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WO2020189903A1 - 포인트 클라우드 데이터 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 포인트 클라우드 데이터 수신 장치 및 포인트 클라우드 데이터 수신 방법 - Google Patents

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

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WO2020189903A1
WO2020189903A1 PCT/KR2020/002535 KR2020002535W WO2020189903A1 WO 2020189903 A1 WO2020189903 A1 WO 2020189903A1 KR 2020002535 W KR2020002535 W KR 2020002535W WO 2020189903 A1 WO2020189903 A1 WO 2020189903A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
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point cloud
cloud data
data
video
unit
Prior art date
Application number
PCT/KR2020/002535
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
오세진
Original Assignee
엘지전자 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
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Priority to KR1020217033226A priority patent/KR102585498B1/ko
Priority to KR1020247019573A priority patent/KR20240095364A/ko
Priority to KR1020237032089A priority patent/KR102677294B1/ko
Publication of WO2020189903A1 publication Critical patent/WO2020189903A1/ko
Priority to US18/622,283 priority patent/US20240323435A1/en

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    • H04N21/85406—Content authoring involving a specific file format, e.g. MP4 format

Definitions

  • Embodiments provide Point Cloud content to provide users with various services such as VR (Virtual Reality, Virtual Reality), AR (Augmented Reality, Augmented Reality), MR (Mixed Reality, Mixed Reality), and autonomous driving service.
  • VR Virtual Reality, Virtual Reality
  • AR Augmented Reality
  • MR Magnetic Reality, Mixed Reality
  • autonomous driving service Provide a solution.
  • a point cloud is a set of points in 3D space. There is a problem in that it is difficult to generate point cloud data because the amount of points in the 3D space is large.
  • the technical problem according to the embodiments is to provide a point cloud data transmission apparatus, a transmission method, a point cloud data reception apparatus, and a reception method for efficiently transmitting and receiving a point cloud in order to solve the above-described problems.
  • a technical problem according to embodiments is to provide a point cloud data transmission apparatus, a transmission method, a point cloud data reception apparatus, and a reception method for solving latency and encoding/decoding complexity.
  • a method for transmitting point cloud data includes the steps of encoding point cloud data; And transmitting a bitstream including point cloud data. It may include.
  • a method for receiving point cloud data includes: receiving a bitstream including point cloud data; Decoding the point cloud data; And rendering the point cloud data. It may include.
  • a point cloud data transmission method, a transmission device, a point cloud data reception method, and a reception device may provide a point cloud service with high quality.
  • the point cloud data transmission method, the transmission device, the point cloud data reception method, and the reception device may achieve various video codec methods.
  • a point cloud data transmission method, a transmission device, a point cloud data reception method, and a reception device may provide general-purpose point cloud content such as an autonomous driving service.
  • FIG. 1 shows an example of a structure of a transmission/reception system for providing Point Cloud content according to embodiments.
  • FIG. 2 shows an example of a point cloud data capture according to embodiments.
  • FIG. 3 shows an example of a point cloud, a geometry, and a texture image according to embodiments.
  • FIG. 4 shows an example of a V-PCC encoding process according to embodiments.
  • FIG. 5 illustrates an example of a tangent plane and a normal vector of a surface according to embodiments.
  • FIG. 6 shows an example of a bounding box of a point cloud according to embodiments.
  • FIG 7 shows an example of positioning an individual patch of an occupancy map according to embodiments.
  • FIG. 8 shows an example of a relationship between a normal, a tangent, and a bitangent axis according to embodiments.
  • FIG. 9 shows an example of a configuration of a minimum mode and a maximum mode of a projection mode according to embodiments.
  • FIG 10 shows an example of an EDD code according to embodiments.
  • FIG. 11 illustrates an example of recoloring using color values of adjacent points according to embodiments.
  • FIG 12 illustrates an example of push-pull background filling according to embodiments.
  • FIG. 13 shows an example of a traversal order possible for a block having a size of 4*4 according to embodiments.
  • FIG. 15 shows an example of a 2D video/image encoder according to embodiments.
  • V-PCC decoding process shows an example of a V-PCC decoding process according to embodiments.
  • FIG. 17 shows an example of a 2D Video/Image Decoder according to embodiments.
  • FIG. 18 shows an example of a flowchart of an operation of a transmission apparatus according to embodiments.
  • FIG. 19 shows an example of a flowchart of an operation of a reception device according to embodiments.
  • FIG 20 shows an example of an architecture for V-PCC-based point cloud data storage and streaming according to embodiments.
  • FIG. 21 shows an example of a configuration diagram of an apparatus for storing and transmitting point cloud data according to embodiments.
  • FIG. 22 shows an example of a configuration diagram of an apparatus for receiving point cloud data according to embodiments.
  • FIG. 23 shows an example of a structure capable of interworking with a method/device for transmitting and receiving point cloud data according to embodiments.
  • FIG. 24 shows an example of a structure of a multi-track V-PCC file according to embodiments.
  • V-PCC container structure 25 shows an example of a V-PCC container structure according to embodiments.
  • 26 illustrates an example of a bounding box for a point cloud object or a part of an object according to embodiments.
  • FIG. 27 shows an example of segmentation and individual tracks of a point cloud object according to embodiments.
  • FIG. 28 shows an example of a configuration of a V-PCC bitstream according to embodiments.
  • 29 shows an example of a method of transmitting point cloud data according to embodiments.
  • FIG. 30 shows an example of a method of receiving point cloud data according to embodiments.
  • FIG. 1 shows an example of a structure of a transmission/reception system for providing Point Cloud content according to embodiments.
  • Point Cloud content is provided to provide users with various services such as VR (Virtual Reality, Virtual Reality), AR (Augmented Reality, Augmented Reality), MR (Mixed Reality, Mixed Reality), and autonomous driving service.
  • VR Virtual Reality, Virtual Reality
  • AR Augmented Reality
  • MR Magnetic Reality, Mixed Reality
  • autonomous driving service Provide a solution.
  • the point cloud content according to the embodiments represents data representing an object as points, and may be referred to as point cloud, point cloud data, point cloud video data, point cloud image data, and the like.
  • the point cloud data transmission device (transmission device) 10000 includes a point cloud video acquisition unit (Point Cloud Video Acquisition, 10001), a point cloud video encoder (Point Cloud Video Encoder, 10002), and file/segment encapsulation. It includes a unit 10003 and/or a transmitter (or communication module) 10004.
  • the transmission device according to the embodiments may secure, process, and transmit a point cloud video (or point cloud content).
  • the transmission device includes a fixed station, a base transceiver system (BTS), a network, an artificial intelligence (AI) device and/or system, a robot, an AR/VR/XR device and/or server, etc. can do.
  • the transmission device 10000 uses a radio access technology (eg, 5G NR (New RAT), LTE (Long Term Evolution)) to communicate with a base station and/or other wireless devices, Robots, vehicles, AR/VR/XR devices, portable devices, home appliances, Internet of Thing (IoT) devices, AI devices/servers, etc. may be included.
  • a radio access technology eg, 5G NR (New RAT), LTE (Long Term Evolution)
  • a point cloud video acquisition unit (Point Cloud Video Acquisition, 10001) according to embodiments acquires a Point Cloud video through a process of capturing, synthesizing, or generating a Point Cloud video.
  • a point cloud video encoder 10002 encodes point cloud video data.
  • the point cloud video encoder 10002 may be referred to as a point cloud encoder, a point cloud data encoder, an encoder, or the like.
  • point cloud compression coding encoding
  • the point cloud video encoder may output a bitstream including encoded point cloud video data.
  • the bitstream may include not only the encoded point cloud video data, but also signaling information related to encoding of the point cloud video data.
  • An encoder may support both a Geometry-based Point Cloud Compression (G-PCC) encoding method and/or a Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) encoding method.
  • the encoder may encode a point cloud (referring to point cloud data or both points) and/or signaling data about the point cloud. A detailed operation of encoding according to embodiments will be described below.
  • the file/segment encapsulation module 10003 encapsulates point cloud data in the form of files and/or segments.
  • the point cloud data transmission method/apparatus according to the embodiments may transmit point cloud data in the form of a file and/or a segment.
  • a transmitter (or communication module) 10004 transmits the encoded point cloud video data in the form of a bitstream.
  • a file or segment may be transmitted to a receiving device through a network, or may be stored in a digital storage medium (eg, USB, SD, CD, DVD, Blu-ray, HDD, SSD, etc.).
  • the transmitter according to the embodiments is capable of wired/wireless communication with a receiving device (or a receiver and a network such as 4G, 5G, 6G, etc.)
  • the transmitter can communicate with a network system A necessary data processing operation may be performed depending on the network system), and the transmission device may transmit encapsulated data according to an on demand method.
  • the point cloud data reception device 10005 includes a receiver 10006, a file/segment decapsulation unit 10007, a point cloud video decoder 10008, and/or Includes a renderer (10009).
  • the receiving device uses a wireless access technology (eg, 5G NR (New RAT), LTE (Long Term Evolution)) to communicate with a base station and/or other wireless devices, a robot, a vehicle, AR/VR/XR devices, portable devices, home appliances, Internet of Things (IoT) devices, AI devices/servers, etc. may be included.
  • 5G NR New RAT
  • LTE Long Term Evolution
  • IoT Internet of Things
  • the receiver 10006 receives a bitstream including point cloud video data. According to embodiments, the receiver 10006 may transmit feedback information to the point cloud data transmission apparatus 10000.
  • the file/segment decapsulation module 10007 decapsulates a file and/or segment including point cloud data.
  • the decapsulation unit according to embodiments may perform a reverse process of the encapsulation process according to the embodiments.
  • a point cloud video decoder (Point Cloud Decoder, 10007) decodes the received point cloud video data.
  • the decoder according to the embodiments may perform the reverse process of the encoding according to the embodiments.
  • the renderer 10007 renders the decoded point cloud video data. According to embodiments, the renderer 10007 may transmit the feedback information acquired at the receiving end to the point cloud video decoder 10006.
  • the point cloud video data may transmit feedback information to the receiver. According to embodiments, the feedback information received by the point cloud transmission device may be provided to the point cloud video encoder.
  • the feedback information is information for reflecting an interaction ratio with a user who consumes point cloud content, and includes user information (eg, head orientation information, viewport information, etc.).
  • user information eg, head orientation information, viewport information, etc.
  • the feedback information is the content sending side (for example, the transmission device 10000) and/or a service provider.
  • the feedback information may be used not only in the transmitting device 10000 but also in the receiving device 10005, and may not be provided.
  • Head orientation information is information on a position, direction, angle, and movement of a user's head.
  • the reception device 10005 may calculate viewport information based on the head orientation information.
  • the viewport information is information on the area of the point cloud video that the user is viewing.
  • a viewpoint is a point at which the user is watching a point cloud video, and may mean a center point of a viewport area. That is, the viewport is an area centered on a viewpoint, and the size and shape of the area may be determined by a field of view (FOV).
  • FOV field of view
  • the receiving device 10004 may extract viewport information based on a vertical or horizontal FOV supported by the device in addition to the head orientation information.
  • the receiving device 10005 performs a gaze analysis and the like to check the point cloud consumption method of the user, the point cloud video area that the user gazes, and the gaze time.
  • the receiving device 10005 may transmit feedback information including the result of the gaze analysis to the transmitting device 10000.
  • Feedback information may be obtained during rendering and/or display.
  • Feedback information may be secured by one or more sensors included in the receiving device 10005.
  • the feedback information may be secured by the renderer 10009 or a separate external element (or device, component, etc.).
  • a dotted line in FIG. 1 shows a process of transmitting feedback information secured by the renderer 10009.
  • the point cloud content providing system may process (encode/decode) point cloud data based on feedback information.
  • the point cloud video data decoder 10008 may perform a decoding operation based on the feedback information.
  • the receiving device 10005 may transmit feedback information to the transmitting device.
  • the transmission device (or point cloud video data encoder 10002) may perform an encoding operation based on the feedback information. Therefore, the point cloud content providing system does not process (encode/decode) all point cloud data, but efficiently processes necessary data (e.g., point cloud data corresponding to the user's head position) based on feedback information. Point cloud content can be provided to users.
  • the transmission device 10000 may be referred to as an encoder, a transmission device, a transmitter, and the like
  • the reception device 10004 may be referred to as a decoder, a reception device, a receiver, or the like.
  • Point cloud data (processed in a series of acquisition/encoding/transmission/decoding/rendering) processed in the point cloud content providing system of FIG. 1 according to embodiments may be referred to as point cloud content data or point cloud video data.
  • the point cloud content data may be used as a concept including metadata or signaling information related to the point cloud data.
  • Elements of the point cloud content providing system shown in FIG. 1 may be implemented by hardware, software, processor, and/or a combination thereof.
  • the embodiments are point cloud content in order to provide various services such as VR (Virtual Reality, Virtual Reality), AR (Augmented Reality, Augmented Reality), MR (Mixed Reality, Mixed Reality), and autonomous driving service. Can provide.
  • VR Virtual Reality, Virtual Reality
  • AR Algmented Reality, Augmented Reality
  • MR Mated Reality, Mixed Reality
  • autonomous driving service Can provide.
  • a Point Cloud video may be obtained first.
  • the acquired Point Cloud video is transmitted through a series of processes, and the receiving side can process and render the received data back into the original Point Cloud video.
  • This allows Point Cloud videos to be presented to users.
  • the embodiments provide a method necessary to effectively perform this series of processes.
  • the overall process (point cloud data transmission method and/or point cloud data reception method) for providing the Point Cloud content service may include an acquisition process, an encoding process, a transmission process, a decoding process, a rendering process, and/or a feedback process. have.
  • a process of providing point cloud content may be referred to as a point cloud compression process.
  • the point cloud compression process may mean a geometry-based point cloud compression process.
  • Each element of the point cloud data transmission device and the point cloud data reception device may mean hardware, software, a processor, and/or a combination thereof.
  • a Point Cloud video may be obtained first.
  • the acquired Point Cloud video is transmitted through a series of processes, and the receiving side can process and render the received data back into the original Point Cloud video.
  • This allows Point Cloud videos to be presented to users.
  • the present invention provides a method necessary to effectively perform such a series of processes.
  • the overall process for providing the Point Cloud content service may include an acquisition process, an encoding process, a transmission process, a decoding process, a rendering process and/or a feedback process.
  • the Point Cloud Compression system may include a transmitting device and a receiving device.
  • the transmitting device can encode the Point Cloud video and output the bitstream, and can deliver it to the receiving device through a digital storage medium or network in the form of a file or streaming (streaming segment).
  • Digital storage media may include various storage media such as USB, SD, CD, DVD, Blu-ray, HDD, and SSD.
  • the transmission device may schematically include a Point Cloud video acquisition unit, a Point Cloud video encoder, a file/segment encapsulation unit, and a transmission unit.
  • the receiving device may schematically include a receiving unit, a file/segment decapsulation unit, a Point Cloud video decoder, and a renderer.
  • the encoder may be referred to as a Point Cloud video/image/picture/frame encoding device, and the decoder may be referred to as a Point Cloud video/image/picture/frame decoding device.
  • the transmitter can be included in the Point Cloud video encoder.
  • the receiver can be included in the Point Cloud video decoder.
  • the renderer may include a display unit, and the renderer and/or display unit may be configured as a separate device or an external component.
  • the transmitting device and the receiving device may further include separate internal or external modules/units/components for a feedback process.
  • the operation of the receiving device may follow the reverse process of the operation of the transmitting device.
  • the point cloud video acquisition unit may perform a process of acquiring a point cloud video through a process of capturing, synthesizing, or generating a point cloud video.
  • 3D location (x, y, z)/property (color, reflectance, transparency, etc.) data for multiple points for example, PLY (Polygon File format or the Stanford Triangle format) file, is created by the acquisition process Can be.
  • PLY Polygon File format or the Stanford Triangle format
  • one or more files may be obtained.
  • point cloud related metadata for example, metadata related to capture, etc.
  • point cloud related metadata for example, metadata related to capture, etc.
  • the point cloud data transmission apparatus includes an encoder for encoding point cloud data; And a transmitter for transmitting a bitstream including point cloud data. It may include. In addition, it may be transmitted in the form of a bit stream including a point cloud.
  • the point cloud data receiving apparatus includes: a receiving unit receiving a bitstream including point cloud data; A decoder for decoding the point cloud data; And a renderer for rendering point cloud data. It may include.
  • the method/apparatus according to the embodiments represents a point cloud data transmission device and/or a point cloud data reception device.
  • FIG. 2 shows an example of a point cloud data capture according to embodiments.
  • Point cloud data may be obtained by a camera or the like.
  • the capture method according to embodiments may include, for example, in-word-facing and/or out-of-facing.
  • one or more cameras may photograph an object of point cloud data from the outside to the inside of the object.
  • one or more cameras may photograph an object of point cloud data from the inside to the outside of the object.
  • Point cloud data or point cloud content may be video or still images of objects/environments expressed in various types of 3D space.
  • the point cloud content may include a video/audio/image for an object (object, etc.).
  • Point Cloud content may be composed of information about the location (x, y, z) and color (YCbCr or RGB) or reflectance (r) of the points.
  • Point Cloud content may include an outward-facing method for capturing an external environment and an inward-facing method for capturing a central object.
  • objects e.g., key objects such as characters, players, objects, actors, etc.
  • the composition of the capture camera uses the in-word-facing method. Can be used.
  • the configuration of the capture camera may use the outward-facing method. Since Point Cloud content can be captured through multiple cameras, it may be necessary to calibrate the camera before capturing the content in order to set the global coordinate system between the cameras.
  • Point Cloud content may be a video or still image of an object/environment displayed in various types of 3D space.
  • the method of acquiring Point Cloud content can be synthesized with arbitrary Point Cloud video based on the captured Point Cloud video. Or, if you want to provide Point Cloud video for a virtual space created by a computer, capture through an actual camera may not be performed. In this case, the capture process may be replaced with a process in which related data is simply generated.
  • the captured Point Cloud video may need post-processing to improve the quality of the content.
  • the maximum/minimum depth value can be adjusted within the range provided by the camera equipment, but point data of the unwanted area may be included even after that, so the unwanted area (eg, background) is removed, or the connected space is recognized.
  • Post-treatment of filling the spatial hole can be performed.
  • the Point Cloud extracted from the cameras sharing the spatial coordinate system can be integrated into a single content through the conversion process to the global coordinate system for each point based on the position coordinates of each camera acquired through the calibration process. Through this, a wide range of Point Cloud contents can be created, or Point Cloud contents with a high density of points can be obtained.
  • the Point Cloud Video Encoder can encode the input Point Cloud video into one or more video streams.
  • One video may include a plurality of frames, and one frame may correspond to a still image/picture.
  • a point cloud video may include a point cloud image/frame/picture/video/audio/image, and the point cloud video may be used interchangeably with a point cloud image/frame/picture.
  • the Point Cloud video encoder may perform a Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) procedure.
  • the Point Cloud video encoder can perform a series of procedures such as prediction, transform, quantization, and entropy coding for compression and coding efficiency.
  • the encoded data (encoded video/video information) may be output in the form of a bitstream.
  • the Point Cloud video encoder can encode the Point Cloud video by dividing it into a geometry video, an attribute video, an occupancy map video, and auxiliary information, as described later.
  • the geometry video may include a geometry image
  • the attribute video may include an attribute image
  • the occupancy map video may include an accupancy map image.
  • the additional information may include auxiliary patch information.
  • the attribute video/image may include a texture video/image.
  • the encapsulation processing unit may encapsulate the encoded point cloud video data and/or metadata related to the point cloud video in the form of a file or the like.
  • the metadata related to the point cloud video may be transmitted from a metadata processing unit.
  • the metadata processing unit may be included in the point cloud video encoder, or may be configured as a separate component/module.
  • the encapsulation processing unit may encapsulate the data in a file format such as ISOBMFF, or may process the data in the form of other DASH segments.
  • the encapsulation processing unit may include metadata related to a point cloud video in a file format according to an embodiment.
  • the point cloud video metadata may be included in boxes of various levels on the ISOBMFF file format, for example, or may be included as data in separate tracks within the file.
  • the encapsulation processing unit may encapsulate the metadata related to the point cloud video as a file.
  • the transmission processing unit may apply processing for transmission to the encapsulated point cloud video data according to the file format.
  • the transmission processing unit may be included in the transmission unit or may be configured as a separate component/module.
  • the transmission processing unit may process point cloud video video data according to an arbitrary transmission protocol.
  • the processing for transmission may include processing for transmission through a broadcasting network and processing for transmission through a broadband.
  • the transmission processing unit may receive not only the point cloud video data, but also the point cloud video related metadata from the metadata processing unit, and may apply processing for transmission to this.
  • the transmission unit 10004 may transmit the encoded video/video information or data output in the form of a bitstream to the reception unit of the reception device through a digital storage medium or a network in a file or streaming format.
  • Digital storage media may include various storage media such as USB, SD, CD, DVD, Blu-ray, HDD, and SSD.
  • the transmission unit may include an element for generating a media file through a predetermined file format, and may include an element for transmission through a broadcast/communication network.
  • the receiver may extract the bitstream and transmit it to the decoding device.
  • the receiver 10003 may receive point cloud video data transmitted by the point cloud video transmission device according to the present invention. Depending on the transmitted channel, the receiver may receive point cloud video data through a broadcasting network or may receive point cloud video data through a broadband. Alternatively, point cloud video data can be received through a digital storage medium.
  • the reception processing unit may perform processing according to a transmission protocol on the received point cloud video data.
  • the receiving processing unit may be included in the receiving unit, or may be configured as a separate component/module.
  • the reception processing unit may perform the reverse process of the transmission processing unit described above so as to correspond to the transmission processing performed by the transmission side.
  • the receiving processing unit may transmit the acquired point cloud video data to the decapsulation processing unit, and the acquired point cloud video related metadata may be transmitted to the metadata parser.
  • the point cloud video related metadata acquired by the reception processing unit may be in the form of a signaling table.
  • the decapsulation processing unit may decapsulate the point cloud video data in the form of a file transmitted from the reception processing unit.
  • the decapsulation processor may decapsulate files according to ISOBMFF and the like to obtain a point cloud video bitstream or metadata related to a point cloud video (metadata bitstream).
  • the acquired point cloud video bitstream may be transmitted to a point cloud video decoder, and the acquired point cloud video related metadata (metadata bitstream) may be transmitted to the metadata processing unit.
  • the point cloud video bitstream may include metadata (metadata bitstream).
  • the metadata processing unit may be included in the point cloud video decoder, or may be configured as a separate component/module.
  • the metadata related to the point cloud video acquired by the decapsulation processing unit may be in the form of a box or track in a file format. If necessary, the decapsulation processing unit may receive metadata required for decapsulation from the metadata processing unit.
  • the point cloud video related metadata may be transmitted to the point cloud video decoder and used for a point cloud video decoding procedure, or transmitted to a renderer to be used for a point cloud video rendering procedure.
  • the Point Cloud video decoder may receive a bitstream and perform an operation corresponding to the operation of the Point Cloud video encoder to decode video/video.
  • the Point Cloud video decoder may decode the Point Cloud video by dividing it into a geometry video, an attribute video, an occupancy map video, and auxiliary information, as described later.
  • the geometry video may include a geometry image
  • the attribute video may include an attribute image
  • the occupancy map video may include an accupancy map image.
  • the additional information may include auxiliary patch information.
  • the attribute video/image may include a texture video/image.
  • the 3D geometry is reconstructed using the decoded geometry image, the ocupancy map, and additional patch information, and then the smoothing process can be performed.
  • a color point cloud image/picture may be reconstructed by assigning a color value to the smoothed 3D geometry using a texture image.
  • the renderer may render reconstructed geometry and color point cloud images/pictures.
  • the rendered video/image may be displayed through the display unit. The user can view all or part of the rendered result through a VR/AR display or a general display.
  • the feedback process may include a process of transferring various feedback information that can be obtained during the rendering/display process to a transmitter or a decoder at a receiver. Through the feedback process, interactivity can be provided in Point Cloud video consumption.
  • head orientation information, viewport information indicating an area currently viewed by the user, and the like may be transmitted in the feedback process.
  • the user may interact with those implemented in the VR/AR/MR/autonomous driving environment.In this case, information related to the interaction may be transmitted to the transmitting side or the service provider side in the feedback process. have.
  • the feedback process may not be performed.
  • the head orientation information may mean information on the position, angle, and movement of the user's head. Based on this information, information about the area that the user is currently viewing in the Point Cloud video, that is, viewport information can be calculated.
  • the viewport information may be information on an area currently viewed by the user in the Point Cloud video.
  • a gaze analysis is performed, which allows you to check how the user consumes the Point Cloud video, which area of the Point Cloud video and how much they gaze at.
  • the gaze analysis may be performed at the receiving side and transmitted to the transmitting side through a feedback channel.
  • a device such as a VR/AR/MR display may extract a viewport area based on the position/direction of the user's head and a vertical or horizontal FOV supported by the device.
  • the above-described feedback information is not only transmitted to the transmitting side, but may be consumed by the receiving side. That is, decoding and rendering of the receiver may be performed using the above-described feedback information. For example, using head orientation information and/or viewport information, only a point cloud video for a region currently viewed by the user may be preferentially decoded and rendered.
  • the viewport or the viewport area may mean an area that the user is viewing in the Point Cloud video.
  • a viewpoint is a point that a user is viewing in a Point Cloud video, and may mean a center point of a viewport area. That is, the viewport is an area centered on the viewpoint, and the size, shape, etc. occupied by the area may be determined by a field of view (FOV).
  • FOV field of view
  • Point Cloud video compression is about Point Cloud video compression as described above.
  • the method/embodiment disclosed in this document may be applied to a point cloud compression or point cloud coding (PCC) standard of Moving Picture Experts Group (MPEG) or a next-generation video/image coding standard.
  • PCC point cloud compression or point cloud coding
  • MPEG Moving Picture Experts Group
  • a picture/frame may generally mean a unit representing one image in a specific time period.
  • a pixel or pel may mean a minimum unit constituting one picture (or image).
  • sample' may be used as a term corresponding to a pixel.
  • a sample may generally represent a pixel or pixel value, and may represent only the pixel/pixel value of the luma component, only the pixel/pixel value of the chroma component, or the depth component. It may also represent only the pixel/pixel value of.
  • a unit may represent a basic unit of image processing.
  • the unit may include at least one of a specific area of a picture and information related to the corresponding area.
  • the unit may be used interchangeably with terms such as a block or an area depending on the case.
  • the MxN block may include samples (or sample arrays) consisting of M columns and N rows, or a set (or array) of transform coefficients.
  • FIG. 3 shows an example of a point cloud, a geometry, and a texture image according to embodiments.
  • the point cloud according to the embodiments may be input to the V-PCC encoding process of FIG. 4 to be described later to generate a geometry image and a texture image.
  • the point cloud may have the same meaning as point cloud data.
  • the left side is a point cloud, where an object is located in a 3D space and shows a point cloud that can be represented by a bounding box or the like.
  • the middle shows the geometry
  • the right shows the texture image (non-padding).
  • V-PCC Video-based Point Cloud Compression
  • HEVC High Efficiency Video Coding
  • VVC Video-based Point Cloud Compression
  • Occupancy map A binary map that tells whether or not data exists in the 2D plane by dividing the points of the point cloud into patches and mapping them to the 2D plane with a value of 0 or 1. Represents.
  • the occupancy map indicates a 2D array corresponding to the atlas, and the value of the accupancy map may indicate whether each sample position in the atlas corresponds to a 3D point.
  • Patch A set of points constituting a point cloud, indicating that points belonging to the same patch are adjacent to each other in a 3D space and are mapped in the same direction among the six-sided bounding box planes in the process of mapping to a 2D image.
  • Geometry image Represents an image in the form of a depth map that expresses the geometry of each point constituting a point cloud in patch units.
  • the geometry image may consist of pixel values of one channel.
  • Geometry represents a set of coordinates associated with a point cloud frame.
  • Texture image Represents an image that expresses color information of each point constituting a point cloud in patch units.
  • the texture image may be composed of pixel values (e.g. 3 channels R, G, B) of multiple channels.
  • the texture is included in the attribute.
  • textures and/or attributes may be interpreted as the same object and/or containment relationship.
  • Auxiliary patch info Represents metadata required to reconstruct a point cloud from individual patches.
  • the acillary patch information may include information on the location and size of the patch in 2D/3D space.
  • Point cloud data may include atlas, accupancy map, geometry, attributes, and the like.
  • Atlas represents a set of 2D bounding boxes. It may be a patch, for example, patches projected on a rectangular frame. In addition, it may correspond to a 3D bounding box in a 3D space and may represent a subset of point clouds.
  • An attribute represents a scalar or vector associated with each point in the point cloud, e.g., color, reflectance, surface normal, time stamps, and material There may be a material ID (ID) or the like.
  • Point cloud data represents PCC data according to a Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) method.
  • Point cloud data may include a plurality of components. For example, it may include an accufancy map, patch, geometry and/or texture.
  • FIG. 4 shows an example of a V-PCC encoding process according to embodiments.
  • the drawing shows and shows the V-PCC encoding process for generating and compressing the occupancy map, geometry image, texture image, and auxiliary patch information.
  • the V-PCC encoding process of FIG. 4 may be processed by the point cloud video encoder 10002 of FIG. 1.
  • Each component of FIG. 4 may be implemented by software, hardware, a processor, and/or a combination thereof.
  • the patch generation (40000) or patch generator receives a point cloud frame (which may be in the form of a bitstream including point cloud data).
  • the patch generation unit 40000 generates a patch from point cloud data. Also, patch information including information on patch generation is generated.
  • Patch packing (40001), or patch packer, packs patches for point cloud data. For example, one or more patches may be packed. In addition, an accufancy map including information on patch packing is generated.
  • a geometry image generation (40002) or geometry image generator creates a geometry image based on point cloud data, patches, and/or packed patches.
  • the geometry image refers to data including geometry related to point cloud data.
  • a texture image generation (40003) or texture image generator generates a texture image based on point cloud data, a patch, and/or a packed patch.
  • a texture image may be generated further based on the smoothed geometry generated by smoothing (number) the reconstructed (reconstructed) geometry image based on the patch info.
  • Smoothing (40004) or smoother can alleviate or eliminate errors contained in image data.
  • a smoothed geometry may be generated by smoothly filtering a portion that may cause an error between data based on the patch info on the reconstructed geometry image.
  • the oscillary patch info compression (40005) or the oscillary patch information compressor compresses additional patch information related to the patch information generated during the patch generation process.
  • the compressed oscillary patch information may be transmitted to the multiplexer, and the geometry image generation 40002 may also use the oscillary patch information.
  • Image padding (40006, 40007) or image padder may pad a geometry image and a texture image, respectively.
  • the padding data may be padded on the geometry image and the texture image.
  • Group dilation (40008) or group delay may add data to a texture image, similar to image padding. Additional data may be inserted into the texture image.
  • a video compression (40009, 40010, 40011) or a video compressor may compress a padded geometry image, a padded texture image, and/or an accupancy map, respectively. Compression can encode geometry information, texture information, and accufancy information.
  • An entropy compression (40012) or an entropy compressor may compress (eg, encode) an accupancy map based on an entropy method.
  • entropy compression and/or video compression may be performed respectively when the point cloud data is lossless and/or lost.
  • the multiplexer 40013 multiplexes the compressed geometry image, the compressed texture image, and the compressed accupancy map into a bitstream.
  • the patch generation process refers to a process of dividing a point cloud into patches, which are units that perform mapping, in order to map a point cloud to a 2D image.
  • the patch generation process can be divided into three steps: normal value calculation, segmentation, and patch division as follows.
  • FIG. 5 illustrates an example of a tangent plane and a normal vector of a surface according to embodiments.
  • the surface of FIG. 5 is used in the patch generation process 40000 of the V-PCC encoding process of FIG. 4 as follows.
  • Each point in the point cloud (for example, point) has its own direction, which is expressed as a three-dimensional vector called normal.
  • tangent planes and normal vectors of each point constituting the surface of the point cloud as shown in the drawing can be obtained.
  • the search range in the process of finding adjacent points can be defined by the user.
  • Tangent plane A plane that passes through a point on the surface and completely contains the tangent to the curve on the surface.
  • FIG. 6 shows an example of a bounding box of a point cloud according to embodiments.
  • the method/apparatus according to the embodiments may use a bounding box in the process of generating a patch from point cloud data in patch generation.
  • a bounding box refers to a box in a unit for dividing point cloud data in 3D space based on a cube.
  • the bounding box may be used in a process of projecting an object to be a point cloud data on a plane of each hexahedron based on a hexahedron in 3D space.
  • the bounding box may be generated and processed by the point cloud video acquisition unit 10000 and the point cloud video encoder 10002 of FIG. 1. Also, based on the bounding box, a patch generation 40000, a patch packing 40001, a geometry image generation 40002, and a texture image generation 40003 of the V-PCC encoding process of FIG. 2 may be performed.
  • Segmentation consists of two processes: initial segmentation and refine segmentation.
  • the point cloud encoder 10002 projects a point onto one side of the bounding box. Specifically, each point constituting the point cloud is projected on one of the faces of the six bounding boxes surrounding the point cloud as shown in the drawing, and the initial segmentation is the process of determining one of the planes of the bounding box where each point will be projected. to be.
  • the normal value of each point obtained in the process of calculating the normal value ( )and The plane where the dot product of is the largest is determined as the projection plane of the corresponding plane.
  • the plane with the normal in the direction most similar to the point normal is determined as the projection plane of the point.
  • the determined plane may be identified as a value in the form of an index (cluster index) from 0 to 5.
  • Refine segmentation is a process of improving the projection plane of each point constituting the point cloud determined in the initial segmentation process in consideration of the projection planes of adjacent points.
  • the projection plane of the current point and the projection plane of the adjacent points together with the score normal that achieves similarity between the normal value of each plane of each point considered for determining the projection plane in the initial segmentation process and the normal value of each plane of the bounding box.
  • the score smooth representing the degree of agreement with can be considered simultaneously.
  • Score smooth can be considered by assigning a weight to the score normal, and in this case, the weight value can be defined by the user. Refine segmentation can be performed repeatedly, and the number of repetitions can also be defined by the user.
  • Patch segmentation is a process of dividing the entire point cloud into patches, a set of adjacent points, based on the projection plane information of each point forming the point cloud obtained in the initial/refine segmentation process. Patch division can consist of the following steps.
  • the size of each patch, occupancy map, geometry image, and texture image for each patch are determined.
  • FIG 7 shows an example of positioning an individual patch of an occupancy map according to embodiments.
  • the point cloud encoder 10002 may generate a patch packing and an accufancy map.
  • This process is a process of determining the positions of individual patches in the 2D image in order to map the previously divided patches to one 2D image.
  • the Occupancy map is one of 2D images, and is a binary map that informs whether or not data exists at a corresponding location with a value of 0 or 1.
  • Occupancy map consists of blocks and its resolution can be determined according to the size of the block. For example, when the block size is 1*1, it has a resolution in units of pixels.
  • the size of the block (occupancy packing block size) can be determined by the user.
  • the process of determining the location of an individual patch in the occupancy map can be configured as follows.
  • the (x, y) coordinate value of the patch occupancy map is 1 (there is data at the point in the patch), and the (u+x, v+y) coordinate of the entire occupancy map If the value is 1 (when the occupancy map is filled by the previous patch), change the (x, y) position in the order of raster order and repeat the process of 34. If not, perform step 6.
  • Accupancy Size U It represents the width of the occupancy map, and the unit is the occupancy packing block size.
  • Accupancy Size V Indicates the height of the occupancy map, and the unit is occupancy packing block size.
  • Patch size U0 (patch.sizeU0): Indicates the width of the occupancy map, and the unit is the occupancy packing block size.
  • Patch size V0 (patch.sizeV0): Indicates the height of the occupancy map, and the unit is occupancy packing block size.
  • a box corresponding to a patch having a patch size in a box corresponding to an Accu Judge packing size block exists, and points (x, y) within the box may be located.
  • FIG. 8 shows an example of a relationship between a normal, a tangent, and a bitangent axis according to embodiments.
  • the point cloud encoder 10002 may generate a geometry image.
  • the geometry image refers to image data including geometry information of a point cloud.
  • the geometry image generation process can use three axes (normal, tangent, and bitangent) of the patch of FIG. 8.
  • depth values constituting the geometry image of individual patches are determined, and the entire geometry image is created based on the location of the patch determined in the patch packing process.
  • the process of determining the depth values constituting the geometry image of an individual patch can be configured as follows.
  • the parameters may include the following information.
  • the index representing the normal axis The normal is obtained from the previous patch generation process, the tangent axis is the axis that coincides with the horizontal (u) axis of the patch image among the axes perpendicular to the normal, and the bitangent axis is the vertical ( It is an axis coincident with the v) axis, and the three axes can be expressed as shown in the drawing.
  • FIG. 9 shows an example of a configuration of a minimum mode and a maximum mode of a projection mode according to embodiments.
  • the point cloud encoder 10002 may perform patch-based projection to generate a geometric image, and projection modes according to embodiments include a minimum mode and a maximum mode.
  • the patch's 3D space coordinates can be calculated from the smallest bounding box surrounding the patch. For example, the minimum value in the tangent direction of the patch (patch 3d shift tangent axis), the minimum value in the bitangent direction of the patch (patch 3d shift bitangent axis), the minimum value in the normal direction of the patch (patch 3d shift normal axis) may be included.
  • Patch 2D Size This indicates the horizontal and vertical size of the patch when it is packed into a 2D image.
  • the horizontal size (patch 2d size u) is the difference between the maximum and minimum values in the tangent direction of the bounding box
  • the vertical size (patch 2d size v) can be obtained as the difference between the maximum and the minimum values in the bitangent direction of the bounding box.
  • the projection mode may be one of a min mode and a max mode.
  • the geometry information of the patch is expressed as a depth value.When projecting each point of the patch in the normal direction of the patch, the image consisting of the maximum value of the depth value and the image consisting of the minimum value are created. I can.
  • a minimum depth may be configured in d0, and a maximum depth existing within a surface thickness from the minimum depth may be configured as d1.
  • the point cloud when the point cloud is located in 2D as shown in the drawing, there may be a plurality of patches including a plurality of points. As shown in the figure, it indicates that points marked with the same style shading may belong to the same patch.
  • the drawing shows the process of projecting a patch of points indicated by blank spaces.
  • a number for calculating the depth of the points to the right while increasing the depth by 1, such as 0, 1, 2, ..6, 7, 8, 9 based on the left can be marked.
  • the same method can be applied to all point clouds by user definition, or can be applied differently for each frame or patch.
  • a projection mode capable of increasing compression efficiency or minimizing a missing point may be adaptively selected.
  • depth0 is the value obtained by subtracting the minimum value in the normal direction of the patch (patch 3d shift normal axis) calculated in step 1 from the minimum value in the normal direction of the patch (patch 3d shift normal axis) to the minimum value of the normal axis of each point. Construct the d0 image. If there is another depth value within the range between depth0 and surface thickness at the same location, this value is set to depth1. If not present, the value of depth0 is also assigned to depth1. The d1 image is constructed with the Depth1 value.
  • the minimum value may be calculated (4 2 4 4 4 0 6 0 0 9 9 0 8 0).
  • a larger value among two or more points is calculated, or when there is only one point, the value may be calculated (4 4 4 4 6 6 6 8 9 9 8 8 9 ).
  • some points may be lost during the process of encoding and reconstructing the points of the patch (eg, 8 points are lost in the drawing).
  • Max mode the value obtained by subtracting the minimum value in the normal direction of the patch (patch 3d shift normal axis) calculated in step 1 from the maximum value of the normal axis of each point. Construct d0 image with depth0. If there is another depth value within the range between depth0 and surface thickness at the same location, this value is set to depth1. If not present, the value of depth0 is also assigned to depth1. The d1 image is constructed with the Depth1 value.
  • the maximum value may be calculated (4 4 4 4 6 6 6 8 9 9 8 8 9).
  • a small value among two or more points may be calculated, or if there is only one point, the value may be calculated (4 2 4 4 5 6 0 6 9 9 0 8 0 ).
  • some points may be lost during the process of encoding and reconstructing the points of the patch (eg, 6 points are lost in the drawing).
  • the entire geometry image can be created by placing the geometry image of the individual patch created through the above process on the entire geometry image using the location information of the patch previously determined in the patch packing process.
  • the d1 layer of the entire generated geometry image can be encoded in several ways.
  • the first is a method of encoding the depth values of the previously generated d1 image as it is (absolute d1 method).
  • the second is a method of encoding the difference between the depth value of the d1 image created earlier and the depth value of the d0 image (differential method).
  • EDD Enhanced-Delta- Depth
  • FIG 10 shows an example of an EDD code according to embodiments.
  • the point cloud encoder 10002 and/or a part/whole process of V-PCC encoding may encode geometric information of points based on the EOD code.
  • Smoothing is an operation for removing discontinuities that may occur at the patch boundary due to deterioration of image quality occurring in the compression process, and may be performed by a point cloud encoder or a smoother.
  • Reconstruction of a point cloud from a geometry image This process can be said to be the reverse process of the geometry image creation described above.
  • the reverse process of encoding may be reconstruction.
  • the point is located on the patch boundary. For example, if there is an adjacent point having a projection plane (cluster index) different from the current point, it may be determined that the point is located at the patch boundary.
  • FIG. 11 illustrates an example of recoloring using color values of adjacent points according to embodiments.
  • the point cloud encoder or texture image generator 40003 may generate a texture image based on recoloring.
  • the process of creating a texture image is similar to the process of creating a geometry image described above, and consists of creating a texture image of individual patches and placing them at a determined location to create an entire texture image. However, in the process of generating the texture image of an individual patch, an image with the color values (e.g. R, G, B) of the points constituting the point cloud corresponding to the corresponding location is created instead of the depth value for geometry generation.
  • an image with the color values e.g. R, G, B
  • the geometry that has previously been smoothed can be used. Since the smoothed point cloud may be in a state in which the positions of some points have been moved from the original point cloud, a recoloring process may be required to find a color suitable for the changed position. Recoloring can be performed using color values of adjacent points. For example, as shown in the drawing, a new color value may be calculated in consideration of the color value of the nearest point and the color values of the adjacent points.
  • recoloring calculates the appropriate color value of the changed location based on the average of the attribute information of the closest original points to the point and/or the average of the attribute information of the closest original location to the point. can do.
  • Texture images can also be created with two layers of t0/t1 like a geometry image created with two layers of d0/d1.
  • the point cloud encoder or the oscillator patch information compressor may compress oscillatory patch information (additional information about the point cloud).
  • the oscillator patch information compressor compresses (compresses) the additional patch information created in the above-described patch generation, patch packing, and geometry generation processes.
  • Additional patch information may include the following parameters:
  • Cluster index that identifies the projection plane (normal)
  • Patch 3D space position minimum value of patch tangent direction (patch 3d shift tangent axis), minimum value of patch bitangent direction (patch 3d shift bitangent axis), minimum value of patch normal direction (patch 3d shift normal axis)
  • Patch 2D space location and size horizontal size (patch 2d size u), vertical size (patch 2d size v), horizontal minimum value (patch 2d shift u), vertical minimum value (patch 2d shift u)
  • Mapping information of each block and patch includes candidate index (When the patches are placed in order based on the 2D spatial location and size information of the above patch, multiple patches can be duplicated on one block. At this time, the mapped patches are It composes a candidate list, and an index indicating which patch data exists in the corresponding block), a local patch index (an index indicating one of all patches existing in the frame).
  • Table X is a pseudo code representing the block and patch match process using the candidate list and local patch index.
  • the maximum number of candidate lists can be defined by the user.
  • blockToPatch[ i] candidatePatches[ i ][ 0]
  • blockToPatch[ i] candidatePatches[ i ][ candidate_index]
  • FIG 12 illustrates an example of push-pull background filling according to embodiments.
  • Image padding and group dilation (40006, 40007, 40008)
  • the image fader according to the embodiments may fill a space outside the patch area with meaningless additional data based on a push-pull background filling method.
  • Image padding is a process of filling spaces other than the patch area with meaningless data for the purpose of improving compression efficiency.
  • a method of filling an empty space by copying pixel values of a column or row corresponding to the boundary side inside the patch may be used.
  • a push-pull background filling method may be used in which an unpadded image is gradually reduced in resolution and then an empty space is filled with pixel values from a low resolution image in the process of increasing the resolution again.
  • Group dilation is a method of filling the empty space of a geometry and texture image consisting of two layers d0/d1 and t0/t1.
  • the values of the empty spaces of the two layers calculated through image padding are values for the same position of the two layers. It is a process of filling with the average value of.
  • FIG. 13 shows an example of a traversal order possible for a block having a size of 4*4 according to embodiments.
  • the map compressor in case of mismatch may compress the previously generated occupancy map.
  • Video compression is described below.
  • the entropy compression process may be performed as follows.
  • the entropy compressor may code (encode) a block based on a traversal order method as shown in the drawing.
  • a best traversal order having the smallest number of runs is selected and the index is encoded.
  • the drawing shows a case where the third traversal order of FIG. 13 is selected. In this case, since the number of runs can be minimized to 2, this can be selected as the best traversal order.
  • the occupancy of the first run is encoded.
  • 0 is coded because the first run corresponds to unfilled pixels.
  • Video compression (40009, 40010, 40011)
  • the video compressor encodes a sequence such as a geometry image, a texture image, and an occupancy map image generated by the above-described process using a 2D video codec such as HEVC or VVC.
  • FIG. 15 shows an example of a 2D video/image encoder according to embodiments.
  • the drawing shows a schematic block diagram of a 2D video/image encoder 15000 in which encoding of a video/video signal is performed as an embodiment of the video compression (40009, 40010, 40011) or video compressor described above.
  • the 2D video/image encoder 15000 may be included in the above-described point cloud video encoder, or may be composed of internal/external components.
  • Each component of Fig. 15 may correspond to software, hardware, a processor, and/or a combination thereof.
  • the input image may include the above-described geometry image, texture image (attribute(s) image), and occupancy map image.
  • the output bitstream (ie, point cloud video/image bitstream) of the point cloud video encoder may include output bitstreams for each input image (geometry image, texture image (attribute(s) image), occupancy map image, etc.). .
  • the inter prediction unit 15090 and the intra prediction unit 15100 may be collectively referred to as a prediction unit. That is, the prediction unit may include an inter prediction unit 15090 and an intra prediction unit 15100.
  • the transform unit 15030, the quantization unit 15040, the inverse quantization unit 15050, and the inverse transform unit 15060 may be included in a residual processing unit.
  • the residual processing unit may further include a subtraction unit 15020.
  • the above-described image segmentation unit 15010, subtraction unit 15020, transformation unit 15030, quantization unit 15040, inverse quantization unit (), ), inverse transformation unit 15060, addition unit 155, filtering unit ( 15070), the inter prediction unit 15090, the intra prediction unit 15100, and the entropy encoding unit 15110 may be configured by one hardware component (eg, an encoder or a processor) according to an embodiment.
  • the memory 15080 may include a decoded picture buffer (DPB), and may be configured by a digital storage medium.
  • DPB decoded picture buffer
  • the image segmentation unit 15010 may divide an input image (or picture, frame) input to the encoding apparatus 15000 into one or more processing units.
  • the processing unit may be referred to as a coding unit (CU).
  • the coding unit may be recursively partitioned from a coding tree unit (CTU) or a largest coding unit (LCU) according to a quad-tree binary-tree (QTBT) structure.
  • CTU coding tree unit
  • LCU largest coding unit
  • QTBT quad-tree binary-tree
  • one coding unit may be divided into a plurality of coding units of a deeper depth based on a quad tree structure and/or a binary tree structure.
  • a quad tree structure may be applied first and a binary tree structure may be applied later.
  • the binary tree structure may be applied first.
  • the coding procedure according to the present invention may be performed based on the final coding unit that is no longer divided. In this case, based on the coding efficiency according to the image characteristics, the maximum coding unit can be directly used as the final coding unit, or if necessary, the coding unit is recursively divided into coding units of lower depth to be optimal. A coding unit of the size of may be used as the final coding unit.
  • the coding procedure may include a procedure such as prediction, transformation, and restoration described later.
  • the processing unit may further include a prediction unit (PU) or a transform unit (TU).
  • the prediction unit and the transform unit may be divided or partitioned from the above-described final coding unit, respectively.
  • the prediction unit may be a unit of sample prediction
  • the transform unit may be a unit for inducing a transform coefficient and/or a unit for inducing a residual signal from the transform coefficient.
  • the unit may be used interchangeably with terms such as a block or an area depending on the case.
  • the MxN block may represent a set of samples or transform coefficients consisting of M columns and N rows.
  • a sample may represent a pixel or a value of a pixel, may represent only a pixel/pixel value of a luminance component, or may represent only a pixel/pixel value of a saturation component.
  • a sample may be used as a term corresponding to one picture (or image) as a pixel or pel.
  • the encoding apparatus 15000 subtracts the prediction signal (predicted block, prediction sample array) output from the inter prediction unit 15090 or the intra prediction unit 15100 from the input video signal (original block, original sample array) to be residual.
  • a signal residual signal, residual block, residual sample array
  • a unit that subtracts the prediction signal (prediction block, prediction sample array) from the input image signal (original block, original sample array) in the encoder 15000 may be referred to as a subtraction unit 15020.
  • the prediction unit may perform prediction on a block to be processed (hereinafter, referred to as a current block) and generate a predicted block including prediction samples for the current block.
  • the prediction unit may determine whether intra prediction or inter prediction is applied in units of the current block or CU.
  • the prediction unit may generate various information related to prediction, such as prediction mode information, as described later in the description of each prediction mode, and transmit it to the entropy encoding unit 15110.
  • the information on prediction may be encoded by the entropy encoding unit 15110 and output in the form of a bitstream.
  • the intra prediction unit 15100 may predict the current block by referring to samples in the current picture.
  • the referenced samples may be located in the vicinity of the current block or may be located away from each other according to the prediction mode.
  • prediction modes may include a plurality of non-directional modes and a plurality of directional modes.
  • the non-directional mode may include, for example, a DC mode and a planar mode (Planar mode).
  • the directional mode may include, for example, 33 directional prediction modes or 65 directional prediction modes according to a detailed degree of the prediction direction. However, this is an example, and more or less directional prediction modes may be used depending on the setting.
  • the intra prediction unit 15100 may determine a prediction mode applied to the current block by using the prediction mode applied to the neighboring block.
  • the inter prediction unit 15090 may derive a predicted block for the current block based on a reference block (reference sample array) specified by a motion vector on the reference picture.
  • motion information may be predicted in units of blocks, subblocks, or samples based on correlation between motion information between neighboring blocks and the current block.
  • the motion information may include a motion vector and a reference picture index.
  • the motion information may further include inter prediction direction (L0 prediction, L1 prediction, Bi prediction, etc.) information.
  • the neighboring block may include a spatial neighboring block existing in the current picture and a temporal neighboring block existing in the reference picture.
  • the reference picture including the reference block and the reference picture including the temporal neighboring block may be the same or different.
  • the temporal neighboring block may be called a collocated reference block, a co-located CU (colCU), or the like, and a reference picture including a temporal neighboring block may be referred to as a collocated picture (colPic).
  • the inter prediction unit 15090 constructs a motion information candidate list based on neighboring blocks, and generates information indicating which candidate is used to derive a motion vector and/or a reference picture index of the current block. can do. Inter prediction may be performed based on various prediction modes.
  • the inter prediction unit 15090 may use motion information of a neighboring block as motion information of a current block.
  • a residual signal may not be transmitted.
  • MVP motion vector prediction
  • the motion vector of the current block is calculated by using the motion vector of the neighboring block as a motion vector predictor and signaling a motion vector difference. I can instruct.
  • the prediction signal generated by the inter prediction unit 15090 and the intra prediction unit 15100 may be used to generate a reconstructed signal or may be used to generate a residual signal.
  • the transform unit 15030 may generate transform coefficients by applying a transform technique to the residual signal.
  • the transformation technique uses at least one of DCT (Discrete Cosine Transform), DST (Discrete Sine Transform), KLT (Karhunen-Loeve Transform), GBT (Graph-Based Transform), or CNT (Conditionally Non-linear Transform).
  • DCT Discrete Cosine Transform
  • DST Discrete Sine Transform
  • KLT Kerhunen-Loeve Transform
  • GBT Graph-Based Transform
  • CNT Supplementally Non-linear Transform
  • Can include GBT refers to the transformation obtained from this graph when the relationship information between pixels is expressed in a graph.
  • CNT refers to a transformation obtained based on generating a prediction signal using all previously reconstructed pixels.
  • the conversion process may be applied to a pixel block having the same size of a square, or may be applied to a block having a variable size other than a square.
  • the quantization unit 15040 quantizes the transform coefficients and transmits it to the entropy encoding unit 15110, and the entropy encoding unit 15110 encodes the quantized signal (information on quantized transform coefficients) and outputs it as a bitstream. have. Information on the quantized transform coefficients may be called residual information.
  • the quantization unit 15040 may rearrange the quantized transform coefficients in a block form into a one-dimensional vector form based on a coefficient scan order, and quantized transform coefficients based on the quantized transform coefficients in a one-dimensional vector form. You can also create information about them.
  • the entropy encoding unit 15110 may perform various encoding methods such as exponential Golomb, context-adaptive variable length coding (CAVLC), and context-adaptive binary arithmetic coding (CABAC).
  • the entropy encoding unit 15110 may encode information necessary for video/image restoration (eg, values of syntax elements) together or separately, in addition to the quantized transform coefficients.
  • the encoded information (eg, encoded video/video information) may be transmitted or stored in a bitstream format in units of network abstraction layer (NAL) units.
  • NAL network abstraction layer
  • the bitstream may be transmitted over a network or may be stored in a digital storage medium.
  • the network may include a broadcasting network and/or a communication network
  • the digital storage medium may include various storage media such as USB, SD, CD, DVD, Blu-ray, HDD, and SSD.
  • a transmission unit (not shown) for transmitting and/or a storage unit (not shown) for storing may be configured as internal/external elements of the encoding device 15000, or the transmission unit It may be included in the entropy encoding unit 15110.
  • the quantized transform coefficients output from the quantization unit 15040 may be used to generate a prediction signal.
  • a residual signal residual block or residual samples
  • the addition unit 155 adds the reconstructed residual signal to the prediction signal output from the inter prediction unit 15090 or the intra prediction unit 15100 to obtain a reconstructed signal (reconstructed picture, reconstructed block, reconstructed sample array). Can be created.
  • the predicted block may be used as a reconstructed block.
  • the addition unit 155 may be referred to as a restoration unit or a restoration block generation unit.
  • the generated reconstructed signal may be used for intra prediction of the next processing target block in the current picture, and may be used for inter prediction of the next picture through filtering as described later.
  • the filtering unit 15070 may improve subjective/objective image quality by applying filtering to the reconstructed signal. For example, the filtering unit 15070 may apply various filtering methods to the reconstructed picture to generate a modified reconstructed picture, and store the modified reconstructed picture in the memory 15080, specifically DPB of the memory 15080. Can be saved. Various filtering methods may include, for example, deblocking filtering, sample adaptive offset, adaptive loop filter, bilateral filter, and the like. The filtering unit 15070 may generate a variety of filtering information and transmit it to the entropy encoding unit 15110 as described later in the description of each filtering method. The filtering information may be encoded by the entropy encoding unit 15110 and output in the form of a bitstream.
  • the modified reconstructed picture transmitted to the memory 15080 may be used as a reference picture in the inter prediction unit 15090.
  • the encoding device may avoid prediction mismatch between the encoding device 15000 and the decoding device, and may improve encoding efficiency.
  • the memory 15080 DPB may store the modified reconstructed picture for use as a reference picture in the inter prediction unit 15090.
  • the memory 15080 may store motion information of a block from which motion information in a current picture is derived (or encoded) and/or motion information of blocks in a picture that have already been reconstructed.
  • the stored motion information may be transmitted to the inter prediction unit 15090 to be used as motion information of spatial neighboring blocks or motion information of temporal neighboring blocks.
  • the memory 15080 may store reconstructed samples of reconstructed blocks in the current picture, and may be transmitted to the intra prediction unit 15100.
  • prediction, transformation, and quantization procedures may be omitted.
  • prediction, transformation, and quantization procedures may be omitted, and the values of the original samples may be encoded as they are and output as a bitstream.
  • V-PCC decoding process shows an example of a V-PCC decoding process according to embodiments.
  • V-PCC decoding process or the V-PCC decoder may follow the reverse process of the V-PCC encoding process (or encoder) of FIG. 4.
  • Each component of FIG. 16 may correspond to software, hardware, processor, and/or a combination thereof.
  • a demultiplexer (16000) demultiplexes the compressed bitstream and outputs a compressed texture image, a compressed geometry image, a compressed ocupancy map, and compressed acylary patch information.
  • a video decompression (16001, 16002) or video decompressor decompresses (or decodes) each of the compressed texture image and the compressed geometry image.
  • the occupancy map decompression (16003) or the occupancy map decompressor decompresses the compressed occupancy map.
  • Auxiliary patch infor decompression (16004) or asylary patch information decompressor decompresses the asylary patch information.
  • the geometry reconstruction (16005) or geometry reconstructor reconstructs (reconstructs) the geometry information based on the decompressed geometry image, the decompressed accupancy map, and/or the decompressed acylary patch information. For example, it is possible to reconstruct the geometry changed during the encoding process.
  • Smoothing (16006) or smoother can apply smoothing to the reconstructed geometry. For example, smoothing filtering may be applied.
  • a texture reconstruction (16007) or texture reconstructor reconstructs a texture from a decompressed texture image and/or smoothed geometry.
  • Color smoothing (16008) or color smoother smooths color values from the reconstructed texture. For example, smoothing peeling may be applied.
  • the figure shows a V-PCC decoding process for reconstructing a point cloud by decoding the compressed occupancy map, geometry image, texture image, and auxiliary path information. same.
  • the operation of each process according to the embodiments is as follows.
  • FIG. 17 shows an example of a 2D Video/Image Decoder according to embodiments.
  • the 2D video/image decoder may follow the reverse process of the 2D video/image encoder of FIG. 15.
  • the 2D video/image decoder of FIG. 17 is an embodiment of the video decompression or video decompressor of FIG. 16, and is a schematic block diagram of a 2D video/image decoder 17000 in which decoding of a video/video signal is performed. Represents.
  • the 2D video/image decoder 17000 may be included in the point cloud video decoder of FIG. 1 or may be composed of internal/external components.
  • Each component of FIG. 17 may correspond to software, hardware, a processor, and/or a combination thereof.
  • the input bitstream may include a bitstream for the above-described geometry image, texture image (attribute(s) image), and occupancy map image.
  • the reconstructed image (or output image, decoded image) may represent a reconstructed image for the above-described geometry image, texture image (attribute(s) image), and occupancy map image.
  • the inter prediction unit 17070 and the intra prediction unit 17080 may be collectively referred to as a prediction unit. That is, the prediction unit may include an inter prediction unit 180 and an intra prediction unit 185.
  • the inverse quantization unit 17020 and the inverse transform unit 17030 may be collectively referred to as a residual processing unit. That is, the residual processing unit may include an inverse quantization unit 17020 and an inverse transform unit 1702.
  • the above-described entropy decoding unit 17010, inverse quantization unit 17020, inverse transform unit 17030, addition unit 17040, filtering unit 17050, inter prediction unit 17070, and intra prediction unit 17080 are examples. It may be configured by one hardware component (eg, a decoder or a processor) according to the configuration.
  • the memory 170 may include a decoded picture buffer (DPB), and may be configured by a digital storage medium.
  • DPB decoded picture buffer
  • the decoding apparatus 17000 may reconstruct an image in response to a process in which the video/image information is processed by the encoding device of FIG. 0.2-1.
  • the decoding device 17000 may perform decoding using a processing unit applied in the encoding device.
  • the processing unit of decoding may be, for example, a coding unit, and the coding unit may be divided from a coding tree unit or a maximum coding unit along a quad tree structure and/or a binary tree structure.
  • the reconstructed image signal decoded and output through the decoding device 17000 may be reproduced through the playback device.
  • the decoding device 17000 may receive a signal output from the encoding device in the form of a bitstream, and the received signal may be decoded through the entropy decoding unit 17010.
  • the entropy decoding unit 17010 may parse the bitstream to derive information (eg, video/video information) necessary for image restoration (or picture restoration).
  • the entropy decoding unit 17010 decodes information in a bitstream based on a coding method such as exponential Golomb coding, CAVLC, or CABAC, and a value of a syntax element required for image restoration, a quantized value of a transform coefficient related to a residual. Can be printed.
  • the CABAC entropy decoding method receives a bin corresponding to each syntax element in a bitstream, and includes information on a syntax element to be decoded and information on a neighboring and decoding target block or information on a symbol/bin decoded in a previous step.
  • a context model is determined using the context model, and a symbol corresponding to the value of each syntax element can be generated by performing arithmetic decoding of the bin by predicting the probability of occurrence of a bin according to the determined context model. have.
  • the CABAC entropy decoding method may update the context model using information of the decoded symbol/bin for the context model of the next symbol/bin after the context model is determined.
  • the entropy decoding unit 17010 Among the information decoded by the entropy decoding unit 17010, information about prediction is provided to the prediction unit (inter prediction unit 17070 and intra prediction unit 265), and the register on which entropy decoding is performed by the entropy decoding unit 17010 The dual value, that is, quantized transform coefficients and related parameter information, may be input to the inverse quantization unit 17020. In addition, information about filtering among information decoded by the entropy decoding unit 17010 may be provided to the filtering unit 17050. Meanwhile, a receiving unit (not shown) for receiving a signal output from the encoding device may be further configured as an inner/outer element of the decoding device 17000, or the receiving unit may be a component of the entropy decoding unit 17010.
  • the inverse quantization unit 17020 may inverse quantize the quantized transform coefficients and output transform coefficients.
  • the inverse quantization unit 17020 may rearrange the quantized transform coefficients in a two-dimensional block shape. In this case, the reordering may be performed based on the coefficient scan order performed by the encoding device.
  • the inverse quantization unit 17020 may perform inverse quantization on quantized transform coefficients by using a quantization parameter (eg, quantization step size information) and obtain transform coefficients.
  • a quantization parameter eg, quantization step size information
  • the inverse transform unit 17030 inversely transforms the transform coefficients to obtain a residual signal (residual block, residual sample array).
  • the prediction unit may perform prediction on the current block and generate a predicted block including prediction samples for the current block.
  • the prediction unit may determine whether intra prediction or inter prediction is applied to the current block based on information on prediction output from the entropy decoding unit 17010, and may determine a specific intra/inter prediction mode.
  • the intra prediction unit 265 may predict the current block by referring to samples in the current picture.
  • the referenced samples may be located in the vicinity of the current block or may be located away from each other according to the prediction mode.
  • prediction modes may include a plurality of non-directional modes and a plurality of directional modes.
  • the intra prediction unit 265 may determine a prediction mode applied to the current block by using the prediction mode applied to the neighboring block.
  • the inter prediction unit 17070 may derive a predicted block for the current block based on a reference block (reference sample array) specified by a motion vector on the reference picture.
  • motion information may be predicted in units of blocks, subblocks, or samples based on correlation between motion information between neighboring blocks and the current block.
  • the motion information may include a motion vector and a reference picture index.
  • the motion information may further include inter prediction direction (L0 prediction, L1 prediction, Bi prediction, etc.) information.
  • the neighboring block may include a spatial neighboring block existing in the current picture and a temporal neighboring block existing in the reference picture.
  • the inter prediction unit 17070 may construct a motion information candidate list based on neighboring blocks, and derive a motion vector and/or a reference picture index of the current block based on the received candidate selection information.
  • Inter prediction may be performed based on various prediction modes, and information on prediction may include information indicating a mode of inter prediction for a current block.
  • the addition unit 17040 adds the obtained residual signal to the prediction signal (predicted block, prediction sample array) output from the inter prediction unit 17070 or the intra prediction unit 265 to provide a reconstructed signal (restored picture, reconstructed block). , Restoration sample array) can be generated.
  • the predicted block may be used as a reconstructed block.
  • the addition unit 17040 may be referred to as a restoration unit or a restoration block generation unit.
  • the generated reconstructed signal may be used for intra prediction of the next processing target block in the current picture, and may be used for inter prediction of the next picture through filtering as described later.
  • the filtering unit 17050 may improve subjective/objective image quality by applying filtering to the reconstructed signal. For example, the filtering unit 17050 may generate a modified reconstructed picture by applying various filtering methods to the reconstructed picture, and store the modified reconstructed picture in the memory 17060, specifically DPB of the memory 17060. Can be transmitted.
  • Various filtering methods may include, for example, deblocking filtering, sample adaptive offset, adaptive loop filter, bilateral filter, and the like.
  • the reconstructed (modified) picture stored in the DPB of the memory 17060 may be used as a reference picture in the inter prediction unit 17070.
  • the memory 17060 may store motion information of a block from which motion information in a current picture is derived (or decoded) and/or motion information of blocks in a picture that have already been reconstructed.
  • the stored motion information may be transmitted to the inter prediction unit 17070 to be used as motion information of spatial neighboring blocks or motion information of temporal neighboring blocks.
  • the memory 170 may store reconstructed samples of reconstructed blocks in the current picture, and may transmit the reconstructed samples to the intra prediction unit 17080.
  • the embodiments described in the filtering unit 160, the inter prediction unit 180, and the intra prediction unit 185 of the encoding apparatus 100 are respectively a filtering unit 17050 and an inter prediction unit of the decoding apparatus 17000. The same or corresponding to the sub 17070 and the intra prediction unit 17080 may be applied.
  • prediction, transformation, and quantization procedures may be omitted.
  • prediction, transformation, and quantization procedures may be omitted, and a value of a decoded sample may be used as a sample of a reconstructed image.
  • This is an inverse process of occupancy map compression described above, and is a process for reconstructing an occupancy map by decoding a compressed occupancy map bitstream.
  • Auxiliary patch info may be restored by performing the reverse process of the auxiliary patch info compression described above and decoding the compressed auxiliary patch info bitstream.
  • a patch is extracted from a geometry image using the restored occupancy map and 2D location/size information of the patch included in the auxiliary patch info, and the mapping information of the block and patch.
  • the point cloud is restored in the 3D space by using the extracted geometry image of the patch and the 3D location information of the patch included in the auxiliary patch info.
  • the geometry value corresponding to an arbitrary point (u, v) in one patch is called g(u, v), and the normal axis, tangent axis, and bitangent axis coordinate values of the patch's three-dimensional space are (d0 , s0, r0), d(u, v), s(u, v), r, which are coordinate values of the normal axis, tangent axis, and bitangent axis of a position in 3D space mapped to a point (u, v).
  • (u, v) can be expressed as follows.
  • the color values corresponding to the texture image pixels at the same location as in the geometry image in 2D space, and the point cloud corresponding to the same location in 3D space can be done by giving it to a point.
  • the distribution of color values is examined to determine whether or not smoothing is performed. For example, when the entropy of the luminance value is less than or equal to the threshold local entry (when there are many similar luminance values), smoothing may be performed by determining as a non-edge part.
  • smoothing method a method of changing the color value of the corresponding point with the average value of adjacent tangents can be used.
  • FIG. 18 shows an example of a flowchart of an operation of a transmission apparatus according to embodiments.
  • the transmission device may correspond to the transmission device of FIG. 1, the encoding process of FIG. 4, and the 2D video/image encoder of FIG. 15, or perform some/all operations thereof.
  • Each component of the transmission device may correspond to software, hardware, a processor, and/or a combination thereof.
  • the operation process of the transmitter for compressing and transmitting point cloud data using V-PCC may be as shown in the figure.
  • the point cloud data transmission device may be referred to as a transmission device or the like.
  • a patch for 2D image mapping of a point cloud is generated. Additional patch information is generated as a result of the patch creation, and the information can be used in a geometry image generation, a texture image generation, and a geometry restoration process for smoothing.
  • the generated patches are subjected to a patch packing process of mapping into a 2D image.
  • a patch packing process of mapping into a 2D image As a result of patch packing, an occupancy map can be created, and the occupancy map can be used in a geometry image generation, a texture image generation, and a geometry restoration process for smoothing.
  • the geometry image generation unit 18002 generates a geometry image using additional patch information and an ocupancy map, and the generated geometry image is encoded as a bitstream through video encoding.
  • the encoding preprocessing 18003 may include an image padding procedure.
  • the generated geometry image or the geometry image reconstructed by decoding the encoded geometry bitstream may be used for 3D geometry restoration, and may then be subjected to a smoothing process.
  • the texture image generator 18004 may generate a texture image by using the (smoothed) 3D geometry, point cloud, additional patch information, and an ocupancy map.
  • the generated texture image may be encoded as one video bitstream.
  • the metadata encoder 18005 may encode the additional patch information into one metadata bitstream.
  • the video encoder 18006 may encode the ocupancy map into one video bitstream.
  • the multiplexer 18007 multiplexes the generated geometry, texture image, and video bitstream of the occupancy map and the additional patch information metadata bitstream into one bitstream.
  • the transmitter 18008 may transmit a bitstream to a receiver.
  • the generated geometry, texture image, the video bitstream of the occupancy map, and the additional patch information metadata bitstream may be transmitted to a receiving end through a transmission unit after a file is generated as one or more track data or encapsulated into segments.
  • FIG. 19 shows an example of a flowchart of an operation of a reception device according to embodiments.
  • the reception device may correspond to the reception device of FIG. 1, the decoding process of FIG. 16, and the 2D video/image encoder of FIG. 17, or perform some/all operations thereof.
  • Each component of the receiving device may correspond to software, hardware, a processor, and/or a combination thereof.
  • the operation process of the receiving end for receiving and restoring point cloud data using V-PCC may be as shown in the figure.
  • the operation of the V-PCC receiver may follow the reverse process of the operation of the V-PCC transmitter of FIG. 18.
  • the point cloud data receiving device may be referred to as a receiving device or the like.
  • the received bitstream of the point cloud is demultiplexed by the demultiplexer (19000) into the compressed geometry image, texture image, video bitstream of the ocupancy map and additional patch information metadata bitstream after file/segment decapsulation. do.
  • the video decoding unit 19001 and the metadata decoding unit 19002 decode demultiplexed video bitstreams and metadata bitstreams.
  • the 3D geometry is restored using the geometry image decoded by the geometry restoration unit 1993, the occupancy map, and additional patch information, and then undergoes a smoothing process by the smoother 19004.
  • the color point cloud image/picture may be reconstructed by the texture reconstructor 19005 by assigning a color value to the smoothed 3D geometry using a texture image.
  • a color smoothing process can be additionally performed to improve objective/subjective visual quality, and the modified point cloud image/picture derived through this process is rendered through a rendering process (ex. by point cloud renderer). Is shown to the user through Meanwhile, the color smoothing process may be omitted in some cases.
  • FIG 20 shows an example of an architecture for V-PCC-based point cloud data storage and streaming according to embodiments.
  • Fig. 20 Some/all of the system of Fig. 20 is the transmitting and receiving device of Fig. 1, the encoding process of Fig. 4, the 2D video/image encoder of Fig. 15, the decoding process of Fig. 16, the transmitting unit of Fig. 18, and/or the receiving unit of Fig. 19. It may include some/all such as.
  • Each component in the drawing may correspond to software, hardware, a processor, and/or a combination thereof.
  • the drawing is a diagram showing the overall architecture for storing or streaming point cloud data compressed based on Video-based Point Cloud Compression (V-PCC).
  • the process of storing and streaming point cloud data may include an acquisition process, an encoding process, a transmission process, a decoding process, a rendering process and/or a feedback process.
  • Embodiments propose a method of effectively providing point cloud media/contents/data.
  • the point cloud acquisition unit 20000 first acquires a point cloud video in order to effectively provide point cloud media/contents/data.
  • point cloud data may be acquired through the process of capturing, synthesizing, or creating a point cloud through one or more cameras.
  • a point cloud video including the 3D position (x, y, z position values, etc.) of each point (hereinafter referred to as geometry) and the attributes of each point (color, reflectance, transparency, etc.) It can be obtained, and can be created as a PLY (Polygon File format or the Stanford Triangle format) file including the same.
  • PLY Polygon File format or the Stanford Triangle format
  • point cloud related metadata eg, metadata related to capture, etc.
  • the captured Point Cloud video may need post-processing to improve the quality of the content.
  • the maximum/minimum depth value can be adjusted within the range provided by the camera equipment, but point data of the unwanted area may be included even after that, so the unwanted area (eg, background) is removed, or the connected space is recognized.
  • Post-treatment of filling the spatial hole can be performed.
  • the Point Cloud extracted from the cameras sharing the spatial coordinate system can be integrated into a single content through the conversion process to the global coordinate system for each point based on the position coordinates of each camera acquired through the calibration process. Through this, it is possible to acquire a Point Cloud video with a high density of points.
  • the point cloud pre-processing (20001) may generate one or more pictures/frames of a point cloud video.
  • a picture/frame may generally mean a unit representing one image in a specific time period.
  • Point cloud The points constituting the video are one or more patches (a set of points constituting the point cloud, and points belonging to the same patch are adjacent to each other in the 3D space, and in the process of mapping to a 2D image, one of the six-sided bounding box planes When mapping to a 2D plane by dividing it into a set of points mapped in the same direction), a binary map that informs whether or not data exists at the corresponding position of the 2D plane as a value of 0 or 1 occupancy Map pictures/frames can be created.
  • a geometry picture/frame which is a picture/frame in the form of a depth map that expresses the location information of each point of the Point Cloud video in units of a patch.
  • a texture picture/frame which is a picture/frame that expresses the color information of each point of a point cloud video in a patch unit, can be created.
  • metadata necessary to reconstruct the point cloud from individual patches can be generated.
  • it may include information on patches such as the location and size of each patch in 2D/3D space.
  • the Point Cloud video encoder 20002 may encode one or more video streams associated with Point Cloud video.
  • One video may include a plurality of frames, and one frame may correspond to a still image/picture.
  • a Point Cloud video may include a Point Cloud image/frame/picture, and the Point Cloud video may be used interchangeably with a Point Cloud image/frame/picture.
  • the Point Cloud video encoder may perform a Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) procedure.
  • V-PCC Video-based Point Cloud Compression
  • the Point Cloud video encoder can perform a series of procedures such as prediction, transform, quantization, and entropy coding for compression and coding efficiency.
  • the encoded data (encoded video/video information) may be output in the form of a bitstream.
  • the Point Cloud video encoder uses the Point Cloud video as a geometry video, an attribute video, an occupancy map video, and metadata, such as information about a patch, as described later. It can be divided and encoded.
  • the geometry video may include a geometry image
  • the attribute video may include an attribute image
  • the occupancy map video may include an accupancy map image.
  • Patch data which is additional information, may include patch related information.
  • the attribute video/image may include a texture video/image.
  • the Point Cloud image encoder 20003 may encode one or more images associated with a Point Cloud video.
  • the Point Cloud image encoder can perform the Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) procedure.
  • the Point Cloud image encoder can perform a series of procedures such as prediction, transformation, quantization, and entropy coding for compression and coding efficiency.
  • the encoded image may be output in the form of a bitstream.
  • the Point Cloud image encoder uses the Point Cloud image as a geometry image, an attribute image, an occupancy map image, and metadata, such as information on a patch, as described later. It can be divided and encoded.
  • the point cloud video encoder and/or point cloud image encoder may generate a PCC bitstream (G-PCC and/or V-PCC bitstream) according to the embodiments.
  • the video encoder 2002, the image encoder 20002, the video decoding 20006, and the image decoding may be performed by one encoder/decoder as described above, and in separate paths as shown in the figure. Can be done.
  • Encapsulation may encapsulate encoded point cloud data and/or point cloud related metadata in the form of a file or a segment for streaming.
  • the metadata related to the point cloud may be transmitted from a metadata processing unit.
  • the metadata processing unit may be included in the point cloud video/image encoder, or may be configured as a separate component/module.
  • the encapsulation processing unit may encapsulate the video/image/metadata in a file format such as ISOBMFF, or may process it in the form of a DASH segment.
  • the encapsulation processor may include point cloud related metadata on a file format according to an embodiment. Point cloud metadata may be included in boxes of various levels in the ISOBMFF file format, for example, or may be included as data in separate tracks within the file.
  • the encapsulation processing unit may encapsulate the point cloud related metadata itself as a file.
  • the encapsulation or encapsulator may divide and store the G-PCC/V-PCC bitstream into one or a plurality of tracks in a file, and encapsulate signaling information for this.
  • the atlas stream included in the G-PCC/V-PCC bitstream may be stored as a track in a file, and related signaling information may be stored.
  • the SEI message existing on the G-PCC/V-PCC bitstream may be stored in a track in the file, and related signaling information may be stored.
  • the transmission processing unit may apply processing for transmission to the encapsulated point cloud data according to the file format.
  • the transmission processing unit may be included in the transmission unit or may be configured as a separate component/module.
  • the transmission processing unit can process point cloud data according to any transmission protocol.
  • the processing for transmission may include processing for transmission through a broadcasting network and processing for transmission through a broadband.
  • the transmission processing unit may receive not only the point cloud data, but also the point cloud related metadata from the metadata processing unit, and may apply processing for transmission to this.
  • the transmission unit may transmit the point cloud bitstream or the file/segment including the corresponding bitstream to the reception unit of the receiving device through a digital storage medium or a network.
  • processing according to any transmission protocol can be performed.
  • Data processed for transmission may be delivered through a broadcasting network and/or a broadband. These data may be delivered to the receiving side in an on-demand manner.
  • Digital storage media may include various storage media such as USB, SD, CD, DVD, Blu-ray, HDD, and SSD.
  • the transmission unit may include an element for generating a media file through a predetermined file format, and may include an element for transmission through a broadcast/communication network.
  • the receiver may extract the bitstream and transmit it to the decoding device.
  • the receiver may receive the point cloud data transmitted by the point cloud data transmission device according to the present invention. Depending on the transmitted channel, the receiver may receive point cloud data through a broadcasting network or may receive point cloud data through a broadband. Alternatively, point cloud video data can be received through a digital storage medium. The receiver may include a process of decoding the received data and rendering it according to a user's viewport.
  • the reception processing unit may perform processing according to a transmission protocol on the received point cloud video data.
  • the receiving processing unit may be included in the receiving unit, or may be configured as a separate component/module.
  • the reception processing unit may perform the reverse process of the transmission processing unit described above so as to correspond to the transmission processing performed by the transmission side.
  • the reception processing unit may transmit the acquired point cloud video to the decapsulation processing unit, and the acquired point cloud related metadata may be transmitted to the metadata parser.
  • the decapsulation processing unit may decapsulate point cloud data in the form of a file transmitted from the reception processing unit.
  • the decapsulation processor may decapsulate files according to ISOBMFF or the like to obtain a point cloud bitstream or point cloud related metadata (or a separate metadata bitstream).
  • the acquired point cloud bitstream may be transmitted to a point cloud decoder, and the acquired point cloud related metadata (or metadata bitstream) may be transmitted to the metadata processing unit.
  • the point cloud bitstream may include metadata (metadata bitstream).
  • the metadata processing unit may be included in the point cloud video decoder, or may be configured as a separate component/module.
  • the point cloud related metadata acquired by the decapsulation processing unit may be in the form of a box or track in a file format. If necessary, the decapsulation processing unit may receive metadata required for decapsulation from the metadata processing unit. Point cloud related metadata may be transmitted to the point cloud decoder and used for the point cloud decoding procedure, or transmitted to a renderer and used for the point cloud rendering procedure.
  • the Point Cloud video decoder 20006 may decode a video/image by receiving a bitstream and performing an operation corresponding to an operation of the Point Cloud video encoder.
  • the Point Cloud video decoder can decode the Point Cloud video by dividing it into a geometry video, an attribute video, an occupancy map video, and additional patch-related information, as described later.
  • the geometry video may include a geometry image
  • the attribute video may include an attribute image
  • the occupancy map video may include an accupancy map image.
  • the additional information may include auxiliary patch information.
  • the attribute video/image may include a texture video/image.
  • the 3D geometry is reconstructed using the decoded geometry image, the ocupancy map, and additional patch information, and then the smoothing process can be performed.
  • a color point cloud image/picture may be reconstructed by assigning a color value to the smoothed 3D geometry using a texture image.
  • the renderer may render reconstructed geometry and color point cloud images/pictures.
  • the rendered video/image may be displayed through the display unit. The user can view all or part of the rendered result through a VR/AR display or a general display.
  • the sensing/tracking unit obtains orientation information and/or user viewport information from a user or a receiving side and transmits it to a receiving unit and/or a transmitting unit.
  • Orientation information may indicate information about the position, angle, and movement of the user's head, or may indicate information about the position, angle, and movement of the device that the user is viewing. Based on this information, information on a region currently viewed by the user in the 3D space, that is, viewport information may be calculated.
  • the viewport information may be information on a region currently viewed by the user through a device or an HMD in a 3D space.
  • a device such as a display may extract a viewport area based on orientation information and a vertical or horizontal FOV supported by the device.
  • Orientation or viewport information can be extracted or calculated at the receiving end.
  • the orientation or viewport information analyzed by the receiving side may be transmitted to the transmitting side through a feedback channel.
  • the receiving unit uses the orientation information acquired by the sensing/tracking unit and/or the viewport information indicating the area currently being viewed by the user, and efficiently extracts only the media data of the specific area, that is, the area indicated by the orientation information and/or the viewport information. It can be extracted or decoded.
  • the transmitter can efficiently encode only media data of a specific area, that is, an area indicated by orientation information and/or viewport information, or generate and transmit a file, using orientation information and/or viewport information acquired by the sensing/track unit. .
  • the renderer can render decoded Point Cloud data in 3D space.
  • the rendered video/image may be displayed through the display unit.
  • the user can view all or part of the rendered result through a VR/AR display or a general display.
  • the feedback process may include a process of transferring various feedback information that can be obtained during the rendering/display process to a transmitter or a decoder at a receiver. Interactivity in Point Cloud data consumption can be provided through the feedback process.
  • head orientation information, viewport information indicating an area currently viewed by the user, and the like may be transmitted in the feedback process.
  • the user may interact with those implemented in the VR/AR/MR/autonomous driving environment.In this case, information related to the interaction may be transmitted to the transmitting side or the service provider side in the feedback process. have.
  • the feedback process may not be performed.
  • the above-described feedback information is not only transmitted to the transmitting side, but may be consumed by the receiving side. That is, a decapsulation process, decoding, rendering process, etc. of the receiver may be performed using the above-described feedback information. For example, point cloud data for a region currently viewed by a user may be preferentially decapsulated, decoded, and rendered using orientation information and/or viewport information.
  • FIG. 21 shows an example of a configuration diagram of an apparatus for storing and transmitting point cloud data according to embodiments.
  • FIG. 21 shows a point cloud system according to embodiments, and part/all of the system is the transmitting/receiving device of FIG. 1, the encoding process of FIG. 4, the 2D video/image encoder of FIG. 15, the decoding process of FIG. 16, and It may include some/all of the transmitting device and/or the receiving device of FIG. 19. In addition, it may be included or correspond to some/all of the system of FIG.
  • the point cloud data transmission apparatus may be configured as shown in the drawing.
  • Each configuration of the transmission device may be a module/unit/component/hardware/software/processor.
  • Point cloud geometry, attributes, auxiliary data, mesh data, etc. can be configured as separate streams or can be stored in different tracks in the file. Furthermore, it can be included in a separate segment.
  • the Point Cloud Acquisition (21000) acquires a point cloud.
  • point cloud data may be acquired through a process of capturing, synthesizing, or creating a point cloud through one or more cameras.
  • point cloud data including the 3D position (x, y, z position values, etc.) of each point (hereinafter referred to as geometry) and the attributes of each point (color, reflectance, transparency, etc.) It can be obtained, and can be created as a PLY (Polygon File format or the Stanford Triangle format) file including the same.
  • PLY Polygon File format or the Stanford Triangle format
  • point cloud related metadata eg, metadata related to capture, etc.
  • Patch generation (21002) or a patch generator generates a patch from point cloud data.
  • the patch generator generates point cloud data or point cloud video as one or more pictures/frames.
  • a picture/frame may generally mean a unit representing one image in a specific time period.
  • Point cloud The points constituting the video are one or more patches (a set of points constituting the point cloud, and points belonging to the same patch are adjacent to each other in the 3D space, and in the process of mapping to a 2D image, one of the six-sided bounding box planes When mapping to a 2D plane by dividing it into a set of points mapped in the same direction), occupancy, a binary map that informs whether or not data exists at the corresponding position of the 2D plane with a value of 0 or 1 Map pictures/frames can be created.
  • a geometry picture/frame which is a picture/frame in the form of a depth map that expresses the location information of each point of the Point Cloud video in units of a patch.
  • a texture picture/frame which is a picture/frame that expresses the color information of each point of a point cloud video in a patch unit, can be created.
  • metadata necessary to reconstruct the point cloud from individual patches can be generated.
  • it may include information on patches such as the location and size of each patch in 2D/3D space.
  • the patch can be used for 2D image mapping.
  • point cloud data can be projected onto each side of a cube.
  • a geometry image, one or more attribute images, an accupancy map, auxiliary data, and/or mesh data may be generated based on the generated patch.
  • Geometry Image Generation Geometry Image Generation, Attribute Image Generation, Occupancy Map Generation, Auxiliary Data Generation and/or Mesh by a pre-processor or controller Data generation (Mesh Data Generation) is performed.
  • Geometry Image Generation (21002) generates a geometry image based on the result of patch generation. Geometry represents a point in three-dimensional space. Based on the patch, a geometry image is generated using an accufancy map, auxiliary data (patch data), and/or mesh data including information related to 2D image packing of the patch. The geometry image is related to information such as the depth (e.g., near, far) of the patch generated after patch generation.
  • Attribute Image Generation (21003) generates an attribute image.
  • an attribute may represent a texture.
  • the texture may be a color value matching each point.
  • a plurality of (N) attribute images including a texture may be generated.
  • the plurality of attributes may include a material (information on a material), reflectance, and the like.
  • the attribute may additionally include information in which a color may be changed depending on time and light.
  • Accupancy Map Generation (21004) generates an accupancy map from a patch.
  • the accufancy map includes information indicating the presence or absence of data in a pixel such as a corresponding geometry or attribute image.
  • Auxiliary Data Generation (21005) generates Auxiliary data including information on a patch. That is, Auxiliary data represents metadata about a patch of a Point Cloud object. For example, it may represent information such as a normal vector for a patch. Specifically, according to embodiments, the auxiliary data may include information necessary to reconstruct the point cloud from the patches (for example, information on the position and size of the patch in 2D/3D space, projection ) Identification information, patch mapping information, etc.)
  • Mesh Data Generation (21006) generates mesh data from a patch.
  • Mesh represents connection information between adjacent points.
  • it can represent triangular data.
  • the mesh data according to embodiments refers to connectivity information between points.
  • the point cloud pre-processor or control unit generates metadata related to patch generation, geometry image generation, attribute image generation, accufancy map generation, auxiliary data generation, and mesh data generation.
  • the point cloud transmission device performs video encoding and/or image encoding in response to the result generated by the pre-processor.
  • the point cloud transmission device may generate point cloud image data as well as point cloud video data.
  • point cloud data includes only video data, only image data and/or both video data and image data. There may be.
  • the video encoding unit 21007 performs geometric video compression, attribute video compression, accupancy map compression, auxiliary data compression, and/or mesh data compression.
  • the video encoding unit generates video stream(s) including each encoded video data.
  • the geometry video compression encodes the point cloud geometry video data.
  • Attribute video compression encodes the attribute video data of the point cloud.
  • Auxiliary data compression encodes Auxiliary data associated with point cloud video data.
  • Mesh data compression encodes the mesh data of Point Cloud video data. Each operation of the point cloud video encoding unit may be performed in parallel.
  • the image encoding unit 21008 performs geometric image compression, attribute image compression, accupancy map compression, auxiliary data compression, and/or mesh data compression.
  • the image encoding unit generates image(s) including each encoded image data.
  • geometry image compression encodes point cloud geometry image data.
  • Attribute image compression encodes the attribute image data of a point cloud.
  • Auxiliary data compression encodes Auxiliary data associated with point cloud image data.
  • Mesh data compression encodes mesh data associated with point cloud image data. Each operation of the point cloud image encoding unit may be performed in parallel.
  • the video encoding unit and/or the image encoding unit may receive metadata from the pre-processor.
  • the video encoding unit and/or the image encoding unit may perform each encoding process based on metadata.
  • the File/Segment Encapsulation (21009) unit encapsulates video stream(s) and/or image(s) in the form of files and/or segments.
  • the file/segment encapsulation unit performs video track encapsulation, metadata track encapsulation, and/or image encapsulation.
  • Video track encapsulation may encapsulate one or more video streams into one or more tracks.
  • Metadata track encapsulation may encapsulate metadata related to a video stream and/or image in one or more tracks.
  • the metadata includes data related to the content of the point cloud data. For example, it may include initial viewing orientation metadata (Initial Viewing Orientation Metadata).
  • the metadata may be encapsulated in a metadata track, or may be encapsulated together in a video track or an image track.
  • Image encapsulation may encapsulate one or more images into one or more tracks or items.
  • four video streams and two images when four video streams and two images are input to the encapsulation unit, four video streams and two images may be encapsulated in one file.
  • a point cloud video encoder and/or a point cloud image encoder may generate a G-PCC/V-PCC bitstream according to the embodiments.
  • the file/segment encapsulation unit may receive metadata from the pre-processor.
  • the file/segment encapsulation unit may perform encapsulation based on metadata.
  • the file and/or segment generated by the file/segment encapsulation is transmitted by the point cloud transmission device or the transmission unit.
  • segment(s) may be delivered based on a DASH-based protocol.
  • the encapsulation or encapsulator may divide and store the V-PCC bitstream into one or a plurality of tracks in a file, and encapsulate signaling information for this.
  • the atlas stream included in the V-PCC bitstream may be stored as a track in the file, and related signaling information may be stored.
  • the SEI message existing on the V-PCC bitstream may be stored in a track in the file, and related signaling information may be stored.
  • the delivery unit may deliver a point cloud bitstream or a file/segment including the corresponding bitstream to a receiving unit of a receiving device through a digital storage medium or a network. For transmission, processing according to any transmission protocol can be performed. Data processed for transmission may be delivered through a broadcasting network and/or a broadband. These data may be delivered to the receiving side in an on-demand manner. Digital storage media may include various storage media such as USB, SD, CD, DVD, Blu-ray, HDD, and SSD.
  • the delivery unit may include an element for generating a media file through a predetermined file format, and may include an element for transmission through a broadcast/communication network. The delivery unit receives orientation information and/or viewport information from the reception unit.
  • the delivery unit may transfer the obtained orientation information and/or viewport information (or information selected by the user) to a pre-processor, a video encoding unit, an image encoding unit, a file/segment encapsulation unit, and/or a point cloud encoding unit.
  • the point cloud encoding unit may encode all point cloud data or the point cloud data indicated by the orientation information and/or the viewport information.
  • the file/segment encapsulation unit may encapsulate all point cloud data or the point cloud data indicated by the orientation information and/or the viewport information.
  • the delivery unit may deliver all point cloud data or the point cloud data indicated by the orientation information and/or the viewport information.
  • the pre-processor may perform the above-described operation on all point cloud data or the above-described operation on point cloud data indicated by orientation information and/or viewport information.
  • the video encoding unit and/or the image encoding unit may perform the above-described operation on all point cloud data or on the point cloud data indicated by orientation information and/or viewport information.
  • the file/segment encapsulation unit may perform the above-described operation on all point cloud data or on the point cloud data indicated by orientation information and/or viewport information.
  • the transmission unit may perform the above-described operation on all point cloud data or on the point cloud data indicated by orientation information and/or viewport information.
  • FIG. 22 shows an example of a configuration diagram of an apparatus for receiving point cloud data according to embodiments.
  • FIG. 22 shows a point cloud system according to embodiments, and a part/all of the system is a transmission/reception device of FIG. 1, an encoding process of FIG. 4, a 2D video/image encoder of FIG. 15, a decoding process of FIG. It may include some/all of the transmitting device and/or the receiving device of FIG. 19. In addition, it may be included in or corresponding to some/all of the systems of FIGS. 20-21.
  • Each configuration of the receiving device may be a module/unit/component/hardware/software/processor.
  • the delivery client may receive point cloud data, a point cloud bitstream, or a file/segment including the corresponding bitstream, transmitted by the point cloud data transmission device according to the embodiments.
  • the receiver may receive point cloud data through a broadcasting network or may receive point cloud data through a broadband.
  • point cloud video data can be received through a digital storage medium.
  • the receiver may include a process of decoding the received data and rendering it according to a user's viewport.
  • the reception processing unit may perform processing according to a transmission protocol on the received point cloud data.
  • the receiving processing unit may be included in the receiving unit, or may be configured as a separate component/module.
  • the reception processing unit may perform the reverse process of the transmission processing unit described above so as to correspond to the transmission processing performed by the transmission side.
  • the receiving processing unit may transmit the acquired point cloud data to the decapsulation processing unit, and the acquired point cloud related metadata may be transmitted to the metadata parser.
  • the sensing/tracking unit acquires orientation information and/or viewport information.
  • the sensing/tracking unit may transmit the obtained orientation information and/or viewport information to a delivery client, a file/segment decapsulation unit, and a point cloud decoding unit.
  • the delivery client may receive all point cloud data or point cloud data indicated by the orientation information and/or the viewport information based on the orientation information and/or the viewport information.
  • the file/segment decapsulation unit may decapsulate all point cloud data or decapsulate point cloud data indicated by orientation information and/or viewport information based on orientation information and/or viewport information.
  • the point cloud decoding unit (video decoding unit and/or image decoding unit) decodes all point cloud data or decodes point cloud data indicated by orientation information and/or viewport information based on orientation information and/or viewport information. I can.
  • the point cloud processing unit may process all point cloud data or point cloud data indicated by orientation information and/or viewport information.
  • the File/Segment decapsulation (22000) performs Video Track Decapsulation, Metadata Track Decapsulation, and/or Image Decapsulation. Perform.
  • the decapsulation processing unit may decapsulate the point cloud data in the form of a file transmitted from the reception processing unit.
  • the decapsulation processor may decapsulate files or segments according to ISOBMFF or the like to obtain a point cloud bitstream or point cloud related metadata (or a separate metadata bitstream).
  • the acquired point cloud bitstream may be transmitted to a point cloud decoder, and the acquired point cloud related metadata (or metadata bitstream) may be transmitted to the metadata processing unit.
  • the point cloud bitstream may include metadata (metadata bitstream).
  • the metadata processing unit may be included in the point cloud video decoder, or may be configured as a separate component/module.
  • the point cloud related metadata acquired by the decapsulation processing unit may be in the form of a box or track in a file format. If necessary, the decapsulation processing unit may receive metadata required for decapsulation from the metadata processing unit.
  • Point cloud related metadata may be transmitted to the point cloud decoder and used for the point cloud decoding procedure, or transmitted to a renderer and used for the point cloud rendering procedure.
  • the file/segment decapsulation unit may generate metadata related to point cloud data.
  • Video Track Decapsulation decapsulates video tracks included in files and/or segments. Decapsulates video stream(s) including geometric video, attribute video, accupancy map, auxiliary data and/or mesh data.
  • Metadata Track Decapsulation decapsulates a bitstream including metadata and/or additional data related to point cloud data.
  • Image Decapsulation decapsulates image(s) including geometric images, attribute images, accupancy maps, auxiliary data and/or mesh data.
  • the decapsulation or decapsulator divides and parses (decapsulates) the G-PCC/V-PCC bitstream based on one or a plurality of tracks in the file, and also decapsulates signaling information for this. You can rate.
  • the atlas stream included in the G-PCC/V-PCC bitstream may be decapsulated based on a track in the file, and related signaling information may be parsed.
  • the SEI message existing on the G-PCC/V-PCC bitstream may be decapsulated based on the track in the file, and related signaling information may be obtained together.
  • the video decoding unit (Video Decoding, 22001) performs geometric video decompression, attribute video decompression, accupancy map decompression, auxiliary data decompression, and/or mesh data decompression.
  • the video decoding unit decodes geometry video, attribute video, auxiliary data, and/or mesh data in response to a process performed by the video encoding unit of the point cloud transmission apparatus according to the embodiments.
  • the image decoding unit (Image Decoding, 22002) performs geometric image decompression, attribute image decompression, accupancy map decompression, auxiliary data decompression, and/or mesh data decompression.
  • the image decoding unit decodes a geometry image, an attribute image, auxiliary data, and/or mesh data in response to a process performed by the image encoding unit of the point cloud transmission apparatus according to the embodiments.
  • the video decoding unit and the image decoding unit according to the embodiments may be processed by one video/image decoder, and may be performed in separate paths as shown in the figure.
  • the video decoding unit and/or the image decoding unit may generate metadata related to video data and/or image data.
  • the point cloud video encoder and/or the point cloud image encoder according to the embodiments may decode the G-PCC/V-PCC bitstream according to the embodiments.
  • a point cloud processing unit (Point Cloud Processing, 22003) performs geometry reconstruction and/or attribute reconstruction.
  • the geometry reconstitution restores a geometry video and/or a geometry image based on an accufancy map, auxiliary data and/or mesh data from decoded video data and/or decoded image data.
  • the attribute reconstruction reconstructs an attribute video and/or an attribute image based on an attribute map, auxiliary data, and/or mesh data from the decoded attribute video and/or the decoded attribute image.
  • an attribute may be a texture.
  • an attribute may mean a plurality of attribute information.
  • the point cloud processing unit may receive metadata from a video decoding unit, an image decoding unit, and/or a file/segment decapsulation unit, and may process the point cloud based on the metadata.
  • the point cloud rendering unit renders the reconstructed point cloud.
  • the point cloud rendering unit may receive metadata from a video decoding unit, an image decoding unit, and/or a file/segment decapsulation unit, and render the point cloud based on the metadata.
  • the display displays the rendered result on an actual display device.
  • the method/apparatus After encoding/decoding the point cloud data as shown in FIGS. 15 to 19, the method/apparatus according to the embodiments encapsulates the bitstream including the point cloud data in the form of a file and/or segment, and/or It can be decapsulated.
  • the point cloud data transmission apparatus encapsulates point cloud data based on a file, wherein the file is a V-PCC track including parameters related to the point cloud, and a geometry track including geometry.
  • An attribute track including an attribute and an accufancy track including an accufancy map may be included.
  • the point cloud data receiving apparatus decapsulates the point cloud data based on a file, and in this case, the file includes a V-PCC track including a parameter related to the point cloud, a geometry track including the geometry, and an attribute. It may include an attribute track to be included and an accufancy track including an accufancy map.
  • the above-described operation may be performed by the file/segment encapsulation unit 20004 of FIG. 20, the file/segment encapsulation unit 21009 of FIG. 21, the file/segment encapsulation unit 22000 of FIG. have.
  • FIG. 23 shows an example of a structure capable of interworking with a method/device for transmitting and receiving point cloud data according to embodiments.
  • the structure according to the embodiments is at least one of a server 2360, a robot 2310, an autonomous vehicle 2320, an XR device 2330, a smartphone 2340, a home appliance 2350, and/or an HMD 2370.
  • This is connected to the cloud network 2310.
  • the robot 2310, the autonomous vehicle 2320, the XR device 2330, the smartphone 2340, or the home appliance 2350 may be referred to as a device.
  • the XR device 1730 may correspond to a point cloud data (PCC) device according to embodiments or may be interlocked with a PCC device.
  • PCC point cloud data
  • the cloud network 2300 may constitute a part of the cloud computing infrastructure or may mean a network that exists in the cloud computing infrastructure.
  • the cloud network 2300 may be configured using a 3G network, a 4G or long term evolution (LTE) network, or a 5G network.
  • LTE long term evolution
  • the server 2360 includes at least one of a robot 2310, an autonomous vehicle 2320, an XR device 2330, a smartphone 2340, a home appliance 2350, and/or an HMD 2370, and a cloud network 2300.
  • the connected devices 2310 to 2370 may be connected through, and may help at least part of the processing of the connected devices 2310 to 2370.
  • the HMD (Head-Mount Display) 2370 represents one of types in which an XR device and/or a PCC device according to embodiments may be implemented.
  • the HMD type device according to the embodiments includes a communication unit, a control unit, a memory unit, an I/O unit, a sensor unit, and a power supply unit.
  • the devices 2310 to 2350 shown in FIG. 23 may be interlocked/coupled with the point cloud data transmission/reception apparatus according to the above-described embodiments.
  • the XR/PCC device 2330 is applied with PCC and/or XR (AR+VR) technology to provide a HMD (Head-Mount Display), a HUD (Head-Up Display), a television, It may be implemented as a mobile phone, a smart phone, a computer, a wearable device, a home appliance, a digital signage, a vehicle, a fixed robot or a mobile robot.
  • HMD Head-Mount Display
  • HUD Head-Up Display
  • TV It may be implemented as a mobile phone, a smart phone, a computer, a wearable device, a home appliance, a digital signage, a vehicle, a fixed robot or a mobile robot.
  • the XR/PCC device 2330 analyzes 3D point cloud data or image data acquired through various sensors or from an external device to generate location data and attribute data for 3D points, thereby Information can be obtained, and the XR object to be output can be rendered and output.
  • the XR/PCC apparatus 2330 may output an XR object including additional information on the recognized object in correspondence with the recognized object.
  • the autonomous driving vehicle 2320 may be implemented as a mobile robot, vehicle, or unmanned aerial vehicle by applying PCC technology and XR technology.
  • the autonomous driving vehicle 2320 to which the XR/PCC technology is applied may refer to an autonomous driving vehicle having a means for providing an XR image, an autonomous driving vehicle that is an object of control/interaction within the XR image.
  • the autonomous vehicle 2320 which is the object of control/interaction in the XR image, is distinguished from the XR device 2330 and may be interlocked with each other.
  • the autonomous vehicle 2320 having a means for providing an XR/PCC image may acquire sensor information from sensors including a camera, and may output an XR/PCC image generated based on the acquired sensor information.
  • an autonomous vehicle may have a HUD and output an XR/PCC image, thereby providing an XR/PCC object corresponding to a real object or an object in a screen to the occupant.
  • the XR/PCC object when the XR/PCC object is output to the HUD, at least a part of the XR/PCC object may be output to overlap the actual object facing the occupant's gaze.
  • the XR/PCC object when the XR/PCC object is output on a display provided inside the autonomous vehicle, at least a part of the XR/PCC object may be output to overlap the object in the screen.
  • the autonomous vehicle may output XR/PCC objects corresponding to objects such as lanes, other vehicles, traffic lights, traffic signs, motorcycles, pedestrians, and buildings.
  • VR Virtual Reality
  • AR Augmented Reality
  • MR Magnetic Reality
  • PCC Point Cloud Compression
  • VR technology is a display technology that provides objects or backgrounds in the real world only as CG images.
  • AR technology refers to a technology that shows a virtually created CG image on a real object image.
  • MR technology is similar to the AR technology described above in that virtual objects are mixed and combined in the real world.
  • real objects and virtual objects made from CG images are clear, and virtual objects are used in a form that complements the real objects, whereas in MR technology, the virtual objects are regarded as having the same characteristics as the real objects. It is distinct from technology. More specifically, for example, it is a hologram service to which the aforementioned MR technology is applied.
  • VR, AR, and MR technologies are sometimes referred to as XR (extended reality) technology rather than clearly distinguishing between them. Therefore, embodiments of the present invention are applicable to all of VR, AR, MR, and XR technologies.
  • One such technology can be applied to encoding/decoding based on PCC, V-PCC, and G-PCC technologies.
  • the PCC method/apparatus according to the embodiments may be applied to a vehicle providing an autonomous driving service.
  • Vehicles providing autonomous driving service are connected to PCC devices to enable wired/wireless communication.
  • the vehicle receives/processes AR/VR/PCC service related content data that can be provided together with the autonomous driving service. Can be transferred to.
  • the point cloud transmission/reception device may receive/process AR/VR/PCC service related content data according to a user input signal input through the user interface device and provide it to the user.
  • the vehicle or user interface device may receive a user input signal.
  • the user input signal may include a signal indicating an autonomous driving service.
  • the method/device according to the embodiments may refer to a method/device for transmitting and receiving point cloud data.
  • FIG. 24 shows an example of a structure of a multi-track V-PCC file according to embodiments.
  • the V-PCC file includes a file/segment encapsulation unit 10003/decapsulation unit 10007 of FIG. 1, and a file/segment encapsulation unit 20004/decapsulation unit of FIG. (20005), can be created (encapsulated) and/or acquired (decapsulated) by the file/segment encapsulation unit 21009 of FIG. 21, the file/segment decapsulation unit 22000 of FIG. have.
  • the V-PCC file structure may have a DASH-based ISOBMFF format.
  • the file may be composed of a box and/or information, which may be referred to as ftyp, meta, moov, mdat.
  • the ftyp box provides file type or compatibility-related information for the corresponding media file
  • the movie box (or moov box) includes metadata about the media data of the corresponding media file
  • the mdat box It may correspond to a box containing actual media data (eg, audio, video) of the corresponding media file.
  • Meta may include a vpcg ⁇ 0,1,2,3 ⁇ box (V-PCC Group Box, which will be described in detail below).
  • V-PCC Group Box which will be described in detail below.
  • the vpcg box is a type of sample entry type, and can deliver metadata related to the V-PCC configuration.
  • the moov according to the embodiments may include multiple tracks.
  • track 1 may include attributes
  • track 2 may include accupancy
  • track 3 may include geometry
  • track 4 may include a V-PCC track.
  • the moov box may deliver metadata, which is signaling information about V-PCC.
  • Track 1 delivers metadata about attributes
  • Track 2 delivers metadata about Accupancy
  • Track 3 delivers metadata about geometry
  • Track 4 delivers additional parameter/oscillary information.
  • a V-PCC track including a can be delivered.
  • the mdat includes a video-coded attribute bitstream, a video-coded geometry bitstream, a video-coded accufancy bitstream, and a patch sequence data bitstream in the form of a bitstream. can do.
  • a video-coded attribute bitstream, a video-coded geometry bitstream, a video-coded accupancy bitstream, and a patch sequence bitstream may be delivered through an mdat box.
  • the V-PCC bitstream may be composed of a set of V-PCC units (see Fig. 28). Each V-PCC unit may include a header and payload having a field indicating a type.
  • the payload is 2D video encoded information (for the geometry, attributes, and accuphancy map components of the encoded point cloud), non-video encoded information (for patch sequence data), Or it may include configuration and metadata information (for sequence parameter sets).
  • the general layout of the ISOBMFF V-PCC container may be as shown in the drawing.
  • the main design principle is to map V-PCC units in the V-PCC bitstream to individual tracks in the container file based on type.
  • the V-PCC ISOBMFF container may include:
  • V-PCC track containing samples carrying the payloads of the sequence parameter sets and the non-video encoded information V-PCC unit (e.g., V-PCC sequence parameter set, V-PCC patch sequence data). I can.
  • This track may also provide a track referencing other tracks containing samples carrying the payload of the video compressed V-PCC unit.
  • V-PCC tracks contain one or more limited video based tracks.
  • the samples may include geometry, attributes, and NAL units for video-coded elementary streams for accufancy map data.
  • a method/apparatus refers to a point cloud data transmission apparatus and/or a reception apparatus.
  • a transmitting device may refer to an encoder and a receiving device may refer to a decoder.
  • the point cloud data transmission method encapsulates a bitstream including point cloud data based on a file, and the file includes a first track including signaling information on the point cloud data.
  • the first track according to the embodiments refers to a V-PCC track in a container structure including V-PCC-related data, and the name of the first track may be changed according to embodiments.
  • a method of receiving point cloud data decapsulates a bitstream including point cloud data based on a file, and the file includes a first track including signaling information about the point cloud data.
  • the first track, the second track, etc. may be classified according to the type of data included in the track.
  • the V-PCC data there may be a track including attribute information, a track including accupancy information, a track including geometry information, and a track including other V-PCC data.
  • the point cloud data transmission method/apparatus according to the embodiments may generate one or more file structures as shown in the drawing in order to efficiently transmit the encoded data, and the point cloud data receiving method/device according to the embodiments is efficient. It has the effect of being able to access and decode data.
  • V-PCC container structure 25 shows an example of a V-PCC container structure according to embodiments.
  • V-PCC container can include MetaBox and MovieBox.
  • MetaBox includes a GroupListBox including EntityToGroup and EntityToGroupBox.
  • the group list includes a group and/or a group box, and each entity may include metadata about the group or group box.
  • MetaBox manages metadata-related information as a group list, and provides an entity for a group, so that the receiving method/device according to the embodiments can efficiently access the metadata information for the group. .
  • a MovieBox may include one or more TrackBoxes (tracks).
  • the MoviewBox provides movie-related data as respective track boxes and/or samples, so that the receiving method/device according to the embodiments can efficiently access movie-related data based on a reference and/or sample. I can.
  • the V-PCC track of the moviebox may deliver a parameter set and/or oscillator additional information in the form of a sample.
  • the V-PCC track box may include a track reference type box including reference information between tracks according to a type (pcca, pccg, pcco, etc.).
  • the V-PCC track box may deliver a sample table box that provides a sample description including a sample entry.
  • the geometry track of the moviebox may deliver a sample entry including scheme information about geometry.
  • scheme information such as an original format (avc1, hvc1, etc.) of geometry information, a scheme type (pccv), and scheme information may be delivered through a sample entry of the sample description of the sample table box.
  • the attribute track of the moviebox may deliver a sample entry including scheme information about the attribute. For example, additional information such as an original format (avc1, hvc1, etc.) of attribute information, a scheme type (pccv), and scheme information may be delivered through a sample entry in the sample description of the sample table box.
  • scheme information such as an original format (avc1, hvc1, etc.) of attribute information, a scheme type (pccv), and scheme information may be delivered through a sample entry in the sample description of the sample table box.
  • the accupancy track of the moviebox may deliver a sample entry including scheme information regarding accupancy.
  • scheme information regarding accupancy.
  • additional information such as the original format (avc1, hvc1, etc.) of the accufancy information, the scheme type (pccv), and the scheme information may be delivered through the sample entry of the sample description of the sample table box.
  • the V-PCC track includes a TrackReference that refers to a track, and there may be a track reference that refers to a type box such as pcca, pccg, or pcco.
  • the V-PCC track may include a sample table box that provides a sample description including a V-PCC sample entity (or sample V-PCC unit).
  • the geometry track may include a sample table box, sample description, restricted video sample entry, restricted steam information, original format ('avc1','hvc1', etc.), scheme type ('pccv'), scheme information, and the like.
  • the attribute track may include a sample table box, sample description, restricted video sample entry, restricted skip information, original format ('avc1','hvc1', etc.), skip type ('pccv'), scheme information, and the like.
  • the ocupancy track may include a sample table box, sample description, limited video sample entry, limited steam information, original format ('avc1','hvc1'), scheme type ('pccv'), scheme information, and the like.
  • the point cloud data transmission method encapsulates a bitstream including point cloud data based on a file, and the file includes attributes, accupations, and geometry for the point cloud data.
  • the point cloud data receiving apparatus decapsulates point cloud data based on a file, and the file includes attributes, accupations, and geometry for the point cloud data.
  • Synchronization between elementary streams in component tracks can be handled by ISOBMFF track timing structures (stts, ctts, and cslg in movie fragments, or an equivalent mechanism).
  • ISOBMFF track timing structures stts, ctts, and cslg in movie fragments, or an equivalent mechanism.
  • Different video encoded component tracks and samples that contribute to the same point cloud frame across the V-PCC track may have the same component time.
  • the V-PCC parameter sets used for these samples may be the same or may have a decoding time prior to the composition time of the frame.
  • Tracks of V-PCC content may be grouped in a file-level EntityToGroupBox VPCCGroupBox having a V-PCC specific grouping 4CC value ('vpcg').
  • the VPCCGroupBox may be provided as an entry point for accessing V-PCC content in a container and may include initial metadata describing the V-PCC content.
  • the entity group may be a grouping of items that group tracks. Entities in an entity group may share a specific characteristic indicated by the grouping type or may have a specific relationship.
  • Entity groups are indicated in the GroupsListBox.
  • the entity groups described in the GroupsListBox of the file-level MetaBox refer to track or file-level items.
  • Entity groups described in the GroupsListBox of movie-level MetaBox refer to movie-level items.
  • Entity groups described in the GroupsListBox of track-level MetaBox refer to track-level items of the track.
  • the GroupsListBox contains EntityToGroupBoxes, each describing one entity group.
  • the GroupsListBox contains entity groups described for the file. This box contains a set of full boxes. Each is referred to as an EntityToGroupBox with 4-character codes representing a defined grouping type.
  • GroupsListBox does not exist in AdditionalMetadataContainerBox.
  • GroupsListBox exists in a file-level MetaBox, there may be no item ID value in the ItemInfoBox in the file-level meta box that is the same as the track ID value in the TrackHeaderBox.
  • class GroupsListBox extends Box('grpl') ⁇
  • Quantity One or more
  • EntityToGroupBox describes an entity group.
  • grouping_type represents the grouping type of an entity group.
  • grouping_type code is related to semantics that describe grouping.
  • grouping_type value is described below:
  • Items and tracks mapped to this grouping are interchangeable with each other, and only one of them is play (if the mapped items and tracks become part of the presentation, e.g., displayable items or tracks S) or otherwise processed (e.g. metadata, if the mapped items or tracks are not part of the presentation).
  • the player may select and process the first entity from the list of entity ID values (entity_ids). For example, decode and play the mapped items and tracks that are part of the presentation. And it meets your application needs.
  • the entity ID value is mapped to only one grouping of type'altr'.
  • An alternative group of entities constitutes items and tracks that map to the same entity group of type'altr'.
  • EntityToGroupBox contains extensions specific to grouping_type.
  • Group ID (group_id) is the group ID (group_id) of another EntityToGroupBox, the item Id (item_ID) value of the high key level (file, movie. It is a non-negative integer assigned to a specific grouping that is not the same as (if included).
  • num_entities_in_group represents the number of entity ID (entity_id) values mapped to the entity group.
  • entity_id is when an item with the same item ID (item_ID) as the entity ID (entity_id) exists in the high-key level (file, movie, or track) including the GroupsListBox, the track with the same track ID (track_ID) as the entity ID is Is resolved to an item, when an item with item_ID equal to entity_id is present in the hierarchy level (file, movie or track) that contains the GroupsListBox, or to a track, when a track with track_ID equal to entity_id is present and the GroupsListBox is contained in the file level).
  • Quantity One or more
  • This box provides a list of the tracks that comprise a V-PCC content.
  • This box provides a list of tracks containing V-PCC content.
  • V-PCC content specific information for example, information such as mapping of attribute types and layers for related tracks are listed in this box. This information provides a convenient method for initial understanding of V-PCC content (V-PCC content specific information, such as mapping of the attribute types and layers to the related tracks, are listed in this box.This information provides a convenient way to have an initial understanding of the V-PCC content). For flexible configuration of V-PCC content supporting a variety of different client capabilities, multiple versions of encoded V-PCC components are listed in this box. V-PCC defined profile, tier, and level information is conveyed within this box.
  • Signaling information may be included for each single track in terms of a V-PCC data container. Alternatively, information may be included in the multi-track according to embodiments.
  • class VPCCGroupBox() extends EntityToGroupBox('vpcg', version, flags) ⁇
  • bit(1) reserved 0;
  • data_type represents the type of PCC data in the referenced track, as expressed as follows.
  • V-PCC Track Types are as follows.
  • V-PCC track (carrying V-PCC patch sequence data)
  • entity_id is resolved for an item if an item with the same item_ID as entity_id exists within the hierarchy level (file, movie, or track) that includes the GroupsListBox. Alternatively, if a track having the same track_ID as entity_id exists and the GroupsListBox is included in the file level, entity_id is resolved for the track. Entity_id represents an identifier of a related track.
  • sub_data_type represents a subtype of PCC data in the referenced track.
  • sub_data_type represents the attribute type of the attribute video data delivered in the track expressed as follows.
  • layer_id represents a layer identifier for a related track.
  • the V-PCC track contains a layer_id equal to 0.
  • the set of layer_id values for any V-PCC component track type arranged in increasing order, if present, may be a continuous set of integers starting from 0.
  • vpcc_profile_tier_level() can be the same as profile_tier_level() as follows.
  • ptl_tier_flag represents a codec profile tier used to encode V-PCC content.
  • ptl_profile_idc represents profile information followed by a coded point cloud sequence.
  • ptl_level_idc represents the level of the codec profile followed by the coded point cloud sequence.
  • each V-PCC content can be represented by a unique V-PCC track.
  • An ISOBMFF file can contain multiple V-PCC contents, and thus multiple V-PCV tracks can exist in the file.
  • the V-PCC track is identified by the media handler type'vpcc'.
  • VPCCSampleEntry is used in the track's sample description.
  • the track sample entry type'vpc1' is used.
  • sequenceParameterSetLength represents the length of the VPCC sequence parameter set in bytes.
  • sequenceParameterSetUnit contains sequence parameter set data.
  • patchSequenceParameterSetLength represents the length of the VPCC patch sequence parameter set in bytes.
  • patchSequenceParameterSetUnit contains patch sequence parameter set data.
  • the sample entry of the V-PCC track includes a sequence parameter set and/or a patch sequence parameter set.
  • the signaling position of the sequence parameter set and/or the patch sequence parameter set according to the embodiments may be changed. For example, it may be included in a sample entry in a track and/or a sample group entry in a track.
  • the method/apparatus for receiving point cloud data may access a track and efficiently decode parameter information and patch parameters for point cloud data.
  • a sample box may be provided as follows for random access to patch data in a V-PCC track.
  • the entry point for each V-PCC content can be represented by a unique V-PCC track.
  • the ISOBMFF file contains multiple V-PCC contents, whereby multiple V-PCC tracks exist in the file.
  • the V-PCC track can be identified by the volume metric media handler type'volm' in the HandlerBox of MediaBox.
  • Samples carrying a patch data group instance corresponding to the I-patch frame in the V-PCC track may be defined as sync samples.
  • the sync sample box exists in the SampleTableBox, and the flag sample_is_non_sync_sample of samples in the track fragments is valid, and describes the samples (even when SyncSampleBox does not exist).
  • Volumetric tracks use VolumetricMediaHeaderBox in MediaInformationBox.
  • the version is an integer representing the version of this box.
  • Volumemetric tracks use volumemetric sample entries.
  • V-PCC tracks use VolumetricSampleEntry with a'vpc1' sample entry type.
  • Quantity One or more sample entries may be present
  • the VPCC volumemetric sample entry contains a VPCC configuration box. This box contains a VPCCDecoderConfigurationRecord and an array of sequence parameter sets.
  • the optional bit rate box (BitRateBox) may exist in the VPCC volumemetric sample entry to signal bit rate information of the VPCC video stream.
  • class VPCCConfigurationBox extends Box('vpcC') ⁇
  • VPCCSampleEntry() extends VolumetricSampleEntry ('vpc1') ⁇
  • configurationVersion is a version field. Changes to incompatible records are identified by changes in version numbers.
  • numOfSequenceParameterSets represents the number of V-PCC sequence parameter sets signaled in the decoder configuration record.
  • Compressorname in the base class VisualSampleEntry represents the name of the compressor.
  • a value of plus 1 to unit_size_precision_bytes_minus1 indicates the intra-byte precision of the ssvu_vpcc_unit_size element in all samples of the track.
  • the range of unit_size_precision_bytes_minus1 may be 0 to 7.
  • Each sample in the V-PCC track corresponds to a single point cloud frame.
  • the samples corresponding to this frame in the various component tracks have the same composition time as the V-PCC track sample.
  • Each V-PCC sample contains only one V-PCC unit payload of type VPCC_PDG, which is one or one. It includes more than one patch tile group unit payload.
  • the V-PCC track samples use the sample stream V-PCC unit syntax.
  • sample_stream_vpcc_unit() includes the payload of the V-PCC unit of type VPCC_PDG, and includes a patch_data_group() instance.
  • V-PCC grouping there may be two entry points in a file. One is a V-PCC group box, and the other is a V-PCC track.
  • the V-PCC group box provides a list of tracks including V-PCC content and V-PCC content specific information, for example, mapping component data and tracks. This information provides a method for initial understanding of V-PCC content.
  • the V-PCC track also provides sequence level information for initial understanding of V-PCC content.
  • sequence level information for initial understanding of V-PCC content.
  • a link to the V-PCC component track can be supported.
  • a list of tracks including V-PCC content and V-PCC content specific information, for example, mapping component data type and tracks can be provided.
  • V-PCC track In order to carry the patch data stream, there may be a V-PCC track.
  • the method/apparatus according to the embodiments may use a V-PCC track to deliver V-PCC content specific information and a patch stream.
  • Each sample in the V-PCC track corresponds to a single point cloud frame. Samples corresponding to this frame in the various component tracks have the same composition time as the V-PCC samples for the frames in the V-PCC track.
  • Each V-PCC sample contains one or more vpcc_unit instances with a limit of only containing patch_sequence_data V-PCC units.
  • the patch sequence data unit includes a patch sequence parameter set, a geometry frame parameter set, an attribute frame parameter set, a geometry patch parameter set, an attribute patch parameter set, a patch frame parameter set, and/or patch frame layer units (patch frame header and patch frame Data unit).
  • the method/apparatus for receiving point cloud data may obtain a V-PCC track, access a sample, and parse patch sequence data.
  • a patch data stream in a file having a video-based V-PCC component track is as follows.
  • the types of patch data group units according to embodiments are as follows.
  • each parameter is not limited to the table above, and may be additionally modified.
  • All patch parameter sets can exist in a patch sample. According to embodiments, all patch parameter sets may be located in each sample or may exist in several samples.
  • parameter sets are updated every patch sample, it may be necessary to include these parameter sets in all samples.
  • the parameter sets affect all patch samples and may not change on all samples. These parameter sets can be present in the V-PCC track sample entry.
  • the parameter sets affect multiple patch samples (not all samples) and a sample grouping scheme can be used.
  • Embodiments of storing patch parameter sets in a V-PCC track instead of including all patch parameter sets in all samples will be described.
  • Patch parameter sets for parameter sets that affect all patch samples and do not change on all samples are stored in the V-PCC sample entry.
  • a sample grouping method is used to store parameter sets that affect multiple patch samples, not all samples.
  • the setupUnit array contains V-PCC units containing constant patch parameter sets for all samples in the track.
  • the V-PCC track includes one SampleToGroupBox with grouping_type equal to zero or'vpps'. This SampleToGroupBox represents the placement of the samples in this track into parameter sets.
  • an accompanying SampleGroupDescriptionBox having the same grouping type may exist, and may include the ID of this group to which the samples belong.
  • class VPCCPatchSampleGroupDescriptionEntry extends SampleGroupDescriptionEntry ('vpps') ⁇
  • numOfParameterSetUnits represents the number of signaled patch parameter sets in the sample group description.
  • parameterSetUnit contains parameter sets for which a group of samples is used.
  • the method/apparatus according to embodiments may provide a delivery method for efficiently signaling parameter sets as described above.
  • V-PCC video tracks use 4CC'pccv' as the scheme type for this limited video scheme.
  • V-PCC video scheme for the restricted video sample entry type'resv' indicates that the decoded pictures contain attribute, geometry, or accufancy map data of the point cloud.
  • V-PCC video scheme is expressed by the same scheme_type as'pccv' (video base point cloud video) in SchemeTypeBox of RestrictedSchemeInfoBox.
  • class VPCCVideoBox extends Box('pccv') ⁇
  • SpatialRelationship2DSourceBox is used for all data of one V-PCC component (e.g., geometry, attributes, accupancy maps, and SubPctureRegionBox) to the point cloud data delivered in this track for the composition picture. Provides the total width and height of the composite picture, including the corresponding 2D region information).
  • V-PCC component e.g., geometry, attributes, accupancy maps, and SubPctureRegionBox
  • PointCloudBBBox() includes information on a bounding box for point cloud data.
  • PointCloudBBBox() may be included in a V-PCC video track and/or included in a V-PCC track.
  • a method/device for receiving point cloud data supports or does not support PCC data according to embodiments
  • This box provides information about the coverage of the point cloud data delivered within this track (if this box is contained within a VPCCVideoBox). Or, it provides information on the coverage of the configured point cloud data (if the box is included in the VPCCGroupBox, PCCCompositeGroupBox, or SpatialRelationship2DDescriptionBox).
  • Container VPCCVideoBox, VPCCGroupBox, PCCCompositeGroupBox, or SpatialRelationship2DDescriptionBox
  • class PCCCoverageInformationBox extends FullBox('pcci', 0, 0) ⁇
  • num_regions represents the number of regions for indicating coverage of part or all of the point cloud data.
  • coverage_shape_type represents the shape of regions expressing point cloud coverage. In case of 1, the shape of the coverage is cuboid, and in case of 2, the shape of the coverage is sphere.
  • sphere_id[i] represents the identifier of the i-th sphere in Cartesian coordinates.
  • sphere_center_offset_x[i] represents the x offset of the i-th sphere center in the Cartesian coordinate system.
  • sphere_center_offset_y[i] represents the y offset of the i-th sphere center in the Cartesian coordinate system.
  • sphere_center_offset_z[i] represents the z offset of the i-th sphere center in the Cartesian coordinate system.
  • sphere_radius[ i] represents the radius of the i-th sphere in the Cartesian coordinate system.
  • SphereRegionStruct (i) may include information on not only a sphere shape but also another shape.
  • This box contains information about the bounding box information of the point cloud data transmitted in this track (when the box is included in the VPCCVideoBox) or the bounding box information of the configured point cloud data (when the box is included in the VPCCGroupBox PCCCompositeGroupBox, or SpatialRelationship2DDescriptionBox). to provide.
  • Container VPCCVideoBox, VPCCGroupBox, PCCCompositeGroupBox or SpatialRelationship2DDescriptionBox
  • PointCloudBBBox extends FullBox('bbib', 0, 0) ⁇
  • the point cloud data transmission method may include a sample entry including sequence parameter data for point cloud data in the first track.
  • the point cloud data receiving method may receive a first track including a sample entry including sequence parameter data for point cloud data.
  • the point cloud data transmission method may include a sample entry including patch parameter data for point cloud data in the first track.
  • the point cloud data receiving method may receive a first track including a sample entry including patch parameter data for point cloud data.
  • the meaning of the first track is not limited to the name, and may refer to a V-PCC related track including the syntax described in this specification.
  • the method/apparatus for transmitting and receiving point cloud data may process a track including data on point cloud content, for example, V-PCC.
  • the track contains a sample entry, and the sample entry may carry a sequence parameter set (SPS). Therefore, the receiving apparatus according to the embodiments has an effect of being able to efficiently decode sample entry and/or parameter information based on a track.
  • SPS sequence parameter set
  • the V-PCC track may include a sample entry, and the sample entry may convey a patch parameter.
  • the method/apparatus according to the embodiments may generate and transmit V-PCC-related data through a container having a file structure as shown in FIGS. 24 to 25.
  • the structure of the data can be important.
  • the receiving method/apparatus according to the embodiments has an effect of efficiently accessing and decoding such data.
  • 26 illustrates an example of a bounding box for a point cloud object or a part of an object according to embodiments.
  • the bounding box may be generated and used by the transmission device 10000 of FIG. 1, the point cloud video encoder 10002, and the file/segment encapsulator 10003. Further, the V-PCC encoding process of Fig. 4, the encoder 100 of Fig. 15, the V-PCC transmission device of Fig. 18 (e.g., the patch generation unit 18000, the patch packing unit 18001, the geometry image generation unit 18002) ), texture image generation unit (18004), smoother, encoding preprocessing unit (18003), geometry restoration unit, video encoding unit (18006), metadata encoding unit (18005), multiplexing unit (18007), transmission unit (18008, etc.) May create a bounding box and process point cloud data based on the bounding box.
  • the V-PCC encoding process of Fig. 4 the encoder 100 of Fig. 15, the V-PCC transmission device of Fig. 18 (e.g., the patch generation unit 18000, the patch packing unit 18001, the geometry image generation unit 18002) ), texture image generation
  • the bounding box according to the embodiments is obtained from the receiving device 10005, the point cloud video decoder 10008, and the file/segment decapsulator 10007 of FIG. 1, and each operation is processed based on the bounding box.
  • each operation is processed based on the bounding box.
  • the V-PCC decoding process of Fig. 16 the decoder 200 of Fig. 17, the V-PCC receiving device of Fig.
  • the V-PCC system of FIGS. 20 to 22 and the XR device 1230 of FIG. 23 may perform operations according to embodiments based on the bounding box.
  • bounding_box_id[ i] represents the identifier of the i-th bounding box in the coordinate system (e.g. Cartesian).
  • bounding_box_offset_x[ i] represents the x offset of the i-th bounding box in the coordinate system (e.g. Cartesian).
  • bounding_box_offset_y[i] represents the y offset of the i-th bounding box in the coordinate system (e.g. Cartesian).
  • bounding_box_offset_z[ i] represents the z offset of the i-th bounding box in the coordinate system (e.g. Cartesian).
  • bounding_box_x_scale_factor[ i] represents the scale factor of the x-axis of the i-th bounding box in the coordinate system (e.g. Cartesian).
  • bounding_box_y_scale_factor[ i] represents the y-axis scale factor of the i-th bounding box in the coordinate system (e.g. Cartesian).
  • bounding_box_z_scale_factor[ i] represents the z-axis scale factor of the i-th bounding box in the coordinate system (e.g. Cartesian).
  • bounding_box_size_width[ i] represents the width of the i-th bounding box in the coordinate system (e.g. Cartesian).
  • bounding_box_size_height[ i] represents the height of the i-th bounding box in the coordinate system (e.g. Cartesian).
  • bounding_box_size_depth[ i] represents the depth of the i-th bounding box in the coordinate system (e.g. Cartesian).
  • the point cloud data transmission method may include an x-axis offset, a y-axis offset, a z-axis offset, a width, a height, and a depth of a bounding box for point cloud data in the first track.
  • the bounding box can be static.
  • the meaning of the first track according to the embodiments is as described above. According to embodiments, the meaning of static means that it does not change over time.
  • the method of receiving point cloud data may receive a first track including an x-axis offset, a y-axis offset, a z-axis offset, a width, a height, and a depth of a bounding box for point cloud data.
  • the meaning of the stack is as described above.
  • the method/apparatus according to the embodiments may provide partial delivery/access of V-PCC data.
  • the method/apparatus according to the embodiments may provide metadata indicating a 3D spatial part of PCC data for spatial access of V-PCC data.
  • the spatial region information describes a 3D spatial part of PCC data, provides a track group representing one or more tracks conveying a V-PCC component related to the same spatial portion of the PCC data, and A spatial region timed metadata track indicating spatial region information that changes accordingly may be provided.
  • a method/apparatus provides partial delivery and access of V-PCC data.
  • metadata representing a 3D spatial part of PCC data is proposed.
  • the content consumed by the user for the method/apparatus according to the embodiments may be composed of a plurality of point cloud objects and/or portions of point cloud objects. If the user wishes to consume only a specific portion of the point cloud object, other invisible portions of the point cloud object need not be processed. Thus, there is a need for a method for players to selectively access and identify portions of point cloud objects.
  • the point cloud object may be spatially divided into a plurality of 3D spatial regions (or 3D grids). That is, the 3D bounding box of the point cloud may be divided into one or more 3D grids.
  • the 3D grid can be expressed by x, y, z offset, width, height, and depth.
  • One or more tracks may include V-PCC components. For example, there may be geometry, attributes, and components corresponding to the same 3D grid.
  • a player corresponding to the method/apparatus according to the embodiments may identify a spatial region and access a set of tracks conveying point cloud data within the region.
  • the spatial region information may change over time.
  • the method/apparatus according to the embodiments provides a method of signaling region information that dynamically changes.
  • SpatialRegionStruct() and SpatialRegion3DSourceStruct() provide information on a spatial region including X, Y, and Z offsets of the spatial region.
  • source_origin_x, source_origin_y, and source_origin_z each represent the origin of the source bounding box in the coordinate system.
  • the coordinate system may refer to a Cartesian coordinate system according to embodiments.
  • source_size_width, source_size_height, and source_size_depth represent the width, height, and depth of the source bounding box in the coordinate system, respectively.
  • region_offset_x, region_offset_y, and region_offset_z represent x, y, and z offsets of the spatial region corresponding to the 3D spatial part of the source bounding gas in the coordinate system.
  • region_size_width, region_size_height, and region_size_depth represent the width, height, and depth of a spatial region corresponding to the 3D spatial part of the source bounding box in the coordinate system.
  • a spatial region When a spatial region is related to a timed metadata track having a sample entry type'dysr', the x, y, z offset, width, height and depth of the spatial region dynamically change over time. Otherwise, the spatial region is static. In previous cases, dynamic spatial region parameters are signaled in the associated timed metadata track with sample entry type'dysr'.
  • a TrackGroupTypeBox having the same track_group_type as '3drg' indicates that this track belongs to a group of tracks with 3D spatial relations (eg, corresponding to 3D spatial parts of the source bounding box).
  • Tracks belonging to the same spatial region have the same value of track_group_id for track_group_type '3drg', and track_group_id of tracks from one spatial region is different from track_group_id of tracks from another spatial region.
  • Tracks having the same value of track_group_id in TrackGroupTypeBox having the same track_group_type as '3drg' belong to the same spatial region.
  • TrackGroupTypeBox having the same track_group_type as '3drg' track_group_id is used as an identifier of a sparse region.
  • SpatialRegionStruct() and SpatialRegion3DSourceStruct() are as described above.
  • the spatial region timed metadata track represents the spatial region information of a region that dynamically changes over time, that is, x, y, z offset, width, height, and depth.
  • DynamicSpatialRegionSampleEntry extends MetaDataSampleEntry('dysr') ⁇
  • SpatialRegionStruct() is as described above. That is, it represents the x, y, z offset, width, height and depth of the spatial region.
  • SpatialRegion3DSourceStruct() is as described above. However, it may indicate that the source bounding box information is applied to all samples referring to this sample entry.
  • This dynamic spatial region timed metadata track includes a'cdsc' track referring to track_group_id indicating a related spatial region track group.
  • the method/apparatus for transmitting and receiving point cloud data may transmit an x-axis offset, a y-axis offset, a z-axis offset, width, height, and depth of a bounding box for point cloud data based on a track of a file.
  • the bounding box may have a static characteristic. That is, the bounding box can be static over time.
  • the point cloud data receiving apparatus has an effect of obtaining static bounding box information based on a file/track.
  • the method/apparatus according to the embodiments may efficiently encode and decode point cloud content (data or object corresponding to point cloud data) based on the bounding box.
  • point cloud content data or object corresponding to point cloud data
  • a bounding box can be applied to reduce the complexity of encoding/decoding and shorten the time, and the optimal PCC content for users There is an effect that can provide.
  • FIG. 27 shows an example of segmentation and individual tracks of a point cloud object according to embodiments.
  • the method/apparatus according to the embodiments may divide a point cloud object based on a bounding box, divide the point cloud data, load it on a track, and transmit and receive it.
  • the method/apparatus according to the embodiments expresses an object based on a coordinate system, divides it into three bounding boxes, and encodes a tile (a unit of spatial division)/slice (as a division unit of a tile). /Decoding unit) is carried on a track as shown in the figure and transmitted, and signaling information indicating this may be included in a box in the V-PCC container and transmitted.
  • the specific syntax is described below.
  • the segmentation and track generation of the point cloud include the transmission device 10000 of FIG. 1, the point cloud video encoder 10002, the file/segment encapsulator 10003, the V-PCC encoding process of FIG. 4,
  • the encoder 100 of Fig. 15, the V-PCC transmission device of Fig. 18 e.g., a patch generating unit 18000, a patch packing unit 18001), a geometry image generating unit 18002, a texture image generating unit 18004, and a smoother ,
  • the segmentation and track parsing of the point cloud includes the receiving device 10005 of FIG. 1, the point cloud video decoder 10008, the file/segment decapsulator 10007, the V-PCC decoding process of FIG.
  • the decoder 200 of Fig. 17, the V-PCC receiving device of Fig. 19 e.g., a receiving unit, a demultiplexing unit 19000, a video decoding unit 19001, a metadata decoding unit 19002, a geometry restoration unit 19003), It can be processed by a smoother 19004, a texture restoration unit 19005, a color smoother, a point cloud renderer, etc.).
  • V-PCC component track grouping
  • the same V-PCC component of point cloud data can be carried in one or more V-PCC video tracks.
  • the texture attribute of one point cloud object may be divided into three parts, and each part may be transmitted in a separate track.
  • TrackGroupTypeBox which has the same track_group_type as'pccg', indicates that this track includes V-PCC components, for example, parts such as geometry, attributes, and accufancy caps. Tracks having the same value of track_group_id in the PCCCompositeGroupBox form one V-PCC component, eg, geometry, attribute, and accufancy map.
  • class PCCCompositeGroupBox extends TrackGroupTypeBox('pccg') ⁇
  • class PCCCompositeInfoBox() extends FullBox('pcgi', 0, 0) ⁇
  • bit(1) reserved 0;
  • data_type represents the type of PCC data in the track as follows.
  • V-PCC track (carrying V-PCC patch sequence data)
  • sub_data_type represents a subtype of PCC data in a track.
  • sub_data_type represents an attribute type of attribute video data as follows.
  • layer_id represents the layer identifier of this track.
  • SubPictureRegionBox extends FullBox('sprg',0,0) ⁇
  • bit(14) reserved 0;
  • total_width represents the maximum width in the coordinate system system of the SpatialRelationship2DDescriptionBox track group within pixel units.
  • the value of total_width is the same in all instances of SpatialRelationship2DDescriptionBox whose value is track_group_id.
  • total_height represents the maximum height in the coordinate system of the SpatialRelationship2DDescriptionBox track group within pixel units.
  • the value of total_height is the same in all instances of SpatialRelationship2DDescriptionBox having the same value of track_group_id.
  • the source_id parameter provides a unique identifier for the source. It provides a unique identifier for the source.It implicitly defines a coordinate system associated to this source.
  • object_x represents the horizontal position of the top-left corner of the samples in this track within the coordinate system described by the corresponding spatial relationship track group.
  • object_y represents the vertical position of the top-left corner of the samples in this track in the coordinate system described by the corresponding spatial relationship track group.
  • object_width represents the width of the samples in this track in the coordinate system described by the corresponding spatial relationship track group.
  • object_height represents the height of samples in this track within the coordinate system described by the corresponding spatial relationship track group.
  • track_not_alone_flag 1
  • track_not_mergable_flag 1 indicates that the video bitstream delivered in the current sub-picture track may not be merged with the video bitstream delivered in any other sub-picture tracks belonging to the same track group of the grouping type '2dcc'.
  • parameter set information is delivered in SampleGroupDescriptionBox of type'vpgd' included in MovieFragmentBox.
  • class VPCCSampleGroupEntry extends SampleGroupDescriptionEntry('vpgd') ⁇
  • sequenceParameterSetLength represents the length in bytes of the V-PCC sequence parameter set.
  • sequenceParameterSetUnit contains sequence parameter set data.
  • patchSequenceParameterSetLength represents the length in bytes of the V-PCC patch sequence parameter set.
  • patchSequenceParameterSetUnit contains patch sequence parameter set data.
  • the method/apparatus according to the embodiments may divide the component (geometry, attribute attribution, etc.) of point cloud data into a plurality of areas based on one or more V-PCC tracks.
  • the receiving method/apparatus according to the embodiments transmits data on the point cloud object to the divided area(s)/track ( S) has the effect of decoding and rendering with low latency.
  • FIG. 28 shows an example of a configuration of a V-PCC bitstream according to embodiments.
  • the method/apparatus according to the embodiments may generate, encode, transmit, receive, and decode a V-PCC bitstream.
  • the transmission device 10000 of FIG. 1, the point cloud video encoder 10002, the file/segment encapsulator 10003, and the transmitter 10004 can generate, encode, and transmit a V-PCC bitstream.
  • the V-PCC encoding process of Fig. 4 the encoder 100 of Fig. 15, the V-PCC transmission device of Fig.
  • a V-PCC bitstream may be generated, encoded, and transmitted.
  • the receiving device 10005, receiver 10006, file/segment decapsulator 10007, point cloud decoder 10008, and renderer 10009 of FIG. 1 receive and decapsulate a V-PCC bitstream, It can be decoded and rendered.
  • the V-PCC decoding process of Fig. 16, the decoder 200 of Fig. 17, the V-PCC receiving device of Fig. 19 e.g., the receiving unit, the demultiplexing unit 19000, the video decoding unit 19001, the metadata decoding unit) (19002), a geometry restoration unit 19003, a smoother 19004, a texture restoration unit 18005, a color smoother, a renderer, etc.
  • a V-PCC bitstream may be obtained and decoded.
  • V-PCC system of FIGS. 20 to 22 and the XR device 1230 of FIG. 23 may process operations according to embodiments based on the V-PCC bitstream.
  • the V-PCC bitstream may consist of a set of V-PCC units.
  • the V-PCC unit includes a patch data group unit, and the patch data group unit includes patch parameter sets and/or one or more patch track group unit payloads.
  • the sample stream format may be described by applications that deliver all and/or part of the V-PCC unit stream.
  • One V-PCC data unit may include one V-PCC AU (e.g., representing one sample in a track), and each sample in the V-PCC track represents a patch data group corresponding to a patch frame. It can be a single V-PCC data unit to deliver.
  • the V-PCC unit of FIG. 28 may be a sample V-PCC unit or a NAL unit.
  • the V-PCC unit may be a unit including parameters (referred to as metadata/signaling information, etc.) as a sample unit, and the V-PCC unit is video data (e.g., accufancy, geometry, attributes, etc.). ) May be a NAL unit.
  • the method/apparatus according to the embodiments may provide a sync sample indication having a sync sample box in order to randomly access patch data in a V-PCC track.
  • the method/apparatus according to the embodiments solves the above-described aspects based on the above-described V-PCC sample entry and/or sample format.
  • a V-PCC bitstream according to embodiments may be generated by a V-PCC encoding process.
  • the V-PCC bitstream includes one or more V-PCC units.
  • the V-PCC unit includes a V-PCC unit header and a V-PCC unit payload.
  • the V-PCC unit payload types include sequence parameter set, patch sequence data, occupancy video data, geometric video data, and/or attribute video data.
  • the patch sequence data includes patch sequence data unit types.
  • the patch sequence data unit types include a sequence parameter set, a geometry parameter set, a geometry patch parameter set, a frame parameter set, an attribute parameter set, and/or an attribute patch parameter set, and patch data (F0 to Fk).
  • patch parameters related to a patch may be included in a sample entry and/or a sample group of a V-PCC track, as shown in FIGS. 24-25.
  • vpcc_unit_type represents the V-PCC unit type as follows.
  • vpcc_sequence_parameter_set_id represents the value of sps_sequence_parameter_set_id for active VPCC SPS.
  • the value of vpcc_sequence_parameter_set_id may be in the range of 0 to 15 (inclusive).
  • vpcc_attribute_type represents the type of attribute data delivered in an attribute video data unit, for example, color, reflectance, material, and the like.

Landscapes

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Abstract

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

Description

포인트 클라우드 데이터 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 포인트 클라우드 데이터 수신 장치 및 포인트 클라우드 데이터 수신 방법
실시예들은 사용자에게 VR (Virtual Reality, 가상현실), AR (Augmented Reality, 증강현실), MR (Mixed Reality, 혼합현실), 및 자율 주행 서비스 등의 다양한 서비스를 제공하기 위하여 Point Cloud 콘텐츠를 제공하는 방안을 제공한다.
포인트 클라우드는 3D공간 상의 포인트들의 집합이다. 3D공간 상의 포인트들의 양이 많아서 포인트 클라우드 데이터를 생성하기 어려운 문제점이 있다.
포인트 클라우드의 데이터를 전송하고 수신하기 위해서 많은 처리량이 요구되는 문제점이 있다.
실시예들에 따른 기술적 과제는, 전술한 문제점 등을 해결하기 위해서, 포인트 클라우드를 효율적으로 송수신하기 위한 포인트 클라우드 데이터 전송 장치, 전송 방법, 포인트 클라우드 데이터 수신 장치 및 수신 방법을 제공하는데 있다.
실시예들에 따른 기술적 과제는, 지연시간(latency) 및 인코딩/디코딩 복잡도를 해결하기 위한 포인트 클라우드 데이터 전송 장치, 전송 방법, 포인트 클라우드 데이터 수신 장치 및 수신 방법을 제공하는데 있다.
다만, 전술한 기술적 과제만으로 제한되는 것은 아니고, 본 문서 전체 내용에 기초하여 당업자가 유추할 수 있는 다른 기술적 과제로 실시예들의 권리범위가 확장될 수 있다.
상술한 목적 및 다른 이점을 달성하기 위해서 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계; 및 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 전송하는 단계; 를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 수신하는 단계; 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계; 및 포인트 클라우드 데이터를 렌더링하는 단계; 를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 수신 방법, 수신 장치는 퀄리티 있는 포인트 클라우드 서비스를 제공할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 수신 방법, 수신 장치는 다양한 비디오 코덱 방식을 달성할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법, 송신 장치, 포인트 클라우드 데이터 수신 방법, 수신 장치는 자율주행 서비스 등 범용적인 포인트 클라우드 콘텐츠를 제공할 수 있다.
도면은 실시예들을 더욱 이해하기 위해서 포함되며, 도면은 실시예들에 관련된 설명과 함께 실시예들을 나타낸다.
도1은 실시예들에 따른 Point Cloud 콘텐츠 제공을 위한 송신/수신 시스템의 구조의 예시를 나타낸다.
도2는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 갭쳐의 예시를 나타낸다.
도3은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 및 지오메트리, 텍스쳐 이미지의 예시를 나타낸다.
도4는 실시예들에 따른 V-PCC 인코딩 처리의 예시를 나타낸다.
도5는 실시예들에 따른 서페이스(Surface)의 탄젠트 플렌(tangent plane) 및 노멀 벡터(normal vector)의 예시를 나타낸다.
도6은 실시예들에 따른 포인트 클라우드의 바운딩 박스(bounding box)의 예시를 나타낸다.
도7은 실시예들에 따른 어큐판시 맵(occupancy map)의 개별 패치(patch) 위치 결정의 예시를 나타낸다.
도8은 실시예들에 따른 노멀(normal), 탄젠트(tangent), 바이탄젠트(bitangent) 축의 관계의 예시를 나타낸다.
도9는 실시예들에 따른 프로젝션 모드의 최소 모드 및 최대 모드의 구성의 예시를 나타낸다.
도10은 실시예들에 따른 EDD 코드의 예시를 나타낸다.
도11은 실시예들에 따른 인접점들의 컬러(color) 값들을 이용한 리컬러링(recoloring)의 예시를 나타낸다.
도12는 실시예들에 따른 푸쉬-풀 백그라운드 필링(push-pull background filling)의 예시를 나타낸다.
도13은 실시예들에 따른 4*4 크기의 블록(block)에 대해 가능한 트라버설 오더(traversal order)의 예시를 나타낸다.
도14는 실시예들에 따른 베스트 트라버설 오더의 예시를 나타낸다.
도15는 실시예들에 따른 2D 비디오/이미지 인코더(2D video/image Encoder)의 예시를 나타낸다.
도16은 실시예들에 따른 V-PCC 디코딩 프로세스(decoding process)의 예시를 나타낸다.
도17은 실시예들에 따른 2D 비디오/이미지 디코더(2D Video/Image Decoder)의 예시를 나타낸다.
도18은 실시예들에 따른 송신 장치의 동작 흐름도의 예시를 나타낸다.
도19는 실시예들에 따른 수신 장치의 동작 흐름도의 예시를 나타낸다.
도20은 실시예들에 따른 V-PCC 기반 포인트 클라우드 데이터 저장 및 스트리밍을 위한 아키텍쳐의 예시를 나타낸다.
도21은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 저장 및 전송 장치의 구성도의 예시를 나타낸다.
도22는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치의 구성도의 예시를 나타낸다.
도23은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 방법/장치와 연동 가능한 구조의 예시를 나타낸다.
도24는 실시예들에 따른 멀티 트랙 V-PCC 파일 구조의 예시를 나타낸다.
도25는 실시예들에 따른 V-PCC 컨테이너 구조의 예시를 나타낸다.
도26은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 오브젝트 또는 오브젝트의 일부에 대한 바운딩 박스의 예시를 나타낸다.
도27은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 오브젝트의 분할 및 개별 트랙의 예시를 나타낸다.
도28은 실시예들에 따른 V-PCC 비트스트림의 구성의 예시를 나타낸다.
도29는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터의 송신 방법의 예시를 나타낸다.
도30은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터의 수신 방법의 예시를 나타낸다.
실시예들의 바람직한 실시예에 대해 구체적으로 설명하며, 그 예는 첨부된 도면에 나타낸다. 첨부된 도면을 참조한 아래의 상세한 설명은 실시예들의 실시예에 따라 구현될 수 있는 실시예만을 나타내기보다는 실시예들의 바람직한 실시예를 설명하기 위한 것이다. 다음의 상세한 설명은 실시예들에 대한 철저한 이해를 제공하기 위해 세부 사항을 포함한다. 그러나 실시예들이 이러한 세부 사항 없이 실행될 수 있다는 것은 당업자에게 자명하다.
실시예들에서 사용되는 대부분의 용어는 해당 분야에서 널리 사용되는 일반적인 것들에서 선택되지만, 일부 용어는 출원인에 의해 임의로 선택되며 그 의미는 필요에 따라 다음 설명에서 자세히 서술한다. 따라서 실시예들은 용어의 단순한 명칭이나 의미가 아닌 용어의 의도된 의미에 근거하여 이해되어야 한다.
도1은 실시예들에 따른 Point Cloud 콘텐츠 제공을 위한 송신/수신 시스템의 구조의 예시를 나타낸다.
본 문서에서는 사용자에게 VR (Virtual Reality, 가상현실), AR (Augmented Reality, 증강현실), MR (Mixed Reality, 혼합현실), 및 자율 주행 서비스 등의 다양한 서비스를 제공하기 위하여 Point Cloud 콘텐츠를 제공하는 방안을 제공한다. 실시예들에 다른 포인트 클라우드 콘텐츠는 오브젝트를 포인트들로 표현한 데이터를 나타내고, 포인트 클라우드, 포인트 클라우드 데이터, 포인트 클라우드 비디오 데이터, 포인트 클라우드 이미지 데이터 등으로 지칭될 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 전송 장치(Transmission device, 10000)는 포인트 클라우드 비디오 획득부(Point Cloud Video Acquisition, 10001), 포인트 클라우드 비디오 인코더(Point Cloud Video Encoder, 10002), 파일/세그먼트 인캡슐레이션부(10003) 및/또는 트랜스미터(Transmitter (or Communication module), 10004)를 포함한다. 실시예들에 따른 전송 장치는 포인트 클라우드 비디오(또는 포인트 클라우드 콘텐트)를 확보하고 처리하여 전송할 수 있다. 실시예들에 따라, 전송 장치는 고정국(fixed station), BTS(base transceiver system), 네트워크, AI(Ariticial Intelligence) 기기 및/또는 시스템, 로봇, AR/VR/XR 기기 및/또는 서버 등을 포함할 수 있다. 또한 실시예들에 따라 전송 장치(10000)는 무선 접속 기술(예, 5G NR(New RAT), LTE(Long Term Evolution))을 이용하여, 기지국 및/또는 다른 무선 기기와 통신을 수행하는 기기, 로봇, 차량, AR/VR/XR 기기, 휴대기기, 가전, IoT(Internet of Thing)기기, AI 기기/서버 등을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 획득부(Point Cloud Video Acquisition, 10001)는 Point Cloud 비디오의 캡처, 합성 또는 생성 과정 등을 통한 Point Cloud 비디오를 획득한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더(Point Cloud Video Encoder, 10002)는 포인트 클라우드 비디오 데이터를 인코딩한다. 실시예들에 따라, 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)는 포인트 클라우드 인코더, 포인트 클라우드 데이터 인코더, 인코더 등으로 지칭될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 포인트 클라우드 컴프레션 코딩(인코딩)은 상술한 실시예에 국한되는 것은 아니다. 포인트 클라우드 비디오 인코더는 인코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 포함하는 비트스트림을 출력할 수 있다. 비트스트림은 인코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터뿐만 아니라, 포인트 클라우드 비디오 데이터의 인코딩과 관련된 시그널링 정보를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 인코더는 G-PCC (Geometry-based Point Cloud Compression) 인코딩 방식 및/또는 V-PCC(Video-based Point Cloud Compression) 인코딩 방식을 모두 지원할 수 있다. 또한, 인코더는 포인트 클라우드 (포인트 클라우드 데이터 또는 포인트들을 모두 지칭함) 및/또는 포인트 클라우드에 관한 시그널링 데이터를 인코딩할 수 있다. 실시예들에 따른 인코딩의 구체적인 동작은 이하에서 설명한다.
실시예들에 따른 파일/세그먼트 인캡슐레이션부(File/Segment Encapsulation module, 10003)은 포인트 클라우드 데이터를 파일 및/또는 세그먼트 형태로 인캡슐레이션한다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법/장치는 포인트 클라우드 데이터를 파일 및/또는 세그먼트 형태로 전송할 수 있다.
실시예들에 따른 트랜스미터(Transmitter (or Communication module), 10004)는 인코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 비트스트림의 형태로 전송한다. 실시예들에 따라 파일 또는 세그먼트는 네트워크를 통해 수신 장치로 전송되거나, 디지털 저장매체(예를 들면 USB, SD, CD, DVD, 블루레이, HDD, SSD 등)에 저장될 수 있다. 실시예들에 따른 트랜스미터는 수신 장치 (또는 리시버(Receiver)와 4G, 5G, 6G 등의 네트워크를 통해 유/무선 통신 가능하다. 또한 트랜스미터는 네트워크 시스템(예를 들면 4G, 5G, 6G 등의 통신 네트워크 시스템)에 따라 필요한 데이터 처리 동작을 수행할 수 있다. 또한 전송 장치는 온 디맨드(On Demand) 방식에 따라 인캡슐레이션된 데이터를 전송할 수도 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치(Reception device, 10005)는 리시버(Receiver, 10006), 파일/세그먼트 디캡슐레이션부(10007), 포인트 클라우드 비디오 디코더(Point Cloud Decoder, 10008), 및/또는 렌더러(Renderer, 10009)를 포함한다. 실시예들에 따라 수신 장치는 무선 접속 기술(예, 5G NR(New RAT), LTE(Long Term Evolution))을 이용하여, 기지국 및/또는 다른 무선 기기와 통신을 수행하는 기기, 로봇, 차량, AR/VR/XR 기기, 휴대기기, 가전, IoT(Internet of Thing)기기, AI 기기/서버 등을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 리시버(Receiver, 10006)는 포인트 클라우드 비디오 데이터를 포함하는 비트스트림을 수신한다. 실시예들에 따라 리시버(10006)는 피드백 정보(Feedback Information)을 포인트 클라우드 데이터 전송 장치(10000)에 전송할 수 있다.
파일/세그먼트 디캡슐레이션부(File/Segment Decapsulation module, 10007)은 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 파일 및/또는 세그먼트를 디캡슐레이션한다. 실시예들에 따른 디캡슐레이션부는 실시예들에 따른 인캡슐레이션 과정의 역과정을 수행할 수 있다.
포인트 클라우드 비디오 디코더(Point Cloud Decoder, 10007)는 수신된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 디코딩한다. 실시예들에 따른 디코더는 실시예들에 따른 인코딩의 역과정을 수행할 수 있다.
렌더러(Renderer, 10007)는 디코딩된 포인트 클라우드 비디오 데이터를 렌더링한다. 실시예들에 따라 렌더러(10007)는 수신단 측에서 획득된 피드백 정보를 포인트 클라우드 비디오 디코더(10006)에 전송할 수 있다. 실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 데이터는 피드백 정보를 리시버에 전송할 수 있다. 실시예들에 따라 포인트 클라우드 전송 장치가 수신한 피드백 정보는 포인트 클라우드 비디오 인코더에 제공될 수 있다.
도면에 점선으로 표시된 화살표는 수신 장치(10005)에서 획득한 피드백 정보(feedback information)의 전송 경로를 나타낸다. 피드백 정보는 포인트 클라우드 컨텐트를 소비하는 사용자와의 인터랙티비를 반영하기 위한 정보로서, 사용자의 정보(예를 들면 헤드 오리엔테이션 정보), 뷰포트(Viewport) 정보 등)을 포함한다. 특히 포인트 클라우드 콘텐트가 사용자와의 상호작용이 필요한 서비스(예를 들면 자율주행 서비스 등)를 위한 콘텐트인 경우, 피드백 정보는 콘텐트 송신측(예를 들면 전송 장치(10000)) 및/또는 서비스 프로바이더에게 전달될 수 있다. 실시예들에 따라 피드백 정보는 전송 장치(10000) 뿐만 아니라 수신 장치(10005)에서도 사용될 수 있으며, 제공되지 않을 수도 있다.
실시예들에 따른 헤드 오리엔테이션 정보는 사용자의 머리 위치, 방향, 각도, 움직임 등에 대한 정보이다. 실시예들에 따른 수신 장치(10005)는 헤드 오리엔테이션 정보를 기반으로 뷰포트 정보를 계산할 수 있다. 뷰포트 정보는 사용자가 바라보고 있는 포인트 클라우드 비디오의 영역에 대한 정보이다. 시점(viewpoint)은 사용자가 포인트 클라우 비디오를 보고 있는 점으로 뷰포트 영역의 정중앙 지점을 의미할 수 있다. 즉, 뷰포트는 시점을 중심으로 한 영역으로서, 영역의 크기, 형태 등은 FOV(Field Of View) 에 의해 결정될 수 있다. 따라서 수신 장치(10004)는 헤드 오리엔테이션 정보 외에 장치가 지원하는 수직(vertical) 혹은 수평(horizontal) FOV 등을 기반으로 뷰포트 정보를 추출할 수 있다. 또한 수신 장치(10005)는 게이즈 분석 (Gaze Analysis) 등을 수행하여 사용자의 포인트 클라우드 소비 방식, 사용자가 응시하는 포인트 클라우 비디오 영역, 응시 시간 등을 확인한다. 실시예들에 따라 수신 장치(10005)는 게이즈 분석 결과를 포함하는 피드백 정보를 송신 장치(10000)로 전송할 수 있다. 실시예들에 따른 피드백 정보는 렌더링 및/또는 디스플레이 과정에서 획득될 수 있다. 실시예들에 따른 피드백 정보는 수신 장치(10005)에 포함된 하나 또는 그 이상의 센서들에 의해 확보될 수 있다. 또한 실시예들에 따라 피드백 정보는 렌더러(10009) 또는 별도의 외부 엘레멘트(또는 디바이스, 컴포넌트 등)에 의해 확보될 수 있다. 도1의 점선은 렌더러(10009)에서 확보한 피드백 정보의 전달 과정을 나타낸다. 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 피드백 정보를 기반으로 포인트 클라우드 데이터를 처리(인코딩/디코딩)할 수 있다. 따라서 포인트 클라우드 비디오 데이터 디코더(10008)는 피드백 정보를 기반으로 디코딩 동작을 수행할 수 있다. 또한 수신 장치(10005)는 피드백 정보를 전송 장치로 전송할 수 있다. 전송 장치(또는 포인트 클라우드 비디오 데이터 인코더(10002))는 피드백 정보를 기반으로 인코딩 동작을 수행할 수 있다. 따라서 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템은 모든 포인트 클라우드 데이터를 처리(인코딩/디코딩)하지 않고, 피드백 정보를 기반으로 필요한 데이터(예를 들면 사용자의 헤드 위치에 대응하는 포인트 클라우드 데이터)를 효율적으로 처리하고, 사용자에게 포인트 클라우드 콘텐트를 제공할 수 있다.
실시예들에 따라, 전송 장치(10000)는 인코더, 전송 디바이스, 전송기 등으로 호칭될 수 있으며, 수신 장치(10004)는 디코더, 수신 디바이스, 수신기 등으로 호칭될 수 있다.
실시예들에 따른 도 1 의 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템에서 처리되는 (획득/인코딩/전송/디코딩/렌더링의 일련의 과정으로 처리되는) 포인트 클라우드 데이터는 포인트 클라우드 콘텐트 데이터 또는 포인트 클라우드 비디오 데이터라고 호칭할 수 있다. 실시예들에 따라 포인트 클라우드 콘텐트 데이터는 포인트 클라우드 데이터와 관련된 메타데이터 내지 시그널링 정보를 포함하는 개념으로 사용될 수 있다.
도 1에 도시된 포인트 클라우드 콘텐트 제공 시스템의 엘리먼트들은 하드웨어, 소프트웨어, 프로세서 및/또는 그것들의 결합등으로 구현될 수 있다.
실시예들은 사용자에게 VR (Virtual Reality, 가상현실), AR (Augmented Reality, 증강현실), MR (Mixed Reality, 혼합현실), 및 자율 주행 서비스 등 다양한 서비스를 제공하기 위하여 포인트 클라우드(Point Cloud) 콘텐츠를 제공할 수 있다.
Point Cloud 콘텐츠 서비스를 제공하기 위하여, 먼저 Point Cloud 비디오가 획득될 수 있다. 획득된 Point Cloud 비디오는 일련의 과정을 거쳐 전송되고, 수신측에서는 수신된 데이터를 다시 원래의 Point Cloud 비디오로 가공하여 렌더링 할 수 있다. 이를 통해 Point Cloud 비디오가 사용자에게 제공될 수 있다. 실시예들은 이러한 일련의 과정을 효과적으로 수행하기 위해 필요한 방안을 제공한다.
Point Cloud 콘텐츠 서비스를 제공하기 위한 전체의 과정(포인트 클라우드 데이터 전송 방법 및/또는 포인트 클라우드 데이터 수신 방법)은 획득 과정, 인코딩 과정, 전송 과정, 디코딩 과정, 렌더링 과정 및/또는 피드백 과정을 포함할 수 있다.
실시예들에 따라 포인트 클라우드 콘텐츠 (또는 포인트 클라우드 데이터)를 제공하는 과정은 포인트 클라우드 컴프레션(Point Cloud Compression) 과정이라고 호칭할 수 있다. 실시예들에 따라 포인트 클라우드 컴프레션 과정은 지오메트리 기반 포인트 클라우드 컴프레션(Geometry-based Point Cloud Compression) 과정을 의미할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 전송 장치 및 포인트 클라우드 데이터 수신 장치의 각 엘리먼트는 하드웨어, 소프트웨어, 프로세서 및/또는 그것들의 결합 등을 의미할 수 있다.
Point Cloud 콘텐츠 서비스를 제공하기 위하여, 먼저 Point Cloud 비디오가 획득될 수 있다. 획득된 Point Cloud 비디오는 일련의 과정을 거쳐 전송되고, 수신측에서는 수신된 데이터를 다시 원래의 Point Cloud 비디오로 가공하여 렌더링 할 수 있다. 이를 통해 Point Cloud 비디오가 사용자에게 제공될 수 있다. 본 발명은 이러한 일련의 과정을 효과적으로 수행하기 위해 필요한 방안을 제공한다.
Point Cloud 콘텐츠 서비스를 제공하기 위한 전체의 과정은 획득 과정, 인코딩 과정, 전송 과정, 디코딩 과정, 렌더링 과정 및/또는 피드백 과정을 포함할 수 있다.
Point Cloud Compression 시스템은 전송 디바이스 및 수신 디바이스를 포함할 수 있다. 전송 디바이스는 Point Cloud 비디오를 인코딩하여 비트스트림을 출력할 수 있으며, 이를 파일 또는 스트리밍 (스트리밍 세그먼트) 형태로 디지털 저장매체 또는 네트워크를 통하여 수신 디바이스로 전달할 수 있다. 디지털 저장 매체는 USB, SD, CD, DVD, 블루레이, HDD, SSD 등 다양한 저장 매체를 포함할 수 있다.
전송 디바이스는 개략적으로 Point Cloud 비디오 획득부, Point Cloud 비디오 인코더, 파일/세그먼트 인캡슐레이션부, 전송부를 포함할 수 있다. 수신 디바이스는 개략적으로 수신부, 파일/세그먼트 디캡슐레이션부, Point Cloud 비디오 디코더 및 렌더러를 포함할 수 있다. 인코더는 Point Cloud 비디오/영상/픽처/프레임 인코딩 장치라고 불릴 수 있고, 디코더는 Point Cloud 비디오/영상/픽처/프레임 디코딩 장치라고 불릴 수 있다. 송신기는 Point Cloud 비디오 인코더에 포함될 수 있다. 수신기는 Point Cloud 비디오 디코더에 포함될 수 있다. 렌더러는 디스플레이부를 포함할 수도 있고, 렌더러 및/또는 디스플레이부는 별개의 디바이스 또는 외부 컴포넌트로 구성될 수도 있다. 전송 디바이스 및 수신 디바이스는 피드백 과정을 위한 별도의 내부 또는 외부의 모듈/유닛/컴포넌트를 더 포함할 수도 있다.
실시예들에 따라 수신 디바이스의 동작은 전송 디바이스 동작의 역과정을 따를 수 있다.
Point Cloud 비디오 획득부는 Point Cloud 비디오의 캡처, 합성 또는 생성 과정 등을 통한 Point Cloud 비디오를 획득하는 과정을 수행할 수 있다. 획득 과정에 의해 다수의 Point들에 대한 3D 위치(x, y, z)/속성 (color, reflectance, transparency 등) 데이터, 예를 들어, PLY(Polygon File format or the Stanford Triangle format) 파일 등이 생성 될 수 있다. 여러 개의 프레임을 갖는 비디오의 경우 하나 이상의 파일들이 획득될 수 있다. 캡처 과정에서 point cloud 관련 메타데이터(예를 들어 캡처와 관련된 메타데이터 등)가 생성될 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치는 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 인코더; 및 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 전송하는 트랜스미터; 를 포함할 수 있다. 또한, 포인트 클라우드를 포함하는 비트 스트림의 형태로 전송될 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치는 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 수신하는 수신부; 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 디코더; 및 포인트 클라우드 데이터를 렌더링하는 렌더러; 를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 포인트 클라우드 데이터 송신 장치 및/또는 포인트 클라우드 데이터 수신 장치를 나타낸다.
도2는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 갭쳐의 예시를 나타낸다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터는 카메라 등에 의해 획득될 수 있다. 실시예들에 따른 캡쳐 방법은 예를 들어 인워드-페이싱 및/또는 아웃워드-페이싱이 있을 수 있다.
실시예들에 따른 인워드-페이싱은 포인트 클라우드 데이터의 오브젝트(Object)를 하나 또는 하나 이상의 카메라들이 오브젝트의 바깥에서 안쪽 방향으로 촬영할 수 있다.
실시예들에 따른 아웃워드-페이싱은 포인트 클라우드 데이터의 오브젝트를 하나 또는 하나 이상의 카메라들이 오브젝트의 안쪽에서 바깥 방향으로 촬영할 수 있다. 예를 들어, 실시예들에 따라 카메라는 4개일 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 또는 포인트 클라우드 콘텐츠는 다양한 형태의 3D 공간상에 표현되는 객체/환경의 비디오 또는 정지 영상일 수 있다. 실시예들에 따라, 포인트 클라우드 콘텐츠는 객체(오브젝트 등)에 대한 비디오/오디오/이미지 등을 포함할 수 있다.
Point Cloud 콘텐츠 캡쳐를 위해서 깊이(depth)를 획득 할 수 있는 카메라 장비(적외선 패턴 프로젝터와 적외선 카메라의 조합)와 깊이 정보에 대응되는 색상 정보를 추출 할 수 있는 RGB 카메라들의 조합으로 구성될 수 있다. 또는 레이저 펄스를 쏘고 반사되어 돌아오는 시간을 측정하여 반사체의 위치 좌표를 측정하는 레이더 시스템을 이용하는 라이다(LiDAR)를 통해 깊이 정보를 추출할 수 있다. 깊이 정보로부터 3차원 공간상의 점들로 구성된 지오메트리(geometry)의 형태를 추출하고, RGB 정보로부터 각 점의 색상/반사를 표현하는 속성(attribute)을 추출할 수 있다. Point Cloud 콘텐츠는 점들에 대한 위치(x, y, z)와 색상(YCbCr 또는 RGB) 또는 반사율(r) 정보로 구성될 수 있다. Point Cloud 콘텐츠는 외부 환경을 캡쳐하는 아웃워드-페이싱(outward-facing) 방식과, 중심 객체를 캡쳐하는 인워드-페이싱(inward-facing) 방식이 있을 수 있다. VR/AR 환경에서 객체(예-캐릭터, 선수, 물건, 배우 등 핵심이 되는 객체)를 360도로 사용자가 자유롭게 볼 수 있는 Point Cloud 콘텐츠로 구성할 경우, 캡쳐 카메라의 구성은 인워드-페이싱 방식을 사용하게 될 수 있다. 자율 주행과 같이 자동차에서 현재 주변 환경을 Point Cloud 콘텐츠로 구성할 경우, 캡쳐 카메라의 구성은 아웃워드-페이싱 방식을 사용하게 될 수 있다. 여러대의 카메라를 통해 Point Cloud 콘텐츠가 캡쳐 될 수 있기 때문에, 카메라들 사이의 글로벌 공간 좌표계(global coordinate system)를 설정하기 위해 콘텐츠를 캡쳐 하기 전에 카메라의 캘리브레이션 과정이 필요할 수도 있다.
Point Cloud 콘텐츠는 다양한 형태의 3D 공간상에 나타내어지는 객체/환경의 비디오 또는 정지 영상일 수 있다.
그 외에 Point Cloud 콘텐츠의 획득 방법은 캡쳐 된 Point Cloud 비디오를 기반으로 임의의 Point Cloud 비디오가 합성 될 수 있다. 또는 컴퓨터로 생성된 가상의 공간에 대한 Point Cloud 비디오를 제공하고자 하는 경우, 실제 카메라를 통한 캡처가 수행되지 않을 수 있다. 이 경우 단순히 관련 데이터가 생성되는 과정으로 해당 캡처 과정이 갈음될 수 있다.
캡쳐된 Point Cloud 비디오는 콘텐츠의 질을 향상시키기 위한 후처리가 필요할 수 있다. 영상 캡쳐 과정에서 카메라 장비가 제공하는 범위에서 최대/최소 깊이 값을 조정할 수 있지만 그 이후에도 원하지 않는 영역의 points 데이터들이 포함될 수 있어서 원하지 않는 영역(예, 배경)을 제거 한다거나, 또는 연결된 공간을 인식하고 구멍(spatial hole)을 메우는 후처리를 수행할 수 있다. 또한 공간 좌표계를 공유하는 카메라들로부터 추출된 Point Cloud는 캘리브레이션 과정을 통해 획득된 각 카메라의 위치 좌표를 기준으로 각 point들에 대한 글로벌 좌표계로의 변환 과정을 통해 하나의 콘텐츠로 통합될 수 있다. 이를 통해 하나의 넓은 범위의 Point Cloud 콘텐츠를 생성할 수도 있고, 또는 point들의 밀도가 높은 Point Cloud 콘텐츠를 획득할 수도 있다.
Point Cloud 비디오 인코더는 입력 Point Cloud 비디오를 하나 이상의 비디오 스트림으로 인코딩할 수 있다. 하나의 비디오는 다수의 프레임을 포함할 수 있으며, 하나의 프레임은 정지 영상/픽처에 대응될 수 있다. 본 문서에서, Point Cloud 비디오라 함은 Point Cloud 영상/프레임/픽처/비디오/오디오/이미지 등을 포함할 수 있으며, Point Cloud 비디오는 Point Cloud 영상/프레임/픽처와 혼용되어 사용될 수 있다. Point Cloud 비디오 인코더는 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) 절차를 수행할 수 있다. Point Cloud 비디오 인코더는 압축 및 코딩 효율을 위하여 예측, 변환, 양자화, 엔트로피 코딩 등의 일련의 절차를 수행할 수 있다. 인코딩된 데이터(인코딩된 비디오/영상 정보)는 비트스트림(bitstream) 형태로 출력될 수 있다. V-PCC 절차에 기반하는 경우 Point Cloud 비디오 인코더는 Point Cloud 비디오를 후술하는 바와 같이 지오메트리 비디오, 어트리뷰트(attribute) 비디오, 어큐판시(occupancy) 맵 비디오, 그리고 부가 정보(auxiliary information)으로 나누어 인코딩할 수 있다. 지오메트리 비디오는 지오메트리 이미지를 포함할 수 있고, 어트리뷰트(attribute) 비디오는 어트리뷰트 이미지를 포함할 수 있고, 어큐판시(occupancy) 맵 비디오는 어큐판시 맵 이미지를 포함할 수 있다. 부가 정보는 부가 패치 정보(auxiliary patch information)를 포함할 수 있다. 어트리뷰트 비디오/이미지는 텍스쳐 비디오/이미지를 포함할 수 있다.
인캡슐레이션 처리부(file/segment encapsulation module, 10003)는 인코딩된 Point cloud 비디오 데이터 및/또는 Point cloud 비디오 관련 메타데이터를 파일 등의 형태로 인캡슐레이션할 수 있다. 여기서 Point cloud 비디오 관련 메타데이터는 메타데이터 처리부 등으로부터 전달받은 것일 수 있다. 메타데이터 처리부는 point cloud 비디오 인코더에 포함될 수도 있고, 또는 별도의 컴포넌트/모듈로 구성될 수도 있다. 인캡슐레이션 처리부는 해당 데이터들을 ISOBMFF 등의 파일 포맷으로 인캡슐레이션하거나, 기타 DASH 세그먼트 등의 형태로 처리할 수 있다. 인캡슐레이션 처리부는 실시예에 따라 Point cloud 비디오 관련 메타데이터를 파일 포맷 상에 포함시킬 수 있다. Point cloud 비디오 메타데이터는 예를 들어 ISOBMFF 파일 포맷 상의 다양한 레벨의 박스(box)에 포함되거나 파일 내에서 별도의 트랙내의 데이터로 포함될 수 있다. 실시예에 따라, 인캡슐레이션 처리부는 Point cloud 비디오 관련 메타데이터 자체를 파일로 인캡슐레이션할 수 있다. 전송 처리부는 파일 포맷에 따라 인캡슐레이션된 Point cloud 비디오 데이터에 전송을 위한 처리를 가할 수 있다. 전송 처리부는 전송부에 포함될 수도 있고, 또는 별도의 컴포넌트/모듈로 구성될 수도 있다. 전송 처리부는 임의의 전송 프로토콜에 따라 Point cloud 비디오비디오 데이터를 처리할 수 있다. 전송을 위한 처리에는 방송망을 통한 전달을 위한 처리, 브로드밴드를 통한 전달을 위한 처리를 포함할 수 있다. 실시예에 따라 전송 처리부는 Point cloud 비디오 데이터 뿐 아니라, 메타데이터 처리부로부터 Point cloud 비디오관련 메타데이터를 전달받아, 이 것에 전송을 위한 처리를 가할 수도 있다.
전송부(10004)는 비트스트림 형태로 출력된 인코딩된 비디오/영상 정보 또는 데이터를 파일 또는 스트리밍 형태로 디지털 저장매체 또는 네트워크를 통하여 수신 디바이스의 수신부로 전달할 수 있다. 디지털 저장 매체는 USB, SD, CD, DVD, 블루레이, HDD, SSD 등 다양한 저장 매체를 포함할 수 있다. 전송부는 미리 정해진 파일 포멧을 통하여 미디어 파일을 생성하기 위한 엘리먼트를 포함할 수 있고, 방송/통신 네트워크를 통한 전송을 위한 엘레멘트를 포함할 수 있다. 수신부는 비트스트림을 추출하여 디코딩 장치로 전달할 수 있다.
수신부(10003)는 본 발명에 따른 point cloud 비디오 전송 장치가 전송한 point cloud 비디오 데이터를 수신할 수 있다. 전송되는 채널에 따라 수신부는 방송망을 통하여 point cloud 비디오 데이터를 수신할 수도 있고, 브로드밴드를 통하여 point cloud 비디오 데이터를 수신할 수도 있다. 혹은 디지털 저장 매체를 통하여 point cloud 비디오 데이터를 수신할 수도 있다.
수신 처리부는 수신된 point cloud 비디오 데이터에 대해 전송 프로토콜에 따른 처리를 수행할 수 있다. 수신 처리부는 수신부에 포함될 수 있고, 또는 별도의 컴포넌트/모듈로 구성될 수도 있다. 전송측에서 전송을 위한 처리가 수행된 것에 대응되도록, 수신 처리부는 전술한 전송 처리부의 역과정을 수행할 수 있다. 수신 처리부는 획득한 point cloud 비디오 데이터는 디캡슐레이션 처리부로 전달하고, 획득한 point cloud 비디오 관련 메타데이터는 메타데이터 파서로 전달할 수 있다. 수신 처리부가 획득하는 point cloud 비디오 관련 메타데이터는 시그널링 테이블의 형태일 수 있다.
디캡슐레이션 처리부(file/segment decapsulation module, 10007)는 수신 처리부로부터 전달받은 파일 형태의 point cloud 비디오 데이터를 디캡슐레이션할 수 있다. 디캡슐레이션 처리부는 ISOBMFF 등에 따른 파일들을 디캡슐레이션하여, point cloud 비디오 비트스트림 내지 point cloud 비디오 관련 메타데이터(메타데이터 비트스트림)를 획득할 수 있다. 획득된 point cloud 비디오 비트스트림은 point cloud 비디오 디코더로, 획득된 point cloud 비디오 관련 메타데이터(메타데이터 비트스트림)는 메타데이터 처리부로 전달할 수 있다. point cloud 비디오 비트스트림은 메타데이터(메타데이터 비트스트림)를 포함할 수도 있다. 메타데이터 처리부는 point cloud 비디오 디코더에 포함될 수도 있고, 또는 별도의 컴포넌트/모듈로 구성될 수도 있다. 디캡슐레이션 처리부가 획득하는 point cloud 비디오 관련 메타데이터는 파일 포맷 내의 박스 혹은 트랙 형태일 수 있다. 디캡슐레이션 처리부는 필요한 경우 메타데이터 처리부로부터 디캡슐레이션에 필요한 메타데이터를 전달받을 수도 있다. point cloud 비디오 관련 메타데이터는 point cloud 비디오 디코더에 전달되어 point cloud 비디오 디코딩 절차에 사용될 수도 있고, 또는 렌더러에 전달되어 point cloud 비디오 렌더링 절차에 사용될 수도 있다.
Point Cloud 비디오 디코더는 비트스트림을 입력받아 Point Cloud 비디오 인코더의 동작에 대응하는 동작을 수행하여 비디오/영상을 디코딩할 수 있다. 이 경우 Point Cloud 비디오 디코더는 Point Cloud 비디오를 후술하는 바와 같이 지오메트리 비디오, 어트리뷰트(attribute) 비디오, 어큐판시(occupancy) 맵 비디오, 그리고 부가 정보(auxilIary information )으로 나누어 디코딩할 수 있다. 지오메트리 비디오는 지오메트리 이미지를 포함할 수 있고, 어트리뷰트(attribute) 비디오는 어트리뷰트 이미지를 포함할 수 있고, 어큐판시(occupancy) 맵 비디오는 어큐판시 맵 이미지를 포함할 수 있다. 부가 정보는 부가 패치 정보(auxiliary patch information)를 포함할 수 있다. 어트리뷰트 비디오/이미지는 텍스쳐 비디오/이미지를 포함할 수 있다.
디코딩된 지오메트리 이미지와 오큐판시 맵 및 부가 패치 정보를 이용하여 3차원 지오메트리가 복원되며 이후 스무딩 과정을 거칠 수 있다. 스무딩된 3차원 지오메트리에 텍스처 이미지를 이용하여 컬러값을 부여함으로써 컬러 포인트 클라우드 영상/픽처가 복원될 수 있다. 렌더러는 복원된 지오메트리, 컬러 포인트 클라우드 영상/픽처를렌더링할 수 있다. 렌더링된 비디오/영상은 디스플레이부를 통하여 디스플레이될 수 있다. 사용자는 VR/AR 디스플레이 또는 일반 디스플레이 등을 통하여 렌더링 된 결과의 전부 또는 일부 영역을 볼 수 있다.
피드백 과정은 렌더링/디스플레이 과정에서 획득될 수 있는 다양한 피드백 정보들을 송신측으로 전달하거나 수신측의 디코더에 전달하는 과정을 포함할 수 있다. 피드백 과정을 통해 Point Cloud 비디오 소비에 있어 인터랙티비티(interactivity) 가 제공될 수 있다. 실시예에 따라, 피드백 과정에서 헤드 오리엔테이션(Head Orientation) 정보, 사용자가 현재 보고 있는 영역을 나타내는 뷰포트(Viewport) 정보 등이 전달될 수 있다. 실시예에 따라, 사용자는 VR/AR/MR/자율주행 환경 상에 구현된 것들과 상호작용 할 수도 있는데, 이 경우 그 상호작용과 관련된 정보가 피드백 과정에서 송신측 내지 서비스 프로바이더 측으로 전달될 수도 있다. 실시예에 따라 피드백 과정은 수행되지 않을 수도 있다.
헤드 오리엔테이션 정보는 사용자의 머리 위치, 각도, 움직임 등에 대한 정보를 의미할 수 있다. 이 정보를 기반으로 사용자가 현재 Point Cloud 비디오 내에서 보고 있는 영역에 대한 정보, 즉 뷰포트 정보가 계산될 수 있다.
뷰포트 정보는 현재 사용자가 Point Cloud 비디오에서 보고 있는 영역에 대한 정보일 수 있다. 이를 통해 게이즈 분석(Gaze Analysis) 이 수행되어, 사용자가 어떠한 방식으로 Point Cloud 비디오를 소비하는지, Point Cloud 비디오의 어느 영역을 얼마나 응시하는지 등을 확인할 수도 있다. 게이즈 분석은 수신측에서 수행되어 송신측으로 피드백 채널을 통해 전달될 수도 있다. VR/AR/MR 디스플레이 등의 장치는 사용자의 머리 위치/방향, 장치가 지원하는 수직(vertical) 혹은 수평(horizontal) FOV 등에 근거하여 뷰포트 영역을 추출할 수 있다.
실시예에 따라, 전술한 피드백 정보는 송신측으로 전달되는 것 뿐 아니라, 수신측에서 소비될 수도 있다. 즉, 전술한 피드백 정보를 이용하여 수신측의 디코딩, 렌더링 과정 등이 수행될 수 있다. 예를 들어, 헤드 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보를 이용하여 현재 사용자가 보고 있는 영역에 대한 Point Cloud 비디오만 우선적으로 디코딩 및 렌더링 될 수도 있다.
여기서 뷰포트(viewport) 내지 뷰포트 영역이란, 사용자가 Point Cloud 비디오에서 보고 있는 영역을 의미할 수 있다. 시점(viewpoint) 는 사용자가 Point Cloud 비디오에서 보고 있는 지점으로서, 뷰포트 영역의 정중앙 지점을 의미할 수 있다. 즉, 뷰포트는 시점을 중심으로 한 영역인데, 그 영역이 차지하는 크기 형태 등은 FOV(Field Of View) 에 의해 결정될 수 있다.
이 문서는 상술한 바와 같이 Point Cloud 비디오 압축에 관한 것이다. 예를 들어 이 문서에서 개시된 방법/실시예는 MPEG (Moving Picture Experts Group)의 PCC (point cloud compression or point cloud coding) 표준 또는 차세대 비디오/이미지 코딩 표준에 적용될 수 있다.
이 문서에서 픽처(picture)/프레임(frame)은 일반적으로 특정 시간대의 하나의 영상을 나타내는 단위를 의미할 수 있다.
픽셀(pixel) 또는 펠(pel)은 하나의 픽처(또는 영상)을 구성하는 최소의 단위를 의미할 수 있다. 또한, 픽셀에 대응하는 용어로서 '샘플(sample)'이 사용될 수 있다. 샘플은 일반적으로 픽셀 또는 픽셀의 값을 나타낼 수 있으며, 루마(luma) 성분의 픽셀/픽셀값만을 나타낼 수도 있고, 크로마(chroma) 성분의 픽셀/픽셀 값만을 나타낼 수도 있고, 또는 뎁스(depth) 성분의 픽셀/픽셀값만을 나타낼 수도 있다.
유닛(unit)은 영상 처리의 기본 단위를 나타낼 수 있다. 유닛은 픽처의 특정 영역 및 해당 영역에 관련된 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 유닛은 경우에 따라서 블록(block) 또는 영역(area) 등의 용어와 혼용하여 사용될 수 있다. 일반적인 경우, MxN 블록은 M개의 열과 N개의 행으로 이루어진 샘플들(또는 샘플 어레이) 또는 변환 계수(transform coefficient)들의 집합(또는 어레이)을 포함할 수 있다.
도3은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 및 지오메트리, 텍스쳐 이미지의 예시를 나타낸다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드는 후술할 도4의 V-PCC 인코딩 프로세스에 입력되어 지오메트리 이미지, 텍스쳐 이미지가 생성될 수 있다. 실시예들에 따라, 포인트 클라우드는 포인트 클라우드 데이터와 동일한 의미로 사용될 수 있다.
도면과 같이, 좌측은 포인트 클라우드로서, 3D 공간 상에 오브젝트가 위치하고, 이를 바운딩 박스 등으로 나타낼 수 있는 포인트 클라우드를 나타낸다. 중간은 지오메트리를 나타내고, 우측은 텍스쳐 이미지(논-패딩)를 나타낸다.
비디오 베이스 포인트 클라우드 컴프레션(Video-based Point Cloud Compression) (V-PCC)는 HEVC, VVC 등의 2D video codec을 기반으로 3차원 point cloud 데이터를 압축하는 방법을 제공할 수 있다. V-PCC 압축 과정에서 다음과 같은 데이터 및 정보들이 생성될 수 있다.
어큐판시 맵(occupancy map): point cloud를 이루는 점들을 patch로 나누어 2D 평면에 맵핑할 때 2D 평면의 해당 위치에 데이터가 존재하는 여부를 0 또는 1의 값으로 알려주는 2진 맵 (binary map) 을 나타낸다. 어큐판시 맵(occupancy map)은 아틀라스에 대응하는 2D어레이를 나타내고, 어큐판시 맵의 값은 아틀라스 내 각 샘플 포지션이 3D포인트에 대응하는지 여부를 나타낼 수 있다.
패치(patch): point cloud를 구성하는 점들의 집합으로, 같은 patch에 속하는 점들은 3차원 공간상에서 서로 인접해 있으며 2D 이미지로의 맵핑 과정에서 6면의 bounding box 평면 중 같은 방향으로 맵핑됨을 나타낸다.
지오메트리 이미지(geometry image): point cloud를 이루는 각 점들의 위치 정보 (geometry)를 patch 단위로 표현하는 depth map 형태의 이미지를 나타낸다. 지오메트리 이미지는1 채널의 픽셀 값으로 구성될 수 있다. 지오메트리(geometry)는 포인트 클라우드 프레임에 연관된 좌표들의 세트를 나타낸다.
텍스쳐 이미지(texture image): point cloud를 이루는 각 점들의 색상 정보를 patch 단위로 표현하는 image를 나타낸다. 텍스쳐 이미지는 복수 채널의 픽셀 값 (e.g. 3채널 R, G, B)으로 구성될 수 있다. 텍스쳐는 어트리뷰트에 포함된다. 실시예들에 따라서, 텍스쳐 및/또는 어트리뷰트는 동일한 대상 및/또는 포함관계로 해석될 수 있다.
오실러리 패치 정보(auxiliary patch info): 개별 patch들로부터 point cloud를 재구성하기 위해 필요한 메타데이터를 나타낸다. 어실러리 패치 인포는 patch의 2D/3D 공간에서의 위치, 크기 등에 대한 정보를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터, 예를 들어 V-PCC 컴포넌트들은 아틀라스, 어큐판시 맵, 지오메트리, 어트리뷰트 등을 포함할 수 있다.
아틀라스(atlas)는 2D바운딩 박스들의 집합을 나타낸다. 패치, 예를 들어, 렉텡귤러 프레임에 프로젝션된 패치들일 수 있다. 또한, 3D공간에서 3D 바운딩 박스에 대응할 수 있고, 포인트 클라우드의 서브세트를 나타낼 수 있다.
어트리뷰트(attribute)는 포인트 클라우드 내 각 포인트와 연관된 scalar 또는 vector를 나타내고, 예를 들어, 컬러(colour), 리플렉턴스(reflectance), 서페이스 노멀(surface normal), 타임 스탬프(time stamps), 머터리얼ID(material ID) 등이 있을 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터는 V-PCC (Video-based Point Cloud Compression) 방식에 따른 PCC 데이터를 나타낸다. 포인트 클라우드 데이터는 복수의 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 어큐판시 맵, 패치, 지오메트리 및/또는 텍스쳐 등을 포함할 수 있다.
도4는 실시예들에 따른 V-PCC 인코딩 처리의 예시를 나타낸다.
도면은 어큐판시 맵(occupancy map), 지오메트리 이미지(geometry image), 텍스쳐 이미지(texture image), 오실러리 패치 정보(auxiliary patch information)을 생성하고 압축하기 위한 V-PCC encoding process를 도시하여 보여주고 있다. 도4의 V-PCC 인코딩 프로세스는 도1의 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)에 의해 처리될 수 있다. 도4의 각 구성요소는 소프트웨어, 하드웨어, 프로세서 및/또는 그것들의 조합에 의해 수행될 수 있다.
패치 제너레이션(patch generation, 40000) 또는 패치 제너레이터는 포인트 클라우드 프레임(포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림의 형태일 수 있다)을 수신한다. 패치 제너레이션부(40000)는 포인트 클라우드 데이터로부터 패치를 생성한다. 또한, 패치 생성에 관한 정보를 포함하는 패치 인포를 생성한다.
패치 패킹(patch packing, 40001) 또는 패치 패커는 포인트 클라우드 데이터에 대한 패치를 패킹한다. 예를 들어, 하나 또는 하나 이상의 패치들이 패킹될 수 있다. 또한, 패치 패킹에 관한 정보를 포함하는 어큐판시 맵을 생성한다.
지오메트리 이미지 제너레이션(geometry image generation, 40002) 또는 지오메트리 이미지 제너레이터는 포인트 클라우드 데이터, 패치, 및/또는 패킹된 패치에 기반하여 지오메트리 이미지를 생성한다. 지오메트리 이미지는 포인트 클라우드 데이터에 관한 지오메트리를 포함하는 데이터를 말한다.
텍스쳐 이미지 제너레이션(texture image generation, 40003) 또는 텍스쳐 이미지 제너레이터는 포인트 클라우드 데이터, 패치, 및/도는 패킹된 패치에 기반하여 텍스쳐 이미지를 생성한다. 또한, 재구성된(리컨스트럭션된) 지오메트리 이미지를 패치 인포에 기반하여 스무딩(번호)이 스무딩 처리를 하여 생성된 스무딩된 지오메트리에 더 기초하여, 텍스쳐 이미지를 생성할 수 있다.
스무딩(smoothing, 40004) 또는 스무더는 이미지 데이터에 포함된 에러를 완화 또는 제거할 수 있다. 예를 들어, 재구성된 지오메트리 이미지를 패치 인포에 기반하여 데이터 간 에러를 유발할 수 있는 부분을 부드럽게 필터링하여 스무딩된 지오메트리를 생성할 수 있다.
오실러리 패치 인포 컴프레션(auxillary patch info compression, 40005) 또는 오실러리 패치 정보 컴프레서는 패치 생성 과정에서 생성된 패치 정보와 관련된 부가적인 패치 정보를 컴프레션한다. 또한, 컴프레스된 오실러리 패치 인포를 멀티플레서에 전달하고, 지오메트리 이미지 제너레이션(40002)도 오실러리 패치 정보를 이용할 수 있다.
이미지 패딩(image padding, 40006, 40007) 또는 이미지 패더는 지오메트리 이미지 및 텍스쳐 이미지를 각각 패딩할 수 있다. 패딩 데이터가 지오메트리 이미지 및 텍스쳐 이미지에 패딩될 수 있다.
그룹 딜레이션(group dilation, 40008) 또는 그룹 딜라이터는 이미지 패딩과 유사하게, 텍스쳐 이미지에 데이터를 부가할 수 있다. 부가 데이터가 텍스쳐 이미지에 삽입될 수 있다.
비디오 컴프레션(video compression, 40009, 40010, 40011) 또는 비디오 컴프레서는 패딩된 지오메트리 이미지, 패딩된 텍스쳐 이미지 및/또는 어큐판시 맵을 각각 컴프레션할 수 있다. 컴프레션은 지오메트리 정보, 텍스쳐 정보, 어큐판시 정보 등을 인코딩할 수 있다.
엔트로피 컴프레션(entropy compression, 40012) 또는 엔트로피 컴프레서는 어큐판시 맵을 엔트로피 방식에 기반하여 컴프레션(예를 들어, 인코딩)할 수 있다.
실시예들에 따라, 포인트 클라우드 데이터가 로스리스(lossless)한 경우 및/또는 로시(lossy)한 경우에 따라서, 엔트로피 컴프레션 및/또는 비디오 컴프레션이 각각 수행될 수 있다.
멀티플렉서(multiplexer, 40013)는 컴프레스된 지오메트리 이미지, 컴프레스된 텍스쳐 이미지, 컴프레스된 어큐판시 맵을 비트스트림으로 멀티플렉싱한다.
실시예들에 따른 도4의 각 프로세스의 상세한 동작은 다음과 같다.
패치 제너레이션(Patch generation, 40000)
패치 제너레이션(Patch generation) 과정은 포인트 클라우드를 2D 이미지에 맵핑 (mapping)하기 위하여, 맵핑을 수행하는 단위인 patch로 point cloud를 분할하는 과정을 의미한다. Patch generation 과정은 다음과 같이 노멀(normal) 값 계산, 세그멘테이션(segmentation), 패치(patch) 분할의 세 단계로 구분될 수 있다.
도5를 참조하여, 노멀 값 계산 과정을 구체적으로 설명한다.
도5는 실시예들에 따른 서페이스(Surface)의 탄젠트 플렌(tangent plane) 및 노멀 벡터(normal vector)의 예시를 나타낸다.
도5의 서페이스는 도4의 V-PCC 인코딩 프로세스의 패치 제너레이션 과정(40000)에서 다음과 같이 이용된다.
패치 제너레이션 관련하여 노멀(Normal) 계산:
포인트 클라우드를 이루는 각 점(예를 들어, 포인트)들은 고유의 방향을 가지고 있는데 이것은 normal이라는 3차원 vector로 표현된다. K-D tree 등을 이용하여 구해지는 각 점들의 인접점들 (neighbors)을 이용하여, 도면과 같은 point cloud의 surface를 이루는 각 점들의 tangent plane 및 normal vector를 구할 수 있다. 인접점들을 찾는 과정에서의 search range는 사용자에 의해 정의될 수 있다.
탄젠트 플레인(tangent plane): surface의 한 점을 지나면서 surface 위의 곡선에 대한 접선을 완전이 포함하고 있는 평면을 나타낸다.
도6은 실시예들에 따른 포인트 클라우드의 바운딩 박스(bounding box)의 예시를 나타낸다.
실시예들에 따른 방법/장치, 예를 들어, 패치 제너레이션이 포인트 클라우드 데이터로부터 패치를 생성하는 과정에서 바운딩 박스를 이용할 수 있다.
실시예들에 따른 바운딩 박스란, 포인트 클라우드 데이터를 3D 공간 상에서 육면체에 기반하여 분할하는 단위의 박스를 말한다.
바운딩 박스는 포인트 클라우드 데이터의 대상이 되는 오브젝트를 3D 공간 상의 육면체에 기반하여 각 육면체의 평면에 프로젝션하는 과정에서 이용될 수 있다. 바운딩 박스는 도1의 포인트 클라우드 비디오 획득부(10000), 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002)에 의해 생성되고 처리될 수 있다. 또한, 바운딩 박스에 기반하여, 도2의 V-PCC 인코딩 프로세스의 패치 제너레이션(40000), 패치 패킹(40001), 지오메트리 이미지 제너레이션(40002), 텍스쳐 이미지 제너레이션(40003)이 수행될 수 있다.
패치 제너레이션 관련하여 세그멘테이션(Segmentation)
세그멘테이션(Segmentation)은 이니셜 세그멘테이션(initial segmentation)과 리파인 세그멘테이션(refine segmentation)의 두 과정으로 이루어 진다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(10002)는 포인트를 바운딩박스의 한 면에 프로젝션한다. 구체적으로, Point cloud를 이루는 각 점들은 도면과 같이 point cloud를 감싸는 6개의 bounding box의 면들 중 하나의 면에 projection되는데, initial segmentation은 각 점들이 projection될 bounding box의 평면들 중 하나를 결정하는 과정이다.
6개의 각 평면들과 대응되는 normal값인
Figure PCTKR2020002535-appb-img-000001
는 다음과 같이 정의된다.
(1.0, 0.0, 0.0), (0.0, 1.0, 0.0), (0.0, 0.0, 1.0), (-1.0, 0.0, 0.0), (0.0, -1.0, 0.0), (0.0, 0.0, -1.0).
다음의 수식과 같이 앞서 normal 값 계산과정에서 얻은 각 점들의 normal 값(
Figure PCTKR2020002535-appb-img-000002
)과
Figure PCTKR2020002535-appb-img-000003
의 외적 (dot product)이 최대인 면을 해당 면의 projection 평면으로 결정한다. 즉, point의 normal과 가장 유사한 방향의 normal을 갖는 평면이 해당 point 의 projection 평면으로 결정된다.
Figure PCTKR2020002535-appb-img-000004
결정된 평면은 0~5 중 하나의 index 형태의 값 (cluster index) 으로 식별될 수 있다.
Refine segmentation은 앞서 initial segmentation 과정에서 결정된 point cloud를 이루는 각 점의projection 평면을 인접 점들의 projection 평면을 고려하여 개선하는 과정이다. 이 과정에서는 앞서 initial segmentation 과정에서 projection 평면 결정을 위해 고려된 각 포인트의 normal과 bounding box의 각 평면의 normal 값과의 유사 정도를 이루는 score normal과 함께, 현재 점의 projection 평면과 인접 점들의 projection 평면과의 일치 정도를 나타내는 score smooth가 동시에 고려될 수 있다.
Score smooth는 score normal에 대하여 가중치를 부여하여 고려될 수 있으며, 이 때 가중치 값은 사용자에 의해 정의될 수 있다. Refine segmentation은 반복적으로 수행될 수 있으며, 반복 횟수 또한 사용자에 의해 정의될 수 있다.
패치 제너레이션 관련하여 Patch 분할 (segment patches)
Patch 분할은 앞서 initial/refine segmentation 과정에서 얻은 point cloud를 이루는 각 점들의 projection 평면 정보를 바탕으로, 전체 point cloud를 인접한 점들의 집합인 patch로 나누는 과정이다. Patch 분할은 다음과 같은 단계들로 구성될 수 있다.
① K-D tree 등을 이용하여 point cloud를 이루는 각 점들의 인접 점들을 산출한다. 최대 인접점으 개수는 사용자에 의해 정의될 수 있다.
② 인접 점들이 현재의 점과 동일한 평면에 projection 될 경우 (동일한 cluster index 값을 가질 경우) 현재의 점과 해당 인접 점들을 하나의 patch로 추출한다.
③ 추출된 patch의 geometry 값들을 산출한다. 자세한 과정은 이하에서 설명한다.
④ 추출되지 않은 점들이 없어질 때까지 ②④과정을 반복한다.
Patch 분할 과정을 통해 각 patch의 크기 및 patch별 occupancy map, geometry image, texture image 등이 결정된다.
도7은 실시예들에 따른 어큐판시 맵(occupancy map)의 개별 패치(patch) 위치 결정의 예시를 나타낸다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(10002)는 패치 패킹 및 어큐판시 맵을 생성할 수 있다.
패치 패킹 및 어큐판시 맵 생성(Patch packing & Occupancy map generation, 40001)
본 과정은 앞서 분할된 patch들을 하나의 2D 이미지에 맵핑하기 위해 개별 patch들의 2D 이미지 내에서의 위치를 결정하는 과정이다. Occupancy map은 2D 이미지의 하나로, 해당 위치에 데이터가 존재하는지 여부를 0 또는 1의 값으로 알려주는 바이너리 맵(binary map)이다. Occupancy map은 블록(block)으로 이루어 지며 block의 크기에 따라 그 해상도가 결정될 수 있는데, 일례로 block 크기가 1*1일 경우 픽셀 (pixel) 단위의 해상도를 갖는다. Block의 크기 (occupancy packing block size)는 사용자에 의해 결정될 수 있다.
Occupancy map 내에서 개별 patch의 위치를 결정하는 과정은 다음과 같이 구성될 수 있다.
① 전체 occupancy map의 값들을 모두 0으로 설정한다.
② occupancy map 평면에 존재하는 수평 좌표가 [0, occupancySizeU - patch.sizeU0), 수직 좌표가 [0, occupancySizeV - patch.sizeV0) 범위에 있는 점 (u, v)에 patch를 위치시킨다.
③ patch 평면에 존재하는 수평 좌표가 [0, patch.sizeU0), 수직 좌표가 [0, patch.sizeV0) 범위에 있는 점 (x, y)를 현재 점(포인트)으로 설정한다.
④ 점 (x, y)에 대하여, patch occupancy map의 (x, y) 좌표 값이 1이고 (patch 내 해당 지점에 데이터가 존재하고), 전체 occupancy map의 (u+x, v+y) 좌표 값이 1 (이전 patch에 의해 occupancy map이 채워진 경우) raster order 순으로 (x, y) 위치를 변경하여 ③④의 과정을 반복한다. 그렇지 않을 경우, ⑥의 과정을 수행한다.
⑤ raster order 순으로 (u, v) 위치를 변경하여 ③⑤의 과정을 반복한다.
⑥ (u, v)를 해당 patch의 위치로 결정하고, patch의 occupancy map 데이터를 전체 occupancy map의 해당 부분에 할당(copy)한다.
⑦ 다음 patch에 대하여 ②⑦의 과정을 반복한다.
어큐판시 사이즈U(occupancySizeU): occupancy map의 너비(width)를 나타내며, 단위는 어큐판시 패킹 사이즈 블록(occupancy packing block size) 이다.
어큐판시 사이즈V(occupancySizeV): occupancy map의 높이(height)를 나타내며, 단위는 occupancy packing block size 이다.
패치 사이즈 U0(patch.sizeU0): occupancy map의 width를 나타내며, 단위는 occupancy packing block size 이다.
패치 사이즈 V0(patch.sizeV0): occupancy map의 height를 나타내며, 단위는 occupancy packing block size 이다.
예를 들어, 도7과 같이 어큐판사 패킹 사이즈 블록에 해당하는 박스 내 패치 사이즈를 갖는 패치에 대응하는 박스가 존재하고, 박스 내 포인트(x, y)가 위치할 수 있다.
도8은 실시예들에 따른 노멀(normal), 탄젠트(tangent), 바이탄젠트(bitangent) 축의 관계의 예시를 나타낸다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(10002)는 지오메트리 이미지를 생성할 수 있다. 지오메트리 이미지란, 포인트 클라우드의 지오메트리 정보를 포함하는 이미지 데이터를 의미한다. 지오메트리 이미지 생성 과정은 도8의 패치의 세 가지 축(노멀, 탄젠트, 바이탄젠트)을 이용할 수 있다.
지오메트리 이미지 생성(Geometry image generation, 40002)
본 과정에서는 개별 patch의 geometry image를 구성하는 depth 값들을 결정하고, 앞서 패치 패킹(patch packing) 과정에서 결정된 patch의 위치를 바탕으로 전체 geometry image를 생성한다. 개별 patch의 geometry image를 구성하는 depth 값들을 결정하는 과정은 다음과 같이 구성될 수 있다.
① 개별 patch의 위치, 크기 관련 파라미터들이 산출된다. 파라미터들은 다음과 같은 정보들을 포함할 수 있다.
normal 축을 나타내는 index: normal은 앞서 patch generation 과정에서 구해지며, tangent 축은 normal과 직각인 축들 중 patch image의 수평(u)축과 일치하는 축이며, bitangent 축은 normal과 직각인 축들 중 patch image의 수직(v)축과 일치하는 축으로, 세 가지 축은 도면과 같이 표현될 수 있다.
도9는 실시예들에 따른 프로젝션 모드의 최소 모드 및 최대 모드의 구성의 예시를 나타낸다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더(10002)는 지오메트리 이미지를 생성하기 위해서 패치에 기반한 프로젝션을 수행할 수 있고, 실시예들에 따른 프로젝션의 모드는 최소 모드 및 최대 모드가 있다.
patch의 3D 공간 좌표: patch를 감싸는 최소 크기의 bounding box를 통해 산출될 수 있다. 예를 들어, patch의 tangent 방향 최소값 (patch 3d shift tangent axis), patch의 bitangent 방향 최소값 (patch 3d shift bitangent axis), patch의 normal 방향 최소값 (patch 3d shift normal axis) 등이 포함될 수 있다.
patch의 2D 크기: patch가 2D 이미지로 패킹될 때의 수평, 수직 방향 크기를 나타낸다. 수평 방향 크기 (patch 2d size u)는 bounding box의 tangent 방향 최대값과 최소값의 차이로, 수직 방향 크기 (patch 2d size v)는 bounding box의 bitangent 방향 최대값과 최소값의 차이로 구해질 수 있다.
② Patch의 projection mode를 결정한다. Projection mode는 최소 모드(min mode)와 최대 모드(max mode) 중 하나일 수 있다. Patch의 geometry 정보는 depth 값으로 표현되는데, patch의 normal 방향으로 patch를 이루는 각 점들을 projection 할 때 depth 값의 최대 값으로 구성되는 이미지와 최소값으로 구성되는 이미지 두 계층(layer)의 이미지들이 생성될 수 있다.
두 계층의 이미지 d0와 d1을 생성함에 있어, min mode일 경우 도면과 같이 최소 depth가 d0에 구성되고, 최소 depth로부터 surface thickness 이내에 존재하는 최대 depth가 d1으로 구성될 수 있다.
예를 들어, 포인트 클라우드가 도면과 같이 2D에 위치하는 경우, 복수의 포인트들을 포함하는 복수의 패치들이 있을 수 있다. 도면과 같이 같은 스타일의 음영으로 표시된 포인트들이 동일한 패치에 속할 수 있음을 나타낸다. 빈 칸으로 표시된 포인트들의 패치를 프로젝션하는 과정을 도면이 나타낸다.
빈 칸으로 표시된 포인트들을 좌측/우측으로 프로젝션하는 경우, 좌측을 기준으로 depth를 0, 1, 2,..6, 7, 8, 9 와 같이 1씩 증가하면서 우측으로 포인트들의 depth산출을 위한 숫자를 표기할 수 있다.
프로젝션 모드(Projection mode)는 사용자 정의에 의해 모든 point cloud에 동일한 방법이 적용되거나, frame 또는 patch 별로 다르게 적용될 수 있다. Frame 또는 patch 별로 다른 projection mode가 적용될 경우, 압축 효율을 높이거나 소실 점 (missed point)을 최소화 할 수 있는 projection mode가 적응적으로 선택될 수 있다.
③ 개별 점들의 depth 값을 산출한다.
최소 모드(Min mode)일 경우 각 점의 normal 축 최소값에 patch의 normal 방향 최소값 (patch 3d shift normal axis)에서 ①의 과정에서 산출된 patch의 normal 방향 최소값 (patch 3d shift normal axis)을 뺀 값인 depth0로 d0 이미지를 구성한다. 동일 위치에 depth0와 surface thickness 이내의 범위에 또 다른 depth 값이 존재할 경우, 이 값을 depth1으로 설정한다. 존재하지 않을 경우 depth0의 값을 depth1에도 할당한다. Depth1 값으로 d1 이미지를 구성한다.
예를 들어, d0의 포인트들의 depth를 결정함에 있어 최소값이 산출될 수 있다(4 2 4 4 0 6 0 0 9 9 0 8 0). 그리고, d1의 포인트들의 depth를 결정함에 있어 두 개 이상의 포인트들 중 큰 값이 산출되거나, 하나의 포인트만 있는 경우 그 값이 산출될 수 있다(4 4 4 4 6 6 6 8 9 9 8 8 9). 또한, 패치의 포인트들이 부호화되고, 재구성(reconstruct) 되는 과정에서 일부 포인트가 손실될 수 있다(예를 들어, 도면은 8개의 포인트가 손실되었다).
맥스 모드(Max mode)일 경우 각 점의 normal 축 최대값에 patch의 normal 방향 최소값 (patch 3d shift normal axis)에서 ①의 과정에서 산출된 patch의 normal 방향 최소값 (patch 3d shift normal axis)을 뺀 값인 depth0로 d0 이미지를 구성한다. 동일 위치에 depth0와 surface thickness 이내의 범위에 또 다른 depth 값이 존재할 경우, 이 값을 depth1으로 설정한다. 존재하지 않을 경우 depth0의 값을 depth1에도 할당한다. Depth1 값으로 d1 이미지를 구성한다.
예를 들어, d0의 포인트들의 depth를 결정함에 있어 최대값이 산출될 수 있다(4 4 4 4 6 6 6 8 9 9 8 8 9). 그리고, d1의 포인트들의 depth를 결정함에 있어 두 개 이상의 포인트들 중 작은 값이 산출되거나, 하나의 포인트만 있는 경우 그 값이 산출 될 수 있다(4 2 4 4 5 6 0 6 9 9 0 8 0). 또한, 패치의 포인트들이 부호화되고, 재구성(reconstruct) 되는 과정에서 일부 포인트가 손실될 수 있다(예를 들어, 도면은 6개의 포인트가 손실되었다).
위와 같은 과정을 통해 생성된 개별 patch의 geometry image를 앞서 patch packing 과정에서 결정된 patch의 위치 정보를 이용하여 전체 geometry image에 배치시킴으로써 전체 geometry image를 생성할 수 있다.
생성된 전체 geometry image의 d1 계층은 여러 가지 방법으로 부호화 될 수 있다. 첫 번째는 앞서 생성한 d1 이미지의 depth값들을 그대로 부호화 (absolute d1 method)하는 방법이다. 두 번째는 앞서 생성한 d1 이미지의 depth값과 d0 이미지의 depth값이 차이 값을 부호화 (differential method)하는 방법이다.
이와 같은 d0, d1 두 계층의 depth 값을 이용한 부호화 방법은 두 depth 사이에 또 다른 점들이 존재할 경우 해당 점의 geometry 정보를 부호화 과정에서 잃어버리기 때문에, 무손실 압축 (lossless coding)을 위해 Enhanced-Delta-Depth (EDD) code를 이용할 수도 있다.
도10을 참조하여, EDD code를 구체적으로 설명한다.
도10은 실시예들에 따른 EDD 코드의 예시를 나타낸다.
포인트 클라우드 인코더(10002) 및/또는 V-PCC 인코딩의 일부/전체 프로세스(예를 들어, 비디오 컴프레스(40009)) 등은 EOD코드에 기반하여 포인트들의 지오메트리 정보를 인코딩할 수 있다.
EDD code는 도면과 같이, d1을 포함하여 surface thickness 범위 내의 모든 점들의 위치를 이진으로 부호화 하는 방법이다. 일례로 도면의 좌측에서 두 번째 열에 포함되는 점들의 경우, D0 위쪽으로 첫 번째, 네 번째 위치에 점들이 존재하고, 두 번째와 세 번째 위치는 비어있기 때문에 0b1001 (=9)의 EDD code로 표현될 수 있다. D0와 함께 EDD code를 부호화하여 보내 주면 수신단에서는 모든 점들의 geometry 정보를 손실 없이 복원할 수 있게 된다.
예를 들어, 기준 포인트 위로 포인트가 존재하면 1이고 포인트가 존재하지 않으면 0이 되어 4개의 비트들에 기반하여 코드가 표현될 수 있다.
스무딩(Smoothing, 40004)
스무딩(Smoothing)은 압축 과정에서 발생하는 화질의 열화로 인해 patch 경계면에서 발생할 수 있는 불연속성을 제거하기 위한 작업이며, 포인트 클라우드 인코더 또는 스무더에 의해 수행될 수 있다.
① geometry image로부터 point cloud를 재생성(reconstruction)한다. 본 과정은 앞서 설명한 geometry image 생성의 역과정이라고 할 수 있다. 예를 들어, 인코딩의 역과정이 리컨스트럭션일 수 있다.
② K-D tree 등을 이용하여 재생성된 point cloud를 구성하는 각 점들의 인접점들을 산출한다.
③ 각 점들에 대하여, 해당 점이 patch 경계면에 위치하는지를 판단한다. 일례로 현재 점과 다른 projection 평면 (cluster index)을 갖는 인접점이 존재할 경우, 해당 점은 patch 경계면에 위치한다고 판단할 수 있다.
④ patch 경계면에 존재할 경우, 해당 점을 인접점들의 무게중심 (인접점들의 평균 x, y, z 좌표에 위치)으로 이동시킨다. 즉, geometry 값을 변경시킨다. 그렇지 않을 경위 이전 geometry 값을 유지한다.
도11은 실시예들에 따른 인접점들의 컬러(color) 값들을 이용한 리컬러링(recoloring)의 예시를 나타낸다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더 또는 텍스쳐 이미지 제너레이터(40003)은 리컬러리링에 기반하여 텍스쳐 이미지를 생성할 수 있다.
텍스쳐 이미지 생성(Texture image generation, 40003)
Texture image 생성 과정은 앞서 설명한 geometry image 생성 과정과 유사하게, 개별 patch의 texture image 생성하고, 이들은 결정된 위치에 배치하여 전체 texture image를 생성하는 과정으로 구성된다. 다만 개별 patch의 texture image를 생성하는 과정에 있어서 geometry 생성을 위한 depth 값을 대신하여 해당 위치에 대응되는 point cloud를 구성하는 점의 color 값 (e.g. R, G, B)을 갖는 image가 생성된다.
Point cloud를 구성하는 각 점의 color 값을 구하는 과정에 있어서 앞서 smoothing 과정을 거친 geometry가 사용될 수 있다. Smoothing된 point cloud는 원본 point cloud에서 일부 점들의 위치가 이동된 상태일 수 있으므로, 변경된 위치에 적합한 color를 찾아내는 리컬러링(recoloring)과정이 필요할 수 있다. Recoloring은 인접점들의 color 값들을 이용하여 수행될 수 있다. 일례로, 도면과 같이 새로운 color값은 최인접점의 color값과 인접점들의 color값들을 고려하여 산출될 수 있다.
예를 들어, 도면을 참조하면, 리컬러링은 포인트에 대한 가장 가까운 오리지날 포인트들의 어트리뷰트 정보의 평균 및/또는 포인트에 대한 가장 가까운 오리지날 위치의 어트리뷰트 정보의 평균에 기반하여 변경된 위치의 적합한 컬러값을 산출할 수 있다.
Texture image 또한 d0/d1의 두 계층으로 생성되는 geometry image와 같이 t0/t1의 두 개의 계층 으로 생성될 수 있다.
오실러리 패치 인포 컴프레션(Auxiliary patch info compression, 40005)
실시예들에 따른 포인트 클라우드 인코더 또는 오실러리 패치 정보 컴프레서는 오실러리 패치 정보(포인트 클라우드에 관한 부가적인 정보)를 컴프레션할 수 있다.
오실러리 패치 정보 컴프레서는 앞서 설명한 patch generation, patch packing, geometry generation 과정 등에서 생성된 부가 patch 정보들을 압축(컴프레스)한다. 부가 patch 정보에는 다음과 같은 파라미터들이 포함될 수 있다:
프로젝션(projection) 평면 (normal)을 식별하는 인덱스 (클러스터 인덱스, cluster index)
패치의 3D 공간 위치: 패치의 탄젠트 방향 최소값 (patch 3d shift tangent axis), 패치의 바이탄젠트 방향 최소값 (patch 3d shift bitangent axis), 패치의 노멀 방향 최소값 (patch 3d shift normal axis)
패치의 2D 공간 위치, 크기: 수평 방향 크기 (patch 2d size u), 수직 방향 크기 (patch 2d size v), 수평 방향 최소값 (patch 2d shift u), 수직 방향 최소값 (patch 2d shift u)
각 블록과 패치의 맵핑 정보: candidate index (위의 patch의 2D 공간 위치, 크기 정보를 기반으로 patch를 순서대로 위치시켰을 때, 한 block에 중복으로 복수 patch가 맵핑될 수 있음. 이때 맵핑되는 patch들이 candidate list를 구성하며, 이 list 중 몇 번째 patch의 data가 해당 block에 존재하는지를 나타내는 index), local patch index (frame에 존재하는 전체 patch들 중 하나를 가리키는 index). Table X는 candidate list와 local patch index를 이용한 block과 patch match 과정을 나타내는 pseudo code이다.
candidate list의 최대 개수는 사용자에 의해 정의될 수 있다.
Table 1-1 block과 patch 맵핑을 위한 pseudo code
for( i = 0; i < BlockCount; i++ ) {
if( candidatePatches[ i ].size( ) = = 1 ) {
blockToPatch[ i ] = candidatePatches[ i ][ 0 ]
} else {
candidate_index
if( candidate_index = = max_candidate_count ) {
blockToPatch[ i ] = local_patch_index
} else {
blockToPatch[ i ] = candidatePatches[ i ][ candidate_index ]
}
}
}
도12는 실시예들에 따른 푸쉬-풀 백그라운드 필링(push-pull background filling)의 예시를 나타낸다.
이미지 패딩 및 그룹 딜레이션(Image padding and group dilation, 40006, 40007, 40008)
실시예들에 따른 이미지 패더는 푸쉬-풀 백그라운드 필링 방식에 기반하여 패치 영역 외의 공간을 의미 없는 부가적인 데이터로 채울 수 있다.
이미지 패딩(Image padding)은 압축 효율 향상을 목적으로 patch 영역 이외의 공간을 의미 없는 데이터로 채우는 과정이다. Image padding을 위해 patch 내부의 경계면 쪽에 해당하는 열 또는 행의 픽셀 값들이 복사되어 빈 공간을 채우는 방법이 사용될 수 있다. 또는 도면과 같이, padding 되지 않은 이미지를 단계적으로 해상도를 줄이고, 다시 해상도를 늘리는 과정에서 낮은 해상도의 이미지로부터 온 픽셀 값들로 빈 공간을 채우는 push-pull background filling 방법이 사용될 수도 있다.
그룹 딜레이션은 d0/d1, t0/t1 두 계층으로 이루어진 geometry, texture image의 빈 공간을 채우는 방법으로, 앞서 image padding을 통해 산출된 두 계층 빈 공간의 값들을, 두 계층의 동일 위치에 대한 값의 평균값으로 채우는 과정이다.
도13은 실시예들에 따른 4*4 크기의 블록(block)에 대해 가능한 트라버설 오더(traversal order)의 예시를 나타낸다.
오큐판시 맵 컴프레션(Occupancy map compression, 40012, 40011)
실시예들에 따른 오규판시 맵 컴프레서는 앞서 생성된 occupancy map을 압축할 수 있다. 구체적으로, 손실 (lossy) 압축을 위한 비디오 컴프레션과 무손실 (lossless) 압축을 위한 엔트로피 컴프레션, 두 가지 방법이 존재할 수 있다. 비디오 컴프레션은 이하에서 설명한다.
엔트로피 컴프레션(Entropy compression) 과정은 다음과 같은 과정으로 수행될 수 있다.
① occupancy map을 구성하는 각 block에 대하여, block이 모두 채워진 경우 1을 부호화 하고 다음 block에 대해 동일 과정을 반복한다. 그렇지 않은 경우 0을 부호화하고, ②⑤의 과정을 수행한다. .
② block의 채워진 pixel들에 대해 run-length coding을 수행하기 위한 best traversal order를 결정한다. 도면은 4*4 크기의 block에 대해 가능한 4가지 traversal order를 일례로 보여주고 있다.
도14는 실시예들에 따른 베스트 트라버설 오더의 예시를 나타낸다.
상술한 바와 같이 실시예들에 따른 엔트포리 컴프레서는 도면과 같이 트라버설 오더 방식에 기반하여 블록을 코딩(부호화)할 수 있다.
예를 들어, 가능한 traversal order들 중 최소의 run 개수를 갖는 베스트 트라버설 오더(best traversal order)를 선택하여 그 인덱스를 부호화 한다. 일례로 도면은 앞선 도13의 세 번째 traversal order를 선택할 경우이며, 이 경우 run의 개수가 2로 최소화될 수 있으므로 이를 베스트 트라버설 오더로 선택할 수 있다.
이때 run의 개수를 부호화 한다. 도14의 예에서는 2개의 run이 존재하므로 2가 부호화 된다.
④ 첫 번째 run의 occupancy를 부호화 한다. 도14의 예에서는 첫 번째 run이 채워지지 않은 픽셀들에 해당하므로 0이 부호화된다.
⑤ 개별 run에 대한 (run의 개수만큼의) length를 부호화 한다. 도14의 예에서는 첫 번째 run과 두 번째 run의 length인 6과 10이 순차적으로 부호화된다.
비디오 컴프레션(Video compression, 40009, 40010, 40011)
실시예들에 따른 비디오 컴프레서는 HEVC, VVC 등의 2D video codec 등을 이용하여, 앞서 설명한 과정으로 생성된 geometry image, texture image, occupancy map image 등의 시퀀스를 부호화한다.
도15는 실시예들에 따른 2D 비디오/이미지 인코더(2D video/image Encoder)의 예시를 나타낸다.
도면은 상술한 비디오 컴프레션(Video compression, 40009, 40010, 40011) 또는 비디오 컴프레서의 실시예로서, 비디오/영상 신호의 인코딩이 수행되는 2D 비디오/이미지 인코더(15000)의 개략적인 블록도를 나타낸다. 2D 비디오/이미지 인코더(15000)는 상술한 포인트 클라우드 비디오 인코더에 포함될 수 있고, 또는 내/외부 컴포넌트로 구성될 수도 있다. 도15의 각 구성요소는 소프트웨어, 하드웨어, 프로세서 및/또는그것들의 조합에 대응할 수 있다.
여기서 입력 영상은 상술한 geometry image, texture image (attribute(s) image), occupancy map image 등을 포함할 수 있다. 포인트 클라우드 비디오 인코더의 출력 bitstream (즉, point cloud video/image bitstream)은 각 입력 영상(geometry image, texture image (attribute(s) image), occupancy map image 등)에 대한 출력 비트스트림들을 포함할 수 있다.
인터 예측부(15090) 및 인트라 예측부(15100)를 합쳐서 예측부라고 불릴 수 있다. 즉, 예측부는 인터 예측부(15090) 및 인트라 예측부(15100)를 포함할 수 있다. 변환부(15030), 양자화부(15040), 역양자화부(15050), 역변환부(15060)는 레지듀얼(residual) 처리부에 포함될 수 있다. 레지듀얼 처리부는 감산부(15020)를 더 포함할 수도 있다. 상술한 영상 분할부(15010), 감산부(15020), 변환부(15030), 양자화부(15040), 역양자화부(),), 역변환부(15060), 가산부(155), 필터링부(15070), 인터 예측부(15090), 인트라 예측부(15100) 및 엔트로피 인코딩부(15110)는 실시예에 따라 하나의 하드웨어 컴포넌트(예를 들어 인코더 또는 프로세서)에 의하여 구성될 수 있다. 또한 메모리(15080)는 DPB(decoded picture buffer)를 포함할 수 있고, 디지털 저장 매체에 의하여 구성될 수도 있다.
영상 분할부(15010)는 인코딩 장치(15000)에 입력된 입력 영상(또는, 픽쳐, 프레임)를 하나 이상의 처리 유닛(processing unit)으로 분할할 수 있다. 일 예로, 처리 유닛은 코딩 유닛(coding unit, CU)이라고 불릴 수 있다. 이 경우 코딩 유닛은 코딩 트리 유닛(coding tree unit, CTU) 또는 최대 코딩 유닛(largest coding unit, LCU)으로부터 QTBT (Quad-tree binary-tree) 구조에 따라 재귀적으로(recursively) 분할될 수 있다. 예를 들어, 하나의 코딩 유닛은 쿼드 트리 구조 및/또는 바이너리 트리 구조를 기반으로 하위(deeper) 뎁스의 복수의 코딩 유닛들로 분할될 수 있다. 이 경우 예를 들어 쿼드 트리 구조가 먼저 적용되고 바이너리 트리 구조가 나중에 적용될 수 있다. 또는 바이너리 트리 구조가 먼저 적용될 수도 있다. 더 이상 분할되지 않는 최종 코딩 유닛을 기반으로 본 발명에 따른 코딩 절차가 수행될 수 있다. 이 경우 영상 특성에 따른 코딩 효율 등을 기반으로, 최대 코딩 유닛이 바로 최종 코딩 유닛으로 사용될 수 있고, 또는 필요에 따라 코딩 유닛은 재귀적으로(recursively) 보다 하위 뎁스의 코딩 유닛들로 분할되어 최적의 사이즈의 코딩 유닛이 최종 코딩 유닛으로 사용될 수 있다. 여기서 코딩 절차라 함은 후술하는 예측, 변환, 및 복원 등의 절차를 포함할 수 있다. 다른 예로, 처리 유닛은 예측 유닛(PU: Prediction Unit) 또는 변환 유닛(TU: Transform Unit)을 더 포함할 수 있다. 이 경우 예측 유닛 및 변환 유닛은 각각 상술한 최종 코딩 유닛으로부터 분할 또는 파티셔닝될 수 있다. 예측 유닛은 샘플 예측의 단위일 수 있고, 변환 유닛은 변환 계수를 유도하는 단위 및/또는 변환 계수로부터 레지듀얼 신호(residual signal)를 유도하는 단위일 수 있다.
유닛은 경우에 따라서 블록(block) 또는 영역(area) 등의 용어와 혼용하여 사용될 수 있다. 일반적인 경우, MxN 블록은 M개의 열과 N개의 행으로 이루어진 샘플들 또는 변환 계수(transform coefficient)들의 집합을 나타낼 수 있다. 샘플은 일반적으로 픽셀 또는 픽셀의 값을 나타낼 수 있으며, 휘도(luma) 성분의 픽셀/픽셀값만을 나타낼 수도 있고, 채도(chroma) 성분의 픽셀/픽셀 값만을 나타낼 수도 있다. 샘플은 하나의 픽처(또는 영상)을 픽셀(pixel) 또는 펠(pel)에 대응하는 용어로서 사용될 수 있다.
인코딩 장치(15000)는 입력 영상 신호(원본 블록, 원본 샘플 어레이)에서 인터 예측부(15090) 또는 인트라 예측부(15100)로부터 출력된 예측 신호(예측된 블록, 예측 샘플 어레이)를 감산하여 레지듀얼 신호(residual signal, 잔여 블록, 잔여 샘플 어레이)를 생성할 수 있고, 생성된 레지듀얼 신호는 변환부(15030)로 전송된다. 이 경우 도시된 바와 같이 인코더(15000) 내에서 입력 영상 신호(원본 블록, 원본 샘플 어레이)에서 예측 신호(예측 블록, 예측 샘플 어레이)를 감산하는 유닛은 감산부(15020)라고 불릴 수 있다. 예측부는 처리 대상 블록(이하, 현재 블록이라 함)에 대한 예측을 수행하고, 현재 블록에 대한 예측 샘플들을 포함하는 예측된 블록(predicted block)을 생성할 수 있다. 예측부는 현재 블록 또는 CU 단위로 인트라 예측이 적용되는지 또는 인터 예측이 적용되는지 결정할 수 있다. 예측부는 각 예측모드에 대한 설명에서 후술하는 바와 같이 예측 모드 정보 등 예측에 관한 다양한 정보를 생성하여 엔트로피 인코딩부(15110)로 전달할 수 있다. 예측에 관한 정보는 엔트로피 인코딩부(15110)에서 인코딩되어 비트스트림 형태로 출력될 수 있다.
인트라 예측부(15100)는 현재 픽처 내의 샘플들을 참조하여 현재 블록을 예측할 수 있다. 참조되는 샘플들은 예측 모드에 따라 현재 블록의 주변(neighbor)에 위치할 수 있고, 또는 떨어져서 위치할 수도 있다. 인트라 예측에서 예측 모드들은 복수의 비방향성 모드와 복수의 방향성 모드를 포함할 수 있다. 비방향성 모드는 예를 들어 DC 모드 및 플래너 모드(Planar 모드)를 포함할 수 있다. 방향성 모드는 예측 방향의 세밀한 정도에 따라 예를 들어 33개의 방향성 예측 모드 또는 65개의 방향성 예측 모드를 포함할 수 있다. 다만, 이는 예시로서 설정에 따라 그 이상 또는 그 이하의 개수의 방향성 예측 모드들이 사용될 수 있다. 인트라 예측부(15100)는 주변 블록에 적용된 예측 모드를 이용하여, 현재 블록에 적용되는 예측 모드를 결정할 수도 있다.
인터 예측부(15090)는 참조 픽처 상에서 움직임 벡터에 의해 특정되는 참조 블록(참조 샘플 어레이)을 기반으로, 현재 블록에 대한 예측된 블록을 유도할 수 있다. 이때, 인터 예측 모드에서 전송되는 움직임 정보의 양을 줄이기 위해 주변 블록과 현재 블록 간의 움직임 정보의 상관성에 기초하여 움직임 정보를 블록, 서브블록 또는 샘플 단위로 예측할 수 있다. 움직임 정보는 움직임 벡터 및 참조 픽처 인덱스를 포함할 수 있다. 움직임 정보는 인터 예측 방향(L0 예측, L1 예측, Bi 예측 등) 정보를 더 포함할 수 있다. 인터 예측의 경우에, 주변 블록은 현재 픽처 내에 존재하는 공간적 주변 블록(spatial neighboring block)과 참조 픽처에 존재하는 시간적 주변 블록(temporal neighboring block)을 포함할 수 있다. 참조 블록을 포함하는 참조 픽처와 시간적 주변 블록을 포함하는 참조 픽처는 동일할 수도 있고, 다를 수도 있다. 시간적 주변 블록은 동일 위치 참조 블록(collocated reference block), 동일 위치 CU(colCU) 등의 이름으로 불릴 수 있으며, 시간적 주변 블록을 포함하는 참조 픽처는 동일 위치 픽처(collocated picture, colPic)라고 불릴 수도 있다. 예를 들어, 인터 예측부(15090)는 주변 블록들을 기반으로 움직임 정보 후보 리스트를 구성하고, 현재 블록의 움직임 벡터 및/또는 참조 픽처 인덱스를 도출하기 위하여 어떤 후보가 사용되는지를 지시하는 정보를 생성할 수 있다. 다양한 예측 모드를 기반으로 인터 예측이 수행될 수 있으며, 예를 들어 스킵 모드와 머지 모드의 경우에, 인터 예측부(15090)는 주변 블록의 움직임 정보를 현재 블록의 움직임 정보로 이용할 수 있다. 스킵 모드의 경우, 머지 모드와 달리 레지듀얼 신호가 전송되지 않을 수 있다. 움직임 정보 예측(motion vector prediction, MVP) 모드의 경우, 주변 블록의 움직임 벡터를 움직임 벡터 예측자(motion vector predictor)로 이용하고, 움직임 벡터 차분(motion vector difference)을 시그널링함으로써 현재 블록의 움직임 벡터를 지시할 수 있다.
인터 예측부(15090) 인트라 예측부(15100)를 통해 생성된 예측 신호는 복원 신호를 생성하기 위해 이용되거나 레지듀얼 신호를 생성하기 위해 이용될 수 있다.
변환부(15030)는 레지듀얼 신호에 변환 기법을 적용하여 변환 계수들(transform coefficients)를 생성할 수 있다. 예를 들어, 변환 기법은 DCT(Discrete Cosine Transform), DST(Discrete Sine Transform), KLT(Karhunen-Loeve Transform), GBT(Graph-Based Transform), 또는 CNT(Conditionally Non-linear Transform) 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 여기서, GBT는 픽셀 간의 관계 정보를 그래프로 표현한다고 할 때 이 그래프로부터 얻어진 변환을 의미한다. CNT는 이전에 복원된 모든 픽셀(all previously reconstructed pixel)를 이용하여 예측 신호를 생성하고 그에 기초하여 획득되는 변환을 의미한다. 또한, 변환 과정은 정사각형의 동일한 크기를 갖는 픽셀 블록에 적용될 수도 있고, 정사각형이 아닌 가변 크기의 블록에도 적용될 수 있다.
양자화부(15040)는 변환 계수들을 양자화하여 엔트로피 인코딩부(15110)로 전송되고, 엔트로피 인코딩부(15110)는 양자화된 신호(양자화된 변환 계수들에 관한 정보)를 인코딩하여 비트스트림으로 출력할 수 있다. 양자화된 변환 계수들에 관한 정보는 레지듀얼 정보라고 불릴 수 있다. 양자화부(15040)는 계수 스캔 순서(scan order)를 기반으로 블록 형태의 양자화된 변환 계수들을 1차원 벡터 형태로 재정렬할 수 있고, 1차원 벡터 형태의 양자화된 변환 계수들을 기반으로 양자화된 변환 계수들에 관한 정보를 생성할 수도 있다. 엔트로피 인코딩부(15110)는 예를 들어 지수 골롬(exponential Golomb), CAVLC(context-adaptive variable length coding), CABAC(context-adaptive binary arithmetic coding) 등과 같은 다양한 인코딩 방법을 수행할 수 있다. 엔트로피 인코딩부(15110)는 양자화된 변환 계수들 외 비디오/이미지 복원에 필요한 정보들(예컨대 신택스 요소들(syntax elements)의 값 등)을 함께 또는 별도로 인코딩할 수도 있다. 인코딩된 정보(ex. 인코딩된 비디오/영상 정보)는 비트스트림 형태로 NAL(network abstraction layer) 유닛 단위로 전송 또는 저장될 수 있다. 비트스트림은 네트워크를 통하여 전송될 수 있고, 또는 디지털 저장매체에 저장될 수 있다. 여기서 네트워크는 방송망 및/또는 통신망 등을 포함할 수 있고, 디지털 저장매체는 USB, SD, CD, DVD, 블루레이, HDD, SSD 등 다양한 저장매체를 포함할 수 있다. 엔트로피 인코딩부(15110)로부터 출력된 신호는 전송하는 전송부(미도시) 및/또는 저장하는 저장부(미도시)가 인코딩 장치(15000)의 내/외부 엘리먼트로서 구성될 수 있고, 또는 전송부는 엔트로피 인코딩부(15110)에 포함될 수도 있다.
양자화부(15040)로부터 출력된 양자화된 변환 계수들은 예측 신호를 생성하기 위해 이용될 수 있다. 예를 들어, 양자화된 변환 계수들에 역양자화부(15040) 및 역변환부(15060)를 통해 역양자화 및 역변환을 적용함으로써 레지듀얼 신호(레지듀얼 블록 or 레지듀얼 샘플들)를 복원할 수 있다. 가산부(155)는 복원된 레지듀얼 신호를 인터 예측부(15090) 또는 인트라 예측부(15100)로부터 출력된 예측 신호에 더함으로써 복원(reconstructed) 신호(복원 픽처, 복원 블록, 복원 샘플 어레이)가 생성될 수 있다. 스킵 모드가 적용된 경우와 같이 처리 대상 블록에 대한 레지듀얼이 없는 경우, 예측된 블록이 복원 블록으로 사용될 수 있다. 가산부(155)는 복원부 또는 복원 블록 생성부라고 불릴 수 있다. 생성된 복원 신호는 현재 픽처 내 다음 처리 대상 블록의 인트라 예측을 위하여 사용될 수 있고, 후술하는 바와 같이 필터링을 거쳐서 다음 픽처의 인터 예측을 위하여 사용될 수도 있다.
필터링부(15070)는 복원 신호에 필터링을 적용하여 주관적/객관적 화질을 향상시킬 수 있다. 예를 들어 필터링부(15070)은 복원 픽처에 다양한 필터링 방법을 적용하여 수정된(modified) 복원 픽처를 생성할 수 있고, 수정된 복원 픽처를 메모리(15080), 구체적으로 메모리(15080)의 DPB에 저장할 수 있다. 다양한 필터링 방법은 예를 들어, 디블록킹 필터링, 샘플 적응적 오프셋(sample adaptive offset), 적응적 루프 필터(adaptive loop filter), 양방향 필터(bilateral filter) 등을 포함할 수 있다. 필터링부(15070)은 각 필터링 방법에 대한 설명에서 후술하는 바와 같이 필터링에 관한 다양한 정보를 생성하여 엔트로피 인코딩부(15110)로 전달할 수 있다. 필터링 관한 정보는 엔트로피 인코딩부(15110)에서 인코딩되어 비트스트림 형태로 출력될 수 있다.
메모리(15080)에 전송된 수정된 복원 픽처는 인터 예측부(15090)에서 참조 픽처로 사용될 수 있다. 인코딩 장치는 이를 통하여 인터 예측이 적용되는 경우, 인코딩 장치(15000)와 디코딩 장치에서의 예측 미스매치를 피할 수 있고, 부호화 효율도 향상시킬 수 있다.
메모리(15080) DPB는 수정된 복원 픽처를 인터 예측부(15090)에서의 참조 픽처로 사용하기 위해 저장할 수 있다. 메모리(15080)는 현재 픽처 내 움직임 정보가 도출된(또는 인코딩된) 블록의 움직임 정보 및/또는 이미 복원된 픽처 내 블록들의 움직임 정보를 저장할 수 있다. 저장된 움직임 정보는 공간적 주변 블록의 움직임 정보 또는 시간적 주변 블록의 움직임 정보로 활용하기 위하여 인터 예측부(15090)에 전달할 수 있다. 메모리(15080)는 현재 픽처 내 복원된 블록들의 복원 샘플들을 저장할 수 있고, 인트라 예측부(15100)에 전달할 수 있다.
한편, 상술한 예측, 변환, 양자화 절차 중 적어도 하나가 생략될 수도 있다. 예를 들어, PCM(pulse coding mode)가 적용되는 블록에 대하여는 예측, 변환, 양자화 절차를 생략하고 원본 샘플의 값이 그대로 인코딩되어 비트스트림으로 출력될 수도 있다.
도16은 실시예들에 따른 V-PCC 디코딩 프로세스(decoding process)의 예시를 나타낸다.
V-PCC 디코딩 프로세스 또는 V-PCC 디코더는 도4의 V-PCC 인코딩 프로세스(또는 인코더)의 역과정을 따를 수 있다. 도16의 각 구성요소는 소프트웨어, 하드웨어, 프로세서, 및/또는 그것들의 조합에 대응할 수 있다.
디멀티플렉서(demultiplexer, 16000)는 컴프레스된 비트스트림을 디멀티플렉싱하여 컴프로스된 텍스쳐 이미지, 컴프레스된 지오메트리 이미지, 컴프레스된 오큐판시 맵, 컴프레스된 어실러리 패치 인포메이션을 출력한다.
비디오 디컴프레션(video decompression, 16001, 16002) 또는 비디오 디컴프레서는 컴프레스된 텍스쳐 이미지 및 컴프레스된 지오메트리 이미지 각각을 디컴프레션(또는 디코딩)한다.
오큐판시 맵 디컴프레션(occupancy map decompression, 16003) 또는 오큐판시 맵 디컴프레서는 컴프레스된 오큐판시 맵을 디컴프레션한다.
어실러리 패치 인포 디컴프레션(auxiliary patch infor decompression, 16004) 또는 어실러리 패치 정보 디컴프레서는 어실러리 패치 정보를 디컴프레션한다.
지오메트리 리컨스럭션(geometry reconstruction, 16005) 또는 지오메트리 리컨스트럭터는 디컴프레스된 지오메트리 이미지, 디컴프레스된 어큐판시 맵, 및/또는 디컴프레스된 어실러리 패치 정보에 기반하여 지오메트리 정보를 복원(재구성)한다. 예를 들어, 인코딩과정에서 변경된 지오메트리를 리컨스럭션할 수 있다.
스무딩(smoothing, 16006) 또는 스무더는 재구성된 지오메트리에 대해 스무딩을 적용할 수 있다. 예를 들어, 스무딩 필터링이 적용될 수 있다.
텍스쳐 리컨스럭션(texture reconstruction, 16007) 또는 텍스쳐 리컨스트럭터는 디컴프레스된 텍스쳐 이미지 및/또는 스무딩된 지오메트리로부터 텍스쳐를 재구성한다.
컬러 스무딩(color smoothing, 16008) 또는 컬러 스무더는 재구성된 텍스쳐로부터 컬러 값을 스무딩한다. 예들 들어, 스무딩 필처링이 적용될 수 있다.
그 결과, 재구성된 포인트 클라우드 데이터가 생성될 수 있다.
도면은 압축된 occupancy map, geometry image, texture image, auxiliary path information 복호화하여 point cloud를 재구성하기 위한 V-PCC의 decoding process를 도시하여 보여주고 있다. 같다. 실시예들에 따른 각 프로세스의 동작은 다음과 같다.
비디오 디컴프레션(Video decompression, 16001, 16002)
앞서 설명한 video compression의 역과정으로, HEVC, VVC 등의 2D 비디오 코덱 을 이용하여, 앞서 설명한 과정으로 생성된 geometry image, texture image, occupancy map image 등의 compressed bitstream을 복호화하는 과정이다.
도17은 실시예들에 따른 2D 비디오/이미지 디코더(2D Video/Image Decoder)의 예시를 나타낸다.
2D 비디오/이미지 디코더는 도15의 2D 비디오/이미지 인코더의 역과정을 따를 수 있다.
도17의 2D 비디오/이미지 디코더는 도16의 비디오 디컴프레션(Video decompression) 또는 비디오 디컴프레서의 실시예로서, 비디오/영상 신호의 디코딩이 수행되는 2D 비디오/이미지 디코더(17000)의 개략적인 블록도를 나타낸다. 2D 비디오/이미지 디코더(17000)는 도1의 포인트 클라우드 비디오 디코더에 포함될 수 있고, 또는 내/외부 컴포넌트로 구성될 수도 있다. 도17의 각 구성요소는 소프트웨어, 하드웨어, 프로세서 및/또는 그것들의 조합에 대응할 수 있다.
여기서 입력 비트스트림은 상술한 geometry image, texture image (attribute(s) image), occupancy map image 등에 대한 비트스트림을 포함할 수 있다. 복원 영상(또는 출력 영상, 디코딩된 영상)은 상술한 geometry image, texture image (attribute(s) image), occupancy map image에 대한 복원 영상을 나타낼 수 있다.
도면을 참조하면, 인터 예측부(17070) 및 인트라 예측부(17080)를 합쳐서 예측부라고 불릴 수 있다. 즉, 예측부는 인터 예측부(180) 및 인트라 예측부(185)를 포함할 수 있다. 역양자화부(17020), 역변환부(17030)를 합쳐서 레지듀얼 처리부라고 불릴 수 있다. 즉, 레지듀얼 처리부는 역양자화부(17020), 역변환부(17030)을 포함할 수 있다. 상술한 엔트로피 디코딩부(17010), 역양자화부(17020), 역변환부(17030), 가산부(17040), 필터링부(17050), 인터 예측부(17070) 및 인트라 예측부(17080)는 실시예에 따라 하나의 하드웨어 컴포넌트(예를 들어 디코더 또는 프로세서)에 의하여 구성될 수 있다. 또한 메모리(170)는 DPB(decoded picture buffer)를 포함할 수 있고, 디지털 저장 매체에 의하여 구성될 수도 있다.
비디오/영상 정보를 포함하는 비트스트림이 입력되면, 디코딩 장치(17000)는 도 0.2-1의 인코딩 장치에서 비디오/영상 정보가 처리된 프로세스에 대응하여 영상을 복원할 수 있다. 예를 들어, 디코딩 장치(17000)는 인코딩 장치에서 적용된 처리 유닛을 이용하여 디코딩을 수행할 수 있다. 따라서 디코딩의 처리 유닛은 예를 들어 코딩 유닛일 수 있고, 코딩 유닛은 코딩 트리 유닛 또는 최대 코딩 유닛으로부터 쿼드 트리 구조 및/또는 바이너리 트리 구조를 따라서 분할될 수 있다. 그리고, 디코딩 장치(17000)를 통해 디코딩 및 출력된 복원 영상 신호는 재생 장치를 통해 재생될 수 있다.
디코딩 장치(17000)는 인코딩 장치로부터 출력된 신호를 비트스트림 형태로 수신할 수 있고, 수신된 신호는 엔트로피 디코딩부(17010)를 통해 디코딩될 수 있다. 예를 들어, 엔트로피 디코딩부(17010)는 비트스트림을 파싱하여 영상 복원(또는 픽처 복원)에 필요한 정보(ex. 비디오/영상 정보)를 도출할 수 있다. 예컨대, 엔트로피 디코딩부(17010)는 지수 골롬 부호화, CAVLC 또는 CABAC 등의 코딩 방법을 기초로 비트스트림 내 정보를 디코딩하고, 영상 복원에 필요한 신택스 엘리먼트의 값, 레지듀얼에 관한 변환 계수의 양자화된 값 들을 출력할 수 있다. 보다 상세하게, CABAC 엔트로피 디코딩 방법은, 비트스트림에서 각 구문 요소에 해당하는 빈을 수신하고, 디코딩 대상 구문 요소 정보와 주변 및 디코딩 대상 블록의 디코딩 정보 혹은 이전 단계에서 디코딩된 심볼/빈의 정보를 이용하여 문맥(context) 모델을 결정하고, 결정된 문맥 모델에 따라 빈(bin)의 발생 확률을 예측하여 빈의 산술 디코딩(arithmetic decoding)를 수행하여 각 구문 요소의 값에 해당하는 심볼을 생성할 수 있다. 이때, CABAC 엔트로피 디코딩 방법은 문맥 모델 결정 후 다음 심볼/빈의 문맥 모델을 위해 디코딩된 심볼/빈의 정보를 이용하여 문맥 모델을 업데이트할 수 있다. 엔트로피 디코딩부(17010)에서 디코딩된 정보 중 예측에 관한 정보는 예측부(인터 예측부(17070) 및 인트라 예측부(265))로 제공되고, 엔트로피 디코딩부(17010)에서 엔트로피 디코딩이 수행된 레지듀얼 값, 즉 양자화된 변환 계수들 및 관련 파라미터 정보는 역양자화부(17020)로 입력될 수 있다. 또한, 엔트로피 디코딩부(17010)에서 디코딩된 정보 중 필터링에 관한 정보는 필터링부(17050)으로 제공될 수 있다. 한편, 인코딩 장치로부터 출력된 신호를 수신하는 수신부(미도시)가 디코딩 장치(17000)의 내/외부 엘리먼트로서 더 구성될 수 있고, 또는 수신부는 엔트로피 디코딩부(17010)의 구성요소일 수도 있다.
역양자화부(17020)에서는 양자화된 변환 계수들을 역양자화하여 변환 계수들을 출력할 수 있다. 역양자화부(17020)는 양자화된 변환 계수들을 2차원의 블록 형태로 재정렬할 수 있다. 이 경우 재정렬은 인코딩 장치에서 수행된 계수 스캔 순서를 기반하여 재정렬을 수행할 수 있다. 역양자화부(17020)는 양자화 파라미터(예를 들어 양자화 스텝 사이즈 정보)를 이용하여 양자화된 변환 계수들에 대한 역양자화를 수행하고, 변환 계수들(transform coefficient)를 획득할 수 있다.
역변환부(17030)에서는 변환 계수들를 역변환하여 레지듀얼 신호(레지듀얼 블록, 레지듀얼 샘플 어레이)를 획득하게 된다.
예측부는 현재 블록에 대한 예측을 수행하고, 현재 블록에 대한 예측 샘플들을 포함하는 예측된 블록(predicted block)을 생성할 수 있다. 예측부는 엔트로피 디코딩부(17010)로부터 출력된 예측에 관한 정보를 기반으로 현재 블록에 인트라 예측이 적용되는지 또는 인터 예측이 적용되는지 결정할 수 있고, 구체적인 인트라/인터 예측 모드를 결정할 수 있다.
인트라 예측부(265)는 현재 픽처 내의 샘플들을 참조하여 현재 블록을 예측할 수 있다. 참조되는 샘플들은 예측 모드에 따라 현재 블록의 주변(neighbor)에 위치할 수 있고, 또는 떨어져서 위치할 수도 있다. 인트라 예측에서 예측 모드들은 복수의 비방향성 모드와 복수의 방향성 모드를 포함할 수 있다. 인트라 예측부(265)는 주변 블록에 적용된 예측 모드를 이용하여, 현재 블록에 적용되는 예측 모드를 결정할 수도 있다.
인터 예측부(17070)는 참조 픽처 상에서 움직임 벡터에 의해 특정되는 참조 블록(참조 샘플 어레이)을 기반으로, 현재 블록에 대한 예측된 블록을 유도할 수 있다. 이때, 인터 예측 모드에서 전송되는 움직임 정보의 양을 줄이기 위해 주변 블록과 현재 블록 간의 움직임 정보의 상관성에 기초하여 움직임 정보를 블록, 서브블록 또는 샘플 단위로 예측할 수 있다. 움직임 정보는 움직임 벡터 및 참조 픽처 인덱스를 포함할 수 있다. 움직임 정보는 인터 예측 방향(L0 예측, L1 예측, Bi 예측 등) 정보를 더 포함할 수 있다. 인터 예측의 경우에, 주변 블록은 현재 픽처 내에 존재하는 공간적 주변 블록(spatial neighboring block)과 참조 픽처에 존재하는 시간적 주변 블록(temporal neighboring block)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 인터 예측부(17070)는 주변 블록들을 기반으로 움직임 정보 후보 리스트를 구성하고, 수신한 후보 선택 정보를 기반으로 현재 블록의 움직임 벡터 및/또는 참조 픽처 인덱스를 도출할 수 있다. 다양한 예측 모드를 기반으로 인터 예측이 수행될 수 있으며, 예측에 관한 정보는 현재 블록에 대한 인터 예측의 모드를 지시하는 정보를 포함할 수 있다.
가산부(17040)는 획득된 레지듀얼 신호를 인터 예측부(17070) 또는 인트라 예측부(265)로부터 출력된 예측 신호(예측된 블록, 예측 샘플 어레이)에 더함으로써 복원 신호(복원 픽처, 복원 블록, 복원 샘플 어레이)를 생성할 수 있다. 스킵 모드가 적용된 경우와 같이 처리 대상 블록에 대한 레지듀얼이 없는 경우, 예측된 블록이 복원 블록으로 사용될 수 있다.
가산부(17040)는 복원부 또는 복원 블록 생성부라고 불릴 수 있다. 생성된 복원 신호는 현재 픽처 내 다음 처리 대상 블록의 인트라 예측을 위하여 사용될 수 있고, 후술하는 바와 같이 필터링을 거쳐서 다음 픽처의 인터 예측을 위하여 사용될 수도 있다.
필터링부(17050)는 복원 신호에 필터링을 적용하여 주관적/객관적 화질을 향상시킬 수 있다. 예를 들어 필터링부(17050)는 복원 픽처에 다양한 필터링 방법을 적용하여 수정된(modified) 복원 픽처를 생성할 수 있고, 수정된 복원 픽처를 메모리(17060), 구체적으로 메모리(17060)의 DPB에 전송할 수 있다. 다양한 필터링 방법은 예를 들어, 디블록킹 필터링, 샘플 적응적 오프셋(sample adaptive offset), 적응적 루프 필터(adaptive loop filter), 양방향 필터(bilateral filter) 등을 포함할 수 있다.
메모리(17060)의 DPB에 저장된 (수정된) 복원 픽처는 인터 예측부(17070)에서 참조 픽쳐로 사용될 수 있다. 메모리(17060)는 현재 픽처 내 움직임 정보가 도출된(또는 디코딩된) 블록의 움직임 정보 및/또는 이미 복원된 픽처 내 블록들의 움직임 정보를 저장할 수 있다. 저장된 움직임 정보는 공간적 주변 블록의 움직임 정보 또는 시간적 주변 블록의 움직임 정보로 활용하기 위하여 인터 예측부(17070)에 전달할 수 있다. 메모리(170)는 현재 픽처 내 복원된 블록들의 복원 샘플들을 저장할 수 있고, 인트라 예측부(17080)에 전달할 수 있다.
본 명세서에서, 인코딩 장치(100)의 필터링부(160), 인터 예측부(180) 및 인트라 예측부(185)에서 설명된 실시예들은 각각 디코딩 장치(17000)의 필터링부(17050), 인터 예측부(17070) 및 인트라 예측부(17080)에도 동일 또는 대응되도록 적용될 수 있다.
한편, 상술한 예측, 변환, 양자화 절차 중 적어도 하나가 생략될 수도 있다. 예를 들어, PCM(pulse coding mode)가 적용되는 블록에 대하여는 예측, 변환, 양자화 절차를 생략하고 디코딩된 샘플의 값이 그대로 복원 영상의 샘플로 사용될 수도 있다.
오큐판시 맵 디컴프레션(Occupancy map decompression, 16003)
앞서 설명한 occupancy map compression의 역과정으로, 압축된 occupancy map bitstream을 복호화하여 occupancy map을 복원하기 위한 과정이다.
어실러리 패치 인포 디컴프레션(Auxiliary patch info decompression, 16004)
앞서 설명한 auxiliary patch info compression의 역과정을 수행하고, 압축된 auxiliary patch info bitstream 를 복호화하여 auxiliary patch info를 복원할 수 있다.
지오메트리 리컨스럭션(Geometry reconstruction, 16005)
앞서 설명한 geometry image generation의 역과정이다. 먼저, 복원된 occupancy map 과 auxiliary patch info에 포함되는 patch의 2D 위치/크기 정보 및 block과 patch의 맵핑 정보를 이용하여 geometry image에서 patch를 추출한다. 이후 추출된 patch의 geometry image와 auxiliary patch info에 포함되는 patch의 3D 위치 정보를 이용하여 point cloud를 3차원 공간상에 복원한다. 하나의 patch내에 존재하는 임의의 점 (u, v)에 해당하는 geometry 값을 g(u, v)라 하고, patch의 3차원 공간상 위치의 normal 축, tangent 축, bitangent 축 좌표값을 (d0, s0, r0)라 할 때, 점 (u, v)에 맵핑되는 3차원 공간상 위치의 normal 축, tangent 축, bitangent 축 좌표값인 d(u, v), s(u, v), r(u, v)는 다음과 같이 나타낼 수 있다.
d(u, v) = d0 + g(u, v)
s(u, v) = s0 + u
r(u, v) = r0 + v
스무딩(Smoothing, 16006)
앞서 설명한 encoding process에서의 smoothing과 동일하며, 압축 과정에서 발생하는 화질의 열화로 인해 patch 경계면에서 발생할 수 있는 불연속성을 제거하기 위한 과정이다.
텍스쳐 리컨스럭션(Texture reconstruction, 16007)
Smoothing된 point cloud를 구성하는 각 점들에 color값을 부여하여 color point cloud를 복원하는 과정이다. 2.4에서 설명한 geometry reconstruction 과정에서의 geometry image와 point cloud의 맵핑 정보를 이용하여 2D 공간에서 geometry image에서와 동일한 위치의 texture image 픽셀에 해당되는 color 값들을, 3D 공간에서 동일한 위치에 대응되는 point cloud의 점에 부여함으로써 수행될 수 있다.
컬러 스무딩(Color smoothing, 16008)
앞서 설명한 geometry smoothing의 과정과 유사하며, 압축 과정에서 발생하는 화질의 열화로 인해 patch 경계면에서 발생할 수 있는 color 값들의 불연속성을 제거하기 위한 작업이다. 다음과 같은 과정으로 수행될 수 있다.
① K-D tree 등을 이용하여 복원된 color point cloud를 구성하는 각 점들의 인접점들을 산출한다. 2.5절에서 설명한 geometry smoothing 과정에서 산출된 인접점 정보를 그대로 이용할 수도 있다.
② 각 점들에 대하여, 해당 점이 patch 경계면에 위치하는지를 판단한다. 2.5절에서 설명한 geometry smoothing 과정에서 산출된 경계면 정보를 그대로 이용할 수도 있다.
③ 경계면에 존재하는 점의 인접점들에 대하여, color 값의 분포를 조사하여 smoothing 여부를 판단한다. 일례로, 휘도값의 entropy가 경계 값 (threshold local entry) 이하일 경우 (유사한 휘도 값들이 많을 경우), edge가 아닌 부분으로 판단하여 smoothing을 수행할 수 있다. Smoothing의 방법으로 인접접들의 평균값으로 해당 점의 color값을 바꾸는 방법 등이 사용될 수 있다.
도18은 실시예들에 따른 송신 장치의 동작 흐름도의 예시를 나타낸다.
실시예들의 따른 송신 장치는 도1의 송신 장치, 도4의 인코딩 프로세스, 도15의 2D 비디오/이미지 인코더에 대응하거나 그것들의 동작을 일부/전부 수행할 수 있다. 송신 장치의 각 구성요소는 소프트웨어, 하드웨어, 프로세서 및/또는 그것들의 조합에 대응할 수 있다.
V-PCC를 이용한 포인트 클라우드 데이터의 압축 및 전송을 위한 송신단의 동작 과정은 도면과 같은 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치는 송신 장치 등으로 지칭될 수 있다.
패치 생성부(18000) 관련하여, 먼저, 포인트 클라우드(point cloud)의 2D 이미지 맵핑을 위한 패치 (patch)를 생성한다. 패치 생성의 결과물로 부가 패치 정보가 생성되며, 해당 정보는 지오메트리 이미지 (geometry image) 생성, 텍스처 이미지 (texture image) 생성, 스무딩 (smoothing)을 위한 지오메트리 복원과정에 사용될 수 있다.
패치 패킹부(18001) 관련하여, 생성된 패치들은 2D 이미지 안에 맵핑하는 패치 패킹 과정을 거치게 된다. 패치 패킹의 결과물로 오큐판시 맵 (occupancy map)을 생성할 수 있으며, 오큐판시 맵은 지오메트리 이미지 생성, 텍스처 이미지 생성, 스무딩을 위한 지오메트리 복원과정에 사용될 수 있다.
지오메트리 이미지 생성부(18002)는 부가 패치 정보와 오큐판시 맵을 이용하여 지오메트리 이미지를 생성하며, 생성된 지오메트리 이미지는 비디오 부호화를 통해 하나의 비트스트림 (bitstream)으로 부호화된다.
부호화 전처리(18003)는 이미지 패딩 절차를 포함할 수 있다. 생성된 지오메트리 이미지 또는 부호화된 지오메트리 비트스트림을 복호화하여 재생성된 지오메트리 이미지는 3차원 지오메트리 복원에 사용될 수 있고 이후 스무딩 과정을 거칠 수 있다.
텍스처 이미지 생성부(18004)는 (스무딩된) 3차원 지오메트리와 포인트 클라우드, 부가 패치 정보 및 오큐판시 맵을 이용하여 텍스처 이미지를 생성할 수 있다. 생성된 텍스처 이미지는 하나의 비디오 비트스트림으로 부호화될 수 있다.
메타데이터 부호화부(18005)는 부가 패치 정보를 하나의 메타데이터 비트스트림으로 부호화할 수 있다.
비디오 부호화부(18006)는 오큐판시 맵을 하나의 비디오 비트스트림으로 부호화할 수 있다.
다중화부(18007)는 생성된 지오메트리, 텍스처 이미지, 오큐판시 맵의 비디오 비트스트림과 부가 패치 정보 메타데이터 비트스트림은 하나의 비트스트림으로 다중화한다.
송신부(18008)는 비트스트림을 수신단에 전송될 수 있다. 또는 생성된 지오메트리, 텍스처 이미지, 오큐판시 맵의 비디오 비트스트림과 부가 패치 정보 메타데이터 비트스트림은 하나 이상의 트랙 데이터로 파일이 생성되거나 세그먼트로 인캡슐레이션 되어 송신부를 통해 수신단에 전송 될 수 있다.
도19는 실시예들에 따른 수신 장치의 동작 흐름도의 예시를 나타낸다.
실시예들에 따른 수신 장치는 도1의 수신 장치, 도16의 디코딩 프로세스, 도17의 2D 비디오/이미지 인코더에 대응하거나 그것들의 동작을 일부/전부 수행할 수 있다. 수신 장치의 각 구성요소는 소프트웨어, 하드웨어, 프로세서 및/또는 그것들의 조합에 대응할 수 있다.
V-PCC를 이용한 포인트 클라우드 데이터의 수신 및 복원을 위한 수신단의 동작 과정은 도면과 같은 수 있다. V-PCC 수신단의 동작은 도18의 V-PCC 송신단의 동작의 역과정을 따를 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치는 수신 장치 등으로 지칭될 수 있다.
수신된 포인트 클라우드의 비트스트림은 파일/세그먼트 디캡슐레이션 후 압축된 지오메트리 이미지, 텍스처 이미지, 오큐판시 맵의 비디오 비트스트림들과 부가 패치 정보 메테데이터 비트스트림으로 역다중화부(19000)에 의해 역다중화된다. 비디오 복호화부(19001)와 메타데이터 복호화부(19002)는 역다중화된 비디오 비트스트림들과 메타데이터 비트스트림을 복호화한다. 지오메트리 복원부(19003)에 의해 복호화된 지오메트리 이미지와 오큐판시 맵 및 부가 패치 정보를 이용하여 3차원 지오메트리가 복원되며 이후 스무더(19004)에 의한 스무딩 과정을 거친다. 스무딩된 3차원 지오메트리에 텍스처 이미지를 이용하여 컬러값을 부여함으로써 컬러 포인트 클라우드 영상/픽처가 텍스쳐 복원부(19005)에 의해 복원될 수 있다. 이후 객관적/주관적 비주얼 퀄리티 향상을 위하여 컬러 스무딩 (color smoothing)과정을 추가적으로 수행할 수 있으며, 이를 통하여 도출된 수정된(modified) 포인트 클라우드 영상/픽처는 렌더링 과정을 통하여(ex. by 포인트 클라우드 렌더러)를 통해 사용자에게 보여진다. 한편, 컬러 스무딩 과정은 경우에 따라 생략될 수 있다.
도20은 실시예들에 따른 V-PCC 기반 포인트 클라우드 데이터 저장 및 스트리밍을 위한 아키텍쳐의 예시를 나타낸다.
도20의 시스템의 일부/전부는 도1의 송수신 장치, 도4의 인코딩 프로세스, 도15의 2D 비디오/이미지 인코더, 도16의 디코딩 프로세스, 도18의 송신 장치, 및/또는 도19의 수신 장치 등의 일부/전부를 포함할 수 있다. 도면의 각 구성요소는 소프트웨어, 하드웨어, 프로세서 및/또는 그것들의 조합에 대응할 수 있다.
도면은Video-based Point Cloud Compression(V-PCC) 를 기반으로 압축되는 point cloud 데이터를 저장 혹은 스트리밍을 위한 전체 아키텍쳐를 도시한 도면이다. Point cloud 데이터 저장 및 스트리밍의 과정은 획득 과정, 인코딩 과정, 전송 과정, 디코딩 과정, 랜더링 과정 및/또는 피드백 과정을 포함할 수 있다.
실시예들은point cloud 미디어/콘텐츠/데이터를 효과적으로 제공하는 방안을 제안한다.
포인트 클라우드 획득부(20000)는 Point cloud 미디어/콘텐츠/데이터를 효과적으로 제공하기 위하여 먼저, point cloud 비디오를 획득한다. 예를 들어 하나 이상의 카메라를 통하여 Point Cloud의 캡처, 합성 또는 생성 과정 등을 통한 Point Cloud 데이터를 획득할 수 있다. 이러한 획득 과정에 의해 각 포인트의 3D 위치(x, y, z 위치 값 등으로 나타낼 수 있다. 이하 이를 지오메트리라고 일컫는다), 각 포인트의 속성 (color, reflectance, transparency 등)을 포함하는 point cloud 비디오를 획득할 수 있으며 이를 포함하는, 예를 들어, PLY(Polygon File format or the Stanford Triangle format) 파일 등으로 생성 될 수 있다. 여러 개의 프레임을 갖는 point cloud 데이터의 경우 하나 이상의 파일들이 획득될 수 있다. 이러한 과정에서 point cloud 관련 메타데이터 (예를 들어 캡처 등과 관련된 메타데이터 등)가 생성될 수 있다.
캡쳐된 Point Cloud 비디오는 콘텐츠의 질을 향상시키기 위한 후처리가 필요할 수 있다. 영상 캡쳐 과정에서 카메라 장비가 제공하는 범위에서 최대/최소 깊이 값을 조정할 수 있지만 그 이후에도 원하지 않는 영역의 points 데이터들이 포함될 수 있어서 원하지 않는 영역(예, 배경)을 제거 한다거나, 또는 연결된 공간을 인식하고 구멍(spatial hole)을 메우는 후처리를 수행할 수 있다. 또한 공간 좌표계를 공유하는 카메라들로부터 추출된 Point Cloud는 캘리브레이션 과정을 통해 획득된 각 카메라의 위치 좌표를 기준으로 각 point들에 대한 글로벌 좌표계로의 변환 과정을 통해 하나의 콘텐츠로 통합될 수 있다. 이를 통해point들의 밀도가 높은 Point Cloud 비디오를 획득할 수도 있다.
Point Cloud 전처리부(point cloud pre-processing, 20001) 는 point cloud 비디오를 하나 이상의 픽처(picture)/프레임(frame)을 생성할 수 있다. 여기서 픽처(picture)/프레임(frame)은 일반적으로 특정 시간대의 하나의 영상을 나타내는 단위를 의미할 수 있다. Point cloud 비디오를 구성하는 점들을 하나 이상의 패치(point cloud를 구성하는 점들의 집합으로, 같은 patch에 속하는 점들은 3차원 공간상에서 서로 인접해 있으며 2D 이미지로의 맵핑 과정에서 6면의 bounding box 평면 중 같은 방향으로 맵핑되는 점들의 집합)로 나누어2D 평면에 맵핑할 때 2D 평면의 해당 위치에 데이터가 존재하는 여부를 0 또는 1의 값으로 알려주는 2진 맵 (binary map) 인어큐판시(occupancy) 맵 픽처/프레임을 생성할 수 있다. 그리고 Point Cloud 비디오를 이루는 각 점들의 위치 정보 (geometry)를 패치 단위로 표현하는 depth map 형태의 픽처/프레임인 지오메트리 픽처/프레임을 생성할 수 있다. Point cloud 비디오를 이루는 각 점들의 색상 정보를 패치 단위로 표현하는 픽처/프레임인 텍스처 픽츠/프레임을 생성할 수 있다.이러한 과정에서 개별 패치들로부터 point cloud를 재구성하기 위해 필요한 메타데이터가 생성될 수 있으며 이는 각 패치의2D/3D 공간에서의 위치, 크기 등 패치에 대한 정보를 포함할 수 있다. 이러한 픽처/프레임들이 시간순으로 연속적으로 생성되어 비디오 스트림 혹은 메타데이터 스트림을 구성할 수 있다.
Point Cloud 비디오 인코더(20002)는Point Cloud 비디오와 연관된 하나 이상의 비디오 스트림으로 인코딩할 수 있다. 하나의 비디오는 다수의 프레임을 포함할 수 있으며, 하나의 프레임은 정지 영상/픽처에 대응될 수 있다. 본 문서에서, Point Cloud 비디오라 함은 Point Cloud 영상/프레임/픽처를 포함할 수 있으며, Point Cloud 비디오는 Point Cloud 영상/프레임/픽처와 혼용되어 사용될 수 있다. Point Cloud 비디오 인코더는 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) 절차를 수행할 수 있다. Point Cloud 비디오 인코더는 압축 및 코딩 효율을 위하여 예측, 변환, 양자화, 엔트로피 코딩 등의 일련의 절차를 수행할 수 있다. 인코딩된 데이터(인코딩된 비디오/영상 정보)는 비트스트림(bitstream) 형태로 출력될 수 있다. V-PCC 절차에 기반하는 경우 Point Cloud 비디오 인코더는 Point Cloud 비디오를 후술하는 바와 같이 지오메트리 비디오, 어트리뷰트(attribute) 비디오, 어큐판시(occupancy) 맵 비디오, 그리고 메타데이터, 예를 들어 패치에 대한 정보로 나누어 인코딩할 수 있다. 지오메트리 비디오는 지오메트리 이미지를 포함할 수 있고, 어트리뷰트(attribute) 비디오는 어트리뷰트 이미지를 포함할 수 있고, 어큐판시(occupancy) 맵 비디오는 어큐판시 맵 이미지를 포함할 수 있다. 부가 정보인 패치 데이터는 패치 관련 정보를 포함할 수 있다. 어트리뷰트 비디오/이미지는 텍스쳐 비디오/이미지를 포함할 수 있다.
Point Cloud 이미지 인코더(20003)는Point Cloud 비디오와 연관된 하나 이상의 이미지로 인코딩할 수 있다. Point Cloud이미지인코더는 Video-based Point Cloud Compression (V-PCC) 절차를 수행할 수 있다. Point Cloud이미지 인코더는 압축 및 코딩 효율을 위하여 예측, 변환, 양자화, 엔트로피 코딩 등의 일련의 절차를 수행할 수 있다. 인코딩된 이미지는 비트스트림(bitstream) 형태로 출력될 수 있다. V-PCC 절차에 기반하는 경우 Point Cloud이미지 인코더는 Point Cloud 이미지를 후술하는 바와 같이 지오메트리 이미지, 어트리뷰트(attribute) 이미지, 어큐판시(occupancy) 맵 이미지, 그리고 메타데이터, 예를 들어 패치에 대한 정보로 나누어 인코딩할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더 및/또는 포인트 클라우드 이미지 인코더는 실시예들에 따른 PCC 비트스트림(G-PCC 및/또는 V-PCC 비트스트림)을 생성할 수 있다.
실시예들에 따라, 비디오 인코더(2002), 이미지 인코더(20002), 비디오 디코딩(20006), 이미지 디코딩은 상술한 바와 같이 하나의 인코더/디코더에 의해 수행될 수 있고, 도면과 같이 별개의 경로로 수행될 수 있다.
인캡슐레이션(file/segment encapsulation, 20004)는 인코딩된 Point cloud데이터 및/또는 Point cloud관련 메타데이터를 파일 또는 스트리밍을 위한 세그먼트 등의 형태로 인캡슐레이션할 수 있다. 여기서 Point cloud 관련 메타데이터는 메타데이터 처리부 등으로부터 전달받은 것일 수 있다. 메타데이터 처리부는 point cloud 비디오/이미지 인코더에 포함될 수도 있고, 또는 별도의 컴포넌트/모듈로 구성될 수도 있다. 인캡슐레이션 처리부는 해당 비디오/이미지/메타데이터를 ISOBMFF 등의 파일 포맷으로 인캡슐레이션하거나, DASH 세그먼트 등의 형태로 처리할 수 있다. 인캡슐레이션 처리부는 실시 예에 따라 Point cloud관련 메타데이터를 파일 포맷 상에 포함시킬 수 있다. Point cloud 메타데이터는 예를 들어 ISOBMFF 파일 포맷 상의 다양한 레벨의 박스(box)에 포함되거나 파일 내에서 별도의 트랙내의 데이터로 포함될 수 있다. 실시 예에 따라, 인캡슐레이션 처리부는 Point cloud관련 메타데이터 자체를 파일로 인캡슐레이션할 수 있다.
실시예들에 따른 인캡슐레이션 또는 인캡슐레이터는 G-PCC/V-PCC 비트스트림을 파일 내 하나 혹은 복수 개의 트랙으로 분할 저장하고, 이를 위한 시그널링 정보도 함께 인캡슐레이팅할 수 있다. 또한, G-PCC/V-PCC 비트스트림 상에 포함되어 있는 atlas 스트림을 파일 내 트랙으로 저장하고, 관련 시그널링 정보를 저장할 수 있다. 나아가, G-PCC/V-PCC 비트스트림 상에 존재하는 SEI 메시지를 파일 내 트랙 내 저장하고, 관련 시그널링 정보를 저장할 수 있다.
전송 처리부는 파일 포맷에 따라 인캡슐레이션된 Point cloud데이터에 전송을 위한 처리를 가할 수 있다. 전송 처리부는 전송부에 포함될 수도 있고, 또는 별도의 컴포넌트/모듈로 구성될 수도 있다. 전송 처리부는 임의의 전송 프로토콜에 따라 Point cloud데이터를 처리할 수 있다. 전송을 위한 처리에는 방송망을 통한 전달을 위한 처리, 브로드밴드를 통한 전달을 위한 처리를 포함할 수 있다. 실시 예에 따라 전송 처리부는 Point cloud 데이터 뿐 아니라, 메타데이터 처리부로부터 Point cloud 관련 메타데이터를 전달받아, 이 것에 전송을 위한 처리를 가할 수도 있다.
전송부는 point cloud 비트스트림 혹은 해당 비트스트림을 포함하는 파일/세그먼트를 디지털 저장매체 또는 네트워크를 통하여 수신 디바이스의 수신부로 전달할 수 있다. 전송을 위해 임의의 전송 프로토콜에 따른 처리가 수행될 수 있다. 전송을 위한 처리를 마친 데이터들은 방송망 및/또는 브로드밴드를 통해 전달될 수 있다. 이 데이터들은 온 디맨드(On Demand) 방식으로 수신측으로 전달될 수도 있다.디지털 저장 매체는 USB, SD, CD, DVD, 블루레이, HDD, SSD 등 다양한 저장 매체를 포함할 수 있다. 전송부는 미리 정해진 파일 포멧을 통하여 미디어 파일을 생성하기 위한 엘리먼트를 포함할 수 있고, 방송/통신 네트워크를 통한 전송을 위한 엘레멘트를 포함할 수 있다. 수신부는 비트스트림을 추출하여 디코딩 장치로 전달할 수 있다.
수신부는 본 발명에 따른 point cloud 데이터 전송 장치가 전송한 point cloud 데이터를 수신할 수 있다. 전송되는 채널에 따라 수신부는 방송망을 통하여 point cloud데이터를 수신할 수도 있고, 브로드밴드를 통하여 point cloud데이터를 수신할 수도 있다. 혹은 디지털 저장 매체를 통하여 point cloud 비디오 데이터를 수신할 수도 있다. 수신부는 수신한 데이터를 디코딩 하고 이를 사용자의 뷰포트 등에 따라 랜더링하는 과정을 포함할 수 있다.
수신 처리부는 수신된 point cloud비디오 데이터에 대해 전송 프로토콜에 따른 처리를 수행할 수 있다. 수신 처리부는 수신부에 포함될 수 있고, 또는 별도의 컴포넌트/모듈로 구성될 수도 있다. 전송측에서 전송을 위한 처리가 수행된 것에 대응되도록, 수신 처리부는 전술한 전송 처리부의 역과정을 수행할 수 있다. 수신 처리부는 획득한 point cloud 비디오를 디캡슐레이션 처리부로 전달하고, 획득한 point cloud 관련 메타데이터는 메타데이터 파서로 전달할 수 있다.
디캡슐레이션 처리부(file/segment decapsulation, 20005)는 수신 처리부로부터 전달받은 파일 형태의 point cloud데이터를 디캡슐레이션할 수 있다. 디캡슐레이션 처리부는 ISOBMFF 등에 따른 파일들을 디캡슐레이션하여, point cloud비트스트림 내지 point cloud 관련 메타데이터(혹은 별도의 메타데이터 비트스트림)를 획득할 수 있다. 획득된 point cloud비트스트림은 point cloud디코더로, 획득된 point cloud관련 메타데이터(혹은 메타데이터 비트스트림)는 메타데이터 처리부로 전달할 수 있다. point cloud비트스트림은 메타데이터(메타데이터 비트스트림)를 포함할 수도 있다. 메타데이터 처리부는 point cloud 비디오 디코더에 포함될 수도 있고, 또는 별도의 컴포넌트/모듈로 구성될 수도 있다. 디캡슐레이션 처리부가 획득하는 point cloud관련 메타데이터는 파일 포맷 내의 박스 혹은 트랙 형태일 수 있다. 디캡슐레이션 처리부는 필요한 경우 메타데이터 처리부로부터 디캡슐레이션에 필요한 메타데이터를 전달받을 수도 있다. point cloud관련 메타데이터는 point cloud디코더에 전달되어 point cloud디코딩 절차에 사용될 수도 있고, 또는 렌더러에 전달되어 point cloud렌더링 절차에 사용될 수도 있다.
Point Cloud 비디오 디코더(20006)는 비트스트림을 입력받아 Point Cloud 비디오 인코더의 동작에 대응하는 동작을 수행하여 비디오/영상을 디코딩할 수 있다. 이 경우 Point Cloud 비디오 디코더는 Point Cloud 비디오를 후술하는 바와 같이 지오메트리 비디오, 어트리뷰트(attribute) 비디오, 어큐판시(occupancy) 맵 비디오, 그리고 부가적인 패치 관련 정보(auxiliary patch information )으로 나누어 디코딩할 수 있다. 지오메트리 비디오는 지오메트리 이미지를 포함할 수 있고, 어트리뷰트(attribute) 비디오는 어트리뷰트 이미지를 포함할 수 있고, 어큐판시(occupancy) 맵 비디오는 어큐판시 맵 이미지를 포함할 수 있다. 부가 정보는 부가 패치 정보(auxiliary patch information)를 포함할 수 있다. 어트리뷰트 비디오/이미지는 텍스쳐 비디오/이미지를 포함할 수 있다.
디코딩된 지오메트리 이미지와 오큐판시 맵 및 부가 패치 정보를 이용하여 3차원 지오메트리가 복원되며 이후 스무딩 과정을 거칠 수 있다. 스무딩된 3차원 지오메트리에 텍스처 이미지를 이용하여 컬러값을 부여함으로써 컬러 포인트 클라우드 영상/픽처가 복원될 수 있다. 렌더러는 복원된 지오메트리, 컬러 포인트 클라우드 영상/픽처를렌더링할 수 있다. 렌더링된 비디오/영상은 디스플레이부를 통하여 디스플레이될 수 있다. 사용자는 VR/AR 디스플레이 또는 일반 디스플레이 등을 통하여 렌더링 된 결과의 전부 또는 일부 영역을 볼 수 있다.
센싱/트랙킹부(Sensing/Tracking, 20007)는 사용자 또는 수신측로부터 오리엔테이션 정보 및/또는 사용자 뷰포트 정보를 획득하여 수신부 및/또는 송신부에 전달한다. 오리엔테이션 정보는 사용자의 머리 위치, 각도, 움직임 등에 대한 정보를 나타내거나 혹은 사용자가 보고 있는 장치의 위치, 각도, 움직임 등에 대한 정보를 나타낼 수 있다. 이 정보를 기반으로 사용자가 현재 3차원 공간 상에서 보고 있는 영역에 대한 정보, 즉 뷰포트 정보가 계산될 수 있다.
뷰포트 정보는 현재 사용자가 3차원 공간 상에서 디바이스 혹은 HMD 등을 통하여 보고 있는 영역에 대한 정보일 수 있다. 디스플레이 등의 장치는 오리엔테이션 정보, 장치가 지원하는 수직(vertical) 혹은 수평(horizontal) FOV 등에 근거하여 뷰포트 영역을 추출할 수 있다. 오리엔테이션 혹은 뷰포트 정보는 수신측에서 추출 혹은 계산될 수 있다. 수신측에서 분석된 오리엔테이션 혹은 뷰포트 정보는 송신측으로 피드백 채널을 통해 전달될 수도 있다.
수신부는 센싱/트랙킹부에 의해 획득된 오리엔테이션 정보 및/또는사용자가 현재 보고 있는 영역을 나타내는뷰포트 정보를 사용하여 특정 영역, 즉 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보가 나타내는 영역의 미디어 데이터만 효율적으로 파일에서 추출하거나 디코딩할 수 있다. 또한, 송신부는 센싱/트랙부에 의해 획득된 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보를 사용하여 특정 영역, 즉 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보가 나타내는 영역의 미디어 데이터만 효율적으로 인코딩하거나 파일 생성 및 전송할 수 있다.
렌더러는 3차원 공간 상에 디코딩된 Point Cloud 데이터를 렌더링 할 수 있다. 렌더링된 비디오/영상은 디스플레이부를 통하여 디스플레이될 수 있다. 사용자는 VR/AR 디스플레이 또는 일반 디스플레이 등을 통하여 렌더링 된 결과의 전부 또는 일부 영역을 볼 수 있다.
피드백 과정은 렌더링/디스플레이 과정에서 획득될 수 있는 다양한 피드백 정보들을 송신측으로 전달하거나 수신측의 디코더에 전달하는 과정을 포함할 수 있다. 피드백 과정을 통해 Point Cloud 데이터 소비에 있어 인터랙티비티(interactivity)가 제공될 수 있다. 실시예에 따라, 피드백 과정에서 헤드 오리엔테이션(Head Orientation) 정보, 사용자가 현재 보고 있는 영역을 나타내는 뷰포트(Viewport) 정보 등이 전달될 수 있다. 실시 예에 따라, 사용자는 VR/AR/MR/자율주행 환경 상에 구현된 것들과 상호작용 할 수도 있는데, 이 경우 그 상호작용과 관련된 정보가 피드백 과정에서 송신측 내지 서비스 프로바이더 측으로 전달될 수도 있다. 실시 예에 따라 피드백 과정은 수행되지 않을 수도 있다.
실시예에 따라 전술한 피드백 정보는 송신측으로 전달되는 것 뿐아니라, 수신측에서 소비될 수도 있다. 즉, 전술한 피드백 정보를 이용하여 수신측의 디캡슐레이션 처리, 디코딩, 렌더링 과정 등이 수행될 수 있다. 예를 들어, 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보를 이용하여 현재 사용자가 보고 있는 영역에 대한 point cloud 데이터가 우선적으로 디캡슐레이션, 디코딩 및 렌더링될 수도 있다.
도21은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 저장 및 전송 장치의 구성도의 예시를 나타낸다.
도21은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 시스템을 나타내고, 시스템의 일부/전부는 도1의 송수신 장치, 도4의 인코딩 프로세스, 도15의 2D 비디오/이미지 인코더, 도16의 디코딩 프로세스, 도18의 송신 장치, 및/또는 도19의 수신 장치 등의 일부/전부를 포함할 수 있다. 또한, 도20의 시스템의 일부/전부에 포함되거나 대응될 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치는 도면과 같이 구성될 수 있다. 전송 장치의 각 구성은 모듈/유닛/컴포넌트/하드웨어/소프트웨어/프로세서 등일 수 있다.
Point cloud 의 geometry, attribute, auxiliary data, mesh data 등은 각각 별도의 스트림으로 구성되거나 혹은 파일 내 각각 다른 트랙에 저장될 수 있다. 더 나아가 별도의 세그먼트에 포함될 수 있다.
Point Cloud 획득부(Point Cloud Acquisition, 21000)은 point cloud 를 획득한다. 예를 들어 하나 이상의 카메라를 통하여 Point Cloud의 캡쳐, 합성 또는 생성 과정 등을 통한 Point Cloud 데이터를 획득할 수 있다. 이러한 획득 과정에 의해 각 포인트의 3D 위치(x, y, z 위치 값 등으로 나타낼 수 있다. 이하 이를 지오메트리라고 일컫는다), 각 포인트의 속성 (color, reflectance, transparency 등)을 포함하는 point cloud 데이터를 획득할 수 있으며 이를 포함하는, 예를 들어, PLY(Polygon File format or the Stanford Triangle format) 파일 등으로 생성 될 수 있다. 여러 개의 프레임을 갖는 point cloud 데이터의 경우 하나 이상의 파일들이 획득될 수 있다. 이러한 과정에서 point cloud 관련 메타데이터 (예를 들어 캡처 등과 관련된 메타데이터 등)가 생성될 수 있다.
패치 제너레이션(Patch Generation, 21002) 또는 패치 제너레이터는 포인트 클라우드 데이터로부터 패치를 생성한다. 패치 제너레이터는 포인트 클라우드 데이터 또는 포인트 클라우드 비디오를 하나 이상의 픽처(picture)/프레임(frame)으로 생성한다. 픽처(picture)/프레임(frame)은 일반적으로 특정 시간대의 하나의 영상을 나타내는 단위를 의미할 수 있다. Point cloud 비디오를 구성하는 점들을 하나 이상의 패치(point cloud를 구성하는 점들의 집합으로, 같은 patch에 속하는 점들은 3차원 공간상에서 서로 인접해 있으며 2D 이미지로의 맵핑 과정에서 6면의 bounding box 평면 중 같은 방향으로 맵핑되는 점들의 집합)로 나누어2D 평면에 맵핑할 때 2D 평면의 해당 위치에 데이터가 존재하는 여부를 0 또는 1의 값으로 알려주는 2진 맵 (binary map) 인 어큐판시(occupancy) 맵 픽처/프레임을 생성할 수 있다. 그리고 Point Cloud 비디오를 이루는 각 점들의 위치 정보 (geometry)를 패치 단위로 표현하는 depth map 형태의 픽처/프레임인 지오메트리 픽처/프레임을 생성할 수 있다. Point cloud 비디오를 이루는 각 점들의 색상 정보를 패치 단위로 표현하는 픽처/프레임인 텍스처 픽처/프레임을 생성할 수 있다.이러한 과정에서 개별 패치들로부터 point cloud를 재구성하기 위해 필요한 메타데이터가 생성될 수 있으며 이는 각 패치의2D/3D 공간에서의 위치, 크기 등 패치에 대한 정보를 포함할 수 있다. 이러한 픽처/프레임들이 시간순으로 연속적으로 생성되어 비디오 스트림 혹은 메타데이터 스트림을 구성할 수 있다.
또한, 패치는 2D 이미지 맵핑을 위해 사용될 수 있다. 예를 들어, 포인트 클라우드 데이터가 정육면체의 각 면에 프로젝션될 수 있다. 패치 제너레이션 후, 생성된 패치를 기반으로 지오메트리 이미지, 하나 또는 하나 이상의 어트리뷰트 이미지, 어큐판시 맵, Auxiliary 데이터 및/또는 Mesh 데이터 등이 생성될 수 있다.
프리-프로세서 또는 제어부(controller)에 의해 지오메트리 이미지 제너레이션(Geometry Image Generation), 어트리뷰트 이미지 제너레이션(Attribute Image Generation), 어큐판시 맵 제너레이션(Occupancy Map Generation), Auxiliary 데이터 제너레이션(Auxiliary Data Generation) 및/또는 Mesh 데이터 제너레이션(Mesh Data Generation)이 수행된다.
지오메트리 이미지 제너레이션(Geometry Image Generation, 21002)은 패치 제너레이션의 결과물에 기반하여 지오메트리 이미지를 생성한다. 지오메트리는 3차원 공간상의 포인트를 나타낸다. 패치에 기반하여 패치의 2D이미지 패킹에 관련된 정보를 포함하는 어큐판시 맵, Auxiliary 데이터(패치 데이터) 및/또는 Mesh 데이터 등을 사용하여, 지오메트리 이미지가 생성된다. 지오메트리 이미지는 패치 제너레이션 후 생성된 패치에 대한 뎁스(e.g., near, far) 등의 정보와 관련된다.
어트리뷰트 이미지 제너레이션(Attribute Image Generation, 21003)은 어트리뷰트 이미지를 생성한다. 예를 들어, 어트리뷰트는 텍스쳐(Texture)를 나타낼 수 있다. 텍스쳐는 각 포인트에 매칭되는 컬러 값일 수 있다. 실시예들에 따라서, 텍스쳐를 포함한 복수 개(N개)의 어트리뷰트(color, reflectance 등의 속성) 이미지가 생성될 수 있다. 복수 개의 어트리뷰트는 머터리얼 (재질에 대한 정보), 리플렉턴스 등을 포함할 수 있다. 또한, 실시예들에 따라 어트리뷰트는 같은 텍스쳐라도 시각, 빛에 의해 컬러가 달라질 수 있는 정보를 추가적으로 포함할 수 있다.
어큐판시 맵 제너레이션(Occupancy Map Generation, 21004)은 패치로부터 어큐판시 맵을 생성한다. 어큐판시 맵은 해당 지오메트리 혹은 에트리뷰트 이미지 등의 픽셀에 데이터의 존재 유무를 나타내는 정보를 포함한다.
Auxiliary 데이터 제너레이션(Auxiliary Data Generation, 21005)은 패치에 대한 정보를 포함하는Auxiliary 데이터를 생성한다. 즉, Auxiliary 데이터는 Point Cloud객체의 패치에 관한 메타데이터를 나타낸다. 예를 들어, 패치에 대한 노멀(normal) 벡터 등의 정보를 나타낼 수 있다. 구체적으로, 실시예들에 따라 Auxiliary 데이터는 패치들로부터 포인트 클라우드를 재구성하기 위해서 필요한 정보를 포함할 수 있다(예를 들어, 패치의 2D/3D 공간 상 위치, 크기 등에 대한 정보, 프로젝션 평명(normal) 식별 정보, 패치 매핑 정보 등)
Mesh 데이터 제너레이션(Mesh Data Generation, 21006)은 패치로부터 Mesh 데이터를 생성한다. Mesh 는 인접한 포인트 들간의 연결정보를 나타낸다. 예를 들어, 삼각형 형태의 데이터를 나타낼 수 있다. 예를 들어, 실시예들에 따른 Mesh 데이터는 각 포인트 간의커넥티비티(connectivity) 정보를 의미한다.
포인트 클라우드 프리-프로세서 또는 제어부는 패치 제너레이션, 지오메트리 이미지 제너레이션, 어트리뷰트 이미지 제너레이션, 어큐판시 맵 제너레이션, Auxiliary 데이터 제너레이션, Mesh 데이터 제너레이션에 관련된 메타데이터(Metadata)를 생성한다.
포인트 클라우드 전송 장치는 프리-프로세서에서 생성된 결과물에 대응하여 비디오 인코딩 및/또는 이미지 인코딩을 수행한다. 포인트 클라우드 전송 장치는 포인트 클라우드 비디오 데이터뿐만 아니라 포인트 클라우드 이미지 데이터를 생성할 수 있다.실시예들에 따라 포인트 클라우드 데이터는 오직 비디오 데이터, 오직 이미지 데이터 및/또는 비디오 데이터 및 이미지 데이터 둘 다를 포함하는 경우가 있을 수 있다.
비디오 인코딩부(21007)는 지오메트리 비디오 컴프레션, 어트리뷰트 비디오 컴프레션, 어큐판시 맵 컴프레션, Auxiliary 데이터 컴프레션 및/또는 Mesh 데이터 컴프레션을 수행한다. 비디오 인코딩부는 각 인코딩된 비디오 데이터를 포함하는 비디오 스트림(들)을 생성한다.
구체적으로, 지오메트리 비디오 컴프레션은 point cloud 지오메트리 비디오 데이터를 인코딩한다. 어트리뷰트 비디오 컴프레션은 point cloud 의 어트리뷰트 비디오 데이터를 인코딩한다. Auxiliary 데이터 컴프레션은 point cloud 비디오 데이터와 연관된 Auxiliary 데이터를 인코딩한다. Mesh 데이터 컴프레션(Mesh data compression)은 Point Cloud 비디오 데이터의 Mesh 데이터를 인코딩한다. 포인트 클라우드 비디오 인코딩부의 각 동작은 병렬적으로 수행될 수 있다.
이미지 인코딩부(21008)는 지오메트리 이미지 컴프레션, 어트리뷰트 이미지 컴프레션, 어큐판시 맵 컴프레션, Auxiliary 데이터 컴프레션 및/또는 Mesh 데이터 컴프레션을 수행한다. 이미지 인코딩부는 각 인코딩된 이미지 데이터를 포함하는 이미지(들)을 생성한다.
구체적으로, 지오메트리 이미지 컴프레션은 point cloud 지오메트리 이미지 데이터를 인코딩한다. 어트리뷰트 이미지 컴프레션은 point cloud 의 어트리뷰트 이미지 데이터를 인코딩한다. Auxiliary 데이터 컴프레션은 point cloud 이미지 데이터와 연관된 Auxiliary 데이터를 인코딩한다. Mesh 데이터 컴프레션(Mesh data compression)은 point cloud 이미지 데이터와 연관된 Mesh 데이터를 인코딩한다. 포인트 클라우드 이미지 인코딩부의 각 동작은 병렬적으로 수행될 수 있다.
비디오 인코딩부 및/또는 이미지 인코딩부는 프리-프로세서로부터 메타데이터를 수신할 수 있다. 비디오 인코딩부 및/또는 이미지 인코딩부는 메타데이터에 기반하여 각 인코딩 과정을 수행할 수 있다.
파일/세그먼트 인캡슐레이션(File/Segment Encapsulation, 21009)부는 비디오 스트림(들) 및/또는 이미지(들)을 파일 및/또는 세그먼트의 형태로 인캡슐레이션한다. 파일/세그먼트 인캡슐레이션부는 비디오 트랙 인캡슐레이션, 메타데이터 트랙 인캡슐레이션 및/또는 이미지 인캡슐레이션을 수행한다.
비디오 트랙 인캡슐레이션은 하나 또는 하나 이상의 비디오 스트림을 하나 또는 하나 이상의 트랙에 인캡슐레이션할 수 있다.
메타데이터 트랙 인캡슐레이션은 비디오 스트림 및/또는 이미지에 관련된 메타데이터를 하나 또는 하나 이상의 트랙에 인캡슐레이션할 수 있다. 메타데이터는 포인트 클라우드 데이터의 컨텐츠에 관련된 데이터를 포함한다. 예를 들어, 이니셜 뷰잉 오리엔테이션 메타데이터(Initial Viewing Orientation Metadata)를 포함할 수 있다. 실시예들에 따라 메타데이터는 메타데이터 트랙에 인캡슐레이션 될 수 있고, 또는 비디오 트랙이나 이미지 트랙에 함께 인캡슐레이션될 수 있다.
이미지 인캡슐레이션은 하나 또는 하나 이상의 이미지들을 하나 또는 하나 이상의 트랙 혹은 아이템에 인캡슐레이션할 수 있다.
예를 들어,실시예들에 따라 비디오 스트림이 4개 및 이미지가 2개를 인캡슐레이션부에 입력되는 경우, 4개의 비디오 스트림 및 2개의 이미지를 하나의 파일 안에 인캡슐레이션할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더 및/또는 포인트 클라우드 이미지 인코더는 실시예들에 따른 G-PCC/V-PCC 비트스트림을 생성할 수 있다.
파일/세그먼트 인캡슐레이션부는 프리-프로세서로부터 메타데이터를 수신할 수 있다. 파일/세그먼트 인캡슐레이션부는 메타데이터에 기반하여 인캡슐레이션을 할 수 있다.
파일/세그먼트 인캡슐레이션에 의해 생성된 파일 및/또는 세그먼트는 포인트 클라우드 전송 장치 또는 전송부에 의해서 전송된다. 예를 들어, DASH 기반의 프로토콜에 기반하여 세그먼트(들)이 딜리버리(Delivery)될 수 있다.
실시예들에 따른 인캡슐레이션 또는 인캡슐레이터는 V-PCC 비트스트림을 파일 내 하나 혹은 복수 개의 트랙으로 분할 저장하고, 이를 위한 시그널링 정보도 함께 인캡슐레이팅할 수 있다. 또한, V-PCC 비트스트림 상에 포함되어 있는 atlas 스트림을 파일 내 트랙으로 저장하고, 관련 시그널링 정보를 저장할 수 있다. 나아가, V-PCC 비트스트림 상에 존재하는 SEI 메시지를 파일 내 트랙 내 저장하고, 관련 시그널링 정보를 저장할 수 있다.
딜리버리부(Delivery)는 point cloud 비트스트림 혹은 해당 비트스트림을 포함하는 파일/세그먼트를 디지털 저장매체 또는 네트워크를 통하여 수신 디바이스의 수신부로 전달할 수 있다. 전송을 위해 임의의 전송 프로토콜에 따른 처리가 수행될 수 있다. 전송을 위한 처리를 마친 데이터들은 방송망 및/또는 브로드밴드를 통해 전달될 수 있다. 이 데이터들은 온 디맨드(On Demand) 방식으로 수신측으로 전달될 수도 있다.디지털 저장 매체는 USB, SD, CD, DVD, 블루레이, HDD, SSD 등 다양한 저장 매체를 포함할 수 있다. 딜리버리부는 미리 정해진 파일 포멧을 통하여 미디어 파일을 생성하기 위한 엘리먼트를 포함할 수 있고, 방송/통신 네트워크를 통한 전송을 위한 엘레멘트를 포함할 수 있다. 딜리버리부는 수신부로부터 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보를 수신한다. 딜리버리부는 획득한 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보(또는 사용자가 선택한 정보)를 프리-프로세서, 비디오 인코딩부, 이미지 인코딩부, 파일/세그먼트 인캡슐레이션부 및/또는 포인트 클라우드 인코딩부에 전달할 수 있다. 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보에 기반하여, 포인트 클라우드 인코딩부는 모든 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하거나 또는 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보가 나타내는 포인트 클라우드 데이터를 인코딩할 수 있다. 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보에 기반하여, 파일/세그먼트 인캡슐레이션부는 모든 포인트 클라우드 데이터를 인캡슐레이션하거나 또는 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보가 나타내는 포인트 클라우드 데이터를 인캡슐레이션할 수 있다. 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보에 기반하여, 딜리버리부는 모든 포인트 클라우드 데이터를 딜리버리하거나 또는 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보가 나타내는 포인트 클라우드 데이터를 딜리버리할 수 있다.
예를 들어, 프리-프로세서는 모든 포인트 클라우드 데이터에 대해 상술한 동작을 수행하거나 또는 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보가 나타내는 포인트 클라우드 데이터에 대해 상술한 동작을 수행할 수 있다. 비디오 인코딩부 및/또는 이미지 인코딩부는 모든 포인트 클라우드 데이터에 대해 상술한 동작을 수행하거나 또는 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보가 나타내는 포인트 클라우드 데이터에 대해 상술한 동작을 수행할 수 있다. 파일/세그먼트 인캡슐레이션부는 모든 포인트 클라우드 데이터에 대해 상술한 동작을 수행하거나 또는 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보가 나타내는 포인트 클라우드 데이터에 대해 상술한 동작을 수행할 수 있다. 전송부는 모든 포인트 클라우드 데이터에 대해 상술한 동작을 수행하거나 또는 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보가 나타내는 포인트 클라우드 데이터에 대해 상술한 동작을 수행할 수 있다.
도22는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치의 구성도의 예시를 나타낸다.
도22은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 시스템을 나타내고, 시스템의 일부/전부는 도1의 송수신 장치, 도4의 인코딩 프로세스, 도15의 2D 비디오/이미지 인코더, 도16의 디코딩 프로세스, 도18의 송신 장치, 및/또는 도19의 수신 장치 등의 일부/전부를 포함할 수 있다. 또한, 도20-21의 시스템의 일부/전부에 포함되거나 대응될 수 있다.
수신 장치의 각 구성은 모듈/유닛/컴포넌트/하드웨어/소프트웨어/프로세서 등일 수 있다. 딜리버리 클라이언트(Delivery Client)는 실시예들에 따른 point cloud 데이터 전송 장치가 전송한 point cloud 데이터, point cloud 비트스트림 혹은 해당 비트스트림을 포함하는 파일/세그먼트를 수신할 수 있다. 전송되는 채널에 따라 수신부는 방송망을 통하여 point cloud데이터를 수신할 수도 있고, 브로드밴드를 통하여 point cloud데이터를 수신할 수도 있다. 혹은 디지털 저장 매체를 통하여 point cloud 비디오 데이터를 수신할 수도 있다. 수신부는 수신한 데이터를 디코딩 하고 이를 사용자의 뷰포트 등에 따라 랜더링하는 과정을 포함할 수 있다. 수신 처리부는 수신된 point cloud데이터에 대해 전송 프로토콜에 따른 처리를 수행할 수 있다. 수신 처리부는 수신부에 포함될 수 있고, 또는 별도의 컴포넌트/모듈로 구성될 수도 있다. 전송측에서 전송을 위한 처리가 수행된 것에 대응되도록, 수신 처리부는 전술한 전송 처리부의 역과정을 수행할 수 있다. 수신 처리부는 획득한 point cloud 데이터는 디캡슐레이션 처리부로 전달하고, 획득한 point cloud 관련 메타데이터는 메타데이터 파서로 전달할 수 있다.
센싱/트랙킹부(Sensing/Tracking)는 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보를 획득한다. 센싱/트랙킹부는 획득한 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보를 딜리버리 클라이언트, 파일/세그먼트 디캡슐레이션부, 포인트 클라우드 디코딩부에 전달할 수 있다.
딜리버리 클라이언트는 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보에 기반하여, 모든 포인트 클라우드 데이터를 수신하거나 또는 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보가 나타내는 포인트 클라우드 데이터를 수신할 수 있다. 파일/세그먼트 디캡슐레이션부는 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보에 기반하여, 모든 포인트 클라우드 데이터를 디캡슐레이션하거나 또는 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보가 나타내는 포인트 클라우드 데이터를 디캡슐레이션할 수 있다. 포인트 클라우드 디코딩부(비디오 디코딩부 및/또는 이미지 디코딩부)는 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보에 기반하여, 모든 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하거나 또는 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보가 나타내는 포인트 클라우드 데이터를 디코딩할 수 있다. 포인트 클라우드 프로세싱부는 모든 포인트 클라우드 데이터를 처리하거나 또는 오리엔테이션 정보 및/또는 뷰포트 정보가 나타내는 포인트 클라우드 데이터를 처리할 수 있다.
파일/세그먼트 디캡슐레이션부(File/Segment decapsulation, 22000)는 비디오 트랙 디캡슐레이션(Video Track Decapsulation), 메타데이터 트랙 디캡슐레이션(Metadata Track Decapsulation) 및/또는 이미지 디캡슐레이션(Image Decapsulation)을 수행한다. 디캡슐레이션 처리부(file/segment decapsulation)는 수신 처리부로부터 전달받은 파일 형태의 point cloud데이터를 디캡슐레이션할 수 있다. 디캡슐레이션 처리부는 ISOBMFF 등에 따른 파일 혹은 세그먼트들을 디캡슐레이션하여, point cloud비트스트림 내지 point cloud 관련 메타데이터(혹은 별도의 메타데이터 비트스트림)를 획득할 수 있다. 획득된 point cloud비트스트림은 point cloud디코더로, 획득된 point cloud관련 메타데이터(혹은 메타데이터 비트스트림)는 메타데이터 처리부로 전달할 수 있다. point cloud비트스트림은 메타데이터(메타데이터 비트스트림)를 포함할 수도 있다. 메타데이터 처리부는 point cloud 비디오 디코더에 포함될 수도 있고, 또는 별도의 컴포넌트/모듈로 구성될 수도 있다. 디캡슐레이션 처리부가 획득하는 point cloud관련 메타데이터는 파일 포맷 내의 박스 혹은 트랙 형태일 수 있다. 디캡슐레이션 처리부는 필요한 경우 메타데이터 처리부로부터 디캡슐레이션에 필요한 메타데이터를 전달받을 수도 있다. point cloud관련 메타데이터는 point cloud디코더에 전달되어 point cloud디코딩 절차에 사용될 수도 있고, 또는 렌더러에 전달되어 point cloud렌더링 절차에 사용될 수도 있다. 파일/세그먼트 디캡슐레이션부는 포인트 클라우드 데이터에 관련된 메타데이터를 생성할 수 있다.
비디오 트랙 디캡슐레이션(Video Track Decapsulation)은 파일 및/또는 세그먼트에 포함된 비디오 트랙을 디캡슐레이션한다. 지오메트리 비디오, 어트리뷰트 비디오, 어큐판시 맵 , Auxiliary 데이터 및/또는 Mesh 데이터를 포함하는 비디오 스트림(들)을 디캡슐레이션한다.
메타데이터 트랙 디캡슐레이션(Metadata Track Decapsulation)은 포인트 클라우드 데이터에 관련된 메타데이터 및/또는 부가 데이터 등을 포함하는 비트스트림을 디캡슐레이션한다.
이미지 디캡슐레이션(Image Decapsulation)은 지오메트리 이미지, 어트리뷰트 이미지, 어큐판시 맵, Auxiliary 데이터 및/또는 Mesh 데이터를 포함하는 이미지(들)을 디캡슐레이션한다.
실시예들에 따른 디캡슐레이션 또는 디캡슐레이터는 G-PCC/V-PCC 비트스트림을 파일 내 하나 혹은 복수 개의 트랙에 기반하여 분할 파싱(디캡슐레이션)하고, 이를 위한 시그널링 정보도 함께 디캡슐레이팅할 수 있다. 또한, G-PCC/V-PCC 비트스트림 상에 포함되어 있는 atlas 스트림을 파일 내 트랙에 기반하여 디캡슐레이션하고, 관련 시그널링 정보를 파싱할 수 있다. 나아가, G-PCC/V-PCC 비트스트림 상에 존재하는 SEI 메시지를 파일 내 트랙에 기반하여 디캡슐레이션하고, 관련 시그널링 정보를 함께 획득할 수 있다.
비디오 디코딩부(Video Decoding, 22001)는 지오메트리 비디오 디컴프레션, 어트리뷰트 비디오 디컴프레션, 어큐판시 맵 디컴프레션, Auxiliary 데이터 디컴프레션 및/또는 Mesh데이터 디컴프레션을 수행한다. 비디오 디코딩부는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 전송 장치의 비디오 인코딩부가 수행한 프로세스에 대응하여 지오메트리 비디오, 어트리뷰트 비디오, Auxiliary데이터 및/또는 Mesh데이터를 디코딩한다.
이미지 디코딩부(Image Decoding, 22002)는 지오메트리 이미지 디컴프레션, 어트리뷰트 이미지 디컴프레션, 어큐판시 맵 디컴프레션, Auxiliary 데이터 디컴프레션 및/또는 Mesh데이터 디컴프레션을 수행한다. 이미지 디코딩부는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 전송 장치의 이미지 인코딩부가 수행한 프로세스에 대응하여 지오메트리 이미지, 어트리뷰트 이미지, Auxiliary데이터 및/또는 Mesh데이터를 디코딩한다.
실시예들에 따른 비디오 디코딩부, 이미지 디코딩부는 상술한 바와 같이 하나의 비디오/이미지 디코더에 의해 처리될 수 있고 도면과 같이 별개의 패스로 수행될 수 있다.
비디오 디코딩부 및/또는 이미지 디코딩부는 비디오 데이터 및/또는 이미지 데이터에 관련된 메타데이터를 생성할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 비디오 인코더 및/또는 포인트 클라우드 이미지 인코더는 실시예들에 따른 G-PCC/V-PCC 비트스트림을 디코딩할 수 있다.
포인트 클라우드 프로세싱부(Point Cloud Processing, 22003)은 지오메트리 리컨스트럭션(Geometry Reconstruction) 및/또는 어트리뷰트 리컨스트럭션(Attribute Reconstruction)을 수행한다.
지오메트리 리컨스턱션은 디코딩된 비디오 데이터 및/또는 디코딩된 이미지 데이터로부터 어큐판시 맵, Auxiliary 데이터 및/또는 Mesh데이터에 기반하여 지오메트리 비디오 및/또는 지오메트리 이미지를 복원한다.
어트리뷰트 리컨스럭션은 디코딩된 어트리뷰트 비디오 및/또는 디코딩된 어트리뷰트 이미지로부터 어큐판시 맵, Auxiliary 데이터 및/또는 Mesh데이터에 기반하여 어트리뷰트 비디오 및/또는 어트리뷰트 이미지를 복원한다. 실시예들에 따라, 예를 들어, 어트리뷰트는 텍스쳐일 수 있다. 실시예들에 따라 어트리뷰트는 복수 개의 속성 정보를 의미할 수 있다. 복수개의 어트리뷰트가 있는 경우, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 프로세싱부는 복수개의 어트리뷰트 리컨스럭션을 수행한다.
포인트 클라우드 프로세싱부는 비디오 디코딩부, 이미지 디코딩부 및/또는 파일/세그먼트 디캡슐레이션부로부터 메타데이터를 수신하고, 메타데이터게 기반하여 포인트 클라우드를 처리할 수 있다.
포인트 클라우드 렌더링부(Point Cloud Rendering)는 리컨스럭션된 포인트 클라우드를 렌더링한다. 포인트 클라우드 렌더링부는 비디오 디코딩부, 이미지 디코딩부 및/또는 파일/세그먼트 디캡슐레이션부로부터 메타데이터를 수신하고, 메타데이터게 기반하여 포인트 클라우드를 렌더링할 수 있다.
디스플레이는 랜더링된 결과를 실제 디스플레이 장치 상에 디스플레이한다.
실시예들에 따른 방법/장치는 도15 내지 19에 도시된 바와 같이 포인트 클라우드 데이터를 인코딩/디코딩한 이후, 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 파일 및/또는 세그먼트 형태로 인캡슐레이션 및/또는 디캡슐레이션할 수 있다.
예를 들어, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 장치는 포인트 클라우드 데이터를 파일에 기반하여 인캡슐레이션하고, 이때 파일은 포인트 클라우드에 관한 파라미터를 포함하는 V-PCC 트랙, 지오메트리를 포함하는 지오메트리 트랙, 어트리뷰트를 포함하는 어트리뷰트 트랙 및 어큐판시 맵을 포함하는 어큐판시 트랙을 포함할 수 있다.
또한, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치는 포인트 클라우드 데이터를 파일에 기반하여 디캡슐레이션하고 이때 파일은 포인트 클라우드에 관한 파라미터를 포함하는 V-PCC 트랙, 지오메트리를 포함하는 지오메트리 트랙, 어트리뷰트를 포함하는 어트리뷰트 트랙 및 어큐판시 맵을 포함하는 어큐판시 트랙을 포함할 수 있다.
상술한 동작은 도20의 파일/세그먼트 인캡슐레이션부(20004), 도21의 파일/세그먼트 인캡슐레이션부(21009), 도22의 파일/세그먼트 인캡슐레이션부(22000) 등에 의해 수행될 수 있다.
도23은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 방법/장치와 연동 가능한 구조의 예시를 나타낸다.
실시예들에 따른 구조는 서버(2360), 로봇(2310), 자율 주행 차량(2320), XR 장치(2330), 스마트폰(2340), 가전(2350) 및/또는 HMD(2370) 중에서 적어도 하나 이상이 클라우드 네트워크(2310)와 연결된다. 여기서, 로봇(2310), 자율 주행 차량(2320), XR 장치(2330), 스마트폰(2340) 또는 가전(2350) 등을 장치라 칭할 수 있다. 또한, XR 장치(1730)는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 (PCC) 장치에 대응되거나 PCC장치와 연동될 수 있다.
클라우드 네트워크(2300)는 클라우드 컴퓨팅 인프라의 일부를 구성하거나 클라우드 컴퓨팅 인프라 안에 존재하는 네트워크를 의미할 수 있다. 여기서, 클라우드 네트워크(2300)는 3G 네트워크, 4G 또는 LTE(Long Term Evolution) 네트워크 또는 5G 네트워크 등을 이용하여 구성될 수 있다.
서버(2360)는 로봇(2310), 자율 주행 차량(2320), XR 장치(2330), 스마트폰(2340), 가전(2350) 및/또는 HMD(2370) 중에서 적어도 하나 이상과 클라우드 네트워크(2300)을 통하여 연결되고, 연결된 장치들(2310 내지 2370)의 프로세싱을 적어도 일부를 도울 수 있다.
HMD (Head-Mount Display)(2370)는 실시예들에 따른 XR 디바이스 및/또는 PCC 디바이스가 구현될 수 있는 타입 중 하나를 나타낸다. 실시예들에 따른HMD 타입의 디바이스는, 커뮤니케이션 유닛, 컨트롤 유닛, 메모리 유닛, I/O 유닛, 센서 유닛, 그리고 파워 공급 유닛 등을 포함한다.
이하에서는, 상술한 기술이 적용되는 장치(2310 내지 2350)의 다양한 실시 예들을 설명한다. 여기서, 도23에 도시된 장치(2310 내지 2350)는 상술한 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 장치와 연동/결합될 수 있다.
<PCC+XR> XR/PCC 장치(2330)는 PCC 및/또는 XR(AR+VR) 기술이 적용되어, HMD(Head-Mount Display), 차량에 구비된 HUD(Head-Up Display), 텔레비전, 휴대폰, 스마트 폰, 컴퓨터, 웨어러블 디바이스, 가전 기기, 디지털 사이니지, 차량, 고정형 로봇이나 이동형 로봇 등으로 구현될 수도 있다.
XR/PCC 장치(2330)는 다양한 센서들을 통해 또는 외부 장치로부터 획득한 3차원 포인트 클라우드 데이터 또는 이미지 데이터를 분석하여 3차원 포인트들에 대한 위치 데이터 및 속성 데이터를 생성함으로써 주변 공간 또는 현실 객체에 대한 정보를 획득하고, 출력할 XR 객체를 렌더링하여 출력할 수 있다. 예컨대, XR/PCC 장치(2330)는 인식된 물체에 대한 추가 정보를 포함하는 XR 객체를 해당 인식된 물체에 대응시켜 출력할 수 있다.
<PCC+자율주행+XR> 자율 주행 차량(2320)은 PCC 기술 및 XR 기술이 적용되어, 이동형 로봇, 차량, 무인 비행체 등으로 구현될 수 있다.
XR/PCC 기술이 적용된 자율 주행 차량(2320)은 XR 영상을 제공하는 수단을 구비한 자율 주행 차량이나, XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율 주행 차량 등을 의미할 수 있다. 특히, XR 영상 내에서의 제어/상호작용의 대상이 되는 자율 주행 차량(2320)은 XR 장치(2330)와 구분되며 서로 연동될 수 있다.
XR/PCC영상을 제공하는 수단을 구비한 자율 주행 차량(2320)은 카메라를 포함하는 센서들로부터 센서 정보를 획득하고, 획득한 센서 정보에 기초하여 생성된 XR/PCC 영상을 출력할 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량은 HUD를 구비하여 XR/PCC 영상을 출력함으로써, 탑승자에게 현실 객체 또는 화면 속의 객체에 대응되는 XR/PCC 객체를 제공할 수 있다.
이때, XR/PCC 객체가 HUD에 출력되는 경우에는 XR/PCC 객체의 적어도 일부가 탑승자의 시선이 향하는 실제 객체에 오버랩되도록 출력될 수 있다. 반면, XR/PCC 객체가 자율 주행 차량의 내부에 구비되는 디스플레이에 출력되는 경우에는 XR/PCC 객체의 적어도 일부가 화면 속의 객체에 오버랩되도록 출력될 수 있다. 예컨대, 자율 주행 차량은 차로, 타 차량, 신호등, 교통 표지판, 이륜차, 보행자, 건물 등과 같은 객체와 대응되는 XR/PCC 객체들을 출력할 수 있다.
실시예들에 의한 VR (Virtual Reality) 기술, AR (Augmented Reality) 기술, MR (Mixed Reality) 기술 및/또는 PCC(Point Cloud Compression)기술은, 다양한 디바이스에 적용 가능하다.
즉, VR 기술은, 현실 세계의 객체나 배경 등을 CG 영상으로만 제공하는 디스플레이 기술이다. 반면, AR 기술은, 실제 사물 영상 위에 가상으로 만들어진 CG 영상을 함께 보여 주는 기술을 의미한다. 나아가, MR 기술은, 현실세계에 가상 객체들을 섞고 결합시켜서 보여준다는 점에서 전술한 AR 기술과 유사하다. 그러나, AR 기술에서는 현실 객체와 CG 영상으로 만들어진 가상 객체의 구별이 뚜렷하고, 현실 객체를 보완하는 형태로 가상 객체를 사용하는 반면, MR 기술에서는 가상 객체가 현실 객체와 동등한 성격으로 간주된다는 점에서 AR 기술과는 구별이 된다. 보다 구체적으로 예를 들면, 전술한 MR 기술이 적용된 것이 홀로그램 서비스 이다.
다만, 최근에는 VR, AR, MR 기술을 명확히 구별하기 보다는 XR (extended Reality) 기술로 부르기도 한다. 따라서, 본 발명의 실시예들은 VR, AR, MR, XR 기술 모두에 적용 가능하다. 이런 한 기술은 PCC, V-PCC, G-PCC 기술 기반 인코딩/디코딩이 적용될 수 있다.
실시예들에 따른 PCC방법/장치는 자율 주행 서비스를 제공하는 차량에 적용될 수 있다.
자율 주행 서비스를 제공하는 차량은 PCC 디바이스와 유/무선 통신이 가능하도록 연결된다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 (PCC) 송수신 장치는 차량과 유/무선 통신이 가능하도록 연결된 경우, 자율 주행 서비스와 함께 제공할 수 있는 AR/VR/PCC 서비스 관련 콘텐트 데이터를 수신/처리하여 차량에 전송할 수 있다. 또한 포인트 클라우드 데이터 송수신 장치 차량에 탑재된 경우, 포인트 클라우드 송수신 장치는 사용자 인터페이스 장치를 통해 입력된 사용자 입력 신호에 따라 AR/VR/PCC 서비스 관련 콘텐트 데이터를 수신/처리하여 사용자에게 제공할 수 있다. 실시예들에 따른 차량 또는 사용자 인터페이스 장치는 사용자 입력 신호를 수신할 수 있다. 실시예들에 따른 사용자 입력 신호는 자율 주행 서비스를 지시하는 신호를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 포인트 클라우드 데이터 송수신 방법/장치를 지칭할 수 있다.
도24은 실시예들에 따른 멀티 트랙 V-PCC 파일 구조의 예시를 나타낸다.
실시예들에 따른 V-PCC 파일은 도1의 파일/세그먼트 인캡슐레이션부(10003)/디캡슐레이션부(10007), 도20의 파일/세그먼트 인캡슐레이션부(20004)/디캡슐레이션부(20005), 도21의 파일/세그먼트 인캡션레이션부(21009), 도22의 파일/세그먼트 디캡슐레이션부(22000) 등에 의해 생성(인캡슐레이션) 및/또는 획득(디캡슐레이션)될 수 있다.
실시예들에 따른 V-PCC 파일 구조는 DASH기반의 ISOBMFF 형태를 가질 수 있다. 구체적으로, 파일은 ftyp, meta, moov, mdat 이라고 지칭할 수 있는 박스 및/또는 정보 등으로 구성될 수 있다.
실시예들에 따른 ftyp 박스는 해당 미디어 파일에 대한 파일 타입 또는 호환성 관련 정보를 제공하고, movie 박스(또는 moov 박스라고 함)는 해당 미디어 파일의 미디어 데이터에 대한 메타데이터를 포함하며, mdat 박스는 해당 미디어 파일의 실제 미디어 데이터(예, 오디오, 비디오)를 포함하는 박스에 해당할 수 있다.
실시예들에 따른 meta는 vpcg{0,1,2,3} 박스(V-PCC Group Box, 이하에서 구체적으로 설명한다)를 포함할 수 있다. vpcg박스는 샘플 엔트리 타입의 일종으로서, V-PCC 관련 구성에 관한 메타데이터를 전달할 수 있다.
실시예들에 따른 moov는 멀티플 트랙들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 트랙1은 어트리뷰트를 포함하고, 트랙2는 어큐판시를 포함하고, 트랙3은 지오메트리를 포함하고, 트랙4는 V-PCC 트랙을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 moov박스는 V-PCC 에 관한 시그널링 정보인 메타데이터를 전달할 수 있다. 예를 들어, 트랙1은 어트리뷰트에 관한 메타데이터를 전달하고, 트랙2는 어큐판시에 관한 메타데이터를 전달하고, 트랙3은 지오메트리에 관한 메타데이터를 전달하고, 트랙4는 파라미터/오실러리 부가정보를 포함하는 V-PCC 트랙을 전달할 수 있다.
실시예들에 따른 mdat은 비디오 코딩된 어트리뷰트 비트스트림을 포함하고, 비디오 코딩된 지오메트리 비트스트림을 포함하고, 비디오 코딩된 어큐판시 비트스트림을 포함하고, 패치 시퀀스 데이터 비트스트림을 비트스트림의 형태로 포함할 수 있다.
실시예들에 따라, 비디오 코드된 어트리뷰트 비트스트림, 비디오 코드된 지오메트리 비트스트림, 비디오 코드된 어큐판시 비트스트림, 패치 시퀀스 비트스트림은 mdat 박스를 통해 전달될 수 있다.
각 파일의 상세한 구조는 이하에서 설명한다.
V-PCC 비트스트림은 V-PCC 유닛들의 세트로 구성될 수 있다(도28참조). 각 V-PCC 유닛은 타입을 나타내는 필드를 갖는 헤더 및 페이로드를 포함할 수 있다.
V-PCC 유닛의 타입에 따라서, 페이로드는 2D비디오 인코딩된 정보 (인코딩된 포인트 클라우드의 지오메트리, 어트리뷰트, 및 어큐판시 맵 컴포넌트들을 위한), 논-비디오 인코딩된 정보(패치 시퀀스 데이터를 위한), 또는 구성 및 메타데이터 정보(시퀀스 파라미터 세트들을 위한)를 포함할 수 있다.
ISOBMFF V-PCC 컨테이너의 제너럴 레이아웃은 도면과 같을 수 있다. 메인 디자인 원칙은 V-PCC 비트스트림 내 V-PCC 유닛들을 타입에 기초한 컨테이너 파일 내 개별적 트랙들에 매핑하는 것이다.
이러한 레이아웃에 기초하여, V-PCC ISOBMFF 컨테이너는 다음을 포함할 수 있다.
시퀀스 파라미터 세트들 및 논-비디오 인코딩된 정보 V-PCC 유닛(예를 들어, V-PCC 시퀀스 파라미터 세트, V-PCC 패치 시퀀스 데이터)의 페이로드들을 전달하는 샘플들을 포함하는 V-PCC 트랙이 있을 수 있다. 이러한 트랙은 또한 비디오 컴프레스된 V-PCC 유닛의 페이로드를 전달하는 샘플들을 포함하는 다른 트랙들을 레퍼런스하는 트랙을 제공할 수 있다.
V-PCC트랙들은 하나 또는 하나 이상의 제한된 비디오 기반의 트랙들을 포함한다. 여기서 샘플들이 지오메트리, 어트리뷰트, 및 어큐판시 맵 데이터를 위한 비디오-코딩된 엘리멘테리 스트림들을 위한NAL 유닛들을 포함할 수 있다.
본 명세서에서 실시예들에 따른 방법/장치는 포인트 클라우드 데이터 송신 장치 및/또는 수신 장치를 지칭한다. 또한, 실시예들에 따라 송신 장치는 인코더, 수신 장치는 디코더를 의미할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 파일에 기반하여 인캡슐레이션하고, 파일은 포인트 클라우드 데이터에 대한 시그널링 정보를 포함하는 제1트랙을 포함한다. 실시예들에 따른 제1트랙은 V-PCC 관련 데이터를 포함하는 컨테이너 구조 상 V-PCC 트랙을 지칭하고, 제1트랙의 명칭은 실시예들에 따라 변경될 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 파일에 기반하여 디캡슐레이션하고, 파일은 포인트 클라우드 데이터에 대한 시그널링 정보를 포함하는 제1트랙을 포함한다.
본 명세서에서 제1트랙, 제2트랙 등은 트랙이 포함하는 데이터의 타입에 따라 구분될 수 있다. 예를 들어, V-PCC 데이터 관련하여, 어트리뷰트 정보를 포함하는 트랙, 어큐판시 정보를 포함하는 트랙, 지오메트리 정보를 포함하는 트랙, 기타 V-PCC 데이터를 포함하는 트랙 등이 있을 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법/장치는 인코딩된 데이터를 효율적으로 전송하고자 도면과 같은 하나 또는 하나 이상의 파일 구조를 생성할 수 있고, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법/장치는 효율적으로 데이터에 엑세스하고 디코딩할 수 있는 효과가 있다.
이하에서, 도면의 파일 구조가 포함하는 실시예들에 따른 데이터의 구체적인 신택스를 설명한다.
도25는 실시예들에 따른 V-PCC 컨테이너 구조의 예시를 나타낸다.
앞서 설명한 V-PCC 파일 구조를 나타내는 컨테이너가 도면과 같이 표현될 수 있다. V-PCC 컨테이너는 MetaBox 및 MovieBox를 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 MetaBox는 EntityToGroup 및 EntityToGroupBox를 포함하는 GroupListBox를 포함한다. 그룹 리스트는 그룹 및/또는 그룹박스를 포함하고, 각 엔티티는 그룹 또는 그룹 박스에 관한 메타데이터를 포함할 수 있다. 실시예들에 따라, MetaBox는 메타데이터 관련된 정보를 그룹 리스트로 관리하고, 그룹에 대한 엔티티를 제공함으로써, 실시예들에 따른 수신 방법/장치가 그룹에 대한 메타데이터 정보에 효율적으로 엑세스할 수 있다.
실시예들에 따른 MovieBox는 하나 또는 하나 이상의 TrackBox(트랙)를 포함할 수 있다. 예를 들어, 파라미터 세트들(parameter sets) 또는 오실러리 정보(auxiliary information)를 포함하는 V-PCC 트랙, 지오메트리를 포함하는 지오메트리 트랙, 어트리뷰트를 포함하는 어트리뷰트 트랙, 오큐판시 맵을 포함하는 오큐판시 트랙이 있을 수 있다. 실시예들에 따라, MoviewBox는 무비 관련 데이터를 각 트랙 박스 및/또는 샘플들로 제공함으로써, 실시예들에 따른 수신 방법/장치가 무비 관련 데이터에 레퍼런스 및/또는 샘플에 기반하여 효율적으로 엑세스할 수 있다.
실시예들에 따른 무비박스의 V-PCC트랙은 파라미터 세트 및/또는 오실러리 부가 정보를 샘플의 형태로 전달할 수 있다. V-PCC트랙 박스는 트랙 간의 레퍼런스 정보를 포함하는 트랙 레퍼런스 타입 박스를 타입(pcca, pccg, pcco 등)에 따라서 포함할 수 있다. 또한, V-PCC 트랙 박스는 샘플 앤트리를 포함하는 샘플 디스크립션을 제공하는 샘플 테이블 박스를 전달할 수 있다.
실시예들에 따른 무비박스의 지오메트리 트랙은 지오메트리에 관한 스킴 정보를 포함하는 샘플 엔트리를 전달할 수 있다. 예를 들어, 지오메트리 정보의 오리지널 포맷(avc1, hvc1 등), 스킴 타입(pccv), 스킴 정보 등의 부가정보를 샘플 테이블 박스의 샘플 디스크립션의 샘플 엔트리를 통해서 전달할 수 있다.
실시예들에 따른 무비박스의 어트리뷰트 트랙은 어트리뷰트에 관한 스킴 정보를 포함하는 샘플 엔트리를 전달할 수 있다. 예를 들어, 어트리뷰트 정보의 오리지널 포맷(avc1, hvc1 등), 스킴 타입(pccv), 스킴 정보 등의 부가정보를 샘플 테이블 박스의 샘플 디스크립션의 샘플 엔트리를 통해서 전달할 수 있다.
실시예들에 따른 무비박스의 어큐판시 트랙은 어큐판시에 관한 스킴 정보를 포함하는 샘플 엔트리를 전달할 수 있다. 예를 들어, 어큐판시 정보의 오리지널 포맷(avc1, hvc1 등), 스킴 타입(pccv), 스킴 정보 등의 부가정보를 샘플 테이블 박스의 샘플 디스크립션의 샘플 엔트리를 통해서 전달할 수 있다.
V-PCC 트랙은 트랙을 참조하는 TrackReference를 포함하고, pcca, pccg, pcco 등의 타입박스를 참조하는 트랙 레퍼런스가 있을 수 있다.
또한, V-PCC 트랙은 V-PCC 샘플 엔티티(또는 sample V-PCC unit)를 포함하는 샘플 디스크립션을 제공하는 셈플 테이블 박스를 포함할 수 있다.
지오메트리 트랙은 샘플 테이블 박스, 샘플 디스크립션, 제한횐 비디오 샘플 엔트리, 제한된 스팀 정보, 오리지널 포맷('avc1', 'hvc1' 등), 스킴 타입('pccv'), 스킴 정보 등을 포함할 수 있다.
어트리뷰트 트랙은 샘플 테이블 박스, 샘플 디스크립션, 제한된 비디오 샘플 엔트리, 제한된 스킵 정보, 오리지널 포맷('avc1', 'hvc1' 등), 스킵 타입('pccv'), 스킴 정보 등을 포함할 수 있다.
오큐판시 트랙은 샘플 테이블 박스, 샘플 디스크립션, 제한된 비디오 샘플 엔트리, 제한된 스팀 정보, 오리지널 포맷('avc1','hvc1'), 스킴 타입('pccv'), 스킴 정보 등을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 파일에 기반하여 인캡슐레이션하고, 파일은 포인트 클라우드 데이터에 대한 어트리뷰트, 어큐판시, 지오메트리를 포함한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치는 포인트 클라우드 데이터를 파일에 기반하여 디캡슐레이션하고, 파일은 포인트 클라우드 데이터에 대한 어트리뷰트, 어큐판시, 지오메트리를 포함한다.
컴포넌트 트랙들 내 엘리멘터리 스트림들 간 동기화는 ISOBMFF 트랙 타이밍 스트럭쳐들(무비 프레그먼트들 내 stts, ctts, 및cslg, 또는 동등한 메카니즘)에 의해 핸들링될 수 있다. 상이한 비디오 인코딩된 컴포넌트 트랙들 및 V-PCC 트랙을 가로지르는 동일한 포인트 클라우드 프래임에 기여하는 샘플들은 동일한 컴포넌트 타임을 가질 수 있다.
이러한 샘플들에 대해 사용되는 V-PCC 파라미터 세트들 동일하거나 또는 프레임의 컴포지션 타임에 앞서는 디코딩 타임을 가질 수 있다. V-PCC 컨텐츠의 트랙들은 V-PCC 특정 그룹핑 4CC 값('vpcg')을 갖는 파일-레벨 EntityToGroupBox VPCCGroupBox 내에 그룹핑될 수 있다. VPCCGroupBox는 컨테이너 내 V-PCC 컨텐츠에 접근하기 위한 엔트리 포인트로 제공될 수 있고 V-PCC 컨텐츠를 기술하는 이니셜 메타데이터를 포함할 수 있다. 엔티티 그룹은 트랙들을 그룹핑하는 아이템들의 그룹핑일 수 있다. 엔티티 그룹 내 엔티티들은 그룹핑 타입에 의해 지시되는 특정 특성을 공유하거나 또는 특정 관계를 가질 수 있다.
엔티티 그룹들은 GroupsListBox 내에서 지시된다. file-level MetaBox 의 GroupsListBox 에서 기술되는 엔티티 그룹들은 트랙 또는 파일-레벨 아이템들(file-level items)을 참조한다. movie-level MetaBox의 GroupsListBox 에서 기술되는 엔티티 그룹들은 무비 레벨 아이템들(movie-level items)을 참조한다. track-level MetaBox 의 GroupsListBox 내 기술되는 엔티티 그룹들은 트랙의 트랙 레벨 아이템들(track-level items)을 참조한다. GroupsListBox는 EntityToGroupBoxes를 포함하고, 각각은 하나의 엔티티 그룹을 기술한다.
Groups List box
Box Type: 'grpl'
Container: MetaBox that is not contained in AdditionalMetadataContainerBox
Mandatory: No
Quantity: Zero or One
GroupsListBox는 파일에 대해 기술되는 엔티티 그룹들을 포함한다. 이 박스는 풀 박스들의 세트를 포함한다. 각각은 정의된 그룹핑 타입을 나타내는 4-캐릭터 코드들을 갖는 EntityToGroupBox 으로 지칭된다.
GroupsListBox은 AdditionalMetadataContainerBox 내에 존재하지 않는다.
GroupsListBox 가 파일 레벨 메타 박스(file-level MetaBox) 내에 존재하는 경우, TrackHeaderBox 내의 트랙 ID 값과 동일한 파일 레벨 메타 박스 내의 ItemInfoBox 내에 아이템 ID 값이 없을 수 있다.
aligned(8) class GroupsListBox extends Box('grpl') {
}
Entity to Group box
Box Type: As specified below with the grouping_type value for the EntityToGroupBox
Container: GroupsListBox
Mandatory: No
Quantity: One or more
EntityToGroupBox 은 엔티티 그룹을 기술한다.
박스 타입(grouping_type)은 엔티티 그룹의 그룹핑 타입을 나타낸다. 각 grouping_type 코드는 그룹핑을 설명하는 세멘틱들(semantics)과 관련 있다. grouping_type value을 이하에서 설명한다:
'altr': 이 그룹핑에 매핑되는 아이템들 및 트랙들은 서로 대체가능하고, 그들의 오직 하나는 플레이(매핑된 아이템들 및 트랙들이 프리젠테이션의 파트가 되는 경우, 예를 들어, 디스플레이 가능한 아이템들 또는 트랙들)되거나 또는 다른 방법(매핑된 아이템들 또는 트랙들이 프리젠테이션의 일부가 아닌 경우, 예를 들어, 메타데이터)에 의해 처리될 수 있다.
플레이어는 엔티티 ID 값(entity_id)들의 리스트로부터 제 1 엔티티를 선택하고, 처리할 수 있다. 예를 들어, 프리젠테이션의 일부인 매핑된 아이템들 및 트랙들에 대해 디코드 및 플레이한다. 그리고 어플리케이션 니즈에 부합한다.
엔티티 ID 값은 타입 'altr'의 오직 하나 그룹핑에 매핑된다. 엔티티티들의 대안의 그룹은 타입 'altr'의 동일한 엔티티 그룹에 매핑되는 아이템들 및 트랙들을 구성한다.
노트: EntityToGroupBox 은 grouping_type에 특정정인 확장을 포함한다.
aligned(8) class EntityToGroupBox(grouping_type, version, flags)
extends FullBox(grouping_type, version, flags) {
unsigned int(32) group_id;
unsigned int(32) num_entities_in_group;
for(i=0; i<num_entities_in_group; i++)
unsigned int(32) entity_id;
// the remaining data may be specified for a particular grouping_type
}
그룹 ID(group_id)는 다른 EntityToGroupBox의 그룹 ID(group_id), GroupsListBox 을 포함하는 하이라키 레벨(file, movie.또는track)의 아이템 Id(item_ID) 값 또는 트랙 ID(track_ID) 값(GroupsListBox이 파일 레벨에 포함되는 경우)과 동일하지 않은 특정 그룹핑에 할당되는 논-네거키브 인티저(non-negative integer)이다.
num_entities_in_group 은 엔티티 그룹에 매핑되는 엔티티 ID(entity_id) 값들의 개수를 나타낸다.
entity_id 는 엔티티 ID(entity_id)과 동일한 아이템 ID(item_ID)을 갖는 아이템이 GroupsListBox 을 포함하는 하이라키 레벨(file, movie 또는track) 내에 존재하는 경우, 엔티티 ID와 동일한 트랙 ID(track_ID)를 갖는 트랙이 존재하고 GroupsListBox가 파일 레벨에 포함되는 경우 아이템으로 해결된다(is resolved to an item, when an item with item_ID equal to entity_id is present in the hierarchy level (file, movie or track) that contains the GroupsListBox, or to a track, when a track with track_ID equal to entity_id is present and the GroupsListBox is contained in the file level).
V-PCC Group Box
Box Type: 'vpcg'
Container: GroupListBox
Mandatory: Yes
Quantity: One or more
This box provides a list of the tracks that comprise a V-PCC content.
이 박스는 V-PCC 컨텐트를 포함하는 트랙들의 리스트를 제공한다.
V-PCC 컨텐트 특정 정보, 예를 들어, 어트리뷰트 타입들의 매핑 및 관련된 트랙들에 대한 레이어들과 같은 정보는 이 박스에 리스팅된다. 이 정보는 V-PCC 컨텐트의 이니셜 언더스탠딩을 위해 편리한 방법을 제공한다(V-PCC content specific information, such as mapping of the attribute types and layers to the related tracks, are listed in this box. This information provides a convenient way to have an initial understanding of the V-PCC content). 다양한 상이한 클라이언트 캐퍼빌리티를 지원하는 V-PCC 컨텐트의 플렉서블한 구성을 위해, 인코딩된 V-PCC 컴포넌트들의 멀티블 버전들이 이 박스에 리스팅된다. V-PCC 정의된 프로파일, 티어, 및 레벨 인포메이션은 이 박스 내에서 전달된다.
실시예들에 따른 시그널링 정보(또는 시그널링 정보, 시그널링 박스 등 다양하게 지칭 가능함)는 V-PCC 데이터 컨테이너 관점에서 싱글 트랙마다 포함될 수 있다. 또는 실시예들에 따라 정보가 멀티 트랙에 포함될 수 있다.
aligned (8) class VPCCGroupBox() extends EntityToGroupBox('vpcg', version, flags) {
for(i=0; i<num_entities_in_group; i++){
unsigned int(32) entity_id;
unsigned int(4) data_type;
unsigned int(32) sub_data_id;
unsigned int(3) layer_id;
bit(1) reserved = 0;
}
vpcc_profile_tier_level() //defined in V-PCC spec
}
data_type 은 다음과 같이 표현되는 바와 같이 레퍼런스되는 트랙 내 PCC 데이터의 타입을 나타낸다.
V-PCC 트랙 타입 (Track Types)은 다음과 같다.
Value V-PCC Track Type
0 reserved for ISO use
1 V-PCC track (carrying V-PCC patch sequence data)
2 geometry video track
3 attribute video track
4 occupancy video track
5 ~ 15 reserved for ISO use
entity_id 는 entity_id와 동일한item_ID를 갖는 아이템이 GroupsListBox 를 포함하는 하이라키한(hierarchy) 레벨(파일, 무비, 또는 트랙) 내에 존재하는 경우 아이템(item)에 대해 리솔브(resolved)된다. 또는, entity_id와 동일한 track_ID을 갖는 트랙이 존재하고 GroupsListBox이 파일 레벨 내 포함되는 경우, entity_id 는 트랙에 대해 리솔브된다. Entity_id는 관련된 트랙의 식별자(identifier)를 나타낸다.
sub_data_type 은 레퍼런스된 트랙 내 PCC 데이터의 서브 타입을 나타낸다. 트랙이 어트리뷰트 비디오 데이터 유닛을 전달하는 경우, sub_data_type은 다음과 같이 표현되는 트랙 내 전달되는 어트리뷰트 비디오 데이터의 어트리뷰트 타입을 나타낸다.
sub_data_type Attribute type
0 Texture
1 Material ID
2 Transparency
3 Reflectance
4 Normals
5… Reserved
15 Unspecified
layer_id 는 관련된 트랙을 위한 레이어 식별자를 나타낸다. V-PCC 트랙은 0과 동일한 layer_id를 포함한다. 증가하는 순서로 정렬되는 어느 V-PCC 컴포넌트 트랙 타입을 위한 layer_id 값들의 세트는, 존재하는 경우, 0부터 시작하는 정수들의 연속적인 세트일 수 있다.
vpcc_profile_tier_level() 는 아래와 같이 profile_tier_level() 와 동일할 수 있다.
profile_tier_level( ) { Descriptor
ptl_tier_flag u(1)
ptl_profile_idc u(7)
ptl_level_idc u(8)
}
ptl_tier_flag 는 V-PCC 컨텐츠를 인코딩하기 위해 사용되는 코덱 프로파일 티어를 나타낸다.
ptl_profile_idc 는 코딩된 포인트 클라우드 시퀀스가 따르는 프로파일 인포메이션을 나타낸다.
ptl_level_idc 는 코딩된 포인트 클라우드 시퀀스가 따르는 코덱 프로파일의 레벨을 나타낸다.
V-PCC 트랙 (V-PCC track)
각 V-PCC 컨텐트의 엔트리 포인트는 유니크한 V-PCC 트랙에 의해 표현될 수 있다. ISOBMFF 파일은 멀티플 V-PCC 컨텐트들을 포함할 수 있고, 따라서 멀티플 V-PCV 트랙들은 파일 내에 존재할 수 있다. V-PCC 트랙은 미디어 핸들러 타입 'vpcc'에 의해 식별된다. VPCCSampleEntry 은 트랙의 샘플 디스크립션 내 사용된다.
샘플 엔트리 (Sample Entry)
Sample Entry Type: 'vpc1'
Container: SampleDescriptionBox ('stsd')
Mandatory: No
Quantity: 0 or 1
트랙 샘플 엔트리 타입'vpc1' 이 사용된다.
aligned(8) class VPCCSampleEntry() extends SampleEntry ('vpc1') {
for (i=0; i< numOfSequenceParameterSets; i++) {
unsigned int(16) sequenceParameterSetLength ;
bit(8*sequenceParameterSetLength) sequenceParameterSet;
}
for (i=0; i< numOfPatchSequenceParameterSets; i++) {
unsigned int(16) patchSequenceParameterSetLength ;
bit(8*sequenceParameterSetLength) patchSequenceParameterSet;
}
}
sequenceParameterSetLength 는 VPCC 시퀀스 파라미터 세트의 바이트 단위 길이를 나타낸다. sequenceParameterSetUnit 는 시퀀스 파라미터 세트 데이터를 포함한다.
patchSequenceParameterSetLength 는 VPCC 패치 시퀀스 파라미터 세트의 바이트 단위 길이를 나타낸다. patchSequenceParameterSetUnit는 패치 시퀀스 파라미터 세트 데이터를 포함한다.
실시예들에 따른 V-PCC트랙의 샘플 엔트리는 시퀀스 파라미터 세트 및/또는 패치 시퀀스 파라미터 세트를 포함한다.
실시예들에 따른 시퀀스 파라미터 세트 및/또는 패치 시퀀스 파라미터 세트의 시그널링 위치는 변경될 수 있다. 예를 들어, 트랙 내 샘플 엔트리에 포함되거나 및/또는 트랙 내 샘플 그룹 엔트리에 포함될 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법/장치는 트랙에 엑세스하여 포인트 클라우드 데이터에 관한 파라미터 정보 및 패치 파라미터를 효율적으로 디코딩할 수 있다.
V-PCC 트랙 내 패치 데이터에 대한 렌덤 엑세스를 위해서 샘플 박스가 다음과 같이 제공될 수 있다.
V-PCC 트랙
각 V-PCC 컨텐츠를 위한 엔트리 포인트는 유니크한 V-PCC 트랙에 의해 표현될 수 있다. ISOBMFF 파일은 멀티플 V-PCC 컨텐츠들을 포함하고, 그로 인하여 멀티플 V-PCC 트랙들은 파일 내 존재한다.
V-PCC 트랙은 MediaBox의 HandlerBox 내 볼륨메트릭 미디어 핸들러 타입 'volm' 에 의해 식별될 수 있다.
V-PCC 트랙 내 I-패치 프레임에 대응하는 패치 데이터 그룹 인스턴스를 전달하는 샘플들은 싱크 샘플들로 정의될 수 있다.
싱크 샘플 박스(SyncSampleBox)는 SampleTableBox 내에 존재하고, 트랙 프래그먼트들 내 샘플들의 플래그 sample_is_non_sync_sample 는 유효하고, 샘플들을 기술한다 (심지어 SyncSampleBox 가 존재하지 않는 경우에도).
볼륨메트릭 미디어 헤더 (Volumetric Media Header)
Box Type: 'vohd'
Container: MediaInformationBox
Mandatory: Yes
Quantity: Exactly one
볼륨메트릭 트랙들은 MediaInformationBox 내 VolumetricMediaHeaderBox를 사용한다.
aligned(8) class VolumetricMediaHeaderBox
extends FullBox('vohd', version = 0, 1) {
// if we don't need anything here, then use Null Media Header
}
버전(version)은 이 박스의 버전을 나타내는 정수이다.
볼륨메트릭 샘플 엔트리(Volumetric Sample Entry)
볼륨메트릭 트랙들은 볼륨메트릭 샘플 엔트리를 사용한다.
class VolumetricSampleEntry(codingname)
extends SampleEntry (codingname){
// other boxes from derived specifications
}
V-PCC 트랙 샘플 엔트리 (V-PCC Track Sample Entry)
V-PCC 트랙들은 'vpc1' 샘플 엔트리 타입을 갖는 VolumetricSampleEntry를 사용한다.
Sample Entry Type: 'vpc1'
Container: SampleDescriptionBox ('stsd')
Mandatory: A 'vpc1' sample entry is mandatory
Quantity: One or more sample entries may be present
VPCC 볼륨메트릭 샘플 엔트리는 VPCC 구성 박스를 포함한다. 이 박스는 VPCCDecoderConfigurationRecord 를 포함하고 시퀀스 파리미터 세트 어레이를 포함한다.
옵셔널 비트레이트 박스(BitRateBox)는 VPCC 비디오 스트림의 비트 레이트 정보를 시그널링하기 위해서 VPCC 볼륨메트릭 샘플 엔트리 내 존재할 수 있다.
aligned(8) class VPCCDecoderConfigurationRecord {
unsigned int(8) configurationVersion = 1;
unsigned int(8) numOfSequenceParameterSets;
for (i=0; i<numOfSequenceParameterSets; i++) {
sequence_parameter_set() ; // 실시예들에 따른 시퀀스 파라미터 세트
}
// additional fields
unsigned int(3) unit_size_precision_bytes_minus1;
unsigned int(5) reserved =0;
}
// Volumetric Sequences
class VPCCConfigurationBox extends Box('vpcC') {
VPCCDecoderConfigurationRecord() VPCCConfig;
}
aligned(8) class VPCCSampleEntry() extends VolumetricSampleEntry ('vpc1') {
VPCCConfigurationBox config;
}
configurationVersion 은 버전 필드이다. 양립할 수 없는 레코드에 대한 변화는 버전 넘버의 변화에 의해 식별된다.
numOfSequenceParameterSets 는 디코더 구성 레코드 내 시그널링되는 V-PCC 시퀀스 파라미터 세트들의 개수를 나타낸다.
베이스 클래스 VisualSampleEntry내 Compressorname은 컴프레서의 네임을 나타낸다.
unit_size_precision_bytes_minus1 에 플러스 1 값은 트랙의 모든 샘플들 내 ssvu_vpcc_unit_size 엘리먼트의 바이트 내 정확도(precision)를 나타낸다. unit_size_precision_bytes_minus1의 범위는 0내지7 일 수 있다.
샘플 포맷 (Sample Format)
V-PCC 트랙 내 각 샘플은 싱글 포인트 클라우드 프레임에 대응한다. 다양한 컴포넌트 트랙들 내 이 프레임에 대응하는 샘플들은 V-PCC 트랙 샘플과 같은 동일한 컴포지션 타임을 가진다 각 V-PCC 샘플은 타입 VPCC_PDG의 오직 하나의 V-PCC 유닛 페이로드를 포함하고, 이는 하나 또는 하나 이상의 패치 타일 그룹 유닛 페이로드들을 포함한다. V-PCC 트랙 샘플은 샘플 스트림 V-PCC 유닛 신택스를 사용한다.
aligned(8) class sample_stream_vpcc_unit_struct {
sample_stream_vpcc_unit();
}
aligned(8) class VPCCSample {
sample_stream_vpcc_unit_struct();
}
sample_stream_vpcc_unit() 은 타입 VPCC_PDG의 V-PCC 유닛의 페이로드를 포함하고, patch_data_group() 인스턴스를 포함한다.
실시예들에 따른 V-PCC 그룹핑과 관련하여, 파일 내 두 가지 엔트리 포인트들이 있을 수 있다. 하나는 V-PCC 그룹 박스(V-PCC Group Box) 이고, 다른 하나는 V-PCC 트랙(V-PCC track)이다.
V-PCC 그룹 박스는 V-PCC 컨텐츠 및 V-PCC 컨텐츠 특정 정보, 옐르 들어, 매핑 컴포넌트 데이터 및 트랙들을 포함하는 트랙들의 리스트를 제공한다. 이러한 정보는 V-PCC 컨텐츠의 이니셜 언더스탠딩을 위한 방법을 제공한다.
V-PCC 트랙은 또한, V-PCC 컨텐츠의 이니셜 언더스탠딩을 위한 시퀀스 레벨 정보를 제공한다. ISOBMFF 방식의 트랙 참조를 사용함으로써, V-PCC 컴포넌트 트랙에 대한 링크가 지원될 수 있다. 이로 인하여, V-PCC 컨텐츠 및 V-PCC 컨텐츠 특정 정보, 예를 들어, 매핑 컴포넌트 데이터 타입 및 트랙들을 포함하는 트랙들의 리스트를 제공할 수 있다. 이러한 기능은 V-PCC Group Box의 사용과 유사할 수 있다. 그러나, V-PCC 트랙은 추가적으로 패치 데이터 스트림을 전달할 수 있다.
패치 데이터 스트림을 전달하기 위해서, V-PCC 트랙이 존재할 수 있다. 실시예들에 따른 방법/장치는 V-PCC 트랙을 V-PCC 컨텐츠 특정 정보 및 패치 스트림의 전달을 위해서 사용할 수 있다.
샘플 포맷 (Sample Format)
V-PCC 트랙 내 각 샘플은 싱글 포인트 클라우드 프레임에 대응한다. 다양한 컴포넌트 트랙들 내 이 프레임에 대응하는 샘플들은 V-PCC 트랙 내 프레임을 위한 V-PCC 샘플과 같이 동일한 컴포지션 타임을 갖는다. 각 V-PCC 샘플은 오직 containing patch_sequence_data V-PCC 유닛들의 제한과 함께 하나 또는 하나 이상의 vpcc_unit 인스턴스들을 포함한다. 패치 시퀀스 데이터 유닛은 패치 시퀀스 파라미터 세트, 지오메트리 프레임 파라미터 세트, 어트리뷰트 프레임 파라미터 세트, 지오메트리 패치 파라미터 세트, 어트리뷰트 패치 파라미터 세트, 패치 프레임 파라미터 세트, 및/또는 패치 프레임 레이어 유닛들(패치 프레임 헤더 및 패치 프레임 데이터 유닛을 포함하는)을 포함할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법/장치는 V-PCC 트랙을 획득하고, 샘플에 엑세스하여, 패치 시퀀스 데이터를 파싱할 수 있다.
비디오 기반 V-PCC 컴포넌트 트랙을 갖는 파일 내 패치 데이터 스트림은 다음과 같다. 실시예들에 따른 패치 데이터 그룹 유닛의 타입은 다음과 같다.
Figure PCTKR2020002535-appb-img-000005
각 파라미터의 정의는 위 표에 제한되지 않고, 추가적으로 변형될 수 있다.
모든 패치 파라미터 세트는 패치 샘플 내 존재할 수 있다. 실시예들에 따라 모든 패치 파라미터 세트는 각 샘플에 위치할 수 있고, 여러 샘플 내 존재할 수도 있다.
파라미터 세트들이 매 패치 샘플 마다 업데이트 되는 경우, 이러한 파라미터 세트들을 모든 샘플들에 포함시키는 것이 필요할 수 있다. 파라미터 세트들은 모든 패치 샘플들에 영향을 미치고, 모든 샘플들 상에서 변화하지 않을 수 있다. 이러한 파라미터 세트들은 V-PCC 트랙 샘플 엔트리 내에 존재할 수 있다. 파라미터 세트들은 멀티플 패치 샘플들에 영향을 미치고 (모든 샘플들이 아니라) 샘플 그룹핑 방식이 사용될 수 있다.
모든 패치 파라미터 세트들을 모든 샘플들 내에 포함시키는 방법 대신에 패치 파라미터 세트들을 V-PCC 트랙 내 저정하는 실시예들을 설명한다.
모든 패치 샘플들에 영향을 미치고, 모든 샘플들 상에서 변화하지 않는 파라미터 세트들을 위한 패치 파라미터 세트들을 V-PCC샘플 엔트리 내에 저장한다.
모든 샘플들이 아닌, 멀티플 패치 샘플들에 영향을 주는 파라미터 세트들을 저장하기 위해서 샘플 그룹핑 방식을 사용한다.
V-PCC 트랙 샘플 엔트리 관련하여, VPCCDecoderConfigurationRecord 내에서, setupUnit 어레이는 트랙 내 모든 샘플들에 대해 일정한 패치 파라미터 세트들을 포함하는 V-PCC 유닛들을 포함한다.
샘플 그룹핑 관련하여, V-PCC트랙은 제로 또는 'vpps'와 동일한 grouping_type 을 갖는 하나의 SampleToGroupBox 를 포함한다. 이 SampleToGroupBox는 이 트랙 내 샘플들의 파라미터 세트들로의 배치를 나타낸다.
'vpps'와 동일한 grouping_type을 갖는 SampleToGroupBox가 존재하는 경우, 동일한 그룹핑 타입을 갖는 수반하는 SampleGroupDescriptionBox가 존재할 수 있고, 샘플들이 속하는 이 그룹의 id를 포함할 수 있다.
aligned(8) class VPCCPatchSampleGroupDescriptionEntry() extends SampleGroupDescriptionEntry ('vpps'){
unsigned int(8) numOfParameterSetUnits;
for (i=0; i< numOfParameterSetUnits; i++) {
sample_stream_vpcc_unit parameterSetUnit;
}
}
numOfParameterSetUnits 는 샘프 그룹 디스크립션 내 시그널링되는 패치 파라미터 세트들의 개수를 나타낸다.
parameterSetUnit 는 샘플들의 그룹이 사용되는 파라미터 세트들을 포함한다.
실시예들에 따른 방법/장치는 상술한 바와 같이 파라미터 세트들을 효율적으로 시그널링 하기 위한 전달 방안을 제공할 수 있다.
V-PCC 비디오 트랙들(V-PCC Video tracks)
플레이어 측에서 포인트 클라우드를 리컨스트럭션 없이 어트리뷰트, 지오메트리 또는 어큐판시 맵 트랙들로부터 디코딩된 프레임들을 디스플레이하는 것은 의미가 없기 때문에, 제한된 비디오 스킴 타입이 그러한 비디오-코딩된 트랙들을 위해 정의될 수 있다. V-PCC 비디오 트랙들은 이러한 제한된 비디오 스킴을 위한 스킴 타입과 같이 4CC 'pccv'를 사용한다.
제한된 비디오 샘플 엔트리 타입 'resv' 을 위한 V-PCC 비디오 스킴의 사용은 디코딩된 픽쳐들이 포인트 클라우드의 어트리뷰트, 지오메트리, 또는 어큐판시 맵 데이터를 포함하는 것을 나타낸다.
V-PCC 비디오 스킴의 사용은 RestrictedSchemeInfoBox 의 SchemeTypeBox 내에서 'pccv' (비디오 베이스 포인트 클라우드 비디오)와 동일한 scheme_type에 의해 표현된다.
Box Type: 'pccv'
Container: SchemeInformationBox
Mandatory: Yes, when scheme_type is equal to 'pccv'
Quantity: Zero or one
aligned(8) class VPCCVideoBox extends Box('pccv') {
PCCCoverageInformationBox ();
PointCloudBBBox();
SpatialRelationship2DSourceBox();
SubPictureRegionBox();
}
PCCCompositeGroupBox 또는 SpatialRelationship2DDescriptionBox이 트랙에 존재하는 경우, SpatialRelationship2DSourceBox는 하나의 V-PCC 컴포넌트의 모든 데이터(예를 들어, 지오메트리, 어트리뷰트, 어큐판시 맵 및 SubPctureRegionBox는 컴포사이트 픽쳐에 대해 이 트랙 내 전달되는 포인트 클라우드 데이터에 대응하는 2D 리젼 인포메이션을 제공한다)를 포함하는 컴포사이트 픽쳐의 토탈 너비 및 높이를 제공한다.
실시예들에 따른 PointCloudBBBox()는 포인트 클라우드 데이터에 대한 바운딩 박스의 정보를 포함한다. 또한, PointCloudBBBox()는 V-PCC 비디오 트랙에 포함되거나 및/또는 V-PCC 트랙에 포함될 수 있다.
포인트 클라우드 데이터 수신 방법/장치가 실시예들에 따라 PCC 데이터를 지원하는 경우 또는 지원하지 못하는 경우가 있을 때, 실시예들에 따른 박스 타입 'pccv'에 기반하여 디코딩 여부를 결정할 수 있다. 예를 들어, 수신 장치가 PCC 데이터를 지원하지 못 하는 경우, 박스 타입에 기반하여 PCC데이터를 디코딩하지 않을 수 있다.
포인트 클라우드 커버리지 인포메이션 (Point Cloud Coverage Information)
이 박스는 이 트랙(이 박스가 VPCCVideoBox 내에 포함되는 경우) 내 전달되는 포인트 클라우드 데이터의 커버리지에 대한 정보를 제공한다. 또는 구성된 포인트 클라우드 데이터의 커버리지(박스가 VPCCGroupBox, PCCCompositeGroupBox, 또는 SpatialRelationship2DDescriptionBox에 포함되는 경우)에 대한 정보를 제공한다.
Box Type: 'pcci'
Container: VPCCVideoBox , VPCCGroupBox, PCCCompositeGroupBox, or SpatialRelationship2DDescriptionBox
Mandatory: No
Quantity: Zero or one
aligned(8) class PCCCoverageInformationBox extends FullBox('pcci', 0, 0) {
PCCCoverageStruct ();
}
포인트 클라우드 커버리지 구조 (Point Cloud Coverage Structure)
이 구조내 이 필드들은 포인트 클라우드 데이터의 부분 또는 모두에 의해 커버되는 하나 또는 하나 이상의 리젼들에 의해 표현되는 커버리지를 제공한다.
aligned(8) class PCCCoverageStruct(){
unsigned int(8) num_regions;
for (i = 0; i < num_ regions; i++) {
unsigned int(8) coverage_shape_type;
if(coverage_shape_type == 1) BoundingBox(i);
else if ((coverage_shape_type == 2) SphereRegionStruct(i);
}
}
num_regions 은 포인트 클라우드 데이터의 부분 또는 모두의 커버리지를 나타내기 위한 리젼들의 개수를 나타낸다.
coverage_shape_type 은 포인트 클라우드 커버리지를 표현하는 리젼들의 형태(shape)를 나타낸다. 1인 경우, 커버리지의 형태는 큐보이드(cuboid)이고, 2인 경우, 커버리지의 형태는 스피어(sphere)이다.
aligned(8) class SphereRegionStruct (i){
unsigned int(8) sphere_id[i];
unsigned int(32) sphere_center_offset_x[i];
unsigned int(32) sphere_center_offset_y[i];
unsigned int(32) sphere_center_offset_z[i];
unsigned int(32) sphere_radius [i];
}
sphere_id[ i ] 은 데카르트 좌표계(cartesian coordinates) 내 i번째 스피어의 식별자를 나타낸다.
sphere_center_offset_x[ i ] 은 데카르트 좌표계 내 i번째 스피어 센터의 x 오프셋을 나타낸다.
sphere_center_offset_y[ i ] 은 데카르트 좌표계 내 i번째 스피어 센터의 y오프셋을 나타낸다.
sphere_center_offset_z[ i ] 은 데카르트 좌표계 내 i번째 스피어 센터의 z오프셋을 나타낸다.
sphere_radius[ i ] 은 데카르트 좌표계 내 i번째 스피어의 반지름(radius)을 나타낸다.
실시예들에 따라, SphereRegionStruct (i)은 스피어(sphere) 형태뿐만 아니라, 다른 형태에 대한 정보를 포함할 수 있다.
포인트 클라우드 바운딩 박스 인포메이션 (Point Cloud Bounding Box Information)
이 박스는 이 트랙(박스가 VPCCVideoBox내 포함되는 경우) 내 전달되는 포인트 클라우드 데이터의 바운딩 박스 인포메이션 또는 구성된 포인트 클라우드 데이터(박스가 VPCCGroupBox PCCCompositeGroupBox, or SpatialRelationship2DDescriptionBox에 포함되는 경우)의 바운딩 박스 인포메이션에 대한 정보를 제공한다.
Box Type: 'bbib'
Container: VPCCVideoBox, VPCCGroupBox, PCCCompositeGroupBox or SpatialRelationship2DDescriptionBox
Mandatory: No
Quantity: Zero or one
aligned(8) class PointCloudBBBox extends FullBox('bbib', 0, 0) {
PCCBoundingBoxStruct ();
}
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법은 포인트 클라우드 데이터에 대한 시퀀스 파라미터 데이터를 포함하는 샘플 엔트리를 제1트랙에 포함시킬 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법은 포인트 클라우드 데이터에 대한 시퀀스 파라미터 데이터를 포함하는 샘플 엔트리를 포함하는 제1트랙을 수신할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법은 포인트 클라우드 데이터에 대한 패치 파라미터 데이터를 포함하는 샘플 엔트리를 제1트랙에 포함시킬 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법은 포인트 클라우드 데이터에 대한 패치 파라미터 데이터를 포함하는 샘플 엔트리를 포함하는 제1트랙을 수신할 수 있다.
본 명세서에서 제1트랙의 의미는 명칭에 제한되지 않고, 본 명세서에서 설명하는 신택스를 포함하는 V-PCC 관련 트랙을 지칭할 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 방법/장치는 포인트 클라우드 콘텐츠, 예를 들어, V-PCC 에 대한 데이터를 포함하는 트랙을 처리할 수 있다. 트랙은 샘플 엔트리를 포함하고, 샘플 엔트리는 시퀀스 파라미터 세트(SPS)를 전달할 수 있다. 따라서, 실시예들에 따른 수신 장치는 트랙에 기반하여 샘플 엔트리 및/또는 파라미터 정보를 효율적으로 디코딩할 수 있는 효과가 있다.
또한, 포인트 클라우드 콘텐츠의 시그널링 방안과 관련하여, V-PCC 트랙은 샘플 엔트리를 포함하고, 샘플 엔트리는 패치 파라미터를 전달할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 도24 내지 도25와 같이 파일 구조의 컨테이너를 통해 V-PCC 관련 데이터를 생성하고 전송할 수 있다. 많은 양의 데이터를 효율적으로 인코딩하고 전송하기 위해서, 데이터의 구조가 중요할 수 있다. 실시예들에 따른 수신 방법/장치는 이러한 데이터를 효율적으로 엑세스하고 디코딩할 수 있는 효과가 있다.
도26은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 오브젝트 또는 오브젝트의 일부에 대한 바운딩 박스의 예시를 나타낸다.
실시예들에 따른 바운딩 박스는, 도1의 송신 장치(10000), 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002), 파일/세그먼트 인캐슐레이터(10003)에서 생성되고, 이용될 수 있다. 나아가, 도4의 V-PCC 인코딩 프로세스, 도15의 인코더(100), 도18의 V-PCC 송신 장치(예, 패치 생성부(18000), 패치 패킹부(18001), 지오메트리 이미지 생성부(18002), 텍스쳐 이미지 생성부(18004), 스무더, 부호화 전처리부(18003), 지오메트리 복원부, 비디오 부호화부(18006), 메타데이터 부호화부(18005), 다중화부(18007), 송신부(18008) 등)는 바운딩 박스를 생성하고, 바운딩 박스에 기반하여 포인트 클라우드 데이터를 처리할 수 있다.
또한, 실시예들에 다른 바운딩 박스는, 도1의 수신 장치(10005), 포인트 클라우드 비디오 디코더(10008), 파일/세그먼트 디캡슐레이터(10007)에서 획득되고, 바운딩 박스에 기반하여 각 동작이 처리될 수 있다. 나아가, 도16의 V-PCC 디코딩 프로세스, 도17의 디코더(200), 도19의 V-PCC 수신 장치(예, 수신부, 역다중화부(19000), 비디오 복호화부(19001), 메타데이터 복호화부(19002), 지오메트리 복원부(19003), 스무더(19004), 텍스쳐 복원부(19005), 컬러 스무더, 포인트 클라우드 렌더러 등)은 바운딩 박스에 기반하여 포인트 클라우드 데이터에 엑세스하고, 실시예들에 따른 동작을 처리할 수 있다.
도20 내지 도22의V-PCC 시스템 및 도23의 XR디바이스(1230)은 바운딩 박스에 기반하여 실시예들에 따른 동작을 수행할 수 있다.
PCC 바운딩 박스 인포메이션 구조 (PCC Bounding box information structure)
이하, 포인트 클라우드 객체의 bounding box 정보 혹은 포인트 클라우드 객체 일부 영역의 bounding box 에 대한 정보가 전달되는 구조를 설명한다.
aligned(8) class PCCBoundingBoxStruct(){
unsigned int(8) num_boundingbox;
for (i = 0; i < num_ boundingbox; i++) {
BoundingBox(i);
}
}
aligned(8) class BoundingBox (i){
unsigned int(8) boundingbox_id[i];
unsigned int(32) boundingbox_offset_x[i];
unsigned int(32) boundingbox_offset_y[i];
unsigned int(32) boundingbox_offset_z[i];
unsigned int(32) boundingbox_scale_x_factor[i];
unsigned int(32) boundingbox_scale_y_factor[i];
unsigned int(32) boundingbox_scale_z_factor[i];
unsigned int(32) boundingbox_size_width[i];
unsigned int(32) boundingbox_size_height[i];
unsigned int(32) boundingbox_size_depth[i];
}
bounding_box_id[ i ] 는 좌표계(e.g. 데카르트) 내 i번째 바운딩 박스의 식별자를 나타낸다.
bounding_box_offset_x[ i ] 는 좌표계(e.g. 데카르트) 내 i번째 바운딩 박스의 x오프셋을 나타낸다.
bounding_box_offset_y[ i ] 는 좌표계(e.g. 데카르트) 내 i번째 바운딩 박스의 y 오프셋을 나타낸다.
bounding_box_offset_z[ i ] 는 좌표계(e.g. 데카르트) 내 i번째 바운딩 박스의 z오프셋을 나타낸다.
bounding_box_x_scale_factor[ i ] 는 좌표계(e.g. 데카르트) 내 i번째 바운딩 박스의 x축의 스케일 팩터를 나타낸다.
bounding_box_y_scale_factor[ i ] 는 좌표계(e.g. 데카르트) 내 i번째 바운딩 박스의 y 축의 스케일 팩터를 나타낸다.
bounding_box_z_scale_factor[ i ] 는 좌표계(e.g. 데카르트) 내 i번째 바운딩 박스의 z축의 스케일 팩터를 나타낸다.
bounding_box_size_width[ i ] 는 좌표계(e.g. 데카르트) 내 i번째 바운딩 박스의 너비를 나타낸다.
bounding_box_size_height[ i ] 는 좌표계(e.g. 데카르트) 내 i번째 바운딩 박스의 높이를 나타낸다.
bounding_box_size_depth[ i ] 는 좌표계(e.g. 데카르트) 내 i번째 바운딩 박스의 뎁스를 나타낸다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법은 포인트 클라우드 데이터에 대한 바운딩 박스의 x축 오프셋, y축 오프셋, z축 오프셋, 너비, 높이 및 깊이를 제1트랙에 포함시킬 수 있다. 또한, 바운딩 박스는 스태틱(static)할 수 있다. 실시예들에 따른 제1트랙의 의미는 상술한 바와 같다. 실시예들에 따라, 스태틱의 의미는 시간에 따라서 변화하지 않는 것을 말한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법은 포인트 클라우드 데이터에 대한 바운딩 박스의 x축 오프셋, y축 오프셋, z축 오프셋, 너비, 높이 및 깊이를 포함하는 제1트랙을 수신할 수 있다. 스태택의 의미는 상술한 바와 같다.
실시예들에 따른 방법/장치는 V-PCC 데이터의 파셜 딜리버리/엑세스(partial delivery/access)를 제공할 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 V-PCC데이터의 공간 접근(spatial access)를 위해서, PCC 데이터의 3D 스파셜 파트를 나타내는 메타데이터를 제공할 수 있다.
구체적으로, 스파셜 리젼 인포메이션은 PCC데이터의 3D스파셜 파트를 기술하고, PCC데이터의 동일한 스파셜 포션과 관련된 V-PCC 컴포넌트를 전달하는 하나 또는 하나 이상의 트랙들을 나타내는 트랙 그룹을 제공하고, 시간에 따라 변화하는 스파셜 리젼 인포메이션을 나타내는 스파셜 리젼 타임드 메타데이터 트랙을 제공할 수 있다.
도27를 참조하면, 실시예들에 따른 방법/장치는 V-PCC데이터의 파셜 딜리버리(patial delivery) 및 엑세스를 제공한다. 또한, V-PCC 데이터의 공간 엑세스(spatial access)를 위해서, PCC데이터의 3D 스파셜 파트를 나타내는 메타데이터를 제안하고자 한다.
실시예들에 따른 방법/장치에 대한 사용자가 소비하는 컨텐츠는 복수의 포인트 클라우드 오브젝트들 및/또는 포인트 클라우드 오브젝트들의 부분들로 구성될 수 있다. 사용자가 포인트 클라우드 오브젝트의 특정 부분만을 소비하고자 하는 경우, 포인트 클라우드 오브젝트의 보이지 않는 다른 부분들은 프로세싱될 필요가 없다. 따라서, 플레이어가 포인트 클라우드 오브젝트의 부분을 선택적으로 엑세스하고 식별하는 방법이 필요하다.
도면과 같이, 포인트 클라우드 오브젝트는 복수의 3D 스파셜 리젼(spatial region) (또는 3D그리드(3D grids))들로 공간적으로 분할될 수 있다. 즉, 포인트 클라우드의 3D바운딩 박스가 하나 또는 하나 이상의 3D그리드들로 분할될 수 있다. 여기서 3D그리드는 x,y,z 오프셋, 너비, 높이, 깊이에 의해 표현될 수 있다.
하나 또는 하나 이상의 트랙들은 V-PCC 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 지오메트리, 어트리뷰트, 동일한 3D 그리드에 대응하는 컴포넌트들이 있을 수 있다. V-PCC 데이터의 파셜 엑세스를 위해서, 실시예들에 따른 방법/장치에 대응하는 플레이어는 스파셜 리젼을 식별하고, 리젼 내 포인트 클라우드 데이터를 전달하는 트랙들의 세트에 엑세스할 수 있다.
게다가, 포인트 클라우드 오브젝트가 움직이는 경우, 스파셜 리젼 인포메이션이 시간에 따라서 변경될 수 있다. 실시예들에 따른 방법/장치는 다이나믹하게 변화하는 리젼 인포메이션을 시그널링 하는 방안을 제공한다.
이하에서, 스파셜 리젼 인포메이션의 구조를 설명한다.
실시예들에 따른 SpatialRegionStruct() 및 SpatialRegion3DSourceStruct() 는 스파셜 리젼의 X, Y, Z 오프셋을 포함하는 스파셜 리젼의 정보를 제공한다.
aligned(8) class SpatialRegionStruct() {
signed int(32) region_offset_x;
signed int(32) region_offset_y;
signed int(32) region_offset_z;
unsigned int(32) region_size_width;
unsigned int(32) region_size_height;
unsigned int(32) region_size_depth;
}
aligned(8) class SpatialRegion3DSourceStruct() {
signed int(32) source_origin_x;
signed int(32) source_origin_y;
signed int(32) source_origin_z;
unsigned int(32) source_size_width;
unsigned int(32) source_size_height;
unsigned int(32) source_size_depth;
}
source_origin_x, source_origin_y, 및 source_origin_z 는 좌표계 내 소스 바운딩 박스의 원점을 각각 나타낸다. 본 명세서에서 좌표계는 실시예들에 따라 데카르트 좌표계를 지칭할 수 있다.
source_size_width, source_size_height, 및source_size_depth 는 좌표계 내 소스 바운딩 박스의 너비, 높이, 깊이를 각각 나타낸다.
region_offset_x, region_offset_y, 및region_offset_z 는 좌표계 내 소스 바운딩 ㅂ가스의 3D스파셜 파트에 대응하는 스파셜 리젼의 x, y, z 오프셋을 각각 나타낸다.
region_size_width, region_size_height, 및region_size_depth는 좌표계 내 소스 바운딩 박스의 3D 스파셜 파트에 대응하는 스파셜 리젼의 너비, 높이, 깊이를 각각 나타낸다.
스파셜 리젼이 샘플 엔트리 타입 'dysr'를 갖는 타임드 메타데이터 트랙과 관련 있는 경우, 스파셜 리젼의 x, y, z 오프셋, 너비, 높이 및 깊이가 시간에 따라서 다이나믹하게 변화한다. 그렇지 않은 경우, 스파셜 리젼이 스태틱(static)이다. 이전 케이스들에서, 다이나믹 스파셜 리젼 파라미터들이 샘플 엔트리 타입 'dysr' 를 갖는 관련된 타임드 메타데이터 트랙 내에서 시그널링된다.
스파셜 리젼 트랙 그룹핑(Spatial region track grouping)
'3drg'와 동일한 track_group_type 을 갖는 TrackGroupTypeBox는 이 트랙이 3D 스파셜 릴레이션쉽(예를 들어, 소스 바운딩 박스의 3D 스파셜 파트들에 대응하는)을 갖는 트랙들의 그룹에 속함을 나타낸다.
동일한 스파셜 리젼에 속하는 트랙들은 track_group_type '3drg' 을 위한 track_group_id 의 동일한 값을 가지고, 하나의 스파셜 리젼으로부터 트랙들의 track_group_id 은 다른 스파셜 리젼으로부터 트랙들의 track_group_id 과 다르다.
aligned(8) class SpatialRegionGroupBox extends TrackGroupTypeBox('3drg') {
SpatialRegionStruct();
SpatialRegion3DSourceStruct();
}
'3drg' 와 동일한 track_group_type 을 갖는 TrackGroupTypeBox 내에 track_group_id의 동일한 값을 갖는 트랙들은 동일한 스파셜 리젼에 속한다. '3drg'와 동일한 track_group_type을 갖는 TrackGroupTypeBox 내에 track_group_id 는 스파셔 ㄹ리젼의 식별자로 사용된다.
SpatialRegionStruct() 및 SpatialRegion3DSourceStruct() 은 상술한 바와 같다.
다이나믹 스파셜 리젼 인포메이션(Dynamic spatial region information)
스파셜 리젼 타임드 메타데이터 트랙은 시간에 따라서 다이나믹하게 변화하는 리젼의 스파셜 리젼 인포케이션, 즉, x, y, z 오프셋, 너비, 높이 및 깊이를 나타낸다.
샘플 엔트리
class DynamicSpatialRegionSampleEntry extends MetaDataSampleEntry('dysr') {
SpatialRegion3DSourceStruct();
SpatialRegionStruct();
}
SpatialRegionStruct() 은 상술한 바와 같다. 즉, 스파셜 리젼의 x, y, z오프셋, 너비, 높이, 깊이를 나타낸다.
SpatialRegion3DSourceStruct() 은 상술한 바와 같다. 다만, 소스 바운딩 박스 인포메이션이 이 샘플 엔트리를 참조하는 모든 샘플들에 적용됨을 나타낼 수 있다.
샘플 포맷
The sample syntax of this sample entry type ('dysr') is specified as follows:
aligned(8) DynamicSpatialRegionSample() {
SpatialRegionStruct();
}
SpatialRegionStruct()의 시맨틱들은 상술한 바와 같다.
이 다이나믹 스파셜 리젼 타임드 메타데이터 트랙은 관련된 스파셜 리젼 트랙 그룹을 나타내는 track_group_id을 참조하는 'cdsc' 트랙을 포함한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송수신 방법/장치는 파일의 트랙에 기반하여 포인트 클라우드 데이터에 대한 바운딩 박스의 x축 오프셋, y축 오프셋, z축 오프셋, 너비, 높이 및 깊이를 전달할 수 있다. 여기서, 실시예들에 따라, 바운딩 박스는 스태틱(static)한 특성을 가질 수 있다. 즉, 바운딩 박스는 시간에 따라서 스태틱할 수 있다.
이로 인하여, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 장치는 파일/트랙에 기반하여 스태틱한 바운딩 박스 정보를 획득할 수 있는 효과가 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 바운딩 박스에 기반하여 포인트 클라우드 콘텐츠(데이터, 또는 포인트 클라우드 데이터에 해당하는 오브젝트)를 효율적으로 인코딩하고 디코딩할 수 있다. 포인트 클라우드 콘텐츠의 종류(도로 주행 데이터, 또는 비행 주행 데이터 등) 및 서비스 제공 환경 또는 정책에 따라서, 바운딩 박스를 적용하여 인코딩/디코딩의 복잡도를 줄이고 시간을 단축시킬 수 있고, 사용자에게 최적의 PCC 콘텐츠를 제공할 수 있는 효과가 있다.
도27은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 오브젝트의 분할 및 개별 트랙의 예시를 나타낸다.
실시예들에 따른 방법/장치는 포인트 클라우드 오브젝트를 바운딩 박스에 기반하여 분할하고 포인트 클라우드 데이터를 분할하여 트랙에 실어서 송신하고 수신할 수 있다. 예를 들어, 실시예들에 따른 방법/장치는 오브젝트(Object)를 좌표계에 기반하여 표현하고, 3개의 바운딩 박스로 분할하고, 타일(공간 분할의 유닛)/슬라이스(타일의 분할 유닛으로서, 인코딩/디코딩의 유닛) 별로 도면과 같이 트랙에 실어서 전송하고, 이를 나타내는 시그널링 정보가 V-PCC 컨테이너 내의 박스에 포함되어 전달될 수 있다. 구체적 신택스는 이하에서 설명한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드의 분할 및 트랙 생성은, 도1의 송신 장치(10000), 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002), 파일/세그먼트 인캐슐레이터(10003), 도4의 V-PCC 인코딩 프로세스, 도15의 인코더(100), 도18의 V-PCC 송신 장치(예, 패치 생성부(18000), 패치 패킹부(18001), 지오메트리 이미지 생성부(18002), 텍스쳐 이미지 생성부(18004), 스무더, 부호화 전처리부(18003), 지오메트리 복원부, 비디오 부호화부(18006), 메타데이터 부호화부(18005), 다중화부(18007), 송신부(18008) 등)에 의해 처리될 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드의 분할 및 트랙 파싱은, 도1의 수신 장치(10005), 포인트 클라우드 비디오 디코더(10008), 파일/세그먼트 디캡슐레이터(10007), 도16의 V-PCC 디코딩 프로세스, 도17의 디코더(200), 도19의 V-PCC 수신 장치(예, 수신부, 역다중화부(19000), 비디오 복호화부(19001), 메타데이터 복호화부(19002), 지오메트리 복원부(19003), 스무더(19004), 텍스쳐 복원부(19005), 컬러 스무더, 포인트 클라우드 렌더러 등)에 의해 처리될 수 있다.
V-PCC 컴포넌트 트랙 그룹핑 (V-PCC component track grouping)
포인트 클라우드 데이터의 동일한 V-PCC 컴포넌트는 하나 또는 하나 이상의 V-PCC 비디오 트랙 내 전달될 수 있다. 예를 들어, 도면과 같이, 하나의 포인트 클라우드 오브젝트의 텍스쳐 어트리뷰트는 세 개의 파트로 분할될 수 있고, 각 파트는 개별의 트랙 내 전달될 수 있다.
'pccg'와 동일한 track_group_type을 갖는 TrackGroupTypeBox는 이 트랙이 V-PCC 컴포넌트, 예를 들어, 지오메트리, 어트리뷰트, 어큐판시 캡 등의 파트를 포함함을 나타낸다. PCCCompositeGroupBox 내 track_group_id의 동일한 값을 갖는 트랙들은 하나의 V-PCC 컴포넌트, 예를 들어, 지오메트리, 어트리뷰트, 어큐판시 맵을 형성한다.
aligned(8) class PCCCompositeGroupBox extends TrackGroupTypeBox('pccg') {
PCCCompositeInfoBox();
SpatialRelationship2DSourceBox();
SubPictureRegionBox();
}
aligned(8) class PCCCompositeInfoBox() extends FullBox('pcgi', 0, 0) {
unsigned int(4) data_type;
unsigned int(32) sub_data_id;
unsigned int(3) layer_id;
bit(1) reserved = 0;
}
data_type 는 다음과 같이 트랙 내 PCC 데이터의 타입을 나타낸다.
V-PCC Track Types
Value V-PCC Track Type
0 reserved for ISO use
1 V-PCC track (carrying V-PCC patch sequence data)
2 geometry video track
3 attribute video track
4 occupancy video track
5 ~ 15 reserved for ISO use
sub_data_type 은 트랙 내 PCC 데이터의 서브 타입을 나타낸다. 트랙이 어트리뷰트 비디오 데이터 유닛을 전달하는 경우, sub_data_type은 다음과 같이 어트리뷰트 비디오 데이터의 어트리뷰트 타입을 나타낸다.
sub_data_type Attribute type
0 Texture
1 Material ID
2 Transparency
3 Reflectance
4 Normals
5… Reserved
15 Unspecified
layer_id 는 이 트랙의 레이어 식별자를 나타낸다.
aligned(8) class SpatialRelationship2DSourceBox extends FullBox('2dsr', 0, 0) {
unsigned int(32) total_width;
unsigned int(32) total_height;
unsigned int(32) source_id;
}
aligned(8) class SubPictureRegionBox extends FullBox('sprg',0,0) {
unsigned int(16) object_x;
unsigned int(16) object_y;
unsigned int(16) object_width;
unsigned int(16) object_height;
bit(14) reserved = 0;
unsigned int(1) track_not_alone_flag;
unsigned int(1) track_not_mergable_flag;
}
aligned(8) class SpatialRelationship2DDescriptionBox extends TrackGroupTypeBox('2dcc') {
// track_group_id is inherited from TrackGroupTypeBox;
SpatialRelationship2DSourceBox();
SubPictureRegionBox ();
}
total_width 는 픽셀 유닛들 내, SpatialRelationship2DDescriptionBox 트랙 그룹의 좌표계 시스템 내 맥시멈 너비를 나타낸다. total_width의 값은 track_group_id의 값은 값을 갖는 SpatialRelationship2DDescriptionBox의 모든 인스턴스들 내 같다.
total_height 는 픽셀 유닛들 내, SpatialRelationship2DDescriptionBox 트랙 그룹의 좌표계 시스템 내 맥시멈 높이를 나타낸다. total_height의 값은 track_group_id의 같은 값을 갖는 SpatialRelationship2DDescriptionBox의 모든 인스턴스들 내 같다.
source_id parameter 는 소스를 위한 유니크한 식별자를 제공한다. 소스에 관련된 좌표계 시스템을 정의한다(provides a unique identifier for the source. It implicitly defines a coordinate system associated to this source).
object_x 는 대응하는 spatial relationship track group에 의해 기술되는 좌표계 시스템 내 이 트랙 내 샘플들의 탑-레프트 코너의 수평의 포지션을 나타낸다.
object_y 는 대응하는 spatial relationship track group에 의해 기술되는 좌표계 시스템 내 이 트랙 내 샘플들의 탑-레프트 코너의 수직의 포지션을 나타낸다.
object_width 는 대응하는 spatial relationship track group에 의해 기술되는 좌표계 시스템 내 이 트랙 내 샘플들의 너비를 나타낸다.
object_height 는 대응하는 spatial relationship track group에 의해 기술되는 좌표계 시스템 내 이 트랙 내 샘플들의 높이를 나타낸다.
track_not_alone_flag 이 1이면, 현재 서브-픽쳐 트랙이 그룹핑 타입 '2dcc'의 동일한 트랙 그룹에 속하는 적어도 하나의 다른 서브-픽쳐 트랙 없이 혼자 프리젠테이션되도록 의도되지 않음을 나타낸다.
track_not_mergable_flag 이 1이면, 현재 서브-픽쳐 트랙 내 전달되는 비디오 비트스트림이 그룹핑 타입'2dcc'의 동일한 트랙 그룹에 속하는 어느 다른 서브-픽쳐 트랙들 내 전달되는 비디오 비트스트림과 머지되지 않을 수 있음을 나타낸다.
스트리밍 딜리버리를 위한 ISOBMFF 프레그먼트된 디자인 (ISOBMFF fragmented design for streaming delivery)
무비 프레그먼트들이 V-PCC 트랙 프레그먼트들 내 V-PCC 컨텐트의 딜리버리를 위해 사용되는 경우, 파라미터 세트 인포메이션이 MovieFragmentBox 내 포함된 타입 'vpgd' 의 SampleGroupDescriptionBox 내에서 전달된다.
aligned(8) class VPCCSampleGroupEntry() extends SampleGroupDescriptionEntry('vpgd'){
unsigned int(16) sequenceParameterSetLength ;
bit(8*sequenceParameterSetLength) sequenceParameterSet;
unsigned int(16) patchSequenceParameterSetLength ;
bit(8*sequenceParameterSetLength) patchSequenceParameterSet;
}
sequenceParameterSetLength 는 V-PCC 시퀀스 파라미터 세트의 바이트 단위 길이를 나타낸다. sequenceParameterSetUnit 는 시퀀스 파라미터 세트 데이터를 포함한다.
patchSequenceParameterSetLength 는 V-PCC 패치 시퀀스 파라미터 세트의 바이트 단위 길이를 나타낸다. patchSequenceParameterSetUnit는 패치 시퀀스 파라미터 세트 데이터를 포함한다.
따라서, 상술한 실시예들로 인하여, 실시예들에 따른 방법/장치는 하나 또는 하나 이상의 V-PCC 트랙에 기반하여 포인트 클라우드 데이터의 컴포넌트(지오메트리, 어트리뷰트 어큐판시 등을 복수의 영역으로 분할할 수 있다. 그리고, 분할된 영역들에 대한 데이터를 싱글 및/또는 멀티플 트랙에 실어서 전달함으로써, 실시예들에 따른 수신 방법/장치는 포인트 클라우드 오브젝트에 관한 데이터를 분할된 영역(들)/트랙(들)에 기반하여 저지연으로 디코딩하고 렌더링할 수 있는 효과가 있다.
도28은 실시예들에 따른 V-PCC 비트스트림의 구성의 예시를 나타낸다.
실시예들에 따른 방법/장치는 V-PCC 비트스트림을 생성, 인코딩, 전송, 수신, 디코딩 등 할 수 있다. 예를 들어, 도1의 송신 장치(10000), 포인트 클라우드 비디오 인코더(10002), 파일/세그먼트 인캡슐레이터(10003), 트랜스미터(10004)는 V-PCC 비트스트림을 생성하고, 인코딩하고, 전송할 수 있다. 또한, 도4의 V-PCC 인코딩 프로세스, 도15의 인코더(100), 도18의 V-PCC 송신 장치(예, 패치 생성부(18000), 패치 패킹부(18001), 지오메트리 이미지 생성부(18002), 텍스쳐 이미지 생성부(18004), 스무더, 부호화 전처리부(18003), 지오메트리 복원부, 비디오 부호화부(18006), 메타데이터 부호화부(18005), 다중화부(18007), 송신부(18008) 등)에 의해 V-PCC 비트스트림이 생성되고, 인코딩되어 전송될 수 있다.
도1의 수신 장치(10005), 리시버(10006), 파일/세그먼트 디캡슐레이터(10007), 포인트 클라우드 디코더(10008), 렌더러(10009)는 V-PCC 비트스트림을 수신하고, 디캡슐레이션하고, 디코딩하고, 렌더링할 수 있다. 또한, 도16의 V-PCC 디코딩 프로세스, 도17의 디코더(200), 도19의 V-PCC 수신 장치(예, 수신부, 역다중화부(19000), 비디오 복호화부(19001), 메타데이터 복호화부(19002), 지오메트리 복원부(19003), 스무더(19004), 텍스쳐 복원부(18005), 컬러 스무더, 렌더러 등)에 의해 V-PCC 비트스트림이 획득되고, 디코딩될 수 있다.
또한, 도20 내지 도22의 V-PCC 시스템, 도23의 XR디바이스(1230)은 V-PCC 비트스트림에 기반하여 실시예들에 따른 동작을 처리할 수 있다.
V-PCC 비트스트림은 V-PCC유닛들의 세트로 구성될 수 있다. V-PCC 유닛은 패치 데이터 그룹 유닛을 포함하고, 패치 데이터 그룹 유닛은 패치 파라미터 세트들 및/또는 하나 또는 하나 이상의 패치 트랙 그룹 유닛 페이로드들을 포함한다.
샘플 스트림 포맷은 V-PCC 유닛 스트림의 전체 및/또는 일부를 전달하는 어플리케이션들에 의해 기술될 수 있다. 하나의 V-PCC 데이터 유닛은 하나의 V-PCC AU(예를 들어, 트랙 내 하나의 샘플을 나타냄)를 포함할 수 있고, V-PCC 트랙 내 각 샘플은 패치 프레임에 대응하는 패치 데이터 그룹을 전달하는 싱글 V-PCC 데이터 유닛일 수 있다.
상술한 도24-25를 함께 참조하면, 도28의 V-PCC 유닛은 샘플(sample V-PCC unit)일 수 있고, NAL 유닛일 수 있다. 예를 들어, V-PCC 유닛은 샘플 유닛으로서 파라미터(메타데이터/시그널링 정보 등 호칭 가능)를 포함하는 유닛일 수 있고, V-PCC 유닛은 비디오 데이터(예를 들어, 어큐판시, 지오메트리, 어트리뷰트 등)에 대한 NAL 유닛일 수 있다.
실시예들에 따른 방법/장치는 V-PCC트랙 내 패치 데이터를 랜덤하게 엑세스하기 위해서, 싱크 샘플 박스를 갖는 싱크 샘플 인디케이션을 제공할 수 있다.
따라서, 실시예들에 따른 방법/장치는 상술한V-PCC 샘플 엔트리 및/또는 샘플 포맷에 기반하여 상술한 측면들을 해결한다.
실시예들에 따른 V-PCC 비트스트림은 V-PCC 인코딩 프로세스에 의해 생성될 수 있다. V-PCC 비트스트림은 하나 또는 하나 이상의 V-PCC Unit 을 포함한다.
V-PCC 유닛은 V-PCC 유닛 헤더 및 V-PCC 유닛 페이로드를 포함한다.
V-PCC 유닛 페이로드 타입들은 시퀀스 파라미터 세트, 패치 시퀀스 데이터, 오큐판시 비디오 데이터, 지오메트리 비디오 데이터, 및/또는 어트리뷰트 비디오 데이터를 포함한다.
패치 시퀀스 데이터는 패치 시퀀스 데이터 유닛 타입들을 포함한다.
패치 시퀀스 데이터 유닛 타입들은 시퀀스 파라미터 세트, 지오메트리 파라미터 세트, 지오메트리 패치 파라미터 세트, 프레임 파라미터 세트, 어트리뷰트 파라미터 세트, 및/또는 어트리뷰트 패치 파라미터 세트, 패치 데이터(F0 내지 Fk)를 포함한다.
이와 같이, 실시예들에 따른 패치에 관한 패치 파라미터들은 도24-25에 도시된 바와 같이, V-PCC 트랙의 샘플 엔트리 및/또는 샘플 그룹에 포함될 수 있다.
V-PCC 유닛 신택스 (V-PCC Unit Syntax)
vpcc_unit( ) { Descriptor
vpcc_unit_header( )
vpcc_unit_payload( )
}
V-PCC 유닛 헤더 신택스 (V-PCC unit header syntax)
Figure PCTKR2020002535-appb-img-000006
Figure PCTKR2020002535-appb-img-000007
vpcc_unit_type 는 다음과 같이 V-PCC 유닛 타입을 나타낸다.
V-PCC Unit Types
Figure PCTKR2020002535-appb-img-000008
vpcc_sequence_parameter_set_id 는 액티브 VPCC SPS 에 대한 sps_sequence_parameter_set_id의 값을 나타낸다. vpcc_sequence_parameter_set_id의 값은 0 내지 15 (포함)의 범위 내 있을 수 있다.
vpcc_attribute_type 은 어트리뷰트 비디오 데이터 유닛, 예를 들어, 컬러, 리플렉턴스, 머터리얼 등 내 전달되는 어트리뷰트 데이터의 타입을 나타낸다.
vpcc_attribute_type Attribute type
0 Texture
1 Material ID
2 Transparency
3 Reflectance
4 Normals
5…14 Reserved
15 Unspecified
vpcc_attribute_index 은 어트리뷰트 비디오 데이터 유닛 내 전달되는 어트리뷰트 데이터의 인덱스를 나타낸다.
vpcc_layer_index 는 현재 레이어의 인덱스를 나타낸다.
V-PCC 유닛 페이로드 신택스 (V-PCC unit payload syntax)
Figure PCTKR2020002535-appb-img-000009
VPCC 시퀀스 파라미터 세트 유닛은 다음 정보를 포함한다.
Figure PCTKR2020002535-appb-img-000010
Figure PCTKR2020002535-appb-img-000011
Figure PCTKR2020002535-appb-img-000012
sps_sequence_parameter_set_id 는 다른 신택스 엘리먼트들에 의해 참조되는 VPCC SPS를 위한 식별자를 제공한다.
sps_frame_width 는 인티저 루마 샘플들(interger luma smaples)의 측면에서 노미널(nominal) 프레임 너비를 나타낸다.
sps_frame_height 는 인티저 루마 샘플들의 측면에서 노미널 프레임 높이를 나타낸다.
sps_avg_frame_rate_present_flag 이 0이면, 비트스트림 내에서 평균 노미널 프레임 레이트 인포메이션이 지시되지 않음을 나타낸다. sps_avg_frame_rate_present_flag이 1이면, 평균 노미널 프레임 레이트 인포메이션이 비트스트림 내 지시됨을 나타낸다.
sps_avg_frame_rate 는 256초 당 포인트 클라우드 프레임들의 단위 내 평균 노미널 포인트 클라우드 프레임 레이트를 나타낸다. sps_avg_frame_rate이 존재하지 않는 경우, 이 값은 0으로 해석될 수 있다.
리컨스트럭션 페이즈 동안, 디코딩된 어큐판시, 지오메트리, 및 어트리뷰트 비디오는 적절한 스케일링을 사용하여 노미널 너비, 높이, 및 프레임 레이트로 변환될 수 있다.
sps_enhanced_occupancy_map_for_depth_flag 이 1이면, 디코딩된 어큐판시 맵 비디오는 두 뎁스 레이어들 간 인터미디에이트 뎁스 포지션들이 어큐파이되는지 여부에 관련된 정보를 포함한다. sps_enhanced_depth_code_enabled_flag 이 0이면, 디코딩된 어큐판시 맵 비디오가 두 뎁스 레이어들 간 인터미디에이트 뎁스 포지션들이 어큐파이드 되는지 여부에 관한 정보를 포함하지 않음을 나타낸다(equal to 1 indicates that the decoded occupancy map video contains information related to whether intermediate depth positions between two depth layers are occupied. sps_enhanced_depth_code_enabled_flag equal to 0 indicates that the decoded occupancy map video does not contain information related to whether intermediate depth positions between two depth layers are occupied).
sps_layer_count_minus1 에 1을 더한 값은 지오메트리 및 어트리뷰트 데이터를 위해 사용되는 레이어들의 개수를 나타낸다.
sps_multiple_layer_streams_present_flag 이 0이면, 모든 지오메트리 또는 어트리뷰트 레이어들이 싱글 지오메트리 또는 어트리뷰트 비디오 스트림 각각에 위치함을 나타낸다. sps_multiple_layer_streams_present_flag이 1이면 모든 지오매트리 또는 어트리뷰트 레이어들이 개별의 비디오 스트림들 내 위치함을 나타낸다.
sps_layer_absolute_coding_enabled_flag[　i　] 이 2이면, 인덱스 i를 갖는 지오메트리 레이어가 레이어 프레딕션의 형태 없이 코딩됨을 나타낸다. sps_layer_absolute_coding_enabled_flag[　i　] 이 0이면, 인덱스 i를 갖는 지오메트리 레이어가 코딩 이전에 코딩된 레이어보다 빨리 다른 것들로부터 첫 번째로 프레딕션된다(equal to 2 indicates that the geometry layer with index i is coded without any form of layer prediction. sps_layer_absolute_coding_enabled_flag[　i　]equal to 0 indicates that the geometry layer with index i is first predicted from another, earlier coded layer, prior to coding).
sps_layer_predictor_index_diff[　i　] 는 sps_layer_absolute_coding_enabled_flag[　i　] 이 0과 동일한 경우 인덱스 i를 갖는 지오메트리 레이어의 프레딕터를 산출하는데 사용된다.
sps_pcm_patch_enabled_flag 이 1과 동일한 경우, PCM코딩된 포인트들을 갖는 패치들이 비트스트림 내 존재함을 나타낸다.
sps_pcm_separate_video_present_flag 이 1과 동일한 경우, PCM 코딩된 지오메트리 및 어트리뷰트 정보가 개별의 비디오 스트림 내 저장될 수 있음을 나타낸다.
sps_attribute_count 는 포인트 클라우드와 연관된 어트리뷰트들의 개수를 나타낸다.
sps_patch_sequence_orientation_enabled_flag 은 플렉서블한 오리엔테이션이 패치 시퀀스 데이터 유닛 내 시그널링되는지 아닌지 여부를 나타낸다. sps_patch_sequence_orientation_enabled_flag가 1인 경우, 플렉서블한 오리엔테이션이 시그널링될 수 있믕르 나타낸다. sps_patch_sequence_orientation_enabled_flag 이 0인 경우, 플렉서블한 오리엔테이션이 시그널링되지 않음을 나타낸다.
sps_patch_inter_prediction_enabled_flag 가 1인 경우, 이전에 인코딩된 패치 프래임들로부터 패치 정보를 사용하여, 패치 정보를 위한 인터 프레딕션이 사용될 수 있음을 나타낸다.
sps_pixel_deinterleaving_flag 이 1이면, 싱글 스트림에 대응하는 디코딩된 지오메트리 및 어트리뷰트 비디오들이 두 개의 레이어들로부터 인터리빙된 픽셀들을 포함함을 나타낸다. sps_pixel_deinterleaving_flag이 0이면, 싱글 스트림에 대응하는 디코딩된 지오메트리 및 어트리뷰트 비디오들이 오직 싱글 레이어로부터 픽셀들을 포함함을 나타낸다.
sps_point_local_reconstruction_enabled_flag 이 1인 경우, 포인트 클라우드 리컨스트럭션 프로세스 동안 로컬 리컨스트럭션 모드가 사용됨을 나타낸다.
sps_remove_duplicate_point_enabled_flag 가 1인 경우, 듀플리케이팅된 포인트들이 리컨스럭션되지 않음을 나타낸다. 듀플리케이팅된 포인트들은 로우 레이어로부터 다른 포인트와 같은 동일한 2D 및 3D 지오메트리 코디네이트들을 갖는 포인트이다(equal to 1 indicates that duplicated points shall not be reconstructed, where a duplicated point is a point with the same 2D and 3D geometry coordinates as another point from a lower layer).
sps_geometry_attribute_different_layer_flag 이 1인 경우, 지오메트리 및 어트리뷰트 데이터를 인코딩하는데 사용되는 레이어들의 개수가 다름을 나타낸다. 예를 들어, 두 개의 레이어가 지오메트리 코딩을 위해 사용될 수 있고, 하나의 레이어가 어트리뷰트를 위해 사용될 수 있다. sps_geometry_attribute_different_layer_flag가 1인 경우, 지오메트리 및 어트리뷰트 데이터를 위해 사용되는 레이어들의 개수가 패치 시퀀스 데이터 유닛 내에서 시그널링되는지 아닌지 여부를 나타낸다.
sps_layer_count_geometry_minus1 플러스1은 지오메트리 데이터를 인코딩하기 위해 사용되는 레이어들의 개수를 나타낸다.
sps_layer_count_attribute_minus1[i] 플러스1은 포인트 클라우드와 연관된 i번째 어트리뷰트 데이터를 인코딩하기 위해 사용되는 레이어들의 개수를 나타낸다.
vpcc_patch_sequence_parameter_set( ) {
psps_patch_sequence_parameter_set_id
psps_log2_max_patch_frame_order_cnt_lsb_minus4
psps_max_dec_patch_frame_buffering_minus1
psps_long_term_ref_patch_frames_flag
psps_num_ref_patch_frame_lists_in_sps
for( j = 0; j < psps_num_ref_patch_frame_lists_in_sps; j++)
ref_list_struct( j )
}
psps_patch_sequence_parameter_set_id 는 다른 신택스 엘리먼트들에 의한 참조를 위한 패치 시퀀스 파라미터 세트를 위한 식별자를 제공한다.
psps_log2_max_patch_frame_order_cnt_lsb_minus4 는 패치 프레임 오더 카운트를 위한 디코딩 프로세스 내 사용되는 변수 MaxPatchFrmOrderCntLsb의 값을 나타낸다.
psps_max_dec_patch_frame_buffering_minus1 플러스1은 패치 프레임 스토리지 버퍼들의 유닛 내 CPCS를 위한 디코딩된 패치 르패임 버퍼의 맥시멈으로 요구되는 사이즈를 나타낸다.
psps_long_term_ref_patch_frames_flag 이 0인 경우 롱 텀 레퍼런스 패치 프레임이 코딩된 포인트 클라우드 시퀀스 내 어느 코딩된 패치 프레임의 인터 프레딕션을 위해 사용되지 않음을 나타낸다(equal to 0 specifies that no long term reference patch frame is used for inter prediction of any coded patch frame in the coded point cloud sequence).
psps_num_ref_patch_frame_lists_in_sps 는 패치 시퀀스 파라미터 세트 내 포함된 ref_list_struct(　rlsIdx ) 신택스 스트럭쳐의 개수를 나타낸다.
따라서, 상술한 실시예들로 인하여, 실시예들에 따른 방법/장치는 V-PCC 데이터 및 이를 위한 시그널링 정보를 나타내는 파라미터들을 전달할 수 있고, 실시예들에 따른 수신 방법/장치는 지오메트리, 어트리뷰트(텍스쳐 등), 어큐판시, 패치, 및/또는 이와 관련된 파라미터들을 수신하여 사용자에게 최적의 포인트 클라우드 콘텐츠를 저지연 인코딩/디코딩 과정을 통해 제공할 수 있는 효과가 있다.
도29는 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터의 송신 방법의 예시를 나타낸다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계, 및/또는 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 전송하는 단계를 포함할 수 있다.
S2900, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 인코딩할 수 있다. 예를 들어, 도1의 전송 장치(10000) 및/또는 포인트 클라우드 데이터 비디오 인코더(10002)가 인코딩을 수행할 수 있다. 도3와 같은 데이터가 인코딩될 수 있다. 포인트 클라우드 데이터는 도4의 V-PCC 인코딩 프로세스에 의해 인코딩될 수 있다. 도5 내지 도14와 같은 방식에 기반하여, 포인트 클라우드 데이터가 인코딩될 수 있다. 또한, 도15의 인코더에 의해 포인트 클라우드 데이터가 인코딩될 수 있다.
S2901, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법은 포인트 클라우드 데이터 또는 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 전송할 수 있다. 도1의 전송 장치(10000) 및 트랜스미터(10004)에 의해 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림이 전송될 수 있다. 또한, 파일/세그먼트 인캡슐레이션(10003)에 의해 데이터가 파일/세그먼트 형태로 전송될 수 있다. 포인트 클라우드 데이터의 전송 프로세스는 도18의 송신 장치에 의해 수행될 수 있다. 또한, 도20 내지 도22의 V-PCC 시스템에 의해 포인트 클라우드 데이터가 전송될 수 있다. 나아가, 도23의 네트워크를 통해서 다양한 디바이스와 결합하여 포인트 클라우드 데이터가 사용자에게 서비스될 수 있다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 송신 방법/장치는 상술한 실시예들의 전부/일부와 결합되어 포인트 클라우드 콘텐츠를 제공할 수 있다.
도30은 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터의 수신 방법의 예시를 나타낸다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 수신하는 단계, 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계, 및/또는 포인트 클라우드 데이터를 렌더링하는 단계를 포함할 수 있다.
S3000, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 수신한다. 도1의 수신 장치(10005) 및 리시버(10006)가 비트스트림을 수신한다. 도1의 파일/세그먼트 디캡슐레이터(10007)가 파일/세그먼트 형태의 포인트 클라우드 데이터를 디캡슐레이션한다. 수신하는 과정부터 렌더링하는 과정까지 도19의 수신 프로세스를 실시예들에 따른 수신 장치가 수행함을 상술하였다.
S3001, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 디코딩한다. 도1의 포인트 클라우드 비디오 디코더(10008)가 포인트 클라우드 데이터를 디코딩한다. 도16과 같은 과정에 의해 디코더가 V-PCC 디코딩 프로세스를 수행한다. 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림은 도17과 같이 디코더에 의해 디코딩된다. 도20 내지 도22와 같이 포인트 클라우드 데이터를 처리하는 시스템에 의해 포인트 클라우드 데이터가 처리된다. 또한, 도23과 같이, 네트워크를 통해 연결되는 다양한 디바이스/환경을 통해서 포인트 클라우드 데이터가 사용자에게 제공될 수 있다.
S3002, 실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법은 포인트 클라우드 데이터를 렌더링/디스플레이한다.
실시예들에 따른 포인트 클라우드 데이터 수신 방법/장치는 상술한 실시예들의 전부/일부와 결합되어 포인트 클라우드 콘텐츠를 제공할 수 있다.
본 명세서에서 실시예들의 설명은 방법 및/또는 장치 관점에서 기술되었다. 실시예들에 따른 방법의 설명 및 실시예들에 따른 장치의 설명은 상호 보완하여 적용될 수 있다.
전술한 각각의 파트, 모듈 또는 유닛은 메모리(또는 저장 유닛)에 저장된 연속된 수행과정들을 실행하는 소프트웨어, 프로세서, 하드웨어 파트일 수 있다. 전술한 실시예에 기술된 각 단계들은 프로세서, 소프트웨어, 하드웨어 파트들에 의해 수행될 수 있다. 전술한 실시예에 기술된 각 모듈/블락/유닛들은 프로세서, 소프트웨어, 하드웨어로서 동작할 수 있다. 또한, 실시예들이 제시하는 방법들은 코드로서 실행될 수 있다. 이 코드는 프로세서가 읽을 수 있는 저장매체에 쓰여질 수 있고, 따라서 장치(apparatus)가 제공하는 프로세서에 의해 읽혀질 수 있다.
설명의 편의를 위하여 각 도면을 나누어 설명하였으나, 각 도면에 서술되어 있는 실시 예들을 병합하여 새로운 실시 예를 구현하도록 설계하는 것도 가능하다. 그리고, 통상의 기술자의 필요에 따라, 이전에 설명된 실시 예들을 실행하기 위한 프로그램이 기록되어 있는 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체를 설계하는 것도 실시예들의 권리범위에 속한다.
실시예들에 따른 장치 및 방법은 상술한 바와 같이 설명된 실시 예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상술한 실시 예들은 다양한 변형이 이루어질 수 있도록 각 실시 예들의 전부 또는 일부가 선택적으로 조합되어 구성될 수도 있다.
실시예들의 바람직한 실시 예에 대하여 도시하고 설명하였지만, 실시예들은 상술한 특정의 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 실시예들의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 이러한 변형실시들은 실시예들의 기술적 사상이나 전망으로부터 개별적으로 이해돼서는 안 될 것이다.
실시예들의 사상이나 범위를 벗어나지 않고 실시예들에서 다양한 변경 및 변형이 가능함은 당업자에게 이해된다. 따라서, 실시예들은 첨부된 청구항 및 그 동등 범위 내에서 제공되는 실시예들의 변경 및 변형을 포함하는 것으로 의도된다.
본 명세서에서 장치 및 방법 발명이 모두 언급되고, 장치 및 방법 발명 모두의 설명은 서로 보완하여 적용될 수 있다.
이 문서에서 “/”와 “,”는 “및/또는”으로 해석된다. 예를 들어, “A/B”는 “A 및/또는 B”로 해석되고, “A, B”는 “A 및/또는 B”로 해석된다. 추가적으로, “A/B/C”는 “A, B 및/또는 C 중 적어도 하나”를 의미한다. 또한, “A, B, C”도 “A, B 및/또는 C 중 적어도 하나”를 의미한다. (In this document, the term “/” and “,” should be interpreted to indicate “and/or.” For instance, the expression “A/B” may mean “A and/or B.” Further, “A, B” may mean “A and/or B.” Further, “A/B/C” may mean “at least one of A, B, and/or C.” Also, “A/B/C” may mean “at least one of A, B, and/or C.”)
추가적으로, 이 문서에서 “또는”는 “및/또는”으로 해석된다. 예를 들어, “A 또는 B”은, 1) “A” 만을 의미하고, 2) “B” 만을 의미하거나, 3) “A 및 B”를 의미할 수 있다. 달리 표현하면, 본 문서의 “또는”은 “추가적으로 또는 대체적으로(additionally or alternatively)”를 의미할 수 있다. (Further, in the document, the term “or” should be interpreted to indicate “and/or.” For instance, the expression “A or B” may comprise 1) only A, 2) only B, and/or 3) both A and B. In other words, the term “or” in this document should be interpreted to indicate “additionally or alternatively.”)
실시예들의 장치의 다양한 구성요소들은 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 그것들의 조합에 의해 수행될 수 있다. 실시예들의 다양한 구성요소들은 하나의 칩, 예를 들면 하나의 하드웨어 서킷으로 구현될 수 있다 실시예들에 따라, 실시예들에 따른 구성요소들은 각각 별도의 칩들로 구현될 수 있다. 실시예들에 따라, 실시예들에 따른 장치의 구성요소들 중 적어도 하나 이상은 하나 또는 그 이상의 프로그램들을 실행 할 수 있는 하나 또는 그 이상의 프로세서들로 구성될 수 있으며, 하나 또는 그 이상의 프로그램들은 실시예들에 따른 동작/방법들 중 어느 하나 또는 그이상의 동작/방법들을 수행시키거나, 수행시키기 위한 인스트럭션들을 포함할 수 있다. 실시예들에 따른 장치의 방법/동작들을 수행하기 위한 실행 가능한 인스트럭션들은 하나 또는 그 이상의 프로세서들에 의해 실행되기 위해 구성된 일시적이지 않은 CRM 또는 다른 컴퓨터 프로그램 제품들에 저장될 수 있거나, 하나 또는 그 이상의 프로세서들에 의해 실행되기 위해 구성된 일시적인 CRM 또는 다른 컴퓨터 프로그램 제품들에 저장될 수 있다. 또한 실시예들에 따른 메모리는 휘발성 메모리(예를 들면 RAM 등)뿐 만 아니라 비휘발성 메모리, 플래쉬 메모리, PROM등을 전부 포함하는 개념으로 사용될 수 있다. 또한, 인터넷을 통한 전송 등과 같은 캐리어 웨이브의 형태로 구현되는 것도 포함될 수 있다. 또한, 프로세서가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 프로세서가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.
제1, 제2 등과 같은 용어는 실시예들의 다양한 구성요소들을 설명하기 위해 사용될 수 있다. 하지만 실시예들에 따른 다양한 구성요소들은 위 용어들에 의해 해석이 제한되어서는 안된다. 이러한 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위해 사욛외는 것에 불과하다. 것에 불과하다. 예를 들어, 제1 사용자 인풋 시그널은 제2사용자 인풋 시그널로 지칭될 수 있다. 이와 유사하게, 제2사용자 인풋 시그널은 제1사용자 인풋시그널로 지칭될 수 있다. 이러한 용어의 사용은 다양한 실시예들의 범위 내에서 벗어나지 않는 것으로 해석되어야만 한다. 제1사용자 인풋 시그널 및 제2사용자 인풋 시그널은 모두 사용자 인풋 시그널들이지만, 문맥 상 명확하게 나타내지 않는 한 동일한 사용자 인풋 시그널들을 의미하지 않는다.
실시예들을 설명하기 위해 사용된 용어는 특정 실시예들을 설명하기 위한 목적으로 사용되고, 실시예들을 제한하기 위해서 의도되지 않는다. 실시예들의 설명 및 청구항에서 사용된 바와 같이, 문맥 상 명확하게 지칭하지 않는 한 단수는 복수를 포함하는 것으로 의도된다. 및/또는 표현은 용어 간의 모든 가능한 결합을 포함하는 의미로 사용된다. 포함한다 표현은 특징들, 수들, 단계들, 엘리먼트들, 및/또는 컴포넌트들이 존재하는 것을 설명하고, 추가적인 특징들, 수들, 단계들, 엘리먼트들, 및/또는 컴포넌트들을 포함하지 않는 것을 의미하지 않는다.
실시예들을 설명하기 위해 사용되는, ~인 경우, ~때 등의 조건 표현은 선택적인 경우로만 제한 해석되지 않는다. 특정 조건을 만족하는 때, 특정 조건에 대응하여 관련 동작을 수행하거나, 관련 정의가 해석되도록 의도되었다.
상술한 바와 같이, 실시예들을 실시하기 위한 최선의 형태에서 관련 내용을 설명하였다.
상술한 바와 같이, 실시예들은 포인트 클라우드 데이터 송수신 장치 및 시스템에 전체적 또는 부분적으로 적용될 수 있다.
당업자는 실시예들의 범위 내에서 실시예들을 다양하게 변경 또는 변형할 수 있다.
실시예들은 변경/변형들을 포함할 수 있고, 변경/변형은 청구항들 및 그 와 동일한 것들의 범위를 벗어나지 않는다.

Claims (20)

  1. 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 단계; 및
    상기 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 전송하는 단계; 를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 송신 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림은 파일에 기반하여 인캡슐레이션되고,
    상기 파일은 상기 포인트 클라우드 데이터에 대한 시그널링 정보를 포함하는 제1트랙을 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 송신 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 제1트랙은 상기 포인트 클라우드 데이터에 대한 시퀀스 파라미터 데이터를 포함하는 샘플 엔트리를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 송신 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 제1트랙은 상기 포인트 클라우드 데이터에 대한 패치 파라미터 데이터를 포함하는 샘플 엔트리를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 송신 방법.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 제1트랙은 상기 포인트 클라우드 데이터에 대한 바운딩 박스의 x축 오프셋, y축 오프셋, z축 오프셋, 너비, 높이 및 깊이를 포함하고,
    상기 바운딩 박스는 스태틱(static)한,
    포인트 클라우드 데이터 송신 방법.
  6. 포인트 클라우드 데이터를 인코딩하는 인코더; 및
    상기 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 전송하는 트랜스미터; 를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 송신 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림은 파일에 기반하여 인캡슐레이션되고,
    상기 파일은 상기 포인트 클라우드 데이터에 대한 시그널링 정보를 포함하는 제1트랙을 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 송신 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 제1트랙은 상기 포인트 클라우드 데이터에 대한 시퀀스 파라미터 데이터를 포함하는 샘플 엔트리를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 송신 장치.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 제1트랙은 상기 포인트 클라우드 데이터에 대한 패치 파라미터 데이터를 포함하는 샘플 엔트리를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 송신 장치.
  10. 제7항에 있어서,
    상기 제1트랙은 상기 포인트 클라우드 데이터에 대한 바운딩 박스의 x축 오프셋, y축 오프셋, z축 오프셋, 너비, 높이 및 깊이를 포함하고,
    상기 바운딩 박스는 스태틱(static)한,
    포인트 클라우드 데이터 송신 장치.
  11. 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 수신하는 단계;
    상기 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 단계; 및
    상기 포인트 클라우드 데이터를 렌더링하는 단계; 를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림은 파일에 기반하여 디캡슐레이션되고,
    상기 파일은 상기 포인트 클라우드 데이터에 대한 시그널링 정보를 포함하는 제1트랙을 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 제1트랙은 상기 포인트 클라우드 데이터에 대한 시퀀스 파라미터 데이터를 포함하는 샘플 엔트리를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 방법.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 제1트랙은 상기 포인트 클라우드 데이터에 대한 패치 파라미터 데이터를 포함하는 샘플 엔트리를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 방법.
  15. 제12항에 있어서,
    상기 제1트랙은 상기 포인트 클라우드 데이터에 대한 바운딩 박스의 x축 오프셋, y축 오프셋, z축 오프셋, 너비, 높이 및 깊이를 포함하고,
    상기 바운딩 박스는 스태틱(static)한,
    포인트 클라우드 데이터 수신 방법.
  16. 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림을 수신하는 수신부;
    상기 포인트 클라우드 데이터를 디코딩하는 디코더; 및
    상기 포인트 클라우드 데이터를 렌더링하는 렌더러; 를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 장치.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 포인트 클라우드 데이터를 포함하는 비트스트림은 파일에 기반하여 디캡슐레이션되고,
    상기 파일은 상기 포인트 클라우드 데이터에 대한 시그널링 정보를 포함하는 제1트랙을 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 장치.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 제1트랙은 상기 포인트 클라우드 데이터에 대한 시퀀스 파라미터 데이터를 포함하는 샘플 엔트리를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 장치.
  19. 제17항에 있어서,
    상기 제1트랙은 상기 포인트 클라우드 데이터에 대한 패치 파라미터 데이터를 포함하는 샘플 엔트리를 포함하는,
    포인트 클라우드 데이터 수신 장치.
  20. 제17항에 있어서,
    상기 제1트랙은 상기 포인트 클라우드 데이터에 대한 바운딩 박스의 x축 오프셋, y축 오프셋, z축 오프셋, 너비, 높이 및 깊이를 포함하고,
    상기 바운딩 박스는 스태틱(static)한,
    포인트 클라우드 데이터 수신 장치.
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