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特表2024-540056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送信装置、ポイントクラウドデータ受信方法及びポイントクラウドデータ受信装置
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公表特許公報(A)
(11)【公表番号】
(43)【公表日】2024-10-31
(54)【発明の名称】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送信装置、ポイントクラウドデータ受信方法及びポイントクラウドデータ受信装置
(51)【国際特許分類】
G06T 9/40 20060101AFI20241024BHJP
H04N 19/597 20140101ALI20241024BHJP
【ＦＩ】
G06T9/40
H04N19/597
【審査請求】未請求
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2024525217
(86)(22)【出願日】2022-10-31
(85)【翻訳文提出日】2024-05-22
(86)【国際出願番号】 KR2022016786
(87)【国際公開番号】W WO2023075535
(87)【国際公開日】2023-05-04
(31)【優先権主張番号】10-2021-0146946
(32)【優先日】2021-10-29
(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR
(81)【指定国・地域】
(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】ホ，ヘジョン
【テーマコード（参考）】
5C159
【Ｆターム（参考）】
5C159PP03
(57)【要約】
【要約】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段階；及びポイントクラウドデータを含むビットストリームを送信する段階を含む。また、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符号化するエンコーダー；及びポイントクラウドデータを含むビットストリームを送信する送信機；を含む。
【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段階；及び
前記ポイントクラウドデータを含むビットストリームを送信する段階；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を符号化する段階は、ジオメトリを符号化する段階及び特質を符号化する段階を含み、前記ジオメトリを符号化する段階は、第１のポイントクラウドデータの動き予測を行う段階を含み、
前記動き予測を行う段階は、第２のポイントクラウドデータから算出された第１のベクトルに基づいて動き予測を行う、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】
前記動き予測を行う段階は、原点から第１の範囲内にあるポイントのうち、座標軸の値が第２の範囲にあるポイントに基づいて前記第１のベクトルを算出する、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4】
前記動き予測を行う段階は、前記第２の範囲にあるポイントの第２のベクトルの平均値で前記第１のベクトルを算出する、請求項３に記載のポイントクラウドデータ送信方法。
【請求項5】
前記動き予測を行う段階は、前記第２の範囲にあるポイントを連結する面（ｆａｃｅ）を生成する段階と、前記面の法線ベクトルの平均値で前記第１のベクトルを算出する段階と、を含む、請求項３に記載のポイントクラウドデータ送信方法。
【請求項6】
前記動き予測を行う段階は、前記第１のベクトルに基づいて、前記ジオメトリに加重値を適用して、回転動きベクトルを算出する段階、を更に含む、請求項４又は５に記載のポイントクラウドデータ送信方法。
【請求項7】
前記回転動きベクトルを算出する段階は、ＩＣＰ（Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ ｃｌｏｓｅｓｔ ｐｏｉｎｔ）又はＬＭＳ（Ｌｅａｓｔ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ）アルゴリズムを用いて回転動きベクトルを算出する、請求項６に記載のポイントクラウドデータ送信方法。
【請求項8】
前記ビットストリームは、前記第１のベクトルに関する情報を含む、請求項７に記載のポイントクラウドデータ送信方法。
【請求項9】
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ー；及び
前記ポイントクラウドデータを含むビットストリームを送信する送信機；を備えてなる、ポイントクラウドデータ送信装置。
【請求項10】
ポイントクラウドデータ受信方法であって、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段階；及び
前記ポイントクラウドデータを復号する段階；を含んでなる、ポイントクラウドデータ受信方法。
【請求項11】
前記ポイントクラウドデータを復号する段階は、ジオメトリを復号する段階及び特質を復号する段階を含み、前記ジオメトリを復号する段階は、第１のポイントクラウドデータの動き予測を行う段階を含み、
前記動き予測を行う段階は、第２のポイントクラウドデータから算出された第１のベクトルに基づいて動き予測を行う、請求項１０に記載のポイントクラウドデータ受信方法。
【請求項12】
前記ビットストリームは、前記第１のベクトルに関する情報を含み、前記第１のベクトルは、原点から第１の範囲内にあるポイントのうち、座標軸の値が第２の範囲内にあるポイントに基づいて算出される、請求項１１に記載のポイントクラウドデータ受信方法。
【請求項13】
前記第１のベクトルは、前記第２の範囲にあるポイントの第２のベクトルの平均値で算出される、請求項１２に記載のポイントクラウドデータ受信方法。
【請求項14】
前記第１のベクトルは、前記第２の範囲にあるポイントを連結する面（ｆａｃｅ）の法線ベクトルの平均値で算出される、請求項１２に記載のポイントクラウドデータ受信方法。
【請求項15】
前記動き予測を行う段階は、前記第１のベクトルに基づいて、前記ジオメトリに加重値を適用して、回転動きベクトルを算出する、請求項１３又は１４に記載のポイントクラウドデータ受信方法。
【請求項16】
前記回転動きベクトルは、ＩＣＰ（Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ ｃｌｏｓｅｓｔ ｐｏｉｎｔ）又はＬＭＳ（Ｌｅａｓｔ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ）アルゴリズムを用いて算出される、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】
ポイントクラウドデータ受信装置であって、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；及び
前記ポイントクラウドデータを復号するデコーダー；を備えてなる、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】
実施例はポイントクラウドコンテンツ（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｃｏｎｔｅｎｔ）を処理する方法及び装置に関する。
【背景技術】
【0002】
ポイントクラウドコンテンツは３次元空間を表現する座標系に属する点（ポイント）の集合であるポイントクラウドで表現されるコンテンツである。ポイントクラウドコンテンツは３次元からなるメディアを表現でき、ＶＲ（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｒｅａｌｉｔｙ、仮想現実）、ＡＲ（Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ、拡張現実）、ＭＲ（Ｍｉｘｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ、複合現実）及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使用される。しかし、ポイントクラウドコンテンツを表現するためには、数万から数十万個のポイントデータが必要である。従って、膨大な量のポイントデータを効率的に処理する方法が求められる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0003】
実施例はポイントクラウドデータを効率的に処理するための装置及び方法を提供する。実施例は遅延（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処理方法及び装置を提供する。
【0004】
但し、上述した技術的課題のみに制限されず、記載する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。
【課題を解決するための手段】
【0005】
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段階、ポイントクラウドデータを含むビットストリームを送信する段階を含む。また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を含むビットストリームを受信する段階、ポイントクラウドデータを復号する段階を含む（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）。
【発明の効果】
【0006】
実施例による装置及び方法は、高効率でポイントクラウドデータを処理することができる。
【0007】
実施例による装置及び方法は、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。
【0008】
実施例による装置及び方法は、ＶＲサービス、自律走行サービスなどの汎用的なサービスを提供するためのポイントクラウドコンテンツを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【0009】
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。
【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ー（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ー（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ー（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｄｅｃｏｄｅｒ）の一例を示す。
【図12】実施例によるポイントクラウドデータ送信装置の一例を示す。
【図13】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】実施例による道路の法線ベクトルの一例を示す。
【図16】実施例による予測された回転動きの確度を示すグラフの一例を示す。
【図17】実施例による予測された回転動きの確度を示すグラフの一例を示す。
【図18】実施例によるポイントクラウドデータの属性情報に含まれた法線ベクトルの値の一例を示す。
【図19】実施例によるポイントクラウドデータの中心点から所定の半径を表示した一例を示す。
【図20】実施例によるポイントクラウドデータの送信装置／方法の一例を示す。
【図21】実施例によるポイントクラウドデータの受信装置／方法の一例を示す。
【図22】実施例による符号化されたビットストリームの一例を示す。
【図23】実施例によるジオメトリパラメータセット（ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ）の構文（ｓｙｎｔａｘ）の一例を示す。
【図24】実施例によるタイルパラメータセット（ｔｉｌｅ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ）の構文（ｓｙｎｔａｘ）の一例を示す。
【図25】実施例によるジオメトリスライスヘッダ（ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｓｌｉｃｅ＿ｈｅａｄｅｒ）の構文（ｓｙｎｔａｘ）の一例を示す。
【図26】実施例によるジオメトリＰＵヘッダ（ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｐｕ＿ｈｅａｄｅｒ）の構文（ｓｙｎｔａｘ）の一例を示す。
【図27】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チャートの一例を示す。
【図28】実施例によるポイントクラウドデータ受信方法を示すフローチャートの一例を示す。
【発明を実施するための形態】
【0010】
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。
【0011】
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すべきである。
【0012】
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。
【0013】
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（ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ 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。
【0014】
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 ｓｙｓｔｅｍ）、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、５Ｇ ＮＲ（Ｎｅｗ 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。
【0015】
実施例による送信装置１００００は、ポイントクラウドビデオ獲得部（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｖｉｄｅｏ Ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ）１０００１、ポイントクラウドビデオエンコーダー（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。
【0016】
実施例によるポイントクラウドビデオ獲得部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獲得する。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。
【0017】
実施例によるポイントクラウドビデオエンコーダー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ー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 Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ）コーディング及び／又はＶ－ＰＣＣ（Ｖｉｄｅｏ ｂａｓｅｄ Ｐｏｉｎｔ 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ー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。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リング情報を含む。
【0018】
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。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。
【0019】
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ー（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１０００４は無線接続技術（例、５Ｇ ＮＲ（Ｎｅｗ 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。
【0020】
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。
【0021】
ポイントクラウドビデオデコーダー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ー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ー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ー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。
【0022】
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。
【0023】
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、ユーザの情報を含む（例えば、ヘッドオリエンテーション情報、ビューポート情報など）。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１００００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。
【0024】
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（動作、動向）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（Ｆｉｅｌｄ 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（ｈｏｒｉｚｏｎｔａｌ）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。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ー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ー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。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。
【0025】
実施例において、送信装置１００００はエンコーダー、送信デバイス、送信機などと呼ばれ、受信装置１０００４はデコーダー、受信デバイス、受信機などと呼ばれる。
【0026】
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（獲得／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リング情報を含む概念として使用される。
【0027】
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。
【0028】
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。
【0029】
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。
【0030】
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獲得部１０００１）では、ポイントクラウドビデオを獲得する（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Ｐｌｙ（Ｐｏｌｙｇｏｎ Ｆｉｌｅ ｆｏｒｍａｔ ｏｒ ｔｈｅ Ｓｔａｎｆｏｒｄ Ｔｒｉａｎｇｌｅ 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、獲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、色相（ＹＣｂＣｒ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、色相の一つの特質を有するか、或いは色相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獲得部１０００１）は、ポイントクラウドビデオの獲得過程に関連する情報（例えば、深さ情報、色相情報など）からポイントクラウドデータを確保することができる。
【0031】
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ー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。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。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。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さらにジオメトリ符号化及び特質符号化に関連するシグナリング情報を含む。
【0032】
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（２０００２）。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リング情報（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リング情報）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。
【0033】
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１０００４又は受信機１０００５）は、ビットストリームを逆多重化する。
【0034】
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ー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ー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リング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１０００４又はポイントクラウドビデオデコーダー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１０００４又はポイントクラウドビデオデコーダー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。
【0035】
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１０００４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。
【0036】
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。
【0037】
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。
【0038】
【0039】
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相情報を抽出できるＲＧＢカメラなど）、プロジェクト（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、色相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に基づいてキャプチャーされる。
【0040】
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。
【0041】
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。
【0042】
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較正（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。
【0043】
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。
【0044】
図４は実施例によるポイントクラウドエンコーダー（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｅｎｃｏｄｅｒ）の一例を示す図である。
【0045】
図４は図１のポイントクラウドビデオエンコーダー１０００２の一例を示す。ポイントクラウドエンコーダーは、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することができない。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。
【0046】
【0047】
実施例によるポイントクラウドエンコーダーは、座標系変換部（Ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ）４００００、量子化部（Ｑｕａｎｔｉｚｅ ａｎｄ Ｒｅｍｏｖｅ Ｐｏｉｎｔｓ（Ｖｏｘｅｌｉｚｅ））４０００１、八分木分析部（Ａｎａｌｙｚｅ Ｏｃｔｒｅｅ）４０００２、表面近似分析部（Ａｎａｌｙｚｅ Ｓｕｒｆａｃｅ Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ）４０００３、演算エンコーダー（Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ Ｅｎｃｏｄｅ）４０００４、ジオメトリ再構成部（Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔ Ｇｅｏｍｅｔｒｙ）４０００５、色変換部（Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ Ｃｏｌｏｒｓ）４０００６、特質変換部（Ｔｒａｎｓｆｅｒ Ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ）４０００７、ＲＡＨＴ変換部４０００８、ＬＯＤ生成部（Ｇｅｎｅｒａｔｅｄ ＬＯＤ）４０００９、リフト変換部（Ｌｉｆｔｉｎｇ）４００１０、係数量子化部（Ｑｕａｎｔｉｚｅ Ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ）４００１１及び／又は演算エンコーダー（Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ Ｅｎｃｏｄｅ）４００１２を含む。
【0048】
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、演算エンコーダー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。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）、ｔｒｉｓｏｕｐ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。
【0049】
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（ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ）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。
【0050】
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４０００１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。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。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。
【0051】
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。
【0052】
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。
【0053】
実施例による演算エンコーダー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。
【0054】
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ー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、色相）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 Ｈｉｅｒａｒｃｈｉａｌ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）コーディング、予測変換（Ｉｎｔｅｒｐｏｌａｒａｔｉｏｎ－ｂａｓｅｄ ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ ｎｅａｒｅｓｔ－ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ－Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）コーディング及びリフト変換（ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ－ｂａｓｅｄ ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ ｎｅａｒｅｓｔ－ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ａｎ ｕｐｄａｔｅ／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。
【0055】
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は色相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。
【0056】
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。
【0057】
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。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。
【0058】
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、各ポイントの色相、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。
【0059】
特質変換部４０００７はＫ－Ｄツリー又はモールトンコード（ｍｏｕｌｔｏｎ ｃｏｄｅ）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）をできるように、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。
【0060】
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。
【0061】
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。
【0062】
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。
【0063】
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。
【0064】
実施例による係数量子化部４００１１は、特質符号化された特質を係数に基づいて量子化する。
【0065】
実施例による演算エンコーダー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。
【0066】
図４のポイントクラウドエンコーダーのエレメントは、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ー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ー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のメモリデバイス（Ｓｏｌｉｄ－ｓｔａｔｅ ｍｅｍｏｒｙ ｄｅｖｉｃｅｓ）など）を含む。
【0067】
図５は実施例によるボクセルの一例を示す図である。
【0068】
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ー（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－ａｌｉｇｎｅｄ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ）を再帰的に分割（ｒｅｃｕｌｓｉｖｅ ｓｕｂｄｉｖｉｄｉｎｇ）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 ｇｒｏｕｐ）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（色相又は反射率など）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。
【0069】
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。
【0070】
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ー１０００２）又はポイントクラウドエンコーダー（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。
【0071】
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（ｃｕｂｉｃａｌ ａｘｉｓ－ａｌｉｇｎｅｄ ｂｏｕｎｄｉｎｇ ｂｏｘ）を再帰的に分割（ｒｅｃｕｌｓｉｖｅ 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。
【0072】
【数1】
【0073】
図６の上側中央に示したように、分割によって全体３次元空間は８つの空間に分かれる。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）により分かれる。よって、それぞれの空間は再び８つの小さい空間に分かれる。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。
【0074】
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１００００１１１であり、８番目の子ノードの占有コードが０１００１１１１であることを示す。実施例によるポイントクラウドエンコーダー（例えば、演算エンコーダー４０００４）は占有コードをエントロピー符号化する。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ーは占有コードをイントラ／インターコーディングする。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ー１０００６）は占有コードに基づいて八分木を再構成する。
【0075】
実施例によるポイントクラウドエンコーダー（例えば、図４のポイントクラウドエンコーダー、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。
【0076】
従って、実施例によるポイントクラウドエンコーダーは、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 ｃｏｄｉｎｇ）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ーは、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 ｅｎｃｏｄｉｎｇ）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ー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。
【0077】
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ー（又は演算エンコーダー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。
【0078】
実施例によるポイントクラウドエンコーダー（例えば、表面近似分析部４０００３）は、八分木の特定のレベルを定め（レベルは八分木の深さｄよりは小さい場合）、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ーは、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ーは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ー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ｔｒｉｓｏｕｐ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。
【0079】
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 ｖｏｘｅｌ）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 ａｌｌ ｖｏｘｅｌｓ）。
【0080】
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ーは、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。ｔｒｉｓｏｕｐ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ー（例えば、ジオメトリ再構成部４０００５）は、三角形再構成（ｔｒｉａｎｇｌｅ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）、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。
【0081】
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。丸１（１）各バーテックスの中心（ｃｅｎｔｒｏｉｄ）値を計算し、丸２（２）各バーテックスの値から中心値を引いた値に丸３（３）自乗を行って、その値を全て併せた値を得る。
【0082】
【数2】
【0083】
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。
【0084】
Ｔｒｉａｎｇｌｅｓ ｆｏｒｍｅｄ ｆｒｏｍ ｖｅｒｔｉｃｅｓ ｏｒｄｅｒｅｄ １，…，ｎ
【0085】
ｎ ｔｒｉａｎｇｌｅｓ
【0086】
３（１，２，３）
【0087】
４（１，２，３）， （３，４，１）
【0088】
５（１，２，３）， （３，４，５）， （５，１，３）
【0089】
６（１，２，３）， （３，４，５）， （５，６，１）， （１，３，５）
【0090】
７（１，２，３）， （３，４，５）， （５，６，７）， （７，１，３）， （３，５，７）
【0091】
８（１，２，３）， （３，４，５）， （５，６，７）， （７，８，１）， （１，３，５）， （５，７，１）
【0092】
９（１，２，３）， （３，４，５）， （５，６，７）， （７，８，９）， （９，１，３）， （３，５，７）， （７，９，３）
【0093】
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）
【0094】
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）
【0095】
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）
【0096】
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（ｒｅｆｉｎｅｄ 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ー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ー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。
【0097】
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。
【0098】
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ーはコンテキスト適応演算（ｃｏｎｔｅｘｔ ａｄａｐｔｉｖｅ ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ）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。
【0099】
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ー（例えば、ポイントクラウドビデオエンコーダー１０００２、図４のポイントクラウドエンコーダー又は演算エンコーダー４０００４）は、占有コードをすぐエントロピーコーディングする。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ーは、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。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。
【0100】
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ーは、八分木の各ノードの隣接ノードの占有率（ｏｃｃｕｐａｎｃｙ）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。
【0101】
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を併せた値である１５である。ポイントクラウドエンコーダー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ー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。
【0102】
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。
【0103】
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）。ｔｒｉｓｏｕｐ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。
【0104】
ポイントクラウドエンコーダー（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ＬＯＤ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。
【0105】
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。
【0106】
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ー（例えば、ポイントクラウドビデオエンコーダー１０００２、図４のポイントクラウドエンコーダー又はＬＯＤ生成部４０００９）はＬＯＤを生成する。ＬＯＤ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 ｌｅｖｅｌｓ）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ーだけではなく、ポイントクラウドデコーダーでも行われる。
【0107】
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ＬＯＤ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 ｂａｓｅｄ 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。
【0108】
図４で説明したように、実施例によるポイントクラウドエンコーダーは予測変換コーディング、リフト変換コーディング及びＲＡＨＴ変換コーディングを選択的に又は組み合わせて行うことができる。
【0109】
実施例によるポイントクラウドエンコーダーは、ポイントに対する予測機（ｐｒｅｄｉｃｔｏｒ）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。
【0110】
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、色相、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ー（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。
【0111】
【表1】
【0112】
【表2】
【0113】
実施例によるポイントクラウドエンコーダー（例えば、演算エンコーダー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ー（例えば、演算エンコーダー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。
【0114】
実施例によるポイントクラウドエンコーダー（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。
【0115】
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。
【0116】
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。
【0117】
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。
【0118】
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。
【0119】
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。
【0120】
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ー（例えば、係数量子化部４００１１）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ー（例えば、演算エンコーダー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。
【0121】
実施例によるポイントクラウドエンコーダー（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ーは、ボクセルから全体領域にスキャンし、各ステップもぽ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。
【0122】
【表3】
【0123】
図１０は実施例によるポイントクラウドデコーダー（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｄｅｃｏｄｅｒ）の一例を示す図である。
【0124】
図１０に示したポイントクラウドデコーダーは、図１に示したポイントクラウドビデオデコーダー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ー１０００６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ー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ーはジオメトリデコーダー（ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｄｅｃｏｄｅｒ）及び特質デコーダー（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｄｅｃｏｄｅｒ）を含む。ジオメトリデコーダー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 ｇｅｏｍｅｔｒｙ）を出力する。特質デコーダー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。
【0125】
図１１は実施例によるポイントクラウドデコーダー（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｄｅｃｏｄｅｒ）の一例を示す図である。
【0126】
【0127】
【0128】
実施例によるポイントクラウドデコーダーは、演算デコーダー（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｄｅｃｏｄｅ）１１０００、八分木合成部（ｓｙｎｔｈｅｓｉｚｅ ｏｃｔｒｅｅ）１１００１、表面近似合成部（ｓｙｎｔｈｅｓｉｚｅ ｓｕｒｆａｃｅ ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ）１１００２、ジオメトリ再構成部（ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔ ｇｅｏｍｅｔｒｙ）１１００３、座標系逆変換部（ｉｎｖｅｒｓｅ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅｓ）１１００４、演算デコーダー（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ ｄｅｃｏｄｅ）１１００５、逆量子化部（ｉｎｖｅｒｓｅ ｑｕａｎｔｉｚｅ）１１００６、ＲＡＨＴ変換部１１００７、ＬＯＤ生成部（ｇｅｎｅｒａｔｅ ＬＯＤ）１１００８、逆リフト部（Ｉｎｖｅｒｓｅ ｌｉｆｔｉｎｇ）１１００９及び／又は色逆変換部（ｉｎｖｅｒｓｅ ｔｒａｎｓｆｏｒｍ ｃｏｌｏｒｓ）１１０１０を含む。
【0129】
演算デコーダー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。
【0130】
実施例による演算デコーダー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。演算デコーダー１１０００の動作は演算エンコーダー４０００４の逆過程に対応する。
【0131】
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）から占有コードを獲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。
【0132】
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。
【0133】
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。
【0134】
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。
【0135】
演算デコーダー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 Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｈｉｅｒａｒｃｈｉａｌ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）復号、予測変換（Ｉｎｔｅｒｐｏｌａｒａｔｉｏｎ－ｂａｓｅｄ ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ ｎｅａｒｅｓｔ－ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ－Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）復号、及びリフト変換（ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ－ｂａｓｅｄ ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌ ｎｅａｒｅｓｔ－ｎｅｉｇｈｂｏｕｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ａｎ ｕｐｄａｔｅ／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。
【0136】
実施例による演算デコーダー１１００５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。
【0137】
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ーの特質符号化に基づいて選択的に適用される。
【0138】
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１１００９は、ポイントクラウドエンコーダー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。
【0139】
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ーの色変換部４０００６の動作に基づいて選択的に行われる。
【0140】
図１１のポイントクラウドデコーダーのエレメントは、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１１のポイントクラウドデコーダーのエレメント動作及び／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ー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。
【0141】
図１２は実施例による送信装置の一例を示す。
【0142】
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ー）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ー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、演算コーダー１２００６、メタデータ処理部１２００７、色相変換処理部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。
【0143】
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獲得する。データ入力部１２０００はポイントクラウドビデオ獲得部１０００１の動作及び／又は獲得方法（又は図２に示した獲得過程２００００）と同一又は類似する動作及び／又は獲得方法を行う。
【0144】
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。
【0145】
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。
【0146】
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。
【0147】
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ー（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。
【0148】
実施例による表面モデル処理部１２００４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ー（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。
【0149】
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。
【0150】
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（Ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ）符号化方法を含む。演算コーダー１２００６は演算エンコーダー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。
【0151】
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リング情報を生成及び／又は処理する。実施例によるシグナリング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リング情報はインターリービングされることもある。
【0152】
色相変換処理部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。
【0153】
実施例による色相変換処理部１２００８は、特質に含まれた色相値を変換する色相変換コーディングを行う。色相変換処理部１２００８は再構成されたジオメトリに基づいて色相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。
【0154】
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。
【0155】
実施例による演算コーダー１２０１１は、符号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。演算コーダー１２０１１は演算エンコーダー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。
【0156】
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 Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）、特質情報コーディングのシグナリングのためのＡＰＳ（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）、タイルレベルのシグナリングのためのＴＰＳ（Ｔｉｌｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）を含むシグナリング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。
【0157】
スライス（ｓｌｉｃｅ）とは、符号化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。
【0158】
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＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿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はシグナリング情報を生成及び／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１２０１２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。
【0159】
図１３は実施例による受信装置の一例を示す。
【0160】
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ー）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ー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。
【0161】
実施例による受信装置は、受信部１３０００、受信処理部１３００１、演算（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ）デコーダー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、メタデータパーサ１３００６、演算（ａｒｉｔｈｍｅｔｉｃ）デコーダー１３００７、逆量子化処理部１３００８、予測／リフト／ＲＡＨＴ逆変換処理部１３００９、色相逆変換処理部１３０１０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。
【0162】
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１３０００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。
【0163】
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。
【0164】
演算デコーダー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。
【0165】
実施例による演算デコーダー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。演算デコーダー１３００２は演算デコーダー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。
【0166】
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）から占有コードを獲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。
【0167】
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。
【0168】
実施例によるメタデータパーサ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。メタデータパーサ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１２で説明した通りであるので省略する。
【0169】
演算デコーダー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。
【0170】
実施例による演算デコーダー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。演算デコーダー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。演算デコーダー１３００７は演算デコーダー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。
【0171】
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。
【0172】
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１３００９は、ＲＡＨＴ変換部１１００７、ＬＯＤ生成部１１００８及び／又は逆リフト部１１００９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を行う。実施例による色相逆変換処理部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。色相逆変換処理部１３０１０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。
【0173】
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。
【0174】
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１４１０、自律走行車両１４２０、ＸＲ装置１４３０、スマートフォン１４４０又は家電１４５０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。
【0175】
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。
【0176】
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。
【0177】
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ワー供給ユニットなどを含む。
【0178】
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。
【0179】
＜ＰＣＣ＋ＸＲ＞
【0180】
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に具現されることもできる。
【0181】
ＸＲ／ＰＣＣ装置１４３０は、様々なセンサにより又は外部装置から獲得した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オブジェクト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１４３０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。
【0182】
＜ＰＣＣ＋ＸＲ＋モバイルフォン＞
【0183】
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。
【0184】
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。
【0185】
＜ＰＣＣ＋自立走行＋ＸＲ＞
【0186】
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。
【0187】
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。
【0188】
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、搭乗者に現実オブジェクト又は画面内のオブジェクトに対応するＸＲ／ＰＣＣ客体を提供することができる。
【0189】
この時、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。
【0190】
実施例によるＶＲ（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｒｅａｌｉｔｙ）技術、ＡＲ（Ａｕｇｍｅｎｔｅｄ 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。
【0191】
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技術が適用されたことがホログラムサービスである。
【0192】
但し、最近にはＶＲ、ＡＲ、ＭＲ技術を明確に区別するよりは、ＸＲ（ｅｘｔｅｎｄｅｄ 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。
【0193】
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。
【0194】
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。
【0195】
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。
【0196】
図１ないし図１４で説明したように、ポイントクラウドデータはポイントの集合からなり、各ポイントはジオメトリデータ（ジオメトリ情報）と特質データ（特質情報）を有する。ジオメトリデータは各ポイントの３次元位置情報である（例えば、ｘ、ｙ、ｚ軸の座標値）。即ち、各ポイントの位置は３次元空間を表す座標系上のパラメータ（例えば、空間を表す３つの軸であるＸ軸、Ｙ軸及びＺ軸のパラメータ（ｘ、ｙ、ｚ））で表現される。また特質情報はポイントの色相（ＲＧＢ、ＹＵＶなど）、反射度（ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ）、法線（ｎｏｒｍａｌ ｖｅｃｔｏｒｓ）、透明度（ｔｒａｎｓｐａｒｅｎｃｙ）などを意味する。特質情報はスカラー又はベクトルの形態で表現される。
【0197】
実施例によれば、ポイントクラウドデータはポイントクラウドデータの種類及び取得方法によって、静的ポイントクラウドデータのカテゴリー１、動的ポイントクラウドデータのカテゴリー２、及び動的に動きながら得たカテゴリー３に分類される。カテゴリー１はオブジェクトや空間に対してポイント密度が高い単一フレームのポイントクラウドで構成される。カテゴリー３のデータは移動しながら得られた多数のフレームを有するフレーム基盤のデータ、及び大規模空間に対してライダー（ＬｉＤＡＲ）センサーから得られたポイントクラウドと２Ｄ映像から得られた色相映像が整合した単一フレームの融合（ｆｕｓｅｄ）データに区分される。
【0198】
実施例によれば、複数のフレームを有するフレーム－基盤ポイントクラウドデータのように、時間によるマルチプルフレーム（ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｆｒａｍｅｓ）を有する３次元ポイントクラウドデータを効率的に圧縮するために、インター予測（ｉｎｔｅｒ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）符号化／復号が用いられる。インター予測符号化／復号は、ジオメトリ情報及び／又は特質情報に適用される。インター予測は、画面間予測又はフレーム間予測とも称され、イントラ予測は、画面内予測とも称される。
【0199】
実施例によれば、ポイントクラウドデータ送受信装置／方法は、マルチプルフレーム間の多方向予測が可能である。ポイントクラウドデータ送受信装置／方法は、フレームのコーティング手順とディスプレイ手順を分離し、定められたコーディング手順に従ってポイントクラウドデータを予測する。実施例によるポイントクラウドデータ送受信装置／方法は、マルチプルフレーム間参照によって予測ツリー構造においてインター予測を行う。
【0200】
また、実施例によれば、ポイントクラウドデータ送受信装置／方法は、累積された参照フレームを生成してインター予測を行う。累積された参照フレームは、複数の参照フレームが累積されたものである。
【0201】
実施例によるポイントクラウドデータ送受信装置／方法は、１つ以上のフレームを有するポイントクラウドデータの圧縮効率を高めるための方法であって、マルチプルフレーム間予測技術を適用するために、予測ユニット（ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｕｎｉｔ）を定義する。実施例による予測ユニット（ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｕｎｉｔ）は、ユニット、第１のユニット、領域、第１の領域、ボックス、区域、単位などの様々な用語でも称される。
【0202】
実施例によるポイントクラウドデータ送受信装置／方法は、ポイントクラウド（ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ）からなるデータを圧縮／復元する。具体的に、１つ以上のフレームを有するポイントクラウドの効果的な圧縮のために、ＬｉＤＡＲセンサーでキャプチャーされたポイントクラウドのキャプチャー特性及び予測ユニットに含まれたデータ分布を考慮して、動きエスティメーション（又は、動き予測）及びデータ予測を行う。
【0203】
実施例による送受信装置／方法は、ジオメトリ基盤ポイントクラウド圧縮（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ－ｂａｓｅｄ Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ（Ｇ－ＰＣＣ））の効率的なジオメトリ圧縮のために、動く車両でＬｉＤＡＲ装備によってキャプチャーされたポイントクラウド（ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ）コンテンツの動き予測（Ｍｏｔｉｏｎ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ）及びシグナリングを支援する。
【0204】
ポイントクラウドデータは、複数のフレームを含む。複数のフレームは、ＧＯＦ（Ｇｒｏｕｐ Ｏｆ Ｆｒａｍｅｓ）と称される。このとき、実施例による送受信装置／方法において、符号化又は復号を行うフレームを現在フレーム（Ｃｕｒｒｅｎｔ ｆｒａｍｅ）といい、現在フレームの符号化又は復号を行うために参照するフレームを参照フレーム（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｆｒａｍｅ）という。
【0205】
実施例は、３次元ポイントクラウド（ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ）データ圧縮のためのジオメトリ基盤ポイントクラウド圧縮（Ｇ－ＰＣＣ）の圧縮効率を高めるための方案に関する。
【0206】
ポイントクラウドは、ポイント（ｐｏｉｎｔ）の集合からなり、各ポイントは、ジオメトリ（ｇｅｏｍｅｔｒｙ）情報及び属性（ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓ）情報を有する。ジオメトリ情報は、３次元位置（Ｘ、Ｙ、Ｚ）情報であり、属性情報は、色相（ＲＧＢ、ＹＵＶなど）及び／又は反射（Ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ）値を含む。
【0207】
Ｇ－ＰＣＣ符号化（ｅｎｃｏｄｉｎｇ）過程は、ポイントクラウドデータを領域に応じてタイルなどに分割し、並列処理のために、各タイルをスライスに分割する。各スライス単位でジオメトリが圧縮され、圧縮によって変更された位置情報で再構成されたジオメトリ（ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ ｇｅｏｍｅｔｒｙ＝復号されたジオメトリ）に基づいて属性情報が圧縮される。
【0208】
Ｇ－ＰＣＣ復号（ｄｅｃｏｄｉｎｇ）過程は、符号化されたスライス単位のジオメトリビットストリーム（ｂｉｔｓｔｒｅａｍ）と属性ビットストリームが送信され、ジオメトリを復号し、復号過程によって再構成されたジオメトリに基づいて属性情報を復号する過程からなる。
【0209】
実施例による送受信装置／方法は、ジオメトリ情報の圧縮のために、八分木（ｏｃｔｒｅｅ）基盤、予測ツリー（ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ ｔｒｅｅ）基盤、又はｔｒｉｓｏｕｐ基盤の圧縮方法が用いられる。
【0210】
実施例による送受信装置／方法は、動く車両でＬｉＤＡＲ装備によってキャプチャーされたコンテンツ（又は、ポイントクラウドデータ）のジオメトリの圧縮効率を高めるための動き（グローバル動き／ローカル動き）予測方法が用いられる。
【0211】
実施例による送受信装置／方法は、ポイントクラウドフレーム間の変化を測定するために、ＩＣＰ（Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ Ｃｌｏｓｅｓｔ Ｐｏｉｎｔ）又はＬＭＳ（Ｌｅａｓｔ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ）アルゴリズムなどを用いて動きを予測する。
【0212】
図１５は実施例による道路の法線ベクトルの一例を示す。
【0213】
図１５を参照すれば、車両が通行する道路の路面に垂直な法線ベクトル１５０１が表示される。動く車両でＬｉＤＡＲセンサーがポイントクラウドデータをキャプチャーする状況を仮定すると、車両が道路の方向に沿って、左側又は右側に回転しながらＬｉＤＡＲセンサーがポイントをキャプチャーする。よって、フレーム間データに回転動きが発生し、この回転動きは、路面に垂直な法線ベクトルを基準として予測を行う場合、確度を高めることができる。
【0214】
動く車両でＬｉＤＡＲ装備によってキャプチャーしたコンテンツの場合、動きが発生する回転軸は、路面に直交する法線ベクトル（ｎｏｒｍａｌ ｖｅｃｔｏｒ）である可能性が高い。車両が道路に沿って移動しながらポイントクラウドデータをキャプチャーするので、車両の回転は道路の法線ベクトルを基準として発生する可能性が高い。
【0215】
図１６は実施例による予測された回転動きの確度を示すグラフの一例を示す。
【0216】
図１７は実施例による予測された回転動きの確度を示すグラフの一例を示す。
【0217】
【0218】
図１６は、道路の法線ベクトルがＺ軸に近い場合、Ｚ軸を基準として回転を動き予測する場合のエラーを示し、図１７は、道路の法線ベクトルに近くないＸ軸、Ｙ軸又はＺ軸を基準として回転を動き予測する場合のエラーを示す。
【0219】
図１７の場合、回転のエラーによる補償を移動（ｔｒａｎｓｌａｔｉｏｎ）に代わることが発生する。
【0220】
図１６に示したグラフによって動き予測を行った結果と原本値との差が少ないことが分かり、図１７に示したグラフによって動き予測を行った結果と原本値との差が大きいことが類推できる。すなわち、図１６による結果において予測の確度が高いことが確認できる。実施例による送受信装置／方法は、道路の法線ベクトルに近いベクトルに基づいて動き予測を行い、誤差の少ない予測値を算出することができ、データ送受信の効率を高めることができる。
【0221】
実施例による動き予測を早くて正確に行うことは、圧縮時間に影響を及ぼし、正確な予測によってインター予測（フレーム間予測）の効率的を高めると、ビットストリームのサイズを減らすことができる。不正確な動き予測は、ビットストリームのサイズを増加させ、圧縮効率を低下する。
【0222】
実施例による送受信装置／方法は、動く車両でＬｉＤＡＲ装備によってキャプチャーされたコンテンツ（又は、ポイントクラウドデータ）の効率的なジオメトリ圧縮のための動き（グローバル動き／ローカル動き）の予測方法を支援する。
【0223】
図１８は実施例によるポイントクラウドデータの属性情報に含まれた法線ベクトルの値の一例を示す。
【0224】
図１９は実施例によるポイントクラウドデータの中心点から所定の半径を表示した一例を示す。
【0225】
実施例による送受信装置／方法は、動く車両のＬｉＤＡＲ装備によってキャプチャーされたコンテンツのフレーム間の動きを予測するために道路の法線ベクトルを求める。
【0226】
図１８を参照すれば、表の各行は、ポイントクラウドデータに属するポイントのジオメトリ及び特質情報を示す。ポイントの特質情報に含まれた法線ベクトルの各座標値は、ｎｘ、ｎｙ、ｎｚ列に表示される。
【0227】
図１９を参照すれば、動く車両のＬｉＤＡＲセンサーによってキャプチャーされたポイントクラウドデータを示し、中心点１９１０から所定の半径内の領域１９２０を表示する。中心点１９１０はＬｉＤＡＲセンサーの原点を示す。所定の半径は、車両回りの道路に該当するポイントを分類するために適宜な距離値で設定される。
【0228】
図１８のように、ポイントが属性情報に法線ベクトル（ｎｏｒｍａｌ）を有している場合、中心点（例えば、ＬｉＤＡＲセンサーの原点）から所定の半径内にあるポイントのうち、指定された軸（例えば、Ｚ軸）に最大のポイント数を有する領域（例えば、上位１０％）に該当するポイントを分類し、分類したポイントの法線ベクトルの平均値を道路の法線ベクトルとして算出する。
【0229】
図１８のように、ポイントクラウドデータの各ポイントの属性情報が法線ベクトル値を含む場合、実施例による送受信装置／方法は、ポイントクラウドデータの中心点（例えば、ＬｉＤＡＲセンサーの原点）から所定の半径内にあるポイントに基づいて道路の法線ベクトルを算出する。具体的に、所定の距離内にあるポイントのうち、特定の軸（例えば、ｚ軸）の値が所定の範囲内にあるポイントの法線ベクトル値を平均して道路の法線ベクトルを算出する。このとき、所定の範囲は、半径内のポイントのうちの１０％が該当する範囲に設定される。実施例による送受信装置／方法は、ポイントの属性情報に含まれた法線ベクトル情報を平均して道路の法線ベクトルを算出又は推定し、算出した道路の法線ベクトルを用いて動き予測を行うことで、予測の確度及び送受信の効率を高める。
【0230】
ポイントが属性情報に法線ベクトル（ｎｏｒｍａｌ）を含まない場合、中心点（例えば、センサー原点）から所定の半径内にあるポイントのうち、指定された軸（例えば、ｚ軸）に最大のポイント数を有する領域（例えば、上位１０％）に該当するポイントを分類し、分類したポイントを連結する面（ｆａｃｅ）を生成し、各面に対して法線ベクトルを求めた後、平均した法線ベクトルの値を道路の法線ベクトルとして設定する。又は、所定の軸（例えば、＋ｚ軸）を道路の法線ベクトルとして設定する。
【0231】
ポイントクラウドデータのポイントの属性情報が法線ベクトル値を含まない場合、実施例による送受信装置／方法は、ポイントクラウドデータの中心点（例えば、ＬｉＤＡＲセンサーの原点）から所定の距離内にあるポイントに基づいて道路の法線ベクトルを算出する。具体的に、所定の距離内にあるポインのうち、所定の軸（例えば、ｚ軸）の値が所定の範囲内にあるポイントを連結する面（ｆａｃｅ）を生成し、各面に対する法線ベクトルを算出した後、算出した法線ベクトルを平均した値を道路の法線ベクトルとして設定する。
【0232】
実施例によって算出した道路の法線ベクトルは、正規化（ｎｏｒｍａｌｉｚｅ）される。すなわち、道路の法線ベクトルは、サイズ１のベクトルに正規化される。例えば、＋ｚ軸を道路の法線ベクトルとして設定する場合、法線ベクトルは（０、０、１）である。道路の法線ベクトルは、シグナリングされる。
【0233】
実施例による送受信装置／方法は、道路の法線ベクトルに基づいて、ポイントクラウドデータの各軸の値に対して加重値を与える。
【0234】
実施例による送受信装置／方法は、動く車両のＬｉＤＡＲ装備によってキャプチャーされたコンテンツのフレーム間の動きを予測するために、道路の法線ベクトルを基準としてポイントの位置値に加重値を与える。
【0235】
例えば、道路の法線ベクトルが（Ｘ＿ｒｏａｄ＿ｎｏｒｍ、Ｙ＿ｒｏａｄ＿ｎｏｒｍ、Ｚ＿ｒｏａｄ＿ｎｏｒｍ）である場合、回転動きベクトルを求めるとき、Ｐｏｉｎｔ＿ｎ（Ｘｎ、Ｙｎ、Ｚｎ）をＰｏｉｎｔ’ｎ（Ｘｎ＊（Ｘ＿ｒｏａｄ＿ｎｏｒｍ＋１）、Ｙｎ＊（Ｙ＿ｒｏａｄ＿ｎｏｒｍ＋１）、Ｚｎ＊（Ｚ＿ｒｏａｄ＿ｎｏｒｍ＋１））に変更する。
【0236】
実施例による送受信装置／方法は、ポイントのジオメトリ情報に道路の法線ベクトルに基づいて加重値を与える。加重値を与えることで、所定の軸に大きく影響された動き値を容易に探すことができる。例えば、ｚ軸が他の軸に比べて非常に多く動くように、位置値に加重値が適用された状態で動きが探索される。
【0237】
実施例による送受信装置／方法は、動く車両のＬｉＤＡＲ装備によってキャプチャーされたコンテンツのフレーム間の動きを予測するために、道路の法線ベクトルを基準として、ポイントの位置値に加重値を与え、ＩＣＰ又はＬＭＳアルゴリズムを用いて、回転動きベクトルを求める。移動動きベクトルを予測するときには加重値を適用しなくてもよい。
【0238】
回転動きベクトルは、移動動きベクトルと結合したマトリックス状で送信してもよく、道路の法線ベクトルを基準として回転値（ｒａｄｉａｎ又はｄｅｇｒｅｅ）で送信してもよい。
【0239】
図２０は実施例によるポイントクラウドデータの送信装置／方法の一例を示す。
【0240】
【0241】
実施例による送信装置／方法は、図１の送信装置１００００、図２の送信方法、図４のエンコーダー、図１２の送信装置、図１４のデバイス、図２０の送信方法／装置に対応するか、複数の実施例の組み合わせに対応する。
【0242】
実施例による送信装置／方法は、入力としてＰＣＣ（ポイントクラウド）データが入って符号化され、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が出力される。
【0243】
実施例による送信装置は、ジオメトリ符号化部２０１０及び特質符号化部２０２０を含む。
【0244】
ジオメトリ符号化部２０１０はジオメトリエンコーダーとも称され、特質符号化部２０２０は特質エンコーダーとも称される。
【0245】
ジオメトリ符号化部２０１０は、動き予測部２０１２及び動き補償適用部２０１４を含む。
【0246】
ジオメトリ符号化部２０１０は、フレームの種類がＰ－ｆｒａｍｅである場合、ＬＰＵ分割部を経て動き予測部２０１２によってグローバル動きを予測し、ＰＵ（Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ Ｕｎｉｔ）分割部によって分割の必要な領域に対して分割を行い、動き予測部２０１２によってローカル動きを予測する。この過程は、これ以上分割が必要ないときまで、又は指定されたレベルまで行われる。ＬＰＵ／ＰＵ分割の可否、及び各ＬＰＵ／ＰＵの予測された動きは、復号器にシグナリングされる。
【0247】
動き補償適用部２０１４は、生成されたＬＰＵ／ＰＵに予測された動きを適用するか否かをＲＤＯ（Ｒａｔｅ－ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ）によって決定し、決定に応じて参照フレームに動きを適用する。動きを適用するか否かは、復号器にシグナリングされる。
【0248】
実施例による送信装置／方法は、補償されたポイントを用いて、ジオメトリ情報インター予測部によってジオメトリ情報を圧縮し、関連情報をシグナリングする。
【0249】
実施例による動き予測部２０１２には、フレームの中心軸ベクトル、中心点（原点）又は中心点から道路の法線ベクトル予測に使用される半径、動き情報のタイプ、道路の法線ベクトルの算出可否が入力される。
【0250】
実施例による動き予測部２０１２は、道路の法線ベクトル算出の可否がＦａｌｓｅである場合、フレームの中心軸（例えば、Ｚ軸）ベクトルを道路の法線ベクトルとして使用し、デコーダーにシグナリングする。
【0251】
実施例による動き予測部２０１２は、道路の法線ベクトル算出の可否がＴｒｕｅである場合、実施例による道路の法線ベクトル算出方法に従って道路の法線ベクトルを求め、デコーダーにシグナリングする。中心軸ベクトル、中心点、中心点からの半径によって道路の法線ベクトルを求める。
【0252】
実施例による動き予測部２０１２は、道路の法線ベクトルを参照フレーム及び現在フレームのポイントに加重値として適用し、ＩＣＰ又はＬＭＳアルゴリズムなどの動き予測アルゴリズムによって回転動きを求める。予測された回転動きは、動き行列（ｍｏｔｉｏｎ ｍａｔｒｉｘ）で移動動きと統合されてデコーダーにシグナリングされ、又は道路の法線ベクトル基準の回転動き値（ｒａｄｉａｎ又はｄｅｇｒｅｅ）でデコーダーにシグナリングされる。送信方式は、動き情報タイプによって決定され、動き情報タイプはデコーダーにシグナリングされる。
【0253】
実施例による動き予測部２０１２は、道路の法線ベクトルを参照フレーム及び現在フレームのポイントに加重値として適用せず、移動動きを予測する。回転に既に加重値が適用されているため、移動動きを予測するときには適用しなくてもよい。予測された移動動きは、動き行列（ｍｏｔｉｏｎ ｍａｔｒｉｘ）で回転動きと統合されてデコーダーにシグナリングされ、又は移動動き値でデコーダーにシグナリングされる。送信方式は、動き情報タイプによって決定され、動き情報タイプはデコーダーにシグナリングされる。
【0254】
実施例による動き補償適用部２０１４では、動き予測部２０１２で予測された動きをＲＤＯ（Ｒａｔｅ－Ｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ）によって適用するか否かを判断して適用する。
【0255】
動き補償適用部２０１４では、動きの適用が決定される場合、動き予測部２０１２で算出した道路の法線ベクトルを基準として回転と位置値を適用するか、動き行列値を参照フレームに適用する。
【0256】
図２１は実施例によるポイントクラウドデータの受信装置／方法の一例を示す。
【0257】
【0258】
実施例による受信装置／方法は、図１の受信装置２００００、図２の受信方法、図１１のデコーダー、図１３の受信装置、図１４のデバイス及び／又は図２１の受信方法／装置に対応するか、複数の実施例の組み合わせに対応する。
【0259】
実施例による受信装置／方法は、入力として符号化された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が入り、復号して復元されたポイントクラウドデータが出力される。
【0260】
実施例による受信装置は、ジオメトリ復号部２１１０及び特質復号部２１２０を含む。復号部はデコーダーとも称される。
【0261】
実施例によるジオメトリ復号部２１１０は、ＬＰＵ／ＰＵ分割部２１１４及び動き補償適用部２１１６を含む。
【0262】
実施例による動き補償適用部２１１６には、動きを適用するか否か、動き情報タイプ、道路の法線ベクトル、回転動き又は移動動き情報が伝達され、復元して、それによって道路の法線ベクトルを基準として回転又は位置値を適用するか、動き行列値を参照フレームに適用する。
【0263】
実施例による動き補償適用部におけるポイント復元過程は、エンコーダーの動き補償適用部の逆過程に対応する。
【0264】
実施例による受信装置／方法は、イントラ予測が行われたか否かを判別し、イントラ予測が行われた場合、イントラ予測に対してジオメトリを復元し（２１１２）、インター予測が行われた場合は、インター予測に対してジオメトリを復元する。
【0265】
実施例による受信装置／方法は、復元されたジオメトリに基づいて特質のインター／イントラ予測を判別し、各予測方法に適合するように特質情報を復元する。特質のイントラ又はインター予測の可否はシグナリングされる。
【0266】
図２２は実施例による符号化されたビットストリームの一例を示す。
【0267】
実施例によるビットストリームは、図１の送信装置１００００、図２の送信方法、図４のエンコーダー、図１２の送信装置、図１４のデバイス、図２０の送信方法／装置に基づいて送信される。また、実施例によるビットストリームは、図１の受信装置２００００、図２の受信方法、図１１のデコーダー、図１３の受信装置、図１４のデバイス及び／又は図２１の受信方法／装置に基づいて受信される。
【0268】
実施例による送受信装置／方法は、動き予測を行うために関連情報をシグナリングする。以下、実施例によるパラメータ（メタデータ、シグナリング情報など様々に称される）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、実施例による受信機に伝達され、再構成の過程に用いられる。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、メタデータジェネレータ）で生成され、実施例による受信装置のメタデータパーザで獲得される。
【0269】
また、実施例による送受信装置は、動き予測に関する情報をアプリケーション、システムに応じて相応する位置又は別の位置に定義し、適用範囲、適用方法などを変更して使用する。上位に類似機能を含んでいる情報がシグナリングされる場合、下位概念のパラメータセット（ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｓｅｔ）では、シグナリングを省略して適用可能である。また、以下に定義する構文要素（ｓｙｎｔａｘ ｅｌｅｍｅｎｔ）が現在ポイントクラウドデータストリーム（ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｄａｔａ ｓｔｒｅａｍ）だけではなく、複数のポイントクラウドデータストリーム（ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ ｄａｔａ ｓｔｒｅａｍ）に適用可能である場合、上位概念のパラメータセット（ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｓｅｔ）などを介して伝達される。
【0270】
実施例によるビットストリームは、ポイントクラウドデータを予測するために、動き予測方法に関する情報を含む。
【0271】
符号化されたポイントクラウドの構成は、以下のようである。ジオメトリ符号化及び／又は特質符号化を行うポイントクラウドデータエンコーダーは、以下のように符号化されたポイントクラウド（又は、ポイントクラウドを含むビットストリーム）を生成する。また、ポイントクラウドデータに関するシグナリング情報は、ポイントクラウドデータ送信装置のメタデータ処理部によって生成して処理され、以下のようにポイントクラウドに含まれる。
【0272】
図２２において各略語は、以下の意味である。各略語は、同等な意味の範囲内で他の用語でも称される。
【0273】
ＳＰＳ： Ｓｅｑｕｅｎｃｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ
【0274】
ＧＰＳ： Ｇｅｏｍｅｔｒｙ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ
【0275】
ＡＰＳ： Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ
【0276】
ＴＰＳ： Ｔｉｌｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ
【0277】
Ｇｅｏｍ： Ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｂｉｔｓｔｒｅａｍ ＝ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｓｌｉｃｅ ｈｅａｄｅｒ＋ ［ｇｅｏｍｅｔｒｙ ＰＵ ｈｅａｄｅｒ ＋ Ｇｅｏｍｅｔｒｙ ＰＵ ｄａｔａ］ ｜ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｓｌｉｃｅ ｄａｔａ
【0278】
Ａｔｔｒ： Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｂｉｔｓｔｒｅａｍ ＝ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｄａｔａ ｕｎｉｔ ｈｅａｄｅｒ ＋ ［ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ＰＵ ｈｅａｄｅｒ ＋ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ＰＵ ｄａｔａ］ ｜ ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｄａｔａ ｕｎｉｔ ｄａｔａ
【0279】
インター予測のための動きオプション情報は、ＧＰＳ、ＴＰＳに追加されてシグナリングされる。
【0280】
インター予測のための動きオプション情報は、ＴＰＳ、又は各スライスごとのジオメトリデータヘッダ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｄａｔａ ｈｅａｄｅｒ）に追加されてシグナリングされる。
【0281】
ポイントクラウドを領域別に分けて処理するように、タイル又はスライスが提供される。
【0282】
領域別に分けるとき、各々の領域別に異なる隣接ポイント集合生成オプションを設定し、複雑度（ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ）は低いものの、結果の信頼度は少し落ちる方案、又は、逆に、複雑度は高いものの、信頼度が高い方案が選択できる。受信機の処理能力（ｃａｐａｃｉｔｙ）に応じて異なる設定を行う。よって、ポイントクラウドは、タイル（Ｔｉｌｅ）に分けられる場合、各タイルごとに異なるオプションを適用することができる。ポイントクラウドは、スライス（Ｓｌｉｃｅ）に分けられる場合、各スライスごとに異なるオプションを適用することができる。
【0283】
実施例によるビットストリームは、Ｇｅｏｍｅｔｒｙ ＰＵを追加し、Ｇｅｏｍｅｔｒｙ ＰＵ ｈｅａｄｅｒ、Ｇｅｏｍｅｔｒｙ ＰＵ ｄａｔａを追加する。
【0284】
実施例によるスライス（ｓｌｉｃｅ）は、データユニット（ｄａｔａ ｕｎｉｔ）に対応し、スライスヘッダ（ｓｌｉｃｅ ｈｅａｄｅｒ）は、データユニットヘッダ（ｄａｔａ ｕｎｉｔ ｈｅａｄｅｒ）に対応する。
【0285】
図２３は実施例によるジオメトリパラメータセット（ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ）の構文（ｓｙｎｔａｘ）の一例を示す。
【0286】
実施例による送受信装置／方法は、ジオメトリ符号化／復号の過程において、ポイントのインター予測に関する動きオプション情報をジオメトリパラメータセット（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）でシグナリングする。Ｍｏｔｉｏｎ＿ｄｅｓｃ＿ｔｙｐｅ及びｒｏａｄ＿ｎｏｒｍａｌ＿ｖｅｃｔｏｒシグナリング情報が結合することで、ジオメトリのインター予測に関する情報が効率的にシグナリングされる。シグナリング情報の名称は、シグナリング情報の意味及び機能の範囲内で理解できる。
【0287】
ｇｐｓ＿ｇｅｏｍ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄは、他の構文要素による参照のためにＧＰＳに対する識別子を提供する。ｇｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄの値は、０～１５の範囲内である。
【0288】
ｇｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄは、活性（ａｃｔｉｖｅ）ＳＰＳのためのｓｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄの値を指定する。ｇｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄの値は、０～１５の範囲内である。
【0289】
ｇｅｏｍ＿ｔｒｅｅ＿ｔｙｐｅが０である場合、位置情報が八分木を用いて符号化されることを示し、１である場合、位置情報が予測ツリーを用いて符号化されることを示す。
【0290】
ｍｏｔｉｏｎ＿ｄｅｓｃ＿ｔｙｐｅは、フレーム（又は、ポイントクラウドデータ）に適用された動きの表現方法を示す。
【0291】
： ０＝動き行列方法
【0292】
： １＝動きベクトル方法
【0293】
： ２＝動き角度方法
【0294】
ｒｏａｄ＿ｎｏｒｍａｌ＿ｖｅｃｔｏｒは、フレーム（又は、ポイントクラウドデータ）に適用された道路の法線ベクトル値を示す。
【0295】
図２４は実施例によるタイルパラメータセット（ｔｉｌｅ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ）の構文（ｓｙｎｔａｘ）の一例を示す。
【0296】
実施例による送受信装置／方法は、ジオメトリ符号化／復号の過程において、ポイントのインター予測に関する動きオプション情報をタイルパラメータセット（Ｔｉｌｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）でシグナリングする。Ｍｏｔｉｏｎ＿ｄｅｓｃ＿ｔｙｐｅ及びｒｏａｄ＿ｎｏｒｍａｌ＿ｖｅｃｔｏｒシグナリング情報が結合することで、ジオメトリのインター予測に関する情報が効率的にシグナリングされる。シグナリング情報の名称は、シグナリング情報の意味及び機能の範囲内で理解できる。
【0297】
ｎｕｍ＿ｔｉｌｅｓは、ビットストリームに対してシグナリングされたタイルの数を示す。値が存在しない場合、ｎｕｍ＿ｔｉｌｅｓは０と推定される。
【0298】
ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｘ［ ｉ ］は、カルテシアン座標のｉ番目のタイルのｘオフセットを示す。値が存在しない場合、ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｘ［ ０ ］の値は、ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｘと推定される。
【0299】
ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｙ［ ｉ ］は、カルテシアン座標のｉ番目のタイルのｙオフセットを示す。値が存在しない場合、ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｙ［ ０ ］の値は、ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｙと推定される。
【0300】
ｍｏｔｉｏｎ＿ｄｅｓｃ＿ｔｙｐｅは、フレーム（又は、ポイントクラウドデータ）に適用された動きの表現方法を示す。
【0301】
： ０＝動き行列方法
【0302】
： １＝動きベクトル方法
【0303】
： ２＝動き角度方法
【0304】
ｒｏａｄ＿ｎｏｒｍａｌ＿ｖｅｃｔｏｒは、フレーム（又は、ポイントクラウドデータ）に適用された道路の法線ベクトル値を示す。
【0305】
図２５は実施例によるジオメトリスライスヘッダ（ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｓｌｉｃｅ＿ｈｅａｄｅｒ）の構文（ｓｙｎｔａｘ）の一例を示す。
【0306】
実施例による送受信装置／方法は、ジオメトリ符号化／復号の過程において、ポイントのインター予測に関する動きオプション情報をジオメトリデータヘッダ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｄａｔａ ｈｅａｄｅｒ）にシグナリングする。Ｍｏｔｉｏｎ＿ｄｅｓｃ＿ｔｙｐｅ及びｒｏａｄ＿ｎｏｒｍａｌ＿ｖｅｃｔｏｒシグナリング情報が結合することで、ジオメトリのインター予測に関する情報が効率的にシグナリングされる。シグナリング情報の名称は、シグナリング情報の意味及び機能の範囲内で理解できる。
【0307】
ｇｓｈ＿ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄは、活性（ａｃｔｉｖｅ）ＧＰＳのｇｐｓ＿ｇｅｏｍ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄの値を示す。
【0308】
ｇｓｈ＿ｔｉｌｅ＿ｉｄは、ＧＳＨによって参照されるタイルＩＤの値を示す。ｇｓｈ＿ｔｉｌｅ＿ｉｄの値は、０～ｘｘの範囲内である。
【0309】
ｇｓｈ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄは、他の構文要素による参照のためにスライスヘッダを識別する。ｇｓｈ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄの値は、０～ｘｘの範囲内である。
【0310】
ｍｏｔｉｏｎ＿ｄｅｓｃ＿ｔｙｐｅは、フレーム（又は、ポイントクラウドデータ）に適用された動きの表現方法を示す。
【0311】
： ０＝動き行列方法
【0312】
： １＝動きベクトル方法
【0313】
： ２＝動き角度方法
【0314】
ｒｏａｄ＿ｎｏｒｍａｌ＿ｖｅｃｔｏｒは、フレーム（又は、ポイントクラウドデータ）に適用された道路の法線ベクトル値を示す。
【0315】
図２６は実施例によるジオメトリＰＵヘッダ（ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｐｕ＿ｈｅａｄｅｒ）の構文（ｓｙｎｔａｘ）の一例を示す。
【0316】
実施例による送受信装置／方法は、ジオメトリ符号化／復号の過程において、ポイントのインター予測に関するＬＰＵ／ＰＵの動き情報をＧｅｏｍ ＰＵ Ｈｅａｄｅｒを生成してシグナリングする。図２６に示されたシグナリング情報が結合することで、インター予測のために効率的にシグナリングする。シグナリング情報の名称は、シグナリング情報の意味及び機能の範囲内で理解できる。
【0317】
ｐｕ＿ｔｉｌｅ＿ｉｄは、ＰＵが属するタイルＩＤを示す。
【0318】
ｐｕ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄは、ＰＵが属するスライスＩＤを示す。
【0319】
ｐｕ＿ｃｎｔは、スライスに含まれたＰＵの数を示す。
【0320】
ｐｕ＿ｉｄは、ＰＵ ＩＤを示す。
【0321】
ｐｕ＿ｓｐｌｉｔ＿ｆｌａｇは、ＰＵブロックが以後にさらに分割されたか否かを示す。
【0322】
ｐｕ＿ｈａｓ＿ｍｏｔｉｏｎ＿ｖｅｃｔｏｒ＿ｆｌａｇは、ＰＵブロックが動きベクトルを有するか否かを示す。
【0323】
ｐｕ＿ｍｏｔｉｏｎ＿ｍａｔ［］［］［］は、ＰＵブロックに適用される動き行列を示す。
【0324】
ｐｕ＿ｍｏｔｉｏｎ＿ｒｏｔ＿ｖｅｃｔｏｒ［］［］は、ＰＵブロックに適用される動き回転ベクトルを示す。
【0325】
ｐｕ＿ｍｏｔｉｏｎ＿ｔｒａｎｓ ［］［］は、ＰＵブロックに適用される動き移動ベクトルを示す。
【0326】
ｐｕ＿ｍｏｔｉｏｎ＿ｒｏｔ＿ｔｙｐｅ［］は、ＰＵブロックに適用される動き回転値のタイプを示す。
【0327】
： ０＝ｒａｄｉａｎ
【0328】
： １＝ ｄｅｇｒｅｅ
【0329】
ｐｕ＿ｍｏｔｉｏｎ＿ｒｏｔ［］は、ＰＵブロックに適用される動き回転値を示す。回転軸は、道路の法線ベクトルを基準として回転することを示す。
【0330】
図２７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フローチャートの一例を示す。
【0331】
【0332】
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段階（Ｓ２７００）及びポイントクラウドデータを含むビットストリームを送信する段階（Ｓ２７１０）を含む。
【0333】
ポイントクラウドデータを符号化する段階は、ジオメトリを符号化する段階及び特質を符号化する段階を含む。
【0334】
図２０を参照すれば、ジオメトリを符号化する段階は、第１のポイントクラウドデータを動き予測する段階を含み、動き予測する段階は、第２のポイントクラウドデータから算出された第１のベクトルに基づいて動き予測を行う。このとき、第１のベクトルは、実施例による道路の法線ベクトルを示す。
【0335】
第１のポイントクラウドデータは、現在フレームに属するポイントクラウドデータを示し、第２のポイントクラウドデータは、参照フレームに属するポイントクラウドデータを示す。実施例による動き予測を行うとき、現在フレームに属するポイントクラウドデータは、参照フレームに属するポイントクラウドデータを参照して予測される。
【0336】
又は、同じフレーム内にあるポイントクラウドデータにおいて、所定の領域にあるポイントクラウドデータは、他の領域にあるポイントクラウドデータから予測される。このように、所定の単位によって区分されたポイントクラウドデータは、第１のポイントクラウドデータ、第２のポイントクラウドデータなどのように区分して称されてもよい。
【0337】
図１８及び図１９を参照すれば、動き予測を行う段階は、原点から所定の範囲（第１の範囲）内にあるポイントのうち、所定の座標軸（例えば、ｘ、ｙ又はｚ軸のいずれか１つの軸）の値が所定の範囲（第２の範囲）内にあるポイントに基づいて第１のベクトルを算出する。第１のベクトルは、道路の法線ベクトルを示す。
【0338】
例えば、ＬｉＤＡＲセンサーの原点から所定の距離（第１の範囲）内にあるポイントを分類し、当該ポイントのうち、ｚ軸座標値が所定の範囲（第２の範囲）内にあるポイントを分類する。このとき、ｚ軸座標値の所定の範囲は、該当するポイントの数が全体のポイントの数の１０％になる範囲に設定される。又は、所定の範囲（第２の範囲）は、ポイントクラウドデータの分布特性に応じて任意に設定される。このような過程によって道路面に生成されたポイントを収集し、道路の法線ベクトルを算出する。
【0339】
実施例による動き予測を行う段階は、所定の範囲（第２の範囲）にあるポイントの第２のベクトルの平均値で第１のベクトルを算出する。前述した基準によって分類されたポイントは、属性情報に法線ベクトル値（第２のベクトル）を含む。道路の法線ベクトル（第１のベクトル）は、分類したポイントの法線ベクトル（第２のベクトル）の平均で算出される。
【0340】
また、実施例による動き予測を行う段階は、所定の範囲（第２の範囲）にあるポイントを連結する面（ｆａｃｅ）を生成する段階、及び面の法線ベクトルの平均値で道路の法線ベクトル（第１のベクトル）を算出する段階を含む。
【0341】
ポイントの属性情報が法線ベクトル情報を含まない場合、前述した所定の範囲内にあるポイントを連結する面を生成し、面の法線ベクトルを平均して道路の法線ベクトルが算出される。
【0342】
また、動き予測を行う段階は、道路の法線ベクトル（第１のベクトル）に基づいて、ジオメトリに加重値を適用し、回転動きベクトルを算出する。
【0343】
また、回転動きベクトルを算出する段階は、ＩＣＰ（Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ ｃｌｏｓｅｓｔ ｐｏｉｎｔ）又はＬＭＳ（Ｌｅａｓｔ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ）アルゴリズムを用いて回転動きベクトルを算出する。
【0344】
図２３ないし図２６を参照すれば、実施例によるビットストリームは、道路の法線ベクトル（第１のベクトル）に関する情報を含む。具体的に、実施例によるビットストリームは、ポイントクラウドデータの動き情報タイプ、道路の法線ベクトル、回転動き又は移動動きなどを含む。
【0345】
実施例による動き予測は、図２０のジオメトリ符号化部２０１０、動き予測部２０１２又は動き補償適用部２０１４で行われる。
【0346】
実施例による送信装置は、ポイントクラウドデータを符号化するエンコーダー、及びポイントクラウドデータを含むビットストリームを送信する送信機を含む。
【0347】
図２８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フローチャートの一例を示す。
【0348】
実施例による受信方法は、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段階（Ｓ２８００）及びポイントクラウドデータを復号する段階（Ｓ２８１０）を含む。
【0349】
実施例による受信方法は、図１の受信装置２００００、図２の受信方法、図１１のデコーダー、図１３の受信装置、図１４のデバイス及び／又は図２１の受信方法／装置によって行われるか、複数の実施例の組み合わせによって行われる。
【0350】
ポイントクラウドデータを復号する段階（Ｓ２８１０）は、ジオメトリを復号する段階及び特質を復号する段階を含み、ジオメトリを復号する段階は、第１のポイントクラウドデータの動き予測を行う段階を含み、動き予測を行う段階は、第２のポイントクラウドデータから算出された道路の法線ベクトル（第１のベクトル）に基づいて動き予測を行う。
【0351】
第１のポイントクラウドデータは、現在フレームに属するポイントクラウドデータを示し、第２のポイントクラウドデータは、参照フレームに属するポイントクラウドデータを示す。実施例による動き予測を行うとき、現在フレームに属するポイントクラウドデータは、参照フレームに属するポイントクラウドデータを参照して予測される。
【0352】
ビットストリームは、道路の法線ベクトル（第１のベクトル）に関する情報を含み、道路の法線ベクトル（第１のベクトル）は、原点から所定の範囲（第１の範囲）内にあるポイントのうち、所定の座標軸（例えば、ｘ、ｙ又はｚ軸のいずれか１つの軸）の値が所定の範囲（第２の範囲）内にあるポイントに基づいて算出される。
【0353】
道路の法線ベクトル（第１のベクトル）は、所定の範囲（第２の範囲）内にあるポイントの法線ベクトル（第２のベクトル）の平均値で算出される。
【0354】
又は、道路の法線ベクトル（第１のベクトル）は、所定の範囲（第２の範囲）内にあるポイントを連結する面（ｆａｃｅ）の法線ベクトルの平均値で算出される。
【0355】
ポイントの属性情報が法線ベクトル情報を含まない場合、前述した所定の範囲（第２の範囲）内にあるポイントを連結する面を生成し、面の法線ベクトルを平均して道路の法線ベクトルが算出される。
【0356】
実施例による動き予測を行う段階は、道路の法線ベクトル（第１のベクトル）に基づいて、ジオメトリに加重値を適用して回転動きベクトルを算出する。
【0357】
回転動きベクトルは、ＩＣＰ（Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ ｃｌｏｓｅｓｔ ｐｏｉｎｔ）又はＬＭＳ（Ｌｅａｓｔ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ）アルゴリズムを用いて算出される。
【0358】
実施例による受信装置は、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部及びポイントクラウドデータを復号するデコーダーを含む。
【0359】
実施例によるポイントクラウドデータ送受信装置／方法の符号化／復号及びシグナリング方法は、以下のような効果を提供する。
【0360】
実施例による送受信装置／方法は、動く車両でＬｉＤＡＲ装備によって１つのフレームずつキャプチャーして格納する場合のシナリオの場合、フレーム間の連続性が存在し得るため、インター予測を用いて圧縮を効率的に進行することができる。動き予測を早くて正確に行うことは、圧縮時間に影響を及ぼし、正確な予測によるインター予測の効率性を高めれる場合、ビットストリームのサイズを減らすことができる。不正確な動き予測は、ビットストリームのサイズを大きく増加させ、圧縮効率を低下する。
【0361】
よって、動く車両でＬｉＤＡＲ装備によってキャプチャーされたポイントクラウドデータの特性を利用して、動きを早くて正確に予測する方案が必要である。
【0362】
実施例によるポイントクラウドデータの受信装置／方法は、動く車両でＬｉＤＡＲ装備によってキャプチャーされたコンテンツの効率的なジオメトリ圧縮のために、動き（グローバル動き／ローカル動き）予測方法を支援する。
【0363】
実施例によるポイントクラウドデータの送受信装置／方法は、３次元ポイントクラウド（ｐｏｉｎｔ ｃｌｏｕｄ）データ圧縮のためのジオメトリ基盤ポイントクラウド圧縮（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ－ｂａｓｅｄ Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ（Ｇ－ＰＣＣ））のエンコーダー（符号化器）／デコーダー（復号器）のインタージオメトリ圧縮効率を高め、ポイントクラウドコンテンツストリームを提供することができる。
【0364】
実施例による送信方法／装置は、ポイントクラウドデータを効率的に圧縮してデータを送信し、そのためのシグナリング情報を伝達することで、実施例による受信方法／装置においてポイントクラウドデータを効率的に復号／復元することができる。
【0365】
【0366】
この明細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。
【0367】
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。
【0368】
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を限定して適用されることではなく、実施例は様々に変形可能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。
【0369】
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。
【0370】
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。
【0371】
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。
【0372】
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、この明細書において、「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「さらに又は代わりに（ａｄｄｉｔｉｏｎａｌｌｙ ｏｒ ａｌｔｅｒｎａｔｉｖｅｌｙ）」を意味する。
【0373】
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。
【0374】
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、実施例を制限されるものではない。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」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」、「～の時」などの条件表現は選択的な場合にのみ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。
【0375】
また、この明細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。
【0376】
一方、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／又は受信装置により行われる。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、及び送受信装置の動作を制御するプロセッサを含む。
【0377】
プロセッサはコントローラなどとも称され、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り行われる。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ー／デコーダーなどで具現される。
【0378】
上述したように、実施例を実施するための最善の形態について関連内容を説明する。
【0379】
〔産業上の利用可能性〕
上述したように、実施例はポイントクラウドデータ送受信装置及びシステムに全体又は部分的に適用することができる。当業者であれば、実施例の範囲内で実施例を様々に変更及び変形することができる。実施例は変更／変形を含み、変更／変形は請求項及びそれと同一のものの範囲内である。
上述したように、実施例はポイントクラウドデータ送受信装置及びシステムに全体又は部分的に適用することができる。当業者であれば、実施例の範囲内で実施例を様々に変更及び変形することができる。実施例は変更／変形を含み、変更／変形は請求項及びそれと同一のものの範囲内である。
【0380】
〔特許請求の範囲（国際出願時）〕
〔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段階；及び
前記ポイントクラウドデータを含むビットストリームを送信する段階；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を符号化する段階は、ジオメトリを符号化する段階及び特質を符号化する段階を含み、
前記ジオメトリを符号化する段階は、第１のポイントクラウドデータの動き予測を行う段階を含み、
前記動き予測を行う段階は、第２のポイントクラウドデータから算出された第１のベクトルに基づいて動き予測を行う、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〕
前記動き予測を行う段階は、原点から第１の範囲内にあるポイントのうち、座標軸の値が第２の範囲にあるポイントに基づいて前記第１のベクトルを算出する、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４〕
前記動き予測を行う段階は、前記第２の範囲にあるポイントの第２のベクトルの平均値で前記第１のベクトルを算出する、請求項３に記載のポイントクラウドデータ送信方法。
〔請求項５〕
前記動き予測を行う段階は、前記第２の範囲にあるポイントを連結する面（ｆａｃｅ）を生成する段階と、
前記面の法線ベクトルの平均値で前記第１のベクトルを算出する段階と、を含む、請求項３に記載のポイントクラウドデータ送信方法。
〔請求項６〕
前記動き予測を行う段階は、前記第１のベクトルに基づいて、前記ジオメトリに加重値を適用して、回転動きベクトルを算出する段階、を更に含む、請求項４又は５に記載のポイントクラウドデータ送信方法。
〔請求項７〕
前記回転動きベクトルを算出する段階は、ＩＣＰ（Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ ｃｌｏｓｅｓｔ ｐｏｉｎｔ）又はＬＭＳ（Ｌｅａｓｔ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ）アルゴリズムを用いて回転動きベクトルを算出する、請求項６に記載のポイントクラウドデータ送信方法。
〔請求項８〕
前記ビットストリームは、前記第１のベクトルに関する情報を含む、請求項７に記載のポイントクラウドデータ送信方法。
〔請求項９〕
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ー；及び
前記ポイントクラウドデータを含むビットストリームを送信する送信機；を備えてなる、ポイントクラウドデータ送信装置。
〔請求項１０〕
ポイントクラウドデータ受信方法であって、
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段階；及び
前記ポイントクラウドデータを復号する段階；を含んでなる、ポイントクラウドデータ受信方法。
〔請求項１１〕
前記ポイントクラウドデータを復号する段階は、ジオメトリを復号する段階及び特質を復号する段階を含み、
前記ジオメトリを復号する段階は、第１のポイントクラウドデータの動き予測を行う段階を含み、
前記動き予測を行う段階は、第２のポイントクラウドデータから算出された第１のベクトルに基づいて動き予測を行う、請求項１０に記載のポイントクラウドデータ受信方法。
〔請求項１２〕
前記ビットストリームは、前記第１のベクトルに関する情報を含み、
前記第１のベクトルは、原点から第１の範囲内にあるポイントのうち、座標軸の値が第２の範囲内にあるポイントに基づいて算出される、請求項１１に記載のポイントクラウドデータ受信方法。
〔請求項１３〕
前記第１のベクトルは、前記第２の範囲にあるポイントの第２のベクトルの平均値で算出される、請求項１２に記載のポイントクラウドデータ受信方法。
〔請求項１４〕
前記第１のベクトルは、前記第２の範囲にあるポイントを連結する面（ｆａｃｅ）の法線ベクトルの平均値で算出される、請求項１２に記載のポイントクラウドデータ受信方法。
〔請求項１５〕
前記動き予測を行う段階は、前記第１のベクトルに基づいて、前記ジオメトリに加重値を適用して、回転動きベクトルを算出する、請求項１３又は１４に記載のポイントクラウドデータ受信方法。
〔請求項１６〕
前記回転動きベクトルは、ＩＣＰ（Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ ｃｌｏｓｅｓｔ ｐｏｉｎｔ）又はＬＭＳ（Ｌｅａｓｔ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ）アルゴリズムを用いて算出される、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〕
ポイントクラウドデータ受信装置であって、
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；及び
前記ポイントクラウドデータを復号するデコーダー；を備えてなる、ポイントクラウドデータ受信装置。
〔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段階；及び
前記ポイントクラウドデータを含むビットストリームを送信する段階；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を符号化する段階は、ジオメトリを符号化する段階及び特質を符号化する段階を含み、
前記ジオメトリを符号化する段階は、第１のポイントクラウドデータの動き予測を行う段階を含み、
前記動き予測を行う段階は、第２のポイントクラウドデータから算出された第１のベクトルに基づいて動き予測を行う、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〕
前記動き予測を行う段階は、原点から第１の範囲内にあるポイントのうち、座標軸の値が第２の範囲にあるポイントに基づいて前記第１のベクトルを算出する、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４〕
前記動き予測を行う段階は、前記第２の範囲にあるポイントの第２のベクトルの平均値で前記第１のベクトルを算出する、請求項３に記載のポイントクラウドデータ送信方法。
〔請求項５〕
前記動き予測を行う段階は、前記第２の範囲にあるポイントを連結する面（ｆａｃｅ）を生成する段階と、
前記面の法線ベクトルの平均値で前記第１のベクトルを算出する段階と、を含む、請求項３に記載のポイントクラウドデータ送信方法。
〔請求項６〕
前記動き予測を行う段階は、前記第１のベクトルに基づいて、前記ジオメトリに加重値を適用して、回転動きベクトルを算出する段階、を更に含む、請求項４又は５に記載のポイントクラウドデータ送信方法。
〔請求項７〕
前記回転動きベクトルを算出する段階は、ＩＣＰ（Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ ｃｌｏｓｅｓｔ ｐｏｉｎｔ）又はＬＭＳ（Ｌｅａｓｔ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ）アルゴリズムを用いて回転動きベクトルを算出する、請求項６に記載のポイントクラウドデータ送信方法。
〔請求項８〕
前記ビットストリームは、前記第１のベクトルに関する情報を含む、請求項７に記載のポイントクラウドデータ送信方法。
〔請求項９〕
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ー；及び
前記ポイントクラウドデータを含むビットストリームを送信する送信機；を備えてなる、ポイントクラウドデータ送信装置。
〔請求項１０〕
ポイントクラウドデータ受信方法であって、
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段階；及び
前記ポイントクラウドデータを復号する段階；を含んでなる、ポイントクラウドデータ受信方法。
〔請求項１１〕
前記ポイントクラウドデータを復号する段階は、ジオメトリを復号する段階及び特質を復号する段階を含み、
前記ジオメトリを復号する段階は、第１のポイントクラウドデータの動き予測を行う段階を含み、
前記動き予測を行う段階は、第２のポイントクラウドデータから算出された第１のベクトルに基づいて動き予測を行う、請求項１０に記載のポイントクラウドデータ受信方法。
〔請求項１２〕
前記ビットストリームは、前記第１のベクトルに関する情報を含み、
前記第１のベクトルは、原点から第１の範囲内にあるポイントのうち、座標軸の値が第２の範囲内にあるポイントに基づいて算出される、請求項１１に記載のポイントクラウドデータ受信方法。
〔請求項１３〕
前記第１のベクトルは、前記第２の範囲にあるポイントの第２のベクトルの平均値で算出される、請求項１２に記載のポイントクラウドデータ受信方法。
〔請求項１４〕
前記第１のベクトルは、前記第２の範囲にあるポイントを連結する面（ｆａｃｅ）の法線ベクトルの平均値で算出される、請求項１２に記載のポイントクラウドデータ受信方法。
〔請求項１５〕
前記動き予測を行う段階は、前記第１のベクトルに基づいて、前記ジオメトリに加重値を適用して、回転動きベクトルを算出する、請求項１３又は１４に記載のポイントクラウドデータ受信方法。
〔請求項１６〕
前記回転動きベクトルは、ＩＣＰ（Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ ｃｌｏｓｅｓｔ ｐｏｉｎｔ）又はＬＭＳ（Ｌｅａｓｔ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ）アルゴリズムを用いて算出される、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〕
ポイントクラウドデータ受信装置であって、
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；及び
前記ポイントクラウドデータを復号するデコーダー；を備えてなる、ポイントクラウドデータ受信装置。
【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】
【国際調査報告】