特表 2024-540714 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】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2024-11-01

(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 20060101AFI20241025BHJP

   H04N 19/597 20140101ALI20241025BHJP

   H04N 19/527 20140101ALI20241025BHJP

【ＦＩ】

G06T9/40

H04N19/597

H04N19/527

【審査請求】未請求

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2024525096

(86)(22)【出願日】2022-10-26

(85)【翻訳文提出日】2024-05-16

(86)【国際出願番号】 KR2022016413

(87)【国際公開番号】W WO2023075389

(87)【国際公開日】2023-05-04

(31)【優先権主張番号】10-2021-0144393

(32)【優先日】2021-10-27

(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）】

5C159MA04

5C159MA05

5C159MC11

5C159ME01

5C159PP03

5C159UA02

5C159UA05

(57)【要約】

【要約】 本発明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。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；及びポイントクラウドデータを復号する段階；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、前記ポイントクラウドデータを含むフレーム間のインター－予測を行う段階を含み、
前記インター－予測を行う段階は、
予測ユニットに基づいて、前記ポイントクラウドデータに対するグローバル動きを予測する段階、
前記予測ユニットを分割し、前記ポイントクラウドデータに対するローカル動きを予測する段階、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3】

前記ポイントクラウドデータを符号化する段階は、前記ポイントクラウドデータに関する予測ツリーを生成する段階を含み、
前記予測ツリーを生成する段階は、
前記ポイントクラウドデータを含む現在フレームに含まれたポイントに対する親ノードを前記現在フレームの参照フレームに対する予測ツリーから探し出して前記予測ツリーに登録する段階を含み、
前記参照フレームに対する前記予測ツリーに含まれた少なくとも１つ以上のノードから子ノードの数及び距離に基づいて、前記現在フレームに含まれたポイントに対する前記親ノードが生成され、
前記現在フレームに含まれたポイントに対する予測が参照フレームに基づいて行われた場合、インター参照情報が生成される、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4】

前記予測ツリーを生成する段階は、前記ポイントクラウドデータを含む現在フレームに含まれた次のポイントに対する親ノードを前記予測ツリーに基づいて登録する段階を更に含み、
前記次のポイントに対する親ノードが前記参照フレームに基づいて登録された場合、インター参照情報が生成される、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】

前記ポイントクラウドデータを符号化する段階は、
前記ポイントクラウドデータを含む現在フレームに対する予測ツリーを生成し、
前記現在フレームに含まれたポイントに対する親ノードを、前記現在フレームに対する予測ツリー及び前記現在フレームに対する参照フレームの予測ツリーに基づいて探し出し、
前記現在フレームに対する予測ツリーに含まれたノードと前記参照フレームに対する予測ツリーに含まれたノードとの距離に基づいて、前記親ノードを探し出し、
前記参照フレームの予測ツリーに含まれたノードが前記親ノードとして指定される場合、前記現在フレームに対する予測ツリー及び前記参照フレームの予測ツリー間の仮想リンクが生成され、インター参照情報が生成される、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6】

前記ビットストリームは、予測ツリー生成に関する情報を含む、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7】

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8】

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；を含む、ポイントクラウドデータ受信方法。

【請求項9】

前記ポイントクラウドデータを復号する段階は、
前記ビットストリームに含まれたパラメータ情報に基づいて、前記ポイントクラウドデータに対する動き補償を行う段階、
前記ポイントクラウドデータに対する予測ツリーを復元する段階、を含む、請求項８に記載のポイントクラウドデータ受信方法。

【請求項10】

前記ポイントクラウドデータを復号する段階は、前記ビットストリームに含まれたインター参照情報に基づいて、
前記ポイントクラウドデータを含む現在フレームに含まれたポイントに対する親ノードを前記現在フレームの参照フレームに対する予測ツリーから探し出すか、又は、前記現在フレームに対する予測ツリーから探し出す、請求項９に記載の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、
前記ポイントクラウドデータを含む現在フレームに対する予測ツリーを復元し、
前記現在フレームに含まれたポイントに対する親ノードを、前記現在フレームに対する予測ツリー及び前記現在フレームに対する参照フレームの予測ツリーに基づいて探し出し、
前記現在フレームに対する予測ツリーに含まれたノードと前記参照フレームに対する予測ツリーに含まれたノードとの距離に基づいて、前記親ノードを探し出し、
前記参照フレームの予測ツリーに含まれたノードが前記親ノードとして指定される場合、前記現在フレームに対する予測ツリー及び前記参照フレームに対する予測ツリー間の仮想リンクが生成される、請求項９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、予測ツリー生成に関する情報を含む、請求項８に記載のポイントクラウドデータ受信方法。

【請求項13】

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14】

前記デコーダーは、
前記ビットストリームに含まれたパラメータ情報に基づいて、前記ポイントクラウドデータに対する動き補償を行い、
前記ポイントクラウドデータに対する予測ツリーを復元する、請求項１３に記載のポイントクラウドデータ受信装置。

【請求項15】

前記デコーダーは、前記ビットストリームに含まれたインター参照情報に基づいて、
前記ポイントクラウドデータを含む現在フレームに含まれたポイントに対する親ノードを前記現在フレームの参照フレームに対する予測ツリーから探し出すか、又は、前記現在フレームに対する予測ツリーから探し出す、請求項１４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】

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（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）。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；及びポイントクラウドデータを復号する段階；を含む。

【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】実施例による統合予測ツリー生成を示す。

【図16】実施例によるポイントクラウドデータ送信装置を示す。

【図17】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18】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示す。

【図19】実施例によるシーケンスパラメータセットを示す。

【図20】実施例によるジオメトリパラメータセットを示す。

【図21】実施例によるタイルパラメータセットを示す。

【図22】実施例によるジオメトリスライスヘッダを示す。

【図23】実施例によるジオメトリ予測ツリーデータを示す。

【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。

【図25】実施例によるポイントクラウドデータ受信方法を示す。

【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】

図３は図１及び図２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。

【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、それを埋めたりす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】

図１及び図２に示したように、ポイントクラウドエンコーダーはジオメトリ符号化及び特質符号化を行うことができる。ジオメトリ符号化は特質符号化よりも先に行われる。

【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乃至図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、（ｘｉｎｔｎ、ｙｉｎｔｎ、ｚｉｎｔｎ）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各バーテックスの中心（ｃｅｎｔｒｏｉｄ）値を計算し、丸２各バーテックスの値から中心値を引いた値に丸３自乗を行っって、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】

表２－１．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乃至図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乃至図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乃至図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．Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｒｅｓｉｄｕａｌｓ ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ ｐｓｅｕｄｏ ｃｏｄｅ

【0112】

ｉｎｔ ＰＣＣＱｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ（ｉｎｔ ｖａｌｕｅ， ｉｎｔ ｑｕａｎｔＳｔｅｐ） ｛

【0113】

ｉｆ（ ｖａｌｕｅ ＞＝０） ｛

【0114】

ｒｅｔｕｒｎ ｆｌｏｏｒ（ｖａｌｕｅ ／ ｑｕａｎｔＳｔｅｐ ＋ １．０ ／ ３．０）；

【0115】

｝ ｅｌｓｅ ｛

【0116】

ｒｅｔｕｒｎ －ｆｌｏｏｒ（－ｖａｌｕｅ ／ ｑｕａｎｔＳｔｅｐ ＋ １．０ ／ ３．０）；

【0117】

｝

【0118】

｝

【0119】

Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｒｅｓｉｄｕａｌｓ ｉｎｖｅｒｓｅ ｑｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ ｐｓｅｕｄｏ ｃｏｄｅ

【0120】

ｉｎｔ ＰＣＣＩｎｖｅｒｓｅＱｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ （ｉｎｔ ｖａｌｕｅ， ｉｎｔ ｑｕａｎｔＳｔｅｐ） ｛

【0121】

ｉｆ（ｑｕａｎｔＳｔｅｐ ＝＝０） ｛

【0122】

ｒｅｔｕｒｎ ｖａｌｕｅ；

【0123】

｝ ｅｌｓｅ ｛

【0124】

ｒｅｔｕｒｎ ｖａｌｕｅ＊ ｑｕａｎｔＳｔｅｐ；

【0125】

｝

【0126】

｝

【0127】

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。

【0128】

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。

【0129】

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。

【0130】

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。

【0131】

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。

【0132】

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。

【0133】

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。

【0134】

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。

【0135】

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。

【0136】

【表1】

【0137】

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。

【0138】

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。

【0139】

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。

【0140】

図１１に示したポイントクラウドデコーダーは図１０で説明したポイントクラウドデコーダーの一例であり、図１乃至図９で説明したポイントクラウドエンコーダーの符号化動作の逆過程である復号動作を行う。

【0141】

図１及び図１０で説明したように、ポイントクラウドデコーダーはジオメトリ復号及び特質復号を行う。ジオメトリ復号は特質復号よりも先に行われる。

【0142】

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。

【0143】

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乃至図９で説明したジオメトリ符号化の逆過程で行われる。

【0144】

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。

【0145】

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乃至図９に説明した通りである。

【0146】

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。

【0147】

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乃至図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。

【0148】

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。

【0149】

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。

【0150】

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。

【0151】

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。

【0152】

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。

【0153】

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。

【0154】

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。

【0155】

図１２は実施例による送信装置の一例を示す。

【0156】

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乃至図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。

【0157】

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。

【0158】

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乃至図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。

【0159】

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乃至図９に説明した通りである。

【0160】

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乃至図９に説明した通りである。

【0161】

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乃至図９に説明した通りである。

【0162】

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乃至図９に説明した通りである。

【0163】

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。

【0164】

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。

【0165】

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。

【0166】

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乃至図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。

【0167】

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乃至図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。

【0168】

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乃至図９に説明した通りであるので、具体的な説明は省略する。

【0169】

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。

【0170】

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。

【0171】

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。

【0172】

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。

【0173】

図１３は実施例による受信装置の一例を示す。

【0174】

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乃至図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。

【0175】

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。

【0176】

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。

【0177】

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。

【0178】

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乃至図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。

【0179】

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。

【0180】

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。

【0181】

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。

【0182】

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。

【0183】

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。

【0184】

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。

【0185】

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。

【0186】

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。

【0187】

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。

【0188】

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。

【0189】

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。

【0190】

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。

【0191】

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。

【0192】

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。

【0193】

＜ＰＣＣ＋ＸＲ＞

【0194】

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。

【0195】

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。

【0196】

＜ＰＣＣ＋ＸＲ＋モバイルフォン＞

【0197】

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。

【0198】

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。

【0199】

＜ＰＣＣ＋自立走行＋ＸＲ＞

【0200】

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。

【0201】

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。

【0202】

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。

【0203】

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。

【0204】

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。

【0205】

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。

【0206】

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。

【0207】

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。

【0208】

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。

【0209】

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。

【0210】

実施例によるポイントクラウドデータ送信方法／装置は、図１の送信装置１００００、ポイントクラウドビデオエンコーダー１０００２、送信機１０００３、図２の獲得－符号化－送信２００００－２０００１－２０００２、図４のエンコーダー、図１２の送信装置、図１４のデバイス、図１６のエンコーダー、図２４の送信方法などを称する用語として解釈される。

【0211】

実施例によるポイントクラウドデータ受信方法／装置は、図１の受信装置１０００４、受信機１０００５、ポイントクラウドビデオデコーダー１０００６、図２の送信－復号－レンダリング２０００２－２０００３－２０００４、図１０～図１１のデコーダー、図１３の受信装置、図１４のデバイス、図１７のデコーダー、図２５の受信方法などを称する用語として解釈される。

【0212】

また、実施例によるポイントクラウドデータ送受信方法／装置は、実施例による方法／装置と略称してもよい。

【0213】

実施例により、ポイントクラウドデータを構成するジオメトリデータ、ジオメトリ情報、位置情報などは互いに同じ意味で解釈される。ポイントクラウドデータを構成する特質データ、特質情報、属性情報などは互いに同じ意味で解釈される。

【0214】

実施例による方法／装置は、インター予測のための予測ツリーの構成方案を提供する（Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ Ｔｒｅｅ Ｂｕｉｌｄｉｎｇ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｉｎｔｅｒ－Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）。

【0215】

例えば、ＬｉＤＡＲからポイントクラウドデータをリアルタイムでキャプチャーして送信する場合、又は３Ｄ Ｍａｐデータがリアルタイムで送信されて処理する場合、実施例による方法／装置は、ポイントクラウドデータを効率的に圧縮して、復元することができる。

【0216】

実施例は、低遅延コーディングが必要なクラウドコンテンツのジオメトリ基盤ポイントクラウド圧縮／復元（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ－ｂａｓｅｄ Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｃｏｍｐｒｅｓｓｉｏｎ）（Ｇ－ＰＣＣ）のジオメトリ圧縮時に適用可能な予測ツリー基盤ジオメトリ情報コーディング圧縮の効率を高めるためのインター予測（ｉｎｔｅｒ－ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）圧縮のための予測ツリー（Ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ Ｔｒｅｅ）の構成方案を含む。例えば、実施例は、以下の方法を含む：インター予測のための予測ツリー構成方案、及び／又はシグナリング方案。各図面を参照として各動作を説明する。

【0217】

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法に関する。

【0218】

以下、エンコーダー（ｅｎｃｏｄｅｒ）及び符号化器は符号化器と称し、デコーダー（ｄｅｃｏｄｅｒ）及び復号器は復号器と称する。

【0219】

ポイントクラウドは、ポイント（ｐｏｉｎｔ）の集合で構成され、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（ＸＹＺ）情報であり、属性情報は、色相（ＲＧＢ、ＹＵＶなど）又は／及び反射（Ｒｅｆｌｅｃｔａｎｃｅ）値である。

【0220】

Ｇ－ＰＣＣ符号化（ｅｎｃｏｄｉｎｇ）過程は、ポイントクラウドを領域に応じてタイルに分割し、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を圧縮し、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を圧縮する過程からなる。

【0221】

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。

【0222】

ジオメトリ情報圧縮のために、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。

【0223】

実施例は、低遅延ジオメトリ圧縮を支援するための予測ツリー基盤ジオメトリインター圧縮方法を含む。

【0224】

低遅延が求められるポイントクラウドサービスの例としては、３Ｄマップ（ｍａｐ）ポイントクラウドを用いるリアルタイムナビゲーション、又はＬｉＤＡＲによってリアルタイムでポイントクラウドをキャプチャーして圧縮送信する場合が代表的である。

【0225】

低遅延サービスのためにエンコーダー及びデコーダーの方式を改善するためには、ポイントクラウドデータの一部に対して先に圧縮を開始する機能が必要となる。八分木（ｏｃｔｒｅｅ）基盤ジオメトリコーディング方法は、幅優先（ｂｒｅａｄｔｈ－ｆｉｒｓｔ）によってポイントをスキャニングしてコーディングするが、低遅延ジオメトリ圧縮をターゲットとする予測ツリー基盤ジオメトリ圧縮方法は、深さ優先（ｄｅｐｔｈ－ｆｉｒｓｔ）によって、段階的なポイントスキャニングをできる限り減らし、ツリーの親と子ノード間のジオメトリ情報によって予測値を生成し、残差値（ｒｅｓｉｄｕａｌ）をエントロピーコーディングしてジオメトリビットストリームで構成する。深さ優先方法は、全体ポイントに対する段階的なスキャニングが不要であるため、全てのデータがキャプチャーされることを待つ必要がなく、漸次的に（ｐｒｏｇｒｅｓｓｉｖｅ）キャプチャーされたポイントクラウドデータをジオメトリコーディングすることができるという長所がある。

【0226】

但し、予測ツリー基盤ジオメトリ圧縮方法は、イントラ予測のみを含んでいるため、インター予測への拡張が必要となる。インター予測は、フレーム間の相関関係からビットストリームのサイズを減らすことができる。

【0227】

実施例は、ＬｉＤＡＲでキャプチャーされてマルチフレームを有するポイントクラウドに、参照フレームによるインター予測圧縮技術を支援しようとする。インター予測圧縮のために、予測ツリー生成／復元方案を修正提案し、参照フレームによって圧縮率を高めることができる。

【0228】

実施例間において変更及び組み合わせが可能である。本明細書において使用される用語は、当該分野において広く使用される範囲内で、用語の意図する意味に基づいて理解できる。予測ツリー生成はＰＣＣ符号化器で行われ、ＰＣＣ復号器で復元される。

【0229】

実施例による方法／装置は、グローバル及び／又はローカル動き推定及び補償（Ｇｌｏｂａｌ／Ｌｏｃａｌ Ｍｏｔｉｏｎ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ）動作を含んで行われる。

【0230】

フレーム間予測（Ｉｎｔｅｒ－Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）のために、フレーム間のグローバル動きを予測し、ＬＰＵ（Ｌａｒｇｅｓｔ Ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｕｎｉｔ）に分割されたコンテンツを再びＰＵに分割する。ＰＵ分割は、グローバル動きを適用でき、現在フレームとマッチングできない場合、ローカル動きが存在するかを調査し、ローカル動きベクトルを探し出すために、ＰＵに分割してローカル動きを探し出す過程が行われる。ＬＰＵごとにＲＤＯを予測してグローバル動き補償（ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ）を行ってもよく、行わなくてもよい。ＰＵごとにＲＤＯを予測してグローバル動き補償又はローカル動き補償の適否を決定して適用する。

【0231】

図１５は実施例による統合予測ツリー生成を示す。

【0232】

実施例によるポイントクラウドデータ送信方法／装置（図１の送信装置１００００、ポイントクラウドビデオエンコーダー１０００２、送信機１０００３、図２の獲得－符号化－送信２００００－２０００１－２０００２、図４のエンコーダー、図１２の送信装置、図１４のデバイス、図１６のエンコーダー、図２４の送信方法）は、図１５のような予測ツリーを生成し、予測ツリーに基づいてポイントクラウドデータを圧縮する。

【0233】

実施例によるポイントクラウドデータ受信方法／装置（図１の受信装置１０００４、受信機１０００５、ポイントクラウドビデオデコーダー１０００６、図２の送信－復号－レンダリング２０００２－２０００３－２０００４、図１０～図１１のデコーダー、図１３の受信装置、図１４のデバイス、図１７のデコーダー、図２５の受信方法）は、図１５のような予測ツリーを生成し、予測ツリーに基づいてポイントクラウドデータを復元する。

【0234】

実施例による方法／装置は、予測ツリー生成動作を含んで行われる。

【0235】

実施例による方法／装置は、参照フレームに対してグローバル／ローカル動き補償を行い、予測ツリーを生成する。現在フレームによって予測ツリーを生成する方法を拡張して、参照フレームと現在フレームによってインター予測ツリーを生成する。実施例による統合予測ツリーは、予測ツリーに略称してもよい。

【0236】

実施例による統合予測ツリーの生成手順は、以下のようである。

【0237】

生成手順を説明するために、以下のような条件が設定される。この条件は一例に過ぎず、実施例によってその構成は様々に設定することができる。

【0238】

例えば、インター予測ツリーの子ノードの最大数は、インター予測子ノード（下位ノード）の最大数（ＭａｘＮｕｍＣｈｉｌｄｒｅｎＦｏｒＩｎｔｅｒ）である。各ノードは、親（ｐａｒｅｎｔ）、子（ｃｈｉｌｄｒｅｎ）、モード（ｍｏｄｅ）、インター参照フラグ（ｉｎｔｅｒ＿ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ＿ｆｌａｇ）情報を有する。即ち、各ノード（１つ又は１つ以上のポイント）ごとに親、子、モード、インター参照フラグが等しく設定されるか、又は相違に設定される。インター参照フラグ（ｉｎｔｅｒ＿ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ＿ｆｌａｇ）は、インター予測のために参照フレームの予測ツリーを使用したか否かを知らせる。親は上位ノード、子は下位ノードなどの用語とも称される。

【0239】

Ｓ１５００、実施例による方法／装置は、現在フレームにおいて整列された（又は入力された）順に応じて、１番目のポイント（ｐｏｉｎｔ）を開始ノード（＝ａ）として登録する。

【0240】

Ｓ１５０１、参照フレームにおいてＲＤＯ基準として生成された予測ツリーから親（ｐａｒｅｎｔ）を探し出して登録する。

【0241】

Ｓ１５０１－１、ノードａと近い３つのノードを探し出し、子ノードの最大数（ＭａｘＮｕｍＣｈｉｌｄｒｅｎＦｏｒＩｎｔｅｒ）より小さい最も近いノードを親（ｐａｒｅｎｔ）として登録する。

【0242】

Ｓ１５０１－２、ノードａにインター参照フラグ（ｉｎｔｅｒ＿ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ＿ｆｌａｇ）＝１と設定する。

【0243】

Ｓ１５０１－３、探し出した親（ｐａｒｅｎｔ）を基準として予測ツリーにノードａを追加する。

【0244】

Ｓ１５０２、次のポイントを持って来て、現在統合された予測ツリーから親（ｐａｒｅｎｔ）を探し出して登録する。

【0245】

Ｓ１５０２－１、ノードと近い３つのノードを探し出し、子ノードの最大数（ＭａｘＮｕｍＣｈｉｌｄｒｅｎＦｏｒＩｎｔｅｒ）より小さい最も近いノードを親として登録する。

【0246】

Ｓ１５０２－２、親（ｐａｒｅｎｔ）として設定されたノードが参照フレームに存在する場合、インター参照フラグ（ｉｎｔｅｒ＿ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ＿ｆｌａｇ）を１と設定する。

【0247】

Ｓ１５０２－３、現在フレームの全てのポイントが予測ツリーに登録されるまでＳ１５０２を繰り返す。

【0248】

Ｓ１５０３、統合予測ツリーが完成される場合、現在フレームに属するポイントに登録されたノードに対してＲＤＯに応じてモードを選択する。

【0249】

Ｓ１５０４、１番目の開始ノードは、ルート（ｒｏｏｔ）のように符号化され、各ノードのインター参照フラグ（ｉｎｔｅｒ＿ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ＿ｆｌａｇ）はシグナリングされる。

【0250】

前述のような過程を経て、インター予測のための予測ツリーが現在フレームと参照フレームから生成される。

【0251】

図１５を参照すれば、参照フレームに含まれたポイント（ノード）に対する予測ツリー及び現在フレームに含まれたポイント（ノード）に対する予測ツリーに基づいて、（統合）予測ツリーを生成する一例を示す。現在フレームの符号化／復号の開始ノードａ（次のノードはｂ）を予測するために、ノードａの周りからノードａに最も近い隣接ノードをサーチする。最も近い隣接ノードは、参照フレーム及び／又は現在フレームからサーチされる。参照フレームに含まれた候補隣接ノードのうち、子ノード数の少ない候補隣接ノードをノードａの親ノードと設定する。また、次のノードｂに対する予測ツリーを続けて生成する。ノードａを符号化／復号するために、ノードａの予測値である親ノードと現在ノードとの差値である残差値を符号化して送信し、残差値を合算してノードａを復元する。

【0252】

実施例による方法／装置は、参照予測ツリーによる生成方法を含んで行われる。参照予測ツリーと現在予測ツリーが共に用いられる。

【0253】

現在予測ツリーを予測ツリー生成方法に合わせて設定し、ツリーレベル（ｔｒｅｅ ｌｅｖｅｌ）とトラバース（ｔｒａｖｅｒｓｅ）順にマッチングされるノードを参照予測ツリーから探し出し、仮想のリンクを連結する。

【0254】

現在フレームから生成された予測ツリーと参照フレームから生成された予測ツリーにおいてマッチングされたポイントを基準としてＲＤＯを算出してモードを設定し、参照予測ツリーにあるノードのＲＤＯがより良い値を示す場合、インター参照フラグ（ｉｎｔｅｒ＿ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ＿ｆｌａｇ）を真（Ｔｒｕｅ）と設定する。

【0255】

実施例による方法／装置は、予測ツリー復元方案を含んで行われる。

【0256】

参照フレームにグローバル／ローカル動きの適否がシグナリングされ、その適否に応じて動き補償が行われた後、予測ツリーを復元する。

【0257】

現在フレームによって予測ツリーを復元する方法を拡張して、参照フレームと現在フレームによってインター予測ツリーを復元する。

【0258】

実施例による方法／装置は、統合予測ツリー復元方法を含んで行われる。

【0259】

統合予測ツリーによって生成される場合、ツリー復元の手順は、以下のようである。

【0260】

生成手順を説明するために、以下のような条件が設定される。この条件は一例に過ぎず、実施例によってその構造は様々に設定することができる。

【0261】

例えば、インター予測ツリーの子ノードの最大数＝ＭａｘＮｕｍＣｈｉｌｄｒｅｎＦｏｒＩｎｔｅｒである。各ノードは、親（ｐａｒｅｎｔ）、子（ｃｈｉｌｄｒｅｎ）、モード（ｍｏｄｅ）、インター参照フラグ（ｉｎｔｅｒ＿ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ＿ｆｌａｇ）情報を有する。インター参照フラグ（ｉｎｔｅｒ＿ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ＿ｆｌａｇ）は、インター予測のために参照フレームの予測ツリーを使用したか否かを知らせる。親は上位ノード、子は下位ノードなどの用語とも称される。

【0262】

Ｓ１５０００、実施例による方法／装置は、受信した１番目のノード情報を復号する。

【0263】

Ｓ１５０００－１、１番目のノードをルートノードのように復号する。

【0264】

Ｓ１５００１、但し、以後の子ノードは、送信されたインター参照フラグ（ｉｎｔｅｒ＿ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ＿ｆｌａｇ）＝真（Ｔｒｕｅ）である場合、自分の親（ｐａｒｅｎｔ）を参照フレームで生成された予測ツリーから探し出す。

【0265】

Ｓ１５００１－１、参照フラグ（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ＿ｆｌａｇ）＝１である場合、参照フレームにおいてＲＤＯ基準として復号／再構成された予測ツリーから親（ｐａｒｅｎｔ）を探し出して登録する。

【0266】

Ｓ１５００１－２、参照フラグ（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ＿ｆｌａｇ）＝０である場合、現在復号によって構成された予測ツリーの親（ｐａｒｅｎｔ）を基準として進行する。

【0267】

Ｓ１５００２、再構成された予測ツリーによってポイント（ｐｏｉｎｔ）値を復元する。

【0268】

Ｓ１５００３、全てのポイントが復号されるまでＳ１５００１～Ｓ１５００２を繰り返す。

【0269】

実施例による方法／装置は、参照予測ツリーによる復元方法を含んで行われる。

【0270】

参照予測ツリーと現在予測ツリーが共に用いられる。

【0271】

現在予測ツリーを予測ツリー生成方法に合わせて復元し、ツリーレベル（ｔｒｅｅ ｌｅｖｅｌ）とトラバース（ｔｒａｖｅｒｓｅ）順にマッチングされるノードを参照予測ツリーから探し出し、仮想のリンクを連結する。

【0272】

インター参照フラグ（ｉｎｔｅｒ＿ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ＿ｆｌａｇ）が真（Ｔｒｕｅ）である場合、参照フレームにおいて生成された予測ツリーで仮想のリンクにマッチングされたノードを基準としてモードに応じてポイント（ｐｏｉｎｔ）値を復元する。

【0273】

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。

【0274】

実施例によるポイントクラウドデータ送信方法は、図１６の送信装置などによって行われる。送信装置の各構成要素は、ハードウェア、ソフトウェア、プロセッサ、及び／又はそれらの組み合わせに対応する。

【0275】

実施例によるポイントクラウドデータ送信装置は、図１の送信装置１００００、ポイントクラウドビデオエンコーダー１０００２、送信機１０００３、図２の獲得－符号化－送信２００００－２０００１－２０００２、図４のエンコーダー、図１２の送信装置、図１４のデバイス、図２４の送信方法などに対応する。

【0276】

図１６を参照して、ＰＣＣデータ符号化器の動作を説明する。符号化器の入力としてＰＣＣデータが入り、符号化され、ジオメトリ情報ビットストリームと属性情報ビットストリームが出力される。

【0277】

実施例によるジオメトリ情報符号化部は、以下のようである。実施例によるツリーに関する動作は、符号化器（エンコーダー）の予測ツリー生成部（又はプロセッサ）によって行われる。

【0278】

一方、実施例によるジオメトリ情報符号化部は、ポイントクラウドビデオエンコーダー、符号化、ポイントクラウドエンコーダー、及び／又は送信機のポイントクラウド（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ）ビデオ符号化のための構成要素に対応する。

【0279】

ジオメトリ情報符号化部（又はジオメトリ情報符号化器）は、ジオメトリコーディングタイプが予測基盤コーディングである場合、予測ツリー生成部によって予測ツリーが生成され、予測決定部によって生成された予測ツリーに基づいてＲＤＯ過程を行い、最適な予測モードを選択する。最適な予測モードによるジオメトリ予測値を生成する。

【0280】

ジオメトリ情報エントロピー符号化部（又はジオメトリ情報エントロピー符号化器）は、予測された値との残差値をエントロピーコーディングし、ジオメトリ情報ビットストリームを構成する。

【0281】

予測ツリー生成部（又は予測ツリージェネレーター）は、予測ツリー生成部では予測ツリー生成方法が入力され、入力された方法に従って予測ツリーを生成する。予測ツリー生成方法は、統合予測ツリー生成方案、参照予測ツリーによる生成方法がある。コンテンツ特性、サービスのタイプに応じて選択する。適用された予測ツリー生成方法は、デコーダーにシグナリングされる。予測ツリー生成方法に従って予測ツリーを構成する。

【0282】

図１６を参照すれば、データ入力部は、ジオメトリ（ジオメトリデータ、ジオメトリ情報、位置情報などと様々に称される）、属性（特質データ、特質情報、属性情報などと様々に称される）、及び／又はジオメトリ及び属性に関するパラメータ情報を受信する。ジオメトリ／特質は、獲得部又はカメラ／センサーなどによってポイントクラウドデータを含むフレーム／シーケンスなどから獲得され、パラメータはエンコーダー方法に応じて設定される。

【0283】

座標系変換部は、ジオメトリ及び／又は特質が位置（座標）に基づいて表現されるため、符号化のための座標系にデータの座標設定を変換する。

【0284】

ジオメトリ情報変換量子化処理部は、ジオメトリ情報を量子化パラメータに基づいて量子化する。

【0285】

空間分割部は、ジオメトリ及び／又は特質が空間に位置するため、符号化のために空間を分割する。

【0286】

ジオメトリ情報符号化部は、ボクセル処理部によってジオメトリをボクセル化する。ジオメトリ情報符号化部は、ジオメトリコーディングタイプを確認する。実施例によるコーディングタイプは、八分木基盤コーディング方法、ｔｒｉｓｏｕｐ基盤コーディング方法、及び／又は予測ツリー方法などを含む。八分木基盤コーディングの場合、ジオメトリを含む八分木を八分木生成部によって生成し、ジオメトリ位置を再構成して復元されたジオメトリ情報を属性情報符号化部に伝達し、ジオメトリ情報をエントロピー方法に基づいて符号化し、ジオメトリ情報を含むビットストリームを生成する。ｔｒｉｓｏｕｐ基盤コーディングの場合、ジオメトリを含むｔｒｉｓｏｕｐを生成し、同様に、ジオメトリを復元し、復元されたジオメトリ情報を属性情報符号化部に伝達し、ジオメトリ情報をエントロピー方法に基づいて符号化し、ジオメトリ情報を含むビットストリームを生成する。予測ツリー基盤コーディングの場合、ジオメトリノードを符号化するための予測ツリーを生成する。実施例による予測ツリー生成方法は、予測ツリー生成方法を示すパラメータに基づいて設定される。適用された予測ツリー生成方法を示すパラメータを生成し、ビットストリームに含ませてデコーダーに伝達する。パラメータについては、図１８などにおいて再び説明する。属性情報符号化部は、入力されたデータ（ジオメトリ、特質、及び／又はパラメータ）及び／又は復元されたジオメトリ情報に基づいて特質を符号化する。特質、例えば、色相情報を符号化するための色相体系に変換する。属性情報符号化方法は、図１などにおいて説明した属性情報符号化に関する説明を参照する。属性情報をエントロピー方法に基づいて符号化し、属性情報を含むビットストリームを生成する。

【0287】

図１６の各動作の詳細な説明は、本明細書の符号化器に関する説明を参照すればよい。

【0288】

図１７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。

【0289】

実施例によるポイントクラウドデータ受信方法は、図１７の受信装置などによって行われる。送信装置の各構成要素は、ハードウェア、ソフトウェア、プロセッサ及び／又はそれらの組み合わせに対応する。

【0290】

実施例によるポイントクラウドデータ受信装置は、図１の受信装置１０００４、受信機１０００５、ポイントクラウドビデオデコーダー１０００６、図２の送信－復号－レンダリング２０００２－２０００３－２０００４、図１０～図１１のデコーダー、図１３の受信装置、図１４のデバイス、図２５の受信方法などに対応する。

【0291】

図１７を参照して、ＰＣＣデータ復号器を説明する。復号器の入力として符号化されたジオメトリ情報ビットストリームと属性情報ビットストリームが入り、復号され、復元されたＰＣＣデータが出力される。

【0292】

実施例によるジオメトリ情報復号部は、以下のようである。実施例によるツリーに関する動作は、予測ツリー再構成部（又はプロセッサ）によって行われる。

【0293】

一方、実施例によるジオメトリ情報復号部は、ポイントクラウドビデオデコーダー、復号、ポイントクラウドデコーダー、受信機のポイントクラウド（Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ）ビデオ復号のための構成要素に対応する。

【0294】

予測ツリー再構成部（又は予測ツリー再構成器）は、予測ツリー生成方法を送信側（エンコーダー側）から受信し、復元して、それによって予測ツリーを再構成し、ジオメトリの予測値を復号するために用いられる。

【0295】

図１７のように、実施例による受信方法／装置（ポイントクラウドデータ受信方法／装置）、ポイントクラウドデータデコーダーは、図１７の復号プロセスを行う。

【0296】

実施例による予測ツリー再構成部の復元過程は、予測ツリー生成部の逆過程に対応する。実施例によるポイントクラウドデータ送信装置及び受信装置の動作は、互いに対応し、逆過程に従う。

【0297】

図１７の各動作の詳細な説明は、本明細書の復号器に関する説明を参照すればよい。

【0298】

図１８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示す。

【0299】

実施例によるポイントクラウドデータ送信装置（図１の送信装置１００００、ポイントクラウドビデオエンコーダー１０００２、送信機１０００３、図２の獲得－符号化－送信２００００－２０００１－２０００２、図４のエンコーダー、図１２の送信装置、図１４のデバイス、図２４の送信方法など）は、ポイントクラウドデータを符号化し、パラメータ情報を生成し、図１８のようなビットストリームを生成して送信する。

【0300】

実施例によるポイントクラウドデータ受信装置（図１の受信装置１０００４、受信機１０００５、ポイントクラウドビデオデコーダー１０００６、図２の送信－復号－レンダリング２０００２－２０００３－２０００４、図１０～図１１のデコーダー、図１３の受信装置、図１４のデバイス、図２５の受信方法など）は、図１８のようなビットストリームを受信し、パラメータ情報に基づいてポイントクラウドデータを復号する。

【0301】

実施例を追加／実行するために、関連情報をシグナリングする。実施例によるシグナリング情報は、送信端又は受信端などにおいて用いられる。

【0302】

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、以下のような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されて処理され、以下のようにポイントクラウドに含まれる。

【0303】

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にも称される。ＳＰＳ：シーケンスパラメータセット（Ｓｅｑｕｅｎｃｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）、ＧＰＳ：ジオメトリパラメータセット（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）、ＡＰＳ：特質パラメータセット（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）、ＴＰＳ：タイルパラメータセット（Ｔｉｌｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）、ジオメトリ（Ｇｅｏｍ）：ジオメトリビットストリーム（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｂｉｔｓｔｒｅａｍ）＝ジオメトリスライスヘッダ（ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｓｌｉｃｅ ｈｅａｄｅｒ）＋［ジオメトリＰＵヘッダ（ｇｅｏｍｅｔｒｙ ＰＵ ｈｅａｄｅｒ）＋ジオメトリＰＵデータ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ ＰＵ ｄａｔａ）］ ｜ ジオメトリスライスデータ（ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｓｌｉｃｅ ｄａｔａ）、特質（Ａｔｔｒ）：特質ビットストリーム（Ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｂｉｔｓｔｒｅａｍ）＝特質データユニットヘッダ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｄａｔａ ｕｎｉｔ ｈｅａｄｅｒ）＋［特質ＰＵヘッダ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ＰＵ ｈｅａｄｅｒ）＋特質ＰＵデータ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ＰＵ ｄａｔａ］） ｜ 特質データユニットヘッダ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ ｄａｔａ ｕｎｉｔ ｄａｔａ）。

【0304】

実施例によるスライスは、データユニットなどとも称される。

【0305】

実施例による予測ツリー生成関連オプション情報は、ＳＰＳ又はＧＰＳに追加されてシグナリングされる。実施例による予測ツリー生成関連オプション情報は、ＴＰＳ、又は各スライス（Ｓｌｉｃｅ）ごとのジオメトリヘッダ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ ｈｅａｄｅｒ）に追加されてシグナリングされる。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を提供する。

【0306】

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。

【0307】

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。各ポイントの参照予測ツリーを用いて復元するか否かは、ジオメトリ予測ツリーデータ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ Ｐｒｅｄｔｒｅｅ ｄａｔａ）に追加してもよい。

【0308】

以下、各図面を参照して、図１８のビットストリームに含まれるパラメータのシンタックスを説明する。

【0309】

図１９は実施例によるシーケンスパラメータセットを示す。

【0310】

実施例による予測ツリー生成関連オプション情報は、シーケンスパラメータセット（Ｓｅｑｕｅｎｃｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）に追加されてシグナリングされる。予測ツリー生成処理を効率的にシグナリングすることができる。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。

【0311】

プロファイル（ｐｒｏｆｉｌｅ＿ｉｄｃ）は、ビットストリームが順守するプロファイルを示す。ビットストリーム（Ｂｉｔｓｔｒｅａｍ）は、指定値以外のｐｒｏｆｉｌｅ＿ｉｄｃ値を含まなくてもよい。ｐｒｏｆｉｌｅ＿ｉｄｃの他の値は、ＩＳＯ／ＩＥＣにおいて今後の使用のために予約されている。

【0312】

プロファイル互換性フラグ（ｐｒｏｆｉｌｅ＿ｃｏｍｐａｔｉｂｉｌｉｔｙ＿ｆｌａｇｓ）が１である場合、ビットストリームがｊと同一のｐｒｏｆｉｌｅ＿ｉｄｃによって表示されたプロファイルを順守することを示す。

【0313】

特質セット数（ｓｐｓ＿ｎｕｍ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｓｅｔｓ）は、ビットストリームにおいて符号化された属性の数を示す。ｓｐｓ＿ｎｕｍ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｓｅｔｓの値は、０～６３の範囲である。

【0314】

特質ディメンション（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ［ ｉ ］）は、ｉ番目の属性の構成要素の数を示す。

【0315】

特質インスタンスＩＤ（ａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｉｎｓｔａｎｃｅ＿ｉｄ［ ｉ ］）は、ｉ番目の属性に対するインスタンスＩＤを示す。

【0316】

予測ジオメトリツリー生成方法（ｐｒｅｄ＿ｇｅｏｍ＿ｔｒｅｅ＿ｂｕｉｌｄ＿ｍｅｔｈｏｄ）：当該シーケンスにおいて予測ジオメトリツリー生成方法を示す。例えば、０＝参照フレーム無しの予測ツリー生成方案、１＝統合予測ツリー生成方案、２＝参照予測ツリーによる生成方案のように示される。各整数値による情報は、変更が可能である。

【0317】

実施例によるＳＰＳは、以下のパラメータをさらに含んでもよい。

【0318】

ｓｉｍｐｌｅ＿ｐｒｏｆｉｌｅ＿ｃｏｍｐｌｉａｎｔは、ビットストリームが単純プロファイルに従うか（１であるとき）、否か（０であるとき）を示す。

【0319】

Ｄｅｎｓｅ＿ｐｒｏｆｉｌｅ＿ｃｏｍｐｌｉａｎｔは、ビットストリームがＤｅｎｓｅプロファイルに従うか（１であるとき）、否か（０であるとき）を示す。

【0320】

ｐｒｅｄｉｃｔｉｖｅ＿ｐｒｏｆｉｌｅ＿ｃｏｍｐｌｉａｎｔは、ビットストリームが予測プロファイルに従うか（１であるとき）、否か（０であるとき）を示す。

【0321】

ｍａｉｎ＿ｐｒｏｆｉｌｅ＿ｃｏｍｐｌｉａｎｔは、ビットストリームが基本プロファイルに従うか（１であるとき）、否か（０であるとき）を示す。

【0322】

ｒｅｓｅｒｖｅｄ＿ｐｒｏｆｉｌｅ＿１８ｂｉｔｓは、本文書の本バージョンに従うビットストリームにおいて０に等しい。ｒｅｓｅｒｖｅｄ＿ｐｒｏｆｉｌｅ＿１８ｂｉｔｓに対する他の値は、ＩＳＯ／ＩＥＣにおいて今後の使用のために予約されている。

【0323】

ｓｌｉｃｅ＿ｒｅｏｒｄｅｒｉｎｇ＿ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔは、ビットストリームが符号化されたポイントクラウドフレーム内でスライスの再整列又は除去に敏感であるか（１であるとき）、否か（０であるとき）を示す。ｓｌｉｃｅ＿ｒｅｏｒｄｅｒｉｎｇ＿ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔが１であるとき、スライスが再整列又は除去されると、ビットストリームが完全に復号されない場合がある。

【0324】

ｕｎｉｑｕｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ＿ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔが１である場合、符号化された各ポイントクラウドフレームにおいて全てのポイントが固有な位置を有すべきであることを示す。ｕｎｉｑｕｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ＿ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔが０である場合は、符号化されたポイントクラウドフレームにおいて２つ以上のポイントが同じ位置を有してもよいことを示す。

【0325】

各スライスのポイントが固有な位置を有しても、同じフレーム内の他のスライスのポイントが一致する場合がある。この場合、ｕｎｉｑｕｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ＿ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔは０と設定される。

【0326】

ｕｎｉｑｕｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｐｏｓｉｔｉｏｎｓ＿ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔが１である場合、フレームインデックス／番号の属性値が異なっても、同じフレームにおいて位置の同じポイントは禁止される。

【0327】

ｌｅｖｅｌ＿ｉｄｃは、付録Ａに示されたように、ビットストリームが順守するレベルを示す。ビットストリームは、付録Ａに示された値以外のｌｅｖｅｌ＿ｉｄｃ値を含まない。ｌｅｖｅｌ＿ｉｄｃの他の値は、ＩＳＯ／ＩＥＣにおいて今後の使用のために予約されている。

【0328】

ｓｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄは、他のＤＵが参照するようにＳＰＳを識別する。ｓｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄは、この明細書のこのバージョンに従うビットストリームにおいて０である。ｓｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄの他の値は、ＩＳＯ／ＩＥＣにおいて今後の使用のために予約されている。

【0329】

ｆｒａｍｅ＿ｃｔｒ＿ｌｓｂ＿ｂｉｔｓは、構文要素ｆｒａｍｅ＿ｃｔｒ＿ｌｓｂの長さをビット単位で示す。

【0330】

ｓｌｉｃｅ＿ｔａｇ＿ｂｉｔｓは、構文要素ｓｌｉｃｅ＿ｔａｇの長さをビット単位で指定する。

【0331】

ｂｙｐａｓｓ＿ｓｔｒｅａｍ＿ｅｎａｂｌｅｄは、算術符号化された構文要素に対するバイパスビンを別のデータストリームで伝達するか否かを指定する。１である場合、２つのデータストリームは固定長さチャンクシーケンス（１１．３）を用いて多重化される。０であるとき、バイパスビンは、算術符号化されたビットストリームの一部を形成する。

【0332】

ｅｎｔｒｏｐｙ＿ｃｏｎｔｉｎｕａｔｉｏｎ＿ｅｎａｂｌｅｄは、ＤＵのエントロピー構文解析が以前スライスにおいてＤＵの最終エントロピー構文解釈状態に依存できるか（１であるとき）否か（０であるとき）を示す。ｓｌｉｃｅ＿ｒｅｏｒｄｅｒｉｎｇ＿ｃｏｎｓｔｒａｉｎｔが０であるとき、ｅｎｔｒｏｐｙ＿ｃｏｎｔｉｎｕａｔｉｏｎ＿ｅｎａｂｌｅｄが０であることは、ビットストリーム適合性の要求事項である。

【0333】

ｓｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｐｒｅｓｅｎｔは、ｓｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｄａｔａ構文要素がＳＰＳ構文構造に存在するか（１であるとき）否か（０であるとき）を示す。ｓｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｐｒｅｓｅｎｔは、この明細書のこのバージョンに従うビットストリームにおいて０である。ｓｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｐｒｅｓｅｎｔに対する１の値は、ＩＳＯ／ＩＥＣにおいて今後の使用のために予約されている。

【0334】

ｓｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｄａｔａはいずれの値を有してもよい。その存在及び価値は、この明細書のこのバージョンに指定されているプロファイルに対するデコーダー適合性に影響を及ぼさない。

【0335】

ｓｅｑ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｂｉｔｓは、符号ビットを除く各ｓｅｑ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｘｙｚ構文要素の長さをビット単位で示す。

【0336】

ｓｅｑ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｘｙｚ［ ］及びｓｅｑ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｌｏｇ２＿ｓｃａｌｅは、応用プログラム別の座標系原点においてシーケンス座標系単位でシーケンス及びコーディング座標系のＸＹＺ原点を示す。ｓｅｑ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｂｉｔｓが０であるとき、ｓｅｑ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｘｙｚ［ ］とｓｅｑ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｌｏｇ２＿ｓｃａｌｅは０と類推される。原点の番目のＸＹＺ成分は、ＳｅｑＯｒｉｇｉｎ［ ］と示される。

【0337】

ｓｅｑ＿ｂｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｂｉｔｓは、各ｓｅｑ＿ｂｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｍｉｎｕｓ１＿ｘｙｚ構文要素の長さをビット単位で示す。

【0338】

ｓｅｑ＿ｂｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｍｉｎｕｓ１＿ｘｙｚ［ ］＋１は、シーケンス座標系において符号化されたボリューム次元の番目のＸＹＺ構成要素を示す。ｓｅｑ＿ｂｂｏｘ＿ｓｉｚｅ＿ｂｉｔｓが０である場合、符号化されたボリューム次元が指定されない。

【0339】

ｓｅｑ＿ｕｎｉｔ＿ｎｕｍｅｒａｔｏｒ＿ｍｉｎｕｓ１、ｓｅｑ＿ｕｎｉｔ＿ｄｅｎｏｍｉｎａｔｏｒ＿ｍｉｎｕｓ１及びｓｅｑ＿ｕｎｉｔ＿ｉｓ＿ｍｅｔｒｅｓは、シーケンス座標系の単位ベクトルが示す長さである。

【0340】

ｓｅｑ＿ｕｎｉｔ＿ｉｓ＿ｍｅｔｒｅｓが１である場合、シーケンス単位ベクトルの長さを示す。

【0341】

ｓｅｑ＿ｕｎｉｔ＿ｉｓ＿ｍｅｔｒｅｓが０である場合、シーケンス単位ベクトルが以下のようなアプリケーション別の座標系単位ベクトル長さＡｐｐＵｎｉｔに相対的な長さを有することを示す。

【0342】

ｓｅｑ＿ｃｏｄｅｄ＿ｓｃａｌｅ＿ｅｘｐｏｎｅｎｔ、ｓｅｑ＿ｃｏｄｅｄ＿ｓｃａｌｅ＿ｍａｎｔｉｓｓａ＿ｂｉｔｓ及びｓｅｑ＿ｃｏｄｅｄ＿ｓｃａｌｅ＿ｍａｎｔｉｓｓａは、コーディング座標系をシーケンス座標系に変換するスケール因子を示す。スケール因子は、１より大きいか等しい正規化された二進浮動小数点値で構文要素によって示される。ｓｅｑ＿ｃｏｄｅｄ＿ｓｃａｌｅ＿ｍａｎｔｉｓｓｓａ＿ｂｉｔｓは、構文要素ｓｅｑ＿ｃｏｄｅｄ＿ｓｃａｌｅ＿ｍａｎｔｉｓｓａの長さをビット単位で示す。スケール因子は、ＳｅｑＣｏｄｅｄＳｃａｌｅのように示される。

【0343】

ｇｅｏｍ＿ａｘｉｓ＿ｏｒｄｅｒは、符号化されたポイントクラウドのＸＹＺ軸とＳＴＶ軸との対応関係を示す。

【0344】

ｎｕｍ＿ａｔｔｒｉｂｕｔｅｓは、ＳＰＳ属性リストに列挙された属性の数を示す。

【0345】

ＡｔｔｒＤｉｍ、ＡｔｔｒＢｉｔＤｅｐｔｈ及びＡｔｔｒＭａｘＶａｌのそれぞれは、ＡｔｔｒＩｄｘ変数で識別される属性の構成要素の数、ビット深さ及び最大値を示す。

【0346】

ＡｔｔｒＤｉｍ：＝ａｔｔｒ＿ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ＿ｍｉｎｕｓ１［ＡｔｔｒＩｄｘ］＋１

【0347】

ＡｔｔｒＢｉｔＤｅｐｔｈ：＝ａｔｔｒ＿ｂｉｔｄｅｐｔｈ＿ｍｉｎｕｓ１［ＡｔｔｒＩｄｘ］ ＋ １

【0348】

ＡｔｔｒＭａｘＶａｌ：＝Ｅｘｐ２（ＡｔｔｒＢｉｔＤｅｐｔｈ）－１

【0349】

を示す。＿ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ＿ｍｉｎｕｓ１［ａｔｔｒＩｄｘ］＋１は、識別された属性の構成要素の数を指定する。

【0350】

３つ以上の構成要素のある属性は、原始属性データのみでコーディングすることができる（ａｔｔｒ＿ｃｏｄｉｎｇ＿ｔｙｐｅ＝３）。

【0351】

ａｔｔｒ＿ｉｎｓｔａｎｃｅ＿ｉｄ値は、属性ラベルの同じ属性を区別するために使用される。例えば、ポイントクラウドには、互いに異なる観点でサンプリングされた複数の色相属性がある。この場合、アプリケーションにおいてａｔｔｒ＿ｉｎｓｔａｎｃｅ＿ｉｄを用いてその観点を区分することができる。

【0352】

ａｔｔｒ＿ｂｉｔｄｅｐｔｈ＿ｍｉｎｕｓ１［ ａｔｔｒＩｄｘ ］＋１は、識別された属性の全ての構成要素のビット深さを指定する。

【0353】

ａｔｔｒ＿ｌａｂｅｌ＿ｋｎｏｗｎ［ ａｔｔｒＩｄｘ ］、ａｔｔｒ＿ｌａｂｅｌ［ ａｔｔｒＩｄｘ ］及びａｔｔｒ＿ｌａｂｅｌ＿ｏｉｄ［ ａｔｔｒＩｄｘ ］は、識別された属性によって伝達されるデータタイプを識別する。ａｔｔｒ＿ｌａｂｅｌ＿ｋｎｏｗｎ［ ａｔｔｒＩｄｘ ］は、属性がａｔｔｒ＿ｌａｂｅｌ［ ａｔｔｒＩｄｘ ］の値によってこの明細書に指定された属性であるか（０であるとき）、客体識別子ａｔｔｒ＿ｌａｂｅｌ＿ｏｉｄ［ ａｔｔｒＩｄｘ ］で識別される外部指定の属性であるかを指定する。

【0354】

ａｔｔｒ＿ｌａｂｅｌによって識別された属性タイプは、表９に指定されている。ａｔｔｒ＿ｌａｂｅｌによって識別された属性は、有効な数だけ構成要素を有すべきであるビットストリーム適合性の要求事項がある。未指定のａｔｔｒ＿ｌａｂｅｌの値は、ＩＳＯ／ＩＥＣにおいて今後の使用のために予約されている。デコーダーは、ａｔｔｒ＿ｌａｂｅｌの予約された値で属性を復号する。

【0355】

ａｔｔｒ＿ｌａｂｅｌ＿ｏｉｄで識別される属性タイプは、この明細書において指定されない。

【0356】

ａｔｔｒ＿ｐｒｏｐｅｒｔｙ＿ｃｎｔは、属性に対するＳＰＳにあるａｔｔｒｉｂｕｔｅ＿ｐｒｏｐｅｒｔｙ構文構造の数を示す。

【0357】

図２０は実施例によるジオメトリパラメータセットを示す。

【0358】

ジオメトリ情報符号化／復号の過程において予測ツリー生成機能のための関連オプション情報は、ジオメトリパラメータセット（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）に追加されてシグナリングされる。ジオメトリのインター予測（ｉｎｔｅｒ－ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）を支援するために、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。

【0359】

ジオメトリパラメータセットＩＤ（ｇｐｓ＿ｇｅｏｍ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ）：他の構文要素で参照するようにＧＰＳに対する識別子を示す。ｇｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄの値は、０～１５の範囲内である。

【0360】

シーケンスパラメータセットＩＤ（ｇｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ）：活性ＳＰＳに対するｓｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ値を示す。ｇｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄの値は、０～１５の範囲内である。

【0361】

ジオメトリツリータイプ（ｇｅｏｍ＿ｔｒｅｅ＿ｔｙｐｅ）：ｇｅｏｍ＿ｔｒｅｅ＿ｔｙｐｅが０である場合、位置情報が八分木（Ｏｃｔｒｅｅ）を用いて符号化されることを示す。ｇｅｏｍ＿ｔｒｅｅ＿ｔｙｐｅが１である場合は、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。

【0362】

予測ジオメトリ生成方法（ｐｒｅｄ＿ｇｅｏｍ＿ｔｒｅｅ＿ｂｕｉｌｄ＿ｍｅｔｈｏｄ）：フレームに予測ジオメトリツリー生成方法を示す。例えば、０＝参照フレーム無しの予測ツリー生成方案、１＝統合予測ツリー生成方案、２＝参照予測ツリー使用による生成方案のようにシグナリングされる。各整数値による情報は変更が可能である。

【0363】

実施例によるＧＰＳは、以下のパラメータをさらに含んでもよい。

【0364】

ｇｐｓ＿ｇｅｏｍ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄは、他のＤＵが参照するようにＧＰＳを識別する。

【0365】

ｇｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄは、ｓｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄで活性ＳＰＳを識別する。

【0366】

ｓｌｉｃｅ＿ｇｅｏｍ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｓｃａｌｅ＿ｐｒｅｓｅｎｔは、ＧＤＵヘッダにｓｌｉｃｅ＿ｇｅｏｍ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｌｏｇ２＿ｓｃａｌｅが存在するか（１である場合）否か（０である場合）を示す。ｓｌｉｃｅ＿ｇｅｏｍ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｓｃａｌｅ＿ｐｒｅｓｅｎｔが０である場合、スライス原点スケールがｇｐｓ＿ｇｅｏｍ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｌｏｇ２＿ｓｃａｌｅによって指定されることを示す。

【0367】

ｇｐｓ＿ｇｅｏｍ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｌｏｇ２＿ｓｃａｌｅは、ｓｌｉｃｅ＿ｇｅｏｍ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｓｃａｌｅ＿ｐｒｅｓｅｎｔが０であるとき、ｓｌｉｃｅ＿ｇｅｏｍ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｘｙｚにおいてスライス原点を導出するために使用されるスケール因子を示す。

【0368】

ｇｅｏｍ＿ｄｕｐ＿ｐｏｉｎｔ＿ｃｏｕｎｔｓ＿ｅｎａｂｌｅｄは、重複ポイントがポイントごとの重複カウントによってＧＤＵでシグナリングされるか（１であるとき）否か（０であるとき）を示す。

【0369】

ｇｅｏｍ＿ｄｕｐ＿ｐｏｉｎｔ＿ｃｏｕｎｔｓ＿ｅｎａｂｌｅｄが０である場合は、ｄｉｒｅｃｔ＿ｄｕｐ＿ｐｏｉｎｔ＿ｃｎｔ、ｏｃｃ＿ｄｕｐ＿ｐｏｉｎｔ＿ｃｎｔ又はｐｔｎ＿ｄｕｐ＿ｐｏｉｎｔ＿ｃｎｔ構文要素以外の方法によって単一スライス内において同じポイント位置を複数回コーディングすることを禁止しない。

【0370】

ｇｅｏｍ＿ｔｒｅｅ＿ｔｙｐｅが０である場合は、スライスジオメトリが占有ツリー（７．３．３．４）を用いて符号化されることを示す。ｇｅｏｍ＿ｔｒｅｅ＿ｔｙｐｅが１である場合は、スライスジオメトリが予測ツリー（７．３．３．８）を用いて符号化されることを示す。

【0371】

ｇｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｐｒｅｓｅｎｔは、ＧＰＳ構文構造にｇｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｄａｔａ構文要素が存在するか（１であるとき）否か（０であるとき）を示す。ｇｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｐｒｅｓｅｎｔは、この明細書のこのバージョンに従うビットストリームにおいて０である。ｇｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｐｒｅｓｅｎｔに対する１の値は、ＩＳＯ／ＩＥＣにおいて今後の使用のために予約されている。

【0372】

ｇｐｓ＿ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ＿ｄａｔａはいずれの値を有してもよい。その存在及び価値は、この明細書のこのバージョンに指定されたプロファイルに対するデコーダー適合性に影響を及ぼさない。

【0373】

ｇｅｏｍ＿ａｎｇｕｌａｒ＿ｅｎａｂｌｅｄは、角度原点のＶ軸に沿って位置して回転するビームセットに対する情報を用いてスライスジオメトリが符号化されるか（１であるとき）否か（０であるとき）を示す。活性化される場合、ポイント位置は、ビームによって投射される光線に沿ってサンプリングされたものと仮定される。

【0374】

ｓｌｉｃｅ＿ａｎｇｕｌａｒ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｐｒｅｓｅｎｔは、スライス関連角度原点がＧＤＵヘッダでシグナリングされるか（１であるとき）否か（０であるとき）を示す。ｓｌｉｃｅ＿ａｎｇｕｌａｒ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｐｒｅｓｅｎｔが０である場合は、角度原点がｇｐｓ＿ａｎｇｕｌａｒ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｘｙｚであることを示す。ｓｌｉｃｅ＿ａｎｇｕｌａｒ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｐｒｅｓｅｎｔがない場合には０と類推される。

【0375】

ｇｐｓ＿ａｎｇｕｌａｒ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｂｉｔｓ＿ｍｉｎｕｓ１＋１は、各ｇｐｓ＿ａｎｇｕｌａｒ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｘｙｚ構文要素の長さをビット単位で示す。

【0376】

ｇｐｓ＿ａｎｇｕｌａｒ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｘｙｚ［］は、コーディング座標系において角度原点の番目のＸＹＺ座標を示す。

【0377】

ｎｕｍ＿ｂｅａｍｓ＿ｍｉｎｕｓ１＋１は、ＧＰＳによって列挙されたビームの数を示す。

【0378】

ｂｅａｍ＿ｅｌｅｖａｔｉｏｎ＿ｉｎｉｔ及びｂｅａｍ＿ｅｌｅｖａｔｉｏｎ＿ｄｉｆｆ［］は、ビーム高度をＳ－Ｔ平面上の傾きによって示す。番目のビームの高度傾きは、ＢｅａｍＥｌｅｖ［］のように示される。１８つの少数ビットのある二進固定小数点の値である。

【0379】

ｂｅａｍ＿ｖｏｆｆｓｅｔ＿ｉｎｉｔ及びｂｅａｍ＿ｖｏｆｆｓｅｔ＿ｄｉｆｆ［］は、角度原点で列挙されたビームのＶ軸オフセットを示す。オフセットは、コーディング座標系の単位で示される。番目のビームのオフセットは、ＢｅａｍＯｆｆｓｅｔＶ［］のように示される。

【0380】

ｂｅａｍ＿ｓｔｅｐｓ＿ｐｅｒ＿ｒｏｔａｔｉｏｎ＿ｉｎｉｔ＿ｍｉｎｕｓ１及びｂｅａｍ＿ｓｔｅｐｓ＿ｐｅｒ＿ｒｏｔａｔｉｏｎ＿ｄｉｆｆ［］は、回転ビームによって回転当たり行われる段階の数を示す。番目のビームの値は、ＢｅａｍＳｔｅｐｓＰｅｒＲｅｖ［］のように示される。

【0381】

ｐｔｒｅｅ＿ａｎｇ＿ａｚｉｍｕｔｈ＿ｐｉ＿ｂｉｔｓ＿ｍｉｎｕｓ１１＋１１は、Ｖ軸周りのビームの半回転を示すビット数である。半回転は、＊ラジアンである。

【0382】

ｐｔｒｅｅ＿ａｎｇ＿ｒａｄｉｕｓ＿ｓｃａｌｅ＿ｌｏｇ２は、デカルト座標に変換する間、点の放射型角度座標を調整するために用いられる要素を示す。

【0383】

ｐｔｒｅｅ＿ａｎｇ＿ａｚｉｍｕｔｈ＿ｓｔｅｐ＿ｍｉｎｕｓ１＋１は、符号化された点間で回転するビームの方位角から予想される変化を示す。角度予測ツリーコーディングに使用される方位角予測残差は、ｐｔｒｅｅ＿ａｎｇ＿ａｚｉｍｕｔｈ＿ｓｔｅｐ＿ｍｉｎｕｓ１＋１の倍数と余りで符号化される。

【0384】

ｏｃｃｔｒｅｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｃｎｔ＿ｌｉｓｔ＿ｐｒｅｓｅｎｔは、ＧＤＵフッターが各占有ツリーレベルのポイント数を列挙するか（１であるとき）否か（０であるとき）を示す。ｏｃｃｔｒｅｅ＿ｐｏｉｎｔ＿ｃｎｔ＿ｌｉｓｔ＿ｐｒｅｓｅｎｔがない場合は０と類推される。

【0385】

０より大きいｏｃｃｔｒｅｅ＿ｄｉｒｅｃｔ＿ｃｏｄｉｎｇ＿ｍｏｄｅは、点位置が占有ツリーの適合する直接ノードによって符号化可能であることを示す。ｏｃｃｔｒｅｅ＿ｄｉｒｅｃｔ＿ｃｏｄｉｎｇ＿ｍｏｄｅが０である場合は、直接ノードが占有ツリーに存在してはいけないことを示す。

【0386】

一般に、ｏｃｃｔｒｅｅ＿ｄｉｒｅｃｔ＿ｃｏｄｉｎｇ＿ｍｏｄｅの値が大きいほど直接ノード適合性が高くなる。

【0387】

ｏｃｃｔｒｅｅ＿ｄｉｒｅｃｔ＿ｊｏｉｎｔ＿ｃｏｄｉｎｇ＿ｅｎａｂｌｅｄは、２つのポイントを符号化する直接ノードがポイントの所定順に従って位置を共通して符号化すべきか（１であるとき）否か（０であるとき）を示す。

【0388】

ｏｃｃｔｒｅｅ＿ｃｏｄｅｄ＿ａｘｉｓ＿ｌｉｓｔ＿ｐｒｅｓｅｎｔが１である場合は、ＧＤＵヘッダが各占有ツリーレベルに対するノードサイズを誘導するために用いられるｏｃｃｔｒｅｅ＿ｃｏｄｅｄ＿ａｘｉｓ構文要素を含むことを示す。ｏｃｃｔｒｅｅ＿ｃｏｄｅｄ＿ａｘｉｓ＿ｌｉｓｔ＿ｐｒｅｓｅｎｔが０である場合は、ｏｃｃｔｒｅｅ＿ｃｏｄｅｄ＿ａｘｉｓ構文要素がＧＤＵ構文に存在せず、占有ツリーがツリー深さによって指定された３次体積を示すことを示す。

【0389】

ｏｃｃｔｒｅｅ＿ｎｅｉｇｈ＿ｗｉｎｄｏｗ＿ｌｏｇ２＿ｍｉｎｕｓ１＋１は、ツリーレベル内で各可用性ウィンドウを形成する占有ツリーノード位置の数を示す。ウィンドウの外部のノードは、ウィンドウ内のノードに関連するプロセスに使用できない。ｏｃｃｔｒｅｅ＿ｎｅｉｇｈ＿ｗｉｎｄｏｗ＿ｌｏｇ２＿ｍｉｎｕｓ１が０である場合は、兄弟ノードのみを現在ノードで使用可能なものとみなす必要があることを示す。

【0390】

ｏｃｃｔｒｅｅ＿ａｄｊａｃｅｎｔ＿ｃｈｉｌｄ＿ｅｎａｂｌｅｄは、隣接占有ツリーノードの隣接子がビット占有状況化に使用されるか（１であるとき）否か（０であるとき）を示す。ｏｃｃｔｒｅｅ＿ａｄｊａｃｅｎｔ＿ｃｈｉｌｄ＿ｅｎａｂｌｅｄがない場合は０と類推される。

【0391】

ｏｃｃｔｒｅｅ＿ｉｎｔｒａ＿ｐｒｅｄ＿ｍａｘ＿ｎｏｄｅｓｉｚｅ＿ｌｏｇ２－１は、スライス内の占有予測に適合する占有ツリーノードの最大サイズを示す。ｏｃｃｔｒｅｅ＿ｉｎｔｒａ＿ｐｒｅｄ＿ｍａｘ＿ｎｏｄｅｓｉｚｅ＿ｌｏｇ２がない場合は０と類推される。

【0392】

ｏｃｃｔｒｅｅ＿ｂｉｔｗｉｓｅ＿ｃｏｄｉｎｇは、ノード占有ビットマップが（１であるとき）ｏｃｃｕｐａｎｃｙ＿ｂｉｔ構文要素、又は（０であるとき）予め符号化された構文要素ｏｃｃｕｐａｎｃｙ＿ｂｙｔｅを用いてコーディングされることを示す。

【0393】

ｏｃｃｔｒｅｅ＿ｐｌａｎａｒ＿ｅｎａｂｌｅｄは、ノード占有ビットマップのコーディングが部分的に占有及び非占有平面のシグナリングによって行われるか（１であるとき）否か（０であるとき）を示す。ｏｃｃｔｒｅｅ＿ｐｌａｎａｒ＿ｅｎａｂｌｅｄがない場合は０と類推される。

【0394】

ｏｃｃｔｒｅｅ＿ｐｌａｎａｒ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ［］は、平面占有コーディングに対する軸別の適合性を決定するために部分的に使用される閾値を示す。閾値は、最も可能性のある平面軸（＝０）から最小（＝２）まで示される。各閾値は、ｏｃｃ＿ｓｉｎｇｌｅ＿ｐｌａｎｅが１であると予想される適合軸に対する最小の可能性を示す。ｏｃｃｔｒｅｅ＿ｐｌａｎａｒ＿ｔｈｒｅｓｈｏｌｄに対する範囲［８、１２０］は、可能度間隔［０、１］に相当する。

【0395】

ｏｃｃｔｒｅｅ＿ｄｉｒｅｃｔ＿ｎｏｄｅ＿ｒａｔｅ＿ｍｉｎｕｓ１は、存在する場合、３２つの全ての適合ノードのうち、ｏｃｃｔｒｅｅ＿ｄｉｒｅｃｔ＿ｎｏｄｅ＿ｒａｔｅ＿ｍｉｎｕｓ１＋１のみが直接ノードで符号化されることを示す。

【0396】

ｏｃｃｔｒｅｅ＿ｐｌａｎａｒ＿ｂｕｆｆｅｒ＿ｄｉｓａｂｌｅｄは、以前に符号化されたノードの平面位置を用いて、ノードごとの占有平面位置のコンテキスト化が非活性化されるか（１であるとき）否か（０であるとき）を示す。ｏｃｃｔｒｅｅ＿ｐｌａｎａｒ＿ｂｕｆｆｅｒ＿ｄｉｓａｂｌｅｄがない場合は０と類推される。

【0397】

ｇｅｏｍ＿ｓｃａｌｉｎｇ＿ｅｎａｂｌｅｄは、ジオメトリ復号プロセス中に符号化されたジオメトリのサイズを調整すべきか（１であるとき）否か（０であるとき）を示す。

【0398】

ｇｅｏｍ＿ｑｐは、スライス及びノード当たりオフセットを追加する前のジオメトリＱＰを示す。

【0399】

ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌ＿ｌｏｇ２は、ジオメトリＱＰに適用するスケール因子を示す。スケーリング段階のサイズが２倍になる度に、Ｅｘｐ２（３－ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｍｕｌ＿ｌｏｇ２）ＱＰ値がある。

【0400】

ｐｔｒｅｅ＿ｑｐ＿ｐｅｒｉｏｄ＿ｌｏｇ２は、予測ツリーノードＱＰオフセットがシグナリングされるノードの周期を示す。この周期は、全てのＥｘｐ２（ｐｔｒｅｅ＿ｑｐ＿ｐｅｒｉｏｄ＿ｌｏｇ２）ノードにおいて１つである。

【0401】

ｏｃｃｔｒｅｅ＿ｄｉｒｅｃｔ＿ｎｏｄｅ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔは、直接ノード符号化されたポイントの位置をスケーリングするために、スライスジオメトリＱＰに対する相対的なオフセットを示す。

【0402】

図２１は実施例によるタイルパラメータセットを示す。

【0403】

予測ツリー生成関連オプション情報は、タイルパラメータセット（Ｔｉｌｅ Ｐａｒａｍｅｔｅｒ Ｓｅｔ）に追加されてシグナリングされる。インター予測（ｉｎｔｅｒ－ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）を効率的にシグナリングすることができる。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。

【0404】

タイル数（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数を示す。これが存在しない場合、ｎｕｍ＿ｔｉｌｅｓは０と類推される。

【0405】

タイル境界ボックスオフセットｘ（ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｘ［ｉ］）は、直交座標においてｉ番目のタイルのｘオフセットを示す。これが存在しない場合、ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｘ［０］の値はｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｘであると類推される。

【0406】

タイル境界ボックスオフセットｙ（ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｙ［ｉ］）は、直交座標においてｉ番目のタイルのｙオフセットを示す。これが存在しない場合、ｔｉｌｅ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｙ［０］の値は、ｓｐｓ＿ｂｏｕｎｄｉｎｇ＿ｂｏｘ＿ｏｆｆｓｅｔ＿ｙと類推される。

【0407】

予測ジオメトリツリー生成方法（ｐｒｅｄ＿ｇｅｏｍ＿ｔｒｅｅ＿ｂｕｉｌｄ＿ｍｅｔｈｏｄ）：タイルに予測ジオメトリツリーを生成する方法を示す。例えば、０＝参照フレーム無しの予測ツリー生成方案、１＝統合予測ツリー生成方案、２＝参照予測ツリー使用による生成方案などのように示される。各整数値が示す情報は、互いに変更が可能である。

【0408】

実施例によるタイルパラメータセットは、以下のパラメータをさらに含んでもよい。実施例によるタイルパラメータセットは、タイルインベントリと称される。

【0409】

シーケンスパラメータセットＩＤ（ｔｉ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ）は、ｓｐｓ＿ｓｅｑ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄで活性ＳＰＳを示す。

【0410】

フレーム数ｌｓｂビット（ｔｉ＿ｆｒａｍｅ＿ｃｔｒ＿ｌｓｂ＿ｂｉｔｓ）は、構文要素ｔｉ＿ｆｒａｍｅ＿ｃｔｒ＿ｌｓｂの長さをビット単位で示す。ｔｉ＿ｆｒａｍｅ＿ｃｔｒ＿ｌｓｂ＿ｂｉｔｓは活性ＳＰＳのｆｒａｍｅ＿ｃｔｒ＿ｌｓｂ＿ｂｉｔｓと同一である。

【0411】

フレーム数ｌｓｂ（ｔｉ＿ｆｒａｍｅ＿ｃｔｒ＿ｌｓｂ）は、次に符号化されたポイントクラウドフレームに対するＦｒａｍｅＣｔｒのｔｉ＿ｆｒａｍｅ＿ｃｔｒ＿ｌｓｂ＿ｂｉｔｓ ＬＳＢである。

【0412】

タイル数（ｔｉｌｅ＿ｃｎｔ）は、タイルインベントリによって列挙されるタイル数を示す。

【0413】

タイルＩＤ（ｔｉｌｅ＿ｉｄ＿ｂｉｔｓ）は、各ｔｉｌｅ＿ｉｄ構文要素の長さをビット単位で示す。ｔｉｌｅ＿ｉｄ＿ｂｉｔｓが０である場合、タイルがインデックスｔｉｌｅＩｄｘによって識別されることを示す。

【0414】

タイル原点ビット（ｔｉｌｅ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｂｉｔｓ＿ｍｉｎｕｓ１）＋１は、符号ビットを除く各タイル原点ｘｙｚ（ｔｉｌｅ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｘｙｚ）構文要素の長さをビット単位で示す。

【0415】

タイルサイズビット（ｔｉｌｅ＿ｓｉｚｅ＿ｂｉｔｓ＿ｍｉｎｕｓ１）＋１は、各タイルサイズ（ｔｉｌｅ＿ｓｉｚｅ＿ｍｉｎｕｓ１＿ｘｙｚ）構文要素の長さをビット単位で示す。

【0416】

タイルＩＤ（ｔｉｌｅ＿ｉｄ［ｔｉｌｅＩｄｘ］）は、タイルインベントリにおいてｔｉｌｅＩｄｘ番目のタイルの識別子を示す。ｔｉｌｅ＿ｉｄ＿ｂｉｔｓが０であるとき、ｔｉｌｅ＿ｉｄ［ ｔｉｌｅＩｄｘ ］の値はｔｉｌｅＩｄｘと類推される。ｔｉｌｅ＿ｉｄの全ての値は、タイルインベントリにおいて固有である。

【0417】

タイル原点ｘｙｚ及びタイルサイズｘｙｚ（ｔｉｌｅ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｘｙｚ［ｔｉｌｅＩｄ］［］及びｔｉｌｅ＿ｓｉｚｅ＿ｍｉｎｕｓ１＿ｘｙｚ［ ｔｉｌｅＩｄ ］［ ］）は、ｔｉｌｅＩｄと同じｓｌｉｃｅ＿ｔａｇによって識別されるスライスを含むシーケンス座標系の境界ボックスを示す。

【0418】

タイル原点ｘｙｚ（ｔｉｌｅ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｘｙｚ［ｔｉｌｅＩｄ］［］）は、タイルインベントリ原点を基準として、タイル境界ボックスの下方隅の番目のＸＹＺ座標を示す。

【0419】

タイルサイズｘｙｚ（ｔｉｌｅ＿ｓｉｚｅ＿ｍｉｎｕｓ１＿ｘｙｚ［ｔｉｌｅＩｄ］［］）：＋１はタイル境界ボックスの番目のＸＹＺ次元を示す。

【0420】

原点ｘｙｚ（ｔｉ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｂｉｔｓ＿ｍｉｎｕｓ１）：＋１は符号ビットを除く各ｔｉ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｘｙｚ構文要素の長さをビット単位で示す。

【0421】

原点ｘｙｚ及び原点スケール（ｔｉ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｘｙｚ［］及びｔｉ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｌｏｇ２＿ｓｃａｌｅ）は、ｓｅｑ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｘｙｚ［］及びｓｅｑ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｌｏｇ２＿ｓｃａｌｅによって指定されたシーケンス座標系のＸＹＺ原点を示す。ｔｉ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｘｙｚ［］及びｔｉ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｌｏｇ２＿ｓｃａｌｅのそれぞれの値は、ｓｅｑ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｘｙｚ［］及びｓｅｑ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｌｏｇ２＿ｓｃａｌｅと同一である。

【0422】

図２２は実施例によるジオメトリスライスヘッダを示す。

【0423】

ジオメトリ情報の符号化／復号の過程において予測ツリー生成のための関連オプション情報は、ジオメトリスライスヘッダ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ Ｓｌｉｃｅ ｈｅａｄｅｒ）に追加されてシグナリングされる。インター予測（ｉｎｔｅｒ－ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）を支援するために効率的にシグナリングすることができる。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。

【0424】

ジオメトリパラメータセットＩＤ（ｇｓｈ＿ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ）は、活性ＧＰＳのｇｐｓ＿ｇｅｏｍ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ値を示す。

【0425】

タイルＩＤ（ｇｓｈ＿ｔｉｌｅ＿ｉｄ）は、ＧＳＨが参照するタイルＩＤの値を示す。タイルＩＤ（ｇｓｈ＿ｔｉｌｅ＿ｉｄ）の値は、０～ＸＸの範囲内である。

【0426】

スライスＩＤ（ｇｓｈ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄ）は、他の構文要素において参照する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。

【0427】

予測ジオメトリツリー生成方法（ｐｒｅｄ＿ｇｅｏｍ＿ｔｒｅｅ＿ｂｕｉｌｄ＿ｍｅｔｈｏｄ）：スライスに予測ジオメトリツリーを生成する方法を示す。例えば、０＝参照フレーム無しの予測ツリー生成方案、１＝統合予測ツリー生成方案、２＝参照予測ツリー使用による生成方案などのようにシグナリングされる。各整数値は変更が可能である。

【0428】

ジオメトリスライスヘッダは、ジオメトリデータユニットヘッダとも称される。ジオメトリスライスヘッダは、以下のパラメータをさらに含んでもよい。

【0429】

ジオメトリパラメータセットＩＤ（ｇｄｕ＿ｇｅｏｍｅｔｒｙ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄ）は、ｇｐｓ＿ｇｅｏｍ＿ｐａｒａｍｅｔｅｒ＿ｓｅｔ＿ｉｄで活性ＧＰＳを示す。

【0430】

スライスＩＤ（ｓｌｉｃｅ＿ｉｄ）は、他のＤＵ（データユニット、スライスユニットに対応）が参照するスライスを示す。

【0431】

ｓｌｉｃｅ＿ｔａｇは、ｓｌｉｃｅ＿ｔａｇに対して同値を有するスライスグループのメンバーでスライスを識別する。タイルインベントリＤＵがある場合、スライスグループは、タイルＩＤで識別されるタイルである。一方、タイルインベントリＤＵがない場合は、ｓｌｉｃｅ＿ｔａｇの解釈は、アプリケーションに応じて異なる。

【0432】

ｆｒａｍｅ＿ｃｔｒ＿ｌｓｂは、概念的フレームカウンタＦｒａｍｅＣｔｒのｆｒａｍｅ＿ｃｔｒ＿ｌｓｂ＿ｂｉｔｓ ＬＳＢを指定する。ｆｒａｍｅ＿ｃｔｒ＿ｌｓｂ値の異なる連続スライスは、個々の出力ポイントクラウドフレームの一部を形成する。中間フレーム境界マーカーデータ単位のないｆｒａｍｅ＿ｃｔｒ＿ｌｓｂの同値を有する連続スライスは、同一の符号化されたポイントクラウドフレームの一部を形成する。

【0433】

ｓｌｉｃｅ＿ｅｎｔｒｏｐｙ＿ｃｏｎｔｉｎｕａｔｉｏｎが１である場合、エントロピー構文解析状態復元プロセス（１１．６．２．２及び１１．６．３．２）がスライスのＧＤＵ及びＡＤＵの開始時に適用されることを指定する。ｓｌｉｃｅ＿ｅｎｔｒｏｐｙ＿ｃｏｎｔｉｎｕａｔｉｏｎが０である場合、スライスのＧＤＵ及びＡＤＵの構文解釈が他のスライスと独立していることを指定する。ｓｌｉｃｅ＿ｅｎｔｒｏｐｙ＿ｃｏｎｔｉｎｕａｔｉｏｎがない場合は０と類推される。

【0434】

ＧＤＵが符号化されたポイントクラウドフレームにおいて１番目のＧＤＵである場合、ｓｌｉｃｅ＿ｅｎｔｒｏｐｙ＿ｃｏｎｔｉｎｕａｔｉｏｎが０であることは、ビットストリーム適合性の要求事項である。デコーダーは、ｓｌｉｃｅ＿ｅｎｔｒｏｐｙ＿ｃｏｎｔｉｎｕａｔｉｏｎが０である同じフレームのスライスが先行しないｓｌｉｃｅ＿ｅｎｔｒｏｐｙ＿ｃｏｎｔｉｎｕａｔｉｏｎが１である符号化されたポイントクラウドフレームの全てのスライスを無視（ビットストリームから除去して廃棄）することができる。

【0435】

ｐｒｅｖ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄは、ビットストリーム順において以前スライスのＧＤＵのｓｌｉｃｅ＿ｉｄと同一である。デコーダーは、ｐｒｅｖ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄが存在し、同一のフレームにおいて以前スライスのｓｌｉｃｅ＿ｉｄと同一ではないスライスを無視（ビットストリームから除去して廃棄）することができる。

【0436】

ｓｌｉｃｅ＿ｔａｇがｐｒｅｖ＿ｓｌｉｃｅ＿ｉｄによって識別されるＧＤＵのｓｌｉｃｅ＿ｔａｇと同一ではない場合、ｓｌｉｃｅ＿ｅｎｔｒｏｐｙ＿ｃｏｎｔｉｎｕａｔｉｏｎが０であることが推奨される。例えば、ｓｌｉｃｅ＿ｔａｇがスライスの下位集合を選択するために使用されるとき、選択されないスライスに対する従属性がある場合、復号が防止される。

【0437】

ｓｌｉｃｅ＿ｇｅｏｍ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｂｉｔｓ＿ｍｉｎｕｓ１＋１は、各ｓｌｉｃｅ＿ｇｅｏｍ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｘｙｚ構文要素の長さをビット単位で指定する。

【0438】

ｓｌｉｃｅ＿ｇｅｏｍ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｘｙｚ［］及びｓｌｉｃｅ＿ｇｅｏｍ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｌｏｇ２＿ｓｃａｌｅは、コーディング座標系においてスライス原点の番目のＸＹＺ座標を指定する。ＳＴＶ座標のスライス原点は、ＳｌｉｃｅＯｒｉｇｉｎ［］のように示される。ｓｌｉｃｅ＿ｇｅｏｍ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｌｏｇ２＿ｓｃａｌｅが存在しない場合、ｇｐｓ＿ｇｅｏｍ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｌｏｇ２＿ｓｃａｌｅと類推される。

【0439】

ｓｌｉｃｅ＿ａｎｇｕｌａｒ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｂｉｔｓ＿ｍｉｎｕｓ１＋１は、各ｓｌｉｃｅ＿ａｎｇｕｌａｒ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｘｙｚ構文要素の長さをビット単位で指定する。

【0440】

ｓｌｉｃｅ＿ａｎｇｕｌａｒ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｘｙｚ［］は、スライス座標系において相対角度原点の番目のＸＹＺ座標を指定する。ｓｌｉｃｅ＿ａｎｇｕｌａｒ＿ｏｒｉｇｉｎ＿ｘｙｚ［］がない場合は０と類推される。

【0441】

ｓｌｉｃｅ＿ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔは、スライスジオメトリＱＰをＧＰＳのｇｅｏｍ＿ｑｐに対するオフセットとして指定する。ｓｌｉｃｅ＿ｇｅｏｍ＿ｑｐ＿ｏｆｆｓｅｔがない場合は０と類推される。

【0442】

図２３は実施例によるジオメトリ予測ツリーデータを示す。

【0443】

各ポイントの参照予測ツリーを用いて復元するか否かは、ジオメトリ予測ツリーデータ（Ｇｅｏｍｅｔｒｙ Ｐｒｅｄｔｒｅｅ ｄａｔａ）においてシグナリングされる。インター予測（ｉｎｔｅｒ－ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ）を支援するために効率的にシグナリングすることができる。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。

【0444】

予測ツリーノードＩＤ（ＰｔｎＮｏｄｅＩｄｘ）：ノードインデックスを示す。

【0445】

ツリー終了（ｇｐｔ＿ｅｎｄ＿ｏｆ＿ｔｒｅｅｓ＿ｆｌａｇ）：０である場合、データ単位において他の予測ツリーが後続することを示す。１である場合、ｇｐｔ＿ｅｎｄ＿ｏｆ＿ｔｒｅｅｓ＿ｆｌａｇは、データユニットにそれ以上の予測ツリーが存在しないことを示す。

【0446】

子の数（ｐｔｎ＿ｃｈｉｌｄ＿ｃｎｔ［ｎｏｄｅＩｄｘ］）は、ジオメトリ予測ツリー内の現在予測ツリーノードの直系の子ノードの数である。

【0447】

予測モード（ｐｔｎ＿ｐｒｅｄ＿ｍｏｄｅ［ｎｏｄｅＩｄｘ］）は、現在ノードに関連する位置を予測するために用いられるモードを示す。

【0448】

インター参照フラグ（ｉｎｔｅｒ＿ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ＿ｆｌａｇ［ｎｏｄｅＩｄｘ］）：参照フレームによって生成された予測ツリーからポイントを復元する情報を参照すべきか否かを示す。

【0449】

図２４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。

【0450】

実施例によるポイントクラウドデータ送信方法／装置（図１の送信装置１００００、ポイントクラウドビデオエンコーダー１０００２、送信機１０００３、図２の獲得－符号化－送信２００００－２０００１－２０００２、図４のエンコーダー、図１２の送信装置、図１４のデバイス、図１６のエンコーダー）の方法は、図２４のような方法に対応する。

【0451】

Ｓ２４００、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を含む。

【0452】

実施例による符号化の動作は、図１～図１４に説明したように、ポイントクラウドデータを符号化することができる。また、図１５～図１６に説明したように、予測ツリーを生成し、ポイントクラウドデータを効率的に圧縮することができる。実施例による予測ツリーは、現在フレームの予測ツリー、参照フレームの予測ツリー、現在フレームの予測ツリー及び参照フレームの予測ツリーが統合された予測ツリーを含む。図１８～図２３に説明したように、符号化されたポイントクラウドデータ及び関連パラメータ情報を含むビットストリームを生成することができる。

【0453】

Ｓ２４０１、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含むビットストリームを送信する段階をさらに含む。

【0454】

実施例による送信動作は、図１～図１４に説明したように、符号化されたポイントクラウドデータを送信することができる。図１５～図１６に説明したように、予測ツリーに基づいて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送信することができる。ビットストリームの構造は、図１８～図２３の説明を参照すればよい。

【0455】

図２５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。

【0456】

実施例によるポイントクラウドデータ受信方法／装置（図１の受信装置１０００４、受信機１０００５、ポイントクラウドビデオデコーダー１０００６、図２の送信－復号－レンダリング２０００２－２０００３－２０００４、図１０～図１１のデコーダー、図１３の受信装置、図１４のデバイス、図１７のデコーダー）は、図２５のような方法に対応する。

【0457】

Ｓ２５００、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を含む。

【0458】

実施例による受信動作は、図１～図１４に説明したように、符号化されたポイントクラウドデータ及びパラメータを含むビットストリーム（図１８～図２３）を受信することができる。図１５、図１７に説明したように、予測ツリーに基づいて符号化されたポイントクラウドデータを受信することができる。

【0459】

Ｓ２５０１、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復号する段階をさらに含む。

【0460】

実施例による復号動作は、図１～図１４に説明したように、ポイントクラウドデータを復号することができる。図１５、図１７に説明したように、予測ツリーを生成し、予測ツリーに基づいてポイントクラウドデータを復号することができる。図１８のビットストリームに含まれたポイントクラウドデータを図１９～図２３のパラメータ情報に基づいて復号することができる。

【0461】

図１を参照すれば、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。

【0462】

図１５を参照すれば、グローバル及びローカル動き推定及び補償に関連して、ポイントクラウドデータを符号化する段階は、ポイントクラウドデータを含むフレーム間のインター－予測を行う段階を含み、インター－予測を行う段階は、予測ユニットに基づいて、ポイントクラウドデータに対するグローバル動きを予測する段階、予測ユニットを分割し、ポイントクラウドデータに対するローカル動きを予測する段階を含む。予測ユニットは、サイズ及び分割程度に応じて、ＬＰＵ、ＰＵなどを含む。

【0463】

図１５を参照すれば、予測ツリー生成方案及び統合予測ツリー生成方案に関連して、実施例による符号化方法は、現在フレームの現在ポイントを予測するために、参照フレームの予測ツリーを用いて統合予測ツリーを生成する。ポイントクラウドデータを符号化する段階は、ポイントクラウドデータに関する予測ツリーを生成する段階を含み、予測ツリーを生成する段階は、ポイントクラウドデータを含む現在フレームに含まれたポイントに対する親ノードを現在フレームの参照フレームに対する予測ツリーから探し出して予測ツリーに登録する段階を含み、参照フレームに対する予測ツリーに含まれた少なくとも１つ以上のノードから子ノードの数及び距離に基づいて、現在フレームに含まれたポイントに対する親ノードが生成され、現在フレームに含まれたポイントに対する予測が参照フレームに基づいて行われた場合、インター参照情報が生成される。親ノードは上位ノードとも称される。ノードは、１つ又は１つ以上のポイントを含む。ノードは、ポイントとも称される。予測ツリーは、現在フレームの予測ツリー、参照フレームの予測ツリー、現在フレーム及び参照フレームの統合予測ツリーを含む。統合予測ツリーは、予測ツリーとも称される。統合予測ツリーは、現在フレームのポイントを符号化するために、現在フレームの予測ツリー及び参照フレームの予測ツリーから生成された予測ツリーを意味する。

【0464】

図１５を参照すれば、予測ツリー生成方案及び統合予測ツリー生成方案に関連して、実施例による符号化方法は、現在ポイントの次のポイントを続けて予測するために、統合予測ツリーを生成する。予測ツリーを生成する段階は、ポイントクラウドデータを含む現在フレーム内の次のポイントに対する親ノードを予測ツリーに基づいて登録する段階をさらに含み、次のポイントに対する親ノードが参照フレームに基づいて登録された場合、インター参照情報が生成される。現在フレームにポイント（又はノード）が、例えば、ａ、ｂ、ｃのように存在する場合、ａが現在ポイントであり、ｂが次のポイントである。

【0465】

図１５を参照すれば、参照予測ツリーによる生成方法に関連して、ポイントクラウドデータを符号化する段階は、ポイントクラウドデータを含む現在フレームに対する予測ツリーを生成し、現在フレームに含まれたポイントに対する親ノードを、現在フレームに対する予測ツリー及び現在フレームに対する参照フレームの予測ツリーに基づいて探し出し、現在フレームに対する予測ツリーに含まれたノードと参照フレームに対する予測ツリーに含まれたノードとの距離に基づいて、親ノードがサーチされ、参照フレームの予測ツリーに含まれたノードが親ノードとして指定される場合、現在フレームに対する予測ツリー及び参照フレームの予測ツリー間の仮想リンクが生成され、インター参照情報が生成される。

【0466】

図１８～図２３を参照すれば、予測ジオメトリツリー生成方法（ｐｒｅｄ＿ｇｅｏｍ＿ｔｒｅｅ＿ｂｕｉｌｄｉｎｇ＿ｍｅｔｈｏｄ）及びインター参照情報（ｉｎｔｅｒ＿ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ＿ｆｌａｇ）などに関連して、ビットストリームは予測ツリー生成に関する情報を含む。

【0467】

ポイントクラウドデータ送信方法は送信装置によって行われる。送信装置は、メモリ及び／又はプロセッサを含むエンコーダーである。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。

【0468】

受信方法は、ポイントクラウドデータ送信方法に対応して、逆過程を行う。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；及びポイントクラウドデータを復号する段階；を含む。

【0469】

図１５を参照すれば、予測ツリー復元方案及び動き補償及び予測ツリー復元に関連して、ポイントクラウドデータを復号する段階は、ビットストリームに含まれたパラメータ情報に基づいて、ポイントクラウドデータに対する動き補償を行う段階、ポイントクラウドデータに対する予測ツリーを復元する段階を含む。

【0470】

図１５を参照すれば、統合予測ツリー復元方法及びインター参照情報（ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ＿ｆｌａｇ＝１ ｏｒ ０）に関連して、ポイントクラウドデータを復号する段階は、ビットストリームに含まれたインター参照情報に基づいて、ポイントクラウドデータを含む現在フレームに含まれたポイントに対する親ノードを現在フレームの参照フレームに対する予測ツリーから探し出すか、現在フレームに対する予測ツリーから探し出す。

【0471】

図１５を参照すれば、参照予測ツリーによる復元方法に関連して、ポイントクラウドデータを復号する段階は、ポイントクラウドデータを含む現在フレームに対する予測ツリーを復元し、現在フレームに含まれたポイントに対する親ノードを、現在フレームに対する予測ツリー及び現在フレームに対する参照フレームの予測ツリーに基づいて探し出し、現在フレームに対する予測ツリーに含まれたノードと参照フレームに対する予測ツリーに含まれたノードとの距離に基づいて、親ノードがサーチされ、参照フレームの予測ツリーに含まれたノードが親ノードとして指定される場合、現在フレームに対する予測ツリー及び参照フレームに対する予測ツリー間の仮想リンクが生成される。

【0472】

受信方法は受信装置によって行われる。受信装置は、メモリ及び／又はプロセッサを含むデコーダーとして構成される。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。

【0473】

予測ツリーの生成時に現在ポイントと近いポイントを探すが、実施例は、予測ツリーそのものを現在フレームのツリー及び参照フレームのツリーではなく、インター予測のための予測ツリーとして生成する効果がある。すなわち、実施例によるエンコーダー及び／又はデコーダーは、全体のポイントの相関関係を考慮して予測ツリーを生成し、効率的な圧縮／復元が可能である。ジオメトリ情報圧縮方法の圧縮効率を高めることができる。リアルタイムポイントクラウドデータのキャプチャー／圧縮／送信／復元／再生サービスを効率的に支援することができる。

【0474】

前述した実施例のＰＣＣ符号化方法、ＰＣＣ復号方法、シグナリング方法は、以下のような効果を提供する。低遅延サービスが必要なシナリオ、例えば ＬｉＤＡＲからポイントクラウドデータをリアルタイムでキャプチャーして送信する場合、又は３Ｄ Ｍａｐデータがリアルタイムで送信されて処理するサービスを提供する場合に備え、符号化と復号時間の短縮が必要となる。その短縮方法として、ポイントクラウドの全体情報がなくても、一部のみで符号化を開始し、ストリーミングを行い、復号することで、遅延（ｌａｔｅｎｃｙ）を下げることができる。

【0475】

実施例は、低遅延サービスのために、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））のジオメトリ情報圧縮方法の遅延（ｌａｔｅｎｃｙ）を減らし、且つビットストリームのサイズが維持可能な予測ツリー生成方法によってインター予測を行う方案を提供することができる。

【0476】

これにより、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）のエンコーダー（符号化器）／デコーダー（復号器）のジオメトリ圧縮の効率を高め、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。

【0477】

実施例によるＰＣＣ符号化器及び／又はＰＣＣ復号器は、効率的な予測ツリー生成方案を提供することができ、フレーム間の相関関係を考慮することで、ジオメトリ圧縮符号化／復号の効率性を増加させる効果を提供することができる。

【0478】

前述した実施例による送受信装置の動作は、以下のポイントクラウド圧縮処理の過程と結合して説明することができる。

【0479】

よって、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することができ、これによるシグナリング情報を送信することで、実施例による受信方法／装置もまた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。

【0480】

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。

【0481】

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。

【0482】

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。

【0483】

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。

【0484】

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。

【0485】

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。

【0486】

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。

【0487】

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。

【0488】

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。

【0489】

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。

【0490】

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。

【0491】

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。

【0492】

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。

【0493】

〔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、前記ポイントクラウドデータを含むフレーム間のインター－予測を行う段階を含み、
前記インター－予測を行う段階は、
予測ユニットに基づいて、前記ポイントクラウドデータに対するグローバル動きを予測する段階、
前記予測ユニットを分割し、前記ポイントクラウドデータに対するローカル動きを予測する段階、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３〕
前記ポイントクラウドデータを符号化する段階は、前記ポイントクラウドデータに関する予測ツリーを生成する段階を含み、
前記予測ツリーを生成する段階は、
前記ポイントクラウドデータを含む現在フレームに含まれたポイントに対する親ノードを前記現在フレームの参照フレームに対する予測ツリーから探し出して前記予測ツリーに登録する段階を含み、
前記参照フレームに対する前記予測ツリーに含まれた少なくとも１つ以上のノードから子ノードの数及び距離に基づいて、前記現在フレームに含まれたポイントに対する前記親ノードが生成され、
前記現在フレームに含まれたポイントに対する予測が参照フレームに基づいて行われた場合、インター参照情報が生成される、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４〕
前記予測ツリーを生成する段階は、前記ポイントクラウドデータを含む現在フレームに含まれた次のポイントに対する親ノードを前記予測ツリーに基づいて登録する段階を更に含み、
前記次のポイントに対する親ノードが前記参照フレームに基づいて登録された場合、インター参照情報が生成される、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〕
前記ポイントクラウドデータを符号化する段階は、
前記ポイントクラウドデータを含む現在フレームに対する予測ツリーを生成し、
前記現在フレームに含まれたポイントに対する親ノードを、前記現在フレームに対する予測ツリー及び前記現在フレームに対する参照フレームの予測ツリーに基づいて探し出し、
前記現在フレームに対する予測ツリーに含まれたノードと前記参照フレームに対する予測ツリーに含まれたノードとの距離に基づいて、前記親ノードを探し出し、
前記参照フレームの予測ツリーに含まれたノードが前記親ノードとして指定される場合、前記現在フレームに対する予測ツリー及び前記参照フレームの予測ツリー間の仮想リンクが生成され、インター参照情報が生成される、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６〕
前記ビットストリームは、予測ツリー生成に関する情報を含む、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７〕
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８〕
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；を含む、ポイントクラウドデータ受信方法。
〔請求項９〕
前記ポイントクラウドデータを復号する段階は、
前記ビットストリームに含まれたパラメータ情報に基づいて、前記ポイントクラウドデータに対する動き補償を行う段階、
前記ポイントクラウドデータに対する予測ツリーを復元する段階、を含む、請求項８に記載のポイントクラウドデータ受信方法。
〔請求項１０〕
前記ポイントクラウドデータを復号する段階は、前記ビットストリームに含まれたインター参照情報に基づいて、
前記ポイントクラウドデータを含む現在フレームに含まれたポイントに対する親ノードを前記現在フレームの参照フレームに対する予測ツリーから探し出すか、又は、前記現在フレームに対する予測ツリーから探し出す、請求項９に記載の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、
前記ポイントクラウドデータを含む現在フレームに対する予測ツリーを復元し、
前記現在フレームに含まれたポイントに対する親ノードを、前記現在フレームに対する予測ツリー及び前記現在フレームに対する参照フレームの予測ツリーに基づいて探し出し、
前記現在フレームに対する予測ツリーに含まれたノードと前記参照フレームに対する予測ツリーに含まれたノードとの距離に基づいて、前記親ノードを探し出し、
前記参照フレームの予測ツリーに含まれたノードが前記親ノードとして指定される場合、前記現在フレームに対する予測ツリー及び前記参照フレームに対する予測ツリー間の仮想リンクが生成される、請求項９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、予測ツリー生成に関する情報を含む、請求項８に記載のポイントクラウドデータ受信方法。
〔請求項１３〕
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１４〕
前記デコーダーは、
前記ビットストリームに含まれたパラメータ情報に基づいて、前記ポイントクラウドデータに対する動き補償を行い、
前記ポイントクラウドデータに対する予測ツリーを復元する、請求項１３に記載のポイントクラウドデータ受信装置。
〔請求項１５〕
前記デコーダーは、前記ビットストリームに含まれたインター参照情報に基づいて、
前記ポイントクラウドデータを含む現在フレームに含まれたポイントに対する親ノードを前記現在フレームの参照フレームに対する予測ツリーから探し出すか、又は、前記現在フレームに対する予測ツリーから探し出す、請求項１４に記載の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】

【国際調査報告】