率の二つの特質を有することができる。実施例において、ジオメト
リは位置、ジオメトリ情報、ジオメトリデータなどとも呼ばれ、特質は特質、特質情報、
特質データなどとも呼ばれる。またポイントクラウドコンテンツ提供システム（例えば、
ポイントクラウド送信装置１００００又はポイントクラウドビデオ取得部１０００１）は
、ポイントクラウドビデオの取得過程に関連する情報（例えば、深さ情報、色情報など）
からポイントクラウドデータを確保することができる。
信装置１００００又はポイントクラウドビデオ取得部１０００１）では、ポイントクラウ
ドビデオを取得する（２００００）。ポイントクラウドビデオは３次元空間を表現する座
標系に属するポイントクラウドで表現される。実施例によるポイントクラウドビデオはＰ
ｌｙ（Ｐｏｌｙｇｏｎ Ｆｉｌｅ ｆｏｒｍａｔ ｏｒ ｔｈｅ Ｓｔａｎｆｏｒｄ Ｔｒｉａ
ｎｇｌｅ ｆｏｒｍａt）ファイルを含む。ポイントクラウドビデオが一つ又はそれ以上の
フレームを有する場合、取得したポイントクラウドビデオは一つ又はそれ以上のＰｌｙフ
ァイルを含む。Ｐｌｙファイルはポイントのジオメトリ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ）及び／又は
特質（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ）のようなポイントクラウドデータを含む。ジオメトリはポイ
ントの位置を含む。それぞれのポイントの位置は３次元座標系（例えば、ＸＹＺ軸からな
る座標系など）を示すパラメータ（例えば、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸それぞれの値）で表現され
る。特質はポイントの特質（例えば、それぞれのポイントのテクスチャ情報、色（ＹＣｂ
Ｃｒ又はＲＧＢ）、反射率（ｒ）、透明度など）を含む。一つのポイントは一つ又はそれ
以上の特質（又は属性）を有する。例えば、一つのポイントは、色の一つの特質を有する
か、或いは色及び反射率の二つの特質を有することができる。実施例において、ジオメト
リは位置、ジオメトリ情報、ジオメトリデータなどとも呼ばれ、特質は特質、特質情報、
特質データなどとも呼ばれる。またポイントクラウドコンテンツ提供システム（例えば、
ポイントクラウド送信装置１００００又はポイントクラウドビデオ取得部１０００１）は
、ポイントクラウドビデオの取得過程に関連する情報（例えば、深さ情報、色情報など）
からポイントクラウドデータを確保することができる。
【0049】
実施例によるポイントクラウドコンテンツ提供システム（例えば、送信装置１００００
又はポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２）は、ポイントクラウドデータを符号
化する（２０００１）。ポイントクラウドコンテンツ提供システムは、ポイントクラウド
圧縮コーディングに基づいてポイントクラウドデータを符号化する。上述したように、ポ
イントクラウドデータはポイントのジオメトリ及び特質を含む。よって、ポイントクラウ
ドコンテンツ提供システムは、ジオメトリを符号化するジオメトリ符号化を行ってジオメ
トリビットストリームを出力することができる。ポイントクラウドコンテンツ提供システ
ムは、特質を符号化する特質符号化を行って特質ビットストリームを出力することができ
る。実施例において、ポイントクラウドコンテンツ提供システムはジオメトリ符号化に基
づいて特質符号化を行うことができる。実施例によるジオメトリビットストリーム及び特
質ビットストリームは多重化されて一つのビットストリームで出力される。実施例による
ビットストリームはジオメトリ符号化及び特質符号化に関連するシグナル情報をさらに含
む。
又はポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２）は、ポイントクラウドデータを符号
化する（２０００１）。ポイントクラウドコンテンツ提供システムは、ポイントクラウド
圧縮コーディングに基づいてポイントクラウドデータを符号化する。上述したように、ポ
イントクラウドデータはポイントのジオメトリ及び特質を含む。よって、ポイントクラウ
ドコンテンツ提供システムは、ジオメトリを符号化するジオメトリ符号化を行ってジオメ
トリビットストリームを出力することができる。ポイントクラウドコンテンツ提供システ
ムは、特質を符号化する特質符号化を行って特質ビットストリームを出力することができ
る。実施例において、ポイントクラウドコンテンツ提供システムはジオメトリ符号化に基
づいて特質符号化を行うことができる。実施例によるジオメトリビットストリーム及び特
質ビットストリームは多重化されて一つのビットストリームで出力される。実施例による
ビットストリームはジオメトリ符号化及び特質符号化に関連するシグナル情報をさらに含
む。
【0050】
実施例によるポイントクラウドコンテンツ提供システム（例えば、送信装置１００００
又は送信機１０００３）は、符号化されたポイントクラウドデータを送信する（２０００
２）。図１で説明したように、符号化されたポイントクラウドデータはジオメトリビット
ストリーム、特質ビットストリームで表現される。また符号化されたポイントクラウドデ
ータはポイントクラウドデータの符号化に関連するシグナル情報（例えば、ジオメトリ符
号化及び特質符号化に関連するシグナル情報）と共に、ビットストリームの形態で送信さ
れる。またポイントクラウドコンテンツ提供システムは符号化されたポイントクラウドデ
ータを送信するビットストリームをカプセル化してファイル又はセグメントの形態で送信
する。
又は送信機１０００３）は、符号化されたポイントクラウドデータを送信する（２０００
２）。図１で説明したように、符号化されたポイントクラウドデータはジオメトリビット
ストリーム、特質ビットストリームで表現される。また符号化されたポイントクラウドデ
ータはポイントクラウドデータの符号化に関連するシグナル情報（例えば、ジオメトリ符
号化及び特質符号化に関連するシグナル情報）と共に、ビットストリームの形態で送信さ
れる。またポイントクラウドコンテンツ提供システムは符号化されたポイントクラウドデ
ータを送信するビットストリームをカプセル化してファイル又はセグメントの形態で送信
する。
【0051】
実施例によるポイントクラウドコンテンツ提供システム（例えば、受信装置１０００４
又は受信機１０００５）は、符号化されたポイントクラウドデータを含むビットストリー
ムを受信する。またポイントクラウドコンテンツ提供システム（例えば、受信装置１００
０４又は受信機１０００５）は、ビットストリームを逆多重化することができる。
又は受信機１０００５）は、符号化されたポイントクラウドデータを含むビットストリー
ムを受信する。またポイントクラウドコンテンツ提供システム（例えば、受信装置１００
０４又は受信機１０００５）は、ビットストリームを逆多重化することができる。
【0052】
ポイントクラウドコンテンツ提供システム（例えば、受信装置１０００４又はポイント
クラウドビデオデコーダ１０００５）は、ビットストリームで送信される符号化されたポ
イントクラウドデータ（例えば、ジオメトリビットストリーム、特質ビットストリーム）
を復号する。ポイントクラウドコンテンツ提供システム（例えば、受信装置１０００４又
はポイントクラウドビデオデコーダ１０００５）は、ビットストリームに含まれたポイン
トクラウドビデオデータの符号化に関連するシグナル情報に基づいてポイントクラウドビ
デオデータを復号する。ポイントクラウドコンテンツ提供システム（例えば、受信装置１
０００４又はポイントクラウドビデオデコーダ１０００５）は、ジオメトリビットストリ
ームを復号してポイントの位置（ジオメトリ）を復元する。ポイントクラウドコンテンツ
提供システムは、復元したジオメトリに基づいて特質ビットストリームを復号してポイン
トの特質を復元する。ポイントクラウドコンテンツ提供システム（例えば、受信装置１０
００４又はポイントクラウドビデオデコーダ１０００５）は、復元されたジオメトリによ
る位置及び復号された特質に基づいてポイントクラウドビデオを復元する。
クラウドビデオデコーダ１０００５）は、ビットストリームで送信される符号化されたポ
イントクラウドデータ（例えば、ジオメトリビットストリーム、特質ビットストリーム）
を復号する。ポイントクラウドコンテンツ提供システム（例えば、受信装置１０００４又
はポイントクラウドビデオデコーダ１０００５）は、ビットストリームに含まれたポイン
トクラウドビデオデータの符号化に関連するシグナル情報に基づいてポイントクラウドビ
デオデータを復号する。ポイントクラウドコンテンツ提供システム（例えば、受信装置１
０００４又はポイントクラウドビデオデコーダ１０００５）は、ジオメトリビットストリ
ームを復号してポイントの位置（ジオメトリ）を復元する。ポイントクラウドコンテンツ
提供システムは、復元したジオメトリに基づいて特質ビットストリームを復号してポイン
トの特質を復元する。ポイントクラウドコンテンツ提供システム（例えば、受信装置１０
００４又はポイントクラウドビデオデコーダ１０００５）は、復元されたジオメトリによ
る位置及び復号された特質に基づいてポイントクラウドビデオを復元する。
【0053】
実施例によるポイントクラウドコンテンツ提供システム（例えば、受信装置１０００４
又はレンダラー１０００７）は、復号されたポイントクラウドデータをレンダリングする
（２０００４）。ポイントクラウドコンテンツ提供システム（例えば、受信装置１０００
４又はレンダラー１０００７）は、復号過程で復号されたジオメトリ及び特質を様々なレ
ンダリング方式によってレンダリングする。ポイントクラウドコンテンツのポイントは、
一定の厚さを有する定点、該当定点の位置を中央とする所定の最小サイズを有する立方体
、又は定点の位置を中央とする円などにレンダリングされる。レンダリングされたポイン
トクラウドコンテンツの全部又は一部の領域はディスプレイ（例えば、ＶＲ／ＡＲディス
プレイ、一般ディスプレイなど）によりユーザに提供される。
又はレンダラー１０００７）は、復号されたポイントクラウドデータをレンダリングする
（２０００４）。ポイントクラウドコンテンツ提供システム（例えば、受信装置１０００
４又はレンダラー１０００７）は、復号過程で復号されたジオメトリ及び特質を様々なレ
ンダリング方式によってレンダリングする。ポイントクラウドコンテンツのポイントは、
一定の厚さを有する定点、該当定点の位置を中央とする所定の最小サイズを有する立方体
、又は定点の位置を中央とする円などにレンダリングされる。レンダリングされたポイン
トクラウドコンテンツの全部又は一部の領域はディスプレイ（例えば、ＶＲ／ＡＲディス
プレイ、一般ディスプレイなど）によりユーザに提供される。
【0054】
実施例によるポイントクラウドコンテンツ提供システム（例えば、受信装置１０００４
）は、フィードバック情報を確保することができる（２０００５）。ポイントクラウドコ
ンテンツ提供システムは、フィードバック情報に基づいてポイントクラウドデータを符号
化及び／又は復号する。実施例によるフィードバック情報及びポイントクラウドコンテン
ツ提供システムの動作は、図１で説明したフィードバック情報及び動作と同一であるので
、具体的な説明は省略する。
）は、フィードバック情報を確保することができる（２０００５）。ポイントクラウドコ
ンテンツ提供システムは、フィードバック情報に基づいてポイントクラウドデータを符号
化及び／又は復号する。実施例によるフィードバック情報及びポイントクラウドコンテン
ツ提供システムの動作は、図１で説明したフィードバック情報及び動作と同一であるので
、具体的な説明は省略する。
【0055】
図３は実施例によるポイントクラウドビデオキャプチャー過程の一例を示す図である。
【0056】
【0057】
ポイントクラウドコンテンツは、様々な３次元空間（例えば、現実環境を示す３次元空
間、仮想環境を示す３次元空間など）に位置するオブジェクト（ｏｂｊｅｃｔ）及び／又
は環境を示すポイントクラウドビデオ（イメージ及び／又は映像）を含む。従って、実施
例によるポイントクラウドコンテンツ提供システムは、ポイントクラウドコンテンツを生
成するために一つ又はそれ以上のカメラ（例えば、深さ情報を確保できる赤外線カメラ、
深さ情報に対応する色情報を抽出できるＲＧＢカメラなど）、プロジェクター（例えば、
深さ情報を確保するための赤外線パターンプロジェクターなど）、ＬｉＤＡＲなどを使用
してポイントクラウドビデオをキャプチャーする。実施例によるポイントクラウドコンテ
ンツ提供システムは、深さ情報から３次元空間上のポイントで構成されたジオメトリの形
態を抽出し、色情報からそれぞれのポイントの特質を抽出してポイントクラウドデータを
確保する。実施例によるイメージ及び／又は映像は内向き（ｉｎｗａｒｄ－ｆａｃｉｎｇ
）方式及び外向き（ｏｕｔｗａｒｄ－ｆａｃｉｎｇ）方式のうちのいずれか１つ以上に基
づいてキャプチャーされる。
間、仮想環境を示す３次元空間など）に位置するオブジェクト（ｏｂｊｅｃｔ）及び／又
は環境を示すポイントクラウドビデオ（イメージ及び／又は映像）を含む。従って、実施
例によるポイントクラウドコンテンツ提供システムは、ポイントクラウドコンテンツを生
成するために一つ又はそれ以上のカメラ（例えば、深さ情報を確保できる赤外線カメラ、
深さ情報に対応する色情報を抽出できるＲＧＢカメラなど）、プロジェクター（例えば、
深さ情報を確保するための赤外線パターンプロジェクターなど）、ＬｉＤＡＲなどを使用
してポイントクラウドビデオをキャプチャーする。実施例によるポイントクラウドコンテ
ンツ提供システムは、深さ情報から３次元空間上のポイントで構成されたジオメトリの形
態を抽出し、色情報からそれぞれのポイントの特質を抽出してポイントクラウドデータを
確保する。実施例によるイメージ及び／又は映像は内向き（ｉｎｗａｒｄ－ｆａｃｉｎｇ
）方式及び外向き（ｏｕｔｗａｒｄ－ｆａｃｉｎｇ）方式のうちのいずれか１つ以上に基
づいてキャプチャーされる。
【0058】
図３の左側には内向き方式が示されている。内向き方式は中心オブジェクトを取り囲ん
で位置する一つ又はそれ以上のカメラ（又はカメラセンサ）が中心オブジェクトをキャプ
チャーする方式である。内向き方式は核心核心客体に対する３６０°イメージをユーザに
提供するポイントクラウドコンテンツ（例えば、ユーザに客体（例：キャラクター、選手
、品物、俳優などの核心となる客体）の３６０°イメージを提供するＶＲ／ＡＲコンテン
ツ）を生成するために使用される。
で位置する一つ又はそれ以上のカメラ（又はカメラセンサ）が中心オブジェクトをキャプ
チャーする方式である。内向き方式は核心核心客体に対する３６０°イメージをユーザに
提供するポイントクラウドコンテンツ（例えば、ユーザに客体（例：キャラクター、選手
、品物、俳優などの核心となる客体）の３６０°イメージを提供するＶＲ／ＡＲコンテン
ツ）を生成するために使用される。
【0059】
図３の右側には外向き方式が示されている。外向き方式は中心オブジェクトを取り囲ん
で位置する一つ又はそれ以上のカメラ（又はカメラセンサ）が中心オブジェクトではない
中心オブジェクトの環境をキャプチャーする方式である。外向き方式はユーザの視点から
の周辺環境を提供するためのポイントクラウドコンテンツ（例えば、自律走行車両のユー
ザに提供される外部環境を示すコンテンツ）を生成するために使用される。
で位置する一つ又はそれ以上のカメラ（又はカメラセンサ）が中心オブジェクトではない
中心オブジェクトの環境をキャプチャーする方式である。外向き方式はユーザの視点から
の周辺環境を提供するためのポイントクラウドコンテンツ（例えば、自律走行車両のユー
ザに提供される外部環境を示すコンテンツ）を生成するために使用される。
【0060】
図示したように、ポイントクラウドコンテンツは一つ又はそれ以上のカメラのキャプチ
ャー動作に基づいて生成される。この場合、それぞれのカメラの座標系が異なるので、ポ
イントクラウドコンテンツ提供システムはキャプチャー動作前にグローバル空間座標系（
ｇｌｏｂａｌ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ ｓｙｓｔｅｍ）を設定するために、一つ又はそれ以
上のカメラの校正(ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ)を行う。またポイントクラウドコンテンツ提
供システムは、上述したキャプチャー方式でキャプチャーされたイメージ及び／又は映像
と任意のイメージ及び／又は映像を合成してポイントクラウドコンテンツを生成する。ま
たポイントクラウドコンテンツ提供システムは、仮想空間を示すポイントクラウドコンテ
ンツを生成する場合、図３で説明したキャプチャー動作を行わない。実施例によるポイン
トクラウドコンテンツ提供システムは、キャプチャーしたイメージ及び／又は映像に対し
て後処理を行うこともできる。即ち、ポイントクラウドコンテンツ提供システムは、望ま
ない領域（例えば、背景）を除去したり、キャプチャーしたイメージ及び／又は映像が連
結された空間を認識して空間（ｓｐａｔｉａｌ ｈｏｌｅ）がある場合、それを埋める動
作を行うことができる。
ャー動作に基づいて生成される。この場合、それぞれのカメラの座標系が異なるので、ポ
イントクラウドコンテンツ提供システムはキャプチャー動作前にグローバル空間座標系（
ｇｌｏｂａｌ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ ｓｙｓｔｅｍ）を設定するために、一つ又はそれ以
上のカメラの校正(ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ)を行う。またポイントクラウドコンテンツ提
供システムは、上述したキャプチャー方式でキャプチャーされたイメージ及び／又は映像
と任意のイメージ及び／又は映像を合成してポイントクラウドコンテンツを生成する。ま
たポイントクラウドコンテンツ提供システムは、仮想空間を示すポイントクラウドコンテ
ンツを生成する場合、図３で説明したキャプチャー動作を行わない。実施例によるポイン
トクラウドコンテンツ提供システムは、キャプチャーしたイメージ及び／又は映像に対し
て後処理を行うこともできる。即ち、ポイントクラウドコンテンツ提供システムは、望ま
ない領域（例えば、背景）を除去したり、キャプチャーしたイメージ及び／又は映像が連
結された空間を認識して空間（ｓｐａｔｉａｌ ｈｏｌｅ）がある場合、それを埋める動
作を行うことができる。
【0061】
またポイントクラウドコンテンツ提供システムは、それぞれのカメラから確保したポイ
ントクラウドビデオのポイントに対して座標系変換を行って、一つのポイントクラウドコ
ンテンツを生成することができる。ポイントクラウドコンテンツ提供システムは、それぞ
れのカメラの位置座標を基準としてポイントの座標系変換を行う。これにより、ポイント
クラウドコンテンツ提供システムは、一つの広い範囲を示すコンテンツを生成するか、或
いはポイントの密度が高いポイントクラウドコンテンツを生成することができる。
ントクラウドビデオのポイントに対して座標系変換を行って、一つのポイントクラウドコ
ンテンツを生成することができる。ポイントクラウドコンテンツ提供システムは、それぞ
れのカメラの位置座標を基準としてポイントの座標系変換を行う。これにより、ポイント
クラウドコンテンツ提供システムは、一つの広い範囲を示すコンテンツを生成するか、或
いはポイントの密度が高いポイントクラウドコンテンツを生成することができる。
【0062】
図４は実施例によるポイントクラウドエンコーダ（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｅｎｃｏｄ
ｅｒ）の一例を示す図である。
ｅｒ）の一例を示す図である。
【0063】
図４は図１のポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２の一例を示す。ポイントク
ラウドエンコーダは、ネットワーク状況或いはアプリケーションなどによってポイントク
ラウドコンテンツの質（例えば、無損失－ｌｏｓｓｌｅｓｓ、損失－ｌｏｓｓｙ、損失に
近い－ｎｅａｒ－ｌｏｓｓｌｅｓｓ）を調節するために、ポイントクラウドデータ（例え
ば、ポイントの位置及び／又は特質）を再構成して符号化動作を行う。ポイントクラウド
コンテンツの全体サイズが大きい場合（例えば、３０ｆｐｓの場合、６０Ｇｂｐｓである
ポイントクラウドコンテンツ）、ポイントクラウドコンテンツ提供システムは該当コンテ
ンツをリアルタイムストリーミングできないこともある。従って、ポイントクラウドコン
テンツ提供システムは、ネットワーク環境などに合わせて提供するために、最大ターゲッ
トビットレートに基づいてポイントクラウドコンテンツを再構成することができる。
ラウドエンコーダは、ネットワーク状況或いはアプリケーションなどによってポイントク
ラウドコンテンツの質（例えば、無損失－ｌｏｓｓｌｅｓｓ、損失－ｌｏｓｓｙ、損失に
近い－ｎｅａｒ－ｌｏｓｓｌｅｓｓ）を調節するために、ポイントクラウドデータ（例え
ば、ポイントの位置及び／又は特質）を再構成して符号化動作を行う。ポイントクラウド
コンテンツの全体サイズが大きい場合（例えば、３０ｆｐｓの場合、６０Ｇｂｐｓである
ポイントクラウドコンテンツ）、ポイントクラウドコンテンツ提供システムは該当コンテ
ンツをリアルタイムストリーミングできないこともある。従って、ポイントクラウドコン
テンツ提供システムは、ネットワーク環境などに合わせて提供するために、最大ターゲッ
トビットレートに基づいてポイントクラウドコンテンツを再構成することができる。
【0064】
【0065】
実施例によるポイントクラウドエンコーダは、座標系変換部（Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔ
ｉｏｎ Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ）４００００、量子化部（Ｑｕａｎｔｉｚｅ ａｎｄ Ｒ
ｅｍｏｖｅ Ｐｏｉｎｔｓ（Ｖｏｘｅｌｉｚｅ））４０００１、八分木分析部（Ａｎａｌ
ｙｚｅ Ｏｃｔｒｅｅ）４０００２、表面近似分析部（Ａｎａｌｙｚｅ Ｓｕｒｆａｃｅ
Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ）４０００３、演算エンコーダ（Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ Ｅ
ｎｃｏｄｅ）４０００４、ジオメトリ再構成部（Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔ Ｇｅｏｍｅｔ
ｒｙ）４０００５、色変換部（Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ Ｃｏｌｏｒｓ）４０００６、特質変
換部（Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ）４０００７、ＲＡＨＴ変換部４０００
８、ＬＯＤ生成部（Ｇｅｎｅｒａｔｅｄ ＬＯＤ）４０００９、リフト変換部（Ｌｉｆｔ
ｉｎｇ）４００１０、係数量子化部（Ｑｕａｎｔｉｚｅ Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ）４
００１１及び／又は演算エンコーダ（Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ Ｅｎｃｏｄｅ）４００１２
を含む。
ｉｏｎ Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ）４００００、量子化部（Ｑｕａｎｔｉｚｅ ａｎｄ Ｒ
ｅｍｏｖｅ Ｐｏｉｎｔｓ（Ｖｏｘｅｌｉｚｅ））４０００１、八分木分析部（Ａｎａｌ
ｙｚｅ Ｏｃｔｒｅｅ）４０００２、表面近似分析部（Ａｎａｌｙｚｅ Ｓｕｒｆａｃｅ
Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ）４０００３、演算エンコーダ（Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ Ｅ
ｎｃｏｄｅ）４０００４、ジオメトリ再構成部（Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔ Ｇｅｏｍｅｔ
ｒｙ）４０００５、色変換部（Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ Ｃｏｌｏｒｓ）４０００６、特質変
換部（Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ）４０００７、ＲＡＨＴ変換部４０００
８、ＬＯＤ生成部（Ｇｅｎｅｒａｔｅｄ ＬＯＤ）４０００９、リフト変換部（Ｌｉｆｔ
ｉｎｇ）４００１０、係数量子化部（Ｑｕａｎｔｉｚｅ Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ）４
００１１及び／又は演算エンコーダ（Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ Ｅｎｃｏｄｅ）４００１２
を含む。
【0066】
座標系変換部４００００、量子化部４０００１、八分木分析部４０００２、表面近似分
析部４０００３、演算エンコーダ４０００４及びジオメトリ再構成部４０００５は、ジオ
メトリ符号化を行うことができる。実施例によるジオメトリ符号化は、八分木ジオメトリ
コーディング、ダイレクトコーディング（ｄｉｒｅｃｔ ｃｏｄｉｎｇ）、ｔｒｉｓｏｕ
ｐジオメトリ符号化（ｔｒｉｓｏｕｐ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｅｎｃｏｄｉｎｇ）及びエント
ロピー符号化を含む。ダイレクトコーディング及びｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ符号化は選
択的に或いは組み合わせて適用される。なお、ジオメトリ符号化は上記の例示に限られな
い。
析部４０００３、演算エンコーダ４０００４及びジオメトリ再構成部４０００５は、ジオ
メトリ符号化を行うことができる。実施例によるジオメトリ符号化は、八分木ジオメトリ
コーディング、ダイレクトコーディング（ｄｉｒｅｃｔ ｃｏｄｉｎｇ）、ｔｒｉｓｏｕ
ｐジオメトリ符号化（ｔｒｉｓｏｕｐ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｅｎｃｏｄｉｎｇ）及びエント
ロピー符号化を含む。ダイレクトコーディング及びｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ符号化は選
択的に或いは組み合わせて適用される。なお、ジオメトリ符号化は上記の例示に限られな
い。
【0067】
図示したように、実施例による座標系変換部４００００は、位置を受信して座標系（ｃ
ｏｏｒｄｉｎａｔｅ）に変換する。例えば、位置は３次元空間（例えば、ＸＹＺ座標系で
表現される３次元空間など）の位置情報に変換される。実施例による３次元空間の位置情
報はジオメトリ情報とも称される。
ｏｏｒｄｉｎａｔｅ）に変換する。例えば、位置は３次元空間（例えば、ＸＹＺ座標系で
表現される３次元空間など）の位置情報に変換される。実施例による３次元空間の位置情
報はジオメトリ情報とも称される。
【0068】
実施例による量子化部４０００１はジオメトリを量子化する。例えば、量子化部４００
０１は全体ポイントの最小位置値（例えば、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸に対して各軸上の最小値）
に基づいてポイントを量子化する。量子化部４０００１は最小の位置値とそれぞれのポイ
ントの位置値との差に所定の量子スケール（ｑｕａｔｉｚａｔｉｏｎ ｓｃａｌｅ）値を
掛けた後、切り下げ又は切り上げをして最も近い整数値を探す量子化動作を行う。従って
、一つ又はそれ以上のポイントは同一の量子化された位置（又は位置値）を有することが
できる。実施例による量子化部４０００１は量子化されたポイントを再構成するために、
量子化された位置に基づいてボクセル化（ｖｏｘｅｌｉｚａｔｉｏｎ）を行う。２次元イ
メージ／ビデオ情報を含む最小単位はピクセル（ｐｉｘｅｌ）のように、実施例によるポ
イントクラウドコンテンツ（又は３次元ポイントクラウドビデオ）のポイントは一つ又は
それ以上のボクセル（ｖｏｘｅｌ）に含まれる。ボクセルはボリューム（Ｖｏｌｕｍｅ）
とピクセル（Ｐｉｘｅｌ）を組み合わせた言葉であり、３次元空間を表現する軸（例えば
、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）に基づいて３次元空間をユニット（ｕｎｉｔ＝１.０）単位で分け
たときに発生する３次元キュービック空間を意味する。量子化部４０００１は３次元空間
のポイントのグループをボクセルでマッチングすることができる。実施例において、一つ
のボクセルは一つのポイントのみを含むことができる。実施例において、一つのボクセル
は一つ又はそれ以上のポイントを含む。また一つのボクセルを一つのポイントで表現する
ために、一つのボクセルに含まれた一つ又はそれ以上のポイントの位置に基づいて、該当
ボクセルの中央点（ｃｅｔｅｒ）の位置を設定することができる。この場合、一つのボク
セルに含まれた全ての位置の特質が統合されて（ｃｏｍｂｉｎｅｄ）、該当ボクセルに割
り当てられる。
０１は全体ポイントの最小位置値（例えば、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸に対して各軸上の最小値）
に基づいてポイントを量子化する。量子化部４０００１は最小の位置値とそれぞれのポイ
ントの位置値との差に所定の量子スケール（ｑｕａｔｉｚａｔｉｏｎ ｓｃａｌｅ）値を
掛けた後、切り下げ又は切り上げをして最も近い整数値を探す量子化動作を行う。従って
、一つ又はそれ以上のポイントは同一の量子化された位置（又は位置値）を有することが
できる。実施例による量子化部４０００１は量子化されたポイントを再構成するために、
量子化された位置に基づいてボクセル化（ｖｏｘｅｌｉｚａｔｉｏｎ）を行う。２次元イ
メージ／ビデオ情報を含む最小単位はピクセル（ｐｉｘｅｌ）のように、実施例によるポ
イントクラウドコンテンツ（又は３次元ポイントクラウドビデオ）のポイントは一つ又は
それ以上のボクセル（ｖｏｘｅｌ）に含まれる。ボクセルはボリューム（Ｖｏｌｕｍｅ）
とピクセル（Ｐｉｘｅｌ）を組み合わせた言葉であり、３次元空間を表現する軸（例えば
、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）に基づいて３次元空間をユニット（ｕｎｉｔ＝１.０）単位で分け
たときに発生する３次元キュービック空間を意味する。量子化部４０００１は３次元空間
のポイントのグループをボクセルでマッチングすることができる。実施例において、一つ
のボクセルは一つのポイントのみを含むことができる。実施例において、一つのボクセル
は一つ又はそれ以上のポイントを含む。また一つのボクセルを一つのポイントで表現する
ために、一つのボクセルに含まれた一つ又はそれ以上のポイントの位置に基づいて、該当
ボクセルの中央点（ｃｅｔｅｒ）の位置を設定することができる。この場合、一つのボク
セルに含まれた全ての位置の特質が統合されて（ｃｏｍｂｉｎｅｄ）、該当ボクセルに割
り当てられる。
【0069】
実施例による八分木分析部４０００２は、ボクセルを八分木構造で表すための八分木ジ
オメトリコーディング（又は八分木コーディング）を行う。八分木構造は八分割構造に基
づいてボクセルにマッチングされたポイントを表現する。
オメトリコーディング（又は八分木コーディング）を行う。八分木構造は八分割構造に基
づいてボクセルにマッチングされたポイントを表現する。
【0070】
実施例による表面近似分析部４０００３は、八分木を分析して近似化する。実施例によ
る八分木分析及び近似化は、八分木及びボクセル化を効率的に提供するために、多数のポ
イントを含む領域をボクセル化するために分析を行う過程である。
る八分木分析及び近似化は、八分木及びボクセル化を効率的に提供するために、多数のポ
イントを含む領域をボクセル化するために分析を行う過程である。
【0071】
実施例による演算エンコーダ４０００４は、八分木及び／又は近似化された八分木をエ
ントロピー符号化する。例えば、符号化方式は演算（Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ）符号化方法
を含む。符号化の結果としてジオメトリビットストリームが生成される。
ントロピー符号化する。例えば、符号化方式は演算（Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ）符号化方法
を含む。符号化の結果としてジオメトリビットストリームが生成される。
【0072】
色変換部４０００６、特質変換部４０００７、ＲＡＨＴ変換部４０００８、ＬＯＤ生成
部４０００９、リフト変換部４００１０、係数量子化部４００１１及び／又は演算エンコ
ーダ４００１２は、特質符号化を行う。上述したように、一つのポイントは一つ又はそれ
以上の特質を有する。実施例による特質符号化は、一つのポイントが有する特質に対して
等しく適用される。但し、一つの特質（例えば、色）が一つ又はそれ以上の要素を含む場
合は、各要素ごとに独立した特質符号化が適用される。実施例による特質符号化は、色変
換コーディング、特質変換コーディング、ＲＡＨＴ（Ｒｅｇｉｏｎ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｈ
ｉｅｒａｒｃｈｉａｌ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）コーディング、予測変換（Ｉｎｔｅｒｐｏ
ｌａｒａｔｉｏｎ－ｂａｓｅｄ ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ ｎｅａｒｅｓｔ－ｎｅｉｇｈ
ｂｏｕｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ－Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）コーディ
ング及びリフト変換（ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ－ｂａｓｅｄ ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃ
ａｌ ｎｅａｒｅｓｔ－ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ａｎ ｕｐ
ｄａｔｅ／ｌｉｆｔｉｎｇ ｓｔｅｐ（Ｌｉｆｔｉｎｇ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ））コーディ
ングを含む。ポイントクラウドコンテンツによって、上述したＲＡＨＴコーディング、予
測変換コーディング及びリフト変換コーディングが選択的に使用されるか、又は一つ又は
それ以上のコーディングの組み合わせが使用される。また実施例による特質符号化は上述
した例示に限られない。
部４０００９、リフト変換部４００１０、係数量子化部４００１１及び／又は演算エンコ
ーダ４００１２は、特質符号化を行う。上述したように、一つのポイントは一つ又はそれ
以上の特質を有する。実施例による特質符号化は、一つのポイントが有する特質に対して
等しく適用される。但し、一つの特質（例えば、色）が一つ又はそれ以上の要素を含む場
合は、各要素ごとに独立した特質符号化が適用される。実施例による特質符号化は、色変
換コーディング、特質変換コーディング、ＲＡＨＴ（Ｒｅｇｉｏｎ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｈ
ｉｅｒａｒｃｈｉａｌ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）コーディング、予測変換（Ｉｎｔｅｒｐｏ
ｌａｒａｔｉｏｎ－ｂａｓｅｄ ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ ｎｅａｒｅｓｔ－ｎｅｉｇｈ
ｂｏｕｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ－Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）コーディ
ング及びリフト変換（ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ－ｂａｓｅｄ ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃ
ａｌ ｎｅａｒｅｓｔ－ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ａｎ ｕｐ
ｄａｔｅ／ｌｉｆｔｉｎｇ ｓｔｅｐ（Ｌｉｆｔｉｎｇ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ））コーディ
ングを含む。ポイントクラウドコンテンツによって、上述したＲＡＨＴコーディング、予
測変換コーディング及びリフト変換コーディングが選択的に使用されるか、又は一つ又は
それ以上のコーディングの組み合わせが使用される。また実施例による特質符号化は上述
した例示に限られない。
【0073】
実施例による色変換部４０００６は、特質に含まれた色値（又はテクスチャ）を変換す
る色変換コーディングを行う。例えば、色変換部４０００６は色情報のフォーマットを変
換（例えば、ＲＧＢからＹＣｂＣｒに変換）する。実施例による色変換部４０００６の動
作は、特質に含まれた色値によって任意に（ｏｐｔｉｏｎａｌ）適用される。
る色変換コーディングを行う。例えば、色変換部４０００６は色情報のフォーマットを変
換（例えば、ＲＧＢからＹＣｂＣｒに変換）する。実施例による色変換部４０００６の動
作は、特質に含まれた色値によって任意に（ｏｐｔｉｏｎａｌ）適用される。
【0074】
実施例によるジオメトリ再構成部４０００５は、八分木及び／又は近似化した八分木を
再構成（復元）する。ジオメトリ再構成部４０００５はポイントの分布を分析した結果に
基づいて八分木／ボクセルを再構成する。再構成された八分木／ボクセルは再構成された
ジオメトリ（又は復元されたジオメトリ）とも呼ばれる。
再構成（復元）する。ジオメトリ再構成部４０００５はポイントの分布を分析した結果に
基づいて八分木／ボクセルを再構成する。再構成された八分木／ボクセルは再構成された
ジオメトリ（又は復元されたジオメトリ）とも呼ばれる。
【0075】
実施例による特質変換部４０００７は、ジオメトリ符号化が行われていない位置及び／
又は再構成されたジオメトリに基づいて特質を変換する特質変換を行う。上述したように
、特質はジオメトリに従属するので、特質変換部４０００７は再構成されたジオメトリ情
報に基づいて特質を変換することができる。例えば、特質変換部４０００７は、ボクセル
に含まれたポイントの位置値に基づいてその位置のポイントが有する特質を変換すること
ができる。上述したように、一つのボクセルに含まれた一つ又はそれ以上のポイントの位
置に基づいて該当ボクセルの中央点の位置が設定される場合、特質変換部４０００７は一
つ又はそれ以上のポイントの特質を変換する。ｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ符号化が行われ
た場合、特質変換部４０００７はｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ符号化に基づいて特質を変換
することができる。
又は再構成されたジオメトリに基づいて特質を変換する特質変換を行う。上述したように
、特質はジオメトリに従属するので、特質変換部４０００７は再構成されたジオメトリ情
報に基づいて特質を変換することができる。例えば、特質変換部４０００７は、ボクセル
に含まれたポイントの位置値に基づいてその位置のポイントが有する特質を変換すること
ができる。上述したように、一つのボクセルに含まれた一つ又はそれ以上のポイントの位
置に基づいて該当ボクセルの中央点の位置が設定される場合、特質変換部４０００７は一
つ又はそれ以上のポイントの特質を変換する。ｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ符号化が行われ
た場合、特質変換部４０００７はｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ符号化に基づいて特質を変換
することができる。
【0076】
特質変換部４０００７は、各ボクセルの中央点の位置（又は位置値）から特定の位置／
半径内に隣接しているポイントの特質又は特質値（例えば、各ポイントの色、又は反射率
など）の平均値を計算して特質変換を行う。特質変換部４０００７は平均値の計算時、中
央点から各ポイントまでの距離による加重値を適用する。従って、各ボクセルは位置及び
計算された特質（又は特質値）を有する。
半径内に隣接しているポイントの特質又は特質値（例えば、各ポイントの色、又は反射率
など）の平均値を計算して特質変換を行う。特質変換部４０００７は平均値の計算時、中
央点から各ポイントまでの距離による加重値を適用する。従って、各ボクセルは位置及び
計算された特質（又は特質値）を有する。
【0077】
特質変換部４０００７はＫ－Ｄツリー又はモールトンコード（ｍｏｕｌｔｏｎ ｃｏｄ
ｅ）に基づいて各ボクセルの中央点の位置から特定の位置／半径内に存在する隣接ポイン
トを探索する。Ｋ－Ｄツリーは二分探索木（ｂｉｎａｒｙ ｓｅａｒｃｈ ｔｒｅｅ）で迅
速に最短隣接点探索（Ｎｅａｒｅｓｔ Ｎｅｉｇｈｂｏｒ Ｓｅａｒｃｈ－ＮＮＳ）ができ
るように、ポイントを位置基盤に管理する資料構造を支援する。モールトンコードは全て
のポイントの３次元位置を示す座標値（例えば、（ｘ，ｙ，ｚ））をビット値で示し、ビ
ットを混ぜて生成される。例えば、ポイントの位置を示す座標値が（５，９，１）である
と、座標値のビット値は（０１０１、１００１、０００１）である。ビット値をｚ、ｙ、
ｘの順にビットインデックスに合わせて混ぜると、０１０００１０００１１１である。こ
の値を１０進数で示すと１０９５になる。即ち、座標値が（５，９，１）であるポイント
のモールトンコード値は１０９５である。特質変換部４０００７はモールトンコード値を
基準としてポイントを整列し、ｄｅｐｔｈ－ｆｉｒｓｔ ｔｒａｖｅｒｓａｌ過程により
最短隣接点探索（ＮＮＳ）を行う。特質変換動作後、特質コーディングのための他の変換
過程でも最短隣接点探索（ＮＮＳ）が必要であれば、Ｋ－Ｄツリー又はモールトンコード
が活用される。
ｅ）に基づいて各ボクセルの中央点の位置から特定の位置／半径内に存在する隣接ポイン
トを探索する。Ｋ－Ｄツリーは二分探索木（ｂｉｎａｒｙ ｓｅａｒｃｈ ｔｒｅｅ）で迅
速に最短隣接点探索（Ｎｅａｒｅｓｔ Ｎｅｉｇｈｂｏｒ Ｓｅａｒｃｈ－ＮＮＳ）ができ
るように、ポイントを位置基盤に管理する資料構造を支援する。モールトンコードは全て
のポイントの３次元位置を示す座標値（例えば、（ｘ，ｙ，ｚ））をビット値で示し、ビ
ットを混ぜて生成される。例えば、ポイントの位置を示す座標値が（５，９，１）である
と、座標値のビット値は（０１０１、１００１、０００１）である。ビット値をｚ、ｙ、
ｘの順にビットインデックスに合わせて混ぜると、０１０００１０００１１１である。こ
の値を１０進数で示すと１０９５になる。即ち、座標値が（５，９，１）であるポイント
のモールトンコード値は１０９５である。特質変換部４０００７はモールトンコード値を
基準としてポイントを整列し、ｄｅｐｔｈ－ｆｉｒｓｔ ｔｒａｖｅｒｓａｌ過程により
最短隣接点探索（ＮＮＳ）を行う。特質変換動作後、特質コーディングのための他の変換
過程でも最短隣接点探索（ＮＮＳ）が必要であれば、Ｋ－Ｄツリー又はモールトンコード
が活用される。
【0078】
図示したように、変換された特質はＲＡＨＴ変換部４０００８及び／又はＬＯＤ生成部
４０００９に入力される。
４０００９に入力される。
【0079】
実施例によるＲＡＨＴ変換部４０００８は、再構成されたジオメトリ情報に基づいて特
質情報を予測するＲＡＨＴコーディングを行う。例えば、ＲＡＨＴ変換部４０００８は、
八分木の下位レベルにあるノードに連関する特質情報に基づいて、八分木の上位レベルに
あるノードの特質情報を予測することができる。
質情報を予測するＲＡＨＴコーディングを行う。例えば、ＲＡＨＴ変換部４０００８は、
八分木の下位レベルにあるノードに連関する特質情報に基づいて、八分木の上位レベルに
あるノードの特質情報を予測することができる。
【0080】
実施例によるＬＯＤ生成部４０００９は予測変換コーディングを行うために、ＬＯＤ（
Ｌｅｖｅｌ ｏｆ Ｄｅｔａｉｌ）を生成する。実施例によるＬＯＤはポイントクラウドコ
ンテンツの詳細を示す程度であり、ＬＯＤ値が小さいほどポイントクラウドコンテンツの
詳細が下がり、ＬＯＤ値が大きいほどポイントクラウドコンテンツの詳細が高いことを示
す。ポイントをＬＯＤによって分類できる。
Ｌｅｖｅｌ ｏｆ Ｄｅｔａｉｌ）を生成する。実施例によるＬＯＤはポイントクラウドコ
ンテンツの詳細を示す程度であり、ＬＯＤ値が小さいほどポイントクラウドコンテンツの
詳細が下がり、ＬＯＤ値が大きいほどポイントクラウドコンテンツの詳細が高いことを示
す。ポイントをＬＯＤによって分類できる。
【0081】
実施例によるリフト変換部４００１０は、ポイントクラウドの特質を加重値に基づいて
変換するリフト変換コーディングを行う。上述したように、リフト変換コーディングは選
択的に適用される。
変換するリフト変換コーディングを行う。上述したように、リフト変換コーディングは選
択的に適用される。
【0082】
実施例による係数量子化部４００１１は、特質コーディングされた特質を係数に基づい
て量子化する。
て量子化する。
【0083】
実施例による演算エンコーダ４００１２は、量子化された特質を演算コーディングに基
づいて符号化する。
づいて符号化する。
【0084】
図４のポイントクラウドエンコーダのエレメントは、図示していないが、ポイントクラ
ウド提供装置に含まれた一つ又はそれ以上のメモリと通信可能に設定された一つ又はそれ
以上のプロセッサ又は集積回路（ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔｓ）を含むハー
ドウェア、ソフトウェア、ファームウェア又はこれらの組み合わせで具現される。一つ又
はそれ以上のプロセッサは、上述した図４のポイントクラウドエンコーダのエレメントの
動作及び／又は機能のうちいずれか一つを行うことができる。また、一つ又はそれ以上の
プロセッサは、図４のポイントクラウドエンコーダのエレメントの動作及び／又は機能を
行うためのソフトウェアプログラム及び／又は指示（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）のセット
を動作又は実行することができる。実施例による一つ又はそれ以上のメモリは高速ランダ
ムアクセスメモリを含むか、又は非揮発性メモリ（例えば、一つ又はそれ以上のマグネチ
ックディスク格納デバイス、フラッシュメモリデバイス、又は他の非揮発性固体メモリデ
バイス（Ｓｏｌｉｄ－ｓｔａｔｅ ｍｅｍｏｒｙ ｄｅｖｉｃｅｓ）など）を含む。
ウド提供装置に含まれた一つ又はそれ以上のメモリと通信可能に設定された一つ又はそれ
以上のプロセッサ又は集積回路（ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔｓ）を含むハー
ドウェア、ソフトウェア、ファームウェア又はこれらの組み合わせで具現される。一つ又
はそれ以上のプロセッサは、上述した図４のポイントクラウドエンコーダのエレメントの
動作及び／又は機能のうちいずれか一つを行うことができる。また、一つ又はそれ以上の
プロセッサは、図４のポイントクラウドエンコーダのエレメントの動作及び／又は機能を
行うためのソフトウェアプログラム及び／又は指示（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）のセット
を動作又は実行することができる。実施例による一つ又はそれ以上のメモリは高速ランダ
ムアクセスメモリを含むか、又は非揮発性メモリ（例えば、一つ又はそれ以上のマグネチ
ックディスク格納デバイス、フラッシュメモリデバイス、又は他の非揮発性固体メモリデ
バイス（Ｓｏｌｉｄ－ｓｔａｔｅ ｍｅｍｏｒｙ ｄｅｖｉｃｅｓ）など）を含む。
【0085】
図５は実施例によるボクセルの一例を示す図である。
【0086】
図５はＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の３つの軸で構成された座標系で表現される３次元空間上に位
置するボクセルを示す。図４に示すように、ポイントクラウドエンコーダ（例えば、量子
化部４０００１など）はボクセル化を行う。ボクセルは３次元空間を表現する軸（例えば
、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）に基づいて３次元空間をユニット（ｕｎｉｔ＝１.０）単位で分け
たときに発生する３次元キュービック空間を意味する。図５は２つの極点（０,０,０）及
び（２d、２d、２d）により定義される境界ボックス（ｃｕｂｉｃａｌ ａｘｉｓ－ａｌｉ
ｇｎｅｄ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ）を再帰的に分割（ｒｅｃｕｌｓｉｖｅ ｓｕｂｄｉ
ｖｉｄｉｎｇ）する八分木構造により生成されたボクセルの一例を示す。一つのボクセル
は少なくとも一つ以上のポイントを含む。ボクセルはボクセル群（ｖｏｘｅｌ ｇｒｏｕ
ｐ）との位置関係から空間座標を推定することができる。上述したように、ボクセルは２
次元イメージ／映像のピクセルと同様に、特質（色又は反射率など）を有する。ボクセル
に対する具体的な説明は図４で説明した通りであるので、省略する。
置するボクセルを示す。図４に示すように、ポイントクラウドエンコーダ（例えば、量子
化部４０００１など）はボクセル化を行う。ボクセルは３次元空間を表現する軸（例えば
、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）に基づいて３次元空間をユニット（ｕｎｉｔ＝１.０）単位で分け
たときに発生する３次元キュービック空間を意味する。図５は２つの極点（０,０,０）及
び（２d、２d、２d）により定義される境界ボックス（ｃｕｂｉｃａｌ ａｘｉｓ－ａｌｉ
ｇｎｅｄ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ）を再帰的に分割（ｒｅｃｕｌｓｉｖｅ ｓｕｂｄｉ
ｖｉｄｉｎｇ）する八分木構造により生成されたボクセルの一例を示す。一つのボクセル
は少なくとも一つ以上のポイントを含む。ボクセルはボクセル群（ｖｏｘｅｌ ｇｒｏｕ
ｐ）との位置関係から空間座標を推定することができる。上述したように、ボクセルは２
次元イメージ／映像のピクセルと同様に、特質（色又は反射率など）を有する。ボクセル
に対する具体的な説明は図４で説明した通りであるので、省略する。
【0087】
図６は実施例による八分木及び占有コード（ｏｃｃｕｐａｎｃｙ ｃｏｄｅ）の一例を
示す図である。
示す図である。
【0088】
図１ないし図４に示したように、ポイントクラウドコンテンツ提供システム（ポイント
クラウドビデオエンコーダ１０００２）又はポイントクラウドエンコーダ（例えば、八分
木分析部４０００２）は、ボクセルの領域及び／又は位置を効率的に管理するために、八
分木構造基盤の八分木ジオメトリコーディング（又は八分木コーディング）を行う。
クラウドビデオエンコーダ１０００２）又はポイントクラウドエンコーダ（例えば、八分
木分析部４０００２）は、ボクセルの領域及び／又は位置を効率的に管理するために、八
分木構造基盤の八分木ジオメトリコーディング（又は八分木コーディング）を行う。
【0089】
図６の上側は八分木構造を示している。実施例によるポイントクラウドコンテンツの３
次元空間は座標系の軸（例えば、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）で表現される。八分木構造は２つの
極点（０,０,０）及び（２d、２d、２d）により定義される境界ボックス（ｃｕｂｉｃａ
ｌ ａｘｉｓ－ａｌｉｇｎｅｄ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ）を再帰的に分割（ｒｅｃｕｌ
ｓｉｖｅ ｓｕｂｄｉｖｉｄｉｎｇ）して生される。２ｄはポイントクラウドコンテンツ
（又はポイントクラウドビデオ）の全体ポイントを取り囲む最小の境界ボックスを構成す
る値で設定される。ｄは八分木の深さを示す。ｄ値は以下の式により決定される。以下の
式において、（ｘint n、ｙint n、ｚint n）は量子化されたポイントの位置（又は位置値）
を示す。
次元空間は座標系の軸（例えば、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）で表現される。八分木構造は２つの
極点（０,０,０）及び（２d、２d、２d）により定義される境界ボックス（ｃｕｂｉｃａ
ｌ ａｘｉｓ－ａｌｉｇｎｅｄ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ）を再帰的に分割（ｒｅｃｕｌ
ｓｉｖｅ ｓｕｂｄｉｖｉｄｉｎｇ）して生される。２ｄはポイントクラウドコンテンツ
（又はポイントクラウドビデオ）の全体ポイントを取り囲む最小の境界ボックスを構成す
る値で設定される。ｄは八分木の深さを示す。ｄ値は以下の式により決定される。以下の
式において、（ｘint n、ｙint n、ｚint n）は量子化されたポイントの位置（又は位置値）
を示す。
【0090】
【数1】
【0091】
図６の上側中央に示したように、分割によって全体の３次元空間は８つの空間に分割さ
れる。分割されたそれぞれの空間は６つの面を有するキューブで表現される。図６の右上
側に示したように、８つの空間はそれぞれ再び座標系の軸（例えば、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）
により分割される。よって、それぞれの空間は再び８つの小さい空間に分割される。分割
された小さい空間も６つの面を有するキューブで表現される。このような分割方式は八分
木のリーフノード（ｌｅａｆ ｎｏｄｅ）がボクセルになるまで適用される。
れる。分割されたそれぞれの空間は６つの面を有するキューブで表現される。図６の右上
側に示したように、８つの空間はそれぞれ再び座標系の軸（例えば、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）
により分割される。よって、それぞれの空間は再び８つの小さい空間に分割される。分割
された小さい空間も６つの面を有するキューブで表現される。このような分割方式は八分
木のリーフノード（ｌｅａｆ ｎｏｄｅ）がボクセルになるまで適用される。
【0092】
図６の下側は八分木の占有コードを示す。八分木の占有コードは一つの空間が分かれて
発生する８つの分割空間がそれぞれ少なくとも一つのポイントを含むか否かを示すために
生成される。従って、一つの占有コードは８つの子ノード（ｃｈｉｌｄ ｎｏｄｅ）で表
現される。それぞれの子ノードは分割された空間の占有率（ｏｃｃｕｐａｎｃｙ）を示し
、子ノードは１ビットの値を有する。従って、占有コードは８ビットコードで表現される
。即ち、子ノードに対応する空間に少なくとも一つのポイントが含まれていると、該当ノ
ードは１値を有する。ノードに対応する空間にポイントが含まれていないと（ｅｍｐｔｙ
）、該当ノードは０値を有する。図６に示した占有コードは００１００００１であるので
、８つの子ノードのうち、３番目の子ノード及び８番目の子ノードに対応する空間はそれ
ぞれ少なくとも一つのポイントを含むことを示している。図示したように、３番目の子ノ
ード及び８番目の子ノードはそれぞれ８つの子ノードを有し、それぞれの子ノードは８ビ
ットの占有コードで表現される。図面では、３番目の子ノードの占有コードが１００００
１１１であり、８番目の子ノードの占有コードが０１００１１１１であることを示してい
る。実施例によるポイントクラウドエンコーダ（例えば、演算エンコーダ４０００４）は
占有コードをエントロピー符号化することができる。また圧縮効率を高めるために、ポイ
ントクラウドエンコーダは占有コードをイントラ／インターコーディングすることができ
る。実施例による受信装置（例えば、受信装置１０００４又はポイントクラウドビデオデ
コーダ１０００６）は占有コードに基づいて八分木を再構成する。
発生する８つの分割空間がそれぞれ少なくとも一つのポイントを含むか否かを示すために
生成される。従って、一つの占有コードは８つの子ノード（ｃｈｉｌｄ ｎｏｄｅ）で表
現される。それぞれの子ノードは分割された空間の占有率（ｏｃｃｕｐａｎｃｙ）を示し
、子ノードは１ビットの値を有する。従って、占有コードは８ビットコードで表現される
。即ち、子ノードに対応する空間に少なくとも一つのポイントが含まれていると、該当ノ
ードは１値を有する。ノードに対応する空間にポイントが含まれていないと（ｅｍｐｔｙ
）、該当ノードは０値を有する。図６に示した占有コードは００１００００１であるので
、８つの子ノードのうち、３番目の子ノード及び８番目の子ノードに対応する空間はそれ
ぞれ少なくとも一つのポイントを含むことを示している。図示したように、３番目の子ノ
ード及び８番目の子ノードはそれぞれ８つの子ノードを有し、それぞれの子ノードは８ビ
ットの占有コードで表現される。図面では、３番目の子ノードの占有コードが１００００
１１１であり、８番目の子ノードの占有コードが０１００１１１１であることを示してい
る。実施例によるポイントクラウドエンコーダ（例えば、演算エンコーダ４０００４）は
占有コードをエントロピー符号化することができる。また圧縮効率を高めるために、ポイ
ントクラウドエンコーダは占有コードをイントラ／インターコーディングすることができ
る。実施例による受信装置（例えば、受信装置１０００４又はポイントクラウドビデオデ
コーダ１０００６）は占有コードに基づいて八分木を再構成する。
【0093】
実施例によるポイントクラウドエンコーダ（例えば、図４のポイントクラウドエンコー
ダ、又は八分木分析部４０００２）は、ポイントの位置を格納するためにボクセル化及び
八分木コーディングを行う。しかし、３次元空間内のポイントがいつも均一に分布してい
ることではないので、ポイントが多く存在しない特定の領域が存在し得る。従って、３次
元空間の全体に対してボクセル化を行うことは非効率的である。例えば、特定の領域にポ
イントがほぼ存在しないと、該当領域までボクセル化を行う必要はない。
ダ、又は八分木分析部４０００２）は、ポイントの位置を格納するためにボクセル化及び
八分木コーディングを行う。しかし、３次元空間内のポイントがいつも均一に分布してい
ることではないので、ポイントが多く存在しない特定の領域が存在し得る。従って、３次
元空間の全体に対してボクセル化を行うことは非効率的である。例えば、特定の領域にポ
イントがほぼ存在しないと、該当領域までボクセル化を行う必要はない。
【0094】
従って、実施例によるポイントクラウドエンコーダは、上述した特定の領域（又は八分
木のリーフノードを除いたノード）についてはボクセル化を行わず、特定の領域に含まれ
たポイントの位置を直接コーディングするダイレクトコーディング（Ｄｉｒｅｃｔ ｃｏ
ｄｉｎｇ）を行う。実施例によるダイレクトコーディングポイントの座標は、ダイレクト
コーディングモード（Ｄｉｒｅｃｔ Ｃｏｄｉｎｇ Ｍｏｄｅ、ＤＣＭ）と呼ばれる。また
実施例によるポイントクラウドエンコーダは、表面モデル（ｓｕｒｆａｃｅ ｍｏｄｅｌ
）に基づいて特定の領域（又はノード）内のポイントの位置をボクセルに基づいて再構成
するｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ符号化（Ｔｒｉｓｏｕｐ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｅｎｃｏｄｉ
ｎｇ）を行うことができる。ｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ符号化はオブジェクトの表現を三
角形メッシュ（ｔｒｉａｎｇｌｅ ｍｅｓｈ）のシリーズで表現するジオメトリ符号化で
ある。従って、ポイントクラウドデコーダはメッシュ表面からポイントクラウドを生成す
ることができる。実施例によるダイレクトコーディング及びｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ符
号化は選択的に行われる。また実施例によるダイレクトコーディング及びｔｒｉｓｏｕｐ
ジオメトリ符号化は八分木ジオメトリコーディング（又は八分木コーディング）と結合し
て行うことができる。
木のリーフノードを除いたノード）についてはボクセル化を行わず、特定の領域に含まれ
たポイントの位置を直接コーディングするダイレクトコーディング（Ｄｉｒｅｃｔ ｃｏ
ｄｉｎｇ）を行う。実施例によるダイレクトコーディングポイントの座標は、ダイレクト
コーディングモード（Ｄｉｒｅｃｔ Ｃｏｄｉｎｇ Ｍｏｄｅ、ＤＣＭ）と呼ばれる。また
実施例によるポイントクラウドエンコーダは、表面モデル（ｓｕｒｆａｃｅ ｍｏｄｅｌ
）に基づいて特定の領域（又はノード）内のポイントの位置をボクセルに基づいて再構成
するｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ符号化（Ｔｒｉｓｏｕｐ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｅｎｃｏｄｉ
ｎｇ）を行うことができる。ｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ符号化はオブジェクトの表現を三
角形メッシュ（ｔｒｉａｎｇｌｅ ｍｅｓｈ）のシリーズで表現するジオメトリ符号化で
ある。従って、ポイントクラウドデコーダはメッシュ表面からポイントクラウドを生成す
ることができる。実施例によるダイレクトコーディング及びｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ符
号化は選択的に行われる。また実施例によるダイレクトコーディング及びｔｒｉｓｏｕｐ
ジオメトリ符号化は八分木ジオメトリコーディング（又は八分木コーディング）と結合し
て行うことができる。
【0095】
ダイレクトコーディング（Ｄｉｒｅｃｔ ｃｏｄｉｎｇ）を行うためには、ダイレクト
コーディングを適用するための直接モード（ｄｉｒｅｃｔ ｍｏｄｅ）の使用オプション
が活性化されている必要があり、ダイレクトコーディングを適用するノードはリーフノー
ドではなく、特定のノード内に閾値（ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ）以下のポイントが存在する必
要がある。またダイレクトコーディングの対象となる全体ポイントの個数は所定の閾値を
超えてはいけない。上記条件を満たすと、実施例によるポイントクラウドエンコーダ（又
は演算エンコーダ４０００４）はポイントの位置（又は位置値）をエントロピーコーディ
ングすることができる。
コーディングを適用するための直接モード（ｄｉｒｅｃｔ ｍｏｄｅ）の使用オプション
が活性化されている必要があり、ダイレクトコーディングを適用するノードはリーフノー
ドではなく、特定のノード内に閾値（ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ）以下のポイントが存在する必
要がある。またダイレクトコーディングの対象となる全体ポイントの個数は所定の閾値を
超えてはいけない。上記条件を満たすと、実施例によるポイントクラウドエンコーダ（又
は演算エンコーダ４０００４）はポイントの位置（又は位置値）をエントロピーコーディ
ングすることができる。
【0096】
実施例によるポイントクラウドエンコーダ（例えば、表面近似分析部４０００３）は、
八分木の特定のレベル（レベルは八分木の深さｄよりは小さい場合）を定め、そのレベル
からは表面モデルを使用してノード領域内のポイントの位置をボクセルに基づいて再構成
するｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ符号化を行うことができる（ｔｒｉｓｏｕｐモード）。実
施例によるポイントクラウドエンコーダは、ｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ符号化を適用する
レベルを指定できる。例えば、指定されたレベルが八分木の深さと同一であると、ポイン
トクラウドエンコーダはｔｒｉｓｏｕｐモードで動作しない。即ち、実施例によるポイン
トクラウドエンコーダは指定されたレベルが八分木の深さ値よりも小さい場合にのみｔｒ
ｉｓｏｕｐモードで動作することができる。実施例による指定されたレベルのノードの３
次元立方体領域をブロック（ｂｌｏｃｋ）と呼ぶ。一つのブロックは一つ又はそれ以上の
ボクセルを含む。ブロック又はボクセルはブリック（ｂｒｉｃｋ）に対応することもでき
る。それぞれのブロック内においてジオメトリは表面（ｓｕｒｆａｃｅ）と表現される。
実施例による表面は最大１回、ブロックの各エッジ（ｅｄｇｅ）と交差することができる
。
八分木の特定のレベル（レベルは八分木の深さｄよりは小さい場合）を定め、そのレベル
からは表面モデルを使用してノード領域内のポイントの位置をボクセルに基づいて再構成
するｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ符号化を行うことができる（ｔｒｉｓｏｕｐモード）。実
施例によるポイントクラウドエンコーダは、ｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ符号化を適用する
レベルを指定できる。例えば、指定されたレベルが八分木の深さと同一であると、ポイン
トクラウドエンコーダはｔｒｉｓｏｕｐモードで動作しない。即ち、実施例によるポイン
トクラウドエンコーダは指定されたレベルが八分木の深さ値よりも小さい場合にのみｔｒ
ｉｓｏｕｐモードで動作することができる。実施例による指定されたレベルのノードの３
次元立方体領域をブロック（ｂｌｏｃｋ）と呼ぶ。一つのブロックは一つ又はそれ以上の
ボクセルを含む。ブロック又はボクセルはブリック（ｂｒｉｃｋ）に対応することもでき
る。それぞれのブロック内においてジオメトリは表面（ｓｕｒｆａｃｅ）と表現される。
実施例による表面は最大１回、ブロックの各エッジ（ｅｄｇｅ）と交差することができる
。
【0097】
一つのブロックは１２つのエッジを有するので、一つのブロック内に少なくとも１２つ
の交差点が存在する。それぞれの交差点はバーテックス（ｖｅｒｔｅｘ、頂点又は頂上）
と呼ばれる。エッジに沿って存在するバーテックスは該当エッジを共有する全てのブロッ
クのうち、そのエッジに隣接する少なくとも一つの占有ボクセル（ｏｃｃｕｐｉｅｄ ｖ
ｏｘｅｌ）がある場合に検知される。実施例による占有ボクセルはポイントを含むボクセ
ルを意味する。エッジに沿って検出されたバーテックスの位置は、該当エッジを共有する
全てのブロックのうち、該当エッジに隣接する全てのボクセルのエッジによる平均位置で
ある（ｔｈｅ ａｖｅｒａｇｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎ ａｌｏｎｇ ｔｈｅ ｅｄｇｅ ｏｆ ａ
ｌｌ ｖｏｘｅｌｓ）。
の交差点が存在する。それぞれの交差点はバーテックス（ｖｅｒｔｅｘ、頂点又は頂上）
と呼ばれる。エッジに沿って存在するバーテックスは該当エッジを共有する全てのブロッ
クのうち、そのエッジに隣接する少なくとも一つの占有ボクセル（ｏｃｃｕｐｉｅｄ ｖ
ｏｘｅｌ）がある場合に検知される。実施例による占有ボクセルはポイントを含むボクセ
ルを意味する。エッジに沿って検出されたバーテックスの位置は、該当エッジを共有する
全てのブロックのうち、該当エッジに隣接する全てのボクセルのエッジによる平均位置で
ある（ｔｈｅ ａｖｅｒａｇｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎ ａｌｏｎｇ ｔｈｅ ｅｄｇｅ ｏｆ ａ
ｌｌ ｖｏｘｅｌｓ）。
【0098】
バーテックスが検出されると、実施例によるポイントクラウドエンコーダは、エッジの
開始点（ｘ、ｙ、ｚ）、エッジの方向ベクトル（Δｘ、Δｙ、Δｚ）、バーテックス位置
値（エッジ内の相対的位置値）をエントロピーコーディングすることができる。ｔｒｉｓ
ｏｕｐジオメトリ符号化が適用された場合、実施例によるポイントクラウドエンコーダ（
例えば、ジオメトリ再構成部４０００５）は三角形再構成（ｔｒｉａｎｇｌｅ ｒｅｃｏ
ｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）、アップ－サンプリング（ｕｐ－ｓａｍｐｌｉｎｇ）、ボクセル
化過程を行って復元されたジオメトリ（再構成されたジオメトリ）を生成することができ
る。
開始点（ｘ、ｙ、ｚ）、エッジの方向ベクトル（Δｘ、Δｙ、Δｚ）、バーテックス位置
値（エッジ内の相対的位置値）をエントロピーコーディングすることができる。ｔｒｉｓ
ｏｕｐジオメトリ符号化が適用された場合、実施例によるポイントクラウドエンコーダ（
例えば、ジオメトリ再構成部４０００５）は三角形再構成（ｔｒｉａｎｇｌｅ ｒｅｃｏ
ｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）、アップ－サンプリング（ｕｐ－ｓａｍｐｌｉｎｇ）、ボクセル
化過程を行って復元されたジオメトリ（再構成されたジオメトリ）を生成することができ
る。
【0099】
ブロックのエッジに位置するバーテックスはブロックを通過する表面を決定する。実施
例による表面は非平面多角形である。三角形再構成の過程ではエッジの開始点、エッジの
方向ベクトルとバーテックスの位置値に基づいて三角形で示される表面を再構成する。三
角形再構成の過程は以下の通りである。下記式中、「まる１」各バーテックスの中心（ｃ
ｅｎｔｒｏｉｄ）値を計算し、「まる２」各バーテックスの値から中心値を引いた値に「
まる３」自乗を行って、その値を全て併せた値を得る。
例による表面は非平面多角形である。三角形再構成の過程ではエッジの開始点、エッジの
方向ベクトルとバーテックスの位置値に基づいて三角形で示される表面を再構成する。三
角形再構成の過程は以下の通りである。下記式中、「まる１」各バーテックスの中心（ｃ
ｅｎｔｒｏｉｄ）値を計算し、「まる２」各バーテックスの値から中心値を引いた値に「
まる３」自乗を行って、その値を全て併せた値を得る。
【0100】
【数2】
【0101】
加えられた値の最小値を求め、最小値がある軸に沿って投影（Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）
過程を行う。例えば、ｘ要素（ｅｌｅｍｅｎｔ）が最小である場合、各バーテックスをブ
ロックの中心を基準としてｘ軸に投影し、（ｙ，ｚ）平面に投影させる。（ｙ，ｚ）平面
に投影させて得た値が（ａｉ，ｂｉ）であれば、ａｔａｎ２（ｂｉ，ａｉ）によりθ値を
求め、θ値を基準としてバーテックスを整列する。以下の表はバーテックスの個数によっ
て三角形を生成するためのバーテックスの組み合わせを示している。バーテックスは１か
らｎまで順に整列される。以下の表は４つのバーテックスに対して、バーテックスの組み
合わせによって２つの三角形が構成されることを示している。１番目の三角形は整列され
たバーテックスのうち、１、２、３番目のバーテックスで構成され、２番目の三角形は整
列されたバーテックスのうち、３，４，１番目のバーテックスで構成される。
過程を行う。例えば、ｘ要素（ｅｌｅｍｅｎｔ）が最小である場合、各バーテックスをブ
ロックの中心を基準としてｘ軸に投影し、（ｙ，ｚ）平面に投影させる。（ｙ，ｚ）平面
に投影させて得た値が（ａｉ，ｂｉ）であれば、ａｔａｎ２（ｂｉ，ａｉ）によりθ値を
求め、θ値を基準としてバーテックスを整列する。以下の表はバーテックスの個数によっ
て三角形を生成するためのバーテックスの組み合わせを示している。バーテックスは１か
らｎまで順に整列される。以下の表は４つのバーテックスに対して、バーテックスの組み
合わせによって２つの三角形が構成されることを示している。１番目の三角形は整列され
たバーテックスのうち、１、２、３番目のバーテックスで構成され、２番目の三角形は整
列されたバーテックスのうち、３，４，１番目のバーテックスで構成される。
【0102】
表２－１．Ｔｒｉａｎｇｌｅｓ ｆｏｒｍｅｄ ｆｒｏｍ ｖｅｒｔｉｃｅｓ ｏｒｄｅｒ
ｅｄ １，…，ｎ
ｅｄ １，…，ｎ
【0103】
ｎ ｔｒｉａｎｇｌｅｓ
【0104】
3 (1,2,3)
【0105】
4 (1,2,3), (3,4,1)
【0106】
5 (1,2,3), (3,4,5), (5,1,3)
【0107】
6 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,1), (1,3,5)
【0108】
7 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,1,3), (3,5,7)
【0109】
8 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,8,1), (1,3,5), (5,7,1)
【0110】
9 (1,2,3), (3,4,5), (5,6,7), (7,8,9), (9,1,3), (3,5,7), (7,9,3)
【0111】
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)
【0112】
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)
, (11,3,7)
【0113】
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)
, (9,11,1), (1,5,9)
【0114】
アップサンプリング過程は三角形のエッジに沿って中間に点を追加してボクセル化する
ために行われる。アップサンプリング係数（ｕｐｓａｍｐｌｉｎｇ ｆａｃｔｏｒ）とブ
ロックの幅を基準として追加点を生成する。追加点はリファインドバーテックス（ｒｅｆ
ｉｎｅｄ ｖｅｒｔｉｃｅ）と呼ばれる。実施例によるポイントクラウドエンコーダはリ
ファインドバーテックスをボクセル化することができる。またポイントクラウドエンコー
ダはボクセル化された位置（又は位置値）に基づいて特質符号化を行うことができる。
ために行われる。アップサンプリング係数（ｕｐｓａｍｐｌｉｎｇ ｆａｃｔｏｒ）とブ
ロックの幅を基準として追加点を生成する。追加点はリファインドバーテックス（ｒｅｆ
ｉｎｅｄ ｖｅｒｔｉｃｅ）と呼ばれる。実施例によるポイントクラウドエンコーダはリ
ファインドバーテックスをボクセル化することができる。またポイントクラウドエンコー
ダはボクセル化された位置（又は位置値）に基づいて特質符号化を行うことができる。
【0115】
図７は実施例による隣接ノードパターンの一例を示す図である。
【0116】
ポイントクラウドビデオの圧縮効率を増加させるために、実施例によるポイントクラウ
ドエンコーダはコンテキスト適応演算（ｃｏｎｔｅｘｔ ａｄａｐｔｉｖｅ ａｒｉｔｈｍ
ｅｔｉｃ）コーディングに基づいてエントロピーコーディングを行う。
ドエンコーダはコンテキスト適応演算（ｃｏｎｔｅｘｔ ａｄａｐｔｉｖｅ ａｒｉｔｈｍ
ｅｔｉｃ）コーディングに基づいてエントロピーコーディングを行う。
【0117】
図１ないし図６で説明したように、ポイントクラウドコンテンツ提供システム又はポイ
ントクラウドエンコーダ（例えば、ポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２、図４
のポイントクラウドエンコーダ又は演算エンコーダ４０００４）は、占有コードをすぐエ
ントロピーコーディングすることができる。またポイントクラウドコンテンツ提供システ
ム又はポイントクラウドエンコーダは、現在ノードの占有コードと隣接ノードの占有率に
基づいてエントロピー符号化（イントラ符号化）を行うか、又は以前フレームの占有コー
ドに基づいてエントロピー符号化（インター符号化）を行うことができる。実施例による
フレームは、同時間に生成されたポイントクラウドビデオの集合を意味する。実施例によ
るイントラ符号化／インター符号化の圧縮効率は、参照する隣接ノードの個数によって異
なる。ビットが大きくなると複雑になるが、一側に傾くようにして圧縮効率を高めること
ができる。例えば、３－ｂｉｔ ｃｏｎｔｅｘｔを有すると、２の３乗である８つの方法
でコーディングする。分けてコーディングする部分は具現の複雑度に影響を及ぼす。従っ
て、圧縮効率と複雑度の適正水準を合わせる必要がある。
ントクラウドエンコーダ（例えば、ポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２、図４
のポイントクラウドエンコーダ又は演算エンコーダ４０００４）は、占有コードをすぐエ
ントロピーコーディングすることができる。またポイントクラウドコンテンツ提供システ
ム又はポイントクラウドエンコーダは、現在ノードの占有コードと隣接ノードの占有率に
基づいてエントロピー符号化（イントラ符号化）を行うか、又は以前フレームの占有コー
ドに基づいてエントロピー符号化（インター符号化）を行うことができる。実施例による
フレームは、同時間に生成されたポイントクラウドビデオの集合を意味する。実施例によ
るイントラ符号化／インター符号化の圧縮効率は、参照する隣接ノードの個数によって異
なる。ビットが大きくなると複雑になるが、一側に傾くようにして圧縮効率を高めること
ができる。例えば、３－ｂｉｔ ｃｏｎｔｅｘｔを有すると、２の３乗である８つの方法
でコーディングする。分けてコーディングする部分は具現の複雑度に影響を及ぼす。従っ
て、圧縮効率と複雑度の適正水準を合わせる必要がある。
【0118】
図７は隣接ノードの占有率に基づいて占有パターンを求める過程を示す。実施例による
ポイントクラウドエンコーダは、八分木の各ノードの隣接ノードの占有率（ｏｃｃｕｐａ
ｎｃｙ）を判断して隣接ノードパターン（ｎｅｉｇｈｂｏｒ ｐａｔｔｅｒｎ）値を得る
。隣接ノードパターンは該当ノードの占有パターンを推論するために使用される。図７の
左側はノードに対応するキューブ（真ん中に位置するキューブ）及び該当キューブと少な
くとも一面を共有する６つのキューブ（隣接ノード）を示している。図示したノードは同
じ深さのノードである。図示した数字は６つのノードとそれぞれ連関する加重値（１、２
、４、８、１６、３２、など）を示す。各加重値は隣接ノードの位置によって順に付与さ
れる。
ポイントクラウドエンコーダは、八分木の各ノードの隣接ノードの占有率（ｏｃｃｕｐａ
ｎｃｙ）を判断して隣接ノードパターン（ｎｅｉｇｈｂｏｒ ｐａｔｔｅｒｎ）値を得る
。隣接ノードパターンは該当ノードの占有パターンを推論するために使用される。図７の
左側はノードに対応するキューブ（真ん中に位置するキューブ）及び該当キューブと少な
くとも一面を共有する６つのキューブ（隣接ノード）を示している。図示したノードは同
じ深さのノードである。図示した数字は６つのノードとそれぞれ連関する加重値（１、２
、４、８、１６、３２、など）を示す。各加重値は隣接ノードの位置によって順に付与さ
れる。
【0119】
図７の右側は隣接ノードパターン値を示す。隣接ノードパターン値は占有された隣接ノ
ード（ポイントを有する隣接ノード）の加重値が掛けられた値の合計である。従って、隣
接ノードパターン値は０から６３までの値を有する。隣接ノードパターン値が０であるこ
とは、該当ノードの隣接ノードのうち、ポイントを有するノード（占有ノード）がないこ
とを意味する。隣接ノードパターン値が６３であることは、隣接ノードが全て占有ノード
であることを意味する。図示したように、加重値１、２、４、８が付与された隣接ノード
は占有ノードであるので、隣接ノードパターン値は１、２、４、８を足した値である１５
である。ポイントクラウドエンコーダは隣接ノードパターン値によってコーディングを行
うことができる（例えば、隣接ノードパターン値が６３である場合、６４つのコーディン
グを行う）。実施例においてポイントクラウドエンコーダは隣接ノードパターン値を変更
して（例えば、６４を１０又は６に変更するテーブルに基づく）、コーディングの複雑度
を減らすことができる。
ード（ポイントを有する隣接ノード）の加重値が掛けられた値の合計である。従って、隣
接ノードパターン値は０から６３までの値を有する。隣接ノードパターン値が０であるこ
とは、該当ノードの隣接ノードのうち、ポイントを有するノード（占有ノード）がないこ
とを意味する。隣接ノードパターン値が６３であることは、隣接ノードが全て占有ノード
であることを意味する。図示したように、加重値１、２、４、８が付与された隣接ノード
は占有ノードであるので、隣接ノードパターン値は１、２、４、８を足した値である１５
である。ポイントクラウドエンコーダは隣接ノードパターン値によってコーディングを行
うことができる（例えば、隣接ノードパターン値が６３である場合、６４つのコーディン
グを行う）。実施例においてポイントクラウドエンコーダは隣接ノードパターン値を変更
して（例えば、６４を１０又は６に変更するテーブルに基づく）、コーディングの複雑度
を減らすことができる。
【0120】
図８は実施例によるＬＯＤごとのポイント構成の一例を示す図である。
【0121】
図１ないし図７で説明したように、特質符号化が行われる前、符号化されたジオメトリ
は再構成（復元）される。ダイレクトコーディングが適用された場合、ジオメトリ再構成
の動作はダイレクトコーディングされたポイントの配置を変更することを含む（例えば、
ダイレクトコーディングされたポイントをポイントクラウドデータの前方に配置）。ｔｒ
ｉｓｏｕｐジオメトリ符号化が適用された場合、ジオメトリ再構成の過程は三角形再構成
、アップサンプリング、ボクセル化の過程を特質はジオメトリに従属するので、特質符号
化は再構成されたジオメトリに基づいて行われる。
は再構成（復元）される。ダイレクトコーディングが適用された場合、ジオメトリ再構成
の動作はダイレクトコーディングされたポイントの配置を変更することを含む（例えば、
ダイレクトコーディングされたポイントをポイントクラウドデータの前方に配置）。ｔｒ
ｉｓｏｕｐジオメトリ符号化が適用された場合、ジオメトリ再構成の過程は三角形再構成
、アップサンプリング、ボクセル化の過程を特質はジオメトリに従属するので、特質符号
化は再構成されたジオメトリに基づいて行われる。
【0122】
ポイントクラウドエンコーダ（例えば、ＬＯＤ生成部４０００９）はポイントをＬＯＤ
ごとに分類する（ｒｅｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ）。図面はＬＯＤに対応するポイントク
ラウドコンテンツを示す。図において左側はオリジナルポイントクラウドコンテンツを示
す。図において左側から２番目は最低ＬＯＤのポイントの分布を示し、最右側は最高ＬＯ
Ｄのポイントの分布を示す。即ち、最低ＬＯＤのポイントは粗い（ｓｐａｒｓｅ）分布で
あり、最高ＬＯＤのポイントは細かい分布である。即ち、図面の下側に示された矢印方向
に沿ってＬＯＤが増加するほどポイント間の間隔（又は距離）は短くなる。
ごとに分類する（ｒｅｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ）。図面はＬＯＤに対応するポイントク
ラウドコンテンツを示す。図において左側はオリジナルポイントクラウドコンテンツを示
す。図において左側から２番目は最低ＬＯＤのポイントの分布を示し、最右側は最高ＬＯ
Ｄのポイントの分布を示す。即ち、最低ＬＯＤのポイントは粗い（ｓｐａｒｓｅ）分布で
あり、最高ＬＯＤのポイントは細かい分布である。即ち、図面の下側に示された矢印方向
に沿ってＬＯＤが増加するほどポイント間の間隔（又は距離）は短くなる。
【0123】
図９は実施例によるＬＯＤごとのポイント構成の一例を示す図である。
【0124】
図１ないし図８で説明したように、ポイントクラウドコンテンツ提供システム又はポイ
ントクラウドエンコーダ（例えば、ポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２、図４
のポイントクラウドエンコーダ又はＬＯＤ生成部４０００９）はＬＯＤを生成する。ＬＯ
Ｄはポイントを設定されたＬＯＤ距離値（又はユークリッド距離（Ｅｕｃｌｉｄｅａｎ
Ｄｉｓｔａｎｃｅ）のセット）によって改良レベル（ｒｅｆｉｎｅｍｅｎｔ ｌｅｖｅｌ
ｓ）のセットで再整列して生成される。ＬＯＤ生成過程はポイントクラウドエンコーダだ
けではなく、ポイントクラウドデコーダでも行われる。
ントクラウドエンコーダ（例えば、ポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２、図４
のポイントクラウドエンコーダ又はＬＯＤ生成部４０００９）はＬＯＤを生成する。ＬＯ
Ｄはポイントを設定されたＬＯＤ距離値（又はユークリッド距離（Ｅｕｃｌｉｄｅａｎ
Ｄｉｓｔａｎｃｅ）のセット）によって改良レベル（ｒｅｆｉｎｅｍｅｎｔ ｌｅｖｅｌ
ｓ）のセットで再整列して生成される。ＬＯＤ生成過程はポイントクラウドエンコーダだ
けではなく、ポイントクラウドデコーダでも行われる。
【0125】
図９の上側は３次元空間に分布されたポイントクラウドコンテンツのポイントの一例（
Ｐ０～Ｐ９）を示す。図９のオリジナルオーダー（Ｏｒｉｇｉｎａｌ ｏｒｄｅｒ）はＬ
ＯＤ生成前のポイントＰ０～Ｐ９の順を示す。図９のＬＯＤ基盤のオーダー（ＬＯＤ ｂ
ａｓｅｄ ｏｒｄｅｒ）はＬＯＤ生成によるポイントの順を示す。ポイントはＬＯＤごと
に再整列される。また高いＬＯＤは低いＬＯＤに属するポイントを含む。図９に示すよう
に、ＬＯＤ０はＰ０、Ｐ５、Ｐ４及びＰ２を含む。ＬＯＤ１はＬＯＤ０のポイントとＰ１
、Ｐ６及びＰ３を含む。ＬＯＤ２はＬＯＤ０のポイント、ＬＯＤ１のポイント及びＰ９、
Ｐ８及びＰ７を含む。
Ｐ０～Ｐ９）を示す。図９のオリジナルオーダー（Ｏｒｉｇｉｎａｌ ｏｒｄｅｒ）はＬ
ＯＤ生成前のポイントＰ０～Ｐ９の順を示す。図９のＬＯＤ基盤のオーダー（ＬＯＤ ｂ
ａｓｅｄ ｏｒｄｅｒ）はＬＯＤ生成によるポイントの順を示す。ポイントはＬＯＤごと
に再整列される。また高いＬＯＤは低いＬＯＤに属するポイントを含む。図９に示すよう
に、ＬＯＤ０はＰ０、Ｐ５、Ｐ４及びＰ２を含む。ＬＯＤ１はＬＯＤ０のポイントとＰ１
、Ｐ６及びＰ３を含む。ＬＯＤ２はＬＯＤ０のポイント、ＬＯＤ１のポイント及びＰ９、
Ｐ８及びＰ７を含む。
【0126】
【0127】
実施例によるポイントクラウドエンコーダは、ポイントに対する予測機（ｐｒｅｄｉｃ
ｔｏｒ）を生成して各ポイントの予測特質（又は予測特質値）を設定するための予測変換
コーディングを行う。即ち、Ｎ個のポイントに対してＮ個の予測機が生成される。実施例
による予測機は各ポイントのＬＯＤ値とＬＯＤごとに設定された距離内に存在する隣接ポ
イントに対するインデックス情報及び隣接ポイントまでの距離値に基づいて加重値（＝１
／距離）を計算することができる。
ｔｏｒ）を生成して各ポイントの予測特質（又は予測特質値）を設定するための予測変換
コーディングを行う。即ち、Ｎ個のポイントに対してＮ個の予測機が生成される。実施例
による予測機は各ポイントのＬＯＤ値とＬＯＤごとに設定された距離内に存在する隣接ポ
イントに対するインデックス情報及び隣接ポイントまでの距離値に基づいて加重値（＝１
／距離）を計算することができる。
【0128】
実施例による予測特質（又は特質値）は、各ポイントの予測機に設定された隣接ポイン
トの特質（又は特質値、例えば、色、反射率など）に各隣接ポイントまでの距離に基づい
て計算された加重（又は加重値）を掛けた値の平均値で設定される。実施例によるポイン
トクラウドエンコーダ（例えば、係数量子化部４００１１）は、各ポイントの特質（特質
値）から予測特質（特質値）を引いた残余値（ｒｅｓｉｄｕａｌｓ、残余特質、残余特質
値、特質予測残余値などとも呼ばれる）を量子化（ｑｕａｔｉｚａｔｉｏｎ）及び逆量子
化（ｉｎｖｅｒｓｅ ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ）することができる。量子化過程は以下
の表の通りである。
トの特質（又は特質値、例えば、色、反射率など）に各隣接ポイントまでの距離に基づい
て計算された加重（又は加重値）を掛けた値の平均値で設定される。実施例によるポイン
トクラウドエンコーダ（例えば、係数量子化部４００１１）は、各ポイントの特質（特質
値）から予測特質（特質値）を引いた残余値（ｒｅｓｉｄｕａｌｓ、残余特質、残余特質
値、特質予測残余値などとも呼ばれる）を量子化（ｑｕａｔｉｚａｔｉｏｎ）及び逆量子
化（ｉｎｖｅｒｓｅ ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ）することができる。量子化過程は以下
の表の通りである。
【0129】
【表1】
【0130】
【表2】
【0131】
実施例によるポイントクラウドエンコーダ（例えば、演算エンコーダ４００１２）は、
各ポイントの予測機に隣接するポイントがあれば、上述したように、量子化及び逆量子化
された残余値をエントロピーコーディングする。実施例によるポイントクラウドエンコー
ダ（例えば、演算エンコーダ４００１２）は、各ポイントの予測機に隣接するポイントが
ないと、上述した過程を行わず、該当ポイントの特質をエントロピーコーディングする。
各ポイントの予測機に隣接するポイントがあれば、上述したように、量子化及び逆量子化
された残余値をエントロピーコーディングする。実施例によるポイントクラウドエンコー
ダ（例えば、演算エンコーダ４００１２）は、各ポイントの予測機に隣接するポイントが
ないと、上述した過程を行わず、該当ポイントの特質をエントロピーコーディングする。
【0132】
実施例によるポイントクラウドエンコーダ（例えば、リフト変換部４００１０）は、各
ポイントの予測機を生成し、予測機に計算されたＬＯＤを設定及び隣接ポイントを登録し
、隣接ポイントまでの距離による加重値を設定してリフト変換コーディングを行う。実施
例によるリフト変換コーディングは、上述した測変換コーディングと類似するが、特質値
に加重値を累積適用するという点で差がある。実施例による特質値に加重値を累積適用す
る過程は以下の通りである。
ポイントの予測機を生成し、予測機に計算されたＬＯＤを設定及び隣接ポイントを登録し
、隣接ポイントまでの距離による加重値を設定してリフト変換コーディングを行う。実施
例によるリフト変換コーディングは、上述した測変換コーディングと類似するが、特質値
に加重値を累積適用するという点で差がある。実施例による特質値に加重値を累積適用す
る過程は以下の通りである。
【0133】
１）各ポイントの加重値を貯蔵する配列ＱＷ（ＱｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎＷｉｅｇｈｔ
）を生成する。ＱＷの全ての要素の初期値は１.０である。予測機に登録された隣接ノー
ドの予測機インデックスのＱＷ値に現在ポイントの予測機の加重値を掛けた値を加える。
）を生成する。ＱＷの全ての要素の初期値は１.０である。予測機に登録された隣接ノー
ドの予測機インデックスのＱＷ値に現在ポイントの予測機の加重値を掛けた値を加える。
【0134】
２）リフト予測過程：予測された特質値を計算するために、ポイントの特質値に加重値
を掛けた値を既存の特質値から引く。
を掛けた値を既存の特質値から引く。
【0135】
３）アップデートウェイト（ｕｐｄａｔｅｗｅｉｇｈｔ）及びアップデートという臨時
配列を生成し、臨時配列を０に初期化する。
配列を生成し、臨時配列を０に初期化する。
【0136】
４）全ての予測機に対して計算された加重値に予測機インデックスに該当するＱＷに
貯蔵された加重値をさらに掛けて算出された加重値をアップデートウェイト配列に隣接ノ
ードのインデックスとして累積して合算する。アップデート配列には隣接ノードのインデ
ックスの特質値に算出された加重値を掛けた値を累積して合算する。
貯蔵された加重値をさらに掛けて算出された加重値をアップデートウェイト配列に隣接ノ
ードのインデックスとして累積して合算する。アップデート配列には隣接ノードのインデ
ックスの特質値に算出された加重値を掛けた値を累積して合算する。
【0137】
５）リフトアップデート過程：全ての予測機に対して、アップデート配列の特質値を予
測機インデックスのアップデートウェイト配列の加重値で割り、割った値に再び既存の特
質値を加える。
測機インデックスのアップデートウェイト配列の加重値で割り、割った値に再び既存の特
質値を加える。
【0138】
６）全ての予測機に対して、リフトアップデート過程でアップデートされた特質値にリ
フト予測過程でアップデートされた（ＱＷに貯蔵された）加重値をさらに掛けて予測特質
値を算出する。実施例によるポイントクラウドエンコーダ（例えば、係数量子化部４００
１１）は予測特質値を量子化する。またポイントクラウドエンコーダ（例えば、演算エン
コーダ４００１２）は量子化された特質値をエントロピーコーディングする。
フト予測過程でアップデートされた（ＱＷに貯蔵された）加重値をさらに掛けて予測特質
値を算出する。実施例によるポイントクラウドエンコーダ（例えば、係数量子化部４００
１１）は予測特質値を量子化する。またポイントクラウドエンコーダ（例えば、演算エン
コーダ４００１２）は量子化された特質値をエントロピーコーディングする。
【0139】
実施例によるポイントクラウドエンコーダ（例えば、ＲＡＨＴ変換部４０００８）は、
八分木の下位レベルのノードに連関する特質を使用して上位レベルのノードの特質を予測
するＲＡＨＴ変換コーディングを行う。ＲＡＨＴ変換コーディングは八分木バックワード
スキャンによる特質イントラコーディングの一例である。実施例によるポイントクラウド
エンコーダは、ボクセルから全体領域にスキャンし、各ステップにおいてボクセルをもっ
と大きいブロックに合わせながらルートノード（ｒｏｏｔ ｎｏｄｅ）までの併合過程を
繰り返して行う。実施例による併合過程は、占有ノードのみについて行われる。空ノード
（ｅｍｐｔｙ ｎｏｄｅ）については併合過程が行われず、空ノードの直上位ノードにつ
いて併合過程が行われる。
八分木の下位レベルのノードに連関する特質を使用して上位レベルのノードの特質を予測
するＲＡＨＴ変換コーディングを行う。ＲＡＨＴ変換コーディングは八分木バックワード
スキャンによる特質イントラコーディングの一例である。実施例によるポイントクラウド
エンコーダは、ボクセルから全体領域にスキャンし、各ステップにおいてボクセルをもっ
と大きいブロックに合わせながらルートノード（ｒｏｏｔ ｎｏｄｅ）までの併合過程を
繰り返して行う。実施例による併合過程は、占有ノードのみについて行われる。空ノード
（ｅｍｐｔｙ ｎｏｄｅ）については併合過程が行われず、空ノードの直上位ノードにつ
いて併合過程が行われる。
【0140】
【数3】
【0141】
ｇＤＣ値もまたハイパス係数と共に量子化されてエントロピーコーディングされる。
【0142】
図１０は実施例によるポイントクラウドデコーダ（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｄｅｃｏｄ
ｅｒ）の一例を示す図である。
ｅｒ）の一例を示す図である。
【0143】
図１０に示したポイントクラウドデコーダは、図１に示したポイントクラウドビデオデ
コーダ１０００６の一例であり、図１で説明したイントクラウドビデオデコーダ１０００
６の動作などと同一又は類似する動作を行う。図示したように、ポイントクラウドデコー
ダは一つ又はそれ以上のビットストリーム（ｂｉｔｓｔｒｅａｍ）に含まれたジオメトリ
ビットストリーム（ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｂｉｔｓｔｒｅａｍ）及び特質ビットストリーム
（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｂｉｔｓｔｒｅａｍ）を受信する。ポイントクラウドデコーダは
ジオメトリデコーダ（ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｄｅｃｏｄｅｒ）及び特質デコーダ（ａｔｔｒ
ｉｂｕｔｅ ｄｅｃｏｄｅｒ）を含む。ジオメトリデコーダはジオメトリビットストリー
ムに対してジオメトリ復号を行って復号されたジオメトリ（ｄｅｃｏｄｅｄ ｇｅｏｍｅ
ｔｒｙ）を出力する。特質デコーダは復号されたジオメトリ及び特質ビットストリームに
基づいて特質復号を行って復号された特質（ｄｅｃｏｄｅｄ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ）を
出力する。復号されたジオメトリ及び復号された特質はポイントクラウドコンテンツを復
元（ｄｅｃｏｄｅｄ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ）するために使用される。
コーダ１０００６の一例であり、図１で説明したイントクラウドビデオデコーダ１０００
６の動作などと同一又は類似する動作を行う。図示したように、ポイントクラウドデコー
ダは一つ又はそれ以上のビットストリーム（ｂｉｔｓｔｒｅａｍ）に含まれたジオメトリ
ビットストリーム（ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｂｉｔｓｔｒｅａｍ）及び特質ビットストリーム
（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｂｉｔｓｔｒｅａｍ）を受信する。ポイントクラウドデコーダは
ジオメトリデコーダ（ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｄｅｃｏｄｅｒ）及び特質デコーダ（ａｔｔｒ
ｉｂｕｔｅ ｄｅｃｏｄｅｒ）を含む。ジオメトリデコーダはジオメトリビットストリー
ムに対してジオメトリ復号を行って復号されたジオメトリ（ｄｅｃｏｄｅｄ ｇｅｏｍｅ
ｔｒｙ）を出力する。特質デコーダは復号されたジオメトリ及び特質ビットストリームに
基づいて特質復号を行って復号された特質（ｄｅｃｏｄｅｄ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ）を
出力する。復号されたジオメトリ及び復号された特質はポイントクラウドコンテンツを復
元（ｄｅｃｏｄｅｄ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ）するために使用される。
【0144】
図１１は実施例によるポイントクラウドデコーダ（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｄｅｃｏｄ
ｅｒ）の一例を示す図である。
ｅｒ）の一例を示す図である。
【0145】
【0146】
【0147】
実施例によるポイントクラウドデコーダは、演算デコーダ（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｄ
ｅｃｏｄｅ）１１０００、八分木合成部（ｓｙｎｔｈｅｓｉｚｅ ｏｃｔｒｅｅ）１１０
０１、表面近似合成部（ｓｙｎｔｈｅｓｉｚｅ ｓｕｒｆａｃｅ ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉ
ｏｎ）１１００２、ジオメトリ再構成部（ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔ ｇｅｏｍｅｔｒｙ）
１１００３、座標系逆変換部（ｉｎｖｅｒｓｅ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｃｏｏｒｄｉｎａｔ
ｅｓ）１１００４、演算デコーダ（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｄｅｃｏｄｅ）１１００５、
逆量子化部（ｉｎｖｅｒｓｅ ｑｕａｎｔｉｚｅ）１１００６、ＲＡＨＴ変換部１１００
７、ＬＯＤ生成部（ｇｅｎｅｒａｔｅ ＬＯＤ）１１００８、逆リフト部（Ｉｎｖｅｒｓ
ｅ ｌｉｆｔｉｎｇ）１１００９及び／又は色逆変換部（ｉｎｖｅｒｓｅ ｔｒａｎｓｆｏ
ｒｍ ｃｏｌｏｒｓ）１１０１０を含む。
ｅｃｏｄｅ）１１０００、八分木合成部（ｓｙｎｔｈｅｓｉｚｅ ｏｃｔｒｅｅ）１１０
０１、表面近似合成部（ｓｙｎｔｈｅｓｉｚｅ ｓｕｒｆａｃｅ ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉ
ｏｎ）１１００２、ジオメトリ再構成部（ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔ ｇｅｏｍｅｔｒｙ）
１１００３、座標系逆変換部（ｉｎｖｅｒｓｅ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｃｏｏｒｄｉｎａｔ
ｅｓ）１１００４、演算デコーダ（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｄｅｃｏｄｅ）１１００５、
逆量子化部（ｉｎｖｅｒｓｅ ｑｕａｎｔｉｚｅ）１１００６、ＲＡＨＴ変換部１１００
７、ＬＯＤ生成部（ｇｅｎｅｒａｔｅ ＬＯＤ）１１００８、逆リフト部（Ｉｎｖｅｒｓ
ｅ ｌｉｆｔｉｎｇ）１１００９及び／又は色逆変換部（ｉｎｖｅｒｓｅ ｔｒａｎｓｆｏ
ｒｍ ｃｏｌｏｒｓ）１１０１０を含む。
【0148】
演算デコーダ１１０００、八分木合成部１１００１、表面近似合成部１１００２、ジオ
メトリ再構成部１１００３及び座標系逆変換部１１００４はジオメトリ復号を行う。実施
例によるジオメトリ復号はダイレクトコーディング（ｄｉｒｅｃｔ ｃｏｄｉｎｇ）及び
ｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ復号（ｔｒｉｓｏｕｐ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｄｅｃｏｄｉｎｇ）
を含む。ダイレクトコーディング及びｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ復号は選択的に適用され
る。またジオメトリ復号は上記の例示に限られず、図１ないし図９で説明したジオメトリ
符号化の逆過程で行われる。
メトリ再構成部１１００３及び座標系逆変換部１１００４はジオメトリ復号を行う。実施
例によるジオメトリ復号はダイレクトコーディング（ｄｉｒｅｃｔ ｃｏｄｉｎｇ）及び
ｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ復号（ｔｒｉｓｏｕｐ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｄｅｃｏｄｉｎｇ）
を含む。ダイレクトコーディング及びｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ復号は選択的に適用され
る。またジオメトリ復号は上記の例示に限られず、図１ないし図９で説明したジオメトリ
符号化の逆過程で行われる。
【0149】
実施例による演算デコーダ１１０００は、受信したジオメトリビットストリームを演算
コーディングに基づいて復号する。演算デコーダ１１０００の動作は演算エンコーダ４０
００４の逆過程に対応する。
コーディングに基づいて復号する。演算デコーダ１１０００の動作は演算エンコーダ４０
００４の逆過程に対応する。
【0150】
実施例による八分木合成部１１００１は、復号されたジオメトリビットストリームから
（又は復号結果、確保されたジオメトリに関する情報）から占有コードを取得して八分木
を生成する。占有コードに関する具体的な説明は図１ないし図９に説明した通りである。
（又は復号結果、確保されたジオメトリに関する情報）から占有コードを取得して八分木
を生成する。占有コードに関する具体的な説明は図１ないし図９に説明した通りである。
【0151】
実施例による表面近似合成部１１００２は、ｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ符号化が適用さ
れた場合、復号されたジオメトリ及び／又は生成された八分木に基づいて表面を合成する
。
れた場合、復号されたジオメトリ及び／又は生成された八分木に基づいて表面を合成する
。
【0152】
実施例によるジオメトリ再構成部１１００３は、表面及び／又は復号されたジオメトリ
に基づいてジオメトリを再生成する。図１ないし図９で説明したように、ダイレクトコー
ディング及びｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ符号化は選択的に適用される。従って、ジオメト
リ再構成部１１００３はダイレクトコーディングが適用されたポイントの位置情報を直接
持ってきて追加する。また、ｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ符号化が適用される場合、ジオメ
トリ再構成部１１００３はジオメトリ再構成部４０００５の再構成動作、例えば、三角形
再構成、アップサンプリング、ボクセル化動作を行ってジオメトリを復元する。具体的な
内容は図６で説明した通りであるので省略する。復元されたジオメトリは特質を含まない
ポイントクラウドピクチャ又はフレームを含む。
に基づいてジオメトリを再生成する。図１ないし図９で説明したように、ダイレクトコー
ディング及びｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ符号化は選択的に適用される。従って、ジオメト
リ再構成部１１００３はダイレクトコーディングが適用されたポイントの位置情報を直接
持ってきて追加する。また、ｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ符号化が適用される場合、ジオメ
トリ再構成部１１００３はジオメトリ再構成部４０００５の再構成動作、例えば、三角形
再構成、アップサンプリング、ボクセル化動作を行ってジオメトリを復元する。具体的な
内容は図６で説明した通りであるので省略する。復元されたジオメトリは特質を含まない
ポイントクラウドピクチャ又はフレームを含む。
【0153】
実施例による座標系逆変換部１１００４は復元されたジオメトリに基づいて座標系を変
換してポイントの位置を得る。
換してポイントの位置を得る。
【0154】
演算デコーダ１１００５、逆量子化部１１００６、ＲＡＨＴ変換部１１００７、ＬＯＤ
生成部１１００８、逆リフト部１１００９及び／又は色逆変換部１１０１０は、図１０で
説明した特質復号を行う。実施例による特質復号は、ＲＡＨＴ（Ｒｅｇｉｏｎ Ａｄａｐ
ｔｉｖｅ Ｈｉｅｒａｒｃｈｉａｌ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）復号、予測変換（Ｉｎｔｅｒｐ
ｏｌａｒａｔｉｏｎ－ｂａｓｅｄ ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ ｎｅａｒｅｓｔ－ｎｅｉｇ
ｈｂｏｕｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ－Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）復号、
及びリフト変換（ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ－ｂａｓｅｄ ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ
ｎｅａｒｅｓｔ－ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ａｎ ｕｐｄａｔ
ｅ／ｌｉｆｔｉｎｇ ｓｔｅｐ （Ｌｉｆｔｉｎｇ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ））復号を含む。
上記３つの復号は選択的に使用されるか、又は一つ又はそれ以上の復号の組み合わせが使
用される。また実施例による特質復号は上述した例示に限られない。
生成部１１００８、逆リフト部１１００９及び／又は色逆変換部１１０１０は、図１０で
説明した特質復号を行う。実施例による特質復号は、ＲＡＨＴ（Ｒｅｇｉｏｎ Ａｄａｐ
ｔｉｖｅ Ｈｉｅｒａｒｃｈｉａｌ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）復号、予測変換（Ｉｎｔｅｒｐ
ｏｌａｒａｔｉｏｎ－ｂａｓｅｄ ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ ｎｅａｒｅｓｔ－ｎｅｉｇ
ｈｂｏｕｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ－Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）復号、
及びリフト変換（ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ－ｂａｓｅｄ ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ
ｎｅａｒｅｓｔ－ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ａｎ ｕｐｄａｔ
ｅ／ｌｉｆｔｉｎｇ ｓｔｅｐ （Ｌｉｆｔｉｎｇ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ））復号を含む。
上記３つの復号は選択的に使用されるか、又は一つ又はそれ以上の復号の組み合わせが使
用される。また実施例による特質復号は上述した例示に限られない。
【0155】
実施例による演算デコーダ１１００５は、特質ビットストリームを演算コーディングで
復号する。
復号する。
【0156】
実施例による逆量子化部１１００６は、復号された特質ビットストリーム又は復号結果
確保した特質に関する情報を逆量子化（ｉｎｖｅｒｓｅ ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ）し
て、逆量子化された特質（又は特質値）を出力する。逆量子化はポイントクラウドエンコ
ーダの特質符号化に基づいて選択的に適用される。
確保した特質に関する情報を逆量子化（ｉｎｖｅｒｓｅ ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ）し
て、逆量子化された特質（又は特質値）を出力する。逆量子化はポイントクラウドエンコ
ーダの特質符号化に基づいて選択的に適用される。
【0157】
実施例においてＲＡＨＴ変換部１１００７、ＬＯＤ生成部１１００８及び／又は逆リフ
ト部１１００９は、再構成されたジオメトリ及び逆量子化された特質を処理する。上述し
たように、ＲＡＨＴ変換部１１００７、ＬＯＤ生成部１１００８及び／又は逆リフト部１
１００９は、ポイントクラウドエンコーダの符号化によってそれに対応する復号動作を選
択的に行う。
ト部１１００９は、再構成されたジオメトリ及び逆量子化された特質を処理する。上述し
たように、ＲＡＨＴ変換部１１００７、ＬＯＤ生成部１１００８及び／又は逆リフト部１
１００９は、ポイントクラウドエンコーダの符号化によってそれに対応する復号動作を選
択的に行う。
【0158】
実施例による色逆変換部１１０１０は、復号された特質に含まれた色値（又はテクスチ
ャ）を逆変換するための逆変換コーディングを行う。色逆変換部１１０１０の動作はポイ
ントクラウドエンコーダの色変換部４０００６の動作に基づいて選択的に行われる。
ャ）を逆変換するための逆変換コーディングを行う。色逆変換部１１０１０の動作はポイ
ントクラウドエンコーダの色変換部４０００６の動作に基づいて選択的に行われる。
【0159】
図１１のポイントクラウドデコーダの要素は、図示していないが、ポイントクラウド提
供装置に含まれた一つ又はそれ以上のメモリと通信可能に設定された一つ又はそれ以上の
プロセッサ又は集積回路（ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔｓ）を含むハードウェ
ア、ソフトウェア、ファームウェア又はこれらの組み合わせで具現される。一つ又はそれ
以上のプロセッサは、上述した図１１のポイントクラウドデコーダの要素の動作及び／又
は機能のうちのいずれかを行う。また、一つ又はそれ以上のプロセッサは、図１１のポイ
ントクラウドデコーダのエレメントの動作及び／又は機能を行うためのソフトウェアプロ
グラム及び／又は指示（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）のセットを動作又は実行する。
供装置に含まれた一つ又はそれ以上のメモリと通信可能に設定された一つ又はそれ以上の
プロセッサ又は集積回路（ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔｓ）を含むハードウェ
ア、ソフトウェア、ファームウェア又はこれらの組み合わせで具現される。一つ又はそれ
以上のプロセッサは、上述した図１１のポイントクラウドデコーダの要素の動作及び／又
は機能のうちのいずれかを行う。また、一つ又はそれ以上のプロセッサは、図１１のポイ
ントクラウドデコーダのエレメントの動作及び／又は機能を行うためのソフトウェアプロ
グラム及び／又は指示（ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）のセットを動作又は実行する。
【0160】
図１２は実施例による送信装置の一例を示す。
【0161】
図１２に示した送信装置は、図１の送信装置１００００（又は図４のポイントクラウド
エンコーダ）の一例である。図１２に示した送信装置は、図１ないし図９で説明したポイ
ントクラウドエンコーダの動作及び符号化方法と同一又は類似する動作及び方法のうちの
いずれかを行う。実施例による送信装置は、データ入力部１２０００、量子化処理部１２
００１、ボクセル化処理部１２００２、八分木占有コード生成部１２００３、表面モデル
処理部１２００４、イントラ／インターコーディング処理部１２００５、演算コーダー１
２００６、メタデータ処理部１２００７、色変換処理部１２００８、特質変換処理部（又
は属性変換処理部）１２００９、予測／リフト／ＲＡＨＴ変換処理部１２０１０、演算コ
ーダー１２０１１及び／又は送信処理部１２０１２を含む。
エンコーダ）の一例である。図１２に示した送信装置は、図１ないし図９で説明したポイ
ントクラウドエンコーダの動作及び符号化方法と同一又は類似する動作及び方法のうちの
いずれかを行う。実施例による送信装置は、データ入力部１２０００、量子化処理部１２
００１、ボクセル化処理部１２００２、八分木占有コード生成部１２００３、表面モデル
処理部１２００４、イントラ／インターコーディング処理部１２００５、演算コーダー１
２００６、メタデータ処理部１２００７、色変換処理部１２００８、特質変換処理部（又
は属性変換処理部）１２００９、予測／リフト／ＲＡＨＴ変換処理部１２０１０、演算コ
ーダー１２０１１及び／又は送信処理部１２０１２を含む。
【0162】
実施例によるデータ入力部１２０００はポイントクラウドデータを受信又は取得する。
データ入力部１２０００はポイントクラウドビデオ取得部１０００１の動作及び／又は取
得方法（又は図２に示した取得過程２００００）と同一又は類似する動作及び／又は取得
方法を行う。
データ入力部１２０００はポイントクラウドビデオ取得部１０００１の動作及び／又は取
得方法（又は図２に示した取得過程２００００）と同一又は類似する動作及び／又は取得
方法を行う。
【0163】
データ入力部１２０００、量子化処理部１２００１、ボクセル化処理部１２００２、八
分木占有コード生成部１２００３、表面モデル処理部１２００４、イントラ／インターコ
ーディング処理部１２００５及び演算コーダー１２００６はジオメトリ符号化を行う。実
施例によるジオメトリ符号化は、図１ないし図９で説明したジオメトリ符号化と同一又は
類似するので、具体的な説明は省略する。
分木占有コード生成部１２００３、表面モデル処理部１２００４、イントラ／インターコ
ーディング処理部１２００５及び演算コーダー１２００６はジオメトリ符号化を行う。実
施例によるジオメトリ符号化は、図１ないし図９で説明したジオメトリ符号化と同一又は
類似するので、具体的な説明は省略する。
【0164】
実施例による量子化処理部１２００１は、ジオメトリ（例えば、ポイントの位置値、又
はポジション値）を量子化する。量子化処理部１２００１の動作及び／又は量子化は、図
４に示した量子化部４０００１の動作及び／又は量子化と同一又は類似する。具体的な説
明は図１ないし図９に説明した通りである。
はポジション値）を量子化する。量子化処理部１２００１の動作及び／又は量子化は、図
４に示した量子化部４０００１の動作及び／又は量子化と同一又は類似する。具体的な説
明は図１ないし図９に説明した通りである。
【0165】
実施例によるボクセル化処理部１２００２は、量子化されたポイントの位置値をボクセ
ル化する。ボクセル化処理部１２０００２は図４に示した量子化部４０００１の動作及び
／又はボクセル化過程と同一又は類似する動作及び／又は過程を行う。具体的な説明は図
１ないし図９に説明した通りである。
ル化する。ボクセル化処理部１２０００２は図４に示した量子化部４０００１の動作及び
／又はボクセル化過程と同一又は類似する動作及び／又は過程を行う。具体的な説明は図
１ないし図９に説明した通りである。
【0166】
実施例による表面モデル処理部１２００４は、表面モデル（ｓｕｒｆａｃｅ ｍｏｄｅ
ｌ）に基づいて特定の領域（又はノード）内のポイントの位置をボクセル基盤に再構成す
るｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ符号化を行う。表面モデル処理部１２００４は図４に示した
ポイントクラウドエンコーダ（例えば、表面近似分析部４０００３）の動作及び／又は方
法と同一又は類似する動作及び／又は方法を行う。具体的な説明は図１ないし図９に説明
した通りである。
ｌ）に基づいて特定の領域（又はノード）内のポイントの位置をボクセル基盤に再構成す
るｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ符号化を行う。表面モデル処理部１２００４は図４に示した
ポイントクラウドエンコーダ（例えば、表面近似分析部４０００３）の動作及び／又は方
法と同一又は類似する動作及び／又は方法を行う。具体的な説明は図１ないし図９に説明
した通りである。
【0167】
実施例による八分木占有コード生成部１２００３は、ボクセル化されたポイントの位置
を八分木構造に基づいて八分木コーディングを行う。八分木占有コード生成部１２００３
は占有コードを生成する。八分木占有コード生成部１２００３は図４及び図６で説明した
ポイントクラウドエンコーダ（又は八分木分析部４０００２）の動作及び／又は方法と同
一又は類似する動作及び／又は方法を行う。具体的な説明は図１ないし図９に説明した通
りである。
を八分木構造に基づいて八分木コーディングを行う。八分木占有コード生成部１２００３
は占有コードを生成する。八分木占有コード生成部１２００３は図４及び図６で説明した
ポイントクラウドエンコーダ（又は八分木分析部４０００２）の動作及び／又は方法と同
一又は類似する動作及び／又は方法を行う。具体的な説明は図１ないし図９に説明した通
りである。
【0168】
実施例によるイントラ／インターコーディング処理部１２００５は、ポイントクラウド
データをイントラ／インターコーディングする。イントラ／インターコーディング処理部
１２００５は、図７で説明したイントラ／インターコーディングと同一又は類似するコー
ディングを行う。具体的な説明は図７に説明した通りである。実施例においてイントラ／
インターコーディング処理部１２００５は演算コーダー１２００６に含まれる。
データをイントラ／インターコーディングする。イントラ／インターコーディング処理部
１２００５は、図７で説明したイントラ／インターコーディングと同一又は類似するコー
ディングを行う。具体的な説明は図７に説明した通りである。実施例においてイントラ／
インターコーディング処理部１２００５は演算コーダー１２００６に含まれる。
【0169】
実施例による演算コーダー１２００６は、ポイントクラウドデータの八分木及び／又は
近似化された八分木をエントロピー符号化する。例えば、符号化方式は演算（Ａｒｉｔｈ
ｍｅｔｉｃ）符号化方法を含む。演算コーダー１２００６は演算エンコーダ４０００４の
動作及び／又は方法と同一又は類似する動作及び／又は方法を行う。
近似化された八分木をエントロピー符号化する。例えば、符号化方式は演算（Ａｒｉｔｈ
ｍｅｔｉｃ）符号化方法を含む。演算コーダー１２００６は演算エンコーダ４０００４の
動作及び／又は方法と同一又は類似する動作及び／又は方法を行う。
【0170】
実施例によるメタデータ処理部１２００７は、ポイントクラウドデータに関するメタデ
ータ、例えば、設定値などを処理してジオメトリ符号化及び／又は特質符号化などの必要
な処理過程に提供する。また実施例によるメタデータ処理部１２００７は、ジオメトリ符
号化及び／又は特質符号化に関連するシグナル情報を生成及び／又は処理する。実施例に
よるシグナル情報はジオメトリ符号化及び／又は特質符号化とは別途に符号化処理される
。また実施例によるシグナル情報はインターリービングされることもある。
ータ、例えば、設定値などを処理してジオメトリ符号化及び／又は特質符号化などの必要
な処理過程に提供する。また実施例によるメタデータ処理部１２００７は、ジオメトリ符
号化及び／又は特質符号化に関連するシグナル情報を生成及び／又は処理する。実施例に
よるシグナル情報はジオメトリ符号化及び／又は特質符号化とは別途に符号化処理される
。また実施例によるシグナル情報はインターリービングされることもある。
【0171】
色変換処理部１２００８、特質変換処理部１２００９、予測／リフト／ＲＡＨＴ変換処
理部１２０１０及び演算コーダー１２０１１は特質符号化を行う。実施例による特質符号
化は、図１ないし図９で説明した特質符号化と同一又は類似するので具体的な説明は省略
する。
理部１２０１０及び演算コーダー１２０１１は特質符号化を行う。実施例による特質符号
化は、図１ないし図９で説明した特質符号化と同一又は類似するので具体的な説明は省略
する。
【0172】
実施例による色変換処理部１２００８は、特質に含まれた色値を変換する色変換コーデ
ィングを行う。色変換処理部１２００８は再構成されたジオメトリに基づいて色変換コー
ディングを行う。再構成されたジオメトリに関する説明は、図１ないし図９に説明した通
りである。また図４で説明した色変換部４０００６の動作及び／又は方法と同一又は類似
する動作及び／又は方法を行う。具体的な説明は省略する。
ィングを行う。色変換処理部１２００８は再構成されたジオメトリに基づいて色変換コー
ディングを行う。再構成されたジオメトリに関する説明は、図１ないし図９に説明した通
りである。また図４で説明した色変換部４０００６の動作及び／又は方法と同一又は類似
する動作及び／又は方法を行う。具体的な説明は省略する。
【0173】
実施例による特質変換処理部１２００９は、ジオメトリ符号化が行われていない位置及
び／又は再構成されたジオメトリに基づいて特質を変換する特質変換を行う。特質変換処
理部１２００９は図４に説明した特質変換部４０００７の動作及び／又は方法と同一又は
類似する動作及び／又は方法を行う。具体的な説明は省略する。実施例による予測／リフ
ト／ＲＡＨＴ変換処理部１２０１０は変換された特質をＲＡＨＴコーディング、予測変換
コーディング及びリフト変換コーディングのうちのいずれか一つ又は組み合わせてコーデ
ィングする。予測／リフト／ＲＡＨＴ変換処理部１２０１０は図４に説明したＲＡＨＴ変
換部４０００８、ＬＯＤ生成部４０００９及びリフト変換部４００１０の動作と同一又は
類似する動作のうちのいずれか１つ以上を行う。また、予測変換コーディング、リフト変
換コーディング及びＲＡＨＴ変換コーディングに関する説明は図１ないし図９に説明した
通りであるので、具体的な説明は省略する。
び／又は再構成されたジオメトリに基づいて特質を変換する特質変換を行う。特質変換処
理部１２００９は図４に説明した特質変換部４０００７の動作及び／又は方法と同一又は
類似する動作及び／又は方法を行う。具体的な説明は省略する。実施例による予測／リフ
ト／ＲＡＨＴ変換処理部１２０１０は変換された特質をＲＡＨＴコーディング、予測変換
コーディング及びリフト変換コーディングのうちのいずれか一つ又は組み合わせてコーデ
ィングする。予測／リフト／ＲＡＨＴ変換処理部１２０１０は図４に説明したＲＡＨＴ変
換部４０００８、ＬＯＤ生成部４０００９及びリフト変換部４００１０の動作と同一又は
類似する動作のうちのいずれか１つ以上を行う。また、予測変換コーディング、リフト変
換コーディング及びＲＡＨＴ変換コーディングに関する説明は図１ないし図９に説明した
通りであるので、具体的な説明は省略する。
【0174】
実施例による演算コーダー１２０１１は、コーディングされた特質を演算コーディング
に基づいて符号化する。演算コーダー１２０１１は演算エンコーダ４０００１２の動作及
び／又は方法と同一又は類似する動作及び／又は方法を行う。
に基づいて符号化する。演算コーダー１２０１１は演算エンコーダ４０００１２の動作及
び／又は方法と同一又は類似する動作及び／又は方法を行う。
【0175】
実施例による送信処理部１２０１２は、符号化されたジオメトリ及び／又は符号化され
た特質、メタデータ情報を含む各ビットストリームを送信するか、又は符号化されたジオ
メトリ及び／又は符号化された特質、メタデータ情報を一つのビットストリームで構成し
て送信する。実施例による符号化されたジオメトリ及び／又は符号化された特質、メタデ
ータ情報が一つのビットストリームで構成された場合、ビットストリームは一つ又はそれ
以上のサブビットストリームを含む。実施例によるビットストリームはシーケンスレベル
のシグナリングのためのＳＰＳ（Ｓｅｑｕｅｎｃｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）、ジオ
メトリ情報コーディングのシグナリングのためのＧＰＳ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ Ｐａｒａｍ
ｅｔｅｒ Ｓｅｔ）、特質情報コーディングのシグナリングのためのＡＰＳ（Ａｔｔｒｉ
ｂｕｔｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）、タイルレベルのシグナリングのためのＴＰＳ（
Ｔｉｌｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）を含むシグナル情報及びスライスデータを含む。
スライスデータは一つ又はそれ以上のスライスに関する情報を含む。実施例による一つの
スライスは一つのジオメトリビットストリーム（Ｇｅｏｍ０0）及び一つ又はそれ以上の
特質ビットストリーム（Ａｔｔｒ０0、Ａｔｔｒ１0）を含む。
た特質、メタデータ情報を含む各ビットストリームを送信するか、又は符号化されたジオ
メトリ及び／又は符号化された特質、メタデータ情報を一つのビットストリームで構成し
て送信する。実施例による符号化されたジオメトリ及び／又は符号化された特質、メタデ
ータ情報が一つのビットストリームで構成された場合、ビットストリームは一つ又はそれ
以上のサブビットストリームを含む。実施例によるビットストリームはシーケンスレベル
のシグナリングのためのＳＰＳ（Ｓｅｑｕｅｎｃｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）、ジオ
メトリ情報コーディングのシグナリングのためのＧＰＳ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ Ｐａｒａｍ
ｅｔｅｒ Ｓｅｔ）、特質情報コーディングのシグナリングのためのＡＰＳ（Ａｔｔｒｉ
ｂｕｔｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）、タイルレベルのシグナリングのためのＴＰＳ（
Ｔｉｌｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）を含むシグナル情報及びスライスデータを含む。
スライスデータは一つ又はそれ以上のスライスに関する情報を含む。実施例による一つの
スライスは一つのジオメトリビットストリーム（Ｇｅｏｍ０0）及び一つ又はそれ以上の
特質ビットストリーム（Ａｔｔｒ０0、Ａｔｔｒ１0）を含む。
【0176】
スライス(ｓｌｉｃｅ)とは、コーディングされたポイントクラウドフレームの全体又は
一部を示すシンタックスエレメントのシリーズをいう。
一部を示すシンタックスエレメントのシリーズをいう。
【0177】
実施例によるＴＰＳは一つ又はそれ以上のタイルに対してそれぞれのタイルに関する情
報（例えば、ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘの座標値情報及び高さ／サイズ情報など）を含む
。ジオメトリビットストリームはヘッダとペイロードを含む。実施例によるジオメトリビ
ットストリームのヘッダはＧＰＳに含まれたパラメータセットの識別情報（ｇｅｏｍ＿ｐ
ａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ）、タイル識別子（ｇｅｏｍ＿ｔｉｌｅ＿ｉｄ）、スラ
イス識別子（ｇｅｏｍ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄ）及びペイロードに含まれたデータに関する情
報などを含む。上述したように、実施例によるメタデータ処理部１２００７はシグナル情
報を生成及び／又は処理して送信処理部１２０１２に送信することができる。実施例にお
いて、ジオメトリ符号化を行うエレメント及び特質符号化を行うエレメントは、点線処理
したように、相互データ／情報を共有することができる。実施例による送信処理部１２０
１２は送信機１０００３の動作及び／又は送信方法と同一又は類似する動作及び／又は送
信方法を行う。具体的な説明は図１及び図２に説明した通りであるので、省略する。
報（例えば、ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘの座標値情報及び高さ／サイズ情報など）を含む
。ジオメトリビットストリームはヘッダとペイロードを含む。実施例によるジオメトリビ
ットストリームのヘッダはＧＰＳに含まれたパラメータセットの識別情報（ｇｅｏｍ＿ｐ
ａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ）、タイル識別子（ｇｅｏｍ＿ｔｉｌｅ＿ｉｄ）、スラ
イス識別子（ｇｅｏｍ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄ）及びペイロードに含まれたデータに関する情
報などを含む。上述したように、実施例によるメタデータ処理部１２００７はシグナル情
報を生成及び／又は処理して送信処理部１２０１２に送信することができる。実施例にお
いて、ジオメトリ符号化を行うエレメント及び特質符号化を行うエレメントは、点線処理
したように、相互データ／情報を共有することができる。実施例による送信処理部１２０
１２は送信機１０００３の動作及び／又は送信方法と同一又は類似する動作及び／又は送
信方法を行う。具体的な説明は図１及び図２に説明した通りであるので、省略する。
【0178】
図１３は実施例による受信装置の一例を示す。
【0179】
図１３に示した受信装置は、図１の受信装置１０００４（又は図１０及び図１１のポイ
ントクラウドデコーダ）の一例である。図１３に示した受信装置は、図１ないし図１１で
説明したポイントクラウドデコーダの動作及び復号方法と同一又は類似する動作及び方法
のうちのいずれかを行う。
ントクラウドデコーダ）の一例である。図１３に示した受信装置は、図１ないし図１１で
説明したポイントクラウドデコーダの動作及び復号方法と同一又は類似する動作及び方法
のうちのいずれかを行う。
【0180】
実施例による受信装置は、受信部１３０００、受信処理部１３００１、演算（ａｒｉｔ
ｈｍｅｔｉｃ）デコーダ１３００２、占有コード（Ｏｃｃｕｐａｎｃｙ ｃｏｄｅ）基盤
の八分木再構成処理部１３００３、表面モデル処理部（三角形再構成、アップサンプリン
グ、ボクセル化）１３００４、逆（ｉｎｖｅｒｓｅ）量子化処理部１３００５、メタデー
タ分析１３００６、演算（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ）デコーダ１３００７、逆量子化処理部
１３００８、予測／リフト／ＲＡＨＴ逆変換処理部１３００９、色逆変換処理部１３０１
０及び／又はレンダラー１３０１１を含む。実施例による復号の各構成要素は実施例によ
る符号化の構成要素の逆過程を行う。
ｈｍｅｔｉｃ）デコーダ１３００２、占有コード（Ｏｃｃｕｐａｎｃｙ ｃｏｄｅ）基盤
の八分木再構成処理部１３００３、表面モデル処理部（三角形再構成、アップサンプリン
グ、ボクセル化）１３００４、逆（ｉｎｖｅｒｓｅ）量子化処理部１３００５、メタデー
タ分析１３００６、演算（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ）デコーダ１３００７、逆量子化処理部
１３００８、予測／リフト／ＲＡＨＴ逆変換処理部１３００９、色逆変換処理部１３０１
０及び／又はレンダラー１３０１１を含む。実施例による復号の各構成要素は実施例によ
る符号化の構成要素の逆過程を行う。
【0181】
実施例による受信部１３０００は、ポイントクラウドデータを受信する。受信部１３０
００は図１の受信機１０００５の動作及び／又は受信方法と同一又は類似する動作及び／
又は受信方法を行う。具体的な説明は省略する。
００は図１の受信機１０００５の動作及び／又は受信方法と同一又は類似する動作及び／
又は受信方法を行う。具体的な説明は省略する。
【0182】
実施例による受信処理部１３００１は受信したデータからジオメトリビットストリーム
及び／又は特質ビットストリームを得る。受信処理部１３００１は受信部１３０００に含
まれる。
及び／又は特質ビットストリームを得る。受信処理部１３００１は受信部１３０００に含
まれる。
【0183】
演算デコーダ１３００２、占有コード基盤の八分木再構成処理部１３００３、表面モデ
ル処理部１３００４及び逆量子化処理部１３００５はジオメトリ復号を行う。実施例によ
るジオメトリ復号は図１ないし図１０で説明したジオメトリ復号と同一又は類似するので
、具体的な説明は省略する。
ル処理部１３００４及び逆量子化処理部１３００５はジオメトリ復号を行う。実施例によ
るジオメトリ復号は図１ないし図１０で説明したジオメトリ復号と同一又は類似するので
、具体的な説明は省略する。
【0184】
実施例による演算デコーダ１３００２はジオメトリビットストリームを演算コーディン
グに基づいて復号する。演算デコーダ１３００２は演算デコーダ１１０００の動作及び／
又はコーディングと同一又は類似する動作及び／又はコーディングを行う。
グに基づいて復号する。演算デコーダ１３００２は演算デコーダ１１０００の動作及び／
又はコーディングと同一又は類似する動作及び／又はコーディングを行う。
【0185】
実施例による占有コード基盤の八分木再構成処理部１３００３は、復号されたジオメト
リビットストリームから（又は復号結果、確保されたジオメトリに関する情報）から占有
コードを取得して八分木を再構成する。占有コード基盤の八分木再構成処理部１３００３
は、八分木合成部１１００１の動作及び／又は八分木生成方法と同一又は類似する動作及
び／又は方法を行う。実施例による表面モデル処理部１３００４はｔｒｉｓｏｕｐジオメ
トリ符号化が適用された場合、表面モデル方式に基づいてｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ復号
及びそれに関連するジオメトリ再構成（例えば、三角形再構成、アップサンプリング、ボ
クセル化）を行う。表面モデル処理部１３００４は表面近似合成部１１００２及び／又は
ジオメトリ再構成部１１００３の動作と同一又は類似する動作を行う。
リビットストリームから（又は復号結果、確保されたジオメトリに関する情報）から占有
コードを取得して八分木を再構成する。占有コード基盤の八分木再構成処理部１３００３
は、八分木合成部１１００１の動作及び／又は八分木生成方法と同一又は類似する動作及
び／又は方法を行う。実施例による表面モデル処理部１３００４はｔｒｉｓｏｕｐジオメ
トリ符号化が適用された場合、表面モデル方式に基づいてｔｒｉｓｏｕｐジオメトリ復号
及びそれに関連するジオメトリ再構成（例えば、三角形再構成、アップサンプリング、ボ
クセル化）を行う。表面モデル処理部１３００４は表面近似合成部１１００２及び／又は
ジオメトリ再構成部１１００３の動作と同一又は類似する動作を行う。
【0186】
実施例による逆量子化処理部１３００５は復号されたジオメトリを逆量子化する。
【0187】
実施例によるメタデータ分析１３００６は受信したポイントクラウドデータに含まれた
メタデータ、例えば、設定値などを分析する。メタデータ分析１３００６はメタデータを
ジオメトリ復号及び／又は特質復号に伝達する。メタデータに関する具体的な説明は図１
２で説明した通りであるので省略する。
メタデータ、例えば、設定値などを分析する。メタデータ分析１３００６はメタデータを
ジオメトリ復号及び／又は特質復号に伝達する。メタデータに関する具体的な説明は図１
２で説明した通りであるので省略する。
【0188】
演算デコーダ１３００７、逆量子化処理部１３００８、予測／リフト／ＲＡＨＴ逆変換
処理部１３００９及び色相逆変換処理部１３０１０は特質復号を行う。特質復号は図１な
しい図１０で説明した特質復号と同一又は類似するので、具体的な説明は省略する。
処理部１３００９及び色相逆変換処理部１３０１０は特質復号を行う。特質復号は図１な
しい図１０で説明した特質復号と同一又は類似するので、具体的な説明は省略する。
【0189】
実施例による演算デコーダ１３００７は、特質ビットストリームを演算コーディングに
復号する。演算デコーダ１３００７は再構成されたジオメトリに基づいて特質ビットスト
リームの復号を行う。演算デコーダ１３００７は演算デコーダ１１００５の動作及び／又
はコーディングと同一又は類似する動作及び／又はコーディングを行う。
復号する。演算デコーダ１３００７は再構成されたジオメトリに基づいて特質ビットスト
リームの復号を行う。演算デコーダ１３００７は演算デコーダ１１００５の動作及び／又
はコーディングと同一又は類似する動作及び／又はコーディングを行う。
【0190】
実施例による逆量子化処理部１３００８は、復号された特質ビットストリームを逆量子
化する。逆量子化処理部１３００８は逆量子化部１１００６の動作及び／又は逆量子化方
法と同一又は類似する動作及び／又は方法を行う。
化する。逆量子化処理部１３００８は逆量子化部１１００６の動作及び／又は逆量子化方
法と同一又は類似する動作及び／又は方法を行う。
【0191】
実施例による予測／リフト／ＲＡＨＴ逆変換処理部１３００９は、再構成されたジオメ
トリ及び逆量子化された特質を処理する。予測／リフト／ＲＡＨＴ逆変換処理部１３００
９は、ＲＡＨＴ変換部１１００７、ＬＯＤ生成部１１００８及び／又は逆リフト部１１０
０９の動作及び／又は復号と同一又は類似する動作及び／又は復号のうちのいずれか１つ
以上を行う。実施例による色逆変換処理部１３０１０は、復号された特質に含まれた色値
（又はテクスチャ）を逆変換するための逆変換コーディングを行う。色逆変換処理部１３
０１０は色逆変換部１１０１０の動作及び／又は逆変換コーディングと同一又は類似する
動作及び／又は逆変換コーディングを行う。実施例によるレンダラー１３０１１はポイン
トクラウドデータをレンダリングする。
トリ及び逆量子化された特質を処理する。予測／リフト／ＲＡＨＴ逆変換処理部１３００
９は、ＲＡＨＴ変換部１１００７、ＬＯＤ生成部１１００８及び／又は逆リフト部１１０
０９の動作及び／又は復号と同一又は類似する動作及び／又は復号のうちのいずれか１つ
以上を行う。実施例による色逆変換処理部１３０１０は、復号された特質に含まれた色値
（又はテクスチャ）を逆変換するための逆変換コーディングを行う。色逆変換処理部１３
０１０は色逆変換部１１０１０の動作及び／又は逆変換コーディングと同一又は類似する
動作及び／又は逆変換コーディングを行う。実施例によるレンダラー１３０１１はポイン
トクラウドデータをレンダリングする。
【0192】
図１４は実施例によるポイントクラウドデータの送受信方法／装置に連動可能な構造の
一例を示す図である。
一例を示す図である。
【0193】
図１４の構造はサーバー１４６０、ロボット１４１０、自律走行車両１４２０、ＸＲ装
置１４３０、スマートフォン１４４０、家電１４５０及び／又はＨＭＤ１４７０のうちの
いずれかがクラウドネットワーク１４１０に連結された構成を示している。ロボット１４
１０、自律走行車両１４２０、ＸＲ装置１４３０、スマートフォン１４４０又は家電１４
５０などは装置とも呼ばれる。またＸＲ装置１４３０は実施例によるポイントクラウドデ
ータ（ＰＣＣ）装置に対応するか又はＰＣＣ装置に連動する。
置１４３０、スマートフォン１４４０、家電１４５０及び／又はＨＭＤ１４７０のうちの
いずれかがクラウドネットワーク１４１０に連結された構成を示している。ロボット１４
１０、自律走行車両１４２０、ＸＲ装置１４３０、スマートフォン１４４０又は家電１４
５０などは装置とも呼ばれる。またＸＲ装置１４３０は実施例によるポイントクラウドデ
ータ（ＰＣＣ）装置に対応するか又はＰＣＣ装置に連動する。
【0194】
クラウドネットワーク１４００はクラウドコンピューティングインフラの一部を構成す
るか、又はクラウドコンピューティングインフラ内に存在するネットワークを意味する。
ここで、クラウドネットワーク１４００は３Ｇネットワーク、４Ｇ又はＬＴＥネットワー
ク又は５Ｇネットワークなどを用いて構成される。
るか、又はクラウドコンピューティングインフラ内に存在するネットワークを意味する。
ここで、クラウドネットワーク１４００は３Ｇネットワーク、４Ｇ又はＬＴＥネットワー
ク又は５Ｇネットワークなどを用いて構成される。
【0195】
サーバー１４６０はロボット１４１０、自律走行車両１４２０、ＸＲ装置１４３０、ス
マートフォン１４４０、家電１４５０及び／又はＨＭＤ１４７０のいずれかにクラウドネ
ットワーク１４００により連結され、連結された装置１４１０～１４７０のプロセシング
の少なくとも一部を助けることができる。
マートフォン１４４０、家電１４５０及び／又はＨＭＤ１４７０のいずれかにクラウドネ
ットワーク１４００により連結され、連結された装置１４１０～１４７０のプロセシング
の少なくとも一部を助けることができる。
【0196】
ＨＭＤ（Ｈｅａｄ－Ｍｏｕｎｔ Ｄｉｓｐｌａｙ）１４７０は実施例によるＸＲデバイ
ス及び／又はＰＣＣデバイスが具現されるタイプのうちのいずれかを示す。実施例による
ＨＭＤタイプのデバイスは、コミュニケーションズユニット、コントロールユニット、メ
モリユニット、Ｉ／Ｏユニット、センサユニット及びパーワ供給ユニットなどを含む。
ス及び／又はＰＣＣデバイスが具現されるタイプのうちのいずれかを示す。実施例による
ＨＭＤタイプのデバイスは、コミュニケーションズユニット、コントロールユニット、メ
モリユニット、Ｉ／Ｏユニット、センサユニット及びパーワ供給ユニットなどを含む。
【0197】
以下、上記技術が適用される装置１４１０～１４５０の様々な実施例について説明する
。ここで、図１４に示した装置１４１０～１４５０は上述した実施例によるポイントクラ
ウドデータ送受信装置に連動／結合することができる。
。ここで、図１４に示した装置１４１０～１４５０は上述した実施例によるポイントクラ
ウドデータ送受信装置に連動／結合することができる。
【0198】
＜ＰＣＣ＋ＸＲ＞
【0199】
ＸＲ／ＰＣＣ装置１４３０はＰＣＣ及び／又はＸＲ（ＡＲ＋ＶＲ）技術が適用されて、
ＨＭＤ（Ｈｅａｄ－Ｍｏｕｎｔ Ｄｉｓｐｌａｙ）、車両に備えられたＨＵＤ（Ｈｅａｄ
－Ｕｐ Ｄｉｓｐｌａｙ）、ＴＶ、携帯電話、スマートフォン、コンピューター、ウェア
ラブルデバイス、家電機器、デジタル看板、車両、固定型ロボットや移動型ロボットなど
で具現されることもできる。
ＨＭＤ（Ｈｅａｄ－Ｍｏｕｎｔ Ｄｉｓｐｌａｙ）、車両に備えられたＨＵＤ（Ｈｅａｄ
－Ｕｐ Ｄｉｓｐｌａｙ）、ＴＶ、携帯電話、スマートフォン、コンピューター、ウェア
ラブルデバイス、家電機器、デジタル看板、車両、固定型ロボットや移動型ロボットなど
で具現されることもできる。
【0200】
ＸＲ／ＰＣＣ装置１４３０は、様々なセンサにより又は外部装置から取得した３次元ポ
イントクラウドデータ又はイメージデータを分析して３次元ポイントに対する位置データ
及び特質データを生成することにより周辺空間又は現実客体に関する情報を得て、出力す
るＸＲ客体をレンダリングして出力することができる。例えば、ＸＲ／ＰＣＣ装置１４３
０は認識された物体に関する追加情報を含むＸＲ客体を該当認識された物体に対応して出
力することができる。
イントクラウドデータ又はイメージデータを分析して３次元ポイントに対する位置データ
及び特質データを生成することにより周辺空間又は現実客体に関する情報を得て、出力す
るＸＲ客体をレンダリングして出力することができる。例えば、ＸＲ／ＰＣＣ装置１４３
０は認識された物体に関する追加情報を含むＸＲ客体を該当認識された物体に対応して出
力することができる。
【0201】
＜ＰＣＣ＋ＸＲ＋モバイルフォン＞
【0202】
ＸＲ／ＰＣＣ装置１４３０は、ＰＣＣ技術が適用されて、モバイルフォン１４４０など
で具現される。
で具現される。
【0203】
モバイルフォン１４４０は、ＰＣＣ技術に基づいてポイントクラウドコンテンツを復号
し、ディスプレイすることができる。
し、ディスプレイすることができる。
【0204】
＜ＰＣＣ＋自立走行＋ＸＲ＞
【0205】
自律走行車両１４２０はＰＣＣ技術及びＸＲ技術が適用されて、移動型ロボット、車両
、無人飛行体などで具現される。
、無人飛行体などで具現される。
【0206】
ＸＲ／ＰＣＣ技術が適用された自律走行車両１４２０は、ＸＲ映像を提供する手段を備
えた自律走行車両やＸＲ映像内での制御／相互作用の対象となる自律走行車両などを意味
する。特に、ＸＲ映像内での制御／相互作用の対象となる自律走行車両１４２０はＸＲ装
置１４３０とは区分されて互いに連動されることができる。
えた自律走行車両やＸＲ映像内での制御／相互作用の対象となる自律走行車両などを意味
する。特に、ＸＲ映像内での制御／相互作用の対象となる自律走行車両１４２０はＸＲ装
置１４３０とは区分されて互いに連動されることができる。
【0207】
ＸＲ／ＰＣＣ映像を提供する手段を備えた自律走行車両１４２０は、カメラを含むセン
サからセンサ情報を得、得たセンサ情報に基づいて生成されたＸＲ／ＰＣＣ映像を出力す
る。例えば、自律走行車両１４２０はＨＵＤを備えてＸＲ／ＰＣＣ映像を出力することに
より、搭乗者に現実客体又は画面内の客体に対応するＸＲ／ＰＣＣ客体を提供することが
できる。
サからセンサ情報を得、得たセンサ情報に基づいて生成されたＸＲ／ＰＣＣ映像を出力す
る。例えば、自律走行車両１４２０はＨＵＤを備えてＸＲ／ＰＣＣ映像を出力することに
より、搭乗者に現実客体又は画面内の客体に対応するＸＲ／ＰＣＣ客体を提供することが
できる。
【0208】
このとき、ＸＲ／ＰＣＣ客体がＨＵＤに出力される場合には、ＸＲ／ＰＣＣ客体の少な
くとも一部が搭乗者の視線が向く実際の客体にオーバーラップされるように出力される。
反面、ＸＲ／ＰＣＣ客体が自律走行車両内に備えられるディスプレイに出力される場合に
は、ＸＲ／ＰＣＣ客体の少なくとも一部が画面内の客体にオーバーラップされるように出
力される。例えば、自律走行車両１２２０は車路、他の車両、信号灯、交通表示板、二輪
車、歩行者、建物などのような客体に対応するＸＲ／ＰＣＣ客体を出力することができる
。
くとも一部が搭乗者の視線が向く実際の客体にオーバーラップされるように出力される。
反面、ＸＲ／ＰＣＣ客体が自律走行車両内に備えられるディスプレイに出力される場合に
は、ＸＲ／ＰＣＣ客体の少なくとも一部が画面内の客体にオーバーラップされるように出
力される。例えば、自律走行車両１２２０は車路、他の車両、信号灯、交通表示板、二輪
車、歩行者、建物などのような客体に対応するＸＲ／ＰＣＣ客体を出力することができる
。
【0209】
実施例によるＶＲ（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｒｅａｌｉｔｙ）技術、ＡＲ（Ａｕｇｍｅｎｔｅ
ｄ Ｒｅａｌｉｔｙ）技術、ＭＲ（Ｍｉｘｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ）技術及び／又はＰＣＣ（
Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ）技術は、様々なデバイスに適用可能で
ある。
ｄ Ｒｅａｌｉｔｙ）技術、ＭＲ（Ｍｉｘｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ）技術及び／又はＰＣＣ（
Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ）技術は、様々なデバイスに適用可能で
ある。
【0210】
即ち、ＶＲ技術は現実の客体や背景などをＣＧ映像のみで提供するディスプレイ技術で
ある。反面、ＡＲ技術は実際物事の映像上に仮想のＣＧ映像を共に見せる技術である。ま
た、ＭＲ技術は現実世界に仮想客体を混ぜて見せるという点では上記ＡＲ技術と類似する
。しかし、ＡＲ技術では現実の客体とＣＧ映像からなる仮想の客体の区別が明らかであり
、現実客体を補完する形態で仮想の客体を使用する反面、ＭＲ技術では仮想の客体と現実
の客体が同様の性格と見なされるという点でＡＲ技術とは区別される。より具体的には、
例えば、上記ＭＲ技術が適用されたものがホログラムサービスである。
ある。反面、ＡＲ技術は実際物事の映像上に仮想のＣＧ映像を共に見せる技術である。ま
た、ＭＲ技術は現実世界に仮想客体を混ぜて見せるという点では上記ＡＲ技術と類似する
。しかし、ＡＲ技術では現実の客体とＣＧ映像からなる仮想の客体の区別が明らかであり
、現実客体を補完する形態で仮想の客体を使用する反面、ＭＲ技術では仮想の客体と現実
の客体が同様の性格と見なされるという点でＡＲ技術とは区別される。より具体的には、
例えば、上記ＭＲ技術が適用されたものがホログラムサービスである。
【0211】
但し、最近にはＶＲ、ＡＲ、ＭＲ技術を明確に区別するよりは、ＸＲ（ｅｘｔｅｎｄｅ
ｄ Ｒｅａｌｉｔｙ）技術とも呼ぶ。よって、本発明の実施例はＶＲ、ＡＲ、ＭＲ、ＸＲ
技術のいずれにも適用可能である。かかる技術はＰＣＣ、Ｖ－ＰＣＣ、Ｇ－ＰＣＣ技術基
盤の符号化／復号が適用される。
ｄ Ｒｅａｌｉｔｙ）技術とも呼ぶ。よって、本発明の実施例はＶＲ、ＡＲ、ＭＲ、ＸＲ
技術のいずれにも適用可能である。かかる技術はＰＣＣ、Ｖ－ＰＣＣ、Ｇ－ＰＣＣ技術基
盤の符号化／復号が適用される。
【0212】
実施例によるＰＣＣ方法／装置は自律走行サービスを提供する車両に適用できる。
【0213】
自律走行サービスを提供する車両はＰＣＣデバイスと有無線通信可能に連結される。
【0214】
実施例によるポイントクラウドデータ（ＰＣＣ）送受信装置は、車両と有無線通信可能
に連結された場合、自律走行サービスと共に提供できるＡＲ／ＶＲ／ＰＣＣサービス関連
コンテンツデータを受信／処理して車両に送信することができる。またポイントクラウド
データ送受信装置車両に搭載された場合は、ポイントクラウド送受信装置はユーザインタ
ーフェース装置で入力されたユーザ入力信号によってＡＲ／ＶＲ／ＰＣＣサービス関連コ
ンテンツデータを受信／処理してユーザに提供することができる。実施例による車両又は
ユーザインターフェース装置はユーザ入力信号を受信する。実施例によるユーザ入力信号
は自律走行サービスを指示する信号を含む。
に連結された場合、自律走行サービスと共に提供できるＡＲ／ＶＲ／ＰＣＣサービス関連
コンテンツデータを受信／処理して車両に送信することができる。またポイントクラウド
データ送受信装置車両に搭載された場合は、ポイントクラウド送受信装置はユーザインタ
ーフェース装置で入力されたユーザ入力信号によってＡＲ／ＶＲ／ＰＣＣサービス関連コ
ンテンツデータを受信／処理してユーザに提供することができる。実施例による車両又は
ユーザインターフェース装置はユーザ入力信号を受信する。実施例によるユーザ入力信号
は自律走行サービスを指示する信号を含む。
【0215】
図１５は実施例によるポイントクラウドエンコーダを示す。
【0216】
実施例によるポイントクラウドエンコーダ１５０００は、ポイントクラウドデータ（Ｐ
ＣＣデータ）１５０００ａを受信し、これらを符号化する。実施例によるポイントクラウ
ドエンコーダは幾何情報ビットストリーム１５０００ｂ及び属性情報ビットストリーム１
５０００ｃを出力する。実施例によるポイントクラウドエンコーダ１５０００は空間分割
部１５００１、幾何情報符号化部１５００２及び／又は属性情報符号化部１５００３を含
む。
ＣＣデータ）１５０００ａを受信し、これらを符号化する。実施例によるポイントクラウ
ドエンコーダは幾何情報ビットストリーム１５０００ｂ及び属性情報ビットストリーム１
５０００ｃを出力する。実施例によるポイントクラウドエンコーダ１５０００は空間分割
部１５００１、幾何情報符号化部１５００２及び／又は属性情報符号化部１５００３を含
む。
【0217】
図１５のポイントクラウドエンコーダは、図１の送信装置１０００、ポイントクラウド
ビデオエンコーダ１０００２、図２の符号化部１８００１、図４のエンコーダ、図１２の
送信装置、及び図１４のＸＲデバイス１４３０などに対応又は結合する。
ビデオエンコーダ１０００２、図２の符号化部１８００１、図４のエンコーダ、図１２の
送信装置、及び図１４のＸＲデバイス１４３０などに対応又は結合する。
【0218】
空間分割部１５００１は、ポイントクラウドエンコーダがポイントクラウドデータ（Ｐ
ＣＣデータ）１５０００ａを受信し、ポイントクラウドデータを一つ又はそれ以上の３次
元空間に分割する。空間分割部１５００１はポイントクラウドデータを受信し、ポイント
クラウドデータを３次元ブロックに空間分割する。ポイントクラウドデータはポイント（
又は複数のポイント）の幾何情報及び／又は属性情報を含む。空間分割部１５００１は境
界ボックス（ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ）及び／又は副境界ボックスなどに基づいてポイ
ントクラウドデータ（ＰＣＣデータ）を空間分割する。実施例による方法／装置は分割さ
れた単位（ボックス）に基づいて符号化／復号を行う。
ＣＣデータ）１５０００ａを受信し、ポイントクラウドデータを一つ又はそれ以上の３次
元空間に分割する。空間分割部１５００１はポイントクラウドデータを受信し、ポイント
クラウドデータを３次元ブロックに空間分割する。ポイントクラウドデータはポイント（
又は複数のポイント）の幾何情報及び／又は属性情報を含む。空間分割部１５００１は境
界ボックス（ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ）及び／又は副境界ボックスなどに基づいてポイ
ントクラウドデータ（ＰＣＣデータ）を空間分割する。実施例による方法／装置は分割さ
れた単位（ボックス）に基づいて符号化／復号を行う。
【0219】
実施例による送信装置（例えば、空間分割部）は、３次元空間上のポイントクラウドデ
ータを圧縮するために、並列処理が可能な単位に分割する。実施例による空間分割部１５
００１は、受信装置がユーザに拡張性（Ｓｃａｌａｂｉｌｉｔｙ）、及び／又は関心領域
（ＲＯＩ）の機能を支援するために、ポイントクラウドデータをスライス単位に分割する
。
ータを圧縮するために、並列処理が可能な単位に分割する。実施例による空間分割部１５
００１は、受信装置がユーザに拡張性（Ｓｃａｌａｂｉｌｉｔｙ）、及び／又は関心領域
（ＲＯＩ）の機能を支援するために、ポイントクラウドデータをスライス単位に分割する
。
【0220】
実施例による送信装置は、低遅延、低複雑度、時間的拡張性、空間的拡張性、関心領域
基盤の空間的拡張性、品質拡張性、並列的符号化、及び受信装置の並列的復号化を達成す
るために、実施例によるポイントクラウドデータをスライス（ブリックとも呼ばれる）、
タイル単位に分割する。よって、実施例による送信装置は、スライス単位で拡張性の調節
、量子値の調節などを支援する動作を行う必要がある。従って、実施例によるポイントク
ラウドデータ送信装置は、スライス間の重畳領域が含まれるように重畳スライスを構成す
る。実施例によるポイントクラウドデータ送信装置がポイントクラウドデータを一つ又は
それ以上のスライス（又は重畳スライス）に分割する方法については、以下に詳しく説明
する。
基盤の空間的拡張性、品質拡張性、並列的符号化、及び受信装置の並列的復号化を達成す
るために、実施例によるポイントクラウドデータをスライス（ブリックとも呼ばれる）、
タイル単位に分割する。よって、実施例による送信装置は、スライス単位で拡張性の調節
、量子値の調節などを支援する動作を行う必要がある。従って、実施例によるポイントク
ラウドデータ送信装置は、スライス間の重畳領域が含まれるように重畳スライスを構成す
る。実施例によるポイントクラウドデータ送信装置がポイントクラウドデータを一つ又は
それ以上のスライス（又は重畳スライス）に分割する方法については、以下に詳しく説明
する。
【0221】
スライスとは、実施例によるポイントクラウドデータ送信装置がポイントクラウドデー
タを符号化及び／又は復号するための単位（又は最小単位）を意味し、ポイントクラウド
データ送信装置及び／又は受信装置は、スライス単位でポイントクラウドデータを独立し
て（ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｌｙ）符号化及び／又は復号化することができる。実施例に
よるスライスは、他にはブリック、ブロック、マクロブロックとも呼ばれる。
タを符号化及び／又は復号するための単位（又は最小単位）を意味し、ポイントクラウド
データ送信装置及び／又は受信装置は、スライス単位でポイントクラウドデータを独立し
て（ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｌｙ）符号化及び／又は復号化することができる。実施例に
よるスライスは、他にはブリック、ブロック、マクロブロックとも呼ばれる。
【0222】
空間分割部１５００１は、図１のクラウド取得（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ａｃｑｕｉｓ
ｉｔｉｏｎ）１０００１、図２の取得２００００の動作、図３ないし図５による動作、図
１２のデータ入力部１２０００の動作の一部／全部を行う。
ｉｔｉｏｎ）１０００１、図２の取得２００００の動作、図３ないし図５による動作、図
１２のデータ入力部１２０００の動作の一部／全部を行う。
【0223】
幾何情報符号化部１５００２は、実施例によるポイントクラウドデータ（ＰＣＣデータ
）のジオメトリ情報を受信してそれを符号化する。ジオメトリ情報はポイントクラウドデ
ータに含まれたポイントの位置情報を意味する。幾何情報符号化部１５００２はジオメト
リ情報を符号化して幾何情報ビットストリームを出力する。幾何情報符号化部１５００２
はポイントの位置情報を再構成して復元された幾何情報１５００２ａを出力する。幾何情
報符号化部１５００２は復元された幾何情報を属性情報符号化部１５００２に伝達する。
）のジオメトリ情報を受信してそれを符号化する。ジオメトリ情報はポイントクラウドデ
ータに含まれたポイントの位置情報を意味する。幾何情報符号化部１５００２はジオメト
リ情報を符号化して幾何情報ビットストリームを出力する。幾何情報符号化部１５００２
はポイントの位置情報を再構成して復元された幾何情報１５００２ａを出力する。幾何情
報符号化部１５００２は復元された幾何情報を属性情報符号化部１５００２に伝達する。
【0224】
幾何情報符号化部１５００２は、図１のポイントクラウドビデオエンコーダ（Ｐｏｉｎ
ｔ Ｃｌｏｕｄ Ｖｉｄｅｏ Ｅｎｃｏｄｅｒ）１０００２、図２の符号化部２０００１、
図４の座標系変換部４００００、量子化４０００１、八分木分析部４０００２、表面近似
分析部４０００３、演算エンコーダ４０００４、ジオメトリ再構成部４０００５、図１２
の量子化処理部１２００１、ボクセル化処理部１２００２、八分木占有コード生成部１２
００３、表面モデル処理部１２００４、イントラ／インターコーディング処理部１２００
５及び／又は演算コーダー１２００６の動作の一部／全部を行う。
ｔ Ｃｌｏｕｄ Ｖｉｄｅｏ Ｅｎｃｏｄｅｒ）１０００２、図２の符号化部２０００１、
図４の座標系変換部４００００、量子化４０００１、八分木分析部４０００２、表面近似
分析部４０００３、演算エンコーダ４０００４、ジオメトリ再構成部４０００５、図１２
の量子化処理部１２００１、ボクセル化処理部１２００２、八分木占有コード生成部１２
００３、表面モデル処理部１２００４、イントラ／インターコーディング処理部１２００
５及び／又は演算コーダー１２００６の動作の一部／全部を行う。
【0225】
属性情報符号化部１５００３は実施例によるポイントクラウドデータの属性情報を受信
し、幾何情報符号化部１５００３から受信した復元された幾何情報を用いて属性情報を符
号化する。属性情報符号化部１５００３は属性情報を符号化して属性情報ビットストリー
ム１５０００ｃを出力する。属性情報符号化部１５００３は例えば、実施例による予測変
換（ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）、リフト変換（ｌｉｆｔｉｎｇ ｔｒａ
ｎｓｆｏｒｍ）及び／又はＲＡＨＴ（Ｒｅｇｉｏｎ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｈｉｅｒａｒｃｈ
ｉｃａｌ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）変換を行う。属性情報符号化部１５００３は、例えば、
予測リフト（ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｌｉｆｔｉｎｇ）変換を行う。予測リフト変換は実
施例による予測変換及び／又はリフト変換の各々の詳しい動作の一部又は全部を組み合わ
せたことを意味する。
し、幾何情報符号化部１５００３から受信した復元された幾何情報を用いて属性情報を符
号化する。属性情報符号化部１５００３は属性情報を符号化して属性情報ビットストリー
ム１５０００ｃを出力する。属性情報符号化部１５００３は例えば、実施例による予測変
換（ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）、リフト変換（ｌｉｆｔｉｎｇ ｔｒａ
ｎｓｆｏｒｍ）及び／又はＲＡＨＴ（Ｒｅｇｉｏｎ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｈｉｅｒａｒｃｈ
ｉｃａｌ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）変換を行う。属性情報符号化部１５００３は、例えば、
予測リフト（ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｌｉｆｔｉｎｇ）変換を行う。予測リフト変換は実
施例による予測変換及び／又はリフト変換の各々の詳しい動作の一部又は全部を組み合わ
せたことを意味する。
【0226】
実施例によるポイントクラウドエンコーダは、実施例による予測変換（ｐｒｅｄｉｃｔ
ｉｏｎ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）、リフト変換（ｌｉｆｔｉｎｇ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）及び
／又はＲＡＨＴ（Ｒｅｇｉｏｎ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ Ｔｒａｎ
ｓｆｏｒｍ）変換の一部、全部及び／又はそれぞれの組み合わせにより符号化を行う。
ｉｏｎ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）、リフト変換（ｌｉｆｔｉｎｇ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）及び
／又はＲＡＨＴ（Ｒｅｇｉｏｎ Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ Ｔｒａｎ
ｓｆｏｒｍ）変換の一部、全部及び／又はそれぞれの組み合わせにより符号化を行う。
【0227】
属性情報符号化部１５００３は、図１のポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２
、図２の符号化部２０００１、図４の色変換部４０００６、属性変換部４０００７、ＲＡ
ＴＨ変換部４０００８、ＬＯＤ生成部４０００９、リフト変換部４００１０、係数量子化
部４００１１及び／又は演算符号化部４００１２の動作、図１２の色変換処理部１２００
８、属性変換処理部１２００９、予測／リフト／ＲＡＨＴ変換処理部１２０１０、演算コ
ーダー１２０１１の動作の全部／一部を行う。
、図２の符号化部２０００１、図４の色変換部４０００６、属性変換部４０００７、ＲＡ
ＴＨ変換部４０００８、ＬＯＤ生成部４０００９、リフト変換部４００１０、係数量子化
部４００１１及び／又は演算符号化部４００１２の動作、図１２の色変換処理部１２００
８、属性変換処理部１２００９、予測／リフト／ＲＡＨＴ変換処理部１２０１０、演算コ
ーダー１２０１１の動作の全部／一部を行う。
【0228】
ここで、復元された幾何情報１５００２ｃは、図４で説明したジオメトリ再構成部（Ｒ
ｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔ Ｇｅｏｍｅｔｒｙ）４０００５により再構成された八分木及び／
又は近似化された八分木を意味する。復元された幾何情報は図６で説明した占有コードを
意味するか又は八分木構造を意味する。復元された幾何情報は図１２で説明した八分木占
有コード生成部１２００３により生成された八分木占有コードを意味することもできる。
ｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔ Ｇｅｏｍｅｔｒｙ）４０００５により再構成された八分木及び／
又は近似化された八分木を意味する。復元された幾何情報は図６で説明した占有コードを
意味するか又は八分木構造を意味する。復元された幾何情報は図１２で説明した八分木占
有コード生成部１２００３により生成された八分木占有コードを意味することもできる。
【0229】
属性情報符号化部１５００３は、実施例によるポイントクラウドデータの属性情報を符
号化する。ここで、実施例による符号化部１５００３は実施例による復元された幾何情報
（又は復元されたジオメトリ情報）を用いて属性情報を符号化する。属性情報符号化部１
５００３は受信されたデータを符号化して特質情報（又は属性情報）を含むビットストリ
ームを生成することができる。
号化する。ここで、実施例による符号化部１５００３は実施例による復元された幾何情報
（又は復元されたジオメトリ情報）を用いて属性情報を符号化する。属性情報符号化部１
５００３は受信されたデータを符号化して特質情報（又は属性情報）を含むビットストリ
ームを生成することができる。
【0230】
実施例による属性情報符号化部１５００３は、図４の色変換部４０００６、属性送信部
４０００７、ＲＡＨＴ変換部４０００８、ＬＯＤ生成部４０００９、リフト部４００１０
、量子化部４００１１及び／又は演算符号化部４００１２を含む。
４０００７、ＲＡＨＴ変換部４０００８、ＬＯＤ生成部４０００９、リフト部４００１０
、量子化部４００１１及び／又は演算符号化部４００１２を含む。
【0231】
実施例によるポイントクラウドデータは、データの特性によってカテゴリー１とカテゴ
リー３とに分類される。カテゴリー１のデータは静的データであって、１枚のフレーム（
ｆｒａｍｅ）で構成されるデータである。カテゴリー３のデータは動的データであって、
Ｎ枚のフレームで構成されるデータである。ポイントクラウドデータのファイルフォーマ
ットであるｐｌｙファイルは、データの取得方法によって複数のポイントで構成される。
リー３とに分類される。カテゴリー１のデータは静的データであって、１枚のフレーム（
ｆｒａｍｅ）で構成されるデータである。カテゴリー３のデータは動的データであって、
Ｎ枚のフレームで構成されるデータである。ポイントクラウドデータのファイルフォーマ
ットであるｐｌｙファイルは、データの取得方法によって複数のポイントで構成される。
【0232】
実施例によるポイントは、該当ポイントの位置情報（ジオメトリ情報）及び色情報、反
射率情報、時間情報、法線ベクトル（Ｎｏｒｍａｌ ｖｅｃｔｏｒ）情報などを含む属性
情報（特質情報）を含む。実施例によるポイントは表現しようとする条件に応じて様々な
情報を含む。ポイントからなるカテゴリー１とカテゴリー３のデータは大容量のポイント
を含むフレームを含む。しかし、実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、この
ポイントを含むフレームを受信して符号化する場合、遅延時間と不要なリソースが多く使
われるという問題がある。
射率情報、時間情報、法線ベクトル（Ｎｏｒｍａｌ ｖｅｃｔｏｒ）情報などを含む属性
情報（特質情報）を含む。実施例によるポイントは表現しようとする条件に応じて様々な
情報を含む。ポイントからなるカテゴリー１とカテゴリー３のデータは大容量のポイント
を含むフレームを含む。しかし、実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、この
ポイントを含むフレームを受信して符号化する場合、遅延時間と不要なリソースが多く使
われるという問題がある。
【0233】
従って、実施例によるポイントクラウドデータ送信装置では、ポイントクラウドデータ
の送信動作、符号化動作、受信装置の復号化動作、及び受信装置のレンダリング処理動作
がリアルタイムで行われると共に、低遅延で処理するために、ポイントクラウドデータを
複数の領域に分割する。実施例によるポイントクラウドデータ送信装置では、ポイントク
ラウドデータのフレームをタイル、スライス及び／又はブリックの単位に分割する。
の送信動作、符号化動作、受信装置の復号化動作、及び受信装置のレンダリング処理動作
がリアルタイムで行われると共に、低遅延で処理するために、ポイントクラウドデータを
複数の領域に分割する。実施例によるポイントクラウドデータ送信装置では、ポイントク
ラウドデータのフレームをタイル、スライス及び／又はブリックの単位に分割する。
【0234】
従って、実施例によるポイントクラウドデータ送信装置では、３次元ポイントクラウド
（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ）データの並列処理能力の向上及び拡張性（ｓｃａｌａｂｉｌ
ｉｔｙ）の向上のために独立したデータ分割方法によってポイントクラウドデータを分割
する。独立したデータ分割を行うとき、空間上近い点同士で再分割が行われる方法を支援
することで空間適応的分割方法を含むことができる。
（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ）データの並列処理能力の向上及び拡張性（ｓｃａｌａｂｉｌ
ｉｔｙ）の向上のために独立したデータ分割方法によってポイントクラウドデータを分割
する。独立したデータ分割を行うとき、空間上近い点同士で再分割が行われる方法を支援
することで空間適応的分割方法を含むことができる。
【0235】
実施例によれば、ポイントクラウドデータは、例えばデータの特性によってカテゴリー
１（Ｃａｔｅｇｏｒｙ １）とカテゴリー３（Ｃａｔｅｇｏｒｙ ３）とに分類される。
例えば、カテゴリー１のデータは静的ポイントクラウド（ｓｔａｔｉｃ ｐｏｉｎｔ ｃ
ｌｏｕｄ）であって、１枚のフレーム（ｆｒａｍｅ）で構成されるデータである。例えば
、カテゴリー３のデータは動的データ（動的に取得されたポイントクラウドデータ、ｄｙ
ｎａｍｉｃａｌｌｙ ａｃｑｕｉｒｅｄ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｄａｔａ）であって
、Ｎ枚のフレーム（ｆｒａｍｅ）で構成される。
１（Ｃａｔｅｇｏｒｙ １）とカテゴリー３（Ｃａｔｅｇｏｒｙ ３）とに分類される。
例えば、カテゴリー１のデータは静的ポイントクラウド（ｓｔａｔｉｃ ｐｏｉｎｔ ｃ
ｌｏｕｄ）であって、１枚のフレーム（ｆｒａｍｅ）で構成されるデータである。例えば
、カテゴリー３のデータは動的データ（動的に取得されたポイントクラウドデータ、ｄｙ
ｎａｍｉｃａｌｌｙ ａｃｑｕｉｒｅｄ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｄａｔａ）であって
、Ｎ枚のフレーム（ｆｒａｍｅ）で構成される。
【0236】
実施例によるフレーム（ｆｒａｍｅ）は、実施例によるタイル及び／又はスライスなど
を含む。実施例によるタイル及び／又はスライスは、１つ又はそれ以上のポイントを含む
。１つのポイントは、位置情報、色情報、反射率情報、時間情報、ノーマル大型地形地図
（ｆｕｓｅｄ）データなどで構成される。実施例によれば、ポイントクラウドデータのフ
ァイルフォーマット（ｆｉｌｅ ｆｏｒｍａｔ）であるｐｌｙファイルは、データの法線
ベクトル（Ｎｏｒｍａｌ ｖｅｃｔｏｒ）情報など表現しようとする条件に応じて様々な
情報を含むことができる。
を含む。実施例によるタイル及び／又はスライスは、１つ又はそれ以上のポイントを含む
。１つのポイントは、位置情報、色情報、反射率情報、時間情報、ノーマル大型地形地図
（ｆｕｓｅｄ）データなどで構成される。実施例によれば、ポイントクラウドデータのフ
ァイルフォーマット（ｆｉｌｅ ｆｏｒｍａｔ）であるｐｌｙファイルは、データの法線
ベクトル（Ｎｏｒｍａｌ ｖｅｃｔｏｒ）情報など表現しようとする条件に応じて様々な
情報を含むことができる。
【0237】
このようなポイントからなるカテゴリー１とカテゴリー３のデータは、大容量のポイン
トを１つのフレームで構成する。１つのデータを符号化／復号化する時間とリソースが多
く使われるという問題がある。例えば、大型ポイントクラウドであるカテゴリー３－ｆｕ
ｓｅｄデータは、１つのデータに圧縮するには処理にかかるメモリが多く必要であり、よ
って符号化過程において多くのリソースと時間が消費される。また１枚のフレーム内で算
出すべき隣接ノード（ｎｅｉｇｈｂｏｒ ｎｏｄｅｓ）算出法、ＬｏＤ（Ｌｅｖｅｌ ｏ
ｆ Ｄｅｔａｉｌ）生成など１回の符号化／復号化で処理すべき単位が大きくなり得る。
トを１つのフレームで構成する。１つのデータを符号化／復号化する時間とリソースが多
く使われるという問題がある。例えば、大型ポイントクラウドであるカテゴリー３－ｆｕ
ｓｅｄデータは、１つのデータに圧縮するには処理にかかるメモリが多く必要であり、よ
って符号化過程において多くのリソースと時間が消費される。また１枚のフレーム内で算
出すべき隣接ノード（ｎｅｉｇｈｂｏｒ ｎｏｄｅｓ）算出法、ＬｏＤ（Ｌｅｖｅｌ ｏ
ｆ Ｄｅｔａｉｌ）生成など１回の符号化／復号化で処理すべき単位が大きくなり得る。
【0238】
よって、実施例によるポイントクラウドデータ送信装置／受信装置は、ポイントクラウ
ドデータを１つ又はそれ以上のタイル（ｔｉｌｅｓ）及び／又はスライス（ｓｌｉｃｅｓ
）に分割し、これらに基づいて並列的に符号化／復号を行う。ポイントクラウドの送信、
符号化／復号化、レンダリング処理過程がリアルタイム、低遅延で行われるために、送信
装置及び／又は受信装置は、ポイントクラウドフレームの１枚をタイル、スライス、又は
ブリックの単位に分ける。このような構成は、送信装置及び／又は受信装置が空間上のラ
ンダムアクセス（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ）と並列符号化／復号化を行えるようにす
る。よって、実施例によるポイントクラウドデータ送信装置（又は空間分割部）１５００
１は、３次元ポイントクラウド（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ）データを符号化及び／又は圧
縮する前に、並列処理と空間ランダムアクセス（ｓｐａｔｉａｌ ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅ
ｓｓ）機能を支援するためのポイントクラウドデータを分割することができる。
ドデータを１つ又はそれ以上のタイル（ｔｉｌｅｓ）及び／又はスライス（ｓｌｉｃｅｓ
）に分割し、これらに基づいて並列的に符号化／復号を行う。ポイントクラウドの送信、
符号化／復号化、レンダリング処理過程がリアルタイム、低遅延で行われるために、送信
装置及び／又は受信装置は、ポイントクラウドフレームの１枚をタイル、スライス、又は
ブリックの単位に分ける。このような構成は、送信装置及び／又は受信装置が空間上のラ
ンダムアクセス（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ）と並列符号化／復号化を行えるようにす
る。よって、実施例によるポイントクラウドデータ送信装置（又は空間分割部）１５００
１は、３次元ポイントクラウド（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ）データを符号化及び／又は圧
縮する前に、並列処理と空間ランダムアクセス（ｓｐａｔｉａｌ ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅ
ｓｓ）機能を支援するためのポイントクラウドデータを分割することができる。
【0239】
実施例によるスライス（ｓｌｉｃｅ）は、独立して実施例によるポイントクラウドデー
タ送信装置によって符号化されるか、ポイントクラウドデータ受信装置によって復号され
るポイントのセットを意味する（Ａ ｓｌｉｃｅ ｉｓ Ａ ｓｅｔ ｏｆ ｐｏｉｎｔ
ｓ ｔｈａｔ ｃａｎ ｂｅ ｅｎｃｏｄｅｄ ｏｒ ｄｅｃｏｄｅｄ ｉｎｄｅｐｅｎ
ｄｅｎｔｌｙ）。スライスは１つのジオメトリデータユニット及び０又はそれ以上の特質
データユニットを含む（Ａ ｓｌｉｃｅ ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ ｏｎｅ ｇｅｏｍｅｔｒ
ｙ ｄａｔａ ｕｎｉｔ ａｎｄ ｚｅｒｏ ｏｒ ｍｏｒｅ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｄａ
ｔａ ｕｎｉｔｓ）。特質データユニットは、同一のスライス内にある対応するジオメト
リデータユニットに依存する（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｄａｔａ ｕｎｉｔｓ ｄｅｐｅｎ
ｄ ｕｐｏｎ ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｄａｔａ ｕｎ
ｉｔ ｗｉｔｈｉｎ ｔｈｅ ｓａｍｅ ｓｌｉｃｅ）。同一のスライスにおいて、ジオメト
リデータユニットは、連関した特質ユニットよりも先に現れることがある（Ｗｉｔｈｉｎ
ａ ｓｌｉｃｅ、ｔｈｅ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｄａｔａ ｕｎｉｔ ｍｕｓｔ ａｐｐｅａｒ
ｂｅｆｏｒｅ ａｎｙ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｕｎｉｔｓ）。スライ
スのデータユニットは連続的である（Ｔｈｅ ｄａｔａ ｕｎｉｔｓ ｏｆ ａ ｓｌｉｃｅ
ｍｕｓｔ ｂｅ ｃｏｎｔｉｇｕｏｕｓ）。１つのフレーム（ｆｒａｍｅ）におけるスライ
スの順序は任意に決定される。
タ送信装置によって符号化されるか、ポイントクラウドデータ受信装置によって復号され
るポイントのセットを意味する（Ａ ｓｌｉｃｅ ｉｓ Ａ ｓｅｔ ｏｆ ｐｏｉｎｔ
ｓ ｔｈａｔ ｃａｎ ｂｅ ｅｎｃｏｄｅｄ ｏｒ ｄｅｃｏｄｅｄ ｉｎｄｅｐｅｎ
ｄｅｎｔｌｙ）。スライスは１つのジオメトリデータユニット及び０又はそれ以上の特質
データユニットを含む（Ａ ｓｌｉｃｅ ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ ｏｎｅ ｇｅｏｍｅｔｒ
ｙ ｄａｔａ ｕｎｉｔ ａｎｄ ｚｅｒｏ ｏｒ ｍｏｒｅ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｄａ
ｔａ ｕｎｉｔｓ）。特質データユニットは、同一のスライス内にある対応するジオメト
リデータユニットに依存する（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｄａｔａ ｕｎｉｔｓ ｄｅｐｅｎ
ｄ ｕｐｏｎ ｔｈｅ ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｄａｔａ ｕｎ
ｉｔ ｗｉｔｈｉｎ ｔｈｅ ｓａｍｅ ｓｌｉｃｅ）。同一のスライスにおいて、ジオメト
リデータユニットは、連関した特質ユニットよりも先に現れることがある（Ｗｉｔｈｉｎ
ａ ｓｌｉｃｅ、ｔｈｅ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｄａｔａ ｕｎｉｔ ｍｕｓｔ ａｐｐｅａｒ
ｂｅｆｏｒｅ ａｎｙ ａｓｓｏｃｉａｔｅｄ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｕｎｉｔｓ）。スライ
スのデータユニットは連続的である（Ｔｈｅ ｄａｔａ ｕｎｉｔｓ ｏｆ ａ ｓｌｉｃｅ
ｍｕｓｔ ｂｅ ｃｏｎｔｉｇｕｏｕｓ）。１つのフレーム（ｆｒａｍｅ）におけるスライ
スの順序は任意に決定される。
【0240】
スライスのグループは、共通するタイル識別子により識別される（Ａ ｇｒｏｕｐ ｏ
ｆ ｓｌｉｃｅｓ ｍａｙ ｂｅ ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄ ｂｙ ａ ｃｏｍｍｏｎ ｔｉｌ
ｅ ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）。よって、実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は
、タイルインベントリ（ｔｉｌｅ ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ、又はタイルパラメータセット（
ｔｉｌｅ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｓｅｔ））を含むシグナル情報をさらに送信する。タイル
インベントリは、各々のタイル（ｔｉｌｅ）に対する境界ボックスを説明する。１つのタ
イルは境界ボックス内の他のタイルとオーバーラップ（ｏｖｅｒｌａｐ）されることがあ
る（ａ ｔｉｌｅ ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ ｄｅｓｃｒｉｂｅｓ ａ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏ
ｘ ｆｏｒ ｅａｃｈ ｔｉｌｅ。ａ ｔｉｌｅ ｍａｙ ｏｖｅｒｌａｐ ａｎｏｔｈｅｒ ｔ
ｉｌｅ ｉｎ ｔｈｅ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ）。各々のスライスは、そのスライスが
含まれるタイルを識別するインデックス（ｉｎｄｅｘ）を含む。
ｆ ｓｌｉｃｅｓ ｍａｙ ｂｅ ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄ ｂｙ ａ ｃｏｍｍｏｎ ｔｉｌ
ｅ ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）。よって、実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は
、タイルインベントリ（ｔｉｌｅ ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ、又はタイルパラメータセット（
ｔｉｌｅ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｓｅｔ））を含むシグナル情報をさらに送信する。タイル
インベントリは、各々のタイル（ｔｉｌｅ）に対する境界ボックスを説明する。１つのタ
イルは境界ボックス内の他のタイルとオーバーラップ（ｏｖｅｒｌａｐ）されることがあ
る（ａ ｔｉｌｅ ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ ｄｅｓｃｒｉｂｅｓ ａ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏ
ｘ ｆｏｒ ｅａｃｈ ｔｉｌｅ。ａ ｔｉｌｅ ｍａｙ ｏｖｅｒｌａｐ ａｎｏｔｈｅｒ ｔ
ｉｌｅ ｉｎ ｔｈｅ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ）。各々のスライスは、そのスライスが
含まれるタイルを識別するインデックス（ｉｎｄｅｘ）を含む。
【0241】
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、ポイントクラウドデータを分割し、
これらをそれぞれ独立して符号化することで、ポイントクラウドデータが占有する３次元
空間上のランダムアクセス（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ）と並列符号化を可能にし、よ
って実施例によるポイントクラウドデータ受信装置はこのポイントクラウドデータを素早
く復号することができる。
これらをそれぞれ独立して符号化することで、ポイントクラウドデータが占有する３次元
空間上のランダムアクセス（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ）と並列符号化を可能にし、よ
って実施例によるポイントクラウドデータ受信装置はこのポイントクラウドデータを素早
く復号することができる。
【0242】
図１６は実施例によるポイントクラウドデータ送信装置を示す。
【0243】
図１６に示した実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、図１のポイントクラ
ウドビデオ取得部１０００１、ポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２の一部又は
全部、図２の取得部１８０００及び／又は符号化部１８００１の全部又は一部である。図
１６に示した実施例による構成は、図１５の空間分割部１５００１、幾何情報符号化部１
５００２及び／又は属性情報符号化部１５００３の一部又は全部に含まれる。
ウドビデオ取得部１０００１、ポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２の一部又は
全部、図２の取得部１８０００及び／又は符号化部１８００１の全部又は一部である。図
１６に示した実施例による構成は、図１５の空間分割部１５００１、幾何情報符号化部１
５００２及び／又は属性情報符号化部１５００３の一部又は全部に含まれる。
【0244】
【0245】
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、データ特性調査部１６０００、分割
部及び精製部１６００１、データ入力部１６００２、座標変換部１６００３、量子化／ボ
クセル化処理部１６００４、八分木占有コード生成部１６００５、表面モデル処理部１６
００６、第１の演算コーダ、ジオメトリ再構成部１６００８、色変換処理部１６００９、
属性変換処理部１６０１０、予測／リフト／ＲＡＨＴ変換処理部１６０１１、係数量子化
処理部１６０１２及び／又は第２の演算コーダ１６０１３を含む。
部及び精製部１６００１、データ入力部１６００２、座標変換部１６００３、量子化／ボ
クセル化処理部１６００４、八分木占有コード生成部１６００５、表面モデル処理部１６
００６、第１の演算コーダ、ジオメトリ再構成部１６００８、色変換処理部１６００９、
属性変換処理部１６０１０、予測／リフト／ＲＡＨＴ変換処理部１６０１１、係数量子化
処理部１６０１２及び／又は第２の演算コーダ１６０１３を含む。
【0246】
【0247】
分割部及び／又は精製部１６００１は、実施例によるポイントクラウドデータを分割（
ｐａｒｔｉｔｉｏｎ）及び／又は精製（ｒｅｆｉｎｅ）する。分割及び／又は精製部１６
００１は、分割部及び／又は精製部を含む。
ｐａｒｔｉｔｉｏｎ）及び／又は精製（ｒｅｆｉｎｅ）する。分割及び／又は精製部１６
００１は、分割部及び／又は精製部を含む。
【0248】
実施例による分割部は、ポイントクラウドデータを１つ又はそれ以上のタイル（ｔｉｌ
ｅ）に分割する。実施例による分割部は、ポイントクラウドデータを１つ又はそれ以上の
スライス（ｓｌｉｃｅ）（ブリック（ｂｒｉｃｋ）又はブロック（ｂｌｏｃｋ）とも呼ば
れる）に分割する。
ｅ）に分割する。実施例による分割部は、ポイントクラウドデータを１つ又はそれ以上の
スライス（ｓｌｉｃｅ）（ブリック（ｂｒｉｃｋ）又はブロック（ｂｌｏｃｋ）とも呼ば
れる）に分割する。
【0249】
例えば、分割部は、ポイントクラウドデータを１つ又はそれ以上のタイル（ｔｉｌｅ）
に分割し、各々のタイルに対して１つ又はそれ以上のスライス（ｓｌｉｃｅ）に分割する
。１つのスライス（ｓｌｉｃｅ）はポイントクラウドデータのポイント（ｐｏｉｎｔ）を
含むことができる。
に分割し、各々のタイルに対して１つ又はそれ以上のスライス（ｓｌｉｃｅ）に分割する
。１つのスライス（ｓｌｉｃｅ）はポイントクラウドデータのポイント（ｐｏｉｎｔ）を
含むことができる。
【0250】
実施例による精製部は、ポイントクラウドデータを分割して生成された１つ又はそれ以
上のスライス（又はタイル）を精製する。精製とは、１つ又はそれ以上のスライス（ｓｌ
ｉｃｅ）を併合（ｍｅｒｇｅ）して、併合されたスライスを生成するか、１つのスライス
を分離（ｓｐｌｉｔ）して、複数のスライスを生成又は隣接したスライスに再分配するこ
とを意味する。
上のスライス（又はタイル）を精製する。精製とは、１つ又はそれ以上のスライス（ｓｌ
ｉｃｅ）を併合（ｍｅｒｇｅ）して、併合されたスライスを生成するか、１つのスライス
を分離（ｓｐｌｉｔ）して、複数のスライスを生成又は隣接したスライスに再分配するこ
とを意味する。
【0251】
併合（ｍｅｒｇｅ）とは、２つ以上のスライスに含まれたポイントをいずれも含む１つ
のスライスを生成する動作を意味する。
のスライスを生成する動作を意味する。
【0252】
分離（ｓｐｌｉｔ）とは、１つのスライスに含まれたポイントが２つ以上のスライスに
含まれるように１つのスライスを再び分割するか、１つのスライスに含まれたポイントを
該当スライス及び該当スライスと隣接したスライスが分け持つように再分配することを意
味する。
含まれるように１つのスライスを再び分割するか、１つのスライスに含まれたポイントを
該当スライス及び該当スライスと隣接したスライスが分け持つように再分配することを意
味する。
【0253】
分割部及び／又は精製部１６００１は、図１５に示した空間分割部１５００１に含まれ
る。
る。
【0254】
データ入力部１６００２には、実施例による分割部及び／又は精製部１６００１によっ
て生成されたスライスが入力される。データ入力部１６００２は、入力されたスライスを
実施例によるエンコーダ（例えば、ジオメトリエンコーダ及び／又は特質エンコーダ）へ
伝達する。例えば、実施例によるデータ入力部１６００２は、各々のスライスに含まれた
ポイントの位置情報（位置値）を実施例による座標変換部１６００３へ伝達する。また、
例えば、実施例によるデータ入力部１６００２は、各々のスライスに含まれたポイントの
属性情報（位置値）を実施例による色変換処理部１６００９へ伝達する。
て生成されたスライスが入力される。データ入力部１６００２は、入力されたスライスを
実施例によるエンコーダ（例えば、ジオメトリエンコーダ及び／又は特質エンコーダ）へ
伝達する。例えば、実施例によるデータ入力部１６００２は、各々のスライスに含まれた
ポイントの位置情報（位置値）を実施例による座標変換部１６００３へ伝達する。また、
例えば、実施例によるデータ入力部１６００２は、各々のスライスに含まれたポイントの
属性情報（位置値）を実施例による色変換処理部１６００９へ伝達する。
【0255】
実施例によるデータ入力部１６００２は、ポイントクラウドデータ送信装置が各々のス
ライス別に独立した符号化を行うために、スライス単位でポイントクラウドデータが入力
され、スライス単位でポイントクラウドデータを実施例によるエンコーダへ伝達する。
ライス別に独立した符号化を行うために、スライス単位でポイントクラウドデータが入力
され、スライス単位でポイントクラウドデータを実施例によるエンコーダへ伝達する。
【0256】
データ入力部１６００２は、図１５に示した空間分割部１５００１に含まれる。
【0257】
座標変換部１６００３は、実施例によるポイントの位置情報（位置値）を受信し、これ
らの座標を変換する。座標変換部１６００３は、図１のポイントクラウドビデオエンコー
ダ１０００２、図２の符号化部１８００１、図４の座標変換部３００００、図５の動作を
行う。
らの座標を変換する。座標変換部１６００３は、図１のポイントクラウドビデオエンコー
ダ１０００２、図２の符号化部１８００１、図４の座標変換部３００００、図５の動作を
行う。
【0258】
量子化／ボクセル化処理部１６００４は、実施例によるポイントクラウドデータを量子
化及び／又はボクセル化する。量子化／ボクセル化処理部１６００４は、図１のポイント
クラウドビデオエンコーダ１０００２、図２の符号化部１８００１、図４の量子化及びボ
クセル化部３０００１、図５の動作、図６の動作を行う。
化及び／又はボクセル化する。量子化／ボクセル化処理部１６００４は、図１のポイント
クラウドビデオエンコーダ１０００２、図２の符号化部１８００１、図４の量子化及びボ
クセル化部３０００１、図５の動作、図６の動作を行う。
【0259】
八分木占有コード生成部１６００５は、量子化及び／又はボクセル化処理したポイント
クラウドデータを用いて八分木（ｏｃｔｒｅｅ）占有コード（ｏｃｃｕｐａｎｃｙ ｃｏ
ｄｅ）を生成する。量子化／ボクセル化処理部１６００４は、図１のポイントクラウドビ
デオエンコーダ１０００２、図２の符号化部１８００１、図４の八分木分析部３０００２
、図６の動作、図７の動作を行う。
クラウドデータを用いて八分木（ｏｃｔｒｅｅ）占有コード（ｏｃｃｕｐａｎｃｙ ｃｏ
ｄｅ）を生成する。量子化／ボクセル化処理部１６００４は、図１のポイントクラウドビ
デオエンコーダ１０００２、図２の符号化部１８００１、図４の八分木分析部３０００２
、図６の動作、図７の動作を行う。
【0260】
【0261】
第１の演算コーダは、実施例による八分木占有コードを演算コーディングする。第１の
演算コーダは、図４の演算符号化部３０００４の動作を行う。
演算コーダは、図４の演算符号化部３０００４の動作を行う。
【0262】
ジオメトリ再構成部１６００８は、八分木占有コード生成部１６００５によって生成さ
れた八分木占有コード及び／又は、表面モデル処理部１６００６によって表面モデル処理
された八分木占有コードを用いてジオメトリ情報を再構成する。ジオメトリ再構成部１６
００８は、図４のジオメトリ再構成部３０００５の動作を行う。
れた八分木占有コード及び／又は、表面モデル処理部１６００６によって表面モデル処理
された八分木占有コードを用いてジオメトリ情報を再構成する。ジオメトリ再構成部１６
００８は、図４のジオメトリ再構成部３０００５の動作を行う。
【0263】
【0264】
属性変換処理部１６０１０は、ジオメトリ符号化が行われていない位置及び／又は再構
成されたジオメトリに基づいて特質を変換する特質変換を行う。属性変換処理部１６０１
０は、図４に示した特質変換部４０００７を意味する。
成されたジオメトリに基づいて特質を変換する特質変換を行う。属性変換処理部１６０１
０は、図４に示した特質変換部４０００７を意味する。
【0265】
予測／リフト／ＲＡＨＴ変換処理部１６０１１は、図４のＲＡＨＴ変換部４０００８、
ＬＯＤ生成部４０００９及び／又はリフト変換部４００１０を意味する。
ＬＯＤ生成部４０００９及び／又はリフト変換部４００１０を意味する。
【0266】
係数量子化処理部１６０１２は、図４の係数量子化部４００１１を意味する。
【0267】
【0268】
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、符号化されたジオメトリビットスト
リーム、符号化された特質ビットストリームを結合する結合部をさらに含んでもよい。
リーム、符号化された特質ビットストリームを結合する結合部をさらに含んでもよい。
【0269】
図１７は実施例によるポイントクラウドデータ送信装置を示す。
【0270】
図１７に示した構成要素は、例えば、図１５の空間分割部１５００１、図１６のデータ
特性調査部１６０００、分割部及び／又は精製部１６００１を意味する。図１７に示した
構成要素は、図１のポイントクラウドビデオ取得部１０００１及び／又はポイントクラウ
ドビデオエンコーダ１０００２であってもよい。図１７に示した構成要素は、図２の取得
部１８０００及び／又は符号化部１８００１、図１２のデータ入力部１２０００であって
もよい。
特性調査部１６０００、分割部及び／又は精製部１６００１を意味する。図１７に示した
構成要素は、図１のポイントクラウドビデオ取得部１０００１及び／又はポイントクラウ
ドビデオエンコーダ１０００２であってもよい。図１７に示した構成要素は、図２の取得
部１８０００及び／又は符号化部１８００１、図１２のデータ入力部１２０００であって
もよい。
【0271】
【0272】
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置１７０００（例えば、空間分割部１５０
０１）は、分割部１７００１、精製部１７００２を含む。
０１）は、分割部１７００１、精製部１７００２を含む。
【0273】
実施例による分割部１７００１は、ポイントクラウドデータを受信し、これらを前処理
（ｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）及び／又は分割（ｐａｒｔｉｔｉｏｎ）する。例えば、
分割部は、１つのフレーム（ｆｒａｍｅ）を１つ又はそれ以上のタイル（ｔｉｌｅ）及び
／又はスライス（ｓｌｉｃｅｓ）に分割する。実施例による分割部１７００１は、様々な
分割方法（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ）によってポイントクラウドデータ
を分割する。よって、分割部１７００１は実施例による分割方法確認部１７００１ａを含
む。
（ｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）及び／又は分割（ｐａｒｔｉｔｉｏｎ）する。例えば、
分割部は、１つのフレーム（ｆｒａｍｅ）を１つ又はそれ以上のタイル（ｔｉｌｅ）及び
／又はスライス（ｓｌｉｃｅｓ）に分割する。実施例による分割部１７００１は、様々な
分割方法（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ）によってポイントクラウドデータ
を分割する。よって、分割部１７００１は実施例による分割方法確認部１７００１ａを含
む。
【0274】
実施例による分割方法確認部１７００１ａは、ポイントクラウドデータの特性に基づい
て分割方法を決定する。実施例による分割方法は、時間による分割方法（Ｔｉｍｅｓｔａ
ｍｐ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）、モールトン順序分割方法（Ｍｏｒｔｏｎ ｏｒｄｅ
ｒ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）、均等四角形分割方法（Ｕｎｉｆｏｒｍ ｓｑｕａｒｅ
ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）、八分木分割方法（Ｏｃｔｒｅｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉ
ｎｇ）のうちのいずれか１つである。
て分割方法を決定する。実施例による分割方法は、時間による分割方法（Ｔｉｍｅｓｔａ
ｍｐ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）、モールトン順序分割方法（Ｍｏｒｔｏｎ ｏｒｄｅ
ｒ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）、均等四角形分割方法（Ｕｎｉｆｏｒｍ ｓｑｕａｒｅ
ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）、八分木分割方法（Ｏｃｔｒｅｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉ
ｎｇ）のうちのいずれか１つである。
【0275】
実施例による分割部１７００１（又は分割方法確認部１７００１ａ）は、実施例による
分割部がポイントクラウドデータを分割する分割方法を示すシグナル情報を生成する（例
えば、後述する分割方法（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）パラメータなど）
。実施例による送信装置（又は分割部）は、上述した分割方法のうちの１つの分割方法に
基づいてポイントクラウドデータを分割してもよく、複数の分割方法に基づいて分割して
もよい。
分割部がポイントクラウドデータを分割する分割方法を示すシグナル情報を生成する（例
えば、後述する分割方法（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）パラメータなど）
。実施例による送信装置（又は分割部）は、上述した分割方法のうちの１つの分割方法に
基づいてポイントクラウドデータを分割してもよく、複数の分割方法に基づいて分割して
もよい。
【0276】
実施例による分割部１７００１は、図１６のデータ特性調査部１６０００、データ特性
による分割部＆精製部１６００１の動作の一部又は全部を行う。実施例による分割部１７
００１は、図１５の空間分割部１５００１の動作の一部又は全部を行う。実施例による分
割部１７００１は、図１のポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２、図２の符号化
部１８００１に含まれる。
による分割部＆精製部１６００１の動作の一部又は全部を行う。実施例による分割部１７
００１は、図１５の空間分割部１５００１の動作の一部又は全部を行う。実施例による分
割部１７００１は、図１のポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２、図２の符号化
部１８００１に含まれる。
【0277】
実施例による精製部１７００２（ｒｅｆｉｎｅｒ）は、実施例による分割部によって生
成されたスライスのうちの一部のスライスを併合（ｍｅｒｇｅ）又は分離（ｓｐｌｉｔ）
する。精製部は、所定の基準（１つのスライスに入るポイントの数、空間の体積、ポイン
トの密度）によって既に分割部によって分割されたスライスを精製（ｒｅｆｉｎｅ）する
。
成されたスライスのうちの一部のスライスを併合（ｍｅｒｇｅ）又は分離（ｓｐｌｉｔ）
する。精製部は、所定の基準（１つのスライスに入るポイントの数、空間の体積、ポイン
トの密度）によって既に分割部によって分割されたスライスを精製（ｒｅｆｉｎｅ）する
。
【0278】
併合（ｍｅｒｇｅ）とは、分割部１７００１によって分割して生成されたスライスのう
ちの一部のスライスを１つのスライスに合わせることである。例えば、スライスのうちの
第１のスライス、第２のスライスを併合する場合、精製部１７００２は、第１のスライス
及び第２のスライスに含まれた全てのポイントを含む１つのスライスを生成する。
ちの一部のスライスを１つのスライスに合わせることである。例えば、スライスのうちの
第１のスライス、第２のスライスを併合する場合、精製部１７００２は、第１のスライス
及び第２のスライスに含まれた全てのポイントを含む１つのスライスを生成する。
【0279】
分離（ｓｐｌｉｔ）とは、分割部１７００１によって分割して生成されたスライスのう
ちの１つのスライスを複数のスライスに分けるか、１つのスライスに含まれたポイントを
隣接したスライスと分け持つように分配（又はスライスの境界を再設定）することを意味
する。例えば、第１のスライスを分離（ｓｐｌｉｔ）する場合、第１のスライスに含まれ
たポイントを第２のスライス、第３のスライスなどが含むように再分割する動作を意味す
る。例えば、第１のスライスを分離（ｓｐｌｉｔ）する場合、第１のスライスに含まれた
ポイントを、第１のスライスと隣接した第２のスライスと分け持つように、第１のスライ
スと第２のスライスの境界を再設定することを意味する。
ちの１つのスライスを複数のスライスに分けるか、１つのスライスに含まれたポイントを
隣接したスライスと分け持つように分配（又はスライスの境界を再設定）することを意味
する。例えば、第１のスライスを分離（ｓｐｌｉｔ）する場合、第１のスライスに含まれ
たポイントを第２のスライス、第３のスライスなどが含むように再分割する動作を意味す
る。例えば、第１のスライスを分離（ｓｐｌｉｔ）する場合、第１のスライスに含まれた
ポイントを、第１のスライスと隣接した第２のスライスと分け持つように、第１のスライ
スと第２のスライスの境界を再設定することを意味する。
【0280】
実施例による精製部１７００２は、実施例による併合（ｍｅｒｇｅ）の動作を行う併合
部１７００２ａ、分離（ｓｐｌｉｔ）の動作を行う分離部１７００２ｂを含む。
部１７００２ａ、分離（ｓｐｌｉｔ）の動作を行う分離部１７００２ｂを含む。
【0281】
実施例による精製部１７００２（又は併合部１７００２ａ）は、１つのスライスに含ま
れたポイントの数が、ポイントの数の最小値（ｍｉｎｉｍｕｍ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｐｏ
ｉｎｔｓ）より少ない場合、該当スライスを他のスライスと併合（ｍｅｒｇｅ）する。ポ
イントの数の最小値はシステムによって予め設定した値でもよく、ユーザが設定した値で
もよい。
れたポイントの数が、ポイントの数の最小値（ｍｉｎｉｍｕｍ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｐｏ
ｉｎｔｓ）より少ない場合、該当スライスを他のスライスと併合（ｍｅｒｇｅ）する。ポ
イントの数の最小値はシステムによって予め設定した値でもよく、ユーザが設定した値で
もよい。
【0282】
実施例による精製部１７００２（又は分離部１７００２ｂ）は、１つのスライスに含ま
れたポイントの数が、ポイントの数の最大値（ｍａｘｉｍｕｍ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｐｏ
ｉｎｔｓ）より多い場合、該当スライスを分離（ｓｐｌｉｔ）する。ポイントの数の最大
値はシステムによって予め設定した値でもよく、ユーザが設定した値でもよい。
れたポイントの数が、ポイントの数の最大値（ｍａｘｉｍｕｍ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｐｏ
ｉｎｔｓ）より多い場合、該当スライスを分離（ｓｐｌｉｔ）する。ポイントの数の最大
値はシステムによって予め設定した値でもよく、ユーザが設定した値でもよい。
【0283】
精製部１７００２は、実施例による境界ボックス内の空間上に位置するスライスのイン
デックス（ｉｎｄｅｘ）に応じて、１次元探索、２次元探索、３次元探索などを行う。
デックス（ｉｎｄｅｘ）に応じて、１次元探索、２次元探索、３次元探索などを行う。
【0284】
実施例による分割方法は、ジオメトリビットストリームと属性ビットストリームを送信
するために、送信装置からシグナル情報で送信することができる。実施例による送信装置
は、符号化されたジオメトリビットストリーム及び符号化された特質ビットストリームを
結合する結合部をさらに含んでもよい。このとき、結合部は、ジオメトリビットストリー
ムと属性ビットストリームをどのような順序によって結合するかを決定し、この順序を示
す情報をシグナル情報で送信することができる。
するために、送信装置からシグナル情報で送信することができる。実施例による送信装置
は、符号化されたジオメトリビットストリーム及び符号化された特質ビットストリームを
結合する結合部をさらに含んでもよい。このとき、結合部は、ジオメトリビットストリー
ムと属性ビットストリームをどのような順序によって結合するかを決定し、この順序を示
す情報をシグナル情報で送信することができる。
【0285】
精製部１７００２は、実施例による精製動作（例えば、併合部１７００２の併合動作及
び／又は分離部１７００２ｂの分離動作）は、精製のためのデータ構造（ｄａｔａ ｓｔ
ｒｕｃｔｕｒｅ）に基づいて行われる。精製のためのデータ構造は、分割部１７００１に
よって分割されたスライス間の隣接性（ａｄｊａｃｅｎｃｙ）を示すためのデータ構造を
含む。
び／又は分離部１７００２ｂの分離動作）は、精製のためのデータ構造（ｄａｔａ ｓｔ
ｒｕｃｔｕｒｅ）に基づいて行われる。精製のためのデータ構造は、分割部１７００１に
よって分割されたスライス間の隣接性（ａｄｊａｃｅｎｃｙ）を示すためのデータ構造を
含む。
【0286】
精製のためのデータ構造は、例えば、リスト型（１次元配列、１次元リンクされたリス
ト、２次元配列、２次元リンクされたリストなど）のデータ構造であってもよく、ツリー
型（二分木、ｋ－ワンツリー、ｂツリーなど）のデータ構造であってもよい。
ト、２次元配列、２次元リンクされたリストなど）のデータ構造であってもよく、ツリー
型（二分木、ｋ－ワンツリー、ｂツリーなど）のデータ構造であってもよい。
【0287】
例えば、精製部では、リスト型のデータ構造を用いるリスト型精製方法（Ｌｉｓｔ ｒ
ｅｆｉｎｅ ｍｅｔｈｏｄ）を使用するか、又はツリー型のデータ構造を用いるツリー型
精製方法（Ｔｒｅｅ ｒｅｆｉｎｅ ｍｅｔｈｏｄ）を使用するかを決定する。リスト型精
製方法は、分割されたリストをスライスに属したポイントの数の昇順（ｌｉｓｔ＿ｐｏｉ
ｎｔ＿ｎｕｍ＿ａｓｃｅｎｄｉｎｇ＿ｏｒｄｅｒ）又は降順（ｌｉｓｔ＿ｐｏｉｎｔ＿ｎ
ｕｍ＿ｄｅｓｃｅｎｄｉｎｇ＿ｏｒｄｅｒ）にシグナリングする。
ｅｆｉｎｅ ｍｅｔｈｏｄ）を使用するか、又はツリー型のデータ構造を用いるツリー型
精製方法（Ｔｒｅｅ ｒｅｆｉｎｅ ｍｅｔｈｏｄ）を使用するかを決定する。リスト型精
製方法は、分割されたリストをスライスに属したポイントの数の昇順（ｌｉｓｔ＿ｐｏｉ
ｎｔ＿ｎｕｍ＿ａｓｃｅｎｄｉｎｇ＿ｏｒｄｅｒ）又は降順（ｌｉｓｔ＿ｐｏｉｎｔ＿ｎ
ｕｍ＿ｄｅｓｃｅｎｄｉｎｇ＿ｏｒｄｅｒ）にシグナリングする。
【0288】
実施例による精製部の精製動作の精製方法は、距離に基づく精製方法、２／４／６方形
の精製方法を含む。距離に基づく精製方法は、例えば、ｍｉｎポイント間の距離（ｍｉｎ
Ｐｏｉｎｔ＿ｄｉｓｔａｎｃｅ）、ｍａｘポイント間の距離（ｍａｘＰｏｉｎｔ＿ｄｉｓ
ｔａｎｃｅ）、またｍｉｄポイント間の距離（ｍｉｄｐｏｉｎｔ＿ｄｉｓｔａｎｃｅ）を
精製有無に対する基準として有する。２／４／６方形の精製方法は、例えば、所定のスラ
イスと隣接するｎ個のスライスのうち、ポイントの数が少ない順に併合（ｍｉｎＰｏｉｎ
ｔＮｕｍ＿ｏｒｄｅｒ）、ポイントの数が多い順に併合（ｍａｘＰｏｉｎｔＮｕｍ＿ｏｒ
ｄｅｒ）、またユーザが定義した順に併合（ｌｅｆｔ＿ｒｉｇｈｔ＿ｂｏｔｔｏｍ＿ｔｏ
ｐ＿ｏｒｄｅｒ）を行う。
の精製方法を含む。距離に基づく精製方法は、例えば、ｍｉｎポイント間の距離（ｍｉｎ
Ｐｏｉｎｔ＿ｄｉｓｔａｎｃｅ）、ｍａｘポイント間の距離（ｍａｘＰｏｉｎｔ＿ｄｉｓ
ｔａｎｃｅ）、またｍｉｄポイント間の距離（ｍｉｄｐｏｉｎｔ＿ｄｉｓｔａｎｃｅ）を
精製有無に対する基準として有する。２／４／６方形の精製方法は、例えば、所定のスラ
イスと隣接するｎ個のスライスのうち、ポイントの数が少ない順に併合（ｍｉｎＰｏｉｎ
ｔＮｕｍ＿ｏｒｄｅｒ）、ポイントの数が多い順に併合（ｍａｘＰｏｉｎｔＮｕｍ＿ｏｒ
ｄｅｒ）、またユーザが定義した順に併合（ｌｅｆｔ＿ｒｉｇｈｔ＿ｂｏｔｔｏｍ＿ｔｏ
ｐ＿ｏｒｄｅｒ）を行う。
【0289】
【0290】
【0291】
よって、実施例によるポイントクラウドデータ送信装置／受信装置は、ポイントクラウ
ドデータを１つ又はそれ以上のタイル（ｔｉｌｅｓ）及び／又はスライス（ｓｌｉｃｅｓ
）に分割し、これに基づいて並列的に符号化／復号を行う。この構成は、送信装置及び／
又は受信装置が空間上のランダムアクセス（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ）と並列符号化
／復号化をできるようにする。
ドデータを１つ又はそれ以上のタイル（ｔｉｌｅｓ）及び／又はスライス（ｓｌｉｃｅｓ
）に分割し、これに基づいて並列的に符号化／復号を行う。この構成は、送信装置及び／
又は受信装置が空間上のランダムアクセス（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ）と並列符号化
／復号化をできるようにする。
【0292】
図１８は実施例によるポイントクラウドデータ送信装置がポイントクラウドデータを分
割する動作の一例を示す。
割する動作の一例を示す。
【0293】
具体的に、図１８は、ポイントクラウドデータを伝達する１つのフレーム（ｆｒａｍｅ
）においてポイントクラウドデータが複数のスライス（ｓｌｉｃｅ）に分割されることを
示す。即ち、図１８はポイントクラウドデータ１８００１とこれらを分割する複数のスラ
イス（ｓｌｉｃｅ）１８００２を示す。図１８に示した動作は、図１７の分割部１７００
１、図１６のデータ特性調査部１６０００、データ特性による分割部＆精製部１６００１
の一部又は全部、図１５の空間分割部１５００１において行われる。
）においてポイントクラウドデータが複数のスライス（ｓｌｉｃｅ）に分割されることを
示す。即ち、図１８はポイントクラウドデータ１８００１とこれらを分割する複数のスラ
イス（ｓｌｉｃｅ）１８００２を示す。図１８に示した動作は、図１７の分割部１７００
１、図１６のデータ特性調査部１６０００、データ特性による分割部＆精製部１６００１
の一部又は全部、図１５の空間分割部１５００１において行われる。
【0294】
【0295】
実施例によるポイントクラウドデータ１８００１は、図１ないし図１６で説明したポイ
ントクラウドデータを意味し、カテゴリー１（Ｃａｔｅｇｏｒｙ １）データ及び／又は
カテゴリー３（Ｃａｔｅｇｏｒｙ ３）データのうちのいずれか１つを意味する。図１８
に示したポイントクラウドデータは、例えば、カテゴリー３（Ｃａｔｅｇｏｒｙ）データ
を意味する。
ントクラウドデータを意味し、カテゴリー１（Ｃａｔｅｇｏｒｙ １）データ及び／又は
カテゴリー３（Ｃａｔｅｇｏｒｙ ３）データのうちのいずれか１つを意味する。図１８
に示したポイントクラウドデータは、例えば、カテゴリー３（Ｃａｔｅｇｏｒｙ）データ
を意味する。
【0296】
【0297】
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、図１８に示したように、ポイントク
ラウドデータを複数のスライスに分割する。しかし、ポイントクラウドデータをスライス
に分割する場合、スライスのサイズ及び密度によっては符号化／復号の効率が低下するこ
とがある。
ラウドデータを複数のスライスに分割する。しかし、ポイントクラウドデータをスライス
に分割する場合、スライスのサイズ及び密度によっては符号化／復号の効率が低下するこ
とがある。
【0298】
例えば、図１８の１８００２ａに示したスライスは、多数のポイントを含むためポイン
トの密度が高い。図１８の１８００２ａをポイントクラウドデータが独立して符号化する
場合、多いメモリのリソースと高い処理演算が求められる。別の例として、図１８の１８
００２ｂに示したスライスは、ポイントの数が少ないため、符号化の効率が低下すること
がある。図１８の１８００２ｂをポイントクラウドデータが独立して符号化する場合、不
要な遅延が発生する可能性がある。
トの密度が高い。図１８の１８００２ａをポイントクラウドデータが独立して符号化する
場合、多いメモリのリソースと高い処理演算が求められる。別の例として、図１８の１８
００２ｂに示したスライスは、ポイントの数が少ないため、符号化の効率が低下すること
がある。図１８の１８００２ｂをポイントクラウドデータが独立して符号化する場合、不
要な遅延が発生する可能性がある。
【0299】
また、例えば、送信装置が均等に又は所定の基準に従ってスライスを分割するだけであ
る場合、実施例による受信装置を使用する者が１８００２ｂを視聴する場合にも、送信装
置は１８００１に存在する全ての部分を符号化する必要があり、受信装置はその部分を全
部復号する必要がある。これは送信装置及び／又は受信装置が不要な遅延を発生させるこ
とになる。
る場合、実施例による受信装置を使用する者が１８００２ｂを視聴する場合にも、送信装
置は１８００１に存在する全ての部分を符号化する必要があり、受信装置はその部分を全
部復号する必要がある。これは送信装置及び／又は受信装置が不要な遅延を発生させるこ
とになる。
【0300】
よって、送信装置は、１８００２ａのスライスに対して、図１５ないし図１７で説明し
た分離（ｓｐｌｉｔ）の動作によって複数のスライスに分離する。また送信装置は、１８
００２ｂのスライスに対して、図１５ないし図１７で説明した併合（ｍｅｒｇｅ）の動作
によって他のスライスと併合する。また実施例による送信装置は、図１９ないし図２１、
図２４ないし図２５による分割方法に基づいて分割を行うことで、符号化の性能を効率的
に改善することができる。分割方法には、例えば、時間による分割方法（Ｔｉｍｅｓｔａ
ｍｐ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）、モールトン順序分割方法（Ｍｏｒｔｏｎ ｏｒｄｅ
ｒ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）、均等四角形分割方法（Ｕｎｉｆｏｒｍ ｓｑｕａｒｅ
ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）、八分木分割方法（Ｏｃｔｒｅｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉ
ｎｇ）などがある。
た分離（ｓｐｌｉｔ）の動作によって複数のスライスに分離する。また送信装置は、１８
００２ｂのスライスに対して、図１５ないし図１７で説明した併合（ｍｅｒｇｅ）の動作
によって他のスライスと併合する。また実施例による送信装置は、図１９ないし図２１、
図２４ないし図２５による分割方法に基づいて分割を行うことで、符号化の性能を効率的
に改善することができる。分割方法には、例えば、時間による分割方法（Ｔｉｍｅｓｔａ
ｍｐ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）、モールトン順序分割方法（Ｍｏｒｔｏｎ ｏｒｄｅ
ｒ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）、均等四角形分割方法（Ｕｎｉｆｏｒｍ ｓｑｕａｒｅ
ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）、八分木分割方法（Ｏｃｔｒｅｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉ
ｎｇ）などがある。
【0301】
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置／受信装置は、ポイントクラウドデータ
を１つ又はそれ以上のタイル（ｔｉｌｅｓ）及び／又はスライス（ｓｌｉｃｅｓ）に分割
し、これに基づいて並列的に符号化／復号を行う。この構成は、送信装置及び／又は受信
装置が空間上のランダムアクセス（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ）と並列符号化／復号化
をできるようにする。
を１つ又はそれ以上のタイル（ｔｉｌｅｓ）及び／又はスライス（ｓｌｉｃｅｓ）に分割
し、これに基づいて並列的に符号化／復号を行う。この構成は、送信装置及び／又は受信
装置が空間上のランダムアクセス（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ）と並列符号化／復号化
をできるようにする。
【0302】
図１９は実施例によるポイントクラウドデータを分割する方法の実施例を示す。
【0303】
図１９の動作は、図１８に示した分割動作の方法の実施例を示す。図１９の動作は、図
１７の分割部１７００１、図１６のデータ特性調査部１６０００、データ特性による分割
部＆精製部１７００１、図１５の空間分割部１５００１において行われる。
１７の分割部１７００１、図１６のデータ特性調査部１６０００、データ特性による分割
部＆精製部１７００１、図１５の空間分割部１５００１において行われる。
【0304】
【0305】
図１９は、実施例による時間分割方法（ｔｉｍｅｓｔａｍｐ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎ
ｇ）を示す。図１９の動作は、ポイントクラウドデータの属性のうちの時間属性に基づい
て分割することを意味する。実施例によるポイントクラウドデータの時間（ｔｉｍｅ）特
質（属性）は、実施例による取得部（Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ）によって取得される特質
データであるため、時間属性が存在する場合にはこの方法を用いることができる。
ｇ）を示す。図１９の動作は、ポイントクラウドデータの属性のうちの時間属性に基づい
て分割することを意味する。実施例によるポイントクラウドデータの時間（ｔｉｍｅ）特
質（属性）は、実施例による取得部（Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ）によって取得される特質
データであるため、時間属性が存在する場合にはこの方法を用いることができる。
【0306】
図１９（Ｂ）によれば、ポイントクラウドデータは時間属性を含む。実施例によるポイ
ントは、同図に示したように、フロート（ｆｌｏａｔ）のような時間属性を含む。
ントは、同図に示したように、フロート（ｆｌｏａｔ）のような時間属性を含む。
【0307】
図１９（Ａ）によれば、ポイントクラウドデータ送信装置は、図１９の右側の時間属性
を用いてポイントの時間順序を把握する。例えば、ポイントクラウドデータ送信装置は、
時間属性を整列してポイントクラウドデータがいずれの方向順に生成されるかを確認する
。
を用いてポイントの時間順序を把握する。例えば、ポイントクラウドデータ送信装置は、
時間属性を整列してポイントクラウドデータがいずれの方向順に生成されるかを確認する
。
【0308】
ポイントクラウドデータ送信装置は、時間属性を昇順又は降順に整列してポイントを複
数のスライスに分割する。
数のスライスに分割する。
【0309】
図２０は実施例によるポイントクラウドデータの分割方法及び精製方法の実施例を示す
。
。
【0310】
図２０の動作は、図１７ないし図１８に示した分割動作及び精製方法の実施例を示す。
図２０の動作は、図１７の分割部１７００１及び／又は精製部１７００２、図１６のデー
タ特性調査部１６０００、データ特性による分割部＆精製部１７００１、図１５の空間分
割部１５００１において行われる。
図２０の動作は、図１７の分割部１７００１及び／又は精製部１７００２、図１６のデー
タ特性調査部１６０００、データ特性による分割部＆精製部１７００１、図１５の空間分
割部１５００１において行われる。
【0311】
【0312】
図２０は、モールトン順序分割方法（Ｍｏｒｔｏｎ ｏｒｄｅｒ ｐａｒｔｉｔｉｏｎ
ｉｎｇ）及びモールトン順序精製方法（Ｍｏｒｔｏｎ ｏｒｄｅｒ ｒｅｆｉｎｉｎｇ）を
示す。図２０の動作は、ポイントクラウドデータのポイントのモールトンコードに基づい
てポイントを複数のスライスに分割する。
ｉｎｇ）及びモールトン順序精製方法（Ｍｏｒｔｏｎ ｏｒｄｅｒ ｒｅｆｉｎｉｎｇ）を
示す。図２０の動作は、ポイントクラウドデータのポイントのモールトンコードに基づい
てポイントを複数のスライスに分割する。
【0313】
モールトンコード（Ｍｏｒｔｏｎ ｃｏｄｅ）は、ポイントの位置情報の座標値（例え
ば、ｘ座標値、ｙ座標値、ｚ座標値）をビット単位でインターリービングして生成された
コードを意味する。モールトンコードは２進数又は１０進数の実数で表現される。実施例
によるポイントクラウドデータ送信装置は、分割されたスライスに基づいて実施例による
分割／精製動作及び／又は符号化動作の順序を定める。
ば、ｘ座標値、ｙ座標値、ｚ座標値）をビット単位でインターリービングして生成された
コードを意味する。モールトンコードは２進数又は１０進数の実数で表現される。実施例
によるポイントクラウドデータ送信装置は、分割されたスライスに基づいて実施例による
分割／精製動作及び／又は符号化動作の順序を定める。
【0314】
図２０によれば、実施例による分割部は、ポイントクラウドデータを含む３次元空間（
例えば、境界ボックス）を所定の基準に従って分割する。所定の基準は、図１９、図２０
、図２２ないし図２６に示した分割方法による基準である。例えば、分割部は、ポイント
クラウドデータを含む３次元空間を図２６に示した軸長さに基づく分割方法によって複数
のスライスに分割するか、又は図２２に示した均等四角形分割方法によって複数のスライ
スに分割する。分割部は、ポイントクラウドデータのポイントの数、分割されたスライス
の最大のポイント数及び／又は最小のポイント数に基づいて分割を行う。
例えば、境界ボックス）を所定の基準に従って分割する。所定の基準は、図１９、図２０
、図２２ないし図２６に示した分割方法による基準である。例えば、分割部は、ポイント
クラウドデータを含む３次元空間を図２６に示した軸長さに基づく分割方法によって複数
のスライスに分割するか、又は図２２に示した均等四角形分割方法によって複数のスライ
スに分割する。分割部は、ポイントクラウドデータのポイントの数、分割されたスライス
の最大のポイント数及び／又は最小のポイント数に基づいて分割を行う。
【0315】
図２０によれば、実施例による精製部は、分割された複数のスライスを、各々のスライ
スの位置に基づいて、各々のスライスのモールトンコードを生成し、生成したスライスの
モールトンコードの昇順に実施例による精製（例えば、図２３ないし図２４に示した方法
）を行う。
スの位置に基づいて、各々のスライスのモールトンコードを生成し、生成したスライスの
モールトンコードの昇順に実施例による精製（例えば、図２３ないし図２４に示した方法
）を行う。
【0316】
実施例により分割されたスライスは、ポイントの存在するスライスとポイントの存在し
ないスライスとに分けられ、ポイントの存在するスライスをモールトンコードに基づいて
整列すれば、ｂｏｔｔｏｍ－ｌｅｆｔ－ｆｒｏｎｔスライスからｔｏｐ－ｒｉｇｈｔ－ｂ
ａｃｋスライスまで整列することができる。
ないスライスとに分けられ、ポイントの存在するスライスをモールトンコードに基づいて
整列すれば、ｂｏｔｔｏｍ－ｌｅｆｔ－ｆｒｏｎｔスライスからｔｏｐ－ｒｉｇｈｔ－ｂ
ａｃｋスライスまで整列することができる。
【0317】
例えば、スライスのうち、モールトンコード順に、最小コードは２０００１スライスで
ある。２０００１スライスはポイントの数が少ないため、実施例による精製部は次のモー
ルトンコード順である２０００２スライスと併合するか否かを決定する。次に、２０００
２スライスは２０００１スライスと併合されたスライスであり、依然としてポイントの数
が少ないことがある（例えば、ｍｉｍＰｏｉｎｔＮｕｍより少ないポイント数を有する）
。よって、精製部は、２０００２スライスを次のモールトンコード順である２０００３ス
ライスと併合するか否かを決定する。
ある。２０００１スライスはポイントの数が少ないため、実施例による精製部は次のモー
ルトンコード順である２０００２スライスと併合するか否かを決定する。次に、２０００
２スライスは２０００１スライスと併合されたスライスであり、依然としてポイントの数
が少ないことがある（例えば、ｍｉｍＰｏｉｎｔＮｕｍより少ないポイント数を有する）
。よって、精製部は、２０００２スライスを次のモールトンコード順である２０００３ス
ライスと併合するか否かを決定する。
【0318】
例えば、精製部が２０００２スライス及び２０００３スライスを併合する場合、併合さ
れたスライス内のポイントの数が多いことがある（例えば、ｍａｘＰｏｉｎｔＮｕｍより
多いポイント数を有する）。よって、精製部は、併合された２０００３スライスを分離（
ｓｐｌｉｔ）することができる。精製部は、２０００３スライスを次のモールトンコード
順である２０００４スライスの方向に分離してもよく、２０００２の方向に分離してもよ
く、２０００１の方向に分離してもよい。
れたスライス内のポイントの数が多いことがある（例えば、ｍａｘＰｏｉｎｔＮｕｍより
多いポイント数を有する）。よって、精製部は、併合された２０００３スライスを分離（
ｓｐｌｉｔ）することができる。精製部は、２０００３スライスを次のモールトンコード
順である２０００４スライスの方向に分離してもよく、２０００２の方向に分離してもよ
く、２０００１の方向に分離してもよい。
【0319】
精製部は上述した方法によって、２０００ｎスライスまで実施例によるスライスを併合
及び／又は分離する。
及び／又は分離する。
【0320】
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、上述した方法によってスライスを生
成することで、個別のポイントの属性を照会しなくてもスライスを生成することができ、
スライスの生成過程から発生する遅延を減らすことができる。
成することで、個別のポイントの属性を照会しなくてもスライスを生成することができ、
スライスの生成過程から発生する遅延を減らすことができる。
【0321】
図２１は実施例によるポイントクラウドデータを分割する方法の実施例を示す。
【0322】
図２１の動作は、図１８に示した分割動作の方法の実施例を示す。図２１の動作は、図
１７の分割部１７００１、図１６のデータ特性調査部１６０００、データ特性による分割
部＆精製部１７００１、図１５の空間分割部１５００１において行われる。
１７の分割部１７００１、図１６のデータ特性調査部１６０００、データ特性による分割
部＆精製部１７００１、図１５の空間分割部１５００１において行われる。
【0323】
【0324】
図２１は、均等四角形分割方法（Ｕｎｉｆｏｒｍ ｓｑｕａｒｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎ
ｉｎｇ）を示す。図２１の動作は、ポイントクラウドデータのポイントを均等な四角形（
ｕｎｉｆｏｒｍ ｓｑｕａｒｅ）２１００２のスライスに分割することを示す。均等な四
角形（ｕｎｉｆｏｒｍ ｓｑｕａｒｅ）２１００２は、例えば、少なくとも１面が正四角
形の正六面体を意味する。均等な四角形のスライスは、碁盤状スライスとも呼ばれる。
ｉｎｇ）を示す。図２１の動作は、ポイントクラウドデータのポイントを均等な四角形（
ｕｎｉｆｏｒｍ ｓｑｕａｒｅ）２１００２のスライスに分割することを示す。均等な四
角形（ｕｎｉｆｏｒｍ ｓｑｕａｒｅ）２１００２は、例えば、少なくとも１面が正四角
形の正六面体を意味する。均等な四角形のスライスは、碁盤状スライスとも呼ばれる。
【0325】
【0326】
均等な四角形スライス２１００２は、ポイントクラウドデータの境界ボックス２１００
０を構成するスライスである。
０を構成するスライスである。
【0327】
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、ポイントクラウドデータ２１００１
の境界ボックスの最長軸、中間長軸を最短軸の長さにセグメント（ｓｅｇｍｅｎｔ）する
ことで複数の均等な四角形のスライス２１００２を生成する。
の境界ボックスの最長軸、中間長軸を最短軸の長さにセグメント（ｓｅｇｍｅｎｔ）する
ことで複数の均等な四角形のスライス２１００２を生成する。
【0328】
例えば、図２１によれば、ポイントクラウドデータの境界ボックスは、最長軸である第
１の軸２１０００Ｃ（ｍａｘＡｘｉｓ）、中間長軸である第２の軸２１０００ｂ（ｍｉｄ
Ａｘｉｓ）及び最短軸である第３の軸２１０００ａ（ｍｉｎＡｘｉｓ）で構成される。ポ
イントクラウドデータ送信装置は、第１の軸（例えば、ｍａｘＡｘｉｓ）、第２の軸（例
えば、ｍｉｄＡｘｉｓ）を第３の軸の長さに切り、均等な四角形のスライス２１００２を
生成（又はセグメント）する。
１の軸２１０００Ｃ（ｍａｘＡｘｉｓ）、中間長軸である第２の軸２１０００ｂ（ｍｉｄ
Ａｘｉｓ）及び最短軸である第３の軸２１０００ａ（ｍｉｎＡｘｉｓ）で構成される。ポ
イントクラウドデータ送信装置は、第１の軸（例えば、ｍａｘＡｘｉｓ）、第２の軸（例
えば、ｍｉｄＡｘｉｓ）を第３の軸の長さに切り、均等な四角形のスライス２１００２を
生成（又はセグメント）する。
【0329】
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、均等四角形分割方法（Ｕｎｉｆｏｒ
ｍ ｓｑｕａｒｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）に基づいてポイントクラウドデータを複
数のスライスに分割した後、複数のスライスをさらに精製（ｒｅｆｉｎｅ）する。ポイン
トクラウドデータ送信装置が複数のスライスをさらに精製（ｒｅｆｉｎｅ）する過程は、
図２２ないし図２３、図２６ないし図２７で詳細に説明する。
ｍ ｓｑｕａｒｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）に基づいてポイントクラウドデータを複
数のスライスに分割した後、複数のスライスをさらに精製（ｒｅｆｉｎｅ）する。ポイン
トクラウドデータ送信装置が複数のスライスをさらに精製（ｒｅｆｉｎｅ）する過程は、
図２２ないし図２３、図２６ないし図２７で詳細に説明する。
【0330】
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、上述した方法によってスライスを生
成することで、個別のポイントの属性を照会しなくてもスライスを生成することができ、
スライス生成過程から発生する遅延を減らすことができる。
成することで、個別のポイントの属性を照会しなくてもスライスを生成することができ、
スライス生成過程から発生する遅延を減らすことができる。
【0331】
図２２は実施例によるスライス（ｓｌｉｃｅ）を精製する方法の実施例を示す。
【0332】
【0333】
図２２（Ａ）は、ポイントクラウドデータのポイントが複数のスライスに分割２２００
０されることを示す。実施例によるスライスは、スライス識別子によって他のスライスと
区別できる。例えば、２２００１で指示されるスライスの識別子は、Ｎ（Ｎ番目のスライ
ス）である。
０されることを示す。実施例によるスライスは、スライス識別子によって他のスライスと
区別できる。例えば、２２００１で指示されるスライスの識別子は、Ｎ（Ｎ番目のスライ
ス）である。
【0334】
【0335】
実施例によれば、Ｎ番目のスライス２２００１は、他のスライスと隣接している。例え
ば、Ｎ番目のスライス２２００１は、複数の隣接したスライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌ
ｉｃｅｓ）を有する。例えば、図２２（Ａ）によれば、Ｎ番目のスライスは、Ｎ＋１番目
のスライス、Ｎ－Ｍ番目のスライス、Ｎ＋Ｍ番目のスライス、Ｎ－１番目のスライスと隣
接している。
ば、Ｎ番目のスライス２２００１は、複数の隣接したスライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌ
ｉｃｅｓ）を有する。例えば、図２２（Ａ）によれば、Ｎ番目のスライスは、Ｎ＋１番目
のスライス、Ｎ－Ｍ番目のスライス、Ｎ＋Ｍ番目のスライス、Ｎ－１番目のスライスと隣
接している。
【0336】
図２２によれば、Ｎ＋１番目のスライスはＮ番目のスライス２２００１の上（ｕｐ）方
向に隣接したスライスであり、Ｎ－１番目のスライスはＮ番目のスライス２２００１の下
（ｄｏｗｎ）方向に隣接したスライスであり、Ｎ＋Ｍ番目のスライスはＮ番目のスライス
２２００１の右（ｒｉｇｈｔ）方向に隣接したスライスであり、Ｎ－Ｍ番目のスライスは
Ｎ番目のスライス２２００１の左（ｌｅｆｔ）方向に隣接したスライスである。
向に隣接したスライスであり、Ｎ－１番目のスライスはＮ番目のスライス２２００１の下
（ｄｏｗｎ）方向に隣接したスライスであり、Ｎ＋Ｍ番目のスライスはＮ番目のスライス
２２００１の右（ｒｉｇｈｔ）方向に隣接したスライスであり、Ｎ－Ｍ番目のスライスは
Ｎ番目のスライス２２００１の左（ｌｅｆｔ）方向に隣接したスライスである。
【0337】
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、特定のスライス（例えば、Ｎ番目の
スライス）を精製することができる。
スライス）を精製することができる。
【0338】
【0339】
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、ポイントクラウドデータを分割する
ステップ２２００２ａ、特定のスライスと隣接したスライスに関する情報を導き出すステ
ップ２２００２ｂ及び／又はスライスを併合（ｍｅｒｇｅ）及び／又は分離（ｓｐｌｉｔ
）することで精製するステップ２２００２ｃを含む。
ステップ２２００２ａ、特定のスライスと隣接したスライスに関する情報を導き出すステ
ップ２２００２ｂ及び／又はスライスを併合（ｍｅｒｇｅ）及び／又は分離（ｓｐｌｉｔ
）することで精製するステップ２２００２ｃを含む。
【0340】
ポイントクラウドデータを分割するステップ２２００２ａは、ポイントクラウドデータ
を複数のスライス（ｓｌｉｃｅ）に分割する。ポイントクラウドデータを分割するステッ
プ２２００２ａは、図１５の空間分割部１５００１、図１６のデータ特性調査部１６００
０、データ特性による分割部１６００１の動作の一部、図１７の分割部１７００１、図１
８ないし図２１の動作を行う。例えば、ポイントクラウドデータを分割するステップ２２
００２ａは、図２１に示した均等四角形分割方法（Ｕｎｉｆｏｒｍ ｓｑｕａｒｅ ｐａ
ｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）によってポイントクラウドデータを分割する。分割したスライス
（例えば、図示した現在スライス（ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ））は、図２２（Ａ）に
より、隣接したスライス（例えば、上側スライス（ｔｏｐ ｓｌｉｃｅ）、下側スライス
（ｂｏｔｔｏｍ ｓｌｉｃｅ）、左側スライス（ｌｅｆｔ ｓｌｉｃｅ）、右側スライス
（ｒｉｇｈｔ ｓｌｉｃｅ））を有する。
を複数のスライス（ｓｌｉｃｅ）に分割する。ポイントクラウドデータを分割するステッ
プ２２００２ａは、図１５の空間分割部１５００１、図１６のデータ特性調査部１６００
０、データ特性による分割部１６００１の動作の一部、図１７の分割部１７００１、図１
８ないし図２１の動作を行う。例えば、ポイントクラウドデータを分割するステップ２２
００２ａは、図２１に示した均等四角形分割方法（Ｕｎｉｆｏｒｍ ｓｑｕａｒｅ ｐａ
ｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）によってポイントクラウドデータを分割する。分割したスライス
（例えば、図示した現在スライス（ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ））は、図２２（Ａ）に
より、隣接したスライス（例えば、上側スライス（ｔｏｐ ｓｌｉｃｅ）、下側スライス
（ｂｏｔｔｏｍ ｓｌｉｃｅ）、左側スライス（ｌｅｆｔ ｓｌｉｃｅ）、右側スライス
（ｒｉｇｈｔ ｓｌｉｃｅ））を有する。
【0341】
特定のスライスと隣接したスライスに関する情報を導き出すステップ２２００２ｂは、
分割したスライス（例えば、現在スライス（ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ））と隣接した
スライスに関する情報を導き出す。
分割したスライス（例えば、現在スライス（ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ））と隣接した
スライスに関する情報を導き出す。
【0342】
例えば、０番目のスライスは、最左側最下端に位置したスライスである。この場合、隣
接したスライスが１番目のスライス及び３番目のスライスであり、ポイントクラウドデー
タ送信装置は各々の隣接したスライスのポイントの数を確認（例えば、１番目のスライス
は１００個、３番目のスライスは２００個など）する。ポイントクラウドデータ送信装置
は、既に確認したスライスに対しては重複してポイントの数を確認しなくてもよい。
接したスライスが１番目のスライス及び３番目のスライスであり、ポイントクラウドデー
タ送信装置は各々の隣接したスライスのポイントの数を確認（例えば、１番目のスライス
は１００個、３番目のスライスは２００個など）する。ポイントクラウドデータ送信装置
は、既に確認したスライスに対しては重複してポイントの数を確認しなくてもよい。
【0343】
スライスを併合（ｍｅｒｇｅ）及び／又は分離（ｓｐｌｉｔ）することで精製するステ
ップ２２００２ｃは、分割したスライスを精製する。
ップ２２００２ｃは、分割したスライスを精製する。
【0344】
ポイントクラウドデータ送信装置は、分割したスライス（例えば、現在スライス（ｃｕ
ｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ））のポイント数がポイントの最小数（ｍｉｎｉｍｕｍ ｎｕｍ
ｂｅｒ ｏｆ ｐｏｉｎｔ、ｍｉｎＮｕｍＰｏｉｎｔ）より少ない場合は、実施例による隣
接したスライスのうちの１つのスライスと併合する。よって、併合したスライスは分割し
たスライスに含まれたポイントと隣接したスライスのうちの１つのスライスに含まれたポ
イントをいずれも含む１つのスライスである。隣接したスライスのうちの１つのスライス
は、例えば、隣接したスライスのうち、ポイントの数が最も少ないスライスである。
ｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ））のポイント数がポイントの最小数（ｍｉｎｉｍｕｍ ｎｕｍ
ｂｅｒ ｏｆ ｐｏｉｎｔ、ｍｉｎＮｕｍＰｏｉｎｔ）より少ない場合は、実施例による隣
接したスライスのうちの１つのスライスと併合する。よって、併合したスライスは分割し
たスライスに含まれたポイントと隣接したスライスのうちの１つのスライスに含まれたポ
イントをいずれも含む１つのスライスである。隣接したスライスのうちの１つのスライス
は、例えば、隣接したスライスのうち、ポイントの数が最も少ないスライスである。
【0345】
例えば、現在スライス（ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）がポイントの最小数（ｍｉｎＮ
ｕｍＰｏｉｎｔ）より少ないポイントを有する場合、ポイントクラウドデータ送信装置は
、実施例による併合（ｍｅｒｇｅ）の動作を行う。現在スライスと隣接したスライス（４
個のスライス）のそれぞれが２０個、１００個、５０個、８０個のポイントを有する場合
、２０個のポイントを有するスライスを現在スライスと併合する。
ｕｍＰｏｉｎｔ）より少ないポイントを有する場合、ポイントクラウドデータ送信装置は
、実施例による併合（ｍｅｒｇｅ）の動作を行う。現在スライスと隣接したスライス（４
個のスライス）のそれぞれが２０個、１００個、５０個、８０個のポイントを有する場合
、２０個のポイントを有するスライスを現在スライスと併合する。
【0346】
ポイントクラウドデータ送信装置は、分割したスライス（例えば、現在スライス（ｃｕ
ｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ））のポイントの数がポイントの最大数（ｍａｘｉｍｕｍ ｎｕ
ｍｂｅｒ ｏｆ ｐｏｉｎｔ、ｍａｘＮｕｍＰｏｉｎｔ）より多い場合は、分割したスライ
スを分離（ｓｐｌｉｔ）することができる。よって、ポイントクラウドデータ送信装置は
、分割したスライス（ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）に含まれたポイントを２つ以上のス
ライスが含むようにする。
ｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ））のポイントの数がポイントの最大数（ｍａｘｉｍｕｍ ｎｕ
ｍｂｅｒ ｏｆ ｐｏｉｎｔ、ｍａｘＮｕｍＰｏｉｎｔ）より多い場合は、分割したスライ
スを分離（ｓｐｌｉｔ）することができる。よって、ポイントクラウドデータ送信装置は
、分割したスライス（ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）に含まれたポイントを２つ以上のス
ライスが含むようにする。
【0347】
例えば、現在スライス（ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）がポイントの最大数（ｍａｘＮ
ｕｍＰｏｉｎｔ）より少ないポイントを有する場合、ポイントクラウドデータ送信装置は
、実施例による分離（ｓｐｌｉｔ）の動作を行う。現在スライスの数が１５０個（例えば
、ポイントの最大数（ｍａｘＮｕｍＰｏｉｎｔ）が１００個である場合）、ポイントクラ
ウドデータ送信装置は、現在スライスを分離して２個のスライスを生成する。
ｕｍＰｏｉｎｔ）より少ないポイントを有する場合、ポイントクラウドデータ送信装置は
、実施例による分離（ｓｐｌｉｔ）の動作を行う。現在スライスの数が１５０個（例えば
、ポイントの最大数（ｍａｘＮｕｍＰｏｉｎｔ）が１００個である場合）、ポイントクラ
ウドデータ送信装置は、現在スライスを分離して２個のスライスを生成する。
【0348】
ポイントクラウドデータ送信装置は、例えば、現在スライス（Ｎ番目のスライス）の１
５０個のポイントのうちの１００個はＮ番目のスライスに、余りの５０個のポイントは隣
接したスライス（例えば、Ｎ＋１番目のスライス）に分配する。この場合、Ｎ＋１番目の
スライスはその境界がさらに大きくなることがある。例えば、Ｎ番目のスライスに含まれ
たポイントのうち、Ｎ＋１番目のスライスの近くに位置するポイントはＮ＋１番目のスラ
イスに含まれるように、ポイントクラウドデータ送信装置がＮ＋１番目のスライスの境界
を再設定する。
５０個のポイントのうちの１００個はＮ番目のスライスに、余りの５０個のポイントは隣
接したスライス（例えば、Ｎ＋１番目のスライス）に分配する。この場合、Ｎ＋１番目の
スライスはその境界がさらに大きくなることがある。例えば、Ｎ番目のスライスに含まれ
たポイントのうち、Ｎ＋１番目のスライスの近くに位置するポイントはＮ＋１番目のスラ
イスに含まれるように、ポイントクラウドデータ送信装置がＮ＋１番目のスライスの境界
を再設定する。
【0349】
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、現在スライスで再分配するポイント
を次のインデックスを有するスライスに再分配し、次のインデックスを有するスライスの
境界を再調整することができる。
を次のインデックスを有するスライスに再分配し、次のインデックスを有するスライスの
境界を再調整することができる。
【0350】
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、上述した方法によってスライスを生
成することで、個々のポイントの属性を照会しなくてもスライスを生成することができ、
スライス生成過程から発生する遅延を減らすことができる。
成することで、個々のポイントの属性を照会しなくてもスライスを生成することができ、
スライス生成過程から発生する遅延を減らすことができる。
【0351】
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、このような構成により、スライス内
のポイントの数を均等に又は適宜に分配又は決定することができ、送信装置の並列的な符
号化効率を高めることができる。
のポイントの数を均等に又は適宜に分配又は決定することができ、送信装置の並列的な符
号化効率を高めることができる。
【0352】
また、実施例によるポイントクラウドデータ受信装置は、このような構成により、スラ
イス内のポイントの数の偏差が大きくないように設定され、各々のスライスを独立して符
号化する過程から発生する遅延を減らすことができる。
イス内のポイントの数の偏差が大きくないように設定され、各々のスライスを独立して符
号化する過程から発生する遅延を減らすことができる。
【0353】
図２３は実施例によるポイントクラウドデータが複数のスライスに分割及び／又は精製
された結果の一例を示す。
された結果の一例を示す。
【0354】
【0355】
【0356】
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、ポイントクラウドデータを分割（ｐ
ａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）して複数のスライスを生成し、生成した複数のスライスを精製
する。
ａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）して複数のスライスを生成し、生成した複数のスライスを精製
する。
【0357】
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、実施例による分割（ｐａｒｔｉｔｉ
ｏｎｉｎｇ）の動作を行い、以下のような動作を行う。
ｏｎｉｎｇ）の動作を行い、以下のような動作を行う。
【0358】
１）隣接情報生成（Ｇｅｎｅｒａｔｅ ａｄｊａｃｅｎｔ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）
【0359】
各々の分割されたスライス（精製されていないスライス）は、少なくとも１つの隣接し
たスライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）に関する情報を含む隣接情報（ａｄｊａｃ
ｅｎｔ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）を生成する。実施例による隣接したスライスは、分割
されたスライス（ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）と下側に（ｂｏｔｔｏｍ）、左側に（ｌ
ｅｆｔ）、上側に（ｔｏｐ）、右側に（ｒｉｇｈｔ）隣接したスライスのうちの１つを意
味する。実施例による隣接したスライスは、分割されたスライス（ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌ
ｉｃｅ）と下側に（ｂｏｔｔｏｍ）、左側に（ｌｅｆｔ）、上側に（ｔｏｐ）、右側に（
ｒｉｇｈｔ）、前側に（ｆｒｏｎｔ）、後側に（ｂａｃｋ）隣接したスライスのうちの１
つを意味する。
たスライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）に関する情報を含む隣接情報（ａｄｊａｃ
ｅｎｔ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）を生成する。実施例による隣接したスライスは、分割
されたスライス（ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）と下側に（ｂｏｔｔｏｍ）、左側に（ｌ
ｅｆｔ）、上側に（ｔｏｐ）、右側に（ｒｉｇｈｔ）隣接したスライスのうちの１つを意
味する。実施例による隣接したスライスは、分割されたスライス（ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌ
ｉｃｅ）と下側に（ｂｏｔｔｏｍ）、左側に（ｌｅｆｔ）、上側に（ｔｏｐ）、右側に（
ｒｉｇｈｔ）、前側に（ｆｒｏｎｔ）、後側に（ｂａｃｋ）隣接したスライスのうちの１
つを意味する。
【0360】
隣接情報は、現在スライス（ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）と下側に（ｂｏｔｔｏｍ）
隣接したスライス、左側に（ｌｅｆｔ）隣接したスライス、上側に（ｔｏｐ）隣接したス
ライス及び／又は右側に（ｒｉｇｈｔ）隣接したスライスの情報（例えば、スライスの識
別子情報、スライスに含まれたポイント数の情報など）を含む。隣接情報は、現在スライ
ス（ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）と下側に（ｂｏｔｔｏｍ）隣接したスライス、左側に
（ｌｅｆｔ）隣接したスライス、上側に（ｔｏｐ）隣接したスライス、右側に（ｒｉｇｈ
ｔ）隣接したスライス、前側に（ｆｒｏｎｔ）隣接したスライス、後側に（ｂａｃｋ）隣
接したスライスの情報を含む。
隣接したスライス、左側に（ｌｅｆｔ）隣接したスライス、上側に（ｔｏｐ）隣接したス
ライス及び／又は右側に（ｒｉｇｈｔ）隣接したスライスの情報（例えば、スライスの識
別子情報、スライスに含まれたポイント数の情報など）を含む。隣接情報は、現在スライ
ス（ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）と下側に（ｂｏｔｔｏｍ）隣接したスライス、左側に
（ｌｅｆｔ）隣接したスライス、上側に（ｔｏｐ）隣接したスライス、右側に（ｒｉｇｈ
ｔ）隣接したスライス、前側に（ｆｒｏｎｔ）隣接したスライス、後側に（ｂａｃｋ）隣
接したスライスの情報を含む。
【0361】
２）併合（Ｍｅｒｇｅ）
【0362】
実施例による併合（ｍｅｒｇｅ）は、現在スライス（ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）と
隣接したスライスのうちの１つを併合する。併合（ｍｅｒｇｅ）は、現在スライス（ｃｕ
ｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）のポイントの数がポイントの最小数情報（ｍｉｎｉｍｕｍ ｎ
ｕｍｂｅｒｓ ｏｆ ｐｏｉｎｔｓ、ｍｉｎＮｕｍＰｏｉｎｔ）の値より少ない場合に行わ
れる。
隣接したスライスのうちの１つを併合する。併合（ｍｅｒｇｅ）は、現在スライス（ｃｕ
ｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）のポイントの数がポイントの最小数情報（ｍｉｎｉｍｕｍ ｎ
ｕｍｂｅｒｓ ｏｆ ｐｏｉｎｔｓ、ｍｉｎＮｕｍＰｏｉｎｔ）の値より少ない場合に行わ
れる。
【0363】
実施例による隣接したスライスのうちの１つは、現在スライス（ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌ
ｉｃｅ）と下側に（ｂｏｔｔｏｍ）隣接したスライス、左側に（ｌｅｆｔ）隣接したスラ
イス、上側に（ｔｏｐ）隣接したスライス、右側に（ｒｉｇｈｔ）隣接したスライス、前
側に（ｆｒｏｎｔ）隣接したスライス、後側に（ｂａｃｋ）隣接したスライスである。
ｉｃｅ）と下側に（ｂｏｔｔｏｍ）隣接したスライス、左側に（ｌｅｆｔ）隣接したスラ
イス、上側に（ｔｏｐ）隣接したスライス、右側に（ｒｉｇｈｔ）隣接したスライス、前
側に（ｆｒｏｎｔ）隣接したスライス、後側に（ｂａｃｋ）隣接したスライスである。
【0364】
３）分離（Ｓｐｌｉｔ）
【0365】
実施例による分離（ｓｐｌｉｔ）は、現在スライス（ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）を
複数のスライスに分けるか、次のインデックスを有するスライスにポイントを再分配する
ことを意味する。分離（ｓｐｌｉｔ）は現在スライス（ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）の
ポイントの数がポイントの最小数情報（ｍｉｎｉｍｕｍ ｎｕｍｂｅｒｓ ｏｆ ｐｏｉｎ
ｔｓ、ｍｉｎＮｕｍＰｏｉｎｔ）の値より少ない場合に行われる。
複数のスライスに分けるか、次のインデックスを有するスライスにポイントを再分配する
ことを意味する。分離（ｓｐｌｉｔ）は現在スライス（ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）の
ポイントの数がポイントの最小数情報（ｍｉｎｉｍｕｍ ｎｕｍｂｅｒｓ ｏｆ ｐｏｉｎ
ｔｓ、ｍｉｎＮｕｍＰｏｉｎｔ）の値より少ない場合に行われる。
【0366】
図２３は実施例によるポイントクラウドデータ送信装置が併合（ｍｅｒｇｅ）及び／又
は分離（ｓｐｌｉｔ）の動作を行った後のスライスを示す。ポイントクラウドデータ送信
装置が併合（ｍｅｒｇｅ）及び／又は分離（ｓｐｌｉｔ）の動作を行う場合、スライスは
ポイントの分布又は領域に適応して（ａｄａｐｔｉｖｅ）配置される。即ち、実施例によ
る併合（ｍｅｒｇｅ）及び／又は分離（ｓｐｌｉｔ）の動作が行われたスライスは符号化
又は復号に最適化してポイントの数を含む。
は分離（ｓｐｌｉｔ）の動作を行った後のスライスを示す。ポイントクラウドデータ送信
装置が併合（ｍｅｒｇｅ）及び／又は分離（ｓｐｌｉｔ）の動作を行う場合、スライスは
ポイントの分布又は領域に適応して（ａｄａｐｔｉｖｅ）配置される。即ち、実施例によ
る併合（ｍｅｒｇｅ）及び／又は分離（ｓｐｌｉｔ）の動作が行われたスライスは符号化
又は復号に最適化してポイントの数を含む。
【0367】
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、このような構成により、スライス内
のポイントの数を均等に又は適宜に分配又は決定することができ、送信装置の並列的な符
号化効率を高めることができる。
のポイントの数を均等に又は適宜に分配又は決定することができ、送信装置の並列的な符
号化効率を高めることができる。
【0368】
また、実施例によるポイントクラウドデータ受信装置は、このような構成により、スラ
イス内のポイントの数の偏差が大きくないように設定され、各々のスライスを独立して符
号化する過程から発生する遅延を減らすことができる。
イス内のポイントの数の偏差が大きくないように設定され、各々のスライスを独立して符
号化する過程から発生する遅延を減らすことができる。
【0369】
図２４は実施例によるポイントクラウドデータを分割する方法の実施例を示す。
【0370】
図２４の動作は、図１８に示した分割動作の方法の実施例を示す。図２４の動作は、図
１７の分割部１７００１、図１６のデータ特性調査部１６０００、データ特性による分割
部＆精製部１７００１、図１５の空間分割部１５００１において行われる。
１７の分割部１７００１、図１６のデータ特性調査部１６０００、データ特性による分割
部＆精製部１７００１、図１５の空間分割部１５００１において行われる。
【0371】
図２４に示した分割方法による動作は、図１の送信装置１０００、送信機１０００３、
ポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２、図２の符号化部１８００１、送信部１８
００２、図４のエンコーダ、図１２の送信装置、図１４のＸＲデバイス１４３０などによ
って結合して行われる。
ポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２、図２の符号化部１８００１、送信部１８
００２、図４のエンコーダ、図１２の送信装置、図１４のＸＲデバイス１４３０などによ
って結合して行われる。
【0372】
【0373】
図２４は八分木分割方法（Ｏｃｔｒｅｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）を示す。図２４
の動作は、ポイントクラウドデータのポイントを境界ボックス（ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏ
ｘ）２４０００に対する八分木（ｏｃｔｒｅｅ）に基づいて複数のスライスに分割するこ
とを示す。
の動作は、ポイントクラウドデータのポイントを境界ボックス（ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏ
ｘ）２４０００に対する八分木（ｏｃｔｒｅｅ）に基づいて複数のスライスに分割するこ
とを示す。
【0374】
八分木分割方法（Ｏｃｔｒｅｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）は、全体の空間（実施例
によるポイントクラウドデータが含まれた境界ボックス）を８つの空間に８等分して再帰
的（ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ）に分割する。
によるポイントクラウドデータが含まれた境界ボックス）を８つの空間に８等分して再帰
的（ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ）に分割する。
【0375】
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、最長軸の長さＬを境界ボックスに設
定し（ＬＸＬＸＬ）、八分木の１レベルが下がる度に８のｌ自乗（８ ｐｏｗｅｒ ｏｆ
ｌ）の空間を生成する。実施例による八分木のレベル（ｌ）は所定値でもよく、ユーザに
よって設定された値でもよい。例えば、八分木のレベル（即ち、ｌ）の値を３にする場合
、送信装置は、８＾３の５１２つの空間に分割することができる。実施例による送信装置
は、実施例によるレベルの値をシグナル情報として受信装置に送信することができる。
定し（ＬＸＬＸＬ）、八分木の１レベルが下がる度に８のｌ自乗（８ ｐｏｗｅｒ ｏｆ
ｌ）の空間を生成する。実施例による八分木のレベル（ｌ）は所定値でもよく、ユーザに
よって設定された値でもよい。例えば、八分木のレベル（即ち、ｌ）の値を３にする場合
、送信装置は、８＾３の５１２つの空間に分割することができる。実施例による送信装置
は、実施例によるレベルの値をシグナル情報として受信装置に送信することができる。
【0376】
実施例によるレベルの値は入力値として伝達された値でもよく、境界ボックス（空間）
内に存在するポイントの数に基づいて決定（例えば、ｌの数はポイントの数でしきい値と
して決定）してもよい。
内に存在するポイントの数に基づいて決定（例えば、ｌの数はポイントの数でしきい値と
して決定）してもよい。
【0377】
例えば、実施例による送信装置は、スライス分割のためのレベルがｘであるとき、１つ
のスライス内に存在するポイントの数が１ないし１００，０００であるスライスの数が全
体のスライス数の５０％を占める場合には八分木分割を中止することができる。このとき
、八分木分割を中止する方法としては、密度、しきい値、スライスの長さなどを基準とし
てもよい。
のスライス内に存在するポイントの数が１ないし１００，０００であるスライスの数が全
体のスライス数の５０％を占める場合には八分木分割を中止することができる。このとき
、八分木分割を中止する方法としては、密度、しきい値、スライスの長さなどを基準とし
てもよい。
【0378】
八分木分割方法（Ｏｃｔｒｅｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）は、八分木を用いた均等
－ジオメトリ分割（Ｕｎｉｆｏｒｍ－Ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｐａｒｔｉｔｉｏｎ ｕｓｉｎ
ｇ Ｏｃｔｒｅｅ）とも呼ばれる。八分木を用いた均等－ジオメトリ分割は、例えば、以
下の動作を行う分割方法である。
－ジオメトリ分割（Ｕｎｉｆｏｒｍ－Ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｐａｒｔｉｔｉｏｎ ｕｓｉｎ
ｇ Ｏｃｔｒｅｅ）とも呼ばれる。八分木を用いた均等－ジオメトリ分割は、例えば、以
下の動作を行う分割方法である。
【0379】
１）八分木の深さ（八分木のレベル、ｄｅｐＯｃｔｒｅｅ）を１に設定する。（Ｓｅｔ
ｔｈｅ ｄｅｐｔｈ ｏｆ ｏｃｔｒｅｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎ ｄｅｐＯｃｔｒｅｅ ＝ １
ｂｙ ｄｅｆａｕｌｔ）
ｔｈｅ ｄｅｐｔｈ ｏｆ ｏｃｔｒｅｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎ ｄｅｐＯｃｔｒｅｅ ＝ １
ｂｙ ｄｅｆａｕｌｔ）
【0380】
２）八分木分割スキーム（Ｏｃｔｒｅｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎ ｓｃｈｅｍｅ）に従っ
てポイントクラウドデータを８＾ｄｅｐＯｃｔｒｅｅ個のスライスに分割する。（Ｄｉｖ
ｉｄｅ ｔｈｅ ｉｎｐｕｔ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｉｎｔｏ ８ｄｅｐＯｃｔｒｅｅ ｓ
ｌｉｃｅｓ ｂｙ Ｏｃｔｒｅｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎ ｓｃｈｅｍｅ．）
てポイントクラウドデータを８＾ｄｅｐＯｃｔｒｅｅ個のスライスに分割する。（Ｄｉｖ
ｉｄｅ ｔｈｅ ｉｎｐｕｔ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｉｎｔｏ ８ｄｅｐＯｃｔｒｅｅ ｓ
ｌｉｃｅｓ ｂｙ Ｏｃｔｒｅｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎ ｓｃｈｅｍｅ．）
【0381】
３）全てのスライスに対して、各々のスライス内のポイントの分布比率がポイントの最
大数（ｍａｘＰｏｉｎｔＮｕｍ）になるように確認する。分布比率のしきい値（ｔｈｒｅ
ｓ）を設定する。分布の比率がしきい値より大きい場合、次のステップに進む。分布の比
率がしきい値より大きくない場合は、１）の動作を再び行い、八分木の深さ（ｄｅｐＯｃ
ｔｒｅｅ）の値から１を上げる。（Ｅｖａｌｕａｔｅ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ ｒ
ａｔｉｏ ｏｆ ｐｏｉｎｔｓ ｓｍａｌｌｅｒ ｔｈａｎ ｔｈｅ ｍａｘＰｏｉｎｔＮｕｍ
ｉｎ ａｌｌ ｓｌｉｃｅｓ．Ｓｅｔ ａ ｒａｔｉｏ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｔｈｒｅｓ．
Ｉｆ ｒａｔｉｏ ｉｓ ｂｉｇｇｅｒ ｔｈａｎ ｔｈｒｅｓ、ｇｏ ｔｏ ｎｅｘｔ ｓｔｅ
ｐ．Ｏｔｈｅｒｗｉｓｅ、ｂａｃｋ ｔｏ ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ １） ａｎｄ ｓｅｔ ｄｅ
ｐＯｃｔｒｅｅ ＋＝ １．）
大数（ｍａｘＰｏｉｎｔＮｕｍ）になるように確認する。分布比率のしきい値（ｔｈｒｅ
ｓ）を設定する。分布の比率がしきい値より大きい場合、次のステップに進む。分布の比
率がしきい値より大きくない場合は、１）の動作を再び行い、八分木の深さ（ｄｅｐＯｃ
ｔｒｅｅ）の値から１を上げる。（Ｅｖａｌｕａｔｅ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎ ｒ
ａｔｉｏ ｏｆ ｐｏｉｎｔｓ ｓｍａｌｌｅｒ ｔｈａｎ ｔｈｅ ｍａｘＰｏｉｎｔＮｕｍ
ｉｎ ａｌｌ ｓｌｉｃｅｓ．Ｓｅｔ ａ ｒａｔｉｏ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ ｔｈｒｅｓ．
Ｉｆ ｒａｔｉｏ ｉｓ ｂｉｇｇｅｒ ｔｈａｎ ｔｈｒｅｓ、ｇｏ ｔｏ ｎｅｘｔ ｓｔｅ
ｐ．Ｏｔｈｅｒｗｉｓｅ、ｂａｃｋ ｔｏ ｐｒｏｃｅｄｕｒｅ １） ａｎｄ ｓｅｔ ｄｅ
ｐＯｃｔｒｅｅ ＋＝ １．）
【0382】
スライス分割（ｓｌｉｃｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎ）が行われた後、ポイントの数がポイ
ントの最大数（ＭａｘＰｏｉｎｔＮｕｍ）より多いスライスのポイントクラウドは分離（
ｓｐｌｉｔ）してもよい。スライス分割（ｓｌｉｃｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎ）が行われた
後、ポイントの数がポイントの最小数（ＭｉｎＰｏｉｎｔＮｕｍ）より少ないスライスの
ポイントクラウドは併合（ｍｅｒｇｅ）してもよい。（Ａｆｔｅｒ ｓｌｉｃｅ ｐａｒｔ
ｉｔｉｏｎ、ｔｈｅ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｏｆ ｓｌｉｃｅ ｗｈｏｓｅ ｐｏｉｎｔ
ｃｏｕｎｔ ｉｓ ｍｏｒｅ ｔｈａｎ ＭａｘＰｏｉｎｔＮｕｍ ｉｓ ｓｐｌｉｔｔｅｄ、
ａｎｄ ｔｈｅ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｏｆ ｓｌｉｃｅ ｗｈｏｓｅ ｐｏｉｎｔ ｃｏｕ
ｎｔ ｔｏｏ ｆｅｗ ｐｏｉｎｔｓ ｉｓ ｍｅｒｇｅｄ．）
ントの最大数（ＭａｘＰｏｉｎｔＮｕｍ）より多いスライスのポイントクラウドは分離（
ｓｐｌｉｔ）してもよい。スライス分割（ｓｌｉｃｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎ）が行われた
後、ポイントの数がポイントの最小数（ＭｉｎＰｏｉｎｔＮｕｍ）より少ないスライスの
ポイントクラウドは併合（ｍｅｒｇｅ）してもよい。（Ａｆｔｅｒ ｓｌｉｃｅ ｐａｒｔ
ｉｔｉｏｎ、ｔｈｅ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｏｆ ｓｌｉｃｅ ｗｈｏｓｅ ｐｏｉｎｔ
ｃｏｕｎｔ ｉｓ ｍｏｒｅ ｔｈａｎ ＭａｘＰｏｉｎｔＮｕｍ ｉｓ ｓｐｌｉｔｔｅｄ、
ａｎｄ ｔｈｅ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｏｆ ｓｌｉｃｅ ｗｈｏｓｅ ｐｏｉｎｔ ｃｏｕ
ｎｔ ｔｏｏ ｆｅｗ ｐｏｉｎｔｓ ｉｓ ｍｅｒｇｅｄ．）
【0383】
実施例による分離（ｓｐｌｉｔ）の動作は、図１８なしい図２３に示した分離動作を意
味する。分離動作は、ポイントの数（Ａｓｉｚｅ）がポイントの最大数より多い場合は、
該当スライスをｎ個のスライスに分けることができる。ｎは、例えば、ｃｅｉｌ（Ａｓｉ
ｚｅ／ＭａｘＰｏｉｎｔＮｕｍ）である。
味する。分離動作は、ポイントの数（Ａｓｉｚｅ）がポイントの最大数より多い場合は、
該当スライスをｎ個のスライスに分けることができる。ｎは、例えば、ｃｅｉｌ（Ａｓｉ
ｚｅ／ＭａｘＰｏｉｎｔＮｕｍ）である。
【0384】
実施例による併合（ｍｅｒｇｅ）の動作は、図１８ないし図２３に示した併合動作を意
味する。併合動作は、ポイントの数がポイントの最小数（ＭｉｎＰｏｉｎｔＮｕｍ）より
少ない場合、該当スライスを前のスライス又は次のスライスと併合する。（Ｍｅｒｇｅ：
Ｉｆ ｔｈｅ ｐｏｉｎｔ ｃｏｕｎｔ ｏｆ ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ ｉｓ ｌｅｓｓ
ｔｈａｎ ＭｉｎＰｏｉｎｔＮｕｍ、ｍｅｒｇｅ ｉｔ ｗｉｔｈ ｅｉｔｈｅｒ ｐｒｉｏ
ｒ ｓｌｉｃｅ ｏｒ ｎｅｘｔ ｏｎｅ．）
味する。併合動作は、ポイントの数がポイントの最小数（ＭｉｎＰｏｉｎｔＮｕｍ）より
少ない場合、該当スライスを前のスライス又は次のスライスと併合する。（Ｍｅｒｇｅ：
Ｉｆ ｔｈｅ ｐｏｉｎｔ ｃｏｕｎｔ ｏｆ ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ ｉｓ ｌｅｓｓ
ｔｈａｎ ＭｉｎＰｏｉｎｔＮｕｍ、ｍｅｒｇｅ ｉｔ ｗｉｔｈ ｅｉｔｈｅｒ ｐｒｉｏ
ｒ ｓｌｉｃｅ ｏｒ ｎｅｘｔ ｏｎｅ．）
【0385】
併合（ｍｅｒｇｅ）しようとするスライス（ｓｌｉｃｅ）を決定するために、実施例に
よるポイントクラウドデータ送信装置は、併合の方向（ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ ｔｏ ｍｅｒ
ｇｅ）を以下のように決定する。
よるポイントクラウドデータ送信装置は、併合の方向（ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ ｔｏ ｍｅｒ
ｇｅ）を以下のように決定する。
【0386】
スライスが最初のスライス（ｆｉｒｓｔ ｐｌａｃｅ）である場合、併合の方向は、次
のスライス（ｎｅｘｔ ｓｌｉｃｅ）の方向である。
のスライス（ｎｅｘｔ ｓｌｉｃｅ）の方向である。
【0387】
スライスが最後のスライス（ａｔ ｔｈｅ ｅｎｄ）である場合、併合の方向は、前のス
ライス（ｐｒｉｏｒ ｓｌｉｃｅ）の方向である。
ライス（ｐｒｉｏｒ ｓｌｉｃｅ）の方向である。
【0388】
スライスが最初のスライスでもなく、最後のスライスでもない場合は、以下のように行
われる。該当スライス（ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）が前のスライス（ｐｒｉｏｒ ｓ
ｌｉｃｅ）と併合して生成されたスライスのポイントの数を「ＳｕｍＦｒｏｎｔ」、該当
スライス（ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）が次のスライス（ｎｅｘｔ ｓｌｉｃｅ）と併
合して生成されたスライスのポイントの数を「ＳｕｍＮｅｘｔ」とすれば、併合動作は、
以下のように行われる。
われる。該当スライス（ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）が前のスライス（ｐｒｉｏｒ ｓ
ｌｉｃｅ）と併合して生成されたスライスのポイントの数を「ＳｕｍＦｒｏｎｔ」、該当
スライス（ｃｕｒｒｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）が次のスライス（ｎｅｘｔ ｓｌｉｃｅ）と併
合して生成されたスライスのポイントの数を「ＳｕｍＮｅｘｔ」とすれば、併合動作は、
以下のように行われる。
【0389】
ＳｕｍＦｒｏｎｔがポイントの最大数より大きく、ＳｕｍＮｅｘｔがポイントの最大数
より大きい場合（Ｉｆ ＳｕｍＦｒｏｎｔ ＞ ＭａｘＰｏｉｎｔＮｕｍ ａｎｄ ＳｕｍＮ
ｅｘｔ ＞ ＭａｘＰｏｉｎｔＮｕｍ）、前のスライス（ｐｒｉｏｒ ｓｌｉｃｅ）及び次
のスライス（ｎｅｘｔ ｓｌｉｃｅ）のうち、ポイントの数がより多いスライスを選択す
る。
より大きい場合（Ｉｆ ＳｕｍＦｒｏｎｔ ＞ ＭａｘＰｏｉｎｔＮｕｍ ａｎｄ ＳｕｍＮ
ｅｘｔ ＞ ＭａｘＰｏｉｎｔＮｕｍ）、前のスライス（ｐｒｉｏｒ ｓｌｉｃｅ）及び次
のスライス（ｎｅｘｔ ｓｌｉｃｅ）のうち、ポイントの数がより多いスライスを選択す
る。
【0390】
ＳｕｍＦｒｏｎｔがポイントの最大数より小さく、ＳｕｍＮｅｘｔがポイントの最大数
より小さい場合（Ｉｆ ＳｕｍＦｒｏｎｔ ＜ ＭａｘＰｏｉｎｔＮｕｍ ａｎｄ ＳｕｍＮ
ｅｘｔ ＜ ＭａｘＰｏｉｎｔＮｕｍ）、前のスライス（ｐｒｉｏｒ ｓｌｉｃｅ）及び次
のスライス（ｎｅｘｔ ｓｌｉｃｅ）のうち、ポイントの数がより多いスライスを選択す
る。
より小さい場合（Ｉｆ ＳｕｍＦｒｏｎｔ ＜ ＭａｘＰｏｉｎｔＮｕｍ ａｎｄ ＳｕｍＮ
ｅｘｔ ＜ ＭａｘＰｏｉｎｔＮｕｍ）、前のスライス（ｐｒｉｏｒ ｓｌｉｃｅ）及び次
のスライス（ｎｅｘｔ ｓｌｉｃｅ）のうち、ポイントの数がより多いスライスを選択す
る。
【0391】
その他の場合（ｏｔｈｅｒｗｉｓｅ）、ＳｕｍＦｒｏｎｔ及びＳｕｍＮｅｘｔのうちの
一方がポイントの最大数より大きく、その他方がポイントの最大数より小さい場合は、前
のスライス（ｐｒｉｏｒ ｓｌｉｃｅ）及び次のスライス（ｎｅｘｔ ｓｌｉｃｅ）のうち
、少ないポイントの数を有するスライスと併合する。
一方がポイントの最大数より大きく、その他方がポイントの最大数より小さい場合は、前
のスライス（ｐｒｉｏｒ ｓｌｉｃｅ）及び次のスライス（ｎｅｘｔ ｓｌｉｃｅ）のうち
、少ないポイントの数を有するスライスと併合する。
【0392】
併合動作が行われた後、併合後に生成された全てのスライスを巡回して、ＳｕｍＭｅｒ
ｇｅｄとＭａｘＰｏｉｎｔＮｕｍを比較する。ＳｕｍＭｅｒｇｅｄは併合したスライスの
ポイントの数である。
ｇｅｄとＭａｘＰｏｉｎｔＮｕｍを比較する。ＳｕｍＭｅｒｇｅｄは併合したスライスの
ポイントの数である。
【0393】
ＳｕｍＭｅｒｇｅｄ ＜ ＭｉｎＰｏｉｎｔＮｕｍである場合、現在スライスを他のスラ
イスとさらに併合することができる。
イスとさらに併合することができる。
【0394】
ＳｕｍＭｅｒｇｅｄ ＞ ＭａｘＰｏｉｎｔＮｕｍである場合は、併合したスライスを分
離（ｓｐｌｉｔ）することができる。
離（ｓｐｌｉｔ）することができる。
【0395】
ＭｉｎＰｏｉｎｔＮｕｍ ＜ＳｕｍＭｅｒｇｅｄ＜ ＭａｘＰｏｉｎｔＮｕｍである場
合、現在スライスを維持する。
合、現在スライスを維持する。
【0396】
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、このような構成により、スライス内
のポイントの数を均等に又は適宜に分配又は決定することができ、送信装置の並列的な符
号化効率を高めることができる。
のポイントの数を均等に又は適宜に分配又は決定することができ、送信装置の並列的な符
号化効率を高めることができる。
【0397】
また、実施例によるポイントクラウドデータ受信装置は、このような構成により、スラ
イス内のポイントの数の偏差が大きくないように設定され、各々のスライスを独立して符
号化する過程から発生する遅延を減らすことができる。
イス内のポイントの数の偏差が大きくないように設定され、各々のスライスを独立して符
号化する過程から発生する遅延を減らすことができる。
【0398】
図２５は実施例によるポイントクラウドデータを分割する方法の実施例を示す。
【0399】
図２５の動作は、図１８に示した分割動作方法の実施例を示す。図２５の動作は、図１
７の分割部１７００１、図１６のデータ特性調査部１６０００、データ特性による分割部
＆精製部１７００１、図１５の空間分割部１５００１において行われる。
７の分割部１７００１、図１６のデータ特性調査部１６０００、データ特性による分割部
＆精製部１７００１、図１５の空間分割部１５００１において行われる。
【0400】
図２５に示した分割方法による動作は、図１の送信装置１０００、送信機１０００３、
ポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２、図２の符号化部１８００１、送信部１８
００２、図４のエンコーダ、図１２の送信装置、図１４のＸＲデバイス１４３０などによ
って結合して行われる。
ポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２、図２の符号化部１８００１、送信部１８
００２、図４のエンコーダ、図１２の送信装置、図１４のＸＲデバイス１４３０などによ
って結合して行われる。
【0401】
図２５は、ポイントクラウドデータ送信装置がポイントクラウドデータの占める３次元
空間又はポイントクラウドデータ２５０００を境界ボックスの軸の長さに基づいて分割し
た領域２５００１、２５００２に分割することを示す。実施例によるポイントクラウドデ
ータ送信装置は、実施例によるポイントクラウドデータを１つ又はそれ以上の境界ボック
スの軸の長さに基づいて分割した領域２５００１、２５００２別に符号化することができ
る。実施例によれば、境界ボックスの軸の長さに基づいて分割した領域２５００１、２５
００２（例えば、スライス）に分割する動作を適応的軸長さ基盤のスライスタイルリング
（又は軸長さ基盤のスライス分割）とも呼ぶ。図２５に示した動作は、例えば、図１２の
データ入力部１２０００において行われる。
空間又はポイントクラウドデータ２５０００を境界ボックスの軸の長さに基づいて分割し
た領域２５００１、２５００２に分割することを示す。実施例によるポイントクラウドデ
ータ送信装置は、実施例によるポイントクラウドデータを１つ又はそれ以上の境界ボック
スの軸の長さに基づいて分割した領域２５００１、２５００２別に符号化することができ
る。実施例によれば、境界ボックスの軸の長さに基づいて分割した領域２５００１、２５
００２（例えば、スライス）に分割する動作を適応的軸長さ基盤のスライスタイルリング
（又は軸長さ基盤のスライス分割）とも呼ぶ。図２５に示した動作は、例えば、図１２の
データ入力部１２０００において行われる。
【0402】
ポイントクラウドデータ２５０００は、１つ又はそれ以上のポイントを含む。ポイント
クラウドデータは、３次元空間（例えば、境界ボックス）内に含まれる。実施例による３
次元空間（例えば、境界ボックス）は、ｘ軸、ｙ軸及びｚ軸で表現される。
クラウドデータは、３次元空間（例えば、境界ボックス）内に含まれる。実施例による３
次元空間（例えば、境界ボックス）は、ｘ軸、ｙ軸及びｚ軸で表現される。
【0403】
ポイントクラウドデータ２５０００は、例えば、ｘ軸、ｙ軸及びｚ軸のうちのいずれか
の長さがその他の２つの軸の長さよりも短いか、顕著に短い。例えば、１つの軸を除く２
つの軸に広く分散されている形態の地形を表現するポイントクラウドデータが存在する。
ポイントクラウドデータの送信装置が軸の長さとは関係なく境界ボックス内のポイントに
対して符号化を行う場合、符号化の効率は低下する。よって、ポイントクラウドデータ送
信装置は、３次元空間の軸の長さに適応して、１つ又はそれ以上の領域に分割する必要が
ある。よって、実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、ｘ軸、ｙ軸及びｚ軸の
相対的な長さを算出し、算出した相対的な長さに基づいてポイントクラウドデータを１つ
又はそれ以上の領域に分割する。
の長さがその他の２つの軸の長さよりも短いか、顕著に短い。例えば、１つの軸を除く２
つの軸に広く分散されている形態の地形を表現するポイントクラウドデータが存在する。
ポイントクラウドデータの送信装置が軸の長さとは関係なく境界ボックス内のポイントに
対して符号化を行う場合、符号化の効率は低下する。よって、ポイントクラウドデータ送
信装置は、３次元空間の軸の長さに適応して、１つ又はそれ以上の領域に分割する必要が
ある。よって、実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、ｘ軸、ｙ軸及びｚ軸の
相対的な長さを算出し、算出した相対的な長さに基づいてポイントクラウドデータを１つ
又はそれ以上の領域に分割する。
【0404】
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置（例えば、図１６のタイル分割部１６０
００）は、３次元空間のｘ軸の長さ２５０００ｘ、ｙ軸の長さ２５０００ｙ及びｚ軸の長
さ２５０００ｚのうち、最長軸（例えば、Ｘ軸）の長さを最短軸（例えば、Ｚ軸）の長さ
単位に分割して、１つ又はそれ以上のスライス２５００１を構成する。１つ又はそれ以上
のスライスに分けられたデータは、並列的に符号化及び復号が可能な単位である。
００）は、３次元空間のｘ軸の長さ２５０００ｘ、ｙ軸の長さ２５０００ｙ及びｚ軸の長
さ２５０００ｚのうち、最長軸（例えば、Ｘ軸）の長さを最短軸（例えば、Ｚ軸）の長さ
単位に分割して、１つ又はそれ以上のスライス２５００１を構成する。１つ又はそれ以上
のスライスに分けられたデータは、並列的に符号化及び復号が可能な単位である。
【0405】
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置（例えば、図１８のタイル分割部１８０
００、又は図１９のタイルリング部１９００１）は、一部のスライス２５００１に対して
再分割を行う。実施例による再分割は、スライスのうちの一部のスライスに対して、最長
軸（即ち、図２５の２５００１スライスではｙ軸２５０００ｙ）を最短軸（例えば、ｘ軸
又はｚ軸）の長さ単位に分割して、１つ又はそれ以上の細部のスライス（又は第２のスラ
イス２５００２）を構成する。１つ又はそれ以上の細部のスライス（又は第２のスライス
）に分けられたデータは、並列的に符号化及び復号が可能な単位である。
００、又は図１９のタイルリング部１９００１）は、一部のスライス２５００１に対して
再分割を行う。実施例による再分割は、スライスのうちの一部のスライスに対して、最長
軸（即ち、図２５の２５００１スライスではｙ軸２５０００ｙ）を最短軸（例えば、ｘ軸
又はｚ軸）の長さ単位に分割して、１つ又はそれ以上の細部のスライス（又は第２のスラ
イス２５００２）を構成する。１つ又はそれ以上の細部のスライス（又は第２のスライス
）に分けられたデータは、並列的に符号化及び復号が可能な単位である。
【0406】
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、第１のスライス内のポイントの最大
数と最小数（ｍａｘＰｏｉｎｔＮｕｍ、ｍｉｎＰｏｉｎｔＮｕｍ）で空間上のデータ分布
によらず、ポイントの最小／最大（ｍｉｎ／ｍａｘ）情報に基づいて分割を行ってもよい
。
数と最小数（ｍａｘＰｏｉｎｔＮｕｍ、ｍｉｎＰｏｉｎｔＮｕｍ）で空間上のデータ分布
によらず、ポイントの最小／最大（ｍｉｎ／ｍａｘ）情報に基づいて分割を行ってもよい
。
【0407】
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、第１のスライス又は第２のスライス
を領域内のポイントの数、領域のそれぞれが割り当てる空間のサイズ、領域内に含まれた
ポイントの密度に基づいて、また再分割を行うか否かを決定する。実施例によれば、空間
上に再分割を行う場合、空間適応的に行い、単に特定の軸に分ける方法の他にも中間軸を
基準として再分割を行うような方法でスライスを分割することができる。
を領域内のポイントの数、領域のそれぞれが割り当てる空間のサイズ、領域内に含まれた
ポイントの密度に基づいて、また再分割を行うか否かを決定する。実施例によれば、空間
上に再分割を行う場合、空間適応的に行い、単に特定の軸に分ける方法の他にも中間軸を
基準として再分割を行うような方法でスライスを分割することができる。
【0408】
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、実施例による適応的軸長さ基盤の領
域タイルリングを用いることで、大型地形地物を含むポイントクラウドデータの１つのフ
レーム内で空間単位で連関関係のあるシーケンスにおいて効果的に符号化を行うことがで
きる。実施例によるポイントクラウドデータ受信装置は、大型地形地物を含むポイントク
ラウドデータに対して効果的に復号化を行うことができる。
域タイルリングを用いることで、大型地形地物を含むポイントクラウドデータの１つのフ
レーム内で空間単位で連関関係のあるシーケンスにおいて効果的に符号化を行うことがで
きる。実施例によるポイントクラウドデータ受信装置は、大型地形地物を含むポイントク
ラウドデータに対して効果的に復号化を行うことができる。
【0409】
例えば、最短軸（例えば、Ｚ軸）で最長軸（例えば、Ｘ軸）を分割して１つのスライス
を構成する。特定の軸に分けられたスライスは再分割されてもよい。上述した最短軸で最
長軸を分割する方法を再分割に置き換えて、再帰的に分割を行ってもよい。再分割される
スライスは最短軸がまたＺ軸となり、スライス内で分割されない最長軸であるＹ軸に対し
てＺ軸の長さｘ（Ｚ軸の長さ）だけの空間を有するスライスに再分割される。
を構成する。特定の軸に分けられたスライスは再分割されてもよい。上述した最短軸で最
長軸を分割する方法を再分割に置き換えて、再帰的に分割を行ってもよい。再分割される
スライスは最短軸がまたＺ軸となり、スライス内で分割されない最長軸であるＹ軸に対し
てＺ軸の長さｘ（Ｚ軸の長さ）だけの空間を有するスライスに再分割される。
【0410】
実施例による軸長さ基盤のスライス分割方法は、最長エッジに対する均等－ジオメトリ
分割（Ｕｎｉｆｏｒｍ－Ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｐａｒｔｉｔｉｏｎ ａｌｏｎｇ ｔｈｅ
ｌｏｎｇｅｓｔ ｅｄｇｅ）とも呼ばれる。
分割（Ｕｎｉｆｏｒｍ－Ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｐａｒｔｉｔｉｏｎ ａｌｏｎｇ ｔｈｅ
ｌｏｎｇｅｓｔ ｅｄｇｅ）とも呼ばれる。
【0411】
最長エッジに対する均等－ジオメトリ分割（Ｕｎｉｆｏｒｍ－Ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｐａ
ｒｔｉｔｉｏｎ ａｌｏｎｇ ｔｈｅ ｌｏｎｇｅｓｔ ｅｄｇｅ）は、例えば、以下の
ように行われる。
ｒｔｉｔｉｏｎ ａｌｏｎｇ ｔｈｅ ｌｏｎｇｅｓｔ ｅｄｇｅ）は、例えば、以下の
ように行われる。
【0412】
１）実施例によるスライス分割方法によってポイントクラウドデータを分割する。
【0413】
２）スライス内のポイントの最大数（例えば、実施例によるＭａｘＰｏｉｎｔＮｕｍ）
及び／又はスライス内のポイントの最小数（例えば、実施例によるＭｉｎＰｏｉｎｔＮｕ
ｍ）に基づいて、実施例による併合（ｍｅｒｇｅ）動作及び／又は分離（ｓｐｌｉｔ）動
作を行う。
及び／又はスライス内のポイントの最小数（例えば、実施例によるＭｉｎＰｏｉｎｔＮｕ
ｍ）に基づいて、実施例による併合（ｍｅｒｇｅ）動作及び／又は分離（ｓｐｌｉｔ）動
作を行う。
【0414】
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、このような構成により、別途のシグ
ナル情報及びパラメータがなくても、スライス内のポイントの数を均等に又は適宜に分配
又は決定することができ、送信装置の並列的な符号化効率を高めることができる。
ナル情報及びパラメータがなくても、スライス内のポイントの数を均等に又は適宜に分配
又は決定することができ、送信装置の並列的な符号化効率を高めることができる。
【0415】
実施例による軸長さ基盤のスライス分割方法は、ポイントクラウドデータにおいて１つ
の軸を除く２つの軸に広く分散されている形態の地形を有するポイントクラウドデータを
分割する方法において効果的である。
の軸を除く２つの軸に広く分散されている形態の地形を有するポイントクラウドデータを
分割する方法において効果的である。
【0416】
図２６は実施例による隣接したスライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）の一例を示
す。
す。
【0417】
図２６の動作は、図２２に示した実施例による精製動作において、該当スライスと隣接
したスライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）を決定する方法を示す。例えば、図２６
に示した動作は、図２２のＮ番目のスライス（ｓｌｉｃｅ Ｎ）２２００１と隣接したス
ライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）を探す方法を示す。
したスライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）を決定する方法を示す。例えば、図２６
に示した動作は、図２２のＮ番目のスライス（ｓｌｉｃｅ Ｎ）２２００１と隣接したス
ライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）を探す方法を示す。
【0418】
【0419】
図２６に示した分割方法による動作は、図１の送信装置１０００、送信機１０００３、
ポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２、図２の符号化部１８００１、送信部１８
００２、図４のエンコーダ、図１２の送信装置、図１４のＸＲデバイス１４３０などによ
って結合して行われる。
ポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２、図２の符号化部１８００１、送信部１８
００２、図４のエンコーダ、図１２の送信装置、図１４のＸＲデバイス１４３０などによ
って結合して行われる。
【0420】
精製部は、実施例による併合（ｍｅｒｇｅ）動作及び／又は分離（ｓｐｌｉｔ）動作を
行う。精製部は、精製基準に従って決定する距離に基づく精製及び／又は２／４／６方形
に基づく精製を行う。
行う。精製部は、精製基準に従って決定する距離に基づく精製及び／又は２／４／６方形
に基づく精製を行う。
【0421】
図２６（Ａ）ないし２６（Ｃ）のそれぞれは、２方形精製方法、４方形精製方法、６方
形精製方法を示す。
形精製方法を示す。
【0422】
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、分割されたスライスの位置又は分割
方法によって、２方形（左右）、４方形（左右上下）、６方形（左右上下前後）に存在す
る隣接スライスの探索を行う。
方法によって、２方形（左右）、４方形（左右上下）、６方形（左右上下前後）に存在す
る隣接スライスの探索を行う。
【0423】
図２６（Ａ）は２方形に基づく精製方法を示す。
【0424】
２方形に基づく精製方法は、１次元で長軸を短軸で分ける分割方法の精製方法であって
、併合又は分離が適用される。例えば、２方形に基づく精製方法は、ポイントクラウドデ
ータ送信装置が１つのスライスに対して併合（ｍｅｒｇｅ）動作及び／又は分離（ｓｐｌ
ｉｔ）動作を行うために、隣接したスライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）を１次元
上で探索する。例えば、ポイントクラウドデータ送信装置は、２方形に基づく精製方法に
よって、該当スライスと左側に隣接したスライス、該当スライスと右側に隣接したスライ
スを用いて併合及び／又は分離の動作を行う。
、併合又は分離が適用される。例えば、２方形に基づく精製方法は、ポイントクラウドデ
ータ送信装置が１つのスライスに対して併合（ｍｅｒｇｅ）動作及び／又は分離（ｓｐｌ
ｉｔ）動作を行うために、隣接したスライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）を１次元
上で探索する。例えば、ポイントクラウドデータ送信装置は、２方形に基づく精製方法に
よって、該当スライスと左側に隣接したスライス、該当スライスと右側に隣接したスライ
スを用いて併合及び／又は分離の動作を行う。
【0425】
図２６（Ｂ）は４方形に基づく精製方法を示す。
【0426】
４方形に基づく精製方法は、現在位置するスライスから上側、下側、左側、右側に位置
するスライスの位置を見て併合又は分離を行う方法である。例えば、４方形に基づく精製
方法は、ポイントクラウドデータ送信装置が１つのスライスに対して併合（ｍｅｒｇｅ）
動作及び／又は分離（ｓｐｌｉｔ）動作を行うために、隣接したスライス（ａｄｊａｃｅ
ｎｔ ｓｌｉｃｅ）を２次元上で探索する。例えば、ポイントクラウドデータ送信装置は
、４方形に基づく精製方法によって、該当スライスと左側に（ｌｅｆｔ）隣接したスライ
ス、該当スライスと右側に（ｒｉｇｈｔ）隣接したスライス、該当スライスと上側に（ｕ
ｐ）隣接したスライス、該当ライスと下側に（ｂｏｔｔｏｍ）隣接したスライスを用いて
、併合及び／又は分離の動作を行う。
するスライスの位置を見て併合又は分離を行う方法である。例えば、４方形に基づく精製
方法は、ポイントクラウドデータ送信装置が１つのスライスに対して併合（ｍｅｒｇｅ）
動作及び／又は分離（ｓｐｌｉｔ）動作を行うために、隣接したスライス（ａｄｊａｃｅ
ｎｔ ｓｌｉｃｅ）を２次元上で探索する。例えば、ポイントクラウドデータ送信装置は
、４方形に基づく精製方法によって、該当スライスと左側に（ｌｅｆｔ）隣接したスライ
ス、該当スライスと右側に（ｒｉｇｈｔ）隣接したスライス、該当スライスと上側に（ｕ
ｐ）隣接したスライス、該当ライスと下側に（ｂｏｔｔｏｍ）隣接したスライスを用いて
、併合及び／又は分離の動作を行う。
【0427】
図２６（Ｃ）は６方形に基づく精製方法を示す。
【0428】
６方形に基づく精製方法は、八分木分割方法のように、空間に基づいて分割が行われた
分割方法に適用される。例えば、６方形に基づく精製方法は、ポイントクラウドデータ送
信装置が１つのスライスに対して併合（ｍｅｒｇｅ）動作及び／又は分離（ｓｐｌｉｔ）
動作を行うために、隣接したスライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）を３次元上で探
索する。例えば、ポイントクラウドデータ送信装置は、６方形に基づく精製方法によって
、該当スライスと左側に（ｌｅｆｔ）隣接したスライス、該当スライスと右側に（ｒｉｇ
ｈｔ）隣接したスライス、該当スライスと上側に（ｕｐ）隣接したスライス、該当スライ
スと下側に（ｂｏｔｔｏｍ）隣接したスライス、該当スライスと前側に（ｆｒｏｎｔ）隣
接したスライス、該当スライスと後側に（ｂａｃｋ）隣接したスライスを用いて、併合及
び／又は分離の動作を行う。
分割方法に適用される。例えば、６方形に基づく精製方法は、ポイントクラウドデータ送
信装置が１つのスライスに対して併合（ｍｅｒｇｅ）動作及び／又は分離（ｓｐｌｉｔ）
動作を行うために、隣接したスライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）を３次元上で探
索する。例えば、ポイントクラウドデータ送信装置は、６方形に基づく精製方法によって
、該当スライスと左側に（ｌｅｆｔ）隣接したスライス、該当スライスと右側に（ｒｉｇ
ｈｔ）隣接したスライス、該当スライスと上側に（ｕｐ）隣接したスライス、該当スライ
スと下側に（ｂｏｔｔｏｍ）隣接したスライス、該当スライスと前側に（ｆｒｏｎｔ）隣
接したスライス、該当スライスと後側に（ｂａｃｋ）隣接したスライスを用いて、併合及
び／又は分離の動作を行う。
【0429】
ポイントクラウドデータ送信装置が分割部において分けられたスライスを２、４、６方
形に併合及び／又は分離する方法は、１次元リスト型で構成されたデータ構造及び／又は
ツリー型で構成されたデータ構造に基づいて行われる。ポイントクラウドデータ送信装置
が１次元リスト型で構成されたデータ構造及び／又はツリー型で構成されたデータ構造に
基づいて併合及び／又は分離する動作は、図２７に詳述する。
形に併合及び／又は分離する方法は、１次元リスト型で構成されたデータ構造及び／又は
ツリー型で構成されたデータ構造に基づいて行われる。ポイントクラウドデータ送信装置
が１次元リスト型で構成されたデータ構造及び／又はツリー型で構成されたデータ構造に
基づいて併合及び／又は分離する動作は、図２７に詳述する。
【0430】
距離に基づく精製方法は、分割部で分割したスライスの適応的距離を算出又は測定し、
算出又は測定した距離に基づいて併合動作及び／又は分離動作を行う。距離に基づく精製
方法は、例えば、疑似コード（ｐｓｅｕｄｏｃｏｄｅ）で示すと以下のようである。
算出又は測定した距離に基づいて併合動作及び／又は分離動作を行う。距離に基づく精製
方法は、例えば、疑似コード（ｐｓｅｕｄｏｃｏｄｅ）で示すと以下のようである。
【0431】
ｆｏｒ（ｓｌｉｃｅ Ｎ）
【0432】
ｓｌｉｃｅ０からｓｌｉｃｅ１～Ｎの全ての距離
【0433】
最も近い距離に存在するｓｌｉｃｅＸをｓｌｉｃｅ０の次であるｓｌｉｃｅ１に格納
【0434】
ｓｌｉｃｅ＋＋
【0435】
例えば、ポイントクラウドデータ送信装置は、現在スライスと最も近く存在するスライ
ス（即ち、該当スライスから最小距離を有するスライス）、現在スライスと全てのスライ
スのそれぞれの距離のうち、中間値を有する距離のスライス、現在スライスと最も遠く存
在するスライス（即ち、該当スライスから最大距離を有するスライス）の距離を測定又は
算出することができ、全てのスライスの距離のうち、最も近いスライスが次のスライスに
再整列される。
ス（即ち、該当スライスから最小距離を有するスライス）、現在スライスと全てのスライ
スのそれぞれの距離のうち、中間値を有する距離のスライス、現在スライスと最も遠く存
在するスライス（即ち、該当スライスから最大距離を有するスライス）の距離を測定又は
算出することができ、全てのスライスの距離のうち、最も近いスライスが次のスライスに
再整列される。
【0436】
ポイントクラウドデータ送信装置は、最も近いスライス、中間スライス及び／又は最も
遠いスライスを算出及び測定する場合、既に照会したスライスをスキップすることができ
る。例えば、二番目のスライスでは一番目のスライスを除外して残りのスライス３～Ｎま
での距離を測定又は算出して最も近いスライスを次のスライスとして決定し、上記動作を
全てのスライスＮに対して繰り返して行う。
遠いスライスを算出及び測定する場合、既に照会したスライスをスキップすることができ
る。例えば、二番目のスライスでは一番目のスライスを除外して残りのスライス３～Ｎま
での距離を測定又は算出して最も近いスライスを次のスライスとして決定し、上記動作を
全てのスライスＮに対して繰り返して行う。
【0437】
ポイントクラウドデータ送信装置は、距離に基づいて整列されたスライス順に併合動作
及び／又は分離動作を行う。併合動作は１つのスライス内のポイントの数がｍｉｎＰｏｉ
ｎｔＮｕｍより少ない場合、次のスライスと併合する動作であり、分離動作は１つのスラ
イス内のポイントの数がｍａｘＰｏｉｎｔＮｕｍより多い場合、次のスライスと近い位置
に属するポイントを分離（ｓｐｌｉｔ）して２つのスライスに分ける。
及び／又は分離動作を行う。併合動作は１つのスライス内のポイントの数がｍｉｎＰｏｉ
ｎｔＮｕｍより少ない場合、次のスライスと併合する動作であり、分離動作は１つのスラ
イス内のポイントの数がｍａｘＰｏｉｎｔＮｕｍより多い場合、次のスライスと近い位置
に属するポイントを分離（ｓｐｌｉｔ）して２つのスライスに分ける。
【0438】
【0439】
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、このような構成により、スライス内
のポイントの数を均等に又は適宜に分配又は決定することができ、送信装置の並列的な符
号化効率を高めることができる。
のポイントの数を均等に又は適宜に分配又は決定することができ、送信装置の並列的な符
号化効率を高めることができる。
【0440】
また、実施例によるポイントクラウドデータ受信装置は、このような構成により、スラ
イス内のポイント数の偏差が大きくないように設定され、各々のスライスを独立して符号
化する過程から発生する遅延を減らすことができる。
イス内のポイント数の偏差が大きくないように設定され、各々のスライスを独立して符号
化する過程から発生する遅延を減らすことができる。
【0441】
図２７は実施例による隣接したスライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）を用いてス
ライスを精製する方法の一例を示す。
ライスを精製する方法の一例を示す。
【0442】
図２７は隣接したスライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）を用いてスライスを精製
するためのデータ構造を示す。ポイントクラウドデータ送信装置が分割部部で分けられた
スライスを２、４、６方形に併合及び／又は分離する方法は、１次元リスト型で構成され
たデータ構造及び／又はツリー型で構成されたデータ構造に基づいて行われる。
するためのデータ構造を示す。ポイントクラウドデータ送信装置が分割部部で分けられた
スライスを２、４、６方形に併合及び／又は分離する方法は、１次元リスト型で構成され
たデータ構造及び／又はツリー型で構成されたデータ構造に基づいて行われる。
【0443】
図２７は、図２２に示した実施例による精製動作において、該当スライスと隣接したス
ライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）を決定し、実施例による精製動作を示す。例え
ば、図２７に示した動作は、図２２のＮ番目のスライス（ｓｌｉｃｅ Ｎ）２２００１と
隣接したスライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）を探す方法を示し、隣接したスライ
スと精製する動作を示す。
ライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）を決定し、実施例による精製動作を示す。例え
ば、図２７に示した動作は、図２２のＮ番目のスライス（ｓｌｉｃｅ Ｎ）２２００１と
隣接したスライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉｃｅ）を探す方法を示し、隣接したスライ
スと精製する動作を示す。
【0444】
【0445】
図２７に示した分割方法による動作は、図１の送信装置１０００、送信機１０００３、
ポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２、図２の符号化部１８００１、送信部１８
００２、図４のエンコーダ、図１２の送信装置、図１４のＸＲデバイス１４３０などによ
って結合して行われる。
ポイントクラウドビデオエンコーダ１０００２、図２の符号化部１８００１、送信部１８
００２、図４のエンコーダ、図１２の送信装置、図１４のＸＲデバイス１４３０などによ
って結合して行われる。
【0446】
図２７（Ａ）は１次元リスト型に基づくデータ構造によって精製動作を行うことを示す
。
。
【0447】
例えば、送信装置は、ポイントクラウドデータを分割して生成されたＮ個のスライスを
、各々のスライスに含まれたポイント数に基づいて整列する。整列したスライスは、整列
前の上側、下側、左側、右側に位置する隣接したスライスをインデックスに格納する。送
信装置は、ポイントの数で整列されたスライスに対して最小ポイント数のスライスから併
合及び分離を行う。このとき、送信装置は、併合されるスライスが上側、下側、左側、右
側に位置するインデックスを確認し、４つのスライスの中でもポイントの数が最小のスラ
イスから併合する。送信装置は、併合後にもｍｉｎＰｏｉｎｔＮｕｍより少ないポイント
数を有する場合、２つ／４つ／６つの隣接したスライスのうち、その次にポイントの数の
少ないスライスと併合する。送信装置は、スライス内のｍａｘＰｏｉｎｔＮｕｍより多い
ポイントを有しているとき、最小ポイント数を有する方向に分離を行う。
、各々のスライスに含まれたポイント数に基づいて整列する。整列したスライスは、整列
前の上側、下側、左側、右側に位置する隣接したスライスをインデックスに格納する。送
信装置は、ポイントの数で整列されたスライスに対して最小ポイント数のスライスから併
合及び分離を行う。このとき、送信装置は、併合されるスライスが上側、下側、左側、右
側に位置するインデックスを確認し、４つのスライスの中でもポイントの数が最小のスラ
イスから併合する。送信装置は、併合後にもｍｉｎＰｏｉｎｔＮｕｍより少ないポイント
数を有する場合、２つ／４つ／６つの隣接したスライスのうち、その次にポイントの数の
少ないスライスと併合する。送信装置は、スライス内のｍａｘＰｏｉｎｔＮｕｍより多い
ポイントを有しているとき、最小ポイント数を有する方向に分離を行う。
【0448】
例えば、図２７（Ａ）によれば、１次元リスト型に基づくデータ構造は、図２７（Ａ）
の右側図のようである。１次元リスト型に基づくデータ構造は、各々のスライスを行に区
分し、各行に対応するスライスと隣接したスライスをリンク（ｌｉｎｋ）することで構成
される。各行は、該当スライスと隣接したスライスをポイント数の昇順に従ってリンク（
ｌｉｎｋ）する。例えば、２番目のスライスは[２]行に位置し、２番目のスライスは０番
目、３番目及び４番目のスライスと隣接し、０番目のスライス（１０個）、３番目のスラ
イス（３０個）、４番目のスライス（１００個）の順にポイントの数が少ないため、[２]
行には[０]、[３]、[４]が順にリンクされる。ここで、データ構造の１番目の列（ [０]
ないし[５]と示される個所）はヘッド（ｈｅａｄ）とも呼び、２番目の列ないし最後の列
に該当する箇所はノード（ｎｏｄｅ）とも呼ぶ。
の右側図のようである。１次元リスト型に基づくデータ構造は、各々のスライスを行に区
分し、各行に対応するスライスと隣接したスライスをリンク（ｌｉｎｋ）することで構成
される。各行は、該当スライスと隣接したスライスをポイント数の昇順に従ってリンク（
ｌｉｎｋ）する。例えば、２番目のスライスは[２]行に位置し、２番目のスライスは０番
目、３番目及び４番目のスライスと隣接し、０番目のスライス（１０個）、３番目のスラ
イス（３０個）、４番目のスライス（１００個）の順にポイントの数が少ないため、[２]
行には[０]、[３]、[４]が順にリンクされる。ここで、データ構造の１番目の列（ [０]
ないし[５]と示される個所）はヘッド（ｈｅａｄ）とも呼び、２番目の列ないし最後の列
に該当する箇所はノード（ｎｏｄｅ）とも呼ぶ。
【0449】
例えば、図２７（Ａ）によれば、以下のように行われる。
【0450】
０番目のスライスから順に精製動作を行う。０番目のスライスは１０個のポイントを有
し、１番目のスライス及び２番目のスライスのそれぞれと上側（ｕｐ）、右側（ｒｉｇｈ
ｔ）に隣接する。精製部は隣接したスライス（１番目及び２番目のスライス）のうち、ポ
イント数の少ないスライス順に併合を行うか否かを決定する。例えば、精製部は、０番目
のスライスを１番目及び２番目のスライスのうち、ポイント数の少ない１番目のスライス
と併合する。仮に、０番目のスライスが１番目のスライスと併合した後にもｍｉｎＰｏｉ
ｎｔＮｕｍより少ないポイントを有する場合、精製部は併合したスライスを２番目のスラ
イスと再び併合する。図２７（Ａ）では、ｍｉｎＰｏｉｎｔＮｕｍを６０と仮定していて
、０番目及び１番目のスライスと併合して５０個のポイントを有するため、精製部は該当
スライスを２番目のスライスと再び併合して１００個のスライスを有することができる。
併合した０番目ないし２番目のスライスのポイント数は１００個であって、ｍａｘＰｏｉ
ｎｔＮｕｍの以下であるため、分離動作は行わない。よって、精製部は、次のスライス（
３番目のスライス）に対して併合及び分離を行うか否かを確認する。
し、１番目のスライス及び２番目のスライスのそれぞれと上側（ｕｐ）、右側（ｒｉｇｈ
ｔ）に隣接する。精製部は隣接したスライス（１番目及び２番目のスライス）のうち、ポ
イント数の少ないスライス順に併合を行うか否かを決定する。例えば、精製部は、０番目
のスライスを１番目及び２番目のスライスのうち、ポイント数の少ない１番目のスライス
と併合する。仮に、０番目のスライスが１番目のスライスと併合した後にもｍｉｎＰｏｉ
ｎｔＮｕｍより少ないポイントを有する場合、精製部は併合したスライスを２番目のスラ
イスと再び併合する。図２７（Ａ）では、ｍｉｎＰｏｉｎｔＮｕｍを６０と仮定していて
、０番目及び１番目のスライスと併合して５０個のポイントを有するため、精製部は該当
スライスを２番目のスライスと再び併合して１００個のスライスを有することができる。
併合した０番目ないし２番目のスライスのポイント数は１００個であって、ｍａｘＰｏｉ
ｎｔＮｕｍの以下であるため、分離動作は行わない。よって、精製部は、次のスライス（
３番目のスライス）に対して併合及び分離を行うか否かを確認する。
【0451】
３番目のスライスは３０個のポイントを有する。よって、精製部は隣接したスライスの
うちの最小ポイントを有するスライスと併合する。データ構造によれば、１番目のスライ
ス、２番目のスライス、５番目のスライスの順に併合を行う。１番目のスライスは０番目
ないし３番目のスライスと併合したスライスであって、１００個のポイントを有する。よ
って、３番目のスライスは０番目ないし２番目のスライスと併合して１３０個のポイント
を有する。併合したスライスは０番目ないし２番目又は３番目のスライスに含まれる。併
合した０番目ないし３番目のスライスはｍａｘＰｏｉｎｔＮｕｍより多いため、２つのス
ライスに分離される。
うちの最小ポイントを有するスライスと併合する。データ構造によれば、１番目のスライ
ス、２番目のスライス、５番目のスライスの順に併合を行う。１番目のスライスは０番目
ないし３番目のスライスと併合したスライスであって、１００個のポイントを有する。よ
って、３番目のスライスは０番目ないし２番目のスライスと併合して１３０個のポイント
を有する。併合したスライスは０番目ないし２番目又は３番目のスライスに含まれる。併
合した０番目ないし３番目のスライスはｍａｘＰｏｉｎｔＮｕｍより多いため、２つのス
ライスに分離される。
【0452】
４番目のスライスのポイント数は、ｍｉｎＰｏｉｎｔＮｕｍ以上、ｍａｘＰｏｉｎｔＮ
ｕｍ以下であるため、精製が行われない。
ｕｍ以下であるため、精製が行われない。
【0453】
５番目のスライスのポイント数は、ｍａｘＰｏｉｎｔＮｕｍ以上であるため（１８０個
）、精製部は５番目のスライスを分離する。精製部は５番目のスライスを、例えば、４番
目の方向に９０個のポイントを有する２つのスライスに分離する。
）、精製部は５番目のスライスを分離する。精製部は５番目のスライスを、例えば、４番
目の方向に９０個のポイントを有する２つのスライスに分離する。
【0454】
図２７（Ｂ）はツリー型に基づくデータ構造によって精製動作を行うことを示す。
【0455】
実施例による精製部がツリー型に基づくデータ構造によって精製動作を行う場合、精製
部はツリー型精製とも呼ばれる。
部はツリー型精製とも呼ばれる。
【0456】
【0457】
例えば、図２７（Ｂ）によれば、ツリー型に基づくデータ構造は、図２７（Ｂ）の右側
図のようである。ツリー型に基づくデータ構造において、子ノード（ｃｈｉｌｄ ｎｏｄ
ｅ、１つ又は複数）は、親ノード（ｐａｒｅｎｔ ｎｏｄｅ）の隣接したスライスの関係
であることを示す。例えば、０番目のスライスは１番目のスライスと２番目のスライスと
隣接しているため、０番目のスライスを親ノード、１番目及び２番目のスライスは０番目
のスライスの子ノードである。さらに、１番目のスライスは３番目のスライスとより隣接
しているため、１番目のスライスの子ノードは３番目のスライスである。さらに、２番目
のスライスは４番目のスライスとより隣接しているため、２番目のスライスの子ノードは
４番目のスライスである。さらに、４番目のスライスは５番目のスライスとより隣接して
いるため、４番目のスライスの子ノードは５番目のスライスである。即ち、精製部はスラ
イスのインデックスとスライス内のポイント数を用いて、ツリー型隣接性情報を含むツリ
ー型データ構造で生成する。
図のようである。ツリー型に基づくデータ構造において、子ノード（ｃｈｉｌｄ ｎｏｄ
ｅ、１つ又は複数）は、親ノード（ｐａｒｅｎｔ ｎｏｄｅ）の隣接したスライスの関係
であることを示す。例えば、０番目のスライスは１番目のスライスと２番目のスライスと
隣接しているため、０番目のスライスを親ノード、１番目及び２番目のスライスは０番目
のスライスの子ノードである。さらに、１番目のスライスは３番目のスライスとより隣接
しているため、１番目のスライスの子ノードは３番目のスライスである。さらに、２番目
のスライスは４番目のスライスとより隣接しているため、２番目のスライスの子ノードは
４番目のスライスである。さらに、４番目のスライスは５番目のスライスとより隣接して
いるため、４番目のスライスの子ノードは５番目のスライスである。即ち、精製部はスラ
イスのインデックスとスライス内のポイント数を用いて、ツリー型隣接性情報を含むツリ
ー型データ構造で生成する。
【0458】
精製部は、例えば、完成したツリーで深さ優先探索（ＤＦＳ、Ｄｅｐｔｈ ｆｉｒｓｔ
ｓｅａｒｃｈ）を行い、ポイント数を調査する。
ｓｅａｒｃｈ）を行い、ポイント数を調査する。
【0459】
例えば、精製部は、深さ優先探索を用いてリーフノードにある５番目のスライスからｍ
ｉｎＰｏｉｎｔＮｕｍ及びｍａｘＰｏｉｎｔＮｕｍの間にポイント数が存在するか否かを
確認する。例えば、５番目のスライスは１５０個のポイントを有するため、精製部は５番
目のスライスに対して分離動作を行い、２つのスライスに分ける。例えば、精製部は５番
目のスライスを分離し、２つ以上のスライスを生成して、２つ以上のスライスをいずれも
４番目のスライスの子ノードとして生成する。また、例えば、精製部は５番目のスライス
を分離し、一部は親ノードである４番目のスライスに組み入れ（又は再分配）てもよく、
余りのポイントを１つ又はそれ以上のスライスに分配して４番目のスライスの子ノードと
して生成してもよい。
ｉｎＰｏｉｎｔＮｕｍ及びｍａｘＰｏｉｎｔＮｕｍの間にポイント数が存在するか否かを
確認する。例えば、５番目のスライスは１５０個のポイントを有するため、精製部は５番
目のスライスに対して分離動作を行い、２つのスライスに分ける。例えば、精製部は５番
目のスライスを分離し、２つ以上のスライスを生成して、２つ以上のスライスをいずれも
４番目のスライスの子ノードとして生成する。また、例えば、精製部は５番目のスライス
を分離し、一部は親ノードである４番目のスライスに組み入れ（又は再分配）てもよく、
余りのポイントを１つ又はそれ以上のスライスに分配して４番目のスライスの子ノードと
して生成してもよい。
【0460】
精製部は、深さ優先探索を用いて、次の４番目のスライスに対して精製動作を行う。仮
に、５番目のスライスを精製する過程において、５番目のスライス内のポイントのうちの
一部が４番目のスライスに組み入れられない場合、４番目のスライスのポイントの数は１
００個である。よって、精製動作を行わない（ｍｉｎＰｏｉｎｔＮｕｍ及びｍａｘＰｏｉ
ｎｔＮｕｍの間のポイント数を有するためである）。
に、５番目のスライスを精製する過程において、５番目のスライス内のポイントのうちの
一部が４番目のスライスに組み入れられない場合、４番目のスライスのポイントの数は１
００個である。よって、精製動作を行わない（ｍｉｎＰｏｉｎｔＮｕｍ及びｍａｘＰｏｉ
ｎｔＮｕｍの間のポイント数を有するためである）。
【0461】
精製部は、次の２番目のスライスに対して精製動作を行うか否かを確認する。２番目の
スライスは、精製動作を行わない（ｍｉｎＰｏｉｎｔＮｕｍ及びｍａｘＰｏｉｎｔＮｕｍ
の間のポイント数を有するためである）。
スライスは、精製動作を行わない（ｍｉｎＰｏｉｎｔＮｕｍ及びｍａｘＰｏｉｎｔＮｕｍ
の間のポイント数を有するためである）。
【0462】
精製部は、次の３番目のスライスに対して精製動作を行うか否かを確認する。３番目の
スライスは、３０個のポイントを有するため、併合動作を行う（ｍｉｎＰｏｉｎｔＮｕｍ
以上であるためである）。精製部は３番目のスライスの親ノードである１番目のスライス
と併合を行い、７０個のポイントを有するスライスを生成する。併合した１番目及び３番
目のスライスは０番目のスライスの子ノードとして生成される。併合した１番目及び３番
目のスライスに対して、精製部は分離動作を行わない。
スライスは、３０個のポイントを有するため、併合動作を行う（ｍｉｎＰｏｉｎｔＮｕｍ
以上であるためである）。精製部は３番目のスライスの親ノードである１番目のスライス
と併合を行い、７０個のポイントを有するスライスを生成する。併合した１番目及び３番
目のスライスは０番目のスライスの子ノードとして生成される。併合した１番目及び３番
目のスライスに対して、精製部は分離動作を行わない。
【0463】
精製部は、次の０番目のスライスに対して精製動作を行うか否かを確認する。０番目の
スライスは、１０個のポイントを有するため、子ノードのうち、少ないポイント数を有す
るスライス（即ち、併合した１番目及び３番目のスライス）と併合して８０個のポイント
を有するスライスを生成する。
スライスは、１０個のポイントを有するため、子ノードのうち、少ないポイント数を有す
るスライス（即ち、併合した１番目及び３番目のスライス）と併合して８０個のポイント
を有するスライスを生成する。
【0464】
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、このような構成により、スライス内
のポイント数を均等に又は適宜に分配又は決定することができ、送信装置の並列的な符号
化効率を高めることができる。
のポイント数を均等に又は適宜に分配又は決定することができ、送信装置の並列的な符号
化効率を高めることができる。
【0465】
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、このようなデータ構造を用いて精製
動作を行うことで、メモリの効率を極大化すると共に、精製過程において不要な遅延及び
エラーを最小化することができる。
動作を行うことで、メモリの効率を極大化すると共に、精製過程において不要な遅延及び
エラーを最小化することができる。
【0466】
また、実施例によるポイントクラウドデータ受信装置は、このような構成により、スラ
イス内のポイント数の偏差が大きくないように設定され、各々のスライスを独立して符号
化する過程から発生する遅延を減らすことができる。
イス内のポイント数の偏差が大きくないように設定され、各々のスライスを独立して符号
化する過程から発生する遅延を減らすことができる。
【0467】
図２８は実施例によるポイントクラウドデータ受信装置の一例を示す。
【0468】
図２８に示した分割動作は、図１の受信装置１０００４、受信部１０００５、ポイント
クラウドビデオデコーダ１０００６、図２の復号１８００３、送信部１８００２、図１０
、図１１のデコーダ、図１３の受信装置、図１４のＸＲデバイス１４３０などによって結
合して行われる。
クラウドビデオデコーダ１０００６、図２の復号１８００３、送信部１８００２、図１０
、図１１のデコーダ、図１３の受信装置、図１４のＸＲデバイス１４３０などによって結
合して行われる。
【0469】
実施例によるポイントクラウド受信装置（又はデコーダ）２８０００は、幾何情報復号
化部２８００１及び／又は属性情報復号化部２８００２を含む。実施例によれば、ポイン
トクラウドデコーダは、ＰＣＣ復号化機、ＰＣＣ復号化部、ポイントクラウド復号化機、
ポイントクラウド復号化部、ＰＣＣデコーダなどとも呼ばれる。
化部２８００１及び／又は属性情報復号化部２８００２を含む。実施例によれば、ポイン
トクラウドデコーダは、ＰＣＣ復号化機、ＰＣＣ復号化部、ポイントクラウド復号化機、
ポイントクラウド復号化部、ＰＣＣデコーダなどとも呼ばれる。
【0470】
幾何情報復号化部２８００１は、ポイントクラウドデータの幾何情報ビットストリーム
２８０００ａを受信する。幾何情報復号化部２８００１は、ポイントクラウドデータの幾
何情報ビットストリーム２８０００ａを復号化（復号）して、復元されたポイントクラウ
ドデータ２８０００ｃの特質情報を出力する。 幾何情報復号化部２８００１は、幾何情
報ビットストリームをジオメトリ情報で再構成して、復元された幾何情報２８００１を出
力する。幾何情報ビットストリーム２８０００ａは、図１５の幾何情報ビットストリーム
、ジオメトリビットストリームを意味する。属性情報ビットストリーム２８０００ｂは、
図１５の属性情報ビットストリーム、特質ビットストリームを意味する。
２８０００ａを受信する。幾何情報復号化部２８００１は、ポイントクラウドデータの幾
何情報ビットストリーム２８０００ａを復号化（復号）して、復元されたポイントクラウ
ドデータ２８０００ｃの特質情報を出力する。 幾何情報復号化部２８００１は、幾何情
報ビットストリームをジオメトリ情報で再構成して、復元された幾何情報２８００１を出
力する。幾何情報ビットストリーム２８０００ａは、図１５の幾何情報ビットストリーム
、ジオメトリビットストリームを意味する。属性情報ビットストリーム２８０００ｂは、
図１５の属性情報ビットストリーム、特質ビットストリームを意味する。
【0471】
幾何情報復号化部２８００１は、入力された幾何情報ビットストリームを復号化して、
幾何情報を復元する。復元された幾何情報は、属性情報復号化部に入力される。属性情報
復号化部２８００２は、入力された属性情報ビットストリームと幾何情報復号化部から入
力された復元された幾何情報が入力され、属性情報を復元する。復元された幾何情報は、
図１１に示したジオメトリ再構成部（ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔ ｇｅｏｍｅｔｒｙ）１１
００３によって再構成されたジオメトリを意味する。復元された幾何情報は、図１３に示
した占有コードに基づく八分木再構成処理部１３００３によって再構成された八分木占有
コードを意味する。
幾何情報を復元する。復元された幾何情報は、属性情報復号化部に入力される。属性情報
復号化部２８００２は、入力された属性情報ビットストリームと幾何情報復号化部から入
力された復元された幾何情報が入力され、属性情報を復元する。復元された幾何情報は、
図１１に示したジオメトリ再構成部（ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔ ｇｅｏｍｅｔｒｙ）１１
００３によって再構成されたジオメトリを意味する。復元された幾何情報は、図１３に示
した占有コードに基づく八分木再構成処理部１３００３によって再構成された八分木占有
コードを意味する。
【0472】
幾何情報復号化部２８００１は実施例による受信装置が受信した幾何情報ビットストリ
ームを受信する。幾何情報復号化部２８００１は幾何情報ビットストリームを復号化する
。
ームを受信する。幾何情報復号化部２８００１は幾何情報ビットストリームを復号化する
。
【0473】
幾何情報復号化部２８００１は、図１のポイントクラウドビデオデコーダの動作、図２
の復号２０００３、図１０のジオメトリデコーダの動作、図１１に示した演算デコーダ１
１０００、八分木合成部１１００１、表面近似合成部１１００２、ジオメトリ 再構成部
１１００３及び／又は座標系逆変換部１１００４の動作の全部／一部を行う。
の復号２０００３、図１０のジオメトリデコーダの動作、図１１に示した演算デコーダ１
１０００、八分木合成部１１００１、表面近似合成部１１００２、ジオメトリ 再構成部
１１００３及び／又は座標系逆変換部１１００４の動作の全部／一部を行う。
【0474】
属性情報復号化部２８００２はポイントクラウドデータの属性情報ビットストリーム２
８０００ｂを受信する。属性情報復号化部２８００２は、ポイントクラウドデータの属性
情報ビットストリーム２８０００ｂを復号化（デコード）し、復元されたポイントクラウ
ドデータ２８０００ｃの特質情報を出力する。属性情報復号化部２８００２は、幾何情報
復号化部２８００１によって生成された復元された幾何情報２８００１ａに基づいて属性
情報ビットストリームを復号化（デコード）する。
８０００ｂを受信する。属性情報復号化部２８００２は、ポイントクラウドデータの属性
情報ビットストリーム２８０００ｂを復号化（デコード）し、復元されたポイントクラウ
ドデータ２８０００ｃの特質情報を出力する。属性情報復号化部２８００２は、幾何情報
復号化部２８００１によって生成された復元された幾何情報２８００１ａに基づいて属性
情報ビットストリームを復号化（デコード）する。
【0475】
属性情報復号化部２８００２は、実施例による受信装置が受信した属性情報ビットスト
リームを受信する。属性情報復号化部は、復元された幾何情報に基づいて属性情報ビット
ストリームの属性情報を復号化する。ポイントクラウドデータに含まれた幾何情報及び／
又は属性情報は復号化されて復元されたＰＣＣデータである。
リームを受信する。属性情報復号化部は、復元された幾何情報に基づいて属性情報ビット
ストリームの属性情報を復号化する。ポイントクラウドデータに含まれた幾何情報及び／
又は属性情報は復号化されて復元されたＰＣＣデータである。
【0476】
属性情報復号化部２８００２は、図１のポイントクラウドビデオデコーダ、図２の復号
２０００３の動作、図１０に示した特質デコーダ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｄｅｃｏｄｅｒ
）の動作、図１１の逆量子化部１１００６、ＲＡＨＴ１１００７、ＬＯＤ生成部１１００
８、逆リフト部１１００９,及び／又は色逆変換部１１０１０の動作、図１３に示した演
算デコーダ１３００７、逆量子化処理部１３００８、予測／リフト／ＲＡＨＴ逆変換処理
部１３００９、色逆変換処理部１３０１０及び／又はレンダラー１３０１１の動作の一部
又は全部を行う。
２０００３の動作、図１０に示した特質デコーダ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｄｅｃｏｄｅｒ
）の動作、図１１の逆量子化部１１００６、ＲＡＨＴ１１００７、ＬＯＤ生成部１１００
８、逆リフト部１１００９,及び／又は色逆変換部１１０１０の動作、図１３に示した演
算デコーダ１３００７、逆量子化処理部１３００８、予測／リフト／ＲＡＨＴ逆変換処理
部１３００９、色逆変換処理部１３０１０及び／又はレンダラー１３０１１の動作の一部
又は全部を行う。
【0477】
図２９は実施例によるポイントクラウドデータ受信装置を示す。
【0478】
図２９に示した実施例によるポイントクラウドデータデコーダの一部又は全部は、図１
の受信装置１０００４、受信部１０００５、ポイントクラウドビデオデコーダ１０００６
、図２の復号１８００３、送信部１８００２、図１０、図１１のデコーダ、図１３の受信
装置、図１４のＸＲデバイス１４３０などによって結合して行われる。
の受信装置１０００４、受信部１０００５、ポイントクラウドビデオデコーダ１０００６
、図２の復号１８００３、送信部１８００２、図１０、図１１のデコーダ、図１３の受信
装置、図１４のＸＲデバイス１４３０などによって結合して行われる。
【0479】
図２９の実施例によるポイントクラウドデコーダは、図２８の実施例によるポイントク
ラウドデータデコーダ２８０００を意味する。実施例によるポイントクラウドデコーダは
、受信部２９０００、分割されたデータ入力部２９００１、第１の演算デコーダ２９００
２、占有コードに基づく八分木再構成処理部２９００３、表面モデル処理部２９００４、
ジオメトリ再構成部２９００５、座標逆変換部２９００６、第２の演算デコーダ２９００
７、逆量子化処理部２９００８、予測／リフト／ＲＡＨＴ逆変換処理部２９００９、属性
再構成部２９０１０、色逆変換部２９０１１及び／又はポイント結合部を含む。
ラウドデータデコーダ２８０００を意味する。実施例によるポイントクラウドデコーダは
、受信部２９０００、分割されたデータ入力部２９００１、第１の演算デコーダ２９００
２、占有コードに基づく八分木再構成処理部２９００３、表面モデル処理部２９００４、
ジオメトリ再構成部２９００５、座標逆変換部２９００６、第２の演算デコーダ２９００
７、逆量子化処理部２９００８、予測／リフト／ＲＡＨＴ逆変換処理部２９００９、属性
再構成部２９０１０、色逆変換部２９０１１及び／又はポイント結合部を含む。
【0480】
図２９に示した実施例によるポイントクラウドデータデコーダの構成要素は、ブリック
（ｂｒｉｃｋ）単位で行われてもよく、ブリック単位で独立して行われてもよい。
（ｂｒｉｃｋ）単位で行われてもよく、ブリック単位で独立して行われてもよい。
【0481】
受信部２９０００は実施例によるポイントクラウドデータを含むビットストリームを受
信する。受信部２９０００は受信したビットストリームを分割されたデータ入力部２９０
０１に送信する。受信部２９０００は、図１の受信機１０００７、図２の送信部２０００
２、図１３の受信部１３０００の動作を行う。
信する。受信部２９０００は受信したビットストリームを分割されたデータ入力部２９０
０１に送信する。受信部２９０００は、図１の受信機１０００７、図２の送信部２０００
２、図１３の受信部１３０００の動作を行う。
【0482】
分割されたデータ入力部２９００１は、実施例によるポイントクラウドデータを含むビ
ットストリームをブリック（ｂｒｉｃｋ）単位で受信し、ブリック単位で復号を行うため
にブリック単位でポイントクラウドデータのジオメトリビットストリームと属性ビットス
トリームを出力する。分割されたデータ入力部２９００１は、ブリック単位のジオメトリ
ビットストリームを第１の演算デコーダ２９００２に送信し、ブリック単位の属性ビット
ストリームを第２の演算デコーダ２９００２に送信する。
ットストリームをブリック（ｂｒｉｃｋ）単位で受信し、ブリック単位で復号を行うため
にブリック単位でポイントクラウドデータのジオメトリビットストリームと属性ビットス
トリームを出力する。分割されたデータ入力部２９００１は、ブリック単位のジオメトリ
ビットストリームを第１の演算デコーダ２９００２に送信し、ブリック単位の属性ビット
ストリームを第２の演算デコーダ２９００２に送信する。
【0483】
分割されたデータ入力部２９００１は、受信部２９０００によって受信したビットスト
リームに含まれた、ブリック単位で符号化されたことを示すシグナル情報（例えば、ｂｉ
ｓｔｒｅａｍ＿ｂｒｉｃｋ＿ｄｅｃｏｄｉｎｇ＿ｆｌａｇ）が存在する場合（又はブリッ
ク単位で符号化されたことを指示する場合）、実施例によるポイントクラウドデータ受信
装置は、受信ビットストリームに対してＮ回の復号動作が行われる。分割されたデータ入
力部２９００１は、図１の受信機１０００７、図２の送信２０００２、図１３の受信処理
部１３００１の動作を行う。
リームに含まれた、ブリック単位で符号化されたことを示すシグナル情報（例えば、ｂｉ
ｓｔｒｅａｍ＿ｂｒｉｃｋ＿ｄｅｃｏｄｉｎｇ＿ｆｌａｇ）が存在する場合（又はブリッ
ク単位で符号化されたことを指示する場合）、実施例によるポイントクラウドデータ受信
装置は、受信ビットストリームに対してＮ回の復号動作が行われる。分割されたデータ入
力部２９００１は、図１の受信機１０００７、図２の送信２０００２、図１３の受信処理
部１３００１の動作を行う。
【0484】
第１の演算デコーダ２９００２はブリック単位でジオメトリビットストリームを受信す
る。第１の演算デコーダ２９００２はジオメトリビットストリームを復号化する。第１の
演算デコーダ２９００２は復号化されたジオメトリ情報を出力する。
る。第１の演算デコーダ２９００２はジオメトリビットストリームを復号化する。第１の
演算デコーダ２９００２は復号化されたジオメトリ情報を出力する。
【0485】
【0486】
占有コードに基づく八分木再構成処理部２９００３は、復号化されたジオメトリ情報を
受信する。占有コードに基づく八分木再構成処理部２９００３は、ブリック単位のジオメ
トリビットストリームに基づいて占有（ｏｃｃｕｐａｎｃｙ）基盤の八分木（ｏｃｔｒｅ
ｅ）を再構成する。占有コードに基づく八分木再構成処理部２９００３は、再構成された
八分木を表面モデル処理部２９００４に送信する。
受信する。占有コードに基づく八分木再構成処理部２９００３は、ブリック単位のジオメ
トリビットストリームに基づいて占有（ｏｃｃｕｐａｎｃｙ）基盤の八分木（ｏｃｔｒｅ
ｅ）を再構成する。占有コードに基づく八分木再構成処理部２９００３は、再構成された
八分木を表面モデル処理部２９００４に送信する。
【0487】
占有コードに基づく八分木再構成処理部２９００３は、図１のポイントクラウドビデオ
デコーダ１０００６、図２の復号２０００３、図１１の八分木分析部１１００１、図１３
の占有コードに基づく八分木再構成処理部１３００３の動作を行う。
デコーダ１０００６、図２の復号２０００３、図１１の八分木分析部１１００１、図１３
の占有コードに基づく八分木再構成処理部１３００３の動作を行う。
【0488】
表面モデル処理部２９００４は、第１の演算デコーダ２９００２によって復号されたジ
オメトリ情報及び／又は占有コードに基づく八分木再構成処理部２９００３によって再構
成された八分木に基づいてジオメトリ情報の表面モデル処理を行う。ジオメトリ情報の表
面モデル処理は、例えば、三角形再構成の動作、アップ－サンプリングの動作、ボクセル
化の動作を含む。
オメトリ情報及び／又は占有コードに基づく八分木再構成処理部２９００３によって再構
成された八分木に基づいてジオメトリ情報の表面モデル処理を行う。ジオメトリ情報の表
面モデル処理は、例えば、三角形再構成の動作、アップ－サンプリングの動作、ボクセル
化の動作を含む。
【0489】
【0490】
ジオメトリ再構成部２９００５は、表面モデル処理部２９００４によって表面モデル処
理されたジオメトリ情報を受信する。ジオメトリ再構成部は、表面モデル処理されたジオ
メトリ情報を再構成する。ジオメトリ再構成部２９００５は、再構成されたジオメトリ情
報を予測／リフト／ＲＡＨＴ逆変換処理部２９００９及び／又は座標逆変換部２９００６
に送信する。
理されたジオメトリ情報を受信する。ジオメトリ再構成部は、表面モデル処理されたジオ
メトリ情報を再構成する。ジオメトリ再構成部２９００５は、再構成されたジオメトリ情
報を予測／リフト／ＲＡＨＴ逆変換処理部２９００９及び／又は座標逆変換部２９００６
に送信する。
【0491】
【0492】
座標逆変換部２９００６は、ジオメトリ再構成部２９００５によって生成されたジオメ
トリ情報の座標情報を逆変換する。座標逆変換部２９００６は、ジオメトリ情報を逆変換
して、ポイントクラウドデータのポイントの位置情報を出力する。座標逆変換部２９００
６はポイントの位置情報をポイント結合部２９０１２に送信する。
トリ情報の座標情報を逆変換する。座標逆変換部２９００６は、ジオメトリ情報を逆変換
して、ポイントクラウドデータのポイントの位置情報を出力する。座標逆変換部２９００
６はポイントの位置情報をポイント結合部２９０１２に送信する。
【0493】
座標逆変換部２９００６は、該当ポイントに対応するブリック（ｂｒｉｃｋ）に対して
ジオメトリ復号が行われたことを示す情報を分割されたデータ入力部２９００１に送信す
る。
ジオメトリ復号が行われたことを示す情報を分割されたデータ入力部２９００１に送信す
る。
【0494】
【0495】
第２の演算デコーダ２９００７は、ブリック単位でジオメトリビットストリームを受信
する。第２の演算デコーダ２９００７は、属性ビットストリーム（特質ビットストリーム
）を復号化する。第２の演算デコーダ２９００７は復号化された特質情報を出力する。
する。第２の演算デコーダ２９００７は、属性ビットストリーム（特質ビットストリーム
）を復号化する。第２の演算デコーダ２９００７は復号化された特質情報を出力する。
【0496】
【0497】
逆量子化処理部２９００８は、第２の演算デコーダ２９００７によって生成された復号
化された特質情報を受信する。逆量子化処理部２９００８は、受信した復号化された特質
情報を逆量子化する。逆量子化処理部２９００８は、逆量子化された特質情報を出力し、
逆量子化された特質情報を予測／リフト／ＲＡＨＴ逆変換処理部２９００９に送信する。
化された特質情報を受信する。逆量子化処理部２９００８は、受信した復号化された特質
情報を逆量子化する。逆量子化処理部２９００８は、逆量子化された特質情報を出力し、
逆量子化された特質情報を予測／リフト／ＲＡＨＴ逆変換処理部２９００９に送信する。
【0498】
【0499】
予測／リフト／ＲＡＨＴ逆変換処理部２９００９は、逆量子化処理部２９００８によっ
て逆量子化されたジオメトリ情報を受信し、これらを逆変換する。予測／リフト／ＲＡＨ
Ｔ逆変換処理部２９００９は、逆量子化された特質情報を予測方法（ｐｒｅｄｉｃｔｉｏ
ｎ）、リフト方法（ｌｉｆｔｉｎｇ）、ＲＡＨＴ方法のうちの少なくとも１つに基づいて
逆変換する。予測／リフト／ＲＡＨＴ逆変換処理部２９００９は、ジオメトリ再構成部２
９００５によって再構成されたジオメトリ情報（又は復元されたジオメトリ情報）に基づ
いて特質情報を逆変換する。
て逆量子化されたジオメトリ情報を受信し、これらを逆変換する。予測／リフト／ＲＡＨ
Ｔ逆変換処理部２９００９は、逆量子化された特質情報を予測方法（ｐｒｅｄｉｃｔｉｏ
ｎ）、リフト方法（ｌｉｆｔｉｎｇ）、ＲＡＨＴ方法のうちの少なくとも１つに基づいて
逆変換する。予測／リフト／ＲＡＨＴ逆変換処理部２９００９は、ジオメトリ再構成部２
９００５によって再構成されたジオメトリ情報（又は復元されたジオメトリ情報）に基づ
いて特質情報を逆変換する。
【0500】
予測／リフト／ＲＡＨＴ逆変換処理部２９００９は、図１のポイントクラウドビデオデ
コーダ１０００６、図２の復号２０００３、図１１のＲＡＨＴ１１００７、ＬＯＤ生成部
１１００８、逆リフト部１１００９の動作を行う。
コーダ１０００６、図２の復号２０００３、図１１のＲＡＨＴ１１００７、ＬＯＤ生成部
１１００８、逆リフト部１１００９の動作を行う。
【0501】
属性再構成部２９０１０は、予測／リフト／ＲＡＨＴ逆変換処理部２９００９によって
逆変換された特質情報に基づいて属性情報を再構成する。属性再構成部は再構成された属
性情報を出力し、これを色逆変換処理部２９０１１に送信する。
逆変換された特質情報に基づいて属性情報を再構成する。属性再構成部は再構成された属
性情報を出力し、これを色逆変換処理部２９０１１に送信する。
【0502】
【0503】
色逆変換部２９０１１は、属性再構成部２９０１０によって再構成されたジオメトリ情
報を受信する。色逆変換部２９０１１は、再構成されたジオメトリ情報を色逆変換する。
色逆変換部２９０１１はポイントクラウドデータのポイントの属性情報を出力する。
報を受信する。色逆変換部２９０１１は、再構成されたジオメトリ情報を色逆変換する。
色逆変換部２９０１１はポイントクラウドデータのポイントの属性情報を出力する。
【0504】
色逆変換部２９００６は、該当ポイントに対応するブリック（ｂｒｉｃｋ）に対して特
質復号が行われたことを示す情報を分割されたデータ入力部２９００１に送信する。属性
再構成部２９０１０は、図１のポイントクラウドビデオデコーダ１０００６、図２の復号
２０００３、図１１の色逆変換部１１０１０、図１３の色逆変換処理部１３０１０の動作
を行う。
質復号が行われたことを示す情報を分割されたデータ入力部２９００１に送信する。属性
再構成部２９０１０は、図１のポイントクラウドビデオデコーダ１０００６、図２の復号
２０００３、図１１の色逆変換部１１０１０、図１３の色逆変換処理部１３０１０の動作
を行う。
【0505】
ポイント結合部は、実施例によるポイントクラウドデータのポイントのジオメトリ情報
（位置情報）及び／又はポイントの特質情報（属性情報）を受信する。ポイント結合部は
ブリック（ｂｒｉｃｋ）単位のポイントクラウドデータのポイントのジオメトリ情報（位
置情報）及び／又はポイントの特質情報（属性情報）を受信し、これをブリック単位で結
合する。ポイント結合部はポイントの位置情報と属性情報を含むブリック単位のポイント
クラウドデータを出力する。
（位置情報）及び／又はポイントの特質情報（属性情報）を受信する。ポイント結合部は
ブリック（ｂｒｉｃｋ）単位のポイントクラウドデータのポイントのジオメトリ情報（位
置情報）及び／又はポイントの特質情報（属性情報）を受信し、これをブリック単位で結
合する。ポイント結合部はポイントの位置情報と属性情報を含むブリック単位のポイント
クラウドデータを出力する。
【0506】
図３０は実施例によるポイントクラウドデータのビットストリーム構造の一例を示す。
【0507】
図３０は実施例によるポイントクラウドデータのビットストリーム構造３００００の一
例である。図３０に示したポイントクラウドデータのビットストリーム構造３００００は
、実施例による送信装置の図１の送信機１０００３、図２の送信部１８００２、図１２の
送信処理部１２０１２、図１６のビットストリーム結合部１６０１４、図１７のビットス
トリーム結合部１７０００で生成される。
例である。図３０に示したポイントクラウドデータのビットストリーム構造３００００は
、実施例による送信装置の図１の送信機１０００３、図２の送信部１８００２、図１２の
送信処理部１２０１２、図１６のビットストリーム結合部１６０１４、図１７のビットス
トリーム結合部１７０００で生成される。
【0508】
実施例による送信装置は、分割部と精製部を追加／実行するために、フィルタリング情
報をシグナルする。
報をシグナルする。
【0509】
実施例によるパラメータ（メタデータ、シグナル情報などと呼ばれる）は、後述する実
施例による送信機のプロセス上で生成されてもよく、実施例による受信機に伝達されて再
構成過程に用いられてもよい。
施例による送信機のプロセス上で生成されてもよく、実施例による受信機に伝達されて再
構成過程に用いられてもよい。
【0510】
例えば、実施例によるパラメータは、後述する実施例による送信装置のメタデータ処理
部（又はメタデータ生成部）で生成され、実施例による受信装置のメタデータ分析で取得
される。
部（又はメタデータ生成部）で生成され、実施例による受信装置のメタデータ分析で取得
される。
【0511】
図３０に示したポイントクラウドデータのビットストリーム構造３００００は、実施例
による受信装置の図１の受信機１０００５、図２の復号部１８００３、図１３の受信部１
３０００、図３５の受信部３５０００で受信するビットストリームである。図３０に示し
たポイントクラウドデータのビットストリーム構造３００００は、図３６の各々のスライ
スのジオメトリと属性ビットストリーム３６００１を意味する。
による受信装置の図１の受信機１０００５、図２の復号部１８００３、図１３の受信部１
３０００、図３５の受信部３５０００で受信するビットストリームである。図３０に示し
たポイントクラウドデータのビットストリーム構造３００００は、図３６の各々のスライ
スのジオメトリと属性ビットストリーム３６００１を意味する。
【0512】
図３８に示した実施例によるビットストリーム構造３００００の一部又は全部は、図１
４のＸＲデバイス１４３０によって生成される。また、同図に示すブリック（ｂｒｉｃｋ
）はスライス（ｓｌｉｃｅ）に対応し、その逆も成り立つ。本明細書においてブリックは
スライスとも呼ばれる。
４のＸＲデバイス１４３０によって生成される。また、同図に示すブリック（ｂｒｉｃｋ
）はスライス（ｓｌｉｃｅ）に対応し、その逆も成り立つ。本明細書においてブリックは
スライスとも呼ばれる。
【0513】
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、図３１に示したビットストリーム構
造を有するビットストリーム３００００を送信する。ポイントクラウドデータのビットス
トリーム３００００は、ＳＰＳ（Ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）３
０００１、ＧＰＳ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）３０００２、ＡＰＳ
（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）３０００３、ＴＰＳ（Ｔｉｌｅ Ｐ
ａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）３０００４及び１つ又はそれ以上のスライス（ｓｌｉｃｅ ０
、ｓｌｉｃｅ １ …ｓｌｉｃｅ ｎ）３０００４を含む。ポイントクラウドデータのビッ
トストリーム３００００は、１つ又はそれ以上のタイル（ｔｉｌｅ）を含む。実施例によ
るタイルは、１つ又はそれ以上のスライスを含むスライスグループである。実施例による
ビットストリーム３００００は、ポイントクラウドデータを領域別に分けて処理するよう
に、タイル又はスライスを提供する。実施例によるビットストリーム３００００の各々の
領域は、互いに異なる重要度を有する。よって、ポイントクラウドデータをタイルで分け
られる場合、各々のタイルに異なるフィルター（符号化方法）、異なるフィルターユニッ
トを適用することができる。ポイントクラウドをスライスで分けられる場合、各々のスラ
イスに異なるフィルター、異なるフィルターユニットを適用することができる。
造を有するビットストリーム３００００を送信する。ポイントクラウドデータのビットス
トリーム３００００は、ＳＰＳ（Ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）３
０００１、ＧＰＳ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）３０００２、ＡＰＳ
（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）３０００３、ＴＰＳ（Ｔｉｌｅ Ｐ
ａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）３０００４及び１つ又はそれ以上のスライス（ｓｌｉｃｅ ０
、ｓｌｉｃｅ １ …ｓｌｉｃｅ ｎ）３０００４を含む。ポイントクラウドデータのビッ
トストリーム３００００は、１つ又はそれ以上のタイル（ｔｉｌｅ）を含む。実施例によ
るタイルは、１つ又はそれ以上のスライスを含むスライスグループである。実施例による
ビットストリーム３００００は、ポイントクラウドデータを領域別に分けて処理するよう
に、タイル又はスライスを提供する。実施例によるビットストリーム３００００の各々の
領域は、互いに異なる重要度を有する。よって、ポイントクラウドデータをタイルで分け
られる場合、各々のタイルに異なるフィルター（符号化方法）、異なるフィルターユニッ
トを適用することができる。ポイントクラウドをスライスで分けられる場合、各々のスラ
イスに異なるフィルター、異なるフィルターユニットを適用することができる。
【0514】
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、図３１に示したビットストリーム３
００００の構造によってポイントクラウドデータを送信することで、重要度に応じて異な
る符号化動作を適用し、品質（ｑｕａｌｉｔｙ）の良い符号化方法を重要な領域に使用す
る方法を提供できる。
００００の構造によってポイントクラウドデータを送信することで、重要度に応じて異な
る符号化動作を適用し、品質（ｑｕａｌｉｔｙ）の良い符号化方法を重要な領域に使用す
る方法を提供できる。
【0515】
実施例によるポイントクラウドデータ受信装置は、受信装置の処理能力（ｃａｐａｃｉ
ｔｙ）によって、全体のポイントクラウドデータに複雑な復号化（フィルタリング）方法
の代わりに、領域別に（タイル又はスライスで分けられる領域）互いに異なるフィルタリ
ング（復号化方法）を提供することで、ユーザにとって重要な領域にさらに良い画質及び
システム上の適宜な遅延（ｌａｔｅｎｃｙ）を保障することができる。
ｔｙ）によって、全体のポイントクラウドデータに複雑な復号化（フィルタリング）方法
の代わりに、領域別に（タイル又はスライスで分けられる領域）互いに異なるフィルタリ
ング（復号化方法）を提供することで、ユーザにとって重要な領域にさらに良い画質及び
システム上の適宜な遅延（ｌａｔｅｎｃｙ）を保障することができる。
【0516】
ＳＰＳ（Ｓｅｑｕｅｎｃｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）３０００１は、各々のスライ
スセグメントヘッダ（ｓｌｉｃｅ ｓｅｇｍｅｎｔ ｈｅａｄｅｒ）内の構文要素（ｓｙｎ
ｔａｘ ｅｌｅｍｅｎｔ）によって参照されるＰＰＳ内の構文要素のコンテンツによって
決定される０又はそれ以上の全体のＣＶＳに適用される構文要素を含む構文構造である。
（ａ ｓｙｎｔａｘ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ ｓｙｎｔａｘ ｅｌｅｍ
ｅｎｔｓ ｔｈａｔ ａｐｐｌｙ ｔｏ ｚｅｒｏ ｏｒ ｍｏｒｅ ｅｎｔｉｒｅ ＣＶＳｓ
ａｓ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ｃｏｎｔｅｎｔ ｏｆ ａ ｓｙｎｔａｘ ｅｌ
ｅｍｅｎｔ ｆｏｕｎｄ ｉｎ ｔｈｅ ＰＰＳ ｒｅｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｙ ａ ｓｙｎｔ
ａｘ ｅｌｅｍｅｎｔ ｆｏｕｎｄ ｉｎ ｅａｃｈ ｓｌｉｃｅ ｓｅｇｍｅｎｔ ｈｅａｄ
ｅｒ.）ＳＰＳは、実施例によるポイントクラウドデータビットストリームのシーケンス
情報を含む。
スセグメントヘッダ（ｓｌｉｃｅ ｓｅｇｍｅｎｔ ｈｅａｄｅｒ）内の構文要素（ｓｙｎ
ｔａｘ ｅｌｅｍｅｎｔ）によって参照されるＰＰＳ内の構文要素のコンテンツによって
決定される０又はそれ以上の全体のＣＶＳに適用される構文要素を含む構文構造である。
（ａ ｓｙｎｔａｘ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ ｓｙｎｔａｘ ｅｌｅｍ
ｅｎｔｓ ｔｈａｔ ａｐｐｌｙ ｔｏ ｚｅｒｏ ｏｒ ｍｏｒｅ ｅｎｔｉｒｅ ＣＶＳｓ
ａｓ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ ｂｙ ｔｈｅ ｃｏｎｔｅｎｔ ｏｆ ａ ｓｙｎｔａｘ ｅｌ
ｅｍｅｎｔ ｆｏｕｎｄ ｉｎ ｔｈｅ ＰＰＳ ｒｅｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｙ ａ ｓｙｎｔ
ａｘ ｅｌｅｍｅｎｔ ｆｏｕｎｄ ｉｎ ｅａｃｈ ｓｌｉｃｅ ｓｅｇｍｅｎｔ ｈｅａｄ
ｅｒ.）ＳＰＳは、実施例によるポイントクラウドデータビットストリームのシーケンス
情報を含む。
【0517】
ＧＰＳ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）３０００２は、０又はそれ以
上の全体のジオメトリ（又は、符号化されたジオメトリ）が適用される構文要素（ｓｙｎ
ｔａｘ ｅｌｅｍｅｎｔｓ）を含む構文構造（ｓｙｎｔａｘ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）を意
味する。実施例によるＧＰＳ３０００２は、１つ又はそれ以上のスライス３０００４に含
まれたポイントクラウドデータの特質（属性）情報を符号化する方法に関する情報を含む
。ＧＰＳ３０００２は、いずれのＳＰＳ３０００１に関連したジオメトリパラメータを含
むかを示すＳＰＳ識別子情報、該当ＧＰＳを識別するＧＰＳ識別子情報を含む。
上の全体のジオメトリ（又は、符号化されたジオメトリ）が適用される構文要素（ｓｙｎ
ｔａｘ ｅｌｅｍｅｎｔｓ）を含む構文構造（ｓｙｎｔａｘ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）を意
味する。実施例によるＧＰＳ３０００２は、１つ又はそれ以上のスライス３０００４に含
まれたポイントクラウドデータの特質（属性）情報を符号化する方法に関する情報を含む
。ＧＰＳ３０００２は、いずれのＳＰＳ３０００１に関連したジオメトリパラメータを含
むかを示すＳＰＳ識別子情報、該当ＧＰＳを識別するＧＰＳ識別子情報を含む。
【0518】
ＡＰＳ（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）３０００３は、０又はそれ
以上の全体の特質（又は符号化された特質）が適用される構文要素（ｓｙｎｔａｘ ｅｌ
ｅｍｅｎｔｓ）を含む構文構造（ｓｙｎｔａｘ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）を意味する。実施
例によるＡＰＳ３０００３は、１つ又はそれ以上のスライス３０００４に含まれたポイン
トクラウドデータの特質（属性）情報を符号化する方法に関する情報を含む。ＡＰＳ３０
００３は、いずれのＳＰＳ３０００１に関連したジオメトリパラメータを含むかを示すＳ
ＰＳ識別子情報、該当ＡＰＳを識別するＧＰＳ識別子情報を含む。
以上の全体の特質（又は符号化された特質）が適用される構文要素（ｓｙｎｔａｘ ｅｌ
ｅｍｅｎｔｓ）を含む構文構造（ｓｙｎｔａｘ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）を意味する。実施
例によるＡＰＳ３０００３は、１つ又はそれ以上のスライス３０００４に含まれたポイン
トクラウドデータの特質（属性）情報を符号化する方法に関する情報を含む。ＡＰＳ３０
００３は、いずれのＳＰＳ３０００１に関連したジオメトリパラメータを含むかを示すＳ
ＰＳ識別子情報、該当ＡＰＳを識別するＧＰＳ識別子情報を含む。
【0519】
ＴＰＳ（Ｔｉｌｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）３０００４は、０又はそれ以上の全体
のタイル（又は符号化されたタイル）が適用される構文要素（ｓｙｎｔａｘ ｅｌｅｍｅ
ｎｔｓ）を含む構文構造（ｓｙｎｔａｘ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）を意味する。タイルイン
ベントリは、実施例によるポイントクラウドデータビットストリームに含まれた０又はそ
れ以上のタイル（ｔｉｌｅ）に関する情報を含む。タイルインベントリは、実施例によっ
てはＴＰＳ（Ｔｉｌｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）とも呼ばれる。
のタイル（又は符号化されたタイル）が適用される構文要素（ｓｙｎｔａｘ ｅｌｅｍｅ
ｎｔｓ）を含む構文構造（ｓｙｎｔａｘ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ）を意味する。タイルイン
ベントリは、実施例によるポイントクラウドデータビットストリームに含まれた０又はそ
れ以上のタイル（ｔｉｌｅ）に関する情報を含む。タイルインベントリは、実施例によっ
てはＴＰＳ（Ｔｉｌｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）とも呼ばれる。
【0520】
ＴＰＳ（Ｔｉｌｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）３０００４は、１つ又はそれ以上のタ
イル（ｔｉｌｅ）を識別する識別子情報及び１つ又はそれ以上のタイル（ｔｉｌｅ）の範
囲（即ち、タイルの境界ボックス）を示す情報を含む。１つ又はそれ以上のタイル（ｔｉ
ｌｅ）の範囲（即ち、タイルの境界ボックス）を示す情報は、該当タイルが示す境界ボッ
クスの基準となるポイントの座標情報（例えば、Ｔｉｌｅ（ｎ）.ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄ
ｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｘｙｚ０）及び該当境界ボックスの幅、高さ及び深さに関する情報（例
えば、Ｔｉｌｅ（ｎ）.ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｄｎｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｗｈｄ）を含む。複数の
タイルが存在する場合、タイルインベントリ（Ｔｉｌｅ Ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ）３３００
４は、各々のタイルに対する境界ボックスを示す情報を含む。例えば、各々のタイルがタ
イルの識別子情報によって０ないしｎで表現される場合、各々のタイルの境界ボックスを
示す情報は、Ｔｉｌｅ（０）.ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｘｙｚ０、Ｔｉｌ
ｅ（０）.ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｗｈｄ、Ｔｉｌｅ（１）.ｔｉｌｅ＿ｂ
ｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｘｙｚ０、Ｔｉｌｅ（１）.ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂ
ｏｘ＿ｗｈｄ …などと示される。
イル（ｔｉｌｅ）を識別する識別子情報及び１つ又はそれ以上のタイル（ｔｉｌｅ）の範
囲（即ち、タイルの境界ボックス）を示す情報を含む。１つ又はそれ以上のタイル（ｔｉ
ｌｅ）の範囲（即ち、タイルの境界ボックス）を示す情報は、該当タイルが示す境界ボッ
クスの基準となるポイントの座標情報（例えば、Ｔｉｌｅ（ｎ）.ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄ
ｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｘｙｚ０）及び該当境界ボックスの幅、高さ及び深さに関する情報（例
えば、Ｔｉｌｅ（ｎ）.ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｄｎｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｗｈｄ）を含む。複数の
タイルが存在する場合、タイルインベントリ（Ｔｉｌｅ Ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ）３３００
４は、各々のタイルに対する境界ボックスを示す情報を含む。例えば、各々のタイルがタ
イルの識別子情報によって０ないしｎで表現される場合、各々のタイルの境界ボックスを
示す情報は、Ｔｉｌｅ（０）.ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｘｙｚ０、Ｔｉｌ
ｅ（０）.ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｗｈｄ、Ｔｉｌｅ（１）.ｔｉｌｅ＿ｂ
ｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｘｙｚ０、Ｔｉｌｅ（１）.ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂ
ｏｘ＿ｗｈｄ …などと示される。
【0521】
スライス３０００４は、実施例によるポイントクラウドデータの送信装置がポイントク
ラウドデータを符号化するための単位を意味する。実施例によるスライス３０００４は、
１つのジオメトリビットストリーム（Ｇｅｏｍ００）３０００４ａ及び１つ又はそれ以上
の特質ビットストリーム（Ａｔｔｒ００、Ａｔｔｒ１０、３０００４ｂ、３０００４ｂ）
を含む単位を意味する。
ラウドデータを符号化するための単位を意味する。実施例によるスライス３０００４は、
１つのジオメトリビットストリーム（Ｇｅｏｍ００）３０００４ａ及び１つ又はそれ以上
の特質ビットストリーム（Ａｔｔｒ００、Ａｔｔｒ１０、３０００４ｂ、３０００４ｂ）
を含む単位を意味する。
【0522】
スライス３０００４は、該当スライス内に含まれたポイントクラウドデータのジオメト
リ情報を示すジオメトリスライス（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ Ｓｌｉｃｅ、Ｇｅｏｍ）３０００
４ａ及び該当スライス内に含まれたポイントクラウドデータの特質情報を示す１つ又はそ
れ以上の特質スライス（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ Ｓｌｉｃｅ、Ａｔｔｒ）３０００４ｂ、３
０００４ｃを含む。
リ情報を示すジオメトリスライス（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ Ｓｌｉｃｅ、Ｇｅｏｍ）３０００
４ａ及び該当スライス内に含まれたポイントクラウドデータの特質情報を示す１つ又はそ
れ以上の特質スライス（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ Ｓｌｉｃｅ、Ａｔｔｒ）３０００４ｂ、３
０００４ｃを含む。
【0523】
ジオメトリスライス（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ Ｓｌｉｃｅ、Ｇｅｏｍ）３０００４ａは、ポ
イントクラウドデータのジオメトリ情報を含むジオメトリスライスデータ（Ｇｅｏｍｅｔ
ｒｙ Ｓｌｉｃｅ Ｄａｔａ、Ｇｅｏｍ＿ｓｌｉｃｅ＿ｄａｔａ）３０００４ａ－２及びジ
オメトリスライスデータに関する情報を含むジオメトリスライスヘッダ（Ｇｅｏｍｅｔｒ
ｙ Ｓｌｉｃｅ Ｈｅａｄｅｒ、Ｇｅｏｍ＿ｓｌｉｃｅ＿ｈｅａｄｅｒ、ＧＳＨ）３０００
４ａ－１を含む。
イントクラウドデータのジオメトリ情報を含むジオメトリスライスデータ（Ｇｅｏｍｅｔ
ｒｙ Ｓｌｉｃｅ Ｄａｔａ、Ｇｅｏｍ＿ｓｌｉｃｅ＿ｄａｔａ）３０００４ａ－２及びジ
オメトリスライスデータに関する情報を含むジオメトリスライスヘッダ（Ｇｅｏｍｅｔｒ
ｙ Ｓｌｉｃｅ Ｈｅａｄｅｒ、Ｇｅｏｍ＿ｓｌｉｃｅ＿ｈｅａｄｅｒ、ＧＳＨ）３０００
４ａ－１を含む。
【0524】
ジオメトリスライスヘッダ３０００４ａ－１は、該当スライス内のジオメトリスライス
データ３０００４ａ－２に関する情報を含む。例えば、ジオメトリスライスヘッダ３００
０４ａ－１は、いずれのＧＰＳ３０００２が該当スライスのジオメトリ情報を示すかを識
別するためのジオメトリパラメータセット識別子（ｇｅｏｍ＿ｇｅｏｍ＿ｐａｒａｍｅｔ
ｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ）、該当ジオメトリスライスを識別するためのジオメトリスライス識
別子（ｇｅｏｍ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄ）、該当ジオメトリスライスデータのボックス原点を
示すジオメトリボックス原点情報（ｇｅｏｍＢｏｘＯｒｉｇｉｎ）、ジオメトリスライス
のログスケールを示す情報（ｇｅｏｍ＿ｂｏｘ＿ｌｏｇ２＿ｓｃａｌｅ）、該当ジオメト
リスライスのポイント数に関連した情報（ｇｅｏｍ＿ｎｕｍ＿ｐｏｉｎｔｓ）などを含む
。
データ３０００４ａ－２に関する情報を含む。例えば、ジオメトリスライスヘッダ３００
０４ａ－１は、いずれのＧＰＳ３０００２が該当スライスのジオメトリ情報を示すかを識
別するためのジオメトリパラメータセット識別子（ｇｅｏｍ＿ｇｅｏｍ＿ｐａｒａｍｅｔ
ｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ）、該当ジオメトリスライスを識別するためのジオメトリスライス識
別子（ｇｅｏｍ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄ）、該当ジオメトリスライスデータのボックス原点を
示すジオメトリボックス原点情報（ｇｅｏｍＢｏｘＯｒｉｇｉｎ）、ジオメトリスライス
のログスケールを示す情報（ｇｅｏｍ＿ｂｏｘ＿ｌｏｇ２＿ｓｃａｌｅ）、該当ジオメト
リスライスのポイント数に関連した情報（ｇｅｏｍ＿ｎｕｍ＿ｐｏｉｎｔｓ）などを含む
。
【0525】
実施例によるポイントクラウドデータビットストリームが１つ又はそれ以上のタイル（
ｔｉｌｅ）を含む場合、実施例によるジオメトリビットストリームのヘッダは該当ジオメ
トリビットストリームを含むタイルを識別するための情報（ｇｅｏｍ＿ｔｉｌｅ＿ｉｄ）
をさらに含んでもよい。
ｔｉｌｅ）を含む場合、実施例によるジオメトリビットストリームのヘッダは該当ジオメ
トリビットストリームを含むタイルを識別するための情報（ｇｅｏｍ＿ｔｉｌｅ＿ｉｄ）
をさらに含んでもよい。
【0526】
特質スライス（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ Ｓｌｉｃｅ、Ａｔｔｒ）３０００４ｂ、３０００
４ｃは、ポイントクラウドデータの特質情報を含む特質スライスデータ（Ａｔｔｒｉｂｕ
ｔｅ Ｓｌｉｃｅ Ｄａｔａ、Ａｔｔｒ＿ｓｌｉｃｅ＿ｄａｔａ）及び特質スライスデータ
に関する情報を含む特質スライスヘッダ（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ Ｓｌｉｃｅ Ｈｅａｄｅｒ
、Ａｔｔｒ＿ｓｌｉｃｅ＿ｈｅａｄｅｒ、ＡＳＨ）３３００５ｃを含む。
４ｃは、ポイントクラウドデータの特質情報を含む特質スライスデータ（Ａｔｔｒｉｂｕ
ｔｅ Ｓｌｉｃｅ Ｄａｔａ、Ａｔｔｒ＿ｓｌｉｃｅ＿ｄａｔａ）及び特質スライスデータ
に関する情報を含む特質スライスヘッダ（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ Ｓｌｉｃｅ Ｈｅａｄｅｒ
、Ａｔｔｒ＿ｓｌｉｃｅ＿ｈｅａｄｅｒ、ＡＳＨ）３３００５ｃを含む。
【0527】
実施例によれば、ポイントクラウド符号化に必要なパラメータは、ポイントクラウド（
ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ）のパラメータセット（ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｓｅｔ）及びヘッダ
（ｈｅａｄｅｒ）情報として新たに定義できる。例えば、属性情報符号化を行うときには
、特質パラメータセット（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｓｅｔ）ＲＢＳＰ
構文（ｓｙｎｔａｘ）に、タイル基盤符号化を行うときには、タイルヘッダ構文（ｔｉｌ
ｅ＿ｈｅａｄｅｒ ｓｙｎｔａｘ）などに追加することができる。
ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ）のパラメータセット（ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｓｅｔ）及びヘッダ
（ｈｅａｄｅｒ）情報として新たに定義できる。例えば、属性情報符号化を行うときには
、特質パラメータセット（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｓｅｔ）ＲＢＳＰ
構文（ｓｙｎｔａｘ）に、タイル基盤符号化を行うときには、タイルヘッダ構文（ｔｉｌ
ｅ＿ｈｅａｄｅｒ ｓｙｎｔａｘ）などに追加することができる。
【0528】
実施例によれば、送信装置は、実施例による重畳スライスの構成をシグナルするために
、タイル別に又はスライス別に異なるスライス構成ヘッダユニットを生成する。
、タイル別に又はスライス別に異なるスライス構成ヘッダユニットを生成する。
【0529】
実施例によるポイントクラウドデータ送受信方法は、このようなビットストリーム構造
を提供することで、受信機においてポイントクラウドデータの属性情報の復号化性能を高
めることができる。
を提供することで、受信機においてポイントクラウドデータの属性情報の復号化性能を高
めることができる。
【0530】
図３１は実施例によるビットストリームのＳＰＳ（Ｓｅｑｕｅｎｃｅ Ｐａｒａｍｅｔ
ｅｒ Ｓｅｔ）の一例を示す。
ｅｒ Ｓｅｔ）の一例を示す。
【0531】
図３１に示したパラメータは、図３０に示したＳＰＳ（Ｓｅｑｕｅｎｃｅ Ｐａｒａｍ
ｅｔｅｒ Ｓｅｔ）に含まれる。実施例によるＳＰＳは、実施例によるスライスの分割（
スライス分割）、スライスタイルリング方法に関連したシグナル情報及び／又は関連した
シグナル情報を含む。
ｅｔｅｒ Ｓｅｔ）に含まれる。実施例によるＳＰＳは、実施例によるスライスの分割（
スライス分割）、スライスタイルリング方法に関連したシグナル情報及び／又は関連した
シグナル情報を含む。
【0532】
プロファイル＿ｉｄｃ（ｐｒｏｆｉｌｅ＿ｉｄｃ）は、Ｈ．２６４標準文書のアネック
スＡ（Ａｎｎｅｘ Ａ）を満たすビットストリームのプロファイル（ｐｒｏｆｉｌｅ）を
示す情報を意味する。ｐｒｏｆｉｌｅ＿ｉｄｃの他の値は、ＩＳＯ／ＩＥＣによって今後
使用してもよい。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ａ ｐｒｏｆｉｌｅ ｔｏ ｗｈｉｃｈ ｔｈｅ ｂ
ｉｔｓｔｒｅａｍ ｃｏｎｆｏｒｍｓ ａｓ ｓｐｅｃｉｆｉｅｄ ｉｎ Ａｎｎｅｘ Ａ。
Ｂｉｔｓｔｒｅａｍｓ ｓｈａｌｌ ｎｏｔ ｃｏｎｔａｉｎ ｖａｌｕｅｓ ｏｆ ｐｒｏｆ
ｉｌｅ＿ｉｄｃ ｏｔｈｅｒ ｔｈａｎ ｔｈｏｓｅ ｓｐｅｃｉｆｉｅｄ ｉｎ Ａｎｎｅｘ
Ａ．Ｏｔｈｅｒ ｖａｌｕｅｓ ｏｆ ｐｒｏｆｉｌｅ＿ｉｄｃ ａｒｅ ｒｅｓｅｒｖｅ
ｄ ｆｏｒ ｆｕｔｕｒｅ ｕｓｅ ｂｙ ＩＳＯ／ＩＥＣ．）
スＡ（Ａｎｎｅｘ Ａ）を満たすビットストリームのプロファイル（ｐｒｏｆｉｌｅ）を
示す情報を意味する。ｐｒｏｆｉｌｅ＿ｉｄｃの他の値は、ＩＳＯ／ＩＥＣによって今後
使用してもよい。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ａ ｐｒｏｆｉｌｅ ｔｏ ｗｈｉｃｈ ｔｈｅ ｂ
ｉｔｓｔｒｅａｍ ｃｏｎｆｏｒｍｓ ａｓ ｓｐｅｃｉｆｉｅｄ ｉｎ Ａｎｎｅｘ Ａ。
Ｂｉｔｓｔｒｅａｍｓ ｓｈａｌｌ ｎｏｔ ｃｏｎｔａｉｎ ｖａｌｕｅｓ ｏｆ ｐｒｏｆ
ｉｌｅ＿ｉｄｃ ｏｔｈｅｒ ｔｈａｎ ｔｈｏｓｅ ｓｐｅｃｉｆｉｅｄ ｉｎ Ａｎｎｅｘ
Ａ．Ｏｔｈｅｒ ｖａｌｕｅｓ ｏｆ ｐｒｏｆｉｌｅ＿ｉｄｃ ａｒｅ ｒｅｓｅｒｖｅ
ｄ ｆｏｒ ｆｕｔｕｒｅ ｕｓｅ ｂｙ ＩＳＯ／ＩＥＣ．）
【0533】
プロファイル互換性フラグ（ｐｒｏｆｉｌｅ＿ｃｏｍｐａｔｉｂｉｌｉｔｙ＿ｆｌａｇ
ｓ）が１の場合、該当ビットストリームはｐｒｏｆｉｌｅ＿ｉｄｃがＡｎｎｅｘ Ａによ
りｊであるプロファイル（ｐｒｏｆｉｌｅ）を満たすことを示す。ｐｒｏｆｉｌｅ＿ｃｏ
ｍｐａｔｉｂｉｌｉｔｙ＿ｆｌａｇ「 ｊ ]の値は、Ａｎｎｅｘ Ａにより定義された値
ではなくｊを有する場合には０である。（ｅｑｕａｌ ｔｏ １、ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔ
ｈａｔ ｔｈｅ ｂｉｔｓｔｒｅａｍ ｃｏｎｆｏｒｍｓ ｔｏ ｔｈｅ ｐｒｏｆｉｌｅ ｉ
ｎｄｉｃａｔｅｄ ｂｙ ｐｒｏｆｉｌｅ＿ｉｄｃ ｅｑｕａｌ ｔｏ ｊ ａｓ ｓｐｅｃｉ
ｆｉｅｄ ｉｎ Ａｎｎｅｘ Ａ．Ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｐｒｏｆｉｌｅ＿ｃｏｍｐａ
ｔｉｂｉｌｉｔｙ＿ｆｌａｇ「 ｊ 」 ｓｈａｌｌ ｂｅ ｅｑｕａｌ ｔｏ ０ ｆｏｒ ａ
ｎｙ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｊ ｔｈａｔ ｉｓ ｎｏｔ ｓｐｅｃｉｆｉｅｄ ａｓ ａｎ ａｌｌ
ｏｗｅｄ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｐｒｏｆｉｌｅ＿ｉｄｃ ｉｎ Ａｎｎｅｘ Ａ．）
ｓ）が１の場合、該当ビットストリームはｐｒｏｆｉｌｅ＿ｉｄｃがＡｎｎｅｘ Ａによ
りｊであるプロファイル（ｐｒｏｆｉｌｅ）を満たすことを示す。ｐｒｏｆｉｌｅ＿ｃｏ
ｍｐａｔｉｂｉｌｉｔｙ＿ｆｌａｇ「 ｊ ]の値は、Ａｎｎｅｘ Ａにより定義された値
ではなくｊを有する場合には０である。（ｅｑｕａｌ ｔｏ １、ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔ
ｈａｔ ｔｈｅ ｂｉｔｓｔｒｅａｍ ｃｏｎｆｏｒｍｓ ｔｏ ｔｈｅ ｐｒｏｆｉｌｅ ｉ
ｎｄｉｃａｔｅｄ ｂｙ ｐｒｏｆｉｌｅ＿ｉｄｃ ｅｑｕａｌ ｔｏ ｊ ａｓ ｓｐｅｃｉ
ｆｉｅｄ ｉｎ Ａｎｎｅｘ Ａ．Ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｐｒｏｆｉｌｅ＿ｃｏｍｐａ
ｔｉｂｉｌｉｔｙ＿ｆｌａｇ「 ｊ 」 ｓｈａｌｌ ｂｅ ｅｑｕａｌ ｔｏ ０ ｆｏｒ ａ
ｎｙ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｊ ｔｈａｔ ｉｓ ｎｏｔ ｓｐｅｃｉｆｉｅｄ ａｓ ａｎ ａｌｌ
ｏｗｅｄ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｐｒｏｆｉｌｅ＿ｉｄｃ ｉｎ Ａｎｎｅｘ Ａ．）
【0534】
レベル＿ｉｄｃ（ｌｅｖｅｌ＿ｉｄｃ）は、Ｈ．２６４標準文書のアネックスＡ（Ａｎ
ｎｅｘ Ａ）を満たすビットストリームのレベルを示す。ビットストリームは、Ｈ．２６
４標準文書のアネックスＡに定義された情報と他の情報としてｌｅｖｅｌ＿ｉｄｃの値を
有さない。Ｌｅｖｅｌ＿ｉｄｃの他の値は、ＩＳＯ／ＩＥＣによって今後使用するために
残す。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ａ ｌｅｖｅｌ ｔｏ ｗｈｉｃｈ ｔｈｅ ｂｉｔｓｔｒｅａ
ｍ ｃｏｎｆｏｒｍｓ ａｓ ｓｐｅｃｉｆｉｅｄ ｉｎ Ａｎｎｅｘ Ａ．Ｂｉｔｓｔｒｅ
ａｍｓ ｍａｙ ｎｏｔ ｃｏｎｔａｉｎ ｖａｌｕｅｓ ｏｆ ｌｅｖｅｌ＿ｉｄｃ ｏｔｈ
ｅｒ ｔｈａｎ ｔｈｏｓｅ ｓｐｅｃｉｆｉｅｄ ｉｎ Ａｎｎｅｘ Ａ。Ｏｔｈｅｒ ｖａ
ｌｕｅｓ ｏｆ ｌｅｖｅｌ＿ｉｄｃ ａｒｅ ｒｅｓｅｒｖｅｄ ｆｏｒ ｆｕｔｕｒｅ ｕ
ｓｅ ｂｙ ＩＳＯ／ＩＥＣ．）
ｎｅｘ Ａ）を満たすビットストリームのレベルを示す。ビットストリームは、Ｈ．２６
４標準文書のアネックスＡに定義された情報と他の情報としてｌｅｖｅｌ＿ｉｄｃの値を
有さない。Ｌｅｖｅｌ＿ｉｄｃの他の値は、ＩＳＯ／ＩＥＣによって今後使用するために
残す。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ａ ｌｅｖｅｌ ｔｏ ｗｈｉｃｈ ｔｈｅ ｂｉｔｓｔｒｅａ
ｍ ｃｏｎｆｏｒｍｓ ａｓ ｓｐｅｃｉｆｉｅｄ ｉｎ Ａｎｎｅｘ Ａ．Ｂｉｔｓｔｒｅ
ａｍｓ ｍａｙ ｎｏｔ ｃｏｎｔａｉｎ ｖａｌｕｅｓ ｏｆ ｌｅｖｅｌ＿ｉｄｃ ｏｔｈ
ｅｒ ｔｈａｎ ｔｈｏｓｅ ｓｐｅｃｉｆｉｅｄ ｉｎ Ａｎｎｅｘ Ａ。Ｏｔｈｅｒ ｖａ
ｌｕｅｓ ｏｆ ｌｅｖｅｌ＿ｉｄｃ ａｒｅ ｒｅｓｅｒｖｅｄ ｆｏｒ ｆｕｔｕｒｅ ｕ
ｓｅ ｂｙ ＩＳＯ／ＩＥＣ．）
【0535】
ＳＰＳ境界ボックス存在フラグ（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｐｒｅｓｅｎｔ
＿ｆｌａｇ）は、境界ボックスオフセットとサイズ情報がシグナルされる場合には１であ
る。（ｅｑｕａｌ ｔｏ １ ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ ｏｆ
ｆｓｅｔ ａｎｄ ｓｉｚｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｓ ｓｉｇｎａｌｌｅｄ。ｓｐｓ
＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇ ｅｑｕａｌ ｔｏ ０ ｓｐｅｃ
ｉｆｉｅｓ）
＿ｆｌａｇ）は、境界ボックスオフセットとサイズ情報がシグナルされる場合には１であ
る。（ｅｑｕａｌ ｔｏ １ ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ ｏｆ
ｆｓｅｔ ａｎｄ ｓｉｚｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｓ ｓｉｇｎａｌｌｅｄ。ｓｐｓ
＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇ ｅｑｕａｌ ｔｏ ０ ｓｐｅｃ
ｉｆｉｅｓ）
【0536】
ＳＰＳ境界ボックス存在フラグ（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｐｒｅｓｅｎｔ
＿ｆｌａｇ）が「ｔｒｕｅ」値を有する場合、実施例によるＳＰＳはＳＰＳ境界ボックス
ｘオフセット（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｘ）、ＳＰＳ境界ボ
ックスｙオフセット（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｙ）、ＳＰＳ
境界ボックスｚオフセット（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｚ）、
ＳＰＳ境界ボックススケール因子（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｃａｌｅ＿ｆ
ａｃｔｏｒ）、ＳＰＳ境界ボックス幅サイズ（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉ
ｚｅ＿ｗｉｄｔｈ）、ＳＰＳ境界ボックス高さサイズ（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏ
ｘ＿ｓｉｚｅ＿ｈｅｉｇｈｔ）及びＳＰＳ境界ボックス深さサイズ（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄ
ｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｄｅｐｔｈ）をさらに含む。
＿ｆｌａｇ）が「ｔｒｕｅ」値を有する場合、実施例によるＳＰＳはＳＰＳ境界ボックス
ｘオフセット（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｘ）、ＳＰＳ境界ボ
ックスｙオフセット（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｙ）、ＳＰＳ
境界ボックスｚオフセット（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｚ）、
ＳＰＳ境界ボックススケール因子（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｃａｌｅ＿ｆ
ａｃｔｏｒ）、ＳＰＳ境界ボックス幅サイズ（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉ
ｚｅ＿ｗｉｄｔｈ）、ＳＰＳ境界ボックス高さサイズ（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏ
ｘ＿ｓｉｚｅ＿ｈｅｉｇｈｔ）及びＳＰＳ境界ボックス深さサイズ（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄ
ｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｄｅｐｔｈ）をさらに含む。
【0537】
ＳＰＳ境界ボックスオフセットｘ（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ
＿ｘ）は、直交座標系のソース境界ボックスのｘオフセットを示す。その情報が存在しな
い場合、本パラメータの値は０である。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｘ ｏｆｆｓｅｔ
ｏｆ ｔｈｅ ｓｏｕｒｃｅ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ ｉｎ ｔｈｅ ｃａｒｔｅｓｉａ
ｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ．Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ、ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏ
ｆ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｘ ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ
ｂｅ ０．）
＿ｘ）は、直交座標系のソース境界ボックスのｘオフセットを示す。その情報が存在しな
い場合、本パラメータの値は０である。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｘ ｏｆｆｓｅｔ
ｏｆ ｔｈｅ ｓｏｕｒｃｅ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ ｉｎ ｔｈｅ ｃａｒｔｅｓｉａ
ｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ．Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ、ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏ
ｆ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｘ ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ
ｂｅ ０．）
【0538】
ＳＰＳ境界ボックスオフセットｙ（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ
＿ｙ）は、直交座標系のソース境界ボックスのｙオフセットを示す。その情報が存在しな
い場合、本パラメータの値は０である。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈ
ｅ ｙ ｏｆｆｓｅｔ ｏｆ ｔｈｅ ｓｏｕｒｃｅ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ ｉｎ ｔｈ
ｅ ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ．Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ、ｔ
ｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｙ ｉｓ ｉ
ｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ０．）
＿ｙ）は、直交座標系のソース境界ボックスのｙオフセットを示す。その情報が存在しな
い場合、本パラメータの値は０である。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈ
ｅ ｙ ｏｆｆｓｅｔ ｏｆ ｔｈｅ ｓｏｕｒｃｅ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ ｉｎ ｔｈ
ｅ ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ．Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ、ｔ
ｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｙ ｉｓ ｉ
ｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ０．）
【0539】
ＳＰＳ境界ボックスオフセットｚ（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ
＿ｚ）は、直交座標系のソース境界ボックスのｚオフセットを示す。その情報が存在しな
い場合、本パラメータの値は０である。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈ
ｅ ｚ ｏｆｆｓｅｔ ｏｆ ｔｈｅ ｓｏｕｒｃｅ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ ｉｎ ｔｈｅ
Ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ．Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ、ｔｈ
ｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｚ ｉｓ ｉｎ
ｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ０．）
＿ｚ）は、直交座標系のソース境界ボックスのｚオフセットを示す。その情報が存在しな
い場合、本パラメータの値は０である。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈ
ｅ ｚ ｏｆｆｓｅｔ ｏｆ ｔｈｅ ｓｏｕｒｃｅ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ ｉｎ ｔｈｅ
Ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ．Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ、ｔｈ
ｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｚ ｉｓ ｉｎ
ｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ０．）
【0540】
ＳＰＳ境界ボックススケール因子（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｃａｌｅ＿
ｆａｃｔｏｒ）は、直交座標系のソース境界ボックスのスケール因子を示す。その情報が
存在しない場合、本パラメータの値は１又は０である。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｓ
ｃａｌｅ ｆａｃｔｏｒ ｔｈｅ ｓｏｕｒｃｅ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ ｉｎ ｔｈｅ
Ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ．Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ、ｔｈ
ｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｃａｌｅ＿ｆａｃｔｏｒ ｉ
ｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ １．Ｉｎｄｉｃａｔｅｓ．Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅ
ｎｔ、ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｃａｌｅ＿ｆａ
ｃｔｏｒ ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ０．）
ｆａｃｔｏｒ）は、直交座標系のソース境界ボックスのスケール因子を示す。その情報が
存在しない場合、本パラメータの値は１又は０である。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｓ
ｃａｌｅ ｆａｃｔｏｒ ｔｈｅ ｓｏｕｒｃｅ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ ｉｎ ｔｈｅ
Ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ．Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ、ｔｈ
ｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｃａｌｅ＿ｆａｃｔｏｒ ｉ
ｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ １．Ｉｎｄｉｃａｔｅｓ．Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅ
ｎｔ、ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｃａｌｅ＿ｆａ
ｃｔｏｒ ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ０．）
【0541】
ＳＰＳ境界ボックスサイズ幅（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｗｉｄ
ｔｈ）は、直交座標系のソース境界ボックスの幅を示す。その情報が存在しない場合、ｓ
ｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｗｉｄｔｈの値は１０などの所定値である
。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｗｉｄｔｈ ｏｆ ｔｈｅ ｓｏｕｒｃｅ ｂｏｕｎｄｉ
ｎｇ ｂｏｘ ｉｎ ｔｈｅ Ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ． … Ｗｈｅｎ
ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ、ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ
＿ｓｉｚｅ＿ｗｉｄｔｈ ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ａ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｖａ
ｌｕｅ （ｓｕｃｈ ａｓ １０）．）
ｔｈ）は、直交座標系のソース境界ボックスの幅を示す。その情報が存在しない場合、ｓ
ｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｗｉｄｔｈの値は１０などの所定値である
。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｗｉｄｔｈ ｏｆ ｔｈｅ ｓｏｕｒｃｅ ｂｏｕｎｄｉ
ｎｇ ｂｏｘ ｉｎ ｔｈｅ Ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ． … Ｗｈｅｎ
ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ、ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ
＿ｓｉｚｅ＿ｗｉｄｔｈ ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ａ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｖａ
ｌｕｅ （ｓｕｃｈ ａｓ １０）．）
【0542】
ＳＰＳ境界ボックスサイズ高さ（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｈｅ
ｉｇｈｔ）は、直交座標系のソース境界ボックスの高さを示す。その情報が存在しない場
合、ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｈｅｉｇｈｔの値は１又は０である
。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｈｅｉｇｈｔ ｏｆ ｔｈｅ ｓｏｕｒｃｅ ｂｏｕｎｄ
ｉｎｇ ｂｏｘ ｉｎ ｔｈｅ Ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ．Ｗｈｅｎ
ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ、ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿
ｓｉｚｅ＿ｈｅｉｇｈｔ ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ １。Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒ
ｅｓｅｎｔ、ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿
ｈｉｅｇｈｔ ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ０．）
ｉｇｈｔ）は、直交座標系のソース境界ボックスの高さを示す。その情報が存在しない場
合、ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｈｅｉｇｈｔの値は１又は０である
。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｈｅｉｇｈｔ ｏｆ ｔｈｅ ｓｏｕｒｃｅ ｂｏｕｎｄ
ｉｎｇ ｂｏｘ ｉｎ ｔｈｅ Ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ．Ｗｈｅｎ
ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ、ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿
ｓｉｚｅ＿ｈｅｉｇｈｔ ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ １。Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒ
ｅｓｅｎｔ、ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿
ｈｉｅｇｈｔ ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ０．）
【0543】
ＳＰＳ境界ボックスサイズ深さ（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｄｅ
ｐｔｈ）は、直交座標系のソース境界ボックスの深さを示す。その情報が存在しない場合
、ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｈｅｉｇｈｔの値は１又は０である。
（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｄｅｐｔｈ ｏｆ ｔｈｅ ｓｏｕｒｃｅ ｂｏｕｎｄｉｎ
ｇ ｂｏｘ ｉｎ ｔｈｅ Ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ．Ｗｈｅｎ ｎｏ
ｔ ｐｒｅｓｅｎｔ、ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉ
ｚｅ＿ｄｅｐｔｈ ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂＥ １．Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅ
ｎｔ、ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｄｅｐ
ｔｈ ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ０．）
ｐｔｈ）は、直交座標系のソース境界ボックスの深さを示す。その情報が存在しない場合
、ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｈｅｉｇｈｔの値は１又は０である。
（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｄｅｐｔｈ ｏｆ ｔｈｅ ｓｏｕｒｃｅ ｂｏｕｎｄｉｎ
ｇ ｂｏｘ ｉｎ ｔｈｅ Ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ．Ｗｈｅｎ ｎｏ
ｔ ｐｒｅｓｅｎｔ、ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉ
ｚｅ＿ｄｅｐｔｈ ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂＥ １．Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅ
ｎｔ、ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｄｅｐ
ｔｈ ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ０．）
【0544】
ＳＰＳソーススケール因子（ｓｐｓ＿ｓｏｕｒｃｅ＿ｓｃａｌｅ＿ｆａｃｔｏｒ）は、
ソースポイントクラウドのスケール因子を示す。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｓｃａｌ
ｅ ｆａｃｔｏｒ ｏｆ ｔｈｅ ｓｏｕｒｃｅ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ．）
ソースポイントクラウドのスケール因子を示す。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｓｃａｌ
ｅ ｆａｃｔｏｒ ｏｆ ｔｈｅ ｓｏｕｒｃｅ ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ．）
【0545】
ＳＰＳ連続パラメータセットＩＤ（ｓｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉ
ｄ）は、他の構文要素によって参照されるＳＰＳに対するｉｄ情報を示す。ｓｐｓ＿ｓｅ
ｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄは、該当バージョンの明細書内の条件を満たす範
囲内で０～１５の値に定められる。０ではない他の情報としてｓｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａ
ｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄは、ＩＳＯ／ＩＥＣによって今後使用される。（ｐｒｏｖｉｄ
ｅｓ ａｎ ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ ｆｏｒ ｔｈｅ ＳＰＳ ｆｏｒ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｂ
ｙ ｏｔｈｅｒ ｓｙｎｔａｘ ｅｌｅｍｅｎｔｓ．Ｉｎ Ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｓｐｓ
＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ ｍａｙ ｂｅ ｉｎ ｔｈｅ ｒａｎｇｅ ｏ
ｆ ０ ｔｏ １５、ｉｎｃｌｕｓｉｖｅ ｉｎ ｂｉｔｓｔｒｅａｍｓ ｃｏｎｆｏｒｍｉｎ
ｇ ｔｏ ｔｈｉｓ ｖｅｒｓｉｏｎ ｏｆ ｔｈｉｓ Ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ．Ｔｈｅ
ｖａｌｕｅ ｏｔｈｅｒ ｔｈａｎ ０ ｆｏｒ ｓｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓ
ｅｔ＿ｉｄ ｉｓ ｒｅｓｅｒｖｅｄ ｆｏｒ ｆｕｔｕｒｅ ｕｓｅ ｂｙ ＩＳＯ／ＩＥＣ
．）
ｄ）は、他の構文要素によって参照されるＳＰＳに対するｉｄ情報を示す。ｓｐｓ＿ｓｅ
ｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄは、該当バージョンの明細書内の条件を満たす範
囲内で０～１５の値に定められる。０ではない他の情報としてｓｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａ
ｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄは、ＩＳＯ／ＩＥＣによって今後使用される。（ｐｒｏｖｉｄ
ｅｓ ａｎ ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ ｆｏｒ ｔｈｅ ＳＰＳ ｆｏｒ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｂ
ｙ ｏｔｈｅｒ ｓｙｎｔａｘ ｅｌｅｍｅｎｔｓ．Ｉｎ Ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｓｐｓ
＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ ｍａｙ ｂｅ ｉｎ ｔｈｅ ｒａｎｇｅ ｏ
ｆ ０ ｔｏ １５、ｉｎｃｌｕｓｉｖｅ ｉｎ ｂｉｔｓｔｒｅａｍｓ ｃｏｎｆｏｒｍｉｎ
ｇ ｔｏ ｔｈｉｓ ｖｅｒｓｉｏｎ ｏｆ ｔｈｉｓ Ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ．Ｔｈｅ
ｖａｌｕｅ ｏｔｈｅｒ ｔｈａｎ ０ ｆｏｒ ｓｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓ
ｅｔ＿ｉｄ ｉｓ ｒｅｓｅｒｖｅｄ ｆｏｒ ｆｕｔｕｒｅ ｕｓｅ ｂｙ ＩＳＯ／ＩＥＣ
．）
【0546】
ＳＰＳ特質セット数（ｓｐｓ＿ｎｕｍ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｓｅｔｓ）は、ビットス
トリーム内のコーディングされた属性の数を示す。ｓｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ
＿ｓｅｔ＿ｉｄは０～６４の範囲である。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｎｕｍｂｅｒ
ｏｆ ｃｏｄｅｄ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｂｉｔｓｔｒｅａｍ。Ｔｈｅ ｖａ
ｌｕｅ ｏｆ ｓｐｓ＿ｎｕｍ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｓｅｔｓ ｍａｙ ｂｅ ｉｎ ｔｈｅ
ｒａｎｇｅ ｏｆ ０ ｔｏ ６４．）
トリーム内のコーディングされた属性の数を示す。ｓｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ
＿ｓｅｔ＿ｉｄは０～６４の範囲である。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｎｕｍｂｅｒ
ｏｆ ｃｏｄｅｄ ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｂｉｔｓｔｒｅａｍ。Ｔｈｅ ｖａ
ｌｕｅ ｏｆ ｓｐｓ＿ｎｕｍ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｓｅｔｓ ｍａｙ ｂｅ ｉｎ ｔｈｅ
ｒａｎｇｅ ｏｆ ０ ｔｏ ６４．）
【0547】
実施例によるＳＰＳは、ＳＰＳ特質セット数（ｓｐｓ＿ｎｕｍ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿
ｓｅｔｓ）だけの特質範囲（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ[ ｉ ]）、特質イ
ンスタンス（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｉｎｓｔａｎｃｅ＿ｉｄ[ ｉ ]）、特質ビット深さ（
ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｂｉｔｄｅｐｔｈ[ ｉ ]）、特質ＣＩＣＰ色プライマリ（ａｔｔｒ
ｉｂｕｔｅ＿ｃｉｃｐ＿ｃｏｌｏｕｒ＿ｐｒｉｍａｒｉｅｓ[ ｉ ]）、特質ＣＩＣＰ伝達
特性（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｃｉｃｐ＿ｔｒａｎｓｆｅｒ＿ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉ
ｃｓ[ ｉ ]）、特質ＣＩＣＰマトリックス係数（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｃｉｃｐ＿ｍａｔ
ｒｉｘ＿ｃｏｅｆｆｓ[ ｉ ]）、特質ＣＩＣＰビデオプルレンジフラグ（ａｔｔｒｉｂｕ
ｔｅ＿ｃｉｃｐ＿ｖｉｄｅｏ＿ｆｕｌｌ＿ｒａｎｇｅ＿ｆｌａｇ[ ｉ ]）及び／又は既知
の特質ラベルフラグ（ｋｎｏｗｎ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｌａｂｅｌ＿ｆｌａｇ[ ｉ ]）
を含む。
ｓｅｔｓ）だけの特質範囲（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ[ ｉ ]）、特質イ
ンスタンス（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｉｎｓｔａｎｃｅ＿ｉｄ[ ｉ ]）、特質ビット深さ（
ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｂｉｔｄｅｐｔｈ[ ｉ ]）、特質ＣＩＣＰ色プライマリ（ａｔｔｒ
ｉｂｕｔｅ＿ｃｉｃｐ＿ｃｏｌｏｕｒ＿ｐｒｉｍａｒｉｅｓ[ ｉ ]）、特質ＣＩＣＰ伝達
特性（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｃｉｃｐ＿ｔｒａｎｓｆｅｒ＿ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉ
ｃｓ[ ｉ ]）、特質ＣＩＣＰマトリックス係数（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｃｉｃｐ＿ｍａｔ
ｒｉｘ＿ｃｏｅｆｆｓ[ ｉ ]）、特質ＣＩＣＰビデオプルレンジフラグ（ａｔｔｒｉｂｕ
ｔｅ＿ｃｉｃｐ＿ｖｉｄｅｏ＿ｆｕｌｌ＿ｒａｎｇｅ＿ｆｌａｇ[ ｉ ]）及び／又は既知
の特質ラベルフラグ（ｋｎｏｗｎ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｌａｂｅｌ＿ｆｌａｇ[ ｉ ]）
を含む。
【0548】
特質範囲（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ[ ｉ ]）は、ｉ番目の属性のコン
ポーネントの数を示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｃｏｍｐｏｎ
ｅｎｔｓ ｏｆ ｔｈｅ ｉ－ｔｈ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ．）
ポーネントの数を示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｃｏｍｐｏｎ
ｅｎｔｓ ｏｆ ｔｈｅ ｉ－ｔｈ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ．）
【0549】
特質インスタンス（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｉｎｓｔａｎｃｅ＿ｉｄ[ ｉ ]）は、属性イ
ンスタンスｉｄを示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｉｎｓｔａｎｃｅ
ｉｄ．）
ンスタンスｉｄを示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｉｎｓｔａｎｃｅ
ｉｄ．）
【0550】
特質ビット深さ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｂｉｔｄｅｐｔｈ[ ｉ ]）は、ｉ番目の属性信
号（ら）のビット深さ（ｂｉｔｄｅｐｔｈ）情報を示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ
ｂｉｔｄｅｐｔｈ ｏｆ ｔｈｅ ｉ－ｔｈ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｓｉｇｎａｌ（ｓ）．）
号（ら）のビット深さ（ｂｉｔｄｅｐｔｈ）情報を示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ
ｂｉｔｄｅｐｔｈ ｏｆ ｔｈｅ ｉ－ｔｈ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｓｉｇｎａｌ（ｓ）．）
【0551】
特質ＣＩＣＰ色プライマリ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｃｉｃｐ＿ｃｏｌｏｕｒ＿ｐｒｉｍ
ａｒｉｅｓ[ ｉ ]）は、色属性ソースプライマリの色度を示す。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ
ｔｈｅ ｃｈｒｏｍａｔｉｃｉｔｙ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ｃｏｌｏ
ｕｒ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｓｏｕｒｃｅ ｐｒｉｍａｒｉｅｓ．）
ａｒｉｅｓ[ ｉ ]）は、色属性ソースプライマリの色度を示す。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ
ｔｈｅ ｃｈｒｏｍａｔｉｃｉｔｙ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ ｏｆ ｔｈｅ ｃｏｌｏ
ｕｒ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｓｏｕｒｃｅ ｐｒｉｍａｒｉｅｓ．）
【0552】
特質ＣＩＣＰ伝達特性（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｃｉｃｐ＿ｔｒａｎｓｆｅｒ＿ｃｈａｒ
ａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ[ ｉ ]）は、ソース入力線形視覚的強度（ｉｎｐｕｔ ｌｉｎｅ
ａｒ ｏｐｔｉｃａｌ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）であるＬｃと０から１の間の公称実際－値
で構成された、色属性の参照光電子的伝達特性関数を示す。又は、本パラメータは、出力
線形視覚的強度（ｏｕｔｐｕｔ ｌｉｎｅａｒ ｏｐｔｉｃａｌ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）
であるＬｏと０から１の範囲を有する公称実際－値で構成された、参照光電子的伝達特性
関数の逆を示す。（ｅｉｔｈｅｒ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ
ｏｐｔｏ－ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｔｒａｎｓｆｅｒ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｆ
ｕｎｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｃｏｌｏｕｒ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ａｓ ａ ｆｕｎｃｔｉ
ｏｎ ｏｆ ａ ｓｏｕｒｃｅ ｉｎｐｕｔ ｌｉｎｅａｒ ｏｐｔｉｃａｌ ｉｎｔｅｎｓｉ
ｔｙ Ｌｃ ｗｉｔｈ ａ ｎｏｍｉｎａｌ ｒｅａｌ－ｖａｌｕｅｄ ｒａｎｇｅ ｏｆ ０
ｔｏ １ ｏｒ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｉｎｖｅｒｓｅ ｏｆ ｔｈｅ ｒｅｆｅｒｅ
ｎｃｅ Ｅｌｅｃｔｒｏ－ｏｐｔｉｃａｌ ｔｒａｎｓｆｅｒ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔ
ｉｃ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ａｓ ａ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｏｆ ａｎ ｏｕｔｐｕｔ ｌｉｎｅ
ａｒ ｏｐｔｉｃａｌ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｌｏ ｗｉｔｈ ａ ｎｏｍｉｎａｌ ｒｅａ
ｌ－ｖａｌｕｅｄ ｒａｎｇｅ ｏｆ ０ ｔｏ １．）
ａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ[ ｉ ]）は、ソース入力線形視覚的強度（ｉｎｐｕｔ ｌｉｎｅ
ａｒ ｏｐｔｉｃａｌ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）であるＬｃと０から１の間の公称実際－値
で構成された、色属性の参照光電子的伝達特性関数を示す。又は、本パラメータは、出力
線形視覚的強度（ｏｕｔｐｕｔ ｌｉｎｅａｒ ｏｐｔｉｃａｌ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）
であるＬｏと０から１の範囲を有する公称実際－値で構成された、参照光電子的伝達特性
関数の逆を示す。（ｅｉｔｈｅｒ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ
ｏｐｔｏ－ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ｔｒａｎｓｆｅｒ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｆ
ｕｎｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｃｏｌｏｕｒ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ａｓ ａ ｆｕｎｃｔｉ
ｏｎ ｏｆ ａ ｓｏｕｒｃｅ ｉｎｐｕｔ ｌｉｎｅａｒ ｏｐｔｉｃａｌ ｉｎｔｅｎｓｉ
ｔｙ Ｌｃ ｗｉｔｈ ａ ｎｏｍｉｎａｌ ｒｅａｌ－ｖａｌｕｅｄ ｒａｎｇｅ ｏｆ ０
ｔｏ １ ｏｒ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｉｎｖｅｒｓｅ ｏｆ ｔｈｅ ｒｅｆｅｒｅ
ｎｃｅ Ｅｌｅｃｔｒｏ－ｏｐｔｉｃａｌ ｔｒａｎｓｆｅｒ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔ
ｉｃ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ａｓ ａ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ｏｆ ａｎ ｏｕｔｐｕｔ ｌｉｎｅ
ａｒ ｏｐｔｉｃａｌ ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ Ｌｏ ｗｉｔｈ ａ ｎｏｍｉｎａｌ ｒｅａ
ｌ－ｖａｌｕｅｄ ｒａｎｇｅ ｏｆ ０ ｔｏ １．）
【0553】
特質ＣＩＣＰマトリックス係数（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｃｉｃｐ＿ｍａｔｒｉｘ＿ｃｏ
ｅｆｆｓ[ ｉ ]）は、緑色、青色及び赤色（又は、Ｙ、Ｚ、Ｘの三原色）の輝度（ｌｕｍ
ａ）と彩度（ｃｈｒｏｍａ）信号の行列係数を示す。（ｄｅｓｃｒｉｂｅｓ ｔｈｅ ｍａ
ｔｒｉｘ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ ｕｓｅｄ ｉｎ ｄｅｒｉｖｉｎｇ ｌｕｍａ ａｎｄ
ｃｈｒｏｍａ ｓｉｇｎａｌｓ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｇｒｅｅｎ、ｂｌｕｅ、ａｎｄ ｒｅｄ
、ｏｒ Ｙ、Ｚ、ａｎｄ Ｘ ｐｒｉｍａｒｉｅｓ．）
ｅｆｆｓ[ ｉ ]）は、緑色、青色及び赤色（又は、Ｙ、Ｚ、Ｘの三原色）の輝度（ｌｕｍ
ａ）と彩度（ｃｈｒｏｍａ）信号の行列係数を示す。（ｄｅｓｃｒｉｂｅｓ ｔｈｅ ｍａ
ｔｒｉｘ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ ｕｓｅｄ ｉｎ ｄｅｒｉｖｉｎｇ ｌｕｍａ ａｎｄ
ｃｈｒｏｍａ ｓｉｇｎａｌｓ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｇｒｅｅｎ、ｂｌｕｅ、ａｎｄ ｒｅｄ
、ｏｒ Ｙ、Ｚ、ａｎｄ Ｘ ｐｒｉｍａｒｉｅｓ．）
【0554】
特質ＣＩＣＰビデオプルレンジフラグ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｃｉｃｐ＿ｖｉｄｅｏ＿
ｆｕｌｌ＿ｒａｎｇｅ＿ｆｌａｇ[ ｉ ]）は、Ｅ′Ｙ、Ｅ′ＰＢ及びＥ′ＰＲ又はＥ′Ｒ
、Ｅ′Ｇ及びＥ′Ｂの実際-値コンポーネント信号から導き出すブラックレベルと輝度及
び彩度信号の範囲を示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｂｌａｃ
ｋ ｌｅｖｅｌ ａｎｄ ｒａｎｇｅ ｏｆ ｔｈｅ ｌｕｍａ ａｎｄ ｃｈｒｏｍａ ｓｉｇ
ｎａｌｓ ａｓ ｄｅｒｉｖｅｄ ｆｒｏｍ Ｅ'Ｙ、Ｅ'ＰＢ、ａｎｄ Ｅ'ＰＲ ｏｒ Ｅ'Ｅ'
ｎｄ Ｅ'ｒｅａｌ－ｖａｌｕｅｄ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ｓｉｇｎａｌｓ．）
ｆｕｌｌ＿ｒａｎｇｅ＿ｆｌａｇ[ ｉ ]）は、Ｅ′Ｙ、Ｅ′ＰＢ及びＥ′ＰＲ又はＥ′Ｒ
、Ｅ′Ｇ及びＥ′Ｂの実際-値コンポーネント信号から導き出すブラックレベルと輝度及
び彩度信号の範囲を示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｂｌａｃ
ｋ ｌｅｖｅｌ ａｎｄ ｒａｎｇｅ ｏｆ ｔｈｅ ｌｕｍａ ａｎｄ ｃｈｒｏｍａ ｓｉｇ
ｎａｌｓ ａｓ ｄｅｒｉｖｅｄ ｆｒｏｍ Ｅ'Ｙ、Ｅ'ＰＢ、ａｎｄ Ｅ'ＰＲ ｏｒ Ｅ'Ｅ'
ｎｄ Ｅ'ｒｅａｌ－ｖａｌｕｅｄ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ｓｉｇｎａｌｓ．）
【0555】
既知の特質ラベル（ｋｎｏｗｎ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｌａｂｅｌ[ ｉ ]）が０である
場合、属性が色であることを示す。本パラメータが１である場合、属性は反射率であるこ
とを示す。本パラメータが２である場合、属性はフレームインデックスであることを示す
。（ｅｑｕａｌ ｔｏ ０ ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｉｓ
ｃｏｌｏｕｒ．ｋｎｏｗｎ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｌａｂｅｌ「 ｉ 」 ｅｑｕａｌ
ｔｏ １ ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｉｓ ｒｅｆｌｅｃｔａ
ｎｃｅ．ｋｎｏｗｎ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｌａｂｅｌ「 ｉ 」 Ｅｑｕａｌ ｔｏ
２ ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｉｓ ｆａｒｍｅ ｉｎｄｅｘ
．）
場合、属性が色であることを示す。本パラメータが１である場合、属性は反射率であるこ
とを示す。本パラメータが２である場合、属性はフレームインデックスであることを示す
。（ｅｑｕａｌ ｔｏ ０ ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｉｓ
ｃｏｌｏｕｒ．ｋｎｏｗｎ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｌａｂｅｌ「 ｉ 」 ｅｑｕａｌ
ｔｏ １ ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｉｓ ｒｅｆｌｅｃｔａ
ｎｃｅ．ｋｎｏｗｎ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｌａｂｅｌ「 ｉ 」 Ｅｑｕａｌ ｔｏ
２ ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｉｓ ｆａｒｍｅ ｉｎｄｅｘ
．）
【0556】
実施例によるＳＰＳは、分割イネーブルフラグ（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｅｎａｂ
ｌｉｎｇ＿ｆｌａｇ）をさらに含んでもよい。
ｌｉｎｇ＿ｆｌａｇ）をさらに含んでもよい。
【0557】
分割イネーブルフラグ（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｅｎａｂｌｉｎｇ＿ｆｌａｇ）は
、実施例によるスライス分割（分割）動作を行うか否かを示す情報を示す。例えば、分割
イネーブルフラグの値が０である場合、ポイントクラウドデータ送信装置は、実施例によ
るポイントクラウドデータを１つ又はそれ以上のスライスに分割しないことを示す。分割
イネーブルフラグの値が１である場合、ポイントクラウドデータ送信装置は、実施例によ
るポイントクラウドデータを１つ又はそれ以上のスライスに分割することを示す。
、実施例によるスライス分割（分割）動作を行うか否かを示す情報を示す。例えば、分割
イネーブルフラグの値が０である場合、ポイントクラウドデータ送信装置は、実施例によ
るポイントクラウドデータを１つ又はそれ以上のスライスに分割しないことを示す。分割
イネーブルフラグの値が１である場合、ポイントクラウドデータ送信装置は、実施例によ
るポイントクラウドデータを１つ又はそれ以上のスライスに分割することを示す。
【0558】
分割イネーブルフラグの値が１である場合、実施例によるＳＰＳは、分割方法（Ｐａｒ
ｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報をさらに含んでもよい。
ｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報をさらに含んでもよい。
【0559】
分割方法（Ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）は、実施例によるポイントクラ
ウドデータ送信装置がポイントクラウドデータを分割する方法を示す情報である。
ウドデータ送信装置がポイントクラウドデータを分割する方法を示す情報である。
【0560】
例えば、分割方法（Ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報の値が０である場
合、本パラメータは送信装置が実施例による時間による分割方法（Ｔｉｍｅｓｔａｍｐ＿
ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ、時間属性を用いたスライス分割方法）に基づ
いて分割動作が行われることを示す。分割方法は、１つ以上を用いることができる（スラ
イス別に使用した分割方法シグナリング）。
合、本パラメータは送信装置が実施例による時間による分割方法（Ｔｉｍｅｓｔａｍｐ＿
ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ、時間属性を用いたスライス分割方法）に基づ
いて分割動作が行われることを示す。分割方法は、１つ以上を用いることができる（スラ
イス別に使用した分割方法シグナリング）。
【0561】
例えば、分割方法（Ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報の値が１である場
合、本パラメータは、送信装置がモールトンコード順序分割方法（Ｍｏｒｔｏｎ＿ｏｒｄ
ｅｒ＿ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ、モールトン順序を用いたスライス分割
方法）に基づいてスライス分割が行われることを示す。
合、本パラメータは、送信装置がモールトンコード順序分割方法（Ｍｏｒｔｏｎ＿ｏｒｄ
ｅｒ＿ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ、モールトン順序を用いたスライス分割
方法）に基づいてスライス分割が行われることを示す。
【0562】
例えば、分割方法（Ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報の値が２である場
合、本パラメータは、送信装置が均等四角形分割方法（Ｕｎｉｆｏｒｍ＿ｓｑｕａｒｅ＿
ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）に基づいてスライス分割が行われることを示
す。
合、本パラメータは、送信装置が均等四角形分割方法（Ｕｎｉｆｏｒｍ＿ｓｑｕａｒｅ＿
ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）に基づいてスライス分割が行われることを示
す。
【0563】
【0564】
精製スライス方法フラグ（ｒｅｆｉｎｅ＿ｓｌｉｃｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｆｌａｇ）は、
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置が分割されたスライスを精製するか否かを
示す情報である。例えば、精製スライス方法フラグ（ｒｅｆｉｎｅ＿ｓｌｉｃｅ＿ｍｅｔ
ｈｏｄ＿ｆｌａｇ）の値が０である場合、送信装置がスライスに対して実施例による精製
動作を行わないことを示す。例えば、精製スライス方法フラグ（ｒｅｆｉｎｅ＿ｓｌｉｃ
ｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｆｌａｇ）の値が１である場合、送信装置がスライスに対して実施例
による精製動作を行うことを示す。
実施例によるポイントクラウドデータ送信装置が分割されたスライスを精製するか否かを
示す情報である。例えば、精製スライス方法フラグ（ｒｅｆｉｎｅ＿ｓｌｉｃｅ＿ｍｅｔ
ｈｏｄ＿ｆｌａｇ）の値が０である場合、送信装置がスライスに対して実施例による精製
動作を行わないことを示す。例えば、精製スライス方法フラグ（ｒｅｆｉｎｅ＿ｓｌｉｃ
ｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｆｌａｇ）の値が１である場合、送信装置がスライスに対して実施例
による精製動作を行うことを示す。
【0565】
例えば、精製スライス方法フラグ（ｒｅｆｉｎｅ＿ｓｌｉｃｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｆｌａ
ｇ）の値が１である場合、実施例によるＳＰＳは精製方法（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ
）情報をさらに含んでもよい。
ｇ）の値が１である場合、実施例によるＳＰＳは精製方法（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ
）情報をさらに含んでもよい。
【0566】
精製方法（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報は、送信装置が分割されたスライスをい
ずれの方法（又は形態）で精製するかを示す情報である。例えば、精製方法（ｒｅｆｉｎ
ｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報の値が０（又は第１の値）である場合、送信装置は実施例による
リスト基盤のスライス精製方法を使用することを意味する（ｌｉｓｔ＿ｒｅｆｉｎｅ＿ｍ
ｅｔｈｏｄ：リスト基盤のスライス精製方法）。例えば、精製方法（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅ
ｔｈｏｄ）情報の値が１（又は第２の値）である場合、送信装置は実施例によるツリー基
盤のスライス精製方法を使用することを意味する（ｔｒｅｅ＿ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏ
ｄ：ツリー基盤のスライス精製方法）。
ずれの方法（又は形態）で精製するかを示す情報である。例えば、精製方法（ｒｅｆｉｎ
ｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報の値が０（又は第１の値）である場合、送信装置は実施例による
リスト基盤のスライス精製方法を使用することを意味する（ｌｉｓｔ＿ｒｅｆｉｎｅ＿ｍ
ｅｔｈｏｄ：リスト基盤のスライス精製方法）。例えば、精製方法（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅ
ｔｈｏｄ）情報の値が１（又は第２の値）である場合、送信装置は実施例によるツリー基
盤のスライス精製方法を使用することを意味する（ｔｒｅｅ＿ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏ
ｄ：ツリー基盤のスライス精製方法）。
【0567】
精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報は、送信装置
が行う精製方法が距離に基づく方法であるか、２／４／６方形に基づく精製方法であるか
、及び／又はその他の精製方法であるかを示す。
が行う精製方法が距離に基づく方法であるか、２／４／６方形に基づく精製方法であるか
、及び／又はその他の精製方法であるかを示す。
【0568】
例えば、精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報の値
が０である場合、本パラメータは、送信装置が実施例による距離に基づく精製方法（ｄｉ
ｓｔａｎｃｅ＿ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）を使用することを示す。精製方法状態（ｒ
ｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報の値が０である場合、ＴＰＳは距
離ポイント間位置（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｔｏ＿ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔｉｏ
ｎ）情報をさらに含んでもよい。
が０である場合、本パラメータは、送信装置が実施例による距離に基づく精製方法（ｄｉ
ｓｔａｎｃｅ＿ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）を使用することを示す。精製方法状態（ｒ
ｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報の値が０である場合、ＴＰＳは距
離ポイント間位置（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｔｏ＿ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔｉｏ
ｎ）情報をさらに含んでもよい。
【0569】
例えば、精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報の値
が１である場合、本パラメータは、送信装置が実施例による２／４／６方形に基づく隣接
スライスによって精製を行う方法を使用することを示す（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｒｅｆｉｎ
ｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）。精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ
）情報の値が１である場合、ＴＰＳは隣接スライス併合順序（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ＿ｏ
ｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅｒｇｅ）情報をさらに含んでもよい（２ｗａｙ＿ｎｅｉｇｈｂｏｕ
ｒ＿ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｈｏｄ）。
が１である場合、本パラメータは、送信装置が実施例による２／４／６方形に基づく隣接
スライスによって精製を行う方法を使用することを示す（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｒｅｆｉｎ
ｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）。精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ
）情報の値が１である場合、ＴＰＳは隣接スライス併合順序（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ＿ｏ
ｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅｒｇｅ）情報をさらに含んでもよい（２ｗａｙ＿ｎｅｉｇｈｂｏｕ
ｒ＿ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｈｏｄ）。
【0570】
例えば、精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報の値
が２である場合、本パラメータは、送信装置がその他の精製方法（ｏｔｈｅｒｓ）を使用
することを示す。
が２である場合、本パラメータは、送信装置がその他の精製方法（ｏｔｈｅｒｓ）を使用
することを示す。
【0571】
距離ポイント間位置（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｔｏ＿ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔ
ｉｏｎ）情報は、実施例による送信装置が、距離に基づく精製方法で精製を行う場合、各
々のスライスの距離を測定する基準を示す。
ｉｏｎ）情報は、実施例による送信装置が、距離に基づく精製方法で精製を行う場合、各
々のスライスの距離を測定する基準を示す。
【0572】
例えば、送信装置は、距離ポイント間位置（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｔｏ＿ｐ
ｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔｉｏｎ）情報を用いて、境界ボックス内の最も近いスライス、中間
値のスライス、最も遠いスライスを基準として距離測定を行う。
ｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔｉｏｎ）情報を用いて、境界ボックス内の最も近いスライス、中間
値のスライス、最も遠いスライスを基準として距離測定を行う。
【0573】
距離ポイント間位置（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｔｏ＿ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔ
ｉｏｎ）情報の値が０である場合、送信装置は、スライスのうちの最も近いスライスを基
準として距離測定を行うことを示す。距離ポイント間位置（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｐｏｉｎ
ｔ＿ｔｏ＿ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔｉｏｎ）情報の値が１である場合、送信装置は、スラ
イスのうちの距離が中間値に該当するスライスを基準として距離測定を行う。距離ポイン
ト間位置（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｔｏ＿ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔｉｏｎ）情報
の値が２である場合、送信装置は、スライスのうちの最も遠いスライスを基準として距離
測定を行う。
ｉｏｎ）情報の値が０である場合、送信装置は、スライスのうちの最も近いスライスを基
準として距離測定を行うことを示す。距離ポイント間位置（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｐｏｉｎ
ｔ＿ｔｏ＿ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔｉｏｎ）情報の値が１である場合、送信装置は、スラ
イスのうちの距離が中間値に該当するスライスを基準として距離測定を行う。距離ポイン
ト間位置（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｔｏ＿ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔｉｏｎ）情報
の値が２である場合、送信装置は、スライスのうちの最も遠いスライスを基準として距離
測定を行う。
【0574】
隣接スライス併合順序（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ＿ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅｒｇｅ）情報
は、２つ／４つ／６つの隣接するスライス（該当スライスと上側に隣接、該当スライスと
下側に隣接、該当スライスと左側に隣接、該当スライスと右側に隣接）のうち、以下に示
した順に併合動作及び／又は分離動作を行う。
は、２つ／４つ／６つの隣接するスライス（該当スライスと上側に隣接、該当スライスと
下側に隣接、該当スライスと左側に隣接、該当スライスと右側に隣接）のうち、以下に示
した順に併合動作及び／又は分離動作を行う。
【0575】
隣接スライス併合順序（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ＿ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅｒｇｅ）情報
の値が０である場合、該当スライスと隣接したスライスのうちの最小数のポイントを含む
スライスを優先して併合及び／又は分離の動作を行うことを示す。隣接スライス併合順序
（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ＿ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅｒｇｅ）情報の値が１である場合、該
当スライスと隣接したスライスのうちの最大数のポイントを含むスライスを優先して併合
及び／又は分離の動作を行うことを示す。隣接スライス併合順序（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ
＿ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅｒｇｅ）情報の値が２である場合、該当スライスと隣接したス
ライスのうちの所定のスライスを優先して併合及び／又は分離の動作を行うことを示す。
の値が０である場合、該当スライスと隣接したスライスのうちの最小数のポイントを含む
スライスを優先して併合及び／又は分離の動作を行うことを示す。隣接スライス併合順序
（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ＿ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅｒｇｅ）情報の値が１である場合、該
当スライスと隣接したスライスのうちの最大数のポイントを含むスライスを優先して併合
及び／又は分離の動作を行うことを示す。隣接スライス併合順序（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ
＿ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅｒｇｅ）情報の値が２である場合、該当スライスと隣接したス
ライスのうちの所定のスライスを優先して併合及び／又は分離の動作を行うことを示す。
【0576】
ＳＰＳ拡張存在フラグ（ｓｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇ）が
１である場合、ｓｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｄａｔａがＳＰＳ ＲＢＳＰ構文構造内に
存在することを示す。本パラメータが０である場合、その構文構造が存在しないことを示
す。存在しない場合、ｓｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇの値が０
である。（ｅｑｕａｌ ｔｏ １ ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｓｐｓ＿ｅｘｔｅ
ｎｓｉｏｎ＿ｄａｔａ ｓｙｎｔａｘ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｉｓ ｐｒｅｓｅｎｔ ｉｎ
ｔｈｅ ＳＰＳ ＲＢＳＰ ｓｙｎｔａｘ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ．ｓｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉ
ｏｎ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇ Ｅｑｕａｌ ｔｏ ０ ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈａｔ ｔ
ｈｉｓ ｓｙｎｔａｘ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｉｓ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ．Ｗｈｅｎ ｎ
ｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ、ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｓｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｐｒｅｓ
ｅｎｔ＿ｆｌａｇ ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ｅｑｕａｌ ｔｏ ０．）
１である場合、ｓｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｄａｔａがＳＰＳ ＲＢＳＰ構文構造内に
存在することを示す。本パラメータが０である場合、その構文構造が存在しないことを示
す。存在しない場合、ｓｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇの値が０
である。（ｅｑｕａｌ ｔｏ １ ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｓｐｓ＿ｅｘｔｅ
ｎｓｉｏｎ＿ｄａｔａ ｓｙｎｔａｘ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｉｓ ｐｒｅｓｅｎｔ ｉｎ
ｔｈｅ ＳＰＳ ＲＢＳＰ ｓｙｎｔａｘ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ．ｓｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉ
ｏｎ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇ Ｅｑｕａｌ ｔｏ ０ ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈａｔ ｔ
ｈｉｓ ｓｙｎｔａｘ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｉｓ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ．Ｗｈｅｎ ｎ
ｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ、ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｓｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｐｒｅｓ
ｅｎｔ＿ｆｌａｇ ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ｅｑｕａｌ ｔｏ ０．）
【0577】
ＳＰＳ拡張データフラグ（ｓｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｄａｔａ＿ｆｌａｇ）はいず
れの値でも有する。本パラメータの存在は、デコーダの該当標準文書のアネックスＡに示
されたプロファイルの動作に影響を及ぼさない。（ｍａｙ ｈａｖｅ ａｎｙ ｖａｌｕｅ
。Ｉｔｓ ｐｒｅｓｅｎｃｅ ａｎｄ ｖａｌｕｅ ｄｏ ｎｏｔ ａｆｆｅｃｔ ｄｅｃｏｄ
ｅｒ ｃｏｎｆｏｒｍａｎｃｅ ｔｏ ｐｒｏｆｉｌｅｓ ｓｐｅｃｉｆｉｅｄ ｉｎ Ａｎｎ
ｅｘ Ａ Ｄｅｃｏｄｅｒｓ ｃｏｎｆｏｒｍｉｎｇ ｔｏ ａ ｐｒｏｆｉｌｅ ｓｐｅｃｉ
ｆｉｅｄ ｉｎ Ａｎｎｅｘ Ａ．）
れの値でも有する。本パラメータの存在は、デコーダの該当標準文書のアネックスＡに示
されたプロファイルの動作に影響を及ぼさない。（ｍａｙ ｈａｖｅ ａｎｙ ｖａｌｕｅ
。Ｉｔｓ ｐｒｅｓｅｎｃｅ ａｎｄ ｖａｌｕｅ ｄｏ ｎｏｔ ａｆｆｅｃｔ ｄｅｃｏｄ
ｅｒ ｃｏｎｆｏｒｍａｎｃｅ ｔｏ ｐｒｏｆｉｌｅｓ ｓｐｅｃｉｆｉｅｄ ｉｎ Ａｎｎ
ｅｘ Ａ Ｄｅｃｏｄｅｒｓ ｃｏｎｆｏｒｍｉｎｇ ｔｏ ａ ｐｒｏｆｉｌｅ ｓｐｅｃｉ
ｆｉｅｄ ｉｎ Ａｎｎｅｘ Ａ．）
【0578】
実施例によるＳＰＳは、タイル内のシーケンス入力スライス構成フラグ（ｓｅｑｕｅｎ
ｔｉａｌ＿ｉｎｐｕｔ＿ｓｌｉｃｅ＿ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ＿ｉｎ＿ｔｉｌｅ＿ｆ
ｌａｇ）、重畳スライス構成フラグ（ｏｖｅｒｌａｐｐｉｎｇ＿ｓｌｉｃｅ＿ｃｏｍｐｏ
ｓｅ＿ｆｌａｇ）、重畳スライス構成方法（ｏｖｅｒｌａｐｐｉｎｇ＿ｓｌｉｃｅ＿ｃｏ
ｍｐｏｓｅ＿ｍｅｔｈｏｄ[ ｉ ]）情報をさらに含んでもよい。
ｔｉａｌ＿ｉｎｐｕｔ＿ｓｌｉｃｅ＿ｃｏｎｆｉｇｕｒａｔｉｏｎ＿ｉｎ＿ｔｉｌｅ＿ｆ
ｌａｇ）、重畳スライス構成フラグ（ｏｖｅｒｌａｐｐｉｎｇ＿ｓｌｉｃｅ＿ｃｏｍｐｏ
ｓｅ＿ｆｌａｇ）、重畳スライス構成方法（ｏｖｅｒｌａｐｐｉｎｇ＿ｓｌｉｃｅ＿ｃｏ
ｍｐｏｓｅ＿ｍｅｔｈｏｄ[ ｉ ]）情報をさらに含んでもよい。
【0579】
図３２は実施例によるビットストリームのＴＰＳ（Ｔｉｌｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅ
ｔ）の一例を示す。
ｔ）の一例を示す。
【0580】
図３２に示されたパラメータは、図３０に示したＴＰＳ（Ｔｉｌｅ Ｐａｒａｍｅｔｅ
ｒ Ｓｅｔ）に含まれる。実施例によるＴＰＳは、実施例によるスライスの分割（スライ
ス分割）、スライスタイルリング方法に関連したシグナル情報及び／又は関連したシグナ
ル情報を含む。
ｒ Ｓｅｔ）に含まれる。実施例によるＴＰＳは、実施例によるスライスの分割（スライ
ス分割）、スライスタイルリング方法に関連したシグナル情報及び／又は関連したシグナ
ル情報を含む。
【0581】
タイル数（ｎｕｍ＿ｔｉｌｅｓ）は、該当ビットストリーム内に存在するタイルの数を
示す。（Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔｓ ｔｈｅ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｔｉｌｅｓ ｓｉｇｎａｌｌ
ｅｄ ｆｏｒ ｔｈｅ ｂｉｔｓｔｒｅａｍ．）仮に、該当ビットストリーム内に存在する
タイルがない場合は、ｎｕｍ＿ｔｉｌｅｓは０とシグナルされる。（Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐ
ｒｅｓｅｎｔ、ｎｕｍ＿ｔｉｌｅｓ ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ０．）
示す。（Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔｓ ｔｈｅ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｔｉｌｅｓ ｓｉｇｎａｌｌ
ｅｄ ｆｏｒ ｔｈｅ ｂｉｔｓｔｒｅａｍ．）仮に、該当ビットストリーム内に存在する
タイルがない場合は、ｎｕｍ＿ｔｉｌｅｓは０とシグナルされる。（Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐ
ｒｅｓｅｎｔ、ｎｕｍ＿ｔｉｌｅｓ ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ０．）
【0582】
実施例によるＴＰＳは、タイル数（ｎｕｍ＿ｔｉｌｅｓ）に示された値だけ以下のシグ
ナル情報を含む。
ナル情報を含む。
【0583】
タイル境界ボックスオフセットｘ[ｉ]（ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆ
ｓｅｔ＿ｘ[ ｉ ]）は、直交座標系内のｉ－番目のタイルのｘオフセットを示す。（ｉｎ
ｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｘ ｏｆｆｓｅｔ ｏｆ ｔｈｅ ｉ－ｔｈ ｔｉｌｅ ｉｎ ｔｈｅ
ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ．）ｘオフセットが存在しない場合は、ｔ
ｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｘ[ ０ ]の値がｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄ
ｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｘである。（Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ、ｔｈｅ
ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｘ「 ０ 」 ｉ
ｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｘ
．）
ｓｅｔ＿ｘ[ ｉ ]）は、直交座標系内のｉ－番目のタイルのｘオフセットを示す。（ｉｎ
ｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｘ ｏｆｆｓｅｔ ｏｆ ｔｈｅ ｉ－ｔｈ ｔｉｌｅ ｉｎ ｔｈｅ
ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ．）ｘオフセットが存在しない場合は、ｔ
ｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｘ[ ０ ]の値がｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄ
ｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｘである。（Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ、ｔｈｅ
ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｘ「 ０ 」 ｉ
ｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｘ
．）
【0584】
タイル境界ボックスオフセットｙ[ｉ]（ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆ
ｓｅｔ＿ｙ[ ｉ ]）は、直交座標系内のｉ－番目のタイルのｙオフセットを示す。（ｉｎ
ｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｙ ｏｆｆｓｅｔ ｏｆ ｔｈｅ ｉ－ｔｈ ｔｉｌｅ ｉｎ ｔｈｅ
ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ．）ｙオフセットが存在しない場合は、ｔ
ｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｙ[ ０ ]の値がｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄ
ｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｙである。（Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ、ｔｈｅ
ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｙ「 ０ 」 ｉ
ｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｙ
．）
ｓｅｔ＿ｙ[ ｉ ]）は、直交座標系内のｉ－番目のタイルのｙオフセットを示す。（ｉｎ
ｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｙ ｏｆｆｓｅｔ ｏｆ ｔｈｅ ｉ－ｔｈ ｔｉｌｅ ｉｎ ｔｈｅ
ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ．）ｙオフセットが存在しない場合は、ｔ
ｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｙ[ ０ ]の値がｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄ
ｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｙである。（Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ、ｔｈｅ
ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｙ「 ０ 」 ｉ
ｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｙ
．）
【0585】
タイル境界ボックスオフセットｚ[ｉ]（ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆ
ｓｅｔ＿ｚ[ ｉ ]）は、直交座標系内のｉ－番目のタイルのｚオフセットを示す。（ｉｎ
ｄｉｃａｔｅｓ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｚ ｏｆｆｓｅｔ ｏｆ ｔｈｅ ｉ－ｔｈ ｔ
ｉｌｅ ｉｎ ｔｈｅ Ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ．）ｚオフセットが存
在しない場合は、ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｚ[ ０ ]の値が
ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｚである。（Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒ
ｅｓｅｎｔ、ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓ
ｅｔ＿ｚ「 ０ 」 ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏ
ｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｚ．）
ｓｅｔ＿ｚ[ ｉ ]）は、直交座標系内のｉ－番目のタイルのｚオフセットを示す。（ｉｎ
ｄｉｃａｔｅｓ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｚ ｏｆｆｓｅｔ ｏｆ ｔｈｅ ｉ－ｔｈ ｔ
ｉｌｅ ｉｎ ｔｈｅ Ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ．）ｚオフセットが存
在しない場合は、ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｚ[ ０ ]の値が
ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｚである。（Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒ
ｅｓｅｎｔ、ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓ
ｅｔ＿ｚ「 ０ 」 ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏ
ｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｚ．）
【0586】
タイル境界ボックススケール因子[ｉ]（ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｃａ
ｌｅ＿ｆａｃｔｏｒ[ ｉ ]）は、直交座標系内のｉ－番目のタイルに関連したスケール因
子（ｓｃａｌｅ ｆａｃｔｏｒ）を示す。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｓｃａｌｅ ｆ
ａｃｔｏｒ ｔｈｅ ｉ－ｔｈ ｔｉｌｅ ｉｎ ｔｈｅ Ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉ
ｎａｔｅｓ．）スケール因子が存在しない場合は、ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ
＿ｓｃａｌｅ＿ｆａｃｔｏｒ[ ０ ]がｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｃａｌｅ＿
ｆａｃｔｏｒである。（Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ，ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔ
ｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｃａｌｅ＿ｆａｃｔｏｒ[ ０ ] ｉｓ ｉｎｆｅｒ
ｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｃａｌｅ＿ｆａｃｔｏｒ．）
ｌｅ＿ｆａｃｔｏｒ[ ｉ ]）は、直交座標系内のｉ－番目のタイルに関連したスケール因
子（ｓｃａｌｅ ｆａｃｔｏｒ）を示す。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｓｃａｌｅ ｆ
ａｃｔｏｒ ｔｈｅ ｉ－ｔｈ ｔｉｌｅ ｉｎ ｔｈｅ Ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉ
ｎａｔｅｓ．）スケール因子が存在しない場合は、ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ
＿ｓｃａｌｅ＿ｆａｃｔｏｒ[ ０ ]がｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｃａｌｅ＿
ｆａｃｔｏｒである。（Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ，ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔ
ｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｃａｌｅ＿ｆａｃｔｏｒ[ ０ ] ｉｓ ｉｎｆｅｒ
ｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｃａｌｅ＿ｆａｃｔｏｒ．）
【0587】
タイル境界ボックスサイズ幅[ｉ]（ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿
ｗｉｄｔｈ[ ｉ ]）は、直交座標系内のｉ－番目のタイルの幅（ｗｉｄｔｈ）を示す。（
ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｗｉｄｔｈ ｏｆ ｔｈｅ ｉ－ｔｈ ｔｉｌｅ ｉｎ ｔｈｅ
Ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ．）幅の値が存在しない場合は、ｔｉｌｅ
＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｗｉｄｔｈ[ ０ ]はｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ
＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｗｉｄｔｈである。（Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ、ｔｈｅ
ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｗｉｄｔｈ「 ０ 」
ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｗ
ｉｄｔｈ．）
ｗｉｄｔｈ[ ｉ ]）は、直交座標系内のｉ－番目のタイルの幅（ｗｉｄｔｈ）を示す。（
ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｗｉｄｔｈ ｏｆ ｔｈｅ ｉ－ｔｈ ｔｉｌｅ ｉｎ ｔｈｅ
Ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ．）幅の値が存在しない場合は、ｔｉｌｅ
＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｗｉｄｔｈ[ ０ ]はｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ
＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｗｉｄｔｈである。（Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ、ｔｈｅ
ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｗｉｄｔｈ「 ０ 」
ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｗ
ｉｄｔｈ．）
【0588】
タイル境界ボックスサイズ高さ[ｉ]（ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ
＿ｈｅｉｇｈｔ[ ｉ ]）は、直交座標系内のｉ－番目のタイルの高さ（ｈｅｉｇｈｔ）を
示す。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｈｅｉｇｈｔ ｏｆ ｔｈｅ ｉ－ｔｈ ｔｉｌｅ ｉ
ｎ ｔｈｅ Ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ．）高さ値が存在しない場合は
、ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｈｅｉｇｈｔ[ ０ ]はｓｐｓ＿ｂｏ
ｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｈｅｉｇｈｔである。（Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅ
ｎｔ、ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｈｅ
ｉｇｈｔ[ ０ ] ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ
＿ｓｉｚｅ＿ｈｅｉｇｈｔ．）
＿ｈｅｉｇｈｔ[ ｉ ]）は、直交座標系内のｉ－番目のタイルの高さ（ｈｅｉｇｈｔ）を
示す。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｈｅｉｇｈｔ ｏｆ ｔｈｅ ｉ－ｔｈ ｔｉｌｅ ｉ
ｎ ｔｈｅ Ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ．）高さ値が存在しない場合は
、ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｈｅｉｇｈｔ[ ０ ]はｓｐｓ＿ｂｏ
ｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｈｅｉｇｈｔである。（Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅ
ｎｔ、ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｈｅ
ｉｇｈｔ[ ０ ] ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ
＿ｓｉｚｅ＿ｈｅｉｇｈｔ．）
【0589】
タイル境界ボックスサイズ深さ[ｉ]（ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ
＿ｄｅｐｔｈ[ ｉ ]）は、直交座標系内のｉ－番目のタイルの深さ（ｄｅｐｔｈ）を示す
。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｄｅｐｔｈ ｏｆ ｔｈｅ ｉ－ｔｈ ｔｉｌｅ ｉｎ ｔｈ
ｅ Ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ．）高さ値が存在しない場合は、ｔｉｌ
ｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｄｅｐｔｈ[ ０ ]はｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎ
ｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｄｅｐｔｈである。（Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ、ｔｈｅ
ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｄｅｐｔｈ[ ０ ]
ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｄｅ
ｐｔｈ．）
＿ｄｅｐｔｈ[ ｉ ]）は、直交座標系内のｉ－番目のタイルの深さ（ｄｅｐｔｈ）を示す
。（ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｄｅｐｔｈ ｏｆ ｔｈｅ ｉ－ｔｈ ｔｉｌｅ ｉｎ ｔｈ
ｅ Ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ．）高さ値が存在しない場合は、ｔｉｌ
ｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｄｅｐｔｈ[ ０ ]はｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎ
ｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｄｅｐｔｈである。（Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅｓｅｎｔ、ｔｈｅ
ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｄｅｐｔｈ[ ０ ]
ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｄｅ
ｐｔｈ．）
【0590】
実施例によるＴＰＳは、分割イネーブルフラグ（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｅｎａｂ
ｌｅ＿ｆｌａｇ）を含む。
ｌｅ＿ｆｌａｇ）を含む。
【0591】
分割イネーブルフラグ（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｅｎａｂｌｉｎｇ＿ｆｌａｇ）は
、図３１に示したＳＰＳに含まれた分割イネーブルフラグ（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿
ｅｎａｂｌｉｎｇ＿ｆｌａｇ）と同様な動作を意味するパラメータである。分割イネーブ
ルフラグの値が１である場合、実施例によるＴＰＳは、分割方法（Ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉ
ｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報をさらに含んでもよい。
、図３１に示したＳＰＳに含まれた分割イネーブルフラグ（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿
ｅｎａｂｌｉｎｇ＿ｆｌａｇ）と同様な動作を意味するパラメータである。分割イネーブ
ルフラグの値が１である場合、実施例によるＴＰＳは、分割方法（Ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉ
ｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報をさらに含んでもよい。
【0592】
分割方法（Ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）は、図３１に示したＳＰＳに含
まれた分割方法（Ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）と同様な動作を意味する。
まれた分割方法（Ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）と同様な動作を意味する。
【0593】
精製スライス方法フラグ（ｒｅｆｉｎｅ＿ｓｌｉｃｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｆｌａｇ）は、
図３１に示したＳＰＳに含まれた精製スライス方法フラグ（ｒｅｆｉｎｅ＿ｓｌｉｃｅ＿
ｍｅｔｈｏｄ＿ｆｌａｇ）と同様な動作を意味するパラメータである。例えば、精製スラ
イス方法フラグ（ｒｅｆｉｎｅ＿ｓｌｉｃｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｆｌａｇ）の値が１である
場合、実施例によるＴＰＳは、精製方法（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報をさらに含
んでもよい。
図３１に示したＳＰＳに含まれた精製スライス方法フラグ（ｒｅｆｉｎｅ＿ｓｌｉｃｅ＿
ｍｅｔｈｏｄ＿ｆｌａｇ）と同様な動作を意味するパラメータである。例えば、精製スラ
イス方法フラグ（ｒｅｆｉｎｅ＿ｓｌｉｃｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｆｌａｇ）の値が１である
場合、実施例によるＴＰＳは、精製方法（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報をさらに含
んでもよい。
【0594】
精製方法（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報は、図３１に示したＳＰＳに含まれた精
製方法（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報と同様な動作を意味するパラメータである。
製方法（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報と同様な動作を意味するパラメータである。
【0595】
精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報は、図３１に
示したＳＰＳに含まれた精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏ
ｎ）情報と同様な動作を意味するパラメータである。
示したＳＰＳに含まれた精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏ
ｎ）情報と同様な動作を意味するパラメータである。
【0596】
例えば、精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報の値
が０である場合、本パラメータは、送信装置が実施例による距離に基づく精製方法（ｄｉ
ｓｔａｎｃｅ＿ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）を使用することを示す。精製方法状態（ｒ
ｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報の値が０である場合、ＴＰＳは距
離ポイント間位置（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｔｏ＿ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔｉｏ
ｎ）情報をさらに含んでもよい。
が０である場合、本パラメータは、送信装置が実施例による距離に基づく精製方法（ｄｉ
ｓｔａｎｃｅ＿ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）を使用することを示す。精製方法状態（ｒ
ｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報の値が０である場合、ＴＰＳは距
離ポイント間位置（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｔｏ＿ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔｉｏ
ｎ）情報をさらに含んでもよい。
【0597】
例えば、精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報の値
が１である場合、本パラメータは、送信装置が実施例による２／４／６方形に基づく隣接
スライスによって精製を行うことを示す。精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿
ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報の値が１である場合、ＴＰＳは隣接スライス併合順序（ｎｅｉ
ｇｈｂｏｕｒｓ＿ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅｒｇｅ）情報をさらに含んでもよい。
が１である場合、本パラメータは、送信装置が実施例による２／４／６方形に基づく隣接
スライスによって精製を行うことを示す。精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿
ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報の値が１である場合、ＴＰＳは隣接スライス併合順序（ｎｅｉ
ｇｈｂｏｕｒｓ＿ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅｒｇｅ）情報をさらに含んでもよい。
【0598】
距離ポイント間位置（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｔｏ＿ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔ
ｉｏｎ）情報、隣接スライス併合順序（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ＿ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅ
ｒｇｅ）情報は、図３１に示したＳＰＳに含まれた距離ポイント間位置（ｄｉｓｔａｎｃ
ｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｔｏ＿ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔｉｏｎ）情報、隣接スライス併合順序（
ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ＿ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅｒｇｅ）情報と同様な動作を意味するパ
ラメータである。
ｉｏｎ）情報、隣接スライス併合順序（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ＿ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅ
ｒｇｅ）情報は、図３１に示したＳＰＳに含まれた距離ポイント間位置（ｄｉｓｔａｎｃ
ｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｔｏ＿ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔｉｏｎ）情報、隣接スライス併合順序（
ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ＿ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅｒｇｅ）情報と同様な動作を意味するパ
ラメータである。
【0599】
図３３は実施例によるビットストリームのＧＰＳ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ Ｐａｒａｍｅｔ
ｅｒ Ｓｅｔ）の一例を示す。
ｅｒ Ｓｅｔ）の一例を示す。
【0600】
図３３に示したパラメータは、図３０に示したＧＰＳ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ Ｐａｒａｍ
ｅｔｅｒ Ｓｅｔ）に含まれる。実施例によるＧＰＳは、実施例によるスライス（ｓｌｉ
ｃｅ）の分割（スライス分割）、スライスタイルリング方法に関連したシグナル情報及び
／又は関連したシグナル情報を含む。
ｅｔｅｒ Ｓｅｔ）に含まれる。実施例によるＧＰＳは、実施例によるスライス（ｓｌｉ
ｃｅ）の分割（スライス分割）、スライスタイルリング方法に関連したシグナル情報及び
／又は関連したシグナル情報を含む。
【0601】
ＧＰＳパラメータセットＩＤ（ｇｐｓ＿ｇｅｏｍ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ
）は、他の構文要素によって参照されるＧＰＳの識別子を示す。本パラメータの値は０～
１５である。（ｐｒｏｖｉｄｅｓ ａｎ ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ ｆｏｒ ｔｈｅ ＧＰＳ ｆ
ｏｒ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｂｙ ｏｔｈｅｒ ｓｙｎｔａｘ ｅｌｅｍｅｎｔｓ．Ｔｈｅ
ｖａｌｕｅ ｏｆ ｇｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ ｍａｙ ｂｅ ｉ
ｎ ｔｈｅ ｒａｎｇｅ ｏｆ ０ ｔｏ １５、ｉｎｃｌｕｓｉｖｅ．）
）は、他の構文要素によって参照されるＧＰＳの識別子を示す。本パラメータの値は０～
１５である。（ｐｒｏｖｉｄｅｓ ａｎ ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ ｆｏｒ ｔｈｅ ＧＰＳ ｆ
ｏｒ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｂｙ ｏｔｈｅｒ ｓｙｎｔａｘ ｅｌｅｍｅｎｔｓ．Ｔｈｅ
ｖａｌｕｅ ｏｆ ｇｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ ｍａｙ ｂｅ ｉ
ｎ ｔｈｅ ｒａｎｇｅ ｏｆ ０ ｔｏ １５、ｉｎｃｌｕｓｉｖｅ．）
【0602】
ＧＰＳ連続パラメータセットＩＤ（ｇｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉ
ｄ）は、動的ＳＰＳに対するｓｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄの値を
示す。その値は０～１５である。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｓｐｓ
＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ ｆｏｒ ｔｈｅ ａｃｔｉｖｅ ＳＰＳ．Ｔ
ｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｇｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ ｓｈａｌｌ
ｂｅ ｉｎ ｔｈｅ ｒａｎｇｅ ｏｆ ０ ｔｏ １５、ｉｎｃｌｕｓｉｖｅ．）
ｄ）は、動的ＳＰＳに対するｓｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄの値を
示す。その値は０～１５である。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｓｐｓ
＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ ｆｏｒ ｔｈｅ ａｃｔｉｖｅ ＳＰＳ．Ｔ
ｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｇｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ ｓｈａｌｌ
ｂｅ ｉｎ ｔｈｅ ｒａｎｇｅ ｏｆ ０ ｔｏ １５、ｉｎｃｌｕｓｉｖｅ．）
【0603】
ＧＰＳ境界ボックス存在フラグ（ｇｐｓ＿ｂｏｘ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇ）は、追
加の境界ボックス情報がＧＰＳ内でジオメトリヘッダ（ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｈｅａｄｅｒ
）に提供される場合には１である。本パラメータは、追加の境界ボックス情報がジオメト
リヘッダに提供されない場合には０を示す。（ｅｑｕａｌ ｔｏ １ ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ
ａｎ ａｄｄｉｔｉｏｎａｌ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｓ
ｐｒｏｖｉｄｅｄ ｉｎ ａ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｈｅａｄｅｒ ｔｈａｔ ｒｅｆｅｒｅｎｃ
ｅｓ ｔｈｅ ｃｕｒｒｅｎｔ ＧＰＳ．ｇｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｐｒｅｓｅ
ｎｔ＿ｆｌａｇ ｅｑｕａｌ ｔｏ ０ ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈａｔ ａｄｄｉｔｉｏｎａ
ｌ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｓ ｎｏｔ ｓｉｇｎａｌｌｅｄ
ｉｎ ｔｈｅ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｈｅａｄｅｒ．）
加の境界ボックス情報がＧＰＳ内でジオメトリヘッダ（ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｈｅａｄｅｒ
）に提供される場合には１である。本パラメータは、追加の境界ボックス情報がジオメト
リヘッダに提供されない場合には０を示す。（ｅｑｕａｌ ｔｏ １ ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ
ａｎ ａｄｄｉｔｉｏｎａｌ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｓ
ｐｒｏｖｉｄｅｄ ｉｎ ａ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｈｅａｄｅｒ ｔｈａｔ ｒｅｆｅｒｅｎｃ
ｅｓ ｔｈｅ ｃｕｒｒｅｎｔ ＧＰＳ．ｇｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｐｒｅｓｅ
ｎｔ＿ｆｌａｇ ｅｑｕａｌ ｔｏ ０ ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈａｔ ａｄｄｉｔｉｏｎａ
ｌ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｓ ｎｏｔ ｓｉｇｎａｌｌｅｄ
ｉｎ ｔｈｅ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｈｅａｄｅｒ．）
【0604】
ユニークジオメトリポイントフラグ（ｕｎｉｑｕｅ＿ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｐｏｉｎｔｓ
＿ｆｌａｇ）は、全ての出力されたポイントが固有の位置を有する場合は１である。本パ
ラメータは、出力ポイントが同じ位置に存在する場合は０である。（ｅｑｕａｌ ｔｏ １
ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈａｔ ａｌｌ ｏｕｔｐｕｔ ｐｏｉｎｔｓ ｈａｖｅ ｕｎｉｑ
ｕｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ． ｕｎｉｑｕｅ＿ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｐｏｉｎｔｓ＿ｆｌａｇ
ｅｑｕａｌ ｔｏ ０ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｏｕｔｐｕｔ ｐｏｉｎｔｓ
ｍａｙ ｈａｖｅ ｓａｍｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ．）
＿ｆｌａｇ）は、全ての出力されたポイントが固有の位置を有する場合は１である。本パ
ラメータは、出力ポイントが同じ位置に存在する場合は０である。（ｅｑｕａｌ ｔｏ １
ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈａｔ ａｌｌ ｏｕｔｐｕｔ ｐｏｉｎｔｓ ｈａｖｅ ｕｎｉｑ
ｕｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ． ｕｎｉｑｕｅ＿ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｐｏｉｎｔｓ＿ｆｌａｇ
ｅｑｕａｌ ｔｏ ０ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｏｕｔｐｕｔ ｐｏｉｎｔｓ
ｍａｙ ｈａｖｅ ｓａｍｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ．）
【0605】
隣接コンテキスト制約フラグ（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｃｏｎｔｅｘｔ＿ｒｅｓｔｒｉｃ
ｔｉｏｎ＿ｆｌａｇ）が０である場合、八分木占有コーディングが６つの隣接ノードに基
づいて決定されたコンテキストを使用することを示す。その値が１である場合、八分木占
有コーディングが兄弟ノードのみに基づいて決定されたコンテキストを使用することを示
す。（ｅｑｕａｌ ｔｏ ０ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈａｔ ｏｃｔｒｅｅ ｏｃｃｕ
ｐａｎｃｙ ｃｏｄｉｎｇ ｕｓｅｓ ｃｏｎｔｅｘｔｓ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ ｆｒｏ
ｍ ｓｉｘ ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｉｎｇ ｐａｒｅｎｔ ｎｏｄｅｓ．ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿
ｃｏｎｔｅｘｔ＿ｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎ＿ｆｌａｇ ｅｑｕａｌ ｔｏ １ ｉｎｄｉｃａ
ｔｅｓ ｔｈａｔ ｏｃｔｒｅｅ ｃｏｄｉｎｇ ｕｓｅｓ ｃｏｎｔｅｘｔｓ ｄｅｔｅｒｍ
ｉｎｅｄ ｆｒｏｍ ｓｉｂｌｉｎｇ ｎｏｄｅｓ ｏｎｌｙ．）
ｔｉｏｎ＿ｆｌａｇ）が０である場合、八分木占有コーディングが６つの隣接ノードに基
づいて決定されたコンテキストを使用することを示す。その値が１である場合、八分木占
有コーディングが兄弟ノードのみに基づいて決定されたコンテキストを使用することを示
す。（ｅｑｕａｌ ｔｏ ０ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈａｔ ｏｃｔｒｅｅ ｏｃｃｕ
ｐａｎｃｙ ｃｏｄｉｎｇ ｕｓｅｓ ｃｏｎｔｅｘｔｓ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ ｆｒｏ
ｍ ｓｉｘ ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｉｎｇ ｐａｒｅｎｔ ｎｏｄｅｓ．ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿
ｃｏｎｔｅｘｔ＿ｒｅｓｔｒｉｃｔｉｏｎ＿ｆｌａｇ ｅｑｕａｌ ｔｏ １ ｉｎｄｉｃａ
ｔｅｓ ｔｈａｔ ｏｃｔｒｅｅ ｃｏｄｉｎｇ ｕｓｅｓ ｃｏｎｔｅｘｔｓ ｄｅｔｅｒｍ
ｉｎｅｄ ｆｒｏｍ ｓｉｂｌｉｎｇ ｎｏｄｅｓ ｏｎｌｙ．）
【0606】
推論ダイレクトコーディングモード設定フラグ（ｉｎｆｅｒｒｅｄ＿ｄｉｒｅｃｔ＿ｃ
ｏｄｉｎｇ＿ｍｏｄｅ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇ）が０である場合、八分木コーディン
グがｉｎｆｅｒｒｅｄ＿ｄｉｒｅｃｔ＿ｃｏｄｉｎｇ＿ｍｏｄｅを使用することを示す。
その値が１である場合、兄弟隣接ノードから決定された複数のコンテキストを使用して八
分木コーディングを行うことを示す。（ｅｑｕａｌ ｔｏ ０ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ
ｏｃｔｒｅｅ ｃｏｄｉｎｇ ｕｓｅｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ＿ｄｉｒｅｃｔ＿ｃｏｄｉｎｇ
＿ｍｏｄｅ。ｉｎｆｅｒｒｅｄ＿ｄｉｒｅｃｔ＿ｃｏｄｉｎｇ＿ｍｏｄｅ＿ｅｎａｂｌｅ
ｄ＿ｆｌａｇ ｅｑｕａｌ ｔｏ １ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｏｃｔｒｅｅ ｃｏｄｉ
ｎｇ ｕｓｅｓ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｃｏｎｔｅｘｔ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ ｆｒｏｍ ｓｉ
ｂｌｉｎｇ ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｉｎｇ ｎｏｄｅｓ．）
ｏｄｉｎｇ＿ｍｏｄｅ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇ）が０である場合、八分木コーディン
グがｉｎｆｅｒｒｅｄ＿ｄｉｒｅｃｔ＿ｃｏｄｉｎｇ＿ｍｏｄｅを使用することを示す。
その値が１である場合、兄弟隣接ノードから決定された複数のコンテキストを使用して八
分木コーディングを行うことを示す。（ｅｑｕａｌ ｔｏ ０ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ
ｏｃｔｒｅｅ ｃｏｄｉｎｇ ｕｓｅｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ＿ｄｉｒｅｃｔ＿ｃｏｄｉｎｇ
＿ｍｏｄｅ。ｉｎｆｅｒｒｅｄ＿ｄｉｒｅｃｔ＿ｃｏｄｉｎｇ＿ｍｏｄｅ＿ｅｎａｂｌｅ
ｄ＿ｆｌａｇ ｅｑｕａｌ ｔｏ １ ｉｎｄｉｃａｔｅｓ ｔｈｅ ｏｃｔｒｅｅ ｃｏｄｉ
ｎｇ ｕｓｅｓ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｃｏｎｔｅｘｔ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ ｆｒｏｍ ｓｉ
ｂｌｉｎｇ ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｉｎｇ ｎｏｄｅｓ．）
【0607】
ログ２ネーバーアベイル境界（ｌｏｇ２＿ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ａｖａｉｌ＿ｂｏｕｎ
ｄａｒｙ）は、復号プロセスが以下のように用いられるＮｅｉｇｈｂＡｖａｉｌＢｏｕｎ
ｄａｒｙの値を示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｈｅ ｖａｒｉ
ａｂｌｅ ＮｅｉｇｈｂＡｖａｉｌＢｏｕｎｄａｒｙ ｔｈａｔ ｉｓ ｕｓｅｄ ｉｎ ｔｈ
ｅ ｄｅｃｏｄｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ ａｓ ｆｏｌｌｏｗｓ：）
ｄａｒｙ）は、復号プロセスが以下のように用いられるＮｅｉｇｈｂＡｖａｉｌＢｏｕｎ
ｄａｒｙの値を示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｈｅ ｖａｒｉ
ａｂｌｅ ＮｅｉｇｈｂＡｖａｉｌＢｏｕｎｄａｒｙ ｔｈａｔ ｉｓ ｕｓｅｄ ｉｎ ｔｈ
ｅ ｄｅｃｏｄｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ ａｓ ｆｏｌｌｏｗｓ：）
【0608】
ＮｅｉｇｈｂＡｖａｉｌＢｏｕｎｄａｒｙ ＝ ２ｌｏｇ２＿ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ａｖ
ａｉｌ＿ｂｏｕｎｄａｒｙ
ａｉｌ＿ｂｏｕｎｄａｒｙ
【0609】
ログ２ｔｒｉｓｏｕｐノードサイズ（ｌｏｇ２＿ｔｒｉｓｏｕｐ＿ｎｏｄｅ＿ｓｉｚｅ
）は、以下のように定められる三角形ノードのサイズであって、ＴｒｉｓｏｕｐＮｏｄｅ
Ｓｉｚｅを示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｖａｒｉａｂｌｅ ＴｒｉｓｏｕｐＮｏ
ｄｅＳｉｚｅ ａｓ ｔｈｅ ｓｉｚｅ ｏｆ ｔｈｅ ｔｒｉａｎｇｌｅ ｎｏｄｅｓ ａｓ
ｆｏｌｌｏｗｓ．）
）は、以下のように定められる三角形ノードのサイズであって、ＴｒｉｓｏｕｐＮｏｄｅ
Ｓｉｚｅを示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｖａｒｉａｂｌｅ ＴｒｉｓｏｕｐＮｏ
ｄｅＳｉｚｅ ａｓ ｔｈｅ ｓｉｚｅ ｏｆ ｔｈｅ ｔｒｉａｎｇｌｅ ｎｏｄｅｓ ａｓ
ｆｏｌｌｏｗｓ．）
【0610】
ＴｒｉｓｏｕｐＮｏｄｅＳｉｚｅ ＝ ２ｌｏｇ２＿ｔｒｉｓｏｕｐ＿ｎｏｄｅ＿ｓｉｚ
ｅ
ｅ
【0611】
ｌｏｇ２＿ｔｒｉｓｏｕｐ＿ｎｏｄｅ＿ｓｉｚｅの値は０より大きい。ｌｏｇ２＿ｔｒ
ｉｓｏｕｐ＿ｎｏｄｅ＿ｓｉｚｅの大きさが０である場合、ジオメトリビットストリーム
はもっぱら八分木コーディング構文のみを含むことを示す。（Ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ
ｌｏｇ２＿ｔｒｉｓｏｕｐ＿ｎｏｄｅ＿ｓｉｚｅ ｍａｙ ｂｅ ｅｑｕａｌ ｔｏ
ｏｒ ｇｒｅａｔｅｒ ｔｈａｎ ０。Ｗｈｅｎ ｌｏｇ２＿ｔｒｉｓｏｕｐ＿ｎｏｄｅ＿ｓ
ｉｚｅ ｉｓ ｅｑｕａｌ ｔｏ ０、ｔｈｅ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｂｉｔｓｔｒｅａｍ ｉｎ
ｃｌｕｄｅｓ ｏｎｌｙ ｔｈｅ ｏｃｔｒｅｅ ｃｏｄｉｎｇ ｓｙｎｔａｘ．）
ｉｓｏｕｐ＿ｎｏｄｅ＿ｓｉｚｅの大きさが０である場合、ジオメトリビットストリーム
はもっぱら八分木コーディング構文のみを含むことを示す。（Ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ
ｌｏｇ２＿ｔｒｉｓｏｕｐ＿ｎｏｄｅ＿ｓｉｚｅ ｍａｙ ｂｅ ｅｑｕａｌ ｔｏ
ｏｒ ｇｒｅａｔｅｒ ｔｈａｎ ０。Ｗｈｅｎ ｌｏｇ２＿ｔｒｉｓｏｕｐ＿ｎｏｄｅ＿ｓ
ｉｚｅ ｉｓ ｅｑｕａｌ ｔｏ ０、ｔｈｅ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｂｉｔｓｔｒｅａｍ ｉｎ
ｃｌｕｄｅｓ ｏｎｌｙ ｔｈｅ ｏｃｔｒｅｅ ｃｏｄｉｎｇ ｓｙｎｔａｘ．）
【0612】
実施例によるＴＰＳは、分割イネーブルフラグ（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｅｎａｂ
ｌｅ＿ｆｌａｇ）を含む。
ｌｅ＿ｆｌａｇ）を含む。
【0613】
分割イネーブルフラグ（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｅｎａｂｌｉｎｇ＿ｆｌａｇ）は
、図３１に示したＳＰＳに含まれた分割イネーブルフラグ（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿
ｅｎａｂｌｉｎｇ＿ｆｌａｇ）と同様な動作を意味するパラメータである。分割イネーブ
ルフラグの値が１である場合、実施例によるＧＰＳは、分割方法（Ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉ
ｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報をさらに含んでもよい。
、図３１に示したＳＰＳに含まれた分割イネーブルフラグ（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿
ｅｎａｂｌｉｎｇ＿ｆｌａｇ）と同様な動作を意味するパラメータである。分割イネーブ
ルフラグの値が１である場合、実施例によるＧＰＳは、分割方法（Ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉ
ｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報をさらに含んでもよい。
【0614】
【0615】
精製スライス方法フラグ（ｒｅｆｉｎｅ＿ｓｌｉｃｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｆｌａｇ）は、
図３１に示したＳＰＳに含まれた精製スライス方法フラグ（ｒｅｆｉｎｅ＿ｓｌｉｃｅ＿
ｍｅｔｈｏｄ＿ｆｌａｇ）と同様な動作を意味するパラメータである。例えば、精製スラ
イス方法フラグ（ｒｅｆｉｎｅ＿ｓｌｉｃｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｆｌａｇ）の値が１である
場合、実施例によるＧＰＳは精製方法（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報をさらに含ん
でもよい。
図３１に示したＳＰＳに含まれた精製スライス方法フラグ（ｒｅｆｉｎｅ＿ｓｌｉｃｅ＿
ｍｅｔｈｏｄ＿ｆｌａｇ）と同様な動作を意味するパラメータである。例えば、精製スラ
イス方法フラグ（ｒｅｆｉｎｅ＿ｓｌｉｃｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｆｌａｇ）の値が１である
場合、実施例によるＧＰＳは精製方法（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報をさらに含ん
でもよい。
【0616】
精製方法（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報は、図３１に示したＳＰＳに含まれた精
製方法（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報と同様な動作を意味するパラメータである。
製方法（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報と同様な動作を意味するパラメータである。
【0617】
精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報は、図３１に
示したＳＰＳに含まれた精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏ
ｎ）情報と同様な動作を意味するパラメータである。
示したＳＰＳに含まれた精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏ
ｎ）情報と同様な動作を意味するパラメータである。
【0618】
例えば、精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報の値
が０である場合、本パラメータは、送信装置が実施例による距離に基づく精製方法（ｄｉ
ｓｔａｎｃｅ＿ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）を使用することを示す。精製方法状態（ｒ
ｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報の値が０である場合、ＴＰＳは距
離ポイント間位置（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｔｏ＿ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔｉｏ
ｎ）情報をさらに含んでもよい。
が０である場合、本パラメータは、送信装置が実施例による距離に基づく精製方法（ｄｉ
ｓｔａｎｃｅ＿ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）を使用することを示す。精製方法状態（ｒ
ｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報の値が０である場合、ＴＰＳは距
離ポイント間位置（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｔｏ＿ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔｉｏ
ｎ）情報をさらに含んでもよい。
【0619】
例えば、精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報の値
が１である場合、本パラメータは、送信装置が実施例による２／４／６方形に基づく隣接
スライスによって精製を行うことを示す。精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿
ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報の値が１である場合、ＴＰＳは、隣接スライス併合順序（ｎｅ
ｉｇｈｂｏｕｒｓ＿ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅｒｇｅ）情報をさらに含んでもよい。
が１である場合、本パラメータは、送信装置が実施例による２／４／６方形に基づく隣接
スライスによって精製を行うことを示す。精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿
ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報の値が１である場合、ＴＰＳは、隣接スライス併合順序（ｎｅ
ｉｇｈｂｏｕｒｓ＿ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅｒｇｅ）情報をさらに含んでもよい。
【0620】
距離ポイント間位置（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｔｏ＿ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔ
ｉｏｎ）情報、隣接スライス併合順序（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ＿ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅ
ｒｇｅ）情報は、図３１に示したＳＰＳに含まれた距離ポイント間位置（ｄｉｓｔａｎｃ
ｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｔｏ＿ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔｉｏｎ）情報、隣接スライス併合順序（
ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ＿ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅｒｇｅ）情報と同様な動作を意味するパ
ラメータである。
ｉｏｎ）情報、隣接スライス併合順序（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ＿ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅ
ｒｇｅ）情報は、図３１に示したＳＰＳに含まれた距離ポイント間位置（ｄｉｓｔａｎｃ
ｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｔｏ＿ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔｉｏｎ）情報、隣接スライス併合順序（
ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ＿ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅｒｇｅ）情報と同様な動作を意味するパ
ラメータである。
【0621】
ＧＰＳ拡張存在フラグ（ｇｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇ）が
１である場合、ｇｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｄａｔａ構文構造がＧＰＳ ＲＢＳＰ構文
構造内に存在することを示す。０である場合、その構文構造が存在しないことを示す。（
ｅｑｕａｌ ｔｏ １ ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｇｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ
＿ｄａｔａ ｓｙｎｔａｘ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｉｓ ｐｒｅｓｅｎｔ ｉｎ ｔｈｅ ＧＰ
Ｓ ＲＢＳＰ ｓｙｎｔａｘ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ．ｇｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｐｒｅ
ｓｅｎｔ＿ｆｌａｇ ｅｑｕａｌ ｔｏ ０ ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈａｔ ｔｈｉｓ ｓｙ
ｎｔａｘ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｉｓ ｎｏｔ Ｐｒｅｓｅｎｔ．Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅ
ｓｅｎｔ、ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｇｐｓ＿ ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆ
ｌａｇ ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ｅｑｕａｌ ｔｏ ０．）
１である場合、ｇｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｄａｔａ構文構造がＧＰＳ ＲＢＳＰ構文
構造内に存在することを示す。０である場合、その構文構造が存在しないことを示す。（
ｅｑｕａｌ ｔｏ １ ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｇｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ
＿ｄａｔａ ｓｙｎｔａｘ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｉｓ ｐｒｅｓｅｎｔ ｉｎ ｔｈｅ ＧＰ
Ｓ ＲＢＳＰ ｓｙｎｔａｘ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ．ｇｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｐｒｅ
ｓｅｎｔ＿ｆｌａｇ ｅｑｕａｌ ｔｏ ０ ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈａｔ ｔｈｉｓ ｓｙ
ｎｔａｘ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｉｓ ｎｏｔ Ｐｒｅｓｅｎｔ．Ｗｈｅｎ ｎｏｔ ｐｒｅ
ｓｅｎｔ、ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｇｐｓ＿ ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆ
ｌａｇ ｉｓ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｔｏ ｂｅ ｅｑｕａｌ ｔｏ ０．）
【0622】
ＧＰＳ拡張存在フラグ（ｇｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｄａｔａ＿ｆｌａｇ）は、いず
れの値でも有する。該当値が存在する場合、値はデコーダに影響を及ぼさない。（ｍａｙ
ｈａｖｅ ａｎｙ ｖａｌｕｅ．Ｉｔｓ ｐｒｅｓｅｎｃｅ ａｎｄ ｖａｌｕｅ ｄｏ ｎｏ
ｔ ａｆｆｅｃｔ ｄｅｃｏｄｅｒ ｃｏｎｆｏｒｍａｎｃｅ ｔｏ ｐｒｏｆｉｌｅｓ ｓｐ
ｅｃｉｆｉｅｄ ｉｎ Ａｎｎｅｘ Ａ．Ｄｅｃｏｄｅｒｓ ｃｏｎｆｏｒｍｉｎｇ ｔｏ
ａ ｐｒｏｆｉｌｅ ｓｐｅｃｉｆｉｅｄ ｉｎ Ａｎｎｅｘ Ａ．）
れの値でも有する。該当値が存在する場合、値はデコーダに影響を及ぼさない。（ｍａｙ
ｈａｖｅ ａｎｙ ｖａｌｕｅ．Ｉｔｓ ｐｒｅｓｅｎｃｅ ａｎｄ ｖａｌｕｅ ｄｏ ｎｏ
ｔ ａｆｆｅｃｔ ｄｅｃｏｄｅｒ ｃｏｎｆｏｒｍａｎｃｅ ｔｏ ｐｒｏｆｉｌｅｓ ｓｐ
ｅｃｉｆｉｅｄ ｉｎ Ａｎｎｅｘ Ａ．Ｄｅｃｏｄｅｒｓ ｃｏｎｆｏｒｍｉｎｇ ｔｏ
ａ ｐｒｏｆｉｌｅ ｓｐｅｃｉｆｉｅｄ ｉｎ Ａｎｎｅｘ Ａ．）
【0623】
図３４は実施例によるビットストリームのＳＰＳ（Ｓｅｑｕｅｎｃｅ Ｐａｒａｍｅｔ
ｅｒ Ｓｅｔ）の一例を示す。
ｅｒ Ｓｅｔ）の一例を示す。
【0624】
図３４に示されたパラメータは、図３０に示したＳＰＳ（Ｓｅｑｕｅｎｃｅ Ｐａｒａ
ｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）に含まれる。実施例によるＳＰＳは、実施例によるスライス（ｓｌ
ｉｃｅ）の分割（スライス分割）、スライスタイルリング方法に関連したシグナル情報及
び／又は関連したシグナル情報を含む。
ｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）に含まれる。実施例によるＳＰＳは、実施例によるスライス（ｓｌ
ｉｃｅ）の分割（スライス分割）、スライスタイルリング方法に関連したシグナル情報及
び／又は関連したシグナル情報を含む。
【0625】
実施例によるＳＰＳは、図３１に示したプロファイル＿ｉｄｃ（ｐｒｏｆｉｌｅ＿ｉｄ
ｃ）、プロファイル互換性フラグ（ｐｒｏｆｉｌｅ＿ｃｏｍｐａｔｉｂｉｌｉｔｙ＿ｆｌ
ａｇｓ）、レベル＿ｉｄｃ（ｌｅｖｅｌ＿ｉｄｃ）、ＳＰＳ境界ボックス存在フラグ（ｓ
ｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇ）、ＳＰＳ境界ボックスオ
フセットｘ（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｘ）、ＳＰＳ境界ボッ
クスオフセットｙ（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｙ）、ＳＰＳ境
界ボックスオフセットｚ（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｚ）、Ｓ
ＰＳ境界ボックススケール因子（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｃａｌｅ＿ｆａ
ｃｔｏｒ）、ＳＰＳ境界ボックスサイズ幅（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚ
ｅ＿ｗｉｄｔｈ）、ＳＰＳ境界ボックスサイズ高さ（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ
＿ｓｉｚｅ＿ｈｅｉｇｈｔ）、ＳＰＳ境界ボックスサイズ深さ（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎ
ｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｄｅｐｔｈ）、ＳＰＳソーススケール因子（ｓｐｓ＿ｓｏｕｒｃ
ｅ＿ｓｃａｌｅ＿ｆａｃｔｏｒ）、ＳＰＳ連続パラメータセットＩＤ（ｓｐｓ＿ｓｅｑ＿
ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ）、ＳＰＳ特質セット数（ｓｐｓ＿ｎｕｍ＿ａｔｔｒ
ｉｂｕｔｅ＿ｓｅｔｓ）、特質範囲（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ[ ｉ ]）
、特質インスタンス（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｉｎｓｔａｎｃｅ＿ｉｄ[ ｉ ]）、特質ビッ
ト深さ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｂｉｔｄｅｐｔｈ[ ｉ ]）、特質ＣＩＣＰ色プライマリ（
ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｃｉｃｐ＿ｃｏｌｏｕｒ＿ｐｒｉｍａｒｉｅｓ[ ｉ ]）、特質ＣＩ
ＣＰ伝達特性（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｃｉｃｐ＿ｔｒａｎｓｆｅｒ＿ｃｈａｒａｃｔｅｒ
ｉｓｔｉｃｓ[ ｉ ]）、特質ＣＩＣＰマトリックス係数（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｃｉｃｐ
＿ｍａｔｒｉｘ＿ｃｏｅｆｆｓ[ ｉ ]）、特質ＣＩＣＰビデオプルレンジフラグ（ａｔｔ
ｒｉｂｕｔｅ＿ｃｉｃｐ＿ｖｉｄｅｏ＿ｆｕｌｌ＿ｒａｎｇｅ＿ｆｌａｇ[ ｉ ]）、既知
の特質ラベル（ｋｎｏｗｎ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｌａｂｅｌ[ ｉ ]）、分割イネーブル
フラグ（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｅｎａｂｌｉｎｇ＿ｆｌａｇ）、分割方法（Ｐａｒ
ｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）、精製スライス方法フラグ（ｒｅｆｉｎｅ＿ｓｌｉ
ｃｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｆｌａｇ）、精製方法（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）、精製方法
状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）、距離ポイント間位置（ｄｉ
ｓｔａｎｃｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｔｏ＿ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔｉｏｎ）、隣接スライス併合
順序（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ＿ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅｒｇｅ）、ＳＰＳ拡張存在フラグ
（ｓｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇ）、ＳＰＳ拡張データフラグ
（ｓｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｄａｔａ＿ｆｌａｇ）を含む。図３１と重なり合う図３
４の要素の定義は、図３１の説明を参照する。
ｃ）、プロファイル互換性フラグ（ｐｒｏｆｉｌｅ＿ｃｏｍｐａｔｉｂｉｌｉｔｙ＿ｆｌ
ａｇｓ）、レベル＿ｉｄｃ（ｌｅｖｅｌ＿ｉｄｃ）、ＳＰＳ境界ボックス存在フラグ（ｓ
ｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇ）、ＳＰＳ境界ボックスオ
フセットｘ（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｘ）、ＳＰＳ境界ボッ
クスオフセットｙ（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｙ）、ＳＰＳ境
界ボックスオフセットｚ（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｚ）、Ｓ
ＰＳ境界ボックススケール因子（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｃａｌｅ＿ｆａ
ｃｔｏｒ）、ＳＰＳ境界ボックスサイズ幅（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚ
ｅ＿ｗｉｄｔｈ）、ＳＰＳ境界ボックスサイズ高さ（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ
＿ｓｉｚｅ＿ｈｅｉｇｈｔ）、ＳＰＳ境界ボックスサイズ深さ（ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎ
ｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｄｅｐｔｈ）、ＳＰＳソーススケール因子（ｓｐｓ＿ｓｏｕｒｃ
ｅ＿ｓｃａｌｅ＿ｆａｃｔｏｒ）、ＳＰＳ連続パラメータセットＩＤ（ｓｐｓ＿ｓｅｑ＿
ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ）、ＳＰＳ特質セット数（ｓｐｓ＿ｎｕｍ＿ａｔｔｒ
ｉｂｕｔｅ＿ｓｅｔｓ）、特質範囲（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ[ ｉ ]）
、特質インスタンス（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｉｎｓｔａｎｃｅ＿ｉｄ[ ｉ ]）、特質ビッ
ト深さ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｂｉｔｄｅｐｔｈ[ ｉ ]）、特質ＣＩＣＰ色プライマリ（
ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｃｉｃｐ＿ｃｏｌｏｕｒ＿ｐｒｉｍａｒｉｅｓ[ ｉ ]）、特質ＣＩ
ＣＰ伝達特性（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｃｉｃｐ＿ｔｒａｎｓｆｅｒ＿ｃｈａｒａｃｔｅｒ
ｉｓｔｉｃｓ[ ｉ ]）、特質ＣＩＣＰマトリックス係数（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｃｉｃｐ
＿ｍａｔｒｉｘ＿ｃｏｅｆｆｓ[ ｉ ]）、特質ＣＩＣＰビデオプルレンジフラグ（ａｔｔ
ｒｉｂｕｔｅ＿ｃｉｃｐ＿ｖｉｄｅｏ＿ｆｕｌｌ＿ｒａｎｇｅ＿ｆｌａｇ[ ｉ ]）、既知
の特質ラベル（ｋｎｏｗｎ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｌａｂｅｌ[ ｉ ]）、分割イネーブル
フラグ（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｅｎａｂｌｉｎｇ＿ｆｌａｇ）、分割方法（Ｐａｒ
ｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）、精製スライス方法フラグ（ｒｅｆｉｎｅ＿ｓｌｉ
ｃｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｆｌａｇ）、精製方法（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）、精製方法
状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）、距離ポイント間位置（ｄｉ
ｓｔａｎｃｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｔｏ＿ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔｉｏｎ）、隣接スライス併合
順序（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ＿ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅｒｇｅ）、ＳＰＳ拡張存在フラグ
（ｓｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇ）、ＳＰＳ拡張データフラグ
（ｓｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｄａｔａ＿ｆｌａｇ）を含む。図３１と重なり合う図３
４の要素の定義は、図３１の説明を参照する。
【0626】
実施例によるＳＰＳは、精製方法状態の値が１である場合、隣接スライス数（ｎｅｉｇ
ｈｂｏｒ＿ｎｕｍ）情報及び／又は隣接スライス探索方法（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｓｅａｒ
ｃｈ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報をさらに含んでもよい。
ｈｂｏｒ＿ｎｕｍ）情報及び／又は隣接スライス探索方法（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｓｅａｒ
ｃｈ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報をさらに含んでもよい。
【0627】
隣接スライス数（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｎｕｍ）情報は、実施例による送信装置（精製部
）が該当スライスと隣接するスライスの数をシグナルする。例えば、２方形精製方法の場
合、所定のスライスは隣接スライス数情報の値が２である。
）が該当スライスと隣接するスライスの数をシグナルする。例えば、２方形精製方法の場
合、所定のスライスは隣接スライス数情報の値が２である。
【0628】
隣接スライス探索方法（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｓｅａｒｃｈ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報は、送
信装置がＮ個（２方形／４方形／６方形）のスライスに基づいて精製を行う場合、隣接す
るスライスの選択方向を示す。
信装置がＮ個（２方形／４方形／６方形）のスライスに基づいて精製を行う場合、隣接す
るスライスの選択方向を示す。
【0629】
図３５は実施例によるビットストリームのＴＰＳ（Ｔｉｌｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅ
ｔ）の一例を示す。
ｔ）の一例を示す。
【0630】
図３５に示したパラメータは、図３０に示したＴＰＳ（Ｔｉｌｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ
Ｓｅｔ）に含まれる。実施例によるＴＰＳは、実施例によるスライスの分割（スライス分
割）、スライスタイルリング方法に関連したシグナル情報及び／又は関連したシグナル情
報を含む。
Ｓｅｔ）に含まれる。実施例によるＴＰＳは、実施例によるスライスの分割（スライス分
割）、スライスタイルリング方法に関連したシグナル情報及び／又は関連したシグナル情
報を含む。
【0631】
実施例によるＴＰＳは、図３２に示した実施例によるタイル数（ｎｕｍ＿ｔｉｌｅｓ）
情報、タイル境界ボックスオフセットｘ[ｉ]（ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏ
ｆｆｓｅｔ＿ｘ[ ｉ ]）情報、タイル境界ボックスオフセットｙ[ｉ]（ｔｉｌｅ＿ｂｏｕ
ｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｙ[ ｉ ]）情報、タイル境界ボックスオフセットｚ
[ｉ]（ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｚ[ ｉ ]）情報、タイル境
界ボックススケール因子[ｉ]（ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｃａｌｅ＿ｆａ
ｃｔｏｒ[ ｉ ]）情報、タイル境界ボックスサイズ幅[ｉ]（ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ
＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｗｉｄｔｈ[ ｉ ]）情報、タイル境界ボックスサイズ高さ[ｉ]（ｔ
ｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｈｅｉｇｈｔ[ ｉ ]）情報、タイル境界
ボックスサイズ深さ[ｉ]（ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｄｅｐｔｈ
[ ｉ ]）情報、分割イネーブルフラグ（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｅｎａｂｌｉｎｇ＿
ｆｌａｇ）情報、分割方法（Ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報、精製スラ
イス方法フラグ（ｒｅｆｉｎｅ＿ｓｌｉｃｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｆｌａｇ）情報、精製方法
（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報、精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃ
ｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報、距離ポイント間位置（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｔｏ＿
ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔｉｏｎ）情報、隣接スライス併合順序（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ＿
ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅｒｇｅ）情報を含む。図３２と重なり合う図３５の要素の定義は
、図３２の説明を参照する。
情報、タイル境界ボックスオフセットｘ[ｉ]（ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏ
ｆｆｓｅｔ＿ｘ[ ｉ ]）情報、タイル境界ボックスオフセットｙ[ｉ]（ｔｉｌｅ＿ｂｏｕ
ｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｙ[ ｉ ]）情報、タイル境界ボックスオフセットｚ
[ｉ]（ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｚ[ ｉ ]）情報、タイル境
界ボックススケール因子[ｉ]（ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｃａｌｅ＿ｆａ
ｃｔｏｒ[ ｉ ]）情報、タイル境界ボックスサイズ幅[ｉ]（ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ
＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｗｉｄｔｈ[ ｉ ]）情報、タイル境界ボックスサイズ高さ[ｉ]（ｔ
ｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｈｅｉｇｈｔ[ ｉ ]）情報、タイル境界
ボックスサイズ深さ[ｉ]（ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｄｅｐｔｈ
[ ｉ ]）情報、分割イネーブルフラグ（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｅｎａｂｌｉｎｇ＿
ｆｌａｇ）情報、分割方法（Ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報、精製スラ
イス方法フラグ（ｒｅｆｉｎｅ＿ｓｌｉｃｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｆｌａｇ）情報、精製方法
（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報、精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃ
ｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報、距離ポイント間位置（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｔｏ＿
ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔｉｏｎ）情報、隣接スライス併合順序（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ＿
ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅｒｇｅ）情報を含む。図３２と重なり合う図３５の要素の定義は
、図３２の説明を参照する。
【0632】
実施例によるＴＰＳは、精製方法状態の値が１である場合、隣接スライス数（ｎｅｉｇ
ｈｂｏｒ＿ｎｕｍ）情報及び／又は隣接スライス探索方法（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｓｅａｒ
ｃｈ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報をさらに含んでもよい。
ｈｂｏｒ＿ｎｕｍ）情報及び／又は隣接スライス探索方法（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｓｅａｒ
ｃｈ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報をさらに含んでもよい。
【0633】
隣接スライス数（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｎｕｍ）情報、隣接スライス探索方法（ｎｅｉｇ
ｈｂｏｒ＿ｓｅａｒｃｈ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報は、図３４に示した隣接スライス数（ｎｅ
ｉｇｈｂｏｒ＿ｎｕｍ）情報、隣接スライス探索方法（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｓｅａｒｃｈ
＿ｍｅｔｈｏｄ）情報と同一又は類似する動作を行う。ＴＰＳは、タイル数（ｎｕｍ＿ｔ
ｉｌｅｓ）だけ各々のタイルに対する隣接スライス数（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｎｕｍ）情報
及び／又は隣接スライス探索方法（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｓｅａｒｃｈ＿ｍｅｔｈｏｄ）情
報を含む。
ｈｂｏｒ＿ｓｅａｒｃｈ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報は、図３４に示した隣接スライス数（ｎｅ
ｉｇｈｂｏｒ＿ｎｕｍ）情報、隣接スライス探索方法（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｓｅａｒｃｈ
＿ｍｅｔｈｏｄ）情報と同一又は類似する動作を行う。ＴＰＳは、タイル数（ｎｕｍ＿ｔ
ｉｌｅｓ）だけ各々のタイルに対する隣接スライス数（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｎｕｍ）情報
及び／又は隣接スライス探索方法（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｓｅａｒｃｈ＿ｍｅｔｈｏｄ）情
報を含む。
【0634】
図３６は実施例によるビットストリームのＧＰＳ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ Ｐａｒａｍｅｔ
ｅｒ Ｓｅｔ）の一例を示す。
ｅｒ Ｓｅｔ）の一例を示す。
【0635】
図３６に示したパラメータは、図３０に示したＧＰＳ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ Ｐａｒａｍ
ｅｔｅｒ Ｓｅｔ）に含まれる。実施例によるＧＰＳは、実施例によるスライスの分割（
スライス分割）、スライスタイルリング方法に関連したシグナル情報及び／又は関連した
シグナル情報を含む。
ｅｔｅｒ Ｓｅｔ）に含まれる。実施例によるＧＰＳは、実施例によるスライスの分割（
スライス分割）、スライスタイルリング方法に関連したシグナル情報及び／又は関連した
シグナル情報を含む。
【0636】
実施例によるＧＰＳは、図３３に示した実施例によるＧＰＳパラメータセットＩＤ（ｇ
ｐｓ＿ｇｅｏｍ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ）情報、ＧＰＳ連続パラメータセッ
トＩＤ（ｇｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ）情報、ＧＰＳ境界ボック
ス存在フラグ（ｇｐｓ＿ｂｏｘ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇ）情報、ユニークジオメトリ
ポイントフラグ（ｕｎｉｑｕｅ＿ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｐｏｉｎｔｓ＿ｆｌａｇ）情報、隣
接コンテキスト制約フラグ（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｃｏｎｔｅｘｔ＿ｒｅｓｔｒｉｃｔｉ
ｏｎ＿ｆｌａｇ）情報、推論ダイレクトコーディングモード設定フラグ（ｉｎｆｅｒｒｅ
ｄ＿ｄｉｒｅｃｔ＿ｃｏｄｉｎｇ＿ｍｏｄｅ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇ）情報、ビット
単位占有コーディングフラグ（ｂｉｔｗｉｓｅ＿ｏｃｃｕｐａｎｃｙ＿ｃｏｄｉｎｇ＿ｆ
ｌａｇ）情報、子隣接スライスイネーブルフラグ（ｃｈｉｌｄ＿ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ＿
ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇ）情報、ジオメトリ占有ＣＴＸ減少因子（ｇｅｏｍ＿ｏｃｃｕ
ｐａｎｃｙ＿ｃｔｘ＿ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ＿ｆａｃｔｏｒ）情報、ログ２ネーバーアベイ
ル境界（ｌｏｇ２＿ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ａｖａｉｌ＿ｂｏｕｎｄａｒｙ）情報、ログ２
イントラ予測最大ノードサイズ（ｌｏｇ２＿ｉｎｔｒａ＿ｐｒｅｄ＿ｍａｘ＿ｎｏｄｅ＿
ｓｉｚｅ）情報、ログ２ｔｒｉｓｏｕｐノードサイズ（ｌｏｇ２＿ｔｒｉｓｏｕｐ＿ｎｏ
ｄｅ＿ｓｉｚｅ）情報、分割イネーブルフラグ（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｅｎａｂｌ
ｉｎｇ＿ｆｌａｇ）情報、分割方法（Ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報、
精製スライス方法フラグ（ｒｅｆｉｎｅ＿ｓｌｉｃｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｆｌａｇ）情報、
精製方法（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報、精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈ
ｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報、距離ポイント間位置（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｐｏｉｎｔ
＿ｔｏ＿ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔｉｏｎ）情報、隣接スライス併合順序（ｎｅｉｇｈｂｏ
ｕｒｓ＿ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅｒｇｅ）情報、ＧＰＳ拡張存在フラグ（ｇｐｓ＿ｅｘｔ
ｅｎｓｉｏｎ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇ）情報、ＧＰＳ拡張存在フラグ（ｇｐｓ＿ｅｘ
ｔｅｎｓｉｏｎ＿ｄａｔａ＿ｆｌａｇ）情報を含む。図３３と重なり合う図３６の要素の
定義は、図３３の説明を参照する。
ｐｓ＿ｇｅｏｍ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ）情報、ＧＰＳ連続パラメータセッ
トＩＤ（ｇｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ）情報、ＧＰＳ境界ボック
ス存在フラグ（ｇｐｓ＿ｂｏｘ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇ）情報、ユニークジオメトリ
ポイントフラグ（ｕｎｉｑｕｅ＿ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｐｏｉｎｔｓ＿ｆｌａｇ）情報、隣
接コンテキスト制約フラグ（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ｃｏｎｔｅｘｔ＿ｒｅｓｔｒｉｃｔｉ
ｏｎ＿ｆｌａｇ）情報、推論ダイレクトコーディングモード設定フラグ（ｉｎｆｅｒｒｅ
ｄ＿ｄｉｒｅｃｔ＿ｃｏｄｉｎｇ＿ｍｏｄｅ＿ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇ）情報、ビット
単位占有コーディングフラグ（ｂｉｔｗｉｓｅ＿ｏｃｃｕｐａｎｃｙ＿ｃｏｄｉｎｇ＿ｆ
ｌａｇ）情報、子隣接スライスイネーブルフラグ（ｃｈｉｌｄ＿ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ＿
ｅｎａｂｌｅｄ＿ｆｌａｇ）情報、ジオメトリ占有ＣＴＸ減少因子（ｇｅｏｍ＿ｏｃｃｕ
ｐａｎｃｙ＿ｃｔｘ＿ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ＿ｆａｃｔｏｒ）情報、ログ２ネーバーアベイ
ル境界（ｌｏｇ２＿ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ＿ａｖａｉｌ＿ｂｏｕｎｄａｒｙ）情報、ログ２
イントラ予測最大ノードサイズ（ｌｏｇ２＿ｉｎｔｒａ＿ｐｒｅｄ＿ｍａｘ＿ｎｏｄｅ＿
ｓｉｚｅ）情報、ログ２ｔｒｉｓｏｕｐノードサイズ（ｌｏｇ２＿ｔｒｉｓｏｕｐ＿ｎｏ
ｄｅ＿ｓｉｚｅ）情報、分割イネーブルフラグ（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｅｎａｂｌ
ｉｎｇ＿ｆｌａｇ）情報、分割方法（Ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報、
精製スライス方法フラグ（ｒｅｆｉｎｅ＿ｓｌｉｃｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｆｌａｇ）情報、
精製方法（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報、精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈ
ｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報、距離ポイント間位置（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｐｏｉｎｔ
＿ｔｏ＿ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔｉｏｎ）情報、隣接スライス併合順序（ｎｅｉｇｈｂｏ
ｕｒｓ＿ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅｒｇｅ）情報、ＧＰＳ拡張存在フラグ（ｇｐｓ＿ｅｘｔ
ｅｎｓｉｏｎ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇ）情報、ＧＰＳ拡張存在フラグ（ｇｐｓ＿ｅｘ
ｔｅｎｓｉｏｎ＿ｄａｔａ＿ｆｌａｇ）情報を含む。図３３と重なり合う図３６の要素の
定義は、図３３の説明を参照する。
【0637】
実施例によるＧＰＳは、精製方法状態情報の値が１である場合、隣接スライス数（ｎｅ
ｉｇｈｂｏｒ＿ｎｕｍ）情報及び／又は隣接スライス探索方法（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｓｅ
ａｒｃｈ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報をさらに含んでもよい。
ｉｇｈｂｏｒ＿ｎｕｍ）情報及び／又は隣接スライス探索方法（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｓｅ
ａｒｃｈ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報をさらに含んでもよい。
【0638】
隣接スライス数（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｎｕｍ）情報、隣接スライス探索方法（ｎｅｉｇ
ｈｂｏｒ＿ｓｅａｒｃｈ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報は、図３４に示した隣接スライス数（ｎｅ
ｉｇｈｂｏｒ＿ｎｕｍ）情報、隣接スライス探索方法（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｓｅａｒｃｈ
＿ｍｅｔｈｏｄ）情報と同一又は類似する動作を行う。ＧＰＳは、タイル数（ｎｕｍ＿ｔ
ｉｌｅｓ）だけ各々のタイルに対する隣接スライス数（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｎｕｍ）情報
及び／又は隣接スライス探索方法（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｓｅａｒｃｈ＿ｍｅｔｈｏｄ）情
報を含む。
ｈｂｏｒ＿ｓｅａｒｃｈ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報は、図３４に示した隣接スライス数（ｎｅ
ｉｇｈｂｏｒ＿ｎｕｍ）情報、隣接スライス探索方法（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｓｅａｒｃｈ
＿ｍｅｔｈｏｄ）情報と同一又は類似する動作を行う。ＧＰＳは、タイル数（ｎｕｍ＿ｔ
ｉｌｅｓ）だけ各々のタイルに対する隣接スライス数（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｎｕｍ）情報
及び／又は隣接スライス探索方法（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｓｅａｒｃｈ＿ｍｅｔｈｏｄ）情
報を含む。
【0639】
図３７は実施例によるビットストリームのＧＳＨ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ Ｓｌｉｃｅ Ｈｅ
ａｄｅｒ）の一例を示す。
ａｄｅｒ）の一例を示す。
【0640】
図３７に示したパラメータは、図３０に示したジオメトリスライスヘッダ（ＧＳＨ、Ｇ
ｅｏｍｅｔｒｙ Ｓｌｉｃｅ Ｈｅａｄｅｒ）３０００４ａ－１に含まれる。実施例による
ＧＳＨは、実施例によるスライスの分割（スライス分割）、スライスタイルリング方法に
関連したシグナル情報及び／又は関連したシグナル情報を含む。
ｅｏｍｅｔｒｙ Ｓｌｉｃｅ Ｈｅａｄｅｒ）３０００４ａ－１に含まれる。実施例による
ＧＳＨは、実施例によるスライスの分割（スライス分割）、スライスタイルリング方法に
関連したシグナル情報及び／又は関連したシグナル情報を含む。
【0641】
ＧＳＨジオメトリパラメータセットＩＤ（ｇｓｈ＿ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｐａｒａｍｅｔ
ｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ）は、動的ＧＰＳのｇｐｓ＿ｇｅｏｍ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ
＿ｉｄの値を示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｈｅ ｇｐｓ＿ｇ
ｅｏｍ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ ｏｆ ｔｈｅ ａｃｔｉｖｅ ＧＰＳ．）
ｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ）は、動的ＧＰＳのｇｐｓ＿ｇｅｏｍ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ
＿ｉｄの値を示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｈｅ ｇｐｓ＿ｇ
ｅｏｍ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ ｏｆ ｔｈｅ ａｃｔｉｖｅ ＧＰＳ．）
【0642】
ＧＳＨタイルＩＤ（ｇｓｈ＿ｔｉｌｅ＿ｉｄ）は、タイル（ｔｉｌｅ）のｉｄを示す。
（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｉｄ ｏｆ ｔｉｌｅ．）
（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｉｄ ｏｆ ｔｉｌｅ．）
【0643】
ＧＳＨスライスＩＤ（ｇｓｈ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄ）は、スライス（ｓｌｉｃｅ）のｉｄ
を示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｉｄ ｏｆ ｓｌｉｃｅ．）
を示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｉｄ ｏｆ ｓｌｉｃｅ．）
【0644】
実施例によるＧＰＳボックス存在フラグ（ＧＰＳ＿ｂｏｘ＿ｐｒｅｓｅｎｔ＿ｆｌａｇ
）が１又は「ｔｒｕｅ」の値を有する場合、ＧＳＨはＧＳＨボックスログ２スケール（ｇ
ｓｈ＿ｂｏｘ＿ｌｏｇ２＿ｓｃａｌｅ）、ＧＳＨボックスソースｘ（ｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｏ
ｒｉｇｉｎ＿ｘ）、ＧＳＨボックスソースｙ（ｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｙ）、Ｇ
ＳＨボックスソースｚ（ｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｚ）をさらに含んでもよい。
）が１又は「ｔｒｕｅ」の値を有する場合、ＧＳＨはＧＳＨボックスログ２スケール（ｇ
ｓｈ＿ｂｏｘ＿ｌｏｇ２＿ｓｃａｌｅ）、ＧＳＨボックスソースｘ（ｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｏ
ｒｉｇｉｎ＿ｘ）、ＧＳＨボックスソースｙ（ｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｙ）、Ｇ
ＳＨボックスソースｚ（ｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｚ）をさらに含んでもよい。
【0645】
ＧＳＨボックスログ２スケール（ｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｌｏｇ２＿ｓｃａｌｅ）は、スケー
ル値を示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｓｃａｌｅ ｖａｌｕｅ．）
ル値を示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｓｃａｌｅ ｖａｌｕｅ．）
【0646】
ＧＳＨボックスソースｘ（ｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｘ）は、直交座標系内のソ
ース境界ボックスのｘ座標情報を示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｘ ｏｆ ｔｈｅ
ｓｏｕｒｃｅ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ ｉｎ ｔｈｅ ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄ
ｉｎａｔｅｓ．）
ース境界ボックスのｘ座標情報を示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｘ ｏｆ ｔｈｅ
ｓｏｕｒｃｅ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ ｉｎ ｔｈｅ ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄ
ｉｎａｔｅｓ．）
【0647】
ＧＳＨボックスソースｙ（ｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｙ）は、直交座標系内のソ
ース境界ボックスのｙ座標情報を示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｙ ｏｆ ｔｈｅ
ｓｏｕｒｃｅ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ ｉｎ ｔｈｅ ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄ
ｉｎａｔｅｓ．）
ース境界ボックスのｙ座標情報を示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｙ ｏｆ ｔｈｅ
ｓｏｕｒｃｅ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ ｉｎ ｔｈｅ ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄ
ｉｎａｔｅｓ．）
【0648】
ＧＳＨボックスソースｚ（ｇｓｈ＿ｂｏｘ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｚ）は、直交座標系内のソ
ース境界ボックスのｚ座標情報を示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｚ ｏｆ ｔｈｅ
ｓｏｕｒｃｅ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ ｉｎ ｔｈｅ ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄ
ｉｎａｔｅｓ．）
ース境界ボックスのｚ座標情報を示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｚ ｏｆ ｔｈｅ
ｓｏｕｒｃｅ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ ｉｎ ｔｈｅ ｃａｒｔｅｓｉａｎ ｃｏｏｒｄ
ｉｎａｔｅｓ．）
【0649】
ＧＳＨログ２最大ノードサイズ（ｇｓｈ＿ｌｏｇ２＿ｍａｘ＿ｎｏｄｅｓｉｚｅ）は、
復号プロセスが以下のように行われるＭａｘＮｏｄｅＳｉｚｅの値を示す。（ｓｐｅｃｉ
ｆｉｅｓ ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｈｅ ｖａｒｉａｂｌｅ ＭａｘＮｏｄｅＳｉｚｅ
ｔｈａｔ ｉｓ ｕｓｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｄｅｃｏｄｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ ａｓ ｆｏｌ
ｌｏｗｓ：）
復号プロセスが以下のように行われるＭａｘＮｏｄｅＳｉｚｅの値を示す。（ｓｐｅｃｉ
ｆｉｅｓ ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｈｅ ｖａｒｉａｂｌｅ ＭａｘＮｏｄｅＳｉｚｅ
ｔｈａｔ ｉｓ ｕｓｅｄ ｉｎ ｔｈｅ ｄｅｃｏｄｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ ａｓ ｆｏｌ
ｌｏｗｓ：）
【0650】
ＭａｘＮｏｄｅＳｉｚｅ ＝ ２（ｇｂｈ＿ｌｏｇ２＿ｍａｘ＿ｎｏｄｅｓｉｚｅ）
【0651】
ＧＳＨポイント数（ｇｓｈ＿ｐｏｉｎｔｓ＿ｎｕｍｂｅｒ）は、スライス内のコーディ
ングされたポイントの数を示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｃｏ
ｄｅｄ ｐｏｉｎｔｓ ｉｎ ｔｈｅ ｓｌｉｃｅ．）
ングされたポイントの数を示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｃｏ
ｄｅｄ ｐｏｉｎｔｓ ｉｎ ｔｈｅ ｓｌｉｃｅ．）
【0652】
実施例によるＧＳＨは、図３１ないし図３６に示した実施例による分割イネーブルフラ
グ（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｅｎａｂｌｉｎｇ＿ｆｌａｇ）情報、分割方法（Ｐａｒ
ｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報、精製スライス方法フラグ（ｒｅｆｉｎｅ＿ｓ
ｌｉｃｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｆｌａｇ）情報、精製方法（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）情
報、精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報、距離ポイ
ント間位置（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｔｏ＿ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔｉｏｎ）情
報及び／又は隣接スライス併合順序（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ＿ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅｒ
ｇｅ）情報をさらに含んでもよい。
グ（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｅｎａｂｌｉｎｇ＿ｆｌａｇ）情報、分割方法（Ｐａｒ
ｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報、精製スライス方法フラグ（ｒｅｆｉｎｅ＿ｓ
ｌｉｃｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｆｌａｇ）情報、精製方法（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）情
報、精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報、距離ポイ
ント間位置（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｔｏ＿ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔｉｏｎ）情
報及び／又は隣接スライス併合順序（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ＿ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅｒ
ｇｅ）情報をさらに含んでもよい。
【0653】
実施例によるＧＳＨは、精製方法状態情報の値が１である場合、隣接スライス数（ｎｅ
ｉｇｈｂｏｒ＿ｎｕｍ）情報及び／又は隣接スライス探索方法（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｓｅ
ａｒｃｈ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報をさらに含んでもよい。
ｉｇｈｂｏｒ＿ｎｕｍ）情報及び／又は隣接スライス探索方法（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｓｅ
ａｒｃｈ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報をさらに含んでもよい。
【0654】
隣接スライス数（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｎｕｍ）情報、隣接スライス探索方法（ｎｅｉｇ
ｈｂｏｒ＿ｓｅａｒｃｈ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報は、図３４に示した隣接スライス数（ｎｅ
ｉｇｈｂｏｒ＿ｎｕｍ）情報、隣接スライス探索方法（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｓｅａｒｃｈ
＿ｍｅｔｈｏｄ）情報と同一又は類似する動作を行う。
ｈｂｏｒ＿ｓｅａｒｃｈ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報は、図３４に示した隣接スライス数（ｎｅ
ｉｇｈｂｏｒ＿ｎｕｍ）情報、隣接スライス探索方法（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｓｅａｒｃｈ
＿ｍｅｔｈｏｄ）情報と同一又は類似する動作を行う。
【0655】
図３８は実施例によるビットストリームのＡＳＨ（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ Ｓｌｉｃｅ Ｈ
ｅａｄｅｒ）の一例を示す。
ｅａｄｅｒ）の一例を示す。
【0656】
図３８に示したパラメータは、図３０に示したＡｔｔｒ３０００４ｂ、３０００４ｃに
含まれる。実施例によるＡＳＨは、実施例によるスライスの分割（スライス分割）、スラ
イスタイルリング方法に関連したシグナル情報及び／又は関連したシグナル情報を含む。
含まれる。実施例によるＡＳＨは、実施例によるスライスの分割（スライス分割）、スラ
イスタイルリング方法に関連したシグナル情報及び／又は関連したシグナル情報を含む。
【0657】
ＡＳＨ特質パラメータセットＩＤ（ａｂｈ＿ａｔｔｒ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿
ｉｄ）は、現在の動的ＡＰＳのａｐｓ＿ａｔｔｒ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄの
値を示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｈｅ ａｐｓ＿ａｔｔｒ＿
ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ ｏｆ ｔｈｅ ａｃｔｉｖｅ ＡＰＳ．）
ｉｄ）は、現在の動的ＡＰＳのａｐｓ＿ａｔｔｒ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄの
値を示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｈｅ ａｐｓ＿ａｔｔｒ＿
ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ ｏｆ ｔｈｅ ａｃｔｉｖｅ ＡＰＳ．）
【0658】
ＡＳＨ特質ＳＰＳ特質インデックス（ａｂｈ＿ａｔｔｒ＿ｓｐｓ＿ａｔｔｒ＿ｉｄｘ）
は、現在の動的ＳＰＳ内の特質セットを示す。ａｂｈ＿ａｔｔｒ＿ｓｐｓ＿ａｔｔｒ＿ｉ
ｄｘの値は、０ないし現在の動的ＳＰＳのｓｐｓ＿ｎｕｍ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｓｅｔ
ｓｄの値の範囲内である。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｓｅｔ ｉ
ｎ ｔｈｅ ａｃｔｉｖｅ ＳＰＳ．Ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ａｂｈ＿ａｔｔｒ＿ｓｐｓ＿
ａｔｔｒ＿ｉｄｘ ｍａｙ ｂｅ ｉｎ ｔｈｅ ｒａｎｇｅ ｏｆ ０ ｔｏ ｓｐｓ＿ｎｕｍ
＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｓｅｔｓ ｉｎ ｔｈｅ ａｃｔｉｖｅ ＳＰＳ．）
は、現在の動的ＳＰＳ内の特質セットを示す。ａｂｈ＿ａｔｔｒ＿ｓｐｓ＿ａｔｔｒ＿ｉ
ｄｘの値は、０ないし現在の動的ＳＰＳのｓｐｓ＿ｎｕｍ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｓｅｔ
ｓｄの値の範囲内である。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｓｅｔ ｉ
ｎ ｔｈｅ ａｃｔｉｖｅ ＳＰＳ．Ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ａｂｈ＿ａｔｔｒ＿ｓｐｓ＿
ａｔｔｒ＿ｉｄｘ ｍａｙ ｂｅ ｉｎ ｔｈｅ ｒａｎｇｅ ｏｆ ０ ｔｏ ｓｐｓ＿ｎｕｍ
＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｓｅｔｓ ｉｎ ｔｈｅ ａｃｔｉｖｅ ＳＰＳ．）
【0659】
ＡＳＨ特質ジオメトリスライスＩＤ（ａｂｈ＿ａｔｔｒ＿ｇｅｏｍ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄ
）は、ジオメトリスライスｉｄの値を示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｖａｌｕｅ
ｏｆ ｇｅｏｍ ｓｌｉｃｅ ｉｄ．）
）は、ジオメトリスライスｉｄの値を示す。（ｓｐｅｃｉｆｉｅｓ ｔｈｅ ｖａｌｕｅ
ｏｆ ｇｅｏｍ ｓｌｉｃｅ ｉｄ．）
【0660】
実施例によるＡＳＨは、図３１ないし図３７に示した実施例による分割イネーブルフラ
グ（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｅｎａｂｌｉｎｇ＿ｆｌａｇ）情報、分割方法（Ｐａｒ
ｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報、精製スライス方法フラグ（ｒｅｆｉｎｅ＿ｓ
ｌｉｃｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｆｌａｇ）情報、精製方法（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）情
報、精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報、距離ポイ
ント間位置（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｔｏ＿ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔｉｏｎ）情
報及び／又は隣接スライス併合順序（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ＿ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅｒ
ｇｅ）情報をさらに含んでもよい。
グ（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｅｎａｂｌｉｎｇ＿ｆｌａｇ）情報、分割方法（Ｐａｒ
ｔｉｔｉｏｎｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報、精製スライス方法フラグ（ｒｅｆｉｎｅ＿ｓ
ｌｉｃｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｆｌａｇ）情報、精製方法（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ）情
報、精製方法状態（ｒｅｆｉｎｅ＿ｍｅｔｈｏｄ＿ｃｏｎｄｉｔｉｏｎ）情報、距離ポイ
ント間位置（ｄｉｓｔａｎｃｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｔｏ＿ｐｏｉｎｔ＿ｌｏｃａｔｉｏｎ）情
報及び／又は隣接スライス併合順序（ｎｅｉｇｈｂｏｕｒｓ＿ｏｒｄｅｒ＿ｔｏ＿ｍｅｒ
ｇｅ）情報をさらに含んでもよい。
【0661】
実施例によるＡＳＨは、精製方法状態情報の値が１である場合、隣接スライス数（ｎｅ
ｉｇｈｂｏｒ＿ｎｕｍ）情報及び／又は隣接スライス探索方法（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｓｅ
ａｒｃｈ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報をさらに含んでもよい。
ｉｇｈｂｏｒ＿ｎｕｍ）情報及び／又は隣接スライス探索方法（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｓｅ
ａｒｃｈ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報をさらに含んでもよい。
【0662】
隣接スライス数（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｎｕｍ）情報、隣接スライス探索方法（ｎｅｉｇ
ｈｂｏｒ＿ｓｅａｒｃｈ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報は、図３４に示した隣接スライス数（ｎｅ
ｉｇｈｂｏｒ＿ｎｕｍ）情報、隣接スライス探索方法（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｓｅａｒｃｈ
＿ｍｅｔｈｏｄ）情報と同一又は類似する動作を行う。
ｈｂｏｒ＿ｓｅａｒｃｈ＿ｍｅｔｈｏｄ）情報は、図３４に示した隣接スライス数（ｎｅ
ｉｇｈｂｏｒ＿ｎｕｍ）情報、隣接スライス探索方法（ｎｅｉｇｈｂｏｒ＿ｓｅａｒｃｈ
＿ｍｅｔｈｏｄ）情報と同一又は類似する動作を行う。
【0663】
図３９は実施例によるポイントクラウドデータ送信方法を示す流れ図である。
【0664】
実施例によるポイントクラウドデータ送信方法は、ポイントクラウドデータを符号化す
るステップ３９０００及び／又はポイントクラウドデータ及びポイントクラウドデータに
関するシグナル情報を含むビットストリームを送信するステップ３９００１を含む。
るステップ３９０００及び／又はポイントクラウドデータ及びポイントクラウドデータに
関するシグナル情報を含むビットストリームを送信するステップ３９００１を含む。
【0665】
【0666】
ポイントクラウドデータを符号化するステップ３９０００は、ポイントクラウドデータ
送信装置がポイントクラウドデータを取得（ａｃｑｕｉｒｅ）し、取得したポイントクラ
ウドデータを符号化（ｅｎｃｏｄｉｎｇ）する。符号化は、図１のポイントクラウドビデ
オエンコーダ１０００２の動作、図２の符号化部１８００１の動作、図４に示した動作の
一部又は全部、図５ないし図９に示した動作の一部又は全部、図１２に示した動作の一部
又は全部を意味する。
送信装置がポイントクラウドデータを取得（ａｃｑｕｉｒｅ）し、取得したポイントクラ
ウドデータを符号化（ｅｎｃｏｄｉｎｇ）する。符号化は、図１のポイントクラウドビデ
オエンコーダ１０００２の動作、図２の符号化部１８００１の動作、図４に示した動作の
一部又は全部、図５ないし図９に示した動作の一部又は全部、図１２に示した動作の一部
又は全部を意味する。
【0667】
ポイントクラウドデータを符号化するステップ３９０００は、図１５に示した空間分割
部１５００１の動作、幾何情報符号化部１５００２の動作、属性情報符号化部１５００３
の動作、図１６ないし２８に示した動作の一部又は全部を行う。
部１５００１の動作、幾何情報符号化部１５００２の動作、属性情報符号化部１５００３
の動作、図１６ないし２８に示した動作の一部又は全部を行う。
【0668】
ポイントクラウドデータ及びポイントクラウドデータに関するシグナル情報を含むビッ
トストリームを送信するステップ３９００１は、ポイントクラウドデータ送信装置が符号
化されたポイントクラウドデータ及び／又はシグナル情報を送信する。ステップ３９００
１は、図１の送信機１０００３、図２の送信部１８００２、図１２の送信処理部１２０１
２の動作を意味する。ステップ３９００１は、図１５の幾何情報ビットストリーム１５０
００ｂ、属性情報ビットストリーム１５０００ｃを送信する。ステップ３９００１は、幾
何情報ビットストリーム１５０００ｂ、属性情報ビットストリーム１５０００ｃを１つの
ビットストリームに結合して送信するステップである。
トストリームを送信するステップ３９００１は、ポイントクラウドデータ送信装置が符号
化されたポイントクラウドデータ及び／又はシグナル情報を送信する。ステップ３９００
１は、図１の送信機１０００３、図２の送信部１８００２、図１２の送信処理部１２０１
２の動作を意味する。ステップ３９００１は、図１５の幾何情報ビットストリーム１５０
００ｂ、属性情報ビットストリーム１５０００ｃを送信する。ステップ３９００１は、幾
何情報ビットストリーム１５０００ｂ、属性情報ビットストリーム１５０００ｃを１つの
ビットストリームに結合して送信するステップである。
【0669】
シグナル情報はメタデータ（ｍｅｔａｄａｔａ）とも呼ばれる。
【0670】
ポイントクラウドデータは、例えば、図３０に示したスライスに含まれたジオメトリス
ライスデータ（ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｓｌｉｃｅ ｄａｔａ）及び／又は各々のＡｔｔｒに含
まれた特質スライスデータ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｓｌｉｃｅ ｄａｔａ）を意味する。メ
タデータは、例えば、図３０のＳＰＳ３０００１、ＧＰＳ３０００２、ＡＰＳ３０００３
、ＴＰＳ３０００４を含む。メタデータは、例えば、スライスに含まれたジオメトリスラ
イスヘッダ３０００４ａ－１及び／又は各々のＡｔｔｒに含まれた特質スライスヘッダ（
ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｓｌｉｃｅ ｈｅａｄｅｒ、ＡＳＨ）を意味する。
ライスデータ（ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｓｌｉｃｅ ｄａｔａ）及び／又は各々のＡｔｔｒに含
まれた特質スライスデータ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｓｌｉｃｅ ｄａｔａ）を意味する。メ
タデータは、例えば、図３０のＳＰＳ３０００１、ＧＰＳ３０００２、ＡＰＳ３０００３
、ＴＰＳ３０００４を含む。メタデータは、例えば、スライスに含まれたジオメトリスラ
イスヘッダ３０００４ａ－１及び／又は各々のＡｔｔｒに含まれた特質スライスヘッダ（
ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｓｌｉｃｅ ｈｅａｄｅｒ、ＡＳＨ）を意味する。
【0671】
【0672】
実施例によるポイントクラウドデータ送信方法は、ポイントクラウドデータをスライス
に基づいて分割するステップをさらに含んでもよい。ポイントクラウドデータをスライス
に基づいて分割するステップは、ポイントクラウドデータを符号化するステップ３９００
０の以前に行われてもよい。実施例によるポイントクラウドデータ送信方法は、分割され
たスライス別に独立して（ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｌｙ）ポイントクラウドデータを符号
化するステップ３９０００を行う。
に基づいて分割するステップをさらに含んでもよい。ポイントクラウドデータをスライス
に基づいて分割するステップは、ポイントクラウドデータを符号化するステップ３９００
０の以前に行われてもよい。実施例によるポイントクラウドデータ送信方法は、分割され
たスライス別に独立して（ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｌｙ）ポイントクラウドデータを符号
化するステップ３９０００を行う。
【0673】
実施例によるポイントクラウドデータ送信方法は、スライス内のポイント数がポイント
の最小数より少ない場合、前記スライスを隣接したスライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉ
ｃｅ）と併合（ｍｅｒｇｉｎｇ）するステップをさらに含んでもよい。実施例による分割
するステップは、実施例による均等－ジオメトリ分割（Ｕｎｉｆｏｒｍ－Ｇｅｏｍｅｔｒ
ｙ ｐａｒｔｉｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ Ｏｃｔｒｅｅ）、実施例による最長エッジに対す
る均等－ジオメトリ分割（Ｕｎｉｆｏｒｍ－Ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｐａｒｔｉｔｉｏｎ ａ
ｌｏｎｇ ｔｈｅ ｌｏｎｇｅｓｔ ｅｄｇｅ）及び／又は実施例による均等四角形分割
方法（Ｕｎｉｆｏｒｍ ｓｑｕａｒｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）のうちの少なくとも
１つに基づいて行われる。
の最小数より少ない場合、前記スライスを隣接したスライス（ａｄｊａｃｅｎｔ ｓｌｉ
ｃｅ）と併合（ｍｅｒｇｉｎｇ）するステップをさらに含んでもよい。実施例による分割
するステップは、実施例による均等－ジオメトリ分割（Ｕｎｉｆｏｒｍ－Ｇｅｏｍｅｔｒ
ｙ ｐａｒｔｉｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ Ｏｃｔｒｅｅ）、実施例による最長エッジに対す
る均等－ジオメトリ分割（Ｕｎｉｆｏｒｍ－Ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｐａｒｔｉｔｉｏｎ ａ
ｌｏｎｇ ｔｈｅ ｌｏｎｇｅｓｔ ｅｄｇｅ）及び／又は実施例による均等四角形分割
方法（Ｕｎｉｆｏｒｍ ｓｑｕａｒｅ ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）のうちの少なくとも
１つに基づいて行われる。
【0674】
実施例による均等－ジオメトリ分割（Ｕｎｉｆｏｒｍ－Ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｐａｒｔｉ
ｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ Ｏｃｔｒｅｅ）は、図２４に示した分割方法を意味する。実施例
による均等－ジオメトリ分割（Ｕｎｉｆｏｒｍ－Ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｐａｒｔｉｔｉｏｎ
ａｌｏｎｇ ｔｈｅ ｌｏｎｇｅｓｔ ｅｄｇｅ）は、図２５に示した分割方法を意味
する。実施例による均等四角形分割方法（Ｕｎｉｆｏｒｍ ｓｑｕａｒｅ ｐａｒｔｉｔ
ｉｏｎｉｎｇ）は、図２１に示した分割方法を意味する。
ｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ Ｏｃｔｒｅｅ）は、図２４に示した分割方法を意味する。実施例
による均等－ジオメトリ分割（Ｕｎｉｆｏｒｍ－Ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｐａｒｔｉｔｉｏｎ
ａｌｏｎｇ ｔｈｅ ｌｏｎｇｅｓｔ ｅｄｇｅ）は、図２５に示した分割方法を意味
する。実施例による均等四角形分割方法（Ｕｎｉｆｏｒｍ ｓｑｕａｒｅ ｐａｒｔｉｔ
ｉｏｎｉｎｇ）は、図２１に示した分割方法を意味する。
【0675】
実施例によるポイントクラウドデータ送信方法は、スライス内のポイント数がポイント
の最大数より多い場合、前記スライスを２つ以上のスライスに分離（ｓｐｌｉｔ）するス
テップをさらに含んでもよい。
の最大数より多い場合、前記スライスを２つ以上のスライスに分離（ｓｐｌｉｔ）するス
テップをさらに含んでもよい。
【0676】
実施例による隣接したスライスは、４方形精製方法に基づいて、前記スライスの左側ス
ライス（ｌｅｆｔ ｓｌｉｃｅ）、前記スライスの右側スライス（ｒｉｇｈｔ ｓｌｉｃ
ｅ）、前記スライスの上側スライス（ｔｏｐ ｓｌｉｃｅ）又は前記スライスの下側スラ
イス（ｂｏｔｔｏｍ ｓｌｉｃｅ）のうちの１つである。実施例による隣接したスライス
は、６方形精製方法に基づいて、前記スライスの左側スライス（ｌｅｆｔ ｓｌｉｃｅ）
、前記スライスの右側スライス（ｒｉｇｈｔ ｓｌｉｃｅ）、前記スライスの上側スライ
ス（ｔｏｐ ｓｌｉｃｅ）、前記スライスの下側スライス（ｂｏｔｔｏｍ ｓｌｉｃｅ）、
前記スライスの前側スライス（ｆｒｏｎｔ ｓｌｉｃｅ）及び／又は前記スライスの後側
スライス（ｂａｃｋ ｓｌｉｃｅ）のうちの１つである。
ライス（ｌｅｆｔ ｓｌｉｃｅ）、前記スライスの右側スライス（ｒｉｇｈｔ ｓｌｉｃ
ｅ）、前記スライスの上側スライス（ｔｏｐ ｓｌｉｃｅ）又は前記スライスの下側スラ
イス（ｂｏｔｔｏｍ ｓｌｉｃｅ）のうちの１つである。実施例による隣接したスライス
は、６方形精製方法に基づいて、前記スライスの左側スライス（ｌｅｆｔ ｓｌｉｃｅ）
、前記スライスの右側スライス（ｒｉｇｈｔ ｓｌｉｃｅ）、前記スライスの上側スライ
ス（ｔｏｐ ｓｌｉｃｅ）、前記スライスの下側スライス（ｂｏｔｔｏｍ ｓｌｉｃｅ）、
前記スライスの前側スライス（ｆｒｏｎｔ ｓｌｉｃｅ）及び／又は前記スライスの後側
スライス（ｂａｃｋ ｓｌｉｃｅ）のうちの１つである。
【0677】
図４０は実施例によるポイントクラウドデータ受信方法を示す流れ図である。
【0678】
実施例によるポイントクラウドデータ受信方法は、ポイントクラウドデータ及び／又は
前記ポイントクラウドデータに関するシグナル情報を含むビットストリームを受信するス
テップ４００００及び／又はビットストリーム内のポイントクラウドデータを復号するス
テップ４０００１を含む。
前記ポイントクラウドデータに関するシグナル情報を含むビットストリームを受信するス
テップ４００００及び／又はビットストリーム内のポイントクラウドデータを復号するス
テップ４０００１を含む。
【0679】
【0680】
ビットストリームを受信するステップ４００００は、図１の受信機１０００５の動作、
図２の送信部で送信されたビットストリームを受信する動作、図１０に示したビットスト
リーム（ｂｉｔｓｔｒｅａｍ）を受信する動作、図１２のデータ入力部１２０００、図１
３の受信部１３０００、受信処理部１３００１の動作を意味する。
図２の送信部で送信されたビットストリームを受信する動作、図１０に示したビットスト
リーム（ｂｉｔｓｔｒｅａｍ）を受信する動作、図１２のデータ入力部１２０００、図１
３の受信部１３０００、受信処理部１３００１の動作を意味する。
【0681】
ビットストリームは、図２８の幾何情報ビットストリーム２８０００ａ、属性情報ビッ
トストリーム２８０００ｂを含むビットストリームである。ビットストリームは、ポイン
トクラウドデータ及び／又は前記ポイントクラウドデータに関するシグナル情報を含む。
シグナル情報はメタデータ（ｍｅｔａｄａｔａ）とも呼ばれる。
トストリーム２８０００ｂを含むビットストリームである。ビットストリームは、ポイン
トクラウドデータ及び／又は前記ポイントクラウドデータに関するシグナル情報を含む。
シグナル情報はメタデータ（ｍｅｔａｄａｔａ）とも呼ばれる。
【0682】
ポイントクラウドデータは、例えば、図３０に示したスライス（ｓｌｉｃｅ）に含まれ
たジオメトリスライスデータ（ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｓｌｉｃｅ ｄａｔａ）及び／又は各々
のＡｔｔｒに含まれた特質スライスデータ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｓｌｉｃｅ ｄａｔａ）
を意味する。メタデータは、例えば、図３０のＳＰＳ３０００１、ＧＰＳ３０００２、Ａ
ＰＳ３０００３、ＴＰＳ３０００４を含む。メタデータは、例えば、スライスに含まれた
ジオメトリスライスヘッダ３０００４ａ－１及び／又は各々のＡｔｔｒに含まれた特質ス
ライスヘッダ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｓｌｉｃｅ ｈｅａｄｅｒ、ＡＳＨ）を意味する。
たジオメトリスライスデータ（ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｓｌｉｃｅ ｄａｔａ）及び／又は各々
のＡｔｔｒに含まれた特質スライスデータ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｓｌｉｃｅ ｄａｔａ）
を意味する。メタデータは、例えば、図３０のＳＰＳ３０００１、ＧＰＳ３０００２、Ａ
ＰＳ３０００３、ＴＰＳ３０００４を含む。メタデータは、例えば、スライスに含まれた
ジオメトリスライスヘッダ３０００４ａ－１及び／又は各々のＡｔｔｒに含まれた特質ス
ライスヘッダ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｓｌｉｃｅ ｈｅａｄｅｒ、ＡＳＨ）を意味する。
【0683】
【0684】
実施例によるビットストリーム（又は、ポイントクラウドデータ）は、１つ又はそれ以
上のスライス又は１つ又はそれ以上のタイルによって伝達される。各々のスライスは、実
施例によるポイントクラウドデータを分割する方法に基づいて分割（ｐａｒｔｉｔｉｏｎ
ｉｎｇ）されるか、実施例によるポイントクラウドデータを精製する方法に基づいて精製
（ｒｅｆｉｎｅ）されたポイントクラウドデータを含む。
上のスライス又は１つ又はそれ以上のタイルによって伝達される。各々のスライスは、実
施例によるポイントクラウドデータを分割する方法に基づいて分割（ｐａｒｔｉｔｉｏｎ
ｉｎｇ）されるか、実施例によるポイントクラウドデータを精製する方法に基づいて精製
（ｒｅｆｉｎｅ）されたポイントクラウドデータを含む。
【0685】
実施例は方法及び／又は装置の観点で説明しており、方法の説明及び装置の説明は互い
に補完して適用できる。
に補完して適用できる。
【0686】
説明の便宜のために、各図を区分して説明したが、各図に述べられている実施例を併合
して新しい実施例を具現するように設計することも可能である。また通常の技術者の必要
によって、以前に説明した実施例を実行するためのプログラムが記録されているコンピュ
ーターで読み取り可能な記録媒体を設計することも実施例の権利範囲に属する。実施例に
よる装置及び方法は、上述したように説明された実施例の構成と方法が限られて適用され
るのではなく、実施例は様々な変形が行われるように各実施例の全部又は一部が選択的に
組み合わせられて構成されることもできる。実施例の好ましい実施例について示して説明
したが、実施例は上述した特定の実施例に限定されず、請求の範囲で請求する実施例の要
旨から離脱せず、当該発明が属する技術分野において通常の知識を有する者により様々な
変形実施が可能であり、かかる変形実施は実施例の技術的思想や見込みから個々に理解さ
れてはいけない。
して新しい実施例を具現するように設計することも可能である。また通常の技術者の必要
によって、以前に説明した実施例を実行するためのプログラムが記録されているコンピュ
ーターで読み取り可能な記録媒体を設計することも実施例の権利範囲に属する。実施例に
よる装置及び方法は、上述したように説明された実施例の構成と方法が限られて適用され
るのではなく、実施例は様々な変形が行われるように各実施例の全部又は一部が選択的に
組み合わせられて構成されることもできる。実施例の好ましい実施例について示して説明
したが、実施例は上述した特定の実施例に限定されず、請求の範囲で請求する実施例の要
旨から離脱せず、当該発明が属する技術分野において通常の知識を有する者により様々な
変形実施が可能であり、かかる変形実施は実施例の技術的思想や見込みから個々に理解さ
れてはいけない。
【0687】
実施例による装置の様々な構成要素は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア
又はそれらの組み合わせにより構成される。実施例の様々な構成要素は一つのチップ、例
えば、一つのハードウェア回路で具現される。実施例において、実施例による構成要素は
それぞれ個々のチップで具現される。実施例において、実施例による装置の構成要素のい
ずれかは一つ又はそれ以上のプログラムを実行できる一つ又はそれ以上のプロセッサで構
成され、一つ又はそれ以上のプログラムは実施例による動作／方法のうちのいずれか一つ
又はそれ以上の動作／方法を行わせるか、実行させるための指示を含む。実施例による装
置の方法／動作を行うための実行可能な指示は、一つ又はそれ以上のプロセッサにより実
行されるために構成された一時的ではないＣＲＭ又は他のコンピュータープログラム製品
に格納されるか、又は一つ又はそれ以上のプロセッサにより実行されるために構成された
一時的なＣＲＭ又は他のコンピュータープログラム製品に格納されることができる。また
実施例によるメモリは、揮発性メモリ（例えば、ＲＡＭなど）だけではなく、非揮発性メ
モリ、フラッシュメモリ、ＰＲＯＭなどを全部含む概念として使用される。また、インタ
ーネットによる送信などのような搬送波の形態で具現されることも含む。またプロセッサ
が読み取られる記録媒体は、ネットワークで連結されたコンピューターシステムに分散さ
れて、分散方式によりプロセッサが読み取られるコードが格納されて実行されることがで
きる。
又はそれらの組み合わせにより構成される。実施例の様々な構成要素は一つのチップ、例
えば、一つのハードウェア回路で具現される。実施例において、実施例による構成要素は
それぞれ個々のチップで具現される。実施例において、実施例による装置の構成要素のい
ずれかは一つ又はそれ以上のプログラムを実行できる一つ又はそれ以上のプロセッサで構
成され、一つ又はそれ以上のプログラムは実施例による動作／方法のうちのいずれか一つ
又はそれ以上の動作／方法を行わせるか、実行させるための指示を含む。実施例による装
置の方法／動作を行うための実行可能な指示は、一つ又はそれ以上のプロセッサにより実
行されるために構成された一時的ではないＣＲＭ又は他のコンピュータープログラム製品
に格納されるか、又は一つ又はそれ以上のプロセッサにより実行されるために構成された
一時的なＣＲＭ又は他のコンピュータープログラム製品に格納されることができる。また
実施例によるメモリは、揮発性メモリ（例えば、ＲＡＭなど）だけではなく、非揮発性メ
モリ、フラッシュメモリ、ＰＲＯＭなどを全部含む概念として使用される。また、インタ
ーネットによる送信などのような搬送波の形態で具現されることも含む。またプロセッサ
が読み取られる記録媒体は、ネットワークで連結されたコンピューターシステムに分散さ
れて、分散方式によりプロセッサが読み取られるコードが格納されて実行されることがで
きる。
【0688】
この明細書において、「／」と「、」は「及び／又は」に解釈される。例えば、「Ａ／
Ｂ」は「Ａ及び／又はＢ」に解釈され、「Ａ、Ｂ」は「Ａ及び／又はＢ」に解釈される。
さらに、「Ａ／Ｂ／Ｃ」は「Ａ、Ｂ及び／又はＣのうちのいずれか」を意味する。また、
「Ａ、Ｂ、Ｃ」も「Ａ、Ｂ及び／又はＣのうちのいずれか」を意味する。さらに、この文
書において、「又は」は「及び／又は」に解釈される。例えば、「Ａ又はＢ」は、１)「
Ａ」のみを意味するか、２)「Ｂ」のみを意味するか、又は３)「Ａ及びＢ」を意味する。
言い換えれば、この明細書において「又は」は「さらに（ａｄｄｉｔｉｏｎａｌｌｙ）又
は代わりに（ａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅｌｙ）」を意味する。
Ｂ」は「Ａ及び／又はＢ」に解釈され、「Ａ、Ｂ」は「Ａ及び／又はＢ」に解釈される。
さらに、「Ａ／Ｂ／Ｃ」は「Ａ、Ｂ及び／又はＣのうちのいずれか」を意味する。また、
「Ａ、Ｂ、Ｃ」も「Ａ、Ｂ及び／又はＣのうちのいずれか」を意味する。さらに、この文
書において、「又は」は「及び／又は」に解釈される。例えば、「Ａ又はＢ」は、１)「
Ａ」のみを意味するか、２)「Ｂ」のみを意味するか、又は３)「Ａ及びＢ」を意味する。
言い換えれば、この明細書において「又は」は「さらに（ａｄｄｉｔｉｏｎａｌｌｙ）又
は代わりに（ａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅｌｙ）」を意味する。
【0689】
第１、第２などの用語は実施例の様々な構成要素を説明するために使用される。しかし
、実施例による様々な構成要素は上記用語により解釈が制限されてはいけない。かかる用
語は一つの構成要素を他の構成要素と区別するために使用されることに過ぎない。例えば
、第１ユーザ入力信号は第２ユーザ入力信号と称することができる。同様に、第２ユーザ
入力信号は第１ユーザ入力信号と称することができる。かかる用語の使用は様々な実施例
の範囲から離脱していない。第１ユーザ入力信号及び第２ユーザ入力信号はいずれもユー
ザ入力信号であるが、文脈上、明確に示していない限り、同一のユーザ入力信号を意味し
てはいない。
、実施例による様々な構成要素は上記用語により解釈が制限されてはいけない。かかる用
語は一つの構成要素を他の構成要素と区別するために使用されることに過ぎない。例えば
、第１ユーザ入力信号は第２ユーザ入力信号と称することができる。同様に、第２ユーザ
入力信号は第１ユーザ入力信号と称することができる。かかる用語の使用は様々な実施例
の範囲から離脱していない。第１ユーザ入力信号及び第２ユーザ入力信号はいずれもユー
ザ入力信号であるが、文脈上、明確に示していない限り、同一のユーザ入力信号を意味し
てはいない。
【0690】
実施例を説明のために使用された用語は、特定の実施例を説明するために使用されてお
り、実施例を制限するものではない。実施例の説明及び請求範囲で使用したように、文脈
上明確に称していない限り、単数は複数を含む。「及び／又は」という表現は用語間の全
ての可能な結合を含む意味で使用される。「含む」は特徴、数、段階、要素及び／又はコ
ンポーネントが存在することを説明し、さらなる特徴、数、段階、要素及び／又はコンポ
ーネントを含まないことを意味しない。実施例を説明するために使用される、「～である
場合」、「～とき」などの条件表現は選択的な場合のみに制限して解釈されない。特定の
条件を満たすとき、特定の条件に対応して関連動作を行うか、又は関連定義が解釈される
ように意図されている。
り、実施例を制限するものではない。実施例の説明及び請求範囲で使用したように、文脈
上明確に称していない限り、単数は複数を含む。「及び／又は」という表現は用語間の全
ての可能な結合を含む意味で使用される。「含む」は特徴、数、段階、要素及び／又はコ
ンポーネントが存在することを説明し、さらなる特徴、数、段階、要素及び／又はコンポ
ーネントを含まないことを意味しない。実施例を説明するために使用される、「～である
場合」、「～とき」などの条件表現は選択的な場合のみに制限して解釈されない。特定の
条件を満たすとき、特定の条件に対応して関連動作を行うか、又は関連定義が解釈される
ように意図されている。
【0691】
また、この明細書で説明する実施例による動作は、実施例によってメモリ及び／又はプ
ロセッサを含む送受信装置により行われる。メモリは実施例による動作を処理／制御する
ためのプログラムを格納し、プロセッサはこの明細で説明した様々な動作を制御する。プ
ロセッサはコントローラなどとも称される。実施例の動作はファームウェア、ソフトウェ
ア及び／又はこれらの組み合わせにより行われ、ファームウェア、ソフトウェア及び／又
はこれらの組み合わせはプロセッサに格納されるか又はメモリに格納される。
ロセッサを含む送受信装置により行われる。メモリは実施例による動作を処理／制御する
ためのプログラムを格納し、プロセッサはこの明細で説明した様々な動作を制御する。プ
ロセッサはコントローラなどとも称される。実施例の動作はファームウェア、ソフトウェ
ア及び／又はこれらの組み合わせにより行われ、ファームウェア、ソフトウェア及び／又
はこれらの組み合わせはプロセッサに格納されるか又はメモリに格納される。
【0692】
なお、上述した実施例による動作は、実施例による送信装置及び／又は受信装置によっ
て行われる。送受信装置はメディアデータを送受信する送受信部、実施例によるプロセス
に対する指示（プログラムコード、アルゴリズム、フローチャート及び／又はデータ）を
格納するメモリ、送／受信装置の動作を制御するプロセッサを含む。
て行われる。送受信装置はメディアデータを送受信する送受信部、実施例によるプロセス
に対する指示（プログラムコード、アルゴリズム、フローチャート及び／又はデータ）を
格納するメモリ、送／受信装置の動作を制御するプロセッサを含む。
【0693】
プロセッサはコントローラーとも呼ばれ、例えば、ハードウェア、ソフトウェア、及び
／又はそれらの組み合わせに対応する。上述した実施例による動作はプロセッサによって
行われる。また、プロセッサは、上述した実施例の動作のためのエンコーダ／デコードな
どで具現される。
／又はそれらの組み合わせに対応する。上述した実施例による動作はプロセッサによって
行われる。また、プロセッサは、上述した実施例の動作のためのエンコーダ／デコードな
どで具現される。
【0694】
発明を実施するための最善の形態について具体的に説明する。
【産業上の利用可能性】
【0695】
本発明の思想や範囲を逸脱することなく、本発明で様々な変更及び変形が可能であるこ
とは当業者にとって自明である。したがって、本発明は、添付の特許請求の範囲及びその
同等範囲内で提供される本発明の変更及び変形を含むものとして意図される。
とは当業者にとって自明である。したがって、本発明は、添付の特許請求の範囲及びその
同等範囲内で提供される本発明の変更及び変形を含むものとして意図される。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24】
【図25】
【図26】
【図27】
【図28】
【図29】
【図30】
【図31】
【図32】
【図33】
【図34】
【図35】
【図36】
【図37】
【図38】
【図39】
【図40】
【手続補正書】
【提出日】2024-03-05
【手続補正1】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項1】
ポイントクラウドデータを符号化する（ｅｎｃｏｄｉｎｇ）方法であって、
前記ポイントクラウドデータを含むスライス（ｓｌｉｃｅ）を均等四角形（ｕｎｉｆｏｒｍ ｓｑｕａｒｅｓ）に分割する（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）ステップ；
前記分割したスライスの各スライスについての隣接情報（ａｄｊａｃｅｎｔ ｉｎｆｏｍａｔｉｏｎ）を生成する（ｇｅｎｅｒａｔｉｎｇ）ステップ；
前記隣接情報は隣接スライス内に複数のポイントを含み、
前記分割したスライス内において複数のポイントに基づいて前記分割したスライスを処理する（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）ステップ；
前記処理したスライスのジオメトリデータ（ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｄａｔａ）を符号化するステップ；及び
前記処理したスライスの属性データ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｄａｔａ）を符号化するステップ；を含んでなる、ポイントクラウドデータを符号化する方法。
前記ポイントクラウドデータを含むスライス（ｓｌｉｃｅ）を均等四角形（ｕｎｉｆｏｒｍ ｓｑｕａｒｅｓ）に分割する（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）ステップ；
前記分割したスライスの各スライスについての隣接情報（ａｄｊａｃｅｎｔ ｉｎｆｏｍａｔｉｏｎ）を生成する（ｇｅｎｅｒａｔｉｎｇ）ステップ；
前記隣接情報は隣接スライス内に複数のポイントを含み、
前記分割したスライス内において複数のポイントに基づいて前記分割したスライスを処理する（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）ステップ；
前記処理したスライスのジオメトリデータ（ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｄａｔａ）を符号化するステップ；及び
前記処理したスライスの属性データ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｄａｔａ）を符号化するステップ；を含んでなる、ポイントクラウドデータを符号化する方法。
【請求項2】
前記スライスは、前記ポイントクラウドデータの最短軸の長さにより、最長軸及び中間長軸にセグメントする（ｓｅｇｍｅｎｔｉｎｇ）ことで分割される、請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記隣接スライスは、前記分割したスライスの前記各スライスに対して、下側隣接スライス、左側隣接スライス、上側隣接スライス、及び右側隣接スライスを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項4】
前記分割したスライスを処理するステップは、
第１スライス内の複数のポイントの数がポイントの最小数より少ない場合、前記分割したスライスの前記第１スライスと、前記第１スライスの隣接スライスのうち最小数のポイントを有する前記隣接スライスのうちの１つと、を併合する（ｍｅｒｇｉｎｇ）ステップ；又は
第１スライス内の複数のポイントの数がポイントの最大数より大きい場合、第２スライスの前記隣接スライスのうち前記隣接スライスの１つの方向に前記分割したスライスの前記第１スライスを分離する（ｓｐｌｉｔｔｉｎｇ）ステップ；を含む、請求項１に記載の方法。
第１スライス内の複数のポイントの数がポイントの最小数より少ない場合、前記分割したスライスの前記第１スライスと、前記第１スライスの隣接スライスのうち最小数のポイントを有する前記隣接スライスのうちの１つと、を併合する（ｍｅｒｇｉｎｇ）ステップ；又は
第１スライス内の複数のポイントの数がポイントの最大数より大きい場合、第２スライスの前記隣接スライスのうち前記隣接スライスの１つの方向に前記分割したスライスの前記第１スライスを分離する（ｓｐｌｉｔｔｉｎｇ）ステップ；を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項5】
前記ビットストリームは、前記ポイントクラウドデータを分割する方法を示すシグナル情報を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項6】
ポイントクラウドデータを復号する（ｄｅｃｏｄｉｎｇ）装置であって、
メモリ；及び
プロセッサ；を備えてなり、
前記プロセッサは、
ジオメトリデータ（ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｄａｔａ）と、属性データ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｄａｔａ）とを含むポイントクラウドデータを含むビットストリームを受信するステップ；及び
前記ポイントクラウドデータは、前記ポイントクラウドデータが均等四角形（ｕｎｉｆｏｒｍ ｓｑｕａｒｅｓ）に分割された（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｅｄ）スライス（ｓｌｉｃｅ）内に含まれ、
前記分割されたスライスについての隣接情報が生成され、
前記隣接情報は隣接スライス内の複数のポイントを含み、
前記ジオメトリデータと、前記属性データと、を復号するステップ；を実行する、ポイントクラウドデータを復号する装置。
メモリ；及び
プロセッサ；を備えてなり、
前記プロセッサは、
ジオメトリデータ（ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｄａｔａ）と、属性データ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｄａｔａ）とを含むポイントクラウドデータを含むビットストリームを受信するステップ；及び
前記ポイントクラウドデータは、前記ポイントクラウドデータが均等四角形（ｕｎｉｆｏｒｍ ｓｑｕａｒｅｓ）に分割された（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｅｄ）スライス（ｓｌｉｃｅ）内に含まれ、
前記分割されたスライスについての隣接情報が生成され、
前記隣接情報は隣接スライス内の複数のポイントを含み、
前記ジオメトリデータと、前記属性データと、を復号するステップ；を実行する、ポイントクラウドデータを復号する装置。
【請求項7】
前記分割されたスライスは、
第１スライス内の前記複数のポイントの数がポイントの最小数より少ない場合、前記第１スライスの前記隣接スライスのうち最小数のポイントを有する前記隣接スライスの１つと併合された（ｍｅｒｇｅｄ）第１スライス、又は
前記第１スライス内の前記複数のポイントの数がポイントの最大数より大きい場合、前記第１スライスの前記隣接スライスの１つの方向に分離された（ｓｐｌｉｔ）第１スライス、を含む、請求項６に記載の装置。
第１スライス内の前記複数のポイントの数がポイントの最小数より少ない場合、前記第１スライスの前記隣接スライスのうち最小数のポイントを有する前記隣接スライスの１つと併合された（ｍｅｒｇｅｄ）第１スライス、又は
前記第１スライス内の前記複数のポイントの数がポイントの最大数より大きい場合、前記第１スライスの前記隣接スライスの１つの方向に分離された（ｓｐｌｉｔ）第１スライス、を含む、請求項６に記載の装置。
【請求項8】
ポイントクラウドデータを復号する（ｄｅｃｏｄｉｎｇ）方法であって、
ジオメトリデータ（ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｄａｔａ）と、属性データ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｄａｔａ）とを含むポイントクラウドデータを含むビットストリームを受信するステップ；及び
前記ポイントクラウドデータは、前記ポイントクラウドデータが均等四角形（ｕｎｉｆｏｒｍ ｓｑｕａｒｅｓ）に分割された（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｅｄ）スライス（ｓｌｉｃｅ）内に含まれ、
前記分割されたスライスについての隣接情報が生成され、
前記隣接情報は隣接スライス内に複数のポイントを含み、
前記ジオメトリデータと、前記属性データと、を復号するステップ；を含んでなる、ポイントクラウドデータを復号する方法。
ジオメトリデータ（ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｄａｔａ）と、属性データ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｄａｔａ）とを含むポイントクラウドデータを含むビットストリームを受信するステップ；及び
前記ポイントクラウドデータは、前記ポイントクラウドデータが均等四角形（ｕｎｉｆｏｒｍ ｓｑｕａｒｅｓ）に分割された（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｅｄ）スライス（ｓｌｉｃｅ）内に含まれ、
前記分割されたスライスについての隣接情報が生成され、
前記隣接情報は隣接スライス内に複数のポイントを含み、
前記ジオメトリデータと、前記属性データと、を復号するステップ；を含んでなる、ポイントクラウドデータを復号する方法。
【請求項9】
前記分割したスライスは、
第１スライス内の前記複数のポイントの数がポイントの最小数より少ない場合、前記第１スライスの前記隣接スライスのうち最小数のポイントを有する前記隣接スライスの１つと併合された（ｍｅｒｇｅｄ）第１スライス、又は
第１スライス内の複数のポイントの数がポイントの最大数より大きい場合、前記第１スライスの前記隣接スライスの１つの方向に分離された（ｓｐｌｉｔ）第１スライス、を含む、請求項８に記載の方法。
第１スライス内の前記複数のポイントの数がポイントの最小数より少ない場合、前記第１スライスの前記隣接スライスのうち最小数のポイントを有する前記隣接スライスの１つと併合された（ｍｅｒｇｅｄ）第１スライス、又は
第１スライス内の複数のポイントの数がポイントの最大数より大きい場合、前記第１スライスの前記隣接スライスの１つの方向に分離された（ｓｐｌｉｔ）第１スライス、を含む、請求項８に記載の方法。
【請求項10】
非一時的コンピューター読取可能なデジタル記録媒体であって、
ポイントクラウドデータを符号化する（ｅｎｃｏｄｉｎｇ）方法により発生したビットストリームを保存するものであり、
前記符号化する方法は、
前記ポイントクラウドデータを含むスライス（ｓｌｉｃｅ）を均等四角形（ｕｎｉｆｏｒｍ ｓｑｕａｒｅｓ）に分割する（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）ステップ；
前記分割したスライスの各スライスについての隣接情報（ａｄｊａｃｅｎｔ ｉｎｆｏｍａｔｉｏｎ）を生成する（ｇｅｎｅｒａｔｉｎｇ）ステップ；
前記隣接情報は隣接スライス内に複数のポイントを含み、
前記分割したスライス内において複数のポイントに基づいて前記分割したスライスを処理する（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）ステップ；
前記処理したスライスのジオメトリデータ（ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｄａｔａ）を符号化するステップ；及び
前記処理したスライスの属性データ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｄａｔａ）を符号化するステップ；を含んでなる、デジタル記録媒体。
ポイントクラウドデータを符号化する（ｅｎｃｏｄｉｎｇ）方法により発生したビットストリームを保存するものであり、
前記符号化する方法は、
前記ポイントクラウドデータを含むスライス（ｓｌｉｃｅ）を均等四角形（ｕｎｉｆｏｒｍ ｓｑｕａｒｅｓ）に分割する（ｐａｒｔｉｔｉｏｎｉｎｇ）ステップ；
前記分割したスライスの各スライスについての隣接情報（ａｄｊａｃｅｎｔ ｉｎｆｏｍａｔｉｏｎ）を生成する（ｇｅｎｅｒａｔｉｎｇ）ステップ；
前記隣接情報は隣接スライス内に複数のポイントを含み、
前記分割したスライス内において複数のポイントに基づいて前記分割したスライスを処理する（ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ）ステップ；
前記処理したスライスのジオメトリデータ（ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｄａｔａ）を符号化するステップ；及び
前記処理したスライスの属性データ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｄａｔａ）を符号化するステップ；を含んでなる、デジタル記録媒体。